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工业铸件缺陷无损检测技术的应用进展与展望 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 4, 页码: 935-956
作者:  张辉;  张邹铨;  陈煜嵘;  吴天月;  钟杭;  王耀南
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铸造缺陷  无损检测  X射线探测  神经网络  
基于气压肌动图和改进神经模糊推理系统的手势识别研究 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1220-1233
作者:  汪雷;  黄剑;  段涛;  伍冬睿;  熊蔡华;  崔雨琦
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手势识别  肌动图  神经模糊推理系统  自适应学习算法  
一种脑肢融合的神经康复训练在线评价与调整方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1209-1219
作者:  舒智林;  李思宜;  于宁波;  朱志中;  巫嘉陵;  韩建达
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神经康复训练  脑肢融合  量化评价  在线调整  神经参与度  
眼动跟踪研究进展与展望 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1173-1192
作者:  苟超;  卓莹;  王康;  王飞跃
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眼动跟踪  人眼检测  视线估计  注意力分析  
大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2119-2141
作者:  李天梅;  司小胜;  刘翔;  裴洪
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大数据  剩余寿命预测  数模联动  深度学习  随机退化建模  
数据驱动的间歇低氧训练贝叶斯优化决策方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1667-1678
作者:  陈婧;  史大威;  蔡德恒;  王军政;  朱玲玲
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数据驱动控制  高斯过程  贝叶斯优化  风险不对称代价函数  高原适应能力提升  间歇性低氧训练  
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 104-135
作者:  Jiaqi Liu;  Guoyang Xie;  Jinbao Wang;  Shangnian Li;  Chengjie Wang;  Feng Zheng;  Yaochu Jin
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Image anomaly detection, defect detection, industrial manufacturing, deep learning, computer vision  
Brain-inspired Intelligent Robotics: Theoretical Analysis and Systematic Application 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 1, 页码: 1-18
作者:  Hong Qiao;  Ya-Xiong Wu;  Shan-Lin Zhong;  Pei-Jie Yin;  Jia-Hao Chen
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Brain-inspired intelligent robot  software and hardware  decision making  muscle control  cognitive intelligence  
EEG-based Emotion Recognition Using Multiple Kernel Learning 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 472-484
作者:  Qian Cai;  Guo-Chong Cui;  Hai-Xian Wang
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Emotion recognition  electroencephalography (EEG)  multiple kernel learning  machine learning  brain computer interface  
From Teleoperation to Autonomous Robot-assisted Microsurgery: A Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 4, 页码: 288-306
作者:  Dandan Zhang;  Weiyong Si;  Wen Fan;  Yuan Guan;  Chenguang Yang
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Robot-assisted microsurgery (RAMS)  imaging and sensing  teleoperation  cooperative control  robot learning