2.793

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                    當期目錄

                    2021年 第47卷  第8期

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                    2021, 47(8): .
                    摘要:
                    綜述
                    光學遙感圖像目標檢測算法綜述
                    聶光濤, 黃華
                    2021, 47(8): 1749-1768. doi: 10.16383/j.aas.c200596
                    摘要:

                    目標檢測技術是光學遙感圖像理解的基礎問題, 具有重要的應用價值. 本文對遙感圖像目標檢測算法發展進行了梳理和分析. 首先闡述了遙感圖像目標檢測的特點和挑戰; 之后系統總結了典型的檢測方法, 包括早期的基于手工設計特征的算法和現階段基于深度學習的方法, 對于深度學習方法首先介紹了典型的目標檢測模型, 進而針對遙感圖像本身的難點詳細梳理了優化改進方案; 接著介紹了常用的檢測數據集, 并對現有方法的性能進行比較; 最后對現階段問題進行總結并對未來發展趨勢進行展望.

                    基于生理信號的情感計算研究綜述
                    權學良, 曾志剛, 蔣建華, 張亞倩, 呂寶糧, 伍冬睿
                    2021, 47(8): 1769-1784. doi: 10.16383/j.aas.c200783
                    摘要:

                    情感計算是現代人機交互中的一個重要研究方向, 旨在研究與開發能夠識別、解釋、處理和模擬人類情感的理論、方法與系統. 腦電、心電、皮膚電等生理信號是情感計算中重要的輸入信號. 本文總結了近年來基于腦電等生理信號的情感計算研究所取得的進展. 首先介紹情感計算的相關基礎理論, 不同生理信號與情感變化之間的聯系, 以及基于生理信號的情感計算工作流程和相關公開數據集. 接下來介紹生理信號的特征工程和情感計算中的機器學習算法, 重點介紹適合處理個體差異的遷移學習、降低數據標注量的主動學習和融合特征工程與學習器的深度學習算法. 最后, 指出基于生理信號的情感計算研究中面臨的一些挑戰.

                    電動汽車電子差速控制技術研究綜述
                    姚芳, 林祥輝, 吳正斌, 李貴強
                    2021, 47(8): 1785-1798. doi: 10.16383/j.aas.c190293
                    摘要:

                    首先, 闡述電動汽車(Electric vehicle, EV)驅動系統的布置結構以及差速控制的原理和優缺點, 并介紹用于電子差速控制(Electronic differential control, EDC)的Acekermann轉向模型和3自由度整車動力學模型, 進而剖析非線性擾動和整車模型的設計理念; 其次, 重點綜述電動汽車分布式驅動結構的電子差速控制策略、多機抗擾控制及優化算法的相關研究成果, 并從成果走向、局限性及可能的發展空間分析其發展態勢; 最后, 從整車模型、控制策略、抗擾算法和效果驗證等四個方面, 總結電動汽車電子差速控制技術的現狀, 并展望未來發展可能.

                    人臉活體檢測綜述
                    蔣方玲, 劉鵬程, 周祥東
                    2021, 47(8): 1799-1821. doi: 10.16383/j.aas.c180829
                    摘要:
                    人臉活體檢測是為了提高人臉識別系統安全性而需要重點研究的問題.本文首先從人臉活體檢測的問題出發, 分個體、類內、類間三個層面對人臉活體檢測存在的困難與挑戰進行了闡述分析.接下來, 本文以算法使用的分類線索為主線, 分類別對人臉活體檢測算法及其優缺點進行了梳理和總結.之后, 本文就常用人臉活體檢測數據集的特點、數據量、數據多樣性等方面進行了對比分析, 對算法評估常用的性能評價指標進行了闡述, 總結分析了代表性人臉活體檢測方法在照片視頻類數據集CASIA-MFSD、Replay-Attack、Oulu-NPU、SiW以及面具類數據集3DMAD、SMAD、HKBU-MARsV2上的實驗性能.最后本文對人臉活體檢測未來可能的發展方向進行了思考和探討.
                    綜合集成研討廳體系起源、發展現狀與趨勢
                    王丹力, 鄭楠, 劉成林
                    2021, 47(8): 1822-1839. doi: 10.16383/j.aas.c210062
                    摘要:

