Ambrosetti-Prodi问题--常微分方程组情形

文章研究常微分方程组情形的Ambrosetti—Prodi型问题．在非线性项超线性，凸性等条件下，得出随着参数的变化，问题无解、有唯一解及至少有两解的结论。     

基于遗传算法的煤矿凿岩机器人模糊控制

为了提高机械臂的定位精度,针对电液比例位置控制存在的实变、非线性、不确定等特点,提出了基于模糊控制的控制策略,采用遗传算法(GA)对模糊规则进行优化,并将优化后的控制器应用于钻臂控制系统.仿真结果表明:与传统PID控制器相比,优化后的控制器极大地改善了控制系统,使系统输出超调明显减小,实现钻臂的精确定位.     

机器人光纤接近觉复合传感器解耦新方法

介绍了一种具有自补偿功能的光纤接近觉距离方位复合传感器的结构和工作原理，提出了一种基于多尺度特征的光纤接近觉复合传感解耦新方法，通过对传感信息的多尺度分辨级进行划分，进而采用不同精度的数值逼近方法实现对耦合方程的求解．文中介绍了该方法的原理、物理意义和具体实现过程．结果表明，该方法具有精度高、实时性好的特点，可以应用于存在类似问题的场合．     

基于行为智能体的移动机器人系统

对智能体及多智能体系统的研究是当今人工智能领域的一个热点问题,如何把智能体的理论应用到机器人的控制中去也是一个非常值得研究的方向。目前,由于基于行为的控制结构,特别是SA结构,在实际控制中具有较快反应力而显得比传统方法更具智能,因而成为移动机器人控制研究关注的焦点。针对移动机器人在有障碍约束的非结构化环境中进行探障并实现避障任务这个问题,设计并建立了一个多自主机器人系统实验平台,实现了一个基于行为多智能体的移动机器人系统。     

基于智能聚类的内容分类方法与应用

直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。     

基于案例学习的排球机器人运动规划及其支持向量回归实现

针对混合型控制问题,以排球任务为例研究机器人的运动规划.模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式,采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化(仅发球速度和角度变化)时的运动规划问题.由于支持向量回归(SVR)在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发,采用局部加权SVR(LW-SVR)实现案例学习.结果证明,LW-SVR的学习精度较RBF神经网络和SVR明显提高.     

将丢失的硬盘空间找回来

大容量硬盘以其较好的性价比越来越受到用户的欢迎，但在很多情况下，硬盘也会不同程度地丢失空间．如何解决这些问题，文章从几种容易造成硬盘空间丢失浪费的情况下进行了简单的分析．     

de Sitter空间的2-调和类空子流形

研究de Sitter空间的2-调和类空子流形,得到一个较为理想的积分不等式,从而改进相关作者的结论.     

基于Internet的远程控制机器人系统结构设计

针对新一代网络移动机器人特点，构建了包括Web中心服务器、机器人控制服务器、图像服务器的遥操作移动机器人系统，该系统为研究者或机器人爱好者提供了一个远程控制移动机器人的试验平台，整个系统可加入更多的移动机器人，连接更多的图像摄像机，具有一定的开放性。     

异构双腿机器人结构建模与迭代学习控制仿真

异构双腿行走机器人（BRHL）是一种全新的类人机器人模式。首先阐述了BRHL的概念及研究意义。基于分割建模思想，推导出BRHL运动学、动力学方程。针对高阶微分代数方程组动力学正解问题，提出了一种带误差反馈控制的预估-校正数值积分方法。最后探讨了BRHL的控制方法并进行了仿真计算。结果表明，一阶P型开闭环学习控制能够很好实现仿生腿对人工腿步态的跟踪。