检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层时变功能脑网络特征的运动想象识别

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 56-63页

作者：罗志增郑文涛杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所浙江杭州310018

针对运动想象脑电信号(EEG)识别中信号随时间的结构动态变化与网络分离整合过程被忽视等问题,提出一种基于多层时变功能脑网络的运动想象特征提取方法.本方法截取运动想象有效片段投入EEGLAB进行信号预处理;依据滑动窗口方法,设定合适... 详细信息

针对运动想象脑电信号(EEG)识别中信号随时间的结构动态变化与网络分离整合过程被忽视等问题,提出一种基于多层时变功能脑网络的运动想象特征提取方法.本方法截取运动想象有效片段投入EEGLAB进行信号预处理;依据滑动窗口方法,设定合适长度与步长,将信号分成连续且部分重叠的时间窗口,将时间窗口截获的脑电数据生成多个脑网络,以节点间锁相值构建多层时变网络模型.首先通过多层时变网络不同层的网络拓扑分析与层间相似度量指标自适应确定其中核心网络层,提取其节点度和聚类系数用以描述网络空间功能连接;然后结合多层参与系数和多层聚类系数,描述脑电信号网络动态变化与分离整合特征,并组合两者成为多层时变脑功能网络特征向量,完成运动想象识别任务.用支持向量机识别的结果表明:基于所构建的网络特征向量分类准确率高达89.14%,高出对比所用的单层网络特征6.61%.

关键词：运动想象脑电信号(EEG) 多层网络特征提取网络拓扑

基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 114-126页

作者：陈喜群朱奕璋谢宁珂耿茂思吕朝锋浙江大学建筑工程学院智能交通研究所杭州310058 浙江大学工程师学院智能交通研究所杭州310058 浙江大学建筑工程学院杭州310058

针对路网交通信号控制的复杂性,本文提出基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法,提升路网范围内多交叉口信号控制策略性能。首先,模型考虑多交叉口交通流的空间相关性,采用基于自注意力机制的价值编码器学习交通观测... 详细信息

针对路网交通信号控制的复杂性,本文提出基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法,提升路网范围内多交叉口信号控制策略性能。首先,模型考虑多交叉口交通流的空间相关性,采用基于自注意力机制的价值编码器学习交通观测表征,实现路网级通信;其次,面向多智能体策略更新的非稳态环境,模型在前序智能体的联合动作基础上,基于多智能体优势分解的策略解码器,顺序决策最优反应动作;最后,设计基于有效行驶车辆的动作掩码机制,在时效完备区间自适应调节决策频率,并提出考虑等待公平性的时空压力奖励函数,进一步提高策略性能与实用性。在杭州路网数据集上验证模型有效性,结果表明:所提模型在2个数据集和5个性能指标上均优于基准模型;相比最优基准模型,所提模型平均行程时间降低10.89%,平均排队长度降低18.84%,平均等待时间降低22.21%。此外,所提模型的泛化能力更强,且显著减少车辆等待时间过长的情形。

关键词：智能交通深度强化学习路网信号控制异构多智能体时空压力奖励

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

表情变换时序特征下的驾驶人情绪识别研究

中国公路学报 2024年第5期37卷 343-355页

作者：董红召林少轩佘翊妮浙江工业大学智能交通系统联合研究所浙江杭州310023

针对现有驾驶人情绪识别方法存在的识别实时性不足、识别精度较低等问题,提出一种表情识别及其时序情绪表达的驾驶人情绪识别方法。首先,建立VGG Lite驾驶人表情识别模型,在传统VGG Net模型结构上,通过改变卷积层堆叠结构以大幅减少模... 详细信息

针对现有驾驶人情绪识别方法存在的识别实时性不足、识别精度较低等问题,提出一种表情识别及其时序情绪表达的驾驶人情绪识别方法。首先,建立VGG Lite驾驶人表情识别模型,在传统VGG Net模型结构上,通过改变卷积层堆叠结构以大幅减少模型的参数量,修改激活函数以增强模型对人脸表情中细节特征的表达能力,并在模型中增加性能优化层来提升模型的收敛性和泛化性。其次,分析表情时序变化与情绪状态之间的关系,研究时间序列演变的情绪表达方式,设计了包含表情时序转化、表情-情绪量化映射和时序情绪表达的驾驶人时序情绪识别方法。然后,采用Fer2013数据集,将所提出的VGG Lite驾驶人表情识别模型与其他模型进行比较验证,证明了该模型不仅可以保持高识别准确率,还有效降低了模型参数量,从而提高了识别速度,此外,采用自制数据集识别表情获得了98.8%的高准确率,证明了该模型能有效识别不同驾驶情境中的驾驶人表情。最后,以公交车驾驶人情绪识别为例对提出的时序情绪识别方法进行试验验证,结果表明,该方法能够准确识别驾驶人各种表情转换下的复杂情绪状态,平均识别率高于95%,比单帧情绪识别方法提升5%以上,每帧图像的情绪识别耗时平均低于0.03 s,每秒平均识别超过10帧,满足交通驾驶情绪识别的实时性要求。所提方法能够及时、准确地评估驾驶人的情绪状态,为提高交通系统整体安全性和效率提供了更有效的手段。

