智能系统学报 /oa 关于深度学习的综述与讨论 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201808019 机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的人工智能领域最核心的技术之一。近年来,多种深度神经网络在大量机器学习问题上取得了令人瞩目的成果,形成了机器学习领域最亮眼的一个新分支——深度学习,也掀起了机器学习理论、方法和应用研究的一个新高潮。对深度学习代表性方法的核心原理和典型优化算法进行了综述,回顾与讨论了深度学习与以往机器学习方法之间的联系与区别,并对深度学习中一些需要进一步研究的问题进行了初步讨论。 2019年01月05 00:00 2019年01期 1 19 1583285 胡越<sup>1</sup>, 罗东阳<sup>1</sup>, 花奎<sup>1</sup>, 路海明<sup>2</sup>, 张学工<sup>1,3</sup> 多移动机器人协同搬运技术综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201801038 多移动机器人协同搬运系统是多移动机器人系统的典型应用,在一些特殊场合中具有较强的应用潜力。对此,本文综述了多移动机器人协同搬运的相关技术,总结了国内外的发展状况。针对不同的搬运对象,分析比较了抓取、推拉、锁定3种搬运方案,重点分析了不同搬运方案下的多移动机器人协同搬运策略算法原理以及各自的优缺点;概述了多移动机器人搬运系统中涉及的周边技术,主要包括多移动机器人任务分配、环境感知定位、轨迹规划3个方面;最后对多移动机器人协同搬运技术的研究方向进行了展望。 2019年01月05 00:00 2019年01期 20 27 834462 顾大强, 郑文钢 集对分析在人工智能中的应用与进展 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201803030 人工智能是我国发展战略,集对分析从自主原创角度为人工智能提供一种基础性思路,具有重要意义。集对分析把确定的数学计算与不确定性系统分析有机结合,已在人工智能基础、模式识别、不确定性推理、智能决策、知识生态学、自然语言理解、专家系统、神经网络、智能工程、智能社会网络社区划分与演化等研究中得到应用。本文在概述集对分析的原理和联系数之后,综述集对分析在人工智能中的应用和进展,以期推动集对分析在人工智能中的进一步应用。 2019年01月05 00:00 2019年01期 28 43 2947070 蒋云良<sup>1</sup>, 赵克勤<sup>2</sup> 多层信息网络故障定位综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804062 本文对多层网络(覆盖网、虚拟网等)故障定位问题进行了分析和总结。讨论了多层网络探测故障信息获取策略和故障定位模型的发展状况,即介绍了被动监测、主动探测、主被动结合探测和终端用户观察等探测信息获取策略,以及基于图论故障传播模型、依赖矩阵模型、症状-故障-行动模型等故障传播模型的原理以及其优缺点。从故障定位模型、探测信息获取策略、故障定位计算、网络异构性、运行效率与成本多个方面重点综述了多层网络故障定位方法,讨论了每种方法的优点和局限性。最后,对多层网络故障定位研究的不足和亟待进一步研究解决的问题进行了探讨。 2019年01月05 00:00 2019年01期 44 56 1167509 齐小刚<sup>1</sup>, 牛红曼<sup>1</sup>, 刘兴成<sup>1</sup>, 王晓琳<sup>1</sup>, 刘立芳<sup>2</sup> 自主水面货船研究现状与展望 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201806028 船舶智能化、自主化是水路载运工具的重要发展趋势,与此同时,船舶设计、制造、运营、维护等相关领域也迎来了新一轮的挑战。基于国际海事组织(international maritime organization,IMO)提出的海事自主水面船舶(maritime autonomous surface ships,MASS)概念,对其中自主水面货船进行阐述。首先对水路载运工具进行详细分类,分析了当前自主水面货船的特点及当前的研究现状。