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<title cf:type="text"><![CDATA[《控制与决策》编辑部 -->综述与评论]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170801]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[现代工业系统已呈现出向大型化、复杂化的方向发展,使得针对工业系统的故障诊断方法遇到一系列的技术难题.近年来,深度学习(deep learning)在特征提取与模式识别方面显示出独特的优势与潜力,将深度学习应用于解决复杂工业系统故障诊断的研究已初现端倪.为此,首先介绍几种典型的基于深度学习方法实现工业系统故障诊断方法;然后对基于深度学习实现故障诊断的主要思想和建模方法进行描述;最后总结和讨论了复杂工业系统故障的特点,并探讨了深度学习在实现复杂工业系统故障诊断方面所面临的挑战,展望了未来值得继续研究的方向.]]></description>
<pubDate>2017/7/17 9:33:56</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[任浩,屈剑锋,柴毅,唐秋,叶欣]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170801]]></guid><cfi:id>134</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[果蝇优化算法研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170701]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[作为一种新兴的群体智能算法,果蝇优化算法(FOA)因其简单有效而在诸多领域得到成功应用.分析FOA的搜索原理和优缺点,围绕目前的改进和相关应用进行综述.重点讨论FOA改进策略,包括改进搜索半径,改进候选解的生成机制、多种群策略等,以及FOA在复杂函数优化、组合优化和参数优化等方面的应用.最后给出FOA在算法改进和实际应用方面研究的新思路.]]></description>
<pubDate>2017/7/11 16:31:44</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王林,吕盛祥,曾宇容]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170701]]></guid><cfi:id>133</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于随机有限集的多扩展目标跟踪研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170601]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[对基于随机有限集的多扩展目标跟踪方法的研究现状和进展进行综述.首先给出扩展目标的数学模型;然后给出扩展目标形状估计的3种方法:随机矩阵法,随机超平面法和高斯过程法;接着给出多扩展目标的随机有限集滤波器的算法及优缺点;最后介绍多扩展目标跟踪的主要应用,并对其未来的发展方向做进一步展望.]]></description>
<pubDate>2017/6/16 8:24:08</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[单博炜,杨小军]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170601]]></guid><cfi:id>132</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多准则决策中的鲁棒有序回归方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170501]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[根据决策者提供的偏好信息推断决策模型的参数时,通常会有不止一组参数满足条件.针对传统有序回归方法在处理此类问题上存在的不足,鲁棒有序回归可提供一种新的考虑所有可行解的解决方案.为此,总结了鲁棒有序回归在排序和有序分类问题中的应用;分析了“必然”和“可能”偏好关系在不同决策问题和不同决策模型中的定义和求解方法;介绍了随机多准则可接受性分析理论与鲁棒有序回归的结合;归纳了不同应用背景下的最具代表性模型的选择方法;最后,展望了鲁棒有序回归在多准则决策中的未来研究方向.]]></description>
<pubDate>2017/5/11 21:18:13</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[张宏军,尹成祥,綦秀利,程恺,张睿,康兴挡]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170501]]></guid><cfi:id>131</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多元时间序列相似性搜索研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170401]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[多元时间序列相似模式挖掘是数据挖掘领域的研究热点,它主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索3个方面.目前,大部分研究成果主要集中在特征表示和相似模式度量,相似性搜索则成为制约问题突破的关键环节.为此,主要针对多元时间序列的相似性搜索进行综述,归纳了主要的相似模式度量方法,对比了不同相似模式度量下的序列搜索方法,并分析了不同方法的优缺点,以期为进一步研究多元时间序列相似性搜索提供帮助.]]></description>
<pubDate>2017/3/28 8:28:46</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李正欣,张凤鸣,张晓丰,陈继成,李超]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170401]]></guid><cfi:id>130</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[复杂系统DEMATEL算法研究进展评述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[决策试行与评价实验室(DEMATEL)作为一种面向复杂社会经济系统问题的因素分析算法,近年来已受到国内外学者的广泛关注,对其进行系统深入的研究有着重要的理论意义和应用价值.为此,在简述该算法操作步骤的基础上,从DEMATEL算法基本理论、群组DEMATEL多专家信息集成、该算法与其他方法交叉融合3个视角对近年来DEMATEL相关研究进展予以评述.最后,对该算法未来可能的研究方向进行了展望.]]></description>
<pubDate>2017/3/10 14:03:29</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙永河,韩玮,段万春]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170301]]></guid><cfi:id>129</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[时间序列数据挖掘的相似性度量综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在时间序列数据挖掘中, 时间序列相似性是一个重要的概念. 对于诸多算法而言, 能否与一种合适的相似性度量方法结合应用, 对其挖掘性能有着关键影响. 然而, 至今仍没有统一的度量相似性的方法. 对此, 首先综述了常用的相似性度量方法, 分析了各自的优点与不足; 其次, 讨论了近年来出现的时序相似性的新解释及其度量方法; 再次, 探讨了相似性度量在时序挖掘任务中的应用以及与挖掘精度的关系; 最后给出了关于时序相似性度量进一步的研究方向.]]></description>
<pubDate>2017/1/1 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[陈海燕,刘晨晖,孙博]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20170101]]></guid><cfi:id>128</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[偏最小二乘线性模型及其非线性动态扩展模型综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180901]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[偏最小二乘(Partial least square,PLS)是一种基于数据驱动可以处理多个因变量对多个自变量的回归建模方法,因其具有提取质量相关信息的特性,在质量相关复杂工业过程监控中得到广泛的应用,成为近几十年复杂工业过程故障检测和诊断领域的研究热点.对此,介绍线性、非线性、动态PLS模型及其故障检测技术.首先,介绍标准PLS模型,在此基础上对传统PLS模型进行细化分并指出其优缺点,针对标准PLS存在的两个问题以及工业过程数据的两种极端情况,从数据预处理类、多空间类和分块类三方面梳理线性PLS模型的发展和改进历程;其次,将非线性PLS模型扩展方法分为两类,重点介绍核函数非线性PLS模型的研究现状;再次,指出动态扩展方法的两种基本思路,对PLS动态模型进行分类,阐明动态特性的成因,从本质上揭示两种动态扩展方法的原理,按照分类综述动态PLS模型的发展现状;最后,指出该领域亟需解决的问题和未来研究方向.]]></description>
<pubDate>2018/9/6 8:35:07</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孔祥玉,曹泽豪,安秋生,徐中英,罗家宇]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180901]]></guid><cfi:id>127</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180801]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[动态时间弯曲是一种重要的相似性度量方法,对时间序列数据挖掘的性能起着至为关键的作用,对其进行全面和深入的探索具有十分重要的理论意义和实际应用价值.首先简述动态时间弯曲算法的基本步骤,并分析其优点和存在的不足;然后,从动态时间弯曲度量效率的改进研究、度量效果的提升措施以及其在各个行业的应用研究等进行相关综述;最后,给出动态时间弯曲的进一步研究方向.通过对动态时间弯曲方法相关综述及分析,能为相似性度量、聚类和分类等时间序列数据挖掘技术提供必要的文献资料和理论基础.]]></description>
<pubDate>2018/7/26 11:16:01</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李海林,梁叶,王少春]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180801]]></guid><cfi:id>126</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[时滞系统的完全稳定性研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180701]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[时滞系统的完全稳定性问题是控制领域中的一个基础理论问题,长期以来受到了人们的关注.然而,该问题非常复杂,人们往往存在一些不正确的理解,目前国内外尚未见到专门关于这一问题的综述性文献.对此,从基础知识、现有方法回顾、技术难点、求解思路等方面对时滞系统完全稳定性问题做一个全面、直观的介绍.最后,介绍一种最近提出的分析方法-----频域扫描框架.在该框架下,时滞系统完全稳定性问题能够得到完整的解决.]]></description>
<pubDate>2018/7/3 8:24:40</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李旭光,张颖伟,冯琳]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180701]]></guid><cfi:id>125</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于事件触发机制的网络控制研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180601]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[全面综述基于事件的控制系统的研究现状与最新成果.主要介绍事件驱动通信机制的各种类型和事件触发控制的主要研究内容,包括不同的建模方法以及控制器与事件产生器的联合设计方案,重点对时延系统建模方法进行分析,将事件触发闭环控制系统建模成连续时滞模型.此外,关于网络诱导因素对事件触发机制的影响以及网络化事件触发控制的一些应用也进行说明.最后,提出目前研究工作所存在的不足,以及下一步需要解决的开放难题.]]></description>
<pubDate>2018/5/29 8:31:10</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[杨飞生,汪璟,潘泉]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180601]]></guid><cfi:id>124</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于区间观测器的动态系统故障诊断技术综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180501]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[介绍一种基于区间观测器的故障诊断技术.为突出区间观测器在故障诊断方面的优势,总结归纳针对不同类型系统构造的可以达到故障诊断目的的区间观测器,并讨论观测器的设计条件.例如,事件触发机制下的故障检测区间观测器,针对线性参数变化系统设计的基于区间观测器的故障检测机制,在区间观测器的框架下实现带有未知互联项的T-S模糊大系统的故障隔离,以及利用区间观测器对多智能体系统实现故障隔离.最后探讨该领域亟待解决的问题.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[杨光红,张志慧]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180501]]></guid><cfi:id>123</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[一种统一的鲁棒自适应控制方法及近期自适应控制结果综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180502]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对离散/连续时间情况下时不变/时变多种不同的鲁棒自适应控制系统,基于归纳法提出一种统一的传统分析方法,该方法为鲁棒自适应控制器的设计提供了一般性的指导原则.在设计和实现鲁棒自适应控制器时要求具有与模型误差先验知识相关的假设,通过所提出的算法可以将该假设消除,使得已有的鲁棒自适应控制理论得到进一步发展.此外,通过稳定性分析证明了该算法对于更宽松边界的模型误差具有鲁棒性.最后,归纳总结了近期自适应控制方法在处理非光滑不确定性、执行器故障补偿、欠驱动非完整约束、分布式一致性和随机系统控制等问题上取得的代表性成果.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[温长云,周靖,王薇,黄江帅,樊慧津]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180502]]></guid><cfi:id>122</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[网络稳定性与控制的小增益原理:回顾与近期进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180503]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[小增益定理是现代控制理论中极为重要的基本工具之一,它在关联系统和不确定系统的鲁棒稳定性分析以及鲁棒控制器设计的许多工作中都发挥着极大的作用.基于输入到状态稳定性的概念,笔者于1994年首次提出了广义非线性小增益定理.与之前的小增益定理不同,这一结果为同时刻画关联系统的内部稳定性和外部稳定性提供了一个统一的框架.从镇定与鲁棒自适应控制到分散式或分布式控制以及输出调节(抗干扰渐近跟踪),基于非线性小增益定理已经发展出一系列的鲁棒非线性控制器设计新工具.在过去10年间,复杂非线性大系统已成为研究热点,驱动着小增益定理向更加完备的网络小增益定理方向发展,以期解决网络稳定性与控制中的新问题.对此,针对非线性小增益理论的一些最新研究进展及其在通讯和计算约束下的网络化控制和事件驱动控制应用结果进行综述,并对该理论的未来研究方向给出一些建议.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[姜钟平,刘腾飞]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180503]]></guid><cfi:id>121</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[饱和约束控制系统的吸引域估计]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180504]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[饱和约束控制系统的吸引域估计是非线性系统领域的一个基本问题,主要涉及到饱和约束的处理和Lyapunov函数的选取.围绕这两个关键问题,梳理了解决饱和约束控制系统吸引域估计问题的一系列方法,总结了文献及最近的一些研究结果.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[林宗利,李元龙]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180504]]></guid><cfi:id>120</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[因果关系与因果控制初探]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180505]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[控制理论中系统的输入输出与事件的因果关系具有对应关系,以事物的因果性为出发点探索控制的方法论问题,提出基于“因体果”(Cause-plant-effect,CPE)关系的因果控制方法.从模型角度看,因体果控制方法可用于描述事件演化、时间关联和空间量化的混合动态模式,因果的驱动方式兼具时间演化、事件关联和规则关系,因此可涵盖更一般的、更具社会性、智能性的控制和优化问题.从分析角度看,提出多因多果的广义可控、广义可观性、相关的干扰(或故障)可补偿性、可估计性、可抑制性概念,以扩展控制理论原有的“内部性”范畴.从时序机制看,因果的驱动方向可兼具正向和倒向,具有时间的不一致性和非因果性/逆时序性.控制的目的是使得通过改变“可控制的因(内因)”,在“不可控制的因(外因)”的共同影响下,使得“不可预测的果(恶果)”可能性减少、“可预测的果(善果)”可能性增大.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[郭雷,王成红,王岩]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180505]]></guid><cfi:id>119</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[高速列车牵引系统故障诊断与预测技术综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180506]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[高速列车因其舒适、便捷、安全和准时, 已成为我国主流的城际间交通工具.CRH(China railway high- speed)动车组高速列车是一个大型复杂的机电耦合系统,作为其重要组成部分,牵引控制系统的可靠性对于高速列车的安全运行至关重要.随着在轨运行时间的增长,牵引控制系统中的很多部件都会发生不同程度的性能衰退,并引发各种故障,给高速列车的安全运行带来潜在的危险.鉴于此,针对牵引变压器、牵引变流器(整流器、逆变器)、牵引电机、转向架系统、牵引/制动控制单元等与高速列车牵引系统相关的重要部件和单元的故障诊断、容错控制与预测方法进行现状调研和分析,并对每种方法的基本思路、现阶段进展以及适用条件等进行了介绍,最后陈述了高速列车牵引控制系统故障诊断与预测领域尚待解决的问题.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[姜斌,吴云凯,陆宁云,冒泽慧]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180506]]></guid><cfi:id>118</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[有色冶金过程不确定优化方法探讨]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180507]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[有色冶金过程受原料来源多样、工况条件波动、生产成分变化等因素的影响,存在大量的不确定性,严重影响了冶炼生产的稳定性与可靠性.