- 刘炎培;朱淇;赵进超;
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的计算卸载技术通过将终端设备的计算任务卸载到网络边缘处,以解决云计算中心时延长、能耗大和负载高等问题。介绍了MEC的概念、目前主流的MEC网络架构和部署方案。从卸载决策方面对MEC环境下计算密集型应用的卸载技术进行了详细研究,从最小化时延、最小化能耗、权衡时延和能耗及最大化收益为优化目标的4种计算卸载方案进行了分析和对比,并总结出各自的关键研究点。通过分析5G环境下MEC卸载技术的发展趋势,介绍了支持5G的IIoT-MEC网络部署架构,在此基础上分析了基于深度强化学习的轻量级任务卸载策略和基于D2D协作的MEC卸载策略。总结和归纳了目前MEC中计算卸载技术所面临的卸载决策、干扰管理、移动性管理等方面的核心挑战。
2020年15期 v.56;No.958 1-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 2984K] [下载次数：717 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：0 ] - 于恒;梅红岩;许晓明;贾慧萍;
随着深度学习的不断发展与图像数据的爆炸式增长,如何使用深度学习来获得更高压缩比和更高质量的图像逐渐成为热点研究问题之一。通过对近几年相关文献的分析与整理,将基于深度学习的图像压缩方法按照卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络进行总结与分析,对不同种方法分别列举了具有代表性的实例,并对基于深度学习的图像压缩算法的常用训练数据集、评价指标进行了介绍,根据深度学习在图像压缩领域中的优势对其未来的发展趋势进行了总结与讨论。
2020年15期 v.56;No.958 15-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 1388K] [下载次数：3890 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：37 ] |[阅读次数：0 ] - 郑祖朋;汪祖民;彭杨;季长清;秦静;
随着能量采集技术(Energy Harvesting,EH)的发展,越来越多的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)已经具备了从太阳能、风能、射频能等能量源采集能量并持续工作的能力。为了适应无线传感器网络的这一趋势,媒体接入控制协议(Medium Access Control,MAC)也需要从能量采集的角度进行新的设计,从而更好地提供稳定且高效的数据传输。基于对大量的应用于能量采集传感器网络(Energy Harvesting Wireless Sensor Network,EH-WSNs)中MAC协议的研究,细致地总结了这些MAC协议的特性,对其进行了有效的分类。根据这些分类,进一步地选取了多个EH-WSNs中的典型MAC协议,对其优缺点进行了分析与讨论,并提出了对未来EHWSNs的MAC协议设计的展望。
2020年15期 v.56;No.958 24-29页 [查看摘要][在线阅读][下载 1240K] [下载次数：384 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：9 ] |[阅读次数：0 ] - 黄东晋;蒋晨凤;韩凯丽;
合理的路线选择是智能体三维路径规划研究领域的难点。现有路径规划方法存在不能很好地适应未知地形,避障形式单一等问题。针对这些问题,提出了一种基于LSTM-PPO的智能体三维路径规划算法。利用虚拟射线探测仿真环境,并将收集到的状态空间和动作状态引入长短时记忆网络。通过额外的奖惩函数和好奇心驱动让智能体学会跳跃通过低矮障碍物,避开大型障碍物。利用PPO算法的截断项机制使得规划策略更新的幅度更加优化。实验结果表明,该算法是可行的,能够更加智能合理地选择路线,很好地适应存在多样障碍物的未知环境。
2020年15期 v.56;No.958 30-36页 [查看摘要][在线阅读][下载 2098K] [下载次数：1957 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：37 ] |[阅读次数：0 ]
- 柴晓菲;刘松;屈彬;王倩;伍卫国;
具有病态规模的嵌套循环程序在进行循环分块时容易忽略分块因子对向量化的影响,导致非对齐数据访问,降低分块后循环代码的性能。提出了一种向量化友好的循环分块因子选择算法VEC-TSS。该算法对可向量化循环层以向量化收益分析确定分块因子,对其他循环层通过以局部性收益和并行粒度确定分块因子。实验结果表明,针对具有病态规模的循环程序,VEC-TSS算法与另外两种分块因子选择算法相比可以获得更好的程序加速比,同时具有良好的可扩展性。
