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粒子滤波算法 被引量：189
1
作者 王法胜 鲁明羽 +1 位作者 赵清杰 袁泽剑 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1679-1694,共16页
粒子滤波算法逐渐成为科学领域的研究热点.文章首先阐述了粒子滤波算法的提出背景,根据m阶马尔科夫假设,分析算法基本原理并推导后验概率密度及权值更新公式.分析了基本粒子滤波算法中存在的问题以及解决方法.针对粒子滤波算法重要性采... 粒子滤波算法逐渐成为科学领域的研究热点.文章首先阐述了粒子滤波算法的提出背景,根据m阶马尔科夫假设,分析算法基本原理并推导后验概率密度及权值更新公式.分析了基本粒子滤波算法中存在的问题以及解决方法.针对粒子滤波算法重要性采样密度的选择问题,综述了重要性采样密度选择方法.对重采样技术及样本匮乏问题进行了深入的分析,讨论了算法收敛性分析的最新进展.对自适应粒子滤波算法以及粒子滤波算法在各主要应用领域的进展进行了论述.最后对粒子滤波算法的研究前景提出了展望. 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性采样密度 重采样 自适应粒子滤波 收敛性分析
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高斯-厄米特粒子滤波器 被引量：77
2
作者 袁泽剑 郑南宁 贾新春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF . 展开更多
关键词 状态估计 粒子滤波器 高斯-厄米特滤波 序贯重要性抽样 重要性概率密度函数
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平行学习—机器学习的一个新型理论框架 被引量：97
3
作者 李力 林懿伦 +2 位作者 曹东璞 郑南宁 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-8,共8页
本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重... 本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重要问题进行了特别设计. 展开更多
关键词 机器学习 人工智能 平行学习 平行智能 平行系统及理论
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行驶车辆牌照自动识别系统 被引量：37
4
作者 郑南宁 张西宁 +1 位作者 戴莹 朱海安 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1991年第1期43-54,共12页
本文介绍行驶车辆牌照自动识别系统,利用CCD工业电视摄像机不断获取运动车辆的正面车头图象、实时地送入计算机,然后根据图象的纹理结构,从图象背景中分离出牌照,再应用模式识别技术对牌照上的汉字省名和数字进行识别,并针对动态图象的... 本文介绍行驶车辆牌照自动识别系统,利用CCD工业电视摄像机不断获取运动车辆的正面车头图象、实时地送入计算机,然后根据图象的纹理结构,从图象背景中分离出牌照,再应用模式识别技术对牌照上的汉字省名和数字进行识别,并针对动态图象的模糊,牌照底色灰度不一,牌照可能被污染、畸变等现象提出了解决方法。 展开更多
关键词 汽车 牌照 自动识别系统 计算机
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深度强化学习理论及其应用综述 被引量：67
5
作者 万里鹏 兰旭光 +1 位作者 张翰博 郑南宁 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期67-81,共15页
一方面,随着深度强化学习理论和应用研究不断深入,其在游戏、机器人控制、对话系统、自动驾驶等领域发挥重要作用;另一方面,深度强化学习受到探索-利用困境、奖励稀疏、样本采集困难、稳定性较差等问题的限制,存在很多不足.面对这些问题... 一方面,随着深度强化学习理论和应用研究不断深入,其在游戏、机器人控制、对话系统、自动驾驶等领域发挥重要作用;另一方面,深度强化学习受到探索-利用困境、奖励稀疏、样本采集困难、稳定性较差等问题的限制,存在很多不足.面对这些问题,研究者们提出各种各样的解决方法,新的理论进一步推动深度强化学习的发展,在弥补缺陷的同时扩展强化学习的研究领域,延伸出模仿学习、分层强化学习、元学习等新的研究方向.文中从深度强化学习的理论、困难、应用及发展前景等方面对其进行探讨. 展开更多
关键词 深度强化学习 马尔科夫决策过程 探索-利用困境 稀疏奖励
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基于Fast R-CNN的车辆目标检测 被引量：63
6
作者 曹诗雨 刘跃虎 李辛昭 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期671-677,共7页
