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面向心理健康的服务机器人设计与实现被引量：9: 2021年; 面向心理健康服务,研发实现了一种具有表情控制、语音交互、内容数据库等功能的智能机器人。为该智能服务机器人能够产生表情功能而研发了面部表情的控制系统;分析了机器人的头部运动系统结构及其产生表情的结构性原理;首次提出将人工心理与情感计算方法应用到心理健康服务中;并提出了一种心理健康服务计算的心理咨询辅助推理模型。建立了一种面向心理健康服务应用的智能辅助系统,可以为心理咨询师及其相关人员提供智能辅助。工作研发的智能机器人为心理健康服务增加了新的数字化辅助工具和手段。; 王曦曾广平乔柱; 关键词：机器人心理健康人工心理

基于时延差和频分复用的节点定位系统被引量：1: 2012年; 在机器人的广泛应用中,为了获取各种参数和数据,确定各机器人基站的相对位置是极为重要的。为了安全和节省成本,对传感器网络采用了时延差定位算法和频分复用传输模式,即可获得传感器网络节点的相对位置。定位系统的搭建包括发射和接收两部分,并采用了水声换能器进行电-声转换和声-电转换。通过测试,该定位系统利用测试发射和接收信号之间的时间间隔,得到水下机器人传感器网络的相对位置,且满足一定的定位精度。; 杜坤坤王志良; 关键词：频分复用机器人

基于CARLA-PSO组合模型的智能控制器参数学习优化被引量：4: 2019年; 对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数。以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型包含CAR-LA学习环路和PSO学习环路两个部分,通过优化策略选择器进行学习环路的选择,通过与环境进行相互作用,获得最优控制。对连铸结晶器液位控制进行了仿真实验,实验结果表明,CARLA-PSO在进行PID参数优化时寻优效率高,全局搜索能力强,能够达到理想的控制效果,具有较好的应用前景。; 谷学静张明儒王志良郭宇承; 关键词：粒子群优化算法智能PID控制器

基于Canny-AAM的人脸特征定位算法被引量：3: 2018年; 主动表观模型（AAM）是经典的特征点检测方法,该模型对外轮廓的定位不是十分准确,且计算复杂度高,迭代次数大,容易陷入局部最优解,很难满足多姿态人脸特征点检测的要求.针对上述问题,提出了一种基于Canny边缘检测的AAM人脸特征定位方法.在使用AAM之前先利用Canny算法进行边缘检测,滤去非人脸轮廓部分像素点的纹理信息,使特征点极大限度的定位到人脸轮廓部分.实验结果表明：该方法减少了迭代次数,降低了计算的复杂度,提高了匹配的准确率,时间消耗降低了27.7%.; 颜丽谷学静; 关键词：主动表观模型 CANNY边缘检测人脸定位人脸识别

一类具有相同结构的表情机器人共同注意方法被引量：4: 2012年; 为了提高使用者与机器人人机合作过程中的社交和认知能力,针对一类具有相同结构的表情机器人,提出了一种基于静态视觉的人机共同注意实现方法.首先,获取使用者注意焦点的影像像素坐标和焦点到摄像机的距离;其次,通过坐标系变换,求解使用者注意焦点的世界坐标;再次,基于几何法求解机器人本体运动学逆解;最后,根据求得的关节角控制舵机,实现人机共同注意.通过仿真与物理平台的实验,验证了方法的有效性和准确性,为人机交互与合作中共同注意的实现提供了解决方案.; 王巍王志良郑思仪谷学静; 关键词：针孔模型逆运动学表情机器人

钢厂铸坯中板坯连铸工艺配水冷却温度控制被引量：1: 2017年; 在钢厂中板坯连铸二冷配水制度的研究中,为了有效控制铸坯温度符合各项冶金准则,引入了混沌遗传算法对各冷却区水量进行调节。采用分布均匀的Tent映射,进行混沌初始化和自适应混沌扰动。结合冶金准则,设计了适应度函数及约束条件。建立了板坯凝固传热数学模型,并对二冷过程进行数值仿真。仿真结果表明,Tent混沌遗传算法在求解二冷配水问题时寻优效率高,全局搜索能力强;优化后总冷却水量明显降低且铸坯表面温度与设定目标温度更接近。为改进连铸二冷配水的控制提供了参考。; 谷学静朱朝月张建刘海望; 关键词：板坯连铸二冷配水混沌映射

多Agent蚁群算法求解炼钢-连铸动态调度问题被引量：6: 2016年; 为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了多Agent系统与蚁群算法相融合的方法。建立了该问题的约束满足模型和多Agent协商机制;并将炉次与蚂蚁相对应,把调度过程看作路径寻优来处理,在满足约束的前提下搜索炉次全程占用时间最短的路线。针对国内某钢厂建立了仿真实验模型。结果表明,该方法能够缩短炉次在炼钢-连铸过程占用的时间,并能够在发生突发事件时做出快速合理的调整。; 谷学静朱朝月张建刘海望; 关键词：炼钢-连铸多AGENT 动态调度蚁群算法

Service Composition Instantiation Based on Cross-Modified Artificial Bee Colony Algorithm: 2016年; Internet of things(IoT) imposes new challenges on service composition as it is difficult to manage a quick instantiation of a complex services from a growing number of dynamic candidate services. A cross-modified Artificial Bee Colony Algorithm(CMABC) is proposed to achieve the optimal solution services in an acceptable time and high accuracy. Firstly, web service instantiation model was established. What is more, to overcome the problem of discrete and chaotic solution space, the global optimal solution was used to accelerate convergence rate by imitating the cross operation of Genetic algorithm(GA). The simulation experiment result shows that CMABC exhibited faster convergence speed and better convergence accuracy than some other intelligent optimization algorithms.; Lei HuoZhiliang Wang

基于人工情感的Q-学习算法在机器人行为决策中的应用被引量：5: 2015年; 为了提高经典强化学习算法在机器人行为最优控制策略中学习的效率和收敛速度,在利用环境模型提高强化学习速度方法的基础上,将人类情感具有的趋利避害生存机理应用于环境模型经验知识的学习中,提出了基于人工情感的Q-学习算法,并将该算法应用于机器人的行为决策。在有障碍的二维栅格环境下对机器人路径寻优进行了仿真测试,仿真实验结果表明该算法较基于环境模型的Q-学习算法具有更高的学习效率和收敛速度。其改进算法对于提高机器人自主决策能力具有较高的理论意义及推广应用价值。; 谷学静高贝贝朱朝月; 关键词：Q-学习算法人工情感机器人

基于粗糙集的智能家居规则提取方法被引量：1: 2016年; 智能家居的关键在于在不需要用户干预的条件下,针对不同的用户生成个性化的服务规则。用户习惯的主观性造成了服务规则不能预先定义,需要在家居系统运行过程中提取。粗糙集是一种处理不完备信息的工具,适合在大量复杂数据中发现潜在规律。把智能家居看成是一个状态驱动的环境,建立状态控制的家居控制系统平台,同时提出了一种基于粗糙集的智能家居个性化规则提取方法,把家庭历史状态记录看作挖掘对象,对状态值进行离散化,通过属性约简,找出影响决策的关键因素,再进行值约简,得出决策规则。智能家居实验室的实验表明,该种方法具有实用价值。; 霍磊王志良; 关键词：粗糙集智能家居属性约简数据挖掘

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国家自然科学基金(61170117)

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机构

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