2023年 第49卷 第10期
2023, 49(10): 2019-2059.
doi: 10.16383/j.aas.c220810
摘要:
针对全球城市固废(Municipal solid waste, MSW)的高增长率导致城市环境持续恶化以至于“垃圾围城”现象日益增多等问题, MSW焚烧(MSW incineration, MSWI)技术能够通过发酵、燃烧、换热和净化等工艺实现废物变能源(Waste-to-energy, WTE). 在当前“双碳战略”和“蓝天净土”的新环保背景下, 作为未来长时期内MSW处理主流方式和生态文明建设与循环经济体系托底工业的MSWI过程正面临着重大机遇. 如何融合人工智能、大数据、云计算等技术实现M...
针对全球城市固废(Municipal solid waste, MSW)的高增长率导致城市环境持续恶化以至于“垃圾围城”现象日益增多等问题, MSW焚烧(MSW incineration, MSWI)技术能够通过发酵、燃烧、换热和净化等工艺实现废物变能源(Waste-to-energy, WTE). 在当前“双碳战略”和“蓝天净土”的新环保背景下, 作为未来长时期内MSW处理主流方式和生态文明建设与循环经济体系托底工业的MSWI过程正面临着重大机遇. 如何融合人工智能、大数据、云计算等技术实现M...
2023, 49(10): 2060-2072.
doi: 10.16383/j.aas.c200878
摘要:
针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题, 提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry, PLVO). 首先, 提出基于平面−直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph, PLHAG)的多特征关联方法, 充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系, 对平面和直线两类几何特征进行一体化关联. 然后, 提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方...
针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题, 提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry, PLVO). 首先, 提出基于平面−直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph, PLHAG)的多特征关联方法, 充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系, 对平面和直线两类几何特征进行一体化关联. 然后, 提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方...
2023, 49(10): 2073-2083.
doi: 10.16383/j.aas.c210783
摘要:
无人驾驶汽车行驶是连续时空的三维运动, 汽车周围的目标不可能突然消失或者出现, 因此, 对于感知层而言, 稳定可靠的多目标跟踪(Multi-object tracking, MOT)意义重大. 针对传统的目标关联和固定生存周期(Birth and death memory, BDM)管理的不足, 提出基于边界交并比(Border intersection over union, BIoU)度量的目标关联和自适应生存周期管理策略. BIoU综合了欧氏距离和交并比(Intersection over...
无人驾驶汽车行驶是连续时空的三维运动, 汽车周围的目标不可能突然消失或者出现, 因此, 对于感知层而言, 稳定可靠的多目标跟踪(Multi-object tracking, MOT)意义重大. 针对传统的目标关联和固定生存周期(Birth and death memory, BDM)管理的不足, 提出基于边界交并比(Border intersection over union, BIoU)度量的目标关联和自适应生存周期管理策略. BIoU综合了欧氏距离和交并比(Intersection over...
2023, 49(10): 2084-2093.
doi: 10.16383/j.aas.c220341
摘要:
基于脑电(Electroencephalogram, EEG)的谎言检测技术依赖于对事件相关电位(Event-related potential, ERP)的有效解码, 当前主要采用手工设计特征进行脑电分析. 近年来, 单试次脑电分类方法取得了长足进步, 其中端到端的脑电分类方法能够实现对脑电的自动特征提取和分类, 但在谎言检测中缺乏研究和应用, 同时存在无法在测谎场景下直接应用的问题. 本研究设计基于复合反应范式(Complex trial protocol, CTP)进行自我面孔信息识别任务...
基于脑电(Electroencephalogram, EEG)的谎言检测技术依赖于对事件相关电位(Event-related potential, ERP)的有效解码, 当前主要采用手工设计特征进行脑电分析. 近年来, 单试次脑电分类方法取得了长足进步, 其中端到端的脑电分类方法能够实现对脑电的自动特征提取和分类, 但在谎言检测中缺乏研究和应用, 同时存在无法在测谎场景下直接应用的问题. 本研究设计基于复合反应范式(Complex trial protocol, CTP)进行自我面孔信息识别任务...
