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获奖论文

科协获奖论文
基于GAN技术的自能源混合建模与参数辨识方法
孙秋野, 胡旌伟, 杨凌霄, 张化光
2018, 44(5): 901-914. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170487
摘要:
自能源(We-energy,WE)作为能源互联网的子单元旨在实现能量间的双向传输及灵活转换.由于自能源在不同工况下运行特性存在很大差异,现有方法还不能对其参数精确地辨识.为了解决上述问题,本文根据自能源网络结构提出了一种基于GAN技术的数据——机理混合驱动方法对自能源模型参数辨识.将GAN(Generative adversarial networks)模型中训练数据与专家经验结合进行模糊分类,解决了自能源在不同运行工况下的模型切换问题.通过应用含策略梯度反馈的改进GAN技术对模型进行训练,解决了自能源中输出序列离散的问题.仿真结果表明,提出的模型具有较高的辨识精度和更好的推广性,能有效地拟合系统不同工况下各节点的状态变化.
基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据聚类算法研究
陈晋音, 何辉豪
2015, 41(10): 1798-1813. doi: 10.16383/j.aas.2015.c150062
摘要:
面对广泛存在的混合属性数据,现有大部分混合属性聚类算法普遍存在聚类 质量低、聚类算法参数依赖性大、聚类类别个数和聚类中心无法准确自动确定等问题,针对 这些问题本文提出了一种基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据 聚类算法.该算法通过分析混合属性数据特征,将混合属性数据分为数 值占优、分类占优和均衡型混合属性数据三类,分析不同情况的特征选取 相应的距离度量方式.在计算数据集各个点的密度和距离分布图基础 上,深入分析获得规律: 高密度且与比它更高密度的数据点有较大距离的数 据点最可能成为聚类中心,通过线性回归模型和残差分析确定奇异 点,理论论证这些奇异点即为聚类中心,从而实现了自动确定聚类中心.采 用粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)寻找最优dc值,通过参数dc能够计算得到 任意数据对象的密度和到比它密度更高的点的最小距离,根据聚类 中心自动确定方法确定每个簇中心,并将其他点按到最近邻的更高 密度对象的最小距离划分到相应的簇中,从而实现聚类.最终将本文 提出算法与其他现有的多种混合属性聚类算法在多个数据集上进行 算法性能比较,验证本文提出算法具有较高的聚类质量.
基于非局部相似模型的压缩感知图像恢复算法
沈燕飞, 李锦涛, 朱珍民, 张勇东, 代锋
2015, 41(2): 261-272. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140210
摘要:
针对压缩感知(Compressed sensing, CS)图像恢复问题, 提出了一种基于非局部相似模型的压缩感知恢复算法, 该算法将传统意义上二维图像块的稀疏性扩展到相似图像块组在三维空间上的稀疏性, 在提高图像表示稀疏度的同时进一步提高了压缩感知图像恢复效率, 恢复图像在纹理和结构保持方面都得到了很大的提升. 在该算法模型求解过程中, 使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题, 为减少计算复杂度, 还使用了基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解. 实验结果表明, 该算法的图像恢复性能优于目前主流的压缩感知图像恢复算法.
复杂工业过程运行优化与反馈控制
柴天佑
2013, 39(11): 1744-1757. doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01744
摘要:
过程控制不仅使被控对象的输出尽可能好地跟踪控制器设定值, 而且要对整个工业装置的运行进行控制, 使反映产品在该装置加工过程中质量、效率与消耗等指标, 即运行指标在目标值范围内, 尽可能提高质量与效率指标, 尽可能降低消耗指标, 即实现工业过程运行优化控制. 本文在综述了已有的运行优化与控制方法的基础上, 重点介绍了复杂工业过程的数据驱动的混合智能运行优化控制和运行控制半实物仿真系统, 并以赤铁矿磨矿过程为应用研究案例, 仿真实验和工业应用结果表明所提方法的有效性, 并指出了复杂工业过程运行优化控制研究需要关注的问题.
从故事到动画片--全过程计算机辅助动画自动生成
陆汝钤, 张松懋
2002, 28(3): 321-348.
摘要:
论述了作者提出并实现的全过程计算机辅助动画自动生成技术,即从用自然语言书写 的故事开始,直至最终生成动画,每一步都是在计算机辅助下完成的,这是一种新的基于人工智 能的动画生成技术.文中还分别从自然语言理解、故事理解、动画设计和生成、规划、动画知识 库、常识处理几个方面对该技术进行阐述.
