智能系统学报

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智能系统学报 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：1673-4785; 国际标准刊号：1673-4785; 主办单位：中国人工智能学会哈尔滨工程大学; 主管单位：中华人民共和国工业和信息化部; 查看智能系统学报近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《控制理论与应用》期刊论文发表; 下一本期杂志：《微处理机》电子科技论文发表

　　【杂志简介】

　　《智能系统学报》经国家新闻出版署批准,《智能系统学报》已于2006年3月正式出刊,双月刊,大16k,96页,CN23-1538/TP,ISSN1673-4785,邮发代号14-190.

　　智能系统学报(CAAITransactionsonIntelligentSystems)由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办，是中国人工智能学会会刊之一。主要刊登神经网络与神经计算、智能信息处理、自然语言理解、智能系统工程、机器翻译、复杂系统、机器学习、知识工程与分布式智能、机器人、智能制造、粗糙集与软计算、免疫系统、机器感知与虚拟现实、智能控制与智能管理、可拓工程、人工智能基础、生物信息学与人工生命等内容。

　　《智能系统学报》以高起点办刊为宗旨，为期刊发展迎来新契机，以“构建智能平台，打造精品期刊”为理念，为期刊发展奠定了良好的基础。由64位国内外智能科学领域的知名专家组成的编委会为刊物的发展作出了卓越的贡献。

　　【影响因子】

　　国家新闻出版总署收录　该刊已被波兰《哥白尼索引》、英国《科学文摘》数据库收录，2009年6月起成为中国科技核心刊源。

　　【栏目设置】

　　所刊内容包括人工智能与计算智能、智能控制与决策、智能信息处理、专家系统与知识工程、机器学习与知识发现、人工心理与机器情感,以及智能技术在各领域的应用。

　　杂志优秀目录参考：

　　单目视觉同步定位与地图创建方法综述顾照鹏，刘宏，GU Zhaopeng，LIU Hong

　　复杂网络结构比对算法研究进展刘富，姜奕含，邹青宇，LIU Fu，JIANG Yihan，ZOU Qingyu

　　人体下肢生物力学建模研究进展邵明旭，王斐，殷腾龙，刘健，SHAO Mingxu，WANG Fei，YIN Tenglong，LIU Jian

　　1-B it 人机交互系统程煜，张鸣宇，陶霖密，CHENG Yu，ZHANG Mingyu，TAO Linmi

　　一种基于模糊方法的领导-跟随型多机器人编队控制吴垠，刘忠信，陈增强，孙青林，WU Yin，LIU Zhongxin，CHEN Zengqiang，SUN Qinglin

　　一种新型悬垂绝缘子检测机器人机构设计何磊，王洪光，刘爱华，王林，HE Lei，WANG Hongguang，LIU Aihua，WANG Lin

　　《烟花算法引论》新书出版

　　基于改进逆向运动学的人体运动跟踪赵军，於俊，汪增福，ZHAO Jun，YU Jun，WANG Zengfu

　　具有面部表情的仿人头部机器人系统的研制信继忠，柯显信，杨阳，尚宇峰，XIN Jizhong，KE Xianxin，YANG Yang，SHANG Yufeng

　　第三届CCF大数据学术会议

　　柔性流水车间排产问题的一种协同进化 CGA 求解方法韩忠华，朱一行，史海波，林硕，董晓婷，HAN Zhonghua，ZHU Yihang，SHI Haibo，LIN Shuo，DONG Xiaoting

　　一种基于内存计算的电力用户聚类分析方法王德文，孙志伟，WANG Dewen，SUN Zhiwei

　　第一届国际智能信息系统应用研讨会

　　河北职称论文发表：城镇化综合水平演变特征及驱动因子分析

　　[摘要] 通过以合肥市为研究对象，从人口、经济、土地、生活方式四个方面，构建城镇化综合水平评价体系;运用熵值法，对2000-2012年合肥市城镇化综合水平进行测度，结果表明：自2000年以来，合肥市经济水平和基础设施增长速度较快，作为省会城市，经济中心与行政中心一致。区域经济发展所需要的人才、资金等要素向省域中心区集聚使经济发展的能力强化，但是相对于东部发达地区，合肥市前期的经济和设施水平较低。回归模型分析结果表明：合肥市城镇化水平的提高主要由政府行政力、产业集聚力、民营经济拉动力、外资推动力四个方面推动，其中政府行政力对合肥市城镇化水平的提高发挥了最重要的作用。

