智能系统学报 /oa 机制主义人工智能理论——一种通用的人工智能理论 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201711032 现行人工智能研究取得了许多进展,但存在“深度上浅层化、广度上碎片化和体系上封闭化”的重要缺陷。这不是改进算法或者提高硬件性能所能解决的问题,而是要在科学观方法论上寻找根源。本文依据“科学观→方法论→研究模型→研究途径→基本概念→基本原理”这个顶天立地的研究纲领,总结了信息科学的科学观,提炼了信息生态方法论;在新的科学观和方法论指导下构筑了体现智能生长全过程的研究模型,发现了智能生长的共性机制,确立了机制主义研究途径,进而澄清和匡正了信息(特别是语义信息)、感知、知识、认知、基础意识、情感、理智、综合决策等一系列基础概念,总结了实现信息-知识-智能转换的一组基本原理,创建了机制主义人工智能理论。而且证明了:长期三分而立的结构主义(人工神经网络)、功能主义(专家系统)、行为主义(感知动作系统)三大人工智能理论可在机制主义人工智能理论框架内实现和谐统一;机制主义是生成基础意识、情感、理智三位一体高等人工智能的科学途径;机制主义人工智能理论是通用型的人工智能理论。 2019年01月24 00:00 2018年01期 2 18 2367967 钟义信 泛逻辑学理论——机制主义人工智能理论的逻辑基础 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201711033 当前,世界各主要大国都把人工智能作为它们的国家战略。人工智能的发展正在快速改变着人类的生活方式和思想观念。在中国,有一小批研究者20多年来一直在基于辩证唯物主义潜心研究具有普适性的人工智能基础理论,包括智能的形成机制、逻辑基础、数学基础、协调机理、矛盾转化等。终于,他们各自建立了机制主义人工智能理论、泛逻辑学理论、因素空间理论、协调学、可拓学、集对分析等。其中,机制主义人工智能理论是基于智能形成机制的通用理论,它能把现有的结构主义、功能主义和行为主义三大流派有机地统一起来,使意识、情感、理智成为三位一体的关系;因素空间理论是机制主义人工智能理论的数学基础;泛逻辑学理论是机制主义人工智能理论的逻辑基础。本文介绍了泛逻辑学理论的基本思想、理论基础和应用方法,阐明它的理论意义和应用价值。特别需要指出的是,在广义概率论基础上建立的命题泛逻辑(包括刚性逻辑和柔性逻辑),可看成一个完整的命题级智能信息处理算子库,库中完整地包含了全部18种柔性信息处理模式(包括16种布尔信息处理模式),可用类型编码&lt;<i>a,b,e</i>&gt;来严格区分,用它可寻找到适合自己的信息处理算子完整簇来使用。在每一个信息处理模式中,各种不确定性的组合状态由不确定性程度属性编码&lt;<i>k,h,β,e</i>&gt;来严格区分,用它可在本信息处理模式的算子完整簇中精确选择具体的算子来使用。这表明柔性信息处理本质上是一把密码锁,它需要专门的密码&lt;<i>a,b,e</i>&gt;+&lt;<i>k,h,β,e</i>&gt;才能正常打开,不能乱点鸳鸯谱。通过只有18种模式,每种模式可以从最大算子连续变化到最小算子,已经证明了没有一个命题算子被遗漏。 2019年01月24 00:00 2018年01期 19 36 3613443 何华灿 因素空间理论——机制主义人工智能理论的数学基础 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201711034 机制主义人工智能理论是基于智能的生长机制而把结构主义、功能主义和行为主义这三大人工智能流派有机统一起来并使基础意识、情感、理智成为三位一体的高等人工智能理论。因素空间是机制主义人工智能理论的数学基础,是现有模糊集、粗糙集和形式背景理论的进一步提升,它为信息描述提供了一个普适性的坐标框架,把数据变成可视的样本点,形成母体背景分布,压缩为背景基,由此进行概念自动生成,因果关联分析,以及建立在其上的学习、预测、识别、控制、评价和决策等一系列数学操作活动。本文将着重介绍其中的核心内容,将具体的形式信息(即语法信息)与效用信息(即语用信息)关联起来,提升为抽象的语义信息,为机制主义人工智能的信息转化第一定律提供一个简明的数学架构。本文以“九宫棋”为例,介绍如何用因素思维实现目标因素与场景因素的对接和搜索,为信息转化的第二定律从数学上展开探索性的思考;还结合因素空间及有关学科的历史来进行解说,以便帮助读者对因素空间理论有一个较为全面的认识。 2019年01月24 00:00 2018年01期 37 54 1337258 汪培庄 深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201609029 首先阐述了汽车界对无人驾驶的定义,然后详细分析了国内外无人驾驶汽车的发展历史以及各车企和互联网公司的研究现状。