之后提出自主水面货运船舶系统组成,思考自主水面货船在实船试验、推进方式与能源、智能航行、通信系统、航行规则等方面中面临的挑战,并直面挑战对海事自主航行水面货船未来发展及应用的多样性做出展望。 2019年01月05 00:00 2019年01期 57 70 1372133 吴青<sup>1</sup>, 王乐<sup>1</sup>, 刘佳仑<sup>2,3</sup> 计算视觉核心问题:自然图像先验建模研究综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804019 视觉先验是计算机视觉的核心问题之一,是认知心理层面、系统神经层面与计算视觉层面研究的交合点,涉及各个层面研究的理解与综合。视觉先验功能模拟方面,以自然图像信息为对象,挖掘自然图像一般性规律并将其数学形式化为可计算的图像模型,为众多图像处理与计算机视觉智能应用提供算法和支撑。本文对自然图像先验建模研究各流派工作进行了全面的剖析,并展示了自然图像先验建模工作在视觉信息增强和编码等方向的前瞻性应用。 2019年01月05 00:00 2019年01期 71 81 1042302 孙必慎<sup>1</sup>, 石武祯<sup>2</sup>, 姜峰<sup>2</sup> 旅游路线规划研究综述 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804005 旅游业的快速发展和用户分享内容的激增使得旅游领域的信息过载问题日益突出,如何帮助游客在快速制定个性化游览路线的同时提升旅行体验,成为当前旅游路线规划问题研究的关键。首先,给出旅游路线规划问题的形式化定义;然后,将文献中的旅游路线规划求解方法分为基于精确数学建模的求解、基于用户生成内容的求解两大类,对各类方法的关键技术和存在的主要问题进行了较为详细的考察;最后,给出一个旅游路线规划系统整体架构,对其中存在的重点和难点问题进行了分析,为旅游路线规划问题的研究提供理论支持的同时指明了下一步的研究方向。 2019年01月05 00:00 2019年01期 82 92 862964 常亮, 孙文平, 张伟涛, 宾辰忠, 古天龙 事件驱动的强化学习多智能体编队控制 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201807010 针对经典强化学习的多智能体编队存在通信和计算资源消耗大的问题,本文引入事件驱动控制机制,智能体的动作决策无须按固定周期进行,而依赖于事件驱动条件更新智能体动作。在设计事件驱动条件时,不仅考虑智能体的累积奖赏值,还引入智能体与邻居奖赏值的偏差,智能体间通过交互来寻求最优联合策略实现编队。数值仿真结果表明,基于事件驱动的强化学习多智能体编队控制算法,在保证系统性能的情况下,能有效降低多智能体的动作决策频率和资源消耗。 2019年01月05 00:00 2019年01期 93 98 4564408 徐鹏<sup>1</sup>, 谢广明<sup>1,2,3</sup>, 文家燕<sup>1,2</sup>, 高远<sup>1</sup> 融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201810025 近来复杂网络成为了众多学者的研究热点。但真实网络中的连边信息并不完整,不利于网络的分析研究,链路预测可以挖掘网络中的缺失连边,为网络重构提供基本依据。本文认为网络中链接的产生不仅受外部因素——共同邻居的影响,还受其自身因素的影响。其中,共同邻居的影响可以通过文献中的局部朴素贝叶斯(LNB)模型量化,节点的影响则根据其自身的度量化。本文将两者综合考虑,提出了融合朴素贝叶斯(SNB)模型,然后用共同邻居(CN)、Adamic-Adar(AA)和资源分配(RA)指标进行推广。在美国航空网(USAir)上的实验结果表明,该方法的预测准确度比LNB和基准方法均有所提高,从而证明了该方法的有效性。 2019年01月05 00:00 2019年01期 99 107 4436808 王润芳<sup>1</sup>, 陈增强<sup>1,2</sup>, 刘忠信<sup>1,2</sup> 动态规划求解中国象棋状态总数 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201803008 中国象棋空间复杂度是分析中国象棋博弈难度的重要指标,中国象棋空间复杂度分析是一个计数问题,即求解中国象棋状态总数。根据中国象棋棋子的着法特征,该问题可分解为若干子问题,利用动态规划分别解决这些子问题,能够求出中国象棋状态总数的精确解。