针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善

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针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

从理论的深度和事实的现实感和鲜活性来讲授本章的教学内容。理论应贴近现实生活实际，贴近大学生活实际，贴近校园生活实际，使大学生真正认识到加强道德修养，锤炼道德品质对于实现中华民族伟大复兴和个人成长发展的巨大指导作用。通过本章学习，使学生了解道德的形成与发展，认识道德的功能和作用；了解我国优良传统道德的内涵，深刻认识继承和弘扬中华民族的优秀传统道德的现实意义；明确社会主义道德建设的核心和原则；自觉恪守公民基本道德规范，努力加强道德修养

《多源信息融合技术》课程教学大纲.1 《非线性控制理论》课程教学大纲.5 《高动态导航技术》课程教学大纲.10 《机器人动力学与仿生控制》课程教学大纲.14 《机器视觉》课程教学大纲.18 《机器学习与数据挖掘》课程教学大纲.23 《模式识别》课程教学大纲.27 《强化学习与博弈》课程教学大纲.31 《神经网络与深度学习》课程教学大纲.35 《数字图像处理》课程教学大纲.39 《先进驱动控制技术》课程教学大纲.43 《现代传感技术及应用》课程教学大纲.47 《现代电力电子学》课程教学大纲.51 《现代信号处理》课程教学大纲.55 《线性系统理论》课程教学大纲.59 《云控制技术》课程教学大纲.64 《运动体制导与控制》课程教学大纲.69 《智能计算课》程教学大纲.73 《智能控制》课程教学大纲.77 《智能滤波方法及其应用》课程教学大纲.83 《智能硬件与并行计算》课程教学大纲.86 《智能自主系统》课程教学大纲.93 《专业英语》课程教学大纲.97 《最优化与鲁棒控制》课程教学大纲.101

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