检索结果-内蒙古大学图书馆

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MPEG-4的融合多元素的三维人脸动画合成方法

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北京工业大学学报 2011年第2期37卷 266-271页

作者：尹宝才王恺王立春北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室北京100124

为了实时合成真实感的可视语音,提出了一种融合口型、表情等多种运动元素的三维人脸动画合成方法.以MPEG-4人脸动画标准为基础,建立了汉语音节口型库和人脸基本表情库,通过在人脸动画参数上对共同影响面部运动的多种元素进行加权融合,... 详细信息

为了实时合成真实感的可视语音,提出了一种融合口型、表情等多种运动元素的三维人脸动画合成方法.以MPEG-4人脸动画标准为基础,建立了汉语音节口型库和人脸基本表情库,通过在人脸动画参数上对共同影响面部运动的多种元素进行加权融合,合成出最终的动画序列.实验结果表明,该方法有效融合了面部运动的多种元素,同时具有真实感和实时性的优点.

关键词：人脸动画可视语音合成表情合成 MPEG-4

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遗传归纳逻辑程序设计的个体编码生长现象

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计算机研究与发展 2003年第8期40卷 1238-1243页

作者：杨新武刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室北京100022

遗传归纳逻辑程序设计 (GILP)的个体编码生长现象严重影响了算法的性能和规则的可读性通过对变长编码的模式分析 ,解释了GILP的个体编码生长现象并发现 ,若从初始种群开始添加长度惩罚项来解决个体编码生长问题 ,种群会出现退化现象... 详细信息

遗传归纳逻辑程序设计 (GILP)的个体编码生长现象严重影响了算法的性能和规则的可读性通过对变长编码的模式分析 ,解释了GILP的个体编码生长现象并发现 ,若从初始种群开始添加长度惩罚项来解决个体编码生长问题 ,种群会出现退化现象而采取在演化的初期不添加惩罚项 ,在种群的性状有了明显改善后再添加惩罚的策略 ,既可避免种群退化 ,又可有效解决个体编码生长问题 .

关键词：归纳逻辑程序设计遗传归纳逻辑程序设计遗传算法模式分析

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基于深度仲裁策略的四足机器人步态学习

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北京理工大学学报 2023年第11期43卷 1197-1204页

作者：朱晓庆陈江涛张思远刘鑫源阮晓钢北京工业大学信息学部北京100124 北京计算智能与智能系统重点实验室北京100124

复现高等生物的学习过程是机器人研究的一个重要研究方向,研究人员已探索出一些常用的基于行动者评价器(actor critic,AC)网络的强化学习算法可以完成此任务,但是还存在一些不足.针对深度确定性策略梯度(deep deterministic policy grad... 详细信息

复现高等生物的学习过程是机器人研究的一个重要研究方向,研究人员已探索出一些常用的基于行动者评价器(actor critic,AC)网络的强化学习算法可以完成此任务,但是还存在一些不足.针对深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)存在着Q值过估计导致恶化学习效果的问题,受到大脑前额叶皮质层仲裁机制的启发,提出了一种深度仲裁行动者评价器(deep arbitration actor critic,DAAC)算法,其中包含两套评价网络,通过仲裁机制进行择优选取评价网络去更新策略参数,有效解决了Q值过估计的问题,该算法使得四足机器人成功复现了仿生的步态学习过程.通过仿真实验,将DAAC算法与DDPG、软行动者评价器(soft actor critic,SAC)、近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)三种算法进行了对比实验,实验证明经DAAC训练的四足机器人步态在奖励值、机体稳定性和速度三个方面都有更好的表现,有效验证了算法的优越性.

关键词：四足机器人强化学习仲裁机制步态学习

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基于Safe-PPO算法的安全优先路径规划方法

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北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 2108-2118页

作者：别桐朱晓庆付煜李晓理阮晓钢王全民北京工业大学信息学部人工智能与自动化学院北京100124 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 北京工业大学信息学部计算机学院北京100124

现有的路径规划算法对路径规划过程中的路径安全性问题考虑较少,并且传统的近端策略优化(PPO)算法存在一定的方差适应性问题。为解决这些问题,提出一种融合进化策略思想和安全奖励函数的安全近端策略优化(Safe-PPO)算法,所提算法以安全... 详细信息

现有的路径规划算法对路径规划过程中的路径安全性问题考虑较少,并且传统的近端策略优化(PPO)算法存在一定的方差适应性问题。为解决这些问题,提出一种融合进化策略思想和安全奖励函数的安全近端策略优化(Safe-PPO)算法,所提算法以安全优先进行路径规划。采用协方差自适应调整的进化策略(CMA-ES)的思想对PPO算法进行改进,并引入危险系数与动作因子来评估路径的安全性。使用二维栅格地图进行仿真实验,采用传统的PPO算法和Safe-PPO算法进行对比;采用六足机器人在搭建的场景中进行实物实验。仿真实验结果表明:所提算法在安全优先导向的路径规划方面具有合理性与可行性:在训练时Safe-PPO算法相比传统的PPO算法收敛速度提升了18%,获得的奖励提升了5.3%;在测试时采用融合危险系数与动作因子的方案能使机器人学会选择更加安全的道路而非直观上最快速的道路。实物实验结果表明:机器人可以在现实环境中选择更加安全的路径到达目标点。

