新型变形轮腿式移动机器人的运动学分析及设计

移动机器人作为智能勘探与侦察的自动化装备,在航天探测、军事侦察、抢险救灾等领域具有广阔的应用前景.兼具良好的机动性及越障性是移动机器人快速适应非结构化复杂环境的首要性能指标,结合轮式行进机构强机动性与腿式行进机构优越障性的变形轮腿式移动机器人受到普遍青睐.然而,现有变形轮腿式移动机器人在设计与优化方面仍存在变形形式过于复杂、设计方法缺乏理论依据等不足.针对上述问题,提出一种结构紧凑、操作简便的新型轮腿变换结构,借助电磁离合器分离运动的原理,通过改变轮-腿变形动力输入促使轮与腿相对运动,以曲柄滑块机构触发轮-腿结构径向扩展,完成由轮式变形为腿式的过程.定义变形过程中曲柄滑块机构的压力角为机动性指标、变形前后结构的展开比为越障性指标,进而开展变形结构的尺度综合,优化结果表明新型变形轮腿式移动机器人的展开比为1.92,可越过高度为150 mm的障碍物.基于优化后的尺度参数,建立变形轮腿式移动机器人越障过程的动力学模型,确定驱动电机参数,设计并制造物理样机.最终开展软件仿真与实验研究,仿真结果与理论分析结果一致,表明优化设计方法与动力学建模方法的有效性,实验结果证明所设计的变形轮腿式机器人具有...     

基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

对初中数学深度学习的理解与探究

初中生在数学学习过程中,往往更多地将注意力集中在数学知识的习得,以及数学习题的解答上.这样的认识实际上限制了学生学习主动性的发挥,再加上初中生受身心发展局限性的影响,他们的学习行为有时停留在浅层学习(Surface Learning)的层面,存在碎片化、浅表化、浮躁化的现象,学生很难深度加工知识信息、深度理解复杂概念、深度掌握内在含义,进而建构个人化和情境化的知识体系以解决复杂问题.要化解这些难题,关键之一就是要优化学生的学习方式,要将学生从浅层学习中解放出来,要让学生真正经历深度学习的过程.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

二根树指标马氏信源关于赌博系统的极限定理

研究任意二根树图上二阶非齐次马氏信源的极限性质。通过构造相容分布和非负上鞅的方法,得到了任意无限连通二根树上二阶非齐次马氏信源关于广义赌博系统的一类广义渐近均匀分割性定理,也称广义ShannonMc Millan定理,并推广了已有的结果 。     

基于生态交错带理论的生态环境潜在容量评估和预警研究——以重庆三峡库区为例

生态交错带是指两种不同类型的生态系统交界过渡的区域。基于生态交错带理论对重庆三峡库区的生态脆弱性状况进行了分析，并在此基础上运用道夫尼尔和地球环境的潜在指数M，计算人对地理环境的影响，评估土地类型和环境污染状态。通过对生态环境潜在容量指数E的修正评估了库区 22 个区县的生态环境潜在容量，并在此基础上做出预警研究，将其划分为急警、重警、中警、轻警和无警 5 种类型。最终得出重庆三峡库区生态环境状况两极化现象比较严重，发展不平衡，有些地区生态破坏较为严重，因此需要采取相应的对策进行优化发展。
     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。