国家自然科学基金(61203343)
- 作品数：38 被引量：96H指数：5
- 相关作者：任红格李福进史涛张磊杨卫东更多>>
- 相关机构：华北理工大学河北联合大学唐山工业职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究青年基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程电气工程更多>>
- NSCT与AR-PCNN相结合的医学图像融合研究被引量：2
- 2022年
- 针对传统医学图像融合技术中所使用的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的内部链接矩阵(L通道链接权值)设置的不合理之处,提出一种用面积比(AR)来设置内部链接矩阵参数配置的方法。采用非下采样轮廓波变换(NSCT)将电子计算机断层扫描(CT)图像和磁共振成像(MRI)图像分解为高频系数和低频系数,以经AR改进的PCNN作为高频融合规则得到高频融合系数,以加权平均作为低频融合规则得到低频融合系数,最后通过NSCT反变换重构出融合图像。在两组实验中,该改进算法相较于Wavelet、Contourlet、NSCT-PCNN算法,平均梯度平均提高了16.42%、4.87%、1.45%,信息熵平均提高了3.46%、1.56%、0.23%,标准差平均提高了4.53%、0.96%、0.26%。实验结果表明,经AR改进后融合的医学图像具有更加丰富的多模态医学影像的互补信息,其品质高于传统的医学图像融合技术所得到的医学融合图像。
- 裴高乐史涛李世星
- 关键词：医学图像融合脉冲耦合神经网络
- 可生长仿生学习算法在机器人平衡控制中的研究
- 2014年
- 针对两轮机器人的运动平衡控制问题,提出一种基于Q学习的生长细胞结构(GCS)网络的仿生学习算法;GCS网络除了具有SOM网络的竞争机制外,它还可以通过新神经元的不断生长,自组织地进行演化,Q学习算法是一种无模型强化学习算法,它可以改善学习能力,但是它只适用于状态离散化的控制系统中;将GCS网络的生长特性应用到Q学习算法中,通过网络输出的获胜神经元的信息来优化Q值,实现了状态连续系统的无模型控制,并且在两轮机器人上做了仿真实验;结果表明,当神经元数为12个时,机器人才开始受控,但是机器人本体的倾角振荡角度过大,位移不受控制;当神经元数增加到25个时,机器人本体的倾角在很小的角度范围内波动(大约0.2°),位移大约在0.05m的位置达到平衡,机器人的运动平衡达到了很好的控制效果。
- 李福进王志龙任红格高建宇
- 关键词：Q学习两轮机器人
- 核主元分析优化神经网络的变压器故障检测
- 2018年
- 提高变压器故障诊断率及诊断速度是故障诊断研究领域的热点,针对变压器的故障诊断提出了应用KPCA优化神经网络的变压器故障诊断的方法。利用核主元分析方法降维,简化网络结构,使用降维样本来训练网络并识别变压器的故障,并将该方法和传统BP网络进行仿真比较。仿真结果中该方法训练代数降低,识别率提高,速度得到大幅提升。
- 龚瑞昆李昊
- 关键词：核主元分析神经网络变压器故障诊断
- 基于云计算的煤矿瓦斯浓度短期预测被引量：9
- 2018年
- 随着瓦斯浓度数据规模的不断扩增,目前已有的传统算法无法满足海量数据处理的要求。运用云计算在处理大数据集时的较强优势,首先在云平台下搭建了煤矿瓦斯浓度架构,提出了一种基于云计算的遗传优化Elman神经网络模型,并以唐山市某煤矿海量数据为基础进行实验。经验证,此算法在煤矿瓦斯浓度短期预测方面兼具高效性与可行性。
- 刘晓悦刘婉晴郭强
- 关键词：煤矿瓦斯浓度ELMAN神经网络遗传算法云计算
- 基于FPGA的RBF甲醇精馏塔温压解耦控制
- 2021年
- 针对甲醇精馏塔常压塔塔顶的精馏控制过程中塔顶温度和压强存在耦合,常用的PLC-PID控制存在不足,提出了一种基于FPGA的RBF神经网络解耦控制方法。RBF神经网络解耦算法选用高斯函数,并对神经网络的隐含层数据中心、连接权值和基宽进行了优化。训练结果显示进行了有效解耦,比常用的BP神经网络解耦算法响应时间短、逼近目标速度快。结合FPGA控制硬件,选用CycloneⅡ系列EP2C35F672C7型芯片,对硬件电路进行设计。通过在MATLAB上与传统的PLC-PID控制、基于FPGA的RBF未解耦控制和基于FPGA的BP解耦控制进行仿真对比研究,仿真结果显示,该种控制方法对现阶段甲醇精馏塔精馏过程的控制具有一定的改进,可提高控制的效率,进而提高精制甲醇产品的质量和企业的经济效益。
