李洋洋
- 作品数:7 被引量:6H指数:1
- 供职机构:哈尔滨理工大学更多>>
- 发文基金:黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划黑龙江省博士后科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术轻工技术与工程电气工程经济管理更多>>
- 基于LM和遗传算法优化的RBF数据手套手势识别
- 随着工业的发展需求,人机交互技术在不断的完善,手势识别技术已经无形的渗透到人们的生活中,如何设计出高精度,高效率的手势识别系统逐步成为该领域学者的研究核心。手势识别系统在工业生产、家庭娱乐、远程教育等领域有着十分广阔的应...
- 李洋洋
- 关键词:数据手套手势识别RBF神经网络遗传算法
- 基于GL优化的神经网络手势识别人机交互方法
- 本发明涉及基于GL优化的神经网络手势识别人机交互方法,通过Data Glove 14 Ultra数据手套对操作者的手势进行采集,再将采集到的数据进行处理,然后通过基于GL算法优化的神经网络进行网络学习训练,最后将其训练好...
- 李东洁李洋洋杨柳
- 创业板上市公司高管股权激励对企业社会责任的影响研究
- 随着社会建设进程的加快,企业社会责任已经成为新时代评价企业的重要指标,众多企业将履行社会责任与企业经营战略相融合,增强对产品质量、环保、职工福利和社会公益捐赠等方面关注度,以提高企业竞争力、客户的忠诚度及企业声誉。创业板...
- 李洋洋
- 关键词:高管股权激励企业社会责任
- 基于LVQ‑GA‑BP的数据手套手势识别算法
- 本发明涉及基于基于LVQ‑GA‑BP的数据手套手势识别算法,通过数据手套对操作者的手势进行采集,再将采集到的数据经LVQ神经网络进行分类处理,然后通过基于GA‑BP神经网络进行网络学习训练,最后将其训练好的算法应用到基于...
- 李东洁李洋洋杨柳
- 文献传递
- GL-RBF优化的数据手套手势识别算法被引量:5
- 2017年
- 针对5DT数据手套手势识别过程中的精度和实时性问题,提出GA算法和LM算法混合优化的RBF神经网络手势识别方法。该算法首先确定RBF神经网络基函数的中心,根据遗传算法确定神经网络的初值,同时利用LM算法和遗传算法混合训练RBF神经网的权值和阈值,将已经完成训练的神经网络应用到实际数据手套的手势识别过程中。通过实验及仿真结果可知,所提出的设计方法能够有效的提高训练速度,减少训练时间,并且提高了数据手套与机器人操作系统的实时性和控制精度。
- 李东洁李洋洋杨柳
- 关键词:手势识别数据手套GA算法LM算法
- 基于GL优化的神经网络手势识别人机交互方法
- 本发明涉及基于GL优化的神经网络手势识别人机交互方法,通过Data Glove 14 Ultra数据手套对操作者的手势进行采集,再将采集到的数据进行处理,然后通过基于GL算法优化的神经网络进行网络学习训练,最后将其训练好...
- 李东洁李洋洋杨柳
- 文献传递
- 笼型感应电机断条故障时流热耦合分析及转子热应力计算
- 感应电机结构简单,维修成本低,使用寿命长,广泛使用于日常生活、工厂设备、港口码头、油田煤矿等各个领域。随着国民经济的发展,电机单机容量不断增加,热负荷也随之提高,电机运行的可靠性及使用寿命受到直接影响,因此对感应电机的发...
- 李洋洋
- 关键词:感应电机断条故障流体场转子热应力
- 文献传递