基于大语言模型的电力系统通用人工智能展望:理论与应用 被引量：35

1

作者 赵俊华 文福拴 +5 位作者 黄建伟 刘嘉宁 赵焕 程裕恒 董朝阳 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期13-28,共16页

大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力... 大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力系统中的潜在应用。首先,介绍了LLM的基本原理、神经网络架构以及训练方法,特别是与传统人工智能模型相比,LLM在逻辑推理、编程和代码理解以及数学推理方面的突破。然后,展望了LLM在电力系统负荷与新能源发电出力预测、电力系统规划、电力系统运行、电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场等领域的潜在应用。最后,阐述了基于LLM构建电力系统通用人工智能技术所面临的挑战,包括电力系统数据的质量与可获取性、输出结果可解释性以及隐私保护问题。 展开更多

关键词 大语言模型 通用人工智能 规划与运行 故障诊断 系统恢复 电力市场

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具身智能标准体系发展研究 被引量：1

2

作者 刘少山 丁宁 《人民论坛·学术前沿》 北大核心 2025年第10期90-100,共11页

具身智能的广泛应用和持续优化将带动相关领域的技术创新和生产力提升,为社会带来巨大的经济效益。然而,具身智能零部件及整机在不同应用场景下的性能与质量问题,仍是制约其发展的关键瓶颈。构建场景驱动的具身智能标准体系,应以整体框... 具身智能的广泛应用和持续优化将带动相关领域的技术创新和生产力提升,为社会带来巨大的经济效益。然而,具身智能零部件及整机在不同应用场景下的性能与质量问题,仍是制约其发展的关键瓶颈。构建场景驱动的具身智能标准体系,应以整体框架与标准制定为基础,打造集成机器人计量校准、性能功能测试、产品认证的一站式平台,进一步提升我国具身智能机器人产品性能与质量,加快推动我国具身智能机器人产品进入全球市场,从而在技术性与经济性两个方面提升我国具身智能的产业竞争力。 展开更多

关键词 具身智能 标准制定 质量保证 供应链 场景驱动

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基于请求与应答通信机制和局部注意力机制的多机器人强化学习路径规划方法 被引量：1

3

作者 邓辅秦 官桧锋 +4 位作者 谭朝恩 付兰慧 王宏民 林天麟 张建民 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期432-438,共7页

为降低多机器人在动态环境下路径规划的阻塞率,基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,设计一种基于请求与应答通信机制和局部注意力机制的分布式深度强化学习路径规划方法(DCAMAPF)。在Actor网络,基于请求与应答通信机制,每个机器人请... 为降低多机器人在动态环境下路径规划的阻塞率,基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,设计一种基于请求与应答通信机制和局部注意力机制的分布式深度强化学习路径规划方法(DCAMAPF)。在Actor网络,基于请求与应答通信机制,每个机器人请求视野内的其他机器人的局部观测信息和动作信息,进而规划出协同的动作策略。在Critic网络,每个机器人基于局部注意力机制将注意力权重动态地分配到在视野内成功应答的其他机器人局部观测和动作信息上。实验结果表明,与传统动态路径规划方法D*Lite、最新的分布式强化学习方法MAPPER和最新的集中式强化学习方法AB-MAPPER相比,DCAMAPF在离散初始化环境,阻塞率均值均约降低了6.91、4.97、3.56个百分点;在集中初始化环境下能更高效地避免发生阻塞,阻塞率均值均约降低了15.86、11.71、5.54个百分点,并减少占用的计算缓存。所提方法确保了路径规划的效率,适用于求解不同动态环境下的多机器人路径规划任务。 展开更多

关键词 多机器人路径规划 深度强化学习 注意力机制 通信 动态环境

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结合遗传算法和滚动调度的多机器人任务分配算法 被引量：9

4

作者 邓辅秦 黄焕钊 +3 位作者 谭朝恩 付兰慧 张建民 林天麟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3833-3839,共7页

