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《自动化学报》20篇文章入选2023“领跑者5000”顶尖论文

已有 440 次阅读 2023-9-22 17:09 |系统分类:博客资讯

为了进一步推动我国科技期刊的发展,提高其整体水平,更好地宣传和利用我国的优秀学术成果,起到引领和示范的作用。中国科学技术信息研究所在中国精品科技期刊中遴选优秀学术论文,建设了“领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文平台(F5000)”,集中对外展示和交流我国的优秀学术论文。在2023年“领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文平台(F5000)”入选文章中,《自动化学报》有以下20篇入选(按发表时间排序)。


基于异常序列剔除的多变量时间序列结构化预测

基于异常序列剔除的多变量时间序列预测算法.该算法旨在利用多维支持向量回归机(Multi-dimensional support vector regression,M-SVR)内在的结构化输出特性,对选取到具有相似性的多个变量序列进行联合预测.首先,对已知序列进行基于模糊熵的层次聚类,实现对相似序列的初步划分;其次,求出类中所有序列的主曲线,根据序列到主曲线的距离计算各个序列的异常因子,从而进一步剔除聚类结果中的异常序列;最后,将选取到的相似变量序列作为输入,利用M-SVR进行预测.通过理论分析,证明本文算法在理论上存在信息损失上界与可靠度下界,从而说明本文算法的合理性与可行性.采用混沌时间序列数据与多个实际数据集进行对比实验,结果表明,与现有多个代表性方法相比,本文算法可有效挖掘多变量时间序列的内在结构信息,预测精度更高,数值稳定性更好.

毛文涛, 蒋梦雪, 李源, 张仕光. 基于异常序列剔除的多变量时间序列结构化预测. 自动化学报, 2018, 44(4): 619-634 .


不完美维护下基于剩余寿命预测信息的设备维护决策模型

基于剩余寿命预测信息进行设备维护决策的研究中,现有方法通常仅考虑不完美维护对退化量或退化率的单一影响,忽略了不完美维护对两者的双重影响.鉴于此,针对随机退化设备,提出一种考虑不完美维护影响的性能退化模型与维护决策模型,融合了维护活动对设备退化量和退化率的双重影响.首先基于Wiener过程分阶段构建存在不完美维护干预的随机退化模型,在首达时间的意义下推导出剩余寿命的解析概率分布;然后基于剩余寿命的预测结果,以检测间隔和预防性维护阈值为决策变量建立维护决策模型;最后数值仿真实验验证了本文模型的有效性,并对费用参数进行了敏感性分析.实验结果表明本文模型具有潜在的工程应用价值.

裴洪, 胡昌华, 司小胜, 张正新, 杜党波. 不完美维护下基于剩余寿命预测信息的设备维护决策模型. 自动化学报, 2018, 44(4): 719-729.


平行车联网:基于ACP的智能车辆网联管理与控制

本文将平行智能方法引入智能车辆的网联化管理与控制, 提出平行车联网的概念、框架、功能与流程.平行车联网致力于通过人工车联网与物理车联网的虚实互动、协同演化与闭环反馈, 为人-车-路-智能交通信息网一体化的智能交通系统增加计算实验与平行引导的功能, 实现描述、预测与引导相结合的车联网智能, 有效解决异构、移动、融合的交通网络环境下智能车辆的管理与控制问题. 

王晓, 要婷婷, 韩双双, 曹东璞, 王飞跃. 平行车联网:基于ACP的智能车辆网联管理与控制. 自动化学报, 2018, 44(8): 1391-1404.


复杂工业过程智能优化决策系统的现状与展望 

流程工业是制造业的重要组成部分,是我国国民经济和社会发展的重要支柱产业.新一代信息技术和人工智能技术为流程工业的发展带来新的挑战和机遇.只有与流程工业的特点与目标密切结合,充分利用大数据,将人工智能、移动互联网、云计算、建模、控制与优化等信息技术与工业生产过程的物理资源紧密融合与协同,实现流程工业智能优化制造,才可能实现流程工业的跨越式发展.本文聚焦流程工业的复杂生产过程,从其智能优化决策系统的角度,描述了复杂工业过程优化决策系统的问题、回顾总结了复杂工业过程全流程优化决策系统的现状,分析了智能优化决策系统的必要性,提出了智能优化决策系统的发展目标及愿景,并对智能优化决策系统的下一步重点研究方向进行了展望. 

