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基于深度强化学习的交通信号控制 被引量:1
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作者 乔志敏 柯良军 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期76-86,共11页
当前广泛应用的基于车流动力学建模的交通信号优化模型精确度较高,但迁移能力稍弱,针对该问题,本文提出了一种基于深度强化学习的单智能体交通信号控制方法.该方法首次在考虑交叉口有行人穿越干扰的情况下定义了动作空间,从3个不同的角... 当前广泛应用的基于车流动力学建模的交通信号优化模型精确度较高,但迁移能力稍弱,针对该问题,本文提出了一种基于深度强化学习的单智能体交通信号控制方法.该方法首次在考虑交叉口有行人穿越干扰的情况下定义了动作空间,从3个不同的角度定义了3种奖励函数,并提出了一种累积延迟近似方法.在算法方面,提出了一种基于动态权重的SoftActor-Critic算法,该算法可以动态调整Actor网络和Critic网络的更新幅度,显著地提高了传统SoftActor-Critic算法的收敛效率和收敛性能.仿真结果表明,本文提出的模型和算法在降低车辆延迟时间、减少车辆停车次数以及减少车辆队列长度等交通性能指标方面是有效的. 展开更多
关键词 交通信号 强化学习 动态权重 延迟时间
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非平稳异常噪声条件下的扩展目标跟踪方法
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作者 陈辉 张欣雨 +2 位作者 连峰 韩崇昭 张光华 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期803-813,共11页
针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模... 针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模为分层高斯形式。其次,在随机矩阵(RMM)滤波框架下,使用变分贝叶斯方法详细推导了非平稳厚尾噪声下的GSTM扩展目标跟踪算法。该算法通过建模高斯噪声与厚尾噪声之间的非平稳过程,精确表征噪声特性,从而在非平稳异常噪声环境下稳健捕捉扩展目标的质心位置和轮廓形态。最后,构建非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪仿真实验,并通过高斯-瓦瑟斯坦距离对实验结果进行效果评估,验证了所提出算法的合理性。此外,真实场景实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 随机矩阵 高斯-学生t混合分布 变分贝叶斯方法
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高斯过程认知学习的多机动目标泊松多伯努利混合滤波器
3
作者 赵子文 陈辉 +2 位作者 连峰 张光华 张文旭 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2724-2735,共12页
针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学... 针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学习多机动目标不确定的运动与观测模型,能有效克服传统多模型(MM)方法中因预设模型过多或模型失配所导致的性能退化问题。然后,利用泊松多伯努利混合(PMBM)建立多目标跟踪滤波的共轭先验递推结构,并使用GP学习未知的多目标动力学和观测模型,从而最终提出高斯过程多机动目标PMBM滤波器。仿真结果表明,该方法在复杂多变的MMTT任务中展现出较高的跟踪精度,验证了其在处理MMTT问题上的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 多机动目标跟踪 数据驱动 高斯过程 泊松多伯努利混合
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正态–伽马非线性雷达扩展目标跟踪滤波器
4
作者 陈辉 王秋菊 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第10期1894-1903,共10页