　　[关键词] 合肥市,城镇化综合水平,熵值法,驱动因子,结论

　　智能系统学报最新期刊目录

改进Q-learning-遗传算法在路径规划中的应用研究

摘要：针对传统遗传算法在路径规划中存在转向角度过大、转向次数过多、易陷入局部最优等问题，提出一种改进遗传算法。首先，提出一种改进种群初始化策略，即先确定一个过渡点，生成一条从起点到过渡点的路径和一条从过渡点到终点的路径，再将两条路径首尾相连成一条从起点到终点的路径，以生成优秀初始种群，提高前期搜索效率；其次，采用模拟退火算法与区域划分种群相结合的改进锦标赛选择策略，增加种群多样性，防止陷入局部最优；最后...

分析力学和图神经网络的轨迹预测方法

摘要：轨迹预测旨在通过分析智能体的历史运动数据来预测轨迹。然而，现有深度学习方法因忽略物理约束和运动规律导致可解释性不足。针对此问题，本文提出一种融合分析力学与图神经网络的轨迹预测模型，利用图神经网络、卷积神经网络和图注意力机制提取目标时空动态特征，结合欧氏距离和相对运动推断交互力，并引入拉格朗日力学对动力学过程和约束进行建模，以生成符合物理规律的轨迹。在Spring-balls数据集上的实验表明，模型...

基于序列分析的多模态石化VOCs烟羽语义分割

摘要：石化挥发性有机化合物（volatile organic compounds，VOCs）烟羽在红外成像下表现出形态扭曲多变、边缘模糊和半透明的特性，直接使用现有的图像语义分割方法难以提取气体特征，分割效果不佳。为此本文提出一种结合上下文序列图像的多模态石化VOCs烟羽分割方法，首先利用烟羽边缘的扩散特性提取目标帧的前后帧运动扩散矢量，通过叠加运动信息增强VOCs烟羽边缘特征。其次利用VOCs在可见光...

基于视觉伺服的协作机器人自适应阻抗控制技术

摘要：针对人机共融非结构化环境下协作机器人智能抓取存在目标识别准确率低、抓取框姿态非最优，难以满足动态未知环境下柔顺操作需求的挑战，本文提出基于视觉伺服的协作机器人自适应阻抗控制技术，实现不同刚度与形状物体的柔顺抓取。设计基于残差网络(residual network， ResNet)的改进目标检测算法，通过输入抓取目标的红-绿-蓝-深度 (red-green-blue-depth， RGBD)图生成最...

基于多尺度协调卷积与自适应加权的红外与可见光图像融合

摘要：针对当前卷积神经网络主导的图像融合模型在全局信息感知、高频细节保持以及损失函数权重设定上的局限性，提出一种集成卷积和多层感知器架构的多尺度协调网络（CM-MCNet），以实现红外与可见光图像的高质量融合。在CM-MCNet编码器中，提出一种卷积加权重排多层感知器（CWPMLP）模块，通过模拟特征排列增强空间维度理解，并结合自适应特征重加权机制有效整合全局信息。同时，提出多尺度协调卷积（MsCCon...

医学大语言模型的研发与应用系统综述

摘要：自2022年11月ChatGPT问世以来，针对医学应用场景的大语言模型（Large Language Models， LLMs）相关研究逐渐成为热点。然而当前缺乏对医学大语言模型研发以及应用现状的系统分析。为了更好地理解这些专门为医学领域设计的LLMs并评估其应用价值，本综述系统分析了截止至2024年6月11日，在PubMed、Google Scholar、arXiv、bioXiv和medRxiv...

