检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2020年第2期42卷 488-494页

作者：谭平刘利枚郭璠周开军湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室长沙410205 中南大学自动化学院长沙410083

针对现有脑机接口(BCI)分类器与大脑认知过程结合不够紧密的问题,该文提出一种基于Chernoff加权的分类器集成框架方法,并用于同步运动想象脑机接口中。通过对训练数据进行统计分析,获得各时刻脑电信号(EEG)的统计特性,并建立基于大脑认... 详细信息

针对现有脑机接口(BCI)分类器与大脑认知过程结合不够紧密的问题,该文提出一种基于Chernoff加权的分类器集成框架方法,并用于同步运动想象脑机接口中。通过对训练数据进行统计分析,获得各时刻脑电信号(EEG)的统计特性,并建立基于大脑认知过程的高斯概率模型。然后利用Chernoff边界特性得到该概率模型的最小误差,并以此确定该时刻分类器的权重,通过对各时刻分类器的加权,实现同步脑机接口的信号分类。以脑机接口竞赛数据作为测试,并与线性判决分析、支持向量机和极限学习方法分别结合构成新的集成方法。由实验结果可知,加权集成框架方法的分类性能比原独立分类方法有显著提高。

关键词：脑机接口运动想象概率模型 Chernoff误差边界模式分类

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群智感知中面向移动群体的参与者选择优化模型

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控制理论与应用 2022年第2期39卷 343-351页

作者：蒋伟进吕斯健陈晓红湖南工商大学计算机与信息工程学院湖南长沙410205 新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室湖南长沙410205

随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集,但机会网络中节点移动的不可控性,以及视频任务内容传输的高代价性都使得这些方法的实用性大大降低.针... 详细信息

随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集,但机会网络中节点移动的不可控性,以及视频任务内容传输的高代价性都使得这些方法的实用性大大降低.针对此问题,利用社会移动群体规律性的自主聚集、活动范围大等特点,提出一种面向社会移动群体的群智感知参与者选择优化模型.利用密度聚类算法根据同类任务的位置进行划分得出聚类中心,实现任务子区域所属地铁站点的划分.包括基于用户激励成本的参与者优化算法和基于用户数量的参与者优化算法.仿真结果表明,与同类算法相比可以消耗更低的系统资源选择出参与者数量更少的任务分发方案.

关键词：数据驱动群智感知密度聚类优化算法

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基于个体-协同触发强化学习的多机器人行为决策方法

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仪器仪表学报 2020年第5期41卷 66-75页

作者：徐雪松曾智邵红燕杨胜杰李想湖南工商大学计算机与信息工程学院长沙410205 新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室长沙410205

为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体-协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体-协同触发响应概率,定义一次触... 详细信息

为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体-协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体-协同触发响应概率,定义一次触发过程后开始计算联合策略,减少机器人间通讯量和计算资源。引入双学习率改进Q学习算法,并将该算法应用于机器人行为决策。仿真实验结果表明,当机器人群组数量在20左右时,本文算法的协同效率较高,单位时步比为1.0850。同时距离调节参数η对机器人协同搜索效率有影响,当η=0.008时,所需的移动时步比和平均移动距离都能达到最小值。通过双学习率的引入,该算法较基于环境模型的强化学习算法具有更高的学习效率和适用性,平均性能提升35%,对于提高多机器人自主协同能力具有较高的理论意义及应用价值。

关键词：多机器人强化学习个体-协同触发行为决策

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基于语言直觉模糊集的应急物流预案决策

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计算机集成制造系统 2021年第5期27卷 1494-1505页

作者：刘利枚龚尹励曹文治杨艺湖南工商大学大数据与互联网创新研究院湖南长沙410205 湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室湖南长沙410205

为解决应急物流决策问题,提出一种考虑预案实施人员诉求和定性表征预案偏好的语言区间直觉模糊群决策方法。为克服已有算子出现的集结失效现象,有效集结语言区间直觉模糊数组,提出?ukasiewicz运算法则和集结算子;以群共识最大化为目标,... 详细信息

为解决应急物流决策问题,提出一种考虑预案实施人员诉求和定性表征预案偏好的语言区间直觉模糊群决策方法。为克服已有算子出现的集结失效现象,有效集结语言区间直觉模糊数组,提出?ukasiewicz运算法则和集结算子;以群共识最大化为目标,基于距离测度构建专家权重优化模型,进而获取可靠性强的综合评价矩阵;利用字典序关系提出语言区间直觉模糊逼近理想解法,以获取各个属性的正、负理想值,进而提出应急物流预案群决策方法。通过实例表明所提方法的合理性和科学性。

