检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第10期59卷 162-170页

作者：耿玉标岳志远闫麒名孙玉宝南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室、江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

产品表面缺陷检测任务的重点是对产品表面图像中的异常缺陷区域进行自动检测和分割。然而实际应用中,由于噪声的退化影响和缺陷类型的复杂多样,产品表面缺陷检测仍然是一项具有挑战性的任务。为了应对这些问题,提出了产品表面缺陷检测... 详细信息

产品表面缺陷检测任务的重点是对产品表面图像中的异常缺陷区域进行自动检测和分割。然而实际应用中,由于噪声的退化影响和缺陷类型的复杂多样,产品表面缺陷检测仍然是一项具有挑战性的任务。为了应对这些问题,提出了产品表面缺陷检测的多通路阈值收缩融合网络。在各尺度通路中,为了降低噪声干扰,该网络设计了自适应阈值收缩去噪模块,通过双支路自主学习水平和垂直方向的收缩阈值,去除特征中的干扰噪声并且保留有效背景信息,从而实现自适应去噪。为了更准确定位缺陷对象,设计了上下文三维注意力融合模块,通过水平聚合和垂直聚合生成三维注意力图,增强异常区域特征。最终将平行的多尺度特征融合,实现对不同尺度以及不同类型缺陷的有效检测。将所构建模型在SD-900和MVTec-AD数据集上与最新的8种方法进行比较,实验结果表明该模型能够有效提升检测精度,并能够对噪声干扰保持鲁棒性,消融实验也验证了自适应阈值收缩去噪模块和上下文三维注意力模块融合的有效性。

关键词：缺陷检测多尺度融合网络自适应阈值去噪上下文三维注意力

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考虑新技能学习机制的软件项目调度人工蜂群算法

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控制与决策 2023年第3期38卷 790-796页

作者：申晓宁姚铖滨徐继勇宋丽妍王玉芳南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学、江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学、江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南方科技大学、广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解... 详细信息

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解该模型,提出一种引入问题启发信息的离散人工蜂群算法.将多元学习策略应用于引领蜂阶段,在保证种群多样性的同时,加强算法全局搜索能力.在跟随蜂阶段采用一种基于启发信息的变异机制,保留最优个体中契合度较高的员工信息,并根据不同个体目标值的优劣采用相异的变异方式,针对性地进行搜索,以增强算法的局部寻优能力.实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在不同规模的软件项目调度问题中均能够搜索到更优的分配方案.

关键词：软件项目调度新技能学习机制熟练度人工蜂群算法多元学习启发信息

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基于多关键点检测加权融合的无人机相对位姿估计算法

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自动化学报 2024年第7期50卷 1402-1416页

作者：葛泉波李凯张兴国南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 中国飞行试验研究院西安710089

针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运... 详细信息

针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运动信息设计帧间抖动模型,通过还原图像信息达到降低图像噪声的目的;然后,设计一种多模型的级联回归特征提取算法,通过多模型检测舰载视觉系统获取的图像,以增强特征空间的多样性;同时,将检测过程中关键点定位形状增量集作为融合权重对模型进行加权融合,以提高特征空间的鲁棒性;紧接着,利用EPnP(Efficient perspective-n-point)计算关键点相机坐标系坐标,将PnP(Perspective-n-point)问题转化为ICP(Iterative closest point)问题;最终,基于关键点解集的离散度为关键点赋权,使用ICP算法求解位姿以削弱深度信息对位姿的影响.仿真结果表明,该算法能够建立一个精度更高的特征空间,使得位姿解算时特征映射的损失降低,最终提高位姿解算的精度.

关键词：辅助无人机降落舰载视觉系统 6D 位姿估计加权融合关键点检测级联特征提取

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基于分组学习粒子群算法的众包软件项目调度

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计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2056-2068页

作者：申晓宁徐继勇姚铖滨宋丽妍南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南方科技大学广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

为解决众包软件项目调度问题中的开发者选择、任务分配和投入度确定3个强耦合子问题,引入开发者信誉度,考虑技能、工作时长、开发团队规模等约束,以项目完成质量和工期为目标建立数学模型。提出一种采用三段式混合编码的分组学习粒子群... 详细信息