针对复杂异常噪声下的非线性扩展目标跟踪问题,本文提出了一种正态–伽马非线性雷达扩展目标跟踪滤波器.首先,对传统扩展目标建模方式进行了优化,将运动状态与扩展状态显式且独立的进行表达;其次,在量测噪声为异常噪声的情形下,引入辅... 针对复杂异常噪声下的非线性扩展目标跟踪问题,本文提出了一种正态–伽马非线性雷达扩展目标跟踪滤波器.首先,对传统扩展目标建模方式进行了优化,将运动状态与扩展状态显式且独立的进行表达;其次,在量测噪声为异常噪声的情形下,引入辅助变量表示量测噪声协方差的不确定性,并将其建模为伽马分布;同时,考虑到雷达量测的特殊性,对原有的非线性量测进行了增广,以减少非线性量测在转变过程中的信息丢失问题;最后,构造相应的扩展目标与群目标跟踪仿真实验,并通过高斯–瓦瑟斯坦距离对扩展目标跟踪多特征联合估计性能进行评估,验证了本文所提算法的有效性与稳定性. 展开更多
关键词 扩展目标 异常噪声 正态-伽马分布 增广非线性量测
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基于多尺度图注意力网络的电力系统暂态稳定评估 被引量:1
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作者 傅太国屹 杜友田 +2 位作者 吕昊 李宗翰 刘俊 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期60-70,共11页
已有基于图深度学习的暂态稳定评估方法考虑了电网的拓扑结构特征,但对电网拓扑结构图中多尺度子图间的信息传递特性没有进行有效建模,导致判稳模型对电网局部与全局动态耦合关系的捕捉不足,降低了模型在复杂扰动下的判稳精度。因此,提... 已有基于图深度学习的暂态稳定评估方法考虑了电网的拓扑结构特征,但对电网拓扑结构图中多尺度子图间的信息传递特性没有进行有效建模,导致判稳模型对电网局部与全局动态耦合关系的捕捉不足,降低了模型在复杂扰动下的判稳精度。因此,提出了一种融合多尺度子图信息传递过程的功角暂态稳定评估方法。首先,提出并构建了一种k阶图注意力网络,以不同尺度的电网拓扑子图作为图深度学习中特征提取的基本单元。然后,通过注意力机制为特征聚合分配自适应权重,以挖掘实际电网中不同细粒度区域之间的特性。最后,通过CEPRI-TAS-173系统验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 深度学习 多尺度子图 特征提取 图注意力网络
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滚筒式DBD粉末改性提升Al_(2)O_(3)/环氧树脂复合材料绝缘性能 被引量:2
6
作者 黄家良 高筱然 +3 位作者 郭亮 宋思宇 朱杰 方志 《高电压技术》 北大核心 2025年第5期2476-2484,共9页
微米级Al_(2)O_(3)粉末填入环氧树脂基体能提高复合材料导热性能,但粉末与基体之间界面不相容的问题会导致环氧复合材料绝缘性能下降。为此本文采用了一种可旋转的滚筒式介质阻挡放电改性装置,以六甲基二硅氧烷为媒质,利用等离子体在粉... 微米级Al_(2)O_(3)粉末填入环氧树脂基体能提高复合材料导热性能,但粉末与基体之间界面不相容的问题会导致环氧复合材料绝缘性能下降。为此本文采用了一种可旋转的滚筒式介质阻挡放电改性装置,以六甲基二硅氧烷为媒质,利用等离子体在粉末表面引入含硅薄膜以提高环氧复合材料的绝缘性能。经等离子体处理25 min后制备的复合材料的击穿场强为41.5 kV/mm,相对于纯EP材料32.2 kV/mm提升了28.9%,相对于未处理粉末的复合材料提升了39.2%。处理后环氧复合材料在维持高导热的同时,绝缘性能得到显著提升。该处理方法为解决粉末与基体界面相容性问题提供了参考。 展开更多
关键词 低温等离子体 滚筒式DBD 粉体改性 环氧树脂 击穿场强
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采用堆叠长短期记忆神经网络的水质连续预测方法 被引量:1
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作者 张建奇 冯乐源 +1 位作者 李东鹤 杨清宇 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第6期93-102,共10页
