主管单位:中华人民共和国教育部

主办单位:东北大学

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

创刊时间:1986年

出版周期:月刊

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中国控制与决策会议

控制与决策2022新年贺辞
第33届中国控制与决策会议(CCDC 2021)于5月22-24日在昆明成功举办,现场参会代表1257人
第34届中国控制与决策会议(CCDC2022)延期至8月15-17日召开,期待相聚合肥!
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编辑推荐
提出一种基于深度强化学习的微电网在线优化调度策略. 针对可再生能源的随机性及复杂的潮流约束对微电网经济安全运行带来的挑战, 以成本最小为目标, 考虑微电网运行状态及调度动作的约束, 将微电网在线调度问题建模为一个约束马尔可夫决策过程. 为避免求解复杂的非线性潮流优化、降低对高精度预测信息及系统模型的依赖, 设计一个卷积神经网络结构学习最优的调度策略. 所提出的神经网络结构可以从微电网原始观测数据中提取高质量的特征, 并基于提取到的特征直接产生调度决策. 为了确保该神经网络产生的调度决策能够满足复杂的网络潮流约束, 结合拉格朗日乘子法与 soft actor-critic, 提出一种新的深度强化学习算法来训练该神经网络. 最后, 为验证所提出方法的有效性, 利用真实的电力系统数据进行仿真. 仿真结果表明, 所提出的在线优化调度方法可以有效地从数据中学习到满足潮流约束且具有成本效益的调度策略, 降低随机性对微电网运行的影响。
针对多四旋翼无人机编队在巡航飞行过程中队形形成和保持问题, 采用分布式模型预测控制方法将该问题转化为在线滚动优化问题. 建立线性时不变的编队运动模型, 进而在考虑状态和输入约束, 不考虑时延、外界干扰、噪声的情况下, 利用领航跟随策略设计一种分布式模型预测控制器, 通过引入自身和邻居的假设状态轨迹设计代价函数. 其中邻居信息的交互是在有向、时不变通信拓扑结构下进行的. 基于该控制器, 无人机能够在跟踪目标轨迹的同时, 快速形成预先设定的队形并保持队形飞行. 通过引入终端等式约束保证系统稳定, 进而将目标函数作为 Lyapunov 函数, 给出编队系统渐近稳定的充分条件. 最后, 利用 6 架无人机仿真验证控制算法的有效性和优越性.
应急设施的合理布局是灾后实现物资高效、公平和稳定供应的重要保障. 针对突发自然灾害的不确定性, 研究基于多重覆盖的应急设施多级协同布局鲁棒优化问题. 首先, 提出多级设施选址下的多重覆盖水平函数, 以最小覆盖水平和期望总成本最优为目标, 建立应急设施多级协同选址双目标优化模型; 其次, 应用基数不确定集和 p-鲁棒方法构建两类鲁棒优化模型, 分别研究场景内不确定需求和随机场景对设施布局的影响; 最后, 以湖南省救灾备荒种子储备库选址为例进行实证分析, 验证所提出优化模型的有效性. 研究结果表明: 多级协同布局相比传统布局方案更具优势; 鲁棒优化模型能够有效应对不确定情形和随机场景下的物资需求; 决策者的风险偏好程度和预算水平对设施协同布局有重要影响, 需对二者进行综合权衡.
柔性触觉传感器易于贴合皮肤等不规则表面, 相比刚性传感器具有更强的信号感知能力、更高的精度和更佳的穿戴舒适性, 在人机交互、医疗设备、可穿戴设备、健康监测等领域发挥着重要作用. 鉴于此, 从传感器不同工作原理出发, 对柔性触觉传感器进行系统地介绍和对比, 从结构优化的角度分析传感器性能优化方法, 整理出微结构、结构疏松化、多模态测量等 3 种电磁原理中的共性设计方法. 同时总结柔性触觉传感器在医疗康复机器人领域中的应用, 整理机器人控制、人机交互、医疗器械和生理信息监测等 4 种具体应用场景, 分析不同应用场景对传感器性能的不同需求, 如机器人控制需要高精度、短响应时间; 人机交互需要大面积、多模态等, 并给出部分结构优化设计与应用之间的关联. 最后简要介绍柔性触觉传感器信息提取和信息融合等智能信息处理方法, 并对柔性触觉传感器的发展趋势进行展望.
在《控制与决策》创刊 35 年之际, 基于可视化工具 (包括 Vosviewer 和 CiteSpace) 对其 1986 年至 2020 年期间的文献进行综合性计量分析. 首先, 对文献的基本特征进行初步探索, 包括载文量时序分析、发文作者之间的合作关系分析、机构共现分析以及文章影响力分析. 基于可视化工具, 分时段对相应文献做关键词共现分析, 突出该期刊热门研究话题. 另一方面, 进行关键词演变分析和突发性检测, 并分析研究前沿问题, 以探究该期刊热门研究主题的动态发展趋势. 最后, 对结果进行总结性分析, 凝聚当前研究重点及研究方向, 旨在促进学者紧抓热门话题, 提升期刊办刊质量.
针对现实中广泛存在的一类模糊需求下多时间窗车辆路径问题 (vehicle routing problem with multiple time windows under fuzzy demand, VRPMTW_FD), 即车辆配送前客户需求模糊但车辆到达客户后其需求变为确定的多时间窗车辆路径问题 (vehicle routing problem with multiple time windows, VRPMTW), 以最小化总成本为优化目标, 构建基于模糊可信性理论的模糊机会约束规划模型, 并提出一种两阶段混合优化算法 (two-stage hybrid optimization algorithm, TSHOA) 进行求解. 首先, 在 TSHOA 的第 1 阶段设计改进灰狼优化算法 (improved grey wolf optimizer, IGWO) 求解车辆配送前客户需求模糊的 VRPMTW, 以获得 VRPMTW_FD 的预优化路径; 然后, 在TSHOA 的第 2 阶段设计最优点重调度策略 (optimal point rescheduling strategy, OPRS), 对预优化路径进行动态调整, 从而确定合适的返回点以降低因预优化路径故障产生的额外配送成本. 通过不同规模问题上的仿真实验和算法比较, 验证了 TSHOA 可有效求解VRPMTW_FD.
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.
考虑时间因素对产品绿色度和品牌商誉的影响, 引入微分博弈方法在动态框架下研究绿色供应链上下游企业的经营模式选择与营销策略问题. 分别建立转售模式和平台模式下企业采取独立营销和联合营销两种营销策略的微分博弈模型, 求解并分析相应的均衡结果. 研究表明: 不管采用转售模式还是平台模式, 联合营销均是制造商和零售商的最优营销策略; 当制造商和零售商对联合营销达成一致时, 平台模式是零售商的最优策略, 而对制造商而言, 经营模式的选择与平台模式的佣金比例有关. 具体而言, 当佣金比例较低时, 制造商倾向于选择平台模式, 当佣金比例较高时, 制造商倾向于选择转售模式. 综合来看, 制造商和零售商的博弈结果为低佣金比例的平台模式且联合营销.
受近年来人工智能浪潮的积极影响, 基于学习优化的智能电网能量管理研究不断涌现, 并被视为一个富有前景的研究方向. 现有学习优化方法的设计思路大相径庭, 了解这些思路的优势和局限性对掌握该交叉领域动态和推动其长足发展至关重要. 鉴于此, 总结 3 种主要的学习优化类型: 学习最优解、学习热启动、学习约束, 分析不同学习优化类型的设计思路和优点, 基于现有工作的缺憾进一步提出 5 大挑战, 并提供一些潜在的解决方案, 以期为该交叉领域的研究者提供更全面的信息和新的视角.
针对传统RRT*全局路径规划算法在多障碍物复杂环境中搜索效率低、占用内存过大、搜索路径不平滑等问题, 提出一种基于简化地图的区域采样RRT* 算法(simplified map-based regional sampling RRT*, SMRS-RRT*). 首先简化处理全局栅格地图,在此基础上寻找从起点到目标点的最优路径点集合,并将该路径作为引导路径通过智能采样因子进行扩大,得到智能采样区域;然后在智能采样区域中不断迭代搜索,得到一条从起点到目标点的代价小、无碰撞路径; 最后结合最小转弯半径约束的路径修剪和基于B样条曲线的路径优化, 生成一条路径平滑且曲率连续的优化路径,从而使移动机器人沿着该全局优化路径快速、平稳、安全地到达目标点. 仿真实验表明,所提出算法能够有效提高传统RRT*搜索效率,加快收敛速度,降低内存消耗. 关
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    2022年第37卷第8期 刊出时间:2022-08-20

    全选
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      综述与评论
    • 齐小刚,陈谌,李芷楠

      2022,37(8):1921-1933, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0880

      摘要: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.

    • 王寿光,赵玉美,尤丹,冉宁

      2022,37(8):1934-1944, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0465

      摘要: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.

    • 论文与报告
    • 李思迪,李姝萱,钟永德,任腾,肖和录,贾彬彬

      2022,37(8):1945-1954, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0575

      摘要:探讨中国旅游业资源配置效率对优化旅游业资源配置、推进旅游业可持续发展进程具有重要意义.通过构建考虑碳排放的投入产出指标体系,运用两阶段数据包络分析(DEA)模型对我国30个省市区的旅游业资源配置效率进行评价分析,进而采用Tobit模型探究全国及东中西部地区旅游业资源配置效率的影响因素.结果表明,我国省市区旅游业普遍存在资源配置效率失效的问题,总体效率呈现出“西部最高、东部次之、中部最低”的态势.其中,旅游业经济-社会效率偏低是导致旅游业资源配置效率水平不高的主要原因,众多影响因素中环境规制对旅游业资源配置效率的影响最大.

    • 胡丹,孟新,路帅,邢力宁

      2022,37(8):1955-1961, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1795

      摘要:航迹预测是保障船舶航行安全、提高海洋交通管制效能、高效搜索海面目标的关键技术.为提高船舶航迹预测精确度,针对航迹特征多维度的特点,提出一种并行LSTM-FCN(parallel LSTM-FCN,PLSTM-FCN)模型.该模型有效结合LSTM模型对时间序列数据长期趋势预测的优势和全卷积网络(FCN)模型擅于提取时间序列数据细节变化规律的特点,通过并行结构设计保证相同训练效率下提取特征参数翻倍,实现较高精确度的高维航迹数据特征提取和趋势预测.基于动态时间规整算法和拉依达准则的船舶历史航迹数据预处理方法,可提高PLSTM-FCN模型从不同类型船舶历史航迹中深度学习航行趋势和转弯细节的效率.基于船舶自动识别系统(AIS)数据的仿真实验结果表明,PLSTM-FCN模型对多维特征船舶航迹预测的精确度明显优于传统循环神经网络.

    • 许秋艳,马良,刘勇

      2022,37(8):1962-1970, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0251

      摘要:针对基本阴阳平衡优化算法计算精度低和优化速度慢等问题,提出一种新型阴阳平衡优化算法.首先,设计小波精英解学习策略,充分利用精英解的进化信息产生高质量的解,用于算法的全局勘探和局部开发;然后,将搜索角度引入解更新方程中,以实现对算法搜索空间的全方位搜索,并对所提出算法的收敛性进行理论分析;最后,采用连续优化测试函数和瓶颈旅行商问题进行数值实验,并将所提出算法与多种智能优化方法进行比较.实验结果表明,所提出算法具有更好的优化性能.

    • 赵嘉,陈文平,肖人彬,王晖

      2022,37(8):1971-1980, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1812

      摘要:萤火虫算法在处理多峰优化问题时易陷入局部最优,针对该问题提出一种自主学习萤火虫算法.该算法将粒子按适应度划为自主学习粒子和普通粒子,自主学习粒子从种群中随机选择一个粒子并随机选择一个维度,使用3种学习策略产生3个候选解,在自身以及候选解中选择最好的解;普通粒子同时选择两个优于自身的粒子进行学习.自主学习粒子能够维持算法对多个极值空间的探索并提高算法优化精度;普通粒子以两个粒子的混合信息为指引,使算法跳出局部最优.此外,使用淘汰机制,让算法舍弃对劣质极值空间的维护,进而提高对优质极值空间的开发,实验结果表明,所提出算法在处理多峰优化问题时具有高效的性能.

    • 边琦,张梦寒,王建平,颜黎明,马建

      2022,37(8):1981-1988, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0139

      摘要:针对飞控系统参数优化过程中存在的解空间非凸性问题,或由于多约束条件下导致的全局最优不可达问题,提出一种基于改进细菌觅食算法的多模态参数优化方法.采用基于格型准则的采样方法以尽可能广泛地搜索解空间,并利用K均值聚类的小生境技术使得多个细菌种群能够分别搜索各自的区域,以尽可能多地获得解空间中不同位置的可行解.同时研究一种自适应深度搜索策略,确保算法在整个寻优过程中的鲁棒性.所提出算法可以在完成对系统优化的基础上,探寻飞控系统中各参数本身的可行域及其在解空间中所处的位置,也能够在一定程度上揭示解空间本身的特性.仿真结果验证了所提出算法可以有效地简化系统调参的过程,更为快速地获得一个满足设计性能期望的飞控系统.

    • 李悄然,丁进良

      2022,37(8):1989-1996, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1063

      摘要:为了解决深度确定性策略梯度算法探索能力不足的问题,提出一种多动作并行异步深度确定性策略梯度(MPADDPG)算法,并用于选矿运行指标强化学习决策.该算法使用多个actor网络,进行不同的初始化和训练,不同程度地提升了探索能力,同时通过扩展具有确定性策略梯度结构的评论家体系,揭示了探索与利用之间的关系.该算法使用多个DDPG代替单一DDPG,可以减轻一个DDPG性能不佳的影响,提高学习稳定性;同时通过使用并行异步结构,提高数据利用效率,加快了网络收敛速度;最后,actor通过影响critic的更新而得到更好的策略梯度.通过选矿过程运行指标决策的实验结果验证了所提出算法的有效性.

    • 徐胜,邢强,王浩

      2022,37(8):1997-2007, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0143

      摘要:通过势场法进行路径规划而导致的局部极小问题备受关注.针对该问题,分析机器人陷入局部极小时势力场与速度方向间的关系,提出一种基于运动累积角的避障法.该方法利用机器人行进过程中自身内外角及其累计变化量,分析自身与目标间的方向角度关系,定义了基于角度累积量的“关键重置点”;通过自身位置刷新、累积角度重置,简化了复杂环境,实现在未知环境中的路径规划.仿真实验表明,该方法可实现状态间的转换条件的合理设计、状态间的有序过渡与平稳运行,提高状态变换决策的灵活性与可靠性;与已有相关算法相比,该方法具有规划路程更短、运行效率更高的优点.利用自制的移动机器人实验来验证该方法的避障可行性.上述结果表明:该方法可解决机器人路径规划中的局部最小问题,适用于初次通过未知复杂环境且无需建图的路径规划场景.

    • 文郁,黄江帅,江涛,苏晓杰

      2022,37(8):2008-2016, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0068

      摘要:传统TEB(time elastic band)算法在杂乱场景下规划易出现倒退、大转向等异常行为,造成加速度跳变,控制指令不平滑,机器人受到大冲击,不利于移动机器人轨迹跟踪.鉴于此,提出一种改进TEB算法,通过增加危险惩罚因子约束规划更安全的运动轨迹,增加加速度跳变以抑制约束减小运动中的最大冲击,增加末端平滑约束以减小末端冲击,实现目标点平滑、准确到达.构建图优化问题,以机器人的位姿和时间间隔为节点、目标函数和约束函数为边,利用问题的稀疏性快速获得相应时刻点的控制量.最后,通过基于机器人操作系统的大量对比仿真测试以及真实差速机器人上的物理实验对提出的改进TEB算法进行性能验证.结果表明,改进TEB算法在复杂环境中能够规划出更安全、平滑的轨迹,减小机器人所受冲击,实现移动机器人更合理地运动.

    • 姜娜,严蜜,李柠

      2022,37(8):2017-2025, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1657

      摘要:风电机组叶片结冰检测对风电机组的安全性、可靠性以及经济性具有非常重要的现实意义.针对风电机 组运行观测数据的非平衡和单点无时序性问题,提出一种基于过采样和时序上采样卷积神经网络的风机叶片结冰检测方法.首先,采用数据自适应综合过采样算法对原始非平衡数据集进行重采样,实现对非平衡数据集的均衡;然后,提出并构建一种时序上采样卷积神经网络模型,将原始单点向量型数据进行重构并上采样为二维网格型数据,同时将其自动映射成为稀疏的特征表示,实现准确的风机叶片结冰检测功能;最后,将所提出方法在真实风场采集的数据集上进行验证.实验结果表明,所提出的风机叶片结冰检测方法在数据集非平衡且采集条件有限(单点无时序性数据)的情况下,具有一定的有效性、稳定性和可行性.

    • 王印松,孙天舒

      2022,37(8):2026-2032, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1071

      摘要:在工业过程闭环控制系统中,由于控制器的调节作用,执行器的故障特征在一定程度上受到掩盖和干扰,而单一的诊断方法总是存在误判现象.鉴于此,提出一种基于证据融合的诊断算法.首先,利用基于信号分析的方法计算表征故障特征的指标,针对“一票否决”现象对指标结果加以改进;然后,采用DS证据理论融合基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的概率分类特征实现优势互补,将指标表达的故障机理信息与概率分类挖掘的数据特征信息相结合,规避单一方法的局限性,从而提高诊断的准确率;最后,基于双容水箱系统的实验表明,所提出方法能够有效学习闭环系统中执行器的故障数据特征,提升诊断能力,克服单一方法的误判问题,具有较高的应用价值.

    • 石怀涛,侯马骁,吴玉厚,佟圣皓,何劝云

      2022,37(8):2033-2039, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1229

      摘要:提出一种基于改进观测器的故障检测方法.首先,设计一种改进的观测器,该观测器相比于Luenberger观测器拥有更多的设计自由度;然后,引入$l_{1

    • 刘慧霞,李俊红,王红梅,张雷

      2022,37(8):2040-2048, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1601

      摘要:如果柔性制造系统包含不可靠资源,则在对系统进行控制器设计时,不仅要考虑由于资源分配不合理带来的死锁现象,还要考虑不可靠资源发生损坏带来的堵塞现象.对此,首先利用Petri网对具有不可靠资源的柔性制造系统进行建模,结合Petri网图形结构(资源变迁回路),模拟系统中的死锁和堵塞现象;然后,利用有效变迁覆盖的概念,为系统设计一种结构简单、鲁棒性强的Petri网控制器;最后,利用两个例子验证所设计控制器的有效性.

    • 刘如浩,张家想,金辰曦,卢先领

      2022,37(8):2049-2055, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0088

      摘要:为解决多数基于孪生网络的跟踪算法存在骨干网络特征提取能力弱、模板不适应目标变化等问题,在SiamFC的基础上提出基于可变形卷积的孪生网络算法(DCSiam).首先,采用可变形卷积模块在不同方向上学习多层特征数据的自适应偏移量,增大卷积过程中的有效感受野;然后,通过多层可变形互相关融合得到最终响应图,以增强骨干网络的深层语义特征提取能力;最后,采用一种高置信度的模板在线更新策略,每隔固定帧计算响应图的峰值旁瓣比与最大值作为更新依据,使用加权的方式融合特征以更新模板.使用OTB2013、OTB2015、VOT2016和VOT2017四个公共基准数据集对所提出算法进行跟踪性能评估,实验结果表明,在OTB2015数据集上,DCSiam算法整体精确率、成功率较基线分别提高9.5%和7.5%,很好地实现了复杂情况下的目标跟踪,验证了所提出算法的有效性.

    • 王文佳,侯忠生

      2022,37(8):2056-2066, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0626

      摘要:提出一种基于无模型自适应控制的自动泊车方案.首先,通过车载传感器采集车周环境信息用于规划期望路径;然后,将自动泊车跟踪问题转化为预瞄偏差角跟踪问题,通过设计相应的无模型自适应控制算法实现自动泊车.该方案设计的优点是仅使用自动泊车过程中生成的前轮转角输入数据和预瞄偏差角输出数据,没有使用任何被控车辆的信息,因此可适用于不同车型.Matlab仿真以及与PID控制方案和Fuzzy控制方案的对比仿真结果验证了所提出方案的可行性.

    • 侯世玺,付士利,储云迪

      2022,37(8):2067-2076, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1830

      摘要:为了增强有源电力滤波器的电流跟踪控制性能,提出一种基于连续径向基情感神经网络的递归终端滑模控制方案.首先介绍包括集总不确定的有源电力滤波器数学模型;然后构造递归终端滑模面,该滑模面由快速非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面组成,不仅可确保跟踪误差在有限时间内收敛到零,而且可通过为滑模面参数设置适当的初始值消除滑模面的到达模态.为了有效克服系统不确定因素的影响,采用连续径向基情感神经网络逼近系统不确定参数,并运用Lyapunov方法对其进行稳定性和收敛性分析.所设计的连续径向基情感神经网络,不仅结构简单、响应速度快,而且具备参数在线调节能力.仿真和实验结果均表明,该控制方案具有优异的电流跟踪能力以及抗干扰能力.

    • 王雪飞,闻继伟,栾小丽

      2022,37(8):2077-2084, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0042

      摘要:研究异步切换下时滞切换正系统的有限时间控制问题,即针对控制器切换滞后于子系统切换形成的异步现象,基于平均驻留时间切换方法对切换正系统开展有限时间镇定研究.首先,将每个正子系统运行的区间划分为子系统与控制器匹配和失配区间,并构造多余正Lyapunov-Krasovskii泛函;其次,基于有限时间稳定理论,实现平均驻留时间切换律及异步时滞切换正系统有限时间镇定控制器的联合设计,并给出连续时间和离散时间两种情形下系统有限时间镇定的充分条件;最后,通过两个仿真例子验证所提出方法的有效性.

    • 陶太洋,汪宝,汪学海

      2022,37(8):2085-2090, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1773

      摘要:考虑含有输入时延的多输入单输出受控滑动平均自回归系统模型的参数和时延估计问题.参数化后的系统模型具有稀疏特性,受递阶辨识原理和压缩感知理论的启发,结合梯度搜索原理和匹配追踪思想提出针对该模型的梯度追踪迭代辨识算法.相比正交匹配追踪迭代算法,所提出的算法计算量较小且具有较高的辨识效率.最后通过数值仿真实例验证所提出算法的有效性.

