Vol. 51, No. 8, 2021 封面 目录

论文

基于格的口令散列方案

Achieving password-hashing scheme over lattices

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李增鹏, 汪定
中国科学: 信息科学, 2021, 51(8): 1375-1390

关键词

抗量子, 口令认证密钥交换, 口令散列方案, 平滑投影散列函数, 基于格的密码学

关键词

隐蔽无线通信, 隐蔽威胁区域, 3D波束成形, 莱斯衰落, 噪声不确定

关键词

区块链, 属性密码, 访问控制, 身份认证, 隐私保护

关键词

RS码, Chase算法, 概率计算, 提前输出算法, 搜索半径辅助的选择方法

关键词

无源互调干扰, 松散电接触, 同轴连接器, 接触阻抗, 新一代移动通信系统

关键词

记忆型事件触发, 信息物理系统, 状态估计, 虚假数据注入攻击

关键词

群体, 大场景图像, 深度学习, 社交分组, 图引导

关键词

二次多项式, 边缘和距离约束, 逼近曲面, 逼近精度, 图像放大

关键词

圆弧样条, 稀疏表示, 逼近, G1 连续

论文

方舱计算

Cabin computing

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蒋昌俊, 丁志军, 喻剑, 章昭辉, 闫春钢, 张亚英, 王鹏伟
中国科学: 信息科学, 2021, 51(8): 1233-1254

关键词

方舱, 虚拟数据中心, 跨域资源管理, 资源分配, 资源分布图, 资源目录

Vol. 51, No. 7, 2021 封面 目录

摘要

群智感知系统中针对数据流的实时发布和深度学习在极大方便人们日常生活的同时,也严重威胁了参与用户的隐私信息.现有隐私保护机制在处理动态性强、时空相关性复杂的数据流时,大都难以实现数据自适应性,从而导致较低的数据效用性.因此,基于ω-事件级差分隐私,本文提出了一种数据自适应的多维数据流隐私保护实时发布机制AdaPub.该机制通过集成基于多重哈希的维度划分策略和自适应累积回溯时间聚类策略分别学习数据流的空间和时间相关性,不需要预定义任何参数,能够根据数据流的动态变化趋势来自适应地调整隐私参数,从而保证了隐私保护机制的数据自适应性并有效提高了数据效用性.此外,本文进一步提出了一种面向层次数据流发布的隐私保护机制HierAdaPub,利用最优隐私预算分配策略来最小化扰动方差以保证数据效用性.大量仿真实验从不同角度均验证了所提出隐私保护机制能够在提供强隐私保护的同时,具有较高的数据效用性.

关键词

数据流发布, 数据自适应, 差分隐私, 时空相关性, 数据效用性

摘要

天线交叉极化隔离度与全极化相控阵雷达极化信息精确获取密切相关.为提高交叉极化隔离度,基于三馈点微带贴片天线阵元提出了一种全极化相控阵极化状态配置方法.不同于传统的固定极化状态,如线极化和圆极化,该方法可根据波束指向动态调整辐射信号的极化状态.将交叉极化隔离度提高问题建模成一个多变量带约束非线性最优化问题,从而实现全极化阵元激励幅度和相位的最佳配置.同时,为实现全极化相控阵在极化散射特性测量中的统一化表示,推导了任意极化状态下标准散射体的固有和后向散射矩阵的通用表达式.利用全极化相控阵天线验证了所提极化状态配置方法的有效性和可行性.通过仿真分析,结果表明该方法能够获得更高的交叉极化隔离度,并且能够适应相控阵天线波束宽角扫描特性.经过极化状态配置后的隔离度参数可以显著提高全极化相控阵雷达极化测量精度.

关键词

交叉极化隔离度, 全极化相控阵雷达, 极化测量, 极化状态配置, 三馈点微带贴片天线

摘要

围绕如何提高椭圆球面波(prolate spheroidal wave functions, PSWFs)多载波调制系统频带利用率,采用对PSWFs信号分组优化,利用信号索引与脉冲幅度调制进行两个维度的信息加载,在保证信号高能量聚集性的同时提高系统频带利用率的思路,提出了基于信号分组优化的PSWFs多载波调制方法.该方法依据信号路数、分组数,优选高能量聚集性PSWFs信号,保证信号波形具有高能量聚集性;采用I/Q 2个相互独立支路,同时利用信号索引、脉冲幅度调制进行信息加载,增加调制符号组合数,提高系统频带利用率.理论与仿真分析表明,本文所提方法相对于基于PSWFs的正交和非正交调制,在未明显降低信号功率谱、峰均功率比特性的前提下,能够有效提高系统频带利用率.如当误比特率为10~(-5)时,所提方法相对于基于PSWFs的正交调制,以牺牲0.05 dB的系统误码性能为代价,系统频带利用率可提升约18.2%;相对于基于PSWFs的非正交调制,系统频带利用率可提升约17%,同时系统误码性能提升约0.2 d B.此外,相对于经典的结合信号索引的正交频分复用,所提方法具有更高的系统频带利用率和系统误码性能,如当误比特率为10-5时,系统频带利用率可提升约9.1%,同时系统误码性能提升约0.13 dB.

关键词

椭圆球面波函数, 频带利用率, 波形设计, 多载波调制, 分组优化, 信号索引

摘要

大规模MIMO阵列是第五代移动通信(5G)的关键技术之一.然而,阵列在经历了长时间工作之后,会出现部分通道失效的情况,从而对大规模MIMO阵列的辐射性能造成不同程度的影响.本文针对5G毫米波大规模MIMO阵列中不同数量通道失效以及失效通道处于不同失效状态时的辐射特性进行了系统的仿真与实验研究,并在此基础上对MIMO阵列的辐射性能进行了统计分析.提出并建立了大规模MIMO阵列部分通道失效状态下的方向图参数概率模型,对概率模型的结果和统计分析的结果进行了对比,验证了概率模型的正确性和有效性,所给出的概率模型可以代替基于大量样本的仿真或实验结果进行统计分析的方法,对有不同比例的通道失效及不同失效状态时阵列的辐射特性进行快速评估,直接得出阵列主要辐射参数的期望值和方差.此外,本文还分析了不同失效比例和状态下主要辐射特性的概率分布.

关键词

5G, 大规模 MIMO, 毫米波, 有源天线阵列, 失效

摘要

针对一类离散时间非线性动态系统,把常规广义预测控制与数据驱动控制相结合、反馈控制与前馈补偿相结合、信号补偿与调节器原理相结合,提出了一种数据与虚拟未建模动态及其增量补偿的非线性广义预测控制方法.推导了闭环系统的输入输出动态方程,并分析了所提控制算法的性能.对比实验的研究体现出本文所提控制算法的优越性和有效性.

关键词

调节器, 数据, 虚拟未建模动态, 数据驱动, 广义预测控制

摘要

在复杂网络研究领域,社区隐藏算法旨在破坏社区发现算法的有效性,从而隐藏用户之间的关系,达到保护用户隐私的目的.现有的社区隐藏算法寄希望于已有用户改变自己的社交关系实现该目标,这对用户影响较大,操作空间比较小.不同于此类算法,本文所提的算法从增加节点及其相应边的角度出发,即伪造用户及其关系,最大程度降低了对用户的影响,将社区隐藏问题转换为网络增长问题.首先基于ratio association和ratio cut,提出两种更适合社区隐藏的指标;然后基于强化学习框架,定义动作空间为不同的网络增长模型,将两个指标在l个阶段的一致性策略值作为网络的状态表示,并将指标值作为奖赏值;最后采用两种策略来对指标进行优化,即给每个Q函数赋予权重的标量化多目标Q-learning算法以及基于Pareto最优算法的多目标Q-learning算法.在真实数据集上的大量实验表明,相比于现有最新的社区隐藏算法,本文所提算法展现出更好的有效性.

关键词

社交网络分析, 社区发现, 社区隐藏, 多目标优化, 强化学习

摘要

链路预测任务是根据已知的网络结构和节点属性等信息来预测网络中产生新链路的可能性.它是网络科学中的一个基础性问题,具有重要的理论研究和实际应用价值.近年来,网络表示学习领域的学者利用深度学习提取网络复杂特征,大幅度提高了链路预测效果.实际网络中节点具有局部聚类现象,然而,当前的网络表示学习侧重于提取网络全局特征,忽略了局部信息特征.针对这个问题,我们提出了能够学习网络中节点在不同社区中局部特征表示的模型network-splitter.该模型利用重叠社区思想,在每个社区中创建节点的一个角色副本,并学习该角色副本的特征表示.最后将节点在不同社区中对应的角色副本信息通过神经网络综合,得到的综合向量包含网络全局特征和节点局部特征,并可应用到链路预测任务中.本文的实验结果表明, network-splitter模型与最新的网络学习表示方法相比具有很强的竞争力.

关键词

链路预测, 复杂网络, 网络表示学习, 局部节点特征, 重叠社区

摘要

移动设备的普及带来了移动应用程序市场的蓬勃发展,各类服务提供商通过移动应用程序的权限大量收集用户数据,而数据收集过程往往不为用户所知,因此给用户带来极大的隐私风险.对移动应用程序进行隐私风险评估,不仅有助于规范第三方移动应用市场,而且可帮助用户规避潜在的隐私风险,而如何评估移动应用程序可能带来的最大隐私风险则是当前面临的重大挑战.本文通过研究移动应用程序最大化的数据泄露场景,基于权限请求特征和权限分析原则构建隐私风险最大值量化模型.该模型基于权限敏感度、权限类别异常度、权限使用率和权限调用者数量4个参数,对移动应用程序的潜在隐私风险进行评估.在隐私风险量化和恶意应用检测中,对比当前同类型方法,该模型在真实数据集上效果均较优,说明模型的有效性.实验结果进一步表明,该模型可用于改善现有第三方移动应用市场的隐私风险预警机制,进而保护移动用户的隐私.

关键词

隐私保护, 移动应用程序, 隐私风险量化, 权限分析方法

论文

互联网图像驱动的语义分割自主学习

Autonomous learning of semantic segmentation from Internet images

Website Google Scholar
侯淇彬, 韩凌昊, 刘姜江, 程明明
中国科学: 信息科学, 2021, 51(7): 1084-1099

摘要

针对目标任务收集新类别的海量标注数据通常需要大量时间和人力成本,并已成为语义分割技术投入实际产业应用过程的主要瓶颈.本文旨在以"网络监督"的方式,在仅利用用户提供的目标类别关键词以及相应自动搜索到的网络数据的条件下实现语义分割模型的自主学习.该任务的核心挑战在于网络爬取的图像中存在一定量的类别噪声,从而影响自主学习的可靠性.为了解决类别噪声问题,本文设计了一种新颖的噪声擦除模型.该模型通过每次从小批次样本的置信注意力区域中以跨样本的方式学习语义信息来擦除训练图像中与搜索关键词无关的区域.基于该模型,本文同时提出了一种能够用于训练语义分割模型的高质量伪标注生成方法.在国际主流的公开数据集(PASCAL VOC2012)上的大量实验表明,基于该方法的语义分割模型在利用网络监督与弱监督的条件下均取得了良好结果 (mIoU=62.0%以及66.1%).

关键词

语义分割, 网络搜索, 类别噪声, 噪声擦除网络, 网络监督

论文

复杂担保网络中传染路径的风险评估

Risk assessment for contagion path in complex loan network

Website Google Scholar
程大伟, 牛志彬, 刘新海, 张丽清
中国科学: 信息科学, 2021, 51(7): 1068-1083

摘要

中小企业贷款在促进技术创新、推动经济发展、改善民生和增加就业等方面有着重要的作用.为了满足商业银行的贷款评估标准,很多中小企业选择互相提供担保以获得授信,形成了结构复杂的担保网络.当借款方的贷款违约时,风险则沿着担保方向在网络中层层传播,由此造成的潜在系统性风险给国家的金融安全和监管带来了严峻的挑战.因此,迫切需要发展相应的方法从系统角度对复杂金融担保网络中的传染路径进行风险评估和预测.本文提出了一种基于深度学习的风险评估模型,该方法应用图神经网络和注意力机制直接从网络化的贷款行为数据中学习风险特征,无需依赖于金融领域专业知识的人工特征工程.实验结果表明,本文设计的方法在多数评价指标上均优于现有的7个对比的基准模型.在传染路径风险评估任务中,比基准方法在精确率和召回率的调和平均数(F1-score)方面平均提升了2%~15%.在新路径风险评估任务中,比最好的基准方法平均提升了3.5%.结果表明了本文设计方法在传染路径风险评估中的有效性,可为监管部门和金融机构对担保网络进行系统性风险评估提供方法理论基础.

关键词

风险评估, 传染路径, 担保网络, 图神经网络, 注意力机制

Vol. 51, No. 6, 2021 封面 目录

摘要

由于触控侦测阶段的保持电荷损失和驱动晶体管的阈值电压漂移,传统的栅极驱动电路用于高触控侦测率的内嵌式(in-cell)电容触控屏时存在稳定性不佳的问题.本文提出了一种具有两级预充电结构的栅极驱动电路,可有效地减少触控侦测阶段的保持电荷损失量,并抑制驱动晶体管的阈值电压漂移.仿真结果表明,传统栅极驱动电路和新栅极驱动电路的邻近级输出波形延迟时间的差异分别是9.3%和1.6%.在关键晶体管的阈值电压正向漂移10 V后,传统栅极驱动电路和新栅极驱动电路输出波形延迟时间的增加比率分别为120%和2.4%.因此,本文提出的新型栅极驱动电路具有较好的稳定性,适用于高触控侦测率的in-cell电容触控屏.

关键词

内嵌式电容触控屏, 栅极驱动电路, 稳定性, 氢化非晶硅, 薄膜晶体管, 时分驱动

论文

CCA安全的抗泄露IBE机制的新型构造

A new construction of leakage-resilient CCA secure IBE scheme

Website Google Scholar
周彦伟, 杨波, 夏喆, 张明武
中国科学: 信息科学, 2021, 51(6): 1013-1029

摘要

隐私信息的泄露已成为密码系统当前的严重安全性隐患,因此抗泄露性将是密码机制必备的安全属性之一.目前,通常基于非交互式零知识论证系统、一次性损耗滤波器、强一次性签名等密码基础工具来实现选择密文攻击(chosen-ciphertext attack, CCA)安全的抗泄露身份基加密(identity-based encryption, IBE)机制的通用构造;然而,由于底层工具的计算效率较低,导致传统通用构造尚未达到理想的计算效率.针对上述不足,本文提出一个双封装密钥的身份基哈希证明系统(identity-based Hash proof system with two encapsulated key, T-IB-HPS)的新密码学原语,并详细介绍了T-IB-HPS的形式化定义及安全属性;同时,基于T-IB-HPS和消息验证码(message authentication code, MAC)设计了CCA安全的抗泄露IBE机制的新型通用构造,并基于T-IB-HPS和MAC的安全属性,对通用构造的CCA安全性进行了形式化证明;为进一步展示本文通用构造的实用性,在T-IB-HPS形式化定义的基础上,我们设计了T-IB-HPS的具体实例,并基于判定的双线性Diffie-Hellman假设证明了本文实例的安全性.相较于传统CCA安全的抗泄露IBE机制的通用构造而言,本文通用构造未使用计算效率低的密码学基础工具,表明了本文的通用构造方法具有较高的计算效率.

关键词

哈希证明系统, 身份基哈希证明系统, 身份基加密机制, 抗泄露攻击

论文

基于改进LSTM的高速列车牵引系统微小渐变故障诊断

Incipient fault diagnosis for high-speed train traction systems via improved LSTM

Website Google Scholar
冒泽慧, 顾彧行, 姜斌, 许德智, 孙秀文, 刘文静
中国科学: 信息科学, 2021, 51(6): 997-1012

摘要

高速列车牵引系统的微小渐变故障诊断是保障高速列车安全可靠运行的一项重要任务,传统的数据驱动方法通常难以在故障初期实现微小渐变故障的诊断.本文考虑到传感器时序信号的非平稳特性和微小渐变故障具有的慢时变特性,提出了一种基于改进长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的微小渐变故障无监督诊断方法.首先,我们提出了一种基于LSTM的改进网络结构,并结合门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)解码器,构造了一种对非平稳特性具有鲁棒性的自编码器模型以提取故障特征.进而,采用t-SNE (t-distributed stochastic neighbour embedding)对提取的故障特征向量进行降维,使用DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)进行故障聚类与识别,实现了对微小渐变故障的无监督诊断.最后,我们基于CRH_2牵引系统的半物理仿真平台数据对上述方案进行了验证.实验结果表明,该无监督诊断方法对同时包含已知和未知故障的情况能够达到95%以上的诊断准确率.

关键词

故障诊断, 微小渐变故障, 无监督学习, 改进的 LSTM 网络

论文

基于高维多目标优化的多无人机协同航迹规划

Multi-UAV coordinated path planning based on many-objective optimization

Website Google Scholar
蔡星娟, 胡钊鸣, 张志霞, 王茜, 崔志华, 张文生
中国科学: 信息科学, 2021, 51(6): 985-996

摘要

随着无人机应用领域的增多,多无人机协同航迹规划问题变得愈发重要.然而,现存的多无人机协同航迹规划问题大多将多个目标加权转换为单目标问题进行优化,为减少多目标加权的主观性,本文提出一种基于高维多目标优化的多无人机协同航迹规划模型,此模型可以同时优化多无人机航迹距离代价、多无人机航迹威胁代价、多无人机航迹能耗代价,以及多无人机协同性能.同时,为提高高维多目标优化算法在解决此模型时的性能,提出一种基于个体评估交叉策略的NSGA-Ⅲ算法(NSGAⅢ-ICO),可以根据算法运行代数综合评估个体优劣并指导种群交叉操作.仿真结果证明,此模型可以有效地提供多无人机协同航迹,且通过与其他高维多目标优化算法的比较,可以证明此改进算法可以有效地提高多无人机协同航迹规划的多种性能.

关键词

多无人机, 协同航迹规划, 高维多目标优化算法, 个体综合评估

摘要

脉冲星导航是一种极具潜力的深空自主导航技术,通常采用脉冲到达时间(time of arrival,TOA)作为量测信息.但脉冲星星历误差和星载原子钟误差等系统误差对导航性能有显著影响.为了解决上述问题,提出了一种基于TOA和时间差分TOA (TDTOA)的增广状态脉冲星组合导航误差抑制方法,通过将每个脉冲星的星历误差和时钟误差增加到状态向量,并利用TOA和TDTOA量测值对其进行估计和校正.仿真结果表明,该方法提高了脉冲星星历误差和时钟误差的可观测性,有效地消除了这些系统误差的影响,导航精度相比传统脉冲星导航提高了29%.

关键词

自主导航, 脉冲星导航, 系统误差, 时间差分, 可观测性分析

摘要

高分辨率的磁共振图像可以提供细粒度的解剖信息,但是获取数据需要较长的扫描时间.本文提出了一种基于自注意力机制生成对抗网络的超分辨率磁共振图像重构方法 (SA-SR-GAN),利用生成对抗网络从低分辨率磁共振图像生成高分辨率磁共振图像,将自注意力机制集成到超分辨率生成对抗网络框架中,用于计算输入特征的权重参数,同时引入了谱归一化处理,使判别器网络训练过程更加稳定.本文使用40组3D磁共振图像(每组图像包含256个切片)训练网络,并用10组图像进行测试.实验结果表明,所提出的超分辨率自注意力生成对抗网络方法生成的超分辨率的磁共振图像的PSNR和SSIM值高于同类比较方法.

关键词

磁共振图像, 超分辨率, 生成对抗网络, 自注意力, 谱归一化

摘要

脊髓电刺激作为一种有效的意识促醒手段已经在临床上得到了较为广泛的应用,但是其内在机制仍不完全明确.本文将正常人静息态脑电作为对照组,利用样本熵对微意识状态患者的脊髓电刺激前后的脑电信号进行计算,并分析了基于互样本熵构造的脑网络在刺激前后的变化.结果表明,脊髓电刺激提高了微意识状态患者额叶和中央区内的脑电信号复杂度;还提高了患者在额叶内、中央区内以及额叶与其他脑区间的高频段(α~γ, 8~45 Hz)的耦合模式复杂度,表明通道间信息交互作用的显著增强;同时,患者高频段脑网络平均聚类系数增加,平均特征路径长度减少,小世界特性显著提升(在α,β,和γ均为p <0.001).相对于健康对照组,这些指标变化的方向趋向于正常人静息态的脑功能.样本熵和互样本熵在脊髓电刺激后与健康对照组在某些脑区内或脑区间上无显著差异(比如,β和γ频段的样本熵值在额叶和中央区(p> 0.05)),但是高频段的脑网络参数仍有显著差异(比如,高频段小世界网络特征p <0.001).因此,我们认为这些变化是脊髓电刺激对大脑产生了一个"短时程效应".我们推测脊髓电刺激对脑功能的重塑有一定的促进作用.本研究对脊髓电刺激的内在机理提供了新的解释,同时也为微意识状态患者的脑功能评估提供了新的思路.

关键词

微意识状态, 脑电, 脊髓电刺激, 互样本熵, 脑网络

摘要

环状RNA (circluar RNA, circRNA)在基因表达、剪切和转录的过程中扮演着重要角色.越来越多的证据表明, circRNA与疾病的产生与发展存在着重要的联系.本文提出了一种基于多数据融合的非负矩阵分解算法(EDNMF)预测circRNA–疾病关联关系.该方法首先对circRNA–疾病关联关系进行预处理,解决了circRNA–疾病关联关系过少对算法产生的负面影响的问题.然后, EDNMF算法将circRNA表达谱和癌症相似性数据转化为约束条件,基于预处理后的circRNA–疾病关联关系采用改进的非负矩阵分解算法得到最终的打分值,从而预测circRNA–疾病关联关系.五折和十折交叉验证结果表明, EDNMF算法相比其他算法能更有效地预测circRNA–疾病关联关系.此外,采用EDNMF算法预测新的circRNA–结肠直肠癌关联关系打分排名前10的结果中,大部分结果已经得到了佐证,表明了该算法可以有效地预测未知的circRNA–疾病关联关系.