2020年15期 v.56;No.958 37-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 1436K] [下载次数：98 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：0 ] - 高文欣;刘升;肖子雅;于建芳;
针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法(Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA)。通过在全局位置更新处引入柯西分布函数进行变异,在局部位置更新处引入自适应权重因子,改进了蝴蝶算法的局部搜索能力;并且引入动态切换概率p来权衡全局探索与局部开发过程的比重。改进的算法通过对多个单峰、多峰和固定测试维度的函数进行求解,结果表明,CWBOA对大多数测试函数有更好的求解精度、速度和稳定性。
2020年15期 v.56;No.958 43-50页 [查看摘要][在线阅读][下载 1726K] [下载次数：1818 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：67 ] |[阅读次数：0 ] - 李艳;王阳阳;张红岩;武优西;
k步可达性查询用于回答图G中从顶点u到达顶点v最多k步是否存在路径,但其多用于无权图的可达性研究。针对加权图,在图中构建了最早到达、逆向最早到达和最晚到达等三个索引,并应用这三个索引实现对不可达顶点的快速剪枝,从而有效地缩减了加权图的规模。运用该方法建立索引并剪枝顶点的时间复杂度与空间复杂度分别为O(n+e)和O(n),这里n和e分别为图中顶点的数目和边的数目。该方法可以与Dijkstra算法、Floyd算法和A*算法等多种传统算法相结合,并应用于最短路径求解,从而提高传统算法计算性能。最后以物流配送网络为例进行了实验验证,实验结果表明提出的方法可以正确并高效地对不必要计算的顶点进行剪枝,从而加快了最短路径求解速度,验证了提出方法的有效性。
2020年15期 v.56;No.958 51-57页 [查看摘要][在线阅读][下载 1725K] [下载次数：264 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 骆丹丹;曾守桢;
结合幂平均与Bonferroni平均集成算子的优点,定义了毕达哥拉斯模糊幂Bonferroni平均和毕达哥拉斯模糊加权幂Bonferroni平均集成算子,其不仅考虑了数据信息之间的整体均衡性,还考虑了属性之间可能存在的相互关联关系。研究了这些集成算子的优良性质和特殊情形,并在此基础上提出了一种属性间存在相关性的毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。将其应用于国内航空公司的服务质量评价中,并与现有方法进行分析比较,验证了所提方法的有效性和可行性。
2020年15期 v.56;No.958 58-65页 [查看摘要][在线阅读][下载 1463K] [下载次数：384 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：7 ] |[阅读次数：0 ]
- 王永贵;刘凯奇;
针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。
2020年15期 v.56;No.958 66-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 1498K] [下载次数：908 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：36 ] |[阅读次数：0 ] - 易成岐;郭鑫;童楠楠;窦悦;陈东;王建冬;
专利网络是复杂网络领域重要的组成部分,研究专利网络对理解和把握技术创新方向具有重要指导作用。利用专利文本数据构建无向加权专利网络图,并基于启发式社团发现模型提出一种创新态势研判算法。为了缓解专利标题和摘要短文本引发的文本向量稀疏问题,采用非监督的稀疏向量稠密化方法;为了解决专利网络构建过程中的相似度阈值自动化选择问题,以实验驱动的方法对比相似度阈值与专利网络常用统计指标的变化关系,最终选用平均聚类系数这一指标实现了最优相似度阈值的自动化判定。以我国数字中国及大数据领域真实发明专利数据为驱动,验证了方法的有效性并分析了数字中国及大数据领域创新态势。
