检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2012年第8期49卷 1611-1617页

作者：高建敏陆慧梅刘婧曹元大北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

相比传统组播模式,多源应用层组播能用更少的网络资源实现多方交互式应用.但组播特性、应用层环境以及多源属性均会使得多源应用层组播的拥塞问题变得更加严重.因此,提出一种基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案,该方案采用... 详细信息

相比传统组播模式,多源应用层组播能用更少的网络资源实现多方交互式应用.但组播特性、应用层环境以及多源属性均会使得多源应用层组播的拥塞问题变得更加严重.因此,提出一种基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案,该方案采用正反压的方式来避免组播流在节点上产生拥塞,并同时采用基于权重的缓冲转移策略来保证同一组内所有数据源的组播流在共享节点上公平地占用缓冲和带宽资源,并进一步讨论了环形拥塞问题的严重性和解决办法.PlanetLab实验网评测结果表明,该方案在实现多源应用层组播拥塞控制的同时,能够协调不同组播流的流量,实现其公平性和可扩展性.

关键词：应用层组播多源组播拥塞控制双向压力可靠性

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基于多RGBD摄像机的动态场景实时三维重建系统

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北京理工大学学报 2014年第11期34卷 1157-1162页

作者：段勇裴明涛北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统.RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图.多台RGBD摄像机运行在统一的外部时... 详细信息

使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统.RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图.多台RGBD摄像机运行在统一的外部时钟和控制信号下,可实现对目标场景数据的同步采集.为了提高各视点所获取的场景深度图质量,根据多RGBD摄像机系统视点分布较为稀疏的特点,使用概率密度函数估计的方法进行多视点深度图的融合.融合后的深度图由PC集群进行处理,可实时生成所拍摄场景的三维空间点云.实验结果表明,本文系统可以有效地重建包含多个运动目标的大型动态场景.

关键词：立体视觉多视点实时三维重建深度图融合

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蚁群算法中基于知识引导的信息素控制策略

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北京工业大学学报 2011年第8期37卷 1236-1241页

作者：代启国冀俊忠刘椿年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

针对蚁群算法在求解旅行商问题性能方面的不足,提出了一种基于知识引导的信息素控制策略.该策略利用问题先验知识初始化信息素,旨在提高算法运行初期信息素对蚂蚁搜索的启发能力;采用群知识引导信息素更新,加强信息素对蚂蚁搜索的引导能... 详细信息

针对蚁群算法在求解旅行商问题性能方面的不足,提出了一种基于知识引导的信息素控制策略.该策略利用问题先验知识初始化信息素,旨在提高算法运行初期信息素对蚂蚁搜索的启发能力;采用群知识引导信息素更新,加强信息素对蚂蚁搜索的引导能力,增强蚂蚁搜索的目的性.实验结果表明,基于这种信息素控制策略的蚁群算法的总体性能明显优于当前最先进的蚁群算法.

关键词：旅行商问题(TSP) 蚁群算法知识引导信息素控制

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基于区间二型模糊神经网络污水处理过程溶解氧浓度控制

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化工学报 2018年第3期69卷 1182-1190页

作者：韩红桂刘峥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

针对城市污水处理过程溶解氧浓度难以精确控制的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的溶解氧浓度控制方法。先将IT2FNN应用在城市污水处理过程溶解氧浓度控制器的设计,获得了一种I... 详细信息

针对城市污水处理过程溶解氧浓度难以精确控制的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的溶解氧浓度控制方法。先将IT2FNN应用在城市污水处理过程溶解氧浓度控制器的设计,获得了一种IT2FNN溶解氧浓度控制器。后采用自适应学习算法在线调整控制器的参数,提高了控制器的自适应能力。最后将提出的IT2FNN溶解氧浓度控制器应用于基准仿真2号模型(benchmark simulation model no.2,BSM2)平台,结果表明,IT2FNN控制器能够实现第5分区溶解氧浓度精确控制,具有较好的控制效果。

关键词：污水处理过程溶解氧过程控制神经网络区间二型神经网络实验验证基准仿真2号模型

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立方体机器人自抗扰平衡控制方法

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控制与决策 2019年第6期34卷 1203-1210页

作者：陈志刚阮晓钢李元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

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视... 详细信息

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视为各自通道上的自抗扰控制器的总扰动,在为期望姿态安排过渡过程基础上,设计扩张状态观测器对总扰动进行估计并实时补偿.综合采用经验试凑法和带宽法对控制器参数进行整定,对自抗扰控制器系统进行稳定控制、姿态跟踪、抗扰性和鲁棒性实验,并与PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能有效实现立方体机器人的平衡控制,而且较PID控制器具有更好的响应速度、控制精度和强鲁棒性.

