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[学位论文] 作者：高云园,,
来源： 年份：2013
进入21世纪以来，我国和世界的交流日益密切，综合国力日益增强，对外经济发展突飞猛进。在我国贸易顺差不断增加的情况下，对人民币的升值呼声也愈发高涨。随着金融市场化和自由化的......
[学位论文] 作者：高云园,,
来源：浙江大学 年份：2007
由于单个机器人在信息获取、处理和控制等方面的局限性，人们考虑通过多机器人系统来完成单个机器人无法完成的工作、提高工作的效率。如今利用多机器人系统的灵活性、自适应性......
[期刊论文] 作者：高云园,韦巍,,
来源：浙江大学学报(工学版) 年份：2006
为了实现机器人全自主的协同作业，利用单个agent的智能性以及免疫系统良好的工作机理，将人工免疫系统与agent技术相结合，提出一种免疫agent模型（IAN）．在模型中机器人和环境被分别认......
[期刊论文] 作者：高云园,韦巍,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2007
利用多个机器人对未知环境进行在线完全探测.引用免疫系统的工作机理,系统是完全自主分布式的,对机器人的起始位置、运动队形不做任何要求.将机器人感知到的局部环境信息看作抗原,机器人看成 B 细胞,机器人下一步的探测目标点作为抗体.根据抗原信息,机器人个体......
[期刊论文] 作者：罗志增,周瑛,高云园,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2014
为消除混杂在脑电信号（ EEG）中的噪声，提出一种基于双密度小波邻域相关阈值处理的EEG消噪方法。利用双密度小波对EEG分解，得到多层的信号高频系数。根据小波系数的局部统计依赖性......
[期刊论文] 作者：高云园,高发荣,罗志增,,
来源：中国生物医学工程学报 年份：2013
针对上肢运动功能的康复诊断问题，提出一种融合运动力学信息与生物电信息的综合性上肢运动功能评价方法，用于评价运动功能障碍患者肩肘腕关节的运动功能水平。在上肢进行动作时......
[期刊论文] 作者：高云园,郭云飞,韦巍,,
来源：仪器仪表学报 年份：2007
为获取未知环境的地图和有用信息,提出基于多机器人协作的地图构建和完全探测算法。地图构建中为了减少超声距离传感器的不确定性,利用贝叶斯理论与信息融合算法更新地图信息。在局部地图信息基础上,本文提出基于免疫机理的多机器人协作探测算法,不仅提高了完全......
[期刊论文] 作者：高云园,彭勇刚,韦巍,,
来源：制造业自动化 年份：2007
利用免疫系统中T细胞对抗体的调节作用，本文提出的免疫强化学习方法以强化学习形式，动态调整抗体间相互作用系数，优化网络结构，充分利用了免疫系统的自学习、自适应和免疫记忆特......
[期刊论文] 作者：罗志增,袁飞龙,高云园,
来源：计量学报 年份：2013
为了更好地消除混杂在脑电信号中的噪声，完成脑电分析，对小波和希尔伯特变换（HHT）的脑电信号消噪效果进行了对比研究。在HHT消噪方法中，利用经验模态分解（EMD）算法对脑电信号进行8尺......
[期刊论文] 作者：孟明,闫冉,高云园,佘青山,
来源：传感技术学报 年份：2020
为提高运动想象脑电信号特征的区分性,提出一种基于多元变分模态分解(MVMD)的多域特征结合脑电特征提取方法。首先利用MVMD对原始脑电多通道数据进行自适应分解,然后从分解得...
[期刊论文] 作者：周光省,罗志增,高云园,,
来源：传感技术学报 年份：2013
提出一种基于模糊化符号复杂度的运动想象脑电信号特征提取与识别方法。在脑电信号的复杂度细粒化多符号度量中引入模糊算法,用sigmoid函数模糊化处理,逻辑判断得到模糊化符...
[期刊论文] 作者：黄金诚, 高云园, 佘青山, 孟明,
来源：传感技术学报 年份：2022
基于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）的情绪分析和识别研究一直是脑科学领域的热点，利用复Morlet小波变换构建脑电张量，结合其低秩、稀疏的特点，提出一种EEG多域特征提取方法——稀疏正则的低秩逼近Tucker分解算法。该算法提取样本所特有的多域特征——核心张量......
[期刊论文] 作者：高云园, 孟明, 罗志增, 佘青山,,
来源：传感技术学报 年份：2011
运动状态识别对智能下肢假肢的控制非常关键,本文利用下肢表面肌电信号、腿部角度和足底压力信号在运动模式和步态分析中的优势和特点,对下肢假肢的多模式多步态识别进行研究...
[期刊论文] 作者：高云园, 佘青山, 孟明, 罗志增,,
来源：仪器仪表学报 年份：2010
为了实现膝上假肢的有效控制,提出基于多源信息融合的步态识别方法。首先通过搭建人体下肢多源运动信息系统获取下肢表面肌电信号、腿部角度信号和足底压力信号。针对获取的...
[期刊论文] 作者：席旭刚,金燕,朱海港,高云园,,
来源：中南大学学报(自然科学版) 年份：2013
针对表面肌电信号(sEMG)非线性非平稳等特点,提出一种基于小波包熵和支持向量机的表面肌电信号多运动模式识别方法。该方法利用小波包系数能量分布分析表面肌电信号特性,结合...
[会议论文] 作者：佘青山, 韩笑, 高云园, 罗志增,,
来源： 年份：2004
为了从非平稳性、低信噪比的运动想象脑电信号中准确地提取和分类感兴趣的频带信息,本文提出了噪声辅助多变量经验模式分解(NA-MEMD)和二维互信息相结合的脑电特征提取方法。...
[期刊论文] 作者：席旭刚,朱海港,高发荣,高云园,
来源：2013年中国智能自动化会议 年份：2013
针对触觉传感器信号易受机器人动力系统的电磁干扰而带来工频噪声,设计一种采用匹配滤波和独立分量分析消除触觉传感器工频噪声的新方法.首先通过匹配滤波判断触觉传感器信号...
[期刊论文] 作者：韩笑,佘青山,高云园,罗志增,,
来源：传感技术学报 年份：2016
多变量经验模式分解（MEMD）方法不需要根据先验知识选取基函数,能同时对多通道数据进行自适应分解,适合于分析具有高度相关性和非平稳性的脑电信号。为了判别包含有用信息的内蕴......
[期刊论文] 作者：佘青山,高云园,孟明,罗志增,,
来源：华中科技大学学报(自然科学版) 年份：2010
针对下肢肌电信号(EMG)的多运动模式分类问题,提出了一种基于小波支持向量机(WSVM)的多类识别方法.在小波框架理论和SVM核方法的基础上,构造基于二叉树结构的WSVM多类分类器,...
[会议论文] 作者：马玉良,余青山,高云园,孟明,
来源：第二届高等教育理工类教学研讨会(The 2nd Teaching Seminars on Higher Educatio 年份：2012
工程实践教学在我国本科教育阶段越来越收到重视.本文首先介绍了生产实习实践教学环节对本科生工程教育的重要性,然后指出了现阶段我国高校中生产实习环节的不足之处,最后给...
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