检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第3期40卷 1015-1023页

作者：程玉虎安冰清孔毅中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

值函数估计偏差修正已成为深度强化学习领域的一个重要研究方向.现有大多数研究工作均聚焦于如何缓解高估偏差,却忽略了缓解高估偏差过程中引入的低估偏差问题.为此,通过在Actor-Critic框架中灵活设置多个Actor和Critic网络来缓解值函... 详细信息

值函数估计偏差修正已成为深度强化学习领域的一个重要研究方向.现有大多数研究工作均聚焦于如何缓解高估偏差,却忽略了缓解高估偏差过程中引入的低估偏差问题.为此,通过在Actor-Critic框架中灵活设置多个Actor和Critic网络来缓解值函数低估偏差,提出一种基于组合网络优化的延迟深度确定性策略梯度(D3PGCNO).D3PG-CNO的主要思路为:在经验收集阶段用一个Critic网络对多个Actor网络的输出动作进行评估,并选择最优的动作存入经验池.在经验训练阶段,从多个Critic网络中选出在当前状态-动作对下估计结果最小的Critic网络,并用其对多个Actor网络的输出动作进行评估,选择评估最大值进行目标值的计算.MuJoCo平台上的实验结果显示,相比于现有的确定性策略梯度算法,D3PG-CNO显著降低了估计偏差,提高了算法的稳定性和收敛速度,并在多个任务中表现出更好的性能.

关键词：深度强化学习低估偏差确定性策略梯度 Actor-Critic框架值函数

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强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法

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控制理论与应用 2025年第1期42卷 109-117页

作者：宋贤芳杨扬张勇郑瑞钊中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

由于零部件之间复杂的关联关系,产品设计变更效应的传播在所难免.为降低产品设计变更带来的风险,以变更对产品综合性能影响、变更经济成本和变更工期作为优化目标,本文提出了一种强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法.首先,建... 详细信息

由于零部件之间复杂的关联关系,产品设计变更效应的传播在所难免.为降低产品设计变更带来的风险,以变更对产品综合性能影响、变更经济成本和变更工期作为优化目标,本文提出了一种强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法.首先,建立问题的复杂产品网络模型,揭示产品零件变更的传播机制;接着,引入变更传播强度,间接评价零件变更对产品综合性能的影响;同时,考虑变更经济成本和变更工期指标,建立产品设计变更传播路径的多目标优化模型;进一步,利用双深度Q-网络帮助种群在不同阶段选择适合的进化策略,提出一种强化学习引导的差分进化算法,简称为DDQN-DE,并通过上述算法求解最佳的产品设计变更传播路径.最后,以创维公司某型号电视机的设计变更问题为例,并与已有算法进行对比,实验验证了所提算法的有效性.

关键词：多目标优化设计变更差分进化强化学习

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基于学生t核的最大相关熵卡尔曼滤波及其核带宽自适应选择方法

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控制与决策 2025年第5期40卷 1541-1550页

作者：王国庆张冬生朱兆磊杨春雨马磊中国矿业大学信息与控制工程学院

研究时变厚尾非高斯噪声系统的状态估计问题.基于最大相关熵准则的卡尔曼滤波算法具有计算负担小且能够抑制多种类型非高斯噪声的特点,现有方法大多采用高斯核函数进行设计,且现有核带宽自适应选取能力有限.针对现有方法存在的问题,首先... 详细信息

研究时变厚尾非高斯噪声系统的状态估计问题.基于最大相关熵准则的卡尔曼滤波算法具有计算负担小且能够抑制多种类型非高斯噪声的特点,现有方法大多采用高斯核函数进行设计,且现有核带宽自适应选取能力有限.针对现有方法存在的问题,首先,采用学生t核函数替代现有方法中常用的高斯核函数以更加充分地利用非高斯噪声的厚尾分布信息,进而定义一种新的代价函数,并推导出一种基于学生t核的最大相关熵卡尔曼滤波;然后,针对所提出算法的单一固定核带宽在面对非高斯噪声特性时变时估计精度下降的问题,引入交互多模型框架来实现对多个核带宽的自适应选择,通过运行多个具有不同核带宽的子滤波器,利用似然函数更新不同子滤波器的概率,并利用每个子滤波器估计值的加权融合得到最后的后验估计;最后,通过目标跟踪的仿真实验表明,所提出算法与同类算法相比具有更好的估计精度.

