导读:本文包含了自适应交互论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无人机,姿态解算,自适应滤波,交互多模型
自适应交互论文文献综述
高丽珍,吕辰,张晓明,李杰,刘俊[1]（2019）在《基于交互多模型自适应滤波的无人机姿态测量算法研究》一文中研究指出针对无人机在飞行过程中所处的复杂环境以及多变的自身飞行模式导致单一Kalman先验模型参数不准确的问题，提出一种基于交互多模型自适应滤波的无人机姿态测量算法。该算法基于交互多模型理论，首先以EKF为基本滤波模型，对多个不同滤波参数的滤波模型并行计算，其次使用序贯滤波的方法减小模型集数量并提高解算效率，最后估计各个模型的概率后进行融合获得最优滤波结果。仿真结果表明，基于交互多模型的自适应滤波算法能够有效估计飞行过程中的噪声参数，收敛速度快，并且有效抑制了模型误差导致的精度下降及滤波发散情况，对于在无人机高动态或复杂环境下姿态解算具有一定参考价值。(本文来源于《惯性技术与智能导航学术研讨会论文集》期刊2019-10-23）
杜云,张静怡[2]（2019）在《基于自适应容积卡尔曼滤波的交互多模型算法》一文中研究指出ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互多模型滤波算法,将自适应容积卡尔曼滤波器作为交互多模型滤波算法的滤波器,并将当前统计模型作为交互多模型的子模型。仿真结果表明,论文改进的算法提高了滤波算法的滤波性能,相较于传统的交互多模型滤波算法具有更高的滤波精度。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年25期）
张艳凤,王婷,曾佳俊[3]（2019）在《基于推理思维自适应控制认知模型的移动阅读平台交互模式研究》一文中研究指出目的在移动阅读平台上阅读是目前最流行的阅读方式。本文拟从人的认知角度对移动阅读平台进行研究,以期为平台开发人员构建更好的阅读体验移动阅读平台提供一定的帮助。方法运用推理思维自适应控制(ACT-R)认知模型的基本框架和运作机理,从认知角度研究人与移动阅读平台的交互模式,并通过对掌阅iReader和宜搜小说两款移动阅读平台的对比分析,验证模型的可行性。结果构建了移动阅读平台交互模式库的组织方法。结论此交互模式库组织方法的构建,可以为移动阅读平台的开发人员以及进行交互设计的人员提供一定的理论指导,并为现有的移动阅读平台的改进提供方向。(本文来源于《人类工效学》期刊2019年01期）
邱云飞,陈昂[4]（2019）在《微博社区的动态节点自适应增量交互优化》一文中研究指出大多数的社区发现方法是基于网络拓扑结构和边缘密度来进行最佳社区确定,但是这些方法具有非常高的计算复杂度,对网络的形式和类型非常敏感。为解决这些问题,提出基于动态节点自适应增量模型的微博社区交互优化算法,该算法在优化每个社区内成员的交互作用的基础上,利用贪婪算法有效地搜索最优社区的候选,无需遍历所有节点。该模型可快速、准确地测量社区内部和社区之间的交互作用差异。最后,在基准测试网络和搜狐微博平台抓取数据上的仿真测试显示,所提算法在召回率、准确率、算法计算时间以及网络覆盖率等指标上,要优于选取的对比算法。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年02期）
屠尧,朱爱斌,宋纪元,申志涛,张小栋[5]（2019）在《下肢外骨骼康复机器人人机交互力自适应导纳控制》一文中研究指出对于下肢具有残余肌力的下肢瘫痪病人,基于标准步态轨迹被动训练的康复方案无法满足锻炼肌肉的康复训练需求,为此提出了一种人机交互力自适应控制的下肢外骨骼康复机器人控制策略,并设计了可实现康复训练的控制方法。该方法以健康人体行走步态为下肢外骨骼康复机器人的位置控制参考,以穿戴者的自身腿部用力作为力控制约束,根据穿戴者自身腿部力量大小,智能控制和调整步态曲线,以更加适应穿戴者的康复训练需求。仿真试验结果表明,相对于完全被动的康复训练模式,自适应力控制模式能够有效地调整康复过程中人机交互力,可以适应多种不同的康复训练需求,从而大大提高受损患肢运动功能恢复的康复治疗进程,具有实际的应用价值。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年06期）
