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重庆理工大学学报
重庆理工大学
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    未知环境中无人机自适应边界快速检测算法

    唐嘉宁谢翠娟赵一帆李孟霜...
    180-188页
    查看更多>>摘要：边界感知检测是无人机实现自主探索的重要组成部分之一.为了提高在复杂多样的地下狭窄环境中自主探索过程的边界检测效率,提出一种未知环境中的无人机自适应边界快速检测算法(ADPlanner).通过雷达感知地下隧道未知环境,自适应地调整地下隧道或矿洞环境的局部采样空间,根据环境结构大大提高采样率(添加到RRG中的采样点与采样次数的比值);提出重采样率,以减小相邻时刻自适应采样框的采样点冗余度,进而通过重要性采样策略解决GBPlanner重复区域的过采样问题,实现增量检测.仿真实验表明:在 2 个不同的未知场景中,与GBPlanner相比,ADPlanner边界检测采样的运行时间减少了20.27%～38.33%,路径长度缩短了11.24%～18.86%,总探索时间缩短了 27.38%～38.38%,显著提高了无人机在未知环境下的探索效率.

    未知环境探索自适应采样框重要性采样路径规划SLAM

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    同结构近参数系统协同迭代学习控制算法研究

    何智颖陈自然
    189-197页
    查看更多>>摘要：为提升一组同结构近参数系统的迭代学习控制效率,从突破传统迭代学习控制算法对系统参数严格的可重复性的要求的角度出发,提出一种协同迭代学习控制算法.建立了同结构近参数系统协同迭代学习控制问题的数学描述;形成同结构近参数系统协同迭代学习控制算法,在理论分析的基础上确定了收敛的协同控制量并建立其协同迭代控制律,进一步形成同结构近参数系统迭代学习控制算法;对建立的协同迭代学习控制算法进行仿真验证.结果表明:与传统迭代学习控制算法相比,协同迭代学习控制算法可在保证输出精度的基础上提升收敛速率,且以协同控制量作为初始控制量进行迭代,可进一步缩短迭代学习所需的次数和时间.

    迭代学习控制同结构近参数系统协同迭代

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    一种面向远程驾驶数据传输的拥塞控制算法

    唐雄赵津韩金彪刘鹏...
    198-207页
    查看更多>>摘要：针对远程驾驶领域所需的高实时性网络传输应用场景,提出了自适应BBRv2 拥塞控制算法,旨在优化 BBRv2 拥塞控制算法在远程驾驶网络中不同往返时延(round trip time,RTT)流共享瓶颈链路的公平性,使其工作点趋近最佳工作点,并降低因为偏离最佳工作点造成的高传输时延.所提算法通过添加一个以RTT为减函数的因子动态提高较小RTT流的竞争性,设置排队时延阈值,改善较大RTT流和较小RTT流的反应灵敏度,实现相对公平的带宽分配和低时延传输.通过网络仿真器3(network simulator,NS3)平台验证自适应BBRv2 拥塞控制算法的有效性,结果表明:相比于BBRv2,在远程驾驶网络深度缓冲区,自适应BBRv2 算法在公平性上提升39.4%,时延大幅降低.

    远程驾驶拥塞控制BBRv2NS3

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    异构分布式深度学习平台的构建和优化方法研究

    胡昌秀张仰森彭爽陈涵...
    208-216页
    查看更多>>摘要：深度学习与大数据技术的结合在资源管理、任务调度等方面还存在许多问题,有待解决与优化.针对异构资源管理能力弱、原生调度算法灵活性差、多框架缺少统一的使用接口3 个问题,提出了一种异构资源下分布式深度学习框架整合平台,并对任务调度算法的优化进行研究.平台以Spark框架为基础,向下对异构资源进行拓展与管理,向上整合了SparkOnAngel与TensorFlowOnSpark 2 种框架,使用物理标注的方法,为挂载不同计算资源的机器打上不同的标签,并借助资源模型的双重表示,进行调度算法优化.结果表明:该平台与传统的spark集群相比,在5 个minist_spark与5 个WordCount混合任务场景下,执行耗时降低13.4%;在大批量的WordCount任务场景下,当作业量达到60 时,执行耗时可降低至 32.31%.平台能够扩展对GPU资源的管理,调度算法更加灵活高效,可为多个框架提供统一的调用接口.

    异构调度算法资源管理统一接口

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    新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架

    张本文高瑞玮乔少杰
    217-226页
    查看更多>>摘要：现有基于深度学习的面部表情识别模型不能有效地应对面部遮挡部分的干扰,无法准确捕捉面部未遮挡部分的特征,会导致识别准确率降低.为此,提出一种新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架FER-AM(facial expression recognition framework based on attention mechanism),应用局部特征网络提取面部表情的局部关键特征,设计全局特征网络学习整个面部表情中的互补信息,采用注意力机制处理面部遮挡部分如眼镜、口罩和围巾等.在RAF-DB、AffectNet、CK +(Cohn Kanade)及FED-RO数据集进行大量实验,结果表明:FER-AM的 7 种表情分类性能均优于基于深度学习的代表性人脸面部表情识别模型,识别准确率达到88.1%.

