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基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划研究

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中国机械工程 2024年

作者：刘建林黄海松范青松马驰张浪浪贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州省装备制造数字化车间建模与仿真工程研究中心华中科技大学机械科学与工程学院

随着制造业对机械臂精确性、多样性和复杂性的需求不断增加，单一目标的轨迹规划算法已无法满足要求，本文提出了一种基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划模型，以同时优化效率、能耗和冲击三个目标。首先，利用人工势场法（AP... 详细信息

随着制造业对机械臂精确性、多样性和复杂性的需求不断增加，单一目标的轨迹规划算法已无法满足要求，本文提出了一种基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划模型，以同时优化效率、能耗和冲击三个目标。首先，利用人工势场法（APF）进行路径规划，得到机械臂抓取物料的最短、无碰撞路径，并提取关键运动序列，建立多目标函数。然后针对多目标樽海鞘群算法（MSSA）的初始种群多样性差、容易陷入局部最优以及在解集空间中收敛缓慢等问题，提出了一种改进的多目标算法LMSSA。该算法结合Logistic-sine混沌映射、小孔成像学习策略和黄金正弦开发策略，以优化七阶B样条曲线的控制节点，完成机械臂的多目标运动轨迹规划。最后，通过搭建MATLAB-CoppeliaSim-UR16e实验平台，将轨迹规划模型应用于机械臂UR16e的实际抓取任务。实验结果表明，基于LMSSA算法的机械臂运动规划方法，实现了机械臂准确、高效且节能的运动轨迹规划，并成功应用于实际操作场景中。

关键词：轨迹规划多目标优化机械臂樽海鞘群算法

借助AI绘画平台实施美术教学——以《画家凡·高》教学为例

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湖北教育 2024年第26期 8-9页

作者：戢雄飞邹晓洁武汉市育才小学华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心

人美版美术四年级下册第17课《画家凡·高》以“欣赏·评述“”模仿·表达”两大模块为主,旨在引导学生分析画家的艺术风格及作品特点,感知画家的艺术热情与创新精神,感悟情绪的艺术表达,并在模仿创作的过程中体会凡·高作品所表现的生... 详细信息

人美版美术四年级下册第17课《画家凡·高》以“欣赏·评述“”模仿·表达”两大模块为主,旨在引导学生分析画家的艺术风格及作品特点,感知画家的艺术热情与创新精神,感悟情绪的艺术表达,并在模仿创作的过程中体会凡·高作品所表现的生命力量以及对生活的热爱之情,提升创新能力。本学段学生已经在前一阶段的学习中欣赏过数位中外画家的作品,对绘画题材、绘画形式及风格有了初步认识,也具备一定的表达、阅读和自主搜索资料的能力。本课是首次以画家为专题的欣赏活动,学生需要教师为他们搭建欣赏、评述的阶梯。

关键词：欣赏活动美术教学凡·高绘画形式提升创新能力欣赏·评述绘画题材创新精神

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基于对比优化的多输入融合拼写纠错模型

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 85-94页

作者：伍瑶瑶黄瑞章白瑞娜曹军航赵建辉贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

文本编辑工作中,中文拼写纠错必不可少.现有中文拼写纠错模型大多为单输入模型,语义信息和纠错结果存在局限性.因此,文中提出基于对比优化的多输入融合拼写纠错模型,包含多输入语义学习阶段和对比学习驱动的语义融合纠错阶段.第一阶段... 详细信息

文本编辑工作中,中文拼写纠错必不可少.现有中文拼写纠错模型大多为单输入模型,语义信息和纠错结果存在局限性.因此,文中提出基于对比优化的多输入融合拼写纠错模型,包含多输入语义学习阶段和对比学习驱动的语义融合纠错阶段.第一阶段集成多个单模型的初步纠错结果,为语义融合提供充分的互补语义信息.第二阶段基于对比学习方法优化多个互补的句子语义,避免模型过度纠正句子,同时融合多个互补语义对错误句子进行再纠错,改善模型纠错结果的局限性.在SIGHAN13、SIGHAN14、SIGHAN15数据集上的实验表明文中方法可有效提升纠错性能.