关键词：机器人导航路径规划深度强化学习近端策略优化安全路径选择

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基于环境反馈机制的四足机器人运动技能学习

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控制与决策 2024年第5期39卷 1461-1468页

作者：张思远朱晓庆阮晓钢李春阳刘鑫源北京工业大学信息学部北京100124 北京计算智能与智能系统重点实验室北京100124

哺乳动物的运动学习机制已得到广泛研究,犬科动物可以根据环境反馈的引导性信息自主地学习运动技能,对其提供更为特定的训练引导可以加快其对相关任务的学习速度.受上述启发,在软演员-评论家算法(SAC)的基础上提出一种基于期望状态奖励... 详细信息

哺乳动物的运动学习机制已得到广泛研究,犬科动物可以根据环境反馈的引导性信息自主地学习运动技能,对其提供更为特定的训练引导可以加快其对相关任务的学习速度.受上述启发,在软演员-评论家算法(SAC)的基础上提出一种基于期望状态奖励引导的强化学习算法(DSG-SAC),利用环境中的状态反馈机制来引导四足机器人进行有效探索,可以提高四足机器人仿生步态学习效果,并提高训练效率.在该算法中,策略网络与评价网络先近似拟合期望状态观测与当前状态的误差,再经过当前状态的正反馈后输出评价函数与动作,使四足机器人朝着期望的方向动作.将所提出算法在四足机器人上进行验证,通过实验结果可知,所提出的算法能够完成四足机器人的仿生步态学习.进一步,设计消融实验来探讨超参数温度系数和折扣因子对算法的影响,实验结果表明,改进后的算法具有比单纯的SAC算法更加优越的性能.

关键词：强化学习四足机器人仿生步态学习环境探索状态反馈引导

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非线性和非高斯性共存的序批次反应处理过程故障诊断（英文）

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控制理论与应用 2019年第5期36卷 728-736页

作者：常鹏乔俊飞王普高学金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

序批式反应器(SBR)的处理过程的数据具有非高斯分布和高度非线性的特点,传统特征提取方法在进行特征提取时仅仅考虑信息最大化而忽略数据的簇结构信息导致数据特征提取的不完整.由于多向核熵成分分析是一种新的监测方法,在监测过程中的... 详细信息

序批式反应器(SBR)的处理过程的数据具有非高斯分布和高度非线性的特点,传统特征提取方法在进行特征提取时仅仅考虑信息最大化而忽略数据的簇结构信息导致数据特征提取的不完整.由于多向核熵成分分析是一种新的监测方法,在监测过程中的应用表明能够克服传统监测方法的缺陷,减少误报警率.因此本文结合多向核熵成分分析的的优势,提出多向核熵独立成分分析方法用于SBR过程监测及故障诊断.首先,将三维SBR过程数据利用一种新的数据展开技术变为二维数据;其次,利用核熵成分分析将展开后的二维数据映射到高维空间用独立成分分析进行独立成分提取;最后提出一种基于多向核熵独立成分分析的故障诊断方法进行故障诊断.将该方法和传统方法应用于80升的SBR处理过程的监测结果表明,本文提出的方法优于传统的多向独立成分分析方法.

关键词：序批式反应器多向核熵独立成分故障检测故障诊断

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基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法

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模式识别与人工智能 2020年第1期33卷 50-58页

作者：于乃功魏雅乾王林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 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地... 详细信息

针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地图.基于汉明距离计算视觉信息与视图库中图像的相似度,实现对复杂动态环境中熟悉场景的识别,完成机器人在环境中的定位及位置纠正.仿真与物理实验验证文中方法的有效性与鲁棒性.

关键词：卷积神经网络(CNN) 海马体认知地图位置细胞网格细胞

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数据驱动选择策略的多目标差分进化算法

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控制与决策 2023年第7期38卷 1816-1824页

作者：侯莹吴毅琳白星韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学教育部数字社区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

针对多目标差分进化算法求解复杂多目标优化问题时,最优解选择策略中非支配排序计算复杂度高的问题,提出一种数据驱动选择策略的多目标差分进化(MODE-DDSS)算法.首先,设计多目标差分进化算法的优化解排序等级评估准则,建立基于评估准则... 详细信息

针对多目标差分进化算法求解复杂多目标优化问题时,最优解选择策略中非支配排序计算复杂度高的问题,提出一种数据驱动选择策略的多目标差分进化(MODE-DDSS)算法.首先,设计多目标差分进化算法的优化解排序等级评估准则,建立基于评估准则的优化解排序等级评估库;其次,设计基于优化解双向搜索机制和无重复比较机制的数据驱动选择策略,实现优化解的高效搜索和快速排序;最后,构建数据驱动选择策略的多目标差分进化算法,降低算法在最优解选择操作中的时间复杂度,提高算法的寻优效率.实验结果表明,所提出的MODE-DDSS算法能够有效减少最优解在选择过程中的比较次数,提升多目标差分进化算法解决复杂多目标优化问题的寻优效率.

关键词：数据驱动选择策略非支配排序多目标优化差分进化算法寻优效率

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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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