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  • 1  基尼指数成本量指导的抗遮挡光场深度估计方法
    张旭东,董运流,石梦迪
    2020, 35(8):1849-1858. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.1718
    [摘要](428) [HTML](125) [PDF 14.04 M](24193)
    摘要:
    光场相机能够实现一次拍摄即获得三维场景的多视角信息,在深度估计领域中具有独特优势.但是,当场景中存在复杂遮挡时,现有深度估计方法提取深度信息的精度会明显降低.针对该问题,设计一种基尼指数成本量指导下的抗遮挡光场深度估计方法.首先,利用光场重聚焦方法获得焦栈图像;然后,构造中心视角与其他视角的基尼指数成本量,并根据成本最小原则计算得到初始深度图;最后,结合彩色图进行联合引导滤波,获得最终的高精度的深度图像.实验结果表明,所提方法对复杂场景更加鲁棒,能够在较小的算法复杂度下获取更好的深度估计结果.相比于其他先进方法,所提方法获取的深度图精度更高,图像边缘保留效果更好,在HCI数据集上的MSE100指标平均降低约7.8%.
    2  多传感器信息融合及其应用综述
    王耀南 李树涛
    2001, 16(5):518-522.
    [摘要](3191) [HTML](0) [PDF 120.01 K](11118)
    摘要:

    多传感器数据融合广泛应用于自动目标识别、 战场监视、 自动飞行器导航与控制、 机器人、 工
    过程控制、 遥感、 医疗诊断、 图像处理、 模式识别等领域。介绍了多传感器数据融合技术的概念、 处理
    型、 融合层次等问题, 综述了近年来多传感器融合技术的研究进展和应用, 预测了未来的发展趋势。

    3  基于焊件识别与位姿估计的焊接机器人视觉引导
    王斐,梁宸,韩晓光,茹常磊,李景宏
    2020, 35(8):1873-1878. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.1635
    [摘要](459) [HTML](188) [PDF 7.11 M](9764)
    摘要:
    为实现智能化柔性化焊接,并解决焊件本身立体结构遮挡焊缝影响视觉引导的问题,提出一种基于物体识别与位姿估计思想的焊接机器人视觉引导方法.首先,通过焊件的CAD模型离线建立焊接模型库;然后,在线计算焊件点云的VFH特征,与焊接模型库进行比对实现焊件识别,计算FPFH特征实现SAC-IA和ICP结合的两步位姿估计,并通过假设验证优化结果;最后,利用焊接模型库的焊接信息结合焊件位姿生成焊接轨迹,为焊接机器人提供视觉引导.实验结果表明,所提方法可以利用目标整体三维信息准确识别焊件并估计其姿态,进而引导机器人完成智能柔性的焊接操作.
    4  深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战
    任浩 屈剑锋 柴毅 唐秋 叶欣
    2017, 32(8):1345-1358. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.1625
    [摘要](3038) [HTML](0) [PDF 599.98 K](9739)
    摘要:
    现代工业系统已呈现出向大型化、复杂化的方向发展,使得针对工业系统的故障诊断方法遇到一系列的技术难题.近年来,深度学习(deep learning)在特征提取与模式识别方面显示出独特的优势与潜力,将深度学习应用于解决复杂工业系统故障诊断的研究已初现端倪.为此,首先介绍几种典型的基于深度学习方法实现工业系统故障诊断方法;然后对基于深度学习实现故障诊断的主要思想和建模方法进行描述;最后总结和讨论了复杂工业系统故障的特点,并探讨了深度学习在实现复杂工业系统故障诊断方面所面临的挑战,展望了未来值得继续研究的方向.
    5  粒子滤波算法综述
    胡士强 敬忠良
    2005, 20(4):361-365.
    [摘要](2326) [HTML](0) [PDF 248.12 K](9268)
    摘要:

    对粒子滤波算法的原理和应用进行综述. 首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题, 阐述粒子滤波的原
    理; 然后在分析采样- 重要性-重采样算法基础上, 讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段; 最后从概率密度函
    数的角度出发, 将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较, 阐明了粒子滤波的适应性, 给出了粒子滤波在一些
    研究领域中的应用, 并展望了其未来发展方向.

