检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第5期40卷 1541-1550页

作者：王国庆张冬生朱兆磊杨春雨马磊中国矿业大学信息与控制工程学院

研究时变厚尾非高斯噪声系统的状态估计问题.基于最大相关熵准则的卡尔曼滤波算法具有计算负担小且能够抑制多种类型非高斯噪声的特点,现有方法大多采用高斯核函数进行设计,且现有核带宽自适应选取能力有限.针对现有方法存在的问题,首先... 详细信息

研究时变厚尾非高斯噪声系统的状态估计问题.基于最大相关熵准则的卡尔曼滤波算法具有计算负担小且能够抑制多种类型非高斯噪声的特点,现有方法大多采用高斯核函数进行设计,且现有核带宽自适应选取能力有限.针对现有方法存在的问题,首先,采用学生t核函数替代现有方法中常用的高斯核函数以更加充分地利用非高斯噪声的厚尾分布信息,进而定义一种新的代价函数,并推导出一种基于学生t核的最大相关熵卡尔曼滤波;然后,针对所提出算法的单一固定核带宽在面对非高斯噪声特性时变时估计精度下降的问题,引入交互多模型框架来实现对多个核带宽的自适应选择,通过运行多个具有不同核带宽的子滤波器,利用似然函数更新不同子滤波器的概率,并利用每个子滤波器估计值的加权融合得到最后的后验估计;最后,通过目标跟踪的仿真实验表明,所提出算法与同类算法相比具有更好的估计精度.

关键词：厚尾非高斯噪声最大相关熵准则学生t核鲁棒卡尔曼滤波核带宽自适应

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基于奇异摄动的复杂工业过程强化学习运行优化控制

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控制与决策 2025年第5期40卷 1581-1589页

作者：周林娜蔡天赐赵建国熊梦辉杨春雨中国矿业大学信息与控制工程学院

复杂工业过程往往存在快、慢耦合动态特性,应用常规的串级设计思路难以保障整体运行优化性能,而现有整体设计运行优化控制的方法容易发生“维数灾”和“病态数值”问题.鉴于此,聚焦一类设备单元和运行过程模型参数皆未知的复杂工业过程... 详细信息

复杂工业过程往往存在快、慢耦合动态特性,应用常规的串级设计思路难以保障整体运行优化性能,而现有整体设计运行优化控制的方法容易发生“维数灾”和“病态数值”问题.鉴于此,聚焦一类设备单元和运行过程模型参数皆未知的复杂工业过程,提出一种基于奇异摄动的快慢并行强化学习组合非串级运行优化控制方法.首先,引入收敛因子将复杂工业过程运行优化控制问题建模为双时间尺度系统的非串级最优控制问题;其次,使用奇异摄动理论将原始最优问题分解为降阶快子系统最优调节和慢子系统最优设定值跟踪问题;然后,在强化学习的框架下,设计数据驱动的迭代算法学习快、慢子系统最优控制器,进而构造不依赖于系统模型的组合最优控制策略.与现有方法相比,所提出运行优化算法不仅能解决设备单元模型参数未知问题,还能实现对期望运行指标的零误差渐近跟踪.最后,通过赤铁矿混合选别浓密过程对比实验验证所提出方法的有效性和先进性.

关键词：复杂工业过程奇异摄动理论运行优化控制强化学习

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基于组合网络优化的延迟深度确定性策略梯度

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控制与决策 2025年第3期40卷 1015-1023页

作者：程玉虎安冰清孔毅中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

值函数估计偏差修正已成为深度强化学习领域的一个重要研究方向.现有大多数研究工作均聚焦于如何缓解高估偏差,却忽略了缓解高估偏差过程中引入的低估偏差问题.为此,通过在Actor-Critic框架中灵活设置多个Actor和Critic网络来缓解值函... 详细信息

值函数估计偏差修正已成为深度强化学习领域的一个重要研究方向.现有大多数研究工作均聚焦于如何缓解高估偏差,却忽略了缓解高估偏差过程中引入的低估偏差问题.为此,通过在Actor-Critic框架中灵活设置多个Actor和Critic网络来缓解值函数低估偏差,提出一种基于组合网络优化的延迟深度确定性策略梯度(D3PGCNO).D3PG-CNO的主要思路为:在经验收集阶段用一个Critic网络对多个Actor网络的输出动作进行评估,并选择最优的动作存入经验池.在经验训练阶段,从多个Critic网络中选出在当前状态-动作对下估计结果最小的Critic网络,并用其对多个Actor网络的输出动作进行评估,选择评估最大值进行目标值的计算.MuJoCo平台上的实验结果显示,相比于现有的确定性策略梯度算法,D3PG-CNO显著降低了估计偏差,提高了算法的稳定性和收敛速度,并在多个任务中表现出更好的性能.