关键词：语言区间直觉模糊集加权平均算子应急物流预案群决策

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基于IWOA群智感知中数量敏感的任务分配方法

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电子学报 2022年第10期50卷 2489-2502页

作者：蒋伟进张婉清陈萍萍陈君鹏孙永霞刘权湖南工商大学前沿交叉学院湖南长沙410205 新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室湖南长沙410205 湖南工商大学计算机学院湖南长沙410205

随着移动终端的大规模普及,群智感知技术以其高效且成本低廉的优势逐渐取代现有的静态传感器,成为一种新兴的数据收集方式.如何在保证质量、降低成本的前提下,把感知任务分配给最佳执行用户以实现用户任务完成数量的最大化,是数量敏感... 详细信息

随着移动终端的大规模普及,群智感知技术以其高效且成本低廉的优势逐渐取代现有的静态传感器,成为一种新兴的数据收集方式.如何在保证质量、降低成本的前提下,把感知任务分配给最佳执行用户以实现用户任务完成数量的最大化,是数量敏感任务分配问题研究的重点.基于此,提出一种结合非线性递减收敛因子、最优局部抖动以及动态位置更新三种操作的改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),并将其用于求解所提出的任务分配问题.对数量敏感的任务分配问题进行建模,根据用户与任务间的适应程度,定义空间匹配度与技能匹配度.在用户执行任务的过程中考虑到用户的学习能力,引入技能更新机制对用户已有技能进行及时更新,以此提高任务分配的效率.综合考虑预算、用户在线时长以及感知任务完成质量,对最大化任务完成数量的任务分配问题进行合理定义,并从为任务选择最佳执行用户的角度出发,设计一种基于优先级的用户选择策略,以实现在保证感知任务基本完成质量的前提下,降低任务分配的成本.在最优任务分配方案的求解过程中,利用改进算法对每次迭代初始的任务序列进行不断优化,经过有限次迭代即可得到最终结果.将改进算法与其他优化算法在相同环境下进行对比实验,结果表明改进算法在求解任务分配问题时具有更高的性能.

关键词：数量敏感任务分配改进的鲸鱼优化算法技能更新机制优先级

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智能工厂建设方案的正态云多准则优选方法

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计算机集成制造系统 2021年第10期27卷 2990-3003页

作者：任剑谢翠华杨艺卞灿湖南工商大学前沿交叉学院湖南长沙410205 湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室湖南长沙410205 湖南师范大学教务处湖南长沙410081

针对模糊随机环境下智能工厂建设方案优选问题,从智能、产销、辅助3个支持维度设计评估准则体系,考虑区间数准则权重与正态云准则值,提出基于偏差一致性原理与余弦逼近度的新方法。首先,根据正态云与正态随机变量间的关系,将正态云决策... 详细信息

针对模糊随机环境下智能工厂建设方案优选问题,从智能、产销、辅助3个支持维度设计评估准则体系,考虑区间数准则权重与正态云准则值,提出基于偏差一致性原理与余弦逼近度的新方法。首先,根据正态云与正态随机变量间的关系,将正态云决策矩阵转化为广义正态随机决策矩阵,通过正态云的3σ原则生成区间数决策矩阵;然后,检验区间准则权重向量的合理性和可行性,运用熵权法与偏差一致性原理构建非线性多目标规划模型,求取综合准则权重向量;进一步,基于规范化区间数决策矩阵,考虑各方案与理想方案的方向与位置差异,计算改进型加权区间余弦相似度及加权区间余弦逼近度,获得各方案的排序;最后,以农业装备制造企业为例,验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：智能工厂建设方案多准则优选正态云偏差一致性原理余弦逼近度农业装备制造企业

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应用于工业互联网数据安全的分层轻量级高通量区块链方法

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计算机集成制造系统 2019年第12期25卷 3258-3266页

作者：徐雪松金泳曾智杨胜杰陈荣元湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室湖南长沙410205 智能物联网信息安全技术湖南省工程研究中心湖南长沙410205

随着工业互联网应用的快速发展,其分布式的拓扑结构和异构设备的资源限制,对传统的数据存储、传输和安全保护提出了新的挑战。区块链技术的分散式信任和分布式帐本机制,适应于大规模工业互联网应用,并有可能成为工业安全和数据保护的有... 详细信息