关键词：中文拼写纠错多输入语义学习互补语义融合对比学习优化

基于改进深度Q网络的机器人持续监测路径规划

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兵工学报 2024年第6期45卷 1813-1823页

作者：王霄龙陈洋胡棉李旭东武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

持续监测问题指的是通过规划移动机器人在路网中的巡逻路线,从而对路网环境实施长期监测,以实现保障环境安全的目的。环境中的待监测点通常受到最大允许监测周期(重访周期)的限制,并且最优的监测路径不应具有固定的周期,否则监测过程容... 详细信息

持续监测问题指的是通过规划移动机器人在路网中的巡逻路线,从而对路网环境实施长期监测,以实现保障环境安全的目的。环境中的待监测点通常受到最大允许监测周期(重访周期)的限制,并且最优的监测路径不应具有固定的周期,否则监测过程容易被恶意入侵者针对性地破坏。针对上述问题,提出一种基于改进深度Q网络(Deep Q Networks,DQN)的机器人监测路径规划算法。改进DQN的决策方法,使机器人获得一条监测频率高、安全性好(防止被智能入侵的能力)、非固定周期的监测路径。仿真实验结果表明:所提算法可以高效地覆盖所有待监测节点;与传统的DQN算法相比,该算法不会使监测陷入周期性的循环路径之中,增强了系统的抗入侵能力。

关键词：持续监测强化学习路径规划移动机器人

基于微震多维信息融合的冲击地压全时空预测方法

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采矿与安全工程学报 2024年第3期41卷 511-521页

作者：杨旭刘亚鹏曹安业刘耀琪王常彬赵卫卫中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 中国矿业大学矿业工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室江苏徐州221116

为解决当前冲击地压时间与空间预测协同难、微震数据时空特征挖掘不充分的困境,结合深度学习相关理论与方法,提出了基于微震多维信息融合的冲击地压全时空预测方法,该方法主要包括微震时空特征指标、时间预测以及空间预测3个模块,设计... 详细信息

为解决当前冲击地压时间与空间预测协同难、微震数据时空特征挖掘不充分的困境,结合深度学习相关理论与方法,提出了基于微震多维信息融合的冲击地压全时空预测方法,该方法主要包括微震时空特征指标、时间预测以及空间预测3个模块,设计了基于主成分分析和核密度估计的微震时空特征指标构建方法,在此基础之上,构建了基于深度循环神经网络的冲击地压时间预测模型,提出了基于长短期时间窗融合的冲击地压空间预测方法,从而实现了冲击地压时间⁃空间协同的全时空预测。此外,为了评估所提方法的有效性,在内蒙古鄂尔多斯矿区某冲击危险工作面进行了工程应用测试,测试时间段共出现13条大于10^(5)J的大能量微震事件,在时间预测方面,对于大能量事件的时间预测结果为10个强危险、3个中等危险,并且整个测试阶段模型误报率仅为0.133。在空间预测方面,对于大能量事件的空间预测结果的分布区域为6个强危险、3个中等危险、4个弱危险。实验表明该方法可满足工程应用的需求,研究成果可为冲击地压监测预警提供参考与借鉴。

关键词：冲击地压全时空预测微震时空特征指标深度循环神经网络

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膝-踝-趾动力型假肢解耦控制研究

哈尔滨工程大学学报 2024年第2期45卷 324-331页

作者：耿艳利王希瑞武正恩郭欣王倩河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130 中国核电工程有限公司河北石家庄050000

针对膝-踝-趾动力型假肢系统的强耦合性,导致系统控制效果不理想等问题,本文设计控制法则分解法解耦器对系统进行解耦,降低耦合度,提高控制效果。利用拉格朗日方程建立了膝-踝-趾动力型假肢系统支撑末期的动力学模型,此模型的耦合度为1.... 详细信息

针对膝-踝-趾动力型假肢系统的强耦合性,导致系统控制效果不理想等问题,本文设计控制法则分解法解耦器对系统进行解耦,降低耦合度,提高控制效果。利用拉格朗日方程建立了膝-踝-趾动力型假肢系统支撑末期的动力学模型,此模型的耦合度为1.22,耦合性较强,需要进行解耦;基于控制法则分解法设计模型解耦器,以此简化假肢系统,将耦合度强的系统简化为膝、踝、趾独立控制的模型;基于自适应迭代学习设计控制器,对解耦前后三自由度假肢系统的各关节进行控制。结果表明:此解耦器可以将假肢模型简化为3个单输入、单输出的系统,同时降低关节间的耦合度,加快系统的收敛速度,与解耦前的控制效果相比,解耦后系统收敛误差明显减小。本文为多关节假肢系统提供了模型简化方法,为实物样机控制提供理论验证。

关键词：膝-踝-趾动力型假肢动力学模型控制法则分解法解耦器自适应迭代学习解耦控制策略被动型假肢拉格朗日方程轨迹跟踪

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基于扩展补丁对的弱监督语义分割网络

信息与控制 2024年

作者：孙铭辰葛洪伟李婷康养智能化技术教育部工程研究中心(江南大学) 江南大学人工智能与计算机学院

针对弱监督语义分割任务中类激活图（class activation map，CAM）与对象种子相关性低、种子区域覆盖目标不完全的问题，提出基于扩展补丁对的弱监督语义分割网络。首先，提出扩展补丁对，并从信息论角度证明扩展补丁对得到的CAM的自信... 详细信息

