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两部件串联的平衡系统最优视情维修策略

运筹学学报(中英文) 2025年

作者：魏茜董秋仙罗洪辉南昌大学数学与计算机学院

为了解决现有平衡系统维修策略中检测时间缺乏灵活性,不能充分利用部件退化状态信息的问题,针对退化独立的平衡系统,提出了视情维修决策优化模型。采用G amma过程建立部件退化模型,给出依据部件退化状态安排检测时间的方法;由于实际维... 详细信息

为了解决现有平衡系统维修策略中检测时间缺乏灵活性,不能充分利用部件退化状态信息的问题,针对退化独立的平衡系统,提出了视情维修决策优化模型。采用G amma过程建立部件退化模型,给出依据部件退化状态安排检测时间的方法;由于实际维修工作中,不完美维修次数的增加会造成部件退化加速以及修复程度变差,通过设置预防维修次数阈值对部件进行预防性更换;在对部件进行预防维修或更换前若发生软故障或失衡,则进行故障后更换;基于更新报酬定理,在系统长期平均成本率最小的情况下,得到系统最优的检测时间和预防维修次数阈值。最后通过算例验证所提出的维修策略的合理性,同时对关键参数进行敏感性分析,对平衡系统的维修具有一定启发。

关键词：平衡系统视情维修不完美维修非周期性检测

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基于大模型的具身智能系统综述

自动化学报 2025年第1期51卷 1-19页

作者：王文晟谭宁黄凯张雨浓郑伟诗孙富春中山大学计算机学院清华大学计算机科学与技术系

得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.鉴于此,对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先,介绍大模型在具身智... 详细信息

得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.鉴于此,对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先,介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用;其次,对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作级的控制进行了较为全面的总结;然后,对不同具身智能系统架构进行介绍,并总结了目前具身智能模型的数据来源,包括模拟器、模仿学习以及视频学习;最后,对基于大语言模型(Large language model, LLM)的具身智能系统面临的挑战与发展方向进行讨论与总结.

关键词：大语言模型大型视觉模型基础模型具身智能机器人

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面向业务过程协同的隐私数据通信方法

智能系统学报 2025年

作者：陈建兵李子谦余阳潘茂林中山大学计算机学院中山大学软件工程学院

将区块链应用于业务过程协同可以增强业务过程协同的可信性，但是现有的数据通信方式存在影响数据可靠性和区块链可追溯性、泄露数据隐私等问题，无法满足组织间正常业务过程协同的需求。为解决上述问题，提出了一种面向业务过程协同的... 详细信息

将区块链应用于业务过程协同可以增强业务过程协同的可信性，但是现有的数据通信方式存在影响数据可靠性和区块链可追溯性、泄露数据隐私等问题，无法满足组织间正常业务过程协同的需求。为解决上述问题，提出了一种面向业务过程协同的隐私数据通信方法，拓展了Wf-XML 2.0协议，并基于星际文件系统(inter planetary file system，IPFS)和非对称加密技术设计了代理组件Broker，将数据通信分为保存数据、请求数据和响应数据3个步骤执行来保障业务数据的隐私。通过Dolev-Yao攻击者模型、过程协同实际案例和实验对方法进行分析，验证了该方法的安全性、合理性和可行性。

关键词：区块链过程协同 Wf-XML 2.0 非对称加密数据隐私互操作协议通信方法 Dolev-Yao

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多实例业务流程协作的数据流错误检测

计算机集成制造系统 2025年

作者：贾畅潘茂林余阳中山大学计算机学院中山大学软件工程学院

在业务流程协作过程中，多实例参与者间基于消息进行交互。由于参与者之间的利害关系以及消息传输的不稳定性，存在消息被篡改或延迟到达的情况，从而影响协作的准确性。此外，对内部数据的不当操作也会阻碍协作的有效进行。因此，检测... 详细信息

在业务流程协作过程中，多实例参与者间基于消息进行交互。由于参与者之间的利害关系以及消息传输的不稳定性，存在消息被篡改或延迟到达的情况，从而影响协作的准确性。此外，对内部数据的不当操作也会阻碍协作的有效进行。因此，检测流程内和跨流程的数据流错误至关重要。通常使用Petri网来检测这些数据流错误，然而Petri网缺乏对多实例的定义，若采用增加流程数量来表示增加的实例，则容易出现状态空间爆炸问题。同时Petri网无法表示控制流可达而数据流不可达的状态，无法检测数据缺失问题。为此定义了一种多实例着色 Petri网(Multi-instanceColoredPetriNet，MCPN)，其不但提供了对多实例的形式化描述，而且将控制流和数据流区分表示，基于MCPN能够检测包括数据缺失在内的多种数据流错误。同时也提出了一种基于MCPN 的约简算法来缓解状态空间的增长。最后，通过实验证明了提出方法的有效性和优越性。

关键词：业务流程协作数据流错误流程内外多实例参与者

固定路段选择比例下非凸OD需求估计模型及算法分析

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系统工程理论与实践 2025年

作者：刘鹏杰简金宝邵虎许佳伟邵枫蒋枚萱中国矿业大学数学学院江苏省应用数学中心广西民族大学数学科学学院广西应用数学中心湘潭大学数学与计算科学学院

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值... 详细信息

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值与实际观测值的误差度量准则,使路段流量估计值更匹配于观测值.其次,使用带有?2-范数的误差度量准则将先验OD需求作为辅助引入到目标函数中,提出一种固定路段选择比例下的非凸OD需求估计模型.根据构建模型的可分结构特点,设计基于ADMM的分裂算法以求解该模型.随后,对所提分裂算法进行理论分析,包括子序列收敛性,全局收敛性,迭代复杂性和收敛率等方面.为验证所提模型及相应分裂算法的数值表现,使用三个交通路网进行OD需求估计试验.试验结果显示,在估计OD需求误差可接受情况下,所提模型及算法获得的路段流量估计值与观测值较为匹配.

