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无人地面车的智能控制算法设计方法: 本发明公开了一种无人地面车的智能控制算法设计方法，包括：构建网络化控制系统NCSs和基于积分的事件触发机制；在有限信道带宽下进行流量压缩；基于机器学习对触发阈值进行优化；对网络化控制系统NCSs的性能误差进行估计；本发明...; 蔡肖施开波王文昊唐毅谦刘星月唐琳周楠

基于DSP智能控制算法的IGBT启动方法、装置、设备及介质: 本申请涉及一种基于DSP智能控制算法的IGBT启动方法、装置、设备及介质，一种基于DSP智能控制算法的IGBT启动方法包括确定负载类型；确定IGBT启动电压的爬升控制参数，实时获取爬升状态数据，判断爬升状态数据包含的爬升...; 汪显宗韦顿罗包才李毅黄新发

基于自适应智能控制算法的冶金电解过程优化与实现: 2025年; 文章研究基于深度强化学习的自适应智能控制算法在冶金电解工艺中的应用,针对电解过程中多变量耦合、非线性及动态特性设计优化控制策略。通过结合遗传算法和强化学习技术,实现了系统参数的自适应调整,提升了控制精度、能效和鲁棒性。实验验证表明,该算法在复杂工况下表现优异,为冶金电解工艺的智能化、高效化和绿色化提供了重要支持。; 邱旭

基于视觉反馈和行为树的无人机具身智能控制算法: 2025年; 提出一种基于视觉反馈和行为树控制的无人机具身智能运算方法,旨在提升无人机在地铁隧道等复杂环境中的自主性和智能性。该方法通过优化大规模语言模型将用户口令转化为机器指令,利用集成学习的视觉目标检测算法识别潜在风险目标,并设计行为树节点及体系架构以实现智能决策和行为规划。通过机器人操作系统(ROS)实现模块间信息交互,本套控制算法系统能够使无人机在不预设航点的情况下,有效理解用户指令,智能检测巡航过程的风险点并自主执行绕飞等无人机任务,有效应对动态环境和复杂任务,促进实现无人机具身智能应用。; 李增艺; 关键词：地铁隧道视觉反馈

基于卷积神经网络的高层建筑智能控制算法研究: 2025年; 浅层学习神经网络对高维数据进行预测时,会出现预测精度低,泛化能力差等问题。为此,在一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks,1D-CNN)和Deep Dream视觉算法的基础上,提出一种基于CNN深度学习网络的高层建筑智能控制算法,并完成高精度网络模型训练和1D-CNN数据特征可视化;以20层benchmark模型为对象,研究了不同工况下1D-CNN深度学习智能控制算法的减震效果,并与BP(back propagation,BP)和RBF(radial basis function,RBF)等浅层学习进行对比。结果表明,1D-CNN凭借一维卷积和池化特性,可自动提取数据深层次特征并对海量数据进行降维处理;在外界激励作用下,1D-CNN控制器加速度和位移最高减震率分别为69.0%和55.6%,控制性能远高于BP和RBF;改变激励作用后,3种控制器控制性能均有所降低,但1D-CNN性能降幅最小且减震率最高,说明1D-CNN具备更好的泛化性能。; 刘康生涂建维张家瑞李召; 关键词：智能控制泛化性能

基于深度强化学习的单机械臂智能控制算法模型设计与应用: 2025年; 为增强单机械臂在复杂动态环境中的智能控制能力,提出基于深度强化学习的智能控制算法模型。模型采用深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)算法,设计数据感知、特征提取、运动规划等核心模块,实现单机械臂的自主感知与智慧决策。实验结果表明,本模型在复杂环境下具备较高的控制精度和实时响应能力,能提高单机械臂的任务执行效率。; 张煜然岳一领; 关键词：特征提取

一种基于智能控制算法的公路匝道合流区安全警示及协同管控的方法: 本发明公开了一种基于智能控制算法的公路匝道合流区安全警示及协同管控的方法，包括以下步骤：通过雷视一体机对主线及匝道上的双向交通流进行数据采集；通过边缘智能控制器运行二阶二型模糊神经网络智能控制算法；将通过雷视一体机采集到...; 李涛郭新兰易星朱萍

一种智能控制算法模块的标准化封装方法: 本发明公开了一种智能控制算法模块的标准化封装方法，包括：1)评估并规划智能控制算法的计算量；2)分析并规避智能控制算法的异常参数；3)将智能控制算法转换为增量形式；4)设计智能控制算法的禁增禁减和限速限幅；5)设计智能控...; 高耀岿李军王林高林张振伟侯玉婷周俊波许世森王文毓

不确定非线性多智能体系统协同智能控制算法研究: 多智能体系统协同控制表现为一种集体协作的行为模式。系统中有一个领导者,其他智能体表示为跟随者。这种领导与跟随者之间的协同作用使得整个系统能够灵活应对各种变化,展现出高度的适应性和灵活性。通过有效的协同控制,多智能体系统能...; 姜田; 关键词：多智能体系统执行器故障时滞

一种用于船用发动机的智能控制算法: 本发明提出一种用于船用发动机的智能控制算法，通过优化瞬态过程下喷油正时与轨压，从而达到协同优化NOx排放与平均有效压力IMEP的目的，解决了发动机排放和油耗之间难以调和的矛盾。; 侍晓冬陈自强李韬龚嫚刘越澳

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