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基于ELM的高加速度IC封装机器人控制方法研究

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基于ELM的高加速度IC封装机器人控制方法研究

作者：米捷北京工业大学

学位级别：硕士

随着IC芯片集成度的不断提高,微型化越来越成为发展的一个方向,芯片的尺寸及引线间距越来越小,对封装设备的运行精度和运行速度、加速度提出了更高的要求。在这种高要求下,如何有效抑制非线性扰动对伺服性能的影响,已成为高加速度系统... 详细信息

随着IC芯片集成度的不断提高,微型化越来越成为发展的一个方向,芯片的尺寸及引线间距越来越小,对封装设备的运行精度和运行速度、加速度提出了更高的要求。在这种高要求下,如何有效抑制非线性扰动对伺服性能的影响,已成为高加速度系统的高精度控制理论面临的巨大挑战。IC封装机器人在高加速过程中非线性摩擦在不同运动状态呈现复杂的摩擦现象。极限工况下高加速运动系统中,摩擦在宏运动段和微运动段呈现复杂的非线性和尺度的差异性特点,如何实现系统非线性摩擦的全域准确估计与跨尺度补偿,是提高IC封装等各类高加速运动装备跟踪精度及定位时间性能的关键。论文首先为了获取包含系统丰富的非线性摩擦信息的数据源,通过多样化的训练轨迹设计,基于敏感函数逆构造的迭代学习算法对训练轨迹进行控制,将获得高精密跟踪结果的迭代学习前馈数据用于非线性摩擦与状态量之间的关系分析并作为后续的摩擦建模过程的数据源。其次,基于数据驱动的思想,充分利用非线性摩擦数据源可实现特定轨迹的精密跟踪,包含了系统丰富非线性摩擦特征的特点,对ELM网络进行训练,发挥EI-ELM单隐层神经网络运算快,精度高,网络结构最优的优势,考虑摩擦估计过程中宏微运动段数据特征带来的训练误差并根据分段思想进行优化,最终获得复杂非线性摩擦的分段EI-ELM模型并设计测试轨迹对比其他方法进行实验验证。最后将EI-ELM建模过程中涉及到的系统辨识、迭代学习律设计、轨迹跟踪、数据存储、EI-ELM建模等一系列过程通过Matlab算法封装的GUI程序与***的PMAC运动控制卡面板相结合,编写一款集成度高,简化用户应用的前馈补偿软件,便于重复性实验验证上述算法在不同情况下的适用性。本课题的研究对提高IC封装机器人高加速运动过程中的复杂非线性摩擦估计及补偿精度具有重要意义。

关键词：摩擦模型迭代学习极限学习机软件集成

基于自适应反馈信道调制的多信道跳频通信系统异常跳变识别方法研究

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轻工学报 2021年第4期36卷 112-117页

作者：米捷河南工程学院计算机学院河南郑州451191

针对多信道跳频通信系统常受信道跳变的干扰而导致通信信道异常的问题,基于自适应反馈信道调制设计了一种新的多信道跳频通信系统异常跳变识别方法.该方法首先构建系统信道传输模型,结合空间信道均衡方法对其展开输出转换控制,并采用判... 详细信息

针对多信道跳频通信系统常受信道跳变的干扰而导致通信信道异常的问题,基于自适应反馈信道调制设计了一种新的多信道跳频通信系统异常跳变识别方法.该方法首先构建系统信道传输模型,结合空间信道均衡方法对其展开输出转换控制,并采用判决反馈调节方法调节其载波调制和波束输出结果,继而建立信道反馈均衡控制模型;然后通过自适应参数调节方法进行系统的均衡设计和参数辨识优化,并利用扩频处理提高信道输出增益,再根据信道差异特征点提取结果识别异常跳变位置信息.仿真结果表明,该方法对多信道跳频通信系统的异常跳变识别准确性较高,应用该方法后通信信道均衡性较好.

