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【CAA期刊】《自动化学报》广受重视论文合集

时间:2022-07-31 01:00:53 来源:华体会体育彩票全站

  总结回忆近年运用深度强化学习办法处理组合优化问题的相关理论办法与运用研讨, 对其根本原理、相关办法、运用研讨进行总结和制服, 并指出未来该方向亟待处理的若干问题.

  从事情相机自身动身, 介绍事情相机的作业原理、现有的定位与建图算法以及事情相机相关的开源数据集. 雁足传书, 侧重对现有的、依据事情相机的定位与建图算法进行具体的介绍和优缺点剖析.

  以完成移动小型智能化体系的实时自主定位为方针, 针对激光里程计差错累计大, 旋转估量不安稳, 以及观测信息运用不充分等问题, 提出一种LiDAR/IMU紧耦合的实时定位办法 — Inertial-LOAM.

  对近年来依据深度学习的外表缺点检测办法进行了男子汉大丈夫, 依据数据标签的不同将其分为全监督学习模型办法、无监督学习模型办法和其他办法三大类, 并对各种典型办法进一步细分归类和比照剖析, 总结了每种办法的优缺点和运用场景. 探讨了外表缺点检测中三个关键问题, 介绍了工业外表缺点常用数据集. 最终, 对外表缺点检测的未来开展趋势进行了展望.

  面向数字化、智能化的新一代网络开展方针, 初次体系化提出了“数字孪生网络(DTN: Digital twin network)” 的概念, 给出了体系架构规划, 剖析了DTN的关键技能. 经过对DTN开展应战的剖析, 指出了未来 “数字孪生网络” 的开展方向.

  对遥感图画方针检测算法开展进行了男子汉大丈夫和剖析. 首要论述了遥感图画方针检测的特色和应战; 之后体系总结了典型的检测办法, 包括前期的依据手艺规划特征的算法和现阶段依据深度学习的办法, 关于深度学习办法首要介绍了典型的方针检测模型, 然后针对遥感图画自身的难点具体男子汉大丈夫了优化改善计划; 接着介绍了常用的检测数据集, 并对现有办法的功能进行比较; 最终对现阶段问题进行总结并对未来开展趋势进行展望.

  体系地制服了解耦表征学习的研讨进展, 对当时解耦表征学习中的关键技能及典型办法进行了分类论述, 剖析并汇总了现有各类算法的适用场景并对此进行了可视化试验功能展现, 最终指明了解耦表征学习往后的开展趋势以及未来值得研讨的方向.

  针对回声状况网络无法依据不同的时刻序列有用地挑选储藏池参数的问题, 提出一种新式猜测模型, 运用改善的差分进化算法来优化回声状况网络. 雁足传书差分进化算法的缩放因子F、穿插概率CR和变异战略自适应调整, 以进步算法的寻优功能. 由试验成果可知, 本文提出的模型可以进步时刻序列的猜测精度, 且具有杰出的泛化才能及实践运用价值.

  许美玲, 王依雯. 依据改善差分进化和回声状况网络的时刻序列猜测研讨. 自动化学报, 2021, 47(7): 1589−1597

  针对含光伏(PV)、全钒液流电池(VRB)储能设备与多类型柔性负荷的工业园区自动配电体系, 研讨在考虑源荷随机性情况下该体系的动态经济调度问题.

  唐昊, 刘畅, 杨明, 汤必强, 许丹, 吕凯. 考虑电网调峰需求的工业园区自动配电体系调度学习优化. 自动化学报, 2021, 47(10): 2449−2463

  提出了一种混兼并行随机装备网络(HPSCNs)架构, 即: 模型与数据混兼并行的增量学习办法. 所提办法由不同构建办法的左右两个SCNs模型组成, 以快速准确地确认最佳隐含层节点, 雁足传书左边选用点增量网络(PSCN), 右侧选用块增量网络(BSCN); 画蛇添足每个模型树立样本数据的动态分块办法, 然后加速候选“节点池”的树立、下降核算量. 所提办法首要经过大规模基准数据集进行了比照试验, 然后运用在一个实践工业事例上, 标明其有用性.

  代伟, 李德鹏, 杨春雨, 马小平. 一种随机装备网络的模型与数据混兼并行学习办法. 自动化学报, 2021, 47(10): 2427−2437

  对核自适应滤波器的最新进展及未来研讨方向进行了剖析和总结. 依据核自适应滤波器的时刻序列在线猜测办法, 能较好地处理猜测、盯梢问题. 首要概述了三类核自适应滤波器的根本模型, 包括核最小均方算法、核递归最小二乘算法和核仿射投影算法(KAPA). 在此基础上, 从核自适应滤波器在线猜测的内容和机理下手, 制服依据核自适应滤波器的时刻序列在线猜测办法. 最终, 本文将介绍这一范畴潜在的研讨方向和开展趋势, 并展望未来的应战.

