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智能科学与技术学报

智能科学与技术学报

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  • 国内刊号/CN：10-1604/TP
    国际刊号/ISSN：2096-6652
  • 发行周期：季刊
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  • 主管单位：中华人民共和国工业和信息化部
    主办单位：人民邮电出版社
智能科学与技术学报-联系信息
  • 主编：王飞跃
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智能科学与技术学报 >2023年第3期

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  • 摘要：中性浸出是湿法冶锌中溶解锌焙砂得到锌电解液的关键工序，不同外界环境和扰动等影响了中性浸出生产过程的运行状态，为此，提出了一种机理与数据知识驱动的湿法冶锌中性浸出过程监测方法。该方法首先从浸出的物理化学反应机理和工艺机理知识出发，挖掘机理参数与监测变量之间的关联关系，实现知识驱动的关键监测变量选择；其次，结合一阶、二阶关键变量的趋势变化特征，实现数据驱动的浸出过程监测；最后，将所提方法应用于某实际中性浸出过程监测。结果表明，所提方法能够有效地实现湿法冶锌浸出过程监测，提高中性浸出过程的生产稳定性。
  • 摘要：当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上，这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。因此，现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合增强智能形态，即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终，人类的认知和机器智能认知互相混合，形成增强型的智能形态，这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。提出了一种物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法。从可信分布式数据、计算和算法，物理深度学习，融合系统运行规则的混合型深度强化学习，因果分析，可解释性AI与数字人5个方面详细阐述了所提方法。最后，以电力系统调控为背景，以3个应用为例分析了所提方法的应用方式和技术路径。
  • 摘要：三帧间差分检测作为手势识别中的一种优秀算法，可在一定程度上解决二帧间差分法的“重影”问题。但三帧间差分检测在识别手势时会出现空洞，无法适应光照骤变等情况。针对此问题，提出了一种混合骨骼特征的三帧间差分手势识别方法。该方法首先对数据集进行二值化以统一大小，降低背景颜色干扰和计算量；然后使用混合骨骼特征的三帧间差分进行手势检测与追踪；最后通过神经网络进行手势识别分类。该方法可以有效地重点训练手部特征，显著降低了背景对手势识别的干扰，同时还提升了识别效率。经实验验证，该方法在复杂背景下的识别率最低为93.38%，最高为99.99%，满足鲁棒性的要求，为在复杂图像背景下的手势识别提供了一个新的思路。
  • 摘要：提出了一种基于四元数的单向量反馈自治式潜水器（AUV）位姿控制算法，使用向量表示控制量和姿态或位置的误差。此算法突破了欧拉角姿态下存在姿态死区的局限，解决了AUV任意方向多圈旋转问题。使用该算法实现了全驱动碟形AUV的位置和姿态控制。利用MATLAB的SIMSCAPE工具箱建立碟形AUV模型，并使用离散数字控制器进行仿真，验证了算法的稳定性。实验结果表明，在碟形AUV的位姿控制任务中，四元数反馈控制算法可以使碟形AUV系统在外部控制的作用下，从一个任意状态到达状态空间中的另一个任意状态。本算法将机体姿态视为单个闭环，相比基于欧拉角的控制方案，收敛域更大、参数更少，降低了实际设备的调试难度，在工程应用中更加便利。
