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摘要: 建模方法的可解釋性指其以可理解的方式表達實際系統行為的能力. 隨著實踐中對可靠性需求的不斷提高, 建立出可靠且可解釋的模型以增強人對實際系統的認知成為了建模的重要目標. 基于規則的建模方法可更直觀地描述系統機理, 并能有效融合定量信息和定性知識實現不確定信息的靈活處理, 具有較強的建模性能. 本文從基于規則的建模方法出發, 圍繞知識庫、推理機和模型優化梳理了其在可解釋性方面的研究, 最后進行了簡要的評述和展望.

摘要: 近年來, 基于卷積神經網絡的目標檢測研究發展十分迅速, 各種檢測模型的改進方法層出不窮. 本文主要對近幾年內目標檢測領域中一些具有借鑒價值的研究工作進行了整理歸納. 首先, 對基于卷積神經網絡的主要目標檢測框架進行了梳理和對比. 其次, 對目標檢測框架中主干網絡、頸部連接層、錨點等子模塊的設計優化方法進行歸納, 給出了各個模塊設計優化的基本原則和思路. 接著, 在COCO數據集上對各類目標檢測模型進行測試對比, 并根據測試結果分析總結了不同子模塊對模型檢測性能的影響. 最后, 對目標檢測領域未來的研究方向進行了展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190756

三維視覺測量是計算機視覺與精密測量原理交叉融合的前沿高新技術,是工業4.0的基礎支撐,是以網絡化、智能化制造為變革特征的先進制造業的核心關鍵技術。經過幾十年的發展,三維視覺測量技術在基礎研究和應用研究上均獲得了快速深入發展,形成了理論方法、技術工藝、系統研發和產品應用四位一體較為完備的方向體系,呈現出理論系統化、方法多維化、精度精準化和速度快捷化的發展趨勢,成為智能制造過程控制、產品質量檢驗保證和裝備整機服役測試的不可或缺的優選技術。本報告主要圍繞單相機、雙相機、結構光等典型三維視覺測量技術展開論述,概要介紹其關鍵技術內涵,綜述其發展現狀、前沿動態、熱點問題和發展趨勢。重點論述條紋投影三維測量技術和相位測量偏折術。最后給出了三維視覺測量的發展趨勢與未來展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/download_new_edit_content.aspx?edit_id=202001&file_no=2020&journal_id=jig

摘要： 約束優化問題廣泛存在于科學研究和工程實踐中,其對應的約束優化進化算法也成為了進化領域的重要研究方向。約束優化進化算法的本質問題是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目標函數和約束條件,使得算法更加高效。首先對約束優化問題進行定義;然后詳細分析了目前主流的約束進化算法,同時,基于不同的約束處理機制,將這些機制分為約束和目標分離法、懲罰函數法、多目標優化法、混合法和其他算法,并對這些方法進行了詳細的分析和總結;接著指出約束進化算法亟待解決的問題,并明確指出未來需要進一步研究的方向;最后對約束進化算法在工程優化、電子和通信工程、機械設計、環境資源配置、科研領域和管理分配等方面的應用進行了介紹。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600151

摘要： 當前,以網絡數據為代表的跨媒體數據呈現爆炸式增長的趨勢,呈現出了跨模態、跨數據源的復雜關聯及動態演化特性,跨媒體分析與推理技術針對多模態信息理解、交互、內容管理等需求,通過構建跨模態、跨平臺的語義貫通與統一表征機制,進一步實現分析和推理以及對復雜認知目標的不斷逼近,建立語義層級的邏輯推理機制,最終實現跨媒體類人智能推理。文中對跨媒體分析推理技術的研究背景和發展歷史進行概述,歸納總結視覺-語言關聯等任務的關鍵技術,并對研究應用進行舉例。基于已有結論,分析目前跨媒體分析領域所面臨的關鍵問題,最后探討未來的發展趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200086