针对水环境监测中的水质参数异常、预测精度低等问题,提出了一种基于堆叠长短期记忆神经网络(SLSTM)的水质参数预测模型,以解决时序数据不完整带来的挑战。首先,分析了缺失或异常的水质数据时序特征,并基于堆叠长短期记忆网络设计了水... 针对水环境监测中的水质参数异常、预测精度低等问题,提出了一种基于堆叠长短期记忆神经网络(SLSTM)的水质参数预测模型,以解决时序数据不完整带来的挑战。首先,分析了缺失或异常的水质数据时序特征,并基于堆叠长短期记忆网络设计了水质预测的深度神经网络模型;其次,采用逐点预测和多步预测方法对所提模型进行对比实验验证;最后,为了量化模型的预测性能,引入平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)两类指标,评估SLSTM模型相对于支持向量回归(SVR)和自回归综合移动平均(ARIMA)模型的优越性。实验结果表明,在短期(24h)和长期(48h)水质余氯预测中,SLSTM的预测精度显著高于其他两类模型:在多步预测中,SLSTM的MAPE至少比SVR降低了9.15%;逐点预测中,SLSTM的RMSE至少比SVR降低了31.25%。此外,相较于ARIMA模型,SLSTM能够更有效地捕捉水质数据的非线性变化趋势,提升预测稳定性。研究不仅验证了SLSTM在水质参数预测中的有效性,还为水环境监测领域提供了新的视角和工具。 展开更多
关键词 余氯预测 水质参数预测 数据时序 长短期记忆神经网络
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面向飞行器智能协同控制的分层双时延策略梯度强化学习方法
8
作者 马宇 安豆 +3 位作者 林熙祥 赵建福 张光华 牛鸿敏 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第9期88-98,共11页
针对多飞行器智能协同控制中因规模大、环境复杂及资源受限导致的建模与协同难题,以提高决策算法效率为目标,构建了多智能体分层决策架构,提出了智能协同控制方法。首先,将飞行器作为智能体构建协同控制模型;其次,采用部分可观测马尔可... 针对多飞行器智能协同控制中因规模大、环境复杂及资源受限导致的建模与协同难题,以提高决策算法效率为目标,构建了多智能体分层决策架构,提出了智能协同控制方法。首先,将飞行器作为智能体构建协同控制模型;其次,采用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决观测信息不全问题;然后,针对博弈环境多变和学习成本问题,提出基于集中训练分布执行的分层双时延策略梯度强化学习方法,融合有模型(model-based)与无模型(model-free)机制高效利用现有博弈环境的演化模型;最后,在分层智能决策框架下,进行典型多飞行器博弈及千次多场景的仿真验证。结果表明,新方法有效解决多飞行器协同控制问题,相较于多智能体强化学习算法MAPPO和QMIX,训练时间分别减少了51.03%和79.03%,算法效率(累积回报)分别提升了37.51%和58.73%,规避机动成功率分别提高了17.63%和39.79%。 展开更多
关键词 智能决策 多飞行器智能协同控制 分层决策 强化学习
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高超声速飞行器干扰补偿与解耦最优反步控制策略
9
作者 高海燕 陈智超 +1 位作者 蔡远利 唐伟强 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第10期170-179,共10页
针对高超声速飞行器不确定性问题,提出了一种融合最优控制、反步控制和极限学习机干扰观测器的新型复合控制策略。为降低控制器设计复杂度,将其纵向模型解耦为速度子系统和高度子系统。速度子系统通过误差状态变换构建线性化模型,设计... 针对高超声速飞行器不确定性问题,提出了一种融合最优控制、反步控制和极限学习机干扰观测器的新型复合控制策略。为降低控制器设计复杂度,将其纵向模型解耦为速度子系统和高度子系统。速度子系统通过误差状态变换构建线性化模型,设计二次型性能指标下的最优反馈控制律;高度子系统采用反步控制框架,在第一步虚拟控制中引入最优二次调节理论以提升动态跟踪性能。将系统的多源干扰视为复合加性干扰,设计极限学习机神经网络进行估计,并利用估计值在控制律中进行干扰补偿以提升系统鲁棒性,通过李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的半全局一致最终稳定性。仿真结果表明:与传统反步控制相比,所提方法的速度和高度响应时间分别缩短了99.61%、4.60%;速度和高度跟踪精度分别提升了99.91%、85.64%;与基于扩张状态观测器的控制方案相比,极限学习机干扰观测器在速度和高度跟踪精度上优势显著,分别实现83.3%、71.3%的提升;相较于固定时间干扰观测器,速度跟踪精度提升幅度达88.76%,高度跟踪精度提升了36.14%。结果充分验证了所提方法在动态响应性能与抗干扰能力方面的优势。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 极限学习机 神经网络 反步控制 最优控制
