智能系统学报 /oa 基于快速密度聚类的RBF神经网络设计 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201702014 针对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络隐含层结构难以确定的问题,提出一种基于快速密度聚类的网络结构设计算法。该算法将快速密度聚类算法良好的聚类特性用于RBF神经网络结构设计中,通过寻找密度最大的点并将其作为隐含层神经元,进而确定隐含层神经元个数和初始参数;同时,引入高斯函数的特性,保证了每个隐含层神经元的活性;最后,用一种改进的二阶算法对神经网络进行训练,提高了神经网络的收敛速度和泛化能力。利用典型非线性函数逼近和非线性动态系统辨识实验进行仿真验证,结果表明,基于快速密度聚类设计的RBF神经网络具有紧凑的网络结构、快速的学习能力和良好的泛化能力。 2018年05月05 00:00 2018年03期 331 338 1023673 蒙西<sup>1,2</sup>, 乔俊飞<sup>1,2</sup>, 李文静<sup>1,2</sup> 磁通切换型定子永磁电机的建模与线性自抗扰控制 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201707028 磁通切换型永磁(FSPM)电机是一种新型的定子永磁型无刷电机,在制造业及航海等领域具有很好的应用前景。FSPM电机的高性能控制具有很大的难度。在分析这种电机工作原理的基础上,建立了其在定子坐标系和转子旋转坐标系下的数学模型。采用电流滞环的PWM控制策略,并将线性自抗扰控制器(LADRC)引入到其调速系统中。稳态和动态仿真结果表明,采用LADRC的磁通切换永磁电机比采用PI控制的调速系统具有更好的启动特性,并在转速突变和突加负载扰动时具有更强的鲁棒性。 2018年05月05 00:00 2018年03期 339 345 1534774 王科磊, 陈增强, 孙明玮, 孙青林 智能水滴算法与SQP相混合的电力环境经济调度 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201705002 电力环境经济调度对于降低发电过程中煤耗成本和污染气体排放有着重要意义。本文给出一种智能水滴算法(intelligent water drops,IWD)和序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)相混合求解电力环境经济调度问题的方法(IWD-SQP)。针对SQP全局搜索弱的缺点,将智能水滴算法应用于求解连续优化问题,同时将每次迭代过程中水滴所产生的解作为序列二次规划初始解进行微调以得到更好的解。将提出的方法应用于一个10机组测试系统进行实验,与其他方法求解考虑阀点效应的电力环境经济调度问题相比,验证了IWD-SQP的可行性和有效性。 2018年05月05 00:00 2018年03期 346 351 728915 赵文清, 覃智补 面对智能导诊的个性化推荐算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201711036 针对电子医疗信息过载和医疗资源严重不足的问题,本文以辅助诊疗的结果为基础,将Skyline查询和局部范围内基于协同过滤的评分方式有机结合,提出了一种面向智能导诊的个性化推荐算法。实验结果表明,本文提出的算法能为用户提供个性化的合理推荐结果。该方法对合理分配和使用医疗资源有很大的促进作用,能从一定程度上缓解就诊压力,提高就诊质量,具有重要的实用价值和社会意义。 2018年05月05 00:00 2018年03期 352 358 846904 马钰, 张岩, 王宏志, 张义策 基于矩阵运算的超网络构建方法研究及特性分析 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201706055 基于邻接矩阵Khatri-Rao积运算及Khatri-Rao和运算,研究了构建超网络的方法,并通过边际节点度及联合节点度来研究超网络的内在机理。将Khatri-Rao积运算迭代地应用于一个初始图序列组成超网络的邻接矩阵,得到一个分形维数不超过3的自相似超网络。若所有初始图均是连通非二分图,则得到的超网络同时具有小世界特性,其直径不超过所有初始图直径和的两倍。此外,将Khatri-Rao和运算顺次应用于多个初始图序列组成超网络的邻接矩阵,得到一个边际节点度呈一维高斯分布而联合节点度呈高维高斯分布的随机超网络。