检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第5期40卷 1751-1760页

作者：黄国明周清逸威斯康星大学麦迪逊分校电气与计算机工程系麦迪逊57306

非接触操控在工业领域有着重要的应用需求,然而,在高维度场景下灵活快速地非接触操控仍然是业界挑战.为此,研究基于深度强化学习(DRL)的高维度非接触磁悬浮操控系统,简称Maglev-Delta机器人.首先,从理论层面给出稳定磁悬浮操控基本条件... 详细信息

非接触操控在工业领域有着重要的应用需求,然而,在高维度场景下灵活快速地非接触操控仍然是业界挑战.为此,研究基于深度强化学习(DRL)的高维度非接触磁悬浮操控系统,简称Maglev-Delta机器人.首先,从理论层面给出稳定磁悬浮操控基本条件,提出可控区域最大化磁铁布局方案,实现高维悬浮操控执行模块设计;然后,提出磁场强度非线性化弱化方法,解决原始磁场在磁铁近处困住执行器导致DRL控制器训练样本稀缺问题;最后,构建兼顾移动速度和悬浮精度的奖励函数模型,提高控制器操控性能.实验结果表明,所搭建Maglev-Delta机器人能够以较高的速度和精度完成二维和三维悬浮控制任务,展现出优越的灵活性.尤其是在模拟搬运任务中,机器人能够稳定地完成负载搬运任务.由实验结果推理可知,规模化的Maglev-Delta机器人可实现在约(27m)^(3)区域内操控3.8×10^(5) kg重物,展现出巨大的非接触操控应用潜力.

关键词：非接触操控磁悬浮控制 Delta机器人深度强化学习磁铁布局方案视觉伺服控制

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基于特征约束和自适应损失平衡的机器遗忘方法

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2649-2661页

作者：殷昱煜吴广强李尤慧子王鑫雨高洪皓杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室(杭州电子科技大学) 杭州310018 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 嘉泉大学计算机工程系韩国城南市461701

随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模... 详细信息

随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模型中的数据要素安全保护提供了有效的解决方案.现有的机器遗忘方法主要分为精确遗忘和近似遗忘2类,但前者需要干预模型原始训练流程,后者则在遗忘效果和模型泛化能力之间难以找到平衡点.为此,提出了一种基于特征约束和自适应损失平衡的近似遗忘框架.首先,对于“遗忘”过程,使用同样未经过遗忘样本训练的随机模型作为教师来引导遗忘模型的特征输出,实现模型对数据要素在特征层面的遗忘.然后,采用少量剩余数据进行微调训练,来“恢复”模型对于其他数据的泛化性能.将上述机器遗忘框架视为一个多任务优化问题,在“遗忘”和“恢复”2个任务中引入自适应损失平衡,实现任务的稳步训练.以卷积神经网络模型为例,在3个公开数据集上对比了UNSIR等多种基线方法,实验结果表明,该方法构建的遗忘模型不仅保障了机器遗忘效果,在剩余数据的准确率、时间开销、预测结果分布等指标上优于同类方法,更加有效地保护了模型的泛化性能.

关键词：数据要素安全机器遗忘特征约束多任务优化自适应损失平衡

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基于混合型MMC内部能量优化利用的改进型故障穿越控制策略

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电力自动化设备 2025年第5期45卷 185-192页

作者：谢建峰庄凯刘承鑫张岌淼顾亦超重庆科技大学电子与电气工程学院重庆401331 罗文大学电气与计算机工程系美国葛拉斯堡罗08028

当混合型模块化多电平换流器(MMC)发生直流侧短路故障时,常规故障穿越(FRT)控制策略虽能通过全桥子模块(FBSM)消除故障电流,但交流侧功率和频率会由于缺乏主动支撑而快速跌落。因此,提出一种基于混合型MMC内部电容能量优化利用的改进型... 详细信息

