检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2023年第1期49卷 91-101页

作者：王鼎胡凌治赵明明哈明鸣乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 北京科技大学自动化与电气工程学院北京100083

设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系... 详细信息

设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系统在具有良好控制性能的基础上有效地提高资源利用率,引入一个合适的事件触发条件来获得阶段性更新的跟踪策略对.然后,根据设计的触发条件,采用Lyapunov方法证明误差系统的渐近稳定性.接着,通过构建四个神经网络,来促进所提算法的实现.为了提高目标轨迹对应稳定控制的精度,采用模型网络直接逼近未知系统函数而不是误差动态系统.构建评判网络、执行网络和扰动网络用于近似迭代代价函数和迭代跟踪策略对.最后,通过两个仿真实例,验证该控制方法的可行性和有效性.

关键词：自适应评判设计事件触发控制神经网络最优跟踪控制稳定性分析零和博弈

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基于TG–LSTM神经网络的非完整时间序列预测

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控制理论与应用 2022年第5期39卷 867-878页

作者：陈中林杨翠丽乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室智能环保北京实验室北京市人工智能研究院北京100124

针对传统模型对含数据缺失的非完整时间序列预测精度不高的问题,利用长短期记忆(LSTM)神经网络强大的时序建模能力,提出一种带时间门的长短期记忆(TG-LSTM)神经网络.首先,提出一种能同时对输入值在线估计和输出值实时预测的TG-LSTM单元... 详细信息

针对传统模型对含数据缺失的非完整时间序列预测精度不高的问题,利用长短期记忆(LSTM)神经网络强大的时序建模能力,提出一种带时间门的长短期记忆(TG-LSTM)神经网络.首先,提出一种能同时对输入值在线估计和输出值实时预测的TG-LSTM单元结构;其次,基于TG-LSTM结构设计一种网络的前向传播算法,实现输入填补和输出预测同步进行;然后,建立TG-LSTM神经网络的学习算法来对输入填补和输出预测任务整体训练;最后,通过在Mackey-glass基准数据集,月平均气温数据集和污水处理出水氨氮预测中的实验结果表明:与传统方法相比,TG-LSTM神经网络模型能以更高精度对非完整时间序列进行填补和预测.

关键词：数据缺失非完整时间序列长短期记忆神经网络前向传播算法学习算法

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城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能优化设定方法

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控制与决策 2024年第1期39卷 49-58页

作者：丁晨曦严爱军王殿辉北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 中国矿业大学人工智能研究院江苏徐州221116 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004 拉筹伯大学计算机科学与信息技术系墨尔本VIC 3086

垃圾焚烧过程二次风量通常是依据人工经验设定,具有主观随意性,使污染物排放浓度不达标.针对此问题,提出一种二次风量智能优化设定方法.首先,建立二次风量的案例推理预设定模型、设定值的评价与学习模型;其次,建立工艺指标的随机配置网... 详细信息

垃圾焚烧过程二次风量通常是依据人工经验设定,具有主观随意性,使污染物排放浓度不达标.针对此问题,提出一种二次风量智能优化设定方法.首先,建立二次风量的案例推理预设定模型、设定值的评价与学习模型;其次,建立工艺指标的随机配置网络预测模型;接着,建立基于径向基神经网络自学习模糊推理的智能补偿模型;最后,将二次风量预设定模型、工艺指标预测模型、智能补偿模型以及设定值的评价与学习模型有机集成,设计二次风量智能优化设定方法的结构与功能,并给出算法实现.采用某垃圾焚烧厂历史数据进行实验,结果表明,所提方法获得的二次风量设定值波动程度更小,按此设定值运行的控制系统可以减少污染物排放浓度,促进垃圾焚烧过程运行优化目标的实现.

关键词：垃圾焚烧优化设定案例推理随机配置网络智能补偿评价与学习

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基于注意力动态卷积自编码器的发酵过程故障监测

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化工学报 2023年第6期74卷 2503-2521页

作者：高学金姚玉卓韩华云齐咏生北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010051

发酵过程的状态监测对于及时发现各类异常故障起到了至关重要的作用。然而,由于发酵过程数据呈现非线性特性,导致在提取特征信息时存在困难,增加了故障监测的难度。为了解决上述问题,提出了一种基于注意力动态卷积自编码器(attention dy... 详细信息