    • 顾昊伦,赵国荣,王兵,高超

      2022,37(8):2091-2100, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1695

      摘要:针对带宽受限和网络拓扑随机切换约束下组网导航系统(NNSs)的分布式位姿状态估计问题,建立网络约束综合作用下的离散组网滤波增广系统模型,提出一种分布式有限时域FIR融合估计算法.目标节点从邻节点集合中接收经量化效应和饱和效应处理后的普通数据包和跟踪数据包,在给出无偏约束条件的前提下,以使得状态估计值的估计误差满足最小方差为准则,充分考虑有色噪声的影响,设计有限时域FIR估计器及其差分形式,通过普通数据包得到目标节点状态的区域估计值,建立系统本地状态估计的统一机制.同时,考虑网络约束,将跟踪数据包引入系统的融合过程,在以均方准则确定时变加权矩阵的前提下,给出最优权值所满足的线性代数方程以及融合误差协方差的差分形式,将目标节点状态的区域估计值与各邻节点随机发送的协作估计值加权融合,得到目标节点状态的全局融合估计值.最后通过算例仿真验证算法的有效性.

    • 王万良,陈浩立,李国庆,冷龙龙,赵燕伟

      2022,37(8):2101-2109, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1381

      摘要:多配送中心车辆路径规划(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP)是现阶段供应链应用较为广泛的问题模型,现有算法多采用启发式方法,其求解速度慢且无法保证解的质量,因此研究快速且有效的求解算法具有重要的学术意义和应用价值.以最小化总车辆路径距离为目标,提出一种基于多智能体深度强化学习的求解模型.首先,定义多配送中心车辆路径问题的多智能体强化学习形式,包括状态、动作、回报以及状态转移函数,使模型能够利用多智能体强化学习训练;然后通过对MDVRP的节点邻居及遮掩机制的定义,基于注意力机制设计由多个智能体网络构成的策略网络模型,并利用策略梯度算法进行训练以获得能够快速求解的模型;接着,利用2-opt局部搜索策略和采样搜索策略改进解的质量;最后,通过对不同规模问题仿真实验以及与其他算法进行对比,验证所提出的多智能体深度强化学习模型及其与搜索策略的结合能够快速获得高质量的解.

    • 吴仁超,贺建军,李欣,殷泽阳,陈祖国

      2022,37(8):2110-2118, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0364

      摘要:订单拣选是仓库运营管理中一项高劳动强度与高成本的操作,拣货员在仓库中从货位拣选出满足订单需求的货物.订单分批问题(order batching problem,OBP)是订单拣选中的重要规划问题,该问题以最小化拣选批次路径时长为目标,将用户订单分配至拣选批次中.首先,为了优化订单分配构造高质量批次,提出一种混合元启发式算法,在自适应大邻域搜索框架中融入基于不可行下降的局部搜索,同时引入自适应惩罚机制和一批基于订单与基于批次的移除启发式以及新的算法组件;其次,为了优化拣选路径进一步降低批次旅行时间,提出单向启发式,利用动态规划优化组合多个路径策略.实验表明,在合理计算时间内,所提出算法的求解质量优于多重启变邻域搜索(MS-VNS)、混合自适应大邻域搜索及禁忌搜索(ALNS/TS),而且所提出算法的最大路径长度减少率达到22.36%.

    • 郭宏,任必聪,闫献国,田青,任党阳

      2022,37(8):2119-2126, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1530

      摘要:刀具寿命预测对提高工件加工精度和生产加工效率具有重要意义.同工况下同型号刀具监测信号数据分布不一致,导致历史寿命预测模型对刀具寿命预测效果有限.鉴于此,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的刀具寿命动态预测方法.首先,利用DCNN挖掘历史刀具监测信号的退化趋势特征,构建刀具寿命预测模型,并加入注意力机制对DCNN输出进行加权,加强对刀具寿命特征的学习,提高寿命预测准确度;然后,通过基于KL散度对刀具监测信号数据分布不一致进行检测,从而在已有刀具寿命预测模型的基础上进行更新迭代;最后,利用迭代后的模型再次进行刀具寿命预测.所提出方法很好地体现了刀具实际加工过程对刀具寿命的影响,以铣削数据集为例验证了所提出方法的有效性.

    • 周游,双丰,李金科,孙健铨

      2022,37(8):2127-2133, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0286

      摘要:在执行特种任务时,为了能够实现自重构功能以适应复杂地形环境,多机器人必须拥有一套安全高效的自主对接分离系统.鉴于此,提出一种基于视觉反馈实时获取机器人相对位姿信息的方法,使控制机器人按照规划轨迹进行自主对接.首先,调整机器人对接尾座到达水平状态;然后,利用摄像头捕获到的标记板解算机器人的位姿信息;最后,控制机器人按照规划轨迹进行对接操作.独特的分离系统在多机器人出现故障时可做到实时分离,抛弃故障单元.经实验验证,自重构系统对接成功率高达97.3%以上,具有良好的鲁棒性.

    • 张相博,刘刚,肖刚

      2022,37(8):2134-2140, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0219

      摘要:现有图像融合方法不同程度地存在边缘阶梯效应,导致一些空间伪影引入融合图像.鉴于此,提出一种新的解决图像融合过程中鲁棒性差的方法-----前向-后向自校正扩散引导特征重建(forward-backward self-correcting diffusion,FBSD),对分解后各特征之间的差异设计一种基于期望值最大算法和主成分分析的混杂融合策略.最后利用评价指标评估所提出算法的性能,验证了所提出方法在边缘阶梯效应的处理上优于现有的图像融合方法,同时验证了融合决策的有效性.

    • 赵超,谢天,辛国容,吴坚

      2022,37(8):2141-2148, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1742

      摘要:路侧检测设备可以精准获取交通流量和速度等实时数据,交管部门可以借此显著提升对交通异常状态的感知水平.通过分析交通状态和交通流数据特征,建立一套基于交通流序列数据的交通事故实时检测系统和预警流程.首先,在交通状态感知方面,所建立的Seq2Seq自编码模型引入Attention机制,实现对交通状态重要特征的捕捉;其次,在交通状态异常判定方面,利用Seq2Seq自编码器对输入的原始序列数据进行重构,对比原始数据可得到结构重构误差,根据设定的阈值实现交通预警等级的判定和交通事故的实时检测;最后,以上海市延安高架的流量和速度数据为基础,分别确定不同时空状态下的事故判定阈值,并通过混淆矩阵评价方法论证所提出交通事故实时检测模型的可行性.

    • 方冰,韩冰,谢德于

      2022,37(8):2149-2156, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0350

      摘要:为解决两个概率语言术语集之间的优劣比较这一基本问题,在已有可能度计算方法的基础上,提出一种改进的可能度公式.该可能度公式能够克服已有可能度公式的缺点,具有计算过程简单、区分能力强、易于拓展应用等特点.进一步研究发现:基于该可能度公式对多个评估对象进行两两比较得到的可能度矩阵,具有加性一致性的模糊互补偏好关系;将多个可能度矩阵加权平均得到的综合可能度矩阵,也具有加性一致性的模糊互补偏好关系.据此,构建一种概率语言多属性决策方法,并将其应用于军队院校教育教学质量评价.数值实验表明,所提出的概率语言多属性决策方法结构简单、计算过程清晰且具有较强的自检能力,能够通过确保计算过程的正确性来保证决策结果的有效性.

    • 短文
    • 刘志全,褚振忠

      2022,37(8):2157-2162, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0327

      摘要:针对具有内部未建模动态和外部不确定扰动的水面船舶设计一种鲁棒自适应航向控制器,并同时解决转向过程中的漂角补偿问题.基于二阶非线性Nomoto模型和一阶漂角模型,建立非积分链结构的漂角-航向非线性状态空间模型,将航向控制系统未建模动态与外部不确定扰动合并为复合扰动,应用扩张状态观测器估计模型中的未测量状态和系统复合扰动.基于Lyapunov稳定性理论和自适应反步法设计航向状态反馈控制规律,为避免反步法控制过程中的微分爆炸问题,采用动态面控制技术获取虚拟控制信号的近似导数.所提出的扩张状态观测器和航向控制算法能够保证闭环系统内所有误差信号一致最终有界,提高航向保持和转向过程中的航向跟踪精度.仿真结果验证了所提出的航向控制规律的有效性.

    • 梁慧慧,吴炜,楼旭阳,贾佳佳,崔宝同

      2022,37(8):2163-2169, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0069

      摘要:基于滑模控制理论,研究二维桥式起重机的控制器设计问题.首先,考虑小车端受到外界干扰的情况以及利用一些等价变换,得到一个四阶桥式起重机动力学模型;然后,根据得到的动力学方程,分别设计一种比例微分滑模控制器和一种比例微分积分滑模控制器,进而通过构造李雅普诺夫函数的方法证明两种控制器下滑模面的可达性和系统的稳定性;最后,设计1组对比仿真实验和1组在自制的桥式起重机实验平台上的验证性实验.实验结果表明,所设计的两种滑模控制器均可以使桥式起重机达到给定的控制目标.

    • 许晓伟,赖际舟,吕品,陆俊清,白师宇,胡华峰

      2022,37(8):2170-2176, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0474

      摘要:采煤机的高精度定位是煤炭开采自动化和智能化的重要研究方向,其中惯性导航系统和里程计是长壁综合机械化采煤机定位主要传感器之一.通过两者的信息融合,能够有效抑制惯性导航系统的发散并且具有较好的自主导航能力,但是仍然无法满足井下长时间的高精度导航要求.鉴于此,分析目前常用辅助传感器在采煤机开采过程中存在的问题,提出基于UWB采煤机工作面端头量测的改进因子图优化方法.利用UWB在工作面端头的位置量测信息,推导并构建惯导/里程计/UWB的约束方程和图优化模型.同时通过惯性信息的预积分,减少待优化的节点数量,降低算法的计算量.在此基础上,加入里程计标度因数误差和安装误差的因子节点进行联合估计和优化.最后通过仿真和实际跑车测试表明,相较于传统卡尔曼滤波的采煤机定位方式,所提出方法能够有效提高采煤机的定位精度.

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    • 李歆, 李显, 李帅, 周晓锋, 金樑

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

    • 张勇, 梁晓珂, 陈志鹏, 巩敦卫

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

    • 王东署, 赵红燕

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

    • 陈炫琦, 佘青山, 张波涛, 马玉良, 张建海

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

    • 张祥银, 夏爽, 张天

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

    • 陈浩, 李嘉祥, 黄健, 王菖, 刘权, 张中杰

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

    • 陈晟宗, 张纪会

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

    • 李中奇, 王睿

      采用时间:2022-06-24  DOI:

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

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    • 王俐英, 林嘉琳, 董厚琦, 许保光, 曾鸣

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

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

    • 韩鹏东, 阎高伟, 任密蜂, 程兰, 叶泽甫

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

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

    • 王雪松, 张淳, 程玉虎

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

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

    • 回立川, 丛琳, 陈忠华, 李欢欢

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

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

    • 王杰, 周志杰, 胡昌华, 张朋, 赵导

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

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

    • 浦吉铭, 方星, 刘飞

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

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

    • 何浩嘉, 艾兴政, 唐华, 郭松波

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

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

    • 魏承莉, 陈洪转

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

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

    • 霍煜, 王鼎, 乔俊飞

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

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

    • 张川, 马慧敏, 郭振

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

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

    • 钱伟, 张祥林, 郭建锋, 费树岷

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

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

    • 贾润达, 宁文彬, 何大阔, 褚菲, 王福利

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

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

    • 周鹤翔, 徐扬, 罗德林

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

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

    • 贾嫣晗, 邹风山, 徐方, 杜振军, 刘明敏

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

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

    • 南江霞, 李西娜, 张茂军

      优先出版时间:2022-06-28  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.2179

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

    • 高程, 都延丽, 步雨浓, 刘燕斌, 杨小草

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

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

    • 周阳平, 甘晓亮, 刘雪雪, 马忠军

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

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

    • 李芷楠, 丁凯, 齐小刚, 陈宇

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

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

    • 刘建刚, 杨胜杰

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

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

    • 刘 聪, 钱 坤, 廖开俊, 李颖晖, 丁 奇

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

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

    • 褚菲, 卢新宇, 苏嘉铭, 梁涛, 陈俊龙, 王雪松

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

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

    • 刘小峰, 史长振, 晏锐, 柏林

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

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

    • 卢健, 贾旭瑞, 周健, 刘薇, 张凯兵, 庞菲菲

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

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

    • 吴昊阳, 闵新杰, 吴森

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

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

    • 孙训红, 都海波, 陈维乐, 俞波

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

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

    • 邓江洲, 郭均鹏

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

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

    • 李明, 鹿朋, 朱龙, 朱美强, 邹亮

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

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

    • 王雪闯, 王会明, 赵振华

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

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

    • 宋秀兰, 陈雨, 陈新, 魏定杰, 何德峰

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

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

    • 代伟, 黄金昊, 王聪, 杨春雨

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

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

    • 吴钰滢, 张浪文, 谢巍, 刘龙文

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

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

    • 张俊然, 刘云飞

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

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

    • 林成龙, 马义中, 肖甜丽

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

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

    • 曹洁, 陈泽阳, 王进花, 蒋栋年, 李亚洁

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

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

    • 闫超, 相晓嘉, 徐昕, 王菖, 周晗, 沈林成

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

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

    • 蔡子豪, 杨亮, 黄之峰

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

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

    • 王睿, 孙秋野, 张化光, 刘骁康, 马大中, 王鹏

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

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

    • 黄鹤, 张永亮

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

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

    • 高彦丽, 梁崇生, 陈世明

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

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

    • 秦玉峰, 史贤俊

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

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

    • 陈雨蝶, 干宏程, 程亮

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

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

    • 刘旭琛, 刘辉, 陈甫刚, 李超

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

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

    • 叶文静, 曹萃文, 顾幸生

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

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

    • 王聪, 夏红伟, 任顺清

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

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

    • 张正道, 王瑶瑶, 谢林柏

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

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

    • 江达, 蔡志勤, 刘忠振, 彭海军, 吴志刚

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

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

    • 张磊, 李柳, 杨海鹏, 孙翔, 程凡, 孙晓燕, 苏喻

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

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

    • 张伟, 刘建昌, 谭树彬, 刘圆超

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

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

    • 张京辉, 陈曦, 李博睿

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

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

    • 田应东, 杨文胜, 戴静怡

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

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

    • 程美英, 钱乾, 倪志伟, 朱旭辉

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

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

    • 安迪, 王姝, 关展旭, 刘尧, 张林

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

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

    • 刘建伟, 宋志妍

      优先出版时间:2022-05-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1241

      摘要:循环神经网络是神经网络序列模型的主要实现形式,并在最近几年得到了迅速发展。循环神经网络现在基本是机器翻译,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。本文对循环神经网络的各分支按照网络结构进行详细分类,大致分为三个大类:第一类是衍生循环神经网络,这一类网络是基于基本RNNs模型的结构衍生变体,即对RNNs的内部结构进行修改,包括双向循环神经网络、长短期记忆网络、微分循环神经网络、高速公路网、多维循环神经网络和嵌套堆叠循环神经网络;第二类是组合循环神经网络,这一类网络是将一些经典的其他网络模型或结构和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,包括卷积循环神经网络、网格循环神经网络、图循环神经网络、暂态循环神经网络、格子循环神经网络、分层循环神经网络和记忆循环神经网络;第三类是混合循环神经网络,这一类网络模型既有不同网络模型的组合,又在RNNs内部结构上进行了修改,是同属于前两类网络分类的结构。为了对循环神经网络理解的更加深入,本文还将介绍和循环神经网络经常被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与联系。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,并在最后对循环神经网络模型进行展望和总结。

    • 张浩, 徐志刚, 王军义

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

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

    • 李炜, 颜伟俊, 毛海杰

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

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

    • 李威, 卢盈齐, 范成礼

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

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

    • 刘延彬, 姜媛媛

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

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

    • 周厚盛, 戚建国, 杨立兴, 石俊刚, 龚聪聪

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

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

    • 于明, 邢章浩, 刘依

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

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

    • 杨帅东, 许瑾, 谌海云, 汪敏

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

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

    • 黄龙珠, 贾之阳, 王遵君, 田秀璇

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

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

    • 张晓红, 何于港, 张剑飞, 甘婕, 石慧, 秦彦凯

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

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

    • 付宇鹏, 邓向阳, 何明, 朱子强, 张立民

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

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

    • 吴培良, 林为梁, 毛秉毅, 陈雯柏, 高国伟

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

      摘要:触觉传感器(柔性电子皮肤)在机器人进行人机交互和工具操作时发挥重要作用,如何有效利用触觉信息进行物体检测是当前研究的主要瓶颈。本文提出一种脉冲图卷积神经网络SNN-Atten-ResGCN的物体检测算法。首先使用图残差网络ResGCN模型训练触觉时间序列的表征信息,其次通过引入深度学习模型中的注意力机制,拟合触觉数据图形结构的局部特征,然后对重构的触觉图形输入由三个LIF神经元和两个FC全连接层组成的SNN脉冲神经网络训练得到特征向量,最后投票层Vote解码网络特征并检测物体类别。在EvTouch-Objects和EvTouch-Containers两个家庭常见物体触觉数据集上进行对比实验,实验结果表明,本文方法在保证模型迭代效率的同时,对各种不同的家庭工具对象和容器对象的准确率、精度、召回率和F1-score均得到提升。

    • 宋昭漾, 赵小强, 惠永永, 蒋红梅

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

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

    • 毛文平, 李帅永, 谢现乐, 杨雪梅, 聂嘉炜

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

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

    • 吴鹏, 颜宝卿

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

      摘要:为保障交通系统安全性和卡车货运自动化的发展, 有必要对自动卡车货物运输专用网络进行科学规划与布局. 考虑自动卡车专用道会减少普通车辆的路权, 对普通车辆的出行路径选择行为造成影响. 首先, 从路网整体出发, 以系统出行时间最小为目标, 充分考虑路网普通车辆的出行路径选择行为, 构建了一种新的自动卡车专用运输网络设计的双层规划模型. 其次, 提出了一种基于实数编码的改进差分进化算法求解建立的双层规划模型, 不仅保证解的可行性,还避免了复杂的不可行解修复过程. 最后, 通过 Sioux Falls 基准网络实例和大量随机算例对比测试结果验证了模型和算法的有效性.

    • 汪瀚, 吴海锋, 王俨, 王勇, 王霞

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

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

    • 孙一凡, 张纪会

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

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

    • 赵林, 徐志国

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

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

    • 赵安军, 张宇, 张育平, 董菲菲

      优先出版时间:2022-05-02  DOI:

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

    • 赵一夫, 苗津毓, 郭方洪, 吴祥, 董辉, 俞立

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

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

    • 王勇, 蒋琼, 刘名武, 刘永

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

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

    • 李虹瑾, 彭力

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

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

    • 伍国华, 毛妮, 徐彬杰, 赵苛欣, 马中强

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

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

    • 董世建, 孟振, 时侠圣, 王雪松

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

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

    • 阮贵航, 陈教料, 胥芳

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

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

    • 鲁亚洲, 黄静, 阮晓钢, 李宇凡

      优先出版时间:2022-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1909

      摘要:移动机器人在未知环境中的自主探索是机器人研究的重要问题.未知环境的探索策略存在探索过程中定位不确定性较大、决策时间长、探索速率慢和鲁棒性差等问题.采用图神经网络和深度强化学习结合的方法可以有效规避这些问题.本文基于这一架构,提出了一种新的机器人自主探索方法。该方法引入虚拟地标(Virtual Landmarks)概念来描述环境地图,首先基于 EM(Expectation Maximum)探索策略来更新虚拟地标所表示的地标存在概率及其对不确定性的估计,然后根据机器人和环境中的信息构建探索图,以此为数据结构来表征环境信息,提高探索策略对地图大小的鲁棒性;再将其输入门控图神经网络,以挖掘数据之间的隐藏信息帮助更新图节点信息;最后,基于门控图神经网络构建双深度 Q 学习网络(Double Deep Q-learning Network,DDQN), 从而降低噪声对动作选择的影响并提高探索策略的性能.我们在仿真环境下进行了实验,并与其他自主探索方法进行了比较.实验证明该探索策略决策时间短,对地图大小变化的鲁棒性好,能够在提高探索速率的同时实现更高的地图精度.

    • 刘艳红, 陶长春, 张赞, 吴振龙

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

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

    • 刘宁, 朱波, 阴艳超, 李岫宸

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

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

    • 马湧, 冯凯

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

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

    • 熊炜, 李咸善, 邹宇, 鲁明芳, 李飞, 粟世玮

      优先出版时间:2022-04-17  DOI:

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

    • 翁世清, 翁品迪, 周京, 陈博, 苏子漪

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

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

    • 张永明, 陈伟达, 李倩茹

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

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

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

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

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

    • 李保罗, 蔡明钰, 阚震

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

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

    • 蔡浩源, 陈捷, 张利军

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

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

    • 文新宇, 马强

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

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

    • 孙忠锋, 计国君, Kim Hua Tan, 林鸿熙

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

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

    • 梁薇, 王应明

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

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

    • 刘赢, 关欣

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

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

    • 李俨, 杨晨

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

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

    • 王寅同, 郑豪, 常和友, 李朔

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

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

    • 时侠圣, 徐磊, 杨涛

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

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

    • 岳伟, 季嘉诚, 刘中常, 李莉莉

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

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

    • 秦晋栋, 徐婷婷

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

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

    • 张旭, 白思俊, 王宗韩, 郭云涛

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

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

    • 张春田, 戚建国, 杨凯, 杨立兴, 高自友, 高原

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

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

    • 谢莒芃, 张华军, 黄双, 曹旭

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

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

    • 宫华, 许可, 孙文娟

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

      摘要:本文研究了二机流水车间生产运输协调调度问题, 当工件在第一台机器加工完成后, 由一台带有容量限制的运输车分批次运输到第二台机器加工, 运输过程考虑工件尺寸约束,目标函数为最小化最大完工时间. 考虑到源于不同客户的工件对机器及运输设备的竞争, 以工件为博弈方, 工件在生产运输过程中等待时间为策略, 各工件完工时间为收益, 建立非合作博弈模型. 通过将问题转化为马尔可夫决策过程,设计线性逼近值函数的Q-learning算法求解纳什均衡调度. 实验结果表明Q-learning算法求得的纳什均衡调度具有较好的全局最优性,从而能够在满足客户的利益下,提高企业的生产效率, 实现客户与企业的双赢.

