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陈晓艳: 作品数：16 被引量：37H指数：4; 供职机构：内蒙古工业大学电力学院更多>>; 发文基金：内蒙古自治区自然科学基金国家自然科学基金内蒙古自治区科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程文化科学更多>>

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“动态系统理论”思想指导下的“自动化专业英语”课程教学改革: 2016年; 传统的自动化英语课程建设由于受到历史原因和客观条件的限制,一直存在着教学形式单调、教学内容间联系不足、缺乏整合等问题,学生无法从中建立、加深对整个控制科学与工程理论体系的认识。为了适应新形式下自动化专业外语课程建设的需要,切实改善教学效果,我们借鉴国外课程改革的有益经验,对内蒙古工业大学"自动化专业英语"课程教学方法和教学内容进行了调整和改革,提出以"动态系统理论"教学为主线重构"自动化专业英语"课程教学内容的新思想,强化各知识点的有机结合和融会贯通。; 董朝轶陈晓艳; 关键词：自动化专业英语讨论式教学

煤样燃点检测仪表温度自适应控制系统设计被引量：8: 2011年; 煤样的燃点是煤炭的重要物理属性,是煤炭开发、运输及使用过程中的重要的技术参数。煤样燃点检测国家标准中严格规定了煤样加热过程中升温速度的范围。针对煤样燃点检测中温度控制的工程需要,介绍了一种基于AT89C55单片机内核的煤样燃点检测仪表设计方法,重点研究了其温度控制系统的特点、关键技术问题及其解决办法。为了有效地解决对于煤样加热炉这一时滞、大惯性、时变参数受控对象的控制问题,采用了一种基于指数遗忘的递推最小二乘算法(recursive least squareswith exponential forgetting,RLSEF)的大林控制器(dahlin controller)。仿真结果表明该自适应Dahlin控制器可以有效地补偿受控对象的时滞、大惯性特性,并能很好地适应系统参数的变化,满足煤样燃点检测试验中对于升温速度控制的要求。; 董朝轶陈晓艳李健; 关键词：温度控制递推最小二乘法

动态贝叶斯网络结构搜索法辨识生物神经网络连接被引量：3: 2017年; 准确辨识生物网络的功能性连接结构,对于从系统水平探明网络调控机制,具有重要意义。文中发展了一种基于最小描述准则(minimum description length,MDL)的动态贝叶斯网络结构搜索法(dynamical Bayesian network structure searching method,DBNSSM),用于对脉冲神经元网络(pulsed neural network,PNN)(一种人工构造的生物神经元网络)结构进行辨识,以获得其内部神经元间的功能性连接情况和相互作用强度。在网络结构辨识过程中,候选网络结构评分函数综合考虑以下两个因素:1)利用网络动态响应数据确定的网络结构似然度;2)网络结构的复杂度。以上两因素相互折中后,评分最小的网络结构,即为最优网络。网络结构选择过程采用遗传算法(genetic algorithm,GA),候选网络结构对应的邻接矩阵元素构成二进制染色体,交叉、变异后,经历有限代的进化选择,收敛于全局最优网络结构。最后,将DBNSSM应用于PNN产生的动态时间序列数据。仿真结果表明:该方法能够有效地利用网络响应数据,辨识出生物神经元网络结构,未来可进一步应用于体外培养生物神经网络结构的辨识。; 陈晓艳董朝轶; 关键词：生物网络

基于无人机机器视觉的风力机叶片损伤诊断研究被引量：5: 2021年; 针对风力发电企业在线风力发电机叶片表面损伤自动诊断难的实际问题,提出利用无人机机器视觉的基于L-AlexNet深度学习框架的风力机叶片表面损伤诊断方法。为验证该方法的有效性,选用经无人机采集的8270张像素为227×227的风力机叶片图像分别对传统BP神经网络、深度卷积网络AlexNet和L-AlexNet等分类器进行训练,再采用10次、每次350张图像进行测试。诊断类别包括:背景类、无损伤或伪损伤类、存在修复类、砂眼类、裂纹类和混合损伤类。测试结果表明:L-AlexNet深度卷积网络对表面损伤诊断的平均准确率达97.0286%,较AlexNet的平均准确率高1.9144%,较传统BP神经网络的平均准确率高26.9622%。所提出的基于优化深度学习框架的自动诊断方法可有效实现对风力机叶片表面损伤的准确诊断。; 赵肖懿董朝轶周鹏朱美佳任靖雯陈晓艳; 关键词：风力机无人机机器视觉

基于互信息特征提取的运动想象脑机接口被引量：1: 2022年; 脑机接口是一种实现计算机和人脑及其他设备间通信的系统。本文引入F3、F4、C3、C4、FZ、CZ、FC1、FC2、FC5、FC6等多通道运动想象脑电信号的网络连接结构权值等特征,采用支持向量机对不同的运动想象任务进行分类。对所提出的基于互信息(MI)的脑网络结构特征提取方法同传统方法自回归模型(AR)参数特征提取方法进行对比研究,发现基于MI特征提取的运动想象脑电信号分类正确率显著高于AR参数特征提取方法,将两类特征进行融合后,运动想象脑电信号分类正确率又显著高于单独使用MI或AR特征提取方法。; 贾婷婷董朝轶马爽马鹏飞陈晓艳陈晓艳齐咏生; 关键词：互信息自回归模型支持向量机脑机接口

