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基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法
吴晓光, 刘绍维, 杨磊, 邓文强, 贾哲恒
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190547
[摘要](0) [HTML全文](0) [PDF 1986KB](0)
摘要:
为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性, 本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法. 通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程, 建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数. 在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后, 准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走. 仿真实验表明, Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG. 同时, 相较于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.
基于蓝海信息网络的海洋环境平行监测体系建模研究
苏振东, 刘凡, 杨瑞平, 王飞跃
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c180361
[摘要](57) [HTML全文](22) [PDF 1098KB](2)
摘要:
针对目前海洋环境监测体系顶层设计不足、各监测手段间统一调度与管理缺乏、监视数据关联分析缺失等问题, 提出了基于蓝海信息网络的海洋环境平行监测系统架构; 详细描述了海洋环境监测人工系统的构建方法, 以及计算实验方案; 最后, 构建完备的海洋环境监测平行系统, 通过平行执行为海洋环境监测的高效、智能管理与运营提供保障, 对减少海洋环境监测基础设施冗余建设、降低人力与物理成本、提高运营能力, 实现海洋环境监测的可持续发展必将产生深远的影响.
水上无人系统研究进展及其面临的挑战
张卫东, 刘笑成, 韩鹏
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190363
[摘要](16) [HTML全文](68) [PDF 638KB](0)
摘要:
水上无人系统主要包括无人艇和无人机, 是未来执行水上救援、搜救和监测等水上任务的主要手段. 本文综述了近年来国内外在水上无人系统方面的最新研究进展, 包括企业界和学术界在无人艇和无人机方面的探索和实践, 介绍了水上无人系统研究在环境感知、航迹规划、避障和同质/异质自主体编队协同和海上弱小目标识别方面的研究成果, 分析讨论了不同方向的研究特点和面临的挑战.
基于混合集成建模的硅单晶直径自适应非线性预测控制
任俊超, 刘丁, 万银
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190798
[摘要](14) [HTML全文](67) [PDF 1740KB](0)
摘要:
大尺寸、电子级直拉硅单晶生长过程中物理变化复杂、多场多相耦合、模型不确定且存在大滞后和非线性等特性, 因此如何实现硅单晶直径控制是一个具有理论意义和实际价值的问题. 本文结合工程实际提出一种基于混合集成建模的晶体直径自适应非线性预测控制方法. 首先, 为了准确辨识晶体直径模型, 提出基于互相关函数的时滞优化估计方法和基于Lipschitz商准则与模型拟合优度的模型阶次辨识方法; 其次, 基于“分而治之”原理构建晶体直径混合集成模型. 其中, 采用小波包分解(Wavelet packet decomposition, WPD)方法将原始数据分解成若干个子序列, 以减少其非平稳性和随机噪声. 极限学习机(Extreme learning machine, ELM)和长短时记忆网络(Long-short-term memory networks, LSTM)分别建立近似(低频)子序列和细节(高频)子序列的预测模型, 最终晶体直径预测输出由各子序列的预测结果汇总而成; 然后, 针对晶体直径混合集成模型失配以及目标函数难以求解的问题, 提出一种基于蚁狮优化(Ant lion optimization, ALO)的预测控制策略. 最后, 基于工程实验数据仿真分析, 验证了所提建模及控制方法的有效性.
求解三维装箱问题的多层树搜索算法
刘胜, 沈大勇, 商秀芹, 赵红霞, 董西松, 王飞跃
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c180795
[摘要](354) [HTML全文](230) [PDF 1085KB](37)
摘要:
本文提出了一种求解三维装箱问题的多层树搜索算法, 该算法采用箱子-片-条-层-实体的顺序生成装载方案, 装载方案由实体表示. 该算法由三层搜索树构成, 第一层为三叉树, 每个树节点的三个分叉分别对应向实体中填入XY面平行层、XZ面平行层、YZ面平行层; 第二层为二叉树, 每个树节点的两个分叉分别对应向层内装载两个相互垂直的最优条; 第三层为四叉树, 用于将同种的多个箱子生成片. 在同时满足摆放方向约束和完全支撑约束的前提下, 该算法求解BR12-BR15得到的填充率高于现有装箱算法.
Hyperledger Fabric共识机制优化方案
孟吴同, 张大伟
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190516
[摘要](1040) [HTML全文](847) [PDF 1237KB](45)
摘要:
针对Hyperledger Fabric使用固定背书节点处理交易所带来的安全风险和性能瓶颈问题, 提出了一种非交互、可验证的随机化背书节点优化方案. 基于“背书-排序-验证”的Hyperledger Fabric共识模型, 引入背书节点候选集, 使用可验证随机函数随机抽取背书节点进行交易背书, 实现了可验证情况下背书节点的非交互式随机选取和背书过程的并行处理. 分析和实验表明, 优化后的共识机制具有更高的安全性和更快的交易处理速度.
基于ACP的动态网民群体运动组织建模与计算实验研究
王晓, 韩双双, 杨林瑶, 曾轲, 王飞跃
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190641
[摘要](225) [HTML全文](189) [PDF 1252KB](18)
摘要:
由互联网促成的社会运动组织一经出现, 就受到了广大社会学者以及计算机领域专家的广泛关注. 一方面, 互联网特别是移动互联网在整合信息、引发共振、实时分享及高度互动等方面的特性, 为网民行为的大规模快速聚集提供了直通渠道, 使得多角度超视距观察并研究在线人群复杂行为及其组织特性成为可能; 另一方面, 这一研究在社会化媒体营销、共享经济、非军事组织行动中的应用意义愈加显著. 本文引入群体行为动力学和社会运动组织理论的研究, 提出基于ACP的动态网民群组织运动(CMOs)研究方法. 本文工作首先使用多智能体建模方法构造双层结构的人工社区模型, 以此为基础对动态网民的个体以及群体动态组织行为展开计算实验探讨, 重点阐释了社区用户的交互行为机制及群体组织活动的建模机制, 为揭示微观个体简单行为对于宏观群体复杂涌现现象的影响奠定基础.
基于驻极体材料的机械天线式低频通信系统仿真研究
崔勇, 王琛, 宋晓, 梁博文
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190678
[摘要](474) [HTML全文](288) [PDF 1162KB](14)
摘要:
在海洋信息网络体系日益重要的现在, 水下航行器越来越得到世界各国的重视, 无论是在民用还是在军用上, 都扮演着重要的角色. 与水下航行器的通信主要采用的是能以较小的损耗深入海水的低频通信技术, 而目前已有的低频通信系统发射台规模庞大, 天线占地广、天线暴露、目标明显、战时生存能力差, 极易被摧毁且难于短期修复, 且所需功耗巨大. 鉴于此, 本文提出了一种基于复合聚合物驻极体纳米材料的机械天线式低频通信方法, 从理论上研究了其产生的低频通信信号及计算公式, 定量分析了其在正常工作时的功率损耗和在不同介质中的衰减, 且在有限元分析软件中建立了相关模型进行仿真研究, 并通过理论解析模型和多物理场有限元模型的双重仿真结果的一致性, 以及仿真计算结果与机械天线样机的实测结果的对比, 验证了所提方法的可行性.
