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乘马康复混联机器人机构设计与运动分析

工程科学与技术 2024年

作者：叶增林代忠红张良安魏良国陈华马鞍山学院人工智能创新学院马鞍山职业技术学院电气工程学院安徽工业大学机械工程学院江苏绿柏智能科技有限公司

马术治疗是针对脑瘫和自闭症等其他疾病的最热门有效的康复治疗手段之一，但因受到生物马匹康复治疗多种因素的限制导致无法大规模推广应用。针对马术康复治疗需求，设计了一种3-RPS-P型混联乘马康复机器人，其主要由并联机构和移动副... 详细信息

马术治疗是针对脑瘫和自闭症等其他疾病的最热门有效的康复治疗手段之一，但因受到生物马匹康复治疗多种因素的限制导致无法大规模推广应用。针对马术康复治疗需求，设计了一种3-RPS-P型混联乘马康复机器人，其主要由并联机构和移动副机构两部分组成，具有刚度高、承载能力强、灵活度较高的特点。首先，建立了机器人的运动学模型，推导出了机器人运动学逆解解析解，采用牛顿迭代法计算得到机器人运动学正解的数值解，分析了机器人在运动副限制下的工作空间并绘制出了空间图像。然后，利用算例对上述运动理论进行对比分析，结果验证了理论分析的正确性和有效性；在MATLAB环境中将以上运动理论编写成代码，对机器人末端进行路径和轨迹规划设计，联合Solidworks Motion模块对机器人进行运动仿真，仿真过程连续轨迹平滑且与规划设计目标一致，表明机器人可以实现设定的位姿规划运动并进一步验证了理论分析的结果。最后，搭建了乘马康复机器人实验平台，针对运动仿真中的位姿规划开展运动实验，实验结果验证了机构的合理性，表明了该混联乘马康复机器人具备马术治疗所需的运动能力。

关键词：混联乘马康复机器人机构设计运动学工作空间轨迹规划运动仿真

具有变时滞Markov跳跃神经网络的H∞控制

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计算机应用文摘 2024年第15期40卷 115-120页

作者：左丹丹马鞍山学院大数据与人工智能学院安徽马鞍山243100

文章研究了具有变时滞Markov跳跃神经网络的H∞控制。首先,设计一个输出反馈控制器,以确保Markov跳跃神经网络系统在没有外部扰动的情况下随机稳定,并在零初始条件下具有规定的干扰衰减指标。其次,利用适当的泛函和几个先进不等式获得... 详细信息

文章研究了具有变时滞Markov跳跃神经网络的H∞控制。首先,设计一个输出反馈控制器,以确保Markov跳跃神经网络系统在没有外部扰动的情况下随机稳定,并在零初始条件下具有规定的干扰衰减指标。其次,利用适当的泛函和几个先进不等式获得所需控制器增益的精确数学表达式。最后,通过数值模拟的例子证明所提控制策略的有效性。

关键词：时滞镇定 Markov过程神经网络

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基于模糊多目标决策的物联网大数据聚类算法

重庆科技学院学报（自然科学版） 2024年第3期26卷 75-80页

作者：李洁许青张露露王英明马鞍山学院大数据与人工智能学院安徽马鞍山243100

现有的物联网大数据聚类算法容易受到相似性攻击,聚类效果较差。为了提升自适应能力,提出了一种基于模糊多目标决策的物联网大数据聚类算法。选取梯度下降法进行重复迭代,得到物联网事件的模糊置信度和支持度阈值,利用模糊C均值聚类算... 详细信息

现有的物联网大数据聚类算法容易受到相似性攻击,聚类效果较差。为了提升自适应能力,提出了一种基于模糊多目标决策的物联网大数据聚类算法。选取梯度下降法进行重复迭代,得到物联网事件的模糊置信度和支持度阈值,利用模糊C均值聚类算法获取最优模糊划分矩阵;建立目标决策矩阵,确定目标权重,明确理想决策目标和负理想决策目标,获取最终决策结果,从而实现物联网大数据的有效聚类。选取某电力企业的物联网大数据平台进行聚类实验,结果表明,该算法可有效聚类物联网平台中的海量数据,聚类结果的簇间区分度、簇间关联性和聚类敏捷性高。

关键词：模糊多目标决策物联网大数据聚类算法隶属度关联特征

基于自适应遗传优化k-means算法的高校学情分析

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吉林农业科技学院学报 2024年第3期33卷 17-20,68页

