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基于Theta^(*)算法和启发路径的无人艇全局路径规划
1
作者
杜家辉
李恒宇
+2 位作者
瞿栋
鲍凌志
钟雨轩
《中国测试》
北大核心
2025年第5期101-109,共9页
在无人艇全局路径规划中,许多算法仅考虑效率而忽略航行安全性。为满足安全性需求,该文提出一种由启发路径构建风险评估函数,并引导最终规划路径向启发路径靠拢的方法。首先,依据启发路径的周围环境构建风险评估函数;其次,对Theta^(*)...
在无人艇全局路径规划中,许多算法仅考虑效率而忽略航行安全性。为满足安全性需求,该文提出一种由启发路径构建风险评估函数,并引导最终规划路径向启发路径靠拢的方法。首先,依据启发路径的周围环境构建风险评估函数;其次,对Theta^(*)算法进行改良,将路径代价作为父节点选取的指标之一;最后,提出一种非均匀代价的计算方式,并与改良Theta^(*)算法相结合,进而得到一条能够避开危险区域,兼具效率与安全性的全局路径。此外,通过一系列实验表明,该文方法成功绕开危险区域,并可根据具体任务需求调整危险系数大小,以较少的路径长度增加换取路径安全性的大幅提升,在实际环境中能够有效规划一条满足任务需求的全局路径。
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关键词
无人艇
路径规划
启发路径
改良Theta^(*)算法
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职称材料
面向微血管组织构建的多层微流控芯片
2
作者
岳涛
姜宁
+3 位作者
王越
杨卉颖
刘娜
徐祎春
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期212-222,共11页
微流控技术为体外构建人造微血管组织提供了一种有效方法.提出一种三层微流控芯片,利用聚碳酸酯(polycarbonate,PC)多孔膜,将培养液通道与组织腔室分隔开.PC多孔膜的微孔结构可以在垂直方向上形成毛细管爆破阀,使得水凝胶可以在液体表...
微流控技术为体外构建人造微血管组织提供了一种有效方法.提出一种三层微流控芯片,利用聚碳酸酯(polycarbonate,PC)多孔膜,将培养液通道与组织腔室分隔开.PC多孔膜的微孔结构可以在垂直方向上形成毛细管爆破阀,使得水凝胶可以在液体表面张力作用下充满组织腔室,并且不会泄露到培养液通道中,从而确保三维流体微环境的有效构建.建立COMSOL有限元模型,对单矩形腔室的三维流体微环境进行仿真,证明所提出的三层微流控芯片可以提供刺激血管形成的流速环境.利用所提出的三层微流控芯片测试了内皮祖细胞和人脐带静脉内皮细胞的血管分化能力,并在多组织腔室阵列芯片上构建了培养至第8天左右的多种形状微血管网络.所提出的三层微流控芯片具有设计灵活的特点,可以改变组织腔室的形状,以高通量提供不同的流体条件,将为研究流体因素对微血管生长的影响提供一种潜在的工程化手段.
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关键词
多层
微流控芯片
多孔膜
三维流体微环境
微血管网络
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职称材料
基于生成对抗模仿学习的无人艇缠斗博弈方法
3
作者
石钊翔
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第7期135-138,143,共5页
生成对抗模仿学习(GAIL)旨在使无人艇从专家演示中学习到最佳的缠斗策略。然而,其应用主要集中在无人艇的转弯等部分控制,且很少应用于对抗和缠斗的动作学习。现有的GAIL模型很难训练出更为复杂的无人艇控制,且模型本身的判别器输出可...
生成对抗模仿学习(GAIL)旨在使无人艇从专家演示中学习到最佳的缠斗策略。然而,其应用主要集中在无人艇的转弯等部分控制,且很少应用于对抗和缠斗的动作学习。现有的GAIL模型很难训练出更为复杂的无人艇控制,且模型本身的判别器输出可能会限制GAIL的性能。因此,提出了一种新的动作学习方法--GAIL-RLRR,该方法基于GAIL,旨在实现类机器人的奖励重塑,使无人艇有效地学习类机器人行为。通过将奖励重塑机制植入到判别器和利用近端策略优化(PPO)算法增强生成器来提高模型性能。新的模型进行了两艘无人艇追击和拦截实验,说明本模型能够学习到最佳的策略。
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关键词
无人艇
模仿学习
类机器人
生成对抗
奖励重塑
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职称材料
基于稳定扩散模型的水下沉船探测
4
作者
魏成伟
周星宏
李小毛
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期14-27,共14页
基于侧扫声呐的水下沉船自主探测是水下考古的重点研究方向.水下目标的稀缺性阻碍了目标检测模型的训练.为了解决这一问题,使用基于稳定扩散模型的人工智能生成内容技术来补充稀缺的侧扫声呐沉船实例,通过比较多种生成式技术的效果,论...