饱和约束测量扩张状态滤波与无拖曳卫星位姿自抗扰控制
杨飞, 谈树萍, 薛文超, 郭金, 赵延龙
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190515
[摘要](252) [HTML全文](216) [PDF 2782KB](9)
摘要:
无拖曳卫星的本体姿态、卫星本体与测试质量间的相对位移及相对姿态的联合控制受到外部扰动、输入噪声、测量噪声及饱和约束、输入耦合以及状态耦合等因素的影响, 控制器的设计面临挑战. 本文采用基于扩张状态的卡尔曼滤波对系统状态和系统扰动进行实时估计, 引入自抗扰控制策略进行了控制器设计. 针对无拖曳控制子系统设计了测量饱和受限下的扩张状态估计算法, 并进行了信息融合. 在设计控制律时不仅考虑了对外部扰动的补偿, 还将系统状态间的耦合关系看成内部扰动进行补偿, 使得被控系统等价为“积分串联型系统”, 在此基础上实现了无拖曳卫星的联合控制. 数值仿真验证了方法的有效性和合理性.
多层局部块坐标下降法及其驱动的分类重构网络
王金甲, 张玉珍, 夏静, 王凤嫔
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190540
[摘要](274) [HTML全文](248) [PDF 1962KB](11)
摘要:
卷积稀疏编码(CSC)已广泛应用于信号或图像处理、重构和分类等任务中, 基于深度学习思想的多层卷积稀疏编码(MLCSC)模型的多层基追踪问题和多层字典学习问题成为研究热点. 但基于傅里叶域的交替方向乘子法(ADMM)求解器和基于图像块(patch)空间域思想的传统基追踪算法不能容易地扩展到多层情况. 在切片(slice)局部处理思想的基础上, 本文提出了一种新的多层基追踪(Ml-BP)算法: 多层局部块坐标下降算法(ML-LoBCoD). 在多层迭代软阈值算法(ML-ISTA)和对应的迭代展开网络ML-ISTA-Net 的启发下, 提出了对应的迭代展开网络ML-LoBCoD-Net. ML-LoBCoD-Net实现信号的表征学习功能, 输出的最深层卷积稀疏编码用于分类. 此外, 为了获得更好的信号重构, 本文提出了一种新的多层切片卷积重构网络(ML-SCRN-Net), ML-SCRN-Net实现从信号稀疏编码到信号重构, 并且对这两个网络分别进行实验验证. 然后将ML-LoBCoD-Net和ML-SCRN-Net 进行级联得到ML-LoBCoD-SCRN合并网, 同时实现图像的分类和重构. 与传统基于全连接层对图像进行重建的方法相比, 本文提出的ML-LoBCoD-SCRN合并网所需参数少, 收敛速度快, 重构精度高. 本文将ML-ISTA和ML-FISTA 构建为ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN进行对比实验, 初步证明了所提出的ML-LoBCoD-SCRN分类重构网在MNIST、CIFAR10和CIFAR100数据集上是有效的, 分类正确率、损失函数和信号重构结果都优于ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN.
状态转移算法原理与发展
周晓君, 阳春华, 桂卫华
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190624
[摘要](287) [HTML全文](244) [PDF 1286KB](48)
摘要:
状态转移算法是基于状态和状态转移的概念及现代控制理论中状态空间表示法提出的一种智能型随机性全局优化方法, 由于其优良的全局搜索能力和快速收敛性, 在许多优化问题中得到了很好的应用. 本文系统地阐述了基本状态转移算法的原理和内在特性, 从理论研究与应用研究两方面综述了状态转移算法的发展历程与现状, 并对其未来发展趋势进行了展望.
Lidar/IMU紧耦合的实时定位方法
李帅鑫, 李广云, 王力, 杨啸天
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190424
[摘要](338) [HTML全文](690) [PDF 1880KB](43)
摘要:
本文以实现移动小型智能化系统的实时自主定位为目标, 针对激光里程计误差累计大, 旋转估计不稳定, 以及观测信息利用不充分等问题, 提出一种Lidar/IMU紧耦合的实时定位方法—Inertial-LOAM. 数据预处理部分, 对IMU数据预积分, 降低优化变量维度, 并为点云畸变校正提供参考. 提出一种基于角度图像的快速点云分割方法, 筛选结构性显著的点作为特征点, 降低点云规模, 保证激光里程计的效率; 针对地图构建部分存在的地图匹配点搜索效率低和离散点云地图的不完整性问题, 提出传感器中心的多尺度地图模型, 利用环形容器保持地图点恒定, 并结合多尺度格网保证地图模型中点的均匀分布. 数据融合部分, 提出Lidar/IMU紧耦合的优化方法, 将IMU和Lidar构成的预积分因子、配准因子、闭环因子插入全局因子图中, 采用基于贝叶斯树的因子图优化算法对变量节点进行增量式优化估计, 实现数据融合. 最后, 采用实测数据评估Inertial-LOAM的性能并与LeGO-LOAM, LOAM和Cartographer对比. 结果表明, Inertial-LOAM在不明显增加运算负担的前提下大幅降低连续配准误差造成的误差累计, 具有良好的实时性; 在结构性特征明显的室内环境, 定位精度达厘米级, 与对比方法持平; 在开阔的室外环境, 定位精度达分米级, 而对比方法均存在不同程度的漂移.
基于拉普拉斯特征映射学习的隐基于拉普拉斯特征映射学习的隐
石家宇, 陈博, 俞立
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190551
[摘要](340) [HTML全文](211) [PDF 1318KB](20)
摘要:
智能电网中的隐匿虚假数据入侵(False Data Injection,FDI)攻击能够绕过坏数据检测机制, 导致控制中心做出错误的状态估计, 进而干扰电力系统的正常运行. 由于电网系统具有复杂的拓扑结构, 故基于传统机器学习的攻击信号检测方法存在维度过高带来的过拟合问题, 而深度学习检测方法则存在训练时间长、占用大量计算资源的问题. 为此, 针对智能电网中的隐匿FDI攻击信号, 提出了基于拉普拉斯特征映射降维的神经网络检测学习算法, 不仅降低了陷入过拟合的风险, 同时也提高了隐匿FDI攻击检测学习算法的泛化能力. 最后, 在IEEE57-Bus电力系统模型中验证了所提方法的优点和有效性.