研究多机器人任务分配(MRTA)的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的MRTA时存在不足的问题,提出一种结合遗传算法和滚动调度的MRTA算法(ACGARS)。首先,在遗传算法中采用基于有向无环图(DAG)... 研究多机器人任务分配(MRTA)的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的MRTA时存在不足的问题,提出一种结合遗传算法和滚动调度的MRTA算法(ACGARS)。首先,在遗传算法中采用基于有向无环图(DAG)的编码方式高效地处理任务之间的优先级约束;其次,在遗传算法的初始种群中加入先验知识以提高算法的搜索效率;最后,设计基于任务组的滚动调度策略用于减小求解问题的规模,从而实现对大规模问题的高效求解。在大规模问题实例上的实验结果表明,相较于构造性启发式算法(CHA)、最小化干扰算法(MIA)和基于惩罚策略的遗传算法(GAPS)生成的方案,当任务组数为20时,所提算法生成的方案的平均订单完成时间分别缩短了30.02%、16.86%和75.65%,验证了所提算法能有效地缩短订单的平均等待时间,提升多机器人任务分配效率。 展开更多

关键词 多机器人任务分配 遗传算法 智能工厂 有向无环图 滚动调度策略

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光谱补偿下白光LED系统的色温模型及调光控制

5

作者 沈雪华 陈焕庭 +2 位作者 石为人 吴芮 叶选成 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第7期88-97,共10页

荧光型白光LED的光谱结构相对固定,蓝光成分偏多、红光和绿光成分偏少,相关色温不易调整且普遍较高,同时显色特性亦存在不足。针对荧光型白光LED,通过光谱补偿的方式构建了可调白光LED系统,提高了光谱在可见光范围内的连续性和均匀性,... 荧光型白光LED的光谱结构相对固定,蓝光成分偏多、红光和绿光成分偏少,相关色温不易调整且普遍较高,同时显色特性亦存在不足。针对荧光型白光LED,通过光谱补偿的方式构建了可调白光LED系统,提高了光谱在可见光范围内的连续性和均匀性,在实现混合光谱相关色温可调的同时改善了显色特性。结合LED器件的光电热特性分析,建立了混合光谱相关色温的非线性关系模型,可根据系统的电驱动状态快速预测混合光谱的相关色温,并可针对目标色温进行反向的驱动控制。经实验验证,所建立的非线性关系模型能够准确预测混合光谱的相关色温,误差不超过4.5%。而在针对目标色温的调光控制方面,混合光谱相关色温的调节误差不超过1.5%,且显色指数的提升率均超过5%,最高达到18.51%。由此表明,对荧光型白光LED进行光谱补偿可以有效改善光谱结构,实现高显色特性下的调光控制,提高照明品质和适用性。 展开更多

关键词 发光二极管 LED照明光源 光谱补偿 动态照明

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基于安全强化学习的多智能体覆盖路径规划 被引量：1

6

作者 李松 麻壮壮 +1 位作者 张蕴霖 邵晋梁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期101-113,共13页

覆盖路径规划的目的是为智能体找到一条安全的轨迹,其不仅可以有效覆盖任务区域,而且可以避开障碍物与邻近智能体。在执行覆盖任务时,复杂的大面积任务区域总是不可避免的。如何在保证智能体安全的前提下加强智能体之间的协同合作,以改... 覆盖路径规划的目的是为智能体找到一条安全的轨迹,其不仅可以有效覆盖任务区域,而且可以避开障碍物与邻近智能体。在执行覆盖任务时,复杂的大面积任务区域总是不可避免的。如何在保证智能体安全的前提下加强智能体之间的协同合作,以改善集群任务效率低、能力不足的缺点是值得探索的问题。为此,利用栅格地图建立离散的覆盖路径规划数学模型,提出一种基于值分解网络的安全多智能体强化学习算法,并通过理论证明论证其合理性。该算法通过分解群体价值函数以避免智能体的虚假奖励,有助于加强智能体之间协同覆盖策略的学习,以提高算法的收敛速度。通过在训练过程中引入屏蔽器以修正智能体的出界和碰撞等行为,保证智能体在整个任务过程中的安全。仿真和半实物实验结果表明,新算法不仅可以保证智能体的覆盖效率,同时还能有效维护智能体的安全。 展开更多

关键词 多智能体系统 覆盖路径规划 安全强化学习 值分解网络

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基于频域解离特征的OCT指纹表征攻击检测 被引量：1

7

作者 刘凤 曾文锋 +3 位作者 张文天 孔哲 王磊 沈琳琳 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期323-336,共14页

