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公开(公告)号：CN113627584A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010380188.2
申请日：2020-05-08
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的机械臂逆运动学求解方法，所述方法包括：对每个输入进行向量化，将其转化为对应的属性向量；将各属性向量输入第一权重计算模块，得到各属性向量对应的第一权重；利用各第一权重对相应的属性向量进行加权后求和，得到第一全连接神经网络模块的输入向量，第一全连接神经网络模块的输出为至少部分关节变量的预测值。采用本发明的方法，不仅能增强神经网络的可解释性，还可以充分挖掘出数据中蕴含的信息，提升神经网络的精确性。
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公开(公告)号：CN110008766B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201910231661.8
申请日：2019-03-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别技术的室内人数统计方法，在室内部署若干RFID阅读器以保证读取范围恰当得覆盖室内区域，然后身上携带一定量RFID标签的人在该场景中自由活动。每一个标签会在一定时间段内被若干天线读取到，从时间维度出发，可以得到一个读取天线的集合序列。对于同一个人身上标签，它们对应时间的读取天线集合序列越相近，根据这一特性并利用一种基于密度和距离的聚类算法分析可以统计场景中的人数情况。
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公开(公告)号：CN110008766A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910231661.8
申请日：2019-03-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别技术的室内人数统计方法，在室内部署若干RFID阅读器以保证读取范围恰当得覆盖室内区域，然后身上携带一定量RFID标签的人在该场景中自由活动。每一个标签会在一定时间段内被若干天线读取到，从时间维度出发，可以得到一个读取天线的集合序列。对于同一个人身上标签，它们对应时间的读取天线集合序列越相近，根据这一特性并利用一种基于密度和距离的聚类算法分析可以统计场景中的人数情况。
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公开(公告)号：CN113627584B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010380188.2
申请日：2020-05-08
Applicant: 南京大学 , 江苏图客机器人有限公司
IPC: G06N3/045 , G06N3/0985 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的机械臂逆运动学求解方法，所述方法包括：对每个输入进行向量化，将其转化为对应的属性向量；将各属性向量输入第一权重计算模块，得到各属性向量对应的第一权重；利用各第一权重对相应的属性向量进行加权后求和，得到第一全连接神经网络模块的输入向量，第一全连接神经网络模块的输出为至少部分关节变量的预测值。采用本发明的方法，不仅能增强神经网络的可解释性，还可以充分挖掘出数据中蕴含的信息，提升神经网络的精确性。
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