生成對抗網絡（GAN）是無監督學習領域最近幾年快速發展的一個研究方向，其主要特點是能夠以一種間接的方 式對一個未知分布進行建模。在計算機視覺研究領域中，生成對抗網絡有著廣泛的應用，特別是在圖像生成方面，與其他的 生成模型相比，生成對抗網絡不僅可以避免復雜的計算，而且生成的圖像質量也更好。因此，本文將對生成對抗網絡及其在 圖像生成中的研究進展做一個小結和分析；本文首先從模型的架構、目標函數的設計、生成對抗網絡在訓練中存在的問題， 以及如何處理模式崩潰問題等角度對生成對抗網絡進行一個詳細的總結和歸納；其次介紹生成對抗網絡在圖像生成中的兩 種方法；隨后對一些典型的、用來評估生成圖像質量和多樣性的方法進行小結；并且對基于圖像生成的應用進行詳細分析；最后對生成對抗網絡和圖像生成進行總結，同時對其發展趨勢進行一個展望。

仿人智能控制是現代智能控制理論之一, 利用分層遞階的控制結構與多控制模態為強非線性、大遲滯、難建模問題提供了切實可行的解決方案, 近些年來發展迅速并且得到學術界的持續關注, 但缺乏對該理論研究進展系統性的總結. 本文通過系統的梳理仿人智能控制的理論基礎和發展脈絡, 將其劃分為三代控制模型, 分別從每一代控制模型的算法描述、研究進展與應用進展三個角度進行綜述, 同時, 結合當前的研究進展討論仿人智能控制在控制模型、結構功能、參數校正方面進一步研究的方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200007

隨著人工智能技術的快速發展及其在工業系統中卓有成效的應用, 工業智能化成為當前工業生產轉型的一個重要 趨勢. 論文提煉了工業人工智能 (Industrial artificial intelligence, IAI) 的建模、診斷、預測、優化、決策以及智能芯片等共性關 鍵技術, 總結了生產過程監控與產品質量檢測等 4 個主要應用場景. 同時, 論文選擇預測性維護作為工業人工智能的典型應 用場景, 以工業設備的閉環智能維護形式, 分別從模型方法、數據方法以及融合方法出發, 系統的總結和分析了設備的壽命 預測技術和維護決策理論, 展示了人工智能技術在促進工業生產安全、降本、增效、提質等方面的重要作用. 最后, 探討了工 業人工智能研究所面臨的問題以及未來的研究方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200333

摘要: 工業4.0將工業制造流程以及產品質量優化從以前依照經驗和觀察進行判斷轉變為以事實為基礎, 通過分析數據進而挖掘潛在價值的完整智能系統. 人工智能技術的快速發展在工業4.0的實現中扮演著關鍵的角色. 然而, 傳統的人工智能技術通常著眼于日常生活、社會交流和金融場景, 而非解決工業界實際所遇到的問題. 相比而言, 工業人工智能技術基于工業領域的具體問題, 利用智能系統提升生產效率、系統可靠性并優化生產過程, 更加適合解決特定的工業問題同時幫助從業人員發現隱性問題, 并讓工業設備有自主能力來實現彈性生產并最終創造更大價值. 本文首先介紹工業人工智能的相關概念, 并通過實際的工業應用案例如元件級的滾珠絲杠、設備級的帶鋸加工機與機器群等不同層次的問題來展示工業人工智能架構的可行性與應用前景.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.200501

半監督學習介于傳統監督學習和無監督學習之間，是一種新型機器學習方法，其思想是在標記樣本數量很少的情況下，通過在模型訓練中引入無標記樣本來 避免傳統監督學習在訓練樣本不足（學習不充分）時出現性能（或模型）退化的問 題。上海交通大學屠恩美和楊杰老師撰寫了一篇關于《半監督學習理論及其研究進展概述》論文，詳細闡述了最新回顧了半監督學習的發展歷程和主要理 論，并介紹了半監督學習研究的最新進展，最后結合應用實例分析了半監督學習在 解決實際問題中的重要作用。