实验得出中国象棋状态总数约为7.54×10<sup>39.88</sup>,过去许多文献描述的中国象棋状态总数是不准确的,远远高估了中国象棋状态总数。基于动态规划的计数方法也可以用于计算其他棋类的空间复杂度,也能够用于寻找空间复杂度较低的残局棋型,为构建中国象棋残局库提供依据。 2019年01月05 00:00 2019年01期 108 114 781412 魏印福, 李舟军 双论域下多粒度模糊粗糙集上下近似的包含关系 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804046 针对双论域上集合的多粒度乐观与悲观上下近似不具有包含关系的问题,本文给出了双论域上集合的多粒度上下近似具有包含关系的一个充分条件,进而采用标准化的方法将不具有包含关系的上下近似转化为具有包含关系的上下近似。通过实例验证,该方法能有效解决双论域下多粒度模糊粗糙集上下近似具有包含关系的问题。 2019年01月05 00:00 2019年01期 115 120 786742 胡志勇<sup>1</sup>, 米据生<sup>1</sup>, 冯涛<sup>2</sup>, 姚爱梦<sup>1</sup> 一种自适应模板更新的判别式KCF跟踪方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201806038 为了解决单目标跟踪算法中存在的目标旋转、遮挡和快速运动等挑战,提出了一种基于自适应更新策略的判别式核相关滤波器(kernelized correlation filter,KCF)目标跟踪新框架。构建了外观判别式模型,实现跟踪质量有效性的评估。构造了新的自适应模板更新策略,能够有效区分目标跟踪异常时当前目标是否发生了旋转。提出了一种结合目标检测的跟踪新构架,能够进一步有效判别快速运动和遮挡状态。同时,针对上述3种挑战,分别采用模板更新、目标运动位移最小化以及目标检测算法实现目标跟踪框的恢复,保证了跟踪的有效性和长期性。实验分别采用2种传统手动特征HOG和CN(color names)验证提出的框架鲁棒性,结果证明了提出的目标跟踪新方法在速度和精度方面的优越性能。 2019年01月05 00:00 2019年01期 121 126 1325537 宁欣<sup>1,2</sup>, 李卫军<sup>1,2,3</sup>, 田伟娟<sup>2</sup>, 徐驰<sup>2</sup>, 徐健<sup>1</sup> 触觉手势情感识别的超限学习方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804029 为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别。对CoST(corpus of social touch)数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预处理,提出一些关于触觉情感识别的特征。利用极限学习机分类器探究不同手势下的情感识别,对14种手势下的3种情感(温柔、正常、暴躁)进行识别,准确度较高,且识别速度快识别时间短。结果表明,手势的不同会影响情感识别的准确率,其中手势“stroke”的识别效果在不同分类器下的分类精度均为最高,且有较好的分类精度,达到72.07%;极限学习机作为触觉情感识别的分类器,具有较好的分类效果,识别速度快;有的手势本身对应着某种情感,从而影响分类结果。 2019年01月05 00:00 2019年01期 127 133 4915171 魏佳琪<sup>1</sup>, 刘华平<sup>2</sup>, 王博文<sup>1</sup>, 孙富春<sup>2</sup> BP神经网络和支持向量机相结合的电容器介损角辨识 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201805034 针对电力电容器介质损耗的计算方法稳定性较差,频率波动对介损角的辨识有较大影响的问题,提出了BP神经网络和支持向量机(support vector machine, SVM)相结合(BP-SVM)的辨识方法,并且首次应用于电容器介损角的辨识。在辨识过程中,首先,对电容器工作一段时间的信号进行采样和预处理,预处理后的信号作为训练集训练BP-SVM模型;然后,使用训练好的BP-SVM模型对预处理后新的采样信号进行辨识,判断介损角的变化量。