2020年15期 v.56;No.958 74-79页 [查看摘要][在线阅读][下载 1849K] [下载次数：199 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：0 ] - 张凯辉;周志平;赵卫东;
在这个网络数据呈现爆炸式增长的时代,如何利用用户行为数据,对每位目标用户进行精准的项目推荐是一个极有价值的研究方向。协同过滤推荐算法作为最常见的推荐算法之一,如何对传统的协同过滤算法进行优化,便是该文的研究内容。针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏、冷启动以及实时性问题。采用CFDP算法对项目集合进行聚类,并对采用Slope-One算法进行数据填充,有效地缓解了数据稀疏以及冷启动的问题。针对传统算法的实时性问题,引入了时间因子,对每一项预测评分都乘以时间权重,使得预测评分更加科学准确,解决了推荐系统的实时性问题。采用MovieLens 1M数据集分别对传统协同过滤算法以及改进协同过滤算法进行对比实验,得出新算法的平均绝对偏差MAE要小于传统的协同过滤推荐算法,表明改进算法有效地优化了传统算法。
2020年15期 v.56;No.958 80-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 1501K] [下载次数：474 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：32 ] |[阅读次数：0 ] - 王伦;李路;
为了获取股票市场更高的超额收益,提高股票涨跌预测准确率,将gcForest(深度森林)算法引入了股票投资市场,建立基于gcForest多因子量化投资策略,每月月末在沪深300成分股中买入gcForest算法预测上涨的前30支股票,并进行回测。研究结果表明,gcForest算法的年化收益率为29.2%,远超基准年化收益率15.0%,并且获得了15.8%的超额收益。同时还将gcForest算法同随机森林和支持向量机算法进行了比较,从各项技术指标综合分析来看,gcForest算法在股市行情平稳和上涨时期都较其他算法有着明显的优势。
2020年15期 v.56;No.958 86-91页 [查看摘要][在线阅读][下载 1707K] [下载次数：1557 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：32 ] |[阅读次数：0 ]
- 朱世起;努尔布力;
从包含相关SCI、CPCI-S与BKCI-S等数据库的Web of Science核心合集数据库出发,对数据库中存在的近13年的国内外文献使用Cite Space与Carrot2分析工具进行聚类分析。力求系统客观地得到国际上钓鱼网站检测技术研究领域的关注热点、研究脉络、著名机构以及核心刊物等研究现状。筛选出具有代表性的文章,采取少量顶级文章精读、部分知名文章粗读的方式对目前钓鱼网站检测技术所涉及到的方法做整理与归类。根据上文的分析对钓鱼网站检测技术的发展方向做了规律性展望,以求对此方向下相关研究人员的研究提供一定的参考。
2020年15期 v.56;No.958 92-100页 [查看摘要][在线阅读][下载 2060K] [下载次数：590 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 王顺业;芦天亮;杜彦辉;
智能家居发展迅速但其通信隐私问题尚未得到较好解决,互联网环境下的匿名通信模型因智能家居设备受限的算力和带宽无法直接迁移到智能家居设备上。提出的方法针对智能家居在传输音视频数据时的通信隐私问题,融合基于身份的加密和洋葱路由策略,并对文件分片重新排序后按特定序列进行传输。理论分析和仿真证明提出的方法降低了算力需求,同时具有较好的匿名性、安全性和一定的抗合谋攻击能力。
2020年15期 v.56;No.958 101-105页 [查看摘要][在线阅读][下载 1770K] [下载次数：238 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：0 ] - 段浴;曹龙汉;张治中;高尚蕾;
针对即将试商用的5G移动网络数据量暴增,信令分析处理效率低下问题,在传统LTE-A信令监测分析系统基础上,设计了一种适用于5G终端模拟器的新型信令分析系统架构,详细介绍了其主要组成子系统及具体功能模块。并在该新型架构下提出了一种改进信令分析算法,该算法在信令合成与多协议关联中,以信令关键消息Value出现概率进行哈希大顶堆排序,并与链地址法相结合处理哈希冲突,为信令分析技术提供了支持。实验结果表明,所提新型架构下的改进算法相对于传统算法,该算法耗时和内存平均降低45.85%和61.83%,并且数据量越大效果越明显,达到了预期效果。
