检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2021年第11期36卷 2683-2689页

作者：阮晓钢郭威黄静颜文静郭佩远北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

由于传统RRT(rapidly-exploring random trees)路径规划算法固有的盲目探索的问题,机器人到达目标点时除起始点扩展到目标点的路径之外还会生成其他与结果无关的分支路径与节点,为使这些分支路径得到利用并且减少探索的盲目性,提出基于... 详细信息

由于传统RRT(rapidly-exploring random trees)路径规划算法固有的盲目探索的问题,机器人到达目标点时除起始点扩展到目标点的路径之外还会生成其他与结果无关的分支路径与节点,为使这些分支路径得到利用并且减少探索的盲目性,提出基于信息增益与RRT思想相结合的机器人环境探索策略.该方法对未知环境中的节点进行信息估计,选取具有最大信息增益的节点作为采样节点,且每次都会生成最大信息增益的新节点进行扩展.该策略使机器人能完成对未知环境的探索,还可以降低传统RRT算法固有的盲目性.仿真实验结果表明,所提出方法能够有效快速地帮助机器人探索未知环境,实现环境探索.

关键词： RRT 信息增益未知环境探索移动机器人

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

城市污水处理水质多尺度自适应特征提取

引用

控制工程 2023年第3期30卷 552-559页

作者：于丽昕张家昌韩红桂伍小龙北京城市排水集团有限责任公司北京100044 北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对城市污水处理中水质数据样本存在时间和空间尺度不一致,导致水质特征变量难以准确提取的问题,提出了一种基于数据自适应重构的城市污水处理水质多尺度特征提取方法。首先,在数据时间尺度处理方面,设计了一种基于多尺度多样性熵计算... 详细信息

针对城市污水处理中水质数据样本存在时间和空间尺度不一致,导致水质特征变量难以准确提取的问题,提出了一种基于数据自适应重构的城市污水处理水质多尺度特征提取方法。首先,在数据时间尺度处理方面,设计了一种基于多尺度多样性熵计算的变量时间尺度优化方法,运用插值法构造等时间尺度的数据样本矩阵;其次,在数据空间尺度处理方面,设计了一种k近邻算法的多尺度数据空间重构方法,获取了数据同一空间分布的样本矩阵;最后,设计了一种基于自适应主元分析法(PCA)的数据特征动态提取方法,从数据重构样本矩阵中动态提取水质的特征变量。实验结果表明,基于数据自适应重构的多尺度特征提取算法能够准确地提取水质的特征变量。

关键词：城市污水处理多样性熵数据重构动态特征提取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多次采样启发式策略的改进RRT路径规划算法

引用

计算机测量与控制 2024年第7期32卷 280-287页

作者：左国玉关海山郑榜贵北京工业大学信息学部北京100124 北京计算智能与智能系统重点实验室北京100124

在路径规划领域,快速探索随机树(RRT)算法是机械臂解决复杂环境中的路径规划问题的重要工具,然而其纯随机的采样环节导致大量的无效或低效尝试,浪费了计算资源;为解决此问题,提出一种基于多次采样启发式策略的改进RRT算法(MH-RRT);利用... 详细信息

在路径规划领域,快速探索随机树(RRT)算法是机械臂解决复杂环境中的路径规划问题的重要工具,然而其纯随机的采样环节导致大量的无效或低效尝试,浪费了计算资源;为解决此问题,提出一种基于多次采样启发式策略的改进RRT算法(MH-RRT);利用启发式函数评估多个采样点的代价值,选择代价值最低的采样点,引导路径树更快地向目标点生长;将启发式函数策略类似地有效改进了RRT*算法和双向RRT*算法;深入探讨不同参数对改进算法性能的影响,并确定最优参数组合;实验结果表明,改进算法在路径搜索时间、路径长度以及采样点数量等方面均能取得显著提升,提高了路径规划的有效性。

关键词：路径规划启发式函数 RRT算法 RRT*算法双向RRT*算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中央空调传感器双重降噪模糊故障检测方法

引用

电子测量与仪器学报 2022年第8期36卷 77-88页

作者：高学金张琳峰北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对现有降噪方法存在噪声残留以及异常检测指标受噪声影响较大的问题,提出中央空调传感器双重降噪和模糊指标的故障检测方法。自适应噪声的完整经验模态分解(complete EEMD with adaptive noise, CEEMDAN)所具有的噪声残余等问题,用局... 详细信息