关键词

circRNA, circRNA 表达谱, circRNA-疾病关联关系, 非负矩阵分解, 疾病相似性

论文

EL-Picker: 基于集成学习的余震P波初动实时拾取方法

El-Picker: a machine learning-enhanced robust P-phase picker for real-time seismic monitoring

Website Google Scholar
申大忠, 张琦, 徐童, 祝恒书, 赵雯佳, 殷子凯, 周培伦, 房立华, 陈恩红, 熊辉
中国科学: 信息科学, 2021, 51(6): 912-926

摘要

在实时地震监测中,地震P波(primary wave)的初动拾取任务具有至关重要的作用,其有助于地震应急响应的及时实施.虽然此前在该领域已开展了大量的研究,但是如何从地震分布密集并且充满噪声的监测波形中有效地识别出P波仍然是一个具有挑战性的任务.例如对于大地震的余震监测,实践中使用的普遍方法仍依赖于专家辅助标注.本文针对地震实时监测任务,基于集成学习策略,提出一个全新的技术框架——EL-Picker,实现从连续地震波形中自主拾取P波的初动到时.具体而言,EL-Picker包含3个模块,即触发器、分类器和精化器.其中,分类器模块借鉴集成学习策略,实现对多个个体学习器的整合,提升整体模型性能.基于汶川Ms8.0地震的余震数据集进行的大量实验,我们发现EL-Picker不仅较好地实现P波初动拾取效果,并且多诊断出120%被人工遗漏的地震P波.同时,实验结果也启发我们探索如何针对不同的地震站台选取个性化的个体学习器构建分类器模块.此外,我们进一步地讨论了被人工遗漏的地震波形的规律特点,用于指导人工地震标注.这些发现清晰地验证了EL-Picker框架的鲁棒性、时效性、灵活性以及稳定性.

关键词

P波拾取, 机器学习, 集成学习, 汶川余震, 实时地震监测

摘要

联邦机器学习系统由于能够在多方之间训练联合模型而无需各方共享训练数据,因此在学术界和工业界都获得了越来越多的关注和应用.与传统的机器学习框架相比,这类系统被认为具有保护数据隐私的良好潜力.另一方面,训练阶段攻击是一种通过故意扰动训练数据,从而希望在测试时操纵相应的学习系统预测行为的攻击方法.例如, DeepConfuse是最近的一种高效生成对抗训练数据的方法,展示了传统监督学习范式在此类攻击下的脆弱性.在本文中,作者扩展了DeepConfuse方法,将其应用在联邦机器学习框架中.这是首次针对联邦学习系统的训练阶段攻击.实验结果表明,在δ–准确率损失的衡量标准下,相比于传统的机器学习框架,联邦学习系统在DeepConfuse攻击下更加脆弱.

关键词

联邦学习, 学件, 表示学习

Vol. 51, No. 5, 2021 封面 目录

摘要

与传统的基于接收信号强度(received signal strength, RSS)的室内Wi-Fi定位方法相比,信道状态信息(channel state information, CSI)包含了信号传输过程中更细粒度和更多样化的物理层信息(如信道中各个子载波的振幅和相位信息),故基于CSI的室内Wi-Fi定位方法通常具有更高的定位精度.在利用CSI进行定位时,发送端采用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术在多个正交子载波上并行发送数据并在接收端进行解调,但由于异步效应(如载波频率偏差(carrier frequency offset, CFO)、采样时钟频率偏差(sampling frequency offset, SFO)和符号定时偏差(symbol timing offset, STO))的存在,接收端子载波的正交性难以得到保证,于是,基于CSI的室内Wi-Fi定位方法的性能会因为符号间干扰(inter symbol interference, ISI)和载波间干扰(inter carrier interference, ICI)的影响而下降.对此,本文从频域的角度推导了不同异步效应下的CSI定位误差界以评估基于CSI的室内Wi-Fi定位性能.

关键词

室内定位; 异步效应; 定位误差界; 正交频分复用; Wi-Fi; indoor localization; asynchronous effect; localization error bound; orthogonal frequency division multiplexing(OFDM); Wi-Fi;

摘要

本文针对挠性航天器执行器故障问题,提出了一种基于最小特征值的自适应故障补偿方法.首先,针对由故障和挠性模态引起的系统不确定性进行参数化;其次,为了解决由故障引起的控制增益矩阵的不确定性,构造了新的控制增益矩阵,并利用该矩阵的最小特征值设计标称控制信号;而后,设计自适应律对标称控制信号中的不确定参数进行估计,构成自适应控制信号,保证了系统稳定性和渐近跟踪性能;最后,仿真结果验证了本文提出的自适应控制方法的有效性.

关键词

执行器故障; 自适应补偿; 控制增益矩阵; 挠性航天器; 最小特征值; actuator faults; adaptive compensation; control gain matrix; flexible spacecraft; minimum eigenvalue;

论文

交互门控循环单元及其在到达时间估计中的应用

Interactive gated recurrent unit and its application for estimated time of arrival

Website Google Scholar
孙翊文, 王宇璐, 傅昆, 王征, 张长水, 周东华, 叶杰平
中国科学: 信息科学, 2021, 51(5): 822-833

摘要

门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)是一种有代表性的深度神经网络,它在众多序列学习任务中达到了国际领先的水平.然而,在门控循环单元的每个时间步之间,输入信息与隐含状态信息缺乏交互,这对更好地挖掘上下文语义信息带来了挑战.针对这个问题,本文提出了一个新颖的序列学习通用的语义特征提取模型:交互门控循环单元(interactive gated recurrent unit, InterGRU),可以让输入与隐含状态向量在各时间步间进行多轮充分的交互.并且,在到达时间估计(estimated time of arrival, ETA)这个有代表性、有挑战的时空序列预测任务上,本文提出了一套基于交互门控循环单元的深度学习框架(InterGRU-ETA).本文在来自滴滴出行平台真实场景下的海量数据集上充分地实验验证了InterGRU-ETA.结果表明,我们的框架在预测准确率上优于目前国际上最先进的方法.这反映了交互门控循环单元在捕获序列语义信息上的性能优势和广阔前景.

关键词

门控循环单元; 到达时间估计; 深度学习; 时空序列预测; 智能交通系统; gated recurrent unit; estimated time of arrival; deep learning; spatio-temporal forecasting; intelligent transportation systems;

摘要

针对五次间接PH曲线的判别问题,本文结合高斯消元法与几何方法给出Bézier控制多边形满足的充分必要条件.间接PH曲线通过一个二次有理参数变换后,其等距线是有理形式的.间接PH曲线的代数充分必要条件本质是其一阶导数的因式分解满足特定条件,是一种积的形式.考虑到Bézier曲线的表示是Bernstein多项式形式,是一种和的形式.通过这两种形式的相容性引出待求解的非线性方程组并讨论求解问题,最后将所得结果应用在控制多边形上,得到五次间接PH曲线的几何特征.

关键词

Bézier曲线; 等距曲线; 几何特征; 有理参数化; Bézier curves; offsets; geometric characteristic; rational parameterization;

论文

面向光流估计的高效加速器架构设计

Efficient accelerator architecture for optical flow estimation

Website Google Scholar
刘博生, 陈晓明, 韩银和, 常亮
中国科学: 信息科学, 2021, 51(5): 795-807

摘要

光流(optical flow)为同一对象在视频中运动到下一帧的移动量.从视频中估计光流已广泛应用于各类移动智能系统,如运动估计和机器人导航.最近的研究表明,卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)能提供可靠的光流估计结果.然而,现有的硬件加速器无法支持面向光流估计的CNN复杂计算.具体而言,这些类型的CNN不仅包括常规的卷积(convolution)和反卷积(deconvolution)运算,还包括双线性插值(bilinear interpolation)和/或关联(correlation)运算.双线性插值和关联操作主要探索两个连续图像帧之间的关联关系.为解决这一问题,本项工作提出面向光流的CNN硬件加速设计方案(称为Swan-AOE),即通过支持卷积、反卷积、双线性插值和关联操作解决这类神经网络的硬件加速计算问题. Swan-AOE包括可配置的硬件计算架构和自适应的调度策略,通过提供灵活的并行调度实现最优化吞吐量计算.此外, Swan-AOE还进行设计空间探索,探索可用片上缓存资源在提高能耗–面积效率的潜在能力.实验结果表明,与基准加速器相比,所提出的设计能有效提升性能、能效和面积效率.

关键词

加速器; 光流估计; 能效; 卷积神经网络; accelerator; optical flow estimation; energy efficiency; convolutional neural networks;

摘要

社交网络蕴含着丰富的多媒体信息,如何实现社交网络跨媒体信息的搜索已成为研究热点.基于深度学习的单一模态语义特征提取和学习在社交网络信息搜索上取得了较好的效果.在跨模态信息搜索时不同模态的数据特征不能直接比较,因此不同模态之间的语义鸿沟是亟待解决的关键问题.针对上述问题,本文提出了一种基于对抗学习和语义相似度的跨媒体搜索方法,实现了文本和图像之间的相互匹配、排序和搜索.该方法使用对抗学习方法框架构建训练特征映射网络和模态判别网络,其中特征映射网络使用多维语义分布向量将不同模态的数据映射到同一语义空间中,使得相同语义下的不同模态数据在该空间距离小,不同语义下相同模态数据距离大.使用语义分布及相似度作为特征映射网训练依据,模态判别网络负责判定空间中不同数据的模态.基于对抗学习交替训练两个网络,使得特征映射网络得到的数据和原数据语义一致,并消除模态特性,最终在同一空间内使用相似度来排序并得到搜索结果.实验结果表明本文提出的方法在文本和图像的相互搜索的map值比同类方法高,并验证了该方法在社交网络安全话题数据上的有效性.

关键词

跨媒体搜索; 对抗学习; 语义相似度; 社交网络; 搜索排序; cross-media retrieval; adversarial learning; semantic similarity; social network; search and rank;

论文

稀疏连接的异步池计算网络

Sparsely connected asynchronous reservoir computing network

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薄迎春, 张欣, 刘宝, 王平
中国科学: 信息科学, 2021, 51(5): 764-778

摘要

针对池计算网络的构建问题,提出了一种稀疏连接的异步神经元池构造方法,该方法将多个子神经元池顺序连接,并在子神经元池之间设置滞后环节,以实现各子神经元池对输入信息的异步处理,进而构成串行的记忆.为实现信息高效传输,子神经元池之间采用稀疏的连接方式.实验表明,所提方法能够有效地提高神经元池的记忆容量,易于解决长时依赖问题.此外,该结构能够使神经元池产生丰富的动力学行为,对初始参数也有较好的鲁棒性.

关键词

人工神经网络; 池计算; 记忆; 鲁棒性; 动力学; artificial neural network; reservoir computing; memory; robustness; dynamics;

摘要

除法运算是基本四则运算之一,如何进行快速除法一直是电子计算机、嵌入式系统和其他新型计算系统广受关注的问题.充分发挥三值光学处理器位数众多、运算功能可重构、按位可分配等优势,设计出高效并行MSD (modified signed digit)数除法器对提高大数据除法的运算效率、促进三值光学计算机(ternary optical computer, TOC)在数值计算领域的应用意义重大.本文首次提出MSD数的符号判定算法,并基于SRT算法首次提出利用一个并行无进位SJ-MSD加法器和一个MSD数比较器实现单组MSD整数除法或多组MSD整数并行除法方案——并行MSD整数除法,该算法对于被除数等长的多组与单组MSD整数除法需要的机器周期是相同的.实验表明,并行MSD整数除法方案是可行的,它将有效地提高大数据处理效率并加速TOC进入数值计算等实际应用领域.

关键词

并行MSD整数除法器; SJ-MSD加法器; 比较器; SRT除法; 三值光学计算机; parallel MSD integer divider; SJ-MSD adder; comparator; SRT division; ternary optical computer(TOC);

摘要

多租户公有云是云计算的一种重要组成形式.近年来,多租户公有云数据中心在如火如荼发展的同时,其过低资源使用率所导致的巨大能耗浪费也引起了社会的高度关注.然而,由于多租户公有云的资源通常以"包年包月"的租赁形式预留给租户,云服务提供商无法通过关闭空闲服务器等常用能耗管理方法来降低数据中心能耗.针对这一难题,本文提出了面向多租户数据中心资源回收利用的激励机制来提升多租户数据中心能效.该机制以经济激励的形式来回收利用租户空闲预留型资源,即云服务提供商向租户支付合适的经济补偿,从而回收租户空闲预留型资源,并充分利用其运行其他云计算服务(如电商和搜索服务).基于Lyapunov方法,本文设计并分析了一种面向租户预留资源回收利用的动态定价算法,该算法无需预测系统未来信息便可作出在线定价决策,并且在保障系统稳定性的同时使得云服务提供商长期成本无限接近于理论最低值.通过严格的数学证明以及由真实数据驱动的仿真实验,本文验证了所提出的激励机制在回收利用租户空闲资源方面的有效性.

关键词

多租户数据中心; 能耗管理; 资源回收; 激励机制; 在线算法; multi-tenant datacenter; energy management; resource recycling; incentive mechanism; online algorithm;

Vol. 51, No. 4, 2021 封面 目录

摘要

针对复杂战场环境下确定无人机安全飞行区域的过程中面对的复杂性和不确定性问题,本文提出了一种基于变权理论和马尔可夫模型的无人机安全飞行区域确定方法.根据无人机相对于威胁区域距离的不同,引入变权理论对威胁指标权值进行调整,完成综合威胁大小计算.然后,利用马尔可夫模型对无人机飞行过程中受到的潜在威胁进行预测.接着,使用模糊评估方法评估无人机飞行区域的威胁等级,并引入云模型构建隶属度函数,以提高评估结果的可靠性.最后,根据威胁阈值确定无人机安全飞行区域.仿真结果表明所研究的无人机安全飞行区域确定方法在复杂战场环境下是有效的.

关键词

无人机; 威胁评估; 安全飞行区域; 变权理论; 马尔可夫模型; UAV; threat assessment; flight safety envelope; variable weight theory; Markov model;

摘要

航天继电器作为液体运载火箭等大型结构件复杂电子系统中的关键部件之一,其工作状态直接决定整个系统能否正常工作.本文针对航天继电器使用过程中所面临的高价值样本缺乏、系统复杂、复杂环境干扰等难题,基于考虑属性可靠度的置信规则库(belief rule base with attribute reliability,BRB-r)专家系统提出了一种新的考虑环境干扰的航天继电器故障诊断与容错控制框架.在所提出的新框架中,对航天继电器输出监测指标进行分析,基于BRB-r建立航天继电器故障诊断模型,通过其工作状态评估结果,分为功能正常、功能缺陷和功能丧失3种;然后,针对3种状态分别设计3种控制策略:保持原控制输入、重构控制率和切换备份继电器.本文所提方法通过实验室所搭建的JRC-7M航天继电器测试系统进行了实验验证.

关键词

故障诊断; 容错控制; 航天继电器; 置信规则库; fault diagnosis; tolerance control; aerospace relay; belief rule base;

摘要

针对一类具有未知干扰和多约束的不确定纯反馈非线性系统,提出一种基于干扰观测器的鲁棒自适应抗干扰控制方案.该方法首先基于Butterworth低通滤波器和径向基神经网络设计非线性干扰观测器以实现对系统未知非线性函数和复合扰动的在线精确逼近,并消除"代数环"问题.其次,为确保系统在状态受限、预设性能和输入饱和等多重约束的综合影响下能够对期望轨迹进行稳定跟踪,构造了一种新型的障碍Lyapunov函数,结合辅助有界函数、Nussbaum函数和一阶滑模微分器设计Backstepping控制器,并通过Lyapunov稳定理论分析闭环系统稳定性.最后,仿真结果验证了所提控制方法的有效性.

关键词

径向基神经网络; 非线性干扰观测器; 障碍Lyapunov函数; 多约束; 纯反馈非线性系统; radial basis function neural network; nonlinear disturbance observers; barrier Lyapunov function; multiple constraints; pure feedback nonlinear systems;

摘要

针对一类具有传感器故障和不对称输入死区的非线性多输入多输出非严格反馈系统,本文提出一种自适应神经网络容错控制方案.控制器的设计以反步法为框架,采用自适应神经网络控制方法处理传感器故障,利用死区斜率的有界性补偿输入死区对系统性能造成的影响,同时引入动态面控制技术克服"计算爆炸"的问题.该控制方法不仅能够保证闭环系统中所有信号半全局一致最终有界,而且能使跟踪误差收敛至原点附近的紧集内.最后通过两个仿真实验验证该控制方法的有效性.

关键词

非线性系统; 传感器故障; 容错控制; 动态面控制; 输入死区; nonlinear systems; sensor faults; fault-tolerant control; dynamic surface control; dead zone inputs;

摘要

生成式对抗网络(generative adversarial networks, GANs)训练的不稳定性问题一直是GANs研究领域最具挑战性的问题之一.目前,仍未从理论上找到影响GANs训练稳定性的根本原因及有效的解决办法.本文通过理论分析发现, GANs训练的不稳定性主要是由于训练最优判别器与最小化生成器之间相互矛盾所致.经逐步分析得出,控制判别器的Lipschitz常数是解决GANs不稳定性问题的关键,进而提出一种有针对性的梯度惩罚技术来解决此问题.最后,本文从损失函数的振荡幅度(收敛性)、梯度总体变化趋势,以及网络整体性能3个方面进行了全面对比实验.结果显示,本文所提出的惩罚技术对处理GANs训练的不稳定性问题具有显著的效果.

关键词

生成式对抗网络; 不稳定性分析; 惩罚技术; 梯度范数; Lipschitz常数; generative adversarial networks; instability analysis; penalty technique; gradient norm; Lipschitz constant;

摘要

增量二分图优化问题(dynamic bipartite drawing problem, DBDP)是一个具有NP难度的组合优化问题,该问题在实际生产生活中有着广泛的应用.本文提出了一种新的动态规划驱动的局部搜索(DP-LS)算法来求解该问题.不同于文献中求解该问题和该类问题的所有启发式算法的邻域搜索方式(即每次邻域操作只对一个或两个节点进行插入或交换动作),本文提出的动态规划驱动的局部搜索算法能从邻域结构中挑选出并执行多个独立的邻域动作,大大提高了邻域搜索的效率. DP-LS算法从一个随机初始解出发,迭代地利用基于动态规划的局部搜索算法来寻找局部最优解,同时结合扰动机制跳出局部极值陷阱实现全局搜索.本文提出的增量评估方法能够快速评估基于插入和交换的邻域动作,可以大大提高算法的搜索效率.本文针对1120个公共算例进行了计算实验并同文献中已有算法(包括通用求解器Gurobi)进行对比,表明了所提出的动态规划驱动的局部搜索算法在解的优度和计算效率两方面的有效性.此外,通过对比实验表明了DP-LS算法中动态规划机制的有效性(提升近十倍的搜索效率).值得注意的是,本文提出的基于动态规划的局部搜索算法不仅能够用于求解DBDP问题,也能作为一种通用的启发式算法来求解其他组合优化问题,尤其是排序类优化问题.

关键词

增量二分图优化问题; 动态规划; 局部搜索; 增量评估机制; dynamic bipartite drawing problem; dynamic programming; local search; incremental evaluation technique;

摘要

测试是提高软件可靠性的重要方法.消息传递并行程序中存在的不确定通信语句,使得进程执行顺序具有不确定性,这增加了测试该类程序的难度.鉴于进程执行顺序对目标路径覆盖难易程度的影响,本文研究消息传递并行程序多路径覆盖调度序列排序方法,以提高多路径覆盖测试数据生成的效率.首先,在每个调度序列下,以每个采样的程序输入执行程序,生成路径覆盖矩阵;然后,针对每条目标路径,分别计算与路径覆盖矩阵中每条路径的相似度,生成多个路径相似度矩阵;接着,基于这些路径相似度矩阵的特征量,评价调度序列的性能,并依此对调度序列排序;最后,基于调度序列排序集,使用随机采样法,生成覆盖所有目标路径的测试数据,并使用缺陷检测平均百分比(average percentage of faults detected, APFD)指标评估调度序列排序集.将所提方法应用于9个基准并行程序中,并与随机方法和传统方法进行比较.实验结果表明,所提方法对路径覆盖率没有影响,但显著减少了被测程序执行次数和运行时间.

关键词

消息传递并行程序; 多路径覆盖; 测试; 调度序列排序; 路径相似度; message-passing parallel program; multi-path coverage; testing; scheduling sequence sorting; path similarity;

Vol. 51, No. 3, 2021 封面 目录

摘要

高光谱图像(HSI)的高维度、高冗余等特性给其传输和处理带来了极大的挑战.近年来基于压缩感知的HSI重建受到重视并成为一前沿问题,在这一领域中有效挖掘HSI的稀疏先验成为提高其重建质量的一个关键.本文首先定义了HSI波段组的"光谱维面",并以此为切入点对HSI光谱维的结构相关性进行研究,获得了如下结论:一是HSI光谱维面的纹理分布较空间域更为简单和均匀,且其纹理的对比度低、平稳度高,更容易被稀疏表达,二是在HSI光谱维面,与参考块相邻的搜索区域内存在着一定数量的与参考块具有较高相似度的光谱曲线块;进一步确定了基于光谱维面的HSI光谱维结构相关性的涵义,并提出了相应的稀疏测量模型;在此基础上,通过整合空间维非局部相关性与光谱维结构相关性的稀疏表示,提出了稀疏模型S-SCo SM,并以其为稀疏约束先验构建了HSI的稀疏重构模型.大量实验表明,所提出的稀疏模型S-SCo SM从空间维和光谱维两个角度更深层次地挖掘了HSI的相关性,获得了更为充分和有效的HSI稀疏约束先验,使HSI的重构质量得到进一步提升,在有效提高重构波段图像空间信息质量的同时,很好地保持了波段组的光谱属性.

关键词

高光谱图像; 光谱维面; 光谱维结构相关性; 联合稀疏; 稀疏重建; 波段组; hyperspectral image; spectral dimension; spectral dimensional correlation; joint sparse; sparse reconstruction; band group;

论文

多输入多输出非线性系统的受限滑模控制

Constrained sliding mode control of MIMO nonlinear systems

Website Google Scholar
吴立刚, 王思怡, 高亚斌, 刘健行, 孙光辉
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 430-448

摘要

本文针对一类具有执行器和状态约束的多输入多输出非线性系统,研究了基于高阶滑模观测器的滑模控制和稳定性分析问题.通过对该系统进行逆变换并考虑其控制输入系数矩阵的对合跨度分布,我们设计了一类高阶滑模观测器用于实现系统的状态估计,其中,采用鲁棒精确微分器分析了所得误差估计系统的收敛性.然后,利用原系统的部分状态变量设计了二阶滑模控制律,进而分别分析了在执行器/状态无约束和硬约束情形下的系统有限时间稳定性,同时,依据最大吸引域和几何分析法分析了系统状态在滑模阶段的运动轨迹.最后,通过两个仿真算例验证了本文所提出的控制方法的有效性.

