专题

    图片丢失啦 《上海交通大学学报》2021年“自动化技术、计算机技术”专题

    该专辑汇总了2021年《上海交通大学学报》出版的12期文章中自动化技术、计算机技术领域的文章。以期更好服务高校师生及众多研究所科研人员,促进最新学术成果的传播。
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    基于级联的改进差分进化算法的仓储多订单分批优化
    陈广锋, 余立潮
    上海交通大学学报    2021, 55 (10): 1291-1302.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.176
    摘要195)   HTML12)    PDF (6723KB)(162)   

    为了提高仓储车间货物调度的柔性和响应效率,提出一种级联的改进差分进化算法,构建以拣货小车运行时间、货架稳定性及货位的存货能力为资源条件的货位分配和以每批订单中每一货物分配到对应分区的最优货位的最大完工时间为条件的订单重新分批分配的两级目标模型.将拉格朗日插值算法融进标准差分进化算法得到改进算法,分别求解两级目标模型,并将两级求解过程级联,完成级联关系的差分进化算法求解多订单分批分配问题.改进的差分进化算法在自适应地调整差分进化参数基础上,结合拉格朗日插值优化差分进化算法的局部搜索能力,运用局部和全局切换因子动态调整进化方向,提高算法的收敛性能.将改进的差分进化算法应用于求解多订单分批分配问题,实验结果证明,改进的算法优化结果明显优于粒子群优化算法、遗传算法及标准差分进化算法,减少了每一批订单的最大完工时间,有效地均衡工作负载.

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    基于Gaussian混合的距离度量学习数据划分方法
    郑德重, 杨媛媛, 谢哲, 倪扬帆, 李文涛
    上海交通大学学报    2021, 55 (2): 131-140.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.082
    摘要376)   HTML3)    PDF (2548KB)(185)   

    针对有限样本情况下,多次训练模型时容易出现不稳定和偏差问题,提出一种基于Gaussian混合的距离度量学习数据划分方法,通过更合理地划分数据集来解决该问题.距离度量学习依靠深度神经网络优异的特征提取能力,将原始数据提取的特征嵌入到新的度量空间中;然后,在该新的度量空间中基于深层次特征使用Gaussian混合模型进行聚类分析和样本分布估计;最后,依据样本分布特点进行分层采样对数据进行合理划分.研究表明,该方法可以更好地理解数据分布的特点,获得更加合理的数据划分,进而提升模型的准确性和泛化性.

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    基于变分推断和元路径分解的异质网络表示方法
    袁铭, 刘群, 孙海超, 谭洪胜
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 586-597.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.187
    摘要322)   HTML8)    PDF (3660KB)(138)   

    针对异质网络表示中传统元路径随机游走无法准确描述异质网络结构,不能较好地捕捉网络节点内在的真实分布问题,提出基于变分推断和元路径分解的异质网络表示方法HetVAE.该方法先结合路径相似度的思想,设计了一种节点选择策略对元路径随机游走进行改进,再通过引入变分理论对原始分布中的潜在变量进行有效采样.最后,通过设计个性化的注意力机制,对由分解获得的不同子网络的节点向量表示进行加权,再将其进行融合,使最终的节点向量表示具有更丰富的语义信息.通过在DBLP、AMiner、Yelp 这3个真实数据集上进行多组不同网络任务的实验,验证了模型的有效性.在节点分类和节点聚类任务上,与对比算法相比,微观F1值和标准化互信息分别提升了1.12%~4.36%和1.35%~18%,表明HetVAE能够有效地表征异质网络结构,学习出更符合真实分布的节点向量表示.

