检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2019年第6期45卷 1031-1043页

作者：王鼎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

在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态... 详细信息

在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态规划和人工神经网络产生的自适应动态规划方法已经得到广泛关注,特别在考虑不确定因素和外部扰动时的鲁棒自适应评判控制方面取得了很大进展,并被认为是构建智能学习系统和实现真正类脑智能的必要途径.本文对基于智能学习的鲁棒自适应评判控制理论与主要方法进行梳理,包括自学习鲁棒镇定,自适应轨迹跟踪,事件驱动鲁棒控制,以及自适应H_∞控制设计等,并涵盖关于自适应评判系统稳定性、收敛性、最优性以及鲁棒性的分析.同时,结合人工智能、大数据、深度学习和知识自动化等新技术,也对鲁棒自适应评判控制的发展前景进行探讨.

关键词：自适应评判控制智能学习神经网络鲁棒控制不确定系统

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云环境下基于属性策略隐藏的可搜索加密方案

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网络与信息安全学报 2022年第2期8卷 112-121页

作者：周艺华扈新宇李美奇杨宇光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

基于属性的可搜索加密技术可以实现对数据的细粒度访问控制,但现有的可搜索加密方案,关键字的搜索、访问控制、文件加密基本上是分别执行的,导致攻击者可能跳过访问策略直接进行关键字索引匹配或文件解密;其次,现有方案中数据拥有者需... 详细信息

基于属性的可搜索加密技术可以实现对数据的细粒度访问控制,但现有的可搜索加密方案,关键字的搜索、访问控制、文件加密基本上是分别执行的,导致攻击者可能跳过访问策略直接进行关键字索引匹配或文件解密;其次,现有方案中数据拥有者需将加密文件的密钥以安全通道传给用户,增加了数据拥有者的开销;此外,大多基于树型的访问控制策略是公开的,容易造成隐私泄露。因此,基于线性秘密分享(LSSS,linear secret sharing schemes)访问结构,提出了一种云环境下基于属性策略隐藏的可搜索加密方案。通过将策略秘密值嵌入关键字加密与文件存储加密,实现访问控制、关键字搜索与文件加密的有机结合;通过聚合密钥技术实现用户无须与数据拥有者交互,即可对文件进行解密的功能,减轻了密钥管理的负担,存储空间提高约30%。实验结果及安全性分析表明,所提方案具有数据存储的安全性、访问策略的隐私性、陷门的不可连接性等功能,具有较高的密文检索效率,与已有主流方案相比,检索效率提高至20%以上。

关键词：可搜索加密属性基加密策略隐藏聚合密钥

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基于可信计算的车联网云安全模型

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武汉大学学报（理学版） 2013年第5期59卷 438-442页

作者：张文博包振山李健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京100123

基于可信计算的思想,提出基于可信计算的车联网云计算安全模型的架构;针对车载通信设备提出了身份认证和信任度评估的框架,并在该框架基础上给出了密钥管理结构和移动节点认证过程;在车联网云平台的各个虚拟机上构建起基于TPCM(trusted ... 详细信息

基于可信计算的思想,提出基于可信计算的车联网云计算安全模型的架构;针对车载通信设备提出了身份认证和信任度评估的框架,并在该框架基础上给出了密钥管理结构和移动节点认证过程;在车联网云平台的各个虚拟机上构建起基于TPCM(trusted platform control module)的信任链,以此为基础为车联网云提供一个安全的运行环境.

关键词：可信车联网云可信计算车辆自组织网络(VANET)

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多目标进化算法的污水处理过程优化控制

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控制理论与应用 2020年第1期37卷 169-175页

作者：杨壮杨翠丽顾锞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

污水处理过程中,能耗与出水水质是两个相互矛盾的评价指标.为了找出这两个目标的最优解,本文在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的基础上进行改进,期望用更少的进化次数得到分布均匀的近似帕累托前沿.针对MOEA/D算法每一次产生的新解,... 详细信息

污水处理过程中,能耗与出水水质是两个相互矛盾的评价指标.为了找出这两个目标的最优解,本文在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的基础上进行改进,期望用更少的进化次数得到分布均匀的近似帕累托前沿.针对MOEA/D算法每一次产生的新解,本文中改进的算法从所有子问题中找到最合适新解的子问题,并在其邻域范围内进行种群的更替,在原本子问题的基础上进行二次寻优,提高子代利用率,进而用更少的迭代次数找到优化问题中的近似帕累前沿.实验证明,该算法明显减少了找到帕累托前沿的步数,使得MOEA/D算法的性能明显提升,在污水处理过程优化问题中达到了优化目标的作用.