关键词：自平衡机器人自平衡控制自抗扰控制参数整定 PID控制姿态控制

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基于目标导向行为和空间拓扑记忆的视觉导航方法

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计算机学报 2021年第3期44卷 594-608页

作者：阮晓钢李鹏朱晓庆刘鹏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

针对在具有动态因素且视觉丰富环境中的导航问题,受路标机制空间记忆方式启发,提出一种可同步学习目标导向行为和记忆空间结构的视觉导航方法.首先,为直接从原始输入中学习控制策略,以深度强化学习为基本导航框架,同时添加碰撞预测作为... 详细信息

针对在具有动态因素且视觉丰富环境中的导航问题,受路标机制空间记忆方式启发,提出一种可同步学习目标导向行为和记忆空间结构的视觉导航方法.首先,为直接从原始输入中学习控制策略,以深度强化学习为基本导航框架,同时添加碰撞预测作为模型辅助任务;然后,在智能体学习导航过程中,利用时间相关性网络祛除冗余观测及寻找导航节点,实现通过情景记忆递增描述环境结构;最后,将空间拓扑地图作为路径规划模块集成到模型中,并结合动作网络用于获取更加通用的导航方法.实验在3D仿真环境DMlab中进行,实验结果表明,本文方法可从视觉输入中学习目标导向行为,在所有测试环境中均展现出更高效的学习方法和导航策略,同时减少构建地图所需数据量;而在包含动态堵塞的环境中,该模型可使用拓扑地图动态规划路径,从而引导绕路行为完成导航任务,展现出良好的环境适应性.

关键词：目标导向行为深度强化学习碰撞预测时间相关性网络空间拓扑地图动作网络

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自适应分解式多目标粒子群优化算法

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电子学报 2020年第7期48卷 1245-1254页

作者：韩红桂阿音嘎张璐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优化算法解的分布性,文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法(Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive,AMOPSO-DA).首先,设计了一种基于优化解空间分布信息的... 详细信息

为了提高多目标粒子群优化算法解的分布性,文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法(Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive,AMOPSO-DA).首先,设计了一种基于优化解空间分布信息的外部档案更新策略,有效提升了AMOPSO-DA的空间搜索能力;其次,提出了一种基于粒子进化方向信息的飞行参数调整方法,有效平衡了AMOPSO-DA的探索和开发能力.最后,将提出的AMOPSO-DA应用于多目标优化问题,实验结果表明,文中提出的AMOPSO-DA能够获得分布性较好的优化解.

关键词：多目标粒子群优化算法分解外部档案分布性自适应

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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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三维人脸的非均匀重采样对齐算法

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北京工业大学学报 2007年第2期33卷 213-218页

作者：尹宝才何晏晏孙艳丰梁永涛张壮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京100022

为了用尽量少的网格点和面片数表示对齐后的三维人脸,基于分片的网格重采样思想,通过分析每片的曲率高低自动确定各片的网格稠密度,得到非均匀的网格结构,实现了不同三维人脸数据间点到点的一一对齐．实验结果表明:与以往的对齐算法相比... 详细信息

为了用尽量少的网格点和面片数表示对齐后的三维人脸,基于分片的网格重采样思想,通过分析每片的曲率高低自动确定各片的网格稠密度,得到非均匀的网格结构,实现了不同三维人脸数据间点到点的一一对齐．实验结果表明:与以往的对齐算法相比,此方法不仅可以大大减少表示人脸的网格点数目,还可以较好地保持人脸的形状和外观特征;使用非均匀重采样做对齐后的三维人脸库建立的人脸模型进行人脸重建,比使用均匀重采样得到的人脸模型在重建速度上有了很大提高．

关键词：重采样人脸分片稠密对齐主曲率平均曲率

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基于GPU的实时人群混合绘制

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北京工业大学学报 2009年第10期35卷 1434-1440页

作者：张勇尹宝才孔德慧杨光伟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

虚拟现实技术中,大规模人群的绘制需要绘制终端具有很强的计算能力,为了提高人群动画的实时渲染速度,本文提出了一种基于GPU的人群绘制方法.通过使用静态层次细节(LOD)技术,结合几何和动态Impostor的混合绘制方法,进行实时人群绘制.实... 详细信息

虚拟现实技术中,大规模人群的绘制需要绘制终端具有很强的计算能力,为了提高人群动画的实时渲染速度,本文提出了一种基于GPU的人群绘制方法.通过使用静态层次细节(LOD)技术,结合几何和动态Impostor的混合绘制方法,进行实时人群绘制.实验结果表明,本文的人群混合绘制方法CPU与GPU之间负载均衡,可以获得更好的绘制效率.

关键词：实时系统人群绘制虚拟现实层次细节

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