鉴于此,综述不同类型不确定性优化问题的描述方法,具体包括概率不确定优化问题、模糊不确定优化问题和区间不确定优化问题.通过分析有色冶金生产过程的特点与需求,以3种典型的有色冶金过程不确定优化问题为例,探讨不同类型的有色冶金过程不确定优化方法.针对氧化铝生料浆配料过程的概率不确定优化问题,采用基于Hammersley sequence sampling(HSS)的方法实现不确定模型的确定性转换;针对湿法炼锌除铜过程的模糊不确定优化问题,采用基于模糊规则的方法进行确定性评估;针对锌电解分时供电过程的区间不确定优化问题,采用基于min-max的方法求解鲁棒解.工业运行数据均验证了上述方法的有效性.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[阳春华,韩洁,周晓君,张润东,桂卫华]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180507]]></guid><cfi:id>117</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[滤波器组框架理论及其在图信号处理中的应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180508]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[滤波器组框架理论是应用数学、信号处理、图像处理和数字通信等领域的重要问题之一,对滤波器组框架的分析和设计问题进行研究有着重要的科学意义和应用前景.近年来,随着高维非规则化数据信息大量涌现,很多学者开始研究图信号处理的滤波器组方法.因此对滤波器组框架理论及其在图信号处理中的应用进行了综述研究.首先对传统滤波器组框架理论的基础知识进行概述,总结滤波器组框架分析与设计方法;然后重点介绍两类图信号处理架构以及图滤波器组的最新研究成果;最后对未来的研究进行展望.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[柴利,易静文,盛玉霞]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180508]]></guid><cfi:id>116</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[进化高维多目标优化算法研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180509]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[首先针对常规多目标优化算法求解高维多目标优化时面临的选择压力衰减问题进行论述;然后针对该问题,按照选择机制的不同详细介绍基于Pareto支配、基于分解策略和基于性能评价指标的典型高维多目标优化算法,并分析各自的优缺点;接着立足于一种全新的性能评价指标-----R2指标,给出R2指标的具体定义,介绍基于R2指标的高维多目标优化算法,分析此类算法的本质,并按照R2指标的4个关键组成部分进行综述;最后,发掘其存在的潜在问题以及未来发展空间.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘建昌,李飞,王洪海,李田军]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180509]]></guid><cfi:id>115</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[鲁棒与最优控制在伺服系统中的应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180510]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着现代科技的迅速发展,高性能需求对伺服控制技术提出了更高的要求.鲁棒与最优控制技术在雷达天线、数控机床、机械臂、移动机器人和硬盘驱动等伺服系统的应用中表现出极大的优势,在伺服控制领域扮演着越来越重要的角色.结合伺服控制的应用背景回顾了鲁棒与最优控制理论中的一些主要问题与方法;以车载天线系统为例,对伺服控制设计的主要环节(指标定义、模型辨识、鲁棒分析和控制设计)进行讨论,强调了状态控制方法与经典频域法结合的重要性;对主流鲁棒与最优控制算法(回路成型、H<sub>∞</sub>、mu综合、$H_2$、混合$H_2/H_{\infty]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[苏为洲,闻成]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180510]]></guid><cfi:id>114</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于声呐图像的水下目标检测、识别与跟踪研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180511]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[水下目标检测、识别和跟踪是具有重要意义的热点研究问题,在军事和民用领域都有重要的应用.鉴于此,对基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪原理、方法以及典型算法的研究进展进行全面阐述.首先论述基于声呐图像的水下目标检测、图像去噪、图像分割等方面的主要进展以及典型算法和算法扩展;然后对水下目标声呐图像识别中的特征提取、特征分类方法和主要技术难点进行讨论;最后阐述基于水声信号处理和声呐图像信息的水下目标跟踪方法和算法.通过对水下目标处理过程各个过程的深入讨论和对比分析,指出基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪中急需解决的关键科学问题及可能的解决思路,并对该领域的未来发展方向做进一步的展望.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[郭戈,王兴凯,徐慧朴]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180511]]></guid><cfi:id>113</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[脉冲神经网络:模型、学习算法与应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180512]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[脉冲神经网络是目前最具有生物解释性的人工神经网络,是类脑智能领域的核心组成部分.首先介绍各类常用的脉冲神经元模型以及前馈和循环型脉冲神经网络结构;然后介绍脉冲神经网络的时间编码方式,在此基础上,系统地介绍脉冲神经网络的学习算法,包括无监督学习和监督学习算法,其中监督学习算法按照梯度下降算法、结合STDP规则的算法和基于脉冲序列卷积核的算法3大类别分别展开详细介绍和总结;接着列举脉冲神经网络在控制领域、模式识别领域和类脑智能研究领域的应用,并在此基础上介绍各国脑计划中,脉冲神经网络与神经形态处理器相结合的案例;最后分析脉冲神经网络目前所存在的困难和挑战.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[程龙,刘洋]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180512]]></guid><cfi:id>112</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[智慧能源-----人工智能技术在电力系统中的应用与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180513]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在环境污染日趋严重,化石能源逐渐枯竭的背景下,能源系统的发展趋向于清洁化、智能化,我国已将智慧能源的发展提升为国家战略.电力系统作为能源系统的核心环节,应用广泛,具有较强的调节能力且控制复杂,其智能化程度将决定能源系统的智能化水平.伴随着分布式电源、电动汽车、分布式储能元件等具有能源生产、存储、消费多种特性的新型能源终端高比例接入电网,现代电力系统呈现出复杂非线性、强不确定性、强耦合性等特点,传统建模、优化、控制技术存在诸多局限性,人工智能技术将是解决复杂系统控制与决策问题的有效措施.鉴于此,首先梳理人工智能在电力系统应用的发展脉络;然后根据人工智能在电力系统的应用热点领域,阐述人工智能技术在电力系统调度、规划以及电力市场等方面的应用,并对各重点研究内容的未来方向进行展望.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙秋野,杨凌霄,张化光]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180513]]></guid><cfi:id>111</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[混杂奇异摄动系统的研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180514]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[混杂奇异摄动理论及其应用是近年来的研究热点.鉴于此,介绍了一般化的混杂奇异摄动系统模型,概括了混杂奇异摄动系统的分析方法,总结了混杂奇异摄动系统分析与综合的研究现状及其应用领域,并对该研究领域未来的研究方向进行了展望.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王燕舞,杨武]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180514]]></guid><cfi:id>110</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[受限布尔网络发展现状]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180515]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[布尔网络可以简洁有效地描述作用在有限集上的动态离散模型.然而,随着研究的深入以及一些实际问题的需要,传统的布尔网络已经不能满足建模的需求,由此衍生出受限布尔网络,通过矩阵半张量积,该类型的网络可以转化为便于处理的等价代数表示.鉴于此,对受限布尔(控制)网络的来源、受限形式和相关问题,作了概括与总结.对于受限布尔网络中出现的典型问题、规范化与可解性,理清了其发展脉络与研究现状;对受限布尔网络的拓扑结构整理了相关结果.另一方面,在受限布尔控制网络部分,着重总结其能控性的发展现状,将现有的能控性分析方法归为Dimitriy-Michael方法和预反馈方法两大类,并分别介绍其分析过程.总结受限布尔控制网络在设计能控、镇定、最优控制信号等问题中的一些常用方法(输入-状态关联矩阵方法和Floyd算法),以及牵引控制和干扰解耦等其他研究方向.]]></description>
<pubDate>2018/4/28 8:28:59</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[冯俊娥,于永渊,李海涛]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180515]]></guid><cfi:id>109</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[结构化P2P网络一致性维护策略]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180401]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[一致性维护策略是解决结构化peer-to-peer(P2P)网络中数据可靠性和一致性的关键技术,基于该技术,数据可以在不同时间、不同地域得到有效的管理.然而,不同节点的空间异构性、能力异构性和功能异构性对数据一致性维护提出了挑战.对此,首先介绍结构化P2P网络一致性维护的基本概念和特点,并阐述一致性维护策略设计面临的挑战以及需考虑的性能指标;然后提出一致性维护策略的分类标准和系统模型,根据该分类标准,详细剖析当前一致性维护策略相关的研究工作;最后,讨论结构化P2P网络一致性维护研究的开放性问题,并指出未来研究的方向和重点.]]></description>
<pubDate>2018/4/2 9:28:43</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[齐小刚,杨伟,刘立芳,高蓉]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180401]]></guid><cfi:id>108</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[绿色车间调度优化研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[当今社会环境问题日益严重,绿色制造的研究备受关注.作为现代化制造模式,绿色制造旨在保证产品功能与质量,降低生产成本,提高生产效益,同时减少环境污染与能源浪费,实现经济指标和绿色指标的协同优化.绿色车间调度是绿色制造的重要环节,比传统调度问题的求解难度更高,更具学术研究意义和工程应用价值.绿色车间调度通过资源分配、操作排序和运作模式的合理优化,实现增效、节能、减排、降耗.为此,分析绿色车间调度问题的复杂性和相应的处理机制,介绍绿色车间调度在问题、方法、应用层面的代表性研究进展,进而指出各层面有待进一步研究的若干方向和内容,以促进智能制造与绿色制造的研究与发展.]]></description>
<pubDate>2018/3/6 8:29:43</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王凌,王晶晶,吴楚格]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20180301]]></guid><cfi:id>107</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[电动车辆路径优化研究与进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20181001]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着绿色物流的兴起,电动车辆应用研究引起人们的极大关注.电动车辆路径优化问题(Electric vehicle routing problem,EVRP)是电动车运行管理和物流优化中的核心问题之一.对此,首先介绍电动车辆路径问题的研究现状;然后,从充电优化、路径优化和车队配置优化的不同侧重角度,着重介绍3种路径优化分支,并对各种求解方法进行分类对比讨论;最后,对电动车辆路径优化的未来发展趋势进行展望.]]></description>
<pubDate>2018/9/28 14:02:51</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[郭戈,张振琳]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20181001]]></guid><cfi:id>106</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[智能算法在含分布式电源配电网故障恢复的应用综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190901]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[分析含分布式电源的配电网故障恢复模型,综述几种目前比较流行的智能算法在含分布式电源配电网故障恢复问题中的应用及优缺点,并对整合不同算法后的组合智能算法在含有分布式电源的配电网故障恢复中的优化效果进行比较;针对当前能源局势与输配电要求日益提高的情况,分析智能算法在考虑多目标含分布式电源配电网故障恢复中的应用;最后,对含分布式电源的配电网故障恢复问题发展趋势进行展望.]]></description>
<pubDate>2019/9/6 9:00:58</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[杨珺,孔文康,孙秋野]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190901]]></guid><cfi:id>105</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[二维弹道修正机构方案与修正控制算法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190801]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[二维弹道修正弹是对制式弹药的智能化改造,是一种低成本且具有一定打击精度的新型“简易制导”弹药.在此,介绍近几年主流的二维弹道修正机构方案,分析各机构的适用条件和实施难点所在.对于修正控制算法方面,总结应用非智能算法进行修正控制的优缺点,着重介绍近年来发展迅猛的智能控制算法在制导控制方面的应用,并简述智能算法在弹道修正控制领域应用时需进一步研究的方向和问题.]]></description>
<pubDate>2019/7/12 8:40:10</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[雷晓云,张志安]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190801]]></guid><cfi:id>104</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[模仿学习示教轨迹自动分割方法的研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190701]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[符号表达的模仿学习是共融机器人提高其智能性的一条便捷、可行的途径,也为解决复杂、多步骤任务的学习问题提供了一个切实可行的解决方案,而对示教轨迹进行自动分割并获取其基本动作是成功应用这种学习方式的前提条件.鉴于此,首先,在介绍符号表示的模仿学习的基础上,分析该种学习方式对自动分割方法的具体要求;然后,按照示教任务先验知识的有无将其分为两大类并详细地介绍每类所含的典型分割方法;最后,对上述轨迹分割方法进行对比分析与总结,并展望示教轨迹自动分割方法未来的发展趋势.]]></description>
<pubDate>2019/6/28 17:30:28</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[迟明善,姚玉峰,刘亚欣]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190701]]></guid><cfi:id>103</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[机会信号导航综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190601]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[全球导航卫星系统(Global navigation satellite system,GNSS)是目前普遍使用的定位手段,其利用多种定位卫星为用户提供全球范围内的高精度位置信息.但由于城市密集区或室内环境对卫星信号的遮挡和吸收作用,使得常用导航方案在这些地区存在定位精度差等问题.机会信号导航(Navigation via signal of opportunity,NAVSOP)通过接收、处理空间中已存在的信号实现对用户的定位,在克服这些问题上优势十分突出,近年来得到学术界的广泛关注.鉴于此,对NAVSOP常用定位方法进行总结,并分析其在不同系统中的适用性,详述不同类型NAVSOP系统的技术特点和研究现状.针对单一导航系统鲁棒性差的问题,从系统工作方式等方面分析NAVSOP在组合导航中应用的优势.最后指出该研究领域中仍然存在的问题,并对进一步的研究方向进行展望.]]></description>
<pubDate>2019/5/9 10:52:43</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[黄高明,景桐,田威]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190601]]></guid><cfi:id>102</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[不平衡数据分类方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190401]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着信息技术的快速发展,各领域的数据正以前所未有的速度产生并被广泛收集和存储,如何实现数据的智能化处理从而利用数据中蕴含的有价值信息已成为理论和应用的研究热点.数据分类作为一种基础的数据处理方法,已广泛应用于数据的智能化处理.传统分类方法通常假设数据类别分布均衡且错分代价相等,然而,现实中的数据通常具有不平衡特性,即某一类的样本数量要小于其他类的样本数量,且少数类具有更高错分代价.当利用传统的分类算法处理不平衡数据时,由于多数类和少数类在数量上的倾斜,以总体分类精度最大为目标会使得分类模型偏向于多数类而忽略少数类,造成少数类的分类精度较低.如何针对不平衡数据分类问题设计分类算法,同时保证不平衡数据中多数类与少数类的分类精度,已成为机器学习领域的研究热点,并相继出现了一系列优秀的不平衡数据分类方法.鉴于此,对现有的不平衡数据分类方法给出较为全面的梳理,从数据预处理层面、特征层面和分类算法层面总结和比较现有的不平衡数据分类方法,并结合当下机器学习的研究热点,探讨不平衡数据分类方法存在的挑战.最后展望不平衡数据分类未来的研究方向.]]></description>
