结合LSTM的强化学习动态环境路径规划算法

在路径规划领域已经涌现出了诸多的优秀的经典算法,但这些传统方法往往基于静态环境,对于动态可变环境缺乏处理能力.本文提出一种结合LSTM强化学习动态环境路径规划算法.首先,本文以环境图像作为输入,最大限度了保证了原始的信息来源.而后构建了自动编码器用来对环境图像进行特征降维,降低了整体模型的复杂程度.最后采用深度强化学习算法DDPG进行路径规划,其中Actor部分采用LSTM的网络构建,使Actor在决策时可以参考前序信息,做到有预测的避开动态障碍.最后通过实验证明了本文算法的可行性和高效性.     

融合物品相似性与流形正则化的矩阵分解推荐模型

矩阵分解是推荐系统中应用最为广泛的方法之一,但其对物品隐因子及其相似性学习不够充分.社会网络分析中认为相互连接的个体有一定共性,受此启发提出一个能够借助近邻关系有效学习物品隐因子及其相似性的矩阵分解推荐模型.首先基于评分矩阵对物品相似性计算进行改良,综合同一用户和相似用户的评分共现信息对物品信息建模;然后通过构建相似性优化和流形局部保持正则化项,使物品相似性作用在矩阵分解中,从而充分学习物品隐因子特征及其相似性;最后根据用户和物品隐因子矩阵计算推荐指数.在公开数据集上的实验结果表明,通过流形正则化技术将改良的物品相似性作用在矩阵分解中,可以有效提升推荐效果.     

一种鲁棒性的少样本学习方法

少样本学习是目前机器学习研究领域的一个热点,它能在少量的标记样本中学习到较好的分类模型.但是,在噪声的不确定环境中,传统的少样本学习模型泛化能力弱.针对这一问题,提出一种鲁棒性的少样本学习方法RFSL(Robust Few-Shot Learning).首先,使用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)和图像滤波(Image Filtering)方法在训练集中加入不同的随机噪声,形成多个不同噪声下的训练集,并分别生成支持集和查询集.其次,利用关系网络的关系模块通过训练集端到端地学习多个基分类器.最后,采用投票的方式对各基分类器的最末Sigmoid层非线性分类结果进行融合.实验结果表明,RFSL模型可促进小样本学习快速收敛,同时,与R-Net以及其他主流少样本学习方法相比,RFSL具有更高的分类准确率,更强的鲁棒性.     

注意力ConvLSTM模型在RUL预测中的应用

预测性维护的应用能够极大地降低企业运维成本,而设备剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测是预测性维护的关键技术之一.针对传统RUL预测算法难以提取时序数据的潜藏特征以及特征权重分配不合理的问题,本文提出一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的卷积长短时记忆(Convolution Long-Short Term Memory,ConvLSTM)预测模型,该模型充分利用LSTM网络处理和预测长期时间序列的优势,并引入注意力机制对产生显著影响的特征因子提高权重,极大地优化了模型的时空特征提取能力.为验证模型预测效果,本文以NASA提供的CMAPSS数据集为对象进行实验,以均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)和数据集自定义的Score为评价指标,将预测结果与其他RUL预测算法作比对,证明了该模型具有更佳的预测准确性.     

深度学习的图像实例分割方法综述

实例分割是一项具有挑战性的任务,需要同时进行实例级和像素级的预测,在自动驾驶、视频分析、场景理解等方面应用广泛.近年来,基于深度学习的实例分割方法迅速发展,如两阶段检测器Faster R-CNN扩展出的聚焦于网络的精度而非速度的强大实例分割基准Mask R-CNN,一度成为实例分割的标杆.利用高速检测的单阶段检测器延伸出的实例分割算法YOLACT填补了实时实例分割模型的空白,具有较高的研究和应用价值.本文首先对实例分割算法进行了类别划分,然后对一些代表性的算法及其改进算法进行了深入分析,并阐述了相关算法的优缺点,最后对实例分割方法未来的发展进行了展望.     