针对弱监督语义分割任务中类激活图（class activation map，CAM）与对象种子相关性低、种子区域覆盖目标不完全的问题，提出基于扩展补丁对的弱监督语义分割网络。首先，提出扩展补丁对，并从信息论角度证明扩展补丁对得到的CAM的自信息总和大于标准CAM的自信息，扩展补丁对的CAM与对象种子相关性更高。其次，提出高低阶特征自注意力聚合模块，将图像低阶特征和CAM分别通过自注意力机制增强后聚合，逐像素细化CAM。最后，设计三重网络，将原始图片以及图片的扩展补丁对作为网络输入，通过缩小原始图像CAM与扩展补丁对的CAM之间的差距，训练得到分割精度更高的弱监督语义分割网络。在Pascal VOC 2012验证集和测试集上进行实验评估，平均交并比（mean Intersection over Union，mIoU）分别为72.1%和73.0%，实验结果表明，该网络性能优于当前主流图像级标签弱监督语义分割方法。

关键词：弱监督学习图像语义分割类激活图图像级标签自注意力

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基于平行测试的认知自动驾驶智能架构研究

自动化学报 2024年第2期50卷 356-371页

作者：王晓张翔宇周锐田永林王建功陈龙孙长银安徽大学人工智能学院合肥230031 自主无人系统技术教育部工程研究中心合肥230031 安徽省无人系统与智能技术工程研究中心合肥230031 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 青岛智能产业技术研究院青岛266000 澳门科技大学创新工程学院系统工程研究所中国澳门999078 青岛慧拓智能机器有限公司青岛266109

在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还... 详细信息

在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还停留在以被动感知、规划与控制为主的初级智能自动驾驶阶段.为实现车辆智能从数据驱动的环境感知、辅助决策、被动规划到知识驱动的场景认知、推理决策、主动规划的提升,亟需增强车辆自身对复杂外界信息归纳提炼、推理决策、评价估计等类人能力.首先回顾自动驾驶关键技术演化及其应用发展历程;随后分析测试对车辆智能评估的效用;然后基于平行测试理论,提出自动驾驶车辆认知智能训练、测试与评估空间的构建方法,并设计基于平行测试的认知自动驾驶智能训练框架.该项研究工作预期能为推动自动驾驶从感知智能向认知智能的升级提供可行的技术支撑与实现路径.

关键词：认知自动驾驶平行测试平行驾驶车辆认知智能

大豆分离蛋白-多糖-淀粉减盐凝胶体系的构建及性质表征

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食品工业科技 2024年

作者：杨思琪张谦谦许英茹林志雄张怡郑宝东曾红亮福建农林大学食品科学学院闽台特色海洋食品加工及营养健康教育部工程研究中心农业农村部食用菌加工及综合利用技术集成科研基地

本文分别以魔芋葡甘聚糖、卡拉胶和黄原胶构建基于大豆分离蛋白-多糖-木薯淀粉减盐凝胶。研究结果表明，大豆分离蛋白-魔芋葡甘聚糖凝聚物和大豆分离蛋白-卡拉胶凝聚物对猪舌上的钠离子有较强的滞留能力，有利于咸味感知。电子舌结果表... 详细信息

本文分别以魔芋葡甘聚糖、卡拉胶和黄原胶构建基于大豆分离蛋白-多糖-木薯淀粉减盐凝胶。研究结果表明，大豆分离蛋白-魔芋葡甘聚糖凝聚物和大豆分离蛋白-卡拉胶凝聚物对猪舌上的钠离子有较强的滞留能力，有利于咸味感知。电子舌结果表明，相较于卡拉胶和黄原胶，大豆分离蛋白-魔芋葡甘聚糖-淀粉减盐凝胶体系（ST+SPI-KGM+1.5% NaCl）与2% NaCl淀粉凝胶（ST+2% NaCl）咸味最相似。在微观结构上SPI-KGM与淀粉发生交联后形成了连续的致密的网络结构，X射线能量色散能谱表明钠离子在ST+SPI-KGM+1.5% NaCl呈现不均匀分布。相较于2% NaCl淀粉凝胶，大豆分离蛋白-多糖-淀粉减盐凝胶持水能力和质构特性（硬度、咀嚼性和内聚性）均显著增加（P研究旨在开发一种具有不均匀盐分布的减盐凝胶体系，同时保持其质地感知，为降低淀粉基固态食品盐含量提供新的思路。

关键词：减盐氯化钠淀粉基凝胶大豆分离蛋白魔芋葡甘聚糖卡拉胶黄原胶