关键词

滑模控制; 约束系统; 多输入多输出系统; 吸引域; 几何分析; sliding mode control; constrained system; MIMO system; attraction domain; geometric analysis;

摘要

在高铁日常运营中,地质灾害或设备故障等突发事件导致铁路行车区间中断,长时间的区间中断通常会导致大面积的列车晚点,给旅客出行带来极大的延误,如何在区间中断下对列车进行实时调整是高速铁路调度运行的一项重要课题.本文针对固定时间的区间中断,构建了列车运行速度调整和运行图调整的混合整数非线性规划(mixed integer nonlinear programming, MINLP)模型.在该模型中,除了常见的取消车次和延迟发车调度策略,还将降速运行策略考虑在内,在满足行车安全和车站通行能力的约束条件下,以3种调度策略的加权延误影响最小化为目标.该模型基于列车运动学模型计算列车降速运行带来的延误时间,并通过移动闭塞原理控制列车运行安全间隔.本文建立的模型可由商业优化软件CPLEX直接求解,并保证运行调整方案的实时性.模型还讨论了取消车次、延迟发车和降速运行这3种调度策略对总延误时间的影响,最后以京沪高铁实例进行验证.验证结果表明该模型是合理有效的,通过模型求解能对实际问题给出合理的调度方案并提高列车终到正点率.

关键词

高速列车调度; 区间中断; 实时运行调整; 降速运行; 混合整数非线性规划; high-speed train scheduling; segment blockage; real-time operation adjustment; deceleration operation; mixed integer nonlinear programming;

摘要

视频行为识别近年来逐渐成为计算机视觉领域学者的研究热点,按照识别对象进行划分,视频行为识别任务可分为个体行为识别与群体行为识别.本文聚焦于群体行为识别,识别与分析视频场景中整体人群的行为.已有的群体行为识别方法大多采用多层时序网络模型,学习得到表征时序变化的个体行为特征并对其进行聚合形成群体行为特征.但是,在个体特征聚合过程中,以往方法未能有效考虑个体对群体行为贡献程度的差异性,影响识别性能.为此,本文提出一种针对个体行为特征聚合的注意力池化机制,并依此建立了新型群体行为识别模型,以自底向上的方式同时实现个体行为与群体行为分层识别.首先利用卷积神经网络提取视频中人体图像区块的个体静态特征,并将其作为多层递归神经网络时序模型的输入,从而得到个体动态特征.随后通过注意力池化机制对个体特征完成聚合,得到相应的群体行为特征;最后依托个体、群体行为特征同时完成个体行为与群体行为的识别.未验证所提方法的有效性,本文依托广泛使用的The Volleyball Dataset数据集上开展了一系列实验验证.结果显示,本文所提出的模型取得了较好的分类准确率,分类性能优于当前先进模型.

关键词

群体行为识别; 表示学习; 注意力机制; 深度学习; group activity recognition; representation learning; attention mechanism; deep learning;

论文

基于多视角聚类分析的汉字字体审美偏好挖掘

Esthetic preference mining of Chinese typefaces using multiview cluster analysis

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张艳, 谢源, 洪辰, 曲延云, 李睿, 张俊松, 李翠华
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 383-398

摘要

在神经美学研究中已经证明,中文字体审美偏好的情绪刺激可以通过观察3种偏好(喜欢、不喜欢和中性)之间的事件相关电位(event related potential, ERP)波动获得.本文通过引入一种核化张量奇异值分解的多视角聚类方法分别构建了基于脑电图(electroencephalogram, EEG)和ERP的审美偏好识别模型,通过这些模型首次确认了该结论.本文方法将来自不同频段的数据视为描述中文字体审美偏好的不同视角,通过张量多秩最小化的约束探索所有视角特征的一致性和关联性,并通过之后的聚类获取审美偏好的识别结果.采用多视角无监督聚类方法得到的识别精度达到97.1%.此外,通过输入–扰动关联方法将电极的振幅与不同种类的审美偏好相关联,可视化关键频段组合以及电极之间的关系,分别取出与喜欢、不喜欢、中性最相关的3个电极,包含次相关的6个电极,包含第三相关的9个电极,包含第四相关的12个电极,分别形成4种不同组合的脑电特征.通过比较实验,验证了相对于62个电极信号,上述4种组合方式在字体美学分类上更具有优势,并且最相关的3个电极的组合特征对审美偏好最具判别性.实验结果表明,基于多视角聚类的方法能够解决神经信号与审美偏好的相关分析,并能挖掘出与字体审美偏好最相关的电极.

关键词

中文字体; 审美评价; 计算美学; 事件相关电位; 核化张量奇异值分解; 数据挖掘; Chinese typeface; esthetic evaluation; computational esthetics; event-related potentials; kernelized tensor-SVD; data mining;

论文

基于隐空间约束生成对抗网络的活体检测

Latent regularized generative adversarial network for face spoofing detection

Website Google Scholar
陈成伟, 院旺, 陈攀, 丁守鸿, 谢源, 宋海川, 马利庄
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 367-382

摘要

近年来,人脸识别技术飞速发展,其主要应用于门禁系统和公共安防系统.然而现有的人脸识别系统容易受到仿冒攻击(也称为呈现攻击),例如尝试使用用户的脸部照片、视频或者伪造的3D人脸去攻击人脸识别系统.这些攻击手段给人脸识别系统带来了极具挑战性的安全问题.因此活体检测技术的研究十分重要,其可以使人脸识别系统免于攻击假脸的安全威胁.目前,大部分活体检测的方法将活体检测任务视作有监督的二分类问题,进而努力充分提取真实人脸和攻击人脸的特征,在单个数据集内部训练和测试可以达到很高的准确率,但是在交叉数据集之间训练和测试往往效果不佳.本文将活体检测任务定义为异常检测任务,并基于此来解决之前活体检测方法存在的泛化能力差的问题.因此本文提出了一种新颖的基于隐空间约束的深度对抗网络,它通过半监督学习的方式进行对抗训练,在此过程中模型不仅仅可以获得正常样本在隐空间中的分布,还可以通过一种惩罚的方式对隐空间中正常样本的特征进行约束,这将带来更加有效和鲁棒的活体检测效果.测试过程中,攻击人脸样本将被视作离群的样本,它们相对于正常样例在隐空间中的表达具有更高的重构差.实验表明提出的模型相较于前沿的半监督异常检测方法具备明显的优势,并且在活体检测跨数据集和单数据集内达到了可比的效果或者目前最好的效果.

关键词

对抗网络; 活体检测; 弱监督学习; 异常检测; 人脸仿冒攻击; adversarial networks; live face detection; semi-supervised learning; anomaly detection; face spoofing attacks;

Vol. 51, No. 2, 2021 封面 目录

论文

一种面向复杂场景的无线通信节点智能适变架构

An intelligent adaptative architecture for wireless communication in complex scenarios

Website Google Scholar
尹浩, 魏急波, 赵海涛, 熊俊, 梅锴, 张利军, 任保全, 马东堂
中国科学: 信息科学, 2021, 51(2): 294-304

摘要

针对可能存在对抗的未知通信环境,本文探讨了一种能进行智能适变的通信节点体系架构.该架构包括通信环境理解、通信波形适配和智能节点学习进化3个核心功能,以及支持这些功能的通信计算融合硬件平台.所提出的智能适变架构支持通信环境知识库、通信波形库,以及波形与环境适配知识图谱的不断累积和进化,通过波形在线重构,通信节点既能匹配典型通信场景,又能快速适应未知环境,因而支持智能通信节点的可持续发展.进一步本文梳理了强化学习、在线学习和迁移学习等3种机器学习技术在智能适变无线通信节点中的应用,并以最经典的信道估计过程为代表,给出了机器学习应用于通信环境识别的典型范例.

关键词

智能节点; 通信环境理解; 智能适变; 学习生长; 机器学习; 信道估计; intelligent node; communication environment understanding; intelligent adaptation; learning and evolution; machine learning; channel estimation;

论文

基于深度线性判别分析的哈希技术

Deep linear discriminant analysis hashing

Website Google Scholar
胡迪, 聂飞平, 李学龙
中国科学: 信息科学, 2021, 51(2): 279-293

摘要

传统基于分类学习的监督哈希方法并不能完全满足哈希检索技术需求,但是线性判别分析却能够在一定程度上做到这一点.本文提出将线性判别分析作为深度网络的优化目标,以端到端训练的方式学习有效的哈希编码.但是,直接以上述目标训练神经网络就必须解决具有较高计算复杂度的特征值分解问题.在本文中,线性判别分析目标被转化为一个简单的最小均方问题,这种转化可以解决上述问题,同时可以利用成熟的优化方法优化网络.这种基于线性判别分析的深度网络拓展可以弥补传统判别分析在简单线性投影和特征学习上的劣势.本文在3个基准数据集上进行大量对比实验,相对于传统线性判别分析,本文所提方法在检索基准指标上有70%的提升,并超过大多数基于深度模型的哈希方法,这些实验结果证明了本文方法的有效性.

关键词

哈希技术; 线性判别分析; 最近邻检索; 深度网络; 量化技术; hashing technique; linear discriminant analysis; nearest-neighbor search; deep network; quantization technique;

论文

三维标架场可控去旋方法

Controllable curl-correction of 3D frame fields

Website Google Scholar
方贤忠, 金耀, 黄劲, 鲍虎军
中国科学: 信息科学, 2021, 51(2): 263-278

摘要

六面体网格因其良好的数值性能成为有限元分析等领域中重要的一种离散化方法,而基于标架场导引的重网格化是实现可控六面体网格剖分的重要技术.现有的标架场生成技术由于所获得的标架场往往存在拓扑矛盾,难以运用于纯六面体网格的生成,但较易用于六面体主导混合网格的生成.然而,这种六面体主导网格的质量容易受到标架场旋度的影响.针对这一问题,本文提出了一种三维标架场保向且长度可控去旋方法.该方法通过分析三维向量场的旋度,构造针对四面体网格的离散旋度能量,并将其推广至三维标架场的旋度能量.为保持原标架场方向并控制其长度,引入了表达三维标架场3个子向量场长度伸缩量的标量场,并将新标架场表示为标量场和原标架场的合成,最后通过极小化合成场的旋度得到优化后的标架场.实验结果表明,通过约束标量场的变化范围,能在保持其方向不变的情况下,有效地控制去旋程度;将该标架场运用于已有重网格化方法,可得到方向和密度可控的六面体主导的混合网格.此外,该方法只需求解一个带界约束的二次凸规划问题,鲁棒性强且易于计算.

关键词

三维标架场; 去旋; 长度可控; 六面体主导网格; 3D frame field; curl correction; length-controllable; hexahedral dominant mesh;

摘要

衡量航母作战性能的重要指标是舰载机出动架次率,而影响舰载机出动架次率的关键因素是舰载机保障作业调度效率.舰载机保障作业调度是指在有限时间、空间和资源约束的前提下合理安排舰载机所需保障作业顺序并高效完成舰载机的作业保障.现有基于最优化方法 (动态规划、线性规划等)和启发式方法 (如遗传算法、粒子群等)的求解策略仅适用于保障作业可预知情况下的作业调度,很难满足高动态作战场景下的实时保障作业调度需求.基于此,本文提出了一种新的基于DQN (deep Q-network)的舰载机保障作业实时调度方法,将舰载机保障作业调度问题建模成部分可观测马尔科夫决策过程(partially observable Markov decision processes)问题,利用全局与长期收益对保障作业调度过程进行优化,并通过离线学习和在线调配的学习决策框架进行解决.经过仿真实验验证,该方法能显著提高舰载机保障作业调度效率并满足实时决策环境的需要.

关键词

舰载机; 保障作业; 实时调度; 强化学习; 仿真验证; carrier-borne aircraft; support operations; real-time scheduling; reinforcement learning; simulations;

摘要

本文面向多种硬件平台提出了一套Web3D实时动态光影的协同式渲染系统,该系统把Web前端的硬件性能作为整个云渲染系统中光影渲染任务分配的关键因素.对于Web前端性能较强的硬件设备,系统分配复杂度较高的光影渲染任务给前端,相应的云后端的渲染负担则有所降低;反之,系统则分配复杂度较低的光影渲染任务给前端,相应的云后端承担大部分的渲染任务.在上述机制的引导下,该系统的前后端部署了4类关键的实时光影渲染算法,最终通过对算法运行帧率、算法所在设备的运行效率以及光影渲染结果等多种数据的分析,验证了部署的合理性.

关键词

云渲染; Web3D; 实时绘制; 动态光影; 全局光照; cloud rendering; Web3D; real-time rendering; dynamic lighting and shadow; global illumination;

摘要

拼图游戏是一类复杂问题的典型代表.这类问题的复杂性体现在其无法通过自上而下、集中控制的方式进行有效求解.通常情况下,拼图游戏由一个玩家独立完成,或由几个玩家围坐在一起协同完成.本文提出一种基于互联网人类群体智能的拼图问题求解方法.该方法使用一种被称为"探索–融合–反馈"的回路用于支持人类玩家群体在互联网环境中进行并行、协同的拼图问题求解.其中,探索活动由玩家实施,融合与反馈活动由拼图环境自动实施.在探索活动中,每个玩家独立进行拼图问题的求解,不与其他玩家发生直接的交互.在任何时刻,一个玩家探索活动的结果是一个关于当前拼图问题的片段解,以及一组被该玩家判断为错误的图块邻接关系.在融合活动中,拼图环境实时地将所有玩家的当前探索结果融合在一起,形成一个不断演化的群体观点图.在反馈活动中,对于每一个玩家,拼图环境根据该玩家的当前探索结果和当前的群体观点图,向该玩家推荐特定的信息,以加速其拼图进程.我们实现了一个支持上述方法的多人在线拼图环境,并在2~10人规模的玩家群体中进行了初步的实验.实验结果表明:(1)在这一多人拼图环境中,拼图求解时间大致正比于玩家数量的倒数,且以玩家群体中的最强个体为基准点,群体拼图效率能够实现31.36%~64.57%的提升;(2)在该环境中,最快完成拼图的玩家获得的反馈信息平均具有86.34%的准确率,且随着群体规模的增加,反馈信息在最快玩家拼图结果中的平均占比逐渐从20%增加到45%左右;(3)相比于面对面协同的群体拼图求解方式,该环境展示出更好的群体规模可扩展性,且拼图结果总是具有100%的正确率,而拼图问题自动求解算法平均只具有52%的正确率.我们希望本文工作能够为探索群体智能在互联网环境下的更广泛应用提供一些有用的信息或观点.

关键词

人类群体智能; 互联网; 复杂问题求解; 拼图问题; 信息融合与反馈; collective human intelligence; Internet; complex problem solving; pictorial jigsaw puzzle; information integration and feedback;

Vol. 51, No. 1, 2021 封面 目录

摘要

本文研究了一款基于非对称耦合阶跃阻抗谐振器SIR (stepped-impedance resonator)设计的6阶窄带超导平衡式带通滤波器,该滤波器具有高的频率选择性以及宽阻带特性.本文首先研究了3种具有不同耦合特性的SIR耦合对,分析了其差模DM (differential mode)相位移、耦合系数,以及共模CM (common mode)抑制水平.通过适当选取SIR的阻抗比以及使用具有分散谐波分量的不同尺寸的SIR,其高次频得以远离基频,从而拓宽阻带.同时,由于其DM和CM等效电路具有不同的谐振频率,其带内的共模噪声可以得到天然的抑制.研究表明,电磁耦合对可在不增加电路面积的情况下获得小的耦合系数以利于窄带设计,电耦合对结构有利于高阶电路的互连,而磁耦合对具有最佳的CM抑制水平.此外, 3类SIR对的弱耦合特性均可用于窄带设计.为了验证,本文采用所述3类SIR对设计了一款6阶平衡式带通滤波器,并在此基础上引入交叉耦合结构产生传输零点以提高通带选择性.其零点的产生机理通过传输路径的幅度及相位移分析进行了说明.最终,本文利用高温超导HTS (high-temperature superconducting)技术实现了所设计的具有交叉耦合结构的滤波器,以降低插入损耗.该电路在77 K温度下进行了测量,测试结果表明:通带的相对带宽FBW (fractional bandwidth)为1.6%,带内插损约为0.37 d B,带内CM抑制度优于40 d B.其-60 dB带宽/-3 dB带宽的矩形系数小于1.45,同时-20 dB DM阻带达到约5倍f0d(f0d代表DM基波频率).

关键词

平衡式滤波器; 阶跃阻抗谐振器; 高阶; 窄带; 高温超导; balanced filter; stepped-impedance resonator(SIR); high order; narrowband; high-temperature superconductor(HTS);

摘要

在蜂窝车用无线通信(cellular vehicular-to-everything, C-V2X)系统中,车辆快速移动导致D2D链路的网络拓扑不稳定,频繁重构的网络拓扑增加了同频干扰问题的复杂度和拓扑管理信令的数量,造成基站的计算能力和带宽资源浪费.本文建立以簇为核心的全双工D2D (full-duplex device-to-device,FD-D2D)车载通信模型,提出基于超图聚簇(hypergraph clustering, HG-C)和干扰限制区域(interference limited area, ILA)理论的FD-D2D车载通信资源管理方案.利用链路依赖度(degree of link dependence, DLD)和车辆用户(Vehicle users, VUE)的计算能力提高簇的生存时间,降低基站的开销.同时,利用动态功率控制和复用区域映射辅助基站分配资源,削弱复用相同蜂窝链路的V-D2D (vehicular device-to-device)链路间和对蜂窝链路的同频干扰,提高频谱效率.最后,基于交通仿真建模软件VISSIM产生实时交通流数据,从而验证本文所提资源管理方案,结果表明:基站承担的网络拓扑管理任务量至少降低50%,与传统蜂窝D2D车载通信相比,频谱平均复用次数增加0.5次以上,频谱效率增加10%.

关键词

C-V2X; 超图聚簇; 干扰限制区域; FD-D2D车载通信; 频谱复用; cellular vehicle-to-everything; hypergraph clustering; interference limited area; full-duplex device-to-device vehicular communication; spectrum sharing;

摘要

近年来,基于无线射频信号的定位技术迅速发展.然而,已有基于商用Wi-Fi设备的定位系统在实用性和准确性上存在明显局限.新兴WiGig设备采用毫米波通信,天线数远多于Wi-Fi设备,具有更高的角度分辨率.然而受限于成本,商用WiGig设备采用模拟波束成型方法,无法获得各天线的信道响应.本文利用新兴毫米波设备,实现高精度定位系统WiGLoc.为此,首先对天线阵列接收信号强度建模(received signal strength, RSS),恢复天线的信道状态信息(channel state information, CSI);然后,对天线阵列进行校准,测量天线阵列参数;最后,利用天线信道状态信息和天线阵列布局信息估计发射端到目标的信号离开角(angle of departure, AoD),对目标定位.实验结果表明, WiGLoc平均三维追踪精度达到了6 cm,平均二维定位精度达到了27 cm.与此相比,已有基于波束成型的方法三维追踪和二维定位的精度分别仅为11 cm和44 cm.

关键词

室内定位; 无线感知; 毫米波; 阵列校准; 信道状态信息; indoor localization; wireless sensing; millimeter wave; array calibration; channel state information;

摘要

多模态融合对于机械手充分感知外界环境至关重要,单一模态信息会限制机械手对物体的识别、抓取能力,而传统的跨模态数据生成方法生成的图像效果较差,导致多模态融合效果并不理想.为了解决跨模态生成的图像效果差和多模态融合的数据缺乏等问题,本文提出变分贝叶斯高斯混合条件生成对抗网络(BGM-CGAN)的跨模态多样性噪声数据生成式方法.首先利用变分贝叶斯高斯混合算法将均匀分布的随机噪声组生成单一的混合变量;然后将生成的混合变量通过高斯混合模型生成一系列高斯混合噪声组;最后从生成的高斯混合噪声组中随机选取单一高斯噪声导入辅助模态图像中,并与辅助模态图像进行融合,成功生成了高清晰度的异域模态图像,真实还原了异构模态信息,解决了单一模态信息不足和生成图像质量差等问题.最后利用Inception Score (IS)、Frechet Inception Distance(FID)、结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)等评价体系,将BGM-CGAN算法与其他算法的跨模态生成图像能力进行对比,验证了所提出算法的有效性和可行性.此外, BGM-CGAN算法还可延伸应用于跨模态材料检索、跨模态纹理识别等领域,具有广泛应用前景.

关键词

跨模态; 变分贝叶斯高斯混合; 条件生成对抗网络; cross-modal; variational Bayesian Gaussian mixture; conditional generative adversarial networks;

摘要

针对遭受稀疏恶意攻击的离散时间线性系统,本文研究其安全控制问题.假设恶意攻击者受有限资源的约束,仅能操控远程控制器和执行器之间的若干通信通道.对于设计者来说,并不知道哪些通道受到攻击,哪些通道没有受到攻击.本文提出了一种新的安全的远程控制方法,它由控制律、切换函数和选择机制构成.选择机制为控制律提供合适的反馈增益,并产生一个切换函数,用以阻止攻击信号进入被控对象.理论分析表明,在基本的和必要的假设条件下,本文考虑的安全控制问题可转化为求解状态反馈镇定问题.本文所提控制方法,能保证闭环系统的稳定性且使其具有"PID"型性能的抗攻击能力.最后,通过对某无人地面车辆系统的仿真实验,验证了理论结果的正确性.