    • 顾清华, 姜秉佼, 常朝朝, 李学现

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

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

    • 侯莹, 吴毅琳, 白星, 韩红桂

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

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

    • 夏国清, 孙显信, 夏小明

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

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

    • 王子赟, 占雅聪, 陈宇乾, 王艳

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

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

    • 刘诤轩, 王亮, 李和平

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

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

    • 姚家琪, 荆华, 赵春晖

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

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

    • 刘鑫, 胡峰, 邓维斌, 代劲

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

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

    • 陈新伟, 范崇山, 孙凤池, 王鸿鹏

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

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

    • 韦俊宝, 李海燕, 李静

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

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

    • 韩晓微, 张云泽, 谢英红, 吴宝举, 赵玉莹

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

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

    • 宋燕, 覃俞璋, 曾入

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

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

    • 余文曌, 陈浩宇, 徐海祥, 魏跃峰

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

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

    • 赵亮, 刘世鹏

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

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

    • 李颖, 曾建平

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

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

    • 唐焕玲, 宋双梅, 刘孝炎, 窦全胜, 鲁明羽

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

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

    • 胡冬波, 赵吉文, 张晓虎

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

      摘要:本文研究了一种基于图像增强局部上采样平方差和(IE-LUSSD)的高精度亚像素检测算法, 以提高直线电机动子位置检测对不同光照强度的抗干扰能力. 首先, 根据直线电机一维刚体平移的运动特点, 设计了一种基于线阵相机和非周期栅栏图像的动子位置检测系统, 线阵相机固定在动子上并跟随动子移动采集信号序列. 其次,通过灰度线性变换图像增强算法对采集到的信号序列进行预处理以增强图像信息. 然后, 通过 SSD 算法获取相邻信号序列间的整像素位移, 为了进一步提高测量准确性, 采用频率域矩阵乘法离散傅里叶变换对相邻信号间相关函数的峰值邻域进行上采样细化峰值曲线. 最后通过搭建了动子位置检测的实验平台验证了本文方法对不同光照条件的适应性. 本文算法可以达到 0.01 pixels 的检测精度, 动子的实际位置检测误差在 0.025 mm 以内.

    • 金沙沙, 龙伟, 胡灵犀, 王天宇, 潘华, 蒋林华

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

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

    • 杨雨蕾, 张锦, 孙文杰, 蒲云

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

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

    • 刘月, 邹国锋, 陈贵震, 翟文哲, 高明亮

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

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

    • 栾添添, 王皓, 孙明晓, 吕重阳

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

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

    • 周鹏, 董朝轶, 陈晓艳, 赵肖懿, 王启来

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

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

    • 燕洁晨, 陈红雨, 张文新, 李铁克, 王柏琳

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

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

    • 刘金平, 杨本芳, 周嘉铭, 徐鹏飞

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

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

    • 李强, 刘思峰

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

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

    • 蒋杰辉, 盛典, 杨鹏

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

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

    • 王冠, 夏红伟

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

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

    • 刘芳, 邵晨, 苏卫星, 刘阳

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

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

    • 曹阳, 梁爽, 沈琴琴, 施佺

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

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

    • 钟华庚, 罗高生, 王芳, 周正权, 陈祎

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

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

    • 颜鸿涛, 许勇, 贾涛, 张可, 杜俊杰

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

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

    • 朱建勇, 常文佳, 徐芳萍, 杨辉

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

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

    • 冀俊忠, 龙腾, 杨翠翠

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

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

    • 郭戈, 胡峻豪

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

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

    • 刘建骐, 闫河, 王潇棠, 李梦雪

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

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

    • 吴润秀, 尹士豪, 赵嘉, 李沛武, 刘宝宏

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

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

    • 彭道刚, 欧阳海林, 戚尔江, 王丹豪

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

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

    • 陈柘, 赵斌, 刘嘉华, 袁绍欣, 康军

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

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

    • 卢自宝, 田凯健, 方明星, 曲立国

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

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

    • 南静, 宁传峰, 建中华, 代伟

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

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

    • 付华, 刘尚霖, 管智峰, 刘昊

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

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

    • 商晓婷, 杨凯, Guoqing Zhang, 贾斌

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

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

    • 夏东阳, 马继辉, 张文义

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

      摘要:城市公交系统由于受外界干扰,其需求和运行环境在时空上呈现高度不确定性,给日常运营组织带来了巨大挑战。为增强公交系统对于客流需求和运行场景双重不确定性的应对能力,提出了一种权衡服务质量和服务鲁棒性的单一线路时刻表优化方法。方法采用离散场景集来刻画需求的不确定性,并以滞留人数的期望值和条件风险值最小化为目标,综合考虑多方面约束,构建了多场景耦合的分布鲁棒优化模型(DRO)。为方便模型求解,特运用模糊集来描述场景发生概率的不确定性,再借助对偶理论和常规线性化方法将原模型转化为等价的混合整数线性规划形式。最后通过实际案例对方法进行了分析,结果表明:等价转换得到的线性形式可由GUROBI优化软件快速求得最优解;DRO模型所得时刻表能有效应对双重不确定性;随着不确定性的上升,分布鲁棒优化方法相较于传统随机规划方法体现出更强的鲁棒性,因此可望切实改善公交系统运营的稳定性。

    • 南江霞, 李帅, 张茂军

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

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

    • 赵世杰, 马世林, 王梦晨, 张红易

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

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

    • 陈伟杰, 卢静, 邹艳

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

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

    • 冯迎宾, 刘文竹, 于伟经, 寇亚辉, 刘砚菊

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

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

    • 王佑, 吴振龙, 薛亚丽, 李东海, 李政

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

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

    • 魏淳, 师海燕, 张志强, 刘宝亮, 温艳清

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

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

    • 郭威, 徐涛

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

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

    • 王万良, 陈浩立, 李国庆, 冷龙龙, 赵燕伟

      优先出版时间:2022-03-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1381

      摘要:多配送中心车辆路径规划(Multi-Depot Vehicle Routing Problem, MDVRP)是现阶段供应链应用较为广泛的问题模型,现有算法多采用启发式方法,其求解速度慢且无法保证解的质量,因此研究快速且有效的求解算法具有重要的学术意义以及应用价值. 以最小化总车辆路径距离为目标,提出了一种基于多智能体深度强化学习的求解模型. 首先,定义了多配送中心车辆路径问题的多智能体强化学习形式,包括状态、动作、回报以及状态转移函数,使模型能够利用多智能体强化学习训练. 通过对MDVRP的节点邻居及遮掩机制的定义,基于注意力机制设计了由多个智能体网络构成的策略网络模型,并利用策略梯度算法进行训练以获得能够快速求解的模型. 然后,利用2-opt局部搜索策略和采样搜索策略改进解的质量. 通过对不同规模问题仿真实验和其他算法的对比,验证了所提出的多智能体深度强化学习模型及其与搜索策略的结合能够快速获得高质量的解.

    • 王恒, 梁永裕, 李擎, 王莉

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

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

    • 杨彪, 高皓, 李鑫培, 成宬, 杜婉, 刘承, 马红涛

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

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

    • 曹伟, 乔金杰, 孙明

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

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

    • 李康维, 田佳, 刘伟, 聂铁铮, 申德荣, 寇月

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

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

    • 姚勇, 丁力, 王尧尧

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1893

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

    • 赵振华, 肖亮, 姜斌, 曹东

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1819

      摘要:本文针对受多源干扰影响的四旋翼无人机系统的轨迹跟踪控制问题进行研究,充分考虑位置回路和姿态回路动态特性,提出了一种全回路复合快速非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方案.首先通过变换将轨迹跟踪问题转化为位置回路和姿态回路的指令跟踪控制问题;其次将各通道之间的耦合以及多源干扰影响视作集总干扰,并基于扩张状态观测器对其进行估计;而后基于干扰估计信息和快速非奇异终端滑模控制算法,分别在位置回路和姿态回路构造复合快速非奇异终端滑模控制器;最后基于位置回路和姿态回路虚拟控制量解得无人机真实控制量旋翼转速.仿真结果表明,所提控制方案显著提升了旋翼无人机轨迹跟踪的响应速度和抗干扰性能.

    • 魏立新, 张钰锟, 孙浩, 侯仕杰

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1804

      摘要:路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使机器人在多障碍物环境中安全快速的找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题以及局部路径规划时DWA算法难以有效躲避动态障碍物等问题,提出了一种改进蚁群算法和DWA算法的融合算法.首先,通过加入GRRT-Connect算法构造初始路径来不等分配初始信息素,解决陷阱地图中早期规划时因盲目搜索而陷入局部最优问题.其次,增加蚁群接力搜索方法解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,再利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径.然后,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,并提出自适应调节速度方法进行最优行驶.最后,提出预计算方法躲避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了该算法的有效性和优越性.

    • 张伟龙, 单梁, 常路, 戚志东, 戴跃伟

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

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

    • 赵敬华, 张艳, 池晨欣, 林杰

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

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

    • 司彦娜, 普杰信, 于晓升, 孙力帆, 司鹏举

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

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

    • 刘威, 郭直清, 王东, 刘光伟, 姜丰, 牛英杰, 马灵潇

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

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

    • 费春国, 秦俊杰

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

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

    • 冯锋, 万喆, 徐泽水, 柳晓燕

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

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

    • 梁相龙, 姚建勇

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

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

    • 聂鹏, 肖欢, 喻聪

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

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

    • 张政, 季彬

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

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

    • 陈军飞, 张学友, 汪倩

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

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

    • 刘磊, 张浩翔, 陈若颜, 高岩, 王富正, 王亚刚

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

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

    • 陈玉明, 蔡国强, 卢俊文, 曾念峰

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

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

    • 王进花, 岳亮辉, 曹洁, 马佳林

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

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

    • 刘长石, 陈慧璇, 吴张

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

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

    • 轩华, 李文婷, 李冰

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

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

    • 林志炳, 陈莫凡

      优先出版时间:2022-02-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1407

      摘要:为了探讨制造商建议零售价格和零售商企业社会责任(CSR)行为对绿色供应链决策的影响,将制造商建议零售价格作为消费者的参照价格,构建制造商主导的Stackelberg博弈模型,探讨制造商建议零售价格策略对绿色供应链绩效的影响,并分析零售商CSR行为对制造商建议零售价格和建议零售价格策略实施效果的影响。然后,将研究拓展到零售商忽视参照价格效应的情形,探讨零售商忽视参照价格效应对研究结论鲁棒性的影响。最后,通过数值方法对结论进行验证和深化。研究发现:制造商建议零售价格策略对绿色供应链绩效的改善具有正向作用,而零售商CSR水平的提高可以强化该正向作用;当零售商忽视参照价格效应时,制造商建议零售价格策略可能对绿色供应链绩效产生负向作用,但是零售商CSR水平的提高可以在一定程度上缓解该负向作用。

    • 韩小霞, 谢建, 冯永保, 陈志翔, 甄亮

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

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

    • 李涛, 赵宏生

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

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

    • 申晓宁, 姚铖滨, 徐继勇, 宋丽妍, 王玉芳

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

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

    • 于振华, 黄山阁, 卢思, 高红霞

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

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

    • 杨隆浩, 任天宇, 胡海波, 叶菲菲, 王应明

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

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

    • 陆荣秀, 赖路璐, 杨辉, 朱建勇

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

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

    • 赵道致, 周仁杰, 杨爽

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

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

    • 陈平, 李灿, 雷学军

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

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

    • 闵莉, 曹思健, 赵怀慈, 刘鹏飞, 邰炳昌

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

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

    • 黎德才, 张冕, 王科盛, 向红标, 康天博

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

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

    • 王立夫, 钟昊男, 郭戈

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

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

    • 汤泽, 王佳枫, 王艳, 丰建文

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

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

    • 史玉皓, 田建艳, 刘军军, 杨胜强

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

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

    • 王文跃, 侯俊杰, 毛寅轩, 靳捷, 卢志昂

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

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

    • 郝新宇, 王江, 邓斌, 于海涛, 伊国胜

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

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

    • 孙棣华, 刘忠诚, 赵敏, 赵杭, 刘卫宁, 程森林

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

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

    • 何曙光, 石枚弘

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

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

    • 金怀平, 王建军, 董守龙, 钱斌, 杨彪, 陈祥光

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

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

    • 程旗, 高晓利, 唐培人, 盛良睿

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

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

    • 朱姝姝, 王欢, 严慧

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

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

    • 崔云芳, 范家璐

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

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

    • 沙磊, 王树波, 刘逸坚

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

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

    • 王童, 李骜, 宋海荦, 刘伟, 王明会

      优先出版时间:2022-01-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1013

      摘要:针对现有基于深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)的分层导航方法在包含长廊、死角等结构的复杂环境下导航效果不佳的问题, 本文提出了一种基于option-based分层深度强化学习(hierarchical deep reinforcement learning, HDRL)的移动机器人导航方法. 该方法的模型框架分为高层和低层两部分, 其中低层的避障和目标驱动控制模型分别实现避障和目标接近两种行为策略, 而高层的行为选择模型可自动学习稳定、可靠的行为选择策略, 从而有效避免对人为设计调控规则的依赖. 此外, 本文方法通过对避障控制模型进行优化训练, 使学习到的避障策略更加适用于复杂环境下的导航任务. 在与现有DRL方法的对比实验中, 该方法在本文使用的全部仿真测试环境中均取得了最高的导航成功率, 同时在其它指标上也具有整体优势, 表明了本文方法可有效解决复杂环境下导航效果不佳的问题, 且具有较强的泛化能力. 此外, 真实环境下的测试进一步验证了本文方法的潜在应用价值.

    • 姚文龙, 亓冠华, 池荣虎, 邵巍

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

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

    • 马壮, 方一鸣, 李强, 许淼

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

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

    • 宋云霞, 周彬

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

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

    • 李红利, 郭伟, 张荣华, 修春波

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

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

    • 孔锐, 蔡佳纯, 黄钢

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

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

    • 孙宝, 张文超, 李占龙, 范凯

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1496

      摘要: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的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做全面的综述。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。

    • 方冰

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

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

    • 谢国民, 蔺晓雨

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

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

    • 张锴杨, 徐逢秋, 许贤泽

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

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

    • 廉胤东, 刘彦汝, 杨启帆, 杨奕斌, 谢巍

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

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

    • 宋建辉, 孙晓南, 刘晓阳, 刘砚菊, 于洋

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

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

    • 崔莺莺, 蒙西, 乔俊飞

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

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

    • 刘金培, 陈丽娟, 汪漂, 陈华友

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

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

    • 王轶强, 吴芝亮, 李群智

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

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

    • 吕冬翔, 张志成, 呼文韬, 李鹏, 朱立宏, 左志强

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

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

    • 雷城, 蓝益鹏, 徐泽来, 孙云鹏

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

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

    • 何庆, 罗仕杭

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

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

    • 刘芳, 浦昭辉, 张帅超

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

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

    • 汪新凡, 周浪, 朱远芳, 贾翔, 王学斌

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1093

      摘要:针对概率犹豫模糊信息下准则具有期望水平的双边匹配决策问题,考虑双边主体后悔规避的心理行为特征,提出了一种基于后悔理论的双边匹配决策方法。首先,定义了概率犹豫模糊元的新兰氏距离和兰氏记分函数;然后,基于后悔理论,提出了一种准则具有期望水平的概率犹豫模糊双边匹配决策方法。该方法利用期望效用函数和概率犹豫模糊元兰氏记分函数构建双边主体的准则效用值矩阵;利用后悔-欣喜函数构建双边主体对于准则期望水平的后悔-欣喜值矩阵;依据后悔理论构建双边主体对于准则期望水平的感知价值矩阵。进一步,先利用离差最大化思想和概率犹豫模糊元新兰氏距离构建优化模型求解准则权重,再利用线性加权法构建双边主体的综合感知价值矩阵,利用极差变换法构建双边主体的满意度矩阵。在此基础上,基于满意度最大化,构建考虑双边匹配方案稳定性的多目标优化模型,并通过求解模型得到双边匹配结果。最后,通过算例分析表明了所提出匹配决策方法的有效性和实用性.

    • 吴廷映, 孙灏

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

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

    • 汪越, 刘明, 曹杰

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

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

    • 王家, 陈雅含, 周忠宝, 刘可心

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

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

    • 李冰, 邓素佳, 轩华

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

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

    • 王敏, 倪俊, 时昊天

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

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

    • 冯立康, 张维海, 吴昭景

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

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

    • 黄燕华, 代冀阳, 应进, 蒋沅

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

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

    • 吴禄彬, 章宇, 连宗凯, 姜善成

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

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

    • 张霄, 丁锋

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

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

    • 邱金红, 孙靖, 仲兆满

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

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

    • 杨启尧, 邬玲伟, 严求真, 林志明

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

      摘要:针对离散时间系统的双周期干扰抑制问题, 本文提出一种离散滑模双周期重复控制器设计方法. 利用非线性幂次函数设计新型离散趋近律, 将周期差分等效干扰以加权滤波的形式嵌入到趋近律中, 构造带干扰补偿作用的离散趋近律, 据此设计出离散滑模双周期重复控制器. 设计的控制器在完全抑制双周期干扰信号的同时, 实现对非周期干扰信号的有效抑制. 文中推导出准滑模域边界的表达式, 用于表征闭环系统的跟踪性能. 数值仿真验证了所提出控制方法的有效性.

    • 王建晖, 邹涛, 张春良, 穆朝絮, 刘治

      优先出版时间:2021-12-01  DOI:

      摘要:针对带有输出死区的多智能体系统的一致性控制问题, 本文提出了一种可预设时间的事件触发式协同控制方法. 输出死区现象普遍存在于实际系统, 对控制回路中负反馈调节影响较大, 会导致系统控制性能的下降. 为此, 通过结合Nussbaum函数对输出死区特性进行补偿, 以削弱其对系统性能的影响. 但上述问题解决的同时也将会加剧对系统控制传输资源的占用. 由于多智能体系统依靠智能体之间频繁的信息交互实现控制目标, 自身传输资源有限. 考虑到实际系统的限制, 利用事件触发控制策略节省系统的控制传输资源. 更进一步, 为有效提高系统性能, 使系统能够快速达到稳定, 引入一类转换函数进行系统变换, 实现了系统同步误差在预设时间内收敛于紧集的目标. 理论分析以及仿真结果验证了所提方法的有效性.

    • 郭振, 王增福, 白向龙, 兰华, 潘泉

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/ j.kzyjc.2021.0367

      摘要:作为复杂模型中的确定性推断方法,消息传递方法及其在信息融合领域中的应用近年来备受关注。消息传递方法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。本文首先对概率图模型进行简要介绍,继而总结了消息传递基础理论方法和近似拓展方法的基本原理、特征和研究进展。然后,针对信息融合领域中的三类重难点问题:状态估计与平滑、目标跟踪和多源异构数据融合,分别综述了消息传递方法在信息融合中的最新研究进展,并总结了不同消息传递方法的适用场景。最后,讨论了消息传递方法在信息融合领域未来可能的研究方向。

    • 范厚明, 白雪, 田攀俊

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0298

      摘要:针对集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化问题,综合考虑多越库中心共同配送、集货需求可拆分、库内操作等因素,以车辆派遣成本、车辆油耗成本、库内叉车固定成本和运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小化为目标,建立优化模型。根据问题特征,设计混合遗传算法求解,该算法在交叉变异中引入具有方向性的粒子群寻优,采取进化逆转和保留最优个体策略改善求解质量。通过多组算例验证了模型和算法的有效性,并分析了配送模式以及车辆类型对配送方案制定的影响,结果表明,本文所建模型得到的优化方案能有效降低配送成本。研究成果不仅丰富了越库配送模式下的车辆路径问题研究,也为物流企业科学制定配送方案提供理论依据。

    • 陈佳鲜, 毛文涛, 刘京, 王港胜

      优先出版时间:2021-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1011

      摘要:深度迁移学习技术已经成功应用于跨工况的滚动轴承剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测问题,但针对在线场景的RUL评估,仍有如下不足:1)在线工况存在漂移,无法确定同工况的历史数据,故不能直接构建回归预测模型;2)在线目标轴承只有正常状态和早期故障数据,无法直接与离线轴承的快速退化期数据进行迁移学习.从时序退化信息迁移的角度,本文提出一种面向未知工况的轴承在线RUL 评估方法.首先,构建融合第三方退化信息的时间序列迁移递归预测模型,利用张量长短时记忆网络提取离线工况全寿命数据的单调性和趋势性等时序信息,并迁移到在线递归预测过程;其次,利用迁移成分分析对所预测的在线退化序列和已有离线序列进行公共特征空间适配,提取域无关特征,并构建支持向量机回归模型,实现在线轴承剩余寿命评估.在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上进行实验,结果表明,本文方法可在只有早期故障数据的情况下准确预测退化趋势,为未知工况下的轴承在线RUL评估提供一种有效的解决方案.

    • 杜先君, 巩彬, 余萍, 石耀科, Kuzina V. Angelina, 程生毅

      优先出版时间:2021-11-08  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1111

      摘要:针对模拟电路的故障特征难以提取,导致模型计算量复杂,诊断准确率不够高的问题,提出了一种基于注意力机制和卷积神经网络(CBAM-CNN)的模拟电路故障诊断方法。首先,利用卷积核提取输入层的图片特征,同时在每个卷积层后面连接一个矫正线性单元(ReLU),并添加批归一化层(BN)解决内部协变量偏移的问题,以提高非线性模型表达能力。其次,在批归一化层后添加注意力机制模块(CBAM),提取重要的特征后连接池化层,降低网络计算复杂度,提高网络的准确率与效率。最后以Sallen-Key低通滤波器和二级四运放双二阶低通滤波器为研究对象,进行故障诊断实验验证。结果表明,本文方法能够有效提升诊断精度,能够实现所有故障的高难分类与定位.

