根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录\事件—情绪—行为\序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型

汇编语言是面向机器硬件的语言，要求程序设计者对MCS- 51单片机具有很好的“软、硬结合”的功底。 介绍程序设计的基本知识及如何使用汇编语言来进行基本的程序设计。 4.1 汇编语言程序设计概述 4.2 汇编语言源程序的汇编 4.3 汇编语言实用程序设计

对北京重型机器厂炼钢分厂5t磁镜式双电极直流电弧炉(简称直流电弧炉)和同容量三相交流电弧炉熔化期产生的噪音和频谱、磁镜线圈产生的稳恒磁场进行了初步研究。研究结果表明,与三相交流电弧炉相比直流电弧炉是一种理想的炼钢熔炼设备。直流炉噪音以易消除的高频噪音为主,与交流炉比较在熔化期的噪音可降低级15dB。熔池搅拌强度大,整个冶炼过程不需要人工搅拌,而且电弧稳定、定向燃烧,熔池升温速度快(4~6)℃/min

《工程科学学报》：“校庆专刊”+“基于机器学习的产品质量在线智能监控方法

从材料大气腐蚀数据库应用系统如何在IBM/PC-XT计算机上实现的角度,介绍它的机器环境和系统构成,详细地叙述了该系统的应用程序。该系统的优点是操作方便,容易掌握。它的应用对实现全国大气腐蚀试验站的管理科学化具有重要意义

《工程科学学报》：机器学习方法在产品质量自动判级中的应用

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铁水扒渣检测系统是一套基于机器视觉的扒渣评级系统,其主要作用是采用高分辨率摄像器观察铁水罐中实时情况,通过工控机采集成像,分析图像中铁渣的厚度和范围,并对照评级工艺条件评判出扒渣的等级.本系统提高在线扒渣等级评判的自动化水平,降低工人经验判别不稳定因素的影响,实现工人的劳动保护

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

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