一、智能机器人体系结构分类研究（论文文献综述）
萨仁高娃[1]（2021）在《蒙古语发音词典建设及其语音识别的应用研究》文中认为蒙古文是一种拼音文字,其口语音位和字符之间有对应的关系。传统蒙古文,自创制以后其文字系统本身没有发生质的变化。而蒙古口语本身却发生了很大的变化,即蒙古书面语与口语之间存在差异。这种差异主要体现在长元音和复合元音的书面字符组合及其读音对应关系、书面词末尾的大部分短元音在口语中的脱落、口语中的辅音结合构成复辅音而引起音节数的变化、元音和谐律、附加成分的口语读音与位于其前面的词末尾音节读音之间的变化等。解决这些差异也是蒙古语语音识别的一个难点问题。研制面向语音识别的发音词典是解决上述差异的有效途径。一、蒙古语的发音词典包含书面蒙古语词和其读音标注平行对,用于语音识别和合成等言语工程。依靠语言学家人工构造发音词典是一项费时费力的工作。如何自动构造蒙古语单词读音标注而研制发音词典是本研究的主要部分。研制发音词典时需要解决字素和音素转换（G2P conversion）问题,即从词的书面形式序列对应转换为词的读音音素序列。在低资源的情况下,本研究中提出了基于规则和决策树相结合的研制发音词典的方法。二、为了建立研制发音词典的规则,进一步研究了蒙古文字符与口语音位对应关系、书面语与口语词之间的音节对应关系、蒙古语口语元音和谐律、影响研制发音词典的词汇和词法因素。结合蒙古语口语元音和谐律,重点关注书面相邻两个音节,从前面音节中的元音和辅音读音怎么影响后面音节中的元音字符读音的角度进行研究并列出了规则;针对形成复辅音时可能产生的不同情况即音节中的元音前移、脱落、不脱落也不前移,扩展了原传统语法知识中的前列辅音和后列辅音的二元分析方法,提出了首音节元音、前音节、当前音节、词中和词末等从多个角度研究的多元数据分析方法。三、为了采用决策树算法提出了蒙古语长短元音的特征分类标签、蒙古语扩展的长元音化结构的分类特征向量、非词首音节中的单个元音字符分类特征向量、首音节元音特征向量。其中,提出扩展的长元音化结构的分类特征向量的目的是处理传统语法知识中的长元音和复合元音现象。提出首音节元音特征向量的目的是处理传统语法知识中的词首音节的元音字符的读音变化现象。提出非词首音节中的单个元音字符分类特征向量的目的是处理传统语法知识中的非词首音节的元音字符的读音变化现象。先通过决策树算法分别局部处理了词首音节的元音字符读音变化、长元音和复合元音对应的字符组合的读音、非词首音节中的单个元音字符的读音变化。然后再使用新提出的基于多元数据的规则去处理音节数的变化、复辅音的结合和元音的和谐问题。四、对于带附加成分的词条,根据附加成分读音变化方面的传统语法知识,也总结了规则。具体地,带附加成分的词分两次读音转换,先转换不带附加成分的词和附加成分的读音,然后根据附加成分读音变化规则,连接词的读音和附加成分的读音。五、使用基于规则和决策树相结合的字素和音素转换方法对《蒙汉词典》的26348个词进行比对测试并改进,为发音词典建设提供了自动化程序。目前,通过该字素和音素转换程序针对《蒙汉词典》的26348个词进行比对的结果是21121个词得到了正确的读音转换,词读音转换正确率达到了80.16%。六、参照开源语音识别Kaldi工具包的发音词典的建设要求,对5600个句子的文本进行切词,并使用上一步得到的基于规则和决策树相结合的字素和音素转换程序,得到了10415个词的书写与读音标注平行对;然后在开源语音识别Kaldi工具环境下,搭建了语音识别系统。其中语言模型采用SRILM工具包构建了语言模型,声学模型分别使用了子空间高斯混合模型SGMM-HMM和DNNHMM声学模型并做了对比试验。试验结果表明在低资源的情况下,子空间高斯混合模型SGMM-HMM声学模型优于DNN-HMM声学模型。
董贵荣,武玲,杜斌,武吉梅[2]（2021）在《机器人在自主书写领域应用的研究进展》文中进行了进一步梳理汉字的书写不仅是中国人生活中不可或缺的行为,还是中华民族历史文化的重要传承。近年来,拥有自主书写能力的机器人逐渐成为机器人研究领域的热点方向。根据书写机器人的发展过程,本文从5个方面介绍了机器人在自主书写领域应用的研究进展,包括书写方式、末端执行器的结构分类、汉字的输出方式、书写机器人的控制方式以及书写效果的评价指标,并归纳和探讨了书写机器人的应用领域及发展方向。
教育部[3]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中认为教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
胡丹[4]（2020）在《管道柔性加热器高效设计关键技术研究与应用》文中研究表明在半导体晶片制造过程中,管道柔性加热器向管道系统提供外围加热,以维持纯化后大宗气体的稳定性,从而保证晶片的质量。随着工业需求量的增大,在保证产品质量的同时提高加热器设计效率成为企业发展的必然趋势。目前,在使用CAD软件通用性的设计模块对管道柔性加热器进行设计工作时,由于管道系统中管件模型数量众多,重复建模、装配的设计过程以及加热器中电热丝繁琐的排布设计,耗费了大量时间与人力成本。对此,本文以缩短设计周期为目标,研究管道柔性加热器高效设计的关键技术。首先,针对管道系统中系列化零部件数量众多而造成的设计冗余现象,基于Solid Works平台,研究配置零件库与尺寸驱动法联合执行的参数化设计方法。并设计捕捉算法识取目标约束元素完成管件的自动装配,促进管道系统三维模型的快速建立。其次,面对工程图的标注问题,通过标注区域的划分,使得线性尺寸的标注布局能够自适应的调整。基于网格划分方法,利用动态扩展标注空间的回溯搜索法,解决了加热器描述代号注释的自动分布问题。最后,基于Auto CAD软件平台开发电热丝布线系统,引入加权KNN算法生成分类模型,实现了电热丝布线结构的智能化选择。布线设计的优化方法能够迅速确定电热丝排布的最优策略,在提高布线效率的同时保证了布线质量。在实际应用中,利用管道柔性加热器高效设计的关键技术,帮助设计者摆脱了复杂繁琐的设计过程,极大地提高了加热器的设计效率,缩短了设计周期,使其能够快速响应市场需求。