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    卷积神经网络的正交性特征提取方法及其应用
    李辰, 李建勋
    上海交通大学学报    2021, 55 (10): 1320-1329.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.276
    摘要295)   HTML12)    PDF (2221KB)(220)   

    针对卷积神经网络中存在的特征冗余问题,将正交性向量的概念引入特征中,从强化特征之间差异性的角度,提出一种适用于卷积神经网络的正交性特征提取方法.通过搭建并列的卷积神经网络支路结构,设计正交损失函数,从而促使卷积核提取出相互正交的样本特征,丰富特征多样性,消除特征冗余,提升特征用于分类识别的效果.在一维样本数据集上的实验结果表明,相比于普通的卷积神经网络,所提方法能够监督不同卷积核,挖掘出更为全面的正交性特征信息,进而提升卷积神经网络的性能效率,为后续模式识别和紧凑型神经网络的研究奠定基础.

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    基于深度强化学习的区域化视觉导航方法
    李鹏, 阮晓钢, 朱晓庆, 柴洁, 任顶奇, 刘鹏飞
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 575-585.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.277
    摘要343)   HTML11)    PDF (4210KB)(209)   

    针对移动机器人在分布式环境中的导航问题,提出一种基于深度强化学习的区域化视觉导航方法.首先,根据分布式环境特征,在不同区域内独立学习控制策略,同时构建区域化模型, 实现导航过程中控制策略的切换和结合.然后,为使机器人具有更好的目标导向行为,在区域导航子模块中增加奖励预测任务,并结合经验池回放奖励序列.最后,在原有探索策略的基础上添加景深约束,防止因碰撞导致的遍历停滞.结果表明: 奖励预测和景深避障的应用有助于提升导航性能.在多区域环境测试过程中,区域化模型在训练时间和所获奖励上展现出单一模型不具备的优势,表明其能更好地应对大范围导航.此外,实验在第一人称视角的3D环境下进行,状态是部分可观察的,利于实际应用.

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    空间两刚体滚动约束系统在线运动规划
    任书锋, 杨丹, 余海东, 王皓
    上海交通大学学报    2021, 55 (8): 1009-1017.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.261
    摘要226)   HTML7)    PDF (2429KB)(117)   

    空间两刚体间的滚动约束系统是一种典型的非完整系统,非完整的特性可以用于简化机械结构,提高系统可靠性.针对纯滚动约束非完整系统的状态变量之间相互耦合难以控制、已有的控制方法局限于特定的模型且缺少对在线控制研究等问题,建立了适用于一般滚动约束系统在线运动规划的求解方法.该方法基于滚动约束一阶运动模型,首先通过配点法实现离线运动规划获得参考轨迹,然后在实时控制中结合滚动优化框架运用最优动作控制(SAC)算法,实现滚动系统的在线运动规划.将算法运用于球-平面滚动模型和两个球体间滚动模型的实时运动规划,仿真结果表明该方法在拓宽球形机器人控制和灵巧机械手操作方面具有实际应用价值.

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    晶格型模块化软体机器人自重构序列
    刘佳鹏, 王江北, 丁烨, 费燕琼
    上海交通大学学报    2021, 55 (2): 111-116.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.005
    摘要487)   HTML7)    PDF (7523KB)(290)   

    设计了一种基于膨胀-收缩运动规则的晶格型自重构模块化软体机器人.机器人由多个软体模块组成,每个软体模块由呈正六面体构型的硅胶主体和主从对接面组成.软体模块内部的凸起设计使其具有良好的膨胀性能,主从对接面是由与硅胶主体螺纹连接的铁盘、吸盘式电磁铁组成.基于软体模块体积变化与内部压强的关系式,对软体模块的充气膨胀进行分析,建立了充气气压与软体模块膨胀量之间的映射关系,获得相邻两软体模块连接所需的充气气压.每个软体模块在工作气压为30 kPa的情况下能够膨胀1.5倍,使用电磁铁连接及软体模块的膨胀-收缩运动规则实现相邻两软体模块的对接与分离,多个相邻软体模块的依次对接和分离可以实现模块化软体机器人的自重构.通过软体机器人自重构实验验证机器人自重构的可行性.

