2011年 第37卷 第2期
2011, 37(2): 129-142.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00129
摘要:
不确定非完整链式系统的镇定问题在过去十年中得到了许多有趣的结果, 涌现出了几类模型和相应的控制方法. 目前已经可以对这方面的发展做出总结. 本文给出了非完整链式系统的模型、镇定控制方法和一些结论, 特别是基于视觉传感器得到了一些新的有趣的不确定链式模型. 同时, 利用新的二步法、视觉反馈、状态缩放变换和切换等技术设计了新的不确定链式模型的鲁棒镇定控制器. 希望这项工作可以做到抛砖引玉, 也可以为这个领域的专家做一个较好的参考.
不确定非完整链式系统的镇定问题在过去十年中得到了许多有趣的结果, 涌现出了几类模型和相应的控制方法. 目前已经可以对这方面的发展做出总结. 本文给出了非完整链式系统的模型、镇定控制方法和一些结论, 特别是基于视觉传感器得到了一些新的有趣的不确定链式模型. 同时, 利用新的二步法、视觉反馈、状态缩放变换和切换等技术设计了新的不确定链式模型的鲁棒镇定控制器. 希望这项工作可以做到抛砖引玉, 也可以为这个领域的专家做一个较好的参考.
2011, 37(2): 143-149.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00143
摘要:
在雾、霾等天气条件下, 大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质. 本文提出一种新的基于物理模型的快速单幅图像去雾算法. 该算法从大气散射模型出发, 通过对大气光照进行白平衡, 从而简化大气散射模型; 利用快速双边滤波方法估计大气耗散函数, 进而恢复场景反照率. 本文算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数, 具有很快的执行速度. 实验结果表明本文算法有效地恢复了场景的对比度和颜色, 从而明显地提高了图像的视见度.
在雾、霾等天气条件下, 大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质. 本文提出一种新的基于物理模型的快速单幅图像去雾算法. 该算法从大气散射模型出发, 通过对大气光照进行白平衡, 从而简化大气散射模型; 利用快速双边滤波方法估计大气耗散函数, 进而恢复场景反照率. 本文算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数, 具有很快的执行速度. 实验结果表明本文算法有效地恢复了场景的对比度和颜色, 从而明显地提高了图像的视见度.
2011, 37(2): 150-159.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00150
摘要:
根据已有的四元数和分数阶微分的知识, 以及它们在现代信号处理中的应用, 推导出一种新知识: 四元数分数阶方向微分, 并将其应用于图像增强. 该方法首先将一幅彩色图像用一个四元数函数表示, 给出四元数函数的分数阶方向微分的定义和计算方法, 继而推导出沿八个方向的四元数分数阶方向导数的数值计算模板, 并根据八个方向的分数阶导数求出图像平面中各点的四元数分数阶方向微分的矩的最大值, 以该最大值代替该点的像素值, 从而得到增强后的图像. 实验结果表明, 该方法应用于图像增强能使图像边缘明显突出、纹理更加清晰和图像平滑区域信息得以非线性保留, 其视觉效果明显优于传统的微分锐化方法.
根据已有的四元数和分数阶微分的知识, 以及它们在现代信号处理中的应用, 推导出一种新知识: 四元数分数阶方向微分, 并将其应用于图像增强. 该方法首先将一幅彩色图像用一个四元数函数表示, 给出四元数函数的分数阶方向微分的定义和计算方法, 继而推导出沿八个方向的四元数分数阶方向导数的数值计算模板, 并根据八个方向的分数阶导数求出图像平面中各点的四元数分数阶方向微分的矩的最大值, 以该最大值代替该点的像素值, 从而得到增强后的图像. 实验结果表明, 该方法应用于图像增强能使图像边缘明显突出、纹理更加清晰和图像平滑区域信息得以非线性保留, 其视觉效果明显优于传统的微分锐化方法.
2011, 37(2): 160-167.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00160
摘要:
托攻击是当前推荐系统面临的重大安全性问题之一. 开发托攻击探测算法已成为保障推荐系统准确性与鲁棒性的关键. 针对现有托攻击探测算法无监督程度较低的局限, 在引入攻击概貌群体效应的定量度量及基于此的遗传优化目标函数的基础上, 将自适应参数的后验推断与攻击探测过程相融合, 提出了迭代贝叶斯推断遗传探测算法, 降低了算法探测性能对系统相关先验知识的依赖. 实验结果显示这种算法能够有效探测各种常见攻击.
