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智能制造背景下自动化类专业综合实践平台的设计与实践 被引量:29
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作者 曹锦江 陈桂 黄家才 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2021年第3期278-282,共5页
该文结合自动化类专业实践环节实际情况,设计了基于智能制造的自动化类专业综合实践平台,重点介绍了实践平台设计方案、硬件组成、实验项目以及实施成效。实践证明,实践平台能满足智能制造背景下自动化类专业人才培养实践要求,提高了学... 该文结合自动化类专业实践环节实际情况,设计了基于智能制造的自动化类专业综合实践平台,重点介绍了实践平台设计方案、硬件组成、实验项目以及实施成效。实践证明,实践平台能满足智能制造背景下自动化类专业人才培养实践要求,提高了学生的动手能力、工程设计能力、系统意识和创新意识,为自动化类专业人才培养提供了可借鉴的新途径。 展开更多
关键词 实践平台 智能制造 自动化专业 实验室建设
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自动化专业人才质量意识培养模式 被引量:5
2
作者 汪木兰 朱晓春 +1 位作者 王令其 华茂发 《实验室研究与探索》 CAS 2005年第S1期127-129,共3页
根据自动化专业人才培养规格和广义“大工程”意识的理念,分析了加强学生质量意识培养的目的和意义,构建出相应的培养模式,提出了具体的实施途径,并总结出一些有价值的建议,最后给出了“可靠性工程”课程的教学大纲。经过教学实践表明,... 根据自动化专业人才培养规格和广义“大工程”意识的理念,分析了加强学生质量意识培养的目的和意义,构建出相应的培养模式,提出了具体的实施途径,并总结出一些有价值的建议,最后给出了“可靠性工程”课程的教学大纲。经过教学实践表明,学生反应良好,效果显著。 展开更多
关键词 自动化专业 质量意识 培养模式
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自动化创新实验室创新内容与运行机制 被引量:2
3
作者 林健 周磊 陈桂 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2015年第4期192-195,共4页
针对目前自动化专业实践教学内容单一、分散及缺乏个性的缺陷造成学生创新能力薄弱的问题,分析了"科技创新活动"与专业培养目标之间的关系,阐述了"创新实验室"科技创新活动的内容与途径,以创新能力培养为导向构建... 针对目前自动化专业实践教学内容单一、分散及缺乏个性的缺陷造成学生创新能力薄弱的问题,分析了"科技创新活动"与专业培养目标之间的关系,阐述了"创新实验室"科技创新活动的内容与途径,以创新能力培养为导向构建创新实验室的运行管理机制,包括经费保障机制、运行机制、项目管理机制及测评机制,实践证明,学生通过创新实验室的项目培养,创新意识与能力得到明显提高,在各类科技竞赛中频频获奖。 展开更多
关键词 创新实验室 创新内容 运行管理机制 创新能力
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基于ESM-REKF的直线电机无差拍预测电流控制
4
作者 林健 孙冀婷 +1 位作者 周磊 姜武杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期110-115,共6页
永磁同步直线电机(PMSLM)无差拍预测电流控制(DPCC)在实际系统中受采样延时和电机参数失配的影响,电流跟踪精度下降,从而引起推力波动,为此提出一种基于扩张状态建模(ESM)和抗差扩展卡尔曼滤波(REKF)的无差拍预测电流控制策略。首先,对P... 永磁同步直线电机(PMSLM)无差拍预测电流控制(DPCC)在实际系统中受采样延时和电机参数失配的影响,电流跟踪精度下降,从而引起推力波动,为此提出一种基于扩张状态建模(ESM)和抗差扩展卡尔曼滤波(REKF)的无差拍预测电流控制策略。首先,对PMSLM电气子系统的扰动进行分析,借鉴扩张状态观测器的思想,将扰动作为一个高阶积分器以构建ESM;其次,结合ESM设计包含参数变化扰动估计的EKF,在此基础上,为了抑制粗差对状态估计的影响,设计抗差误差协方差阵,从而得到ESM-REKF的扰动估计方法;最后,利用电流预测值和扰动估计值对DPCC进行改进与补偿。仿真和实验结果表明,相对传统DPCC,所提控制策略在标称值下,电流谐波畸变率降低了约5.38%;在电感参数失配下,电流谐波畸变率降低了约9.38%,电磁推力的超调下降了约7%,明显削减采样延时和参数失配对电流预测精度的影响,实现对电流快速准确地跟踪,有效抑制推力波动。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 无差拍预测电流控制 扩展卡尔曼滤波器 抗差
