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公开(公告)号：CN113762198A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111085546.8
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种教师教学风格的判断方法和系统。所述教师教学风格的判断方法，在对待预测教师的教学视频数据进行特征提取得到模态特征后，对模态特征进行特征融合得到多模态特征，然后，将多模态特征输入至风格预测模型就可以快速、精确的得到待预测教师的教学风格。
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公开(公告)号：CN112327862B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202011281413.3
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开的不确定环境下多机器人协同搜索的路径规划方法，S1：将不确定环境地图进行栅格化，基于不确定环境的先验信息将不确定环境的栅格化地图转化为目标搜索概率图；S2：初始化多机器人的数量、优先级、初始位置和最大步长；S3：判断机器人所在栅格是否为高概率区域，如果是则采用滚动优化遗传算法进行路径规划，否则采用人工势场法进行路径规划；S4：多机器人根据路径规划结果进行搜索，并对目标搜索概率图进行更新；S5：当机器人行驶步长达到最大步长时，搜索结束，完成多机器人在不确定环境中的协同搜索，否则返回步骤S3。能够使多机器人在不确定环境下的限定步长内发现尽可能多的目标，保证障碍物避碰和机器人之间避碰，减少重复探测。
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公开(公告)号：CN112288078A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011246987.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于脉冲神经网络的自学习、小样本学习和迁移学习的方法，构建记忆网络、认知网络和知识归纳与迁移网络三个模块，通过模块之间协同合作实现自学习、小样本学习和迁移学习。小样本输入数据经过认知网络模块处理之后由记忆网络模块实现记忆生成，随后知识归纳与迁移网络模块发起记忆提取请求，记忆网络模块收到记忆提取请求后，提取记忆、重组并回放到认知网络模块；认知网络模块完成自学习过程，并通过不断持续该过程最终实现小样本学习，知识归纳与迁移网络模块不断更新当前任务所需知识，实现迁移学习。本发明实现了自学习、小样本学习和迁移学习，突破了神经网络学习需要大量标注样本、鲁棒性和适应性差、可解释性不足、能效比低等局限。
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公开(公告)号：CN111813066A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010695931.3
申请日：2020-07-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种五金柔性生产车间多机器人协作方法，能够实现工件加工任务的分配及工件在不同工位上的流转，同时避免较大的计算代价。本发明方法充分使用分布式协作的方法，针对现有技术状况，能够实现工件加工任务的分配及工件在不同工位上的流转，同时避免较大的计算代价。本发明采用多AGV路径冲突消解方法避免AGV在运动过程中可能发生的碰撞。本发明使用集中干预调节的方法，发现和预测系统冲突和故障问题，并做出及时调度和调整，提高五金车间的自动化水平和柔性水平。
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公开(公告)号：CN106272563A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610846074.6
申请日：2016-09-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J19/04
CPC classification number: B25J19/04
Abstract: 本发明属于仿生机器人技术领域，特别涉及一种仿生眼。基于串、并联控制的三自由度仿生眼，其技术方案是：基板固定在垂直支架上，垂直支架固定在水平支架上，眼球安装在基板上，由上四连杆机构实现眼球的左右运动，右四连杆机构实现眼球的上下运动，眼球内部设有第三电机，第三电机用于驱动传感器沿眼球光轴方向旋转。本发明通过简单的连杆并联机构可以实现仿生眼球的俯仰、方位转动，实现仿生眼球的沿光轴自旋运动，三个自由度的运动使仿生眼能够实现更高的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232440B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011247008.X
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种运用特异化神经元团实现脉冲神经网络信息记忆和区分的方法，包括信息预处理阶段、新突触形成记忆的阶段、重复与神经元团提取阶段、记忆提取阶段和实验结果评估阶段，使用包括输入层、隐藏层、输出层在内的三层基本脉冲神经网络架构，给出一种“累积式生长连接算法”完成网络的权值学习和结构学习。提出“神经元团”的概念作为“记忆”的载体，并采取了一系列有效的神经元团提取方案，以及脉冲序列解释逻辑策略等。本方法在小样本情况下达到网络对输入信息的特征提取形成“记忆”，并能有效地根据网络“记忆”做出信息的解释、区分等的输出效果。
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公开(公告)号：CN115273853A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210853706.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于仿生神经网络构建语音识别程序的系统，包括：语音感知模块、码序列翻译模块、文本输出模块。语音感知模块由序列分割、傅里叶变换、两层二维卷积神经网络构成，接收语音数据生成其时分频谱的特征向量序列。码序列翻译模块由四层仿生神经元构成的仿生神经网络组成，接收特征向量序列，经过稀疏的突触传递异步性和双极性的信号更新神经元状态来对应信息的处理，输出具有概率意义的编码序列。文本输出模块接收代表字母的编码序列，通过预设编码解码映射生成字母序列，得到语音识别的目标文本结果。本发明将仿生神经网络应用于语音识别问题，能够实现在较低的模型复杂度的前提下得到较好的可解释性和预测结果。
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公开(公告)号：CN114220089A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111436510.X
申请日：2021-11-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于分段式渐进型脉冲神经网络进行模式识别的方法，获取模式识别任务的样本，建立编码层，对样本进行处理并编码成脉冲神经网络可以处理的形式；建立输入层，将编码层的输出转换成脉冲序列；建立记忆层，记忆层中的脉冲神经元用于构建记忆；之后进行幼儿学习阶段，并建立输出层，通过启发式的方法建立记忆层和输出层的突触，进而能够准确提取记忆层的记忆并做出决策；然后进行精确学习阶段，输入全部所述模式识别任务的样本，只进行突触权值调整，并使用教师信号指导权值调整，学习完成后得到可用于当前模式识别任务的脉冲神经网络；将学习完成后的脉冲神经网络突触权值和突触结构进行固定，输入待进行模式识别的数据，得到模式识别结果。
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公开(公告)号：CN112241173B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011200666.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开的基于人工势场的多智能体集结点的智能规划方法，通过导入多智能体信息、障碍物信息、多智能体的目标集结点信息；根据计算的多智能体距离目标集结点的最大距离确定多智能体的初始虚拟集结点；根据初始虚拟集结点计算多智能体间的距离及多智能体与障碍物间的距离，当多智能体间的距离和智能体与障碍物间的距离小于预设距离时，根据人工势场模型计算智能体间的排斥力和智能体与障碍物间的排斥力，并确定智能体的移动方向和移动距离，得到移动后的智能体虚拟集结点；当智能体虚拟集结点不再发生变化时的虚拟集结点为智能体的目标集结点。以解决多智能体(陆用多机器人)在复杂障碍环境下的各智能体(各机器人)集结点的冲突问题。
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公开(公告)号：CN115063597B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210809485.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于类脑学习的图像识别方法，对原始图片数据进行预处理得到输入向量；建立脉冲神经网络模型进行学习，模型包括输入层、类脑学习算子和输出层；先对所述输入向量进行脉冲时序编码得到脉冲神经网络的输入数据，再将所述输入数据输入到脉冲神经网络的输入层，然后通过类脑学习算子学习输入向量的特征，最后将脉冲神经网络的输出层最先激发的脉冲神经元作为网络识别的类别，经过多次训练学习后，得到最后的识别网络；将待识别的原始图片数据进行预处理，用识别网络进行图片识别。本发明在脉冲神经网络中使用类脑学习算子，优化了脉冲神经网络计算能耗高，可解释性差的缺陷，符合对类脑网络的预期。
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