检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2018年第9期44卷 1554-1568页

作者：李幼蛟卓力张菁李嘉锋张辉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 山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255000 北京电动车辆协同创新中心北京100081

行人再识别指的是判断不同摄像头下出现的行人是否属于同一行人,可以看作是图像检索的子问题,可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域.由于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化... 详细信息

行人再识别指的是判断不同摄像头下出现的行人是否属于同一行人,可以看作是图像检索的子问题,可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域.由于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化等原因,使得行人再识别成为目前计算机视觉领域一个既具有研究价值又极具挑战性的研究热点和难点问题.早期的行人再识别方法大多基于人工设计特征,在小规模数据集上开展研究.近年来,大规模行人再识别数据集不断推出,以及深度学习技术的迅猛发展,为行人再识别技术的发展带来了新的契机.本文对行人再识别的发展历史、研究现状以及典型方法进行梳理和总结.首先阐述了行人再识别的基本研究框架,然后分别针对行人再识别的两个关键技术(特征表达和相似性度量),进行了归纳总结,重点介绍了目前发展迅猛的深度学习技术在行人再识别中的应用.另外,本文对行人再识别中代表性的数据集以及在各个数据集上可以取得优异性能的方法进行了分析和比较.最后对行人再识别技术的未来发展趋势进行了展望.

关键词：行人再识别人工设计特征深度学习特征表达相似性度量

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基于信息增量矩阵的多阶段间歇过程质量预测

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化工学报 2018年第12期69卷 5164-5172页

作者：李征王普高学金齐咏生常鹏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

针对间歇过程划分阶段方法很少考虑过程的时序性和动态特性,易将时间上不连续但具有相似特征的样本划分到同一阶段,影响建模精确性的问题,提出一种基于信息增量矩阵-偏最小二乘(information increment matrixpartialleastsquare,IIMPLS... 详细信息

针对间歇过程划分阶段方法很少考虑过程的时序性和动态特性,易将时间上不连续但具有相似特征的样本划分到同一阶段,影响建模精确性的问题,提出一种基于信息增量矩阵-偏最小二乘(information increment matrixpartialleastsquare,IIMPLS)的多阶段间歇过程质量预测方法。将历史三维数据沿批次方向展开为二维数据,将其切分成融合质量变量的扩展时间片,依据扩展时间片的信息增量使用滑动窗划分阶段,对各个阶段内数据建立PLS模型进行质量预测。该方法考虑变量之间的相关关系沿采样时刻的变化,利用信息增量捕获系统的动态特性并时序地划分阶段。青霉素仿真平台与大肠杆菌实际生产数据验证了方法的可行性和有效性。

关键词：间歇式阶段划分预测信息增量矩阵偏最小二乘过程控制

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PDPSO优化多阶段AR-PCA间歇过程监测方法

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化工学报 2018年第9期69卷 3914-3923页

作者：高学金黄梦丹齐咏生王普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

针对间歇过程固有的多阶段特性和动态性,提出基于种群多样性的自适应惯性权重粒子群算法(PDPSO)优化的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)间歇过程监测方法。该方法引入了PDPSO算法指导AP聚类偏向参数的选取,避免了传统方法依据聚类评价指标... 详细信息

针对间歇过程固有的多阶段特性和动态性,提出基于种群多样性的自适应惯性权重粒子群算法(PDPSO)优化的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)间歇过程监测方法。该方法引入了PDPSO算法指导AP聚类偏向参数的选取,避免了传统方法依据聚类评价指标选取参考度时的盲目性。对PDPSO优化AP聚类的多阶段发酵过程的数据样本建立AR-PCA模型能够消除各阶段的动态性及变量之间的自相关和互相关影响。最后,对自回归(AR)模型的残差矩阵建立主成分分析(PCA)模型用于发酵过程监测。将该方法应用到青霉素发酵过程,并与传统方法进行对比,结果表明,该方法能够有效进行间歇过程阶段划分并降低故障的漏报和误报。

关键词：间歇过程种群多样性粒子群优化仿射传播聚类自回归主元分析

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基于模糊-比例控制的除磷加药自动控制方法研究

基于模糊-比例控制的除磷加药自动控制方法研究

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：张会清李泽锋北京工业大学信息学部数字社区教育部工程研究中心计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理厂在除磷加药过程中采用手动定频方式投加除磷药剂时药耗较高的问题,研究自动控制系统进行化学药剂的按需投加。控制器主要由模糊控制和比例控制组成。在控制过程中,模糊控制以生物池进水流量、二沉池进水总磷浓度两个主要... 详细信息

针对污水处理厂在除磷加药过程中采用手动定频方式投加除磷药剂时药耗较高的问题,研究自动控制系统进行化学药剂的按需投加。控制器主要由模糊控制和比例控制组成。在控制过程中,模糊控制以生物池进水流量、二沉池进水总磷浓度两个主要影响变量作为输入量,在模糊规则的作用下输出加药泵主加药频率。比例控制以二沉池出水总磷浓度为输入,输出加药泵加药频率补偿量。通过在线模拟运行验证,该控制系统能够根据药耗需求量自动调整加药频率,从而节省化学除磷药剂。

关键词：污水处理除磷加药模糊控制比例控制

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基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计

