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基于电压调控自旋轨道矩器件多数决定逻辑门的存内华莱士树乘法器设计

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2673-2680页

作者：惠亚娟李青朕王雷敏刘成中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074 中国科学院计算技术研究所北京100080

在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中,存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长,严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列,并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计... 详细信息

在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中,存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长,严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列,并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计方法。所提串联存储单元结构通过电阻求和的方式,有效解决磁存储器单元阻值较低的问题;其次提出基于电压调控自旋轨道矩磁存储器单元交叉阵列的存内计算架构,利用在“读”操作期间实现的5输入多数决定逻辑门,进一步降低华莱士树乘法器的逻辑深度。与现有乘法器设计方法相比,所提方法延迟开销从O(n^(2))降低为O(log_(2)n),在大位宽时延迟更低。

关键词：存算一体新型非易失性存储器自旋轨道矩磁存储器华莱士树乘法器

基于宽度学习系统的气动波纹管驱动器无模型跟踪控制

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控制与决策 2024年第1期39卷 121-128页

作者：赵诗影闫泽孟庆鑫肖怀赖旭芝吴敏中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 中国地址大学(武汉)复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 中国地址大学(武汉)地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074

针对一款具有波纹管外形的充气伸长型气动软体驱动器(简称“气动波纹管驱动器”),提出一种基于宽度学习系统的无模型跟踪控制方法,使该驱动器有效跟踪期望轨迹.首先,介绍气动波纹管驱动器结构,以及气动波纹管驱动器整体实验平台工作原理... 详细信息

针对一款具有波纹管外形的充气伸长型气动软体驱动器(简称“气动波纹管驱动器”),提出一种基于宽度学习系统的无模型跟踪控制方法,使该驱动器有效跟踪期望轨迹.首先,介绍气动波纹管驱动器结构,以及气动波纹管驱动器整体实验平台工作原理.根据驱动器实时位置信息提出一种基于宽度学习系统的跟踪控制方法,受PID跟踪控制方法中积分项作用的启发,所提出控制方法不仅采用系统跟踪误差作为宽度学习系统的输入之一,还将跟踪误差对时间的积分项作为另一输入以消除期望轨迹与实际轨迹间的恒定偏差.然后,采用宽度学习系统计算得到控制气压,同时,利用基于梯度下降法的学习律在线调整宽度学习系统权值,进而减小驱动器跟踪误差.最后,通过实验验证所提出方法的有效性.所提出方法无需建立驱动器模型,能够简化控制器设计步骤,且与深度神经网络控制方法相比,能在避免计算量过大的前提下实现较高的跟踪控制精度.

关键词：气动软体驱动器气动波纹管驱动器软体机器人宽度学习系统无模型跟踪控制梯度下降

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融合子图结构的知识图谱嵌入对抗性攻击方法

小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 807-814页

作者：张玉潇杜晓敬陈庆锋广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)技术的高速发展极大提高了人类对于结构化知识的利用效率,该技术也为人工智能的相关应用提供了有利的支撑.但是知识图谱嵌入方法的脆弱性(vulnerability)给知识图谱的应用带来了巨大的挑战... 详细信息

知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)技术的高速发展极大提高了人类对于结构化知识的利用效率,该技术也为人工智能的相关应用提供了有利的支撑.但是知识图谱嵌入方法的脆弱性(vulnerability)给知识图谱的应用带来了巨大的挑战,近期的一些研究表明,在训练数据中添加微小的扰动便能对训练后的机器学习模型造成巨大的影响,甚至导致错误的预测结果.目前针对可能破坏知识图谱嵌入模型的安全漏洞的研究大多关注嵌入模型的损失函数而忽略图结构信息的作用,因此本文提出了一种融合子图结构深度学习的攻击方法DLOSSAA(Deep Learning of Subgraph Structure Adversarial Attack),对知识图谱嵌入的健壮性进行研究.DLOSSAA方法首先通过对子图结构的深度学习捕获相关子图的结构信息,然后通过修正的余弦相似度(Adjusted Cosine Similarity)筛选出最佳的攻击样本,最后将攻击样本添加到训练数据中进行攻击.实验结果表明,该方法能够有效降低攻击后的知识图谱嵌入模型的性能,攻击效果优于大部分已有的对抗性攻击方法.