关键词：多信道跳频通信异常跳变特征识别信道均衡

子群结构下的组织学习多主体仿真研究——对March的探索式-利用式学习模型的扩展

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系统管理学报 2017年第5期26卷 906-915页

作者：林润辉米捷南开大学商学院天津300071 太原理工大学经济管理学院太原030024

将子群结构纳入March经典的探索式-利用式组织学习模型,利用多主体建模与仿真的方法,研究人际-群际间多种学习机制对组织知识水平的影响。研究结果表明,当组织中的隐性知识比重增大时,人际学习对组织知识水平的增长作用会更明显。提高... 详细信息

将子群结构纳入March经典的探索式-利用式组织学习模型,利用多主体建模与仿真的方法,研究人际-群际间多种学习机制对组织知识水平的影响。研究结果表明,当组织中的隐性知识比重增大时,人际学习对组织知识水平的增长作用会更明显。提高子群间人际学习的速度仅能增大短期内组织知识水平的增量;扩大个体向其他子群知识搜寻的范围,有助于长期内组织知识水平的提高。群体间直接编码学习对组织知识水平增长的促进作用不明显,且随着各子群知识本地化程度的增大,这种高度的利用式学习反而会阻碍组织知识水平的提高。子群间的外部环境差异性减弱了子群间人员交流学习频率和子群对外来优秀个体的知识编码速度的提高对于组织知识水平增长的促进作用。

关键词：子群结构探索式学习利用式学习组织学习多主体仿真

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物联网产业联盟网络结构分析及动态演化研究

科技进步与对策 2014年第14期31卷 58-64页

作者：焦媛媛米捷胡琴南开大学商学院天津300071

物联网作为世界信息产业发展的重点方向,已成为我国战略性新兴产业的重点扶持对象,推进物联网产业联盟向高级阶段发展具有重要的现实意义。从网络结构这一中观视角出发,识别了物联网产业联盟成员,并对联盟网络的建构及其结构分析指标进... 详细信息

物联网作为世界信息产业发展的重点方向,已成为我国战略性新兴产业的重点扶持对象,推进物联网产业联盟向高级阶段发展具有重要的现实意义。从网络结构这一中观视角出发,识别了物联网产业联盟成员,并对联盟网络的建构及其结构分析指标进行研究,划分了物联网产业联盟的动态演化阶段,最后以中关村物联网产业联盟为例,揭示了我国物联网发展的阶段性特点提出了物联网产业发展的对策建议。

关键词：物联网产业联盟网络结构动态演化

中国情境下工作场所包容的剖面结构及其关系模式研究

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管理学报 2022年第10期19卷 1489-1499页

作者：瞿皎姣曹霞米捷华侨大学工商管理学院山西财经大学工商管理学院太原理工大学经济管理学院

基于潜剖面分析技术,通过两个子研究,对中国情境下工作场所包容的剖面结构及其关系模式展开分析。研究结果表明:工作场所包容具有3个剖面,即高包容(占比70%左右)、中包容(占比20%)和低包容(占比10%左右);年龄越大、资历和学历越高、从... 详细信息

基于潜剖面分析技术,通过两个子研究,对中国情境下工作场所包容的剖面结构及其关系模式展开分析。研究结果表明:工作场所包容具有3个剖面,即高包容(占比70%左右)、中包容(占比20%)和低包容(占比10%左右);年龄越大、资历和学历越高、从事高技术行业以及来自发达地区的员工更可能归属高包容群体;高、中、低3个包容子群体的幸福感程度依次递减;自主性、同事支持、领导指导、发展机会和反馈这5类工作资源可显著影响工作场所包容子群体的划分,但不同资源的影响效应模式存在不同。

关键词：包容剖面潜剖面分析工作资源幸福感

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移动通信中攻击信号优化检测仿真研究

计算机仿真 2017年第2期34卷 212-216页

作者：米捷李可河南工程学院计算机学院河南郑州451191 河南工程学院工程训练中心河南郑州451191

对移动通信中攻击信号进行准确的检测,可以保证通信安全。在移动通信过程中,常常出现脉冲信号的干扰,将正常通信信号转变为伪攻击信号,而传统方法不能对伪攻击信号进行准确识别,错将正常信号检测为攻击信号,不能对攻击信号进行准确的检... 详细信息