                    20世紀80年代前后, 國外學術界開始了復雜性與復雜系統的研究. 與此同時, 以錢學森為代表的一批中國學者也開展了與此相關的系統科學和開放的復雜巨系統的研究, 開創性地提出了綜合集成法, 進一步發展為綜合集成研討廳體系, 并取得了一些成功應用. 但是由于當時人們對綜合集成研討廳體系的認識不足, 以及技術條件所限, 其應用受到了限制. 隨著思維科學/認知科學、系統科學和信息技術、計算機技術、網絡通信技術巨大進步, 特別是近年來大數據、云計算、人工智能的飛速發展, 出現了越來越多的復雜巨系統, 亟待有效方法來處理這類問題. 在此背景下, 綜合集成研討廳體系又獲得廣泛關注. 本文回顧了綜合集成研討廳體系產生和發展的重要歷程, 分析了其典型案例, 介紹了國內外的相關研究進展, 最后提出了未來發展的幾個方向. 本文力圖為從事復雜巨系統研究和實踐的相關人員提供理論方法指導和工程范例.

                    論文與報告
                    基于微分博弈的追逃問題最優策略設計
                    劉坤, 鄭曉帥, 林業茗, 韓樂, 夏元清
                    2021, 47(8): 1840-1854. doi: 10.16383/j.aas.c200979
                    摘要:

                    本文設計了基于線性二次型微分博弈的多個攻擊者、多個防御者和單個目標的追逃問題最優策略. 首先, 針對攻防雙方保持聚合狀態的情形, 基于攻擊方內部、防御方內部以及雙方之間的通信拓撲, 分別給出了目標沿固定軌跡運動和目標采取逃跑時攻防雙方的最優策略. 其次, 針對攻防雙方保持分散狀態的情形, 利用二分圖最大匹配算法分配相應的防御者與攻擊者, 將多攻擊者、多防御者追逃問題轉化為多組兩人零和微分博弈, 并求解出了攻防雙方的最優策略. 最后, 數值仿真驗證了所提策略的有效性.

                    基于多粒度對抗訓練的魯棒跨語言對話系統
                    向露, 朱軍楠, 周玉, 宗成慶
                    2021, 47(8): 1855-1866. doi: 10.16383/j.aas.c200764
                    摘要:

                    跨語言對話系統是當前國際研究的熱點和難點. 在實際的應用系統搭建中, 通常需要翻譯引擎作為不同語言之間對話的橋梁. 然而, 翻譯引擎往往是基于不同訓練樣本構建的, 無論是所在領域, 還是擅長處理語言的特性, 均與對話系統的實際應用需求存在較大的差異, 從而導致整個對話系統的魯棒性差、響應性能低. 因此, 如何增強跨語言對話系統的魯棒性對于提升其實用性具有重要的意義. 提出了一種基于多粒度對抗訓練的魯棒跨語言對話系統構建方法. 該方法首先面向機器翻譯構建多粒度噪聲數據, 分別在詞匯、短語和句子層面生成相應的對抗樣本, 之后利用多粒度噪聲數據和干凈數據進行對抗訓練, 從而更新對話系統的參數, 進而指導對話系統學習噪聲無關的隱層向量表示, 最終達到提升跨語言對話系統性能的目的. 在公開對話數據集上對兩種語言的實驗表明, 所提出的方法能夠顯著提升跨語言對話系統的性能, 尤其提升跨語言對話系統的魯棒性.

