检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2024年第10期47卷 2289-2306页

作者：高志武玉伟贾云得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 深圳北理莫斯科大学广东省智能感知与计算重点实验室广东深圳518172

元学习通过学习先验知识,能帮助模型快速适应新任务.在适应新任务的过程中,空间几何结构与数据几何结构的匹配程度对模型泛化起着重要作用.现实世界数据具有多样的非欧几何结构,例如自然语言具有非欧层级结构,人脸图像具有非欧环状结构... 详细信息

元学习通过学习先验知识,能帮助模型快速适应新任务.在适应新任务的过程中,空间几何结构与数据几何结构的匹配程度对模型泛化起着重要作用.现实世界数据具有多样的非欧几何结构,例如自然语言具有非欧层级结构,人脸图像具有非欧环状结构等.已有研究表明,真实数据的非欧结构同黎曼流形的几何结构相匹配,从理论上提供了利用黎曼流形来建模数据的可行性.本文提出了混合曲率空间(mixed-curvature space)中的几何自适应元学习方法,利用多个混合曲率空间来表示数据,并生成与数据非欧结构相匹配的黎曼几何.本文构建了多混合曲率神经网络,将混合曲率空间的几何结构表示为曲率空间的曲率、数量和维度,由此通过梯度下降过程实现对数据非欧结构的几何自适应.本文进一步引入几何初始化生成策略和几何更新策略,通过少数几步迭代,空间几何结构即可快速匹配数据非欧结构,加速了梯度下降过程.本文在小样本分类和小样本回归等任务上进行了实验验证.与欧氏空间的元学习方法相比,本文方法在小样本分类任务上取得了约3%的准确率提升,在小样本回归任务上将均方误差减少了一半,验证了本文方法的有效性.

关键词：元学习几何自适应混合曲率空间黎曼流形

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基于多目标粒子群优化的污水处理系统自适应评判控制

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工程科学学报 2024年第5期46卷 908-917页

作者：王鼎赵慧玲李鑫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 智慧环保北京实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

考虑到城市污水处理系统存在保证出水水质达标和降低能耗的需要,将其运行过程视为一个多目标优化控制问题.针对此问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的污水处理系统自适应评判... 详细信息

考虑到城市污水处理系统存在保证出水水质达标和降低能耗的需要,将其运行过程视为一个多目标优化控制问题.针对此问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的污水处理系统自适应评判控制方案,该方案分为上层优化和底层跟踪控制两部分.首先,污水处理过程存在非线性、多变量、大时变等特点,结合数据驱动思想对入水及出水组分数据进行分析,构建关于出水水质和运行能耗的多目标优化模型.采用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行建模,并与反向传播(Back propagation,BP)神经网络进行了对比.然后,结合MOPSO算法强大的优化能力,采用MOPSO算法对优化目标进行求解,并设计一个决策方式从最优解集中选出偏好解,作为溶解氧与硝态氮浓度的最优设定值.接下来,底层跟踪控制部分采用基于自适应动态规划的辅助控制器对比例–积分–微分算法的控制策略进行补充,弥补了传统控制算法自适应能力差的不足.此外,比例–积分–微分算法也为自适应动态规划算法提供了初始的稳定控制策略,克服了学习算法前期控制效果差的缺陷,保证了污水处理过程的安全性和可靠性.最终,该控制器成功实现了对最优设定值的跟踪控制.将所提算法在污水处理基准仿真平台上进行验证,结果表明所提算法能有效地提高污水处理过程的运行性能,不仅能保证出水水质达标,同时能有效地降低污水处理过程产生的能耗.

关键词：污水处理多目标优化自适应评判跟踪控制神经网络

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融合自适应评判的随机系统数据驱动策略优化

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自动化学报 2024年第5期50卷 980-990页

作者：王鼎王将宇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 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽... 详细信息

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽松假设下的非线性随机系统,研究带有折扣因子的无限时域最优控制问题.所提的随机系统Q-learning算法能够将初始的容许策略单调不增地优化至最优策略.基于数据驱动思想,随机系统Q-learning算法在不建立模型的情况下直接利用数据进行策略优化.其次,利用执行−评判神经网络方案,实现了随机系统Q-learning算法.最后,通过两个基准系统,验证本文提出的随机系统Q-learning算法的有效性.

