检索结果-内蒙古大学图书馆

电力电子技术 2019年第12期53卷 23-27页

作者：宋建国谢敏波张斌北京工业大学数字社区教育部工程研究中心和城市轨道交通北京实验室

在纯电动汽车中,高压(350~700V)锂离子电池组是唯一的能源,为了给其他24V的车载电器供电,需要一个500 V转28 V的DC/DC隔离式转换器作为连接高压电池组和低压电池组的充电机。当电动汽车上所有的低压设备(GPS、无线电、空调等)工作时,低... 详细信息

在纯电动汽车中,高压(350~700V)锂离子电池组是唯一的能源,为了给其他24V的车载电器供电,需要一个500 V转28 V的DC/DC隔离式转换器作为连接高压电池组和低压电池组的充电机。当电动汽车上所有的低压设备(GPS、无线电、空调等)工作时,低压侧大约需要2.8 kW的额定功率和100 A的额定电流输出,采用零电压开关(ZVS)脉宽调制(PWM)控制方法的移相全桥转换器能大功率、高效率输出,满足上述要求。此外,在转换器启动时加入Buck-Boost电路,可以防止高压电池组工作时继电器闭合对电池造成的电流冲击。搭建了2.8 kW,25 kHz高频移相全桥转换器进行功能验证,通过仿真证明系统的可靠性与安全性,为实际设计开发具有更宽动态性能的转换器提供理论依据。

关键词：转换器零电压开关脉宽调制移相全桥

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城市生活垃圾焚烧过程监控半实物仿真平台研发

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系统仿真学报 2021年第6期33卷 1427-1435页

作者：严爱军夏恒刘溪芷北京工业大学信息学部人工智能与自动化学院北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124

为了城市生活垃圾焚烧过程建模、控制、优化等方法的研究测试,将实物控制系统与虚拟对象结合起来研发了一种具有三层结构的半实物仿真平台。该平台的实物控制系统由智能控制优化层和基础控制层组成;虚拟对象层包括软件模拟的仪表、执行... 详细信息

为了城市生活垃圾焚烧过程建模、控制、优化等方法的研究测试,将实物控制系统与虚拟对象结合起来研发了一种具有三层结构的半实物仿真平台。该平台的实物控制系统由智能控制优化层和基础控制层组成;虚拟对象层包括软件模拟的仪表、执行机构装置和焚烧过程模型。开发了人机界面、设备与参数的监控、焚烧过程模型以及OPC通讯等软件。测试了智能控制优化层和基础控制层的各项功能,结果表明:该平台的软、硬件部分运行稳定而可靠,能够有效而正确反映焚烧过程的变化。

关键词：城市生活垃圾焚烧过程监控半实物仿真

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基于深度学习的数字图像修复算法最新进展

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信号处理 2020年第1期36卷 102-109页

作者：范春奇任坤孟丽莎黄泷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 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124 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

数字图像修复是一项利用计算机技术还原破损图像缺失信息实现自动图像修复的技术,其广泛应用于文物修复、电影特效制作、图像编辑等方面。早期数字图像修复算法可以对小区域缺失的图像进行近似真实的还原,而对大区域缺失图像的修复往往... 详细信息

数字图像修复是一项利用计算机技术还原破损图像缺失信息实现自动图像修复的技术,其广泛应用于文物修复、电影特效制作、图像编辑等方面。早期数字图像修复算法可以对小区域缺失的图像进行近似真实的还原,而对大区域缺失图像的修复往往相似度低,内容模糊。近年来深度学习生成模型的进展为数字图像修复提供了新的技术手段,基于生成对抗网络和自编码器的图像修复技术成为研究热点。本文对数字图像修复算法最新进展整理归纳,按照算法类型将新算法分为三类,详细介绍每类算法的特点和不足;并在此基础上分别从卷积模式和网络结构优化两个方面详细阐述了最新研究进展和成果;最后对未来的研究方向进行展望。

关键词：图像修复生成对抗网络自编码器卷积神经网络损失函数

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基于Elman神经网络的PM2.5质量浓度区间预测

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北京工业大学学报 2020年第4期46卷 377-384页

作者：李晓理梅建想王康李济瀚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PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次... 详细信息

针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次,针对各子序列分别用多输入单输出Elman神经网络(Elman neural network,ENN)建立PM2.5质量浓度预测模型.在各子序列预测结果基础之上,采用多输入双输出Elman神经网络实现PM2.5质量浓度区间预测.最后,为了进一步提高预测模型性能,提出一种区间预测评价指标作为目标函数,采用思维进化算法对Elman神经网络权值β和阈值b进行寻优.基于北京工业大学校园监测站点采集数据,验证了预测模型的可靠性和有效性.所提预测模型为PM2.5质量浓度预测提供了一种方法.

