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《武汉理工大学》 2006年
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基于知识驱动的拟人智能控制系统若干关键技术研究

朱宏辉  
【摘要】: 基于知识驱动的拟人智能控制系统,是一种模拟人类思维和决策过程,解决难以用精确的数学模型(微分方程或差分方程)来描述的复杂系统的控制难题的一种全新的控制系统。它是计算机技术、人工智能、控制理论与技术、传感检测技术高度发展和有机集成的产物。本188bet在总结和分析目前智能控制研究和应用中存在的问题的基础上,提出了基于知识驱动的拟人智能控制系统的整体框架,并就其中的若干关键技术展开研究。 论文对多元信息融合机理、多元信息的采集和处理方法、知识获取与知识进化理论、拟人智能控制策略和实现方法进行了系统、深入的研究。最后,以汽车行驶辅助控制系统为系统原型,对论文提出的相关理论和方法进行了验证,取得了较好的效果。论文取得的成果和创新点主要有: 1、根据人类认识外部事物的基本模式,提出了多元信息智能融合的集成框架模型,深入研究了多元信息的激励、互补和关联机制,给出了多元信息系统及多元信息特征的数学描述。 2、动态视频信号处理和特征提取技术是实现拟人智能控制的关键。论文重点对背景分离与特征提取、色彩滤波器和特定环境下的目标快速识别算法进行了探讨。所述方法具有实用价值。 3、研究了特定场景下语音识别的端点检测、噪声消除和基于仿生模式识别的语音识别方法,探讨了自然语言理解方法和实现技术,为多元信息的智能融合奠定了基础。 4、系统研究了知识获取算法、知识链模型和知识进化机理,提出了拟人智能控制策略与实现方法,为拟人智能控制系统开发提供了理论支持和实现工具。这些工作具有理论上的创新。 5、为了支持原型系统的开发,应用微电子技术和嵌入式技术的最新成果,自主开发了动态激光测距传感系统,在测量原理、实现技术和接口方法上都有一定的创新。
【关键词】:拟人智能控制 知识链 知识进化 人工智能 多元信息融合 数字信号处理 图像理解 自然语言理解
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP273
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-11
  • 第1章 智能控制理论及其技术发展11-36
  • 1.1 智能控制理论研究进展11-15
  • 1.1.1 智能控制产生的背景11-12
  • 1.1.2 智能控制的定义和特点12-13
  • 1.1.3 智能控制面临的问题13-14
  • 1.1.4 现阶段智能控制的误区及其展望14-15
  • 1.2 人工智能与拟人智能15-20
  • 1.2.1 人的智能(HI)15-16
  • 1.2.2 人工智能(AI)16-19
  • 1.2.3 集成智能(II)19-20
  • 1.3 数据驱动与知识驱动20-21
  • 1.3.1 数据驱动20
  • 1.3.2 知识驱动20-21
  • 1.4 人工神经网络及其学习方法21-32
  • 1.4.1 基本的神经网络模型21-24
  • 1.4.2 前向神经网络24-28
  • 1.4.3 反馈神经网络28-29
  • 1.4.4 随机神经网络29-31
  • 1.4.5 自组织特征映射神经网络31-32
  • 1.5 论文的主要研究内容及论文结构32-36
  • 1.5.1 系统总体框架32-33
  • 1.5.2 论文的主要研究内容33-34
  • 1.5.3 论文结构34-36
  • 第2章 多元信息融合机理36-54
  • 2.1 概述36-38
  • 2.2 多元信息与信息关联度38-43
  • 2.2.1 多元信息38-40
  • 2.2.2 信息关联度40-43
  • 2.3 信息融合系统的结构模型43-47
  • 2.3.1 集中式融合结构的实现方法43-44
  • 2.3.2 分散式融合结构的实现方法44-47
  • 2.4 多元信息的智能融合模型47-49
  • 2.4.1 知识库47-48
  • 2.4.2 信息采集和识别48
  • 2.4.3 假设产生器48
  • 2.4.4 知识表达48
  • 2.4.5 知识链表48-49
  • 2.5 多元信息的激励、互补和关联机制49-53
  • 2.5.1 多元信息结构模型49-50
  • 2.5.2 多元信息关系模型50-53
  • 2.6 本章小结53-54
  • 第3章 视频信号处理与图像理解54-77
  • 3.1 概述54-55
  • 3.2 视频信号处理55-70
  • 3.2.1 视频信号处理系统结构55-56
  • 3.2.2 背景分离及特征提取56-58
  • 3.2.3 色彩滤波器及颜色提取58-62
  • 3.2.4 车辆可视区域的目标检测与识别62-70
  • 3.3 图像理解70-76
  • 3.3.1 基于知识的图像理解系统的结构71-75
  • 3.3.2 仿真实验75-76
  • 3.4 本章小结76-77
  • 第4章 语音识别与自然语言理解77-102
  • 4.1 概述77-82
  • 4.2 语音信号处理技术82-94
  • 4.2.1 语音信号的预处理82-89
  • 4.2.2 常用语音识别方法89-92
  • 4.2.3 基于仿生模式识别的语音识别92-93
  • 4.2.4 仿真实验与结果分析93-94
