一种仿生智能控制方法
    11.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103886367A

    公开(公告)日:2014-06-25

    申请号:CN201410101272.0

    申请日:2014-03-18

    Abstract: 本发明涉及一种仿生智能控制方法。针对传统的机器人控制方法所能达到的智能水平有限,机器人无法自主地适应未知环境,难以从简单经验中获取完成复杂任务的能力,无法以自学习的方式完成任务等问题,本发明从仿生角度模拟生物的感觉运动神经系统,并将操作条件反射机理融入感觉运动系统的设计中。本发明以复制感觉运动系统的方式重现了生物运动神经认知,有利于模拟生物的认知机制,进而提高机器人认知水平;加入了操作条件反射机能,由此解释了感觉运动系统中“感知”及“运动”之间相互影响的反馈闭环关系,使得系统能表现出类似生物的自学习行为,提高了机器人的智能水平。

    一种交易信息传送方法、处理系统和发送、接收装置

    公开(公告)号:CN102693503A

    公开(公告)日:2012-09-26

    申请号:CN201210141310.6

    申请日:2012-05-08

    CPC classification number: G07G1/0081 G06Q30/00 G07F7/0886 G07G1/0045 G07G1/14

    Abstract: 本发明提出了一种交易信息传送方法,包括步骤:手持终端和收银系统服务器通过搜索匹配以建立无线连接;所述收银系统服务器确认完成本次交易商品的扫描后,产生与所述手持终端对应的本次交易的电子单据,并对所述电子单据进行封装,以限制所述手持终端对所述电子单据的权限为只读;所述收银系统服务器将与所述手持终端对应的电子单据通过无线方式发送至所述手持终端;所述手持终端将接收到的电子单据解封装。本发明还提供了一种交易信息发送和接收装置和一种交易信息处理系统,包括收银系统服务器和手持终端。本发明的方法、处理系统和装置方便快捷,无需繁琐操作,保密性更强,方便实时对账。

    一种捡乒乓球机器人本体及乒乓球运动轨迹建模方法

    公开(公告)号:CN117067178A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310930819.7

    申请日:2023-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种捡乒乓球机器人本体及乒乓球运动轨迹建模方法,其中捡乒乓球机器人包括机器人本体、导航传感器、视觉识别元件、控制电路板及电源。机器人本体包括底盘部分、聚拢收集部分、储球部分及外壳主体,能够为乒乓球运动轨迹建模提供参考。通过现有的捡乒乓球机器人结构进行球体运动轨迹建模,能够调整捡球过程中的参数,从而优化捡球过程。乒乓球运动包括以下步骤:首先,摩擦轮给予其初速度;然后,乒乓球进入支架斜面;最后,乒乓球经由引导面被抛入储球盒。本发明中乒乓球运动轨迹建模方法不仅有利于找到乒乓球运动初速度和支架斜面倾斜角度的耦合关系,也有利于进一步优化捡乒乓球机器人的本体结构。

    一种环境类投诉举报文本自动标注和分类方法

    公开(公告)号:CN113065341A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110274415.8

    申请日:2021-03-14

    Abstract: 本发明提供一种环境类投诉举报文本自动标注和分类方法,属于文本特征提取与文本分类领域。本发明通过从大量无标签数据中提取出不同领域对应的特征触发词,构建出对应领域特征词典;利用词典和文本相似度计算可以对不同领域的文本进行自动标注,将无标签数据转化为有标签数据,并利用其对神经网络进行训练,得到合适的分类模型。相比于现有技术,本发明减少了由人工标注数据所引起的误差,节省人力与时间;避免了无监督学习方式带来的准确率低、模型复杂、算力要求高等问题;构建的分类模型具有较强的泛化能力,并且可以在模型部署上线后,不断进行升级与改进。

    一种环境类投诉举报事件相似度分析方法

    公开(公告)号:CN113064962A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110282614.3

    申请日:2021-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种对环境类投诉举报事件进行相似度分析的方法,旨在提高判断精度和人员的工作效率。该发明的实施包含以下几个步骤:首先获取一定数量的环境类投诉举报数据,数据应包含组成投诉举报事件的几项基本要素以及每两条事件之间的相似度;计算每两条投诉举报事件之间各个要素的相似度并构造事件的相似度数组,作为样本数据;将样本数据划分为训练集和测试集,利用训练集对广义回归神经网络(GRNN)进行训练,建立相似度计算模型,并采用经过改进的果蝇优化算法(IFOA)对模型的参数进行动态优化,进而提高模型的精度。本发明适用于环境类投诉举报事件的相似度分析,具有较高的精度,解决了人工判断所造成的精度低且效率低的问题。