郑林涛[5]（2019）在《主动式场景扫描重建与语义分析技术研究》文中研究指明场景重建与语义分析理解是计算机视觉、计算机图形学以及机器人学中的难点。随着工业和娱乐领域对数字几何需求的不断增长,对场景进行建模与分析理解比过去任何时候都更加重要。近年来深度扫描技术的快速发展使得场景的数据建模越来越便捷,由于这一技术的革新,场景的重建和语义分析技术经历了由简单到复杂以及由低维到高维的发展演变。另一方面,移动机器人经过多年的研究和发展,已经逐步走向实用化,在制造业、物流业、服务业等传统领域,已经有不少使用移动机器人提高生产效率或者替代人工作业的实例。在场景重建和语义分析领域,目前三维数据的获取几乎都是通过人工扫描完成的,而对于大规模复杂场景来说,人工扫描无疑是一项非常繁重的工作,耗费了大量的人力物力。此外,数据采集过程中由于缺乏主动式的分析和引导,往往导致采集的数据信息不完整,从而失去了建模与分析的价值。针对上述存在的问题,本文研究了未知环境下机器人主动式场景扫描重建与语义分析技术。在场景扫描重建方面,本文研究了未知环境下主动式场景自动扫描重建的方法。在场景语义分析理解方面,本文研究了主动式场景语义分割技术。在场景物体分析方面,本文研究了复杂环境下单个物体识别的方法。论文主要创新点包括:1.基于张量场引导的机器人自动导航规划:目前基于场引导的路径规划算法大多采用了向量场。但向量场由于存在局部极值点等问题,很难被广泛应用。本文首次将张量场引入机器人导航规划问题,提出了一种基于张量场引导的机器人自动导航规划算法。相比于传统的向量场（如势场）,张量场具有奇异点少、无局部最优陷阱等优点,生成的局部路径天然地具备避障的功能,而且平滑稳定。同时张量场良好的拓扑特性具有全局路由引导的功能,在整体上极大地提高了机器人探索场景的效率。在张量场的引导规划下,本文设计实现了一个机器人自动扫描系统,并在多个虚拟和真实场景中做了大量测试。实验结果表明本文方法的扫描效率显着优于以往的机器人自动扫描系统。2.面向高质量重建的相机3D扫描轨迹优化:相机的扫描轨迹对场景重建质量的影响极大。高质量的重建要求相机视角能够尽可能的垂直于观察区域的表面,同时还必须保证相机扫描过程的平稳。除此之外,由于相机是固定在机器人手臂上或者其顶部,相机的轨迹还需要满足机器人本体的运动模型约束。针对以上条件和约束,本文提出了一种相机3D扫描轨迹优化算法,该算法将各个约束项形式化成一个能量方程,然后通过最小化能量方程来求解轨迹。优化该方程的难点在于其高度非凸性,难以求得解析解,本文巧妙地将其转化成一个线性规划问题,实现了对轨迹的求解。优化得到的轨迹不仅保证了高质量的重建效果,而且在很大程度上提高了扫描效率。大量实验结果也验证了该算法的有效性。3.机器人主动式场景感知与语义分析:现有关于场景的语义分析的相关工作大多采用被动式处理方式,即基于离线采集好的RGBD图片序列进行分析。而这种方式极大地限制了对场景语义分析的性能。针对该问题,本文提出了一种机器人主动式场景感知与语义分析算法。该算法首先提出了一个新颖的增量式语义分割网络,能够对场景进行在线处理与语义分割。借助于该网络。本文引入了语义分割熵的概念,然后基于语义分割熵与几何重建熵来规划机器人下一个最优视点,引导机器人的观测移动。为了提高扫描效率,我们优化计算了视点之间的连续扫描轨迹。该算法在大型虚拟数据集上进行了测试,实验表明本文算法能够高效地分析得到场景高质量的语义分割结果,并且效果显着优于目前已有的几种先进算法。4.复杂环境下单个物体细粒度识别:复杂环境下单个物体的细粒度识别非常困难,目前已有算法大多采用单张图片识别的方式,对视角要求较高,识别效果往往不佳。针对该问题,本文提出了一个以物体细粒度识别为目标的3D注意力网络模型,该网络模型能够引导机器人进行连续多视角的数据采集,然后借助于多视角的数据综合判断物体的具体类别。为了充分利用和融合多视图的信息,本文采用了递归神经网络对多视图数据进行融合,有效地提取出了用以区分物体的关键性特征。为了验证本文算法的有效性,我们设计实现了一个机器人主动式物体识别系统,结果表明该系统能够准确地识别场景中的物体,完成对场景的语义解析。
文雄辉[6]（2019）在《基于专利挖掘的技术预见方法及其应用》文中进行了进一步梳理随着技术更新换代的加快,研发难度、风险和成本的增加,各组织机构都需要思考如何将有限的资源优先集中于最具有研发价值的领域,技术预见作为解决该问题的有效途径,得到了越来越广泛的重视。Brock-hoff[1]指出专利文献囊括了全世界每年90%95%的最新科研成果,包含着与创新意图和技术发展相关的规范化数据,并且可以自由地利用,可以成为衡量创新焦点和方向的有效工具。本文以专利大数据为挖掘对象,提出了一种更有效的基于专利挖掘的技术预见方法,该方法结合IPC分类体系的应用领域信息和专利文本结构及功能信息构建专利相似度度量模型,在微观层面的专利文本结构及功能信息表示方法上,本文提出了一种基于SAO链的专利文本结构功能表示模式,用来完整地呈现专利文本的结构及功能信息;基于构建的专利相似度度量模型进行专利的相似度计算,基于得到的专利相似度矩阵绘制专利网络和专利地图,通过专利网络分析技术发展演化路径,并结合TRIZ理论对其未来趋势进行分析,通过研读专利地图中的技术空位识别出潜在的技术机遇,最后综合所有分析结果进行技术预见成果提炼。本文提出的基于SAO链的专利文本结构功能表示模式能够完整地呈现专利文本的结构功能信息,弥补了现有的专利挖掘方法注重描述的语言而忽略了专利的完整结构和功能信息的不足,此外本文的专利相似度度量模型综合考虑了宏观的应用领域和微观的文本结构功能信息,能够得到更有效的专利相似度度量结果,确保了后续分析的有效性和可靠性。最后,将本文所提出的方法应用于工业机器人领域开展实证研究,对工业机器人领域的技术发展路径、未来趋势以及潜在机遇进行了分析和总结,挖掘出了控制、编程、传感、通讯、移动、交互、形态结构及作业模式八个方向的发展路径及未来方向,识别出了共融工业机器人系统、软件专用化与通用化、智能感知与智能学习、云服务工业机器人以及硬件模块化、可重构、微型化五个潜在的技术机遇,并结合预见结果对我国工业机器人的未来发展提出了相应的对策和建议。