对移动通信中攻击信号进行准确的检测,可以保证通信安全。在移动通信过程中,常常出现脉冲信号的干扰,将正常通信信号转变为伪攻击信号,而传统方法不能对伪攻击信号进行准确识别,错将正常信号检测为攻击信号,不能对攻击信号进行准确的检测。提出基于粒子群的移动通信中攻击信号优化检测方法。上述方法先将中值滤波与小波消噪原理相融合,对原始的通信信号离散分解;其次进行去噪处理,选择出信号的非线性函数来近似估计其负熵,最后确定信号负熵最大的目标函数,利用粒子群原理对目标函数求解全局最优解,并以其最优解为依据实现移动通信中攻击信号优化检测。仿真结果证明,所提方法可以有效地对移动通信中攻击信号进行检测,提升网络通信的质量,且鲁棒性较强。

关键词：脉冲噪声环境下通信攻击信号优化检测

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基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

信阳师范学院学报（自然科学版） 2019年第1期32卷 141-145页

作者：米捷刘道华河南工程学院计算机学院河南郑州451191 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特... 详细信息

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.

关键词：大数据挖掘语义信息融合聚类特征提取相空间重构

知识共享与间接互惠:基于计算实验方法的研究

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运筹与管理 2017年第9期26卷 157-165页

作者：林润辉米捷南开大学商学院天津300071 太原理工大学经济管理学院山西太原030024

团队中,个体知识共享行为的回报往往来自第三方而非受助者,而以直接互惠为视角的知识共享研究却不足以解释此类现象。采用基于计算机仿真实验方法,通过赋予Agent记忆、推理、决策和沟通等能力,研究受表型背叛、组织信任氛围及声誉传播... 详细信息

团队中,个体知识共享行为的回报往往来自第三方而非受助者,而以直接互惠为视角的知识共享研究却不足以解释此类现象。采用基于计算机仿真实验方法,通过赋予Agent记忆、推理、决策和沟通等能力,研究受表型背叛、组织信任氛围及声誉传播机制影响下,间接互惠机制对团队大范围知识共享行为的维系机理。研究发现,由于辨别者的存在,即使无条件共享者会成为绝对多数,隐藏者并不会大量侵入群体。这意味着间接互惠机制维系了团队大范围知识共享行为。在低的组织信任氛围水平下,辨别者和隐藏者虽然能够共存,团队内的知识共享行为却没有出现。即使只有少数成员能观察到周围同事的知识共享行为,只要声誉信息能够有效传播,间接互惠对广泛知识共享行为的维系作用就能够发挥。

关键词：知识共享间接互惠信任氛围声誉传播多Agent建模与仿真

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多任务学习框架下激光全息图像超分辨率重建

激光杂志 2017年第2期38卷 98-100页

作者：王佳欣米捷河南工程学院郑州451191

传统激光全息图像重建方法需要训练样本多,计算复杂度高,导致图像配准误差,为了解决该难题,提出了多任务学习框架下的激光全息图像超分辨率重建方法。首先对激光全息图像进行退化处理,然后采用不同方向平移量及旋转角度参数对激光全息... 详细信息

传统激光全息图像重建方法需要训练样本多,计算复杂度高,导致图像配准误差,为了解决该难题,提出了多任务学习框架下的激光全息图像超分辨率重建方法。首先对激光全息图像进行退化处理,然后采用不同方向平移量及旋转角度参数对激光全息图像进行精度配准,最后根据非局部均值构建超分辨率重建模型,实现多任务学习框架下全息图像超分辨率的重建。结果表明,该方法能够精确地实现低像素激光全息图像的超分辨率重建,有效地控制了误差水平,提高图像的清晰度。

关键词：激光全息图像配准超分辨率图像重建