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中国矿业大学王百一获国家专利权

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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116337074B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310300529.4,技术领域涉及:G01C21/20;该发明授权基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法是由王百一;胡梦雅;刘新华;华德正;成江昊;祁鹏;格热戈尔茨·罗尔奇克设计研发完成,并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于ISCSO‑LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法,包括采用LM算法根据胶囊机器人的空间磁场信息对胶囊机器人进行位置反解;设计BP神经网络对LM的初始参数进行优化选取,改进LM的算法性能;基于分段映射种群初始化策略和对立学习策略对基础的沙猫群优化算法的初始化阶段和输出阶段进行改进,有效提升了算法的局部搜索能力和全局搜索能力;利用改进的沙猫群优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行最优初始化,有效提升了BP神经网络的模型性能;通过上述ISCSO‑LMNN的改进技术,可以有效实现胶囊机器人在空间磁场下的精确定位;该算法具有较高的适用性,可以有效适用于相关机器人及机械装备的定位工作。

本发明授权基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法在权利要求书中公布了:1.一种基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤一、根据磁传感器对胶囊机器人空间磁场信息进行获取; 步骤二、选择BP神经网络的隐含层层数及节点个数; 步骤三、通过改进的沙猫群优化算法,获得最优初始化网络模型的权值和阈值; 步骤四、计算实际输出,对LM算法初值进行精确定位,判断是否达到期望:若否,则反向传播,更新权值、阈值;若是,则输出LMI最优初值,并利用LM算法对胶囊机器人空间磁场信息进行反解,实现胶囊机器人精确的空间定位; 所述步骤二中,BP神经网络的模型建立包括: 神经网络隐含层神经元的个数选择公式如下: 式中,n为神经网络输入层的层数,m为神经网络隐含层的层数,l为神经网络输出层的层数,A为1~10之间的常数; 在BP神经网络中,数据从输入层传输到隐含层,再从隐含层传输到输出层,在每一层的传输过程中都经过激活函数的处理,其中,所述BP神经网络的隐含层的输出公式为: 式中,θj表示第j个隐含层神经元的输出,xi为神经网络输入层的输入值,ωij为第i个输入层神经元到第j个隐含层神经元的权重,bi为输入层到隐含层的偏置;f1为激励函数,选择S型函数,则n表示神经网络输入层的层数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,m,其中,n和m均为正整数; 所述BP神经网络的输出层的输出公式为: 式中,βk第k个输出层神经元的输出,ωjk代表隐含层到输出层的权重,bk表示隐含层到输出层的偏置,f2为激励函数,选择purelin激活函数,则f2x=x,k=1,2,…,l,l为正整数; 计算误差函数: 式中,Ck为神经网络模型的期望输出,βk表示第k个输出层神经元的输出; 计算误差函数对输出层和隐含层的偏导数: 式中,βk表示第k个输出层神经元的输出,Ck为神经网络模型的期望输出,ωjk表示第j个输入层神经元到第k个隐含层神经元的权重,θj表示第j个隐含层神经元的输出; 计算误差函数对隐含层和输入层之间参数的偏导数: 式中,βk表示第k个输出层神经元的输出,Ck为神经网络模型的期望输出,ωjk表示第j个输入层神经元到第k个隐含层神经元的权重,ωij表示第i个输入层神经元到第j个隐含层神经元的权重,θj表示第j个隐含层神经元的输出,f1为激励函数,选择S型函数,f2为激励函数,选择purelin激活函数,则f2x=x,k=1,2,…,l,l为正整数; 之后修正参数,输出层和隐含层之间参数为: 式中,ωjkt表示当前隐含层到输出层的权重值,ωjkt+1表示隐含层到输出层权重的更新;为误差函数对输出层和隐含层的偏导数; 隐含层和输入层之间参数为: 式中,ωijt表示当前输入层到隐含层的权重值,ωijt+1表示输入层到隐含层权重的更新;为误差函数对隐含层和输入层之间参数的偏导数; 计算全局误差,判断全局误差是否满足要求,当全局误差满足要求,即实际输出满足期望输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学,其通讯地址为:221000 江苏省徐州市大学路中国矿业大学南湖校区;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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