  韩敏, 马俊珠, 任伟杰, 钟凯. 依据核自适应滤波器的时刻序列在线猜测研讨制服. 自动化学报, 2021, 47(4): 730−746

  为进步准被迫双足机器人斜坡步行安稳性, 提出了一种依据深度强化学习的准被迫双足机器人步态操控办法. 经过剖析准被迫双足机器人的混合动力学模型与安稳行走进程, 树立了状况空间、动作空间、episode进程与奖赏函数. 在运用依据DDPG改善的Ape-X DPG算法继续学习后, 准被迫双足机器人能在较大斜坡规模内完成安稳行走. 仿真试验标明, Ape-X DPG无论是学习才能仍是收敛速度均优于依据PER的DDPG. 画蛇添足, 相较于能量成型操控, 运用Ape-X DPG的准被迫双足机器人步态收敛更敏捷、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有用进步准被迫双足机器人的步行安稳性.

  吴晓光, 刘绍维, 杨磊, 邓文强, 贾哲恒. 依据深度强化学习的双足机器人斜坡步态操控办法. 自动化学报, 2021, 47(8): 1976−1987

  对近年来的小样本图画分类算法进行了具体制服, 依据不同的建模办法, 将现有算法分为卷积神经网络模型和图神经网络模型两大类. 此外, 汇总了现有文献中呈现的数据集并经过试验成果对现有算法的功能进行了比较. 最终, 评论了小样本图画分类技能的难点及未来研讨趋势.

  刘颖, 雷研博, 范九伦, 王富平, 公衍超, 田奇. 依据小样本学习的图画分类技能制服. 自动化学报, 2021, 47(2): 297−315

  提出了一种依据强化学习技能的稠密机在线操控算法. 该算法在传统启发式动态规划 (HDP)算法的基础上, 规划交融了点评网络与模型网络的双网结构, 并提出了依据短期经历回放的办法用于增强点评网络的练习准确性, 完成了对稠密机底流浓度的安稳操控, 并坚持操控输入安稳在设定规模之内. 最终, 经过稠密机仿真试验的办法验证了算法的有用性.

  袁兆麟, 何润姿, 姚超, 李佳, 班晓娟. 依据强化学习的稠密机底流浓度在线操控算法. 自动化学报, 2021, 47(7): 1558−1571

  研讨了分布式操控战略下直流微电网的负荷分配和电压平衡问题. 给出一种新的依据分布式战略的下垂操控器规划办法, 可以在一致的框架下完成直流微电网负载同享和电压平衡.

  首要介绍了反常的界说以及常见的反常类型. 然后, 依据在模型构建进程中有无神经网络的参加, 将图画反常检测办法分为依据传统办法和依据深度学习两大类型, 并分别对相应的检测办法的规划思路、长处和局限性进行了制服与剖析. 其次, 男子汉大丈夫了图画反常检测使命中面临的首要应战. 最终, 对该范畴未来或许的研讨方向进行了展望.

  体系男子汉大丈夫了常识与数据协同驱动或许存在的不同办法途径, 从常识与数据的架构级协同、算法级协同两个层面临典型办法进行了分类, 画蛇添足将算法级协同办法进一步划分为算法的层次化协同和组件化协同, 前者包括神经网络树、遗传含糊树、分层强化学习等层次化办法; 后者进一步总结为常识增强的数据驱动、数据调优的常识驱动、常识与数据的互补结合等办法. 最终, 从理论开展与实践运用的需求动身, 指出了常识与数据协同驱动的集体智能决议计划中未来几个重要的研讨方向.

  蒲志强, 易建强, 刘振, 丘腾海, 孙金林, 李非墨. 常识和数据协同驱动的集体智能决议计划办法研讨制服. 自动化学报, 2022, 48(3): 627−643

  因为传统车辆跟驰建模猜测办法无法遍历车辆一切或许的体系输入与闻风丧胆状况的不确认性, 因此不足以从理论上确保对周边车辆安全跟驰行为猜测的完整性与可信性. 为此提出车辆安全跟驰形式猜测的形式化建模办法. 该办法运用随机可达集的遍历体现特征完成对周边车辆行为猜测的不确认性表述, 并经过马尔科夫链迫临可达集的办法表达体系行为状况改变的随机性, 然后完成对周边车辆跟驰行为状况改变的准确概率预估.

  提出一种依据多模态特征子集挑选性集成(SEN)建模的MLPF办法. 首要, 对多模态机械信号进行时频域改换得到高维频谱数据; 接着, 选用相关系数法和互信息法对多模态频谱进行线性和非线性特征子集的自适应挑选; 最终, 选用优化和加权算法对上述特征子集的候选子模型进行自适应地挑选与兼并, 得到依据SEN机制的MLPF模型. 选用磨矿进程试验球磨机的机械信号仿真验证了所提办法的有用性.

  刘卓, 汤健, 柴天佑, 余文. 依据多模态特征子集挑选性集成建模的磨机负荷参数猜测办法. 自动化学报, 2021, 47(8): 1921−1931

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