对话中国智能机器人学开拓者——蔡自兴

 2014 年,蔡自兴获得中国人工智能领域的最高奖项--吴文俊人工智能科技奖“成就奖”。颁奖词写道,“他是一位敢为人先的开拓者,首先在我国人工智能、智能控制、机器人学的3个学科群构建理论体系和基础课程,他用科学实践的方法论,推动着我们智能科学技术教学与研究的新发展”。     

基于应用层协议分析的文件共享服务监听技术

针对文件共享服务中的安全性问题提出了使用应用层协议分析方法对文件共享服务进行监听的技术,系统在普通PC机上通过软件的形式,应用C 语言编程实现,提高了网络共享监听系统的效率,使其在软件形式实现的情况下仍然具有较好的性能,实验结果证实了其适用性。     

科技打造"中国大桃第一县"

在广袤的京郊大地东北端,镶嵌着一颗璀璨夺目的明珠,这就是被世人称之为中国著名的桃乡——平谷。平谷三面环山,中间为平川谷地,温和洁净     

基于归一化RBFNN的执行器非线性模型及其特性补偿

执行器的动态非线性特性是影响控制系统控制效果的一个重要因素,采用归一化径向基函数神经网络NRBFNN,通过竞争学习算法RPCL确定RBF中心,用递归最小二乘法估计网络的输出权值,建立了执行器动态非线性特性模型及其逆模型,通过信号补偿方式来改善执行器的动态特性,仿真结果表明了该方法的有效性.     

单代号搭接网络优化及成本管理的研究

我国所用的网络方法多是依据CPM法或PERT法来进行编制的.这种方法的特征是工序间的逻辑关系为紧密衔接的,也就是紧前工序完成之后,紧后工序才可以开始工作,在紧前工序与紧后工序之间,即不必要表示停歇,也不允许出现塔接现象.可是当有些工序之间不允许紧接着进行后续工作,而要求有一定时间的技术停歇或组织间断时.则就需要把这种停歇或间断时间列为不需要劳动力或消耗资源而仅占有时间的工序,把这种工序同样列     

输入受限的参数摄动分段仿射系统鲁棒控制

研究了一类有输入约束和参数摄动的离散分段仿射系统的稳定性及其控制器的设计方法。提出了各分段仿射子系统离散时间状态集的椭圆集表示方法,结合Lyapunov意义的稳定约束,以LMIs形式给出了闭环分段仿射系统的鲁棒稳定充分条件和控制器的设计方法。同时将常见的输入约束转换成LMIs,通过LMIs的凸约束保证了求解控制器的可行性。最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性。     

一种基于局部与全局表征交叉耦合的脑卒中病灶分割网络模型

由于脑卒中严重程度不同,病灶位置、形状和面积有较大差异,导致目前基于深度学习的分割方法仍还不够理想.针对脑卒中病灶特征,提出了一种新的U型分割网络,该网络的编码器是一个结合Transformer和卷积网络的双分支混合架构,该结构特点是在构建图像层次化特征过程中将基于Transformer的全局特征和基于卷积网络的局部特征进行交叉学习,促进编码器在训练和推理过程中将两种风格的特征相互增强.此外,为了增强小目标、弱边缘的特征表达,构建了合并模块将编码器得到的两种风格的层次化特征进行融合,并将融合后特征输送到一个级联的上采样器中预测病灶区域,以及设计了一个结合Dice函数和Focal函数的损失函数用以缓解小病灶区域造成的前景与背景数据之间的数据不平衡问题.所提出的方法在一个开源脑卒中数据集进行了验证,与其他相关方法相比,所提出的方法在分割精度、效率等方面均表现出较好的性能.     

基于卫星定位技术的航模线性化定位方法

为了提高便携式防空导弹训练系统中航模定位的精确性和快速性,提出了一种基于陆地信标网络的航模定位方法.首先讨论了不同类型航模的定位原理,然后就目前常用的球面定位法和双曲面定位法这2种非线性定位方法,在目标位置解算中存在的算法复杂、计算量大等问题进.行了分析.最后通过矢量化几何模型研究了简化的、适合计算机迭代运算的线性化航模定位方法,并对航模定位的迭代计算流程进行了探讨.仿真结果表明,所研究的线性化航模定位方法解算时间较短、可靠性较高,适应便携式防空导弹训练系统中航模定位的精度和快速性要求.     

机器人轨迹跟踪连续预测控制

针对能够描述机械手动态特性的一类特殊仿射非线性系统 ,提出了一种非线性连续预测控制器。其预测模型通过对系统状态泰勒级数展开并做适当的截尾处理获得。此外 ,证明了非线性连续预测控制器的渐近跟踪特性 ,并给出了一种改进的预测控制方案。将非线性连续预测控制器应用于二自由度机械手轨迹跟踪控制。仿真结果证明了该控制器的有效性