主管单位:中华人民共和国教育部

主办单位:东北大学

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

创刊时间:1986年

出版周期:月刊

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中国控制与决策会议

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控制与决策2022新年贺辞
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编辑推荐
循环神经网络是神经网络序列模型的主要实现形式, 近几年得到迅速发展, 其是机器翻译、机器问题回答、序列视频分析的标准处理手段, 也是对于手写体自动合成、语音处理和图像生成等问题的主流建模手段. 鉴于此, 循环神经网络的各分支按照网络结构进行详细分类, 大致分为 3 大类: 一是衍生循环神经网络, 这类网络是基于基本 RNNs 模型的结构衍生变体, 即对 RNNs 的内部结构进行修改; 二是组合循环神经网络, 这类网络将其他一些经典的网络模型或结构与第一类衍生循环神经网络进行组合, 得到更好的模型效果, 是一种非常有效的手段; 三是混合循环神经网络, 这类网络模型既有不同网络模型的组合, 又在 RNNs 内部结构上进行修改, 是同属于前两类网络分类的结构. 为了更加深入地理解循环神经网络, 进一步介绍与循环神经网络经常混为一谈的递归神经网络结构以及递归神经网络与循环神经网络的区别和联系. 在详略描述上述模型的应用背景、网络结构以及模型变种后, 对各个模型的特点进行总结和比较, 并对循环神经网络模型进行展望和总结.
随着网络平台上各类图像、视频数据的快速增长, 多模态情感分析与情绪识别已成为一个日益热门的研究领域. 相比于单模态情感分析, 多模态情感分析中的模态融合是一个亟待解决的关键问题. 受到认知科学中情感唤起模型的启发, 提出一种能够模拟人类处理多通道输入信息机制的深度情感唤醒网络 (DEAN), 该网络可实现多模态信息的有机融合, 既能处理情绪的连贯性, 又能避免融合机制的选择不当而带来的问题. DEAN 网络主要由以下 3 部分组成: 跨模态 Transformer 模块, 用以模拟人类知觉分析系统的功能; 多模态 BiLSTM 系统, 用以模拟认知比较器; 多模态门控模块, 用以模拟情感唤起模型中的激活结构. 在多模态情感分析与情绪识别的 3 个经典数据集上进行的比较实验结果表明, DEAN 模型在各数据集上的性能均超越了目前最先进的情感分析模型.
针对现有基于深度强化学习 (deep reinforcement learning, DRL) 的分层导航方法在包含长廊、死角等结构的复杂环境下导航效果不佳的问题, 提出一种基于 option-based 分层深度强化学习 (hierarchical deep reinforcement learning, HDRL) 的移动机器人导航方法. 该方法的模型框架分为高层和低层两部分, 其中低层的避障和目标驱动控制模型分别实现避障和目标接近两种行为策略, 高层的行为选择模型可自动学习稳定、可靠的行为选择策略, 从而有效避免对人为设计调控规则的依赖. 此外, 所提出方法通过对避障控制模型进行优化训练, 使学习到的避障策略更加适用于复杂环境下的导航任务. 在与现有 DRL 方法的对比实验中, 所提出方法在全部仿真测试环境中均取得最高的导航成功率, 同时在其他指标上也具有整体优势, 表明所提出方法可有效解决复杂环境下导航效果不佳的问题, 且具有较强的泛化能力. 此外, 真实环境下的测试进一步验证了所提出方法的潜在应用价值.
在外包及授权再制造模式下, 研究考虑政府补贴及制造商环境设计的再制造闭环供应链生产决策问题. 构建 4 种闭环供应链决策模型, 分析政府补贴及环境设计水平对制造商与再制造商竞合关系、闭环供应链绩效以及环境的影响. 研究发现, 制造商可以通过调节单位再制造外包费或专利许可费实现与再制造商共享政府补贴, 因此政府不同补贴策略不会对闭环供应链最优生产决策及绩效产生影响. 政府补贴与消费者对再制造产品的认知程度, 并不总是有利于提高制造商环境设计水平, 但均有助于促进再制造产品销售. 制造商总是有动机进行环境设计, 而再制造商只有在环境设计能为再制造产品带来更多成本节约时, 才有动力接受制造商的环境设计方案. 相比于授权再制造, 制造商及再制造商均在外包再制造下获得更多的利润. 另外, 政府补贴与环境设计并不一定总能起到减少产品环境总影响程度的作用.
原油价格受国际政治、经济、军事、外交以及其他复杂因素的影响, 这些因素的频繁变化使油价表现出随机波动, 给原油投资及交易决策带来困难, 准确预测油价已成为能源领域学术界的研究热点. 但是, 现有关于原油价格预测的文献大多数是预测原油价格的数值而不是变化方向, 而且不是同时预测原油价格和波动率, 因此无法给投资者充分的决策指导信息. 为了填补这一研究空白, 提出一种结合转移网络 (TN)、链接预测 (LP)、长短期记忆模型 (LSTM) 和支持向量机 (SVM) 的新的混合模型 TN-LP-LSTM-SVM 来更精确地预测 WTI 期货次日价格变化方向和波动率大小, 为投资者、能源相关企业和参与政策决策的政府人员提供有益的建议. 在不同的时间窗口下(h ∈ [1, 50] 且 h ∈ Z+) 对 TN-LP-LSTM-SVM 与 CNN-SVM、LSTM 和 SVM 的预测精度作比较, 发现在进行中长期预测时 (h ? 4), TN-LP-LSTM-SVM 总是稳健地优于 CNN-SVM、LSTM 和 SVM.
针对模拟电路的故障特征难以提取, 导致模型计算量复杂、诊断准确率不够高的问题, 提出一种基于注意力机制和卷积神经网络 (CBAM-CNN) 的模拟电路故障诊断方法. 首先, 利用卷积核提取输入层的图片特征, 同时在每个卷积层后面连接一个矫正线性单元 (ReLU), 并添加批归一化层 (BN) 解决内部协变量偏移的问题, 以提高非线性模型表达能力; 然后, 在批归一化层后添加注意力机制模块 (CBAM), 提取重要的特征后连接池化层, 降低网络计算复杂度, 提高网络的准确率与效率; 最后, 以 Sallen-Key 低通滤波器和二级四运放双二阶低通滤波器为研究对象进行故障诊断实验验证. 结果表明, 所提出方法能够有效提升诊断精度, 实现所有故障的高难分类与定位.
为了探讨制造商建议零售价格和零售商企业社会责任 (CSR) 行为对绿色供应链决策的影响, 将制造商建议零售价格作为消费者的参照价格, 构建制造商主导的 Stackelberg 博弈模型, 探讨制造商建议零售价格策略对绿色供应链绩效的影响, 并分析零售商 CSR 行为对制造商建议零售价格和建议零售价格策略实施效果的影响. 然后, 将研究拓展到零售商忽视参照价格效应的情形, 探讨零售商忽视参照价格效应对研究结论鲁棒性的影响. 最后, 通过数值方法对结论进行验证和深化. 研究发现: 制造商建议零售价格策略对绿色供应链绩效的改善具有正向作用, 而零售商 CSR 水平的提高可以强化该正向作用; 当零售商忽视参照价格效应时, 制造商建议零售价格策略可能对绿色供应链绩效产生负向作用, 但是零售商 CSR 水平的提高可以在一定程度上缓解该负向作用.
针对受多源干扰影响的四旋翼无人机系统的轨迹跟踪控制问题进行研究, 充分考虑位置回路和姿态回路动态特性, 提出一种全回路复合快速非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方案. 首先, 通过变换将轨迹跟踪问题转化为位置回路和姿态回路的指令跟踪控制问题; 然后, 将各通道之间的耦合以及多源干扰影响视作集总干扰, 并基于扩张状态观测器对其进行估计; 接着, 基于干扰估计信息和快速非奇异终端滑模控制算法, 分别在位置回路和姿态回路构造复合快速非奇异终端滑模控制器; 最后, 基于位置回路和姿态回路虚拟控制量解得无人机真实控制量旋翼转速. 仿真结果表明, 所提出控制方案显著提升了四旋翼无人机轨迹跟踪的响应速度和抗干扰性能.
路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支, 使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径. 针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时 DWA 算法难以有效地规避动态障碍物等问题, 提出一种改进蚁群算法与 DWA 算法的融合算法. 首先, 采用 GRRT-Connect 算法不等分配初始信息素, 解决陷阱地图中局部最优问题; 然后, 增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题, 并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径; 接着, 以最优路径关键点为子目标点运行 DWA 算法, 提出自适应调节速度方法进行最优行驶; 最后, 提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果. 仿真结果表明, 与现有文献结果相比, 融合算法最优路径长度缩短了 10.28 %, 收敛速度加快了6.55 %, 验证了所提出算法的有效性和优越性.
提出一种基于无模型自适应控制的自动泊车方案. 首先, 通过车载传感器采集车周环境信息用于规划期望路径; 然后, 将自动泊车跟踪问题转化为预瞄偏差角跟踪问题, 通过设计相应的无模型自适应控制算法实现自动泊车. 该方案设计的优点是仅使用自动泊车过程中生成的前轮转角输入数据和预瞄偏差角输出数据, 没有使用任何被控车辆的信息, 因此可适用于不同车型. Matlab 仿真以及与 PID 控制方案和 Fuzzy 控制方案的对比仿真结果验证了所提出方案的可行性.
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    2022年第37卷第12期 刊出时间:2022-12-20

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      综述与评论
    • 王文跃,侯俊杰,毛寅轩,靳捷,卢志昂

      2022,37(12):3073-3082, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1354

      摘要:基于模型的系统工程(model based systems engineering,MBSE)是一种将系统工程理论与数字化技术相结合的复杂产品研制技术,能够以系统工程思维有效驱动复杂产品研制流程,并以系统模型方式形式化地表达系统复杂交互作用.对此,首先以复杂产品研制背景、MBSE国内外发展状况为理论基础,总结并介绍目前MBSE在复杂产品研制过程中存在的问题;其次,以MBSE模型域、技术域、功能域、跨域支撑要素和应用域为研究层面,结合人工智能、数字孪生、数字主线等数字化技术综合考虑MBSE工程实践所需的关键要素,提出一种面向复杂产品研制的MBSE体系架构并进行详细论述;最后,基于该体系架构研判目前MBSE发展形势,并以数据模型为核心生产要素的角度进一步探讨未来MBSE的发展趋势.

    • 闫超,相晓嘉,徐昕,王菖,周晗,沈林成

      2022,37(12):3083-3102, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0044

      摘要:得益于深度学习强大的特征表达能力和强化学习有效的策略学习能力,深度强化学习在一系列复杂序贯决策问题中取得了令人瞩目的成就.伴随着深度强化学习在诸多单智能体任务中的成功应用,其在多智能体系统中的研究方兴未艾.近年来,多智能体深度强化学习在人工智能领域备受关注,可扩展与可迁移性已成为其中的核心研究点之一.鉴于此,首先阐释深度强化学习的发展脉络和典型算法,介绍多智能体深度强化学习的3种学习范式,分析两类多智能体强化学习的典型算法,即分解值函数方法和中心化值函数方法;然后归纳注意力机制、图神经网络等6类具有可扩展性的多智能体深度强化学习模型,梳理迁移学习和课程学习在多智能体深度强化学习可迁移性方向的研究进展;最后讨论多智能体深度强化学习的应用前景与研究方向,为未来多智能体深度强化学习的进一步发展提供可借鉴的参考.

    • 论文与报告
    • 刘东升,王俊生

      2022,37(12):3103-3114, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0987

      摘要:针对非结构化环境地面无人驾驶路径规划过程中路径避障以及多车路径冲突的难题,通过同调以及de Rham上同调对环境中障碍物拓扑信息的精确描述,提出一种拓扑约束下基于A*算法且用时更短的路径规划算法.该算法可实现非结构化环境中多无人车全局路径的拓扑分类,从而为多车的协同规划提供一种新的研究思路.此外,结合C-空间动态广义Voronoi图(GVD)的路径拓扑分离特性,提出一种拓扑约束下可用于多无人车全局路径规划的高效算法-----C-空间-GVD-${h_S

    • 王红梅,王晓鸽,王晓燕

      2022,37(12):3115-3121, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0686

      摘要:目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向.传统的目标检测方法在特征设计上花费了大量时间,且手工设计的特征对于目标多样性的问题并没有好的鲁棒性,深度学习技术逐渐成为近年来计算机视觉领域的突破口.为此,对现有的基础神经网络进行研究,采用经典卷积神经网络VGGNet作为基础网络,添加部分深层网络,结合SSD(single shot multibox detector)算法构建网络框架.针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题,根据困难样本挖掘原理,在原有的损失函数中引入调制因子,将背景部分视为简单样本,减小背景损失在置信损失中的占比,使得模型收敛更快速,模型训练更充分,从而提高复杂背景下的目标检测精度.同时,通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式,实现对低层特征图的语义信息融合增强,以提高对小目标检测的精度,从而提高整体的检测精度.仿真实验结果表明,所提出的目标检测算法(feature fusion based SSD,FF-SSD)在复杂背景下对各种目标均可取得较高的检测精度.

    • 陈龙,何德峰,李壮

      2022,37(12):3122-3128, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0510

      摘要:针对具有状态和控制约束的非线性车辆队列系统多目标控制问题,提出一种分布式多目标模型预测控制(model predictive control, MPC)策略.首先,基于前车-后车单向通信拓扑,建立网联车辆队列非线性纵向巡航模型,应用字典序算法描述分布式多目标MPC问题;然后,通过设计弦稳定与收缩约束,并结合MPC三要素条件,保证车辆队列在经济性能与协同性能最优条件下的稳定性和弦稳定性结果;最后,通过典型工况的仿真结果验证所提出策略的有效性.

    • 李艳,沈韬,曾凯

      2022,37(12):3129-3138, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0988

      摘要:素描行人重识别任务要求在彩色图像库中寻找与给定素描图像相同身份的行人.由于行人的素描图像与彩色图像之间的姿态、视角等信息不同,两个模态在相同的空间位置往往具有不同的语义信息,导致所提取的特征不具备鲁棒性.以往的研究着重于行人不随着模态信息变化的特征提取,而忽略了不同模态间语义不对齐的问题,进而导致最终编码的特征受到摄像机视角、人体姿态或者遮挡等干扰,不利于图像的匹配.对此,提出基于通道信息对齐的素描行人重识别模型.其中:语义信息一致性学习模块引导网络在特征的相同通道上形成固定编码的语义信息,降低语义信息不对齐所带来的影响;差异性特征注意力模块辅助网络编码具有差异性的身份相关信息,并设计空间差异正则化项以防止网络仅关注局部特征.两个模块互相配合,强化网络对语义信息的感知和对齐.所提出的方法在具挑战性数据集Sketch Re-ID、QMUL-ShoeV2上的rank-1和mAP分别达到60.0%和59.3%、33.5%和46.1%,从而验证了所提出方法的有效性.

    • 焦焕炎,冯浩东,魏东,冉义兵,胡朝文

      2022,37(12):3139-3148, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0778

      摘要:地铁站空调系统能源消耗较大,传统控制方法无法兼顾舒适性和节能问题,控制效果不佳,且目前地铁站空调控制系统均是对风系统和水系统单独控制,无法保证整个系统的节能效果.鉴于此,提出基于强化学习的空调系统节能控制策略.首先,采用神经网络建立空调系统模型,作为离线训练智能体的模拟环境,以解决无模型强化学习方法在线训练收敛时间长的问题;然后,为了提升算法效率,同时针对地铁站空调系统多维连续动作空间的特点,提出基于多步预测的深度确定性策略梯度算法,设计智能体框架,将其用于与环境模型进行交互训练;此外,为了确定最佳的训练次数,设置了智能体训练终止条件,进一步提升了算法效率;最后,基于武汉某地铁站的实测运行数据进行仿真实验,结果表明,所提出控制策略具有较好的温度跟踪性能,能够保证站台舒适性,且与目前实际系统相比能源节省约17.908%.

    • 林成龙,马义中,刘丽君,肖甜丽

      2022,37(12):3149-3159, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0852

      摘要:针对多目标仿真优化的高昂成本及黑箱函数难以获取问题,提出基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法.首先,建立Kriging模型获取未试验点的预测不确定性;其次,构建双重权约束期望改进策略,并利用填充策略矩阵及距离聚合方法实现新改进策略的聚合;然后,最大化聚合双重权约束期望改进策略实现多目标并行优化;最后,达到终止条件,获得Pareto最优解集.选取测试函数及铰接夹芯梁设计案例进行优化验证.验证对比结果表明:所提方法可有效提升多目标问题优化效率,减少昂贵仿真成本;与同类方法相比,低维问题中获取Pareto最优解集的收敛性、多样性及分布性更优.

    • 冯振辉,肖人彬

      2022,37(12):3160-3170, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0846

      摘要:由于传统蚁群算法基于正反馈机制的单一搜索方式,导致其存在收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点.针对该问题提出一种基于混合反馈机制的扩展蚁群算法(MF-ACO),该算法在传统蚁群算法的基础上定义一种具有较强全局搜索能力的扩展型蚂蚁,帮助算法跳出局部极值;参考蚁群劳动分工行为,设计基于刺激-响应分工模型的负反馈平衡机制,动态平衡算法的收敛能力和全局搜索能力;最后依据分工模型对蚂蚁个体的信息素更新策略进行改进,进一步加快算法收敛速度.以多个TSP实例作为测试对象进行仿真实验,实验结果验证了所提算法的优越性,并将该算法用于机器人路径规划问题,在实际应用中进一步验证了所提算法的有效性.

    • 王前进,代伟,陆群,辅小荣,马小平

      2022,37(12):3171-3182, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1047

      摘要:随机配置网络(SCN)构建一个不等式约束条件对隐性参数进行随机分配,同时对其范围进行自适应选择,具有收敛速度快、建模精度高等优点.由于随机算法的本质特性,不可避免产生低值、冗余节点,为提高SCN软测量模型的稀疏性,提出一种简约随机配置网络(PSCN).PSCN在网络增量构建目标函数中引入$L_1$范数,建立一个新的不等式约束条件来保障隐性节点的生成质量.并进一步针对新建目标函数的非凸性和非光滑性,采用交替方向乘子法(ADMM)对整个PSCN网络的输出权重进行更新.最后,将所提出方法应用于基准数据集和实际工业过程软测量问题中,结果表明该方法可有效简化模型结构,同时具有较高的泛化性能.

    • 余修武,黄露平,刘永,李佩

      2022,37(12):3183-3189, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0315

      摘要:针对现有无线传感器网络(WSN)优化算法在定位过程中收敛速率慢和误差大的问题,提出一种基于柯西折射反向学习和变螺旋机制的象群节点定位算法.首先,利用具有遍历性和随机性的Logistic混沌映射初始化种群,丰富种群多样性,加快算法收敛速率.然后,将折射反向学习机制与柯西变异相融合以随机扰动族长位置,避免算法陷入局部最优.最后,在氏族分离过程中引入自适应变螺旋策略更新病态大象位置,提升算法全局搜索能力.仿真结果表明,与现有WSN优化算法相比,所提出的改进象群优化算法在定位精度和收敛速率方面得到明显提升.

    • 李全耀,沈艳霞

      2022,37(12):3190-3196, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0968

      摘要:针对灰狼优化算法(GWO)存在收敛精度不高、易陷入局部最优的不足,提出一种基于教与学的混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用佳点集理论进行种群初始化,提高初始种群的遍历性;其次,提出一种非线性控制参数策略,在迭代前期增加全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,在迭代后期增加局部开发能力,提高收敛精度;最后,结合教与学算法(TLBO)和粒子群优化算法,修改原位置更新公式以优化算法搜索方式,从而提升算法的收敛性能.为验证HGWO算法的有效性,选取9种标准测试函数,将HGWO算法、GWO算法以及其他群体智能优化算法和其他改进GWO算法进行仿真实验.实验结果表明,所提出的HGWO算法性能优于GWO算法和其他群体智能优化算法,且在改进算法中具有一定优势.

    • 黄英博,吕永峰,赵刚,那靖,赵军

      2022,37(12):3197-3206, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0795

      摘要:针对非线性主动悬架系统多性能指标综合优化问题,提出一类自适应最优控制方法.首先,通过引入一阶低通滤波操作,利用系统输入输出构建结构简单且调节参数少的一类未知非线性动态估计器,在线估计系统未知非线性动态;其次,构建包含乘驾舒适度、悬架行程空间及输入能耗的性能指标函数,采用单层神经网络对最优性能指标函数进行在线逼近,并得到新的哈密尔顿函数;为实现在线求解,构建一类新的基于参数估计误差信息的自适应律,在线更新神经网络权值并计算最优控制律;最后,理论分析闭环系统稳定性和收敛性,并通过专业软件Carsim与Matlab/Simulink搭建的联合仿真平台给出的对比仿真结果,验证所提出方法可有效解决主动悬架系统多目标性能优化控制问题,提升主动悬架系统综合性能.

    • 楼琦凯,陈蓓,丁勐,牛玉刚

      2022,37(12):3207-3214, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0606

      摘要:针对一类控制通讯信道受到攻击下直流微电网系统母线电压波动问题,提出一种基于滑模控制方法的镇定策略,以实现动态控制与快速响应.首先,在直流微电网系统中引入蓄电池储能系统并构建系统数学模型;其次,设计积分滑模控制策略,控制储能系统注入镇定电流以稳定直流母线电压,从而抑制非线性扰动和虚假数据注入攻击对系统性能的影响;然后,借助适当的Lyapunov泛函,得到确保滑动模态渐近稳定和滑模面可达性的充分条件,保证直流微电网系统能够实现对负载需求的迅速响应及稳定运行;最后,通过Matlab数值仿真验证所提出的滑模控制策略的有效性.

    • 呼忠权,华长春,张柳柳

      2022,37(12):3215-3222, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0790

      摘要:针对外界扰动、模型不确定性以及输出误差约束情况下的四旋翼无人机轨迹跟踪问题,提出有限时间预定性能控制策略.首先,将无人机动力学模型解耦为姿态子系统和位置子系统;其次,引入误差转换函数和性能约束函数,通过合理设计快速终端滑模面,实现转换误差有限时间收敛,从而实现原系统输出误差约束控制;进一步,通过稳定性分析可以得出所设计的控制器能够保证系统有限时间稳定,并且具有良好的暂稳态性能;最后,通过实例仿真验证所设计方法的有效性。

    • 王子赟,程林,王艳,纪志成

      2022,37(12):3223-3232, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1090

      摘要:针对含有未知但有界噪声的离散系统故障诊断问题,提出基于正交超平形空间定向扩展的滤波故障诊断方法.首先,在传统超平形空间的结构基础上,利用相邻时刻超平行空间顶点极值定义正交超平行空间,包裹参数可行集的上下界的同时,保证参数边界值的单调收敛;随后,利用超平行空间与带空间的交集情况,检测系统是否发生故障,进而在故障发生时定向扩展正交超平行空间,依据带空间与正交超平行空间在扩展方向测试集的交集情况实现故障隔离;最后,利用正交超平形空间在迭代过程中的收缩性质完成故障识别.给出的仿真示例验证了算法的可行性和有效性.

    • 王四军,秦毅,奚德君

      2022,37(12):3233-3239, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0763

      摘要:针对U-Net存在的小目标分割精度低、计算复杂度高、收敛慢的问题,构建基于空洞卷积和重构采样单元的U-Net网络(DSU-Net).在DSU-Net中,为增大图像特征提取的感受野并融合多尺度信息,设计具有不同膨胀率的空洞卷积层;针对池化过程丢失大量语义信息的缺点,构建将池化与卷积相结合的采样单元,并运用深度可分离卷积进行特征提取,从而增强神经网络的特征提取能力并降低计算成本.两个公开医学图像数据集的实验结果表明,在IoU、Dice Coeff和F1 Score三个评价指标上,DSU-Net较U-Net、ResU-Net、R2U-Net和U-Net++有着更好的分割性能.最后,将DSU-Net应用于齿轮点蚀的视觉测量,结果表明所提出方法能够更加精确地计算出齿轮点蚀面积率,从而解决了齿轮接触疲劳试验中高效准确检测齿轮失效的难题.

    • 张思源,王国胤,刘群,王如琪

      2022,37(12):3240-3250, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0665

      摘要:图像补全是数字图像处理领域的一项重要研究内容,大面积不规则缺失图像的补全是近年来的研究热点.然而,现有的图像补全技术存在一些局限性,基于生成式对抗网络的方法忽略了图像的边缘结构信息,存在无法还原精细细节的问题;基于局部判别器的方法不能处理非矩形的缺失图像,存在补全任务不符合实际应用场景的问题等.鉴于此,结合多粒度认知计算的思想,提出基于多粒度特征融合的边缘判别器,充分学习不同粒度的边缘结构信息,提高生成图像边缘和真实图像边缘的一致性,生成结构更加清晰的补全图像.同时,引入边缘空间衰减损失,以提高边缘区域像素的连续性.此外,利用注意力机制将补全区域的像素作为有效像素,优化局部判别器使其能够处理非矩形缺失图像.在Places2和Paris Streetview等公共数据集上的实验结果表明,补全大面积不规则缺失图像时,所提出方法能够取得比其他图像补全方法更好的效果,一定程度上表明了边缘结构信息在图像补全研究中的重要性.

    • 李骜,陈嘉佳,于晓洋,陈德运,张英涛,孙广路

      2022,37(12):3251-3258, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0827

      摘要:现有多视角图学习方法主要建立在数据具有较好完备性的前提假设下,没有充分地考虑由于特征缺失引起的不完备数据的学习问题.针对此问题,提出一种不完备数据的多视角图学习方法.一方面,从局部视角内将数据重建和图学习放入同一框架,通过不完备数据补偿,实现从重建数据中学习视角专属的近邻关系,弥补特征缺失对数据分布的影响.另一方面,为了保持近邻图的二维结构,引入张量分析,从全局角度构造基于多视角的融合图学习约束,捕获缺失数据下视角间图结构的高阶潜在关联性.框架交替的优化数据重建、视角专属图学习和融合张量图结构学习,使其在迭代中相互促进,有效提高模型对不完备多视角数据的学习能力.将所提出的方法应用于两类不完备数据的多视角聚类实验,其结果表明所提出方法在多项性能指标和鲁棒性方面均优于当前主流的多视角聚类方法.

    • 沈家辉,翁品迪,陈博,俞立

      2022,37(12):3259-3266, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0213

      摘要:研究带宽受限下信息物理系统中虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击的检测问题.首先,将执行器遭受的FDI攻击信号建模为系统的未知输入信号,基于给定的$H_\infty$性能指标,设计局部残差产生器以实时逼近攻击信号.其次,为提高检测系统预警速度,在分布式融合框架下将所有经对数量化后的残差信号发送至检测中心,并设计优化目标将分布式加权融合准则的求解问题转化为线性矩阵不等式形式下的凸优化问题.与单个传感器情况下的检测方法相比,基于分布式融合方法所确定的检测阈值更加精准,从而可大幅度提高对攻击信号的预警速度.最后,通过移动目标系统的仿真验证所提方法的有效性.

    • 张国富,常加远,苏兆品,沈宇锋

      2022,37(12):3267-3277, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0121

      摘要:受损路网抢修是重特大自然灾害发生后开展应急处置和救援的一个基本前提,主要研究如何对道路抢修队进行合理的调度以快速恢复路网畅通、保障救援队伍和应急物资从出救点及时输送到各需求点.鉴于已有研究在面向大量需求点时往往很难给出有效的调度策略,首先基于路网模型和马尔科夫决策过程分析抢修队修复受损路网的关键因素,并设计一种双反馈回报函数;然后基于深度Q学习求解抢修队的最优调度策略;最后通过对比实验结果表明,在大量需求点环境下,所提出方法具有较好的稳定性和可靠性,兼顾受损路网的修复效率和运输效率,能够以更少的修复代价令所有需求点可达,为灾后复杂应急场景下的受损路网抢修提供有益的尝试.

    • 吴启宇,谢非,黄磊,刘宗熙,赵静,刘锡祥

      2022,37(12):3278-3288, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0756

      摘要:中国象棋对弈机器人系统实现的关键包括棋局识别定位和自主行棋策略.\:首先,针对棋局识别与定位问题,提出一种基于单目相机与深度相机视觉融合的棋局识别定位方法.\:该方法利用立体棋子三维特征获取棋子位置,与二维图像识别结果融合计算定位,以提高棋子的识别定位精度.\:其次,针对行棋策略问题,提出一种基于深度神经网络与蒙特卡洛树搜索的决策方法.\:该方法利用具有终局特征判断的蒙特卡洛树进行搜索,使用优化的随机行棋策略指导模拟行棋,训练具有多尺度及残差结构的策略价值网络模型.\:最后,通过自对弈获取训练数据,通过智能体对抗验证、更新模型参数.\:实验表明,相较于单目视觉识别,所提出方法具有更高的精确度和稳定性,识别率达到97%;相较于基准剪枝搜索算法,所提出方法对弈时最多赢得82%的对局,且所需运算时间缩短41%.

    • 陈慕羿,王大玲,冯时,张一飞

      2022,37(12):3289-3296, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0720

      摘要:针对空间监视环境中基于动力学模型的轨道状态预测方法精度不够,基于机器学习的误差补偿模型可靠性不足,以及SSA应用中对不确定性建模的需求,将轨道状态预测误差估计问题重新表述为概率预测问题,提出一种对物理模型的轨道状态预测误差进行建模的方法.该方法将轨道状态变量误差的概率分布参数作为梯度提升算法的学习目标,以量化轨道状态误差估计中的不确定性.由于参数所对应的概率分布函数位于黎曼空间,利用基于Fisher信息矩阵的自然梯度代替标准梯度,推导自然梯度的计算公式,并给出状态预测误差的条件概率分布.实验结果表明,与仅采用物理动力学方法的状态预测相比,采用所提出机器学习误差估计方法后,轨道状态各分量的均方根误差至少降低约60%.同时,与其他常用不确定性估计方法相比,所提出方法可以得到更好的负对数似然值,因此能够有效估计状态预测误差的不确定性,提高将机器学习方法用于空间态势感知任务时的可靠性.

    • 焦志强,张杰勇,姚佩阳,王勋,曾慧洁

      2022,37(12):3297-3306, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0660

      摘要:针对指挥信息系统生成方案评估问题进行研究.在分析系统生成过程的基础上设计指标体系架构;将Kendall协和系数检验法与基于距离优化的权重计算方法相结合,对专家意见进行更为客观地融合;通过引入评估基准改进相对优势关系评估方法,在规避数据规范化过程的同时减少增量评估中对已评估方案的重复计算.算法能够有效运用于增量评估过程并在方案数量较多的情况下降低评估时间开销,实验分析验证了所提出方法的可行性与有效性.

    • 丁雪枫,朱丽霞

      2022,37(12):3307-3313, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0503

      摘要:针对决策者权重未知情形下重大突发事件应急决策问题,提出一种SFN-CFSFDP-Borda-MULTIMOORA模型.首先,采用球形模糊数描述决策者对应急备选方案的评价信息;其次,基于密度峰值聚类理念对大决策群体进行聚类;然后,提出可扩展的群体综合冲突优化模型,根据聚类结果进行冲突测度,求解决策者及聚集的权重并实现意见融合;再次,利用改进Borda-MULTIMOORA法决策最优方案;最后,以黑龙江东湖水库事件为例,对模型的有效性与实用性给予验证.结果表明,SFN-CFSFDP-Borda-MULTIMOORA模型能够充分考虑决策者的心理特征,强化在重大突发不确定情景下决策者的知识表达能力,同时明确聚类中心的选择方法,达到聚集内部差异小、聚集间差异大的聚类效果,通过考虑群体综合冲突及实际决策情形对决策者权重和聚集权重进行设置更符合实际,有效实现群体冲突融合,并提高决策效率,为重大突发事件大群体应急决策提供理论支持.

    • 短文
    • 俞波,程盈盈,金小峥,都海波

      2022,37(12):3314-3320, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0897

      摘要:针对角速度状态受限条件下的刚体飞行器姿态镇定控制问题,提出一种基于扰动观测器的时变状态增益有限时间姿态控制方法.针对基于修正型罗德里格斯参数(MRPs)描述的刚体飞行器姿态控制模型,首先,利用齐次性理论并充分考虑到系统的模型结构特点,设计一种带有角速度约束项的有限时间姿态控制器,使得系统有限时间镇定;其次,在初始状态满足受限条件的情况下,角速度在任意时刻都可以被约束在期望的范围内;然后,针对存在外部干扰的姿态环动力学系统,提出一种带扰动估计补偿的复合有限时间姿态镇定控制器;最后,通过与其他两种控制方法的仿真比较,验证了所提出控制方案的有效性和优越性.

    • 彭慧,朱雪靖,周晓锋,李帅,刘舒锐

      2022,37(12):3321-3328, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0922

      摘要:制造过程关键参数的准确预测对制造过程的精确控制起关键作用,现有预测方法通常未考虑时间动态特性,多步预测性能不佳,无法满足制造过程实际需求.对此,提出一种基于时变注意力时间卷积网络(TVA-TCN)的制造过程关键参数多步预测方法.首先,鉴于普通卷积网络感受野的局限性,利用多通道时间卷积网络提取数据的长期依赖关系,并使用Softplus激活函数降低对数据异常值的敏感度;其次,提出一种时变模型结构,通过提取上一时间步的隐藏层信息和输出信息,使得模型不仅能够随时间动态更新,而且可以缓解梯度消失,从而提高多步预测性能;最后,利用食品加工制造过程的实际数据进行多步预测实验,结果表明所提出方法与传统的方法相比具有明显的优势.

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    • 伍国华, 李冰洁, 袁于斐, 陆志沣

      采用时间:2022-11-28  DOI:

      摘要:为有效求解多平台协同火力分配问题,本文根据“分而治之”的思想,基于任务分解策略将复杂的决策任务分解为子目标平台选择和子平台火力分配两个阶段,通过融合启发式算法与强化学习模型,提出了一种新的强化学习求解方法HARL(a combination approach of heuristic algorithm and reinforcement learning, HARL),并以多平台联合火力打击为作战背景进行了实验仿真。子目标平台选择层根据当前状态,基于强化学习策略选择攻击当前子目标最适合的火力平台,而子平台火力分配层则使用启发式算法为执行攻击任务的平台规划最优的火力分配方案。实验结果表明,融合了启发式算子的HDQN算法相比于传统的强化学习算法进攻成本减少15%以上,相比于经典的启发式算法求解时效性提升20%以上,证明了该研究成果可为未来求解复杂作战决策问题提供有力的技术支持。

    • 甘婕, 舒坦, 石慧, 赵春晓

      采用时间:2022-11-28  DOI:

      摘要:在生产调度的过程中,设备常常因加工不同作业而承受不同负载即异构负载。设备受异构负载的影响导致其加工每项作业过程中的退化速率不同,从而影响生产调度与维修计划的排程,进而带来资源闲置和时间成本增加的问题。为了解决该问题,在考虑异构负载影响下,提出单机调度与预测性维修的联合策略,以最小总加权期望完成时间为目标构建相应的集成模型。对单机调度过程中受异构负载影响的设备,建立基于维纳过程的退化模型。根据其退化规律,推导相应的设备剩余寿命的累积分布函数。通过数值实验,分别针对异构负载与平均负载的情况,比较相应集成模型的优化结果,表明了在集成模型中考虑异构负载的必要性,并进行参数灵敏度分析,验证了所建集成模型的有效性。

    • 刘磊, 黄景然, 赵佳佳, 黄宇灵, 高岩

      采用时间:2022-11-24  DOI:

      摘要:生物集群在自然界中广泛存在,例如鱼群、鸟群、兽群等,这些集群通过内部的信息耦合能涌现出有序的协同行为。但是集群内部交互复杂、情况多变,导致微观层面的行为分析还缺乏行之有效的标准工具。本文以鱼群运动数据为研究对象,借助图注意力网络对鱼群中的单体行为进行自动化建模,目的是提炼出适于复杂系统分析的通用网络工具。该方法首先将单体的感知信息映射到高维状态空间,然后生成软注意力数值以表征单体之间的交互强度,再对所生成的软注意力数值规范化,所得规范结果既可作为多邻居信息耦合的关键指标,又可通过解码器将所抽取的注意力信息稀疏解耦为运动决策。实验结果表明:所生成的注意力数值不但能揭示群体内部的信息耦合关系,还能进一步地对隐藏交互强度可视化,从而为鱼群的视觉交互理论提供了新的科学证据。所提分析工具拥有信息耦合可解释、交互强度可显现、系统规模可缩放、状态偏移可泛化等优良特性,有望发展成为复杂系统解耦分析的标准范式,在社会行为分析、机器人集群控制以及智能交通系统安全性评价等方面具有潜在的应用价值。

    • 穆建彬, 冯阳辉, 何德峰

      采用时间:2022-11-22  DOI:

      摘要:针对有界扰动下异质车辆队列节能与稳定分布式协同控制问题, 提出一种新的分布式鲁棒经济模型预测控制(Economic model predictive control, EMPC) 策略. 首先采用不确定误差模型描述有界扰动下异质车辆队列纵向行驶动态特性, 再应用tube思想对系统约束进行紧缩设计, 补偿有界扰动对系统造成的不确定性. 其次, 采用局部车辆行驶能耗模型描述车辆队列分布式经济性能优化的有限时域最优控制问题,并利用传统跟踪性能指标设计附加稳定收缩约束函数. 进一步地, 基于系统收缩原理, 建立车辆队列闭环系统关于有界扰动的输入-状态稳定性条件. 最后, 与车辆队列传统分布式鲁棒模型预测控制策略的数值仿真对比结果验证了本文提出策略的有效性和优越性.

    • 殷县龙, 孙宗耀, 谭庆全, 陈智强, 孟庆华

      采用时间:2022-11-22  DOI:

      摘要:研究了一类具有多种不确定性的非线性系统的全局输出反馈调节问题. 所研究系统的一个显著特点是非线性项被未知增长率和多项式形式的输出函数的乘积界定, 难点是在输出受不确定参数摄动的情况下如何抑制 非线性项. 提出了一种改进的双增益方法来设计输出反馈控制器, 可以确保闭环系统所有信号全局一致有界并且原系统状态收敛到零. 最后, 用质量弹簧机械系统的输出反馈镇定问题来说明控制策略的有效性.

    • 王洪斌, 刘德垚, 郑维, 呼忠权, 杨春达

      采用时间:2022-11-22  DOI:

      摘要:为实现在多移动移动机器人和多窄通道的复杂动态环境中机器人的节能运动规划,本文提出异构多目标差分-动态窗口法(heterogeneous multi-objective differential evolution-dynamic window algorithm, HMODE-DWA).首先,建立行驶时间,执行器作用力和平滑度的三目标优化模型,其次设计具有碰撞约束的异构多目标差分进化算法来获得三个目标函数的最优解,进而在已知的静态环境中获得帕累托前沿,利用平均隶属度函数获得起点与终点间最优的全局路径。其次,定义基于环境缓冲区域的模糊动态窗口法使机器人完成动态复杂环境中避障。利用所提出的HMODE-DWA算法动态避障的同时实现节能规划。最后,通过仿真和实验验证了提出的混合路径规划控制策略能够有效降低移动机器人动态避障过程中的能耗。

    • 李晨昀, 景旭文, 李炳强, 周宏根, 刘金锋

      采用时间:2022-11-22  DOI:

      摘要:针对域适应技术在源域数据集子类距离过近以及样本数量少时分类精度低的问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network, DCGAN)数据扩充的深度多源子域适应网络(deep multi-subdomain adaptation network DMSAN)故障诊断方法.首先,针对目标域样本少的问题,引入深度卷积生成对抗网络对其进行数据扩充;其次,通过网络分支结构获取多源域的共享特征;再次,使用局部最大均值差异(local maximum mean discrepancy,LMMD)进行特征映射,对齐每个源域和目标域的子领域;最后,采用加权模块实现全局损失的最小化,实现多源域联合诊断.引入美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)数据集和搭建故障诊断平台测得的轴承故障数据集进行试验.结果表明,所提模型的跨域故障诊断精度高于其它域适应对比模型,在目标域数据较少时优势尤为明显.

    • 崔萌, 王鑫, 邓超

      采用时间:2022-11-22  DOI:

      摘要:本文针对一类线性多智能体系统, 研究了其在网络间歇性拒绝服务攻击下的最优同步控制问题. 首先, 在时变非对称通讯网络拓扑结构下, 提出了新的弹性最优协同容错控制策略, 并优化多智能体的合作二次性能指标, 然后证明了全局跟踪误差在出现执行器故障和网络攻击时仍然渐进收敛. 进一步, 当考虑多智能体子系统模型参数未知, 同时系统发生执行器故障的情况下, 提出了一种利用局部系统状态和输入信息的自学习迭代算法来求解代数Riccati 方程, 计算子系统的反馈控制器增益, 实现弹性协同容错控制目标. 最后, 通过Chua电路网络仿真算例验证了所提出控制方法的有效性.

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    • 郭戈, 刘佳庚, 孙晓峥

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1597

      摘要:不受环境和条件影响的准确、实时定位对基于位置的车辆应用和自动驾驶至关重要.典型车辆定位通常依赖于全球卫星导航系统(GNSS),如美国GPS、中国北斗等,由于易受遮挡和阻塞,常将其与惯导、视觉等技术融合弥补GNSS缺陷.但车规级传感器易受驾驶状态、天气等因素影响,很难精确测量,影响定位性能.近年来,依托先进5G技术和广域基础设施建设,5G/GNSS融合定位可以提供更为精确鲁棒实时的位置结果,并逐渐成为车辆高精定位主要手段.然而,至今尚无车辆定位领域应用5G/GNSS融合方法的系统综述.故本文面向车辆定位,从精度、鲁棒、实时安全等多方面分述了基于5G/GNSS融合的先进定位方法,并探讨研究空白和未来研究方向.

    • 熊屹林, 曾喆昭

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1382

      摘要:针对欠驱动旋转激励平移振荡器(translational oscillations with a rotational actuator, TORA)系统的控制问题, 使用了一种自耦PID (self-coupling proportional-integral-differential, SCPID)控制方法. 该方法首先利用坐标变换使TORA系统的质心映射为Huygens振动中心, 以实现新系统控制输入解耦, 避免零动态不稳定问题; 然后以Huygens振动中心设计平移位置的SCPID控制器, 并同时获得小球偏转角度的虚拟指令, 进而设计小球偏转角度的SCPID控制器, 从而实现TORA系统的平衡点跟踪控制; 最后在复频域对闭环控制系统的稳定性进行严格的数学分析和证明. 仿真及与其他方法的对比结果表明,本文设计的控制算法简单高效, 在欠驱动控制系统领域具有实际应用价值.

    • 岳程斐, 陈雪芹, 孙英杰, 沈强, 柳子然

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1322

      摘要:针对空间中自由漂浮多臂航天器的多臂协同问题,提出了一种基于一致性理论的协同控制方法。该方法采用有向通信拓扑与广义雅克比矩阵结合的方式,实现了自由漂浮航天器多机械臂间的协同。首先,建立了多机械臂间的通信关系有向图,确定“领导-跟随”体系下的主臂与从臂;其次,基于有向通信拓扑,进行主从臂末端运动规划,实现主臂运动向从臂的传递;再次,利用广义雅克比矩阵在动量守恒条件下进行了末端运动向关节运动的映射,并基于一致性理论设计了关节空间内的多臂协同运动控制器;最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了控制器的稳定性,并分析了位置控制误差。仿真结果表明:所提出的控制方法可以实现多臂航天器系统空间操控任务中各机械臂的聚集、跟踪与位置协同。

    • 齐小刚, 吴相远, 刘立芳

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1299

      摘要:针对无人机集群编队自组网的可靠性评估问题,本文考虑无人机集群编队在执行任务时对信息交互的时效性需求,提出一种自组网可靠性评估方案.首先,分析了消息传输的可用时间;其次,通过排队论建立消息传输延迟模型以计算消息传输需要时间;然后,以消息传输需要时间小于可用时间的概率作为评估指标建立了消息传输可靠性计算模型.进而为无人机集群编队提供了一个动态可靠性评估框架以适应集群编队体系配置和环境变化的随机性与时变特性.最后仿真分析了在不同传输任务需求下,编队构型、无人机数量、编队缩放因子、传输速率、信息交互强度以及环境干扰对消息传输可靠性的影响.仿真结果可以为集群编队的队形设计以及集群编队的体系配置提供一定参考依据.

    • 赵小强, 王泽, 宋昭漾, 蒋红梅

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1255

      摘要:针对基于深度学习的图像超分辨率重建算法大多侧重于从大量外部训练数据中学习,而忽视图像本身的内部知识以及过于关注局部特征的问题,本文提出了一种基于类金字塔图残差网络的图像超分辨率重建算法.首先,该算法构建的残差图卷积结构利用一种预生成图结构的方式将提取的特征图转换为预生成图结构的顶点来构成图结构数据,从而通过图卷积来学习特征自身内部的拓扑结构,同时使用残差学习适度的加深图卷积网络以提高重建性能;其次,该算法构建的类金字塔多空洞卷积结构,通过充分利用不同大小的感受野,避免了不能完全覆盖所有像素点的缺陷,更好地融合不同尺度的特征信息.最后经过大量实验验证,本文提出的算法显著优于主流超分辨率方法,有着更好的客观和主观度量结果.

    • 姚宇, 商攀, 莫鹏里, 郑长江, 朱晓宁

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1234

      摘要:在B2B(Business to Business)物流配送中,收货方通常对配送时间的规律性有较高要求,以配合自身的生产经营活动.本文对考虑时间窗一致性的车辆路径优化问题展开研究,构建其混合整数线性规划模型,并设计自适应大规模邻域搜索算法进行求解.针对每日配送路径在时间维度的一致性耦合关系,提出距离优先和时间窗优先相结合的优化策略,在算法框架中嵌入时间窗标定及一致性检验模型,并设计联动型算子以对每日路径方案进行协同操作.基于既有数据集、自建数据集和大规模实际算例对模型算法的有效性进行验证,结果表明,本文的算法可以快速求得高质量解,提出的时间窗优先策略及对应的联动型算子可以显著提升算法性能.最后,根据数值计算结果量化分析了实现时间窗一致性的附加运输成本,揭示了不同客户点规模和时间窗长度下一致性成本的变化规律.

