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TrafficPro:一种针对城市信控路网的路段速度预测框架

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吉林大学学报（工学版） 2024年第8期54卷 2214-2222页

作者：温晓岳钱国敏孔桦桦缪月洁王殿海浙江大学智能交通研究所杭州310058 银江技术股份有限公司杭州310023 浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对传统深度学习模型在城市路网速度预测时没有考虑交通流的主动时变特性(信号管控信息),而存在预测精度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络与图神经网络的速度预测框架。在该框架中,生成器网络通过主动与被动预测模块同时编码路网... 详细信息

针对传统深度学习模型在城市路网速度预测时没有考虑交通流的主动时变特性(信号管控信息),而存在预测精度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络与图神经网络的速度预测框架。在该框架中,生成器网络通过主动与被动预测模块同时编码路网交通流与信控信息,生成预测结果,随后使用判别器网络提高预测结果的泛化性。该框架可以获得比传统时间序列模型及深度学习模型更高的预测精度,在真实路网速度预测场景中,可使预测误差相比于最好的基准模型下降3%~5%。

关键词：交通运输规划与管理信控城市路网交通速度预测生成对抗网络

基于参数标准化的单样本定标方法在微波等离子体炬水泥快速分析中的应用

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高等学校化学学报 2024年第8期45卷 60-69页

作者：邵益波俞登捷李雅瑞魏好泽金伟于丙文浙江大学控制科学与工程学院智能系统与控制研究所分析仪器研究中心杭州310058 浙江大学湖州研究院分析仪器与智能系统研究中心湖州313002

流程工业颗粒物成分的在线检测具有低延时、安全可靠及低成本等要求,目前没有适合的技术手段.微波等离子炬(Microwave plasma torch,MPT)原子发射光谱法具有直接进样、成本低及装置安全可靠等优点,有潜力成为工业在线检测的重要手段.本... 详细信息

流程工业颗粒物成分的在线检测具有低延时、安全可靠及低成本等要求,目前没有适合的技术手段.微波等离子炬(Microwave plasma torch,MPT)原子发射光谱法具有直接进样、成本低及装置安全可靠等优点,有潜力成为工业在线检测的重要手段.本文基于MPT装置对水泥样品进行直接进样分析,并针对工业应用场景中标准样品受限的问题,采用单样本定标技术(Single sample calibration,SSC)进行定量分析.SSC法中的线性假设容易受到等离子体参数波动的影响,导致精度下降.为此,提出了一种基于参数标准化的SSC算法PS-SSC(SSC based on parameter standardization),通过激发温度和电子数密度对谱线强度进行修正以提高SSC的定量精度.为了评估MPT和PS-SSC方法联用在水泥成分快速分析中的有效性,将GSB 08-2985-2013标准水泥粉末气溶胶直接引入MPT中进行定量分析,并将PS-SSC与现有定量方法进行比较.与传统SSC方法相比,PS-SSC方法的决定系数R2由‒0.81~0.81提高到0.39~0.88,平均相对误差由4.39%~10.33%提高到1.55%~5.83%,平均相对标准偏差由2.89%~9.40%提高到2.28%~6.50%,展现了该方法在工业在线成分检测中的应用潜力.

关键词：微波等离子体炬颗粒物直接进样单样本定标参数标准化

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基于ME-DDPG算法的无人机多对一追逃博弈

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系统工程与电子技术 2024年

作者：张耀中吴卓然张建东杨啟明史国庆徐自祥西北工业大学电子信息学院中国科学院天津工业生物技术研究所

针对无人机多对一追逃博弈问题，以强化学习的深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient， DDPG)为基础，结合追逃问题的微分博弈对抗数值求解结果，提出了一种混合经验的深度确定性策略梯度(mixed experienced deep ... 详细信息

针对无人机多对一追逃博弈问题，以强化学习的深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient， DDPG)为基础，结合追逃问题的微分博弈对抗数值求解结果，提出了一种混合经验的深度确定性策略梯度(mixed experienced deep deterministic policy gradient，ME-DDPG)算法。在探索学习的策略集中加入博弈对抗数值解计算出的指向性策略，从而有效提升了无人机追击策略的训练效率，改善了无人机追逃博弈问题中由于回合任务过长，回报奖励稀疏，强化学习算法探索不足而导致的算法收敛速度缓慢且容易导致局部收敛问题，提高了强化学习算法的学习效率，仿真实验结果标明，使用ME-DDPG算法解决无人机多对一博弈追逃任务时能够快速收敛，任务成功率达到了83%，并通过对比实验验证了算法相较DDPG算法在收敛性、稳定性以及任务成功率方面的优势。

