检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2023年第7期38卷 1816-1824页

作者：侯莹吴毅琳白星韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学教育部数字社区工程研究中心北京100124 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

针对多目标差分进化算法求解复杂多目标优化问题时,最优解选择策略中非支配排序计算复杂度高的问题,提出一种数据驱动选择策略的多目标差分进化(MODE-DDSS)算法.首先,设计多目标差分进化算法的优化解排序等级评估准则,建立基于评估准则... 详细信息

针对多目标差分进化算法求解复杂多目标优化问题时,最优解选择策略中非支配排序计算复杂度高的问题,提出一种数据驱动选择策略的多目标差分进化(MODE-DDSS)算法.首先,设计多目标差分进化算法的优化解排序等级评估准则,建立基于评估准则的优化解排序等级评估库;其次,设计基于优化解双向搜索机制和无重复比较机制的数据驱动选择策略,实现优化解的高效搜索和快速排序;最后,构建数据驱动选择策略的多目标差分进化算法,降低算法在最优解选择操作中的时间复杂度,提高算法的寻优效率.实验结果表明,所提出的MODE-DDSS算法能够有效减少最优解在选择过程中的比较次数,提升多目标差分进化算法解决复杂多目标优化问题的寻优效率.

关键词：数据驱动选择策略非支配排序多目标优化差分进化算法寻优效率

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虹膜呈现攻击检测综述

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自动化学报 2024年第2期50卷 241-281页

作者：王财勇刘星雨房美玲赵光哲何召锋孙哲南北京建筑大学机器人仿生与功能研究北京市重点实验室北京100044 弗劳恩霍夫计算机图形研究所德国达姆施塔特64283 北京邮电大学人工智能学院北京100876 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

虹膜识别技术因唯一性、稳定性、非接触性、准确性等特性广泛应用于各类现实场景中.然而,现有的许多虹膜识别系统在认证过程中仍然容易遭受各种攻击的干扰,导致安全性方面可能存在风险隐患.在不同的攻击类型中,呈现攻击(Presentation at... 详细信息

虹膜识别技术因唯一性、稳定性、非接触性、准确性等特性广泛应用于各类现实场景中.然而,现有的许多虹膜识别系统在认证过程中仍然容易遭受各种攻击的干扰,导致安全性方面可能存在风险隐患.在不同的攻击类型中,呈现攻击(Presentation attacks, PAs)由于出现在早期的虹膜图像获取阶段,且形式变化多端,因而虹膜呈现攻击检测(Iris presentation attack detection, IPAD)成为虹膜识别技术中首先需要解决的安全问题之一,得到了学术界和产业界的广泛重视.本综述是目前已知第一篇虹膜呈现攻击检测领域的中文综述,旨在帮助研究人员快速、全面地了解该领域的相关知识以及发展动态.总体来说,本文对虹膜呈现攻击检测的难点、术语和攻击类型、主流方法、公共数据集、比赛及可解释性等方面进行全面归纳.具体而言,首先介绍虹膜呈现攻击检测的背景、虹膜识别系统现存的安全漏洞与呈现攻击的目的.其次,按照是否使用额外硬件设备将检测方法分为基于硬件与基于软件的方法两大类,并在基于软件的方法中按照特征提取的方式作出进一步归纳和分析.此外,还整理了开源方法、可申请的公开数据集以及概括了历届相关比赛.最后,对虹膜呈现攻击检测未来可能的发展方向进行了展望.

关键词：虹膜识别虹膜呈现攻击检测虹膜合成泛化性可解释性

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深度森林研究综述

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北京工业大学学报 2022年第2期48卷 182-196页

作者：夏恒汤健乔俊飞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

深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深... 详细信息

深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深度森林结构及其性质;接着,将目前深度森林的研究分为引入特征工程、改进表征学习、修改基学习器、修改层级结构和引入权重配置等5个方向进行分析和总结;然后,介绍深度森林算法在不同领域中的最新应用现状,并给出深度森林算法所面临的挑战及未来研究方向;最后,对本文工作进行总结.