余梦晗[7]（2019）在《互联网金融影响下商业银行网点转型策略研究》文中提出互联网时代下科学技术迅速发展,互联网金融得到了迅速的发展,很大程度地推动了金融业的发展,对当前银行业的价值创造和实现模式产生了巨大影响。互联网金融随着互联网技术的发展应运而生,目前互联网金融的形式包括第三方支付、网络贷款和众筹融资等等,与传统金融业务模式相比它们的优点主要有时间短、成本低、简单方便且透明度高,因而迅速抢占了大量传统商业银行的市场份额,同时由于传统商业银行金融模式创新速度明显跟不上时代发展及用户日益多样化的需求,因而曾经最重要的融资中介——传统商业银行这部分业务不断丢失。互联网时代的来临,促使传统商业银行必须发掘自身优势,通过创新金融模式、扩展业务方向等手段适应不断变化的金融环境,保障市场份额并更快更好的发展。本文结合参考文献,运用文献研究法、案例分析法及经验总结法分析研究互联网金融背景下商业银行网点转型策略。本文首先分析研究背景、研究意义、研究的方法、研究内容及国内外研究现状。其次讲述互联网金融的概念,互联网金融的发展状况,对比互联网金融的三种业态。进行分析对比互联网金融给商业银行带来的挑战和机遇。分析商业银行网点在互联网金融的背景下的现状,为什么要进行转型,怎么样进行转型,同时结合联网检索等方法收集研究内容相关的资料具体分析X商业银行Y网点的传统运营现状、目前运营存在的问题,从而对X商业银行Y网点转型提出相关的策略和建议。根据X商业银行Y网点所在的地理位置,对网点精准定位,匹配出相应的网点类型,分析客户群体,制定有效的服务方式,挖掘出商业银行网点的发展潜力,来达到网点资源配置最优化,从而为客户提供更加优质的服务。本文分析得出X商业银行Y网点存在一定的问题,例如营业网点定位不明确,不确定好目标客户群,就难以有针对性的为目标客户服务,也难以吸引潜在客户;业务单一,没有依据客户的多样化需求提供多种业务模式;营销手段传统,没有及时创新开展互联网营销等等。本文提出相应的策略以图改善这些方面的问题,X商业银行Y网点应该重新明确定位,从服务上进行转型,构建具有鲜明特色的网点,进一步满足客户的需要,转变思想,积极运用互联网科技的最新成果,创新业务模式。希望文中的分析与建议,能够帮助X商业银行Y网点发现自己的不足之处,找到适合自己的发展方向,为网点转型研究提供实践素材。
岳倩宇[8]（2018）在《多机器人任务规划方法研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着人工智能技术的发展,机器人技术受到国内外学者的广泛关注。目前,对单机器人的研究已取得很大进展,单机器人可完成诸如语音识别、图像识别、自然语言处理、自动控制等方面的工作。但在很多特殊场合,如外空探索、海底勘察、军事反恐、工业采矿、震后搜索与救援等,仅凭单个机器人的能力难以高效完成任务。由于多机器人在计算能力、拥有的资源以及空间分布等方面比单机器人具有明显的优势,可通过协调合作的方式完成单机器人无法完成的工作。因此,对多机器人协作的研究具有重要意义。本文主要从三个方面研究多机器人任务规划方法,分别是多机器人任务分配、多目标多机器人任务分配和多机器人路径规划。首先建立多机器人任务分配模型,并介绍一种新型群体智能优化算法——烟花算法。将烟花算法应用在解决多机器人任务分配问题上。通过优化烟花生成爆炸火花数目和爆炸幅度的计算公式以及选择策略提出一种改进的烟花算法。将改进烟花算法与原始烟花算法和几种常用的启发式算法进行对比以验证改进算法的性能。其次建立多目标多机器人任务分配模型,介绍几种典型的多目标优化算法NSGA-II、SPEA2和PESA。由于它们都是基于遗传算法的多目标优化算法,本文提出一种基于烟花算法的多目标优化算法,并将其用于解决多目标多机器人任务分配问题上。用S-metric作为Pareto解集的评价指标。将以上四种算法进行对比以验证本文提出的基于烟花算法的多目标优化算法的优势。最后,将多机器人路径规划问题看作多旅行商问题,建立多机器人路径规划模型。介绍了蚁群算法解决旅行商问题的详细步骤,并提出一种不需要加入虚拟节点和将多旅行商问题转化为旅行商问题的蚁群算法。将其用于解决多机器人路径规划问题。实验证明,蚁群算法比粒子群算法和遗传算法具有更好的优化性能。因群体智能优化算法等基于迭代的算法性能受各种因素的影响,如算法参数设置和终止条件的设置等。本文在实验部分详细分析了多种终止条件的优缺点,并最终选择运行时间和评估次数作为算法的终止条件以进行有效的算法性能对比。