葛亚特,叶露[6]（2018）在《面向自适应机器人交互的类人反应研究》一文中研究指出机器人类人反应的研究,旨在借鉴人对外部刺激做出反应的机制和特点,将其应用于人一机器人交互中,通过让机器人模拟人对不同的刺激做出的自然的反应,提升人和服务机器人交互的体验。自适应交互系统使得服务机器人能够适应持续变化的工作环境和用户信息,为用户提供更加智能和个性化的服务。本文根据人的自然反应特征与自适应机器人交互的特点,提出在自适应机器人交互中,类人反应的应用可以丰富和优化机器人在服务人过程中的外显反应,同时反映机器人的自适应进度,以促进更加流畅的自然交互。此外,在机器人智能交互系统中,个性化、自然的类人反应能够提高智能交互中机器人学习的效率,更好地服务于用户。(本文来源于《工业设计研究》期刊2018年00期）
黄琦[7]（2018）在《自适应肌电模式识别及假手人机交互控制的研究》一文中研究指出假手的双向人机接口是当前假手研究的主要瓶颈,其直接决定了使用者的使用体验。假手的双向人机接口包括前向人体动作意图解码通道和后向假手工作信息感觉反馈通道两个部分。如何实现使用者动作意图的可靠解码,如何实现使用者对假手工作信息的直观感知是当前的双向人机接口研究的两大难题。本文从当前双向人机接口的研究现状出发,以基于肌电信号多动作模式识别和电刺激触觉反馈的双向人机接口为研究重点,以解决肌电信号多动作模式识别的可靠性和电刺激触觉反馈的双向通道兼容性等难题为主要研究目标,以期建立一种具备可靠性和反馈直观性的双向生机交互系统,提高假手的感知与控制能力。由于受到电极摘下后佩戴导致的位移变化、不相关肢体的突然抖动、肌肉疲劳、佩戴过程中由于假肢荷载导致的电极轻微位移、环境温湿变化带来的电极皮肤阻抗变化等瞬变或缓变因素的影响,基于肌电信号多动作模式识别的肌电控制方法面临识别成功率随时间增长而逐渐降低的难题。为了解决这一难题,当前的研究者大多采用自适应学习算法,使算法的预测模型能够跟随肌电信号特征的变化而保持一定的可靠性。然而当前的研究缺乏理论基础,在自适应学习算法的设计和评估中,大多基于经验和唯象分析。因此本文基于统计学习理论,提出了自适应学习的识别误分类风险随时间变化的模型,描述了自适应学习算法的解码成功率与算法更新时间、更新频率、预测模型、有监督标记的样本比例等的定量关系,并通过支持向量机构建了一族标准自适应学习算法,用于构建整体评估不同自适应学习算法的量表。基于本文自适应学习的识别误分类风险随时间变化的模型,本文提出了代表性粒子自适应学习策略,其利用肌电信号特征的固有性质,降低了等效无监督标记样本的比例以提高自适应学习算法的识别成功率。为了降低分类器重新训练的计算量以实现算法的在线更新,本文提出了通用增量最小二乘支持向量机和通用增量线性分类器。结合代表性粒子自适应学习策略和通用增量算法,本文构建了代表性粒子自适应学习算法。基于仿真肌电信号长序列证明了该算法可显着提高肌电信号多动作模式识别随时间的稳定性。为了进一步提高肌电信号控制的可靠性,本文比较了基于编码控制的肌电模式识别、基于脑电信号监督的自适应肌电信号识别,以及它们与代表性粒子自适应学习算法相结合的方法的识别效果,以验证自适应学习算法的有效性和肌电信号解码的误分类风险随时间变化的模型的准确性。在构建基于电刺激反馈的双向人机接口的过程中,需要解决电刺激反馈的安全性和双向通道兼容性问题。本文提出了基于电刺激的电场模型的电刺激电极优化设计方案,提出了同心圆双相经皮神经电刺激的电刺激电极构型方式,并分别基于无纺布电极和柔性印刷板电极对优化方案进行验证。设计了具有实时电阻抗测量功能的多通道电刺激器,提出了基于实时电阻抗测量的自适应电刺激参数调节方法,解决了电刺激过程的安全性和空间感知均一性难题。提出了基于动态空间调制的电刺激编码手段,通过感知实验证明了相对于传统的分级频率调制和静态空间调制,该方法动态空具有更高的可靠性、更多的传递模式。为验证双向人机接口的有效性,建立了交互控制实验平台,提出了基于自适应滤波的电刺激噪声消除方法。通过持续时间达到一天的肌电信号采集实验,验证了标准自适应学习算法、以及本文提出的代表性粒子自适应学习算法、面向编码控制的自适应肌电识别算法、和脑电信号监督的肌电信号自适应识别方法在真实肌电信号序列中的有效性,并进一步证明了自适应学习理论的准确性。基于面向自适应肌电模式识别的交互控制实验,验证了识别效果反馈对于自适应学习算法在线肌电模式识别的提升作用,发现了结合电触觉反馈与视觉反馈的识别效果反馈相对于传统的基于视觉反馈的识别效果反馈有更大的提升效果,从而证明了电触觉反馈在交互控制中的有效性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-11-01）