目的在传统车辆目标检测问题中,需要针对不同图像场景选择适合的特征。为此提出一种基于快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)的场景图像车辆目标发现方法,避免传统车辆目标检测问题中需要设计手工特征的问题。方法该方法基于深度学习卷积... 目的在传统车辆目标检测问题中,需要针对不同图像场景选择适合的特征。为此提出一种基于快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)的场景图像车辆目标发现方法,避免传统车辆目标检测问题中需要设计手工特征的问题。方法该方法基于深度学习卷积神经网络思想。首先使用待检测车辆图像定义视觉任务。利用选择性搜索算法获得样本图像的候选区域,将候选区域坐标与视觉任务示例图像一起输入网络学习。示例图像经过深度卷积神经网络中的卷积层,池化层计算,最终得到深度卷积特征。在输入时没有规定示例图像的规格,此时得到的卷积特征规格不定。然后,基于Fast R-CNN网络结构,通过感兴趣区域池化层规格化特征,最后将特征输入不同的全连接分支,并行回归计算特征分类,以及检测框坐标值。经过多次迭代训练,最后得到与指定视觉任务强相关的目标检测模型,具有训练好的权重参数。在新的场景图像中,可以通过该目标检测模型检测给定类型的车辆目标。结果首先确定视觉任务包含公交车,小汽车两类,背景场景是城市道路。利用与视觉任务强相关的测试样本集对目标检测模型进行测试,实验表明,当测试样本场景与视觉任务相关度越高,且样本中车辆目标的形变越小,得到的车辆目标检测模型对车辆目标检测具有良好的检测效果。结论本文提出的车辆目标检测方法,利用卷积神经网络提取卷积特征代替传统手工特征提取过程,通过Fast R-CNN对由示例图像组成定义的视觉任务训练得到了效果良好的车辆目标检测模型。该模型可以对与视觉任务强相关新场景图像进行效果良好的车辆目标检测。本文结合深度学习卷积神经网络思想,利用卷积特征替代传统手工特征,避免了传统检测问题中特征选择问题。深层卷积特征具有更好的表达能力。基于Fast R-CNN网络,最� 展开更多
关键词 快速区域卷积神经网络 深度学习 车辆 视觉任务 目标检测
原文传递
平行机器人与平行无人系统:框架、结构、过程、平台及其应用 被引量：62
7
作者 白天翔 王帅 +3 位作者 沈震 曹东璞 郑南宁 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期161-175,共15页
本文将基于ACP(Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的平行系统思想与机器人领域相结合,形成一种软硬件相结合的框架,为无人机、无人车、无人船在复杂环境中实验、学习与实际工作提供便捷、安全的平台... 本文将基于ACP(Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的平行系统思想与机器人领域相结合,形成一种软硬件相结合的框架,为无人机、无人车、无人船在复杂环境中实验、学习与实际工作提供便捷、安全的平台,即平行无人系统.本文从平行机器人的基本概念出发,提出平行无人系统的基本框架,并介绍了各模块的基本功能与实现方法,探讨了其中的关键技术.然后本文围绕无人机、无人车、无人船三个方面展望了无人平行系统在实际中的应用和所面临的挑战,提出了平行无人系统的未来发展方向. 展开更多
关键词 平行系统及理论 平行机器人 软件定义机器人 无人车 无人机 无人船
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人工智能新时代 被引量：61
8
作者 郑南宁 《智能科学与技术学报》 2019年第1期1-3,共3页
人工智能就是让机器能够像人一样学习、思考并理解,即用计算机模拟人的智能,它涵盖认知与推理(包含各种物理常识和社会常识)、计算机视觉、自然语言理解与交互(包含听觉)、机器学习等广泛的学科领域。人机协同的混合增强智能是新一代人... 人工智能就是让机器能够像人一样学习、思考并理解,即用计算机模拟人的智能,它涵盖认知与推理(包含各种物理常识和社会常识)、计算机视觉、自然语言理解与交互(包含听觉)、机器学习等广泛的学科领域。人机协同的混合增强智能是新一代人工智能的典型特征,视听觉信息的认知计算是新一代人工智能的重要研究内容。理解人类视听觉认知并建立可计算视听觉认知模型对人工智能的核心算法具有重大的启示意义。 展开更多
关键词 人工智能 视听觉信息 认知计算
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非负矩阵分解及其在模式识别中的应用 被引量：38
9
作者 刘维湘 郑南宁 游屈波 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期241-250,共10页
矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具.非负矩阵分解(non-negativematrixfactorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,这为矩阵分解提供了一种新的思路.非负矩阵分解方法在智能信息处理... 矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具.非负矩阵分解(non-negativematrixfactorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,这为矩阵分解提供了一种新的思路.非负矩阵分解方法在智能信息处理和模式识别研究领域具有十分重要的应用意义.本文介绍非负矩阵分解的基本思想和一些最新的研究成果,结合研究工作讨论在概率模型的框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法,以及非负矩阵分解与知觉过程信息处理的关系,针对模式识别的实际问题给出具体的非负矩阵分解的应用实例,并提出非负矩阵分解及其应用中有待进一步研究的新问题. 展开更多
关键词 非负数据 特征提取 非负矩阵分解 入侵检测 数字水印 脑电信号处理
原文传递
一种训练支撑向量机的改进贯序最小优化算法 被引量：25
10
作者 孙剑 郑南宁 张志华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期2007-2013,共7页
对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速... 对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速这类分解方法,并将其具体应用于Platt的贯序最小优化(sequential minimization optimization,简称SMO) 算法中.实验结果表明,改进后的SMO算法的速度是原有算法训练的2~3倍. 展开更多
