信息与系统科学相关工程与技术

熊伟清，魏平

周树德，孙增圻

李培华

原魁，李园，房立新

王田苗，孟偲，裴葆青，等

蒲亦非，王卫星

张福海，付宜利，王树国

孙明轩，毕宏博

郭伟斌，陈勇

张勇，巩敦卫，张婉秋

范九伦，雷博

杨波，敬忠良

韩守东，赵勇，陶文兵，等

顾鑫，王海涛，汪凌峰，等

王相海，方玲玲，丛志环

贾鹤鸣，张利军，程相勤，等

席裕庚，李德伟

侯忠生，许建新

张强，郭宝龙

柴天佑

王永忠，梁彦，赵春晖，等

李树涛，魏丹

王永忠，梁彦，潘泉，等

岳峰，左旺孟，王宽全

周东华，胡艳艳



信息与系统科学相关工程与技术

二进制蚁群进化算法

熊伟清，魏平

摘要：从生物进化角度将群体中的每只昆虫看成一个神经元，彼此之间通过随机、松散的连接组成一个神经网络；然后类似于人工神经网络模拟蚂蚁群体智能，提出了一个二元网络。由于采用二进制编码对单个蚂蚁的智能行为要求比较低，对应的存储空间相对较少，使得算法的效率有较大的提高。通过测试函数优化和多维0/1背包问题结果表明该算法具有较好的收敛速度和稳定性，非常好的求解结果。 分布估计算法是进化计算领域新兴起的一类随机优化算法，是当前国际进化计算领域的研究热点。分布估计算法是遗传算法和统计学习的结合，通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型，然后对概率模型随机采样产生新的群体，如此反book=34,ebook=38复进行，实现群体的进化。分布估计算法中没有传统的交叉、变异等遗传操作，是一种全新的进化模式；这种优化技术能够通过概率图模型对变量之间的关系进行建模，从而能有效的解决多变量相关的优化问题。根据概率模型的复杂性，该文按照变量无关、双变量相关、多变量相关等三类分别介绍相应的分布估计算法。作为一篇综述性文章，该文旨在全面系统的向国内读者介绍这一新技术，并总结分布估计算法的研究现状和未来的研究方向。 该文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标颜色分布的缺点，提出了一种改进算法。该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析，根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换自适应地剖分目标的颜色空间从而确定对应于每一聚类的子空间。在此基础上定义了一种新的颜色模型，该模型统计落入每一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布，并推导了一种相似性度量来比较目标和候选目标的颜色模型之间的相似程度。最后基于该颜色模型提出了改进算法。实验表明，基于该颜色模型的改进算法比经典的Mean Shift算法具有更好的性能，而跟踪时间与经典算法大致相同。 多移动机器人系统具有广泛的应用前景，也是近年来机器人研究的热门课题之一。该文对国内外近年来关于多移动机器人系统的研究工作进行了总结和分析，重点介绍了多机器人系统的任务规划、运动规划、协调控制等问题的研究发展现状。最后指出了多移动机器人系统研究急需解决的若干重要问题。 首先，详细介绍和分析了国内外仿壁虎机器人的研究现状。然后，讨论比较了仿生壁虎机器人所涉及的关键技术的优缺点。最后，在前面分析比较基础上对未来的发展趋势进行了预测。 研究目的是提出并论述数字图像的分数阶微分掩模及其数值运算规则。首先，从信号处理角度论述了数字图像分数阶微分掩模的特性。其次，详细论述了在X轴负、X轴正、Y轴负、Y轴正、左下对角线、左上对角线、右下对角线、右上对角线8个相互中心对称的数字图像n×n分数阶微分掩模的构造。最后，论述了数字图像分数阶微分掩模的数值运算规则。计算机数值实验结果表明，对于纹理细节信息丰富的图像信号而言，分数阶微分对灰度变化不大的平滑区域中的纹理细节信息的提取效果明显优于整数阶微分运算。 针对自由漂浮空间机器人工作时需保证载体姿态稳定的问题，提出了一种笛卡儿空间内载体姿态无扰的自由漂浮空间机器book=35,ebook=39人非完整路径规划方法。首先，基于自由漂浮空间机器人特征方程和角动量守恒方程得到广义雅可比矩阵；其次，出于路径规划的需要，分析了载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人可达工作空间；最后，引入相关系数，设计了笛卡儿空间内的无扰向量合成算法。仿真得到的路径规划结果表明机械臂末端达到目标点的同时确保了载体姿态无扰动，从而验证了所提方法的可行性和有效性。 针对重复时变系统，提出学习辨识方法用于估计系统的时变参数。讨论了有限时间作业区间上重复运行的时变系统以及周期时变系统两种情形。文中给出最小二乘学习算法的推导过程，并分析了所提算法的收敛性。结果表明，当重复持续激励条件成立时，提出的学习算法具有重复一致性，能够给出时变参数的完全估计。通过数值算例进一步验证了学习算法的有效性。 研究了基于机器视觉导航的田间自主移动除草机器人。采用模糊控制方法引导除草机器人沿着农作物行自动行走。根据导航角和导航距的参数特性选择了隶属函数，建立了两种拄制规则库，并探讨了两种控制效果。试验表明，模糊控制方法能够使机器人甲稳运动。在直行阶段，控制规则1有较高的控制精度。控制规则2能使机器人更好地通过弯道，对42.2°的弯道，机器人的行走准确率达到74.58％。 