检索结果-内蒙古大学图书馆

世界科学技术-中医药现代化 2023年第8期25卷 2873-2882页

作者：卓力李艳萍张辉李晓光杨洋魏玮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重点实验室北京100124 中国中医科学院望京医院功能性胃肠病中医诊治北京市重点实验室北京100102

目的由于舌色标注样本中常常包含有错误标签,这些噪声样本会导致舌色分类性能不高、模型泛化能力差等问题。因此,需要建立自动舌色分类模型,提升有噪标注样本下舌色分类的准确率,促进中医(TCM)舌诊客观化研究。方法从中医舌色分类的特... 详细信息

目的由于舌色标注样本中常常包含有错误标签,这些噪声样本会导致舌色分类性能不高、模型泛化能力差等问题。因此,需要建立自动舌色分类模型,提升有噪标注样本下舌色分类的准确率,促进中医(TCM)舌诊客观化研究。方法从中医舌色分类的特点出发,提出了一种基于区域注意力机制的有噪样本下中医舌色分类方法。本方法的创新性包括两点:一方面,根据中医医生舌诊的习惯,提出了一种区域注意力机制,增强网络对于舌尖和舌两侧等舌色区域的特征提取能力,而抑制其他区域的特征;另一方面,针对噪声标注样本下的分类网络训练问题,设计了一种对称修正的交叉熵损失函数,用于对舌色分类网络进行优化训练,抑制噪声样本对分类性能的影响。结果在3个自建中医舌色分类数据集上的分类结果显示,准确率分别达到了94.96%、93.36%和93.92%,mAP分别达到了94.53%、93.05%和93.38%,Macro-F1分别达到了94.67%、93.16%和92.43%。结论设计的舌色分类方法能以较低的模型复杂度,显著提升分类精度,提升有噪声样本标注情况下的分类鲁棒性。

关键词：中医舌诊舌色分类深度学习有噪样本学习区域注意力机制

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基于目标导向行为和空间拓扑记忆的视觉导航方法

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计算机学报 2021年第3期44卷 594-608页

作者：阮晓钢李鹏朱晓庆刘鹏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

针对在具有动态因素且视觉丰富环境中的导航问题,受路标机制空间记忆方式启发,提出一种可同步学习目标导向行为和记忆空间结构的视觉导航方法.首先,为直接从原始输入中学习控制策略,以深度强化学习为基本导航框架,同时添加碰撞预测作为... 详细信息

针对在具有动态因素且视觉丰富环境中的导航问题,受路标机制空间记忆方式启发,提出一种可同步学习目标导向行为和记忆空间结构的视觉导航方法.首先,为直接从原始输入中学习控制策略,以深度强化学习为基本导航框架,同时添加碰撞预测作为模型辅助任务;然后,在智能体学习导航过程中,利用时间相关性网络祛除冗余观测及寻找导航节点,实现通过情景记忆递增描述环境结构;最后,将空间拓扑地图作为路径规划模块集成到模型中,并结合动作网络用于获取更加通用的导航方法.实验在3D仿真环境DMlab中进行,实验结果表明,本文方法可从视觉输入中学习目标导向行为,在所有测试环境中均展现出更高效的学习方法和导航策略,同时减少构建地图所需数据量;而在包含动态堵塞的环境中,该模型可使用拓扑地图动态规划路径,从而引导绕路行为完成导航任务,展现出良好的环境适应性.

关键词：目标导向行为深度强化学习碰撞预测时间相关性网络空间拓扑地图动作网络

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基于改进集合经验模态分解和深度信念网络的出水总磷预测

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化工学报 2021年第5期72卷 2745-2753页

作者：王龙洋蒙西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

出水总磷的准确预测对于城市污水处理厂的高效、稳定的运行至关重要。文中针对城市污水处理过程中出水总磷难以预测的问题,提出一种基于改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和深度信念网络(dee... 详细信息

出水总磷的准确预测对于城市污水处理厂的高效、稳定的运行至关重要。文中针对城市污水处理过程中出水总磷难以预测的问题,提出一种基于改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的出水总磷预测方法。首先,设计一种MEEMD算法对城市污水处理过程出水总磷数据信号进行分解,获取多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)组合;然后,建立一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)算法的深度信念网络预测模型,通过优化的模型结构对分解后得到的每个IMF分量进行有效预测;最后,通过大气CO_(2)浓度预测和城市污水处理出水总磷预测验证了所提出方法的有效性。

关键词：城市污水处理过程出水总磷集合经验模态分解深度信念网络

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基于特征约简与选择性集成算法的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

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控制理论与应用 2021年第1期38卷 110-120页

