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公开(公告)号：CN109783725A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811536137.3
申请日：2018-12-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种融入用户好奇心机制的推荐方法，包括以下步骤：根据历史纪录计算新颖度和冲突度，然后通过加权求和得到刺激度，根据历史纪录的刺激度列表，训练每一个用户各自的冯特曲线；使用基于准确率的推荐方法进行学习，得到相关度列表；根据冯特曲线对物品计算其对用户的好奇心，进行排序，得到每个用户的好奇心列表；最后使用波达计数法对两个列表进行排序。
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公开(公告)号：CN108354626A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810278570.5
申请日：2018-03-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明公开基于GPU的多种MV高清算法快速医学超声影像系统。本发明的系统包括初始启动模块、模拟仿真模块、算法成像模块和结果显示模块；其中，初始启动模块完成系统初始化设置后调用算法成像模块进行成像，模拟仿真模块作为一个辅助模块产生模拟数据供其他模块使用，算法成像模块是整个系统的核心模块，接收来自初始启动模块的参数设置与模块仿真模块或数据采集设备的数据进行成像计算，而结果显示模块则对其他模块的结果进行最后的处理与显示，最终实现多种MV算法的快速成像功能。本发明可在极短的时间内完成高清医学超声图像算法的复杂计算，使用的各MV高清算法的GPU编程实现方案可方便地部署于带有GPU的计算机上，可有效满足使用需求，实用性强。
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公开(公告)号：CN104010028B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201410184681.1
申请日：2014-05-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/917
Abstract: 本发明涉及云计算的技术领域，特别涉及一种云平台下性能加权的虚拟资源动态管理策略方法。本发明首先配置各种请求资源与性能权值的对照矩阵，根据用户需求和云平台系统实时监测数据，提出基于负载性能加权的负载性能度量模型，然后根据该模型提出一种云平台下的虚拟资源动态管理策略方法，该方法包括虚拟机部署策略和虚拟机迁移策略，使得云平台在满足现有的负载请求下，保证每一个调度域的物理服务器的负载程度达到最大化，并且在该基础上，最小化云平台需开启的物理服务数量。本方法发明可以同时考虑用户需求并给予个性化权重设置和云平台系统实时性能监测数据，既满足了QoS需求，又合理地利用了云平台系统资源，保证了云平台的负载性能。
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公开(公告)号：CN107145514A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710211762.X
申请日：2017-04-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树和SVM混合模型的中文句型分类方法，首先获取训练样本集；根据训练样本集中各类句型的训练样本构建得到特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树，并且将训练样本集中的各训练样本分别输入至特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树进行句型判定；提取出上述决策树均不能判定的训练样本，通过这些训练样本训练得到SVM分类器。首先将测试样本输入至特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树进行判定，在未得出判定结果的情况下输入至SVM分类器进行分类，本发明方法将决策树和SVM分类器相结合，能准确判断出大部分正常句子，又可以高效处理一部分难以归纳总结的句子，提升句型分类准确率。
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公开(公告)号：CN104217107B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410428085.3
申请日：2014-08-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于多传感器仿人机器人跌倒状态检测方法，该方法包括：通过融合机器人当前的步行状态，姿态信息和ZMP点位置信息，利用模糊决策系统对机器人当前稳定性进行判定。判定结果包括9种状态：可控状态，向前跌倒，向后跌倒，向左跌倒，向右跌倒，向左前跌倒，向左后跌倒，向右前跌倒和向右后跌倒。该方法适用于仿人机器人在快要摔倒的时候，判断仿人机器人是否处于可控状态，并在机器人不可控时获得仿人机器人摔倒的方向，从而为仿人机器人产生相应的保护动作提供依据。本发明能够真实的反映出机器人运动的稳定情况，可靠性和判定准确率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104932264A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510299823.3
