2024年 第50卷 第11期
2024, 50(11): 2079-2101.
doi: 10.16383/j.aas.c230184
cstr: 32138.14.j.aas.c230184
摘要:
事件抽取是一个历史悠久且极具挑战的研究任务, 近年来取得了大量优异成果. 由于事件抽取涉及的研究内容较多, 它们的目标和重心各不相同, 使得读者难以全面地了解事件抽取包含的研究任务、研究问题和未来热点趋势. 为此, 面向研究问题, 对基于深度学习的事件抽取研究成果进行整理. 首先, 界定事件相关概念, 论述事件抽取的研究任务, 明确各研究任务的目标, 再总结各任务上的代表性研究成果; 接着, 总结现有事件抽取成果主要致力于解决哪些方面研究问题, 分析为什么会存在这些问题, 分析为什么需要解决这些...
事件抽取是一个历史悠久且极具挑战的研究任务, 近年来取得了大量优异成果. 由于事件抽取涉及的研究内容较多, 它们的目标和重心各不相同, 使得读者难以全面地了解事件抽取包含的研究任务、研究问题和未来热点趋势. 为此, 面向研究问题, 对基于深度学习的事件抽取研究成果进行整理. 首先, 界定事件相关概念, 论述事件抽取的研究任务, 明确各研究任务的目标, 再总结各任务上的代表性研究成果; 接着, 总结现有事件抽取成果主要致力于解决哪些方面研究问题, 分析为什么会存在这些问题, 分析为什么需要解决这些...
2024, 50(11): 2102-2127.
doi: 10.16383/j.aas.c220939
cstr: 32138.14.j.aas.c220939
摘要:
无线网络是工业物联网中一种具有良好前景的网络互联技术. 它的应用为工业现场设备部署提供了极大便利, 使设备摆脱了线缆的束缚, 从而在空间上选点更为灵活, 同时能够节省线材和人力等方面的成本. 然而, 无线通信易受环境噪声影响, 尤其是在复杂电磁干扰的工业环境中, 易导致无线传输的时延增大和数据丢失. 这些问题对于传输实时性要求较高的工业控制系统是非常不利的因素. 为了提高无线网络在工业环境中数据传输的实时性, 学者们设计了多种传输调度算法, 以提高无线通信的实时性和可靠性, 从而满足工业应用的需...
无线网络是工业物联网中一种具有良好前景的网络互联技术. 它的应用为工业现场设备部署提供了极大便利, 使设备摆脱了线缆的束缚, 从而在空间上选点更为灵活, 同时能够节省线材和人力等方面的成本. 然而, 无线通信易受环境噪声影响, 尤其是在复杂电磁干扰的工业环境中, 易导致无线传输的时延增大和数据丢失. 这些问题对于传输实时性要求较高的工业控制系统是非常不利的因素. 为了提高无线网络在工业环境中数据传输的实时性, 学者们设计了多种传输调度算法, 以提高无线通信的实时性和可靠性, 从而满足工业应用的需...
2024, 50(11): 2128-2139.
doi: 10.16383/j.aas.c210598
cstr: 32138.14.j.aas.c210598
摘要:
前沿的自然场景文本检测方法大多基于全卷积语义分割网络, 利用像素级分类结果有效检测任意形状的文本, 其主要缺点是模型大、推理时间长、内存占用高, 这在实际应用中限制了其部署. 提出一种基于信息熵迁移的自蒸馏训练方法(Self-distillation via entropy transfer, SDET), 利用文本检测网络深层网络输出的分割图(Segmentation map, SM)信息熵作为待迁移知识, 通过辅助网络将信息熵反馈给浅层网络. 与依赖教师网络的知识蒸馏 (Knowledge ...
前沿的自然场景文本检测方法大多基于全卷积语义分割网络, 利用像素级分类结果有效检测任意形状的文本, 其主要缺点是模型大、推理时间长、内存占用高, 这在实际应用中限制了其部署. 提出一种基于信息熵迁移的自蒸馏训练方法(Self-distillation via entropy transfer, SDET), 利用文本检测网络深层网络输出的分割图(Segmentation map, SM)信息熵作为待迁移知识, 通过辅助网络将信息熵反馈给浅层网络. 与依赖教师网络的知识蒸馏 (Knowledge ...
2024, 50(11): 2140-2153.
doi: 10.16383/j.aas.c210654
cstr: 32138.14.j.aas.c210654
摘要:
研究了节点状态为高维的多层复杂网络系统的能控性问题. 讨论了节点的异质性、层间耦合和层内耦合对网络能控性的影响. 研究发现当节点状态由同质变为异质、内耦合矩阵由相同变为不同时, 对网络能控性均有影响(网络可以由能控变为不能控, 反之亦然). 对层间耦合模式为驱动响应模式和相互依赖模式, 分别给出了网络系统能控的充分条件或必要条件. 相比于直接应用经典的能控性判据, 这些条件更易于验证, 且驱动响应模式比相互依赖模式实现系统完全能控所需的条件更弱.
