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面向工业过程的图像生成及其应用研究综述

自动化学报 2024年第2期50卷 211-240页

作者：汤健郭海涛夏恒王鼎乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

在面向工业过程的计算机视觉研究中,智能感知模型能否实际应用取决于其对复杂工业环境的适应能力.由于可利用的工业图像数据集存在分布不均、多样性不足和干扰严重等问题,如何生成符合多工况分布的期望训练集是提高感知模型性能的关键.... 详细信息

在面向工业过程的计算机视觉研究中,智能感知模型能否实际应用取决于其对复杂工业环境的适应能力.由于可利用的工业图像数据集存在分布不均、多样性不足和干扰严重等问题,如何生成符合多工况分布的期望训练集是提高感知模型性能的关键.为解决上述问题,以城市固废焚烧(Municipal solid wastes incineration, MSWI)过程为背景,综述目前面向工业过程的图像生成及其应用研究,为进行面向工业图像的感知建模提供支撑.首先,梳理面向工业过程的图像生成定义和流程以及其应用需求;随后,分析在工业领域中具有潜在应用价值的图像生成算法;接着,从工业过程图像生成、生成图像评估和应用等视角进行现状综述;然后,对下一步研究方向进行讨论与分析;最后,对全文进行总结并指出未来挑战.

关键词：工业过程视觉感知图像生成生成图像评估与应用城市固废焚烧

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面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述

自动化学报 2024年第4期50卷 688-718页

作者：汤健崔璨麟夏恒乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但... 详细信息

用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但已有研究还存在缺乏理论支撑、分类准则与应用边界模糊等问题.本文在描述复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模所存在问题的基础上,梳理虚拟样本定义及其内涵,给出面向工业过程回归与分类问题的VSG实现流程;接着,从样本覆盖区域、实现流程与推广应用等方向进行综述;然后,分析讨论VSG的下一步研究方向;最后,对全文进行总结并给出未来挑战.

关键词：复杂工业过程虚拟样本生成数据驱动建模样本覆盖区域

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基于多目标PSO混合优化的虚拟样本生成

自动化学报 2024年第4期50卷 790-811页

作者：王丹丹汤健夏恒乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

受限于检测技术难度、高时间与经济成本等原因,难测参数的软测量模型建模样本存在数量少、分布稀疏与不平衡等问题,严重制约了数据驱动模型的泛化性能.针对以上问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optim... 详细信息

受限于检测技术难度、高时间与经济成本等原因,难测参数的软测量模型建模样本存在数量少、分布稀疏与不平衡等问题,严重制约了数据驱动模型的泛化性能.针对以上问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)混合优化的虚拟样本生成(Virtual sample generation, VSG)方法.首先,设计综合学习粒子群优化算法的种群表征机制,使其能够同时编码用于连续变量和离散变量;然后,定义具有多阶段多目标特性的综合学习粒子群优化算法适应度函数,使其能够在确保模型泛化性能的同时最小化虚拟样本数量;最后,提出面向虚拟样本生成的多目标混合优化任务以改进综合学习粒子群优化算法,使其能够适应虚拟样本优选过程的变维特性并提高收敛速度.同时,首次借鉴度量学习提出用于评价虚拟样本质量的综合评价指标和分布相似指标.利用基准数据集和真实工业数据集验证了所提方法的有效性和优越性.

关键词：小样本建模虚拟样本生成混合优化多目标粒子群优化分布相似度

区块链技术下考虑有仿冒品介入的二手卖家博弈与定价策略研究

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曲阜师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 21-34页

作者：刘玲玉吴晨晨徐春明徐大川天津理工大学理学院运筹学与系统工程研究所天津市300384 北京工业大学理学部运筹学与信息工程研究所北京市100124

二手市场中的假冒现象屡见不鲜,区块链技术的溯源功能可解决这一问题,但是在区块链发展初期,无法完全保证链上信息的真实性并且采用区块链技术需要成本.该文构建了由销售正品的高质量卖家和销售仿冒品的低质量卖家组成的Stackelberg博弈... 详细信息

二手市场中的假冒现象屡见不鲜,区块链技术的溯源功能可解决这一问题,但是在区块链发展初期,无法完全保证链上信息的真实性并且采用区块链技术需要成本.该文构建了由销售正品的高质量卖家和销售仿冒品的低质量卖家组成的Stackelberg博弈.分析了卖家的最优策略:两个卖家都不采用区块链技术(NN模型),只有高质量卖家采用区块链技术(BN模型),两个卖家都采用区块链技术(BB模型).研究发现低质量卖家在一定条件下也会采用区块链技术,并且能够促进高质量卖家披露更多的产品信息.数值实验表明,当高质量卖家和低质量卖家都采用区块链技术时消费者剩余最大.

