机器英语翻译中的模糊语义最优解选取方法

针对传统最优解选择过程中使用的多目标粒子群选择方法,具有极大的局限性,最优解选择贴合性较低问题,提出针对机器英语翻译中的模糊语义最优解选取方法。建立机器英语翻译的语义模型,对机器英语翻译自然语言实现连接处理,使用模型对连接处理后的语义本体进行映射分析,翻译选定过程使用英语翻译的语义相似度计算提升语义连贯性。实验结果表明,改进选取方法选定翻译英语词汇特征匹配度较高,并且贴合性强,更适用于机器英语翻译中最优解选择。

机器英语翻译中的模糊语义最优解选取方法

英语作为我国教育体系中大多数学生学习的外语语种,对其文章内容的正确翻译是这一教学过程中的重要内容之一。传统的翻译方式主要依靠人工完成,但这一方法显然已无法适应当今大量英文文章的翻译需要,因此由计算机进行英文翻译逐渐成为当前翻译工作的主要方式,但计算机作为一种对数字化内容较为敏感的电子产品,对于文字类内容的有效感知与翻译仍需要有关人员通过数学化手段实现文字内容的数字化。本文详细阐述在机器翻译中模糊语义最优解选取的方法。

基于动捕对仿人采摘机械臂运动学分析与仿真

通过三维光学动作捕捉实验采集了人体上肢完成采摘动作时上肢各关节角度的变化及各关节的点位数据,对上肢进行受力分析并利用MatLab编程获得力矩的变化情况。将上肢划分为3个关节7自由度的刚体模型,利用Robotics工具箱建立7自由度的仿人采摘机械臂,并通过D-H方法建立各连杆坐标系写出各连杆参数进行逆运动学分析,求解出机械臂7个关节角度值。由于存在冗余自由度使得逆解结果不唯一,因此提出了“最小能量法”选取最优采摘路径。对最优采摘路径进行五次多项式插值仿真各关节的角度、角速度及角加速度的变化,最后根据各关节的活动度进行末端执行器工作空间的分析。结果表明:“最小能量法”选取的最优解使仿人采摘机械臂在采摘点已知情况下能选择最优的路径进行采摘,整个采摘过程稳定。研究结果为仿人机器人采摘机械臂的运动控制和轨迹优化奠定了基础。

应用场景压缩和计及电压调节策略的光伏接入规划

针对光伏接入规划中光照强度和负荷大小的不确定性,采用场景分析法依据改进的聚类数量评价指标,在考虑负荷之间相关性的同时减少了规划场景数量。围绕配电网公司和光伏运营商利益协同的问题,充分考虑光伏无功和有功功率对电压的调节作用,构建了多目标双层优化规划模型,上层规划模型优化光伏接入容量,下层考虑光伏接入后的配电网调压策略。对采用非支配排序遗传算法获得的帕累托解集,提出了选取最优解的评估指标及评估流程,并在IEEE 33节点配电系统中验证了所提方法的可行性。

一种六轴机器人的三维可视化仿真程序设计

针对AUBO-I5型协作机器人,进行三维可视化仿真程序设计。首先根据机器人的结构特点,建立机器人D-H坐标系,进行机器人的正逆运动学分析,得到机器人正逆解的求解算法;基于“行程最短”准则获取机器人的运动最优解;利用Solidworks创建机器人三维模型,通过C++编程软件和OpenGL图形库搭建机器人的三维可视化仿真环境。仿真程序能直接观测到机器人的运行状况,同时能通过TCP连接机器人进行仿真示教,并通过仿真结果和示教实验,验证了所提出机器人运动学算法的正确性。