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一种轻量级多模态车辆轨迹预测算法

西安交通大学学报 2024年第6期58卷 14-23页

作者：李贞妮孙晖郝梓彤肖冬东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对自动驾驶汽车车载嵌入式计算平台存储和计算资源有限、车辆未来轨迹具有不确定性、周围环境信息复杂多变的问题,提出了一种基于MobileNeXt搭建的轻量级多模态车辆轨迹预测算法(CAM-MobileNeXt)。首先,利用MobileNeXt轻量级框架,构... 详细信息

针对自动驾驶汽车车载嵌入式计算平台存储和计算资源有限、车辆未来轨迹具有不确定性、周围环境信息复杂多变的问题,提出了一种基于MobileNeXt搭建的轻量级多模态车辆轨迹预测算法(CAM-MobileNeXt)。首先,利用MobileNeXt轻量级框架,构建了参数量和计算量均较少的车辆轨迹预测模型;其次,通过将单模态轨迹预测调整为多模态轨迹预测,以预测目标车辆可能存在的多条未来轨迹;最后,引入注意力机制,使其具备从众多输入信息中筛选出重要信息的能力,从而高效分配有限的存储和计算资源。在L5级别自动驾驶车辆轨迹数据集Lyft上开展轨迹预测实验,结果表明:所提算法具备较低的参数量和计算量,预测性能优于Lyft基线方法ResNet50;与MobileNeXt相比,所提算法在Lyft数据集上的损失值降低了11.9%,最终位移误差降低了7.4%,平均位移误差降低了11.4%。所提算法适合部署在自动驾驶汽车的车载嵌入式计算平台上,在对自动驾驶汽车的周围车辆进行准确多模态轨迹预测,以保证自动驾驶汽车安全行驶方面具有良好的应用前景。

关键词：车辆轨迹预测轻量级网络多模态注意力机制

基于视觉语义与激光点云交融构建的SLAM算法

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控制与决策 2024年第1期39卷 103-111页

作者：佟国峰杨宇航彭浩孟祥政殷旗君东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

激光雷达作为同时定位与地图构建(SLAM)传感器之一,因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用.但其获得的点云数据较稀疏,包含特征信息少,会导致误匹配、位姿估计误差大等问题,影响SLAM的定位和建图精度.对此,提出一种将视觉语义信息... 详细信息

激光雷达作为同时定位与地图构建(SLAM)传感器之一,因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用.但其获得的点云数据较稀疏,包含特征信息少,会导致误匹配、位姿估计误差大等问题,影响SLAM的定位和建图精度.对此,提出一种将视觉语义信息与激光点云数据融合的SLAM算法(VSIL-SLAM).首先,基于投影思想将聚类后的点云映射到语义检测框内,生成语义物体,解决原始激光点云特征稀缺问题;然后,在形状特征的基础上引入拓扑特征对语义物体进行表述,提出基于匹配的拓扑相似性度量方法,解决单一特征造成的误匹配问题,提高匹配准确度;最后,加入语义物体点到点的几何约束,基于几何特征和语义物体构建前端里程计,并完成后端回环检测和位姿图优化设计.实验结果表明,所提出算法在定位和建图效果上都有显著提高,改善了激光SLAM算法的性能.

关键词：视觉语义信息点云聚类融合算法拓扑相似性度量前端里程计激光SLAM

基于回音壁模式的空芯光纤光流控DNA传感器

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光学学报 2024年第9期44卷 191-199页

作者：张洪鑫李雪刚周雪张亚男赵勇东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对原位DNA传感的测量需求,提出了一种基于空芯光纤回音壁模式(WGM)的光流控光纤传感器。从仿真和实验两个方面对提出的DNA传感器进行探究。通过仿真探究得到锥形光纤的尺寸、空芯光纤谐振腔的厚度以及锥形光纤和空芯光纤谐振腔的耦合... 详细信息

针对原位DNA传感的测量需求,提出了一种基于空芯光纤回音壁模式(WGM)的光流控光纤传感器。从仿真和实验两个方面对提出的DNA传感器进行探究。通过仿真探究得到锥形光纤的尺寸、空芯光纤谐振腔的厚度以及锥形光纤和空芯光纤谐振腔的耦合间距对WGM的作用规律,在仿真规律的指导下设计和完成实验。实验结果表明,减小谐振腔的厚度可以提高传感器灵敏度,谐振腔厚度为2μm时的折射率灵敏度可达206 nm/RIU,是厚度为4.5μm谐振腔的灵敏度的1.4倍,满足由于DNA分子杂交而在光纤表面产生的局部折射率变化的检测灵敏度要求。通过将探针DNA固定在空芯光纤谐振腔的微流通道,可以实现互补DNA的浓度梯度检测。所提出的传感器的线性检测范围为10~100 nmol/L,灵敏度为0.56 pm/(nmol/L),线性度为0.994。此外,所提出的基于WGM的DNA光纤传感器具有很好的特异性,为原位DNA检测在医学诊断和预后中的应用提供基础。

