2023年 第49卷 第4期
2023, 49(4): 687-704.
doi: 10.16383/j.aas.c220352
摘要:
X射线工业计算机断层(Computerized tomography, CT)技术是一种先进的非接触式无损三维检测技术, 能在无损伤情况下以灰度图像的形式对物体内部结构进行全面、详细地分析, 在航空航天、工业生产、安检等领域发挥着重要的作用. 针对工业CT伪影严重降低图像质量问题, 对工业CT成像过程复杂伪影形成机理进行分析, 对不同类型伪影抑制方法进行归纳总结. 阐述了基于射线衰减、探测器及高密度差异、采样数据及重建等不同过程伪影成因及伪影消除相关算法的最新技术进展, 并对近年来人工智能深度学...
X射线工业计算机断层(Computerized tomography, CT)技术是一种先进的非接触式无损三维检测技术, 能在无损伤情况下以灰度图像的形式对物体内部结构进行全面、详细地分析, 在航空航天、工业生产、安检等领域发挥着重要的作用. 针对工业CT伪影严重降低图像质量问题, 对工业CT成像过程复杂伪影形成机理进行分析, 对不同类型伪影抑制方法进行归纳总结. 阐述了基于射线衰减、探测器及高密度差异、采样数据及重建等不同过程伪影成因及伪影消除相关算法的最新技术进展, 并对近年来人工智能深度学...
2023, 49(4): 705-717.
doi: 10.16383/j.aas.c230107
摘要:
超大预训练模型(Pre-trained model, PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向, 在自然语言处理(Natural language processing, NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能, 促进了人工智能生成内容(Artificial intelligence-generated content, AIGC)的发展和落地. ChatGPT作为当下最火热的PTM, 更是以优异的表现获得各界的广泛关注. 本文围绕ChatGPT展开. 首先概括PTM的基...
超大预训练模型(Pre-trained model, PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向, 在自然语言处理(Natural language processing, NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能, 促进了人工智能生成内容(Artificial intelligence-generated content, AIGC)的发展和落地. ChatGPT作为当下最火热的PTM, 更是以优异的表现获得各界的广泛关注. 本文围绕ChatGPT展开. 首先概括PTM的基...
2023, 49(4): 718-730.
doi: 10.16383/j.aas.c200806
摘要:
由无人机(Unmanned aerial vehicles, UAV)和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时, 可以充分发挥两类机器人各自的优势. 无人机运动灵活, 但通常续航能力有限; 地面机器人载荷多, 适合作为无人机的着陆平台和移动补给站, 但运动受路网约束. 本文研究这类异构机器人系统协作路径规划问题. 为了降低完成任务的时间代价, 提出一种由蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)和遗传算法(Genetic algorithm, GA)相结合的...
由无人机(Unmanned aerial vehicles, UAV)和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时, 可以充分发挥两类机器人各自的优势. 无人机运动灵活, 但通常续航能力有限; 地面机器人载荷多, 适合作为无人机的着陆平台和移动补给站, 但运动受路网约束. 本文研究这类异构机器人系统协作路径规划问题. 为了降低完成任务的时间代价, 提出一种由蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)和遗传算法(Genetic algorithm, GA)相结合的...
2023, 49(4): 731-743.
doi: 10.16383/j.aas.c201082
摘要:
针对中心化域名安全扩展(Domain name system security extensions, DNSSEC)架构所导致的信任链复杂性和单边控制模式, 提出了一种去中心化的DNSSEC公钥验证机制. 该机制结合区块链结构、密码学累加器和共识算法设计, 创新性地实现使用区块链技术的密钥绑定、轮转和验证操作, 无需中心化权威节点即可使用可信公钥验证域名记录. 进一步分析和实验表明, 所提出的机制在保证密钥管理安全性的同时, 提高了密钥验证的效率.