    • 余明裕, 李仲昆

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/ j.kzyjc.2021.1208

      摘要:在水面无人艇 (USV) 编队控制中, 控制效果易受系统初始状态和内外部扰动的影响. 为此本文研究了一 类具有未知干扰的USV编队控制和扰动处理问题, 结合固定时间扰动观测器提出了一种领航-跟随编队控制方法. 首先, 提出了一种基于固定时间滑模的跟踪控制(FTSM-TC)策略, 在固定时间内保证领航艇快速跟踪期望轨 迹; 其次, 为处理内外部未知干扰, 设计了固定时间扰动观测器(FTDO), 从而保证在固定时间内对编队系统中 的未建模动态和外部复杂干扰进行精确辨识. 所提出的基于FTDO的编队控制(FTDO-FC)策略, 使编队控制系 统在固定时间内收敛并保持稳定的期望队形; 仿真结果表明, 所设计的控制方法有效解决存在复杂未知扰动情况 下的USV编队控制问题, 且收敛时间与系统初始状态无关.

    • 姚锋敏, 闫颍洛, 刘珊, 滕春贤

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1034

      摘要:在外包及授权再制造模式下,研究考虑政府补贴及制造商环境设计的再制造闭环供应链生产决策问题。构建了四种闭环供应链决策模型,分析了政府补贴及环境设计水平对制造商与再制造商竞合关系、闭环供应链绩效以及环境的影响。研究发现,制造商可以通过调节单位再制造外包费或专利许可费实现与再制造商共享政府补贴,因此政府不同补贴策略不会对闭环供应链最优生产决策及绩效产生影响。政府补贴与消费者对再制造产品的认知程度,并不总是有利于提高制造商环境设计水平,但均有助于促进再制造产品销售。制造商总是有动机进行环境设计,而再制造商只有在环境设计能为再制造产品带来更多成本节约时,才有动力接受制造商的环境设计方案。相比于授权再制造,制造商及再制造商均在外包再制造下获得了更多的利润。另外,政府补贴与环境设计并不一定总能起到减少产品环境总影响程度的作用。

    • 蒋云良, 翁江玮, 胡文军, 张雄涛

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1031

      摘要:摘 要: 识别癫痫脑电信号的关键在于获取有效的特征和构建可解释的分类器。为此,本文提出了一种基于增强深度特征的TSK模糊分类器(ED-TSK-FC)。首先,ED-TSK-FC使用一维卷积神经网络(1D-CNN)自动获取癫痫脑电信号的深度特征与潜在类别信息,并将深度特征和潜在类别信息合并为增强深度特征;然后,将增强深度特征作为ED-TSK-FC模糊规则前件与后件部分的训练变量,保证了原始输入的深度特征及其潜在意义都出现在模糊规则中,进而对增强深度特征作出了良好的解释;此外,在不显著降低分类准确度的情况下,ED-TSKFC的廉价训练方法可以缩短模型的训练时间;最后,在Bonn癫痫数据集上,分别从分类性能、学习效率和可解释性三方面,验证了ED-TSK-FC的优势。

    • 冷亭亭, 张延彬, 王法松

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0972

      摘要:在室内多天线多用户可见光通信(Visible Light Communications, VLC)网络中,为了改善在发射天线和用户数量增多的情况下,最优天线选择算法存在时间复杂度过高问题,本文将朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)方法应用于室内多用户 VLC 网络下行链路发光二极管(Light Emitting Diodes, LED)选择问题中。首先,将该LED 选择任务建模为多分类问题,利用用户已知信道状态信息生成训练样本集,并通过 VLC 网络多用户通信和速率最大生成对应类标签;其次,利用生成的训练样本集,通过 NB 方法得到分类器模型;最后,将训练得到的分类器模型应用于新用户的 LED 选择。仿真分析表明,与最优多用户 VLC 网络 LED 选择算法相比,本文提出的基于 NB 的 LED 选择方案可以有效地降低时间复杂度,在算法复杂度和用户传输和速率之间实现了较好平衡。

    • 彭慧, 朱雪靖, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0922

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

    • 刘景森, 郑智远, 李煜

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195 /j.kzyjc.2021.0807

      摘要:针对鲸鱼算法求解稳定性不强、收敛速度有时较慢、易陷入局部极值等缺点,提出一种具有轮盘赌选择和二次插值择优机制的双种群交互演化鲸鱼算法.在搜索觅食阶段引入轮盘赌选择机制,有效避免了劣质解被多次选取的问题,保证了算法的收敛性能;在算法进化结构和求解过程中用两种不同演化机制的种群以及它们之间不断的信息交互,有效地平衡和调节算法的全局搜索与局部搜索能力;在双种群个体演化更新后、信息交互前,利用二次插值策略更新鲸鱼个体的位置,增加了种群的多样性,而之后的择优选取新位置则提高了算法的收敛速度. 然后给出算法流程并用概率测度法对算法的收敛性进行证明.最后通过6种代表性算法对CEC2017测试函数集套件中不同特征函数在多个维度上进行仿真实验,结果表明改进算法的收敛速度、寻优精度和求解稳定性均有明显提高,具有很好的收敛性能.

    • 胡雪君, 赖慧玲, 崔南方, 王建江

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0774

      摘要:在项目管理实践中, 活动安排与物料供应相互影响、相互制约, 需要对这两个决策事项进行协同管理和规划. 项目调度与物料订购集成优化问题(Project Scheduling and Material Ordering Problem, PSMOP)研究的是如何合理制定项目调度和物料采购协同计划, 以实现项目总成本最低、净现值最大、总工期最短等目标. PSMOP因其重要的理论价值和应用前景, 近年来受到了学术界与产业界的广泛关注. 鉴于此, 对国内外项目调度与物料订购集成优化的相关研究成果进行了系统性总结与梳理: 介绍了PSMOP问题及其常见目标函数; 针对确定和不确定环境, 分别总结了考虑不同特征的集成优化问题研究进展; 归纳了PSMOP常用求解算法及其在实践领域的应用情况. 最后, 指出了未来进一步的研究方向.

    • 张家瑞, 李海鹰, 苗建瑞, 王莹, 张红亮

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0638

      摘要:电梯群控系统调度问题(Elevator Dispatch Problem,EDP)是具有非线性目标函数、较短求解时间要求的一类组合优化问题,本文提出了一种基于时空状态网络的EDP问题线性化方法,并构建了对应的线性0-1整数规划模型。为高效求解上述模型,在ADMM分解算法框架的基础上进行改进,为拉格朗日乘子次梯度迭代过程引入空间膨胀法(Space Dilation)应对算法迭代时间较短的问题,并为二次项乘子设计基于迭代时间的更新形式,进而给出了更加适配短时求解的改进ADMM分解算法。数值实验结果表明,在实际问题规模与500ms系统响应时间要求下,所提出的方法相较既有启发式算法有更好的求解效果、相较商用求解器Gurobi 9.0.1提供的分支定界算法有更短的求解时间,能够稳定高效地求解EDP问题。

    • 高云园, 高博, 罗志增, 孟明, 张建海

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0400

      摘要:癫痫的发作会给患者的身体和精神造成极大的创伤,对癫痫发作的准确预测可以及时协助医生对患者采取治疗措施。为了准确预测癫痫发作,本文提出了脑电特征和多通道脑电交互特征相融合的癫痫发作预测方法。首先提出多尺度符号化排列传递熵对多通道脑电信号交互信息进行分析,生成同步矩阵,并通过显著性分析筛选癫痫发作相关的重要脑电通道,减少不必要特征对分类的干扰。其次对筛选通道后的脑电信号生成表征脑电信号特征的功率谱密度能量图(PSDED),和描述脑通道交互特征的同步矩阵图(SMD);将两个特征图融合,采用深度卷积神经网络(DCNN)对癫痫患者脑电信号进行分类识别,提高了学习能力和泛化能力,分类准确率可以达到96.825%;最后在分类的基础上采用预测评价系统,对癫痫发作预测性能进行评估,癫痫发作预测范围(SPH)为10分钟和发作发生期(SOP)为10分钟时,预测敏感性达到96.66%,误检率可以达到0.03/h;当SPH为30分钟,SOP为10分钟时,预测敏感性达到93.17%,误检率可以达到0.05/h。与现有研究结果比较,本文方法具有较好的预测敏感度和较低的误检率。

    • 吕雪燕, 王晶, 周靖林

      优先出版时间:2021-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0354

      摘要:针对具有模型不确定项的系统,本文提出了一种辅助信号结合冗余执行器的主动故障检测方法来检测微小故障. 首先,以提升故障灵敏度和抗干扰鲁棒性为指标,构建最优观测器得到残差信号. 之后引入辅助输入信号来增大故障系统的残差,同时构建的冗余执行器可以避免辅助输入信号对无故障系统的影响. 此外,给出了随模型不确定项变化的自适应阈值构建方法降低故障检测的保守性. 本文提出的主动故障检测方法对无故障系统不造成影响,当故障发生时残差迅速变化且高于阈值以实现快速检测. 最后,仿真对比验证了本文方法的有效性.

    • 张国富, 常加远, 苏兆品, 沈宇锋

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0121

      摘要:受损路网抢修是重特大自然灾害发生后开展应急处置和救援的一个基本前提,主要研究如何对道路抢修队进行合理的调度以快速恢复路网畅通、保障救援队伍和应急物资从出救点及时输送到各需求点.然而,已有研究在面向大量需求点时往往很难给出有效的调度策略.为此,本文首先基于路网模型和马尔科夫决策过程分析抢修队修复受损路网的关键因素,并设计一种双反馈回报函数,然后基于深度Q学习求解抢修队的最优调度策略.对比实验结果表明,在大量需求点环境下,本文所提方法具有很好的稳定性和可靠性,兼顾了受损路网的修复效率和运输效率,能够以更少的修复代价让所有需求点可达,为灾后复杂应急场景下的受损路网抢修提供了一个有益的尝试.

    • 楼琦凯, 陈蓓, 丁勐, 牛玉刚

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0606

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

    • 褚凯轩, 常天庆, 孔德鹏

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0612

      摘要:针对地面分队防御作战兵力部署信息利用不足、未能宏观统筹部署的问题,提出一种基于Jackson网络的地面分队防御作战兵力部署方法,实现对地面分队防御作战兵力部署的建模和优化。首先,分析地面分队防御敌突击武器的规律和特点,用Jackson排队网络对该过程建模,并针对第一道防线节点顾客到达率大于服务率的问题,提出Jackson排队网络的等效转化方法;其次,依据各节点的吞吐量和顾客到达率,研究节点间的顾客转移量、外来顾客到达率,并最终求得敌目标对防线的突破率。最后,基于博弈思想,建立双层迭代寻优结构,计算敌最优进攻策略下我方的最优决策。仿真实验验证了本文改进人工蜂群算法在求解本文模型收敛性和稳定性方面的优势以及本文双层迭代寻优结构的合理性,同时讨论了毁伤概率对兵力部署的影响。

    • 那晓栋, 王嘉宁, 刘墨燃, 任伟杰, 韩敏

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0773

      摘要:为了提高回声状态网络对于混沌时间序列特征提取与预测的能力,本文提出一种层次化可塑性回声状态网络模型。该模型将多个储备池顺序连接,通过逐层特征变换的方式增强了对非线性多尺度动态特征的提取能力。同时,引入神经科学中的内在可塑性机制模拟真实生物神经元的放电率分布,以最大化神经元的信息传递为目标对储备池进行预训练。层次化可塑性回声状态网络不仅增加了模型的容量,降低随机投影所带来的不稳定性,同时也为理解储备池的表示、处理、记忆及储存操作提供了一种新的思路。仿真实验结果表明,相比于其他7种改进的回声状态网络模型,本文所提出的模型在人造数据和真实数据所构成的混沌时间序列预测任务中均取得了最优的预测精度。

    • 刘晓梅, 周钢

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0783

      摘要:传统无偏灰色模型的参数估计和模拟都是通过白化方程的离散时间响应函数求相应的估计值和模拟值. 基于精细积分法,提出了一种无需求离散时间响应函数的无偏非齐次灰色模型.该模型通过引入新变量,将白化方程转化为矩阵微分方程,利用指数矩阵求得递推关系,进而推导参数无偏估计公式,并采用精细积分法直接计算灰色模型的模拟(预测)值,减少舍入误差,提高计算精度.通过严格非齐次指数序列、近似非齐次指数序列、单调序列及汽车保有量的预测等验证了该模型的有效性和实用性,提高了拟合(预测)精度.

    • 高天时, 邓斌, 崔子健, 李凯, 王江, 伊国胜

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0842

      摘要:触觉智能感知是当前研究的热点问题之一。然而,大规模触觉数据集的缺乏限制了机器人触觉感知领域的发展,解决问题的关键在于构建覆盖手掌的高时空分辨率触觉压力传感器系统。本文构建了脑启发的触觉传感系统(Brain-inspired tactile sensing system, BITSS),以高时空分辨率对触觉压力信息进行获取,并实现了基于脉冲事件的触觉感知。受皮肤触觉感受器启发,BITSS使用神经形态模型对触感压力信号进行脉冲编码,实现了两种触觉感受器神经元的模拟。这项工作的创新之处在于实现了对触觉压力信息的脉冲编码,并基于脉冲信号对抓握过程和抓握对象进行触觉感知。实验结果表明,BITSS模拟的神经电活动可以解码出抓握状态的低维空间。在10种日常物体的分类任务中,我们提供了基于脉冲的贝叶斯分类器,分类精度达到94%,并具有较快的执行速度。以上结果验证了BITSS对触感压力信号的时空编码能力。BITSS利用了生物神经网络脉冲编码的时空编码特性,为基于脉冲神经网络的力反馈机器人和触感神经修复技术提供了支持。

    • 黄金龙, 程月华, 姜斌, 杨洋, 汪志军

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0910

      摘要:基于固定翼无人机飞行特性以及蜂群无人机控制策略,针对无人机控制器遭受恶意攻击的情形,采用时序网络与元胞自动机理论分析蜂群无人机故障影响机理。首先通过时序网络分析蜂群无人机拓扑网络的变化情况,提出基于跳数的故障传播路径的确定方法;其次考虑蜂群无人机状态信息,建立符合蜂群无人机特征的元胞对象,同时基于局部信息交互原则,确定元胞自动机的状态演变规则,并依据近邻信息对无人机控制律的影响,提出矢量投影法来确定故障影响权值,辨识出各无人机故障影响程度的动态变化情况;最后建立仿真模型,利用预测与实际故障影响程度结果,基于DCG算法与模式距离验证了所建故障影响模型的有效性。

    • 徐先峰, 杨凡, 刘状壮, 李陇杰, 夏振

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0929

      摘要:准确实时的短时交通流预测对现代交通管理服务体系的构建至关重要。为了充分挖掘并利用不同路段短时交通流交互作用而表现出的时空特性,构建了由自相关函数、互相关函数和KNN算法组成的两级筛选机制评估与目标路段的相关性优化路段组合,实现空间信息深度挖掘;提出一种GCN-GRU组合预测模型,利用图卷积网络(GCN)全局处理路段拓扑信息的优势进一步捕捉短时交通流的空间特性,并借助门控循环单元(GRU)对时间信息的长时记忆能力以提取其时间特性。利用实测高速公路短时交通流数据进行验证,仿真结果表明,采用两级筛选机制对路段进行有效筛选并引入深度学习组合模型,预测性能明显改善,优于堆栈式自编码网络(SAEs)和GRU等经典模型。

    • 周沁悦, 吴志彬

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0941

      摘要:互联网加速了舆情的发展, 舆情讨论时刻都在发生. 为了探索决策者角色差异对舆情演化的影响, 本文改进传统DeGroot 模型, 在社交网络环境下考虑多种决策者角色共存的舆情演化模型. 首先将决策者分为权威者和非权威者, 然后从社会心理学的角度将非权威者随机分为服从者、反抗者和独立者. 针对传统模型的权重确定方式较为机械的不足, 引入节点在社会网络中的特征向量中心性, 提出新的权重确定方法. 每一步舆情演化都被分为两个阶段: 第一阶段所有决策者都进行舆情演化, 随后服从者和反抗者在第二阶段对其第一阶段的观点进行调整. 在连通的Erd?s-Rényi 网络中进行仿真实验, 结果显示, 服从者总是会与权威者达成共识, 且该共识由权威者的意见决定; 反抗者聚集在与服从者和权威者的共识较远的意见簇; 独立者的稳定意见则散落分布在二者之间, 且更加靠近服从者和权威者的共识.

    • 孟范伟, 刘凯, 孟圣亚, 庞爱平

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1131

      摘要:多入多出系统的交互作用限制了适用于单入单出系统的多种先进设计方法的使用. 且多数关于多入多出系统控制研究, 只重视消除交互作用的影响, 而忽略系统控制问题. 这样不但弱化了系统的鲁棒性, 而且设计过程复杂, 解耦后系统阶次也较高. 为此, 本文提出一种基于系数图法的多入多出系统的控制器设计方法. 将多变量系统解耦问题转化为参数优化问题, 首先, 文中给出目标函数和两个线性约束条件. 通过在频域基于粒子群算法优化目标函数, 从而设计补偿器实现解耦. 其次, 系数图法可根据系统实际性能需求灵活设计控制器结构和参数, 兼顾系统稳定性、 响应特性和鲁棒性. 故基于系数图法进行控制器结构设计和参数整定. 最后, 通过仿真实验验证了所提方法的有效性.

    • 邓维斌, 李云波, 张一明, 胡峰, 朱坤

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0494

      摘要:结合注意力机制的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)模型是目前主流的生成式文本摘要方法,它采用基于深度学习的序列到序列框架.但基于RNN的生成式摘要模型存在并行能力不足或者效率低的缺陷,以及在生成的摘要过程中存在准确率低和重复率高的问题.为解决上述问题,提出了一种融合BERT预训练模型和卷积门控单元的生成式摘要方法.该方法基于改进Transformer模型,在编码器阶段,充分利用BERT预先训练的大规模语料,代替RNN提取文本的上下文表征,然后结合卷积门控单元对编码器输出进行信息筛选,筛选出源文本的关键内容,在解码器阶段,设计了三种不同的Transformer,旨在探讨BERT预训练模型和卷积门控单元更为有效的融合方式,以此提升文本摘要生成性能.实验采用ROUGE值作为评价指标,在LCSTS中文数据集和CNN/Daily Mail英文数据集上与目前主流的生成式摘要方法作对比的实验,结果表明所提方法提高了摘要的准确性和可读性

    • 严春满, 王铖

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0547

      摘要:针对合成孔径雷达(SAR)图像中小目标舰船检测困难的问题,提出基于单次多盒检测器的一种特征增强小目标检测算法。该算法提出一种混合多特征提取模块,该模块采用并行的普通卷积、不同空洞率的空洞卷积以及非对称卷积形成与舰船目标相匹配的感受野,以提高浅层网络对复杂形状小目标的特征提取能力。然后提出一种邻近多特征融合模块,将特征信息进行更科学的深层次融合,对小目标特征进一步增强。最后根据SAR图像单通道的特性,缩减特征提取网络VGG-16的冗余特征通道。在公开的SSDD数据集上与其他检测算法进行对比试验,实验结果表明,所提方法将平均精确度提升至93.44%,检测速度提升至为41.8FPS,而参数量减少为18.74M,综合性能优于其他检测算法。

    • 邱剑锋, 武梦雨, 储建军, 张兴义, 苏延森

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0657

      摘要:近年来,随着人民群众健康意识的不断增强,从海量的健康体检数据中挖掘与特定疾病相关的模式成为当前健康信息学领域的一个研究热点。为了解决现有的模式挖掘方法没有充分利用健康体检数据中检查项的异常程度与特定疾病之间相关性的问题,本文提出了一种面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法。首先,针对体检数据的特点,提出了异常度和覆盖率两个指标,在此基础上将Top-k频繁模式挖掘建模为一个多目标优化问题;其次,针对该问题,提出了一种基于偏好的种群初始化策略和一个面向模式和项的双层更新策略,并基于此设计了一种高效的进化多目标优化算法进行求解。实验结果表明,该方法所获得的Top-k个模式不仅能够有效地反映其与特定疾病之间的关联性,并且提供了多样化的模式,为健康管理提供重要的参考依据。

    • 郑棨元, 陈莹

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0700

      摘要:现有的目标检测框架中,浅层弱分类能力是制约着网络精度进一步提高的关键. 针对上述问题,本文提出了基于浅层定位信息的动态细化检测网络.该网络在单阶段算法的基础上,通过增加多连接模块以增强浅层特征,同时去除浅层的分类操作以最大保留浅层的定位结果,并将其作为候选框送入深层网络. 深层网络通过使用引入自适应因子的感受野模块构建特征金字塔,以获得丰富的语义信息用于对浅层的回归结果进行判别和微调.最后设计基于自注意的可变形卷积头,通过对候选框的偏移以自发进行定位校准,使得网络获得精确的检测结果.在PASCAL VOC和MS COCO数据集上的实验结果,表明本文网络结构实现了优异的检测精度.

    • 王义娜, 郑依伦, 杨俊友, 王硕玉

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0707

      摘要:针对全向移动机器人在跟踪目标的过程中存在的跟踪误差及产生的能量损耗问题,本文首先构建一种新型机器人能耗模型,该模型能够有效预测机器人运行过程中各种能量消耗.然后基于该能耗模型设置兼顾轨迹跟踪误差与能耗最小的性能指标函数,在其约束下,提出一种基于干扰鲁棒补偿的反馈节能控制器.另外,引入不确定性及干扰估计观测法,构建鲁棒补偿项,在满足能耗最优的前提下实现对外界干扰的有效抑制.最后基于Lyapunov稳定性理论证明本文所提出的节能干扰鲁棒补偿控制系统是渐近稳定的.仿真结果表明,通过将该控制器与比例微分控制器及一般节能补偿控制进行比较,所提出的控制方法控制精度更高,能量损耗更低,具有更强的鲁棒性.

