智能系統(tǒng)學(xué)報

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《智能系統(tǒng)學(xué)報》 關(guān)注(): 期刊周期：雙月刊; 期刊級別：北大核心; 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：1673-4785; 國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1673-4785; 主辦單位：中國人工智能學(xué)會哈爾濱工程大學(xué); 主管單位：中華人民共和國工業(yè)和信息化部; 查看智能系統(tǒng)學(xué)報近十年數(shù)據(jù)入口>>>; 上一本期雜志：《控制理論與應(yīng)用》期刊論文發(fā)表; 下一本期雜志：《微處理機》電子科技論文發(fā)表

　　【雜志簡介】

　　《智能系統(tǒng)學(xué)報》經(jīng)國家新聞出版署批準(zhǔn),《智能系統(tǒng)學(xué)報》已于2006年3月正式出刊,雙月刊,大16k,96頁,CN23-1538/TP,ISSN1673-4785,郵發(fā)代號14-190.

　　智能系統(tǒng)學(xué)報(CAAITransactionsonIntelligentSystems)由中國人工智能學(xué)會和哈爾濱工程大學(xué)聯(lián)合主辦，是中國人工智能學(xué)會會刊之一。主要刊登神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)計算、智能信息處理、自然語言理解、智能系統(tǒng)工程、機器翻譯、復(fù)雜系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、知識工程與分布式智能、機器人、智能制造、粗糙集與軟計算、免疫系統(tǒng)、機器感知與虛擬現(xiàn)實、智能控制與智能管理、可拓工程、人工智能基礎(chǔ)、生物信息學(xué)與人工生命等內(nèi)容。

　　《智能系統(tǒng)學(xué)報》以高起點辦刊為宗旨，為期刊發(fā)展迎來新契機，以“構(gòu)建智能平臺，打造精品期刊”為理念，為期刊發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。由64位國內(nèi)外智能科學(xué)領(lǐng)域的知名專家組成的編委會為刊物的發(fā)展作出了卓越的貢獻(xiàn)。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　該刊已被波蘭《哥白尼索引》、英國《科學(xué)文摘》數(shù)據(jù)庫收錄，2009年6月起成為中國科技核心刊源。

　　【欄目設(shè)置】

　　所刊內(nèi)容包括人工智能與計算智能、智能控制與決策、智能信息處理、專家系統(tǒng)與知識工程、機器學(xué)習(xí)與知識發(fā)現(xiàn)、人工心理與機器情感,以及智能技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　單目視覺同步定位與地圖創(chuàng)建方法綜述顧照鵬，劉宏，GU Zhaopeng，LIU Hong

　　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比對算法研究進(jìn)展劉富，姜奕含，鄒青宇，LIU Fu，JIANG Yihan，ZOU Qingyu

　　人體下肢生物力學(xué)建模研究進(jìn)展邵明旭，王斐，殷騰龍，劉健，SHAO Mingxu，WANG Fei，YIN Tenglong，LIU Jian

　　1-B it 人機交互系統(tǒng) 程煜，張鳴宇，陶霖密，CHENG Yu，ZHANG Mingyu，TAO Linmi

　　一種基于模糊方法的領(lǐng)導(dǎo)-跟隨型多機器人編隊控制吳垠，劉忠信，陳增強，孫青林，WU Yin，LIU Zhongxin，CHEN Zengqiang，SUN Qinglin

　　一種新型懸垂絕緣子檢測機器人機構(gòu)設(shè)計何磊，王洪光，劉愛華，王林，HE Lei，WANG Hongguang，LIU Aihua，WANG Lin

　　《煙花算法引論》新書出版

　　基于改進(jìn)逆向運動學(xué)的人體運動跟蹤趙軍，於俊，汪增福，ZHAO Jun，YU Jun，WANG Zengfu

　　具有面部表情的仿人頭部機器人系統(tǒng)的研制信繼忠，柯顯信，楊陽，尚宇峰，XIN Jizhong，KE Xianxin，YANG Yang，SHANG Yufeng

　　第三屆CCF大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)會議

　　柔性流水車間排產(chǎn)問題的一種協(xié)同進(jìn)化 CGA 求解方法韓忠華，朱一行，史海波，林碩，董曉婷，HAN Zhonghua，ZHU Yihang，SHI Haibo，LIN Shuo，DONG Xiaoting