关键词：自适应评判设计数据驱动离散系统神经网络 Q-learning 随机最优控制

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基于权重偏置图注意网络的复杂场景中物体位置关系推理方法

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计算机学报 2025年第3期48卷 572-585页

作者：左国玉王子豪赵敏于双悦北京工业大学信息科学技术学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要,这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力,但由于其主要关注像素级信息提取,导致对全局信息的理解不... 详细信息

在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要,这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力,但由于其主要关注像素级信息提取,导致对全局信息的理解不足,并忽略了关键的物体关系,从而限制了推理的准确性。为了解决这一问题,本文提出了一种基于端到端图注意网络的关系推理模型,旨在提升推理物体位置关系的准确性。该模型首先采用EfficientNet-B0与双向特征金字塔网络(BiFPN)进行RGB特征提取。其次,在构建图结构时,通过过滤缺乏上下位置关系的物体对,使图结构更加稀疏,从而降低计算负担。随后,利用带权重偏置的图注意网络来预测物体之间的位置关系。在视觉操纵关系数据集(VMRD)上对所提模型进行了训练和评估。结果显示,该模型在关系推理的图像准确率(IA)指标上达到了71.1%。此外,采用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)进行了注意力可视化,进一步验证了模型在多物体无序堆叠场景中推断空间位置关系的有效性,使其适用于真实的机械臂抓取应用。最后,通过在实验室环境中对常见物体进行测试,成功地将模型应用于真实世界的机械臂抓取场景,证明了该模型在实际环境中的通用性和实用性。

关键词：复杂场景关系推理 BiFPN 图注意网络抓取顺序

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基于策略蒸馏的四足机器人步态学习方法

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北京航空航天大学学报 2025年第2期51卷 428-439页

作者：朱晓庆王涛阮晓钢陈江涛南博睿毕兰越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

以柔性动作评价(SAC)为代表的强化学习算法在机器人复现高等动物的运动技能中已取得成功,该框架将策略搜索和状态动作价值函数相结合。但智能体使用策略探索是贪婪的,评价网络估算的Q值函数却使用低估值。为使智能体采取更好的策略,将... 详细信息

以柔性动作评价(SAC)为代表的强化学习算法在机器人复现高等动物的运动技能中已取得成功,该框架将策略搜索和状态动作价值函数相结合。但智能体使用策略探索是贪婪的,评价网络估算的Q值函数却使用低估值。为使智能体采取更好的策略,将策略蒸馏(PD)与SAC算法相融合,提出一种PD柔性动作评价(PDSAC)算法,该算法让智能体使用混合策略进行探索,使强化学习得到的奖励函数收敛速度加快。为验证PDSAC算法的有效性,理论证明该算法能提升策略的探索效率,并在四足机器人步态学习任务中进行了验证。仿真实验结果表明:相比SAC算法,PDSAC算法在步态学习任务中可以使奖励函数值提高26.7%,同时收敛速度提升40%。

关键词：强化学习策略蒸馏混合策略好奇心探索策略步态学习

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基于两光子偏振-空间模超纠缠态的高容量的量子秘密共享协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第2期53卷 90-96页

作者：刘锋杨宇光山东工商学院数学与信息科学学院烟台264005 北京工业大学信息学部北京100124 北京市可信计算重点实验室北京100124

基于两光子偏振-空间模超纠缠态,本文提出了一种可行的高容量三方量子秘密共享协议.秘密所有者Alice制备偏振-空间模超纠缠光子对并分别分发给两个代理人Bob和Charlie.两个代理人利用空间模纠缠辅助的非局域完全Bell态分析技术,通过协... 详细信息

基于两光子偏振-空间模超纠缠态,本文提出了一种可行的高容量三方量子秘密共享协议.秘密所有者Alice制备偏振-空间模超纠缠光子对并分别分发给两个代理人Bob和Charlie.两个代理人利用空间模纠缠辅助的非局域完全Bell态分析技术,通过协作可以明确区分Alice的偏振Bell态.仅需线性光学元件来构造代理人的测量设备,这使得该协议在实验实现时更可行.与现有基于两光子纠缠的量子秘密共享协议相比,本方案不需要双向量子通信,且由于一个偏振-空间模超纠缠光子对可传输两个比特的信息,因此具有更高的容量.纠错和秘密放大技术保证了所提出的量子秘密共享协议是安全和可靠的.

关键词：量子密码学量子秘密共享超纠缠偏振-空间模

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云环境下基于属性策略隐藏的可搜索加密方案

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网络与信息安全学报 2022年第2期8卷 112-121页

作者：周艺华扈新宇李美奇杨宇光北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124

基于属性的可搜索加密技术可以实现对数据的细粒度访问控制,但现有的可搜索加密方案,关键字的搜索、访问控制、文件加密基本上是分别执行的,导致攻击者可能跳过访问策略直接进行关键字索引匹配或文件解密;其次,现有方案中数据拥有者需... 详细信息