当混合型模块化多电平换流器(MMC)发生直流侧短路故障时,常规故障穿越(FRT)控制策略虽能通过全桥子模块(FBSM)消除故障电流,但交流侧功率和频率会由于缺乏主动支撑而快速跌落。因此,提出一种基于混合型MMC内部电容能量优化利用的改进型FRT控制策略。对利用电容能量主动支撑交流侧电网有功功率进行路径分析,设计了直流故障下有功功率的柔性补偿方案。建立实时监测电容能量状态的离散时域功率预测模型,结合故障下最近电平调制(NLM)动态电容参考电压计算,进一步提高了FRT控制中柔性补偿的深度。仿真结果表明,所提改进型FRT控制策略使交流侧有功功率跌落时间延长至上百毫秒,进而有效抑制了直流故障的威胁及其对交流侧电网产生的负面影响。

关键词：故障穿越控制混合型模块化多电平换流器最近电平调制柔性补偿功率预测模型

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角色增强的共情回复生成

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模式识别与人工智能 2024年第12期37卷 1043-1055页

作者：吴运兵叶成龙阴爱英陈开志杨州福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学数字福建金融大数据研究所福州350108 福州大学至诚学院计算机工程系福州350002

共情回复生成旨在理解对话中用户的经历与感受并表达出合理的回复.心理学理论认为,角色是人格的外在表现,与共情密切相关.然而,现有工作主要关注共情的认知因素和情绪因素,忽略有益于共情的角色因素,导致缺少个性化的共情回复.为了解决... 详细信息

共情回复生成旨在理解对话中用户的经历与感受并表达出合理的回复.心理学理论认为,角色是人格的外在表现,与共情密切相关.然而,现有工作主要关注共情的认知因素和情绪因素,忽略有益于共情的角色因素,导致缺少个性化的共情回复.为了解决该问题,文中提出角色增强的共情回复生成模型(Persona-Enhanced Empathetic Response Generation Model,PERG).首先,为了有效利用角色信息,提出角色增强编码模块,通过编码器捕获上下文、情境及角色信息的深层语义关系,结合上下文和情境筛选角色信息,提升模型对说话者与回应者角色的理解,增强共情能力.然后,在角色调控解码模块中,设计基于多解码器融合的调控机制,有效结合角色信息,调节上下文和情境对共情回复的影响,生成高度个性化的共情回复.在公开的共情回复EmpatheticDialogues数据集上的实验表明,PERG在多个指标上均取得较优值.

关键词：自然语言处理对话系统共情回复角色增强角色调控

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融合用户关系表示和信息传播拓扑特征的信息传播预测

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计算机科学与探索 2024年第10期18卷 2738-2749页

作者：吴运兵高航曾炜森阴爱英福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学至诚学院计算机工程系福州350002

信息传播预测旨在分析信息传播网络或社交媒体中信息扩散的规律,以理解和预测信息的传播过程。现有工作主要关注用户群体关系中的社交关系和动态影响关系,忽略了群体关系中用户间相似性关系和个体关系中内在因素对用户转发信息的影响。... 详细信息

信息传播预测旨在分析信息传播网络或社交媒体中信息扩散的规律,以理解和预测信息的传播过程。现有工作主要关注用户群体关系中的社交关系和动态影响关系,忽略了群体关系中用户间相似性关系和个体关系中内在因素对用户转发信息的影响。为此,提出了融合用户关系表示和信息传播拓扑特征的信息传播预测模型,从群体关系和个体关系两个层面分析用户受信息影响的可能性。在群体关系层面,构建用户共现次数图来学习用户相似性关系表示,随后融合了用户关系表示和信息传播拓扑特征来更全面地捕捉群体关系;在个体关系层面,融合了用户个体特征表示和影响因素向量,以捕捉不同的内在因素对刺激用户转发信息h的影响。实验结果表明,该模型在两个公开数据集上性能均有提升,在Memetracker数据集上MAP@k和its@k评价指标分别平均提升了6.54%和2.75%。

关键词：信息传播预测拓扑结构相似性共同兴趣

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基于超级账本的集群联邦优化模型

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计算机工程 2023年第1期49卷 22-30页

作者：李尤慧子俞海涛殷昱煜高洪皓杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 韩国嘉泉大学计算机工程系城南461701

