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Automation_2011
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1.     研究背景与研究意义

非均匀采样数据(Non-uniformlysampled-data, NUSD) 系统的输入刷新和(

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化工生产过程是一类普遍存在时变,耦合,时滞的多输入多输出过程对象。化工过程控制往往是在实际工作点附近进行抗干扰控制或者进行稳态调节,这样可以通过在工作点附近进行线性化,得到系统的传递函数矩阵。以精馏塔的Wood-Berry模型为例,系统的传递函数矩阵由一阶时滞子系统组成,如图1所示。系统的输入为回流流量和蒸汽流量,系统的输出分别为甲醇馏出液和塔底产物的百分比。从传递函数矩阵中可以很明显地看出,输入输出之间具有强烈的耦合特性,且每个子系统都具有不同的时滞时间。这使得系统的辨识与控制具有极大的挑战。

 

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钢铁工业发展面临能源的严重制约,能源优化调配是钢铁企业系统节能的关键技术之一。通过能源优化调配可以实现能质匹配,提高能源的利用率,降低二次能源放散,在满足生产对能源质量和数量要求前提下,降低能源成本。

目前大部分学者都侧重于单一介质优化调配问题,对于多介质优化调配问题研究较少,目前现有的钢铁工业多介质优化调配方案,并没有充分考虑钢铁工业能源系统与钢材生产系统耦合紧密的特点,事实上,生产系统品种

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(2017-09-26 13:49)

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

Special Issue on human-centered intelligentrobots: issues and challenges

Vol.4, No.4, 2017

 

 

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憨厚的黄金矿工利用绳索将地下金块拉到腰包中,从此走上发家致富之路,迈向人生巅峰,进而影响世界经济格局....《黄金矿工》是一款风靡一时的休闲益智游戏。玩家瞄准金块儿,找好角度,扔出拉钩绳索。” 哎呀不好,扔偏了,抓到了石头,GAME OVER...要是能扔出后还能补偿绳索角度,让绳索会拐弯,就能采到更多黄金了....”


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      2017年1月至8月,IEEE对IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica (JAS) 自2014年创办三年来的期刊状况进行了综合评估。首先,JAS指导委员会 (Steering Committee)和IEEE期刊评估与顾问委员会 (Periodicals Review and Advisory Committee)组织评阅了JAS提交的报告文件,随后召开了面谈评估会。面谈结束后,评估进入反馈期,IEEE期刊评估与顾问委员会给出评估结果,JAS补充了反馈期间所需的材料,至此顺利完成为期7个月的期刊评估。
     
      1月,JAS向指导委员会提交了用于评估的报告文件,指导委员会主席William R. Hamel教授组织委员会评阅后认为期刊状况良好。5月,评估文件提交IEEE期刊评估与顾问委员会评阅,PRAC委员Vladik Kreinovich认为,评估报告反映出期刊运作很好,出版了许多高质量的文章,建立了良好声誉,财务稳定,为此向王飞跃主编表示感谢。
   
      6月22日,IEEE Technical Activities Board (TAB)期刊评估会议在美国新泽西召开。会议期间,IEEE期刊评估与顾问委员会对JAS做了面谈评估。评估会议由IEEE TAB 期刊合作
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水污染问题是世界上最令人头疼的问题之一,在未来的几十年将呈现继续恶化的趋势。针对污水处理问题,国内外研究者设计了大量的传统及智能控制方法。然而,污水处理过程运行中产生的大量数据包含很多有价值的信息,却很少被有效利用。在当前的研究中,多目标智能优化方法很少应用历史最优解的信息,对于处理环境相同且最优解决方案变化很小的情况,在新的搜索周期进行完全随机初始化策略会造成昂贵的计算成本。因此,如何在处理新的优化周期时有效应用过去最优解的信息成为当前多目标优化算法的重要课题之一。污水处理过程作为非线性动态系统,在相似的处理环境(入水流量、污染物浓度)下具有相近的解决方案,因此应用知识指导优化算法的搜索将能够得到更精确的优化

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整理:苟超

1.基于多领域视觉数据学习

我们首先讨论多领域的视觉数据。对于现在来说,它应该是我们可以用各种不同传感器,比如RGB和深度摄像机、红外、超光谱等来获取的数据。另外一个就是可以从不同视角去拍摄获取。此外,我们可以用语言来描述某个场景或者物体,也可以用声音、视频去记录。同样我们也可以用

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   综述  

【文题】:     深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望 
       
【作者】:     张慧, 王坤峰, 王飞跃
   
【摘要】:     目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望.首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检
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2017818日,《自动化学报》编委会换届大会暨第十三届编委会第一次会议在北京召开,会

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