    • 赵红专, 吴浩, 卢宁宁, 付建胜, 许恩永, 展新, 何水龙

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1203

      摘要:针对CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)车队在弯道行驶安全性、稳定性问题,提出一种V2X(vehicle to everything)环境下基于MPC(Model Predictive Control) 算法的弯道区域CACC车队行驶轨迹跟踪方法。首先,研究分析了CACC车队在弯道区域的行驶工况以及纵向平衡问题,并基于牛顿第二定律构建了车辆在弯道行驶的车辆动力学模型;其次,CACC车队基于V2X技术实现车车之间状态信息的实时交互,并以基于车辆运动学的MPC算法为基础,引入可变间距的车队安全距离控制模型,提出了一种适用于弯道区域的轨迹跟踪模型;最后,通过二次规划进行模型求解,实现CACC车队在弯道行驶的轨迹跟踪控制。为了验证方法的有效性,通过CarSim和Simulink仿真不同行驶工况下的CACC车队行驶状态变化,并进行分析。分析表明: V2X环境下的CACC车队在弯道行驶过程中面对不同的行驶工况能够不同程度的保证车车之间的安全性、稳定性以及提升驾乘人员的舒适性,有效验证了V2X环境下基于MPC算法的弯道区域CACC车队行驶轨迹跟踪方法的可行性,为未来V2X环境下CACC车队弯道行驶的实车测试提供了基础。

    • 李波, 王成虎, 马玲, 张海朝

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1197

      摘要:针对存在外部干扰的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题, 本文提出一种固定时间轨迹跟踪控制方案. 首先, 对于轮式移动机器人的运动学误差模型, 基于一种新颖的积分滑模面设计固定时间运动学速度控制器, 使跟踪误差在固定时间收敛到原点所在的邻域内. 继而, 对于轮式移动机器人的动力学模型, 设计固定时间干扰观测器对外部干扰信息进行估计, 提出一种固定时间轨迹跟踪控制器, 确保了动力学系统的固定时间稳定性, 实现了轮式移动机器人的高精度轨迹跟踪控制. 最后, 通过仿真结果验证了本文所设计的轨迹跟踪控制方案的有效性.

    • 贾龙飞, 乔尚岭, 陶云飞, 郑继贵, 郭亚星, 陈靓, 黄玉平

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1190

      摘要:随着科学技术的发展, 冗余机械臂凭借其多自由度的特性, 获得学者的广泛关注. 其中包括执行指定任务时, 需要将任务路径转换为关节空间轨迹, 进行逆运动学求解, 求取非线性函数的连续逆映射, 该求解过程尤为重要且非常复杂, 国内外学者对此开展大量研究. 本文将冗余机械臂逆运动学求解方法进行分类, 归纳整理出各类求解方法, 分别概述了解析法、数值解法、智能算法以及对应子方法的基本原理、对比与研究现状. 最后, 指出逆运动学求解方法面临的核心问题与发展趋势.

    • 王鹏, 赵春晖, 周华良, 王文海, 苏战涛

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1178

      摘要:近年来,变电站中广泛采用机器视觉算法分析多时相巡检图像的差异变化,用于检测各类变电设备缺陷,以确保运行安全.然而,由于拍摄时刻不同,多时相图像间存在天气,光照,季节等各类干扰变化,对变电设备的缺陷检测提出了挑战.针对这一问题,本文提出了一种基于多时相巡检图像的变电设备抗干扰缺陷检测方法.首先,利用风格迁移模型CycleGAN学习不同风格域之间的映射关系,并基于检测图生成足量存在天气,光照,季节干扰变化的干扰图;其次,基于参考图+检测图+干扰图三元组对三重孪生网络TripleNet进行协同训练,在特征层面提出空间一致性损失抵抗各类干扰变化,用于提取三者鲁棒的多尺度差异特征;最后,搭建特征聚合网络PANet融合多尺度差异特征,输出多尺度的缺陷检测结果.文章中在实际变电设备多时相巡检图像数据集上进行实验验证,所提方法相较于非孪生网络与一般孪生网络可提升2.09%和0.67%的mAP,且在原始样本与干扰样本上的检测精度更均衡.实验表明,本文方法可以在提升变电设备缺陷检测模型精度的同时增强模型的抗干扰能力.

    • 魏杰, 姜云超

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1139

      摘要:基于一个生鲜供应商和一个生鲜电商组成的供应链,考虑生鲜供应商的保鲜努力对产品新鲜度的影响,建立了转售模式、代理模式和混合模式下的博弈模型,研究了生鲜供应商提供保鲜努力下生鲜电商的最优销售模式选择,分析了销售模式差异对保鲜努力水平和销售价格的影响. 研究结果显示:当佣金率较高且消费者对产品新鲜度比较敏感时,生鲜电商的最优销售模式是混合模式,否则,生鲜电商的最优销售模式是转售模式,而生鲜供应商的利润和供应链总绩效始终在混合模式下最大. 生鲜供应商在代理模式和混合模式下的保鲜努力水平始终相等,佣金率较低时代理模式和混合模式下的保鲜努力水平高于转售模式下的保鲜努力水平. 此外,代理模式和混合模式下的销售价格随佣金率的降低而提高,佣金率低于一定水平时混合模式下转售渠道的销售价格最高.

    • 毛文涛, 施华东, 仲志丹, 张艳娜

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1101

      摘要:不停机场景下滚动轴承在线早期故障检测面临以下挑战:1)状态监测信号以无标记流数据形态贯序采集;2)轴承正常运行过程易受不规则噪声干扰,产生误报警;3)报警阈值的设置多依赖于人工经验。基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,本文提出了一种无监督张量深度迁移学习方法。首先,构建基于张量表示的深度多任务异常检测模型,利用核心张量构建单分类异常检测规则表示,并建立超球规则适配机制,交替优化张量分解和域无关特征提取,以实现异常检测规则在离线轴承和在线目标轴承间的有效传递,完成在线无标记数据的异常检测;其次,提出了一个基于异常概率贯序累积的非参数报警阈值设定方法,可在仅设定误报警率置信度的条件下自适应选择在线阈值,并给出该阈值合理性的理论分析。在IEEE PHM Challenge 2012 轴承数据集上进行实验,结果表明,本文方法可获得更好的检测实时性和更低的误报警数,为早期故障检测提供了一种具有易部署性和鲁棒性的解决方案。

    • 高建伟, 魏玲莉, 王亚平

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1057

      摘要:研究属性权重和专家权重均未知条件下的概率语言多属性群决策问题.首先,针对传统概率语言术语集距离测度的不足,提出改进的距离测度,并证明其性质和优越性.其次,基于新的距离公式,定义决策者的平均相似度,并结合专家之间的信任度矩阵计算每个属性下决策者的综合权重;构建基于相似-信任分析的群体共识调节模型,尽可能保留各属性下权威专家的意见;考虑到属性之间的相关性以及各个属性的重要程度,本文构建基于广义Choquet积分和离差最大化法的主客观综合赋权模型.随后,在新的距离测度的基础上,结合TODIM方法构建概率语言多属性群决策框架,实现对多个备选方案的排序.最后,以光伏电站的选址为例,验证本文所提方法的有效性和合理性.

    • 刘敏, 王金环

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1001

      摘要:本文基于矩阵半张量积方法研究智能电网需求侧管理问题. 首先, 基于势博弈的判定条件, 利用势博弈对智能电网需求侧管理问题建模并构造相应的势函数; 其次, 当策略更新规则为时间级联型短视最优响应时, 设计牵制控制使得势博弈在演化过程中镇定到最优纳什均衡. 在牵制控制设计过程中, 为减少控制成本, 设计算法得到尽可能少的控制玩家; 最后, 通过算例验证理论结果的有效性.

    • 徐昊, 郭黎, 李润泽, 姜斌

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0958

      摘要:Vision Transformer(ViT)已广泛应用于细粒度视觉分类中,针对其中存在的大数据量需求和高计算复杂度的问题,提出了一种紧凑型ViT模型.首先,使用多层卷积块生成模型输入,保留更多底层信息和归纳偏置,减少了对数据量的依赖;其次,使用序列池化技术取消了分类令牌的使用,减少了计算复杂度;最后,使用部位选择模块和混合损失函数,进一步提升模型在细粒度视觉分类中的表现.本文算法在公共数据集CUB-200-2011、Butterfly200、Stanford Dogs、Stanford Cars和NABirds中均进行了实验验证,在只使用少量的数据和计算资源条件下,分别获得了88.9%、87.4%、89.0%、93.4%和88.0%的准确率,训练时间平均比常用的ViT-B_16模型下降了73.8%,同时比TransFG模型下降了93.9%,并且训练过程中的参数量只有这两种模型的1/4左右.实验结果充分证明,本文所提的模型较之其他主流的方法在数据量需求和计算复杂度方面具有明显的优越性,可广泛应用于工业过程控制、设备微小故障检测与诊断中.

    • 邵香迎, 郭颖, 王友伟

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0933

      摘要:为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,本文提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet。该算法首先将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获得增强特征。其次使用上下文自适应学习模块,通过获得目标上下文的特征信息,从而关注相似特征的差异性,缓解误检问题。最后构造具有图像超分思想的特征细化模块,对目标特征信息进行放大重构,优化小目标的特征表达能力,缓解漏检问题。在TinyPerson数据集上,AF-RetinaNet算法的检测精度达到56.78%,漏检率达到85.38%。与基于RetinaNet算法的研究基准相比,检测精度提高5.57%,漏检率降低3.67%。实验结果表明,该模型能有效提高对微小行人的检测和识别精度。

    • 赵璞, 肖人彬

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0907

      摘要:针对边缘计算环境中,边缘设备的计算和存储资源有限的问题,本文探讨高效的边云协同任务调度和资源缓存策略,研究自组织劳动分工群智能算法模型机理,并以此为基础,提出了基于蜂群劳动分工“激发—抑制”模型的边云协同任务调度算法(ECCTS-BCLDAI)和基于蚁群劳动分工“刺激—响应”模型的边云协同资源缓存算法(ECCRC-ACLDSR).仿真实验结果表明,提出的ECCTS-BCLDAI任务调度算法在降低平均任务执行时长、减少边云协同费用上相较于传统算法有更好的表现;提出的ECCRC-ACLDSR资源缓存算法在降低任务平均时长、优化网络带宽占用率、减少边云协同费用上相较于传统算法更具有优越性.

    • 李玉涵, 崔立志, 卜旭辉, 郭金丽

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0892

      摘要:针对一类模型未知的离散时间非线性多智能体系统聚类一致性问题, 提出一种无模型自适应控制算法.首先假设系统具有固定拓扑, 利用伪偏导数概念得到系统的数据关系模型, 在考虑多智能体之间耦合系数条件下给出聚类一致性误差, 在此基础上设计一种数据驱动的聚类一致性跟踪控制协议, 然后采用压缩映射方法在理论上分析了跟踪误差的收敛性. 结果表明所提算法不需要智能体模型信息即可完成跟踪任务, 是一种数据驱动的控制方法. 最后将结果拓展至随机切换拓扑结构的多智能体系统中. 数值仿真结果验证了所提算法的有效性.

    • 张腾飞, 张宇迪, 马福民

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0789

      摘要:作为数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,特征选择算法能够有效应对高维数据所带来的“维数灾难”问题。然而,如何对高维的混合数据进行特征选取仍然是当前研究的重点与难点之一。基于邻域关系的邻域粗糙集模型因其能够处理名词型属性和数值型属性并存的混合数据,已被成功运用于混合数据的特征选择。但现有邻域粗糙集对混合数据邻域关系的度量,仍然是基于等价关系的名词型数据划分和基于相似关系的数值型数据划分的简单融合,在利用模型划分的邻域空间和预定义的评价函数对高维混合数据进行特征选取时,适应性较差。为此,在邻域粗糙集模型的基础上,提出了一种改进的邻域空间构造方法,并设计了相应的邻域空间度量公式作为判别指标,自适应地调节邻域空间下邻域粒的大小;为了准确地表征高维混合数据邻域空间的判别能力,设计了一种考虑边界数据和邻域空间大小的评价函数;在此基础上提出了一种启发式的高维混合数据特征选择算法。通过UCI标准数据集验证了算法的有效性。

    • 张善祺, 刘兵, 柴利

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0716

      摘要:在许多社交场景中,个体往往因为从众行为而改变自己的观点.为了探究从众行为对个体观点演化的影响,本文提出具有群体压力的改进Hegselmann-Krause (HK)模型.与已有模型不同,本模型中每个个体对其余个体的影响程度并不总是相同.在此基础上,通过理论分析了该模型的收敛性,并给出该模型的收敛时间及其与信任边界、群体压力大小等因素的关系.考虑到群体中存在合作与对抗两种关系,本文进一步提出具有群体压力的改进符号HK模型,证明了该模型的收敛性,并给出其收敛时间及与信任边界、群体压力大小等因素的关系.最后,仿真分析了信任边界和群体压力对所提出两种模型的观点演化过程和收敛时间的影响,并验证了所提出模型的有效性.结果表明,信任边界与群体压力越大,群体内个体的观点收敛越快.

    • 庞忠祥, 刘桂华, 陈春梅, 刘海涛

      优先出版时间:2022-11-25  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0704

      摘要:目前多数红外与可见光图像融合算法在融合过程中通常需要对源图像进行分解,这样易导致融合图像细节模糊和显著性目标丢失。为解决该问题,本文提出了一种基于深度卷积特征提取的红外与可见光图像融合方法。首先,利用迁移学习理论对EfficientNet特征提取性能进行分析,选择七个特征提取模块;其次,直接将源图像送入特征提取模块以实现显著性特征提取。之后,构造通道归一化和平均算子操作用于获取显著图。再使用Softmax和Up-sampling组合的融合规则来得到融合权重,然后将融合权重与源图像进行卷积,生成七幅候选融合图像。最后,将候选融合图像的像素最大值作为最终的重构融合图像。所有实验均在公共数据集上进行,并与经典的传统和深度学习方法比较,主客观实验结果均表明,所提方法能有效地融合红外与可见光图像中的重要信息,突显融合图像的细节纹理,具有更好的视觉效果和更少的图像伪影及人工噪声。

    • 李瑶, 王春露, 左兴权, 黄海, 丁忆宁, 张修建

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0592

      摘要:可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI) 近年来发展迅速, 已出现多种人工智能模型的解释技术, 但目前缺乏XAI 可解释性的定量评估方法. 已有评估方法大多需借助用户实验进行评估, 这种方法耗时且成本高昂. 本文针对基于代理模型的XAI, 提出一种可解释性量化评估方法. 首先, 针对这类XAI 设计了一些指标并给出了计算方法, 构建了包含10 个指标的评估指标体系, 从一致性、用户理解性、因果性、有效性、稳定性五个维度来评估XAI 的可解释性. 对于包含多个指标的维度, 将熵权法与TOPSIS 相结合, 建立综合评估模型来评估该维度上的可解释性. 将该评估方法用于评估6个基于规则代理模型的XAI 的可解释性, 实验结果表明: 本文方法能够展现XAI 在不同维度上的可解释性水平, 用户可根据需求选取合适的XAI.

    • 曹腾, 龚华军, 薛艺璇, 肖慧雨诺

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0629

      摘要:本文针对一类含有外部扰动和执行器故障的刚体航天器姿态控制系统,提出一种基于自适应学习观测器的指定时间容错控制器的设计方案.首先,系统性的给出一种改进型自适应学习观测器设计方案.基于自适应学习观测器框架,设计航天器姿态系统的学习观测器实现对系统的综合扰动值估计.进而利用综合扰动的估计信息和滑模控制理论设计指定时间容错跟踪控制器,使得系统的姿态角能在指定时间跟踪指令信号.系统的收敛时间可以通过容错控制器的参数预先设置,且与系统的初始状态值无关.基于Lyapunov稳定性理论证明含有故障的姿态控制系统能在指定时间内稳定.最后,通过数值仿真,与已有的观测器和有限时间控制方案进行对比,说明了所提方案的有效性和可行性.

    • 赵道致, 冯慧中

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0639

      摘要:本文基于双边市场理论,考虑产能分享双边市场具有网络外部性特性,同时考虑产能需求方对加工交期和价格敏感,研究了垄断型制造业产能分享平台的定价策略。首先建立平台和双边用户的两阶段决策模型,通过计算求解探索了注册费和交易费收费模式下的平台均衡利润,并分析了交叉网络外部性等外生变量对各方决策和平台利润的影响。研究发现:注册费模式下的平台均衡利润大于固定交易费模式下的平台均衡利润;两种定价模式下的平台利润与双边用户的网络外部性均正相关,与产能需求方的交期预期偏差均负相关,与产能需求方的产能价格预期均正相关;产能需求方的交期敏感度在实际交期早于或晚于预期交期时对平台利润有不同影响,产能需求方的产能价格敏感度在产能实际价格低于或高于预期价格时对平台利润也有不同影响。

    • 孙虎, 金宇强, 张文安, 付明磊

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0759

      摘要:针对三维场景深度信息观测稀疏的问题,提出一种融合彩色图像的多引导结构感知网络模型来补全稀疏深度. 利用三维平面法向量与场景梯度信息之间的映射关系,设计了一种两分支主干网络框架,结合图像特征和几何特征进行深度预测,以充分提取空间位置信息的特征表示;其次,考虑到大范围场景下不同物体的结构差异性,基于网络通道注意力机制设计了一种自适应感受野的结构感知模块,来对不同尺度的信息进行表征;最后,在网络上采样的过程中,以不同尺寸图像为指导对预测子深度图进行滤波并修复物体的边缘细节. 在公开数据集上的实验结果表明,所设计的深度补全算法可以获得准确的稠密深度. 同时,通过两个下游感知任务进行深入评估,结果说明利用本文方法能够有效提升其他感知任务的效果.

    • 何德峰, 李能卓, 黄原驰, 韩平

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0877

      摘要:针对未知但有界扰动作用下的约束线性系统,提出一种性能维持的增广可行域Tube经济模型预测控制(Tube economic model predictive control, TEMPC)策略.首先考虑经济性能优化目标和鲁棒稳定控制目标,构 造TEMPC优化问题的隐式收缩约束,再对系统状态和控制约束进行紧缩tube设计,给出增广可行域优化问题的数学描述.接着,引入线性分解增广名义终端状态和终端罚函数,进而扩大优化问题的初始可行域.在此基础上,应用终端“三要素”和收缩原理,建立TEMPC策略的递推可行性和闭环系统关于最优经济平衡点的有界稳定性的充 分性条件,进而证明闭环性能在原初始可行域上的不变性.最后,对比仿真结果验证本文策略的有效性和优越性.

    • 陆荣秀, 邓彪, 杨辉, 朱建勇, 杨刚, 代文豪

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0914

      摘要:针对现有稀土元素组分含量模型具有离线、时滞大、抗干扰能力弱等问题,提出一种改进的GRA-即时学习算法(GRA-JITL-LSSVM)建立稀土萃取过程组分含量在线检测模型。首先,采用灰色关联分析方法(GRA)分析输入输出变量之间的变化趋势和关联程度,并采用哈希表确定学习集大小,确保了数据相似度信息的完整性和学习集的合理性,据此建立最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,并引入数据库更新准则,提高模型的抗干扰能力;其次,为了保证GRA-JITL-LSSVM模型参数的全局最优,提出了一种带有停滞回溯策略的遗传算法(SBS-GA),并对SBS-GA的收敛性进行了分析验证;最后,通过镨/钕萃取现场数据进行仿真实验,结果表明提出的SBS-GA算法能保证寻优参数的全局解,提出的GRA-JITL-LSSVM实时性高、预测精度好,可用于稀土萃取生产现场元素组分含量的在线检测。

    • 谷振宇, 陈聪, 郑家佳, 孙棣华

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0937

      摘要:高精度的交通流预测,对于大型城市的交通管理和智慧出行具有重要作用。而交通流动态时空相关性的挖掘,则是提高预测精度的关键。针对现有研究中存在的对交通流在不同时间尺度下呈现出的高度相似性,以及处于相似功能区的非邻近节点间交通流变化的相似性考虑不足的问题,构建了考虑时空相似性的动态图卷积神经网络(Dynamic Graph Convolution Neural network considering Spatio-Temporal Similarity, STS-DGCN)。以相邻时段、日和周等多时间尺度下的数据输入张量表达交通流数据的时间相似性,以路网节点间距离度量、相似性度量、自适应嵌入、动态相关性等多属性特征的邻接矩阵表达交通流数据的时空相似性,进而基于这些邻接矩阵构建反映路网节点时空动态变化的动态图,并设计了相应的时空特征挖掘算法。在公开的数据集上进行了实验,结果表明:模型的预测结果优于目前较为先进的对比基线模型,具有更高的预测精度。

    • 徐鑫, 王慧敏

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0938

      摘要:近年来,信息物理系统(Cyber-Physical Systems,CPSs)的应用越来越广泛,但由于CPSs本身具备开放性,易遭受网络攻击,并且攻击者越来越智能,因此,有必要开展CPSs安全性的相关研究.本文主要考虑一个具有多个远程状态估计子系统的信息物理系统在DoS攻击下的交互过程.在每个系统中,每个传感器监控各自的系统,并由调度器为各个传感器的数据包分配通道,将其本地估计发送给远程状态估计器,其目标是最小化总估计误差协方差.为了更接近实际应用场景,考虑在多信道传输过程中,通道信号会受到不同环境影响,因此在不同环境的信道传输数据,需要消耗的能量有所不同.调度器和攻击者对于通道的选择,需要满足通道对最低能量的需求才能进行传输和攻击.对于攻击者而言,考虑其更加智能,因此如果对一条通道攻击后仍然有剩余能量并满足其余通道要求,便可同时选择攻击其他通道进行攻击,进而实现和调度器相反的目标.在此基础上,构造一个双人零和博弈,并采用纳什Q学习算法求解双方的最优策略,为研究信息物理系统安全状态估计提供研究思路.

    • 蔡凌, 郭戈, 施冷安东

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1140

      摘要:电动汽车行驶里程短、充电时间长是影响驾驶体验的关键。通过对电网、充电设备进行大规模升级的方法来减少充电时间,成本昂贵,因此充分利用现有路网、电网资源,制定智能充电调度策略成为提高驾驶体验的重要手段。考虑到驾驶者对充电时间敏感度的异质性,本文提出具有差异化的调度策以满足不同优先级驾驶者的需求。首先为均衡不同优先级驾驶者的利益,提出一种基于动态截断机制的两优先级队列模型,其次定义充电站的准入原则,保证高优先级驾驶者对预留桩的使用权及对空闲桩的优先抢占权。然后,提出基于截断机制的双层优化模型CCPQ( Charging With Cutoff-Priority Queue ),在顶层高优先级车辆与充电桩最优匹配的基础上,设计底层低优先级车辆的分配策略优化模型,将最小化低优先级驾驶者的总等待时间构建为凸优化问题。最后,通过仿真验证了策略的有效性及优越性。

    • 郭文, 梁卜文, 丁昕苗

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1303

      摘要:针对跟踪过程中因光照变化、 快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,我们受SiamCAR的跟踪框架启发提出了一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法。首先,主干网络ResNet-50残差网络结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利用了网络浅层特征的定位信息和深层次的语义信息,提高了算法对目标特征的语义理解能力。其次,构建了混合注意块模块缓解了无锚跟踪器角点定位不准确问题,提高了算法的跟踪准确性和定位精度。在OTB100数据集下的对比实验表明,本文算法可以较好地抵抗光照变化、快速运动及尺度变化等多种复杂因素带来的影响。并且在GOT10K、UAV123、LaSOT等数据集上进行了广泛的实验并与当前的先进跟踪器进行了比较,我们的算法在多项指标上均获得了良好的跟踪性能。

    • 刘孝炎, 唐焕玲, 王育林, 窦全胜, 鲁明羽

      优先出版时间:2022-11-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0496

      摘要:Transformer在大规模数据集上取得了优异效果,但由于使用多头注意力使得模型过于复杂,且在小规模数据集上效果不理想。对多头注意力替换的研究在图像处理领域已取得一些成果,但在自然语言处理领域还少有研究。为此,本文首先提出一种去注意力的多层语义感知机(Multi-Layer Semantics Perceptron, MSP)方法,其核心创新是使用线性序列转换函数替换Encoder中的多头注意力,降低模型复杂度,获得更好的语义表达。其次,提出一种动态深度控制框架(Dynamic Depth Control Framework, DDCF),优化模型深度,降低模型复杂度。在MSP方法和DDCF的基础上,进而提出了动态多层语义感知机(Dynamic Multi-layer Semantics Perceptron, DMSP)模型,在多种文本数据集上的对比实验结果表明,DMSP既能提升模型分类精度,又能有效降低模型复杂度。与Transformer比较,DMSP模型分类精度大幅提升,模型的参数量仅为Transformer模型的35%左右。

    • 姚勇, 丁力, 王尧尧

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1893

      摘要:空中机械臂在外部环境交互作业方面表现出很强的研究及应用价值,但当前系统位姿控制性能较弱、负载能力不足及续航时间短的问题严重制约了其作业能力的提升。设计了一种带有绳驱动机械臂的新型空中机械臂系统,并将引入绳驱动机制带来的柔性效应等价到关节处,建立了考虑关节柔性的刚柔耦合动力学模型。针对系统在集总干扰下的关节空间轨迹跟踪控制,采用线性扩张状态观测器对集总干扰进行了估计与补偿,并采用超螺旋算子和分数阶非奇异终端滑模来保证系统在到达阶段和滑模阶段都有较好的控制性能。同时,在Lyapunov稳定性框架下证明了所设计控制器的稳定性。最后,通过可视化仿真和地面试验对所控制器的有效性进行了验证。结果表明:所设计的鲁棒控制器比其他两种现有的控制器具有更快的响应速度、更强的抗干扰能力及更高的跟踪精度,能够满足绳驱动空中机械臂的控制需求。

    • 辛红伟, 李昊齐, 祝国强, 张秀宇

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1219

      摘要:针对一类非线性多智能体系统,构建了一种基于自调节有限时间预设性能函数(AFPPF)的动态面状态约束量化控制策略。所提出的控制方案的主要特点为: 1)将自调节有限时间预设性能函数与屏障Lyapunov函数进行结合对多智能体系统的状态进行约束,所用函数能够根据系统当前跟踪误差自行调节自身参数而无需人为干预。 2)通过使用动态面控制方法,避免了传统反步控制方法的“微分爆炸”现象,并设计滤波补偿函数消除因引入动态面方法而产生的的滤波误差和信号振荡的问题。 3)使用RBF神经网络逼近系统中的未知非线性函数的同时,引入量化器减轻系统的通讯负担,并且所构建的量化方案仅在量化器具有扇形有界性质的条件下即可实现。通过稳定性分析证明了闭环系统内所有信号的半全局一致有界性。仿真环节验证了所提控制策略的有效性。

    • 程美英, 钱乾, 倪志伟

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1195

      摘要:基于群体智能“隐并行性”实现多任务优化已取得一系列研究成果。然而,任务间频繁垂直信息传递导致种群异质性过度增加,进而产生信息负迁移消极影响,这也是目前多任务优化领域尚未完全解决的难题之一。本文首先将PSO算法与多种群演化信息共享机制相结合,然后引入标杆管理思想实现多层级信息迁移及智能涌现,最后通过计算种群多样性指数有效控制信息迁移频率,提出多级信息迁移多任务优化PSO算法(MLITMTPSO)。仿真实验表明,通过设置合理的信息迁移阈值,MLITMTPSO能在多项式时间内显著提高多任务高维函数优化、多任务多约束函数优化以及多任务二元离散优化问题求解质量,加速各优化问题收敛速度。

    • 周熙栋, 张辉, 陈波

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1173

      摘要:针对移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题,本文在改进跳点搜索(JPS)算法的基础上结合A*搜索,提出一种基于分层栅格地图的JumpA*(JA*)路径规划算法。该算法对三维点云地图进行栅格化分层处理,将环境信息划分为结构层与非结构层,并建立搜索策略切换规则,依据图层信息使用不同的搜索策略,从而有效减少计算量。为了验证JA*算法的有效性,在图层比例不同的三维地图中进行仿真,仿真结果表明,JA*算法相比于传统的A*算法遍历节点更少,搜索效率更高,相比于双向A*算法,具有更高的鲁棒性。最后将JA*算法应用在公开数据集中,实验结果表明,JA*算法能有效解决移动机器人在大范围非结构化场景下的路径规划问题。

    • 王建晖, 杜泳萍, 邹涛, 刘治, 岳夏

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1132

      摘要:在实际工业系统中普遍存在输入死区、全状态约束等不可忽视的问题, 其对系统的性能造成较大的影响,甚至可能会导致系统不稳定. 为了克服上述问题, 本文针对一类不确定非线性系统, 提出了一种快速收敛的自适应神经网络事件触发控制方法. 首先, 将障碍 Lyapunov 函数引入到反步控制框架中, 采用径向基函数神经网络逼近未知非线性函数, 同时设计自适应事件触发机制对输入死区进行动态补偿, 通过减少控制信号的更新频率, 以减轻系统的通信负担, 并保证系统所有状态不违反预定义的约束区间. 在此基础上, 引入快速有限时间稳定理论,在有限时间内能够保证闭环系统所有信号的有界性以及跟踪误差快速收敛到有界的紧集内? 最后, 通过两个仿真算例验证了该控制方法的有效性.

    • 魏东, 肖志铭, 安硕

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1071

      摘要:地铁站台空调系统回路众多,且具有强耦合和非线性特性,PID控制方法参数整定困难,且无法兼顾乘客舒适性和能效最优;而由于系统建模困难,非线性优化算法计算量大,智能控制方法难以实现工程应用.为此本文提出一种地铁站台空调系统预测控制策略,首先根据热湿负荷平衡和能量守恒定律,建立了地铁站台热动态特性预测模型;将满足乘客舒适性并节省能耗作为系统优化目标,使用神经网络作为优化反馈控制器,将系统优化目标函数作为控制器优化性能指标,结合变分法和随机梯度下降法,对神经网络控制器的权值和阈值进行在线滚动优化,算法计算量小,占用存储空间适中.仿真实验结果表明,本文所提出的预测控制策略与传统PID控制方法相比,在满足乘客舒适性要求的前提下,系统响应时间缩短约39.6%,末端风机能耗降低约73.39%.

    • 刘丽, 韩同银

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0944

      摘要:考虑产品绿色度和品牌商誉的动态性, 引入价格加成系数刻画采购价格、批发价格和销售价格三者之间的关系, 采用微分博弈研究由供应商、制造商和零售商组成的三级绿色供应链的投资策略与协调问题. 探讨并对比分析集中决策模型、无成本分担契约的分散决策模型和有成本分担契约的分散决策模型的均衡结果, 以及设计双边成本分担契约对供应链进行协调. 研究表明: 产品绿色度的最优轨迹具有两种变化趋势, 由产品绿色度初始值和稳态值的大小关系决定? 品牌商誉的最优轨迹具有三种变化趋势, 由品牌商誉初始值和稳态值的大小关系决定? 集中决策模型最优, 有成本分担契约的分散决策模型对绿色供应链的帕累托改进有限, 而在一定条件下, 双边成本分担契约可以完全协调绿色供应链. 此外, 双边成本分担契约的成立条件和协调性与价格加成系数有关.

    • 刘威, 牛英杰, 王东, 刘光伟, 马灵潇

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0760

      摘要:为提高黑猩猩优化算法的收敛速度、求解精度和局部极值逃逸能力, 提出一种引入人工偏好权重的混合型黑猩猩优化算法(HChOA). 首先, 结合ChOA 实际设计新的非线性收敛因子平衡算法全局和局部搜索能力? 其次, 在黑猩猩群体中引入“相异度”的概念和“趋异斥似”的人工偏好权重, 以此优化黑猩猩位置更新公式, 增强迭代末期种群多样性的同时加快算法收敛速度? 最后, 提出一种改进的算术优化算法(IAOA) 并融入ChOA 中, 抽取部分黑猩猩个体执行IAOA 优化策略, 避免因领导者陷入局部最优而导致群体搜索停滞时出现早熟收敛现象. 通过8 个标准测试函数在多种维度下的数值对比实验以及1 个工程设计问题的求解, 综合分析验证了HChOA具有显著的优越性、稳定性和鲁棒性, 且具备工程应用价值.

    • 王玲, 桂灵朋

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0738

      摘要:现有多元时间序列分段算法中分段点选择和分段个数确定往往需要分别独立完成, 大大增加了算法的计算复杂度, 为了解决上述问题, 本文提出了一种基于多元时间序列的自适应贪婪高斯分段算法. 该算法将多元时间序列分段上的数据解释为来自高斯分布的独立样本, 将分段问题转化为高斯分段模型的参数求解问题. 为了提高学习效率, 采用贪婪搜寻方法使每个段的似然值最大化进而近似地找到最优段点, 并且在搜寻的过程中利用信息增益方法自适应地获取最优的分段个数, 避免了分段个数确定和分段点选择分别独立地进行, 从而减少了计算的复杂度.实验结果表明,本文提出的方法在不同数据集上都得到了有效验证.

    • 赵振根, 程磊

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0708

      摘要:针对固定翼无人机纵向控制的高性能需求, 提出一种控制系统性能优化结构. 该结构包括一个使系统稳定的标称控制器和一个参与性能优化的增量式控制器. 控制系统增量式的实现不会改变原有的控制系统, 而是仅对低层控制系统做控制输入的补偿与控制性能的优化. 基于Q 学习理论, 进行增量式控制器设计. 针对状态信息完全可获得的系统, 设计一种基于状态反馈的增量式Q 学习算法. 当状态信息不能完全获得时, 利用系统输入、输出和参考信号数据, 设计一种基于输出反馈的增量式Q 学习算法. 两种增量式控制器均是在数据驱动环境下自适应学习增量式控制律, 无需提前知道系统动力学模型以及标称控制器的控制增益. 此外, 证明了增量式Q 学习方案在满足持续激励条件的激励噪声下, 对Q 函数贝尔曼方程的求解没有偏差. 最后, 通过对F-16 飞行器纵向模型实例的仿真验证了该方案的有效性.

    • 周观凤, 江波, 蒋贵荣

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0684

      摘要:为了提高半被动双足机器人在水平地面上行走的稳定性,本文研究了一种脉冲推力作用下半被动双足 机器人的复杂动力学行为. 以最简单的特殊的行走模型为动力学模型,采用支撑腿脚后跟脉冲推力作为双足机 器人行走动力源. 鉴于系统模型的高度非线性,把连续阶段的非线性微分方程线性化;利用角动量守恒和脉冲 推力构造一个二维离散映射;采用离散映射的不动点及其特征值分析系统周期步态的存在性和稳定性;接着讨 论系统的倍周期分岔; 之后对系统的分岔进行控制. 在理论分析的基础上,通过MATLAB 软件对半被动双足机 器人的行走动力学进行仿真实验,理论分析和仿真实验符合.仿真实验表明,在水平地面上行走的半被动双足 机器人具有稳定的周期-1步态和周期-2步态.

    • 李醒飞, 王凡, 拓卫晓, 周政

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0659

      摘要:高增益的线性自抗扰控制(LADRC:linear active disturbance rejection control),应用在系统输出被噪声污染的场合时,性能会受到较大的影响和限制.针对经典滤波算法噪声抑制效果差,带宽损失严重的问题,提出利用噪声观测器(NOB:Noise Observer)降低LADRC噪声敏感,从而提高系统带宽的控制策略.首先,分析LADRC的频域特性和离散化效果,明确传感噪声对系统带宽的影响;其次,介绍基于NOB的LADRC实现,并进行系统内稳定性的分析;最后针对惯性参考单元的位置环,将本文的方案和低通滤波器、预报式跟踪微分器进行对比分析.仿真结果表明,NOB能够在抑制噪声的同时,减小相位损失;硬件实验表明,引入NOB滤波的LADRC,驱动信号的RMSE降低至LADRC的20.47\%,系统阶跃响应的上升时间减少了56.67\%,表明NOB对于降低LADRC的噪声敏感,提高系统带宽具有显著效果,具备相当的工程实践意义.

    • 耿超, 武永宝, 孙佳, 刘剑, 薛磊

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0626

      摘要:本文针对一阶多智能体系统提出了一种抗干扰的分布式控制算法, 在固定时间内解决了具有状态约束和外部扰动存在情况下的多智能体系统凸优化问题. 该算法分为两个部分, 第一部分使得每个智能体在任意初始条件下都能在固定时间内收敛到一致; 第二部分在满足状态约束条件的同时, 使所有局部目标函数的总和在固定时间内取得最小值. 该算法能够在外部有界扰动存在的情况下抑制干扰信号, 获得最优解, 且收敛时间不受初始状态和外部扰动的影响, 可以根据任务需求离线地预分配任务建立时间. 利用凸优化和固定时间李雅普诺夫稳定性理论, 证明了算法在有界扰动存在时的固定时间收敛性. 最后通过智能电网中经济调度问题的一个实例验证了该算法的有效性和优越性.

    • 马福民, 宫婷, 杨帆, 张腾飞

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0365

      摘要:网格密度峰值聚类在兼顾密度峰值聚类算法可识别任意形状类簇的基础上,通过数据集的网格化简化了整体计算量,成为当前备受关注的聚类方法。但针对大规模数据,如何进一步区分稠密与稀疏网格,减少网格密度峰值聚类中参与计算的非空网格代表点的数量,是解决“网格灾难”的关键。结合以网格密度为变量的概率密度分布呈现出类Zipf分布的特点,提出一种基于Zipf分布的网格密度峰值聚类算法。首先,计算所有非空网格的密度并映射为Zipf分布,根据对应的Zipf分布筛选出稠密中心网格和稀疏边缘网格;而后仅对稠密中心网格进行密度峰值聚类,在自适应确定潜在聚类中心的同时减少欧氏距离的计算量,降低算法复杂度;最后,通过对稀疏边缘网格的处理,进一步优化类簇边界并提高聚类精度。人工数据集和UCI数据集下的实验结果表明,所提算法对大规模、类簇交叉数据的聚类具有明显优势,在保证聚类精度的同时降低了时间复杂度。

    • 苑守正, 刘志林, 郑林熇, 孙雨鑫

      优先出版时间:2022-10-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0260

      摘要:船舶在自动靠泊的过程中可能会受到风、浪、流和岸壁效应等多种因素的干扰。本文针对全驱动船舶在复杂海洋条件下的自动靠泊问题,基于事件触发机制和模型预测控制,设计了一种船舶自动靠泊控制器,以解决全驱动船舶在模型不确定性、执行器饱和、未知环境扰动以及岸壁效应等因素影响下的船舶自动靠泊问题。文中首先将船舶的三自由度模型进行线性化和离散化处理,并根据全驱动船舶的特性采用先泊位外镇定再平行靠拢的靠泊方式。随后为了提高求解速度,提出了一种基于事件触发的自适应时域模型预测控制方案,并进行稳定性分析。最终对一艘全驱动船舶进行仿真实验,将所提出的控制方案与其它已知方法进行对比,实验结果表明,所提出的控制方案不仅能明显降低运算时间,还具有更好的控制效果。

    • 袁明利, 邱若臻

      优先出版时间:2022-10-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0646

      摘要:在不确定需求环境下,研究了由原材料供应商、制造商和客户组成的三级供应链中,具有固定比例生产系统的制造商多周期生产与库存计划问题。采用区间不确定集描述市场需求不确定性,采用联合机会约束刻画制造商的服务水平要求。在线性决策规则下,建立了带有联合机会约束的固定比例生产系统生产与库存仿射可调节鲁棒优化模型。进一步,在需求不确定集和联合机会约束处理的基础上,将所建模型等价转换为易于求解的线性规划问题。考虑到不确定扰动系数在模型鲁棒性和解的保守性之间的调节作用,给出了能有效提高固定比例制造商总利润并同时满足预设服务水平的不确定扰动系数优化算法。最后,通过数值算例验证了文中所建模型和解决方法的有效性。结果表明,基于本文模型获得的运作方案能有效应对供需平衡程度的变化,并且在最大范围内的不确定需求扰动下仍能以较高利润满足预设服务水平要求。

    • 张长勇, 周虎

      优先出版时间:2022-10-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0925

      摘要:为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性,根据不同无监督学习策略的特点,提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN).模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合,首先,编码器模块中的嵌入层对输入序列进行编码,引入多头注意力机制获取编码矩阵中的特征信息;其次构建数据关联模型探索序列节点间的关联性,采用图卷积神经网络获取其多维度关联特征信息并融合互补,旨在生成多个嵌入有效捕捉序列深层的节点特征和边缘特征;最后,基于多头注意力机制的解码器模块以节点嵌入数据和融合图嵌入数据作为输入,生成选择下一个未访问节点的全局概率分布.采用对称旅行商问题作为测试问题,与当前先进算法进行对比,实验结果表明,所提DMAG-PN模型在泛化性和求解精确性方面获得较大的改进与提高,预训练好的DMAG-PN模型能够直接对大规模实例进行端到端的求解,避免传统组合优化算法迭代搜索的过程,具有较高的求解效率.

    • 訾斌, 徐锋, 唐锴, 王宜藩, 沙炜鹏

      优先出版时间:2022-10-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1438

      摘要:随着智能喷涂技术的快速发展,机器视觉在喷涂机器人系统中的研究和应用引起了广泛关注,合理的喷涂轨迹能保障油漆厚度均匀、减少漆膜缺陷产生,并且融合涂装质量检测技术形成闭环的喷涂系统。鉴于此,针对机器视觉在喷涂机器人轨迹规划与涂装质量检测中的研究进行综述。首先,对喷涂系统在现代产品制造中的快速发展所面临的机遇、挑战和机器视觉技术进行了介绍。然后,综述基于机器视觉技术的喷涂机器人轨迹规划和涂装质量检测的研究成果;对基于机器视觉的喷涂机器人轨迹规划方法,包括待喷涂工件的三维重建、基于点云数据的喷涂轨迹自动规划和基于视觉伺服的喷涂轨迹补偿进行了分析和讨论;重点介绍了机器视觉在涂装质量检测中的应用与研究现状,并从数据增强和模型选择两个方面,对不同任务中基于深度学习的涂装质量检测算法性能的改善提供潜在解决方案。最后,总结与展望机器视觉技术在喷涂机器人轨迹规划与涂装质量检测中的研究方法和思路,为喷涂系统朝着智能化、柔性化的方向发展提供参考。

    • 张书婧, 贾顺平, 彭芃, 毛保华

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0970

      摘要:共享单车停车问题是城市交通治理中最主要的问题之一,其表面为共享单车用户停车行为不规范、共享单车企业管理调度不及时所致,究其本质实为共享单车各利益主体缺乏有效协同治理机制,停车权责划分不清晰,成本分担失衡的结果。本文考虑政府与共享单车企业的有限理性,建立扩展式博弈的量子反应均衡(QRE)模型分析双方停车管理博弈机理,并利用Gambit软件进行算例仿真分析。研究表明双方博弈结果随理性程度增加逐渐趋向于基于完全理性的子博弈精炼纳什均衡,政府掌握更多企业运营信息有利于达到社会效用最大化的博弈结果;政府引入有效处罚措施或主导负责停车管理可以降低自身的财政支出和社会总成本,建立量化的处罚标准能够促进企业主动承担停车管理责任;有限理性程度、违停数量、激励机制和科技手段运行效率影响企业的停车管理策略选择。

    • 苟进展, 吴宇, 邓嘉宁

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0831

      摘要:针对无人机编队执行任务全过程飞行规划问题,提出了一种基于多步粒子群优化的无人机编队航迹规划算法。首先,对无人机和执行任务策略进行了建模,将编队执行任务全过程划分为编队成形、执行任务、返航、解散和无人机降落5个阶段,设计不同阶段的飞行策略。其次,针对不同的终端约束条件,设计了多类多层优化指标,提出了多步粒子群算法,并引入模型预测控制滚动优化航路点,得到了适用于不同阶段的能严格满足约束条件的航路规划方法。然后,建立了旋转坐标系,将航路点信息转换为编队控制律中的理想航向和高度信息,得到能通过航路点的编队控制算法。最后,利用编队控制算法去执行航路规划方法给出的航路点以生成航迹,得到了编队航迹规划算法。仿真结果表明,所提规划方法比传统方法更适用于编队飞行,能为编队规划执行任务全过程的平滑航迹,具有良好的通用性。

    • 徐三水, 李军华, 李凌, 黎明

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0744

      摘要:使用进化算法解决昂贵高维多目标优化问题时,因目标维数较高,导致收敛性和多样性平衡困难,并且由于消耗成本过高,使得计算资源有限时难以收敛.为此,本文提出一种基于分解和聚类的昂贵高维多目标进化算法(DC-EMEA),使用克里金模型近似目标函数,减少真实昂贵函数的评价次数.在优化器对模型的最优解集进行搜索时,借助参考向量分解目标空间,有利于收敛性和多样性的平衡,同时采取两轮选择的方式,保证后代种群规模与父代相同,为填充准则选择用于真实评价的个体时,提供更多的选择,提升搜索效率.同时,提出一种自适应填充准则,首先使用K均值算法将种群划分为k个子种群;然后通过划分邻域,将子种群自适应地分成不同类型,根据子种群的类型来选择个体,提升计算资源的利用率.在选择个体时,侧重于对收敛性压力的维持,提升收敛速度;最后,将选出的个体用于更新模型和档案.实验表明, DC-EMEA能够很好地平衡收敛性和多样性,同时具有较强的收敛能力.

    • 王柳, 胡爱花, 江正仙

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0725

      摘要:本文研究了网络攻击下一般线性多智能体系统的动态事件触发一致性问题.考虑多智能体系统在受到网络攻击后,被攻击节点的状态会改变,导致与其相应的连接无法工作,设计了修复策略恢复被攻击节点及其相应的连接,给出了网络攻击下分布式事件触发控制协议.在静态事件触发机制基础上,通过引入动态阈值参数,提出了动态事件触发机制.进一步,利用图论、线性矩阵不等式和李雅普诺夫函数方法,给出了网络攻击下实现多智能体系统一致性的充分条件,证明了在所提出的动态事件触发条件下,能够有效避免芝诺行为.最后,通过仿真例子来验证理论结果的有效性.

    • 徐宝昌, 孟卓然, 陈贻祺, 刘伟, 吴楠

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0673

      摘要:针对控压钻井过程中井下可能发生气侵的特殊工况,提出一种可在异常工况下估计井底压力,并借此判断异常工况的方法.首先,基于简化的漂移通量模型,在传统控压钻井水力学模型中添加了气体膨胀项,建立了控压钻井气液两相流模型;其次,将井下环空摩擦积分和井底气侵量视为未知参数,将井底流量视为未知状态,设计了一种可对未知参数以及未知状态进行联合估计的自适应观测器,并以此为基础估计井底压力.最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性.仿真结果表明,所建气液两相流模型可在井下发生气侵时模拟井底压力变化,且所提观测器能实时准确地跟踪井底流量及压力变化.

    • 吴家明, 黄哲煌, 李进金, 刘丹玥

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0464

      摘要:目前大多数的模糊关系熵是由一般的模糊二元关系构造, 无法有效地对具有优劣顺序的模糊关系族进行评估, 这限制了它们在多属性决策的应用. 为此, 本文提出了一种新的优劣关系熵. 首先, 研究一种参数化的模糊优劣关系用于表征样本间的差异. 进而探讨几种σ优劣关系的模糊类. 在此基础上, 提出一种新的σ优劣关系熵, 并介绍了它的一些衍生熵, 如σ优劣关系条件熵, σ优劣关系联合熵和σ优劣关系互信息, 探讨它们之间的关系及一些重要性质. 最后给出两种基于σ优劣关系熵的多属性决策方法, 并通过数据实例验证本文方法的有效性和可行性. 比较和敏感性分析表明本文所提出的方法和一些经典多属性决策方法的排序结果具有高度一致性. 特别地, 在多专家评判环境下, 本文方法具有更广泛的适用性.

