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朱建

作品数：12 被引量：36H指数：4
供职机构：合肥工业大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家留学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 9篇期刊文章
  • 2篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 11篇自动化与计算...
  • 2篇文化科学
  • 1篇电子电信

主题

  • 3篇路径跟踪控制
  • 3篇滑模
  • 3篇滑模控制
  • 3篇跟踪控制
  • 2篇动力学模型
  • 2篇多头绒泡菌
  • 2篇学习算法
  • 2篇移动机器人
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇自平衡
  • 2篇最短路径
  • 2篇最短路径问题
  • 2篇力学模型
  • 2篇机器人
  • 2篇Q学习
  • 2篇Q学习算法
  • 1篇寻优
  • 1篇移动小车
  • 1篇蚁群

机构

  • 12篇合肥工业大学
  • 3篇广东三水合肥...
  • 1篇合肥市第八中...

作者

  • 12篇朱建
  • 5篇杨兴明
  • 5篇马学森
  • 4篇高银平
  • 2篇唐昊
  • 1篇周江涛
  • 1篇段举
  • 1篇宫帅
  • 1篇李文静

传媒

  • 5篇合肥工业大学...
  • 1篇通信学报
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇电子测量与仪...
  • 1篇科技与创新

年份

  • 1篇2020
  • 2篇2019
  • 3篇2018
  • 1篇2015
  • 4篇2014
  • 1篇2013
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法求解最短路径问题被引量：4
2019年
针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用多头绒泡菌进行网络预处理,减少算法前期的无用探索空间,再通过改进的模拟退火算法实现自适应概率选择模型,加强算法对优质路径的探索程度,增加算法初期解的多样性,同时在算法后期稳定逼近最优路径且不振荡。仿真结果表明,PPA-Q算法收敛到最优路径成功率为100%,高于经典蚁群(ACO)算法和Q(λ)算法的80%,其迭代次数分别低于Q学习算法57.2%、ACO算法32.9%和Q(λ)算法35.1%.
马学森朱建朱建唐昊唐昊
关键词：最短路径问题Q学习多头绒泡菌
一种慕课教学能力引导方法
本发明公开了一种慕课教学能力引导方法，其步骤包括：1、根据当前阶段的教学内容和教学目的拆分知识点，为每个知识点制作单独的教学视频,获取相关引申教学视频,定制相应的练习题；2、采集学习者在线学习状况数据以及学习者在线情感行...
马学森谈杰许向东宫帅邓博存朱建陈树友
文献传递
动态凸包引导的偏优规划蚁群算法求解TSP问题被引量：10
2018年
针对蚁群算法搜索空间大、收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于动态凸包引导的偏优规划蚁群算法。改进后的算法动态控制蚂蚁的待选城市范围,有助于在跳出局部最优并向全局最优逼近的基础上减少蚂蚁搜索空间;同时,引入延陷漂流因子和基于待选城市构建的凸包来干预当前蚂蚁的城市选择,增加算法前期解的多样性并提高蚂蚁的偏优规划能力;再利用局部与整体相结合的完整路径信息、凸包的构建信息来协调信息素的更新,引导后继蚂蚁路径偏优规划,提高算法的求解精度;设计具有收敛性的信息素最大最小值限制策略,既加快算法的求解速度又避免算法过早停滞;最后在4种经典TSP模型上应用改进后的算法。仿真结果表明,所提算法在求解精度和收敛速度等方面均有显著提高,且具有较好的适用性。
