本发明公开了一种非线性系统的快速自学习改进ADRC控制方法，包括如下步骤：步骤一：创建自抗扰控制器(ADRC)：自抗扰控制器包括跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)、非线性误差反馈(NLSEF)和扰动补偿四部分；步骤11)建立跟踪微分器(TD)控制模型；步骤12)建立扩张状态观测器(ESO)控制模型；步骤13)建立非线性误差反馈(NLSEF)控制模型；步骤14)建立扰动补偿控制模型；步骤二：创建自学习自抗扰控制器(SADRC)：将自学习方法运用于非线性误差反馈(NLSEF)控制模型中，建立自学习非线性自抗扰控制系统模型；步骤三：创建快速自学习自抗扰控制器(FSADRC)：采用附加动量项的方法，设计面向学习率的自适应机制，建立基于动态自适应学习率的快速自学习模型。
📄 2018110659704
📂 G05B13_04
👤 武汉科技大学
📅 2018-09-13
本发明公开了一种带自学习功能的自动追踪加热系统及方法，包括定位装置、温度测量装置、协调控制系统和加热装置，定位装置用于对人体进行定位，并将定位信息发送给协调控制系统；温度测量装置测量人体周围环境温度，将温度信息传给协调控制系统；协调控制系统接收到人的位置信息与温度信息，协调控制系统根据人的位置信息控制需要工作的一个或者几个加热装置运动到指定位置；温度测量装置实时测量人周围环境温度，将温度信息发送给协调控制系统，协调控制系统根据当前温度调整加热装置的工作功率；本发明可以对区域内人员定位并测量出人周围环境温度，加热装置移动到人员附近，直接对人周围的区域加热，实现自动追踪加热的功能。
📄 201810822423X
📂 F24F11_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-07-25
一种基于参数自学习的物流配送路径优化方法，首先，根据配送点和车辆对问题进行编码，将其转化为算法可以优化的变量；然后，设计基于参数自学习的差分进化算法，将递进式更新步长因子和交叉概率的策略与基于局部精英信息的变异获取优异测试个体策略相结合起来，不仅提高了算法的实际搜索效率和可靠性，而且有效避免了早熟收敛；最后，根据算法所设计的编码对实际车辆配送问题进行优化，并对最优解进行解码得到最优配送方案。本发明提供一种搜索速度较快，且结果可靠的基于参数自学习的物流配送路径优化方法。
📄 2018104380525
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2018-05-09
一种基于残基接触信息自学习的蛋白质结构预测方法，首先，利用Robetta和RaptorX-Contact得到片段库和接触图；其次，在种群进化第一阶段进行残基对距离分布的学习并建立信息熵指标反映种群的收敛程度，达到自主学习的目的；然后，在最后种群进化第二阶段，利用学习到的残基对距离分布信息建立评分函数，辅助能量函数进行构象空间搜索；最后，通过聚类得到最终预测结果。本发明提供一种蛋白质结构预测方法，一方面可以自主学习残基对距离信息，辅助能量函数进行构象空间优化；另一方面，构建信息熵指标，实现两阶段的动态切换。
📄 2018109860603
📂 G16B15_20
👤 浙江工业大学
📅 2018-08-28
一种基于关联矩阵自学习及显式秩约束的图像分割方法，将低秩表示、相似度学习和簇结构约束纳入同一框架，并应用到医学CT图像分割，包括：(1)首先对CT原图像进行预处理，使用灰度级修正增强图像，并进行直方图均衡化，再用中值滤波法对图像进行目标区域滤波，降低图像中的干扰和噪声。(2)接着用基于关联矩阵自学习及显式秩约束算法求解图像的特征值投影矩阵。(3)利用传统聚类算法对投影矩阵进行聚类分割，并将感兴趣的区域标定出来。
📄 2017100998115
📂 G06T7_11
👤 浙江工业大学
📅 2017-02-23
本发明属于机器人控制领域，具体涉及一种参数自学习的机器人柔顺控制方法、系统及装置。方法包括构建机器人的关节动力学模型与关节阻抗控制模型，获得机器人的未知动态模型；构建与机器人的未知动态模型结构一致的高斯过程，记为结构一致性高斯过程；基于数据优化方法构建训练集，利用训练集离线训练结构一致性高斯过程的超参数；实时观测机器人状态，通过结构一致性高斯过程在线预测机器人的未知动态模型，输出未知动态模型高斯预测值；根据未知动态模型高斯预测值，通过机器人的关节阻抗控制器输出控制力矩并发送给机器人；判断机器人是否到达期望位置，若到达，则结束；否则继续观测机器人状态。本发明实现机器人高精度控制。
📄 202411978778X
📂 B25J9_16
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-31
