自动问答系统中的问题理解研究

问题理解是问答系统的首要的分析工作,分析的结果对后面的处理,以至找到问题的正确答案都有很大的影响。本文将对常规的问题理解方法进行改进,从而使系统能够较准确地回答用户的提问。实验证明新的方法对提高系统性能有显著作用,尤其针对性强、意思表达清晰的提问,回答准确率有很大提高。

虚拟背景下自助照相中成像技术研究

介绍了与虚拟背景下自助照相相关的一些成像技术。基于蓝背景色调聚类特征的人像提取技术和基于先验知识的阈值获取技术,通过对人像与背景形成的不同聚类构成直方图,并根据先验知识的阈值获取算法,克服了由于环境噪声造成的多峰值现象,顺利地进行了图像分割,较好地提取了人像。基于对比度感知特征的图像融合技术,应用形态学腐蚀方法形成人像的多个边缘层,并赋予不同的系数,根据系数将实际人像与虚拟背景融合以形成新的具有真实感的图像像片。实际应用效果表明这些技术简洁、有效,鲁棒性强。

某雷达自动电调平控制系统的设计

雷达进入正常工作前,其天线需要进行水平基准的调整。笔者就这个问题介绍一种基于单片机的多cpu并行工作的自动电调平控制系统的实现,对比了液压调平方式和应用电机的电调平方式的优劣,也指出了三点式调平和四点式调平控制方式在稳固性和抗倾覆能力的区别以及采用这两种方式对精度带来的影响,介绍了系统的软硬件构成。

双足机器人运动学三维仿真研究

机器人三维图形仿真是机器人离线控制系统开发中的重要环节。为优化机器人的位姿,双足机器人由于具有多自由度、强耦合和高度非线性等特点,其运动学仿真研究大都集中在各个关节的运动学二维曲线上,很难有三维可视化运动效果。针对这一难点,对双足机器人提出了一种树形数据结构。通过采用结构并结合机器人连杆机构的运动学原理,设计了一种机器人运动的矩阵变换方法。根据上述方法,树形Matlab平台可视化编程实现了双足机器人运动学三维仿真,并作了仿真双足机器人的行走动作和进行动作优化。为实物机器人的研制提供了可靠的技术依据。

基于情绪的人工生命行为选择机制研究

揭示了基于情绪的行为选择机制。环境意义事件以反馈情绪方式为生命体感知,而驱动大脑进行思维活动,形成行为方案;生命体对行为方案进行评价,产生驱动情绪,驱动行为实施;行为作用于意义事件产生结果再以反馈情绪形式为生命体感知,往复循环形成情绪行为机制;借鉴前景理论,建立行为特征函数对情绪进行量化;依据情绪强度趋高和中等情绪行为高效原则建立情绪行为选择机制。运用人工生命Swarm软件平台进行模拟,验证了情绪行为选择机制正确性。

双足机器人稳定行走的仿人预测控制研究

针对双足机器人的稳定行走,提出了一种新的仿人预测控制在线步行模式生成方法。把期望零力矩点(ZMP)分解成离线规划好的参考ZMP和实时变化的可变ZMP之和,通过预测控制和其逆系统共同作用对质心运动进行控制,从而生成具有自适应性的步行模式。但单一的预测控制系统对诸如矩形齿状扰动的可变ZMP的跟踪存在较大的误差,结合仿人智能控制对误差的强抑制能力,设计了与预测控制相结合的仿人预测控制系统。仿真实验验证对矩形齿状扰动的可变ZMP,仿人预测系统也能实现较好的跟踪。

基于疑问句句型识别的问题理解研究

问题理解是问答系统中的一个关键步骤。问题理解的过程包括疑问词分类、问句分词及词性标注、疑问句句型识别、问题分类及问题中心的识别等。提出了对疑问句句型的识别方法,即通过对疑问句的短语句法树的分析,得到疑问句的句型结构,通过计算句型结构与句型模式之间的相似度来识别句子的句型。结合疑问句的语法分析,通过识别疑问句的句型实现了问题理解。实验结果表明,该方法提高了问题理解的准确度。

基于句型系统的中文问题理解研究

提出了一种基于向量空间模型的句型识别方法,该方法通过基于句型模式的问句句法树规约,得到句子关于句型模式的句型结构,再计算句型结构与句型模式之间的相似度来实现问句的句型识别.并在汉语疑问句句型系统的基础上,通过句型识别实现了对问题的分类和问题理解.测试结果表明,该方法提高了问题理解的准确度.

