检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2020年第11期35卷 2761-2766页

作者：于乃功柏德国北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以... 详细信息

为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

关键词：跌倒实时检测深度学习人体姿态估计单目相机机器人嵌入式

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基于模糊神经网络的污水处理生化除磷过程控制

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化工学报 2020年第3期71卷 1217-1225页

作者：张璐张嘉成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 数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源(externa... 详细信息

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源(external carbon, EC)与溶解氧(dissolved oxygen, DO)传递系数。其次,设计了一种基于FNN的出水总磷控制器,采用梯度下降算法更新控制器参数;最后,将基于FNN的出水总磷控制器应用于污水处理过程基准仿真平台(benchmark simulation model No.1,BSM1),实验结果表明,基于FNN的出水总磷控制器能够保证出水总磷的达标排放,具有较好的控制效果。

关键词：污水处理过程生化除磷模糊神经网络过程控制

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多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取

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遥感信息 2021年第5期36卷 41-48页

作者：魏之皓贾克斌贾晓未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 匹兹堡大学计算机科学学院美国宾夕法尼亚州匹兹堡15112

针对现有遥感测绘水体提取方法在多源异构遥感数据的信息融合与深层特征提取方面存在的不足,提出了一种基于多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取方法。首先,设计了一种基于多源异构遥感数据输入的网络模型结构解决多源异构遥感数... 详细信息

针对现有遥感测绘水体提取方法在多源异构遥感数据的信息融合与深层特征提取方面存在的不足,提出了一种基于多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取方法。首先,设计了一种基于多源异构遥感数据输入的网络模型结构解决多源异构遥感数据的多尺度特征融合问题;随后,提出了一种基于改进残差网络的高维卷积单元,对异构遥感数据进行深层特征提取,同时,构建了基于哨兵一号和哨兵二号卫星的全球水体大规模多源异构遥感数据库。对比实验结果表明,以人工遥感影像标注的水体区域分布真值为精度评价基准,所提出的多尺度特征融合算法的水体提取结果,准确率达到了90.12%,相比现有深度学习领域主流的U-Net图像分割模型方法,准确率提高了3.73%以上,有效提升了多源异构遥感数据的大范围水体提取准确性。

关键词：大范围水体提取多源异构数据融合多尺度特征改进残差网络数据库构建

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用于行为识别的通道可分离卷积神经网络

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信号处理 2020年第9期36卷 1497-1502页

作者：易子文孙中华冯金超贾克斌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工业大学北京100124

三维卷积神经网络比二维卷积神经网络具有更优越的时空特征提取能力,但运算量却显著增加。针对如何有效减少模型参数量、解决准确率随着计算复杂度降低而降低的问题,提出基于端到端的通道可分离卷积神经网络。通过分离通道交互作用和时... 详细信息

三维卷积神经网络比二维卷积神经网络具有更优越的时空特征提取能力,但运算量却显著增加。针对如何有效减少模型参数量、解决准确率随着计算复杂度降低而降低的问题,提出基于端到端的通道可分离卷积神经网络。通过分离通道交互作用和时空交互作用来分解三维卷积,其中分别利用3×3×3 Depthwise卷积和1×1×1常规卷积进行分离通道交互作用和时空交互作用。与传统三维卷积神经网络相比,通道可分离卷积神经网络加入模型正则化,通过降低训练精度同时提高测试精度,降低了模型的过度拟合。在UCF-101和HMDB-51数据集上的实验分别达到92.7%和64.5%的准确率。结果表明,通道可分离卷积神经网络可以提高准确率并降低计算复杂度。

关键词：行为识别三维卷积神经网络分组卷积

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基于CFNN的污水处理过程溶解氧浓度在线控制

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智能科学与技术学报 2020年第3期2卷 261-267页

