检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2010年第1期36卷 124-130页

作者：王亚敏冀俊忠潘全科北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 聊城大学计算机学院山东聊城252059

针对零空闲流水线调度问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于工件序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了3种改进策略.仿真实验表明了所提... 详细信息

针对零空闲流水线调度问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于工件序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了3种改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.

关键词：零空闲流水线调度离散蛙跳算法邻域搜索

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SDN架构下的安全审计系统研究与实现

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北京工业大学学报 2017年第2期43卷 180-191页

作者：刘静何运赖英旭北京工业大学计算机学院北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了解决软件定义网络(software defined networking,SDN)架构面临的安全挑战,针对SDN网络架构中的安全审计环节,将传统网络中的安全审计解决方案与SDN网络集中控制的特性相结合,依托Floodlight控制器设计并实现适用于SDN网络环境的安... 详细信息

为了解决软件定义网络(software defined networking,SDN)架构面临的安全挑战,针对SDN网络架构中的安全审计环节,将传统网络中的安全审计解决方案与SDN网络集中控制的特性相结合,依托Floodlight控制器设计并实现适用于SDN网络环境的安全审计系统,包括安全审计事件的收集、分析、存储、响应等功能.提出一种针对分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDo S)攻击的攻击回溯算法对安全审计事件进行追溯,确定出DDo S攻击发起者及僵尸主机集合.同时,采用滑动窗口分割算法从安全审计事件中提取出用户行为序列模式,基于Levenshtein算法计算用户行为序列模式之间的相似度,并根据用户当前行为和历史行为的相似度来判断是否出现可疑的攻击行为.经实验验证,该系统能准确地回溯出DDo S攻击发生时被控的僵尸主机集合及攻击者,并且可以有效地检测出用户攻击行为.

关键词：软件定义网络(SDN) 安全审计 Floodlight 攻击回溯用户行为分析

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基于深度强化学习的多智能体分布式事件触发优化控制

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中国科学：技术科学 2024年第10期54卷 1991-2002页

作者：李方昱刘金溢黄琰婷韩红桂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

为了解决多智能体系统在有障碍物的场景下协同运动控制中无线通信成本较高的问题,本文设计了一种分布式事件触发优化控制方法.该方法包括计算通信与控制的联合策略以及确定多智能体之间通信的触发条件,使多智能体无需实时或按周期地进... 详细信息

为了解决多智能体系统在有障碍物的场景下协同运动控制中无线通信成本较高的问题,本文设计了一种分布式事件触发优化控制方法.该方法包括计算通信与控制的联合策略以及确定多智能体之间通信的触发条件,使多智能体无需实时或按周期地进行通信,从而有效降低数据传输总量,实现优化通信机制,达到降低通信成本的目的;同时为了使智能体能够避开其他智能体与障碍物,设计了一种基于指数函数的碰撞惩罚项,使智能体在接近障碍物或其他智能体的过程中受到按照指数式增大的惩罚,避免发生碰撞.将该方法应用于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法中,在添加障碍物的多智能体粒子环境(multi-agent particle environment,MPE)上的仿真实验结果表明,该方法可以在较好地完成多智能体协同控制任务的同时减少数据传输量,达到了优化通信机制、降低通信成本的目的.

关键词：多智能体强化学习分布式事件触发控制协同运动控制

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基于UKF的增长型模糊神经网络设计

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控制与决策 2017年第12期32卷 2169-2175页

作者：韩红桂林征来乔俊飞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

为了实现模糊神经网络结构和参数的同时调整,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的增长型模糊神经网络(UKF-GFNN).首先,利用UKF对模糊神经网络的参数进行调整;然后,设计一种基于隐含层神经元输出强度的模糊规则增长机制,实现模糊神经网络... 详细信息

为了实现模糊神经网络结构和参数的同时调整,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的增长型模糊神经网络(UKF-GFNN).首先,利用UKF对模糊神经网络的参数进行调整;然后,设计一种基于隐含层神经元输出强度的模糊规则增长机制,实现模糊神经网络的结构增长;最后,将所提出的增长型模糊神经网络应用于非线性系统建模.实验结果显示,基于UKF的增长型模糊神经网络能够实现结构和参数的自校正,并且具有较高的建模精度.

关键词：模糊神经网络无迹卡尔曼滤波增长型非线性系统建模

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改进的错误诊断算法

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高技术通讯 2017年第11期27卷 922-928页

作者：崔玲张建标郑爽李秀云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 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

考虑到在检测到错误后需诊断错误,而目前的错误诊断算法多是基于单个错误的假设,且算法复杂度较高,在分析主动测试和被动测试中分别采用经典错误诊断算法——Ghedamsi算法和Miller算法的基础上,提出了一种改进的错误诊断算法。该算法基... 详细信息

考虑到在检测到错误后需诊断错误,而目前的错误诊断算法多是基于单个错误的假设,且算法复杂度较高,在分析主动测试和被动测试中分别采用经典错误诊断算法——Ghedamsi算法和Miller算法的基础上,提出了一种改进的错误诊断算法。该算法基于主动测试,先根据测试结果获得初始诊断集,然后由被动测试的逆向判定法得到错误诊断集,最后由测试序列进一步筛选得到最终的错误诊断结果。在生成和验证诊断集时,只对包含可疑转换的测试用例执行遍历操作,使算法更趋高效。算法分析和实例验证结果表明,该算法能够高效地诊断单个错误。