    • 张保强, 李潇乾, 罗华耿, 颜伟杰, 汤鸿杰

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0376

      摘要:针对随机与认知混合不确定性的概率盒灵敏度分析问题, 提出了一种利用概率盒缩减前后重叠面积作为不确定性度量的全局灵敏度分析方法. 混合不确定性在航空航天仿真系统中广泛存在, 概率盒方法用于随机与认知混合不确定性的表征在学术界已被广泛使用. 介绍了传统概率盒灵敏度分析的不确定性缩减法理论, 在此基础上, 进一步考虑概率盒在位置和形状上的偏移量, 通过计算缩减前后的概率盒面积重叠量来表征各输入不确定性的影响程度, 阐述了其实施步骤. 通过数值算例对所提出方法与传统不确定性缩减方法进行了全局灵敏度分析的对比和验证, 并应用于发动机总体性能仿真计算灵敏度排序. 研究结果表明, 提出的面积重叠方法比传统不确定性缩减法适用范围更广, 计算结果更准确.

    • 张伟, 魏万峰, 黄卫民

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0327

      摘要:为提高竞争群优化(competitive swarm optimization, CSO)算法求解高维优化问题的寻优效率, 提出一种改进的三重竞争群优化(improved triple competitive swarm optimization, ITCSO)算法. 首先, 采用三重竞争机制提高算法的寻优效率, 同时, 获胜粒子较好的收敛基础可以提高失败粒子的个体认知, 明确粒子更新方向以提高粒子探索能力. 其次, 提出优败粒子向获胜子群学习的策略, 增强算法的社会认知能力, 减少算法评估次数, 从而提高 算法全局搜索能力. 最后, 提出获胜子群自竞争和劣败粒子基于获胜者变异的操作, 增强粒子局部开发能力, 避免算法陷入局部最优. 为论证所提算法的可行性, 通过计算系统状态转移矩阵特征值和使用极限分析方法, 给出稳定性和收敛性理论证明. 采用几种基准测试函数验证所提算法求解高维问题时的性能, 并与其他算法进行对比. 实验结果表明ITCSO算法不仅有较高的寻优效率, 且全局搜索和局部开发能力突出, 更适用于高维问题的求解.

    • 方伟, 朱建阳

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0300

      摘要:大规模限量弧路由问题(Large Scale Capacitated Arc Routing Problem, LSCARP)是一个组合优化问题,有广泛的应用,采用分治策略是解决LSCARP的有效方法之一.为了利用分治策略取得更优的分解结果,本文提出了改进路径切割算子来求解LSCARP,其能够自动识别路径集合中形态较差的路径并对其有针对性的进行切割,从而在迭代中通过将切割后的路径进行重组以获得更优的分解,有利于算法跳出局部最优取得更小的最终费用.此外,针对LSCARP的结构会影响算法最终效果的问题,本文设计了一种自适应数据集检测算子,其能够根据LSCARP中任务边与非任务边的关系来进行参数分配从而提高分解质量.最后,本文将以上两个算子应用到SHAiD算法中,并与当前主流相关算法进行对比,实验结果表明了算法的有效性.

    • 田梦楚, 柳林燕, 陈志敏, 方昱斌

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0195

      摘要:针对标准粒子滤波重采样导致的粒子贫化问题,本文提出了一种基于弹性机制的萤火虫优化粒子滤波算法。首先,利用萤火虫算法的吸引和移动机制,设计了最优粒子引导粒子群体朝高似然区域移动的粒子运动控制策略。其次,评估粒子实时分布情况,根据每次迭代的高似然区域粒子占比值自适应控制粒子的优化强度。最后,检测最优粒子周围的粒子密度,引入弹簧的弹性机制,根据粒子密集度对判断区域内的粒子进行位置调整,使粒子分布更加合理,提高了粒子滤波的精度。实验结果表明,在粒子数目较少情况下,改进算法滤波精度较标准粒子滤波提高12%至25%;在同等滤波精度需求下,改进算法的运算时间比标准粒子滤波的运算时间减少20%至30%,改进算法的综合性能更优。

    • 朱美潘, 杨健晖, 李欣格, 杜鑫, 周纯杰

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0149

      摘要:云环境下工业信息物理系统架构的转变使工业现场设备更加暴露于网络攻击之下,对工业现场层提出了更高的安全需求.随着系统结构愈渐复杂,网络攻击更加智能, 系统难以准确获取安全状态,传统的基于状态的安全决策方法将不能实现有效防护,对此提出一种工业信息物理系统现场层安全策略决策方法.首先,根据功能结构划分现场区域,分析潜在的攻击目标、攻击事件和系统防御策略之间的关联性, 构建攻击防御树;然后从攻击与防护属性的视角,利用模糊层次分析法量化防御策略收益;再结合部分攻击状态构建部分可观的马尔可夫决策过程模型,通过求解模型得到最优安全策略.最后以简化的田纳西-伊斯曼过程控制系统为对象验证了所提方法能有效的决策出最优安全策略.

    • 罗俊仁, 张万鹏, 苏炯铭, 魏婷婷, 陈璟

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0698

      摘要:计算机博弈是人工智能的果蝇和通用基准. 近年来, 序贯不完美信息博弈求解一直是计算机博弈研究领 域的前沿课题. 本文围绕计算机博弈中不完美信息博弈求解问题展开综述分析. 首先梳理了计算机博弈领域标 志性突破的里程碑事件, 简要介绍了3 种新评估基准, 归纳了3 种研究范式, 提出了序贯不完美信息博弈求解研 究框架; 其次着重对序贯不完美信息博弈的博弈模型与解概念进行调研, 从博弈构建、子博弈与元博弈、解概念 及评估共3 个方面进行简要介绍; 围绕离线策略求解, 系统梳理了算法博弈论、优化理论和博弈学习共3 大类方 法; 围绕在线策略求解, 系统梳理了对手建模式适变、感知对手式学习和对手生成式搜索共3 大类方法; 最后从 环境、智能体(对手) 和策略求解共3 个角度分析了面临的挑战, 从博弈动力学与策略空间理论、多模态博弈模 型策略学习、对手建模(利用) 与反利用、临机组队与零样本协调共4 方面展望了未来研究前沿研究. 本文对当 前不完美信息博弈求解问题进行了全面概述, 期望能为博弈论领域相关研究带来启发.

    • 王道平, 张可, 周玉

      优先出版时间:2022-10-05  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0535

      摘要:针对由再制造商、线上线下竞争回收商和消费者组成的逆向供应链,考虑技术创新研究了竞争背景下逆向供应链的微分博弈问题。利用伊藤过程刻画了再制造技术先进度的随机演化过程,基于成员的利润结构,构建了逆向供应链的随机微分博弈模型。运用贝尔曼连续型动态规划理论,求解了动态和稳定均衡状态下成员的反馈策略,揭示了再制造技术先进度的动态随机演化特征。最后结合算例,分析了两种均衡状态下,回收商的竞争程度和消费者对直接回收价格的敏感系数对各成员均衡策略以及利润的影响。研究表明:提高再制造技术先进度可降低直接回收价格和转移回收价格。由于随机干扰因素的影响,再制造技术先进度始终围绕其期望上下波动,最终稳定于一个稳态值。回收商的竞争有利于激励再制造商投入更多的技术创新努力以提高再制造技术先进度,进而提高电子废弃物的整体可再制造率,但会降低回收商的单位获利,并且过度的竞争不利于电子废弃物的回收。

    • 许泽东, 党耀国, 杨德岭

      优先出版时间:2022-09-23  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0080

      摘要:为了进一步提高灰色预测模型的拟合预测精度,\ 针对现有的含时间幂次项灰色预测模型的局限性,\ 通过引入分数阶多项式,\ 提出了一种含分数阶$\gamma-$多项式离散灰色模型FPDGM(1,1,$N$).\ 对该模型的建模机理、参数估计、递推时间响应式等进行研究,\ 并讨论了$\gamma$和$N$几种特殊取值下的该模型的性质.\ 研究表明,\ DGM(1,1)模型、NDGM(1,1)模型和DGM(1,1,$N$)模型等均是FPDGM(1,1,$N$)模型的特殊形式,\ 因此,\ 该模型在形式上统一了现有的含时间幂次项灰色模型,\ 扩大了灰色预测理论的应用范围.\ 最后通过实验表明,\ 所提出的新模型具有更好的拟合和预测精度,\ 从而验证了所构建模型的有效性和适用性.

    • 王涛春, 邱庆, 王成田, 陈付龙

      优先出版时间:2022-09-23  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0622

      摘要:在线教育中,学生实时动作能够准确反映学生当前的学习状态,在不影响学习注意力和保证个人隐私信息安全的情况下,准确识别学习动作是监测在线教育质量的关键要素。该文提出了一种基于无源RFID的网络学习动作识别系统LD-identify。LD-identify仅通过射频信号完成学生动作识别,所以识别系统很好地保护了个人的隐私信息,且避免了设备昂贵等一系列问题。通过提取相位和信号强度的有效特征和通过深度学习算法,LD-identify能够获得很好的识别准确率的性能。实验表明,LD-identify只需要在帽子的背面粘贴两个射频标签,就能够很好的识别出抬/低头、左右摇头、前/后倾3种动作。为了进一步验证系统性能,对6名志愿者在不同的场景中的动作识别的准确率,实验结果显示LD-identify能够在不同的场景下很好地识别所有用户的3种动作,利用卷积神经网络构建分类模型来识别动作取得很好的识别率,识别准确率达到了95.5%以上。

    • 赵小强, 脱奔奔, 惠永永, 蒋红梅

      优先出版时间:2022-09-23  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0897

      摘要:为了考虑过程变量与质量变量的相关性,解决间歇过程的时序性和动态特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于改进时空注意力-长短时记忆神经网络(Improved Spatial and Temporal Attention Long Short-Term Memory, ISTA-LSTM)的模型进行间歇过程质量预测。首先对间歇过程的三维数据按批次-变量法展开成二维矩阵,对二维数据采用Min-max方法标准化;然后使用偏最小二乘(PLS)方法对原始数据降维,提取数据的特征信息,基于时间注意力和空间注意力构建了编码-解码器结构的双层LSTM网络,利用注意力机制自适应地学习神经网络参数,关注每一个过程变量对质量变量的重要性并分配相应的注意值,从而保留所有输入的必要信息,采用带交叉验证的网格搜索算法对预测模型进行超参数寻优,并建立了预测模型;最后在青霉素发酵仿真平台上进行了实验验证,实验结果表明本文所提模型对间歇过程质量预测的可行性和有效性。

    • 葛媛媛, 陈得宝, 邹锋

      优先出版时间:2022-09-23  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1154

      摘要:针对差分进化算法在解决大规模多目标优化问题时,出现优化后期多样性不足、收敛速度慢等问题,本文提出一种多群多策略差分大规模多目标优化算法.根据个体特性不同,将种群分为三个等级不同的子群,利用多群策略的优势,维持种群多样性.为减少种群陷入局部最优的概率,在不同等级的子群中引入多个变异策略,较好地平衡了子群个体的多样性和收敛性.为保证不同子群间信息得到有效交换,本文根据三个子群的进化状态,确定重新分群时机,既保证个体在本群内得到充分进化,同时又保证个体在一定的条件下进行信息交换.为利用更多的信息生成优秀的子代,将更新后的子群和其父代子群合并,选出下一代子群.为验证本文算法的有效性,在一组大规模基准测试问题上评估算法的性能,实验结果表明,本文算法在两个常用测试指标IGD和HV上明显优于对比算法.

    • 纪苗苗, 吴志彬

      优先出版时间:2022-09-23  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1319

      摘要:针对工人和任务进行匹配是空间众包研究的核心问题之一,但已有的方法通常会忽略工人路径对任务分配结果产生的影响。传统的任务分配方法存在计算速度慢、适用范围小和协作效果不突出等问题。本文从空间众包平台的角度出发研究面向路网的空间众包任务分配问题,以任务完成时间最短为目标,提出了考虑工人路径规划的基于多智能体强化学习的QMIX-A*算法,缩短任务的平均完成时间,进而提高用户的满意度。大量的数值仿真研究验证了QMIX-A*的有效性和稳定性,为空间众包服务平台的任务分配与路径优化策略的选择提供决策支持。

    • 朱家政, 张宏立, 王聪, 李新凯, 董颖超

      优先出版时间:2022-09-23  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1345

      摘要:针对具有模糊加工时间和模糊交货期的作业车间调度问题,本文以最小化最大完工时间为目标,以近端策略优化(Proximal Policy Optimization:PPO)算法为基本优化框架,提出了一种LSTM-PPO(Proximal Policy Optimization with Long short-term memory)算法进行求解.首先,设计了一种新的状态特征对调度问题进行建模,依据建模后的状态特征直接对工序进行选取,更加贴近实际的调度决策过程.其次,将长短期记忆(Long short-term memory:LSTM)网络应用于PPO算法的行动者-评论者框架中,解决了传统模型在问题规模发生变化时难以扩展的问题,使智能体能够在工件、工序、机器数目发生变化时,仍然能够获得最终的调度解.在所选取的模糊作业车间调度的问题集上,实验验证了该算法能够取得更好的性能.

    • 彭木根, 刘子乐, 孙泽忠, 刘喜庆

      优先出版时间:2022-09-22  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1332

      摘要:为实现人机物智慧互联、智能体高效互通,6G需要充分利用通信设备蕴含的感知潜能,进行通信感知一体化,从而实现极高传输速率、极低传输时延、高精度宽范围感知等性能目标。本文总结了6G通信感知一体化国内外最新研究进展,包括通信感知一体化信息理论、通信感知一体化波形、通信感知一体化多址接入和干扰处理等技术。本文以太赫兹频段为例,重点总结了太赫兹通信感知一体化研究进展,并展望了通信感知一体化未来发展及其挑战等。

    • 陈钢, 黄泽远, 江涛, 李彤, 游红

      优先出版时间:2022-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0073

      摘要:针对影响多臂抓取稳定性的接触力不平衡与接触振动问题,提出了多臂空间机器人力分配与柔顺控制策略。首先,分析满足多臂稳定抓取的力学条件,基于摩擦锥约束设计抓取力安全系数,并将其引入力优化模型进行抓取力分配,实现目标物体稳定抓取条件下受力最小。其次,分析抓取过渡过程的振动成因,设计基于动能消耗的末端输出力控制策略实现快速振动抑制和柔顺抓取;进而,设计机械臂末端控制律切换策略,一旦在抓取过渡过程中发生接触脱离可引导其快速返回物体表面。仿真结果表明,本文所提方法提升了稳定抓取安全裕度,显著降低了机械臂末端的振动幅值、持续时间和接触力,提升了空间机器人多臂抓取目标操作的稳定性和柔顺性。

    • 刘剑慰, 邢健豪, 姜斌, 冒泽慧, 马亚杰

      优先出版时间:2022-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0364

      摘要:针对传统系统评价方法在评价指标体系构建和权重分配过程中过于依赖专家主观意见的缺点, 本文利用网络分析法 (ANP) 结构与知识图谱结构的相似性, 提出一种基于知识图谱的网络分析强化方法, 充分使用先验知识, 增强评价的完备性和客观性. 首先, 收集评价任务相关的文本数据建立知识图谱, 作为网络分析法的网络层指标库? 其次, 依据评价任务确定网络分析法的控制层, 包括评价目标与评价准则. 根据控制层, 在网络层指标库中搜索适配的指标构建网络层? 最后, 以指标与准则之间的相似度为客观度标准, 调整指标相对重要性, 并通过网络分析法计算各指标的权重, 依据各指标的得分完成系统评价.

    • 闫茂德, 君萌萌, 左磊

      优先出版时间:2022-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0601

      摘要:针对马尔科夫链通信拓扑下的车辆队列控制问题,综合考虑车辆队列的非线性动力学模型与行驶能耗优化目标,提出一种基于分布式状态观测器的车辆队列能耗优化控制方法。由于在马尔科夫链通信拓扑下,部分车辆获取的邻居车辆信息具有动态切换特性,严重影响车辆队列控制算法的有效性与稳定性。因此,本文首先设计一种用于估计领航车辆状态信息的状态观测器,有效避免了通讯拓扑切换对队列控制系统造成的干扰。结合车辆的非线性动力学模型与队列优化目标,构建一种基于指数折扣函数的车辆队列能耗优化框架,将车辆队列的能耗优化问题转化为Riccati方程的求解问题,进而得到车辆队列的最优能耗控制输入。在此基础上,通过构造动态通信拓扑下的李雅普诺夫函数,分析车辆队列控制系统的稳定性条件,即只要每个可能的通信拓扑都需包含一个以领航车辆为根的有向生成树,可使该车辆队列控制系统满足稳定性与队列稳定性。最后,通过数值仿真验证了所提控制算法的可行性与有效性。

    • 任柯燕, 谷美颖, 袁正谦, 袁帅

      优先出版时间:2022-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0618

      摘要:精确实时地进行目标检测是自动驾驶车辆能够准确感知周围复杂环境的重要功能之一,如何对周围物体的尺寸、距离、位置、姿态等3D信息进行精准判断是自动驾驶3D目标检测的经典难题.服务于自动驾驶的3D目标检测成为近年来炙手可热的研究领域,本文对该领域主要研究进展进行了综述.首先,介绍自动驾驶感知周围环境各相关传感器的特点.其次,介绍了3D目标检测算法并按照传感器获取数据类型将其分为:基于单目/立体图像的算法、基于点云的算法以及图像和点云融合的算法.接下来,对每类3D目标检测的经典算法以及改进算法进行了详细综述、分析、比较,梳理了当前主流自动驾驶数据集及其3D目标检测算法的评估标准,并对可见文献广泛采用的KITTI和NuScenes数据集实验结果进行对比及分析,归纳了现有算法存在的难点和问题.最后,提出自动驾驶3D目标检测在数据处理、特征提取策略、多传感器融合和数据集分布问题方面可能遇到的机遇及挑战,并对全文进行总结及展望.

    • 覃灏, 李军华, 黎明, 徐三水

      优先出版时间:2022-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0640

      摘要:研究表明,现有的多目标进化算法在处理具有不同Pareto前沿的优化问题时难以有效平衡种群的收敛性和多样性。针对上述情况,本文提出了一种基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法(Many-objective evolutionary algorithm based on adaptive reference vector and reference point,ARVRP)。ARVRP主要利用种群稀疏性自适应调整参考向量和参考点以提高种群多样性,首先生成均匀分布的参考向量子集和参考点子集,并利用该参考向量子集分解种群,然后根据规模最大子种群中解的分布情况生成新的参考向量和参考点,直到满足参考向量集和参考点集规模;为了进一步提高种群收敛性,该算法结合指标进行环境选择以保存收敛性较高的个体进入下一代种群。实验结果表明,ARVRP算法在求解具有不同Pareto前沿的问题方面具有良好的性能。

    • 范黎林, 杨凯, 毛文涛, 罗铁军, 刘侠, 刘洋硕

      优先出版时间:2022-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0768

      摘要:复杂装备制造企业的售后配件需求不定时发生、需求波动大,导致需求数据呈现典型的间歇性、小样本特点.当面对间歇性程度高、突发需求较大的序列时,现有预测模型难以准确捕获其需求波动规律,无法有效预测配件需求走势.为提高多组配件的预测精度和稳定性,本文同时考虑序列间结构化信息和序列自身时序演化信息,提出了一种新的多变量间歇性时间序列预测方法.首先,提出一种基于张量的轻型梯度提升机模型,通过张量分解,重构原始需求数据,修正序列中的异常需求值,并利用轻型梯度提升机对多组序列进行联合预测;其次,构建了一种新的线性衰减修正模型,将修正因子引入线性衰减指数平滑方法,对每条序列分别预测需求量和间隔区间;最后,将两个预测模型进行加权融合,得到最终预测结果.分别在两个复杂装备制造企业的售后配件需求数据集上进行实验验证,结果表明,与多个时间序列预测算法相比,本文方法能够有效预测需求波动趋势,提升预测精度和数值稳定性.

    • 楚红雨, 冷齐齐, 张晓强, 常志远, 邵延华

      优先出版时间:2022-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0812

      摘要:针对机械臂抓取检测任务中对未知物体抓取位姿检测精度低、 耗时长等问题, 提出一种融入注意力机制多模特征抓取位姿检测网络. 首先设计多模态特征融合模块, 在融合多模态特征同时对其赋权加强; 接着针对较浅层残差网络提取重点特征能力较弱的问题, 引入卷积注意力模块, 进一步提升网络特征提取能力; 最后, 通过全连接层对提取特征直接进行回归拟合, 得到最优抓取检测位姿. 实验结果表明, 在 Cornell 公开抓取数据集上, 本文算法的图像拆分检测精度为 98.9 %, 对象拆分检测精度为 98.7 %, 检测速度为 51 FPS, 对10类物体的100次真实抓取实验中, 成功率为 95 %.

    • 南江霞, 李西娜, 张茂军

      优先出版时间:2022-09-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2179

      摘要:Owen 线性生产博弈假设生产技术和资源的边际贡献固定不变. 但实际上, 生产技术和资源边际贡献并 非固定不变而是随生产改变. 基于此, 为了刻画具有模糊性和动态性的生产过程, 本文提出了模糊 DEA 线性生产 博弈, 首先构建了两种合作水平(同时共享技术和资源、仅共享资源)、三种资源类型(月 低资源、朁 佳资源、 有效资源)和两种收益角度(乐观、悲观)构成的复杂生产模型, 并通过上述三种因素解释了合作生产具有互 利性、资源带来的收益具有“先增后平”的变化趋势以及可能获得的构 大收益区间. 其次利用 α-核心求解此 博弈, 在特定情况下无韠 利用对偶理论即可得到 α- 核心分配, 从而简化了计算步骤. 朮 后, 通过解决云服务虚拟 机转化过程中建模和收益分配问题说明本文模型和方法实际意义与理论价值.

    • 李进, 姜顺, 潘丰

      优先出版时间:2022-09-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1881

      摘要:本文研究了隐蔽式攻击下网络化控制系统状态与执行器故障的联合区间估计问题. 首先, 根据隐蔽式攻击信号的特点, 得到了隐蔽式攻击信号的上下界信息. 然后, 将执行器故障视为增广状态, 构造与原系统等价的增广系统, 基于所得到的增广系统和隐蔽式攻击信号的上下界信息, 利用 L ∞ 滤波理论设计鲁棒增广状态区间观测器, 从而得到系统状态与执行器故障的区间估计. 最后, 通过仿真实例验证了所提出方法的有效性与优越性.

    • 宋鑫涛, 戚宗峰, 常雷雷, 徐晓健

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0015

      摘要:安全控制是开展一系列重大工程的重要前提之一. 面向重大工程的安全控制往往涉及多个控制目标,同时,由于控制过程中资源有限,需要综合考虑实际情况,集中资源对控制目标影响较大的关键因素开展精准安全控制. 基于此,本文提出一种基于置信规则库(Belief Rule Base, BRB)的具有解析和可追溯特征的多目标安全控制方法. 首先,使用从实际系统中采集的数据建立多个BRB对应多个输出; 其次,对置信规则库解析推理结果进行反向追溯,计算得到输入中各因素对各输出的贡献度,根据贡献度值得到面向单个输出的关键因素序列; 再次,综合考虑多个输出,确定面向多个输出的关键因素序列;最后,仅针对面向多个输出的关键因素开展多目标优化,形成Pareto前沿并综合考虑多个目标之间权重关系筛选最优解,为系统运行提供参考. 本文以隧道施工过程中地面沉降值与建筑物倾斜率作为目标开展主动安全控制. 实例结果表明,本文所提方法能够通过解析推理步骤精准识别关键因素,通过优化关键因素可以有效降低地面沉降值与建筑物倾斜率,较好地提升了隧道施工的安全等级. 此外,本文还进一步研究了关键因素数量对安全控制过程和结果的影响.

    • 杨绍闻, 党耀国, 王俊杰, 周慧敏

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0536

      摘要:针对目前灰色关联理论中模型结果检验方法的不足,提出一种对相近性灰色关联模型关联序结果稳定性检验的方法.首先以序列间对应观测点的数值差异作为构造序列间量级大小变化的最简单元,用以表征和定义序列间的相近性灰色关联度.其次引入了信息熵的基本思想,基于序列间量级大小变化的最简单元构建信息灰熵作为相近性视角下序列间关系稳定程度的度量标准.然后通过将研究对象的行为序列平均划分为不同阶段,来计算在不同阶段变化下序列间相近性灰色关联度的变动值,以动态关联数值与信息灰熵共同构造相近性灰色关联模型的稳定性检验系数,通过比较检验系数大小最终确定模型间结果的稳定程度.最后,选取了几种常见的相近性灰色关联模型对2016年-2021年南京市主要大气污染物进行影响因素分析,根据计算得到的检验系数对各模型的分析结果进行了验证和筛选.

    • 夏家伟, 朱旭芳, 张建强, 罗亚松, 刘忠

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0564

      摘要:针对多无人艇对海上逃逸目标的围捕问题,提出了一种基于多智能体强化学习的围捕算法.首先,以无人艇协同进攻为背景建立无边界围捕问题的环境和运动学模型,并针对快速性和合围性的需求给出了围捕成功的判定条件;其次,基于多智能体近端策略优化(MAPPO)算法建立了马尔可夫决策过程框架,结合围捕任务需求分别设计了兼具伸缩性和排列不变性的状态空间,围捕距离、方位解耦的动作空间,捕获奖励与步长奖励相结合的奖励函数;最后,采用集中式训练、分布式执行的架构完成对围捕策略的训练,训练时采用课程式学习训练技巧,无人艇群共享相同的策略并独立执行动作.仿真实验表明,在无人艇起始数量不同的测试条件下,该方法在围捕成功率与时效性相较其他算法更具优势.此外,当无人艇节点损毁时,剩余无人艇仍具备继续执行围捕任务的能力,该方法鲁棒性强,具有在真实环境中部署应用的潜力.

    • 于跃飞, 林国怀, 马慧, 周琪, 鲁仁全

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0296

      摘要:针对一类存在输入饱和与输出死区现象的非严格反馈非线性随机多智能体系统, 本文提出一种自适应神经网络一致性饱和控制算法. 首先, 为了解决非对称输入饱和问题, 构造一类与所考虑智能体相同阶次的辅助系统. 其次, 以反步法和辅助系统作为框架, 利用神经网络处理系统中的未知非线性函数, 并结合 Nussbaum 函数解决输出死区问题. 同时, 利用动态面控制技术避免“计算爆炸”问题. 基于李雅普诺夫稳定性理论, 证明该控制算法能够保证闭环系统全部信号依概率半全局一致最终有界. 最后, 通过数值仿真和实例仿真的结果验证所提控制算法的有效性.

    • 孙倩, 王磊, 徐庆征, 李薇

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/J.KZYJC.2022.0432

      摘要:针对传统多任务优化算法(MTEA)存在负向知识迁移,算法执行效率低下等问题,提出了一种基于超粒子引导的自适应知识迁移的多任务差分进化算法(SAKT_MFDE)。首先,该算法通过任务之间的相似程度自适应地调节任务之间的交配概率,增大任务之间的正向迁移;其次,利用超粒子来引导算法的搜索方向,进一步提升了算法整体的优化效率。通过多任务基准函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能,实验结果表明,所提算法可以有效规避任务之间的负向迁移,提高相似度较低的任务组的优化性能。

    • 林爽, 张依恋, 丁宗贺, 牛王强

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0501

      摘要:本文针对自动跨运车状态估计问题, 设计改进的集员滤波算法, 在未知有界噪声环境下, 获取自动跨运车实时运动状态的估计信息. 首先, 将自动跨运车运动学模型进行线性化处理, 同时考虑其转向因素和侧倾因素, 得到车辆的动力学线性模型? 其次, 将可能存在的内外部扰动建模为未知有界噪声, 进而设计改进的集员滤波器, 通过获取状态椭球域实现对自动跨运车运动参数的状态估计, 同时给出改进的集员滤波算法? 最后, 通过仿真实验验证所提算法的可行性和有效性. 实验结果表明, 所提出的改进集员滤波算法具有良好的状态估计性能.

    • 高霞, 吴怀宇, 郑秀娟

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0534

      摘要:针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(Denial of Service, DoS)和虚假数据注入攻击(False Data Injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架建立了包含DoS和FDI的复杂协同攻击模型;然后,基于一致性理论设计具有分布式结构的递推滤波器,计算最优滤波器增益,并推导该滤波器估计误差满足均方有界的充分必要条件.最后,利用室内机器人的定位问题进行验证,仿真结果验证了所提出的滤波器算法的有效性.

    • 赵诗影, 闫泽, 孟庆鑫, 肖怀, 赖旭芝, 吴敏

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0541

      摘要:本文针对一款具有波纹管外形的充气伸长型气动软体驱动器(以下简称“气动波纹管驱动器”), 提出一种基于宽度学习系统的无模型跟踪控制方法, 使该驱动器有效跟踪期望轨迹. 具体地, 本文首先介绍气动波纹管驱动器结构, 以及气动波纹管驱动器整体实验平台工作原理. 根据驱动器实时位置信息, 提出一种基于宽度学习系统的跟踪控制方法. 受 PID 跟踪控制方法中积分项作用的启发, 所提控制方法不仅采用系统跟踪误差作为宽度学习系统的输入之一, 还将跟踪误差对时间的积分项作为另一输入来消除期望轨迹与实际轨迹间的恒定偏差. 随后, 采用宽度学习系统计算得到控制气压, 期间, 利用基于梯度下降法的学习律在线调整宽度学习系统权值, 进而减小驱动器跟踪误差. 最后, 设计实验验证本文所提方法的有效性. 值得一提的是, 本文所提方法无需建立驱动器模型, 简化了控制器设计步骤, 且与深度神经网络控制方法相比, 本文所提方法能在避免计算量过大的前提下实现较高的跟踪控制精度.

    • 姚倩, 熊鑫立, 王永杰, 侯冬冬

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0584

      摘要:随着自动化和智能化攻击技术的发展, 网络空间安全形势日益严峻, 仅靠传统的防御机制已经无法满足当前安全防护的需求. 移动目标防御(MTD)为了扭转网络攻防“易攻难守”的被动局面应运而生, 通过增加网络和系统的不确定性、随机性和动态性来对抗同类型攻击, 通过有效降低其确定性、相似性和静态性来降低攻击成功率. 当前, 移动目标防御的脆弱性没有被系统分析, 而且移动目标防御在新场景下的具体应用也没有被具体总结. 本文首先阐述了移动目标防御的产生背景和基础理论;其次, 对移动目标防御相关研究进行综述, 并分析了移动目标防御的脆弱性;然后, 总结了移动目标防御在物理信息系统、云环境、智能电网和对抗样本防御等新兴领域的应用;最后, 对移动目标防御的研究前景进行了展望. 通过本文的综述, 下一步移动目标防御可能的研究方向有移动目标防御脆弱性分析与完善、新场景移动目标防御技术的改进与发展、移动目标防御准确评估与自适应策略优化方法、移动目标防御技术的大规模敏捷部署方法等.

    • 刘相良, 张林丛, 朱宏博, 张文波

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0585

      摘要:基于深度学习的数字抠图算法在公开数据集上所表现出的优异而稳定的性能,使其已经近乎全面取代了传统抠图方法。然而值得注意的是,目前的大量方法一味的设计更深网络用于精准区分特征追求更高的抠图精度,从而给主流的移动平台带来的较大的计算负担。本文主要面对主流计算平台对框架轻量化的需求,设计一种基于多任务结构的轻量化抠图框架。具体而言,可将总体任务拆分为两类子任务。其中一类任务用来在语义层面上为高级特征分类,区分前景背景与未知区域的特征。另一类任务用于计算前景与背景图层的线性组合权重。通过与特征分类任务共享高级特征网络的权值获得精准的前景特征,再与低级别卷积特征相融合。我们提出的模型能够生成精准的抠图掩膜,同时还优化卷积神经网络来实现模型轻量化。实验尝试了不同的结构在Composition-1K数据集上均取得了不错的效果。在分辨率为640x640的输入条件下,比 DIM 和 AdaMatting 方法分别减少19%和81%的空间消耗。对于同样的数据输入,本文提出的模型处理所需要的时间只有DIM消耗时间的五分之一。

    • 蒋贤惠, 蒋玉莲, 黄勤珍

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0666

      摘要:在演化博弈论中合作有利于增加群体收益.目前,虽然大量的研究工作都在关注合作水平的提高,但忽视 了理论和实际的相关性,同时其策略更新时间仅限于一个点上的收益.为此,引入包括完全同步、相对同步、高 斯异步四种观察机制模型,来考虑智能体观察期内所得的平均收益.随后,采用蒙特卡洛方法进行实验仿真并分析 其对囚徒困境博弈合作水平的影响.结果表明,在四种模型中都存在观察时间阈值,此时合作水平将达到峰值;最高 合作水平在指数异步模型中实现;高斯异步模型中合作水平与方差成正相关.同时,智能体间的异质性也对合作产 生了积极影响.这项研究有助于打破传统研究收益的局限,促进合作水平的提高.仿真实验结果为支持社会群体合 作提供了一定的理论依据.

    • 张洪琳, 吴耀华, 胡金昌, 张健

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0729

      摘要:针对智能仓储环境下多载位自主移动机器人集群拣选-配送路径规划问题,提出一种改进型基于冲突搜索的多智能体路径规划算法. 在模型上,采用多载位机器人替代KIVA机器人,建立以最小化拣选-配送时间以及无效路径比为目标的数学规划模型. 在算法上,首先提出一种基于优先级规则的多智能体冲突消解加速策略; 然后,设计基于动态规划的单机器人拣选序列优化算法; 最后,设计考虑转向惩罚的增强A*算法搜索机器人最优路径. 实验结果表明,所提出模型与KIVA系统相比有较大优越性; 所提出算法能有效缩短拣选-配送时间、减少无效路径时间.

    • 李雅雯, 孙浩然, 胡跃明, 韩有军

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0772

      摘要:为满足锂离子电池电极缺陷检测精度与实时性的需求,解决电极图像背景噪声复杂、缺陷微小且对比度低等问题,本文提出一种基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法。在YOLOv4的基础上,首先将SE(Squeeze-and-Excitation)注意力模块嵌入特征提取主干网络中,区分feature map中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提高网络的检测精度;其次加入融合空洞卷积的池化金字塔 (ASPP)结构,增大网络感受野的同时最大程度的保留多尺度特征信息,提高算法对小目标的检测性能;然后设计一种多尺度稠密特征金字塔,在三尺度特征图的基础上增加一个浅层特征,采用稠密连接的方式融合特征,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力,增强对微小缺陷特征的提取;最后采用K-means++算法聚类先验框,引入Focal Loss损失函数增大小目标样本的损失权重,有效提高网络学习的收敛速度。实验结果表明,本文算法较原YOLOv4模型mAP值提升6.42%,较其他常用算法综合性能上有着较大的优势,可较好地满足实际工业生产的实时监测需求。

    • 吴劲松, 邱爱兵, 顾菊平, 姜旭

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0775

      摘要:本文提出一种基于诊断观测器的最优事件触发故障检测方法.首先,针对自适应混合事件触发下的远程监控系统,发展了一种数值代数结合型的低阶诊断观测器参数矩阵计算方法以满足残差生成中的Luenberger条件;然后,通过评估事件触发传输误差、干扰和故障对残差信号的影响,构建了$H_{\infty}/H_{\infty}$型性能指标,并利用互内外分解技术来设计最优后置滤波器,以实现对故障灵敏度和对干扰鲁棒性的最优权衡;进一步,为降低传统的预设残差阈值方法的保守性,依据系统初始状态和干扰的有界性,采用基于中心对称多胞体的方法设计残差评价函数及相应的故障决策逻辑来实现故障检测;最后,通过多车跟踪系统的仿真,验证了所提方法的有效性.

    • 周文惠, 齐瑞云, 姜斌

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.1022

      摘要:针对分布式多无人机系统执行任务时发生故障的情况,本文提出了一种面向故障的任务重规划方法。依据分布式架构,考虑通信延迟约束,建立了多无人机系统遭遇故障时的局部任务重规划问题模型,设计了故障无人机、健康无人机的重规划框架。依此框架,考虑无人机调度时所需的空间、时间资源,根据故障后的无人机通信拓扑,制定了子系统划分规则;根据子系统内在线无人机和待执行任务之间的映射关系,提出了基于收益动态调整规则和一致性协调规则的拍卖算法,实现了针对不同情况的任务重分配;考虑任务重分配与航迹重规划之间的耦合关系,在任务重分配阶段引入RRT*算法预估的航迹代价,使得分配结果更合理。仿真结果表明,在考虑实际环境中无人机会发生故障的情况,该方法能够有效完成任务重规划。

    • 孙嘉轶, 杨露, 张颖, 姚锋敏

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0270

      摘要:低碳时代传统制造业的成本构成以及盈利模式已被彻底颠覆,考虑再制造及碳减排的闭环供应链生产决策及协调优化值得关注.在三种渠道权力结构下,构建了零售商持股制造商减排投资的闭环供应链决策模型,分析了权力结构与股权合作对闭环供应链生产决策及企业利润的影响,探讨了股权合作与两部定价契约的协调效果.研究发现,不同权力结构的闭环供应链需选择合适的持股比例,零售商主导下更高的持股比例产生更高的回收率、碳减排量及市场需求,而Nash博弈下则相反;有主导者的权力结构中,零售商持股比例的增加能够提高主导企业的利润,无主导者的权力结构中,企业利润的增减受持股比例与消费者低碳偏好的共同影响;无论何种权力结构,股权合作仅能实现闭环供应链的部分协调,通过两部定价契约可实现完美协调.

    • 丁晨曦, 严爱军, 王殿辉

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0349

      摘要:针对垃圾焚烧过程中的二次风量通常是依据人工经验设定,具有主观随意性,使污染物排放浓度不达标,本文将二次风量的案例推理预设定模型、工艺指标的随机配置网络预测模型、智能补偿模型以及设定值的评价与学习模型有机集成,提出了一种二次风量智能优化设定方法,并给出了设定结构及算法实现。采用某垃圾焚烧厂的历史数据进行了实验,结果表明,该方法获得的二次风量设定值波动程度更小,按此设定值运行的控制系统可以减少污染物的排放浓度,能够促进垃圾焚烧过程运行优化目标的实现。

    • 徒君, 高凤阳, 黄敏

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0368

      摘要:在由单个制造商和单个零售商构成的低碳供应链中,制造商和零售商之间不同的权力结构决定着他们的减排策略与博弈方式.同时,低碳产品商誉与需求受到制造商与零售商减排策略及随机因素的长期动态影响.在不同的权力结构下对制造商减排努力策略与零售商宣传努力策略进行随机微分博弈分析.在集中式决策基础上,分别构建制造商主导与零售商主导的Stackelberg博弈、无主导Nash博弈模型,求解模型并对结果进行理论分析与数值实验.研究发现:相较于自己作为主导者,对方作为主导者会促使制造商或零售商做出更大的减排努力或宣传努力;与有主导者的供应链相比,无主导者的供应链可能实现更大的低碳产品商誉;制造商作为主导者能够提升低碳产品商誉与需求以及供应链总利润.随机因素促使制造商和零售商分别提高了减排努力和宣传努力以及低碳产品商誉.

    • 陈伟, 胡健, 姚建勇, 聂伟荣

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0370

      摘要:针对机电伺服系统存在参数不确定、未建模动态及时变扰动这一问题,提出了一种基于滤波器的浸入与不变自适应算法,该算法能够准确估计伺服系统中的未知参数.首先构造系统状态及回归函数的滤波器,再 根据滤波后的辅助变量构造参数估计器,最后依据浸入与不变理论设计参数估计器中的辅助函数,从而保证参数估计误差的收敛性.此外,为了进一步降低集总扰动对系统闭环性能的影响,提出了一种扰动观测器,这种扰动观测器结构简单,并且能保证估计误差的渐近稳定,从而有效地补偿系统中的未建模动态和外部扰动.最后,利用Lyapunov理论分别证明了参数估计器、扰动观测器及闭环系统的稳定性,仿真与实验结果证明了所提出的自适应方法及扰动观测器的有效性.

    • 伊辉勇, 唐玲

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0414

      摘要:在企业与企业之间竞争日趋激烈的背景下, 能否在多个企业紧密联系的供应链中通过收益分配高效赋能上下游企业成为决策者撬动协同优势、凝聚创新合力的关键. 基于失望理论, 运用微分博弈方法针对供应链协同产品创新动态改进与协调进行策略挖掘, 将产品创新研发商誉和失望规避因素纳入决策行为之中, 在此基础上提出产品创新补贴契约和收益配比调节机制, 最后对计算结果进行仿真分析. 研究发现: 无论在哪种博弈情形下, 失望规避系数越大, 供应链成员目标利润越低.在一定条件下, 创新研发及推广补贴契约的设计与实施, 能有效提升受补贴方研发和推广水平、最优收益和供应链整体收益, 而提供补贴方的研发努力水平保持不变. 把收益分配比率约束在特定的范围内, 可有效提高供应链系统的总体绩效, 实现协同合作下帕累托最优.

    • 徐博, 王朝阳, 王潇雨, 沈浩

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0451

      摘要:考虑海洋时变扰动及通信随机时滞条件下AUV编队协同控制问题,本文提出一种基于分布式模型预测的AUV编队控制方法。首先通过所设计的随机时滞通信同步策略,将异步状态信息转换为同步状态信息,再结合虚拟轨迹、状态预测、控制约束及编队内AUV状态信息描述协同编队代价函数,并将其引入局部滚动时域优化,实现编队控制目标,并利用李雅普诺夫理论证明编队控制器的稳定性。最后将所提方法与现有编队控制方法进行对比仿真,结果验证其有效性。

    • 赵莉, 李炜, 李亚洁

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0557

      摘要:针对存在拒绝服务(DoS)攻击与执行器故障的工业信息物理融合系统(ICPS),将机理解析与数据驱动方法结合,在新型自适应事件触发通信机制下,研究了双重安全控制问题.第一,设计的自适应事件触发机制,触发参数可随系统行为动态自适应变化,以节约更多网络通信资源;第二,基于系统最大允许时延建立攻击检测机制,以有效区分大、小能量DoS攻击;第三,基于极限学习机算法(ELM)建立时序预测模型,用于大能量DoS攻击时重构修正控制量,以主动容侵攻击的影响,并与小能量攻击时机理解析的弹性被动容侵结合,从而提升系统对攻击的防御能力;第四,借助T-S模糊理论、时滞系统理论、新型Bessel-Legendre不等式等,推证得到了系统鲁棒观测器及双重安全控制器的解析求解方法,使双重安全控制与通讯性能得到了折衷协同提升.最后,通过实例仿真验证了所提方法的有效性.

    • 张叶卉, 朱建军

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0655

      摘要:复杂武器装备的交付效率直接影响国防战斗力的转化,为提高交付效率,基于复杂武器装备交付问题处理的多任务特点,建立了考虑追责机制的交付链式激励契约模型,探究在信息对称和信息不对称两种情况下追责机制、公平偏好、风险类型、依赖等因素对激励契约的影响。研究表明:公平偏好因素对各技术业务部门的努力水平有明显激励作用;代理人在相对重要且成本系数低的交付任务上投入更多的努力;部门的综合技术水平、依赖系数、公平偏好对最优激励契约的影响与其风险偏好类型及风险偏好程度相关;追责机制在一定程度上提高整体努力水平及收益分成比例,但过高的追责能力水平反而会降低交付积极性。研究结论可为复杂装备交付环节激励契约设计提供理论支撑及依据。

    • 朱亚萌, 赵顺毅, 栾小丽, 刘飞

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0658

      摘要:针对状态空间模型中存在服从伯努利分布的时延和随机观测丢失的情况, 本文基于极大似然法则,分别设计了有限脉冲响应(Finite Impulse Response, FIR)滤波器的慢速率批处理形式和快速率迭代形式. 文章首先将时延和数据丢失情况下的模型表述为服从伯努利分布的概率线性函数, 然后通过极大似然处理从而得到本文所提出的极大似然FIR算法. 进一步, 将在相同条件下的极大似然 FIR 估计, 改进型卡尔曼滤波以及无偏FIR估计三种滤波方法进行对比, 从估计误差, 均方根误差和不确定性影响等角度进行比较分析. 实验部分通过3-DOF直升机模型仿真, 可以发现本文所提出的极大似然 FIR 估计方法在处理时延和数据丢失问题时更加有效, 鲁棒性更高.

    • 张晓平, 李凯, 王力, 闫佳庆, 何忠贺

      优先出版时间:2022-09-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0734

      摘要:情感作为人类的高级认知, 在环境学习和环境理解方面具有重要意义. 本文将情感引入机器人搜索任务, 同时结合记忆机理, 提出一种具有情感与记忆机制的认知模型, 由内部状态、感受器、环境状态系统、情感系统、动态知识库、行为决策系统以及执行器七部分组成. 情感系统包含情感生成、情感状态以及情感记忆三个模块, 其中, 情感记忆用于提供内部奖励. 记忆功能在动态知识库中实现. 基于强化学习理论框架, 将情感内部奖励与记忆进行融合, 形成新的奖励机制, 并设计相关认知学习算法. 以需要``能量补给"的迷宫机器人搜索任务对本文认知模型进行验证, 结果发现, 当面对不同情境时, 机器人会产生不同的情感. 结合前期记忆, 机器人所作决策更``拟人", 首先证明了情感与记忆机制设计的有效性. 其次, 将本文认知模型、无情感决策认知模型、基于ε?greedy策略的Q学习算法进行对比, 结果表明, 情感与记忆的引入, 能够提高机器人的学习效率, 同时学习过程更稳定.

