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基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法

控制与决策 2024年

作者：王霞张珊王勇王卓然云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室云南民族大学电气信息工程学院

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,本文提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选... 详细信息

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,本文提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法(feature selection using greedy-like forest optimization algorithm based on scoring mechanism, FSGLFOA-SM).首先,以每维决策变量的分类精度为其得分构建评分机制,提出类贪心初始化策略以生成较优质的初始化森林;提出基于评分比较的类贪心局部播种策略,使评分相对较高的决策变量获得更大的局部播种概率.然后,在全局播种阶段提出类贪心遗传算子播种策略,对候选森林择优重建并进行遗传、类贪心交叉和变异操作,以保留评分较高的特征维度,有利于提高全局播种阶段的分类准确率.最后,为解决昂贵适应度评估带来的计算效率低下问题,建立历史数据库,在适应度评估前先进行库内查找,减少了重复解个体的计算量.实验结果表明,相比9个对比算法, FSGLFOA-SM在16个UCI数据集上的分类精度和维度缩减率更加优越.

关键词：特征选择森林优化算法评分机制类贪心初始化播种策略计算效率

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种群熵竞争粒子群算法

计算机工程与应用 2024年

作者：王霞王卓然张珊王勇云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室云南民族大学电气信息工程学院

为进一步提高竞争粒子群优化算法的收敛性和求解精度，提出一种种群熵竞争粒子群算法(Population Entropy Competitive Particle Swarm Optimization Algorithm，CSOPE)。首先，提出非线性惯性权重调整策略，以均衡粒子的全局勘探能力... 详细信息

为进一步提高竞争粒子群优化算法的收敛性和求解精度，提出一种种群熵竞争粒子群算法(Population Entropy Competitive Particle Swarm Optimization Algorithm，CSOPE)。首先，提出非线性惯性权重调整策略，以均衡粒子的全局勘探能力和局部开采能力。其次，提出一种基于熵模型的种群状态检测策略，根据种群的标准化四分位差和标准化中位数差计算种群熵，通过相邻两代种群的熵值之差监测种群状态，当种群处于收敛状态时，对赢家粒子利用灰狼搜索进行局部开采，以提高算法的收敛精度。在CEC2008和CEC2013共21个测试函数上将所提算法与其他8种优化算法进行对比，实验结果表明，CSOPE算法的求解精度和收敛性得到了显著提高。将CSOPE算法应用到无线传感器网络节点定位问题，结果表明CSOPE算法具有较高的定位精度。

关键词：竞争粒子群算法种群状态熵惯性权重灰狼搜索

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基于电压阻尼振荡的变压器故障绕组识别方法

电工技术学报 2024年第10期39卷 3218-3231页

作者：周利军员秀程王东阳周猛张俊西南交通大学电气工程学院成都611756

变压器绕组振荡波能够有效地反映绕组状态变化,实际应用中发现振荡波末期存在不规律振荡行为,影响了基于振荡波的变压器绕组故障诊断准确性。该文针对此问题,首先,搭建变压器绕组故障模拟平台,获取轴向移位、局部翘曲、饼间短路和匝间... 详细信息

变压器绕组振荡波能够有效地反映绕组状态变化,实际应用中发现振荡波末期存在不规律振荡行为,影响了基于振荡波的变压器绕组故障诊断准确性。该文针对此问题,首先,搭建变压器绕组故障模拟平台,获取轴向移位、局部翘曲、饼间短路和匝间短路四种故障下绕组振荡波数据;其次,通过定义的能量衰减因子,提出了一种基于电压阻尼振荡的变压器绕组振荡波有效波段动态选取方法;再次,基于确定的有效波段,提出了基于二值化的Tamura纹理特征的特征参数提取方法,并结合波形特征关联度(FCD),提出了用于故障类型(轴向移位、局部翘曲、饼间短路和匝间短路)、区域、程度诊断的特征参数组合并分析了其分布规律;最后,基于特征参数组合的分布规律通过实际变压器进行了应用分析。结果表明,动态选取出的波段干扰信息少、衰减振荡规律性明显且包含丰富的特征信息,可实现对故障类型、故障程度和故障区域的识别分类。

关键词：变压器振荡波绕组故障动态波段波形特征纹理特征

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Cr/Zr涂层环向压缩表面裂纹识别研究

机械工程学报 2024年第8期60卷 1-10页

作者：郑杰权伟刘洋卢学民刘晓红岳雅楠周腾蔡振兵西南交通大学电气工程学院成都611756 西南交通大学机械工程学院成都610031

针对Cr/Zr涂层表面裂纹图像存在的视野暗、噪声高及人工识别效率低等问题,建立Cr涂层表面裂纹自动精确识别与关键参数提取的技术和方法,并开展相关分析。在Cr/Zr涂层包壳管上进行环向压缩试验,采集裂纹图像,对采集到的图像数据设计了一... 详细信息

