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题名一种基于数据驱动的CPS建模方法研究
被引量：10
- 1
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作者
杨帆
刘彦
李仁发
段梦琴
谢国琪
黄晶
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机构
湖南大学嵌入式与网络计算省重点实验室
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第5期961-972,共12页
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基金
国家自然科学基金(61173036
61300037)资助~~
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文摘
信息-物理融合系统(CPS)由物理事件与计算系统两大部分组成,前者专注于处理连续的物理过程,与时间的流逝存在密切联系;后者则只能处理基于0-1机制的离散问题,两者存在本质上的差别.传统的建模方法一般需事先估计系统将要经历的状态及每一个状态转换所需的时间,这在复杂的CPS(Cyber-Physical System)环境中难以预测,也没有真正意义上实现计算系统与物理事件之间的交互.因此,我们提出一种新的建模方法 DCDM:面向CPS的真实环境经传感器、网络等测试得出一些原始的离散数据,通过一定的数学方法(GMDH)从数据出发建立系统的连续模型,为了缩小离散数据与连续模型之间的误差,采用反馈控制的方式不断调整两者之间的差距,直至其减小到一定的范围之内.DCDM从根本上改变了传统的建模方式,提出了一种从离散数据出发建立系统模型的思想,通过反馈控制实现物理事件与计算系统之间的深度融合.DCDM具有以下4种优势:(1)建模对象容易获得且更加客观,能真实反映系统本身;(2)通过数学方法直接实现参数的筛选,去除冗余属性,减小弱影响因子对系统模型的影响;(3)相较于其他数据拟合的方法,DCDM具有更加简单的复杂度,能节约大量的计算时间;(4)在离散数据与连续模型之间的误差方面,相较于其他的算法有着明显的改进.实验结果表明,在真实数据集中,DCDM的执行速度快于当前最新的数据建模方法,且数据集越大优势越明显.
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关键词
信息-物理融合系统
GMDH
连续系统
离散系统
反馈控制
物联网
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Keywords
GMDH
cyber-physical system
GMDH
continuous system
discrete system
feedback control
Internet of Things
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名信息—物理融合系统中建模方法综述
被引量：8
- 2
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作者
李仁发
杨帆
谢国琪
黄晶
段梦琴
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机构
湖南大学嵌入式与网络计算省重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第5期165-175,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61173036)~~
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文摘
信息—物理融合系统(CPS)不仅包含离散的计算过程、网络通信,还涉及处理连续的物理事件。从CPS所涉及的离散系统和连续系统2个方面出发,分别介绍了当前存在的一些建模理论及基于该理论的开发工具,并概括总结了它们在CPS领域的应用。对CPS亟需解决的问题做了简单介绍,并在此基础上提出了解决CPS建模问题可能存在的4种可行的方法,为CPS建模研究者提供参考。
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关键词
信息—物理融合系统
建模理论
建模工具
离散系统
连续系统
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Keywords
cyber-physical system
modeling theories
model tools
discrete system
continuous system
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法
被引量：1
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作者
段梦琴
李仁发
黄晶
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机构
湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期1071-1078,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61173036
61272061)
湖南省科技计划资助项目(2014GK3009)
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文摘
基于传感器的人体行为识别是一个新兴研究领域,作为物联网的一项重要应用,在医疗监护、助老助残、智能办公/家居等方面有着广阔的应用前景。识别率是行为识别的一个重要衡量指标,而特征和分类算法又是影响识别率的两个重要因素。提取了基于多传感器行为识别架构的关联特征,并引入压缩感知和稀疏表示理论,提出一种多任务压缩感知行为识别方法。最后,在基准数据库上采用个体无关的留一验证方法进行了大量实验,结果表明所提出的融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法能有效提升行为识别率,与对应的单任务行为识别方法相比,识别速度提高约56%。
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关键词
机器学习
物联网
体域网
行为识别
特征提取
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Keywords
machine learning
Internet of Things
body area network
activity recognition
feature extraction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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