  • 4.3 自然语言理解及其在控制领域的应用94-101
  • 4.3.1 自然语言理解的基本模型94-96
  • 4.3.2 语义的机器理解方法96-99
  • 4.3.3 关键技术的实现99-101
  • 4.4 本章小结101-102
  • 第5章 知识获取与知识进化102-115
  • 5.1 概述102
  • 5.2 知识的层次结构及其获取方法102-111
  • 5.2.1 知识的层次结构102-104
  • 5.2.2 知识获取方法104-111
  • 5.3 知识链模型111-113
  • 5.3.1 知识链的概念及结构111-112
  • 5.3.2 知识链的构建流程112-113
  • 5.4 知识进化机理113-114
  • 5.4.1 知识进化的特点113-114
  • 5.4.2 知识进化的模型114
  • 5.5 本章小结114-115
  • 第6章 拟人智能控制策略与实现115-128
  • 6.1 拟人智能控制模型115-117
  • 6.1.1 拟人智能控制系统的特点115
  • 6.1.2 拟人智能控制的基本模型115-117
  • 6.2 控制策略与实现117-121
  • 6.2.1 控制系统的动态特征向量117-118
  • 6.2.2 系统动态特征模式及分类118-120
  • 6.2.3 特征模式与控制策略的映射关系120-121
  • 6.3 多智能体协作121-127
  • 6.3.1 信息沟通机制121-122
  • 6.3.2 支持协作的网络拓扑结构122-127
  • 6.4 本章小结127-128
  • 第7章 原型系统设计与实验分析128-140
  • 7.1 原型系统结构模型128-130
  • 7.1.1 系统结构128-129
  • 7.1.2 系统功能描述129-130
  • 7.2 动态激光测距系统与仿真130-137
  • 7.2.1 概述130
  • 7.2.2 激光测距算法130-133
  • 7.2.3 基于FPGA的动态激光测距系统结构133-136
  • 7.2.4 测距系统仿真与结果分析136-137
  • 7.3 原型系统实验与结论137-139
  • 7.3.1 测距系统工作仿真137-138
  • 7.3.2 拟人智能控制仿真138
  • 7.3.3 操作控制模拟138-139
  • 7.4 本章小结139-140
  • 第8章 研究工作总结与展望140-142
  • 8.1 研究要点140-141
  • 8.2 创新点141
  • 8.3 展望141-142
  • 参考文献142-151
  • 致谢151-152
  • 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目及发表的论文152-155

【引证文献】
中国博士188bet全文数据库 前1条
1 董政;日盲紫外探测系统自动目标识别的研究[D];电子科技大学;2011年
中国硕士188bet全文数据库 前4条
1 龚成;动感赛车模拟器智能控制算法[D];武汉理工大学;2011年
2 朱斌泉;基于知识驱动的电解槽优化控制[D];重庆大学;2011年
3 朱笔辉;基于FPGA的多头激光测距系统[D];武汉理工大学;2008年
4 申凤伟;基于物联网构架的野生动物监测信息管理系统研究[D];武汉理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄鵾,陈森发,周振国;多源信息的实时智能融合系统研究[J];东南大学学报(自然科学版);2004年S1期
2 徐向华,朱杰,郭强;基于HMM状态结构调整的非特定人语音识别(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2004年04期
3 王洪燕,杨敬安,蒋培;基于生长神经网络的进化机器人行为研究[J];电子学报;2000年12期
4 欧海涛,张卫东,张文渊,许晓鸣;基于多智能体技术的城市智能交通控制系统[J];电子学报;2000年12期
5 王杰贵,罗景青;基于多目标多特征信息融合数据关联的无源跟踪方法[J];电子学报;2004年06期
6 覃鸿,王守觉;多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究[J];电子学报;2005年05期
7 盛万兴,戴汝为;关于智能控制[J];电子学报;1999年05期
8 杜利民,谢凌云,刘斌;HMM非特定人连续语音识别的嵌入式实现[J];电子与信息学报;2005年01期
9 陈立伟,赵春晖,姜海丽;基于SCHMM/ANN噪声背景下的语音识别系统设计[J];哈尔滨工程大学学报;2005年01期
10 刘占军,兆尔波;基于遗传算法提高计算机连续语音识别率的研究[J];沈阳航空工业学院学报;2005年01期
中国博士188bet全文数据库 前1条
1 贺苏宁;基于语音识别基元声学整体结构特征的识别模型研究[D];电子科技大学;2005年
【共引文献】
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1 赵彦辉;张乐文;邱道宏;仲晓杰;;基于粗糙集理论的隧道围岩模糊综合评判[J];四川建筑科学研究;2011年02期
2 吕俊;任雪萍;;一种基于粗糙集理论的变压器故障多变量决策树诊断方法[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2011年01期
