基于自组织径向基网络的染色体分类

提出了一种基于自组织径向基人工神经元网络的人体染色体模式分类的方法，该方法将人体染色体长度、着丝点位置、带纹分布等特征作为自组织径向基网络的输入，利用自组织径向基网络的混合学习算法对网络进行训练，使人工神经元网络对人体染色体具有了自动分类的能力．     

两轮直立式自平衡移动机器人的控制系统设计

研究了两轮直立式自平衡机器人的系统组成,并利用动力学原理建立系统的数学模型,在Matlab环境下设计了状态反馈控制器(LQR),并进行了仿真和机器实体的实验,系统具有良好的鲁棒性.表明了系统建模和控制器设计的合理性和有效性.这种机器人两轮共轴、独立驱动,车身重心倒置于车轮轴上方,通过运动保持平衡,可直立行走.由于特殊的结构,其适应地形变化能力强,运动灵活,可以胜任一些复杂的工作.为机器人的自主控制、自学习提供了可靠的实验平台.     

机械臂视觉伺服系统中的高精度实时特征提取

以机械臂视觉伺服系统为背景,立体视觉所需要的特征点为目标,提出一种基于颜色块的实时特征提取方法．特征点的定位分为粗定位和精定位两个过程,粗定位用来跟踪目标颜色块,精定位在粗定位的基础上,切出小图像并提取目标轮廓,利用犓 犔变换对轮廓点进行分类,并通过最小二乘法对边缘点进行拟合．根据直线方程计算顶点的亚像素精度坐标,为下一步的目标位姿测量提供基础．实验结果验证了该方法的有效性．

     

两轮自平衡机器人动力学建模及其平衡控制*

针对高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的两轮自平衡移动机器人系统,采用Lagrange方程推导出动力学模型,对其进行稳定性和可控性判断,并利用LQR和龙伯格极点配置的方法在此模型的基础上对两轮自平衡机器人的姿态和速度进行控制,可获得较为稳定的动态平衡过程。给出了数学模型推导的具体步骤,分别采用以上两种方法进行了仿真研究和比较。仿真实验结果表明,这两种控制方法对机器人的稳定性控制都是有效的。其中龙伯格极点配置控制方法使系统的跟踪速度更快、稳定性更高,具有较高的实际应用价值。     

基于一种混合法的胃癌基因表达谱分类特征基因选取

通过对29例来自日本的胃癌样本基因表达谱数据集进行样本分类特征基因选择的研究,提出一种称为混合法的特征基因选取方法.该法结合了基因选择法中的过滤法(filter)和融合法(wrapper)的优点,可在过滤法的时间内达到融合法的分类效果.研究还采用了支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和K-近邻法(KNN)3种分类方法对混合法所选取出的10个与胃癌有关的特征基因的有效性进行了验证,发现所选取出的10个特征基因中,有2个与K im等人的研究成果相重合.研究表明混合法特征基因选取方法是有效的.     

双足行走机器人发展现状及展望

介绍了双足行走机器人的概念和特点,简要地阐述了国内外双足机器人的发展,结合图文详述了双足机器人的最新研究领域和现状,并对双足机器人的发展趋势作了详细的展望.     

一种基于递归神经网络的自适应控制方法研究

本文针对快速、多变量、强非线性的复杂系统的控制问题,在强化学习方式的基础上,提出一种新的自适应控制方法。该方法在没有先验知识的条件下,基于递归神经网络并结合强化学习的自调节能力,通过自身神经网络的在线学习,有效控制不稳定的非线性系统。本文以一级倒立摆系统为实验对象,仿真实验结果表明:所提出的控制方法具有非常好的控制效果和稳定精度,抗干扰能力强。     

基于连续Hopf ield 网络的多变量时变系统最优控制

针对多变量时变系统提出了一种基于连续Hop fie ld网络的最优控制系统设计方法.该方法不仅从理论上建立了移动时域上的LQ性能指标与连续Hop fie ld网络能量函数间的等价关系,并在此基础上设计出可求解LQ最优控制问题的连续Hop fie ld网络,而且将滚动优化控制策略引入控制系统,形成了包括连续Hop fie ld网络在内的闭环控制结构,实现了多变量时变系统无限域上的动态最优控制.仿真结果验证了该设计方法的有效性.     

航天器非线性神经元控制方法研究

针对航天器控制问题,提出了一种非线性动态逆与状态反馈控制相结合的神经元控制系统设计方案,并成功的将其应用于登月舱软着陆过程的控制问题.该方案包含两部分:①应用神经元网络通过学习建立被控系统的非线性动态逆模型,实现被控非线性系统的线性化;②在线性化模型的基础上构造系统的神经元最优状态反馈控制器.本文给出的仿真结果显示出神经计算学在航天器控制问题中所具有的潜在能力.     

一种基于神经网络逆向推理机制的专家系统

本文提出了一种基于神经网络逆向推理机制的专家系统设计方案。论文研究了一种表达知识的二元产生式规则及其编码方法。通过编码，知识被存储在ANN中；基于ANN的知识库，论文设计了一种具有逆向推理机制的推理机。本文设计了一个原型系统，用于动物识别，经实验，取得较理想的效果，证明了该方法的有效性。