在自动指纹识别系统中,指纹防伪能力的发展至关重要.传统指纹一般由表面成像得到,而这种表面的纹理特征极容易被盗取.基于这种传统指纹的识别系统,检测指纹表征攻击的能力十分有限.因此,现有研究普遍针对具有防伪特征的指纹模态,如具有... 在自动指纹识别系统中,指纹防伪能力的发展至关重要.传统指纹一般由表面成像得到,而这种表面的纹理特征极容易被盗取.基于这种传统指纹的识别系统,检测指纹表征攻击的能力十分有限.因此,现有研究普遍针对具有防伪特征的指纹模态,如具有汗腺特征的高精度指纹和具有指静脉特征的指纹开发表征攻击检测算法.在本篇工作中,为了进一步提高指纹系统的表征攻击检测能力,我们提出一种基于光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,OCT)的频域指纹表征攻击检测方法.与以往方法不同,我们首先利用卷积神经网络和残差结构设计了一个频域特征解离模型,通过该模型可以分别解离出时域中叠加在原始OCT指纹图像上的信息(如区分性特征、无效特征和冗余特征).然后,我们让它学习不同的频域编码,并结合OCT指纹在时域中的重构编码形成相应的潜层编码.利用潜层编码,我们设计了一种用于区分表征攻击指纹和真实指纹的预测模型,用于表征攻击检测.在目前常用的OCT指纹数据集上的实验结果表明,我们的方法可以通过在频域中分离出一些叠加在时域中的无用干扰信息,从而有效地消除干扰.在实例方面,该方法的最小误差(Err.)为0.67%,与已有的基于时域的最优方法相比,最小误差降低了3.03%,性能提高了81.89%. 展开更多

关键词 表征攻击检测 光学相干断层扫描技术 离散小波变换 频域解离 自动编码器

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面向大型仓储环境的基于冲突搜索算法 被引量：2

8

作者 邓辅秦 谭朝恩 +7 位作者 黎俊炜 钟家铭 付兰慧 张建民 王宏民 李楠楠 姜炳春 林天麟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3854-3860,共7页

针对多智能体在大型仓储环境中进行路径规划时,现有算法有智能体易陷入拥堵区域和耗时长的问题,提出一种改良的基于冲突搜索(CBS)算法。首先,优化现有单一的仓储环境建模方式,在易解决路径冲突的传统的栅格化建模的基础上,提出栅格-热... 针对多智能体在大型仓储环境中进行路径规划时,现有算法有智能体易陷入拥堵区域和耗时长的问题,提出一种改良的基于冲突搜索(CBS)算法。首先,优化现有单一的仓储环境建模方式,在易解决路径冲突的传统的栅格化建模的基础上,提出栅格-热力图的混合建模方式,并通过热力图定位仓储中的拥堵区域,从而解决多智能体易陷入拥堵区域的问题;其次,通过改良的CBS算法,快速求解大型仓储环境下的多智能体路径规划(MAPF)问题;最后,提出基于热力图的显示估计冲突搜索(HM-EECBS)算法。实验结果表明,在warehouse-20-40-10-2-2大型地图集上,当智能体数为500时,相较于显示估计冲突搜索(EECBS)算法和懒惰添加约束的MAPF算法(LaCAM)算法:HM-EECBS算法的求解时间分别减少了约88%和73%;当仓储中存在5%、10%的区域拥堵时,HM-EECBS算法的成功率分别提高了约49%、20%,这表明所提算法适用于解决大规模且拥堵的仓储物流环境下的MAPF问题。 展开更多

关键词 仓储 拥堵 热力图 多智能体路径规划 显式估计冲突搜索算法

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基于面部生成的视频序列多角度人脸识别系统 被引量：2

9

作者 张子豪 张华琰 张雷 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期210-218,共9页

针对人机交互系统捕捉大姿态侧脸图像过程中面部纹理缺失严重导致的人脸识别效果不佳问题,提出一种基于面部生成的视频序列多角度人脸识别系统。对传统人脸识别系统中的检测和对齐模块进行改进,将生成对抗网络(GAN)与两种主流面部特征... 针对人机交互系统捕捉大姿态侧脸图像过程中面部纹理缺失严重导致的人脸识别效果不佳问题,提出一种基于面部生成的视频序列多角度人脸识别系统。对传统人脸识别系统中的检测和对齐模块进行改进,将生成对抗网络(GAN)与两种主流面部特征点定位方法相结合。通过增加预处理过程实现正面人脸生成,并针对不同侧脸角度设定系统阈值,还原丢失面部特征。实验结果表明,该系统能有效提高人脸定位精度,并最多可将识别准确率提升18.85%。 展开更多

