2篇
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| 1 | 基于因果模型的复杂工业过程数据驱动软传感器自动特征选择方法显示文摘关键绩效指标(KPI)的软感知在复杂工业过程的决策中起着至关重要的作用。许多研究人员已经使用尖端的机器学习(ML)或深度学习(DL)模型开发出了数据驱动的软传感器。此外,特征选择是一个关键的问题,因为一个原始的工业数据集通常是高维的,并不是所有的特征都有利于软传感器的发展。一个完美的特征选择方法不应该依赖于超参数和后续的ML或DL模型。相反,它应该能够自动选择一个特征子集进行软传感器建模,其中每个特征对工业KPI都有独特的因果影响。因此,本研究提出了一种受因果模型启发的自动特征选择方法,用于工业KPI的软感知。首先,受后非线性因果模型的启发,本研究将该方法与信息论相结合,以量化原始工业数据集中每个特征和KPI之间的因果效应。然后,提出了一种新的特征选择方法,即自动选择具有非零因果效应的特征来构造特征的子集。最后,利用所构造的子集,通过AdaBoost集成策略开发KPI的软传感器。通过对两个实际工业应用的实验证实了该方法的有效性。在未来,该方法也可以应用于其他工业过程,以帮助开发更先进的数据驱动的软传感器。 | Yan-Ning Sun 秦威 Jin-Hua Hu Hong-Wei Xu Poly Z.H.Sun | 2023 | Engineering2023，，3： | 0 |
| 2 | Bio-inspired vision mimetics toward next-generation collision-avoidance automation显示文摘MOTIVATION The current“deep learning+large-scale data+strong supervised labeling”technology framework of collision avoidance for ground robots and aerial drones is becoming saturated.Its development gradually faces challenges from real open-scene applications,including small data,weak annotation,and crossscene.Inspired by the neural structure and processes underlying human cognition(eg,human visual,auditory,and tactile systems)and the knowledge learned from daily driving tasks,a high-level cognitive system is developed for integrating collision sensing and collision avoidance.This bio-inspired cognitive approach has the advantages of good robustness,high self-adaptability,and low computation consumption in practical driving scenes. | Gary J.W.Xu Kun Guo Seop Hyeong Park Poly Z.H.Sun Aiguo Song | 2023 | The Innovation2023，4，1： | 0 |
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