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重庆理工大学学报
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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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    基于通道组合-数据对齐-多尺度全局CNN的MI-EEG分类

    武岩满建志宋雨李奇...
    102-112页
    查看更多>>摘要：由于运动想象脑机接口(MI-BCI)范式不需要视觉刺激,应用MI-BCI范式在提高人机交互系统舒适度方面具有重要意义.为实现辅助设备的异步控制,提高模型的鲁棒性,减少通道使用数量以降低BCI系统输入的复杂性,提出一种基于通道组合(channel combination,CC)-数据对齐(euclidean space data alignment,EA)-多尺度全局卷积神经网络(multiscale global convolutional neural network,MGCNN)的运动想象脑电分类方法.通过引入大脑静息状态下的脑电信号,扩展MI-BCI输出指令集;利用CC将22通道脑电数据重构为左右对称通道加中间通道的3通道形式,重构后的数据经过EA方法规范后作为网络输入;构建多尺度卷积模块与全局卷积模块,并行提取脑电信号的局部特征和ERS/ERD全局特征;利用迁移学习提升模型的解码能力.结果表明:该方法在BCI Competition Ⅳ 2a数据集上达到了99.28％的平均准确率和0.99的Kappa值,提高了运动想象脑电分类精度,为在线异步运动想象脑机接口的应用与发展作出了贡献.

    运动想象脑机接口通道组合卷积神经网络数据对齐

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    垂直起降系统的互补滑模与情感神经网络控制

    贾超高诗鉴高铭谷海青...
    113-121页
    查看更多>>摘要：针对具有未知扰动的垂直起降机双闭环控制系统,提出一种基于连续径向基情感神经网络的互补积分滑模控制策略.建立了包含未知扰动项的垂直起降机的数学模型,为系统内外环分别设计滑模控制器和互补积分滑模控制器,基于对系统鲁棒性的考量,利用连续径向基情感神经网络逼近系统未知扰动项,给出神经网络权重的自适应律,形成一套新型的复合控制策略,利用Lyapunov方法分析了系统的稳定性.通过对垂直起降机的仿真实验与实物实验进行分析对比,证明了所设计的控制器具有更快的收敛速度、更高的跟踪精度和更佳的鲁棒性.

    垂直起降机互补积分滑模情感神经网络偏角控制

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    一种改进鱼鹰优化算法及其应用

    陈曦明张军伟张冉杨波...
    122-133页
    查看更多>>摘要：针对鱼鹰优化算法(osprey optimization algorithm,OOA)在运行时存在寻优精度和稳定性差的问题,提出了如下改进策略:首先,将SPM混沌映射融入种群的初始化阶段,提升种群多样性;其次,在勘探和开采阶段分别利用威布尔分布的长、短距离随机扰动策略更新鱼鹰的位置,可有效改善OOA的收敛精度;最后,提出一种"最优-随机均值"的变异策略,用于强化OOA迭代过程中跳出局部最优的能力.所提出的算法称为改进鱼鹰优化算法(improved osprey opti-mization algorithm,IOOA).为了验证IOOA的寻优能力,将IOOA与其他新兴智能算法分别对12个基准函数进行寻优对比实验,结果表明:IOOA的寻优成功率、收敛速度以及稳定性显著高于其他算法.此外,将所提出的IOOA应用于混合核相关向量机的超参数寻优中,进一步用于柴油机多目标性能预测.

    鱼鹰优化算法SPM混沌映射威布尔随机扰动最优-随机均值变异策略

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    基于HFSS的NFC天线研究与设计

    张志刚罗帅
    134-140页
    查看更多>>摘要：针对NFC(near field communication)天线的交互效率不高,导致传输信号不稳定的问题,可以分析天线的参数与电路的结构,使天线性能达到最优.利用Ansoft HFSS(high fre-quency structure simulator)进行环形天线的建模与分析,讨论了天线的结构参数对天线性能的影响,分析了RLC电路对天线电感的影响,设计了串联匹配电路.对天线的带宽进行了优化,并对设计的耦合天线传输距离进行仿真,确定最佳耦合距离,提高天线的品质因数.结果表明:天线的回波损耗降低至-27.25 dB,最佳耦合距离为20 mm.

    近场通信NFC天线HFSS仿真匹配电路

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    一种融合时序特征的网络场景识别算法

    张哲包德伟陶亮惠维...
    141-149页
    查看更多>>摘要：针对网络场景识别问题,提出了一种基于语义识别改进的树模型识别算法框架,利用语义分析提取网络时序特征,纵向表达用户活动轨迹,可更加直观地表征办公、宿舍和食堂等场景.同时,通过对数据通信物理模型拟合的网络环境特征(设备之间的路损、干扰等)进行识别,获得网络环境内设备的款型、安装的疏密和用户的负载等信息.进而基于决策树模型框架,耦合上述两类特征生成场景识别算法框架.通过耦合网络环境的流量特征及网络规划特征,全局框架具有智能识别网络场景的特点.算法针对多个数据集样本进行验证,证明所提方案均能对不同场景进行有效识别.