关键词：知识图谱知识图谱嵌入对抗性攻击子图结构深度学习余弦相似度

基于S型生长曲线的混沌蝗虫优化算法求解机器人路径规划问题

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计算机应用 2024年

作者：冉义李永胜蒋烨广西民族大学人工智能学院广西民族大学电子信息学院

针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低，搜索能力较弱且容易陷入局部最优等问题，提出了一种新的基于S型生长曲线的混沌蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先，引入Logistic混沌映射初始化蝗虫个体种群位置，以减少蝗虫个体... 详细信息

针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低，搜索能力较弱且容易陷入局部最优等问题，提出了一种新的基于S型生长曲线的混沌蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先，引入Logistic混沌映射初始化蝗虫个体种群位置，以减少蝗虫个体的重叠概率，增强种群迭代初期的多样性；其次，通过引入S型生长曲线特征的非线性惯性权重，对递减参数递减的方式进行了调整，提高了算法的收敛速度寻优精度；最后，在迭代过程中引入基于t分布的位置扰动机制，使算法能够充分利用当前种群的有效信息，更好的平衡全局搜索和局部开发，降低了算法陷入局部最优的概率。实验结果表明，所提算法相较于MOGOA(Multi-Objective Grasshopper Optimization Algorithm)、 IGOA(Improved Grasshopper Optimization Algorithm)IAACO(Improvement Adaptive Ant Colony Optimization)等10种对比算法，在简单环境下最优路径长度平均缩短4.32%，迭代次数平均减少82.59%；在复杂环境下最优路径长度平均缩短4.86%，迭代次数平均减少84.69%，是用于求解移动机器人路径规划的一种高效算法。

关键词：蝗虫优化算法 Logistic混沌映射 S型生长曲线 t分布机器人路径规划

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三维点云目标识别对抗攻击研究综述

电子与信息学报 2024年第5期46卷 1645-1657页

作者：刘伟权郑世均郭宇王程厦门大学信息学院厦门361005 福建省智慧城市感知与计算重点实验室厦门361005 集美大学计算机工程学院厦门361021

当前,人工智能系统在诸多领域都取得了巨大的成功,其中深度学习技术发挥了关键作用。然而,尽管深度神经网络具有强大的推理识别能力,但是依然容易受到对抗样本的攻击,表现出了脆弱性。对抗样本是经过特殊设计的输入数据,能够攻击并误导... 详细信息

当前,人工智能系统在诸多领域都取得了巨大的成功,其中深度学习技术发挥了关键作用。然而,尽管深度神经网络具有强大的推理识别能力,但是依然容易受到对抗样本的攻击,表现出了脆弱性。对抗样本是经过特殊设计的输入数据,能够攻击并误导深度学习模型的输出。随着激光雷达等3维传感器的快速发展,使用深度学习技术解决3维领域的各种智能任务也越来越受到重视。采用深度学习技术处理3维点云数据的人工智能系统的安全性和鲁棒性至关重要,如基于深度学习的自动驾驶3维目标检测与识别技术。为了分析3维点云对抗样本对深度神经网络的攻击方式,揭示3维对抗样本对深度神经网络的干扰机制,该文总结了基于3维点云深度神经网络模型的对抗攻击方法的研究进展。首先,介绍了对抗攻击的基本原理和实现方法,然后,总结并分析了3维点云的数字域对抗攻击和物理域对抗攻击,最后,讨论了3维点云对抗攻击面临的挑战和未来的研究方向。

关键词：对抗攻击深度学习 3维点云对抗样本

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基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测

电子与信息学报 2024年第1期46卷 267-276页

作者：张晶晶曹思华崔文楠张涛中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 中国科学院智能红外感知重点实验室上海200083 中国科学院上海技术物理研究所上海200083 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074

天空背景下的红外弱小目标检测技术较为成熟,但在近地复杂背景下,红外弱小目标的检测存在准确率不高、虚警目标多、实时性差的问题。针对以上问题,该文提出一种基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测算法(OTHOLCM)。该算法采用基于改进顶... 详细信息

天空背景下的红外弱小目标检测技术较为成熟,但在近地复杂背景下,红外弱小目标的检测存在准确率不高、虚警目标多、实时性差的问题。针对以上问题,该文提出一种基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测算法(OTHOLCM)。该算法采用基于改进顶帽变换的图像预处理算法(OTH),通过对不同灰度值的图像采取不同的策略针对性地处理图像,达到目标增强、背景抑制的效果。并在此基础上,采用基于改进多尺度局部对比度的红外弱小目标检测算法(OLCM),通过针对目标尺寸特点进行尺度设计,使得在保证算法实时性的基础上扩大目标尺寸检测范围。实验证明:OTHOLCM算法可以保证实时性并明显提高目标检测准确率、减少虚警目标数量。与3层模板局部差异度量算法(TTLDM)、基于边角感知的时空张量模型(ECASTT)等先进算法相比,OTHOLCM算法可使真阳性率分别提高近79%,61%,假阳性率分别降低近77%,73%,目标检测速度达到每秒25帧。