    • 王英聪, 刘驰, 王延峰

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1059

      摘要:针对鸡群算法收敛速度慢且容易陷入局部最优的不足,从平衡勘探与开发的角度提出一种基于刺激-响应机制的改进鸡群算法。首先,考虑公鸡的引领作用为其设计勘探和开发两种搜索方程。其次,根据种群聚集度和平均改进度定义执行搜索方程的刺激和阈值。最后,在刺激-响应机制下,公鸡充分发挥引领作用,带领鸡群完成勘探与开发。将改进算法用于基准函数优化和食管癌生存风险预测模型优化,并与其他改进的鸡群算法、粒子群算法和人工蜂群算法进行对比,结果表明了所提算法的有效性。

    • 贺元骅, 黄一览, 熊升华

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0247

      摘要:针对准则权重信息完全未知的直觉模糊多准则群决策问题,考虑经典直觉模糊熵公式及MULTIMOORA模型的不足,提出新的直觉模糊熵公式用以充分刻画直觉模糊数的直觉信息和模糊信息;定义占优凸组合运算,将解决多准则决策问题的MULTIMOORA模型拓展适用于解决多准则群决策问题;在以直觉模糊数为信息输入的系统框架内,构建机场消防站选址评价指标体系,进而提出基于熵权直觉模糊拓展MULTIMOORA的机场消防站选址评价模型.案例分析表明本文所提方法合理有效,为机场消防站选址评价提供了一种新思路.

    • 孟月波, 陈宣润, 刘光辉, 徐胜军, 李彤月

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0520

      摘要:实现自然场景图像的人群准确计数是一项具有挑战性的任务。针对人群密度在二维图像中随图像视角变化呈现较大差异、特征空间多尺度信息丢失等问题,提出了一种多维视角多元信息融合(MDPMIF)的人群密度估计方法。首先,从“上-左-右-下”方向对视角变化进行信息编码,通过递进聚合方式捕获深层次全局上下文信息,同步提取多维度视角的尺度关系特征;然后,设计联合学习策略获取全局尺度关系特征并将全局上下文表达、全局尺度关系特征集成,得到更全面的视角变换描述;最后,采用语义嵌入方式实现高、低阶特征相互补充,增强输出密度图的质量。同时,真实场景下的人群聚集模式存在差异,单纯密度图方法易对图像中的低聚集部分造成人群计数高估,基于此,提出一种高低密度多维视角多元信息融合人群计数网络(HLMMNet)。设计高低密度区分策略对MDPMIF 输出进行高低密度区域自适应划分,高密区域保持MDPMIF 网络估计结果,低密区域采用检测方法实现人群计数修正,提高模型的鲁棒性。实验结果表明,本文方法的性能优于对比方法。

    • 卢亚菡, 杨凯, 杨立兴, 夏东阳, 王朵

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1143

      摘要:随着我国城市轨道交通网络规模快速扩张,线路间协调配合的高度复杂性给城市轨道交通的运营组织与管理带来极大挑战。针对客流需求及其分布双重不确定条件下的城市轨道交通网络末班车衔接优化问题,提出一种分布鲁棒机会约束规划模型,即在给定容忍度下最小化最坏条件下换乘失败客流量。通过分析分布鲁棒优化模型与传统鲁棒优化模型之间的联系,证明该模型为鲁棒优化模型的推广形式。基于有限的期望和方差信息构造高斯分布非精确集,采用对偶理论将原模型转化为可利用CPLEX 求解的混合整数二阶锥规划形式,并通过数值试验验证所提模型的有效性。算例结果表明,分布鲁棒模型可利用CPLEX快速求得精确解;相比鲁棒模型可有效避免产生过于保守的优化结果;相比随机模型可有效降低最坏条件下换乘失败客流量,具有较强的鲁棒性。

    • 李佳磊, 顾幸生

      优先出版时间:2021-10-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1152

      摘要:在实际生产过程中,生产调度和设备维护相互影响,因此两者应该统筹优化。为研究具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出了一种双种群混合遗传算法。结合问题特性,设计了三维编码以及对应的机器解码方案;采用不同的策略初始化种群以均衡一部分工厂负载;为双种群设计不同的交叉变异算子提高算法的多样性;利用交换精英解的方法实现两个种群的协作优化;同时针对关键工厂和预防性维护操作设计相应的局部搜索。最后对比现有算法,在同构和异构工厂的算例上进行实验,使用正交试验法优化算法参数设置。实验结果验证了局部搜索以及种群协作的有效性和双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题的优越性。

    • 王康, 杨家富

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1018

      摘要:针对高速行驶工况下,无人车转弯时的侧倾,导致车辆模型非线性程度增加,引起轨迹跟踪精度下降和状态失稳的问题,设计了一种考虑车辆侧倾因素,基于非线性模型预测控制(NMPC)的无人车轨迹跟踪控制器,根据拉格朗日分析力学和车辆运动学,考虑车辆侧倾几何学和载荷转移效应,建立了考虑侧倾因素的非线性车辆模型,包括车体动力学模型和修正的“Magic Formula”轮胎模型,基于此车辆模型构建了非线性模型预测控制器(NMPC)的预测模型,并设定了控制器的线性、非线性约束,保证车辆的运动状态处于稳定区域内,在Carsim和Simulink联合仿真平台上,验证了车辆高速蛇形工况和双移线工况下的轨迹跟踪控制效果,仿真结果显示本文设计的控制器有效改善了高速弯道工况下的跟踪精度和车辆状态稳定性。

    • 陈远东, 丁进良

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0996

      摘要:调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分。本文主要从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析。首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术、智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度面临的挑战和未来的研究方向。

    • 李艳, 沈韬, 曾凯

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0988

      摘要:素描行人重识别任务要求在彩色图像库中寻找与给定素描图像相同身份的行人。由于行人的素描图像和彩色图像之间的姿态、视角等信息不同,两个模态在相同的空间位置往往具有不同的语义信息,导致提取得到的特征不具备鲁棒性。以往的研究着重于行人不随着模态信息变化的特征提取,而忽略了不同模态间语义不对齐的问题,进而导致最终编码的特征受到摄像机视角、人体姿态或者遮挡等干扰,不利于图像的匹配。本文提出基于通道信息对齐的素描行人重识别模型,其中语义信息一致性学习模块,引导网络在特征的相同通道上形成固定编码的语义信息,降低语义信息不对齐所带来的影响;其中差异性特征注意力模块,辅助网络编码具有差异性的身份相关信息,并设计空间差异正则化项防止网络仅关注局部特征。两个模块互相配合,强化网络对语义信息的感知和对齐。本文所提出的方法在挑战性数据集Sketch Re-ID、QMUL-ShoeV2上Rank1和mAP分别达到60.0%和59.3%、33.5%和46.1%,验证了方法的有效性。

    • 刘东升, 王俊生

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0987

      摘要:本文针对非结构化环境地面无人驾驶路径规划过程中路径避障以及多车路径冲突的研究难题, 通过同调及 de Rham 上同调对环境中障碍物拓扑信息的精确描述, 提出一种拓扑约束下基于 A* 算法且用时更短的路径规划算法.该算法实现了非结构化环境中多无人车全局路径的拓扑分类, 从而为多车的协同规划提供一种新的研究思路. 此外, 结合 C-空间动态广义 Voronoi 图 (GVD) 的路径拓扑分离特性, 提出一种拓扑约束下可用于多无人车全局路径规划的高效算法——C-空间-GVD-hs 增广 A* 算法. 最后, 通过Gazebo 仿真平台模拟的具有多障碍物以及狭窄区域的非结构化环境, 验证了所提方法的有效性以及与现有方法相比的优越性.

    • 俞波, 程盈盈, 金小铮

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0897

      摘要:本文针对角速度状态受限条件下的刚体飞行器姿态镇定控制问题, 提出了一种基于扰动观测器的时变状 态增益有限时间姿态控制方法. 针对基于修正型罗德里格斯参数(MRPs)描述的刚体飞行器姿态控制模型, 首先, 利 用齐次性理论并充分考虑到系统的模型结构特点, 设计了一种带有角速度约束项的有限时间姿态控制器, 使得系统 有限时间镇定. 同时, 在初始状态满足受限条件的情况下, 角速度在任意时刻都可以被约束在期望的范围内. 然后, 针 对存在外部干扰的姿态环动力学系统, 提出了一种带扰动估计补偿的复合有限时间姿态镇定控制器. 最后, 在仿真部 分, 通过与其他两种控制方法的比较, 验证所提控制方案的有效性和优越性.

    • 黄英博, 吕永峰, 赵刚, 那靖, 赵军

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0795

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

    • 呼忠权, 华长春, 张柳柳

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0790

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

    • 焦焕炎, 冯浩东, 魏东, 冉义兵, 胡朝文

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0778

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

    • 陈慕羿, 王大玲, 冯时, 张一飞

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0720

      摘要:针对空间监视环境中基于动力学模型的轨道状态预测方法精度不够、而基于机器学习的误差补偿模型可靠性不足的问题, 以及SSA 应用中对不确定性建模的需求, 将轨道状态预测误差估计问题重新表述为概率预测问题, 提出了一种对物理模型的轨道状态预测误差进行建模的方法, 该方法将轨道状态变量误差的概率分布参数作为梯度提升算法的学习目标, 以量化轨道状态误差估计中的不确定性. 由于参数所对应的概率分布函数位于黎曼空间, 利用基于Fisher 信息矩阵的自然梯度代替标准梯度, 推导了自然梯度的计算公式, 给出了状态预测误差的条件概率分布. 实验结果表明, 与仅采用物理动力学方法的状态预测相比, 采用本文所述的机器学习误差估计方法后, 轨道状态各分量的均方根误差至少降低了约60%, 同时, 与其他常用不确定性估计方法相比, 本文方法可以得到更好的负对数似然值. 因此, 本文方法能够有效估计状态预测误差的不确定性, 提高将机器学习方法用于空间态势感知任务时的可靠性.

    • 张思源, 王国胤, 刘群, 王如琪

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0665

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

    • 焦志强, 张杰勇, 姚佩阳, 王勋, 曾慧洁

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0660

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

    • 丁雪枫, 朱丽霞

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0503

      摘要:针对决策者权重未知情形下的重大突发事件应急决策问题,提出了一种SFN-CFSFDP-Borda-MULTIMOORA模型。首先,采用球形模糊数描述决策者对应急备选方案的评价信息;其次,基于密度峰值聚类理念对大决策群体进行聚类;然后,提出可扩展的群体综合冲突优化模型,根据聚类结果进行冲突测度,求解决策者及聚集的权重并实现意见融合;再次,利用改进Borda -MULTIMOORA法决策最优方案;最后,以黑龙江东湖水库事件为例,对模型的有效性与实用性给予验证。结果表明,SFN-CFSFDP-Borda- MULTIMOORA 模型充分考虑了决策者的心理特征,强化了在重大突发不确定情景下决策者的知识表达能力,同时明确了聚类中心的选择方法,达到了聚集内部差异小、聚集间差异大的聚类效果,通过考虑群体综合冲突及实际决策情形对决策者权重和聚集权重进行设置更符合实际,有效实现了群体冲突融合,并提高了决策效率,为重大突发事件大群体应急决策提供了理论支持。

    • 周林娜, 刘虹羽, 马磊, 王国庆, 杨春雨

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0482

      摘要:针对奇异摄动信息物理系统在未知周期拒绝服务攻击 (denial-of-service, DoS) 下的状态估计问题,提出 事件触发多时间尺度切换滤波器设计方法. 首先,在传感器与滤波器之间引入事件触发机制确定采样数据是否 传输至网络中,可以达到节约网络资源的目的;然后,在此事件触发机制的基础上,考虑未知周期 Dos 攻击问 题,建立滤波误差切换系统,通过构建依赖奇异摄动参数的 Lyapunov 函数,提出奇异摄动信息物理系统切换滤 波器设计方法,得到了较小的估计误差,克服了设计过程中的病态数值问题,降低了在网络通信中 DoS 攻击对 系统的不良影响,保证误差系统指数稳定且满足 H∞ 性能,实现未知周期 DoS 攻击下系统的状态估计. 最后, 利用电路仿真算例进行验证,结果表明本文所提出滤波器设计方法的有效性.

    • 尤波, 曲伟健, 李佳钰

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0381

      摘要:随着六足机器人遥操作系统研究工作的日趋深入,针对其操控系统的开发也将面临诸多挑战。为了实现双人操控条件下各操作者的控制权重实时分配,本文设计一种基于透明性及控制状态(TCS)的六足机器人双用户控制权重分配方法。其双主端与单从端采取位置-速度的交互模式,通过分析系统实时透明性与当前控制状态,构建三边遥操作控制律,实时计算共享因子,采用速度跟踪模式设计基于触觉力反馈的系统控制架构,并利用三端口绝对稳定定理确定控制律参数的稳定范围。最后,搭建半物理仿真实验平台并验证所设计的三边共享遥操作方法能够在兼顾系统安全性与透明性的同时以较高的效率与安全性实现六足机器人的双用户操控,并能充分考虑双用户的控制意图。

    • 沈家辉, 翁品迪, 陈博, 俞立

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0213

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

    • 蒋伟进, 陈君鹏, 刘晓亮, 张婉清, 陈萍萍, 孙永霞

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0049

      摘要:任务分发作为移动群智感知领域的关键研究问题是目前的热点和难点, 针对该领域中多任务分发条件的参与者选择方法进行研究, 根据参与者的历史任务完成情况, 利用参与者累计信誉以及参与意愿构建参与者服务质量模型 (QoS). 在最大化 QoS 的基础上, 采用启发式贪心算法解决参与者的选择问题. 提出以任务为中心和以用户为中心的两种选择方案, 在算法中引入距离约束因子、完整度约束因子以及信誉度约束因子, 在保证任务完成质量的前提下, 尽可能提升平台最终收益和参与者的收益. 对两种算法的可行性和有效性进行评估, 和现有的算法在选择出的参与者人数、移动距离以及数据质量等方面进行了详细对比, 分析各种因素对选择结果的影响. 在实验过程中, 还建立了阶跃型数据定价模型, 对参与者上传的数据质量进行量化对比. 实验结果表明, 本文所提出的算法较现有的算法在服务质量方面取得了很好的效果.

    • 李丽, 任祯琴, 于晓

      优先出版时间:2021-09-17  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1485

      摘要:对于一类线性周期离散时间系统, 本文提出了一种新的周期预见控制器的设计方法. 首先利用二维模型方法及系数矩阵的周期性特点, 用系统状态与其稳态值之差代替通常的状态差分, 成功构造了原系统的二维(2D)扩大误差系统. 然后针对所建立的扩大误差系统, 结合Lyapunov稳定性理论和LMI方法, 给出闭环系统渐近稳定的条件及预见控制器的设计方法. 最后, 通过数值仿真说明了该方法的优越性

    • 王子赟, 程林, 王艳

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1090

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

    • 王前进, 代伟, 陆群, 辅小荣, 马小平

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.1047

      摘要:随机配置网络 (Stochastic configuration network, SCN) 构建一个不等式约束条件对隐性参数进行随机分配, 同时对其范围进行自适应选择, 具有收敛速度快、建模精度高等优点. 由于随机算法的本质特性, 不可避免产生低值、冗余节点, 为提高 SCN 软测量模型的稀疏性, 本文提出一种简约随机配置网络 (Parsimonious stochastic configuration network, PSCN). PSCN 在网络增量构建目标函数中引入 L1 范数, 建立一个新的不等式约束条件来保障隐性节点 的生成质量. 并进一步, 针对新建目标函数的非凸性和非光滑性, 采用交替方向乘子法 (Alternating direction method of multipliers, ADMM) 对整个 PSCN 网络的输出权重进行更新. 最后, 将本文方法应用于基准数据集和实际工业过程软测量问题中, 证明其可有效简化模型结构, 同时具有较高的泛化性能.

    • 李全耀, 沈艳霞

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0968

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

    • 齐小刚, 陈谌, 李芷楠

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0880

      摘要: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.

    • 林成龙, 马义中, 肖甜丽

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0852

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

    • 冯振辉, 肖人彬

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0846

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

    • 李骜, 陈嘉佳, 于晓洋, 陈德运, 张英涛, 孙广路

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0827

      摘要:现有多视角图学习方法主要建立在数据具有较好完备性的前提假设下,没有充分的考虑由于特征缺失引起的不完备数据的学习问题。面向这一问题,本文提出一种不完备数据的多视角图学习方法。一方面,从局部视角内将数据重建和图学习放入同一框架,通过不完备数据补偿,实现从重建数据中学习视角专属的近邻关系,弥补特征缺失对数据分布的影响。另一方面,为了保持近邻图的二维结构,引入张量分析,从全局角度构造基于多视角的融合图学习约束,捕获缺失数据下视角间图结构的高阶潜在关联性。本文框架交替的优化数据重建、视角专属图学习和融合张量图结构学习,使其在迭代中相互促进,有效提高模型对不完备多视角数据的学习能力。将提出的方法应用于两类不完备数据的多视角聚类实验,其结果表明所提方法在多项性能指标和鲁棒性方面均优于当前主流的多视角图学习方法。

    • 张峰, 李希城, 董春茹, 花强

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0782

      摘要:随着网络平台上各类图像、视频数据的快速增长,多模态情感分析与情绪识别已成为一个日益热门的研究领域.相比于单模态情感分析,多模态情感分析的模态融合策略是一个亟待解决的关键问题.本文受到认知科学中情感唤起模型的启发,提出一种能够模拟人类处理多通道输入信息机制的深度情感唤醒网络(Deep Emotional Arousal Network, DEAN),该网络可实现多模态信息有机融合,既能处理情绪的连贯性,又避免了融合机制的选择问题.深度情感唤醒网络主要由以下三部分组成:跨模态Transformer模块,用以模拟人类知觉分析系统的功能;多模态LSTM系统,用以模拟认知比较器;多模态门控模块,用以模拟情感唤起模型的激活结构.在多模态情感分析与情绪识别的三个数据集上进行的比较实验结果表明,深度情感唤醒网络在各数据集上均超越了目前最先进情感分析模型的性能.

    • 王四军, 秦毅, 奚德君

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0763

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

    • 赵戈雅, 薛明皋

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0761

      摘要:原油价格受国际政治、经济、军事、外交以及其他复杂因素的影响,这些因素的频繁变化使油价表现出随机波动,给原油投资及交易决策带来困难,准确预测油价已成为能源领域学术界的研究热点。但是现有关于原油价格预测的文献大多数是预测原油价格的数值而不是变化方向,而且不是同时预测原油价格和波动率,因此无法给投资者充分的决策指导信息。为了填补这一研究空白,本文提出了一种结合转移网络(TN)、链接预测(LP)、长短期记忆模型(LSTM)和支持向量机(SVM)的新的混合模型TN-LP-LSTM-SVM来更精确地预测WTI期货次日价格变化方向和波动率大小,为投资者、能源相关企业和参与政策决定的政府人员提供有益的建议。在不同的时间窗口下 (h∈[1,50]且h∈Z+) 对TN-LP-LSTM-SVM与CNN-SVM、LSTM和SVM的预测精度作比较,发现在进行中长期预测时(h≥4),TN-LP-LSTM-SVM总是稳健地优于CNN-SVM、LSTM和SVM。

    • 吴启宇, 谢非, 黄磊, 刘宗熙, 赵静, 刘锡祥

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0756

      摘要:中国象棋人机对弈系统实现的关键在于棋盘识别定位和自主行棋策略。首先,针对棋盘识别与定位问题,提出一种基于单目相机视觉与深度相机视觉融合的棋盘识别定位方法。该方法设计了一个棋子网格识别网络,利用立体棋子三维特征,将深度图像转换为棋盘网格,将棋子坐标与棋盘网格信息融合计算,有效提高棋子棋盘的识别定位精度。其次,针对自主行棋策略问题,提出一种基于深度神经网络与蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)的决策方法。该方法使用上限置信区间(Upper Confidence bound apply to Tree, UCT)指导改进的具有终局特征判断的蒙特卡洛树搜索,使用改进的具有特定方向优化的随机行棋策略指导模拟行棋,训练具有多尺度及残差结构的策略价值网络。最后,通过自对弈获取训练数据,并通过智能体对抗验证、更新网络模型参数,实现中国象棋识别与对弈。实验表明,相较于单目视觉识别,本文方法具有更高的精确度和稳定性,识别率达到97%;相较于基准枝剪搜索算法,本文方法对弈时赢得82%的对局,且所需运算时间缩短41%。

    • 吴鸿华, 刘思峰, 方志耕

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0753

      摘要:针对现有面板数据关联模型中指标的排列顺序变换引起灰色关联序不一致以及面板数据三角曲面构造 的不足, 提出一种基于面板数据的灰色四面体网格关联分析模型. 为此, 首先基于数列的组合原理将面板数据所 对应的矩阵分解为二元指标子矩阵. 然后将二元指标子矩阵投射为空间四面体网格, 并给出了四面体的有向体 积. 其次, 基于有向体积构造了二元指标的关联系数, 最终加权平均得到灰色四面体网格关联分析模型, 并对模型 的对称性、规范性、平移不变性等性质进行了证明. 最后将模型应用到山东省沿海城市的空气质量评价, 验证了 模型的合理性和有效性, 并分析了灰色四面体网格关联分析模型不受指标排列顺序变化的影响.

    • 杨路, 刘辉, 熊倩

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0744

      摘要:转炉炼钢终点控制的关键是实现碳温准确预测.针对炉次样本间波动性较大,导致即时学习的样本相似性度量困难而造成预测精度不高的问题,本文提出一种基于改进谱聚类算法构建的相似性度量策略.首先,根据过程变量和关键变量间的耦合关系构造全局加权KL度量准则的谱聚类算法,获得类间方差较大、类内方差较小的聚类子集以消除炉次样本间的波动;其次,根据类簇间差异信息,融入局部加权KL度量准则计算待测样本隶属于各类的后验概率,从而构造出一种适合描述转炉炼钢过程复杂特性的相似性度量策略;最后,采用该度量策略度量出与待测炉次工况特性更加相似的样本子集,建立相关向量机回归模型进行终点碳温预测.实际转炉炼钢生产过程数据仿真结果表明,碳含量在±0.02%的预测误差范围内精度达到89%,温度在±10℃的误差范围内精度达到92%.