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基于时变预测控制的直流炉供热机组电热协调变负荷策略
10
作者 张小科 韩崇尚 +3 位作者 郝倚燃 王建波 张少锋 胡怀中 《热力发电》 北大核心 2025年第3期79-89,共11页
“双碳”背景下要求直流炉供热机组具备快速变负荷能力。对此,提出一种基于线性时变模型预测控制(linear time-varying model predictive control,LTV-MPC)的电热协调变负荷策略,可同时利用锅炉蓄热和热网蓄热以提高变负荷速率。首先,... “双碳”背景下要求直流炉供热机组具备快速变负荷能力。对此,提出一种基于线性时变模型预测控制(linear time-varying model predictive control,LTV-MPC)的电热协调变负荷策略,可同时利用锅炉蓄热和热网蓄热以提高变负荷速率。首先,对热负荷信号偏差进行积分从而建立等效热负荷模型,并将其作为预测模型的被控量之一;然后,以负荷快速跟踪、机组运行稳定以及供热及时补偿作为MPC滚动优化的目标,进而在线求解每个时刻的最优控制律并作用于机组,此外,显式处理了机组运行约束,确保供热抽汽流量变化不会影响低压缸运行稳定性;最后,基于某350 MW机组进行仿真验证,结果表明,该策略能够实现对5%Pe/min变负荷指令的精准跟踪,且相较于基于PID的电热协调变负荷策略,热负荷恢复时间缩短26%。仿真结果验证了所提策略在提升供热机组快速变负荷能力方面的优越性。 展开更多
关键词 直流炉供热机组 电热协调 快速变负荷 热负荷补偿 时变模型预测控制
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一种基于守护进程与第三方检测的测控系统热备无缝切换方法
11
作者 王涛 李泽西 +4 位作者 刘伟 邓德鑫 刘军锋 王戈 杨小燕 《电讯技术》 北大核心 2025年第4期550-558,共9页
针对现有测控系统主备机切换过程中常出现的双主机/服务器软件进程卡死导致切换失败等问题,提出了一种基于“守护进程”与稳定第三方检测的测控系统热备无缝热切换方法。首先,对现有测控系统主备切换方法存在的不足进行了分析;其次,对... 针对现有测控系统主备机切换过程中常出现的双主机/服务器软件进程卡死导致切换失败等问题,提出了一种基于“守护进程”与稳定第三方检测的测控系统热备无缝热切换方法。首先,对现有测控系统主备切换方法存在的不足进行了分析;其次,对测控系统主备热切换方法的总体方案、工作流程以及监控服务器软件与守护进程软件进行了设计实现,并对方法的特点进行了分析;最后,结合系统典型故障案例设计主备系统通信异常、主机软件卡顿和数据库异常等典型测试场景,对提出的测控系统热备无缝切换方法的有效性和正确性进行了验证。测试结果表明,采用提出的热备无缝切换方法的测控系统相较于基于“心跳”检测主备热切换方法,在主备系统间通信异常、主机软件卡顿和数据库异常等情况下主备切换成功率均为100%,可确保故障发生后任务成功迁移,为提高测控系统任务执行成功率提供支撑。 展开更多
关键词 测控系统 双机热备 无缝切换 守护进程 第三方检测
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考虑负荷灵活调节潜力的分布式能源系统能量管理策略
12
作者 郭琦 陈孟晓 +2 位作者 余佳微 黄以恒 郭海平 《中国电力》 北大核心 2025年第8期60-68,共9页
气候变化、电价波动及用电行为对负荷侧灵活调节边界的影响,制约了分布式能源系统日前能量管理策略的经济性。针对这一问题,提出了一种基于负荷灵活调节潜力的两阶段随机优化方法。第一阶段以最小化分布式能源系统综合运行成本为目标,... 气候变化、电价波动及用电行为对负荷侧灵活调节边界的影响,制约了分布式能源系统日前能量管理策略的经济性。针对这一问题,提出了一种基于负荷灵活调节潜力的两阶段随机优化方法。第一阶段以最小化分布式能源系统综合运行成本为目标,涵盖设备维护、能源采购、碳排放以及电/热柔性负荷补偿成本。第二阶段引入补偿机制以修正可再生能源出力偏差与灵活负荷调节边界偏差,构建考虑日内备用成本的动态优化模型。算例分析表明,所提方法可有效降低系统总运行成本并提升可再生能源利用率。进一步的灵敏度分析表明,相较于可调电负荷的不确定性,可调热负荷的不确定性对系统运行的影响更为显著。 展开更多
关键词 分布式能源系统 场景法 柔性负荷 能量管理策略
