2007年 第33卷 第2期
2007, 33(2): 113-124.
doi: 10.1360/aas-007-0113
摘要:
分布估计算法是进化计算领域新兴起的一类随机优化算法，是当前国际进化计算领域的研究热点. 分布估计算法是遗传算法和统计学习的结合，通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型，然后对概率模型随机采样产生新的群体，如此反复进行，实现群体的进化. 分布估计算法中没有传统的交叉、变异等遗传操作，是一种全新的进化模式；这种优化技术能够通过概率图模型对变量之间的关系进行建模，从而能有效的解决多变量相关的优化问题. 根据概率模型的复杂性，本文按照变量无关、双变量相关、多变量相关等三类分别介绍相应的分布估计算法. 作为一篇综述性文章，本文旨在全面系统的向国内读者介绍这一新技术，并总结分布估计算法的研究现状和未来的研究方向.
分布估计算法是进化计算领域新兴起的一类随机优化算法，是当前国际进化计算领域的研究热点. 分布估计算法是遗传算法和统计学习的结合，通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型，然后对概率模型随机采样产生新的群体，如此反复进行，实现群体的进化. 分布估计算法中没有传统的交叉、变异等遗传操作，是一种全新的进化模式；这种优化技术能够通过概率图模型对变量之间的关系进行建模，从而能有效的解决多变量相关的优化问题. 根据概率模型的复杂性，本文按照变量无关、双变量相关、多变量相关等三类分别介绍相应的分布估计算法. 作为一篇综述性文章，本文旨在全面系统的向国内读者介绍这一新技术，并总结分布估计算法的研究现状和未来的研究方向.
2007, 33(2): 125-131.
doi: 10.1360/aas-007-0125
摘要:
约束问题的求解涉及到人工智能、运筹学、计算机科学等领域. 它的应用范围也极为广泛，包括计算机科学、控制科学、生物学等方面. 本文对其发展历史、所要求解的问题以及它的基本方法等问题进行了综述.
约束问题的求解涉及到人工智能、运筹学、计算机科学等领域. 它的应用范围也极为广泛，包括计算机科学、控制科学、生物学等方面. 本文对其发展历史、所要求解的问题以及它的基本方法等问题进行了综述.
2007, 33(2): 132-137.
doi: 10.1360/aas-007-0132
摘要:
局部对比度在图像融合领域中扮演着重要角色.图像融合的目的是将原图像中的重要信息保留到融合结果中去.韦伯定律告诉我们不同背景下的同样的灰度变化给人的干支是不同的，所以一个理想的图像处理算法必须考虑视觉原理.本文考虑了人类视觉系统(HVS)，将量化的主观对比度从源图像保留到融合结果中.利用临界可分辨率(JND)作为量化度量，多通道图像的感知对比度作为融合的目标.构造了一个泛函极值问题来寻找融合结果，使得融合结果的主观对比度尽可能接近我们的目标.使用变分法可以得到Euler-Lagrange方程，然后利用梯度下降的迭代算法来求解.试验结果表明，本文的方法具有很好的主观感知效果.
局部对比度在图像融合领域中扮演着重要角色.图像融合的目的是将原图像中的重要信息保留到融合结果中去.韦伯定律告诉我们不同背景下的同样的灰度变化给人的干支是不同的，所以一个理想的图像处理算法必须考虑视觉原理.本文考虑了人类视觉系统(HVS)，将量化的主观对比度从源图像保留到融合结果中.利用临界可分辨率(JND)作为量化度量，多通道图像的感知对比度作为融合的目标.构造了一个泛函极值问题来寻找融合结果，使得融合结果的主观对比度尽可能接近我们的目标.使用变分法可以得到Euler-Lagrange方程，然后利用梯度下降的迭代算法来求解.试验结果表明，本文的方法具有很好的主观感知效果.
2007, 33(2): 138-144.
doi: 10.1360/aas-007-0138
摘要:
提出了两种基于平面激光测量的移动机器人自定位方法. 第一种方法是改进的Hough 密度谱的方法, 它的主要优点是避免了现有方法Hough 变换离散化过程中的信息损失问题，提高了算法的精度和鲁棒性. 该方法在引进一种新的Hough 密度谱的基础上，根据谱相关函数值和运动参数的密度得到机器人运动参数的候选值，并应用Hausdor 相似性度量从候选值确定运动参数的最终估计. 第二种方法是基于Fourier-Mellin 变换的方法，主要利用Fourier 变换的位移理论和Fourier-Mellin不变量来估计运动参数. 为了避免图像离散化造成的信息损失，在该方法中使用基于Hausdor 距离的最近点迭代(ICP) 算法来进一步精化平移向量. 实验结果表明，这两种方法均可有效地提高机器人的定位精度，具有一定的实际应用价值.