丁进良, 杨翠娥, 陈远东, 柴天佑. 复杂工业过程智能优化决策系统的现状与展望. 自动化学报, 2018, 44(11): 1931-1943.


智能交通信息物理融合云控制系统

针对现代智能交通信息物理融合路网建设中的对象种类复杂、采集数据量大、传输及计算需求高以及实时调度控制能力弱等问题,基于云控制系统理论,以现代智能交通控制网络为研究对象,设计了智能交通信息物理融合云控制系统方案,包括智能交通边缘控制技术和智能交通网络虚拟化技术.基于智能交通流大数据,在云控制管理中心服务器上利用深度学习和超限学习机等智能学习方法对采集的交通流数据进行训练预测计算,能够预测城市道路的短时交通流和拥堵状况.进一步在云端利用智能优化调度算法得到实时的交通流调控策略,用于解决拥堵路段交通流分配难题,提高智能交通控制系统动态运行性能.仿真结果表明了本文方法的有效性.

夏元清, 闫策, 王笑京, 宋向辉. 智能交通信息物理融合云控制系统. 自动化学报, 2019, 45(1): 132-142.


基于扰动观测器的机器人自适应神经网络跟踪控制研究

为解决机器人动力学模型未知问题并提升系统鲁棒性,本文基于扰动观测器,考虑动力学模型未知的情况,设计了一种自适应神经网络(Neural network,NN)跟踪控制器.首先分析了机器人运动学和动力学模型,针对模型已知的情况,提出了刚体机械臂通用模型跟踪控制策略;在考虑动力学模型未知的情况下,利用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络设计基于全状态反馈的自适应神经网络跟踪控制器,并通过设计扰动观测器补偿系统中的未知扰动.利用李雅普诺夫理论证明所提出的控制策略可以使闭环系统误差信号半全局一致有界(Semi-globally uniformly bounded,SGUB),并通过选择合适的增益参数可以将跟踪误差收敛到零域.仿真结果证明所提出算法的有效性并且所提出的控制器在Baxter机器人平台上得到了实验验证.

于欣波, 贺威, 薛程谦, 孙永坤, 孙长银. 基于扰动观测器的机器人自适应神经网络跟踪控制研究. 自动化学报, 2019, 45(7): 1307-1324.


智能时代的汽车控制

自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑. 汽车驾驶自动化一直都在进行, 其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代. 智能时代下, 大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇. 控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石, 更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统, 从而实现汽车安全性、经济性以及舒适性等各个方面的提升. 本文对智能时代的汽车控制进行综述, 首先回顾汽车自动化的发展进程, 然后探讨汽车自动化进程中面临的问题, 最后梳理出一些未来智能汽车控制发展趋势与关键技术. 

陈虹, 郭露露, 宫洵, 高炳钊, 张琳. 智能时代的汽车控制. 自动化学报, 2020, 46(7): 1313−1332.


基于深度强化学习的多机协同空战方法研究

多机协同是空中作战的关键环节, 如何处理多实体间复杂的协作关系、实现多机协同空战的智能决策是亟待解决的问题. 为此, 提出基于深度强化学习的多机协同空战决策流程框架(Deep-reinforcement-learning-based multi-aircraft cooperative air combat decision framework, DRL-MACACDF), 并针对近端策略优化(Proximal policy optimization, PPO)算法, 设计4种算法增强机制, 提高多机协同对抗场景下智能体间的协同程度. 在兵棋推演平台上进行的仿真实验, 验证了该方法的可行性和实用性, 并对对抗过程数据进行了可解释性复盘分析, 研讨了强化学习与传统兵棋推演结合的交叉研究方向.

