2.793

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                    當期目錄

                    2020年 第46卷  第9期

                    目錄
                    2020, 46(9).
                    序言
                    分布式信息能源系統理論與應用專題序言
                    張化光, 孫宏斌, 劉德榮, 王劍輝, 孫秋野
                    2020, 46(9): 1767-1770.
                    摘要:
                    分布式信息能源系統理論與應用專題
                    基于局部 ? 整體相關特征的多單元化工過程分層監測
                    姜慶超, 顏學峰
                    2020, 46(9): 1770-1782. doi: 10.16383/j.aas.c190671
                    摘要:
                    針對一類多單元化工過程的監測問題, 提出基于局部?整體相關特征的分層故障檢測與故障定位方法, 通過表征單元內部變量相關性、單元與單元間相關性、局部單元與過程整體相關性, 對過程運行狀態進行判斷, 以提升過程監測的準確性與可靠性. 首先, 采用典型相關分析, 通過引入鄰域單元相關變量提取每個單元的獨有特征和外部相關特征; 其次, 對每個單元的獨有特征和所有單元的外部相關特征建立統計模型實現分層故障檢測; 然后, 建立單元?變量分層貢獻圖, 對故障單元以及故障變量實現分層定位. 通過在Tennessee Eastman仿真過程和一個實驗室級甘油精餾過程中的應用說明所提分層監測方法的有效性.
                    基于關聯信息對抗學習的綜合能源系統運行狀態分析方法
                    胡旭光, 馬大中, 鄭君, 張化光, 王睿
                    2020, 46(9): 1783-1797. doi: 10.16383/j.aas.c200171
                    摘要:
                    綜合能源系統(Integrated energy system, IES)運行狀態分析常以廣泛化信息技術應用提供的數據為支撐, 然而傳感器故障、網絡通信中斷等信息異常導致的數據缺失會直接影響數據質量. 在考慮數據缺失的情況下, 本文提出了一種基于關聯信息對抗學習的綜合能源系統運行狀態分析方法. 首先構建深度生成對抗網絡(Generative adversarial network, GAN)對數據缺失部分進行可靠性補償. 在設計生成器結構過程中, 通過引入系統拓撲鄰接矩陣對生成器輸入數據進行優化排序, 進而在訓練過程中采用設計的多屬性融合生成器損失函數, 促使生成器進一步得到高精度補償數據. 接著將判別器提取的不同時刻完整能源數據的特征作為基礎, 采用淺層特征分布及深層特征信息差異值融合判斷, 從而實現系統運行狀態分析. 最后對不同數據缺失補償及不同類型節點改變情況進行仿真, 驗證了本文所提方法的可行性與有效性.
                    基于稀疏學習的微電網負載建模
                    平作為, 何維, 李俊林, 楊濤
                    2020, 46(9): 1798-1808. doi: 10.16383/j.aas.c200154
                    摘要:
                    微電網由負載、儲能系統和分布式電源互聯集成到能源系統中, 微電網系統可以作為一個整體系統與電網并行運行或以孤島模式運行. 負載建模是微電網運行和管理中的一個基本問題. 本文著重解決以下兩個關鍵問題: 1)協調負載模型結構的合理性和簡潔性; 2)負載模型參數的校準. 與常規負載建模方法不同, 本文提出了一類數據驅動建模方法以同時實現負載模型結構選擇和參數校準. 具體地, 該方法從量測數據中稀疏學習靜態負載模型和動態負載模型, 其關鍵方法分別來自于稀疏貝葉斯學習方法和交替方向方法, 即從一組備選非線性字典函數中稀疏學習最主要的非線性項以平衡數據擬合度并實現模型學習. 所提出的方法將機器學習與稀疏表示相結合, 旨在對負載模型從物理角度提供機理解釋并向配電網系統操作員提供有關負載的動態信息. 在孤島微電網測試系統中驗證并評估了所提出的算法. 研究測例表明所提出算法從量測數據中實現負載稀疏學習的合理性和對于噪聲的魯棒性.
