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期刊信息/Journal information
自动化与仪器仪表
自动化与仪器仪表

孙怀义

双月刊

1001-9227

auto81@163.com

023-63050371

401121

重庆市渝北区人和杨柳路2号B区

自动化与仪器仪表/Journal Automation & InstrumentationCSTPCD
查看更多>>本刊是技术刊物。旨在加强学术交流，促进中国自动化与仪器仪表的发展，为自动化和仪器仪表工作者服务。
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    基于网络化资源共享的地铁供电系统可靠性研究

    闫思玲张宏熙王绍勇孙名刚...
    140-145页
    查看更多>>摘要：地铁是城市公共交通重要组成部分之一,地铁安全的重要性不言而喻.目前,北京地铁线网各条线路均采用10 kV分散式供电与双环网式接线方式,但北京地铁存在个别10 kV外部电源迟迟不能投入的情况,导致单条线路10 kV开闭所之间相互支援能力不足,一旦线路出现故障,就可能会带来严重的经济和社会影响.因此,以6号线与2号线的分散式供电系统为研究实例,在不降低行车对数的情况下,从线网间支援供电角度出发,建立中压环网线网支援供电系统,基于中压环网系统的变压器容量选择、电压约束、电流约束和运行方式四个方面,以母线压降和进线电流为指标,评估不同运行工况下的地铁网络化支援供电系统的可靠性,实现供电系统网络化运行和资源共享.

    支援供电供电系统网络化运行资源共享

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    基于信息动态加密方法的智慧后勤服务平台构建与应用

    许航志唐庆伟
    146-150页
    查看更多>>摘要：为提升后勤服务的效率和安全性,提出基于信息动态加密方法的智慧后勤服务平台设计,结合高级加密标准算法和动态密钥分配方案完成信息动态加密,并利用物联网技术构建智慧后勤服务平台.实验数据显示,信息动态加密方法的安全性可达到90％,有效保障了用户数据的安全性,智慧后勤服务平台的综合评分可达9.4分.研究表明,基于信息动态加密方法的智慧后勤服务平台在数据安全性和系统性能方面具有明显优势.通过对敏感信息的动态加密,可以有效保护数据的隐私和安全,平台的功能模块设计和实现也能够提高后勤服务的效率和质量.

    信息动态加密后勤服务平台AES算法密钥分配安全性

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    基于NDO-RBFNNSMC综合控制策略的老年康复训练机器人设计研究

    卢海楠陈亭燕谢书君
    151-155页
    查看更多>>摘要：针对老年上肢康复训练机器人控制设计,研究首先对老年上肢康复机器人进行了运动学及动力学模型构建,接着引入了基于非线性干扰观测器的径向基滑模控制策略(Nonlinear Disturbance Observer-based Radial Basis Function Neural Net-work Sliding Mode Control,NDO-RBFNNSMC).结果表明,在角位移跟踪方面,基于NDO-RBFNNSMC综合控制策略的均方误差值仅为4.03％,相较于滑模控制、非线性干扰观测器滑模控制以及径向基神经网络控制策略,分别降低了 4.98％、3.57％、11.29％.同时,基于NDO-RBFNNSMC综合控制策略的时间乘以误差绝对值积分仅为7.14.说明基于NDO-RBFNNSMC 的综合控制策略能够有效应用到老年上肢康复训练机器人智能控制中,其有助于提高老年人的康复效果和生活质量,也为相关领域的发展提供了有益的借鉴和推动.

    NDO-RBFNNSMC老年上肢康复训练机器人设计运动学及动力学建模

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    基于多段式横梁导轨式机械臂采摘执行系统设计

    彭垚鑫周乐怡苏子钊魏义航...
    156-159页
    查看更多>>摘要：现代化农业在提升生产效率与经济效益方面已取得显著成果,但仍遭遇劳动力短缺、科技推广不均衡等挑战.研究一种多段式横梁导轨式机械臂为采摘执行结构的采摘系统,实现对多品种作物的机械臂采摘.该系统采用横梁导轨式机械臂、柔性采摘机械爪,基于ANSYSA对主要结构进行有限元分析,确定主要结构用料6061铝,同时通过分析确定本系统的可使用性、安全性和操控性适用于大规模种植或家庭需求明显的采摘作业,具有较好的推广与发展前景.

    机械臂采摘执行系统有限元分析

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    基于数据驱动与深度强化学习的学前教育聊天机器人设计

    谭琳霞李阿红
    160-163,168页
    查看更多>>摘要：为使学前教育聊天机器人更符合用户个性对话交互需求,提出一种基于用户画像与深度强化学习的对话策略模型.模型首先通过门控循环单元对对话动作的历史状态进行建模,并提取包含用户行为特征的动作历史向量;再将提取的动作历史向量与用户画像向量、当前对话状态向量相结合,输入动作价值网络;最终,通过动作价值网络,模型可以找到最符合当前用户个性的最佳回复动作,并生成相应的最佳对话策略.实验结果表明,当对话动作历史窗口大小参数k的取值为3时,所提模型的性能最佳;相较于DQN、DRQN和Dueling等当前对话系统中常用的基于深度强化学习的对话策略模型,所提模型在对话成功率、对话平均奖励和平均对话轮数等指标上分别达到0.45、17.93、26.22,提升效果明显,对话的质量和效率更佳,值得进一步推广和研究.