此外,给出了基于BP-SVM模型的介损角表示信号<i>D</i><sub><i>δ</i></sub>(<i>t</i>)的计算过程,同时分析了在讨论域内信号<i>D</i><sub><i>δ</i></sub>(<i>t</i>)的幅值即是介损角<i>δ</i>。仿真分析结果表明,提出的BP神经网络和SVM相结合的电容器介损角辨识方法比基于深度学习的辨识方法具有更高的辨识准确率,并且频率变化对BP-SVM方法的辨识性能无明显影响。 2019年01月05 00:00 2019年01期 134 140 1097372 赵文清, 严海, 王晓辉 三支决策的时空性 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804045 从三支决策发展历史和已有研究出发,在总结和分析三支决策近年来理论、方法、算法及应用的基础上,基于时间和空间两个维度,分别提出了时间三支决策模型和空间三支决策模型。时间三支决策注重在动态决策环境下对序贯决策进行诠释;空间三支决策主要基于“多层次”和“多视角”的粒计算思想对最优粒层和粒度进行选择。此外,对三支决策的时空性作了深入探讨和分析,厘清了三支决策发展过程和研究脉络。最后,对三支决策的研究现状进行总结,并给出未来发展方向。 2019年01月05 00:00 2019年01期 141 149 1307082 刘盾<sup>1</sup>, 李天瑞<sup>2</sup>, 梁德翠<sup>3</sup>, 杨新<sup>2</sup> 基于宽度学习方法的多模态信息融合 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201803022 多模态机器学习通过有效学习各个模态的丰富特征来解决不同模态数据的融合问题。考虑到模态间的差异性,基于宽度学习方法提出了一个能够学习和融合两种模态特征的框架,首先利用宽度学习方法分别提取不同模态的抽象特征,然后将高维特征表示在同一个特征空间进行相关性学习,并通过非线性融合得到最后的特征表达,输入分类器进行目标识别。相关实验建立在康奈尔大学抓取数据集和华盛顿大学RGB-D数据集上,实验结果验证了相比于传统的融合方法,所提出的方法具有更好的稳定性和快速性。 2019年01月05 00:00 2019年01期 150 157 1438461 贾晨<sup>1</sup>, 刘华平<sup>2,3</sup>, 续欣莹<sup>1</sup>, 孙富春<sup>2,3</sup> 隐式特征和循环神经网络的多声部音乐生成系统 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804009 音乐生成是一种使用算法来生成音乐序列的研究。本文针对音乐样本特征提取以及自动作曲问题提出了一种基于音乐隐式特征和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的多声部音乐生成算法。该方法通过使用栈式自编码器对多声部音乐序列每个时间步的音符隐式特征进行提取,结合长短期记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM),以序列预测的方式搭建了基于隐式特征的音乐生成模型。仿真结果表明,该音乐生成算法在使用相同风格的音乐数据训练后,得到的模型可以生成旋律与和弦匹配较好的多声部音乐数据。 2019年01月05 00:00 2019年01期 158 164 4403119 苗北辰<sup>1</sup>, 郭为安<sup>2</sup>, 汪镭<sup>1</sup> 结合MPGA-RBFNN的一般机器人逆运动学求解 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201805005 针对一般机器人逆运动学求解过程中存在的求解速度慢、精度低的问题,将多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)引入径向基函数神经网络(radial basis functions neural network,RBFNN),提出一种适用于一般机器人的高精度MPGA-RBFNN算法。该算法采用3层结构的RBFNN进行一般机器人逆运动学求解,结合一般机器人的正运动学模型,采用MPGA优化RBFNN的网络结构和连接权值的方法,同时应用混合编码和演化的方式,实现了从机器人工作空间位姿到关节角度的非线性映射,从而避免了复杂的公式推导并提高了求解速度。