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区块链技术发展现状与展望 被引量：2721
1
作者 袁勇 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期481-494,共14页
区块链是随着比特币等数字加密货币的日益普及而逐渐兴起的一种全新的去中心化基础架构与分布式计算范式,目前已经引起政府部门、金融机构、科技企业和资本市场的高度重视与广泛关注.区块链技术具有去中心化、时序数据、集体维护、可编... 区块链是随着比特币等数字加密货币的日益普及而逐渐兴起的一种全新的去中心化基础架构与分布式计算范式,目前已经引起政府部门、金融机构、科技企业和资本市场的高度重视与广泛关注.区块链技术具有去中心化、时序数据、集体维护、可编程和安全可信等特点,特别适合构建可编程的货币系统、金融系统乃至宏观社会系统.本文通过解构区块链的核心要素,提出了区块链系统的基础架构模型,详细阐述了区块链及与之相关的比特币的基本原理、技术、方法与应用现状,讨论了智能合约的理念、应用和意义,介绍了基于区块链的平行社会发展趋势,致力于为未来相关研究提供有益的指导与借鉴. 展开更多
关键词 区块链 比特币 共识机制 智能合约 平行社会
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关于统计学习理论与支持向量机 被引量：2278
2
作者 张学工 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期32-42,共11页
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样... 模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状。 展开更多
关键词 统计学理论 支持向量机 机器学习 模式识别
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PID参数先进整定方法综述 被引量：526
3
作者 王伟 张晶涛 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期347-355,共9页
PID控制是过程控制中应用最广泛的控制方法 .文中综述了 PID参数先进整定方法及近年来在此方面得到的最新研究成果 ,并对将来的发展进行了展望 .
关键词 PID控制 参数整定 自适应 工业过程控制
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计算机视觉中摄像机定标综述 被引量：430
4
作者 邱茂林 马颂德 李毅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期43-55,共13页
回顾了摄影测量学和计算机视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行了分析、比较、并讨论了摄像机定标方法应用于计算机视觉中的特点.
关键词 计算机视觉 摄像机定标 摄影测量学 立体视觉
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模型预测控制--现状与挑战 被引量：463
5
作者 席裕庚 李德伟 林姝 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期222-236,共15页
30多年来,模型预测控制(Model predictive control,MPC)的理论和技术得到了长足的发展,但面对经济社会迅速发展对约束优化控制提出的不断增长的要求,现有的模型预测控制理论和技术仍面临着巨大挑战.本文简要回顾了预测控制理论和工业应... 30多年来,模型预测控制(Model predictive control,MPC)的理论和技术得到了长足的发展,但面对经济社会迅速发展对约束优化控制提出的不断增长的要求,现有的模型预测控制理论和技术仍面临着巨大挑战.本文简要回顾了预测控制理论和工业应用的发展,分析了现有理论和技术所存在的局限性,提出需要加强预测控制的科学性、有效性、易用性和非线性研究.文中简要综述了近年来预测控制研究和应用领域发展的新动向,并指出了研究大系统、快速系统、低成本系统和非线性系统的预测控制对进一步发展预测控制理论和拓宽其应用范围的意义. 展开更多
关键词 模型预测控制 约束控制 大系统 非线性系统
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图像理解中的卷积神经网络 被引量：428
6
作者 常亮 邓小明 +4 位作者 周明全 武仲科 袁野 杨硕 王宏安 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1300-1312,共13页
近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了... 近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮.本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用.首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用. 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像理解 深度学习 图像分类 物体检测