关键词

安全控制; 信息物理系统; 稀疏恶意攻击; 切换策略; 抗攻击性能; secure control; cyber-physical systems; sparse adversarial attacks; switching strategy; attack-resilient performance;

摘要

安全多方计算是国际密码学界研究的热点,百万富翁问题是安全多方计算最基础最重要的问题,是构造其他安全多方计算协议的基本模块.这个问题已经有许多解决方案,但除了基于混淆电路的协议之外,目前基于公钥加密算法的解决方案几乎都是半诚实模型下的解决方案,抗恶意敌手的解决方案极少,仅有的个别解决方案效率很低,这制约着恶意模型下许多安全多方计算问题的解决.抗恶意敌手的解决方案更符合安全多方计算的实际应用场景,研究抗恶意敌手的百万富翁问题解决方案,具有重要的理论与现实意义.本文首先设计了一个半诚实模型下百万富翁问题的解决方案,进一步分析了恶意敌手可能的恶意行为,并用零知识证明和分割选择阻止或发现这些恶意行为,将半诚实模型下安全的计算协议改造成恶意模型下安全的计算协议,并用理想–实际范例证明了协议的安全性,分析了恶意敌手攻击成功的概率和方案的效率.理论分析表明与现有方案相比,我们提出的方案效率至少提高6倍.

关键词

安全多方计算; 百万富翁问题; 恶意模型; 分割–选择; 零知识证明; 理想–实际范例; secure multiparty computation; millionaires' problem; malicious model; cut-and-choose; zero-knowledge proof; ideal-real paradigm;

摘要

机器学习方法对网络流量分类的前提是假设流量具有独立同分布性,而实际情况下流量特征不断发生变化,导致该方法在处理海量、不具备独立同分布的流量数据时开销较大,计算复杂度较高,精度较低.针对上述问题,本文提出一种新的分类模型.该模型将PCA算法与改进的深度卷积神经网络分类模型(improved deep LeNet-5 convolutional neural networks, LCNN)相结合进行流量分类.前者进行降维分析,发现影响检测精度的关键特征,后者采用自主特征学习方式提升分类精度.实验表明,本文方法的内存开销较之前方法降低了3.2%,检测精度提升了5%~8%.

关键词

网络流量分类; 深度卷积神经网络; PCA; 多分类器; 特征选择; Tensorflow; network traffic classification; deep convolutional neural network; PCA; multi-classifier; feature selection; Tensorflow;

论文

基于地质知识蒸馏学习的油气储集层识别方法

Method of oil and gas reservoir detection based on geological knowledge distillation learning

Website Google Scholar
李徵, 刘淇, 王喆锋, 郑毅, 林霞, 怀宝兴, 米兰, 陈恩红
中国科学: 信息科学, 2021, 51(1): 40-55

摘要

油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,智能油气储集层识别技术成为学术界和工业界共同关注的问题.然而,真实工业环境存在严重的传感数据不一致问题,给传统的监督学习模型带来巨大的挑战.本文针对传感器不一致情境中油气储集层识别任务展开研究,提出多尺度地质知识蒸馏网络的方法.首先,该方法提出一种多尺度特征自注意力融合机制来学习地质信息的多尺度动态表征.其次,该方法设计一种地质知识蒸馏学习模型,从非一致传感数据中学习额外的地质知识,进一步提升模型准确度.最后,在真实数据集上进行大量实验,结果充分证明本文提出的模型在油气储集层识别任务上的有效性和鲁棒性.

关键词

油气储集层识别; 地质知识; 蒸馏学习; 传感数据; 深度神经网络; oil and gas reservoirs detection; geological knowledge; distillation learning; sensor data; deep neural network;

摘要

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目随近邻参数K的增大呈指数级增长,精确求解该组二次规划问题往往不可行.约束放松法通过放松优化的约束项,可以在多项式时间内求解最小对抗扰动的下界.然而,本文通过理论分析和实验发现,当近邻参数K取值较大时,约束放松法求得的下界往往过于宽松,甚至会出现K越大下界越小的反直觉结果.为解决这一问题,本文提出使用随机平滑法对K-近邻分类器进行鲁棒性验证.随机平滑法利用了K-近邻分类器对高斯(Gauss)白噪声鲁棒的特点,获得了较为理想的鲁棒性验证效果.基准数据集上的实验结果表明,相比于最新的鲁棒神经网络,"随机平滑的" K-近邻分类器展现出了更好的验证鲁棒性.

关键词

监督学习; 对抗机器学习; 对抗鲁棒性; 鲁棒性验证; K-近邻分类器; supervised learning; adversarial machine learning; adversarial robustness; robustness verification; K-NN classifier;

摘要

近几年,深度模型在诸多任务中取得了巨大成功,但是深度模型需要大量的存储和计算资源实现精确决策,研究者为了将深度模型应用到资源受限的终端设备中,设计了模型压缩的优化策略来降低模型占存和计算量.本文基于剪枝压缩框架,从卷积核重要度评价的角度提出了两种模型剪枝算法.(1)由于每个卷积核都可以学习到其独有特征信息,因此本文提出了一种归因评价机制用于评价卷积核所学特征与因果特征的相关度,将模型中与因果特征相关度较低的卷积核进行裁剪,以实现模型压缩的目的,同时也能够保留原模型的归因特征,称此算法为归因剪枝.(2)第2种剪枝算法基于迭代优化剪枝框架,采用卷积通道和梯度中正相关特征评价相应卷积核重要度,以便于提高剪枝冗余卷积核的精准度,称为Taylor-guided剪枝算法.本文在VGGNet和ResNet两种网络架构上进行实验验证,结果表明:归因剪枝算法可以极大地保留原模型的归因特征;并且两种剪枝算法能够取得比当前主流剪枝算法更优异的压缩效果.

关键词

深度学习; 网络剪枝; 归因; 压缩; Taylor展开; deep learning; network pruning; attribution; compression; Taylor expansion;

摘要

在很多真实应用中,数据以流的形式不断被收集得到.由于数据收集环境往往发生动态变化,流数据的分布也会随时间不断变化.传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设,因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效.本文提出一种基于决策树模型重用的算法进行分布变化的流数据学习.该算法是一种在线集成学习方法:算法将维护一个模型库,并通过决策树模型重用机制更新模型库.其核心思想是希望从历史数据中挖掘与当前学习相关的知识,从而抵御分布变化造成的影响.通过在合成数据集和真实数据集上进行实验,我们验证了本文提出方法的有效性.

关键词

机器学习; 分布变化; 流数据; 模型重用; 集成学习; 动态环境; machine learning; distribution change; data stream; model reuse; ensemble methods; dynamic environments;

Vol. 50, No. 12, 2020 封面 目录

摘要

本文提出了一种新型多模SRLR (square ring loaded resonators)结构,并基于该谐振结构设计了一款具有高共模噪声抑制的双通带超导平衡滤波器.此外,本文详细地给出了该谐振器的差共模谐振机理,拓扑结构,模拟仿真结果.基于上述分析,使用0.5 mm厚度的氧化镁(MgO)基片上的钇钡铜氧(YBCO)高温超导薄膜设计制作一款四阶双通带平衡滤波器,该滤波器的两个通带的中心频率分别为2.2 GHz和3.5 GHz,带内的损耗分别为0.1 d B和0.12 dB,两个通带内的共模抑制分别为74.9 d B和67.4 dB.其测试曲线、模拟仿真曲线、理论计算具有良好的吻合度,验证了所提出滤波器的设计方法的正确性.

关键词

多模SRLR; 双通带; 平衡滤波器; 共模噪声抑制; 高温超导; multi-mode square ring loaded resonator(SRLR); dual-band; balanced filter; common-mode(CM) noise suppression; high-temperature superconductor(HTS);

摘要

为应对网络空间中的未知安全漏洞,拟态防御系统作为一种动态异构冗余的新型防御架构破茧而出.拟态系统根据网络环境自发进行重配置,扭转了传统静态网络攻防不对等的局面.然而目前仍缺乏有说服力的能够定量评估并比较不同的安全防御系统有效性的实用方案.本文深入研究拟态架构,提出了一种二维分析模型,该模型将系统配置细节计算为量化结果,以比较不同动态网络的可靠性,且该模型在不同网络配置间可保持良好的可扩展性.具体来说,在分析的第1维度即单节点攻击分析时,我们详细介绍了系统配置,使用广义随机Petri网模型对攻击者和防御者的行为分别进行描述建模,刻画其对系统状态的影响.结合泊松过程、常见漏洞和暴露以及常见漏洞评分系统,我们对其影响设计函数进行赋值、量化计算.在分析的第2个维度即链路攻击中,我们采用马尔可夫(Markov)链,并用鞅理论进行计算,量化表达了攻击难度即攻击得手时长和网络配置之间的关系.最后,给出日常防御下和攻击情景下的安全度量方案,验证了拟态防御的有效性,为拟态系统的设计提供了理论指导.

关键词

拟态网络防御; 广义随机Petri网络; 通用漏洞评分系统; 安全分析; 安全模型; cyber mimic defense; generalized stochastic Petri net; common vulnerability scoring system; security analysis; security model;

论文

嫦娥三号多普勒测速数据时标偏差补偿

Compensation for time-tag bias of Doppler measurement from Chang'e-3 probe

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李海涛, 樊敏, 黄勇, 程承, 李培佳, 张正好
中国科学: 信息科学, 2020, 50(12): 1932-1943

摘要

数据分析表明我国嫦娥三号月球探测器多普勒测速数据存在周期性系统差.根据多普勒测速模型和轨道信息,辅助多普勒测速信息含量分析,推导出周期性系统差产生的原因是测量数据的时标存在偏差,进而提出了自校准和差分统计校准两种补偿时标偏差的方法.计算结果表明,两种方法计算的嫦娥三号多普勒测速数据时标偏差一致.补偿时标偏差后,多普勒测速数据残差均方根(RMS)从1.5 cm/s降低到0.3 mm/s,无明显周期性系统差.以测距和甚长基线干涉(VLBI)测量数据联合定轨的结果为基准,利用时标偏差补偿后的多普勒测速数据联合VLBI测量数据进行定轨,其精度与基准轨道精度一致,位置偏差仅为2.5 m;利用时标偏差补偿后的多普勒测速数据联合测距数据进行定轨,与基准轨道的位置偏差为25 m;单独利用时标偏差补偿后的多普勒测速数据进行定轨,与基准轨道的位置偏差为200 m.

关键词

月球探测; 轨道确定; X频段; 多普勒测速; 时标偏差; lunar exploration; orbit determination; X-band; Doppler measurement; time-tag bias;

摘要

高精度实时状态估计是无人机安全飞行及执行各种任务的首要条件.多传感器(如视觉、惯性测量单元(IMU)和GPS等)融合可提高状态估计精度,并实现信息冗余,当其中某些传感器出现故障时,仍具有较好的鲁棒性.因此,本文提出结合滤波与优化的无人机多传感器融合方法,从而得到局部高精度、全局无漂移的状态估计.该方法主要分为卡尔曼(Kalman)滤波和全局优化两部分.卡尔曼滤波器作为主体融合框架,融合局部传感器(IMU)和全局传感器(经优化后的视觉、GPS、磁力计和气压计)信息得到全局位姿估计.由于卡尔曼滤波算法计算量较小,可以保证融合估计的实时性.全局优化则负责将有漂移的视觉惯性里程计信息与全局传感器(GPS,磁力计和气压计)融合对齐后,得到高精度的全局视觉估计.但优化输出会出现不连续且视觉处理存在延迟的问题.因此,将优化后的里程计再输入到卡尔曼滤波器中,从而得到高精度、实时无漂移的状态估计.最后结合具体无人机平台,进行了实际的飞行测试与定位实验,实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性.

关键词

无人机; 传感器融合; 状态估计; 卡尔曼滤波; 全局优化; unmanned aerial vehicles; multi-sensor fusion; state estimation; Kalman filter; global optimization;

论文

面向互联网的SDN流量多粒度处理机制

Traffic multi-granularity processing mechanism for Internet-oriented SDN

Website Google Scholar
卢向敏, 王兴伟, 易波, 李婕, 黄敏
中国科学: 信息科学, 2020, 50(12): 1903-1918

摘要

软件定义网络(software defined networking, SDN)作为一种新型的网络架构,将网络的控制平面与数据转发平面分离,实现了可编程化控制,为互联网提供了改善网络全局性能的新思路.虽然SDN具有全局视角优势,但在处理互联网海量数据时也存在性能瓶颈:频繁的层间通信会使控制器计算效率下降,海量的流表项数据使得交换机存储压力过大.为了进一步提升SDN的性能使其适应互联网的海量流量处理,本文提出了面向互联网的SDN流量多粒度处理机制,将SDN架构应用到互联网骨干网的流量处理中,分别从路由和调度两个方面设计并实现了流量多粒度处理机制.仿真结果表明:本文设计的流量多粒度处理机制能减少层间通信次数,减少下发流表项,维持负载均衡,提高了路由选取的正确性和有效性,提升了SDN性能,进而提升了处理互联网海量数据的能力.

关键词

软件定义网络; 互联网; 多粒度路由; 流量调度; 性能优化; software defined networking; Internet; multi-granularity routing; traffic scheduling; performance optimization;

摘要

2020年年初,新型冠状病毒感染的肺炎(COVID-19)爆发,中国采取了全面严格的防控举措全力抗击疫情.地方疫情指挥部门及时通报疫情感染数据,有助公众了解疫情的发展,及时做好防护措施.各地患者病例详情数据主要以文本形式记录,信息描述复杂,且各省市汇报的格式各异,处理难度较大.我们面向全国湖北省外近二分之一匿名的患者病例详情数据,提出了应用自然语言处理技术,辅助病例数据结构化的方法.该方法可以在标记样本较少的情况下,借助预训练模型,准确有效地提取出病例文本中的关键信息.通过对较大规模患者结构化病例数据的挖掘,本文详细分析了新型冠状肺炎总体发病性别和年龄分布特点、主要感染原因、潜伏期特点及疫情趋势等特征.由于潜伏期等时间延迟的存在,确诊人数往往不能反映一个地区的真实感染情况,结合出行大数据,本文提出了一个合理推断武汉市等城市实际感染人数的方法.该方法有助于人们提前估计地区疫情发展情况,及早采取防护措施.也可以辅助地方相关部门科学决策,尽早调度医务人员和分配医疗资源.

关键词

新型冠状病毒; 结构化病例; 自然语言处理; 预训练模型; COVID-19传播特征; 出行大数据; coronavirus; structured medical cases; natural language processing; pretrained models; COVID-19 transmission characteristics; big data of traveling;

摘要

在很多在线推荐系统场景中,用户和系统的交互通常都会按照时间间隔划分成一系列的会话.本文研究了如何在基于会话的推荐系统中对用户兴趣进行建模.现有的工作或者假设会话之间相互独立,忽略了历史会话中包含的长期用户兴趣信息;或者将用户在一个会话中的短期兴趣视为静态不变.这两者都无法充分刻画实际场景中的用户兴趣和行为.我们提出了循环记忆网络RMN,一种刻画了用户长期和短期兴趣的基于会话的推荐系统. RMN基于循环神经网络模型,其核心部分是一个储存了用户长期偏好的兴趣记忆模块.另外,我们在RMN中设计了一个会话内的记忆读取单元和一个会话间的记忆写入单元,这两个单元分别用于刻画短期(即一个会话内)的用户兴趣波动和长期(即跨越多个会话)的用户兴趣转移.我们在真实的电影推荐和职位推荐数据集上进行了实验,实验结果表明RMN相比于现有方法而言取得了显著的性能提升.

关键词

推荐系统; 会话; 长短期用户兴趣; 循环神经网络; 记忆网络; recommender systems; session; long-short term user preferences; recurrent neural networks; memory networks;

摘要

细胞神经网络(cellular neural network, CNN)具有简单的局部互联结构和高速并行处理能力,是构造人工视网膜的基础模型,可被应用于机器视觉中图像处理时的图像增强等方面.然而,现有的此类图像增强方法尚存在一些不足,例如,在处理实际复杂图像时,采用固定模板难以取得理想效果;而且,未能模拟人类视觉系统的全局和局部自适应调节特性,缺乏仿生考虑.因此,本文融合自适应三高斯(tri-Gaussian)理论和纳米信息器件忆阻器,提出了一种用于图像增强的新型仿生自适应忆阻细胞神经网络.其中,基于忆阻器的可编程性、非易失性、突触可塑性等优点,构建忆阻细胞神经网络架构.基于神经元感受野三高斯模型,利用高斯核函数和细胞神经网络的图像处理特征,提出对应的仿生自适应图像增强模板设计算法.最后,分别以灰度和彩色图像为例进行了图像增强实验和对比分析,结果表明,提出的仿生自适应忆阻细胞神经网络能够显著提高图像的全局亮度、局部对比度和清晰度.本研究可为细胞神经网络提供自适应模板设计及实现方案,提升细胞神经网络的仿生特性和硬件实现的可行性,并为图像增强等智能图像处理提供新思路.

关键词

细胞神经网络; 图像增强; 自适应三高斯模型; 仿生图像处理; 忆阻器; cellular neural networks(CNN); image enhancement; adaptive tri-Gaussian model; biomimetic image processing; memristors;

摘要

如何提升分布式存储系统中磁盘修复的速度,一直是磁盘修复问题中的难点.优化的途径有两种:一种是通过对解码算法的优化,减少修盘数据的传输量.另外一种方法是通过对修盘过程中数据流的调度,最大化地利用节点的计算能力、传输能力,进而加速修盘进程.本文从数据流的调度出发,根据数据流图和拓扑结构,计算出了节点的近似最优的修盘数据比例,并依照此比例,设计了分布式存储系统下的近似最优修盘调度算法(NOPT).对于主流的两种Reed-Solomon (RS)编码方式,本文做了等价性证明,并给出了编码转换矩阵.通过大量实验仿真可以看出,在预知系统拓扑的前提下,可以显著地减少通过交换机的流量,进而缩短修盘的时间.

关键词

Reed-Solomon码; 磁盘修复技术; 分布式存储系统; Reed-Solomon code; disk repair algorithm; distributed storage systems;

摘要

形式概念分析是以形式背景及其概念格为基础的一种数据分析方法,其中的形式概念明确反映了数据信息中对象与属性间的关系,是哲学中"概念"这一名词的形式化描述.文章提出在形式概念分析框架下进行概念约简的思想,研究保持形式背景中二元关系不变的概念约简的相关理论;针对概念约简理论中作用不同的3种概念类型,分别从算子角度以及布尔矩阵角度分析了对象(属性)概念的特征,并给出了求解概念约简的方法.

关键词

形式背景; 形式概念分析; 二元关系; 约简; 特征; formal context; formal concept analysis; binary relations; reduction; characteristic;

Vol. 50, No. 11, 2020 封面 目录

摘要

为了研究红荧烯共混体系中激子的反应过程,本文制备了一系列rubrene与3TPYMB共混的有机光电器件,并测量了不同比例的共混器件在不同温度和外加偏压条件下的光致发光和光电流的磁效应.实验发现,外加零偏压时,共混器件中光致发光磁效应(magneto-photoluminescence, MPL)在不同温度下均为类"W"线型,光电流的磁效应(magneto-photocurrent, MPC)则出现了没有报道过的类"M"线型,且MPC高场效应与低场效应随温度有不同的变化规律;同时,在外加偏压调控光电流为正的情况下,共混器件中的MPC幅值出现了正负转变.分析结果表明,器件中类"W"型曲线是受磁场调控的单重态激子分裂(singletfission, STT)过程引起的,而类"M"型MPC的低场上升部分是3TPYMB分子中极化子对间的系间窜越(intersystem crossing, ISC)过程的作用,高场下降部分则是由三重态激子–电荷湮灭(triplet-charge annihilation, TQA)过程所引起, MPC幅值的正负转变与外加偏压强度有关.本工作不仅有利于深入认识光电器件中光致发光与光电流的微观机制,而且为进一步优化红荧烯器件的光电性能提供了参考.

关键词

红荧烯; 光致发光磁效应; 光电流磁效应; 单重态激子裂变; 三重态激子–电荷湮灭; rubrene; magneto-photoluminescence; magneto-photocurrent; singlet fission; triplet-charge annihilation;

摘要

围绕如何构建能够在高动态战场环境下持续保障多样化任务完成的指挥控制系统,依据可成长软件理论、方法,提出了一套指挥控制系统的自主适变解决方案;首先建立了具备自主适变能力的指挥控制系统总体架构模型,并构建了面向深度软件定义的核心任务保障框架;在此基础上,给出了基于"环境认知环–决策执行环"的"双环"自主适变机制,以实现面向任务保障的主动感知、适变控制和重构演化;最后基于所构建的技术验证原型系统进行了运行等级转进、资源受损下的业务持续运行等典型场景下的仿真试验验证.

关键词

指挥控制系统; 可成长软件; 自主适变; 核心任务保障; command and control systems; growing software systems; autonomous adaptability; core-mission assurance;

可成长软件专题 | 论文

面向大规模集群的柔性配置更新推送方法

Flexible configuration update delivery for large clusters

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唐震, 王伟, 黄宇, 李艳林, 纪树平, 宋傲, 魏峻, 黄涛
中国科学: 信息科学, 2020, 50(11): 1645-1664

摘要

配置管理是支撑云服务提供商管理大规模容器集群的重要基础设施.这一规模的集群通常包含百万量级的容器实例,如何根据不同业务场景的需求,及时可靠地将配置更新推送至对其感兴趣的容器实例,是亟待解决的关键问题.然而,现有方法仍存在不足之处.保障顺序一致性的共识算法限制了集群的扩展能力,难以适用于大规模集群.反熵算法存在长尾现象,时延难以保障,不适用于推送关键的配置更新.为了应对上述挑战,本文提出了一种面向大规模集群的柔性配置更新推送方法.这一方法基于发布/订阅机制,引入基于完全N叉树拓扑的可定义的多层次推送,并使用订阅者的部分计算资源协助推送,以提升推送性能;引入容错机制以应对节点失效和网络分区,保障网络分区时多分区读写可用.方法的拓扑参数和策略可根据业务场景对性能、可靠性等维度的不同需求而调整.实验结果表明,与现有的方法相比,我们的方法可以有效降低更新推送的时延,并可有效应对节点失效和网络分区场景.