    • 普运伟, 余永鹏, 姜萤, 田春瑾

      优先出版时间:2022-08-31  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0703

      摘要:针对复杂电磁环境下雷达辐射源信号识别方法中存在的抗噪性能差、识别准确率低等问题,提出一种融合模糊函数多域投影特征的集成深度学习识别方法。首先对信号的模糊函数进行高斯平滑处理,从多域视角出发选取合适角度对模糊函数进行二维投影以构建特征数据集;然后构建一种基于多域特征融合的两阶段识别分类方法,使用多个密集连接网络DenseNet121作为初级分类器分别对3类特征数据集进行训练学习,得到初级分类结果;最后通过Stacking策略对初级分类结果进行融合学习,得到最终类别信息。实验结果表明,该方法在信噪比为0dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在97.24%以上,即使是在-4dB环境中,识别率也稳定在87.16%以上,验证了所提方法的有效性和可行性,具有一定的工程价值。

    • 杜永军, 张攀, 蔡志强

      优先出版时间:2022-08-31  DOI: 10.131954/j.kzyjc.2022.0857

      摘要:给定由若干连边和节点组成的网络系统,为了有效的、经济的提升整个网络的可靠性,一些耦合的两条连边关于整个网络失效的交互机理需要加以分析。本文采用饱和非时齐泊松过程刻画连边的失效过程,基于组合计数的思想,导出了两条连边处于四种不同状态的概率公式,并结合两条连边的联合D-谱,发展了联合失效重要度的计算公式,用于分析两条连边关于网络失效的交互机理。理论分析表明,当时间t趋于0或者趋于无穷大时,两条连边的交互效果越来越微弱。由于精确的计算联合失效重要度的值是NP-难问题,设计了蒙特卡洛近似算法求其值。最后,提供了一个路网的算例,其数值结果表明,本文提出的联合失效重要度计算方法,能有效的阐释两条连边关于网络失效的交互机理。

    • 闵莉, 田林林, 赵怀慈, 刘鹏飞, 曹思健

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0808

      摘要:现有的红外与可见光图像融合算法通常从单一尺度提取图像特征,导致融合图像无法全面保留原始特征信息。针对上述问题,提出一种基于多尺度与注意力机制的自编码网络结构实现红外与可见光图像融合。首先,采用密集连接和多尺度注意力模块构建编码器网络,并引入自注意力机制增强像素间的依赖关系,充分提取红外图像的显著目标和可见光图像的细节纹理;其次,特征融合阶段采用基于通道和空间的联合注意融合网络,进一步融合图像典型特征;此外,设计基于像素、结构相似性和色彩的混合损失函数指导网络训练,进一步约束融合图像与源图像的相似性;最后,通过对比实验的主观与客观评价结果证明,所提算法相比于其他代表性融合算法具有更优异的图像融合能力。

    • 卢艳玲, 许叶军, 李梦琪

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0636

      摘要:本文提出基于社会网络分析的专家负面行为识别与管理,以及基于改进的最小成本共识模型的大群体决策方法。首先,定义专家正面社会形象、负面社会形象以及观点指标等概念,根据专家负面行为表现方式提出负面社会形象管理、负面评估偏好管理以及双重负面行为管理三种策略;其次,计算专家的观点相似度、正面社会形象相似度、负面社会形象相似度,基于K均值聚类方法对大群体专家聚类;然后,考虑社会形象对共识达成的影响作用,提出基于社会形象的改进最小成本共识模型,以达成群体共识并获得最终方案排序;最后,通过一个众筹平台选择算例分析说明所提方法的有效性和可行性。

    • 李瑶珀, 马丹

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0604

      摘要:本文研究了具有未知时滞的二阶多智能体系统的鲁棒包含控制问题. 考虑智能体之间同时具有通信延时 和自延时, 分别在无向拓扑和有向拓扑通信下, 获得多智能体系统保持鲁棒包含控制所能允许的最大时滞范围. 借助函数的凸分析和非线性规划方法解析地获得了无向图下包含控制所允许的最大时滞范围. 对于有向图, 通过 遗传算法求解非光滑的优化问题获得了最大时滞范围的数值解. 同时结果可退化为领导-跟随控制所能获得的最 大时滞范围. 最后, 仿真例子验证了所提理论和算法的有效性

    • 佟国峰, 杨宇航, 彭浩, 孟祥政, 殷旗君

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0814

      摘要:激光雷达作为SLAM 传感器之一, 因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用. 但其获得的点云数据 比较稀疏, 包含特征信息少, 会导致误匹配、位姿估计误差大等问题, 影响SLAM 的定位和建图精度. 针对上述问 题, 本文提出一种将视觉语义信息与激光点云数据融合的SLAM 算法(VSIL-SLAM). 首先, 基于投影思想将聚类 后点云映射到语义检测框内, 生成语义物体, 解决原始激光点云特征稀缺问题? 然后, 在形状特征的基础上引入拓 扑特征对语义物体进行表述, 提出基于匹配的拓扑相似性度量方法, 解决单一特征造成的误匹配问题, 提高匹配 准确度? 最后, 加入语义物体点到点的几何约束, 基于几何特征和语义物体构建前端里程计, 并完成后端回环检测 和位姿图优化设计. 实验结果表明, 所提出算法在定位和建图效果上都有显著提高, 改善了激光SLAM 算法的性 能.

    • 夏国清, 任哲达, 孙显信

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0747

      摘要:针对未知环境干扰、未知执行器故障等多水面船协同控制问题,提出了一种带有执行器故障的多水面船 固定时间分布式滑模协同控制方法. 该方案保证了协同控制系统的全局固定时间稳定性. 首先,设计了一种固定 时间干扰观测器,用于估计集总扰动(包括未知环境扰动和未知执行器故障). 其次,引入固定时间非奇异快速终端滑 模面,有效地消除了系统的奇异性,改善了系统的抖振. 再次,提出了一种基于固定时间非奇异快速终端滑模面和固 定时间干扰观测器的分布式容错控制器,使得收敛时间上界与系统初始状态无关. 最后,通过仿真验证了所提出控 制律的有效性.

    • 付华, 许桐

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0647

      摘要:针对爬行动物搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法.采用Halton序列初始化种群,生成均匀分布的个体,减少个体搜索盲区和重叠概率以提升种群多样性;引入水波动态进化因子和自适应权重,协调算法全局搜索与局部开发之间的转换,提高算法收敛速度和寻优精度;结合一种动态莱维飞行变异策略,提升算法局部抗停滞能力.通过对14个基准测试函数的寻优对比分析,Wilcoxon秩和检验以及寻优时间对比结果可知,改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性.最后,通过工程应用中焊接梁设计的优化对比结果,进一步验证了改进算法处理实际工程问题的优越性.

    • 呼子宇, 李紫晗, 孙浩, 魏立新, 王聪

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0500

      摘要:动态多目标优化问题 (DMOPs) 需要进化算法跟踪不断变化的Pareto 最优前沿, 从而在检测到环境变化时能够及时有效地做出响应. 为了解决上述问题, 提出了一种基于决策变量关系的动态多目标优化算法 (DVR).首先, 通过决策变量对收敛性和多样性贡献大小的检测机制将决策变量分为: 收敛性相关决策变量(CV)和多样性相关决策变量(DV). 其次, 对不同类型决策变量采用不同的优化策略. 并且提出了一种局部搜索多样性维护机制,使个体在Pareto前沿分布更加均匀. 最后, 对两部分产生的组合个体进行非支配排序构成新环境下的种群. 为了验证 DVR 的性能, 将 DVR 与三种动态多目标优化算法在 15 个基准测试问题上进行比较. 实验结果表明,DVR算法相较于其他三种算法表现出更优的收敛性和多样性.

    • 杨青, 于明, 付强, 阎刚

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0490

      摘要:针对机器视觉场景图像中由于雨线影响导致背景信息模糊、损失的问题,提出一种基于倍频卷积和注意力机制的图像去雨方法。首先,建立基于空-频域去雨模型,设计基于空间尺度变换和倍频卷积的频率特征分解模块,通过学习得到频率特征和雨线特征的映射关系,降低低频特征空间冗余,提高网络运行效率。其次,设计多层通道注意力模块映射雨线层权重信息,增强重要特征,挖掘雨线层之间的亮度差异,提高雨线检测性能。最后,通过序列操作迭代分解出不同成分的雨线信息,进而完成场景图像去雨。实验结果表明,所提方法对不同方向、形状的雨线和雨滴具有良好的去除性能,同时对于背景图像的细节与边缘信息也具有较好地保护作用。

    • 田晓航, 霍鑫, 周典乐, 赵辉

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0476

      摘要:当Q学习应用于路径规划问题时,由于动作选择的随机性,以及Q表更新幅度的有限性,智能体会反复探索次优状态和路径,导致算法收敛速度减缓.针对该问题,本文引入蚁群算法的信息素机制,提出一种寻优范围优化方法,减少智能体的无效探索次数.此外,为提升算法初期迭代的目的性,结合当前栅格与终点位置关系的特点以及智能体动作选择的特性,设计了Q表的初始化方法;为使算法在运行的前中后期有合适的探索概率,结合信息素浓度,设计了动态调整探索因子的方法.最后,在不同规格不同特点的多种环境中,通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和可行性.

    • 郭晨阳, 张柯, 姜斌, 刘清怡

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0458

      摘要:针对由无人机和无人车组成的异构多智能体系统, 论文提出一种新型的基于中间观测器的分布式故障估计方法, 可以实现对节点及其邻居执行器故障和系统状态的同时估计. 首先, 考虑到无人机在XOY 平面与在OZ轴方向的运动相对独立, 异构多智能体系统可以划分为由无人机和无人车组成的位置子系统的XOY 平面以及无人机位置子系统的OZ 轴. 再设计基于中间变量的分布式故障估计观测器, 不仅能同时估计出选定的智能体自身与其邻居的执行器故障和状态, 也能克服观测器匹配条件的限制, 并基于H∞ 性能指标求解观测器增益. 最后, 通过仿真实验验证本文所提方法的可行性与有效性.

    • 杨菲阳, 于志永, 蒋海军

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0369

      摘要:针对多智能体系统的分布式优化问题, 本文提出了一种新的基于事件触发的非周期间歇通讯控制方法, 并研究了该控制方法下系统的固定时间收敛性. 首先, 与已有的分布式优化问题相比,本文考虑了一个更一般的分布式优化问题, 其优化目标是局部目标函数的凸组合. 其次, 为了减少控制过程中智能体之间的通讯花费,设计了一个新的事件触发间歇控制协议. 不同于已有的间歇控制的分析方法, 引入了两个辅助动力系统, 并运用固定时间稳定性理论, 代数图论和不等式处理等技巧, 证明了多智能体系统可以在固定时间内达到一致并且渐近收敛到优化问题 的最优解. 结合事件触发条件以及间歇控制机制, 排除了控制过程中的 Zeno 行为. 最后, 通过一个数值算例验证了控制方法的有效性.

    • 王浩, 孙超利, 张国晨

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0126

      摘要:基于代理模型辅助的昂贵多目标进化算法近年来受到了学者们越来越多的关注.模型管理,特别是训练样本的选择和填充采样准则,是影响昂贵多目标优化算法求解性能的重要因素.为此,本文选择样本库中具有较好目标函数值的若干个体作为样本训练目标函数的代理模型,使用基于参考向量的进化算法搜索模型的最优解集,并提出一种基于个体目标函数估值不确定度排序顺序均值的采样策略从该最优解集中选择两个个体进行真实的目标函数评价.为了验证算法的有效性,所提算法在DTLZ和WFG多目标优化测试问题和两个实际工程优化问题上进行了测试,和近些年提出的5种优秀的同类型算法进行了结果对比.实验结果表明,本文所提算法在求解昂贵高维多目标优化问题上是有效的.

    • 陈晋音, 邹健飞

      优先出版时间:2022-08-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0104

      摘要:为了解决图像的预处理操作造成中毒样本的触发器消失不见或被破坏,导致攻击性能失效的问题,提出了一种利用反插值操作的隐蔽中毒攻击方法。通过对尺寸缩放后的目标图像进行反插值计算,实现针对性的中毒图像优化。该中毒图像可在尺寸缩放后变成带有特定触发器的目标图像,并输入模型中训练在模型中插入后门,实现对模型的中毒攻击。实验针对MNIST,CIFAR10数据集展开中毒攻击实验,与现有方法相比,所提方法能够在保持中毒攻击成功率基本不变的同时,中毒过程更隐蔽。

    • 纪良浩, 李海, 李华青

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0621

      摘要:本文研究了在虚假数据注入(False data injection, FDI)攻击下带有过程噪声的多智能体系统的均方二分一致性问题.首先,考虑智能体间的合作与竞争交互,在卡尔曼滤波框架下,设计了一种新颖的能够估计邻居智能体状态的算法并从理论上证明了算法的稳定性.不同于同类算法,该算法考虑了估计器测量范围内和测量范围外智能体的相关性.实验结果表明,相较于局部卡尔曼滤波算法,本文所提出的估计算法具有更好的估计性能.在此基础上提出了一种基于状态估计算法的安全保护机制,使智能体的状态更新能采用安全值,从而消除了FDI攻击的影响,保障系统能够渐近实现均方二分一致性.最后通过几个数值实验对理论结果进行了验证.

    • 严浩远, 刘小洋, 曹进德

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0611

      摘要:本文研究了一类具有未知动力学的二阶异构非线性多智能体系统二分拟一致性问题. 针对二阶多智能体系统中未知的非线性动态, 基于神经网络逼近理论, 设计了一类自适应控制协议, 保证所有智能体最终收敛到有界区域内. 借助Lyapunov稳定性理论和不等式技巧得到了异构多智能体系统实现领导-跟随二分拟一致性的充分性条件, 并给出了一致性误差的上界. 最后, 通过数值仿真验证了理论结果的有效性.

    • 陈晶, 程连元, 李俊红, 朱全民

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0596

      摘要:针对结构未知的系统提出了一种新的降维辨识方法. 首先借助核函数方法, 利用一个高维Volterra模型来逼近未知系统. 由于Volterra模型未知参数维数较高. 为避免高阶矩阵求逆和求特征值, 提出了变量消去算法, 将高维系统的辨识问题转化为两个低维系统辨识问题. 理论证明采用降维算法后, 降维系统信息矩阵条件数变小. 因此, 参数收敛速度得到了提高. 进一步, 引入Aitken 加速方法提高算法收敛速度, 增强算法对步长的鲁棒特性. 仿真例子验证了本文方法的有效性.

    • 王琳, 张庆杰, 陈宏伟

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0569

      摘要:针对群系统编队形成问题,提出了一种切换拓扑下保性能的优化控制方法。首先,建立保性能编队形成问题的数学描述,设计编队控制协议。其次,通过变量代换,给出群系统实现时变编队的充分条件,借助李雅普诺夫方法分析系统的稳定性。然后,通过求解线性矩阵不等式,设计编队控制器,给出群系统性能上界值的数学表达形式。最后,仿真实验验证了控制方法的有效性。

    • 李中奇, 王睿

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0405

      摘要:重载列车全长数公里,其运行过程是复杂的动力学系统。重载列车自动驾驶核心关键技术是跟踪给定的速度曲线。本文以重载列车智能货车方案为基础,通过分析列车运行动力学过程,建立了重载列车多智能体模型;考虑列车运行时外界的未知干扰,同时保证车厢间处于安全距离,提出了一种重载列车复合一致性控制器:用相邻车厢单元的速度等信息构建一致性算法并引入滑模控制加快系统速度一致性收敛;列车不同车厢受到干扰视为未知扰动,且随着滑模增益增加会使系统抖动较大、鲁棒性削弱,所以设计观测器估计扰动并补偿至控制器保证系统收敛并提高抗干扰性;引入人工势函数确保相邻车厢单元间距处于安全范围内,减小纵向冲动。采用MATLAB软件进行仿真,跟踪给定速度曲线,并用多种干扰来模拟未知因素对列车的影响,与不加观测器的控制器效果对比。仿真结果表明:该复合一致性控制器能较好跟踪设定速度曲线,速度误差保持在±0.4 km·h-1以内,且车厢间距处于设定的安全范围内;与不加观测器的控制器在同样干扰下做对比,提出的控制器的速度跟踪误差仍然在±4 km·h-1以内,且对于未知干扰有较好的鲁棒性。

    • 戴邵武, 赵超轮, 李飞, 韩旭, 赵国荣

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0382

      摘要:针对多无人机在编队飞行过程中须满足机间避碰、通信、避障等约束的问题,设计一种考虑多约束的分布式模型预测控制算法,使无人机编队在满足上述约束的前提下,实现轨迹跟踪、队形保持.首先,在不考虑通信时延、外界干扰、噪声的情况下,以四旋翼为控制对象,建立线性时不变的单机及编队运动模型;然后,在考虑状态约束、输入约束、机间避碰、机间通信、避障等多种约束的情况下,以轨迹跟踪、队形保持为控制目标,基于虚拟领航策略设计了一种分布式模型预测控制算法;接着,对优化问题的可行性以及编队系统的渐近稳定性进行了分析,其中该算法的终端部分设计、相容性约束设计是保证系统稳定的关键;最后,利用6架无人机仿真验证所提出控制算法的有效性.

    • 田应东, 杨文胜

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0381

      摘要:为了合力开通BOPS渠道,制造商进行优惠券促销,零售商决定是否提供增值服务,来构建单次Bertrand-Stackelberg博弈模型和单种群零售商对称性演化博弈模型,以此分析一般均衡结果和零售商群体的演化稳定策略。可以发现:不同策略组合下的双寡头零售商具备“囚徒困境”的博弈特征,制造商能够以批发定价和优惠券面值双重调控零售商的定价行为和服务策略选择;提供增值服务是零售商群体存在的唯一演化稳定策略,参数的变动影响演化稳定区域的大小;在引入价格偏好特征的拓展模型中,零售商群体只会达成混合策略演化均衡,且群体中选择提供增值服务策略的零售商数量始终只占到较小比例。

    • 梁浩鹏, 曹洁, 赵小强

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0378

      摘要:在旋转机械的实际工作中,由于故障样本有限,以致很难实现准确的故障诊断. 针对此问题,本文提出一种基于GADF和PAM-Resnet的小样本故障诊断方法. 首先,该方法构建了一种数据增强策略,该策略将数目较少的一维信号样本转化为二维GADF图,之后将GADF图裁剪成多个子图,从而得到大量的图像样本,解决了样本数目不足的问题. 然后,构建了一种位置注意力模块(PAM),该模块使用横向卷积和纵向卷积分别对横向特征和纵向特征赋予权重,融合两种特征得到GADF图的位置信息. 最后,将PAM插入到残差块中构建PAM残差块,并使用多个PAM残差块构建PAM-Resnet,PAM-Resnet可以有效的关注位置信息,具有较强的故障特征学习能力. 本文分别进行了小样本环境下的齿轮箱故障诊断和滚动轴承故障诊断实验,结果表明,所提方法具有较高的故障诊断准确率,可以准确的诊断出小样本环境下的故障类型.

    • 代亮, 张金龙, 秦雯

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0353

      摘要:针对如何提高自供电路侧单元服务满足数量的问题, 提出一种在自供电路侧单元平均能效约束下最大化满足车辆服务请求数量的传输控制策略. 该策略按照待服务车辆权重次序以车辆位置和能量队列长度为系统状态做出传输控制决策. 通过建立自供电路侧单元传输控制决策的马尔可夫链模型, 对服务过程中平均完成请求数和平均能效进行分析, 进而提出一个非线性优化问题并求解, 获得了最优传输控制策略及其调度参数. 仿真结果表明, 上述自供电路侧单元最优传输控制策略具有位置状态和能量状态的双门限结构, 相比于贪婪策略和 Q-learning 方法分别在能效方面平均提升了20.55%与11.86%, 在服务稳定性方面, 相比于其他两种策略, 停电概率与不服务概率分别平均下降了20.03%与15.14%, 具有能效和稳定性上的优势.

    • 刘耿耿, 张丽媛, 刘笛, 刘能现, 傅仰耿, 郭文忠, 陈国龙, 蒋伟进

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0321

      摘要:针对麻雀搜索算法面对具有强约束、非凸性和不可微特征的复杂问题所存在的开发与探索能力不平衡、易陷入局部最优、过早收敛和种群多样性较低等不足, 提出一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法. 首先利用反向学习策略构建双向初始化机制, 以达到获得分布更优的初始种群的目的. 其次设计了一种基于交叉与变异算子的位置更新公式, 扩大搜索范围, 丰富搜索机制, 来平衡算法探索和开发能力, 同时提高算法的收敛精度和速度. 最后使用社区学习策略对种群进行精炼, 强化开发能力与跳出局部极值的能力, 并保持种群的多样性. 本文算法分别在23个非约束优化基准测试函数, CEC2017的28 个实数约束优化问题和4个工程优化问题上进行了性能评估, 实验结果表明, 所提出的算法对比其他优化算法具有寻优能力强, 收敛精度高, 收敛速度快等优势, 可有效解决复杂约束优化问题.

    • 徐天慧, 郭强, 张彩明

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0318

      摘要:基于深度学习的时序数据异常检测模型大多采用循环神经网络或长短期记忆网络来捕捉时序依赖性,并利用自编码器重构数据, 进而实现时序数据的异常检测. 虽然此类检测模型实现了较高的异常检测率, 但它们的网络结构复杂, 导致模型的计算效率较低. 为提高模型的计算效率, 提出了一种基于串行自编码器的异常检测模型SAE-AD. 该模型仅包含两个结构简单的自编码器(AE1 和AE2), 其所含参数量较少, 且训练目标较为简单, 从而加快了模型的计算效率. 通过将自编码器AE1和AE2串行拼接, 即AE1的输出作为AE2的输入, 有效提高了AE2的解码器对正常数据特征的解码能力, 有助于提升模型的检测准确率. 实验结果表明, 相较于其他新近提出的异常检测模型, SAE-AD模型具有更高的精确率、召回率和F1值.

    • 戴凌飞, 陈昕, 过榴晓, 张建成

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0271

      摘要:本文研究任意预设时间控制下的多智能体网络系统分组一致性问题.设计了非零分组投影参数下任意预设时间控制协议,使得分布式网络系统在物理允许范围内的任意预设时间内迅速实现分组一致,该预设时间与系统参数和初始值都无关系.基于代数图论、李雅普诺夫稳定性和矩阵理论等,分别讨论无向和有向拓扑网络情形下,多智能体系统实现预设时间分组一致的充分条件.独轮车的多智能体系统仿真实验证实了所提出方法的有效性.

    • 郭云川, 张长胜, 段青娜, 罗运河, 程倩, 钱斌, 胡蓉

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0211

      摘要:针对秃鹰搜索算法(BES)存在全局搜索性能与局部开发能力不协调、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的改进秃鹰搜索算法(IBES)。采用凸型自适应控制因子使算法在迭代寻优过程中可根据搜索进程动态调整位置更新方程以修正模型,实现自适应寻优,有效平衡算法的全局搜索性能和局部开发能力;而引入折射反向学习机制可对问题当前解在其解空间内进行折射反向学习找到与之对应的折射反向解,增加寻到最优解的概率,加强了算法的局部极值规避能力;同时,利用定向重组与诱导突变策略实现种群个体多维信息的重组和突变,提升个体质量与种群多样性,增加算法跳出局部最优的机率,提高搜索精度。以最优值、平均值、标准差和平均收敛代数作为算法性能的评价指标,对10个不同基准测试函数进行数值仿真实验,实验结果验证了所提改进方法的有效性及IBES算法的优越性。此外,经IBES算法优化后的PID神经网络控制器响应速度快、超调量小、调节时间短,进一步验证了算法的实用性。

    • 王洪民, 庄育锋, 韦凌云, 田家强

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0154

      摘要:针对多无人机协同搜索区域内多运动目标问题,考虑传感器的探测概率与虚警概率、无人机的飞行与避撞约束和目标随机运动等特征,提出了基于信息图的多无人机三维协同搜索方法.以无人机搜索的短期收益、长期收益和协调收益的平衡为核心,考虑了无人机三维运动的特征,构建了多无人机协同搜索的数学规划模型,并设计了包含目标存在概率、环境不确定度、重访信息素和搜索增益四个因子的搜索信息图.基于滚动规划架构、整合新提出的剪枝方法进行了模型的求解.在典型的协同搜索场景下,通过数值仿真验证了所提方法的有效性.仿真结果表明,本文方法可以在秒级的时间内做出每架无人机的三维航迹决策,重访信息素和搜索增益因子可以引导无人机捕获更多的目标.对比仿真结果表明,本方法可以在捕获更多目标的同时具有更少的误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能.

    • 蒋胜龙, 彭功状, 马湧

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0063

      摘要:根据炼钢-连铸生产过程的特点,建立一种考虑加工时间和运输时间不确定性的两阶段鲁棒优化模型,即在第一阶段确定排序和指派变量,在第二阶段确定时间变量.针对两阶段鲁棒优化问题的复杂性和非线性难点,运用线性对偶理论将其转换为最差场景下的网络优化问题.针对简化后的网络优化问题,提出一种基于协方差自适应进化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES)的求解算法,并引入基于瓶颈浇次的重启策略以提升其搜索效率.最后,基于不同规模的测试实例进行模型灵敏度分析及算法对比测试.计算和统计结果表明所提出的调度模型在不确定性条件下的有效性及改进CMA-ES算法的竞争性.

    • 刘国海, 王旭, 陈前, 陈舒龙, 付立桥, 夏雨航

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0021

      摘要:五相内嵌式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor, IPMSM)发生两相开路故障后,由于两相的缺失,重构后的电压矢量数目减少且分布不均,将影响模型预测控制(model predictive control, MPC)方法的预测精度。而现有的多矢量模型预测控制方法缺乏对电机两相故障工况下的分析。因此针对两相开路故障,本文提出一种基于电压误差的多矢量模型预测控制方法。该方法的关键在于在扇区三角形内以等分线段的方式来扩展电压矢量的组合,并且推导两相开路故障后的参考电压预测方程和电压误差价值函数来简化多个矢量选择和合成过程。该方法适用于故障工况下不对称形状的扇区,同时兼顾了内嵌式电机d-q轴电感不等的特性。最后实验验证了该方法的动态、稳态性能,该方法能够实现五相内嵌式永磁同步电机的高品质两相开路容错运行。

    • 曾朝晖, 张英豪, 赵会勇, 罗恩韬, 杨阳, 严一泰

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2224

      摘要:电力数据易受气候、季节、节假日等因素影响,出现不同波动特征。针对不同特征电力数据预测精度不高、预测方法泛化能力弱等问题,提出基于在线优化的电力数据自适应混合预测方法。通过使用小波变换和平稳性分析,将电力数据自适应地分解为包含趋势、季节和周期信息的非平稳序列和多个平稳序列;使用状态转移算法分别在线优化长短时记忆深度学习网络和自回归移动平均模型,对非平稳序列和平稳序列分别拟合、预测;最后对预测的各序列进行重构,得到最终预测结果。在电力系统数据上进行多步预测,对比实验表明:与其他方法相比,所提方法不仅具有更高的预测精度,还具有较强的泛化能力。

    • 徐宁

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2137

      摘要:利用有限数据预测发展趋势是数据建模领域广泛存在的问题,灰预测模型处理此类问题时面对适应数据不规则波动特征的挑战性问题。本文在灰预测模型基础上提出动态适应数据特征的滚动建模方法,结合双参数的全信息变权缓冲算子建立一种新的AGRM(1,1)模型,该模型在数据的切片基础上使用无偏优化的灰预测模型实现对不同增长系数的准确模拟,利用缓冲算子链对数据进行调整处理,最后设计了以差分进化算法为基础的算子参数最优化方法。模型改变了传统灰预测模型响应式形式单调的结构特点,实现对带有波动和振荡的序列准确预测。在算例检验中,首先利用不同增长系数的检验数据验证了AGRM(1,1)模型同样具备较高的无偏性,同时模型应用于我国宏观范围碳排放数据的发展趋势预测,建模结果印证了该模型相对同类模型具有明显的精确度提升。

    • 晁浩, 曹益鸣, 刘永利

      优先出版时间:2022-07-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1386

      摘要:提出了一种基于冲压激励网络的情感状态识别方法.首先从不同通道的脑电信号中提取时域特征,并根据电极通道的相对位置构造三维特征矩阵;然后将冲压激励块与三维卷积神经网络相结合构建冲压激励网络进行高层抽象特征提取;最后使用全连接层进行情感状态分类.实验在DEAP数据集上开展,实验结果表明冲压激励网络在利用脑电信号中的时域显著性信息和电极空间位置信息的基础上,可以自适应地纠正特征的注意力,优化每个特征的权重并强化重要特征,同时利用不同特征的互补信息来提高识别精度;此外,冲压激励网络的挤压操作可以获取到输入数据的全局信息,具有较快的收敛速度.

    • 赵敬华, 张艳, 张维, 林杰

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0635

      摘要:针对异质信息下被执行人财产隐匿行为甄别评估问题,考虑到被执行人评价指标关联性和执行人员的心理行为,提出了一种基于复杂网络和前景理论的异质多属性决策方法.首先,对被执行人进行定量与定性的分析,建立被执行人多维评价指标体系,进而利用复杂网络确定评价指标的权重;其次,考虑到被执行人评价指标的异质性,评价指标信息采用精确数、语言变量、概率语言等异质信息来表示;在此基础上,考虑决策者心理行为,利用前景理论计算各个被执行人的前景值,确定重点查控对象;最后, 通过具体案例验证论文所提出方法的有效性和可行性, 切实推动解决“执行难”问题,并为解决具有异质信息的实际管理决策问题提供新思路和新方法.

    • 徐勇, 朱万里, 李杰

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0462

      摘要:本文利用矩阵半张量积研究事件触发和翻转控制共同作用下布尔控制网络的输出跟踪问题. 首先, 基于布尔控制网络代数状态空间表示, 构造增广系统将输出跟踪问题转化为状态集镇定问题; 其次, 得到布尔控制网络在两种控制下输出跟踪问题有解的充要条件, 并在满足该条件时提出一种基于最小翻转节点集时间最优控制设计方法, 进一步给出有限时间内寻找翻转节点集的计算过程; 最后, 给出一个算例说明结果的可行性.

    • 李晓平, 杜波, 王贤文

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0448

      摘要:针对帝王蝶算法多样性退化、易陷入局部最优导致寻优精度不高的问题,提出一种基于非线性云化的自适应帝王蝶算法(NCSMBO)。深入探究帝王蝶算法的进化机制,指出其本质为网格式搜索算法;在迁移和调整算子中,采用正向正态云发生器对父代帝王蝶个体执行非线性云化操作,增加候选解的数量,提高局部开发能力;对云化后的后代个体引入贪婪策略,增强算法的可行性;为从发生概率上对突变进行控制,进一步给出双圆正切形式的自适应调整率。在12个不同特征基准测试函数上对包含NCSMBO在内的7种优化算法综合评估,仿真实验的结果表明所提算法具有更高的收敛精度和稳定性。

    • 王延峰, 廖荣航, 梁恩豪, 孙军伟

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0425

      摘要:针对传统鲸鱼优化算法全局探索能力不足,收敛精度低,速度慢等问题,提出一种基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法.首先,该算法使用Tent混沌映射和非线性参数,使种群的分布更均匀,并且协调了鲸鱼优化算法的探索和开发能力;其次,考虑算法适应度在寻优之中的重要作用,提出限制适应度控制与高斯检测机制;最后,结合哈里斯鹰优化算法的围攻机制,提升了鲸鱼优化算法的全局探索和局部寻优的能力.将改进的算法与多种算法在13个可变维基准函数上进行仿真测试,结果表明基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法,在拥有较好鲁棒性和稳定性的同时,保证了收敛精度与速度.

    • 吴新杰, 陈世明

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0406

      摘要:本文结合事件触发控制方法研究了非线性多智能体系统的固定时间分群一致性问题.提出了一种非线性分布式事件触发分群一致性控制协议,并给出了状态信息触发控制器更新的条件.该控制协议不受入度平衡条件限制且只需自身状态信息与邻居智能体进行通信即可在固定时间内快速实现分群一致性.系统收敛时间与智能体的初始状态无关,可有效降低系统控制器更新频率与系统的资源消耗.结合代数图论、矩阵分析与Lyapunov稳定性理论,证明在所提协议作用下,多智能体系统在固定时间内实现分群一致性,且不存在Zeno行为.最后,仿真实例检验了理论结果的可行性.

    • 陈浩, 李嘉祥, 黄健, 王菖, 刘权, 张中杰

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0281

      摘要:面对高维连续状态空间或稀疏奖励等复杂任务时,仅依靠深度强化学习算法从零学习最优策略十分困难,如何将已有知识表示为人和学习型智能体之间相互可理解的形式,并有效地加速策略收敛仍是一个难题.本文提出一种融合认知行为模型的深度强化学习框架,将领域内先验知识建模为基于信念-愿望-意图(belief-desire-intention, BDI)的认知行为模型,用于引导智能体策略学习.基于此框架,分别提出融合认知行为模型的深度Q学习算法和近端策略优化算法,并定量化设计了认知行为模型对智能体策略更新的引导方式.最后,通过典型gym环境和空战机动决策对抗环境,验证了提出的算法可以高效利用认知行为模型加速策略学习,有效缓解了状态空间巨大和环境奖励稀疏的影响.

    • 张祥银, 夏爽, 张天

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0240

      摘要:本文研究救援场景下的多无人机协同任务分配问题, 考虑幸存者所需援助类型的不同, 建立了更贴合实际的组合优化模型. 针对该模型, 提出了一种自适应遗传学习粒子群算法 (Adaptive genetic learning particle swarm optimization,AGLPSO). 首先, 根据无人机和幸存者之间的救援关系, 采用一种实向量编码机制处理决策变量约束,以简化模型求解. 然后, 通过两层级联结构提高算法搜索能力: 第一层通过遗传学习策略生成高质量的精英粒子,并对进化停滞的粒子采用精英学习策略进行更新, 以跳出局部最优? 第二层利用精英粒子指导种群的搜索方向,并根据粒子群的进化速度和粒子的聚集程度, 采用自适应进化策略提高算法在不同进化时期的寻优能力. 仿真实验表明, 本文所提出的 AGLPSO 算法能快速、有效地找到合理的救援分配方案.

    • 张腾龙, 李擎

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0236

      摘要:针对RRT*FN算法获取路径解的速度慢,且无法应用于动态环境等问题,提出了固定节点数的动态双向渐进最优快速随机扩展树算法(Bidrectional RRT* Fix-Node Dynamic,B-RRT*FND),用于解决移动机器人在二维空间内快速实时获取无碰撞路径的问题。本文算法基于RRT*FN算法,采用双向贪婪搜索方法来加快路径搜索速度,解决了单向RRT算法由于随机采样的盲目性造成的搜索速度慢、在狭窄环境下难以搜索到解的问题,又利用了固定节点算法在规划过程中不占用过多计算量的特点,在路径迭代优化过程中,实时更新地图信息,并对被破坏的原始路径进行修复重连,以完成算法的动态规划。将本文B-RRT*FND算法与RRT算法、B-RRT*算以及RRT*FN算法进行对比仿真,得出本文算法在规划速度、路径解长度以及动态规划性能方面具有较好效果

    • 彭定洪, 宋博, 黄子航

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0222

      摘要:云计算开放式的资源访问接口、海量资源集中化管理等优势无形中加大了云资源和其他云服务用户(CSU)受不可信CSU威胁的可能. 为有效减少此类威胁, 需对CSU实施不同信任等级的分别管控, 其中对CSU行为信任分级至关重要. 对此, 本文发展了一种体现奖惩的犹豫模糊CSU行为信任分级求解途径. 该方法基于TOPSIS-Sort-C框架, 以犹豫模糊集(HFS)刻画多来源差异化CSU行为信任数据, 选取每一指标下各CSU行为信任水平分位数作为该指标分级阈值, 通过对不同信任水平的CSU行为数据加以非线性放缩, 获取体现奖惩的CSU行为信任的强可信、不可信测度(MDT、MDD), 使CSU行为信任水平优劣更加直观且扩大分级区分度.最后通过某互联网公司对CSU行为信任分级的实例辅之对比分析, 证实该方法的有效性及强奖优罚劣优势.

    • 闫李, 马佳慧, 柴旭朝, 岳彩通, 于坤杰, 梁静

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0168

      摘要:为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法。首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;其次,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;然后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位。实验结果表明,所提算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法。

    • 朱晨, 马静, 李犟

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0121

      摘要:摘要:低碳背景下,考虑低碳和回收补贴政策,对供应链中上游制造商碳减排和再制造、下游零售商低碳宣传共同提高产品低碳商誉的现实问题展开分析.将低碳商誉水平作为状态变量,构建了非协同和协同情形下的微分博弈模型.通过对比分析,设计了利润共享-低碳宣传成本共担的协调机制.研究表明:1)不同情形下的低碳商誉水平均随着时间而提高,并逐渐达到稳定状态.2)双重补贴政策不仅能够激励制造商的低碳行为,还能有效提高产品低碳商誉和成员绩效,但是不影响零售商的低碳宣传水平.3)非协同情形导致供应链效率的损失,协调时保持制造商低碳宣传成本分担比例高于利润分享比例可以改善协调后的低碳商誉水平.此外,制造商适当提高其成本分担比例有利于成员利润的改善.

    • 张勇, 梁晓珂, 陈志鹏, 巩敦卫

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2223

      摘要:进化优化具有优异的全局搜索能力,目前已被成功用于建筑节能设计问题. 然而,因为需要借助代价高昂的建筑能耗软件不断评价个体,现有建筑节能设计进化算法普遍存在运行代价高的不足. 鉴于此,提出一种面向建筑节能设计的多代理辅助多目标进化优化算法,简称MS-MOEA/D. 首先,依据MOEA/D的目标分解特征同时构建多个基础代理模型;针对每个待评估个体,自动选择合适的基础代理模型,并使用它们的集成结果来预测该个体的目标值,达到提高其预测精度的目的.同时,在进化过程中自主确定基础代理模型的更新时机和规模,用以降低代理模型的管理成本. 随后,将提出的MS-MOEA/D与建筑能耗模拟软件EnergyPlus相融合,建立面向建筑节能设计的多目标进化优化仿真平台,并将该平台用于中国北京地区常见居民和办公建筑节能设计实例中. 通过与7种典型多目标进化算法进行对比,结果表明,MS-MOEA/D在显著降低计算代价的基础上,能够得到高竞争力的Pareto最优解集.

    • 李歆, 李显, 李帅, 周晓锋, 金樑

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2153

      摘要:实际多模态化工过程通常由于产品需求等的调整而产生新模态,现有基于深度学习的故障诊断方法存在未充分利用现有模态设计经验、小样本下难以训练模型等局限。针对上述问题,提出了一种基于元学习(meta learning,ML)和网络结构搜索(neural architecture search,NAS)的新模态故障诊断方法MetaNAS。该方法首先利用NAS自动获取现有模态性能最优的网络模型,然后利用ML从现有模态的NAS过程中学习故障诊断模型的设计经验,最终当新模态产生时,在已学习设计经验基础上进行梯度更新,即在小样本条件下快速得到新模态故障诊断模型。通过数值系统和田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)化工过程的仿真实验充分验证了提出方法的有效性和可行性。

    • 陈炫琦, 佘青山, 张波涛, 马玉良, 张建海

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2073

      摘要:基于手部骨骼的动态手势识别是计算机视觉与人机交互领域的一个研究热点. 手势涉及的关节在空间上分布更紧密, 相关性更强. 针对目前基于骨骼的动态手势识别存在空间特征复杂、识别计算速率缓慢等方面的问题, 提出一种注意力引导空域图卷积简单循环单元(ASGC-SRU)网络. 首先, 将空域图卷积嵌入到SRU的门结构中, 使具有高速并行计算能力的SRU能对复杂手势的时域与空域信息进行建模. 其次, 引入一种指关节注意力引导模块, 使更重要的指关节具有更高的关注度. 最后, 引入一种注意力增强空域图丢弃(ASD)的正则化方法, 缓解了手势数据过拟合的弊端. 为了验证本文方法的有效性, 在公认的动态手势数据集SHREC’17和DHG14/28上进行了大量实验, 结果表明该方法取得了较高的识别准确率, 同时保持优良的计算效率.

    • 王东署, 赵红燕

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1726

      摘要:在环境认知中,除了预期不确定性事件,移动机器人还可能会遇到非预期不确定性事件。如何高效、灵活地应对非预期不确定性事件是移动机器人面临的一个重要挑战。目前关于这方面的研究相对较少,且基于这些研究的移动机器人普遍缺乏自主学习的能力,难以快速、灵活地应对突变的外部环境。本文设计了一个新的碰撞危险度指标,该指标不仅考虑了障碍物的距离,同时也考虑了障碍物速度对移动机器人运动的影响;模拟人脑中乙酰胆碱和去甲肾上腺素在应对环境不确定性时的反应机理,通过碰撞危险度指标引导移动机器人的注意力网络在关注预期刺激的背侧注意力网络和关注新刺激的腹侧注意网络之间切换,使机器人灵活应对环境中的不确定性事件;同时,设计了一种新的神经元学习率,以增强调节发育网络隐含层神经元的学习能力,提高机器人应对突变环境的快速响应能力;此外,修改了突触权值更新规则,以提高移动机器人行为决策的准确性。在三种不同场景下的仿真实验,以及物理环境中的实验,验证了本文所提出的应对环境中非预期不确定性事件的移动机器人调节发育学习方法的可行性。

    • 陈晟宗, 张纪会

      优先出版时间:2022-07-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0281

      摘要:针对传统模拟退火算法在求解旅行商问题时运行时间长,易陷入局部最优,且随着问题规模的增大缺陷愈发明显的问题,对传统算法的内循环过程和退火机制进行了改进,使内循环的搜索强度根据温度的变化自适应调整,同时提出波动温度控制机制,使得算法在保持温度幅值递减的总趋势下实现多次升温过程,增强了求解效果,缩短了求解时间,并通过TSPLIB 数据库提供的大量实例得以验证。

    • 王俐英, 林嘉琳, 董厚琦, 许保光, 曾鸣

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0436

      摘要:建设源荷协调、灵活互动的综合能源系统是构建新型电力系统的有效路径。在综合能源系统下,通过价格、补贴等激励手段合理调节用户侧需求响应机制可以促进系统经济高效运行。为制定合理的需求响应激励机制,首先充分考虑源荷不确定性,提出随机场景生成策略,然后提出计及用户需求响应的综合能源系统博弈优化框架,分别以园区综合能源系统运营商和综合能源用户效益最大化为目标,建立了双主体博弈优化调度模型,并提出了快速高效的求解算法。最后,基于某实际园区综合能源系统开展多场景算例仿真分析,制定了合理有效的需求响应价格激励方案,调度结果表明所提方案可以有效提升系统运行商和用户的效益。

    • 韩鹏东, 阎高伟, 任密蜂, 程兰, 叶泽甫

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0398

      摘要:针对流程工业中工况改变易导致当前样本与历史样本分布失配,传统软测量模型失准的问题,考虑工业数据时序性、动态性以及存在过程漂移等特性对建模的影响,本文提出一种基于迁移子空间学习的偏最小二乘回归软测量方法. 首先,回归框架采用非线性迭代偏最小二乘方法, 对其求解映射向量的目标函数施加基于子空间重构的域适应正则项, 映射过程中保证当前工况中每个样本能够被历史工况样本线性重构. 在此基础上,对重构矩阵施加低秩稀疏约束,保持数据结构的同时,使重构矩阵具备块状结构以应对过程漂移特性. 将本文方法在一个数值案例和三种不同的多工况数据集中进行实验,并与现有域适应回归方法对比分析. 实验证明本文方法能够有效提高模型在跨工况条件下的预测精度, 减少工况间数据分布差异对模型性能的影响.

    • 王雪松, 张淳, 程玉虎

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0274

      摘要:为缓解传统零样本图像分类模型中存在的领域偏移问题,提出一种基于未知类语义约束自编码的零样本图像分类模型。首先,利用预训练的ResNet101网络提取所有已知类和未知类图像的视觉特征;其次,通过编码器将提取的图像深度视觉特征从视觉空间映射到语义空间;然后,通过解码器将映射后得到的语义向量重构为视觉特征向量。在语义自编码器的训练过程中,利用未知类图像的聚类视觉中心和未知类语义类原型的分布对齐施加约束,以缓解领域偏移问题;最后,基于经编码器预测得到的测试图像语义向量和各测试类语义类原型之间的相似性,采用最近邻算法实现零样本图像分类。AwA2和CUB数据集上的实验结果表明所提模型具有较高的分类准确度。

    • 回立川, 丛琳, 陈忠华, 李欢欢

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0262

      摘要:弓网滑动电接触的接触状态对电力机车的平稳运行有直接的影响,为了判断一定工况条件下弓网滑动电接触是否失效,提出了一种基于平衡数据集训练的改进麻雀算法优化核极限学习机失效诊断模型.首先,通过浸金属碳滑板与铜导线的对磨实验模拟机车运行,得到载流稳定系数与离线率随滑动速度、压力波动幅度、压力波动频率和接触电流的变化规律.其次,通过自适应综合过采样法对实验所得数据中的少数类样本进行扩充,将生成的平衡数据集用于训练核极限学习机失效诊断模型.同时,采用改进麻雀算法对模型的参数进行优化.针对基本麻雀算法存在的不足,将混沌镜向初始化策略、旋转搜索策略和柯西交叉变异策略应用于麻雀的位置更新,得到改进的麻雀算法.通过测试函数对其进行仿真测试,结果表明改进麻雀算法具有更好的稳定性和收敛精度.最后,通过将 本文所提模型与其他诊断模型进行对比,进一步证明了在不平衡数据集下该模型的有效性与改进算法的优越性.

    • 王杰, 周志杰, 胡昌华, 张朋, 赵导

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0198

      摘要:在基于数据的复杂系统建模过程中,各种不确定性信息普遍存在. 一般来说,客观系统的随机性与人类认知的模糊性构成了不确定性的最基本内涵. 为了对不确定性信息进行形式化的描述,促进人类对实际系统的理解,近年来各种不确定性理论得到了极大发展. 基于此,首先给出了不确定性的来源、分类及特点;然后,从随机性、模糊性及混合不确定性三方面系统梳理了贝叶斯推理、模糊推理、粗糙集、灰色理论和证据理论等方法在不确定性信息表示与推理方面的研究;同时总结分析了上述理论在可靠性工程、信息融合和决策支持等方面的典型应用. 最后,在对现有工作简要总结的基础上,提出了不确定性理论在未来发展中面临的三大挑战,并给出了潜在的解决思路,以期为该领域的研究者提供一定的参考.

    • 浦吉铭, 方星, 刘飞

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0155

      摘要:针对潜水器在水下运行时会受到洋流、参数摄动等多种干扰因素影响和潜水器的过驱动问题, 本文设计了一种基于干扰观测的反步控制器和基于神经网络二次规划的推力分配器的双层控制结构. 首先, 建立潜水器系统在洋流影响下的动力学模型. 其次, 将潜水器所受到的干扰分为由洋流产生的干扰和由其他因素引起的干扰两部分, 分别使用洋流观测器和非线性干扰观测器进行估计. 并基于干扰观测信息利用反步法设计了运动控制器. 然后, 针对潜水器的过驱动特性以及推进器的推力受限问题, 提出了一种基于神经网络二次规划的推力分配方法. 最后, 使用 MATLAB 进行数值仿真, 验证本文所提控制方法的有效性和优越性. 基于干扰精细估计与神经网络推力分配的潜水器运动控制系统, 其优越性主要体现在: 干扰估计更加准确、推进系统的耗能最优, 以及避免推进器的推力超限.

    • 何浩嘉, 艾兴政, 唐华, 郭松波

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0138

      摘要:考虑处于市场竞争的两个 OEM 的互补性技术策略选择问题, 其中, 每个 OEM 只掌握一种互补性技术, 且二者研发能力存在异质性, 而产品的生产需两种互补性技术的结合. 针对各自缺乏的技术, 构建 OEM 的外包、自研和交叉授权三种技术策略选择模型, 通过比较三种情形下的均衡结果, 识别出 OEM 的最优技术策略选择. 研究表明: 首先, 具有技术优势的 OEM 进行技术外包时, 始终存在创新抑制, 然而如果它拥有极强的研发能力, 外包比自研更有利. 其次, 当强势方的授权程度较低并且弱势方授权程度适中时, 两个 OEM 偏好独立研发, 将放弃交叉授权. 再次, 相比技术外包, 技术领先的 OEM 对交叉授权的态度更积极, 反之亦然. 最后, OEM 的技术策略偏好取决于技术研发能力差异和交叉授权效应, 仅有自研或交叉授权可能成为 OEM 的共同最优策略.

