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基于生物网络的中医药学原理探索

科学通报 2024年第1期69卷 17-29页

作者：谌攀吴博文张鹏李梢清华大学自动化系清华大学北京市中医药交叉研究所北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

中医药生物学基础不清、方剂作用机制不明、缺乏符合中医药整体特点的研究方法学体系是中医药现代化研究面临的关键瓶颈.随着信息学与系统生物学等新兴学科的发展,以生物网络为切入点开展中医药学与人工智能、大数据、信息学等前沿科学... 详细信息

中医药生物学基础不清、方剂作用机制不明、缺乏符合中医药整体特点的研究方法学体系是中医药现代化研究面临的关键瓶颈.随着信息学与系统生物学等新兴学科的发展,以生物网络为切入点开展中医药学与人工智能、大数据、信息学等前沿科学技术的交叉研究,成为探索中医药科学原理、促进中医药现代化的重要途径.基于生物网络的“网络靶标”理论有望突破宏微观内在关联解析的鸿沟,实现还原论和整体论的有机融合,架起传统中医与现代医学研究桥梁,成为探索中医药学原理的突破口之一.“寒、热”等中医药核心诊疗概念、治未病等中医特色理论的科学内涵阐明是解读中医药学原理的重要组成部分.本文基于李梢课题组的研究,综述了基于生物网络的中医药研究理论与技术方法,及其应用于“寒、热”“治未病”等中医特色理论的病证结合科学原理探索所取得的进展,以期为利用现代科学技术解读中医药学原理,促进中医药现代化提供参考.

关键词：中医药学原理生物网络寒热证候治未病网络靶标

一类基于模糊推理的具有机动自适应的目标跟踪算法

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上海交通大学学报 2024年第4期58卷 468-480页

作者：郝亮黄颖浩姚莉秀蔡云泽上海交通大学自动化系、系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

针对变结构多模型算法在机动目标跟踪中对目标机动不确定性、量测不确定性自适应能力不足的问题,提出一种基于模糊推理的机动自适应目标跟踪算法.设计一种基于模糊推理的双级机动判别模型,利用模型概率信息和主模型滤波残差加权范数进... 详细信息

针对变结构多模型算法在机动目标跟踪中对目标机动不确定性、量测不确定性自适应能力不足的问题,提出一种基于模糊推理的机动自适应目标跟踪算法.设计一种基于模糊推理的双级机动判别模型,利用模型概率信息和主模型滤波残差加权范数进行主模型可信度和机动判别推理;并将双级机动判别引入基于可能模型集的期望模式扩增方法(EMA-LMS)框架,提出一种模糊推理EMA-LMS算法,实现对模型集自适应的参数和策略的在线调节,从而生成更加接近目标真实运动模式的期望模型,并更好地对模型进行取舍.仿真结果表明,本文算法能够有效增强算法对目标机动和量测不确定的自适应性,提高跟踪精度.

关键词：机动目标跟踪变结构交互式多模型机动判别模糊推理

工业过程关键指标预测的知识协同进化增强图卷积网络方法

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 416-427页

作者：牟天昊邹媛媛李少远上海交通大学自动化系上海200240 系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

在流程工业关键变量预测领域,已有研究致力于将过程知识与大数据相结合,以实现更高的准确性,降低过拟合风险和提高可解释性.然而,现有工作存在准确的先验知识构建成本高、无法从丰富的数据中挖掘知识等问题,限制了这些方法在实际工业过... 详细信息

在流程工业关键变量预测领域,已有研究致力于将过程知识与大数据相结合,以实现更高的准确性,降低过拟合风险和提高可解释性.然而,现有工作存在准确的先验知识构建成本高、无法从丰富的数据中挖掘知识等问题,限制了这些方法在实际工业过程中的广泛应用.为了解决这些挑战,本文提出了一种基于知识协同进化的增强图卷积网络方法.首先,利用易获取的过程流图构建低成本的粗粒度流程知识.然后,在图卷积神经网络模型训练中引入图探索,实现知识更新.最后,为了降低知识复杂度并保持一致性,设计了一种知识过滤机制.所提出的方法在基准的脱丁烷塔工艺过程上进行了验证.实验结果表明,该方法具有出色的预测准确性,并获得高质量的新知识.

