检索结果-内蒙古大学图书馆

智能科学与技术学报 2021年第4期3卷 449-455页

作者：赵慧玲王鼎任进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

针对非仿射系统的跟踪控制问题,提出一种基于执行依赖启发式动态规划(ADHDP)结构的在线设计方法。首先,考虑一类未知非仿射系统,进行从跟踪控制问题到误差调节问题的转换;然后,设计基于ADHDP结构的跟踪控制器,并采用在线学习的方式,实... 详细信息

针对非仿射系统的跟踪控制问题,提出一种基于执行依赖启发式动态规划(ADHDP)结构的在线设计方法。首先,考虑一类未知非仿射系统,进行从跟踪控制问题到误差调节问题的转换;然后,设计基于ADHDP结构的跟踪控制器,并采用在线学习的方式,实现系统控制与执行网络和评判网络的训练同步,使得系统状态能够跟踪期望轨迹;最后,通过一个仿真实例验证所提方法的有效性。

关键词：跟踪控制在线学习执行依赖设计

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基于宽度学习网络的出水总磷软测量

基于宽度学习网络的出水总磷软测量

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第33届中国过程控制会议

作者：李泓颉刘峥刘洪旭韩红桂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

论文针对城市污水出水总磷(total phosphorus,TP)在线测量的问题,提出了一种基于宽度学习网络(broad learning network,BLN)的软测量方法,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对污水处理过程运行数据进行分析,采用梯度下降算... 详细信息

论文针对城市污水出水总磷(total phosphorus,TP)在线测量的问题,提出了一种基于宽度学习网络(broad learning network,BLN)的软测量方法,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对污水处理过程运行数据进行分析,采用梯度下降算法对模型参数进行实时在线调整。实验结果表明具有较高的检测精度。论文具有较好的创新性,具有潜在的应用价值。

关键词：宽度学习网络偏最小二乘法梯度下降算法软测量

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基于深度学习的无参考图像质量评价综述

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测控技术 2022年第4期41卷 1-10页

作者：韩翰卓力张菁李嘉锋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

图像质量评价是图像处理、图像/视频编码等领域的基础性问题,用于评估图像的失真程度,被广泛应用于算法设计与分析、系统性能评估等方面。无参考图像质量评价(又称为盲图像质量评价)是一种重要的客观质量评价方法。因为无须原始的参考图... 详细信息

图像质量评价是图像处理、图像/视频编码等领域的基础性问题,用于评估图像的失真程度,被广泛应用于算法设计与分析、系统性能评估等方面。无参考图像质量评价(又称为盲图像质量评价)是一种重要的客观质量评价方法。因为无须原始的参考图像,因此具有广泛的应用前景。近年来,随着深度学习技术的不断发展,人们提出了多种基于深度学习的无参考图像质量评价方法。对该领域近期的研究进展进行了综述,介绍了衡量算法优劣的指标和数据集,对几种有代表性的无参考图像质量评价方法的性能进行了对比,最后给出了未来可能的研究方向和发展展望。

关键词：图像质量评价无参考深度学习

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使用孪生注意力机制的生成对抗网络的研究

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计算机科学与探索 2020年第5期14卷 833-840页

作者：武随烁杨金福单义许兵兵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

生成对抗网络(GAN)能够生成逼真的图像,已成为生成模型中的一个研究热点。针对生成对抗网络无法有效提取图像局部与全局特征间依赖关系以及各类别间的依赖关系,提出一种用于生成对抗网络的孪生注意力模型(TAGAN)。以孪生注意力机制为驱... 详细信息