考虑能耗节约的集装箱码头双小车岸桥与AGV联合配置及调度优化
范厚明, 郭振峰, 岳丽君, 马梦知
当前状态:  doi: 10.16383/j.ass.c190626
[摘要](401) [HTML全文](572) [PDF 1528KB](16)
摘要:
合理调度集装箱码头的装卸设备以减少生产过程中的能耗, 对实现其低碳绿色化发展具有重要意义. 针对集装箱码头向自动化发展过程中的双小车岸桥与AGV联合配置及调度问题, 考虑AGV续航时间、双小车岸桥中转平台容量和堆场缓冲支架容量约束, 以岸桥的能耗最小为第一阶段模型的优化目标, 以AGV运输过程的能耗最小为第二阶段目标建立两阶段优化模型; 设计枚举法求解第一阶段模型, 改进遗传算法求解第二阶段优化模型. 以洋山四期自动化集装箱码头为例进行实验分析, 针对不同船舶在港总装卸时间和AGV配置原则进行实验, 验证了模型和算法的有效性, 结果表明以最小化能耗为目标的双小车岸桥与AGV联合调度可在岸桥主小车不延误的前提下, 显著减少AGV的配置数量.
结合全局与局部变化的图像质量评价
高敏娟, 党宏社, 魏立力, 王海龙, 张选德
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190697
[摘要](349) [HTML全文](216) [PDF 1257KB](28)
摘要:
图像所包含的信息是通过灰度值在空域的变化呈现的. 梯度是度量变化的基本工具, 这使得梯度成为了目前大多数图像质量评价算法的重要组成部分(Ingredient). 但是梯度只能度量局部变化, 而当人类视觉系统(Human Visual System, HVS)感知一幅图像时, 既能感知到局部变化, 也能感知到全局变化. 基于HVS的这一特性, 本文提出了一种结合全局与局部变化的图像质量评价算法(Global and Local Variation SIMilarity, GLV-SIM). 该算法利用Grünwald-Letnikov分数阶导数来度量图像的全局变化, 利用梯度模来度量图像的局部变化. 然后结合二者计算参考图像和退化图像之间的相似度谱(Similarity Map), 进而得到图像的客观评分. 在TID2013、TID2008、CSIQ与LIVE四个数据库上的仿真实验表明, 较之单一度量局部变化的方法, 本文算法能更准确地模拟HVS对图像质量的感知过程, 给出的客观评分与主观评分具有较好的一致性.
基于事件相机的定位与建图算法: 综述
马艳阳, 叶梓豪, 刘坤华, 陈龙
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190550
[摘要](572) [HTML全文](859) [PDF 869KB](90)
摘要:
事件相机是一种新兴的视觉传感器, 通过检测单个像素点光照强度的变化来产生“事件”. 基于其工作原理, 事件相机拥有传统相机所不具备的低延迟、高动态范围等优良特性. 而如何应用事件相机来完成机器人的定位与建图则是目前视觉定位与建图领域新的研究方向. 本文从事件相机本身出发, 介绍事件相机的工作原理、现有的定位与建图算法以及事件相机相关的开源数据集. 其中, 本文着重对现有的、基于事件相机的定位与建图算法进行详细的介绍和优缺点分析.
基于核自适应滤波器的时间序列在线预测研究综述
韩敏, 马俊珠, 任伟杰, 钟凯
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190051
[摘要](376) [HTML全文](300) [PDF 1048KB](43)
摘要:
核自适应滤波器是时间序列在线预测的重点研究领域之一, 本文对核自适应滤波器的最新进展及未来研究方向进行了分析和总结. 基于核自适应滤波器的时间序列在线预测方法, 能较好的解决预测、跟踪问题. 本文首先概述了三类核自适应滤波器的基本模型, 包括核最小均方算法, 核递归最小二乘算法和核仿射投影算法. 在此基础上, 从核自适应滤波器在线预测的内容和机理入手, 综述基于核自适应滤波器的时间序列在线预测方法. 最后, 本文将介绍这一领域潜在的研究方向和发展趋势, 并展望未来的挑战.
分布参数系统源控制系统设计
周笔锋, 罗毅平, 唐果宁
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190612
[摘要](286) [HTML全文](204) [PDF 1193KB](19)
摘要:
针对一类分布参数系统, 提出了源控制方法. 将构成分布参数系统的空间分成若干分, 每份为一个节点, 在所有的节点中, 将能产生量变源头的节点定义为源节点, 跟随源节点变化的节点为跟随节点, 以此构建分布参数系统模型. 对于源节点, 根据经验函数结合反馈偏差调节设计控制器, 对跟随节点考虑源节点控制的逸散作用控制. 利用Lyapunov稳定性理论并结合LMI处理方法, 得出了分布式参数系统稳定源控制器存在的充分条件. 最后结合所给条件, 给出一个数值仿真说明其有效性.
考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度学习优化
唐昊, 刘畅, 杨明, 汤必强, 许丹, 吕凯
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190079
[摘要](373) [HTML全文](257) [PDF 2507KB](18)
摘要:
本文针对含光伏(PV)、全钒液流电池(VRB)储能装置与多类型柔性负荷的工业园区主动配电系统, 研究在考虑源荷随机性情况下该系统的动态经济调度问题. 首先, 将PV出力、多类型负荷需求和电网调峰需求的随机动态变化近似描述为连续马尔可夫过程, 并根据系统内VRB的充放电特性对储能系统进行建模; 然后, 以各决策时刻下PV出力、负荷需求、调峰需求以及储能荷电状态(SOC)的离散等级为状态, 以储能充放电及多类型柔性负荷调整方案为行动, 在系统功率平衡等相关约束下, 以应对电网调峰需求和提高系统经济运行水平为目标, 将工业园区主动配电网系统动态经济调度优化问题建立成随机动态规划模型; 最后, 引入强化学习方法进行策略求解. 算例仿真结果表明所得策略可有效提高系统经济运行效益, 并在一定程度上满足电网调峰需求.
非平稳间歇过程数据解析与状态监控——回顾与展望
赵春晖, 余万科, 高福荣
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190586
[摘要](554) [HTML全文](329) [PDF 1438KB](28)
摘要:
间歇过程作为制造业的重要生产方式之一, 其高效运行是智能制造的优先主题. 为了保障生产过程的高效运行, 面向间歇生产的过程数据解析与状态监控算法在最近三十年间得到大家的广泛关注, 发展速度稳步提升. 但由于间歇过程本身的多重时变大范围非平稳运行复杂特性, 以及对状态监控与故障诊断要求的提高, 现有的理论和方法仍面临着挑战. 本文从分析间歇过程的特性出发, 从数据解析的角度, 总结了近三十年来非平稳间歇过程高性能监控研究的发展. 一方面对间歇过程监控领域几种经典的方法体系进行了总结和梳理, 另一方面揭示了尚存在的问题以及未来可能的研究思路和发展脉络.