联邦学习作为分布式机器学习框架,在数据不离开本地的情况下,通过共享模型参数达到协作训练的目标,一定程度上解决了隐私保护问题,但其存在中心参数服务器无法应对单点故障、潜在恶意客户端梯度攻击、客户端数据偏态分布导致训练性能低... 详细信息

联邦学习作为分布式机器学习框架,在数据不离开本地的情况下,通过共享模型参数达到协作训练的目标,一定程度上解决了隐私保护问题,但其存在中心参数服务器无法应对单点故障、潜在恶意客户端梯度攻击、客户端数据偏态分布导致训练性能低下等问题。将去中心化的区块链技术与联邦学习相结合,提出基于超级账本的集群联邦优化模型。以超级账本作为分布式训练的架构基础,客户端初始化后在本地训练向超级账本传输模型参数及分布信息,通过聚类优化联邦学习模型在客户端数据非独立同分布下的训练表现。在此基础上,随机选举客户端成为领导者,由领导者代替中央服务器的功能,领导者根据分布相似度和余弦相似度聚类并下载模型参数聚合,最后客户端获取聚合模型继续迭代训练。以EMNIST数据集为例,数据非独立同分布情况下该模型平均准确率为79.26%,较FedAvg提高17.26%,在保证准确率的前提下,较集群联邦学习训练至收敛的通信轮次减少36.3%。

关键词：区块链超级账本联邦学习隐私保护智能合约

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基于波长调制-直接吸收光谱的CO分子2.3μm处谱线参数高精度测量

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光谱学与光谱分析 2023年第7期43卷 2246-2251页

作者：田思迪王振杜艳君丁艳军彭志敏清华大学能源与动力工程系北京100084 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

波长调制-直接吸收光谱(WM-DAS)结合了直接吸收光谱(DAS)可直接测量吸收率和波长调制光谱(WMS)高信噪比的优点,可用于测量气体分子吸收谱线的光谱参数。采用WM-DAS方法结合有效光程约为45 m的Herriott型长光程吸收池,在CO浓度为24.151μ... 详细信息

波长调制-直接吸收光谱(WM-DAS)结合了直接吸收光谱(DAS)可直接测量吸收率和波长调制光谱(WMS)高信噪比的优点,可用于测量气体分子吸收谱线的光谱参数。采用WM-DAS方法结合有效光程约为45 m的Herriott型长光程吸收池,在CO浓度为24.151μmol·L^(-1)、常温常压条件下,测量了CO分子中心频率为4300.700 cm^(-1)谱线的吸收率,用Voigt线型(VP)函数对测量的吸收率进行拟合,结果表明对WM-DAS方法测量结果进行拟合所得的残差标准差比用传统DAS方法减小一半以上,证明WM-DAS方法的抗干扰能力比DAS更强。采用该方法与光程约为50 cm的吸收池结合,对CO分子在4278~4304 cm^(-1)波段的8条弱吸收谱线在不同压力下的吸收率进行测量,实验采用浓度为0.411μmol·L^(-1)的CO标准气体。分别采用VP、Raution线型(RP)和quadratic-speed-dependent-Voigt线型(qSDVP)对测量所得吸收率进行拟合,得到CO分子与空气分子的碰撞展宽系数γ0(T_(0))、Dicke收敛系数β0(T_(0))和速度依赖的碰撞展宽系数γ2(T_(0)),并对测量结果进行不确定度分析。其中由VP拟合所得各谱线的γ0(T_(0))与HITRAN数据库中参考值吻合较好,其相对误差均小于1%;Dicke收敛系数β0(T_(0))和qSDVP中速度依赖的碰撞展宽系数γ2(T_(0))的高精度测量为进一步完善分子光谱数据库及气体参数高精度测量提供了数据基础。

关键词：波长调制-直接吸收光谱吸收率碰撞展宽系数 Dicke收敛系数

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网络传输公平性测量与算法设计:视频应用案例

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计算机研究与发展 2023年第4期60卷 810-827页

