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基于Swin Transformer和图形推理的结直肠息肉分割方法

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工程科学学报 2024年第5期46卷 897-907页

作者：梁礼明何安军阳渊吴健江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000

针对结直肠息肉图像分割中病灶区域尺度变化大、边缘模糊以及息肉与正常组织对比度低等问题,导致病变区域分割精度低和分割边界存在伪影,提出一种基于Swin Transformer和图形推理的自适应网络.该网络一是利用Swin Transformer编码器逐... 详细信息

针对结直肠息肉图像分割中病灶区域尺度变化大、边缘模糊以及息肉与正常组织对比度低等问题,导致病变区域分割精度低和分割边界存在伪影,提出一种基于Swin Transformer和图形推理的自适应网络.该网络一是利用Swin Transformer编码器逐层提取输入图像的全局上下文信息,弱化背景信息干扰,多尺度分析病变区域的显著性特点.二是提出全局与局部特征交互模块增强网络对复杂病灶的空间感知能力,突出待分割目标的关键位置信息,精准定位目标.三是通过区域引导图推理模块以图循环递推的方式挖掘先验信息之间的高阶显性关系,促进图间信息传递.四是设计面向边缘细节的边缘约束图推理模块,整合边缘细节,改善分割效果,提高分割精度.在CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验,其Dice系数分别为0.939,0.926,0.810和0.788,平均交并比分别为0.889,0.879,0.731和0.710,分割性能优于现有方法.仿真实验结果表明,对于形态结构复杂、对比度低和边缘模糊的结直肠息肉图像均有较高的分割精度.

关键词：结直肠息肉 Swin Transformer 全局与局部特征交互区域引导图推理边缘约束图推理

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非线性多智能体系统的无模型自适应聚类一致性控制

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控制与决策 2024年第1期39卷 345-352页

作者：李玉涵崔立志卜旭辉郭金丽河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000

针对一类模型未知的离散时间非线性多智能体系统聚类一致性问题,提出一种无模型自适应控制算法.首先,假设系统具有固定拓扑,利用伪偏导数概念得到系统的数据关系模型,在考虑多智能体之间耦合系数条件下给出聚类一致性误差,在此基础上设... 详细信息

针对一类模型未知的离散时间非线性多智能体系统聚类一致性问题,提出一种无模型自适应控制算法.首先,假设系统具有固定拓扑,利用伪偏导数概念得到系统的数据关系模型,在考虑多智能体之间耦合系数条件下给出聚类一致性误差,在此基础上设计一种数据驱动的聚类一致性跟踪控制协议;然后,采用压缩映射方法在理论上分析了跟踪误差的收敛性,结果表明所提出算法不需要智能体模型信息即可完成跟踪任务,是一种数据驱动的控制方法;最后,将结果拓展至随机切换拓扑结构的多智能体系统中,数值仿真结果验证了所提出算法的有效性.

关键词：无模型自适应控制多智能体系统聚类一致性数据驱动

计及最恶劣场景概率和供需灵活性的综合能源系统分布鲁棒低碳优化调度

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电力系统保护与控制 2024年第13期52卷 78-89页

作者：王蓬蓬宋运忠河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

随着可再生能源渗透率的提升,其不确定性给综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性和鲁棒性带来了极大挑战。为了促进可再生能源消纳以及降低碳排放量,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化(distributionally robust opti... 详细信息

随着可再生能源渗透率的提升,其不确定性给综合能源系统(integrated energy system,IES)的经济性和鲁棒性带来了极大挑战。为了促进可再生能源消纳以及降低碳排放量,提出了一种基于数据驱动的分布鲁棒优化(distributionally robust optimization,DRO)调度策略。首先,构建了由有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)、氢燃料电池和电动汽车等构成的供需灵活响应模型,并引入阶梯碳交易机制来约束系统碳排放量。其次,为了能获取最恶劣情况下的场景概率分布,采用综合范数对风电输出场景的概率分布置信集合进行约束。然后,以在最恶劣场景概率分布下综合能源系统运行总成本最低为目标建立两阶段鲁棒优化模型,并通过列和约束生成(column and constraint generation,CCG)算法对模型进行迭代求解。最后,算例仿真结果表明了所提模型和求解方法的有效性,并分析了阶梯碳交易机制和供需灵活响应模型对提高系统灵活性和低碳经济性的影响。

