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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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收录年代

    基于机器学习算法的智慧城市运行安全监测模型研究

    曾莎洁
    229-233页
    查看更多>>摘要：对城市运行安全监测数据进行分析,识别城市运行风险并有针对性地提出风险管控措施,是提高城市运行安全水平和风险应对能力的有效手段.利用机器学习非监督学习聚类算法和统计分析方法,结合大数据挖掘技术,建立城市运行安全监测算法模型,反映城市运行安全状态.基于研究结果,选择国内某典型城市开展实例应用验证,通过实践验证了此次研究设计的算法模型能充分说明了城市安全状态和问题隐患.研究成果为城市运行安全状态监测、安全风险的识别建立了算法模型基础,为相关应用实践提供了参考和依据.

    智慧城市机器学习数据挖掘算法模型

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    基于SLAM技术主动式定位的虚拟现实手控器产品交互设计

    王一炜孙楠鄢琳
    234-238页
    查看更多>>摘要：在虚拟现实中,三维交互设计技术对于提供沉浸式体验至关重要.手控器的位姿定位一直是一大难题.为此,研究采用同步定位与地图构建技术改进其定位性能,并引入了新颖的平稳策略.结果显示,在三维指向任务中,基于同步定位与地图构建的相机控制器平均耗时9.40 s,略高于HTC的9.10 s和Oculus的9.25 s.在三维放置和追踪任务中,相机控制器的表现与其他控制器相当或略有差异.值得注意的是,当不处理位姿跳变,与75％的可察觉阈值相比,5 cm的偏移被用户明显感知.但新策略显著降低了这种异常感知,提升了交互流畅性.可以发现,尽管存在某些挑战,基于同步定位与地图构建的手控器在大多数应用中都表现出色.该研究为提高虚拟现实的交互体验提供了新的思路.

    手控器虚拟现实SLAM交互主动式定位

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    基于STM32的防疫巡检机器人的设计

    朱俊杰缪文南李征
    239-242页
    查看更多>>摘要：针对传染病防治所和公共卫生防疫需求中的应用前景,设计了一款无接触人脸口罩检测以及可移动巡航多功能于一体的防疫巡检机器人.使用STM32微控制器为核心,将驱动系统、通讯系统、处理系统进行控制输出,接收并处理上位机、控制端发送的数据信息.系统融合口罩与体温检测、可巡检移动和雾化消毒,在公共场合密集人群无死角自主巡航检测和消毒.

    机器人YOLOv5口罩识别巡检消毒

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    AI人工智能翻译中数据增广策略和语法错误分析技术研究

    李潇
    243-246页
    查看更多>>摘要：人工智能的信息处理逻辑可以对语言系统进行学习理解,进而在翻译工作中给出最优结果,以满足实际应用需要.研究结合数据增广策略和语料库对语法错误生成、纠正及检测模型进行数据训练.研究分析基于规则的数据增广策略对其数据处理进行分析,进而提高训练数据的质量,采用学习者语料库对不同规模的语法纠错(grammatical error correction,GEC)模型进行结果分析,得出200 M左右的合成数据训练的GEC模型的精准率为45％、召回率最高为24％、F_0.5值最高为38％.再对优化后的GEC模型进行训练,得出其值分别为37％、24％和34％.最后在重排序策略下基于数据增广策略的语法错误模型的结果为75％、43％和65％.因此,证明基于数据增广策略的语法错误模型具有高检测精度,为人工智能翻译技术提供技术支持.

    数据增广策略学习者语料库语法错误纠正GEG模型重排序策略

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    多语言交流背景下R-C3D优化手语识别及采集系统分析

    李琛
    247-250,255页
    查看更多>>摘要：手势是一种自然而直观的人际交流模式,手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术.由于手势本身具有多样性、多义性,以及时间和空间上的差异性等特点,因此,手语识别也是当前研究的热点.研究基于静态手语识别,采用卷积神经网络对手势进行特征信息提取,训练相应网络模型.然后将结果输入到区域卷积三维网络中进行动态连续手语识别.研究表明,使用深度网络特征提取网络后,比较原始区域卷积三维网络,对于连续手语识别效果更优,损失曲线收敛更快,最终损失值更低.改进模型在进行连续手语动作识别时,全类平均精度提高4.59％,速度提高58.16％,识别能力和识别精度大大提高.可见研究算法在手语识别和图像动态识别上具有重要意义.