关键词

更新推送; 配置管理; 完全N叉树; update delivery; configuration management; complete N-ary tree;

可成长软件专题 | 论文

深度学习模型终端环境自适应方法研究

Context-aware adaptation of deep learning models for IoT devices

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郭斌, 仵允港, 王虹力, 王豪, 刘思聪, 刘佳琪, 於志文, 周兴社
中国科学: 信息科学, 2020, 50(11): 1629-1644

摘要

随着人工智能和物联网的快速发展与融合,智能物联网AIoT正成长为一个极具前景的新兴前沿领域,其中深度学习模型的终端运行是其主要特征之一.针对智能物联网应用场景动态多样,以及物联网终端(智能手机、可穿戴及其他嵌入式设备等)计算和存储资源受限等问题,深度学习模型环境自适应正成为一种新的模型演化方式.其旨在确保适当性能的条件下,能自适应地根据环境变化动态调整模型,从而降低资源消耗、提高运算效率.具体来说,它需要主动感知环境、任务性能需求和平台资源约束等动态需求,进而通过终端模型的自适应压缩、云边端模型分割、领域自适应等方法,实现深度学习模型对终端环境的动态自适应和持续演化.本文围绕深度学习模型自适应问题,从其概念、系统架构、研究挑战与关键技术等不同方面进行阐述和讨论,并介绍我们在这方面的研究实践.

关键词

智能物联; 环境自适应; 模型演化; 深度模型压缩; 云边端模型分割; 领域自适应; AIoT; context-aware adaptation; model evolution; deep learning model compression; edge-based model partition; domain adaptation;

可成长软件专题 | 论文

意图敏感的日志自动增强

Intention-aware log automation

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贾周阳, 李姗姗, 刘晓东, 王戟, 廖湘科
中国科学: 信息科学, 2020, 50(11): 1612-1628

摘要

高质量的日志代码是软件故障诊断的重要依据.由于缺乏统一规范、开发人员不够重视等原因,现有软件中的日志质量参差不齐.目前,已有工作致力于日志的自动化增强,主要分为基于易错模式的方法和基于代码特征的方法,这些方法通过总结软件易错代码模式或学习已有日志代码的代码特征,进而在相应的代码段中自动添加日志语句.但开发人员添加日志代码的意图往往难以用固定的模式或特征来描述,导致日志增强的准确性不高.因此,本文探索了意图敏感的日志增强方法,提出了一种日志意图描述模型(log-intention description model, LIDM),在此基础上设计和实现了自动化日志增强工具SmartLog. SmartLog利用LIDM提取日志代码意图,挖掘日志增强规则,进而实现意图敏感的日志自动增强.本文在6款成熟且被广泛使用的开源软件上对SmartLog的有效性展开了评估.评估结果显示, SmartLog的准确性相比两个已有最好的日志增强工具分别提升43%和16%.此外,本文收集了软件演化过程中86个开发人员增加日志的实例,并使用SmartLog和两个已有工具分析每次日志演化的旧软件版本,发现3个工具可自动在新软件版本添加的日志分别是49, 10, 22个,软件演化效率相比已有工作显著增强.

关键词

日志增强; 故障诊断; 日志演化; 软件意图; 日志自动化; log enhancement; failure diagnosis; log evolution; software intention; log automation;

Vol. 50, No. 10, 2020 封面 目录

摘要

针对当前求解大时间带宽积椭圆球面波函数(PSWF)无统一表达式的问题,通过对基于Hermite函数和Legendre多项式的显式渐近表达式求解误差的理论和数值分析,提出一种大时间带宽积PSWF及其微分算子特征值的显式渐近表达式,明确了大时间带宽积(c> 10π) PSWF及其微分算子特征值基于Hermite函数和Legendre多项式的精确高效求解的适用条件和计算方法.性能对比分析结果表明,本文提出的表达式可保证各阶PSWF及其微分算子特征值始终满足误差要求,且正交性与能量聚集性具有显著优势.

关键词

椭圆球面波函数; 大时间带宽积; 显式渐近表达式; Hermite函数; Legendre多项式; PSWF; large time-bandwidth product; explicit asymptotic expressions; Hermite function; Legendre polynomial;

摘要

液体运载火箭作为卫星运载的重要平台,对其结构安全性进行准确的评估极其重要.本文针对液体运载火箭实际工作过程中监测数据易受到噪声干扰的问题,基于置信规则库(belief rule base,BRB)提出了一种考虑环境干扰的液体运载火箭结构安全性评估方法.首先,通过分析火箭监测数据的特征,提出了一种基于距离的监测指标不确定度求取方法,通过指标不确定度来反映噪声对于监测数据的影响程度;然后,针对目前置信规则库模型中仅考虑了定性知识的不确定,无法处理监测数据不确定的问题,提出了一种考虑指标不确定度的输入数据匹配度转换方法,监测数据中包含不确定性信息的大小通过剩余匹配度表示;最后,基于BRB构建了液体运载火箭安全性评估模型,对存在不确定性的监测数据进行融合,得到液体运载火箭的安全性状态.通过实验室搭建的基于无线传感网络的运载火箭监测平台验证了所提方法的有效性.

关键词

安全性评估; 液体运载火箭; 指标不确定度; 置信规则库; 无线传感网络; safety assessment; liquid launch rocket; index uncertainty; belief rule base; wireless sensor network;

论文

带有隐式反馈的SVD推荐模型高效求解算法

Efficient solution of the SVD recommendation model with implicit feedback

Website Google Scholar
蔡剑平, 雷蕴奇, 陈明明, 王宁, 张双越
中国科学: 信息科学, 2020, 50(10): 1544-1558

摘要

作为推荐系统的重要组成部分,协同过滤已成为了当今主流的推荐方法之一.其中基于潜在因子的协同过滤常采用SVD推荐模型分析用户喜好.近年来,随着SVD推荐模型研究的深入, SVD++,TrustSVD等一类带有隐式反馈的SVD推荐模型被相继提出.此类模型能更有效地从有限的数据源中挖掘有用信息并取得了较好的效果,因此受到了人们广泛关注.然而,现有文献大多关注于模型设计,缺乏专门针对带有隐式反馈的SVD推荐模型的高效求解算法.为此,本文首先研究了一般性的SVD推荐模型梯度求解框架,然后以SVD++推荐模型为突破口,基于块梯度下降方法设计了高效求解算法BCDSVD++并解决了容量矩阵求逆、稀疏数据优化处理等两个关键问题.实验表明,本文所设计的BCDSVD++算法具有比传统的并行梯度下降法更高效的求解效率及收敛能力.

关键词

SVD推荐模型; 隐式反馈; SVD++; 块坐标下降法; 协同过滤; SVD recommendation model; implicit feedback; SVD++; block coordinate descent method; collaborative filtering;

摘要

否定选择算法(negative selection algorithm, NSA)是人工免疫系统的核心基础算法.孔洞是引起NSA检测率低的重要因素.传统NSA未考虑孔洞的分布,采取在特征空间内通过完全随机的方式盲目生成检测器以修复孔洞,导致孔洞修复效果不佳,并且淘汰无效的检测器也异常耗时.孔洞问题在生物免疫系统中也同样存在.生物免疫系统利用MHC分子针对孔洞产生的特殊形态,对免疫细胞的发育过程进行限定,从而训练出覆盖孔洞的免疫细胞,进而解决孔洞问题.受此启发,本文提出一种基于免疫MHC的否定选择算法——孔洞修复方法 MHC-NSA.首先以训练样本生成的维诺图(Voronoi)对形态空间进行划分,利用维诺图的最邻近特性,在维诺图中两类点处快速生成两类检测器,以较小训练代价达到对非自体空间较好的覆盖;其次模拟MHC针对孔洞所具有的特殊形态,对所产生的孔洞位置进行定位,并限定该位置生成孔洞修复检测器,从而提升孔洞修复效果.理论分析表明,MHC-NSA所生成的孔洞修复检测器可将孔洞最高占比降低62.8%,且MHC-NSA的时间复杂度由传统NSA算法的指数阶降低到多项式阶.在UCI数据集Balance Scale上的实验表明, MHC-NSA的检测器训练时间较典型NSA算法代表RNSA, V-Detector和BIORV-NSA在分别降低53.73%, 96.43%和92.66%的同时,检测率分别提升69.57%, 44%和17.54%.

关键词

人工免疫系统; MHC; 否定选择算法; 孔洞; AIS; MHC; NSA; Holes;

摘要

本文关注敏感数据的隐私保护问题,开展满足差分隐私的分布式Logistic回归模型研究.通过对算法输出结果加扰动,实现分布式差分隐私.进一步,为了防止计算机信息交互过程中可能产生的隐私泄露,针对算法迭代过程加扰动的方式提出了基于Alternating Direction Method of Multipliers(ADMM)算法的分布式Logistic变量扰动算法,并给出算法的理论界估计.实验表明,所提算法可有效地处理分布式存储数据并保护其隐私.

关键词

差分隐私; 分布式算法; Logistic回归; ADMM算法; differential privacy; distributed algorithm; logistic regression; ADMM algorithm;

摘要

双目标最小生成树问题是一个NP-难问题,在光缆通信、智能控制等领域有其重要的应用价值.警示传播(warning propagation, WP)算法是一种基于因子图的消息传递算法,可用于求解组合优化问题.借助于Boltzmann机模型使一个无向图转换为因子图,将求解无向图上的双目标最小生成树问题映射为求解因子图上的对应问题,进而设计一种求解双目标最小生成树问题的警示传播算法.选取由随机数种子产生的若干随机数构造邻接矩阵,生成对应的无向图实例,数值实验结果表明,该算法优于同类算法.

关键词

双目标优化; 组合优化; 警示传播算法; 最小生成树; 因子图; double-objective optimization; combinatorial optimization; warning propagation algorithm; minimum spanning tree; factor graph;

Vol. 50, No. 8, 2020 封面 目录

摘要

公平性学习是机器学习领域的研究热点,预防歧视的目的在于执行预测任务之前消除不公平训练集对于分类器的影响.为了保证分类公平性和准确性,本文通过发现和消除原始数据集中的歧视样本寻找生成公平数据集的方法,即提出了一种基于分类间隔的加权方法用于处理二分类任务中的歧视现象,并在demographic parity和equalized odds公平性判定准则上实现分类公平.为了不影响分类准确性,本文基于最大间隔原理将样本投影之后选出目标集,对于目标集中的每个样本,通过加权距离度量方法判定该样本是否具有歧视性,并进行修正.通过在3个真实数据集上与已有方法进行实验对比,本文的方法能够获得更好的分类公平性和准确性,并且不局限于特定的公平性判定准则和分类器.

关键词

公平性学习; 分类间隔; 目标集; 加权距离度量; 歧视性; fairness learning; classification margin; target set; weighted distance metric; discriminatory;

论文

基于样本稳定性的聚类方法

Clustering method based on sample's stability

Website Google Scholar
李飞江, 钱宇华, 王婕婷, 梁吉业, 王文剑
中国科学: 信息科学, 2020, 50(8): 1239-1254

摘要

数据类型和分布的复杂化导致样本间关系的不确定性增强,给有效挖掘数据的潜在类簇结构带来挑战.为降低样本关系不确定性对数据聚类带来的影响,本文将聚类集成中样本稳定性概念扩展至聚类分析中.本文从理论上分析样本稳定的合理性,并提出基于信息熵的样本稳定性度量方法.此外,本文提出一个基于样本稳定性的聚类方法,该方法先将数据分为稳定样本集和不稳定样本集,然后挖掘稳定样本的团簇结构,并将不稳定样本划分至该团簇结构中.最后,本文通过二维人造数据和图像分割场景可视化显示样本稳定性的合理性,并在基准数据集上验证本文所提聚类算法的有效性.

关键词

机器学习; 无监督学习; 聚类分析; 样本稳定性; 稳定性理论; machine learning; unsupervised learning; clustering analysis; sample's stability; stability theory;

摘要

在多任务学习问题中,随机效应(random effects)可能同时存在于所有子任务中,而每个子任务又存在对应的稀疏效应(sparse effects).这在文本分析尤其在对电影评论的情感分析中,尤为常见.在本文中,我们提出一种用于数据中同时存在共享随机效应和特定稀疏效应的混合多任务学习模型,并命名为MSS (multi-task learning with shared random effects and specific sparse effects)模型.在模型的建立过程中,我们利用Bayes框架,针对不同效应的特点设定不同的先验分布和超参数.在模型的求解过程中,我们使用变分推断克服Bayes推断中的计算难题,使MSS模型在大规模数据分析中具备广泛的适应性.通过全面的模拟数据实验和真实数据实验的分析结果,我们展示了MSS模型在模型预测和变量选择方面同时具备随机效应模型(random effects models)和稀疏回归模型(sparse regression models)的优势,相比已有方法大幅提高泛化性能. MSS模型通过对多任务学习模型中不同效应的区分,能够更加有效的识别模型中的共享随机效应和特异稀疏效应,进而增强模型在模型预测和变量选择方面的性能.

关键词

多任务学习; 随机效应; 稀疏性; 变量选择; Bayes推断; multi-task learning; random effects; sparsity; variable selection; Bayesian inference;

论文

基于网络嵌入方法的耦合网络节点表示学习

Coupling network vertex representation learning based on network embedding method

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韩忠明, 刘聃, 郑晨烨, 刘雯, 段大高, 董健
中国科学: 信息科学, 2020, 50(8): 1197-1216

摘要

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面也有了很大的变化,研究重点从单网络分析挖掘逐渐演变至耦合网络分析挖掘.本文首先分析了嵌入方法在单网络节点表示学习中的研究现状,对比了现有方法的优劣.然后借鉴单网络中嵌入方法的思想,针对耦合网络提出了耦合网络嵌入模型CWCNE.针对耦合网络的特性,改进了嵌入方法中的游走算法,提出了一种网络间带约束的随机游走策略;同时改进了模型的训练方法,使用网络间迭代训练的方式来学习模型参数.最后使用了社交耦合网络、学术耦合网络、影视耦合网络、诗词耦合网络、著作耦合网络等5组数据集验证了CWCNE的有效性.并在社团划分、实体识别、标签分类等任务上取得了良好的结果.

关键词

网络嵌入; 节点向量; 耦合网络; 表示学习; 社团划分; 主体识别; 标签分类; network embedding; vertex vector; coupling network; representation learning; community detection; entity recognition; label classification;

摘要

基于内存计算模型的分布式数据处理系统,如Flink和Spark,经常遭受严重的内存压力,尤其在平台内存资源紧张,且被多个用户或组织共享情况下,内存资源竞争进一步加剧.用户应用被分配的内存空间不足,会在运行期间产生严重的垃圾回收(garbage collect, GC)开销,而分配过量的内存会导致平台资源的浪费.因此平台中如何为用户应用配置合适的内存成为关键问题.通过研究分析发现,平台上的多个应用会多次共同处理某个特定的数据集,且应用对数据的处理逻辑具有相似性,如图计算和机器学习应用;大数据应用框架的算子API和用户自定义方法 (UDF)与数据处理逻辑有着密切的关系,继而影响运行时内存的使用.基于该发现,本文提出了一种预估新提交应用的合理内存阈值的方法.该方法利用程序分析与历史应用处理数据特征分析,基于kTree判断与历史应用的数据路径的相似性来预估新应用的合理内存阈值,并在Spark系统上实现该方法.通过一系列实验评估预估的准确性和性能收益,实验结果表明本方法预估大数据应用的结果与真实合理内存阈值的误差比例低至4%,预估过程所产生的开销与应用运行时间相比可以忽略不计,平台上数据处理应用整体执行时间减少至56%.

关键词

内存管理; 生命周期; 代码诊断; 数据处理系统; 分布式系统; memory management; lifetime; program diagnostics; data-processing system; distributed system;

Vol. 50, No. 7, 2020 封面 目录

论文

全天候自然场景下的人脸佩戴口罩识别技术

Mask-wearing recognition in the wild

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张修宝, 林子原, 田万鑫, 王艳, 沈海峰, 叶杰平
中国科学: 信息科学, 2020, 50(7): 1110-1120

摘要

日常生活中,面对经呼吸道传播的传染性疾病或厂矿生产过程中产生的扬尘沙土,人们佩戴口罩进行防护可保护身体健康和生命安全.人脸佩戴口罩的自动化识别可以有效监督人们佩戴口罩,是抑制疾病快速传播和保护身体健康的重要技术手段.对于生活和生产中的口罩佩戴识别的需求,本文提出了基于深度学习的人脸检测和口罩佩戴识别相结合的方法.该方法在人脸检测中利用特征融合金字塔,结合空间和通道注意力学习,以及分割分支进行神经网络弱监督学习.另外针对检测后的人脸子图像,采用图像分类的方法实现快速识别,并加入注意力学习机制,增强模型对口罩区域特征的学习.利用近20万的公开和企业自有数据,并采用数据增强等方法,在全天候自然场景下取得了99.50%的识别准确率.该技术已广泛应用于滴滴出行实际业务中,日均处理百万数量级的请求.该服务已对外开放,关键算法已开源,从而使其发挥更大的应用价值和社会价值.

关键词

口罩佩戴识别; 人脸检测; 人脸属性识别; 特征金字塔; 注意力学习; mask-wearing recognition; face detection; face attribute recognition; feature pyramid; attention;

摘要

景点推荐系统可以帮助游客过滤大量的无关信息,还能辅助商家发掘潜在的顾客.然而,现有的基于传统方法的推荐系统,如基于内容的推荐或协同过滤系统,虽推荐过程相对透明直观,但由于数据稀疏性的存在,推荐结果往往不够准确;基于深度学习的推荐方法,虽在一定程度上提高了推荐结果的精度,但由于缺乏可解释性和透明度,难以满足部分用户理解推荐依据的愿望,也阻碍了此类方法的推广应用.为了解决当前方法所存在的局限,本文引入基于知识图谱的景点推荐框架,将推荐过程与知识图谱嵌入相结合,推断用户兴趣在知识图谱上的传播路径,以此作为推荐依据.此外,本文通过对真实旅游数据的多角度时空分析,探究旅游活动的时空规律,并将其应用于景点推荐框架中,提出一种面向旅游的基于知识图谱的可解释推荐方法——Geo-RippleNet,并通过构建基于开放网络资源的旅游知识图谱,对Geo-RippleNet进行了全面的实验验证.结果表明,本文提出的基于知识图谱的景点推荐方法,不仅可以最大限度地吸收知识图谱丰富的语义信息,从而实现可观的性能提升,还能充分利用图谱的关系知识,推理兴趣传播路径,以增强推荐结果的可解释性.此外,将旅游活动的时空规律融入到上述推荐框架中,能够还原用户出游和决策的时空过程,进一步提高方法的性能表现.

关键词

旅游知识图谱; 景点推荐; 可解释性; 推荐系统; 旅游管理; tourism knowledge graph; attraction recommendation system; interpretability; recommendation system; tourism management;

摘要

随着网络信息的剧增,信息流服务备受用户关注.在信息流服务中,如何衡量文本之间的相关度进而从多来源的信息渠道中过滤掉冗余信息提升推荐满意度成为至关重要的环节.当前主流的文本相关度计算方法均是将文本表示为向量,进而通过衡量向量之间的相似度来度量文本间的相关度.然而,信息流中的文本多为新闻文本,这些文本的核心是其描述的事件,基于此需要从事件的角度挖掘文本的核心特征进而利用其计算文本间的相关度.当前针对事件的研究大多数着眼于句子级别.事实上,在计算文本相关度时,需要从篇章级别把握文章的内容.故此,篇章级的事件分析更有影响力.为此,本文在句子级事件抽取的基础上,提出了一种篇章级的事件表示方法,其利用句子级事件的抽取结果构建篇章事件连通图,并选取图中重要的节点作为篇章级事件的代表,之后利用篇章级的事件表示结果来度量文本之间的相关度.实验显示,本文提出的文本相关度计算方法要远好于传统的文本相关度计算方法.

关键词

篇章事件连通图; 篇章级事件相关度; 文本排序; 关键子句筛选; 子句连通图; passage event connection graph; passage-level event correlation; textrank; selection of key sentence; sentence-level connection graph;

摘要

地理知识是人类对地理现象或事物空间分布、演变过程和相互作用规律的认知结果.当前大数据环境下的地理信息服务,普遍存在"数据海量、信息爆炸、知识难求"现象.地理知识图谱是一种利用语义网络对地理概念、实体及其相互关系进行形式化描述的知识系统,在地理知识理解、地学问题求解、时空预测决策等方面具有巨大的应用潜力.地理知识除了具有通用知识的内涵和特点之外,还具有特定的时空特征和地学机理特点.因此,地理知识图谱构建和应用既具有一定的通用性,同时具有一定的专业特殊性.本文结合地理知识的时空特征和知识图谱的表达形式,提出了一种顾及时空特征的地理知识图谱构建方法.首先,系统梳理了地理知识图谱构建的基本思路和技术流程,并简要阐述了地理知识获取、地理知识抽象与表达、地理知识组织与管理3个关键环节的主要研究内容及其进展.其次,从地理学回答的基本问题出发,对地理知识的内容特征进行概括和抽象,构建了涵盖"地理概念–地理实体–地理关系" 3个层次的地理知识表达模型,用于描述不同粒度地理知识语义单元的基本组成及其逻辑关系.最后,借鉴知识图谱采用的语义网络知识表示方法,提出了基于"过程–关系"的地理知识表示方法.该方法以时间和空间特征为基本条件,以地理实体的状态划分为基础,实现了地理实体演化过程以及复杂地理关系的形式化描述.本文的研究成果有效解决了融合时空间维度的地理知识结构化表达和形式表示问题,为地理知识获取、融合、推理与应用奠定了基础.同时,在地质、环境、气象等地学领域具有一定通用性,对地学知识服务的推进具有重要参考价值.

关键词

地理实体; 时空特征; 地理知识表达模型; 地理知识形式化; 地理知识图谱; geographical entity; spatio-temporal feature; geographical knowledge representation model; geographical knowledge formalization; geographical knowledge graph;

摘要

一个准确丰富的人物关系图谱不仅能够为大众提供人物实体的清晰介绍和人物之间的相互关联,而且能够为智能服务系统提供有效的知识支持.目前大多知识来源均以百科类表格数据为起点,在此基础上构建知识图谱.本文主要描述如何充分利用百科类文本数据构建高质量的人物关系图谱.为解决表格数据中存在属性缺失和错误的问题,我们采用模式匹配和深度学习模型相结合的策略从文本数据中自动学习属性值,进行属性补全和纠错,有效提高了知识图谱的覆盖率和正确率.