    6  差分进化算法研究进展
    刘波;王凌;金以慧
    2007, 22(7):721-729.
    [摘要](3355) [HTML](0) [PDF 401.51 K](8747)
    摘要:

    作为一种简单而有效的新兴计算技术,差分进化算法(DE)已受到学术界和工程界的广泛关注,并取得了许多成功应用.为此,围绕差分进化算法的原理,特点,改进及其应用等方面进行全面综述,重点介绍了针对复杂环境的差分进化算法研究内容,包括多目标%约束%离散和噪声环境下的优化等.最后提出了有待进一步研究的若干方向.

    7  特征选择方法综述
    姚旭 王晓丹 张玉玺 权文
    2012, 27(2):161-166.
    [摘要](1872) [HTML](0) [PDF 188.37 K](8533)
    摘要:

    特征选择是模式识别的关键问题之一, 特征选择结果的好坏直接影响着分类器的分类精度和泛化性能. 首
    先分析了特征选择方法的框架; 然后从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行了分析和总结; 最后分析
    了对特征选择的影响因素, 并指出了实际应用中需要解决的问题.

    8  基于数据驱动的故障诊断方法综述
    李晗 萧德云
    2011, 26(1):1-9.
    [摘要](2175) [HTML](0) [PDF 318.01 K](6893)
    摘要:

    首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分
    为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位,
    并从数据利用及其与基于分析模型的方法比较等方面探讨了该方法的应用背景; 然后综述了按照新分类中基于数据
    驱动故障诊断的现有方法, 分析比较了各方法的区别和联系; 最后指出了基于数据驱动故障诊断方法的几个具有前
    景的研究方向.

    9  多智能体技术应用综述
    刘金琨 尔联洁
    2001, 16(2):133-140.
    [摘要](1853) [HTML](0) [PDF 195.04 K](6667)
    摘要:

    多智能体技术通过采用各智能体间的通讯、 合作、 协调、 调度、 管理及控制来表达实际系统的结
    构、 功能及行为特性, 为各种实际问题提供了一种统一的框架。介绍了多智能体技术在几个有代表性领
    域的应用, 并对该技术今后的研究方向做了探讨。

    10  高斯过程回归方法综述
    何志昆 刘光斌 赵曦晶 王明昊
    2013, 28(8):1121-1129.
    [摘要](1024) [HTML](0) [PDF 248.45 K](6301)
    摘要:

    高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小
    样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等
    问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率
    意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.

    11  移动机器人路径规划技术综述
    朱大奇 颜明重 滕蓉
    2010, 25(7):961-967.
    [摘要](2518) [HTML](0) [PDF 476.64 K](6280)
    摘要:

    智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一. 将移动机器人路径规划方法概括为: 基
    于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技
    术. 分别对这几种方法进行总结与评价, 最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向.

    12  求解旅行商问题的混合粒子群优化算法
    高 尚 韩 斌 吴小俊 杨静宇
    2004, 19(11):1286-1289.
    [摘要](1872) [HTML](0) [PDF 275.52 K](6168)
    摘要:

    结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想, 提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题. 与模拟
    退火算法、标准遗传算法进行比较, 24 种混合粒子群算法的效果都比较好, 其中交叉策略D 和变异策略F 的混合粒
    子群算法的效果最好, 而且简单有效. 对于目前仍没有较好解法的组合优化问题, 通过此算法修改很容易解决.

    13  粒子群优化粒子滤波方法
    方正;佟国峰;徐心和
    2007, 22(3):273-277.
    [摘要](2498) [HTML](0) [PDF 1.40 M](6064)
    摘要:

    针对粒子滤波方法存在粒子贫乏以及初始状态未知时需要大量粒子才能进行鲁棒状态预估等问题,将粒子群优化思想引入粒子滤波中.该方法将最新观测值融合到采样过程中,并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化.通过优化,可使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而克服了粒子贫乏问题,并极大地降低了精确预估所需的粒子数.实验结果表明,该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性.