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内嵌新能源不确定性的综合能源市场机制设计
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作者 符杨 宋妍霖 +1 位作者 邓莉荣 杨仑 《电网技术》 北大核心 2025年第5期1848-1858,I0027-I0029,共14页
随着高比例新能源接入综合能源系统,传统的确定性市场机制无法充分考虑新能源的不可预测性。该文提出了一种内嵌新能源不确定性的热-电综合能源市场定价及分配机制。采用基于Wasserstein距离的分布鲁棒机会约束对新能源不确定性建模,综... 随着高比例新能源接入综合能源系统,传统的确定性市场机制无法充分考虑新能源的不可预测性。该文提出了一种内嵌新能源不确定性的热-电综合能源市场定价及分配机制。采用基于Wasserstein距离的分布鲁棒机会约束对新能源不确定性建模,综合考虑热能传输延迟等系统运行约束,建立了综合能源市场出清模型。根据影子价格理论,推导出新能源不确定性、各能源设备提供的备用容量的影子价格以及能源设备所在节点的节点边际价格。基于以上定价,提出奖惩分明的综合能源市场价值分配机制。各能源设备通过提供能量和备用服务获得收益,同时该机制对新能源不确定性和负荷单独收取合理的费用。该文验证了所提市场机制在完全市场竞争条件下满足激励相容、个体理性和社会福利最大化的性质。算例结果表明,与基于矩信息的分布鲁棒定价相比,所提方法充分利用了历史数据,降低了结果的保守性,单独制定不确定性价格分量,保证新能源主体合理收益,有序推动新能源参与市场交易。 展开更多
关键词 不确定性边际价格 分布鲁棒机会约束 Wasserstein距离 综合能源市场
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基于Transformer复杂运动辨识的机动星凸形扩展目标跟踪方法 被引量:4
14
作者 陈辉 边斌超 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期629-645,共17页
针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法。首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计。然后,通过对目... 针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法。首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计。然后,通过对目标状态转移矩阵进行重新设计,结合Transformer网络对机动扩展目标运动状态转移矩阵进行实时估计,实现了对复杂机动目标运动过程的精准跟踪。进一步地,将估计得到的形状轮廓与运动状态进行融合,最终实现了对星凸形机动扩展目标的实时跟踪。最后,通过构造复杂的机动扩展目标跟踪场景,利用多重性能指标测试算法对形状和运动状态的综合估计性能,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 机动目标 TRANSFORMER 星凸形 弗雷歇距离-面积误差
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Track-MT3:一种基于Transformer的新型多目标跟踪算法 被引量:1
15
作者 陈辉 杜双燕 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1202-1219,共18页
针对复杂环境中多目标跟踪数据关联难度大、难以实现目标长时间稳定跟踪的问题,该文创新性地提出了一种基于Transformer网络的端到端多目标跟踪模型Track-MT3。首先,引入了检测查询和跟踪查询机制,隐式地执行量测-目标的数据关联并且实... 针对复杂环境中多目标跟踪数据关联难度大、难以实现目标长时间稳定跟踪的问题,该文创新性地提出了一种基于Transformer网络的端到端多目标跟踪模型Track-MT3。首先,引入了检测查询和跟踪查询机制,隐式地执行量测-目标的数据关联并且实现了目标的状态估计任务。然后,采用跨帧目标对齐策略增强跟踪轨迹的时间连续性。同时,设计了查询变换与时间特征编码模块强化目标运动建模能力。最后,在模型训练中采用了集体平均损失函数,实现了模型性能的全局优化。通过构造多种复杂的多目标跟踪场景,并利用多重性能指标进行评估,Track-MT3展现了优于MT3等基线方法的长时跟踪性能,与JPDA和MHT方法相比整体性能分别提高了6%和20%,能够有效挖掘时序信息,在复杂动态环境下实现稳定、鲁棒的多目标跟踪。 展开更多
