机器人辅助椎板切除的骨铣削状态感知与运动控制

本文旨在提高机器人辅助椎板切除时的骨铣削操作安全性.首先,提出一种基于激光信号和线性自抗扰控制器的铣削深度监测与控制方法,辨识了机器人的位置控制传递函数,并通过分析椎板的铣削力、受迫振动和铣削过程,给出基于骨铣削声信号的铣削进给速度优化原理.然后使用基于带通滤波器和普罗尼算法的声信号处理方法,用于手术动力装置主轴旋转频...     

具有“芯-壳”及纳米畴结构的X9R型钛酸钡基陶瓷介电性能研究

高容高温是下一代片式多层陶瓷电容器的重要发展方向,因此,开发具有高容高温特性的X9R型钛酸钡基介质材料,对于促进高容高温多层陶瓷电容器的发展具有重要意义。该研究以钛酸钡(BaTiO3,BT)为原料,利用传统固相反应烧结法,并通过调节钛酸铋钠(Bi_1/2Na_1/2TiO₃,BNT)的基体固溶量和稀土元素铌(Nb)的掺杂量,成功制备出具有较高室温介电常数和较宽容温特性的Nb掺杂BT-BNT介质体系。在此基础上,对X9R型介质材料纳米畴及“芯-壳”结构与介温特性之间的关系进行了研究。实验结果表明,当BNT固溶量为10 mol%,BT-BNT的居里温度为190℃,晶粒具有典型的90°铁电畴;在0.9BT-0.1BNT固溶体中掺杂2.0 mol%的Nb元素,介电常数为1 800,损耗<2.0%,容温系数(-55～200℃)≤15%,晶粒形成明显的“芯-壳”结构,其中“芯”部具有小尺寸的纳米尺度铁电纳米畴,“壳”部为Nb均匀分布的BT-BNT固溶体。因此,0.9BT-0.1BNT-2.0Nb陶瓷是一种极具前景的X9R型多层陶瓷...     

增强Q学习在非确定马尔可夫系统寻优问题中的应用

增强学习属于机器学习的一种,它通过与环境的交互获得策略的改进,其在线学习和自适应学习的特点使其成为解决策略寻优问题有力的工具。多智能体系统是人工智能领域的一个研究热点,对于多智能体学习技术的研究需要建立在系统环境模型的基础之上,由于多个智能体的存在,智能体之间的相互影响使得多智能体系统高度复杂,多智能体系统环境属于非确定马尔可夫模型,因此直接把基于马尔可夫模型的增强学习技术引入多智能体系统是不合适的。论文基于智能体间独立的学习机制,提出了一种改进的多智能体Q学习算法,使其适用于非确定马尔可夫环境,并对该学习技术在多智能体系统RoboCup中的应用进行了研究,实验证明了该学习技术的有效性与泛化能力,最后简要给出了多智能体增强学习研究的方向及进一步的工作。     

含铌铁水去磷保铌的热力学分析

主要探讨了铁水预处理过程用BaO基脱磷剂对0．1％的含铌铁水进行去磷保铌的热力学问题。分析结果表明：BaO基脱磷剂是实现含铌铁水去磷保铌的最佳选择;铁水中碳含量越高,越有利于含铌铁水的去磷保铌;铁水中碳含量为4．0％、铌含量保持在0．1％时,与之相平衡的磷含量可降到10^-6以下。     

不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制

本文研究了不对称欠驱动水面机器人事件触发全局渐近镇定控制问题.首先,引入坐标变换将系统全局渐近镇定控制问题转化为变换后模型欠驱动子系统的全局渐近镇定控制问题,利用周期时间函数构造时变辅助变量提出了一种时变连续的镇定控制律,并结合切换门限事件触发机制设计实际的事件触发推力与力矩控制输入使闭环系统全局渐近稳定.所提出的方法...     