采用6R一般机器人作为实验平台进行实验,实验结果表明:MPGA-RBFNN算法不仅提高了一般机器人在逆运动学中的求解速度,而且MPGA-RBFNN算法的训练成功率和逆解的计算准确率也得到了提高。 2019年01月05 00:00 2019年01期 165 170 4705959 张毅, 刘芳君, 胡磊 融合语义与语法信息的中文评价对象提取 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201809029 鉴于常规的序列化标注方法提取中文评价对象准确率低,存在忽略中文语义与语法信息的缺陷,提出了融合语义与语法信息的中文评价对象提取模型。该模型在原始字向量的基础上通过优化字符含义策略强化语义特征,弥补忽略的字符与词语的内部信息;并通过词性序列标注,对句子的词性信息进行表征,深化输入的语法特征。网络训练使用双向长短期记忆网络并用条件随机场克服标注标签的偏差,提高了提取准确率。该模型在BDCI2017数据集上进行验证,与未融入语义和语法的提取模型相比,中文主题词与情感词提取准确率分别提高了2.1%与1.68%,联合提取的准确率为77.16%,具备良好的中文评价对象提取效果。 2019年01月05 00:00 2019年01期 171 178 1195398 周浩<sup>1</sup>, 王莉<sup>2</sup> 一种多样性和精度加权的数据流集成分类算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201806021 为了克服数据流中概念漂移对分类的影响,提出了一种基于多样性和精度加权的集成分类方法(diversity and accuracy weighting ensemble classification algorithm, DAWE),该方法与已有的其他集成方法不同的地方在于,DAWE同时考虑了多样性和精度这两种度量标准,将分类器在最新数据块上的精度及其在集成分类器中的多样性进行线性加权,以此来衡量一个分类器对于当前集成分类器的价值,并将价值度量用于基分类器替换策略。提出的DAWE算法与MOA中最新算法分别在真实数据和人工合成数据上进行了对比实验,实验表明,提出的方法是有效的,在所有数据集上的平均精度优于其他算法,该方法能有效处理数据流挖掘中的概念漂移问题。 2019年01月05 00:00 2019年01期 179 185 1029700 张本才<sup>1</sup>, 王志海<sup>1</sup>, 孙艳歌<sup>1,2</sup> 基于卷积神经网络的盲文音乐识别研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201805002 盲人音乐家在交流创作的音乐作品时面临着人工转换和效率较低的问题,信息科学与技术的迅速发展为解决此类问题提供了许多解决方案。虽然目前有许多盲文音乐作品的识别方案,但其存在识别效率低和兼容能力不足等缺点。为了避免传统方案在盲文音乐图片特征提取时过多依赖人工经验,通过研究提出并设计了基于卷积神经网络的识别模型。在对盲文音乐图片的样例数据进行预处理之后,通过多次反复迭代训练,模型就可学习到盲文音乐图片中音乐符号的特征。实验结果表明,该模型的识别有效性和较强的泛化能力为盲文音乐作品的识别提供了一种新的解决方案。 2019年01月05 00:00 2019年01期 186 193 1160363 刘彪<sup>1,2</sup>, 黄蓉蓉<sup>1</sup>, 林和<sup>1</sup>, 苏伟<sup>1</sup> 三维离散曲线曲率挠率的微中心差分算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201802008 曲率和挠率是描述三维空间离散曲线的弯曲和扭曲程度的两个微分量。为了准确计算这两个微分量,从连续曲线的导数定义出发,提出微中心差分算法进行三维空间离散曲线的曲率和挠率计算。该算法基于差商平滑策略实现对单侧差分算法的一个有效扩展。与单侧差分算法相比,微中心差分算法不增加算法执行时间,但在计算精度方面有显著提升。实验分析是通过6条曲线的均匀采样获取离散曲线数据,与5种常用的曲率和挠率计算算法相比较,对这6种算法从采样密度对算法精度的影响、计算效率和抗噪声性能这3个方面进行了对比分析。实验结果表明,微中心差分算法总体效果最好。 2019年01月05 00:00 2019年01期 194 206 5282661 慕生鹏, 李红军, 李世林