检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2022年第5期43卷 244-253页

作者：吴培良刘瑞军李瑶陈雯柏高国伟燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室秦皇岛066004 北京信息科技大学自动化学院北京100192

杂乱环境中机器人推动与抓取技能自主学习问题被学者广泛研究,实现二者之间的协同是提升抓取效率的关键,本文提出一种基于生成对抗网络与模型泛化的深度强化学习算法GARL-DQN。首先,将生成对抗网络嵌入到传统DQN中,训练推动与抓取之间... 详细信息

杂乱环境中机器人推动与抓取技能自主学习问题被学者广泛研究,实现二者之间的协同是提升抓取效率的关键,本文提出一种基于生成对抗网络与模型泛化的深度强化学习算法GARL-DQN。首先,将生成对抗网络嵌入到传统DQN中,训练推动与抓取之间的协同进化;其次,将MDP中部分参数基于目标对象公式化,借鉴事后经验回放机制(HER)提高经验池样本利用率;然后,针对图像状态引入随机(卷积)神经网络来提高算法的泛化能力;最后,设计了12个测试场景,在抓取成功率与平均运动次数指标上与其他4种方法进行对比,在规则物块场景中两个指标分别为91.5%和3.406;在日常工具场景中两个指标分别为85.2%和8.6,验证了GARL-DQN算法在解决机器人推抓协同及模型泛化问题上的有效性。

关键词：推抓技能学习生成对抗网络 DQN 模型泛化

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一种基于触觉信息的脉冲图注意力残差卷积物体检测算法

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控制与决策 2023年第9期38卷 2537-2544页

作者：吴培良林为梁毛秉毅陈雯柏高国伟燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066000 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066000 北京信息科技大学自动化学院北京100000

触觉传感器(柔性电子皮肤)在机器人进行人机交互和工具操作时发挥着重要作用,如何有效利用触觉信息进行物体检测是当前研究的主要瓶颈.鉴于此,提出一种脉冲图残差卷积神经网络SNN-Atten-ResGCN的物体检测算法.首先使用图残差网络ResGCN... 详细信息

触觉传感器(柔性电子皮肤)在机器人进行人机交互和工具操作时发挥着重要作用,如何有效利用触觉信息进行物体检测是当前研究的主要瓶颈.鉴于此,提出一种脉冲图残差卷积神经网络SNN-Atten-ResGCN的物体检测算法.首先使用图残差网络ResGCN模型训练触觉时间序列的表征信息,通过引入深度学习模型中的注意力机制拟合触觉数据图形结构的局部特征;然后对重构的触觉图形输入由3个LIF神经元和2个FC全连接层组成的SNN脉冲神经网络训练得到特征向量;最后投票层Vote解码网络特征并检测物体类别.在EvTouch-Objects和EvTouch-Containers两个家庭常见物体触觉数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提出方法在保证模型迭代效率的同时,对各种不同的家庭工具对象和容器对象的检测准确率、精度、召回率和F1-score均有提升.

关键词：触觉感知物体检测脉冲神经网络图神经网络注意力机制

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S-C特征提取的计算机漏洞自动分类算法

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计算机科学与探索 2020年第7期14卷 1173-1182页

作者：任家东王倩王菲李亚洲刘佳新燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066001 河北省计算机虚拟技术与系统集成实验室河北秦皇岛066001

近年来未知的计算机漏洞数量呈海量增长状态,对于大量的漏洞数据进行及时准确的分析和分类管理,是十分重要且有待解决的问题。因此,提出一种基于信息熵与综合函数(S-C)特征提取,并利用关联了特征词集间相互关系的平均一阶依赖贝叶斯模型... 详细信息

近年来未知的计算机漏洞数量呈海量增长状态,对于大量的漏洞数据进行及时准确的分析和分类管理,是十分重要且有待解决的问题。因此,提出一种基于信息熵与综合函数(S-C)特征提取,并利用关联了特征词集间相互关系的平均一阶依赖贝叶斯模型(AODE)分类器的分类方法对计算机漏洞描述信息进行文本分类。首先,利用S-C特征提取法提取特征词。通过结合词语的类间重要程度和类内重要程度的综合函数C,计算出词语对于类别的重要程度。再利用词语对于类别间的信息熵S,来弱化对于分类较为混乱的词语的重要程度,选取得到准确的特征词集。最后,利用关联了特征词集间相互关系的AODE对漏洞数据集进行分类。通过实验对比表明,S-C特征提取法能够提取准确的特征词集,并且结合AODE分类器的分类准确率要高于传统的分类器模型。