生成对抗网络(GAN)能够生成逼真的图像,已成为生成模型中的一个研究热点。针对生成对抗网络无法有效提取图像局部与全局特征间依赖关系以及各类别间的依赖关系,提出一种用于生成对抗网络的孪生注意力模型(TAGAN)。以孪生注意力机制为驱动,通过模拟局部与全局特征间的依赖关系以及各类别间依赖关系,对真实自然图像建模,创建逼真的非真实图像。孪生注意力机制包含特征注意力模型和通道注意力模型,特征注意力模型通过有选择地聚合特征,学习相似特征间的关联性,通道注意力模型通过整合各通道维度的相关特征,学习各通道的内部依赖关系。在MNIST、CIFAR10和CelebA64数据集上验证了所提出模型的有效性。

关键词：深度学习生成对抗网络(GAN) 生成模型对抗学习注意力机制

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一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统

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北京生物医学工程 2024年第6期43卷 575-583页

作者：李明爱徐裕超北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷... 详细信息

目的基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而,运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram,MI-EEG)是一种非平稳信号,其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化,这会导致卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的识别能力下降。为改善运动想像解码模型对时间的自适应性,本文提出一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统(session-incremental learning system,SILS)。方法首先,对运动想象脑电信号进行带通滤波和下采样等预处理,以增强与运动想象相关的信息;其次,设计一种多分支双注意力多模块卷积神经网络对多导联MI-EEG进行多尺度时间特征和空间特征的提取与整合,并基于注意力机制增强通道和空间维度的关键信息;然后,利用知识蒸馏技术及注意力损失改善增量时期解码模型持续学习新知识和保留旧知识的能力;进一步,基于最近邻法挑选少量优质旧样本进行数据回放,提升增量模型的抗遗忘性能力;最后,基于BCI Competition IV Dataset 2b公开数据集进行大量实验研究,通过可塑性和稳定性两项指标验证SILS性能。结果 SILS对第1~5阶段的数据依次取得79.21%、79.05%、89.06%、88.38%和88.47%的平均准确率,第5阶段的SILS对第1~4时段(session)数据的平均遗忘率分别为9.72%、9.10%、9.88%和6.04%。结论 SILS具有自动调整模型参数,保持持续学习和自我更新的能力,表现出很好的时间适应性和性能稳定性。

关键词：脑电信号运动想像增量学习知识蒸馏注意力机制

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基于偶极子成像和3D卷积神经网络的源域运动想象解码方法

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北京生物医学工程 2024年第5期43卷 441-450页

作者：李明爱李翔宇北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成... 详细信息

目的为充分保留和利用运动想象(motor imagery,MI)时偶极子的时空信息,本文提出一种新的偶极子成像(dipoles imaging,DI)结合3维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN)的源域MI解码方法(DI-3DCNN)。方法首先,基于脑源成像(electroencephalography source imaging,ESI)技术计算运动想象脑电信号的偶极子源估计;接着,获取每类MI任务的平均偶极子源估计,基于数据驱动自动选择每类任务中偶极子激活水平较高且最大区分于其他任务的时刻作为中心采样点,再对中心采样点进行前后延伸并按任务顺序组合,形成感兴趣时间(time of interest,TOI);其次,选择覆盖高激活偶极子的Desikan-Killiany(DK)神经分区,并对局部保持投影方法(local preserving projection,LPP)增加DK分区约束,获得一种改进的有监督LPP(LPP DK);进而,基于LPP DK分别将所选择左、右半脑分区内的偶极子坐标从3维(three dimensional,3D)降成2维,获得具有神经生理先验信息的偶极子2D坐标,再结合TOI内各采样点处偶极子的幅值信息进行成像,并进行插值、下采样操作,得到偶极子的2D幅值图;随后,将TOI内偶极子的2D幅值图按时间顺序堆叠,获得左、右半脑的3D偶极子特征图,并将其作为网络的输入数据;最后,根据输入数据的特点,设计一种双分支3D卷积神经网络(dual-branched 3DCNN,DB3DCNN)实现MI解码。结果基于BCI competition IV 2a数据集进行实验研究,取得了86.50%的平均解码准确率。结论基于DI所得3D偶极子特征图能够较好地保留偶极子的最佳激活时间、程度及生理空间信息,且与DB3DCNN性能匹配。