基于侧扫声呐的水下沉船自主探测是水下考古的重点研究方向.水下目标的稀缺性阻碍了目标检测模型的训练.为了解决这一问题,使用基于稳定扩散模型的人工智能生成内容技术来补充稀缺的侧扫声呐沉船实例,通过比较多种生成式技术的效果,论证了人工智能生成内容技术在水下沉船探测领域的潜力.基于该技术,提出一种无需额外光学数据和人工标注的数据增强方法,称作自动扩散生成,可用于实现高精度的水下沉船探测.基于YOLOv8n,运用该方法训练的检测器在沉船探测任务中达到95.0%的精度和96.3%的召回率,超出仅使用原始数据训练的检测器1.5%和1.8%;基于Faster RCNN,该方法可以同样促进水下探测的效果,达到94.8%的精度和97.3%的召回率.
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关键词
扩散模型
目标检测
侧扫声呐
水下沉船探测
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职称材料
基于CNN与GAN深度学习模型近壁面湍流场超分辨率重构的精细化研究
被引量:
2
5
作者
吴昊恺
陈耀然
+2 位作者
周岱
陈文礼
曹勇
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2231-2242,共12页
由城市抗风减灾的目标出发,城市边界层的高保真再现是工程界亟待解决的关键问题.基于高精度的近地风场,有望实现真实环境下城市建筑风致效应的准确预测.传统的基于气象模型的城市风场模拟方法存在预测耗时长、成本昂贵、求解尺度过高等...
由城市抗风减灾的目标出发,城市边界层的高保真再现是工程界亟待解决的关键问题.基于高精度的近地风场,有望实现真实环境下城市建筑风致效应的准确预测.传统的基于气象模型的城市风场模拟方法存在预测耗时长、成本昂贵、求解尺度过高等缺陷.为更准确、高效地预测边界层的空间变化,研究利用超精度卷积神经网络(SRCNN)与生成对抗神经网络(SRGAN),在空间上将低精度的近壁面湍流场超精度重构成高精度的风场.利用近壁面湍流直接数值模拟的公共数据库训练模型并评价模型的重构性能.为寻求合适的超精度模型生成方式,研究围绕训练样本量及网络深度,开展详细的敏感性分析,确定合适的训练网络及其较优的训练参数设置.同时,基于经不同下采样因子处理的低精度流场输入,分析模型在近壁面湍流重构中的适用范围.研究发现,对比于SRCNN模型,SRGAN模型对近壁面湍流内小尺度结构的重现效果更佳.当基于4层卷积残差块、300样本量开展训练时,所生成的SRGAN模型可在较低的训练代价下实现较优的重构效果.当进行10倍超精度重构时,SRGAN模型可保证较理想的预测精度.研究成果为边界层风场的准确重构提供技术支撑,为城区建筑物风致效应的高效预测提供精确的入流条件.
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关键词
深度学习
超精度生成对抗神经网络
超精度卷积神经网络
超精度重构
城市边界层风场
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职称材料
多粒度三支决策研究进展
被引量:
4
6
作者
钱进
郑明晨
+2 位作者
周川鹏
刘财辉
岳晓冬
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第2期361-375,共15页
多粒度三支决策利用三支决策理论,从多视角、多层次对复杂问题进行数据分析与处理,逐渐成为一种高效、可靠的智能决策方法。本文对多粒度三支决策的研究工作进行综述,主要介绍了多粒度融合策略、多视角三支决策和多层次三支决策,以及从...