关键词：红外弱小目标目标检测顶帽变换局部对比度目标增强

基于迁移学习及通道先验注意力机制的地质构造识别

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广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：刘俊杰马凯黄泽华田苗邱芹军陶留锋谢忠地理信息系统国家地方联合工程实验室(中国地质大学(武汉)) 中国地质大学(武汉)计算机学院地质探测与评估教育部重点实验室(中国地质大学(武汉)) 三峡大学计算机与信息学院湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室(三峡大学)

针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题，本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构，并使用通道先验注意力(c... 详细信息

针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题，本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构，并使用通道先验注意力(channel prior convolution attention， CPCA)模块替换EfficientNet特征提取模块MBConv中的压缩和激励网络(squeeze-and-excitation net， SENet)，使得模型能够动态地分配通道和空间注意力权重，更准确地捕捉到图像中的重要区域和空间结构；然后对顶层预测模块进行改进，引入Swish激活函数和Dropout层，加强模型的泛化性能；最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度，并利用迁移学习实现特征参数共享。通过在地质构造数据集GeoStr18上进行训练及测试，实验结果表明，MsAttenEfficientNet模型对地质构造的识别精准率为96.92%，召回率为96.89%，F1分数为96.90%，优于ResNet50、ShuffleNetV2和DenseNet121等主流分类识别模型，可有效用于地质构造识别。

关键词：图像识别地质构造 EfficientNet网络通道先验注意力迁移学习

水声网络不等差错保护的避环ROFC-LF码算法与分析

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电子学报 2024年第8期52卷 2591-2606页

作者：柳秀秀杜秀娟韩多亮青海师范大学计算机学院青海西宁810008 青海省物联网重点实验室青海西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008

随着智慧海洋的发展,水声网络多媒体数据的传输受到学者关注.水声网络高度动态的拓扑导致相邻节点数据传输不完整,压缩的水下图像或视频等数据对重建数据的质量有不同影响,因此水声网络需要具有不等差错保护(Unequal Error Protection,U... 详细信息

随着智慧海洋的发展,水声网络多媒体数据的传输受到学者关注.水声网络高度动态的拓扑导致相邻节点数据传输不完整,压缩的水下图像或视频等数据对重建数据的质量有不同影响,因此水声网络需要具有不等差错保护(Unequal Error Protection,UEP)的编码机制来编解码重要性不等的多媒体数据.递归与限制反馈的在线喷泉码(Recursive Online Fountain Code with Limited Feedback,ROFC-LF)具有开销低、反馈少及编译码简单等特点,因此适用于水声网络.本文针对水声信道带宽窄、延时长及能量受限等特点,系统地分析了ROFC-LF编码机制建立阶段存在的环问题.针对ROFC-LF编码存在的环和无法提供UEP功能这两个问题,本文提出了两个优化目标.此外,还提出了具有不等差错保护的避环ROFC-LF编码机制.该编码机制减少了由于建立阶段最大组件存在环引起的无用编码包的数量,进而降低了网络能耗.不等差错保护的避环ROFC-LF编码机制在建立阶段和完成阶段分别采用权重策略和数据优先级策略来实现UEP特性,并利用随机图理论对该编码机制进行理论分析,理论结果和仿真实验结果一致.结果表明:该编码机制能够快速的恢复重要数据的同时,降低了编码包的数量,适用于网络拓扑结构动态变化的水声网络传输重要性不等的多媒体数据.

关键词：水声网络 ROFC-LF 不等差错保护避环权重数据优先级

面向时变目标协同跟踪的多自主无人船分层有限时间优化调控

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控制与决策 2024年

作者：葛明峰李一凡刘智伟谷志威陈谦华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院华中科技大学人工智能与自动化学院

针对多自主无人船(ASVs)系统的时变多目标协同跟踪问题，本文提出一种新型分层有限时间优化调控算法。设计一个反映多ASVs系统在跟踪过程中能量消耗的目标函数，接着开发一个有限时间优化估计器(FTOE)，以在ASV形成特定编队同时遵循期... 详细信息

针对多自主无人船(ASVs)系统的时变多目标协同跟踪问题，本文提出一种新型分层有限时间优化调控算法。设计一个反映多ASVs系统在跟踪过程中能量消耗的目标函数，接着开发一个有限时间优化估计器(FTOE)，以在ASV形成特定编队同时遵循期望轨迹的情况下最小化目标函数。同时，目标轨迹是可变的，不恒定的。在有限时间本地控制器(FTLC)中，通过跟踪FTOE，多ASVs系统的航行状态可以在有限时间内以最小化目标函数的方式稳定在多个预定的各种时变轨迹附近。给出了有限时间稳定性的证明，并计算了沉降时间。最后，仿真结果证明了所提出的分层算法的有效性。

关键词：时变参考信号的优化多目标编队跟踪多自主无人船(ASVs)系统有限时间优化控制