基于径向基函数网络的农作物疾病诊断技术研究: 2011年; 农作物疾病的人工诊断效果常受到个人诊断经验和能力的限制,无法达到最令人满意的诊断结果。将丰富的植物病理学诊断经验和知识编入专家系统,利用模式识别算法对农作物常见疾病进行诊断,可以大大提高诊断准确率,显著地提高其产量和质量。本文研究基于一种人工神经元网络(Artificial Neural Network,ANN)——径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络的模式识别技术在大豆疾病诊断中的应用。径向基函数神经网络是基于人脑的神经元细胞对外界反应的局部性而提出的一种前馈式神经网络,这种网络具有结构简单、全局逼近能力强、训练方法快速易行的优点。本文首先对大豆常见19种疾病症状进行收集和整理,构建试验样本集。然后利用人工神经元网络理论,建立基于径向基函数(RBF)的网络模型,实现对该网络的训练和测试。测试结果表明,该模型具有较高的农作物疾病诊断正确率和良好的泛化能力。; 陈晓艳董朝轶刘月文; 关键词：径向基函数人工神经元网络疾病诊断模式识别

一种改进GCN深度学习算法AGV视觉SALM的研究被引量：1: 2021年; 本文针对人工特征提取算法在光照变化、尺度变化、图像旋转、噪声等条件下,影响特征匹配精度,匹配正确率下降,关键点重叠等问题.提出一种基于GCN深度学习算法改进的轻量级深度学习网络GCN-L,用于生成与ORB特征相同格式的关键点和描述子,完全可替代ORB特征在ORB-SLAM2中的功能,可在嵌入式低功耗平台下运行.并在视觉导航自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicle)进行建图实验.实验结果表明:与其他深度学习算法和人工特征提取算法相比,该方法关键点空间分布均匀,同时具有较强的鲁棒性.; 王启来董朝轶刘晓阳陈晓艳陈晓艳齐咏生肖志云; 关键词：AGV 特征提取 SLAM 视觉导航

基于ARX模型辨识和混合粒子群参数优化对自动引导车控制系统研究: 2021年; 自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicle)系统数学模型的建模准确性是影响AGV控制精度的重要因素。传统AGV在系统结构未知下采用PID控制算法进行控制,其控制器参数主要依靠人工试凑,工作量大、鲁棒性差、难以达到较高的控制精度。为解决这一问题,针对磁导航AGV的实际工程需求,应用ARX模型及参数辨识方法对磁导航AGV进行建模。基于所辨识出的模型,采用一种基于混合粒子群算法(HPSO,Hybrid Particle Swarm Optimization)对磁导航AGV的PID控制器参数进行寻优。并以积分误差准则(ITAE)作为误差性能指标,对试凑法、标准PSO、HPSO所寻最优参数对磁导航AGV的仿真及实际应用控制效果进行了比较。结果表明:采用HPSO方法所设计的PID控制器控制效果比试凑法和标准PSO法更理想。具有较好的控制性能指标,能够提高控制系统的适应性和鲁棒性,具有一定的实际工程价值。; 王启来董朝轶周鹏陈晓艳陈晓艳; 关键词：参数优化 PID控制器

基于多层感知器网络的农作物疾病诊断系统被引量：1: 2011年; 农作物疾病的人工诊断效果常受到个人诊断经验和能力的限制,无法达到最令人满意的诊断结果。将丰富的植物病理学诊断经验和知识编入专家系统,利用模式识别算法,对农作物常见疾病进行诊断,可以大大提高诊断准确率,有效地提高其产量和质量。主要研究了基于一种人工神经元网络—多层感知器网络的模式识别技术在大豆疾病诊断中的应用。MLP神经网络通过模拟生物神经元细胞对外部刺激而产生的反应,构成一种前向神经网络,可以有效地解决非线性不可分问题。首先对大豆常见19种疾病症状进行了收集和整理,构建试验样本集。然后,利用反向传播算法对该网络进行训练和测试。测试结果表明,该模型具有较高的农作物疾病诊断正确率和良好的泛化能力。; 陈晓艳董朝轶李永亭刘月文; 关键词：反向传播算法多层感知器网络疾病诊断模式识别

带指数遗忘因子的直流电机自校正控制: 2011年; 直流电动机实际运行中,模型参数往往会受到运行环境、工况等条件的影响而发生变化,从而导致其系统模型的不确定性。为解决在上述条件下的控制器设计问题,本文介绍了一种带指数遗忘因子(Exponential Forgettring)的自校正调节(Self-tun-ing Regulation)控制算法。该算法利用带有指数遗忘因子的递推最小二乘法(Recursive Least Squares with ExponentialForgetting,RLSEF)进行系统时变参数的在线估计,并针对实时辨识的参数采用极点配置(Pole Placement)方法来设计反馈控制器。计算机仿真结果表明,这种基于自校正调节的自适应控制算法对于直流电机的转速控制具有较理想的调节和跟踪能力,并能够很好地适应模型参数的变化。; 陈晓艳董朝轶; 关键词：参数估计自校正调节极点配置

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