最后,给出了基于矩阵运算的超网络构建方法的若干性质。 2018年05月05 00:00 2018年03期 359 365 776856 刘胜久<sup>1,2</sup>, 李天瑞<sup>1,2</sup>, 洪西进<sup>1,2,3</sup>, 王红军<sup>1,2</sup>, 珠杰<sup>1,2,4</sup> 自动驾驶场景下小且密集的交通标志检测 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201706040 在自动驾驶场景中,交通标志的检测和识别对行车周围环境的理解至关重要。行车过程中拍摄的图片中存在许多较小的交通标志,它们很难被现有的物体检测方法检测到。为了能够精确地检测到这部分小的交通标志,我们提出了用浅层VGG16网络作为物体检测框架R-FCN的主体网络,并改进VGG16网络,主要有两个改进点:1)减小特征图缩放倍数,去掉VGG16网络卷积conv4_3后面的特征图,使用RPN网络在浅层卷积conv4_3上提取候选框;2)特征拼层,将尺度相同的卷积conv4_1、conv4_2、conv4_3层的特征拼接起来形成组合特征(aggregated feature)。改进后的物体检测框架能够检测到更多的小物体,在驭势科技提供的交通标志数据集上取得了很好的性能,检测的准确率mAP达到了65%。 2018年05月05 00:00 2018年03期 366 372 1793297 葛园园<sup>1</sup>, 许有疆<sup>1</sup>, 赵帅<sup>2</sup>, 韩亚洪<sup>1</sup> 基于加权边缘弱化引导滤波的人脸光照补偿 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201612011 光照的变化是影响人脸识别结果的重要因素之一,针对这一问题,提出一种基于加权边缘弱化引导滤波的人脸光照补偿方法。首先为引导滤波损失函数添加一个可区分边缘细节的惩罚项,然后为惩罚项加权,加权系数由正面光照样本的类间平均脸计算得到,最后将滤波后的图像作为自商图中的平滑图,得到光照补偿图像。实验结果表明,该方法弱化了人脸平滑区域由光照造成的边缘细节噪声,且使用光照补偿图像作为人脸识别输入,能有效提高人脸识别准确率,特别在光照大范围变化时,识别准确率提升程度更高。 2018年05月05 00:00 2018年03期 373 379 1321964 余拓, 陈莹 基于递归神经网络的跌倒检测系统 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710013 针对现有跌倒检测方法存在适应性差和功能较单一等问题,引入递归神经网络,通过发掘位置传感器数据之间的内在联系提高检测跌倒行为的效果。首先,设计了传感器、训练与检测输入数据的序列化表示方法,为发掘其中与跌倒和接近跌倒行为相关的内在关联提供了基础;接着,给出了用于跌倒检测的RNN训练算法以及基于RNN的跌倒检测算法,将跌倒检测转换为输入序列的分类问题;最后,在前期实现的基于分布式神经元大规模RNN系统的基础上,在Spark平台上实现了基于RNN的跌倒检测系统,使用Fall_adl_data数据集进行了测试与分析,验证了其能有效提高跌倒检测的准确率和召回率,<i>F</i>值相比现有跌倒检测系统提高12%和7%,同时能有效检测出接近跌倒的行为,有助于及时采取保护措施减少伤害。 2018年05月05 00:00 2018年03期 380 387 928669 牛德姣, 刘亚文, 蔡涛, 彭长生, 詹永照, 梁军 高斯核函数卷积神经网络跟踪算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201612040 针对深度学习跟踪算法训练样本缺少、训练费时、算法复杂度高等问题,引入高斯核函数进行加速,提出一种无需训练的简化卷积神经网络跟踪算法。首先,对初始帧目标进行归一化处理并聚类提取一系列初始滤波器组,跟踪过程中结合目标背景信息与前景候选目标进行卷积;然后,提取目标简单抽象特征;最后,将简单层的卷积结果进行叠加得到目标的深层次特征表达。通过高斯核函数加速来提高算法中全部卷积运算的速度,利用目标的局部结构特征信息,对网络各阶段滤波器进行更新,结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪。在CVPR2013跟踪数据集上的实验表明,本文方法脱离了繁琐深度学习运行环境,能克服低分辨率下目标局部遮挡与形变等问题,提高复杂背景下的跟踪效率。 2018年05月05 00:00 2018年03期 388 394 1452481 汪鸿翔<sup>1</sup>, 柳培忠<sup>1</sup>, 骆炎民<sup>2</sup>, 杜永兆<sup>1</sup>, 陈智<sup>1</sup> 优化AUC两遍学习算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201706079 ROC曲线下的面积(简称AUC)是机器学习中一种重要的性能评价准则,广泛应用于类别不平衡学习、代价敏感学习、排序学习等诸多学习任务。由于AUC定义于正负样本之间,传统方法需存储整个数据而不能适用于大数据。为解决大规模问题,前人已提出优化AUC的单遍学习算法,该算法仅需遍历数据一次,通过存储一阶与二阶统计量来进行优化AUC学习。然而在实际应用中,处理二阶统计量依然需要很高的存储与计算开销。为此,本文提出了一种新的优化AUC两遍学习算法TPAUC (two-pass AUC optimization)。该算法的基本思想是遍历数据两遍,第一遍扫描数据获得正、负样本的均值,第二遍采用随机梯度下降方法优化AUC。算法的优点在于通过遍历数据两遍来避免存储和计算二阶统计量,从而提高算法的效率,最后本文通过实验说明方法的有效性。 2018年05月05 00:00 2018年03期 395 398 515959 栾寻, 高尉 具有定常输入的二阶多智能体系统的平均一致性滤波 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201612022 本文考察了具有定常输入的二阶多智能体系统平均一致性滤波问题,提出了一种比例-积分一致性滤波算法。在定常输入和固定对称连通拓扑的前提下,根据Routh判据和Nyquist判据分别得到二阶多智能体系统在无时延和相同通信时延约束下渐近收敛一致的收敛条件,且多智能体系统最终一致性状态为定常输入的平均值。最后,通过由5个智能体组成的多智能体系统在连通拓扑结构下的数值仿真,验证了理论结果的正确性。 2018年05月05 00:00 2018年03期 399 406 1369221 郑敏, 刘成林, 刘飞 基于WIFI指纹定位的仿生SLAM研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201705020 针对复杂室内环境下移动机器人的定位问题,基于RatSLAM模型的定位方法,由于室内环境的复杂性及易变性,定位精度及准确性很难得到保证。本文基于此提出RatSLAM和WIFI相结合的策略,利用基于WIFI信号强度的指纹识别方法,离线阶段建立位置指纹数据库,在线定位阶段采用位置指纹定位算法完成认知点的匹配,从局部场景中获取更加精确的经历制图。实验分析表明:两种算法的结合使得移动机器人的定位精确度更高,提高了系统的鲁棒性,使系统具备了良好的定位性能。 2018年05月05 00:00 2018年03期 407 413 1329755 秦国威, 孙新柱, 陈孟元 重要度集成的属性约简方法研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201706080 启发式算法在求解约简的过程中逐步加入重要度最高的属性,但其忽视了数据扰动将会直接引起重要度计算的波动问题,从而造成约简结果的不稳定。鉴于此,提出了一种基于集成属性重要度的启发式算法框架。首先,在原始数据上进行多重采样;然后,在每次循环过程中分别计算各个采样结果上的属性重要度并对这些重要度进行集成;最后,将集成重要度最大的属性加入到约简中去。利用邻域粗糙集方法进行的实验结果表明,基于集成重要度的属性约简算法不仅能够获取更加稳定的约简,而且利用所生成的约简能够得到一致性较高的分类结果。 2018年05月05 00:00 2018年03期 414 421 1175976 李京政<sup>1</sup>, 杨习贝<sup>1,2</sup>, 窦慧莉<sup>1</sup>, 王平心<sup>3</sup>, 陈向坚<sup>1</sup> 基于NSGA-II的扩展置信规则库激活规则多目标优化方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710012 针对扩展置信规则库(extended belief rule base,EBRB)系统在不一致的激活规则过多时推理准确性不高的问题,引入带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),提出一种基于NSGA-Ⅱ的激活规则多目标优化方法。