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基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配 被引量:11
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作者 向朝参 李耀宇 +3 位作者 冯亮 陈超 郭松涛 杨盘隆 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期918-934,共17页
随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和... 随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和粒度细,以及空闲时间充足的优点.因此,利用这些智联网汽车现有的移动感知设备能够为城市大规模、细粒度、低成本的感知提供很好的机会.本文以出租车、滴滴等这一类重要的智联网汽车为研究对象,重点研究它们的感知任务分配问题,主要面临两方面挑战:一是智联网汽车载客收益(如出租车载客收入)以及汽车/感知任务分布具有时空动态性,导致智联网汽车的感知成本具有高时空动态性且很难建模和学习.二是感知任务的最优分配问题是NP-hard问题,具有指数级时间复杂度.同时,高移动性的智联网汽车对任务的实时分配要求很高.因此,如何对大规模的智联网汽车实现任务的最优实时分配具有挑战性.为了解决这两个挑战,本文提出基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配方法.通过深度强化学习模型对高时空动态性的汽车感知成本进行精确学习,然后基于学习结果进行感知任务的实时最优分配.具体地,针对挑战一,利用基于双注意力机制的循环神经网络挖掘汽车载客收益的时空相关性,并结合驾驶耗费模型,学习智联网汽车的感知成本.针对挑战二,首先通过问题等价转换和理论分析,证明该任务的最优分配问题具有单调子模目标函数和q-独立系统约束条件.然后,基于子模优化理论,联合考虑整体收益和边际效益,提出多项式时间复杂度的近似最优分配算法(近似率为1/2+c_(max)/c_(min)),其中c_(max)和c_(min)分别表示所有感知成本的最大和最小值.最后,基于两个大规模的智联网汽车数据集(重庆市,约12493辆车;纽约市,约超过1.13亿个行 展开更多
关键词 智联网汽车 感知任务分配 深度强化学习 子模优化 循环神经网络
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基于数据摘要的流式子模优化算法研究
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作者 王怡 常青 +1 位作者 王耀力 郝慧琴 《电子设计工程》 2023年第4期16-20,27,共6页
针对如何从数据中提取出公平摘要的问题,文中采用流式子模最大化方法来解决该问题,并对其算法进行改进,提出一种公平约束下的流式子模最大化算法。该算法根据摘要的个数以及数据属性范围设置上下界构成公平约束,能够确保提取出代表性子... 针对如何从数据中提取出公平摘要的问题,文中采用流式子模最大化方法来解决该问题,并对其算法进行改进,提出一种公平约束下的流式子模最大化算法。该算法根据摘要的个数以及数据属性范围设置上下界构成公平约束,能够确保提取出代表性子集涵盖原始数据集的所有属性范围。仿真结果表明,该文算法与其他流式子模最大化算法相比,不仅时间复杂度减少了8.6%以上,而且在不同数据集下都能保证数据摘要结果的公平性与多样性。 展开更多
关键词 数据汇总 子模优化 公平约束 流算法 多样性
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流式鲁棒子模覆盖算法的图集覆盖问题的研究
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作者 田歌 王耀力 +1 位作者 常青 孙永明 《电子设计工程》 2021年第23期133-138,共6页
针对在具有庞大数据集的图中选择小部分具有代表性顶点的问题,将其归纳为数据摘要问题,并采用传统子模覆盖的方法来解决。对庞大数据集进行动态处理时,为保证因数据集过大而无法装入内存的同时还要对数据集中所有数据进行访问,引入了流... 针对在具有庞大数据集的图中选择小部分具有代表性顶点的问题,将其归纳为数据摘要问题,并采用传统子模覆盖的方法来解决。对庞大数据集进行动态处理时,为保证因数据集过大而无法装入内存的同时还要对数据集中所有数据进行访问,引入了流式算法,与子模覆盖算法结合后,对其进行改进使选出的集合具有鲁棒性,并将该算法的边界和通信复杂度与之前算法比较。经仿真实验得出,文中算法不仅能避免对大量内存进行有效的访问,而且可以在删除部分元素后,集合稳定性比普通流式子模算法提高10%以上。 展开更多
关键词 数据摘要 集合覆盖 子模优化 流算法 鲁棒性
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基于改进的特征图串法识别人体行为
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作者 苏亮亮 梁栋 +1 位作者 唐俊 王年 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期165-171,共7页
视频的有效表达是识别行为的关键与难点。提出了一种改进的特征图串的视频表达方法,在动态规划框架下,利用子模优化方法和图匹配技术实现了行为的识别。首先,利用近年来被广泛应用的时空特征点探测器获取视频序列中的关键点;接着引入子... 视频的有效表达是识别行为的关键与难点。提出了一种改进的特征图串的视频表达方法,在动态规划框架下,利用子模优化方法和图匹配技术实现了行为的识别。首先,利用近年来被广泛应用的时空特征点探测器获取视频序列中的关键点;接着引入子模优化方法完成视频在时域上的划分;然后在每个时域区间内以关键点为节点形成图结构,使得行为视频的特征表示转化为有序的特征图串;最后基于重加权随机游走的图匹配方法和动态时间规整实现成对视频的匹配与对齐。通过2组公开数据集(KTH和UT-interaction)上的实验及与其他方法的比较,验证了本文方法是有效的、可行的。 展开更多