关键词：有限状态机(FSM) 一致性测试主动测试错误诊断

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不对称约束多人非零和博弈的自适应评判控制

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控制理论与应用 2023年第9期40卷 1562-1568页

作者：李梦花王鼎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 智慧环保北京实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

本文针对连续时间非线性系统的不对称约束多人非零和博弈问题,建立了一种基于神经网络的自适应评判控制方法.首先,本文提出了一种新颖的非二次型函数来处理不对称约束问题,并且推导出最优控制律和耦合Hamilton-Jacobi方程.值得注意的是... 详细信息

本文针对连续时间非线性系统的不对称约束多人非零和博弈问题,建立了一种基于神经网络的自适应评判控制方法.首先,本文提出了一种新颖的非二次型函数来处理不对称约束问题,并且推导出最优控制律和耦合Hamilton-Jacobi方程.值得注意的是,当系统状态为零时,最优控制策略是不为零的,这与以往不同.然后,通过构建单一评判网络来近似每个玩家的最优代价函数,从而获得相关的近似最优控制策略.同时,在评判学习期间发展了一种新的权值更新规则.此外,通过利用Lyapunov理论证明了评判网络权值近似误差和闭环系统状态的稳定性.最后,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.

关键词：神经网络自适应评判控制自适应动态规划非线性系统不对称约束多人非零和博弈

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融合多通道信息的二维人脸识别

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北京工业大学学报 2011年第12期37卷 1907-1914页

作者：唐恒亮孙艳丰尹宝才盖赟北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 北京物资学院信息学院北京101149

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码... 详细信息

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码,并提出基于HaarLBP直方图序列的人脸图像表征方法;提出2种直方图序列的匹配算法,并通过分析各个频域图像信息对识别的贡献率,进一步融合4通道图像信息进行人脸识别.在ORL和Yale人脸库上的实验结果证明,提出的识别方法对于人脸姿态、表情和光照变化有一定的鲁棒性.

关键词：人脸识别 Haar小波变换局部二值模式(LBP) 多通道信息融合

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一类离散动态系统基于事件的迭代神经控制

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工程科学学报 2022年第3期44卷 411-419页

作者：王鼎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 智慧环保北京实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

面向离散时间非线性动态系统,提出一种基于事件的迭代神经控制框架.主要目标是将迭代自适应评判方法与事件驱动机制结合起来,以解决离散时间非线性系统的近似最优调节问题.首先,构造两个迭代序列并建立一种事件触发的值学习策略.其次,... 详细信息

面向离散时间非线性动态系统,提出一种基于事件的迭代神经控制框架.主要目标是将迭代自适应评判方法与事件驱动机制结合起来,以解决离散时间非线性系统的近似最优调节问题.首先,构造两个迭代序列并建立一种事件触发的值学习策略.其次,详细给出迭代算法的收敛性分析和新型框架的神经网络实现.这里是在基于事件的迭代环境下实施启发式动态规划技术.此外,通过设计适当的阈值以确定事件驱动方法的触发条件.最后,借助两个仿真实例验证本文控制方案的优越性能,尤其是在通信资源的利用方面.本文的工作有助于构建一类事件驱动机制下的智能控制系统.

关键词：迭代自适应评判神经控制事件驱动设计智能控制非线性动态优化控制

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基于多目标粒子群优化的污水处理系统自适应评判控制

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工程科学学报 2024年第5期46卷 908-917页

作者：王鼎赵慧玲李鑫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 智慧环保北京实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

考虑到城市污水处理系统存在保证出水水质达标和降低能耗的需要,将其运行过程视为一个多目标优化控制问题.针对此问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的污水处理系统自适应评判... 详细信息

考虑到城市污水处理系统存在保证出水水质达标和降低能耗的需要,将其运行过程视为一个多目标优化控制问题.针对此问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的污水处理系统自适应评判控制方案,该方案分为上层优化和底层跟踪控制两部分.首先,污水处理过程存在非线性、多变量、大时变等特点,结合数据驱动思想对入水及出水组分数据进行分析,构建关于出水水质和运行能耗的多目标优化模型.采用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行建模,并与反向传播(Back propagation,BP)神经网络进行了对比.然后,结合MOPSO算法强大的优化能力,采用MOPSO算法对优化目标进行求解,并设计一个决策方式从最优解集中选出偏好解,作为溶解氧与硝态氮浓度的最优设定值.接下来,底层跟踪控制部分采用基于自适应动态规划的辅助控制器对比例–积分–微分算法的控制策略进行补充,弥补了传统控制算法自适应能力差的不足.此外,比例–积分–微分算法也为自适应动态规划算法提供了初始的稳定控制策略,克服了学习算法前期控制效果差的缺陷,保证了污水处理过程的安全性和可靠性.最终,该控制器成功实现了对最优设定值的跟踪控制.将所提算法在污水处理基准仿真平台上进行验证,结果表明所提算法能有效地提高污水处理过程的运行性能,不仅能保证出水水质达标,同时能有效地降低污水处理过程产生的能耗.

关键词：污水处理多目标优化自适应评判跟踪控制神经网络

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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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