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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

    基于抽象关系场景图的图像情感识别

    康博钱艺文益民
    335-343页
    查看更多>>摘要：图像情感识别是通过分析视觉刺激来预测人类情感的抽象过程.现有方法大多缺乏对对象间关系以及对象与场景间相互作用的关注,并且对象间复杂多样的关系难以得到充分利用,进而导致难以正确对图像情感进行预测.为解决上述问题,提出一种基于抽象关系场景图的图像情感识别方法.首先,构建对象和属性检测器来提取图像中对象及其属性的特征.其次,使用对象特征推理对象间的亲密度和抽象关系特征,进而构建抽象关系场景图.再次,提出抽象关系图卷积网络来推理抽象关系场景图.最后,设计渐进式注意力机制对多个对象特征进行融合,以得到图像的整体对象特征.在FI、EmotionRoI和Twitter I公开数据集上的试验结果表明,该方法的分类准确率优于现有方法.

    图像情感识别抽象关系场景图图卷积网络注意力机制卷积神经网络视觉情感分析深度学习

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    基于扩张状态观测器的双摆吊车分层滑模控制

    姚鑫亚陈鹤
    344-352页
    查看更多>>摘要：吊车系统在大尺寸货物运送过程中会呈现出双摆效应,同时更易受到外部干扰影响,导致控制难度更大.针对双摆吊车系统控制难题,提出一种基于扩张状态观测器的分层滑模控制方法,在保证负载快速平稳运送的同时有效抑制吊钩和负载的摆动.基于吊车系统的动力学模型设计扩张状态观测器对系统的状态变量和干扰集合项进行估计,利用系统的状态误差和观测器的估计信号设计分层滑模控制器.此外,控制方法通过在滑模面中引入干扰补偿项,进一步提高系统的抗干扰能力.通过数值仿真,与已有方法进行对比,充分验证该研究方法在工作效率和鲁棒性方面均具有良好的控制性能.

    吊车系统双摆效应欠驱动系统分层滑模控制扩展观测器摆动抑制机电系统先进控制

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    Stewart平台神经网络非奇异终端滑模控制

    常光宇陈志峰郭春雨庞明...
    353-359页
    查看更多>>摘要：针对Stewart平台的六自由度(six degrees of freedom,6-DOF)轨迹跟踪问题,提出一种基于神经网络的非奇异终端滑模控制方法并应用于Stewart平台的位置姿态控制中.通过分析Stewart平台的位置反解和速度反解,建立运动学方程,利用牛顿-欧拉方程建立动力学方程,并结合加速度反解得到了平台的状态空间表达式;基于非奇异滑模面函数,设计非奇异终端滑模控制律.考虑到径向基函数(radial Basis function,RBF)神经网络的逼近特性,采用RBF神经网络对模型未知部分进行自适应逼近,并利用Lyapunov第二法设计了自适应律;通过仿真证明控制器设计的有效性.仿真结果表明,相比于比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器,提出的RBF神经网络非奇异终端滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和动态特性.

    Stewart平台并联机器人动力学滑模控制自适应控制系统神经网络Lyapunov方法非线性控制

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    融合用户传播风险和节点影响力分析的虚假信息传播控制方法

    荆军昌张志勇宋斌班爱莹...
    360-369页
    查看更多>>摘要：在线社交网络中虚假信息传播蔓延成为当前网络空间安全治理面临的重要挑战.提出一种融合用户传播风险和节点影响力分析的虚假信息传播控制方法DDC-UPRNI(disinformation diffusion control method integ-rating user propagation risk and node influence analysis).综合考虑虚假信息传播特征空间的多样性和复杂性,通过自注意力机制实现用户传播虚假信息行为维度、时间维度和内容维度特征的嵌入表示,运用改进的无监督聚类K-means++算法实现不同用户传播风险等级的自动划分;设计一种自适应加权策略实现对离散粒子群优化算法的改进,进而提出一种基于离散粒子群优化的虚假信息传播关键节点选取方法,用于从具有特定传播风险等级的用户节点集合中选取若干个具有影响力的控制驱动节点,从而实现精准、高效的虚假信息传播控制;基于现实在线社交网络平台上开展试验,结果表明,所提出的DDC-UPRNI方法与现有算法相比,在控制效果和时间复杂度等重要指标上具有明显优势.该方法为社会网络空间中的虚假信息管控治理提供重要参考.

    在线社交网络虚假信息传播风险嵌入表示节点影响力自适应加权离散粒子群传播控制

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    改进蚁群算法的送餐机器人路径规划

    蔡军钟志远
    370-380页
    查看更多>>摘要：蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处.为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷.在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性.最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题.

    蚁群算法遗传算法状态转移公式适应度函数引导素局部最优初始种群时间窗约束路径规划

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    改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割

    刘庆鑫李霓贾鹤鸣齐琦...
    381-391页
    查看更多>>摘要：针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进䲟鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法.针对䲟鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力.以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值.选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理.