关键词：深度强化学习低估偏差确定性策略梯度 Actor-Critic框架值函数

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强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法

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控制理论与应用 2025年第1期42卷 109-117页

作者：宋贤芳杨扬张勇郑瑞钊中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

由于零部件之间复杂的关联关系,产品设计变更效应的传播在所难免.为降低产品设计变更带来的风险,以变更对产品综合性能影响、变更经济成本和变更工期作为优化目标,本文提出了一种强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法.首先,建... 详细信息

由于零部件之间复杂的关联关系,产品设计变更效应的传播在所难免.为降低产品设计变更带来的风险,以变更对产品综合性能影响、变更经济成本和变更工期作为优化目标,本文提出了一种强化学习引导的产品变更路径多目标差分进化算法.首先,建立问题的复杂产品网络模型,揭示产品零件变更的传播机制;接着,引入变更传播强度,间接评价零件变更对产品综合性能的影响;同时,考虑变更经济成本和变更工期指标,建立产品设计变更传播路径的多目标优化模型;进一步,利用双深度Q-网络帮助种群在不同阶段选择适合的进化策略,提出一种强化学习引导的差分进化算法,简称为DDQN-DE,并通过上述算法求解最佳的产品设计变更传播路径.最后,以创维公司某型号电视机的设计变更问题为例,并与已有算法进行对比,实验验证了所提算法的有效性.

关键词：多目标优化设计变更差分进化强化学习

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基于Koopman算子的连续搅拌反应釜的模型预测控制

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控制与决策 2025年第4期40卷 1181-1188页

作者：辛丽平牛先铎单文悦冯伟刘守元青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266500

针对连续搅拌反应釜系统的浓度和温度的跟踪控制问题,提出基于Koopman算子的模型预测控制方法.基于Koopman算子建立CSTR的有限高维线性模型(24维),以CSTR的高维线性Koopman模型作为预测模型,结合预测控制滚动时域多目标优化,考虑状态约... 详细信息

针对连续搅拌反应釜系统的浓度和温度的跟踪控制问题,提出基于Koopman算子的模型预测控制方法.基于Koopman算子建立CSTR的有限高维线性模型(24维),以CSTR的高维线性Koopman模型作为预测模型,结合预测控制滚动时域多目标优化,考虑状态约束、控制目标、性能优化等约束条件,设计连续搅拌反应釜系统的温度和浓度跟踪控制算法.利用Matlab/Simulink仿真实验验证所提出方法的有效性.通过与CSTR的局部线性化模型预测控制算法(LMPC)和非线性模型预测控制算法(NMPC)进行仿真对比,验证所提出方法的优越性.实验结果表明,所提出方法无需依赖系统的精确数学模型,能避免求解非凸优化问题,而且收敛速度更快,控制精度更高.

关键词： Koopman算子模型预测控制连续搅拌反应釜浓度控制温度控制均方根误差

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非标准相移轮廓术的最优条纹频率分配

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中国光学(中英文) 2025年第2期18卷 245-255页

作者：季怡心张龙祥仵苇王建华青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520

在相移轮廓术中,非标准相移轮廓术结合时域相位展开算法仅需较少的条纹图案就可进行测量,因而具备较高的测量效率。鉴于条纹频率对测量精度有显著影响,本文分析了非标准相移轮廓术的时域相位展开中的相位误差,并进一步评估其可靠性。研... 详细信息

在相移轮廓术中,非标准相移轮廓术结合时域相位展开算法仅需较少的条纹图案就可进行测量,因而具备较高的测量效率。鉴于条纹频率对测量精度有显著影响,本文分析了非标准相移轮廓术的时域相位展开中的相位误差,并进一步评估其可靠性。研究发现,相位展开的可靠性与条纹频率分配密切相关。据此,本文引入了一种最优条纹频率分配策略。基于该策略,本文对非标准相移轮廓术的不同频率组合进行了对比实验。实验结果显示,相比于3f_(h1)+2f_(h2)+2f_(h3)外差法的非最优频率组合,本文提出的频率组合的平均错误率降低了62.96%;相比于2f_(h)+2f_(m)+3f_(l)分层法的非最优频率组合,本文提出的频率组合的平均错误率降低了49.23%。

关键词：非标准相移轮廓术时域相位展开相位展开可靠性最优条纹频率分配

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面向遥感图像道路提取的多尺度上下文感知网络

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光学精密工程 2025年第4期33卷 610-623页

作者：李智杰惠爱婷李昌华董玮张颉介军西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055

针对深度神经网络在遥感图像道路提取中面临的局部特征丢失和提取精度低的问题,本文基于SwinUnet网络提出了一种面向遥感图像道路提取的多尺度上下文感知网络。首先,在编码器中设计了一个具有上下文聚合模块的分支,以增强上下文信息提取... 详细信息