作者：王子逸胡晓宇王歆张行功曹振郑凯崔勇清华大学计算机科学与技术系北京100084 纽约州立大学石溪分校电气与计算机工程系纽约NY11794 北京大学王选计算机研究所北京100080 华为技术有限公司计算机网络与协议实验室北京100085

算网融合以计算为中心、网络为根基,通过网络连接异构计算节点,实现算网资源的高效分配与调度.关于竞争流之间资源共享的公平性问题是算网融合的重要研究方向.作为算网融合的典型场景,视频应用正变得越来越重要,但人们对于它们是否以及... 详细信息

算网融合以计算为中心、网络为根基,通过网络连接异构计算节点,实现算网资源的高效分配与调度.关于竞争流之间资源共享的公平性问题是算网融合的重要研究方向.作为算网融合的典型场景,视频应用正变得越来越重要,但人们对于它们是否以及在多大程度上遵守公平性原则知之甚少.在高度多样化的网络环境和缺乏自动化测量工具的情况下,公平性测量研究面临着巨大的挑战.通过测量典型视频应用Zoom的竞争行为来研究这个问题发现,资源竞争行为是复杂多变的,Zoom在不同的场景下有着不同的资源抢占行为.为了深入理解这些竞争行为,开发了自动化工具并进行测量以了解其用户体验(QoE)指标,包括端到端视频/音频时延、视频帧率和视频质量等.Zoom使用抢占带宽的策略来保证自身应用的用户体验.为了追求更好的用户体验,Zoom往往会自私地发送过多的冗余数据包来应对异常的网络情况,其中一些是不必要的.为此,设计一种能够在用户体验和公平性目标之间取得平衡的传输算法是非常重要的.提出了算法QLibra,并通过实验证明它可以有效保障上层应用的用户体验并且对竞争流无害.

关键词：算网融合公平性测量算法设计网络传输视频应用

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基于分布式自适应内模的多智能体系统协同最优输出调节

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自动化学报 2025年第3期51卷 678-691页

作者：董昱辰高伟男姜钟平东北大学流程工业综合自动化全国重点实验室沈阳110819 纽约大学坦登工程学院电子与计算机工程系美国纽约NY 11201

针对离散时间多智能体系统的协同最优输出调节问题,在不依赖多智能体系统矩阵精确信息的条件下提出分布式数据驱动自适应控制策略.基于自适应动态规划和分布式自适应内模,通过引入值迭代和策略迭代两种强化学习算法,利用在线数据学习最... 详细信息

针对离散时间多智能体系统的协同最优输出调节问题,在不依赖多智能体系统矩阵精确信息的条件下提出分布式数据驱动自适应控制策略.基于自适应动态规划和分布式自适应内模,通过引入值迭代和策略迭代两种强化学习算法,利用在线数据学习最优控制器,实现多智能体系统的协同输出调节.考虑到跟随者只能访问领导者的估计值进行在线学习,对闭环系统的稳定性和学习算法的收敛性进行严格的理论分析,证明所学习的控制增益可以收敛到最优控制增益.仿真结果验证了所提控制方法的有效性.

关键词：自适应动态规划分布式自适应内模强化学习协同输出调节多智能体系统

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带间级联器件的发展与感悟

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物理 2023年第1期52卷 57-64页

作者：杨瑞青俄克拉荷马大学电气与计算机工程系诺曼OK73019美国

自从《带间级联激光器的发明——我的经历与物理》于2016年初在本刊第1期刊出[1],7年过去了,带间级联器件已自成体系,并取得了新的重大进展。带间级联器件系列包括发光二极管、激光器、红外光子探测器和光伏电池等。这篇续文将介绍发展... 详细信息

自从《带间级联激光器的发明——我的经历与物理》于2016年初在本刊第1期刊出[1],7年过去了,带间级联器件已自成体系,并取得了新的重大进展。带间级联器件系列包括发光二极管、激光器、红外光子探测器和光伏电池等。这篇续文将介绍发展带间级联红外光子探测器和光伏电池的历史背景,综述和讨论带间级联器件的一些新进展及新认识,也将谈谈个人的一些展望与感悟。

关键词：发光二极管红外光子探测器光伏电池激光器级联自成体系感悟重大进展

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