关键词：深度森林集成学习深度学习非神经网络结构特征工程层级结构

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基于双鉴别器生成对抗网络的单目深度估计方法

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北京工业大学学报 2022年第9期48卷 928-934页

作者：阮晓钢颜文静黄静郭佩远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

针对自监督单目深度估计精度不高的问题,提出一种基于双鉴别器生成对抗网络的自监督单目深度估计方法.该方法利用生成对抗网络在合成视觉上可信的图像方面的优势,进一步提高了自监督单目深度估计的精度.首先,为充分利用重建图像,在Wasse... 详细信息

针对自监督单目深度估计精度不高的问题,提出一种基于双鉴别器生成对抗网络的自监督单目深度估计方法.该方法利用生成对抗网络在合成视觉上可信的图像方面的优势,进一步提高了自监督单目深度估计的精度.首先,为充分利用重建图像,在Wasserstein生成对抗网络的基础上进行改进,构建了2个鉴别器的结构.双鉴别器对生成器的要求和训练目标更加严苛,避免了由于只在左图像或右图像上引入鉴别器而造成的信息损失.其次,针对该网络的结构,提出了一种局部-全局一致的损失函数,保证了像素的真实性和局部-全局内容的一致性.在KITTI基准测试集中与单目深度估计的相关代表方法进行了比较,实验结果表明,该方法有效地提高了单目深度估计的精度,具有较好的深度估计的性能.

关键词：单目深度估计双鉴别器生成对抗网络图像重建自监督学习机器视觉

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动态场景下基于深度学习的语义视觉SLAM

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北京工业大学学报 2022年第1期48卷 16-23页

作者：阮晓钢郭佩远黄静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

针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法... 详细信息

针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法相结合,首先用Mask R-CNN网络对图像进行语义分割,建立动态对象的先验语义信息,然后通过运动一致性检测算法进一步剔除属于动态物体的特征点,最后用静态特征点进行特征匹配和位姿估计.基于慕尼黑工业大学(Technical University of Munich,TUM)公开数据集对系统进行实验,结果表明,该系统在动态环境中较传统的ORB-SLAM2系统和DS-SLAM系统明显降低了绝对轨迹误差和相对位姿误差,提高了SLAM系统位姿估计的准确性和鲁棒性.

关键词：同时定位与地图构建语义分割动态场景位姿估计深度学习运动一致性检测

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基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法

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北京工业大学学报 2022年第2期48卷 121-128页

作者：阮晓钢刘少达朱晓庆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

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.... 详细信息

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.一方面,基于多随机树构建策略的AHMRRT算法可以在起始点、目标点、子目标点生成4棵随机树,同时进行扩展搜索,从而提高路径规划效率;另一方面,通过在单棵随机树生长过程中添加自适应启发式偏置因子,AHMRRT算法可以根据环境中障碍物的情况自适应地改变新节点的生成策略.探索自由空间时,该算法可以在偏置因子的作用下迅速向目标点扩展以提高搜索效率;探索多障碍物空间时,该算法将调用随机采样函数以防止落入局部最优.在仿真实验中,设计了4种环境下AHMRRT算法与随机概率目标快速探索随机树(probability goal RRT,PGRRT)、双向快速探索随机树(bidirectional RRT,BRRT)算法的对比实验,仿真实验结果证明了该算法的可行性和高效性.

关键词：移动机器人快速探索随机树路径规划多随机树构建策略自适应启发式偏置因子局部最优

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城市固废焚烧过程风量智能优化设定方法

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控制与决策 2023年第2期38卷 318-326页

作者：崔莺莺蒙西乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 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 北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

城市固体废物焚烧(municipal solid wastes incineration, MSWI)技术由于其高效的减容效果逐渐成为了生活垃圾处理的主要方式. MSWI过程产生的氮氧化物(nitrogen oxides, NOx)是大气中的主要污染物之一.为了在控制NOx排放的同时保证燃... 详细信息