多粒度三支决策利用三支决策理论,从多视角、多层次对复杂问题进行数据分析与处理,逐渐成为一种高效、可靠的智能决策方法。本文对多粒度三支决策的研究工作进行综述,主要介绍了多粒度融合策略、多视角三支决策和多层次三支决策,以及从定性和定量两个角度探讨了多粒度三支决策,讨论了不同多粒度三支决策模型之间的关系,并指出了多粒度三支决策研究中存在的若干问题,为该领域的深入研究提供参考。
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关键词
多粒度计算
三支决策
粒计算
知识获取
信息融合
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职称材料
题名
基于Theta^(*)算法和启发路径的无人艇全局路径规划
1
作者
杜家辉
李恒宇
瞿栋
鲍凌志
钟雨轩
机构
上海大学未来技术学院
上海大学
机电工程与自动化
学院
出处
《中国测试》
北大核心
2025年第5期101-109,共9页
基金
国家杰出科学青年基金(62225308)。
文摘
在无人艇全局路径规划中,许多算法仅考虑效率而忽略航行安全性。为满足安全性需求,该文提出一种由启发路径构建风险评估函数,并引导最终规划路径向启发路径靠拢的方法。首先,依据启发路径的周围环境构建风险评估函数;其次,对Theta^(*)算法进行改良,将路径代价作为父节点选取的指标之一;最后,提出一种非均匀代价的计算方式,并与改良Theta^(*)算法相结合,进而得到一条能够避开危险区域,兼具效率与安全性的全局路径。此外,通过一系列实验表明,该文方法成功绕开危险区域,并可根据具体任务需求调整危险系数大小,以较少的路径长度增加换取路径安全性的大幅提升,在实际环境中能够有效规划一条满足任务需求的全局路径。
关键词
无人艇
路径规划
启发路径
改良Theta^(*)算法
Keywords
unmanned surface vehicle
path planning
heuristic path
improved Theta^(*)algorithm
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向微血管组织构建的多层微流控芯片
2
作者
岳涛
姜宁
王越
杨卉颖
刘娜
徐祎春
机构
上海大学
机电工程与自动化
学院
上海大学未来技术学院
上海
生物芯片有限公司/生物芯片
上海
国家工程研究中心
出处
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期212-222,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(62373235,62303290,62073208)
上海市自然基金面上资助项目(23ZR1423700)。
文摘
微流控技术为体外构建人造微血管组织提供了一种有效方法.提出一种三层微流控芯片,利用聚碳酸酯(polycarbonate,PC)多孔膜,将培养液通道与组织腔室分隔开.PC多孔膜的微孔结构可以在垂直方向上形成毛细管爆破阀,使得水凝胶可以在液体表面张力作用下充满组织腔室,并且不会泄露到培养液通道中,从而确保三维流体微环境的有效构建.建立COMSOL有限元模型,对单矩形腔室的三维流体微环境进行仿真,证明所提出的三层微流控芯片可以提供刺激血管形成的流速环境.利用所提出的三层微流控芯片测试了内皮祖细胞和人脐带静脉内皮细胞的血管分化能力,并在多组织腔室阵列芯片上构建了培养至第8天左右的多种形状微血管网络.所提出的三层微流控芯片具有设计灵活的特点,可以改变组织腔室的形状,以高通量提供不同的流体条件,将为研究流体因素对微血管生长的影响提供一种潜在的工程化手段.
关键词
多层
微流控芯片
多孔膜
三维流体微环境
微血管网络
Keywords
multilayer
microfluidic chip
porous membrane
three-dimensionalfluidic microenvironment
microvascular network
分类号
Q337 [生物学—遗传学]
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职称材料
题名
基于生成对抗模仿学习的无人艇缠斗博弈方法
3
作者
石钊翔
机构
上海大学
人工智能研究院
上海大学未来技术学院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第7期135-138,143,共5页
文摘
生成对抗模仿学习(GAIL)旨在使无人艇从专家演示中学习到最佳的缠斗策略。然而,其应用主要集中在无人艇的转弯等部分控制,且很少应用于对抗和缠斗的动作学习。现有的GAIL模型很难训练出更为复杂的无人艇控制,且模型本身的判别器输出可能会限制GAIL的性能。因此,提出了一种新的动作学习方法--GAIL-RLRR,该方法基于GAIL,旨在实现类机器人的奖励重塑,使无人艇有效地学习类机器人行为。通过将奖励重塑机制植入到判别器和利用近端策略优化(PPO)算法增强生成器来提高模型性能。新的模型进行了两艘无人艇追击和拦截实验,说明本模型能够学习到最佳的策略。
关键词
无人艇
模仿学习
类机器人
生成对抗
奖励重塑
Keywords
unmanned surface vehicle
imitation learning
robot-like
generative adversarial
reward reshaping
分类号
TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于稳定扩散模型的水下沉船探测
4
作者
魏成伟
周星宏
李小毛
机构
上海大学
机电工程与自动化
学院
无人艇工程研究院
上海大学未来技术学院
人工智能研究院
出处
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期14-27,共14页
基金
科技部重点研发计划资助项目(2020YFC1521703)。
文摘
基于侧扫声呐的水下沉船自主探测是水下考古的重点研究方向.水下目标的稀缺性阻碍了目标检测模型的训练.为了解决这一问题,使用基于稳定扩散模型的人工智能生成内容技术来补充稀缺的侧扫声呐沉船实例,通过比较多种生成式技术的效果,论证了人工智能生成内容技术在水下沉船探测领域的潜力.基于该技术,提出一种无需额外光学数据和人工标注的数据增强方法,称作自动扩散生成,可用于实现高精度的水下沉船探测.基于YOLOv8n,运用该方法训练的检测器在沉船探测任务中达到95.0%的精度和96.3%的召回率,超出仅使用原始数据训练的检测器1.5%和1.8%;基于Faster RCNN,该方法可以同样促进水下探测的效果,达到94.8%的精度和97.3%的召回率.