关键词

知识图谱; 人物关系图谱; 属性补全与纠错; 信息抽取; knowledge graph; inter-personal relation knowledge graph; attribute identification; information extraction;

Vol. 50, No. 6, 2020 封面 目录

摘要

片段视频语义识别旨在识别视频中短小片段的语义概念,是视频分析的一项重要任务.由于片段视频的数量巨大且缺乏可参考的网络标签,片段视频的标记十分困难,通常只能对部分片段视频进行标记.如何利用有限的语义标签提高片段视频语义识别的准确率是一项关键挑战.因此本文提出了一种基于长短时预测一致性的视频语义识别算法.该算法通过引入完整视频语义与片段视频语义一致性的约束,对片段视频语义识别结果进行筛选,以此提高片段视频语义识别的准确率.本文提出的算法在大规模视频数据集YouTube-8M的片段视频语义识别任务上达到了82.62%的平均均值准确率(mean average precision, MAP)识别精度,在第三届YouTube-8M比赛中排名第二.

关键词

大规模视频语义识别; 片段视频语义识别; 语义一致性; 特征聚合; 预测可靠性; large-scale video semantic recognition; segment-level semantic recognition; semantic consistency; feature aggregation; reliable prediction;

摘要

近年来,视频数据资源的日益丰富催生了一系列对于视频片段精细检索的需求.在这样的背景下,对于跨模态视频片段检索的研究逐渐兴起,其旨在根据输入的查询文本,输出一段视频中符合文本描述的片段.现有的研究工作主要关注于查询文本与视频片段的全局或局部的特征表达,而忽略了查询文本与视频片段中所蕴含的语义关系在跨模态检索中的匹配.例如,给定查询文本"一个人在打篮球"时,现有检索系统将根据整个查询文本和的视频的特征,或者关注于文本与视频中所表现的实体(如"人","篮球")来计算合适的视频片段,而缺乏对于"人打篮球"这类语义关系的考虑.因此,它们将难以辨别语义关系上的不同,从而限制了检索质量的提升.为了解决这个问题,本文提出跨模态关系对齐的图卷积框架CrossGraphAlign,通过分别构建文本关系图(textural relationship graph)与视觉关系图(visual relationship graph)来建模查询文本与视频片段中的语义关系,再通过跨模态对齐的图卷积网络来评估文本关系与视觉关系的相似度,从而帮助构建更加精准的视频片段检索系统.在公开的跨模态视频片段检索数据集TACoS和ActivityNet Captions上的实验结果表明,本文提出的方法可以有效地利用语义关系来提升跨模态视频片段检索的召回率.

关键词

关系对齐; 语言关系; 视觉关系; 图卷积网络; 跨模态视频片段检索; relationship alignment; textual relationship; visual relationship; graph convolutional network; cross-modal video moment retrieval;

摘要

随着万维网的发展,知识图谱数据大量增长,并在面向智能应用的研究中受到广泛关注.知识图谱用RDF (resource description framework)三元组描述实体相关的事实.在知识图谱中,关于一个实体的描述可能包含大量三元组,在一些需要直接呈现实体信息的应用中,为了避免用户信息过载,并适应有限的呈现空间,就需要进行实体摘要.实体摘要任务是从实体描述的众多三元组中选出最有代表性的子集作为摘要,以呈现给用户阅读.本文提出一种新的实体摘要方法 ESSTER以生成具备高可读性和低冗余性的实体摘要.该方法结合三元组的结构与文本特征,基于结构特性度量知识图谱中三元组的重要性,基于N元语法和文本语料度量三元组的可读性,基于逻辑推理、数值比较和文本相似判断三元组间的冗余关系.综合这3种技术要素,将实体摘要问题建模为组合优化问题进行求解.本文在两个由人工标注的公开数据集上与6种现有方法进行了对比实验,结果表明本文提出的方法效果达到了当前最佳水平.

关键词

知识图谱; 实体摘要; 冗余性; 可读性; 组合优化; knowledge graph; entity summarization; redundancy; readability; combinatorial optimization;

摘要

识别海量变量间潜在的复杂关联关系,判断不同形式关联关系的强弱,是大数据关联关系挖掘的重要任务之一.然而,数据分布的不确定性、关联关系的多样性,使得基于分布假设的关联关系度量和基于数据驱动的非参数度量方法的适用性、准确性难以保证.因此,设计一种对关联关系形式无偏的有效关联度量方法变得至关重要.本文从大数据背景下潜在关联关系应被公平排序的需求出发,回顾了目前关联度量的公理化条件,给出了大数据关联关系度量可能需满足的性质;讨论了两类基于邻域视角的度量方法存在的不足;提出了本文基于k-NN粒的关联度量方法,称为最大邻域系数.人造数据集和真实数据集实验从不同角度验证了本文所提方法的有效性和优越性.最后指出了实验中发现的有趣现象和有待解决的理论问题,以引起对该领域更深入的思考和研究.

关键词

大数据; 复杂关联关系挖掘; 关联度量; 数据驱动; 粒计算; k-NN粒; big data; complex associations mining; association measure; data-driven; granular computing; k-NN granule;

摘要

在基于深度网络的自然语言处理任务中,嵌入表示层用词向量刻画词的语义信息,可以有效地提升模型性能.词向量可以和当前任务一起端到端地进行学习,但是从模型参数数量的角度来看,词向量的训练很容易在小语料库上过拟合.为了解决这个问题,通常会使用在大语料库上预训练得到的词向量.首先,本文总结了几种常见的复用预训练词向量的方法.其次,由于当前任务的变化,会有一些新词出现,这些新词的词向量不能通过预训练的词向量获得,因此本文提出了一种保持语义关系的词向量复用算法(SrpWer). SrpWer首先对当前数据集中词语之间的关系进行建模,然后结合预训练的词向量生成新词对应的词向量.实验结果验证了SrpWer的有效性.

关键词

自然语言处理; 词向量; 模型复用; 新词; 深度学习; natural language processing; word embeddings; model reuse; new words; deep learning;

摘要

集成特征选择算法将多种特征选择方法结果结合在一起,旨在得到更加有效的特征子集.然而这些算法通常假设每种特征选择方法是平等的,没有考虑不同特征选择方法性能的差异性,导致少数方法选择出的有效特征被忽略.为解决这一问题,本文提出一种可以有效地结合不同特征选择方法优势,并利用专家的知识逐步改善所选特征的交互式特征选择方法.该方法包括一个基于众包学习的集成特征选择算法和一个基于该算法开发的可视分析系统.基于众包学习的集成特征选择算法利用众包学习模型对不同特征选择方法的性能进行建模,计算每种方法的可靠性,并在此基础上将这些方法的结果有机融合.可视分析系统提供了丰富的排序方式,帮助专家理解单个特征选择方法的特征选择结果和特征在分类任务中所起的作用,从而让专家交互迭代地改善现有特征子集.在4个真实世界数据集上的数值实验表明,相比于现有的集成特征选择算法,本文提出的算法能够带来0.63%~2.85%分类准确率的提升.此外,在文本和图像数据集上进行的两个案例分析表明,本文提出的可视分析系统能够进一步带来0.28%~5.24%的分类准确率提升.

关键词

集成特征选择; 众包学习; 可视分析; 交互式可视化; 排序可视化; ensemble feature selection; learning-from-crowds; visual analysis; interactive visualization; ranking visualization;

大数据分析专题 | 论文

元自步学习

Meta self-paced learning

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束俊, 孟德宇, 徐宗本
中国科学: 信息科学, 2020, 50(6): 781-793

摘要

自步学习是近年来机器学习领域提出的一种启发于人和动物"由易到难"学习过程的学习机制.尽管自步学习已取得可喜的理论与应用进展,但是当前的自步学习算法仍存在超参数选择的瓶颈问题.针对该问题当前主要采用一些启发式的手工设计方法或者交叉验证方法,然而此类方法效率很低,缺乏理论性指导,难以推广应用到广泛的实践问题中.针对这一挑战性问题,本文提出一种基于元学习机理的自步学习算法,该方法能使自步学习中涉及的超参数以数据驱动的方式自动习得,从而大大减弱了自步学习的这一核心问题.特别地,我们针对3种典型的自步学习实现格式,将所提元学习策略实质性嵌入,通过回归和分类实验验证了所提算法的准确性和泛化性,特别验证了相比于传统超参设置方法的显著优越性.

关键词

自步学习; 元学习; 样本加权; 噪声标记下学习; 超参数选择; self-paced learning; meta learning; sample re-weighting; learning with noisy labels; hyper-parameter tuning;

Vol. 50, No. 5, 2020 封面 目录

摘要

针对椭圆球面波函数(prolate spheroidal wave functions, PSWFs)信号处理与检测复杂度高的问题,基于具有相同奇偶对称性的PSWFs信号进行线性运算后其奇偶对称性不变的特点,提出了时域严格奇偶对称的PSWFs信号构建方法.依据相同奇偶对称性的PSWFs信号在半符号周期与整符号周期其正交性相同的特性,采用对奇对称、偶对称信号分组处理,利用半符号周期信号进行检测,降低参与运算的信号数值解点数的思路,提出了基于时域奇偶特性的PSWFs信号检测方法.理论与数值分析表明,与相干检测相比,所提的信号检测方法能够在不降低系统误码性能的前提下,检测计算复杂度由O(NQ)降低为O(NQ/2),降低约50%.

关键词

奇偶对称; 信号检测; 椭圆球面波函数; 对折处理; 叠加平均处理; 分层处理; parity symmetric; signal detection; prolate spheroidal wave functions; folding processing; overlapping averaging processing; hierarchical processing;

摘要

气体传感器阵列的优化是电子鼻领域亟需解决的关键问题之一,同时也是一种特殊的特征选择问题.本文结合特征相关性和特征重要度,提出了一种有效的新型传感器(特征)重要性衡量方法——动态特征重要度,并在此基础上提出了一种新的基于动态特征重要度的电子鼻传感器阵列优化算法SAO DFI.通过对两种不同的气体环境下采集的数据进行分析,测试了重复传感器、传感器(特征)重要度、传感器(特征)相关性以及传感器特征参数对SAO DFI算法的影响,其优化结果证明了该阵列优化算法的有效性、鲁棒性和可解释性.

关键词

阵列优化; 气体传感器; 特征选择; 特征相关性; 电子鼻; 动态特征重要度; array optimization; gas sensor; feature selection; feature correlation; electronic nose; dynamic feature importance;

摘要

面向末端具有可变负载的压电柔性悬臂梁振动主动控制,本文提出了一种基于改进多模型切换性能指标函数的多模型混合自适应振动主动控制方法.通过引入包含次级通道与结构正反馈通道的预滤波器,消除了抑振作动器与参考传感器之间的结构振动正反馈对振动主动控制的负面影响.通过构建以压电智能柔性悬臂梁为受控对象的MATLAB xPC实时验证平台,针对单频扰动、双频窄带扰动以及宽带扰动,开展了实时实验对比验证.相关实验结果表明:本文所提出的多模型混合自适应振动主动控制方法是可行的,能够显著改善负载变化情况下的振动抑制效果,且收敛速度较快.

关键词

多模型自适应控制; 切换控制; 振动主动控制; 压电悬臂梁; 可变负载; 实时控制; multiple model adaptive control; switching control; active vibration control; piezoelectric cantilever beam; varying load; real-time control;

摘要

针对第三关节为被动的平面四连杆(active-active-passive-active,简称AAPA)欠驱动机械臂的位姿控制问题,提出一种基于模型降阶与链式结构的控制策略.整个控制过程被划分为3个阶段.第1阶段,通过控制第四连杆的角度至零,将平面AAPA机械臂降阶为平面虚拟四连杆(active-activepassive,简称AAP)欠驱动机械臂.第2阶段,首先将平面虚拟AAP机械臂的模型转换为标准链式结构形式.然后,设计相应的控制器将平面虚拟AAP机械臂的被动关节控制至其目标位置,同时,将被动连杆的姿态角控制至中间姿态角,从而将平面AAPA机械臂进一步降阶为平面Acrobot.第3阶段,控制平面Acrobot驱动连杆的角度至其目标角度,连带实现对被动连杆的角度控制,最终实现平面AAPA机械臂的位姿控制目标.考虑到平面Acrobot存在角度约束,因此,利用遗传算法协调与优化被动关节的目标位置、被动连杆的中间姿态角、第四连杆的目标角度与被动连杆的目标姿态角,确保平面Acrobot对于系统目标位姿的目标角度解存在.最后,通过仿真验证控制策略的有效性.

关键词

平面四连杆欠驱动机械臂; 位姿控制; 模型降阶; 链式结构; 遗传算法; planar four-link underactuated manipulator; position-posture control; model reduction; chained structure; genetic algorithm;

摘要

实际空战的复杂性和不确定性及部分空战信息未知性,给无人机空战目标意图预测带来巨大挑战.针对非完备信息下无人机空战目标意图预测问题,本文提出了一种基于长短时记忆(long shortterm memory, LSTM)网络的非完备信息下空战目标意图预测模型.采用分层的方法建立空战目标意图预测特征集,并将空战信息编码成时序特征,将专家经验封装成标签,引入三次样条插值函数拟合以及平均值填充法来修补不完备数据,利用自适应矩估计(adaptive moment estimation, Adam)优化算法,加快目标意图预测模型训练速度,以便有效地防止局部最优的问题.最后通过仿真验证了所建立的无人机空战目标意图预测模型能有效预测无人机空战目标意图.

关键词

意图预测; 非完备信息; 长短时记忆网络; 数据修补; Adam; intention prediction; incomplete information; long-short-term memory; data repair; Adam;

摘要

本文提出了一种基于深度学习与目标跟踪方法,综合单目视觉和双目立体视觉特点的无人机障碍物实时感知方法.首先,采用深度学习的方法对相机采集的首帧图片进行障碍物检测与识别,并采用目标跟踪算法对首帧检测结果进行实时跟踪,以提高检测系统实时性;同时,使用双目立体视觉技术对当前帧图像进行全图的三维重构,得到环境的空间信息;之后,通过在检测结果的感兴趣区域内进行点云聚类提取等策略并结合上述感知到的信息进行信息融合,得到障碍物的种类、空间位置及轮廓大小.最后,开发实物样机对方法进行验证,结果表明通过采用该方法,无人机在搭载一个双目相机的情况下即可完成对障碍物的实时感知.

关键词

深度学习; 目标跟踪; 无人机; 障碍感知; 双目视觉; deep learning; target tracking; UAVs; obstacle sensing; binocular vision;

摘要

针对三维点云形状修复补全中难以保持形状精细结构信息的问题,借助于生成对抗网络框架,本文提出了一种自动修复补全三维点云形状的神经网络结构.该网络由生成器和判别器构成.神经网络的生成器采用编码器–解码器结构,以缺失的三维点云形状作为输入,首先通过输入变换和特征变换对齐输入点云数据的采样点位置与特征信息;然后借助权共享多层感知器对各采样点提取局部形状特征并利用最大池化层与多层感知器编码提取出采样点的特征码字;其次将采样点特征码字加上网格坐标数据,解码器使用2个连续的三层感知器折叠操作将网格数据转变成点云形状的缺失补全数据;最后将缺失补全数据与点云输入数据合并,得到完整的三维点云形状.神经网络的判别器则接收真实的完整点云形状数据和生成器生成的完整点云形状数据,并利用与生成器相同的编码器结构判别出点云形状数据的真假并反馈以不断优化生成器,最终使生成器生成足以"以假乱真"的点云形状数据样本.实验表明,针对形状缺失的稠密点云和稀疏点云数据,本文方法在修复补全形状缺失部分的同时能有效保持输入点云形状的精细结构信息.

关键词

生成对抗网络; 编码器–解码器结构; 点云数据; 形状补全; 折叠操作; generative adversarial network(GAN); encoder-decoder structure; point cloud; shape completion; folding operation;

论文

基于模型分解的小样本学习

Few-shot learning via model composition

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叶翰嘉, 詹德川
中国科学: 信息科学, 2020, 50(5): 662-674

摘要

机器学习依赖大量样本的统计信息进行模型的训练,从而能对未知样本进行精准的预测.搜集样本及标记需要耗费大量的资源,因而如何基于少量样本(few-shot learning)进行模型的训练至关重要.有效的模型先验(prior)能够降低模型训练对样本的需求.本文基于元学习(meta learning)框架,从相关的、类别不同的数据中学习模型先验,并将这种先验应用于新类别的少样本任务.与此同时,本文提出"模型组合先验"(MCP, model composition prior)方法,通过目标函数的最优条件对模型结构进行分解,并分别估计模型的各个组成部分,得到有效的分类器.这种分解方式具有较高的可解释性,能够指导在不同小样本任务中"共享"与"独立"的成分,从而指导元学习的具体实现.在人造数据中,本文方法能够恢复出小样本任务之间的关联性;在图像数据上, MCP方法能取得比当前主流方法更优异的效果.

关键词

小样本学习; 元学习; 模型先验; 模型分解; few-shot learning; meta-learning; model prior; model composition;

论文

面向多源关系数据的融合

Multi-source relational data fusion

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丁玥, 王涓, 卢卫, 荣垂田, 杜小勇
中国科学: 信息科学, 2020, 50(5): 649-661

摘要

针对"信息孤岛"中的关系数据融合问题,本文提出并实现了多源关系数据融合的基本框架(multi-source relational data fusion, MSF).框架包含3个主要模块:模式匹配、实体对齐、实体融合.模式匹配面向多源关系数据的属性对齐问题,结合属性值的多维特征,提出基于匈牙利(Hungarian)算法的属性间对齐发现机制,实现了多源关系数据的快速模式匹配.实体对齐连接多源关系中的元组对,通过引入多样性取样策略和实体特征抽取方法,提升了实体对齐的效果.最后将对齐实体进行融合,为数据分析提供统一的数据视图.为了验证MSF的效果和效率,实现了数据融合系统DataPuzzle,并在该系统上,结合真实公开的多领域数据,对提出的方法进行了验证.结果表明,所提出的方法可以高效地实现数据融合,具有较高的查全率、查准率.

关键词

多源异构数据; 关系数据; 信息孤岛; 模式匹配; 实体对齐; 数据融合; multi-source heterogeneous data; relational data; information isolated island; schema matching; entity alignment; data fusion;

论文

RLO: 一个基于强化学习的连接优化方法

RLO: a reinforcement learning-based method for join optimization

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张心怡, 张智鹏, 张铁赢, 崔斌, 范举
中国科学: 信息科学, 2020, 50(5): 637-648

摘要

连接优化是数据库领域最重要的研究问题之一.传统的连接优化方法一般应用基础启发式规则,他们通常搜索代价很高,并且很难发现最优的执行计划.主要原因有两个:(1)这些基于规则的优化方法只能探索解空间的一个子集,(2)他们没有利用历史信息,不能够很好地衡量执行计划的代价,经常重复选择相同的糟糕计划.为了解决以上两个问题,我们提出RLO (reinforcement learning optimization),一个基于强化学习的连接优化方法.我们将连接优化问题建模成马尔可夫(Markov)决策过程,并且使用深度Q-学习来估计每一种可能的执行计划的执行代价.为了进一步增强RLO的有效性,我们提出了基于树形结构的嵌入方法和集束搜索策略来尽量避免错过最好的执行计划.我们在Apache Calcite和Postgres上实现了RLO.实验表明:(1)在Apache Calcite上,与一系列剪枝的启发式算法相比, RLO搜索计划的效率为它们的10~56倍,并且生成的计划能更快地执行(80%的加速);(2)与原生的Postgres相比, RLO搜索计划的效率是其14倍,并且在端到端的执行中达到12.9%的加速.

关键词

连接优化; 强化学习; 嵌入方法; 集束搜索; join optimization; reinforcement learning; embedding method; beam search;

论文

Apache IoTDB的分布式框架设计

The design of Apache IoTDB distributed framework

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李天安, 黄向东, 王建民, 毛东方, 徐毅, 袁骏
中国科学: 信息科学, 2020, 50(5): 621-636

摘要

Apache IoTDB是一个新型的开源时序数据库管理系统.分布式数据管理系统不仅需要解决数据分区与多副本带来的节点间元数据同步问题,还要支持高效查询请求处理.本文针对节点间元数据同步问题提出了双层粒度元数据管理策略,在此基础上基于一致性哈希分区方法和Raft协议设计了同时支持强一致性查询和最终一致性查询的分布式框架.基于单机版Apache IoTDB进行了系统实现与实验测试,测试结果表明:双层粒度元数据管理策略与单层粒度管理策略相比,其元数据内存资源占用更少且写入性能提升5%~10%,并且分布式Apache IoTDB的读写性能随着集群规模的扩大而线性增长.

关键词

物联网数据库; 时间序列; 分布式框架; Raft协议; 元数据; 强一致性; 最终一致性; IoT database; timeseries; distributed framework; Raft protocol; metadata; strong consistency; eventual consistency;

Vol. 50, No. 4, 2020 封面 目录

摘要

北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)空间信号异常是影响其空间信号质量评估的重要因素,检测并排除空间信号异常不仅是构建BDS空间信号故障模型的重要手段,更有利于保障BDS导航定位的完好性.传统基于事后精密星历与广播星历比对的方法存在时延较大、采样率低等问题,本文提出了一种基于Kalman滤波的载波相位平滑伪距算法,并基于BDS空间信号用户测距误差的统计特性建立了实时估计BDS空间信号用户测距误差方法,从而实时检测并排除BDS空间信号异常.基于国际全球导航卫星系统服务(international GNSS service, IGS)地面观测网1 Hz采样率数据的实验结果表明,所提出方法对BDS空间信号用户测距误差的估计精度为1.15 m,可以有效识别由卫星轨道和时钟故障引起的空间信号异常.

关键词

北斗卫星导航系统(BDS); 空间信号误差; 异常检测; 完好性; BeiDou navigation satellite system(BDS); signal-in-space error; anomaly detection; integrity;

摘要

对空间中由于燃料耗尽或执行机构故障而失效的航天器进行姿态接管控制能够实现其上高价值有效载荷的再利用,多个微小卫星通过协同,能够以较低的成本对其实施姿态接管控制.微分博弈研究了多个体的最优决策问题,其中各个体通过局部性能指标函数的优化获得控制策略,并实现博弈事先设定的全局目标.本文将失效航天器的姿态接管控制问题转换为多微小卫星的微分博弈问题进行研究.首先建立了多微小卫星的微分博弈模型,设计了微小卫星的性能指标函数,实现了对微小卫星微分博弈问题的数学描述.之后给出了微小卫星微分博弈的HJ (Hamilton-Jacobi)方程,并通过基于单神经网络的策略迭代算法进行了耦合HJ方程解的学习,实现了对微小卫星博弈均衡策略的逼近.最后进行了微小卫星微分博弈学习控制方法有效性的数值仿真验证,仿真结果表明,微小卫星通过学习到的近似博弈均衡控制策略,实现了失效航天器姿态接管控制的全局目标.

