国家自然科学基金(60875047)
- 作品数：4 被引量：12H指数：1
- 相关作者：宋杨王菲露葛运建余永谢兴旺更多>>
- 相关机构：中国科学技术大学中国科学院安徽大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于实时预测的传感器信号倍频算法被引量：1
- 2011年
- 可穿戴助力机器人是一种能够根据传感器获得的力信号和位置信号进行自主控制的装置,其助力效果与传感器信号的响应频率密切相关。为了改善机器人助力效果,提出了一种提高传感器信号响应频率的算法。该算法首先利用MWQAR预测修正算法获得预测信号,然后利用三样条插值法,在真实信号与预测信号之间插入补偿信号。该算法在保证系统实时性的前提下,能够成倍地提高传感器信号的响应频率。对信号进行倍频实验,结果表明该算法是可行且有效的。
- 姚俊章余永葛运建
- 关键词：倍频
- 基于广义回归神经网络的蛋白质二级结构预测被引量：9
- 2012年
- 在生化实验中,关于优化蛋白质预测问题,由于采集的信息、参数、选取和设置等优化处理存在随机性,限制了蛋白质二级结构预测精确度。为解决上述问题,针对广义回归神经网络学习速率快、网络稳健的特点,提出基于广义回归神经网络预测蛋白质二级结构的方法。鉴于编码方式对预测精度有重要影响,首先基于5位编码和不同的滑动窗口构建多个广义回归神经网络预测器对蛋白质二级结构进行预测,取得了较好的结果。并采用富含生物进化信息的序列谱(Profile)编码构建输入向量、并针对不同大小的滑动窗口设置多个spread值重新创建广义回归神经网络预测器,大大提高了预测精确度,仿真结果证明了预测模型的有效性和可行性,为预测提供了有效方法。
- 王菲露宋杨
- 关键词：蛋白质二级结构广义回归神经网络
- 基于径向基神经网络的蛋白质二级结构预测被引量：1
- 2011年
- 为提高蛋白质二级结构预测的精确度,提出并构建精确的径向基神经网络、广义回归神经网络,并基于5位编码和Profile编码,采用不同大小的滑动窗口,利用交叉检证法构建多个径向基网络预测器,分别对蛋白质二级结构进行预测,得到了较好的实验结果,其中aveQ3提高到70.96%。结果表明,径向基神经网络模型能有效提高预测精确度,也证明了实验方法的有效性和可行性。
- 王菲露宋杨
- 关键词：径向基神经网络蛋白质二级结构预测器
- 基于假想柔顺控制的可穿戴型膝关节机器人的运动控制被引量：1
- 2011年
- 为了让膝关节机器人能够对外界作用力具有顺从的能力,提出一种基于作用力/速度的假想柔顺控制策略。通过获取膝关节机器人与人腿间的作用力信息来控制电机的转速和转动方向,从而为人的行走提供助力。采用PID控制算法实现对直流电机地准确控制,实验的结果表明假想柔顺控制策略和PID控制算法是有效的。
- 谢兴旺余永张强陈峰朱旻葛运建
- 关键词：动力学建模PID控制
