检索结果-内蒙古大学图书馆

指挥与控制学报 2025年第1期11卷 79-86页

作者：李华青李骏郑李逢王慧维石亚伟西南大学电子信息工程学院非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400715

针对有人/无人集群系统协同飞行场景,提出一种基于强化学习的分布式动态事件触发跟踪控制方法。该方法以未来信息化空战为背景,将路基/舰载战斗机、预警机等高成本有人机视为领航者,作为“忠诚僚机”的高速低成本无人机视为跟随者,实现... 详细信息

针对有人/无人集群系统协同飞行场景,提出一种基于强化学习的分布式动态事件触发跟踪控制方法。该方法以未来信息化空战为背景,将路基/舰载战斗机、预警机等高成本有人机视为领航者,作为“忠诚僚机”的高速低成本无人机视为跟随者,实现有人/无人集群系统的分布式实时跟踪控制。为提高集群隐身性能,设计了一种动态事件触发强化学习算法,无人作战单元仅依赖局部信息可自适应地调整通信触发阈值,有效地减少有人/无人集群通信传输频率。数值仿真验证了该方法的可行性。

关键词：集群作战强化学习动态事件触发分布式跟踪控制

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基于Nystrom柯西核共轭梯度算法的混沌时间序列预测

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物理学报 2022年第10期71卷 392-401页

作者：齐乐天王世元沈明琳黄刚毅西南大学电子信息工程学院重庆400715 非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400715

混沌时间序列能够较好反映真实环境的非线性和非平稳性特性,然而具有二阶统计特性的核自适应滤波器(kernel adaptive filter,KAF)在处理含噪声和异常值的混沌时间序列时,其预测性能显著下降.为提高核自适应滤波器的鲁棒性,本文提出了一... 详细信息

混沌时间序列能够较好反映真实环境的非线性和非平稳性特性,然而具有二阶统计特性的核自适应滤波器(kernel adaptive filter,KAF)在处理含噪声和异常值的混沌时间序列时,其预测性能显著下降.为提高核自适应滤波器的鲁棒性,本文提出了一种用于测量非线性相似度的柯西核损失(Cauchy kernel loss,CKL),并采用半平方(half-quadratic,HQ)方法保证了CKL的全局凸性.为改善随机梯度下降法收敛速度较慢且容易陷入局部最优的不足,采用共轭梯度(conjugate gradient,CG)方法优化CKL.进一步,为解决核矩阵网络增长的问题,采取Nystrom稀疏策略近似核矩阵,并利用概率密度秩量化(probability density rank-based quantization,PRQ)提高逼近精度.基于此,本文提出了一种新的基于Nystrom和PRQ的柯西核共轭梯度(Nystrom Cauchy kernel conjugate gradient with PRQ,NCKCG-PRQ)算法有效实现了混沌时间序列的预测.基于合成和真实两类混沌时间序列验证了所提NCKCG-PRQ算法在稳态性能,鲁棒性和计算存储复杂度上的优势.

关键词：混沌时间序列预测核自适应滤波柯西核函数 Nystrom方法

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面向动态能源资源协调的分布式原始―对偶优化方法

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控制理论与应用 2022年第10期39卷 1978-1984页

作者：汪诚博石亚伟冉亮郑祖卿李华青西南大学西塔学院重庆400715 西南大学电子信息工程学院非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400715

分布式优化在电力系统中发挥着越来越重要的作用.本文研究一类包含分布式发电机(DGs)和储能设备(ESs)的动态能源资源(DERs)协调问题,其目标是在满足局部耦合物理约束的前提下,使得总成本(包括发电成本,储能成本和环境成本)最小化.首先,... 详细信息

分布式优化在电力系统中发挥着越来越重要的作用.本文研究一类包含分布式发电机(DGs)和储能设备(ESs)的动态能源资源(DERs)协调问题,其目标是在满足局部耦合物理约束的前提下,使得总成本(包括发电成本,储能成本和环境成本)最小化.首先,本文将动态DERs协调问题等价转换为更具一般性的分布式复合约束优化模型,并利用拉格朗日对偶理论分析得到原问题的对偶形式.其次,提出一种新的分布式原对偶优化算法.特别地,所提算法使用局部常数步长,同时采用基于边的通信方式,这本质上区别于基于节点的一致性优化方法.最后,利用基于IEEE 39-bus系统的仿真实验进一步验证了所提算法在求解DERs协调问题上的有效性与可行性.