关键词 子模优化 特征图串 RRWM DTW
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直流电网MMC拓扑及其直流故障电流阻断方法研究 被引量:109
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作者 吴婧 姚良忠 +3 位作者 王志冰 李琰 杨波 曹远志 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2681-2694,共14页
难于阻断直流侧故障电流是典型半桥模块化多电平换流器(half bridge sub module based modular multilevel converter,HBSM-MMC)的固有缺陷,严重影响该类型换流器在直流电网中的应用,因此开展具有直流故障电流阻断能力的MMC拓扑及控制... 难于阻断直流侧故障电流是典型半桥模块化多电平换流器(half bridge sub module based modular multilevel converter,HBSM-MMC)的固有缺陷,严重影响该类型换流器在直流电网中的应用,因此开展具有直流故障电流阻断能力的MMC拓扑及控制技术研究意义重大。首先介绍典型HBSM-MMC的拓扑结构及工作原理,阐述其直流侧故障特性及影响机理,对比分析现阶段存在的直流侧故障清除方法及优缺点,指出基于换流器拓扑的自清除方法是解决直流侧故障电流阻断问题的最有效方法之一;通过对国内外MMC拓扑的调研,分别详细研究3类MMC优化拓扑结构及其直流故障隔离和电流阻断机理,对比分析3类优化拓扑的各项参数和功能实现的优缺点,为后续MMC技术在多端直流输电系统和多电压等级直流电网中的应用提供技术参考。 展开更多
关键词 多电压等级直流电网 模块化多电平换流器拓扑 直流故障电流阻断能力 单个子模块拓扑优化 桥臂拓扑优化 单相拓扑优化
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目标检测模型及其优化方法综述 被引量:28
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作者 蒋弘毅 王永娟 康锦煜 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1232-1255,共24页
近年来,基于卷积神经网络的目标检测研究发展十分迅速,各种检测模型的改进方法层出不穷.本文主要对近几年内目标检测领域中一些具有借鉴价值的研究工作进行了整理归纳.首先,对基于卷积神经网络的主要目标检测框架进行了梳理和对比.其次... 近年来,基于卷积神经网络的目标检测研究发展十分迅速,各种检测模型的改进方法层出不穷.本文主要对近几年内目标检测领域中一些具有借鉴价值的研究工作进行了整理归纳.首先,对基于卷积神经网络的主要目标检测框架进行了梳理和对比.其次,对目标检测框架中主干网络、颈部连接层、锚点等子模块的设计优化方法进行归纳,给出了各个模块设计优化的基本原则和思路.接着,在COCO数据集上对各类目标检测模型进行测试对比,并根据测试结果分析总结了不同子模块对模型检测性能的影响.最后,对目标检测领域未来的研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 卷积神经网络 目标检测 子模优化
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能量收集下的D2D-MEC计算卸载
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作者 曾耀平 刘月强 +2 位作者 关赛莘 江伟伟 夏玉婷 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期967-978,共12页
针对移动边缘计算(MEC)在能源消耗和安全性方面的问题,研究具有社会关系和能量收集(EH)的D2D-MEC物联网网络中的任务卸载和资源分配问题,提出基于李雅普诺夫优化的D2D在线决策匹配和资源分配(ODMRA)算法.将用户之间的社会关系量化为社... 针对移动边缘计算(MEC)在能源消耗和安全性方面的问题,研究具有社会关系和能量收集(EH)的D2D-MEC物联网网络中的任务卸载和资源分配问题,提出基于李雅普诺夫优化的D2D在线决策匹配和资源分配(ODMRA)算法.将用户之间的社会关系量化为社会信任矩阵,将能源消耗、包丢失、社会信任度表述为长期随机优化问题,采用李雅普诺夫优化方法将其分解为一系列子问题后分别求解.对于D2D间的决策选择子问题,结合子模块优化和贪婪算法设计低复杂度的策略选择算法.理论分析和仿真结果表明,所提出的ODMRA算法有效地优化了卸载方案,平衡了系统服务成本和队列长度,在能量消耗、系统服务成本方面优于其他对比算法. 展开更多
关键词 移动边缘计算 设备对设备 能量收集 李雅普诺夫优化 子模优化
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传感器网络节点选择的分布式在线算法 被引量:1
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作者 陈光平 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第10期95-98,共4页
大型传感器网络部署的关键是在能量消耗最小的前提下激活传感器节点以获取有价值信息,这要求在效用函数事先不可知的情况下通过分布式方式选择正确的传感器节点。为此,提出一种分布式在线贪心算法。以效用函数满足子模性的自然报酬递减... 大型传感器网络部署的关键是在能量消耗最小的前提下激活传感器节点以获取有价值信息,这要求在效用函数事先不可知的情况下通过分布式方式选择正确的传感器节点。为此,提出一种分布式在线贪心算法。以效用函数满足子模性的自然报酬递减特性为前提,在模型未知的情况下,通过在线学习方式优化目标函数。实验结果表明,该算法的收敛性近似于传统的集中式方法,且在运行中所需的通信消息量较少,适用于大型网络传感器节点的部署。 展开更多
关键词 传感器网络 节点选择 贪心算法 子模优化
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