2024, 50(10): 1877-1905.
doi: 10.16383/j.aas.c230445
摘要:
多机器人空地协同系统作为一种在搜索救援、自主探索等领域具有广泛应用前景的异构机器人协作系统, 近年来受到研究者的高度关注. 针对限制空地协同系统自治性能的低智能性、弱自主性挑战, 如何增强个体智能、提高群体协同自主性是加快空地系统应用落地亟需解决的关键问题. 近年来, 随着以深度学习、群体智能为代表的人工智能(Artificial intelligence, AI)算法在感知、决策等领域的不断发展, 将其应用于空地协同系统成为了当前的研究热点. 基于空地协同的自主化程度, 总结从规则驱动到群智涌现不同协作水平下的空地协同工作, 强调通过增强个体智能涌现群体智慧. 同时, 构建并拓宽空地协同群智系统的概念及要素, 阐述其自组织、自适应、自学习与持续演化的群智特性. 最后, 通过列举空地协同代表性应用场景, 总结空地协同所面临的挑战, 并展望未来方向.
多机器人空地协同系统作为一种在搜索救援、自主探索等领域具有广泛应用前景的异构机器人协作系统, 近年来受到研究者的高度关注. 针对限制空地协同系统自治性能的低智能性、弱自主性挑战, 如何增强个体智能、提高群体协同自主性是加快空地系统应用落地亟需解决的关键问题. 近年来, 随着以深度学习、群体智能为代表的人工智能(Artificial intelligence, AI)算法在感知、决策等领域的不断发展, 将其应用于空地协同系统成为了当前的研究热点. 基于空地协同的自主化程度, 总结从规则驱动到群智涌现不同协作水平下的空地协同工作, 强调通过增强个体智能涌现群体智慧. 同时, 构建并拓宽空地协同群智系统的概念及要素, 阐述其自组织、自适应、自学习与持续演化的群智特性. 最后, 通过列举空地协同代表性应用场景, 总结空地协同所面临的挑战, 并展望未来方向.
2024, 50(10): 1906-1927.
doi: 10.16383/j.aas.c230808
摘要:
阴影集(Shadowed set, SS)是一种对模糊集进行三支近似处理的不确定性知识发现模型, 其能够对模糊集中具有精确值的不确定性对象进行有效的近似和划分, 从而减少模糊决策过程中不确定性对象的决策划分成本和计算损耗. 首先, 回顾阴影集的发展历程, 并从四个方面介绍其研究现状及内容, 即阴影集的模型构建、理论性质、数据分析以及应用研究. 通过总结分析它们的核心思想、方法体系、相互关系和区别等, 为该领域的后续研究提供借鉴. 随后, 讨论分析阴影集理论与其他不确定性问题处理理论模型的联系, 尤其是阴影集与模糊集、粗糙集和三支决策理论之间的区别、联系以及互补性. 最后, 围绕上述四个研究方面, 对当前若干具有挑战性的研究问题进行分析和展望.
阴影集(Shadowed set, SS)是一种对模糊集进行三支近似处理的不确定性知识发现模型, 其能够对模糊集中具有精确值的不确定性对象进行有效的近似和划分, 从而减少模糊决策过程中不确定性对象的决策划分成本和计算损耗. 首先, 回顾阴影集的发展历程, 并从四个方面介绍其研究现状及内容, 即阴影集的模型构建、理论性质、数据分析以及应用研究. 通过总结分析它们的核心思想、方法体系、相互关系和区别等, 为该领域的后续研究提供借鉴. 随后, 讨论分析阴影集理论与其他不确定性问题处理理论模型的联系, 尤其是阴影集与模糊集、粗糙集和三支决策理论之间的区别、联系以及互补性. 最后, 围绕上述四个研究方面, 对当前若干具有挑战性的研究问题进行分析和展望.
2024, 50(10): 1928-1937.
doi: 10.16383/j.aas.c230685
摘要:
复杂动态系统运行过程中的在线安全性评估至关重要且富有挑战性. 构建有效的数据驱动模型需要大量有标注数据, 但这在实际中通常难以获得. 此外, 考虑到系统不同的运行工况, 安全性评估模型应该具有良好的泛化能力. 域自适应(Domain adaptation, DA)可以将模型从数据标注丰富的源域迁移到具有不同但相似数据分布的目标域. 然而, 源域中没有出现过的任务相关未知情景会降低模型的性能, 是目前尚未解决的挑战. 主动域自适应通过结合域自适应与主动学习技术, 为解决上述挑战提供了思路. 本文研究目标域存在任务相关未知情景的主动域自适应安全性评估问题, 提出一种基于改进能量模型的主动域自适应方法. 在所提方法中融合分布外检测器, 在此基础上主动选择目标域中具有代表性的无标注样本进行标注, 作为训练数据以提高域自适应模型的性能. 最后, 通过基于轴承数据的案例研究, 验证所提方法的有效性和适用性.
复杂动态系统运行过程中的在线安全性评估至关重要且富有挑战性. 构建有效的数据驱动模型需要大量有标注数据, 但这在实际中通常难以获得. 此外, 考虑到系统不同的运行工况, 安全性评估模型应该具有良好的泛化能力. 域自适应(Domain adaptation, DA)可以将模型从数据标注丰富的源域迁移到具有不同但相似数据分布的目标域. 然而, 源域中没有出现过的任务相关未知情景会降低模型的性能, 是目前尚未解决的挑战. 主动域自适应通过结合域自适应与主动学习技术, 为解决上述挑战提供了思路. 本文研究目标域存在任务相关未知情景的主动域自适应安全性评估问题, 提出一种基于改进能量模型的主动域自适应方法. 在所提方法中融合分布外检测器, 在此基础上主动选择目标域中具有代表性的无标注样本进行标注, 作为训练数据以提高域自适应模型的性能. 最后, 通过基于轴承数据的案例研究, 验证所提方法的有效性和适用性.
2024, 50(10): 1938-1952.
doi: 10.16383/j.aas.c211244
摘要:
电力市场分布式交易模型可有效缓解传统集中模型下市场主体的隐私安全等问题, 但难以在保障市场主体收益和电力系统安全稳定运行的同时, 实现社会福利最大化. 因此, 基于电网线路传输安全, 首先以社会福利最大化为目标, 构建集中式交易模型, 并采用拉格朗日乘子法和对偶定理, 将其等价分解为各市场主体自身利益最大化的分布式交易模型. 在此基础上, 设计2种适用于不同情形的分布式交易方法及其求解算法, 并构造电网安全成本影响市场主体的决策, 从而保证电网线路传输安全. 最后, 基于算例分析, 验证了2种交易方法的有效性.
电力市场分布式交易模型可有效缓解传统集中模型下市场主体的隐私安全等问题, 但难以在保障市场主体收益和电力系统安全稳定运行的同时, 实现社会福利最大化. 因此, 基于电网线路传输安全, 首先以社会福利最大化为目标, 构建集中式交易模型, 并采用拉格朗日乘子法和对偶定理, 将其等价分解为各市场主体自身利益最大化的分布式交易模型. 在此基础上, 设计2种适用于不同情形的分布式交易方法及其求解算法, 并构造电网安全成本影响市场主体的决策, 从而保证电网线路传输安全. 最后, 基于算例分析, 验证了2种交易方法的有效性.
2024, 50(10): 1953-1962.
doi: 10.16383/j.aas.c220966
摘要:
篇章关系抽取旨在识别篇章中实体对之间的关系. 相较于传统的句子级别关系抽取, 篇章级别关系抽取任务更加贴近实际应用, 但是它对实体对的跨句子推理和上下文信息感知等问题提出了新的挑战. 本文提出融合实体和上下文信息(Fuse entity and context information, FECI)的篇章关系抽取方法, 它包含两个模块, 分别是实体信息抽取模块和上下文信息抽取模块. 实体信息抽取模块从两个实体中自动地抽取出能够表示实体对关系的特征. 上下文信息抽取模块根据实体对的提及位置信息, 从篇章中抽取不同的上下文关系特征. 本文在三个篇章级别的关系抽取数据集上进行实验, 效果得到显著提升.
篇章关系抽取旨在识别篇章中实体对之间的关系. 相较于传统的句子级别关系抽取, 篇章级别关系抽取任务更加贴近实际应用, 但是它对实体对的跨句子推理和上下文信息感知等问题提出了新的挑战. 本文提出融合实体和上下文信息(Fuse entity and context information, FECI)的篇章关系抽取方法, 它包含两个模块, 分别是实体信息抽取模块和上下文信息抽取模块. 实体信息抽取模块从两个实体中自动地抽取出能够表示实体对关系的特征. 上下文信息抽取模块根据实体对的提及位置信息, 从篇章中抽取不同的上下文关系特征. 本文在三个篇章级别的关系抽取数据集上进行实验, 效果得到显著提升.
2024, 50(10): 1963-1976.
doi: 10.16383/j.aas.c230649
摘要:
网络度是衡量化纤丝线及化纤织物性能的重要指标之一, 在生产车间中通常采用人工方式进行检测. 为解决人工检测误检率较高的问题, 提出一种基于语义信息增强的化纤丝线网络度并行检测方法. 首先, 为提升单根化纤丝线网络结点识别的准确度, 使用基于MobileNetV2优化的主干网络结构提取语义信息, 以提高模型的运算速度. 在所提主干网络的基础上, 设计语义信息增强模块和多级特征扩张模块处理主干网络的特征信息, 同时, 设计像素级注意力掩膜对特征信息进行加权和融合, 以提高网络度检测的准确性. 然后, 为实现多根化纤丝线网络度的批量计算, 基于所提语义信息增强算法, 设计网络度并行检测方法. 使用算法检测丝线网络结点, 同时使用连通域分析及掩膜提取的方法并行检测, 提取视野内每条丝线的独立区域. 随后, 将并行检测结果融合, 以准确获取每根丝线的网络度检测结果. 为验证所提方法的有效性, 使用自主研发的网络度检测设备建立了化纤丝线数据集, 并进行了实验验证. 结果表明, 所提出的方法能够有效地提高检测的准确性.
网络度是衡量化纤丝线及化纤织物性能的重要指标之一, 在生产车间中通常采用人工方式进行检测. 为解决人工检测误检率较高的问题, 提出一种基于语义信息增强的化纤丝线网络度并行检测方法. 首先, 为提升单根化纤丝线网络结点识别的准确度, 使用基于MobileNetV2优化的主干网络结构提取语义信息, 以提高模型的运算速度. 在所提主干网络的基础上, 设计语义信息增强模块和多级特征扩张模块处理主干网络的特征信息, 同时, 设计像素级注意力掩膜对特征信息进行加权和融合, 以提高网络度检测的准确性. 然后, 为实现多根化纤丝线网络度的批量计算, 基于所提语义信息增强算法, 设计网络度并行检测方法. 使用算法检测丝线网络结点, 同时使用连通域分析及掩膜提取的方法并行检测, 提取视野内每条丝线的独立区域. 随后, 将并行检测结果融合, 以准确获取每根丝线的网络度检测结果. 为验证所提方法的有效性, 使用自主研发的网络度检测设备建立了化纤丝线数据集, 并进行了实验验证. 结果表明, 所提出的方法能够有效地提高检测的准确性.
2024, 50(10): 1977-1987.
doi: 10.16383/j.aas.c230545
摘要:
开放集文字识别 (Open-set text recognition, OSTR) 是一项新任务, 旨在解决开放环境下文字识别应用中的语言模型偏差及新字符识别与拒识问题. 最近的 OSTR 方法通过将上下文信息与视觉信息分离来解决语言模型偏差问题. 然而, 这些方法往往忽视了字符视觉细节的重要性. 考虑到上下文信息的偏差, 局部细节信息在区分视觉上接近的字符时变得更加重要. 本文提出一种基于自适应字符部件表示的开放集文字识别框架, 构建基于文字局部结构相似度量的开放集文字识别方法, 通过对不同字符部件进行显式建模来改进对局部细节特征的建模能力. 与基于字根 (Radical) 的方法不同, 所提出的框架采用数据驱动的部件设计, 具有语言无关的特性和跨语言泛化识别的能力. 此外, 还提出一种局部性约束正则项来使模型训练更加稳定. 大量的对比实验表明, 本文方法在开放集、传统闭集文字识别任务上均具有良好的性能.
开放集文字识别 (Open-set text recognition, OSTR) 是一项新任务, 旨在解决开放环境下文字识别应用中的语言模型偏差及新字符识别与拒识问题. 最近的 OSTR 方法通过将上下文信息与视觉信息分离来解决语言模型偏差问题. 然而, 这些方法往往忽视了字符视觉细节的重要性. 考虑到上下文信息的偏差, 局部细节信息在区分视觉上接近的字符时变得更加重要. 本文提出一种基于自适应字符部件表示的开放集文字识别框架, 构建基于文字局部结构相似度量的开放集文字识别方法, 通过对不同字符部件进行显式建模来改进对局部细节特征的建模能力. 与基于字根 (Radical) 的方法不同, 所提出的框架采用数据驱动的部件设计, 具有语言无关的特性和跨语言泛化识别的能力. 此外, 还提出一种局部性约束正则项来使模型训练更加稳定. 大量的对比实验表明, 本文方法在开放集、传统闭集文字识别任务上均具有良好的性能.
2024, 50(10): 1988-2001.
doi: 10.16383/j.aas.c220994
摘要:
精准的医学图像自动分割是临床影像学诊断和影像三维重建的重要基础. 但医学图像数据的目标对象间对比度差异小、受器官运动影响大, 加之标注样本规模小, 因此在小样本下建立高性能的医学分割模型仍是目前的难点问题. 针对主流原型学习小样本分割网络对医学图像边界分割性能差的问题, 提出一种迭代边界优化的小样本分割网络(Iterative boundary refinement based few-shot segmentation network, IBR-FSS-Net). 以双分支原型学习的小样本分割框架为基础, 引入类别注意力机制和密集比较模块(Dense comparison module, DCM), 对粗分割掩码进行迭代优化, 引导分割模型在多次迭代学习过程中关注边界, 从而提升边界分割精度. 为进一步克服医学图像训练样本少且多样性不足问题, 使用超像素方法生成伪标签, 扩充训练数据以提升模型泛化性. 在ABD-MR和ABD-CT医学图像分割公共数据集上进行实验, 与现有多种先进的医学图像小样本分割方法进行对比分析和消融实验. 实验结果表明, 该方法有效提升了未见医学类别的分割性能.
精准的医学图像自动分割是临床影像学诊断和影像三维重建的重要基础. 但医学图像数据的目标对象间对比度差异小、受器官运动影响大, 加之标注样本规模小, 因此在小样本下建立高性能的医学分割模型仍是目前的难点问题. 针对主流原型学习小样本分割网络对医学图像边界分割性能差的问题, 提出一种迭代边界优化的小样本分割网络(Iterative boundary refinement based few-shot segmentation network, IBR-FSS-Net). 以双分支原型学习的小样本分割框架为基础, 引入类别注意力机制和密集比较模块(Dense comparison module, DCM), 对粗分割掩码进行迭代优化, 引导分割模型在多次迭代学习过程中关注边界, 从而提升边界分割精度. 为进一步克服医学图像训练样本少且多样性不足问题, 使用超像素方法生成伪标签, 扩充训练数据以提升模型泛化性. 在ABD-MR和ABD-CT医学图像分割公共数据集上进行实验, 与现有多种先进的医学图像小样本分割方法进行对比分析和消融实验. 实验结果表明, 该方法有效提升了未见医学类别的分割性能.
2024, 50(10): 2002-2012.
doi: 10.16383/j.aas.c210174
摘要:
针对一类难以建立精确模型的单输入单输出(Single-input single-output, SISO) 非线性离散动态系统, 提出了一种数据驱动模型的自适应控制方法. 所提方法首先设计具有直链与增强结构的随机配置网络(Stochastic configuration network, SCN), 建立了一种可同时表征非线性系统低阶线性部分与高阶非线性项(未建模动态)的数据驱动模型, 并采用增量学习方法与监督机制, 对模型结构与模型参数进行同步更新优化, 保证了数据驱动模型的无限逼近能力, 解决了传统自适应控制采用交替辨识算法存在的建模精度低、模型收敛性无法保证的问题. 进而利用直链部分与增强部分, 分别设计了线性控制器及虚拟未建模动态补偿器, 建立了基于SCN 数据驱动模型的自适应控制新方法, 分析了其稳定性与收敛性, 通过数值仿真实验和采用交替辨识算法的传统自适应控制方法进行对比, 实验结果表明了所提方法的有效性.
针对一类难以建立精确模型的单输入单输出(Single-input single-output, SISO) 非线性离散动态系统, 提出了一种数据驱动模型的自适应控制方法. 所提方法首先设计具有直链与增强结构的随机配置网络(Stochastic configuration network, SCN), 建立了一种可同时表征非线性系统低阶线性部分与高阶非线性项(未建模动态)的数据驱动模型, 并采用增量学习方法与监督机制, 对模型结构与模型参数进行同步更新优化, 保证了数据驱动模型的无限逼近能力, 解决了传统自适应控制采用交替辨识算法存在的建模精度低、模型收敛性无法保证的问题. 进而利用直链部分与增强部分, 分别设计了线性控制器及虚拟未建模动态补偿器, 建立了基于SCN 数据驱动模型的自适应控制新方法, 分析了其稳定性与收敛性, 通过数值仿真实验和采用交替辨识算法的传统自适应控制方法进行对比, 实验结果表明了所提方法的有效性.
2024, 50(10): 2013-2021.
doi: 10.16383/j.aas.c210303
摘要:
染色体的分类是核型分析的重要任务之一. 因其柔软易弯曲, 且类间差异小、类内差异大等特点, 其精准分类仍然是一个具有挑战性的难题. 对此, 提出一种基于网格重构学习(Grid reconstruction learning, GRiCoL)的染色体分类模型. 该模型首先将染色体图像网格化, 提取局部分类特征; 然后通过重构网络对全局特征进行二次提取; 最后完成分类. 相比于现有几种先进方法, GRiCoL同时兼顾局部和全局特征提取更有效的分类特征, 有效改善染色体弯曲导致的分类性能下降, 参数规模合理. 通过基于G带、荧光原位杂交 (Fluorescence in situ hybridization, FISH)、Q带染色体公开数据集的实验表明: GRiCoL能够更好地弱化染色体弯曲带来的影响, 在不同数据集上的分类准确度均优于现有分类方法.
