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| 融合自适应神经网络的机器人模型预测控制方法研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 康二龙
 Adobe PDF(21541Kb) |  收藏 | 浏览/下载：276/15 | 提交时间：2022/06/19
机器人控制 模型预测控制 自适应神经网络 机械臂 最优控制理论 |
| 基于新型神经网络与触发机制的机械臂自适应控制研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 高洁
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自适应神经网络控制 触发控制 机械臂运动控制 反步法 观测器估计 滤波控制 |
| 精密零件视觉外观检测方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者: 孙佳
Adobe PDF(4689Kb) | 收藏 | 浏览/下载：340/9 | 提交时间：2018/05/31
摄像机标定 表面瑕疵检测 自动检测系统 卷积神经网络 零件测量 |
| 工业零件三维位姿检测、跟踪与装配方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者: 朱文俊
Adobe PDF(4973Kb) | 收藏 | 浏览/下载：343/4 | 提交时间：2018/01/25
工业机器人 工业零件 自动装配 三维位姿检测与跟踪 |
| 基于生物认知机制的视觉分类算法及其应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 唐堂
Adobe PDF(3031Kb) | 收藏 | 浏览/下载：238/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉分类 视觉认知机制 分类算法 层级结构模型 Visual Classification Cognitive Mechanisms In Vision Classification Algorithms Hierarchical Model |
| 图匹配模型、算法及其在计算机视觉中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 杨旭
Adobe PDF(3366Kb) | 收藏 | 浏览/下载：322/0 | 提交时间：2015/09/02
图匹配 计算机视觉 特征对应 组合优化 高阶约束 结构模式识别 Graph Matching Computer Vision Feature Correspondence Combinatorial Optimization High-order Constraints Structural Pattern Recognition |
| 流形学习与基于稀疏化的半监督分类相关方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 古楠楠
Adobe PDF(2693Kb) | 收藏 | 浏览/下载：257/0 | 提交时间：2015/09/02
降维 流形学习 半监督学习 半监督分类 稀疏化 机器学习 Dimensionality Reduction Manifold Learning Semi-supervised Learning Semi-supervised Classification Sparse Representation Machine Learning |
| 基于移动视觉平台的行人检测与跟踪技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 王敏
Adobe PDF(8536Kb) | 收藏 | 浏览/下载：156/0 | 提交时间：2015/09/02
智能交通 流形学习 行人检测 跟踪 Intelligent Transportation Manifold Learning Pedestrian Detection Tracking |
| 基于移动机器人平台的动态视觉跟踪技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 郑碎武
Adobe PDF(5649Kb) | 收藏 | 浏览/下载：221/0 | 提交时间：2015/09/02
机器人 动态视觉 目标跟踪 特征提取 流形学习 Robot Dynamic Vision Object Tracking Feature Extraction Manifold Learning |
| 复杂场景下移动机器人自适应视觉跟踪方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 王鹏
Adobe PDF(10522Kb) | 收藏 | 浏览/下载：206/0 | 提交时间：2015/09/02
移动机器人 复杂环境 自适应视觉跟踪 目标模型在线学习 粒子滤波 Mobile Robot Complex Environment Adaptive Visual Tracking Online Target Model Learning Particle Filter |
