Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.


FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018).

 


Journal of Zhejiang University SCIENCE C

ISSN 1869-1951(Print), 1869-196x(Online), Monthly

<<<                         CONTENTS                         >>>

Computer & Automation

An experimental study on the conversion between IFPUG and UCP functional size measurement units

Juan J. Cuadrado-Gallego, Alain Abran, Pablo Rodriguez-Soria, Miguel A. Lara

DOI: 10.1631/jzus.C1300102 Downloaded: 1791 Clicked: 3044 Cited: 1 Commented: 0(p.161-173) <Full Text>   <PPT>  514

K-nearest neighborhood based integration of time-of-flight cameras and passive stereo for high-accuracy depth maps

Li-wei Liu, Yang Li, Ming Zhang, Liang-hao Wang, Dong-xiao Li

DOI: 10.1631/jzus.C1300194 Downloaded: 1759 Clicked: 4165 Cited: 0 Commented: 0(p.174-186) <Full Text>   <PPT>  630

Chinese summary   <42>  基于K-最近邻域搜寻的ToF深度摄像机和被动立体深度获取的融合技术研究

研究目的:场景深度获取是目前三维显示研究领域中最关键的技术。目前主流的深度获取方式主要有两种:基于双目图像的被动立体匹配技术和基于主动光源测距的ToF深度摄像系统。两种方式获取的深度各有优缺点,本文旨在分析两者优缺点,融合两种方法获取的结果,形成质量更好的场景深度。
创新要点:利用ToF深度摄像机的优势区域指导立体匹配的过程,优化了立体匹配的结果,同时提出了一种新的代价优化深度融合算法,将ToF深度摄像机的采集结果和立体匹配产生的深度融合成精度更高的深度图。
研究方法:主要包含两部分算法,流程可见图1。首先,利用ToF深度摄像机提供的深度测量图和对应的光强振幅图构建能量函数,利用该能量函数,结合K-最近邻域算法,指导原始立体匹配过程。然后,将优化后的立体匹配结果和TOF深度图结合,构建代价函数,选取最优深度解,作为最终融合深度。
重要结论:实验结果显示,本文采用的算法获取的深度图优于单一主动或被动方法获取的深度图,也优于另一类全局优化的深度融合算法。

关键词组:深度图;被动立体;ToF深度摄像机;融合

A probabilistic approach for predictive congestion control in wireless sensor networks

R. Annie Uthra, S. V. Kasmir Raja, A. Jeyasekar, Anthony J. Lattanze

DOI: 10.1631/jzus.C1300175 Downloaded: 1565 Clicked: 5776 Cited: 3 Commented: 0(p.187-199) <Full Text>   <PPT>  640

A two-stage heuristic method for vehicle routing problem with split deliveries and pickups

Yong Wang, Xiao-lei Ma, Yun-teng Lao, Hai-yan Yu, Yong Liu

DOI: 10.1631/jzus.C1300177 Downloaded: 2008 Clicked: 3867 Cited: 7 Commented: 0(p.200-210) <Full Text>   <PPT>  608

Chinese summary   <37>  求解集送货可拆分车辆路径问题的两阶段启发式方法

研究目的:集送货可拆分车辆路径问题具有配送和收集需求同时可拆分、客户点需求量可超过单车装载量、客户点被单车访问可超过一次等特点,针对测试该问题的公共数据集寻求有效求解方法,是一项富有挑战性的工作,目前缺乏有效、方便的求解算法。本文探讨求解集送货可拆分车辆路径问题的有效算法。
创新要点:提出两阶段启发式方法,即可行解获取的初始启发式算法和改进初始解的混合启发式算法,为研究车辆路径问题需求拆分和访问次数的松弛提供了有效的求解思路。引用描述该问题实质的逻辑关系模型,结合定义和化简的概念,本文算法为集送货可拆分车辆路径问题的研究,提供了分步计算的实用算法。
方法提亮:组成两阶段启发式方法的各种逻辑关系模型简洁、准确地描述了集送货可拆分车辆路径问题,同时具备可扩展性和可组合性。这些特性的灵活应用,形成本文提出的两阶段优化算法。
重要结论:利用Solomon数据集和可扩展的Solomon数据集进行实验计算,并与禁忌搜索算法(TSA),粒子群算法(PSO)以及并行启发式方法(PHA)比较,结果表明,对于不同规模数据集,本文算法有效节省了总配送成本、提升了平均装载率。

关键词组:集送货可拆分的车辆路径问题(VRPSPDP);两阶段启发式方法;混合启发式算法;Solomon数据集

Robust synchronization of chaotic systems using sliding mode and feedback control

Li-li Li, Ying Liu, Qi-guo Yao

DOI: 10.1631/jzus.C1300266 Downloaded: 1518 Clicked: 3726 Cited: 3 Commented: 0(p.211-222) <Full Text>   <PPT>  590