    深度强化学习用户画像学前教育对话交互神经网络

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    优化交互式神经机器翻译模型在外语童书中的应用

    卞红联
    164-168页
    查看更多>>摘要：在外语童书的智能翻译领域,设计了一种优化交互式神经机器翻译模型在外语童书中的应用,其中包括汉语与德语之间的童书翻译.该系统在解码阶段提供不同比例的正确译文来实现模型的训练,以应对不同的训练集规模.实验结果表明,在不同规模的训练集下,模型的评估结果随着正确输入比例的增加而持续提升.在1兆字节训练集条件下,分别增加15％到45％的正确输入能够使结果平均提升16.07％.当2兆字节训练集时,同样比例的正确输入增加将使测试结果平均提升了 15.84％.训练集为3兆字节,测试结果平均提升量15.65％.因此,训练数据规模对翻译结果和模型表现均有着显著影响,提高了机器翻译的准确性和流畅性,同时为汉德童书翻译提供了新的依据和视角.

    交互式机器翻译童书翻译多头注意力机制LSTM网络解码器

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    基于人体关键点识别的机器人舞姿模仿系统研究

    丁玲赵昆
    169-173页
    查看更多>>摘要：随着机器人技术的持续进步,使其能模仿人的舞蹈动作呈现出重要的研究价值.此次研究致力于开发基于人体关键点识别的机器人舞姿模仿系统.研究采用了基于神经网络的方法,首先构建二维关键点识别模型,再利用回归模型从二维坐标中推断三维坐标,并结合逆运动学技术将其转化为机器人的动作指令.研究数据表明,对于头部、肩部、肘部和髋关节的识别准确率分别达到95.8％、94.5％、87.39％和87.3％.而在三维坐标预测中,平均偏差为43.91 mm.尽管此误差在某些领域仍然存在挑战,但由于机器人尺寸较小,其实际影响相对较小.结果证明,研究提出的方法在机器人舞蹈模仿上具有很好的效果和应用潜力.

    人体关键点机器人舞姿识别

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    融合NMT模型与PBSMT模型的语料库机器翻译模型应用研究

    李静莹
    174-178页
    查看更多>>摘要：为了解决传统英语翻译模型存在的效率低、语料库内容覆盖范围较小等问题,研究将神经网络机器翻译(Neural Net-work Machine Translation,NMT)与短语统计机器翻译模型(Phrase Based Statistical Machine Translation,PBSMT)进行融合,用于构建英语翻译模型.研究首先利用NMT构建无监督英语翻译模型,然后将其与PBSMT进行融合,最后利用仿真实验和实际应用来验证翻译模型的性能.结果表明NMT+PBSMT在迭代至895次时,损失值趋于平稳,BLEU评估分数为0.87,同时在数据集 TED2020、UM-Corpus、UNv5.0 中的训练时间和 BLEU 分数分别为 1.97 h、1.72 h、1.85 h 和0.90、0.96、0.93,结果均优于对比翻译模型.这说明研究构建的NMT+PBSMT翻译模型具有较高的有效性和可行性,能够为英语翻译提供有效支持和帮助.

    NMT模型PBSMT模型语料库机器翻译无监督

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    融合聚类算法与改进粒子群算法的机器翻译句式一致性研究

    雷宏友
    179-183页
    查看更多>>摘要：针对机器翻译过程中存在的汉语和英语之间的句式差异问题,研究通过构建适应度函数来衡量语句一致性.同时引入了改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)以及改进的聚类算法(Improved K-means algorithm,IK-Means)求解适应度函数,以提升汉英语句翻译的句式一致性.结果表明,IPSO算法在不同数据集上取得了明显优于其他算法的BLEU分数.在汉英可比语料库上,IPSO算法的双语评估研究(Bilingual Evaluation Understudy,BLEU)分数最高达到了23.11,平均值为21.28,较基本的PSO算法分别提高了 8.97和1 1.28.同时,在中国英汉平行语料库上,IPSO算法的BLEU分数最高达到了 20.81、平均值为18.79.说明融合IK-Means算法与IPSO算法的机器翻译方法能够具有显著的翻译性能,能够提升汉英翻译的句式一致性,为机器翻译质量的提升提供了可靠的方法参考.

    聚类算法改进粒子群算法机器翻译句式一致性

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    面向学前教育聊天机器人的情感生成式语聊方法研究

    崔梦萌焦亮王石磊
    184-188,193页
    查看更多>>摘要：为解决传统聊天机器人无法满足儿童与家长情感需求的问题,研究首先提出基于顺序上下文语境与用户信息的对话情感识别模型,然后设计情感生成式语聊方法,最后搭建面向学前教育聊天机器人的智能交互模型.研究结果表明,对话情感识别模型在积极情绪与消极情绪的识别中平均准确率与F1值分别为98.3％与98.7％、98.5％与98.7％,且生成式情感语聊模型比抽取式情感语聊模型在双语评估替补上增长了 1.78,最后用户的综合评分为4.9,93.6％的用户评分为五星.综上所述,研究提出的方法具有较好的性能,且实现了为儿童与家长提供情感识别与共情回复功能,应用效果较为优秀.

    学前教育聊天机器人情感支持语聊方法回复生成

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