发酵过程的状态监测对于及时发现各类异常故障起到了至关重要的作用。然而,由于发酵过程数据呈现非线性特性,导致在提取特征信息时存在困难,增加了故障监测的难度。为了解决上述问题,提出了一种基于注意力动态卷积自编码器(attention dynamic convolutional autoencoder,ADCAE)的发酵过程故障监测方法。首先,设计了一种动态卷积结构(dynamic convolution structure),该结构可以在浅层使用大尺寸卷积核提取低级特征,在深层使用小尺寸卷积核提取高级特征,从而拓宽了模型特征学习的尺度;其次,设计了一种通道卷积注意力(channel convolutional attention,CCA)模块,该模块能够从不同尺度提取输入的非线性特征,并且在通道向量转化为权重的过程中可以更好地提取局部特征,提高了对有效信息的关注能力;最后,将动态卷积结构与CCA模块融入卷积自编码器中,使模型能够有效地捕获变量中的非线性关系,从而更好地应对发酵过程中的故障监测问题。利用青霉素发酵过程仿真平台和大肠埃希菌实际生产数据对该方法的可行性进行了验证,结果表明该方法具有较好的故障监测性能。

关键词：发酵算法非线性故障监测神经网络注意力机制卷积自编码器

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基于扩散距离的信息熵FCM多阶段LSTM-AE间歇过程故障监测

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高校化学工程学报 2023年第1期37卷 120-130页

作者：高学金李学凤齐咏生北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010051

针对间歇过程中因忽略数据在阶段划分中的非线性,导致故障监测精度低的问题,提出一种基于扩散距离的信息熵模糊C均值(DDEFCM)多阶段长短期记忆网络的自动编码器(LSTM-AE)间歇过程故障监测方法。首先为了自动识别聚类个数,利用信息熵描... 详细信息

针对间歇过程中因忽略数据在阶段划分中的非线性,导致故障监测精度低的问题,提出一种基于扩散距离的信息熵模糊C均值(DDEFCM)多阶段长短期记忆网络的自动编码器(LSTM-AE)间歇过程故障监测方法。首先为了自动识别聚类个数,利用信息熵描述批处理后的二维时间片矩阵。再采用扩散距离对模糊C均值聚类(FCM)算法进行改进,解决欧式距离不能表征数据非线性的问题,有效划分间歇过程的稳定阶段,然后利用轮廓系数划分过渡阶段。最后建立多阶段LSTM-AE监测模型。利用青霉素发酵数据和大肠杆菌实际生产数据对该方法进行验证,结果表明所提方法不仅可以提升阶段划分性能,还能更加准确地进行故障监测。

关键词：间歇过程非线性扩散距离阶段划分故障监测

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一种基于区块链的域间访问控制模型

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软件学报 2021年第5期32卷 1547-1564页

作者：张建标张兆乾徐万山吴娜北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室(北京工业大学) 北京100124

云计算、物联网和移动互联网等新型计算模式的出现,使得域间相互访问以及数据共享的需求不断扩大,而目前“中心化”的传统访问控制技术所显现出的访问控制策略执行不透明、动态数据管理不灵活、资源拥有者自主性差,使其难以满足海量、... 详细信息

云计算、物联网和移动互联网等新型计算模式的出现,使得域间相互访问以及数据共享的需求不断扩大,而目前“中心化”的传统访问控制技术所显现出的访问控制策略执行不透明、动态数据管理不灵活、资源拥有者自主性差,使其难以满足海量、动态和分布的新型计算模式.提出了一种以ABAC模型为基础、以区块链为交互方式的域间访问控制模型.介绍了ABAC模型和区块链的技术原理、特点、研究现状,详细阐述了模型框架,对ABAC模型进行了形式化定义;同时,对模型中的智能合约进行了具体描述,给出了本模型在具体场景中的应用和具体的访问控制流程;最后对比了现有的研究方案.该模型可以为域间访问提供标准化的安全、便捷、自主且细粒度的访问控制.

关键词：区块链 ABAC 跨域访问控制数据共享

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面向分布式量子网络的匿名盲量子计算协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第5期53卷 39-45页

作者：高冬梅杨宇光山东工商学院数学与信息科学学院烟台264005 北京工业大学信息学部北京100124 北京市可信计算重点实验室北京100124

量子网络安全旨在研究分布式量子网络中通信和计算的安全性.本文研究了量子计算任务中的两个安全问题,即隐私性和匿名性.为此,本文提出了一种新的单服务器多用户匿名盲量子计算协议,利用在服务器和用户之间生成的匿名纠缠作为量子资源... 详细信息

量子网络安全旨在研究分布式量子网络中通信和计算的安全性.本文研究了量子计算任务中的两个安全问题,即隐私性和匿名性.为此,本文提出了一种新的单服务器多用户匿名盲量子计算协议,利用在服务器和用户之间生成的匿名纠缠作为量子资源用于实现盲量子计算任务.匿名性、盲性和安全性分析表明所提出的协议在实现盲量子计算的同时保证了用户身份的保密.和现有的盲量子计算协议相比,本协议为盲量子计算增加额外的安全保障,也为其他匿名量子密码协议的设计提供了新思路.