                    智能船舶綜合能源系統及其分布式優化調度方法
                    滕菲, 單麒赫, 李鐵山
                    2020, 46(9): 1809-1817. doi: 10.16383/j.aas.c200176
                    摘要:
                    船舶航運污染是阻礙海洋經濟發展、海洋強國建設的瓶頸問題. 智能船舶為航運業綠色環保發展提供了重要手段. 為進一步開發船載新能源, 提升能源綜合利用效率, 降低船舶航運污染排放, 本文構建以能量優化調度系統為核心、以能源轉換中心為樞紐的智能船舶綜合能源系統; 考慮其特有的動力系統負荷需求、航行低污染排放量標準以及電?熱多能流耦合供能特性, 建立智能船舶綜合能源系統能量優化調度目標函數及相關約束條件; 并基于寬度學習、帶有廣義噪聲的多智能體分布式優化相關理論, 提出可快速準確地預測全航程各時段負荷需求、可容納復雜干擾的分布式優化調度方法, 實現高效的智能船舶綜合能源系統能量優化調度, 保障智能船舶經濟、可靠、穩定航行. 仿真分析驗證了所提出智能船舶綜合能源系統分布式優化調度方法的有效性.
                    分布式多區域多能微網群協同AGC算法
                    席磊, 周禮鵬
                    2020, 46(9): 1818-1830. doi: 10.16383/j.aas.c200105
                    摘要:
                    綜合能源多區域協同是電網發展趨勢, 而核心問題是采用何種方法對多區域進行協同. 本文基于Q ( \begin{document}$\sigma $\end{document} )融入了資格跡及雙重Q學習, 提出一種面向多區域多能微網群的多智能體協同控制算法, 即DQ ( \begin{document}$\sigma ,\lambda $\end{document} ), 避免傳統強化學習動作探索值高估的同時, 來獲取分布式多區域的協同. 通過對改進的IEEE兩區域負荷頻率控制模型及三區域多能微網群自動發電控制(Automatic generation control, AGC)模型仿真, 結果表明, 與傳統方法相比, 所提算法具有快速收斂性和更優動態性能, 能獲得分布式多區域多能微網群的協同.
                    基于異步動態事件觸發通信策略的綜合能源系統分布式協同優化運行方法
                    李玉帥, 李天義, 高煒, 高文忠
                    2020, 46(9): 1831-1843. doi: 10.16383/j.aas.c200172
                    摘要:
                    研究綜合能源系統的協同能源管理問題, 并提出了一種基于異步動態事件觸發通信策略的分布式梯度算法來解決該問題. 通過引入外部輔助變量并設計有效的觸發機制, 該方法可以使得每個參與者僅在必要時刻以離散且異步的方式與鄰居產生通信交互, 實現了連續通信的離散替代化. 同時, 該方法并不要求全局同步時鐘, 具有更強的靈活性. 此外, 本文也在理論上證明了算法的全局收斂性. 最后, 仿真結果驗證了所提方法的有效性.
                    綠色能源互補智能電廠云控制系統研究
                    夏元清, 高潤澤, 林敏, 任延明, 閆策
                    2020, 46(9): 1844-1868. doi: 10.16383/j.aas.c190581
                    摘要:
                    針對現代電力系統中設施龐雜、多源異構海量數據難以有效處理、“信息孤島”長期存在以及整體優化調度管理能力不足等問題, 基于云控制系統理論, 以智能電廠為研究對象, 本文提出了智能電廠云控制系統(Intelligent power plant cloud control system, IPPCCS)解決方案. 基于智能電廠云控制系統, 針對綠色能源發電波動性強、抗擾能力差的問題, 利用機器學習算法對采集到的風電、光伏輸出功率進行短時預測, 獲知未來風、光機組功率輸出情況. 在云端使用經濟模型預測控制(Economic model predictive control, EMPC)算法, 通過實時滾動優化得到水輪機組的功率預測調度策略, 保證綠色能源互補發電的魯棒性, 充分消納風、光兩種能源, 減少水輪機組啟停和穿越振動區次數, 在為用戶清潔、穩定供電的同時降低了機組壽命損耗. 最后, 一個區域云數據中心的供電算例表明了本文方法的有效性.
                    綜述
                    多源數據行人重識別研究綜述
                    葉鈺, 王正, 梁超, 韓鎮, 陳軍, 胡瑞敏
                    2020, 46(9): 1869-1884. doi: 10.16383/j.aas.c190278
                    摘要:
                    行人重識別是近年來計算機視覺領域的熱點問題, 經過多年的發展, 基于可見光圖像的一般行人重識別技術已經趨近成熟. 然而, 目前的研究多基于一個相對理想的假設, 即行人圖像都是在光照充足的條件下拍攝的高分辨率圖像. 因此雖然大多數的研究都能取得較為滿意的效果, 但在實際環境中并不適用. 多源數據行人重識別即利用多種行人信息進行行人匹配的問題. 除了需要解決一般行人重識別所面臨的問題外, 多源數據行人重識別技術還需要解決不同類型行人信息與一般行人圖片相互匹配時的差異問題, 如低分辨率圖像、紅外圖像、深度圖像、文本信息和素描圖像等. 因此, 與一般行人重識別方法相比, 多源數據行人重識別研究更具實用性, 同時也更具有挑戰性. 本文首先介紹了一般行人重識別的發展現狀和所面臨的問題, 然后比較了多源數據行人重識別與一般行人重識別的區別, 并根據不同數據類型總結了5 類多源數據行人重識別問題, 分別從方法、數據集兩個方面對現有工作做了歸納和分析. 與一般行人重識別技術相比, 多源數據行人重識別的優點是可以充分利用各類數據學習跨模態和類型的特征轉換. 最后, 本文討論了多源數據行人重識別未來的發展.