染色体的分类是核型分析的重要任务之一. 因其柔软易弯曲, 且类间差异小、类内差异大等特点, 其精准分类仍然是一个具有挑战性的难题. 对此, 提出一种基于网格重构学习(Grid reconstruction learning, GRiCoL)的染色体分类模型. 该模型首先将染色体图像网格化, 提取局部分类特征; 然后通过重构网络对全局特征进行二次提取; 最后完成分类. 相比于现有几种先进方法, GRiCoL同时兼顾局部和全局特征提取更有效的分类特征, 有效改善染色体弯曲导致的分类性能下降, 参数规模合理. 通过基于G带、荧光原位杂交 (Fluorescence in situ hybridization, FISH)、Q带染色体公开数据集的实验表明: GRiCoL能够更好地弱化染色体弯曲带来的影响, 在不同数据集上的分类准确度均优于现有分类方法.
2024, 50(10): 2022-2035.
doi: 10.16383/j.aas.c230624
摘要:
在现有的系统辨识算法中, 常用的高斯、学生氏t (Student＇s t, St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性, 难以描述非对称性、有偏的输出噪声, 使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降. 基于此, 研究一类广义双曲倾斜学生氏t (Generalized hyperbolic skew student＇s t, GHSkewt)分布, 并在非对称偏斜噪声条件下, 提出一种线性系统鲁棒辨识算法. 首先, 对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述, 数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例; 其次, 引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解, 以方便算法的推导和实现; 最后, 在期望最大化(Expectation-maximization, EM)算法下, 重构具有隐含变量系统的代价函数, 通过迭代优化的方式, 不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布, 实现噪声参数和模型参数的联合估计.
在现有的系统辨识算法中, 常用的高斯、学生氏t (Student＇s t, St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性, 难以描述非对称性、有偏的输出噪声, 使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降. 基于此, 研究一类广义双曲倾斜学生氏t (Generalized hyperbolic skew student＇s t, GHSkewt)分布, 并在非对称偏斜噪声条件下, 提出一种线性系统鲁棒辨识算法. 首先, 对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述, 数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例; 其次, 引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解, 以方便算法的推导和实现; 最后, 在期望最大化(Expectation-maximization, EM)算法下, 重构具有隐含变量系统的代价函数, 通过迭代优化的方式, 不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布, 实现噪声参数和模型参数的联合估计.
2024, 50(10): 2036-2048.
doi: 10.16383/j.aas.c211112
摘要:
针对云服务器中存在软件老化现象, 将造成系统性能衰退与可靠性下降问题, 借鉴剩余使用寿命(Remaining useful life, RUL)概念, 提出基于支持向量和高斯函数拟合(Support vectors and Gaussian function fitting, SVs-GFF)的老化预测方法. 首先, 提取云服务器老化数据的统计特征指标, 并采用支持向量回归(Support vector regression, SVR)对统计特征指标进行数据稀疏化处理, 得到支持向量(Support vectors, SVs)序列数据; 然后, 建立基于密度聚类的高斯函数拟合(Gaussian function fitting, GFF)模型, 对不同核函数下的支持向量序列数据进行老化曲线拟合, 并采用Fréchet距离优化算法选取最优老化曲线; 最后, 基于最优老化曲线, 评估系统到达老化阈值前的RUL, 以预测系统何时发生老化. 在OpenStack云服务器4个老化数据集上的实验结果表明, 基于RUL和SVs-GFF的云服务器老化预测方法与传统预测方法相比, 具有更高的预测精度和更快的收敛速度.
针对云服务器中存在软件老化现象, 将造成系统性能衰退与可靠性下降问题, 借鉴剩余使用寿命(Remaining useful life, RUL)概念, 提出基于支持向量和高斯函数拟合(Support vectors and Gaussian function fitting, SVs-GFF)的老化预测方法. 首先, 提取云服务器老化数据的统计特征指标, 并采用支持向量回归(Support vector regression, SVR)对统计特征指标进行数据稀疏化处理, 得到支持向量(Support vectors, SVs)序列数据; 然后, 建立基于密度聚类的高斯函数拟合(Gaussian function fitting, GFF)模型, 对不同核函数下的支持向量序列数据进行老化曲线拟合, 并采用Fréchet距离优化算法选取最优老化曲线; 最后, 基于最优老化曲线, 评估系统到达老化阈值前的RUL, 以预测系统何时发生老化. 在OpenStack云服务器4个老化数据集上的实验结果表明, 基于RUL和SVs-GFF的云服务器老化预测方法与传统预测方法相比, 具有更高的预测精度和更快的收敛速度.
2024, 50(10): 2049-2062.
doi: 10.16383/j.aas.c230651
摘要:
神经网络的黑箱特性严重阻碍了人们关于网络决策的直观分析与理解. 尽管文献报道了多种基于神经元贡献度分配的决策解释方法, 但是现有方法的解释一致性难以保证, 鲁棒性更是有待改进. 本文从神经元相关性概念入手, 提出一种基于逐层增量分解的神经网络解释新方法LID-Taylor (Layer-wise increment decomposition), 且在此基础上先后引入针对顶层神经元相关性的对比提升策略, 以及针对所有层神经元相关性的非线性提升策略, 最后利用交叉组合策略得到最终方法SIG-LID-IG, 实现了决策归因性能的鲁棒跃升. 通过热力图对现有工作与提出方法的决策归因性能做了定性定量评估. 结果显示, SIG-LID-IG在神经元的正、负相关性的决策归因合理性上均可媲美甚至优于现有工作. SIG-LID-IG在多尺度热力图下同样取得了精确性更高、鲁棒性更强的决策归因.
神经网络的黑箱特性严重阻碍了人们关于网络决策的直观分析与理解. 尽管文献报道了多种基于神经元贡献度分配的决策解释方法, 但是现有方法的解释一致性难以保证, 鲁棒性更是有待改进. 本文从神经元相关性概念入手, 提出一种基于逐层增量分解的神经网络解释新方法LID-Taylor (Layer-wise increment decomposition), 且在此基础上先后引入针对顶层神经元相关性的对比提升策略, 以及针对所有层神经元相关性的非线性提升策略, 最后利用交叉组合策略得到最终方法SIG-LID-IG, 实现了决策归因性能的鲁棒跃升. 通过热力图对现有工作与提出方法的决策归因性能做了定性定量评估. 结果显示, SIG-LID-IG在神经元的正、负相关性的决策归因合理性上均可媲美甚至优于现有工作. SIG-LID-IG在多尺度热力图下同样取得了精确性更高、鲁棒性更强的决策归因.
2024, 50(10): 2063-2078.
doi: 10.16383/j.aas.c211089
摘要:
目前, 基于深度学习的超分辨算法已经取得了很好性能, 但这些方法通常具有较大内存消耗和较高计算复杂度, 很难应用到低算力或便携式设备上. 为了解决这个问题, 设计一种轻量级的组−信息蒸馏残差网络(Group-information distillation residual network, G-IDRN)用于快速且精确的单图像超分辨率任务. 具体地, 提出一个更加有效的组−信息蒸馏模块(Group-information distillation block, G-IDB)作为网络特征提取基本块. 同时, 引入密集快捷连接, 对多个基本块进行组合, 构建组−信息蒸馏残差组(Group-information distillation residual group, G-IDRG), 捕获多层级信息和有效重利用特征. 另外, 还提出一个轻量的非对称残差Non-local模块, 对长距离依赖关系进行建模, 进一步提升超分性能. 最后, 设计一个高频损失函数, 去解决像素损失带来图像细节平滑的问题. 大量实验结果表明, 该算法相较于其他先进方法, 可以在图像超分辨率性能和模型复杂度之间取得更好平衡, 其在公开测试数据集B100上, 4倍超分速率达到56 FPS, 比残差注意力网络快15倍.
目前, 基于深度学习的超分辨算法已经取得了很好性能, 但这些方法通常具有较大内存消耗和较高计算复杂度, 很难应用到低算力或便携式设备上. 为了解决这个问题, 设计一种轻量级的组−信息蒸馏残差网络(Group-information distillation residual network, G-IDRN)用于快速且精确的单图像超分辨率任务. 具体地, 提出一个更加有效的组−信息蒸馏模块(Group-information distillation block, G-IDB)作为网络特征提取基本块. 同时, 引入密集快捷连接, 对多个基本块进行组合, 构建组−信息蒸馏残差组(Group-information distillation residual group, G-IDRG), 捕获多层级信息和有效重利用特征. 另外, 还提出一个轻量的非对称残差Non-local模块, 对长距离依赖关系进行建模, 进一步提升超分性能. 最后, 设计一个高频损失函数, 去解决像素损失带来图像细节平滑的问题. 大量实验结果表明, 该算法相较于其他先进方法, 可以在图像超分辨率性能和模型复杂度之间取得更好平衡, 其在公开测试数据集B100上, 4倍超分速率达到56 FPS, 比残差注意力网络快15倍.
本刊经同行评议拟录用的文章，目前在编校阶段，尚未确定卷期及页码，已有DOI。
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针对一类严格反馈系统的安全控制问题, 提出一种基于滤波控制障碍函数(Filtered control barrier functions, FCBF)的优化控制方法. 首先引入一阶低通滤波器, 构建滤波控制障碍函数. 然后结合控制李雅普诺夫函数(Control Lyapunov functions, CLF)及离线优化技术, 提出一种新颖的安全反推控制算法. 与现有文献相比, 所提控制算法通过运用滤波控制障碍函数, 有效克服了安全反推过程中的“计算膨胀”问题. 仿真结果验证了所提控制算法的有效性与正确性.
针对一类严格反馈系统的安全控制问题, 提出一种基于滤波控制障碍函数(Filtered control barrier functions, FCBF)的优化控制方法. 首先引入一阶低通滤波器, 构建滤波控制障碍函数. 然后结合控制李雅普诺夫函数(Control Lyapunov functions, CLF)及离线优化技术, 提出一种新颖的安全反推控制算法. 与现有文献相比, 所提控制算法通过运用滤波控制障碍函数, 有效克服了安全反推过程中的“计算膨胀”问题. 仿真结果验证了所提控制算法的有效性与正确性.
摘要:
多机协同围捕作为多机器人协同领域的一项重要分支, 着重研究多个机器人通过相互协作对动态可疑目标实现有效的追踪与围捕, 在军事侦查、紧急救援、协同探测等领域具有重要的研究意义与实际应用价值. 首先通过国内外科学引文数据库对多机协同围捕领域相关的文献进行全面检索, 深入剖析目前该领域前沿技术的发展现状与研究热点. 接下来从理论与技术层面分别针对多机协同围捕领域中的目标协同搜索、多机任务分配、协同围捕控制等方面进行全面总结, 重点阐述各研究内容常用方法与技术的工作原理、优缺点及适用范围等. 最后对该领域的发展现状进行总结, 并分析探讨目前尚未解决的难点, 对未来的发展方向提出展望.
多机协同围捕作为多机器人协同领域的一项重要分支, 着重研究多个机器人通过相互协作对动态可疑目标实现有效的追踪与围捕, 在军事侦查、紧急救援、协同探测等领域具有重要的研究意义与实际应用价值. 首先通过国内外科学引文数据库对多机协同围捕领域相关的文献进行全面检索, 深入剖析目前该领域前沿技术的发展现状与研究热点. 接下来从理论与技术层面分别针对多机协同围捕领域中的目标协同搜索、多机任务分配、协同围捕控制等方面进行全面总结, 重点阐述各研究内容常用方法与技术的工作原理、优缺点及适用范围等. 最后对该领域的发展现状进行总结, 并分析探讨目前尚未解决的难点, 对未来的发展方向提出展望.
摘要:
针对一类不确定非线性系统, 提出一种保证系统状态满足预设边界性能函数的新型性能驱动控制(Performance-driven control, PDC)方法. 不同于传统预设性能控制(Prescribed performance control, PPC) 方法中对误差与边界性能函数的比值进行非线性变换的思路, 本文基于保证状态量与上下边界的两个误差量均始终非负这一思想, 引入基于Metzler矩阵的正系统分析理论, 并结合切换控制技术, 以最终保证系统状态始终在预设性能函数之内. 系统的稳定性取决于边界性能函数的选取, 而不改变控制器的形式. 给出针对一类不确定非线性系统的控制设计、稳定性分析和方法讨论, 数值仿真例子验证了所提出方法的有效性.
针对一类不确定非线性系统, 提出一种保证系统状态满足预设边界性能函数的新型性能驱动控制(Performance-driven control, PDC)方法. 不同于传统预设性能控制(Prescribed performance control, PPC) 方法中对误差与边界性能函数的比值进行非线性变换的思路, 本文基于保证状态量与上下边界的两个误差量均始终非负这一思想, 引入基于Metzler矩阵的正系统分析理论, 并结合切换控制技术, 以最终保证系统状态始终在预设性能函数之内. 系统的稳定性取决于边界性能函数的选取, 而不改变控制器的形式. 给出针对一类不确定非线性系统的控制设计、稳定性分析和方法讨论, 数值仿真例子验证了所提出方法的有效性.
摘要:
针对可能由不确定干扰和网络攻击引起的通信链路故障的航天器编队控制系统, 提出了一种基于零和微分博弈的最优容错控制方法. 该方法通过构建描述编队协同控制的性能函数, 将通信链路故障容错控制问题等效转换为零和微分博弈模型. 采用Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程和极小极大原则设计博弈中的优化解, 并利用自适应动态规划算法对其进行在线逼近, 以获得编队的最优容错控制策略, 保证航天器通信链路故障下的在轨稳定性和最优性能. 仿真结果表明了本文设计的分布式最优容错控制律的有效性.
针对可能由不确定干扰和网络攻击引起的通信链路故障的航天器编队控制系统, 提出了一种基于零和微分博弈的最优容错控制方法. 该方法通过构建描述编队协同控制的性能函数, 将通信链路故障容错控制问题等效转换为零和微分博弈模型. 采用Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程和极小极大原则设计博弈中的优化解, 并利用自适应动态规划算法对其进行在线逼近, 以获得编队的最优容错控制策略, 保证航天器通信链路故障下的在轨稳定性和最优性能. 仿真结果表明了本文设计的分布式最优容错控制律的有效性.
摘要:
针对三维空间中多航天器协同捕获机动目标问题, 提出一种具有终端角度约束和时间一致性约束的设定时间协同制导律, 将视线角误差和齐射攻击的收敛时间作为一个可提前设定的参数, 实现对收敛时间进行设置. 构建三维场景航天器-目标运动学模型, 在沿视线(Line-of-sight, LOS)方向将同时攻击问题转化为一致性问题, 提出一种分布式协同制导律, 设定时间内使得多个航天器剩余飞行时间相等; 在垂直视线方向利用滑模控制方法对制导律进行设计, 使得每个航天器的视线角在设定时间内达到期望值. 上述制导律中, 设计了一种设定时间扩展状态观测器对未知的目标加速度进行估计. 数值仿真结果验证了方法的有效性.
针对三维空间中多航天器协同捕获机动目标问题, 提出一种具有终端角度约束和时间一致性约束的设定时间协同制导律, 将视线角误差和齐射攻击的收敛时间作为一个可提前设定的参数, 实现对收敛时间进行设置. 构建三维场景航天器-目标运动学模型, 在沿视线(Line-of-sight, LOS)方向将同时攻击问题转化为一致性问题, 提出一种分布式协同制导律, 设定时间内使得多个航天器剩余飞行时间相等; 在垂直视线方向利用滑模控制方法对制导律进行设计, 使得每个航天器的视线角在设定时间内达到期望值. 上述制导律中, 设计了一种设定时间扩展状态观测器对未知的目标加速度进行估计. 数值仿真结果验证了方法的有效性.
摘要:
针对无人机集群系统, 提出了一种性能函数引导的深度强化学习控制方法, 同时评估性能函数的示范经验与学习策略的探索动作, 保证了高效可靠的策略更新, 实现了无人机集群系统的高性能控制. 首先, 利用领航-跟随集群框架, 将无人机集群的控制问题转化为领航-跟随框架下的跟踪问题, 进而提出了基于模型的跟踪控制方法, 利用性能函数将集群编队误差约束在给定范围内, 实现了无人机集群的模型驱动控制. 接下来, 为了解决复杂工况下性能函数极易失效难题, 将深度强化学习方法和性能函数驱动方法结合, 提出了性能函数引导的深度强化学习控制方法, 利用性能函数的示范经验辅助训练强化学习网络, 通过同时评估探索与示范动作, 保证学习策略显著优于性能函数驱动控制方法, 有效提高了无人机编队控制精度与鲁棒性. 实验结果表明, 该方法能够显著提升无人机集群的控制精度, 实现了兼顾鲁棒性与飞行精度的高性能集群控制.
针对无人机集群系统, 提出了一种性能函数引导的深度强化学习控制方法, 同时评估性能函数的示范经验与学习策略的探索动作, 保证了高效可靠的策略更新, 实现了无人机集群系统的高性能控制. 首先, 利用领航-跟随集群框架, 将无人机集群的控制问题转化为领航-跟随框架下的跟踪问题, 进而提出了基于模型的跟踪控制方法, 利用性能函数将集群编队误差约束在给定范围内, 实现了无人机集群的模型驱动控制. 接下来, 为了解决复杂工况下性能函数极易失效难题, 将深度强化学习方法和性能函数驱动方法结合, 提出了性能函数引导的深度强化学习控制方法, 利用性能函数的示范经验辅助训练强化学习网络, 通过同时评估探索与示范动作, 保证学习策略显著优于性能函数驱动控制方法, 有效提高了无人机编队控制精度与鲁棒性. 实验结果表明, 该方法能够显著提升无人机集群的控制精度, 实现了兼顾鲁棒性与飞行精度的高性能集群控制.