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液压放大式两自由度压电微动平台建模仿真与控制
5
作者 许有熊 庄广锋 +1 位作者 朱松青 陈星宇 《机床与液压》 北大核心 2025年第4期199-204,共6页
传统微动平台采用压电加柔性铰链的方式,存在柔性铰链刚度低、承受载荷小、易损坏等问题。针对此,将压电和液压放大技术的优点应用到微动平台上,提出一种液压放大式两自由度压电微动平台,建立其数学模型,分析其工作机制和性能特点。利用... 传统微动平台采用压电加柔性铰链的方式,存在柔性铰链刚度低、承受载荷小、易损坏等问题。针对此,将压电和液压放大技术的优点应用到微动平台上,提出一种液压放大式两自由度压电微动平台,建立其数学模型,分析其工作机制和性能特点。利用AMESim软件对液压放大机构进行结构性能仿真。结果表明:在腔体体积小、弹簧刚度小的情况下,液压放大机构的位移放大效果最好。搭建AMESim与MATLAB的联合仿真模型进行动态仿真。结果表明:所提液压放大式两自由度压电微动平台能实现高精度定位,为后续的实际应用奠定了基础。最后通过实验验证了仿真结果的准确性。 展开更多
关键词 微动平台 压电 液压放大 动态仿真 实验研究
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基于ARCS动机模型的数字图像处理实验项目式教学设计
6
作者 李斌 曹未丰 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期147-151,共5页
为了端正学生学习动机以激发学习的主动性与积极性,将“注意力、相关性、自信心、满意度”(ARCS)动机模型与项目式教学模式相结合,以“基于人脸识别的课堂考勤系统设计”为例,对数字图像处理实验课程进行了项目式教学设计,优化教学策略... 为了端正学生学习动机以激发学习的主动性与积极性,将“注意力、相关性、自信心、满意度”(ARCS)动机模型与项目式教学模式相结合,以“基于人脸识别的课堂考勤系统设计”为例,对数字图像处理实验课程进行了项目式教学设计,优化教学策略,并将该项目式设计运用到课堂教学实践,在实践中不断完善。实施结果表明,基于ARCS动机模型的项目式教学设计能有效地提高学生学习专业课的动机和兴趣,帮助学生建立学习自信,提升对专业课学习的满意度。此外,该实验的教学设计及其实施过程对于其他实践类课程具有较好的借鉴意义。 展开更多
关键词 项目式教学 动机模型 数字图像处理实验
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基于改进YOLOv5s的番茄成熟度识别技术研究
7
作者 刘坤 吉宏亚 +2 位作者 黄程菲 王晓 朱一帆 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第5期79-85,共7页
在实现番茄自动高效采摘的过程中,精确识别番茄的成熟度至关重要。针对目前番茄成熟度识别算法皆依赖高性能硬件设备,限制实际番茄采摘机器人移动端的有效部署,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度识别方法。首先,将YOLOv5s初始... 在实现番茄自动高效采摘的过程中,精确识别番茄的成熟度至关重要。针对目前番茄成熟度识别算法皆依赖高性能硬件设备,限制实际番茄采摘机器人移动端的有效部署,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度识别方法。首先,将YOLOv5s初始的骨干特征提取网络替换为ShuffleNetV2网络,将特征融合网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,减少模型的参数计算量,同时降低模型权重的大小。接着,为提高模型对番茄成熟度的识别效果,在特征提取中引入轻量级注意力机制CA来捕捉番茄成熟度的横向与纵向信息。测试结果显示,改进后的模型内存为原始模型的1/2,且相比原始YOLOv5s模型,算法模型的精确率、召回率和平均精度均值分别提高0.3%、0.1%、0.2%。最后,将模型移植到树莓派4B中,保证番茄成熟度识别准确率前提下,优化模型推理过程,证明改进算法对番茄成熟度识别任务的有效性。 展开更多
关键词 番茄成熟度 YOLOv5s Ghost卷积 CA注意力机制 树莓派4B
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基于增强特征融合的轻量级人体姿态估计网络