托攻击是当前推荐系统面临的重大安全性问题之一. 开发托攻击探测算法已成为保障推荐系统准确性与鲁棒性的关键. 针对现有托攻击探测算法无监督程度较低的局限, 在引入攻击概貌群体效应的定量度量及基于此的遗传优化目标函数的基础上, 将自适应参数的后验推断与攻击探测过程相融合, 提出了迭代贝叶斯推断遗传探测算法, 降低了算法探测性能对系统相关先验知识的依赖. 实验结果显示这种算法能够有效探测各种常见攻击.
2011, 37(2): 168-178.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00168
摘要:
传统形态学滤波器滤波后的图像灰度值产生偏移, 滤波算子抑制噪声效果较差. 基于双路对偶形态学算子的混合滤波器解决了传统形态学滤波器存在的灰度值偏移问题, 但运算次数多, 处理速度较慢. 提出了广义混合交变序列滤波器, 该滤波器继承了一般混合交变序列滤波器的重要性质, 保持了对偶滤波器的强对称性, 且运算量减少了一半. 仿真实验表明, 该混合滤波器不仅去除了图像中的高斯噪声, 而且保留了图像细节, 最终滤波后的图像具有较高的峰值信噪比和较小的均方根误差. 在保证峰值信噪比的前提下, 广义形态学混合滤波器较一般形态学混合滤波器的处理速度提高了一倍多.
传统形态学滤波器滤波后的图像灰度值产生偏移, 滤波算子抑制噪声效果较差. 基于双路对偶形态学算子的混合滤波器解决了传统形态学滤波器存在的灰度值偏移问题, 但运算次数多, 处理速度较慢. 提出了广义混合交变序列滤波器, 该滤波器继承了一般混合交变序列滤波器的重要性质, 保持了对偶滤波器的强对称性, 且运算量减少了一半. 仿真实验表明, 该混合滤波器不仅去除了图像中的高斯噪声, 而且保留了图像细节, 最终滤波后的图像具有较高的峰值信噪比和较小的均方根误差. 在保证峰值信噪比的前提下, 广义形态学混合滤波器较一般形态学混合滤波器的处理速度提高了一倍多.
2011, 37(2): 179-187.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00179
摘要:
相似度聚类方法(Similarity-based clustering method, SCM)因其简单易实现和具有鲁棒性而广受关注. 但由于内含相似度聚类算法 (Similarity clustering algorithm, SCA)的高时间复杂度和凝聚型层次聚类 (Agglomerative hierarchical clustering, AHC) 的高空间复杂度, SCM不适用大数据集场合. 本文首先发现了SCM和核密度估计问题的本质联系, 并以此入手, 通过快速压缩集密度估计器(Fast reduced set density estimator, FRSDE)和基于图的松弛聚类(Graph-based relaxed clustering, GRC)算法提出了快速自适应相似度聚类方法(Fast adaptive similarity-based clustering method, FASCM). 相比于原SCM, 该方法的主要优点是: 1)其总体渐近时间复杂度与样本容量呈线性关系; 2) 不依赖于人工经验的干预, 具有了自适应性. 由此, FASCM适用于大数据集环境. 该方法的有效性在图像分割应用中进行了验证.
相似度聚类方法(Similarity-based clustering method, SCM)因其简单易实现和具有鲁棒性而广受关注. 但由于内含相似度聚类算法 (Similarity clustering algorithm, SCA)的高时间复杂度和凝聚型层次聚类 (Agglomerative hierarchical clustering, AHC) 的高空间复杂度, SCM不适用大数据集场合. 本文首先发现了SCM和核密度估计问题的本质联系, 并以此入手, 通过快速压缩集密度估计器(Fast reduced set density estimator, FRSDE)和基于图的松弛聚类(Graph-based relaxed clustering, GRC)算法提出了快速自适应相似度聚类方法(Fast adaptive similarity-based clustering method, FASCM). 相比于原SCM, 该方法的主要优点是: 1)其总体渐近时间复杂度与样本容量呈线性关系; 2) 不依赖于人工经验的干预, 具有了自适应性. 由此, FASCM适用于大数据集环境. 该方法的有效性在图像分割应用中进行了验证.