作者：汤健乔俊飞徐喆郭子豪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

城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复... 详细信息

城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复杂.针对上述问题,本文提出了一种基于特征约简和选择性集成算法的DXN排放浓度软测量方法.首先,对在线采集的MSWI过程变量和离线化验的DXN排放浓度数据进行预处理,获得具有小样本高维特性的建模样本;接着,基于变量投影重要性(VIP)值和特征约简比率值确定模型输入特征;最后,基于操纵训练样本的集成构造策略构建自适应确定核参数的选择性集成模型.采用国外文献和国内工业MSWI过程的DXN排放浓度数据仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：城市固废焚烧(MSWI) 二噁英(DXN) 变量投影重要性(VIP) 特征约简选择性集成算法

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一种改进的皮层网络环境认知模型

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自动化学报 2021年第6期47卷 1401-1411页

作者：武悦阮晓钢黄静柴洁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

前额皮层是哺乳动物环境认知能力的重要神经生理基础,许多研究基于皮层网络结构对前额皮层进行计算建模,使机器人能够完成环境认知与导航任务.但是,对皮层网络模型神经元噪声(一种干扰神经元规律放电的内部电信号)鲁棒性方面的研究不多... 详细信息

前额皮层是哺乳动物环境认知能力的重要神经生理基础,许多研究基于皮层网络结构对前额皮层进行计算建模,使机器人能够完成环境认知与导航任务.但是,对皮层网络模型神经元噪声(一种干扰神经元规律放电的内部电信号)鲁棒性方面的研究不多,传统模型采用的奖励扩散方法存在着导航性能随噪声增大而下降过快的问题,同时其路径规划方法效果不好,无法规划出全局最短路径.针对上述问题,本文在皮层网络的基础上引入波前传播算法,结合全局抑制神经元来设计奖励传播回路,同时将时间细胞和位置偏好细胞引入模型的路径规划回路以改善路径规划效果.为了验证模型的有效性,本文复现了心理学上两个经典的环境认知实验.实验结果表明,本模型与其他皮层网络模型相比表现出更强的神经元噪声鲁棒性.同时,模型保持了较好的路径规划效果,与传统路径规划算法相比具有较高的效率.

关键词：皮层网络波前传播神经元噪声环境认知类脑计算

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面向工业过程软测量建模的概念漂移检测综述

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控制理论与应用 2021年第8期38卷 1159-1174页

作者：乔俊飞孙子健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

基于数据驱动的软测量模型广泛用于工业过程中产品质量与环保指标等难测参数的在线测量,该过程中存在的概念漂移问题易导致模型精度下降.如何有效识别过程概念变化并精准检测漂移样本是提高模型测量性能的关键.本文总结并分析目前漂移... 详细信息

基于数据驱动的软测量模型广泛用于工业过程中产品质量与环保指标等难测参数的在线测量,该过程中存在的概念漂移问题易导致模型精度下降.如何有效识别过程概念变化并精准检测漂移样本是提高模型测量性能的关键.本文总结并分析目前漂移检测的研究思路与进展,为面向工业过程软测量的漂移检测算法提供设计指导.首先,介绍了概念漂移的通常定义与其在工业过程中的表现形式;然后,从检测依据与检测对象两个视角分析了目前具有代表性的检测方法;接着,讨论了这些算法的技术特点和当前工业领域的研究难点;最后,展望了未来的研究方向.

关键词：工业过程软测量概念漂移过程变量样本分布

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基于气味奖励引导的Q-learning环境认知方法

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清华大学学报（自然科学版） 2021年第3期61卷 254-260页

作者：阮晓钢刘鹏飞朱晓庆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

Q-learning作为一种无模型的值迭代强化学习算法,被广泛应用于移动机器人在非结构环境下的导航任务中。针对Q-learning在移动机器人导航中环境探索和利用存在矛盾关系导致收敛速度慢的问题,该文在Q-learning算法的基础上,受啮齿类动物... 详细信息

Q-learning作为一种无模型的值迭代强化学习算法,被广泛应用于移动机器人在非结构环境下的导航任务中。针对Q-learning在移动机器人导航中环境探索和利用存在矛盾关系导致收敛速度慢的问题,该文在Q-learning算法的基础上,受啮齿类动物可以利用嗅觉线索来进行空间定向和导航的启发,提出一种基于气味奖励引导的Q-learning环境认知策略。该算法通过改善Q-learning中的动作选择策略来减少对环境的无用探索,在动作选择策略中融入了环境气味奖励的引导,并提出了嗅觉因子来平衡动作选择策略中Q-learning和气味奖励引导的权重关系。为了验证算法的有效性,在Tolman老鼠实验所用的迷宫环境中进行了仿真实验,动态仿真结果表明,相比Q-learning算法,基于气味奖励引导的Q-learning算法在环境认知过程中,可减少对环境的无用探索,并增强对环境的认知学习能力,且提高算法的收敛速度。