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    仿生气动肌纤维静态特性建模与实验研究
    雷静桃, 张悦文, 戴臻豪, 徐子力
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 566-574.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.092
    摘要257)   HTML2)    PDF (5142KB)(368)   

    开展气动肌纤维静态特性建模与实验研究,综合考虑气动肌纤维端部变形、摩擦力、死区气压等对其静态特性的影响,提出一种气动肌纤维静态特性数学模型.搭建气动肌纤维静态特性实验平台,开展气动肌纤维及气动肌纤维束静态特性等长实验、等张实验及等压实验,对比分析不同规格参数的气动肌纤维及气动肌纤维束的静态特性.基于实验所得的等压特性曲线,提出一种气动肌纤维束实验模型,由大量实验数据辨识获得符合实际情况的气动肌纤维及气动肌纤维束的静态特性数学模型,为气动肌纤维驱动微型仿生机器人的精准控制奠定基础.

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    SMA弹簧驱动的柔性操控臂动力学分析
    滕亚军, 陈务军, 杨天洋, 敬忠良, 刘物己
    上海交通大学学报    2021, 55 (8): 1018-1026.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.207
    摘要239)   HTML5)    PDF (4217KB)(294)   

    结合由智能材料驱动的柔性机器人与正八面体可变几何桁架体系,以正八面体可变几何桁架体系为理论基础,以并联形状记忆合金(SMA)弹簧作为结构驱动体系,设计单节柔性单元.通过几何法建立运动学模型,分析柔性操控臂的动能、弹性势能和重力势能,基于拉格朗日动力学方法获得动力学普遍方程.运用MATLAB软件计算得到单节柔性单元SMA弹簧的驱动力.进行Adams仿真,计算结果和理论计算结果吻合得较好.最后,制作单节柔性操控臂样机并测量不同电流下的转动角度.建模和仿真方法对于其他类型机器人具有借鉴意义.

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    基于无监督迁移学习的电梯制动器剩余寿命预测
    姜宇迪, 胡晖, 殷跃红
    上海交通大学学报    2021, 55 (11): 1408-1416.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.175
    摘要214)   HTML13)    PDF (3468KB)(315)   

    为了改善电梯制动器在真实工作环境下的寿命预测效果,提出一种基于长短期记忆网络自编码器(LSTM-ED)的无监督深度迁移学习方法,利用仿真数据实现制动器在工作时的健康状态分析.利用源领域数据初步训练LSTM-ED和全连接网络;以LSTM-ED为特征提取器,将仿真和实际数据映射到特征空间并利用最大平均差异实现数据对齐;利用全连接网络回归特征空间中的目标领域数据,从而实现对制动器在真实工作环境下的剩余生命周期预测.在训练阶段中,采用分步训练法替代传统的联合训练法,以保证单个模块的准确性.对比试验仿真数据与电梯塔中的实际工作数据,以验证方法的有效性.结果表明:通过引入迁移学习和分步训练法,所提方法可以将剩余生命周期预测的均方误差降低至 0.0016,能够实现电梯制动器在真实工作环境下的剩余生命周期精准预测.

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    基于主从博弈的智能车汇流场景决策方法
    胡益恺, 庄瀚洋, 王春香, 杨明
    上海交通大学学报    2021, 55 (8): 1027-1034.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.319
    摘要356)   HTML10)    PDF (3724KB)(172)   

    现有智能车决策方法未考虑路权信息、车辆礼貌驾驶以及车辆有限感知范围等因素,容易导致汇流时的安全隐患.针对该类问题,提出一种基于主从博弈的智能车辆决策方法.该方法通过构建结合路权的博弈模型,对汇流场景进行参数化建模,再引入合作因子等目标项设计相应的收益函数,最终设计汇流场景中的车辆决策求解框架,以达到该场景下决策收益的最大值.实验结果表明,所提方法能够提高在数据集上的车辆决策行为预测准确率,并能提高车辆在高车流密度环境中的决策稳健性.

