基于知识迁移的Ant-Q算法

常规Ant-Q算法计算复杂度随问题的规模呈现出阶乘级的增长,极大地抑制了算法的收敛速度,同时其仅关注单一任务本身,使得求出的解不具有可重用性,在处理一系列相关联任务时效率较低.为此,提出一种基于知识迁移的Ant-Q算法,通过贝叶斯理论分析源任务与目标任务的相似率,并以此为权值确定各源任务的迁移样本数,然后将各源任务样本...     

基于差分进化的并联机器人位姿正解

利用并联机器人位姿反解容易求取的特点,把并联机器人的位姿正解问题转化为假设已知位姿正解,通过位姿反解求得杆长值,并使所求得的杆长值与给定的杆长值之差为最小的优化问题,然后利用差分进化的全局寻优能力来直接求解并联机器人的位姿正解.6-SPS型并联机器人位姿正解的数值仿真结果表明,该方法较遗传算法求解精度高且收敛速度快,经过508步迭代之后,位置误差小于0.000 1 mm,姿态误差小于0.000 1°.该方法不仅避免了繁琐的数学推导和迭代初值的选取,又可以获得符合精度要求的运动学正解,为解决并联机器人正向运动学问题提供了新的计算策略.     

基于自监督增强特征的直推式零样本图像分类

图像的视觉特征对实现零样本图像分类有至关重要的作用.尽管目前VGG、GoogLeNet和ResNet等网络提取的深度特征在图像分类领域获得了广泛的应用,但其在零样本图像分类问题上的表现并不理想,仍旧存在较大的提升空间.此外,由于零样本学习场景下训练集与测试集不相交的设定,导致分类网络不可避免地存在领域偏移问题.为此,提出一种基于自监督增强特征的直推式零样本图像分类框架.首先,通过辅助任务构造伪标签,利用自监督学习获得图像的自监督特征并将其与无监督深度特征进行特征融合;然后,将融合特征嵌入语义空间中进行零样本图像分类,并获得未见类的初始预测标签;最后,利用未见类特征和预测标签迭代地优化视觉-语义映射.所提出框架组件可选择,框架组件自监督网络、主干网络和降维网络分别选用CFN、VGG16和PCA构成网络.在CUB、SUN和AwA2数据集上的实验结果表明,所提出网络能够增强特征的判别能力,在零样本图像分类问题上表现良好.     

电气比例压力阀自校正压力调节器的设计

在对电气比例压力阀的压力控制系统动力学特性进行分析的基础上，采用三阶CARMA模型来描述实际压力控制系统，利用带有遗忘因子的递推最小二乘算法和卡尔曼滤波方法在线实时估计系统的模型参数和状态变量，在此模型基础上设计线性二次自校正压力调节器。实验结果表明，自校正压力调节器具有对系统参数变化的自适应性，使得系统具有良好的动、静态压力响应。     

基于光谱注意力图卷积网络的高光谱图像分类

近年来,图卷积网络因其特征聚合的机制,能够同时对单个节点以及近邻节点的特征进行表示,被广泛应用于高光谱图像的分类任务。然而,高光谱图像(HSI)中常存在波段冗余、同物异谱等问题,使得直接利用原始光谱特征构建的初始图可靠性不足,从而导致高光谱图像的分类精度低。为此,该文提出一种基于光谱注意力图卷积网络(SAGCN)的高光谱图像半监督分类方法。首先,利用注意力模块对光谱的局部与全局信息进行交互,以增加重要光谱的权重、减小冗余波段以及噪声波段的权重,从而实现光谱的自适应加权;然后,针对光谱加权处理后的高光谱图像,通过空间-光谱相似性度量构建更为准确的近邻矩阵;最后,通过图卷积对标记和无标记样本进行有效的特征聚合,并使用标记样本的聚合特征训练网络。在Indian Pines, Kennedy Space Center和Botswana 3个真实高光谱图像数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。     