关键词：计算机漏洞文本分类特征提取信息熵

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面向稀疏奖励的机器人操作技能学习

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控制理论与应用 2024年第1期41卷 99-108页

作者：吴培良张彦毛秉毅陈雯柏高国伟燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 北京信息科技大学自动化学院北京100192

基于深度强化学习的机器人操作技能学习成为研究热点,但由于任务的稀疏奖励性质,学习效率较低.本文提出了基于元学习的双经验池自适应软更新事后经验回放方法,并将其应用于稀疏奖励的机器人操作技能学习问题求解.首先,在软更新事后经验... 详细信息

基于深度强化学习的机器人操作技能学习成为研究热点,但由于任务的稀疏奖励性质,学习效率较低.本文提出了基于元学习的双经验池自适应软更新事后经验回放方法,并将其应用于稀疏奖励的机器人操作技能学习问题求解.首先,在软更新事后经验回放算法的基础上推导出可以提高算法效率的精简值函数,并加入温度自适应调整策略,动态调整温度参数以适应不同的任务环境;其次,结合元学习思想对经验回放进行分割,训练时动态调整选取真实采样数据和构建虚拟数的比例,提出了DAS-HER方法;然后,将DAS-HER算法应用到机器人操作技能学习中,构建了一个稀疏奖励环境下具有通用性的机器人操作技能学习框架;最后,在Mujoco下的Fetch和Hand环境中,进行了8项任务的对比实验,实验结果表明,无论是在训练效率还是在成功率方面,本文算法表现均优于其他算法.

关键词：机器人操作技能学习强化学习稀疏奖励最大熵方法自适应温度参数元学习

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结合表观、运动和边缘结构信息的遮挡边界检测方法

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计量学报 2016年第3期37卷 241-245页

作者：张世辉张红桥韩德伟燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

为了准确检测视频序列中的遮挡边界，提出了一种利用随机森林分类器检测遮挡边界的方法。该方法首先分割视频序列某一帧的边缘检测结果得到超像素和超像素边缘，并将超像素边缘分解为多个短的直线段。然后结合表观、运动和边缘结构信息... 详细信息

为了准确检测视频序列中的遮挡边界，提出了一种利用随机森林分类器检测遮挡边界的方法。该方法首先分割视频序列某一帧的边缘检测结果得到超像素和超像素边缘，并将超像素边缘分解为多个短的直线段。然后结合表观、运动和边缘结构信息提取每个直线段的遮挡相关特征并组合成特征向量，将此特征向量输入遮挡边界分类器检测每个直线段是否为遮挡边界。最后可视化所有确定为遮挡边界的直线段得到该帧图像的遮挡边界检测结果。实验结果表明所提方法具有较高的准确性。

关键词：计量学遮挡边界随机森林视频序列超像素直线段光流差异边缘结构

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XML关键字查询处理研究

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计算机学报 2012年第12期35卷 2459-2478页

作者：周军锋孟小峰燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 中国人民大学信息学院北京100872

关键字查询作为一种有效的信息检索手段,一直以来都是XML数据管理领域研究的热点问题,每年均有大量最新研究成果出现在各种顶级会议和期刊上.针对众多国内外研究者在XML关键字查询领域所作出的创新性工作,该文以XML关键字查询处理系统... 详细信息

关键字查询作为一种有效的信息检索手段,一直以来都是XML数据管理领域研究的热点问题,每年均有大量最新研究成果出现在各种顶级会议和期刊上.针对众多国内外研究者在XML关键字查询领域所作出的创新性工作,该文以XML关键字查询处理系统为框架来组织现有工作,重点分析和比较了查询生成、语义定义、排序机制、查询算法及结果展示等5个关键技术点所涉及的代表性工作的特点,并结合最新的应用需求从有效性和高效性的角度归纳出XML关键字查询技术后续研究面临的问题和挑战.

关键词：可扩展标记语言关键字查询查询生成查询语义排序机制结果展示

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基于集成学习思想的深度图像遮挡边界检测方法

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计量学报 2014年第6期35卷 569-573页

作者：张世辉庞云冲河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

针对现有深度图像遮挡检测方法不能有效地检测出深度信息变化不明显的遮挡边界点的状况，提出了8邻域总深度差特征和最大面积特征，并定义了计算方法。在此基础上，提出一种新的基于集成学习思想的深度图像遮挡边界检测方法，该方法结... 详细信息