    • 魏承莉, 陈洪转

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0135

      摘要:增大国内装备制造业的研发投入和引入国外产品带来的研发溢出可提升国内装备制造业科技水平,但同时带来了企业的研发成本负担和国外产品抢占国内市场的问题,因此政府在其中的研发补贴和关税政策调控显得尤为迫切。本文探究了政府研发补贴和关税政策对具有研发溢出的国外装备制造商且与国内装备制造商进行序贯博弈时的市场份额、利润和研发水平的影响问题。并进一步分析了政府以社会福利最大为目标时,政府的最优决策并对关键因素进行了敏感性分析。最后通过数值扩展验证了结论的稳健性。研究发现:研发补贴系数或关税增大都会提高(降低)国内制造商(国外制造商)的产量、利润和研发水平;政府以社会福利最大进行决策时,随着两种产品竞争强度的增大,总的研发补贴会减小,而单位研发补贴先减后增,关税先增后减。研发成本系数越高,关税和单位研发补贴会越高,但总的研发补贴会减少。

    • 霍煜, 王鼎, 乔俊飞

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0124

      摘要:针对一类具有不确定性的连续时间非线性系统, 提出了一个基于单网络评判学习 的鲁棒跟踪控制方法. 首先建立由跟踪误差和参考轨迹构成的增广系统, 将鲁棒跟踪控制问题转换为镇定设计问题. 通过采用带有折扣因子和特殊效用项的代价函数, 将鲁棒镇定问题转换为最优控制问题. 然后, 通过构建评判神经网络对最优代价函数进行估计, 进而得到最优跟踪控制算法. 为了放松该算法的初始容许控制条件, 在评判神经网络权值更新律中增加一个额外项. 另外, 利用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性及鲁棒跟踪性能. 最后, 仿真结果验证了该方法的有效性和适用性.

    • 张川, 马慧敏, 郭振

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0115

      摘要:在碳限额与交易机制和消费者对低碳产品存在偏好背景下,考虑由一个资金约束的制造商和一个资金充裕的零售商构成的供应链,针对银行贷款(BF)、提前支付折扣(APD)和提前支付回购(APB)三种融资方式,构建制造商主导的以企业利润最大化为目标的博弈模型,研究不同融资方式下低碳供应链的减排与定价决策,以及制造商的融资方式选择问题.研究表明:(1)在三种融资方式下,减排投资成本系数的增加会降低制造商的最优单位产品碳减排量.(2)提前支付下制造商的最优单位产品碳减排量始终高于BF方式.当碳交易价格较高或减排投资成本系数较高时,APB方式下制造商的碳减排量最高;否则,APD方式下制造商的碳减排量最高.(3)与BF方式相比, 提前支付更能提升制造商的利润,且制造商在APB方式下获利最多.

    • 钱伟, 张祥林, 郭建锋, 费树岷

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0060

      摘要:针对传感器网络环境中普遍存在的节点饱和、测量缺失、时滞等信息不完全现象, 必然导致系统整体性能变差. 本文研究随机饱和与测量缺失影响下非线性系统的分布式H∞状态估计问题. 通过两组已知概率的Bernoulli 分布, 建立了一个能够在统一框架内描述以上两种随机不完全信息的传感器模型. 每个传感器接收到 的信号由采样间隔随时间变化的采样器分别采样, 并利用输入延迟的方法, 将采样周期转化为等价的有界时变时滞,从而得到了变时滞随机非线性估计误差系统.在此基础上构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并选择与之有效配合的积分不等式, 得到了具有较小保守性的分布式H∞状态估计器设计条件. 最后通过仿真分析验证了所提 方法的有效性。

    • 贾润达, 宁文彬, 何大阔, 褚菲, 王福利

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2280

      摘要:金属钴被广泛用于电池和金属复合材料,草酸钴合成过程是影响产品质量的关键工序.针对草酸钴平均粒径的优化问题,本文提出了一种基于改进的近端策略优化(PPO)算法的草酸钴合成过程优化方法.首先,根据草酸钴合成过程的优化目标及约束条件设计相应的奖励函数,通过建立过程的马尔科夫决策模型,将优化问题纳入强化学习框架;其次,针对策略网络在训练过程中出现的梯度消失问题,提出将残差网络作为PPO算法的策略网络;最后,针对过程连续状态空间导致PPO算法陷入局部最优策略问题,利用交错模仿学习对初始策略进行改进.将所提出的方法与传统PPO算法进行比较,改进的PPO算法在满足约束条件的同时,具有更好的优化效果和收敛性.

    • 周鹤翔, 徐扬, 罗德林

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2260

      摘要:针对多无人机动态目标协同搜索问题, 提出了一种组合差分进化无人机协同搜索航迹规划方法. 首先, 建立了动态目标协同搜索环境信息图模型及无人机运动模型. 接着, 基于改进差分蝙蝠算法和自适应差分进化算法, 设计了基于种群数量自适应分配的组合框架, 将差分进化算法中的变异、交叉和选择机制引入蝙蝠算法, 构建了组合差分进化算法的协同搜索算法, 并对无人机动态目标协同搜索的航迹进行了优化. 针对待搜索目标轨迹随机多变且具有规避侦察特性的现实场景, 建立了可回访数字信息图和自适应目标搜索增益函数, 提高了无人机对动态目标的捕获能力. 最后, 仿真结果表明所提出的无人机动态目标协同搜索算法的有效性.

    • 贾嫣晗, 邹风山, 徐方, 杜振军, 刘明敏

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2248

      摘要:视觉SLAM在机器人的室外作业如野外探索、定位侦察中扮演了重要的角色。为了使得机器人可以更好地进行室外作业,本文提出了一种不受词袋模型的固定词汇限制的完全在线的实时双目直接法视觉SLAM算法。作为直接法视觉SLAM,本文中提到的系统可以利用任何具有足够的强度梯度的图像像素,使其在缺少特征点的区域仍具有很强的鲁棒性。系统算法引入双目静态残差约束并去除遮挡的滑窗优化来增强系统的跟踪精度,增加闭环检测和位姿图优化模块,并且建立在线词袋模型,使得系统可以在大规模且陌生的环境中依然可以进行工作。此算法在公开的EuRoC数据集和KITTI数据集上进行性能评估,本文所提出的系统的定位精度优于最先进的直接法视觉SLAM系统,且室内场景和室外场景均具有鲁棒性。

    • 高程, 都延丽, 步雨浓, 刘燕斌, 杨小草

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2178

      摘要:以异构多无人机协同执行复杂的耦合多任务为背景,提出了一种非死锁的顺序扩展一致性包算法来求解分布式任务分配问题。首先,建立了考虑任务载荷资源、任务时序、威胁区等约束条件的异构多无人机时序多任务分配模型;其次,对一致性包算法的任务包构建过程和冲突消解规则进行了扩展,并设计了一种基于有向图深度优先搜索的方法进行任务方案的死锁检测和修正,以实现无冲突和无死锁的任务分配;然后,将关联任务之间的时序约束转化为软时间窗约束,利用顺序分层的策略进行求解;最后,为了提高任务分配结果的可靠性,采用Dubins曲线路径将航路规划耦合到任务分配中。仿真实验证明,提出的算法能够快速有效地解决异构多无人机协同耦合多任务的分布式任务分配问题,具备良好的最优性和时效性。

    • 周阳平, 甘晓亮, 刘雪雪, 马忠军

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2052

      摘要:部分分量一致是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量渐近趋于恒同的现象. 它是一种比恒同一致弱的群体动力学行为. 本文基于二阶多智能体系统的动力学模型, 设计了一种自适应间歇牵制控制协议, 通过置换矩阵方法将原偏差系统中待研究的状态分量转换为新偏差系统中前面部分的状态分量, 并运用矩阵理论和部分变元稳定性理论, 导出部分分量一致性准则,从而确保在指数稳定意义下该多智能体系统的部分分量一致性得以实现. 最后, 数值模拟验证了理论分析结果.

    • 李芷楠, 丁凯, 齐小刚, 陈宇

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2009

      摘要:在室内定位场景中,锚节点的部署对定位性能有着很重要的影响。考虑存在障碍物的室内环境,基于缺少环境详细信息或者缺少设备模拟室内信号传播的基本场景,综合考虑可定位率、定位精度以及是否冗余部署的指标,设计了一种新的评价函数,并利用改进的引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm, GSA)进行求解,在可接受时间成本内得到室内定位锚节点部署问题的较优解。仿真实验包括两个方面,第一个方面将该算法与三种参考算法进行对比,在定位率、几何精度因子(Geometric Dilution of Precision, GDOP)值、定位误差等方面都有较优的性能。第二个方面针对考虑部分因素的评价函数进行比较,通过对多个指标项的分析证实提出的评价函数可以获得较优的锚节点部署方案,从而能够有效改善锚节点拓扑,提高定位性能。

    • 刘建刚, 杨胜杰

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1980

      摘要:针对负载为超级电容的并联DC-DC变换器系统,为了在固定时间内实现电流输出均衡目标,本文提出了固定时间协同控制方法.将耦合子系统之间的通信拓扑,利用图进行刻画.借助输入输出反馈线性化技术,将并联DC-DC变换器系统的电流均衡控制设计难题转化为了固定时间内一阶多智能体系统的一致性跟踪问题.借助符号函数、拉普拉斯矩阵、牵制增益矩阵, 基于最近邻原则,设计了参数可调的固定时间电流均衡控制律.利用李亚谱诺夫函数严格证明了整个闭环系统的稳定性,并推导出了收敛时间的上界.所提出的固定时间电流均衡控制方法,可以克服有限时间协同控制方法对初始状态依赖性强的缺点,同时改善了系统的收敛性.借助仿真,验证了本文提出的方法的有效性和可行性.

    • 刘 聪, 钱 坤, 廖开俊, 李颖晖, 丁 奇

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1937

      摘要:针对一类执行器及传感器同时发生故障的非线性系统,综合鲁棒滑模重构观测器及自适应滑模容错控制器设计技术,提出一体化跟踪主动容错控制方案。首先将系统增维变换为广义系统,运用广义约束逆引入辅助矩阵,采用线性矩阵不等式设计观测器系数矩阵,综合自适应律给出广义鲁棒滑模观测器设计程式;在此基础之上,通过设计鲁棒滑模微分器估计输出向量微分,结合广义鲁棒滑模观测器状态估计结论,实现执行器及传感器故障同时重构。其次,基于故障重构及状态估计结论,提出自适应滑模的跟踪主动容错控制律设计程式。最后,通过开展飞行模拟转台伺服系统数值仿真,检验一体化跟踪主动容错控制器设计方法的有效性。

    • 褚菲, 卢新宇, 苏嘉铭, 梁涛, 陈俊龙, 王雪松

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1782

      摘要:宽度学习系统(broad learning system, BLS) 因其特征提取能力强、计算效率高而被广泛应用于众多领域。然而,目前BLS 主要用于单输出回归,当BLS存在多个输出时,BLS无法有效发掘多个输出权重之间的相关性,会导致模型预测性能的下降。本文通过Frobenius和L2,1矩阵范数的联合约束,提出多输出宽度学习系统(multi-output broad learning system, MOBLS)。首先,在原有BLS的基础上构建新的目标函数,将L2损失函数替换为L2,1形式,L2正则化项替换为Frobenius 和L2,1两项; 其次,利用ADMM对新目标函数的BLS的输出权重优化求解,最后利用11个公共数据集和1个实际过程数据集验证其有效性。

    • 刘小峰, 史长振, 晏锐, 柏林

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1755

      摘要:针对风力发电机组SCADA监测参量间的耦合关联性,提出了基于多参数耦合关联互信息编码的风电机组故障检测方法。该方法采用了多维时间序列的关联矩阵对SCADA数据的耦合关联性进行描述,继而,构建了互信息变分自编码器对关联矩阵进行编码重构,引入了隐变量与关联矩阵间的最大互信息及编码特征与重构关联矩阵间的最大化互信息,减少了关联矩阵的编码与解码信息损失。最后,将SCADA参量关联矩阵的重构误差作为机组健康评估指标,结合指数加权移动平均模型的迭代更新,对机组实时故障阈值进行了自适应设置。两个风场的风电机组SCADA数据分析结果表明:本文方法充分利用了SCADA数据的耦合关联结构信息,能有效提高风电机组故障检测的准确性及对环境工况的鲁棒性。

    • 卢健, 贾旭瑞, 周健, 刘薇, 张凯兵, 庞菲菲

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1648

      摘要:作为三维场景理解的重要技术之一, 三维点云分割受到广泛的关注, 具有重要的研究价值和广阔的应用前景. 本文梳理了基于深度学习的三维点云分割技术的最新研究进展. 在介绍了三维点云分割常用的八个室内和室外数据集的基础上, 重点阐述和分析了现有主要基于深度学习的语义分割、实例分割和部件分割方法, 并基于量化数据进行了部分方法的效能比较. 最后从十个方面总结现有方法不足并针对性地提出工作展望.

    • 吴昊阳, 闵新杰, 吴森

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0512

      摘要:声波具有良好的穿透性与较广的波长范围,能够突破传统光镊、磁镊、微流控技术的操控颗粒尺寸限制,因此,非接触超声操控技术成为研究热点之一。为克服传统驻波声镊的应用局限性,本文深入探讨了基于单面全息声镊系统实现的毫米级颗粒轨迹操控技术。根据TWIN声阱模型,提出了求算相应相位矩阵的快速实现算法,以保证后续轨迹操控的实时性;根据被控颗粒受力模型及自平衡时长,设定轨迹操控策略以保证操控的稳定性;为确保声镊系统驱动信号的同步性,基于处理器FPGA设计了相应复用电路;为提升实际轨迹的准确性,基于FPGA实时视觉测量功能实现了闭环反馈。实验中,通过设计的声镊系统成功完成了直径3mm聚苯乙烯小球的正方形轨迹移动操控。实验证明,本文系统声场生成和视觉检测计算效率高,轨迹操控快速同步、实时可靠,轨迹形状与目标轨迹一致性好。

    • 孙训红, 都海波, 陈维乐, 俞波

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0389

      摘要:本文主要研究面向移动目标的移动机器人机载视觉云台跟踪控制系统.首先,对视觉云台跟踪控制系统 进行数学建模.然后,为了提高移动目标的跟踪快速性和精度,基于有限时间控制技术,提出了一种新的有限 时间视觉跟踪控制算法.严格的理论分析证明了即使系统存在外部干扰,也可以有限时间内跟踪上目标. 亦即通 过控制云台转动保持在机器人运动过程中移动目标始终在相机视觉中心. 在MATLAB 环境下搭建仿真实验平 台,仿真结果表明,提出的有限时间控制算法可以实现移动目标的有限时间跟踪.

    • 邓江洲, 郭均鹏

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0345

      摘要:现有的基于矩阵分解的协同过滤推荐算法主要从定量的角度,利用用户的评分信息来评估模型表现,而从未从定性的角度来描述用户的不确定决策信息。基于此,本文首次从用户偏好模糊概率的角度,提出了一种基于直觉模糊集的伯努利矩阵分解推荐算法来为目标用户进行Top-n推荐。首先,根据用户偏好特征和直觉模糊集定义,将用户评分矩阵划分为隶属度矩阵、非隶属矩阵和犹豫度矩阵。其次,借助伯努利矩阵分解模型来对这些矩阵进行并行拟合,得到最优的潜在特征向量对,并将其内积按比例划分,从而获得目标用户对未评分项目偏好程度的直觉模糊数。最后,根据直觉模糊数排序规则,确定最终推荐列表。实验结果在公开数据集上显示,本文提出的方法在项目排序指标上均优于其对比的方法,有效地提高了推荐质量。

    • 李明, 鹿朋, 朱龙, 朱美强, 邹亮

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0259

      摘要:针对当前抓取检测模型对密集遮挡物体的检测效果差以及人工数据标注工作量大的问题,提出了基于RGB-D图像融合的目标检测与抓取检测分步骤进行的改进方案.新方案支持在单物体图像训练的抓取检测模型直接应用于密集遮挡的多物体图像场景中.首先,考虑到密集遮挡场景下抓取物具有多尺度的特点,提出子阶段路径聚合(Sub-stage and Path Aggregation, SPA)的多尺度特征融合模块,用于丰富RGB-D特征级别融合的目标检测模型SPA-YOLO-Fusion的高维语义特征信息,以便于检测模型定位所有的抓取物;其次,使用基于RGB-D像素级别融合的GR-ConvNet抓取检测模型估计每个物体的抓取点,并提出背景填充的图像预处理算法来降低密集遮挡物体的相互影响;最后,使用机械臂对目标点进行抓取.在LineMOD数据集上对目标检测模型进行测试,实验结果表明SPA-YOLO-Fusion的mAP比YOLOv3-tiny与YOLOv4-tiny分别提高了10%与7%.从实际场景中采集图像制作YODO_Grasp抓取检测数据集并进行测试,结果表明增加背景填充预处理算法的GR-ConvNet的抓取检测精度比原模型提高了23%.

    • 王雪闯, 王会明, 赵振华

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0246

      摘要:为了使移动机器人获得高精度和快速收敛的轨迹跟踪性能,设计了一种改进型积分终端滑模控制器.首先考虑到侧滑扰动的影响,建立了移动机器人的运动学模型;然后利用该模型设计滑模观测器来估计系统受到的扰动;接着基于跟踪误差设计积分终端滑模面;最后结合滑模面和扰动估计设计新型积分终端滑模控制器,同时基于Lyapunov稳定性理论对整个闭环系统进行了稳定性分析.仿真和实验结果表明所设计的控制器具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.

    • 宋秀兰, 陈雨, 陈新, 魏定杰, 何德峰

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0214

      摘要:考虑车辆队列在路段通信资源受限下的协同自适应巡航控制(CACC)问题,提出了一种联合通信资源分配的网联车协同自适应巡航时滞反馈控制方法。首先在头车-前车-跟随的通信拓扑结构下,通过车辆队列中各车的通信链路数量、该路段可使用的通信资源和当前时刻车辆间的间距误差建立二分图,为车辆分配合理的通信资源。再利用非对称PD控制协议和车队时滞纵向模型,应用线性矩阵不等式技术计算网联车CACC控制器,进一步得到车辆队列弦稳定性的充分条件。最后通过七车队列MATLAB/CARSIM联合仿真验证该方法的有效性。

    • 代伟, 黄金昊, 王聪, 杨春雨

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0178

      摘要:气动调节阀的复杂特性,使得通过建立精确数学模型来描述阀门故障较为困难,从而数据驱动技术在其故障诊断领域颇受关注,但现有商业化的调节阀其控制系统仅配置了相当有限的硬件设备,这对故障诊断模型与学习效率提出了更高的要求.为此,本文提出一种基于多特征融合的气动调节阀快速自学习故障诊断方法.首先,提出了基于云模型(Cloud Model, CM)和动态内部主元分析(Dynamic-inner Principal Component Analysis, DiPCA)的特征信息融合方法,提高诊断模型的输入信息质量;其次,建立了一种低差异随机配置网络,按照低差异序列以监督增量方式快速自主构造调节阀诊断模型,从而有效提高了模型的学习效率和紧致性.最后,利用来自DAMADICS平台的实验数据验证了所提方法的快速性和准确性.

    • 吴钰滢, 张浪文, 谢巍, 刘龙文

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0177

      摘要:由于模型偏差和系统扰动等影响, 复杂系统难以获得准确的状态估计, 往往仅能确定状态的区间, 即设计区间观测器. 通常, 考虑单一性能指标的区间观测器难以获得较好的观测效果. 本文研究了一种$H_2$/$H_{\infty}$混合性能指标的线性参数变化系统区间观测器设计方法, 基于真实值、估计值和误差三者关系, 通过区间壳(Interval Hull)计算求取误差区间, 以一般观测器和误差上下限的组合表示状态估计区间. 引入混合$H_2$/$H_{\infty}$范数约束, 提高观测器的抗干扰性和鲁棒性, 提出基于$H_2$/$H_{\infty}$混合性能指标的区间观测器设计方法. 以实例仿真验证本文所提方法, 说明本文$H_2$/$H_{\infty}$区间观测器设计方法对连续搅拌反应器(Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR) 系统能够获得更窄的状态上下界估计, 将有利于后续故障诊断、控制的设计与实施.

    • 张俊然, 刘云飞

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0147

      摘要:学习率 (Learning rate, LR) 是深度神经网络 (Deep neural networks, DNNs) 能够进行有效训练的重要超 参数. 然而, 学习率的调整在 DNNs 训练过程中仍存在诸多困难与挑战, 即使以恒定的学习率选择为目标, 为训 练 DNNs 选择一个最优的恒定初始学习率也非易事. 而动态学习率涉及到训练过程的不同阶段需对学习率进行 多步调整, 以达到高精确度和快速收敛的目的? 调整过程中学习率过小可能会导致模型收敛缓慢或陷入局部最优 值, 而学习率过大则会阻碍收敛, 造成震荡发散. 本文综述了近年来基于深度学习算法的学习率研究进展, 并对包 括分段衰减学习率, 平滑衰减学习率, 循环学习率, 具有热启动的学习率四种类型的学习率簇在几个常见数据集 上的性能表现进行了测试分析和对比研究, 包括收敛速度, 鲁棒性和均值方差等? 最后总结了全文, 并对该领域仍 存在的问题以及未来的研究趋势进行了展望.

    • 林成龙, 马义中, 肖甜丽

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0112

      摘要:实际工程中的多目标优化问题往往具有黑箱特性且需要耗时的功能性评估, 若采用传统的进化优化方法进求解则存在计算成本高昂且难以实现的问题. 考虑代理优化方法在处理需要功能性评估工程设计问题中的高效性, 提出了小样本数据驱动下的贝叶斯SVR自适应建模及昂贵约束多目标代理优化方法. 该方法实现过程中选取贝叶斯SVR模型减少功能性评估过程的昂贵仿真成本, 利用最大化约束期望改进矩阵聚合策略进行新设计方案选取, 通过小样本信息的不断更新实现数据驱动下的贝叶斯SVR模型自适应更新和逐步优化. 贝叶斯SVR模型具有强的边界刻画能力及预测不确定性度量功能, 为新样本挑选提供预测精度保障及潜在的改进方向. 所提切比雪夫距离和曼哈顿距离聚合策略从样本填充的改进范围考虑, 使其具有强的改进边界探索能力, 在多变量优化问题中具有计算复杂度低、适用性强的特点. 测试函数及工程实例结果表明: 所提方法可在小样本条件下有效减少昂贵仿真成本, 提升昂贵约束多目标问题的优化效率; 获取昂贵约束多目标问题的Pareto 前沿在收敛性、多样性及空间分布性方面均具有一定优势。

    • 曹洁, 陈泽阳, 王进花, 蒋栋年, 李亚洁

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0084

      摘要:针对现有的深度学习方法对小样本情况下的故障诊断精度不佳和图神经网络构造图的方式依赖其他算法的问题,提出了一种图的构造方法,并基于该方法提出了一种基于图注意力机制与先验知识库的PGAT(Prior Knowledge-Graph Attention Network)模型。将有标签样本和无标签样本按照固定的方式连接在一起,通过引入图注意力机制计算出样本之间相似程度,使得新加入的样本不依赖于图的拓扑结构,解决了图卷积神经网络不易于扩展的问题。在基准数据集数据集和氧气顶吹转炉数据集上的实验表明,只有少量有效数据的条件下,相较于其他模型具有更好的故障诊断精度。

    • 闫超, 相晓嘉, 徐昕, 王菖, 周晗, 沈林成

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.1395/j.kzyjc.2022.0044

      摘要:得益于深度学习强大的特征表达能力和强化学习有效的策略学习能力,深度强化学习在一系列复杂序贯决策问题中取得了令人瞩目的成就.\;伴随着深度强化学习在诸多单智能体任务中的成功应用,其在多智能体系统中的研究方兴未艾. 近年来,多智能体深度强化学习在人工智能领域备受关注,可扩展与可迁移性已成为其中的核心研究点之一. 首先阐释了深度强化学习的发展脉络和典型算法;进而介绍了多智能体深度强化学习的三种学习范式,分析了两类多智能体强化学习的典型算法,即分解值函数方法和中心化值函数方法;归纳了注意力机制、图神经网络等六类具有可扩展性的多智能体深度强化学习模型,梳理了迁移学习和课程学习在多智能体深度强化学习可迁移性方向的研究进展;最后讨论了多智能体深度强化学习的应用前景与研究方向,为未来多智能体深度强化学习的进一步发展提供了可借鉴的参考.

    • 蔡子豪, 杨亮, 黄之峰

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0033

      摘要:针对机械臂在非结构环境中对未知物体抓取位姿生成困难及抓取稳定性差的问题,提出了一种基于点云采样权重估计的抓取位姿生成方法.该方法首先通过移动深度相机的方式拼接得到较完整的物体点云信息,并对物体的几何特性进行分析,有效避开物体不宜抓取的位置进行抓取位姿样本生成.然后结合几何约束条件实现抓取位姿搜索,并利用力封闭条件对样本稳定性进行评估.最后为了对实际的抓取位姿进行评价,根据其稳定性、夹取深度、夹取角度等设定抓取可行性指标,据此在工作空间输出最佳抓取位姿并完成指定的抓取任务.实验结果表明,通过本文方法能够高效生成大量且稳定的抓取位姿,并在仿真环境中有效实现机械臂对单个或多个随机摆放的未知物体的抓取任务.

    • 王睿, 孙秋野, 张化光, 刘骁康, 马大中, 王鹏

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2222

      摘要:尽管直流微电网内新能源的分布式电流均衡控制已经得到了广泛的研究,然而实际直流微电网中的通信线路往往是不可靠或者不存在的. 因此本文提出一种在无传统通信网络环境下的多母线直流微电网的电流边缘控制策略,从而实现电流均衡. 首先,本文设计了面向直流微电网的信息-能量复合调制(information-energy dual modulation, IEDM)策略,消除传统的通信设备和通信网络线路,实现新能源电源之间的信息交互。其次,构建了多母线直流微电网的状态方程模型,进而将其转化为标准的异构多智能体模型。基于此模型,设计了直流微电网内二级控制器的多智能体$H_{\infty}$边缘协同控制策略,同时基于IEDM策略,设计了周期性动态事件触发通信协议。最后通过半实物仿真测试系统验证了本文提出的基于信息-能量复合调制的多母线直流微电网的电流边缘控制策略的有效性.

    • 黄鹤, 张永亮

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2213

      摘要:复值有限内存BFGS(CL-BFGS)算法能有效用于求解复数域的无约束优化问题,但其性能容易受到记忆尺度的影响.为了解决记忆尺度的选择问题,本文提出了一种混合搜索方向的CL-BFGS算法.其基本思想是,对于给定的记忆尺度候选集,采用滑动窗口法将其划分成有限个子集,并将每个子集中的元素作为记忆尺度计算得到一组混合方向,然后选择使目标函数值最小的混合方向作为当前迭代的搜索方向.在迭代过程中,采用混合搜索方向的策略有益于强化对最新曲率信息的利用,便于记忆尺度的选取,提高算法的收敛速度.本文提出的CL-BFGS算法适用于多层前向复值神经网络的高效学习.最后,通过在模式识别、非线性信道均衡和复函数逼近上的实验,验证了基于混合搜索方向的CL-BFGS算法能取得比一些已有算法更好的性能.

    • 高彦丽, 梁崇生, 陈世明

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2204

      摘要:近年来,相依网络鲁棒性的研究引起了人们的广泛关注。本文考虑到实际网络中具有边耦合关系的一类双层边耦合网络,研究网络中存在边失效时,双层网络中的网络结构和负载容量模型参数对边耦合网络鲁棒性的影响。研究结果表明:网络结构趋向异质化,网络鲁棒性越好;直接受攻击网络的负载容量参数能有效改变网络的相变行为,容量增大使得耦合网络的相变行为从一阶到混合相变,再到二阶相变,但却不会提高网络在大规模攻击下的存活规模,并且通过增大直接受攻击网络的负载容量参数来改善网络鲁棒性能需要花费的代价较高;间接受攻击网络负载容量参数增大可以显著提高网络的鲁棒性,其效果受网络初始负载分布影响。进一步研究发现,改变网络的初始负载模型函数可以调整影响网络存活规模的负载容量参数的关键值;最后分析了成本约束下耦合网络鲁棒性能最优化的容量参数设置。

    • 秦玉峰, 史贤俊

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2201

      摘要:提出了一种基于最大均值差异(Maximum mean discrepancy,MMD)的故障可诊断性定量评价方法.\;该方法无需构建任何系统模型,通过度量不同故障模式下测量数据之间的距离定量评价故障可诊断性,适用于结构复杂不易于建模且能够获取测量数据的复杂系统.\;首先,将测量数据通过特征核映射到可再生核希尔伯特空间(Reproducing kernel Hilbert space, RKHS)中,以MMD作为多元分布距离度量指标,将故障可诊断性定量评价问题转换为多元分布在RKHS中的距离度量问题.\;然后,通过数学推导分析了测量噪声强度对故障可诊断性评价结果的影响.\;最后,通过仿真实例验证了本文方法的有效性.

    • 陈雨蝶, 干宏程, 程亮

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2192

      摘要:基于“双碳”战略目标的提出以及物流企业低碳转型的发展趋势,以多中心冷链物流绿色车辆路径问题为研究对象,以碳排放成本、配送成本和时间窗惩罚成本之和最小化为优化目标,建立考虑联合配送和碳交易机制的冷链物流模型。同时,针对遗传算法局部搜索能力差、收敛速度慢等缺点,设计一种具有变邻域搜索操作和动态灾变机制的多种群遗传算法,用标准算例集证实该算法在寻优能力、稳定性、收敛速度等方面的优势。最后,通过实验验证模型的有效性,并从联合配送、决策目标、碳交易机制等多角度进行分析,为冷链物流企业和政府提供管理启示。

    • 刘旭琛, 刘辉, 陈甫刚, 李超

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2166

      摘要:转炉炼钢终点控制作为吹炼末期重要操作的关键是碳含量准确实时预测, 而熔池中碳含量的氧化速率能够反映在炉口火焰纹理变化上, 因此提取火焰纹理的准确特征是进行终点碳含量预测的关键, 但火焰纹理具有多方向多尺度不规则的特征描述难点. 本文提出一种导数非线性映射方向加权多层复杂网络彩色纹理描述符, 符合火焰不规则纹理的多尺度多方向特点. 首先, 将HSI空间下火焰图像映射到相位空间来增强空间位置关联信息; 其次, 基于复杂网络给出一种反映不同尺度顶点间连续变化的导数关系权重公式, 结合方向信息构建炉口火焰图像的多尺度不规则方向加权彩色纹理复杂网络; 最后, 计算顶点方向加权度特征量化复杂网络拓扑连接模式, 构建火焰彩色纹理特征, 建立KNN回归模型预测终点碳含量. 结果表明, 碳含量在±0.01%误差范围内的预测准确率为88.99%, 在±0.02%误差范围内预测准确率达到94.13%, 且所提算法满足实际转炉炼钢吹炼过程实时性要求.

    • 叶文静, 曹萃文, 顾幸生

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2067

      摘要:本文提出了一种改进?约束法的飞蛾火焰优化算法(?IMFO, ? Improved Moth-Flame Optimization algorithm, ?IMFO)求解约束优化问题.该算法采用?约束法对约束进行处理,考虑了种群整体的约束违反度变化,提出了一种基于火焰种群约束违反度的阈值?计算公式;改进了火焰种群的更新方法,首先根据种群中个体的约束违反度与?的关系将其分为两类:一类是约束违反度小于等于?的个体,按照目标函数值排序;另一类是约束违反度大于?的个体,按约束违反度排序.然后先选择第一类中的个体,如果数量没有达到种群数量的要求,继续从第二类中选取个体形成新一代火焰种群;提出了一种改进的飞蛾变异策略,在原始飞蛾变异策略的基础上引入了两个随机火焰个体影响飞蛾变异,并增加了优秀火焰个体对飞蛾变异的指导作用.通过25个测试函数以及2个实际的工程优化问题分别与其他13种算法进行的算法性能测试对比表明,?IMFO算法在求解精度及稳定性等方面具有优势.

    • 王聪, 夏红伟, 任顺清

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2003

      摘要:针对传统基于前向欧拉近似的离散趋近律存在数值抖振的问题,提出一种衍生于后向欧拉积分的广义离散趋近律.首先,广义离散趋近律具有全局无抖振收敛特性,并且释放更多的参数设计自由度;其次,揭示趋近律参数对滑模变量收敛速率的影响关系,为参数整定提供理论依据;最后,在考虑系统不确定性时,给出滑模面最终的边界层,证明所设计的趋近律可以同时确保系统的快速瞬态响应和高精度控制.数值仿真验证所提出算法的有效性.

    • 张正道, 王瑶瑶, 谢林柏

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1967

      摘要:现有基于控制信号编码的信息物理系统重放攻击检测方法主要是通过判断检测函数值的大小是否超出给定阈值来实现检测. 这类方法普遍存在检测率与系统控制性能损失之间的矛盾.本文提出了一种基于伪周期控制信号编码的检测方法.首先,在控制信号中加入预先设计的伪周期随机编码信号,并且构造与之对应的伪周期测量值补偿信号,证明了当系统矩阵稳定时,补偿信号的周期性.然后,对接收到的测量值信号,利用不同补偿信号进行补偿,获得检测函数最小时对应的补偿信号在周期中的位置.通过比较该补偿信号与实际控制量水印信号在周期中的位置实现对重放攻击的检测.仿真实验的结果表明,采用本文方法,只需比较采用不同补偿信号下检测函数值的相对大小,从而能在有效地检测重放攻击的同时,降低控制编码信号的方差并减小系统控制性能损失.

    • 江达, 蔡志勤, 刘忠振, 彭海军, 吴志刚

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1936

      摘要:探讨了空间连续型机械臂执行在轨操作任务过程中的自适应轨迹跟踪控制器设计问题。首先,对于具有显著非线性特征的连续型机械臂动力学模型,考虑运动过程中存在的建模误差和外部干扰因素,设计了变结构动力学控制器。其次,基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)对变结构控制器参数进行在线调整,实时优化控制器性能。同时,提出了一种针对强化学习网络稀疏训练方法,训练过程中采用具有随机稀疏拓扑结构的稀疏连接层代替神经网络的全连接层,并以一定概率对连接薄弱的网络进行迭代剪枝,使得DRL的策略网络由初始稀疏拓扑结构演化成无标度网络,在不降低训练精度的基础上显著压缩了网络规模。仿真结果表明,所提出的基于强化学习的自适应控制器能有效地进行连续型机械臂的跟踪控制,通过稀疏学习的方法,控制器在保证控制精度的同时,双隐层网络节点参数量下降了99%,大幅降低了计算成本。

    • 张磊, 李柳, 杨海鹏, 孙翔, 程凡, 孙晓燕, 苏喻

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1900

      摘要:频繁高效用项集挖掘是数据挖掘的一项重要任务,目的是挖掘出一组频繁且高效的项集,挖掘到的项 集由支持度和效用这两个指标分别来衡量是否频繁和高效。在一系列用于解决这类问题的方法中,进化多目标 方法取得了良好的效果,它能够提供一组高质量解来满足不同用户的需求,以及避免传统算法中支持度和效用 的阈值难以确定这一问题。但已有多目标算法多采用0-1编码,这使得决策空间的维度和数据集中项数成正比, 因此,面对高维数据集会出现维度灾难问题。为了解决这个问题,本文设计了一种项集归减策略,通过在进化 过程中不断对不重要项进行归减来减小搜索空间,从而解决维度灾难问题。根据此策略,文章进而提出了一种 基于项集归减的高维频繁高效用项集挖掘多目标优化算法(IR-MOEA),并针对可能存在的归减过度或未归减到 位的个体提出了基于学习的种群修复策略用来调整进化方向。此外文中还提出了一种基于项集适应度的初始化 策略,使得算法在进化初期生成利于后期进化的稀疏解。多个真实和人工数据集上的实验结果表明,此算法优 于现有的多目标优化算法,特别是在高维数据集上。

    • 张伟, 刘建昌, 谭树彬, 刘圆超

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1811

      摘要:研究表明随着目标维数的增加,大多数多目标进化算法的性能急剧恶化,无法使种群收敛且均匀分布 于Pareto前沿(PF).针对该问题,本文提出一种基于指标选择和密度评估删除的高维多目标进化算法(An indicator selection and density estimation deletion-based many-objective evolutionary algorithm, MaOEA/IS-DED).该算法在环 境选择过程中采用基于Iε+ 指标的选择策略和基于移动的密度评估删除机制协同指导种群进化.具体地,前者选 择Iε+ 指标值最小的一对个体,其在空间中表现为搜索方向最相似的个体;后者利用自身兼顾种群收敛性和多样 性的特性,比较被选的两个个体且删除收敛性和多样性较差的个体.实验结果表明MaOEA/IS-DED算法在处理高 维多目标优化问题时能获得较强的竞争性能.

    • 张京辉, 陈曦, 李博睿

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1807

      摘要:在城市轨道交通中,优化时刻表是提高能效、改善乘客体验的重要手段.潮汐客流给时刻表的优化带来了较大的困难.此外,地铁建设期购置多少列车、运营期如何在有限车数下制定时刻表也是常常被忽视的问题.针对这些问题,本文以列车发车间隔为决策变量,构建了列车运行模型、乘客行为模型,考虑了车数限制条件,设计了列车能效与乘客体验的优化目标,建立了一个非线性多目标优化问题.该问题采用NSGA-II算法进行求解.本文以某城市某条地铁线路作为算例.在该算例里,通过放宽车数限制最多可以节能11.1%,同时增加车辆储备带来的边际效益递减;通过设计非对称的时刻表,可以在列车能效上最多得到4.6%的优化.当客流具有潮汐特征时,通过设计非对称时刻表可以带来显著的收益.

    • 田应东, 杨文胜, 戴静怡

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1793

      摘要:为了在社交网络中选择高价值代言人以达到尽可能好的移动优惠券投放效果,首先根据粉丝数量和活跃状态对代言人社会传播能力进行建模,并利用移动优惠券类型的偏好程度和移动优惠券转发率对代言人个体分享意愿进行建模,其次,基于社会传播能力和个体分享意愿提出代言人价值的概念,来设计代言人价值排序算法(Endorser Value Rank Algorithm)。然后,在考虑代言人价值的基础上,针对企业利润和代言人收益最大化的多目标优化问题,建立移动优惠券投放模型,并设计基于遗传算法的HFNSGA算法,据此实现社交网络中基于代言人价值的移动优惠券投放。最后通过在GitHub上的真实用户数据集对EVRank算法进行实验,结果表明,EVRank算法在准确率和匹配率上均优于其它相关算法,同时,算例分析表明,HFNSGA算法不仅可以有效地求解高维多目标优化问题,而且其解集有较好的分布性和均匀性,能够有效指导企业进行移动优惠券投放决策。

    • 程美英, 钱乾, 倪志伟, 朱旭辉

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1754

      摘要:基于计算智能“隐并行性”实现多任务优化(Multi-task Optimization, MTO),是当前研究热点和前沿技术。与传统单任务优化算法相比,通过挖掘群体智能内在并行和内涵并行同时优化多个任务,可显著提高问题求解质量和缩短任务求解时间。本文首先对MTO相关英文/中文文献进行梳理,总结MTO研究进展和趋势;其次基于多因子优化(Multifactorial Optimization, MFO)和多种群演化(Multi-Population Evolution, MPE)两种不同信息共享框架,从多任务搜索空间设计、种群数量、种群规模、依托算法、信息迁移节点、交互信息、时间和空间复杂度、复杂系统等角度对比二者异同;然后从信息迁移节点、方式、类型三方面重点阐述MTO核心理论;最后从探究MTO复杂系统层级智能涌现行为、多任务种群多样性控制以及应用领域拓展三方面展望未来研究方向。

    • 安迪, 王姝, 关展旭, 刘尧, 张林

      优先出版时间:2022-06-13  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1593

      摘要:针对浮选过程的故障工况信息不足难以建立准确识别模型,导致调整浮选生产工况不及时,从而无法正常稳定运行的问题,本文提出一种基于跨域流形正则化特征域适应方法。该方法将已有相似完备浮选过程积累的丰富工况信息作为源域迁移到未建模的不完备浮选过程的目标域中,首先通过最大域内类密度和局部流形正则化约束分别保留原始判别信息和维持域内邻域结构信息不变,从而提取完备工况和不完备工况域间的特征并投影到公共子空间中,其次由最大均值差异缩小源域和目标域间分布差异,建立分类识别模型,再结合D-S证据理论,融合浮选过程泡沫的静态特征与动态特征信息,提高对不完备浮选过程工况识别的泛化能力,保证得到较好的识别分类效果。最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性。

    • 张浩, 徐志刚, 王军义

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1501

      摘要:配料计算是特种铝合金熔炼的重要准备工序,直接影响产品最终性能。为提高产品质量和配料效率,降低原料和仓储物流成本,建立考虑元素烧损和旧料循环利用等因素的特种铝合金配料优化模型。针对该模型的目标多样性和非线性等特点,设计以投料量和投料时间为决策变量的实数编码规则,提出一种基于第III代非支配遗传算法并融入分布式估计策略的多目标优化算法用于求解该模型。通过基于真实生产数据的仿真实验进行模型和算法验证。实验结果表明,该模型能够有效地解决特种铝合金配料优化问题;与传统的多目标优化算法相比,所提出的求解算法能够获得更优的结果。

    • 李炜, 颜伟俊, 毛海杰

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1950

      摘要:随着多轴同步控制系统应用日益广泛,对其安全可靠性的要求也愈加迫切,尤其当元部件不可避免的逐渐退化时,对系统依旧具有持续工作的期许。受此驱使,本文针对一类考虑单轴执行器退化的多轴同步控制系统,将感知与认知相结合,提出了一种基于系统剩余寿命(RUL)预测的动态矩阵(DMC)-PID串级延寿控制方法。首先,在不改变原有多轴同步系统结构的前提下,通过串级方式引入DMC作为延寿控制器,辅以PHM模块作为自主维护分析决策器,构建了具有实时RUL预测与延寿功能的多轴同步系统新架构;其次,建立执行器隐含退化状态与多轴同步系统性能等感知信息之间的联系,得到了多轴同步系统RUL分布的解析解并用于实时预测;接着,将其与同步系统的期望工作时长结合,作为在线自主维护的认知依据,并基于文中给出的一种同时依赖执行器退化状态和延寿期许的自适应参数调节律,用以在线动态调整DMC约束矩阵Q和R的元素值,通过更契合退化过程特征与延寿需求的方式来减缓执行器退化、延长系统使用寿命,进而实现了多轴系统性能与耐用性之间的更优折衷平衡;最后,通过舞台多电机同步控制系统仿真实验验证了所提方法的有效性。

    • 李威, 卢盈齐, 范成礼

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1955

      摘要:准确估计空中目标的威胁值对于防空作战指挥决策具有重要的参考意义。针对空中目标特征繁杂容易造成模型过拟合和正余弦算法容易早熟和陷入局部最优的不足,本文通过套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)去除目标的冗余特征,然后采用佳点集初始化种群、非线性振幅调整因子、随机惯性权重、自适应终点权重以及最优邻域高斯扰动等策略对正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)进行改进,使用改进的正余弦算法对支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型进行优化,构建了基于套索算法和改进正余弦优化支持向量回归的目标威胁估计模型。对比实验结果显示,改进后的正余弦算法加强了全局搜索能力和局部收敛速度,得到的目标威胁估计模型具有较高的准确度和稳定性,能够为防空作战指挥决策提供科学的参考依据。

    • 刘延彬, 姜媛媛

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2025

      摘要:针对三角网格路径规划方法,采用D-P算法提取路标点时,其最大阈值不好确定等问题,本文提出基于碰撞检测的抽取路标点方法。同时采用Pure Pursuit算法跟踪路标点,对差速驱动机器人进行运动规划。通过实验对比分析表明:在提取路标点时,与D-P算法相比,碰撞检测方法更加优越。最后,通过差速驱动机器人的运动规划实验表明:Pure Pursuit算法追踪路标点方法规划的运动轨迹是一条光滑曲线,能够有效避开地图上的障碍物。机器人角速度,线速度均是光滑函数,变化平缓,在路标点附近出现较小波动,波动范围均在允许值内。运动规划时间为0.049s,完全能够满足实际需求。研究结果表明基于路标点追踪的移动机器人运动规划是一种简单有效的运动规划方法。

    • 周厚盛, 戚建国, 杨立兴, 石俊刚, 龚聪聪

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2054

      摘要:针对通勤客流需求的动态性、不均衡性和随机性等复杂特征, 提出了基于灵活编组的城轨车底运用计划及鲁棒客流控制策略两阶段随机规划模型. 第一阶段为编组类型指派与车底运用计划优化模型, 以极小化系统运营成本为目标; 第二阶段为车站协同限流鲁棒优化模型, 以极小化乘客等待时间为目标. 通过线性化方法将原模型重构为可被CPLEX等优化软件直接求解的混合整数线性规划模型. 算例结果表明, 灵活编组模式在仅增加0.5%乘客等待时间的基础上,可降低约30.2%的系统运营费用, 说明灵活编组方案在满足客流需求的同时可合理的降低运营费用. 此外, 本文所得鲁棒客流控制策略能够避免传统鲁棒优化方法过于保守的问题, 对实际运营过程中随机客流需求具有较好的适应性.

    • 于明, 邢章浩, 刘依

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2084

      摘要:目前大多数 RGB-D 显著目标检测方法在 RGB 特征和 Depth 特征的融合过程中采用对称结构,对两种特征进行相同的操作,忽视了 RGB 图像和 Depth 图像的差异性,易造成错误的检测结果。为解决该问题,本文提出一种基于非对称结构的跨模态融合 RGB-D 显著目标检测方法。利用全局感知模块提取 RGB 图像的全局特征,并设计了深度去噪模块滤除低质量 Depth 图像中的大量噪声;再通过本文提出的非对称融合模块,充分利用两种特征间的差异性,使用 Depth 特征定位显著目标,用于指导 RGB 特征融合,补足显著目标的细节信息,利用两种特征各自的优势形成互补。在 4 个公开的 RGB-D 显著目标检测数据集上进行了大量实验,实验结果验证了本文所提出的方法优于当前的主流方法。

    • 杨帅东, 许瑾, 谌海云, 汪敏

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2116

      摘要:由于无人机视觉跟踪视角范围广且环境复杂, 常遇到无人机飞行震动、目标遮挡、相似目标等问题, 导致无人机跟踪目标发生漂移. 因此, 本文对具有回归计算的全卷积孪生网络跟踪算法(SiamRPN)进行改进, 提出一种加强深度特征相关性的无人机视觉跟踪算法(SiamDFT). 首先, 将全卷积神经网络后三层卷积的网络宽度提升一倍, 充分利用目标的外观信息, 完成对模板帧和检测帧的特征提取;然后, 在检测帧和模板帧分别提出注意力信息融合模块和特征深度卷积模块, 两个深度的特征相关性计算方法能够有效抑制背景信息, 增强像素对之间的关联性, 高效完成分类和回归任务;最后, 采用深度互相关运算完成相似性计算, 并引入距离交并比的计算方法完成对目标的定位;实验结果表明, SiamDFT在无人机短时跟踪场景下精确率和成功率分别达到79.8%和58.3%, 在无人机长时跟踪场景下精确率和成功率分别达到73.4%和55.2%. 最后完成实景测试, 充分验证本文算法的有效性.