关键词 人脸识别 面部生成 生成对抗网络 面部特征点定位 图像处理

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基于改进MobileNetV3的水稻病害识别模型 被引量：14

10

作者 崔金荣 魏文钊 赵敏 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期217-224,276,共9页

针对水稻病害识别方法准确度低、模型收敛速度缓慢的问题,本文提出了一种高性能的轻量级水稻病害识别模型,简称为CA(Coordinate attention)-MobileNetV3。通过微调的迁移学习策略完善了模型的训练,提升了模型收敛速度。首先创建10个种... 针对水稻病害识别方法准确度低、模型收敛速度缓慢的问题,本文提出了一种高性能的轻量级水稻病害识别模型,简称为CA(Coordinate attention)-MobileNetV3。通过微调的迁移学习策略完善了模型的训练,提升了模型收敛速度。首先创建10个种类的数据集,其中包含9种水稻病害和1种水稻健康叶片。其次使用CA模块,在通道注意力中嵌入空间坐标信息,提高模型的特征提取能力与泛化能力。最后,将改进后的MobileNetV3网络作为特征提取网络,并加入SVM多分类器,提高模型精度。实验结果表明,在本文构建的水稻病害数据集上,初始的MobileNetV3识别准确率仅为95.78%,F1值为95.36%;加入CA模块后识别准确率和F1值分别提高至96.73%和96.56%;再加入SVM多分类器,通过迁移学习后,改进模型的识别准确率和F1值分别达到97.12%和97.04%,参数量和耗时仅为2.99×106和0.91 s,明显优于其他模型。本文提出的CA-MobileNetV3水稻病害识别模型能够有效识别水稻叶部病害,实现了轻量级、高性能、易部署的水稻病害分类识别算法。 展开更多

关键词 水稻病害 改进MobileNetV3 卷积神经网络 注意力机制 支持向量机

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基于高层次融合的卷积神经网络FPGA硬件加速 被引量：8

11

作者 魏楚亮 陈儒林 +1 位作者 高谦 孙正隆 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1212-1219,共8页

为了解决神经网络前向传播过程中的硬件加速问题,设计了一套基于FPGA编程工具Vivado HLS开发的AlexNet神经网络前向传播硬件加速系统。该系统能够确保在达到相关应用要求的基础上,有效地节省开发时间并降低开发成本。系统基于高级计算... 为了解决神经网络前向传播过程中的硬件加速问题,设计了一套基于FPGA编程工具Vivado HLS开发的AlexNet神经网络前向传播硬件加速系统。该系统能够确保在达到相关应用要求的基础上,有效地节省开发时间并降低开发成本。系统基于高级计算机语言C++进行FPGA电路的仿真与开发,同时,灵活运用具有很高便捷性及可靠性的Vivado HLS中的PIPELINE和ARRAY_PARTITION指令进行系统优化。实验结果表明,AlexNet神经网络在本文所构建的FPGA加速系统上的运行时间为21.95 ms,比在传统GPU平台上的运行时70 ms少,运行速度要3倍以上。此外,每一层的网络都实现了分开封装操作,使系统可便捷地移植到其它成熟的卷积神经网络上,加速了深度学习在各类人工智能系统上的应用,在智能产业具有广泛的应用价值。 展开更多

关键词 深度学习 现场可编程门阵列 高层次融合 硬件加速电路

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一种鲁棒的基于对抗结构的生物特征ROI提取方法 被引量：4

12

作者 刘凤 刘浩哲 +3 位作者 张文天 陈嘉树 沈琳琳 王磊 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1339-1353,共15页