马学森宫帅朱建朱建
关键词：蚁群算法TSP
基于环境感知的RSSI校正定位算法被引量：2
2018年
节点所处的坐标位置信息在无线传感器网络的实际应用中必不可少.本文在传统接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)定位算法基础上,为了进一步提高未知节点的定位精密度,提出一种基于环境感知的RSSI校正定位算法.算法先对RSSI数据使用高斯过滤,减少RSSI测量偏差;其次结合RSSI计算当前路径损耗指数,实现环境感知;接着测量节点间距离,再用比例关系校正测量结果,进一步减弱环境因素对定位的影响;然后生成信标节点对未知节点定位影响的加权系数;最后通过最小二乘法及带加权系数的质心计算公式来得出节点的最终位置坐标.仿真实验结果显示,算法的定位精度有明显的提高,与实际值的误差在1m左右.
马学森宫帅朱建谈杰
关键词：高斯模型
基于RBF神经网络的机器人的路径跟踪控制被引量：4
2015年
文章针对双轮移动机器人的路径跟踪问题,提出了基于反演法的运动学控制和滑模动力学控制相结合的控制算法,运动学控制器解决位姿和跟踪速度之间的控制关系,动力学控制器解决机器人的姿态和控制电压之间的控制关系;为了减小传统运动学控制器的跟踪误差、提高路径跟踪控制的特性,采用RBF神经网络对控制器的不确定参数进行在线自适应学习。仿真结果表明,文中提出的基于RBF神经网络自适应算法比传统控制算法具有更优越的跟踪效果。
杨兴明李文静朱建
关键词：移动机器人神经网络滑模控制动力学模型
基于多头绒泡菌的改进Q学习算法求解最短路径问题研究
最短路径问题是图论分析与算法设计等理论研究中的经典问题，也是物流规划、行车导航等实际应用领域中的基本问题。由于Q学习算法具有环境无关性和离线学习的优点，无需建立具体的环境模型便可对最短路径进行求解，同时其离线学习的特性易...
朱建
关键词：最短路径问题Q学习算法模拟退火算法
基于粒子群优化算法的两轮小车能量优化策略被引量：2
2014年
为减少两轮移动小车在运动平衡控制过程中的能量消耗,文章设计了一种基于粒子群优化算法的能量优化策略。针对两轮移动小车运动学模型和电机模型系统,建立了系统的能量消耗模型;针对系统运行速度设计了优化策略,结合其能耗模型和电机限制条件得出系统的能量消耗约束方程,由于该方程很难获取最优解,通过粒子群优化算法对能量函数进行寻优,得出系统运行的最优速度区间,实现系统的能耗最优控制;仿真结果说明了该方法的有效性。
杨兴明许东昌朱建高银平
关键词：能量消耗粒子群优化算法寻优
欠驱动移动机器人的路径跟踪控制被引量：2
2014年
双轮移动机器人是一种典型的具有非完整约束的欠驱动系统,针对其路径跟踪和姿态平衡的控制问题,文章提出了一种基于反演技术的运动学控制器和滑模动力学控制器相结合的控制算法,反演法设计运动学控制器用以解决跟踪速度和位置之间的控制关系。考虑到系统本身的不确定性和外界干扰,采用具有稳定性和鲁棒性特点的滑模控制器作为动力学控制器用以解决机器人的运动平衡和控制电压之间的控制问题。仿真结果表明该方法有效地实现了双轮移动机器人在保持平衡的同时稳定地进行轨迹跟踪。
杨兴明朱建高银平许东昌
关键词：移动机器人反演滑模控制动力学模型
双轮移动机器人的平衡及路径跟踪控制的研究
本文以双轮移动机器人的姿态平衡问题为基础，重点对双轮移动机器人的路径跟踪控制问题展开了相关的理论研究和实验分析。同时，引入RBF神经网络算法对所设计的路径跟踪控制增益进行优化，提高了双轮机器人路径跟踪的性能。在参考大量的...
朱建
关键词：控制系统
基于分层滑模方法的两轮载人自平衡车的运动控制被引量：8
2013年
文章采用分层滑模控制方法设计了非线性运动控制器,采用各状态变量代替各误差项,给出了滑模面和控制律的设计方法。在切换函数中利用幂次函数的非线性特性来降低抖振。仿真结果表明,该控制器超调量小,且很好地抑制了抖振现象,说明此控制方法有效。
杨兴明高银平朱建许东昌
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