施伟,  冯旸赫,  程光权,  黄红蓝,  黄金才,  刘忠,  贺威.  基于深度强化学习的多机协同空战方法研究.  自动化学报,  2021,  47(7): 1610−1623.


基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建 

针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题, 提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建. 该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息, 增强跨通道信息融合能力; 然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射, 提升网络的早期重建能力; 最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用, 从而融合不同深度的特征信息进行图像重建. 对图像进行×2 ~ ×8超分辨率的实验结果表明, 本方法的重建图像质量在主观感受和客观评价指标上均优于现有图像超分辨率重建方法, 超分辨率倍数大时重建性能相比更优秀.

孙超文,  陈晓.  基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建.  自动化学报,  2021,  47(7): 1689−1700.


基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法

人步态控制方法. 通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程, 建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数. 在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后, 准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走. 仿真实验表明, Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG. 同时, 相较于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性. 

吴晓光,  刘绍维,  杨磊,  邓文强,  贾哲恒.  基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法.  自动化学报,  2021,  47(8): 1976−1987.


基于区块链的电子医疗病历可控共享模型

电子医疗病历共享能够提高医疗诊断的准确性, 促进公共医疗领域的发展. 针对目前普遍存在的不同医院之间病历共享困难、病人无法掌握其病历的使用情况等问题, 本文提出了病人可控、云链协同的病历共享模型. 各级医院组成联盟区块链, 病历数据实行链上、链下混合存储. 病历共享模型利用聚类算法, 改进实用拜占庭共识算法, 使得各节点可以更高效地达成共识. 将基于属性的加密方案与多关键词加密方案结合进行病历加密, 实现了数据可控共享, 病人可自主定义访问策略, 同时用户可以对加密病历进行安全、精确检索. 考虑到用户属性的动态更新, 本文设计了属性更新子协议. 最后评估了模型的安全性和性能, 并分析了模型的优劣势. 

张磊, 郑志勇, 袁勇. 基于区块链的电子医疗病历可控共享模型. 自动化学报, 2021, 47(9): 2143−2153.


面向对抗样本的深度神经网络可解释性分析

虽然深度神经网络 (Deep neural networks, DNNs) 在许多任务上取得了显著的效果, 但是由于其可解释性 (Interpretability) 较差, 通常被当做“黑盒”模型. 本文针对图像分类任务, 利用对抗样本 (Adversarial examples) 从模型失败的角度检验深度神经网络内部的特征表示. 通过分析, 发现深度神经网络学习到的特征表示与人类所理解的语义概念之间存在着不一致性. 这使得理解和解释深度神经网络内部的特征变得十分困难. 为了实现可解释的深度神经网络, 使其中的神经元具有更加明确的语义内涵, 本文提出了加入特征表示一致性损失的对抗训练方式. 实验结果表明该训练方式可以使深度神经网络内部的特征表示与人类所理解的语义概念更加一致. 

董胤蓬, 苏航, 朱军. 面向对抗样本的深度神经网络可解释性分析. 自动化学报, 2022, 48(1): 75−86.


基于事件触发的分布式优化算法

本文研究了一类分布式优化问题, 其目标是通过局部信息交换使由局部成本函数之和构成的全局成本函数最小. 针对无向连通图, 我们提出了两种基于比例积分策略的分布式优化算法. 在局部成本函数可微且凸的条件下, 证明了所提算法渐近收敛到全局最小值点. 更进一步, 在局部成本函数具有局部Lipschitz梯度和全局成本函数关于全局最小值点是有限强凸的条件下, 证明了所提算法的指数收敛性. 此外, 为了避免智能体之间的连续通信和减少通信负担, 将所提的两种分布式优化算法与事件触发通信相结合, 提出了两种基于事件触发的分布式优化算法. 证明了提出的事件触发优化算法不存在Zeno行为, 并且在相应条件下保持了与连续通信下分布式优化算法一样的收敛性. 最后, 通过数值仿真验证了上述理论结果.