翟佳文[9]（2019）在《机器人双重传感信息提取及融合特性研究》文中进行了进一步梳理随着现代科技的快速发展,机器人变得越来越智能化,这归功于信息融合技术的不断深入研究。各种传感器相当于机器人的“五官”,其许多功能是仿照人类器官实现的。在复杂多变的环境中,机器人的环境感知能力越强,就越能快速准确地应对问题,而传感器信息融合技术正是机器人环境感知能力的基石。随着机器人智能化的不断提升,单一传感器采集的信息已经无法满足其对环境探测的需求,因此对传感器信息提取及融合技术的探究非常有必要。立体视觉可以探测到目标的形状、颜色和大小,但是无法判断目标的材质,超声波传感器能够反映目标表面的细微差别,因此两者能够互相补充,故本文研究了超声波传感器和立体视觉传感器各自的特点,并且通过一定的算法将它们提供的特征信息融合,达到目标识别的效果。通过对两种传感器特性的分析和当前广泛应用的融合算法的研究,最终确定了以DSP+ARM为核心处理器的系统总体方案。其中硬件组成包括:以DSP为核心的超声波模块、以ARM为核心的立体视觉模块以及融合模块。软件设计包含:超声波信号收发及特征信号重构程序、图像信号的特征提取程序和特征信息融合程序。为了验证该系统的可行性,本文为各模块分别设计了实验:超声波模块的实验验证了其探测距离和探测广角满足系统要求;立体视觉模块实验验证了其能够提取目标颜色、大小和形状特征的功能;融合模块实验验证了目标识别的效果。实验结果表明,该系统不但能够通过特征级融合识别典型目标,还可以不断更新、扩充知识库。相比于以往的信息融合系统,本系统能够根据位置信息判断两传感器是否在采集同一目标信息,且深入到特征级融合,既提高了目标识别的准确率,又保证了执行效率。故本设计对盲人导盲、机器人环境探测、路径规划甚至无人驾驶都有一定的参考价值。
祁艳飞[10]（2016）在《智能机器人双传感融合技术研究》文中研究表明智能机器人与传统机器人最大的不同是其具有了高度的智能化,是大量传感器信息融合的产物。智能机器人相当于人类的复制,而各种不同的传感器则构成了智能机器人的“五官”。智能机器人能够对周围环境的变化做出反应,就要求智能机器人具备感知周围环境的能力,并且能够利用传感器采集到的信息进行融合处理,进行智能作业,这也是智能机器人的智能化的体现。随着科学技术的发展,多传感器融合技术也从开始的用事应用,到现在民事、医疗、金融、安全等多个领域。多传感器信息融合技术的发展,单一的信息已经不能满足人们对于信息不断增大需求。在本文所研究的智能机器人系统中,单一的图像信息和单一的语音信息不能满足对家庭服务智能机器人的要求,必须根据一定的算法将两种不同的传感器信息进行融合,发挥两者的优点实现目标的识别。通过对设计要求的思考以及对目前较为成熟的融合算法的研究,最后确定了图像处理模块由CCD摄像头采集、DSP处理图像信息,语音处理模块由LD3320采集、FPGA处理语音信息,最后根据专家系统和人工神经网络的算法来对两个模块的进行融合。确定好硬件和软件的设计以及融合算法之后,对系统进行了实验验证。首先分别对智能机器人视听两个模块进行验证系统可行性,通过实验验证,可以得到两个模块均符合设计要求。最后进行融合之后的实验,经过验证两种融合算法都可以实现对目标的正确识别。智能机器人不仅可以应用在家庭环境中,同样可以在其他环境中发挥作用,不仅可以发挥目标识别的功能,也可以与智能家居进行结合实现更高的智能。智能机器人视听融合系统为行动不便的老人和残疾人提供了帮助,对未来的智能生活起到了积极的意义。
二、智能机器人体系结构分类研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能机器人体系结构分类研究（论文提纲范文）
（1）蒙古语发音词典建设及其语音识别的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 蒙古语字素和音素转换与相关技术的国内外发展现状 |
| 1.3 本课题的研究内容及组织结构 |
| 第二章 蒙古书面语与口语词之间语音对应关系 |
| 2.1 蒙古文字符与口语音位对应关系 |
| 2.1.1 短元音 |
| 2.1.2 长元音 |
| 2.1.3 复合元音 |
| 2.1.4 借词元音 |
| 2.1.5 辅音 |
| 2.1.6 本课题研究借助的符号系统 |
| 2.2 书面语与口语词之间音节对应关系 |
| 2.2.1 音节概述 |
| 2.2.2 书面语与口语词之间音节对应关系 |
| 2.2.3 从分类角度研究书面语与口语词之间音节对应关系 |
| 2.3 蒙古语口语元音和谐律 |
| 2.3.1 蒙古语口语的元音和谐律概述 |
| 2.3.2 书面词非第一音节的短元音《??(i)》的元音和谐律 |
| 2.3.3 书面词非第一音节的其它元音(除《? (i)》外)的元音和谐律 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 蒙古语发音词典建设研究 |
| 3.1 蒙古语字素和音素转换与发音词典建设总体设计思路 |
| 3.2 基于规则和决策树相结合的发音词典建设设计 |
| 3.2.1 决策树算法与监督式分类介绍 |
| 3.2.2 蒙古语长短元音的特征分类标签简介 |
| 3.2.3 现代蒙古语书面语长元音化结构的特征化处理 |
| 3.2.4 现代书面蒙古语词首音节元音分类的特征化处理 |
| 3.2.5 非词首音节中的单个元音字符分类的特征化处理 |
| 3.2.6 基于规则和决策树相结合的字素和音素转换 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 蒙古语词法与词汇对发音词典建设的影响 |
| 4.1 蒙古语词汇对发音词典建设的影响 |
| 4.2 蒙古语词法对发音词典建设的影响 |
| 4.3 辅音知识对发音词典建设的影响 |
| 第五章 发音词典在蒙古语语音识别上的应用 |
| 5.1 语音识别技术及蒙古语发音词典在语音识别上的应用介绍 |
| 5.2 基于kaldi的语音识别 |
| 5.2.1 语音识别kaldi工具的介绍 |
| 5.2.2 隐马尔科夫模型(HMM) |
| 5.2.3 子空间高斯混合模型SGMM声学模型 |
| 5.2.4 DNN-HMM声学模型 |
| 5.2.5 N-gram语言模型 |
| 5.2.6 基于WFST的解码器 |
| 5.2.7 性能评价指标 |
| 5.3 实验数据准备与分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 1 书面蒙古语扩展的长元音化结构的分类特征向量举例 |