通过详细分析无人驾驶汽车工作原理、体系架构设计以及具体实现方法,简单说明了目前无人驾驶汽车遇到的关键问题和难题,同时重点描述了目前深度学习在图像处理方面的突破性进展以及在无人驾驶汽车领域的应用实践,最后对无人驾驶的未来发展做了展望。 2019年01月24 00:00 2018年01期 55 69 5853083 王科俊, 赵彦东, 邢向磊 群智能算法优化支持向量机参数综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201707011 支持向量机建立在统计学习的理论基础之上,具有理论的完备性,但是在应用上仍然存在模型参数难以选择的问题。首先,介绍了支持向量机和群智能算法的基本概念;然后,系统地叙述了各种经典的群智能算法进行支持向量机参数优化取得的最新研究成果以及总结了优化过程中存在的问题和解决方案;最后,结合该领域当前研究现状,提出了群智能算法优化支持向量机参数研究中需要关注的问题,展望了这一研究方向在未来的发展趋势和前景。 2019年01月24 00:00 2018年01期 70 84 990037 李素<sup>1</sup>, 袁志高<sup>1</sup>, 王聪<sup>2</sup>, 陈天恩<sup>2</sup>, 郭兆春<sup>1</sup> 基于深度学习的视频预测研究综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201707032 近年来,深度学习算法在众多有监督学习问题上取得了卓越的成果,其在精度、效率和智能化等方面的性能远超传统机器学习算法,部分甚至超越了人类水平。当前,深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及无监督学习领域。视频预测算法,因其可以利用海量无标注自然数据去学习视频的内在表征,且在机器人决策、无人驾驶和视频理解等领域具有广泛的应用价值,近两年来得到快速发展。本文论述了视频预测算法的发展背景和深度学习的发展历史,简要介绍了人体动作、物体运动和移动轨迹的预测,重点介绍了基于深度学习的视频预测的主流方法和模型,最后总结了当前该领域存在的问题和发展前景。 2019年01月24 00:00 2018年01期 85 96 958704 莫凌飞, 蒋红亮, 李煊鹏 视觉同时定位与地图创建综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201703006 同时定位与地图创建 (simultaneous localization and mapping,SLAM)自1986年提出以来一直是机器人领域的热点问题,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。其目的是让机器人在未知环境下实现自身定位同时创建出环境地图。视觉SLAM (visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)是仅用相机作为传感器的定位与制图。随着计算机视觉和机器人技术的发展,VSLAM已成为无人系统领域的研究焦点。本文对VSLAM的最新研究现状进行总结,阐述了VSLAM中的主要问题,分别介绍了VSLAM基于滤波和图优化的实现方法,并探讨了VSLAM 的研究与发展方向。 2019年01月24 00:00 2018年01期 97 106 983513 周彦, 李雅芳, 王冬丽, 裴廷睿 鼠类脑细胞导航机理的移动机器人仿生SLAM综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201707003 针对同步定位与地图构建(SLAM)问题中传统概率算法存在计算量大、复杂度高、易陷于局部最优解等问题,本文提出一种未来深入研究的方法建议,将鼠类脑细胞中边界细胞(border cells)、局部场景细胞(view cells)、网格细胞(grid cells)、速度细胞(speed cells)、位姿细胞(pose cells)等具有定位导航功能的细胞应用于SLAM研究中,构建一种基于多细胞导航机制的BVGSP-SLAM模型。结合具有实时关键帧匹配的闭环检测算法以避免光线变化对SLAM的影响,融入速度细胞和边界细胞以避免移动障碍物对SLAM的影响,利用鼠类混合细胞衍生出的数学模型分析该系统的鲁棒性和实时性。将生物细胞模型引入SLAM,并形成了建模、仿真与实验验证一体化的研究体系,为移动机器人SLAM研究领域多样化提供重要的理论参考。 2019年01月24 00:00 2018年01期 107 117 1198229 陈孟元<sup>1,2</sup> 基于改进SPEA2算法的给水管网多目标优化设计 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201701012 针对给水管网多目标优化设计问题,将管网造价、节点富余水头总和以及节点富余水头方差设为目标函数,从经济性和可靠性两方面对给水管网进行优化。