关键词：起点–讫点需求估计固定路段选择比例非凸模型交替方向乘子法

基于个体保护行为及人口流动网络的流行病传播模型

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系统工程理论与实践 2025年第1期45卷 208-223页

作者：李琴李玉涵冯旻昱包海波重庆大学公共管理学院伦敦玛丽女王大学数学科学学院西南大学人工智能学院西南大学数学与统计学院

本文基于人口网络分析个体保护意识及人口流动对于传播过程的影响,构建了考虑个体保护意识及区域间人口流动的易感-感染-康复-易感(SIRS)流行病传播模型.将个体保护程度作为随机变量引入流行病模型,并利用排队系统模型描述人口流动下的... 详细信息

本文基于人口网络分析个体保护意识及人口流动对于传播过程的影响,构建了考虑个体保护意识及区域间人口流动的易感-感染-康复-易感(SIRS)流行病传播模型.将个体保护程度作为随机变量引入流行病模型,并利用排队系统模型描述人口流动下的流行病传播过程.本文使用随机过程方法计算出易感个体、感染个体及康复个体数量的期望,用于分析流行病的发展情况.实验结果表明,个体保护意识能够降低个体感染概率,某区域的人口输入速率增大会导致感染个体数量增多,验证了理论分析的正确性.此外,将该模型应用于现实流行病数据,得到了较好的拟合效果.

关键词：传播动力学流行病传播个体保护意识人口流动

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基于深度霍夫变换的语义圆目标检测

计算机工程与应用 2025年

作者：黄镔曾勋勋刘莞玲陈飞福州大学计算机与大数据学院福州大学数学与统计学院天津大学智能与计算学部

目标检测领域的模型设计愈发复杂且精密，对于利用目标的固有特性进行模型设计的研究工作寥寥无几，并且这类方法对于深度网络模型具有更强的可解释性。在细胞检测领域数据往往具有明显的形状特征，通过形状先验的引入，模型具有更好拟... 详细信息

目标检测领域的模型设计愈发复杂且精密，对于利用目标的固有特性进行模型设计的研究工作寥寥无几，并且这类方法对于深度网络模型具有更强的可解释性。在细胞检测领域数据往往具有明显的形状特征，通过形状先验的引入，模型具有更好拟合数据的能力。因此将经典的圆形霍夫变换与深度学习相结合，提出了可以单阶段端到端训练的Anchor-free语义圆目标检测框架。通过圆形参数化及深度霍夫变换，将二维特征图中圆形先验信息对应的特征值沿着圆形参数化变换方式，聚合到三维霍夫空间中的一个点，将语义圆检测问题转化为检测三维霍夫域中的一个点。其次，提出偏移量预测来缓解圆形参数化中离散化处理引发的精度下降问题。在CBC与TXL-PBC等多种血细胞检测数据集上测试结果表明，圆形先验信息的引入，增强深度检测算法的可解释性和泛化能力。

关键词：霍夫变换深度学习语义圆目标检测

基于变参递归网络和递归最小二乘的连续体机器人控制

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自动化学报 2025年第1期51卷 90-103页

作者：张润宁余鹏谭宁中山大学计算机学院广州510006 机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510006

连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一... 详细信息

连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一方面通过变参递归神经网络(Varying parameter-recursive neural network,VP-RNN)求解连续体机器人的逆运动学,以实现高精度运动控制,另一方面使用递归最小二乘法(Recursive least square,RLS)基于实时数据估计和更新机器人雅可比矩阵伪逆,以避免机器人的解析建模.最后,通过仿真模拟和实物实验验证了所提出控制方案的可行性、精确性和鲁棒性,并通过一系列对比实验突出了所提出方法的优势.该方法率先研究基于递归最小二乘法的连续体机器人雅可比矩阵伪逆估计,对未来的连续体机器人研究具有一定的启示作用.

关键词：连续体机器人无模型控制变参递归神经网络递归最小二乘法

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融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法

信息安全研究 2025年第2期11卷 130-138页

作者：曾庆鹏贺述明柴江力南昌大学数学与计算机学院南昌330031

恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从... 详细信息

恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从不同模态中提取和融合特征,实现对恶意TLS流量的检测.首先,通过专家经验进行特征工程,从加密流量中提取关键特征,包括协议版本、加密套件和证书信息等,对这些特征进行处理后将其转化为2维图像表示,再利用ResNet对这些图像进行编码,以提取图像的特征.其次,使用加密流量预训练的BERT对TLS流进行编码,从中学习到TLS流的上下文和语义特征.此外,使用LSTM对加密流量的包长度分布序列进行编码,以捕捉时序特征.最后通过特征融合技术整合不同模态特征,利用反向传播算法自动学习并优化模型的权重参数,以准确预测恶意TLS流量.实验结果表明,该方法在DataCon2020数据集上准确率、精确率、召回率和F1值分别达到94.94%,94.85%,94.15%和94.45%,显著优于传统机器学习和深度学习方法.

关键词：加密流量网络安全入侵检测多模态深度学习