电-气位置伺服控制系统的研究进展

由于气压驱动系统本身具有强非线性、固有频率低、刚度低和阻尼小等特点，实现高精度的位置伺服控制比较困难．针对我国在这方面所做工作相对较少的现状，从电-气位置伺服系统的控制方式和控制策略两方面综述了近年来的发展状况．并对各种方法的优缺点进行分析和比较，同时探讨了这一研究领域的发展方向和需要解决的问题．     

基于混合熵和L_1范数的遥感图像分类

针对遥感图像数据具有的高维数、非线性以及海量无标记样本的特性,提出了一种基于混合熵和L1范数的概率型最小二乘支持向量机分类方法.将准熵和熵差分融合,构造一种混合熵用以从海量无标记样本集中选出最有＂价值＂的待标记样本;基于L1范数距离度量,进一步从待标记样本集中筛选出孤立点和冗余点加以剔除;基于初始已标记样本以及筛选得到的样本,训练得到概率型最小二乘支持向量机.对反射光学系统的成像光谱仪（ROSIS）高光谱遥感图像进行了分类实验.结果表明：所提分类方法的总精度和Kappa系数分别达到了89.90%和0.868 5,能够以较少的训练样本得到较高的分类精度,其更适于处理遥感图像分类问题.     

机器人行为协调机制研究进展

针对行为协调机制的三个实现方法:仲裁、命令融合和机器学习进行了较为详尽的综述,同时探讨了这一研究领域的发展方向和需要解决的问题.􀁱     

基于不确定性估计的离线确定型Actor-Critic

Actor-Critic是一种强化学习方法,通过与环境在线试错交互收集样本来学习策略,是求解序贯感知决策问题的有效手段.但是,这种在线交互的主动学习范式在一些复杂真实环境中收集样本时会带来成本和安全问题.离线强化学习作为一种基于数据驱动的强化学习范式,强调从静态样本数据集中学习策略,与环境无探索交互,为机器人、自动驾驶、健康护理等真实世界部署应用提供了可行的解决方案,是近年来的研究热点.目前,离线强化学习方法存在学习策略和行为策略之间的分布偏移挑战.针对这个挑战,通常采用策略约束或值函数正则化来限制访问数据集分布之外(Out-Of-Distribution, OOD)的动作,从而导致学习性能过于保守,阻碍了值函数网络的泛化和学习策略的性能提升.为此,本文利用不确定性估计和OOD采样来平衡值函数学习的泛化性和保守性,提出一种基于不确定性估计的离线确定型Actor-Critic方法(Offline Deterministic Actor-Critic based on Uncertainty Estimation, ODACUE).首先,针对确定型策略,给出一种Q值函数的不确定性估计算子定...     

负载两种不同电极材料MEC处理实际垃圾渗滤液的运行特性

构建了以碳毡（A-MEC）和碳刷（B-MEC）为电极材料的微生物电解池（microbial electrolysis cell, MEC）处理实际垃圾渗滤液，研究不同外加电压条件下反应器的运行特性。结果表明，外加电压对MEC系统污染物去除率有显著影响且呈正相关性，外加电压升高到1.2V时，A-MEC和B-MEC对垃圾渗滤液中COD的最大去除率分别为48.23%±0.22%和70.21%±1.12%，\mathrm{N}{\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N最大去除率分别为88.83%±1.19%和84.55%±2.08%，运行时A-MEC和B-MEC的最大电流密度分别为11.12A/m³、12.52A/m³，相比于A-MEC系统，B-MEC的内阻更低；两种MEC系统对浊度和色度均有明显的去除效果，但B-MEC色度去除率比A-MEC高出47.83%±1.62%；紫外-可见光谱结果表明，两种MEC处理后垃圾渗滤液的特征波长波峰明显低于初始垃圾渗滤液，说明不饱和键被破坏，结构复杂程度下降。通过电镜扫描进一步发现碳刷电极的微生物形态要比碳毡电极丰富。本文为高效处理垃圾渗滤液提供了新的思路。