摘要:
针对水下图像的颜色偏差和低对比度等退化问题, 提出了一种基于颜色转移与自适应增益控制融合的水下图像增强方法. 首先, 根据颜色转移图像和最大衰减图引导的融合策略校正水下图像的颜色偏差. 其次, 利用一阶原始对偶方法对V通道进行滤波以有效地抑制噪声的干扰, 获得结构图像; 并且提出自适应增益控制, 根据图像的高频信息自适应调整增益, 以获得细节图像. 最后, 通过加权融合结构图像与细节图像, 得到高质量的水下图像. 实验结果表明, 针对不同自然和工业环境下的水下图像, 1) 所提方法可以有效地校正颜色失真现象; 2) 显著提高水下图像的对比度并且抑制噪声干扰; 3) 在定量评价指标和高级视觉任务(目标检测、图像分割、关键点检测和水下双目测距)中优于其它主流水下图像增强方法, 为水下目标抓取等工程应用提供了有益的参考.
针对水下图像的颜色偏差和低对比度等退化问题, 提出了一种基于颜色转移与自适应增益控制融合的水下图像增强方法. 首先, 根据颜色转移图像和最大衰减图引导的融合策略校正水下图像的颜色偏差. 其次, 利用一阶原始对偶方法对V通道进行滤波以有效地抑制噪声的干扰, 获得结构图像; 并且提出自适应增益控制, 根据图像的高频信息自适应调整增益, 以获得细节图像. 最后, 通过加权融合结构图像与细节图像, 得到高质量的水下图像. 实验结果表明, 针对不同自然和工业环境下的水下图像, 1) 所提方法可以有效地校正颜色失真现象; 2) 显著提高水下图像的对比度并且抑制噪声干扰; 3) 在定量评价指标和高级视觉任务(目标检测、图像分割、关键点检测和水下双目测距)中优于其它主流水下图像增强方法, 为水下目标抓取等工程应用提供了有益的参考.
摘要:
群组推荐(Group recommendation)在信息检索与数据挖掘领域近年来备受关注, 其旨在从海量候选集中挑选出一组用户可能感兴趣的项目. 随着深度学习技术的不断发展, 基于深度学习的群组推荐方法大量涌现. 鉴于此, 首先介绍了群组推荐问题的背景知识, 然后系统综述了数据获取方法, 全面评述了近年来基于深度学习的群组推荐算法, 并进行了系统分类与深入分析. 此外, 还归纳了适用于深度学习方法的群组推荐数据集和评价方法, 对各类推荐算法进行了对比实验分析与讨论. 最后, 针对本领域的研究难点进行了深入探讨, 并提出了未来有待深入研究的方向.
群组推荐(Group recommendation)在信息检索与数据挖掘领域近年来备受关注, 其旨在从海量候选集中挑选出一组用户可能感兴趣的项目. 随着深度学习技术的不断发展, 基于深度学习的群组推荐方法大量涌现. 鉴于此, 首先介绍了群组推荐问题的背景知识, 然后系统综述了数据获取方法, 全面评述了近年来基于深度学习的群组推荐算法, 并进行了系统分类与深入分析. 此外, 还归纳了适用于深度学习方法的群组推荐数据集和评价方法, 对各类推荐算法进行了对比实验分析与讨论. 最后, 针对本领域的研究难点进行了深入探讨, 并提出了未来有待深入研究的方向.
摘要:
针对存在未知扰动的多四旋翼无人机协同吊挂系统(Multi-quadrotor cooperative supension system, MQCSS), 提出一种具有避碰和性能约束的分布式自适应积分反步跟踪控制(Distributed adaptive integral backstepping tracking control, DAIBC)方法. 首先, 设计新型的有限时间性能函数和人工势函数分别用于处理负载的跟踪约束和四旋翼无人机(Quadrotor unmanned aerial vehicle, QUAV)之间的避碰问题. 然后, 构造一种积分型的辅助变量并结合动态面技术设计反步控制器, 实现四旋翼无人机的分布式编队运输负载. 同时, 将动态面技术与自适应调节机制相结合, 对系统存在的未知干扰进行抑制. 接着, 给出严格的Lyapunov稳定性分析, 证明闭环系统所有信号的最终一致有界. 最后, 通过数值对比仿真和实飞实验结果验证了所提方法的有效性.
针对存在未知扰动的多四旋翼无人机协同吊挂系统(Multi-quadrotor cooperative supension system, MQCSS), 提出一种具有避碰和性能约束的分布式自适应积分反步跟踪控制(Distributed adaptive integral backstepping tracking control, DAIBC)方法. 首先, 设计新型的有限时间性能函数和人工势函数分别用于处理负载的跟踪约束和四旋翼无人机(Quadrotor unmanned aerial vehicle, QUAV)之间的避碰问题. 然后, 构造一种积分型的辅助变量并结合动态面技术设计反步控制器, 实现四旋翼无人机的分布式编队运输负载. 同时, 将动态面技术与自适应调节机制相结合, 对系统存在的未知干扰进行抑制. 接着, 给出严格的Lyapunov稳定性分析, 证明闭环系统所有信号的最终一致有界. 最后, 通过数值对比仿真和实飞实验结果验证了所提方法的有效性.
摘要:
针对一类系统动态未知且受互联项影响的非线性互联大规模系统, 提出一种新的在线分散式动态事件触发控制(Dynamic event-triggered control, DETC)方案. 首先, 构建基于神经网络的辨识器来重构互联系统的未知内部动态. 其次, 使用自适应评判网络在事件触发机制下学习近似最优控制策略. 在所设计的动态事件触发控制机制下, 各子系统独立地设计自己的控制策略, 且各控制策略的更新是异步进行的. 也就是说, 各个分散式事件触发条件和控制器仅依赖于各自子系统的局部状态信息, 而无需频繁获取相邻子系统的信息, 从而规避通过通信网络在子系统间传递状态信息的需求. 然后, 借助李雅普诺夫稳定性定理, 从理论上证明所提出的闭环控制系统状态和评判网络权值估计误差都是最终一致有界的. 最后, 通过一个数值仿真示例和一个实际工程示例验证所提出的动态事件触发控制方法的有效性和实用性.
针对一类系统动态未知且受互联项影响的非线性互联大规模系统, 提出一种新的在线分散式动态事件触发控制(Dynamic event-triggered control, DETC)方案. 首先, 构建基于神经网络的辨识器来重构互联系统的未知内部动态. 其次, 使用自适应评判网络在事件触发机制下学习近似最优控制策略. 在所设计的动态事件触发控制机制下, 各子系统独立地设计自己的控制策略, 且各控制策略的更新是异步进行的. 也就是说, 各个分散式事件触发条件和控制器仅依赖于各自子系统的局部状态信息, 而无需频繁获取相邻子系统的信息, 从而规避通过通信网络在子系统间传递状态信息的需求. 然后, 借助李雅普诺夫稳定性定理, 从理论上证明所提出的闭环控制系统状态和评判网络权值估计误差都是最终一致有界的. 最后, 通过一个数值仿真示例和一个实际工程示例验证所提出的动态事件触发控制方法的有效性和实用性.
摘要:
原油移动路径规划是原油调度中至关重要的子任务, 直接影响到生产过程中原油供给的稳定性和付油的高效性. 由于此任务需要考虑大规模罐区内复杂的设备条件, 并受到严格的工业生产约束, 同时需要兼顾途径阀门数量与泵机组运力, 导致目前依然倚重调度人员的人工经验来制定路径规划方案, 对传统算法和进化算法的应用提出了挑战. 据此, 本研究基于有向图结构对大规模原油罐区进行细致数学建模, 并提出一种基于偏好的原油移动路径多目标优化(Preference-based multi-objective optimization for crude oil movement path，PB-MOO)算法, 突破了过去高度依赖人工方法的局限性, 为原油移动路径规划提供智能化解决方案. 实验证明该算法能够在满足实际约束的条件下, 找到复杂任务的高质量候选解, 验证了其在此领域的可行性和有效性.
原油移动路径规划是原油调度中至关重要的子任务, 直接影响到生产过程中原油供给的稳定性和付油的高效性. 由于此任务需要考虑大规模罐区内复杂的设备条件, 并受到严格的工业生产约束, 同时需要兼顾途径阀门数量与泵机组运力, 导致目前依然倚重调度人员的人工经验来制定路径规划方案, 对传统算法和进化算法的应用提出了挑战. 据此, 本研究基于有向图结构对大规模原油罐区进行细致数学建模, 并提出一种基于偏好的原油移动路径多目标优化(Preference-based multi-objective optimization for crude oil movement path，PB-MOO)算法, 突破了过去高度依赖人工方法的局限性, 为原油移动路径规划提供智能化解决方案. 实验证明该算法能够在满足实际约束的条件下, 找到复杂任务的高质量候选解, 验证了其在此领域的可行性和有效性.
摘要:
本文研究了柔性关节机械臂信息物理融合系统 (Cyber-physical systems, CPS) 在传感器测量和执行器输入受到网络攻击时的安全控制问题. 首先, 用T-S 模糊模型描述柔性关节机械臂 CPS, 描述后的模型可能存在不可测量或可测量但受传感器攻击影响的前件变量(Premise variables, PVs), 这些 PVs 直接用于构建模糊控制器会影响控制器的控制效果. 因此, 提出一类模糊协同交互观测器来构造新的、可靠的、可利用的 PVs. 同时, 该观测器能够与包含攻击估计误差(Attack estimation error, AEE)信息的辅助系统进行协同交互. 与已有结果相比, 所提出的观测器通过协同交互结构, 充分利用了 AEE 信息, 提高了攻击信号的重构精度. 在此基础上, 提出了一种具有攻击补偿结构的安全控制方案, 从而消除了传感器和执行器攻击对柔性关节机械臂CPS 性能的影响. 仿真结果验证了所提出的安全控制方案的有效性.
本文研究了柔性关节机械臂信息物理融合系统 (Cyber-physical systems, CPS) 在传感器测量和执行器输入受到网络攻击时的安全控制问题. 首先, 用T-S 模糊模型描述柔性关节机械臂 CPS, 描述后的模型可能存在不可测量或可测量但受传感器攻击影响的前件变量(Premise variables, PVs), 这些 PVs 直接用于构建模糊控制器会影响控制器的控制效果. 因此, 提出一类模糊协同交互观测器来构造新的、可靠的、可利用的 PVs. 同时, 该观测器能够与包含攻击估计误差(Attack estimation error, AEE)信息的辅助系统进行协同交互. 与已有结果相比, 所提出的观测器通过协同交互结构, 充分利用了 AEE 信息, 提高了攻击信号的重构精度. 在此基础上, 提出了一种具有攻击补偿结构的安全控制方案, 从而消除了传感器和执行器攻击对柔性关节机械臂CPS 性能的影响. 仿真结果验证了所提出的安全控制方案的有效性.
摘要:
具身智能强调大脑、身体及环境三者的相互作用, 旨在基于机器与物理世界的交互, 创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体. 当前, 机器学习、机器人学、认知科学等多学科技术的快速发展极大地推动了具身智能的研究与应用. 已有的具身智能文献更多从技术和方法分类的角度入手, 本文以具身智能在研究和应用过程中面临的关键挑战为角度切入, 分析具身智能研究的一般性框架, 围绕具身感知与执行、具身学习与进化两个方面提出具体的研究思路, 并针对其中涉及的关键问题详细梳理相关技术及研究进展. 此外, 以移动机器人、仿生机器人、平行机器人三方面应用为例, 介绍具身智能在感知与理解、控制与决策、交互与学习等方面给实际机器人系统设计带来的启发. 最后, 对具身智能的发展前景进行展望, 探索虚实融合数据智能、基础模型与基础智能、数字孪生与平行智能在其中的重要作用和应用潜力, 希望为相关领域学者和从业人员提供新的启示和思路. 论文相关项目详见https://github.com/BUCT-IUSRC/Survey__EmbodiedAI .
具身智能强调大脑、身体及环境三者的相互作用, 旨在基于机器与物理世界的交互, 创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体. 当前, 机器学习、机器人学、认知科学等多学科技术的快速发展极大地推动了具身智能的研究与应用. 已有的具身智能文献更多从技术和方法分类的角度入手, 本文以具身智能在研究和应用过程中面临的关键挑战为角度切入, 分析具身智能研究的一般性框架, 围绕具身感知与执行、具身学习与进化两个方面提出具体的研究思路, 并针对其中涉及的关键问题详细梳理相关技术及研究进展. 此外, 以移动机器人、仿生机器人、平行机器人三方面应用为例, 介绍具身智能在感知与理解、控制与决策、交互与学习等方面给实际机器人系统设计带来的启发. 最后, 对具身智能的发展前景进行展望, 探索虚实融合数据智能、基础模型与基础智能、数字孪生与平行智能在其中的重要作用和应用潜力, 希望为相关领域学者和从业人员提供新的启示和思路. 论文相关项目详见
摘要:
随着工业4.0的发展, 移动智能体系统 (Mobile agent system, MAS) 与多回路无线控制系统 (Wireless control system, WCS) 被部署到工厂中, 构成异构工业物联网(Industrial internet of things, IIoT)系统, 协作执行智能制造任务. 在协作过程中, MAS与WCS紧密耦合, 导致状态相关衰落, 两者性能相互制约. 为解决这一问题, 研究异构工业物联网系统的最优控制问题, 满足WCS控制性能约束与MAS安全生产约束的同时, 最小化系统平均通信成本. 首先, 利用有限域系统描述MAS在不同阴影衰落程度工作区间的转移, 刻画MAS与WCS耦合下的状态相关衰落信道模型. 基于此, 利用矩阵半张量积理论, 通过构建受限跟随者状态转移图(Follower state transition graph, FSTG), 建立最优控制问题可行性图判据, 给出关于受限集合镇定的充分必要条件. 其次, 基于加权跟随者状态转移图的最小平均环理论, 建立领航−跟随MAS最优控制序列的构造算法, 并证明其最优性. 最后, 通过仿真验证算法的有效性.
随着工业4.0的发展, 移动智能体系统 (Mobile agent system, MAS) 与多回路无线控制系统 (Wireless control system, WCS) 被部署到工厂中, 构成异构工业物联网(Industrial internet of things, IIoT)系统, 协作执行智能制造任务. 在协作过程中, MAS与WCS紧密耦合, 导致状态相关衰落, 两者性能相互制约. 为解决这一问题, 研究异构工业物联网系统的最优控制问题, 满足WCS控制性能约束与MAS安全生产约束的同时, 最小化系统平均通信成本. 首先, 利用有限域系统描述MAS在不同阴影衰落程度工作区间的转移, 刻画MAS与WCS耦合下的状态相关衰落信道模型. 基于此, 利用矩阵半张量积理论, 通过构建受限跟随者状态转移图(Follower state transition graph, FSTG), 建立最优控制问题可行性图判据, 给出关于受限集合镇定的充分必要条件. 其次, 基于加权跟随者状态转移图的最小平均环理论, 建立领航−跟随MAS最优控制序列的构造算法, 并证明其最优性. 最后, 通过仿真验证算法的有效性.
摘要:
深度学习是解决时间序列分类(Time series classification, TSC)问题的主要途径之一. 然而, 基于深度学习的TSC模型易受到对抗样本攻击, 从而导致模型分类准确率大幅度降低. 为此, 研究了TSC模型的对抗攻击防御问题, 设计了集成对抗训练(Adversarial training, AT)防御方法. 首先, 设计了一种针对TSC模型的集成对抗训练防御框架, 通过多种TSC模型和攻击方式生成对抗样本, 并用于训练目标模型. 其次, 在生成对抗样本的过程中, 设计了基于Shapelets的局部扰动算法, 并结合动量迭代的快速梯度符号法(Momentum iterative fast gradient sign method, MI-FGSM), 实现了有效的白盒攻击. 同时, 使用知识蒸馏(Knowledge distillation, KD) 和基于沃瑟斯坦距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network, WGAN) 设计了针对替代模型的黑盒对抗攻击方法, 实现了攻击者对目标模型未知时的有效攻击. 在此基础上, 在对抗训练损失函数中添加Kullback-Leibler (KL) 散度约束, 进一步提升了模型鲁棒性. 最后, 在多变量时间序列分类数据集UEA上验证了所提方法的有效性.
深度学习是解决时间序列分类(Time series classification, TSC)问题的主要途径之一. 然而, 基于深度学习的TSC模型易受到对抗样本攻击, 从而导致模型分类准确率大幅度降低. 为此, 研究了TSC模型的对抗攻击防御问题, 设计了集成对抗训练(Adversarial training, AT)防御方法. 首先, 设计了一种针对TSC模型的集成对抗训练防御框架, 通过多种TSC模型和攻击方式生成对抗样本, 并用于训练目标模型. 其次, 在生成对抗样本的过程中, 设计了基于Shapelets的局部扰动算法, 并结合动量迭代的快速梯度符号法(Momentum iterative fast gradient sign method, MI-FGSM), 实现了有效的白盒攻击. 同时, 使用知识蒸馏(Knowledge distillation, KD) 和基于沃瑟斯坦距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network, WGAN) 设计了针对替代模型的黑盒对抗攻击方法, 实现了攻击者对目标模型未知时的有效攻击. 在此基础上, 在对抗训练损失函数中添加Kullback-Leibler (KL) 散度约束, 进一步提升了模型鲁棒性. 最后, 在多变量时间序列分类数据集UEA上验证了所提方法的有效性.
摘要:
基于视觉的人体动作质量评价利用计算机视觉相关技术自动分析个体运动完成情况, 并为其提供相应的动作质量评价结果. 这已成为运动科学和人工智能交叉领域的一个热点研究问题, 在竞技体育、运动员选材、健身锻炼、运动康复等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值. 本文将从数据获取及标注、运动特征表示、运动质量评价3个方面对涉及到的技术进行回顾分析, 对相关方法进行分类, 并比较分析不同方法在AQA-7、JIGSAWS、EPIC-Skills 2018三个数据集上的性能. 最后讨论未来可能的研究方向.