2020年15期 v.56;No.958 106-112页 [查看摘要][在线阅读][下载 1554K] [下载次数：271 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 王彤;朱敏玲;
随机序列广泛应用于信息安全领域,随机序列的质量依靠随机性检测规范判断。美国国家标准与技术研究院提出的随机性检测规范中包含序列检测和近似熵检测,这两种检测算法的运算速度位列检测包末端。对两种检测算法的运算流程进行研究,通过优化字节处理方式、字节运算与相对频数统计相结合、频数统计值复用等方法分别优化两种算法,并将两种检测算法进行合并,减少冗余的数据加载和处理流程,完成两种算法的快速实现。实验结果表明,不同参数下序列检测和近似熵检测速度最高分别提升30.02倍、27.58倍,两种检测合并后整体速度最高提升45.23倍。
2020年15期 v.56;No.958 113-117页 [查看摘要][在线阅读][下载 1381K] [下载次数：212 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：0 ]
- 李斌;张彩霞;杨阳;张文生;
复杂地物背景下的无人机检测是"低小慢"目标检测任务中的难点问题。针对环境物体的扰动、无人机目标小而导致无人机目标检测算法准确率低,提出一种基于深度表示的复杂场景无人机目标检测方法。针对无人机目标位置检测不准确的问题,采用广义交并比度量目标真实位置与候选目标位置的偏差。针对正负样本不均衡和易分样本多而导致的学习效果差的问题,通过焦点损失的调制系数,降低负样本和易分样本的损失贡献。调整位置损失与类别损失的权重,提升位置准确性。为了验证性能,建立了一个无人机数据集。实验表明该算法在无人机数据上比YOLOv3提升了20.04%,在PASCAL VOC上比SSD和Retinanet的检测精度提升巨大。
2020年15期 v.56;No.958 118-123页 [查看摘要][在线阅读][下载 1602K] [下载次数：690 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：22 ] |[阅读次数：0 ] - 张师林;曹旭;
行人重识别是计算机领域的一个热门话题,在交通、公共安全和视频监控等场景有着广泛的应用。提出了摄像头风格学习(CSL)结合多粒度损失(MGL)的新方法,在行人重识别领域取得了优势性能。通过摄像头风格学习可以减少由摄像头差异带来的影响,更好地发挥triplet loss的优势,有效地提高识别精度。在学习过程中结合多粒度损失,利用多个层次的特征图,使学习到的特征更有区分力。在Market-1501和DukemMTMC-reID两个大型数据集上做了对比实验,实验结果表明,提出的方法优于原Camstyle方法,在Rank1上提高了3.7%和3.2%,准确率分别达到93.2%和81.5%。在Market-1501数据集上结合多粒度损失并使用re-ranking方法后,Rank1的准确率为96.1%,mAP的准确率为93.8%,获得了当前已发表最高准确度。
2020年15期 v.56;No.958 124-131页 [查看摘要][在线阅读][下载 1903K] [下载次数：333 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：11 ] |[阅读次数：0 ] - 陈景霞;郝为;张鹏伟;谢佳;
提出一种新的基于快速序列视觉呈现(Rapid Serial Visual Presentation,RSVP)与稳态视觉诱发电位(Steady-State Visually Evoked Potential,SSVEP)组合范式的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)刺激与多类事件检测方法。对诱发的原始脑电信号通过电位重参考、基线去除、空间滤波等预处理操作去除数据的伪迹和噪声,通过自举聚合决策树(Bagging Tree,BT)和支持向量机(Supported Vector Machine,SVM)等机器学习算法,对14名受试者双重刺激诱发的脑电信号进行目标与频率相结合的多类事件检测,通过实验验证了该组合范式诱发的脑电信号具有良好的多类可分性,为开发基于RSVP和SSVEP两种范式的混合型脑-机接口应用提供了一种新的有效途径。同时,实验结果还表明,基于机器学习的BT和SVM模型对RSVP和SSVEP组合范式诱发的EEG信号进行多类识别的性能明显优于传统的典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)算法的性能。
