拟人智能控制三级倒立摆

文章主要阐述一种拟人智能控制三级倒立摆的方法。其控制策略可以不依靠精确的数学模型，而借助人的控制经验、直觉和计算机技术，将定性分析与定量估算有机地结合，从而形成一种有效的控制规律。实验结果表明，该方法对被控对象的状态和参数变化具有较强的稳定鲁律性和品质鲁律性，表明了拟人智能控制方法的可行性和有效性，是一种比较实用的控制方法。

拟人智能控制三级倒立摆机理的研究

从杂技顶杆演艺的机理出发，采用相平面分析法并结合人的控制经验，阐述一种比较直观的定性分析与定量估算相结合的拟人智能控制倒立摆方法，从而形成一级倒立摆的控制规律．在引入“等效小车”概念的基础上，易将一级倒立摆系统的分析方法推广到二级、三级（甚至更多级）倒立摆系统的分析．理论分析与实测结果是一致的，从而表明相平面这种定性的分析方法分析倒立摆是可行的．

融合实体描述及类型的知识图谱表示学习方法

知识图谱在很多人工智能领域发挥着越来越重要的作用。知识图谱表示学习旨在将三元组中的实体和关系映射到低维稠密的向量空间。TransE、TransH和TransR等基于翻译操作的表示学习方法,只考虑了知识图谱的三元组信息孤立的学习表示,未能有效利用实体描述、实体类型等重要信息,从而不能很好地处理一对多、多对多等复杂关系。针对这些问题,该文提出了一种融合实体描述及类型的知识图谱表示学习方法。首先,利用Doc2Vec模型得到全部实体描述信息的嵌入;其次,对实体的层次类型信息进行表示,得到类型的映射矩阵,结合Trans模型的三元组嵌入,得到实体类型信息的表示;最后,对三元组嵌入、实体描述嵌入及实体类型嵌入进行连接操作,得到最终实体嵌入的表示,通过优化损失函数训练模型,在真实数据集上分别通过链接预测和三元组分类两个评测任务进行效果评估,实验结果表明新方法优于TransE、TransR、DKRL、SimplE等主流模型。

基于智能仪表的串联双容水箱液位控制系统的设计

提出了一种利用智能仪表AI808对串联双容水箱液位进行串级控制,以MCGS组态软件实现上位机对现场进行实时组态、监控的方法。