关键词

姿态控制; 接管控制; 微分博弈; 博弈控制; 策略迭代; attitude control; takeover control; differential games; game control; policy iteration;

论文

DNS权威服务器FPGA加速技术研究

Research on FPGA acceleration technology of DNS authoritative server

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李成龙, 李韬, 韩玉浩, 冯振乾, 王宝生
中国科学: 信息科学, 2020, 50(4): 576-587

摘要

现有DNS权威服务器处理DNS请求及响应报文依赖软件网络协议栈, CPU资源占用率高、开销大,处理性能受限.本文基于SmartNIC架构对DNS权威服务器的功能进行卸载加速,提出并设计了高性能DNS权威查询响应流水线PHDR Pipe (perfect Hash DNS response pipeline),基于完美哈希(perfect Hash)实现对区文件的预先处理,避免哈希冲突导致的多次访存,降低流水线最坏情况下处理延迟,从而有效提升系统吞吐率并降低响应延迟.基于开源的FAST平台的实验结果表明,与通用的BIND9系统相比响应延迟降低了约10倍,吞吐量接近10 Gb链路线速,同时资源开销小且具有良好的可扩展性.

关键词

DNS; 权威服务器; 完美哈希; FPGA; 加速; DNS; authoritative server; perfect Hash; FPGA; accelerate;

摘要

高速列车多个轴承动态运行于相似环境造成轴承温度具有空间和时间相关性,可利用轴温相关关系的非期望变化进行轴承故障诊断;但传统的单一模态建模与监控方法未考虑在不同区间运行的列车其轴承温度具有各异的动态特征,难以建模上述关系,易造成误诊断.针对上述问题,本文研究综合利用高速列车轴温监测系统采集的同一列车多轴轴温数据,以及列车控制系统和轴承故障报警系统中的列车运行轨迹数据,提出数据驱动的列车轴承多模态运行监控与故障诊断方法.首先,针对列车通讯异常和传感器故障造成的缺失点和离群点问题,提出线性插值和动态主元搜索相结合的列车轴温数据预处理方法;接下来,依据不同运行区间内轴承温度变化相似性的聚类结果识别出同一列车的不同运行模态,并结合其与故障报警地理信息所提取的运行区间之间的相关性,提出基于列车运行轨迹的运行模态识别方法;在此基础上,提出多模态动态内在典型相关分析(multi-modal dynamic inner canonical correlation analysis, M-DiCCA)列车轴承多模态建模与运行监控方法;其后,提出基于动态时间规整的轴承故障原因诊断方法;最后,采用实际列车运行的轴温数据进行实验验证,结果表明了所提方法的有效性.

关键词

动态数据建模; 动态时间规整; 故障诊断; 多模态建模; dynamic data modeling; dynamic time warping; fault diagnosis; multimodal modeling;

摘要

列车运行控制系统是高速列车信息控制系统的"神经中枢",其结构复杂、组件繁多,其中,车载子系统是列车运行控制系统的核心组成部分,是保证行车安全、提高运行效率的关键.目前,车载子系统的故障数据处理方式仍以人工处理实现故障定位为主,尚未深入到系统故障机理层面,无法实现有效的故障预测.本文分析了车载子系统的结构及系统故障处置现状,总结了现存的主要问题,结合车载子系统结构及各模块性能参数,提出了基于贝叶斯网络(Bayesian network, BN)的系统级故障预测模型构建方法.利用实际系统现场运行数据,采用基于贝叶斯网络的方法进行故障预测,分别在20, 200, 2000,20000组数据条件下实施了验证,故障预测准确率分别为5%, 27%, 92%, 96.3%,在2000组数据条件下同时对隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)、神经网络(neural network, NN)与本文所提出的方法进行了对比,预测结果验证了贝叶斯网络在系统级故障预测方面的显著优势.

关键词

高速列车; 列车运行控制系统; 车载子系统; 故障预测; 贝叶斯网络; high-speed train; train control system; on-board subsystem; fault prediction; Bayesian network;

摘要

牵引系统为高速列车的重要组成部分,其可靠性对列车安全运行至关重要.本文利用牵引系统传感器数据,提出了一种最优的数据驱动故障检测与诊断(fault detection and diagnosis, FDD)方法,用于解决动态牵引系统的故障诊断问题.首先,基于传感器数据构建系统模型,用于描述牵引系统动态.然后,通过相关性与子系统辨识技术,定义残差生成器以及故障检测统计量.而后根据改进的支持向量机(support vector machine, SVM),研究了最优的数据驱动故障诊断问题.最后,通过中车株洲电力机车研究所有限公司的高速列车实验平台,验证了所提出方法的合理性与有效性.

关键词

高速列车; 牵引系统; 数据驱动; 故障诊断; high-speed trains; traction systems; data-driven; fault detection and diagnosis; FDD;

摘要

高速列车制动系统是确保列车安全平稳运行的关键系统之一,对其中发生的微小故障进行及时有效的检测可避免事故的发生并提高系统的可靠性.本文首先对高速列车制动系统中的EP阀漏气故障进行了简要分析;其次,提出了一种面向该系统的故障诊断架构;再次,针对故障特点提出了一种基于全局边际判别分析的故障检测方法;最后,在中车青岛四方车辆研究所有限公司的制动试验平台上对本文所提架构和方法进行了有效验证.

关键词

高速列车; 制动系统; 故障诊断架构; 微小漏气故障; 全局边际判别分析(GMDA); high-speed trains; braking system; fault diagnosis framework; incipient leakage fault; global marginal discriminant analysis(GMDA);

Vol. 50, No. 3, 2020 封面 目录

摘要

步态特征识别是生物特征识别的一种,在大量实际场景中有广泛的应用.目前,基于深度学习的方法在步态识别任务中表现出较好的准确率.但是,在对机器学习的研究中,人们不仅希望得到精确的预测,还希望算法对识别结果进行解释,以便人们理解实际问题中的关键.深度神经网络的黑盒属性使得解释其识别依据非常困难.在已有的步态识别文献中,关注可解释性的研究尚处于空白状态.另外,深度神经网络需要大量数据来学习模型参数,在问题规模较小时难以有效地在未见数据上泛化.本文探索了一种兼具准确性和可解释性的步态识别方法.将步态特征表示为多维时间序列,使用一种基于Shapelet的时间序列分类方法进行步态识别. Shapelet是时间序列中最具有辨别性的子序列,基于Shapelet的时间序列分类方法能够提供较好的可解释性,同时可以提供较高的准确率.我们在CASIA-B数据集上进行了实验,和几种较新的深度学习方法进行了比较.实验表明,本文提出的方法在较小规模的数据集上能够提供与深度神经网络接近的准确率.与此同时,还能详细具体地解释模型的决策依据,即哪些特征在视频哪几帧的表现对某个个体而言最具辨别性.

关键词

步态识别; 时间序列; Shapelet; 随机森林; 可解释性; gait recognition; time series; Shapelet; random forest; interpretability;

摘要

高清图像(高分辨率图像)前景遮罩提取问题是图像合成、自动前景提取等图像处理领域的热点难题,其本质是前景背景像素对的大规模组合优化问题,目前相关研究成果较少.本文针对问题维度过高难以直接求解这一问题,设计了基于RGB聚类的多类协同优化策略,以实现决策空间的有效降维;给出协同目标反馈的分组优化策略,通过将协同目标中的最优前景背景像素对作为启发式信息反馈给每个分组,实现大规模组合优化问题的分组协同求解.在分组优化策略的基础上,论文提出了基于分组协同的群体竞争优化算法(competitive swarm optimization algorithm based on group collaboration,GC-CSO),为高维优化问题分析提供了借鉴.为了验证所提方法的有效性,本文选用alpha matting基准数据集作为测试数据,通过与群体竞争优化算法、典型带分组策略的大规模优化算法进行对比分析,验证了:(1)基于RGB聚类的协同优化策略可以显著地降低问题维度;(2) GC-CSO算法提高了高清图像前景遮罩的提取精度.

关键词

高清图像; 前景遮罩; 大规模优化; 协同优化; 群体竞争优化; high-resolution images; alpha matting; large-scale optimization; cooperative optimization; competitive swarm optimizer;

摘要

分布式编队控制是集群智能控制重要的基础性研究课题之一.拒止环境和多任务需求对编队控制提出了新的挑战.本文研究了高阶线性集群系统在拓扑切换情况下的分布式分组时变编队跟踪控制问题.在本文所提出的集群系统模型架构中,智能体被分为3类:虚拟领导者、分组领导者和跟随者.虚拟领导者为整个集群系统宏观运动提供参考轨迹或者跟踪指令.分组领导者一方面跟踪虚拟领导者所提供的轨迹或指令;另一方面通过与其他分组领导者之间的相互协作实现各分组之间的协同配合.跟随者实现对各自分组领导者的时变编队跟踪.在拓扑切换和外部扰动同时存在的情况下,基于智能体之间的局部有限邻居节点之间的相对信息反馈和滑模控制理论构造了分布式分组时变编队跟踪控制协议,并给出了控制协议中未知参数的求解算法,进而利用李雅普诺夫(Lyapunov)理论证明了集群系统在拓扑切换和外部扰动同时存在情况下的闭环稳定性.最后,数值仿真结果验证了本文提出的控制方法能够实现集群系统分组时变编队跟踪控制,并可应用在以无人机集群为代表的实际物理模型中.

关键词

拒止环境; 高阶线性集群系统; 分组时变编队跟踪; 拓扑切换; 外部扰动; denial environment; high-order linear cluster systems; time-varying group formation tracking; switching topologies; external disturbances;

摘要

求解非线性方程组要求在一次运行中同时求解(联解)其多个根,在数值计算中这是一项重要但困难的工作.为了实现非线性方程组多根求解,本文提出了一种改进的环拓扑混合群体智能算法,其主要特点是:(i)设计一种改进的环形拓扑结构,以弥补基于下标的相邻个体在搜索空间上不相邻的缺点,进而能更有效利用邻域信息;(ii)采用混合的群体智能方法以提升算法的搜索能力;(iii)引入个体重新初始化机制,以增强群体多样性.为了验证算法的性能,选择8个含有多个根的非线性方程组作为测试集.实验结果表明,所提出的方法不仅能在一次运行中找到多个根,而且与代表性算法对比,在找根率和成功率上有着显著优势.

关键词

非线性方程组; 群体智能; 多根联解; 人工蜂群算法; 环拓扑; nonlinear equations; swarm intelligence; simultaneously multiple roots locating; artificial bee colony; ring topology;

摘要

目标搜索问题是现实中一类常见的问题,如灾难现场搜救、战场目标侦察等.无人机由于其灵活性、低成本、可搭载各类传感器并以集群形式开展协作等优势,是解决大范围、高风险区域目标搜索问题的理想技术方案,当前发展迅速.在战场等复杂现实环境中,由于缺乏基础通信设施及干扰的存在,无人机与地面指挥员、无人机之间难以快速、可靠通信,处于通信拒止状态.因此,无人机难以获得指挥员的实时控制信息,需要其具备自主、智能完成任务的能力并开展协同.随着人工智能技术的快速发展,强化学习技术在解决连续决策问题上展现出了较强的潜力.无人机搜索问题作为一种典型的连续决策问题,属于强化学习技术的适用范围.但对于目前的强化学习及人工智能技术能否适用于无人机从而自主决策完成现实场景中的任务这一问题尚存争议,仍有待进一步探索.为此,本文以现实战场环境为背景,对通信拒止及包含两方对抗的战场环境中的目标搜寻问题进行了建模,依据模型构建了对抗仿真平台,并通过实验研究的方式针对以下3个问题展开了探索:(1)强化学习在通信拒止环境下多无人机搜索问题的适用性;(2)各强化学习算法在该问题上的优劣;(3)通信拒止程度对强化学习算法效果的影响.通过运用当前主流的强化学习技术开展仿真实验并定量评估实验结果.本文总结发现:(1)强化学习在解决通信拒止环境下多无人机搜索问题上具备有效性;(2)在与其他算法对抗时,运用基于Deep Q-Network (DQN)强化学习技术的自主决策无人机集群体现出了较强的问题解决能力;(3)通信拒止程度对强化学习算法效果有影响,但在不同的通信拒止程度下,强化学习算法表现相对稳定.

关键词

无人机; 强化学习; 目标搜寻; 通信拒止环境; UAV; reinforcement learning; target searching; communication denied environments;

摘要

无人机通常是指由无线电遥控或者由自主控制算法控制的不载人飞行器.相比于有人机,无人机在执行危险任务等方面有着很大的优势,但是目前还没有能够应对高强度空战的无人机系统.此外,在执行空战任务时,单一无人机的鲁棒性往往得不到保证,而多无人机系统不仅能保证鲁棒性,还能通过饱和攻击的方式提高任务的成功率.因此,本文对基于群体智能的多无人机空战系统进行了研究.针对多无人机协同飞抵空战场并完成作战任务的问题,本文对飞机的空气动力学模型和飞机路径上的威胁区域进行了建模,并利用蚁群算法完成了无人机飞抵空战场的航迹规划.在单无人机有限状态机控制算法的基础上,结合多无人机协同,提出了一种多无人机自主控制算法以提高无人机集群在空战中的成功率.本文还搭建了一套仿真平台,对所设计算法的有效性进行了相关测试.

关键词

多无人机协同; 群体智能; 蚁群算法; 航迹规划; 自主控制; multi-UAV cooperation; swarm intelligence; ant colony algorithm; path planning; autonomous control;

摘要

集群无人系统是近年来国内外军事领域的研究重点,正在推动无人作战样式由"单平台遥控作战"向"智能集群作战"发展,支撑作战系统在不确定任务和环境下具备协同、自主、灵活的特性.集群的整体性能取决于其成员系统及成员之间的相互关系,且随时间、环境变化而动态演化,系统间交互涌现出新智能.本文从集群无人系统结构演化机理入手,构建集群无人系统从底层链路到集群系统再到任务需求的三级结构与关系模型,并用图神经网络将多维空间关系模型转化为二维的图表示模型,构建出集群无人系统中系统之间以及层级之间的关系依赖图.整个图网络以任务为标准分类,提出了用递归神经网络描述层内关系和层间关系的方法,并给出了实现算法,利用训练数据集基于任务的节点属性标签,对集群无人系统的结构进行预测.以此为基础,可以进一步实现对结构依赖关系的权重参数学习,得到系统或链路损坏对任务层的影响,实现集群无人系统从作战任务到集群结构的自主决策.

关键词

集群无人系统; 自适应结构; 图神经网络; 演化; 智能涌现; 结构预测; swarm unmanned system; adaptive structure; graph neural network; evolution; intelligent emergence; structure prediction;

摘要

互联网技术的发展对软件开发技术、运行形态和服务模式都产生了前所未有的影响,以开源和众包为代表的大规模群体协作实践所蕴含的群体智能机理为网络时代的软件开发带来重大启示.本文以开源和众包大规模实践为案例,深入分析了开源创新和众包生产模式,凝练提出了以大众化协同、开放式共享和持续性评估为核心的群智软件开发机理,从群体协作基础环境、群体协作机制模型和群体协作支撑技术3个方面,深入讨论了基于群智的群体化软件开发服务环境涉及的关键要素以及我们的开源实践,并提出了群智软件开发未来面临的重大挑战,希望能为网络环境下基于群智的群体化软件开发提供有益的视角和借鉴.

关键词

开源; 众包; 群智; 群体化开发; 大众化协同; 开放式共享; 持续性评估; open source; crowdsourcing; crowd intelligence; crowd development; crowd collaboration; open sharing; continuous evaluation;

摘要

受生物群体活动的启发,无人集群开始应用于遥感探测、信息中继、智能对抗等各个领域,相较于单个无人平台表现出更强大的环境适应性、更稳健的系统鲁棒性和更丰富的任务能力.作为集群行为的前提和保障,无人集群需要依赖稳健可靠的集群内部通信.通信资源的稀缺、环境的复杂对抗也对集群内部通信提出了更高要求.然而,关于无人集群通信的现有研究在通信的有效性、可靠性、安全性等方面仍然较为薄弱,集群系统的自主性、协同性、智能化水平还有待优化提升.本文重点聚焦以自组织网状网为代表的无人机集群通信网络,结合群体智能理论和认知无线电技术,建立面向无人机集群的群体智能协同通信模型,并阐述基于群体智能的多域立体协同感知技术,最后对下一步发展方向进行展望.

关键词

无人集群; 群体智能; 协同通信; 群智感知; 认知无线电; unmanned cluster; swarm intelligence; cooperative communication; swarm intelligent sensing; cognitive radio;

Vol. 50, No. 2, 2020 封面 目录

论文

基于忆阻器-CMOS的通用逻辑电路及其应用

A memristor-CMOS-based general-logic circuit and its applications

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杨辉, 段书凯, 董哲康, 王丽丹, 胡小方, 尚柳汀
中国科学: 信息科学, 2020, 50(2): 289-302

摘要

忆阻器是一种具有阻值开关特性的信息存储器件.由于忆阻器件具有可变电导性,其组合电路可应用与逻辑运算.本文提出了一种新的忆阻器-CMOS逻辑电路,能够在同一电路中同时实现ANDOR-XOR-XNOR 4种基本的逻辑操作.相较于MAD Gates, MRL, IMPLY逻辑电路,忆阻器数量和功耗均有大幅降低,电路性能更优,电路效率大幅提高.在此基础上设计了一种新的全加电路及二值图像加密电路.与现有忆阻器逻辑加法电路相比,本文设计的加法电路在元件数量上同样具有极大的优势.本文设计的二值图像加密电路能够用两种不同的加密方式实现图像加密,密钥与电路相互独立,提高了加密结果的可靠性.

关键词

忆阻器; 逻辑运算; 忆阻器-CMOS逻辑; 全加电路; 二值图像加密; memristor; logic operations; memristor-CMOS hybrid logic; full-adder; binary image encryption;

论文

基于分离字典的图像超分辨率重建

The algorithm of image super-resolution reconstruction via separable dictionaries

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张凤珍, 岑翼刚, 赵瑞珍, 王艳红, 张琳娜, 胡绍海
中国科学: 信息科学, 2020, 50(2): 275-288

摘要

传统的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法,需要将图像进行分块并列化为向量,这样就破坏了图像块内邻域像素间的相关性.为了更好地利用图像邻域内的结构信息,本文结合分离字典能从不同方向对图像块进行稀疏表示的特性,提出了基于分离字典的图像超分辨率重建算法.实验结果表明,与传统基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法相比,本文算法不仅提高了图像重建的速度,而且在PSNR和SSIM两个衡量指标上都优于传统基于稀疏表示的超分辨率重建算法(PSNR提高约0.2 dB, SSIM提高约0.01).

关键词

图像超分辨率重建; 2D稀疏编码; 黎曼流形; 稀疏表示; 分离字典; image super-resolution reconstruction; 2D sparse coding; Riemannian manifold; sparse representation; separable dictionary;

摘要

传统的区块链结构,由于其固有的响应速度慢,不能适应大规模实时响应的应用场景,本文针对这一问题,提出了一种DAG (directed acyclic graph)区块链理论架构,将传统区块链的链式处理过程转变为并行的处理过程,使得快速响应成为可能.在此基础上,面向DAG区块链环境中非独立任务调度问题,提出了基于确定性退火技术的混合分割遗传任务调度算法.实验结果显示,该算法能够适应DAG区块链节点的异质性、动态性和广域性,其调度的性能也比传统的调度算法有所改善,在优化任务完成时间的同时,兼顾了负载均衡问题,有效地提高了响应速度,是解决DAG区块链环境中非独立任务调度问题的可行方法.

关键词

有向图; 遗传算法; 并行; 任务调度; 优化; 负载均衡; directed graph; genetic algorithms; parallel; task-scheduling; optimization; load balancing;

摘要

医学图像融合的目的是将多幅多模态医学图像的信息整合到一幅图像上,此图像有助于临床诊断,帮助医生精确观察细微病变,缩短病人的治疗周期.本文提出了一种新的解剖图像和功能图像的融合算法,选取了局部拉普拉斯滤波(local Laplacianfiltering, LLF)作为融合过程的分解工具,该工具在增强细节的同时保护边缘,保证解剖图像的细节信息不被功能图像的颜色信息遮盖.首先,利用LLF将原图像分解为近似图和一系列细节图.其次,对于近似图,结合区域能量和边缘能量提出一个改进的局部能量取大的融合规则;对于细节图,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络(parameteradaptive simplified pulse coupled-neural network, PA-SPCNN)模型进行细节图融合,选取改进的拉普拉斯和(novel sum-modified-Laplacian, NSML)与彩色显著特征信息(color saliency feature, CSF)分别作为解剖图像和功能图像所对应的PA-SPCNN模型的外部刺激输入.最后,使用逆LLF变换获得融合图像.仿真实验表明本文所提算法在主观评价和客观评估方面与已有算法相比具有一定优势.

关键词

图像处理; 图像融合; 医学图像处理; 局部拉普拉斯滤波; 脉冲耦合神经网络; 拉普拉斯和; 彩色显著特征; 边缘能量; image processing; image fusion; medical image processing; local Laplacian filtering; pulse-coupledneural-network; novel sum-modified-Laplacian; color saliency feature; edge energy;

论文

基于层次化混合特征图的链路预测方法

Research on a link-prediction method based on a hierarchical hybrid-feature graph

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李冬, 申德荣, 寇月, 林梦儿, 聂铁铮, 于戈
中国科学: 信息科学, 2020, 50(2): 221-238

摘要

现实世界中的实体连同关联关系构成了一种网络关系结构即异构信息网络.利用链路预测技术可以预测出异构信息网络中存在但未被观察到,或者未来可能会出现的链路,更好地帮助用户理解网络的结构生成和演化规律.然而,目前链路预测技术缺乏对多种特征的有效融合而影响预测准确性,且难以适应异构信息网络的异构性和动态性.本文提出了一种层次化混合特征图模型(hierarchical hybrid feature graph, HHFG),充分考虑了异构信息网络的拓扑特征、语义特征和时序特征.提出了一种基于HHFG的链路预测算法,基于混合特征在HHFG上做随机游走,并采用梯度下降法学习特征权重,转移系数等参数,有效地保证了链路预测的准确性.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.

