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期刊信息/Journal information
智能系统学报
中国人工智能学会 哈尔滨工程大学
智能系统学报

中国人工智能学会 哈尔滨工程大学

钟义信

双月刊

1673-4785

tis@vip.sina.com

0451-82518134

150001

哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼

智能系统学报/Journal CAAI Transactions on Intelligent SystemsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《智能系统学报》于2006年3月正式出刊,双月刊,大16开,CN 23-1538/TP,ISSN 1673-4785,邮发代号14-190。《智能系统学报》是由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办,是中国人工智能学会会刊。主要刊登神经网络与神经计算、智能信息处理、自然语言理解、智能系统工程、机器翻译、复杂系统、机器学习、知识工程与分布式智能、机器人、智能制造、粗糙集与软计算、免疫系统、机器感知与虚拟现实、智能控制与智能管理、可拓工程、人工智能基础等内容,目前,为美国《剑桥科学文摘》、英国《科学文摘》、中文核心期刊、中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊、中国科技核心期刊等重要数据库收录。连续5年获国家自然科学基金资助,曾获得中国高校百佳科技期刊、中国科技论文在线优秀期刊一等奖、中国高校特色科技期刊、工业和信息化部优秀期刊等多项荣誉。
正式出版
收录年代

    第十届中国数据挖掘会议

    175页

    一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

    潘悦悦吴立飞杨晓忠
    176-189页
    查看更多>>摘要:针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA).采用Cheby-shev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力.通过对 10 个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度.将MIWOA应用于辨识Rössler Lü和 混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性.

    多策略改进鲸鱼优化算法混沌系统参数辨识Chebyshev混沌映射自适应t分布蚁狮优化算法基准函数Wilcoxon秩和检验

    规则耦合下的多异构子网络MADDPG博弈对抗算法

    张钰欣赵恩娇赵玉新
    190-208页
    查看更多>>摘要:针对多无人机博弈对抗过程中无人机数量动态衰减问题和传统深度强化学习算法中的稀疏奖励问题及无效经验抽取频率过高问题,本文以攻防能力及通信范围受限条件下的多无人机博弈对抗任务为研究背景,构建了红、蓝两方无人机群的博弈对抗模型,在多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法的Actor-Critic框架下,根据博弈环境的特点对原始的MADDPG算法进行改进.为了进一步提升算法对有效经验的探索和利用,本文构建了规则耦合模块以在无人机的决策过程中对Actor网络进行辅助.仿真实验表明,本文设计的算法在收敛速度、学习效率和稳定性方面都取了一定的提升,异构子网络的引入使算法更适用于无人机数量动态衰减的博弈场景;奖励势函数和重要性权重耦合的优先经验回放方法提升了经验差异的细化程度及优势经验利用率;规则耦合模块的引入实现了无人机决策网络对先验知识的有效利用.

    深度强化学习多无人机博弈对抗MADDPGActor-Critic规则耦合经验回放稀疏奖励

    一种建立在GPT-2模型上的数据增强方法

    张小川陈盼盼邢欣来杨昌萌...
    209-216页
    查看更多>>摘要:针对句子分类任务常面临着训练数据不足,而且文本语言具有离散性,在语义保留的条件下进行数据增强具有一定困难,语义一致性和多样性难以平衡的问题,本文提出一种惩罚生成式预训练语言模型的数据增强方法(punishing generative pre-trained transformer for data augmentation,PunishGPT-DA).设计了惩罚项和超参数α,与负对数似然损失函数共同作用微调GPT-2(generative pre-training 2.0),鼓励模型关注那些预测概率较小但仍然合理的输出;使用基于双向编码器表征模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的过滤器过滤语义偏差较大的生成样本.本文方法实现了对训练集 16 倍扩充,与GPT-2 相比,在意图识别、问题分类以及情感分析 3 个任务上的准确率分别提升了 1.1%、4.9%和 8.7%.实验结果表明,本文提出的方法能够同时有效地控制一致性和多样性需求,提升下游任务模型的训练性能.

