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电子学报
中国电子学会
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中国电子学会

王守觉

月刊

0372-2112

new@ejournal.org.cn;wanghui@ejournal.net.cn

010-68279116，68285082

100036

北京165信箱

电子学报/Journal Acta Electronica SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>1962年创刊，中国电子学会主办的高级学术月刊。刊登电子与信息及相关领域代表我国研究水平的最新科研成果和技术进展。本刊为中国自然科学核心期刊之一；科技部科技论文统计源期刊；中国科学引文数据库来源期刊。获2000年首届国家期刊奖以及2000年国家自然科学基金重点学术期刊专项基金资助。现被五个大型检索机构（Ei、Sci-Expanded、SA、苏联文摘杂志(рж)和日本科技文献速报）作为固定收录对象。
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    基于强化学习的离散事件系统最优定向监控

    胡瑜洪王德光杨明王玺...
    3172-3184页
    查看更多>>摘要：对于多个可控事件(控制指令)允许同时执行的情形,离散事件系统的监控器进行随机选择.然而,在实际应用中,如交通调度、机器人路径规划,可控事件的定向选择和数值优化是必须要考虑和解决的两个问题.对此,引入一种优化机制量化控制成本,将监督控制理论与强化学习结合,提出一种基于强化学习的离散事件系统最优定向监控器求解方法,使被控系统实现以下三个目标:(1)遵循安全性和活性控制规范;(2)每个状态下至多允许一个可控事件执行;(3)从初始状态到标记状态事件执行累计成本最小.首先,建立系统和控制规范的自动机模型,做同步积运算后可得到目标模型,通过定义的成本函数为目标模型中每个事件的执行赋予成本.其次,利用监督控制理论求解无阻塞且行为最大许可的监控器.最后,将监控器转化为马尔可夫决策过程,并利用Q学习算法求解出最优定向监控器.使用单向列车导轨控制案例和多轨道列车控制案例验证所提方法的有效性和正确性.仿真结果表明,所提出方法能够实现系统的无阻塞定向控制,并且使得定向监控器的数值成本最小.

    离散事件系统定向监控器强化学习最优控制数值优化交通系统

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    基于改进LESO的四旋翼无人机模糊线性自抗扰控制方法

    李壮举杜朋达王宁
    3185-3194页
    查看更多>>摘要：四旋翼无人机系统具有参数不确定性及强耦合性的特点,其飞行性能容易受到外部干扰而下降.为了保证四旋翼无人机飞行的稳定性,本文提出了一种基于改进线性扩张状态观测器(Linear Extended State Observer,LE-SO)的模糊线性自抗扰控制方法.通过模糊算法自适应调节线性自抗扰控制器的参数,基于Levant跟踪微分器跟踪四旋翼无人机位置及姿态角的二阶微分信号进而提取四旋翼无人机系统的总扰动,使用总扰动偏差及偏差的微分作为输入的模糊控制器来优化LESO对总扰动的估计精度.此外,分析了LESO的收敛性及闭环系统的稳定性.最后通过对比仿真验证了所提控制策略的有效性,并从系统的控制信号,动态响应能力和抗干扰能力等方面对控制方案的性能进行了定量分析.

    四旋翼无人机线性扩张状态观测器模糊控制Levant跟踪微分器

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    全局和局部感知的交通速度预测模型

    申岩松李琳黄传明
    3195-3205页
    查看更多>>摘要：面对日益严峻的交通堵塞问题,智能交通系统获得飞速发展和广泛应用,作为基石工作的交通速度预测因此备受关注.近些年来,深度学习被广泛用于交通速度预测的研究工作,并且研究方向也从单一的建模时间相关性迁移到复杂的时空相关性,图神经网络由于契合交通路网的图结构数据这一本质属性,成为建模空间相关性的主流方法.目前,大多数的研究工作已经注意到动态的空间相关性对交通速度预测任务的重要性.然而,基于这一发现所提出的建模思路主要预定义矩阵或自适应矩阵,属于静态矩阵,并不足以应对空间相关性的复杂和动态的特性.同时通过对真实交通速度数据集的分析,本文发现交通节点间依赖的局部波动相比交通路网的全局影响具有更强的动态性,这表明空间相关性可以从全局和局部的角度分开建模,因此本文提出了一个端到端全局和局部融合的动态图神经网络模型来进行交通速度预测.首先,交通速度流被自分解层分解为静态分量和动态分量,随后动态图生成模块为动态分量构造实时的动态图以匹配其动态性.基于构造的动态图和输入的预定义图,本文借助图卷积操作来学习这两类空间相关性的高阶表达.除此之外,本文在时间模块使用空洞因果卷积捕获交通数据中时间相关性.最后,残差连接被用来聚合时空相关性并输送给输出层完成最终的速度预测.在两个高速公路数据集和一个城市路数据集上的实验结果表明本文提出的模型相比主流模型在平均绝对误差和均方根误差两个预测指标上均优于主流模型.