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    智能车辆决策方法研究综述
    胡益恺, 王春香, 杨明
    上海交通大学学报    2021, 55 (8): 1035-1048.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.387
    录用日期: 2021-06-08

    摘要446)   HTML14)    PDF (1687KB)(446)   

    结合目前国内外智能车辆决策方法的研究现状,分别从决策的输入、输出、周边环境交互方式以及算法类型4个方面对决策方法进行分类归纳、优缺点分析以及适用场景评估;总结归纳现阶段常见决策评估方法以及用于决策研究的数据集;分析现阶段决策方法所面临的技术难点以及未来发展趋势.

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    肠道机器人获取的肠道图像降噪处理方法
    薛蓉蓉, 王志武, 颜国正, 庄浩宇
    上海交通大学学报    2021, 55 (10): 1303-1309.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.245
    录用日期: 2021-06-08

    摘要218)   HTML11)    PDF (14436KB)(136)   

    无线供能式肠道机器人通过图像采集系统将拍摄到的肠道图像传输到体外上位机供医生诊断,但由于图像传输过程会受到电路结构、外在环境等干扰,导致采集到的图像中出现噪声.为此,提出一种基于非下采样轮廓变换(NSCT)的无线供能式肠道机器人采集图片的降噪算法.首先,利用直方图均衡化预处理,提升肠道噪声图片的亮度和对比度;其次,对肠道噪声图片进行NSCT变换并构建残差网络模型对变换后的频率域信息降噪;最后,利用NSCT反变换重构得到降噪后的图像.结果表明:该算法能够有效地降低复杂环境中肠道图片受噪声的影响,较好地保持图像的视觉效果.与其他智能算法模型相比,主客观降噪效果均有所提高,峰值信噪比(PSNR)提升了1.35~3.45 dB,结构相似性(SSIM)提高了 0.0083~0.0252.

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    无人驾驶机器人多目标模糊操纵策略
    齐东润, 陈刚
    上海交通大学学报    2021, 55 (10): 1310-1319.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.240
    摘要210)   HTML15)    PDF (2679KB)(133)   

    为了实现不同曲率路径下无人驾驶机器人对车辆的平稳操纵,提出一种基于多目标模糊决策的无人驾驶机器人操纵控制策略.首先,建立驾驶机器人和车辆的集成动力学模型,接着提出横摆角速度生成方法和多目标模糊决策协调操纵策略.其中,横摆角速度生成方法根据试验要求车速和路径生成参考横摆角速度,多目标模糊决策协调操纵调整策略以当前车速生成目标车速和目标横摆角速度集合,并在多约束条件下对集合内的方案进行决策,选出最优方案作为下一时刻的目标车速和目标横摆角速度.试验与仿真结果验证了所提操纵策略的有效性.

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    摩擦-电学性能测试系统的设计与研发
    何可, 武子帅, 王道爱, 张执南
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 624-630.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.399
    摘要288)   HTML3)    PDF (11741KB)(116)   

    针对现有摩擦起电研究缺乏规范化试验支持的问题,自主研发一套适用于摩擦起电试验的摩擦-电学性能测试系统.通过模块化设计和系统集成,依次完成加载、运动和测控模块的设计,并开发LabVIEW测控软件.通过设置缓冲弹簧,优化加载结构,实现小载荷条件下的平稳加载,同时对上、下试样进行绝缘处理,实现对微电流的精准测量.通过对标测试和摩擦起电试验,验证测试系统的可靠性,并分析铜-铝界面转移电荷量的变化情况,初步确定转移电荷量与载荷的线性关系.研究结果有助于摩擦-电学测试的规范化.

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    基于协同控制的自重构平台算法及试验验证
    于特, 王磊
    上海交通大学学报    2021, 55 (11): 1493-1498.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.415
    录用日期: 2021-06-08

    摘要271)   HTML22)    PDF (5600KB)(135)   

    提出一种用于构建新型海上平台的方法.基于多无人船的协同控制实现自重构海上平台,该平台可以根据需求对接成不同形状,并设计旁靠控制器使得无人船进行旁靠对接;采用电磁和连接杆实现对接,同时降低对接难度.利用水池条件构建试验场地,并进行模型试验验证该自重构平台的功能.结果表明:同构的无人船设计使得任意无人船均可以实现对接.与单一海上平台相比,该自重构平台可以完成更复杂的任务,分散的去中心化设计使其更具灵活性和可靠性.