针对中心化域名安全扩展(Domain name system security extensions, DNSSEC)架构所导致的信任链复杂性和单边控制模式, 提出了一种去中心化的DNSSEC公钥验证机制. 该机制结合区块链结构、密码学累加器和共识算法设计, 创新性地实现使用区块链技术的密钥绑定、轮转和验证操作, 无需中心化权威节点即可使用可信公钥验证域名记录. 进一步分析和实验表明, 所提出的机制在保证密钥管理安全性的同时, 提高了密钥验证的效率.
2023, 49(4): 744-753.
doi: 10.16383/j.aas.c200457
摘要:
水下仿生软体机器人在水底环境勘测, 水下生物观测等方面具有极高的应用价值. 为进一步提升仿章鱼臂软体机器人在特殊水下环境中控制效果, 提出一种自适应鲁棒视觉伺服控制方法, 实现其在干扰无标定环境中的高精度镇定控制. 基于水底动力学模型, 设计保证动力学稳定的控制器; 针对柔性材料离线标定过程繁琐、成本高, 提出材料参数自适应估计算法; 针对水下特殊工作条件, 设计自适应鲁棒视觉伺服控制器, 实现折射效应的在线补偿, 并通过自适应未知环境干扰上界, 避免先验环境信息的求解. 所提算法在软体机器人样...
水下仿生软体机器人在水底环境勘测, 水下生物观测等方面具有极高的应用价值. 为进一步提升仿章鱼臂软体机器人在特殊水下环境中控制效果, 提出一种自适应鲁棒视觉伺服控制方法, 实现其在干扰无标定环境中的高精度镇定控制. 基于水底动力学模型, 设计保证动力学稳定的控制器; 针对柔性材料离线标定过程繁琐、成本高, 提出材料参数自适应估计算法; 针对水下特殊工作条件, 设计自适应鲁棒视觉伺服控制器, 实现折射效应的在线补偿, 并通过自适应未知环境干扰上界, 避免先验环境信息的求解. 所提算法在软体机器人样...
2023, 49(4): 754-768.
doi: 10.16383/j.aas.c220034
摘要:
随着国家“双碳”重大战略的提出, 高比例新能源并网将成为我国电力能源转型的重要态势. 针对火电机组、配电网和需求侧关联的系列运行约束制约了电网对高比例新能源的有效消纳这一问题, 本文提出重大耗能企业这一主要电力负荷参与网需求响应(Demand response, DR)的研究思路, 通过重大耗能企业与电网协调调度促进新能源消纳, 并获得经济补偿以减少运行成本. 研究首先基于混合需求侧响应机制, 提出以重大耗能企业、新能源、火电机组为核心的协调调度方法, 并根据新能源预测值−预测误差的信息依存顺序...
随着国家“双碳”重大战略的提出, 高比例新能源并网将成为我国电力能源转型的重要态势. 针对火电机组、配电网和需求侧关联的系列运行约束制约了电网对高比例新能源的有效消纳这一问题, 本文提出重大耗能企业这一主要电力负荷参与网需求响应(Demand response, DR)的研究思路, 通过重大耗能企业与电网协调调度促进新能源消纳, 并获得经济补偿以减少运行成本. 研究首先基于混合需求侧响应机制, 提出以重大耗能企业、新能源、火电机组为核心的协调调度方法, 并根据新能源预测值−预测误差的信息依存顺序...
2023, 49(4): 769-777.
doi: 10.16383/j.aas.c200217
摘要:
基于深度学习的方法在去雾领域已经取得了很大进展, 但仍然存在去雾不彻底和颜色失真等问题. 针对这些问题, 本文提出一种基于内容特征和风格特征相融合的单幅图像去雾网络. 所提网络包括特征提取、特征融合和图像复原三个子网络, 其中特征提取网络包括内容特征提取模块和风格特征提取模块, 分别用于学习图像内容和图像风格以实现去雾的同时可较好地保持原始图像的色彩特征. 在特征融合子网络中, 引入注意力机制对内容特征提取模块输出的特征图进行通道加权实现对图像主要特征的学习, 并将加权后的内容特征图与风格特征图...
