公开(公告)号：CN119225189B

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411774178.1

申请日：2024-12-05

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 夏丽娜 ,  赵泽龙 ,  李擎 ,  宋睿卓 ,  李江昀 ,  杨高富 ,  庄培显 ,  钟祚栋 ,  唐梦兆 ,  英子瑄 ,  岳骏慧

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及无模型回归强化学习技术领域，特别涉及基于无模型回归强化学习的机器人系统控制方法及装置。方法包括：对机器人非线性系统进行系统变换，寻找可容许控制作为输入数据，收集系统信息，包括不同时刻的状态信息、执行‑评判网络的基函数值等；利用收集的信息计算关键列向量和性能指标函数。利用迭代回归信息推导出辅助回归常数权值和整合执行‑评判网络的常数权值的迭代规则，基于最优执行‑评判网络值对机器人系统进行最优控制，使机器人系统进行物体抓取。本发明通过对机器人系统信号的采集，不断迭代带折扣参数的神经网络权值，得到最优权值向量，获得最优决策控制方法，获得机器人系统最优控制决策，通过机器人系统对物体进行抓取。

公开(公告)号：CN119478070A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510070620.0

申请日：2025-01-16

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 李擎 ,  姜鹏元 ,  李江昀 ,  芮溢泽 ,  谭朝 ,  王巍然 ,  钟祚栋 ,  唐梦兆 ,  杨宝硕 ,  金子杰

IPC: G06T7/90 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06V10/56 ,  G06V10/80 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G01N21/25 ,  G01J3/46

Abstract: 本发明提供一种基于多谱态双分支深度融合的浮选泡沫颜色分析方法，涉及浮选泡沫颜色分析技术领域，包括：采集并预处理泡沫的多谱态图像；将预处理后的多谱态图像#imgabs0#输入多谱态双分支深度融合网络，先对#imgabs1#进行多谱态浅层特征提取，获取反映泡沫空间信息及光谱信息的多谱态浅层特征矩阵F1；将F1并行输入分别针对泡沫光谱特征和空间特征的两个分支中，得到光谱特征矩阵FM和泡沫空间特征矩阵Fs；将FM和Fs输入多谱态特征融合模块进行智能加权融合，得到综合泡沫光谱特征及空间特征的融合特征矩阵F；将F输入泡沫颜色表征模块，输出得到泡沫的颜色状态预测，本发明可以对泡沫颜色进行预测分析。

公开(公告)号：CN119514379A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411695219.8

申请日：2024-11-25

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 李擎 ,  杨思琪 ,  刘艳 ,  林金辉 ,  孙梦磊 ,  魏泽基 ,  张晓峰 ,  殷绪成 ,  黄晨 ,  谭朝 ,  王圣然 ,  唐梦兆

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  G06F17/10 ,  G06F18/243 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供一种基于自适应数据增强的转炉炼钢终点碳温预测方法及装置，涉及转炉炼钢技术领域。该方法包括：对转炉炼钢过程的历史生产数据集中的数据进行预处理；通过自适应SMOTE数据增强技术对预处理后的数据集进行处理；基于随机森林搭建炼钢终点碳温预测模型；根据处理后的数据集对炼钢终点碳温预测模型进行训练，根据训练好的自适应数据增强的炼钢终点碳温预测模型得到转炉炼钢终点碳温预测结果。本发明旨在利用数据预处理方法和自适应SMOTE数据增强算法提高转炉炼钢过程数据集的样本量和多样性，去除冗余信息，减少手工整理和处理数据的劳动成本并根据数据分布密度和不同工况条件引入自适应机制，提升模型的泛化能力和预测精度。

公开(公告)号：CN120029332A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510043558.6

申请日：2025-01-10

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 李擎 ,  高睿祎 ,  黄海丰 ,  贺威 ,  孙汝廷 ,  马靖超 ,  王圣然 ,  唐梦兆 ,  贾宇飞 ,  康宁 ,  李柔涵 ,  李茹惠 ,  岳峻慧

IPC: G05D1/49 ,  B64C33/00

Abstract: 本发明提供一种仿鸟扑翼飞行器的高机动控制方法，在扑翼飞行器领域，所述方法包括：通过调控所述仿鸟扑翼飞行器的翅翼上扬角的角度调整驱动完成正常飞行切换滑翔模式或正常飞行切换俯冲模式；通过瞬间增大所述仿鸟扑翼飞行器双侧翅翼的扑动频率，和，调整所述仿鸟扑翼飞行器的重心位置完成正常飞行切换后空翻模式，本发明分别独立控制改变舵机扑动频率、机翼上扬和下翻角度等飞行参数来实现滑翔、俯冲和后空翻等高机动动作的控制方法，并结合动捕实验进行分析，提高本方法的有效性和精确性。

公开(公告)号：CN119225189A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411774178.1

申请日：2024-12-05

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 夏丽娜 ,  赵泽龙 ,  李擎 ,  宋睿卓 ,  李江昀 ,  杨高富 ,  庄培显 ,  钟祚栋 ,  唐梦兆 ,  英子瑄 ,  岳骏慧

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及无模型回归强化学习技术领域，特别涉及基于无模型回归强化学习的机器人系统控制方法及装置。方法包括：对机器人非线性系统进行系统变换，寻找可容许控制作为输入数据，收集系统信息，包括不同时刻的状态信息、执行‑评判网络的基函数值等；利用收集的信息计算关键列向量和性能指标函数。利用迭代回归信息推导出辅助回归常数权值和整合执行‑评判网络的常数权值的迭代规则，基于最优执行‑评判网络值对机器人系统进行最优控制，使机器人系统进行物体抓取。本发明通过对机器人系统信号的采集，不断迭代带折扣参数的神经网络权值，得到最优权值向量，获得最优决策控制方法，获得机器人系统最优控制决策，通过机器人系统对物体进行抓取。