  • 摘要：肺部病理图像具有边界模糊、细胞重叠交织等特点，为了解决细胞分割问题，提出结合Attention U-Net与瓶颈检测的肺部细胞图像分割方法。首先对采集到的图像进行双边滤波和拉普拉斯锐化处理，在去除噪声的同时突出细胞边缘细节，加大目标物与背景的对比；然后对Attention U-Net进行训练，利用训练的模型对病理图像进行分割，得到细胞区域；在模型分割结果的基础上，以面积、周长、圆度为筛选条件建立判别模型，区分单个细胞和重叠细胞；对细胞重叠区域采用瓶颈检测方法确定分离点，采用椭圆拟合方法进行边界修正，得到最终分割结果。实验结果表明，该方法能够对复杂的肺部细胞病理图像进行分割（包括单个细胞与重叠细胞），取得了较好的分割结果。
  • 摘要：由于水中存在光的吸收和散射现象，水下机器人拍摄到的图像存在颜色失真和对比度降低的问题。针对水下图像存在的质量退化现象，提出了一种基于视觉Transformer的多损失融合的方式训练水下图像增强网络。图像增强网络采用编码与解码的结构，可以采用端到端的方式进行训练。将多损失的线性组合作为总体优化目标，有效地更新水下图像增强网络的参数，包括像素损失、结构损失、边缘损失和特征损失。在两个大型水下数据集上进行了量化实验，并与7种水下图像增强算法进行对比。以峰值信噪比和结构相似性为有参考评估指标，以水下评估指标为无参考评估指标进行实验。实验结果表明，提出的水下图像增强网络能够有效地解决图像的颜色失真与对比度降低问题。
  • 摘要：高效、准确的水质监测对海洋资源开发具有重要意义，自治式潜水器（AUV）在海洋环境监测中有广阔的应用前景。针对单个AUV执行面向海洋标量场估计的水质采样任务时存在的效率低、可靠性差、覆盖率不足和定位准确性差等问题，提出了一种基于多AUV的协同定位与自适应采样系统。系统中每个AUV定期向队友广播自己收集到的采样数据，并根据接收到的队友数据，基于扩展卡尔曼滤波器进行自定位矫正。根据收集到的采样数据，AUV以高斯过程建模环境标量场，使用差分进化路径规划器在线规划后续采样路径。仿真结果表明，所提方案有效降低了多AUV系统的定位误差，提升了对环境标量场的估计精度。
  • 摘要：基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状，阐述了地铁列车智能驾驶发展及研究的必要性。针对当前无人驾驶采用的机器学习算法可解释性差的缺陷，引入模糊系统，提出了基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统，以两种方式实现人机混合智能。探索了结合认知系统的地铁列车无人驾驶系统，为实现真正意义上的强人工智能地铁列车无人驾驶系统提供了一种面向未来的解决方案。
  • 摘要：无人水下航行器（UUV）的任务规划直接关系到水下作业的效率。由于水下环境复杂，不确定事件频发，有时UUV按照最初的规划很难完成任务。针对UUV任务规划问题，提出基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划策略。首先，UUV根据任务点的分布进行初始任务规划，采用自组织网络算法为UUV规划访问多任务点的时间顺序及访问任务点的最短路径。其次，判断UUV执行任务过程中出现的不确定事件类型，并转换为贝叶斯网络的形式。最后，利用贝叶斯网络对不确定事件的威胁度进行评估。如果威胁度大于阈值，则UUV进行任务重规划；否则，UUV按照初始规划继续执行任务。在多种不确定事件场景中进行任务规划仿真，结果显示所提的算法能够保证UUV作业的安全，且提高了任务的完成率。
  • 11.导读