研究了节点状态为高维的多层复杂网络系统的能控性问题. 讨论了节点的异质性、层间耦合和层内耦合对网络能控性的影响. 研究发现当节点状态由同质变为异质、内耦合矩阵由相同变为不同时, 对网络能控性均有影响(网络可以由能控变为不能控, 反之亦然). 对层间耦合模式为驱动响应模式和相互依赖模式, 分别给出了网络系统能控的充分条件或必要条件. 相比于直接应用经典的能控性判据, 这些条件更易于验证, 且驱动响应模式比相互依赖模式实现系统完全能控所需的条件更弱.
2024, 50(11): 2154-2176.
doi: 10.16383/j.aas.c230741
cstr: 32138.14.j.aas.c230741
摘要:
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems, DMOPs) 广泛存在于科学研究和工程实践中, 其主要考虑在动态环境下同时联合优化多个冲突目标. 现有方法往往关注于目标空间的时域特征, 忽视了对单个决策变量变化特性的探索与利用, 从而在处理更复杂的问题时不能有效引导种群收敛. 为此, 提出一种基于决策变量时域变化特征分类的动态多目标进化算法(Dynamic multi-objective evolutionary algorith...
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems, DMOPs) 广泛存在于科学研究和工程实践中, 其主要考虑在动态环境下同时联合优化多个冲突目标. 现有方法往往关注于目标空间的时域特征, 忽视了对单个决策变量变化特性的探索与利用, 从而在处理更复杂的问题时不能有效引导种群收敛. 为此, 提出一种基于决策变量时域变化特征分类的动态多目标进化算法(Dynamic multi-objective evolutionary algorith...
2024, 50(11): 2177-2187.
doi: 10.16383/j.aas.c230691
cstr: 32138.14.j.aas.c230691
摘要:
面向空间攻防等任务的航天器通常安装微波、激光等大功率对抗载荷, 未来航天器需要装备大型挠性太阳能帆板. 针对挠性航天器姿态机动过程中存在外部干扰、执行机构饱和及挠性附件振动且挠性模态不易直接测量等问题, 提出带挠性附件航天器的全驱姿态控制方法. 首先, 建立挠性航天器全驱姿态控制模型. 其次, 基于扩展非线性观测器(Extended nonlinearity observer, ENO)与努斯鲍姆增益调节设计一种抗饱和的姿态控制鲁棒算法. 将外部扰动、挠性振动和输入饱和函数饱和估计误差作为复合干...
面向空间攻防等任务的航天器通常安装微波、激光等大功率对抗载荷, 未来航天器需要装备大型挠性太阳能帆板. 针对挠性航天器姿态机动过程中存在外部干扰、执行机构饱和及挠性附件振动且挠性模态不易直接测量等问题, 提出带挠性附件航天器的全驱姿态控制方法. 首先, 建立挠性航天器全驱姿态控制模型. 其次, 基于扩展非线性观测器(Extended nonlinearity observer, ENO)与努斯鲍姆增益调节设计一种抗饱和的姿态控制鲁棒算法. 将外部扰动、挠性振动和输入饱和函数饱和估计误差作为复合干...
2024, 50(11): 2188-2203.
doi: 10.16383/j.aas.c220938
cstr: 32138.14.j.aas.c220938
摘要:
目前大多数深度学习算法都依赖于大量的标注数据并欠缺一定的泛化能力. 无监督域自适应算法能提取到已标注数据和未标注数据间隐式共同特征, 从而提高算法在未标注数据上的泛化性能. 目前域自适应目标检测算法主要为两阶段目标检测器设计. 针对单阶段检测器中无法直接进行实例级特征对齐导致一定数量域不变特征的缺失, 提出结合通道注意力机制的图像级域分类器加强域不变特征提取. 此外, 对于域自适应目标检测中存在类别特征的错误对齐引起的精度下降问题, 通过原型学习构建类别中心, 设计了一种基于原型的循环域三元损失...
目前大多数深度学习算法都依赖于大量的标注数据并欠缺一定的泛化能力. 无监督域自适应算法能提取到已标注数据和未标注数据间隐式共同特征, 从而提高算法在未标注数据上的泛化性能. 目前域自适应目标检测算法主要为两阶段目标检测器设计. 针对单阶段检测器中无法直接进行实例级特征对齐导致一定数量域不变特征的缺失, 提出结合通道注意力机制的图像级域分类器加强域不变特征提取. 此外, 对于域自适应目标检测中存在类别特征的错误对齐引起的精度下降问题, 通过原型学习构建类别中心, 设计了一种基于原型的循环域三元损失...
