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期刊信息/Journal information
控制与决策
控制与决策

张嗣瀛　王福利

月刊

1001-0920

kzyjc@mail.neu.edu.cn

024-83687766

110819

沈阳东北大学125信箱

控制与决策/Journal Control and DecisionCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1986年,由教育部主管,东北大学主办.本刊是自动控制与决策领域的综合性学术期刊,大16开,月刊,经邮局发行.本刊是研究生教育中文重要期刊,中文核心期刊,并已进入美国Ei等几大检索系统.本刊的影响因子历年在信息与系统类期刊中名列前茅.连续两年被评为百种中国杰出学术期刊.
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    FDI攻击下异构互联信息物理系统分布式攻击估计

    陈丽郭胜辉
    4073-4082页
    查看更多>>摘要：针对含有虚假数据注入(false data injection，FDI)攻击和传感器故障的异构互联信息物理系统，研究分布式攻击估计器设计问题。首先，将系统状态和传感器故障增广成等价的广义状态空间模型，利用该模型和子系统间的关联信息设计分布式攻击估计观测器。在分布式观测器的设计中，引入中间变量和输出估计误差反馈项，使观测器具有灵活的参数矩阵结构，适用于不同状态维度子系统组成的异构系统，实现对攻击信号和传感器故障的同时估计。其次，对动态误差系统进行稳定性分析，利用H∞性能来抑制攻击信号和外部干扰对估计效果的影响，同时以线性矩阵不等式的形式给出观测器增益矩阵的求解方法。最后，通过数值仿真和对比仿真验证所提攻击估计方法的可行性。

    FDI攻击互联信息物理系统异构系统分布式观测器状态估计攻击估计

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    区间约束违反度引导的区间约束多目标进化算法

    王飞梦孙靖戴红伟
    4083-4092页
    查看更多>>摘要：区间约束多目标优化问题的目标函数或约束条件中至少有一个含有区间不确定性参数，该问题广泛存在于实际工程应用中。目前求解该问题的算法非常少，且实际约束优化问题的可行域往往是间断的。针对具有间断可行域的区间约束多目标优化问题，通过定义区间约束违反度，给出基于区间的可行性规则，基于此，提出一种区间约束违反度引导的区间约束多目标进化算法。所提出算法以基于分解的区间多目标进化算法为框架，首先，采用拉丁超立方体采样在搜索空间中探测可行域，利用均匀分布的采样点构成初始种群;然后，每隔固定进化代数，基于个体的区间约束违反度或区间拥挤距离，自适应调整参考向量;接着，使用双差分变异算子生成新个体，并基于可行性规则更新邻域个体;最后，将所提出算法在构造的具有间断可行域的区间约束多目标基准函数和海岛综合能源系统优化调度问题上进行测试，并与3个区间约束多目标进化算法比较。实验结果表明，所提出算法具有优越的性能。

    约束多目标优化问题区间进化算法区间约束违反度拉丁超立方体采样自适应参考向量

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    多策略虚假数据注入攻击下切换系统滑模控制的安全设计

    马娟赵海娟徐勤琪
    4093-4098页
    查看更多>>摘要：研究在多策略网络攻击下切换系统的滑模控制问题。在传感器向控制器传输信息的通道中，系统遭受到多策略的虚假数据注入(false data injection，FDI)攻击。与传统的FDI攻击不同，多策略FDI攻击会根据攻击时刻选择不同攻击策略。多策略FDI攻击造成系统传输信息的损坏，进而导致切换系统状态不稳定甚至发散。为解决这一问题，应用滑模控制方法保证切换系统的依概率输入-状态稳定性能。应用Lyapunov函数方法得到了闭环切换系统稳定性的充分条件。另外，建立了系统状态与受损状态信息之间的数学模型，基于可用的受损状态，设计滑模控制律，所设计的滑模控制律保证了系统状态的可达性，系统状态轨迹在有限时间内被驱动到指定滑模面内。最后，通过数值仿真验证了所提方法的有效性。