    自然语言处理人工智能数据增强句子分类少样本序列到序列生成式预训练语言模型双向编码器表征模型

    基于路径规划特点的语义目标导航方法

    高宇霍静李文斌伍静...
    217-227页
    查看更多>>摘要:为了解决语义目标导航任务中存在的探索效率低、深度不精准等问题,本文构建了一个解决语义目标导航任务的框架,在语义地图构建模块中引入了深度图边缘处理以及地图纠错机制;在探索模块中引入了覆盖范围最大化算法;在路径规划模块中引入了替代点机制.本文在一个 3D仿真环境下进行了实验.实验结果表明,本文提出的解决方案明显提升了语义目标导航任务的性能.此外,本文所提方法成功应用到了四足机器人上,从而验证了其在现实场景下的泛化性.

    人工智能视觉导航语义目标导航语义感知语义探索路径规划机器学习语义地图

    基于HHT-LSTM的冬奥会临时设施运行趋势预测方法研究

    常明煜田乐郭茂祖
    228-237页
    查看更多>>摘要:针对冬奥会延庆赛区临时设施的安全性和可使用性,本文充分结合信号处理算法与深度神经网络,提出了一种由希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对时序数据进行信号分解和信号特征提取,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)进行临时设施运行趋势预测 2 部分构成模型.该模型基于受严寒天气和大客流诱发的看台振动等一系列外因影响所测得的真实振动和倾角数据,实现对设施进行有效的预测,以避免发生安全问题,解决了由于受数据中一些无关特征因素的干扰导致预测准确度低的问题.论文提出的方法与循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、门控循环网络(gated recurrent neural network,GRU)、双向RNN和双向GRU等运行趋势预测方法进行比较,验证了本文方法的可行性和有效性,实验结果也说明所提出的模型在此类任务中表现非常出色.

    时间序列预测希尔伯特黄变换长短期记忆网络信号处理趋势预测临时设施预测方法数据分析自然语言处理

    边耦合相依网络动态修复策略研究

    高彦丽熊志豪陈世明
    238-248页
    查看更多>>摘要:为应对边耦合相依网络中因少部分的连边失效引起的网络大面积的结构性破坏甚至崩溃,本文提出了一种基于共同边界连边的边耦合相依网络级联失效修复模型.将修复过程与网络级联失效过程动态结合,同时根据边耦合网络的特征提出了复合冗余度择优修复策略和一种改进的复合冗余度择优修复策略.分别在随机故障和蓄意攻击情况下对ER-ER(Erdős-Rényi随机网络)、SF-SF(scale-free无标度网络)边耦合相依网络进行仿真,与随机修复策略及介数择优修复策略对比,寻找最优修复策略.研究发现在不同结构的边耦合相依网络中的最优修复策略,随着网络连边初始存留比例及故障类型的不同而发生改变,并且能够在更大的连边初始攻击比例下修复网络至初始状态的修复策略,其所需要的迭代步数并不一定最少.

    边耦合相依网络级联失效修复模型择优算法随机故障蓄意攻击随机网络无标度网络

    论智能的困扰和释放

    李德毅
    249-257页
    查看更多>>摘要:智能回答整个认知活动中"在哪里""是什么""为什么"和"怎么做"等基本问题,涵有丰富的内质,当前尚不存在公认的"智能"标准定义,本文分析了这种窘境,给出"智能"的 33 字新定义,不再区分是人的智能,还是机器的智能,让智能不再被人的生命特质中的意识、欲望、情感等纠缠困扰,把智能从身体中单独释放出来到体外,拓展开去,成为人工智能,如机器智能.同时,把学习对智能的重要性也在定义里理清楚了.这个定义通俗、简明、精辟,无需转出再定义.新定义尤其强调在物理空间表现的具身交互导致的感知智能和行为智能,在认知空间思维导致的计算智能和记忆智能.人类的认知力和想象力,人类学习的能力,以及解释、解决问题的能力,人类智能和人工智能的迭代发展,使得智能能够以超自然进化的速度增长,让人发挥人的智慧,机器发挥机器的智能,人类正在进入智能时代.

    具身交互感知智能行为智能计算智能记忆智能迭代

    作者须知

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