    深度学习手语识别神经网络区域卷积三维网络

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    融合注意力机制的人机交互儿童情感识别技术研究

    朱芳慧
    251-255页
    查看更多>>摘要：随着人工智能的发展,越来越多的智能设备被应用于学前教育儿童的教育中.尽管情感识别技术在许多方面取得了显著的进展,但仍然存在一些挑战.其中之一是如何更好地适应于特定用户群体,尤其是对于儿童群体的情感识别.儿童的情感表达方式可能更为复杂,因此,需要更为细致入微的技术手段来进行有效的情感识别.研究通过梅尔语谱图和文本信息的词嵌入向量构建一个双模态的情感识别模型.实验结果表明,当数据集大小为500时,所提出的算法模型的召回率是0.91,F1值是0.92.损失函数值为0.12,准确率为0.91.研究结果表明,所提出的方法在儿童情感识别中有着较好的性能.

    人机交互学前教育情感识别Mel频率倒谱系数

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    基于Attention机制和双向LSTM编码模型的智能软件工程情景式翻译研究

    葛腾飞
    256-261页
    查看更多>>摘要：为了有效改善面向智能软件工程情景式英语翻译的翻译模型性能和其翻译效果,此次研究结合注意力机制和双向长短时记忆网络搭建了新型的英语翻译模型,在此基础上,结合各类软件和硬件设备设计了面向智能软件工程的情景式英语语料库.研究结果表明,所搭建的翻译模型具有较好的性能表现,最多迭代20次能够达到稳定状态,其运行误差值也保持在0.05以下,翻译准确率高达0.98.在实际应用中也能够获得更高的专家满意度.综上,此次研究所搭建的翻译模型和英语语料库能够为软件工程情景式英语翻译提供新的技术支持,促进英语翻译更加智能和更加情景化.

    注意力机制Bi-LSTM软件工程翻译情景式

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    基于改进遗传算法的舞蹈机器人步态稳定性问题研究

    董雪
    262-265页
    查看更多>>摘要：为进一步提升舞蹈机器人的步态稳定性,提出一种基于改进遗传算法的机器人步态优化算法.其中,以遗传算法作为基础的步态参数优化方法,通过对遗传算法进行进一步改进,以提升其寻优能力,进而提升整体的步态优化效果.实验仿真结果表明,与传统的遗传算法相比,改进遗传算法具有更强的最优解搜索能力;与未经过步态优化的舞蹈机器人相比,基于改进遗传算法进行步态优化的舞蹈机器人的零力矩点ZMP曲线更加稳定,这表明在行走过程中机器人的振动更小,而在实际的行走测试中,经过步态优化的舞蹈机器人稳定性良好,解决了存在的机器人位姿较差的问题.综上,基于改进遗传算法的机器人步态优化算法优化效果良好,能够应用于实际场景,进行舞蹈机器人稳定性的提升,可行性较高.

    舞蹈机器人步态稳定遗传算法轨迹规划

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    融合情感信息的开放域对话生成算法在学前教育聊天机器人中的应用研究

    黄玉芳
    266-269页
    查看更多>>摘要：为进一步提升学习教育机器人的教育质量,提出一种基于改进情感监督的对话生成模型.其中,以双向长短时记忆网络Bi-LSTM作为基础的对话生成方法,将其与情感监督的方法相结合,以进一步提升生成对话回复的质量.实验结果表明,与传统的端到端模型以及未改进的情感监督模型相比,改进的情感监督模型所生成的对话回复的质量明显更高,流畅度更高,更加自然并贴合人们实际的对话,在bigram多样性评价指标上具有明显的优势.综上,设计的基于改进情感监督的对话生成模型性能良好,能够生成质量较高的对话回复,将其应用于学前教育的场景中时,能够帮助儿童进行更高质量的对话学习.

    学前教育对话生成情感分析Bi-LSTM

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    基于Unity3D的智能老年行走辅助器研究

    郭战龙
    270-273,278页
    查看更多>>摘要：研究为了帮助解决老年人下肢康复训练的问题,进而设计出一种基于Unity3D的智能老年行走辅助器.该辅助器采用了先进的压力传感器和人体步态三维模型,能够提供精确的控制信息,使得Unity3D系统能够更好地模拟人体行走.同时,引入比例-积分-微分控制方法,使得行走辅助器关节上的控制效果更加精确和稳定,从而提高行走辅助器的性能.在实际测试中,该行走机器人的髋关节和膝关节的误差被严格控制在可接受的范围内.对于髋关节,测试结果显示误差小于1°,这意味着机器人的行走动作非常精准,能够以人类行走的姿态和节奏进行运动.对于膝关节,测试结果显示误差小于3.5°.结果表明,研究提出方法有助于提升老年行走辅助器稳定性,对下肢康复训练具有较好的应用效果.

    Unity3D康复训练PID行走辅助器传感器

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