感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取在生物特征识别中,常用于减少后续处理的计算消耗,提高识别模型的准确性,是生物识别系统中预处理的关键步骤.针对生物识别数据,提出了一种鲁棒的ROI提取方法.方法使用语义分割模型作为基础,通过... 感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取在生物特征识别中,常用于减少后续处理的计算消耗,提高识别模型的准确性,是生物识别系统中预处理的关键步骤.针对生物识别数据,提出了一种鲁棒的ROI提取方法.方法使用语义分割模型作为基础,通过增加全局感知模块,与分割模型形成对抗结构,为模型提供先验知识,补充全局视觉模式信息,解决了语义分割模型的末端收敛困难问题,提高了模型的鲁棒性和泛化能力.在传统二维(2D)指纹、人脸、三维(3D)指纹和指纹汗孔数据集中验证了方法的有效性.实验结果表明,相比于现有方法,所提出的ROI提取方法更具鲁棒性和泛化能力,精度最高. 展开更多

关键词 感兴趣区域提取 语义分割 对抗结构 生物特征

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基于改进YOLOv5的电动车头盔佩戴检测算法 被引量：11

13

作者 谢溥轩 崔金荣 赵敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期410-415,共6页

在电动车交通事故中,颅脑损伤致死是电动车骑行人员死亡的主要原因,而大多数电动车骑行人员很少佩戴头盔,因此通过将目标检测算法与道路摄像头结合来监管电动车骑行者头盔佩戴情况具有很强的现实意义。针对目前电动车头盔佩戴检测存在... 在电动车交通事故中,颅脑损伤致死是电动车骑行人员死亡的主要原因,而大多数电动车骑行人员很少佩戴头盔,因此通过将目标检测算法与道路摄像头结合来监管电动车骑行者头盔佩戴情况具有很强的现实意义。针对目前电动车头盔佩戴检测存在着目标相互遮挡漏检率较高、较小目标漏检率较高的问题,文中提出了一种改进的YOLOv5目标检测算法,用于实现对电动车头盔佩戴情况的检测。该方法首先在YOLOv5网络中添加通道注意力机制ECA-Net,使得模型能够更快地检测到目标特征,从而提高模型的检测性能;其次,使用Bi-FPN加权双向特征金字塔模块,实现对不同层级特征重要性的平衡,有利于改进小目标漏检问题;最后,使用Alpha-CIoU Loss的损失函数,提高模型定位的准确性。实验结果表明,该方法在3种场景下对电动车骑行人员头盔佩戴情况的检测精度均高于其他模型,平均精度达到95.8%,相比原网络检测精度有所提升,实现了电动车头盔佩戴情况的高精度检测。 展开更多

关键词 深度学习 头盔佩戴检测 YOLOv5 Bi-FPN ECA-Net Alpha-CIoU

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面向需求响应的数据驱动零售电价定价策略 被引量：6

14

作者 阮嘉祺 柳文轩 +3 位作者 赵俊华 梁高琪 杨超 文福拴 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期133-141,共9页

需求响应旨在削峰填谷和改善负荷轮廓,以提升电力系统运行的安全性和经济性。合理的电力零售定价有助于引导用户调整用能行为,促进需求响应。在此背景下,提出一种用能行为学习模型和一种个性化零售定价方案。首先,分析用能行为特征,利... 需求响应旨在削峰填谷和改善负荷轮廓,以提升电力系统运行的安全性和经济性。合理的电力零售定价有助于引导用户调整用能行为,促进需求响应。在此背景下,提出一种用能行为学习模型和一种个性化零售定价方案。首先,分析用能行为特征,利用基于多类注意力机制的长短期记忆网络提取特征关联性,构建用能行为学习模型。然后,考虑价格风险,以最大程度开发用户需求响应潜力为目标,建立个性化零售定价模型。算例仿真结果验证了所采用的学习模型相对传统深度学习模型的优势,提出的个性化零售定价方案可开发时变需求响应潜力,且能有效规避零售商收益风险和用户购电成本风险。 展开更多

关键词 需求响应 电力零售定价 用能 注意力机制 深度学习

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基于深度学习的亚表面指纹重构 被引量：5

15

作者 刘凤 张文天 +2 位作者 刘浩哲 刘国杰 沈琳琳 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2033-2046,共14页