关键词：互补集合经验模态分解样本熵 Elman神经网络区间预测模型思维进化算法 PM2.5

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基于人工智能技术的重大活动食品安全与风险评估综述

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北京工业大学学报 2021年第5期47卷 530-539页

作者：李晓理卜坤翟玉鹏王康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

随着中国国际地位的提高,举办大型活动日渐频繁.大型活动人员规模大、政治规格高、被社会大众广为关注等特点决定了其食品安全保障与传统食品监管有着不同的侧重点.为了更好地让人工智能技术服务于重大活动食品安全保障,从多个角度进行... 详细信息

随着中国国际地位的提高,举办大型活动日渐频繁.大型活动人员规模大、政治规格高、被社会大众广为关注等特点决定了其食品安全保障与传统食品监管有着不同的侧重点.为了更好地让人工智能技术服务于重大活动食品安全保障,从多个角度进行分析.首先,简要回顾传统食品安全监管行业的发展历史;其次,对现有的食品安全保障技术进行概括与总结,包含计算机视觉、物联网等人工智能技术;最后,根据重大活动的特点,基于现有犯罪预防与风险评估技术的应用现状,分析讨论重大活动食品安全风险评估技术的发展前景与困难.

关键词：人工智能大型活动安全监管食品安全犯罪预防风险评估

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基于浅层视觉几何组网络的参数迁移学习及其在运动想象分类中的应用

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生物医学工程学杂志 2022年第1期39卷 28-38页

作者：许冬芹李明爱北京工业大学信息学部北京100124 北京市计算机智能和智能系统重点实验室北京100124 教育部数字社区工程研究中心北京100124

迁移学习在基于运动想象脑电信号(MI-EEG)的脑机接口(BCI)康复系统中具有潜在的研究价值和应用前景,而源域分类模型及迁移策略是直接影响目标域模型性能与迁移效率的两个重要方面。为此,本文提出一种基于浅层视觉几何组网络(sVGG)的参... 详细信息

迁移学习在基于运动想象脑电信号(MI-EEG)的脑机接口(BCI)康复系统中具有潜在的研究价值和应用前景,而源域分类模型及迁移策略是直接影响目标域模型性能与迁移效率的两个重要方面。为此,本文提出一种基于浅层视觉几何组网络(sVGG)的参数迁移学习(PTL)方法(PTL-sVGG)。首先,基于皮尔逊相关系数法对源域受试者进行筛选,并对优选的受试者MI-EEG数据进行短时傅里叶变换,获得时频谱图(TFSI);然后,对视觉几何组网络-16(VGG-16)进行结构简化与模块化设计,并利用源域TFSI完成改进的sVGG模型预训练;进而,设计基于模块的冻结—微调迁移策略,快速寻找并冻结sVGG模型中贡献最大的某个模块,再基于目标受试者TFSI微调其余模块,获得目标域分类模型。基于公开脑电信号(EEG)数据库进行实验研究,PTL-sVGG取得的平均识别率和卡帕(Kappa)值分别为94.9%和0.898。结果表明,源域受试者优选有利于改善源域模型性能,基于模块的迁移策略有效提升了迁移效率,实现了基于不同导联数的数据库跨受试者间模型参数的快速有效迁移。这将有利于减少BCI系统的校准时间,促进BCI技术在康复工程中的应用。

关键词：运动想象参数迁移学习视觉几何组网络皮尔逊相关系数迁移策略

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基于互补集合经验模态分解与支持向量回归的PM_(2.5)质量浓度预测

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北京工业大学学报 2018年第12期44卷 1494-1502页

作者：李建更罗奥荣李晓理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

针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持... 详细信息

针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的混合预测模型(CEEMD-SVR).该模型首先采用CEEMD对PM_(2.5)质量浓度的原始时间序列进行分解,得到若干具有不同时间尺度的相对平稳分量;然后采用SVR算法对各个分量分别进行预测;最后求出各个分量的预测值之和,作为原始PM_(2.5)质量浓度的预测结果.选取北京市海淀区万柳监测站点2014年3月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度以及北京市怀柔监测站点2014年5月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度作为实验样本集.研究结果与EEMD-SVR、EMD-SVR和单一SVR模型进行对比,表明CEEMD-SVR模型有效提高了PM_(2.5)质量浓度的预测精度.