                    論文與報告
                    高階系統方法—Ⅲ.能觀性與觀測器設計
                    段廣仁
                    2020, 46(9): 1885-1895. doi: 10.16383/j.aas.c200370
                    摘要:
                    平行于第Ⅰ部分中提出的非線性系統的全驅性概念, 本文提出了非線性系統的全量測性概念.首先給出了非線性系統的一種能觀規范型, 并證明了任何與該類非線性系統能觀規范型等價的系統, 以及任何能觀的線性系統, 都等價于一個高階全量測系統.然后據此提出了一般動態系統的完全能觀性定義, 同時指出線性系統的完全能觀性等同于其通常意義下的能觀性.最后提出了非線性全量測系統觀測器設計的一種簡潔方法.基于這種設計, 可以使觀測誤差系統為線性定常系統, 并且可以任意配置其特征多項式的系數矩陣.
                    基于Myo旋轉偏移估計與自適應校正的手勢識別方法
                    李自由, 王豐焱, 趙新剛, 丁其川, 張道輝, 韓建達
                    2020, 46(9): 1896-1907. doi: 10.16383/j.aas.c190028
                    摘要:
                    在基于表面肌電信號(Surface electromyography, sEMG)的手勢識別系統中, 針對Myo環形電極多次實驗間旋轉位置不同導致的識別精度降低問題, 提出了一種基于極坐標系的電極位置偏移估計與自適應校正的識別方法. 該方法首先建立相對于環形肌電傳感器的極坐標系, 提出了極坐標系下活躍極角(Activation polar angle, APA), 用于估計實驗中傳感器相對于初始位置的橫向旋轉偏移角度; 進而建立基于偏移角度的線性變換模型, 在肌電信號特征空間內, 對電極偏移位置下的樣本進行自適應校正. 在8 種常用手勢識別應用中, 設計了兩種實驗范式: 利用傳感器各通道數據循環平移模擬電極橫向旋轉偏移實驗和肌電傳感器在小臂肌肉上的真實旋轉偏移實驗. 結果均表明所提出方法的識別精度遠高于未進行校正的模型識別精度. 因此, 所提出的電極偏移估計與自適應校正識別方法, 不僅有效提高了表面肌電交互系統識別的魯棒性, 也降低了使用者在多次使用時訓練成本與學習負擔.
                    基于確定學習及心電動力學圖的心肌缺血早期檢測研究
                    孫慶華, 王磊, 王聰, 王乾, 吳偉明, 趙媛媛, 王喜萍, 董瀟男, 周彬, 唐閩
                    2020, 46(9): 1908-1926. doi: 10.16383/j.aas.c190899
                    摘要:
                    心肌缺血早期檢測是心血管疾病領域重要且困難的問題. 本文采用心電動力學圖(Cardiodynamicsgram, CDG)開展心電圖正常及大致正常時的心肌缺血早期檢測研究. 1) 在分析已有基于心電圖的心肌缺血檢測方法所取得的進展及不足基礎上, 構建一個既有心電圖發生缺血性改變、又有心電圖正常及大致正常、且包括經冠脈造影檢驗為冠脈阻塞性病變和非阻塞性病變的較大規模心肌缺血數據集. 2) 針對上述數據集中393例心電圖正常及大致正?;颊? 利用確定學習生成每份心電圖的心電動力學圖, 提取對心肌缺血和非缺血具有顯著區分能力的心電動力學特征. 并以冠脈狹窄\begin{document}$ \ge$\end{document}50%為缺血標準, 采用機器學習算法構建心肌缺血檢測模型. 3) 針對上述試驗中假陽性病例, 利用由確定學習生成的具有明確物理意義的心電動力學圖進行逐例分析, 發現其中許多假陽性存在慢血流現象(即冠脈非阻塞性病變). 對這些慢血流病例重新進行缺血標注, 以改善心肌缺血數據集標注精度. 通過上述三個步驟構建了更為準確的心肌缺血檢測模型, 其缺血檢測結果: 靈敏度90.1%、特異度85.2%、準確率89.0%和受試者工作特征曲線(Receiver operating characteristic curve, ROC)下面積(Area under curve, AUC) 0.93. 綜上, 本文所構建的較大規模心肌缺血數據集可為心肌缺血檢測研究和臨床研究提供重要的數據基礎; 且構建的心肌缺血檢測模型對心電圖正常及大致正?;颊呔哂休^強的缺血檢測能力; 特別是, 由確定學習生成的心電動力學圖具有較好的可解釋性, 有助于發現缺血數據標注的偏差和模型的錯誤, 提高心肌缺血檢測準確率.
