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基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 194-206
作者:  蒋朝辉;  许川;  桂卫华;  蒋珂
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高炉炼铁  铁水硅含量  预测  工况迁移  密度峰值聚类  
基于时序关联矩阵的高炉冶炼过程多重关联时延估计方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 329-342
作者:  蒋珂;  蒋朝辉;  谢永芳;  潘冬;  桂卫华
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高炉  变量时延估计  时序关联矩阵  粒子群算法  双尺度协同搜索策略  
机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 494-513
作者:  王耀南;  江一鸣;  姜娇;  张辉;  谭浩然;  彭伟星;  吴昊天;  曾凯
Adobe PDF(40511Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:15/7  |  提交时间:2024/05/09
机器人  智能制造  视觉感知  智能控制  系统应用  信息物理系统  
基于平行Petri网的制造系统调度与控制一体化方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 845-856
作者:  李大成;  罗继亮;  孙莎莎;  聂维余;  聂卓赟;  方慧娟
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调度  控制  平行Petri网  赋时Petri网  
基于动态注意力深度迁移网络的高炉铁水硅含量在线预测方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 949-963
作者:  蒋珂;  蒋朝辉;  谢永芳;  潘冬;  桂卫华
Adobe PDF(14369Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1/0  |  提交时间:2024/05/09
高炉炼铁  铁水硅含量  深度网络  迁移学习  动态注意力机制  预测  
基于运动轨迹和径向距离的高炉料面堆积形状建模方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1155-1169
作者:  蒋朝辉;  周科;  桂卫华;  曹婷;  潘冬;  朱既承
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高炉料面  数学建模  运动轨迹  径向距离  堆积形状  离散单元法  
基于单试次脑电解码的类自举法谎言预测研究 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2084-2093
作者:  白帅帅;  陈超;  魏玮;  代璐瑶;  刘烨;  邱爽;  何晖光
Adobe PDF(2276Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:13/4  |  提交时间:2024/04/24
脑电  谎言预测  事件相关电位  复合反应范式  类自举法  
Dynamic Movement Primitives Based Robot Skills Learning 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 396-407
作者:  Ling-Huan Kong;  Wei He;  Wen-Shi Chen;  Hui Zhang;  Yao-Nan Wang
Adobe PDF(3181Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:13/4  |  提交时间:2024/04/23
Dynamic movement primitives (DMPs), trajectory tracking control, robot learning from demonstrations, neural networks (NNs), adaptive control  
A Survey on Collaborative DNN Inference for Edge Intelligence 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 370-395
作者:  Wei-Qing Ren;  Yu-Ben Qu;  Chao Dong;  Yu-Qian Jing;  Hao Sun;  Qi-Hui Wu;  Song Guo
Adobe PDF(2969Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:13/4  |  提交时间:2024/04/23
Artificial intelligence (AI), edge intelligence (EI), distributed computing, deep neural network (DNN), collaborative inference  
Knowledge Mining: A Cross-disciplinary Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 2, 页码: 89-114
作者:  Yong Rui;  Vicente Ivan Sanchez Carmona;  Mohsen Pourvali;  Yun Xing;  Wei-Wen Yi;  Hui-Bin Ruan;  Yu Zhang
Adobe PDF(1635Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:15/4  |  提交时间:2024/04/23
Knowledge mining  knowledge extraction  information extraction  association rule  interpretability