关键词：量子网络盲量子计算匿名性隐私性

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基于两光子偏振-空间模超纠缠态的高容量的量子秘密共享协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第2期53卷 90-96页

作者：刘锋杨宇光山东工商学院数学与信息科学学院烟台264005 北京工业大学信息学部北京100124 北京市可信计算重点实验室北京100124

基于两光子偏振-空间模超纠缠态,本文提出了一种可行的高容量三方量子秘密共享协议.秘密所有者Alice制备偏振-空间模超纠缠光子对并分别分发给两个代理人Bob和Charlie.两个代理人利用空间模纠缠辅助的非局域完全Bell态分析技术,通过协... 详细信息

基于两光子偏振-空间模超纠缠态,本文提出了一种可行的高容量三方量子秘密共享协议.秘密所有者Alice制备偏振-空间模超纠缠光子对并分别分发给两个代理人Bob和Charlie.两个代理人利用空间模纠缠辅助的非局域完全Bell态分析技术,通过协作可以明确区分Alice的偏振Bell态.仅需线性光学元件来构造代理人的测量设备,这使得该协议在实验实现时更可行.与现有基于两光子纠缠的量子秘密共享协议相比,本方案不需要双向量子通信,且由于一个偏振-空间模超纠缠光子对可传输两个比特的信息,因此具有更高的容量.纠错和秘密放大技术保证了所提出的量子秘密共享协议是安全和可靠的.

关键词：量子密码学量子秘密共享超纠缠偏振-空间模

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基于离散Hopfield神经网络的化学实验室安全评估

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北京工业大学学报 2022年第11期48卷 1150-1158页

作者：韩红桂王远甄琪北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评... 详细信息

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评价法对评估指标进行量化,对评估指标编码;最后,使用学习率对DHNN进行优化,将该方法与传统评估方法进行对比,结果表明该方法能够实现对样本的准确评估.将该方法应用于高校危险化学品实验室安全评估过程中,仿真实验结果表明该方法构建的指标体系合理可行且评估精度较高.

关键词：实验室层次分析法模糊综合评价离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN) 安全状况指标编码

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全景视频QoE评价研究进展

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信号处理 2022年第9期38卷 1831-1842页

作者：杜丽娜卓力李嘉锋北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京工业大学信息学部微电子学院北京100124

随着5G移动通信技术、高性能计算、传感技术的不断进步,全景视频受到了越来越多的关注。全景视频通过头戴显示设备,可以为用户提供远超于平面视频的逼真的立体视觉感知,具有良好的发展前景。为用户提供良好的体验质量(Quality of Experi... 详细信息

随着5G移动通信技术、高性能计算、传感技术的不断进步,全景视频受到了越来越多的关注。全景视频通过头戴显示设备,可以为用户提供远超于平面视频的逼真的立体视觉感知,具有良好的发展前景。为用户提供良好的体验质量(Quality of Experience,QoE)是视频服务提供商吸引和留住用户,在激烈的市场竞争中取得成功的关键。与平面视频相比,全景视频的数据量倍增,对视频数据的采集、编码、传输和存储均提出了更高的要求。因此,如何在网络传输带宽、存储资源有限的情况下,保证用户的QoE就成为工业界和学术界共同关注的研究热点问题。本文对全景视频QoE评价进行了综述,首先对全景视频在采集、拼接、投影、编码、传输、解码、反投影、渲染等各个环节可能存在的失真进行分析,总结归纳了用户QoE的各种影响因素,如人的因素、系统因素、情境上下文和视频内容特性等;在此基础上,从影响因素和建模方法等多个方面归纳了全景视频QoE评价模型的研究进展,及其在码率自适应、资源优化分配和码率控制等方面的应用情况;最后,介绍了具有代表性的全景视频QoE评价数据集以及常见的QoE模型性能评价准则,并探讨了QoE评价模型目前存在的问题和未来的研究方向。

关键词：全景视频用户质量体验主客观影响因素

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