| 附录 2 非词首音节中的单个元音字符分类特征向量举例 |
| 附录 3 首音节元音字符特征向量举例 |
| 附录 4 开源语音识别工具 kaldi 环境使用的蒙古语发音词典举例 |
| 附录 5 |
| 致谢 |
（2）机器人在自主书写领域应用的研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 书写机器人书写方式 |
| 1.1 字库信息再现书写方式 |
| 1.2 人类行为模仿书写方式 |
| 1.3 人类姿势识别书写方式 |
| 2 书写机器人末端执行器的结构分类 |
| 2.1 硬笔书写 |
| 2.2 软笔书写 |
| 3 书写机器人汉字输出方式 |
| 3.1 建库输出 |
| 3.2 视觉识别 |
| 3.3 自我学习风格迁移 |
| 4 书写机器人控制方式 |
| 4.1 点位控制 |
| 4.2 轮廓控制 |
| 5 书写效果评价 |
| 6 展望 |
（4）管道柔性加热器高效设计关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 参数化设计及智能装配技术 |
| 1.3.2 工程图的自动标注 |
| 1.3.3 自动布线技术 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 管道参数化设计及快速装配技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于尺寸集划分的参数化设计方法 |
| 2.2.1 参数化设计总体方案 |
| 2.2.2 关键尺寸集划分 |
| 2.2.3 构建基础配置库 |
| 2.2.4 识取自定义特征尺寸驱动参数化 |
| 2.3 产品描述的编码设计 |
| 2.3.1 编写描述代号的意义 |
| 2.3.2 描述代号的自动编码 |
| 2.4 捕捉算法实现管路的快速装配 |
| 2.4.1 约束元素模型的建立 |
| 2.4.2 识取约束元素自动装配 |
| 2.5 应用效果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 管路装配工程图的高效生成技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 工程图的定制化模板 |
| 3.2.1 视图比例的自适应调整 |
| 3.2.2 管道加热器BOM模板 |
| 3.3 管路装配工程图的自动标注 |
| 3.3.1 建立标注模板 |
| 3.3.2 标注图元的识取 |
| 3.4 标注布局的优化调整 |
| 3.4.1 划分标注区域优化尺寸标注布局 |
| 3.4.2 基于网格搜索的注释自动布局方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 加热器电热丝的自动排布技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电热丝自动排布的总体方案 |
| 4.3 基于加权KNN算法的布线结构分类模型 |
| 4.3.1 样本数据的特征预处理 |
| 4.3.2 Relief F算法确定特征权重集 |
| 4.3.3 加权KNN算法生成布线结构分类模型 |
| 4.3.4 仿真及实验结果分析 |
| 4.4 电热丝布线的优化设计 |
| 4.4.1 布线优化设计的问题描述 |
| 4.4.2 自动布线算法的实现 |
| 4.4.3 电热丝布线结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果 |
（5）主动式场景扫描重建与语义分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 三维场景重建 |
| 1.1.2 机器人主动式探索与扫描 |
| 1.1.3 未知环境下的机器人自主导航 |
| 1.1.4 场景的语义分析与理解 |
| 1.1.5 物体细粒度识别与分类 |
| 1.2 主动式场景扫描重建与语义分析流程 |
| 1.3 论文贡献及组织结构 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 三维场景重建算法 |
| 2.1.1 三维重建的基本流程 |
| 2.1.2 三维重建的几何表示 |
| 2.1.3 三维场景自动重建 |
| 2.2 机器人自动扫描规划算法 |
| 2.2.1 视角选择和轨迹优化 |
| 2.2.2 机器人路径规划算法 |
| 2.2.3 方向场和张量场 |
| 2.3 场景理解与语义分析 |
| 2.3.1 三维物体检测和识别 |
| 2.3.2 三维场景语义分割 |
| 第三章 基于张量场的场景自动扫描重建 |
| 3.1 基于张量场的自主导航规划 |
| 3.1.1 时变张量场 |
| 3.1.2 基于场的路径规划 |
| 3.1.3 场的拓扑控制与修改 |
| 3.2 相机扫描重建轨迹优化 |
| 3.2.1 相机轨迹的约束优化 |
| 3.2.2 相机连续轨迹的求解 |
| 3.3 算法实现与实验分析 |
| 3.3.1 基本设置 |
| 3.3.2 实验对比与评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 主动式场景感知与在线语义分析 |
| 4.1 问题与方法概述 |
| 4.1.1 问题概述 |
| 4.1.2 方法概述 |
| 4.2 增量式语义分割网络 |
| 4.2.1 主干语义分割网络 |
| 4.2.2 增量式三维特征融合 |
| 4.3 几何重建熵和语义分割熵 |
| 4.3.1 信息熵的引入 |
| 4.3.2 几何重建熵 |
| 4.3.3 语义分割熵 |
| 4.3.4 组合熵 |