作者：张露露马鞍山学院大数据与人工智能学院马鞍山243100

为对高校学生学习过程与学习行为进行深度分析,帮助教师实现精准化教学,本文基于某高校计算机及相关专业学生数字逻辑课程学习过程相关数据,探索一种自适应策略的遗传优化k-means算法来进行高校学情分析。首先针对k-means算法存在的不足... 详细信息

为对高校学生学习过程与学习行为进行深度分析,帮助教师实现精准化教学,本文基于某高校计算机及相关专业学生数字逻辑课程学习过程相关数据,探索一种自适应策略的遗传优化k-means算法来进行高校学情分析。首先针对k-means算法存在的不足,提出通过遗传算法的交叉操作和变异操作获取最优解,同时通过自适应策略动态地调整交叉概率和变异概率,避免过早产生次优解;其次对学生数字逻辑学习过程相关数据执行自适应策略的遗传优化k-means算法;最后对算法执行结果进行分析。结果表明,本文研究的基于自适应策略的遗传优化k-means算法能够获得更加有效的分析结果。

关键词：学情分析 k-means算法遗传优化自适应

人工智能专业文献检索课程项目制教学模式探究

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计算机应用文摘 2024年第14期40卷 27-29,32页

作者：胡明欢谷国栋李登山薛李娜马鞍山学院大数据与人工智能学院安徽马鞍山243100

文献检索作为一门融理论与实践于一体的必修课程,对于培养学生的信息素养以及科研能力具有重要意义。然而,传统的文献检索课程教学模式往往侧重于理论知识的传授,缺乏实践性和创新性,导致学生的课堂参与度不高。文章以人工智能专业为例... 详细信息

文献检索作为一门融理论与实践于一体的必修课程,对于培养学生的信息素养以及科研能力具有重要意义。然而,传统的文献检索课程教学模式往往侧重于理论知识的传授,缺乏实践性和创新性,导致学生的课堂参与度不高。文章以人工智能专业为例,探索在文献检索课程中引入项目制教学模式,即将人工智能领域的热门技术引入教学,实施项目引入、任务分解、制定计划、分组实施、整合展示和评价反馈6个步骤,旨在激发学生的学习兴趣和提高实践能力,培养具有创新精神的人工智能专业人才。

关键词：文献检索项目制教学改革论文写作

氨煤混燃过程中氮元素迁移转化机理的分子动力学研究

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工程热物理学报 2024年第4期45卷 1212-1223页

作者：杨子怡雷可严智黄庠永顾明言安徽工业大学能源与环境学院马鞍山243002

本文采用分子动力学模拟研究了温度,过量空气系数和氨气混燃比对氨煤混燃过程中典型含氮组分及氮元素迁移转化机理的影响。结果表明:温度升高,加快了反应速率,最终产生的N_(O)_(2)个数随之降低,N_(O)个数先降低后升高最后又降低,其中温... 详细信息

本文采用分子动力学模拟研究了温度,过量空气系数和氨气混燃比对氨煤混燃过程中典型含氮组分及氮元素迁移转化机理的影响。结果表明:温度升高,加快了反应速率,最终产生的N_(O)_(2)个数随之降低,N_(O)个数先降低后升高最后又降低,其中温度为3000 K时产生的N_(2)最少,N_(O)和N_(O)_(2)总量最多。过量空气系数的增加,使得最终N_(O)和N_(O)_(2)个数均增加,N_(2)个数减少。N_(2),N_(O)和N_(O)_(2)的最终个数均随氨气混燃比的增加而增加,但对含N产物占比分析后发现随着氨气混燃比的增加,整体上最终体系内生成的N_(2)个数占比随之增加,N_(O)和N_(O)_(2)个数占比则随之降低。此外过量空气系数为0.8时,随着氨气混燃比的增加,煤焦氮生成N_(2)的前驱体越多。最终探究了煤焦氮和所有氮原子的反应路径及重要中间体。

关键词：煤焦氨煤混燃分子动力学转化机理

用于组织病理图像分类的端到端注意力池化方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1070-1078,F0002页

作者：刘娟左志群陈玉琦肖笛庞宝川曹得华武汉大学计算机学院人工智能研究所湖北武汉430072 武汉大学兰丁病理诊断人工智能中心湖北武汉430072

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图... 详细信息

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图像的特征表示,并对图像进行分类。其中切块特征的提取与后续的特征融合与分类过程互相独立,导致模型无法根据后续的分类结果反馈自适应学习切块特征,因此无法确保得到最有利于图像分类的特征。为解决上述问题,提出了一种基于切块打分模型的端到端注意力池化的病理图像分类方法。首先,基于多示例学习方法构造一个切块打分模型对每个切块进行打分,根据得分选择部分切块;然后,再采用注意力池化机制融合被选的部分切块的特征构建分类模型。同时,根据病理图像特点,提出在注意力池化机制中采用自定义的平方平均函数进行权重归一化,使阳性病理图像中得分高的切块获得更多关注,让分类结果具有更好的可解释性。在公开的CAMELYON16和BACH数据集上分类的F1分数分别达到了0.644和0.593,结果表明,深度学习模型中采用所提出的端到端注意力池化方法比采用其他池化方法可达到更优的分类性能,这证明了所提方法在病理图像分类应用中的有效性。