    摘要：＜正＞海洋强国建设是国家重大战略，占地球表面积约71%的海洋是一个富饶而远未得到开发的资源宝库，充分开发利用海洋资源，对于人均资源匮乏的我国来说具有特殊意义。随着对海洋探索的不断加深，越来越多的水下极限作业已无法由人类完成。水下机器人以其无人化、智能化、集群化的特点崭露头角，成为认识海洋、开发海洋的重要工具，无论在民用海洋探测领域，还是在海防军事领域都有着十分广阔的应用前景，发挥着不可替代的作用。
  • 摘要：深度学习在感知智能上的不断突破推动了人工智能在各领域的广泛应用。但在实际落地过程中，只有把感知智能提高到更高层的认知智能，才能更好地满足日益复杂的应用需求。神经符号学将擅长感知任务的神经网络方法和擅长推理任务的逻辑符号学有机地融合在一起，是实现高层认知智能的途径之一。基于此，提出了一套神经符号学的实用框架NSFOL，并基于NSFOL实现了机器人任务规划、自学习机器人运动规划和教育实验视频评估3个典型应用。实验结果表明，尽管NSFOL尚未完善，但是它已经能够很好地支持相关应用，在可学习、可推理、可解释和可泛化方面具备一定的优势。希望通过阐述神经符号学的阶段性研究成果，激发更多的思考和研究，共同推动神经符号学的发展。
  • 13.导读
    摘要：＜正＞2022年8月15日，科学技术部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，标志着以AI 2.0为代表的新一代人工智能技术取得了长足进展，并开始落地应用。目前迫切需要研究下一代人工智能（AI 3.0），从而提高人工智能的可靠性、可用性、可解释性等。以目前广受关注的深度学习算法为例，由于算法训练需要大量标注数据，不但标注过程成本很高，获取数据的过程也会面临个人隐私泄露等问题，这已经成为限制其进一步发展的瓶颈。其中的机器学习方法是一个突破口，学习方法正从目前主流的监督学习方法向小样本、持续学习、自监督的方向发展，并且将结合符号方法和统计学习方法。
  • 摘要：元宇宙作为虚实融生的三元世界，为人们提供了海量多样化的网络服务，但由于缺乏现实世界的面对面交流且无法打破地理与时间的限制，现有方案无法在高效认证数字公民的同时实现隐私保护与监管。基于此，提出一种面向元宇宙的数字公民身份认证方案。依据身份时效性设计分层认证方案，基于Paillier同态加密和保持结构性签名等算法实现去中心化标识符与可验证凭证的双重不可链接，并借助代码嵌入技术保障公民的被遗忘权，保护公民隐私；而且在认证过程中嵌入监管因子，以供日后追责。最后，安全性分析证明了所提方案满足不可链接性、可追溯性；性能分析表明了所提方案具有较低计算成本和Gas开销，可满足实际应用需求。
  • 摘要：针对含分布式电源（DG）的配电网动态重构问题，提出考虑配电网负荷需求与DG出力动态变化的配电网动态重构方案。首先，基于不同时段的负荷特性与最优网络结构的综合相似性，提出了一种改进层次聚类的时段划分方法。在此基础上，提出了遗传学习自适应粒子群优化算法，实现以网络损耗最小为优化目标的动态重构优化计算。针对基本粒子群算法中缺乏速度动态调节、易陷入局部最优等问题，提出基于粒子个体最优位置的遗传学习方案增加搜索多样性，提高算法的全局搜索能力，并引入自适应惯性权值和加速系数以满足不同时期的寻优要求。最后，以IEEE 33节点配电系统为例进行仿真，验证了所提方法的有效性和优越性。
  • 摘要：随着人工智能探索领域的不断拓展，艺术创作成为人工智能发展和应用的重要研究热点。基于平行系统理论与ACP方法构建风格多样、内容逼真、笔触灵活和描述精准的平行艺术创作元宇宙，为提升人工智能的创造能力提供了一种可行的实现途径，并提供了应用案例。通过AI算法创作、人类筛选和评估、机器人执行，构建了人机物CPSS智能融合的平行创作架构，阐述了基于计算实验的绘画风格迁移、内容组合、笔触生成和图像描述等关键技术，并对所构建的平行创作系统进行了实验验证。平行创作系统融合了人、AI创作算法、机器人的优势，提升了人工智能艺术创作系统在虚拟和物理空间中的创作水平，促进了人机物协同艺术创作的发展。