2023, 49(10): 2094-2108.
doi: 10.16383/j.aas.c210964
摘要:
考虑到运动目标跟踪系统机动、隐身等人为对抗特征以及非视距、干扰、遮挡等环境因素, 其系统建模、估计与辨识过程中越来越无法回避非线性、非高斯以及参数未知等复杂系统特征的影响. 针对过程噪声先验信息不准确以及量测噪声非高斯环境下运动目标的非线性状态估计问题, 提出一种基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯(Variational Bayes, VB)滤波算法. 首先, 利用指数族分布具有统一表达形式的优势, 构建参数化逆威沙特(Inverse-Wishart, IW)分布作为状态一步预测误差协方差的共轭...
考虑到运动目标跟踪系统机动、隐身等人为对抗特征以及非视距、干扰、遮挡等环境因素, 其系统建模、估计与辨识过程中越来越无法回避非线性、非高斯以及参数未知等复杂系统特征的影响. 针对过程噪声先验信息不准确以及量测噪声非高斯环境下运动目标的非线性状态估计问题, 提出一种基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯(Variational Bayes, VB)滤波算法. 首先, 利用指数族分布具有统一表达形式的优势, 构建参数化逆威沙特(Inverse-Wishart, IW)分布作为状态一步预测误差协方差的共轭...
2023, 49(10): 2109-2121.
doi: 10.16383/j.aas.c200987
摘要:
模糊图像的超分辨率重建具有挑战性并且有重要的实用价值. 为此, 提出一种基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络(Blurred image blind super-resolution network via kernel estimation, BESRNet). 该网络主要包括两个部分: 模糊核估计网络 (Blur kernel estimation network, BKENet)和模糊核自适应的图像重建网络(Kernel adaptive super-resolution network...
模糊图像的超分辨率重建具有挑战性并且有重要的实用价值. 为此, 提出一种基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络(Blurred image blind super-resolution network via kernel estimation, BESRNet). 该网络主要包括两个部分: 模糊核估计网络 (Blur kernel estimation network, BKENet)和模糊核自适应的图像重建网络(Kernel adaptive super-resolution network...
2023, 49(10): 2122-2135.
doi: 10.16383/j.aas.c220180
摘要:
针对具有未知动态和M个平衡点的连续时间非线性系统, 将线性自适应最优切换控制器和未建模动态补偿器相结合, 基于嵌入转换技术和近似动态规划思想, 提出一种自适应最优切换控制方法. 首先在非线性系统的M个平衡点建立M个线性化模型, 当模型参数已知时, 提出由线性最优切换控制器、切换准则、未建模动态补偿器以及非线性系统组成的控制系统结构; 当模型参数未知时, 在每个平衡点附近采集输入和状态数据, 利用黎卡提方程的迭代求解公式、最小二乘方法、极小值原理以及二次规划技术得到非线性系统的自适应最优切换控制器...
针对具有未知动态和M个平衡点的连续时间非线性系统, 将线性自适应最优切换控制器和未建模动态补偿器相结合, 基于嵌入转换技术和近似动态规划思想, 提出一种自适应最优切换控制方法. 首先在非线性系统的M个平衡点建立M个线性化模型, 当模型参数已知时, 提出由线性最优切换控制器、切换准则、未建模动态补偿器以及非线性系统组成的控制系统结构; 当模型参数未知时, 在每个平衡点附近采集输入和状态数据, 利用黎卡提方程的迭代求解公式、最小二乘方法、极小值原理以及二次规划技术得到非线性系统的自适应最优切换控制器...
2023, 49(10): 2136-2144.
doi: 10.16383/j.aas.c201016
摘要:
在大多数系统辨识方法中, 通常假设时变时滞在其可能的取值范围内服从均匀分布. 但是这种假设是非常受限的且在实际过程中常常无法得到满足. 因此在时滞取值概率条件未知的情况下, 针对一类线性时变时滞系统提出有效的辨识方法. 利用期望最大化(Expectation maximization, EM)算法将拟研究的辨识问题公式化, 期望最大化算法通过不断地迭代执行期望步骤和最大化步骤得到优化的参数估计. 在期望步骤中, 将未知的时变时滞当作隐含变量来处理并且假设可能的取值范围已知. 在每一个采样时刻, ...