针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题，提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法（Simplex Method Based Improved Particle Swarm Optimization，SM-IPSO）。该算法采用多个优化种群，分别在奇数种群和偶数种群上并行运行微粒群算法和单纯形法，并通过周期性迁移相邻种群间的最优信息，达到微粒群算法和单纯形法的协同搜索：单纯形借助微粒群算法跳出局部收敛点，微粒群依靠单纯形提高局部开发能力。为强化两种算法所起作用，一种改进的微粒速度逃逸策略和Nelder-Mead单纯形法也被提出。最后，在Linux集群系统上运行所提算法，通过优化五个典型测试函数验证了算法的有效性。 一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布。考虑到噪声等因素对图像质量的影响，该文在二维灰度直方图上，基于二维混合正态分布假设，给出一维最小误差阈值法的二维推广表达式。为了提高算法的运行速度，也给出了快速递推算法。实验表明，二维最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法，能够更好地适应目标和背景方差相差较大的图像及噪声图像的分割问题。 提出一种新的基于梅花形采样离散小波框架的图像融合算法。首先论证多维完全重构滤波器组采样矩阵的可替换性，由此book=36,ebook=40推导出梅花形采样离散小波框架并分析其特性；然后将该框架应用到多尺度图像融合方案得到一种低冗余近似移不变的融合算法；最后对融合算法进行实验分析并与已有算法比较。实验结果表明该文算法可以快速获取高质量的融合图像。 提出了一种交互式的快速图像分割方法。该方法通过使用高斯超像素来构建Graph Cuts模型以实现加速。首先，利用融合了边缘置信度的快速均值漂移算法，将原始图像高效地预分割为多个具有准确边界的同质区域，并将这些区域描述为超像素，用于构建精简的加权图。然后，使用区域的彩色高斯统计对超像素进行特征描述，并在信息论空间中对高斯距离度量进行设计。另外，为了准确而精炼地对先验知识进行参数化学习，本文还使用了分量形式的期望最大化混合高斯（Component-wise expectation-maximization for Gaussian Mixtures，CEMGM）算法对用户交互进行聚类。最后，在改进的加权图模型中应用Graph Cuts方法，获得最终的分割结果。通过使用不同的彩色图像进行分割实验比较，仿真结果表明本文的方法在准确性和高效性方面都具有很好的性能。 提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法。首先，针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实，本文定义了一种新的特征不确定度量方法，该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结果的贡献。同时，针对乘性和加性特征融合跟踪算法方法中存在的缺陷，提出了一种自适应的多特征融合方法，融合的结果既突出了状态后验分布中目标真实状态对应的峰值，又对噪声不敏感，从而提高了目标跟踪的鲁棒性。各种场景下的实验结果比较表明：新的融合跟踪算法比单特征跟踪、乘性融合跟踪和加性融合跟踪有着更好的稳定性和鲁棒性。 近年来，实时监控下多目标跟踪作为智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的重要组成部分受到关注。传统多目标跟踪方法通常具有处理速度慢、容易对交叉行进车辆产生误匹配等问题。本文首先对基于贝叶斯规则的车辆视频复杂背景的建模及运动目标的检测进行研究，在此基础上提出一种基于Mean Shift粒子滤波（Mean Shift Particle Filter，MSPF）的多目标跟踪算法，首先对每一目标车辆在下一帧可能出现的范围进行预测，对单目标和多目标情况采用不同的检测策略，避免了全局搜索，提高了跟踪速度；通过构造基于最新观测信息的重要性密度函数，提高了MSPF算法在复杂背景情况下追踪部分遮挡及交叉车辆的准确性和鲁棒性。仿真实验结果验证了所提出算法的有效性。 为实现欠驱动无人水下航行器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）在末知海流干扰作用下的二维航迹跟踪控制，提出一种基于工程解耦思想设计的非线性迭代滑模航迹跟踪控制器。基于虚拟向导的方法，建立UUV空间航迹跟踪误差方程；采用迭代方法设计非线性滑模控制器，无需对UUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计，避免了舵的抖振现象以及减小了稳态设差与超调问题。仿真实验表明，设计的控制器对欠驱动UUV系统的模型参数摄动及海流干扰变化不敏感、且设计参数易于调节，可以实现三维航迹的精确跟踪。 通过引入最优控制理论和Lyapunov方法，预测控制的理论研究在最近十多年中发展迅速，取得了丰硕成果。该文总结了预测控制定性综合理论的基本思路，回顾了近十年关于具有稳定性和性能保证的预测控制的主要研究成果，并根据近年来预测控制研究的发展趋势，指出高效预测控制的研究己逐渐成为这一领域研究的热点。 