关键词 多目标跟踪 数据关联 TRANSFORMER 长时跟踪 注意力机制
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扩展目标跟踪Student’s t逆Wishart平滑算法 被引量:1
16
作者 陈辉 张丁丁 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3353-3362,共10页
脉冲干扰和离群量测信息等因素通常会导致异常的厚尾噪声,这使得以高斯假设为前提的扩展目标跟踪(ETT)估计器的性能急剧降低,针对该问题该文提出一种基于扩展目标随机矩阵模型(RMM)的Student’s t逆Wishart平滑(StIWS)算法。首先,将目... 脉冲干扰和离群量测信息等因素通常会导致异常的厚尾噪声,这使得以高斯假设为前提的扩展目标跟踪(ETT)估计器的性能急剧降低,针对该问题该文提出一种基于扩展目标随机矩阵模型(RMM)的Student’s t逆Wishart平滑(StIWS)算法。首先,将目标的运动状态以及过程噪声和量测噪声建模为Student’s t分布以表征异常噪声对扩展目标概率分布的影响,将目标扩展状态建模为服从逆Wishart分布的随机矩阵。然后,在Student’s t贝叶斯平滑框架下,详细推导了能在扩展目标的多重特征动态演变的过程中有效估计目标状态的StIWS算法。最后,通过扩展目标跟踪的仿真实验结果和真实场景实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 Student’s t平滑 逆Wishart分布 厚尾噪声
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网络金融犯罪预警系统结构及优化研究——基于信息生态视角 被引量:2
17
作者 张成虎 李鹏旭 邵会凯 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第2期95-102,191,共9页
[研究目的]网络金融犯罪预警系统是实现网络金融犯罪数字化治理的重要工具,但目前在预警体系构建、信息及技术共享、制度供给等方面尚存在诸多不足。将信息生态理论应用于网络金融犯罪预警系统研究中,可基于系统观、互动观、人本观和平... [研究目的]网络金融犯罪预警系统是实现网络金融犯罪数字化治理的重要工具,但目前在预警体系构建、信息及技术共享、制度供给等方面尚存在诸多不足。将信息生态理论应用于网络金融犯罪预警系统研究中,可基于系统观、互动观、人本观和平衡观对网络金融犯罪预警系统结构进行全面分析和观察,为理清系统优化路径、推动系统健康可持续运行提供理论和实践指导。[研究方法]结合信息生态理论,系统梳理和分析网络金融犯罪预警系统构成要素的内涵、作用和关联关系,明确网络金融犯罪预警系统的形态和动态结构,在此基础上构建网络金融犯罪预警系统结构模型,并结合现实困境提出若干有针对性的优化对策建议。[研究结论]分析得出网络金融犯罪预警系统是由人员层、数据层和环境层通过建立依存与影响、补充与抑制、支持与促进的两两交织关系而形成的动态信息系统,且人员层存在链带、迭升和子集关系,数据层存在同源、遗传变异、离易和重生关系。系统可通过优化预警和组织体系、推动多链式区块链技术创新应用和完善信息共享机制、相关法律法规及绩效考评制度等路径实现健康可持续运行。 展开更多
关键词 网络金融 网络金融犯罪 犯罪预警系统 信息生态 系统结构
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虚实坐标智能匹配与自适应三维轨迹规划
18
作者 孟月波 王宙 +2 位作者 韩九强 刘光辉 徐胜军 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1468-1477,共10页
针对数字孪生增材修复任务中,物件仿真与真实坐标对应困难、三维轨迹误差较大的问题,提出虚实坐标智能匹配与自适应三维轨迹规划方法。采用图像分割方法获取实际场景下物件的分割图像,通过最小外接矩形预估物件真实坐标,仿真端据此执行... 针对数字孪生增材修复任务中,物件仿真与真实坐标对应困难、三维轨迹误差较大的问题,提出虚实坐标智能匹配与自适应三维轨迹规划方法。采用图像分割方法获取实际场景下物件的分割图像,通过最小外接矩形预估物件真实坐标,仿真端据此执行旋转与平移操作,调整仿真物件的模型位置,实现坐标智能匹配;为最小化虚实坐标误差,设计基于Attention的多尺度残差UNet图像分割模型,利用多尺度残差模块获取物件多尺度特征,通过Attention策略增强网络对位置信息的描述。三维轨迹规划部分,设计融合特征高度的自适应分层算法,减少分层高度偏移,缩减阶梯误差;根据分层结果进行轮廓提取、填充,生成三维轨迹。结果表明,坐标匹配误差小于1mm,三维修复轨迹规划质量较高。 展开更多