光学相干层析成像(optical coherence tomography,OCT)是一种高分辨率成像技术,可以采集到手指表面皮肤下的多层深度信息,即指纹层析结构.将指纹层析结构高质量地重构为亚表面指纹图像,不仅可以解决因表面成像导致的低质量指纹图像问题... 光学相干层析成像(optical coherence tomography,OCT)是一种高分辨率成像技术,可以采集到手指表面皮肤下的多层深度信息,即指纹层析结构.将指纹层析结构高质量地重构为亚表面指纹图像,不仅可以解决因表面成像导致的低质量指纹图像问题,而且可以实现与现有传统指纹识别技术的无缝连接.本文首次提出一种基于深度学习的亚表面指纹重构方法.首先以HDCRes-34为基础网络,根据皮肤结构的不同,将每个OCT横截面图像分割成三层.然后,利用滑动窗口函数根据一个手指所有横截面图像的分割结果,纠正模型可能存在的分割失效情况.同时比较三个层次亚表面指纹信息,针对不同指纹特征,使用不同权重进行融合,得到高质量的亚表面指纹图像.实验结果表明,我们提出的分割模型达到平均像素准确率(meanPA)为0.956,以及平均交并比(mIoU)为0.873,从而显示我们的分割方法能很好地分割与皮肤结构相对应的三个层次的信息.同时,我们也比较了本文提出的重构方法与目前得到最好重构结果的方法,结果表明,我们的方法在单位像素指纹特征数量、脊线密度和等错误率(EER)方面均表现最佳. 展开更多

关键词 光学相干层析成像 亚表面指纹 内指纹 深度学习 指纹重构

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基于强化学习的旅行商问题解构造方法 被引量：4

16

作者 王若愚 陈勇全 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期293-300,共8页

基于迭代局部搜索(ILS)的启发式算法是目前最为先进的旅行商问题求解算法,在多数国际公开算例上保持着世界最优纪录。解构造方法是影响ILS性能的重要因素,为此,提出4种不同的解构造方法。解构造方法1为基准算法,其仅利用城市间的距离等... 基于迭代局部搜索(ILS)的启发式算法是目前最为先进的旅行商问题求解算法,在多数国际公开算例上保持着世界最优纪录。解构造方法是影响ILS性能的重要因素,为此,提出4种不同的解构造方法。解构造方法1为基准算法,其仅利用城市间的距离等静态结构信息来构造初始解,解构造方法2~解构造方法4则尝试利用搜索过程中积累的历史数据,通过强化学习挖掘有用信息,用于引导解的构造过程。在25个国际公开算例上的测试结果表明,基于历史信息的强化学习方法可有效优化构造解的质量,提升ILS整体性能。 展开更多

关键词 旅行商问题 迭代局部搜索 解构造 强化学习 过滤网络

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面向网络社交媒体的少样本新冠谣言检测 被引量：7

17

作者 陆恒杨 范晨悠 吴小俊 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期135-144,172,共11页

在社交媒体上发布和传播有关新冠的谣言对民生、经济、社会等都产生了严重影响,因此通过机器学习和人工智能技术开展新冠谣言检测具有重要的研究价值和社会意义。现有谣言检测研究,一般假定进行建模和预测的事件已有充足的有标签数据,... 在社交媒体上发布和传播有关新冠的谣言对民生、经济、社会等都产生了严重影响,因此通过机器学习和人工智能技术开展新冠谣言检测具有重要的研究价值和社会意义。现有谣言检测研究,一般假定进行建模和预测的事件已有充足的有标签数据,但对于新冠这类突发事件,由于可训练样本较少,所以此类模型存在局限性。该文聚焦少样本谣言检测问题,旨在使用极少的有标签样例训练可检测突发事件的谣言检测模型。该文以新浪微博的新冠谣言为研究对象,构建适用于少样本谣言检测的新浪微博新冠谣言数据集,提出基于元学习的深度神经网络少样本谣言检测模型。在少样本机器学习场景下,该模型在新冠谣言数据集、PHEME公共数据集上的实验结果均有显著的性能提升。 展开更多

关键词 谣言检测 少样本学习 在线社交媒体

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中国人口流动网络时空演化及其对新冠疫情传播的影响 被引量：3

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作者 石峰 袁韵 +1 位作者 曹炜威 贾建民 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第6期1123-1136,共14页