关键词：厚尾非高斯噪声最大相关熵准则学生t核鲁棒卡尔曼滤波核带宽自适应

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基于奇异摄动的复杂工业过程强化学习运行优化控制

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控制与决策 2025年第5期40卷 1581-1589页

作者：周林娜蔡天赐赵建国熊梦辉杨春雨中国矿业大学信息与控制工程学院

复杂工业过程往往存在快、慢耦合动态特性,应用常规的串级设计思路难以保障整体运行优化性能,而现有整体设计运行优化控制的方法容易发生“维数灾”和“病态数值”问题.鉴于此,聚焦一类设备单元和运行过程模型参数皆未知的复杂工业过程... 详细信息

复杂工业过程往往存在快、慢耦合动态特性,应用常规的串级设计思路难以保障整体运行优化性能,而现有整体设计运行优化控制的方法容易发生“维数灾”和“病态数值”问题.鉴于此,聚焦一类设备单元和运行过程模型参数皆未知的复杂工业过程,提出一种基于奇异摄动的快慢并行强化学习组合非串级运行优化控制方法.首先,引入收敛因子将复杂工业过程运行优化控制问题建模为双时间尺度系统的非串级最优控制问题;其次,使用奇异摄动理论将原始最优问题分解为降阶快子系统最优调节和慢子系统最优设定值跟踪问题;然后,在强化学习的框架下,设计数据驱动的迭代算法学习快、慢子系统最优控制器,进而构造不依赖于系统模型的组合最优控制策略.与现有方法相比,所提出运行优化算法不仅能解决设备单元模型参数未知问题,还能实现对期望运行指标的零误差渐近跟踪.最后,通过赤铁矿混合选别浓密过程对比实验验证所提出方法的有效性和先进性.

关键词：复杂工业过程奇异摄动理论运行优化控制强化学习

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基于特征异常检测与伪标签回归的无监督对抗域适应

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电子学报 2025年第1期53卷 128-140页

作者：潘杰刘波邹筱瑜中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116

无监督域适应任务中源域和目标域通常不满足独立同分布假设.为生成目标域可用标签,经典域适应方法选择分类器预测概率最大的类别作为目标样本伪标签,使伪标签中可能包含噪声信息,造成域适应“负迁移”.此外,传统对抗域适应方法往往考虑... 详细信息

无监督域适应任务中源域和目标域通常不满足独立同分布假设.为生成目标域可用标签,经典域适应方法选择分类器预测概率最大的类别作为目标样本伪标签,使伪标签中可能包含噪声信息,造成域适应“负迁移”.此外,传统对抗域适应方法往往考虑对齐领域间全局分布,较少关注样本类别信息,如何在域适应任务中提取判别性类别级特征至关重要.为此,本文提出一种基于特征异常检测与伪标签回归的无监督对抗域适应方法.通过分类器预测同类别目标样本组成目标域类别子域,引入高斯均匀混合模型检测与类均值特征距离异常的子域样本,计算样本后验概率并以此度量子域中样本伪标签的正确性,作为损失因子限制伪标签在训练中对模型的影响.同时,采用伪标签回归函数减小分类器预测标签与高置信度伪标签差异,对无标签目标域进行类别约束,提高特征类别可辨别性.实验表明,所提方法在数据集Office-31、Image-CLEF和Office-Home上平均识别精度分别为90.2%、89.6%和69.5%,较相关主流算法均有提升.

关键词：对抗域适应特征检测高斯均匀混合模型伪标签回归无监督学习图像分类

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掘进工作面前方应力异常地-电响应特征研究

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清华大学学报(自然科学版) 2025年第3期65卷 614-624页

作者：王欣宇王恩元岳建华朱国庆程德强刘晓斐李德行郑司建中国矿业大学安全工程学院徐州221116 中国矿业大学资源与地球科学学院徐州221116 中国矿业大学信息与控制工程学院徐州221116 中国矿业大学碳中和研究院徐州221116

煤矿掘进工作面前方的应力和结构异常区是煤与瓦斯突出的高发区域。为研究直流电法应用于煤体应力分布和异常区超前探测的可行性,该文开展了煤样单轴分级加载视电阻率测试试验,研究了煤样单轴分级加载过程中,视电阻率的时空演化规律;利... 详细信息

煤矿掘进工作面前方的应力和结构异常区是煤与瓦斯突出的高发区域。为研究直流电法应用于煤体应力分布和异常区超前探测的可行性,该文开展了煤样单轴分级加载视电阻率测试试验,研究了煤样单轴分级加载过程中,视电阻率的时空演化规律;利用直流电法超前探技术对突出矿井的掘进工作面进行了连续跟踪探测,揭示了煤矿掘进工作面前方的应力分布与视电阻率的区域对应关系,以及应力异常区域的地-电响应特征,并与钻屑量和实际揭露情况进行了对比验证。该文研究结果表明:受载煤样的视电阻率时空演化规律与应力变化密切相关,高阻区域和视电阻率均值随应力增加呈先减少后增大的趋势,煤样的结构演变是视电阻率变化的主要原因;掘进工作面前方的视电阻率与煤体应力分布较吻合,从迎头向煤体深处,呈先降低后缓慢升高,并逐渐趋于稳定的变化趋势,能基本反映应力“三带”分布情况;当原岩应力区出现较明显的高低阻不规律分布特征时,可视为应力或结构异常区域响应信号;基于钻屑量和后期揭露发现,视电阻率划分区域与实际情况的一致性较高,表明直流电法可有效探测和识别煤岩体掘进工作面前方的应力分布和异常区域。该文研究结果不仅可为基于直流电法的煤与瓦斯突出危险区域精准超前探测提供理论依据和技术支撑,还可为拓展煤岩动力灾害超前预警提供参考。

