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基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 681-690页

作者：胡振涛杨诗博侯巍河南大学人工智能学院河南郑州450000 南开大学人工智能学院天津300381

针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响,本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法.不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件,在分布... 详细信息

针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响,本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法.不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件,在分布融合估计框架下,首先基于最小化Kullback-Leibler散度准则的递归优化策略实现对运动模型转移概率矩阵的预测与更新;在此基础上,结合变分贝叶斯推断实现对当前时刻目标状态与模型概率的联合估计;最后依据协方差交叉融合策略完成对局部状态估计融合.仿真结果表明:新算法通过对运动模型转移概率矩阵以及模型概率自适应在线估计,有效提升了机动目标的状态估计精度.

关键词：机动目标跟踪变分贝叶斯推断模型转移概率矩阵分布式融合协方差交叉融合

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算力网络下的算力边缘服务器部署算法

计算机应用研究 2024年第5期41卷 1527-1531页

作者：章刚胡鹏南昌工学院信息与人工智能学院南昌330108

算力边缘服务器部署问题是构建算力网络的基础性问题。在实践过程中,算力边缘服务器靠近算力资源并为其加入算力网络提供接入服务。然而,算力资源的整体结构往往由现实需求所决定,并时刻随需求的变化而变化。在算力边缘服务器资源有限... 详细信息

算力边缘服务器部署问题是构建算力网络的基础性问题。在实践过程中,算力边缘服务器靠近算力资源并为其加入算力网络提供接入服务。然而,算力资源的整体结构往往由现实需求所决定,并时刻随需求的变化而变化。在算力边缘服务器资源有限的情况下,如何合理部署算力边缘服务器,使得其能够保障算力网络有效地建设已成为当前各界所关注的热点。首先,对算力边缘服务器部署问题进行分析,并将其转换为带约束的多目标优化问题。针对该问题,提出一种改进型遗传算法予以解决。该算法优点在于:寻找无重复可行解作为初始种群,为选择操作提供了更多挑选的余地;选择时,采用个体均衡选择策略,保证了迭代群体的多样化与分散化;交叉和变异时,分别采用不同种类的随机两点交叉与轮流随机单点变异的策略,从而保障了新生种群的多元性与多样性。实验从算力资源总量偏差率、负载平衡误差率、收敛率、期望最优解误差率四个方面验证,该算法适合应用于算力边缘服务器的部署。

关键词：算力边缘服务器算力网络部署问题遗传算法带约束的多目标优化

部分可观标签时间Petri网的最小代价变迁序列估计

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信息与控制 2024年第3期 377-387页

作者：李雅琼黎良武昌理工学院人工智能学院武汉科技大学信息科学与工程学院

针对自动制造系统的计划序列问题，研究了一种部分可观标签时间Petri网的最小代价变迁序列估计方法。所考虑的标签时间Petri网是有界的，且每个变迁都有一个非负代价。首先，提出了一种基于时间标签序列(time-label sequence, TLS)的观... 详细信息

针对自动制造系统的计划序列问题，研究了一种部分可观标签时间Petri网的最小代价变迁序列估计方法。所考虑的标签时间Petri网是有界的，且每个变迁都有一个非负代价。首先，提出了一种基于时间标签序列(time-label sequence, TLS)的观测-修正状态类图(observed-modified state class graph, OSCG),其代表标签时间Petri网系统的部分状态空间。在OSCG中，搜索出所有与TLS逻辑一致的变迁序列。其次，通过利用OSCG中与逻辑一致的变迁序列相关的时间约束，提出了一种基于线性规划的方法以判定与TLS时间一致的变迁序列，进而求出最小代价的变迁序列。最后，通过一个实例验证了本文所提方法的有效性。

关键词：离散事件系统 Petri网变迁序列状态类图

基于非相干光频域反射的多芯光纤网络链路缺陷智能检测

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激光杂志 2024年第5期45卷 164-169页

作者：丁小峰夏群阴艳丽南昌工学院信息与人工智能学院南昌330108

为了保证通信安全稳定、数据传输完整,提出了一种基于非相干光频域反射的多芯光纤网络链路缺陷智能检测。先构建多芯光纤网络数学模型,约束光纤节点映射和频谱分配,使频谱数量最少的同时占用的频隙数最大。然后利用分簇检测建立数据传... 详细信息