该方法首先将激活权重大于零的规则(即激活规则)进行二进制编码,把最终参与合成推理的激活规则集合的不一致性以及激活权重和作为多目标优化问题的目标函数,通过带精英策略的快速非支配排序遗传算法求解不一致性更小的激活规则集合,从而降低不一致激活规则对于EBRB系统推理准确性的影响。为了验证本文方法的有效性和可行性,引入非线性函数和输油管道检漏实例进行测试。实验结果表明,基于NSGA-Ⅱ的扩展置信规则库激活规则多目标优化方法能够有效提高EBRB系统的推理能力。 2018年05月05 00:00 2018年03期 422 430 1062203 林燕清, 傅仰耿 一种新融合算法的维吾尔族人脸识别 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710014 针对维吾尔族人脸在光照以及部分遮挡下的辨识率下降和鲁棒性差的问题,提出了二维离散余弦变换(2DDCT)与方向边缘幅值模式(POEM)相融合的维吾尔族人脸识别算法。首先,把维吾尔族人脸图像分块处理,并使用2DDCT把其分块后的维吾尔族人脸图像转换为频域状态;其次,压缩维吾尔族人脸图像以排除维吾尔族人脸图像中无用信息,即中频部分与非低频部分,并进行二维离散余弦逆变换(IDCT)得到重构的维吾尔族人脸图像;然后,经POEM计算维吾尔族人脸图像的特征量得到其相应的POEM直方图并把直方图级联在一起,作为该中心特征点的POEM纹理直方图,得到维吾尔族人脸特征点的纹理特征信息;最后,采用深度学习算法进行分类识别。本文通过实验提出的算法,在自建的维吾尔族人脸库中能够进一步提高其人脸识别率,在维吾尔族人脸数据库中其运算速度也有很大提高。实验结果表明,该算法尤其是在维吾尔族人脸数据库中拥有较好的识别精度,具有很强的鲁棒性,特别是在光照以及部分遮挡下具有很强的优势。 2018年05月05 00:00 2018年03期 431 436 1079970 伊力哈木·亚尔买买提 符号网络的局部标注特征与预测方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710027 当复杂网络的边具有正、负属性时称为符号网络。符号为正表示两用户间具有相互信任(朋友)关系,相反,符号为负表示不信任(敌对)关系。符号网络中的一个重要研究任务是给定部分观测的符号网络,预测未知符号。分析发现,具有弱结构平衡特征的符号网络,其邻接矩阵呈现全局低秩性,在该特征下链路符号预测问题可以近似表达为低秩矩阵分解问题。但基本低秩模型中,相邻节点间符号标注的局部行为特征未得到充分利用,论文提出了一种带偏置的低秩矩阵分解模型,将邻居节点的出边和入边符号特征作为偏置信息引入模型,以提高符号预测的精度。利用真实符号网络数据进行的实验证明,所提模型能够获得较其他基准算法好的预测效果且算法效率高。 2018年05月05 00:00 2018年03期 437 444 1090284 苏晓萍<sup>1</sup>, 宋玉蓉<sup>2</sup> 基于RGB-D信息的移动机器人SLAM和路径规划方法研究与实现 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201702005 移动机器人在各种辅助任务中需具备自主定位、建图、路径规划与运动控制的能力。本文利用RGB-D信息和ORB-SLAM算法进行自主定位,结合点云数据和GMapping算法建立环境栅格地图,基于二次规划方法进行平滑可解析的路径规划,并设计非线性控制器,实现了由一个运动底盘、一个RGB-D传感器和一个运算平台组成的自主移动机器人系统。经实验验证,这一系统实现了复杂室内环境下的实时定位与建图、自主移动和障碍物规避。由此,为移动机器人的推广应用提供了一个硬件结构简单、性能良好、易扩展、经济性好、开发维护方便的解决方案。 2018年05月05 00:00 2018年03期 445 451 1554632 李元<sup>1,2</sup>, 王石荣<sup>1,2</sup>, 于宁波<sup>1,2</sup> 基于词缀的维吾尔谚语识别关键技术研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201706092 在自然语言理解、机器翻译、舆情分析等自然语言处理领域中,维吾尔谚语识别是整个文本实体识别的重要组成部分。