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公开(公告)号：CN104317195A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410508005.5
申请日：2014-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进极限学习机的非线性系统逆模型控制方法，该方法，包括步骤：包括如下步骤：MAPSO种群初始化，设置MAPSO的相关运行参数。对ELM参数(输入权重及隐含层阈值)进行MAPSO寻优，确定合适的ELM参数；利用MAPSO-ELM对非线性离散被控对象的逆进行直接建模：将训练好的MAPSO-ELM逆模型直接与原系统复合实现非线性系统的逆模型控制，结束。有效提高其预测精度和泛化能力。将改进的极限学习机(MAPSO-ELM)直接运用于非线性系统逆模型控制中，可有效解决非线性系统逆模型建模难及传统逆模型控制方法过学习、训练速度慢、易陷入局部最优值等问题。
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公开(公告)号：CN103778301A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410060210.X
申请日：2014-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟样机技术的机械臂仿真方法，属于机械臂仿真技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一：在三维建模软件中建立机械臂的三维实体模型；步骤二：将所建立的三维实体模型导入到机械系统动态分析软件中进行分析，重新添加质量、材料类型、运动约束和力的相关参数，搭建机械臂虚拟样机的仿真分析平台；步骤三：对机械臂在工作空间中的运动轨迹进行跟踪仿真，并对仿真结果进行分析。本发明所述仿真方法客服了传统方法的不足，将运动学分析、动力学分析、轨迹规划以及三维可视化有机的结合在一起，为机械臂物理样机的设计、研发和应用提供了可靠的依据。
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公开(公告)号：CN103770832A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410059250.2
申请日：2014-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B62D5/04 , B62D6/00 , B62D101/00 , B62D119/00
Abstract: 本发明公开了一种电动助力转向系统助力控制方法，包括步骤：微处理器MCU采集方向盘转矩信号和车速信号，计算得出助力转向系统的助力电机目标电流Im，同时采集助力电机当前实际电流Ireal；利用变论域的控制思想，采用函数型表达式，得到输入论域的伸缩因子α(e)、α(ec)和输出论域的伸缩因子β(e,ec)；模糊控制单元结合变论域伸缩因子，通过模糊推理得到控制参数修正值△Kp、△Ki；增量式PI算法计算得到PWM占空比增量值，通过PWM驱动方式控制电机输出助力扭矩。本发明建立的模糊控制策略能有效克服电动助力转向系统的非线性、多耦合性等缺点，伸缩因子在线调整论域，提高了系统的自适应能力和控制精度。
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公开(公告)号：CN115328113B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210562275.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进时间窗算法的多物流机器人路径规划方法，属于机器人路径规划技术领域。该方法按照任务优先级和机器人优先级，有序将搬运任务分配给每辆物流机器人；根据任务优先级分配机器人，然后利用蚁群算法根据搬运任务的起始坐标和目标坐标完成路径规划，再采用改进的时间窗算法计算物流机器人在个路径段上的时间窗，将时间窗在各条路径上有序排列，检测出存在时间窗冲突的路径，根据时间窗冲突规避策略调整或路径重规划，直到所有路径不存在时间窗冲突。本发明能有效解决在物流场景中多物流机器人之间的路径冲突问题，保证多辆物流机器人可以更安全高效地完成预定的搬运任务。
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公开(公告)号：CN119217377A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411644145.5
申请日：2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种融合天牛须算法的RRT‑Connect机械臂路径规划方法，属于机械臂路径规划技术领域。该方法将给定起始点和目标点间的中点作为第三节点，若起始点和目标点的中点存在障碍物，选取起始点和目标点连线中垂线上距离连线中点向上或向下平移一个或多个单位距离点；使得融合天牛须的RRT‑Connect算法可以从起始点向第三节点、第三节点向起始点以及第三节点向目标点、目标点向第三节点生长出四棵树。同时结合天牛须算法，将天牛须算法的左右两根触角感知气味浓度的能力融合到RRT‑Connect算法，减少扩展的冗余点个数，缩短路径长度，提高搜索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108255813B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810062016.3
