基于双LSTM融合的类人机器人实时表情再现方法

为提高机器人表情再现的时空相似度和运动平滑度,结合序列到序列的深度学习模型,提出一种基于双LSTM(长短期记忆)融合的类人机器人实时表情再现方法.在离线机械建模阶段,首先构建逆向机械模型以实现面部特征序列到电机控制序列的逆向映射,并进一步提出运动趋势模型以规整电机连续运动的平滑度;然后,引入加权目标函数以实现两模型的融合和参数优化.在在线表情迁移阶段,以表演者面部特征序列作为融合模型的输入,并在最优参数下完成表演者面部特征序列到机器人控制序列的端-端翻译,从而达到机器人表情的帧-帧再现.实验结果表明:融合模型的电机控制偏差不超过8%,且表情再现的时空相似度和运动平滑度大于85%.与相关方法相比,提出的方法在控制偏差、时空相似度和运动平滑度方面均有较大提升.     

基于双脉冲放电的SOC预测

文章提出一种双脉冲负载方法,通过固定时间放电曲线的电压差,建立基于初等函数拟合的预测模型.通过差值拟合 ΔVＧSOC的关系来预测电荷状态 (SOC)。     

基于双态混沌PSO的机载激光通信视轴稳定控制

机载空间激光通信视轴稳定是激光通信链路建立的前提。在视轴稳定平台中应用自抗扰控制方法取得了良好的控制效果,但自抗扰控制需调整参数众多且缺乏规范的调整手段。针对自抗扰控制调参难的问题,本文提出了一种利用双态混沌粒子群算法优化自抗扰控制参数的方法。仿真结果表明,与PSO-PID控制方法相比,该方法具有更快的响应速度,更强的抗干扰能力和更好的鲁棒性。     

来曲唑联合二甲双胍治疗多囊卵巢综合征不孕的临床效果分析

目的:探讨多囊卵巢综合征(PCOS)不孕患者采取来曲唑联合二甲双胍治疗的临床疗效。方法:选取2017年1月-2018年6月本院收治的PCOS不孕患者160例,按照随机数字表法将其分为对照组(n=80,来曲唑治疗)与观察组(n=80,来曲唑联合二甲双胍治疗)。比较两组妊娠率、排卵率、性激素水平(FSH、E_2、LH及T)、胰岛素及糖代谢指标、不良反应。结果:观察组妊娠率及排卵率均高于对照组(P<0.05);治疗后,观察组E_2、LH及T水平均低于对照组(P<0.05),但两组FSH水平比较差异无统计学意义(P>0.05);治疗后,观察组胰岛素及糖代谢指标水平均低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);两组不良反应发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:PCOS不孕患者采取来曲唑联合二甲双胍治疗,能有效改善患者的性激素水平,改善胰岛素抵抗,对于促进排卵、提高妊娠率有积极意义,值得临床推广。