                    基于短文本情感增強的在線學習者成績預測方法
                    葉俊民, 羅達雄, 陳曙
                    2020, 46(9): 1927-1940. doi: 10.16383/j.aas.c190008
                    摘要:
                    當前利用短文本情感信息進行在線學習成績預測的研究存在以下問題: 1)當前情感分類模型無法有效適應在線學習社區的短文本特征, 分類效果較差; 2)利用短文本情感信息定量預測在線學習成績的研究在準確性上還有較大的提升空間. 針對以上問題, 本文提出了一種短文本情感增強的成績預測方法. 首先, 從單詞和句子層面建模短文本語義, 并提出基于學習者特征的注意力機制以識別不同學習者的語言表達特點, 得到情感概率分布向量; 其次, 將情感信息與統計、學習行為信息相融合, 并基于長短時記憶網絡建模學習者的學習狀態; 最后, 基于學習狀態預測學習者成績. 在三種不同類別課程組成的真實數據集上進行了實驗, 結果表明本文方法能有效對學習社區短文本進行情感分類, 且能夠提升在線學習者成績預測的準確性. 同時, 結合實例分析說明了情感信息、學習狀態與成績之間的關聯.
                    基于自適應分數階的醫學圖像非剛性配準
                    張桂梅, 胡強, 郭黎娟
                    2020, 46(9): 1941-1951. doi: 10.16383/j.aas.c190027
                    摘要:
                    現有的醫學圖像配準算法對于灰度均勻、弱邊緣以及弱紋理圖像易陷入局部最優從而導致配準精度低下、收斂速度緩慢. 分數階主動Demons (Fractional active Demons, FAD)算法是解決該問題的有效方法, 并且適用于圖像的非剛性配準. 但FAD中的最佳分數階階次是人工交互選取, 并且對整幅圖像都是固定不變的. 為了解決該問題, 提出一種階次自適應的主動Demons算法并將其應用到醫學圖像的非剛性配準中. 算法首先根據圖像的局部特征建立分數階階次自適應的數學模型, 并逐像素計算最優階次, 基于該階次構造Riemann-Liouvill (R-L)分數階微分動態模板; 然后將自適應R-L分數階微分引入到Active Demons算法, 在一定程度上緩解了圖像配準在弱邊緣和弱紋理區域易陷入局部最優問題, 從而提高了配準精度. 通過在兩個醫學圖像庫上進行實驗驗證, 實驗結果表明該方法可以處理灰度均勻、弱紋理和弱邊緣的醫學圖像非剛性配準, 配準精度得到較大提升.
                    漸近非局部平均圖像去噪算法
                    邢笑笑, 王海龍, 李健, 張選德
                    2020, 46(9): 1952-1960. doi: 10.16383/j.aas.c190294
                    摘要:
                    非局部平均去噪算法(Non-local means denoising algorithm, NLM)是圖像處理領域具有里程碑意義的算法, NLM的提出開啟了影響深遠的非局部方法. 本文從以下兩個方面來重新探討非局部平均算法: 1) 針對NLM算法運算復雜度高的問題, 基于互相關(Cross-correlation, CC)和快速傅里葉變換(Fast Fourier transformation, FFT)構造了一種快速算法; 2) NLM在濾除噪聲的同時會模糊圖像結構信息, 在強噪聲條件下更是如此. 針對這一問題, 提出了一種漸近非局部平均圖像去噪算法, 該算法利用方差的性質來控制濾波參數. 數值實驗表明, 快速算法較之經典算法, 在標準參數配置下運行速度可提高27倍左右; 漸近非局部平均圖像去噪算法較之經典非局部平均圖像去噪算法, 去噪效果顯著改善.