| 4.4 场引导的扫描规划 |
| 4.4.1 视角评分场 |
| 4.4.2 扫描轨迹优化求解 |
| 4.5 算法实现及实验分析 |
| 4.5.1 系统设置与实现细节 |
| 4.5.2 实验对比与评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 主动式物体细粒度识别与场景语义建模 |
| 5.1 问题与方法概述 |
| 5.1.1 问题和流程概述 |
| 5.1.2 方法概述 |
| 5.2 面向物体细粒度识别的3D注意力网络模型 |
| 5.2.1 目标和驱动力 |
| 5.2.2 基于递归注意力模型的视点预测 |
| 5.2.3 模型训练与推导 |
| 5.2.4 层次结构化的3D模型分类 |
| 5.3 在线物体识别与语义建模系统的实现 |
| 5.3.1 层次结构树和MV-RNN的相互结合 |
| 5.3.2 在线物体识别与场景语义建模 |
| 5.4 算法实现与实验分析 |
| 5.4.1 参数设置与数据统计 |
| 5.4.2 实验对比与评估 |
| 5.5 文章小结 |
| 第六章 结语与展望 |
| 6.1 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）基于专利挖掘的技术预见方法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及框架 |
| 1.2.1 研究方法及创新点 |
| 1.2.2 论文框架 |
| 1.3 本章小结 |
| 第二章 国内外研究综述 |
| 2.1 技术预见研究 |
| 2.1.1 产生背景及内涵 |
| 2.1.2 相近概念辨析 |
| 2.1.3 理论基础及方法 |
| 2.2 专利相似度研究 |
| 2.2.1 基于引文分析的相似度 |
| 2.2.2 基于专利分类的相似度 |
| 2.2.3 基于专利文本的相似度 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于专利挖掘的技术预见基础 |
| 3.1 专利文本挖掘 |
| 3.2 SAO结构相关分析 |
| 3.2.1 SAO结构概述 |
| 3.2.2 SAO结构语义分类 |
| 3.2.3 SAO结构提取和存储 |
| 3.2.4 SAO语义相似度计算 |
| 3.3 专利相似度度量方法体系 |
| 3.3.1 基于IPC的领域相似度 |
| 3.3.2 基于SAO链的文本相似度 |
| 3.3.3 综合专利相似度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于SAO链的专利文本相似度度量 |
| 4.1 SAO结构链概述 |
| 4.2 SAO链识别过程 |
| 4.3 基于SAO链的文本相似度计算 |
| 4.3.1 结构层相似度计算 |
| 4.3.2 功能层相似度计算 |
| 4.3.3 专利相似度计算 |
| 4.4 规则总结 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于专利挖掘的工业机器人技术预见研究 |
| 5.1 工业机器人概述 |
| 5.2 专利数据获取及处理 |
| 5.2.1 Innography平台简介 |
| 5.2.2 检索式确定 |
| 5.2.3 数据处理 |
| 5.3 发展现状分析 |
| 5.3.1 发展阶段分析 |
| 5.3.2 专利生效国分析 |
| 5.3.3 专利权人分析 |
| 5.4 知识图谱分析 |
| 5.4.1 知识图谱概述 |
| 5.4.2 专利网络分析 |
| 5.4.3 技术发展路径分析 |
| 5.4.4 专利地图分析 |
| 5.5 对策与建议 |
| 5.5.1 针对未来趋势领域进行超前布局 |
| 5.5.2 瞄准优势细分领域开展错位竞争 |
| 5.5.3 加强专利技术产业化,完善相关产业政策 |
| 5.5.4 调整人才培养体系,填补人才缺口 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 总结与启示 |
| 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 SAO结构提取部分程序代码 |
| 附录2 专利相似度度量部分程序代码 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）互联网金融影响下商业银行网点转型策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 第二章 国内外商业银行网点转型研究现状及相关理论 |
| 2.1 互联网金融影响下国内外商业银行网点转型研究现状 |
| 2.1.1 互联网金融研究现状 |
| 2.1.2 网点转型研究现状 |
| 2.1.3 国外研究综述 |
| 2.2 网点转型相关理论 |
| 2.2.1 金融脱媒理论 |
| 2.2.2 新网点主义理论 |
| 第三章 互联网金融的影响 |
| 3.1 互联网金融的发展态势 |
| 3.1.1 互联网金融的发展状况 |
| 3.2 互联网金融的业态 |
| 3.2.1 第三方支付 |
| 3.2.2 P2P网贷 |
| 3.2.3 众筹融资 |
| 3.3 互联网金融的影响 |
| 3.3.1 互联网金融对商业银行带来的挑战 |
| 3.3.2 互联网金融对商业银行带来的机遇 |
| 第四章 X商业银行Y网点转型思考 |
| 4.1 商业银行网点转型发展趋势 |
| 4.1.1 商业银行网点的传统经营模式 |
| 4.1.2 柜台减少,金融机具的快速投放促使网点布局转型 |
| 4.1.3 交易型网点向营销型网点转变 |