给出了数据驱动控制理论和方法相关问题的定义，从控制理论、实际应用和历史发展趋势三个角度阐述了数据驱动控制的存在背景，说明了数据驱动控制理论和方法的适用条件。综述了已有数据驱动控制方法的本质内容和发展历程，从数据利用的角度指出了已存在的数据驱动控制方法的区别和应用环境，并对数据驱动控制理论的发展进行了展望。 针对同一场景多聚焦图像的融合问题，提出了一种基于非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform，NSCT）图像融合算法。并对经NSCT分解得到的不同频域子带系数，分别讨论了低频子带系数和各带通方向子带系数的选择方案。在选择低频子带系数时，提出了一种基于图像局部区域梯度能量和“加权平均”相结合的系数选择方案，从而不仅能够恰当地选择融合后图像的NSCT系数，还能够有效地抑制噪声对融合图像质量的影响；在选择带通方向子带系数时，充分利用了NSCT的方向特性以及各尺度子带图像与源图像尺寸大小相同的特性，给出了非采样Contourlet域方向对比度的概念，并提出了一种基于方向对比度的系数选择方案。采用了多聚焦图像进行仿真实验，并对融合结果进行了主客观评价。实验结果表明，相比于传统的基于小波变换的图像融合算法，该算法能够有效避免"人为"效应或高频噪声的引入，得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。 从控制系统的观点描述了生产制造全流程的控制与运行管理流程，分析了表征产品的质量、产量、成本、消耗等相关的综合生产指标与控制系统动作之间的联系，回顾了涉及的控制与优化的研究成果。从基于数学模型、基于数据和基于模型与数据相结合的角度综述了控制与优化方面的研究现状。在此基础上分析了生产制造全流程优化控制对过程控制与运行优化、以及控制系统实现技术的挑战，分析了实现生产制造全流程优化控制应开展的研究内容。 提出了一种基于多特征自适应融合的核跟踪框架。利用目标特征的子模型集合构造了目标的多特征描述，通过线性加权方法将目标的多个特征集成在核跟踪方法中。根据各个特征子模型与当前日标及背景的相似性，提出了一种基于Fisher可分性度量book=38,ebook=42的权值自适应更新机制；同时为了克服模型更新过程中的漂移，基于子模型的可分性提出了一种选择性更新策略，实现了在变化场景下的鲁棒跟踪。基于该文所提多特征跟踪框架，利用目标的颜色特征与LBP（Local Binary Pattern）纹理特征具体实现了多特征自适应融合的核跟踪方法，实验验证了文方法的有效性。 在传统采样过程中，为了避免信号失真，采样频率不得低于信号最高频率的2倍。然而对于数字图像、视频的获取，依照香农（Shannon）定理会导致海量采样数据，大大增加了存储和传输的代价。近年来，一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破，得到了研究人员的广泛关注。压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，能通过数值最优化问题准确重构原始信号。压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样，在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景。本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用，并对其研究前景进行了展望。 提出了一种基于自适应混合高斯模犁的时空背景建模方法，有效地融合了像素在时空域上的分布信息，改善了传统的混合岛斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点。首先利用混合高斯模型学习每个像素在时间域上的分布，构造了基于像素的时间域背景模型，在此基础上，通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的高斯成分在空间上的分布，构造了基于像素的空间域背景模型；在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果。为了提高该文时空背景建模的效率，提在了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略，并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算。通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较，实验结果验证了该文算法的有效性。 作为一维Otsu法的推广，二维Otsu法综合考虑了像素点的灰度信息及其邻域灰度的均值信息，可以有效地滤除噪声。其快速算法采用递归的方式构建查找表，将算法的时间复杂性由O（L4）降到O（L2）。提出基于分解的阈值选取算法，求解两个一维Otsu法的阈值来替代原始的二维Otsu法的最佳阈值。指出在原算法的假设成立的条件下，该方法可以得到与原二维Otsu法相同的分割阈值，而算法的时间复杂性可以进一步降低到O（L）。而在实际中，原算法的假设一般不成立。该文的实验结果表明此时该阈值选取方法也可以在保证原二维Otsu算法良好的抗噪性的前提下，计算阈值所需的时间更短、空间更小，且阈值化结果也可以达到或优于二维Otsu算法的结果。 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。