在大多数系统辨识方法中, 通常假设时变时滞在其可能的取值范围内服从均匀分布. 但是这种假设是非常受限的且在实际过程中常常无法得到满足. 因此在时滞取值概率条件未知的情况下, 针对一类线性时变时滞系统提出有效的辨识方法. 利用期望最大化(Expectation maximization, EM)算法将拟研究的辨识问题公式化, 期望最大化算法通过不断地迭代执行期望步骤和最大化步骤得到优化的参数估计. 在期望步骤中, 将未知的时变时滞当作隐含变量来处理并且假设可能的取值范围已知. 在每一个采样时刻, ...
2023, 49(10): 2145-2158.
doi: 10.16383/j.aas.c220638
摘要:
小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性, 近年来得到广泛关注. 然而, 在网络构造过程中, 随机重连可能造成重要信息丢失, 进而导致网络精度下降. 针对该问题, 基于Watts-Strogatz (WS) 型小世界神经网络, 提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation, FSWNN-SC). 首先, 使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训...
小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性, 近年来得到广泛关注. 然而, 在网络构造过程中, 随机重连可能造成重要信息丢失, 进而导致网络精度下降. 针对该问题, 基于Watts-Strogatz (WS) 型小世界神经网络, 提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation, FSWNN-SC). 首先, 使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训...
2023, 49(10): 2159-2171.
doi: 10.16383/j.aas.c200493
摘要:
大多数行人重识别(Person re-identification, ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段, 缺少网络对行人图像关注程度的量化研究. 基于此, 提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model, IAPM). 该模型有3 个优点: 1)利用注意力掩码提取部件特征, 解决部件不对齐问题; 2)为了根据部件的显著性程度生成可解释权重, 设计可解释权重生成模块(Interpretable weight generati...
大多数行人重识别(Person re-identification, ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段, 缺少网络对行人图像关注程度的量化研究. 基于此, 提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model, IAPM). 该模型有3 个优点: 1)利用注意力掩码提取部件特征, 解决部件不对齐问题; 2)为了根据部件的显著性程度生成可解释权重, 设计可解释权重生成模块(Interpretable weight generati...
2023, 49(10): 2172-2187.
doi: 10.16383/j.aas.c201077
摘要:
现有研究表明深度学习模型容易受到精心设计的对抗样本攻击, 从而导致模型给出错误的推理结果, 引发潜在的安全威胁. 已有较多有效的防御方法, 其中大多数针对特定攻击方法具有较好防御效果, 但由于实际应用中无法预知攻击者可能采用的攻击策略, 因此提出不依赖攻击方法的通用防御方法是一个挑战. 为此, 提出一种基于通用逆扰动(Universal inverse perturbation, UIP)的对抗样本防御方法, 通过学习原始数据集中的类相关主要特征, 生成通用逆扰动, 且UIP对数据样本和攻击方法...
现有研究表明深度学习模型容易受到精心设计的对抗样本攻击, 从而导致模型给出错误的推理结果, 引发潜在的安全威胁. 已有较多有效的防御方法, 其中大多数针对特定攻击方法具有较好防御效果, 但由于实际应用中无法预知攻击者可能采用的攻击策略, 因此提出不依赖攻击方法的通用防御方法是一个挑战. 为此, 提出一种基于通用逆扰动(Universal inverse perturbation, UIP)的对抗样本防御方法, 通过学习原始数据集中的类相关主要特征, 生成通用逆扰动, 且UIP对数据样本和攻击方法...
2023, 49(10): 2188-2200.
doi: 10.16383/j.aas.c200604
摘要:
面向用户生成内容(User generated content, UGC)的进化搜索在大数据及个性化服务领域已引起广泛关注, 其关键在于基于多源异构用户生成内容构建用户认知偏好模型, 进而设计高效的进化搜索机制. 针对此, 提出融合注意力机制(Attention mechanism, AM)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)偏好认知代理模型构建机制, 并应用于交互式分布估计算法(Interactive estimation of distrib...
面向用户生成内容(User generated content, UGC)的进化搜索在大数据及个性化服务领域已引起广泛关注, 其关键在于基于多源异构用户生成内容构建用户认知偏好模型, 进而设计高效的进化搜索机制. 针对此, 提出融合注意力机制(Attention mechanism, AM)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)偏好认知代理模型构建机制, 并应用于交互式分布估计算法(Interactive estimation of distrib...