关键词：分布式优化能源资源协调智能电网原始―对偶算法

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基于稀疏系统辨识的广义递归核风险敏感算法

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西南大学学报（自然科学版） 2022年第4期44卷 196-205页

作者：王代丽王世元张涛齐乐天西南大学电子信息工程学院/非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400715

为了降低非高斯噪声对系统性能的影响,核风险敏感损失函数(Kernel Risk-Sensitive Loss,KRSL)因其较高的凸性而被广泛应用为自适应滤波器的代价函数.基于此,为了提高非高斯情况下系统的滤波精度,本文采用广义高斯密度(Generalized Gauss... 详细信息

为了降低非高斯噪声对系统性能的影响,核风险敏感损失函数(Kernel Risk-Sensitive Loss,KRSL)因其较高的凸性而被广泛应用为自适应滤波器的代价函数.基于此,为了提高非高斯情况下系统的滤波精度,本文采用广义高斯密度(Generalized Gaussian Density,GGD)函数作为KRSL的核函数,进而提出了一种广义核风险敏感损失函数(Generalized Kernel Risk-Sensitive Loss,GKRSL),并给出了GKRSL的重要性质.为了进一步识别稀疏系统,结合GKRSL的优点,采用递归更新方式提出了一种基于稀疏惩罚约束的广义递归核风险敏感损失(Generalized Recursive Kernel Risk-Sensitive Loss with Sparse Penalty Constraint,GRKRSL-SPC)算法.仿真结果表明,GRKRSL-SPC算法能够显著提高非高斯噪声下系统的滤波精度和鲁棒性.

关键词：广义相关熵核风险敏感损失函数稀疏系统辨识自适应滤波

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带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第11期50卷 135-141页

作者：车杭骏陈科屹王雅娣刘晓阳西南大学电子信息工程学院重庆400715 西南大学重庆市非线性电路与智能信息处理重点实验室重庆400715 河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室河南开封475004 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004 国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073

针对聚类算法用于图像分割时造成的过度分割问题,提出一种带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法(FCM_DN).在传统的带有邻域信息的模糊C均值聚类算法基础上,引入类似高斯滤波的权重来表示像素点的位置差异,同时还引入中心点像素值与邻域... 详细信息

针对聚类算法用于图像分割时造成的过度分割问题,提出一种带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法(FCM_DN).在传统的带有邻域信息的模糊C均值聚类算法基础上,引入类似高斯滤波的权重来表示像素点的位置差异,同时还引入中心点像素值与邻域点像素值之间的差异.相比于只考虑带有像素点之间位置差异的模糊C均值聚类算法,所提出的算法在聚类时可以使用更大的邻域,从而解决过度分割的问题.结果表明:在人造数据集上,本算法对于椒盐噪声和高斯噪声都有较强的鲁棒性;在现实数据上,本算法相比于11个先进算法在四个指标上有两个指标的表现都位于前三;在SED数据集的归一化互信息(NMI)结果对比中,本算法比其他算法高出1.78%~26.90%.

关键词：过度分割模糊C均值深度邻域信息像素值差异位置差异

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从采样的角度谈信号与系统中的傅里叶变换

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安徽师范大学学报（自然科学版） 2022年第4期45卷 332-337页

作者：王琳胡耀王世元西南大学电子信息工程学院重庆400715 非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400715 重庆工商职业学院重庆401520

信号与系统因具有概念抽象和理论性强的特点,所以传统割裂介绍知识点的授课模式难以获得理想的教学效果。本文结合笔者在三届本科生中开设的信号与系统课程,就实际教学过程中存在的问题及难点,对六种傅里叶变换之间的相互关系这部分内... 详细信息

信号与系统因具有概念抽象和理论性强的特点,所以传统割裂介绍知识点的授课模式难以获得理想的教学效果。本文结合笔者在三届本科生中开设的信号与系统课程,就实际教学过程中存在的问题及难点,对六种傅里叶变换之间的相互关系这部分内容的教学方法提出了实践建议和措施。同时,借助思维导图对六种傅里叶变换之间的相互关系进行描绘和梳理,实现进一步提升课程教学质量的目的。

关键词：傅里叶变换信号与系统教学方法

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基于生长四叉树结构的二维建图算法

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西南大学学报（自然科学版） 2020年第6期42卷 128-139页

作者：姜晗贺付亮王世元西南大学电子信息工程学院重庆400715 非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400715

目前,视觉机器人的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法的建图部分主要采用了三维八叉树地图,虽然其地图存储容量较大,但是地图范围却无法实时扩大,且室内场景中常见的动态事物也因为忽略了大噪声点而... 详细信息

目前,视觉机器人的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法的建图部分主要采用了三维八叉树地图,虽然其地图存储容量较大,但是地图范围却无法实时扩大,且室内场景中常见的动态事物也因为忽略了大噪声点而难以进行处理.为此提出一种新的基于生长型四叉树结构的实时网格二维地图构建方法,将三维体素地图降维为二维网格地图,增加了对动态特征点轨迹的预测,在无损三维空间信息的情况下丰富了导航地图携带的环境信息.真实室内场景的实验表明:该算法能够在地图中较为精确地显示障碍物的位置信息,显著地降低了地图存储空间,提高了建图速度.