基于视觉的人体动作质量评价利用计算机视觉相关技术自动分析个体运动完成情况, 并为其提供相应的动作质量评价结果. 这已成为运动科学和人工智能交叉领域的一个热点研究问题, 在竞技体育、运动员选材、健身锻炼、运动康复等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值. 本文将从数据获取及标注、运动特征表示、运动质量评价3个方面对涉及到的技术进行回顾分析, 对相关方法进行分类, 并比较分析不同方法在AQA-7、JIGSAWS、EPIC-Skills 2018三个数据集上的性能. 最后讨论未来可能的研究方向.
摘要:
多智能体强化学习作为博弈论、控制论和多智能体学习的交叉研究领域, 是多智能体系统研究中的前沿方向, 赋予了智能体在动态多维的复杂环境中通过交互和决策完成多样化任务的能力. 多智能体强化学习正在向应用对象开放化、应用问题具身化、应用场景复杂化的方向发展, 并逐渐成为解决现实世界中博弈决策问题的最有效工具. 本文对基于多智能体强化学习的博弈进行了系统性综述. 首先, 介绍了多智能体强化学习的基本理论, 梳理了多智能体强化学习算法与基线测试环境的发展进程. 其次, 针对合作、对抗以及混合三种多智能体强化学习任务, 从提高智能体合作效率、提升智能体对抗能力的维度来介绍多智能体强化学习的最新进展, 并结合实际应用探讨了混合博弈的前沿研究方向. 最后, 对多智能体强化学习的应用前景和发展趋势进行了总结与展望.
多智能体强化学习作为博弈论、控制论和多智能体学习的交叉研究领域, 是多智能体系统研究中的前沿方向, 赋予了智能体在动态多维的复杂环境中通过交互和决策完成多样化任务的能力. 多智能体强化学习正在向应用对象开放化、应用问题具身化、应用场景复杂化的方向发展, 并逐渐成为解决现实世界中博弈决策问题的最有效工具. 本文对基于多智能体强化学习的博弈进行了系统性综述. 首先, 介绍了多智能体强化学习的基本理论, 梳理了多智能体强化学习算法与基线测试环境的发展进程. 其次, 针对合作、对抗以及混合三种多智能体强化学习任务, 从提高智能体合作效率、提升智能体对抗能力的维度来介绍多智能体强化学习的最新进展, 并结合实际应用探讨了混合博弈的前沿研究方向. 最后, 对多智能体强化学习的应用前景和发展趋势进行了总结与展望.
摘要:
从攻击者的角度探讨信息物理系统(Cyber-physical system, CPS)中隐蔽虚假数据注入攻击的最优策略. 选取K-L(Kullback-Leibler)散度作为攻击隐蔽性的评价指标, 设计攻击信号使得攻击保持隐蔽的同时能够最大程度地降低CPS远程状态估计的性能. 首先, 利用残差的统计特征计算远程状态估计误差协方差, 将问题转化为二次约束优化问题. 其次, 在攻击隐蔽性的约束下, 运用拉格朗日乘子法及半正定规划推导出最优策略. 最后, 通过仿真实验验证本文提出的方法与现有的方法相比在隐蔽性方面具有显著的优势.
从攻击者的角度探讨信息物理系统(Cyber-physical system, CPS)中隐蔽虚假数据注入攻击的最优策略. 选取K-L(Kullback-Leibler)散度作为攻击隐蔽性的评价指标, 设计攻击信号使得攻击保持隐蔽的同时能够最大程度地降低CPS远程状态估计的性能. 首先, 利用残差的统计特征计算远程状态估计误差协方差, 将问题转化为二次约束优化问题. 其次, 在攻击隐蔽性的约束下, 运用拉格朗日乘子法及半正定规划推导出最优策略. 最后, 通过仿真实验验证本文提出的方法与现有的方法相比在隐蔽性方面具有显著的优势.
摘要:
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点, 已成为治理固废污染的主要方式. 由于城市固废成分复杂, 含水率、热值动态波动, 固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突, 实际工业过程难以高效运行. 为此, 本文提出了一种基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化方法, 以期实现燃烧效率和烟气净化效率的协同优化. 首先, 设计自组织径向基函数(Self-organizing radial basis function, SORBF)神经网络建立运行指标模型, 实现城市固废焚烧过程运行性能的在线评价; 其次, 引入区域拥挤度指标提出了一种改进的多目标粒子群优化算法, 以获取操作变量的Pareto解集; 然后, 利用熵权法确定操作变量最佳设定值, 实现城市固废焚烧过程高效运行; 最后, 通过北京某城市固废焚烧厂的实际运行数据对所提方法进行验证, 实验结果表明基于多目标粒子群算法的智能操作优化方法可以实现燃烧效率与脱硝效率的协同提升.
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点, 已成为治理固废污染的主要方式. 由于城市固废成分复杂, 含水率、热值动态波动, 固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突, 实际工业过程难以高效运行. 为此, 本文提出了一种基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化方法, 以期实现燃烧效率和烟气净化效率的协同优化. 首先, 设计自组织径向基函数(Self-organizing radial basis function, SORBF)神经网络建立运行指标模型, 实现城市固废焚烧过程运行性能的在线评价; 其次, 引入区域拥挤度指标提出了一种改进的多目标粒子群优化算法, 以获取操作变量的Pareto解集; 然后, 利用熵权法确定操作变量最佳设定值, 实现城市固废焚烧过程高效运行; 最后, 通过北京某城市固废焚烧厂的实际运行数据对所提方法进行验证, 实验结果表明基于多目标粒子群算法的智能操作优化方法可以实现燃烧效率与脱硝效率的协同提升.
摘要:
提出并解决一种饱和脉冲多智能体系统在拒绝服务(Denial of service, DOS)攻击环境中的安全定制化一致性控制问题. 首先引入微分机制和加权策略, 构建一种带可调参数一致性模式项的系统模型, 以满足复杂场景对一致性的定制化需求. 其次结合饱和效应和脉冲机制, 为系统设计一种满足执行器功率受限约束的饱和脉冲控制协议. 再次采用切换拓扑分析DOS攻击下系统的网络拓扑结构, 并采用李雅普洛夫稳定性和矩阵测度理论, 得到系统实现安全定制化一致性的充分条件. 最后通过仿真实验和对比分析, 验证所提理论的有效性和优越性.
提出并解决一种饱和脉冲多智能体系统在拒绝服务(Denial of service, DOS)攻击环境中的安全定制化一致性控制问题. 首先引入微分机制和加权策略, 构建一种带可调参数一致性模式项的系统模型, 以满足复杂场景对一致性的定制化需求. 其次结合饱和效应和脉冲机制, 为系统设计一种满足执行器功率受限约束的饱和脉冲控制协议. 再次采用切换拓扑分析DOS攻击下系统的网络拓扑结构, 并采用李雅普洛夫稳定性和矩阵测度理论, 得到系统实现安全定制化一致性的充分条件. 最后通过仿真实验和对比分析, 验证所提理论的有效性和优越性.
摘要:
现有视觉缺陷检测技术通常基于传统电荷耦合器件(Charge-coupled device, CCD)或互补金属氧化物半导体(Complementary metal-oxide-semiconductor, CMOS)相机进行缺陷成像和后端检测算法开发. 然而, 现有技术存在成像速度慢、动态范围小、背景干扰大等问题, 难以实现对高反光产品表面弱小瑕疵的快速检测. 针对上述挑战, 创新性地提出了一套基于动态视觉传感器(Dynamic vision sensor, DVS)的缺陷检测新模式, 以实现对具有高反光特性的铝基盘片表面缺陷的高效检测. DVS是一种新型的仿生视觉传感器, 具有成像速度快、动态范围大、运动目标捕捉能力强等优势. 首先开展了面向铝基盘片高反光表面弱小瑕疵的DVS成像实验, 并分析总结了DVS缺陷成像的特性与优势. 随后, 构建了第一个基于DVS的缺陷检测数据集(Event-based defect detection dataset, EDD-10k), 包含划痕、点痕、污渍三类常见缺陷类型. 最后, 针对缺陷形态多变、纹理稀疏、噪声干扰等问题, 提出了一种基于时序不规则特征聚合框架的DVS缺陷检测算法(Temporal irregular feature aggregation framework for event-based defect detection, TIFF-EDD), 实现对缺陷目标的有效检测.
现有视觉缺陷检测技术通常基于传统电荷耦合器件(Charge-coupled device, CCD)或互补金属氧化物半导体(Complementary metal-oxide-semiconductor, CMOS)相机进行缺陷成像和后端检测算法开发. 然而, 现有技术存在成像速度慢、动态范围小、背景干扰大等问题, 难以实现对高反光产品表面弱小瑕疵的快速检测. 针对上述挑战, 创新性地提出了一套基于动态视觉传感器(Dynamic vision sensor, DVS)的缺陷检测新模式, 以实现对具有高反光特性的铝基盘片表面缺陷的高效检测. DVS是一种新型的仿生视觉传感器, 具有成像速度快、动态范围大、运动目标捕捉能力强等优势. 首先开展了面向铝基盘片高反光表面弱小瑕疵的DVS成像实验, 并分析总结了DVS缺陷成像的特性与优势. 随后, 构建了第一个基于DVS的缺陷检测数据集(Event-based defect detection dataset, EDD-10k), 包含划痕、点痕、污渍三类常见缺陷类型. 最后, 针对缺陷形态多变、纹理稀疏、噪声干扰等问题, 提出了一种基于时序不规则特征聚合框架的DVS缺陷检测算法(Temporal irregular feature aggregation framework for event-based defect detection, TIFF-EDD), 实现对缺陷目标的有效检测.
摘要:
设备在实际运行过程中工况复杂多变, 导致振动信号分布存在较大差异. 现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程, 提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题. 然而, 实际运行过程往往包含多个源域数据, 且目标域信息在不同源域中存在较大差异, 难以有效学习不同域之间的域不变特征. 针对上述问题, 提出了一种基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法. 在第一阶段, 利用大尺寸卷积特征提取模型对多视图振动信号进行预训练, 提取多个源域数据之间的初级故障特征. 在第二阶段, 将初级故障特征输入动静双态融合的时空图卷积模型中, 捕捉随时间变化的动态特征和全局时空特征. 通过两阶段的学习, 将多个源域的数据映射到一个共有特征空间, 提取判别性和泛化性特征. 实验结果表明, 该方法在多源域轴承故障诊断任务中具有较高的诊断精度和较强的泛化能力.
设备在实际运行过程中工况复杂多变, 导致振动信号分布存在较大差异. 现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程, 提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题. 然而, 实际运行过程往往包含多个源域数据, 且目标域信息在不同源域中存在较大差异, 难以有效学习不同域之间的域不变特征. 针对上述问题, 提出了一种基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法. 在第一阶段, 利用大尺寸卷积特征提取模型对多视图振动信号进行预训练, 提取多个源域数据之间的初级故障特征. 在第二阶段, 将初级故障特征输入动静双态融合的时空图卷积模型中, 捕捉随时间变化的动态特征和全局时空特征. 通过两阶段的学习, 将多个源域的数据映射到一个共有特征空间, 提取判别性和泛化性特征. 实验结果表明, 该方法在多源域轴承故障诊断任务中具有较高的诊断精度和较强的泛化能力.
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doi: 10.16383/j.aas.c230762
摘要:
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI) 过程因工业现场的安全要求和控制系统的封闭特性导致离线研究的各类智能算法难以在线验证. 此外, 已有的实验室仿真平台难以模拟领域专家基于多模态数据进行智能感知、认知、决策和控制的工业实际. 针对上述问题, 首先, 在综述现有面向工业过程的仿真平台研究现状和所面临挑战的基础上, 描述面向MSWI过程智能算法测试与验证平台的需求, 提出并构建由多模态历史数据驱动系统、安全隔离与优化控制系统和多入多出回路控制系统组成的模块化半实物平台. 然后, 在实验室环境中完成平台硬件搭建、工业软件开发、仿真功能实现和典型场景验证, 并移植部分模块至工业现场进行应用. 最后, 总结与展望模块化半实物平台的研究方向.
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI) 过程因工业现场的安全要求和控制系统的封闭特性导致离线研究的各类智能算法难以在线验证. 此外, 已有的实验室仿真平台难以模拟领域专家基于多模态数据进行智能感知、认知、决策和控制的工业实际. 针对上述问题, 首先, 在综述现有面向工业过程的仿真平台研究现状和所面临挑战的基础上, 描述面向MSWI过程智能算法测试与验证平台的需求, 提出并构建由多模态历史数据驱动系统、安全隔离与优化控制系统和多入多出回路控制系统组成的模块化半实物平台. 然后, 在实验室环境中完成平台硬件搭建、工业软件开发、仿真功能实现和典型场景验证, 并移植部分模块至工业现场进行应用. 最后, 总结与展望模块化半实物平台的研究方向.
摘要:
物流作为现代经济的重要组成部分, 在国民经济和社会发展中发挥着重要作用. 物流中的三维装箱问题(Three-dimensional bin packing problem, 3D-BPP)是提高物流运作效率必须解决的关键难题之一. 深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)具有强大的学习与决策能力, 基于DRL的三维装箱方法(Three-dimensional bin packing method based on DRL, DRL-3DBP)已成为智能物流领域的研究热点之一. 现有DRL-3DBP面对大尺寸容器3D-BPP时难以达成动作空间、计算复杂性与探索能力之间的平衡. 为此, 提出一种四向协同装箱(Four directional cooperative packing, FDCP)方法: 两阶段策略网络接收旋转后的容器状态, 生成4个方向的装箱策略; 根据由4个策略采样而得的动作更新对应的4个状态, 选取其中价值最大的对应动作为装箱动作. FDCP在压缩动作空间、减小计算复杂性的同时, 鼓励智能体对4个方向合理装箱位置的探索. 实验结果表明, FDCP在100 × 100大尺寸容器以及20、30、50箱子数量的装箱问题上实现了1.2% ~ 2.9%的空间利用率提升.
物流作为现代经济的重要组成部分, 在国民经济和社会发展中发挥着重要作用. 物流中的三维装箱问题(Three-dimensional bin packing problem, 3D-BPP)是提高物流运作效率必须解决的关键难题之一. 深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)具有强大的学习与决策能力, 基于DRL的三维装箱方法(Three-dimensional bin packing method based on DRL, DRL-3DBP)已成为智能物流领域的研究热点之一. 现有DRL-3DBP面对大尺寸容器3D-BPP时难以达成动作空间、计算复杂性与探索能力之间的平衡. 为此, 提出一种四向协同装箱(Four directional cooperative packing, FDCP)方法: 两阶段策略网络接收旋转后的容器状态, 生成4个方向的装箱策略; 根据由4个策略采样而得的动作更新对应的4个状态, 选取其中价值最大的对应动作为装箱动作. FDCP在压缩动作空间、减小计算复杂性的同时, 鼓励智能体对4个方向合理装箱位置的探索. 实验结果表明, FDCP在100 × 100大尺寸容器以及20、30、50箱子数量的装箱问题上实现了1.2% ~ 2.9%的空间利用率提升.
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doi: 10.16383/j.aas.c220939
摘要:
无线网络是工业物联网中一种具有良好前景的网络互联技术. 它的应用为工业现场设备的部署提供了极大便利, 使设备摆脱了线缆的束缚, 从而在空间上选点更为灵活, 同时能够节省线材和人力等方面的成本. 然而, 无线通信易受环境噪声影响, 尤其是在复杂电磁干扰的工业环境中, 易导致无线传输的时延增大和数据丢失. 这些问题对于传输实时性要求较高的工业控制系统是非常不利的因素. 为了提高无线网络在工业环境中数据传输的实时性, 学者们设计了多种传输调度算法, 以提高无线通信的实时性和可靠性, 从而满足工业应用的需求. 综述了工业无线网络传输调度算法的研究现状, 对其发展历程、问题定义、评价指标、分类方法和现有标准等方面进行了全面总结, 详细阐述了具有代表性的调度算法的工作原理, 并指出了未来的研究方向.
无线网络是工业物联网中一种具有良好前景的网络互联技术. 它的应用为工业现场设备的部署提供了极大便利, 使设备摆脱了线缆的束缚, 从而在空间上选点更为灵活, 同时能够节省线材和人力等方面的成本. 然而, 无线通信易受环境噪声影响, 尤其是在复杂电磁干扰的工业环境中, 易导致无线传输的时延增大和数据丢失. 这些问题对于传输实时性要求较高的工业控制系统是非常不利的因素. 为了提高无线网络在工业环境中数据传输的实时性, 学者们设计了多种传输调度算法, 以提高无线通信的实时性和可靠性, 从而满足工业应用的需求. 综述了工业无线网络传输调度算法的研究现状, 对其发展历程、问题定义、评价指标、分类方法和现有标准等方面进行了全面总结, 详细阐述了具有代表性的调度算法的工作原理, 并指出了未来的研究方向.
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doi: 10.16383/j.aas.c230741
摘要:
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems, DMOPs) 广泛存在于科学研究和工程实践中, 其主要考虑在动态环境下同时联合优化多个冲突目标. 现有方法往往关注于目标空间的时域特征, 忽视了对单个决策变量变化特性的探索与利用, 从而在处理更复杂的问题时不能有效引导种群收敛. 为此, 提出一种基于决策变量时域变化特征分类的动态多目标进化算法(Dynamic multi-objective evolutionary algorithm based on classification of decision variable temporal change characteristics, FT-DMOEA). 所提算法在环境动态变化时, 首先基于决策变量时域变化特征分类方法将当前时刻决策变量划分为线性变化和非线性变化两种类型; 然后分别采用拉格朗日外插法和傅里叶预测模型对线性和非线性变化决策变量进行下一时刻的初始化操作. 为了更有效地识别非线性决策变量变化模式, 傅里叶预测模型通过傅里叶变换将历史种群数据从时域转换到频域, 在分析周期性频率特征后, 使用自回归模型进行频谱估计后再反变换至时域. 在多个基准数据集上和其他算法进行对比, 实验结果表明, 所提算法是有效的.