　　一種基于內(nèi)存計算的電力用戶聚類分析方法王德文，孫志偉，WANG Dewen，SUN Zhiwei

　　第一屆國際智能信息系統(tǒng)應(yīng)用研討會

　　河北職稱論文發(fā)表：城鎮(zhèn)化綜合水平演變特征及驅(qū)動因子分析

　　[摘要] 通過以合肥市為研究對象，從人口、經(jīng)濟、土地、生活方式四個方面，構(gòu)建城鎮(zhèn)化綜合水平評價體系;運用熵值法，對2000-2012年合肥市城鎮(zhèn)化綜合水平進(jìn)行測度，結(jié)果表明：自2000年以來，合肥市經(jīng)濟水平和基礎(chǔ)設(shè)施增長速度較快，作為省會城市，經(jīng)濟中心與行政中心一致。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展所需要的人才、資金等要素向省域中心區(qū)集聚使經(jīng)濟發(fā)展的能力強化，但是相對于東部發(fā)達(dá)地區(qū)，合肥市前期的經(jīng)濟和設(shè)施水平較低。回歸模型分析結(jié)果表明：合肥市城鎮(zhèn)化水平的提高主要由政府行政力、產(chǎn)業(yè)集聚力、民營經(jīng)濟拉動力、外資推動力四個方面推動，其中政府行政力對合肥市城鎮(zhèn)化水平的提高發(fā)揮了最重要的作用。

　　[關(guān)鍵詞] 合肥市,城鎮(zhèn)化綜合水平,熵值法,驅(qū)動因子,結(jié)論

　　智能系統(tǒng)學(xué)報最新期刊目錄

引入因果發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)的跨領(lǐng)域知識泛化方法————作者：李珊珊;趙清杰;朱文龍;阮錦佳;于鐵軍;馬少輝;孫保勝;

摘要：領(lǐng)域泛化是將多個已知領(lǐng)域的知識泛化到未知目標(biāo)領(lǐng)域的技術(shù)。然而，現(xiàn)有領(lǐng)域模型在提取圖像特征時，容易受高維噪聲的影響，導(dǎo)致提取的圖像特征無法與標(biāo)簽產(chǎn)生穩(wěn)定的因果關(guān)系。因此，受跨域不變因果機制的啟發(fā)，本文通過引入因果發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)技術(shù)，提高跨域知識泛化的準(zhǔn)確性。首先，提取圖像的低維潛在特征并對其進(jìn)行變分推理，保留圖像基本信息的同時實現(xiàn)特征變量相互獨立。然后，通過重構(gòu)潛在特征變量與類別標(biāo)簽之間的因果有向無環(huán)圖(...

基于改進(jìn)CycleGAN網(wǎng)絡(luò)的面部腧穴定位算法————作者：楊婕;高陽;段鄭玉;姬冰霞;張雄;上官宏;

摘要：現(xiàn)有腧穴自動定位方法存在定位誤差大、算法泛化能力弱、操作復(fù)雜等缺點，不能滿足大規(guī)模針灸臨床應(yīng)用的需求。針對以上問題，提出一種適用于面部腧穴定位的改進(jìn)循環(huán)一致生成對抗網(wǎng)絡(luò)。首先，采用雙循環(huán)對抗訓(xùn)練機制，通過對稱生成對抗網(wǎng)絡(luò)的交替迭代實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化；其次，針對面部圖像的特點，設(shè)計內(nèi)嵌腧穴信息感知塊的對稱編解碼生成器和能夠在不同感受野下處理特征的多尺度分塊判別器；最后，采用多個損失函數(shù)對腧穴定位網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...

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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)方法存在巨大的差異。目前，僅有少量文獻(xiàn)能根據(jù)不同縮放方法來總結(jié)不同深度學(xué)習(xí)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(fù)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)（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(xué)習(xí)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(jìn)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(jìn)行短時傅里葉變換時，需要對時域信號進(jìn)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(jìn)行卷...

基于人工勢場的防疫機器人改進(jìn)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(xué)習(xí)效率低的問題，提出一種基于人工勢場的改進(jìn)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(biāo)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(zhǔn)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(jìn)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(zhǔn)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(jìn)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(biāo)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(fēng)浪擾動降低目標(biāo)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(dāng)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(xué)習(xí)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(jìn)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(zhǔn)————作者：陸軍;王文豪;杜宏勁;

摘要：針對點云配準(zhǔn)過程中，下采樣時容易丟失關(guān)鍵點，影響配準(zhǔn)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(zhǔn)方法，提高了配準(zhǔn)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xì)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(jìn)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(zhǔn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(xué)習(xí)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(biāo)簽細(xì)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(yuǎn)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(xùn)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(biāo)簽細(xì)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(biāo)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(biāo)簽過濾細(xì)化兩種策略來提升目標(biāo)...

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...

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