数据挖掘技术的研究

介绍数据挖掘领域中主要的数据挖掘技术，并又讨论了数据挖掘领域中已经出现的几类重要趋向，最后展望了数据挖掘技术的发展前景。     

倒立摆系统的自摆起和稳定控制

为了实现一级倒立摆系统自摆起和稳定控制，该文采用了最优控制与PID控制相结合的控制方法。首先，采用Bang—Bang控制理论设计开环时间最优控制器，实现倒立摆的平稳快速摆起，同时设计经典PID控制器控制小车位置；然后采取线性二次型最优控制理论设计LQR控制器，将倒立摆稳定在平衡位置。计算机仿真和倒立摆系统实时仿真表明，文中提出的控制策略和控制算法得到了很好的验证，取得了满意的效果。     

基于Lie理论的倒立摆系统的控制算法研究

该文通过能量反馈和最优控制相结合的方法实现倒立摆系统的自摆起和稳定控制。在摆起阶段采用能量反馈方法实现快速摆起，而在平衡稳定控制阶段，采用一种非线性系统微分几何方法一李理论，对倒立摆系统进行近似线性化，此种线性化方法使模型更多包含原系统主要的非线性部分，更能逼近实际系统，针对采用李理论得到的近似线性化模型，对倒立摆系统进行最优稳定控制设计。仿真和实时控制试验结果表明，文中提出的李理论近似模型线性化方法对于控制器设计结果是有效的，而且采用的能量反馈和最优控制相结合的联合控制策略能够成功实现倒立摆系统的自摆起和稳定控制过程。     

智能科学与技术专业创新实践体系的构建

在实验室与创新实践基地建设的基础上,提出以课程实验教学为基础,以课程设计与毕业设计为核心,以校外实习为补充的课内实践教学体系和以实验室课外开放项目培训为基本内容,以学科竞赛为动力支撑与效果检验,以参与教师科研与学生自主科技创新为补充的课外实践教学体系。强调课外创新实践教学的地位和作用,重点介绍实验室课外开放项目设计方案和课外创新实践活动开展的经验与体会。实践表明,创新实践体系的构建激发了学生学习兴趣,培养了学生的创新实践能力,有利于提高人才培养质量。     

基于Amorphous的无线传感器网络定位算法研究

简述Amorphous算法的定义及应用,详细的给出了Amorphous定位算法的步骤,系统分析了影响Amorphous算法定位精度的参数,包括锚节点的个数、节点通信半径和总节点的数目.给出了仿真结果并通过对仿真结果分析得出了上述参数的较优值.仿真结果表明,使用这些优化的参数,Amorphous算法可以有效降低无线传感器网络的节点的定位误差.     

一种基于生成对抗网络与模型泛化的 机器人推抓技能学习方法

杂乱环境中机器人推动与抓取技能自主学习问题被学者广泛研究,实现二者之间的协同是提升抓取效率的关键,本文提出一种基于生成对抗网络与模型泛化的深度强化学习算法GARL-DQN。首先,将生成对抗网络嵌入到传统DQN中,训练推动与抓取之间的协同进化;其次,将MDP中部分参数基于目标对象公式化,借鉴事后经验回放机制(HER)提高经验池样本利用率;然后,针对图像状态引入随机(卷积)神经网络来提高算法的泛化能力;最后,设计了12个测试场景,在抓取成功率与平均运动次数指标上与其他4种方法进行对比,在规则物块场景中两个指标分别为91.5%和3.406;在日常工具场景中两个指标分别为85.2%和8.6,验证了GARL-DQN算法在解决机器人推抓协同及模型泛化问题上的有效性。