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灰度图象的二维Otsu自动阈值分割法 被引量：359
7
作者 刘健庄 栗文青 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1993年第1期101-105,共5页
Otsu法是最常用的利用图象一维灰度直方图的阈值化方法之一,本文的目的是将它推广到二维直方图。二维Otsu法除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息。通过与一维的Otsu法比较表明,在有噪声的图象中,本文提出... Otsu法是最常用的利用图象一维灰度直方图的阈值化方法之一,本文的目的是将它推广到二维直方图。二维Otsu法除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息。通过与一维的Otsu法比较表明,在有噪声的图象中,本文提出的方法性能好得多。 展开更多
关键词 图象分割 灰度图象 阈值化
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基于虹膜识别的身份鉴别 被引量：259
8
作者 王蕴红 朱勇 谭铁牛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期1-10,共10页
描述了基于虹膜识别的身份鉴别系统 .该系统包括虹膜图像摄取、图像预处理、特征提取和匹配四个部分 .虹膜图像摄取采用了自主开发研制的装置 ,特征提取采用 Gabor滤波和Daubechies- 4小波变换等纹理分析方法 ,匹配采用方差倒数加权欧... 描述了基于虹膜识别的身份鉴别系统 .该系统包括虹膜图像摄取、图像预处理、特征提取和匹配四个部分 .虹膜图像摄取采用了自主开发研制的装置 ,特征提取采用 Gabor滤波和Daubechies- 4小波变换等纹理分析方法 ,匹配采用方差倒数加权欧氏距离方法 .与现有的其它方法相比 ,该方法利用了二维虹膜图像丰富的纹理信息并具有旋转。 展开更多
关键词 虹膜识别 身份鉴别 生物特征 图像识别 小波变换 图像预处理 计算机
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机器人技术研究进展 被引量：370
9
作者 谭民 王硕 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期963-972,共10页
机器人技术的研究已从传统的工业领域扩展到医疗服务、教育娱乐、勘探勘测、生物工程、救灾救援等新领域,并快速发展.本文简要介绍了工业机器人、移动机器人、医疗与康复机器人和仿生机器人研究中的部分主要进展,并通过分析和梳理,归纳... 机器人技术的研究已从传统的工业领域扩展到医疗服务、教育娱乐、勘探勘测、生物工程、救灾救援等新领域,并快速发展.本文简要介绍了工业机器人、移动机器人、医疗与康复机器人和仿生机器人研究中的部分主要进展,并通过分析和梳理,归纳了机器人技术发展中的一些重要问题,探讨机器人技术的发展趋势. 展开更多
关键词 工业机器人 移动机器人 医疗机器人 康复机器人 仿生机器人
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视觉跟踪技术综述 被引量：255
10
作者 侯志强 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期603-617,共15页
视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题,本文对这一问题进行了详细的介绍．首先,对视觉跟踪技术在视频监视、图像压缩和三维重构等三个主要方面的应用进行了论述．其次,详细阐述了该技术的研究现状,介绍了其中的一些常用方法,... 视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题,本文对这一问题进行了详细的介绍．首先,对视觉跟踪技术在视频监视、图像压缩和三维重构等三个主要方面的应用进行了论述．其次,详细阐述了该技术的研究现状,介绍了其中的一些常用方法,为清楚说明这些方法,先对视觉跟踪问题进行了分类,然后介绍了处理视觉跟踪问题的两种思路即自底向上和自顶向下的思路,最后将具体的视觉跟踪方法分为四类进行了介绍,这四类分别是基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型的跟踪．最后,从控制论角度给出视觉跟踪算法所面临的难点,即算法要满足鲁棒性、准确性和快速性要求时所遇到的困难,并对视觉跟踪问题的研究前景进行了展望． 展开更多
关键词 计算机视觉 视觉跟踪 图像序列 监视系统 MPEG-4 三维重构
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模糊PID控制技术研究发展回顾及其面临的若干重要问题 被引量：201
11
作者 胡包钢 应浩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期567-584,共18页