针对现有深度图像遮挡检测方法不能有效地检测出深度信息变化不明显的遮挡边界点的状况，提出了8邻域总深度差特征和最大面积特征，并定义了计算方法。在此基础上，提出一种新的基于集成学习思想的深度图像遮挡边界检测方法，该方法结合所提新特征及现有遮挡相关特征训练基于决策树的AdaBOOst分类器，完成对深度图像中遮挡边界点及非遮挡边界点的分类，实现对深度图像中遮挡边界的检测。实验结果表明，同已有方法相比，所提方法具有较高的准确性和较好的普适性。

关键词：计量学遮挡边界检测集成学习深度图像 8邻域总深度差特征最大面积特征

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多智能体双注意力自适应熵深度强化学习

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控制理论与应用 2024年第10期41卷 1930-1936页

作者：吴培良袁旭东毛秉毅陈雯柏高国伟燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 北京信息科技大学自动化学院北京100192

在执行–评价算法和最大熵强化学习算法中分别存在价值函数过高估计和温度参数脆弱性的问题,从而导致策略网络陷入局部最优.针对此问题,本文提出了一种基于双集中注意力机制与自适应温度参数的多智能体强化学习算法.首先,要构建出两个... 详细信息

在执行–评价算法和最大熵强化学习算法中分别存在价值函数过高估计和温度参数脆弱性的问题,从而导致策略网络陷入局部最优.针对此问题,本文提出了一种基于双集中注意力机制与自适应温度参数的多智能体强化学习算法.首先,要构建出两个初始参数不同的具有注意力机制的评价网络,通过这两个评价网络对策略网络做出更加准确的评价,从而避免出现过高估计问题而导致策略网络陷入局部最优.其次,本文提出了自适应温度参数的最大熵强化学习算法,计算出每个智能体的策略熵和基线熵,从而动态调整温度参数以实现自适应调整智能体的探索.最后,在受限的合作导航环境和受限的宝藏收集环境中验证了本文算法的有效性,本文算法的平均总成本与平均总惩罚优于其他算法.

关键词：多智能体系统强化学习注意力机制自适应熵执行–评价

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一种基于功用性图的目标推抓技能自监督学习方法

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机器人 2022年第4期44卷 385-398页

作者：吴培良刘瑞军毛秉毅史浩洋陈雯柏高国伟燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 北京信息科技大学自动化学院北京100192

提出了一种基于功用性图的目标推抓技能自监督学习方法。首先,给出了杂乱环境下面向目标推抓任务的机器人技能自监督学习问题描述,将工作空间中机器人推抓操作的决策过程定义为一个全新的马尔可夫决策过程(MDP),分别训练视觉机制模块与... 详细信息

提出了一种基于功用性图的目标推抓技能自监督学习方法。首先,给出了杂乱环境下面向目标推抓任务的机器人技能自监督学习问题描述,将工作空间中机器人推抓操作的决策过程定义为一个全新的马尔可夫决策过程(MDP),分别训练视觉机制模块与动作机制模块。其次,在视觉机制模块中融合自适应参数与分组拆分注意力模块设计了特征提取网络RGSA-Net,可由输入网络的原始状态图像生成功用性图,为目标推抓操作提供良好的前提。然后,在动作机制模块中搭建了基于演员-评论家(actor-critic)框架的深度强化学习自监督训练框架DQAC,机器人根据功用性图执行动作后利用该框架进行动作评判,更好地实现了推、抓之间的协同。最后,进行了实验对比与分析,验证了本文方法的有效性。

关键词：推抓技能学习功用性图自监督学习自适应参数拆分注意力机制

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开放企业计算环境下基于信任的行为检测模型

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计算机集成制造系统 2013年第1期19卷 217-223页

作者：申利民李峰孙鹏飞牛景春燕山大学信息学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北秦皇岛066004

为解决开放企业计算环境中可疑行为检测困难导致的行为检测误报率和漏报率高的问题,将实体行为信任管理机制引入行为检测中,提出一个基于信任的行为检测模型。模型由感知层、检测层和响应层组成。检测层通过分析实体行为的历史记录,建... 详细信息

为解决开放企业计算环境中可疑行为检测困难导致的行为检测误报率和漏报率高的问题,将实体行为信任管理机制引入行为检测中,提出一个基于信任的行为检测模型。模型由感知层、检测层和响应层组成。检测层通过分析实体行为的历史记录,建立行为的信任档案,依据行为的综合信任度判定可疑行为的性质,响应层根据判定结果进行处理。通过模拟实验说明了该模型能够有效提高未知行为检测的准确度,大大降低行为检测的漏报率和误报率。

关键词：开放企业计算环境行为检测检测模型行为信任管理

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