2023, 49(10): 2201-2210.
doi: 10.16383/j.aas.c210091
摘要:
在个体观点演化过程中, 由于通讯技术和实际环境的限制, 个体之间往往不能进行充分的交流. 另一方面, 由于社会群体的从众压力影响, 个体会改变已形成的观点. 为此, 研究了具有遗忘个体和从众压力的拟强连通社会网络中表达/私人观点演化问题. 为刻画不同话题之间表达/私人观点的相互影响, 提出一个新的多维观点动力学模型. 根据逻辑矩阵和网络影响子矩阵的正则性, 给出表达观点和私人观点收敛的充分条件. 应用本文所提出的观点动力学模型, 复现了“多元无知”的社会现象. 仿真分析表明, 从众压力的恢复力越...
在个体观点演化过程中, 由于通讯技术和实际环境的限制, 个体之间往往不能进行充分的交流. 另一方面, 由于社会群体的从众压力影响, 个体会改变已形成的观点. 为此, 研究了具有遗忘个体和从众压力的拟强连通社会网络中表达/私人观点演化问题. 为刻画不同话题之间表达/私人观点的相互影响, 提出一个新的多维观点动力学模型. 根据逻辑矩阵和网络影响子矩阵的正则性, 给出表达观点和私人观点收敛的充分条件. 应用本文所提出的观点动力学模型, 复现了“多元无知”的社会现象. 仿真分析表明, 从众压力的恢复力越...
2023, 49(10): 2211-2223.
doi: 10.16383/j.aas.c220772
摘要:
针对自动驾驶虚拟测试中危险变道场景构建问题, 提出一种数据−模型驱动的自动驾驶测试危险变道场景泛化生成方法. 基于 NGSIM US101 数据集中的紧急变道数据, 提出一种紧急变道轨迹对抗生成方法(BN-AM-SeqGAN), 构建基于安全距离的两车变道状态约束模型, 设计危险变道测试场景泛化生成方法, 生成危险变道测试场景库. 实验结果显示: 生成的5万条紧急变道轨迹变道完成时间分布的均方根误差为 0.63, 生成的 5 万个危险变道场景中, 99.54% 的场景被测自动驾驶车辆与变道背景车...
针对自动驾驶虚拟测试中危险变道场景构建问题, 提出一种数据−模型驱动的自动驾驶测试危险变道场景泛化生成方法. 基于 NGSIM US101 数据集中的紧急变道数据, 提出一种紧急变道轨迹对抗生成方法(BN-AM-SeqGAN), 构建基于安全距离的两车变道状态约束模型, 设计危险变道测试场景泛化生成方法, 生成危险变道测试场景库. 实验结果显示: 生成的5万条紧急变道轨迹变道完成时间分布的均方根误差为 0.63, 生成的 5 万个危险变道场景中, 99.54% 的场景被测自动驾驶车辆与变道背景车...
2023, 49(10): 2224-2236.
doi: 10.16383/j.aas.c220875
摘要:
针对一类非匹配不确定多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)系统提出一种分数阶终端滑模控制(Fractional-order terminal sliding-mode, FOTSM)策略, 使系统输出收敛到零而非其邻域. 该方法解除传统反步法控制律设计中, 虚拟控制增益右伪逆矩阵必须存在的严苛限制; 对系统不确定性的假设不局限于慢时变和H2范数有界型扰动, 分析控制增益存在摄动情况下系统的控制问题. 分数阶终端滑模面及其控制律的设计使得虚拟和实际控制信号连续...
针对一类非匹配不确定多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)系统提出一种分数阶终端滑模控制(Fractional-order terminal sliding-mode, FOTSM)策略, 使系统输出收敛到零而非其邻域. 该方法解除传统反步法控制律设计中, 虚拟控制增益右伪逆矩阵必须存在的严苛限制; 对系统不确定性的假设不局限于慢时变和H2范数有界型扰动, 分析控制增益存在摄动情况下系统的控制问题. 分数阶终端滑模面及其控制律的设计使得虚拟和实际控制信号连续...