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems, DMOPs) 广泛存在于科学研究和工程实践中, 其主要考虑在动态环境下同时联合优化多个冲突目标. 现有方法往往关注于目标空间的时域特征, 忽视了对单个决策变量变化特性的探索与利用, 从而在处理更复杂的问题时不能有效引导种群收敛. 为此, 提出一种基于决策变量时域变化特征分类的动态多目标进化算法(Dynamic multi-objective evolutionary algorithm based on classification of decision variable temporal change characteristics, FT-DMOEA). 所提算法在环境动态变化时, 首先基于决策变量时域变化特征分类方法将当前时刻决策变量划分为线性变化和非线性变化两种类型; 然后分别采用拉格朗日外插法和傅里叶预测模型对线性和非线性变化决策变量进行下一时刻的初始化操作. 为了更有效地识别非线性决策变量变化模式, 傅里叶预测模型通过傅里叶变换将历史种群数据从时域转换到频域, 在分析周期性频率特征后, 使用自回归模型进行频谱估计后再反变换至时域. 在多个基准数据集上和其他算法进行对比, 实验结果表明, 所提算法是有效的.
摘要:
电力设施巡检对于加快电网基础设施智能化改造和智能微电网建设, 提高电力系统互补互济和智能调节能力的需求具有重要作用, 近年来, 智能巡检机器人开始在电力巡检中广泛应用. 在提高电力设施巡检效率和准确性、提升安全性、降低成本和促进电力智能化发展等方面发挥关键作用. 本文从电力巡检机器人的智能感知和导航技术出发, 重点介绍目标检测、语义分割、自主导航等共性关键技术的国内外发展现状. 然后以可见光红外双光融合、可见光图像和点云数据融合、声纹和可见光融合为例, 阐述电力场景多模态数据融合方式. 并进一步介绍电力部件精准分割和异物检测、线路点云杆塔倾斜检测、输电线路覆冰多模态检测和电力架空线路缺陷分析及台账异常检测等电力设施多模态机器人相关案例. 最后探讨电力设施多模态精细化机器人巡检关键技术的发展趋势和所面临的挑战.
电力设施巡检对于加快电网基础设施智能化改造和智能微电网建设, 提高电力系统互补互济和智能调节能力的需求具有重要作用, 近年来, 智能巡检机器人开始在电力巡检中广泛应用. 在提高电力设施巡检效率和准确性、提升安全性、降低成本和促进电力智能化发展等方面发挥关键作用. 本文从电力巡检机器人的智能感知和导航技术出发, 重点介绍目标检测、语义分割、自主导航等共性关键技术的国内外发展现状. 然后以可见光红外双光融合、可见光图像和点云数据融合、声纹和可见光融合为例, 阐述电力场景多模态数据融合方式. 并进一步介绍电力部件精准分割和异物检测、线路点云杆塔倾斜检测、输电线路覆冰多模态检测和电力架空线路缺陷分析及台账异常检测等电力设施多模态机器人相关案例. 最后探讨电力设施多模态精细化机器人巡检关键技术的发展趋势和所面临的挑战.
摘要:
无人机因其极高的灵活性, 在临地安防, 灾后救援, 地质勘测, 农业植保等领域发挥着重要作用, 因此受到了越来越多的关注. 定位导航作为无人机中的关键技术, 对于无人机是否能够顺利执行任务至关重要. 当前主要的定位导航算法包括全球卫星定位系统, 惯性定位以及景象匹配定位导航等. 其中, 景象匹配定位导航方法利用计算机视觉技术, 对无人机飞行时采集的航空影像进行数字化特征编码. 随后, 通过构建相似性度量与检索模型, 将航空影像特征与预先获取的遥感地图库特征进行相似性度量, 从而完成景象匹配. 最后, 根据无人机航空影像与遥感卫星地图的匹配结果, 获取相应的地理位置信息, 并更新为无人机的定位结果. 景象匹配定位导航方法摆脱了定位系统对定位信号的依赖, 实现了无人机飞行定位的自主化. 本文以景象匹配算法中的特征提取方式为线索, 分别针对基于模板匹配, 基于手工特征以及基于度量学习的景象匹配, 梳理其发展过程, 并总结了景象匹配定位导航方法中的关键问题. 最后, 针对景象匹配算法的发展现状, 总结了无人机景象匹配定位方法中亟待解决的问题.
无人机因其极高的灵活性, 在临地安防, 灾后救援, 地质勘测, 农业植保等领域发挥着重要作用, 因此受到了越来越多的关注. 定位导航作为无人机中的关键技术, 对于无人机是否能够顺利执行任务至关重要. 当前主要的定位导航算法包括全球卫星定位系统, 惯性定位以及景象匹配定位导航等. 其中, 景象匹配定位导航方法利用计算机视觉技术, 对无人机飞行时采集的航空影像进行数字化特征编码. 随后, 通过构建相似性度量与检索模型, 将航空影像特征与预先获取的遥感地图库特征进行相似性度量, 从而完成景象匹配. 最后, 根据无人机航空影像与遥感卫星地图的匹配结果, 获取相应的地理位置信息, 并更新为无人机的定位结果. 景象匹配定位导航方法摆脱了定位系统对定位信号的依赖, 实现了无人机飞行定位的自主化. 本文以景象匹配算法中的特征提取方式为线索, 分别针对基于模板匹配, 基于手工特征以及基于度量学习的景象匹配, 梳理其发展过程, 并总结了景象匹配定位导航方法中的关键问题. 最后, 针对景象匹配算法的发展现状, 总结了无人机景象匹配定位方法中亟待解决的问题.
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doi: 10.16383/j.aas.c230691
摘要:
面向空间攻防等任务的航天器通常安装微波、激光等大功率对抗载荷, 未来航天器需要装备大型挠性太阳能帆板. 针对挠性航天器姿态机动过程中存在外部干扰、执行机构饱和及挠性附件振动且挠性模态不易直接测量等问题, 提出带挠性附件航天器的全驱姿态控制方法. 首先, 建立挠性航天器全驱姿态控制模型. 其次, 基于扩展非线性观测器(Extended nonlinearity observer, ENO)与努斯鲍姆增益调节设计一种抗饱和的姿态控制鲁棒算法. 将外部扰动、挠性振动和输入饱和函数饱和估计误差作为复合干扰, 采用非线性干扰观测器对其进行有效补偿. 在直接参数设计线性控制参数基础上, 扩展非线性观测器负责对挠性航天器产生的挠性振动进行实时估计和补偿, 努斯鲍姆函数辅助控制器输出力矩避免饱和, 并利用李雅普诺夫方法严格证明闭环系统的稳定性. 最后通过数学仿真验证该方法不仅能够实现执行机构饱和约束条件下的姿态控制, 还能有效抑制挠性结构的振动, 为探索未来带有大型挠性附件航天器姿态控制新的方法提供参考.
面向空间攻防等任务的航天器通常安装微波、激光等大功率对抗载荷, 未来航天器需要装备大型挠性太阳能帆板. 针对挠性航天器姿态机动过程中存在外部干扰、执行机构饱和及挠性附件振动且挠性模态不易直接测量等问题, 提出带挠性附件航天器的全驱姿态控制方法. 首先, 建立挠性航天器全驱姿态控制模型. 其次, 基于扩展非线性观测器(Extended nonlinearity observer, ENO)与努斯鲍姆增益调节设计一种抗饱和的姿态控制鲁棒算法. 将外部扰动、挠性振动和输入饱和函数饱和估计误差作为复合干扰, 采用非线性干扰观测器对其进行有效补偿. 在直接参数设计线性控制参数基础上, 扩展非线性观测器负责对挠性航天器产生的挠性振动进行实时估计和补偿, 努斯鲍姆函数辅助控制器输出力矩避免饱和, 并利用李雅普诺夫方法严格证明闭环系统的稳定性. 最后通过数学仿真验证该方法不仅能够实现执行机构饱和约束条件下的姿态控制, 还能有效抑制挠性结构的振动, 为探索未来带有大型挠性附件航天器姿态控制新的方法提供参考.
摘要:
深度学习是一门依赖于数据的科学, 传统深度学习方法假定在平衡数据集上训练模型, 然而, 现实世界中大规模数据集通常表现出长尾分布现象, 样本数量众多的少量头部类主导模型训练, 而大量尾部类样本数量过少, 难以得到充分学习. 近年来, 长尾学习掀起学术界的研究热潮, 涌现出大量先进的工作. 本文综合梳理和分析了近年来发表在高水平会议或期刊上的文献, 对长尾学习进行全面的综述. 具体而言, 根据深度学习模型设计流程, 将图像识别领域的长尾学习算法分为丰富样本数量与语义信息的优化样本空间方法, 关注特征提取器、分类器、logits和损失函数这四个基本组成部分的优化模型方法以及通过引入帮助模型训练的辅助任务, 在多个空间共同优化长尾学习模型的辅助任务学习3大类, 并根据提出的分类方法综合对比分析每类长尾学习方法的优缺点. 然后, 进一步将基于样本数量的狭义长尾学习概念推广至多尺度广义长尾学习. 此外, 本文对文本数据、语音数据等其它数据形式下的长尾学习算法进行简要评述. 最后, 讨论了目前长尾学习面临的可解释性较差、数据质量较低等挑战, 并展望了如多模态长尾学习、半监督长尾学习等未来具有潜力的发展方向.
深度学习是一门依赖于数据的科学, 传统深度学习方法假定在平衡数据集上训练模型, 然而, 现实世界中大规模数据集通常表现出长尾分布现象, 样本数量众多的少量头部类主导模型训练, 而大量尾部类样本数量过少, 难以得到充分学习. 近年来, 长尾学习掀起学术界的研究热潮, 涌现出大量先进的工作. 本文综合梳理和分析了近年来发表在高水平会议或期刊上的文献, 对长尾学习进行全面的综述. 具体而言, 根据深度学习模型设计流程, 将图像识别领域的长尾学习算法分为丰富样本数量与语义信息的优化样本空间方法, 关注特征提取器、分类器、logits和损失函数这四个基本组成部分的优化模型方法以及通过引入帮助模型训练的辅助任务, 在多个空间共同优化长尾学习模型的辅助任务学习3大类, 并根据提出的分类方法综合对比分析每类长尾学习方法的优缺点. 然后, 进一步将基于样本数量的狭义长尾学习概念推广至多尺度广义长尾学习. 此外, 本文对文本数据、语音数据等其它数据形式下的长尾学习算法进行简要评述. 最后, 讨论了目前长尾学习面临的可解释性较差、数据质量较低等挑战, 并展望了如多模态长尾学习、半监督长尾学习等未来具有潜力的发展方向.
摘要:
针对模型参数不确定下多无人艇系统的固定时间二分编队跟踪控制问题,通过将命令滤波与复合学习技术融合到反推控制方法中, 提出了一种新型分布式固定时间二分编队跟踪控制协议.首先, 将命令滤波引入到反推控制中, 进而分别设计了虚拟控制协议与真实控制协议.在此基础上, 为估计未知参数设计了参数复合学习律, 利用在线记录的数据和即时数据来产生预测误差, 并利用跟踪误差和预测误差来更新参数估计.结果表明, 在严格弱于持续激励条件的区间激励条件下, 本文提出的控制方案不仅能够保证编队误差的固定时间收敛性也能够保证参数估计误差的固定时间收敛性, 同时解决了多无人艇系统的固定时间二分编队跟踪控制问题. 最后, 通过仿真实验验证了本文提出的控制协议的有效性.
针对模型参数不确定下多无人艇系统的固定时间二分编队跟踪控制问题,通过将命令滤波与复合学习技术融合到反推控制方法中, 提出了一种新型分布式固定时间二分编队跟踪控制协议.首先, 将命令滤波引入到反推控制中, 进而分别设计了虚拟控制协议与真实控制协议.在此基础上, 为估计未知参数设计了参数复合学习律, 利用在线记录的数据和即时数据来产生预测误差, 并利用跟踪误差和预测误差来更新参数估计.结果表明, 在严格弱于持续激励条件的区间激励条件下, 本文提出的控制方案不仅能够保证编队误差的固定时间收敛性也能够保证参数估计误差的固定时间收敛性, 同时解决了多无人艇系统的固定时间二分编队跟踪控制问题. 最后, 通过仿真实验验证了本文提出的控制协议的有效性.
摘要:
自主无人系统是一类具有自主感知和决策能力的智能系统, 在国防安全、航空航天、高性能机器人等方面有着广泛的应用. 近年来, 基于Transformer架构的各类大模型快速革新, 极大地推动了自主无人系统的发展. 目前, 自主无人系统正迎来一场以“具身智能”为核心的新一代技术革命. 大模型需要借助无人系统的物理实体来实现“具身化”, 无人系统可以利用大模型技术来实现“智能化”. 本文阐述了具身智能自主无人系统的发展现状, 详细探讨了包含大模型驱动的多模态感知、面向具身任务的推理与决策、基于动态交互的机器人学习与控制、三维场景具身模拟器等具身智能领域的关键技术. 最后, 指出了目前具身智能无人系统所面临的挑战, 并展望了未来的研究方向.
自主无人系统是一类具有自主感知和决策能力的智能系统, 在国防安全、航空航天、高性能机器人等方面有着广泛的应用. 近年来, 基于Transformer架构的各类大模型快速革新, 极大地推动了自主无人系统的发展. 目前, 自主无人系统正迎来一场以“具身智能”为核心的新一代技术革命. 大模型需要借助无人系统的物理实体来实现“具身化”, 无人系统可以利用大模型技术来实现“智能化”. 本文阐述了具身智能自主无人系统的发展现状, 详细探讨了包含大模型驱动的多模态感知、面向具身任务的推理与决策、基于动态交互的机器人学习与控制、三维场景具身模拟器等具身智能领域的关键技术. 最后, 指出了目前具身智能无人系统所面临的挑战, 并展望了未来的研究方向.
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doi: 10.16383/j.aas.c210598
摘要:
前沿的自然场景文本检测方法大多基于全卷积语义分割网络, 利用像素级分类结果有效检测任意形状的文本, 其主要缺点是模型大、推理时间长、内存占用高, 这在实际应用中限制了其部署. 提出一种基于信息熵迁移的自蒸馏训练方法(Self-distillation via entropy transfer, SDET), 利用文本检测网络深层网络输出的分割图(Segmentation map, SM)信息熵作为待迁移知识, 通过辅助网络将信息熵反馈给浅层网络. 与依赖教师网络的知识蒸馏 (Knowledge distillation, KD)不同, SDET仅在训练阶段增加一个辅助网络, 以微小的额外训练代价实现无需教师网络的自蒸馏(Self-distillation, SD). 在多个自然场景文本检测的标准数据集上的实验结果表明, SDET在基线文本检测网络的召回率和F1得分上, 能显著优于其他蒸馏方法.
前沿的自然场景文本检测方法大多基于全卷积语义分割网络, 利用像素级分类结果有效检测任意形状的文本, 其主要缺点是模型大、推理时间长、内存占用高, 这在实际应用中限制了其部署. 提出一种基于信息熵迁移的自蒸馏训练方法(Self-distillation via entropy transfer, SDET), 利用文本检测网络深层网络输出的分割图(Segmentation map, SM)信息熵作为待迁移知识, 通过辅助网络将信息熵反馈给浅层网络. 与依赖教师网络的知识蒸馏 (Knowledge distillation, KD)不同, SDET仅在训练阶段增加一个辅助网络, 以微小的额外训练代价实现无需教师网络的自蒸馏(Self-distillation, SD). 在多个自然场景文本检测的标准数据集上的实验结果表明, SDET在基线文本检测网络的召回率和F1得分上, 能显著优于其他蒸馏方法.
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doi: 10.16383/j.aas.c230184
摘要:
事件抽取是一个历史悠久且极具挑战的研究任务, 近年来取得了大量优异成果. 由于事件抽取涉及的研究内容较多, 它们的目标和重心各不相同, 使得读者难以全面地了解事件抽取包含的研究任务、研究问题和未来热点趋势. 为此, 面向研究问题, 对基于深度学习的事件抽取研究成果进行整理. 首先, 界定事件相关概念, 论述事件抽取的研究任务, 明确各研究任务的目标, 再总结各任务上的代表性研究成果; 接着, 总结现有事件抽取成果主要致力于解决哪些方面研究问题, 分析为什么会存在这些问题. 分析为什么需要解决这些问题; 然后, 对各方面研究问题进行技术总结, 分析各自研究方案和研究推进过程; 最后, 讨论事件抽取的发展趋势.
事件抽取是一个历史悠久且极具挑战的研究任务, 近年来取得了大量优异成果. 由于事件抽取涉及的研究内容较多, 它们的目标和重心各不相同, 使得读者难以全面地了解事件抽取包含的研究任务、研究问题和未来热点趋势. 为此, 面向研究问题, 对基于深度学习的事件抽取研究成果进行整理. 首先, 界定事件相关概念, 论述事件抽取的研究任务, 明确各研究任务的目标, 再总结各任务上的代表性研究成果; 接着, 总结现有事件抽取成果主要致力于解决哪些方面研究问题, 分析为什么会存在这些问题. 分析为什么需要解决这些问题; 然后, 对各方面研究问题进行技术总结, 分析各自研究方案和研究推进过程; 最后, 讨论事件抽取的发展趋势.
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doi: 10.16383/j.aas.c220938
摘要:
目前大多数深度学习算法都依赖于大量的标注数据并欠缺一定的泛化能力. 无监督域自适应算法能提取到已标注数据和未标注数据间隐式共同特征, 从而提高算法在未标注数据上的泛化性能. 目前域自适应目标检测算法主要为两阶段目标检测器设计. 针对单阶段检测器中无法直接进行实例级特征对齐导致一定数量域不变特征的缺失, 提出结合通道注意力机制的图像级域分类器加强域不变特征提取. 此外, 对于域自适应目标检测中存在类别特征的错误对齐引起的精度下降问题, 通过原型学习构建类别中心, 设计了一种基于原型的循环域三元损失(Cycle domain triplet loss, CDTL)函数, 从而实现原型引导的精细类别特征对齐. 以单阶段目标检测算法作为检测器, 并在多种域自适应目标检测公共数据集上进行实验. 实验结果证明该方法能有效提升原检测器在目标域的泛化能力, 达到比其他方法更高的检测精度, 并且对于单阶段目标检测网络具有一定的通用性.