<pubDate>2019/3/21 13:47:07</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李艳霞,柴毅,胡友强,尹宏鹏]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190401]]></guid><cfi:id>101</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[动态车辆路径问题的研究进展及发展趋势]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着智能运输的发展,动态车辆路径问题(Dynamic vehicle routing problem,DVRP)已引起学界的日益关注.分析DVRP的特征,从动态要素的角度将DVRP模型分为基于动态需求的VRP、基于实时交通信息的VRP、基于动态需求和实时交通信息的VRP三种类型,并进行分类综述.在此基础上,对3类DVRP模型的路线更新策略及求解算法的研究进展进行介绍,最后指出DVRP未来的发展趋势.]]></description>
<pubDate>2019/3/4 22:30:19</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[周鲜成,王莉,周开军,黄兴斌]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190301]]></guid><cfi:id>100</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[随机有限集理论及其在多目标跟踪中的应用和实现]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[梳理了随机有限集(RFS)的理论基础和发展脉络,重点对其在多目标跟踪中应用和实现的难点问题进行详细分析.首先针对单传感器情形,深入讨论RFS的几类典型近似技术,包括:概率假设密度(PHD)滤波器、势概率假设密度(CPHD)滤波器、多伯努利(MeMBer)滤波器以及泛化标签多伯努利(GLMB)滤波器,对其发展脉络进行分析,并对高斯混合(GM)及序贯蒙特卡罗(SMC)实现中面临的问题进行研究;其次,针对多传感器情形,介绍时空配准问题的处理方法,并分别从集中式、分布式融合两个方面对基于RFS多传感器多目标跟踪技术进行分析;再次,对RFS滤波器在实际应用中面临的困难及挑战进行分析;最后,基于现有研究进展,提出RFS在多目标跟踪领域未来需重点关注及研究的方向.]]></description>
<pubDate>2019/1/23 15:11:27</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[彭华甫,黄高明,田威]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190201]]></guid><cfi:id>99</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[复杂网络理论在银行系统中的应用研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在现代经济中,银行间的业务往来关系形成了错综复杂的网络系统,基于复杂网络理论来研究银行系统的问题已成为一个研究热点.对此,通过系统地梳理研究文献,分别从复杂网络理论在银行网络结构特征、银行系统风险传染、银行系统性风险评估和银行系统稳健性等方面的应用研究进展进行述评,并指出在银行系统中应用复杂网络理论需要进一步探究的方向.]]></description>
<pubDate>2019/1/18 19:51:42</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[黄飞鸣]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20190101]]></guid><cfi:id>98</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[马田系统研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20191201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[马田系统是一种产生于质量工程学领域中的模式识别方法,该方法能够在不平衡数据环境中进行异常值识别和特征选择,并且不需要任何数据分布假设,具有样本需求量小、原理简单和易于操作等优点.为更好地促进马田系统理论及应用研究,首先对马田系统的异常值识别和特征选择原理进行介绍;然后从马氏距离、信噪比、马氏空间、特征选择、阈值、数据环境和应用等7个方面,梳理马田系统的研究进展;最后,对马田系统研究进展进行总结,指出马田系统仍存在的问题以及未来可能的研究方向.]]></description>
<pubDate>2019/12/4 10:12:46</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[常志朋]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20191201]]></guid><cfi:id>97</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[水泥熟料烧成系统建模方法研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20191001]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[水泥熟料烧成系统模型对于理解水泥熟料煅烧过程、改进煅烧工艺、优化控制段烧状态、提高燃烧效率至关重要.然而,水泥熟料煅烧过程机理复杂,燃烧状态不稳定,存在建模难的问题.经过学者几十年的努力,已涌现出一大批优秀的研究成果,但仍存在一些不足和挑战.对此,针对水泥熟料烧成系统建模问题,综述国内外已有的建模方法和技术,分析各种方法的优势及存在的问题.最后,分析并指出水泥熟料烧成系统建模领域未来的研究方向和前景.]]></description>
<pubDate>2019/9/29 8:44:47</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李凡军,王孝红,路士增]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20191001]]></guid><cfi:id>96</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于联合子空间模型的模拟信息转换器研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20200301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[依据Shannon采样定理的模拟-数字转换器越来越难以满足对高频、宽频信号的采样需求,为实现低速 率采样同时缓解数据传输、存储及处理的压力,基于亚Nyquist采样的模拟信息转换器(analog-to-information convertor,AIC)成为研究热点.首先概述压缩感知理论、单向量空间和联合子空间(union of subspaces,UoS)采样理论,着重总结和对比几种符合UoS模型信号的AIC采样架构及恢复算法,进一步提出一种多天线采样系统架构及基于子空间分解的增强型重构方法,最后展望了AIC未来的研究方向.]]></description>
<pubDate>2020/2/22 12:33:20</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘铁锋,杨光,宫铁瑞,杨志家,刘志峰]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20200301]]></guid><cfi:id>95</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于数据融合的目标检测方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20200101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着基于数据融合的目标检测在军事以及自然防护等领域广泛应用,越来越多的研究希望通过对检测融合系统进行优化或引入新的检测融合方法来更好地进行目标检测,从而推动相关领域的发展.基于数据融合的目标检测具有重要的学术意义和应用价值,为此,从先进的检测技术到优化创新的前沿论文等方面详细介绍基于数据融合的目标检测方法的最新研究进展.首先对融合定义、模式及其优缺点展开讨论,并总结目前该领域所面临的挑战;然后从传感器辅助方法、融合层次方法两个方面对相关研究方法进行详细的分类阐述,综述该领域的研究现状,并对所介绍的文献从检测性能、复杂程度、成本大小、检测目标(数量、动态、维度)等方面展开归纳总结;最后进行全文总结并对该领域的研究前景进行展望.]]></description>
<pubDate>2019/12/27 8:27:32</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[罗俊海,杨阳]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20200101]]></guid><cfi:id>94</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[机器人抓取检测技术的研究现状]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20201201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[作为机器人在工厂、家居等环境中最常用的基础动作,机器人自主抓取有着广泛的应用前景,近十年来研究人员对其给予了较高的关注,然而,在非结构环境下任意物体任意姿态的准确抓取仍然是一项具有挑战性和复杂性的研究.机器人抓取涉及3个主要方面:检测、规划和控制.作为第1步,检测物体并生成抓取位姿是成功抓取的前提,有助于后续抓取路径的规划和整个抓取动作的实现.鉴于此,以检测为主进行文献综述,从分析法和经验法两大方面介绍抓取检测技术,从是否具有抓取物体先验知识的角度出发,将经验法分成已知物体和未知物体的抓取,并详细描述未知物体抓取中每种分类所包含的典型抓取检测方法及其相关特点.最后展望机器人抓取检测技术的发展方向,为相关研究提供一定的参考.]]></description>
<pubDate>2020/12/2 15:14:42</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘亚欣，王斯瑶，姚玉峰，杨熹，钟鸣]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20201201]]></guid><cfi:id>93</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[可持续逆向物流网络设计研究进展及趋势]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20201101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着可持续发展理念的深入践行以及逆向物流活动对环境与社会影响的日益显著,可持续逆向物流网络设计问题正成为研究的热点.首先系统总结了可持续逆向物流网络研究的总体现状,并对经济、环境、社会目标测度指标与方法、数学模型的决策变量、目标函数与约束条件、不确定因素考虑及处理方法、问题求解方法与工具以及研究应用情况进行概述.研究发现,经济、环境与社会影响测度指标不完善,尤其是环境与社会影响类决策变量考虑较少,社会可持续研究总体偏少且测度方法有待突破.同时,较少考虑多周期、多产品、越库作业、按质量等级回收、不确定环境等真实逆向物流运作场景,战略、战术与运作层面集成优化不够,以上这些均限制了模型的应用.面对复杂的数学模型,较少采用区间优化、模拟仿真等方法求解不确定问题,更为高效、可靠的元启发式算法或精确算法亟待设计,同时应用仿真优化技术、交叉熵等进行效能评估或算法间比较以提升网络设计的效率和科学性.最后展望了可持续逆向物流网络设计潜在的发展趋势.]]></description>
<pubDate>2020/10/15 15:46:19</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[甘俊伟，罗利，寇然]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20201101]]></guid><cfi:id>92</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[拉氏框架下不确定环境炼钢-连铸批量计划调度一体化方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210801]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[炼钢-连铸批量计划与生产调度是实现钢铁生产降本增效的重要途径,传统“分而治之”的编制方法由于多种不确定因素的影响难以保证大规模钢铁生产物流资源与时间的动态平衡.鉴于此,从数学建模和优化方法两个角度对国内研究状况进行综述,针对不确定环境下大规模炼钢-连铸批量计划与生产调度问题,论述基于拉氏松弛框架的一体化调度方法的研究现状,并对未来进行展望.]]></description>
<pubDate>2021/7/13 8:32:56</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙亮亮，沙淑雅，屈秋霞，英宇，于淼，王娟]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210801]]></guid><cfi:id>91</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于弱关联的自适应高维多目标进化算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210802]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[对现有的分解方法进行改进,提出一种基于弱关联的自适应高维多目标进化算法(WAEA).首先,提出一种基于夹角子空间的关联策略,使得一个解能与多个参考向量相关联;其次,提出弱关联概念,并基于此概念设计双模态标量函数,使算法能够更好地处理复杂PF问题,此外,算法通过检测参考向量子空间内解的数量,自适应调整惩罚参数大小,使其能有效处理各类多目标问题;最后,将WAEA算法与8种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明WAEA算法在处理复杂Pareto前沿的高维多目标问题时能更好地平衡Pareto最优解的收敛性与多样性.]]></description>
<pubDate>2021/7/13 8:32:56</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[董明刚，曾慧斌，敬超]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210802]]></guid><cfi:id>90</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于图卷积网络的行为识别方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210701]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[行为识别技术具有巨大的应用前景和潜在的经济价值,广泛应用于视频监控、视频检索、人机交互、公共安全等领域.图卷积网络表现出基于图数据的依赖关系进行建模的强大功能,成为行为识别领域的研究热点.基于此,主要概述基于图卷积网络的行为识别方法.图卷积网络主要有两大方法:基于频谱的方法和基于空间的方法.首先,从不同侧面分析两种方法的优缺点,概述两种方法在行为识别领域的应用与发展;然后,根据行为识别中图网络模型和算法设计的差异,总结网络构造的关键方面,对比不同算法对模型性能产生的影响;最后,针对图卷积网络在行为识别中存在的问题,对未来图卷积网络的发展进行展望.]]></description>
<pubDate>2021/6/16 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孔玮，刘云，李辉，王传旭]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210701]]></guid><cfi:id>89</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[行人重识别中度量学习方法研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210702]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题.近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果.已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏对度量学习方法的全面分析.同时,鉴于度量学习在提升重识别性能中的关键作用,有必要对行人重识别中度量学习研究现状进行系统梳理.基于此,从距离度量方式、度量学习算法和重排序3方面系统总结了行人重识别度量学习方法,比较了部分典型方法的实验效果,并对未来可能的研究方向作了展望.]]></description>
<pubDate>2021/6/16 8:50:33</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[邹国锋，傅桂霞，高明亮，彭祥，刘征]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210702]]></guid><cfi:id>88</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210703]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA).受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好地平衡全局探索与局部开发,将均匀分布函数引入非线性控制参数c,构建新的随机调整策略.通过对12个基准函数和CEC2014函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验的方法来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,HCUGOA算法在收敛精度和收敛速度等方面都得到极大的改进.]]></description>
<pubDate>2021/6/16 8:50:33</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[何庆，林杰，徐航]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210703]]></guid><cfi:id>87</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[移动机器人运动规划中的深度强化学习方法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210601]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着移动机器人作业环境复杂度的提高、随机性的增强、信息量的减少,移动机器人的运动规划能力受到了严峻的挑战.研究移动机器人高效自主的运动规划理论与方法,使其在长期任务中始终保持良好的复杂环境适应能力,对保障工作安全和提升任务效率具有重要意义.对此,从移动机器人运动规划典型应用出发,重点综述了更加适应于机器人动态复杂环境的运动规划方法——深度强化学习方法.分别从基于价值、基于策略和基于行动者-评论家三类强化学习运动规划方法入手,深入分析深度强化学习规划方法的特点和实际应用场景,对比了它们的优势和不足.进而对此类算法的改进和优化方向进行分类归纳,提出了目前深度强化学习运动规划方法所面临的挑战和亟待解决的问题,并展望了未来的发展方向,为机器人智能化的发展提供参考.]]></description>
<pubDate>2021/5/10 9:23:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙辉辉，胡春鹤，张军国]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210601]]></guid><cfi:id>86</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向复杂网络的异常检测研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210602]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[异常检测是指识别数据集中显著区别于其他正常模式的数据,广泛应用于欺诈检测、入侵检测、数据分析等领域.现有的异常检测研究大多是基于非结构化数据点集,而现实中数据间复杂的结构关系构成了复杂网络,在数学形式上表示为图,所以面向复杂网络的异常检测的需求日益增加.对此,总结了当前复杂网络异常检测的方法与研究进展:首先提出复杂网络异常检测的必要性与发展历史;其次,分别从静态图和动态图的视角将复杂网络异常检测分为基于结构、社区、关系学习的静态图异常检测和基于节点、边、子图、全图的动态图异常检测;然后,分类别地进行概述、分析与比较,并给出复杂网络异常检测的应用场景;最后,总结未来面向复杂网络异常检测的研究方向.]]></description>
