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基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法

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计算机科学 2024年第2期51卷 268-277页

作者：史殿习彭滢璇杨焕焕欧阳倩滢张玉晖郝锋智能博弈与决策实验室北京100091 天津(滨海)人工智能创新中心天津300457 国防科技大学计算机学院长沙410073

DQN方法作为经典的基于价值的深度强化学习方法,在多智能体运动规划等领域得到了广泛应用。然而,DQN方法面临一系列挑战,例如,DQN会过高估计Q值,计算Q值较为复杂,神经网络没有历史记忆能力,使用ε-greedy策略进行探索效率较低等。针对... 详细信息

DQN方法作为经典的基于价值的深度强化学习方法,在多智能体运动规划等领域得到了广泛应用。然而,DQN方法面临一系列挑战,例如,DQN会过高估计Q值,计算Q值较为复杂,神经网络没有历史记忆能力,使用ε-greedy策略进行探索效率较低等。针对这些问题,提出了一种基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法,该方法可以帮助智能体学习到高效稳定的运动规划策略,无碰撞地到达目标点。首先,在DQN方法的基础上,提出了基于Dueling的Q值计算优化机制,将Q值的计算方式改进为计算状态值和优势函数值,并根据当前正在更新的Q值网络的参数选择最优动作,使得Q值的计算更加简单准确;其次,提出了基于GRU的记忆机制,引入了GRU模块,使得网络可以捕捉时序信息,具有处理智能体历史信息的能力;最后,提出了基于噪声的有效探索机制,通过引入参数化的噪声,改变了DQN中的探索方式,提高了智能体的探索效率,使得多智能体系统达到探索-利用的平衡状态。在PyBullet仿真平台的6种不同的仿真场景中进行了测试,实验结果表明,所提方法可以使多智能体团队进行高效协作,无碰撞地到达各自目标点,且策略训练过程稳定。

关键词：多智能体系统运动规划深度强化学习 DQN方法

大数据赋能政府信息资源管理现代化的逻辑、挑战与对策

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中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 2024年第2期 143-146页

作者：卢文泽贠晓哲北京信息科技大学北京100096

本文从数字治理升级、科技与管理融合、生态系统构建到数字化思维渗透,揭示了大数据对政府信息管理的深刻影响。另外数据隐私与安全、技术融合与标准化、公众参与和透明度等方面的挑战亦显突出。为此提出了智能加密与分级授权、技术融... 详细信息

本文从数字治理升级、科技与管理融合、生态系统构建到数字化思维渗透,揭示了大数据对政府信息管理的深刻影响。另外数据隐私与安全、技术融合与标准化、公众参与和透明度等方面的挑战亦显突出。为此提出了智能加密与分级授权、技术融合标准化策略、数字化素养提升计划等创新性建设方案,旨在引领政府信息资源管理迈向更安全、高效、透明的数字时代。

关键词：大数据赋能政府信息资源管理

基于帧内-帧间自融合的双流泛化人脸伪造检测方法

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计算机工程 2024年

作者：董丰恺邹晓强王佳慧马利民杨文元刘熙尧中山大学网络空间安全学院中南大学计算机学院国家信息中心网络安全部北京信息科技大学计算机学院

伪造人脸已经在个人、社会、公共安全等方面带来重大危害，因此，研究针对伪造人脸的检测技术具有重要意义和应用价值，是目前人工智能安全领域的研究热点。现有人脸伪造检测方法往往在已知伪造类型上表现良好，但在面对未知数据时检测... 详细信息

伪造人脸已经在个人、社会、公共安全等方面带来重大危害，因此，研究针对伪造人脸的检测技术具有重要意义和应用价值，是目前人工智能安全领域的研究热点。现有人脸伪造检测方法往往在已知伪造类型上表现良好，但在面对未知数据时检测性能有所下降，模型易受到过拟合的影响，存在检测泛化性不足的问题。针对此问题，提出了一种基于帧内-帧间自融合的双流泛化人脸伪造检测方法，从数据增强和检测器改进两方面提高检测泛化性。该方法首先设计了帧内-帧间自融合模块，分别利用同帧人脸、帧间人脸进行数据增强。其中，帧内自融合子模块利用同帧人脸生成训练数据，从而避免人脸图像身份信息干扰；帧间自融合子模块则利用伪造视频的帧间不一致性，进一步构造多样性丰富、逼真的训练数据集，有效防止了模型的过拟合，确保了检测模型的泛化能力。此外，该方法设计了基于通道注意力机制的双流特征融合网络，在网络的浅层提取RGB特征、高频特征并融合来挖掘伪造信息，在进一步提升模型性能的同时缓解了网络的参数增长。将模型在4个数据集上与9种主流检测方法进行了对比实验，在跨数据集实验中，较次优方法AUC均值提高1.52%、EER均值降低1.5%；在跨伪造方法实验中，在四种伪造方法子数据集上均取得最优或次优效果。验证了该检测方法优秀的泛化能力。

