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基于改进SAC的倒立摆控制算法研究

电子测量技术 2024年第1期47卷 93-100页

作者：张晓莉郭仕林刘鼎宋婉莹西安科技大学通信与信息工程学院西安710600

针对倒立摆系统控制过程中易受外界干扰和自然不稳定的特点,以及深度强化学习SAC算法采样数据利用率较低和随机离线策略网络收敛较慢的问题,提出了一种结合近端经验采样和优化策略网络结构的改进算法PRER_SAC。构建神经网络拟合函数,策... 详细信息

针对倒立摆系统控制过程中易受外界干扰和自然不稳定的特点,以及深度强化学习SAC算法采样数据利用率较低和随机离线策略网络收敛较慢的问题,提出了一种结合近端经验采样和优化策略网络结构的改进算法PRER_SAC。构建神经网络拟合函数,策略网络使用性能更优的Mish函数作为激活函数,设置自调节温度系数以增强智能体的探索能力;设计远、近两个经验池,及一种改变数据存放频率的训练策略,提高数据样本的利用率。通过仿真实验对比,所提方法在同等训练次数下所得回报值和算法收敛速度优于DDPG和SAC算法,同传统控制方法PID和LQR相比,有更好的控制效果。最后,对训练好的智能体加入角度扰动,可在2 s内被消除抑制,证明提出的算法具有较强的适用性。

关键词：激活函数神经网络深度强化学习倒立摆系统

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基于双支路卷积网络的步态识别方法

计算机应用 2024年第6期44卷 1965-1971页

作者：王晓路千王菲西安科技大学通信与信息工程学院西安710054

针对步态识别易受拍摄视角、外观变化等影响的问题,提出一种基于双支路卷积网络的步态识别方法。首先,提出随机裁剪随机遮挡的数据增强方法RRDA(Restricted Random Data Augmentation),以扩展外观变化的数据样本,提高模型遮挡的鲁棒性;... 详细信息

针对步态识别易受拍摄视角、外观变化等影响的问题,提出一种基于双支路卷积网络的步态识别方法。首先,提出随机裁剪随机遮挡的数据增强方法RRDA(Restricted Random Data Augmentation),以扩展外观变化的数据样本,提高模型遮挡的鲁棒性;其次,采用结合注意力机制的两路复合卷积层(C-Conv)提取步态特征,一个分支通过水平金字塔映射(HPM)提取行人外观全局和最具辨识度的信息;另一分支通过多个并行的微动作捕捉模块(MCM)提取短时间的步态时空信息;最后,将两个分支的特征信息相加融合,再通过全连接层实现步态识别。基于平衡样本特征的区分能力和模型的收敛性构造联合损失函数,以加速模型的收敛。在CASIA-B步态数据集上进行实验,所提方法在3种行走状态下的平均识别率分别达到97.40%、93.67%和81.19%,均高于GaitSet方法、CapsNet方法、双流步态方法和GaitPart方法;在正常行走状态下比GaitSet方法的识别准确率提升了1.30个百分点,在携带背包状态下提升了2.87个百分点,在穿着外套状态下提升了10.89个百分点。实验结果表明,所提方法是可行、有效的。

关键词：步态识别双支路卷积网络注意力机制金字塔映射深度学习

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基于视觉的相机位姿估计方法综述

计算机应用研究 2024年第8期41卷 2241-2251页

作者：王静王一博郭铖郭苹叶星邢淑军西安科技大学通信与信息工程学院西安710054

相机位姿估计是通过估计相机的位置坐标和环绕三个坐标轴的角度偏转,来描述其相对于给定场景的方向和位置,是自动驾驶、机器人技术等任务的重要组成部分。为帮助研究人员在相机位姿估计领域的研究,对相机位姿估计的研究现状和最新进展... 详细信息

相机位姿估计是通过估计相机的位置坐标和环绕三个坐标轴的角度偏转,来描述其相对于给定场景的方向和位置,是自动驾驶、机器人技术等任务的重要组成部分。为帮助研究人员在相机位姿估计领域的研究,对相机位姿估计的研究现状和最新进展进行梳理。首先介绍了相机位姿估计的基本原理、评价指标和相关数据集;然后从场景关系搭建和相机姿态解算两个关键技术出发,对两阶段模型结构方法和单通道模型结构方法进行阐述总结,分别从核心算法和利用的场景信息不同上进行分类归纳分析,并对室内室外公开数据集上的表现作对比;最后阐述了该领域当前面对的挑战和未来的发展趋势。