2024, 50(11): 2204-2218.
doi: 10.16383/j.aas.c210979
cstr: 32138.14.j.aas.c210979
摘要:
长距离带式输送机是矿山、港口等领域运输散装物料的主要工具. 针对长距离带式输送机的安全节能运行问题, 研究数字孪生驱动的运行优化方法. 首先, 构建由数字孪生模型、模型同步算法、控制策略和现实带式输送机组成的数字孪生驱动运行优化框架; 然后, 建立数字孪生模型, 包括基于变质量牛顿第二定律和有限元分析法的输送带动力学模型、物料流动态模型和动态能耗模型; 最后, 提出数字孪生驱动的计算决策−仿真评估−优化校正(Decision-simulation-correction, DSC)优化决策方法, ...
长距离带式输送机是矿山、港口等领域运输散装物料的主要工具. 针对长距离带式输送机的安全节能运行问题, 研究数字孪生驱动的运行优化方法. 首先, 构建由数字孪生模型、模型同步算法、控制策略和现实带式输送机组成的数字孪生驱动运行优化框架; 然后, 建立数字孪生模型, 包括基于变质量牛顿第二定律和有限元分析法的输送带动力学模型、物料流动态模型和动态能耗模型; 最后, 提出数字孪生驱动的计算决策−仿真评估−优化校正(Decision-simulation-correction, DSC)优化决策方法, ...
2024, 50(11): 2219-2230.
doi: 10.16383/j.aas.c230507
cstr: 32138.14.j.aas.c230507
摘要:
由于细粒度图像之间存在小的类间方差和大的类内差异, 现有分类算法仅仅聚焦于单张图像的显著局部特征的提取与表示学习, 忽视了多张图像之间局部的异构语义判别信息, 较难关注到区分不同类别的微小细节, 导致学习到的特征缺乏足够区分度. 本文提出了一种渐进式网络以弱监督的方式学习图像不同粒度层级的信息. 首先, 构建一个注意力累计目标定位模块(Attention accumulation object localization module, AAOLM), 在单张图像上从不同的训练轮次和特征提取阶段对...
由于细粒度图像之间存在小的类间方差和大的类内差异, 现有分类算法仅仅聚焦于单张图像的显著局部特征的提取与表示学习, 忽视了多张图像之间局部的异构语义判别信息, 较难关注到区分不同类别的微小细节, 导致学习到的特征缺乏足够区分度. 本文提出了一种渐进式网络以弱监督的方式学习图像不同粒度层级的信息. 首先, 构建一个注意力累计目标定位模块(Attention accumulation object localization module, AAOLM), 在单张图像上从不同的训练轮次和特征提取阶段对...
2024, 50(11): 2231-2244.
doi: 10.16383/j.aas.c210457
cstr: 32138.14.j.aas.c210457
摘要:
已有推荐系统主要基于用户−项目交互矩阵来学习用户和项目的向量表示, 而当交互矩阵稀疏时, 推荐系统的精度较低, 推荐的结果缺乏可解释性. 考虑到用户−项目交互行为中的评分标签信息, 提出了一种融合属性偏好和多阶交互信息的可解释评分预测方法, 并根据属性偏好对推荐结果进行解释. 首先, 基于注意力机制分析了用户和项目属性信息与评分标签的关系, 建模了节点的属性偏好特征表示; 然后, 聚合了用户−项目交互矩阵中节点自身、交互邻居和评分标签信息, 通过图神经网络学习了节点的多阶交互行为特征表示; 最后...
已有推荐系统主要基于用户−项目交互矩阵来学习用户和项目的向量表示, 而当交互矩阵稀疏时, 推荐系统的精度较低, 推荐的结果缺乏可解释性. 考虑到用户−项目交互行为中的评分标签信息, 提出了一种融合属性偏好和多阶交互信息的可解释评分预测方法, 并根据属性偏好对推荐结果进行解释. 首先, 基于注意力机制分析了用户和项目属性信息与评分标签的关系, 建模了节点的属性偏好特征表示; 然后, 聚合了用户−项目交互矩阵中节点自身、交互邻居和评分标签信息, 通过图神经网络学习了节点的多阶交互行为特征表示; 最后...