基于行为的人工生命情绪理论模型研究

基于智能的行为选择机制不能满足实现人工生命自主性行为选择的要求。根据情绪是行为活动的组织者的一般心理学理论,情绪就成为解决该问题的一个有效途径。但是,心理学情绪研究结果,尚不能满足实际研究的需要。通过理论分析和实验仿真方法对情绪物理属性,情绪与行为之间关系进行深入研究。通过情绪四维模型与阶跃响应的特征类比分析,获得描述情绪物理属性的阶跃模型,揭示负性情绪相对于正情绪具有反应时间短,存在"超调"特性。根据获得的情绪与行为之间因果关系,建立情绪三维模型,阐明情绪是对认知和行为结果感知的生命机制。通过引入情绪,解决液体压力模型存在的异质性和动机强度与当前环境状态无关两个问题,建立自主性情绪行为机制模型。通过设计人工生态系统进行仿真实验,证明了上述思想的正确性。

人工生命行为选择情绪机制研究进展

基于智能的行为选择机制(BSM)存在两个缺陷:不确定性环境下,不能实现自主行为选择,在相同环境条件下,缺乏行为反应的多样性.受情绪机制应用于情感计算与强化学习研究的启发,将其应用于行为选择机制研究,以解决上述问题.从而,提出三类情绪行为选择机制:情绪影响机制、情绪驱动机制、情绪涌现机制.但这些机制存在:未能将其所需涉及的基本因素进行涵盖,有系统性缺陷;各种选择机制体系结构和情绪计算模型彼此各异,没有继承性;基于设计思想,缺乏相关学科关于情绪行为理论的支撑.另外,研究方法上,也存在各行为机制之间、智能机制和情绪机制之间缺乏系统性分析和比较的问题.提出,要揭示情绪行为选择机制,应从认真挖掘动物行为学、心理学、经济学等领域有关情绪研究结果之间的内在一致性入手.同时,比较方法的使用,将是加速这一过程的有效手段.

二级倒立摆DU2UD的非线性控制研究

二级倒立摆的两根摆杆有4个平衡点:Down-Down、Down-Up、Up-Down、Up-Up。针对旋转二级倒立摆从Down-Up平衡态转换到Up-Down平衡态的大范围非线性欠驱动控制问题(DU2UD),应用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,将DU2UD控制任务分解为初始扰动、摆起控制、姿态整定、稳摆控制4个子任务,并设计出各自关联图式、运动图式(控制器),构成多控制器与多控制模态的仿人智能控制器结构,并进行了实时控制实验,验证了所述方法的有效性。

双足机器人预观控制的ZMP补偿步行模式研究

针对双足机器人的稳定行走,提出了一种预观控制的零力距点(ZMP)补偿步行模式在线生成方法。利用实际ZMP与目标ZMP之间的未来误差信息,基于预观控制计算机器人行走过程中质心的补偿量,事先调整质心轨迹来改变步态。最终使实际ZMP更好地跟踪目标值。12自由度的双足机器人动力学仿真验证了所提出方法的有效性,而且机器人能在一定程度不平整地面上实现稳定行走。

基于优先度的人工生命体行为选择研究

提出了一个新的基于优先度的人工生命体行为选择模型.新的模型是一个基于内部动机和外部刺激之上的不严格的行为选择分级模型,它克服了执行严格定性分级的行为选择模型难以模拟一些不严格分级行为的缺点.仿真结果表明它能够实现人工生命体更为逼真的行为选择.