2020年15期 v.56;No.958 132-139页 [查看摘要][在线阅读][下载 1651K] [下载次数：307 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：0 ] - 袁瑶瑶;康雁;李浩;牛瑞丞;梁文韬;李晋源;
时序交通流量数据作为一种新型城市数据,对智能交通和智慧城市的发展有着重要的意义,但是由于各种原因使得收集的交通数据存在大量的缺失,因此如何有效地补充缺失流量数据成为目前急需解决的问题。提出的ST-DCGAN模型利用了基于DCGAN网络的思想,引入补全损失函数和判别损失函数作为模型新的目标函数,通过生成器和鉴别器相互博弈的原理学习区域流量数据之间的时空特征性,在常规的缺失数据补全的基础上利用数据生成思想进行了区域时序交通流量数据的补全,从而为交通流量缺失值提出一种新的补全方法。实验以北京TaxiBJ GPS开源数据集为基础,并用RMSE评估函数分析上述算法对缺失交通流量补全的效果,实验结果表明提出的方法与所比较补全方法相比,效果更好。
2020年15期 v.56;No.958 140-146页 [查看摘要][在线阅读][下载 2183K] [下载次数：459 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：15 ] |[阅读次数：0 ] - 魏永强;杨小军;
针对核相关滤波目标跟踪算法中传统手工特征的不足,以核相关滤波方法的目标跟踪技术作为研究对象,利用深度卷积神经网络自动提取待跟踪目标的深度卷积特征,来代替传统的手工特征,利用从不同卷积层提取到的深度卷积特征分别经过核相关滤波器学习来得到不同的特征图,然后对多个特征图进行加权融合来确定待跟踪目标在视频序列中的位置,以此来提高跟踪算法在复杂干扰背景下的鲁棒性。
2020年15期 v.56;No.958 147-152页 [查看摘要][在线阅读][下载 1938K] [下载次数：406 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：0 ] - 蔡菲;张鑫;牟晓慧;陈杰;蔡珣;
链路预测是根据现有的网络结构信息预测潜在的边,其已成为复杂网络中的热点之一。在链路预测中,传统非负矩阵分解直接将原始网络映射到隐空间中,不能充分挖掘复杂网络的深层隐结构信息,导致在稀疏网络中预测能力有限。针对以上问题,提出一种基于深度非负矩阵分解的链路预测方法(Deep Non-negative Matrix Factorization,DNMF)。通过对系数矩阵多次分解,得到一组基矩阵和一个系数矩阵相乘,进而构建深度隐特征模型的目标函数。采用两阶段法去调整训练参数,即在预训练阶段通过逐层分解作为预分解结果,在微调阶段整体微调训练参数。根据微调训练后的基矩阵和系数矩阵,计算网络相似矩阵。该方法可以在保证真实网络的深层隐结构信息表达的同时使其可以获得更加全面的网络结构信息。通过对10个典型实际网络进行实验,表明该方法比现有经典链路预测方法具有更好的预测性能。
2020年15期 v.56;No.958 153-161页 [查看摘要][在线阅读][下载 2728K] [下载次数：264 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：0 ] - 王浩;李俊;周蓉;
针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于精英池学习的变异算子,结合优秀个体进行自适应学习调整,使算法达到全局搜索与局部搜索能力的平衡;在算法后期引入扰乱策略,保证算法快速收敛的同时有效地跳出局部极值点,提高算法寻优的精度。在30个标准测试函数的实验结果表明,改进算法能有效解决早熟和陷入局部最优的问题。
2020年15期 v.56;No.958 162-171页 [查看摘要][在线阅读][下载 2113K] [下载次数：207 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：8 ] |[阅读次数：0 ] - 郭永坤;章新友;刘莉萍;丁亮;牛晓录;
针对传统K-means算法对初始中心十分敏感,聚类结果不稳定问题,提出了一种改进K-means聚类算法。该算法首先计算样本间的距离,根据样本距离找出距离最近的两点形成集合,根据点与集合的计算公式找出其他所有离集合最近的点,直到集合内数据数目大于或等于α(α为样本集数据点数目与聚类的簇类数目的比值),再把该集合从样本集中删除,重复以上步骤得到K(K为簇类数目)个集合,计算每个集合的均值作为初始中心,并根据K-means算法得到最终的聚类结果。在Wine、Hayes-Roth、Iris、Tae、Heart-stalog、Ionosphere、Haberman数据集中,改进算法比传统K-means、K-means++算法的聚类结果更稳定;在Wine、Iris、Tae数据集中,比最小方差优化初始聚类中心的K-means算法聚类准确率更高,且在7组数据集中改进算法得到的轮廓系数和F1值最大。对于密度差异较大数据集,聚类结果比传统K-means、K-means++算法更稳定,更准确,且比最小方差优化初始聚类中心的K-means算法更高效。
