Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184

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基于自适应网络模糊推理系统的移动机器人导航控制器
SUBBASH Panati, CHONG Kil To
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2019, 20 (2): 141-151.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1700206
摘要   PDF (1169KB)

在障碍物高度杂乱的未知环境中自主导航是移动机器人研究的一个基本问题。提出一种基于自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的差分驱动移动机器人导航控制器,用超声波传感器捕捉移动机器人周围的环境信息。设计了一个基于模糊逻辑的导航控制器,用于获取数据集训练ANFIS控制器。在移动机器人导航过程中,考虑到环境噪声对传感器读数的影响,将加性高斯白噪声添加到传感器读数中并反馈给已训练的ANFIS控制器。在3种不同环境下对移动机器人进行导航,评价该导航控制器的鲁棒性。通过与已有移动机器人导航控制器(如神经网络、模糊逻辑)比较行程长度、行程效率、弯曲能量,验证ANFIS控制器性能。仿真结果表明,与其他控制器相比,ANFIS控制器具有更好性能,能够在不同环境中顺利导航且不与障碍物发生碰撞。

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复杂系统智能控制:理论与应用
陈杰, 陈本美, 孙健
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2019, 20 (1): 1-3.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1910000
摘要   PDF (422KB)

复杂系统是指由多个不同的、自治的且相互作用的子系统组成的系统。正如亚里士多德所说,“整体大于部分之和”,复杂系统的性质并非其子系统性质的简单加和。复杂系统概念非常广泛,包括人脑、鸟类编队飞行、电网、交通系统、社交网络、通讯网络,等等。复杂系统具有高度非线性、涌现性、自适应性、自组织等特征,这些特征使得复杂系统难于精确建模,难于理解,难于控制。

对于智能控制,目前学术界还没有公认的定义。一般来讲,智能控制是指一类应用模糊逻辑、神经网络、进化计算、机器学习、群体智能等人工智能技术的控制方法。智能控制往往从物理、数学、生物学、神经学等领域汲取思想,实现对不确定环境中复杂过程的有效控制。智能控制是一种多学科交叉的前沿技术,综合了控制理论、计算机科学、人工智能、信息论等多个领域的知识。智能控制在传统控制方法不能胜任的领域往往可以取得良好控制效果。

为此,中国工程院院刊《信息与电子工程前沿(英文)》组织了“复杂系统与智能控制”专刊。本期专刊目的在于进一步促进该领域研究,展示该领域最新研究进展,特别是在基础理论与应用方面的成果。经过严格同行评议,精心挑选了11篇来自世界各地的论文,包括1篇综述,10篇研究论文。

电网作为一种典型复杂系统,给人民日常生活带来巨大变革,对电网进行精确、快速且鲁棒的状态估计无疑具有重要意义。王钢等全面深入地综述了电网状态估计的最新研究进展,着重介绍了非凸状态估计问题的最优解或近似最优解求取方法,并展望了未来的研究方向。

区域覆盖是移动机器人非常重要的应用之一。为解决移动机器人区域覆盖的路径规划问题,高冠强与辛斌提出一种基于拍卖机制的生成树覆盖算法。与现有方法相比,对布局复杂的大规模区域,该方法更加有效且用时更短。

蛇形机器人是一种模仿生物蛇运动形态的仿生机器人。为使蛇形机器人像生物蛇一样敏捷,蛇形机器人的步态生成与运动控制是两个需要考虑的重要因素。针对蛇形机器人,欧阳文娟等提出一种仿生控制算法。该算法包括中枢模式发生器、小脑模型神经网络控制器和比例微分(PD)控制器。仿真和实验结果表明该方法具有良好适应性和控制效果。

姚宁诗等展示了一款由佐治亚理工学院研发的气球机器人。该气球机器人被用于支持室内人机交互等方面的实验研究工作。采取基于深度神经网络的算法,可以有效检测人脸,跟踪人的运动并识别人的手势。实验结果表明,该气球机器人具有可靠的检测与跟踪能力。

执行控制是机器人结构设计中的关键环节,对机器人系统最终质量具有重要影响。Martin Molina等提出一种通用执行控制方法。实验结果验证了该方法的正确性、可行性与有效性。

