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公开(公告)号：CN110046328A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910156015.X
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊动态贝叶斯网络-自适应粒子滤波态势评估方法，步骤是：1数据抗干扰及模糊化处理，2构建贝叶斯网络，3建立模糊动态贝叶斯网络,4分割模糊动态贝叶斯网络，5结合自适应粒子滤波。本发明与传统的态势评估方法相比，其优点为：采用线性回归模型对数据进行填充，结合属性删除和概念树提升技术实现数据模糊化以克服采集数据的不完备性，提高算法的准确性。相比较于静态推理算法，本发明介入时间特性提高了推理的实时性。将模糊动态贝叶斯网络分割后的每团结合自适应粒子滤波做预测处理，提高算法的速率和实时性。
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公开(公告)号：CN109919219A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910156017.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于粒计算ML-kNN的Xgboost多视角画像构建方法，步骤是：1多源异构数据的融合，2关联数据的权重计算，3基于粒计算的基础上构建ML-kNN多标签学习，4建立两层Xgboost多视角融合框架。本发明与传统画像构建方法相比，其优点为本发明采用了将多源异构数据作为画像构建的数据集，解决传统画像构建中信息描述角度单一问题。采用基于粒子度的ML-kNN多标签学习算法，通过对粒度粗细的调控来选择样本的近邻点集。采用双层Xgboost的多视角融合模型解决高维特征问题，提高模型的准确性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN119952707A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510205096.3
申请日：2025-02-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种面向模块化双臂机器人搬运的力位混合控制方法，包括：基于操作空间正交分解原理，将操作空间划分为力控子空间和位控子空间，建立模块化双臂机器人控制框架；在力控子空间中设计双臂力跟踪策略，采用自适应导纳控制实现对期望力高精度跟踪；基于闭链约束与雅可比映射设计双臂同步策略，实现双臂机器人协调运动；在位控子空间中设计双臂协调轨迹跟踪策略，左臂采用滑模控制鲁棒跟踪参考轨迹，右臂通过模型预测控制最小化轨迹跟踪误差并保持内力平衡；设计力控与位控动态权重调整策略，同时跟踪双臂机器人搬运过程中期望力和轨迹。根据本发明实施例提供的技术方案，可使模块化双臂机器人在搬运过程中实现稳定和精确的搬运。
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公开(公告)号：CN115906796A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211170468.6
申请日：2022-09-23
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院 , 北京邮电大学
IPC: G06F40/189 , G06F40/30 , G06F16/28 , G06F16/31
Abstract: 本发明公开了一种安全生产隐患实体的对齐方法和系统，涉及知识图谱实体对齐领域。该方法包括：对多个安全生产隐患实体进行表示学习，获得多个安全生产隐患实体表示，根据多个安全生产隐患实体表示构建索引，根据所述索引结合图结构检索算法，生成与所述安全生产隐患实体匹配的实体表示的候选集，从所述候选集中选取预设范围内的最邻近结果，所述最邻近结果表示所述安全生产隐患实体的对齐结果。通过利用输入的安全生产隐患实体的语义信息，用于解决安全生产领域现有技术中实体对齐准确性低缺陷，实现在语义信息相似性的约束下，对相似语义的隐患实体进行对齐，提高实体对齐准确率。
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公开(公告)号：CN107633136A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710858571.2
申请日：2017-09-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BOTDR技术的热力耦合解耦方法。在工程应用中，热力耦合过程是应力场与温度场两个物理场之间相互影响的过程，即温度对受力变形有影响，同时受力变形对温度变化也有影响。因为热力耦合影响，光纤本身随温度变化，应变和应力对应的关系会发生微小的变化，而本发明就是解耦这种微小变化，使应变和应力关系更加准确。为了克服上述热力耦合现象所导致的现有技术不足，本发明提供了一种基于BOTDR技术的热力耦合解耦方法，符合温度变化下的BOTDR技术的“应变-应力”测量。分为如下步骤：步骤一、光纤标定；步骤二、温度和应变关系的分离；步骤三、应变和应力的关系建立；步骤四、热力耦合的解耦。
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公开(公告)号：CN109919219B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910156017.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于粒计算ML‑kNN的Xgboost多视角画像构建方法，步骤是：1多源异构数据的融合，2关联数据的权重计算，3基于粒计算的基础上构建ML‑kNN多标签学习，4建立两层Xgboost多视角融合框架。本发明与传统画像构建方法相比，其优点为本发明采用了将多源异构数据作为画像构建的数据集，解决传统画像构建中信息描述角度单一问题。采用基于粒子度的ML‑kNN多标签学习算法，通过对粒度粗细的调控来选择样本的近邻点集。采用双层Xgboost的多视角融合模型解决高维特征问题，提高模型的准确性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN107631957A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710854601.2
申请日：2017-09-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01N9/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BOTDR技术的未知环境液体密度计算方法。在工程应用中，检测未知环境液体密度的方法有很多，有的基于电学仪器、有的基于光学原理、有的基于物化特性等等，但是未知环境中的液体，可能存在易燃、易爆、易腐蚀、电磁干扰、人为操作困难等诸多情况，因此需要一种新型的液体密度检测方法。为了克服上述现象所导致的现有技术不足，本发明提供了一种基于BOTDR技术的未知环境液体密度计算方法，符合未知环境下的光纤下的液体密度测量。分为如下步骤：步骤一、光纤标定；步骤二、温度和应变关系的分离；步骤三、应变和应力的关系建立；步骤四、密度的计算。
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