                    生成式不完整多視圖數據聚類
                    趙博宇, 張長青, 陳蕾, 劉新旺, 李澤超, 胡清華
                    2021, 47(8): 1867-1875. doi: 10.16383/j.aas.c200121
                    摘要:

                    基于自表示子空間聚類的多視圖聚類引起越來越多的關注. 大多數現有算法假設每個樣本的所有視圖都可獲得, 然而在實際應用中, 由于各種因素, 可能會導致某些視圖缺失. 為了對視圖不完整數據進行聚類, 本文提出了一種在統一框架下同時執行缺失視圖補全和多視圖子空間聚類的方法. 具體地, 缺失視圖是由已觀測視圖數據約束的隱表示生成的. 此外, 多秩張量應用于挖掘不同視圖之間的高階相關性. 這樣通過隱表示和高階張量同時挖掘了不同視圖以及所有樣本(即使是不完整視圖樣本)之間的相關性. 本文使用增廣拉格朗日交替方向最小化(AL-ADM)方法求解優化問題. 在真實數據集上的實驗結果表明, 我們的方法優于最新的多視圖聚類算法, 具有更好的聚類準確度和魯棒性.

                    繩長時變情況下輪胎式集裝箱起重機非線性防擺控制算法
                    曹海昕, 郝運嵩, 林靜正, 盧彪, 方勇純
                    2021, 47(8): 1876-1884. doi: 10.16383/j.aas.c200859
                    摘要:

                    四繩輪胎式集裝箱起重機由于自身的動力學特性較為復雜, 目前仍缺乏穩定高效的控制手段.?為解決港口起重機作業過程中臺車定位精準度低、負載易受干擾擺幅大的問題, 文章設計了一種面向工業場景的非線性反饋控制器. 首先在未進行近似處理的前提下對起重機吊具擺動情況進行了建模分析. 在此基礎上, 通過在控制器中引入擺幅反饋信息, 實現了繩長時變情況下臺車的精確定位與負載擺幅的有效抑制, 為集裝箱的運送路徑增加了更多選擇. 隨后基于Lyapunov方法對控制器進行了穩定性分析. 所設計的控制方案在港口實際設備上進行了驗證, 在定位精度與消擺性能上相較于人工操作取得了很大提升.

                    Hyperledger Fabric共識機制優化方案
                    孟吳同, 張大偉
                    2021, 47(8): 1885-1898. doi: 10.16383/j.aas.c190516
                    摘要:

                    針對Hyperledger Fabric使用固定背書節點處理交易所帶來的安全風險和性能瓶頸問題, 提出了一種非交互、可驗證的隨機化背書節點優化方案. 基于“背書?排序?驗證”的Hyperledger fabric共識模型, 引入背書節點候選集, 使用可驗證隨機函數隨機抽取背書節點進行交易背書, 實現了背書節點的非交互式可驗證隨機選取和背書過程的并行處理. 分析和實驗表明, 優化后的共識機制具有更高的安全性和更快的交易處理速度.

                    考慮車輛橫向主動安全的智能駕駛員模型
                    隋振, 梁碩, 田彥濤
                    2021, 47(8): 1899-1911. doi: 10.16383/j.aas.c190526
                    摘要:

                    結合智能車面臨的橫向安全問題, 設計了一種具有橫向安全性的智能駕駛員模型. 該系統由轉向控制、速度控制和決策規劃三個模塊組成. 該系統的主要作用包括: 一是通過在轉向控制中加入主要約束提高車輛在轉向過程中的橫向穩定性, 減小車輛發生側滑、側傾、側偏等風險; 二是在換道場景下, 決策規劃單元合理分析交通環境中的車間距并計算出駛入臨近車道的速度和軌跡, 使智能車實現安全換道. CarSim/Simulink仿真結果表明, 該智能駕駛員系統提高了車輛行駛的橫向安全性.

                    聯邦控制: 面向信息安全和權益保護的分布式控制方法
                    朱靜, 王飛躍, 王戈, 田永林, 袁勇, 王曉, 齊紅威, 賈曉豐
                    2021, 47(8): 1912-1920. doi: 10.16383/j.aas.c210182
                    摘要:

                    本文提出一種基于聯邦智能的分布式控制方法—聯邦控制. 作為聯邦生態的核心環節, 聯邦控制從聯邦智能的需求響應出發, 以聯邦數據的信息安全和權益保護為目標, 以區塊鏈、平行系統為技術支撐, 為大型復雜系統提供高效、安全、可靠的控制與管理.