杨涛, 徐磊, 易新蕾, 张圣军, 陈蕊娟, 李渝哲. 基于事件触发的分布式优化算法. 自动化学报, 2022, 48(1): 133−143.


一种基于深度迁移学习的滚动轴承早期故障在线检测方法

近年来, 深度学习技术已在滚动轴承故障检测和诊断领域取得了成功应用, 但面对不停机情况下的早期故障在线检测问题, 仍存在着早期故障特征表示不充分、误报警率高等不足. 为解决上述问题, 本文从时序异常检测的角度出发, 提出了一种基于深度迁移学习的早期故障在线检测方法. 首先, 提出一种面向多域迁移的深度自编码网络, 通过构建具有改进的最大均值差异正则项和Laplace正则项的损失函数, 在自适应提取不同域数据的公共特征表示同时, 提高正常状态和早期故障状态之间特征的差异性; 基于该特征表示, 提出一种基于时序异常模式的在线检测模型, 利用离线轴承正常状态的排列熵值构建报警阈值, 实现在线数据中异常序列的快速匹配, 同时提高在线检测结果的可靠性. 在XJTU-SY数据集上的实验结果表明, 与现有代表性早期故障检测方法相比, 本文方法具有更好的检测实时性和更低的误报警数.

毛文涛, 田思雨, 窦智, 张迪, 丁玲. 一种基于深度迁移学习的滚动轴承早期故障在线检测方法. 自动化学报, 2022, 48(1): 302−314.


基于局部空间信息的可变类模糊阈值光学遥感图像分割

阈值法分割在光学遥感图像分析中被得到广泛的应用, 然而传统阈值法也存在诸多局限性, 如对噪声敏感, 需人为设定类别数, 计算复杂度高等. 针对传统阈值法的局限性, 提出一种基于局部空间信息的可变类模糊阈值光学遥感图像分割方法. 首先, 以图像光谱的一阶矩为初始类中心, 利用二分法原理和区域间最大相似度准则来快速确定类别数及其中心. 然后, 通过岭形模糊隶属函数计算各像素点对不同类的隶属程度, 同时考虑到像素点的隶属度局部空间信息, 在隶属度域中定义一个模糊加权滤波器对各类的隶属度矩阵进行滤波, 以滤波后的隶属度集合为依据, 按照最大隶属原则确定图像的标号场. 最后, 对标号场中的局部异常标号进行替换, 将修正后的标号场由对应的类中心赋色得到分割图像. 视觉和统计分析评价结果表明, 与传统阈值法相比, 该方法能在减少计算时间的同时获得更好的分割结果, 可适用于光学遥感图像的多阈值分割.

杨蕴, 李玉, 赵泉华. 基于局部空间信息的可变类模糊阈值光学遥感图像分割. 自动化学报, 2022, 48(2): 582−593.


知识堆叠降噪自编码器

深度神经网络是具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型, 广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域. 但是, 深度神经网络存在不可解释这一致命缺陷, 即“黑箱问题”, 这使得深度学习在各个领域的应用仍然存在巨大的障碍. 本文提出了一种新的深度神经网络模型 —— 知识堆叠降噪自编码器(Knowledge-based stacked denoising autoencoder, KBSDAE). 尝试以一种逻辑语言的方式有效解释网络结构及内在运作机理, 同时确保逻辑规则可以进行深度推导. 进一步通过插入提取的规则到深度网络, 使KBSDAE不仅能自适应地构建深度网络模型并具有可解释和可视化特性, 而且有效地提高了模式识别性能. 大量的实验结果表明, 提取的规则不仅能够有效地表示深度网络, 还能够初始化网络结构以提高KBSDAE的特征学习性能、模型可解释性与可视化, 可应用性更强.

刘国梁, 余建波. 知识堆叠降噪自编码器. 自动化学报, 2022, 48(3): 774−786.