关键词 支撑向量机 贯序最小优化算法 机器学习 模式分类 二次规划 缓存策略
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复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究 被引量：14
11
作者 权炜 郑南宁 贾新春 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第1期25-29,共5页
针对复杂背景中字符难于提取的问题 ,提出了一种通用的提取字符的方法 .该方法很好地利用了字符固有的特性 ,先对图像进行基于变分法的自适应二值化 ,再用一种快速区域标号算法求取连通域 ,然后对连通域进行处理 ,提取出字符行 ,最后进... 针对复杂背景中字符难于提取的问题 ,提出了一种通用的提取字符的方法 .该方法很好地利用了字符固有的特性 ,先对图像进行基于变分法的自适应二值化 ,再用一种快速区域标号算法求取连通域 ,然后对连通域进行处理 ,提取出字符行 ,最后进行倾斜校正 .实验结果表明 ,该方法简单可行 ,成功率达到了 96 %以上 . 展开更多
关键词 车辆牌照 字符提取 交通管理 变分法 图像分割
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线性不确定时滞系统的可靠保性能鲁棒控制 被引量：35
12
作者 贾新春 郑南宁 张元林 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期971-975,共5页
研究了含有故障执行器的线性不确定时滞系统的可靠保性能鲁棒控制问题 .执行器故障模型概括了执行器正常、执行器部分退化和执行器完全失效三种情况 ,系统的性能函数是带有故障输入项的积分二次函数 .利用Lyapunov稳定理论及矩阵不等式... 研究了含有故障执行器的线性不确定时滞系统的可靠保性能鲁棒控制问题 .执行器故障模型概括了执行器正常、执行器部分退化和执行器完全失效三种情况 ,系统的性能函数是带有故障输入项的积分二次函数 .利用Lyapunov稳定理论及矩阵不等式方法 ,得到了系统存在可靠保性能鲁棒控制器的代数矩阵不等式 (AMI)形式的充分条件和控制器的设计方法 ,给出了系统的一个可保性能的表达式 .基于LMI方法 ,给出了AMI的一个求解算法 . 展开更多
关键词 线性不确定时滞系统 执行器 Lyapunov稳定理论 矩阵不等式方法 可靠保性能鲁棒控制
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从大数据到大知识：HACE＋BigKE 被引量：49
13
作者 吴信东 何进 +1 位作者 陆汝钤 郑南宁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期965-982,共18页
大数据面向异构自治的多源海量数据,旨在挖掘数据间复杂且演化的关联.随着数据采集存储和互联网技术的发展,大数据分析和应用已成为各行各业的研发热点.本文从大数据的本质特征开始,评述现有的几种大数据模型,包括5V,5R,4P和HACE定理,... 大数据面向异构自治的多源海量数据,旨在挖掘数据间复杂且演化的关联.随着数据采集存储和互联网技术的发展,大数据分析和应用已成为各行各业的研发热点.本文从大数据的本质特征开始,评述现有的几种大数据模型,包括5V,5R,4P和HACE定理,同时从知识建模的角度,介绍一种大数据知识工程模型Big KE来生成大知识,并对大知识的前景进行展望. 展开更多
关键词 大数据 知识挖掘 异构 碎片化知识 在线学习
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基于车辆动力学和Kalman滤波的汽车状态软测量 被引量：33
14
作者 高振海 郑南宁 程洪 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第1期22-24,共3页
针对汽车动力学控制过程中难以在线测得的横摆角速度等状态参数,根据参数软测量理论,采用Kalman滤波并结合汽车两自由度动力学模型,建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法。仿真计算与场地实验的结果验证了该算法的有效性,同... 针对汽车动力学控制过程中难以在线测得的横摆角速度等状态参数,根据参数软测量理论,采用Kalman滤波并结合汽车两自由度动力学模型,建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法。仿真计算与场地实验的结果验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车控制系统的状态参数测量提供了一条可行、准确且低成本的研究思路。 展开更多
关键词 汽车 横摆角速度 软测量 KALMAN滤波 估计
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平行数据:从大数据到数据智能 被引量：40
15
作者 刘昕 王晓 +2 位作者 张卫山 汪建基 王飞跃 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期673-681,共9页
为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中... 为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式. 展开更多
关键词 大数据 平行数据 智能数据 计算实验 智能数据合约 数据动力学轨迹 平行数据机器 数据智能
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驾驶行为智能分析的研究与发展 被引量：34