    遮挡面部表情识别特征提取特征分类深度学习注意力机制

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    改进NSGA-Ⅱ算法在水库流量控制系统中的应用

    朱壮华
    227-233页
    查看更多>>摘要：针对NSGA-Ⅱ采用的拥挤度距离策略在区分个体时存在无法有效识别有希望个体缺陷的问题,分析了产生拥挤度距离缺陷的原因,提出以目标函数和为标准的评价机制.基于该机制,进一步提出了改进NSGA-Ⅱ算法.采用DTLZ测试集和多个对比算法测试改进NSGA-Ⅱ算法的性能,并将改进NSGA-Ⅱ应用于水库流量控制系统优化问题.研究结果表明:改进NSGA-Ⅱ在综合性能方面超过大多数对比算法,在实际工程优化中也表现出出色的性能,具有实用性.

    NSGA-Ⅱ拥挤度距离收敛性水库流量控制系统

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    基于麻雀搜索算法的三端口变换器功率协调控制

    李山冉卓鑫王琪湄
    234-242页
    查看更多>>摘要：为研究微电网中的三端口变换器功率协调控制,提出了一种基于麻雀搜索算法的三端口变换器功率协调控制策略.首先,对一种新型的隔离型三端口变换器进行拓扑分析,并推导三端口变换器的等效电路模型和功率传输公式;然后,建立了三端口变换器的小信号模型,设计了基于麻雀搜索算法的功率协调控制策略;随后,通过仿真软件初步验证了麻雀算法相较于传统PI控制的优势;最后,通过RT-LAB实验平台验证了所提策略的可行性.实验结果表明:三端口变换器在不同运行场景下能稳定、平滑且有效地切换工况,实现功率协调控制.

    三端口DC-DC变换器微电网功率协调控制麻雀搜索算法

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    改进黑猩猩算法和LSSVR-BiLSTM双尺度模型的短期风功率预测

    王红君谢煜轩赵辉岳有军...
    243-252页
    查看更多>>摘要：为提高风功率预测精度,提出一种基于改进自适应白噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)、排列熵(PE)、改进黑猩猩优化算法(ICHOA)、最小二乘支持向量回归机(LSSVR)和双向长短时记忆(BiLSTM)网络相结合的短期风功率预测混合模型.通过ICEEM-DAN将非平稳的原始风电序列分解为相对平稳的模态分量,并使用PE聚合来降低计算复杂度.分别将BiLSTM模型和LSSVR模型应用于高频分量和低频分量的预测.采用ICHOA用于优化模型的参数.将每个预测分量值叠加得出最终预测结果.算例分析结果表明,所提LSSVR-BiLSTM双尺度深度学习模型与其他模型相比,能更好地拟合风功率数据,具有较高的预测精度和可行性.

    短期风功率预测ICEEMDAN算法黑猩猩优化算法最小二乘支持向量回归机双向长短时记忆网络

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    电力输电线路无人机巡检航线智能规划方法

    戴永东王永强高超蔡焕青...
    253-260页
    查看更多>>摘要：针对无人机在巡检输电线路时的路径规划效率问题,提出一种能够自主进行智能路径规划来避开障碍物的无人机巡检新方法.通过采集输电线路的点云数据,选择最佳的点云分割方法对采集到的点云数据进行实时语义分割,将具有语义属性的点云数据合并为体素.使用欧几里德符号距离场实时重建障碍物表面与周围障碍物之间的距离和角度,利用二维图像识别技术精确拍摄目标照片,识别输电通道中的绝缘子来调整无人机的框架角度和焦距.将所提方法与一些先进的方法进行实验对比,发现利用无人机自动巡检方法得到的位置误差小于 10 cm;与人工巡检相比,采用所提出方法时效率提高57.98%～62.88%,可应用于输电线路的大规模巡检任务.

    输电线无人机巡检航线规划3D点云分割

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    基于改进YOLO和Resnet的变电设备热缺陷识别及诊断方法

    郑文杰杨祎乔木吕俊涛...
    261-269页
    查看更多>>摘要：针对变电设备红外图像背景干扰大、热缺陷故障种类多、现有故障诊断方法效率低,难以满足实际巡检应用需求的问题,提出一种基于改进YOLO和Resnet的变电设备热缺陷识别及诊断方法.首先,构建典型变电设备红外图像数据集,采用卷积核分解及多层特征融合技术改进YOLOv4-Tiny算法,对发生故障的设备进行定位并获取该设备先验框;然后,提出融合密集连接的Res_DNet网络获取先验框内局部图像数据的多尺度特征,提高设备故障类型的分类准确度;最后,采用贝叶斯算法改进模型超参数,获取学习率、卷积核个数等的最佳组合,实现高效率及高准确度的故障识别与分类.研究结果表明:改进后的YOLOv4-Tiny算法相较于原算法准确率提升了5.3%,改进后的Res_DNet算法相比经典算法准确率提升了4.6%以上,能实现变电设备热缺陷状态高精度识别.

    变电设备红外图像YOLOv4-Tiny算法Resnet故障诊断

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