特邀综述

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  • 1  社区产消者能量分享研究综述
    王燕舞,崔世常,肖江文,施阳
    2020, 35(10):2305-2318. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0343
    [摘要](1103) [HTML](223) [PDF 649.65 K](840)
    摘要:
    随着可再生能源和智能电网技术的发展,能源产消者作为一类新型终端用户,已在能源优化与管理方面表现出更为主动灵活的作用,对提高社区能源效率、提升能源经济性和改善本地配电网稳定性具有重要影响.首先,总结了常见的社区能源产消者类型及其特点,指出其在智能电网需求侧实现能源优化的灵活性和潜在价值;其次,剖析了社区能量分享的典型模式,归纳了各自的基本特征、优势与局限性;然后,在此基础上探讨了社区产消者能量分享涉及的能源数据预测方法、博弈问题均衡分析及分布式优化算法;最后,对社区产消者能量分享的前瞻性难点问题进行了展望,以期为相关研究提供参考.
    2  关于布尔控制网络的能观性和能检性的研究现状
    王彪,冯俊娥
    2020, 35(9):2049-2058. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0308
    [摘要](948) [HTML](184) [PDF 441.17 K](634)
    摘要:
    布尔(控制)网络是模拟基因调控网络有效的数学模型.该模型将细胞内(或特定一个基因组内)基因与基因之间的相互作用关系量化,系统的状态和函数直接反应基因表达、复制、转录等生命活动,在新的数学工具矩阵半张量积的帮助下,取得了许多优秀成果.近些年,国内外病毒疫情频发,对全球各个方面造成巨大的冲击和损失,病毒检测技术是战“疫”中非常重要的一个环节.鉴于此,总结近年来矩阵半张量积在布尔(控制)网络的能观性和能检性方面取得的一些成果,以便更多学者关注这类问题和方法.首先回顾能观性和能检性的发展历程;然后,从理论角度分析并用网络图呈现4种能观性与3种能检性之间的关系,整理在布尔网络和布尔控制网络中相关的一些重要成果,包括状态反馈、输出反馈、含干扰、含切换等多种情形;最后通过简述能观性和能检性的应用现状展望其未来发展.
    3  脉冲神经网络研究进展综述
    胡一凡,李国齐,吴郁杰,邓磊
    2021, 36(1):1-26. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1006
    [摘要](1399) [HTML](434) [PDF 19.80 M](1397)
    摘要:
    近年来,起源于计算神经科学的脉冲神经网络因其具有丰富的时空动力学特征、多样的编码机制、契合硬件的事件驱动特性等优势,在神经形态工程和类脑计算领域已得到广泛的关注.脉冲神经网络与当前计算机科学导向的以深度卷积网络为代表的人工神经网络的交叉融合被认为是发展人工通用智能的有力途径.对此,回顾了脉冲神经网络的发展历程,将其划分为神经元模型、训练算法、编程框架、数据集以及硬件芯片等5个重点方向,全方位介绍脉冲神经网络的最新进展和内涵,讨论并分析了脉冲神经网络领域各个重点方向的发展机遇和挑战.希望本综述能够吸引不同学科的研究者,通过跨学科的思想交流与合作研究,推动脉冲神经网络领域的发展.
    4  概率犹豫模糊决策理论与方法综述
    徐泽水,张申
    2021, 36(1):42-51. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0465
    [摘要](878) [HTML](98) [PDF 409.06 K](522)
    摘要:
    概率犹豫模糊集是在犹豫模糊集的基础上为每个隶属度添加与之相对应的概率值.与犹豫模糊集相比,它可以更加准确和全面地表达专家给出的初始决策信息,因此,基于概率犹豫模糊集的决策理论与方法更加可靠且符合实际.这里对概率犹豫模糊决策理论与方法进行综述.首先介绍其发展过程;然后分别对它的信息融合理论、偏好关系理论以及决策方法等进行阐述;最后展望了概率犹豫模糊决策理论与方法的未来研究方向.
    5  气动人工肌肉驱动的机器人控制方法研究现状概述
    梁定坤,陈轶珩,孙宁,吴易鸣,刘连庆,方勇纯
    2021, 36(1):27-41. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0793
    [摘要](843) [HTML](56) [PDF 1.48 M](342)
    摘要:
    随着机器人技术的飞速发展,传统执行器(如电机、液压驱动等)结构繁冗、体积庞大,越来越难以满足新一代智能机器人对轻质化与柔顺性的需求,具有更高柔顺性、更强安全性的气动人工肌肉日益受到广大学者的关注.气动人工肌肉结构简单、材料轻便、生物适应性好,在医疗康复、航空航天、水下作业、抢险救灾等领域均具有良好的适应性,可方便地用于驱动机器人完成多项复杂任务.然而,气动人工肌肉与生俱来的迟滞、高度非线性、蠕变等特性,为其驱动的柔性机器人精准智能控制带来了挑战.鉴于此,首先对气动人工肌肉的工作原理、优势缺陷、建模与应用现状等进行简要介绍;然后基于气动肌肉的主流模型,对近年来单、多气动人工肌肉驱动的机器人运动控制方法研究现状与最新进展进行重点阐述;最后根据当今研究现状与尚未解决的难题,简要分析气动人工肌肉驱动的机器人未来发展趋势.