关键词：相机位姿估计深度学习场景关系搭建姿态解算

基于GA-SA-BP神经网络的锂电池健康状态估算方法

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电力系统保护与控制 2024年第19期52卷 74-84页

作者：吴青峰杨艺涛刘立群胡秀芳薄利明杨杰豹太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024 国网山西省电力公司电力科学研究院山西太原030001 山西工程技术学院山西阳泉045000

锂电池健康状态(state of health,SOH)可表征锂电池的老化状况,准确估算SOH对锂电池可靠运行至关重要。为解决模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP神经网络收敛效率低、易陷入局部最优无法... 详细信息

锂电池健康状态(state of health,SOH)可表征锂电池的老化状况,准确估算SOH对锂电池可靠运行至关重要。为解决模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP神经网络收敛效率低、易陷入局部最优无法到达全局最优解的问题,提出一种GA-SA-BP神经网络算法来提高SOH估算精度。首先,分析NASA公开数据集数据各个健康因子(health indicator,HI)与SOH相关性,选取与SOH相关性更高的锂电池输出电压、输出电流、容量和等压降放电时间4个HI作为BP神经网络的输入值,以提高SOH估算精度。其次,提出GA-SA-BP神经网络算法来估算SOH,通过在陷入局部最优时跳出局部最优找到全局最优解,以便进一步提高SOH估算精度。最后,NASA锂电池数据集和锂电池实验测试平台取得的结果表明,与传统BP神经网络、GA-BP神经网络和SA-BP神经网络相比,所提方案提高了SOH估算精度,在部分数据缺失的情况下仍具有效性。

关键词：锂电池健康状态估算神经网络健康因子

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合同文本置标语言CTML:一种面向智能法律合约的法律信息规范化提取方法

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工程科学学报 2024年第1期46卷 109-119页

作者：范雨晴王迪林鸿杰陈娥何啸朱岩北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

智能合约在法律层面的关注度不断提高,如何将现实法律合同转化为智能合约程序,保证法律元素提取和程序转换的规范化已经成为当前的研究热点.据此,从合约模板化和语义规范化的角度出发,提出一种合同文本置标语言(CTML),通过对合同中语法... 详细信息

智能合约在法律层面的关注度不断提高,如何将现实法律合同转化为智能合约程序,保证法律元素提取和程序转换的规范化已经成为当前的研究热点.据此,从合约模板化和语义规范化的角度出发,提出一种合同文本置标语言(CTML),通过对合同中语法、结构、词汇的内容进行标注,实现合同要素的提取与转化.首先,构建合同元模型并建立“要素-属性-成分”的三层语义结构与数源标记语法规则,基于元模型设计面向合同文本的置标语言语法规则,通过CTML完成法律信息规范化提取,形成标注合同;其次,通过递归抽象语法树(AST)并建立映射关系,设计由标注合同到智能法律合约的转换规则,完善法律合同到智能合约可执行代码的转化链条.进而,以保理合同为例,演示了合同文本置标语言的语义提取和代码生成的实际效果,为普通法律合同转化成为智能合约提供了一种技术方法.

关键词：法律信息学智能法律合约置标语言面向领域语言代码生成

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基于注意力机制的多视图立体重建算法

电子测量技术 2024年

作者：朱代先巩若琳孔浩然刘树林西安科技大学通信与信息工程学院西安科技大学电气与控制工程学院

针对多视图立体重建在光照不均匀、弱纹理、非朗伯表面等复杂场景中重建完整度差、泛化能力不足的问题，本文提出了一种基于注意力机制的多视图立体重建算法。在特征提取阶段，该算法采用基于深度可分离卷积和自注意力机制的多尺度特征... 详细信息

针对多视图立体重建在光照不均匀、弱纹理、非朗伯表面等复杂场景中重建完整度差、泛化能力不足的问题，本文提出了一种基于注意力机制的多视图立体重建算法。在特征提取阶段，该算法采用基于深度可分离卷积和自注意力机制的多尺度特征提取模块，在扩大感受野的同时增强多视图间的空间特征关系，从而提升网络在复杂场景下特征的表征能力以实现更精确的特征匹配。在代价体正则化阶段，本文引入通道注意力机制来自适应调节不同通道的权重，从而减少无关信息对模型的干扰并过滤背景噪声，以提升模型的泛化能力。在DTU数据集上，本文算法的完整度和整体度分别为0.286和0.334，与基准算法CasMVSNet相比，分别提升了25.71%和5.92%，与其他的state-of-the-art (SOTA)算法相比，在复杂场景中重建点云的结构也更加完整。在Tanks and Temples中级数据集上，重建点云综合指标F-score为61.49，这表明本文算法具有更好的鲁棒性和泛化能力。