                    結合目標檢測的人體行為識別
                    周波, 李俊峰
                    2020, 46(9): 1961-1970. doi: 10.16383/j.aas.c180848
                    摘要:
                    人體行為識別領域的研究方法大多數是從原始視頻幀中提取相關特征, 這些方法或多或少地引入了多余的背景信息, 從而給神經網絡帶來了較大的噪聲. 為了解決背景信息干擾、視頻幀存在的大量冗余信息、樣本分類不均衡及個別類分類難的問題, 本文提出一種新的結合目標檢測的人體行為識別的算法. 首先, 在人體行為識別的過程中增加目標檢測機制, 使神經網絡有側重地學習人體的動作信息; 其次, 對視頻進行分段隨機采樣, 建立跨越整個視頻段的長時時域建模; 最后, 通過改進的神經網絡損失函數再進行行為識別. 本文方法在常見的人體行為識別數據集UCF101和HMDB51上進行了大量的實驗分析, 人體行為識別的準確率(僅RGB圖像)分別可達96.0%和75.3%, 明顯高于當今主流人體行為識別算法.
                    自動駕駛環境下交叉口車輛路徑規劃與最優控制模型
                    吳偉, 劉洋, 劉威, 吳國弘, 馬萬經
                    2020, 46(9): 1971-1985. doi: 10.16383/j.aas.c190002
                    摘要:
                    自動駕駛環境下的交叉口基于車車/車路之間的雙向信息交互, 能保障自動駕駛車輛相互穿插與協作地通過交叉口, 而無需信號燈控制. 因此, 如何設計高效的面向自動駕駛車輛通行的交叉口管控模型, 已成為研究的熱點. 已有研究在建模時, 均基于自動駕駛車輛在交叉口內部的行駛路徑已知并作為模型輸入, 且大多對交叉口內部的沖突點進行簡化. 本文首先將交叉口空間離散化處理, 考慮車輛的實際尺寸并面向非常規交叉口, 使用橢圓曲線建立轉彎車輛行駛路徑的精確軌跡方程, 再通過外邊界投影降維法建立軌跡方程和交叉口空間的映射關系. 建立了基于混合整數線性規劃(Mixed integer linear programming, MILP)的自動駕駛交叉口管控模型, 以交叉口總延誤最小為控制目標, 同時優化車輛在交叉口的最佳行駛路徑和駛入時刻, 使用AMPL (A mathematical programming language)對模型進行編譯并使用CPLEX求解器求解. 與經典感應控制和先到先服務模型進行對比, 結果表明, 本文所提出模型能對車輛進入交叉口的時刻和行駛路徑進行雙重優化, 顯著降低自動駕駛車輛通過交叉口的車均延誤, 提高交叉口空間的利用效率.
                    短文
                    基于魯棒正不變集的傳感器故障區間估計
                    張文瀚, 王振華, 沈毅
                    2020, 46(9): 1986-1993. doi: 10.16383/j.aas.c180504
                    摘要:
                    針對具有傳感器故障和未知擾動與測量噪聲的線性離散系統, 提出了一種傳感器故障區間估計方法. 將傳感器故障視為增廣狀態, 原始系統轉化為一個等效的廣義系統. 為了得到故障的點估計同時抑制擾動和噪聲的影響, 基于有界實引理設計了一個針對廣義系統的魯棒狀態觀測器. 然后, 通過中心對稱多胞體技術實現對故障的區間估計并基于魯棒正不變集給出了一種降低區間估計計算量的方法. 最后, 通過一個垂直起降(Vertical take-off and landing, VTOL)飛行器線性化模型的仿真算例驗證了所提出方法的有效性與優越性.
                    四旋翼吊掛運輸系統動態反饋線性化軌跡控制
                    梁曉, 胡欲立
                    2020, 46(9): 1993-2002. doi: 10.16383/j.aas.c180857
                    摘要:
                    三維空間下的四旋翼吊掛運輸系統是一種欠驅動、強耦合、多變量的非線性系統. 根據系統的動力學特點, 將系統分解為雙質點系繩連接子系統和四旋翼姿態控制子系統. 選擇與系統自由度維數相同的廣義坐標并基于虛位移原理計算對應的廣義力, 從而建立系統的拉格朗日動力學方程. 利用微分平滑特性證明了運輸系統存在平凡零動態, 因此可通過動態反饋轉化為線性和能控系統. 經過2次動態擴展和變量代換, 原系統擴展為總相對階等于系統狀態維度的線性能控系統. 基于赫爾維茨穩定性判據, 設計了跟蹤誤差指數收斂的動態反饋控制律. 該方法可作為一類非線性系統控制器設計的標準方法. 最后以三維空間的螺旋曲線及水平面內頻率變化的圓周曲線為參考軌跡進行仿真, 仿真結果驗證了控制系統的有效性.
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