Chinese summary   <26>  基于滑模和反馈控制的鲁棒混沌系统同步

研究目的:混沌同步是近年非线性系统研究热点,在许多方面具有重要应用。实际系统往往存在一定的不确定性,如系统模型以及系统参数的不匹配性等,严重影响了同步性能。本文提出一种鲁棒混沌同步方法,以实现带有一定不确定性的混沌系统的同步。
创新要点:将高阶滑模控制和反馈控制有效结合,设计了一种鲁棒的混沌同步控制策略。
方法提亮:该方法综合了滑模控制和反馈控制两方面优势,具有鲁棒性强、抗系统模型以及参数不匹配性好、收敛速度快、同步误差小的特点,因而特别适用于实际工程系统。
重要结论:理论分析证明了该方法的稳定性。通过和已有方法比较,数值仿真实验进一步验证了该方法的有效性。

关键词组:混沌同步;滑模控制;反馈控制

Greedy feature replacement for online value function approximation

Feng-fei Zhao, Zheng Qin, Zhuo Shao, Jun Fang, Bo-yan Ren

DOI: 10.1631/jzus.C1300246 Downloaded: 1378 Clicked: 3127 Cited: 0 Commented: 0(p.223-231) <Full Text>   <PPT>  626

Chinese summary   <47>  用于在线值函数近似的贪婪特征替换方法

研究目的:强化学习需要使用值函数近似来处理真实世界中的高维度状态空间问题,而值函数近似的效果很大程度上取决于合适特征表示的选取。表示扩展技术可使线性近似器更有效地表示值函数,然而现有的表示扩展技术或者只适用于低维度问题,或者在学习过程中不能及时发现重要的特征依赖。因此,本文提出了一种新型在线特征扩展技术——贪婪特征替换(GFR)。
创新要点:通过发现替换区域来执行特征替换的方式,贪婪特征替换方法增量地扩展特征表示,可以处理高维度状态空间问题,解决了传统在线扩展技术的局限。通过识别替换区域,贪婪特征替换方法优化了特征组合的加入顺序,提高了特征表示扩展的性能。
研究方法:引入虚拟时序差的概念,模拟新特征组合加入特征表示后的时序差,通过分析实际时序差与虚拟时序差累积情况的差距,选择新的特征组合。如差距超过给定阈值,这个特征组合将被作为新特征。在每次特征替换中,两个原有的特征被一个新的特征组合取代。
重要结论:理论分析表明,使用贪婪特征替换方法的值函数近似可以渐进地得到最优近似结果。对两个有代表性的学习问题的实验结果显示,贪婪特征替换可以达到更快的学习效果,而且具备处理大规模状态空间的能力。贪婪特征替换方法可以应用于各种在线值函数近似。

关键词组:强化学习;值函数近似;特征依赖;在线扩展;特征替换

Electrical Engineering

A power conversion system for PMSG-based WECS operating with fully-controlled current-source converters

Jian-yu Bao, Wei-bing Bao, Yu-ling Li

DOI: 10.1631/jzus.C1300231 Downloaded: 2116 Clicked: 4078 Cited: 1 Commented: 0(p.232-240) <Full Text>   <PPT>  681

Chinese summary   <26>  基于全控电流型变流器的永磁同步风力发电功率变换系统

研究目的:变流器是风力并网发电系统的核心,研究变流技术对于提高并网系统的灵活性、可靠性以及电能质量等都具有现实意义。本文采用背靠背全控电流源型变流器配置的永磁同步风力并网发电系统,结合电流空间矢量和电流多电平变流技术,探讨发电机侧最大功率跟踪(MPPT)技术和电网侧并网逆变控制技术在全控电流型变流器系统中的实现。
创新要点:结合电流型变流器的MPPT技术和多电平技术,提出既能并网发电、又能实现直流侧宽范围风速控制的全控电流型变流器风力并网发电系统。网侧采用电流多电平变流技术并应用多载波PWM调制策略,克服了传统电流源型变流器交流侧电流谐波含量高,谐波总畸变率(THD)不易满足并网要求的缺点。采用锁相环与电流解耦控制,实现了网侧可任意功率因数并网运行,提高了并网系统的灵活性。
研究方法:基于电流空间矢量方法实现发电机侧MPPT和直流母线电流控制。基于电路对偶变换构造三相电流型多电平变流器拓扑,并移植适用电压型多电平变流器的PD-PWM调制策略以消除低次电流谐波,解决了电流型多电平逆变器PWM调制策略难以实现的问题。结合锁相环与电流解耦控制,实现网侧可任意功率因数并网运行。
重要结论:发电机侧采用电流型PWM变流器,利用其内在升压特性可实现宽范围风速控制。网侧采用电流型多电平逆变器,拓扑结构与电压型多电平逆变器对偶,多电平PWM调制策略易实现;并网电流波形质量好、谐波含量低;直接电流输出控制受电网波动影响小。

关键词组:风力发电;并网;MPPT;电流型多电平逆变器;多载波PWM

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