    14  分数阶控制研究综述
    <FONT face=Verdana>朱呈祥;邹云</FONT>
    2009, 24(2):161-169.
    [摘要](1724) [HTML](0) [PDF 464.89 K](5956)
    摘要:

    作为控制科学与工程中一个新的研究领域,分数阶控制的研究愈来愈被关注.简要介绍了分数阶控制的数学背景和基本知识,对分数阶控制理论及应用(分数阶系统模型,系统分析,分数阶控制器,非线性分数阶系统$系统辨识)的研究作了总结,评述和展望.

    15  支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究
    阎威武 邵惠鹤
    2003, 18(3):358-360.
    [摘要](1964) [HTML](0) [PDF 151.55 K](5862)
    摘要:

    介绍和比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类
    器和最小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断, 取得了较高的准确率。所用数据来自 UCI bench-
    mar k 数据集。实验结果表明, 支持向量机和最小二乘支持向量机在医疗诊断中有很大的应用潜力。

    16  蚁群算法理论及应用研究的进展
    段海滨 王道波 朱家强 黄向华
    2004, 19(12):1321-1326.
    [摘要](1614) [HTML](0) [PDF 366.93 K](5531)
    摘要:

    蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法. 该算法采用分布式并行计算机制, 易与其他方法结合,
    具有较强的鲁棒性; 但搜索时间长、易限入局部最优解是其突出的缺点. 针对蚁群算法, 首先介绍其基本原理; 然后讨
    论了近年来对蚁群算法的若干改进以及在许多新领域中的发展应用; 最后评述了蚁群算法未来的研究方向和主要研
    究内容.

    17  机器人视觉伺服综述
    赵清杰 连广宇 孙增圻
    2001, 16(6):849-853.
    [摘要](1415) [HTML](0) [PDF 214.17 K](5350)
    摘要:

    系统论述了机器人视觉伺服发展的历史和现状。从不同角度对机器人视觉控制系统进行分类,
    重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对人工神经网络在机器人视觉伺服
    方面的应用情况作了介绍。 讨论了视觉伺服中图像特征的选择问题。 对机器人视觉所涉及的前沿问题进
    行阐述,并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。

    18  一种基于小生境技术的群智能粒子滤波算法
    2010, 25(2):316-320.
    [摘要](1684) [HTML](0) [PDF 1.32 K](5270)
    摘要:
    基本粒子滤波的“退化”现象是其存在的一个严重缺陷,它导致大量计算资源浪费。重采样技术从某种程度上抑制了退化的产生,但却导致粒子枯竭的问题,降低了系统状态的推理精度。提出了一种新的粒子滤波算法,将群智能算法中的小生境技术引入粒子滤波中,增强粒子的多样性和寻优能力,同时将上述问题转化为多模寻优问题从而充分应用观测信息,使得采样后的粒子朝着高似然区域移动,从而有效地提高系统状态估计精度。仿真实验证明,该算法是有效和稳定的。
    19  一种强跟踪扩展卡尔曼滤波器的改进算法
    范文兵;刘春风;张素贞
    2006, 21(1):73-0076.
    [摘要](2326) [HTML](0) [PDF 284.82 K](5071)
    摘要:

    针对模型不匹配卡尔曼的状态估计发散和应用范围限于连续系统问题, 提出一种基于有限差分强跟踪滤波器(STFDEKF).在滤波计算中, 引入强跟踪滤波因子修正滤波器的状态预协方差矩阵, 滤波精度得以提高;滤波器应用有限差分方法计算滤波过程中非线性函数的偏导数,扩大了适用范围.几种卡尔曼滤波器经过仿真比较STFDEKF应用于复杂非线性系统状态估计时, 具有较高数值稳定性、强跟踪性和较宽应用范围.

    20  支持向量机多类分类算法研究
    唐发明 王仲东 陈绵云
    2005, 20(7):746-749.
    [摘要](1801) [HTML](0) [PDF 217.40 K](5010)
    摘要:

    提出一种新的基于二叉树结构的支持向量(SVM ) 多类分类算法. 该算法解决了现有主要算法所存在的不可
    分区域问题. 为了获得较高的推广能力, 必须让样本分布广的类处于二叉树的上层节点, 才能获得更大的划分空间.
    所以, 该算法采用最小超立方体和最小超球体类包含作为二叉树的生成算法. 实验结果表明, 该算法具有一定的优越
    性.

    年第卷第

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