8
作者 施昕昕 张昊亮 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期189-198,共10页
为了提高轻量化人体姿态估计网络对不同阶段特征图的信息提取和特征融合能力和关键点热力图与分类特征图的后处理能力,提出了一种基于多阶段多层级特征融合的人体姿态估计网络。首先设计了多层级特征融合模块,以提高神经网络模型对特征... 为了提高轻量化人体姿态估计网络对不同阶段特征图的信息提取和特征融合能力和关键点热力图与分类特征图的后处理能力,提出了一种基于多阶段多层级特征融合的人体姿态估计网络。首先设计了多层级特征融合模块,以提高神经网络模型对特征图的信息提取和归纳总结能力;接着设计了结合特征融合模块设计了特征融合分支,以达到保留模型不同阶段的信息不会随长期卷积运算而丢失的效果;最后对模型输出的关键点分类图进行后处理操作,对分类部分使用分类损失增强模块进行进一步增强,使其能够更好地专注于关键点分类任务,以提高模型输出的准确性。在CrowdPose数据集进行性能测试,本文算法和LitePose算法在XS结构下的AP值分别为50.7%和48.4%;在S结构下,AP值分别为59.1%和58.3%。在MS COCO val2017数据集进行性能测试,本文算法和LitePose算法在XS结构下的AP值分别为41.9%和40.6%;在S结构下,AP值分别为57.0%和56.8%。实验结果表明,本文算法提出的多层级特征融合模块和高分辨率融合分支以及后处理操作对人体姿态估计网络检测性能提升具有正向作用。 展开更多
关键词 人体姿态估计 轻量级网络 多尺度特征融合 深度可分离卷积
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仿生递变软体驱动器设计与试验
9
作者 许有熊 宁博 +1 位作者 张全升 陈星宇 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期181-185,共5页
为解决传统等高腔室软体驱动器抓取过程夹持力不足的问题,提出一种新型的仿生递变气动软体驱动器。采用内部腔室体积递变的结构,通过优化形变特性增强底部的变形和夹持力,同时有效降低驱动器的质量。此外,该设计还可减少端部的过度变形... 为解决传统等高腔室软体驱动器抓取过程夹持力不足的问题,提出一种新型的仿生递变气动软体驱动器。采用内部腔室体积递变的结构,通过优化形变特性增强底部的变形和夹持力,同时有效降低驱动器的质量。此外,该设计还可减少端部的过度变形,提高与物体表面的贴合度,实现渐进式施压,减少操作过程中的压力突变,从而避免对物体的伤害。基于人体食指仿生原理设计了递变式腔室软体驱动器结构;通过能量法建立了驱动器的力学模型,并选取主要结构参数,利用有限元软件进行了正交仿真试验,获得最优参数组合;最后,进行了驱动器静力学测试和柔性手爪抓取试验。结果表明:软体驱动器的仿真分析与试验结果趋势一致,验证了仿真的有效性;柔性手爪能实现两种抓取模式,均可抓取不同质量的物体。 展开更多
关键词 软体驱动器 有限元分析 试验验证 柔性手爪
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基于趋势项提取与AM-BiLSTM的Boost变换器故障预测方法
10
作者 孙权 蒋浩然 +1 位作者 杨洵 黄家才 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期165-175,共11页
针对DC-DC变换器因长期工作于热、电等多种复杂应力下引起电路退化趋势,存在波动干扰、预测精度低等难题,提出一种基于时间序列分解和深度学习相结合的故障预测方法。首先,将输出电压作为电路故障敏感信号,并对其进行模糊熵特征提取,以... 针对DC-DC变换器因长期工作于热、电等多种复杂应力下引起电路退化趋势,存在波动干扰、预测精度低等难题,提出一种基于时间序列分解和深度学习相结合的故障预测方法。首先,将输出电压作为电路故障敏感信号,并对其进行模糊熵特征提取,以解决噪声对电路信号采集的干扰;其次,对模糊熵进行ICEEMDAN分解,减少特征数据的局部波动影响并提取单调趋势分量。最后,采用引入注意力机制的BiLSTM方法对各IMF分量及趋势项进行多步预测,对各预测分量结果重构进而实现电路级故障预测。以Boost变换器为研究对象搭建物理试验平台,与LSTM、AM-LSTM方法相比,所提AM-BiLSTM方法的预测误差降低了61.44%,验证了其可行性和准确性。 展开更多
关键词 DC-DC变换器 时间序列分解 双向长短时记忆网络 故障预测
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基于改进RRT^(*)-Connect的采摘机械臂避障路径规划算法研究
