基于递归神经网络的人体肌肉控制模型研究

在研究了人体运动的基础上提出了一种基于改进的Elman网络模型的人体肌肉动力学模型,给出了网络的学习算法,并以运动员举重提铃动作的下肢肌肉运动为研究对象,建立了最优关节力矩逼近的Elman肌肉动力学网络模型.结果表明该模型通过预测肌肉神经控制激活参数,较好地拟合了关节力矩曲线.     

基于深度学习的视频预测研究综述

近年来,深度学习算法在众多有监督学习问题上取得了卓越的成果,其在精度、效率和智能化等方面的性能远超传统机器学习算法,部分甚至超越了人类水平。当前,深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及无监督学习领域。视频预测算法,因其可以利用海量无标注自然数据去学习视频的内在表征,且在机器人决策、无人驾驶和视频理解等领域具有广泛的应用价值,近两年来得到快速发展。本文论述了视频预测算法的发展背景和深度学习的发展历史,简要介绍了人体动作、物体运动和移动轨迹的预测,重点介绍了基于深度学习的视频预测的主流方法和模型,最后总结了当前该领域存在的问题和发展前景。     

基于动作识别的情绪提取方法研究

基于运动数据的动作识别技术是当今计算机视觉和模式识别研究领域的热点问题,然而根据动作识别结果进行人体情绪提取的研究却较少。为此,在现有人体行为学研究的基础上,结合计算机图形学、人工智能和机器学习等技术,得出一套关于人体情绪的数据集合,包括开心、愤怒、悲伤、恐惧4种基本情绪和惊喜、厌恶2种衍生情绪。从动作的角度分析这6种情绪得到动作,即情绪关系,按照动作识别的划分基准,将Period作为情绪提取的最小单位,确定单个Period的情绪列表,再结合动作和速率的参数,提取出在执行该动作时人体的情绪。实验结果表明,该方法能够有效地从3D运动数据中提取情绪信息。     

基于特征向量匹配的舞蹈实时姿态分析方法

针对人体运动姿态可自由编辑的特性,提取人体骨架模型,建立人体运动姿态模型库,分析了运动捕捉系统在舞蹈训练中的应用,提出基于特征平面间相似性匹配的方法来计算模型各部件间运动数据参数。经过验证,该方法对于人体姿态的分析具有较高的准确性、鲁棒性,使得舞蹈演员能够准确的对比出与标准舞蹈动作的差异,为舞蹈者进行科学舞蹈训练提供了理论支持。     

基于JACK的虚拟人行走建模与实现

针对目前Jack软件中人体直立行走仿真过程存在的缺陷(动作不自然问题、姿态转变存在突变现象),分析了Jack软件中人体运动模型及直立行走的控制方法,提出利用参数化关键帧技术对人体运动控制过程进行改进,通过改进,使得人体的行走仿真更加逼真、自然,有效地提高了人体运动仿真的真实感。结果将改进的运动控制流程应用到虚拟人体的弯腰走、携物走、跑、爬行、攀登、匍匐等广义行走仿真中,实现了人体各种姿态的行走动作,有效提高了jack软件在工程中的实际应用能力。     

逾期风险预测的宽度和深度学习

逾期风险控制是信用贷款服务的关键业务环节,直接影响放贷企业的收益率和坏账率。随着移动互联网的发展,信贷类金融服务已经惠及普罗大众,逾期风控也从以往依赖规则的人工判断,转为利用大量客户数据构建的信贷模型,以预测客户的逾期概率。相关模型包括传统的机器学习模型和深度学习模型,前者可解释性强、预测能力较弱;后者预测能力强、可解释性较差,且容易发生过拟合。因此,如何融合传统机器学习模型和深度学习模型,一直是信贷数据建模的研究热点。受到推荐系统中宽度和深度学习模型的启发,信贷模型首先可以使用传统机器学习来捕捉结构化数据的特征,同时使用深度学习来捕捉非结构化数据的特征,然后合并两部分学习得到的特征,将其经过线性变换后,最后得到预测的客户的逾期概率。所提模型中和了传统机器学习模型和深度学习模型的优点。实验结果表明,其具有更强的预测客户逾期概率的能力。     

服装动画中人体运动与服装变形的相关性学习

针对服装动画中人体运动与服装变形的关系,首先对服装动画中人体运动特征和服装变形特征进行定义和提取;其次建立多套服装在多种人体运动下的高精度服装动画实例数据,并基于4种机器学习模型从实例中学习二者之间的关系.对不同学习模型进行实验的结果表明,由于服装动画中人体运动与服装变形之间存在较强的相关性,因此利用人体运动可以较为准确地预测服装的变形分布;相比BP神经网络,广义回归神经网络和支持向量机等方法,随机森林模型可以更有效地获取人体运动与服装变形的关系,最终误差可控制在理想范围内.     

基于自适应Kalman预测器的运动估计算法

利用图像序列估计目标运动速度是机器人视觉中的一项重要研究内容。它应用在机器人操作、导航、视觉跟踪等多项领域中。这些应用一般均要求运动估计算法具有较好的实时性和抗噪能力。卡尔曼滤波器和预测器正符合上述要求。该文基于运动图像的仿射模型，探讨从序列图像中预测目标三维平动速度的卡尔曼预测算法。首先建立运动目标的“当前”统计模型，然后根据运动图像的仿射模型找出图像运动参数与目标三维速度间的关系(图像运动参数由目标图像的几何矩计算获得)。最后结合自适应卡尔曼滤波和卡尔曼一步预测算法设计自适应卡尔曼一步预测器。为减轻预测器的发散性，对初始状态进行估计。仿真结果表明，基于“当前”统计模型和运动图像仿射模型设计出的自适应卡尔曼一步预测器具有较高的精度。     

统计机器学习中参数可辨识性研究及其关键问题

参数可辨识性研究在统计机器学习中具有重要的理论意义和应用价值.参数可辨识性是关于模型参数能否被惟一确定的性质.在包含物理参数的学习模型中,可辨识性不仅是物理参数获得正确估计的前提条件,更重要的是,它反映了学习机器中由参数决定的物理特征.为扩展到未来类人智能机器研究的考察视角,我们将学习模型纳入"知识与数据共同驱动模型"的框架中讨论.在此框架下,我们提出两个关键问题.第一是参数可辨识性准则问题.该问题考察与可辨识性密切相关的各种判断准则,其中知识驱动子模型与数据驱动子模型的耦合方式为参数可辨识性问题提供了新的研究空间.第二是参数可辨识性与机器学习理论和应用相关联的研究.该研究包括可辨识性对参数估计、模型选择、学习算法、学习动态过程、奇异学习理论、贝叶斯推断等内容的深刻影响.     

面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型

针对自然人机交互应用中的人体动作识别问题,总结了传统机器学习模型在识别人体动作时的缺点,然后在此基础上针对自然人机交互应用的独特要求提出了面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型.该模型将误差反向传播模型、增量型极限学习机模型和双端增量型极限学习机模型相结合,克服了传统方法在识别人体动作时的不足.详细阐述了针对面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型的算法理论、模型合理性和实现方案.最后通过对比识别实验结果,验证了随机增量型混合学习机模型在识别人体动作问题上具有更好的鲁棒性、实时性和准确性.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

Features of estimation of the main key performance indicators of work of production of technological type. I. Complex of key indicators and feature of estimation of qualitative indexes of production flows

The structure of a complex of key performance indicators of work of production of technological type is considered. Features of determination of the qualitative indexes of work of production entering a complex and an error of their estimates are analyzed.     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。