关键词： PM2.5 非线性分解与整合互补集合经验模态分解(CEEMD) 支持向量回归(SVR) 混合预测模型

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低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3343-3352页

作者：任坤李峥瑱桂源泽范春奇栾衡北京工业大学信息学部人工智能与自动学院北京市100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京市100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京市100124 中国民航信息网络股份有限公司北京市101300

针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和... 详细信息

针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和两阶段训练策略有效学习遮挡区域的缺失特征,通过在解码器中引入金字塔注意力模块和多尺度重建损失增强信息重构,从而实现低分辨率随机遮挡图像与4倍高分辨率完整图像的映射。同时,通过损失函数设计和改进Patch判别网络,确保网络训练的稳定性,提升生成网络性能。对比实验和模块验证实验验证了该算法的有效性。

关键词：图像修复超分辨率重建生成对抗网络金字塔注意力

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案例推理分类器的权重分配及案例库维护方法

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计算机应用 2021年第4期41卷 1071-1077页

作者：严爱军魏志远北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心(北京工业大学) 北京100124 城市轨道交通北京实验室(北京工业大学) 北京100124

由于特征权重分配以及案例库维护对案例推理(CBR)分类器的性能有重要影响,提出了用蚁狮(ALO)算法来分配权重且用高斯混合模型的期望最大化算法(GMMEM)进行案例库维护的案例推理算法模型——AGECBR(Ant Lion and Expectation Maximizatio... 详细信息

由于特征权重分配以及案例库维护对案例推理(CBR)分类器的性能有重要影响,提出了用蚁狮(ALO)算法来分配权重且用高斯混合模型的期望最大化算法(GMMEM)进行案例库维护的案例推理算法模型——AGECBR(Ant Lion and Expectation Maximization of Gaussian Mixture Model Case-Based Reasoning)。首先采用蚁狮算法对特征权重进行分配,在这个过程中将案例推理分类准确率作为蚁狮算法对特征权重进行迭代寻优的适应度函数,以此实现特征权重的优化分配;然后,使用高斯混合模型的期望最大化算法对案例库中的各案例进行聚类分析,并删除其中的噪声案例和冗余案例,从而实现案例库的维护。在UCI标准数据集上进行了实验,所提模型AGECBR比反向传播(BP)、k-近邻(kNN)等分类算法平均分类准确率提升了3.83~5.44个百分点。实验结果表明,AGECBR能够使案例推理分类准确率得到有效改进。

关键词：案例推理权重分配案例库维护蚁狮算法分类器

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四旋翼飞行器双环姿态稳定算法研究

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微电机 2020年第8期53卷 45-49页

作者：宋建国吴鑫磊谢敏波北京工业大学数字社区教育部工程研究中心和城市轨道交通北京实验室北京100124

针对四旋翼飞行器飞行姿态解算与控制,对飞行器的姿态进行了融合解算,并对解算所得到的姿态联合双闭环控制系统对飞行器进行了精准的控制,根据四旋翼飞行器的物理建模特性对飞行器姿态进行了详细分析,通过MEMS器件与嵌入式微控制器构建... 详细信息

针对四旋翼飞行器飞行姿态解算与控制,对飞行器的姿态进行了融合解算,并对解算所得到的姿态联合双闭环控制系统对飞行器进行了精准的控制,根据四旋翼飞行器的物理建模特性对飞行器姿态进行了详细分析,通过MEMS器件与嵌入式微控制器构建了飞行器原始数据获取与运算的硬件平台。区别于现有的模糊PID控制、经典PID控制等控制算法,本文设计了双闭环的四旋翼飞行器控制系统,这极大精简了其运算量,并在此基础上本文又增加了对原始数据的融合滤波处理,进而使得四旋翼飞行器的飞行姿态控制精度更高,抗扰动能力更强。

关键词：四旋翼飞行器姿态解算双闭环控制物理建模 MEMS 嵌入式微控制器融合滤波

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