关键词：博弈论深度强化学习追逃博弈无人机多智能体

基于异步优势演员-评论家的交通信号控制方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1671-1680,1703页

作者：叶宝林孙瑞涛吴维敏陈滨姚青浙江理工大学信息科学与工程学院浙江杭州310018 嘉兴大学嘉兴市智慧交通重点实验室浙江嘉兴314001 浙江大学工业控制技术全国重点实验室智能系统与控制研究所浙江杭州310027 浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018

针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息... 详细信息

针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题,提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法.在模型输入端分别从交叉口和车道2个不同维度构建车辆权重增益网络,对采集的车辆状态信息进行预处理.设计新的奖励机制,提出融合车辆权重增益网络的A3C算法.基于微观交通仿真软件SUMO的仿真测试结果表明,相比于传统的交通信号控制方法和基准强化学习方法,所提方法在低、中、高3种不同的交通流量状态下,均能够取得更好的交通信号控制效益.

关键词：交通信号控制深度强化学习 A3C 权重增益网络

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面向智能交通的人车识别无线感知方法研究

传感技术学报 2024年第7期37卷 1186-1192页

作者：张石清宋铭心陈鑫权楼亮亮赵小明钱小鸿浙江科技学院信息与电子工程学院浙江杭州310023 台州学院智能信息处理研究所浙江台州318000

基于无线感知技术的人车识别方法,具有部署成本低、无侵入性等优点,是智能交通系统智慧水平提升的关键手段。然而,现存人车识别无线感知方法,多以2.4 GHz无线能量数据为基础,忽视sub-GHz在该领域中的应用,且鲜有工作探讨天线高度和人车... 详细信息

基于无线感知技术的人车识别方法,具有部署成本低、无侵入性等优点,是智能交通系统智慧水平提升的关键手段。然而,现存人车识别无线感知方法,多以2.4 GHz无线能量数据为基础,忽视sub-GHz在该领域中的应用,且鲜有工作探讨天线高度和人车识别性能内在联系。为此,旨在厘清载波频段、天线高度与算法性能关联关系,提出基于卷积神经网络的人车识别无线感知方法(Wireless Sensing-Based Human-Vehicle Recognition with Convolutional Neural Network,WsHVR-CNN),阐明人车识别无线感知方法设计依据与多参数影响机理。实验表明,sub-GHz与2.4 GHz无线能量数据均可为人车识别无线感知方法建构奠定基础,而基于2.4 GHz频段所构的WsHVR-CNN性能最优,在天线高度为0.8 m时准确度达到98.15%。此外,所开发的数据集公开于https://***/TZ-mx/WiParam,为相关工作深入研究提供基础。

关键词：人车识别无线感知交通参数测量卷积神经网络

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图像对抗样本检测综述

软件学报 2024年第1期35卷 185-219页

作者：周涛甘燃徐东伟王竟亦宣琦浙江工业大学网络空间安全研究院浙江杭州310023 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全... 详细信息

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全性,针对现有的研究工作,全面地介绍图像分类领域的对抗样本检测方法.首先根据检测器的构建方式将检测方法分为有监督检测与无监督检测,然后根据其检测原理进行子类划分.最后总结对抗样本检测领域存在的问题,在泛化性和轻量化等方面提出建议与展望,旨在为人工智能安全研究提供帮助.