针对深度神经网络在遥感图像道路提取中面临的局部特征丢失和提取精度低的问题,本文基于SwinUnet网络提出了一种面向遥感图像道路提取的多尺度上下文感知网络。首先,在编码器中设计了一个具有上下文聚合模块的分支,以增强上下文信息提取,并缓解因遮挡引起的语义模糊问题。其次,为了解决编解码器之间语义信息不匹配的问题并提高模型的空间信息提取能力,在跳跃连接中引入了空间特征提取模块,取代了SwinUnet中直接复制编码器特征的方法。最后,在下采样阶段设计了一个特征收缩模块,以减少编码器中信息丢失并增强网络的分割能力。在Massachusetts道路数据集上进行测试结果显示,该方法在F1,IoU,Pr和Re指标上分别达到了80.91%,69.40%,78.03%和65.20%。与主流方法UNet和SwinUnet相比,IoU分别提高了4.45%和2.72%,证明了所提算法通过全局建模、上下文增强和信息匹配优化,有效提升了遥感图像道路提取的精度和性能。

关键词：遥感图像道路提取语义分割 SwinUnet

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基于原型引导与自适应特征融合的域适应语义分割

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智能系统学报 2025年第1期20卷 150-161页

作者：杨宇宇杨霄潘在宇王军中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义,尤其在像素级的语义分割中。然而,目标域的特征分布离散和类别不平衡问题,如模糊的类边界和某些类别的样本过少,对无监督域自适应技术构成了挑战。针对上述挑... 详细信息

无监督域自适应技术对于减少计算机视觉任务中的数据标注工作量具有重要意义,尤其在像素级的语义分割中。然而,目标域的特征分布离散和类别不平衡问题,如模糊的类边界和某些类别的样本过少,对无监督域自适应技术构成了挑战。针对上述挑战,本文提出了一种原型引导的自适应特征融合模型。其中,通过引入原型引导的双重注意力网络融合空间和通道注意力特征,增强类内紧凑性。此外,本文提出自适应特征融合模块,灵活调整各特征的重要性,使网络能够在不同的空间位置和通道上捕捉到更加具有类别区分性的特征,进一步提升语义分割性能。在两个具有挑战性的合成-真实基准GTA5-to-Cityscape和SYNTHIA-to-Cityscape上的实验结果证明了本文方法的有效性,展现出模型对复杂场景和不平衡数据的处理应对能力。

关键词：深度学习无监督学习域适应语义分割注意力机制自训练学习自适应迁移学习原型引导

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基于特征异常检测与伪标签回归的无监督对抗域适应

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电子学报 2025年第1期53卷 128-140页

作者：潘杰刘波邹筱瑜中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116

无监督域适应任务中源域和目标域通常不满足独立同分布假设.为生成目标域可用标签,经典域适应方法选择分类器预测概率最大的类别作为目标样本伪标签,使伪标签中可能包含噪声信息,造成域适应“负迁移”.此外,传统对抗域适应方法往往考虑... 详细信息

无监督域适应任务中源域和目标域通常不满足独立同分布假设.为生成目标域可用标签,经典域适应方法选择分类器预测概率最大的类别作为目标样本伪标签,使伪标签中可能包含噪声信息,造成域适应“负迁移”.此外,传统对抗域适应方法往往考虑对齐领域间全局分布,较少关注样本类别信息,如何在域适应任务中提取判别性类别级特征至关重要.为此,本文提出一种基于特征异常检测与伪标签回归的无监督对抗域适应方法.通过分类器预测同类别目标样本组成目标域类别子域,引入高斯均匀混合模型检测与类均值特征距离异常的子域样本,计算样本后验概率并以此度量子域中样本伪标签的正确性,作为损失因子限制伪标签在训练中对模型的影响.同时,采用伪标签回归函数减小分类器预测标签与高置信度伪标签差异,对无标签目标域进行类别约束,提高特征类别可辨别性.实验表明,所提方法在数据集Office-31、Image-CLEF和Office-Home上平均识别精度分别为90.2%、89.6%和69.5%,较相关主流算法均有提升.

关键词：对抗域适应特征检测高斯均匀混合模型伪标签回归无监督学习图像分类

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欠定场景下的GNSS欺骗干扰源稀疏测向

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国防科技大学学报 2025年第2期47卷 212-218页

作者：赵雨晴沈锋徐定杰孟振哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

针对传统的子空间类测向算法在欠定场景下失效,且需要信号源数量作为先验信息的问题,提出一种基于互质阵列的GNSS欺骗干扰源测向方法,以提升卫星导航接收机在欺骗环境下的应用安全。通过构建循环相关矩阵以降低噪声对互质阵列信号处理... 详细信息

针对传统的子空间类测向算法在欠定场景下失效,且需要信号源数量作为先验信息的问题,提出一种基于互质阵列的GNSS欺骗干扰源测向方法,以提升卫星导航接收机在欺骗环境下的应用安全。通过构建循环相关矩阵以降低噪声对互质阵列信号处理性能的影响,并通过矢量化循环相关矩阵获取虚拟域等效阵列信号。在此基础上,设计一个基于虚拟域信号稀疏重构的优化问题,通过最小化拟合误差,获得高精度、多自由度测向结果。仿真结果表明,所提算法相比于传统子空间类算法具有更高的测向精度,而且在欠定场景下,依旧可以提供可靠的欺骗源测向结果。

关键词：卫星导航欺骗干扰测向稀疏重构

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