基于深度学习的方法在去雾领域已经取得了很大进展, 但仍然存在去雾不彻底和颜色失真等问题. 针对这些问题, 本文提出一种基于内容特征和风格特征相融合的单幅图像去雾网络. 所提网络包括特征提取、特征融合和图像复原三个子网络, 其中特征提取网络包括内容特征提取模块和风格特征提取模块, 分别用于学习图像内容和图像风格以实现去雾的同时可较好地保持原始图像的色彩特征. 在特征融合子网络中, 引入注意力机制对内容特征提取模块输出的特征图进行通道加权实现对图像主要特征的学习, 并将加权后的内容特征图与风格特征图...
2023, 49(4): 778-789.
doi: 10.16383/j.aas.c200144
摘要:
现有的图聚类方法主要存在两方面的问题, 一是对各个类规模一致的假设, 在许多实际应用中并不成立; 二是在处理多类聚类问题时, 其所常借助的递归技术或启发式算法会影响聚类的性能. 为此, 本文提出一种基于灵活平衡约束的多类图聚类方法. 其能够覆盖从绝对平衡约束到无平衡约束的范围, 可同时处理类别规模一致和不一致的问题. 为有效求解新方法中的参数, 进一步提出一个紧松弛方法来使所提出的图聚类方法不仅易于求解, 且在处理多类聚类问题时不必依赖递归技术, 而能直接得到聚类结果. 另外, 本文还给出一种实...
现有的图聚类方法主要存在两方面的问题, 一是对各个类规模一致的假设, 在许多实际应用中并不成立; 二是在处理多类聚类问题时, 其所常借助的递归技术或启发式算法会影响聚类的性能. 为此, 本文提出一种基于灵活平衡约束的多类图聚类方法. 其能够覆盖从绝对平衡约束到无平衡约束的范围, 可同时处理类别规模一致和不一致的问题. 为有效求解新方法中的参数, 进一步提出一个紧松弛方法来使所提出的图聚类方法不仅易于求解, 且在处理多类聚类问题时不必依赖递归技术, 而能直接得到聚类结果. 另外, 本文还给出一种实...
2023, 49(4): 790-804.
doi: 10.16383/j.aas.c210302
摘要:
多元时间序列(Multivariate time series, MTS)分类是许多领域中的重要问题, 准确的分类结果可以有效地帮助决策. 当前的MTS分类算法在个体的表征学习阶段难以自动建模多元变量之间复杂的交互关系, 并且无法评估分类结果的可信度, 这会导致模型性能受限, 以及缺乏具备统计意义的可靠性解释. 本文提出了一种基于不确定性的多元时间序列分类算法, 变分贝叶斯共享图神经网络, 即VBSGNN (Variational Bayes shared graph neural networ...
多元时间序列(Multivariate time series, MTS)分类是许多领域中的重要问题, 准确的分类结果可以有效地帮助决策. 当前的MTS分类算法在个体的表征学习阶段难以自动建模多元变量之间复杂的交互关系, 并且无法评估分类结果的可信度, 这会导致模型性能受限, 以及缺乏具备统计意义的可靠性解释. 本文提出了一种基于不确定性的多元时间序列分类算法, 变分贝叶斯共享图神经网络, 即VBSGNN (Variational Bayes shared graph neural networ...
2023, 49(4): 805-819.
doi: 10.16383/j.aas.c210667
摘要:
在医学图像中, 器官或病变区域的精准分割对疾病诊断等临床应用有着至关重要的作用, 然而分割模型的训练依赖于大量标注数据. 为减少对标注数据的需求, 本文主要研究针对医学图像分割的半监督学习任务. 现有半监督学习方法广泛采用平均教师模型, 其缺点在于, 基于指数移动平均(Exponential moving average, EMA)的参数更新方式使得老师模型累积学生模型的错误知识. 为避免上述问题, 提出一种双模型交互学习方法, 引入像素稳定性判断机制, 利用一个模型中预测结果更稳定的像素监督另...
