徐素霞
- 作品数：10 被引量：40H指数：3
- 供职机构：厦门大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程建筑科学文化科学更多>>
- 基于ADAMS的挖掘机铲斗连杆机构参数优化设计被引量：2
- 2013年
- 利用ADAMS/View参数优化设计模块对铲斗连杆机构进行了参数化建模及优化分析。通过对铲斗连杆机构模型参数化、变量设计研究及优化设计分析,在铲斗连杆机构变化较小的情况下,获得了最大传动比优化方案,使铲斗连杆机构最大挖掘力有了较大的提高。
- 徐素霞文学洙
- 关键词：ADAMS优化设计
- 基于脑电控制的多尺度光标定位方法
- 基于脑电控制的多尺度光标定位方法，涉及一种基于脑电控制的光标定位方法。1)开始时，光标位于光标界面的中心，待定位区域为整个光标界面；2)将待定位区域按水平中心线和垂直中心线分成左上、左下、右上、右下四个大小相同的子区域；...
- 施明辉刘向前陈可赢周昌乐李绍滋晁飞江敏徐素霞
- 文献传递
- 基于Pro/E的挖掘机虚拟样机建模及运动学仿真被引量：4
- 2012年
- 利用Pro/E软件对挖掘机进行虚拟样机建模,并做有关运动学仿真研究。通过仿真分析可以更好地研究挖掘机的结构参数,为进一步优化挖掘机的结构提供依据,以便降低挖掘机的开发成本和生产周期。
- 徐素霞文学洙
- 关键词：挖掘机虚拟样机运动仿真
- 基于脑电控制的多尺度光标定位方法
- 基于脑电控制的多尺度光标定位方法，涉及一种基于脑电控制的光标定位方法。1)开始时，光标位于光标界面的中心，待定位区域为整个光标界面；2)将待定位区域按水平中心线和垂直中心线分成左上、左下、右上、右下四个大小相同的子区域；...
- 施明辉刘向前陈可赢周昌乐李绍滋晁飞江敏徐素霞
- 文献传递
- 基于刚-柔耦合模型的液压挖掘机动力学仿真研究
- 液压挖掘机在我国经济建设中占有举足轻重的地位，是应用广泛的工程机械之一，随着我国政府对基础经济建设的重视，国内市场需求量将不可避免地上升;生产成本的高低、生产周期的长短及产品的机械性能成为液压挖掘机企业市场竞争力的一个重...
- 徐素霞
- 关键词：液压挖掘机机械动力学虚拟样机刚柔耦合三维建模
- 文献传递
- 深度学习:开启大数据时代的钥匙被引量：26
- 2014年
- 随着大数据时代的到来,基于深度学习技术的机器学习方法被用于有效地分析和处理这些数据。本文首先概述了深度学习技术的由来,对比了浅层结构与深度结构模型的差异,分析了深度结构模型在大数据应用中的优势;认为深度学习取得成功的条件是,大规模训练数据集的支撑、先进的硬件平台支持、新的优化技术的提出;基于计算机视觉应用,从有监督特征学习和无监督特征学习两个方面分别介绍了当前深度学习研究的现状和典型的深度结构模型的基本原理和主要应用;针对当前深度学习的发展现状,总结了深度学习研究存在的挑战和未来的研究方向。
- 余滨李绍滋徐素霞纪荣嵘
- 关键词：卷积神经网络
- 基于四足机器人的人工智能综合实践案例设计
- 2022年
- 基于四足机器人,从基础模块、运动模块、感知模块、综合模块四个方面设计一个人工智能综合实践案例。综合实践案例可作为理论教学配套的实践平台,也可以作为学生参加大学生创新创业训练计划项目、学科竞赛的载体,充分发挥学生的主体性,有利于培养学生的实践创新能力。
- 徐素霞冯超
- 关键词：四足机器人人工智能学科竞赛
- 基于刚—柔耦合模型的液压挖掘机动力学仿真研究被引量：1
- 2014年
- 用机械系统动力学仿真软件ADAMS和有限元分析软件ANSYS相结合的方法,建立液压挖掘机刚柔耦合虚拟样机,并对液压挖掘机刚柔耦合模型进行了运动仿真,通过动力学仿真分析研究了液压缸在复合挖掘过程中的受力情况及各铰接点处的受力变化。
- 徐素霞文学洙
- 关键词：液压挖掘机刚柔耦合动力学分析
- 一种基于深度学习的人体交互行为分层识别方法被引量：4
- 2016年
- 本文把人体交互行为分解为由简单到复杂的4个层次:姿态、原子动作、复杂动作和交互行为,并提出了一种分层渐进的人体交互行为识别方法.该方法共有3层:第1层通过训练栈式降噪自编码神经网络把原始视频中的人体行为识别为姿态序列;第2层构建原子动作的隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),并利用估值定界法识别第1层输出的姿态序列中包含的原子动作;第3层以第2层输出的原子动作序列为输入,采用基于上下文无关文法(contextfree grammar,CFG)的描述方法识别原子动作序列中的复杂动作和交互行为.实验结果表明,该方法能有效地识别人体交互行为.
- 尹坤阳潘伟谢立东徐素霞
- 关键词：人体行为识别
- 基于单波束测距声呐的水下机器人避障仿真研究被引量：2
- 2014年
- 针对多波束声纳体积大,成本高的局限,利用单波束声呐的探测波束依次旋转,依次获取自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)前方的左、中、右3个区域的障碍物距离信息.通过设计合适的环境障碍状态与有效的避障行为集合,并利用强化学习选择适合AUV自主避障的障碍状态-行为组合.仿真实验表明,根据单波束传感器提供的障碍物信息,通过强化学习获得的状态-动作组合,可以保证AUV躲避前方90°开角的障碍物,达到安全航行的要求.
- 黄朝熙潘伟陈杰吴海涛吴道曦徐素霞
- 关键词：自主式水下航行器避障
