智能系統(tǒng)學報最新期刊目錄

融合關(guān)鍵區(qū)域信息的雙流網(wǎng)絡(luò)視頻表情識別————作者：孔英會;崔文婷;張珂;車轔轔;

摘要：人臉表情識別是計算機視覺領(lǐng)域中的一個重要研究課題，而視頻中的表情識別在很多場景具有實用價值。視頻序列包含豐富的幀內(nèi)空間信息與幀間時間信息，而面部關(guān)鍵區(qū)域也對表情識別結(jié)果有重要影響，本文提出一種融合關(guān)鍵區(qū)域信息的雙流網(wǎng)絡(luò)表情識別方法。構(gòu)建空間-時間雙流網(wǎng)絡(luò)，空間網(wǎng)絡(luò)分支結(jié)合面部運動單元和CSFA（channel-spatial frame attention）注意力機制，重點關(guān)注影響表情識別結(jié)果的面...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像超分辨上的應(yīng)用————作者：田春偉;宋明鍵;左旺孟;杜博;張艷寧;張師超;

摘要：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因強大的學習能力，已成為解決圖像超分辨問題的主流方法。然而，用于解決圖像超分辨的不同類型深度學習方法存在巨大的差異。目前，僅有少量文獻能根據(jù)不同縮放方法來總結(jié)不同深度學習技術(shù)在圖像超分辨上的區(qū)別和聯(lián)系。因此，根據(jù)設(shè)備的負載能力和執(zhí)行速度等介紹面向圖像超分辨方法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤為重要。本文首先介紹面向圖像超分辨的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，隨后通過介紹基于雙三次插值、最近鄰插值、雙線性插值、轉(zhuǎn)置卷...

基于分層多智能體強化學習的多無人機視距內(nèi)空戰(zhàn)————作者：雍宇晨;李子豫;董琦;

摘要：為了提高無人機在視距內(nèi)空戰(zhàn)中的自主機動決策能力，本文提出了一種基于自博弈理論（SelfPlay，SP）和多智能體分層強化學習（mutil agent hierarchical reinforcement learning，MAHRL）的層次決策網(wǎng)絡(luò)框架。該框架通過結(jié)合自身博弈和多智能體強化學習算法，研究了多無人機空戰(zhàn)纏斗場景。復(fù)雜的空戰(zhàn)任務(wù)被分解為上層導(dǎo)彈打擊任務(wù)和下層飛行跟蹤任務(wù)，有效地減少了戰(zhàn)...

基于短時傅里葉變換的智能音樂生成系統(tǒng)分析與研究————作者：李一熙;汪鐳;薛愈;吳啟迪;

摘要：在基于短時傅里葉變換（short-time fourier transform， STFT）的智能音樂生成系統(tǒng)中，引入梅爾倒譜系數(shù)（mel frequency cepstrum coefficient， MFCC）作為輸入特征，并對STFT的損失函數(shù)進行優(yōu)化設(shè)計，以提升音樂生成的質(zhì)量。在對音符輸入信號進行短時傅里葉變換時，需要對時域信號進行截斷并添加窗函數(shù)，對信號添加時域窗等效于在頻域信號中進行卷...

基于人工勢場的防疫機器人改進近端策略優(yōu)化算法————作者：伍錫如;沈可揚;

摘要：針對防疫機器人在復(fù)雜醫(yī)療環(huán)境中的路徑規(guī)劃與避障效果差、學習效率低的問題，提出一種基于人工勢場的改進近端策略優(yōu)化(Proximal Policy Optimization， PPO)路徑規(guī)劃算法。根據(jù)人工勢場法(Artificial Potential Field， APF)構(gòu)建障礙物和目標節(jié)點的勢場，定義防疫機器人的動作空間與安全運動范圍，解決防疫機器人運作中避障效率低的問題。為解決傳統(tǒng)PPO算法...