在医学图像中, 器官或病变区域的精准分割对疾病诊断等临床应用有着至关重要的作用, 然而分割模型的训练依赖于大量标注数据. 为减少对标注数据的需求, 本文主要研究针对医学图像分割的半监督学习任务. 现有半监督学习方法广泛采用平均教师模型, 其缺点在于, 基于指数移动平均(Exponential moving average, EMA)的参数更新方式使得老师模型累积学生模型的错误知识. 为避免上述问题, 提出一种双模型交互学习方法, 引入像素稳定性判断机制, 利用一个模型中预测结果更稳定的像素监督另...
2023, 49(4): 820-829.
doi: 10.16383/j.aas.c200510
摘要:
针对水下观测图像的颜色失真和散射模糊问题, 提出一种基于改进循环一致性生成对抗网络(Cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的水下图像颜色校正与增强算法. 为了利用CycleGAN学习水下降质图像到空气中图像的映射关系, 对传统CycleGAN的损失函数进行了改进, 提出了基于图像强边缘结构相似度(Strong edge and structure similarity, SESS)损失函数的SESS-CycleGAN...
针对水下观测图像的颜色失真和散射模糊问题, 提出一种基于改进循环一致性生成对抗网络(Cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的水下图像颜色校正与增强算法. 为了利用CycleGAN学习水下降质图像到空气中图像的映射关系, 对传统CycleGAN的损失函数进行了改进, 提出了基于图像强边缘结构相似度(Strong edge and structure similarity, SESS)损失函数的SESS-CycleGAN...
2023, 49(4): 830-844.
doi: 10.16383/j.aas.c210051
摘要:
针对众包标记经过标记集成后仍然存在噪声的问题, 提出了一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法(Self-training-based label noise correction, STLNC). STLNC整体分为3个阶段: 第1阶段利用过滤器将带集成标记的众包数据集分为噪声集和干净集. 第2阶段利用加权密度峰值聚类算法构建数据集中低密度实例指向高密度实例的空间结构关系. 第3阶段首先根据发现的空间结构关系设计噪声实例选择策略; 然后利用在干净集上训练的集成分类器对选择的噪声实例按照设计的实例纠...
针对众包标记经过标记集成后仍然存在噪声的问题, 提出了一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法(Self-training-based label noise correction, STLNC). STLNC整体分为3个阶段: 第1阶段利用过滤器将带集成标记的众包数据集分为噪声集和干净集. 第2阶段利用加权密度峰值聚类算法构建数据集中低密度实例指向高密度实例的空间结构关系. 第3阶段首先根据发现的空间结构关系设计噪声实例选择策略; 然后利用在干净集上训练的集成分类器对选择的噪声实例按照设计的实例纠...
2023, 49(4): 845-856.
doi: 10.16383/j.aas.c200842
摘要:
为了消除制造系统调度层与控制层之间的隔阂, 实现对生产事件快速灵活响应, 本文提出了一种调度与控制一体化的方法. 首先, 定义了一种新型Petri网模型, 即平行Petri网, 从而集成地描述了传感器、执行器、任务和资源信息, 构建制造系统的信息物理系统模型; 其次, 提出了一种从平行Petri网到赋时Petri网的抽象简化方法, 大规模压缩优化调度所需搜索的状态空间; 再次, 定义了策略Petri网以描述最优调度策略. 最后, 给出了平行Petri网与策略Petri网同步执行算法, 使得平行P...
为了消除制造系统调度层与控制层之间的隔阂, 实现对生产事件快速灵活响应, 本文提出了一种调度与控制一体化的方法. 首先, 定义了一种新型Petri网模型, 即平行Petri网, 从而集成地描述了传感器、执行器、任务和资源信息, 构建制造系统的信息物理系统模型; 其次, 提出了一种从平行Petri网到赋时Petri网的抽象简化方法, 大规模压缩优化调度所需搜索的状态空间; 再次, 定义了策略Petri网以描述最优调度策略. 最后, 给出了平行Petri网与策略Petri网同步执行算法, 使得平行P...