针对现有降噪方法存在噪声残留以及异常检测指标受噪声影响较大的问题,提出中央空调传感器双重降噪和模糊指标的故障检测方法。自适应噪声的完整经验模态分解(complete EEMD with adaptive noise, CEEMDAN)所具有的噪声残余等问题,用局部均值估计提取k阶模态替换模态估计完成初次降噪;而早期出现的虚假模式,先通过相关系数准则筛选含噪分量尽可能保留有效信息,然后计算奇异值差分谱确定降噪阶次进行奇异值分解(singular value decomposition, SVD)完成二次降噪。最后,结合能量和峭度系数提出模糊指标作为异常信号控制限进行故障检测。采用中央空调实验系统运行数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法具有良好的降噪及敏感特征筛选能力,信噪比提升20.203 7 dB,均方误差平均减小48.75%,故障检测准确率平均提升8.67%,响应速度提升33.3%,抗噪性及检测效果提升明显。

关键词：中央空调传感器故障检测双重降噪模糊指标特征筛选

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于区域注意力机制的有噪样本下中医舌色分类算法研究

引用

世界科学技术-中医药现代化 2023年第8期25卷 2873-2882页

作者：卓力李艳萍张辉李晓光杨洋魏玮北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京重点实验室北京100124 中国中医科学院望京医院功能性胃肠病中医诊治北京市重点实验室北京100102

目的由于舌色标注样本中常常包含有错误标签,这些噪声样本会导致舌色分类性能不高、模型泛化能力差等问题。因此,需要建立自动舌色分类模型,提升有噪标注样本下舌色分类的准确率,促进中医(TCM)舌诊客观化研究。方法从中医舌色分类的特... 详细信息

目的由于舌色标注样本中常常包含有错误标签,这些噪声样本会导致舌色分类性能不高、模型泛化能力差等问题。因此,需要建立自动舌色分类模型,提升有噪标注样本下舌色分类的准确率,促进中医(TCM)舌诊客观化研究。方法从中医舌色分类的特点出发,提出了一种基于区域注意力机制的有噪样本下中医舌色分类方法。本方法的创新性包括两点:一方面,根据中医医生舌诊的习惯,提出了一种区域注意力机制,增强网络对于舌尖和舌两侧等舌色区域的特征提取能力,而抑制其他区域的特征;另一方面,针对噪声标注样本下的分类网络训练问题,设计了一种对称修正的交叉熵损失函数,用于对舌色分类网络进行优化训练,抑制噪声样本对分类性能的影响。结果在3个自建中医舌色分类数据集上的分类结果显示,准确率分别达到了94.96%、93.36%和93.92%,mAP分别达到了94.53%、93.05%和93.38%,Macro-F1分别达到了94.67%、93.16%和92.43%。结论设计的舌色分类方法能以较低的模型复杂度,显著提升分类精度,提升有噪声样本标注情况下的分类鲁棒性。

关键词：中医舌诊舌色分类深度学习有噪样本学习区域注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多尺度数据驱动的石化污水可生化性评价

引用

控制工程 2022年第4期29卷 617-626页

作者：韩红桂张家昌伍小龙王梓先乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100214 石油石化污染物控制与处理国家重点实验室北京102206

针对石化污水可生化性难以获得实时准确评价的问题,提出了一种多尺度数据驱动的石化污水可生化性评价方法。首先,通过分析石化污水组分和水质数据特点,解析水质数据的时间尺度特征以及与可生化性指标的关联关系;其次,设计基于主元分析... 详细信息

针对石化污水可生化性难以获得实时准确评价的问题,提出了一种多尺度数据驱动的石化污水可生化性评价方法。首先,通过分析石化污水组分和水质数据特点,解析水质数据的时间尺度特征以及与可生化性指标的关联关系;其次,设计基于主元分析法的多尺度特征提取算法,获取石化污水可生化性的特征变量;然后,构建基于模糊最小最大神经网络的智能评价模型,实现对石化污水可生化性的实时准确评价;最后,将提出的评价方法应用于实际石化污水处理过程中。验证结果表明,所提方法能够实现对石化污水可生化性进行实时准确的评价。

关键词：石化污水动态特征提取可生化性评价模糊最小最大神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向大规模数据的DBSCAN加速算法综述

引用

计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2028-2047页

作者：陈叶旺曹海露陈谊康昭雷震杜吉祥华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化所) 北京100190 厦门市数据安全与区块链技术重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 福建省大数据智能与安全重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目... 详细信息

DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目标上看,这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化两大类;就具体加速手段而言,可分为6个主要类别:基于分布式、基于采样化、基于近似模糊、基于快速近邻、基于空间划分以及基于GPU加速技术.根据该分类,对现有工作进行了深入梳理与交叉比较,发现采用多重技术的融合加速算法优于单一加速技术;近似模糊化、并行化与分布式是当前最有效的手段;高维数据仍然难以应对.此外,对快速化DBSCAN算法在多个领域中的应用进行了跟踪报告.最后,对本领域未来的方向进行了展望.