关键词：运动想象脑源成像局部保持投影卷积神经网络 Desikan-Killiany分区

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基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成方法及应用

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化工学报 2020年第12期71卷 5681-5695页

作者：乔俊飞郭子豪汤健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 北京轨道交通技术装备集团北京100071

针对获取复杂工业过程的难以检测质量或环境污染指标数据的时间和经济成本高导致有标记建模样本稀缺的问题,提出了基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成(VSG)方法,并将其应用于城市固废焚烧过程的二英(DXN)排放预测。首先,采... 详细信息

针对获取复杂工业过程的难以检测质量或环境污染指标数据的时间和经济成本高导致有标记建模样本稀缺的问题,提出了基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成(VSG)方法,并将其应用于城市固废焚烧过程的二英(DXN)排放预测。首先,采用基于子区域欧氏距离改进大趋势扩散(MTD)方法对真实样本输入/输出空间进行扩展;接着,采用等间隔插值方式生成虚拟样本输入,再结合映射模型和删减机制获得虚拟样本输出;然后,采用基于正则化改进的随机权神经网络隐含层插值依次得到虚拟样本输出和输入,再结合扩展空间对虚拟样本进行删减;最后,将上述具有互补性的虚拟样本与原始真实样本进行混合,实现建模数据容量扩充。通过基准数据集和工业过程DXN数据验证了所提方法的有效性和合理性。

关键词：大趋势扩散神经网络隐含层插值虚拟样本生成二英排放预测废物处理算法模型

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基于计算机视觉的高速路面状态检测方法

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测控技术 2023年第10期42卷 44-51页

作者：陈善继刘鹏宇白岩冰王涛袁静青海民族大学物理与电子信息工程学院青海西宁810007 北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合... 详细信息

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与具有高分割精度的U-Net网络相结合,对路面区域图像进行分割提取;之后实现了一种基于循环生成对抗网络的路面阴影消除算法,对已经提取的路面图像进行阴影消除;最后基于残差结构构建了路面状态分类器,实现高准确率的路面状态检测。实验结果表明,采用该方法可以消除路面状态检测过程中高速公路两侧景物和路面阴影对状态检测带来的干扰,实现了对路面干燥、积雪、积水和结冰4类状态的准确识别。基于高速公路监控视频进行测试时,识别率可达97.9%。

关键词：路面区域分割路面阴影消除路面状态识别高速公路

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基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法

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模式识别与人工智能 2020年第1期33卷 50-58页

作者：于乃功魏雅乾王林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 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地... 详细信息

针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地图.基于汉明距离计算视觉信息与视图库中图像的相似度,实现对复杂动态环境中熟悉场景的识别,完成机器人在环境中的定位及位置纠正.仿真与物理实验验证文中方法的有效性与鲁棒性.

关键词：卷积神经网络(CNN) 海马体认知地图位置细胞网格细胞

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轮子打滑状态下全向移动机器人轨迹跟踪控制

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控制与决策 2020年第4期35卷 833-842页

作者：贾松敏卢兴阳张祥银张国梁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 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对全向移动机器人轨迹跟踪控制中存在未知轮子打滑干扰问题,设计自抗扰反步控制器.首先,建立存在轮子打滑扰动的全向移动机器人的运动学模型;然后,融合自抗扰控制技术与反步控制技术,设计基于全向移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制... 详细信息

针对全向移动机器人轨迹跟踪控制中存在未知轮子打滑干扰问题,设计自抗扰反步控制器.首先,建立存在轮子打滑扰动的全向移动机器人的运动学模型;然后,融合自抗扰控制技术与反步控制技术,设计基于全向移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制器,该控制器分别从纵向控制、横向控制及姿态控制上对打滑干扰进行实时估计与补偿;最后,利用Lyapunov定理分析闭环系统的稳定性并通过仿真实验验证了所提出控制算法的有效性和鲁棒性.

关键词：全向移动机器人自抗扰控制反步控制轮子打滑运动学模型

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