2023, 49(4): 857-871.
doi: 10.16383/j.aas.c200148
摘要:
布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节, 实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义. 在实际布匹生产过程中, 布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题, 且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征, 加大布匹瑕疵检测难度. 本文提出基于深度卷积神经网络的分类不平衡纹理布匹瑕疵检测方法(Detecting defects in imbalanced texture fabric based on deep convolutional neural netwo...
布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节, 实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义. 在实际布匹生产过程中, 布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题, 且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征, 加大布匹瑕疵检测难度. 本文提出基于深度卷积神经网络的分类不平衡纹理布匹瑕疵检测方法(Detecting defects in imbalanced texture fabric based on deep convolutional neural netwo...
2023, 49(4): 872-880.
doi: 10.16383/j.aas.c210626
摘要:
大量基于深度学习的无监督视频目标分割(Unsupervised video object segmentation, UVOS)算法存在模型参数量与计算量较大的问题, 这显著限制了算法在实际中的应用. 提出了基于运动引导的视频目标分割网络, 在大幅降低模型参数量与计算量的同时, 提升视频目标分割性能. 整个模型由双流网络、运动引导模块、多尺度渐进融合模块三部分组成. 具体地, 首先, RGB图像与光流估计输入双流网络提取物体外观特征与运动特征; 然后, 运动引导模块通过局部注意力提取运动特征中的...
大量基于深度学习的无监督视频目标分割(Unsupervised video object segmentation, UVOS)算法存在模型参数量与计算量较大的问题, 这显著限制了算法在实际中的应用. 提出了基于运动引导的视频目标分割网络, 在大幅降低模型参数量与计算量的同时, 提升视频目标分割性能. 整个模型由双流网络、运动引导模块、多尺度渐进融合模块三部分组成. 具体地, 首先, RGB图像与光流估计输入双流网络提取物体外观特征与运动特征; 然后, 运动引导模块通过局部注意力提取运动特征中的...
2023, 49(4): 891-903.
doi: 10.16383/j.aas.c200621
摘要:
针对标准粒子群优化算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优的问题, 本文提出了一种基于事件触发的全信息粒子群优化算法(Event-triggering-based full-information particle swarm optimization, EFPSO). 首先, 引入一类基于粒子空间特性的事件触发策略实现粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO) 的模态切换, 更好地维持了算法搜索和收敛能力之间的动态平衡. 然后, 鉴于引入历史信息能够降低算法陷...
针对标准粒子群优化算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优的问题, 本文提出了一种基于事件触发的全信息粒子群优化算法(Event-triggering-based full-information particle swarm optimization, EFPSO). 首先, 引入一类基于粒子空间特性的事件触发策略实现粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO) 的模态切换, 更好地维持了算法搜索和收敛能力之间的动态平衡. 然后, 鉴于引入历史信息能够降低算法陷...
2023, 49(4): 904-912.
doi: 10.16383/j.aas.c200726
摘要:
为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统), 并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能, 针对含外部扰动的双惯量伺服系统, 提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function, PPF)的类比例状态反馈控制策略. 首先, 提出一种改进的带有最大超调、收敛速率以及稳态误差的预设性能函数, 并将该函数融入控制器设计使二惯量伺服的跟踪误差保持在预定的边界之内. 其次, 基于预设性能函数设计了类比例状态反馈控制器实现跟踪控制. 与传统基于函数逼近控制方法相比较, 该...
为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统), 并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能, 针对含外部扰动的双惯量伺服系统, 提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function, PPF)的类比例状态反馈控制策略. 首先, 提出一种改进的带有最大超调、收敛速率以及稳态误差的预设性能函数, 并将该函数融入控制器设计使二惯量伺服的跟踪误差保持在预定的边界之内. 其次, 基于预设性能函数设计了类比例状态反馈控制器实现跟踪控制. 与传统基于函数逼近控制方法相比较, 该...