一种基于图卷积网络的文本多标签学习方法

多标签学习广泛应用于文本分类、标签推荐、主题标注等.最近,基于深度学习技术的多标签学习受到广泛关注,针对如何在多标签学习中有效挖掘并利用高阶标签关系的问题,提出一种基于图卷积网络探究标签高阶关系的模型TMLLGCN.该模型采用GCN的映射函数从数据驱动的标签表示中生成对象分类器挖掘标签高阶关系.首先,采用深度学习方法提取文本特征,然后以数据驱动方式获得基础标签关联表示矩阵,为更好地建模高阶关系及提高模型效果,在基础标签关联表示矩阵上考虑未标记标签集对已知标签集的影响进行标签补全,并以此相关性矩阵指导GCN中标签节点之间的信息传播,最后将提取的文本特征应用到学习高阶标签关系的图卷积网络分类器进行端到端训练,综合标签关联和特征信息作为最终的预测结果.在实际多标签数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效建模标签高阶关系且提升了多标签学习的效果.     

一种半监督学习的代码自动生成性能评估方法

为了提高软件开发的质量和效率,代码自动生成是当前的研究热点,代码自动生成的性能是其中的重要问题.现有代码自动生成的性能分析方法较简单,难以评估代码自动生成过程中程序员与代码自动生成工具各自的特征.本文综合考虑了代码自动生成过程中程序员与代码自动生成工具的作用,提出了一种基于半监督学习的代码自动生成性能评估方法,通过抽取程序员行为与代码自动生成工具行为的重要特征,划分代码自动生成的性能类别,建立了基于深度神经网络的代码自动生成过程性能评估模型,并计算程序员行为特征与代码自动生成工具行为特征对性能的影响程度.实验结果表明,该方法可以有效分析程序员行为与代码自动生成工具行为对代码自动生成过程性能的影响.     

隐极无刷双馈电动机的研究

针对无刷双馈电动机的转子磁场转换效率决定了其工作效率的问题,提出了一种隐极无刷双馈电动机隐极转子结构的优化设计方案。对作用较小的隐极转子进行优化设计,即将它们的槽型更改为半开口槽,不断改变它们的长宽比;利用有限元软件ANSYS分析不同长宽比转子结构的隐极无刷双馈电动机,获得其功率绕组励磁与控制绕组励磁分布;利用Matlab软件分解转子磁动势,获得转子磁动势的谐波含量,从而确定最有效谐波含量。实验结果表明,在设定隐极转子的长宽比分别为10、13、15、17、20的情况下,隐极无刷电动机在15倍长宽比转子结构时的能量转换效果最好。     

基于Q-学习算法的SAS与EPS协调控制仿真研究

为提高汽车的行驶平顺性和转向稳定性,用Matlab/simulink平台建立了SAS(半主动悬架)与EPS(电动助力转向)的集成模型,并与Carsim整车动力学模型结合,建立联合仿真模型;在此基础上,提出了一种基于Q一学习的协调控制方法,在给定转向工况范围情况下,通过Q一学习算法获得的Q值,将其用于控制器设计,实现对SAS与EPS两个子系统进行协调控制;通过比对仿真结果中的车身横摆角速度和车身侧倾角等性能参数表明:采用Q-学习协调控制方法比常规的集成控制方法有效地降低了车身横摆角速度和车身侧倾角,更好地优化两者之间的匹配关系,使汽车行驶的平顺性和转向的稳定性得到了有效的改善,从而提高了整车的安全性能.     

一种基于无功功率的感应电动机复合转速辨识方法

针对基于无功功率的模型参考自适应转速辨识法在动态过程中存在的收敛慢问题,提出了一种基于无功功率的复合转速辨识方法,即将基于无功功率的直接计算法和MRAS转速辨识法相结合的方法。实验结果证明,该方法既具有直接计算法的快速跟随能力,又有MRAS转速辨识法的强抗干扰能力,且算法简单,所用电动机参数少,容易在工程中实现。