    基于长短期时间序列网络的换热站超短期热负荷预测方法

    公开(公告)号:CN113052214A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110274414.3

    申请日:2021-03-14

    Abstract: 本发明公开了一种换热站超短期热负荷预测的方法。首先利用随机森林算法对特征进行筛选降维;然后对数据进行标准化处理;接着建立基于长短期时间序列网络的热负荷预测模型,模型通过卷积层和循环层捕捉长短期的特征信息,然后引入循环跳跃层这一概念,捕捉更长期的特征信息,同时利用自回归算法为模型添加线性处理能力,增强了模型的鲁棒性。该方法利用逐时负荷自身的周期特性来解决神经网络在处理长序列数据时信息丢失的问题,从而提高了模型预测的性能。

    基于Skinner操作条件反射原理的机器人避障导航方法

    公开(公告)号:CN103792846A

    公开(公告)日:2014-05-14

    申请号:CN201410055115.0

    申请日:2014-02-18

    Abstract: 本发明涉及了一种基于Skinner操作条件反射原理的机器人避障导航方法。首先,建立机器人的动作集合概率,并令其符合均匀分布;然后,随机选择一个动作,计算相应的位置变化,进而根据与障碍及目标点距离计算出新位置对应的负理想度,并由此得出取向函数值,根据取向函数值按照操作条件反射理论调整动作概率分布,计算系统熵;当系统熵趋于最小值时,选择概率最大动作所指角度前行;重复学习过程,直至抵达目的地。本发明能够很好地模拟人及动物的操作条件反射行为,提高机器人的智能水平,使其具备较强的自学习、自组织、自适应能力,能够在无导师信号的情况下自主探索环境,成功避障导航。

    一种基于输入边缘化的文本分类模型可解释方法

    公开(公告)号:CN119862967A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411744702.0

    申请日:2024-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于输入边缘化的文本分类模型可解释方法,步骤:首先对文本数据进行前处理操作,训练待解释模型,并构建词表,针对待解释模型利用与模型无关的局部可解释方法初步筛选候选特征并生成待边缘化样本,通过掩码语言模型与模型前馈对样本进行边缘化,预测特征的重要性,在过程中通过阈值截断节约计算成本,最终经过组合权重输出解释结果。同时提出新的解释稳定性指数作为可解释算法评价指标,该指标既考虑了特征间序关系及解释翻转等特征层面问题,又关注了邻次解释特征权值差值,可对算法解释结果作多维度、精细化的评估。本发明显著提高文本分类模型可解释算法的稳定性,并提高了解释结果的科学性。

    基于自适应变分编码器的短文本聚类方法

    公开(公告)号:CN114625879A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210299111.1

    申请日:2022-03-13

    Inventor: 范青武 王子栋

    Abstract: 基于自适应变分编码器的短文本聚类方法涉及文本聚类技术领域。首先,对短文本使用sentence‑Bert的方法进行文本表示;其次,使用自编码器将向量转化为低维特征向量,使用K‑means方法提取聚类中心;然后,使用聚类中心作为变分自编码器的期望均值对于输入向量进行预训练,转化为满足以聚类中心为期望均值的分布的特征向量;将特征向量根据K‑means算法构建分类器,通过分类后的分布对分类器与编码器的权重进行微调。最后根据微调后的编码器与分类器得到聚类结果。本发明能够很好的处理短文本聚类中的文本向量高维稀疏的问题,为短文本聚类提供了新的特征深度嵌入算法。

    基于霍夫圆变换技术的乒乓球识别方法

    公开(公告)号:CN110866903B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN201911086761.2

    申请日:2019-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于霍夫圆变换技术的乒乓球识别方法,用梯度Hough变换的方法来提高识别速度。包括以下步骤,1)图像灰度化处理;2)滤波处理;3)边缘提取;4)乒乓球标记;5)乒乓球识别的特殊处理及关参数的设置。相比于现有技术,本发明对于摄像头中读入的图片,可以实现实时识别每帧图片中所包含的乒乓球,能在复杂情况下准确识别乒乓球。

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