    • 黄龙珠, 贾之阳, 王遵君, 田秀璇

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2142

      摘要:在近些年的制造环境中,由于市场对多品种、小批量定制产品需求的增加,生产制造更加深入地向着柔性方向发展.为更好地利用现有资源,提高生产效率,实时性能评估与预测、基于小批量生产的实时调度以及优化改进等在分布式柔性生产系统中具有重要的研究意义.本文主要研究基于退化机器模型的多批次串行生产线的性能分析问题,并对分布式生产系统进行任务调度及预测性维护.具体地说,对于具有退化机器模型及有限容量缓冲区的生产系统,首先,采用马尔科夫分析方法建立数学模型.然后,提出精确方法来计算该生产系统的实时性能指标,并提出一种针对模型的遗传算法实现调度问题的求解方案.此外,提出基于退化机器模型的预测性维护策略以减少完成时间.最后,通过数值实验验证了该算法的可行性和有效性.

    • 张晓红, 何于港, 张剑飞, 甘婕, 石慧, 秦彦凯

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2169

      摘要:为保证系统的可靠运行,诸如煤矿主通风系统、发电机冷却系统等均采用一用一备的冷贮备切换运行模式。系统的切换和维护策略直接影响着系统的运行性能和失效。且系统在运行过程中同时存在着内部退化导致的软失效和外部冲击导致的硬失效,外部冲击影响着系统退化的同时,对其切换与维护决策也有着间接的影响。本文针对存在冲击影响的冷贮备系统研究其最优切换及视情维护决策问题。首先,在系统结构和切换式运行和维护特性分析的基础上,制定了基于周期切换和状态检测的切换式离线视情维护策略;其次,建立了累积冲击过程影响下系统退化所致的软失效和极端冲击过程所致的硬失效竞争可靠性模型;接着,通过分析两类冲击过程影响下系统运行与备用设备交替使用、维修过程中的状态转移特性,重点推导了各检测周期时刻系统状态概率分布的迭代计算模型;然后,以系统平均费用率最小为目标,建立了解析决策模型,以求解系统的最优切换周期和维护阈值。最后,以矿井主通风系统为案例验证了策略及模型的正确性和有效性,并分析了模型对参数的灵敏度。结果表明系统的最优维修策略随机冲击影响的不同而变化显著。

    • 付宇鹏, 邓向阳, 何明, 朱子强, 张立民

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2230

      摘要:研究了基于强化学习的飞机姿态控制方法。控制器输入为飞机纵向和横向状态变量以及姿态误差,输出升降舵和副翼偏转角度指令,实现不同初始条件下飞机姿态角快速响应,同时避免了使用传统 PID 控制器和不同飞行状态下的参数调节。根据飞机姿态变换特性,通过设置分立的神经网络模型,提高了算法收敛效率。为贴近实际的固定翼飞机控制,仿真基于 JSBSim 的 F-16 飞机空气动力学模型,利用 OpenAI gym 搭建强化学习仿真环境,以任意角速度、角度和空速作为初始条件,对姿态控制器中的动作网络和评价网络进行训练。仿真结果表明基于强化学习的姿态控制器响应速度快,动态误差小,并能避免大过载等边界条件。

    • 吴培良, 林为梁, 毛秉毅, 陈雯柏, 高国伟

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2244

      摘要: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。本文提出一种脉冲图卷积神经网络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,其次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三个LIF神经元和两个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,本文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准确率、精度、召回率和F1-score均得到提升。

    • 宋昭漾, 赵小强, 惠永永, 蒋红梅

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2250

      摘要:针对基于深度神经网络的图像超分辨率重建算法在特征提取过程中容易丢失特征信息,导致重建图像缺少纹理和边缘细节等问题,本文提出了一种多级信息补偿的U型网络图像超分辨率重建算法。首先设计了一个用于图像超分辨率重建的U型网络,该网络通过下通道分支对输入特征进行多层级特征提取和通道压缩,通过底层模块对压缩后的特征进行融合并提取不同通道的相关特征和通过上通道分支对压缩后的相关特征进行多层次特征提取和通道恢复;然后设计了多级信息补偿模型,该方法对U型网络的通道压缩过程中丢失的信息和通道恢复过程中难以恢复的信息进行补偿。最后在不同放大倍数下的Set5、Set14、BSD100和Urban100测试集上对本文算法和主流算法进行对比测试分析,实验结果表明本文算法相比主流算法不仅实现了在峰值信噪比(PSNR)/结构相似度(SSIM)指标和视觉效果的巨大提升,而且拥有较少的参数量。

    • 毛文平, 李帅永, 谢现乐, 杨雪梅, 聂嘉炜

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0026

      摘要:针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出了一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.该算法首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高了算法搜索效率;其次基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度上下限,提高算法收敛速度的同时又可以避免陷入局部最优.在不同规格的二维静态栅格地图下进行了移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且有较好的全局搜索能力,验证了该算法的实用性和优越性.

    • 吴鹏, 颜宝卿

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0117

      摘要:为保障交通系统安全性和卡车货运自动化的发展,有必要对自动卡车货物运输专用网络进行科学规划与布局. 考虑到自动卡车专用道会减少普通车辆的路权,对普通车辆的出行路径选择行为造成影响,首先从路网整体出发,以系统出行时间最小为目标,充分考虑路网普通车辆的出行路径选择行为,构建一种新的自动卡车专用运输网络设计的双层规划模型;然后提出一种基于实数编码的改进差分进化算法求解建立的双层规划模型,不仅保证解的可行性,还可避免复杂的不可行解修复过程. 通过Sioux Falls基准网络实例和大量随机算例对比测试验证了所提出模型和算法的有效性.

    • 汪瀚, 吴海锋, 王俨, 王勇, 王霞

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0143

      摘要:早期诊断轻度认知障碍是干预阿尔茨海默症的有效途径.目前常使用静息态功能磁共振成像和机器学习方法进行轻度认知障碍的辅助诊断,关键是使用血氧水平依赖(Blood Oxygenation Level Dependent, BOLD)信号构建大脑的功能性连接.针对大脑静息态BOLD信号中存在各种外界噪音干扰的问题,提出了结合多元经验模态分解与皮尔逊相关的重构方法与极正极负重构准则,将大脑默认模式网络的中心节点后扣带回皮层作为模板,重构BOLD信号以降低外界噪音干扰.实验结果表明,基于极正极负重构准则降噪后的BOLD信号构建功能性连接,相较降噪前的数据,在分类性能方面可以提高数据的差异性,在特征选择性能方面可以对数据集降维的同时进一步提升分类性能.此外,以上性能均优于传统重构准则.最后,对降噪后的最优特征子集进行统计性分析,发现脑岛可能是默认模式网络的相关脑区,小脑蚓体与后扣带回皮层可能构成了一种认知功能补偿网络,这是以往研究中少有提出的结论.

    • 孙一凡, 张纪会

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0291

      摘要:为了进一步提升粒子群算法在离散优化问题中的性能,针对粘性二进制粒子群算法缺乏全局搜索能力、容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,提出了一种新的自适应参数策略和粒子散度指标,并结合模拟退火机制来改善该算法的寻优能力.为了检验算法性能,通过选取不同维数的背包问题算例库以及不同规模的UCI特征选择问题算例库进行仿真实验,并对实验数据进行统计分析,实验以及分析结果表明新算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度上均优于对比算法.

    • 赵林, 徐志国

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0045

      摘要:研究了具有未知参数和外部干扰机械臂的自适应渐近跟踪控制问题. 提出了一种新的自适应命令滤波反步策略, 利用命令滤波器避免了传统反步中对虚拟控制函数的微分计算, 并建立了误差补偿机制来补偿滤波误差. 与现有的针对机械臂的命令滤波反步跟踪控制相比, 跟踪误差可以渐近收敛到零, 并且只需要设计一个自适应参数. 最后, 通过仿真验证了该方案的有效性.

    • 赵安军, 张宇, 张育平, 董菲菲

      优先出版时间:2022-05-02  DOI:

      摘要:针对集中供暖系统管网水力失衡、流量供需失衡问题提出了一种基于群智能的新型分布式优化算法.首先以系统输配送能耗最小为优化目标, 将其分解为管网调节阀开度优化和换热站并联水泵运行优化两个子问题求解; 其次建立了调节阀模型和管网水力模型, 在此基础上进行了调节阀开度的优化, 从而计算出了系统最小供回水压差; 然后基于改进的交替方向乘子法完成了并联水泵的优化运行; 最后以集中供暖系统实例验证了算法性能. 实验结果表明, 相比传统集中式求解算法, 该算法不受水利管网规模限制, 利于实现工程中即插即用; 相比其他分布式算法, 该算法不仅求解速度快, 而且可以得到较优的管网运行策略, 节能效果较为显著.

    • 赵一夫, 苗津毓, 郭方洪, 吴祥, 董辉, 俞立

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2277

      摘要:针对现有闭环检测算法因视觉干扰而产生的闭环误判问题,本文提出一种利用场景语义信息进行验证的闭环检测算法.该算法通过视觉词袋库模型检索闭环候选帧,用后验方法剔除算法可能产生的错误闭环.后验方法首先将场景中的语义信息抽象为语义节点,然后提取包含邻域信息的节点特征,并以此匹配图像间的语义节点,降低了算法对于动态物体干扰的敏感性.随后,算法基于图像间的匹配语义节点构建相对位置网络,根据网络相似度验证闭环帧,提高了闭环检测算法在具有相似纹理的场景中应对感知混淆的鲁棒性.实验结果表明,语义位置验证算法显著地提升了视觉词袋模型的检测准确率.与其他经典算法相比,本文所提出的闭环检测算法具备更快速、更准确的检测性能.

    • 王勇, 蒋琼, 刘名武, 刘永

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2276

      摘要:针对传统人工回收和智能回收在回收方式上的差异, 考虑消费者对智能回收渠道的选择偏好, 构建了单一传统回收、单一智能回收、双回收渠道下分散决策和集中决策模型, 以及制造商分别与传统回收商和智能回收商合作的决策模型, 分析了竞争回收下制造商的回收定价与回收合作策略. 研究表明: 相对于单一回收渠道, 双回收渠道竞争会促使传统回收商和智能回收商提高回收价, 但会降低回收商的利润; 与单一回收渠道相比, 双回收渠道下制造商、零售商和供应链的总利润会增加, 而制造商与回收商合作可进一步提高制造商、零售商和供应链的总利润; 以双回收渠道分散决策为参照, 制造商与传统回收商和智能回收商之间均有合作动机, 且制造商与传统回收商合作后的增量利润较大, 制造商与智能回收商合作后的增量利润较小.

    • 李虹瑾, 彭力

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2270

      摘要:随着目标跟踪技术在多种视觉任务中的广泛应用,跟踪算法的实时性变得越来越重要。全卷积孪生网络跟踪算法(SiamFC)虽然在跟踪速度方面较为理想,但是在应对复杂的跟踪环境时很容易出现跟踪漂移,为了能在提高算法精度的同时保证实时性,提出一种基于负样本挖掘与特征融合的高速跟踪算法。首先,为了学到更深层次特征的同时,不过多增加额外参数运算,使用改进后的ShuffleNetV2轻量级网络进行特征提取,提升跟踪速度;其次,在离线训练阶段引入不同种类的负样本对,加强对语义信息的学习,从而提升模型的特征判别能力;最后,为了得到更高质量的响应图,提出一种多尺度特征融合策略,充分利用浅层与深层特征,提高跟踪精度。在OTB100和VOT2018两个数据集上与其他跟踪算法进行对比实验,结果表明,所提算法较基准算法SiamFC在各项指标上有大幅度提升,在两个数据集下分别收获了8.3%和7.9%的增益。同时在NIVIDA GTX l070下的速度可达114FPS。

    • 伍国华, 毛妮, 徐彬杰, 赵苛欣, 马中强

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2268

      摘要:针对物流配送需求大、“最后一公里”交付困难等问题, 本文首次提出带有动态能耗约束的多车辆与多无人机协同配送问题, 并以最小化配送时间为目标建立了混合整数规划模型 (MIP). 为解决该问题, 设计了 K-means聚类和最近邻协同的初始解生成算法, 并提出了基于问题领域知识的自适应大规模邻域搜索算法(Adaptive LargeNeighborhood Search, ALNS). 在不同规模算例上的实验结果表明, 本文提出的算法相比模拟退火算法、变邻域搜索算法和遗传算法在求解质量和求解效率方面都具有一定的优势, 求解质量平均分别提升了了 23.8%、23.3%和 5.7%, 说明 ALNS 较对比算法更好的平衡了全局搜索和局部搜索. 此外. 灵敏度分析实验表明无人机载重能力和无人机续航能力是影响包裹配送时间的两个关键因素.

    • 董世建, 孟振, 时侠圣, 王雪松

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2171

      摘要:通过分析在速度控制运行模式的雕刻机系统输入角速度和输出位置之间的机理关系,将其系统利用一个积分因子和一个稳定传递函数相连接的模型进行模拟。通过引入微分滤波器对采样数据进行处理,将难以辨识的临界不稳定积分模型转换成易于辨识的稳定模型。本文提出了一种能够精确估计带积分因子的递推最小二乘算法。并采用辅助变量法消除因滤波引起的有色噪声的影响。所提算法可以确保在开环状态下对积分系统进行精确估计。对于多轴雕刻机运动控制系统,提出了一种基于中间观测器的容错跟踪控制算法。针对与输入通道匹配的过程故障,设计基于故障估计值的容错控制反馈率进行有效补偿。对于不匹配故障,通过调节调节中间观测器增益实现充分抑制。最后,通过和现有算法对比,实验验证了所提出算法的可行性和优越性。

    • 阮贵航, 陈教料, 胥芳

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2149

      摘要:针对多机器人执行全覆盖任务效果差的问题,提出了一种基于滚动优化和分散捕食者猎物模型的多机器人全覆盖路径规划算法。利用栅格地图表示作业的环境空间,并基于栅格地图修正捕食者猎物算法中的避开捕食者奖励,添加移动代价奖励和死区回溯机制构建分散捕食者猎物模型;引入滚动优化方法,避免机器人陷入局部最优。预测周期内机器人覆盖栅格的累计奖励值作为适应度函数,并使用鲸鱼优化算法(WOA)求解最优移动序列。最后,在不同环境下进行仿真实验,得到的平均路径长度与生物激励神经网络算法(BINN)和牛耕式A*算法(BA*)相比分别减少了16.69%~17.33%,10.32%~20.03%,验证了本文算法在多机器人全覆盖路径规划中的可行性和有效性。

    • 刘艳红, 陶长春, 张赞, 吴振龙

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1866

      摘要:功能性电刺激是实现病理性腕部震颤抑制的重要手段. 但由于腕部肌骨系统生理特性复杂, 难以对其准 确建模, 限制了震颤抑制控制的效果. 针对上述问题, 本文首先建立了腕部肌骨系统的Hammerstein 模型, 给出了 参数辨识方法; 然后针对肌肉非线性招募特性通过前馈控制进行模型线性化, 进而设计自抗扰控制器实现对肌骨 系统建模误差和震颤等外部扰动的估计和补偿, 根据带宽法和稳定裕度要求完成控制器参数整定, 并对闭环系统 的跟踪和抗扰性能进行了仿真分析; 最后, 基于腕部震颤抑制系统平台对所提出的自抗扰控制方法与PID 控制进 行了对比实验,验证了控制方案的有效性.

    • 刘宁, 朱波, 阴艳超, 李岫宸

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1780

      摘要:CGAN能够从数据中学习到其分布特性,被引入到不平衡数据处理中对少数类样本进行过采样,可以生成符合原始数据分布的新样本,因此比传统的重采样方法具有更好的处理效果.然而,CGAN对数据分布特性的学习易受限于样本规模,在少数类样本规模较小时不能充分学习其分布特性,难以保证生成样本的质量.针对这一问题,本文提出了一种将CGAN和SMOTEENN相结合的不平衡数据平衡化处理方法.首先,从既有的少数类样本出发,采用SMOTEENN方法生成一定规模的少数类样本,然后,在此基础上训练CGAN模型,保证其能生成符合原始少数类样本分布特征的新样本,最后,再利用CGAN重新生成符合原始少数类样本分布的新样本构建平衡数据集.为验证所提方法的有效性,基于公开的不平衡数据集开展对比实验研究.实验结果表明,相对几种经典的不平衡数据处理方法和近期文献报道的方法,所提方法在几项不平衡数据分类评价指标上表现出明显优势.

    • 马湧, 冯凯

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1424

      摘要:针对炼钢厂天车任务具有时序性、冲突性和不确定性的特点,提出一种基于贝叶斯公式的天车调度方法。首先,解析炼钢厂内天车任务的产生规律,构建天车调度过程的贝叶斯网络;然后,计算各类天车任务产生的时空概率分布;最后,根据可用天车数量,匹配运输任务,动态生成天车调度方案。基于天车调度仿真系统,利用某炼钢厂实际的10900条天车任务数据,对该天车调度方法测试表明,该方法可以在规定时间内有效的完成所有天车任务;与人工调度方法相比,完成任务总时间、天车避让次数、由于天车避让导致额外的运输时间均明显减少。在提高天车运行效率的同时,减少了天车碰撞的安全风险。

    • 熊炜, 李咸善, 邹宇, 鲁明芳, 李飞, 粟世玮

      优先出版时间:2022-04-17  DOI:

      摘要:考虑到当前向国际社会承诺的“碳达峰,碳中和”目标,针对电-气联合运行中多方利益的诉求,运用动态主从博弈理论,在考虑碳排放和综合需求响应的情况下,建立以供电公司为主体,家庭负荷聚合集群为从体的博弈模型。通过家庭负荷聚合的的多能联合负荷特性和价格需求响应的不确定性,得到博弈双方支付函数。考虑能源结构的碳排放折算,以供能方收益最大,需求侧支付费用最低为目标,建立主从博弈模型。主方以价格为策略集,从方以需求响应为策略集,通过最优反应函数结合非支配排序遗传算法求解并筛选主从博弈均衡解。通过算例仿真验证,所设立模型可实现主体和从体各方的社会效益与经济效益最优化,为能源互联下的市场决策优化运行提供参考。

    • 翁世清, 翁品迪, 周京, 陈博, 苏子漪

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1535

      摘要:针对虚假数据注入(FDI)攻击下的多区域互联电力系统安全状态估计问题, 提出一种分布式中间观测器的设计方法, 同时对各区域电力系统的状态、虚假数据注入攻击信号以及负载偏差进行估计. 特别地, 本文所设计的中间观测器不需要系统满足严格正实条件或观测器匹配条件. 首先, 通过将电力系统的状态和虚假数据注入攻击进行增广, 得到等价的区域电力系统状态空间模型. 然后, 构建分布式中间观测器对各个电力系统子系统分别进行安全状态估计, 并设计补偿控制策略降低虚假数据注入攻击及负载偏差给电力系统运行带来的影响. 最后, 算例仿真验证了所提方法的可行性和有效性.

    • 张永明, 陈伟达, 李倩茹

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1715

      摘要:构建由资金约束零部件供应商和负责废旧零部件再制造的资金约束原始设备制造商(OEM) 组成的闭环供应链,并考虑三种融资策略:单独银行贷款(SBF)、银行贷款+ 供应商延迟支付(BF-with-SDP)、银行贷款+OEM 提前支付(BF-with-OAP)。前者属不合作融资,后两者属合作融资。利用数值分析探讨了不合作/合作融资下的再制造生产策略和OEM 再制造下的合作融资策略。研究发现:合作融资更有利于促进制造/再制造生产和提升供应链整体绩效;为应对融资偏好冲突,供应商需主动寻求与OEM 构建满足激励相容约束的契约;BF-with-SDP 和BF-with-OAP 策略间的具体选择依赖于担保比例的高低;较BF-with-OAP 策略,BF-with-SDP策略更能实现促进再制造生产、提升供应链绩效、降低银行违约损失风险的协同。

    • 缪燕子, 张宗伟, 王贺升, 代伟, 赵忠祥, 王啸林, 杨春雨

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1759

      摘要:随着目前城市绿化程度的不断提高,落叶清理任务变得更加复杂繁重。针对落叶形状多变、大小不一、背景复杂、分布不均的特点,本文提出一种融合Attention-Context(AC)网络和YOLOv3的落叶检测算法(AC-YOLO),解决现有模型对落叶漏检、误检的问题,实现快速、准确地识别检测路面落叶。针对小目标落叶易发生漏检的问题,提出了AC网络结构,将不同层次的特征映射融合作为小目标的上下文信息,同时引入自注意力机制抑制复杂背景和底层噪声带来的影响,提升小目标落叶检测能力;其次,采用Mish激活函数替换Leaky ReLU,提升模型的泛化能力,提高落叶检测准确度;最后,考虑到落叶堆叠情况对清理机器人的工作效率有影响,提出了非极大值融合算法(Non-Maximum Fusion ,NMF)融合密集落叶预测框,从而通过更少的导航点解决密集落叶的检测问题,同时提升落叶检测清理的效率。实验结果表明,基于 AC--YOLO 的检测算法对落叶检测的覆盖率 (Cover) 达到 95%,检测速度达到每秒 53 帧,可以完成实际应用环境中的落叶检测任务,实现对落叶的高效率、智能化清理。。

    • 李保罗, 蔡明钰, 阚震

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1808

      摘要:针对动态不确定环境下机器人执行复杂任务的需求, 本文提出了一种线性时序逻辑(LTL)引导的无模 型安全强化学习方法, 它能在最大化任务完成概率的同时保证学习过程的安全性. 首先, 综合考虑环境中的不 确定因素, 构建马尔可夫决策过程(MDP). 再用LTL刻画智能体的复杂任务, 将其转化为有多个接受集的基于转 移的有限确定性布奇自动机(tLDGBA), 并通过接受边界函数构建可记录当前待访问接受集的约束型tLDGBA (ctLDGBA). 其次, 构建乘积MDP用于强化学习搜索最优策略. 最后, 基于LTL对安全性的描述和MDP的观测函数 构建安全博弈, 并根据安全博弈设计安全盾机制保证系统在学习过程中的安全性. 严格的分析证明了本文提出的 算法能获得最大化LTL任务完成概率的最优策略. 仿真结果验证了LTL引导的安全强化学习算法的有效性.

    • 蔡浩源, 陈捷, 张利军

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1832

      摘要:广义特征值分解在统计信号处理中扮演着重要角色. 广义特征值分解旨在寻找正交于多数噪声空间而 平行于信号空间的投影方向, 以实现信号增强, 所解广义特征值揭示了投影后可获得的最优信噪比. 本文研究广 义特征对追踪算法, 通过探索基于共轭梯度搜索的标准特征向量追踪算法, 将其引入到广义特征对的提取. 所提 算法具有自适应步长机制, 使不同共轭方向上的广义瑞利熵达到最优, 并适用于提取平稳矩阵束和非平稳矩阵束 的广义特征对. 数值仿真中所提算法与二阶算法拟牛顿算法进行了比较, 实验结果验证了所提算法的有效性.

    • 文新宇, 马强

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1906

      摘要:正弦干扰的补偿是控制领域中一个热点问题.近年来前馈补偿的技术得到了广泛的研究,这种方式可以提高系统的控制精度.对非最小相位系统,很难给出干扰和可测信息的直接关系,此外,频率的不确定性以及估计值之间的耦合会导致大量冗余参数的运算.现有的自适应方法存在估计值之间的耦合,增加了干扰估计误差收敛性能分析难度.目前基于干扰观测器控制(DOBC)通过调节控制器和观测器参数,可以同时对多源不确定进行补偿和抑制.本文提出一种分步式观测器设计方法,首先设计一种辅助滤波器和观测器对未知频率正弦干扰参数进行估计,同时给出干扰的等效形式.其次利用估计值构造观测器得到输入干扰状态,从而将这类非线性系统的干扰抵消问题转换为线性系统的观测器设计问题,通过李雅普诺夫定理和数值仿真验证了该方法的有效性.

    • 孙忠锋, 计国君, Kim Hua Tan, 林鸿熙

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1914

      摘要:预售期到达的策略消费者与制造商之间产品质量信息不对称,制造商可以通过不同的预售策略和预售价格设置,影响消费者对产品质量的判断和购买时机的选择。基于信号传递博弈理论,构建了产品质量信息对称和不对称时的博弈模型,给出了质量信息不对称时制造商实现分离均衡和混同均衡的边界条件。结果表明,制造商产能较大时,期权预售本身可以作为高产品质量制造商的信号传递工具;消费者判断产品质量为高质量的先验概率足够大时,高产品质量制造商倾向于实现混同均衡隐藏质量信息,反之倾向于实现分离均衡,通过较高的行权价格传递质量信息。并进一步探讨了预售期时长导致的消费者等待成本的影响,结果发现等待成本相对较低时,上述结论依然成立。

    • 梁薇, 王应明

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1970

      摘要:针对应急决策环境所存在的信息不完备、认知不足等问题,区间犹豫模糊集能充分表达决策者在信息评价时的犹豫性和模糊性,但随着研究的深入,发现其存在无法保证信息质量的缺陷。因此,本文提出了更符合实际决策需求、信息表达更加灵活的基本不确定区间犹豫模糊集,其为包含区间犹豫模糊集和确定度的二维信息集。在此基础上,定义了基本不确定区间犹豫模糊加权平均算子、犹豫度及可信度,提出了基于可信度的专家权重调整方法和属性权重确定方法,充分考虑了决策专家提供评价信息的可靠程度。最后,将广义TODIM方法拓展到基本不确定区间犹豫模糊环境,通过应急决策案例证明了本文方法的可行性,并利用灵敏度分析和对比分析验证了本文方法的稳定性和有效性。

    • 刘赢, 关欣

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1985

      摘要:针对现有概率犹豫模糊集相关系数研究中存在的缺陷,提出了新的综合相关系数.首先,综合考虑了概率犹豫模糊数元素的整体性、分布和长度三个因素,分别定义了均值、方差和长度率三个基本相关系数,在此基础上集成得到综合相关系数,并拓展到加权综合相关系数,克服了现有概率犹豫模糊相关系数的缺陷。最后通过两组仿真实例,对比分析验证了本文所提相关系数的有效性和合理性.

    • 李俨, 杨晨

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1986

      摘要:本文针对一类邻居控制信息未知,且节点只能获得相对输出信息的多智能体系统,研究了基于未知输入观测器的分布式故障检测问题,实现了节点对自身及邻居故障的实时检测.首先,通过对节点动力学模型进行分解与变换构造出基于相对输出信息的故障检测参考模型,并给出了未知输入观测器的存在性证明;接着,设计了不依赖邻居节点控制信息的未知输入观测器,突破了控制信息缺失导致观测器失效的理论难题;最后,借助未知输入观测器设计故障检测算法,并完成了算法的分布式实现.仿真结果验证了本文所述方法的有效性与先进性.

    • 王寅同, 郑豪, 常和友, 李朔

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2030

      摘要:中文手写文本识别是模式识别领域中的研究热点问题之一,其字符类别数量多、书写风格差异大和训练数据集标记难等问题.针对上述问题,提出了无切分无循环的残差注意网络结构用于端到端手写文本识别,以ResNet-26为主体结构,使用深度可分离卷积提取有意义特征,残差注意门控模块提升文本图像中的关键区域的重要性.其次,采用批量双线性插值模型对输入表征进行拉伸-挤压,实现二维文本表征到一维文本行表征的文本行上采样.最后,以连接时序分类作为识别模型的损失函数,实现高层次抽取表征与字符序列标记的对应关系.在CASIA-HWDB2.x和ICDAR2013两个数据集上进行了实验研究,结果表明,该方法在没有任何字符或文本行的位置信息时能够有效地实现端到端手写文本识别且优于现有的方法.

    • 时侠圣, 徐磊, 杨涛

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2031

      摘要:本文研究一类带有不等式约束为凸函数的多智能体系统分布式资源分配问题. 在资源分配问题中,各智能体拥有仅自身可知的局部成本函数和局部凸不等式约束. 分布式资源分配旨在如何利用智能体间的信息交互设计一种分布式优化算法, 完成定量资源分配的同时还保证最小化全局成本函数. 针对该问题, 基于卡罗需- 库恩-塔克条件和比例积分控制思想, 本文首先提出一种自适应分布式优化算法. 其中凸不等式约束的对偶变量可实现自适应获取. 其次, 为了降低系统的通信资源消耗, 本文设计一种动态事件触发控制策略实现了离散时间通信的分布式资源分配算法. 最后, 通过数值仿真验证了本文所设计算法的有效性.

    • 岳伟, 季嘉诚, 刘中常, 李莉莉

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2069

      摘要:本文针对六自由度自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)视觉对接这一重要课题,提出一种基于融合深度信息的改进准最大最小模型预测控制(Quasi-min-max model predictive control,QMM-MPC)方法,有效提高复杂水下视觉伺服对接系统性能.首先,针对水下AUV视觉能见度低,导致深度信息存在不确定性的影响,建立了新的六自由度AUV视觉伺服模型,该模型更加符合实际中AUV的水下弱光工况.然后,结合AUV运动和图像特征运动的测量数据,设计了在线深度估计器.同时,提出结合多李雅普诺夫函数的QMM-MPC算法,通过求取凸多面体中各顶点不同上界值,来降低传统QMM-MPC算法中单李雅普诺夫函数上界所带来的强保守性.最后通过仿真验证了方法的有效性和优越性.

    • 秦晋栋, 徐婷婷

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2124

      摘要:二型模糊集(Type-2 fuzzy set, T2FS)是将模糊集中的隶属函数拓展为一型模糊集而产生的集合, 由于其具有表示更深层次不确定性的优势, 能够极大程度地增强对客观世界不确定性的刻画能力. 因此, 近年来围绕二型模糊环境下的决策理论与方法研究得到了蓬勃发展. 本文对二型模糊决策理论与方法进行了系统性综述, 梳理了该领域的发展脉络, 阐明了现有工作的研究态势, 总结了二型模糊信息集成与决策的主要研究成果. 首先, 介绍了二型模糊集的发展历程和基础理论研究现状. 然后, 分别针对基于二型模糊信息的决策基础理论(信息融合理论、偏好关系理论和测度理论)以及决策方法的研究现状进行了概述. 最后, 对二型模糊决策理论与方法的未来研究方向进行了展望.

    • 张旭, 白思俊, 王宗韩, 郭云涛

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2141

      摘要:项目组合受项目组合风险影响无法有效支撑企业战略实现, 因此, 企业需采取合适的风险应对策略以保证项目组合成功, 但目前缺少项目组合风险应对策略选择相关方法. 基于此, 本文首先结合信息熵和球形模糊集分析并测度了风险对战略实现的干扰程度;然后使用网页链接分析方法和决策试验与评价实验室方法对项目组合中双层风险间关联强度进行了分析测度;随后, 根据上述过程确定风险优先级, 并引用组合心理账户和后悔理论建立了以决策者综合效用值最大化的项目组合风险应对决策模型;最后, 通过案例分析验证了该方法的有效性和实用性. 结果表明:1) 风险对战略实现干扰程度以及风险间关联关系对应对策略选择均有影响;2) 不同应对预算下, 风险对战略实现干扰权重变化对应对决策的影响程度不同;3) 较少关注风险对战略实现干扰的决策者, 倾向选择能更多应对关联较强风险的策略集;更多注重风险对战略实现干扰的决策者, 倾向选择能更多应对项目组合层级风险的策略集.

    • 张春田, 戚建国, 杨凯, 杨立兴, 高自友, 高原

      优先出版时间:2022-04-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2058

      摘要:列车停站方案与列车时刻表协同优化能够克服两者单独优化难以实现系统最优的弊端, 从而可以得到旅客满意和企业期望的运营方案. 首先, 针对多场景不确定旅客需求概率分布信息已知情形, 综合考虑轨道与车站站线占用等约束, 以极小化列车总行程时间、各场景未被满足旅客需求以及列车冗余之和为目标, 构建列车停站方案与时刻表两阶段随机规划模型. 在此基础上, 进一步考虑旅客需求场景概率分布信息部分已知情形, 构建与之相对应的两阶段分布鲁棒优化模型. 其次, 借助∞ 范数非精确集, 将所构建的列车停站方案与时刻表两阶段分布鲁棒协同优化模型转换为等价的混合整数线性规划模型, 并利用Visual C++平台调用GUROBI 进行求解. 最后, 将所构建模型应用到武汉-广州高速铁路走廊上, 验证其有效性. 结果表明, 相比于随机优化模型, 分布鲁棒优化模型只需付出较小的代价, 即可抵御旅客需求概率分布不确定性带来的影响, 且可以改善最坏情形下解的质量, 为得到鲁棒性较强的铁路列车停站方案与时刻表提供一定的理论依据.

    • 谢莒芃, 张华军, 黄双, 曹旭

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2022.0035

      摘要:准确的海面风速预测是保证远洋船舶航行安全和节能减排的重要条件. 针对远洋航行领域的海面风速预 测存在空间特征难以解析和多步预测精度偏低两个问题,设计了一种改进的多步时空预测方法. 在多步预测方 面, 使用超前时刻策略使单个模型学习并区分不同的预测时刻, 并将海面风向作为外生变量, 将月份、日期和时 刻作为协变量, 与历史风速数据结合以扩展样本空间. 在空间特征方面, 利用编码器-解码器结构的残差U型卷积 神经网络, 对多层级空间信息进行提取和解析, 并将超前时刻特征同时输入编码器和解码器, 强化了深层特征解 析为对应预测时刻的效果. 在全球原油运输路线上进行的12小时预测实验表明, 本文所提出的方法较其他6种预 测方法具有更低的预测误差.

    • 宫华, 许可, 孙文娟

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2207

      摘要:研究二机流水车间生产运输协调调度问题, 当工件在第1台机器加工完成后, 由1台带有容量限制的运输车分批次运输到第2台机器加工, 运输过程考虑工件尺寸约束,目标函数为最小化最大完工时间. 考虑到源于不同客户的工件对机器及运输设备的竞争, 以工件为博弈方, 工件在生产运输过程中等待时间为策略, 各工件完工时间为收益, 建立非合作博弈模型. 通过将问题转化为马尔可夫决策过程,设计线性逼近值函数的Q-learning算法求解纳什均衡调度. 实验结果表明Q-learning算法求得的纳什均衡调度具有较好的全局最优性,从而能够在满足客户的利益下,提高企业的生产效率, 实现客户与企业的双赢.

    • 顾清华, 姜秉佼, 常朝朝, 李学现

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2082

      摘要:针对麻雀搜索算法在求解大规模优化问题时存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值的缺点,提出了一种基于精英反向学习策略的萤火虫麻雀搜索算法(ELFASSA)。首先通过反向学习策略初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,利用萤火虫扰动策略提高算法跳出局部最优的能力并加速收敛;最后,在麻雀位置更新后引入精英反向学习策略以获取精英解及动态边界,使精英反向解可以定位在狭窄的搜索空间中,有利于算法收敛。通过选取10个高维标准测试函数进行仿真实验,将其与麻雀搜索算法(SSA)及四种先进的改进算法进行性能对比,并与三种单一策略改进的麻雀搜索算法进行改进策略的有效性分析,仿真结果表明,ELFASSA算法在收敛速度和求解精度等方面明显优于其他对比算法。

    • 侯莹, 吴毅琳, 白星, 韩红桂

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1957

      摘要: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,文中提出一种数据驱动选择策略的多目标差分进化(Multi-Objective Differential Evolution with Data-Driven Selection Strategy, MODE-DDSS) 算法。首先,设计了多目标差分进化算法的优化解排序等级评估准则,建立了基于评估准则的优化解排序等级评估库;其次,设计了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,实现了优化解的高效搜索和快速排序;最后,构建了数据驱动选择策略的多目标差分进化算法,降低了算法在最优解选择操作中的时间复杂度,提高了算法的寻优效率。实验结果表明,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。

    • 夏国清, 孙显信, 夏小明

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1953

      摘要:本文研究了在时变环境干扰和输入饱和约束条件下, 基于输出反馈控制器的多无人水面船集群控制. 首先, 为了准确的估计时变的海洋环境干扰, 我们提出了一种有限时间干扰观测器. 然后, 为了实现执行器物理约束限制, 我们采用了一种辅助动态系统. 最后, 为了实现多无人水面船集群控制, 我们设计了一种输出反馈控制器. 同时, 我们采用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性. 仿真结果验证了设计的输出反馈控制器的有效性.

    • 王子赟, 占雅聪, 陈宇乾, 王艳

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1938

      摘要:针对受不确定噪声扰动影响的切换系统故障诊断问题, 提出了一种基于多胞空间可行集滤波的切换系统故障诊断方法. 首先, 利用全对称多胞体的规则化空间几何结构, 分析当前时刻带空间与多胞空间拆解后的带空间交集, 采用体积最小的全对称多胞体包裹参数可行集, 得到无切换状态下的系统参数解集; 随后, 分析多胞空间与采样数据所属带空间的相容性, 判断系统参数是否发生变化, 将变化情况分为切换和故障两大类单独分析; 进而, 分析数据样本与所有子模型的一致性, 利用模型匹配原则设计的滤波器, 完成切换系统的故障诊断过程. 最后, 通过仿真结果和分析验证所提出的故障诊断方法的可行性和有效性.

    • 刘诤轩, 王亮, 李和平

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1899

      摘要:高精度的定位对于自动驾驶系统至关重要. 2D激光雷达作为一种高精度的传感器被广泛应用于各种室内定位系统. 然而在室外环境下,大量动态目标的存在使得相邻点云的匹配变得尤为困难,且2D激光雷达的点云数据存在稀疏性的问题,导致2D激光雷达在室外环境下的定位精度极低甚至无法实现定位. 为了解决这一问题,本文提出一种融合双目视觉和2D激光雷达的定位算法,首先,利用双目视觉作为里程计提供相对位姿,将一个局部时间窗口内多个时刻得到}的2D激光雷达数据融合成一个局部子图. 同时,采用DS证据理论融合局部子图中的时态信息,从而消除动态目标带来的噪声. 最后,利用基于ICA的图像匹配方法将局部子图和预先构建的全局先验地图进行匹配,消除里程计的累积误差实现高精度定位. 在KITTI数据集上的实验结果表明,仅利用低成本的双目相机和2D激光雷达可实现较高精度的定位,所提出算法的定位精度相比ORB-SLAM2里程计最高提升了37.9%,与基于3D激光雷达的定位精度相当甚至在部分序列上更优.

    • 姚家琪, 荆华, 赵春晖

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1851

      摘要:旋转机械设备是工业生产中的关键性设备,对其进行高效地故障诊断对保障工业安全生产具有重要意义.传统的旋转机械设备智能故障诊断方法采取人工特征提取策略,存在依赖专家经验知识、特征泛化性差、特征完备性不足等局限性,导致故障诊断模型精度差,特别是在噪声环境下性能下降明显. 针对上述问题,本文提出了一种用于旋转机械故障诊断的多模态耦合输入神经网络模型.首先,利用信号分解方法将原始输入信号分解为多个子信号,并将子信号与原始信号成对组成二维矩阵输入到神经网络中,使得网络能够提取其间重要的相关特征;此外,利用双通道并行的卷积神经网络与长短期记忆网络分别提取信号中的时空间特征并融合,大大提高了网络模型的特征表达完备性,实现了对旋转机械设备的高精度故障分类.本文通过实验验证了该模型相较于传统故障模型具有更高的准确率,并且对于噪声干扰也有较好的适应性.

    • 刘鑫, 胡峰, 邓维斌, 代劲

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1845

      摘要:偏标记学习是一种弱监督学习框架,它试图从样本的多个候选标签中选择唯一正确的标签.消歧是偏标记学习中的一种重要手段,主要通过算法判别潜在的真实标签.目前,研究人员普遍采用单一的特征空间或者标签空间进行消歧,容易导致算法受到不准确先验知识的引导而陷入鞍点.针对消歧过程中特征相似样本易受到异类样本影响从而影响消歧效果这一问题,本文定义了样本离异点和离异图;在此基础上,提出了一种离异图引导消歧的偏标记学习方法.该方法利用标签空间的差异构建离异图,可以有效结合特征空间的相似性和标签空间的差异性,以降低离异点为消歧过程带来的潜在风险.实验结果表明,与PLKNN、IPAL、SURE、PL-AGGD、SDIM、PL-BLC、PRODEN等方法相比较,文中提出的算法在偏标签学习方法中表现更好,且取得了良好的消歧效果.

    • 陈新伟, 范崇山, 孙凤池, 王鸿鹏

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1844

      摘要:本文提出一种基于指数积的移动机械臂联合标定方法.该方法实现了移动平台和机械臂两者间位姿标定和机械臂运动学参数标定模型的统一.目前机械臂运动学参数标定使用最多的是基于D-H参数法,但D-H参数法无法克服相邻关节平行或接近平行时的奇异性问题,以及建模过程复杂,建模后的模型通用性差等问题.所以本文提出基于指数积的移动机械臂联合标定方法,该方法建模时不会因为关节轴平行出现奇异性问题,建模过程简单.该方法通过对整个系统的运动学方程进行微分运算获得末端位姿误差和移动机械臂零位状态旋量误差及关节旋量误差的线性化模型.该方法通过伴随矩阵方式建立关节旋量理论值和关节旋量实际值的关系,并通过改变伴随矩阵实现基于最小二乘法的参数辨识计算过程中参数更新.文章使用高精度激光跟踪仪作为测量工具,通过实验证明所述方法的有效性.

    • 韦俊宝, 李海燕, 李静

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1843

      摘要:针对存在参数不确定以及外界干扰的高超声速飞行器跟踪性能问题,提出一种基于有限时间预设性能 的反演控制方案。首先,为了便于控制器设计,将高超声速飞行器模型划分为速度、高度子系统。然后针对子系 统分别设计预设性能控制器,来提高系统的瞬态和稳态性能。通过设计一种有限时间性能函数,跟踪误差能够 在预设时间内收敛至稳态值。另外,考虑到反演设计中虚拟指令导数难以获取以及干扰项对系统的影响,基于 干扰观测器提出一种扰动估计方法,目的是取得良好的观测扰动效果的同时,使得控制器设计流程简化,复杂 度降低。基于 Lyapunov 稳定理论证明了系统的跟踪误差最终一致有界。最后通过仿真验证了该方法的有效性。

    • 韩晓微, 张云泽, 谢英红, 吴宝举, 赵玉莹

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1826

      摘要:针对水下图像细节模糊以及色彩失真严重的问题,本文提出一种基于编码解码结构的动态异构特征融合水下图像增强网络。首先,设计异构特征融合模块,将不同级别与不同层次的特征进行融合,提升网络对细节信息与语义信息的整体感知能力。其次,设计新型特征注意力机制,改进传统通道注意力机制,并将改进后的通道注意力与像素注意力机制加入到异构特征融合过程,加强网络提取不同浑浊度像素特征的能力。然后,设计动态特征增强模块,自适应扩展感受野以提升网络对图像畸变景物的适应力及模型转换能力,加强网络对感兴趣区域的学习。最后,设计色彩损失函数,并联合最小化绝对误差损失与结构相似性损失,在保持图像纹理的基础上纠正色偏。实验结果表明,本文算法可以有效提升网络的特征提取能力,降低水下图像的雾度效应,提升图像的清晰度及色彩饱和度。

    • 宋燕, 覃俞璋, 曾入

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.20209.1825

      摘要:针对传统胶囊网络特征信息的传播冗余性和解构低效性问题,本文提出了一种共享参数的注意力胶囊网络。该网络的优点主要体现在以下两个方面:1)提出了注意力机制的动态路由方法。通过计算低级胶囊的相关性,使得在保留特征空间信息的同时更加关注相关性高的特征信息,并完成前向传播;2)在动态路由层提出了共享转换矩阵。基于低级胶囊投票一致性对高级胶囊激活,并通过共享转换矩阵减少模型的参数量同时实现改进胶囊网络的稳健性。五个公开数据集的分类对比实验结果表明,本文提出的胶囊网络在Fashion-MNIST、SVHN和CIFAR10数据集上分别取得5.17%、3.67%和9.35%的最好分类结果,还在复杂数据集上具有显著的白盒对抗攻击鲁棒性。此外,在基于smallNORB和affNISH公开数据集的仿射变换对比实验表明,本文提出的胶囊网络具有显著的仿射变换鲁棒性。最后,计算效率分析对比实验结果表明,本文提出的共享参数胶囊网络在不增加浮点运算的情况下,参数量比传统的胶囊网络减少了4.9%,具有突出的计算量优势。

    • 余文曌, 陈浩宇, 徐海祥, 魏跃峰

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1805

      摘要:针对动力定位船舶非线性模型以及多源干扰导致的定位不精确问题,考虑不同干扰的特点及其在非线性模型中的响应特性提出了一种基于无源精细化扩张状态观测器的鲁棒自适应抗扰控制方法.首先,建立了动力定位船舶数学模型和多源干扰模型,并根据系统模型设计无源精细化扩张状态观测器实时估计船舶状态及所受的多源干扰;其次,在此基础上引入动态面控制技术,在控制律中设计了鲁棒自适应项以补偿估计误差;最后证明了该闭环级联系统所有误差信号一致最终有界.对一艘动力定位船舶进行了仿真实验,结果表明该方法在干扰估计和状态估计方面优于传统扩张状态观测器,验证了该控制方法的有效性.

    • 赵亮, 刘世鹏

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1800

      摘要:针对现有目标检测算法对于小目标检测精度低的问题,本文提出一种全局与局部图像特征自适应融合的一阶段小目标检测算法 SODet。首先将 Transformer 与卷积神经网络相结合构建主干网络,分别提取图像全局与局部信息,并利用自适应特征选择模块 AFS 对二者输出进行融合;其次在特征融合网络中利用额外尺度特征图进行特征融合,同时利用大目标抑制单元约束大目标特征表达、转移小目标特征,输出四个尺度的特征图送入预测网络;最后在损失函数部分针对小目标检测利用 EIOU 和 Focal loss 进行优化。实验结果表明,SODet 算法在 MS COCO 验证集上 APS 达到 31.5%,相比于其他算法具有较强的竞争力,同时具有较高的推理速度。

    • 李颖, 曾建平

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1792

      摘要:考虑一类受到外部扰动影响的多项式系统在状态不完全可测情况下的H∞输出跟踪控制问题. 综合前馈-反馈复合控制思想, 设计了基于观测器的输出跟踪控制器, 其中反馈镇定控制器用于保证闭环系统稳定, 前馈补偿控制器用以实现对参考模型输出信号的跟踪. 进一步, 提出具有输出反馈结构的跟踪控制方法, 其优势在于实现了分离原则, 可单独设计观测器和控制器, 降低计算复杂度. 进而, 利用依赖全状态的齐次多项式Lyapunov函数导出了使得闭环系统渐近稳定且满足H∞跟踪性能的充分条件, 借助多项式平方和凸优化技术可直接求得相应观测器和控制器. 最后通过数值仿真例子验证了设计方法的有效性和优越性.