关键词：人脸伪造检测帧内-帧间自融合特征融合注意力机制双流网络泛化能力

ZnO亚微球添加对放电等离子烧结PZT陶瓷结构和性能的影响

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材料工程 2024年

作者：张志伟刘志阳秦雷梁立兴北京航空航天大学杭州创新研究院浙江省智能传感材料与芯片集成技术重点实验室北京信息科技大学传感器北京市重点实验室

通过溶剂热法合成由纳米点组成的均匀ZnO亚微球，并将ZnO亚微球添加到PZT5A粉体中进行放电等离子烧结，研究ZnO亚微球添加对PZT陶瓷物相组成、微观结构及电学性能的影响。结果表明：采用放电等离子烧结法能够在900 ℃保温5 min条件下制... 详细信息

通过溶剂热法合成由纳米点组成的均匀ZnO亚微球，并将ZnO亚微球添加到PZT5A粉体中进行放电等离子烧结，研究ZnO亚微球添加对PZT陶瓷物相组成、微观结构及电学性能的影响。结果表明：采用放电等离子烧结法能够在900 ℃保温5 min条件下制备出相对密度超过97%的PZT陶瓷，显著提升效率并降低能耗。ZnO亚微球的添加有利于PZT陶瓷的烧结和晶粒生长，随着ZnO亚微球添加量的增加，PZT三方相(R)的含量逐渐增大。适量ZnO亚微球的添加能够改善PZT陶瓷的压电性能和介电性能，ZnO质量分数为0.10%时，材料的综合性能最优，在1 kHz频率下，压电常数d33=432 pC/N，机电耦合系数kp=0.56，机械品质因数Qm=69.8，相对介电常数εr=1360，介电损耗tanδ =0.0227。

关键词：锆钛酸铅压电陶瓷放电等离子烧结压电性能介电性能

面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进

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计算机应用研究 2024年第5期41卷 1328-1337页

作者：李翰奇王小妮吴秋新王灿吴浪杜俊龙秦宇北京信息科技大学理学院北京100192 中国科学院软件研究所、可信计算与信息保障实验室北京100190

针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求,提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法,实现了个性化联邦学习。该算法通过不同权重分配方式... 详细信息

针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求,提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法,实现了个性化联邦学习。该算法通过不同权重分配方式和相似性计算,使得不同用户可以根据自己的需求和数据特征,选择合适的模型训练方案。该框架还提出了一种双重抽样验证方法,解决了模型性能和可信度问题;此外,利用智能合约支持数据协作,保障了数据的安全性。实验结果表明,提出算法在大多数实验场景中表现出较高的准确率,该框架可以显著提高车联网服务的个性化水平,同时保证模型的准确性和可靠性。

关键词：车联网联邦学习模型定制智能合约聚合算法

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面向车辆换道工况的智能车轨迹规划研究

机械设计与制造 2024年第3期 194-198,204页

作者：张俊坤陈勇郭晓光北京信息科技大学机电工程学院北京100192 新能源汽车北京实验室北京100192 北京电动车辆协同创新中心北京100192

换道是智能车辆在实际交通条件中的一个重要工况。为提高智能车辆在高速公路上的换道安全性,分析了周围交通车辆运动对自车换道距离保持的影响,利用五次多项式函数进行换道轨迹规划,以车辆纵向加速度、与前车碰撞时距和换道后车速为换... 详细信息

换道是智能车辆在实际交通条件中的一个重要工况。为提高智能车辆在高速公路上的换道安全性,分析了周围交通车辆运动对自车换道距离保持的影响,利用五次多项式函数进行换道轨迹规划,以车辆纵向加速度、与前车碰撞时距和换道后车速为换道优化函数的优化变量,利用车辆动力学模型摩擦圆对横向和纵向加速度进行约束,建立了换道模型。最后用MATLAB/Simulink和CarSim对所得出的换道轨迹进行轨迹跟踪仿真分析,结果表明,该换道轨迹规划方法能够保证智能车换道时的舒适性和安全性。