| 4.2 X商业银行Y网点经营现状分析及转型的必要性 |
| 4.2.1 X商业银行Y网点存在的问题 |
| 4.2.2 X商业银行Y网点转型的必要性 |
| 第五章 互联网时代X商业银行Y网点转型策略研究 |
| 5.1 正确定位促进网点服务转型 |
| 5.1.1 网点定位分类 |
| 5.1.2 客户定位分类 |
| 5.1.3 产品营销服务结构分类 |
| 5.2 探索创新网点经营模式促进服务转型 |
| 5.2.1 体验化网点 |
| 5.2.2 轻型化网点 |
| 5.2.3 智能化网点 |
| 5.3 转变经营理念促进服务转型 |
| 5.3.1 转型与发展 |
| 5.3.2 全面推进营销模式 |
| 5.3.3 拓展新兴业务 |
| 5.3.4 推动提质增效 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 研究的结论 |
| 6.2 研究的不足 |
| 6.3 研究的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）多机器人任务规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多机器人系统研究现状 |
| 1.2.2 多机器人任务分配研究现状 |
| 1.2.3 多机器人路径规划研究现状 |
| 1.3 多机器人系统仿真平台 |
| 1.3.1 Player/Stage |
| 1.3.2 Gazebo |
| 1.3.3 USARSim |
| 1.3.4 Webots |
| 1.3.5 V-REP |
| 1.3.6 ARGoS |
| 1.3.7 TeamBots |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 基于烟花算法的多机器人任务分配 |
| 2.1 多机器人任务分配模型 |
| 2.2 烟花算法(FWA)简介 |
| 2.3 基于烟花算法的多机器人任务分配方法 |
| 2.3.1 放置初始烟花 |
| 2.3.2 生成爆炸火花 |
| 2.3.3 生成高斯火花 |
| 2.3.4 选择算子 |
| 2.4 基于改进烟花算法的多机器人任务分配方法 |
| 2.4.1 计算爆炸火花的数目和爆炸幅度 |
| 2.4.2 选择策略 |
| 2.4.3 改进烟花算法总框架 |
| 2.5 实验及分析 |
| 2.5.1 实验环境和算法参数设置 |
| 2.5.2 评估标准与终止条件 |
| 2.5.3 终止条件为运行时间的算法性能比较 |
| 2.5.4 终止条件为评估次数的算法性能比较 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于烟花算法的多目标多机器人任务分配 |
| 3.1 多目标多机器人任务分配模型 |
| 3.2 基于Pareto解集的多目标优化问题定义 |
| 3.3 几种典型的多目标优化算法 |
| 3.3.1 NSGA-II |
| 3.3.2 SPEA2 |
| 3.3.3 PESA |
| 3.4 基于烟花算法的多目标多机器人任务分配方法 |
| 3.4.1 初始化 |
| 3.4.2 确定火花数目和爆炸幅度 |
| 3.4.3 生成爆炸火花和高斯火花 |
| 3.4.4 更新存档与选择下一代烟花 |
| 3.5 实验及分析 |
| 3.5.1 实验环境和算法参数设置 |
| 3.5.2 终止条件为运行时间的算法性能比较 |
| 3.5.3 终止条件为评估次数的算法性能比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于蚁群算法的多机器人路径规划 |
| 4.1 多机器人路径规划模型 |
| 4.2 蚁群算法(ACO)简介 |
| 4.3 基于蚁群算法的旅行商(TSP)问题优化方法 |
| 4.4 基于蚁群算法的多机器人路径规划算法 |
| 4.5 实验及分析 |
| 4.5.1 实验环境和算法参数设置 |
| 4.5.2 实验结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 发表的论文 |
| 申请的专利 |
| 参与的科研项目 |
| 致谢 |
（9）机器人双重传感信息提取及融合特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 信息提取技术概述 |
| 1.3 传感器融合技术研究现状及应用 |
| 1.3.1 数据融合的处理模型 |
| 1.3.2 数据融合的结构分类 |
| 1.3.3 传感器信息融合算法 |
| 1.4 数据融合的关键问题和研究方向 |
| 1.4.1 数据融合的关键问题 |
| 1.4.2 数据融合的研究方向 |
| 1.5 论文主要研究内容及组织结构 |
| 2 双重传感信息提取及融合系统总体方案设计 |
| 2.1 系统基本功能 |
| 2.2 系统性能要求 |
| 2.3 系统总体设计方案 |
| 2.3.1 硬件选择 |
| 2.3.2 信号处理方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于DSP的超声波模块设计 |
| 3.1 超声波模块算法设计 |
| 3.1.1 超声波波源选择 |
| 3.1.2 超声波探头的数学模型 |
| 3.1.3 超声波特征提取算法 |
| 3.2 超声波模块硬件电路设计 |
| 3.2.1 超声波收发模块硬件设计 |
| 3.2.2 主控模块硬件设计 |
| 3.2.3 电源模块设计 |
| 3.3 超声波模块软件设计 |
| 3.3.1 超声波模块主程序设计 |
| 3.3.2 超声波信号重构程序设计 |
| 3.4 超声波模块信息提取实验 |
| 3.4.1 探测距离实验 |