关键词：污水处理过程智能优化控制多目标遗传算法能耗模型出水水质

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基于单网络评判学习的非线性系统鲁棒跟踪控制

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控制与决策 2023年第11期38卷 3066-3074页

作者：霍煜王鼎乔俊飞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 北京工业大学北京人工智能研究院北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124

针对一类具有不确定性的连续时间非线性系统,提出一种基于单网络评判学习的鲁棒跟踪控制方法.首先建立由跟踪误差与参考轨迹构成的增广系统,将鲁棒跟踪控制问题转换为镇定设计问题.通过采用带有折扣因子和特殊效用项的代价函数,将鲁棒... 详细信息

针对一类具有不确定性的连续时间非线性系统,提出一种基于单网络评判学习的鲁棒跟踪控制方法.首先建立由跟踪误差与参考轨迹构成的增广系统,将鲁棒跟踪控制问题转换为镇定设计问题.通过采用带有折扣因子和特殊效用项的代价函数,将鲁棒镇定问题转换为最优控制问题.然后,通过构建评判神经网络对最优代价函数进行估计,进而得到最优跟踪控制算法.为了放松该算法的初始容许控制条件,在评判神经网络权值更新律中增加一个额外项.利用Lyapunov方法证明闭环系统的稳定性及鲁棒跟踪性能.最后,通过仿真结果验证该方法的有效性和适用性.

关键词：单网络评判学习非线性系统不确定性神经网络最优控制鲁棒跟踪控制

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基于Google距离的语义Web服务发现

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北京工业大学学报 2012年第11期38卷 1670-1675页

作者：杨惠荣尹宝才付鹏斌曲亮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 北京工业大学计算机学院北京100124

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放... 详细信息

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.

关键词：语义服务匹配 Google距离语义相似度 Web服务

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数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制

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自动化学报 2021年第11期47卷 2538-2546页

作者：韩红桂张琳琳伍小龙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北京100124

城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段,然而,如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战.围绕上述挑战,文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optim... 详细信息

城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段,然而,如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战.围绕上述挑战,文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optimal control,DK-MOC)方法.首先,建立了出水水质、能耗以及系统运行状态的表达关系,获得了运行过程优化目标模型.其次,提出了一种基于知识迁徙学习的动态多目标粒子群优化算法,实现了控制变量优化设定值的自适应求解.最后,将提出的DK-MOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型1(Benchmark simulation model No.1,BSM1).结果表明该方法能够实时获取控制变量的优化设定值,提高了出水水质,并且有效降低了运行能耗.

关键词：城市污水处理过程数据和知识驱动方法多目标优化控制知识迁徙学习动态多目标粒子群优化

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基于高斯混合模型最大期望聚类的同时定位与地图构建数据关联

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控制理论与应用 2020年第2期37卷 265-274页

作者：阮晓钢张晶晶朱晓庆周静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京100124

数据关联是移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中状态估计的前提和基础,针对当前联合兼容分支定界算法存在计算复杂度高、耗时长的问题,提出了基于高斯混合模型(GMM)最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法.首先,为减少同一时刻参与关联... 详细信息

数据关联是移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中状态估计的前提和基础,针对当前联合兼容分支定界算法存在计算复杂度高、耗时长的问题,提出了基于高斯混合模型(GMM)最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法.首先,为减少同一时刻参与关联的观测值数目,在局部区域内采用GMM最大期望聚类算法对当前时刻的观测值进行分组;其次,在各观测小组中采用联合兼容分支定界算法进行数据关联;最后,综合各观测小组的观测值同局部地图特征得到的关联解,得到最优的关联结果.仿真实验结果表明,基于高斯混合模型最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法在保证数据关联准确度的前提下,计算复杂度得到了降低,缩短了运行时间.

关键词：同时定位与地图构建数据关联联合兼容分支定界高斯混合模型最大期望聚类移动机器人

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城市污水处理过程出水氨氮优化控制

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上海交通大学学报 2020年第9期54卷 916-923页

作者：韩红桂杨士恒张璐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北京100124

为了改善城市污水处理过程出水氨氮的处理效果,提出一种城市污水处理过程出水氨氮优化控制方法.首先,基于机理特性分析影响出水氨氮浓度的性能指标,建立一种基于自适应核函数的性能指标与控制变量的关联模型,并通过粒子群优化算法获取... 详细信息

为了改善城市污水处理过程出水氨氮的处理效果,提出一种城市污水处理过程出水氨氮优化控制方法.首先,基于机理特性分析影响出水氨氮浓度的性能指标,建立一种基于自适应核函数的性能指标与控制变量的关联模型,并通过粒子群优化算法获取控制变量溶解氧浓度的优化设定值;其次,设计自适应模糊神经网络控制器,完成溶解氧浓度优化设定值的跟踪控制;最后,将出水氨氮优化控制方法应用于基准仿真平台BSM1.实验结果表明,该优化控制方法不仅提高了出水氨氮的去除效果,而且有效降低了能耗.

关键词：城市污水处理过程出水氨氮优化控制自适应模糊神经网络控制器

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基于QR迭代的量子奇异值分解

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北京工业大学学报 2024年第7期50卷 823-831页

作者：姜楠王海亮王健张蕊王子臣北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学可信计算北京市重点实验室北京100124 北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044

针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不... 详细信息

针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不容易等问题,提出基于QR迭代的量子SVD。QR迭代使用的是Householder变换,通过量子矩阵乘法运算完成经典矩阵乘法运算过程。实验结果表明,该方法能够得到所求矩阵的奇异值及奇异矩阵,使大型矩阵的SVD具有可行性。

关键词：量子奇异值分解(singular value decomposition,SVD) 量子计算机 QR迭代量子矩阵乘法 Householder变换大型矩阵

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