    图像处理多阈值分割䲟鱼优化算法最小交叉熵透镜成像反向学习自适应权重因子全局优化遥感图像

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    融合交叉注意力的突发事件多模态中文反讽识别模型

    胡文彬陈龙黄贤波陈晨...
    392-400页
    查看更多>>摘要：网民在社交媒体参与突发事件讨论时,时常会采用反讽修辞方式表达对事件的看法,此举导致情感分析的难度增加,且已有中文反讽识别对社交媒体中网民发布的多模态评论研究较少,有必要对图文多模态中文反讽识别进行深入研究.运用交叉注意力机制捕捉模态间的不一致性表达,提出融合交叉注意力的多模态中文反讽识别模型(fuse cross attention model,FCAM).在模型中,首先运用TextCNN(text convolutional neural net-works)和ResNet(deep residual network)分别提取中文文本浅层特征和图像特征,再运用交叉注意力机制分别得到文本层和图像层的注意力特征,按照残差方式分别实现文本浅层特征和文本层注意力特征的连接、图像特征和图像层注意力特征的连接,使用注意力机制融合 2 个特征表示,经过分类层得到反讽分类结果.基于某一地区新冠疫情期间相关话题的微博评论数据,构建出突发公共卫生事件多模态中文反讽数据集,在该数据集上试验验证,相较于基准模型,FCAM具有一定的优越性.

    突发事件社交媒体多模态评论中文反讽识别中文反讽数据集交叉注意力机制注意力机制情感分析

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    基于局部Transformer的泰语分词和词性标注联合模型

    朱叶芬线岩团余正涛相艳...
    401-410页
    查看更多>>摘要：泰语分词和词性标注任务二者之间存在高关联性,已有研究表明将分词和词性标注任务进行联合学习可以有效提升模型性能,为此,提出了一种针对泰语拼写和构词特点的分词和词性标注联合模型.针对泰语中字符构成音节,音节组成词语的特点,采用局部Transformer网络从音节序列中学习分词特征;考虑到词根和词缀等音节与词性的关联,将用于分词的音节特征融入词语序列特征,缓解未知词的词性标注特征缺失问题.在此基础上,模型采用线性分类层预测分词标签,采用线性条件随机场建模词性序列的依赖关系.在泰语数据集LST20 上的试验结果表明,模型分词F1、词性标注微平均F1 和宏平均F1 分别达到 96.33%、97.06%和85.98%,相较基线模型分别提升了0.33%、0.44%和0.12%.

    泰语分词词性标注联合学习局部Transformer构词特点音节特征线性条件随机场联合模型

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    面向医学影像报告生成的门归一化编解码网络

    谭立玮张淑军韩琪郭淇...
    411-419页
    查看更多>>摘要：医学影像报告的自动生成可以减轻医生的工作强度,减少误诊或漏诊的情况发生.由于医学影像的独特性,通常病灶比较小,与正常区域灰度差异难以分辨,导致文本生成时关键词的缺失,报告不够准确.对此提出一种面向医学影像报告生成的门归一化编解码网络,通过门控通道变换单元优化视觉特征提取,加强特征间的差异,自动筛选关键特征;提出门归一化算法,沿通道维度整合上下文信息,在浅层网络激活、深层网络抑制通道间神经元活性,过滤无效特征,使文本和视觉语义充分交互,提高报告生成质量.在 2 种广泛使用的基准数据集IU X-Ray和MIMIC-CXR上的试验结果表明,模型能够取得先进的性能,生成的影像报告也具有更好的视觉语义一致性.

    医学影像处理文本处理特征提取信息融合通道编码深度学习报告生成器灰度差异

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    语义图支持的阅读理解型问题的自动生成

    徐坚
    420-428页
    查看更多>>摘要：问题自动生成是人工智能领域的一项技术,其目标是根据输入的文本模拟人类的能力,自动生成相关问题.目前的问题自动生成研究主要基于通用数据集生成问题,缺乏专门针对教育领域的问题生成研究.为此,专注于面向中学生的问题自动生成进行研究.构建一个专门为问题生成模型训练需求而设计的数据集RACE4QG,以满足中学生教育领域的独特需求;开发一个端到端的问题自动生成模型,该模型训练于数据集RACE4Q,并采用改进型"编码器-解码器"方案,编码器主要采用两层双向门控循环单元,其输入为单词和答案标记的嵌入表示,编码器的隐藏层采用门控自注意力机制获得"文章和答案"的联合表示后,再输入到解码器生成问题.试验结果显示,该模型优于最优基线模型,3 个评价指标BLEU-4、ROUGE-L和METEOR分别提高了3.61%、1.66%和1.44%.

    语义图数据集自动问题生成模型编码器解码器答案标记图注意力网络门控循环单元

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