关键词
扩散模型
目标检测
侧扫声呐
水下沉船探测
Keywords
diffusion model
object detection
side-scan sonar
underwater shipwreck detection
分类号
P756.6 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
基于CNN与GAN深度学习模型近壁面湍流场超分辨率重构的精细化研究
被引量:
2
5
作者
吴昊恺
陈耀然
周岱
陈文礼
曹勇
机构
上海
交通
大学
船舶海洋与建筑工程
学院
上海大学未来技术学院
哈尔滨工业
大学
土木工程
学院
上海
交通
大学
重庆研究院
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2231-2242,共12页
基金
国家重点研发计划(2023YFE0120000)
国家自然科学基金(52108462)
+2 种基金
上海市自然科学基金(21ZR1428900)
重庆市自然科学基金(CSTB2023NSCQ-MSX0060)
上海市科技创新行动计划“扬帆计划”(21YF1419400)资助项目。
文摘
由城市抗风减灾的目标出发,城市边界层的高保真再现是工程界亟待解决的关键问题.基于高精度的近地风场,有望实现真实环境下城市建筑风致效应的准确预测.传统的基于气象模型的城市风场模拟方法存在预测耗时长、成本昂贵、求解尺度过高等缺陷.为更准确、高效地预测边界层的空间变化,研究利用超精度卷积神经网络(SRCNN)与生成对抗神经网络(SRGAN),在空间上将低精度的近壁面湍流场超精度重构成高精度的风场.利用近壁面湍流直接数值模拟的公共数据库训练模型并评价模型的重构性能.为寻求合适的超精度模型生成方式,研究围绕训练样本量及网络深度,开展详细的敏感性分析,确定合适的训练网络及其较优的训练参数设置.同时,基于经不同下采样因子处理的低精度流场输入,分析模型在近壁面湍流重构中的适用范围.研究发现,对比于SRCNN模型,SRGAN模型对近壁面湍流内小尺度结构的重现效果更佳.当基于4层卷积残差块、300样本量开展训练时,所生成的SRGAN模型可在较低的训练代价下实现较优的重构效果.当进行10倍超精度重构时,SRGAN模型可保证较理想的预测精度.研究成果为边界层风场的准确重构提供技术支撑,为城区建筑物风致效应的高效预测提供精确的入流条件.
关键词
深度学习
超精度生成对抗神经网络
超精度卷积神经网络
超精度重构
城市边界层风场
Keywords
deep learning
super-resolution generative adversarial neural network
super-resolution convolutional neural network
super-resolution reconstruction
urban boundary layer
分类号
O35 [理学—流体力学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P457.5 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
多粒度三支决策研究进展
被引量:
4
6
作者
钱进
郑明晨
周川鹏
刘财辉
岳晓冬
机构
华东交通
大学
软件
学院
赣南师范
大学
数学与计算机
学院
上海大学未来技术学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第2期361-375,共15页
基金
国家自然科学基金(62066014,62163016,6197158)
江西省自然科学基金(20202BAB202010,20212ACB202001,20232ACB202013)。
文摘
多粒度三支决策利用三支决策理论,从多视角、多层次对复杂问题进行数据分析与处理,逐渐成为一种高效、可靠的智能决策方法。本文对多粒度三支决策的研究工作进行综述,主要介绍了多粒度融合策略、多视角三支决策和多层次三支决策,以及从定性和定量两个角度探讨了多粒度三支决策,讨论了不同多粒度三支决策模型之间的关系,并指出了多粒度三支决策研究中存在的若干问题,为该领域的深入研究提供参考。
关键词
多粒度计算
三支决策
粒计算
知识获取
信息融合
Keywords
multi-granulation computing
three-way decisions
granular computing
knowledge acquisition
information fusion
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Theta^(*)算法和启发路径的无人艇全局路径规划
杜家辉
李恒宇
瞿栋
鲍凌志
钟雨轩
《中国测试》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
面向微血管组织构建的多层微流控芯片
岳涛
姜宁
王越
杨卉颖
刘娜
徐祎春
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
基于生成对抗模仿学习的无人艇缠斗博弈方法
石钊翔
《传感器与微系统》
北大核心
2025
0
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职称材料
4
基于稳定扩散模型的水下沉船探测
魏成伟
周星宏
李小毛
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
5
基于CNN与GAN深度学习模型近壁面湍流场超分辨率重构的精细化研究
吴昊恺
陈耀然
周岱
陈文礼
曹勇
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
6
多粒度三支决策研究进展
钱进
郑明晨
周川鹏
刘财辉
岳晓冬
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024
4
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