本发明公开了一种基于对比聚类自学习的道路抛洒物检测方法，构建道路抛洒物检测网络模型，所述道路抛洒物检测网络模型包括特征提取模块、候选区域模块、未知标签生成模块和基于最大逻辑值的抛洒物识别模块。采用训练样本训练所述道路抛洒物检测网络模型，采用训练好的道路抛洒物检测网络模型对待检测图像进行检测，输出检测结果。本发明可以识别静止在高速公路上的抛洒物，并具有较强的抗干扰能力，能检测不包含在数据集抛洒物类别中的抛洒物目标，因此更具有实用价值。
📄 2022103885482
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-13
一种基于空间传递自学习的医学图像病变分割方法，使用在编码层增加残差块的UNet，可以使得网络更好的收敛；为了增加图像中的空间信息，更好的获取医学图像中常见的低对比度和模糊的边界区域，提出一种对特征图进行切片处理再进行逐层卷积，使得特征可以按行或按列方向有效地空间传递的方法；为了充分利用编码层之间的上下文信息，还提出运用注意力自学习方法，在不需要额外的标签和外部监督的情况下，加强其自身表征学习，并且不会增加基本模型的推理时间，从而提高深度神经网络的性能，这也有效的缓解了关于医学图像数据集较小的问题；在解码器结构采用反向卷积，可以学习一种自适应映射来恢复医学图像这种具有更详细信息的特征。
📄 2020108043265
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-12
本发明公开一种基于跨模态感知的自学习多目标跟踪方法及系统，S1:采集可见光与红外视频流，进行时序对齐后输入一个基于Transformer的跨模态融合网络，通过交叉注意力机制深度融合两种模态的信息，生成融合特征图；S2：采用基于关键点的无锚框检测器CenterNet定位目标，并在目标中心点提取身份重识别Re‑ID特征；S3:采用一个并行的关联与预测流程，状态自适应预测器SAP模块对现有轨迹进行运动状态预测，一个置信序列关联器CSA模块通过在线学习马氏距离的统计分布，动态生成决策置信区间，进行决策判断；S4:引入全局轨迹修正器GCM模块，对轨迹中断进行后处理，实现轨迹缝合与身份ID修正。本发明实现了在复杂环境下对多目标进行实时跟踪。
📄 2025110696582
📂 G06T7_246
👤 西南大学
📅 2025-07-31
本发明公开了一种仿人机器人步态自学习控制方法，其特征在于所述自学习控制方法从能量效率、水平方向及垂直方向的稳定程度三方面分别制定性能评估指标，通过对机器人步态样本的学习得到各关节角与零力矩点误差之间的非线性关系，并根据实际的零力矩点误差得到各关节角的矫正量,实现稳定步行。为提高样本学习效果，根据步行样本的能量效率裕度，水平方向稳定裕度、垂直方向稳定裕度等性能指标对每个学习样本分配一个样本优劣系数，在学习过程中样本优劣系数越大的将给予更高的关注度，以提高控制性能。该方法充分考虑了机器人步态样本质量对控制性能的影响，具有应用范围广、能量效率高的优点。
📄 2016112133677
📂 B25J9_16
👤 电子科技大学中山学院
📅 2016-12-26
本发明公开了一种基于迁移自学习的混凝土桥梁裂缝分类方法，包括步骤：采集混凝土桥梁的图片作为测试集，对测试集进行预处理并标注；下载Caltech101数据集作为训练集，提取训练集的尺度不变特征，然后用稀疏编码进行表示，获得特征字典；选取测试集中的任一幅图片，提取图片的尺度不变特征，然后用特征字典进行表示，并用图像金字塔进行处理，最后训练分类器；随机选取采集的一幅混凝土桥梁图片，输入到训练的分类器中，将分类结果的类别对照人工标注分类的图片，即可得知随机选取的混凝土桥梁图片的裂缝类型。本发明的方法不需要大量的样本，也不需要人工去大量标记图片，且该方法的鲁棒性很强，并有一定的泛化能力和较快的收敛速度。
📄 2017106235324
📂 G06K9_62
👤 陕西师范大学
📅 2017-07-27
本发明公开了一种基于自学习的自动焊接及缺陷检测方法。本发明包括如下步骤：步骤1、采用基于知识的焊点粗定位，并规划焊接最优路径，为视觉系统和机械臂提供运行方向；步骤2、基于机器视觉的焊点细定位，并判断焊点类型，精确引导机械臂找到焊点位置，针对性实施自动焊接；步骤3、采用基于在线深度强化学习的焊点缺陷检测，自动检测焊点缺陷及判断类型，为同工位二次补焊提供依据和指导。本发明采用路径规划算法优化相机与机械臂的焊接路径从而提高生产效率；本发明使用了融合多层特征的深度神经网络，有利于焊点众多小目标场景的检测；本发明对于单类目标，提高坐标损失的权重，提高定位精度；本发明对结果进行阈值过滤，筛选掉干扰目标，提高识别精度。
📄 2019107959888
📂 G01N21_956
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-08-27
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