关键词：综合能源系统供需灵活性阶梯碳交易数据驱动分布鲁棒优化

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求解高维优化问题的ITCSO算法

控制与决策 2024年第2期39卷 449-457页

作者：张伟魏万峰黄卫民河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

为提高竞争群优化(competitive swarm optimization,CSO)算法求解高维优化问题的寻优效率,提出一种改进的3重竞争群优化(improved triple competitive swarm optimization,ITCSO)算法.首先,采用3重竞争机制提高算法的寻优效率,同时,获胜粒子较好的收敛基础可以提高失败粒子的个体认知,明确粒子更新方向以提高粒子探索能力;然后,提出优败粒子向获胜子群学习的策略,增强算法的社会认知能力,减少算法评估次数,从而提高算法全局搜索能力;最后,提出获胜子群自竞争和劣败粒子基于获胜者变异的操作,增强粒子局部开发能力,避免算法陷入局部最优.为验证所提出算法的可行性,通过计算系统状态转移矩阵特征值和使用极限分析方法,给出稳定性和收敛性理论证明.采用几种基准测试函数验证所提出算法求解高维问题时的性能,并与其他算法进行对比.实验结果表明,ITCSO算法不仅有较高的寻优效率,且全局搜索和局部开发能力突出,更适用于高维问题的求解.

关键词：粒子群优化算法竞争群优化算法高维优化 3重竞争机制局部开发收敛性分析

改进轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测

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光学精密工程 2024年第8期32卷 1227-1240页

作者：梁礼明龙鹏威冯耀卢宝贺江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

针对钢材表面缺陷形态多样、结构复杂且存在检测目标漏检现象和算法参数量过大等问题,提出一种轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法。该方法一是设计VoVGA-FPN网络,以减少信息传递过程中的丢失,增强网络特征融合能力;二是构建三重... 详细信息

针对钢材表面缺陷形态多样、结构复杂且存在检测目标漏检现象和算法参数量过大等问题,提出一种轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法。该方法一是设计VoVGA-FPN网络,以减少信息传递过程中的丢失,增强网络特征融合能力;二是构建三重坐标注意力机制,提升模型对空间和通道信息的特征提取能力;三是引入鬼影混洗卷积,在提高精度的同时降低模型参数量和计算量;四是增加大目标检测层,改善特征图中部分缺陷占比较大,导致检测精度低的问题。在NEU-DET和Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,改进后算法与原模型相比,mAP分别提升5.7%和8.5%;参数量和计算量分别降低0.61 M和4.2 G;精确度和召回率分别提升7.1%,1.8%和8.9%,7.0%。实验结果表明,改进后的算法更好地平衡了检测精度和轻量化,为边缘终端设备提供了参考。

关键词：缺陷检测轻量化YOLOv7-tiny VoVGA-FPN网络三重坐标注意力鬼影混洗卷积

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基于双通道注意力机制的AE-BIGRU交通流预测模型

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铁道科学与工程学报 2024年第5期21卷 1774-1782页

作者：黄艳国何烜杨仁峥江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

交通流预测是智能交通系统的关键。针对目前交通流数据复杂的时空关联性以及自身的不确定性,为准确预测高速公路交通流并缓解交通拥堵问题,提出以自编码器网络(AE)和双向门控循环单元(BIGRU)相结合的深度学习组合预测模型(AE-BIGRU),并... 详细信息

交通流预测是智能交通系统的关键。针对目前交通流数据复杂的时空关联性以及自身的不确定性,为准确预测高速公路交通流并缓解交通拥堵问题,提出以自编码器网络(AE)和双向门控循环单元(BIGRU)相结合的深度学习组合预测模型(AE-BIGRU),并在此基础上引入双通道注意力机制进行模型训练。将预处理后的数据采用滑动窗口的方式作为参数输入模型,通过AE提取交通流的空间特征,得到输入信息特征的最优抽象表示;利用BIGRU从前向和后向传播中获取信息,充分提取交通流的时间相关特征,更全面地捕捉时间演变规律;最后结合双通道注意力机制,增强预测模型的特征提取能力,最大限度地保留特征信息,提升模型的预测精度,从而得到最终短时流量的预测目标值。为验证模型的适用性,采用多组短时交通流数据进行仿真实验,与其他基准模型对比发现:该交通流预测模型能够有效捕获交通流的动态时空特征,加强关键信息的提取,所预测的流量更加接近真实值,具有良好的泛化能力。其中测试集的均方根误差值下降了约0.061~0.604,平均绝对误差值下降了约0.025~0.512,相关系数值R2提高了约0.007~0.062。研究结果表明,随着预测步长的增加,该实验模型在交通流数据的时间特性上仍能表现出稳定的预测性能,所建的组合预测模型在预测精度和鲁棒性方面表现出更高水平。