<pubDate>2021/5/10 9:23:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[苏江军，董一鸿，颜铭江，钱江波，辛宇]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210602]]></guid><cfi:id>85</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[实体消歧综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210501]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[实体消歧是将文本中出现的命名实体映射到一个已知的无歧义的结构化知识库中的技术.实体消歧是自然语言处理中的关键问题,对自然语言的发展起到重要作用.实体消歧对知识图谱构建、语义搜索、知识问答、推荐系统等应用有着重要的意义.对此,从实体消歧的定义、分类和相关研究基础出发,对实体消歧技术进行全面的解析.首先,对实体消歧的五元组定义进行说明,并给出实体消歧的常用分类以及相关研究基础;然后,分别对基于聚类的实体消歧、基于实体链接的实体消歧的研究内容以及研究现状进行详细综述;最后,对实体消歧的应用以及评测进行总结,并对未来研究方向进行了展望.]]></description>
<pubDate>2021/4/8 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[段宗涛，李菲，陈柘]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210501]]></guid><cfi:id>84</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[求解非线性方程组的智能优化算法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210401]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[非线性方程组的求解是优化领域的一个重要研究课题.近年来,利用智能优化算法求解非线性方程组已成为一个重要方向.首先介绍非线性方程组的定义;其次,根据智能优化算法求解非线性方程组问题的基本框架,从转化方法和智能优化算法两方面入手,对求解非线性方程组的算法的研究进展进行归纳总结;再次,对非线性方程组的测试函数及评价指标进行描述,对比了5个具有代表性算法的性能,分析了目前利用智能优化算法求解非线性方程组亟待解决的问题;最后,指出值得进一步研究的方向.]]></description>
<pubDate>2021/3/15 8:30:57</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[高卫峰，罗宇婷，原杨飞]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210401]]></guid><cfi:id>83</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[无人系统视觉SLAM技术发展现状简析]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[视觉SLAM(visual SLAM,vSLAM)已成为无人系统在未知环境中实现全自主导航和环境感知不可或缺的重要组成部分.鉴于此,简要介绍vSLAM的发展历程和典型构成,总结两种前端位姿估计方法(特征法与直接法)和两种后端优化方法(非线性滤波与非线性优化)的典型代表及优缺点.在此基础上,依次按照耦合方式和后端优化方法的不同对视觉/惯性SLAM的相关研究成果进行分类.进一步分析代表性开源vSLAM框架的异同,给出公开数据集下的性能对比,并分别从泛化能力、高级感知能力、动态适应性和多传感器集成化等方面对当前vSLAM所面临的挑战进行阐述,探讨vSLAM未来的发展趋势和方向,为研究者提供有益参考.]]></description>
<pubDate>2021/3/1 9:17:30</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李云天，穆荣军，单永志]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20210301]]></guid><cfi:id>82</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于深度学习的行人轨迹预测方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20211201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为了规划合理的路径以规避行人,针对行人轨迹预测的研究具有广泛的应用价值.基于手工特征的传统方法难以预测复杂场景下的行人轨迹.深度学习以人工神经网络为架构,具有强大的学习能力,在各个领域取得了显著的效果.基于深度学习的行人轨迹预测方法已逐渐发展为一种趋势.为了宏观把握基于深度学习的行人轨迹预测的研究状况,首先,对不同方法进行组织与分类,比较不同方法的优缺点,讨论不同方法在行人轨迹预测领域的应用与发展;其次,根据行人轨迹预测模型的设计差异,对比不同算法对模型性能产生的影响;最后,针对行人轨迹预测中存在的问题,对基于深度学习的行人轨迹预测方法的未来发展进行了展望.]]></description>
<pubDate>2021/11/18 21:05:44</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孔玮，刘云，李辉，王传旭，崔雪红]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20211201]]></guid><cfi:id>81</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多模态多目标优化综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20211101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着工业生产和日常生活需求的多样化,单个解决方案已经无法满足生产生活的需求.多模态优化可以为决策者提供多个可行方案,但是早期对多模态优化的研究局限在单目标优化中.在多目标优化中也存在多模态优化问题,其存在多个全局或局部帕累托最优解集,找到这些最优解集具有重大的理论和实际意义.鉴于此,首先,介绍多模态多目标优化问题的特点和求解难点;其次,综述求解此类问题的主要方法,总结这些方法的优缺点;再次,介绍常用的多模态多目标优化标准测试函数集和性能评价指标;最后,给出多模态多目标优化的应用领域及未来的研究方向.]]></description>
<pubDate>2021/9/26 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[岳彩通，梁静，瞿博阳，于坤杰，王艳丽，胡毅]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20211101]]></guid><cfi:id>80</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[车辆与无人机组合配送研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20211001]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着无人机技术的成熟,无人机配送已成为近几年工业界和学术界共同关注的热点.由于无人机仍存在续航能力不足、空中管制等限制,车辆与无人机组合配送具有较大的发展空间.对此,研究车辆与无人机组合配送问题的5种运行模式,包括车辆与无人机协同配送、车辆与无人机并行配送、车辆支持无人机配送、无人机支持车辆配送,以及混合模式配送.根据不同运行模式的特性和应用场景,从运载工具、道路网络、节点构成、弧段约束和优化目标等方面,分析车辆与无人机组合配送问题的经典要素;并从速度比、无人机单程配送量和停靠策略等方面研究其拓展要素.介绍并对比了求解车辆与无人机组合配送问题的方法,梳理了常用的测试数据集.最后指出车辆与无人机组合配送问题未来可能的发展趋势.]]></description>
<pubDate>2021/8/18 14:56:51</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[任璇，黄辉，于少伟，封硕，梁工谦]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20211001]]></guid><cfi:id>79</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220801]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对存在非视距(non-line-of-sight,NLOS)的室内定位算法进行研究.首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位),概括其原理、优缺点和适用场景;其次,通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性;再次,分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法,NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法,NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法;最后,对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题.]]></description>
<pubDate>2022/6/29 8:26:01</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[齐小刚，陈谌，李芷楠]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220801]]></guid><cfi:id>78</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[离散事件系统框架下信息物理系统攻击问题综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220802]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[信息物理系统(cyber physical system,CPS)由受控对象、传感器、执行器、监控器和通信网络组成,通信网络的使用增加了信息物理系统面临外部攻击的风险.鉴于此,综述基于离散事件系统框架处理信息物理系统攻击问题的相关研究工作.首先对信息物理系统进行简要介绍;然后对信息物理系统中的攻击进行分类;最后重点阐述信息物理系统中攻击策略的设计、攻击的检测与防御以及攻击鲁棒性监控器设计的研究现状.]]></description>
<pubDate>2022/6/29 8:26:01</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王寿光，赵玉美，尤丹，冉宁]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220802]]></guid><cfi:id>77</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[书法机器人研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220701]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[书法机器人将书法创作与机器人技术相融合,通过控制机械臂模拟人的书写行为和书法创作,再现艺术魅力.机器人书法作为机器人运动规划的典型应用,对传统书法文化的传承和教育具有深远意义.按照书法机器人的研究脉络,回顾分析书法机器人的发展历程.首先介绍笔画分离与提取关键技术,总结虚拟笔刷建模的两种经典笔触模型;然后详细阐述书写轨迹涉及到的核心技术,应用不同的书写轨迹规划控制书写路径,在此基础上分析目前书写评价指标,讨论书法机器人的评价模型;最后回顾总结已有的研究进展及流程,对比传统书法机器人和智能书法机器人各自的优缺点,提出将传统的书写轨迹路径、笔触模型融入到智能书法机器人训练模块中,以弥补其在笔画书写顺序方面的不足.同时,展望书法机器人未来的研究方向和发展趋势,指出未来书法机器人可围绕深度神经网络、深度神经进化、深度强化学习等开展研究.]]></description>
<pubDate>2022/5/25 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[郭冬梅，闵华松]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220701]]></guid><cfi:id>76</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[轮足复合移动机器人运动规划发展现状及关键技术分析]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220603]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[地面移动机器人已经在资源勘探和灾难救援等多领域得到广泛应用,轮足复合机器人能够结合轮式运动速度快、平稳性高和足式运动的高越障性能等多方面优势,在理论创新和工程技术方面均有重要的研究价值.对近年来国内外轮足复合机器人的机械结构进行分析和比较,将轮足机构复合方式分为4类进行列举和总结.针对多模态运动的优势展开分析,列举轮足复合机器人主要采用的运动建模、规划和控制策略,不仅涉及单独的足式运动和轮式运动,同时涉及足端越障、变构型避障、轨迹规划的轮足复合运动.最后对运动规划关键技术进行总结和展望,指出轮足复合移动机器人后续的发展方向、研究思路和所面临的挑战.]]></description>
<pubDate>2022/4/22 8:16:52</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[郭非，汪首坤，王军政]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220603]]></guid><cfi:id>75</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向元启发式算法的多无人机路径规划现状与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220502]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[多无人机路径规划是一个复杂的多约束组合优化问题,通过传统算法很难求得优良结果,元启发式算法由于其快速高效而成为解决该类优化问题的有效手段.首先,针对多无人机路径规划的关键要素提出一种新的分类方法;其次,从算法改进方式入手,对各项研究中所采用的元启发式算法进行分类梳理,阐述它们的应用效果和优缺点,并根据所提出的分类方法和研究特点归纳了当前的研究成果;最后,结合目前多无人机路径规划研究存在的问题对未来发展趋势进行展望.]]></description>
<pubDate>2022/3/30 8:50:52</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[赵畅，刘允刚，陈琳，李峰忠，满永超]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220502]]></guid><cfi:id>74</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于复杂网络理论的大电网脆弱性研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220402]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[电网脆弱性是大电网安全研究的核心内容之一.在国内外电网大停电事故不断频发的背景下,传统方法难以有效地从宏观上系统地分析大规模连锁故障的产生和传播过程.随着复杂网络理论研究的不断发展和普遍应用,这种方法突破了传统方法分析连锁故障的局限性,为研究大电网脆弱性提供了新的视角和方向.对此,首先介绍复杂网络的两个基本模型及其常见评价指标;其次,详细阐述节点重要性发现、电网脆弱线路辨识、单个网络中连锁故障以及相依网络间连锁故障等方面的研究发展状况和应用情况,并综合分析了电网运行状态;最后,从复杂网络理论角度,对未来电网脆弱性研究方向进行总结和展望.]]></description>
<pubDate>2022/4/28 14:01:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[陈超洋，周勇，池明，汪秉宏]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220402]]></guid><cfi:id>73</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于独立成分分析及其扩展模型的工业过程监测方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220403]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[独立成分分析(independent component analysis,ICA)是一种多变量统计分析方法,常用于非高斯过程监测,它能够有效利用信号的高阶统计信息(三阶以上)提取相互独立的独立成分,在工业过程监测中得到了广泛的应用,是当前国际过程监测领域的研究热点.鉴于此,介绍经典ICA模型、改进ICA模型及其在工业过程的过程监测技术.首先,对经典ICA模型进行介绍,在此基础上对经典ICA模型进行分类并指出其优缺点;其次,针对经典ICA模型存在的缺陷,从ICA自身存在的问题、噪声和离群值3方面梳理改进ICA模型的发展;然后,以工业过程为主要应用背景,介绍ICA的过程监测技术如何从简单工业过程衍变至复杂工业过程,以及面向工业过程运行数据的单一特性和混合特性,综述ICA及其扩展模型在工业过程监测中的研究现状;最后,探讨该研究领域亟需解决的问题和未来的发展方向.]]></description>
<pubDate>2022/4/28 14:01:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孔祥玉，杨治艳，刘佑民，罗家宇，王晓兵]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220403]]></guid><cfi:id>72</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于CiteSpace的故障预测知识结构与热点迁徙研究]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220404]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[故障预测研究因应用对象广泛、技术理论先进和实用价值高而备受关注.基于此,从“文献追踪”视角,挖掘故障预测的知识结构、分布脉络和研究热点,这是对故障预测综述类研究的一个新尝试.研究发现:1)知识结构方面,故障预测与状态监测、健康管理间存在较强的耦合关联性,模型驱动、知识驱动、统计驱动、概率推理方法、机器学习和深度学习是故障预测关键技术类别;2)热点迁徙方面, 故障预测研究主要经历了理论奠基期、内涵延伸期、技术涌现期和方法融合期4个阶段.对阶段成果、面临困境及发展贡献进行归纳,并指出阶段间衔接关系,探明了故障预测理论发展轨迹和实践成效,并为实现故障预测领域的阶跃式发展提供明确的方向,即提高大数据收集质量、在线预测和跨工况的迁移学习.]]></description>
<pubDate>2022/4/28 14:01:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[周涵婷，程龙生，乔佩蕊，宫粲然，彭宅铭]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220404]]></guid><cfi:id>71</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[无人机探测与对抗技术发展及应用综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220302]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[无人机的任意使用对公共安全和个人隐私构成了极大威胁,因此近年来反无人机已成为一个非常重要的新兴领域,越来越多的研究希望通过更精确的无人机探测跟踪技术和引进新机能、新概念技术来更好地反制无人机,从而保证国防安全、公共安全和个人隐私等.基于此,对国内外反无人机技术进展进行分析总结,首先,对基于雷达、光电、无线和声传感器以及多传感器信息融合算法的无人机检测和分类方法的研究工作进行全面的综述;然后,对现有反无人机技术体系的组成及相关系统的优缺点进行综述,讨论了现有的反无人机技术、典型的反无人机系统以及无人机集群对抗技术;最后,对反无人机领域的研究前景进行展望,为解决低空安全问题奠定基础.]]></description>
<pubDate>2022/1/25 19:23:02</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[罗俊海，王芝燕]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220302]]></guid><cfi:id>70</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于深度强化学习的机器人运动控制研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220203]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[复杂未知环境下智能感知与自动控制是目前机器人在控制领域的研究热点之一,而新一代人工智能为其实现智能自动化赋予了可能.近年来,在高维连续状态-动作空间中,尝试运用深度强化学习进行机器人运动控制的新兴方法受到了相关研究人员的关注.首先,回顾了深度强化学习的兴起与发展,将用于机器人运动控制的深度强化学习算法分为基于值函数和策略梯度2类,并对各自典型算法及其特点进行了详细介绍;其次,针对仿真至现实之前的学习过程,简要介绍5种常用于深度强化学习的机器人运动控制仿真平台;然后,根据研究类型的不同,综述了目前基于深度强化学习的机器人运动控制方法在自主导航、物体抓取、步态控制、人机协作以及群体协同等5个方面的研究进展;最后,对其未来所面临的挑战以及发展趋势进行了总结与展望.]]></description>