关键词 增材修复机器人 虚实坐标匹配 三维轨迹规划 图像分割 数字孪生
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利用人工智能图像识别系统诊断子宫内膜细胞病理学的有效性研究 被引量:5
19
作者 安静 尹盼月 +4 位作者 王斌 史桂芝 钟德星 王建六 李奇灵 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期343-347,共5页
目的探讨基于人工智能(artificial intelligence,AI)的图像识别系统对子宫内膜细胞团块良恶性诊断的有效性。方法选取2021年8月至2023年2月西安交通大学第一附属医院和西安大兴医院的子宫内膜细胞学标本,以组织病理学为金标准,对比分析A... 目的探讨基于人工智能(artificial intelligence,AI)的图像识别系统对子宫内膜细胞团块良恶性诊断的有效性。方法选取2021年8月至2023年2月西安交通大学第一附属医院和西安大兴医院的子宫内膜细胞学标本,以组织病理学为金标准,对比分析AI图像识别系统(AI诊断)和专业病理医师人工诊断(人工诊断)子宫内膜细胞团块良恶性的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率和诊断所需时间。结果纳入分析的126例患者中,AI诊断与组织学诊断的总体符合率为92.1%(116/126),与组织学病理结果高度一致(Kappa=0.841);人工诊断和组织学诊断的总体符合率为94.4%(119/126),与组织学病理结果高度一致(Kappa=0.889)。AI诊断与人工诊断两种方法差异无统计学意义(χ^(2)=0.568,P=0.451)。AI诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为91.8%、92.3%、91.8%和92.3%。126张细胞学切片,人工诊断每张切片所需6.67 min;AI诊断每张切片所需5.00 min。结论AI图像识别系统具有较高的诊断准确性、灵敏度和特异度,与专业病理医师人工诊断水平相当,在诊断子宫内膜细胞团块良恶性方面具有应用价值。 展开更多
关键词 子宫内膜癌 人工智能(AI) 细胞学 诊断 有效性
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扩展目标多特征估计自适应渐进滤波器 被引量:1
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作者 王旭昕 陈辉 +1 位作者 连峰 张光华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3135-3147,共13页
针对具有不规则形状的扩展目标跟踪(Extended Target Tracking,ETT)问题,本文提出了一种基于随机超曲面模型的自适应渐进贝叶斯滤波器(Random Hypersurface Model-Adaptive Progressive Bayesian Filter,RHMAPBF).首先,对扩展目标连续... 针对具有不规则形状的扩展目标跟踪(Extended Target Tracking,ETT)问题,本文提出了一种基于随机超曲面模型的自适应渐进贝叶斯滤波器(Random Hypersurface Model-Adaptive Progressive Bayesian Filter,RHMAPBF).首先,对扩展目标连续状态先验概率密度的局部累积分布进行随机采样,再最小化连续概率密度和狄拉克混合概率密度的局部累积分布之间的修正克莱默冯米塞斯距离得到粒子的最优位置,以自适应地变步长进而渐进更新将粒子迁移到扩展目标后验的密集区域求得更加准确的后验概率密度近似;其次,利用随机超曲面描述任意星凸形扩展目标的量测源分布,提出了星凸形不规则形状扩展目标跟踪自适应渐进滤波器,有效实现了不规则形状扩展目标多特征概率密度信息的递归.最后通过不同噪声水平以及复杂随机环境的扩展目标(Extended Target,ET)和群目标(Group Target,GT)的跟踪仿真实验验证本文方法的有效性. 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 局部累积分布 渐进更新 随机超曲面模型 不规则形状
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