11
作者 刘坤 黄程菲 +1 位作者 吉宏亚 石建全 《南方农机》 2025年第12期17-22,共6页
【目的】解决传统RRT算法采样存在的规划时间长、路径冗余等问题,提高路径规划效率。【方法】提出了一种改进RRT^(*)-Connect避障路径规划算法。首先,通过引入随机点半目标导向策略,找到连接起始点与目标点的初始节点组,平衡探索与拓展... 【目的】解决传统RRT算法采样存在的规划时间长、路径冗余等问题,提高路径规划效率。【方法】提出了一种改进RRT^(*)-Connect避障路径规划算法。首先,通过引入随机点半目标导向策略,找到连接起始点与目标点的初始节点组,平衡探索与拓展之间的权重。其次,采用目标偏置函数,在当前最优路径的周边范围进行新节点动态采样,优化密化当前节点树。在此基础上,提出了一种近障碍物节点重选取策略,并与人工势场法相结合,提高随机树路径规划的适应性和效率。最后,在MATLAB软件中进行了三维算法的模拟实验,并基于Linux系统对ER3A-C60工业机械臂进行了物理实验验证。【结果】1)在固定障碍物实验环境中,改进RRT^(*)-Connect算法相比于原RRT^(*)-Connect算法,平均收敛时间减少了51.13%,平均路径长度缩短了1.7%,节点数减少了55.62%。2)在随机障碍物复杂实验环境下,改进RRT^(*)-Connect算法相较于原RRT^(*)-Connect算法,平均收敛时间减少了62.4%,平均路径长度缩短了38 mm,成功率达到98%。3)改进算法应用于机器人操作系统,机械臂可以平滑稳定地避开障碍物到达目标点,平均规划时间为3.704 9 s,证明了改进算法在机械臂应用上的有效性。【结论】改进算法能够在真实机械臂上较好地实现避障运动规划,完成各种复杂果园场景的作业任务,有助于提高农业生产效率和质量。 展开更多
关键词 机械臂 路径规划 RRT^(*)-Connect
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基于神经网络干扰观测器和滑模控制的机械臂轨迹跟踪研究
12
作者 李国成 温秀兰 +4 位作者 王直荣 钱蘷 李新 周志峰 封志明 《中国测试》 北大核心 2025年第7期38-46,共9页
为解决外部干扰、动态误差以及建模不确定参数误差等不确定性因素对机械臂轨迹跟踪性能的影响,提出一种基于神经网络干扰观测器的超螺旋滑模轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统存在不确定因素,设计具有双隐藏层结构的神经网络干扰观测器... 为解决外部干扰、动态误差以及建模不确定参数误差等不确定性因素对机械臂轨迹跟踪性能的影响,提出一种基于神经网络干扰观测器的超螺旋滑模轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统存在不确定因素,设计具有双隐藏层结构的神经网络干扰观测器;为了消除抖震,构造一种滑模面函数及超螺旋滑模控制律,以实现机械臂系统力矩的稳定输出;采用Lyapunov理论证明了系统的渐进稳定性。将所提出的神经网络干扰观测器分别与该文设计的超螺旋滑膜控制器(STSMC)、滑模控制器(SMC)、非奇异终端滑模控制器(NTSMC)、快速非奇异终端滑模控制器(FNTSMC)相结合进行轨迹跟踪实验,结果证实该文所提方法与SMC、NTSMC、FNTSMC法相比不仅机械臂6个关节的平均最大跟踪误差分别减小了约32.1%、27.0%、4.3%,而且关节抖震现象明显消除,能够实现机械臂精确且稳定的轨迹跟踪控制。 展开更多
关键词 神经网络 滑模控制 机械臂 轨迹跟踪
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基于PLC的物流传输自动线控制系统的研究与开发 被引量:3
13
作者 朱晓春 王友斌 +2 位作者 王芙蓉 徐铭 陈浩 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2004年第3期94-95,共2页
介绍了物流传输自动线的工作原理 ,讨论了自动线的控制方法 ,给出了自动线控制系统的硬件模型 ,对 PL C控制软件的研究与开发作了详尽地阐述。实现了上位机与 PL
关键词 PLC 物流传输自动线 控制系统 上位机 通信
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自动控制类课程实验教学改革之探讨 被引量:7
14
作者 黄坚 宋丽蓉 《实验技术与管理》 CAS 2005年第3期100-104,共5页
文章以实验设备的构建为切人点,探讨了自动控制类课程实验教学改革的必要性及一些做法.通过改革,促进了理论与实践的结合,强化了对工程应用能力和创新能力的培养.