    • 呼子宇, 李玉林, 魏之慧, 杨景明

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0725

      摘要:在解决超多目标优化问题中,基于分解的进化算法是一种较为有效的方法. 传统的分解方法依赖于一组均匀分布的参考向量,它借助聚合函数将多目标优化问题分解为一组单目标子问题,然后对这些子问题同时进行 优化. 然而,由于参考向量分布和 Pareto前沿形状的不一致性,导致这些预定义的参考向量在解决复杂超多目标优化问题时表现较差. 对此,提出一种基于自适应增强学习的超多目标进化算法(MaOEA-ABL). 该算法主要分为两个阶段:第1阶段,采用一种自适应增强学习算法对预定义的参考向量进行调整,在学习过程中删除无用向量,增加新的向量;第2阶段,设计一种对Pareto形状无偏好的分解方法. 为验证所提出算法的有效性,选取具有复杂Pareto前沿的MaF系列测试函数进行仿真研究,结果显示, MaOEA-ABL算法的IGD (inverted generational distance)均值在67 %的测试函数上超过了对比算法,从而表明该算法在复杂超多目标优化问题中表现良好.

    • 王红梅, 王晓鸽, 王晓燕

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0686

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

    • 王艳敏, 杨铭洋, 冯勇, 会鑫

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0658

      摘要:针对霍尔传感器的未建模动态和滑模控制器的非线性,研究两者的共同作用对Buck变换器谐波性能的影响.基于变换器的数学模型和Lyapunov稳定性定理,给出传统滑模控制器参数的整定方法;并在此基础上,利用描述函数法和奈奎斯特稳定性判据,分析了常规忽略传感器作用下的系统稳定性.真实考虑霍尔传感器的测量性能, 建立Buck变换器-传感器的联合数学模型,利用奈奎斯特稳定性判据推导出保证系统临界稳定的约束条件,理论证明了霍尔传感器诱发谐波的必然性,并揭示了滑模控制器参数和传感器参数对系统谐波幅频性能的数学影响关系.仿真结果证明所提方法的正确性和有效性.

    • 薛盼盼, 刘云, 李辉, 陶冶, 田嘉意

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0648

      摘要:图卷积网络由于能够直接处理关节点拓扑图在行为识别方面表现出较好的性能而备受关注,但是这类方法中经常存在长时信息依赖建模能力较弱以及未关注空间语义与时间事件变化不均衡问题,针对这些问题提出基于时域扩张残差的双分支人体行为识别网络。在时空行为特征提取方法中不仅用图卷积提取空间域特征,而且用扩张因果卷积和残差连接结构来构建时域扩张残差网络提取时域特征,该网络能够在未大量增加参数的基础上有效扩大在时域上的感受野,从而更好的获得在时域上的人体关节信息的长时依赖关系。同时构建双分支结构,其中低帧率分支以较少的时间帧数和较多的通道数侧重于提取丰富的空间语义信息,高帧率分支以较多的时间帧数和较少的通道数保证网络轻量级的前提下有效捕捉人体行为的快速变化。在NTU RGB+D数据集上的准确率高于目前先进的行为识别方法。

    • 孙丽君, 冯斌斌, 陈天飞

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0645

      摘要:灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法是一种基于群体智能的随机优化算法,已成功地应用于许多 复杂的优化问题的求解.当前GWO算法有很多改进形式,但缺少严谨的收敛性分析,导致改进后的算法不具备理 论支撑.为了弥补这一不足,本文首次运用鞅论分析其收敛性.首先,根据GWO算法原理建立其基本的数学模型.通 过定义灰狼状态空间及灰狼群状态空间,建立了GWO算法的Markov链模型,并分析了该算法的Markov性质.其 次,介绍了鞅理论,推导出一个上鞅作为最优适应度值的群进化序列.然后,运用上鞅收敛定理,并结合其Markov性 对GWO算法进行收敛性分析.证明GWO算法能以1的可能性达到全局收敛.最后,通过数值实验验证其收敛性 能.实验结果表明,GWO算法具有全局收敛性强、计算耗时较低、寻优精度高等特点.

    • 王世磊, 屈绍建, 常广庶, 马刚

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0635

      摘要:针对现实中存在的带有协商交互的在线多源多属性反向拍卖(OMSMARA)情形,同时考虑到买卖(采供)双方面临的不同方面的不确定性,文章综合利用双层规划理论与模糊理论研究了不确定情形下OMSMARA双边协商决策问题。首先,基于问题描述与适当假设,建立了一个新的带有协商交互的模糊混合整数双层规划(FMIBLP)模型,并基于增广模糊最小最大决策方法进行模型的精确转化;然后,考虑到问题模型的特点以及粒子群算法(PSO)的优越性,提出了基于修正PSO的双层分布迭代算法(PSO-BLDI)用于模型求解;随后,通过数值算例与对比分析展示所建模型的可行性以及所提算法的有效性;最后,通过敏感性分析研究相关参数变化对模型求解结果的影响,进一步表明本文模型的合理性与决策方法的有效性。

    • 王文佳, 侯忠生

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0626

      摘要:本文提出了一种基于无模型自适应控制的自动泊车方案。该方案,首先通过车载传感器采集车周环境信息用于规划期望路径,然后将自动泊车跟踪问题转化为预瞄偏差角跟踪问题,通过设计相应的无模型自适应控制算法最终实现自动泊车。该方案设计的优点是仅使用了自动泊车过程中生成的前轮转角输入数据和预瞄偏差角输出数据,没有使用任何被控车辆的信息,因此该方案可适用于不同车型。Matlab仿真以及与PID控制方案的对比仿真结果验证了该方案的可行性。

    • 马福民, 孙静勇, 张腾飞

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0624

      摘要:在原有数据聚类结果的基础上,如何对新增数据进行归属度量分析是提高增量式聚类质量的关键,现有增量式聚类算法更多地是考虑新增数据的位置分布,忽略了其邻域数据点的归属信息。在粗糙K-Means聚类算法的基础上,针对边界区域新增数据点的不确定性信息处理,提出一种基于邻域归属信息的粗糙K-Means增量式聚类算法。该算法综合考虑了边界区域新增数据样本的位置分布及其邻域数据点的类簇归属信息,使得新增数据点与各类簇的归属度量更为合理;此外,在增量式聚类过程中,根据新增数据点所导致的类簇结构的变化,对类簇进行相应的合并或分裂操作,使类簇划分可以自适应调整。在人工数据集和UCI标准数据集上的对比实验结果验证了算法的有效性。

    • 张红斌, 石皞炜, 熊其鹏, 侯婧怡

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0622

      摘要:图像情感分析是机器视觉领域的研究热点,它面临的关键问题:标注者的主观差异性导致情感标签明确的高质量样本匮乏,且异构图像特征间跨模态语义未有效利用。提出基于主动样本精选与跨模态语义挖掘的图像情感分析模型ASRF2 (Active Sample Refinement Feature Fusion):融合主动学习与样本精选思想,设计主动样本精选策略,优选情感标签明确的高质量样本;对异构图像特征执行判别相关分析,生成能准确刻画图像情感内容的低维跨模态语义;采用跨模态语义训练Catboost模型,实现图像情感分析。在Twitter 1与FI数据集上验证ASRF2模型,对应识别准确率分别达90.06%和75.77%,优于主流基线且实时效率较好。相比基线,ASRF2模型仅需两类特征,参数调制简单,故易于复现,可部署到相应终端以对接实际应用。

    • 李欣格, 胡晓娅, 周纯杰, 尹泉

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0618

      摘要:工业互联网背景下, 工业控制系统面临攻击防不住、脆弱性易暴露的安全挑战, 要保障工控系统安全稳定运行, 首先需要深入探究引发工控系统故障的原因, 明确系统脆弱性机理. 针对当前单点或局部脆弱性分析的局限性, 本文面向工控系统全生命周期安全需求及特征, 提出脆弱性多维协同分析框架, 通过模型驱动的系统静态、动态脆弱性分析以及多域融合评估, 剖析和挖掘系统脆弱点及其关联渗透过程, 生成系统脆弱性知识. 本文提出的框架首次明确脆弱性含义, 同时全生命周期需求覆盖以及一体化架构特性有助于实现系统全局脆弱性机理揭示.

    • 李思迪, 李姝萱, 钟永德, 任腾, 肖和录

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0575

      摘要:探讨中国旅游业资源配置效率对优化旅游业资源配置、推进旅游业可持续发展进程具有重要意义。通过构建考虑碳排放的投入产出指标体系,运用两阶段数据包络分析(DEA)模型对我国30个省市区的旅游业资源配置效率进行评价分析,进而采用Tobit模型探究全国及东中西地区旅游业资源配置效率的影响因素。结果表明,我国省市区旅游业普遍呈现资源配置效率失效的问题,总体效率呈现出“西部最高、东部次之、中部最低”的态势。其中,旅游业经济-社会效率偏低是导致旅游业资源配置效率水平不高的主要原因,众多影响因素中环境规制对旅游业资源配置效率的影响最大。

    • 朱安

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0567

      摘要:空间机器人在捕获卫星操作过程中会发生剧烈的碰撞,若不对其脆弱的关节进行保护,则可能造成空间机器人的损坏.为此在空间机器人关节电机与机械臂之间加入一种弹簧阻尼机构,该机构不仅可以在碰撞过程中缓冲、吸收冲击能量,而且还可设计与之配合的柔顺策略实现混合体系统的镇定控制.首先,针对捕获前的双臂空间机器人开环系统与目标卫星系统,分别利用Lagrange法与Newton-Euler法建立了分体系统动力学模型;结合动量定理、速度约束、闭链几何约束及牛顿第三定律,导出了捕获后的闭链混合体系统动力学模型,并计算了冲击效应与碰撞力.然后,针对混合体系统的控制问题,提出了一种配合缓冲机构的积分终端滑模控制方案,通过灰狼优化算法对滑模控制器的参数进行优化,增加其对混合体系统的镇定控制速度与稳定性.最后,利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性,通过数值仿真验证了缓冲机构的抗冲击性能与柔顺策略的有效性.

    • 张小乾, 王晶, 薛旭倩, 刘知贵

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0566

      摘要:针对现有的多核学习(multiple kernel learning, MKL)子空间聚类方法忽略噪声和特征空间中数据的低秩结构问题,提出一种新的鲁棒多核子空间聚类方法(low-rank robust multiple kernel clustering, LRMKC),该方法结合块对角表示(block diagonal representation, BDR)与低秩共识核(low-rank consensus kernel, LRCK)学习,可以更好地挖掘数据的潜在结构. 为了学习最优共识核,设计一种基于混合相关熵度量(mixture correntropy induced metric,MCIM)的自动加权策略,其不仅为每个核设置最优权重,而且通过抑制噪声提高模型的鲁棒性; 为了探索特征空间数据的低秩结构,提出一种非凸低秩共识核学习方法; 考虑到亲和度矩阵的块对角性质,对系数矩阵应用块对角约束. LRMKC将MKL、LRCK与BDR巧妙融合,以迭代提高各种方法的效率,最终形成一个处理非线性结构数据的全局优化方法. 与最先进的MKL子空间聚类方法相比,通过在图像和文本数据集上的大量实验验证了LRMKC的优越性.

    • 刘仁和, 刘乐, 方一鸣, 王馨

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0538

      摘要:针对一类非线性系统同时存在执行器故障、传感器故障和扰动的问题, 本文提出一种基于有限时间未知输入观测器的故障检测与估计方法. 首先, 通过线性非奇异变换将原系统解耦为两个降阶的子系统, 其中一个子系统只包含扰动, 另一个子系统同时包含扰动和故障; 其次, 通过一阶低通滤波器获得新的状态并与子系统构成增广系统, 实现将原系统的传感器故障转化为增广系统的执行器故障; 再次, 设计未知输入观测器对增广系统故障进行检测, 并实现在有限时间内估计出系统的扰动和故障. 通过理论分析证明了所设计未知输入观测器的有限时间收敛性. 最后, 基于永磁同步电机(PMSM)转速系统进行仿真研究, 仿真结果验证了本文所提方法的有效性.

    • 申元霞, 张学锋, 方馨, 汪小燕

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0513

      摘要:针对标准正余弦算法进化后期停滞问题,本文对进化过程中的种群多样性进行了分析,得出正余弦算 法的种群多样性受控制因子直接影响,且种群多样性表达式中控制因子随迭代次数的增加而指数下降。为了改 善正余弦算法进化后期的探索与开采,提出了多尺度正余弦优化算法. 新算法中通过自适应的多尺度控制因子 来调节群体多样性从而实现多层次的搜索,同时设计了协助种群实施局部搜索,用来加快收敛速度和提高解的 质量。将提出的新算法与改进的正余弦算法和多种新型群智能算法进行了对比, 23 个标准函数进行测试的统 计结果表明新算法较好地平衡进化过程中的探索与开采,提高了全局优化能力。

    • 陈龙, 何德峰, 李壮

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0510

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

    • 朱俊威, 梁朝阳, 何德峰

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0509

      摘要:本文研究了传感器网络下网络化运动控制系统的攻击重构问题,提出了一种新颖分布式投影中间估计器去估计传感器和执行器攻击信号.引入投影算子来确定受攻击的信道集,同时设计了最小二乘算法来减轻观测器在估计过程中的计算负担.另外,引入分布式估计框架来提高算法的可伸缩性和扩展性.结果表明,该算法的估计精度和实时性分别优于现有的扩张状态观测器和梯度下降算法.最后,通过网络化运动控制系统的实验结果验证了所提方法的有效性.

    • 纪良浩, 邢子正, 杨莎莎

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0495

      摘要:本文研究了在拒绝服务(Denial-of-Service, DoS)攻击下一类二阶多智能体系统的安全分组一致性协同控制问题. 区别于同类工作,在非周期性多信道独立的攻击场景下, 基于复杂系统中智能体间的合作与竞争交互, 提出了一种新颖的带有状态估计器的安全分组一致性控制协议. 在该协议的作用下,首先给出DOS攻击持续时间的约束条件, 通过设计合适的李雅普诺夫函数, 并结合求解代数黎卡提方程得到了不同攻击模式下信道的衰减率;通过引入与各个信道对应的等效衰减率, 克服了所得衰减率与信道难以匹配的问题,并给出了系统的稳定性判据. 最后通过几个数值实验,验证了理论分析所得结论的正确性与有效性.

    • 胡峰, 王文轩, 顾红

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0470

      摘要:随着自动驾驶技术的迅速发展,车辆日益增长的处理需求和资源受限的车载处理器之间的矛盾日渐突出.车载边缘计算的出现,解决了车载资源的物理限制,增强了单个车辆的计算能力.然而,由于车载服务通常具有时延敏感性,如何选择合适的通信接入技术,更好地满足自动驾驶场景中时延要求便成为了一个挑战性难题.本文综合考虑两种V2X通信接入技术,即短距通信(DSRC)和基于蜂窝网的车载通信(C-V2X),提出一种V2X异构车载网络任务卸载模型.首先分析车辆移动性特征,并对车载资源进行虚拟化处理;然后,基于半马尔可夫决策过程原理对任务卸载问题进行建模,分别制定状态、动作、奖励和转移概率;最后基于强化学习智能算法获取最优任务卸载策略,并通过大量数值仿真实验证明其任务卸载性能优于贪婪算法.

    • 赵旭

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0448

      摘要:在节点性能有限的边缘计算环境下进行分布式入侵检测系统(DIDS)的任务分配,是一种典型的资源受限任务调度问题。针对该问题,提出了基于深度强化学习的DIDS低负载任务调度方案。在建立检测引擎性能和数据包负载的评估模型后,首先将任务调度过程描述为马尔科夫决策过程并建立模型的相关空间和价值函数,找到保持DIDS低负载状态的最优策略;然后针对状态和动作空间过大且高维连续的问题,提出通过深度循环神经网络进行函数拟合;最后,为了避免过度的低负载可能造成丢包率上升的问题,提出低负载与丢包率这两个矛盾指标的平衡方法并建立问题模型。实验结果表明所提出的方案可使DIDS在网络变化中动态调节调度策略,保持系统整体的低负载,而安全指标没有明显降低。

    • 杨从林, 向竹, 杨志伟, 谭跃进

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0440

      摘要:针对火箭壳体加工车间新订单连续到达,排产方案重构频繁的问题,本文首先建立了虚拟单元重构的多目标规划模型:以多批订单总生产时间、运输设备总运输距离以及车间生产设备负荷均衡因素为目标函数,以车间设备和火箭壳体加工工艺限制为约束条件;其次,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行优化求解:针对NSGA-Ⅲ算法局部搜索能力的不足,在NSGA-Ⅱ算法交叉过程中引入“首次改进”和“随机改进”两种局部搜索策略;最后,基于超体积、均匀性两个多目标评价指标对提出的改进NSGA-Ⅱ算法与传统的NSGA-Ⅱ算法以及NSGA-Ⅲ算法进行比较,结合实例验证了改进NSGA-Ⅱ算法在进行火箭壳体虚拟单元重构时更加高效。

    • 钱斌, 刘荻飞, 胡蓉, 张梓琪

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0426

      摘要:本文针对以最小化总延迟时间为优化目标的分布式置换流水线问题(Distributed permutation flowshop scheduling problem, DPFSP), 建立问题排序模型, 并提出混合迭代贪婪算法(Hybrid iterated greedy, HIG) 进行求解. 基于问题特点提出最小工期差规则(Smallest due date difference value, SDV) 规则及三种工厂分配规则, 同时结合问题性质提出两种工件插入各工厂内部时问题目标值的下界估计方法. 首先, 通过实验确定使用分配规则1将工件向各工厂进行分配, 同时将结合下界估计方法的NEH作为改进启发式算法以生成较高质量初始解. 其次, 为了增加解的多样性, 提出一种关键工厂的移除策略和适用于问题的模拟退火机制. 然后, 设计基于四种有效邻域操作的两阶段变邻域下降搜索策略, 用于在HIG每代中对问题解空间的不同区域进行较深入和细致的搜索. 最后, 通过仿真实验和算法比较验证了HIG求解本文问题的有效性.

    • 刘宜成, 熊宇航, 杨海鑫, 涂海燕

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0421

      摘要:针对具有典型非线性特性的多关节机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络的固定时间滑模控制方法.首先,基于凯恩方法建立了包括系统模型不确定性、外部干扰以及LuGre摩擦在内的多关节机器人动力学模型.然后,根据机器人动力学模型设计一种固定时间收敛的滑模控制器,RBF神经网络用来逼近系统模型中的不确定性项.利用Lyapunov理论证明了系统跟踪误差能在固定时间内收敛.最后,对特定型号的多关节机器人虚拟样机进行了仿真分析,结果表明,与基于RBF神经网络的有限时间滑模控制器相比,本文所提出的控制器具有良好的跟踪性能且能保证系统状态在固定时间内收敛.

    • 都海波, 陈维乐

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0395

      摘要:本文针对二阶有向多智能体系统的一致性问题,在连续时间域和离散时间域分别提出了一种非光滑控制协议. 首先,提出一种连续时间非光滑一致性协议, 通过李雅普诺夫理论和齐次系统理论, 证明了无扰动情况下可以实现智能体状态的有限时间一致, 而有扰动情况下智能体状态之间的误差将收敛到一个与控制参数和外部扰动相关的范围内. 然后,基于采样控制,提出了离散非光滑一致性协议,进一步分析了采样周期对智能体状态之间的误差的影响, 并给出了误差收敛区间与控制参数 外部扰动和采样周期关系的显性表达式. 最后,仿真实例验证了理论的正确性和有效性.

    • 余修武, 黄露平, 刘永, 余昊, 李佩

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0315

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

    • 刘加朋, 于金鹏, 林崇

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0240

      摘要:本文研究了一类具有严格反馈的不确定非线性系统跟踪控制问题. 与现有通过自适应神经网络等技术处理系统中未知动态不同, 本文利用命令滤波器处理系统中的不确定函数. 基于反步法原理, 构造虚拟控制律, 并通过设计辅助方程, 解决了真实控制律构造困难的问题. 然后, 通过引入事件驱动机制, 在确保系统稳定性的同时, 降低了系统控制律更新频率. 最后, 通过仿真算例验证了本文所提命令滤波反步控制策略的有效性.

    • 杨盼, 毕文豪, 张安, 孙文轩

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0162

      摘要:本论文针对二阶线性多智能体系统的分群一致控制问题, 考虑智能体通信拓扑同时包含协作和对抗关系, 提出一种基于事件驱动控制的有限时间分布式领航跟随分群一致性算法, 该算法可使多智能体系统在有限时间内实现分群一致, 即各子组内的智能体实现状态一致, 不同子组收敛至不同一致状态. 采用事件驱动控制机制, 设计事件驱动函数及事件触发条件, 降低了智能体控制器更新频率, 减少系统能耗. 基于代数图论和李雅普诺夫稳定性理论推导出系统的有限时间稳定性条件, 通过巧妙构造Lyapunov函数, 给出系统有限收敛时间的显式估计, 同时证明在本文提出的事件驱动机制下每个智能体相邻触发时间间隔有严格的正下界, 即避免了芝诺行为. 仿真验证所提出的有限时间事件驱动分群一致控制算法的有效性.