为了获取多样性和收敛性好的解,本文结合选择机制中支配和分解的思想,引入参考向量到强度帕累托进化算法(strength Pareto evolutionary algorithm 2, SPEA2)中,配合支配强度进行解的选择。通过双环管网和纽约管网两个管网案例,仿真结果表明了所提算法在解决管网多目标优化设计问题上的有效性,并最终应用于实际的管网工程建设中。 2019年01月24 00:00 2018年01期 118 124 912375 孟勤超<sup>1,2</sup>, 杨翠丽<sup>1,2</sup>, 乔俊飞<sup>1,2</sup> 需求侧管理下智能家庭用电多目标优化控制 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201705030 针对家庭内附加型负载进行需求侧管理,缓解高峰时刻电网压力,提出一种智能电网环境的家庭用电控制系统。设计了智能控制器,可以获取用户家庭负荷信息并为用户提供分时电价计量,同时便于供电侧直接进行需求侧控制。提出了多目标蜻蜓算法,针对降低负载功率和减少需求响应延时时间两个目标进行求解,其迭代速度快,满足即时响应的需求。500个家庭的实验结果显示,家庭用电控制系统合理,降低了用户用电费用;算法计算速度快,响应时间延时少,有效缓解了高峰时刻的电网负荷。 2019年01月24 00:00 2018年01期 125 130 1145237 鲍毅<sup>1</sup>, 楼凤丹<sup>2</sup>, 王万良<sup>3</sup> 基于最大最小距离的高光谱遥感图像波段选择 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201703023 为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余,降低后续处理的计算复杂度,提出一种基于最大最小距离的高光谱图像波段选择算法。首先计算波段标准差,选定标准差最大的波段作为初始中心;然后使用最大最小距离算法得到相对距离较远的聚类中心,对波段进行聚类;最后使用K中心点算法更新聚类中心。实验仿真结果表明:通过基于最大最小距离算法选择的波段,能够选出同时满足信息量大、相关性小的要求的波段子集,并将获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度。 2019年01月24 00:00 2018年01期 131 137 1388916 王立国, 赵亮, 石瑶 一种多层特征融合的人脸检测方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201707018 由于姿态、光照、尺度等原因,卷积神经网络需要学习出具有强判别力的特征才能应对复杂场景下的人脸检测问题。受卷积神经网络中特定特征层感受野大小限制,单独一层的特征无法应对多姿态多尺度的人脸,为此提出了串联不同大小感受野的多层特征融合方法用于检测多元化的人脸;同时,通过引入加权降低得分的方法,改进了目前常用的非极大值抑制算法,用于处理由于遮挡造成的相邻人脸的漏检问题。在FDDB和WiderFace两个数据集上的实验结果显示,文中提出的多层特征融合方法能显著提升检测结果,改进后的非极大值抑制算法能够提升相邻人脸之间的检测准确率。 2019年01月24 00:00 2018年01期 138 146 2369723 王成济<sup>1,2</sup>, 罗志明<sup>1,2</sup>, 钟准<sup>1,2</sup>, 李绍滋<sup>1,2</sup> 可拓支持向量分类机 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201610019 针对分类问题,基于可拓学的思想,提出了可拓支持向量分类机算法。与标准的支持向量分类机不同,可拓支持向量机在进行分类预测的同时,更注重于找到那些通过变化特征值而转换类别的样本。文中给出了可拓变量和可拓分类问题的定义,并构建了求解可拓分类问题的两种可拓支持向量机算法。把可拓学与SVM结合是一种新的方向,文中所提出的算法还有待进一步的理论分析,将在未来的工作里,继续探索如何在可拓学的基础上,构建更加完善的可拓SVM方法。 2019年01月24 00:00 2018年01期 147 151 1799515 陈晓华<sup>1</sup>, 刘大莲<sup>2</sup>, 田英杰<sup>3</sup>, 李兴森<sup>4</sup> 利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201607004 为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。 2019年01月24 00:00 2018年01期 152 158 1348243 马英辉<sup>1,2</sup>, 吴一全<sup>1,3,4,5</sup>