关键词：深度神经网络对抗样本检测人工智能安全图像分类

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建成环境对共享单车使用特征的非线性影响研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 217-224页

作者：陈奕璠张步镐党振郭唐仪顾子渊张玉梁南京理工大学自动化学院南京210094 银江技术股份有限公司浙江省智能交通工程技术研究中心杭州310040 东南大学交通学院南京211189 浙江大学智能交通研究所杭州310058

为研究共享单车使用特征与建成环境的依赖关系,本文以2020年厦门市共享单车订单数据和电子围栏信息为基础,从集计(栅格区域)和非集计(个体出行)两个层面,利用极端梯度提升模型(XGboost),探究建成环境对共享单车使用特征的非线性解释能... 详细信息

为研究共享单车使用特征与建成环境的依赖关系,本文以2020年厦门市共享单车订单数据和电子围栏信息为基础,从集计(栅格区域)和非集计(个体出行)两个层面,利用极端梯度提升模型(XGboost),探究建成环境对共享单车使用特征的非线性解释能力。首先,识别密度、设计、目的地可达性、土地利用多样性、公共交通可达性和需求管理六个维度的建成环境变量对单车出行生成、吸引以及用户出发时间选择的相对重要性。之后,根据部分依赖图,揭示建成环境变量对单车使用特征指标的影响趋势。结果表明,在集计层面,电子围栏密度是最重要的建成环境因素,对出行生成和吸引的影响程度分别为26.88%和51.90%,且在150个·km^(-2)附近产生阈值效应。在非集计层面,单车用户早高峰借车概率与出行起讫点的建成环境均有关联。其中,目的地栅格中工作场所比例影响最显著(18.17%),出发地栅格CBD邻近度(7.34%)和出发地栅格公交站点密度(5.91%)次之。

关键词：城市交通出行特征极端梯度提升模型共享出行建成环境非线性分析

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基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建

光学精密工程 2024年第16期32卷 2564-2576页

作者：夏振平陈豪张宇宁程成胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院江苏省工业智能低碳技术工程中心东南大学电子科学与工程学院显示技术研究中心新型显示与视觉感知石城实验室

针对三维卷积神经网络在视频超分辨率任务上具有较高的计算复杂度以及提取时空特征有限的问题，本文设计了一种基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建网络。首先，提出了一个基于混合时空卷积的模块，实现了网络时空特征提取能力的... 详细信息

针对三维卷积神经网络在视频超分辨率任务上具有较高的计算复杂度以及提取时空特征有限的问题，本文设计了一种基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建网络。首先，提出了一个基于混合时空卷积的模块，实现了网络时空特征提取能力的提升以及计算复杂度的降低；其次，提出了一个基于相似性的选择性特征融合模块，进一步增强了相关特征的提取能力；最后，设计了一种基于注意力机制的运动补偿模块，在一定程度上减轻了错误的特征融合的影响。实验结果表明：所提网络可以在视频超分辨率性能和网络复杂度之间取得很好的平衡，而且在基准数据集SPMCS-11上4倍超分辨率达到8 frame/s。所提网络满足了边缘设备推理运行中快速、准确等要求。

关键词：视频超分辨率深度学习三维卷积神经网络特征融合

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自整定多元变分模态分解

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2994-3001页

作者：郎恂王佳艺陈启明何冰冰毛汝凯谢磊云南大学信息学院昆明650504 浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027 云南云天化股份有限公司装备技术中心昆明650000

多元变分模态分解(MVMD)作为变分模态分解(VMD)的多元扩展,在继承VMD优点的同时,也存在其分解性能很大程度上依赖于两个预置参数——模态数量K和惩罚系数α的问题。为此,该文提出一种自整定MVMD(SMVMD)算法。SMVMD采取了匹配追踪法的思... 详细信息

多元变分模态分解(MVMD)作为变分模态分解(VMD)的多元扩展,在继承VMD优点的同时,也存在其分解性能很大程度上依赖于两个预置参数——模态数量K和惩罚系数α的问题。为此,该文提出一种自整定MVMD(SMVMD)算法。SMVMD采取了匹配追踪法的思想,通过频域的能量占比和模态正交性分别自适应地更新K和α。对仿真信号与真实案例的分析结果表明,所提SMVMD方法不仅有效解决了原MVMD的参数整定问题,而且表现出以下优势,(1)与MVMD相比,SMVMD抗模态混叠的能力更强,且对噪声和α值的变化都具有更好的鲁棒性。(2)与多元经验模态分解、快速多元经验模态分解和多元变分模态分解这些经典算法相比,SMVMD算法的分解误差最小,分解效果最好。

关键词：多元信号处理 MVMD 自整定匹配追踪法鲁棒性