融合协同过滤信息的知识图注意力网络

知识图谱（KG）能够缓解协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题,在推荐领域被广泛地研究和应用。现有的很多基于KG的推荐模型混淆了用户物品二部图中的协同过滤信息和KG中实体间的关联信息,导致学习到的用户向量和物品向量无法准确表达其特征,甚至引入与用户、物品无关的信息从而干扰推荐。针对上述问题提出一种融合协同信息的知识图注意力网络（KGANCF）。首先,为了避免KG实体信息的干扰,网络的协同过滤层从用户物品二部图中挖掘出用户和物品的协同过滤信息;然后,在知识图注意力嵌入层中应用图注意力机制,从KG中继续提取与用户和物品密切相关的属性信息;最后,在预测层将用户物品的协同过滤信息和KG中的属性信息融合,得到用户和物品最终向量表示,进而预测用户对物品的评分。在MovieLens-20M和Last.FM数据集上进行了实验,与协同知识感知注意力网络（CKAN）相比,KGANCF在MovieLens-20M数据集上的F1分数提升了1.1个百分点,曲线下面积（AUC）提升了0.6个百分点;而在KG相对稀疏的Last.FM数据集上,模型的F1分数提升了3.3个百分点,AUC提升了8.5个百分点。实验结果表明,KGANCF能够有效提高推荐结果的准确度,在KG稀疏的数据集上显著优于协同知识嵌入（CKE）、知识图谱卷积网络（KGCN）、知识图注意网络（KGAT）和CKAN模型。     

中文金融新闻中公司名的识别

在金融领域信息抽取中,公司名扮演着非常重要的角色;因此如何正确识别文本中出现的公司名是一个非常重要的研究课题。在对金融新闻文本进行了深入地分析和研究的基础上,总结出了公司名的结构特征及其上下文信息,建立了六个用于识别公司名的知识库,并提出了一个基于两次扫描过程的识别策略。初步实验结果表明,在封闭测试中实验系统公司名识别的精确率可以达到97.3% ,召回率可达89.3%;在开放测试中精确率可以达到62.8% ,召回率可达62.1%。     

分布式连接全装配RC楼盖竖向承载力与变形分析

在分布式连接新型全装配RC楼盖中,板与板之间通过连接件连接实现横板向传力。为研究新型楼盖竖向承载力计算方法,进行了新型楼盖在竖向荷载作用下的内力与变形分析。结果表明：基于正交各向异性弹性薄板小挠度理论和单三角级数法得到四边简支新型楼盖在竖向均布荷载作用下的弯矩与挠度表达式,提出了新型楼盖横板向刚度计算方法,并通过与试验和有限元结果对比,验证了所提方法的准确性;新型楼盖的挠度在两个方向呈空间抛物面分布,表明新型楼盖具有良好横板向传力性能;板缝连接可有效传递板内弯矩,但正交的两个方向弯矩传递效果存在差异,表现为顺板向弯矩的传递效果优于横板向。研究成果可为分布式连接全装配RC楼盖的研究和应用提供参考。     

钢管混凝土单圆管拱模型重力失真影响振动台试验研究

为了研究重力失真对振动台试验相似模型地震响应的影响,基于人工质量的混合模型相似理论,以缩尺比为1：10的钢管混凝土单圆管拱结构为试验模型,通过设置5种不同人工质量为重力失真度参数,采用5种不同时间压缩比的地震波及人工波,进行了纵向、横向地震模拟振动台试验。试验结果表明：重力失真对拱结构模型第一阶频率相似的影响显著,重力失真度越大,模型第一阶频率相似系数试验值和理论值之间的误差也越大;输入波的频率比较小时,重力失真度越小的模型加速度响应越大,加速度峰值时间越延后;重力失真度和输入波的频率比对模型横向（Y向）加速度响应的影响要大于纵向（X向）的影响;通过调整模型配重及输入波的频率比,可减小模型的重力失真对加速度响应的影响。     

城市道路视频中小像素目标检测

视频图像中的小像素目标难以检测。针对城市道路视频中的小像素目标,本文提出了一种改进YOLOv3的卷积神经网络Road_Net检测方法。首先,基于改进的YOLOv3,设计了一种新的卷积神经网络Road_Net;其次,针对小像素目标检测更依赖于浅层特征,采用了4个尺度检测方法。最后,结合改进的M-Softer-NMS算法来进一步提高图像中目标的检测精度。为了验证所提出算法的有效性,本文收集并标注了用于城市道路小像素目标物体检测的数据集Road-garbage Dataset,实验结果表明,本文算法能有效地检测出诸如纸屑、石块等在视频中相对于路面的较小像素目标。