检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2019年第5期40卷 240-248页

作者：单吉超李秀智张祥银贾松敏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

移动机器人自主建图是完成智能行为的前提。为提高机器人智能水平和直观的用户交互,地图需要扩展超出几何和外观信息的语义信息。研究了将基于深度残差网络(DRN)的像素级图像语义分割和三维同时定位与建图(SLAM)相融合的三维语义地图构... 详细信息

移动机器人自主建图是完成智能行为的前提。为提高机器人智能水平和直观的用户交互,地图需要扩展超出几何和外观信息的语义信息。研究了将基于深度残差网络(DRN)的像素级图像语义分割和三维同时定位与建图(SLAM)相融合的三维语义地图构建方法。首先,采用一种联合中值滤波算法进行深度图像的修复,使用改进的迭代最近点(ICP)算法得到相机估计位姿以及基于随机蕨类的闭环检测构建出三维环境地图;其次,采用优化的深度残差网络对输入的图像实现较精准的像素语义级别的预测与分割;最后,采用贝叶斯更新方法,渐进式的将图像分割获取的语义分类标签迁移到重建的室内三维模型中,获得完整的三维语义地图。实验表明,所设计的方法可以在实际的、复杂环境下实时地构建语义地图。

关键词：闭环优化同时定位与建图图像语义分割贝叶斯更新三维语义地图

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基于弹簧负载倒立摆模型的仿袋鼠机器人稳定跳跃控制

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控制理论与应用 2018年第8期35卷 1151-1158页

作者：左国玉刘旭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

仿生跳跃机器人具备很强的越障和环境适应能力,但是由于机器人运动过程中较短的可控时间以及腾空阶段运动的不确定性,运动的稳定性对于仿生跳跃机器人至关重要.本文对仿袋鼠机器人跳跃运动过程中的稳定跳跃控制问题进行了研究.首先采用... 详细信息

仿生跳跃机器人具备很强的越障和环境适应能力,但是由于机器人运动过程中较短的可控时间以及腾空阶段运动的不确定性,运动的稳定性对于仿生跳跃机器人至关重要.本文对仿袋鼠机器人跳跃运动过程中的稳定跳跃控制问题进行了研究.首先采用双质量弹簧负载倒立摆模型(spring-loaded inverted pendulum,SLIP)模型对袋鼠机器人的结构进行简化,建立了机器人系统的动力学模型,并对机器人的运动过程以及着地相与腾空相的切换条件进行了分析.然后采用解耦控制的思想,将SLIP模型的运动控制分解为水平速度控制和跳跃高度控制两个方面,分别通过控制着地角度实现对水平运动速度的控制,通过能量补偿实现对跳跃高度的控制.最后在ADAMS仿真环境中建立机器人模型并进行了机器人运动仿真实验.实验结果表明,本文提出的方法可以实现仿袋鼠机器人稳定的周期性跳跃运动.

关键词：袋鼠机器人运动稳定性 SLIP模型解耦控制

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基于参数动态调整的多目标差分进化算法

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控制与决策 2017年第11期32卷 1985-1990页

作者：侯莹韩红桂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

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能... 详细信息

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能力和全局探索能力,获得收敛性、多样性和均匀性较好的最优解.实验结果表明,基于参数动态调整的AMODE算法能够有效改善多目标差分进化算法的逼近能力(IGD)和均匀性(SP),具有较好的优化效果.

关键词：多目标优化差分进化算法参数动态调整自适应

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基于动作注意策略的树形DDQN目标候选区域提取方法

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电子与信息学报 2019年第3期41卷 666-673页

作者：左国玉杜婷婷马蕾卢佳豪龚道雄北京工业大学信息学部北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室北京100124

针对机器人在家庭环境下的目标检测问题,该文提出一种基于动作注意策略的树形双深度Q网络(TDDQN)目标候选区域提取的方法,该方法将双深度Q网络(DDQN)的方法与树结构的方法相结合,通过执行改变检测框的动作以使目标逐渐集中在检测框内。... 详细信息

针对机器人在家庭环境下的目标检测问题,该文提出一种基于动作注意策略的树形双深度Q网络(TDDQN)目标候选区域提取的方法,该方法将双深度Q网络(DDQN)的方法与树结构的方法相结合,通过执行改变检测框的动作以使目标逐渐集中在检测框内。首先采用DDQN方法在执行较少的动作后选择出当前状态的最佳动作,获取符合条件的候选区域。然后根据执行所选择动作之后所得到的状态重复执行上述过程,以此构成树结构的多条"最佳"路径。最后采用非极大值抑制的方法从多个符合条件的候选区域选择出最佳候选区域。在PascalVOC2007以及Pascal VOC2012上的实验结果表明,在不同数量的候选区域、不同阈值的IoU和不同大小以及不同种类对象的实验条件下,所提方法较其他方法都有着更好的检测性能,可以较好地实现目标检测。

关键词：目标检测候选区域树结构双深度Q网络动作注意

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基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法

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控制与决策 2023年第11期38卷 3039-3047页

作者：韩红桂徐子昂王晶晶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

多任务粒子群优化算法(multi-task particle swarm ptimization,MTPSO)通过知识迁移学习,具有快速收敛能力,广泛应用于求解多任务多目标优化问题.然而,MTPSO难以根据种群进化状态自适应调整优化过程,容易陷入局部最优,收敛性能较差.针... 详细信息

多任务粒子群优化算法(multi-task particle swarm ptimization,MTPSO)通过知识迁移学习,具有快速收敛能力,广泛应用于求解多任务多目标优化问题.然而,MTPSO难以根据种群进化状态自适应调整优化过程,容易陷入局部最优,收敛性能较差.针对此问题,利用强化学习的自我进化与预测能力,提出一种基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法(QM2PSO).首先,设计粒子群参数动态更新方法,利用Q学习方法在线更新粒子群算法的惯性权重和加速度参数,提高当前粒子收敛到Pareto前沿的能力;其次,提出基于柯西分布的突变搜索策略,通过全局和局部交替搜索多任务最优解,避免算法陷入局部最优;最后,设计基于正向迁移准则的知识迁移方法,采用Q学习方法更新知识迁移率,改善知识负迁移现象.与已有经典算法的对比实验结果表明所提出的QM2PSO算法具有更优越的收敛性.