3 梁峰;金莹;;基于Agent技术的语义网服务模型[J];安徽广播电视大学学报;2008年01期
4 梁峰;;基于Agent技术的多媒体同步控制模型[J];安徽广播电视大学学报;2009年01期
5 周玉华;李景杰;;不完备决策表的一种属性约简方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
6 王建彬;李震;庞军;;基于多智能体的虚拟企业框架的构建与实现[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2010年01期
7 孙虹;方敏;;基于Rough集和RBF网络的车牌字符识别方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2006年04期
8 孙虹;;粗糙集神经网络系统在车牌字符识别中的研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年04期
9 张继宝;汪明武;谢慧敏;;基于粗糙集理论的围岩稳定性模糊综合评价[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年02期
10 孙虹;龚雪;;一种基于Rough集和RBF网络的模拟电路故障诊断方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2012年03期
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1 尹宗成;;粗糙集理论在我国粮食产量预测中的应用[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年
2 危前进;董荣胜;孟瑜;崔更申;;基于粗糙集的机械装配知识发现方法[A];广西计算机学会25周年纪念会暨2011年学术年会论文集[C];2011年
3 路飞;宋沐民;田国会;李晓磊;;基于Multi-agent的地铁列车智能控制集成框架[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 何鹏;王雅琳;桂卫华;孔玲爽;;氧化铝硅渣成分的混沌时间序列分析与SVM预测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
5 ;A Particle Swarm Optimization Based Satisfactory Bias-allowable Filtering[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 ;Identification Based on Color and Texture of the Soybean Leaf Nitrogen Diagnostic Model[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 赵志宏;杨绍普;;一种基于ICA的机械故障特征提取方法[A];机械动力学理论及其应用[C];2011年
8 田文勇;辛英;;基于分布式体系结构的PKI系统研究[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(一)[C];2007年
9 王振力;白志强;陈浩;;融合噪声对消与CMS的鲁棒语音识别[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(一)[C];2007年
10 苏宏升;;基于粗糙集理论多区域并行神经分类器在变电站故障诊断中的应用[A];2005年全国自动化新技术学术交流会论文集[C];2005年
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1 孙晓华;基于聚类的文本机会发现关键问题研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 徐悦竹;机会发现算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 陈得宇;基于MAS的智能电压控制系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 张城明;非线性时滞系统最优控制及在海洋平台减振控制中的应用研究[D];中国海洋大学;2010年
7 杨锦园;基于传感器管理的移动机器人融合算法研究[D];华中科技大学;2010年
8 韩赟;高技术虚拟企业(HTVE)知识管理模式研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
9 汪澎;驾驶人警觉状态检测技术研究[D];江苏大学;2010年
10 任家福;服务商选择与备件备品库存管理研究[D];电子科技大学;2010年
中国硕士188bet全文数据库 前10条
1 陈忠翔;基于立体视觉的三维重建方法研究[D];南昌航空大学;2010年
2 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 苏堆山;基于多模式的指纹自动识别系统研究[D];长春理工大学;2010年
4 陶俊剑;基因表达式编程在神经网络中的应用研究[D];广西师范学院;2010年
5 王捷;数字图像边缘检测方法的若干改进与应用研究[D];浙江理工大学;2010年