智能时代的汽车控制
陈虹, 郭露露, 宫洵, 高炳钊, 张琳
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190329
[摘要](716) [HTML全文](343) [PDF 1549KB](64)
摘要:
自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑, 其实汽车驾驶自动化一直都在进行, 其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划、执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代. 智能时代下, 大数据分析、泛在计算、泛在传感、人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇. 控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石, 更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统, 从而实现汽车安全性、经济性、舒适性等各个方面的提升. 本文对智能时代的汽车控制进行综述, 首先回顾汽车自动化的发展进程, 然后探讨汽车自动化进程中面临的问题, 最后梳理出一些未来智能汽车控制发展趋势与关键技术.
SEAs导纳控制的μ综合方法
李思奇, 黄远灿
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c180576
[摘要](690) [HTML全文](215) [PDF 1943KB](5)
摘要:
SEAs具有在确保机器人性能的基础上兼顾其安全性的特点, 因此被广泛地应用在康复机器人中. 为实现良好的康复训练效果, 机器人需根据实际要求呈现不同的阻抗特性. 本文采用μ综合技术解决了SEAs导纳控制器的设计问题. 首先, 考虑参数摄动, 传感器噪声, 输入干扰及控制输入限制等不确定性因素, 建立SEAs模型. 其次, 应用混合稳定性原理分析系统的交互稳定性. 由于无源环境的阻抗在高频段必然呈现小增益特性, 所以, 当端口导纳在低频段满足无源性, 高频段具有小增益时, 就能确保交互的稳定性. 然后, 将SEAs的导纳控制综合问题转化为实际端口导纳与期望导纳匹配的μ综合问题. 最后, 通过调节加权函数, 不仅让SEAs闭环系统的端口导纳逼近期望的端口导纳, 还能同时满足交互稳定性条件, 从而可以独立于环境因素来设计导纳控制器. 仿真结果表明, 基于μ综合方法设计的控制器, 能精确地逼近期望的端口导纳, 且确保交互稳定性. 另外, 通过Hankel逼近方法得到的降阶控制器也具有满意的控制效果.
基于改进差分进化和回声状态网络的时间序列预测研究
许美玲, 王依雯
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c180549
[摘要](482) [HTML全文](297) [PDF 1089KB](22)
摘要:
针对回声状态网络无法根据不同的时间序列有效地选择储备池参数的问题, 本文提出一种新型预测模型, 利用改进的差分进化算法来优化回声状态网络. 其中差分进化算法的缩放因子F、交叉概率CR和变异策略自适应调整, 以提高算法的寻优性能. 为验证本文方法的有效性, 对Lorenz时间序列、大连月平均气温 − 降雨量数据集进行仿真实验. 由实验结果可知, 本文提出的模型可以提高时间序列的预测精度, 且具有良好的泛化能力及实际应用价值.
车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法
刘秉政, 高松, 曹凯, 王鹏伟, 徐艺
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190563
[摘要](666) [HTML全文](249) [PDF 1585KB](11)
摘要:
由于传统车辆跟驰建模预测方法无法遍历车辆所有可能的系统输入与运行状态的不确定性, 因而不足以从理论上保证对周边车辆安全跟驰行为预测的完整性与可信性. 为此提出车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法. 该方法利用随机可达集的遍历表现特征实现对周边车辆行为预测的不确定性表述, 并通过马尔科夫链逼近可达集的方式表达系统行为状态变化的随机性, 从而完成对周边车辆跟驰行为状态变化的精确概率预估. 为了表达跟驰情形中车辆之间的行为关联影响以及提高在线计算效率, 离线构建了关联车辆在状态及控制输入之间的安全关联矩阵, 描述周边车辆的安全跟驰控制输入选择规律, 并综合相关车辆的当前状态信息, 达到对周边车辆安全跟驰行为的在线分析与预估. 数值验证不仅表明提出的建模方法完备地表述了周边车辆所有的安全跟驰行为及过程, 显著提高了预测的精确度, 也论证了该方法对车辆跟驰控制策略建模分析与安全验证的有效性.
基于强化学习的浓密机底流浓度在线控制算法
袁兆麟, 何润姿, 姚超, 李佳, 班晓娟, 李潇睿
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190348
[摘要](531) [HTML全文](295) [PDF 2190KB](31)
摘要:
复杂过程工业控制一直是控制应用领域研究的前沿问题. 浓密机作为一种复杂大型工业设备广泛用于冶金、采矿等领域. 由于其在运行过程中具有多变量、非线性、高时滞等特点, 浓密机的底流浓度控制技术一直是学界、工业界的研究难点与热点. 本文提出了一种基于强化学习技术的浓密机在线控制算法. 该算法在传统启发式动态规划 (Heuristic dynamic programming, HDP)算法的基础上, 设计融合了评价网络与模型网络的双网结构, 并提出了基于短期经验回放的方法用于增强评价网络的训练准确性, 实现了对浓密机底流浓度的稳定控制, 并保持控制输入稳定在设定范围之内. 最后, 通过浓密机仿真实验的方式验证了算法的有效性, 实验结果表明本文提出的方法在时间消耗、控制精度上优于其他算法.
基于信息熵的关键链缓冲区设置方法
巩军, 胡涛, 姚路
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190599
[摘要](443) [HTML全文](330) [PDF 1140KB](14)
摘要:
为解决缓冲区设置不合理带来的项目间工序松弛、工期延误等问题, 基于信息熵理论提出了一种关键链缓冲区设置方法. 首先, 提出了复杂熵、资源熵和人因熵的概念及其度量方法, 运用熵的概念量化诸多不确定因素对工序造成的影响; 其次, 提出了基于区间直觉梯形模糊数的人因熵度量步骤与方法; 最后, 给出了工序工期、项目缓冲和汇入缓冲的熵模型与修正模型, 充分考虑了人的行为因素对项目进度的影响, 并通过算例验证了模型的实用性.
基于分布式策略的直流微电网下垂控制器设计
卢自宝, 钟尚鹏, 郭戈
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190628
[摘要](461) [HTML全文](395) [PDF 1585KB](20)
摘要:
本文研究了分布式控制策略下直流微电网的负荷分配和电压平衡问题. 给出一种新的基于分布式策略的下垂控制器设计方法, 能够在统一的框架下实现直流微电网负载共享和电压平衡. 首先将直流微电网的负载共享和电压平衡问题转化为多目标优化问题, 其性能指标与微源的容量密切相关. 然后, 通过求解多目标优化问题获得实现负载共享和电压平衡的集中式控制策略, 并给出下垂控制器的设计方法. 为了降低系统的通信负担, 给出一种新的只需与邻居节点交换信息的分布式控制策略, 通过理论分析可知该分布式控制策略能够收敛到多目标优化问题的最优解. 最后, 通过对新能源汽车充换电站系统的仿真验证了本文提出的方法的有效性.