    • 唐焕玲, 宋双梅, 刘孝炎, 窦全胜, 鲁明羽

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1789

      摘要:当标注样本匮乏时,半监督学习利用大量未标注样本来解决标注瓶颈的问题,但由于未标注样本和标注样本来自不同领域,可能造成未标注样本存在质量问题,使得模型的泛化能力变差,导致分类精度下降。为此,本文基于 wordMixup 方法,提出了针对未标注样本进行数据增强的 u-wordMixup 方法,并结合一致性训练框架和 Mean Teacher 模型,提出了一种基于 u-wordMixup 的半监督深度学习模型 (Semi-supervised Deep learning model based on u-wordMixup,SD-uwM)。该模型利用 u-wordMixup 方法对未标注样本进行数据增强,在有监督交叉熵和无监督一致性损失的约束下,能够提高未标注样本质量,减少过度拟合。在 AGNews、THUCNews 和 20Newsgroups 数据集上的对比实验结果表明,所提方法能够提高模型的泛化能力,同时也有效提高了时间性能。

    • 胡冬波, 赵吉文, 张晓虎

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1781

      摘要:研究一种基于图像增强局部上采样平方差和(IE-LUSSD)的高精度亚像素检测算法,以提高直线电机动子位置检测对不同光照强度的抗干扰能力. 首先,根据直线电机一维刚体平移的运动特点,设计一种基于线阵相机和非周期栅栏图像的动子位置检测系统,线阵相机固定在动子上并跟随动子移动采集信号序列;然后,通过灰度线性变换图像增强算法对采集到的信号序列进行预处理以增强图像信息;并通过SSD算法获取相邻信号序列间的整像素位移,为了进一步提高测量准确性,采用频率域矩阵乘法离散傅里叶变换对相邻信号间相关函数的峰值邻域进行上采样细化峰值曲线;最后通过搭建动子位置检测的实验平台验证所提出方法对不同光照条件的适应性. 算法可以达到0.01 pixels的检测精度,动子的实际位置检测误差在0.025 mm以内

    • 金沙沙, 龙伟, 胡灵犀, 王天宇, 潘华, 蒋林华

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1763

      摘要:为了构建人、路、车、云协同一体化的智能交通监控系统,多目标跟踪的研究具有广泛的应用价值。传统的手工设计特征的方法对高层信息的表征能力有限,较难进行复杂场景下的多目标跟踪。深度学习以其强大的学习能力,逐渐渗透到各个行业和领域,掀起了智能化浪潮。随着深度学习的发展,多目标跟踪算法的性能也取得了较大的进展。为了宏观把握基于深度学习的多目标跟踪算法的研究进展,首先,比较了基于检测的跟踪算法、基于联合检测与跟踪算法、基于单目标跟踪器的多目标跟踪算法的优缺点。其次,介绍了多目标跟踪算法在智能交通监控场景的应用。最后总结了目前多目标跟踪存在的问题与挑战,对多目标跟踪算法未来在智能交通领域的发展进行了思考和展望。

    • 杨雨蕾, 张锦, 孙文杰, 蒲云

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1639

      摘要:随着新冠疫情的发展,公众逐渐建立起通过互联网购买医药物品的习惯,发展高效绿色的医药配送模式迫在眉睫.通过建立考虑动态需求的选址-路径两阶段数学规划模型,解决了医药前置仓的选址规划和配送路径设计问题.采用NSGA-III算法对初始优化阶段和动态优化阶段分别求解,并用模糊聚类法筛选出最优方案作为动态优化阶段的初始状态.再与NSGA-II算法进行求解时间、Spacing、HRS和PR等指标的对比分析,可见NSGA-III的运行时间更快,解集分布更均匀,收敛效果更好.最后分别计算运输车辆种类和药房合作前置仓的固定成本总预算变化对成本、时间和碳排三个目标函数的影响,测试模型和算法的敏感性,说明第三方药品配送企业更适合使用中小型车辆完成配送任务,并设置相对充裕的选址预算.

    • 刘月, 邹国锋, 陈贵震, 翟文哲, 高明亮

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1598

      摘要:在无监督行人重识别中,针对传统非对称度量学习方法无法克服不同视角的数据分布差异问题,提出一种基于分布约束的非对称度量学习无监督行人重识别方法。首先,采用JSTL技术对特征提取网络预训练,得到具有较强鲁棒性的特征表示;然后,提出基于分布约束的非对称度量学习算法,通过在传统非对称度量学习目标函数中引入分布约束,实现不同摄像视角下行人图像非对称特征变换的同时,有效克服了行人数据分布差异导致的识别精确度低的问题;最后,采用梯度下降法优化目标函数,并通过广义特征值问题求解获得最优度量矩阵。基于Market和Duke两个公共数据集的实验表明,该算法的rank1值分别达到57.01%和32.32%,map值分别达到27.91%和16.00%,与传统非对称度量学习算法相比识别性能有明显提升。

    • 栾添添, 王皓, 孙明晓, 吕重阳

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1555

      摘要:针对无人车传统RRT路径规划算法节点搜索盲目性?随机性以及路径曲折不连续等问题, 提出一种动态变采样区域RRT路径规划算法(Dynamic variable sampling area RRT, DVSA-RRT). 首先, 初始化地图信息, 根据动态变采样区域公式划分采样空间, 进而选择采样区域; 在此基础上, 利用基于安全距离的碰撞检测?概率目标偏置策略和多级步长扩展完成初始路径规划; 最后, 利用考虑最大转角约束的逆向寻优和3次B样条曲线对初始路径进行拟合优化. 仿真结果表明, 该算法相较于原始RRT算法在不同地图环境下的搜索时间和采样次数均降低50%以上, 大大降低了节点搜索的盲目性和随机性, 相较于其它算法搜索时间也减少30%以上, 且优化后的路径平滑满足车辆运动动力学约束.

    • 周鹏, 董朝轶, 陈晓艳, 赵肖懿, 王启来

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1537

      摘要:针对平衡优化器算法存在收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的平衡优化器算法,引入Tent混沌映射初始化种群来提高迭代前期的收敛速度,通过透镜成像学习策略来避免迭代后期陷入局部最优。选取12个通用的标准测试函数进行仿真实验,并与多个智群优化算法进行对比,实验结果验证了改进后算法寻优性能的优越性。最后,将改进后的算法应用于移动机器人路径规划任务,结果表明:相比较原算法,改进后的算法不但具有较高的搜索效率,而且能够搜索到更短的安全路径。

    • 燕洁晨, 陈红雨, 张文新, 李铁克, 王柏琳

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1493

      摘要:炼钢-连铸生产存在着复杂的物理和化学变化,加工时间在实际生产中呈现出较强的波动性,基于标准加工时间建立的调度方案难以满足实际生产需求。针对加工时间不确定的炼钢-连铸调度问题,采用鲁棒优化方法,构造“盒子+多面体”型不确定集处理加工时间信息,建立了以总等待时间最小为目标的炼钢-连铸鲁棒优化调度模型。针对模型中存在两种不同类型决策变量的情况,即离散型的指派变量和连续型的鲁棒对等转换变量,结合两类变量特征提出一种混合编码遗传算法,并针对染色体的混合编码特征提出并行进化策略。算法中引入了精英策略和自适应的调节参数方法,以提高搜索能力。基于三种规模的实际生产数据进行仿真实验,验证了鲁棒优化调度模型和算法的有效性。

    • 刘金平, 杨本芳, 周嘉铭, 徐鹏飞

      优先出版时间:2022-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1350

      摘要:实际的分类数据往往是分布不均衡的.传统的分类器往往会倾向多数类而忽略少数类,导致分类性能恶化.提出一种基于变分贝叶斯推断最优高斯混合模型(Varition Bayesian-optimized Optimal Gaussian Mixture Model, VBoGMM)的自适应不均衡数据综合采样法. VBoGMM可自动衰减到真实的高斯成分数,实现任意数据的最优分布估计;进而基于所获得的分布特性对少数类样本进行自适应综合过采样,并采用Tomek-link对准则对采样数据进行清洗以获得相对均衡的数据集用于后续的分类模型学习.在多个公共不均衡数据集上进行了大量的验证性和对比实验,结果表明:所提方法能在实现样本均衡化的同时,维持多数类与少数类样本空间分布特性,因而能有效提升传统分类模型在不均衡数据集上的分类性能.

    • 李强, 刘思峰

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2038

      摘要:针对设备的最佳维护策略选择问题,本文首先提出了七种设备运维目标,同时给出了两阶段设备运维策略选择的加权智能灰靶决策模型的架构图以及建模算法流程图。然后采用德尔菲调查法和层次分析法相结合确定不同目标的权重。结合某半导体面板制造企业的设备运行现场实际数据,对于成本型目标和适中型目标,分别采用相应的效果测度函数,计算出不同状态下的一致效果测度矩阵和综合效果测度矩阵。运用多目标加权智能灰靶决策模型,最终得到了设备不同状态下的最佳维护策略。本文的研究对正确选择半导体面板设备维护策略,提高设备运维效率,降低维护成本具有实际指导意义。

    • 蒋杰辉, 盛典, 杨鹏

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1958

      摘要:交通运输系统在服务民众的同时也为疫情沿跨区域传播扩散提供了载体。本文研究疫情沿多种交通工具跨区域扩散模型及最优控制问题。考虑人口空间状态、迁徙过程、疫情状态和交通工具特征,构建多区域迁徙-疫情扩散耦合动力学方程,并分析其扩散性质。综合考虑应急资源的有限性,进一步建立基于本地与迁徙隔离政策的动态最优控制模型。数值计算对比分析了不同管控策略组合下疫情的扩散速度与范围,验证了疫情扩散模型和最优控制策略的有效性。结果表明:疫情可以借助交通工具快速扩散;仅对单一交通工具实施管控措施可以快速降低疫情跨区域扩散的速度,但对扩散范围影响小。

    • 王冠, 夏红伟

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1865

      摘要:为了解决高超声速飞行器纵向运动模型的稳定轨迹跟踪控制问题,设计了一种指定时间自适应控制方法.通过引入障碍李雅普诺夫函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够收敛到期望的区域,同时满足系统的瞬态性能和稳态精度. 将自适应控制与实际指定时间稳定理论结合,实现了闭环系统在指定时间稳定,收敛时间可根据实际需求预先指定. 引入的固定时间滤波器对虚拟导数进行求解,避免了传统反步控制中存在的“计算爆炸”问题,提高了收敛速度. 对所设计的控制器利用李雅普诺夫理论给出了严格理论证明,并能够保证系统其它状态变量在指定时间内趋于稳态值. 仿真结果表明,所设计的控制器能够使速度和高度稳定地跟踪参考信号,满足时变的性能约束需求且具有较强的鲁棒性.

    • 刘芳, 邵晨, 苏卫星, 刘阳

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1812

      摘要:本文针对电池三大关键状态 (State of Charge--SOC、State of Health--SOH、State of Power--SOP) 之间相互耦合的关系,同时考虑到其估计精度受到电池时变的内部参数等因素影响的问题,提出了一种基于自回归等效电路模型 (Autoregression Equivalent Circuit Model--AR-ECM) 的电池关键状态在线联合估计算法。该方法提出基于AR模型的全新电池ECM,并给出同时表征SOC、SOH和电池内部压降的状态空间方程以及区别化参数更新策略。在此基础上,考虑状态方程容易发生不正定的问题,提出采用平方根无迹卡尔曼滤波 (Square Root Unscent Kalman Filter--SR-UKF) 算法实现电池状态的联合估计。此算法的优势在于真正实现了电池关键状态以及ECM参数的联合估计,更符合实际工程应用需求。仿真验证表明,在噪声干扰环境下,该联合估计器能得到较高的精确度和稳定性。

    • 曹阳, 梁爽, 沈琴琴, 施佺

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1768

      摘要:基于阻尼累加生成算子和离散灰色预测模型的思想,本文提出了一类新的阻尼累加离散GM(1,1)模型,详细给出了模型的推导过程, 从理论上分析了与经典GM(1,1)模型、离散GM(1,1)模型以及最近提出的阻尼累加GM(1,1)模型的关系,探讨了模型的稳定性和数据适用类型分析, 并利用量子粒子群优化算法计算出最优阻尼累加参数,最后应用于两个实际案例. 结果表明新提出的阻尼累加离散GM(1,1)模型的拟合和预测误差均优于上述基准模型.

    • 钟华庚, 罗高生, 王芳, 周正权, 陈祎

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1709

      摘要:针对标准RRT算法[Rapidly exploring random tree]采用伪随机序列导致采样点分布不均、不合理,且移动机器人从起始点到目标点路径有冗余路段及冗余节点的问题,提出HDRRT[Halton && Dijkstra && Rapidly exploring random tree]算法,该算法采用采样点分布均匀性好的Halton序列进行采样,并利用候选点集策略对节点进行筛选,以剔除冗余节点;同时该算法采用改进的Dijkstra算法提取原始路径关键节点,以减少路径冗余路段;在此基础上采用三次B样条曲线对路径做平滑处理。经MATlab联合ROS系统仿真结果表明,证明HDRRT算法相对于Bias-RRT和标准RRT算法具有快速性、稳定规划出最短以及平滑的路径等优点。

    • 颜鸿涛, 许勇, 贾涛, 张可, 杜俊杰

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1675

      摘要:针对固定翼无人机密集编队穿越门框的任务场景,提出了系统的编队穿越方案.首先,根据机载相机测量信息,提出了基于视线角的制导策略,能快速调整机头指向对准门框;其次,为了提高成功穿越的可靠性以及解决视线遮挡问题,提出了基于门框位置解算的协同制导策略;然后,针对复赛存在导航干扰情况,在水平方向上设计了基于特征点测量的惯性导航算法,垂直方向采用基于微分滤波的气压高度和升降率提取方法,并且利用视线角穿越门框;设计了基于距离控制的编队控制律.最后,设计了相应的固定翼无人机系统,并以7机编队的形式参加了2021 年“无人争锋”极速穿越比赛,参赛结果验证了本文提出的极速穿越方法的有效性.

    • 朱建勇, 常文佳, 徐芳萍, 杨辉

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1671

      摘要:基于机理模型的稀土萃取工艺流程没有考虑萃取槽中搅拌机的能效,导致求解得到的各级组分含量与工业实际生产数据有较大误差.本文引入能效分离系数概念,建立符合实际萃取工业的各萃取槽稀土元素组分含量模型,构建求解能效分离系数的优化目标函数.针对该优化目标函数多峰、多变量的特点,提出一种种群线性减小的混沌双变异自适应差分进化改进算法LCTADE(Linear-Chaos and Two Mutation Strategies of Adaptive Differential Evolution),首先,将混沌序列嵌入改进算法中生成初始种群,增强种群多样性;其次,针对进化不同阶段对突变策略性能要求不同,提出基于DE/c-urrent-to-pbest/1和DE/rand/1的双变异策略方法;最后,采用不同的参数自适应方法设置F、CR以及NP值.在仿真实验中,首先将本文提出的LCTADE方法针对CEC2017的函数测试并与其他算法比较,显示其优越性;然后求解基于能效分离系数的稀土萃取工艺流程优化目标函数,表明本文所提方法的有效性.

    • 冀俊忠, 龙腾, 杨翠翠

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1566

      摘要:脑功能连接判别特征可以作为神经精神类疾病诊断的一种生物标记物,利用机器学习方法对其进行识别是脑科学研究中的一项重要课题.已有脑功能连接生物标记物的识别方法大都忽视了脑功能连接数据高维、连续、多噪声的特性对识别性能的影响,导致所得到的生物标记物的分类能力不强.本文提出了一种基于邻域决策粗糙集的脑功能连接生物标记物识别方法.首先针对脑功能连接数据连续性和高噪声的特点,引入能有效处理连续和高噪声数据的邻域决策粗糙集来识别分类能力更强的脑功能连接判别特征作为生物标记物?其次针对脑功能连接数据的高维特点,通过快速生成邻域和缩小特征搜索空间来保证邻域决策粗糙集识别脑功能连接生物标记物的效率.在 ABIDE I和 ADNI数据集上的实验结果表明,新方法能够准确快速地获得分类能力更强的脑功能连接判别特征,有望为神经精神类疾病的诊断提供更准确的生物标记物.

    • 郭戈, 胡峻豪

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1558

      摘要:信息社会中,基于用户的历史活动轨迹发掘和预测人类位置轨迹及活动规律至关重要.已有研究大多采用基于时间和轨迹间相似度分类的马尔可夫模型,忽略不同出行方式下的移动规律差异.本文区别不同出行方式,基于轨迹的速度、加速度、航向变化速度等特征,用XGBoost算法识别轨迹对应的出行方式,并采用基于优化的轨迹分割算法,将人类出行轨迹按出行方式分解成多个轨迹,采用经由不同出行方式轨迹建立的马尔可夫模型实现出行轨迹的精准预测.实验表明,不同出行方式的轨迹的移动规律存在显著差异,且本文方法的预测精度和距离偏差明显优于几个基准方法

    • 刘建骐, 闫河, 王潇棠, 李梦雪

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1414

      摘要:针对YOLOv5在进行目标检测时因金字塔结构未有效利用跨尺度信息以及梯度消失而导致精确率不高的问题,本文通过引入FPT(Feature Pyramid Transformer)结构改进原YOLOv5网络模型中的FPN(Feature Pyramid Networks)结构和PAN(Path Aggregation Network)结构,利用注意力机制有效提取网络跨尺度特征,提升目标检测精确度和鲁棒性;针对网络模型加深后的梯度消失问题,在FPT结构两端加入跳跃连接结构,提升网络目标检测能力同时传递显著性特征;引入Mish激活函数,提升了目标检测精确度,结合以上结构,从而提出了改进金字塔和跳跃连接的YOLOv5目标检测网络模型。在PASCAL VOC数据集和MSCOCO数据集上的实验结果表明,本文网络的目标检测精确度相较于YOLOv5有所提升。

    • 吴润秀, 尹士豪, 赵嘉, 李沛武, 刘宝宏

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1286

      摘要:密度峰值聚类(DPC)算法是一种新颖的基于密度的聚类算法,其原理简单,运行效率高。但DPC算法的局部密度只考虑了样本之间的距离,忽略了样本所处的环境,导致算法对密度分布不均数据的聚类效果不理想;同时,样本分配过程易产生错误连带效应。针对上述问题,本文提出了一种面向密度分布不均数据的相对密度和多簇合并的密度峰值聚类算法(DPC-RD-MCM)。DPC-RD-MCM算法结合K近邻和相对密度思想,定义了相对K近邻的局部密度,以降低类簇疏密程度对类簇中心的影响,避免稀疏区域没有类簇中心;重新定义了微簇间相似性度量准则,通过多簇合并策略得到最终聚类结果,避免了分配错误连带效应。在密度分布不均数据集、复杂形态数据集和UCI真实数据集上,将DPC-RD-MCM算法与DPC及其改进算法进行了对比,实验结果表明:DPC-RD-MCM算法能够在密度分布不均数据上获得十分优异的聚类效果,在复杂形态数据集和UCI真实数据集的聚类性能高于对比算法。

    • 彭道刚, 欧阳海林, 戚尔江, 王丹豪

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1264

      摘要:提出一种以多视图几何原理为基础,有效结合卷积神经网络进行图像深度估计和匹配筛选,构造无监督单目视觉里程计方法。针对主流深度估计网络易丢失图像浅层特征的问题,构造一种基于改进密集模块的深度估计网络,有效地聚合浅层特征,提升图像深度估计精度。里程计利用深度估计网络精确预测单目图像深度,利用光流网络获得双向光流,通过前后光流一致性原则筛选得高质量匹配。利用多视图几何原理和优化方式求解获得初始位姿和计算深度,并通过特定的尺度对齐原则得到全局尺度一致的6自由度位姿。同时,为了提高网络对场景细节和弱纹理区域的学习能力,将基于特征图合成的特征度量损失结合到网络损失函数中。在KITTI Odometry数据集上进行实验验证,不同阈值下的深度估计取得了85.9%、95.8%、97.2%的准确率。在09和10序列上进行里程计评估,绝对轨迹误差在0.007m。实验结果展现了所提出方法的有效性和准确性,证明了其在深度估计和视觉里程计任务上的性能优于现有方法。

    • 陈柘, 赵斌, 刘嘉华, 袁绍欣, 康军

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0814

      摘要:目前,在巡游模式下,出租车与乘客间供需不易匹配,造成出租车空载和乘客打车难现象并存,准确高效地实现路网出租车需求预测有利于有效缓解这一问题。针对现有交通流预测模型对空间特征提取不充分,特别是对城市路网内路段之间的空间关系没有全面挖掘这一问题,充分考虑了路网内路段间的三种空间关系,对其分别构建路段间的局部关系图、路段全局关系图和路段OD次数关系图。提出了一种由图卷积网络和时间卷积网络相结合构成的出租车需求预测模型。其中,采用图卷积网络对城市路网内路段的空间关系特征进行挖掘,采用时间卷积网络对交通数据集中的时间序列特征进行挖掘,并且考虑了外部因素的影响。实验中,首先从真实出租车GPS轨迹数据中提取城市路网中各个路段的出租车出行量,并利用道路上在多个时隙形成的出行量序列对预测模型进行验证。结果表明,相比其它交通流预测模型所提出的预测模型具有较优的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差。

    • 卢自宝, 田凯健, 方明星, 曲立国

      优先出版时间:2022-03-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1797

      摘要:本文针对路网中大规模的货运车辆, 给出一种新的综合油耗成本和时间成本的车辆协同调度方案. 该方案能够在最大化节约运输成本的前提下解决车队的协调优化问题. 首先, 建立基于油耗成本和时间成本的车辆运输成本模型, 通过微调部分车辆的速度与路径, 循环计算任意两辆车组队行驶的运输成本节约率, 将符合组队条件的车辆构造为车辆组队协调图. 然后采用一种基于中心聚类划分的算法将车辆的组队问题转化为聚类求解问题, 求解出节约运输成本最大化的领头车, 使其在公共路段组成车队行驶. 最后, 考虑道路坡度及速度限制等条件,采用基于空间采样的动态规划方法对合并车辆的速度进行优化, 从而进一步降低车辆的运输成本. 仿真结果验证了本文提出的优化方案及求解思路的可行性和有效性.

    • 南静, 宁传峰, 建中华, 代伟

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1767

      摘要:针对基于智能手机的人体行为识别研究中智能手机CPU和存储等资源有限问题, 本文提出基于流形正则化和QR分解的轻量级随机配置网络人体行为识别模型. 首先利用流形正则化解决输入数据被随机映射到SCNs隐含层空间后出现难以预测的非线性分布问题, 以提升模型结构的轻量性. 其次利用QR分解降低输出权值的计算复杂度, 进一步提高模型建模过程的轻量性. 最后基于2种真实的人体行为识别数据集, 评估了所提模型在模型识别精度和轻量性方面的有效性. 实验结果表明, 与SCNs、CNN等相比, 本文所提模型对于人体行为识别问题不仅可以提高识别的精度, 还能有效降低输出权值计算复杂度和提高模型结构的紧致性.

    • 付华, 刘尚霖, 管智峰, 刘昊

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1749

      摘要:针对海洋捕食者算法自适应能力有限、局部桎梏概率高等不足,提出阶段化改进的海洋捕食者算法.于高速度比阶段实施差分演化,在原始猎物群体的变异与交叉中扩大全局探索范围,遍历优化个体质量;引入正余弦算法等概率波动等速度比阶段的并行架构,提升莱维飞行群体与布朗运动群体灵活性,促进群体间渗透,同节奏优化算法的开发能力与探索能力;糅合柯西变异策略与反向学习策略改进低速度比阶段捕食者,生成具备自我调节能力的柯西镜像捕食者,避免迭代末期种群同化过度,强化算法反早熟能力.通过基准函数对比寻优实验及Wilcoxon符号秩检验评估改进算法的性能,实验结果验证了阶段化改进策略对算法整体表现力的提升.利用改进算法优化在线序列极限学习机参数并应用于变压器故障诊断,进一步验证阶段化改进策略的有效性及工程实用性.

    • 商晓婷, 杨凯, Guoqing Zhang, 贾斌

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1722

      摘要:针对医疗资源匮乏和经济不发达的国家或地区, 如何选择定点收治医院、分配患者有效控制新型冠状病毒肺炎(COVID-19) 扩散是亟待解决的问题. 首先, 考虑疫情患者数量和症状等级动态变化特征, 以最大化患者的收治率和最小化医院总费用为目标, 构建有限医疗资源约束下定点收治医院动态选址-分配双目标优化模型. 其次, 分析所构建模型的结构特征, 设计基于Epsilon 约束方法的求解框架, 得到Pareto最优解集. 最后, 基于北京市卫生健康委发布的疫情数据进行数值实验, 验证模型的可行性与方法的有效性. 实验结果表明,双目标优化模型可以有效地权衡定点医院的总费用和患者的收治率, 对于COVID-19疫情下医疗资源的合理配置具有重要的指导意义.

    • 夏东阳, 马继辉, 张文义

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1688

      摘要:城市公交系统由于受外界干扰,其需求和运行环境在时空上呈现高度不确定性,给日常运营组织带来了巨大挑战。为增强公交系统对于客流需求和运行场景双重不确定性的应对能力,提出一种权衡服务质量和服务鲁棒性的单一线路时刻表优化方法。方法采用离散场景集刻画需求的不确定性,并以滞留人数的期望值和条件风险值最小化为目标, 综合考虑多方面约束, 构建多场景耦合的分布鲁棒优化模型(DRO)。为方便模型求解, 运用模糊集描述场景发生概率的不确定性,再借助对偶理论和常规线性化方法将原模型转化为等价的混合整数线性规划形式。最后通过实际案例对方法进行分析,结果表明:等价转换得到的线性形式可由GUROBI 优化软件快速求得最优解;DRO模型所得时刻表能有效应对双重不确定性;随着不确定性的上升,分布鲁棒优化方法相较于传统随机规划方法体现出更强的鲁棒性,可以切实改善公交系统运营的稳定性。

    • 南江霞, 李帅, 张茂军

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1656

      摘要:在当前疫情不断发生的环境下,作为供应商的中小企业出现了严重的财务困境问题,急需有效融资工具和创新管理模式加以解决.订单转保理可以让资质良好的零售商为资金短缺的供应商提供融资担保,有效解决供应商的订单减少和融资难的问题. 然而分散决策的订单转保理融资模式, 使得做担保的零售商的收益降低, 不能明显改善供应链效率.针对此问题,本文研究了订单转保理模式下的供应链协调模型, 主要研究了由供应商和零售商组成的二级供应链的订单转保理收益共享模型.研究发现:收益共享决策模型的供应链的总收益小于集中决策供应链总收益, 大于分散决策的供应链总收益. 表明供应链成员相互合作程度越高, 越有利于供应链发展, 从而说明协调在供应链中发挥重要作用. 然而, 集中决策模型只能得到供应链最优总收益,无法得到供应商和零售商的最优收益。收益共享模型不仅提高了产品订货量,降低了产品批发价格,增加了供应商和零售商的收益,而且通过最优的收益共享系数可以得到供应商和零售商的最优收益。收益共享机制为供应商和零售商共赢协调发展提供了新的运作管理模式.

    • 赵世杰, 马世林, 王梦晨, 张红易

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1624

      摘要:为提高人工生态系统优化算法(AEO)的全局勘探和局部极值规避性能,提出一种基于群集正反向回溯改进人工生态系统优化算法(IAEO),并用于高维优化. 首先,启发于自然生态系统中消费者数量因捕食关系而发生的动态波动变化现象,借鉴上下级消费者间的数量正反向调控机理而设计并模型化表达群集正反向引导机制,以增强AEO算法在解空间的全局勘探性能;其次,构造局部回溯开采策略,其继承种群历史最优解信息对分解者(最优个体)的局部微小邻域进行动态再挖掘,并进一步引导种群个体进化,以改善算法的局部极值规避性能. IAEO与7种新近智能算法在100维度上进行对比,同时与AEO算法在高维下进行分析,数值实验表明IAEO算法具有较好的全局探索和局部开采性能、良好的算法局部极值规避性和鲁棒性,以及在高维情形下的较好适用性(200D-1000D). 最后,将IAEO算法应用于极限学习机(ELM)神经网络的超参优选中,提出一种新颖的基于IAEO算法的ELM参数优化模型(IAEO_ELM),并与其它ELM优化模型执行分类任务,仿真结果表明IAEO_ELM具有优越的分类性能,能有效提升算法的分类预测精度.

    • 陈伟杰, 卢静, 邹艳

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1621

      摘要:针对当前综合评价大多集中在静态评价以及属性权重未知的问题, 在直觉模糊语言环境下提出一种三维动态评价方法. 首先, 利用模糊 QFD 求解指标权重以弥补传统主客观确权方法的不足, 体现了指标越能表征顾客需求贡献度, 权重越大的赋权思路;其次, 考虑到评价指标间的相互关系也会影响最终的评价结果, 引入幂平均算子并将其扩展到直觉模糊语言集中, 通过直觉模糊语言幂加权平均算子集结多属性信息得到静态综合评价值? 然后, 在静态评价值求解的基础上, 基于全局信息定义分层激励因子和阶段信息定义成长因子分别对评价基础值的增长态势和增长趋势进行测度, 构建了基于评价基础值、变化状态与发展趋势的三维动态评价指数模型. 最后以小微企业的信用评价为例验证了所提方法的有效性和可行性.

    • 冯迎宾, 刘文竹, 于伟经, 寇亚辉, 刘砚菊

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1595

      摘要:由于变压器油长期工作于高温、高压的变压器内部,会出现变质、变色的现象,因此变压器检测机器人搭载的视觉系统在变压器油下获取的图像存在色彩失真、对比度低等问题。本文提出了一种变压器油下图像融合增强算法,以提高变压器内部故障点检测的准确度。首先,利用完美反射算法对图像进行白平衡处理,以消除油下光照强度不均匀对图像颜色的影响,使色彩更加均衡。然后,对色彩校正的图像进行自适应伽马校正,以提高图像的对比度。最后,采用多尺度融合策略对色彩校正后的图像及自适应伽马校正处理后的图像进行融合,得到变压器油下清晰的图像。实验结果表明, 经本文算法处理后的变压器油下图像色彩鲜明、细节丰富,与原始图像相比,图像质量评价指标UCIQE、特征点匹配、信息熵在测试下均有显著提高,可为变压器内部故障检测提供清晰的数据。

    • 王佑, 吴振龙, 薛亚丽, 李东海, 李政

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1576

      摘要:针对自抗扰控制器在热力系统高阶大惯性过程控制中效果不佳的问题,提出一种利用高阶系统模型信息进行补偿的自抗扰控制器设计方法. 基于理论分析, 给出各可调参数的物理意义及其定量化参数整定方法, 并从观测误差、开环频率特性和参数稳定域等方面分析补偿自抗扰控制器能够提高控制效果的原因. 仿真对比实验和鲁棒性检验结果表明,所提方法在设定值跟踪、抗扰能力和性能鲁棒性方面均优于PI/PID控制器,同时能够显著改善低阶自抗扰控制器对高阶大惯性过程的控制效果,具有很好的工程推广潜力.

    • 魏淳, 师海燕, 张志强, 刘宝亮, 温艳清

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1556

      摘要:复合绝缘子在电力传输系统中,主要功能是实现电气绝缘和机械固定,即在输电线路中防止电流回地和支撑导线.它在规定的机、电负荷和各种环境条件下长期运行会产生劣化,也会遭受到过电压,机械应力等外部冲击.复合绝缘子长期暴露在自然环境下的可靠性,对复合绝缘子的生产商和线路传输有重要作用.针对复合绝缘子的老化失效问题,考虑了疏水性的自康复过程,对复合绝缘子建立了一个自然退化和多种外部冲击共同作用的相依竞争失效模型,对复合绝缘子的可靠度和平均使用寿命进行了研究,用极大似然估计的方法对模型中的参数进行了估计,最后用数值模拟验证了模型的有效性.

    • 郭威, 徐涛

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1479

      摘要:宽度学习系统(BLS)是最近提出的一种准确而高效的新兴机器学习算法,已在分类、回归等问题中展现出优越的学习性能.然而,传统BLS以最小二乘作为学习准则,易于受到离群值的干扰从而生成不准确的学习模型.针对该问题,提出一种基于M-estimator的鲁棒宽度学习系统(RBLS).与BLS不同,RBLS在学习模型中使用具有鲁棒特性的M-estimator代价函数来替代传统的最小二乘代价函数,并采用拉格朗日乘子法和迭代加权最小二乘方法进行优化求解.在迭代学习过程中,正常样本和离群值样本将根据其训练误差的大小而被逆向赋予不同的权重,从而有效抑制或消除离群值残差对学习模型的不利影响.实验结果表明,作为一种统一的鲁棒学习框架,RBLS可以融合使用不同的M-estimator加权策略,并能够取得较对比算法更好的泛化性能和鲁棒性.

    • 王恒, 梁永裕, 李擎, 王莉

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1302

      摘要:为抑制道路曲率干扰并提高无人车路径跟踪精度,本文提出一种基于观测器的无人车H无穷预瞄控制器设计方法。首先,将无人车非线性路径跟踪模型转换为线性变参数(Linear Parameter Varying System, LPV) 系 统。其次,建立关于路径曲率的预瞄模型,并将无人车路径跟踪模型和预瞄模型结合起来构建增广系统。考虑传感器测量噪声对无人车路径跟踪精度的影响,设计基于观测器的H无穷状态反馈控制器,并将控制器设计问题 转化为满足一组线性矩阵不等式的优化问题。最后,Simulink/CarSim联合仿真结果表明,本文提出的基于观测器的无人车H无穷预瞄控制方法可以有效减小测量噪声对系统性能的影响,与已有最优控制方法相比,可以取得 更好的路径跟踪精度。

    • 杨彪, 高皓, 李鑫培, 成宬, 杜婉, 刘承, 马红涛

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1204

      摘要:在使用多微波源阵列进行空间功率合成的微波应用装置中,如何协同多微波源馈入功率的状态信息以利用温度分布的自组织特性来优化温度均匀性是本研究的重点.为此, 一方面, 本文提出了微波源构成智能体的必要要素,并构建了技术方案.在此基础上, 引入基于代数图论的二阶非全连接通信拓扑一致性算法协同多微波源的功率馈入状态信息,保证在利用自组织特性优化温度分布的过程中不会有新的热点产生.另一方面, 使用有限元方法, 构建解决整型变量和连续型变量混合优化的数值计算模型, 开展了优化温度场分布均匀性的有效计算.仿真实验验证了微波源智能体化方案的有效性.并且数值计算结果表明所提模型较通用加热模型在各水平和铅垂截面能够分别提升24.3%~55.5% 和20.4~82.9% 的均匀性;同时能提升10.0%~43.7%的热能转化效率.以上结果验证了所提基于一致性理论的多源微波加热温度均匀性优化方法是可行且高效的

    • 曹伟, 乔金杰, 孙明

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1069

      摘要:为了解决非仿射非线性多智能体系统在给定时间区间上一致性完全跟踪问题, 基于迭代学习控制方法设计 出一种分布式一致性跟踪控制算法. 首先, 由引入的虚拟领导者和所有跟随者组成多智能体系统的通信拓扑, 其中虚 拟领导者的作用是提供期望轨迹. 然后, 在只有部分跟随者能够获得领导者信息条件下, 利用每个跟随者及其邻居的 跟踪误差构造每个跟随者的迭代学习一致性跟踪控制器. 同时采用中值定理将非仿射非线性多智能体系统转化仿射 形式, 并基于压缩映射方法证明了所提算法的收敛性, 给出了算法的收敛条件.理论分析表明, 在智能体的非线性函 数未知情况下, 利用所提算法可以使非仿射非线性多智能体系统在给定时间区间上随迭代次数增加逐次实现一致性 完全跟踪. 最后, 通过仿真算例进一步验证了所提算法的有效性.

    • 李康维, 田佳, 刘伟, 聂铁铮, 申德荣, 寇月

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0903

      摘要:多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,在该类游戏中涉及的知识领域相当复杂。随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例如经济差、经验差,但目前缺少趋势预测的相关研究。本文提出了MOBA-Trend,一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型。在预处理阶段,针对该类游戏数据的特点,设计了一个数据缩放算法来体现数据间的重要度,并使用低通滤波器消除数据噪声;之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征,构建带有注意力机制的序列模型同时预测经济差、经验差;最后将模型应用于Dota2,构建并发布了相关数据集,实验结果表明,本文提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势。

    • 张伟龙, 单梁, 常路, 戚志东, 戴跃伟

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1744

      摘要:针对多艘无人水面艇(USV)相遇自主避碰问题,考虑到可能存在异常行驶的USV,本文基于改进动态窗口法(DWA)提出了一种包含碰撞风险检测和行驶职责划分的分布式避碰算法.首先,引入障碍物预测轨迹和权重因子改进了传统DWA的距离评价函数,提高了USV躲避多个动态障碍物的能力.同时,结合国际海上避碰规则(COLREGS)引入新的规则评价函数约束USV的避让动作.接着,引入期望速度和航向改进了现有碰撞风险检测算法,减少了因相遇情况变化导致的轨迹波动.然后,针对COLREGS仅规定了两船相遇时的行驶职责划分问题,提出了一种考虑了异常USV的多USV职责划分方法.最后,基于MATLAB实现了多USV相遇自主避碰仿真,结果表明即使存在异常USV,分布式避碰算法依旧保证了正常USV能够做出符合COLREGS的安全避让动作.

    • 赵敬华, 张艳, 池晨欣, 林杰

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1729

      摘要:针对概率语言信息下产品服务模块双边匹配问题, 考虑匹配主体间的相互作用和影响以及决策者的心理行为, 提出了一种基于 BWM(Best-Worst Method),DEMATEL(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) 权重确定方法和改进 TODIM 的概率语言双边匹配方法. 首先, 通过 BWM 方法和概率语言 DEMATEL 方法来确定各匹配模块综合权重; 其次, 通过 TODIM 方法计算产品服务模块的总体优势度, 得到产品服务模块双边匹配满意度矩阵? 在此基础上, 构建以产品和服务效用达到最大的多目标优化模型, 利用线性加权法将其转为单目标模型求解, 进而得到最优匹配方案; 最后, 通过新能源汽车产品服务匹配的案例, 验证论文所提出方法的有效性和可行性, 为新能源汽车产品与服务融合发展提供新方向.

    • 司彦娜, 普杰信, 于晓升, 孙力帆, 司鹏举

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1728

      摘要:针对具有连续状态空间的无模型非线性系统,提出了一种基于径向基(Radial Basis Function, RBF)神经网络的多步强化学习控制算法。首先,将神经网络引入强化学习系统,利用RBF神经网络的函数逼近功能近似表示状态-动作值函数,解决了连续状态空间表达问题。然后,结合资格迹机制,形成多步Sarsa算法,通过记录经历过的状态,提高系统的学习效率。最后,采用温度参数衰减的方式改进softmax策略,优化动作的选择概率,达到平衡探索和利用关系的目的。MountainCar任务的仿真实验表明,所提出的算法经过少量训练,能够有效地实现无模型情况下的连续非线性系统控制。与单步算法相比,该算法完成任务所用的平均收敛步数更少,效果更稳定,证明非线性值函数近似与多步算法结合在控制任务中同样可以具有良好的性能。

    • 刘威, 郭直清, 王东, 刘光伟, 姜丰, 牛英杰, 马灵潇

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1713

      摘要:为设计出简便高效的方法搜索最优神经网络结构, 本文提出了一种改进鲸鱼优化算法的浅层神经网络搜索方法. 该方法首先通过模拟鲸鱼狩猎的个体偏好行为和鲸鱼群位置移动的非线性权值更新机制对传统鲸鱼优化算法进行改进; 然后将改进鲸鱼优化算法作为浅层BP神经网络结构搜索策略, 构建了基于浅层BP神经网络的最优网络结构的权值阈值搜索优化方法. 数值实验结果表明: 改进的鲸鱼优化算法不仅在求解不同维复杂函数上具有良好的寻优性能, 而且通过改进鲸鱼优化算法搜索得到的最优浅层BP神经网络结构在回归任务中具有更好的预测精度和泛化性能.

    • 费春国, 秦俊杰

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1665

      摘要:在无模型控制算法中, 关键的问题在于如何对系统的未知模型和扰动进行准确估计. 为了探索解决这一问题, 本文提出了一种基于高阶微分器(HOD)的无模型RBF神经网络滑模控制器(HODRBFSMC), 首先引入HOD估计系统模型的各阶状态变量, 并将系统模型的未知项和外界干扰统一归为总扰动, 通过RBF 神经网络对总扰动进行估计, 并根据Lyapunov定理证明了所设计控制器的闭环稳定性.为验证控制器的有效性, 所设计的控制器被应用于四旋翼飞行器的轨迹控制, 解决其模型参数复杂并且飞行过程中易受外界干扰的问题. 仿真实验表明, 本文所提出的方法能够有效估计并补偿总扰动, 其轨迹跟踪能力和抗干扰性能相比于PID和高阶微分反馈控制(HODFC)具有一定优越性, 能够很好满足四旋翼飞行器控制的需求

    • 冯锋, 万喆, 徐泽水, 柳晓燕

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1662

      摘要:三支决策理论采取“三分而治”的处理思路, 为复杂问题求解提供了一种简洁高效的解决方案. 本文借助软集理论研究犹豫模糊集和三支决策方法, 定义了犹豫模糊集的值空间和值陪集, 引入犹豫模糊集的典范软集、单位区间参数化软集和导出犹豫模糊集等概念, 解决了犹豫模糊集和软集的相互表示问题. 此外, 利用软粗糙集理论建立了一种基于犹豫模糊集的广义粗糙模型, 借助给定的预决策集, 计算软上近似集并确定评价函数, 提出了一种基于软粗糙集的犹豫模糊三支决策方法. 最后, 通过两个数值实例和相关对比分析, 验证了本文所提三支决策方法的合理性和有效性.

    • 梁相龙, 姚建勇

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1630

      摘要:针对机电伺服系统精确动力学模型难以获取以及系统状态信息的测量易受噪声影响的问题,设计了一种基于指令滤波与神经网络相结合的非线性反步控制算法,该算法能够有效地补偿未建模动态和外部扰动对机电伺服系统的影响.首先,引入指令滤波器来获取已知信号的微分估计并处理噪声.然后,利用神经网络估计未知的系统动态,包括未建模的摩擦和外部干扰.神经网络权值的更新律通过梯度下降算法在线实现,没有离线学习阶段.最后,利用李雅普诺夫函数分析方法证明了闭环系统的稳定性.为了验证所提出算法的有效性,在机电伺服实验平台上进行大量对比实验,实验结果表明,所提出的算法具有良好的控制效果,对系统不确定性和外部干扰具有良好的鲁棒性.

    • 聂鹏, 肖欢, 喻聪

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1612

      摘要:目标检测的精确程度是计算机视觉识别任务的主要影响因素。针对单阶段目标检测模型 YOLOv5 存在的检测精度问题,从多任务损失优化角度,提出一种在不同分辨率特征图上基于同一目标的预测边界框分簇自适应损失权重改进模型。该模型由 GT(Ground True)目标边界框 UID 分配器、GT 目标边界框 UID 匹配器、边界框位置与分类损失权重算法构成,通过改善 YOLOv5 的位置精度和分类精度实现模型整体精度的提升。实验结果表明,改进模型平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)较 YOLOv5.6 标准模型平均相对提升了5.23%;相较更为复杂的 YOLOv5x6 标准模型,改进模型 mAP 取得了 8.02% 的相对提升。

    • 张政, 季彬

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1605

      摘要:面向越库配送模式下二维装载和车辆路径联合优化,考虑现实配送过程的不确定性因素,首次提出考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题. 基于蒙特卡洛模拟与场景分析方法建立以运输成本、车辆固定成本以及时间窗期望惩罚成本之和最小化为目标的带修正随机规划模型. 继而根据问题特征,设计改进的自适应禁忌搜索算法与基于禁忌搜索的多重排序最佳适应装箱算法进行求解. 其中,改进的自适应禁忌搜索算法在禁忌搜索算法的基础上引入自适应机制对不同邻域算子进行动态选择,并提出了基于移除-修复策略的多样性机制以增强算法的寻优能力. 数值实验表明,提出的模型与方法能够有效求解考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题,自适应与多样性机制能一定程度上增强算法的全局搜索能力.

    • 陈军飞, 张学友, 汪倩

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1573

      摘要:南水北调工程是国家水网的重要组成部分,为进一步发挥南水北调工程水资源优化配置能力,确保优质南水供给,推动后续运营管理工作有序开展,助力国家水网建设。本文综合博弈论与供应链理论,考虑经济效益和水质提升双目标视角,探讨南水北调水资源供应链协调问题。基于对南水北调水资源供应系统的概化及相关假设,建立了水资源供应链的市场需求函数、水质效益函数、水质提升成本函数,分别构建了包括集中决策、批发价格契约和收益共享-水质提升成本共担契约下的水资源供应链多目标模型并探讨了相应的协调策略。最后通过数值分析对结论进行验证。研究表明,水质效益与经济效益之间存在冲突,批发价格契约无法实现供应链的协调,收益共享-水质提升成本共担契约可实现水质效益目标的协调,经济目标的帕累托改进。

    • 刘磊, 张浩翔, 陈若颜, 高岩, 王富正, 王亚刚

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1554

      摘要:采用鱼群交互模型驱动多智能体系统可以涌现出优良的集群运动特性,具体表现为集群规模可缩放,集群单体局部通信,集群运动自组织等。但是由于轮式机器人与真实鱼类相比具有较大的差异性,使得鱼群数据训练的控制模型难以迁移应用于真实机器人系统。为此,提出了一种结合深度学习与强化学习的迁移控制方法,该方法首先使用鱼群运动数据训练深度网络(Deep Neural Network, DNN)模型,以此作为机器人成对交互的基础,然后向后串联强化学习的深度确定性策略梯度方法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)来修正DNN模型的输出,以保证机器人具有沿墙轨道跟踪和安全运动的能力,在上述DNN+DDPG模型的基础上,设计集群最大视觉尺寸方法挑选关键邻居,从而将DNN+DDPG模型拓展到多智能体的运动控制。集群机器人运动实验表明:所提方法能使机器人仅利用单个邻居信息就能形成可靠、稳定的集群运动,与单纯DNN直接迁移控制相比,所提DNN+DDPG控制框架既保存了原有鱼群运动的灵活性,又增强了机器人系统的安全性与可控性,使得该方法在集群机器人运动控制领域具有较大的应用潜力。

    • 陈玉明, 蔡国强, 卢俊文, 曾念峰

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1553

      摘要:K均值聚类属于无监督学习,具有简单、易用的特点,是一种广泛使用的聚类分析方法.然而,对于非凸、稀疏及模糊的非线性可分数据,其聚类效果不佳.通过引入粒计算理论,采用邻域粒化技术,提出了一种邻域粒K均值聚类方法.样本在单特征上使用邻域粒化技术构造邻域粒子,在多特征上使用邻域粒化技术形成邻域粒向量.通过定义邻域粒与邻域粒向量的大小、度量和运算规则,提出两种邻域粒距离度量,并对所提出的邻域粒距离度量进行了公理化证明.最后,采用多个UCI数据集进行实验,将K均值聚类算法分别结合两种邻域粒距离度量,在邻域参数和距离度量两个方面与经典聚类算法进行了比较,其结果表明了所提出的邻域粒K均值聚类方法的可行性和有效性.