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    基于邻域保持嵌入的主多项式非线性过程故障检测
    李元, 姚宗禹
    上海交通大学学报    2021, 55 (8): 1001-1008.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.295
    录用日期: 2021-06-08

    摘要198)   HTML7)    PDF (1341KB)(158)   

    针对化工过程的变量数据维数高、非线性的问题,提出基于邻域保持嵌入(NPE)-主多项式分析(PPA) 的过程故障检测算法.应用NPE算法提取高维数据的低维子流形,能够解决传统的线性降维算法不能提取局部结构信息的问题,对维数进行约减.利用PPA法时,使用一组灵活的主多项式分量来描述数据, 能够有效地捕捉过程数据中固有的非线性结构.在降维后的流形空间进行主多项式分析并建立Hotelling’s T2和平方预测误差统计量模型,同时确定控制限以进行故障检测.最后,通过一组非线性数值实例和Tennessee Eastman化工过程数据,将NPE-PPA算法与传统的核主元分析法、PPA法进行对比分析,验证所提算法的有效性及优越性.

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    基于GSFA-GNPE的动态-静态联合指标间歇过程监控
    赵小强, 牟淼
    上海交通大学学报    2021, 55 (11): 1417-1428.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.290
    录用日期: 2021-06-08

    摘要245)   HTML11)    PDF (2334KB)(99)   

    传统的过程监控方法忽略了变量间的时序相关性,且没有区分变量间的动态关系与静态关系,从而导致监控效果不佳.针对此问题,本文提出一种基于全局慢特征分析(GSFA)-全局邻域保持嵌入(GNPE)的动态-静态联合指标间歇过程监控方法,该方法可以有效提取动态全局特征和静态全局特征.首先,对过程变量的动态特性和静态特性进行评估,把自相关和互相关性较弱的变量视为静态变量,剩余变量视为动态变量;其次,分别对动态子空间和静态子空间构建GSFA和GNPE模型;然后,对来自每个子空间的统计信息使用贝叶斯推理进行组合,以得出混合模型的联合指标实现过程监控;最后,将所提算法应用于数值算例和青霉素发酵仿真过程进行仿真验证.结果表明,GSFA-GNPE算法相较于其他算法的故障检测效果更好.

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    基于改进遗传算法的光伏板清洁分级任务规划
    李翠明, 王宁, 张晨
    上海交通大学学报    2021, 55 (9): 1169-1174.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.254
    摘要219)   HTML148)    PDF (1893KB)(147)   

    针对利用移动清洁机器人对大面积光伏电站光伏板清洁作业时的任务规划问题,提出分区规划策略.根据风口、光照时长等环境因素对光伏电站采用基于清洁优先级的分级任务规划,利用Hamilton图将太阳能光伏板清洁问题转化为巡回旅行商问题(TSP).针对遗传算法效率低、容易过早收敛的缺点,提出锦标赛选择法与轮盘赌选择法相结合的混合选择算子和基于分段规则的交叉算子的改进遗传算法.采用改进遗传算法规划机器人清洁光伏电站的清洁顺序.实验结果表明,相比于自适应遗传算法,改进遗传算法的求解效率更高、结果更好.