关键词：三维重建多视图立体注意力机制

基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法

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自动化学报 2024年

作者：谢刚韩秦聂晓音石慧张晓红田娟太原科技大学电子信息工程学院先进控制与工业智能山西省重点实验室(太原)

设备在实际运行过程中工况复杂多变,导致振动信号分布存在较大差异.现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程,提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题.然而,实际运行过程往往包含多个源域数据,且目标... 详细信息

设备在实际运行过程中工况复杂多变,导致振动信号分布存在较大差异.现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程,提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题.然而,实际运行过程往往包含多个源域数据,且目标域信息在不同源域中存在较大差异,难以有效学习不同域之间的域不变特征.针对上述问题,提出了一种基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法.在第一阶段,利用大尺寸卷积特征提取模型对多视图振动信号进行预训练,提取多个源域数据之间的初级故障特征.在第二阶段,将初级故障特征输入动静双态融合的时空图卷积模型中,捕捉随时间变化的动态特征和全局时空特征.通过两阶段的学习,将多个源域的数据映射到一个共有特征空间,提取判别性和泛化性特征.实验结果表明,该方法在多源域轴承故障诊断任务中具有较高的诊断精度和较强的泛化能力.

关键词：故障诊断域泛化多源域多视图时空关系

NCA-MobileNet:一种轻量化人脸表情识别方法

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液晶与显示 2024年第4期39卷 522-531页

作者：左义海白武尚何秋生太原工业学院工程训练中心山西太原030008 太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024

针对目前人脸面部表情识别方法存在参数量多、计算资源消耗大和识别精度低的问题,提出了一种基于条件协调注意力机制的轻量化人脸面部表情识别方法。首先,对MobileNet V3网络层数进行缩减,同时将倒残差结构中间通道数和输出通道数增大... 详细信息

针对目前人脸面部表情识别方法存在参数量多、计算资源消耗大和识别精度低的问题,提出了一种基于条件协调注意力机制的轻量化人脸面部表情识别方法。首先,对MobileNet V3网络层数进行缩减,同时将倒残差结构中间通道数和输出通道数增大至原来的1.5~3.2倍,使用Mish代替Hardswish激活函数,实现特征提取后的非线性化。其次,引入改进的协调注意力机制,在张量信息嵌入中沿水平和竖直方向依次通过最大池化和平均池化进行编码,并通过张量信息集成产生具有全局感受野和精确位置信息特征,提取面部表情在空间和通道位置上的详细信息。最后,在公开数据集FERPlus和RAF-DB上进行实验,结果表明所提方法参数量降低15.91%,准确率分别为88.84%和85.90%,比改进前模型准确率分别提升0.83%和1.39%。该方法具有良好的识别性能,验证了所提方法的有效性。

关键词：表情识别轻量化注意力机制特征提取

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基于时间最优的三节臂挖掘机斜坡工况轨迹规划

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机械设计 2024年第6期41卷 130-138页

作者：贾旭峰史青录邵荷镜彭丽娜太原科技大学机械工程学院山西太原030024

为了实现对三节臂挖掘末端的精确控制,文中运用解析法对运动学逆解进行求解,依据此方法对普通臂挖掘机和三节臂挖掘机的30°斜坡工况进行作业范围仿真和对比分析,仿真结果表明:该机型平整的斜坡范围比普通臂的增加了7.41%。通过逆解可... 详细信息

为了实现对三节臂挖掘末端的精确控制,文中运用解析法对运动学逆解进行求解,依据此方法对普通臂挖掘机和三节臂挖掘机的30°斜坡工况进行作业范围仿真和对比分析,仿真结果表明:该机型平整的斜坡范围比普通臂的增加了7.41%。通过逆解可以确定出斜坡工况时间最优轨迹规划所经过的6个路径点,根据运动学约束,以4-3-3-3-4分段多项式进行插值,采用粒子群算法对各关节的插值时间进行优化,得到各个关节的位置、速度和加速度曲线。最后,将得到的关节角度信息转化在对应的油缸变化上,为特定工况下的挖掘轨迹控制提供依据。

关键词：运动学逆解粒子群算法时间最优 30°斜坡工况