为了保证通信安全稳定、数据传输完整,提出了一种基于非相干光频域反射的多芯光纤网络链路缺陷智能检测。先构建多芯光纤网络数学模型,约束光纤节点映射和频谱分配,使频谱数量最少的同时占用的频隙数最大。然后利用分簇检测建立数据传输链路模型,得出通信传输函数,根据相关匹配滤波器调整链路,通过波特间隔均衡完成链路数据采集。最后运用非相干光频域反射步进频率调制产生的瑞利散射光波,结合傅里叶逆变换获得网络健康状况空间分布位置,实现多芯光纤网络链路缺陷智能检测。实验结果表明,所提方法能够准确检测出链路缺陷,对链路阻塞缺陷检测、链路平均故障风险检测率、链路频谱利用率缺陷检测误差分别小于0.4%、0.2%和0.5,且检测时长控制在1.5 s以内,可帮助网络及时恢复运行。

关键词：非相干光频域反射多芯光纤网络网络链路缺陷链路数据采集载频编码

集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 53-61页

作者：吴杰王鹏鸣熊正坤华东交通大学信息工程学院南昌330013 温州理工学院数据科学与人工智能学院温州325035

针对对话语料的特点,提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块:1)显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估,以显著性话语作为采样锚点,然后设置采样窗口,将采样锚点左右相邻... 详细信息

针对对话语料的特点,提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块:1)显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估,以显著性话语作为采样锚点,然后设置采样窗口,将采样锚点左右相邻的话语一起提取为片段,提取出来的片段包含更丰富的话语关系;2)片段间信息融合摘要生成模块利用Transformer块,将相互独立的片段进行信息融合,加强片段之间的语义关系,并且为片段在生成摘要期间分配混合权重。利用一致性损失机制,鼓励显著性话语上下文窗口采样模块确定更佳的采样锚点。在基于查询的长对话摘要公开数据集QMSum上的实验结果表明,该模型在ROUGE评估指标上的分数高于现有最好的模型。

关键词：长对话摘要窗口采样显著性话语信息融合生成模型

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基于交互引导的问答对联合生成模型

计算机学报 2024年第2期47卷 251-265页

作者：刘杰林绍鑫王善鹏南开大学人工智能学院天津300350

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.... 详细信息

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.相比较而言,生成式模型通过对文本的语义理解,能够自动生成表述更加自然的答案.其次,对于问答对生成任务来说,为了防止生成的答案和问题出现语义上的不匹配,需要更全面地捕捉并增强答案生成和问题生成两个子任务之间的交互.最后,由于答案抽取和问题生成存在任务难度的差异,这两个任务在联合训练的过程中会出现任务之间的优化不平衡问题.为此,本文提出了一个基于交互引导的问答对联合生成模型(Interaction-Guided Joint Abstractive QAPs Generation Model,IGJA-QAP).具体而言,本文设计了一个带有答案引导的多头门机制的联合生成模型,同时对两个子任务进行统一建模并有效地捕获和增强它们之间的信息交互,从而可以生成语义上匹配的问答对.本文在三个大规模数据集SQuAD、NewQA和CoQA上进行了综合全面的实验分析.本文提出的模型在答案生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法3.0%、5.9%和4.3%,问题生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法1.5%、0.5%和2.1%.实验结果表明,本文提出的模型达到了目前最高的性能.

