贵州大学机械工程学院 
导出分析报告
研究主题：有限元分析 数值模拟 仿真 有限元 ANSYS
研究学科：机械类 自动化类 交通运输类 经济学类 电气类
被引量：10,081H指数：27WOS: 34 EI: 190 北大核心: 1,765 CSCD: 684
-
排序方式：
- 缺陷检测技术的发展与应用研究综述 ( EI收录)
- 1
- 《自动化学报》贵州大学机械工程学院;贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;贵州大学省部共建公共大数据重点实验室 李少波 杨静 王铮 朱书德 杨观赐 出版年：2020
- 国家自然科学基金(51475097,91746116);工信部资助项目(工信部联装[2016]213号);贵州省科技计划项目(黔科合人才[2015]4011;黔科合平台人才[2016]5103);黔教合协同创新字[2015]02;贵州省研究生创新基金(黔教合YJSCXJH[2018]052)资助。
- 为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对...
- 关键词：缺陷检测 缺陷分类 故障预测 深度学习
- 基于Dopout与ADAM优化器的改进CNN算法 ( EI收录)
- 2
- 《华中科技大学学报（自然科学版）》贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;美国南卡罗莱纳州大学计算机科学与工程系 杨观赐 杨静 李少波 胡建军 出版年：2018
- 国家自然科学基金资助项目(61640209);贵州省科技计划资助项目(黔科合人字(2015)13号,黔科合LH字[2016]7433号);贵州省科技厅基础平台计划资助项目(黔科合平台人才[2018]5702)
- 在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法（MCNN-DA）.设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,...
- 关键词：卷积神经网络 激活函数 梯度消失 ADAM优化器 梯度饱和问题
- 基于YOLO网络的行人检测方法
- 3
- 《计算机工程》贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;贵州大学机械工程学院 高宗 李少波 陈济楠 李政杰 出版年：2018
- 国家自然科学基金(51475097)
- 针对基于人工提取特征的行人检测器鲁棒性差的问题,借鉴目标检测的研究成果,提出一种行人目标实时检测方法。以YOLO网络结构为基础,结合行人在图像中呈现宽高比小的特点,聚类选取合适的候选框数量和规格,改进YOLO网络结构,调...
- 关键词：YOLO网络 行人检测 深度网络 聚类 特征重组
- 改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实 ( EI收录)
- 4
- 《农业工程学报》贵州大学机械工程学院;国家林业和草原局刺梨工程技术研究中心;贵州省山地农业智能装备工程研究中心;六盘水师范学院 闫建伟 赵源 张乐伟 苏小东 刘红芸 张富贵 樊卫国 何林 出版年：2019
- 贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788);贵州省普通高等学校工程研究中心建设项目(黔教合KY字[2017]015);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2019]5616号)
- 为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternat...
- 关键词：卷积神经网络 FasterRCNN 机器视觉 深度学习 刺梨果实 目标识别
- 深度学习目标检测方法及其主流框架综述
- 5
- 《激光与光电子学进展》贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;贵州大学机械工程学院 段仲静 李少波 胡建军 杨静 王铮 出版年：2020
- 国家自然科学基金(51475097,91746116);工信部资助项目(工信部联装[2016]213号)、贵州省科技计划(黔科合平台人才[2015]4011;黔科合平台人才[2016]5103);黔教合协同创新字[2015]002;贵州省研究生创新基金(黔教合YJSCXJH[2018]052)。
- 目标检测作为机器视觉中重要任务之一,是人工智能体系中一个具有重要研究价值的技术分支。对于卷积神经网络框架、anchor-based模型和anchor-free模型三个主流的目标检测模型进行梳理。首先,综述了主流卷积神经网...
- 关键词：图像处理 深度学习 目标检测 网络框架 anchor-based模型 anchor-free模型
- 贵州少数民族非物质文化遗产的数字化保护方法研究
- 6
- 《贵州工业大学学报（自然科学版）》贵州大学机械工程学院 蔡群 任荣喜 邱望标 出版年：2007
- 通过对贵州少数民族非物质文化遗产的现状及特点进行分析,认为采用数字化多媒体技术可以实现对贵州非物质文化遗产的快速有效地保护,丰富了非物质文化遗产的保护方法。
- 关键词：非物质文化遗产 数字化保护 多媒体技术
- 基于在线评论数据驱动的产品感性评价方法 ( EI收录)
- 7
- 《计算机集成制造系统》贵州大学机械工程学院;贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;美国南卡罗莱纳大学计算机科学与工程系 李少波 全华凤 胡建军 吴永明 张安思 出版年：2018
- 国家自然科学基金资助项目(51475097);贵州省科技计划资助项目(黔科合JZ字[2014]2001;黔教合协同创新字[2015]02;黔科合平台人才[2016]5103)~~
- 为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法。以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TFEPA方法,并使用该方法提取在线...
- 关键词：产品在线评论 感性工学 词频 评估 强度 活动 BP神经网络 产品设计
- 基于深度强化学习的机器人运动控制研究进展 ( EI收录)
- 8
- 《控制与决策》贵州大学机械工程学院;贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室(筹);贵州大学现代制造技术教育部重点实验室 董豪 杨静 李少波 王军 段仲静 出版年：2022
- 国家重点研发计划项目(2018AAA0101803);国家自然科学基金项目(51475097,91746116);工信部资助项目(工信部联装[2016]213号);贵州省科技计划项目(黔科合人才[2015]4011);贵州省重点实验室建设项目(黔科合平台人才[2016]5103);贵州大学培育项目(贵大培育[2019]22号)。
- 复杂未知环境下智能感知与自动控制是目前机器人在控制领域的研究热点之一,而新一代人工智能为其实现智能自动化赋予了可能.近年来,在高维连续状态-动作空间中,尝试运用深度强化学习进行机器人运动控制的新兴方法受到了相关研究人员的...
- 关键词：复杂未知环境 人工智能 高维连续空间 深度强化学习 仿真至现实 机器人运动控制
- 遗传算法在机器人路径规划中的研究综述
- 9
- 《科学技术与工程》贵州大学机械工程学院 李少波 宋启松 李志昂 张星星 柘龙炫 出版年：2020
- 国家自然科学基金(9174620016);国家智能制造新模式应用项目(工信厅装函[2017]468号,工信厅装函[2016]213号)。
- 遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种在机器人路径规划中应用最广泛的智能算法。近年来,机器人路径规划问题是各行业实践应用的热点问题。在分析GA优缺点的基础上,对GA在机器人路径规划应用领域进行深入调查...
- 关键词：遗传算法 机器人 路径规划 应用领域
- 基于改进A*算法室内移动机器人路径规划
- 10
- 《计算机工程与应用》贵州大学机械工程学院 刘子豪 赵津 刘畅 赖坤城 王玺乔 出版年：2021
- 国家自然科学基金(51965008);贵州省优秀青年科技人才项目([2017]5630);黔科合重大专项([2019]3012)。
- A*算法常用于二维地图的路径规划,但是在利用其进行室内移动机器人路径规划时,存在过多的冗余点和拐点,造成了内存消耗过大和路径不平滑。针对上述问题,提出了一种改进的A*算法。结合跳跃点搜索理论,利用先验信息,用选取的关键点...
- 关键词：A*算法 关键点 路径平滑 高效率