关键词：煤与瓦斯突出直流电法探测预警应力异常灾害防控

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基于原型引导与自适应特征融合的域适应语义分割

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智能系统学报 2025年第1期20卷 150-161页

作者：杨宇宇杨霄潘在宇王军中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义,尤其在像素级的语义分割中。然而,目标域的特征分布离散和类别不平衡问题,如模糊的类边界和某些类别的样本过少,对无监督域自适应技术构成了挑战。针对上述挑... 详细信息

无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义,尤其在像素级的语义分割中。然而,目标域的特征分布离散和类别不平衡问题,如模糊的类边界和某些类别的样本过少,对无监督域自适应技术构成了挑战。针对上述挑战,本文提出了一种原型引导的自适应特征融合模型。其中,通过引入原型引导的双重注意力网络融合空间和通道注意力特征,增强类内紧凑性。此外,本文提出自适应特征融合模块,灵活调整各特征的重要性,使网络能够在不同的空间位置和通道上捕捉到更加具有类别区分性的特征,进一步提升语义分割性能。在两个具有挑战性的合成-真实基准GTA5-to-Cityscape和SYNTHIA-to-Cityscape上的实验结果证明了本文方法的有效性,展现出模型对复杂场景和不平衡数据的处理应对能力。

关键词：深度学习无监督学习域适应语义分割注意力机制自训练学习自适应迁移学习原型引导

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基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别

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通信学报 2025年第1期46卷 108-123页

作者：程德强姬广凯张皓翔江鹤寇旗旗中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次... 详细信息

提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次,提出一种跨尺度特征信息感知策略,该策略可有效降低因视角变化、行人背景变化等产生的无关噪声对行人判别的影响;最后,针对行人图像特征信息不足,设计并行空洞卷积残差模块,获取更为丰富的行人特征信息。将所提方法在2个标准公共数据集与当前先进的跨模态行人重识别方法比较。实验结果表明,所提方法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下的R-1和平均精度(mAP)分别达到75.9%和73.3%,在RegDB数据集的可见光到红外的搜索(VIS to IR)模式下的Rank-1和mAP分别达到93.7%和89.3%,优于所对比的方法,充分证实了所提方法的有效性。

关键词：行人重识别跨模态特征融合跨尺度信息

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基于渐近式感受野的轻量级图像超分辨率重建方法

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控制与决策 2025年第4期40卷 1237-1246页

作者：程德强程志威马祥李龙寇旗旗江鹤中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

传统轻量级图像超分辨率重建方法通常依赖单一尺度的卷积提取图像特征,简单地将浅层与深层特征聚合后进行图像重建.然而,这种做法忽略了感受野信息的丰富性以及中间潜在特征在图像重建过程中的重要作用,导致卷积层间的信息交互受限,进... 详细信息

传统轻量级图像超分辨率重建方法通常依赖单一尺度的卷积提取图像特征,简单地将浅层与深层特征聚合后进行图像重建.然而,这种做法忽略了感受野信息的丰富性以及中间潜在特征在图像重建过程中的重要作用,导致卷积层间的信息交互受限,进而造成图像细节信息丢失和重建精度不高的问题.鉴于此,提出一种基于渐近式感受野的轻量级图像超分辨率重建方法.该方法的核心在于设计一种双路阶梯式卷积链,通过逐步调整感受野的大小,有效地融合图像的整体结构信息和局部细节特征,从而实现信息的多样化表达.此外,探索一种多维潜在特征的融合方法,旨在充分挖掘多维潜在特征间的相关性.实验结果表明,与目前流行的重建方法相比,所提出的方法在捕捉图像细节方面表现出色.

关键词：轻量级超分辨率重建渐近式感受野阶梯式卷积链潜在特征特征融合

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基于分布式混合贝叶斯网络的煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制方法

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控制与决策 2025年第2期40卷 497-506页

作者：毛腾褚菲王建文王福利中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学人工智能研究院江苏徐州221116 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对煤泥浮选过程中因原煤属性变化、关键变量参数波动导致的产品质量下降甚至异常工况问题,提出一种基于分布式混合贝叶斯网络的煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制方法.该方法将煤泥浮选过程划分为若干相互关联的局部模块,并... 详细信息

针对煤泥浮选过程中因原煤属性变化、关键变量参数波动导致的产品质量下降甚至异常工况问题,提出一种基于分布式混合贝叶斯网络的煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制方法.该方法将煤泥浮选过程划分为若干相互关联的局部模块,并建立相应的局部混合贝叶斯网络模型;然后利用关联变量确定煤泥浮选过程的全局混合贝叶斯网络模型,有效提升建模的效率和精度.该模型在离散贝叶斯网络的基础上通过引入连续节点提升控制决策的推理精度.当煤泥浮选过程发生异常工况时,首先利用贡献图算法识别导致异常工况的局部模块,通过贝叶斯推理获取安全运行控制决策,消除异常工况;在此基础上结合模拟退火算法获取产品质量控制决策,进一步提升产品煤质量.最后,通过煤泥浮选过程仿真实验验证所提方法的有效性.

关键词：分布式建模混合贝叶斯网络煤泥浮选过程安全运行与产品质量一体化控制贡献图算法模拟退火算法

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