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智能系统学报 2018年第2期13卷 159-167页

作者：乔俊飞安茹韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输... 详细信息

针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输出的相对贡献来判断是否增加或删减RBF网络相应的隐含层节点,并且对神经网络结构调整过程的收敛性进行证明。其次,采用改进的LM(Levenberg-Marquardt algorithm)算法对调整后的网络参数进行更新,使网络具有较少的训练时间和较快的收敛速度。最后,对提出的设计方法进行非线性函数仿真和污水处理出水参数氨氮建模,仿真结果表明,RBF神经网络能够根据研究对象自适应地动态调整RBF结构和参数,具有较好的逼近能力和更高的预测精度。

关键词： RBF神经网络相对贡献指标改进的LM算法结构设计出水氨氮收敛速度预测精度

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基于参数动态调整的多目标差分进化算法

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控制与决策 2017年第11期32卷 1985-1990页

作者：侯莹韩红桂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

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能... 详细信息

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能力和全局探索能力,获得收敛性、多样性和均匀性较好的最优解.实验结果表明,基于参数动态调整的AMODE算法能够有效改善多目标差分进化算法的逼近能力(IGD)和均匀性(SP),具有较好的优化效果.

关键词：多目标优化差分进化算法参数动态调整自适应

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基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量

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化工学报 2017年第3期68卷 1032-1040页

作者：韩红桂陈治远乔俊飞张会清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

针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首... 详细信息

针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量。其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正。最后,将基于IT2FNN的出水NH4-N软测量模型应用于实际污水处理过程。实验结果表明,提出的出水NH4-N软测量方法不仅能够实现污水处理过程出水NH4-N的实时检测,而且具有较高的检测精度。

关键词：出水氨氮软测量区间二型模糊神经网络动态建模污水处理过程

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基于误差修正的地铁站冷水机组能效预测模型

基于误差修正的地铁站冷水机组能效预测模型

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中国自动化学会智能建筑与楼宇自动化专业委员会2019年年会

作者：王普曾文昊高学金付龙晓北京工业大学信息学部数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

常用的地铁站冷水机组能效模型存在非线性因素干扰,导致模型预测精度、可靠性较低。针对此问题,本文提出一种基于误差修正的冷水机组能效预测模型。该模型从误差入手,通过支持向量回归机对预测误差的历史数据进行训练得到误差预测模型,... 详细信息

常用的地铁站冷水机组能效模型存在非线性因素干扰,导致模型预测精度、可靠性较低。针对此问题,本文提出一种基于误差修正的冷水机组能效预测模型。该模型从误差入手,通过支持向量回归机对预测误差的历史数据进行训练得到误差预测模型,然后对传统模型的预测结果进行修正得到最终能效预测值。通过北京某地铁实训平台空调机组运行数据对本文模型进行验证,结果表明在冷水机组能效比(Coefficient of Performance,COP)较高的情况下,本文模型较传统模型精度有明显提高。

关键词：冷水机组支持向量机误差修正热力学

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磨矿过程的球磨机研磨机理数值仿真及磨机负荷参数软测量综述

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北京工业大学学报 2018年第11期44卷 1459-1470页

作者：汤健乔俊飞刘卓周晓杰余刚赵建军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 流程工业综合自动化国家重点实验室东北大学沈阳110004 矿冶过程自动控制技术国家重点实验室北京100089 矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室北京100089

鉴于球磨机负荷参数在线监测对实现磨矿全流程运行优化与控制的重要性,对球磨机研磨机理数值仿真及磨机负荷参数软测量进行综述.首先,结合实际磨矿过程对磨机负荷进行描述,明确了磨机负荷及磨机负荷参数定义,结合其相互之间的机理模型... 详细信息

鉴于球磨机负荷参数在线监测对实现磨矿全流程运行优化与控制的重要性,对球磨机研磨机理数值仿真及磨机负荷参数软测量进行综述.首先,结合实际磨矿过程对磨机负荷进行描述,明确了磨机负荷及磨机负荷参数定义,结合其相互之间的机理模型给出磨机负荷检测的框架;接着,综述了面向球磨机研磨过程的数值分析现状,厘清不同类型球磨机研磨机理的差异性和基于数值仿真技术支撑磨机负荷参数软测量的可能性;然后,详细综述了基于多组分机械信号进行磨机负荷参数软测量的方法和技术;最后,指出磨矿过程磨机负荷检测的发展趋势和需要解决的问题.可以看到,球磨机负荷参数难以采用常规方法予以解决,必须构建能够模仿领域专家动态认知与补偿机制的智能软测量模型并弥补其存在的不足,方可有效解决.

关键词：磨矿过程磨机负荷机械信号软测量

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异构多网HTTP/2能量成本控制视频流传输模型

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计算机工程与设计 2018年第1期39卷 5-10,48页

作者：翁壮王普北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124 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

考虑异构无线网和成本约束下的移动设备能源消耗,提出异构网络HTTP/2能量成本控制的多网视频流传输模型。相对于传统流媒体自适应模型,增加参数控制单元、跨层网络监控单元和重新排序单元,采用HTTP/2传输协议,设计视频流传输模型,实现... 详细信息

考虑异构无线网和成本约束下的移动设备能源消耗,提出异构网络HTTP/2能量成本控制的多网视频流传输模型。相对于传统流媒体自适应模型,增加参数控制单元、跨层网络监控单元和重新排序单元,采用HTTP/2传输协议,设计视频流传输模型,实现多无线网络视频段传输;为降低设备能耗,设计HTTP/2协议下的能量成本函数,对模型参数选取过程进行设计。仿真结果表明,所提模型具有更高视频加载效率和能量节省能力,对数据丢包具有抑制能力。

关键词：异构网络 HTTP/2协议视频流成本控制多网传输

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