申请日：2018-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/33
Abstract: 本发明请求保护一种基于词频‑逆文档(TF‑IDF)与CRF的语义匹配方法，选用CRF挖掘到的属性特征和TF‑IDF的统计特征来表示文本的权重值，并将权重值赋予文本词向量。该方法解决了TF‑IDF和CRF单纯从统计角度以及需求信息上获取权重却没有考虑到词语之间语义的问题，同时也解决了Word2vec中固定词特征表述不清楚的问题。结合上述方法处理文本匹配问题可显著提高匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN105740349B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610049581.7
申请日：2016-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种结合Doc2vec和卷积神经网络的情感分类方法，该方法将Doc2vec和CNN进行有效的结合。该结合方法对于特征的表示，不但考虑到了词与词之间的语义关系，并且解决了维数灾难，还考虑到了词与词之间的顺序问题。CNN可以通过学习一种深层的非线性的网络结构来弥补浅层特征学习方法的不足，采用分布式表示输入数据的表征，展现了强大的特征学习能力，特征提取和模式分类可以同时进行，CNN模型的稀疏连接和权重共享两个特点可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强。结合Doc2vec和CNN来处理情感分类问题可显著提高情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN108255813A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810062016.3
申请日：2018-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于词频‑逆文档(TF‑IDF)与CRF的语义匹配方法，选用CRF挖掘到的属性特征和TF‑IDF的统计特征来表示文本的权重值，并将权重值赋予文本词向量。该方法解决了TF‑IDF和CRF单纯从统计角度以及需求信息上获取权重却没有考虑到词语之间语义的问题，同时也解决了Word2vec中固定词特征表述不清楚的问题。结合上述方法处理文本匹配问题可显著提高匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN104317195B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410508005.5
申请日：2014-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进极限学习机的非线性系统逆模型控制方法，该方法，包括步骤：包括如下步骤：MAPSO种群初始化，设置MAPSO的相关运行参数。对ELM参数(输入权重及隐含层阈值)进行MAPSO寻优，确定合适的ELM参数；利用MAPSO-ELM对非线性离散被控对象的逆进行直接建模：将训练好的MAPSO-ELM逆模型直接与原系统复合实现非线性系统的逆模型控制，结束。有效提高其预测精度和泛化能力。将改进的极限学习机(MAPSO-ELM)直接运用于非线性系统逆模型控制中，可有效解决非线性系统逆模型建模难及传统逆模型控制方法过学习、训练速度慢、易陷入局部最优值等问题。(56)对比文件唐贤伦，等.多智能体粒子群优化的SVR模型预测控制《.控制与决策》.2014,第29卷(第4期),第1.3节.Juan Luis Fernández-Martínez，等.Particle Swarm Optimization: A PowerfulFamily of Stochastic Optimizers.Analysis, Design and Application toInverse Modelling《.Advances in SwarmIntelligence，Springer Berlin Heidelberg》.2011,第1-8页.
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公开(公告)号：CN103425987B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201310396167.X
申请日：2013-09-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双混合唇形特征提取的智能轮椅人机交互方法，涉及唇形识别技术的特征提取与识别控制领域。本发明首先对唇部进行DT_CWT滤波，由于DT_CWT具有近似平移不变性，所以DT_CWT滤波后会使在ROI内不同位置的相同唇形的特征值之间差值较小，克服唇部因在ROI位置偏移而导致唇形识别错误的影响；然后再对DT_CWT提取的唇部特征向量进行DCT变换，使经DT_CWT变换后提取的唇部特征集中在DCT变换后的较大系数中，使特征矢量包含唇部最大的信息量，并且同时达到降维的效果。该方法大大地提高了唇形识别率，提高了唇形识别系统鲁棒性。
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