    • 王进花, 岳亮辉, 曹洁, 马佳林

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1527

      摘要:近年来,许多基于深度学习的方法被用于故障诊断领域,并且取得了良好的效果,但是发电机故障样本数据难以获取,在数据量较少的情况下,基于深度学习的方法存在过拟合现象,导致模型泛化能力差、诊断精度不高。为了解决这一问题,本文提出一种基于随机变分推理贝叶斯神经网络的故障诊断方法,该方法以贝叶斯推理与随机变分推理为基础,可以根据少量数据得到较为可靠的模型,获得网络各层参数的概率分布,可以有效解决过拟合的问题。采用证据下限(Evidence Lower Bound,ELBO)派生类函数TraceGraph ELBO进行随机变分推理,解决派生类函数Trace ELBO诊断精度较低问题。将该方法应用于发电机轴承的故障诊断,并与其他方法对比,结果表明,该方法在故障样本数据量较少的情况下具有较高的诊断性能。

    • 刘长石, 陈慧璇, 吴张

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1450

      摘要:针对城市部分区域限行、物流系统中燃油车与电动车同时并存的实际情况,综合考虑客户需求量、服务时间、电动车行驶里程、已有充电设施、部分充电策略、燃油车油耗与碳排放等因素,以车辆使用固定成本、驾驶员工资、电动车的充电成本、燃油车的油耗与碳排放成本之和最小为目标构建混合车辆路径规划模型;根据模型特征设计一种改进蚁群算法求解,并采用多类型算例进行实验,实验结果表明本文方法能在非常短的时间内给出符合决策者目标的混合车辆路径规划方案,有效降低总配送成本,减少燃油车油耗与碳排放,具有合理性、可行性与有效性。

    • 轩华, 李文婷, 李冰

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1438

      摘要:研究了每阶段含不相关并行机的分布式柔性流水线调度问题,考虑顺序相关准备时间和工件动态到达时间,以最小化总加权提前/拖期惩罚为目标建立整数规划模型,提出了一种融合离散差分进化算法、变邻域下降算法和局域搜索的混合离散人工蜂群算法以获取近优解。该算法采用基于工厂-工件号的编码以及基于机器最早空闲时间的动态解码机制,通过随机规则和均衡分派策略生成初始工厂-工件序列群,在引领蜂阶段引入离散差分进化算法产生优质工厂-工件序列,在跟随蜂阶段利用变邻域下降算法在被选择序列附近继续搜索以得到邻域序列,在侦察蜂阶段设计基于关键/非关键工厂间插入的局域搜索提高算法搜索能力。通过仿真实验测试不同规模的算例,实验结果表明所提出的混合离散人工蜂群算法表现出较好的求解性能。

    • 韩小霞, 谢建, 冯永保, 陈志翔, 甄亮

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1339

      摘要:针对电静液作动器系统存在内外部扰动、参数不确定性和变控制增益等问题,提出一种基于模型信息的降阶线性自抗扰位置控制方法.首先,基于系统模型信息选取控制增益.其次,通过降阶线性扩张观测器对系统总扰动进行估计,并在控制器中加入扰动项进行补偿.利用奇异摄动理论证明了所提控制器下闭环系统是半全局最终一致有界的,并且当观测器带宽足够大时,所提出的控制器可以使系统输出以任意精度跟踪所需的轨迹.仿真结果表明,所提控制方法响应速度较快,控制精度较高,对外部扰动和参数不确定性具有较强的鲁棒性.

    • 李涛, 赵宏生

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1324

      摘要:针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长,搜索效率低和容易出现死锁问题,本文提出了一种 基于达尔文进化论思想的蚁群算法。首先,针对在空白栅格中出现的搜索效率低的问题,提出了一种蚁群算法 简易模式;其次为了提高算法的全局搜索能力,避免陷入死锁,在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影响 因子;最后利用达尔文的进化论改进蚁群算法的信息素更新规则用于加快算法的迭代速度, 缩小运行时间。在 不同规模的栅格地图环境下的实验表明:本文提出的进化蚁群算法加快了迭代速度,提高了搜索效率,实现了 最优路径并且避免了算法死锁问题。

    • 申晓宁, 姚铖滨, 徐继勇, 宋丽妍, 王玉芳

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1319

      摘要:考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型。该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本。为求解该模型,提出一种引入问题启发信息的离散人工蜂群算法。将多元学习策略应用于引领蜂阶段,在保证种群多样性的同时,加强算法全局搜索能力。在跟随蜂阶段采用一种基于启发信息的变异机制,保留最优个体中契合度较高的员工信息,并根据不同个体目标值的优劣采用相异的变异方式,针对性地进行搜索,以增强算法的局部寻优能力。实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在不同规模的软件项目调度问题中能够搜索到更优的分配方案。

    • 于振华, 黄山阁, 卢思, 高红霞

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1092

      摘要:为了深入研究新冠肺炎传播趋势和传播风险,根据新冠肺炎的传播特点,考虑政府管控和个人防护等措施,在经典传染病 SIR 模型的基础上,引入低风险群体,提出一种新的新冠肺炎传播动力学模型 SLIR,并对模型的平衡点、稳定性和分岔等复杂动力学行为进行分析,揭示新冠肺炎传播机理。为了提高该模型的疫情预测精度,以美国新冠肺炎的真实数据为基础,使用最小二乘法对模型参数进行分段估计。最后利用该模型对美国新冠肺炎进行预测和分析,仿真结果表明,相比于传统 SIR 模型,该模型能较好地对美国疫情发展趋势做出预测,官方公布的实际数据也进一步验证了模型的有效性。 SLIR 模型可以有效仿真新冠肺炎传播,并为政府选择合适的防控措施提供技术支撑。

    • 杨隆浩, 任天宇, 胡海波, 叶菲菲, 王应明

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1091

      摘要:规则约减和规则激活是扩展置信规则库(EBRB)推理模型优化研究中的两个重要方向。然而,现有研究成果大多存在方法参数确定主观性强和计算复杂度高等不足。为此,本文通过引入聚类集成和激活因子提出改进的EBRB推理模型,称为CEAF-EBRB模型。该模型先基于聚类集成对历史数据进行多次的数据聚类分析,再以簇为单位将所有历史数据生成扩展置信规则;同时,还通过激活因子修正个体匹配度计算公式以及离线的方式计算激活因子取值,以确保高效地激活一致性的规则。文末,通过在非线性函数拟合、模式识别、医疗诊断等常见问题中验证了所提CEAF-EBRB模型的可行性和有效性,同时为决策者提供更准确的决策支持。

    • 陆荣秀, 赖路璐, 杨辉, 朱建勇

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1078

      摘要:针对稀土萃取过程进行质量监控时, 存在采集样本重复率高、有效数据少的小样本问题, 提出一种基于混合虚拟样本生成的稀土萃取过程组分含量预测方法. 首先, 以萃取现场的小样本为基础, 采用中点插值法生成虚拟样本输出数据, 再根据随机配置网络(SCN)中隐含层与输出层、输入层与隐含层间的映射关系, 生成虚拟样本输入数据; 鉴于这些虚拟样本仅能在邻近点产生的局限, 采用结合遗传算法(GA)的多分布趋势扩散技术(MD-MTD)生成优化的虚拟样本集进行补充. 依据数据合理性原则, 将虚拟样本与真实小样本进行融合, 建立基于SCN的组分含量预测模型. 通过铈镨/钕萃取现场数据验证和对比实验分析, 结果表明本文方法能有效解决小样本问题, 适用于稀土萃取过程组分含量监控.

    • 赵道致, 周仁杰, 杨爽

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0930

      摘要:工业互联网和分享经济正在改变企业配置资源和产能规划的方式,制造企业之间分享空闲产能的模式逐渐显示出广阔的发展空间和经济效益。本文研究基于平台的产能分享情境中,利润最大化和社会福利最大化两种决策目标下,平台的最优定价策略问题。研究表明:注册费模式下的平台均衡利润大于固定交易费模式下的均衡利润,两种定价模式的平台利润与供需双方的网络外部性和服务敏感性系数均存在正相关关系,与供应方的产能定价存在负相关关系,且是平台服务水平的凹函数;两种定价模式的社会福利优劣和平台对双边用户的补贴策略均与供应方网络外部性冲销的制造成本相关。另外,存在社会福利与平台利润同时较优的情况,这也是产能分享平台良性发展的方向。

    • 陈平, 李灿, 雷学军

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1467

      摘要:面向机器人柔顺装配圆轴与圆孔零件,建立了基于3D、单目视觉与导纳控制的机器人自动装配系统,提出基于三维点云的轴线位姿估计算法、图像深度学习目标检测、导纳控制结合的圆轴孔零件的装配策略。针对3D视觉估计圆孔零件位姿问题,重点研究了基于三维点云的轴线位姿估计算法。首先,介绍了三维点云关键点选取方法。接着,以点云表面法线与轴线的几何约束为基础,提出并分析了轴线粗估计的算法。最后,在轴线粗估计的基础上,提出并分析了基于迭代鲁棒最小二乘的轴线位姿优化的算法。实验结果表明:轴线位姿估计的角度均方根误差为0.248°,位置均方根误差为0.463 mm,与现有流行的轴线估计方法相比,所提方法的精度更高,使装配策略很好的满足了机器人圆形轴孔零件装配的精度高、稳定可靠的要求。

    • 闵莉, 曹思健, 赵怀慈, 刘鹏飞, 邰炳昌

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1580

      摘要:目前基于深度学习的红外与可见光图像融合算法, 通常无法感知源图像显著性区域, 导致融合结果没有突出红外与可见光图像各自的典型特征, 无法达到理想的融合效果. 针对上述问题, 设计一种适用于红外与可见光图像融合任务的改进残差密集生成对抗网络结构. 首先, 使用改进残差密集模块作为基础网络分别构建生成器与判别器, 并引入基于注意力机制的挤压激励网络来捕获通道维度下的显著特征, 充分保留红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节信息; 其次, 使用相对平均判别器, 分别衡量融合图像与红外图像、可见光图像之间的相对差异, 并根据差异指导生成器保留缺少的源图像信息; 最后, 通过在 TNO 等多个图像融合数据集上的实验结果证明, 所提方法能够生成目标清晰、细节丰富的融合图像, 相比基于残差网络的融合方法,边缘强度和平均梯度分别提升了 64.56% 和 64.94%.

    • 黎德才, 张冕, 王科盛, 向红标, 康天博

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1440

      摘要:行星齿轮箱是大型机械装备的核心传动环节,其内部关键零部件故障发生部位与形式多样,威胁机械装备的安全服役.针对其不同部件的多类故障诊断问题,提出了一种基于改进的胶囊网络(Enhanced Capsule Network, (ECN))的“端到端”智能故障诊断方法. ECN既充分发挥了卷积神经网络对故障特征的深度提取能力,同时具备胶囊结构矢量化挖掘特征空间信息的特点,可利用动态路由机制计算胶囊层之间的相关度,从而实现了对故障特征的精准归类.此外,通过建立的间隔损失函数与输入数据不断优化模型参数,实现了对故障的智能诊断.通过对太阳轮、行星轮以及多类部件故障数据混合的条件下分别开展分析,实验结果表明, ECN相比传统卷积神经网络与胶囊网络均表现出更强的故障诊断能力.

    • 王立夫, 钟昊男, 郭戈

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1421

      摘要:城市道路交通的路段信息与车流量信息对道路交通的安全、高效运行至关重要.在交通高峰时期,通过对关键路段加以控制,可实现整个道路交通网络的完全能控.为寻找路网中的关键路段,本文将道路网络的交叉口-节点模型转化为道路网络的路段-节点模型,基于路段信息与车流量信息提出拥堵系数来衡量道路交通网络的车辆拥堵程度,并将其作为道路网络的路段-节点模型的边权重,最后运用关键路段辨识算法对道路交通网络的关键路段进行辨识.以沈阳市皇姑区主城区道路为例建立以拥堵系数为权重的网络模型, 按照本文的方法辨识的关键路段数量为14条,约占道路网络总路段数的14.3%,具有较低的控制成本,且大部分为由北向南方向和由西向东方向.其中8条路段分布在皇姑区道路实时拥堵排行前五名,约占关键路段总数的57.1%,表明本文给出的关键路段更多地分布在交通状态较为拥堵的路段上,符合实际情况.

    • 汤泽, 王佳枫, 王艳, 丰建文

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1410

      摘要:本文主要研究一类非连续混合自时延多智能体系统的全局指数一致性问题. 首先, 利用具有时变控制增益的分布式负反馈控制器实现智能体之间状态信息交互. 考虑到实际系统运行环境与节省控制成本, 增设外部饱和环节将控制信号幅值限制在一个合理的范围内, 从而提出利用高斯误差函数以及微分中值定理来近似模拟饱和效应, 以此降低控制信号的不平滑度. 随后, 利用 Filippov微分包含理论和测度选择定理将多智能体系统的非线性动力学函数映射为Filippov 集值函数, 再通过广义 Halanay不等式和 Lyapunov稳定性定理给出该多智能体系统的指数一致性判定条件及其最大容许时延. 最后, 通过数值仿真验证了所提出的控制策略的有效性.

    • 史玉皓, 田建艳, 刘军军, 杨胜强

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1367

      摘要:迁移学习是将源域的知识迁移解决目标域问题的方法,能有效解决数据分布不一致问题.针对多源域迁移时传统方法缺乏对多源域的可迁移性的合理分析和迁移效果的有效处理问题,本文提出了一种基于流形结构的多源自适应迁移学习的方法,旨在提高单源域迁移效果的同时实现多源域的有效迁移.首先,对多源域进行可迁移性分析,选择可迁移的源域;然后,适配边缘分布和条件分布并引入均衡因子得到均衡分布适配,同时利用流形正则化约束数据结构,使单源域的信息使用最大化;最后,通过加权因子对不同源域分类器进行自适应加权,充分利用多源域的信息求解目标域问题.将该算法应用于滚磨光整加工中滚抛磨块的优选,通过建立滚抛磨块的相似度匹配方法,构建基于流形结构的多源自适应迁移学习的滚抛磨块优选模型.大量对比实验表明该方法表现更佳,准确率最高至73.44%,可以为滚磨光整中滚抛磨块的选择提供更有效的决策指导.

    • 王文跃, 侯俊杰, 毛寅轩, 靳捷, 卢志昂

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1354

      摘要:基于模型的系统工程(Model Based Systems Engineering, MBSE)是一种将系统工程理论与数字化技术相结合的复杂产品研制技术,能够以系统工程思维有效驱动复杂产品研制流程,并以系统模型方式形式化表达系统复杂交互作用. 本文首先以复杂产品研制背景、MBSE国内外发展状况为理论基础,总结并介绍目前MBSE在复杂产品研制过程中存在的问题;其次,以MBSE模型域、技术域、功能域、跨域支撑要素和应用域为研究层面,并结合人工智能、数字孪生、数字主线等数字化技术综合考虑MBSE工程实践所需的关键要素,提出了一种面向复杂产品研制的MBSE体系架构并进行详细论述;最后,基于该体系架构研判目前MBSE发展形势,并以数据模型为核心生产要素角度进一步探讨未来MBSE的发展趋势.

    • 郝新宇, 王江, 邓斌, 于海涛, 伊国胜

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1311

      摘要:小脑对运动的调控和对环境的适应性是人体完成快速精准运动的关键,模拟并研究小脑的运行机制将为控制复杂多变的机器人模型提供更有效的方法。本文遵循神经元数量的真实生物比率,构建大规模小脑脉冲神经网络模型,模拟大脑中小脑的真实结构、信息传递方式和学习机制,实现对机械臂的误差纠正控制,依据系统在不同控制任务下的控制结果,得到不同突触可塑性对小脑网络控制效果的影响规律。为了进一步增加小脑控制系统的生物真实性,以更贴近人脑的并行运算方式在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)平台上实现了所构建的模型,并进行了相应的资源优化,增加了可实现的网络规模。FPGA实现结果显示系统成功完成了基于小脑误差纠正功能的自适应类脑机械臂控制,验证了小脑的真实细胞动力学和大规模颗粒层提供的高容错性,提供了兼顾小脑应用功能实现和理论研究的平台。

    • 孙棣华, 刘忠诚, 赵敏, 赵杭, 刘卫宁, 程森林

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1275

      摘要:随着自动驾驶技术的发展, 传统人驾车与自动驾驶车将在一段时间内共存, 形成一类新型混合交通. 网联自动车的出现为车辆协同行驶提供了新的控制手段. 传统的混合交通效率优化控制方法更多地立足于宏观流量的控制或小群体的局部优化, CAV 对交通优化作用的潜能还有待开发. 有鉴于此, 本文首先给出了混合交通的信息物理描述, 并揭示了混合交通物理拓扑的动态性. 随后, 本文提出了一种动态物理拓扑下基于CPS的混合交通牵制控制方法. 该方法通过调节网联自动车的行驶状态, 间接影响、诱导和控制交通中存在的传统人驾车, 从而优化整个交通系统. 基于MATLAB的仿真实验验证了本方法的有效性, 而基于SUMO的仿真实验说明本文提出的牵制控制方法在更真实的场景下依然适用.

    • 何曙光, 石枚弘

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1254

      摘要:为了解决在考虑生产任务的情况下,制造设备关键部件的维修决策问题,本文将生产任务信息、视情 维修以及机会维修结合起来,考虑设备关键部件的剩余价值以及可靠性风险,建立维修决策优化模型。在众多 学者对于视情维修和机会维修的研究基础上, 本文首先考虑了关键部件的剩余寿命与下一阶段的生产任务时长 之间的关系以进仛 步决策是否利用维修机会,其次考虑剩余价值和运行中维修的成本,在任务间隔机会权衡收 益成本差异,进而做出柺 终的维修决策,以保证在任务顺利进行且设备可靠的情况下降低成本。通过用逆高斯 过程对部件的還 化过程建模,计算各维修组合对应维修概率,推导出以成本最小化为目标的目标规划函数,通 过仿真算法得到预防性维修的构 优值。通过数值实验,验证了提出的策略及模型的有效性。

    • 金怀平, 王建军, 董守龙, 钱斌, 杨彪, 陈祥光

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1220

      摘要:集成学习已成为一种广泛使用的软测量建模框架.但是,建立高性能的集成学习软测量模型依然面临特征选择不当、基模型多样性不足、基模型估计性能不佳等诸多挑战.为此,本文提出了一种基于堆栈自编码器多样性生成机制的选择性集成学习高斯过程回归(selective ensemble of stacked autoencoder based Gaussian process regression, SESAEGPR)软测量建模方法.该方法充分发挥深度学习在特征提取方面的优势,通过构建多样性的堆栈自编码器(stacked autoencoder, SAE)网络,建立基于隐特征的高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)基模型.随后,基于模型性能提升率和进化多目标优化对SAEGPR基模型实施两次集成修剪,以降低集成模型复杂度、保持甚至进一步提升模型估计性能.最终,引入PLS Stacking集成策略实现基模型融合.所提方法显著优于传统全局和全集成软测量建模方法,其有效性和优越性通过青霉素发酵过程和Tennessee Eastman化工过程获得了验证.

    • 程旗, 高晓利, 唐培人, 盛良睿

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1213

      摘要:基于嵌入式平台对深度神经网络轻量化的需求,结合模块化、逐层处理思想,以主流检测识别深度神经网络Faster RCNN轻量化为目标,设计了基于深度稀疏低秩分解的轻量化方法。针对Faster RCNN网络架构特点,首先,采用深度可分离卷积和稀疏低秩理论对Faster RCNN网络的特征提取主干网络部分进行初始轻量化;其次,采用稀疏低秩裁剪对主干网络进行“逐层通道裁剪,逐层重训练,逐层调优”轻量化;然后,采用张量Tensor-Train分解理论,对区域建议网络进行轻量化处理,尽可能保证低性能损失;再次对识别与分类网络也进行稀疏低秩分解和通道裁剪,增加模型压缩倍数,减少所需要和所消耗计算资源;最后,基于感兴趣区域定位感知的RPN网络输入特征知识蒸馏,提升检测识别性能。数值实验表明,该方法可以实现模型压缩100倍,检测识别率仅下降5%。

    • 朱姝姝, 王欢, 严慧

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1188

      摘要:多目标跟踪在视频监控领域有着重要的应用价值.随着深度神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN),尤其是图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)的发展,多目标跟踪的研究现阶段取得了很大突破.其中,图神经网络由于引入了目标-轨迹间的关系建模,显示出了更稳定的跟踪性能.然而,已有的基于GNN的多目标跟踪方法都仅在连续两帧之间建立全局关系模型,而忽视了帧内目标与周围其它目标的交互,没有考虑在帧内建立合适的局部关系模型.为了解决这个问题,我们提出了基于帧内关系建模和自注意力融合模型(INAF-GNN)的多目标跟踪方法,为帧内目标和周围邻居目标之间建立帧内关系图模型,帧间建立目标和轨迹关系的帧间图模型,并利用注意力机制设计了一个特征融合模块,用来整合帧内和帧间特征.为了验证模型的有效性,我们在MotChallenge标准数据集上进行了大量的实验,与多个基于图神经网络的方法相比较,MOTA提高了1.9%,IDF1提高了3.6%,证明了方法的有效性.

    • 崔云芳, 范家璐

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1147

      摘要:本文针对存在线性外部干扰和状态反馈过程中发生丢包的网络控制系统的跟踪控制问题,采用输出调节的思想,提出基于离轨策略强化学习的数据驱动最优输出调节控制方法.实现仅利用在线数据就可求解控制策略.首先,对系统状态在网络传输过程存在丢包的情况,利用史密斯预估器重构系统的状态.然后基于输出调节控制框架,提出一种基于离轨策略强化学习的数据驱动最优控制算法,在系统状态发生丢包时仅利用在线数据计算反馈增益,在求解反馈增益过程中找到与求解输出调节问题的联系,随后基于求解反馈增益过程中得到的与输出调节问题中求解调节器方程相关的参数,计算前馈增益的无模型解.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性.

    • 沙磊, 王树波, 刘逸坚

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1076

      摘要:针对含未知负载信息的二质量伺服系统,提出一种基于有限时间扩张状态观测器的非奇异快速终端滑模控制方法. 首先,利用电机侧位置信息设计有限时间扩张状态观测器估计系统的扰动,并将估计值融入到控制器中作为前馈项对系统的未知扰动进行补偿;然后,引入一种新型的滑模趋近律,该趋近律能够避免传统滑模控制中存在的奇异性问题,据此设计非奇异快速终端滑模控制器,保证系统状态在有限时间内收敛到原点,并根据李雅普诺夫稳定性理论分析闭环系统的稳定性;最后,通过仿真和实验验证所提出方法的优越性. 结果表明,与传统的PID等控制相比较,所提出的基于扩张状态观测器的有限时间滑模控制方法能够提高系统的跟踪性能,并有效增强二质量伺服系统的抗扰动能力.

    • 姚文龙, 亓冠华, 池荣虎, 邵巍

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1001

      摘要:本文针对具有参数不确定和外负载扰动的不确定受扰电液伺服系统,提出了一种智能自学习PID控制策略.该方法不依赖于系统的精确模型,是一种数据驱动的控制方法.首先,通过改进的动态线性化方法将非线性非仿射的电液伺服系统等效为含有时变参数项和非线性不确定项的线性仿射形式;然后,分别采用梯度估计算法和时间差分算法对时变参数项和非线性不确定项进行估计;进而,利用iPID控制引入附加误差信息对过度线性化丢失的信息进行补偿;最后,根据最优准则,设计不确定受扰电液伺服系统的参数更新律和学习控制律.本文通过理论分析与仿真实验验证了该控制策略的收敛性,并通过对比实验,验证了该控制方案应用于电液伺服系统的优越性和精确性.该控制方法抑制了非线性扰动对系统造成的不良影响,并能实现理想轨迹的精确跟踪.

    • 马壮, 方一鸣, 李强, 许淼

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0942

      摘要:针对伺服电机驱动的连铸结晶器控制系统执行器输入饱和与状态受限问题,同时考虑系统存在负载扰动、参数摄动等不确定性问题,提出一种基于扩张状态观测器的跟踪误差预设性能反步控制方法。首先,针对执行器输入饱和问题,建立了系统的数学模型;其次,为观测系统时变负载扰动、参数摄动等不确定性,采用一种线性扩张状态观测器进行实时观测并分析了观测器观测误差的收敛性;再次,针对伺服电机电流饱和与跟踪误差预设性能控制问题,通过引入辅助状态变量确保系统跟踪误差限定在允许范围内,设计了基于扩张状态观测器的反步(Backstepping)控制器。最后,根据Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,并通过系统仿真验证本文所提方法的有效性。

    • 宋云霞, 周彬

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0469

      摘要:本文针对具有多个时滞的积分时滞系统, 建立了新的基于线性矩阵不等式的稳定性条件. 该条件与正整 数k有关. 本文给出了k = 1时该条件与现有结果之间的关系. 该关系表明所提出的条件在k >= 2时的保守性比现 有结果小. 基于所提出的稳定性条件, 进一步研究了具有参数不确定性的积分时滞系统的鲁棒稳定性问题, 建立 了基于线性矩阵不等式的充分条件. 利用本文所提出的方法, 研究了具有多个离散时滞和分布时滞的积分时滞系 统的稳定性问题. 数值算例说明了所提出的稳定性判据的有效性.

    • 李红利, 郭伟, 张荣华, 修春波

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0101

      摘要:基于运动想象的脑电信号是用户在执行不同运动想象任务时采集到的不同脑区的电信号.受到用户的大脑结构和头皮状态等因素影响,采集到的运动想象任务信号之间混乱,从而导致大量信号被错分.提出了一种基于改进深度森林的运动想象任务信号分类方法.该方法利用变长粒子群算法强大的寻优能力,为深度森林中每一层的随机森林和完全随机森林预测的类概率值搜寻最优权重,并将此权重赋予对应的类概率值,以此实现对结果修正目的.利用BCI竞赛IV的数据集2a评估所提出方法的有效性.研究结果表明:相比传统的深度森林,该方法对四分类运动想象脑电信号实现了更高的分类准确率.所提方法根据分类器预测的结果进行学习,对提升分类器性能的研究具有重要意义.

    • 孔锐, 蔡佳纯, 黄钢

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0028

      摘要:对抗样本能作为训练数据辅助提高模型的表达能力, 还能够用来评估深度学习模型的稳健性. 然而, 通过在一个小的矩阵范数内扰乱原始数据点的生成方式, 使得对抗样本的规模受限于原始数据. 因此, 为了更高效地获得任意数量的对抗样本, 探索一种不受原始数据限制的对抗样本生成方式具有重要意义. 本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本生成模型 (Multiple Attack Generative adversarial networks, M-AttGAN), 模型设计为同时训练两组生成对抗网络来分别对原始数据样本分布和模型潜在空间下的扰动分布进行建模, 训练完成的 M-AttGAN 能够不受限制地高效生成带有扰动的对抗样本, 从而为对抗训练和提高深度神经网络的稳健性提供更多可能性. 通过 MNIST 和 CIFAT-10 数据集上的多组实验, 证明了利用生成对抗网络对数据分布良好的学习能力来进行对抗样本生成是可行的, 相较于常规攻击方法, M-AttGAN 不仅能够脱离原始数据的限制生成高质量的对抗样本, 而且样本具备良好的攻击性和攻击迁移能力.

    • 方冰

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1452

      摘要:论文针对已有概率犹豫模糊熵测度构造复杂、区分能力弱等缺点, 提出了混合型概率犹豫模糊熵测度. 混合型熵测度能够综合反映概率犹豫模糊元所具有的个体不确定性和整体不确定性, 具有结构简单、物理意义明确、区分能力强等优势. 在概率犹豫模糊元规范化的基础上, 论文基于混合型熵测度的构造理念所设计的混合型交叉熵测度, 克服了已有交叉熵测度的设计缺陷, 能够综合反映两个概率犹豫模糊元之间的个体区分度和整体区分度, 且具有自然的对称性. 基于混合型熵测度和交叉熵测度, 论文进一步设计了概率犹豫模糊环境下的多属性决策方法, 并将其应用于无人机集群作战效能评估. 数值和理论结果表明, 论文所提混合型概率犹豫模糊熵和交叉熵测度能够成对设计, 互为印证, 具有广泛的应用前景.

    • 谢国民, 蔺晓雨

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1437

      摘要:为了提高变压器故障诊断精度,提出一种基于改进SSA优化MDS-SVM的变压器故障诊断方法.首先利用多维尺度缩放法(Multiple Dimensional Scaling,MDS)对20维变压器故障特征数据进行特征提取,降低高维数据存在的稀疏性和多重共线性;然后引入樽海鞘群算法 (Salp Swarm Algorithm,SSA),并对该算法进行改进,增置信赖机制和突变,提高算法的收敛速度和收敛能力.通过与原始SSA、PSO、GWO和β-GWO算法进行寻优测试对比,验证了改进SSA算法的优越性.最后使用改进SSA算法对MDS降低维数和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数联合寻优,构建新的故障诊断模型.分析比较其与常用算法优化的SVM故障诊断模型、BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)、K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)以及随机森林(Random Forest, RF)故障诊断模型的故障诊断精确度,结果证明基于改进SSA的MDS-SVM变压器故障诊断模型的精确度高于其它算法模型,且泛化能力较强.

    • 张锴杨, 徐逢秋, 许贤泽

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1348

      摘要:为使精密制造设备中定位机构实现在容许的误差带内对时变轨迹的精准无偏跟踪,针对约束不确定系统提出一种基于鲁棒控制不变(RCI)集的误差有界且无偏模型预测控制(EOMPC)方法. 首先为了消除由扰动引起的稳态误差, 构建包含可测输出、估计状态和估计扰动的增广系统作为EOMPC的预测模型以提高预测精度. 其次基于增广系统和轨迹模型, 使用可以在有限步内终止的迭代方法求解RCI集,并将其作为最优控制问题(OCP)中的状态约束以实现误差有界的跟踪. 然后为了保障OCP的实时性,给出了可在线执行的数值优化方案. 最后,在磁悬浮定位系统上验证了方法的有效性.

    • 廉胤东, 刘彦汝, 杨启帆, 杨奕斌, 谢巍

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1343

      摘要:本文主要研究了基于信息物理系统建模的多分拣移动机器人(multi-SMR)调度策略.首先,在基于实际应用场景的拓扑地图建模中加入了新的路径弧时间损耗指标,实现了对货物不均匀比例和多机器人拥堵状态的精确估计.其次,提出了一种改进的启发式路径规划算法,并在路径评估过程中增加了目的地距离和时间损耗指标.最后,完整的调度过程以分层式结构部署在信息物理系统模型中,包括控制层的时间损耗指标更新、交通管制监测,以及物理层的分布式路径规划和机器人状态更新.仿真实验验证了本文方法的可靠性,结果表明,改进调度策略进一步提升了系统分拣效率,降低了计算成本,有效解决了机器人拥堵和安全问题.

    • 宋建辉, 孙晓南, 刘晓阳, 刘砚菊, 于洋

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1235

      摘要:为提高跟踪算法在目标发生形变和被遮挡时的准确性,本文提出一种融合HOG(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征和注意力模型的孪生目标跟踪算法。首先,采用对ResNet残差模型改进后的CIR模型塑造孪生目标跟踪网络的骨干网络,充分利用不同层次的特征图,同时加深网络。其次,融入HOG特征,增强网络对图形几何变化的鲁棒性。再次,加入CBAM注意力模型,让网络能够在结合上下文信息的同时调节HOG特征在特征图中所占比例,增强特征图中的有效特征,弱化无效特征,使网络中各特征图发挥出最好的效果。最后,定义算法的损失函数。实验结果表明,所提算法在GOT-10k数据集上进行训练后,能够在OTB100上获得较好的跟踪效果,在该数据集中精确率和成功率分别达到81.9%和60.6%。在目标物体发生形变和被遮挡的情况下,所提算法仍能取得较好的跟踪效果。

    • 崔莺莺, 蒙西, 乔俊飞

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1182

      摘要: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.

    • 刘金培, 陈丽娟, 汪漂, 陈华友

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1163

      摘要:日间PM2.5浓度受本地和邻近地区的多重因素影响,具有高度不确定性和不稳定性。常见的PM2.5实值序列和区间序列分别反映其日均和极值波动状况,三角模糊序列将两者优点相结合可包含更多的有效信息。因此本文提出基于多元经验模态分解和空间层次聚类的PM2.5 三角模糊序列多因子组合预测模型。首先,运用皮尔曼相关系数分析PM2.5与本地污染物浓度、气象要素间的关联度,选取本地影响因子;其次,计算PM2.5与空间污染物浓度间的关联度,并据此对邻近城市K-means空间聚类得到核心影响、一般影响和偏远影响城市群,并统计各城市群不同污染物的综合指数,即空间影响因子;进而,利用MEMD对PM2.5和影响因子的三角模糊序列同时进行分解,重构得到高频、低频以及趋势序列;最后,运用BP、LSTM、LSSVR分别对子序列进行多输入单输出的预测,并将上述单项预测结果相加,即得到PM2.5三角模糊序列的预测值。仿真实验结果表明,本文提出的模型能充分考虑气象条件和多种污染物的空间影响,具有较强的预测精度和良好的实用性。

    • 王轶强, 吴芝亮, 李群智

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1158

      摘要:路径规划是移动机器人未知环境探索的关键问题.路径点的合理规划对提高环境探索的效率和环境场预测的准确性至关重要.本文基于强化学习范式,提出一种适用于静态环境场探索的移动机器人在线信息路径规划方法.针对基于模型训练算法计算成本高的问题,通过机器人与环境的交互作用,采用动作价值评估的方法来学习所获取的环境场历史信息,提高机器人实时规划能力.为了提高环境预测准确性,引入基于置信度上界的动作选择方法来平衡探索未知区域与利用已有信息,鼓励机器人向更多未知区域进行全场特征探索,同时避免了因探索区域有限而陷入局部极值.仿真实验中,环境场分别采用高斯分布和Ackley函数模型.结果表明,本文算法能够实现机器人环境探索路径点的在线决策,准确有效地捕捉全场和局部环境特征.

    • 吕冬翔, 张志成, 呼文韬, 李鹏, 朱立宏, 左志强

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1133

      摘要:为满足太阳能无人机对长航时飞行和高载重能力的需求, 本文研究能源系统的储能均衡控制问题. 通过将太阳能无人机中每个由光伏—储能—输出单元组成的发电节点作为一个智能体, 设计基于多智能体的分布式控制器并给出满足系统约束的控制算法, 实现储能单元荷电状态的一致性. 通过搭建半实物平台对能源系统进行了实测验证, 结果表明该分布式协同控制策略能够有效地解决光伏功率不均及电池参数差异导致的不均衡问题, 使系统的充放电深度得以有效提升.

    • 雷城, 蓝益鹏, 徐泽来, 孙云鹏

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1127

      摘要:针对传统幂次趋近律存在的抖振以及全局收敛缓慢的问题, 提出一种新型复合趋近律, 该趋近律通过引入正切函数以及对传统幂次趋近律的改进, 实现趋近律的快速收敛和无抖振特性. 首先, 引入了正切函数, 在初始状态已知的情况下能够使系统更快地收敛; 其次, 设计的趋近律改进传统幂次趋近律中含符号函数乘积项容易引起的抖振. 本文通过理论证明了新型复合趋近律能够快速收敛且无抖振, 并推导出趋近速率及稳态误差界. 最后, 通过直线磁悬浮同步电动机磁悬浮系统仿真进一步验证了新型复合趋近律的有效性.

    • 何庆, 罗仕杭

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1108

      摘要:针对黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等缺陷,提出了混合改进策略的黑猩猩优化算法(SLWChOA)。首先,利用Sobol序列初始化种群,增加种群的随机性和多样性,为算法全局寻优奠定基础;其次,引入基于凸透镜成像的反向学习策略,将其应用到当前最优个体上产生新的个体,提高算法的收敛精度和速度;同时,将水波动态自适应因子添加到攻击者位置更新处,增强算法跳出局部最优的能力;最后,通过10个基准测试函数、Wilcoxon秩和检验以及部分CEC2014函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能,实验结果表明所提算法在寻优精度、收敛速度和鲁棒性上均较对比算法有较大提升。另外,通过一个机械优化设计实验进行测试分析,进一步验证SLWChOA的可行性和适用性。

    • 刘芳, 浦昭辉, 张帅超

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1098

      摘要:随着无人机技术的不断发展,无人机多目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一。针对无人机视频中的复杂背景干扰、遮挡、视点高度和角度多变等问题,提出一种基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法。首先,将改进的卷积注意力模块引入残差网络,建立了三元组注意力特征提取网络;其次,在特征金字塔网络的结构上加入了新的特征融合通道,设计了多尺度特征融合模块,增强了模型对多尺度目标的特征表达能力;最后,根据目标的重识别特征匹配与检测框匹配得到目标轨迹。仿真实验结果表明,该算法有效提升了无人机多目标跟踪的精度,具有较好的鲁棒性。

    • 吴廷映, 孙灏

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1050

      摘要:随着新能源和绿色物流等政策的出台,电动车逐渐成为物流配送主要运输工具.考虑到电动车的电池容量、充电时间、耗电率和充电站位置等因素,本文研究了载重影响耗电率的电动车车辆路径问题,建立了以总成本最小化为目标的混合整数规划模型.结合禁忌搜索算法的思想,设计了改进的自适应大邻域搜索算法对其求解,在该算法中,开发了多种基于模型特性的破坏算子和修复算子以提高求解效率.通过算例求解验证了模型和算法的有效性,为物流企业电动车配送方案的规划提供一定的决策依据.

    • 汪越, 刘明, 曹杰

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1028

      摘要:在对各类重大突发疫情进行建模拟合时,参数取值一直是困扰众多学者的重要现实难题,现有研究大多参考相关文献或结合医学实验选取某一固定参数.为克服这种固定参数取值的局限性,本文基于数据驱动的逆向思维,借助欧拉差分变换和线性方程组解的特性,创新地构建了一种疫情传染扩散参数动态更新策略,可以帮助决策者结合疫情实时更新的状态数据,反推计算最佳的疫情传播扩散参数.以武汉新冠肺炎疫情相关数据进行算例测试,结果表明结合本文所设计的参数动态更新策略,能够有效地提升重大突发疫情演化预测的准确性,这对政府应急资源的精准配置具有重要的决策支持作用.

    • 王家, 陈雅含, 周忠宝, 刘可心

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1014

      摘要:考虑到生产力波动、现场条件改变等不确定性因素的影响, 工程项目的进度管理一般采用计划评审技术(Program Evaluation and Review Technique, PERT)网络模型, 并以未按期完工概率作为重要的进度风险分析指标. 针对工程项目的未按期完工概率估算, 本文基于区域分解法, 提出一种新型的数值模拟算法. 针对PERT网络中的任一路径, 可将该路径的工期超出目标工期的事件定义为基本事件, 从而可将项目的未按期完工事件表示为所有基本事件的并集.本文所提算法通过估计基本事件间的交集程度, 来对基本事件的概率求和进行折减, 从而估算项目的未按期完工概率. 通过算例验证,本文所提的模拟算法具有较好的估算准确度,且与蒙特卡罗方法相比有明显的计算效率提升.

    • 李冰, 邓素佳, 轩华

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1002

      摘要:研究一类考虑多编组站协调分工的枢纽重空车流组织优化问题。基于枢纽内各编组站到达、解体、集结、编组、发车及转站能力限制,以重空车流进站走行、出站走行、转站走行、解体及集结总费用最小化为目标,构建非线性规划模型。鉴于模型直接求解较为困难且效率较低,设计两阶段综合求解策略,该方法根据到发约束组生成列车-编组站匹配方案,利用解集编约束组对匹配方案进行初次调整,再利用转站约束对匹配方案进行二次调整,从而得到列车-编组站初始匹配方案集合。在此基础上,对列车-编组站匹配方案进行编码,设置优选因子并据此从初始匹配方案集合中筛选出优选方案集,给出嵌入替换-自变异-交互更新的异步循环启发式,从而完成对优选方案集的群体迭代寻优。设计实验场景,对所提方法进行过程验证,并设计不同规模问题对算法进行测试对比与性能评估。

    • 王敏, 倪俊, 时昊天

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0958

      摘要:本文针对多自主水下机器人的一致性跟踪问题,提出了一种基于新型分布式观测器的一致性跟踪策略.针对具有未知非线性动态的引导者,首先利用确定学习理论将引导者的未知动态表示为具有常数权值的径向基函数神经网络,随后利用所学到的知识设计出一种新型的分布式观测器,并证明了其观测误差能指数收敛到零的小邻域内.利用所观测到的引导者状态信息,通过反步法和动态面技术为每个跟随者设计分布式跟踪控制器.通过Lyapunov稳定性分析,验证了闭环系统中所有的信号都是最终一致有界的,并且跟随者的跟踪误差能够收敛到原点的小邻域内.最后通过仿真验证了所提出方案的有效性.

    • 冯立康, 张维海, 吴昭景

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0879

      摘要:针对一类受多有色噪声和多随机脉冲干扰的非线性系统,其中系统连续动态中的多随机噪声包含乘性和加性有色噪声且离散动态中多随机脉冲幅值的类型是由一个齐次不可约非周期Markov链决定,本文分别提出了概率意义下和矩意义下的噪声-状态稳定性、概率意义下的全局渐近稳定性、矩意义下的指数稳定性的判据.在脉冲数量受模态依赖平均脉冲区间约束下,首先基于乘性随机噪声的估计和Lyapunov函数方法,分别研究了系统在矩意义下的噪声到状态稳定性和指数稳定性;其次基于乘性随机噪声满足大数定律的假设和Lyapunov函数方法,分别给出了系统在概率意义下的噪声-状态稳定和全局渐近稳定的充分条件.最后通过仿真结果验证了所提稳定性判别准则的有效性.

    • 黄燕华, 代冀阳, 应进, 蒋沅

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0856

      摘要:针对具有量化输入饱和及输出受限的非线性非仿射系统,本文首次提出了固定时间自适应神经网络跟踪控制方法.该控制器设计首先引入中值定理解决该系统具有非仿射结构的问题;基于反步法,使用Barrier Lyapunov函数约束系统输出并利用RBF神经网络逼近未知函数;根据固定时间控制理论设计一个新颖的输入信号,该输入信号将由滞后量化器量化,这可以降低控制信号的通信速率,以及保证该系统在满足量化输入饱和及输出受限的条件下,系统可以在固定时间内跟踪上期望信号,且该系统收敛时间与初始状态无关.最后,通过MATLAB仿真软件验证了本文所设计控制器的有效性.

    • 吴禄彬, 章宇, 连宗凯, 姜善成

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0750

      摘要:本文面向共享汽车系统的运营商与潜在用户, 针对于实现最大利润的空车调度问题, 同时考虑乘客需求信息的不确定性对调度过程的影响, 利用基于可调决策规则的鲁棒优化方法进行建模与求解. 在共享汽车系统中, 乘客的出行需求是不确定的, 本文给出了相应的不确定集合的描述, 将乘客的出行需求限制在一定的区间内, 并灵活限制时间上的乘客需求之和, 以减小模型的保守性.在此基础上引入了可调决策规则 使得空车调度的策略可以根据已实现的需求进行调整, 提出了空车调度的鲁棒优化模型及其可解的线性规划形式.在仿真实验中, 利用真实的滴滴订单信息模拟某个区域内用户使用共享汽车出行需求, 展示了该模型所提出的空车调度策略(相较于确定性模型)会投入更多的费用在空车调度上, 使运营商在平均意义和最差情况下均获得更大的利润并满足更多的乘客需求, 表明了所提模型的鲁棒性和实用性.

    • 张霄, 丁锋

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0732

      摘要:针对受过程噪声和量测噪声干扰的双线性状态空间系统, 研究其状态估计算法. 首先借助于双线性系统的特殊结构, 将其等价表示为线性时变模型, 然后推导了基于Kalman滤波的状态估计算法. 针对线性时变模型中存在的未知变量, 基于辅助模型辨识思想, 通过构造一个辅助模型, 将未知变量用该模型的输出来代替, 提出了基于辅助模型的双线性系统状态估计算法. 最后, 构造双线性状态观测器, 引入delta算子极小化状态估计误差协方差矩阵, 从而得到最优状态估计增益, 提出了基于delta算子的双线性系统状态估计算法. 本文提出的算法避免了线性化过程带来的估计精度差的问题, 提高了双线性系统的状态估计精度. 通过仿真实验验证了所提出算法的有效性, 并对比分析了在不同噪声情况下所提出算法的估计效果.

    • 邱金红, 孙靖, 仲兆满

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0669

      摘要:为满足电商平台减少物流成本和人力成本的需求,提高车辆配送效率,降低碳排放量,实现低碳绿色 出行,本文研究配送收益均衡的多目标绿色车辆路径问题及其智能求解算法。首先,以最小化燃油消耗量、基 于客户满意度的惩罚成本和配送收益方差为目标建立多目标绿色车辆路径模型;然后,将变邻域搜索算子融 入NSGA-II算法中, 设计求解上述模型的多目标进化优化算法; 最后, 通过在18个测试数据集上与2个模型 和3种算法的对比,验证了所提模型的可行性和算法的有效性。

    • 杨启尧, 邬玲伟, 严求真, 林志明

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0490

      摘要:针对离散时间系统的双周期干扰抑制问题, 本文提出一种离散滑模双周期重复控制器设计方法. 利用非线性幂次函数设计新型离散趋近律, 将周期差分等效干扰以加权滤波的形式嵌入到趋近律中, 构造带干扰补偿作用的离散趋近律, 据此设计出离散滑模双周期重复控制器. 设计的控制器在完全抑制双周期干扰信号的同时, 实现对非周期干扰信号的有效抑制. 文中推导出准滑模域边界的表达式, 用于表征闭环系统的跟踪性能. 数值仿真验证了所提出控制方法的有效性.

    • 王建晖, 邹涛, 张春良, 穆朝絮, 刘治

      优先出版时间:2021-12-01  DOI:

      摘要:针对带有输出死区的多智能体系统的一致性控制问题, 本文提出了一种可预设时间的事件触发式协同控制方法. 输出死区现象普遍存在于实际系统, 对控制回路中负反馈调节影响较大, 会导致系统控制性能的下降. 为此, 通过结合Nussbaum函数对输出死区特性进行补偿, 以削弱其对系统性能的影响. 但上述问题解决的同时也将会加剧对系统控制传输资源的占用. 由于多智能体系统依靠智能体之间频繁的信息交互实现控制目标, 自身传输资源有限. 考虑到实际系统的限制, 利用事件触发控制策略节省系统的控制传输资源. 更进一步, 为有效提高系统性能, 使系统能够快速达到稳定, 引入一类转换函数进行系统变换, 实现了系统同步误差在预设时间内收敛于紧集的目标. 理论分析以及仿真结果验证了所提方法的有效性.