城市固体废物焚烧(municipal solid wastes incineration, MSWI)技术由于其高效的减容效果逐渐成为了生活垃圾处理的主要方式. MSWI过程产生的氮氧化物(nitrogen oxides, NOx)是大气中的主要污染物之一.为了在控制NOx排放的同时保证燃烧效率,提出一种基于多目标粒子群算法的MSWI过程风量智能优化设定方法.首先,结合最大相关最小冗余算法及前馈神经网络,建立燃烧效率和氮氧化物排放浓度预测模型;然后,提出分阶段多目标粒子群优化算法(staged multi-objective particle swarm optimization, SMOPSO),获得一次风流量和二次风流量的Pareto优化解集;此外,设计效用函数,确定一次风流量和二次风流量的最优设定值;最后,基于国内某城市固废焚烧厂的实际运行数据,验证所提方法的有效性.

关键词：城市固体废物焚烧氮氧化物燃烧效率风量智能优化设定分阶段多目标粒子群优化

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基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法

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电子学报 2022年第7期50卷 1600-1608页

作者：李明爱张圆圆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 教育部数字社区工程研究中心北京100124

为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,... 详细信息

为有效利用运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用,本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法.首先,对每导MI-EEG进行连续小波变换,求得其时-频-能量矩阵;然后,将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接,得到各导联的一维时频能量序列;最后,基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵,构建脑功能网络.实验结果表明,以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络,能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递,相比于传统脑网络构建方法,更有利于增强不同运动想象任务的可分性.

关键词：脑-机接口运动想象脑电信号连续小波变换符号传递熵脑功能网络

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数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制

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自动化学报 2021年第11期47卷 2538-2546页

作者：韩红桂张琳琳伍小龙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京100124

城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段,然而,如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战.围绕上述挑战,文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optim... 详细信息

城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段,然而,如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战.围绕上述挑战,文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optimal control,DK-MOC)方法.首先,建立了出水水质、能耗以及系统运行状态的表达关系,获得了运行过程优化目标模型.其次,提出了一种基于知识迁徙学习的动态多目标粒子群优化算法,实现了控制变量优化设定值的自适应求解.最后,将提出的DK-MOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型1(Benchmark simulation model No.1,BSM1).结果表明该方法能够实时获取控制变量的优化设定值,提高了出水水质,并且有效降低了运行能耗.

关键词：城市污水处理过程数据和知识驱动方法多目标优化控制知识迁徙学习动态多目标粒子群优化

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基于深度Attention-LSTM网络的脱硫过程建模研究

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北京工业大学学报 2023年 140-151页

作者：刘泉伯李晓理王康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数字社区教育部工程研究中心

脱硫过程是具有高度动态非线性和较大延迟时间的复杂工业过程,为了解决烟气脱硫过程的建模问题,本文设计了注意力机制下的深度长短期记忆(attention mechanism-based long short-term memory,AttLSTM)网络,并基于该网络设计自动编码器,... 详细信息

脱硫过程是具有高度动态非线性和较大延迟时间的复杂工业过程,为了解决烟气脱硫过程的建模问题,本文设计了注意力机制下的深度长短期记忆(attention mechanism-based long short-term memory,AttLSTM)网络,并基于该网络设计自动编码器,完成脱硫过程异常点的检测。本文首次提出使用AttLSTM网络自编码器对脱硫过程进行离群点检测,并且该网络模型同样首次应用于脱硫过程的辨识任务中。从更深的意义上讲,本文尝试使用深度学习模型对复杂系统进行辨识,所建立的AttLSTM网络之前未出现在系统辨识领域,该网络的出现可以丰富辨识模型的选择,同时为人工智能技术在系统辨识领域和控制领域的应用和推广提供参考。实验结果表明,相比于之前文献出现的脱硫过程建模方法,所提方法在不同性能指标上均具有更好的性能,由此可以证明深度AttLSTM网络在脱硫场景下的有效性。

关键词：湿法烟气脱硫过程建模长短期记忆网络注意力机制自动编码器大气污染

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