葛亚特,叶露[8]（2018）在《面向自适应机器人交互的类人反应研究》一文中研究指出机器人类人反应的研究,旨在借鉴人对外部刺激做出反应的机制和特点,将其应用于人一机器人交互中,通过让机器人模拟人对不同的刺激做出的自然的反应,提升人和服务机器人交互的体验。自适应交互系统使得服务机器人能够适应持续变化的工作环境和用户信息,为用户提供更加智能和个性化的服务。本文根据人的自然反应特征与自适应机器人交互的特点,提出在自适应机器人交互中,类人反应的应用可以丰富和优化机器人在服务人过程中的外显反应,同时反映机器人的自适应进度,以促进更加流畅的自然交互。此外,在机器人智能交互系统中,个性化、自然的类人反应能够提高智能交互中机器人学习的效率,更好地服务于用户。(本文来源于《工业设计研究（第六辑）》期刊2018-11-01）
郑慧君[9]（2018）在《多终端自适应交互系统应用研究》一文中研究指出随着IT技术和移动通讯技术的发展融合,大力地推动了移动应用的发展,一些政府部门、企业纷纷进行了移动办公应用的开发,但是大多数企业和单位由于技术和资金问题,并不能建立原有软件系统与移动应用系统的交互通道,使移动应用系统处于孤立状态。该文提供一种多终端自适应交互系统解决方案,能够解决移动终端平台多样性的自适应问题,打通移动信息化系统与内部系统之间的通道,降低企业移动信息化的成本,提高工作效率,真正实现移动办公,对中小型企业的移动信息化具有重要的意义。(本文来源于《智库时代》期刊2018年40期）
宁雅南[10]（2018）在《自适应学习平台系统双向交互评价探究》一文中研究指出自适应学习是人类获取知识和发展技能的一种重要学习类型,自适应学习平台会引导学生选择适合自身进步的学习内容与活动。学习者可以利用平台自主监控自己的学习活动,形成客观的自我评价;教师也可以通过自适应学习平台进行实时监测,并对学生的学生情况及效果进行考核评价。本文将在混合式教学理念下,探讨自适应学习平台双向交互评价系统,以期为个性化人才培养提供依据。(本文来源于《知识经济》期刊2018年17期）
自适应交互论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互多模型滤波算法,将自适应容积卡尔曼滤波器作为交互多模型滤波算法的滤波器,并将当前统计模型作为交互多模型的子模型。仿真结果表明,论文改进的算法提高了滤波算法的滤波性能,相较于传统的交互多模型滤波算法具有更高的滤波精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应交互论文参考文献
[1].高丽珍,吕辰,张晓明,李杰,刘俊.基于交互多模型自适应滤波的无人机姿态测量算法研究[C].惯性技术与智能导航学术研讨会论文集.2019
[2].杜云,张静怡.基于自适应容积卡尔曼滤波的交互多模型算法[J].科技创新与应用.2019
[3].张艳凤,王婷,曾佳俊.基于推理思维自适应控制认知模型的移动阅读平台交互模式研究[J].人类工效学.2019
[4].邱云飞,陈昂.微博社区的动态节点自适应增量交互优化[J].计算机工程与科学.2019
[5].屠尧,朱爱斌,宋纪元,申志涛,张小栋.下肢外骨骼康复机器人人机交互力自适应导纳控制[J].西安交通大学学报.2019
[6].葛亚特,叶露.面向自适应机器人交互的类人反应研究[J].工业设计研究.2018
[7].黄琦.自适应肌电模式识别及假手人机交互控制的研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[8].葛亚特,叶露.面向自适应机器人交互的类人反应研究[C].工业设计研究（第六辑）.2018
[9].郑慧君.多终端自适应交互系统应用研究[J].智库时代.2018
[10].宁雅南.自适应学习平台系统双向交互评价探究[J].知识经济.2018