关键词：问答对生成统一生成式模型答案引导的多头门指针网络相互优化

基于轻型自限制注意力的结构光相位及深度估计混合网络

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中国光学（中英文） 2024年第1期17卷 118-127页

作者：朱新军赵浩淼王红一宋丽梅孙瑞群天津工业大学人工智能学院天津300387

相位提取与深度估计是结构光三维测量中的重点环节,目前传统方法在结构光相位提取与深度估计方面存在效率不高、结果不够鲁棒等问题。为了提高深度学习结构光的重建效果,本文提出了一种基于轻型自限制注意力(Light Self-Limited-Attenti... 详细信息

相位提取与深度估计是结构光三维测量中的重点环节,目前传统方法在结构光相位提取与深度估计方面存在效率不高、结果不够鲁棒等问题。为了提高深度学习结构光的重建效果,本文提出了一种基于轻型自限制注意力(Light Self-Limited-Attention,LSLA)的结构光相位及深度估计混合网络,即构建一种CNN-Transformer的混合模块,并将构建的混合模块放入U型架构中,实现CNN与Transformer的优势互补。将所提出的网络在结构光相位估计和结构光深度估计两个任务上进行实验,并和其他网络进行对比。实验结果表明:相比其他网络,本文所提出的网络在相位估计和深度估计的细节处理上更加精细,在结构光相位估计实验中,精度最高提升31%;在结构光深度估计实验中,精度最高提升26%。该方法提高了深度神经网络在结构光相位估计及深度估计的准确性。

关键词：结构光深度学习自限制注意力相位估计深度估计

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动力翼伞风扰补偿高度控制方法

国防科技大学学报 2024年第3期46卷 116-125页

作者：孙昊孙青林卢伟涛南开大学人工智能学院天津300350

外界风场是影响翼伞高度跟踪精度的最主要扰动因素。针对该问题,建立了动力翼伞的八自由度模型,并在传统自抗扰控制的基础上,设计一种基于风场前馈补偿的改进抗扰控制器,对外界的风场干扰进行针对性补偿,实现翼伞系统的高度跟踪控制。... 详细信息

外界风场是影响翼伞高度跟踪精度的最主要扰动因素。针对该问题,建立了动力翼伞的八自由度模型,并在传统自抗扰控制的基础上,设计一种基于风场前馈补偿的改进抗扰控制器,对外界的风场干扰进行针对性补偿,实现翼伞系统的高度跟踪控制。在通过仿真实验对控制器进行初步验证的基础上,进行了翼伞系统的实际飞行实验。在实际飞行环境下,仿真中所调节的控制器参数可直接应用于实际飞行实验,翼伞系统的平均高度跟踪误差在2.5 m以内,证明所设计的控制器存在一定的实际应用价值。

关键词：自抗扰控制翼伞系统高度控制风场补偿轨迹跟踪

基于记忆驱动的多模态医学影像报告自动生成研究

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生物医学工程学杂志 2024年第1期41卷 60-69页

作者：邢素霞方俊泽鞠子涵郭正王瑜北京工商大学人工智能学院北京100048

医学影像报告自动生成任务面临疾病类型多样、报告描述缺乏专业性和流畅性等多重挑战。为解决以上问题,本文提出一种基于记忆驱动的多模态医学影像报告自动生成方法(mMIRmd),首先使用基于移位窗口的层次视觉转换器(Swin-Transformer)提... 详细信息

医学影像报告自动生成任务面临疾病类型多样、报告描述缺乏专业性和流畅性等多重挑战。为解决以上问题,本文提出一种基于记忆驱动的多模态医学影像报告自动生成方法(mMIRmd),首先使用基于移位窗口的层次视觉转换器(Swin-Transformer)提取患者医学影像的多视角视觉特征,通过基于转换器的双向编码模型(BERT)提取病史信息的语义特征,然后将多模态特征进行融合,提高模型对不同疾病类型的识别能力。其次,使用医学文本预训练的词向量词典对视觉特征标签进行编码,以提高生成报告的专业性。最后,在解码器中引入记忆驱动模块,解决医学影像数据中的长距离依赖关系。本研究在印第安纳大学收集的胸部X光数据集(IU X-Ray)和麻省理工学院联合马萨诸塞州总医院发布的重症监护X光医疗数据集(MIMIC-CXR)上进行验证。实验结果表明,本文所提方法能更好地关注患病区域,提高生成报告的准确性与流畅性,可以辅助放射科医生快速完成医学影像报告的撰写。

关键词：多模态特征融合记忆驱动报告自动生成医学影像