基于自優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶運動模型辨識————作者：張浩晢;楊智博;焦緒國;呂成興;朱齊丹;

摘要：準確的船舶運動模型是船舶自主系統(tǒng)的核心。為提高船舶運動建模精度，首先引入了改進的雪融優(yōu)化器(Improved Snow Ablation Optimizer， ISAO)。隨后，提出一種結(jié)合雙向時間卷積網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Temporal Convolutional Network， Bi-TCN)與注意力機制(Attention Mechanism， AM)的網(wǎng)絡(luò)模型，即BITCA...

基于SDAE-DCPInformer的電動汽車電池SOC&SOH估算方法————作者：彭自然;王順豪;肖伸平;

摘要：針對現(xiàn)有電動汽車電池狀態(tài)估計方法存在運算效率低和估算準確率低的問題，提出一種模型SDAE-DCPInformer以估算電動汽車電池SOC和SOH。首先，采用堆疊降噪自編碼器SDAE清洗電壓、電流和溫度數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)和空缺數(shù)據(jù)，減小對估算精度的影響。其次，引入動態(tài)通道剪枝技術(shù)DCP對Informer模型進行稀疏化處理，提高剪枝后模型的性能和穩(wěn)定性。最后，將清洗過的數(shù)據(jù)輸入DCPInformer模型...

基于主干網(wǎng)絡(luò)淺深層特征的無人機海上分割算法————作者：沈昊;葛泉波;吳高峰;

摘要：為提高復(fù)雜海洋環(huán)境中無人機自主降落時分割目標的實時性和精確性，研究主干網(wǎng)絡(luò)和淺深層特征對分割算法性能的影響問題，基于DeepLabV3+框架建立一種基于主干網(wǎng)絡(luò)淺深層特征的無人機海上分割（shallow and deep features of backbone， SDFB）算法。首先，針對風浪擾動降低目標穩(wěn)定性的問題，優(yōu)化MobileNetV2結(jié)構(gòu)提出一種特征提取方法，解決了算法無法處理短時間目...

基于混合鄰域圖的復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集層次聚類算法————作者：陳仲尚;馮驥;楊德剛;蔡發(fā)鵬;

摘要：復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集通常指的是那些包含不同形狀(包括球形、非球形、流形)、大小和密度的簇的數(shù)據(jù)集。自然鄰居算法在處理邊界不清晰、密度變化的數(shù)據(jù)集時存在局限性，特別是在數(shù)據(jù)集中含有大量噪聲時，其性能顯著下降。針對這些問題，本文提出了一種基于混合鄰域圖的復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集層次聚類算法(hybrid neighborhood graph-based hierarchical clustering algorith...

面向復(fù)雜電力環(huán)境場景理解的可見光和紅外圖像特征級融合方法————作者：黃志鴻;杜瑞;張輝;

摘要：隨著電力系統(tǒng)自動化和智能化程度的不斷提高，變電站和配電網(wǎng)設(shè)備的有效監(jiān)測與故障診斷成為保證電網(wǎng)穩(wěn)定運行的重要手段。針對傳統(tǒng)單模態(tài)圖像處理方法在復(fù)雜電力環(huán)境中面臨的挑戰(zhàn)，提出了一種基于可見光和紅外圖像特征級融合的場景理解方法。通過深入分析可見光圖像和紅外圖像的互補特性，設(shè)計了一個雙分支的對稱融合網(wǎng)絡(luò)框架，有效結(jié)合了可見光圖像的高分辨率紋理信息和紅外圖像的溫度信息。此外，引入了多尺度特征融合層和多尺度注...