关键词 课程实验 教学改革 切入点 创新能力 实验设备 培养 构建 做法 促进 必要性
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基于改进YOLOv10n网络模型的芯片封装基板外观缺陷检测
15
作者 马一凡 朱晓春 +3 位作者 王鸣昕 胡彬 彭国峰 朱昌飞 《半导体技术》 北大核心 2025年第8期833-842,859,共11页
为提高芯片封装基板外观缺陷检测的精度并减小其计算量,提出一种基于改进YOLOv10n网络模型的芯片封装基板外观缺陷检测方法。该方法利用星形块(Star_Block)与上下文锚点注意力(CAA)机制将C2f模块重构为C2f_Star_CAA模块,通过增加输入映... 为提高芯片封装基板外观缺陷检测的精度并减小其计算量,提出一种基于改进YOLOv10n网络模型的芯片封装基板外观缺陷检测方法。该方法利用星形块(Star_Block)与上下文锚点注意力(CAA)机制将C2f模块重构为C2f_Star_CAA模块,通过增加输入映射的特征维度并整合远距离上下文信息,有效提升了模型的特征提取能力;引入可变形卷积网络(DCNv3),针对不同尺度缺陷自适应调整卷积核大小,显著增强了模型的多尺度缺陷检测能力;用动态检测头(Dyhead)取代普通检测头,通过动态选择不同作用的注意力机制,强化了对缺陷的位置、尺度及类别的感知,提升了模型的泛化能力。基于自定义构建的芯片封装基板数据集进行实验,结果表明,改进模型的计算量较原始模型减小了7.14%,其精确率(P)、召回率(R)、平均精度均值(mAP@0.5)分别达到了84.9%、86.3%、90.4%,较原始模型分别提高了3.4%、4.9%和3.3%,该方法在减小模型计算量的同时提高了检测精度,验证了其在实时监测场景中的可行性。 展开更多
关键词 封装基板 缺陷检测 YOLOv10n C2f_Star_CAA 可变形卷积网络(DCNv3) 动态检测头(Dyhead)
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基于拉线传感器的位姿测量及精度补偿方法研究
16
作者 蒋欣怡 乔贵方 +2 位作者 聂新港 高春晖 田荣佳 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期59-66,共8页
工业机器人的精度性能较大程度地影响其在各领域中的应用。为实现并联机器人的位姿测量和参数标定,设计了基于拉线传感器的位姿测量系统,并针对该系统研究了位姿测量精度的补偿方法,从而满足性能要求。首先,根据位姿测量系统的机械结构... 工业机器人的精度性能较大程度地影响其在各领域中的应用。为实现并联机器人的位姿测量和参数标定,设计了基于拉线传感器的位姿测量系统,并针对该系统研究了位姿测量精度的补偿方法,从而满足性能要求。首先,根据位姿测量系统的机械结构建立其运动学模型;其次,分析位姿测量系统的传感器误差和结构参数误差,并通过误差拟合将拉线传感器的测量误差降低到0.1 mm以下;最后,通过实验验证该位姿测量系统的位姿测量精度和标定效果。实验结果表明,经过激光跟踪仪标定后的位姿测量系统的平均位置精度和平均姿态精度分别达到0.216 mm和0.055°。利用该位姿测量系统对六自由度Stewart并联机器人进行标定,标定后的六自由度Stewart并联机器人平均位姿误差从(2.706 mm, 1.067°)降低到(0.778 mm, 0.493°)。因此,所设计的基于拉线传感器的位姿测量系统能够精确测量机器人位置和姿态,并且能够满足并联机器人运动学参数标定的要求。 展开更多
关键词 拉线传感器 并联机器人 运动学模型 姿态测量 精度补偿
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基于AD-YOLOX-Nano的茶叶嫩芽识别算法
17
作者 高芳征 温鑫 +3 位作者 黄家才 陈光明 金少宇 赵雪迪 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第1期178-184,F0002,共8页