关键词：群体智能；模拟进化算法；二元网络；蚁群算法；遗传算法 分布估计算法；遗传算法；统计学习；概率模型 目标跟踪；Mean Shift；颜色模型；相似性度量 多机器人系统；移动机器人；任务规划；运动规划；协调控制 仿生机器人；壁虎；爬壁 分数阶微积分；分数阶偏微分；分数阶梯度向量；模板卷积；纹理细节特征 自由漂浮空间机器人；载体姿态无扰；非完整路径规划；笛卡儿空间 学习辨识；最小二乘法；随机时变系统；重复一致性 除草机器人；视觉导航；模糊控制；算法设计 并行；微粒群优化；单纯形法；多种群；速度逃逸 阈值分割；最小误差阈值法；二维灰度直方图 图像融合；小波；框架；滤波器组；梅花形采样；移不变性 图像分割；图切分；超像素；高斯模型；均值漂移；期望最大化算法 目标跟踪；不确定性度量；粒子滤波；多特征融合 视频车辆；多目标跟踪；Mean Shift粒子滤波；鲁棒性 预测控制；最优控制；稳定性；鲁棒预测控制；控制不变集；集结 数据驱动控制；在线数据；离线数据；综述；展望 图像处理；图像融合；非采样Contourlet变换；方向对比度；局部区域梯度能量 生产制造全流程；综合生产指标；运行优化控制；优化控制系统 视觉跟踪；多特征融合；选择性更新；核跟踪 压缩传感；稀疏表示；信号重构；约束等距性；压缩成像 时空背景模型；信息融合；混合高斯模型；非参数密度估计 图像分割；Otsu；二值图像；阈值化；灰度图像 动态系统；故障诊断；故障预测；数据驱动