    切换系统滑模控制多策略虚假数据注入攻击依概率输入-状态稳定Lyapunov函数

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    基于动态混合注意力的自知识蒸馏

    唐媛陈莹
    4099-4108页
    查看更多>>摘要：自知识蒸馏降低了对预训练教师网络的依赖，但是其注意力机制只关注图像的主体部分，一方面忽略了携带有颜色、纹理信息的背景知识，另一方面空间注意力的错误聚焦情况可能导致主体信息遗漏。鉴于此，提出一种基于动态混合注意力的自知识蒸馏方法，合理挖掘图像的前背景知识，提高分类精度。首先，设计一个掩膜分割模块，利用自教师网络建立注意力掩膜并分割出背景特征与主体特征，进而提取背景知识和遗漏的主体信息;然后，提出基于动态注意力分配策略的知识提取模块，通过引入基于预测概率分布的参数动态调整背景注意力和主体注意力的损失占比，引导前背景知识相互协作，逐步优化分类器网络对图像的关注，提高分类器网络性能。实验结果表明:所提出方法使用ResNe t18网络和WRN-16-2网络在CIFAR 100数据集上的准确率分别提升了2。15％和1。54％;对于细粒度视觉识别任务，使用ResNet18网络在CUB 200数据集和MIT67数据集上的准确率分别提高了3。51％和1。05％，其性能优于现有方法。

    深度学习模型压缩知识蒸馏图像分类注意力机制背景知识

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    基于双层交互Q学习的路网抢修和物资配送联合调度

    张国富朱前顺苏兆品岳峰...
    4109-4117页
    查看更多>>摘要：受损路网修复和物资配送是灾后应急响应初期的两个重要环节，已有研究大都将路网修复和物资配送割裂开来考虑，难以满足实际救援需求。为此，在构建抢修队与运输队联合调度的路网模型的基础上，引入马尔科夫决策过程来模拟抢修队的修复活动和运输队的救援活动，分别设计相应的状态、动作集和即时奖励函数，并提出一种基于双层交互Q学习的路网抢修和物资配送联合调度算法。对比实验表明，所提方法能有效提高路网抢修和物资配送的效率，可为应急响应初期的救援与处置提供及时可靠的物资保障。

    灾后应急响应路网修复物资配送马尔科夫决策双层交互Q学习联合调度优化

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    面向分布式系统标签噪声的时间序列分类方法

    林子谦张坤樊重俊杨夏洁...
    4118-4126页
    查看更多>>摘要：时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域的分布式边缘设备中，由于其往往具备人类不可识别的特征，基于现实数据的时间序列分类任务中普遍存在数据"孤岛"和标注错误等问题。为解决分布式数据环境下这一困难，提出一种联邦时序过滤框架，该框架充分考虑自监督对比学习在提取复杂时序数据表征的优越性，并结合联邦学习方法来解决分布式系统的隐私安全问题，同时降低通信成本。首先，通过在服务器上维护一套基准样本，使用基于区别对比损失和预测对比损失的时序增强预监督策略，通过预训练-微调方法获得一个高泛化时间序列表征能力的预监督模型;然后，引入一种新的标签噪声过滤的方法，利用由预监督模型指导的伪标签与本地标注的标签协同过滤设备中的噪声数据，并将干净数据集用于全局模型的训练;最后，根据各种标签噪声下对框架进行有效性验证，验证不同基准数据比例对于所构造框架的影响，并通过消融实验验证预监督模型各损失的过滤效果。