  • 摘要：＜正＞本刊发表的论文是作者独立取得的原创性研究成果，无一稿多投；论文内容不涉及国家机密；未曾以任何形式用任何文种在国内外公开发表过；论文内容不侵犯他人著作权和其他权利。若发生一稿多投、侵权、泄密等问题，论文作者将承担全部责任。
  • 摘要：圆明园是一座历史上的皇家园林，它不仅在中国园林史上占有重要地位，也在世界上享有很高的声誉。圆明园蕴含的历史和文化价值，迫切需要通过一种全新的方式被国人广泛了解，被世界铭记。围绕坚持“保护第一、加强管理、挖掘价值、有效利用、让文物活起来”的工作方针，提出平行圆明园这一全新解决方案，为智慧圆明园的建设提供技术参考。平行圆明园是ACP理论在圆明园运营管理中的应用，通过描述智能构建虚拟圆明园，利用预测智能在虚拟圆明园中进行大规模的计算实验，通过引导智能和平行执行突破圆明园的地域边界，实现对圆明园的智能管理。虚拟世界的圆明园的发展和丰富，虚拟与现实世界的日益平行互动和融合，将带来新的圆明园运营模式。
  • 摘要：基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状，提出并阐述了地铁列车驾驶技术发展的4个阶段为人工驾驶、自动驾驶、无人驾驶、智能无人驾驶。概括了我国无人驾驶地铁列车的建设情况，针对目前基于神经网络这类机器学习方法的列车控制方法可解释性差的弊端，引入了深度模糊系统的概念，提出了基于人机混合智能的地铁智能无人驾驶基本框图，为将处理紧急情况的专家经验、人工智能算法和无人驾驶系统结合起来，实现智能无人驾驶提供了一种具有前景的解决思路。
  • 摘要：随着智能汽车和网联汽车的发展，需要智能轮胎提供更多的轮胎状态信息。为了综合利用轮胎的状态信息，基于平行系统理论建立一种平行轮胎架构，用于轮胎状态的智能控制和管理，从而提高轮胎的安全性、经济性和舒适性。针对建立的平行轮胎架构，阐述了人工轮胎建模、人工轮胎的计算实验、人工轮胎和实际轮胎的平行执行关键技术的实现过程，展望了平行轮胎的应用前景，探讨了轮胎技术知识自动化的发展方向。
  • 摘要：元宇宙整合并应用多种数字技术，从而产生了一种虚拟与现实、数字与应用交叉融合的互联网社会形态。人工智能是基于海量数据来模仿人类的智力，从而执行任务并对其自身进行迭代改进的系统（机器）。在构建元宇宙的过程中，人工智能技术不仅推动了元宇宙中的其他关键技术（人机交互、通信、机器人等）的发展，还能在元宇宙中直接进行内容的创作，从而链接起现实世界和虚拟世界。通过对元宇宙和人工智能的概念和技术进行梳理，系统介绍了人工智能技术对构建元宇宙关键技术的促进作用，并详细说明了人工智能技术在元宇宙中的应用过程。最后，对人工智能技术在元宇宙中的发展和未来趋势进行了展望。
  • 摘要：城市路网结构对于交通拥堵的形成及其在时空上的传播过程具有重要的影响。然而，在基于传统交通模型或深度学习模型的研究中，交通模式的生成与传播往往并未考虑路网特征，且只能通过交通特征指标进行间接刻画，使得难以动态描述其在时间及空间维度上的特征，导致交通模式传播预测精准度不高且缺乏针对性。为了解决上述问题，提出了一种新型的基于交通模式推理的交通预测框架TP~2。该框架将拥堵传播模式建模为一个随时间变化的时序知识图谱，并使用一种包含了全新聚合函数RGraAN的推理框架进行时序推理，以捕捉交通拥堵的动态时变传播模式，将路段和与其存在交通模式关联的路段进行组合，并构建时空关联路网子区域，然后基于图神经网络的交通短时预测模块充分挖掘子区内的交通流时空相关性，并预测子区内各个路段的未来速度变化情况。与现有方法相比，TP~2预测精度相比A3T-GCN模型有1%～2%的提升。