<pubDate>2022/1/7 17:50:54</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[董豪，杨静，李少波，王军，段仲静]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220203]]></guid><cfi:id>69</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220102]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[作为计算机视觉的重要分支,异常行为识别与检测技术已在智能安防、医疗监护、交通管控等领域获得了广泛应用.对异常行为的界定及判别方法与场景因素紧密相关,针对不同应用场景特点,适当选择特征提取及异常行为识别与检测方法,进而保证预警准确率,在实际应用中至关重要.基于此,对基于视频的人体异常行为识别与检测方法进行综述,首先给出人体异常行为的定义、特点及分类;其次,对特征提取方法进行总结,特征提取方法的选取及提取特征的好坏直接影响后续判别结果;再次,从异常行为识别和异常行为检测两个角度对异常行为判别方法进行分析和讨论,给出常用异常行为检测数据集及相关算法表现;最后,对本领域未来研究方向提出展望.]]></description>
<pubDate>2021/12/10 8:47:50</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[张晓平，纪佳慧，王力，何忠贺，刘世达]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20220102]]></guid><cfi:id>68</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向复杂产品研制的MBSE体系架构及其发展趋势研究]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.]]></description>
<pubDate>2022/11/17 8:34:51</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王文跃，侯俊杰，毛寅轩，靳捷，卢志昂]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221201]]></guid><cfi:id>67</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多智能体深度强化学习及其可扩展性与可迁移性研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221202]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.]]></description>
<pubDate>2022/11/17 8:34:51</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[闫超，相晓嘉，徐昕，王菖，周晗，沈林成]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221202]]></guid><cfi:id>66</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[循环神经网络研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.]]></description>
<pubDate>2022/9/30 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘建伟，宋志妍]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221101]]></guid><cfi:id>65</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[变阶分数阶微分方程的数值解法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221001]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[近年来,分数阶微积分作为一种工具已经被广泛应用于工程中的各个领域.较常阶分数阶微积分算子而言,变阶分数阶微积分算子能够更加准确地描述复杂系统的物理特性,变阶分数阶微积分建模作为一个强大的数学工具,为工程建模提供了便利.在前人优秀研究成果的基础上,结合近几年的国内外相关学者的研究成果对变分数阶微积分方程的研究作全面的综述.以变阶分数阶微分方程、变阶时间分数阶对流-扩散方程、变阶分数阶反应-扩散方程、变阶分数阶积分-微分方程和时滞变阶分数阶微分方程为主要研究对象,从变分数阶微积分算子的相关定义、模型、数值解及在工程中的相关应用等几个方面进行介绍.研究发现,近年来的算法多集中在多项式算法的基础上,通过构建不同的运算矩阵来实现变阶微分方程到代数方程组的转换.该综述可为相关领域的研究学者提供参考.]]></description>
<pubDate>2022/8/31 14:33:40</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙宝，张文超，李占龙，范凯]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221001]]></guid><cfi:id>64</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[消息传递方法及其在信息融合中的应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221002]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[作为针对复杂问题的确定性推断方法,近年来消息传递方法及其在信息融合领域中的应用备受关注.消息传递为大规模问题提供了基于贝叶斯的、统一的、可扩展的、效率高的推断框架,消息传递方法在概率图模型的节点之间传递消息.首先,对概率图模型进行简要介绍,总结消息传递基础理论方法和近似拓展方法的基本原理、特点以及研究进展;然后,针对信息融合领域中的3类重难点问题:状态估计与平滑、目标跟踪和多源异构数据融合,分别综述消息传递在信息融合中的最新研究进展,并总结不同消息传递方法的适用场景;最后,讨论消息传递方法在信息融合领域未来可能的研究方向.]]></description>
<pubDate>2022/8/31 14:33:40</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[郭振，王增福，白向龙，兰华，潘泉]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20221002]]></guid><cfi:id>63</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[深度神经网络学习率策略研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230902]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.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.对此,综述了近年来基于深度学习算法的学习率研究进展,并对分段衰减学习率、平滑衰减学习率、循环学习率、具有热启动的学习率4种类型的学习率簇在几个常见数据集上的性能表现进行测试分析和对比研究,包括收敛速度、鲁棒性和均值方差等.最后总结全文,并对该领域仍存在的问题以及未来的研究趋势进行展望.]]></description>
<pubDate>2023/9/4 8:24:22</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘云飞，张俊然]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230902]]></guid><cfi:id>62</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多任务优化算法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230703]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[基于计算智能“隐并行性”实现多任务优化(multi-task optimization, MTO),是当前研究的热点和前沿技术.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以及缩短任务求解时间.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;然后,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、时间和空间复杂度以及复杂系统等角度对比二者异同;接着,从信息迁移节点、方式和类型3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3方面展望未来研究方向.]]></description>
<pubDate>2023/6/27 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[程美英，钱乾，倪志伟]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230703]]></guid><cfi:id>61</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[二型模糊决策理论与方法研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230603]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,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.鉴于此,对二型模糊决策理论与方法进行系统性综述,梳理该领域的发展脉络,阐明现有工作的研究态势,总结二型模糊信息集成与决策的主要研究成果.首先,介绍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展望.]]></description>
<pubDate>2023/5/13 11:20:29</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[秦晋栋，徐婷婷]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230603]]></guid><cfi:id>60</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[自动驾驶3D目标检测研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230401]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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 标检测已成为近年来炙手可热的研究领域,鉴于此,对该领域主要研究进展进行综述.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与点云融合的算法;然后,对每类3D目标检测的经典算法以及改进算法进行详细综述、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,并对现有文献广泛采用的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.]]></description>
<pubDate>2023/3/22 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[任柯燕，谷美颖，袁正谦，袁帅]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230401]]></guid><cfi:id>59</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多目标检测与跟踪算法在智能交通监控系统中的研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230402]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[多目标跟踪的研究对于构建人、路、车、云协同一体化的智能交通监控系统具有广泛的应用价值,传统手工设计特征的方法对高层信息的表征能力有限,难以进行复杂场景下的多目标跟踪,随着深度学习的发展,多目标跟踪算法的性能取得较大进展.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;然后介绍多目标跟踪算法在智能交通监控场景的应用;最后总结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思考和展望.]]></description>
<pubDate>2023/3/22 8:15:10</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[金沙沙，龙伟，胡灵犀，王天宇，潘华，蒋林华]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230402]]></guid><cfi:id>58</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于深度学习的三维点云分割综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230302]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.基于此,梳理基于深度学习的三维点云分割技术的最新研究进展;在介绍三维点云分割常用的8个室内和室外数据集的基础上,重点阐述和分析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部分方法的效能比较;最后从10个方面总结现有方法的不足,并针对性地提出工作展望.]]></description>
<pubDate>2023/2/17 13:26:33</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[卢健，贾旭瑞，周健，刘薇，张凯兵，庞菲菲]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230302]]></guid><cfi:id>57</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[冗余机械臂逆运动学求解方法研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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了大量研究.这里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、对比及研究现状.最后,指出逆运动学求解方法面临的核心问题以及发展趋势.]]></description>
<pubDate>2023/11/13 8:48:58</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[贾龙飞，乔尚岭，陶云飞，郑继贵，郭亚星，陈靓，黄玉平]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231201]]></guid><cfi:id>56</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[电力巡检机器人路径规划技术及应用综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[电力巡检是保障电力设备安全与稳定的关键.传统的巡检方式以人工为主,其高风险、低效率、易漏检的缺点难以满足电力巡检要求,将机器人应用于电力巡检具有安全高效、自主分析、智能决策的优势.路径规划技术通过求解巡检路线以实现遍历巡检与自主避障,是电力巡检机器人的关键技术之一.对此,首先分析不同电力场景的巡检内容与要求;然后,综述电力单体巡检机器人路径规划技术与协同巡检机器人路径规划技术,并总结电力巡检机器人路径规划技术在发电站、变电站以及输电线路场景下的应用效果;最后,对电力巡检机器人路径规划关键技术进行展望,即未来电力巡检机器人路径规划技术将向着多源异构信息融合、深度强化学习以及云边端协同路径规划方向发展.]]></description>
<pubDate>2023/10/8 8:32:06</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[毛建旭，贺振宇，王耀南，张辉，钟杭，易俊飞，陶梓铭，陈诺天]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231101]]></guid><cfi:id>55</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[移动目标防御综述: 脆弱性分析及新场景应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231102]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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、随机性和动态性对抗同类型攻击,通过有效降低其确定性、相似性和静态性降低攻击成功率.当前,移动目标防御的脆弱性也较少被系统分析,且移动目标防御在新场景下的具体应用较少被具体总结.鉴于此,首先阐述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,并分析移动目标防御的脆弱性;接着,总结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展望.]]></description>
<pubDate>2023/10/8 8:32:07</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[姚倩，熊鑫立，王永杰，侯冬冬]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231102]]></guid><cfi:id>54</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[计算机博弈中序贯不完美信息博弈求解研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231001]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[计算机博弈是人工智能的果蝇和通用测试基准.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.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,梳理计算机博弈领域标志性突破的里程碑事件,简要介绍4类新评估基准,归纳3种研究范式,提出序贯不完美信息博弈求解研究框架;然后,着重对序贯不完美信息博弈的博弈模型和解概念进行调研,从博弈构建、子博弈和元博弈、解概念以及评估3方面进行简要介绍;接着,围绕离线策略求解,系统梳理算法博弈论、优化理论和博弈学习3大类方法,围绕在线策略求解,系统梳理对手近似式学习、对手判别式适变和对手生成式搜索3大类方法;最后,从环境、智能体(对手)和策略求解3个角度分析面临的挑战,从博弈动力学和策略空间理论、多模态对抗博弈和序贯建模、通用策略学习和离线预训练、对手建模(剥削)和反剥削、临机组队和零样本协调5方面展望未来研究前沿课题.对于当前不完美信息博弈求解问题进行全面概述,期望能够为人工智能和博弈论领域相关研究带来启发.]]></description>
<pubDate>2023/9/19 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[罗俊仁，张万鹏，苏炯铭，魏婷婷，陈璟]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231001]]></guid><cfi:id>53</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[不确定性信息表示及推理]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231002]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.一般而言,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极大发展.基于此,首先给出不确定性的来源、分类及特点;然后,从随机性、模糊性及混合不确定性3方面系统梳理贝叶斯推理、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,提出不确定性理论在未来发展中面临的三大挑战,并给出潜在的解决思路,以期为该领域的研究者提供一定的参考.]]></description>