支持数据隐私保护的联邦深度神经网络模型研究

近些年, 人工智能技术已经在图像分类、目标检测、语义分割、智能控制以及故障诊断等领域得到广泛应用, 然而某些行业(例如医疗行业)由于数据隐私的原因, 多个研究机构或组织难以共享数据训练联邦学习模型. 因此, 将同态加密(Homomorphic encryption, HE)算法技术引入到联邦学习中, 提出一种支持数据隐私保护的联邦深度神经网络模型(Privacy-preserving federated deep neural network, PFDNN). 该模型通过对其权重参数的同态加密保证了数据的隐私性, 并极大地减少了训练过程中的加解密计算量. 通过理论分析与实验验证, 所提出的联邦深度神经网络模型具有较好的安全性, 并且能够保证较高的精度.

张泽辉, 富瑶, 高铁杠. 支持数据隐私保护的联邦深度神经网络模型研究. 自动化学报, 2022, 48(5): 1273−1284.


采用分类经验回放的深度确定性策略梯度方法

深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient, DDPG)方法在连续控制任务中取得了良好的性能表现. 为进一步提高深度确定性策略梯度方法中经验回放机制的效率, 提出分类经验回放方法, 并采用两种方式对经验样本分类: 基于时序差分误差样本分类的深度确定性策略梯度方法(DDPG with temporal difference-error classification, TDC-DDPG)和基于立即奖赏样本分类的深度确定性策略梯度方法(DDPG with reward classification, RC-DDPG).在TDC-DDPG和RC-DDPG方法中, 分别使用两个经验缓冲池, 对产生的经验样本按照重要性程度分类存储, 网络模型训练时通过选取较多重要性程度高的样本加快模型学习. 在连续控制任务中对分类经验回放方法进行测试, 实验结果表明, 与随机选取经验样本的深度确定性策略梯度方法相比, TDC-DDPG和RC-DDPG方法具有更好的性能.

时圣苗, 刘全. 采用分类经验回放的深度确定性策略梯度方法. 自动化学报, 2022, 48(7): 1816−1823.


基于自适应级联的注意力网络的超分辨率重建

深度卷积神经网络显著提升了单图像超分辨率的性能. 通常, 网络越深, 性能越好. 然而加深网络往往会急剧增加参数量和计算负荷, 限制了在资源受限的移动设备上的应用. 提出一个基于轻量级自适应级联的注意力网络的单图像超分辨率方法. 特别地提出了局部像素级注意力模块, 给输入特征的每一个特征通道上的像素点都赋以不同的权值, 从而为重建高质量图像选取更精确的高频信息. 此外, 设计了自适应的级联残差连接, 可以自适应地结合网络产生的层次特征, 能够更好地进行特征重用. 最后, 为了充分利用网络产生的信息, 提出了多尺度全局自适应重建模块. 多尺度全局自适应重建模块使用不同大小的卷积核处理网络在不同深度处产生的信息, 提高了重建质量. 与当前最好的类似方法相比, 该方法的参数量更小, 客观和主观度量显著更好.

陈一鸣, 周登文. 基于自适应级联的注意力网络的超分辨率重建. 自动化学报, 2022, 48(8): 1950−1960.


基于区块链的电子病历数据共享方案

以区块链为数据存储平台的电子病历系统是当下研究的热点. 存储在区块链上的数据是不可变的, 这加强了数据的安全性. 提出了一个基于区块链的电子病历数据共享方案, 实现了患者和第三方数据用户在不侵犯患者隐私的前提下共享患者电子病历. 使用私有链与联盟链构造方案的系统模型, 医院服务器上存储患者的电子病历密文, 私有链上存储患者病历密文的哈希值和关键字索引, 联盟链上存储由关键字索引构成的安全索引. 同时利用可搜索加密技术实现了联盟链上对关键字的安全搜索, 运用代理重加密算法实现了第三方数据用户对患者电子病历的共享. 通过数值实验对方案进行了性能评估.

牛淑芬, 陈俐霞, 李文婷, 王彩芬, 杜小妮. 基于区块链的电子病历数据共享方案. 自动化学报, 2022, 48(8): 2028−2038.



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