针对Cr/Zr涂层表面裂纹图像存在的视野暗、噪声高及人工识别效率低等问题,建立Cr涂层表面裂纹自动精确识别与关键参数提取的技术和方法,并开展相关分析。在Cr/Zr涂层包壳管上进行环向压缩试验,采集裂纹图像,对采集到的图像数据设计了一种Cr涂层表面裂纹识别与分析算法—CSCRA算法,该算法基于U2-Net神经网络对裂纹进行语义分割,从而获得Cr涂层表面裂纹的位置信息,然后设计了一种中轴线提取算法并结合连通域分析和距离计算对识别出的裂纹进行统计分析(包括数量、密度、长宽等)。相比于传统的边缘检测算法、阈值分割算法,设计的CSCRA算法能够准确有效识别多种形态的Cr涂层表面裂纹,自动完成识别裂纹的数量、密度、长宽等信息分析,得到了裂纹数量、密度、宽度信息与环向压缩形变量的对应关系。CSCRA算法能够解决传统识别算法连续性差、噪声高的问题。从裂纹数量、密度、宽度与环向压缩试验形变量之间的联系中,发现Cr涂层表面裂纹的数量和宽度随着环向压缩形变量的增大呈现出增大趋势,但两者在不同阶段增加速率不一致。

关键词： Cr/Zr涂层环向压缩裂纹识别 CSCRA算法神经网络

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基于集成学习的雷达自动目标识别综述

计算机应用 2024年

作者：洪梓榕包广清兰州理工大学电气工程与信息工程学院西南石油大学电气信息学院

雷达自动目标识别在军事和民用领域中都有着广泛的应用。由于集成学习通过集成已有机器学习模型来改善模型分类性能，具有较好的鲁棒性，因此被越来越多地应用在雷达目标检测与识别领域中。通过系统梳理和提炼现有的相关文献对集成学习... 详细信息

雷达自动目标识别在军事和民用领域中都有着广泛的应用。由于集成学习通过集成已有机器学习模型来改善模型分类性能，具有较好的鲁棒性，因此被越来越多地应用在雷达目标检测与识别领域中。通过系统梳理和提炼现有的相关文献对集成学习在雷达自动目标识别中的研究进展进行了详细讨论。首先介绍了集成学习的概念、框架与发展历程，将集成学习与传统机器学习、深度学习方法进行对比，总结了集成学习理论和常见集成学习方法的优势、不足及研究的主要聚焦点；简述了雷达自动目标识别的概念；重点阐述了集成学习在不同雷达图像分类特征的应用，其中详细讨论了基于合成孔径雷达和高分辨距离像目标的检测与识别方法，并对其研究进展和应用成效进行总结；最后讨论了雷达自动目标识别以及集成学习面临的挑战，并对集成学习在雷达目标识别领域的应用进行了展望。

关键词：目标的检测与识别集成学习合成孔径雷达高分辨距离像传统机器学习深度学习

基于机会约束的贯通式同相牵引供电系统分布式优化运行策略

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中国电机工程学报 2024年

作者：陈民武陈垠宇徐烈崔明建斯特拉斯克莱德大学电气与电子工程学院西南交通大学电气工程学院天津大学电气自动化与信息工程学院

贯通式同相牵引供电系统实现了电气化铁路“源-网-储-车”灵活运行，然而列车负荷潮流不确定性强与集中式调度同步性要求高，使得系统内多牵引所协调运行面临巨大挑战。本文首先基于储能、潮流控制器运行特性，构建了多座牵引所构成的... 详细信息

贯通式同相牵引供电系统实现了电气化铁路“源-网-储-车”灵活运行，然而列车负荷潮流不确定性强与集中式调度同步性要求高，使得系统内多牵引所协调运行面临巨大挑战。本文首先基于储能、潮流控制器运行特性，构建了多座牵引所构成的贯通式同相牵引供电系统数学模型；其次，以牵引负荷功率为随机变量，形成刻画运行不确定性的潮流机会约束条件，采用场景法将机会约束转化为确定性约束求解，以电压不平衡补偿、系统安全运行边界为确定性约束，提出了以日电费成本最低为目标的多牵引所协同随机优化方法；进而，基于同步型交替方向乘子法，以分区所节点为潮流耦合点，对贯通式同相牵引供电系统进行解耦和分布式求解。算例结果表明，所述方法实现了牵引所间的完全分散自治，各牵引所日电费成本降低超20%。

关键词：贯通式同相牵引供电分布式优化运行策略机会约束不确定性

基于语言-视觉对比学习的多模态视频行为识别方法

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自动化学报 2024年第2期50卷 417-430页

作者：张颖张冰冰董微安峰民张建新张强大连民族大学计算机科学与工程学院大连116600 大连民族大学机器智能与生物计算研究所大连116600 大连理工大学电子信息与电气工程学部大连116024

