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罗熊: 作品数：73 被引量：412H指数：9; 供职机构：北京科技大学更多>>; 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教育部高等学校骨干教师资助计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术天文地球经济管理更多>>

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基于丘脑皮层神经计算模型的阿尔茨海默病演化趋势分析: 本发明涉及神经计算建模技术领域,具体涉及一种基于丘脑皮层神经计算模型的阿尔茨海默病演化趋势分析，通过对经典的丘脑皮层神经计算模型进行优化，建立受<I>Aβ</I>淀粉样蛋白沉积影响的丘脑皮层神经计算数学模型，调整修正后模...; 王卫苹郑启罗熊王震何畅欧阳基鹏李建武

一种用于求解机械手MTTP问题的新算法及其在PVR环境中提高投射式操作精度的应用(英文)被引量：1: 2003年; 机械手的最小时间轨迹规划 ( MTTP)问题是机器人技术研究的一个重要方面 .由于该问题数学模型的非线性以及所对应机器人动力学上的强耦合性 ,使得该问题很难达到优化目标 .本文提出了求解 MTTP问题的一种新算法 ,即基于机器人运动学的加强型进化规划算法 ,通过数值分析和计算验证了算法的有效性 .同时 ,我们结合该优化算法设计了一种基于投射式虚拟现实 ( PVR)技术的图形仿真软件 .通过实际的仿真 ,我们发现 ,利用设计的仿真软件可有效地在虚拟世界中实现直觉性操作、控制和管理。; 罗熊樊晓平陈松乔易晟; 关键词：机械手进化规划机器人数学模型

阿尔茨海默病智能早期筛查系统: 本发明公开了一种阿尔茨海默病智能早期筛查系统，包括：模型搭建模块，用于使用脉冲神经网络搭建海马CA3区的类脑忆阻神经形态模型，以模拟海马CA3区的联想记忆能力、信息存储能力、以及正常状态下产生脑电信号的能力；突触缺失模拟...; 王卫苹缪珊梁元辰王震何畅罗熊王昊时彦清

临近空间高超声速飞行器控制理论和方法的研究现状与发展: 高超声速飞行器是一类特殊的临近空间飞行器,它可从常规军用跑道上起飞、可重复使用,其飞行高度可以遍及临近空间30千米以上的大部分空域,且飞行速度快,可用于全球快速打击。该类飞行器具有重要的科学和军事意义,是当前的研究热点之...; 罗熊孙增圻周贤伟; 关键词：高超声速飞行器智能控制; 文献传递

基于分布式虚拟现实的高超声速飞行器仿真系统: 针对高超声速飞行器X-38，基于Java和虚拟现实建模语言(VRML)，提出并具体实现了一个基于客户机/服务器模型的分布式虚拟仿真系统，重点讨论了其中的三维场景建立与动作事件建模、分布式网络结构设计与数据库管理、场景接口...; 罗熊孙增圻郭国庆; 关键词：高超声速飞行器虚拟现实技术仿真系统

光学与深度特征融合在机器人场景定位中的应用: 2013年; 针对移动机器人室内环境的场景定位问题,研究和提出了一种基于视觉光学与深度特征融合的机器人场景匹配定位算法.首先针对摄像机采集到的光学图像和相应的深度图像信息进行预处理,均匀采样后分别对其进行尺度不变特征变换SIFT的特征提取.然后将2组特征进行特征融合,并利用局部线性编码LLC算法进行特征编码.最后应用线性分类器对场景图像进行分类和匹配,得到场景定位信息.在基于PowerBot移动机器人和微软公司Kinect传感器搭建的机器人实时场景定位系统中,针对设计的算法,进行了实验验证.实验结果显示,提出的算法获得了较高的分类准确率,有效提高了机器人场景定位的工作效率,验证了场景定位算法的高效性和可靠性.; 刘冰罗熊刘华平孙富春

一种面向恶意软件标签翻转攻击的正则化识别方法及装置: 本发明公开了一种面向恶意软件标签翻转攻击的正则化识别方法及装置，该方法包括：基于足量的良性与恶意程序的行为序列，构建训练数据集；构建分类模型；构建正则化层，并将构建的正则化层添加到所构建的分类模型中，以使得在模型的训练过...; 罗熊王礼伟孙建鹍

基于特征模型和模糊动态特征模型自适应控制方法的网络控制系统被引量：4: 2012年; 针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能.; 邓建球李海军胡松罗熊; 关键词：网络控制系统自适应控制模糊控制直流电机

基于聚类和LSTM的光伏功率日前逐时鲁棒预测被引量：2: 2023年; 太阳能作为具有高可用性且用之不竭的清洁能源,被认为是最有前途的能源替代品之一。光伏是最广泛使用的太阳能技术。然而,由于太阳能的间歇性,光伏发电具有不确定性。随着全球光伏装机容量的不断提升,光伏功率预测的准确性对于电网管理和电力调度至关重要。该文提出一种基于K-means聚类分析和长短期记忆神经网络(long-short-term memory, LSTM)的光伏发电功率日前逐时鲁棒预测方法。首先采用K-means算法以日前天气预报数据为特征将光伏数据分为晴空天气类型和阴雨天气类型,再针对相应类型数据建立基于长短期记忆神经网络算法的预测模型。同时,为增强预测模型的鲁棒性,选择具有强鲁棒性的Huber损失函数用于模型训练,并选择计算简单且收敛速度快的鲸鱼优化算法对Huber损失函数中的超参数进行优化。将所提出的预测方法与其他方法进行预测性能的比较,结果表明,提出的方法获得了较高的预测精度。; 刘兴霖黄超王龙罗熊; 关键词：K-MEANS聚类

集成TDMA通信系统中基于小生境遗传算法的多路复用策略: 2004年; 针对集成 TDMA通信系统中的多路复用策略选择问题 ,提出了一种新颖的基于小生境遗传算法的多路复用策略 .仿真实验表明 ,这种多路复用策略比传统方法更能有效合理地提高数据的吞吐量。; 罗熊樊晓平; 关键词：多路复用吞吐量