智能科学与技术学报

求解微分方程的人工智能与深度学习方法：现状及展望

卢经纬, 程相, 王飞跃

2022, 4(4): 461-476. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202255

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随着基础理论和硬件计算能力的飞速发展，深度学习技术在众多领域取得了令人瞩目的成绩。作为描述客观物理世界的重要工具，长期以来微分方程是各领域研究人员关心的重点。近年来，深度学习和微分方程的结合逐渐成了研究的热点。由于深度学习能够从大量数据中高效地提取特征，微分方程能够反应客观的物理规律，因此二者的结合可以有效地提升深度学习的泛化性，同时增强深度学习的可解释性。首先，介绍了深度学习求解微分方程的基本问题。其次，介绍了两类深度学习求解微分方程的方法：数据驱动和物理知情方法。然后，讨论了微分方程深度学习求解方法在实际中的应用。与此同时，在充分调研的基础上提出了科学智能大模型——DeDAO（微分之道），以应对现有的挑战。最后，对微分方程深度学习求解方法进行了简要总结。

机理与数据知识驱动的湿法冶锌中性浸出过程监测方法

任浩, 孙备, 梁骁俊, 阳春华

2022, 4(4): 477-490. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202236

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中性浸出是湿法冶锌中溶解锌焙砂得到锌电解液的关键工序，不同外界环境和扰动等影响了中性浸出生产过程的运行状态，为此，提出了一种机理与数据知识驱动的湿法冶锌中性浸出过程监测方法。该方法首先从浸出的物理化学反应机理和工艺机理知识出发，挖掘机理参数与监测变量之间的关联关系，实现知识驱动的关键监测变量选择；其次，结合一阶、二阶关键变量的趋势变化特征，实现数据驱动的浸出过程监测；最后，将所提方法应用于某实际中性浸出过程监测。结果表明，所提方法能够有效地实现湿法冶锌浸出过程监测，提高中性浸出过程的生产稳定性。

专题：水下机器人

孙长银

2022, 4(4): 491-492. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.2022049-1

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基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划

曹翔, 孙长银

2022, 4(4): 493-502. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.2022049

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无人水下航行器（UUV）的任务规划直接关系到水下作业的效率。由于水下环境复杂，不确定事件频发，有时UUV按照最初的规划很难完成任务。针对UUV任务规划问题，提出基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划策略。首先，UUV根据任务点的分布进行初始任务规划，采用自组织网络算法为UUV规划访问多任务点的时间顺序及访问任务点的最短路径。其次，判断 UUV 执行任务过程中出现的不确定事件类型，并转换为贝叶斯网络的形式。最后，利用贝叶斯网络对不确定事件的威胁度进行评估。如果威胁度大于阈值，则 UUV 进行任务重规划；否则，UUV 按照初始规划继续执行任务。在多种不确定事件场景中进行任务规划仿真，结果显示所提的算法能够保证UUV作业的安全，且提高了任务的完成率。

面向海洋环境自适应采样的多AUV协同定位

张佳欣, 张森林, 刘妹琴, 董山玲, 郑荣濠

2022, 4(4): 503-512. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202250

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高效、准确的水质监测对海洋资源开发具有重要意义，自治式潜水器（AUV）在海洋环境监测中有广阔的应用前景。针对单个 AUV 执行面向海洋标量场估计的水质采样任务时存在的效率低、可靠性差、覆盖率不足和定位准确性差等问题，提出了一种基于多AUV的协同定位与自适应采样系统。系统中每个AUV定期向队友广播自己收集到的采样数据，并根据接收到的队友数据，基于扩展卡尔曼滤波器进行自定位矫正。根据收集到的采样数据，AUV 以高斯过程建模环境标量场，使用差分进化路径规划器在线规划后续采样路径。仿真结果表明，所提方案有效降低了多AUV系统的定位误差，提升了对环境标量场的估计精度。

基于四元数的全驱动碟形AUV单矢量反馈控制

许一航, 刘剑, 孙长银

2022, 4(4): 513-521. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202251

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提出了一种基于四元数的单向量反馈自治式潜水器（AUV）位姿控制算法，使用向量表示控制量和姿态或位置的误差。此算法突破了欧拉角姿态下存在姿态死区的局限，解决了 AUV 任意方向多圈旋转问题。使用该算法实现了全驱动碟形AUV的位置和姿态控制。利用MATLAB的SIMSCAPE工具箱建立碟形AUV模型，并使用离散数字控制器进行仿真，验证了算法的稳定性。实验结果表明，在碟形 AUV 的位姿控制任务中，四元数反馈控制算法可以使碟形 AUV 系统在外部控制的作用下，从一个任意状态到达状态空间中的另一个任意状态。本算法将机体姿态视为单个闭环，相比基于欧拉角的控制方案，收敛域更大、参数更少，降低了实际设备的调试难度，在工程应用中更加便利。

