美国虚拟国家实验室协同创新机制——跨学科、全链路的灵活协同创新模式及启示

 以美国虚拟国家实验室（virtual national laboratory，VNL）为研究对象，运用文献研究法和案例分析法，梳理VNL发展路径和管理模式，以高新技术研发与应用转化为主线，总结提炼政府部门统筹协调、多类主体协同联动、高效信息沟通机制下的多主体、跨学科、全链路协同创新运行机制特点。结合VNL经验启示和中国当前矛盾问题，提出应积极探索市场需求牵引、跨产业链、复合型科研项目的创新机制，发挥国家实验室承上启下的衔接作用，撬动产业力量对基础科研形成补充，建立多主体、跨学科的科研需求响应机制等启示建议。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

大规模MIMO系统基于多分辨率深度学习网络的CSI反馈研究

快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel State Information Network,MCSINet),对反馈的信道状态信息进行压缩及预测,能够显著减少信道状态信息捕获与反馈开销,及降低时延.MCSINet模拟信道状态信息编解码系统,采用残差网络从信道样本中学习并完成信道预测,并通过多分辨率的卷积操作以及针对不同压缩率改变网络结构,从而更好预测信道状态.实验结果表明:与LASSO,TVAL3,CSINet等方法相比,MCSINet可以显著提高恢复信道状态信息,并且具有更低的误码率,复杂度和时延.     

模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法，应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号，将噪声信号从含噪信号中过滤掉，达到消噪的目的；根据自适应学习算法，利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新，以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标，采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较，结果表明，应用该方法可以获得更好的滤波性能。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

一种任意起始位姿的连续曲率泊车路径在线规划方法

针对目前泊车路径规划算法对起始位姿要求严格，且难以兼顾最终位姿精度、路径质量及计算效率等问题，提出了一种任意起始位姿的连续曲率路径在线规划方法。该方法将整个泊车路径规划分为库位内调整与入库过程两部分。库位内调整采用以最终位姿高精度与调整次数最少为目标函数的最优化方法进行逐段规划；入库过程采用连续曲率曲线组用于混合A*算法的状态节点扩展以直接生成无需后处理的可执行路径。设计考虑路径的曲率变化与方向改变次数的估价函数；采用由路径几何形状特征点构建特征多边形的碰撞检测方法以提高计算效率。离线仿真与实车试验结果验证了该方法的有效性。     

基于边缘计算的电力领域预测性维护架构设计

在对电力设备运维现状、预测性维护、边缘计算技术概要阐述的基础上,从涉及开展预测性维护的基础环境、开展边缘计算的关键要素、预测性维护的关键步骤几方面展开了充分的先决条件分析.对于边缘计算在电力领域预测性维护中的架构设计,与《边缘计算参考架构3.0》涉及的相关架构做了深度融合,用以指导预测性维护涉及的边缘计算,进而拓展应用思路,引导在电力物联网以及多站融合数据中心站大力推进的大背景下,边缘计算和边缘计算技术环境下电力领域预测性维护的研究和实际应用.     

分形塔分抗逼近电路——标度拓展与优化设计原理

分析B型分形塔分抗逼近电路的特征,该电路只具有负半阶运算性能.结合标度拓展理论,获得具有任意实数阶微积算子的分抗逼近电路——标度分形塔分抗逼近电路,并用非正则双重标度方程进行描述.分析该分抗逼近电路的运算性能和逼近性能.运用典型的数值求解算法分析频域特征及运算特征,对比不同初始阻抗值对零极点分布及频域曲线的影响.结合运算特征曲线与标度特征参量的不同取值情形,理论分析标度分形塔分抗逼近电路的优化原理并给出具体优化方法.对比分析标度分形塔分抗优化前后的逼近性能,定量分析运算振荡现象.介绍标度分形塔分抗的实际电路设计方案并给出实例,使用电阻电容与有源器件将该分抗的运算阶由-1μ0推广为0|μ|2.标度分形塔分抗逼近电路及其优化电路为分抗的构造与应用提供新思路.     

人工智能心理学研究的知识图谱分析

借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。