关键词：智能交通交通流预测 AE-BIGRU模型深度学习双通道注意力机制

基于GMM和GA-LSTM的稀土熔盐电解过程原料含量状态识别模型

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中国有色金属学报 2024年第5期34卷 1727-1742页

作者：张震朱尚琳伍昕宇刘飞飞何鑫凤王家超江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000 中南大学自动化学院长沙410083 江西理工大学机电工程学院赣州341000

在高温高风险的稀土熔盐电解工艺中,为了实现稀土熔盐电解过程原料含量状态的智能识别,提出了一种基于混合高斯背景建模(GMM)和遗传算法优化的长短期记忆神经网络(GA-LSTM)的分类模型。模型通过GMM算法、R通道自适应滤波和中值滤波准确... 详细信息

在高温高风险的稀土熔盐电解工艺中,为了实现稀土熔盐电解过程原料含量状态的智能识别,提出了一种基于混合高斯背景建模(GMM)和遗传算法优化的长短期记忆神经网络(GA-LSTM)的分类模型。模型通过GMM算法、R通道自适应滤波和中值滤波准确提取图像的火焰前景和特征,以量化熔盐电解反应的剧烈程度,进而判断稀土熔盐电解处于原料含量过多或含量正常状态;然后利用GA-LSTM神经网络建立熔盐表面火焰特征和稀土熔盐电解过程原料含量状态的非线性映射关系。结果表明:模型的识别精度高达99.79%,具有较好的泛化性,为实现稀土熔盐电解工艺自动化提供了一定的参考价值。

关键词：稀土熔盐火焰特征混合高斯模型长短期记忆神经网络遗传算法

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固态变压器中隔离双向DC/DC变换器扩展移相下虚拟电流控制策略

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太阳能学报 2024年第1期45卷 515-522页

作者：郑征靳婷婷陶海军黄涛河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000 都灵理工大学能源系都灵10129

该文以固态变压器后级隔离双向DC/DC变换器为重点研究对象,提出一种扩展移相下虚拟电流控制策略。通过分析后级变换器在扩展移相传输功率下相移量关系以获得最小电流应力最优解来提高变换器的传输效率,减少器件损耗。同时通过虚拟电流... 详细信息

该文以固态变压器后级隔离双向DC/DC变换器为重点研究对象,提出一种扩展移相下虚拟电流控制策略。通过分析后级变换器在扩展移相传输功率下相移量关系以获得最小电流应力最优解来提高变换器的传输效率,减少器件损耗。同时通过虚拟电流控制思想在线估算传输功率来提高系统动态响应性能,减少电流传感器使用。最后,对该文所提出的扩展移相下虚拟电流控制与扩展移相控制进行实验对比分析,验证了扩展移相下虚拟电流控制策略具有降低电流应力,显著提高变换器的动态响应的优点。

关键词：固态变压器能源互联网隔离双向DC/DC变换器电流应力扩展移相下虚拟电流控制

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陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化算法

系统仿真学报 2024年第7期36卷 1631-1642页

作者：张伟蒋岳峰河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷... 详细信息

为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷阱标记策略为粒子群提供动态速度增量,使其摆脱最优解的束缚。利用懒蚂蚁寻优策略多样化粒子速度,提升种群多样性。通过惯性认知策略在速度更新中引入历史位置,增加粒子的路径多样性和提升粒子的探索性能,使粒子更有效地避免陷入新的局部最优。理论证明了引入历史位置的粒子群算法的收敛性。仿真实验结果表明,所提算法不仅能有效解决粒子群已陷入局部最优和过早收敛的问题,且与其他算法相比,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。

关键词：粒子群优化算法懒蚂蚁陷阱标记局部最优过早收敛