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基于“人-机-环”信息流的机器人手术系统研究与展望

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模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 47-57页

作者：崔皓鑫王嵘郑楠章颂任瞳梁渝靖中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国人民解放军总医院第六医学中心心血管病医学部成人心脏外科北京100853

机器人手术系统凭借微创、精细、灵活、无震颤等优势,在多个外科领域不断得到普及应用.然而,现有的机器人手术系统尚未充分发挥人和机器各自的优势,在智能化交互方面的表现有待提高.因此,文中首先从系统科学的角度分析机器人手术系统中... 详细信息

机器人手术系统凭借微创、精细、灵活、无震颤等优势,在多个外科领域不断得到普及应用.然而,现有的机器人手术系统尚未充分发挥人和机器各自的优势,在智能化交互方面的表现有待提高.因此,文中首先从系统科学的角度分析机器人手术系统中交互关系的发展,并从多方面提出当前人机交互的不足.然后,构建面向机器人手术系统的“人-机-环”信息流框架,以机器人辅助乳内动脉获取手术场景为例,梳理“人-机-环”各部分之间的复杂交互.最后,基于“人-机结合”理论,结合构建的“人-机-环”信息流框架,提出以“人机融合智能共进”为目标的新一代机器人手术系统的设计思路,为实现更安全高效的机器人微创外科手术目标提供借鉴.

关键词：综合集成人机系统信息流机器人手术系统

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基于子空间的I-nice聚类算法

计算机科学 2024年第6期51卷 153-160页

作者：何一帆何玉林崔来中黄哲学深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107

高维数据的子空间聚类是无监督学习领域的热点研究问题,其难点在于寻找恰当的子空间以及其中的数据簇。大多数现有的子空间聚类算法均存在计算复杂度高和参数选择难的缺陷,这是因为在高维数据中子空间的组合数量很大,算法的执行时间非常... 详细信息

高维数据的子空间聚类是无监督学习领域的热点研究问题,其难点在于寻找恰当的子空间以及其中的数据簇。大多数现有的子空间聚类算法均存在计算复杂度高和参数选择难的缺陷,这是因为在高维数据中子空间的组合数量很大,算法的执行时间非常长,且不同数据集和应用场景需要不同的参数设定。为此,提出了基于子空间的I-nice(简记为sub-I-nice)聚类算法用于识别高维数据中子空间内数据簇的个数。首先,该算法将原始数据维度随机划分成多个维度组,根据维度组生成子空间样本;接着,使用最新的I-niceMO算法对每个子空间数据进行聚类;最后,采用新设计的球模型对所有子空间的基聚类结果进行集成。在含有噪声的高维仿真数据集上对所提出的sub-I-nice算法进行了详细的性能验证,实验结果表明sub-I-nice算法相比其他3种代表性聚类算法有更好的准确性和鲁棒性,从而证实了其合理性和有效性。

关键词：子空间聚类 I-nice聚类高维数据无监督学习球模型

基于联合仿真的曲面共形多孔结构拓扑优化方法

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北京航空航天大学学报 2024年第9期50卷 2781-2790页

作者：付君健徐勇周祥曼舒正涛田启华水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室宜昌443002 三峡大学机械与动力学院宜昌443002 智能制造装备与技术全国重点实验室武汉430074

针对宏观曲面结构上多孔结构单胞构型与设计域外形不匹配,导致曲面结构优化困难的问题,提出一种基于联合仿真的曲面共形多孔结构拓扑优化方法。基于三周期极小曲面隐式水平集函数,实现多孔结构的参数化建模。采用等参单元法理论,建立自... 详细信息

针对宏观曲面结构上多孔结构单胞构型与设计域外形不匹配,导致曲面结构优化困难的问题,提出一种基于联合仿真的曲面共形多孔结构拓扑优化方法。基于三周期极小曲面隐式水平集函数,实现多孔结构的参数化建模。采用等参单元法理论,建立自然坐标系到笛卡儿坐标系的映射关系,实现曲面多孔结构的共形建模。构造线性插值函数,保证多孔结构单胞之间的C0连续。引入可变切割水平集函数,建立MATLAB与ANSYS联合仿真的多孔结构拓扑优化框架。数值算例表明:所提方法可有效实现曲面多孔结构的拓扑优化设计,确保多孔结构单胞与设计域外形的匹配,提升多孔结构的力学性能。

关键词：拓扑优化多孔结构共形建模可变切割水平集函数联合仿真

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智能化信息系统对飞行员视觉搜索特性的影响

科学技术与工程 2024年第1期24卷 416-423页

作者：谭维王文青汪磊张之洋邵铿睿孙源中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 民航航空公司人工智能重点实验室天津300300

为探究飞行员使用智能化信息系统的视觉搜索特性,设计以信息系统等级(交互系统和电子手册)为自变量、以视觉搜索特性(视觉搜索特征和绩效水平)为因变量的对比实验,记录20名航线飞行员在模拟机实验场景中所关注的各人机交互界面的眼动数... 详细信息