关键词：交通工程驾驶情绪时序情绪识别驾驶人情绪状态驾驶安全

基于遗传-模式搜索算法的微尺度管控区域大气污染物PM2.5溯源

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1296-1304页

作者：董红召金灿唐伟佘翊妮林盈盈浙江工业大学智能交通系统研究所浙江杭州310014 杭州市生态环境科学研究院浙江杭州310014

针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜... 详细信息

针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜索算法嵌入遗传算法加快反算模型的搜索过程,反算得到污染源强度和位置.依托杭州市亚运板球场馆大气感知器网络进行实验验证,监测2021年10月PM2.5质量浓度、气象数据,对所提出的混合式大气污染溯源方法进行实验验证.实验结果表明:改进遗传-模式搜索算法对于多维变量的搜索效果较好,能快速精准地反算污染源的位置和强度,可以为微尺度管控区域突发性气体污染防治提供应急决策参考.

关键词：源强反算遗传-模式搜索算法高斯烟羽模型微尺度管控颗粒物污染溯源

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多源数据驱动的隧道场景驾驶员识别方法

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 81-93页

作者：金盛周梦涛白聪聪浙江大学智能交通研究所杭州310058 浙江大学中原研究院郑州450000

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境... 详细信息

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。

关键词：交通工程驾驶员识别深度学习隧道场景多头注意力机制多尺度卷积

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图卷积网络的交通流预测方法综述

南京信息工程大学学报 2024年第3期16卷 291-310页

作者：叶宝林戴本岙张鸣剑高慧敏吴维敏浙江理工大学信息科学与工程学院杭州310018 嘉兴大学信息科学与工程学院嘉兴314001 浙江大学智能控制与系统研究所杭州310027

近年来,基于深度学习的交通流预测方法一直是交通流预测领域的研究热点.与传统卷积神经网络不同,适合处理非欧几里得数据的图卷积网络在空间特征建模方面表现出了强大的能力,而反映路网空间特征的拓扑图、距离图、流量相似图等正是典型... 详细信息

近年来,基于深度学习的交通流预测方法一直是交通流预测领域的研究热点.与传统卷积神经网络不同,适合处理非欧几里得数据的图卷积网络在空间特征建模方面表现出了强大的能力,而反映路网空间特征的拓扑图、距离图、流量相似图等正是典型的非欧几里得数据.因此,基于图卷积网络及其变体的交通流预测方法成为交通流预测领域的一个研究热点,并取得了很多有吸引力的研究结果.本文对近年来基于图卷积网络的交通流预测模型进行了分类和总结.首先,从图卷积网络的基本定义出发,结合空域图卷积和谱域图卷积的定义详述了图卷积的基本原理.其次,根据预测模型的网络结构特点,将基于图卷积网络的交通流预测模型分为“组合型”和“改进型”两大类,并对其中最具代表性的模型结构进行了详细分析和讨论.此外,对交通流预测领域中常用于模型性能对比的典型数据集进行了综述,并以其中一个真实数据集为例开展仿真测试,展示了4个基于图卷积网络交通流预测模型的预测性能.最后,基于当前的研究现状和发展趋势,对基于图卷积网络的交通流预测方法研究领域中未来的研究热点和难点进行了开放性的讨论和展望.

