复杂系统集成控制及其仿真研究

本文对于复杂系统提出一种集成控制策略,即解耦/模糊控制。并以机器人关节运动控制为例,进行仿真研究,仿真结果是令人满意的。全文包括五个部分:1.前言;2.复杂系统的解耦模型;3.复合规则库与模糊控制;4.仿真研究;5.结论。     

汽车行业对科学管理的贡献

在制造业的众多领域中,还没有哪一个比得上汽车行业对科学管理的发展有如此重大的贡献。汽车行业以其管理实践中的复杂性,为现代管理的发展,贡献了一个又一个具有里程碑意义的管理方法与理论——从上世纪初“福特的流水线生产”、“通用的组织架构”,到上世纪后半叶“沃尔沃的团队工作法”以及“丰田的精益管理模式”,汽车行业一直处在管理创新的前沿。     

以信息化改造石化流程工业

最近的20多年来，随着市场国际化、贸易一体化的形成。有一系列问题困扰着工业界。面对严峻形势，很多企业既考虑求生存，又考虑图发展，不得小从各方面去寻找出路。除了常规做法以外，国外很多石化公司都借助于计算机、通信、自动化等科学技术的进步，实现了信息技术应用与生产、经营的协调发展，借助信息化加强生产流。     

关于少数民族音乐教育中复合型架构模式的若干思考

少数民族音乐教育的属性是“复合性”。在人才培养、教师队伍建设等方面应按照复合型架构模式进行建设。即以汉族音乐教育为基础，少数民族音乐教育为特色，并借鉴西方音乐教育的建构模式，使少数民族专业音乐教育在多成分、多层次平衡发展的基础上，力求双向发展的最大值——向民族纵深和现代化尖端的两极扩展。     

智能化44点啤酒发酵温度巡测仪

本文将八十年代最新研制的集成温度传感器ＡＤ５９０、８０９０单片机，可编程逻辑器件ＧＡＬ－１６Ｖ８Ａ等新器件及智能化新技术，集中应用于啤酒发酵过程的温度检测。与传统人工测温相比，具有测温精度高、稳定性好、反应快、可远距离自动检测、定时打印，减轻工人劳动强度、调节啤酒发酵温度的响应速度快等特点。     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

基于SC注意力机制和集成学习的冰箱食材识别

近年来,随着智能冰箱技术的不断发展,对冰箱果蔬食材进行精准的类别识别,进而对食材进行保鲜控制,得到了研究者越来越多的关注。目标检测技术依靠深度学习相关技术的发展,也渐渐应用于食材盘点的方法。通过对冰箱果蔬食材特性进行分析,提出了一种基于注意力机制和集成学习思想的YOLOv5和EfficientDet融合的方法。首先对冰箱食材数据集进行了伪彩色图像处理,将SE模块和CBAM模块整合提出了新的SC模块,并引入到YOLOv5s网络中,组成SC-YOLOv5s网络结构;然后将SC-YOLOv5s网络结构与EfficientDetd0网络进行异质集成;最后用集成后的整体网络对尺度有差异但外貌相似的食材进行识别。实验结果表明当IOU阈值为0.5时,在60类果蔬食材测试集上,改进后集成模型的平均最大精确度(mAP)从SC-YOLOv5s的95.88%和EfficientDetd0的83.22%提高到了97.36%,明显提升了对果蔬类食材的检测效果。     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。