                    基于多模態特征子集選擇性集成建模的磨機負荷參數預測方法
                    劉卓, 湯健, 柴天佑, 余文
                    2021, 47(8): 1921-1931. doi: 10.16383/j.aas.c190735
                    摘要:

                    如何融合球磨機系統研磨過程所產生的多模態機械信號構建磨機負荷參數預測(Mill load parameter forecasting, MLPF)模型是當前研究的熱點. 針對上述問題, 本文提出一種基于多模態特征子集選擇性集成(Selective ensemble, SEN)建模的MLPF方法. 首先, 對多模態機械信號進行時頻域變換得到高維頻譜數據; 接著, 采用相關系數法和互信息法對多模態頻譜進行線性和非線性特征子集的自適應選擇; 最后, 采用優化和加權算法對上述特征子集的候選子模型進行自適應地選擇與合并, 得到基于SEN機制的MLPF模型. 采用磨礦過程實驗球磨機的機械信號仿真驗證了所提方法的有效性.

                    具有未建模動態的互聯大系統事件觸發自適應模糊控制
                    趙光同, 曹亮, 周琪, 李鴻一
                    2021, 47(8): 1932-1942. doi: 10.16383/j.aas.c200846
                    摘要:

                    針對一類具有未建模動態及執行器故障的非嚴格反饋非線性互聯大系統, 提出一種基于事件觸發機制的模糊分散自適應輸出反饋控制算法. 首先, 通過設計模糊狀態觀測器估計系統中不可測的狀態, 并引入李雅普諾夫函數約束未建模動態. 然后, 提出一種基于事件觸發機制的自適應容錯控制器補償多個執行器故障產生的影響. 最后, 利用障礙李雅普諾夫函數實現對系統輸出的約束, 并證明閉環系統中所有信號均是半全局一致最終有界的, 且設計的事件觸發機制可以避免Zeno行為. 數值仿真結果驗證所提出設計方案的可行性及有效性.

                    基于圖像和特征聯合約束的跨模態行人重識別
                    張玉康, 譚磊, 陳靚影
                    2021, 47(8): 1943-1950. doi: 10.16383/j.aas.c200184
                    摘要:

                    近年來, 基于可見光與近紅外的行人重識別研究受到業界人士的廣泛關注. 現有方法主要是利用二者之間的相互轉換以減小模態間的差異. 但由于可見光圖像和近紅外圖像之間的數據具有獨立且分布不同的特點, 導致其相互轉換的圖像與真實圖像之間存在數據差異. 因此, 本文提出了一個基于圖像層和特征層聯合約束的可見光與近紅外相互轉換的中間模態, 不僅實現了行人身份的一致性, 而且減少了模態間轉換的差異性. 此外, 考慮到跨模態行人重識別數據集的稀缺性, 本文還構建了一個跨模態的行人重識別數據集, 并通過大量的實驗證明了文章所提方法的有效性, 本文所提出的方法在經典公共數據集SYSU-MM01上比D2RL算法在 Rank-1和mAP上分別高出4.2 %和3.7 %, 該方法在本文構建的Parking-01數據集的近紅外檢索可見光模式下比ResNet-50算法在Rank-1和mAP上分別高出10.4 %和10.4 %.

                    二自由度無人直升機的非線性自抗擾姿態控制
                    王怡怡, 趙志良
                    2021, 47(8): 1951-1962. doi: 10.16383/j.aas.c190521
                    摘要:

                    無人機高性能姿態控制的難題之一是無人機系統模型通常無法精確建立且受到復雜外部干擾的作用. 針對這一難題, 本文提出了二自由度無人直升機姿態控制的非線性自抗擾控制設計方法. 該方法的主要思想是將系統內部的未建模動態和外部干擾等不確定性因素作為“總擾動”, 利用輸入輸出信息在線觀測, 并在反饋控制環節對其進行補償. 本文發展了非線性擴張狀態觀測器與非線性反饋控制律用以提高控制品質. 本文嚴格證明了控制閉環系統的穩定性和收斂性, 并通過數值仿真驗證了理論結果的有效性. 數值結果顯示當量測輸出受噪音干擾時本文提出的方法優于線性自抗擾控制方法和滑??刂品椒?