2011, 37(2): 188-195.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00188
摘要:
序列标注问题是自然语言处理领域的基本问题之一. 序列标注任务是将连续输入的不定长序列, 标注成连续等长的标签序列. 在在线序列标注方法的基本框架下, 针对序列标注任务的特征稀疏特性, 采用置信度加权分类算法思想, 提出了一种新的线性判别式在线序列标注方法---置信度加权在线序列标注算法. 该方法对每个特征权值参数引入一个概率置信度, 取得了优于其他相关算法的性能. 在中文分词, 中文名实体识别以及英文组块分析等问题上, 验证了本文方法的有效性.
序列标注问题是自然语言处理领域的基本问题之一. 序列标注任务是将连续输入的不定长序列, 标注成连续等长的标签序列. 在在线序列标注方法的基本框架下, 针对序列标注任务的特征稀疏特性, 采用置信度加权分类算法思想, 提出了一种新的线性判别式在线序列标注方法---置信度加权在线序列标注算法. 该方法对每个特征权值参数引入一个概率置信度, 取得了优于其他相关算法的性能. 在中文分词, 中文名实体识别以及英文组块分析等问题上, 验证了本文方法的有效性.
2011, 37(2): 196-204.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00196
摘要:
将积分不变性原理进行推广, 用来讨论线性切换系统的稳定性. 作为LaSalle不变性原理的推广, 文中推广的积分不变性原理无需构造Lyapunov函数, 而是利用系统输出的可积性, 讨论线性切换系统输出为零的状态集合的稳定性. 另外, 讨论了切换系统状态集合稳定性与切换信号之间的关系. 利用线性切换系统的可观测性, 讨论了系统平衡点的渐近稳定性. 数值例子说明了文中方法的有效性.
将积分不变性原理进行推广, 用来讨论线性切换系统的稳定性. 作为LaSalle不变性原理的推广, 文中推广的积分不变性原理无需构造Lyapunov函数, 而是利用系统输出的可积性, 讨论线性切换系统输出为零的状态集合的稳定性. 另外, 讨论了切换系统状态集合稳定性与切换信号之间的关系. 利用线性切换系统的可观测性, 讨论了系统平衡点的渐近稳定性. 数值例子说明了文中方法的有效性.
2011, 37(2): 205-213.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00205
摘要:
提出激光束匹配问题中移动机器人相对运动估计误差的分析方法. 以概率图模型建模激光点几何特征, 构建链式成双条件随机场推理激光点关联的边缘概率. 通过对关联配置空间的节点和状态限定, 紧凑采样激光束匹配不确定性概率分布, 并映射于相对运动估计空间, 推理相对运动估计误差. 实验验证了算法的有效性.
提出激光束匹配问题中移动机器人相对运动估计误差的分析方法. 以概率图模型建模激光点几何特征, 构建链式成双条件随机场推理激光点关联的边缘概率. 通过对关联配置空间的节点和状态限定, 紧凑采样激光束匹配不确定性概率分布, 并映射于相对运动估计空间, 推理相对运动估计误差. 实验验证了算法的有效性.
2011, 37(2): 214-221.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00214
摘要:
原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)是纳米技术和纳米操作领域中最重要的研究工具之一. 本文针对扫描成像的原子力显微镜, 提出了一种改进的AFM动态成像方法, 该方法分析了AFM系统中样品与针尖之间的非线性力对成像精度的影响, 通过对扫描过程中获得的成像数据进行融合滤波, 有效地提高了快速AFM的成像精度. 具体而言, 论文首先分析了原子力显微镜当前成像方法存在的主要问题, 然后针对在高速扫描或者样品形貌高度有突变时, 因AFM系统中非线性因素而引起的成像误差, 提出了一种基于临近点集数据融合的改进动态成像方法, 以提高AFM对于样品表面形貌的成像精度. 最后分别利用原子力显微镜仿真平台数据和实验数据, 验证了本文提出的改进成像方法的性能.
原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)是纳米技术和纳米操作领域中最重要的研究工具之一. 本文针对扫描成像的原子力显微镜, 提出了一种改进的AFM动态成像方法, 该方法分析了AFM系统中样品与针尖之间的非线性力对成像精度的影响, 通过对扫描过程中获得的成像数据进行融合滤波, 有效地提高了快速AFM的成像精度. 具体而言, 论文首先分析了原子力显微镜当前成像方法存在的主要问题, 然后针对在高速扫描或者样品形貌高度有突变时, 因AFM系统中非线性因素而引起的成像误差, 提出了一种基于临近点集数据融合的改进动态成像方法, 以提高AFM对于样品表面形貌的成像精度. 最后分别利用原子力显微镜仿真平台数据和实验数据, 验证了本文提出的改进成像方法的性能.