融合时空交互特征与犯罪时空关联性的多类型犯罪预测模型

摘要：现有犯罪时空预测模型大多针对单一犯罪类型，导致应用成本较高。为此，本文构建了一种融合时空交互特征与犯罪时空关联性的多类型犯罪预测模型，该模型核心功能模块由时空交互特征提取和多类型联合学习两部分组成，分别负责捕捉环境特征数据对不同类型犯罪的关键特征，以及整合不同类型犯罪之间的时空关联性实现多类型预测的联合优化。基于芝加哥和纽约的抢劫与入室盗窃犯罪数据的实验表明：本文所提模型对抢劫和入室盗窃的预测RM...

跨链技术支持下的车联网可信认证系统

摘要：在智能交通系统快速发展的背景下，车联网已成为实现智能化交通管理的关键技术。然而，确保车辆间通信的安全性和隐私保护仍是重要挑战。为此，本文提出了一种基于跨链技术的车联网可信认证系统。系统集成多种密码学和盲签名技术，设计了基于侧链技术的双链车联网架构，优化车辆与路侧单元间的身份认证和数据交换过程。侧链采用拜占庭共识协议，主链存证与哈希锁定，协同保障跨区域数据一致性与安全性。此外，系统利用智能合约模拟双...

自动驾驶中深度学习的三维目标检测方法综述

摘要：自动驾驶技术的快速发展对车辆感知系统准确性和实时性的要求日益提升。三维目标检测作为车辆感知系统的核心组成部分，对于确保行车安全和提升驾驶体验至关重要。首先将三维目标检测算法按传感器所获取的数据类型分为3类：视觉算法（包括基于二维特征和三维特征的子类）、激光点云算法（涵盖网格化点云、原始点云和混合点云）、基于多传感器的算法（按照网络串行融合和并行融合的方式进行分类）。据此总结了具体算法的特点、贡献及...

基于多模态融合的三维目标检测方法研究

摘要：在自动驾驶场景中，由于多模态的融合，三维目标检测效果易受传感器未充分校准的影响，同时，对于目标密集的复杂场景，检测过程中易对目标造成误检，从而降低模型的召回率和检测精度。针对以上问题，设计了多模态融合网络SoftFusion-QC(softFusion with query contrast)用以实现三维目标检测。为了自适应地融合来自激光雷达的点云数据和摄像头捕获的图像信息，提出可变形跨模态特征聚...

基于多无人机协作与联邦学习的目标检测与跟踪系统研究

摘要：本文提出了一种多无人机协作系统，旨在各种环境中实现高效且可靠的目标检测与跟踪。该系统利用先进的协调算法和联邦学习技术来提升性能，确保无人机之间的高覆盖率、低冗余度和有效的任务分配。通过大量仿真实验和实证实验验证了系统在简单与复杂场景(如开阔地和密集的城市区域、夜间和雨天等挑战性条件下)的强大性能。文章使用覆盖率、冗余率、任务分配均衡性、响应时间和跟踪连续性等关键指标来评估系统的有效性。结果表明，系...

基于边缘增强和多尺度特征融合的遥感图像船舰检测

摘要：遥感图像中的船舰目标具有尺度变化剧烈、分布密集和方向朝向任意的特点，特别是船舰与海洋环境之间对比度低，相邻船舰之间边界模糊，这使船舰检测面临更高的挑战。针对以上问题，本文提出了一种基于边缘增强和多尺度特征融合的遥感图像船舰检测模型。设计了高频特征增强模块，提升模型捕获细节的能力；提出了一种边缘信息引导的多尺度特征融合方法，缓解浅层边缘信息在传递过程中丢失的问题；构建轻量化定向检测头，减少模型参数量...