关键词：快速化DBSCAN 密度聚类聚类算法大数据数据挖掘

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向轻轨的高精度实时视觉定位方法

引用

自动化学报 2021年第9期47卷 2194-2204页

作者：王婷娴贾克斌姚萌北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京工业大学北京100124

轻轨作为城市公共交通系统的重要组成部分,对其实现智能化的管理势在必行.针对城市轻轨定位系统要求精度高、实时强且易于安装等特点,本文提出一种基于全局-局部场景特征与关键帧检索的定位方法.该方法在语义信息的指导下,从单目相机获... 详细信息

轻轨作为城市公共交通系统的重要组成部分,对其实现智能化的管理势在必行.针对城市轻轨定位系统要求精度高、实时强且易于安装等特点,本文提出一种基于全局-局部场景特征与关键帧检索的定位方法.该方法在语义信息的指导下,从单目相机获取的参考帧中提取区别性高的区域作为关键区域.并结合像素点位置线索利用无监督学习的方式筛选关键区域中描述力强的像素对生成二值化特征提取模式,不仅能够提升匹配精度还显著提高了在线模块场景特征提取与匹配的速度.其次,以场景显著性分数为依据获取的关键帧避免了具有相似外观的场景给定位带来的干扰,并能辅助提高场景在线匹配的精度与效率.本文使用公开测试数据集以及具有挑战性的轻轨数据集进行测试.实验结果表明,本系统在满足实时性要求的同时,其定位准确率均可达到90%以上.

关键词：视觉定位位置识别关键帧检索关键区域检测序列匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

引用

信息与控制 2021年第1期50卷 75-87页

作者：乔俊飞郭子豪汤健北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

城市固废焚烧(MSWI)是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在“邻避效应”的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英(DXN).长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难以实现.针对上述问题... 详细信息

城市固废焚烧(MSWI)是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在“邻避效应”的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英(DXN).长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难以实现.针对上述问题,提出了基于多层特征选择的MSWI过程DXN排放浓度软测量方法.首先,从单特征与DXN相关性视角,结合相关系数和互信息构建综合评价指标,实现MSWI多个子系统过程变量的第一层特征选择;接着,从多特征冗余性和特征选择鲁棒性视角,多次运行基于遗传算法———偏最小二乘法(GA-PLS)的特征选择算法,实现第二层特征选择;最后,结合上层选择特征的统计频次、模型预测性能及机理知识进行第三层特征选择,构建得到DXN排放浓度软测量模型.结合某焚烧厂的多年DXN检测数据验证了所提方法的有效性.

关键词：城市固废焚烧(MSWI) 二噁英(DXN) 特征选择相关性冗余性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态融合LOF的城市污水处理过程数据清洗方法

引用

控制与决策 2022年第5期37卷 1231-1240页

作者：鲁树武伍小龙郑江何政顾剑韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京城市排水集团有限责任公司北京100124 北京北排水环境发展有限公司北京100122

围绕城市污水处理过程数据存在连续噪声和缺失的问题,提出一种基于动态融合局部异常因子(dynamic fusion local outlier factor,DFLOF)的污水处理过程数据清洗方法.首先,设计一种基于滑动窗口的数据动态分段方法,通过计算每个子段数据... 详细信息

围绕城市污水处理过程数据存在连续噪声和缺失的问题,提出一种基于动态融合局部异常因子(dynamic fusion local outlier factor,DFLOF)的污水处理过程数据清洗方法.首先,设计一种基于滑动窗口的数据动态分段方法,通过计算每个子段数据的均值、最大值和峰值区间信息获得数据异常属性值;其次,建立一种基于DFLOF的数据可信度评价模型,利用基于动态融合局部异常因子算法评估数据的可信度,保证异常数据检测和剔除的准确率;最后,提出一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的数据补偿方法对缺失数据进行补偿,实现污水处理过程数据的清洗.将该数据清洗方法应用于实际污水处理过程,实验结果表明:基于动态融合局部异常因子的数据清洗方法能够实现污水处理过程中异常数据的清洗,从而提高数据质量.

关键词：污水处理过程数据清洗动态融合LOF 径向基函数神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：