为满足维吾尔谚语信息化的需求,本文构建了比较完善的维吾尔谚语语料库。同时,从传统语言学角度对维吾尔谚语的语法、语义结构进行分析,构建了一个由维吾尔谚语功能语类(词缀)组成的、专属维吾尔谚语规则的知识库,并将此知识库与自然语言处理技术相结合,实现一个既能够从文本中识别出维吾尔谚语,又能提供维汉互译等功能的信息软件系统。该系统也为开展计算机理解与处理维吾尔文字奠定了一个崭新的基础。 2018年05月05 00:00 2018年03期 452 457 943330 穆妮热·穆合塔尔<sup>1,2,3</sup>, 李晓<sup>1,2</sup>, 杨雅婷<sup>1,2</sup>, 艾孜尔古丽<sup>4</sup>, 周喜<sup>1,2</sup> 城市轨道交通线网数据中心与评估决策平台 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201612005 在分析网络化运营条件下大规模数据特征的基础上,根据业务系统的数据融合需求,提出城市轨道交通数据中心平台的分层框架和功能定位。探讨了线网管理的数据结构体系、数据仓库的递阶逻辑建模、面向运营业务决策的应用集市等构建方法,并以线网客流特征识别的业务应用为对象,提出了数据集市的关联规则挖掘原理、预测立方体在贯通多类运营评估应用的计算方法。结合某城市轨道交通数据中心建设案例,描述了基于数据仓库的搭建过程及相关业务的调用逻辑,表明了线网数据管理对跨业务系统融合数据的意义,有效地提高了运营管理效率。 2018年05月05 00:00 2018年03期 458 468 1015398 张铭 不协调区间值决策系统的最大分布约简 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710011 分布式约简可以保证约简前后决策系统各规则的置信度保持不变,是属性约简的重要方法之一。最大分布式约简保持了约简前后决策系统中可信程度最大的规则不变,提取置信度较大的规则在智能决策中具有广泛的应用价值。本文在相容关系下的不协调区间值决策系统中引入最大置信度的概念,构造最大分布保持不变的可辨识矩阵,并给出基于可辨识矩阵的最大分布约简算法。分析了不协调区间值决策系统的最大分布约简算法与其它约简算法之间的关系。最后,利用UCI标准数据集进行了实验验证,实验结果表明了算法的有效性。 2018年05月05 00:00 2018年03期 469 478 1288887 尹继亮<sup>1,2</sup>, 张楠<sup>1,2</sup>, 童向荣<sup>1,2</sup>, 陈曼如<sup>1,2</sup> 基于囚徒困境策略的改进HK网络上的合作博弈 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201612018 为模拟现实世界的合作行为,本文在HK网络模型基础上提出了一种具有高聚类幂律可调性质的新的网络模型,并分析了囚徒困境博弈在此网络上的演化。通过仿真实验,研究了该网络的高聚类特性对合作行为的影响。大量实验表明,网络的高聚类特性可以极大促进合作现象的涌现。同时研究也发现,随着诱惑参数的变大,合作水平也会随之下降,但幅度不大。总之,该演化博弈模型可以促进合作现象的涌现并抵御背叛策略的传播。 2018年05月05 00:00 2018年03期 479 485 940651 邓云生, 杨洪勇 基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710029 针对高斯混合模型在蒙古语语音识别声学建模中不能充分描述蒙古语声学特征之间相关性和独立性假设的问题,开展了使用深度神经网络模型进行蒙古语声学模型建模的研究。以深度神经网络为基础,将分类与语音特征内在结构的学习紧密结合进行蒙古语声学特征的提取,构建了DNN-HMM蒙古语声学模型,结合无监督预训练与监督训练调优过程设计了训练算法,在DNN-HMM蒙古语声学模型训练中加入dropout技术避免过拟合现象。最后,在小规模语料库和Kaldi实验平台下,对GMM-HMM和DNN-HMM蒙古语声学模型进行了对比实验。实验结果表明,DNN-HMM蒙古语声学模型的词识别错误率降低了7.5%,句识别错误率降低了13.63%;同时,训练时加入dropout技术可以有效避免DNN-HMM蒙古语声学模型的过拟合现象。 2018年05月05 00:00 2018年03期 486 492 839591 马志强, 李图雅, 杨双涛, 张力