发明人：邹伟东，卢辉煌，夏元清，闫莉萍

申请日期：2024.02.07

摘要：本发明公开了一种基于OLQR算法训练的极限学习机图像分类方法，通过将最优控制的思想与机器学习模型训练有机结合，在保留极限学习机强大的特征提取能力的同时，使用OLQR算法将ELM输出权重的求解转换为一系列控制系统的状态反馈控制问题，充分利用最优控制技术的快速稳定的特性使得ELM训练误差快速衰减，为机器 ...

发明人：高寒，刘学林，毕育翰，王嘉乐，林扬辉，夏元清

申请日期：2024.01.15

摘要：本发明公开的一种基于固定时间观测器的航天器安全机动控制方法，属于航天器控制技术领域。本发明实现方法为：建立刚性航天器姿态系统的运动模型及姿态禁区模型。利用观测器进行执行机构故障信息重构，基于重构的执行机构故障信息设计鲁棒CLF约束与鲁棒CBF约束，在此基础上建立二次规划问题平衡控制成本和性能，设计鲁 ...

发明人：杨辰，王霄翰，樊子尧，卢万泽，王青爽，夏元清

申请日期：2024.01.08

摘要：本发明涉及一种考虑区间不确定性的航天器结构模态参数辨识方法，适用于大型航天器结构参数辨识，属于航天器精准控制及结构健康监测技术领域。本发明提出的一种考虑区间不确定性的MIMO整体结构模态参数辨识方法，推导了区间不确定性参数的传播规律，为区间不确定性影响下的参数辨识工作提供通用求解框架。本发明基于区间 ...

发明人：杨辰，樊子尧，王霄翰，卢万泽，王青爽，夏元清

申请日期：2024.01.08

摘要：本发明涉及一种考虑凸集不确定性的大尺度空间桁架模型降阶方法，用于提供更加高效、准确的桁架结构控制方法，适用于大尺度空间桁架的结构控制问题，属于桁架结构建模与分析、桁架结构控制系统设计等领域。本发明在考虑不确定性参数之间的相关性，推导了不确定性参数的传播规律，为凸集不确定性在大尺度空间桁架结构控制上的 ...

发明人：戴荔，栗擎，周天翼，范子煊，夏元清，孙中奇，翟弟华，闫莉萍，詹玉峰

申请日期：2023.12.26

摘要：本发明提供了一种自适应车间距的自动驾驶汽车模型轨迹预测方法，通过构建自动驾驶电动汽车的运动学模型，引入领导者车辆产生的参考轨迹，得到相对状态模型，然后建立交通流模型获取能量消耗，根据道路负荷方程分析车辆轮胎所受总力矩，设计相应的经济成本函数，构造经济型MPC最优控制问题，并进行求解，获得自动驾驶电动 ...

发明人：詹玉峰，彭皓崧，常毅，夏元清，吴楚格，翟弟华，张元

申请日期：2023.12.20

摘要：本发明提供了一种针对目标检测的云边协同方法、装置及产品，涉及目标检测领域。该方法包括：利用边缘设备采集原始图片，等分为多个子图，对原始图片进行切割，生成切图；将所有切图以及所有切图对应的服务等级目标上传至云端调度器，将所有切图对应的服务等级目标上传至云端服务器；利用云端服务器部署目标检测深度学习模型 ...

发明人：詹玉峰，常毅，王天泽，彭皓崧，翟弟华，吴楚格，张元，夏元清

申请日期：2024.02.23

摘要：本发明公开一种基于图神经网络的LRA调度方法、设备及介质，涉及云计算技术领域，方法包括：根据各LRA工作流的任务信息，对输入的多个LRA工作流作业进行组合重构，得到待调度工作流图；将待调度工作流图和可部署任务的服务器数量输入至训练好的图神经网络模型，得到待调度工作流图中各节点在可部署任务的服务器上的 ...

发明人：翟弟华，余盛，李澍凡，李晓鸽，詹玉峰，夏元清，邹伟东，戴荔，闫莉萍，孙中奇

申请日期：2024.01.18

摘要：本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云；根据实例分割网络确定物体类别，并选择对应的先验点云；基于RGB特征和物体点云特征，使用特征变形网络，生成实例几何特征，并完成物体点云的补全；进 ...

作者：王康，翟弟华，夏元清 （北京理工大学自动化学院）

出处：航海教育研究 2019

关键词：脑机接口；人机交互；运动想象；小波包分解；共空间模式；神经网络

摘要：脑电信号的特征提取与分类识别是脑机交互领域的核心问题。针对运动想象脑电信号的多分类问题，以更好利用包含有用信息的脑电信号频带为目的，提出了基于小波包变换（WPD）和一对多共空间模式(CSP）的特征提取算法。首先使用WPD算法将原始脑电信号分解成一系列子频带，筛选与运动想象活动相关的子频带。然后使用一 ...

作者：Lingjuan Ye^1,2;Liwen Yang³;Yuanqing Xia⁴;Yufeng Zhan⁴; & …Xinchao Zhao^1,2; （¹School of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, 100876, China;²Key Laboratory of Mathematics and Information Networks, Beijing University of Posts and Telecommunications, Ministry of Education, Beijing, 100876, China;³School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, 210044, China;⁴School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China）

出处：Journal of Systems Science and Complexity

关键词：Cloud computing;cost-effective;deadline constraint;multi-workflow scheduling;uncertainty

摘要：In cloud control systems, generating an efficient and economical workflow scheduling strategy for deadline-constrained workflow applications, especial ...