目前大多数深度学习算法都依赖于大量的标注数据并欠缺一定的泛化能力. 无监督域自适应算法能提取到已标注数据和未标注数据间隐式共同特征, 从而提高算法在未标注数据上的泛化性能. 目前域自适应目标检测算法主要为两阶段目标检测器设计. 针对单阶段检测器中无法直接进行实例级特征对齐导致一定数量域不变特征的缺失, 提出结合通道注意力机制的图像级域分类器加强域不变特征提取. 此外, 对于域自适应目标检测中存在类别特征的错误对齐引起的精度下降问题, 通过原型学习构建类别中心, 设计了一种基于原型的循环域三元损失(Cycle domain triplet loss, CDTL)函数, 从而实现原型引导的精细类别特征对齐. 以单阶段目标检测算法作为检测器, 并在多种域自适应目标检测公共数据集上进行实验. 实验结果证明该方法能有效提升原检测器在目标域的泛化能力, 达到比其他方法更高的检测精度, 并且对于单阶段目标检测网络具有一定的通用性.
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doi: 10.16383/j.aas.c210654
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研究了节点状态为高维的多层复杂网络系统的能控性问题. 讨论了节点的异质性、层间耦合和层内耦合对网络能控性的影响. 研究发现当节点状态由同质变为异质、内耦合矩阵由相同变为不同时, 对网络能控性均有影响(网络可以由能控变为不能控, 反之亦然). 对层间耦合模式为驱动响应模式和相互依赖模式, 分别给出了网络系统能控的充分条件或必要条件. 相比于直接应用经典的能控性判据, 这些条件更易于验证, 且驱动响应模式比相互依赖模式实现系统完全能控所需的条件更弱.
研究了节点状态为高维的多层复杂网络系统的能控性问题. 讨论了节点的异质性、层间耦合和层内耦合对网络能控性的影响. 研究发现当节点状态由同质变为异质、内耦合矩阵由相同变为不同时, 对网络能控性均有影响(网络可以由能控变为不能控, 反之亦然). 对层间耦合模式为驱动响应模式和相互依赖模式, 分别给出了网络系统能控的充分条件或必要条件. 相比于直接应用经典的能控性判据, 这些条件更易于验证, 且驱动响应模式比相互依赖模式实现系统完全能控所需的条件更弱.
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doi: 10.16383/j.aas.c230507
摘要:
由于细粒度图像之间存在小的类间方差和大的类内差异, 现有分类算法仅仅聚焦于单张图像的显著局部特征的提取与表示学习, 忽视了多张图像之间局部的异构语义判别信息, 较难关注到区分不同类别的微小细节, 导致学习到的特征缺乏足够区分度. 本文提出了一种渐进式网络以弱监督的方式学习图像不同粒度层级的信息. 首先, 构建一个注意力累计目标定位模块(Attention accumulation object localization module, AAOLM), 在单张图像上从不同的训练轮次和特征提取阶段对注意力信息进行语义目标集成定位. 其次, 设计一个多张图像异构局部交互图模块(Heterogeneous local interactive graph module, HLIGM), 提取每张图像的显著性局部区域特征, 在类别标签引导下构建多张图像的局部区域特征之间的图网络, 聚合局部特征增强表示的判别力. 最后, 利用知识蒸馏将异构局部交互图模块产生的优化信息反馈给主干网络, 从而能够直接提取具有较强区分度的特征, 避免了在测试阶段建图的计算开销. 通过在多个数据集上进行的实验, 证明了提出方法的有效性, 能够提高细粒度分类的精度.
由于细粒度图像之间存在小的类间方差和大的类内差异, 现有分类算法仅仅聚焦于单张图像的显著局部特征的提取与表示学习, 忽视了多张图像之间局部的异构语义判别信息, 较难关注到区分不同类别的微小细节, 导致学习到的特征缺乏足够区分度. 本文提出了一种渐进式网络以弱监督的方式学习图像不同粒度层级的信息. 首先, 构建一个注意力累计目标定位模块(Attention accumulation object localization module, AAOLM), 在单张图像上从不同的训练轮次和特征提取阶段对注意力信息进行语义目标集成定位. 其次, 设计一个多张图像异构局部交互图模块(Heterogeneous local interactive graph module, HLIGM), 提取每张图像的显著性局部区域特征, 在类别标签引导下构建多张图像的局部区域特征之间的图网络, 聚合局部特征增强表示的判别力. 最后, 利用知识蒸馏将异构局部交互图模块产生的优化信息反馈给主干网络, 从而能够直接提取具有较强区分度的特征, 避免了在测试阶段建图的计算开销. 通过在多个数据集上进行的实验, 证明了提出方法的有效性, 能够提高细粒度分类的精度.
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doi: 10.16383/j.aas.c210979
摘要:
长距离带式输送机是矿山、港口等领域运输散装物料的主要工具. 针对长距离带式输送机的安全节能运行问题, 研究数字孪生驱动的运行优化方法. 首先, 构建由数字孪生模型、模型同步算法、控制策略和现实带式输送机组成的数字孪生驱动运行优化框架; 然后, 建立数字孪生模型, 包括基于变质量牛顿第二定律和有限元分析法的输送带动力学模型、物料流动态模型和动态能耗模型; 最后, 提出数字孪生驱动的计算决策−仿真评估−优化校正(Decision-simulation-correction, DSC)优化决策方法, 优化带式输送机的稳态和暂态运行带速, 形成可行带速设定曲线. 实验结果表明, 数字孪生驱动的带式输送机运行优化方法可以实现带式输送机安全节能运行. 与传统控制方法相比, 能够根据运行工况实时调速, 提高输送带填充率, 节能13.87%.
长距离带式输送机是矿山、港口等领域运输散装物料的主要工具. 针对长距离带式输送机的安全节能运行问题, 研究数字孪生驱动的运行优化方法. 首先, 构建由数字孪生模型、模型同步算法、控制策略和现实带式输送机组成的数字孪生驱动运行优化框架; 然后, 建立数字孪生模型, 包括基于变质量牛顿第二定律和有限元分析法的输送带动力学模型、物料流动态模型和动态能耗模型; 最后, 提出数字孪生驱动的计算决策−仿真评估−优化校正(Decision-simulation-correction, DSC)优化决策方法, 优化带式输送机的稳态和暂态运行带速, 形成可行带速设定曲线. 实验结果表明, 数字孪生驱动的带式输送机运行优化方法可以实现带式输送机安全节能运行. 与传统控制方法相比, 能够根据运行工况实时调速, 提高输送带填充率, 节能13.87%.
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doi: 10.16383/j.aas.c230789
摘要:
自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来, 神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注. 本文回顾了四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用. 接着, 综述了近三十年来关于整数阶神经网络、分数阶神经网络、超数域神经网络以及反应扩散神经网络分岔动力学的相关研究成果. 分析了诸多组合因素, 包括节点规模、耦合情形、拓扑结构、系统阶次、复值、四元数、八元数、扩散、时滞、随机性、脉冲、忆阻、激活函数等对神经网络分岔动力学的影响, 并展示了神经网络在多个领域的广泛应用. 最后, 在人工智能、大数据、深度学习等新技术的冲击下, 对神经网络分岔动力学所面临的挑战以及未来的研究方向进行了总结和展望.
自1982年著名的Hopfield神经网络问世以来, 神经网络的分岔动力学受到了学术界的广泛关注. 本文回顾了四类经典神经网络的数学模型和它们在各个领域的应用. 接着, 综述了近三十年来关于整数阶神经网络、分数阶神经网络、超数域神经网络以及反应扩散神经网络分岔动力学的相关研究成果. 分析了诸多组合因素, 包括节点规模、耦合情形、拓扑结构、系统阶次、复值、四元数、八元数、扩散、时滞、随机性、脉冲、忆阻、激活函数等对神经网络分岔动力学的影响, 并展示了神经网络在多个领域的广泛应用. 最后, 在人工智能、大数据、深度学习等新技术的冲击下, 对神经网络分岔动力学所面临的挑战以及未来的研究方向进行了总结和展望.
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doi: 10.16383/j.aas.c240542
摘要:
得益于近期拥有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果, 展现出了强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 文章对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先介绍了大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用, 其次对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级、动作级四个级别的控制进行了较为全面的总结, 随后对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了具目前具身智能模型的数据来源, 包括模拟器、模仿学习以及视频学习, 最后对基于大语言模型的具身智能系统的面临的挑战与发展方向进行讨论与总结.
得益于近期拥有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果, 展现出了强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 文章对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先介绍了大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用, 其次对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级、动作级四个级别的控制进行了较为全面的总结, 随后对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了具目前具身智能模型的数据来源, 包括模拟器、模仿学习以及视频学习, 最后对基于大语言模型的具身智能系统的面临的挑战与发展方向进行讨论与总结.
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doi: 10.16383/j.aas.c210457
摘要:
已有推荐系统主要基于用户−项目交互矩阵来学习用户和项目的向量表示, 而当交互矩阵稀疏时, 推荐系统的精度较低, 推荐的结果缺乏可解释性. 考虑到用户−项目交互行为中的评分标签信息, 提出了一种融合属性偏好和多阶交互信息的可解释评分预测方法, 并根据属性偏好对推荐结果进行解释. 首先, 基于注意力机制分析了用户和项目属性信息与评分标签的关系, 建模了节点的属性偏好特征表示; 然后, 聚合了用户−项目交互矩阵中节点自身、交互邻居和评分标签信息, 通过图神经网络学习了节点的多阶交互行为特征表示; 最后, 融合了节点的属性偏好特征和交互行为特征, 在异质类型信息空间下学习了用户和项目的语义特征表示, 利用多层感知机实现了评分预测, 并在MovieLens和Douban数据集上验证了方法的有效性. 实验结果表明, 所提方法在平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)和均方根误差(Root mean square error, RMSE)指标上有效提高了推荐系统的精度, 缓解了数据稀疏场景下推荐模型性能较低的问题, 提升了推荐结果的可解释性.
已有推荐系统主要基于用户−项目交互矩阵来学习用户和项目的向量表示, 而当交互矩阵稀疏时, 推荐系统的精度较低, 推荐的结果缺乏可解释性. 考虑到用户−项目交互行为中的评分标签信息, 提出了一种融合属性偏好和多阶交互信息的可解释评分预测方法, 并根据属性偏好对推荐结果进行解释. 首先, 基于注意力机制分析了用户和项目属性信息与评分标签的关系, 建模了节点的属性偏好特征表示; 然后, 聚合了用户−项目交互矩阵中节点自身、交互邻居和评分标签信息, 通过图神经网络学习了节点的多阶交互行为特征表示; 最后, 融合了节点的属性偏好特征和交互行为特征, 在异质类型信息空间下学习了用户和项目的语义特征表示, 利用多层感知机实现了评分预测, 并在MovieLens和Douban数据集上验证了方法的有效性. 实验结果表明, 所提方法在平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)和均方根误差(Root mean square error, RMSE)指标上有效提高了推荐系统的精度, 缓解了数据稀疏场景下推荐模型性能较低的问题, 提升了推荐结果的可解释性.
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doi: 10.16383/j.aas.c220705
摘要:
决策蕴涵分析是形式概念分析研究的重要方面, 基于形式背景获取决策蕴涵、概念规则等知识是数据分析、机器学习的重要研究内容之一. 首先, 利用属性逻辑语义对决策蕴涵的特性进行刻画. 其次, 在经典二值逻辑框架下分析决策蕴涵、概念规则的基于全蕴涵三I推理思想及分离规则(Modus ponens, MP)和逆分离规则(Modus tonens, MT)的近似推理模式的特征, 证明决策蕴涵的MP、MT近似推理结论是决策蕴涵, 概念规则的MP、MT近似推理结论是概念规则等结论. 引进属性逻辑公式的伪距离, 在属性逻辑伪距离空间中分析推理对象范围参数变化对决策蕴涵MP、MT近似推理结论的影响. 最后, 提出若干通过MP、MT近似推理生成决策蕴涵、概念规则及拟决策蕴涵的模式和方法, 数值实验验证了所提方法的有效性.
决策蕴涵分析是形式概念分析研究的重要方面, 基于形式背景获取决策蕴涵、概念规则等知识是数据分析、机器学习的重要研究内容之一. 首先, 利用属性逻辑语义对决策蕴涵的特性进行刻画. 其次, 在经典二值逻辑框架下分析决策蕴涵、概念规则的基于全蕴涵三I推理思想及分离规则(Modus ponens, MP)和逆分离规则(Modus tonens, MT)的近似推理模式的特征, 证明决策蕴涵的MP、MT近似推理结论是决策蕴涵, 概念规则的MP、MT近似推理结论是概念规则等结论. 引进属性逻辑公式的伪距离, 在属性逻辑伪距离空间中分析推理对象范围参数变化对决策蕴涵MP、MT近似推理结论的影响. 最后, 提出若干通过MP、MT近似推理生成决策蕴涵、概念规则及拟决策蕴涵的模式和方法, 数值实验验证了所提方法的有效性.
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doi: 10.16383/j.aas.c220914
摘要:
为降低无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)使能的无线传感网(Wireless sensor networks, WSNs)的能耗, 延长网络生命周期, 提出一种在地面节点能量预算下系统总能耗优化方法. 首先, 提出地面节点聚类方法, 利用目标函数确定最优簇数, 改进模糊C均值(Fuzzy C-mean, FCM)算法构建能量均衡的集群, 采用退避定时器机制根据隶属度和能量值选择各集群的最优簇头, 减少地面节点的能耗; 然后, 根据已选簇头位置, 利用遗传算法规划UAV飞行轨迹, 减小UAV能耗; 最后, 通过单纯形搜索算法和连续凸逼近(Successive convex approximation, SCA)算法联合优化簇头发射功率和UAV悬停位置, 减小数据采集时系统的总能耗. 仿真结果表明, 该方法优于其他方法.
为降低无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)使能的无线传感网(Wireless sensor networks, WSNs)的能耗, 延长网络生命周期, 提出一种在地面节点能量预算下系统总能耗优化方法. 首先, 提出地面节点聚类方法, 利用目标函数确定最优簇数, 改进模糊C均值(Fuzzy C-mean, FCM)算法构建能量均衡的集群, 采用退避定时器机制根据隶属度和能量值选择各集群的最优簇头, 减少地面节点的能耗; 然后, 根据已选簇头位置, 利用遗传算法规划UAV飞行轨迹, 减小UAV能耗; 最后, 通过单纯形搜索算法和连续凸逼近(Successive convex approximation, SCA)算法联合优化簇头发射功率和UAV悬停位置, 减小数据采集时系统的总能耗. 仿真结果表明, 该方法优于其他方法.
摘要:
基于深度神经网络的分类方法因缺乏可解释性, 导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任, 极大限制了其应用. 现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性, 多模态数据的可解释性方面仍存在挑战. 为解决这一问题, 提出一种基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法, 该方法将可见光和深度图等不同视觉模态提取的属性融入模型的训练过程, 不仅能通过视觉属性和决策树对已有的神经网络黑盒模型进行解释, 而且能在训练过程中进一步提升模型解释信息的能力. 引入可解释性通常会造成模型精度的降低, 该方法在保持模型具有良好可解释性的同时, 仍具有较高的分类精度, 在 NYUDv2、SUN RGB-D 和 RGB-NIR 三个数据集上, 相比于单模态可解释方法, 该模型准确率明显提升, 并达到与多模态不可解释模型相媲美的性能.
基于深度神经网络的分类方法因缺乏可解释性, 导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任, 极大限制了其应用. 现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性, 多模态数据的可解释性方面仍存在挑战. 为解决这一问题, 提出一种基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法, 该方法将可见光和深度图等不同视觉模态提取的属性融入模型的训练过程, 不仅能通过视觉属性和决策树对已有的神经网络黑盒模型进行解释, 而且能在训练过程中进一步提升模型解释信息的能力. 引入可解释性通常会造成模型精度的降低, 该方法在保持模型具有良好可解释性的同时, 仍具有较高的分类精度, 在 NYUDv2、SUN RGB-D 和 RGB-NIR 三个数据集上, 相比于单模态可解释方法, 该模型准确率明显提升, 并达到与多模态不可解释模型相媲美的性能.
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doi: 10.16383/j.aas.c230728
摘要:
针对虚拟管道下的无人机自主避障问题, 提出一种基于视觉传感器的自主学习架构. 通过引入新颖的奖励函数, 设计了一种端到端的深度强化学习控制策略. 融合卷积神经网络和循环神经网络的优点构建双网络, 降低了网络复杂度，对无人机深度图像进行有效处理. 进一步通过Airsim 模拟器搭建三维实验环境, 采用连续动作空间优化无人机飞行轨迹的平滑性. 仿真结果表明, 与现有的方法对比, 该模型在面对静态和动态障碍时, 训练收敛速度快, 平均奖励高, 任务完成率分别增加9.4%和19.98%, 有效实现无人机的精细化避障和自主安全导航.
针对虚拟管道下的无人机自主避障问题, 提出一种基于视觉传感器的自主学习架构. 通过引入新颖的奖励函数, 设计了一种端到端的深度强化学习控制策略. 融合卷积神经网络和循环神经网络的优点构建双网络, 降低了网络复杂度，对无人机深度图像进行有效处理. 进一步通过Airsim 模拟器搭建三维实验环境, 采用连续动作空间优化无人机飞行轨迹的平滑性. 仿真结果表明, 与现有的方法对比, 该模型在面对静态和动态障碍时, 训练收敛速度快, 平均奖励高, 任务完成率分别增加9.4%和19.98%, 有效实现无人机的精细化避障和自主安全导航.