简要回顾了模糊ＰＩＤ控制器的研究发展状况．系统地归纳了模糊ＰＩＤ控制器的 基本形式．讨论了阻碍模糊控制技术发展的几个重要理论问题．包括系统化设计方法，控制 性能优于传统ＰＩＤ控制器的模糊控制器设计，模糊控制器非线性逼近... 简要回顾了模糊ＰＩＤ控制器的研究发展状况．系统地归纳了模糊ＰＩＤ控制器的 基本形式．讨论了阻碍模糊控制技术发展的几个重要理论问题．包括系统化设计方法，控制 性能优于传统ＰＩＤ控制器的模糊控制器设计，模糊控制器非线性逼近能力及其量化指标，模 糊系统的规则爆炸．文中试图对有关问题的内涵进行重新定义，以及探求解决难题的关键． 如将模糊系统中的“规则爆炸”问题更正为“参数效率”问题．最后，提出了对模糊控制 理论与技术发展的思考，其中特别强调应把“简单性”作为智能控制器设计中的基本策略． 展开更多
关键词 智能控制 模糊控制 非线性逼近 模糊PID控制器
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非线性PID控制器 被引量：229
12
作者 韩京清 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1994年第4期487-490,共4页
本文利用非线性跟踪一微分器和非线性组合方式来改进经典ＰＩＤ调节器以提高其适应性和鲁棒性．
关键词 PIDC控制器 自校正控制 非线性
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强化学习研究综述 被引量：270
13
作者 高阳 陈世福 陆鑫 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期86-100,共15页
强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化... 强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向. 展开更多
关键词 机器学习 强化学习 马尔可夫环境 函数估计 偏差技术
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动态系统的故障诊断技术 被引量：308
14
作者 周东华 胡艳艳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期748-758,共11页
提出了一种全新的分类框架,将故障诊断方法整体分为两大类,即定性分析的方法和定量分析的方法.对现有的方法在此框架下进行了划分,并详细介绍了每种方法的基本思想、研究进展和典型应用,其中重点讨论了数据驱动的方法.最后,简述了故障... 提出了一种全新的分类框架,将故障诊断方法整体分为两大类,即定性分析的方法和定量分析的方法.对现有的方法在此框架下进行了划分,并详细介绍了每种方法的基本思想、研究进展和典型应用,其中重点讨论了数据驱动的方法.最后,简述了故障预测的研究现状,并探讨了故障诊断研究存在的问题和未来的发展方向. 展开更多
关键词 动态系统 故障诊断 故障预测 数据驱动
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生成式对抗网络GAN的研究进展与展望 被引量：327
15
作者 王坤峰 苟超 +3 位作者 段艳杰 林懿伦 郑心湖 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期321-332,共12页
生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并... 生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域,GAN正在被广泛研究,具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展,并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后,本文还讨论了GAN与平行智能的关系,认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念,特别是计算实验的思想,为ACP(Artificial societies,computational experiments,and parallel execution)理论提供了十分具体和丰富的算法支持. 展开更多
关键词 生成式对抗网络 生成式模型 零和博弈 对抗学习 平行智能 ACP方法
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信息融合理论的基本方法与进展 被引量：184
16
作者 潘泉 于昕 +1 位作者 程咏梅 张洪才 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期599-615,共17页
信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学研究方向 ,由于其在军事和民用领域已经展现出的有效与广阔的理论和应用前景 ,而备受国内外学者和众多实际工程领域专家的高度关注 .文章对近几年来信息融合国际年会... 信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学研究方向 ,由于其在军事和民用领域已经展现出的有效与广阔的理论和应用前景 ,而备受国内外学者和众多实际工程领域专家的高度关注 .文章对近几年来信息融合国际年会和近百种国际学术期刊进行了统计分析 ,对信息融合在军事和民用领域的应用分布情况、所采用的各种不同数学工具和研究方法所占的比例、融合系统建模方法、算法、发展动向。 展开更多
关键词 多传感器系统 信息融合 模型 算法