为探究飞行员使用智能化信息系统的视觉搜索特性,设计以信息系统等级(交互系统和电子手册)为自变量、以视觉搜索特性(视觉搜索特征和绩效水平)为因变量的对比实验,记录20名航线飞行员在模拟机实验场景中所关注的各人机交互界面的眼动数据,通过统计分析、构建视觉搜索绩效评估模型,反映飞行员视觉搜索特征及绩效水平。结果表明:两组飞行员的注视总持续时间、注视总持续时间占比、注视次数等视觉搜索特征存在显著差异,且随着信息系统智能化等级的提高,飞行员在单发失效和襟翼卡阻故障场景中的视觉搜索绩效水平有效提高。由此,验证了信息系统智能化程度的提高在复杂场景下能对飞行员的工作绩效产生正效应,可为驾驶舱人机交互界面的设计、优化及迭代提供理论参考,保证飞行安全。

关键词：智能化信息系统视觉搜索人机交互眼动数据飞行安全

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纺织典型装备故障多特征自适应提取方法

纺织学报 2024年第4期45卷 211-220页

作者：任杰张洁汪俊亮东华大学人工智能研究院上海201620 东华大学机械工程学院上海201620 东华大学纺织工业人工智能技术教育部工程研究中心上海201620

化纤高速卷绕头故障特征提取是卷绕头故障诊断中的关键步骤。为解决化纤卷绕头故障诊断精度不高、可解释性差的难点,提出了数据驱动的化纤卷绕头故障多特征自适应提取方法。通过改进型基因表达式编程(GEP)的故障特征生成方法,设计了一... 详细信息

化纤高速卷绕头故障特征提取是卷绕头故障诊断中的关键步骤。为解决化纤卷绕头故障诊断精度不高、可解释性差的难点,提出了数据驱动的化纤卷绕头故障多特征自适应提取方法。通过改进型基因表达式编程(GEP)的故障特征生成方法,设计了一种运算符与变量符随机组合编码、对位匹配与倒序运算解码方法,构建了突变、插串、重组的遗传算子,实现了多个故障特征构建与生成;提出了低冗余、高互补的多特征提取与分析方法,实现了特征间关系的可解释性分析与关键特征优选。实验结果表明:采用所提出的改进型GEP方法与传统特征提取方法、通用GEP方法所生成的故障特征进行对比,在线速度为1000、2000和3000 m/min状态下,卷绕头故障诊断精度分别提升了8.959%、3.87%、3.77%和2.601%、3.2%、2.018%,有效解决了卷绕头故障特征提取的难题;进一步的特征工程实验表明,所提方法对于多特征组合下的卷绕头故障关键特征提取具有较强的适应性能。

关键词：故障特征提取基因表达式编程优势特征选择自适应卷绕头仪纤生产线

基于大数据随机样本划分的分布式观测点分类器

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计算机应用 2024年第6期44卷 1727-1733页

作者：李旭何玉林崔来中黄哲学 PHILIPPE Fournier-Viger 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

观测点分类器(OPC)是一种试图通过将多维样本空间线性不可分问题转换成一维距离空间线性可分问题的有监督学习模型,对高维数据的分类问题尤为有效。针对OPC在处理大数据分类问题时表现的较高训练复杂度,在Spark框架下设计一款基于大数... 详细信息

观测点分类器(OPC)是一种试图通过将多维样本空间线性不可分问题转换成一维距离空间线性可分问题的有监督学习模型,对高维数据的分类问题尤为有效。针对OPC在处理大数据分类问题时表现的较高训练复杂度,在Spark框架下设计一款基于大数据的随机样本划分(RSP)的分布式OPC(DOPC)。首先,在分布式计算环境下生成大数据的RSP数据块,并将它转换为弹性分布式数据集(RDD);其次,在RSP数据块上协同式地训练一组OPC,由于每个RSP数据块上的OPC独立训练,因此有高效的Spark可实现性;最后,在Spark框架下将在RSP数据块上协同训练的OPC集成为DOPC,对新样本进行类标签预测。在8个大数据集上,对Spark集群环境下实现的DOPC的可行性、合理性和有效性进行实验验证,实验结果显示,DOPC能够以更低的计算消耗获得比单机OPC更高的测试精度,同时相较于Spark框架下实现的基于RSP模型的神经网络(NN)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)和K最近邻(KNN),DOPC分类器具有更强的泛化性能。测试结果表明,DOPC是一种高效低耗的处理大数据分类问题的有监督学习算法。

关键词：大数据分类分布式文件系统随机样本划分观测点分类器 Spark计算框架

DE-NNs:基于动态证据神经网络的脑网络分析算法

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计算机研究与发展 2024年

作者：侯涛丁卫平黄嘉爽鞠恒荣南通大学人工智能与计算机学院模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学)