关键词：二手市场信息不对称区块链技术 Stackelberg博弈

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基于三元深度融合的行为驱动成绩预警模型

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 346-356页

作者：庄俊玺王琪赖英旭刘静靳晓宁北京工业大学信息学部北京100124

随着信息技术的迅猛发展和教育教学工作的信息化改革,学生的相关信息以多样的形式被记录,如何在复杂的教育数据中对学生行为做出全面分析并进行成绩预测预警具有重要意义。针对现有研究在预测学生成绩时存在的对日常行为数据关注较少、... 详细信息

随着信息技术的迅猛发展和教育教学工作的信息化改革,学生的相关信息以多样的形式被记录,如何在复杂的教育数据中对学生行为做出全面分析并进行成绩预测预警具有重要意义。针对现有研究在预测学生成绩时存在的对日常行为数据关注较少、对行为数据的利用不充分、使用的数据特征单一、数据粒度粗等问题,提出一种基于三元深度融合的成绩预警模型。它从群体行为和个体行为的角度出发,使用规律性特征提取模块提取群体消费行为、活动行为中的规律性特征,使用活跃性特征提取模块提取个体消费行为中的活跃性特征,使用勤奋性特征提取模块提取个体进出图书馆行为中的勤奋性特征,然后融合三类特征对学生分类进而进行成绩预警。公开数据集上的实验表明,提出的模型方法具有一定的成绩预测预警能力。

关键词：成绩预警群体行为特征融合特征选择学生行为教育数据挖掘

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面向异构环境的物联网入侵检测方法

通信学报 2024年第4期45卷 114-127页

作者：刘静慕泽林赖英旭北京工业大学信息学部北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

为了解决物联网设备在资源受限和数据非独立同分布(Non-IID)时出现的训练效率低、模型性能差的问题,提出了一种个性化剪枝联邦学习框架用于物联网的入侵检测。首先,提出了一种基于通道重要性评分的结构化剪枝策略,该策略通过平衡模型的... 详细信息

为了解决物联网设备在资源受限和数据非独立同分布(Non-IID)时出现的训练效率低、模型性能差的问题,提出了一种个性化剪枝联邦学习框架用于物联网的入侵检测。首先,提出了一种基于通道重要性评分的结构化剪枝策略,该策略通过平衡模型的准确率与复杂度来生成子模型下发给资源受限客户端。其次,提出了一种异构模型聚合算法,对通道采用相似度加权系数进行加权平均,有效降低了Non-IID数据在模型聚合中的负面影响。最后,网络入侵数据集BoT-IoT上的实验结果表明,相较于现有方法,所提方法能显著降低资源受限客户端的时间开销,处理速度提升20.82%,并且在Non-IID场景下,入侵检测的准确率提高0.86%。

关键词：联邦学习入侵检测模型剪枝非独立同分布

基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模

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自动化学报 2024年第8期50卷 1601-1619页

作者：夏恒汤健余文乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 墨西哥国立理工大学高级研究中心(CINVESTAV-IPN) 墨西哥07360墨西哥

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测... 详细信息

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linear regression decision tree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软件FLIC(Fluid dynamic incinerator code)和过程工程先进系统软件(Advanced system for process engineering Plus,Aspen Plus)耦合的数值仿真模型,获取蕴含多运行工况的虚拟机理数据;接着,利用虚拟机理数据构建基于改进LRDT的CO2、CO和O2燃烧状态表征变量模型;然后,以真实CO2、CO、O2作为输入和以DXN真值作为输出,构建多入单出LRDT的过程映射模型(Process mapping model,PMM),再利用该模型进行半监督学习和结构迁移得到机理映射模型1(Mechanism mapping models1,MMM1);最后,通过结构增量学习获得基于半监督迁移学习的MMM2模型.在实验室的半实物平台和北京某MSWI厂的边侧验证平台对所提方法进行了工业应用验证.实验结果证明了所提方法与研发的软测量系统可有效实现二噁英排放浓度在线检测.

关键词：城市固废焚烧二噁英燃烧状态数值仿真机理线性回归决策树半监督迁移学习

城市固废焚烧过程炉温与烟气含氧量多目标鲁棒预测模型

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自动化学报 2024年第5期50卷 1001-1014页

作者：胡开成严爱军汤健北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124

为实现城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程炉温与烟气含氧量的准确预测,提出一种基于改进随机配置网络的多目标鲁棒建模方法(Multi-target robust modeling method based on improved stochastic configuration network,MRI-SCN).首先,设计了一种并行方式增量构建SCN隐含层,通过信息叠加与跨越连接来增强隐含层映射多样性,并利用参数自适应变化的监督不等式分配隐含层参数;其次,使用F范数与L_(2,1)范数正则项建立矩阵弹性网对模型参数进行稀疏约束,以建模炉温与烟气含氧量间的相关性;接着,采用混合拉普拉斯分布作为每个目标建模误差的先验分布,通过最大后验估计重新评估SCN模型的输出权值,以增强其鲁棒性;最后,利用城市固废焚烧过程的历史数据对所提建模方法的性能进行测试.实验结果表明,所提建模方法在预测精度与鲁棒性方面具有优势.

关键词：城市固废焚烧炉温烟气含氧量随机配置网络隐含层并行构造多目标鲁棒建模

城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型

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自动化学报 2024年第1期50卷 121-131页

作者：郭京承严爱军汤健北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124

针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,... 详细信息

针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,依据焚烧过程机理将高维特征变量划分为异构特征集合,并采用互信息和相关系数综合评估每组异构特征集合的贡献度;其次,采用基于混合t分布的鲁棒随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)构建基模型,同时确定训练样本的惩罚权重;最后,设计一种鲁棒加权负相关学习(Negative correlation learning,NCL)策略,实现基模型的鲁棒同步训练.使用国内某城市固体废物焚烧厂的炉温历史数据,对该方法进行测试.测试结果表明,该方法建立的炉温预测模型在准确性和泛化能力方面具有优势.

关键词：城市固体废物焚烧炉温预测异构特征集成鲁棒建模随机配置网络