为解决众包软件项目调度问题中的开发者选择、任务分配和投入度确定3个强耦合子问题,引入开发者信誉度,考虑技能、工作时长、开发团队规模等约束,以项目完成质量和工期为目标建立数学模型。提出一种采用三段式混合编码的分组学习粒子群算法求解所建模型。所提算法根据适应度排序将种群划分为3组,不同分组的粒子数量随进化代数自适应变化,且各组根据不同的适应度采用不同的更新策略。将所提算法与10种具有代表性的算法在12个不同规模的众包软件项目调度算例中进行对比,结果表明,所提算法能够获得精度更高的调度方案。

关键词：众包软件项目调度粒子群优化分组学习混合编码信誉度

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基于主干网络浅深层特征的无人机海上分割算法

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智能系统学报 2025年

作者：沈昊葛泉波吴高峰南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学自动化学院大数据分析与智能系统江苏省高校重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心

为提高复杂海洋环境中无人机自主降落时分割目标的实时性和精确性，研究主干网络和浅深层特征对分割算法性能的影响问题，基于DeepLabV3+框架建立一种基于主干网络浅深层特征的无人机海上分割（shallow and deep features of backbone，... 详细信息

为提高复杂海洋环境中无人机自主降落时分割目标的实时性和精确性，研究主干网络和浅深层特征对分割算法性能的影响问题，基于DeepLabV3+框架建立一种基于主干网络浅深层特征的无人机海上分割（shallow and deep features of backbone， SDFB）算法。首先，针对风浪扰动降低目标稳定性的问题，优化MobileNetV2结构提出一种特征提取方法，解决了算法无法处理短时间目标变化较大图像的问题；然后，针对深层特征输出通道数较多且存在不均匀分布大气湍流噪声的问题，利用本地全局信息选择性地聚合特征提出一种特征筛选机制，剔除冗余通道的同时解决了算法对环境噪声敏感度高的问题；其次，针对光照不匀降低目标边界清晰度问题，从浅层空间维度和深层通道维度中提取轮廓信息建立一种并行轮廓学习机制，解决了算法利用轮廓特征效率低的问题；最后，针对障碍物遮挡破坏目标特征完整性问题，融合优化后的条带池化建立一种特征融合机制，解决了算法无法联系离散分布特征问题。实验表明，SDFB算法的实时性和精确性均高于其他算法，能够更好地适应海上场景无人机分割目标需求。

关键词：复杂海上场景语义分割无人机降落船舶目标 DeepLabV3+ 注意力机制深度学习卷积神经网络

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调控领域人工智能应用的高复用性验证平台

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中国电力 2025年第3期58卷 142-150页

作者：高志远庄卫金李峰于芳张鸿王艳夏旻中国电力科学研究院有限公司(南京) 江苏南京210003 江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学) 江苏南京210044

近年来,电网调控领域智能化发展趋势明显,但由于人工智能(artificial intelligence,AI)技术本身的黑盒性质,正确性和可靠性验证问题日渐重要,能够支持各种不同人工智能模型验证的复用性支持平台尤为重要。通过对验证需求和问题的分析,... 详细信息

近年来,电网调控领域智能化发展趋势明显,但由于人工智能(artificial intelligence,AI)技术本身的黑盒性质,正确性和可靠性验证问题日渐重要,能够支持各种不同人工智能模型验证的复用性支持平台尤为重要。通过对验证需求和问题的分析,提出一种包含基础设施、平台服务和应用服务的3层验证平台架构,分析了该架构下AI模型验证的运行模式,开展了案例和样本复用、容器化和镜像、多框架和算法集成等关键技术研究,并进行了开发和实施。该平台实现了算力和数据资源的统一管理和复用、兼容支持多种不同AI框架和算法库、验证场景的动态生成等,为后续调控领域人工智能技术推广应用奠定了基础。

关键词：电网调控人工智能机器学习新型电力系统信息通信技术能量管理系统

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一种用于多目标组合优化的三阶段混合蛙跳框架

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控制与决策 2022年第4期37卷 973-981页

作者：申晓宁陈庆洲潘红丽游璇黄遥南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

提出一种用于求解多目标组合优化问题的3阶段混合蛙跳框架.该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘3个阶段.在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索... 详细信息

提出一种用于求解多目标组合优化问题的3阶段混合蛙跳框架.该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘3个阶段.在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索扩展阶段,进一步提升解的精度并让种群均匀地分布在前沿上;在极值挖掘阶段,搜寻各目标上的边界极值,增强分布性能.对于不同阶段的不同模块,采用不同的策略以提升框架的求解性能.所提出框架对于多目标组合优化问题具有良好的通用性,在解决不同类型的问题时仅需设计相应的编码方式、个体生成算子和约束处理机制.采用经典的多目标背包问题作为测试问题,与五种已有算法进行对比,结果表明,所提出框架具有良好性能,基于该框架设计的混合蛙跳算法具有更好的收敛性和分布性.