    • 覃灏, 李军华

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0131

      摘要:研究表明一般的高维多目标进化算法无法有效处理不同类型的Pareto前沿,针对上述情况,本文提出了一种基于种群关联策略和强化解集准则的高维多目标进化算法(Many-objective evolutionary algorithm based on population association strategy and enhanced solution set criterion,MaOEA/PAS-ESC)。该算法在环境选择中采用种群关联策略(Population association strategy, PAS)和强化解集准则(Enhanced solution set criterion, ESC)协同指导种群进化。其中,PAS利用解与参考向量的角度和欧氏距离以及种群中解之间的距离来选择多样性良好的解,ESC利用参考点与种群间的联系选择来收敛性良好的解,以共同达到有效平衡多样性和收敛性的目的。实验结果证明MaOEA/PAS-ESC在处理高维多目标优化问题不仅具有更强的竞争性能,而且提高了处理不同类型Pareto前沿的能力。

    • 赵林, 李希, 谢永芳, 易嘉闻, 吴健辉, 胡文静

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0057

      摘要:针对汽油精制过程中控制变量之间非线性和强耦联性,产品汽油中辛烷值难以测定的问题,提出了一种基于自适应变量加权的汽油辛烷值预测方法.该方法首先利用一种新颖的变量加权模块捕获变量之间的相关性获取变量权重,通过自适应变量加权的方式提升主要变量的重要性,抑制其他次要变量的作用;其次考虑到汽油脱硫过程对辛烷值的影响,输入加权激活后的变量到辛烷值预测模块,模型同时输出辛烷值和硫含量的预测结果;最后基于工业数据进行模型验证,结果表明,较之于没有变量加权模块的神经网络预测方法、基于随机森林的神经网络预测方法和基于变量加权堆叠自编码器的预测方法,本文提出的自适应变量加权汽油辛烷值预测方法具有更高的预测精度,可以用来优化汽油精制过程的操作条件.

    • 李志远, 刘思峰, 方志耕

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1709

      摘要:小样本条件下根据粗糙集理论构建的决策规则,受数据来源偶然性误差影响较大,个别数据样本难以反映真实知识关系。为解决小样本条件下粗糙集决策规则可信度未知的问题,提出信息区分量、属性影响方向等概念,运用Shapley值法进行进行属性权重分配,求取每个属性对决策结果的影响方向,进而得出决策规则的参考信度,以寻求真实可信且适合工程实际的决策规则。最后经实例论证了新方法的可行性以及对数据来源误差的分辨能力。

    • 魏新江, 魏永丽, 张慧凤

      优先出版时间:2021-09-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1271

      摘要:船舶在航行过程中, 不可避免地受到海平面上多种干扰的影响. 动力定位(DP)指的是船舶在受到外界干扰的情形下依然能够保持在一定的位置或沿固定轨迹航行的一种技术.与传统的锚定位方法相比, DP技术具有机动性强、可深海作业、定位精度高等优点. 本文主要针对带有慢变环境干扰和复杂非线性项的船舶动力定位系统, 研究了其精细抗干扰控制问题. 首先, 利用模糊逻辑系统逼近船舶动力定位系统中复杂非线性项. 其次, 通过构造自适应干扰观测器(ADO)来估计部分信息已知的慢变环境干扰. 在此基础上, 将基于干扰观测的控制(DOBC)与模糊控制算法相结合, 提出基于复合分层抗干扰控制框架的精细抗干扰控制(EADC)策略, 从而实现船舶动力定位系统的高精度抗干扰控制. 最后, 基于供给船模型的仿真研究验证了所提控制策略的有效性.

    • 顾清华, 张晓玥, 陈露

      优先出版时间:2021-08-10  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0388

      摘要:当使用代理辅助进化算法求解昂贵高维多目标优化问题时,代理模型通常用于近似昂贵的适应度函数.然而随着目标数的增加,近似误差将逐渐累积,计算量也会急剧增加.为了解决这一难题,本文提出了一种基于改进集成学习分类的代理辅助进化算法,使用一种改进的装袋集成学习分类器作为代理模型,首先从被昂贵的适应度评价的个体中选择一组分类边界,将所有个体分成两类;其次利用这些带有分类标签的个体训练分类器,来对候选个体的类别进行预测;最后选择有前途的个体进行昂贵适应度评价.实验结果证明,算法中所提代理模型有效提高了基于分类的代理辅助进化算法求解昂贵高维多目标优化问题的能力,且与目前流行的代理辅助进化算法相比,基于改进集成学习分类的代理辅助进化算法更具竞争力.

    • 夏晓南, 张天平, 方宇

      优先出版时间:2021-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0461

      摘要:全桥逆变器是一类典型的开关型非线性系统, 系统中存在很多非线性和不确定因素, 易导致系统性能下降, 甚至造成不稳定. 对具有未建模动态和时变输出约束的单相全桥逆变器系统, 利用动态信号处理未建模动态, 设计辅助动态系统补偿控制信号, 提出了一种事件触发的自适应动态面跟踪控制策略. 引入跟踪误差变换, 解决输出约束问题. 对控制输入进行约束, 使用模糊系统调节参数向量的欧氏范数作为自适应参数, 设计了事件触发控制, 这些技术的采用有效地降低了控制器计算量, 保证了实际系统的可实现性. 完善了具有输入约束条件下动态面控制方法的稳定性分析和证明. 逆变器精确模型无需已知, 实际控制系统具有较好的稳定性和鲁棒性. 理论分析表明闭环系统的所有信号半全局一致终结有界, 通过仿真实验, 该方案的有效性得到进一步验证.

    • 周林, 朱芳彬, 代应, 何彦东

      优先出版时间:2021-08-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0488

      摘要:为提升最后一公里配送服务水平, 本文基于现实场景中存在的自提、带时间窗的送货上门和柔性服务需求, 提出多元个性化需求驱动的选址-路径问题. 为了有效求解该问题, 设计了融合初始解构造算法、差异化邻域使用策略和自适应抖动机制的变邻域搜索算法. 不同规模算例实验结果表明, 改进的变邻域搜索算法具有较好的求解效率和鲁棒性. 通过关键参数的敏感性分析发现个性化需求比例与自提成本对运营成本影响显著, 综合考虑这些因素开展配送系统设计具有较强的现实意义.

    • 蔡佳芯, 李宇博, 王小寒, 靳志宏

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0703

      摘要:针对区域港口群内陆公共腹地的空箱供需状况,构建多港口多周期空箱存储与调运联合优化混合整数规划模型,利用马尔科夫决策过程与动态规划相结合的方法,在(D,U)库存控制策略下对港口群内各港口的空箱库存保有量区间进行动态优化,以此为基础对港口群公共腹地与各港口间的空箱调运方案进行优化,并以辽宁沿海港口群—东北腹地为对象,进行实证分析,结果表明(D,U)控制策略下的空箱调运能够为船公司节省15.22%的总成本。选取公共腹地数量、公共腹地及港口空箱需求量、单位租箱成本以及单位库存成本进行灵敏度分析,进而验证了(D,U)控制策略能够削弱船公司在外界环境发生变化时受到的影响。

    • 李燕君, 蒋华同, 高美惠

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0561

      摘要:针对边缘计算应用对实时性的要求, 引入软件定义网络和网络功能虚拟化技术对边缘计算网络进行重构. 基于此, 考虑以最大化长期平均实时任务处理成功率为目标的计算和通信资源在线分配问题. 通过建立马尔可夫决策过程模型,提出基于Q学习的资源在线分配方法. Q学习在状态动作空间较大时内存占用大且会发生维度灾难, 鉴于此, 进一步提出基于DQN的资源在线分配方法. 实验结果表明, 所提出算法能够较快收敛, 且DQN算法相较于Q学习和其他基准方法能够获得更高的实时任务处理成功率.

    • 潘科, 张伟, 王亚刚

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195 / j.kzyjc.2021.0501

      摘要:本文根据现实环境中特种部队在执行任务时的情形,提出一种新的受启发于人的行为和基于群体的优化算法,特种部队算法(SFA).特种部队算法为了有效模拟特种部队的特征,把现实中的不同战术行为和群体策略引入到寻优思路中,设计了独特的搜索模式.一般地,特种部队会根据具体场景和任务要求,分别进行三种不同的任务:大规模搜索、突击搜捕、抓捕解救.通过结合上述三种任务中展现的不同策略,同时在算法中加入一些设计独特的参数和机制,SFA可以模拟真实的动态模式和行为以符合优化需求.SFA与其他几种成熟的算法进行了比较,在包含单峰函数、多峰函数和固定维函数的21组基准函数测试中,验证了SFA的性能.结果表明,SFA展现出了极具潜力和竞争力的结果,SFA能够在较好地平衡探索能力和开发能力的基础上,获得良好的搜索性能和寻优精度.

    • 刘学达, 何明, 禹明刚, 陈国友, 张伟士

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 0.13195/j.kzyjc.2021.0483

      摘要:自主协同是无人集群作战效能发挥的关键,针对无人机集群自主协同中的弹药分配问题,提出了一种基于公共品演化博弈模型的弹药分配方法。首先提炼无人机集群弹药分配的自主性需求,结合多主体间资源分配的对立统一关系,建立面向无人机集群弹药分配的公共物品博弈模型;在此基础上,理论推导出模型的合作策略占优条件;然后,通过仿真实验,研究各参数对集群自主协同及弹药分配效能的影响;最后,依据理论推导及仿真结果,给出无人机群弹药分配的合理化建议。

    • 刘小峰, 王邦昕, 柏林

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0480

      摘要:针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,本文在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行了量化评估。该方法以无损Lamb波信号为基准,采用了动态时间规划(Dynamic Time Warping,DWT)算法对损伤Lamb波信号进行匹配相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径。引入了形状上下文(Shape Context,SC)的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统DTW的欧式距离匹配方法,解决了Lamb波在DTW相似匹配中的病态对齐问题。最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为铝板损伤程度的量化指标。采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折试验对提出方法进行了验证,结果表明基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性,对铝板疲劳损伤具有较好的量化表征能力。该方法无需对损伤波包进行识别,也不必进行复杂的损伤特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性与推广价值。

    • 刘小龙, 梁彤缨

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0478

      摘要:针对哈里斯鹰优化算法的探索能力和开发能力不平衡问题,通过设置一种多子群的方形邻域拓扑结构来引导各子群内的个体可以纵横双向随机觅食。为了避免局部最优,通过设置固定置换概率,来加强各个子群个体的信息交流,让子群内个体依照随机数组与其他子群的相应个体进行置换。在子群内部,基于历史进化信息进行HHO算法中的算子选择,以更好的利用现有问题领域的信息。利用可变维度基准函数与各种智能优化算法及其改进方法进行跨文献对比,结果表明改进方法在收敛精度、寻优能力上明显高于原始算法和对比文献,且具有较好的鲁棒性,适合推广至实际的优化问题之中。

    • 许晓伟, 赖际舟, 吕品, 陆俊清, 白师宇, 胡华峰

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0474

      摘要:采煤机的高精度定位是煤炭开采自动化和智能化的重要研究方向。其中惯性导航系统和里程计是长壁综合机械化采煤机定位主要传感器之一。通过两者的信息融合,能够有效的抑制惯性导航系统的发散并且具有较好的自主导航能力,但是仍然无法满足井下长时间的高精度导航要求。本文分析了目前常用辅助传感器在采煤机开采过程中存在的问题,提出了基于UWB采煤机工作面端头量测的改进因子图优化方法。利用UWB在工作面端头的位置量测信息,推导并构建了惯导/里程计/UWB的约束方程和图优化模型。同时通过惯性信息的预积分,减少了待优化的节点数量,降低了算法的计算量。在此基础上,加入里程计标度因数误差和安装误差的因子节点进行联合估计和优化。论文开展了仿真和实际跑车测试,实验结果表明,相较于基于传统卡尔曼滤波的采煤机定位方式,有效提高了采煤机的定位精度。

    • 贾祥, 郭波

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0471

      摘要:专家经验是可靠性工程中常见的一类可靠性数据,通过将其与产品的寿命试验数据融合,可以扩充可靠性信息,为产品可靠性的评估提供新的思路。针对这一问题,本文利用Bayes理论,考虑不同类型和不同形式的专家经验,通过验前矩拟合的方法将其转化为产品寿命分布参数的验前分布。进一步,根据寿命试验数据确定似然函数,推断分布参数的验后分布,可求得数据融合后产品的可靠度和剩余寿命等可靠性评估结果。通过蓄电池算例分析,说明了本文所提出方法的应用,证明了该方法的有效性。

    • 王寿光, 赵玉美, 尤丹, 冉宁

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0465

      摘要: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。本文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。我们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。

    • 刘俊, 罗世华

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0437

      摘要:绿色发展是高质量发展的题中应有之义, 绿色修复是当前可持续发展的必要环节, 如何科学评判绿色修复水平成了一项重要工作, 评价过程中的复杂性和不确定性带来挑战. 基于此,本文在概率犹豫Fermatean模糊环境下, 拟提出拓展MULTIMOORA 方法开发一种面向区域绿色修复水平评价的框架. 采用概率犹豫Fermatean模糊集(PHFFS)表达综合评价信息值, 通过Dombi运算融合Choquet积分几何算子(PHFFDCIG)聚合评价信息比其他运算方法更为合格, 可以通过调整参数来增强信息聚合的灵活性. 接着,将传统MULTIMOORA 方法子系统中的参照点法和完全乘法形式进行完善, 并结合Choquet积分和改进Borda规则, 提出了一种PHFFS-MULTIMOORA方法对区域绿色修复水平评价指标间的相互作用进行建模, 从而捕获其重要性权重, 综合确定区域绿色修复水平的优先级. 最后, 长江经济带沿线五省市绿色修复水平评价的案例分析研究和灵敏度分析测试有效应证了本文所建立模型框架的准确性、有效性和实用性.

    • 陶金梅, 牛宏, 李旭生

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0436

      摘要:针对一类非线性离散动态系统,利用系统运行在工作点附近的特性将其表示为低阶模型与高阶非线性项和的形式,在此基础上采用交替辨识策略研究整个非线性系统的智能建模方法.采用带遗忘因子的递推最小二乘法对低阶模型的未知参数进行辨识,对高阶非线性部分则采用随机配置网络进行估计,从而提出了一种改进的非线性系统交替辨识智能建模方法.该算法充分利用了随机配置网络可以根据监控机制随机分配隐含节点的输入权值和偏差的特点,对输出权值进行自动校正,并逐步增加隐层节点,直到达到预设定的估计精度.将随机配置网络与递推最小二乘算法相结合,有效提高了非线性系统的辨识精度.最后通过数值仿真实验进行对比分析,实验结果说明了所提算法的有效性.

    • 曹飞道, 赵怀慈

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0435

      摘要:视网膜血管的结构和形态是计算机辅助系统诊断眼科疾病的重要依据. 针对细小血管分割精度低的问题, 提出了一种融合残差密集模块与三端注意力模块的改进型U-Net算法. 首先, 将残差模块与密集模块相结合, 充分利用每层的特征, 提高网络提取细小血管特征的能力. 在解码阶段引入三端注意力模块, 利用空间注意力机制自适应地对特征进行空间校正, 抑制背景噪声, 突出目标区域. 同时, 通过多尺度特征融合的方式, 利用高级语义特征改善网络对细小血管的分割效果. 最后, 为了获取血管的多尺度特征, 在编码-解码网络结构中加入空洞卷积, 在不增加参数的情况下增加了感受野. 基于DRIVE和STARE数据集的实验结果表明, 所提网络的灵敏度、特异性、准确率和AUC(Area Under Curve)分别为81.26%/82.57%、98.20%/98.37%、96.70%/97.51%和98.12%/98.41%, 优于现有先进算法.

    • 冉茂亮, 陈彦如, 杨新彪

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0413

      摘要:短时物流需求预测是智慧物流系统的重要组成部分。由于短时物流需求数据具有非平稳性、强随机性、局部突变、非线性等特征,所以精确预测较为困难。基于此,本文针对以上特征,考虑集成经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)、长短期记忆网络(LSTM),以及考虑局部误差校正(LEC),提出了用于短时物流需求预测的EEMD-LMD-LSTM-LEC深度学习模型。该预测模型分为两个阶段:第1阶段基于特征分解和特征提取,构建EEMD-LMD-LSTM模型,以降低非线性的原始短时物流需求不平稳及随机变化导致的预测误差;第2阶段构建局部误差校正模型,用于校正第1阶段的预测结果,以减少短时物流需求的局部突变带来的预测误差。结果表明, EEMD-LMD-LSTM-LEC短时物流需求预测模型在均方根误差、绝对误差均值、绝对误差百分比和校正决定系数方面,均优于其他11种模型,其中包括数理统计模型——ARIMA、浅层机器学习模型——支持向量回归和BP神经网络、深度学习模型——LSTM和卷积神经网络以及组合模型——深度置信网络-LSTM、经验模态分解(EMD)-LSTM、EEMD-LSTM、LMD-LSTM、EMD-LMD-LSTM和EEMD-LMD-LSTM。

    • 张再腾, 张荣芬, 刘宇红

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0411

      摘要:近年来,行人属性识别得益于深度学习的蓬勃发展也得到了广泛的研究。但是由于属性复杂且多样化、图像质量差、视角遮挡等困扰,难以捕获图像中的细粒度属性特征,具有很大的挑战性。基于深度学习,我们提出了多尺度残差注意网络(MRAN)用于行人属性识别,以 Resnet50 为主体架构,使用轻量级的金字塔卷积提供不同内核大小的并行卷积完成多尺度信息的提取,嵌入注意力模块以关注属性存在的关键区域并挖掘属性内部联系;其次,使用特征金字塔融合策略,更充分提取和融合多尺度特征。网络结合了多尺度学习、注意力机制和残差学习的思想,使网络提取出更丰富、更细腻的特征。最后,在 PETA 和 PA100K 两个数据集上进行了实验研究,结果表明,该方法优于现有的研究方法。通过消融研究验证了整个网络体系结构的三个组成部分的有效性和先进性,且所提网络具有高准确性和低复杂度的双向优化。

    • 赵华荣, 彭力, 谢林柏, 吴培良

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0401

      摘要:本文针对未知模型的非线性离散时间多智能体系统, 研究了基于事件触发迭代学习双向一致性问题. 首先, 利用紧凑形式动态线性化方法, 建立了多智能体系统的动态线性化数据模型, 提出了该数据模型的参数估计算法; 然后基于该数据模型, 设计了输出观测器和死区控制器, 并结合信号图论, 构建了一种事件触发分布式无模型迭代学习双向一致性控制策略. 此外, 设计了李雅普诺夫函数对该控制策略的收敛性进行了严格的证明. 最后, 通过数值仿真, 进一步验证了该控制协议的正确性和有效性.

    • 李小南, 赵璐, 易黄建

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0337

      摘要:本文讨论直觉模糊信息系统上的三支决策问题. 首先, 定义一个由模糊因子、均值因子和概率因子三部分组成的相似度函数, 从而建立了直觉模糊信息系统上的三支决策模型并指出该模型理论上统一了各种双论域模型. 其次, 考虑论域对象的评价值不同, 提出了一种基于评价值的划分测度: 加权信息熵, 并且证明了划分越细, 加权信息熵越大. 最后, 基于加权信息熵的性质, 给出了最优三划分的合理解释, 从而提出了一种新的阈值求解方法.

    • 方冰, 韩冰, 朱江

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0328

      摘要:论文针对犹豫模糊元和概率犹豫模糊元在计算时出现的逻辑不一致、计算繁琐、与数量运算规则不相容等问题, 提出了一套基于调和犹豫模糊元的解决方法. 通过定义调和犹豫模糊元为一组概率分布相同的概率犹豫模糊元, 论文在犹豫模糊信息和概率犹豫模糊信息之间架起了一座桥梁, 将它们纳入统一处理框架. 在此基础上, 论文定义了调和犹豫模糊元的基本运算规则、集成算子、距离测度和混合熵测度, 构建了基于调和犹豫模糊信息的多属性决策方法, 并将其运用到了陆军合成旅指挥控制能力评估上.

    • 耿凯峰, 叶春明

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0318

      摘要:针对带工序跳跃的绿色混合流水车间机器和AGV(Automated Guided Vehicle)联合调度问题,以最小化最大完工时间和总能耗为目标建立集成调度模型.根据问题的特性,提出了改进Memetic Algorithm (MA) 算法求解该问题.首先,设计了基于工序,机器和转速的三层编码策略,最大程度保证了算法在整个解空间中搜索;然后,设计了混合种群初始化方法以提高初始种群解的质量;同时,设计了交叉和变异算子以及两种基于问题的邻域搜索策略以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力.最后,通过大量仿真实验验证了MA算法求解该问题的有效性和优越性.

    • 王希铭, 孙金生, 吴梓杏, 李志韬

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0292

      摘要:针对具有参数不确定性和未知外部扰动的 EulerLagrange 多智能体系统, 设计了一种基于自适应滑模控 制的分布式蜂拥算法. 该算法使用自适应滑模控制和自适应控制律分别补偿未知的外部扰动与模型中可线性参 数化回归的不确定项, 从而在实现蜂拥控制的同时,避免了智能体对外部扰动先验知识的要求. 理论分析表明, 在 多智能体达成蜂拥的同时, 算法保证滑模的自适应增益有界. 此外, 所提出的算法同时考虑了虚拟领导者追踪与 基于目标区域的跟踪问题, 并给出了碰撞避免的条件. 最后, 数值仿真验证了所提出的算法的有效性.

    • 张哲益, 曹卫华, 朱蕊, 胡文凯, 吴敏

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0279

      摘要:遥感图像场景分类对土地资源管理具有重要意义, 然而高分辨率遥感图像中地物分布复杂, 图像中存在着与当前场景无关的冗余信息, 会对场景的精确分类造成影响. 针对该问题, 提出一种基于脉冲卷积神经网络(Spike Convolutional Neural Network, SCNN) 稀疏表征的场景分类方法. 从稀疏表征出发, 利用脉冲神经元的稀疏脉冲输出特性, 设计脉冲卷积神经网络, 去除遥感图像中与场景无关的冗余信息, 实现对图像的稀疏表征; 提出了基于脉冲输出交叉熵损失函数的反向传播算法, 在该算法的基础上利用梯度下降训练脉冲卷积神经网络, 优化网络参数, 实现遥感图像场景分类. 通过实验验证方法的有效性, 所提方法应用于 Google 和 UCM 两个遥感图像数据集, 并与传统的卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 进行了对比. 实验结果表明, 所提方法可以对遥感图像进行稀疏表征, 实现场景分类; 而且相对于卷积神经网络, 所提方法在遥感图像场景分类任务上更有优势.