<pubDate>2023/9/19 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王杰，周志杰，胡昌华，张朋，赵导]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20231002]]></guid><cfi:id>52</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[从零样本学习理论模型到工业应用-----动机、演变与挑战]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240902]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着工业大数据技术的发展,应用于工业对象的有监督方法得到广泛研究.真实数据往往遵循长尾类分布,导致传统有监督模型在实际应用过程中存在模型退化以及模型失效等问题.零样本学习(zero-shot learning, ZSL)技术的提出为这一问题提供了一种新的解决思路.零样本学习的目标是使用收集到的已见类别数据训练模型,使得训练好的模型对于收集不到数据的未见类别同样适用.零样本学习通过将故障的文本描述等辅助知识引入到模型中,一定程度上缓解了模型在实际工业场景中对训练数据收集的依赖,提高了模型的泛化性能.然而,目前领域内尚缺乏对零样本学习在工业领域应用的系统梳理与讨论,而工业零样本学习在辅助知识的收集和处理、研究方法、应用场景等方面与其他领域的零样本学习相比也具有独特性.鉴于零样本学习在工业领域潜在的巨大应用价值和未来的发展潜力,系统性梳理和展示了从零样本学习理论模型到工业应用的动机、演变与挑战.首先,回顾零样本学习设定与相关方法的发展脉络,分析零样本学习与其他任务设定之间的关联,并指出本文与前人综述的区别.接下来,回顾工业领域零样本学习的研究现状,介绍典型的工业零样本学习任务和辅助知识,分析工业零样本学习的特征和典型问题,梳理工业领域零样本任务中应用的现有方法.此外,梳理工业零样本任务的基准数据集和开源工作.最后,在现有研究的基础上总结工业零样本任务面临的问题与挑战,并对该领域的研究做出展望.]]></description>
<pubDate>2024/8/7 16:41:13</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[赵健程，冯良骏，岳嘉祺，张堡霖，赵春晖，付永鹏，王福利]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240902]]></guid><cfi:id>51</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于骨架的人体异常行为识别与检测研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240802]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[人体异常行为识别与检测技术已广泛应用于各种领域.由于视频中存在的物体遮挡、光照及视角变化、复杂背景等问题,使得利用轻量级人体骨架数据处理此类实时任务成为竞争性工具.多数研究从不同角度对此任务相关方法进行综述,但缺少针对人体骨架的整理工作.对此,立足于骨架数据,系统地综述了深度学习背景下的人体异常行为识别与检测方法.首先,按照应用场景中目标个数的不同,分类总结了典型的人体姿态估计算法;其次,依据特征提取网络的不同,将异常行为识别方法分为5类,分别围绕CNN、RNN、GCN、Transformer以及混合模型展开对比分析;然后,从数据与标签的映射学习角度,对3类异常行为检测方法进行讨论;最后,介绍了基准数据集及其上相关算法的表现,并探讨了此任务所面临的挑战及展望,以期为本领域未来的研究提供参考.]]></description>
<pubDate>2024/7/16 8:24:56</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[朱红蕾，卫鹏娟，徐志刚]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240802]]></guid><cfi:id>50</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[机器人增量学习研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240501]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[机器人的应用场景正在不断更新换代,数据量也在日益增长.传统的机器学习方法难以适应动态的环境,而增量学习技术能够模拟人类的学习过程,使机器人能利用旧知识来加快新任务的学习,在不遗忘旧技能的前提下学习新的技能.目前对于机器人增量学习的相关研究仍然较少,对此,主要介绍机器人增量学习研究进展.首先,对增量学习进行简介;其次,从参数和模型的角度出发,将当前机器人增量学习主流方法分为变参数方法、变模型方法、混合方法3类,分别对每一类进行论述,并给出相应的增量学习技术在机器人领域中的应用实例;然后,对机器人增量学习中常用的数据集和评价指标进行介绍;最后,对增量学习未来的发展趋势进行展望.]]></description>
<pubDate>2024/4/17 8:25:49</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[马旭淼，徐德]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240501]]></guid><cfi:id>49</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[抽象技术及其在蒙特卡洛树搜索中的应用研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240402]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[抽象技术作为人工智能研究中高效拓展决策的重要组成部分,已广泛应用于大规模的决策问题.蒙特卡洛树搜索虽然在众多决策领域取得了卓越成就,但是在现实决策问题中面临着决策空间巨大和规划周期很长的问题.鉴于此,研究抽象技术及其在蒙特卡洛树搜索中的应用,从状态空间和动作空间两个角度出发分析抽象技术如何提升蒙特卡洛树搜索的决策能力,并对抽象蒙特卡洛树搜索研究中仍需要解决的问题和未来的研究方向作进一步展望.]]></description>
<pubDate>2024/3/15 8:33:18</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[邵天浩，程恺，张宏军，张可]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240402]]></guid><cfi:id>48</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[复杂工业过程运行状态评价方法回顾与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240301]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[准确感知和认知复杂工业过程的运行状态对于实现过程智能控制和优化决策至关重要,是当前实现工业人工智能需要解决的关键问题之一.传统过程监测理论系统已不能满足现代工业生产过程对过程运行状态认知的精细化及准确化的需求,因此,复杂工业过程运行状态评价技术应运而生,近几年受到学术界和工业界广泛关注并快速发展.对此,首先从复杂工业过程的主要特性以及数据提取过程中面临的问题出发,回顾基于数据驱动的相关工业过程运行状态评价方法;然后根据最优性评价结果总结导致状态非“优”的原因,并进一步给出相关非优因素追溯方法;最后对现有研究内容和这一领域中值得进一步研究的发展方向做出总结和展望.]]></description>
<pubDate>2024/2/25 14:14:58</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[褚菲，郝莉莉，王福利]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240301]]></guid><cfi:id>47</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[收缩理论在系统控制中的发展及应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240302]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[收缩理论作为一种区别于Lyapunov理论的非线性系统分析方法,它主要基于微分几何和流体力学的知识发展而来,为系统控制提供了新颖视角和理论工具.首先,介绍收缩理论的一些基础知识,以及收缩系统的联合、部分收缩理论和控制收缩度量等重要结果;然后,综述收缩理论在分析系统稳定性、跟踪控制、协同控制、状态估计以及学习控制等领域的应用现状;最后,对收缩理论的未来发展趋势进行展望.]]></description>
<pubDate>2024/2/25 14:14:58</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘艳红，李孟琪，李方圆]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240302]]></guid><cfi:id>46</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[空间碎片主动移除任务规划研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240202]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[人类太空探索活动产生的空间碎片已成为太空空间中的主要污染物,并成为人类航天事业发展的重大障碍和威胁,因此,空间碎片主动移除问题引起了国际社会的广泛关注.对此,以空间碎片主动移除任务规划为主题,在对国内外相关文献进行系统分析的基础上,简要介绍空间碎片主动移除的发展现状;具体描述低地球轨道和地球同步轨道空间碎片主动移除任务规划问题;从目标筛选与分组、访问序列规划和转移轨迹规划3个层次介绍该问题的模型构建技术;按照显性枚举方法、隐形枚举方法和元启发式方法将空间碎片主动移除任务规划方法分类,对当前研究成果进行总结并指出存在的问题;最后,对未来空间碎片主动移除任务规划问题的研究方向进行展望.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[许英杰，刘晓路，贺仁杰，左亚辉，宋彦杰]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240202]]></guid><cfi:id>45</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于弱特征增强的轻量化小目标检测方法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240203]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对复杂背景下小目标特征经多次卷积被背景噪声淹没导致的检测精度低的问题,提出一种增强弱特征表达的一阶段轻量级小目标检测算法SA-YOLO.首先,用改进的ShuffleNetv2网络构建骨干网络,通过嵌入SE注意力模块和Inception结构,提升网络在复杂背景下的特征提取能力,有效地抑制背景噪声,充分提取弱特征;其次,在颈部网络,采用新的特征融合模块,以含有弱特征较多的低层级特征块的空间位置信息对高层级特征进行权重调整,提高不同层级的特征融合利用率,减少小目标的特征损失;最后,在头部网络,用解耦的检测头替换原YOLO耦合的检测头,解耦分类任务和回归任务,提高弱特征的解码能力,增强小目标检测的性能.在公开数据集COCO2017上进行实验,结果表明,SA-YOLO参数量仅有1.14M,小目标平均检测召回率$\rm AR_S$达到31.6%.同时,将所提出算法与近几年主流算法进行对比,结果表明,所提出算法在小目标检测方面具有较强的竞争力.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[周葳楠，吴治海，张正道，彭力，谢林柏]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240203]]></guid><cfi:id>44</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于增量式Q学习的固定翼无人机跟踪控制性能优化]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240204]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,而是仅对标称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学习方法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该方法的有效性.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[赵振根，程磊]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240204]]></guid><cfi:id>43</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于多引导结构感知网络的深度补全]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240205]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对三维场景深度信息观测稀疏问题,提出一种融合彩色图像的多引导结构感知网络模型以补全稀疏深度.首先,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;然后,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一种自适应感受野的结构感知模块,以对不同尺度的信息进行表征;最后,在网络采样的过程中,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.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,表明利用所提出方法能够有效提升其他感知任务的效果.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙虎，金宇强，张文安，付明磊]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240205]]></guid><cfi:id>42</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[引入人工偏好权重的混合型黑猩猩优化算法及应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240206]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘威，牛英杰，王东，刘光伟，马灵潇]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240206]]></guid><cfi:id>41</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于弹性机制的萤火虫优化粒子滤波算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240207]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对标准粒子滤波重采样导致的粒子贫化问题,提出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;然后,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,使得粒子分布更加合理,提高粒子滤波的精度.实验结果表明,在粒子数目较少的情况下,改进算法滤波精度较标准粒子滤波提高12%sim25%;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%sim30%,改进算法的综合性能更优.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[田梦楚，柳林燕，陈志敏，方昱斌]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240207]]></guid><cfi:id>40</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多群多策略差分大规模多目标优化算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240208]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,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3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以较好地平衡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,根据3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,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,将更新后的子群与其父代子群合并,选出下一代子群.为验证所提出算法的有效性,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,所提出算法在两个常用测试指标IGD和HV上明显优于其他对比算法.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[葛媛媛，陈得宝，邹锋]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240208]]></guid><cfi:id>39</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于分解和聚类的昂贵高维多目标进化算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240209]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,并且消耗成本过高,使得计算资源有限时难以收敛.为此,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,减少昂贵函数的评价次数.在优化器对模型的最优解集搜索时,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,为填充准则选择真实评价的个体时,提供更多选择,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.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.将选出的个体用于更新模型和档案.实验结果表明,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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[徐三水，李军华，李凌，黎明]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240209]]></guid><cfi:id>38</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[求解高维优化问题的ITCSO算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240210]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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3重竞争群优化(improved triple competitive swarm optimization, ITCSO)算法.首先,采用3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;然后,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.为验证所提出算法的可行性,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出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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[张伟，魏万峰，黄卫民]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240210]]></guid><cfi:id>37</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于改进的GRA-即时学习算法的镨/钕元素组分含量预测]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240211]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,采用哈希表确定学习集大小,确保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;然后,为了保证GRA-JITL-LSSVM模型参数的全局最优,提出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,结果表明所提出SBS-GA算法能够保证寻优参数的全局解,所提出的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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[陆荣秀，邓彪，杨辉，朱建勇，杨刚，代文豪]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240211]]></guid><cfi:id>36</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于面积重叠法的概率盒全局灵敏度计算分析]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240212]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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应用.