生成式推荐系统综述

摘要：随着社交媒体内容规模的急剧增长，传统协同过滤推荐系统在数据稀疏性和冷启动等方面的局限性日益凸显。近年来，生成式模型强大的数据特征分析与内容生成能力，为推荐系统带来新的发展机遇。本文系统性地综述了生成式推荐系统的技术框架与研究进展，重点阐述了生成式推荐系统的特征标记方法、核心模型架构、主流评估方案以及典型的应用场景。通过对比分析与文献研究，论证了生成式推荐系统在推荐准确性、个性化和场景适应性等方面的...

基于二维张量并行策略的大模型加速训练方法

摘要：近期语言模型领域的进展显示，采用Transformer架构的大型预训练模型在自然语言处理应用中表现出优异的技术能力。然而，受限于GPU内存，训练大语言模型(large language models， LLMs)成为了一项挑战。张量并行方法要求单个GPU存储所有激活值，难以突破内存瓶颈。为解决GPU内存对大语言模型训练的制约并提升训练效率，本文提出一种二维张量并行方法(2D tensor para...

基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测

摘要：针对海洋环境中珊瑚白化图像特征模糊、背景复杂多变导致的检测精度不足问题，在Yolov8n的基础上，提出了一种基于改进Yolov8n的珊瑚白化图像目标检测的Yolov8＿CSHC算法。首先，利用防冗余结构紧凑倒置块(compact inverted block， CIB)改进C2f(CSP bottleneck with 2 convolutions)模块，减少模型参数量以提高检测速度。其次，在特征...

诺奖启示下的下一代遥感解译

摘要：<正>2024年，瑞典皇家科学院将诺贝尔物理学奖与化学奖同时授予人工智能（Artificial Intelligence,AI）领域的学者，这一决定所传递的不仅是对人工神经网络原理与深度学习技术的认可，更明确释放出全球科技界的共识：人工智能已从通用计算工具跃升为探索自然规律、驱动科学认知、重塑研究范式的关键引擎

基于自适应梯度调制的音视频多模态平衡学习方法

摘要：针对音视频多模态学习中因异质学习速率导致单一模态主导模型学习过程，抑制其他模态学习，进而削弱多模态协同决策效果的问题，提出一种基于自适应梯度调制的多模态平衡学习方法(adaptive gradient modulation based compensation and regularization， AGM-CR)。首先，根据模态间的学习梯度差异引入调制系数来自适应调整各模态的学习速率；然后，通过...

基于深度行为评判策略的5G光伏基站低碳绿能方法

摘要：5G作为新型信息基础设施，正融入千行百业，超宽带技术及万物互联设备的大规模应用增加了网络能耗、运营成本和碳排放。运营统计5G单站功率已达到2 000 W左右，月均电费可达1 000元左右。随着光伏产业的发展，将清洁能源应用到大功耗5G网络已成为网络低碳绿能发展的一种新途径。本文提出了一种基于深度行为评判策略(deep actor-critic， DAC)的5G光伏基站低碳绿能方法，使用光伏能源代替...

融合多维特征的电诈犯罪时空预测研究

摘要：对空间内电信网络诈骗犯罪发案进行预测能够有效提升精准反诈工作效能。然而，现有方法受到发案时序数据存在稀疏性和周期性的影响，以及空间环境特征因子异质性限制的挑战，导致面向电信网络诈骗发案量的预测效果不佳。为此，本文提出一种融合多维特征的电信网络诈骗犯罪时空预测模型(multidimensional feature-integrated telecom fraud spatiotemporal pre...

融合图模糊信息的受限玻尔兹曼机

摘要：为了解决受限玻尔兹曼机表示能力不足的问题，提出融合图模糊信息的受限玻尔兹曼机模型。首先将限制经典受限玻尔兹曼机学习能力的精确值参数，扩展为可以对信息进行多维度刻画的图模糊数。其次结合精确度函数的思想对图模糊自由能量函数去模糊化，进而构建了新的优化目标及学习算法。最后，基于多个基准数据集上的多角度对比分析，证明了新模型可以有效地提升经典模型及多种扩展模型的表示能力与泛化能力

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