  • 摘要：原料供应链是安全稳定生产的前提和保障，订单分配作为供应链的前置环节，是企业关注的重点。冶金行业原料成分复杂、供应商量大质异、信息耦合关联，当前专家决策模式面对如此复杂的订单分配问题时劳动强度大且难以适应海量信息，导致决策效率低、采购成本高、原料质量难以保障。针对该问题，提出了知识驱动的冶金企业原料供应链订单分配方法。首先，在确定多层次供应商评价体系的基础上，通过熵权法和模糊层次分析法充分利用供货数据知识和专家经验知识，结合兼容度和差异度合理分配评价指标的重要度。然后，基于TOPSIS构建多属性决策评价模型，自动获得各供应商综合绩效与排名，实现对供应商的高效评价管理。最后，综合考虑供应商供货特性知识、配矿机理知识、经营状况知识等，建立多目标订货量分配模型，自动获得复杂资源约束下各供应商的最优订货量。以国内某锌冶炼企业为例，采用原料供应链相关数据对所提方法的有效性及适用性进行验证。结果表明，所提方法可以自动地完成供应商评价、订货量分配等知识型工作，极大地降低了人工劳动强度，提高了决策效率，并有效降低了采购成本，提升了原料质量。
  • 摘要：自行镇定系统是指在面对复杂环境改变时可以自适应回到稳定状态的系统。罗斯·艾什比曾制作出内稳定器证明了自行镇定系统的存在性，但在工程实践上缺乏方法论指导构造自行镇定系统。基于此，提出一种实现系统自行镇定的构造性方法。基于自感知和自表达的原理，给出了自行镇定系统的构造性框架，为设计自行镇定系统建立了一套在工程上可行的理论架构与方法学，而且该架构也使自行镇定系统更易于理解优化。对自行镇定的系统实例——内稳定器进行仿真，实验结果显示了提出架构的有效性。
  • 摘要：当前机器人技术面临的较大限制之一是难以适应不断变化的任务，当机器人面对新环境或者学习新任务时，会不可避免地遗忘旧环境或旧任务的经验。为了总结机器人持续学习的研究和发展现状，首先介绍了持续学习的框架和评价基准，然后阐述了持续学习在机器人任务中的必要性和面临的挑战，并对持续学习的发展现状进行了回顾，最后展望了机器人持续学习的发展前景，提出了一些有价值的研究问题。
  • 摘要：为了有效地解决海战场环境下多舰艇的追踪目标问题，以多智能体（舰艇）为研究对象，提出一种基于改进的Deep Q-Network（DQN）算法的路径规划方法。DQN算法结合多智能体的强化学习环境特性，在传统DQN算法的基础上，添加一个结构相同、参数不同的网络，分别对Q实际值和估计值进行更新来实现价值函数的收敛。此外，该方法使用经验回放和目标网络双参数更新机制，有效地解决了神经网络训练误差大、泛化能力差和训练不稳定等问题。实验结果表明，与传统的算法相比，提出的方法能够更快地适应复杂多变的多类型海战场环境，避障能力提高两倍多，并且在环境中能够获得更高的训练奖励。
  • 摘要：在HVAC控制领域，基于模型的最优控制方法得到了学者的广泛研究与验证，但是该方法高度依赖模型的准确性、大量历史数据的收集以及传感器的部署。针对上述问题，结合EnergyPlus、实际系统参数以及历史数据，构建HVAC优化控制模型，并提出一种改进的双池DQN算法，最后将其应用于HVAC系统中不同型号冷机的负荷分配、冷却塔风机频率以及冷却水泵频率的组合优化控制。基于所构建的问题模型，针对决策优化过程中存在的样本不平衡的问题，该算法在DQN的基础上，建立两个独立的经验池，分别存储负荷分配与非负荷分配样本，在训练过程中，遵循一定的比例从经验池中进行采样，以加快算法收敛。将所提出的方法与基于模型的控制方法及基线方法进行比较，实验结果表明，与基线方法相比，基于模型的HVAC控制器能够节能11.5%（最优节能效率），而基于双池DQN的HVAC控制器在第1年就能够节能7.5%，同时，随着系统运行，该控制器在第8年左右即可获得接近最优节能效率的结果。此外，与基于模型的HVAC控制器相比，该控制器不依赖于系统模型，且在在线控制过程中，所需的先验知识及传感器较少，在实际的工程应用中更具价值。

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    • 语言：中文
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