首先,介绍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;然后,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,阐述其实施步骤;最后,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,所提出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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[张保强，李潇乾，罗华耿，颜伟杰，汤鸿杰]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240212]]></guid><cfi:id>35</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[非结构化场景下基于改进JPS算法的移动机器人路径规划]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240213]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,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Jump A*(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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[周熙栋，张辉，陈波]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240213]]></guid><cfi:id>34</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于NOB的线性自抗扰控制在惯性参考单元中的应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240214]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[高增益的线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control, LADRC),应用于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(noise observer, NOB)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;然后,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,将所提出方案与低通滤波器、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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李醒飞，王凡，拓卫晓，周政]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240214]]></guid><cfi:id>33</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[输入死区和全状态约束下不确定非线性系统的快速稳定事件触发控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240215]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,针对一类不确定非线性系统,提出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来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所提出控制方法的有效性.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王建晖，杜泳萍，邹涛，刘治，岳夏]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240215]]></guid><cfi:id>32</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于数据关联感知的无监督深度融合指针网络模型]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240216]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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;然后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,所提出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,避免传统算法迭代搜索的过程,具有较高的求解效率.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[张长勇，周虎]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240216]]></guid><cfi:id>31</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[地铁站台空调系统非线性预测控制策略]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240217]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,无法兼顾乘客舒适性和能效最优,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.对此,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地铁站台热动态特性预测模型;然后,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,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,系统响应时间可缩短约39.6%,末端风机能耗降低约73.39%.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[魏东，肖志铭，安硕，熊亚选]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240217]]></guid><cfi:id>30</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于学习观测器的航天器指定时间跟踪控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240218]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,系统性地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;然后,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够在指定时间跟踪指令信号,系统的收敛时间可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;接着,基于Lyapunov稳定性理论验证含有故障的姿态控制系统能够在指定时间内稳定;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,表明所提出方案的有效性和可行性.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[曹腾，龚华军，薛艺璇，肖慧雨诺]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240218]]></guid><cfi:id>29</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[抗干扰的多智能体系统固定时间分布式优化算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240219]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对一阶多智能体系统提出一种抗干扰的分布式控制算法,在固定时间内解决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.该算法分为两部分:第1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2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实例验证算法的有效性和优越性.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[耿超，武永宝，孙佳，刘剑，薛磊]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240219]]></guid><cfi:id>28</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[性能维持的增广可行域Tube鲁棒经济模型预测控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240220]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,并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;然后,引入线性分解增广名义终端状态和终端罚函数,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,通过对比仿真结果验证所提出策略的有效性和优越性.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[何德峰，李能卓，黄原驰，韩平]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240220]]></guid><cfi:id>27</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于势博弈的智能电网需求侧管理问题]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240221]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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;然后,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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘敏，王金环]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240221]]></guid><cfi:id>26</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[控压钻井井下气侵工况的自适应参数及状态估计]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240222]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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气体膨胀项,建立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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[徐宝昌，孟卓然，陈贻祺，刘伟，吴楠]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240222]]></guid><cfi:id>25</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于诊断观测器的最优事件触发故障检测]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240223]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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$H_{\infty]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[吴劲松，邱爱兵，顾菊平，姜旭]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240223]]></guid><cfi:id>24</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于多元时间序列的自适应贪婪高斯分段算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240224]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[现有多元时间序列分段算法中分段点的选择以及分段个数的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.为解决上述问题,提出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各个分段所对应的数据解释为来自不同多元高斯分布的独立样本,进而将分段问题转化为协方差正则化的最大似然估计问题进行求解.为提高学习效率,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分段点,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,避免分段个数确定和分段点选择分别独立进行,从而减少计算的复杂度.基于多种领域的真实数据集实验结果表明,所提出方法的分段精度以及运行效率均优于传统方法,并且能够有效完成多元时间序列的异常检测任务.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[王玲，李泽中]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240224]]></guid><cfi:id>23</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于Zipf分布的网格密度峰值聚类算法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240225]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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整体计算量,成为当前备受关注的聚类方法.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;然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,所提出算法对大规模、类簇交叉数据的聚类具有明显优势,能够在保证聚类精度的同时降低时间复杂度.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[马福民，宫婷，杨帆，张腾飞]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240225]]></guid><cfi:id>22</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[一种去注意力机制的动态多层语义感知机]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240226]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.对于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,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token序列转换函数替换编码器中的多头注意力,降低模型复杂度,获得更好的语义表达;然后,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;最后,在MSP方法和DDCF的基础上,提出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,在模型深度相同的情况下,DMSP模型分类精度大幅提升,同时模型的参数量大幅降低.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘孝炎，唐焕玲，王育林，窦全胜，鲁明羽]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240226]]></guid><cfi:id>21</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于深度强化学习的模糊作业车间调度问题]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240227]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,以最小化最大完工时间为目标,以近端策略优化(PPO)算法为基本优化框架,提出一种LSTM-PPO(proximal policy optimization with Long short-term memory)算法进行求解.首先,设计一种新的状态特征对调度问题进行建模,并且依据建模后的状态特征直接对工件工序进行选取,更加贴近实际环境下的调度决策过程;其次,将长短期记忆(LSTM)网络应用于PPO算法的行动者-评论者框架中,以解决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,通过实验验证了该算法能够取得更好的性能.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[朱家政，张宏立，王聪，李新凯，董颖超]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240227]]></guid><cfi:id>20</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于新型距离测度的概率语言多属性群决策方法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240228]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,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,验证所提出方法的有效性和合理性.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[高建伟，魏玲莉，王亚平]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240228]]></guid><cfi:id>19</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[sigma优劣关系熵及其在多属性决策的应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240229]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,提出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sigma优劣关系的模糊类;然后,在此基础上提出一种新的sigma优劣关系熵,并介绍其一些衍生熵,如sigma优劣关系条件熵、sigma优劣关系联合熵和sigma优劣关系互信息,探讨它们间的关系以及一些重要性质;最后,给出2种基于sigma优劣关系熵的多属性决策方法,并通过数据实例验证所提出方法的有效性和可行性.比较和敏感性分析表明,所提出方法与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,所提出方法具有更广泛的适用性.