基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络,研究了疫情-春节叠加影响下的人群流动行为的时空演化规律,并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用。研究结果表明:大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和... 基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络,研究了疫情-春节叠加影响下的人群流动行为的时空演化规律,并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用。研究结果表明:大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和距离异质性,削弱了高层级城市在人口流动网络中的重要性,并重塑了城市间人口流动强度分布规律。各时间段流动网络度分布均呈现“低度饱和,高度截断”的幂律特征,不同年龄群体迁移模式的城市分异性揭示了不同层级城市居民工作压力存在分化,且分化趋势在年轻人群中更为显著。研究还发现,流动网络拓扑结构与当地疫情传播之间存在因果关联性,采用时间断点回归模型实证检验了流动网络度中心性、接近中心性和特征向量中心性3项结构特征在封控政策对当地疫情传播的影响中起到部分中介作用。本研究对深入理解人口流动网络结构特征在重大公共卫生事件传播中的影响具有重要的理论和实践意义。 展开更多

关键词 手机信令数据 人口流动网络 新冠肺炎疫情 时间断点回归 中介效应

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未知环境下基于控制障碍函数的无人车轨迹规划 被引量：2

19

作者 方秋雨 张蕴霖 +1 位作者 麻壮壮 邵晋梁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期90-100,共11页

无人车凭借其适应性强、成本低的优点,成为代替人类前往高风险、高污染区域执行任务的一种切实可行的方案。轨迹规划作为无人车任务系统的关键技术,其目的是根据任务目标制定满足约束条件的运动轨迹。然而,目前的导航控制器主要依赖于... 无人车凭借其适应性强、成本低的优点,成为代替人类前往高风险、高污染区域执行任务的一种切实可行的方案。轨迹规划作为无人车任务系统的关键技术,其目的是根据任务目标制定满足约束条件的运动轨迹。然而,目前的导航控制器主要依赖于预先获取的地图和先验知识,对未知环境的应对能力有所欠缺,无法适应复杂多变的任务环境。为此,提出了一种基于控制障碍函数的轨迹规划方法,用于解决无人车在未知环境下的自主避障、轨迹规划问题。该方法前端利用激光雷达感知环境深度信息,后端采用最小二乘支持向量机拟合障碍物边界,以估计控制障碍函数,并对负样本错分类进行补偿,最终通过求解二次规划得到安全控制指令。针对无人车可能陷入停滞状态的死锁问题,提出一种分段式的检测与消除方法来避免。数值仿真实验和半实物实验结果表明,所提方法在多种障碍物环境下具备较好的避障避撞和轨迹规划能力,在路径长度等方面优于传统的控制方法。 展开更多

关键词 无人车 轨迹规划 控制障碍函数 最小二乘支持向量机

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应用注意力机制的文档图像篡改与脱敏定位

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作者 郑铿涛 李斌 曾锦华 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期207-218,共12页

诸如合同、证明文件和通知书等一些重要的文档材料,常常以电子图像格式被存储和传播。然而,由于包含关键的文字信息,此类图像往往容易被非法篡改利用,造成严重的社会影响和危害;与此同时,考虑到个人的隐私安全问题,人们往往也会对这类... 诸如合同、证明文件和通知书等一些重要的文档材料,常常以电子图像格式被存储和传播。然而,由于包含关键的文字信息,此类图像往往容易被非法篡改利用,造成严重的社会影响和危害;与此同时,考虑到个人的隐私安全问题,人们往往也会对这类图像做脱除敏感信息处理。恶意篡改与脱敏均会给原始图像引入额外痕迹,但在动机上存在区别,且在操作方式上也存在一定差异。因此,有必要对二者进行区分,从而更准确地定位出篡改区域。针对这个问题,提出了一个卷积编解码网络,通过U形连接获取编码器多级特征,有效学习篡改和脱敏处理痕迹;同时,在解码网络引入多个挤压激励注意力机制模块,抑制图像内容,关注更微弱的处理痕迹,提高网络的检测能力。为了有效地辅助网络训练,构建了一个包含常见篡改操作和脱敏操作的文档图像取证数据集。实验结果表明,算法模型在此数据集上表现良好,在公开的篡改数据集上也有不错的性能,并优于对比算法。同时,所提的算法对几种常见的后处理操作具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 文档图像 篡改定位 脱敏定位 U-Net 挤压激励注意力机制

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