3关节单杠体操机器人的动力学参数辨识

在采用拉格朗日方法确定了3关节单杠体操机器人动力学模型结构的情况下,动力学参数的精确辨识对机器人实时控制的实现显得十分重要.为实现对体操机器人多个动力学参数的精确辨识,在传统的遗传算法中,通过引入混合编码、海明距离、可变精度的交叉操作、正交试验设计、动态编码和反馈式突变等思想,再加上特殊设计的适应度函数,形成了一种改进的遗传算法.该算法在统计上更加合理,鲁棒性更强,更容易搜索到接近全局最优的可行解.通过体操机器人各个关节自由运动实验与模型数值仿真实验数据的实际比较,验证了所提出改进遗传算法的有效性,实现了3关节单杠体操机器人模型更为优化的动力学参数辨识.

基于HSIC的非线性PID控制器

在分析PID控制器智能性的基础上,运用仿人智能控制(HSIC)原理,对PID控制器的3个控制分量分别通过模拟人的控制行为,在低层次上实现智能控制。通过实验比较常规PID控制器和基于HSIC的NPID控制器对同一控制对象的控制效果,验证了基于HSIC的NPID控制器在模拟人行为过程中取得的良好控制品质。

双摆机器人摆杆平衡态任意转换运动控制的实现

双摆机器人两摆杆具有一个自稳定(Down-down)和三个自不稳定(Down-up,up-down,up-up)的平衡状态,4个平衡状态之间可以构成12个相互转换的运动动作和8个自旋动作.本文运用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,设计具有基于特征辨识多控制模态结构的控制器;采用"类等效"的系统建模方法和改进型遗传算法,实现双摆机器人模型的精确辨识和其多模态控制器多参数的整定与优化,并解决了多控制模态之间的平滑切换,以及从仿真研究到实时控制成功的快速过渡等关键问题.以(Down-up)向(Up-down)状态的转换为例,说明了如何实现四个平衡状态之间的任意相互转换的运动控制,并介绍了仿人智能控制器设计的详细过程.仿真与实时控制的实例证明了设计理论与方法的有效性.

欠驱动机器人的切换姿态优化及全局稳定控制

讨论了欠驱动两杆机器人控制中存在的控制器切换问题并将其归纳为一类优化问题,提出了一种优化切换姿态并保证全局稳定的控制器设计方案。在系统全局稳定的条件下,将对欠驱动关节的控制能力作为优化目标。采用基于弱控制Lya-punov函数的方法设计摆起控制器;利用线性二次调节器(linear quadratic regulator,LQR)方法设计平衡控制器;使用控制器切换环节实现控制器的最优切换,其中控制器切换环节的设计借助平衡控制器吸引域的概念和遗传算法来实现。仿真实验中,应用该方法得到的控制器不仅能实现控制目标,还能使系统具有更强的抗干扰能力,并缩短18.8%的控制时间。

三连杆单杠体操机器人的仿人智能运动控制

用基于动觉智能图式的仿人智能控制方法设计了多控制器、多控制模态结构的单杠体操机器人运动控制器.模仿体操运动员的运动控制特征,将单杠体操机器人摆起倒立过程分解为顺序执行的6个过程,用定性定量结合的分析方法设计了感知特征基元和控制模态基元及相应的动觉智能图式群.仿真实验很好地完成了过程姿态和能量兼顾的多控制目标,并进一步实现了大回环动作的运动控制.

基于遗传量子的自适应图像分割算法

虚拟娱乐照相领域的图像分割,目的在于实时地提取显示出背景中的感兴趣目标,但由于常用的分割方法容易丢失图像的边缘细节信息,而且运算时间长,难以实现质量与速度的平衡,为此文章提出了一种基于遗传量子进化算法的图像分割方法。该方法首先运用遗传量子方法进行阈值搜索,然后进行区域分割,再利用形态学方法对图像边缘细节进行补偿,并去除噪声。仿真结果表明,与传统方法比较,该方法能有效地提取图像中的人像,保留细节边缘。

竞赛机器人中的巡线技术及其实现

让智能机器人在多变的光线与温度环境中沿预定线路行走,在工业生产和学术研究中均有重要意义,笔者阐述了实现该功能的可靠方法.通过讨论关键传感器件的选用、检测原理的合理应用、抗环境光干扰的实现、自适应调整算法及其实现等内容,分析了竞赛机器人的巡线技术.以这些技术思想为主体的竞赛机器人在国内外竞赛中均取得优异成绩,表明所述硬软件方法简洁可靠,对智能机器人的应用研究有一定的参考意义.