关键词：组织病理图像分类注意力池化端到端模型切块打分归一化函数

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基于得分生成模型的时间序列异常检测方法

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 51-57页

作者：周浩禹可吴晓非北京邮电大学人工智能学院北京100876

为了解决传统时间序列异常检测模型在时序数据随机性表征不足以及模型泛化能力较弱的问题,提出了一种基于得分生成的异常检测模型。针对复杂信息物理系统中运行监控的时序数据,设计了一个多维时间序列异常检测框架,利用回归模型捕捉数... 详细信息

为了解决传统时间序列异常检测模型在时序数据随机性表征不足以及模型泛化能力较弱的问题,提出了一种基于得分生成的异常检测模型。针对复杂信息物理系统中运行监控的时序数据,设计了一个多维时间序列异常检测框架,利用回归模型捕捉数据内在的时间模式。考虑时序生成过程的随机性,采用去噪得分匹配的方法来估计梯度信息,并利用估计的梯度信息,设计了高效的异常评分方法。在公开的池化服务器数据集和安全水处理数据集上,所提模型的异常检测F1值分别达到了96%和90.18%,比使用基线模型得到的最高F1值分别提高了1.02%和1.01%。消融实验和案例分析结果表明,用噪声索引模块和签名矩阵模块增强了模型的特征提取能力,所提模型的异常阈值在[0.386,0.8)之间时的F1值大于等于0.8。

关键词：信息物理系统时间序列异常检测得分生成模型

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磁性片状nZVI-Fe_(3)O_(4)对Zn(Ⅱ)和Pb(Ⅱ)去除机理研究

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过程工程学报 2024年第3期24卷 346-359页

作者：韦书贤李灿华马文青章蓝月李家茂冒爱琴何川李明晖朱伟长安徽工业大学冶金工程学院安徽马鞍山243002 安徽工业大学材料科学与工程学院安徽马鞍山243002 马鞍山市安工大智能装备技术研究院有限公司安徽马鞍山243002

针对日益严重的水体重金属污染问题,本实验采用歧化反应制备具有裂隙结构的新型磁性片状纳米零价铁-四氧化三铁(nZVI-Fe_(3)O_(4)),通过多种表征手段对材料的物理化学性质和结构进行了表征,并研究pH、温度、重金属离子溶液初始浓度对nZV... 详细信息

针对日益严重的水体重金属污染问题,本实验采用歧化反应制备具有裂隙结构的新型磁性片状纳米零价铁-四氧化三铁(nZVI-Fe_(3)O_(4)),通过多种表征手段对材料的物理化学性质和结构进行了表征,并研究pH、温度、重金属离子溶液初始浓度对nZVI-Fe_(3)O_(4)去除Zn(Ⅱ)和Pb(Ⅱ)效率的影响。实验结果显示,nZVI-Fe_(3)O_(4)对Pb(Ⅱ)和Zn(Ⅱ)的去除在60 min左右达到平衡状态。在p H值为6、温度为25℃、投加量为1 g/L的条件下,nZVI-Fe_(3)O_(4)可在5~30 min内将10 mg/L模拟废水中Zn(Ⅱ)和Pb(Ⅱ)降至痕量级别。随着溶液p H值降低,n ZVI-Fe_(3)O_(4)对Pb(Ⅱ)的吸附效率下降。研究结果表明,nZVI-Fe_(3)O_(4)的去除过程符合Langmuir模型,是一种化学吸附过程。Zn(Ⅱ)的最大吸附量为13.52 mg/g,Pb(Ⅱ)的最大吸附量为26.50 mg/g。热力学研究表明,去除过程是自发吸附的。nZVI-Fe_(3)O_(4)主要通过吸附-共沉淀的方式富集Zn(Ⅱ)和Pb(Ⅱ)。nZVI-Fe_(3)O_(4)可以通过外加磁场进行回收,在废水处理中去除Pb(Ⅱ)和Zn(Ⅱ)方面,具有良好应用前景。

关键词：纳米零价铁材料改性重金属污染铅离子锌离子