一种随机配置网络的模型与数据混合并行学习方法
代伟, 李德鹏, 杨春雨, 马小平
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190411
[摘要](2320) [HTML全文](290) [PDF 1464KB](18)
摘要:
随机配置网络(Stochastic configuration networks, SCNs)在增量构建过程引入监督机制来分配隐含层参数以确保其无限逼近特性, 具有易于实现、收敛速度快、泛化性能好等优点. 然而, 随着数据量的不断扩大, SCNs的建模任务面临一定的挑战性. 为了提高神经网络算法在大数据建模中的综合性能, 本文提出了一种混合并行随机配置网络(Hybrid parallel stochastic configuration networks, HPSCNs)架构, 即: 模型与数据混合并行的增量学习方法. 所提方法由不同构建方式的左右两个SCNs模型组成, 以快速准确地确定最佳隐含层节点, 其中左侧采用点增量网络(PSCN), 右侧采用块增量网络(BSCN); 同时每个模型建立样本数据的动态分块方法, 从而加快候选“节点池”的建立、降低计算量. 所提方法首先通过大规模基准数据集进行了对比实验, 然后应用在一个实际工业案例上, 表明其有效性.
智能体Petri网融合的多机器人 多任务协调框架
李勇, 李坤成, 孙柏青, 张秋豪, 王义娜, 杨俊友
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190400
[摘要](464) [HTML全文](278) [PDF 2019KB](32)
摘要:
为解决异构的服务机器人团队为多位老人服务时的协调问题以及在此过程中如何最大化老人的总体满意度, 提出了一种服务于多人的多机器人 − 多任务协调框架. 首先, 结合时延Petri网和颜色Petri网提出了可扩展时延 − 颜色Petri网(Scalable Timed-Colored Petri Net, 记为STdCPN)对养老院情境下服务机器人照顾老人的过程进行建模. 然后, 将老人的感受和情绪作为机器人照顾老人时的重要指标, 构建了服务对象满意度模型. 最后, 设计智能体来实现该协调框架的调度, 该智能体通过考虑老人“个人因素”和机器人的实时状态、位置等信息来对任务进行合理的规划调度, 使机器人帮助老人完成任务的同时, 最大化老人总体满意度.
唇读研究进展与展望
盛常冲, 陈小鼎, 匡纲要, 刘丽
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190531
[摘要](650) [HTML全文](395) [PDF 2120KB](27)
摘要:
唇读, 也称视觉语言识别, 旨在通过说话者嘴唇运动的视觉信息, 解码出其所说文本内容. 唇读是计算机视觉和模式识别领域的一个重要问题, 在公共安防、医疗、国防军事和影视娱乐等领域有着广泛的应用价值. 近年来, 深度学习技术极大地推动了唇读研究进展. 本文首先阐述了唇读研究的内容和意义, 并深入剖析了唇读研究面临的难点与挑战; 然后介绍了目前唇读研究的现状与发展水平, 对近期主流唇读方法进行了梳理、归类和评述, 包括传统方法和近期的基于深度学习的方法; 最后, 探讨唇读研究潜在的问题和可能的研究方向. 以期引起大家对唇读问题的关注与兴趣, 并推动与此相关问题的研究进展.
鱼类群体运动的元胞自动机模型中的最小势能原理
陆兴远, 袁卫锋
当前状态:  doi: 10.16383/j.aas.c190568
[摘要](728) [HTML全文](525) [PDF 919KB](47)
摘要:
群体运动是自然界中一种常见的生物行为. 在一定的环境条件下, 社会有机体会表现出不同的集体运动形态. 其中, 旋转是鱼群中常见的群体运动. 但是, 虽然研究人员对鱼群的运动进行过一系列的研究, 这种旋转行为的机理尚不清楚. 本研究假定鱼群的运动模式受势能的支配, 相应提出了鱼类个体运动的势函数并将之融合到元胞自动机中以模拟鱼群的运动. 数值模拟表明, 有限空间内鱼群运动时会形成多种形状, 但当此生物系统按照能量最小原则发展时, 其运动形态最终可能演化成为一个漩涡. 数值模拟与针对红斑马鱼的观察之间的比较验证了本模型的合理性. 能量最小原理是自然界的基本定律之一, 而势能函数的建立定义了鱼类个体与环境之间的关系. 因此, 本研究为深入理解群体运动规律提供了新视角, 表明从流体力学上进一步探究鱼群运动的物理机理是一个具有潜力的研究方向.
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2020, 46(3): 397-612.  
[封面浏览] [PDF 23709KB](6)
综述
云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望
白昱阳, 黄彦浩, 陈思远, 张俊, 李柏青, 王飞跃
2020, 46(3): 397-410.   doi: 10.16383/j.aas.2020.y000001
[摘要](214) [HTML全文](179) [PDF 1751KB](51)
摘要:
本文分析了当前我国电力系统的运行与控制面临的挑战, 对边缘计算的发展背景和关键技术进行了介绍, 阐述了云边协同和边边协同的功能与特征, 并对边缘协同技术下的边缘智能技术进行了探讨. 结合电力系统的层级式构架, 讨论了在电网部署边缘计算层的方法, 提出利用云边协同、边边协同、边缘智能等技术解决电力系统面临的实时性高、数据周期短、任务复杂等难题, 在减轻边缘节点与云中心通信压力的同时, 提高业务服务质量, 保障边缘节点的数据隐私. 通过对边缘计算在“源 − 网 − 荷”各环节的应用前景进行分析与讨论, 阐述了边缘计算在电网中的可行性与实用性. 最后, 对边缘计算的应用范式与方案进行了总结, 并对其在未来电力系统中的发展方向进行了展望.
群目标跟踪技术综述
甘林海, 王刚, 刘进忙, 李松
2020, 46(3): 411-426.   doi: 10.16383/j.aas.c180052
[摘要](430) [HTML全文](290) [PDF 2702KB](36)
摘要:
根据研究重点的不同, 从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述, 主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/合并建模以及滤波算法等.最后, 基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战, 对群目标跟踪领域需要重点研究和关注的方向作了展望.