    交通速度预测时空相关性动态图神经网络图生成

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    基于混合神经网络和注意力机制的生物医学事件触发词识别方法

    任永功林禹竹唐玉洁于博...
    3206-3216页
    查看更多>>摘要：生物医学事件作为生物医学文本挖掘的重要组成部分,在生物医学研究和疾病的预防中发挥着重要作用.触发词识别是生物医学事件抽取的关键和前提步骤,旨在提取描述事件类型的关键词.传统方法在特征提取过程中过分依赖自然语言处理工具,导致耗费人工成本.另外,由于生物医学文献的特殊性—长文本语句多,导致长距离依赖问题比较明显.为了解决这些问题,我们提出了一种混合结构,由残差卷积神经网络和双向长短期神经网络、混合神经网络和多头注意力机制组成.该模型利用残差卷积神经网络提取单词级特征并利用双向长短期神经网络提取上下文语义信息.此外,本文通过空间域滑动窗口将长句划分为等长短句,在不破坏上下文信息的前提下,避免了长距离依赖.实验结果表明,本文提出的方法在生物医学事件抽取通用语料MLEE(Multi-Level Event Extraction)上取得了较好的效果,F值达到81.15%.

    生物医学事件抽取触发词识别ReCNN-BiLSTM空间域滑动窗口MUH-Attention机制混合神经网络

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    基于尺度线索增强的无监督单目深度估计

    曲熠陈莹
    3217-3227页
    查看更多>>摘要：由于单目深度估计中图像与深度图存在一对多的对应关系,单目深度估计本身就存在着尺度歧义的问题.因此,本文引入基于多视图立体匹配(Multi-View Stereo,MVS)的单目多帧深度估计方法,构造移动深度,挖掘尺度线索,将传统单目深度估计与MVS深度估计有机结合,以改善单目深度估计几何建模中固有的模糊性问题.在此基础上,设计两个通道注意力模块,分别提高网络的场景结构感知能力和对局部信息的处理能力,从而更充分地融合不同尺度的特征,产生更精确、更清晰的深度预测.在KITTI数据集的测试结果中,本文方法的平均相对误差和平方相对误差相较基准网络分别最高提升4.7%和8.0%,所有误差和准确率指标均超越其他主流的无监督单目深度估计方法.

    单目深度估计无监督学习深度学习多尺度通道注意力

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    基于动态样本选择的概念漂移自适应预测方法

    代劲李昊王国胤
    3228-3239页
    查看更多>>摘要：概念漂移是影响流数据挖掘性能的重要因素,当前主要通过增量更新或重训练模型进行处理,但对已有知识并未充分利用.从综合利用全体样本出发,本文构建了一种基于动态样本选择的概念漂移自适应分类方法.该方法在新样本到来时进行基于局部一致性的漂移检测,在发现漂移发生时去除区域内的噪声样本,当检测到新概念出现时,对历史相似概念进行重用.最后,对区域内不同类别样本进行多代表点归纳,并同步更新预测模型.本文在含有不同漂移类型的合成数据集上进行去噪效果验证,并在真实数据集上进行预测任务.实验结果表明,该方法可以有效去除因概念漂移而形成的漂移噪声,有效提升了预测模型性能,整体预测表现优于流行的概念漂移自适应模型.

    概念漂移局部漂移检测流数据样本选择样本去噪自适应预测

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    网络攻击下考虑状态受限的微电网安全运行与控制

    吴忠强程洪强
    3240-3250页
    查看更多>>摘要：攻击、干扰、不确定性通常存在于微电网中危害系统的安全运行.为了解决此问题,设计了一种带攻击补偿的电压控制器,以减小或抵消攻击对系统稳定性的影响.设计攻击观测器对微电网中受到的攻击进行观测;利用多智能体一致性协议,考虑全状态约束问题,采用正切型障碍Lyapunov函数约束所设计的状态量,使系统状态约束在预设范围内,并实现无功功率分配.采用自适应模糊系统对系统中一些参变量的变化进行估计,提高控制器的自适应能力.仿真验证了控制器的有效性.