6 雷聪聪;一种基于数据聚类的信息粒化方法[D];郑州大学;2010年
7 张晓冬;基于全矢谱的智能诊断技术研究[D];郑州大学;2010年
8 李昕哲;关系邻域系统的属性约简[D];郑州大学;2010年
9 王晓换;基于粗糙集和神经网络的故障诊断虚拟系统的研究[D];郑州大学;2010年
10 冯为军;基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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1 李晋宏,冷正旭,徐阳;模糊控制技术在大型预焙铝电解槽中的开发与应用[J];北方工业大学学报;2000年03期
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1 陈湘涛;数据仓库与数据挖掘技术在新型铝电解控制系统中的应用研究[D];中南大学;2004年
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3 潘柳萍;液压连续升降系统关键技术研究[D];同济大学;2006年
4 王建平;多层次多阶段仿人智能控制与识别方法及其应用的研究[D];合肥工业大学;2007年
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1 闫鹏;基于模糊逻辑、专家系统、生产决策系统的研究及其在铝电解中的应用[D];北方工业大学;2002年
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5 吴红艳;基于自组织特征映射网络的聚类算法研究[D];重庆大学;2006年
6 古建功;遗传算法在仿人智能控制中的应用[D];重庆大学;2006年
7 江巍;紫外探测系统设计技术研究[D];西安电子科技大学;2007年
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10 华桂林;230kA电解槽焙烧启动与生产工艺技术条件的优化[D];中南大学;2007年
【二级引证文献】
中国硕士188bet全文数据库 前2条
1 闫新星;汽车三维安全防撞预警系统的设计与开发[D];太原理工大学;2011年
2 姜哲;高精度脉冲激光测距仪研究[D];长春理工大学;2011年
【二级参考文献】
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1 张景波,刘昭度,齐志权,马岳峰;汽车自适应巡航控制系统的发展[J];车辆与动力技术;2003年02期
2 胡金春,郭治;未来空域窗的参数论证[J];兵工学报;1999年01期
3 卢葱葱,赵长明,吴克瑛;利用微失调扭转模腔产生双频激光[J];北京理工大学学报;1999年03期
4 吴小培,冯焕清,周荷琴,王涛;独立分量分析及其在脑电信号预处理中的应用[J];北京生物医学工程;2001年01期
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6 周一宇,孙仲康;利用DOA和TOA测量对三维运动辐射源的定位与跟踪[J];电子学报;1991年02期
7 程洪玮,周一宇,孙仲康;多目标跟踪关联中的多特征数据融合方法[J];电子学报;1999年03期
8 刘加;汉语大词汇量连续语音识别系统研究进展[J];电子学报;2000年01期
9 王磊,潘进,焦李成;免疫算法[J];电子学报;2000年07期
10 何磊,武健,方棣棠,吴文虎;最大后验估计和最近邻线性回归结合的说话人自适应方法[J];电子学报;2000年11期
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9 徐建锁,王正欧;188bet.com[J];情报科学;2003年07期
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10 胡建平;邬杨波;李宏;;双传输门绝热逻辑和绝热乘法器设计[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
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6 记者 张宪;人工智能何时最终模拟人脑[N];工人日报;2006年
7 记者 何鑫 通讯员 张燕霖;高交会“中国象棋人机大战”今开战[N];深圳商报;2009年
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9 本报驻多伦多记者王心见;让我做你的好帮手[N];科技日报;2002年
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4 刘毅;基于DSP的FTU核心模块的研制[D];山东大学;2005年
5 伍微;DSP软件工程与算法规范研究[D];国防科学技术大学;2004年
6 莫牧;基于单片机的鸡蛋破损检测系统研究[D];华中农业大学;2005年
7 路阳;信息Agent适应性实现技术研究[D];大庆石油学院;2005年
8 陈猛;基于TMS320DM270的图像处理平台的开发[D];华东师范大学;2006年
9 段国强;智能水下机器人(AUV)自救模糊专家系统仿真研究[D];华中科技大学;2005年
10 郭鹏;雷达信号数字化单元研究[D];大连海事大学;2006年
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