动态功能连接（dynamic functional connections，dFCs）已广泛应用于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）分析，其可以将大脑功能连接视为在多个时间窗上动态变化的过程，探索大脑在不同时间段内的功能连接变化，为脑疾病诊断提供了新的... 详细信息

动态功能连接（dynamic functional connections，dFCs）已广泛应用于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）分析，其可以将大脑功能连接视为在多个时间窗上动态变化的过程，探索大脑在不同时间段内的功能连接变化，为脑疾病诊断提供了新的视角和策略．然而常见的动态脑网络分析方法无法有效利用动态数据之间的潜在关联和时序性，且忽视了各个窗口因为数据质量不一致而导致的不确定性因素．为此，提出一种基于动态证据神经网络（dynamic evidence neural networks，DE-NNs）的脑网络分析算法．该算法设计了一种动态脑网络多视图证据获取模块，将动态脑网络的每个时间窗视为一个视图，利用3个不同的卷积滤波器提取动态脑网络每个时间窗的特征图，充分获取动态层面的证据．为了充分利用动态证据，设计了一种动态证据融合机制，结合证据理论合成规则，针对dFC数据的时序性构造动态信任函数，在分类的决策层对多个窗口产生的证据进行融合，充分考虑不确定性信息，显著提高分类性能．为验证所提DE-NNs的有效性，在3个精神分裂症数据集上与现有的先进算法进行比较实验，结果表明DE-NNs在3个脑疾病诊断任务上的准确率和F1分数都得到了显著提升．

关键词：证据融合不确定性动态功能连接脑网络分析脑疾病诊断

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晶粒对多晶材料超精密切削影响的研究进展

机械工程学报 2024年第3期60卷 373-392页

作者：何春雷王姝淇李东洋耿昆陈光任成祖天津大学天津市装备设计与制造技术重点实验室天津300354 天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津300384

多晶材料是一类广泛应用于超精密切削加工的工件材料。在超精密切削中,每转进给量、切削深度等工艺参数与多晶材料的平均晶粒尺寸接近,而不同晶粒之间的力学性能存在显著差异,因此晶粒对超精密切削加工过程有重要影响,甚至成为影响多晶... 详细信息

多晶材料是一类广泛应用于超精密切削加工的工件材料。在超精密切削中,每转进给量、切削深度等工艺参数与多晶材料的平均晶粒尺寸接近,而不同晶粒之间的力学性能存在显著差异,因此晶粒对超精密切削加工过程有重要影响,甚至成为影响多晶材料超精密切削表面加工质量的关键因素。围绕该问题,针对多晶材料超精密切削加工中晶粒的影响进行综述。首先评述了晶粒对表面粗糙度影响的研究进展,重点介绍了晶界台阶现象及其影响因素;其次评述了晶粒对切削力影响的研究进展,分析了几种考虑晶粒影响的切削力模型;最后总结了超精密切削中控制晶粒影响的方法,并简要分析了相关领域的发展趋势。上述研究进展对提高多晶材料超精密切削的加工质量具有参考意义。

关键词：超精密切削多晶材料晶粒表面粗糙度切削力

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动态均衡算法对电力数据吞吐优化的研究

四川大学学报（自然科学版） 2024年第4期61卷 155-162页

作者：刘雨杉李英娜陈志祥李进成付国庆昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省人工智能重点实验室昆明650500

为了解决DPOS共识算法(Delegated Proof of Stake,股份授权证明机制)吞吐性能不足的问题,本文提出加权指标动态均衡算法(DPOS with weighted Index Dynamically Balancing,DPOS+IDB).该算法首先利用区块链的通道机制,将带有不同标签的... 详细信息

为了解决DPOS共识算法(Delegated Proof of Stake,股份授权证明机制)吞吐性能不足的问题,本文提出加权指标动态均衡算法(DPOS with weighted Index Dynamically Balancing,DPOS+IDB).该算法首先利用区块链的通道机制,将带有不同标签的交易分配到不同的区块链通道中.然后对每一个区块链通道,分别进程参数配置优化.最终,将参数配置优化问题,转化为对多个指标求解整体最优解问题.通过优化参数配置,提高区块链通道的吞吐性能.由于求解过程中,需要在多个指标可行范围内进搜索,求解空间过大.为此,设计动态均衡搜索算法进行求解,利用求解的结果对区块链网络进行优化配置,提高提高区块链网络的性能.仿真表明,对比原始DPOS算法、CE-DPOS(Comprehensive Election-DPOS,综合选举)算法和RC-DPOS(Reputation Classification-DPOS,名誉分级)算法,DPOS+IDB算法在时延、吞吐率有较好的性能表现,并且通讯开销的复杂度由节点数量的平方降低至节点数量的一次方.

关键词：区块链 DPOS 性能优化动态均衡算法