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面向灾害救援的轮腿变形机器人设计 被引量:1
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作者 滕文骏 《价值工程》 2020年第1期211-214,共4页
本文设计了一款面向灾害救援的轮腿式变形机器人,其具有轮式滚动和腿式行走可相互转化的显著优点,具有广阔的应用前景。本文首先提出了全局的总体方案,包括技术路线和系统组成,其中系统分为机械系统和控制系统,机械系统包括了驱动系统... 本文设计了一款面向灾害救援的轮腿式变形机器人,其具有轮式滚动和腿式行走可相互转化的显著优点,具有广阔的应用前景。本文首先提出了全局的总体方案,包括技术路线和系统组成,其中系统分为机械系统和控制系统,机械系统包括了驱动系统、转动轮、操作臂和底盘;然后针对关键变形过程展开了详细的论述,设计了具体的变形方法和转动轮的具体结构;其次系统性的陈述了包含驱动系统、转动轮、底盘和机械臂在内的四部分子系统;最后对本文进行了总结和展望,提出了本文的创新点和不足之处。本文设计的轮腿式变形机器人具有灵活性好、适应性强的特点,在商业发展和军事领域等不同方面展现出了深厚的发展潜力。 展开更多
关键词 灾害救援 轮腿变形 机器人 总体设计
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随机森林数据情感挖掘方法分析
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作者 滕文骏 《通讯世界》 2020年第1期7-9,共3页
随着互联网技术的发展,社交网络发展方兴未艾,人们在诸如博客、论坛、微博上产生了大量言论,这些言论既有对生活的分享,也有对热门事件的评述。这些评论信息中含有人们对于某种事物或者事件的态度。对社交网络数据进行情感挖掘对于分析... 随着互联网技术的发展,社交网络发展方兴未艾,人们在诸如博客、论坛、微博上产生了大量言论,这些言论既有对生活的分享,也有对热门事件的评述。这些评论信息中含有人们对于某种事物或者事件的态度。对社交网络数据进行情感挖掘对于分析舆论具有十分重要的意义。本文针对2016年没过大选期间Twitter上的社交数据进行情感挖掘,判断用户对总统府候选人特朗普和希拉里的态度。本文使用了随机森林数据挖掘算法进行情感分类,使用了Spark MLlib机器学习包,并使用python Basemap包对结果进行了可视化。 展开更多
关键词 情感分析 随机森林算法 可视化
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