提出了两种基于平面激光测量的移动机器人自定位方法. 第一种方法是改进的Hough 密度谱的方法, 它的主要优点是避免了现有方法Hough 变换离散化过程中的信息损失问题，提高了算法的精度和鲁棒性. 该方法在引进一种新的Hough 密度谱的基础上，根据谱相关函数值和运动参数的密度得到机器人运动参数的候选值，并应用Hausdor 相似性度量从候选值确定运动参数的最终估计. 第二种方法是基于Fourier-Mellin 变换的方法，主要利用Fourier 变换的位移理论和Fourier-Mellin不变量来估计运动参数. 为了避免图像离散化造成的信息损失，在该方法中使用基于Hausdor 距离的最近点迭代(ICP) 算法来进一步精化平移向量. 实验结果表明，这两种方法均可有效地提高机器人的定位精度，具有一定的实际应用价值.
2007, 33(2): 145-150.
doi: 10.1360/aas-007-0145
摘要:
水印安全性、抗JPEG 的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度是现有基于数字水印的半脆弱图像认证算法需要克服的主要问题. 本文提出一种结合Zernike 矩和水印的图像认证算法. 利用图像小波变换低频子带的Zernike 矩幅值的半脆弱特性区分恶意攻击和偶然攻击. 结合基于HVS (人类视觉系统) 的水印后，可判断图像是否受到伪认证攻击，提高了水印安全性. 通过采用基于提升格式的整数小波变换，有效降低了算法计算复杂性. 实验结果表明，算法对较低质量因子的JPEG有损压缩鲁棒，对剪切、替换等恶意修改敏感且可准确定位篡改位置.
水印安全性、抗JPEG 的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度是现有基于数字水印的半脆弱图像认证算法需要克服的主要问题. 本文提出一种结合Zernike 矩和水印的图像认证算法. 利用图像小波变换低频子带的Zernike 矩幅值的半脆弱特性区分恶意攻击和偶然攻击. 结合基于HVS (人类视觉系统) 的水印后，可判断图像是否受到伪认证攻击，提高了水印安全性. 通过采用基于提升格式的整数小波变换，有效降低了算法计算复杂性. 实验结果表明，算法对较低质量因子的JPEG有损压缩鲁棒，对剪切、替换等恶意修改敏感且可准确定位篡改位置.
2007, 33(2): 151-155.
doi: 10.1360/aas-007-0151
摘要:
为适应复杂系统的知识发现的需要, 在双库协同机制及其诱导的KDD* 过程模型，双基融合机制及其诱导的KDK*过程模型的基础上，借鉴协同原理，提出了将KDD* 与KDK* 有机地融合在一起的、双库协同机制与双基融合机制协同工作的知识发现过程模型KD(DK)；描述了KD(DK) 的总体流程、动态知识库系统及其特征；并在农业施肥和植保领域的应用过程中得到验证.
为适应复杂系统的知识发现的需要, 在双库协同机制及其诱导的KDD* 过程模型，双基融合机制及其诱导的KDK*过程模型的基础上，借鉴协同原理，提出了将KDD* 与KDK* 有机地融合在一起的、双库协同机制与双基融合机制协同工作的知识发现过程模型KD(DK)；描述了KD(DK) 的总体流程、动态知识库系统及其特征；并在农业施肥和植保领域的应用过程中得到验证.
2007, 33(2): 156-163.
doi: 10.1360/aas-007-0156
摘要:
对于带未知噪声统计的多传感器系统，应用现代时间序列分析方法，基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和相关函数矩阵方程的解，得到了噪声方差估值器，且在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下，提出了自校正信息融合Kalman预报器.它实现了状态分量的自校正解耦融合Kalman预报器.基于动态误差系统，提出了自校正融合器的一种新的收敛性分析方法.提出了按实现收敛新概念，它比以概率1收敛弱.严格证明了：假如MA新息模型参数估计是一致的，则自校正融合Kalman预报器将按实现或按概率1收敛到最优融合Kalman预报器，因而它具有渐近最优性.它可减小计算负担，且便于实时应用. 一个3传感器跟踪系统的仿真例子证明了其有效性.