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[吴家明，黄哲煌，李进金，刘丹玥]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240229]]></guid><cfi:id>18</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑产能需求方交期和价格敏感的产能分享平台定价策略]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240230]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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;然后,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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[赵道致，冯慧中]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240230]]></guid><cfi:id>17</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240231]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利用网络浅层特征的定位信息和深层次的语义信息,提高算法对目标特征的语义理解能力;然后,构建混合注意力模块缓解无锚跟踪器角点定位不准确问题,提高算法的跟踪准确性和定位精度;最后,在GOT10K、UAV123、LaSOT等数据集上进行广泛实验,并与当前的先进跟踪器进行比较,该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,同时,在多项评测指标上获得了良好的跟踪性能.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[郭文，梁卜文，丁昕苗]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240231]]></guid><cfi:id>16</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于量子反应均衡的政府与共享单车企业停车管理博弈分析]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240232]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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.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会影响企业的停车管理策略选择.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[张书婧，贾顺平，彭芃，毛保华]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240232]]></guid><cfi:id>15</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[服务水平约束下基于可调节鲁棒优化的固定比例生产与库存计划模型]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240233]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在不确定需求环境下,研究由原材料供应商、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,并利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,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与解的保守性之间的调节作用,给出能够有效提高具有固定比例生产系统的制造商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.数值算例表明,基于所提出模型获得的运作方案能够有效应对供需平衡程度的变化,并且能以较高利润满足预设服务水平要求.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[袁明利，邱若臻，孙月]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240233]]></guid><cfi:id>14</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[成本分担机制下考虑品牌商誉的三级绿色供应链微分博弈]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240234]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,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3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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[刘丽，韩同银，金浩]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240234]]></guid><cfi:id>13</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑权力结构与股权合作的低碳闭环供应链生产决策及协调]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240235]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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3种渠道权力结构下,构建零售商持股制造商减排投资的闭环供应链决策模型,分析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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 9:00:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙嘉轶，杨露，张颖，姚锋敏]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240235]]></guid><cfi:id>12</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于代理模型的XAI可解释性量化评估方法]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240236]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[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,但是目前缺乏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,这种方法耗时长且成本高昂.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设计一些指标并给出计算方法,构建包含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5个维度来评估XAI的可解释性;然后,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;最后,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,所提出方法能够展现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.]]></description>
<pubDate>2024/1/18 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李瑶，王春露，左兴权，黄海，丁忆宁，张修建]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240236]]></guid><cfi:id>11</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[时空视角下的动态多目标进化算法研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240101]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[现实中的多目标优化问题会随着时间或环境的变化而发生改变,因此在全周期优化过程中,环境变化检测和算法响应是求解动态多目标优化问题的两大关键步骤,为此重点对动态多目标进化算法方面的研究进行总结.为有效求解动态多目标优化问题,大量追踪性能优良的动态多目标进化算法在近20年里被提出,但是很少有文献从时空角度对已有研究进行分析和报道,鉴于此,从该视角对动态多目标进化算法研究进行综述.首先介绍动态多目标优化的基本概念、问题和性能指标;然后从时空视角对近5年提出的动态多目标进化算法研究进行分别介绍;最后列出目前动态多目标进化算法方面研究存在的一些挑战,并对未来研究进行展望.]]></description>
<pubDate>2023/12/14 9:34:05</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[范勤勤，李盟，黄文焘，姜庆超]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20240101]]></guid><cfi:id>10</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向不确定性的多机器人路径鲁棒规划研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20241201]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[多机器人路径规划为共享工作环境中的多个机器人规划从起始位置到目标位置的无冲突路径集合,是多智能体领域协同规划方向的重要课题.然而,时钟漂移、动态障碍物、机器故障等现实因素,可能会导致多机器人系统的实际执行过程与规划方案存在时间上的偏差,使机器人之间发生意外冲突.面向不确定性因素展开多机器人路径鲁棒规划并在一定程度上保证规划方案的安全执行,是当前路径规划领域的挑战之一.对此,首先整理不确定性下多机器人路径规划的问题描述;然后分别从面向不确定性的鲁棒规划算法、在线执行策略以及评价指标等方面对目前研究进行综述,讨论各类解决方法的思路和特点;最后对多机器人路径鲁棒规划研究的关键技术进行展望.]]></description>
<pubDate>2024/11/20 14:02:55</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[张书凡，毛剑琳，张凯翔，李睿祺，李大炎，王妮娅]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20241201]]></guid><cfi:id>9</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[车辆队列协同控制综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20241202]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[通信技术和自动驾驶技术的高速发展为车辆队列协同控制带来了新的机遇.车辆队列协同控制能够有效提高车辆的行驶安全性,增加交通容量,减少交通拥堵,降低燃油消耗,具有重要的社会和经济效益,已成为智能交通系统重要研究方向和学术研究的热点.鉴于此,针对车辆队列协同控制的现有研究进展,从车辆队列建模、通信拓扑结构、单队列与多队列协同控制、队列性能分析4个方面分别概述现有研究方法及其优缺点,并对未来车辆队列协同控制的研究进行展望,为后续更深入的研究提供参考.]]></description>
<pubDate>2024/11/20 14:02:55</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[于树友，冯阳阳，曲婷，李永福，施树明，余建华，陈虹]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20241202]]></guid><cfi:id>8</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[无人机系统安全控制研究综述: 控制障碍函数]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20241001]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[近年来,控制障碍函数因其具有实时性强、兼容性强、约束性强、鲁棒性强等优势,已成为无人机安全领域的一个重要研究分支.由于无人机系统多以非线性控制系统为主,且保障无人机飞行安全至关重要,首先以非线性控制系统为基础,展开介绍控制李雅普诺夫函数、控制障碍函数、安全屏障证书的基本概念;然后围绕基于控制障碍函数构成的二次规划控制器差异的角度梳理其在无人机系统中的应用现状,多无人机系统相比单无人机系统拥有更高的任务效率和适应性,因此进一步梳理集中式和分散式两种类型安全屏障证书在成对无人机中的应用;最后针对当前控制障碍函数在无人机系统应用中存在的技术难题进行分析,并提出未来需要进一步发展的研究方向.]]></description>
<pubDate>2024/8/29 17:56:47</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[姚绍杰，闫帅明，张浩，石磊，石华光，周毅]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20241001]]></guid><cfi:id>7</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于深度学习的红外与可见光图像融合综述: 发展与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1037]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[红外与可见光图像融合(IVIF)技术旨在整合热辐射传感器和光学传感器所捕获相同场景的图像中的互补信息, 生成一张更适合人类理解或计算机分析处理的融合图像. 随着深度学习的发展, 该技术在军事侦察、自动驾驶、安防监控等领域的作用愈发重要. 以往的综述只对相关文献进行了归纳总结, 鲜有从网络结构以及损失函数发展历程的角度进行详细分析, 且缺乏最新的研究进展和对比实验. 鉴于此, 针对基于深度学习的IVIF方法展开全面回顾和展望. 首先, 从发展历程的角度对基于深度学习的IVIF方法进行回顾, 介绍其网络结构和损失函数的演进过程; 然后, 总结IVIF中常见的数据集以及性能评价指标, 并讨论未来所发布数据集应具备的特征; 接着, 对18种具有代表性的方法在3个公开数据集上进行大量实验, 从主观和客观的角度分析不同方法的性能; 最后, 总结IVIF任务当前所面临的挑战, 并展望未来的研究方向.]]></description>
<pubDate>2025/4/30 10:52:37</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[沈瑜，强振凯，魏子易，姚爽，白珊]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-1037]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[低碳算法的发展及压缩和加速技术的应用]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0936]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[探讨低碳神经网络算法的设计及其在工业界和大型模型中的应用. 首先, 介绍低碳算法的概念及碳足迹视角下的深度学习算法; 随后, 深入研究多种设计策略, 如剪枝、量化、低秩分解等, 这些策略能显著降低数据中心和网络设备的资源消耗, 推动绿色计算的发展. 此外, 关注了低碳算法的实际应用, 包括低精度计算、高效硬件设计和硬件加速, 展示了其在减少能源浪费和环境影响方面的潜力. 对于大语言模型(LLMs), 讨论了训练过程中的压缩技术、模型结构优化等方法, 以降低这类高资源需求模型的环境负担. 最后, 提出了评判标准来衡量不同算法的效能, 并展望低碳算法未来的发展方向及其对可持续发展的重要意义, 旨在促进低碳算法的研究与应用, 为构建可持续的数字社会贡献力量.]]></description>
<pubDate>2025/4/15 15:22:04</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[赵洪科，叶倩彤，张志勇，张凯，汪珂航，黄振亚]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0936]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[临近空间无人飞行器能源系统故障诊断研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0778]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[能源系统的安全性和可靠性是临近空间无人飞行器实现长航时驻空飞行任务的首要前提. 鉴于此, 首先对临近空间无人飞行器能源系统实验平台及其运行原理进行介绍, 分析能源系统中容易发生的典型故障; 然后阐述能源系统故障诊断研究进展, 总结已有方法的有效性及不足之处; 最后考虑临近空间无人飞行器能源系统的实际需求, 探讨未来有待研究的问题和方向.]]></description>
<pubDate>2025/2/11 11:08:57</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[金海浪，张志成，王一晶，左志强]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2024-0778]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[有限域上多智能体系统的分布式协同控制研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20250202]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[研究有限域上多智能体系统的一致性与可控性,对包括传感器网络、机器人网络等在内的复杂系统的控制与应用具有广泛的应用价值.首先综述有限域上多智能体系统的一致性,从有无时滞及拓扑结构变化的角度,梳理了达到一致性的代数判据与图论判据的异同以及联系;其次论述了有限域上多智能体系统的可控性,归纳总结了影响可控性的5个要素,包括系统的模型、 拓扑结构、领航者的选取、域的阶数以及可控性下标;最后总结全文并提出潜在的研究方向.]]></description>
<pubDate>2025/1/9 13:49:42</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[路则欢，张志强，孙元功]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20250202]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于仿生算法的多式联运路径规划方法综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20250203]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[多式联运可有效提高物流企业的运作效率并降低经营成本,是现代物流的未来发展趋势之一.然而,其路径规划问题常常存在许多非线性约束,传统的精确算法在求解时也面临着模糊性、特殊性、动态性、高维性等挑战.鉴于仿生算法模拟生物系统时的智能优势在解决这一类复杂组合优化问题时具备广泛性和高效性,研究近年来基于多式联运路径规划的仿生算法,并将其分为3类:群智能算法、进化算法和基于物理的仿生算法,分别罗列了多式联运路径规划问题涉及到的特殊背景、关键特征和未来研究方向,广泛对比、分析了该问题下各仿生算法的原理、改进、优点和局限性,并为不同问题下的特殊场景提供了合适的仿生算法.最后,讨论了多式联运路径规划问题目前面临的挑战和未来的研究方向.]]></description>
<pubDate>2025/1/9 13:49:42</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[孙哲，马胜男，解相朋，孙知信]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20250203]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[母舰-舰载机协同路径规划问题研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20250204]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[母舰-舰载机协同路径规划问题(MVCRP)作为一类新兴的复杂组合优化问题,近年来得到越来越多的关注和研究.针对MVCRP的概念内涵进行论述,对其与卡车-无人机协同路径规划问题的主要区别进行辨析,描述其在海事巡航执法、海上设施巡检、船只排放监测及海上搜索救援等方面的典型应用场景.基于母舰与舰载机数量形成的映射关系,对MVCRP研究进展进行系统综述,并对数学模型与求解算法方面的典型文献进行介绍分析.同时,面向油田设施巡检的多舰-单机协同作业模式,提出一个新的混合整数二阶锥规划模型.最后,从时间窗、多港口、可变速度、母舰多行程、复杂形状目标以及不确定性等方面对MVCRP的未来研究方向进行展望.]]></description>
<pubDate>2025/1/9 13:49:42</pubDate>
<category><![CDATA[综述与评论]]></category>
<author><![CDATA[李延通，张闯，汤莲花]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20250204]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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