来源出版物：自动化学报, 2007, 33(3): 259-264 入选年份：2012

分布估计算法综述

周树德，孙增圻

来源出版物：自动化学报, 2007, 33(2): 113-124 入选年份：2012

一种改进的Mean Shift跟踪算法

李培华

来源出版物：自动化学报, 2007, 33(4): 347-354 入选年份：2012

多移动机器人系统研究发展近况

原魁，李园，房立新

来源出版物：自动化学报, 2007, 33(8): 785-794 入选年份：2012

仿壁虎机器人研究综述

王田苗，孟偲，裴葆青，等

来源出版物：机器人, 2007, 29(3): 290-297 入选年份：2012

数字图像的分数阶微分掩模及其数值运算规则

蒲亦非，王卫星

来源出版物：自动化学报, 2007, 33(11): 1128-1135 入选年份：2012

一种笛卡儿空间的自由漂浮空间机器人路径规划方法

张福海，付宜利，王树国

来源出版物：机器人, 2009, 31(2): 187-192 入选年份：2012

学习辨识：最小二乘算法及其重复一致性

孙明轩，毕宏博

来源出版物：自动化学报, 2012, 38(5): 698-706 入选年份：2012

基于模糊控制的除草机器人自主导航

郭伟斌，陈勇

来源出版物：机器人, 2010, 32(2): 204-209 入选年份：2013

一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析

张勇，巩敦卫，张婉秋

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(3): 289-298 入选年份：2013

灰度图像最小误差阈值分割法的二维推广

范九伦，雷博

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(4): 386-393 入选年份：2013

梅花形采样离散小波框架图像融合算法

杨波，敬忠良

来源出版物：自动化学报, 2010, 36(1): 12-22 入选年份：2013

基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法

韩守东，赵勇，陶文兵，等

来源出版物：自动化学报, 2011, 37(1): 11-20 入选年份：2013

基于不确定性度量的多特征融合跟踪

顾鑫，王海涛，汪凌峰，等

来源出版物：自动化学报, 2011, 37(5): 550-559 入选年份：2013

基于MSPF的实时监控多目标跟踪算法研究

王相海，方玲玲，丛志环

来源出版物：自动化学报, 2012, 38(1): 139-144 入选年份：2013

基于非线性迭代滑模的欠驱动UUV三维航迹跟踪控制

贾鹤鸣，张利军，程相勤，等

关键词：欠驱动无人水下航行器；三维航迹跟踪；非线性迭代滑模；虚拟向导

来源出版物：自动化学报, 2012, 38(2): 308-314 入选年份：2013

预测控制定性综合理论的基本思路和研究现状

席裕庚，李德伟

来源出版物：自动化学报, 2008, 34(10): 1225-1234 入选年份：2013

数据驱动控制理论及方法的回顾和展望

侯忠生，许建新

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(6): 650-667 入选年份：2013

基于非采样Contourlet变换多传感器图像融合算法

张强，郭宝龙

来源出版物：自动化学报, 2008, 34(2): 135-141 入选年份：2013

生产制造全流程优化控制对控制与优化理论方法的挑战

柴天佑

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(6): 641-649 入选年份：2013

基于多特征自适应融合的核跟踪方法

王永忠，梁彦，赵春晖，等

来源出版物：自动化学报, 2008, 34(4): 393-399 入选年份：2013

压缩传感综述

李树涛，魏丹

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(11): 1369-1377 入选年份：2013

基于自适应混合高斯模型的时空背景建模

王永忠，梁彦，潘泉，等

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(4): 371-378 入选年份：2013

基于分解的灰度图像二维阈值选取算法

岳峰，左旺孟，王宽全

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(7): 1022-1027 入选年份：2013

动态系统的故障诊断技术

周东华，胡艳艳

来源出版物：自动化学报, 2009, 35(6): 748-758 入选年份：2013