关键词：医用光学光流控光纤传感器回音壁模式原位DNA传感

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不同权力结构下供应链减排策略随机微分博弈

控制与决策 2024年第1期39卷 291-300页

作者：徒君高凤阳黄敏辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

在由单个制造商和单个零售商构成的低碳供应链中,制造商与零售商之间不同的权力结构决定着他们的减排策略与博弈方式.同时,低碳产品商誉与需求受到制造商与零售商减排策略及随机因素的长期动态影响.在不同的权力结构下,对制造商减排努... 详细信息

在由单个制造商和单个零售商构成的低碳供应链中,制造商与零售商之间不同的权力结构决定着他们的减排策略与博弈方式.同时,低碳产品商誉与需求受到制造商与零售商减排策略及随机因素的长期动态影响.在不同的权力结构下,对制造商减排努力策略与零售商宣传努力策略进行随机微分博弈分析;在集中式决策基础上,分别构建制造商主导与零售商主导的Stackelberg博弈、无主导Nash博弈模型,求解模型并对结果进行理论分析与数值实验.研究发现:相较于自己作为主导者,对方作为主导者会促使制造商或零售商做出更大的减排努力或宣传努力;与有主导者的供应链相比,无主导者的供应链可能实现更大的低碳产品商誉;制造商作为主导者能够提升低碳产品商誉与需求以及供应链总利润.随机因素促使制造商和零售商分别提高了减排努力和宣传努力以及低碳产品商誉.

关键词：低碳供应链随机微分博弈权力结构减排努力宣传努力

基于移动储能时空优化调度的配电网韧性提升策略

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控制与决策 2024年第10期39卷 3375-3384页

作者：刘鑫蕊孟庆坤侯敏王睿孙秋野东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对极端天气灾害造成配电网供电短缺问题,首先提出考虑多类型极端天气的配电网统一故障率计算模型,实现配电网灾前故障场景预测;然后提出包含整体韧性和恢复速度的配电网韧性评估指标,灾害发生前,以天气灾害预判场景为依据,建立以负荷... 详细信息

针对极端天气灾害造成配电网供电短缺问题,首先提出考虑多类型极端天气的配电网统一故障率计算模型,实现配电网灾前故障场景预测;然后提出包含整体韧性和恢复速度的配电网韧性评估指标,灾害发生前,以天气灾害预判场景为依据,建立以负荷削减量、移动储能移动成本和充放电成本最小为目标的移动储能预调度模型,有效减少灾时停电时间,灾害发生后,随着灾害进程的变化,交通路况受极端天气影响呈现出不同程度的拥堵或湿滑情况,进而影响了移动储能车的实际应灾救援能力,因此提出考虑交通网影响的移动储能救援态和充电态的时空动态优化调度方法;最后以我国东北某城市实际冰灾为案例进行分析,结果表明考虑极端天气对交通路网影响的移动储能“灾前+灾后”多模态调度策略可有效提升配电网的韧性水平.

关键词：极端天气配电网移动储能交通网韧性提升韧性评估

大模型辅助的大型海上风电场集电系统拓扑优化

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高电压技术 2024年第7期50卷 2894-2905页

作者：张孝顺李锦诚郭正勋东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学佛山研究生创新学院佛山528311

集电系统拓扑优化是大型海上风电场规划建设的核心问题,本质上是一个涉及多约束、多目标的复杂混合整数优化问题。针对该问题,提出了一种基于大语言模型(large language model,LLM)辅助的大型海上风电场集电系统拓扑优化方法。首先,基... 详细信息

集电系统拓扑优化是大型海上风电场规划建设的核心问题,本质上是一个涉及多约束、多目标的复杂混合整数优化问题。针对该问题,提出了一种基于大语言模型(large language model,LLM)辅助的大型海上风电场集电系统拓扑优化方法。首先,基于大语言模型辅助对风电机组群进行聚类,通过链式提示法使LLM理解优化目标,并利用LLM将大型海上风电场分割为若干小型区域,以降低优化问题维度,提升求解速度和质量。然后,构建集电系统拓扑优化模型,基于混合整数线性规划求解器,获得海上风电场的最优集电系统拓扑设计方案。最后,利用1个含有75台风电机组的大型海上风电场系统进行方法性能验证,仿真结果表明:与传统优化技术相比,所提方法获得的聚类风机数量更加均衡,在考虑拓扑功率损耗的同时,生成的拓扑方案经济性最优。LLM在集电系统拓扑辅助优化中具有较高的有效性,为海上风电场集电系统拓扑设计优化提供了一种新思路。

