基于LABVIEW的巡逻机器人智能识别系统设计

针对无人化工厂智能自主巡逻功能的实现,设计了一种基于LABVIEW的无线监控巡逻机器人。基于巡逻机器人工作环境和上下楼梯等越障过程的分析,设计了机器人主要结构参数,分析了机器人的稳定性,测试了基于LABVIEW的视觉智能识别系统在识别并分类障碍物时的实用性。实验结果表明,采用所设计的智能识别系统可满足巡逻机器人智能越障的要求。     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

制造业服务化:制造业高质量发展的路径研究

作为一种先进的制造业发展逻辑,制造业服务化不仅是制造业转型升级的重要支点,而且是产业价值链提升的重要途径,更有利于促进制造业节能减排,进而实现绿色发展。发达国家制造业服务化推进的基本经验体现为发展服务于消费者个性化需求的制造服务业、采用新技术和利用新产业发展智能制造、强化制造业服务化制度标准和大数据标准的发展与完善、积极促进制造业服务外包业务的发展等方面。在充分吸收发达国家经验的基础上,应在利用信息技术创新商业运作和管理方式、发展智能制造生产模式、深入推进"国际化"战略、强化标准建设等领域推进我国的制造业服务化。此外,应结合我国实际情况强化相关政策配套建设和人才、数据、信息等要素的培育与发展:一是提高财政、税收的支持力度;二是不断深入金融体制革新,创新金融服务体系;三是强化制造业与服务业融合的技术支撑;四是大力培育与发展人才、信息、知识等高级生产要素。     

互联网金融环境下智能投顾对于投资行为的影响

基于国内知名网贷平台的数据，采用固定效应模型和双重差分分析方法，研究了智能投顾的使用对于投资者的投资金额和风险偏好的影响。实证结果表明，智能投顾的使用会减少投资者的单笔投资金额，增加投资者的总投资金额，并使得投资者的风险偏好趋于保守。研究结果丰富了智能投顾和行为金融学的研究内容，加深了智能投顾企业对于投资者行为的理解，使其可以更好地设计和完善相关服务。     

智能可穿戴设备在空调中的应用专利技术综述

智能可穿戴设备技术在信息化时代和物联网技术的发展下得到了广泛重视和快速发展。智能空调是智能家居领域中的典型应用。本文通过全球及中国申请量、技术来源国、重点技术申请人等方面,分析和梳理智能可穿戴设备在空调领域的应用的整体状况和发展趋势。     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

信号设备故障诊断和智能分析系统

正卡斯柯信号有限公司开发的信号设备故障诊断和智能分析系统(SIDS)的主要研究内容及关键技术包括:(1)首创了基于信号设备的智能诊断关键技术,主要包括:故障推理演绎技术,该技术基于推理机的推理演绎技术,通过对故障二叉树的深度遍历算法来实现,其中推理机扮演了遍历过程的执行者的角色。隐患预警分析技术,通过提前发现     

基于元器件应力法的智能电能表可靠性预计

文章基于元器件应力法,结合智能电能表的预定工作条件,对山东电子公司的DDZY9599型单相远程智能电能表进行可靠性预计,分析、预计了其可靠性指标,并给出提高智能电能表可靠性的对策。     

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。     

个体工商户登记智能审批系统设计与实现

【目的】随着建设全国统一大市场、建设高标准市场体系步伐的加快，为更好服务个体工商户创业经营，提供更加高效智能化的服务系统，进一步优化营商环境、激发市场活力、助力经济持续健康发展，需要构建个体工商户登记智能审批模型。【方法】以河南省企业登记全程电子化系统为基础，采用大数据、人工智能等技术，从个体登记智能审批模式的发展背景、工作内涵、课题攻关难点、技术实现路径等方面探索了个体登记智能审批实现的方式方法及技术要求。【结果】构建了一套业务规范、流程标准、运行高效的个体工商户登记智能审批模型，解决了长期悬而未决的堵点难点问题，提高了行政审批效能。【结论】对当前全国推行个体登记智能审批、企业登记智能审批乃至“政务服务智能审批”建设都起到一定的参考和借鉴价值。