以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模... 详细信息

以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模态视频表达.具体地,在视觉编码器中设计虚拟帧交互模块(Virtual-frame interaction module, VIM),首先,由视频采样帧的类别分词做线性变换得到虚拟帧分词;然后,对其进行基于时序卷积和虚拟帧分词移位的时序建模操作,有效建模视频中的时空变化信息;最后,在语言分支上设计视觉强化提示模块(Visual-reinforcement prompt module,VPM),通过注意力机制融合视觉编码器末端输出的类别分词和视觉分词所带有的视觉信息来获得经过视觉信息强化的语言表达.在4个公开视频数据集上的全监督实验和2个视频数据集上的小样本、零样本实验结果,验证了该多模态模型的有效性和泛化性.

关键词：视频行为识别语言-视觉对比学习多模态模型时序建模提示学习

基于脑-小脑连接梯度的AD患者脑功能层级结构变化研究

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磁共振成像 2024年第5期15卷 1-7页

作者：何美荣莫贤游晚芳孙昂张俊然四川大学电气工程学院成都610065 西北民族大学电气工程学院兰州730030

目的采用基于梯度的方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)大脑皮层组织沿脑-小脑连接梯度的功能层级结构及其与小脑相互作用的改变,以及与认知功能障碍之间的联系。材料与方法基于AD神经影像学计划(Alzheimer’s Disease Neur... 详细信息

目的采用基于梯度的方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)大脑皮层组织沿脑-小脑连接梯度的功能层级结构及其与小脑相互作用的改变,以及与认知功能障碍之间的联系。材料与方法基于AD神经影像学计划(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)公开数据库,共纳入33名AD患者和46名年龄、性别相匹配的健康对照(healthy controls,HC)。采用梯度计算方法,通过对所有被试的脑-小脑静息态功能连接矩阵进行非线性分解,得到了每个被试的脑-小脑功能连接梯度。采用双样本t检验进行组间的脑-小脑梯度分数差异分析,以及梯度异常的脑区与小脑功能连接的组间比较,并采用相关分析评估了异常的梯度分数以及功能连接值与临床量表分数的相关性。结果与HC组相比,AD组在涉及高级认知功能区域右侧颞下回(right inferior temporal gyrus,RITG)(t=4.71,P<0.001)的梯度分数发生局部性改变,进一步基于梯度异常脑区为种子点的功能连接分析显示出RITG到小脑双侧CrusⅡ区域以及延伸到的ⅦB区(右侧:t=-4.89,P<0.001,左侧:t=-4.98,P<0.001)功能连接的降低。临床量表相关性分析显示,AD患者的梯度异常脑区的连接梯度分数与社会活动功能(Functional Activity Questionnaire,FAQ)评分密切相关(r=0.40,P=0.025)。结论AD患者参与高级认知功能的局部区域功能层级结构的异常变化及其与小脑双侧CrusⅡ和ⅦB脑区的功能连接降低可能是认知功能受损的潜在因素之一。

关键词：阿尔茨海默病脑-小脑连接梯度静息态功能连接磁共振成像功能层级结构

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改进JPS的无人机路径规划研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第1期38卷 328-337页

作者：唐嘉宁闫搏远陈云浩颜衡程俊涛云南民族大学电气信息工程学院昆明650000 云南民族大学无人自主系统研究院昆明650000

针对传统JPS算法在路径规划时虽然会减少扩展节点的数量,但会使障碍物区域的扩展节点数目增加这一问题,提出了一种改进跳点搜索规则的S-JPS算法。该算法利用基于距离和方向的启发式函数,相比JPS算法可以更准确地描述从当前点到目标点的... 详细信息

针对传统JPS算法在路径规划时虽然会减少扩展节点的数量,但会使障碍物区域的扩展节点数目增加这一问题,提出了一种改进跳点搜索规则的S-JPS算法。该算法利用基于距离和方向的启发式函数,相比JPS算法可以更准确地描述从当前点到目标点的估计代价,从而减少时间代价、路径代价和拜访节点个数。对于规划出的路径不平滑的问题,提出了基于Bezier曲线和直线混合的轨迹优化方法,将生成的轨迹进行平滑处理,使它的曲率更加连续。仿真实验结果表明,S-JPS算法减少了大量的拜访节点,通过新的跳点规则提高了路径规划的速度。最后,将S-JPS算法应用在自主搭建的无人机上进行实验,在同一规划任务下,S-JPS算法比JPS算法路径规划时间代价减少98.6%,路径代价减少81.1%,拜访节点个数减少99.7%,可以满足无人机在执行飞行任务时对路径规划实时性要求较高的需求。

关键词：跳点搜索算法 Bezier曲线路径规划轨迹优化无人机平台