    • 金丹, 吴麒, 陈博, 俞立

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0278

      摘要:本文针对动态模型未知的信息物理系统在拒绝服务(DoS)攻击下的安全控制问题, 提出了无模型的H∞控制方法, 其中DoS攻击具有代价约束且连续攻击次数是有界的. 首先, 利用量测数据设计丢包情形下的Smith预估器对当前状态进行预测, 并给出了量测反馈H∞控制器的结构形式. 其次, 利用博弈论将H∞控制问题转化二人零和博弈问题, 从而给出了控制器增益的设计方法. 进一步, 基于Q-learning方法设计了模型未知下的控制器增益在线求解算法, 实现了系统的安全H∞控制. 最后, 通过雕刻机平台的仿真和实验验证了所提方法的有效性.

    • 曾建潮, 武鑫宇, 张晓红, 石慧, 石冠男, 秦彦凯

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0272

      摘要:随着检测传感技术的发展,诸如风力发电机叶片等可对其状态进行检测,并依据检测结果进行剩余寿命预 测.但此类系统在运行中受环境冲击影响较大,如雷击对叶片裂纹的影响.如何对冲击影响下的系统剩余寿命进行 预测,并结合预测结果进行经济可靠的维修决策是一个值得研究的问题.本文针对状态可检测的连续退化系统,研 究了考虑加速冲击损伤特性下的系统剩余寿命预测及基于预测的维修决策.首先,考虑了自然退化和与退化相关 的冲击损伤,构建了加速冲击损伤退化模型和剩余寿命预测模型;其次,制定了基于周期检测的状态维修与预测维 修相结合的混合维修策略,并推导了不同维修活动的发生概率;然后,构建了以长期平均费用率最小为目标,以检测 间隔和故障率阈值为决策变量的决策模型,并给出了优化解法.最后,以风力发电机叶片为案例验证了模型的适用 性和有效性,对系统的参数进行了灵敏度分析,并与未考虑加速冲击损伤和未考虑预测的维修决策结果进行了对 比分析.

    • 马学敏, 杨景明, 孙浩, 呼子宇, 韦钦楠

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0268

      摘要:现实生活中存在很多动态多目标优化问题(DMOPs),这类问题要求算法在环境变化后快速收敛到新的Pareto前沿,并保持解集的多样性,且随着Pareto前沿复杂程度的增加,这一问题更加突出. 针对此问题,提出一种基于多区域中心点预测的动态多目标优化算(MCPDMO). 首先,根据环境变化的严重程度将种群划分为多个子区域, 使个体的分配更加适应动态变化的环境; 其次,分别计算每个子区域的中心点,对不同子区域在不同时刻的中心点建立时间序列,并利用差分模型预测新环境的最优解集,以提高算法对不同环境变化的响应能力. 为 验证算法的有效性,与3种动态多目标优化算法在10个标准测试函数上进行仿真实验. 结果表明,该算法在具有复杂Pareto前沿的动态问题上表现出更优的收敛性和分布性.

    • 那靖, 郑昂, 黄英博

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0262

      摘要:针对传统反步控制器设计方法存在复杂度爆炸、参数收敛难、控制奇异、需全系统状态已知等问题, 提出一种新的可保证参数收敛的未知系统动态辨识和非反步输出反馈自适应控制方法. 通过定义新的状态变量和系统等价变换, 将严格反馈系统状态反馈控制转化为标准系统的输出反馈控制, 进而设计包含高阶微分器的自适应单步控制器, 避免反步递推设计的问题. 采用两个神经网络对系统集总未知动态进行估计, 避免了传统控制方法在未知控制增益在线估计过零引发的奇异问题. 构造一种新的自适应算法在线更新神经网络权值确保其收敛到真实值, 进而实现对未知系统动态的精准辨识. 基于Lyapunov 定理的分析表明, 跟踪误差和估计误差均可收敛到零点附近紧集. 基于液压伺服系统模型的对比仿真验证了该方法的有效性和优越性.

    • 高海龙, 谢勇, 马吉祥, 张波

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0190

      摘要:综合考虑客户优先级、订单交货期和车辆运输时间窗等因素,以配送收益最大化为目标,建立了多行程多交货期的成品油配送优化模型,并设计了带交货期移除算子的改进变邻域搜索算法进行求解。基于前向插入启发式算法构造初始解,设计了基于订单交货期的邻域扰动算子和基于单位时间收益最大化的贪婪策略,以增强算法的局部寻优能力,并提出基于逆序访问的后期优化策略,从而在保证解的质量情况下加快算法收敛速度。通过不同规模下的仿真实验验证了模型和算法在最大化配送收益的同时,也能有效提高配送及时性。

    • 戴家浩, 易静文, 柴利

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0151

      摘要:在实际应用中,一大类的多智能体系统可由二阶和三阶模型描述. 本文研究了二阶和三阶多智能体系统在无向图下的一致性和收敛率优化问题. 对于在离散时间下的智能体,我们采取了一个定常的控制协议. 首先,我们给出了多智能体系统达到一致性的充要条件以及一致性状态的显示表达式. 然后,我们将快速一致性问题转化为收敛率的优化问题,用劳斯判据的方法得到了二阶和三阶系统最优收敛率和控制增益的直接求解公式. 最后,我们通过仿真实验对理论结果的有效性进行了验证.

    • 罗佳, 何凯霖

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0120

      摘要:本文针对边缘智能设备低功耗,轻算力的要求,采用了新型存算一体器件-忆阻器作为基础电路元件,设计了低功耗、图像别电路。该电路采用多个忆阻卷积层和忆阻全连接网络串联的方式,获得了较高的识别精度。为了减小忆阻卷积层计算所需的忆阻交叉阵列的行尺寸和列尺寸的不平衡,同时降低输入电压方向电路的功耗,将输入电压反相器置于忆阻交叉阵列之后。该电路可以将完成忆阻卷积网络运算所需的忆阻交叉阵列的行大小从2M+1减少到M+1,同时将单个卷积核计算所需的反相器的数量降低到了1,从而大幅度降低了忆阻卷积网络的体积和功耗。利用数学近似,将BN层和dropout层计算合并到CNN层中,减小网络层数同时降低电路的功耗。通过在CIFAR-10数据集上的实验表明,该电路可以有效地对图像进行分类,同时具备推理速度快(187ns)和功耗低的优点(单个神经元功耗小于3.5uW)。

    • 熊福力, 曹劲松, 杜瑶, 储梦伶, 张杏

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195 / j.kzyc.2021.0113

      摘要:并行生产线和特定工序生产资源共享模式可以显著改善客户满意度和节约成本. 针对预制构件并行生产线资源配置与生产调度集成优化问题, 基于分解策略和交替迭代优化思想, 提出一种交替式混合果蝇-禁忌搜 索算法(AHFOA_TS) 以最小化拖期惩罚费用. 首先, 通过快速启发式方法产生一较好初始解? 随后固定资源配置方案, 为提高算法局部搜索能力, 通过集成多种局部搜索方式, 设计一种离散果蝇优化算法优化订单指派及调度 方案? 然后固定订单指派及调度方案, 为减少无效搜索次数, 设计一种基于双层变异算子和精英劣解交叉策略的混合禁忌搜索算法以优化资源配置方案. 如此两个阶段交替运行直到满足终止条件. 此外, 还设计了四种基于交 替搜索框架的智能优化算法用于比较. 计算结果表明AHFOA_TS 算法能更有效求解预制构件生产线资源配置与生产调度集成优化问题.

    • 都海波, 葛展展, 张金锋, 谢枫

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0107

      摘要:为了提高电力系统的自动化水平,减轻电力工人在检修高压输电系统时的劳动强度,同时保障电力工人人身安全, 设计并提出一种可以攀爬电力铁塔的六自由度关节式机器人. 并针对该构型进行运动学分析与求解.为解决传统的解析法用于机械臂逆运动学求解过程中存在操作繁琐和奇异点无法逆运算等问题 提出一种基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法.对电力攀爬机器人进行DH建模,得到正运动学方程。使用正运动学方程与目标位姿建立代价函数, 采用改进天牛须算法对代价函数优化, 并使用MATLAB实现此算法进行仿真验证.对比传统的天牛须算法、改进遗传算法、改进粒子群算法 ,基于改进天牛群算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法具有较好的收敛性,求解精度高.

    • 梁慧慧, 吴炜, 楼旭阳, 贾佳佳, 崔宝同

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0069

      摘要:基于滑模控制理论,研究二维桥式起重机的控制器设计问题. 首先,考虑小车端受到外界干扰的情况以及利用一些等价变换,得到一个四阶桥式起重机动力学模型?然后,根据得到的动力学方程,分别设计一种比例微分 滑模控制器和一种比例微分积分滑模控制器,进而通过构造李雅普诺夫函数的方法证明两种控制器下滑模面的可达性和系统的稳定性?最后,设计1组对比仿真实验和1组在自制的桥式起重机实验平台上的验证性实验. 实验结果表明,所设计的两种滑模控制器均可以使桥式起重机达到给定的控制目标.

    • 王子赟, 李旭, 王艳, 纪志成

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0015

      摘要:针对噪声有界但未知条件下的非线性系统状态估计问题,提出了基于超平行空间集员滤波算法,利用Stirling矩阵将模型进行一阶展开,基于凸差规划完成线性化误差定界,随后采用超平行空间表示误差边界和状态可行集,求解下一时刻预测状态可行集超平行体.在更新步将观测值分解为多个带, 融入观测值的线性化误差并将带依次与超平行体相交,得到该时刻的超平行空间描述下的状态可行集更新情况.本文所提算法避免了在求解线性化误差过程中外包误差集合带来的体积扩充,降低了非线性集员滤波算法的保守性,给出的仿真示例验证了算法的可行性和有效性.

    • 朱新峰, 丁文武, 张天平

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0012

      摘要:本文主要研究具有输入量化和全状态约束的随机非严格反馈非线性系统的有限时间自适应跟踪控制. 首先, 利用双曲正切函数进行非线性映射, 消除了全状态约束的限制, 将系统变换为无约束系统. 其次, 引入滞回量化器来克服量化信号中的抖动和量化误差. 第三, 为了实现有限时间控制, 提出了概率意义下半全局有限时间稳定控制方法, 加快了系统的收敛速度. 在此基础上, 采用径向基函数神经网络逼近未知非线性函数. 基于动态面控制技术和高斯函数的性质, 对变换后的非严格反馈随机系统进行自适应控制设计. 所设计的控制器能够保证闭环系统中的所有信号在概率意义下有限时间稳定. 仿真结果表明了该控制方案的有效性.

    • 常路, 单梁, 戴跃伟, 戚志东

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195 / j.kzyjc.2020.1817

      摘要:针对多机器人系统在未知环境下难以有效避障和保持队形的问题,本文在改进了动态窗口法(DWA)的基础上,提出一种领航-跟随法和基于行为法相结合的多机器人编队控制算法.首先,通过修正速度窗口和三个现有评价函数,并添加两个新的评价函数改进了DWA算法,增加了速度的采样范围,提高了优秀轨迹的评分,并增强了机器人朝目标导航和未知环境下的全局搜索能力.其次,对周围环境和编队状态实时检测,为各机器人设计不同的行为(包括导航,避障,跟踪和等待)及其选择方式,兼顾了编队避障及队形保持.然后,基于改进DWA和社会力模型(SFM)设计行为控制策略,在未知环境下使领航者能规划适合整体编队运行的路径,跟随者能根据编队的不同状态自适应地切换跟随方式.最后,基于Matlab和V-REP进行了一系列仿真,结果表明在未知环境下,提出的改进DWA能显著提高机器人的通行效率和全局搜索能力,编队控制算法能够实现队形稳定保持,灵活避障与变换.

    • 王瑞琦, 陈光宇

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1813

      摘要:单元退化情形下,考虑全寿命周期的大规模系统可靠性设计与预防性维修策略的综合优化问题将变得更为复杂。针对单元失效服从威布尔分布的情形,考虑多单元联合的预防性维修模式,构建可靠性约束下大规模系统全寿命周期成本优化模型。单元数量众多带来的组合规模指数增长问题将导致非线性择优困难,利用遗传算法编程,快速求解全局最优解,包括设计阶段的单元可靠性和使用阶段的系统预防性维修周期。最后,通过典型算例分析,验证模型与算法的正确性和有效性,探究维修改善因子、单元可靠性和预防性维修周期等决策变量间的相互关系。研究成果有助于简化系统工程师的可靠性工程设计过程,具有一定的理论和应用价值。

    • 刘艳君, 韩萍, 马君霞

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1650

      摘要:针对含有未知时滞的多输入受控自回归系统模型的时滞与参数辨识问题,基于Householder变换探讨一种贪婪正交最小二乘辨识算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设置输入数据回归长度对系统模型进行过参数化,得到一个含有稀疏参数向量的高维辨识模型;其次,为了避免最小二乘算法中对高维协方差矩阵的求逆运算,利用Householder变换对信息矩阵进行正交分解,推导了基于Householder变换的正交最小二乘算法;然后,为了提高辨识效率,降低辨识成本,推导了基于Householder变换的贪婪准则,进而得到基于Householder变换的贪婪正交最小二乘辨识算法,该算法能够在少量采样数据的条件下获得稀疏参数向量的估计值;最后,根据估计的稀疏参数向量的结构得到系统时滞估计.仿真结果表明了所提出算法的有效性.

    • 孙明, 王淑梅, 郭媛, 曹伟, 徐耀群

      优先出版时间:2021-08-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1579

      摘要:针对多小区蜂窝网络资源分配所要求的低能耗、高速率和低延时问题,提出了一种基于深度无监督学习的多小区蜂窝网络资源分配方法.首先构建基于无监督学习的深度功率控制神经网络,通过约束处理输出优化的信道功率控制方案以最大化能量效率的期望;然后构建基于无监督学习的深度信道分配神经网络,通过约束处理输出优化的信道分配方案,并联合前期训练好的深度功率控制神经网络拟合输出优化的信道功率,进一步优化能量效率的期望.仿真结果表明,所提出的方法在保证低计算时延的同时可获得优于其它算法的能量效率和传输速率.

    • 刘志全, 褚振忠

      优先出版时间:2021-07-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0327

      摘要:针对具有内部未建模动态和外部不确定扰动的水面船舶设计了鲁棒自适应航向控制器, 并处理了转向过程中的漂角补偿问题. 基于二阶非线性Nomoto模型和一阶漂角模型建立了非积分链结构的漂角-航向非线性状态空间模型, 将航向系统未建模动态与外部不确定扰动合并为复合扰动, 应用扩张状态观测器估计模型中的未测量状态和系统复合扰动. 基于Lyapunov稳定性理论和自适应反步法设计航向状态反馈控制规律, 为避免反步法控制过程中的微分爆炸问题, 采用动态面控制技术获取虚拟控制信号的近似导数. 所提出的扩张状态观测器和航向控制算法能够保证闭环系统内所有误差信号一致最终有界, 提高了航向保持和转向过程中的航向跟踪精度.仿真结果验证了所提出的航向控制规律的有效性.

    • 秦浩翔, 韩玉艳, 陈庆达, 李俊青, 桑红燕

      优先出版时间:2021-07-12  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0607

      摘要:混合流水车间调度是制造业领域的前沿方向,而研究带有阻塞约束的问题更具有现实意义。针对阻塞混合流水车间调度问题(blocking hybrid flow shop scheduling problem, BHFSP),本文以最小化最大完工时间为优化目标建立了BHFSP的数学模型并详细阐述了其计算过程,在零缓冲区特性的基础上设计了一种双层变异策略的迭代贪婪(iterated greedy algorithm with double level mutation,IGDLM)算法来求解BHFSP。本文分析了传统IG算法中的优势和不足,针对阻塞特性提出了双层变异策略来提高解的多样性,进一步平衡所提算法的全局探索和局部搜索能力。通过100个测试算例的数值仿真以及与5种代表算法的统计比较,验证了所提出的双层变异策略与IG融合的算法能够得到更好的目标值,并为中大规模的BHFSP提供更优的调度方案。

    • 俞胜平, 韩忻辰, 袁志明, 崔东亮

      优先出版时间:2021-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0670

      摘要:高速铁路以其运输能力大、速度快、全天候等优势,近些年来取得了飞速蓬勃的发展。而恶劣天气等突发事件会导致列车延误晚点,更甚者延误会沿着路网不断传播扩散,其带来的多米诺效应将造成大面积列车无法按计划运行图运行。目前依靠人工经验的动态调度方式难以满足快速优化调整的实际要求。因此,本文针对突发事件造成高铁列车延误晚点的动态调度问题,设定了所有列车在各站到发时间晚点总和最小为优化目标,构建了高铁列车可越行情况下的混合整数非线性规划模型,提出了基于策略梯度强化学习的高铁列车动态调度方法,包括交互环境建立、智能体状态及动作集合定义、策略网络结构及动作选择方法和回报函数建立,并结合具体问题对REINFORCE算法做了误差放大与阈值设定两种改进。最后对算法收敛性及算法改进后的性能提升进行了仿真研究,并同Q-Learning算法进行了比较,结果表明本文提出的方法可以有效的对高铁列车进行动态调度,将突发事件带来的延误影响降至最小,从而提高列车的运行效率。

    • 王哲昀, 胡文军, 徐剑豪, 胡天杰

      优先出版时间:2021-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0398

      摘要:许多应用场景要求每个类别的数量相对平衡,而传统模糊C均值(FCM)聚类算法无法实现此功能。为此,利用标签信息构造 标签分布熵以评价聚类的平衡度,然后将标签分布熵、模糊隶属度矩阵与标签矩阵之间的平方损失同时引入到传统FCM 中,进而提出了一种标签分布熵正则的模糊C均值平衡聚类方法(FCMLDE)。同时,利用迭代方法和增广拉格朗日乘数 法设计了该模型的优化算法。最后,利用6个真实数据集进行了聚类实验,结果表明所提方法在聚类性能和平衡性能上 均具有很好优势。

    • 吴仁超, 贺建军, 李欣, 殷泽阳, 陈祖国

      优先出版时间:2021-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0364

      摘要:摘 要: 订单拣选是仓库运营管理中一项高劳动强度与高成本的操作,拣货员在仓库中从货位拣选出满足订单需求的货物。订单分批问题(Order Batching Problem, OBP)是订单拣选中的重要规划问题,该问题以最小化拣选批次路径时长为目标,将用户订单分配至拣选批次中。首先为了优化订单分配构造高质量批次,提出了混合元启发式算法,在自适应大领域搜索框架中融入基于不可行下降的局部搜索,同时引入自适应惩罚机制与一批基于订单与基于批次的移除启发式以及新的算法组件。其次为了优化拣选路径进一步降低批次旅行时间,提出单向启发式,利用动态规划优化组合多个路径策略。实验表明在合理计算时间内,所提算法的求解质量优于多重启变领域搜索(MS-VNS)、混合自适应大领域搜索与禁忌搜索(ALNS/TS),所提算法的最大的路径长度减少率达到22.36%。

    • 方冰, 韩冰, 谢德于

      优先出版时间:2021-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0350

      摘要:为解决两个概率语言术语集的优劣比较这一基本问题, 论文在已有可能度公式的基础上, 提出了一种改进的可能度计算公式, 并在此基础上构建了基于可能度矩阵的多属性决策方法. 数值实验表明, 论文所提可能度公式计算简单, 区分能力强, 且易于拓展应用; 所提基于可能度矩阵的概率语言多属性决策方法, 结构简单, 计算过程具有较强的自检性, 能够通过确保计算过程的正确性来保证计算结果的有效性. 最后, 论文将理论成果运用到军队院校教育教学质量评价上.

    • 高存璋, 谷海涛

      优先出版时间:2021-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0343

      摘要:路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分,规划路径的优劣,很大程度上决定了机器人执行任务的效果. 传统的路径规划算法,例如基于图搜索的dijkstra算法和其改进后的A^*算法,以及基于采样的RRT算法和其改进后的RRT*算法,仅仅考虑避障问题;基于插值曲线的算法,可以产生较为光滑的轨迹,基于数值优化的算法可以将机器人速度、加速度等加入损失函数,通过优化求解,产生动力学特性较好的轨迹. 然而,面对当前越来越精确、丰富的先验地形信息,鲜有算法可以充分利用他们.本文基于海底数字高程地图(DEM),提出了扩展A*算法及FM算法改进算法,能够利用先验地形信息,提高路径规划的效果.通过仿真分析,对比了三种算法:扩展A*算法、TC FM和TC FM*算法,仿真表明,扩展A*算法求解速度更快、局部规划能力更强. TC FM、TC FM*算法求得路径更短、更光滑.

    • 郭一楠, 蒋东章, 王瑞茹, 巩敦卫

      优先出版时间:2021-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0329

      摘要:换热板片作为构成宽通道板式换热器的核心部件,对其换热效果具有直接影响。为有效提升换热器性能,减少能量损耗,提出一种宽通道换热板片结构的多目标头脑风暴优化设计方法。根据换热板片的形状和布局特点,提取梯形凸台尺寸及其分布间隔构成结构参数,采用正交法,基于Fluent数值模拟软件获得25组换热板片结构样本。进而,采用回归构建换热努塞尔数和压力损失的代理模型,并以最大换热效果和最小能量损耗作为优化目标,采用基于网格的多目标头脑风暴优化算法,寻优获得最佳换热板片的结构设计方案。统计实验结果表明,换热性能代理模型可以有效降低评价代价,所提优化设计方法可以更加高效地获得具有最佳换热效果和能量损耗的换热板片结构。

    • 王芳, 吕紫青, 单锐, 周超

      优先出版时间:2021-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0310

      摘要:本文针对具有非对称输出约束和外界干扰的不确定非线性系统, 提出自适应固定时间反步控制策略. 首先, 采用非对称障碍Lyapunov 函数处理系统的输出约束问题, 使系统输出满足约束条件. 其次, 通过构造固定时间干扰观测器对外界干扰进行估计. 设计自适应固定时间滤波器, 解决传统反步控制的“计算爆炸”问题, 通过自适应律估计虚拟控制输入