随着工业4.0的发展,移动智能体系统(Mobile agent system, MAS)与多回路无线控制系统(Wireless control system, WCS)被部署到工厂中,构成异构工业物联网(Industrial internet of things, IIoT)系统,协作执行智能制造任务.在协作过程中,...
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随着工业4.0的发展,移动智能体系统(Mobile agent system, MAS)与多回路无线控制系统(Wireless control system, WCS)被部署到工厂中,构成异构工业物联网(Industrial internet of things, IIoT)系统,协作执行智能制造任务.在协作过程中, MAS与WCS紧密耦合,导致状态相关衰落,两者性能相互制约.为解决这一问题,研究异构工业物联网系统的最优控制问题,满足WCS控制性能约束与MAS安全生产约束的同时,最小化系统平均通信成本.首先,利用有限域系统描述MAS在不同阴影衰落程度工作区间的转移,刻画MAS与WCS耦合下的状态相关衰落信道模型.基于此,利用矩阵半张量积理论,通过构建受限跟随者状态转移图(Follower state transition graph, FSTG),建立最优控制问题可行性图判据,给出关于受限集合镇定的充分必要条件.其次,基于加权跟随者状态转移图的最小平均环理论,建立领航-跟随MAS最优控制序列的构造算法,并证明其最优性.最后,通过仿真验证算法的有效性.
基于生成对抗网络的超分辨网络在提升图像感知质量等方面获得了重大突破,解决了SR图像中的边缘平滑问题,但依然存在纹理细节缺失、噪点和伪影等问题。在此提出一种含有学习层的自适应激活层MetaAconc与残差网络重构结合,得到一种新的残差块ResMA。此外感受野块已经在目标检测等方面取得了不错的效果,为了增强特征细节,提出了增强感受野密集残差块(enhanced residual of receptive field dense block,ERRFDB)。将ResMA和ERRFDB进行网络结构重组,提出了一种全新的超分辨率生成器模型(SRRMA-RFB)。在SRGAN网络基础上,将生成器替换为SRRMA-RFB的网络模型称为SRGAN-ARF,为验证其重建图像的视觉效果和评价指标都有所提高,将其与SRGAN和ESRGAN算法进行对比。实验证明,所提算法在提高网络性能并且控制计算量的同时,使重建图像拥有更好的感知质量和纹理细节并且在减轻噪声方面具有一定的优势。
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