基于L1-mask約束的對抗攻擊優(yōu)化方法————作者：周強;陳軍;陶卿;

摘要：當前的對抗攻擊方法通常采用無窮范數(shù)或L2范數(shù)來度量距離，但這些方法在不可察覺性方面仍有提升空間。L1范數(shù)作為稀疏學習中常用的度量方式，其在提高對抗樣本的不可察覺性方面尚未被深入研究。為了解決這一問題，提出基于L1范數(shù)約束的對抗攻擊方法，該方法通過對特征進行差異化處理，將有限的擾動集中在更重要的特征上。此外，還提出了基于顯著性分析的L1-mask約束方法，通過遮蓋顯著性較低的特征來提高攻擊的針對性。...

基于特征融合和網(wǎng)絡(luò)采樣的點云配準————作者：陸軍;王文豪;杜宏勁;

摘要：針對點云配準過程中，下采樣時容易丟失關(guān)鍵點，影響配準精度的問題，本文提出了一種基于特征融合和網(wǎng)絡(luò)采樣的配準方法，提高了配準的精度和速度。在PointNet分類網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，引入小型注意力機制，設(shè)計了一種基于深度學習網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵點提取方法，將局部特征和全局特征融合，得到混合特征的特征矩陣，使用深度學習實現(xiàn)了求取對應(yīng)矩陣時相關(guān)參數(shù)的自動優(yōu)化，最后使用加權(quán)奇異值分解（singular value decom...

面向復(fù)雜場景的變電設(shè)備銹蝕檢測方法————作者：趙振兵;席悅;馮爍;趙文清;翟永杰;李冰;

摘要：針對復(fù)雜場景下變電設(shè)備銹蝕檢測中存在銹蝕形態(tài)差異大、尺度大小不一、特征顯著性低的問題，提出了一種面向復(fù)雜場景的變電設(shè)備銹蝕檢測方法。引入了頻率通道注意力機制，使用更多的頻率分量補充深層網(wǎng)絡(luò)中的細節(jié)特征，優(yōu)化模型對銹蝕特征的提取；在特征融合網(wǎng)絡(luò)使用多尺度特征增強模塊重新構(gòu)建C2f模塊，使網(wǎng)絡(luò)可以更好的捕獲不同大小的銹蝕區(qū)域；引入附加檢測頭，緩解模型在特征融合過程中卷積層下采樣造成的銹蝕關(guān)鍵信息丟失的...

基于事件觸發(fā)灰狼優(yōu)化算法的四旋翼無人機三維航跡規(guī)劃————作者：秦冬燕;閆曉輝;邵桂偉;姚玉武;

摘要：針對復(fù)雜環(huán)境下四旋翼無人機三維航跡規(guī)劃問題，提出了一種改進的事件觸發(fā)灰狼優(yōu)化算法(event triggered grey wolf optimization，ETGWO)。首先，引入球面矢量刻畫飛行路徑的生成，減少搜索空間，以擴大搜索能力；設(shè)計自適應(yīng)權(quán)重動態(tài)調(diào)整飛行航跡成本適應(yīng)度函數(shù)，提高航跡規(guī)劃效率和準確性；其次，在灰狼優(yōu)化算法(grey wolf optimization，GWO)基礎(chǔ)上，選...

明暗恢復(fù)形狀算法改進的高精度快速水下圖像三維重建方法————作者：管鳳旭;吳卓鋒;張雨竹;唐世文;姚佳豪;杜雪;

摘要：明暗恢復(fù)形狀（Shape from Shading，SFS）算法是三維重建中不可缺少的關(guān)鍵技術(shù)，該方法使用單幅圖像中物體的灰度的亮度信息，求出每個點的相對高度和表面法向量，現(xiàn)有的SFS線性化算法利用泰勒級數(shù)進行展開忽略了高階部分的影響，出現(xiàn)了三維重建的圖像不夠精確等問題。為解決三維重建的精度問題，本文提出了一種基于SFS算法改進的高精度快速水下圖像三維重建方法，在提高三維重建的精度前提下，解決了對...