为解决茶叶嫩芽识别困难,提高自然环境下茶叶嫩芽识别的精确性和鲁棒性,提出一种融入注意力机制和深度可分离卷积的改进型YOLOX-Nano(AD-YOLOX-Nano)茶叶嫩芽识别算法。该算法以YOLOX-Nano模型为基础,采用CSPDarkNet作为主干网络,通过在... 为解决茶叶嫩芽识别困难,提高自然环境下茶叶嫩芽识别的精确性和鲁棒性,提出一种融入注意力机制和深度可分离卷积的改进型YOLOX-Nano(AD-YOLOX-Nano)茶叶嫩芽识别算法。该算法以YOLOX-Nano模型为基础,采用CSPDarkNet作为主干网络,通过在CSPDarkNet网络中引入深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)来减少特征提取工作量,并将卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module)融入到YOLOX-Nano网络的特征金字塔中,学习不同通道的特征相关性,增强网络的深度信息传递,提高模型在不同场景下对茶叶嫩芽的识别能力。结果表明:AD-YOLOX-Nano算法的平均精度AP值和F_(1)值分别为85.6%和86%,相较于同环境下YOLOX-Nano算法,该算法的模型大小基本保持不变,但其AP值和F_(1)值分别提高2.7%和3%。与常用的YOLOv5-S、YOLOv4和Faster R-CNN等目标检测算法相比,该AD-YOLOX-Nano算法模型大小仅为它们的1/7,但AP值分别提高5.4%、5.5%和6.28%。所提算法在模型轻量化和检测精度方面优势显著,为茶叶智能化采摘的嵌入式硬件部署提供有效解决方案。 展开更多
关键词 茶叶嫩芽识别 AD-YOLOX-Nano算法 注意力机制 深度可分离卷积
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利用脉宽调制技术实现快速自动调平 被引量:1
18
作者 邢灿华 《现代电子技术》 2004年第22期104-105,110,共3页
通过模拟电路方法 ,利用脉宽调制技术实现了仪器调平基座的快速自动调平系统 ,本文介绍和分析了系统的原理和给出了具体电路。实践表明 ,该系统调平快速自动、精度高 ,效果理想。
关键词 脉宽调制 模拟电路 自动调平 测量
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时变有向图下分布式约束联邦优化算法
19
作者 刘晓露 高旺 +1 位作者 韦梦立 虞文武 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1189-1196,共8页
针对时变不平衡有向图下需要确保个体隐私的带约束分布式零阶优化问题,提出一种基于差分隐私的分布式push‐sum零阶约束联邦学习算法ZOCOA‐FL。该算法通过结合零阶梯度估计与差分隐私机制,构建了无需依赖目标函数梯度且无需求解额外子... 针对时变不平衡有向图下需要确保个体隐私的带约束分布式零阶优化问题,提出一种基于差分隐私的分布式push‐sum零阶约束联邦学习算法ZOCOA‐FL。该算法通过结合零阶梯度估计与差分隐私机制,构建了无需依赖目标函数梯度且无需求解额外子优化问题的隐私保护去中心化联邦学习框架。利用投影算子将本地模型参数映射至闭凸集约束空间,并通过拉普拉斯噪声注入实现模型的隐私保护。理论证明ZOCOA‐FL在满足Lipschitz连续性条件下几乎必然收敛至全局最优解,且隐私预算累计可控。实验结果表明,在脑瘤和猴痘数据集上,ZOCOA‐FL的测试准确率分别达到97.06%和89.25%。ZOCOA‐FL实现了时变不平衡有向图下隐私保护、无梯度优化与约束处理的协同,为医疗等敏感数据场景的去中心化联邦学习提供了高效、安全的解决方案。 展开更多
关键词 联邦优化 去中心联邦学习 时变有向图 分布式优化
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全自动无人售货与自动贩卖系统 被引量:3
20
作者 马培立 张乃欣 +2 位作者 陈哲 吴杰 杨雪 《兵工自动化》 2020年第3期32-37,共6页
为解决无人超市以及无人配送车制作成本较高的问题,设计一套全自动无人售货与自动贩卖系统。通过FaceID人脸识别、会员记录、大数据销售、无线防盗等关键技术,实现客流进出控制,利用手机售货、RTK高精度定位、惯性导航控制算法来精确避... 为解决无人超市以及无人配送车制作成本较高的问题,设计一套全自动无人售货与自动贩卖系统。通过FaceID人脸识别、会员记录、大数据销售、无线防盗等关键技术,实现客流进出控制,利用手机售货、RTK高精度定位、惯性导航控制算法来精确避障完成无人配送车售货,结合Spring Boot设计开发无人超市售货管理系统,实现货物的自动贩卖、配送一体化。实验结果表明:该全自动无人售货与自动贩卖系统能有效为无人售货超市增长60%~80%的收益,具有推广价值。 展开更多
关键词 无人超市 无人配送车 自动售卖 RTK高精度定位 新零售
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