2020年15期 v.56;No.958 172-178页 [查看摘要][在线阅读][下载 1773K] [下载次数：1962 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：86 ] |[阅读次数：0 ] - 龙浩;张书奎;张力;
群智感知应用主要通过社区划分进行任务分配,然而现有群智感知应用中社区发现算法缺乏对社会关系的量化以及划分社区的特征因子单一。针对这些问题,提出了一种基于多维社会关系特征的社区发现算法,通过计算移动节点间的最优生成树、节点合并因子、社区调整因子,对移动节点的社会关系进行具体量化,将节点合理划分成不同的社区。实验结果表明,与现有方法相比,该算法在不同的数据集中具有更好的动态适应性、有效性和预测准确性,其准确性平均达到97.3%,高于对比算法15.2%。
2020年15期 v.56;No.958 179-184页 [查看摘要][在线阅读][下载 1438K] [下载次数：324 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：3 ] |[阅读次数：0 ] - 丁棋梁;石泽智;李建华;
基于贝叶斯排序的药物-靶标关系预测已经取得较好效果,但忽略了同一靶标的药物间的关联关系,从而影响精度。针对此问题,提出了一种新方法——基于分组贝叶斯排序的药物-靶标关系预测。在该方法中,根据与特定靶标存在相互作用的药物间具有相似性的现实,引入分组策略使这些相似药物间产生互动,并推导出基于分组策略的理论模型。该方法在五个公开数据集上与五种典型方法进行对比,产生的结果均优于所对比的方法。
2020年15期 v.56;No.958 185-190页 [查看摘要][在线阅读][下载 1535K] [下载次数：199 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ]
- 李军华;权小霞;汪宇玲;
鉴于单一特征在瓷砖种类较多的情况下,存在对瓷砖表面缺陷内容表达不明显,导致复杂瓷砖识别率较低。针对这个问题,在词袋模型(BoF)框架的基础上,提出一种有效的多特征融合算法用于瓷砖缺陷检测。该算法采用改进后的SIFT和颜色矩融合特征作为瓷砖图像的区域特征描述;根据每种特征对瓷砖被分类的准确率大小,给提取到的两种区域特征分配各自的权重系数实现特征的加权融合;形成综合特征向量送入SVM分类器达到瓷砖缺陷分类的目的。通过不同类型的瓷砖样本进行实验表明,该算法识别率高,对复杂瓷砖能实现较好的分类。
2020年15期 v.56;No.958 191-198页 [查看摘要][在线阅读][下载 2125K] [下载次数：964 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：51 ] |[阅读次数：0 ] - 苏钰生;王亚飞;
针对传统的光场深度估计算法采用单一的深度线索进行深度估计,导致估计结果精度较低的问题,,提出了一种融合视差和散焦量两种深度线索的光场深度估计的方法。该方法首先进行深度线索的构建,将输入的光场图片转化为EPI Volume和Refocus Volume结构,通过卷积神经网络将EPI特征和散焦特征转化为深度信息,为了克服训练数据不足,采用色彩变换、缩放和随机灰度化等方式进行数据扩容。最终在HCI 4D光场标准数据集上的对比测试结果表明,该方法在均方误差和坏像素率上优于传统算法,且在执行时间上也具有很大优势。
2020年15期 v.56;No.958 199-207页 [查看摘要][在线阅读][下载 2326K] [下载次数：195 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：0 ] - 吴帆;高媛;秦品乐;王丽芳;
医学图像融合技术因其包含多模态的图像信息,在临床应用中起着越来越重要的作用。医学图像融合效果符合人类视觉感知,减少先验知识对融合效果的影响和增强细节表现力一直是努力的方向。提出基于拉普拉斯金字塔和卷积神经网络的医学图像融合方法,针对图像伪影的问题采用区域拉普拉斯金字塔,为保存更多的细节信息并使参数自适应,对卷积神经网络进行改进。将源图像分别输入区域拉普拉斯金字塔进行分解,采用改进的卷积神经网络生成最优权重图指导融合过程,通过逆过程生成融合图像。实验结果表明,提出的方法在主观视觉和客观评价指标上都取得了良好的融合效果。