- 龚瑞昆张文庆
- 关键词：解耦RBF甲醇精馏塔
- 甲醇精馏塔温压解耦控制系统的研究被引量：2
- 2021年
- 甲醇精馏是一个复杂的工艺过程,具有多变量、非线性和强耦合等特点,目前大多采用传统的PID控制,然而控制变量塔顶温度与塔顶的大气压强之间耦合严重,控制精度不高,从而影响产品的质量。因此文中对塔顶温度与塔顶大气压强之间的数量关系建立解耦模型,采用RBF前馈人工神经网络算法,并结合FPGA强大的并行处理能力,真正实现人工神经网络的快速性。与传统的PID控制进行对比,文中模型表现出调节时间更短、超调量更小和上升时间更短等性能优势,从而使得甲醇精馏塔的精馏过程更优化、产品质量更好、经济效益更高,具有一定的实际意义。通过这一研究也使得综合的性能表现向着更为高质量的方向发展。
- 龚瑞昆张文庆龚雨含周国庆
- 关键词：甲醇精馏塔人工神经网络RBF
- 基于改进粒子滤波的稀疏子空间单目标跟踪算法被引量：4
- 2018年
- 针对单目标跟踪问题,提出基于改进粒子滤波的稀疏子空间单目标跟踪算法。在改进的粒子滤波中提出将样本分为正、负和过渡样本,减小粒子退化带来的影响,通过仿真实验验证改进粒子滤波器可提高目标跟踪的鲁棒性。仿照人眼视觉神经系统,将稀疏子空间引入粒子滤波中,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵,稀疏子空间有针对性地对目标进行聚类,得到聚类中心位置实现目标跟踪。经过在相同视频序列实验与基本粒子滤波同mean-shift算法目标跟踪的实验对比可知,单目标跟踪的快速性和鲁棒性得到了很大提高。
- 宫海洋任红格史涛李福进
- 关键词：目标跟踪贝叶斯滤波粒子滤波聚类中心
- 测控技术与仪器专业实践教学体系的构建与实施被引量：2
- 2017年
- 测控技术与仪器学科作为华北理工大学"十三五"校级重点发展规划培养学科,学校立足多年教学经验和学科发展,在实践教学体系、环境、管理的构建方面不断探索,形成了一套完善的实践教学体系。本文结合华北理工大学电气工程学院测控技术与仪器学科的人才培养实践教学目标,介绍了学校在学生培养中的实践教学体系的构建与实施。建立了一种以理论联系实际为主线,着重培养学生的专业兴趣的教学模式。实践教学体系既达到了专业培养的目标,又促进了学生个性化发展,同时缓解了理论脱离实践的教学现状。实践表明,这套创新型实践教学体系能够提高学生的创新意识和解决实际问题的思维意识,培养学生对实际工程的分析能力和动手能力,对促进学生全面综合发展具有深远的意义。
- 任红格史涛
- 关键词：测控技术与仪器专业实践教学体系理论联系实际
- 一种权值可发育的视觉选择性注意模型研究
- 2018年
- 针对Itti视觉选择性注意模型不具有子特征图显著图归一化过程中权值随任务改变而改变的问题,借鉴自主发育在视觉选择性注意学习的研究成果,提出一种权值可发育视觉选择性注意模型作为图像特征提取的学习机制。该算法采用三层自组织神经网络和Itti视觉选择性注意模型相结合的决策进行寻优,通过对模型的训练学习获取最优权值更新。这样既可以保证在初期特征提取内容的完整性,又降低了系统对不同任务条件的约束性,提高了模型特征提取能力。利用权值可发育视觉选择性注意模型对图像进行感兴趣区域特征提取实验,结果表明,该方法能够提高特征提取准确性、减少运算时间,获得了良好的动态性能。
- 李福进杜建任红格史涛
- 关键词：特征提取
- 一种基于优势更新的机器人平衡控制算法
- 2013年
- 针对自平衡机器人运动平衡控制问题,提出了一种基于优势更新的强化学习机制作为机器人的自平衡仿生学习算法。该算法利用优势更新中的基线,结合强化学习中的概率好奇心机制,以一定的概率选择优等行为,剔除劣等行为,从而使机器人在未知环境下可获得像生物一样的自主学习技能,实现机器人的仿生自平衡运动控制。最后,应用该算法对机器人进行自平衡的仿真实验。结果表明,这种基于优势更新的强化学习算法能使机器人获得较强的平衡控制技能,取得了较好的动态性能,体现了机器人的仿生特性。
- 史涛任红格
- 关键词：好奇心仿生机器人