2019年度优秀论文
基于区块链的医疗数据共享模型研究
薛腾飞, 傅群超, 王枞, 王新宴
2017, 43(9): 1555-1562. doi: 10.16383/j.aas.2017.c160661
摘要:
根据医疗行业现状,不难发现各医疗机构间共享数据困难,因为医疗数据的校验、保存和同步一直是一个难点.病人、医生以及研究人员在访问和共享医疗数据时存在严格的限制,这一过程需要花费大量的资源和时间用于权限审查和数据校验.本文提出一个基于区块链的医疗数据共享模型,具有去中心化、安全可信、集体维护、不可篡改等特点,适用于解决各医疗机构数据共享的难题.本文详细介绍了模型的组件以及实现原理.将现有医疗机构进行分类,配合使用改进的共识机制实现了方便、安全、快捷的数据共享.此外,通过对比医疗数据共享存在的问题,分析了本模型的优势以及带来的影响.
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望
王坤峰, 苟超, 段艳杰, 林懿伦, 郑心湖, 王飞跃
2017, 43(3): 321-332. doi: 10.16383/j.aas.2017.y000003
摘要:
生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域,GAN正在被广泛研究,具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展,并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后,本文还讨论了GAN与平行智能的关系,认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念,特别是计算实验的思想,为ACP(Artificial societies,computational experiments,and parallel execution)理论提供了十分具体和丰富的算法支持.
2018年度优秀论文
基于视觉的目标检测与跟踪综述
尹宏鹏, 陈波, 柴毅, 刘兆栋
2016, 42(10): 1466-1489. doi: 10.16383/j.aas.2016.c150823
摘要:
基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的梳理和总结.首先,根据所处理的数据对象的不同,将目标检测分为基于背景建模和基于前景建模的方法,并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结.其次,根据跟踪过程有无目标检测的参与,将跟踪方法分为生成式与判别式,对基于统计的表观建模方法进行了归纳总结.然后,对典型算法的优缺点进行了梳理与分析,并给出了其在标准数据集上的性能对比.最后,总结了该领域待解决的难点问题,对其未来的发展趋势进行了展望.
深度学习在控制领域的研究现状与展望
段艳杰, 吕宜生, 张杰, 赵学亮, 王飞跃
2016, 42(5): 643-654. doi: 10.16383/j.aas.2016.c160019
摘要:
深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势. 对于存在高维数据的控制系统, 引入深度学习具有一定的意义. 近年来, 已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用. 本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状, 包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算. 并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述. 总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题, 展望了未来值得研究的方向.
2017年度优秀论文
区块链技术发展现状与展望
袁勇, 王飞跃
2016, 42(4): 481-494. doi: 10.16383/j.aas.2016.c160158
摘要:
区块链是随着比特币等数字加密货币的日益普及而逐渐兴起的一种全新的去中心化基础架构与分布式计算范式, 目前已经引起政府部门、 金融机构、 科技企业和资本市场的高度重视与广泛关注. 区块链技术具有去中心化、 时序数据、 集体维护、 可编程和安全可信等特点, 特别适合构建可编程的货币系统、 金融系统乃至宏观社会系统. 本文通过解构区块链的核心要素, 提出了区块链系统的基础架构模型, 详细阐述了区块链及与之相关的比特币的基本原理、 技术、 方法与应用现状, 讨论了智能合约的理念、 应用和意义, 介绍了基于区块链的平行社会发展趋势, 致力于为未来相关研究提供有益的指导与借鉴.
下肢康复机器人及其交互控制方法
胡进, 侯增广, 陈翼雄, 张峰, 王卫群
2014, 40(11): 2377-2390. doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.02377
摘要:
瘫痪病人的数量与日俱增,其康复训练通常是一个长期的过程.相对于传统的理疗,使用机器人辅助康复训练能够提高效率,降低成本,减少理疗师的人员和体力消耗,因此节省了康复医疗资源,并且可以完成更加多样的主被动训练策略,从而提高了康复效果.根据患者进行康复运动时的身体姿态,下肢康复机器人可分以下4类: 坐卧式机器人、直立式机器人、辅助起立式机器人和多体位式机器人,坐卧式又细分为末端式和外骨骼式,直立式进一步划分为悬吊减重(Suspending body weight support,sBWS) 式步态训练机器人和独立可穿戴式机器人.由于下肢康复机器人是与运动功能受损的患肢相互作用,为了给患者创造一个安全、舒适、自然的训练环境,机器人和患者之间的交互控制不可或缺.根据获取运动意图时所使用的传感器信号,交互控制可以基本分为两类: 1)基于力信号的交互控制; 2)基于生物医学信号的交互控制.在基于力信号的交互控制中,力位混合控制和阻抗控制是最为常用的两种方法; 而在基于生物医学信号的交互控制中,表面肌电 (Surface electromyogram,sEMG) 和脑电(Electroencephalogram,EEG) 最常被用于运动意图的推断.