关键词：机器人导航环境认知 Q-learning 嗅觉因子

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融合点线特征的视觉惯性SLAM算法

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计算机应用研究 2022年第2期39卷 349-355页

作者：付煜郑爽别桐朱晓庆王全民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

为使移动机器人在昏暗场景中获得更高的定位精度以实现更好的建图效果,针对特征点稀疏、相机移动过快所导致的SLAM算法初始化困难、定位精度较低等问题,提出了一种融合点线特征的视觉惯性SLAM算法。通过EDLines线特征提取匹配算法来引... 详细信息

为使移动机器人在昏暗场景中获得更高的定位精度以实现更好的建图效果,针对特征点稀疏、相机移动过快所导致的SLAM算法初始化困难、定位精度较低等问题,提出了一种融合点线特征的视觉惯性SLAM算法。通过EDLines线特征提取匹配算法来引入丰富的线特征,进而提升特征跟踪的鲁棒性;利用惯性传感器和视觉传感器的互补优势,通过视觉惯性分步联合初始化方法在初始化阶段分三步进行优化,进而提升初始化的精度和速度。实验表明,该算法所使用的线特征提取匹配算法相比传统的LSD算法具有了更快的匹配速度和更低的误匹配率,并且该算法在视觉惯性数据集中相机位姿的估计精度更高、鲁棒性更强。

关键词：视觉同时定位与地图构建视觉惯性融合稀疏建图点线特征提取

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基于BMC构建TPCM可信根

基于BMC构建TPCM可信根

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首批可信计算认证产品发布会——主动免疫可信计算自主创新论坛

作者：韩现群张建标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 100124

在可信计算3.0的双体系结构中,TPCM可信根是防护部件的核心模块.构建TPCM可信根有多种实现形式,其中在服务器平台,利用服务器本身的BMC构建TPCM是一种比较适合和易于实现的方式,一般是在BMC原有的代码内加入可信计算的相关代码,构建一个... 详细信息

在可信计算3.0的双体系结构中,TPCM可信根是防护部件的核心模块.构建TPCM可信根有多种实现形式,其中在服务器平台,利用服务器本身的BMC构建TPCM是一种比较适合和易于实现的方式,一般是在BMC原有的代码内加入可信计算的相关代码,构建一个TPCM可信根,但是BMC本身的业务代码可能存在安全隐患,会对TPCM可信根造成威胁.针对这一问题,提出了一种利用服务器多核BMC构建TPCM可信根的方案,通过多核BMC中的一个核作为BMC可信核,结合可信密码模块,实现TPCM可信根的功能,同时,基于TPCM可信根,设计了一种服务器双体系安全防护方案,经过验证,该方案可以达到设计要求,是一种安全可行的方案.

关键词：可信计算3.0 双体系架构 TPCM BMC

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基于深度Attention-LSTM网络的脱硫过程建模研究

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北京工业大学学报 2023年 140-151页

作者：刘泉伯李晓理王康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数字社区教育部工程研究中心

脱硫过程是具有高度动态非线性和较大延迟时间的复杂工业过程,为了解决烟气脱硫过程的建模问题,本文设计了注意力机制下的深度长短期记忆(attention mechanism-based long short-term memory,AttLSTM)网络,并基于该网络设计自动编码器,... 详细信息

脱硫过程是具有高度动态非线性和较大延迟时间的复杂工业过程,为了解决烟气脱硫过程的建模问题,本文设计了注意力机制下的深度长短期记忆(attention mechanism-based long short-term memory,AttLSTM)网络,并基于该网络设计自动编码器,完成脱硫过程异常点的检测。本文首次提出使用AttLSTM网络自编码器对脱硫过程进行离群点检测,并且该网络模型同样首次应用于脱硫过程的辨识任务中。从更深的意义上讲,本文尝试使用深度学习模型对复杂系统进行辨识,所建立的AttLSTM网络之前未出现在系统辨识领域,该网络的出现可以丰富辨识模型的选择,同时为人工智能技术在系统辨识领域和控制领域的应用和推广提供参考。实验结果表明,相比于之前文献出现的脱硫过程建模方法,所提方法在不同性能指标上均具有更好的性能,由此可以证明深度AttLSTM网络在脱硫场景下的有效性。

关键词：湿法烟气脱硫过程建模长短期记忆网络注意力机制自动编码器大气污染

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