    联邦学习自监督学习时间序列分类标签噪声分布式系统

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    图像与点云三维体信息交互的3D多目标跟踪网络

    杨浩冉李辉艾晓雪赵国伟...
    4127-4135页
    查看更多>>摘要：多目标跟踪是自动驾驶领域中的一个关键问题。然而，仅依赖单一图像信息或点云信息难以克服复杂场景下的跟踪挑战，目前，多模态融合的跟踪方法在融合性能、数据关联、轨迹管理等方面仍然存在许多问题。为此，提出图像与点云三维体信息交互的3D多目标跟踪网络。首先，设计三维体特征交互模块来获取目标的三维体形态信息，得到更有判别性的特征，提升复杂场景下的定位精度;然后，设计基于三维综合运动估计的数据关联，利用卡尔曼滤波以及目标在点云中的运动信息，获取目标在下一帧中的位置预测，从而提升目标在帧间的一致性;最后，为进一步增强轨迹关联的鲁棒性，设计一种基于三维体特征的轨迹管理模块，以更好地克服目标消失-重现的关联问题。在KITTI数据集上的实验结果表明，与其他方法相比，所提出跟踪方法具有更好的跟踪性能。

    点云3D多目标跟踪三维体特征信息交互运动估计

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    一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法

    徐森高婷徐秀芳许贺洋...
    4136-4140页
    查看更多>>摘要：聚类集成算法在数据挖掘和模式识别等领域应用广泛。现有的聚类集成算法虽取得了显著的进展，但鲜有同时考虑如何处理冗余成员和关注成员内部多样性的算法。对此，设计一种簇的不确定性度量指标，并提出一种基于成员选择的簇加权聚类集成算法。首先，利用平均差异性度量和筛选聚类成员，并引入信息熵衡量簇的不确定性，给簇赋予相应的权重;其次，在基于成员选择的簇加权共协矩阵和高置信度矩阵的基础上构建增强矩阵;最后，在增强矩阵上执行层次聚类算法得到最终的聚类集成结果。采用多个UCI数据集进行实验，将所提算法与主流的聚类集成算法进行比较，实验结果表明，所提出的算法可以获得更好的聚类集成效果，且具有较高的鲁棒性和稳定性。

    聚类集成数据挖掘成员选择簇加权信息熵共协矩阵

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    一种新的轻量化生成对抗网络及其在风电数据插补中的应用

    武甲齐咏生马然高胜利...
    4141-4150页
    查看更多>>摘要：针对风电场监控和数据采集系统(supervisory control and data acquisition，SCAD A)数据在采集传输过程中常遇到的数据丢失问题，提出一种新的自适应轻量化生成对抗网络插补策略(adaptive transformer slim GAIN，AT-SGAIN)，旨在增强数据完整性。AT-SGAIN通过简化GAIN模型结构，显著提高了计算效率;采用双判别器结构，分别用于真实数据和生成数据的鉴别，保障了速度提升过程中插补精度的维护。算法集成了Transformer(变压器模型)编码器，增强了对风电数据时间序列特征的捕捉能力，并通过自适应双分支注意力机制，精准调整通道和空间注意力权重，提升了网络对局部信息的敏感度。实验结果证明，所提算法在多项对比测试中均显著优于现有经典方法。

    风电数据插补监控和数据采集系统数据轻量化变压器模型自适应注意力机制自适应轻量化生成对抗插补网络

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    考虑多维修队合作策略的灾后路网修复调度与路由联合优化

    谭晓燕毛新华周继彪徐婷...
    4151-4159页
    查看更多>>摘要：灾后路网修复决策研究中"一个受损路段只能由一个维修队修复"的常用约束限制了通过多维修队合作减少重要路段修复时间，从而改善修复效果的可能。为解决该问题，基于受损路网模型和多维修队修复同步性，提出多维修队合作修复策略的约束式，研究以路网性能累计效用最大化为目标的应急救援阶段灾后路网多维修队合作修复调度与路由联合优化问题。首先，根据灾后节点可达性建立路网性能评价指标;然后，设计多维修队场景下修复动作的回报函数，以此为基础构建灾后路网多维修队合作修复调度与路由联合优化问题的马尔可夫决策过程，并采用贪心算法和Q学习算法求解该问题;最后，通过案例分析结果表明，在随机破坏和灾难点破坏场景中，所提出方法能够加速路网性能的恢复，有效提升应急救援阶段路网性能累计效用，保障灾后救援活动顺利进行。

    受损路网修复联合优化多维修队合作马尔可夫决策过程贪心算法Q学习

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