2020年15期 v.56;No.958 208-214页 [查看摘要][在线阅读][下载 1946K] [下载次数：964 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：11 ] |[阅读次数：0 ] - 厍向阳;刘巧;叶鸥;
基于人脸信息的身份认证对于个人安全和社会稳定都具有非常重要的意义。传统的人脸认证方法依赖人工构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中提取到人脸的隐性特征。然而大部分深度学习人脸认证方法需大量带有身份标记的训练样本,额外增加了标记数据的成本。针对以上问题,提出了融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法。该算法在Siamese神经网络框架基础上,引入LeNet-5卷积神经网络,将单分支LeNet-5卷积网络扩充为结构相同且参数共享的双分支LeNet-5卷积网络,通过缩小卷积核、增加卷积层来调整网络结构,使用Contrastive Loss函数对融合网络进行训练。实验结果表明,该算法在不同的人脸数据集上,均获取较高的识别精度。
2020年15期 v.56;No.958 215-220页 [查看摘要][在线阅读][下载 2206K] [下载次数：388 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：7 ] |[阅读次数：0 ] - 熊伟;蔡咪;吕亚飞;裴家正;
针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。
2020年15期 v.56;No.958 221-227页 [查看摘要][在线阅读][下载 1610K] [下载次数：700 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：8 ] |[阅读次数：0 ]
- 李艳东;朱玲;郭媛;于颖;赵丽娜;
针对扰动下电驱动非完整移动机器人固定时间编队控制问题,通过引入包含驱动器动力学的领航者-跟随者状态空间动力学模型,分两步对编队控制器进行了设计。对领航者跟随者编队运动学模型进行了多变量固定时间控制设计。在动力学层面,为实现扰动下的速度跟踪,通过辅助输入设计了一种跟随者机器人多变量超螺旋固定时间连续电压控制器。所提算法使机器人编队克服了跟随者机器人所受干扰,确保了跟随者机器人与领航者在固定时间达到期望队形,跟随者在固定时间内跟随期望速度,设计的连续控制消除了开关控制的抖振现象。通过参数设计提前给定系统收敛的固定时间,与系统初始状态无关。基于Lyapunov方法进行了系统稳定性分析。通过仿真对算法进行了验证。
2020年15期 v.56;No.958 228-234页 [查看摘要][在线阅读][下载 2080K] [下载次数：138 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 徐琛;董德存;欧冬秀;
为了克服"常峰型"交叉口多时段控制时段划分单因素划分方法的趋同性与多因素划分方法的过复杂性,提出了一种基于传感网数据采集技术与数据驱动理论的"常峰型"交叉口多时段控制时段划分优化方法。以传感网感知能力对传统交通流量数据增加维度,引入交叉口交通流三维向量,以向量的形式表示在某一交叉口某一段时间内的交通总流量的大小、方向及与冲突点的平均时间距离。运用时间序列自回归滑动平均算法对相邻向量间距离进行归并得出时段划分优化方案。以某城市实际交通流量数据为测试数据进行评价对比分析。结果表明,创新模型运用在"常峰型"交叉口,与传统方法相比其控制效果更加准确高效,交叉口全天总延误时间有效降低约6.04%。
2020年15期 v.56;No.958 235-241页 [查看摘要][在线阅读][下载 1837K] [下载次数：180 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：3 ] |[阅读次数：0 ] - 王振;张善文;赵保平;
针对传统卷积神经网络在作物病害叶片图像中分割精度低的问题,提出一种基于级联卷积神经网络(Cascade Convolutional Neural Network,CCNN)的作物病害叶片图像分割方法。该网络由区域病斑检测网络和区域病斑分割网络组成。基于传统VGG16模型构建区域病斑检测网络(Regional Detection Network,RD-net),利用全局池化层代替全连接层,由此减少模型参数,实现叶片病斑区域精确定位。基于Encoder-Decoder模型结构建立区域分割网络(Regional Segmentation Network,RS-net),并利用多尺度卷积核提高原始卷积核的局部感受野,对病斑区域精确分割。在不同环境下的病害叶片图像上进行分割实验,分割精度为87.04%、召回率为78.31%、综合评价指标值为88.22%、单幅图像分割速度为0.23 s。实验结果表明该方法能够满足不同环境下的作物病害叶片图像分割需求,可为进一步的作物病害识别方法研究提供参考。