作者：权利敏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

污水处理过程入水干扰严重,不确定性强,因而对溶解氧浓度进行实时控制与精确控制比较困难。为了提高溶解氧浓度的控制精度和控制器的鲁棒性,提出一种基于相关熵模糊神经网络(CFNN)的溶解氧浓度在线控制方法。首先,建立了基于跟踪误差相... 详细信息

污水处理过程入水干扰严重,不确定性强,因而对溶解氧浓度进行实时控制与精确控制比较困难。为了提高溶解氧浓度的控制精度和控制器的鲁棒性,提出一种基于相关熵模糊神经网络(CFNN)的溶解氧浓度在线控制方法。首先,建立了基于跟踪误差相关熵的性能准则,以抑制较大的异常值。其次,基于在线梯度下降算法调整控制器的参数,并分析了系统的稳定性。最后,基于基准仿真1号模型(BSM1)进行实验。结果表明,提出的CFNN控制器能够实时精准地跟踪溶解氧浓度,相比其他基于均方误差准则的神经网络控制器,其具有更高的控制精度与稳定性。

关键词：溶解氧在线控制相关熵模糊神经网络污水处理过程

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基于深度特征字典学习和Largevis的遥感图像检索

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测控技术 2022年第7期41卷 10-16页

作者：侯峰刘斌卓政卓力张菁北京工业大学北京计算智能与智能系统重点实验室北京100124 北京工业大学信息学部微电子学院北京100124 北京航空航天大学计算机学院北京100191

提出了一种基于深度特征字典学习和Largevis的遥感图像检索方法。该方法以Inception v4为骨干网络,提取了第一个Reduction Block输出的特征图,并对其进行重组。然后利用K均值聚类算法对重组后的特征进行训练,构造深度特征字典。基于深... 详细信息

提出了一种基于深度特征字典学习和Largevis的遥感图像检索方法。该方法以Inception v4为骨干网络,提取了第一个Reduction Block输出的特征图,并对其进行重组。然后利用K均值聚类算法对重组后的特征进行训练,构造深度特征字典。基于深度特征字典,对卷积特征图进行量化,得到紧凑的特征表示向量,将其与全连接层特征相结合,形成图像特征表示向量。为了避免“维度灾难”的问题,采用Largevis降维方法对图像特征表示向量进行降维。采用L2距离度量方法对降维后的特征进行相似性比对,实现了遥感图像的检索。在RS19、UCM和RSSCN7数据集上的实验结果表明,与现有的方法相比,该方法能获得更好的检索性能。

关键词： Inception v4网络深度特征字典学习 Largevis降维遥感图像检索

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城市污水处理过程优化设定方法研究进展

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自动化学报 2020年第10期46卷 2092-2108页

作者：杨翠丽武战红韩红桂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感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

城市污水处理过程优化运行的目标是保证出水水质达标,降低运行成本.为了实现该目标,需要动态更新污水处理过程操作变量的最优设定值.由于城市污水处理过程具有多变量、多冲突、多目标、多约束、动态、时变等特点,如何设计精确的污水处... 详细信息

城市污水处理过程优化运行的目标是保证出水水质达标,降低运行成本.为了实现该目标,需要动态更新污水处理过程操作变量的最优设定值.由于城市污水处理过程具有多变量、多冲突、多目标、多约束、动态、时变等特点,如何设计精确的污水处理过程运行指标模型,如何优化过程操作变量的最优设定值,是实现城市污水处理过程优化运行亟待解决的难题.本文梳理了城市污水处理过程优化设定方法的研究进展.首先,介绍了城市污水处理过程特性和过程优化设定问题;其次,分别概述了基于机理和基于数据驱动的城市污水处理过程运行指标建模方法;然后,分别讨论了城市污水处理过程单运行指标和多运行指标的操作变量设定值寻优算法;最后,展望了城市污水处理过程优化设定问题的未来研究方向.