2011, 37(2): 222-227.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00222
摘要:
随着冗余控制系统的不断出现, 本文主要研究了在可控线性系统中增加新的冗余控制通道所带来的优势. 对于时间最优控制问题, 这样的优势可以通过最优时间的缩短进行衡量. 本文证明了在最优控制存在且唯一的基础上, 如果增加的冗余控制通道中存在非空闲通道, 则对于任意的非零初始状态, 增加冗余控制通道后系统的最优时间将严格降低. 更进一步, 如果时间最优控制问题是正常的, 则最优时间也将严格下降. 另一方面, 如果忽略问题的正常性这个条件, 只要冗余控制通道中存在一个完全可控的通道, 最优时间同样也会严格下降. 最后, 我们通过两个数值例子印证了本文的理论结果.
随着冗余控制系统的不断出现, 本文主要研究了在可控线性系统中增加新的冗余控制通道所带来的优势. 对于时间最优控制问题, 这样的优势可以通过最优时间的缩短进行衡量. 本文证明了在最优控制存在且唯一的基础上, 如果增加的冗余控制通道中存在非空闲通道, 则对于任意的非零初始状态, 增加冗余控制通道后系统的最优时间将严格降低. 更进一步, 如果时间最优控制问题是正常的, 则最优时间也将严格下降. 另一方面, 如果忽略问题的正常性这个条件, 只要冗余控制通道中存在一个完全可控的通道, 最优时间同样也会严格下降. 最后, 我们通过两个数值例子印证了本文的理论结果.
2011, 37(2): 228-233.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00228
摘要:
设计了全状态反馈参数化控制器用于仿人机器人在站立平衡中应对外界冲击力与持续力. 采用多个机器人模型模仿人类站立平衡中的多个应对策略. 对每个模型, 设计了参数控制器作用于每一个状态误差, 并针对不同的作用力大小、方向和位置优化控制器参数. 应对不同外界作用力展现了该控制器的性能. 通过比较每一个策略处理干扰力的能力, 本文也探索了每个关节在站立平衡中的作用.
设计了全状态反馈参数化控制器用于仿人机器人在站立平衡中应对外界冲击力与持续力. 采用多个机器人模型模仿人类站立平衡中的多个应对策略. 对每个模型, 设计了参数控制器作用于每一个状态误差, 并针对不同的作用力大小、方向和位置优化控制器参数. 应对不同外界作用力展现了该控制器的性能. 通过比较每一个策略处理干扰力的能力, 本文也探索了每个关节在站立平衡中的作用.
2011, 37(2): 234-240.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00234
摘要:
针对由两种组件、三类顾客需求组成的按单装配系统, 本文研究了其中的组件生产控制与库存分配问题. 在各类顾客需 求是泊松到达过程, 各种组件加工时间服从指数分布的假设下, 我们运用马尔科夫决策理论建立了无限期折扣总成本模型, 根据Lippman转换得到了相应归一化后的离散最优方程, 在此基础之上分析了生产和库存分配联合最优控制策略的结构性质. 本文证明了最优策略是依赖于系统状态的动态策略. 组件的最优生产策略是动态基库存策略, 其中基库存水平是关于系统中其他组件库存水平的非减函数. 而最优的分配策略是动态的阈值策略, 对于只需一种组件构成的顾客需求, 组件的分配阈值是系统中另一组件库存水平的增函数; 而对于同时需要两种组件组成的顾客需求, 其各组件的分配阈值是另一组件库存水平的减函数. 最后通过数值试验给出了各个参数对联合最优控制策略的影响, 并得到了相应的管理启示.