关键词：同时定位与建图场景重建自主导航网格地图四叉树

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基于深度卷积神经网络的蚕蛹雌雄自动识别

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蚕业科学 2020年第2期46卷 197-203页

作者：于业达高鹏飞赵一舟潘国庆陈通西南大学非线性电路与智能信息处理重庆重点实验室重庆400715 西南大学家蚕基因组生物学国家重点实验室重庆400715

蚕蛹雌雄识别的准确率直接影响到蚕种杂交率。现有的蚕蛹识别算法多数是以高光谱或近红外相机拍摄的图片作为输入,所需成像设备价格相对昂贵,且高光谱算法的高数据量与高计算量进一步导致其具有较高的应用成本。以普通数码相机拍摄的蚕... 详细信息

蚕蛹雌雄识别的准确率直接影响到蚕种杂交率。现有的蚕蛹识别算法多数是以高光谱或近红外相机拍摄的图片作为输入,所需成像设备价格相对昂贵,且高光谱算法的高数据量与高计算量进一步导致其具有较高的应用成本。以普通数码相机拍摄的蚕蛹图片作为识别输入,提出了基于梯度特征的深度卷积神经网络(CNN)的蚕蛹雌雄自动识别算法。设计了包含4层卷积层的CNN,首先提取蚕蛹灰度图像的高级抽象特征,同时提取蚕蛹梯度图像的梯度直方图(HOG)特征,接着将高级抽象特征和HOG特征通过级联的方式进行融合,最后在现有数据训练集上最高达到100%的识别率,测试集的识别率平均可达95%左右,最高达到97.21%。试验数据表明蚕蛹图像的梯度特征也是蚕蛹雌雄识别的重要特征。提出的算法不需要红外或高光谱图片作为输入,降低了数据采集的设备成本和识别计算量。

关键词：蚕蛹雌雄识别图像识别深度学习深度卷积神经网络

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自适应矩估计最大相关熵算法的混沌序列预测

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第4期47卷 20-26,34页

作者：王世元王文月钱国兵西南大学电子信息工程学院//非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室

为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计... 详细信息

为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计自适应调整算法的权重参数,在不同阶段为算法提供了更好的最优权重搜索方向,从而提高了AdamMCC的预测性能.采用Mackey-Glass和Lorenz两类混沌时间序列进行仿真实验,验证文中提出的AdamMCC的收敛性能和稳态性能.实验结果表明,在非高斯环境下的预测过程中,相比于最小均方算法、最大相关熵算法和分数阶最大相关熵算法,文中提出的基于自适应矩估计的最大相关熵算法在保持鲁棒性的同时,还能以合理的计算复杂度获得更高的预测精度.

关键词：非高斯噪声混沌时间序列预测精度自适应矩估计最大相关熵准则鲁棒性

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一种基于压缩感知和多维混沌系统的多过程图像加密方案

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物理学报 2019年第20期68卷 33-46页

作者：石航王丽丹非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室重庆400715 西南大学电子信息工程学院重庆400715 智能传动和控制技术联合工程实验室重庆400715 类脑计算与智能控制重庆市重点实验室重庆400715 重庆市脑科学协同创新中心重庆400715 西南大学西塔学院重庆400715

随着计算机科学的快速发展,信息的存储和传播常常在各类计算机硬件以及多种网络之间进行,传统的信息加密方案已逐渐不再适用.因此,基于计算机的信息加密算法近年来逐步成为研究热点.通过结合小波包变换、压缩感知、混沌系统等理论,一种... 详细信息

随着计算机科学的快速发展,信息的存储和传播常常在各类计算机硬件以及多种网络之间进行,传统的信息加密方案已逐渐不再适用.因此,基于计算机的信息加密算法近年来逐步成为研究热点.通过结合小波包变换、压缩感知、混沌系统等理论,一种基于压缩感知和多维混沌系统的多过程图像加密方案被提出.该加密方案实现了针对灰度图像的压缩和加密及对应的解压、解密过程.小波包变换理论被应用到图像的预处理阶段对原始图像进行小波包分解,同时结合阈值处理方法对分解后所得的图像信号分量进行分类,并在之后的处理过程中根据图像信号分量的特性对其有区分地进行压缩、加密或者保留.在图像压缩阶段,引入压缩感知算法克服传统采样定理采样成本高及重构质量偏低等弊端.在图像加密阶段,结合多类、多维度混沌系统对相关图像信号分量进行置乱.最后,应用压缩、加密以及小波包变换的逆过程实现对原始图像的完整重构.仿真结果表明,该图像加密方案在抵抗外界干扰时凭借算法鲁棒性有效地保护了密文图像的基本信息,且在应对明文攻击等破解手段时不泄露任何有用信息.此外,经该加密方案加密后的密文图像的信息熵及相关系数等指标相比于参考文献中加密算法更加接近于理想值,其加密性能有明显的提升.

关键词：数字图像加密小波包变换压缩感知

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