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    基于轨迹线的临界多边形算法拓展
    周鑫, 赖晓阳, 孟祥群, 王堃, 唐厚君
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 536-543.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.208
    摘要437)   HTML9)    PDF (1564KB)(216)   

    排料问题是指如何在有限的空间内装下最多指定形状物体的问题,在工业生产中有着重要的意义.其求解需要频繁对物体进行相交校验以判断排料位置是否合法.临界多边形算法可以用于加速相交校验过程,但算法本身不能计算曲线,限制了其应用.一种基于移动碰撞法的临界多边形算法可以将工件轮廓拓展至圆弧,但其计算速度较慢.针对该问题,在基于轨迹线的临界多边形算法的基础上,分析并改进了该算法的轨迹生成策略以及外包络轮廓算法.改进后的算法能够在较短的时间内计算出包含圆弧的临界多边形,同时解决了效率和精度问题.最后,在实际的冲床上进行了加工测试,测试结果验证了算法的正确性与效率.

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    基于隐变量后验生成对抗网络的不平衡学习
    何新林, 戚宗锋, 李建勋
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 557-565.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.264
    摘要291)   HTML6)    PDF (1888KB)(150)   

    针对现有不平衡分类问题中过采样方法不能充分利用数据概率密度分布的问题,提出了一种基于隐变量后验生成对抗网络的过采样(LGOS)算法.该方法利用变分自编码求取隐变量的近似后验分布,生成器能有效估计数据真实概率分布,在隐空间中采样克服了生成对抗网络采样过程的随机性,并引入边缘分布自适应损失和条件分布自适应损失提升生成数据质量.此外,将生成样本当作源领域样本放入迁移学习框架中,提出了改进的基于实例的迁移学习(TrWSBoost)分类算法,引入了权重缩放因子,有效解决了源领域样本权重收敛过快、学习不充分的问题.实验结果表明,提出的方法在分类问题各指标上的表现明显优于现有方法.

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    面向船舶分段制造过程的动态知识图谱建模方法
    宋邓强, 周彬, 申兴旺, 鲍劲松, 周亚勤
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 544-556.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.241
    摘要367)   HTML11)    PDF (6895KB)(280)   

    在动态性、离散型强的船舶分段制造过程中,缺乏有效的过程资源组织、产品加工不透明等因素导致管理者知识获取成本高、效率低.针对这一问题,提出一种基于加工节拍数据流的知识图谱动态生成和更新方法.通过分析船舶分段的加工流程与工位数据特点,给出加工节拍数据信息模型定义;提出静态资源与加工节拍数据的图映射步骤、模型以及融合连接算法,实现工位动态时序数据与知识图谱的语义关联;利用工位流程与产品结构关系生成车间级动态知识图谱.以某船舶分段生产过程为例,设计开发知识图谱可视化原型系统并进行验证.研究结果表明,所提方法有利于船舶分段制造过程中知识的组织、获取与重用.

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    融入BERT的企业年报命名实体识别方法
    张靖宜, 贺光辉, 代洲, 刘亚东
    上海交通大学学报    2021, 55 (2): 117-123.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.009
    摘要587)   HTML9)    PDF (876KB)(260)   

    自动提取企业年报关键数据是企业评价工作自动化的重要手段.针对企业年报领域关键实体结构复杂、与上下文语义关联强、规模较小的特点,提出基于转换器的双向编码器表示-双向门控循环单元-注意力机制-条件随机场(BERT-BiGRU-Attention-CRF)模型.在BiGRU-CRF模型的基础上,首先引入BERT预训练语言模型,以增强词向量模型的泛化能力,捕捉长距离的上下文信息;然后引入注意力机制,以充分挖掘文本的全局和局部特征.在自行构建的企业年报语料库内进行实验,将该模型与多组传统模型进行对比.结果表明:该模型的F1值(精确率和召回率的调和平均数)为93.69%,对企业年报命名实体识别性能优于其他传统模型,有望成为企业评价工作自动化的有效方法.