关键词：多任务多目标优化粒子群优化知识迁移 Q学习

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一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法

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电子学报 2018年第2期46卷 315-324页

作者：韩红桂卢薇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

为了提高多目标粒子群算法优化解的多样性和收敛性,提出了一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法(Multiobjective Particle Swarm Optimization based on the Diversity Information and Convergence Degree,dicd MOPSO).首先,利用非支配解多样性信息评估知识库中最优解的分布状态,设计出一种全局最优解选择机制,平衡了种群的进化过程,提高了非支配解的多样性和收敛性;其次,基于种群多样性信息设计出一种飞行参数调整机制,增强了粒子的全局探索能力和局部开发能力,获得了多样性和收敛性较好的种群.最后,将dicd MOPSO应用于标准测试函数测试,实验结果表明,dicd MOPSO与其他多目标算法相比不仅获得了多样性较高的可行解,而且能够较快的收敛到Pareto前沿.

关键词：智能优化算法多目标粒子群优化种群多样性信息非支配解多样性信息收敛度

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仿鼠脑内嗅-海马-前额叶信息传递回路的空间导航方法

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生物医学工程学杂志 2024年第1期41卷 80-89页

作者：廖诣深于乃功北京工业大学信息学部计算智能与智能系统重点实验室北京100124

生理学研究发现,大鼠进行空间定位依赖内嗅—海马CA3结构中的网格细胞与位置细胞,而内嗅—海马结构与前额叶皮层之间的动态联系是导航的关键。基于此,本文提出一种仿鼠脑内嗅—海马—前额叶信息传递回路的空间导航方法,旨在为移动机器... 详细信息

生理学研究发现,大鼠进行空间定位依赖内嗅—海马CA3结构中的网格细胞与位置细胞,而内嗅—海马结构与前额叶皮层之间的动态联系是导航的关键。基于此,本文提出一种仿鼠脑内嗅—海马—前额叶信息传递回路的空间导航方法,旨在为移动机器人赋予强大的空间导航能力。在海马CA3—前额叶空间导航模型的基础上,本文构建以海马CA1区位置细胞为基本单元的动态自组织模型优化导航路径。随后通过海马CA3区位置细胞与前额叶皮层动作神经元将优化后的路径回馈至脉冲神经网络,提高模型收敛速度的同时还有助于建立导航习惯的长期记忆。为验证方法的有效性,本文分别设计了二维仿真实验和三维仿真平台的机器人实验。实验结果表明:本文方法不仅能够在导航效率、收敛速度等方面超越其他算法,而且对动态变化的导航任务具有较好的适应性。同时,本文方法还能够很好地应用在移动机器人平台上。

关键词：位置细胞动作神经元内嗅—海马前额叶空间导航

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基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

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化工学报 2019年第2期70卷 696-706页

作者：汤健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

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)是被称为"世纪之毒"的持续性污染物。该过程的多阶段、多温度区间的物理化学特性导致DXN排放浓度的机理模型难以构建。工业实际中通常以月或季为周期耗时近1周时间在实验室以离线化... 详细信息

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)是被称为"世纪之毒"的持续性污染物。该过程的多阶段、多温度区间的物理化学特性导致DXN排放浓度的机理模型难以构建。工业实际中通常以月或季为周期耗时近1周时间在实验室以离线化验方式滞后检测。针对这些问题,提出了基于选择性集成(SEN)核学习算法的DXN排放浓度软测量方法。首先,基于先验知识给出候选核参数集和候选惩罚参数集,采用核学习算法构建基于这些超参数的候选子子模型;然后,耦合优化和加权算法对相同核参数的候选子子模型进行选择与合并,进而得到基于不同核参数的候选SEN子模型集合;最后,再次采用优化和加权算法获得结构与超参数自适应的多层SEN软测量模型。采用UCI平台水泥抗压强度和焚烧过程DXN数据验证了所提方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧过程系统二噁英参数估值选择性集成废物处理

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基于类脑模块化神经网络的污水处理过程关键出水参数软测量

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自动化学报 2019年第5期45卷 906-919页

作者：蒙西乔俊飞韩红桂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

针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变... 详细信息

针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变量,获取各出水参数的辅助变量.其次,通过模拟大脑皮层模块化分区结构,构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量,降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后,通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性.

关键词：污水处理过程关键出水参数软测量类脑模块化神经网络

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基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计

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自动化学报 2020年第11期46卷 2367-2378页

作者：乔俊飞丁海旭李文静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

针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊... 详细信息

针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊隶属度,并采用小波变换将该时间序列进行分解,通过模糊马尔科夫链对子序列的未来时段进行预测,之后将各预测量合并后代入递归函数中得到具有自适应性的递归量.其次,利用梯度下降算法更新RFNN的参数来保证神经网络的精度.最后,通过非线性系统建模中几个基准问题和实际污水处理中关键水质参数的预测实验,证明了该神经网络模型的可行性和有效性.

关键词：递归模糊神经网络小波变换模糊马尔科夫链动态建模污水处理

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