    实际场景分析时序特征建模场景识别特征融合树模型

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    针对移动平台的无人机自主降落的新型速度规划方法

    唐嘉宁张向东马孟星黄明辉...
    150-155页
    查看更多>>摘要：针对现有的无人机降落存在过激的加速、减速以及反向飞行和多次振荡的问题,进行了无人机自主降落于移动平台过程中的速度规划方法研究,提出了一种基于移动平台梯度和风险权重的自主降落速度规划方法.仿真实验表明,与Fast-perching降落方法相比,所提方法减少了过激的加速、减速和振荡次数,避免了反向飞行,且降落时间效率提高了30.76％,水平方向降落效率提高了26.47％,垂直方向降落效率提高了37.5％,为无人机自主降落到移动平台速度规划问题提供了一种有效的解决方案,具有一定的工程实用价值.

    无人机移动平台自主降落速度规划

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    多传感器信息预处理约束紧耦合建图算法

    甄子杰汪汗青王诚霍文渊...
    156-165页
    查看更多>>摘要：多传感器建图与定位SLAM系统(simultaneous localization and mapping)在室外长距离跨度环境中,由于各传感器信息融合不正确、特征匹配错误,或传感器状态信息不可信,导致建图精度不足,轨迹漂移甚至建图崩溃.对此,提出一种基于因子图优化的多传感器信息紧耦合算法(tightly-coupled lidar-visual-inertial odometry via smoothing,mapping and DBSCAN,LVI-SMAD),将前端点云和视觉信息联合的聚类结果作为因子图优化约束,以一种较低帧的约束形式加入到较高帧的点云地图输出中,加强了点云与视觉信息的紧耦合,解决了激光雷达与相机间信息匹配错误的问题,同时将该约束作为某一传感器信息不可信时的约束补充,减小了传感器信息不稳定情况下的定位漂移,提高了算法一致性.实验证明,在低坡度长跨度的工作环境中,LVI-SMAD与LVI-SAM对比,绝对轨迹误差降低了39.90％,与LIO-SAM对比降低了63.09％;在高坡度工作环境中,与LVI-SAM对比,绝对轨迹误差减少41.08％,与LIO-SAM对比减少64.87％,证明了算法的有效性与可行性.

    多传感器融合树优化密度聚类前端数据处理因子图优化

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    采煤工作面水流声的降噪算法研究

    李传兵李思毅程瑶
    166-175页
    查看更多>>摘要：采煤工作面水害事故发生前伴有水流声出现,为减小常见机械设备噪声对水流声识别的影响,提出了一种改进小波阈值降噪法.为了补偿水流声在采集过程中高频信号的损失,对其进行了预加重、分帧、加窗等预处理;采用小波软、硬阈值函数折衷法对阈值函数进行改进,避免了信号处理后带来的附加振荡问题;在固定阈值中引入了分解层数j,变化的阈值可最大程度分离水流声信号与噪声信号.结果表明,改进小波阈值降噪法相较于谱减法、子空间法和小波阈值法的硬阈值函数,输出信噪比提高了1 dB以上,降噪性能提升了15％左右;相较于小波阈值法的软阈值函数,当输入信噪比大于0 dB时,输出信噪比提高1 dB以上,可有效降低水流声信号中的机械设备噪声干扰.

    水流声降噪小波变换阈值函数信噪比

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    考虑碳排放成本的电动汽车生鲜配送路径优化研究

    曹仁伟张燕宏刘瑞峰孟利清...
    176-182页
    查看更多>>摘要：电动汽车技术的迅速发展,促进了物流业载具的转型升级.在满足电动汽车电量、配送服务时间窗、车辆装载量限制的条件下,综合考虑电动汽车的碳排放成本,将电动汽车的固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本、碳排放成本和充电成本之和构建最小成本的目标函数.利用改进的K-means聚类算法和启发式算法中的蚁群算法求解目标函数最小值,得到最优生鲜配送路线.通过实验仿真验证模型的准确性,并将采用电动汽车与采用传统燃油车进行生鲜配送的成本进行对比分析,得出采用电动汽车配送成本更低、污染更小的结论,同时也表明采用混合算法寻找最优路径具有更快、更准确的优势,对企业后期替换配送工具具有一定借鉴作用.

    电动汽车混合算法生鲜配送碳排放成本

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    自动化立体仓库退库货位优化问题及其求解算法

    何在祥李丽张云峰郗琳...
    183-194页
    查看更多>>摘要：针对自动化立体仓库出库作业过程中剩余货物退库问题,以堆垛机作业总能耗最小化为目标,以退库货位分配为决策变量,建立了自动化立体仓库退库货位优化模型,提出了基于深度强化学习的自动化立体仓库退库货位优化框架.在该框架内,以立体仓库实时存储信息和出库作业信息构建多维状态,以退库货位选择构建动作,建立自动化立体仓库退库货位优化的马尔科夫决策过程模型;将立体仓库多维状态特征输入双层决斗网络,采用决斗双重深度Q网络(dueling double deep Q-network,D3QN)算法训练网络模型并预测退库动作目标价值,以确定智能体的最优行为策略.实验结果表明D3QN算法在求解大规模退库货位优化问题上具有较好的稳定性.

    自动化立体仓库退库货位优化深度强化学习D3QN

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