2024, 50(11): 2245-2258.
doi: 10.16383/j.aas.c230728
cstr: 32138.14.j.aas.c230728
摘要:
针对虚拟管道下的无人机 (Unmanned aerial vehicle, UAV)自主避障问题, 提出一种基于视觉传感器的自主学习架构. 通过引入新颖的奖励函数, 设计了一种端到端的深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)控制策略. 融合卷积神经网络 (Convolutional neural network, CNN)和循环神经网络 (Recurrent neural network, RNN)的优点构建双网络, 降低了网络复杂度, 对无人机深度图像进...
针对虚拟管道下的无人机 (Unmanned aerial vehicle, UAV)自主避障问题, 提出一种基于视觉传感器的自主学习架构. 通过引入新颖的奖励函数, 设计了一种端到端的深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)控制策略. 融合卷积神经网络 (Convolutional neural network, CNN)和循环神经网络 (Recurrent neural network, RNN)的优点构建双网络, 降低了网络复杂度, 对无人机深度图像进...
2024, 50(11): 2259-2270.
doi: 10.16383/j.aas.c220914
cstr: 32138.14.j.aas.c220914
摘要:
为降低无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)使能的无线传感网(Wireless sensor networks, WSNs)的能耗, 延长网络生命周期, 提出一种在地面节点能量预算下系统总能耗优化方法. 首先, 提出地面节点聚类方法, 利用目标函数确定最优簇数, 改进模糊C均值(Fuzzy C-mean, FCM)算法构建能量均衡的集群, 采用退避定时器机制根据隶属度和能量值选择各集群的最优簇头, 减少地面节点的能耗; 然后, 根据已选簇头位置, 利用遗传算法规划UA...
为降低无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)使能的无线传感网(Wireless sensor networks, WSNs)的能耗, 延长网络生命周期, 提出一种在地面节点能量预算下系统总能耗优化方法. 首先, 提出地面节点聚类方法, 利用目标函数确定最优簇数, 改进模糊C均值(Fuzzy C-mean, FCM)算法构建能量均衡的集群, 采用退避定时器机制根据隶属度和能量值选择各集群的最优簇头, 减少地面节点的能耗; 然后, 根据已选簇头位置, 利用遗传算法规划UA...
2024, 50(11): 2271-2285.
doi: 10.16383/j.aas.c230716
cstr: 32138.14.j.aas.c230716
摘要:
设备在实际运行过程中工况复杂多变, 导致振动信号分布存在较大差异. 现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程, 提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题. 然而, 实际运行过程往往包含多个源域数据, 且目标域信息在不同源域中存在较大差异, 难以有效学习不同域之间的域不变特征. 针对上述问题, 提出了一种基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法. 在第一阶段, 利用大尺寸卷积特征提取模型对多视图振动信号进行预训练, 提取多个源域数据之间的初级故障特征. 在第二阶段, ...
设备在实际运行过程中工况复杂多变, 导致振动信号分布存在较大差异. 现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程, 提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题. 然而, 实际运行过程往往包含多个源域数据, 且目标域信息在不同源域中存在较大差异, 难以有效学习不同域之间的域不变特征. 针对上述问题, 提出了一种基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法. 在第一阶段, 利用大尺寸卷积特征提取模型对多视图振动信号进行预训练, 提取多个源域数据之间的初级故障特征. 在第二阶段, ...
2024, 50(11): 2286-2300.
doi: 10.16383/j.aas.c220705
cstr: 32138.14.j.aas.c220705
摘要:
基于形式背景获取决策蕴涵、概念规则等知识是数据分析、机器学习的重要研究内容之一. 首先, 利用属性逻辑语义对决策蕴涵的特性进行刻画. 其次, 在经典二值逻辑框架下分析决策蕴涵、概念规则的基于全蕴涵三I推理思想及分离规则(Modus ponens, MP)和逆分离规则(Modus tonens, MT)的近似推理模式的特征, 证明决策蕴涵的MP、MT近似推理结论是决策蕴涵, 概念规则的MP、MT近似推理结论是概念规则等结论. 引进属性逻辑公式的伪距离, 在属性逻辑伪距离空间中分析推理对象范围参数变...
基于形式背景获取决策蕴涵、概念规则等知识是数据分析、机器学习的重要研究内容之一. 首先, 利用属性逻辑语义对决策蕴涵的特性进行刻画. 其次, 在经典二值逻辑框架下分析决策蕴涵、概念规则的基于全蕴涵三I推理思想及分离规则(Modus ponens, MP)和逆分离规则(Modus tonens, MT)的近似推理模式的特征, 证明决策蕴涵的MP、MT近似推理结论是决策蕴涵, 概念规则的MP、MT近似推理结论是概念规则等结论. 引进属性逻辑公式的伪距离, 在属性逻辑伪距离空间中分析推理对象范围参数变...