16
作者 李力 王飞跃 +1 位作者 郑南宁 张毅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1014-1022,共9页
越来越多的研究者认识到:深入地理解驾驶员的驾驶行为将有助于制定更为合理的交通法规和设计更加有效的智能驾驶导航系统,从而达到减少交通事故提高交通效率的目的.本文综述了已有的尝试,较为完整地阐述了目前驾驶行为智能分析研究的四... 越来越多的研究者认识到:深入地理解驾驶员的驾驶行为将有助于制定更为合理的交通法规和设计更加有效的智能驾驶导航系统,从而达到减少交通事故提高交通效率的目的.本文综述了已有的尝试,较为完整地阐述了目前驾驶行为智能分析研究的四个主要方向:纵向驾驶行为分析和避撞,横向驾驶行为分析和道路偏离预警,复杂驾驶行为学习以及驾驶员状态(疲劳、分心等)分析,并指出了今后该领域(特别是国内)的可能发展方向. 展开更多
关键词 驾驶行为分析 驾驶安全 驾驶员状态分析
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基于Bubble小波的多尺度边缘提取 被引量：26
17
作者 贾天旭 郑南宁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期117-121,共5页
侧抑制是生物视觉信息处理中广泛存在的一种机制，Ｂｕｂｂｌｅ函数很好刻画了侧抑制现象。本文利用Ｂｕｂｂｌｅ函数构成小波，高斯函数作为平滑函数，用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解，分解的局部极大值就是多尺度边缘，理论和实... 侧抑制是生物视觉信息处理中广泛存在的一种机制，Ｂｕｂｂｌｅ函数很好刻画了侧抑制现象。本文利用Ｂｕｂｂｌｅ函数构成小波，高斯函数作为平滑函数，用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解，分解的局部极大值就是多尺度边缘，理论和实验都表明，这种算法对于不同的尺度，有不同的抑制噪声的能力和提取边缘细节的能力，当Ｂｕｂｂｌｅ函数的尺度较大时，抑制噪声的能力增强，提取边缘细节的能力变差；当Ｂｕｂｂｌｅ函数的尺度较小时，抑制噪声的能力变弱。 展开更多
关键词 侧抑制 Bubble函数 边缘提取 小波变换
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极大熵聚类算法及其全局收敛性分析 被引量：27
18
作者 张志华 郑南宁 史罡 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2001年第1期59-70,共12页
借助极大熵原理构造了一致逼近目标函数的一簇可微的熵函数 ,由此利用最优化理论导出了一种新的聚类算法 .该算法是硬C 均值算法的一种软的推广格式 ,具有全局收敛性 ,最后讨论了该算法同其他著名聚类算法的关系 .
关键词 极大熵聚类算法 极大熵原理 最优化方法 熵函数 全局收敛性 硬C-均值算法 不可微优化
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人工智能的回顾与展望 被引量：33
19
作者 吴飞 阳春华 +13 位作者 兰旭光 丁进良 郑南宁 桂卫华 高文 柴天佑 钱锋 李德毅 潘云鹤 韩军伟 付俊 刘克 宋苏 吴国政 《中国科学基金》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第3期243-250,共8页
基于第194期"双清论坛",本文分析了我国人工智能发展和人工智能助力制造业优化升级面临的挑战问题,从脑启发计算、人工智能基础前沿和流程制造业智能化三个方面总结了近5年主要研究进展,探讨了未来5年前沿研究领域和科学基金... 基于第194期"双清论坛",本文分析了我国人工智能发展和人工智能助力制造业优化升级面临的挑战问题,从脑启发计算、人工智能基础前沿和流程制造业智能化三个方面总结了近5年主要研究进展,探讨了未来5年前沿研究领域和科学基金重点资助方向。 展开更多
关键词 脑认知 神经记忆 非完全信息 流程制造 智能化
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基于ICP算法和粒子滤波的未知环境地图创建 被引量：33
20
作者 祝继华 郑南宁 +1 位作者 袁泽剑 何永健 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1107-1113,共7页
为了实现移动机器人仅依靠激光测距仪和里程计实时地创建精确的栅格地图,本文提出了一种结合最近点迭代(Iterative closest point,ICP)算法和Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图创建方法,该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描... 为了实现移动机器人仅依靠激光测距仪和里程计实时地创建精确的栅格地图,本文提出了一种结合最近点迭代(Iterative closest point,ICP)算法和Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图创建方法,该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描数据进行配准,并将配准结果代替误差较大的里程计读数,以改善基于里程计读数的建议分布函数;同时通过采用改进的抽样策略,提高了粒子滤波过程中的抽样效率,降低创建地图所需的粒子数,仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 同时定位与地图创建 最近点迭代法 Rao-Blackwellized 粒子滤波 建议分布函数
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