关键词：关键指标预测流程工业知识挖掘图卷积神经网络数据–知识驱动建模脱丁烷塔

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基于LSTM模型的短期光伏功率预测

太阳能学报 2024年第6期45卷 376-381页

作者：高寒旭袁祖晴张淑婷王晓春张恒齐耿华南京信息工程大学海洋科学学院南京210044 清华大学自动化系北京100083

对比3类LSTM功率预测方法的误差以评价业务气象预报在光伏功率预测中的作用,及训练集、测试集的不同划分对预测精度的影响。这3类功率预测方法分别是:只使用光伏功率、使用光伏功率及气象观测、使用光伏功率及气象预报。气象预报因子使... 详细信息

对比3类LSTM功率预测方法的误差以评价业务气象预报在光伏功率预测中的作用,及训练集、测试集的不同划分对预测精度的影响。这3类功率预测方法分别是:只使用光伏功率、使用光伏功率及气象观测、使用光伏功率及气象预报。气象预报因子使用了与光伏功率相关性最高的总辐照度。分析时间段为2020年1月1日—6月30日,气象预报来自于ECMWF和NOAA/NCEP。结果表明,对于长度有限的资料,训练集、测试集的不同划分对预测模型精度会产生一定的影响。如果可使用总辐照度的观测,则短期功率预测的相对误差可降低约2.3%。与只使用光伏功率相比,既使用光伏功率又使用气象预报,短期功率预测相对误差降低约2.1%。与NOAA/NCEP气象预报相比,ECMWF气象预报明显降低了功率预测的误差。相比于只使用光伏功率,增加气象预报可提高预测精度。

关键词：长短期记忆网络光伏发电功率预测辐照度

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复合材料结构振动仿真及其多元统计分析方法

系统仿真学报 2024年

作者：郭博铁鸣范文慧空间物理重点实验室清华大学自动化系

复合材料层合板以其独特优势在工业生产中的愈发重要。其物理性质受其固有频率影响，而固有频率又受到其多个不同结构参数的影响，如层合板材料的尺寸大小，剪切模量，弹性模量等，这些参数都不同程度地影响着它的固有频率，因此有必要... 详细信息

复合材料层合板以其独特优势在工业生产中的愈发重要。其物理性质受其固有频率影响，而固有频率又受到其多个不同结构参数的影响，如层合板材料的尺寸大小，剪切模量，弹性模量等，这些参数都不同程度地影响着它的固有频率，因此有必要研究其参数不确定性情况下的固有频率特性。另外，不同边界条件和不同振动阶数的情况下，这些参数对固有频率的影响程度也不相同。由此，建立了二维各向异性中厚板材料模型与三维各向异性圆柱薄壳材料振动模型，针对这类复合材料结构参数的不确定性，开发了复合材料振动仿真与多元统计分析软件，对复合材料的结构振动进行了仿真模拟，提出了一种针对复合材料固有频率不确定性的多元统计分析方法。通过主成分分析和因子分析方法进行数据降维，将材料固有频率可以用少数几个主成分或是因子成分表达，从而最终达到更高效、准确处理分析复合材料固有频率不确定性的目的，解决了复合材料不确定性分析过程复杂的难题，由此可以提升各领域复合材料结构设计的效率。

关键词：复合材料振动仿真不确定性固有频率主成分分析因子分析

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偏振视觉

中国科学：信息科学 2024年第7期54卷 1620-1645页

作者：赵永强乔新博李宁潘泉西北工业大学自动化学院西安710072 清华大学自动化系北京100084

传统视觉技术已经广泛应用于生产生活中的各类领域,然而在面对复杂环境以及非合作目标时,获得的信息量有限使传统视觉技术无法有效地检测、识别目标.作为与光强、波长、相位并列的光的基本物理特性,偏振能够反映发射或反射光的振动特性... 详细信息

传统视觉技术已经广泛应用于生产生活中的各类领域,然而在面对复杂环境以及非合作目标时,获得的信息量有限使传统视觉技术无法有效地检测、识别目标.作为与光强、波长、相位并列的光的基本物理特性,偏振能够反映发射或反射光的振动特性,表征物体的多种信息,因此偏振信息能有效区分目标与背景,并在恶劣环境中维持信息有效性.利用偏振信息的这种特性,人们将光的偏振信息引入视觉系统,得到了一种解决复杂场景成像问题的方案,即偏振视觉.偏振视觉最早在部分生物上发现,对偏振视觉的进一步研究使人们发现偏振视觉相较于传统视觉在复杂场景下的成像优势.本文以偏振视觉的发展为主线整理了偏振视觉技术的诞生、成像设备的发展与该技术在各领域的应用,并展望了偏振视觉及其相关技术的未来发展方向.