对于带未知噪声统计的多传感器系统，应用现代时间序列分析方法，基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和相关函数矩阵方程的解，得到了噪声方差估值器，且在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下，提出了自校正信息融合Kalman预报器.它实现了状态分量的自校正解耦融合Kalman预报器.基于动态误差系统，提出了自校正融合器的一种新的收敛性分析方法.提出了按实现收敛新概念，它比以概率1收敛弱.严格证明了：假如MA新息模型参数估计是一致的，则自校正融合Kalman预报器将按实现或按概率1收敛到最优融合Kalman预报器，因而它具有渐近最优性.它可减小计算负担，且便于实时应用. 一个3传感器跟踪系统的仿真例子证明了其有效性.
2007, 33(2): 164-169.
doi: 10.1360/aas-007-0164
摘要:
针对广义的不确定非线性时滞系统，研究了其鲁棒镇定控制器的系统的递归设计方法。通过递归地构造Lyapunov-Razumikhin函数获得了一种独立于延时的状态反馈控制律。证明了通过一些设计技术处理，由Razumikhin 条件的应用所带来的固有的设计障碍是可以被克服的，从而使得系统鲁棒镇定控制器的获得不需要任何对系统的限制条件。
针对广义的不确定非线性时滞系统，研究了其鲁棒镇定控制器的系统的递归设计方法。通过递归地构造Lyapunov-Razumikhin函数获得了一种独立于延时的状态反馈控制律。证明了通过一些设计技术处理，由Razumikhin 条件的应用所带来的固有的设计障碍是可以被克服的，从而使得系统鲁棒镇定控制器的获得不需要任何对系统的限制条件。
2007, 33(2): 170-174.
doi: 10.1360/aas-007-0170
摘要:
针对一类含状态时滞的网络控制系统，本文对此进行了状态反馈保成本控制器设计.在考虑网络引起的滞后的基础上，一个新的模型提出来了.保成本控制器的存在性也通过一系列线形矩阵不等式表达出来.一个能把非凸问题转换成凸问题的方法同时应用了.与此同时，相应的能获取最低性能指标的算法也已给出.配套的仿真例子证明了此算法的有效性.
针对一类含状态时滞的网络控制系统，本文对此进行了状态反馈保成本控制器设计.在考虑网络引起的滞后的基础上，一个新的模型提出来了.保成本控制器的存在性也通过一系列线形矩阵不等式表达出来.一个能把非凸问题转换成凸问题的方法同时应用了.与此同时，相应的能获取最低性能指标的算法也已给出.配套的仿真例子证明了此算法的有效性.
2007, 33(2): 175-180.
doi: 10.1360/aas-007-0175
摘要:
本文在关节柔性较弱的情况下，对柔性关节机器人操作手的轨迹跟踪问题，提出了一种基于奇异摄动理论的机器人神经网络控制设计方法，在一般框架下证明了系统跟踪误差最终一致有界，并且可以通过选取增益矩阵使该误差界任意地小. 该方法克服了对模型参数线性化条件的要求，无需求解回归矩阵，因而具有很强的鲁棒性和模型推广能力. 数值试验表明，所提出的控制方法是可行且有效的.
本文在关节柔性较弱的情况下，对柔性关节机器人操作手的轨迹跟踪问题，提出了一种基于奇异摄动理论的机器人神经网络控制设计方法，在一般框架下证明了系统跟踪误差最终一致有界，并且可以通过选取增益矩阵使该误差界任意地小. 该方法克服了对模型参数线性化条件的要求，无需求解回归矩阵，因而具有很强的鲁棒性和模型推广能力. 数值试验表明，所提出的控制方法是可行且有效的.
2007, 33(2): 181-187.
doi: 10.1360/aas-007-0181
摘要:
在多级库存的协调控制过程中，只考虑成本的单目标优化模型对于提高供应链总体性能水平存在着局限，本文提出了考虑需求满足率、时间、成本的多目标协同优化模型，对于多品种、复杂拓扑结构，以及库容、生产能力受限的情况，提出了一种在外层对库存策略和内层对物流分配方案分别进行寻优的双层求解方法，并采用演化多目标优化技术构造了算法. 通过算例实验对模型的有效性进行了验证，实验结果表明，基于多目标模型的优化结果使得系统总体性能得到显著改善.
在多级库存的协调控制过程中，只考虑成本的单目标优化模型对于提高供应链总体性能水平存在着局限，本文提出了考虑需求满足率、时间、成本的多目标协同优化模型，对于多品种、复杂拓扑结构，以及库容、生产能力受限的情况，提出了一种在外层对库存策略和内层对物流分配方案分别进行寻优的双层求解方法，并采用演化多目标优化技术构造了算法. 通过算例实验对模型的有效性进行了验证，实验结果表明，基于多目标模型的优化结果使得系统总体性能得到显著改善.