穿戴式柔性下肢助力机器人发展现状及关键技术分析
李剑锋, 李国通, 张雷雨, 杨东升, 王海东
2020, 46(3): 427-438.   doi: 10.16383/j.aas.c180286
[摘要](216) [HTML全文](244) [PDF 7813KB](20)
摘要:
穿戴式柔性下肢助力机器人技术在康复医疗、助老助残、生活起居等方面具有广阔的应用前景, 具有质量轻、体积小、可穿戴性强、人机相容性好等优势.为促进我国柔性下肢助力机器人的研究和发展, 总结国内外在该领域的研究进展, 阐述了多种助力系统的组成、驱动原理和运动学信息等, 分析了各助力系统的辅助力/矩传递规律及其助力效果.同时, 对柔性下肢助力机器人所涉及的安全与可靠性、步态检测技术、驱动方式及控制策略、助力性能评估等关键技术进行了分析.在总结研究成果及分析关键技术的基础上, 指出柔性下肢助力机器人今后的发展方向、研究思路和面临的挑战.对于柔性下肢助力机器人及相关的研究工作, 具有一定的指导意义.
长论文
数据驱动的最优运行状态鲁棒评价方法及应用
褚菲, 赵旭, 代伟, 马小平, 王福利
2020, 46(3): 439-450.   doi: 10.16383/j.aas.c180018
[摘要](390) [HTML全文](186) [PDF 3520KB](37)
摘要:
在现代复杂工业生产过程中, 细致而稳健的运行状态评价及非优因素识别对指导工业生产具有十分重要的实际意义.考虑到复杂工业过程难以建立准确的数学模型和实际工业过程数据噪声及离群点污染比较严重的问题, 本文提出一种全潜鲁棒偏M估计的复杂工业过程最优状态的鲁棒评价方法.在建立离线评价模型时, 通过对过程数据主元和残差子空间的进一步分解, 提取出能够反映与原材料、生产消耗和产品质量等因素相关的经济指标的变化信息, 同时采用样本数据加权的方法消除离群点对评价模型的不利影响, 提高算法的鲁棒性; 在线评价时, 针对生产过程中存在不确定性因素, 引入在线数据窗口及相似度分析进行在线评价, 并给出在线评价的准则和流程, 提高评价结果的可靠性, 当评价结果非优时, 通过计算相应变量的贡献率识别非优因素.最后, 通过重介质选煤过程验证了所提方法的有效性.
论文与报告
深度卷积记忆网络时空数据模型
秦超, 高晓光, 万开方
2020, 46(3): 451-462.   doi: 10.16383/j.aas.c180788
[摘要](313) [HTML全文](356) [PDF 1459KB](31)
摘要:
时空数据是包含时间和空间属性的数据类型. 研究时空数据需要设计时空数据模型, 用以处理数据与时间和空间的关系, 得到信息对象由于时间和空间改变而产生的行为状态变化的趋势. 交通信息数据是一类典型的时空数据. 由于交通网络的复杂性和多变性, 以及与时间和空间的强耦合性, 使得传统的系统仿真和数据分析方法不能有效地得到数据之间的关系. 本文通过对交通数据中临近空间属性信息的处理, 解决了由于传统时空数据模型只关注时间属性导致模型对短时间间隔数据预测能力不足的问题, 进而提高模型预测未来信息的能力. 本文提出一个全新的时空数据模型—深度卷积记忆网络. 深度卷积记忆网络是一个包含卷积神经网络和长短时间记忆网络的多元网络结构, 可以提取数据的时间和空间属性信息, 通过加入周期和镜像特征提取模块对网络进行修正. 通过对两类典型时空数据集的验证, 表明深度卷积记忆网络在预测短时间间隔的数据信息时, 相较于传统的时空数据模型, 不仅预测误差有了很大程度的降低, 而且模型的训练速度也得到提升.
高速铁路智能CTC自律机系统的可靠性与安全性评估
陈峰, 袁志明, 闫璐, 许伟, 苗义烽, 高博文
2020, 46(3): 463-470.   doi: 10.16383/j.aas.c190195
[摘要](711) [HTML全文](292) [PDF 1538KB](28)
摘要:
自律机系统是智能调度集中控制(Centralized traffic control, CTC)系统的核心, 其安全性和可靠性都至关重要. 首先分析了双机热备自律机系统和二乘二取二自律机系统的结构及工作原理; 然后综合考虑自律机分机的故障检出率和故障发生率等因素, 采用Markov模型, 构建了两个系统的安全度和可靠度模型. MATLAB仿真结果表明, 双机热备自律机系统的可靠性高于二乘二取二自律机系统的, 但双机热备自律机系统的安全度远低于二乘二取二自律机系统的, 因此二乘二取二自律机系统更能保障CTC系统的安全.
基于闭塞区间的高速列车运行时间与节能协同优化方法
赵辉, 代学武
2020, 46(3): 471-481.   doi: 10.16383/j.aas.c190200
[摘要](352) [HTML全文](103) [PDF 1017KB](12)
摘要:
提出了一种高速列车运行时间与节能协同优化方法. 针对由动态调度层、优化控制层、跟踪控制层组成的列车运行控制与动态调度一体化结构, 设计了面向动态调度层和优化控制层的列车运行时间调整策略和节能速度位置曲线. 基于高速铁路闭塞区间, 建立了列车 − 区间模型和列车速度曲线节能优化模型. 利用模型预测控制方法对列车区间运行时间进行调整, 优化列车总延误时间; 根据调整后的区间运行时间设计列车运行优化速度位置曲线, 减少列车运行能耗. 仿真算例验证了设计的运行时间与节能协同优化策略的有效性.
分数阶PID扭矩控制在边驱耦合轻轨车辆的应用研究
戚壮, 张文莲, 王美琪, 刘鹏飞, 刘永强
2020, 46(3): 482-494.   doi: 10.16383/j.aas.c190084
[摘要](289) [HTML全文](187) [PDF 2524KB](10)
摘要:
边驱耦合独立轮对(Independently rotating wheelset, IRW)技术是 100 %低地板轻轨车(Low floor tram, LFT)的关键技术之一, 边驱电机的扭矩控制策略直接影响轻轨车的动力学性能. 本文基于5自由度独立轮对的轨行机理, 搭建了考虑边驱传动系统的单节轻轨车动力学模型. 应用了一种分数阶PID (Fractional order PID, FOPID)扭矩控制策略, 优化了车辆的曲线通过性能. 采用Riemann-Liouville (RL) 分数阶微积分理论及Oustaloup滤波器数值逼近法构成FOPID控制器, 通过寻优运算对FOPID参数进行整定, 在Simulink平台下建立了整车的集成控制系统.通过扭矩控制器与整车动力学模型s函数联合仿真的方式,开展了100 % 低地板轻轨车辆的直线与曲线运行特性研究, 并将计算结果与无控制的独立轮对模型、传统轮对模型进行了对比分析. 研究结果表明, 在直线运行下, FOPID控制下的轻轨车能够提高车辆的稳定性, 受控轮对的抗轨道不平顺激扰能力较强. 在大半径曲线下, 无控制的独立轮对曲线通过性较差, 而受分数阶PID控制的独立轮对能够表现出与传统轮对一样优异的曲线通过性能; 在小半径曲线下, 分数阶PID扭矩控制策略能够使轻轨车获得足够的导向力, 曲线通过性能明显优于其他模型.