    微电网多智能体系统攻击障碍Lyapunov函数自适应模糊系统

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    一种场景自适应的双分支牛脸高效识别算法

    焦杰齐咏生刘利强李永亭...
    3251-3261页
    查看更多>>摘要：随着智慧牧业的高速发展,牛脸识别已成为牛场智能化养殖的关键,但牛场养殖环境复杂且动物的自主能动性差,导致牛脸数据采集与识别过程会受到模糊、遮挡和光照等环境因素的严重干扰.针对此问题,提出一种复杂场景自适应选择双分支牛脸高效识别算法.该算法首先设计了基于像素融合的数据增强策略,通过Beta分布计算融合系数,将牛的左右脸图像按融合系数进行像素级整合,在丰富样本特征信息同时,增强网络学习模糊和遮挡下的牛脸特征,提升网络对复杂场景的泛化能力;其次,在主干特征提取网络中引入一种新型注意力机制CDAA(Com-posite Dual-branch Adaptive Attention),可随着场景信息变换,自适应加强通道与空间注意力分支的权重,提高网络在复杂场景下的特征筛选能力;之后,设计FaceNet与U-LBP(Uniform Local Binary Patterns)结合的双分支特征提取结构,并将提取的特征向量实现自适应加权融合,增加网络在过亮或过暗环境下的鲁棒性;最后,在损失函数中加入改进交叉熵损失(Focal Loss),根据场景信息复杂度动态调控权重系数,实现对难易分类样本自主控制.为检测算法的有效性和实时性,在特定数据集上进行消融试验,与多种典型识别算法进行对比.实结果表明,提出的算法能很好满足实时性要求,在开集测试集上准确率达到87.53%,识别速度达到108帧/s,且在复杂场景下,识别效果均优于对比网络.

    复杂场景图像融合双分支结构牛脸识别场景自适应

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    基于预测兰姆波参考信号的缺陷概率成像

    陈晓戴杰
    3262-3271页
    查看更多>>摘要：针对兰姆波缺陷概率成像需要从材质相同的无缺陷结构获得参考信号的问题,提出一种基于参考信号理论预测的概率成像方法,实现兰姆波缺陷定位.该方法将初始信号和兰姆波的频散特性结合,根据拟合得到的幅值衰减系数计算概率成像路径上的参考信号.根据该方法计算得到的参考信号和对应路径上响应信号的希尔伯特谱定义缺陷表征指数,结合兰姆波椭圆概率成像方法实现缺陷定位.单一缺陷和双缺陷成像定位的实验结果表明,该方法可以得到缺陷的概率图像,对缺陷定位的误差小于7.07 mm,解决了需要测量兰姆波参考信号的问题,定位准确、实用性好.

    概率成像兰姆波无损检测缺陷损伤频散希尔伯特谱

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    基于网络编码的机密业务多路径光传输方法

    刘焕淋邓棣陈勇唐畅...
    3272-3277页
    查看更多>>摘要：随着互联网应用发展,越来越多具有安全需求的机密业务在空分复用弹性光网络中传输时,面临被攻击或窃听的安全风险.为了确保机密业务的传输安全性和减少频谱资源的浪费,提出一种空分复用弹性光网络中基于网络编码的机密业务多路径光传输方法.在机密业务的路由阶段,该方法通过设计评估链路被窃听概率、路径跳数和路径上空闲频谱资源的路径代价函数,为机密业务选择最小路径代价的两路径或三路径传输策;在纤芯选择中,设计路径碎片率和负载失衡的评估值,为机密业务选择满足业务带宽需求的碎片率低和负载均衡的纤芯;在频谱分配中,设计满足网络编码条件的频谱碎片和负载感知的频谱分配方法,通过滑动频谱窗方法,为机密业务寻找能网络编码、且导致纤芯的频谱碎片化程度小和负载均衡的频谱块.仿真结果表明,与其他采用网络编码的路由频谱分配算法相比,在负载大于200爱尔兰时,本文所提方法能有效降低机密业务阻塞率和提高频谱资源使用率.

    空分复用弹性光网络网络编码多路径窃听机密业务阻塞率

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