| 3.4.2 探测广角实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于ARM的立体视觉模块设计 |
| 4.1 立体视觉数学算法设计 |
| 4.1.1 立体视觉四大坐标系 |
| 4.1.2 双目相机标定 |
| 4.1.3 灰度匹配算法 |
| 4.1.4 目标信息提取 |
| 4.2 立体视觉模块器件选型 |
| 4.3 立体视觉模块软件设计 |
| 4.4 立体视觉模块信息提取实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 双重传感信息融合方法探究 |
| 5.1 聚类算法的相关探究 |
| 5.1.1 聚类算法概述 |
| 5.1.2 k-means聚类算法 |
| 5.2 专家系统的相关探究 |
| 5.2.1 专家系统概述 |
| 5.2.2 基于模糊理论的专家系统 |
| 5.3 基于典型目标的专家系统 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 双重传感信息提取及融合实验 |
| 6.1 基于典型目标的专家系统的建立 |
| 6.2 数据关联实验 |
| 6.2.1 单目标关联实验 |
| 6.2.2 多目标关联实验 |
| 6.3 针对不同目标的信息融合实验 |
| 6.3.1 知识库原物识别实验 |
| 6.3.2 知识库信息更新实验 |
| 6.3.3 知识库模板扩充实验 |
| 6.4 双重传感融合与单传感器对比实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）智能机器人双传感融合技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 智能机器人国内外发展概况 |
| 1.1.1 智能机器人国外发展概况 |
| 1.1.2 智能机器人国内发展概况 |
| 1.2 智能机器人发展的关键技术 |
| 1.3 传感器融合技术研究现状及应用 |
| 1.3.1 数据融合的处理模型 |
| 1.3.2 数据融合的结构分类 |
| 1.3.3 传感器信息融合算法 |
| 1.4 数据融合的关键问题和研究方向 |
| 1.4.1 数据融合的关键问题 |
| 1.4.2 数据融合的研究方向 |
| 1.5 本论文主要研究内容 |
| 2 智能机器人视听融合系统的算法研究 |
| 2.1 人脸识别算法研究 |
| 2.1.1 人脸识别系统 |
| 2.1.2 人脸检测和定位算法 |
| 2.1.3 人脸特征提取和识别算法 |
| 2.2 基于专家系统视听融合算法研究 |
| 2.2.1 专家系统 |
| 2.2.2 基于产生式专家系统视听融合研究 |
| 2.3 基于人工神经网络视听融合算法研究 |
| 2.3.1 人工神经网络模型 |
| 2.3.2 人工神经网络分类 |
| 2.3.3 基于多层向前人工神经网络的视听融合研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 智能机器人视听融合系统总体设计 |
| 3.1 系统的功能划分 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.3 系统的性能要求 |
| 3.4 总体方案设计 |
| 3.4.1 系统信号处理方案 |
| 3.4.2 系统硬件选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 智能机器人视听融合系统设计与实现 |
| 4.1 基于FPGA的声音采集与逻辑控制模块 |
| 4.1.1 FPGA设计流程 |
| 4.1.2 FPGA芯片选型 |
| 4.1.3 FPGA硬件电路设计 |
| 4.1.4 FPGA软件设计 |
| 4.2 基于DSP的图像信息采集与数据处理模块 |
| 4.2.1 DSP芯片的选型 |
| 4.2.2 DSP的硬件电路设计 |
| 4.2.3 基于DSP的软件设计 |
| 4.3 视听融合算法软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 智能机器人视听融合系统识别实验 |
| 5.1 DSP处理图像实验 |
| 5.2 FPGA处理声音实验 |
| 5.3 融合系统实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、智能机器人体系结构分类研究（论文参考文献）
- [1]蒙古语发音词典建设及其语音识别的应用研究[D]. 萨仁高娃. 内蒙古大学, 2021
- [2]机器人在自主书写领域应用的研究进展[J]. 董贵荣,武玲,杜斌,武吉梅. 数字印刷, 2021(01)
- [3]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [4]管道柔性加热器高效设计关键技术研究与应用[D]. 胡丹. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [5]主动式场景扫描重建与语义分析技术研究[D]. 郑林涛. 国防科技大学, 2019(01)
- [6]基于专利挖掘的技术预见方法及其应用[D]. 文雄辉. 华南理工大学, 2019(01)
- [7]互联网金融影响下商业银行网点转型策略研究[D]. 余梦晗. 电子科技大学, 2019(01)
- [8]多机器人任务规划方法研究[D]. 岳倩宇. 天津大学, 2018(06)
- [9]机器人双重传感信息提取及融合特性研究[D]. 翟佳文. 南京理工大学, 2019(06)
- [10]智能机器人双传感融合技术研究[D]. 祁艳飞. 南京理工大学, 2016(02)