基于属性的可搜索加密技术可以实现对数据的细粒度访问控制,但现有的可搜索加密方案,关键字的搜索、访问控制、文件加密基本上是分别执行的,导致攻击者可能跳过访问策略直接进行关键字索引匹配或文件解密;其次,现有方案中数据拥有者需将加密文件的密钥以安全通道传给用户,增加了数据拥有者的开销;此外,大多基于树型的访问控制策略是公开的,容易造成隐私泄露。因此,基于线性秘密分享(LSSS,linear secret sharing schemes)访问结构,提出了一种云环境下基于属性策略隐藏的可搜索加密方案。通过将策略秘密值嵌入关键字加密与文件存储加密,实现访问控制、关键字搜索与文件加密的有机结合;通过聚合密钥技术实现用户无须与数据拥有者交互,即可对文件进行解密的功能,减轻了密钥管理的负担,存储空间提高约30%。实验结果及安全性分析表明,所提方案具有数据存储的安全性、访问策略的隐私性、陷门的不可连接性等功能,具有较高的密文检索效率,与已有主流方案相比,检索效率提高至20%以上。

关键词：可搜索加密属性基加密策略隐藏聚合密钥

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面向分布式量子网络的匿名盲量子计算协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第5期53卷 39-45页

作者：高冬梅杨宇光山东工商学院数学与信息科学学院烟台264005 北京工业大学信息学部北京100124 北京市可信计算重点实验室北京100124

量子网络安全旨在研究分布式量子网络中通信和计算的安全性.本文研究了量子计算任务中的两个安全问题,即隐私性和匿名性.为此,本文提出了一种新的单服务器多用户匿名盲量子计算协议,利用在服务器和用户之间生成的匿名纠缠作为量子资源... 详细信息

量子网络安全旨在研究分布式量子网络中通信和计算的安全性.本文研究了量子计算任务中的两个安全问题,即隐私性和匿名性.为此,本文提出了一种新的单服务器多用户匿名盲量子计算协议,利用在服务器和用户之间生成的匿名纠缠作为量子资源用于实现盲量子计算任务.匿名性、盲性和安全性分析表明所提出的协议在实现盲量子计算的同时保证了用户身份的保密.和现有的盲量子计算协议相比,本协议为盲量子计算增加额外的安全保障,也为其他匿名量子密码协议的设计提供了新思路.

关键词：量子网络盲量子计算匿名性隐私性

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基于迭代优化展开的Cherenkov激发的荧光扫描成像重建算法

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中国激光 2023年第15期50卷 50-60页

作者：耿梦凡张虎李哲胡婷贾克斌孙中华冯金超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北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124

Cherenkov激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新型的光学成像技术,为监测体内恶性肿瘤的生物学特性提供了一种手段.为提高CELSI图像重建质量,本文提出了一种基于迭代优化展开的深度学习图像重建算法——ADMM-Net.在该算法中,交替方向乘子... 详细信息

Cherenkov激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新型的光学成像技术,为监测体内恶性肿瘤的生物学特性提供了一种手段.为提高CELSI图像重建质量,本文提出了一种基于迭代优化展开的深度学习图像重建算法——ADMM-Net.在该算法中,交替方向乘子法(ADMM)与卷积神经网络(CNN)相结合组成一个深度网络,网络中的所有参数通过端到端训练进行学习.实验结果表明:该算法可以有效提升重建图像的质量.当网络层数为5时,该算法重建的单荧光目标图像的平均峰值信噪比和结构相似性值分别可达到33.75dB和0.86.该算法不仅可以分辨出边沿距离最小为2 mm的双荧光目标,而且在多荧光目标和不同荧光量子产额比率下表现出了良好的泛化能力.

关键词：医用光学生物技术 Cherenkov激发的荧光扫描成像图像重建技术交替方向乘子法深度学习优化展开

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基于对比学习和标签挖掘的点云分割算法

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 132-143页

作者：黄华卜一凡许宏丽王晓荣北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 轨道工程北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 智慧高铁系统前沿科学中心(北京交通大学) 北京100044

基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽... 详细信息

基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽略了点云无序和稀疏特性,特征提取不够准确.对此,设计了基于对比学习和标签挖掘的点云分割模型CL2M(contrastive learning label mining),通过自注意力机制学习不同位置处点云更为精准的特征,并引入对比学习方法,提高了点云边界处的分割精度.在对比边界学习过程中通过深入挖掘语义空间中的标签并设计了基于标签分布的对比边界学习模块,使得高维空间点云标签分布包含更多的语义信息.CL2M充分利用标签的分布规律计算分布间的距离,可准确划分正负样本,减少了常规硬划分带来的累计错误.在2个公开数据集上进行的实验结果表明,CL2M在多个评价指标上优于既有的点云分割模型,验证了模型的有效性.

关键词：计算机视觉点云分割对比学习自注意力机制边界挖掘

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