基于混合雙分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全色銳化方法————作者：王文卿;張小喬;何霽;劉涵;劉丁;

摘要：多光譜圖像全色銳化是遙感影像處理與解譯領(lǐng)域的熱點問題。相較于傳統(tǒng)全色銳化方法，基于深度學習的全色銳化方法聚焦于圖像深層次特征的提取，大幅提升了融合圖像的質(zhì)量。本文提出了一種基于混合雙分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全色銳化方法，旨在同時挖掘圖像的光譜、空間與非幾何結(jié)構(gòu)信息，提升融合圖像空間分辨率和光譜分辨率。本方法建立在多分辨率分析融合框架的基礎(chǔ)上，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了特征提取、特征融合和圖像...

基于偽標簽細化的域適應(yīng)TSK模糊分類器————作者：張馨勻;周琳家;程煜婷;邱成羽;謝宇航;陳秀;張遠鵬;

摘要：Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊分類器由于其良好的分類性能和可解釋性在多個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。針對訓練樣本和測試樣本分布差異所導(dǎo)致的TSK模糊分類器泛化性能下降問題提出了一種基于偽標簽細化的域適應(yīng)TSK模糊分類器。該分類器使用模糊規(guī)則前件的非線性映射和后件的線性映射能力構(gòu)建源域和目標域數(shù)據(jù)的模糊共享特征空間，并在模糊共享特征空間采用基于圖隨機游走和標簽過濾細化兩種策略來提升目標...

高低頻特征融合的低照度圖像增強方法————作者：王德文;胡旺盛;張潤磊;趙文清;

摘要：針對現(xiàn)有低照度圖像增強方法性能與開銷不平衡的問題，本文提出一種高低頻特征融合的低照度圖像增強方法。該方法在多尺度上獲取幾何特征豐富的低頻特征與語義特征豐富的高頻特征，經(jīng)過高低頻特征融合得到增強圖像，在保證良好圖像質(zhì)量的同時降低開銷。為優(yōu)化對低照度環(huán)境的特征提取能力，構(gòu)建殘差混合注意力模塊，從像素與通道兩方面對重要的局部區(qū)域給予更多關(guān)注。針對下采樣造成的信息丟失問題，設(shè)計一種特征合并模塊對下采樣后的...

基于耳周肌電信號的默念口令識別方法————作者：魏柏淳;姜峰;張松濤;張琦;段錦楠;王修來;

摘要：智能設(shè)備的普及促使可穿戴人機交互技術(shù)需求日益增加。為提高用戶接受度，人機交互技術(shù)對交互易用性與隱蔽性要求較高。本文提出基于耳周肌電信號的默念口令識別方法。該方法易于與集成生理電采集的耳機設(shè)備結(jié)合，實現(xiàn)無聲操控智能設(shè)備，減少社交尷尬。具體地，本文首先確定并構(gòu)建口令經(jīng)驗原則，篩選最優(yōu)口令集。其次，根據(jù)單通道信噪比和分類準確率選擇最優(yōu)耳周傳感器位置。再次，提出基于CNN-Transformer結(jié)構(gòu)的識別...

作者須知

摘要：期刊簡介《智能系統(tǒng)學報》是中國人工智能學會會刊,由中國人工智能學會與哈爾濱工程大學聯(lián)合主辦,旨在創(chuàng)辦中國智能科學領(lǐng)域引領(lǐng)性的中文學術(shù)期刊,主要刊登機器學習、機器感知與模式識別、機器人、智能系統(tǒng)、腦認知基礎(chǔ)、知識工程、自然語言處理與理解、人工智能基礎(chǔ)等內(nèi)容,反映我國智能科學領(lǐng)域理論研究及科研進展情況,促進和擴大國內(nèi)外學術(shù)交流,為我國智能科學的發(fā)展和社會進步服務(wù)。主要欄目卷首語、綜述、學術(shù)論文、論壇(...

　　智能系統(tǒng)學報來自網(wǎng)友的投稿評論：

• Yangming_ak

  外審兩個意見偏向正面，但還是被拒了.

  2021-06-08 11:23

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