针对由两种组件、三类顾客需求组成的按单装配系统, 本文研究了其中的组件生产控制与库存分配问题. 在各类顾客需 求是泊松到达过程, 各种组件加工时间服从指数分布的假设下, 我们运用马尔科夫决策理论建立了无限期折扣总成本模型, 根据Lippman转换得到了相应归一化后的离散最优方程, 在此基础之上分析了生产和库存分配联合最优控制策略的结构性质. 本文证明了最优策略是依赖于系统状态的动态策略. 组件的最优生产策略是动态基库存策略, 其中基库存水平是关于系统中其他组件库存水平的非减函数. 而最优的分配策略是动态的阈值策略, 对于只需一种组件构成的顾客需求, 组件的分配阈值是系统中另一组件库存水平的增函数; 而对于同时需要两种组件组成的顾客需求, 其各组件的分配阈值是另一组件库存水平的减函数. 最后通过数值试验给出了各个参数对联合最优控制策略的影响, 并得到了相应的管理启示.
2011, 37(2): 241-244.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00241
摘要:
集装箱的堆存状态与理想发箱顺序很难保持一致, 翻箱操作是不可避免的. 为降低堆场的翻箱率, 提高作业效率, 在获得集装箱的取箱顺序前提下, 将每取一个集装箱所产生的可能状态视为一个状态结点, 所需的翻箱次数加一个基数作为状态结点间的连接权, 把翻箱优化问题转化为最短路径求解问题. 脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network, PCNN)具有独特的自动波并行传播的特性, 适用于求解大规模实时问题, 能一次求出源点到其他所有目标点的最短路径, 从而获得最优的翻箱方案. 其所需要的计算量仅正比于最短路径的长度, 与路径图的复杂程度及路径图中的通路总数无关. 这为建立集装箱的智能控制系统奠定了坚实的理论基础.
集装箱的堆存状态与理想发箱顺序很难保持一致, 翻箱操作是不可避免的. 为降低堆场的翻箱率, 提高作业效率, 在获得集装箱的取箱顺序前提下, 将每取一个集装箱所产生的可能状态视为一个状态结点, 所需的翻箱次数加一个基数作为状态结点间的连接权, 把翻箱优化问题转化为最短路径求解问题. 脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network, PCNN)具有独特的自动波并行传播的特性, 适用于求解大规模实时问题, 能一次求出源点到其他所有目标点的最短路径, 从而获得最优的翻箱方案. 其所需要的计算量仅正比于最短路径的长度, 与路径图的复杂程度及路径图中的通路总数无关. 这为建立集装箱的智能控制系统奠定了坚实的理论基础.
2011, 37(2): 245-252.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00245
摘要:
针对一类多自由度机械系统, 研究了基于状态估计的摩擦模糊建模与鲁棒自适应控制问题. 提出用模糊状态估计器估计摩擦模型中的不可测变量, 并用严格正实和李雅普诺夫稳定性理论证明了状态估计误差的一致最终有界性. 运用模糊状态估计结果设计了多变量鲁棒自适应控制器, 其中摩擦模糊模型中的自适应参数是基于李雅普诺夫稳定性理论设计的, 并证明了闭环系统跟踪误差的一致最终有界性. 本文对多自由度质量、弹簧和摩擦阻尼系统进行的仿真, 结果表明所提出的状态估计算法和自适应控制策略是有效的.
针对一类多自由度机械系统, 研究了基于状态估计的摩擦模糊建模与鲁棒自适应控制问题. 提出用模糊状态估计器估计摩擦模型中的不可测变量, 并用严格正实和李雅普诺夫稳定性理论证明了状态估计误差的一致最终有界性. 运用模糊状态估计结果设计了多变量鲁棒自适应控制器, 其中摩擦模糊模型中的自适应参数是基于李雅普诺夫稳定性理论设计的, 并证明了闭环系统跟踪误差的一致最终有界性. 本文对多自由度质量、弹簧和摩擦阻尼系统进行的仿真, 结果表明所提出的状态估计算法和自适应控制策略是有效的.
2011, 37(2): 252-256.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00252
摘要:
为解决高维稀疏建模问题, 本文从经验风险最小化原则出发推导出一个基于零范数约束的特征选择判据, 并利用嵌入式设计模式的特点将其与支持向量机方法相结合. 仿真实验和真实数据实验表明, 该方法不仅具备良好的特征选择性能, 而且在稀疏建模问题中表现出良好的分类准确性和泛化能力.
为解决高维稀疏建模问题, 本文从经验风险最小化原则出发推导出一个基于零范数约束的特征选择判据, 并利用嵌入式设计模式的特点将其与支持向量机方法相结合. 仿真实验和真实数据实验表明, 该方法不仅具备良好的特征选择性能, 而且在稀疏建模问题中表现出良好的分类准确性和泛化能力.