关键词：深度学习交通拥堵图卷积网络交通流预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

车联网下公交专用道复用的动态清空控制方法

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 12-20页

作者：董红召杨嘉炜全程浙江工业大学智能交通系统联合研究所杭州310014

传统公交专用道动态控制方法无法同时保证公交优先和车道利用率的提升,为解决该问题,本文提出车联网支持下公交专用道复用的动态清空控制方法(Dynamic Clearance Bus Lane,DCBL),建立随网联公交行驶车速和网联社会车辆换道时间动态变化... 详细信息

传统公交专用道动态控制方法无法同时保证公交优先和车道利用率的提升,为解决该问题,本文提出车联网支持下公交专用道复用的动态清空控制方法(Dynamic Clearance Bus Lane,DCBL),建立随网联公交行驶车速和网联社会车辆换道时间动态变化的清空框模型,同时定义换道迫切系数,结合模糊控制理论,设计考虑驾驶员换道心理的换道概率输出算法,以模拟驾驶员实际换道过程,最后通过数值仿真以验证DCBL控制方法的有效性。仿真实验结果表明:DCBL控制方法将适用的交通密度范围扩大至0~71 pcu·km^(-1),比传统的BLIP(Bus Lane with Intermittent priority)、IBL(Intermittent Bus Lane)控制方法适用范围增加了9~21 pcu·km^(-1);在40~70 pcu·km^(-1)的中高交通密度区间,DCBL控制方法将社会车辆平均车速保持在45.86 km·h^(-1),比传统控制方法提高了17.9%~24.7%,将公交平均车速保持在33.68 km·h^(-1),对比公交期望车速仅降低了6.4%;DCBL控制方法在路段中高密度区间对公交车的行驶延误小于25 s,比传统控制方法提高路段通行能力8.0%~18.3%。

关键词：智能交通公交专用道复用动态清空框换道概率车联网

基于高频变极性电流源的交叉耦合电弧焊摆动行为抑制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

焊接学报 2024年第9期 23-29+41页

作者：赵红雁吕涛余悦张景璋张国凯陈树君北京工业大学智能成型装备与系统研究所

交叉耦合电弧焊工艺理论上可以实现焊接过程中传热、传质解耦和独立控制，具有很大的发展潜力，然而，传统的交叉耦合电弧工艺中旁路电弧电流一般由低频交流焊接热源提供，工作过程中会出现主电弧随着旁路电弧的极性改变而发生电弧摆动... 详细信息

交叉耦合电弧焊工艺理论上可以实现焊接过程中传热、传质解耦和独立控制，具有很大的发展潜力，然而，传统的交叉耦合电弧工艺中旁路电弧电流一般由低频交流焊接热源提供，工作过程中会出现主电弧随着旁路电弧的极性改变而发生电弧摆动现象，使各个电弧之间的热力分配不平衡，传热、传质解耦不彻底.在增材制造应用中，会面临熔滴落点位置不可控、成型精度低等问题，为了解决主电弧的摆动问题，设计开发了旁路电弧为高频变极性电弧的交叉耦合电弧焊接热源.试验结果表明，这种焊接热源可以通过提高旁路电弧的变极性频率，有效地抑制主电弧的摆动行为，进一步实现交叉电弧中填充焊丝熔化速率与工件热输入之间的传热解耦，同时，抑制主电弧摆动后的现象表现为主电弧高频小幅度振动，理论上可以实现对熔池的搅拌作用，利于枝晶破碎、促进焊缝晶粒细化.

关键词：交叉耦合电弧电弧摆动高频变极性电弧传热解耦

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

机器人用电静液作动器研究现状与发展趋势

机械工程学报 2024年

作者：张军辉倪小昊纵怀志郭怡涛杨梅生朱琦歆徐兵浙江大学流体动力与智能控制研究所浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室安徽工业大学机械工程学院

液压机器人以大负载输出和抗干扰能力强等优点在众多场景中广泛应用。执行器作为机器人的“肌肉”负责直接对外做功，是机器人实现性能的关键。其中，电静液作动器(Electro-hydrostaticActuator, EHA)以其集成度高、能量效率高、功率密... 详细信息

液压机器人以大负载输出和抗干扰能力强等优点在众多场景中广泛应用。执行器作为机器人的“肌肉”负责直接对外做功，是机器人实现性能的关键。其中，电静液作动器(Electro-hydrostaticActuator, EHA)以其集成度高、能量效率高、功率密度高等优点，被广泛应用于机器人、航空航天、工程装备及其他领域。从EHA的机器人应用、系统构型、硬件组成、控制算法和发展方向五个方面综述机器人用EHA的发展现状，介绍EHA在关节机器人、可穿戴机器人、足式机器人等多领域开展的应用，对EHA的快速响应构型和节能高效构型进行介绍，讨论EHA的硬件组成，包括电机、液压泵、执行器与集成阀块等核心部件，总结了机器人用EHA在位置控制、力控制和柔顺控制方面的控制算法，从元件、驱动、控制和节能等角度展望了机器人用EHA的发展趋势。

关键词：电静液作动器液压驱动机器人系统构型集成设计精确控制