随着工业互联网应用的快速发展,其分布式的拓扑结构和异构设备的资源限制,对传统的数据存储、传输和安全保护提出了新的挑战。区块链技术的分散式信任和分布式帐本机制,适应于大规模工业互联网应用,并有可能成为工业安全和数据保护的有效方法。但是,传统区块链的计算通量低、能耗高、可扩展性有限,并且会产生显著的带宽开销和网络延迟,难以直接适应于工业应用。由此提出一种满足工业环境要求的高效、安全和轻量级的分层扩展式区块链。该模型在典型工业互联网结构下构建了资源受限层、扩展资源层两层区块链。设计了轻量级共识算法、分布式信任确权机制和动态高通量管理方法,并通过工业互联网受限资源设备的数据存储请求交易说明了分层区块链具体实现流程。扩展了不同资源能力的工业设备在网络中的高效区块操作,并确保端到端的操作安全和数据保护。为工业互联网泛在接入建立实体间信任关系和数据安全提供新的思路和方法。

关键词：工业互联网区块链数据安全轻量级高通量

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语言区间直觉模糊Frank算子

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模式识别与人工智能 2020年第5期33卷 413-425页

作者：刘利枚龚尹励杨艺吴少智湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室长沙410205 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

针对语言区间直觉模糊信息的集结问题,文中提出Frank集结算子,并构建解决供应商选择问题的群决策方法.首先引入拓展Frank t-模与s-模定义语言区间直觉模糊集的Frank运算法则,提出语言区间直觉模糊Frank加权平均(LIVIFFWA)算子与几何(LIV... 详细信息

针对语言区间直觉模糊信息的集结问题,文中提出Frank集结算子,并构建解决供应商选择问题的群决策方法.首先引入拓展Frank t-模与s-模定义语言区间直觉模糊集的Frank运算法则,提出语言区间直觉模糊Frank加权平均(LIVIFFWA)算子与几何(LIVIFFWG)算子,证明算子的幂等性、封闭性、单调性等基本性质,剖析算子关于参数的退化性.然后,基于LIVIFFWA算子与LIVIFFWG算子构建语言区间直觉模糊多属性群决策方法,用于解决供应商决策问题.最后,通过共享单车回收供应商选择的案例分析验证文中决策方法的可行性和灵活性,讨论参数变化对决策结果的影响,并验证参数具有表征和反馈决策者态度的能力.

关键词： Frank t-模和s- 模语言区间直觉模糊集语言区间直觉模糊Frank算子多属性决策

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混合信息融合策略下共享电单车绿色回收供应商选择方法

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计算机集成制造系统 2023年第11期29卷 3869-3886页

作者：刘利枚唐丽娟杨艺陈树陈白帆湖南工商大学大数据与互联网创新研究院湖南长沙410205 湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室湖南长沙410205 中南大学自动化学院湖南长沙410083

共享电单车具有的速度快、舒适度高等特点使其拥有大量用户,运营商以过度投放策略来抢占市场先机进而引发了电单车故障率高、停放难且不规范等现实问题,增大了回收管理的难度。为此,研究了一种共享电单车绿色回收供应商选择方法,为回收... 详细信息

共享电单车具有的速度快、舒适度高等特点使其拥有大量用户,运营商以过度投放策略来抢占市场先机进而引发了电单车故障率高、停放难且不规范等现实问题,增大了回收管理的难度。为此,研究了一种共享电单车绿色回收供应商选择方法,为回收管理提供决策支撑。首先,分析了共享电单车的回收需求特征,构建供应商评价指标体系,并引入区间直觉模糊集提出混合评价信息统一量化方法;其次,为集结群体评价信息,提出内嵌双参数的连续区间直觉模糊有序加权平均算子,并以群体一致性为目标构建了参数求解模型;然后,以所提算子为基础,提出用于解决回收供应商选择问题的群体决策方法;最后,通过共享电单车回收案例分析验证了所提方法的适用性与有效性。

关键词：共享电单车绿色回收供应商选择区间直觉模糊集连续区间直觉模糊有序加权平均算子

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联盟链视角下基于IIWPSO-BP的信息安全风险预测模型

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中国安全科学学报 2022年第8期32卷 52-60页

作者：周新民罗文敏刘俊杰谢宝湖南工商大学新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室湖南长沙410205 湖南工商大学计算机学院湖南长沙410205 湖南工商大学前沿交叉学院湖南长沙410205

为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理... 详细信息

为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理和安全措施6个一级指标,构建信息安全风险指标体系;其次,通过量化信息安全风险指标,训练并测试所构建的信息安全风险预测模型;最后,对比分析模型的鲁棒性、精确性和时间复杂度。结果表明:IIWPSO-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)为0.1374,平均相对误差(MRE)为0.0385,拟合度为0.9720;与PSO-BP神经网络、BP神经网络相比,预测精度分别提升了37.6%、65.2%。

关键词：联盟链信息安全改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法反向传播(BP)神经网络风险预测智慧城市

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