关键词：智能车辆换道轨迹规划

面向工业膏体浓度监测的体系化智能视觉信息融合模型

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北京邮电大学学报 2024年

作者：王贺正马博渊李潇睿郭立杰刘光生北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心北京科技大学智能科学与技术学院北京科技大学顺德创新学院矿冶科技集团有限公司

针对膏体充填技术中对于膏体浓度监控方法存在的精准度低、仪器使用寿命短、测量耗时长、因安全问题导致使用受限等局限性，提出了一种双流视觉信息融合模型以实现膏体浓度自动化准确估计，以减少膏体浓度监测对人工的需求，增加矿场的... 详细信息

针对膏体充填技术中对于膏体浓度监控方法存在的精准度低、仪器使用寿命短、测量耗时长、因安全问题导致使用受限等局限性，提出了一种双流视觉信息融合模型以实现膏体浓度自动化准确估计，以减少膏体浓度监测对人工的需求，增加矿场的自动化程度，促进体系化人工智能在智能采矿领域中的应用。所提模型以卷积神经网络模型为基础，使用双流结构，通过分析膏体视频及相应的光流信息，学习提取其中的空间特征与时间特征，形成对膏体视频的双流特征感知表示；特征融合模块进一步强化对有效特征的识别，使模型能够对膏体浓度进行非接触式的准确监测。在此基础上，采集实际生产环境下膏体视频数据并构建真实的膏体视频—浓度数据集，并以此数据集对提出模型进行验证。实验结果表明，所提模型在真实膏体视频数据集中识别准确率能够达到94.16%，在同等条件下准确率较其他深度学习模型高出3.47%，实现了在生产环境下对膏体浓度进行实时准确监测的目的。

关键词：膏体充填浓度准确估计视频分类多模态

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西南联大精神融入仪器专业课程思政建设探究

科教文汇 2024年第11期 104-107页

作者：孙广开祝连庆北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192

西南联合大学“刚毅坚卓”的校训精神孕育了一大批为国家振兴奋斗终生的顶尖人才,是我国教育史上的“珠峰”。当今在人工智能引领的新一轮科技和产业革命浪潮推动下,国家发展新兴战略产业急需大批的仪器人才。面向这一需求,北京信息科... 详细信息

西南联合大学“刚毅坚卓”的校训精神孕育了一大批为国家振兴奋斗终生的顶尖人才,是我国教育史上的“珠峰”。当今在人工智能引领的新一轮科技和产业革命浪潮推动下,国家发展新兴战略产业急需大批的仪器人才。面向这一需求,北京信息科技大学“测控仪器设计”课程教学团队将西南联大精神融入课程教学,通过重构教学内容、创新教学方法、建设典型案例库、开展教学探索实践与效果评价,将课程思政与专业知识教学有机结合起来,培养学生仪器报国的精神素养和价值追求。

关键词：西南联大精神课程思政教学改革仪器专业

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多模型融合的换道意图识别研究

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 344-352页

作者：方艺洁廖祝华黄浩楷李彦君湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411100 湖南科技大学元宇宙创新研究院湖南湘潭411100 浪潮云信息技术股份公司北京100085

快速准确识别出周围车辆的换道意图对高级自动驾驶辅助系统的决策支持和安全预防具有重要意义。针对现有方法未能充分考虑车辆之间的交互作用以及轨迹数据的前后依赖性问题,提出一种基于多模型融合的换道意图识别框架。该换道意图识别... 详细信息

快速准确识别出周围车辆的换道意图对高级自动驾驶辅助系统的决策支持和安全预防具有重要意义。针对现有方法未能充分考虑车辆之间的交互作用以及轨迹数据的前后依赖性问题,提出一种基于多模型融合的换道意图识别框架。该换道意图识别框架主要包括输入处理与换道意图识别两部分。输入处理部分对车辆轨迹数据进行清洗、贴标、切片以及one-hot编码。换道意图识别部分则具体提出BiLSTM-F(BiLSTM-fusion)模型,在该模型中将注意力机制(attention mechanism)引入双向长短期记忆网络(BiLSTM),对输入处理部分的输出信息进行权重划分,使模型能将注意力更加集中于对换道意图影响较大的特征信息上,最后引入条件随机场(conditional random field),充分学习输入数据的前后依赖性并快速找出全局最优的换道意图。实验中使用公开数据集NGSIM进行训练并评估,验证结果表明该模型的准确率最高能达到97.19%,并且可在车辆到达换道点前2 s识别车辆的换道意图,准确率为94.16%。与基线换道意图识别模型相比,所提出模型的准确率、损失、F1值和稳定性均优于基线模型。

关键词：智能交通换道意图识别前后依赖性注意力机制条件随机场