2007, 33(2): 188-192.
doi: 10.1360/aas-007-0188
摘要:
针对已有的多模型预测控制算法在模型预测过程中采用局部线性模型进行预测而产生的预测误差较大这一问题, 本文将非线性过程的多模型描述与输出预测之间的因果关系以约束条件的形式引入到模型预测控制的设计中, 将非线性过程描述成为一个混合逻辑动态系统模型, 模型切换规则以先验知识的形式引入到多模型预测过程中, 该模型可以全局地表征非线性过程的特性, 从而解决了多模型约束非线性预测控制的模型预测与模型切换问题.
针对已有的多模型预测控制算法在模型预测过程中采用局部线性模型进行预测而产生的预测误差较大这一问题, 本文将非线性过程的多模型描述与输出预测之间的因果关系以约束条件的形式引入到模型预测控制的设计中, 将非线性过程描述成为一个混合逻辑动态系统模型, 模型切换规则以先验知识的形式引入到多模型预测过程中, 该模型可以全局地表征非线性过程的特性, 从而解决了多模型约束非线性预测控制的模型预测与模型切换问题.
2007, 33(2): 193-196.
doi: 10.1360/aas-007-0193
摘要:
针对影响石油馏分产品干点因素众多且呈高度非线性的特征，提出了一种径基函数(Radial basis function，RBF)和加权偏最小二乘回归(Weighted partial least squares regression，WPLSR) 相结合的建模方法建立干点软测量模型. 该组合方法首先应用RBF 实现样本数据的非线性变换；然后根据非线性变换后样本在结构参数空间中的分布，分析它们对预测对象的预报能力，自适应地为各个样本分配权值，并进而从中提取和选用PLS 成分，实施加权PLSR，以获得预报性能良好的模型. 在实际应用于初顶石脑油干点软测量建模中，RBF-WPLSR 获得比PLSR、WPLSR 及RBF-PLSR 更高精度的模型.
针对影响石油馏分产品干点因素众多且呈高度非线性的特征，提出了一种径基函数(Radial basis function，RBF)和加权偏最小二乘回归(Weighted partial least squares regression，WPLSR) 相结合的建模方法建立干点软测量模型. 该组合方法首先应用RBF 实现样本数据的非线性变换；然后根据非线性变换后样本在结构参数空间中的分布，分析它们对预测对象的预报能力，自适应地为各个样本分配权值，并进而从中提取和选用PLS 成分，实施加权PLSR，以获得预报性能良好的模型. 在实际应用于初顶石脑油干点软测量建模中，RBF-WPLSR 获得比PLSR、WPLSR 及RBF-PLSR 更高精度的模型.
2007, 33(2): 197-201.
doi: 10.1360/aas-007-0197
摘要:
提出一种自适应预测方法AFStreams, 综合了复杂人工智能预测方法和时间序列预测方法的优点, 可以根据数据流值变化的快慢程度自适应地确定预测步长, 在计算资源受限的前提下, 形成最佳预测点轨迹. 仿真实验证明, AFStreams 能够良好地适应数据的变化, 在计算复杂度和预测精度之间平衡, 显著地提高了平均预测精度.
提出一种自适应预测方法AFStreams, 综合了复杂人工智能预测方法和时间序列预测方法的优点, 可以根据数据流值变化的快慢程度自适应地确定预测步长, 在计算资源受限的前提下, 形成最佳预测点轨迹. 仿真实验证明, AFStreams 能够良好地适应数据的变化, 在计算复杂度和预测精度之间平衡, 显著地提高了平均预测精度.
2007, 33(2): 202-204.
doi: 10.1360/aas-007-0202
摘要:
Nerendra 和 Balakrishnan对一组两两可交换的稳定矩阵提出了计算其共同二次李雅谱诺夫函数的方法。本文修改了此方法，并运用于一组两两不可交换的稳定矩阵的共同二次李雅谱诺夫函数的计算。
Nerendra 和 Balakrishnan对一组两两可交换的稳定矩阵提出了计算其共同二次李雅谱诺夫函数的方法。本文修改了此方法，并运用于一组两两不可交换的稳定矩阵的共同二次李雅谱诺夫函数的计算。
2007, 33(2): 205-210.
doi: 10.1360/aas-007-0205
摘要:
离线中文签名的自动验证是一个极其复杂的问题，其困难主要在于难以建立能够容忍类内偏移同时对类间区别相对敏感的签名模型. 借鉴离线中文识别系统中笔划提取的成功经验，同时结合签名验证自身的特点提出了一个计算更简单、鲁棒性更高的签名分段方法. 对每个分段提取一个六维的特征矢量，按特征矢量的分量在物理意义上的区别将特征矢量分为两组分别进行矢量量化，以得到观测值序列. 用每个签名个体的12 个真实签名进行训练得到该签名个体的模型. 实验中使用了 4576 个测试签名进行验证，得到了交叉错误率为5.5% 的较好结果.