高速动车组强耦合模型的分布式滑模控制策略
李中奇, 金柏, 杨辉, 谭畅, 付雅婷
2020, 46(3): 495-508.   doi: 10.16383/j.aas.190216
[摘要](496) [HTML全文](36) [PDF 2705KB](10)
摘要:
高速动车组是由多节车辆与钩缓装置链接而成的复杂系统. 将钩缓装置等效成弹簧 − 阻尼器系统, 分析动车组运行过程中钩缓装置对相邻车辆作用的动力学机理, 明确作用方式, 建立高速动车组的强耦合模型. 根据列车模型动力或制动力输入的分散特征, 设计分布式神经网络滑模控制策略, 对高速动车组进行速度跟踪控制. 为减小速度跟踪过程中未知因素对高速动车组控制精度的影响, 利用列车历史运行数据, 采用历史工况数据中心对当前控制律输出进行补偿以提高控制精度与实用稳定性. 采用高速动车组运行仿真平台的仿真实验结果表明, 该建模方法较以往多质点模型更能体现高速动车组运行特性, 且采用补偿规则的控制策略优于传统控制效果.
基于特征点位置校正的靶标位姿测量方法
闵永智, 陶佳, 任维卓
2020, 46(3): 509-517.   doi: 10.16383/j.aas.c190217
[摘要](444) [HTML全文](305) [PDF 1124KB](25)
摘要:
针对图像式路基沉降监测系统中由于振动等因素导致靶标与相机发生偏转产生测量误差的问题, 本文在设计监测系统靶面位姿测量系统的基础上提出了基于4特征点位置校正的位姿测量方法. 首先介绍了图像式路基沉降监测方法的工作原理; 然后根据实际情况设计了区别于传统特征点的4特征点靶面的位姿测量系统, 并利用特殊特征点对靶面特征点进行位置校正; 最后根据设计的4特征点靶面测量系统提出已知矩形4特征点边长的位姿求解方法. 实验结果表明: 本文方法比迭代法位姿解算后角度误差值更小, 其位姿解算相对误差减小1.2 %. 当偏转角度小于2° 时, 本文方法位姿求解旋转角度误差小于0.09°, 相对角度误差为1.003 %. 其时间和测量精度都能够达到监测系统要求, 可以应用于监测系统中需要对相机和靶标进行实时标定的场景.
基于卷积神经网络的铁轨路牌识别方法
孟琭, 孙霄宇, 赵滨, 李楠
2020, 46(3): 518-530.   doi: 10.16383/j.aas.c190182
[摘要](162) [HTML全文](182) [PDF 1454KB](28)
摘要:
轨道交通在我国综合交通运输体系中占有重要的地位, 随着人工智能的发展, 智能感知轨道交通周围环境的信息也变得越来越引人注目. 本文结合深度学习与图像处理的方法, 设计并实现了一种基于卷积神经网络的高铁轨道周边路牌数字识别的智能系统, 该系统通过在高铁驾驶室内安装摄像头的方式采集运行前方的视频, 并通过目标识别、语义分割等深度学习算法自动定位并识别路牌内的数字, 从而解决了之前人工处理的繁琐和低效率.本算法整体系统由三个子模块构成, 分别为目标检测模块、语义分割模块以及数字识别模块, 其中目标检测模块基于SSD (Single shot MultiBox dector)模型, 并对其进行了改进, 使其更适用于轨道交通中的小目标识别; 语义分割模块使用了全卷积的方式, 对目标检测的结果进一步处理, 准确得到路牌中的数字区域; 数字识别模块的设计参考了著名的识别MNIST数据集的手写体识别系统, 并针对路牌中数字的特点做了相应的改进, 实现了对每个数字的准确识别. 实验结果表明, 本系统可适应白天、夜间情况下轨道交通的路况, 识别的综合准确率为80.45 %, 其中, 白天的平均识别准确率为87.98 %, 夜间的平均识别准确率为72.92 %.
基于半监督编码生成对抗网络的图像分类模型
付晓, 沈远彤, 李宏伟, 程晓梅
2020, 46(3): 531-539.   doi: 10.16383/j.aas.c180212
[摘要](90) [HTML全文](170) [PDF 5662KB](14)
摘要:
在实际应用中, 为分类模型提供大量的人工标签越来越困难, 因此, 近几年基于半监督的图像分类问题获得了越来越多的关注.而大量实验表明, 在生成对抗网络(Generative adversarial network, GANs)的训练过程中, 引入少量的标签数据能获得更好的分类效果, 但在该类模型的框架中并没有考虑用于提取图像特征的结构, 为了进一步利用其模型的学习能力, 本文提出一种新的半监督分类模型.该模型在原生成对抗网络模型中添加了一个编码器结构, 用于直接提取图像特征, 并构造了一种新的半监督训练方式, 获得了突出的分类效果.本模型分别在标准的手写体识别数据库MNIST、街牌号数据库SVHN和自然图像数据库CIFAR-10上完成了数值实验, 并与其他半监督模型进行了对比, 结果表明本文所提模型在使用少量带标数据情况下得到了更高的分类精度.
具有传感器增益退化、传输时延和丢包的离线状态估计器
赵国荣, 韩旭, 王康
2020, 46(3): 540-548.   doi: 10.16383/j.aas.2018.c180230
[摘要](35) [HTML全文](28) [PDF 1125KB](9)
摘要:
研究了具有传感器增益退化、数据传输时延和丢包的网络化状态估计问题, 传感器增益退化现象通过统计特性已知的随机变量来描述, 数据包时延和丢失发生于传感器量测输出向远程处理中心传送过程中, 将各时延的发生描述为随机过程, 在远程处理中心端建立只存储最新时刻数据包的时延-丢包模型, 考虑到利用每一时刻实时的时延值和丢包情况, 设计了一种离线的无偏估计器, 推导出最小方差原则下的离线最优估计器增益.最后, 通过算例仿真验证所设计离线状态估计器的有效性.