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基于视觉的目标检测与跟踪综述 被引量：299
17
作者 尹宏鹏 陈波 +1 位作者 柴毅 刘兆栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1466-1489,共24页
基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方... 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的梳理和总结.首先,根据所处理的数据对象的不同,将目标检测分为基于背景建模和基于前景建模的方法,并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结.其次,根据跟踪过程有无目标检测的参与,将跟踪方法分为生成式与判别式,对基于统计的表观建模方法进行了归纳总结.然后,对典型算法的优缺点进行了梳理与分析,并给出了其在标准数据集上的性能对比.最后,总结了该领域待解决的难点问题,对其未来的发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 目标跟踪 背景建模 表观建模
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区块链安全问题:研究现状与展望 被引量：294
18
作者 韩璇 袁勇 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期206-225,共20页
区块链是比特币底层的核心技术,展示了在自组织模式下实现大规模协作的巨大潜力,为解决分布式网络中的一致性问题提供了全新的方法.随着比特币的广泛流通和去中心化区块链平台的蓬勃发展,区块链应用也逐渐延伸至金融、物联网等领域,全... 区块链是比特币底层的核心技术,展示了在自组织模式下实现大规模协作的巨大潜力,为解决分布式网络中的一致性问题提供了全新的方法.随着比特币的广泛流通和去中心化区块链平台的蓬勃发展,区块链应用也逐渐延伸至金融、物联网等领域,全球掀起了区块链的研究热潮.然而,区块链为无信任的网络环境提供安全保障的同时,也面临安全和隐私方面的严峻挑战.本文定义了区块链系统设计追求的安全目标,从机制漏洞、攻击手段和安全措施三方面对区块链各层级的安全问题进行全面分析,提出了区块链的平行安全概念框架,并总结未来区块链安全问题的研究重点.本文致力于为区块链研究提供有益的安全技术理论支撑与借鉴. 展开更多
关键词 区块链 可证明安全 隐私保护 安全威胁 监管
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区块链共识算法的发展现状与展望 被引量：277
19
作者 袁勇 倪晓春 +1 位作者 曾帅 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2011-2022,共12页
共识算法是区块链技术的核心要素,也是近年来分布式系统研究的热点.本文系统性地梳理和讨论了区块链发展过程中的32种重要共识算法,介绍了传统分布式一致性算法以及分布式共识领域的里程碑式的重要研究和结论,提出了区块链共识算法的一... 共识算法是区块链技术的核心要素,也是近年来分布式系统研究的热点.本文系统性地梳理和讨论了区块链发展过程中的32种重要共识算法,介绍了传统分布式一致性算法以及分布式共识领域的里程碑式的重要研究和结论,提出了区块链共识算法的一种基础模型和分类方法,并总结了现有共识算法的发展脉络和若干性能指标,以期为未来共识算法的创新和区块链技术的发展提供参考. 展开更多
关键词 区块链 共识算法 分布式系统 拜占庭容错 P2P网络
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AdaBoost算法研究进展与展望 被引量：271
20
作者 曹莹 苗启广 +1 位作者 刘家辰 高琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期745-758,共14页
AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出... AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出以及被证实的过程,在此基础上,引出AdaBoost算法的起源与最初设计思想;接着,介绍AdaBoost算法训练误差与泛化误差分析方法,解释了算法能够提高学习精度的原因;然后,分析了AdaBoost算法的不同理论分析模型,以及从这些模型衍生出的变种算法;之后,介绍AdaBoost算法从二分类到多分类的推广.同时,介绍了AdaBoost及其变种算法在实际问题中的应用情况.本文围绕AdaBoost及其变种算法来介绍在集成学习中有着重要地位的Boosting理论,探讨Boosting理论研究的发展过程以及未来的研究方向,为相关研究人员提供一些有用的线索.最后,对今后研究进行了展望,对于推导更紧致的泛化误差界、多分类问题中的弱分类器条件、更适合多分类问题的损失函数、更精确的迭代停止条件、提高算法抗噪声能力以及从子分类器的多样性角度优化AdaBoost算法等问题值得进一步深入与完善. 展开更多
关键词 集成学习 BOOSTING ADABOOST 泛化误差 分类间隔 多分类
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