离线中文签名的自动验证是一个极其复杂的问题，其困难主要在于难以建立能够容忍类内偏移同时对类间区别相对敏感的签名模型. 借鉴离线中文识别系统中笔划提取的成功经验，同时结合签名验证自身的特点提出了一个计算更简单、鲁棒性更高的签名分段方法. 对每个分段提取一个六维的特征矢量，按特征矢量的分量在物理意义上的区别将特征矢量分为两组分别进行矢量量化，以得到观测值序列. 用每个签名个体的12 个真实签名进行训练得到该签名个体的模型. 实验中使用了 4576 个测试签名进行验证，得到了交叉错误率为5.5% 的较好结果.
2007, 33(2): 210-213.
doi: 10.1360/aas-007-0210
摘要:
提出了一种基于肢体长度参数的用于多视角情况下的步态识别算法. 利用脚间距计算方法和动态身体分割方法，拟合出场景的转换参数，并以此估计出人运动情况下的5 个肢体长度参数，使用标准的分类器进行分类. 在中科院自动化所提供的NLPR 数据库上做了大量仿真实验，结果表明本方法在人的行走方向相对于摄像机光轴的角度改变时仍然保持了较高的识别率.
提出了一种基于肢体长度参数的用于多视角情况下的步态识别算法. 利用脚间距计算方法和动态身体分割方法，拟合出场景的转换参数，并以此估计出人运动情况下的5 个肢体长度参数，使用标准的分类器进行分类. 在中科院自动化所提供的NLPR 数据库上做了大量仿真实验，结果表明本方法在人的行走方向相对于摄像机光轴的角度改变时仍然保持了较高的识别率.
2007, 33(2): 214-217.
doi: 10.1360/aas-007-0214
摘要:
在网络控制中，基于网络服务质量(Quality of services, QoS) 的网络控制器的优化问题是网络控制研究中一个非常重要的问题，但到目前为止该问题的研究还不够深入. 本文首先给出了网络环境下控制器与网络调度协作过程模型, 然后在此模型基础上提出了控制器设计及网络特性相关的综合性能指标, 接着以优化此指标为目的，利用离散LQR (Linear quadratic regulator) 方法完成网络控制器与网络的交互设计过程. 仿真结果说明了协作设计过程的有效性.
在网络控制中，基于网络服务质量(Quality of services, QoS) 的网络控制器的优化问题是网络控制研究中一个非常重要的问题，但到目前为止该问题的研究还不够深入. 本文首先给出了网络环境下控制器与网络调度协作过程模型, 然后在此模型基础上提出了控制器设计及网络特性相关的综合性能指标, 接着以优化此指标为目的，利用离散LQR (Linear quadratic regulator) 方法完成网络控制器与网络的交互设计过程. 仿真结果说明了协作设计过程的有效性.
2007, 33(2): 218-221.
doi: 10.1360/aas-007-0218
摘要:
指数级计算复杂性的可达性分析导致较大规模Petri 网上的监控器设计非常困难. 为了解决这一问题, 本文给出了事件图上的混合型控制器设计方法：首先得到了观测器的设计方法；其次给出了根据观测器计算最大允许控制策略的算法. 结果表明，该方法降低了需要观测的状态空间的维数，从而提高了计算效率，并且该方法不要求对象网是活的或有界的.
指数级计算复杂性的可达性分析导致较大规模Petri 网上的监控器设计非常困难. 为了解决这一问题, 本文给出了事件图上的混合型控制器设计方法：首先得到了观测器的设计方法；其次给出了根据观测器计算最大允许控制策略的算法. 结果表明，该方法降低了需要观测的状态空间的维数，从而提高了计算效率，并且该方法不要求对象网是活的或有界的.
2007, 33(2): 222-224.
doi: 10.1360/ass-007-0222
摘要:
讨论了T-S 模糊系统的二次稳定性问题. 得到了两个等价的基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI) 和Sum-of-squares (SOS) 的充分条件. 无论是在理论上, 还是在数值示例方面, 都表明文中结论放宽了已有的相关方面的结论, 降低了此类问题判别条件的保守性.
讨论了T-S 模糊系统的二次稳定性问题. 得到了两个等价的基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI) 和Sum-of-squares (SOS) 的充分条件. 无论是在理论上, 还是在数值示例方面, 都表明文中结论放宽了已有的相关方面的结论, 降低了此类问题判别条件的保守性.