关键词：多目标组合优化混合蛙跳框架快速收敛探索扩展极值挖掘离散跳跃规则

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基于爆破阀的微流体引流控制芯片研究

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仪器仪表学报 2022年第1期43卷 54-61页

作者：杨明鹏刘佳李言杰葛静南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工... 详细信息

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工艺制备微流控芯片;然后,对影响爆发阀特性的材料亲水性进行跟踪测量,对微流控芯片的引流特性进行宏观和微观观测;更进一步地,对爆破阀的爆破压力进行理论计算和实验实测,3种爆破阀的实测爆破压力分别为90、690、2440 Pa;最后,对不同进样速率下爆破阀的爆破特性进行测试。实验结果表明,通过爆破阀的合理设计,可实现微流体的引流控制,使其按预定次序、预定时间流入检测区,进而有效避免流体的交叉混染。

关键词：微流体爆破阀引流控制等离子处理微压力测量

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反馈学习高斯表观网络的视频目标分割

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自动化学报 2022年第3期48卷 834-842页

作者：王龙宋慧慧张开华刘青山南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

大量基于深度学习的视频目标分割方法存在两方面局限性:1)单帧编码特征直接输入网络解码器,未能充分利用多帧特征,导致解码器输出的目标表观特征难以自适应复杂场景变化;2)常采用前馈网络结构,阻止了后层特征反馈前层进行补充学习,导致... 详细信息

大量基于深度学习的视频目标分割方法存在两方面局限性:1)单帧编码特征直接输入网络解码器,未能充分利用多帧特征,导致解码器输出的目标表观特征难以自适应复杂场景变化;2)常采用前馈网络结构,阻止了后层特征反馈前层进行补充学习,导致学习到的表观特征判别力受限.为此,本文提出了反馈高斯表观网络,通过建立在线高斯模型并反馈后层特征到前层来充分利用多帧、多尺度特征,学习鲁棒的视频目标分割表观模型.网络结构包括引导、查询与分割三个分支.其中,引导与查询分支通过共享权重来提取引导与查询帧的特征,而分割分支则由多尺度高斯表观特征提取模块与反馈多核融合模块构成.前一个模块通过建立在线高斯模型融合多帧、多尺度特征来增强对外观的表征力,后一个模块则通过引入反馈机制进一步增强模型的判别力.最后,本文在三个标准数据集上进行了大量评测,充分证明了本方法的优越性能.

关键词：视频目标分割表观建模反馈机制深度学习

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基于改进舰尾流模型和多层耦合分析的机载雷达测量建模

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自动化学报 2024年第3期50卷 617-639页

作者：葛泉波王远亮李宏南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 上海海事大学物流工程学院上海200135 中国飞行试验研究院西安710089

为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前... 详细信息

为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前向差分法建立一种基于离散化状态空间的时变舰尾流模型,以克服传统传递函数方法存在的局限性;其次,基于舰尾流各分量均与飞机飞行速度相关的客观事实,通过在时变系统中考虑舰尾流分量间的相互作用关系来构建一种更符合实际系统特征的分量自耦合舰尾流模型;紧接着,采用UCA姿态角变化能够改变坐标转换矩阵的思想,研究舰尾流与UCA位姿变化间的耦合联系,提出一种准确性更高的舰尾流对UCA位姿的深度影响模型;然后,以航母姿态变化对舰载雷达测量结果的影响模型为基础,通过考虑本研究场景的内在特性,建立UCA姿态变化对雷达测量结果的影响模型分析方法;紧接着,采用示意图方式获得位移变化对机载雷达测量结果的影响模型;最后,针对舰船受海洋大气(风、浪、流)干扰而出现失速这一现象,建立实际海洋环境中舰尾流对机载雷达测量结果的非线性非高斯影响分析模型.仿真实验研究验证了上述模型分析方法的有效性和优越性.

关键词：舰尾流机载雷达状态空间耦合性非线性非高斯

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