高斯过程相关论文
为解决基于随机采样的算法在任务约束下运动规划存在计算量大、效率低且不考虑拟人的问题，提出了一种任务约束下七自由度机械臂拟人......
为了实现重大机械装备在运行过程中物理空间至虚拟空间的实时映射,本文开发了一种机理-数据融合的龙门起重机数字孪生框架。首先,......
随着国内智能化设备的逐渐普及,自动化和智能应用设备成为许多企业和家庭中的主流。智能移动机器人成为近年来研究的热点,其中包括......
流动控制激励器是主动流动控制技术的核心，其设计水平和工作性能直接决定了主动流动控制的应用效果和应用方向。为了获得流动控制激......
微带电路体积小、重量轻且结构紧凑,是现代无线通信系统中的常用电路形式。传统的微带电路设计方法十分依赖于全波电磁仿真软件,在......
在恶劣战场环境下的目标跟踪任务中,目标航迹极易中断,形成大量零碎片段。这些中断航迹不仅会导致跟踪器误判目标总数,错判战场态......
系统谐波阻抗是谐波发射水平评估和谐波责任分摊中的关键参数，为解决背景谐波不同时谐波阻抗计算的问题，提出一种通过贝叶斯优化高斯......
城市交通拥堵的重要原因之一是有限的道路供给资源与高涨的交通需求量不匹配,日益增长的私家车保有量则使这一问题日趋严重。尽管......
金属构件受循环载荷影响易发生疲劳失效。残余应力与构件的疲劳寿命有密切联系,通过表面强化引入残余压应力能够有效提高疲劳寿命,......
学位
金融风险得到良好的管理与控制,对维系全球金融系统稳定、促进实体经济增长具有重要意义。目前全球对金融风险的主要测度指标是VaR......
随着高分系列的成功发射,我国在遥感领域取得巨大进步。一张高光谱图像数据在光谱维包含有数百波段,在空间维包含数十平方公里面积......
在多目标优化问题（multi-objective optimization problems,MOP）中,一个子目标的改善可能会引起另一个或者另几个子目标的性能降低。......
学位
传统的基于高斯过程的扩展目标跟踪(Gaussian Process Extended Target Tracking,GP-ETT)算法通常将高斯过程的输入视为精确值,输......
随着科学技术的发展,现代工业正在向大型、复杂、自动、高精度的生产设备的方向发展,这对于提高生产效率、提高产品质量、节约成本......
姿态识别是计算机科学和语言技术中的主题之一,目的是通过模型和算法解释人的姿势信息。人体姿势识别技术由于在个人保健、环境意......
为了保证交通参与者的安全,智能驾驶系统对环境应具有较强的感知能力,能够对周围交通车辆的轨迹进行较为准确的预测。自动驾驶车辆......
贝叶斯优化是一类广泛发展并且有很强理论支撑的零阶优化方法,在当前的自动化机器学习领域应用广泛。将贝叶斯优化结合到自动化机......
随着工业互联网、5G等新兴技术的发展,接入互联网的工业控制系统越来越多,工业数据传递的速度也越来越快,然而,互联网中存在的相关......
在现代航空发动机的压气机气动设计中,串列叶片技术对增大航空发动机的推重比起重要作用。为了更好地应用该技术,需要采用叶片参数......
数据驱动技术在当今工业过程中的广泛应用使得异常数据问题变得十分突出。然而,由于工业系统及其工作环境的复杂性,异常数据的检测......
异常检测的基本目标是检测出偏离整体数据特征的稀少数据,近年来随着互联网技术的快速发展和大数据时代的来临,数据增长速度加快,......
随着半导体产业的持续发展,尤其在低电压场景下,工艺波动对集成电路的影响愈加严重,特别是由数以千万计的重复性单元构成的SRAM电......
随着雷达技术的发展,传感器技术的日益精进,高分辨率雷达越来越普遍。当一个目标覆盖多个雷达传感器分辨单元,产生多个量测时,我们......
路径规划一直是热门的话题和研究方向,如何及时捕获和提前预测车辆行驶时间的动态变化是解决路径规划的难点及重点,本文提出的算法......
工业机器人作为智能制造领域的关键装备而广泛用于搬运任务。当前在新能源汽车电池生产中,机器人搬运电池大多采用离线编程或者在......
多视图模型由于充分利用了多个视图的信息,在机器学习的众多任务中都获得了良好的表现。越来越多的研究者开始聚焦于多视图学习。......
振动是金属构件疲劳失效的重要因素,残余应力可以表征金属构件疲劳状态.然而残余应力在构件疲劳过程中演化行为复杂,传统寿命模型......
电力负荷预测是电网调度的重要问题之一.本文研究一种基于多任务高斯过程,包含曲线聚类的回归模型在短期负荷预测上的应用,该模型......
随着串联六自由度工业机器人的技术提升,其逐渐被尝试应用于高精度的机械加工场景.机械加工的精度和稳定性受工业机器人的动态特征......
变压器绕组变形会导致电流过大损坏电气设备,甚至会造成严重的人身安全事故,为此提出基于高斯过程的变压器绕组微小变形监测方法.......
现有大多数工作都是通过智能电表数据独立地预测单户特性,而忽略了不同特性的联合分析,对此构建一种多任务学习模式,判别多任务间......
基于GNSS/INS的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)方......
本学位论文主要研究了类分数布朗运动高斯过程泛函的极限定理及其驱动随机微分方程的参数估计等问题.全文共分为四章.在第一章中,......
强化学习是机器学习的一个重要分支,是一种从与周围环境交互中学习的计算方法。强化学习关注未知环境中智能体实现目标的顺序决策,......
许多现实问题中的数据可以由多个视图进行描述,多视图学习是研究如何利用数据多视图特性进行建模的机器学习分支。用知识建模现象......
目前,移动机器人的定位系统及算法在室内环境中已经取得了较好的定位效果,但是这些系统及算法在室外运行时会由于室外非结构化的环......
高斯过程作为一种柔性贝叶斯非参数化模型,近年来已被逐渐应用于机器学习等相关领域中,并取得了良好的效果。然而现存的相关模型,......
全球全天候无缝覆盖的特性使得卫星通信成为6G潜在的重要组成部分,而实现卫星智能化的一个重要前提是卫星具有星上处理能力.多用户......
工业控制系统的数据具有非线性、冗余特征多的特点,传统的入侵检测方法并不适用.为提高检测的准确率、降低漏报率,将应用范围最广......
针对高维试验数据的稳健参数设计问题,在高斯过程(Gaussian process,GP)的建模框架下,采用部分平行的GP(parallel partial GP,PPGP......
现有的自动驾驶运动规划方法大多基于数值优化和曲线插值,通过人工势场法或实时车距进行安全性评估。但这些方法对轨迹安全性的描......
基坑的变形过程是复杂非线性动力系统的演化过程,针对采用力学理论分析或数值模拟等常规方法的预测结果与实测值出入较大的问题,提......