摘要:
针对多机器人系统在战场, 灾难现场等复杂未知环境下的区域搜索问题, 提出了一种基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法. 首先将仿生神经网络(BNN) 和不同分辨率下的区域栅格地图结合, 构建分层仿生神经网络信息模型, 其中包括区域搜索神经网络信息模型(AS-BNN)和区域覆盖神经网络信息模型(AC-BNN). 机器人在任务区域内实时探测到的环境信息将转换为AS-BNN和AC-BNN中神经元的动态活性值. 其次, 在分层仿生神经网络信息模型基础上引入了分布式模型预测控制(DMPC)框架, 并设计了多机器人分层协同决策机制. 当机器人处于正常搜索状态时, 基于AS-BNN信息模型进行搜索路径滚动优化决策. 当机器人陷入局部最优状态时, 则启用AC-BNN信息模型引导机器人快速找到新的未搜索区域. 最后, 在复杂未知环境下进行多机器人区域搜索仿真实验, 并与该领域内的3种算法进行比较. 仿真结果验证了所提算法能够在复杂未知环境下引导多机器人系统高效地完成区域搜索任务.
针对多机器人系统在战场, 灾难现场等复杂未知环境下的区域搜索问题, 提出了一种基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法. 首先将仿生神经网络(BNN) 和不同分辨率下的区域栅格地图结合, 构建分层仿生神经网络信息模型, 其中包括区域搜索神经网络信息模型(AS-BNN)和区域覆盖神经网络信息模型(AC-BNN). 机器人在任务区域内实时探测到的环境信息将转换为AS-BNN和AC-BNN中神经元的动态活性值. 其次, 在分层仿生神经网络信息模型基础上引入了分布式模型预测控制(DMPC)框架, 并设计了多机器人分层协同决策机制. 当机器人处于正常搜索状态时, 基于AS-BNN信息模型进行搜索路径滚动优化决策. 当机器人陷入局部最优状态时, 则启用AC-BNN信息模型引导机器人快速找到新的未搜索区域. 最后, 在复杂未知环境下进行多机器人区域搜索仿真实验, 并与该领域内的3种算法进行比较. 仿真结果验证了所提算法能够在复杂未知环境下引导多机器人系统高效地完成区域搜索任务.
摘要:
本文研究了多智能体时变网络上基于bandit反馈的分布式在线鞍点问题, 其中每个智能体通过本地计算和局部信息交流去协作最小化全局损失函数. 在bandit反馈下, 包括梯度在内的损失函数信息是不可用的, 每个智能体仅能获得和使用在某决策或其附近产生的函数值. 为此, 结合单点梯度估计方法和预测映射技术, 提出了一种非欧几里得意义上的分布式在线bandit鞍点优化算法. 以动态鞍点遗憾作为性能指标, 对于一般的凸-凹损失函数, 建立了遗憾上界并在某些预设条件下确保了所提算法的次线性收敛. 此外, 考虑到计算优化子程序的精确解在迭代优化中通常较为困难, 本文进一步设计了一种基于近似计算方法的算法变种, 并严格分析了精确度设置对算法遗憾上界的影响. 最后, 通过一个目标跟踪案例对算法的有效性和先进性进行了仿真验证.
本文研究了多智能体时变网络上基于bandit反馈的分布式在线鞍点问题, 其中每个智能体通过本地计算和局部信息交流去协作最小化全局损失函数. 在bandit反馈下, 包括梯度在内的损失函数信息是不可用的, 每个智能体仅能获得和使用在某决策或其附近产生的函数值. 为此, 结合单点梯度估计方法和预测映射技术, 提出了一种非欧几里得意义上的分布式在线bandit鞍点优化算法. 以动态鞍点遗憾作为性能指标, 对于一般的凸-凹损失函数, 建立了遗憾上界并在某些预设条件下确保了所提算法的次线性收敛. 此外, 考虑到计算优化子程序的精确解在迭代优化中通常较为困难, 本文进一步设计了一种基于近似计算方法的算法变种, 并严格分析了精确度设置对算法遗憾上界的影响. 最后, 通过一个目标跟踪案例对算法的有效性和先进性进行了仿真验证.
摘要:
研究异构不确定二阶非线性多智能体系统的事件触发状态趋同控制问题. 首先, 为每个智能体设计参数观测器用以估计不确定参数, 这些观测器可渐近估计不确定参数. 其次, 为每个跟随智能体设计分布式参数观测器渐近估计领导智能体不确定参数, 每个智能体利用邻居智能体触发时刻的采样值估计其邻居智能体的状态. 基于估计的参数和邻居状态, 提出完全不依赖智能体间连续信息传输的事件触发趋同算法. 同时, 证明在所给算法的作用下多智能体系统能够达到状态趋同且不存在芝诺现象. 最后, 给出一个多单摆系统用以验证事件触发趋同算法, 仿真结果表明跟随智能体的位置和速度可以渐近跟踪领导智能体的位置和速度, 并且整个多智能体系统平均每秒触发8.825次, 对比仿真显示, 基于参数和状态观测器的事件触发状态趋同算法可以有效减少事件触发次数.
研究异构不确定二阶非线性多智能体系统的事件触发状态趋同控制问题. 首先, 为每个智能体设计参数观测器用以估计不确定参数, 这些观测器可渐近估计不确定参数. 其次, 为每个跟随智能体设计分布式参数观测器渐近估计领导智能体不确定参数, 每个智能体利用邻居智能体触发时刻的采样值估计其邻居智能体的状态. 基于估计的参数和邻居状态, 提出完全不依赖智能体间连续信息传输的事件触发趋同算法. 同时, 证明在所给算法的作用下多智能体系统能够达到状态趋同且不存在芝诺现象. 最后, 给出一个多单摆系统用以验证事件触发趋同算法, 仿真结果表明跟随智能体的位置和速度可以渐近跟踪领导智能体的位置和速度, 并且整个多智能体系统平均每秒触发8.825次, 对比仿真显示, 基于参数和状态观测器的事件触发状态趋同算法可以有效减少事件触发次数.
摘要:
行人惯性定位通过惯性测量单元 (Inertial measurement unit, IMU) 的测量序列来估计行人的位置, 近年来已成为解决室内或卫星信号遮挡环境下的行人自主定位的重要手段. 然而, 传统惯性定位算法在双重积分时易受误差源影响导致漂移问题, 一定程度上限制了行人惯性定位在长时间长距离实际运动中的应用. 幸运的是, 基于神经网络学习的方式能够仅从IMU历史数据中学习行人的运动模式并修正惯性测量值在积分时引起的漂移. 为此, 本文对近期基于深度神经网络的行人惯性定位进行全面综述. 首先对传统的惯性定位算法进行了简要介绍; 其次, 按照是否融入领域知识分别介绍了端到端的神经惯性定位方法和融合领域知识的神经惯性定位算法的研究动态; 然后, 概述了行人惯性定位的基准数据集、评价指标, 并分析比较了其中一些代表性方法的优势和不足; 最后, 对该领域需要解决的关键难点问题进行了总结, 并探讨基于深度神经网络的行人惯性定位未来所面临的关键挑战与发展趋势, 以期为后续的研究提供有益参考.
行人惯性定位通过惯性测量单元 (Inertial measurement unit, IMU) 的测量序列来估计行人的位置, 近年来已成为解决室内或卫星信号遮挡环境下的行人自主定位的重要手段. 然而, 传统惯性定位算法在双重积分时易受误差源影响导致漂移问题, 一定程度上限制了行人惯性定位在长时间长距离实际运动中的应用. 幸运的是, 基于神经网络学习的方式能够仅从IMU历史数据中学习行人的运动模式并修正惯性测量值在积分时引起的漂移. 为此, 本文对近期基于深度神经网络的行人惯性定位进行全面综述. 首先对传统的惯性定位算法进行了简要介绍; 其次, 按照是否融入领域知识分别介绍了端到端的神经惯性定位方法和融合领域知识的神经惯性定位算法的研究动态; 然后, 概述了行人惯性定位的基准数据集、评价指标, 并分析比较了其中一些代表性方法的优势和不足; 最后, 对该领域需要解决的关键难点问题进行了总结, 并探讨基于深度神经网络的行人惯性定位未来所面临的关键挑战与发展趋势, 以期为后续的研究提供有益参考.
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doi: 10.16383/j.aas.c240151
摘要:
针对工业过程中故障发生源与故障信息在传播过程中的差异性问题, 提出了一种基于不同故障传播路径差异化的故障诊断方法. 该方法分别从故障源邻域信息关系和故障信息传播两个角度出发, 设计了基于k近邻筛选和基于剪枝的k跳可达路径选择的两种故障源图的构建方式, 构建“故障源图”. 从故障在变量间的差异化表现着手, 将基于特征的分类问题转换为基于结构关系的图匹配问题, 利用该结构化信息优化过程特征, 提升模型故障诊断性能. 最后, 通过田纳西−伊斯曼过程和某海底盾构掘进施工过程进行仿真验证, 实验结果证明了所提方法的有效性.
针对工业过程中故障发生源与故障信息在传播过程中的差异性问题, 提出了一种基于不同故障传播路径差异化的故障诊断方法. 该方法分别从故障源邻域信息关系和故障信息传播两个角度出发, 设计了基于k近邻筛选和基于剪枝的k跳可达路径选择的两种故障源图的构建方式, 构建“故障源图”. 从故障在变量间的差异化表现着手, 将基于特征的分类问题转换为基于结构关系的图匹配问题, 利用该结构化信息优化过程特征, 提升模型故障诊断性能. 最后, 通过田纳西−伊斯曼过程和某海底盾构掘进施工过程进行仿真验证, 实验结果证明了所提方法的有效性.
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doi: 10.16383/j.aas.c240223
摘要:
针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator, DEA)建模与控制的挑战性问题, 提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation, ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control, MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法. 首先, 基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为. 然后, 基于所建立的DEA动力学模型, 设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标. 最后, 在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验. 在所有实验结果中, DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹, 且相对均方根误差均不超过3.30%, 说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性.
针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator, DEA)建模与控制的挑战性问题, 提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation, ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control, MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法. 首先, 基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为. 然后, 基于所建立的DEA动力学模型, 设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标. 最后, 在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验. 在所有实验结果中, DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹, 且相对均方根误差均不超过3.30%, 说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性.
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doi: 10.16383/j.aas.c240288
摘要:
本文研究了严格反馈多智能体系统的最优一致性问题, 旨在局部信息交互的条件下, 使所有智能体收敛至全局代价函数的最优解. 首先, 针对权重非平衡有向图, 提出了一种新的分布式比例积分(Proportional-integral, PI)变量, 将最优一致性问题转化为PI调节问题, 使得经典的控制技术能够通过调节PI变量的方式来处理更加复杂的多智能体系统. 然后, 结合所提出的分布式PI变量和预设性能控制, 设计了一类基于PI调节的最优一致性算法, 用以解决带有死区输入非线性和有界扰动的严格反馈多智能体系统的最优一致性问题. 最后, 通过仿真实验验证了所设计的最优一致性算法的有效性.
本文研究了严格反馈多智能体系统的最优一致性问题, 旨在局部信息交互的条件下, 使所有智能体收敛至全局代价函数的最优解. 首先, 针对权重非平衡有向图, 提出了一种新的分布式比例积分(Proportional-integral, PI)变量, 将最优一致性问题转化为PI调节问题, 使得经典的控制技术能够通过调节PI变量的方式来处理更加复杂的多智能体系统. 然后, 结合所提出的分布式PI变量和预设性能控制, 设计了一类基于PI调节的最优一致性算法, 用以解决带有死区输入非线性和有界扰动的严格反馈多智能体系统的最优一致性问题. 最后, 通过仿真实验验证了所设计的最优一致性算法的有效性.
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doi: 10.16383/j.aas.c240089
摘要:
多智能体网络(Multi-agent network, MAN)协同执行任务中需要个体之间频繁交换并共享信息, 这对网络安全带来了巨大风险. 考虑网络中节点状态隐私保护问题, 提出一种基于隐写术的分布式一致性控制策略. 首先, 建立网络窃听者攻击模型, 提出面向隐私保护的分布式平均一致性控制算法. 理论分析表明, 所提算法不仅有效保护节点初始状态的隐私, 而且可以通过隐写载体信息主动诱导窃听者推测得出错误结论. 其次, 通过引入概率指标, 提出一种用于量化MAN隐私泄露指标模型, 实现了对网络隐私泄露程度的准确描述. 并基于该模型, 从窃听者视角, 通过权衡对网络隐私泄露的影响与付出代价成本建立一个优化问题, 据此寻找最优效益攻击策略. 最后, 通过数值仿真分析, 对比现有算法验证了所提方法的有效性和优越性.
多智能体网络(Multi-agent network, MAN)协同执行任务中需要个体之间频繁交换并共享信息, 这对网络安全带来了巨大风险. 考虑网络中节点状态隐私保护问题, 提出一种基于隐写术的分布式一致性控制策略. 首先, 建立网络窃听者攻击模型, 提出面向隐私保护的分布式平均一致性控制算法. 理论分析表明, 所提算法不仅有效保护节点初始状态的隐私, 而且可以通过隐写载体信息主动诱导窃听者推测得出错误结论. 其次, 通过引入概率指标, 提出一种用于量化MAN隐私泄露指标模型, 实现了对网络隐私泄露程度的准确描述. 并基于该模型, 从窃听者视角, 通过权衡对网络隐私泄露的影响与付出代价成本建立一个优化问题, 据此寻找最优效益攻击策略. 最后, 通过数值仿真分析, 对比现有算法验证了所提方法的有效性和优越性.
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doi: 10.16383/j.aas.c240392
摘要:
强化学习作为一类重要的人工智能方法, 广泛应用于解决复杂的控制与决策问题, 其在众多领域的应用已展示出巨大潜力. 近年来, 强化学习从单智能体决策逐渐扩展到多智能体协作与博弈, 形成多智能体强化学习这一研究热点. 多智能体系统由多个具有自主感知和决策能力的实体组成, 有望解决传统单智能体方法难以应对的大规模复杂问题. 多智能体强化学习不仅需要考虑环境的动态性, 还需应对其他智能体策略的不确定性, 这增加了学习和决策的复杂度. 本文梳理多智能体强化学习在控制与决策领域的研究, 分析其面临的主要问题与挑战, 从控制理论与自主决策两个层次综述现有的研究成果与进展, 并针对未来的研究方向进行了展望. 通过本文的分析, 期望为未来多智能体强化学习的研究提供有价值的参考和启示.
强化学习作为一类重要的人工智能方法, 广泛应用于解决复杂的控制与决策问题, 其在众多领域的应用已展示出巨大潜力. 近年来, 强化学习从单智能体决策逐渐扩展到多智能体协作与博弈, 形成多智能体强化学习这一研究热点. 多智能体系统由多个具有自主感知和决策能力的实体组成, 有望解决传统单智能体方法难以应对的大规模复杂问题. 多智能体强化学习不仅需要考虑环境的动态性, 还需应对其他智能体策略的不确定性, 这增加了学习和决策的复杂度. 本文梳理多智能体强化学习在控制与决策领域的研究, 分析其面临的主要问题与挑战, 从控制理论与自主决策两个层次综述现有的研究成果与进展, 并针对未来的研究方向进行了展望. 通过本文的分析, 期望为未来多智能体强化学习的研究提供有价值的参考和启示.
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doi: 10.16383/j.aas.c240312
摘要:
针对小样本学习过程上样本数量不足导致的性能下降问题, 基于原型网络的小样本学习方法通过实现查询样本与支持样本原型特征间的距离度量, 从而达到很好的分类性能. 然而, 这种方法直接将支持集样本均值视为类原型, 在一定程度上加剧了对样本数量稀少情况下的敏感性. 针对此问题, 提出了基于自适应原型特征类矫正的小样本学习方法(Few-shot learning based on class rectification via adaptive prototype features, CRAPF), 通过自适应生成原型特征来缓解模型对数据细微变化的过度响应, 并同步实现类边界的精细化调整. 首先, 使用卷积网络构建自适应原型特征生成模块, 该模块采用非线性映射获取更为稳健的原型特征, 有助于减弱异常值对原型构建的影响. 其次, 通过对原型生成过程的优化, 提升了不同类间原型表示的区分度, 进而强化了原型特征对于类别表征的整体效能. 最后, 在3个广泛使用的基准数据集上的实验结果显示, 该方法提升了小样本学习任务的表现. 例如, 在5类5样本设置下, CRAPF在MiniImageNet和CIFAR-FS上的准确率比其他模型至少提高了2.06% 和2.30%.
针对小样本学习过程上样本数量不足导致的性能下降问题, 基于原型网络的小样本学习方法通过实现查询样本与支持样本原型特征间的距离度量, 从而达到很好的分类性能. 然而, 这种方法直接将支持集样本均值视为类原型, 在一定程度上加剧了对样本数量稀少情况下的敏感性. 针对此问题, 提出了基于自适应原型特征类矫正的小样本学习方法(Few-shot learning based on class rectification via adaptive prototype features, CRAPF), 通过自适应生成原型特征来缓解模型对数据细微变化的过度响应, 并同步实现类边界的精细化调整. 首先, 使用卷积网络构建自适应原型特征生成模块, 该模块采用非线性映射获取更为稳健的原型特征, 有助于减弱异常值对原型构建的影响. 其次, 通过对原型生成过程的优化, 提升了不同类间原型表示的区分度, 进而强化了原型特征对于类别表征的整体效能. 最后, 在3个广泛使用的基准数据集上的实验结果显示, 该方法提升了小样本学习任务的表现. 例如, 在5类5样本设置下, CRAPF在MiniImageNet和CIFAR-FS上的准确率比其他模型至少提高了2.06% 和2.30%.