近年来,多智能体系统受到国内外学者广泛关注。编队控制是多智能体协同控制中非常重要的研究方向。冉茂鹏等考虑了具有未知非线性动态与外界扰动的多智能体系统时变队形跟踪控制问题。设计了扩张状态观测器估计系统的总扰动,并提出一种基于扩张状态观测器的队形跟踪协议。将所提算法应用于多无人机目标合围问题,验证了所提理论方法的有效性。吕茂斌和刘璐研究了一类二阶异构非线性多智能体系统的领航—跟随问题,提出一类仅依赖于多智能体相对状态的分布式算法。

近年来,无人机已广泛应用于侦察、搜索与救援、监控、环境监测、包裹快递、农业服务等领域。在所有无人机中,四旋翼无人机最为流行。四旋翼无人机的导航与控制问题受到广泛关注。仲于江等针对四旋翼无人机提出一种可靠的容错跟踪控制方法。该方法应用径向基神经网络算法对模型的不确定性进行精确在线辨识,且自适应地修正参考模型,并在控制率中引入故障检测与诊断滤波器以及故障补偿项,应对执行器故障。赖叔朋等提出一种计算简便的安全飞行通道导航方法,该方法可以产生平滑且不停顿的安全飞行轨迹。

作为一类复杂系统,磁悬浮飞轮在储能装置中得到广泛应用。然而,磁悬浮飞轮的控制器设计问题非常具有挑战性。吕许俊等应用基于特征建模的全系数自适应控制方法对磁悬浮飞轮进行有效控制。仿真结果表明该方法对于模型不确定性、外界扰动和延时具有很强鲁棒性。

唐泽至等研究了主动磁悬浮轴承系统的干扰抑制问题,提出一种具有扰动观测器的迭代学习控制策略,该策略将传统迭代学习方法与扩张状态观测器有机结合。仿真结果表明该策略可以取得良好跟踪效果。

本期专刊涵盖了复杂系统与智能控制领域的多个研究方向,包括多智能体系统编队控制、四旋翼无人机导航与控制、机器人鲁棒控制、人机交互、具有外界扰动与模型不确定性系统的控制等前沿方向。我们希望本期专刊对该领域研究人员有所启发,能够促进该领域研究进一步深入。

本期专刊出版过程中,得到很多人支持,在此深表感谢。特别要感谢编辑部工作人员的大力帮助以及潘云鹤、卢锡城两位主编给予我们这次难得机会。

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网络空间安全:挑战与机遇
江兴 邬, 建华 李, 新生 季
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (12): 1459-1460.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1840000
摘要   PDF (397KB)
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用于可穿戴式人体助力和运动康复的人工肌肉
董天云, 张向良, 刘涛
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (11): 1303-1315.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1800618
摘要   PDF (829KB)

传统外骨骼在可穿戴式人体助力和运动康复领域做出巨大贡献。然而,外骨骼仍然面临一些挑战,如质量大、结构复杂、刚度高、噪音大,且关节处有固定旋转中心,给老年人和肌肉虚弱者带来使用困难。相反,基于柔性智能材料的人工肌肉具有质量轻、结构紧凑、刚度低和静音驱动等特性,被认为是与天然肌肉最相似的材料。介电弹性体(dielectric elastomers,DE)和聚氯乙烯(polyvinyl chloride,PVC)凝胶致动应变和致动应力大,响应速度快,驱动寿命长,在可穿戴式人体助力和运动康复领域具有很大应用潜力。然而,这两种材料在这些领域少有研究。在这篇综述中,我们首先分别介绍DE和PVC凝胶的工作原理。接着,总结常用DE材料和PVC凝胶材料。然后,回顾这两种材料所需要的驱动电极和自传感系统。最后,介绍这两种材料在可穿戴式人体助力和运动康复领域的初步应用。

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Post-exascale supercomputing: research opportunities abound
CHEN Zuo-ning, DONGARRA Jack, XU Zhi-wei
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (10): 1203-1208.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1830000
摘要   PDF (436KB)
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海洋信息技术:最好的时代即将来临
徐文, 马远良, ZHANG Fumin, ROUSEFF Daniel, 季飞, 崔军红, YAHIA Hussein
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (8): 947-950.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1820000
摘要   PDF (551KB)
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协同纤维母细胞优化
DHIVYAPRABHA T T, SUBASHINI P, KRISHNAVENI M
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (7): 815-833.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1601553
摘要   PDF (1165KB)