基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法
左国玉, 徐兆坤, 卢佳豪, 龚道雄
2020, 46(3): 549-561.   doi: 10.16383/j.aas.c170724
[摘要](65) [HTML全文](44) [PDF 3872KB](12)
摘要:
针对上肢康复训练系统中训练评估方法核心的动作识别问题, 提出一种面向Brunnstrom 4~5期患者上肢康复训练动作的SODDAG-SVM (Structure-optimized decision directed acyclic graph-support vector machine)多分类识别方法.首先将多分类问题分解成一组二分类问题, 并使用支持向量机构建各二分类器, 分别采用遗传算法和特征子集区分度准则对各二分类器的核函数参数及特征子集进行优化.然后使用类对的SVM二分类器泛化误差来衡量每个类对的易被分离程度, 并由其建立类对泛化误差上三角矩阵.最后由根节点开始, 依次根据各节点的泛化误差矩阵, 通过选择其中最易被分离类对的SVM分类器构成该节点的方式, 来构建SODDAG-SVM多分类器结构.当待预测的实例较少时, 直接构建实例经过的SODDAG-SVM部分结构并对实例进行预测; 当待预测的实例较多时, 先构建完整的SODDAG-SVM结构, 再代入所有实例进行预测.通过人体传感技术获得Brunnstrom 4~5阶段上肢康复训练的常用动作样本集, 进行SODDAG-SVM动作识别实验, 准确率达到了95.49%, 结果均优于常规的决策有向无环图(Decision directed acyceic graph, DDAG)和MaxWins方法, 实验表明本文方法能有效地提高上肢康复训练动作识别的准确率.
相对邻域与剪枝策略优化的密度峰值聚类算法
纪霞, 姚晟, 赵鹏
2020, 46(3): 562-575.   doi: 10.16383/j.aas.c170612
[摘要](402) [HTML全文](427) [PDF 1389KB](38)
摘要:
针对Science发表的密度峰值聚类(Density peaks clustering, DPC)算法及其改进算法效率不高的缺陷, 提出一种相对邻域和剪枝策略优化的密度峰值聚类(Relative neighborhood and pruning strategy optimized DPC, RP-DPC)算法. DPC聚类算法主要有两个阶段: 聚类中心点的确定和非聚类中心点样本的类簇分配, 并且时间复杂度集中在第1个阶段, 因此RP-DPC算法针对该阶段做出改进研究. RP-DPC算法去掉了DPC算法预先计算距离矩阵的步骤, 首先利用相对距离将样本映射到相对邻域中, 再从相对邻域来计算各样本的密度, 从而缩小各样本距离计算及密度统计的范围; 然后在计算各样本的δ值时加入剪枝策略, 将大量被剪枝样本δ值的计算范围从样本集缩小至邻域以内, 极大地提高了算法的效率. 理论分析和在人工数据集及UCI数据集的对比实验均表明, 与DPC算法及其改进算法相比, RP-DPC算法在保证聚类质量的同时可以实现有效的时间性能提升.
融合生成对抗网络和姿态估计的视频行人再识别方法
刘一敏, 蒋建国, 齐美彬, 刘皓, 周华捷
2020, 46(3): 576-584.   doi: 10.16383/j.aas.c180054
[摘要](64) [HTML全文](52) [PDF 2212KB](15)
摘要:
随着国家对社会公共安全的日益重视, 无重叠视域监控系统已大规模的普及.行人再识别任务通过匹配不同视域摄像机下的行人目标, 在当今环境下显得尤为重要.由于深度学习依赖大数据解决过拟合的特性, 针对当前视频行人再识别数据量较小和学习特征单一的问题, 我们提出了一种基于视频的改进行人再识别方法, 该方法通过生成对抗网络去生成视频帧序列来增加样本数量和加入了行人关节点的特征信息去提升模型效率.实验结果表明, 本文提出的改进方法可以有效地提高公开数据集的识别率, 在PRID2011, iLIDS-VID数据集上进行实验, Rank 1分别达到了80.2%和66.3 %.
基于细节点投影的可撤销指纹模板生成算法
惠妍, 张雪锋
2020, 46(3): 585-593.   doi: 10.16383/j.aas.2018.c170604
[摘要](37) [HTML全文](32) [PDF 2814KB](10)
摘要:
为了改善指纹模板保护算法的可撤销性、不可逆性等性能, 设计了一种基于细节点投影的可撤销指纹模板生成算法.首先对指纹图像进行预处理, 提取指纹的细节点特征, 并筛选出采样半径范围内的有效细节点, 然后对细节点进行直线投影, 将投影后的向量映射到二维网格, 生成固定长度的一维比特串, 再结合用户PIN码生成可撤销指纹模板.在指纹数据库FVC2002-DB1和DB2上的实验结果表明, 该算法不仅提高了指纹模板认证的稳定性, 而且在可撤销性、不可逆性和安全性等方面均具有较好性能.
基于激光测量的航发叶片表面几何缺陷识别技术
孙彬, 王建华, 赫东锋, 杜虎兵, 李兵
2020, 46(3): 594-599.   doi: 10.16383/j.aas.c180080
[摘要](51) [HTML全文](42) [PDF 2851KB](13)
摘要:
针对航发叶片修复检测的应用, 提出了一种基于截面线一阶导矢法的叶片型面缺陷识别方法.该方法是以等高线法处理测量点云中的截面数据, 通过B样条插值函数拟合成光滑曲线; 再由B样条曲线的一阶导矢公式求出每个测点的一阶导数, 然后以点斜公式求出截面曲线上各个测点的切线; 如果曲线光滑, 曲线上测点的斜率变化在两端点斜率值之间, 否则表明曲线上有缺陷存在; 根据k-d树的最近点搜索算法, 遍历整个叶盆(叶背)就可以找到叶盆(叶背)上的缺陷区域.通过与三坐标测量实验比对, 该技术可以实现3 μm精度的缺陷识别.
基于采样汇集网络的场景深度估计
谢昭, 马海龙, 吴克伟, 高扬, 孙永宣
2020, 46(3): 600-612.   doi: 10.16383/j.aas.c180430
[摘要](452) [HTML全文](312) [PDF 1254KB](26)
摘要:
针对现有场景深度估计方法中, 由于下采样操作引起的复杂物体边界定位不准确, 而造成物体边界处的场景深度估计模糊的问题, 受密集网络中特征汇集过程的启发, 本文提出一种针对上/下采样过程的汇集网络模型. 在下采样过程中, 使用尺度特征汇集策略, 兼顾不同尺寸物体的估计; 在上采样过程中, 使用上采样反卷积恢复图像分辨率; 同时, 引入采样跨层汇集策略, 提供下采样过程中保存的物体边界的有效定位信息. 本文提出的采样汇集网络 (Sampling aggregate network, SAN) 中使用的尺度特征汇集和采样跨层汇集, 都可以有效缩短特征图到输出损失之间的路径, 从而有利于避免模型的参数优化时陷入局部最优解. 在公认场景深度估计NYU-Depth-v2数据集上的实验说明, 本文方法能够有效改善复杂物体边界等干扰情况下的场景深度估计效果, 并在深度估计误差和准确性上, 优于当前场景深度估计的主流方法.