关键词：城市污水处理过程优化设定运行指标模型设定值寻优算法

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基于四阶累积分析的工业大肠杆菌制备过程故障诊断

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控制理论与应用 2020年第3期37卷 667-675页

作者：常鹏乔俊飞张祥宇王普北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能和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

工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了... 详细信息

工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了四阶累积监控统计量的方法;其次通过对四阶累积监控量进行推导,得到故障产生的原因.最后将其应用在实际的工业过程并与多向核独立元分析(MKICA)监测模型进行对比验证该方法的可行性及有效性.

关键词：多向核熵独立成分分析四阶累积分析多向核主成分分析多向核独立成分分析故障监测

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基于KICA和MAMA-EMD的眼电伪迹去除方法

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北京生物医学工程 2022年第4期41卷 360-367页

作者：张圆圆孙炎珺李明爱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 数字社区教育部工程研究中心北京100124

目的为了准确地分离并去除脑电(electroencephalogram,EEG)信号中的尖峰状眼电(electrooculogram,EOG)伪迹,本文提出一种基于核独立分量分析(kernel independent component analysis,KICA)和掩膜最小弧长经验模态分解(masking-aided minimum arclength empirical mode decomposition,MAMA-EMD)的眼电伪迹去除方法,即KICMME。方法首先,使用KICA将多通道受污染的EEG信号分离为多个独立分量(independent components,ICs);然后,计算每个IC的峰度值,确定与EOG相关的IC,并利用MAMA-EMD算法对其进一步分解,得到一组固有模态函数(intrinsic mode function,IMF);进而,通过计算各IMF的低频功率占比,识别并剔除与EOG相关性高的IMF;最后,基于MAMA-EMD和KICA的逆变换重构出“纯净”EEG信号。结果在半模拟和真实脑电两个数据集上进行实验研究,KICMME取得的均方误差和信噪比分别为0.82和12.51 dB,获得的分类准确率和Kappa值分别为91%和0.82。结论MAMA-EMD能够准确地分离出与EOG相关的IMF分量,使得KICMME可以在保留有用神经信息的同时,最大限度地去除EEG信号中的EOG伪迹,相对现有基于盲源分离的眼电伪迹去除方法具有明显优势。

关键词：脑电信号眼电伪迹核独立分量分析模态分裂掩膜最小弧长经验模态分解

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基于随机事件代理模型的污水处理鼓风机轴承温度智能预测

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中国科学:技术科学 2025年第5期 879-892页

作者：伍小龙姜韦宇韩红桂李佟赵德政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北京城市排水集团有限责任公司中国电子信息产业集团有限公司

污水处理鼓风机轴承温度是判断鼓风机是否正常运行的关键指标,能够直接反映轴承的工作状态和润滑情况,过高的温度可能导致轴承损坏,润滑失效甚至鼓风机停机.为了实现鼓风机轴承温度的准确预测,本文提出了基于随机事件代理模型的鼓风机... 详细信息

污水处理鼓风机轴承温度是判断鼓风机是否正常运行的关键指标,能够直接反映轴承的工作状态和润滑情况,过高的温度可能导致轴承损坏,润滑失效甚至鼓风机停机.为了实现鼓风机轴承温度的准确预测,本文提出了基于随机事件代理模型的鼓风机轴承温度智能预测方法.首先,构建了基于模糊神经网络轴承温度预测主模型,利用了出口空气压力,高速轴振动值,进口空气温度等变量数据在线调整预测主模型,实现了无随机事件干扰下的鼓风机轴承温度准确预测.其次,运用了模糊规则表征不同类型随机事件对鼓风机轴承温度的影响,设计出了鼓风机运行随机事件代理模型.然后,结合了轴承温度预测主模型和随机事件代理模型,实现了随机事件下的鼓风机轴承温度准确预测.最后,将提出的模型应用于污水处理鼓风机运行过程的轴温预测,验证了事件触发前后模型的预测性能,实验结果表明提出的方法能够提升随机事件下鼓风机轴温预测的准确性.

关键词：污水处理鼓风机代理模型模糊规则随机事件模糊神经网络

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