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doi: 10.16383/j.aas.c240196
摘要:
面对复杂的多模态数据场景, 现有的索引选择方法存在诸多局限性. 首先, 大多数方法考虑场景较为单一, 不能针对特定数据模态选择合适的索引结构, 进而无法有效应对海量多模态数据; 其次, 现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价, 无法有效应对动态的工作负载; 再者, 大量的冗余索引配置会消耗磁盘空间, 降低数据的更新效率. 针对上述问题, 提出一种基于 APE-X DQN (Distributed prioritized experience replay in deep Q-network) 模型, 称为面向多模态数据的智能高效索引选择模型 AP-IS ( AP E-X DQN for i ndex s election). AP-IS 设计了新型索引集编码和 SQL 语句编码方法, 使 AP-IS 在感知多模态数据同时兼顾索引结构本身的特性, 极大地降低索引的存储代价. AP-IS 集成新型索引效益评估方法, 在优化强化学习奖励机制的同时, 监控数据库工作负载的执行状态, 保证动态工作负载下 AP-IS 在时间和空间上的优化效果. 在真实多模态数据集上进行大量实验, 验证 AP-IS 模型在工作负载的执行时延、存储代价和训练效率等方面性能, 结果均明显优于最新索引选择方法.
面对复杂的多模态数据场景, 现有的索引选择方法存在诸多局限性. 首先, 大多数方法考虑场景较为单一, 不能针对特定数据模态选择合适的索引结构, 进而无法有效应对海量多模态数据; 其次, 现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价, 无法有效应对动态的工作负载; 再者, 大量的冗余索引配置会消耗磁盘空间, 降低数据的更新效率. 针对上述问题, 提出一种基于 APE-X DQN (Distributed prioritized experience replay in deep Q-network) 模型, 称为面向多模态数据的智能高效索引选择模型 AP-IS ( AP E-X DQN for i ndex s election). AP-IS 设计了新型索引集编码和 SQL 语句编码方法, 使 AP-IS 在感知多模态数据同时兼顾索引结构本身的特性, 极大地降低索引的存储代价. AP-IS 集成新型索引效益评估方法, 在优化强化学习奖励机制的同时, 监控数据库工作负载的执行状态, 保证动态工作负载下 AP-IS 在时间和空间上的优化效果. 在真实多模态数据集上进行大量实验, 验证 AP-IS 模型在工作负载的执行时延、存储代价和训练效率等方面性能, 结果均明显优于最新索引选择方法.
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doi: 10.16383/j.aas.c240334
摘要:
随着无人系统技术的快速发展, 海上无人系统跨域集群凭借其诸多优点已成为当前无人系统领域研究热点. 具体来说, 海上无人系统跨域集群是指空中、水面、水下无人平台, 通过跨域任务规划与信息交互实现高效集群协作, 对提升海洋复杂环境下无人平台应对能力至关重要. 目前, 海上无人系统跨域集群理论体系还不完善, 相关研究正面临诸多亟待解决的难题. 为此, 本文首先梳理了跨域集群相关概念及其发展现状, 分析了其面临的挑战与关键问题; 进而, 从控制理论和通信技术相结合角度出发, 简述了跨域集群任务规划、组网传输、协同控制等关键技术的研究进展; 最后, 结合实际发展情况和未来发展趋势, 对海上无人系统跨域集群未来值得深入研究的研究方向进行了总结与展望.
随着无人系统技术的快速发展, 海上无人系统跨域集群凭借其诸多优点已成为当前无人系统领域研究热点. 具体来说, 海上无人系统跨域集群是指空中、水面、水下无人平台, 通过跨域任务规划与信息交互实现高效集群协作, 对提升海洋复杂环境下无人平台应对能力至关重要. 目前, 海上无人系统跨域集群理论体系还不完善, 相关研究正面临诸多亟待解决的难题. 为此, 本文首先梳理了跨域集群相关概念及其发展现状, 分析了其面临的挑战与关键问题; 进而, 从控制理论和通信技术相结合角度出发, 简述了跨域集群任务规划、组网传输、协同控制等关键技术的研究进展; 最后, 结合实际发展情况和未来发展趋势, 对海上无人系统跨域集群未来值得深入研究的研究方向进行了总结与展望.
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doi: 10.16383/j.aas.c240096
摘要:
动态系统的实时安全性评估在防止潜在安全事故导致重大损失方面发挥着关键作用. 随着系统功能和复杂性的日益增加, 实时安全性评估技术面临着更大的挑战. 该文阐述了动态系统实时安全性评估的概念定义, 从环境的平稳性及评估模型的构建方式两个维度出发提出了一种分类框架, 给出了相应的问题描述, 较系统地回顾了动态系统实时安全性评估技术的现有进展, 讨论了针对不同实际系统的部署策略, 分析了现有技术的发展趋势, 探讨了实时安全性评估中亟待解决的问题与未来的发展方向.
动态系统的实时安全性评估在防止潜在安全事故导致重大损失方面发挥着关键作用. 随着系统功能和复杂性的日益增加, 实时安全性评估技术面临着更大的挑战. 该文阐述了动态系统实时安全性评估的概念定义, 从环境的平稳性及评估模型的构建方式两个维度出发提出了一种分类框架, 给出了相应的问题描述, 较系统地回顾了动态系统实时安全性评估技术的现有进展, 讨论了针对不同实际系统的部署策略, 分析了现有技术的发展趋势, 探讨了实时安全性评估中亟待解决的问题与未来的发展方向.
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doi: 10.16383/j.aas.c240295
摘要:
针对持续扰动下的分布式状态耦合非线性系统, 提出一种新的多耦合分布式经济模型预测控制 (Economic model predictive control, EMPC) 策略. 由于耦合非线性系统的经济性能函数的非凸性和非正定性, 首先引入关于经济最优平衡点的正定辅助函数和相应的辅助优化问题. 接着, 利用辅助函数的最优值函数构造原始分布式 EMPC 的一类隐式收缩约束. 然后建立状态耦合分布式 EMPC 的递推可行性和闭环系统关于最优经济平衡点的输入到状态稳定性结论. 最后, 以耦合的四个连续搅拌釜反应器为例, 验证本文所提策略的有效性.
针对持续扰动下的分布式状态耦合非线性系统, 提出一种新的多耦合分布式经济模型预测控制 (Economic model predictive control, EMPC) 策略. 由于耦合非线性系统的经济性能函数的非凸性和非正定性, 首先引入关于经济最优平衡点的正定辅助函数和相应的辅助优化问题. 接着, 利用辅助函数的最优值函数构造原始分布式 EMPC 的一类隐式收缩约束. 然后建立状态耦合分布式 EMPC 的递推可行性和闭环系统关于最优经济平衡点的输入到状态稳定性结论. 最后, 以耦合的四个连续搅拌釜反应器为例, 验证本文所提策略的有效性.
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doi: 10.16383/j.aas.c230575
摘要:
随着感知技术的不断发展以及智能交通基础设施的完善, 智能网联汽车应用在自动驾驶领域的地位逐渐提升, 自动驾驶感知从单车智能向车路协同迈进, 近年来涌现了一批新的协同感知技术与方法. 本文旨在全面阐述面向智能网联汽车的车路协同感知技术, 并总结相关可利用数据及该方向发展趋势. 首先对智能网联汽车的协同感知策略进行划分, 并总结了不同感知策略具备的优势与不足；其次, 对智能网联汽车协同感知的关键技术进行阐述, 包括车路协同感知过程中的感知技术与通信技术；然后对车路协同感知方法进行归纳, 总结了近年来解决协同感知中感知融合、感知信息选择与压缩等问题相关研究；最后对车路协同感知的大规模数据集进行了整理, 并对智能网联汽车协同感知的发展趋势进行了分析.
随着感知技术的不断发展以及智能交通基础设施的完善, 智能网联汽车应用在自动驾驶领域的地位逐渐提升, 自动驾驶感知从单车智能向车路协同迈进, 近年来涌现了一批新的协同感知技术与方法. 本文旨在全面阐述面向智能网联汽车的车路协同感知技术, 并总结相关可利用数据及该方向发展趋势. 首先对智能网联汽车的协同感知策略进行划分, 并总结了不同感知策略具备的优势与不足；其次, 对智能网联汽车协同感知的关键技术进行阐述, 包括车路协同感知过程中的感知技术与通信技术；然后对车路协同感知方法进行归纳, 总结了近年来解决协同感知中感知融合、感知信息选择与压缩等问题相关研究；最后对车路协同感知的大规模数据集进行了整理, 并对智能网联汽车协同感知的发展趋势进行了分析.
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doi: 10.16383/j.aas.c230359
摘要:
在统计流形空间中, 从信息几何角度考虑非线性状态后验分布近似的实质是后验分布与相应参数化变分分布之间的Kullback-Leibler散度最小化问题, 同时也可以转化为变分置信下界的最大化问题. 为了提升非线性系统状态估计的精度, 在高斯系统假设条件下结合变分贝叶斯推断和Fisher信息矩阵推导出置信下界的自然梯度, 并通过分析其信息几何意义, 阐述在统计流形空间中置信下界沿其方向不断迭代增大, 实现变分分布与后验分布的 “紧密” 近似; 在此基础上, 以状态估计及其误差协方差作为变分超参数, 结合最优估计理论给出一种基于自然梯度的非线性变分贝叶斯滤波算法; 最后, 通过天基光学传感器量测条件下近地轨道卫星跟踪定轨仿真实验验证: 与对比算法相比, 所提算法具有更高的精度.
在统计流形空间中, 从信息几何角度考虑非线性状态后验分布近似的实质是后验分布与相应参数化变分分布之间的Kullback-Leibler散度最小化问题, 同时也可以转化为变分置信下界的最大化问题. 为了提升非线性系统状态估计的精度, 在高斯系统假设条件下结合变分贝叶斯推断和Fisher信息矩阵推导出置信下界的自然梯度, 并通过分析其信息几何意义, 阐述在统计流形空间中置信下界沿其方向不断迭代增大, 实现变分分布与后验分布的 “紧密” 近似; 在此基础上, 以状态估计及其误差协方差作为变分超参数, 结合最优估计理论给出一种基于自然梯度的非线性变分贝叶斯滤波算法; 最后, 通过天基光学传感器量测条件下近地轨道卫星跟踪定轨仿真实验验证: 与对比算法相比, 所提算法具有更高的精度.
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doi: 10.16383/j.aas.c230210
摘要:
增加可再生能源在电网中的占比, 使能源结构更合理, 是加快能源转型实现低碳可持续发展的有效途径. 电网中占主导地位的火电, 辅助消纳可再生能源的能力, 对提高可再生能源在电网中的占比起到重要作用. 为了提高火电机组辅助可再生能源的消纳能力, 本文根据当前系统控制方案, 分析了影响机组灵活性与调峰深度的因素, 包括机炉协调、局部反馈策略下的锅炉控制、系统稳态工作点的规划等. 基于补偿方案的协调策略限制了机组对具有随机性和间歇性的可再生能源的补偿能力; 局部反馈策略下的锅炉控制只是实现了等效热效应的反馈; 非额定工况下的稳态工作点关系到辅助可再生能源消纳的能耗和排放指标. 根据以上分析分别给出了进一步的研究内容.
增加可再生能源在电网中的占比, 使能源结构更合理, 是加快能源转型实现低碳可持续发展的有效途径. 电网中占主导地位的火电, 辅助消纳可再生能源的能力, 对提高可再生能源在电网中的占比起到重要作用. 为了提高火电机组辅助可再生能源的消纳能力, 本文根据当前系统控制方案, 分析了影响机组灵活性与调峰深度的因素, 包括机炉协调、局部反馈策略下的锅炉控制、系统稳态工作点的规划等. 基于补偿方案的协调策略限制了机组对具有随机性和间歇性的可再生能源的补偿能力; 局部反馈策略下的锅炉控制只是实现了等效热效应的反馈; 非额定工况下的稳态工作点关系到辅助可再生能源消纳的能耗和排放指标. 根据以上分析分别给出了进一步的研究内容.
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doi: 10.16383/j.aas.c190277
摘要:
首先, 通过分析黑体温度控制系统的物理模型, 推演出黑体传递函数的表达式.推演过程中得知黑体易受环境温度和空气散热的影响, 所以黑体温度控制系统是个非线性时变系统.结合实验黑体的阶跃响应数据, 采用阶跃响应法对传递函数进行近似计算, 得出黑体温控系统的传递函数是极点在左半轴的二阶系统, 该系统等效于二阶低通滤波器.经过低通滤波器的信号, 会滤除高频部分, 当用继电器法进行参数自整定时, 仅需计算能量较大的基波信号.通过对基波信号进行比较, 得出继电器法的整定公式, 并参照Ziegler-Nichols整定法则计算出PID参数.同时, 本文针对黑体加热器具有双路输出的特点, 提出了一种双路动态输出法, 通过理论分析了该方法可以消除环境对黑体温度的影响.对于环境温度变化较大的, 采用继电器法PID参数自整定的方式来消除; 对于黑体运行过程中环境温度变化较小的, 采用双路动态输出法来减少影响.最后, 结合实验数据, 引入性能指标, 验证了本文所述方法对黑体的温度控制性能有一定的提升.
首先, 通过分析黑体温度控制系统的物理模型, 推演出黑体传递函数的表达式.推演过程中得知黑体易受环境温度和空气散热的影响, 所以黑体温度控制系统是个非线性时变系统.结合实验黑体的阶跃响应数据, 采用阶跃响应法对传递函数进行近似计算, 得出黑体温控系统的传递函数是极点在左半轴的二阶系统, 该系统等效于二阶低通滤波器.经过低通滤波器的信号, 会滤除高频部分, 当用继电器法进行参数自整定时, 仅需计算能量较大的基波信号.通过对基波信号进行比较, 得出继电器法的整定公式, 并参照Ziegler-Nichols整定法则计算出PID参数.同时, 本文针对黑体加热器具有双路输出的特点, 提出了一种双路动态输出法, 通过理论分析了该方法可以消除环境对黑体温度的影响.对于环境温度变化较大的, 采用继电器法PID参数自整定的方式来消除; 对于黑体运行过程中环境温度变化较小的, 采用双路动态输出法来减少影响.最后, 结合实验数据, 引入性能指标, 验证了本文所述方法对黑体的温度控制性能有一定的提升.
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doi: 10.16383/j.aas.c200007
摘要:
仿人智能控制是现代智能控制理论之一, 利用分层递阶的控制结构与多控制模态为强非线性、大迟滞、难建模问题提供了切实可行的解决方案, 近些年来发展迅速并且得到学术界的持续关注, 但缺乏对该理论研究进展系统性的总结. 本文通过系统的梳理仿人智能控制的理论基础和发展脉络, 将其划分为三代控制模型, 分别从每一代控制模型的算法描述、研究进展与应用进展三个角度进行综述, 同时, 结合当前的研究进展讨论仿人智能控制在控制模型、结构功能、参数校正方面进一步研究的方向.
仿人智能控制是现代智能控制理论之一, 利用分层递阶的控制结构与多控制模态为强非线性、大迟滞、难建模问题提供了切实可行的解决方案, 近些年来发展迅速并且得到学术界的持续关注, 但缺乏对该理论研究进展系统性的总结. 本文通过系统的梳理仿人智能控制的理论基础和发展脉络, 将其划分为三代控制模型, 分别从每一代控制模型的算法描述、研究进展与应用进展三个角度进行综述, 同时, 结合当前的研究进展讨论仿人智能控制在控制模型、结构功能、参数校正方面进一步研究的方向.
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doi: 10.16383/j.aas.2020.c200033
摘要:
深度神经网络在解决复杂问题方面取得了惊人的成功, 广泛应用于生活中各个领域, 但是最近的研究表明, 深度神经网络容易受到精心设计的对抗样本的攻击, 导致网络模型输出错误的预测结果, 这对于深度学习网络的安全性是一种极大的挑战. 对抗攻击是深度神经网络发展过程中必须克服的一大障碍, 设计一种高效且能够防御多种对抗攻击算法, 且具有强鲁棒性的防御模型是有效推动对抗攻击防御的方向之一, 探究能否利用对抗性攻击来训练网络分类器从而提高其鲁棒性具有重要意义. 本文将生成对抗网络(Generative adversarial networks, GAN)和现有的攻击算法结合, 提出一种基于生成对抗网络的对抗攻击防御模型(AC-DefGAN), 利用对抗攻击算法生成攻击样本作为GAN的训练样本, 同时在网络中加入条件约束来稳定模型的训练过程, 利用分类器对生成器所生成样本的分类来指导GAN的训练过程, 通过自定义分类器需要防御的攻击算法来生成对抗样本以完成判别器的训练, 从而得到能够防御多种对抗攻击的分类器. 通过在MNIST、CIFAR-10和ImageNet数据集上进行实验, 证明训练完成后, AC-DefGAN可以直接对原始样本和对抗样本进行正确分类, 对各类对抗攻击算法达到很好的防御效果, 且比已有方法防御效果好、鲁棒性强.
深度神经网络在解决复杂问题方面取得了惊人的成功, 广泛应用于生活中各个领域, 但是最近的研究表明, 深度神经网络容易受到精心设计的对抗样本的攻击, 导致网络模型输出错误的预测结果, 这对于深度学习网络的安全性是一种极大的挑战. 对抗攻击是深度神经网络发展过程中必须克服的一大障碍, 设计一种高效且能够防御多种对抗攻击算法, 且具有强鲁棒性的防御模型是有效推动对抗攻击防御的方向之一, 探究能否利用对抗性攻击来训练网络分类器从而提高其鲁棒性具有重要意义. 本文将生成对抗网络(Generative adversarial networks, GAN)和现有的攻击算法结合, 提出一种基于生成对抗网络的对抗攻击防御模型(AC-DefGAN), 利用对抗攻击算法生成攻击样本作为GAN的训练样本, 同时在网络中加入条件约束来稳定模型的训练过程, 利用分类器对生成器所生成样本的分类来指导GAN的训练过程, 通过自定义分类器需要防御的攻击算法来生成对抗样本以完成判别器的训练, 从而得到能够防御多种对抗攻击的分类器. 通过在MNIST、CIFAR-10和ImageNet数据集上进行实验, 证明训练完成后, AC-DefGAN可以直接对原始样本和对抗样本进行正确分类, 对各类对抗攻击算法达到很好的防御效果, 且比已有方法防御效果好、鲁棒性强.