基于视觉Transformer的多损失融合水下图像增强网络

丛晓峰, 桂杰, 章军

2022, 4(4): 522-532. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202252

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由于水中存在光的吸收和散射现象，水下机器人拍摄到的图像存在颜色失真和对比度降低的问题。针对水下图像存在的质量退化现象，提出了一种基于视觉 Transformer 的多损失融合的方式训练水下图像增强网络。图像增强网络采用编码与解码的结构，可以采用端到端的方式进行训练。将多损失的线性组合作为总体优化目标，有效地更新水下图像增强网络的参数，包括像素损失、结构损失、边缘损失和特征损失。在两个大型水下数据集上进行了量化实验，并与7种水下图像增强算法进行对比。以峰值信噪比和结构相似性为有参考评估指标，以水下评估指标为无参考评估指标进行实验。实验结果表明，提出的水下图像增强网络能够有效地解决图像的颜色失真与对比度降低问题。

基于路径参数一致的水下机器人编队与避障控制

苏震, 刘殿勇, 孙达智, 梁霄

2022, 4(4): 533-541. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202253

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面向大范围、自主化的水下协同作业任务，研究了基于路径参数一致的水下机器人编队与避障控制问题。首先，构建基于虚拟结构的机器人编队误差模型，将路径引导下的编队控制解耦为路径跟踪控制与路径参数同步。其次，考虑机器人与虚拟参考点之间的路径跟踪控制，设计基于位置和速度误差反馈的个体跟踪控制律；考虑状态信息非全局已知的路径参数同步，设计基于路径参数一致的编队控制律；进一步考虑障碍物约束，利用人工势函数设计基于速度修正的避障控制律，实现机器人编队与避障控制。仿真结果表明，编队系统能够以期望队形跟踪给定参数化路径，且能够对障碍物进行有效规避。

专栏：人工智能3.0中的机器学习方法

张益民, 朱凤华

2022, 4(4): 542-543. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202240-1

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基于少量图像的三维重建综述

于航, 付彦伟, 姜柏言, 薛向阳

2022, 4(4): 544-559. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202240

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基于少量图像的三维重建被认为是第三代人工智能的经典应用之一。在计算机图形学和计算机视觉领域，基于少量图像的三维重建任务因具有广泛的应用场景和很高的研究价值，长期以来吸引着众多学者的目光。引入深度学习方法后，该领域于近年来得到了长足发展。对此类基于少量图像的三维重建任务进行了全面阐述，并介绍了本研究组在该方面的系列工作，对其中涉及的数据类型进行分析，阐明其适用性和一般处理方法。此外，对常见的数据集进行分析、整理，针对不同重建方法，归纳出其基本框架、思路。最后，展示了一些常见三维重建的代表性实验结果，并提出了未来可能的研究方向。

神经符号学及其应用研究

蔡莹皓, 杨华, 安璇, 王文硕, 杜沂东, 张嘉韬, 王志刚

2022, 4(4): 560-570. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202234

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深度学习在感知智能上的不断突破推动了人工智能在各领域的广泛应用。但在实际落地过程中，只有把感知智能提高到更高层的认知智能，才能更好地满足日益复杂的应用需求。神经符号学将擅长感知任务的神经网络方法和擅长推理任务的逻辑符号学有机地融合在一起，是实现高层认知智能的途径之一。基于此，提出了一套神经符号学的实用框架NSFOL，并基于NSFOL实现了机器人任务规划、自学习机器人运动规划和教育实验视频评估3个典型应用。实验结果表明，尽管NSFOL尚未完善，但是它已经能够很好地支持相关应用，在可学习、可推理、可解释和可泛化方面具备一定的优势。希望通过阐述神经符号学的阶段性研究成果，激发更多的思考和研究，共同推动神经符号学的发展。