作为计算智能技术的一个分支,进化算法是一种由生物学概念启发而来的基于种群的随机优化通用算法。通过生物启发式计算,可实现源于自然进化的优化方法和源于集体行为的适应方法。尽管元启发算法的灵感来源各不相同,它们的目标都是在特定问题中寻找最优解(最大或最小)。提出一种新的协同纤维母细胞优化(synergistic fibroblast optimization, SFO)算法并对其评估。该算法模拟了成纤维细胞生物在皮肤伤口愈合过程中的行为。采用基准套件的各种特性,在多种复杂情形下验证了SFO算法的鲁棒性、可靠性、普适性和可理解性,得到了令人鼓舞的结果。结果表明,凭借纤维母细胞的协作和自适应行为,SFO智能地找到了多个不同特征的最优解,从而提高了非线性复杂问题中优化策略的有效性。

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一种直观的一般秩相关系数
PANDOVE Divya, GOEL Shivani, RANI Rinkle
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (6): 699-711.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1601549
摘要   PDF (1346KB)

相关分析是研究数据模式和预测的有效机制。在看似无关的数据中建立相关性可得到许多有趣发现。提出一种算法,用于量化相关性理论并得出一个直观且更精确的相关系数。为计算配对值之间相关性,提出一项预测指标,称为一般秩相关系数。其满足预测指标的5个基本标准:样本规模的独立性、数值介于−1与1之间、测量单调性程度、对异常值不敏感性、直观演示。此外,使用实时数据集和随机数模拟实验对该指标进行验证。同时,展示了所提方程的数学推导过程,并与斯皮尔曼等级相关系数比较。结果表明,该指标在所有预测度量标准上均优于现存指标。

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恶意代码行为描述与分析综述
喻波, 方莹, 杨强, 唐勇, 刘浏
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (5): 583-603.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1601745
摘要   PDF (600KB)

基于行为的分析是恶意代码自动分析和检测过程中的一项重要技术,近年来得到学术界和工业界极大关注。恶意代码行为分析技术,能够避免传统静态分析技术遇到的恶意代码混淆的障碍,也能够通过行为描述规范表达恶意代码样本多样化的行为类型。目前,虽有一些关注恶意代码行为分析的工作,但基于行为的恶意代码分析技术仍未成熟,目前尚未发现介绍当前研究进展和发展挑战的综述。本文从3个方面对恶意代码的行为描述和分析进行综述:恶意代码行为描述,恶意代码行为分析模型,可视化。首先,全面梳理了现有行为分析技术的分析目标、原则、特点和分类,包括现有行为数据类型和描述方法;其次,从多方面分析恶意代码分析的不足和挑战;最后,探讨了潜在研究热点。

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基于核稀疏表示的磁共振图像分析及其在脑肿瘤自动分割中的应用
童基均, 张朋, 翁宇翔, 朱丹华
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering    2018, 19 (4): 471-480.   https://doi.org/10.1631/FITEE.1620342
摘要   PDF (1229KB)

脑肿瘤分割在疾病辅助诊断、治疗方案规划以及手术导航中扮演重要角色。对脑肿瘤精确分割可以帮助临床医生获取肿瘤位置、尺寸和形状信息。提出一种基于核稀疏编码的全自动脑肿瘤分割方法,并在3D多模态磁共振成像图(magnetic resonance imaging, MRI)上验证。首先对MRI图像进行预处理以减少噪声,然后通过核字典学习提取非线性特征,用来构建坏死组织、水肿组织、非增强肿瘤组织、增强肿瘤组织和健康组织5个适应性字典。对从原始MRI图像上肿瘤像素点周边m×m×m的小区域提取的特征向量进行稀疏编码,并通过一种基于字典学习的核聚类方法对像素点进行编码。最后通过形态滤波填充在多个相连部分间的区域,提高分割质量。为评估分割表现,分割结果被上传到在线评估系统中,该评估系统使用dice系数、阳性预测值(positive predictive value, PPV)、灵敏度和kappa值作为评估指标。结果表明,该方法在完整肿瘤区域分割上具有良好表现(dice: 0.83; PPV: 0.84; sensitivity: 0.82),而在肿瘤核心区域(dice: 0.69; PPV: 0.76; sensitivity: 0.80)和增强肿瘤区域(dice: 0.58; PPV: 0.60; sensitivity: 0.65)上表现稍差。相较于脑肿瘤分割(BRATS)挑战中其他团队采用的方法,该方法具有竞争力。该方法在健康组织和病理组织区分上具有一定潜力。

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