申请日：2015-06-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于RBF网络的Q学习框架仿人机器人稳定控制方法，该方法包括：提出基于RBF网络的Q学习框架 （RBF-Q Learning），该框架解决Q学习过程中状态空间连续化和行为空间连续化的问题；提出基于RBF网络的Q学习在线动作调整稳定控制算法，产生支撑腿的髋关节、膝关节以及踝关节轨迹，并通过计算出其他各关节角度控制仿人机器人稳定行走；最后通过在本实验室设计的The Vitruvian Man仿人机器人平台上验证RBF-Q Learning框架方法的可行性和有效性。本发明能够通过在线学习过程中产生仿人机器人稳定行走的步态。
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公开(公告)号：CN104915446A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510372236.2
申请日：2015-06-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30253
Abstract: 本发明公开了一种基于新闻的演化关系自动提取方法，包括：新闻信息预处理、新闻导语提取、新闻事件时间提取、事件提取、事件关键词提取、事件演化关系分析；本发明还公开了一种新闻的演化关系自动提取系统，包括：新闻信息预处理模块、新闻导语提取模块、新闻事件时间提取模块、事件提取模块、事件关键词提取模块、演化关系分析。本发明可以使得提取出来的事件演化关系图更加合理、事件之间的关系更加清晰；具有解决了目前新闻演化分析领域的部分不足之处，使演化分析达到更好的效果，方便用户了解整个新闻话题的发展脉络等优点。
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公开(公告)号：CN106504614B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201611088813.6
申请日：2016-12-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G09B19/00
Abstract: 本发明公开了一种积木式编程的教育机器人，包括积木块和机器人车体，所述积木块的嵌合位置设置有拼接部件，根据拼接部件能够将多个积木块拼接成积木长条，所述积木长条从机器人车体的指令识别码读取装置中穿过，并且所述积木块的表面贴有指令识别码；所述机器人车体包括指令识别码读取装置、外接电子模块接口、液晶显示模块、电机模块、单片机控制板和电源模块。本发明的积木块之间使用特殊的拼合方式进行基本的语法检查，进一步的使用机器人内部程序进行语法检查，有利于机器人编程的初学者建立语法检查的意识，提高了青少年编程的兴趣，降低了机器人教育的难度。
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公开(公告)号：CN111360795B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010248569.5
申请日：2020-03-31
Applicant: 研祥智能科技股份有限公司 , 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种六自由度并联机器人的控制系统及其控制方法，该控制系统包括：具有人机交互界面的上位机；与上位机连接的ARM模块；与ARM模块连接的FPGA模块；ARM模块控制FPGA模块调整六自由度并联机器人从当前位姿运动到期望位姿。通过设置具有人机交互界面的上位机，便于用户向控制系统中输入控制指令；通过设置与上位机连接以与上位机进行信息交互的ARM模块，实现上位机与ARM模块的信息交互，便于将控制指令传输给ARM模块，以使ARM模块对控制指令进行处理；通过设置与ARM模块连接以与ARM模块进行信息交互的FPGA模块，使ARM模块将处理后的控制信息写入FPGA模块，并进行读取，从而控制FPGA模块调整六自由度并联机器人从当前位姿运动到期望位姿。
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公开(公告)号：CN108663681B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201810465437.0
申请日：2018-05-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S17/08 , G01S17/04 , G01S17/931 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于双目摄像头与二维激光雷达的移动机器人导航方法，包括步骤：建立二维栅格地图模型；建立移动机器人位姿模型；建立激光雷达数据模型；建立双目摄像头与激光雷达的联合标定模型；利用Dijkstra算法和A‑Star算法进行路径规划与避障导航。该方法能够通过三角形联合标定法，确定双目摄像头与二维激光雷达的相对位置与相对朝向；能够在已知环境二维栅格地图环境下，使用双目摄像头探测环境中高于和低于二维激光雷达平面的障碍物，并且将障碍物映射到环境地图中，通过最短路径算法与启发式搜索优化，得到避开障碍物的导航路径线，可以使移动机器人在运动过程中沿着避开障碍的路径到达目的地。
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