关键词：偏振视觉偏振信息偏振成像设备散射介质成像目标检测反射光去除三维重构

基于最优传输理论的深度半监督学习伪标签生成算法

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软件学报 2024年

作者：翟德明沈斯娴周雄江俊君刘贤明季向阳清华大学自动化系哈尔滨工业大学计算学部

目前,深度学习广泛应用于各个领域并取得了优异的表现,这通常需要大量标注数据的支持,而大量标注数据的获取往往意味着高昂的成本与苛刻的应用条件.因此,随着深度学习的发展,如何在实际场景下突破数据限制,成为目前重要的研究目标,而半... 详细信息

目前,深度学习广泛应用于各个领域并取得了优异的表现,这通常需要大量标注数据的支持,而大量标注数据的获取往往意味着高昂的成本与苛刻的应用条件.因此,随着深度学习的发展,如何在实际场景下突破数据限制,成为目前重要的研究目标,而半监督学习正是其中一大研究方向.半监督学习通过利用大量的未标记数据辅助少量的标记数据进行学习,很好地减轻了深度学习的数据需求压力.伪标签生成方法是当前半监督学习的重要组成部分,所生成的伪标签质量的优劣会很大程度影响半监督学习的最终效果.聚焦半监督学习中的伪标签生成问题,提出基于最优传输理论的伪标签生成方法.所提方法在将有标签信息作为生成过程引导的同时引入类别均衡约束,在此基础上将半监督学习的伪标签生成过程转换成最优传输优化问题,给出新的求解伪标签生成问题的形式.为求解该优化问题,引入Sinkhorn-Knopp算法进行近似快速求解,避免不可计算问题.所提伪标签生成方法作为半监督学习中的独立过程可结合当前一致性正则等半监督学习技巧构成完整的半监督学习过程.最终,在CIFAR-10、SVHN、MNIST、FashionMNIST这4大公共经典图像分类数据集上进行实验,验证方法的有效性.实验结果显示,所提方法与当前先进的半监督学习方法相比,均取得更优异的结果,尤其是在标签情况较少的情况下提升显著.

关键词：半监督学习伪标签生成最优传输图像分类深度学习

面向合成语音检测的弹性正交权重修正连续学习方法

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计算机研究与发展 2024年

作者：张晓辉易江燕陶建华周俊佐中国科学院自动化研究所清华大学自动化系北京交通大学计算机与信息技术学院

目前，深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而，通常情况下，深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率，但在跨数据集的情境下，其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力，通常需要对其进行... 详细信息

目前，深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而，通常情况下，深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率，但在跨数据集的情境下，其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力，通常需要对其进行微调，但这会导致模型遭受到灾难性遗忘.灾难性遗忘指的是模型在新数据上的训练会损害其从旧数据中获得的知识，导致对旧数据的识别性能下降.目前，克服灾难性遗忘的主要方法之一是连续学习.面向合成语音检测提出了一种连续学习方法-弹性正交权重修正（elastic orthogonal weight modification，EOWM），用于克服灾难性遗忘.该方法通过修正模型在学习新知识时的参数更新方向和更新幅度，以减少对已学知识的损害.具体来说，该方法在模型学习新知识时要求参数的更新方向与旧任务的数据分布正交，并同时限制对旧任务中重要参数的更新幅度.在合成语音检测领域的跨数据集实验中，方法取得了良好的效果. 与微调相比，该方法在旧数据集上的等错误率（equal error rate，EER）从7.334%降低至0.821%，相对下降了90%；在新数据集上的等错误率从0.513%降低至0.315%，相对下降了40%.

关键词：合成语音检测连续学习弹性正交权重修正预训练模型深度神经网络

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基于具身智能的移动操作机器人系统发展研究

中国工程科学 2024年第1期26卷 139-148页

作者：兰沣卜赵文博朱凯张涛清华大学自动化系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

具身智能是新一轮科技革命与产业变革中的战略性技术,是当前世界各国重点竞争的前沿高地之一;移动操作机器人系统因其优秀的运动、规划、执行能力成为具身技术首选的硬件载体;基于具身智能的移动操作机器人系统作为实现跨领域、多场景... 详细信息

具身智能是新一轮科技革命与产业变革中的战略性技术,是当前世界各国重点竞争的前沿高地之一;移动操作机器人系统因其优秀的运动、规划、执行能力成为具身技术首选的硬件载体;基于具身智能的移动操作机器人系统作为实现跨领域、多场景、多功能的自主具身智能平台,将成为引领未来新一代信息技术和人工智能发展的关键。本文从基于具身智能的移动操作机器人系统发展的需求出发,总结了基于具身智能的移动操作机器人系统的发展现状,分析了该领域发展面临的问题和挑战,提出了涵盖多模态感知技术、世界认知与理解技术、智能自主决策技术、运动与操作联合规划技术等基于具身智能的移动操作机器人系统的共性关键技术。基于此,本文从国家政策倾斜、共性技术突破、交叉学科建设与人才培养、综合验证平台构建等方面提出了对策建议,以期助力具身智能发展浪潮下我国移动操作机器人领域的长足发展。

关键词：具身智能移动操作机器人任务和运动联合规划智能决策