2020年15期 v.56;No.958 242-250页 [查看摘要][在线阅读][下载 2353K] [下载次数：553 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：21 ] |[阅读次数：0 ] - 杨露;宋焕生;张朝阳;
针对高速公路中车辆的实时检测问题,提出了一种基于轨迹稀疏谱聚类的高速公路车辆检测方法。使用ORB算法检测特征点并利用基于金字塔LK光流算法进行跟踪得出特征点轨迹,将轨迹逆投影至三维世界坐标系,利用轨迹三维信息构建轨迹间的相似矩阵并对其进行稀疏化处理,采用谱聚类方法对特征点轨迹进行初步聚类,对谱聚类结果进行类间合并得出车辆检测结果。实验结果表明,方法花费了更少的时间代价,有效地解决了车辆遮挡问题,车辆实时检测精度提高至93%,具有一定的有效性和价值。
2020年15期 v.56;No.958 251-258页 [查看摘要][在线阅读][下载 2409K] [下载次数：262 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 孙金岭;袁朋朋;孔盼盼;
为解决废弃电子产品处理基金政策和回收品质量不确定性对闭环供应链决策及协调的影响问题,运用博弈论和MATLAB数值仿真的方法,构建合作与非合作决策博弈模型,研究了两种情况下处理基金和回收品质量对销售及回收价格、批发价格、回收数量、供应链节点企业及整体利润的影响。结果表明,处理基金能够以价格形式传递到消费者,并提高销售价格、回收价格、回收数量和供应链整体利润;回收品质量提升对批发价格和销售价格无影响,但能增加回收数量和供应链利润;合作决策比非合作决策对企业、消费者及生态保护都更有利;价格契约和利润分享机制结合可以有效实现供应链协调。
2020年15期 v.56;No.958 259-267页 [查看摘要][在线阅读][下载 1557K] [下载次数：559 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：16 ] |[阅读次数：0 ] - 周国亮;李刚;
完全分散型虚拟电厂没有中心化机构,支持分布式能源的自由接入,是未来虚拟电厂的主流模式之一。基于分散型虚拟电厂与区块链在去中心化、点对点交互和分散协同等方面的一致性,提出利用区块链共识机制实现虚拟电厂分布式调度,结合等耗量微增率准则,将微增量特征作为一致性变量,实现虚拟电厂的最优经济调度。虚拟电厂中每个分布式能源作为区块链的一个节点,拥有全网关键数据的完整备份,当负荷发生变化后,利用PBFT共识算法,每个节点独立计算各个机组的新功率,并将新功率数据上链存储,同时保持微增量特征全局一致性,实现负荷在机组间的合理分配。通过仿真实验验证了算法的有效性,利用区块链实现分布式调度,为分散型虚拟电厂运行模式提供了一种可行的参考方案。
2020年15期 v.56;No.958 268-273页 [查看摘要][在线阅读][下载 1492K] [下载次数：963 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：16 ] |[阅读次数：0 ] - 胡廷;孙婕;牛焱;高原;相洁;
由于阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)发病率高且不可逆,所以AD早诊尤为重要。已有研究发现AD患者与载脂蛋白E(Apolipoprotein E,APOE)有关,复杂度也有变化。可将复杂度用于AD诊断中,但其分类性能有待进一步提高。以排列熵(Permutation Entropy,PE)为指标,探讨了不同基因型的AD患者复杂度变化模式,研究了APOE载体的正常对照组(Normal Control,NC)、早期轻度认知损害(Early Mild Cognitive Impairment,EMCI)、晚期轻度轻度认知损害(Later Mild Cognitive Impairment,LMCI)和AD与未携带者脑信号复杂度的差异,提取显著差异脑区的PE值作为特征向量,根据基因型分别训练不同的分类器。结果表明,加上基因信息后可以96.67%的准确率区分EMCI与NC,且EMCI与LMCI的分类正确率由40.35%提高到88.24%,显著提高了AD早诊的正确率。
2020年15期 v.56;No.958 274-278页 [查看摘要][在线阅读][下载 1602K] [下载次数：188 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：0 ]