物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法

张俊, 许沛东, 陈思远, 高天露, 戴宇欣, 张科, 赵杭, 高杰迈, 白昱阳, 李金星, 张浩然, 李湘, 陈玖香

2022, 4(4): 571-583. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202237

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当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上，这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。因此，现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合增强智能形态，即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终，人类的认知和机器智能认知互相混合，形成增强型的智能形态，这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。提出了一种物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法。从可信分布式数据、计算和算法，物理深度学习，融合系统运行规则的混合型深度强化学习，因果分析，可解释性AI与数字人5个方面详细阐述了所提方法。最后，以电力系统调控为背景，以3个应用为例分析了所提方法的应用方式和技术路径。

基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究

黄本遵, 陈德旺, 何振峰, 邓新国, GIUSEPPE CARLO Marano

2022, 4(4): 584-591. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202205

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基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状，阐述了地铁列车智能驾驶发展及研究的必要性。针对当前无人驾驶采用的机器学习算法可解释性差的缺陷，引入模糊系统，提出了基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统，以两种方式实现人机混合智能。探索了结合认知系统的地铁列车无人驾驶系统，为实现真正意义上的强人工智能地铁列车无人驾驶系统提供了一种面向未来的解决方案。

混合骨骼特征的三帧间差分手势识别方法研究

张永强, 宋美霖, 刘天虎, 满梦华

2022, 4(4): 592-599. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202211

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三帧间差分检测作为手势识别中的一种优秀算法，可在一定程度上解决二帧间差分法的“重影”问题。但三帧间差分检测在识别手势时会出现空洞，无法适应光照骤变等情况。针对此问题，提出了一种混合骨骼特征的三帧间差分手势识别方法。该方法首先对数据集进行二值化以统一大小，降低背景颜色干扰和计算量；然后使用混合骨骼特征的三帧间差分进行手势检测与追踪；最后通过神经网络进行手势识别分类。该方法可以有效地重点训练手部特征，显著降低了背景对手势识别的干扰，同时还提升了识别效率。经实验验证，该方法在复杂背景下的识别率最低为 93.38%，最高为 99.99%，满足鲁棒性的要求，为在复杂图像背景下的手势识别提供了一个新的思路。

基于情感信息融合注意力机制的抑郁症识别

陈妍, 罗雪琴, 梁伟, 谢永芳

2022, 4(4): 600-609. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202221

摘要 ( 248 )

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当前利用社交媒体数据预测抑郁症的研究忽视语言风格和情感随时间推移变化的特征，缺乏对情感状态和帖子元数据特征的研究，基于此，提出一种基于情感信息融合注意力机制的抑郁症识别模型。首先，在现有抑郁症识别研究的基础上，使用文本分类卷积神经网络按时间顺序提取用户每个时间段的帖子信息和情感信息，引入注意力机制为得到的特征矩阵分配不同的注意力权重，进而得到用户帖子信息特征和用户情感信息特征。其次，使用正则匹配提取文本的情感倾向信息，拼接注意力机制输出分配权重后的情感特征矩阵，以增强情感学习表示。然后，加入描述社交网络帖子的元数据特征，设计用于表示用户偏好特征的指标，通过统计表示指标提取用户语言偏好特征。最后，融合用户语言信息、用户情感信息、用户语言偏好信息3种特征，建立基于多层感知机的用户抑郁状态识别模型。实验结果显示，提出的模型精确率提高了0.051，召回率提高了0.065，F1值提高了0.058。

结合Attention U-Net与瓶颈检测的肺部细胞图像分割方法

邵虹, 左常升, 张萍

2022, 4(4): 610-616. doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202207

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肺部病理图像具有边界模糊、细胞重叠交织等特点，为了解决细胞分割问题，提出结合Attention U-Net与瓶颈检测的肺部细胞图像分割方法。首先对采集到的图像进行双边滤波和拉普拉斯锐化处理，在去除噪声的同时突出细胞边缘细节，加大目标物与背景的对比；然后对Attention U-Net进行训练，利用训练的模型对病理图像进行分割，得到细胞区域；在模型分割结果的基础上，以面积、周长、圆度为筛选条件建立判别模型，区分单个细胞和重叠细胞；对细胞重叠区域采用瓶颈检测方法确定分离点，采用椭圆拟合方法进行边界修正，得到最终分割结果。实验结果表明，该方法能够对复杂的肺部细胞病理图像进行分割（包括单个细胞与重叠细胞），取得了较好的分割结果。

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