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    一种改进变换网络的域自适应语义分割网络
    张峻宁, 苏群星, 王成, 徐超, 李一宁
    上海交通大学学报    2021, 55 (9): 1158-1168.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.307
    摘要215)   HTML138)    PDF (24999KB)(103)   

    语义标签的人工标注成本高,耗时长,基于域自适应的非监督语义分割是非常必要的.针对间隙大的场景或像素易限制模型训练、降低语义分割精度的问题,通过分阶段训练和可解释蒙版消除大间隙图片和像素的干扰,提出了一种改进变换网络的域自适应语义分割网络(DA-SSN).首先,针对部分源图到目标图的域间隙大、网络模型训练困难的问题,利用训练损失阈值划分大间隙的源图数据集,提出一种分阶段的变换网络训练策略,在保证小间隙源图的语义对齐基础上,提高了大间隙源图的变换质量.然后,为了进一步缩小源图中部分像素与目标图域间间隙,提出一种可解释蒙版.通过预测每个像素在源图域和目标图域之间的间隙缩小置信度,忽略对应像素的训练损失,以消除大间隙像素对其他像素语义对齐的影响,使得模型训练只关注高置信度像素的域间隙.结果表明,所提算法相比于原始的域自适应语义分割网络的分割精度更高.与其他流行算法的结果相比,所提方法获得了更高质量的语义对齐,表明了所提方法精度高的优势.

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    融合FCN和LSTM的视频异常事件检测
    武光利, 郭振洲, 李雷霆, 王成祥
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 607-614.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.120
    摘要431)   HTML13)    PDF (6753KB)(215)   

    针对传统视频异常检测模型的缺点,提出一种融合全卷积神经(FCN)网络和长短期记忆(LSTM)网络的网络结构.该网络结构可以进行像素级预测,并能精确定位异常区域.首先,利用卷积神经网络提取视频帧不同深度的图像特征;然后,把不同的图像特征分别输入记忆网络分析时间序列的语义信息,并通过残差结构融合图像特征和语义信息;同时,采用跳级结构集成多模态下的融合特征并进行上采样,最终获得与原视频帧大小相同的预测图.所提网络结构模型在加州大学圣地亚哥分校(UCSD)异常检测数据集的ped 2子集和明尼苏达大学(UMN)人群活动数据集上进行测试,均取得了较好的结果.在UCSD上的等错误率低至6.6%,曲线下面积达到了98.2%, F1分数达到了94.96%;在UMN上的等错误率低至7.1%,曲线下面积达到了93.7%,F1分数达到了94.46%.

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    基于空洞-稠密网络的交通拥堵预测模型
    石敏, 蔡少委, 易清明
    上海交通大学学报    2021, 55 (2): 124-130.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.99.009
    摘要381)   HTML3)    PDF (987KB)(221)   

    在利用卷积神经网络模型对短时交通拥堵情况等预测场景进行预测时,由于模型的卷积池化操作过程会丢失部分数据,使得目标位置的信息出现丢失及特征的分辨率持续下降,导致模型的预测能力降低.针对此,本文提出一种空洞-稠密神经网络模型.首先,利用空洞卷积用较少的网络参数获取更大感受野的特点,充分提取出复杂多变的数据时空特征.其次,通过下采样及稠密网络的等值映射,解决参数在神经网络层数增加过程出现退化的问题.最后,取实际的城市道路平均车速数据块对网络结构的有效性进行验证.结果表明:同卷积神经网络模型相比,该网络结构预测平均绝对误差降低3%~23%.

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    基于反向k近邻过滤异常的群数据异常检测
    吴金娥, 王若愚, 段倩倩, 李国强, 琚长江
    上海交通大学学报    2021, 55 (5): 598-606.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.011
    摘要316)   HTML3)    PDF (1494KB)(167)   

    针对无数据标签的群数据异常检测问题,提出在无监督模式下利用k最近邻(kNN)算法检测群数据异常.为减少由于异常值与正常值之间相互干扰而产生的漏报和误报,提出用反向k近邻(RkNN)算法对异常群数据进行反向过滤. 反向k近邻算法首先将统计距离作为不同群数据间的相似性度量,再用kNN算法求得每个集群的异常得分,并获得初始异常,最后使用RkNN算法对初始异常进行过滤.实验结果证明,所提算法能有效减少漏报和误报,且具有较高的异常检测率和良好的稳定性.

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