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题名基于群智感知的交通违章举报系统设计方法
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作者
由畅宇
耿新青
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机构
鞍山师范学院人工智能学院
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出处
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
2024年第2期259-263,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60275020)
辽宁省教育厅项目(LJKMZ20221813)。
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文摘
基于群智感知技术设计了一个交通违章举报系统,并对现有的数据选择机制进行了分析。针对这些机制在评价感知数据质量和用户可信程度方面存在的不足,提出一种新的基于信誉模型的数据选择方法,用户的信誉值可以根据其历史感知数据的质量动态计算得出,并将该方法应用于违章举报系统设计之中,有效地限制了恶意举报行为,提高了举报数据的质量和系统运行效率。根据实际性能测试,系统运行稳定可靠,是对现有交通监控系统的一个很好的补充。
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关键词
群智感知
交通管理
违章举报
信誉模型
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Keywords
swarm intelligence perception
traffic management
violation report
reputation model
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法
被引量:5
- 2
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作者
由畅宇
韩建达
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院研究生院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第8期223-224,234,共3页
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文摘
提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的。
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关键词
移动机器人
三维动态环境
遗传算法
路径规划
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Keywords
Mobile robot 3-D dynamic environment Genetic algorithm Path planning
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名机器人操作臂跟踪动态目标的轨迹规划方法
被引量:1
- 3
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作者
由畅宇
韩建达
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室
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出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第26期254-256,共3页
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文摘
针对机器人操作臂跟踪运动目标问题,提出一种基于遗传算法的轨迹规划方法。通过对关节加速度的增量进行编码,实现在操作臂的关节空间进行轨迹优化,得到操作臂在跟踪运动目标过程中所需要的轨迹。仿真计算的结果表明,所提出的方法是有效的。
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关键词
机器人操作臂
遗传算法
轨迹规划
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Keywords
robotic manipulator, EA, trajectory plan
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于最小疼痛感的机器人操作臂轨迹规划方法
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作者
由畅宇
韩建达
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2008年第5期174-176,共3页
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文摘
针对机器人操作臂跟踪运动目标的问题,从仿生学的角度提出一种新的轨迹规划方法。将关节加速度的增量进行编码,同时将疼痛感作为优化指标,利用遗传算法在操作臂的关节空间进行轨迹优化,得到操作臂在跟踪运动目标过程中的具有较小疼痛感的轨迹。仿真试验结果表明,所提出的方法是可行的,可以规划出正确的跟踪轨迹,同时有效的减小了操作臂运动过程中的疼痛感。
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关键词
机器人操作臂
遗传算法
轨迹规划
疼痛感
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Keywords
Robotic manipulator
EA
Trajectory plan
Hurt
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分类号
TH12
[机械工程—机械设计及理论]
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于B/S结构的MIS系统开发技术
被引量:3
- 5
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作者
由畅宇
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机构
东北大学信息学院
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出处
《基础自动化》
CSCD
2001年第3期23-24,33,共3页
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文摘
介绍了在WWW环境下MIS系统的结构模型由传统的客户端 /服务器 (C/S)结构向浏览器 /服务器 (B/S)结构的转变及其各自适用环境。对B/S结构模型作了具体描述并对几种常见的中间件技术做了性能比较。
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关键词
中间件
B/S结构
系统开发
管理信息系统
数据库
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Keywords
WWW
middle ware
B/S structure
server
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于人工神经网络的PC钢棒力学性能预报模型
被引量:2
- 6
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作者
孙亚飞
张威
由畅宇
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机构
广东科学技术职业学院
东北大学
中科院沈阳自动化研究所
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出处
《金属制品》
2005年第3期17-19,共3页
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文摘
提出一种PC钢棒抗拉强度的人工神经网络模型方法,采用4×9×1的三层前向BP网络结构,模型主要因素为淬火温度、回火温度、含碳量和单位长度质量。经1500余次训练后,误差平方和<0.001。训练出来的神经网络可以预报生产现场的PC钢棒的抗拉强度σb,预报值与实测值相对偏差在±3%以内,大于93%的预报值与实测值的绝对偏差在±10MPa之间。
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关键词
人工神经网络
力学性能预报
PC钢棒
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Keywords
artificial neural networks
mechanical properties forecast
PC steel bar
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分类号
O346.4
[理学—固体力学]
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