针对流程工业生产过程连续性的特点,从一种新的角度建立了工件等待时间受限的混合流水车间调度模型.以总完工时间最小化和工件在各机器最早开工时间最小化为目标函数,利用改进的遗传算法生成最优排序计划,并用模拟的实际生产数据对模型和算法进行验证和分析

给出了空间RSS’S机构速度和加速度分析的另一种方法——影响系数法,可以验证用求导法所得结果的正确性.对空间机构或机器人机构的执行构件进行实时控制时选择影响系数法,能提高在线控制速度

本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性．

在人工智能的基础上,首次提出人工心理理论的概念,即:利用信息科学的研究方法,对人的心理活动的更全面内容(尤其是情感、意志、性格、创造等)的人工机器实现.探索性提出了人工心理学的定义、目的、法则、研究内容、应用范围、研究方法等问题,试图确立人工心理学理论结构体系,有利于人工智能的研究走向更深、更高层次

在可重入冷拔无缝钢管生产的计划和调度中,根据四个条件对工件进行组批,通过规则假设把组批后的批钢管看作单个加工工件,建立以最后完工时间、交货期满意度和机器总负荷为目标的多目标组批排序优化模型,设定其约束条件,采用基于Pareto的混合遗传算法对模型进行优化求解.通过算例证明该模型的有效性和合理性

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

本文根据模糊推理原理,提出了模糊混合(Hybrid)控制方法,并把它用于三自由度机械人的回柱二维插入过程中,实验结果表明,该方法能使振动幅度减少95%以上,并消除了阻塞现象,更好地完成插入任务

建立了一个类人的机器人关节,由两条对抗设置的Mckibben人工肌肉驱动.简单介绍了Mckibben肌肉的力特性模型,推导了关节角度和Mckibben肌肉长度间的关系,从力学角度讨论了最大可能旋转角度,分析了Mckibben肌肉与关节的连接位置及关节结构参数对关节旋转角度的影响,并把类人关节和人类关节进行了比较.结果表明,Mckibben肌肉的收缩率和关节结构参数对关节旋转角有较大影响,关节内侧的Mckibben肌肉与关节的适中连接位置可使关节角达到极大值

采用自校正模糊控制方法对北科大双拇指手进行控制.通过调整模糊控制的量化因子、比例因子及控制规则,达到双拇指手能快速响应、抓握力无超调控制,并通过分级控制实现对质量未知的物体的稳定抓握.实验证明这种控制方法与常规模糊控制相比,具有较好的控制效果