                    基于隨機配置網絡的井下供給風量建模
                    王前進, 楊春雨, 馬小平, 張春富, 彭思敏
                    2021, 47(8): 1963-1975. doi: 10.16383/j.aas.c190602
                    摘要:

                    主通風機切換過程中, 取壓風量測量作為監測井下供給風量的主要手段, 是礦井主扇通風系統安全、穩定與經濟運行的重要保障. 然而, 由于取壓孔極易出現堵塞現象, 需要頻繁維護, 導致無法實時測量井下供給風量, 難以實現主通風機切換過程的閉環優化控制. 同時, 隨著隱含層節點數的增加, 基于隨機配置網絡(Stochastic configuration network, SCN)的估計模型存在過擬合和泛化能力差的缺點. 為了解決上述問題, 結合正則化(Regularization, R)技術, 本文提出一種新型的改進SCN算法, 即RSC算法, 用于井下供給風量的建模. 基準回歸分析和工業實驗表明: 與SCN方法相比, 建立的RSC模型具有較高的模型精度和較好的泛化性能.

                    基于深度強化學習的雙足機器人斜坡步態控制方法
                    吳曉光, 劉紹維, 楊磊, 鄧文強, 賈哲恒
                    2021, 47(8): 1976-1987. doi: 10.16383/j.aas.c190547
                    摘要:

                    為提高準被動雙足機器人斜坡步行穩定性, 本文提出了一種基于深度強化學習的準被動雙足機器人步態控制方法. 通過分析準被動雙足機器人的混合動力學模型與穩定行走過程, 建立了狀態空間、動作空間、episode過程與獎勵函數. 在利用基于DDPG改進的Ape-X DPG算法持續學習后, 準被動雙足機器人能在較大斜坡范圍內實現穩定行走. 仿真實驗表明, Ape-X DPG無論是學習能力還是收斂速度均優于基于PER的DDPG. 同時, 相較于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的準被動雙足機器人步態收斂更迅速、步態收斂域更大, 證明Ape-X DPG可有效提高準被動雙足機器人的步行穩定性.

                    基于雙尺度約束模型的BN結構自適應學習算法
                    戴晶幗, 任佳, 董超, 杜文才
                    2021, 47(8): 1988-2001. doi: 10.16383/j.aas.c180226
                    摘要:
                    在無先驗信息的情況下, 貝葉斯網絡(Bayesian network, BN)結構搜索空間的規模隨節點數目增加呈指數級增長, 造成BN結構學習難度急劇增加. 針對該問題, 提出基于雙尺度約束模型的BN結構自適應學習算法. 該算法利用最大互信息和條件獨立性測試構建大尺度約束模型, 完成BN結構搜索空間的初始化. 在此基礎上設計改進遺傳算法, 在結構迭代優化過程中引入小尺度約束模型, 實現結構搜索空間小尺度動態縮放. 同時, 在改進遺傳算法中構建變異概率自適應調節函數, 以降低結構學習過程陷入局部最優解的概率. 仿真結果表明, 提出的基于雙尺度約束模型的BN結構自適應學習算法能夠在無先驗信息的情況下保證BN結構學習的精度和迭代尋優的收斂速度.
                    基于旋翼無人機近地面空間應急物聯網節點動態協同部署
                    王巍, 彭力, 趙繼軍, 朱天宇, 崔益豪, 田立勤
                    2021, 47(8): 2002-2015. doi: 10.16383/j.aas.c180146
                    摘要:
                    針對基于旋翼無人機的近地面空間應急物聯網在缺少地面基站和能量受限的情況下, 可靠節能地遠距離傳輸重點區域全信息的要求, 研究由無人機組成的移動Ad-Hoc網絡的遠距離通信問題, 提出近地面空間應急物聯網空地節點動態協同部署方法. 首先, 對該類物聯網進行系統建模; 其次, 根據所建模型中無人機編隊大范圍、隊列化、微漂移地分散于監測區域的特點和編隊的聯合分布情況, 在提供可靠通信的同時, 將系統通信能耗和移動能耗的計算構建成二次約束二次規劃問題; 再次, 根據Gerschgorin圓盤定理和根的存在性定理, 證明了此問題為凸優化問題, 進而可求解得到移動地面站的最佳路徑點, 實現近地面空間應急物聯網空地節點動態協同部署. 最后, 通過實驗, 從通信耗能和運動耗能兩方面驗證了本文所提方法的有效性, 同時, 也分析了影響本文所述方法效能的因素.
                    含未知動態與擾動的非線性系統神經網絡嵌入學習控制
                    馬樂, 閆一鳴, 徐東甫, 李志偉, 孫靈芳
                    2021, 47(8): 2016-2028. doi: 10.16383/j.aas.c200186
                    摘要:

                    針對帶有不確定性與擾動的非線性系統的性能優化問題, 提出一種基于神經網絡嵌入的學習控制方法. 對一類常見的 Lyapunov 函數導數形式, 將神經網絡控制器集成到某種對系統穩定的基準控制器中, 其意義在于將原控制器改進為滿足Lyapunov穩定的神經網絡參數可調控制器, 從而能夠利用先進的神經網絡學習技術實現控制器的在線優化. 建立了跟蹤誤差的等效目標函數, 避免了對系統輸入–輸出的辨識問題. 建立了一種未知非線性與擾動等效值自適應方法, 并依此方法設計基準控制器. 以RBF (Radial basis function) 反步自適應控制、基于卷積神經網絡的滑??刂坪蜕疃葟娀瘜W習控制為對比方法, 對帶有死區、飽和、三角函數等數值與物理非線性模型進行仿真分析以測試方法有效性, 并針對上肢康復機器人控制問題進行虛擬實驗以驗證該方法的實用性. 仿真與實驗結果表明, 該方法能在Lyapunov 穩定條件下有效優化基礎控制器性能, 對比結果證實了該方法的實用性與先進性.

                    智能體Petri網融合的多機器人?多任務協調框架
                    李勇, 李坤成, 孫柏青, 張秋豪, 王義娜, 楊俊友
                    2021, 47(8): 2029-2049. doi: 10.16383/j.aas.c190400
                    摘要:

                    為解決異構的服務機器人團隊為多位老人服務時的協調問題以及在此過程中如何最大化老人的總體滿意度, 提出了一種服務于多人的多機器人?多任務協調框架. 首先, 結合時延Petri網和顏色Petri網提出了可擴展時延?顏色Petri網(Scalable timed-colored Petri net, STdCPN)對養老院情境下服務機器人照顧老人的過程進行建模. 然后, 將老人的感受和情緒作為機器人照顧老人時的重要指標, 構建了服務對象滿意度模型. 最后, 設計智能體來實現該協調框架的調度, 該智能體通過考慮老人“個人因素” 和機器人的實時狀態、位置等信息來對任務進行合理的規劃調度, 使機器人幫助老人完成任務的同時, 最大化老人總體滿意度.

                    短文
                    基于連續時間的二階多智能體分布式資源分配算法
                    時俠圣, 楊濤, 林志赟, 王雪松
                    2021, 47(8): 2050-2060. doi: 10.16383/j.aas.c200968
                    摘要:

                    針對二階多智能體系統中的分布式資源分配問題, 本文設計兩種連續時間算法. 基于KKT (Karush?Kuhn?Tucker, 卡羅需?庫恩?塔克)優化條件, 第一種控制算法利用節點局部不等式及其梯度信息來約束節點狀態. 與上述梯度方法不同, 第二種控制算法包括一致性梯度下降法和固定時間收斂映射算子, 其中固定時間收斂映射算子確保算法的節點狀態在固定時間收斂到局部約束集, 一致性梯度下降法目的是確保節點迭代到資源分配問題最優解. 兩種控制算法都對狀態無初始值約束, 且控制參數都是常數. 利用凸優化理論和固定時間李雅普諾夫方法, 分別分析了上述控制策略在有向平衡網絡條件下的漸近和指數收斂性. 最后通過數值仿真驗證了所設計算法在一維和高維資源分配問題的有效性.

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