关键词：大语言模型集电系统拓扑优化海上风电场混合整数线性规划聚类算法

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基于球面正则化的支持向量描述视觉异常检测

仪器仪表学报 2024年第3期45卷 315-325页

作者：邓诗卓滕达李晓红陈佳祺陈东岳东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学佛山研究生创新学院佛山528311

异常检测作为视觉领域中一项独特而关键的任务,在医疗、安保等领域具有广泛的前景。异常检测目前受限于大规模异常数据标注,因此现有方法集中在单类分类和弱监督学习,深度支持向量描述(Deep SVDD)是实现单类分类的常见方法。然而,传统De... 详细信息

异常检测作为视觉领域中一项独特而关键的任务,在医疗、安保等领域具有广泛的前景。异常检测目前受限于大规模异常数据标注,因此现有方法集中在单类分类和弱监督学习,深度支持向量描述(Deep SVDD)是实现单类分类的常见方法。然而,传统Deep SVDD在开展异常检测时往往面临球体崩塌。针对这一问题,提出了基于球面正则化的SVDD异常检测算法,通过引入软间隔损失与支持向量的思想,优化模型学习流程。进一步地,面向可标注样本,提出了基于SVDD的弱监督异常检测方法。在公开数据集MNIST和CIFAR-10上进行消融和对比实验,实验证明,相比于有监督算法,在MNIST数据集上,SR-WSVDD的性能提高了3.7%,而在CIFAR-10数据集上则提高了16.7%。此外,与其他弱监督算法相比,SR-WSVDD在CIFAR-10数据集上提升了1.8%。所提出的SR-SVDD异常检测算法,弥补Deep SVDD容易发生球体崩塌的缺陷,使模型异常检测结果更加准确。

关键词：计算机视觉单类分类弱监督学习异常检测自编码器支持向量

IPv6中一种基于卷积的DDoS攻击两阶段防御机制

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软件学报 2024年第5期35卷 2522-2542页

作者：王郁夫王兴伟易波黄敏东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP... 详细信息

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP流量捕获文件中的16进制头部字段作为样本元素.其次,在预检测阶段,引入轻量化二值卷积神经网络(BCNN),设计一种二维流量矩阵作为模型输入,整体感知网络在混杂DDoS流量后出现的恶意态势作为告警DDoS发生的证据.告警后,深度检测阶段介入,引入一维卷积神经网络(1DCNN)具体区分混杂的DDoS报文,从而下发阻断策略.在实验中,自建IPv6-LAN拓扑并基于NAT 4to6技术重放CIC-DDoS2019公开集生成纯IPv6-DDoS流量源测试.结果证明,所提机制提升针对DDoS攻击的响应速度、准确度和攻击流量过滤效率,当DDoS流量出现仅占总网络6%和10%时,BCNN就能以90.9%和96.4%的准确度感知到DDoS攻击的发生,同时1DCNN能够以99.4%准确率区分DDoS报文并过滤.

关键词： DDoS防御两阶段 DDoS攻击监控 DDoS流量过滤 BCNN和1DCNN IPv6

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一种MCT门量子可逆线路分解与优化方法

电子科技大学学报 2024年第1期53卷 155-160页

作者：张苏嘉管致锦杨雪婷仰恩大学工程技术学院泉州362014 南通大学信息科学技术学院南通226019

为提高可逆线路中MCT门的分解和优化效率,提出了一种MCT门的优化分解方法,根据该方法得出MCT分解模板并验证了正确性。基于该模板给出了相应的分解与优化算法,算法对MCT门分解出的Toffoli线路进行分类,使用优化分解模板将其分解为NCV线... 详细信息

为提高可逆线路中MCT门的分解和优化效率,提出了一种MCT门的优化分解方法,根据该方法得出MCT分解模板并验证了正确性。基于该模板给出了相应的分解与优化算法,算法对MCT门分解出的Toffoli线路进行分类,使用优化分解模板将其分解为NCV线路。该算法的时间复杂度为O(m),优于传统算法的复杂度O(m2)。通过对控制位m∈{3,10}的MCT门与Benchmark可逆线路的实验,验证了该算法优化和分解的有效性。

关键词：电路优化 MCT门 NCV门量子电路可逆逻辑综合