关键词

链路预测; 层次化混合特征图; 异构信息网络; 随机游走; 参数学习; link-prediction; hierarchical hybrid-feature graph; heterogeneous information networks; random walk; parameters learning;

摘要

随着物联网、云计算和大数据等技术的发展,人类正迈入第四次工业革命时代.工业互联网作为建立在生产对象之间、对象与外部环境之间、对象与人之间高度协同、共享智能的全球性网络,是实现这场革命的核心.然而目前对工业互联网的研究大多局限在物联网、云计算和大数据等各自辖域,其云端协同尚处于"感、联、知、控"的初级阶段,尤其缺乏云端融合、共享智能的体系结构及关键技术,无法应对其中感知对象更加复杂、联网实体更加多元、数据处理更加快速、反馈控制更加智能等需求.为此,本文首先重点调研和归纳了该研究领域所涉及的几个重要方向的研究现状和面临挑战;在此基础上,提出一个云端融合的工业互联网新型体系结构及相关关键技术的解决方案;之后,针对智能制造领域的具体应用场景,将所提相关技术进行应用;最后,总结全文并展望了云端融合的工业互联网未来发展趋势.

关键词

工业互联网; 云端融合; 体系结构; 云计算; 大数据; industrial Internet; synergy of cloud and client; architecture; cloud computing; big data;

Vol. 50, No. 1, 2020 封面 目录

摘要

为探究红荧烯(Rubrene)内部的单重态激子分裂(S_1+S_0→T_1+T_1, STT)和发光过程的微观机制,本文选用具有强自旋轨道耦合(spin-orbit coupling, SOC)且发射绿光的磷光材料Ir(ppy)_3,以不同比例混入到发射橙光的Rubrene薄膜中制备了一系列发光器件,并在不同温度和电流下测量了器件的电致发光磁效应(magneto-electroluminescence, MEL)和电流–发光(I-B)曲线.实验发现:室温下不同混入比例的发光器件,其MEL线型均表现为磁场调制的STT指纹式特征曲线,但MEL幅值随混入比例的增加却表现出先增加后减小的特性,而其发光强度则表现为单调增加的特点,这与常规Rubrene掺杂器件(如mCP:y%Rubrene)随浓度增大其STT增强但发光减弱的结果不同.通过对Ir(ppy)_3的单、三重态激子能级和发射谱以及Rubrene吸收谱的分析可知,器件中除了Rubrene分子间距会影响STT过程的强弱外,还包括由Ir(ppy)_3强的SOC导致的激子间的系间穿越(intersystem crossing, ISC)和Ir(ppy)_3的T_1激子与Rubrene的S_1激子间的能量传递(energy transfer, ET)过程,这3种微观机制的共同作用导致了器件MEL和发光的复杂变化,且电流密度的大小和器件工作温度的高低对它们还有较好的调控作用.显然,本研究有助于深入理解基于红荧烯光电器件的微观过程及其演化机制.

关键词

红荧烯; 单线态激子分裂; 自旋轨道耦合; 能量转移; 发光的磁效应; Rubrene; singlet fission; spin orbital coupling; energy transfer; magnetic effects of luminescence;

摘要

判别相关滤波跟踪算法通过对中心目标块(唯一准确正样本)循环移位获取训练集,依赖潜在样本周期延拓假设,使得模型训练和检测可以通过快速傅里叶变换高效完成,然而整个学习过程没有对真正的背景信息进行建模.背景感知相关滤波(BACF)跟踪算法利用一个二进制掩码矩阵通过密集采样的方法获取真正的正、负样本对目标外观进行建模,然而BACF算法在学习相关滤波器时并没有考虑滤波器的时间一致性和空间一致性信息,当目标出现外观突变时,学习到的相关滤波器将会偏向背景而发生漂移.为了解决学习到的相关滤波器适应连续帧之间的外观突变问题,本文在基准BACF算法框架下引入时间一致性约束项和空间一致性约束项,提出了学习时空一致性相关滤波(TSCF)跟踪算法.时间一致性约束项在时间序列意义上起到平滑多通道相关滤波的作用;空间一致性约束项在空间分布意义上平滑多通道相关滤波,使得学习到的相关滤波能量分布更加均匀.本文的TSCF模型有闭式解,采用共轭梯度下降法迭代逼近模型的最优解,且优化过程利用循环矩阵性质转化到傅里叶域快速求解,有效降低计算大型矩阵的代价.本文的TSCF算法跟踪结果在TB100公开数据库上显示,距离精度较基准BACF算法提升了5.5%,成功率曲线图线下面积(AUC)提升了4.3%,纯手工特征跟踪性能在TB100数据库上100个视频的跟踪距离精度达到0.879, AUC为0.664,结果展示本文的TSCF算法在遇到诸如短时间遮挡和面内旋转或面外旋转等挑战性问题时具有一定的鲁棒性和有效性.

关键词

视觉跟踪; 相关滤波; 时空一致性; 正则化; 共轭梯度下降; visual tracking; correlation filter; temporal-spatial consistency; regularization; conjugate gradient descent;

摘要

砂岩薄片鉴定是矿物学和采矿工程中的一个重要步骤,其基础是将砂岩薄片图像包含的矿物颗粒分割到独立区域.不同于一般图像分割问题,砂岩薄片图像中包含大量矿物颗粒,且相邻颗粒之间边界模糊,通用的图像分割方法难以适用.本文利用多角度砂岩薄片图像,使用卷积神经网络和模糊聚类技术,提出一种3阶段颗粒分割方法.第1阶段,将输入的多角度砂岩图像预分割成超像素集合.第2阶段,根据砂岩矿物特点构建卷积神经网络RockNet,先使用带标签的砂岩矿物颗粒图像库训练RockNet,然后将之用于提取超像素语义特征.第3阶段,提出区域合并方法 FCoG,该方法融合多特征用于聚类和合并超像素,并生成最终的矿物颗粒.对采集自多个地区和不同地质年代的砂岩薄片图像数据集进行实验,结果表明本文方法的有效性,其性能明显优于其他分割方法.

关键词

砂岩薄片图像; 图像分割; 神经网络; 模糊聚类; 特征提取; sandstone thin section images; image segmentation; neural networks; fuzzy clustering; feature extraction;

Vol. 49, No. 12, 2019 封面 目录

摘要

近年来,重庆公交坠江、无锡重型卡车超载致高架坍塌等一系列重特大灾难性事故的发生暴露了信息化时代交通工具运行中安全防范与应急处置机制的严重缺失. 5G通信时代的来临,无疑为这一问题的解决带来了巨大历史机遇.本文针对交通工具运行中预防重特大事故及取证分析的需求,基于5G通信技术,提出基于事件的交通工具运行中信息物理融合安全治理框架.该框架围绕交通工具运行安全问题的特性——"高速运动状态下网络资源的可用性、信息物理融合下安全目标的复杂性",通过精准感知物理层、通信层、社会层3个层面的不安全事件,综合利用泛在智能感知、边缘–云计算等技术,从交通工具的物理设备信息安全、车辆状态安全、车辆环境安全、网络安全4个维度,构建一体化的交通工具智能安全应对方案,服务于"事前全时预判、事中即时报警、事后回放取证"的安全目标.

关键词

5G; 车联网; 信息物理融合系统; 综合安全; 事件驱动; 5G; Internet of vehicles; cyber-physical systems; hybrid security; event driven;

摘要

雷达探测是一种有效的对地观测手段,雷达图像目标识别是其重要研究方向.深度学习已在众多领域取得成功,然而训练深层神经网络需要大量数据,样本量不足已成为制约深度学习方法在雷达图像目标识别中应用的主要因素.本文对基于深度学习的雷达图像目标识别研究进展进行了综述,梳理和总结了具有代表性的方法.首先,介绍针对雷达图像目标识别的数据扩充和网络模型设计方法.然后,详细阐述本课题组针对小样本条件提出的基于迁移学习、度量学习和半监督学习的雷达图像目标识别方法.最后,讨论了目前仍然存在的问题,并给出了对未来发展趋势的展望.

关键词

雷达图像; 目标识别; 深度学习; 卷积神经网络; 小样本; radar image; target recognition; deep learning; convolutional neural network; few samples;

摘要

建筑物三维重建在城市规划、灾害监测、智慧城市等领域有重要应用,是计算机视觉、摄影测量、遥感等领域研究的重要课题.由于SAR成像机理的特殊性和复杂性,基于SAR图像的建筑物三维重建难度很大,现有方法的适用性和自动化程度都亟待提升.本文构建了基于深度学习与雷达成像机理结合的SAR图像建筑物检测及三维重建整体框架,并提出了基于耦合等效复数卷积神经网络的SAR图像建筑侧立面检测方法,基于RaySAR的建模仿真及点云生成方法,以及基于3D生成网络的SAR建筑物三维重建方法,利用TerraSAR-X与GF-3高分辨率SAR图像进行实验,得到了较好的三维重建结果.本文方法为SAR图像目标三维重建提供了新的技术途径,是SAR目标三维重建的有益尝试.

关键词

SAR; 深度学习; 语义分割; 点云生成; 建筑物检测; 三维重建; SAR; deep learning; semantic segmentation; point cloud generation; building detection; 3D reconstruction;

摘要

群智感知系统通过对高维感知数据的发布和分析为人们带来巨大数据价值的同时,也给参与者的隐私带来了极大的隐患.目前,各种基于差分隐私的隐私保护方法被提出,但大部分方法不能同时解决高维感知数据间复杂的属性关联问题和来自不可信服务器的隐私威胁问题.基于此,本文提出了基于Bayes网络的高维感知数据本地隐私保护发布机制.该机制实现了用户端的本地数据保护,杜绝了其他方直接访问用户原始数据的可能,根本上保护了用户的数据隐私.感知服务器端在接收到用户本地隐私保护的数据后,基于Bayes网络方法对高维数据的维度相关性进行识别,将高维数据属性集划分为多个相对独立的低维属性集,进而依次合成新的数据集,可以有效地保留原始感知数据的属性维度相关性,保证合成数据集与原始数据集具有尽可能相似的统计特性.通过大量仿真实验验证了该方法的有效性,实验结果表明该方法在有效的本地隐私保护下的合成数据具有较高的数据效用性.

关键词

群智感知系统; 感知数据; 高维数据; 本地差分隐私; Bayes网络; crowd sensing system; crowdsourced data; high-dimensional data; local differential privacy; Bayesian network;

摘要

聚类是数据挖掘和机器学习中的基本任务之一.传统聚类方法由于其设计中对簇结构假设的限制,导致算法在不符合其假设的数据集上,尤其是大型高维数据集上的聚类效果较差.本文引入了最大平均熵率的概念,设计了一种基于图的关联聚类算法.该算法将关联聚类问题分解为多个独立的单类优化问题,并利用邻域消除了关联聚类对大数据的限制.算法实现通过启发式邻域搜索和类生成简化了对最优邻域和关联聚类的求解过程,并且设计了适应分布式计算平台的图迭代方法.与其他聚类算法相比,该算法在提高计算效率的同时,对簇结构假设相对灵活,可适用于多种分布数据.在聚类实验中,算法的f1-measure和purity指数均好于其他6种聚类算法,而且对于高维大数据集,算法的运行时间远远低于其他聚类算法.

关键词

聚类; 相关聚类; 熵率; 图聚类; 大数据; clustering; correlation clustering; entropy-rate; graph-based clustering; big data;

摘要

在现实动态强对抗强约束的社会环境下,固化的人工系统架构通常无法满足复杂多变的服务任务需求.本文根据多活性代理系统理论,增强管理者的管控作用,通过替换主代理或增加新的活性代理,对系统架构进行调整,使人工系统的活性自组织机理机能发生改变,使环境对抗矛盾发生转变占据主导地位,系统功能活性得以保持和提升,以满足任务需求.本文首先对多活性代理系统理论进行了简要回顾,然后提出了基于多活性代理的人工系统架构调整方法,最后以对抗美制P2V-7侦察机入侵的防空系统为实例对所提方法的有效性进行了验证.

关键词

多活性代理系统理论; 人工系统; 活性代理; 系统架构调整; 活性度; multi-living agent system theory; artificial system; multi-living agent; system architecture adjustment; livelihood degree;

摘要

面对充满动态未知强对抗挑战的复杂应用环境,人工系统的构建需要科学系统性地设计新方法.本文以多活性代理理论为指导,以自组织机理机能活性的存在为前提,结合系统功能要求及约束的上界,将多活性代理系统服务功能活性度作为各层次研发运筹的依据,提出了基于多活性代理的高性能人工系统总体设计方法,并针对对抗矛盾动态加剧的情况展开了应对分析,最后以高摧毁率对抗入侵流的对空末端防御系统的设计分析为例,验证了所提出设计方法的有效性.

关键词

人工系统; 多活性代理系统; 系统架构; 活性度; 末端防御系统; artificial system; multi-living agent system; system architecture; living degree; terminal defense system;

摘要

本文由人类社会总是由低级到高级进化的"自组织"机理论起,讨论了在现实开放复杂巨系统环境下,系统"自组织"与"他组织"的辩证关系及人类主导社会发展核心因素群表达.并由若干实例说明在时空域复杂强约束对抗环境中,系统本身"自组织"机理机能难以完成对系统服务功能的质变性动态调整要求,表明系统"自组织"实践应用具有局限性,从而引出了耗散自组织理论拓展——"多活性代理"理论方法.即以实践领域高水平专家主导,以"他组织"模式结合运用多活性代理理论方法,主导信息系统服务功能在复杂严峻对抗环境中动态调整适应需求.为了进一步探讨并支持实践应用,我团队撰写了系列文章,本文主要介绍理论概述、构造核心思路以及扼要分析系统构建、架构调整、单代理调整和增强管控代理能力4种应用模式.本专刊其他两篇文章"基于多活性代理的高性能人工系统总体设计方法研究"和"基于多活性代理的人工系统架构调整方法"结合实例分别选择一种应用模式进行展开,通过定性分析结合定量建模,对应用模式加以验证说明.

关键词

复杂系统; 多活性代理理论; 耗散自组织理论; complex system; multi-living agent theory; dissipative self-organization theory;

Vol. 49, No. 11, 2019 封面 目录

摘要

脑机接口研究中常利用神经电生理信号进行神经信息的解码,但由于小鼠神经电信号(特别是spike)慢性记录较难,目前脑机接口在小鼠上开展较少.本研究记录小鼠初级运动皮层上的局部场电位信号(localfield potential, LFP),通过计算该信号的功率谱密度作为特征输入,采用SVM (support vector machines)分类算法对小鼠压杆运动中的神经信息进行解码.结果发现解码所获得的运动信号与真实信号之间存在一个提前的时间差.为此,我们构建了一个时延SVM模型,利用小鼠上仅有的四通道LFP信号实现了二值运动信号的解码,且时延SVM解码精度更高.

关键词

小鼠; 脑机接口; 局部场电位; 初级运动皮层; 神经解码; 时延; mouse; brain-machine interfaces; local field potential; primary motor cortex; neural decoding; timedelay;

摘要

针对一类具有未知干扰与输入饱和的严格反馈多智能体系统,研究其在有向拓扑下的领导跟随一致性问题,提出一种基于干扰观测器的分布式事件触发控制方法.该方法首先设计干扰观测器估计未知干扰,进而结合动态面控制与自适应反步法设计控制输入.其次,采用相关阈值事件触发控制策略解决通信资源有限的问题,并引入饱和补偿系统补偿控制器信号与执行器信号的不匹配.然后,通过Lyapunov稳定性定理证明闭环系统内所有信号是半全局一致最终有界的.最后,仿真结果验证提出控制方法的有效性.

关键词

多智能体系统; 干扰观测器; 输入饱和; 事件触发控制; 动态面控制; multi-agent systems; disturbance observer; input saturation; event-triggered control; dynamic surface control;

摘要

本文基于矩阵半张量积方法研究了带有敌对输入的异步时序机的控制问题.首先,利用矩阵半张量积,给出了带有敌对输入的异步时序机动态行为的代数表示.接着,通过分析具体的控制过程设计了具有最小状态集的控制器并给出了控制器状态转移结构矩阵和输出结构矩阵的赋值算法.其次,基于带有敌对输入的异步时序机的代数表示和控制器的赋值算法给出了整个闭环系统的动态行为的代数表示,从而验证本文理论结果的正确性.最后,利用具体实例说明了本文所提方法的的可行性和有效性.

关键词

敌对输入; 异步时序机; 矩阵半张量积; 控制器; 转移结构矩阵; 输出结构矩阵; adversarial input; asynchronous sequential machine; semi-tensor product of matrices; controller; transition structure matrix; output structure matrix;

摘要

本文针对运载火箭上升段飞行中的推力下降故障,研究在线自主救援的策略和算法.在故障时刻采用迭代制导和数值积分的方法进行运载能力的估计,当判断目标轨道不可达但仍能达到最低可接受的安全轨道时,自主寻找最优救援轨道.首先通过地心角估计,轨道坐标系转换以及凸优化方法,计算在故障时刻轨道面内和地心角约束下的最高圆轨道;随后以该问题的解为初值,利用自适应配点法求解不含上述约束的最优圆轨道;最后根据该圆轨道的高度与目标轨道近地点高度的对比来决策是否需要继续调整其他轨道根数偏差.该方法优先保障轨道高度,并能根据最优性权重优化最接近目标轨道的救援轨道;充分发挥了地心角预估可以简化终端约束条件,凸优化算法收敛性好,自适应配点法在合理初值条件下计算效率高的优势.仿真表明,本文提出的救援策略和算法的适应性、收敛性和实时性能够满足在线应用需求.

关键词

运载火箭; 自主救援; 迭代制导; 凸优化; 自适应配点法; launch vehicle; autonomous rescue; iterative guidance method; convex optimization; adaptive collocation method;

软件技术前沿专题 | 论文

高可信众包群体构建方法

An approach for developing a highly trustworthy crowd-sourced workforce

Website Google Scholar
冯洋, 王祎, 房春荣, 郭楠楠, 陈振宇
中国科学: 信息科学, 2019, 49(11): 1412-1427

摘要

构建高可信众包群体是众包活动的一个重要挑战.目前,众包机制研究主要集中在激励众包个体,而忽略了能够反映微服务质量的高诚信众包群体的构建.本文根据通过融合委托–代理模型和信号博弈理论提出了一种新颖的高可信众包群体构建机制.该机制实现了众包工人和发包方的信息交换,并通过随机质量审查来为诚信/失信工人提供动态的经济激励/惩罚.本文通过大规模的仿真实验来对该机制进行验证.实验结果表明该机制具有良好的有效性和高效性,能够通过极小的代价让能力强但失信的工人在任务提交前改正行为做出诚信决策.

关键词

可信众包; 众包机制; 信号博弈理论; 委托代理模型; trustful crowd-sourcing; crowd-sourced mechanisms; signaling game theory; principal-agent model;

软件技术前沿专题 | 论文

软件数字社会学

Software digital sociology

Website Google Scholar
周明辉, 张宇霞, 谭鑫
中国科学: 信息科学, 2019, 49(11): 1399-1411

摘要

随着互联网不断发展,软件开发(尤其是全球开源开发)面临诸多问题和挑战,如分布在全球的开发者个体差异明显,群体协作的困难度增加,并且广泛的社会参与形成复杂生态等.这些问题使得软件开发呈现出很强的社会学特征.因此,本文提出软件数字社会学来刻画和应对以上问题的挑战,涉及个体学习、群体协作和可持续生态.本文对核心研究方法——软件开发活动数据的挖掘和分析进行了讨论,并初步探讨了已经形成态势的开源供应链的重要问题.软件数字社会学可以启发研究者们更好地理解软件开发面临的关键挑战并探索更好的解决方案.

关键词

软件数字社会学; 软件活动数据; 个体学习; 群体协作; 开源生态; 软件供应链; 数据质量; software digital sociology; software-activity data; individual learning; group collaboration; opensource ecosystem; software supply chain; data quality;

Vol. 49, No. 10, 2019 封面 目录

摘要

针对能量收集无线通信系统信息安全传输过程中保密速率的优化问题,提出一种基于Lyapunov框架优化的在线功率控制策略.系统模型为无线衰落信道下的一发二收的保密通信模型,包含一个由能量收集设备供电的源节点和两个目的节点,两目的节点间的信息相互保密.每时隙源节点根据两目的节点的信道状态,选择向信道状态较好的目的节点传输保密信息,根据当前电池电量和信道状态在线设置发送功率和保密速率.将电池电量约束转换为虚队列,而将优化目标转换为惩罚,通过优化发送功率最小化瞬时队列漂移加惩罚函数,在满足约束条件的前提下最大化长期时间平均保密速率.优化过程中兼顾了两目的节点的传输公平性.仿真结果表明本文提出的方案能够高效地利用收集的能量,有效提高系统的长期时间平均保密速率.

关键词

能量收集; 物理层安全; 保密传输; 在线功率控制; Lyapunov框架; energy harvesting; physical-layer security; secure transmission; online power control; Lyapunov frame;

摘要

本文研究了鸽群被动式惯性应急避障行为,并将其应用于无人机集群协同飞行验证.自然界中的鸽群在飞行过程中动态调整路线,当遇到障碍物时,产生一种应急行为,即被动地调整自身当前方向,朝着障碍物间的最大缝隙穿越障碍,完成避障.在进行飞行验证前,对设计的无人机集群系统架构进行阐述.然后,通过设置地面静止障碍物应急避障和空中运动障碍物应急避障两种场景对鸽群避障行为进行验证,并给出相应的无人机集群飞行时序图和飞行轨迹图.

关键词

鸽群智能; 应急避障; 无人机集群; 协同控制; pigeon flock intelligence; emergency avoidance; UAV swarm; cooperative control;

论文

基于群体影响力的网络传播关键节点选择策略

A novel method to identify multiple influential nodes in complex networks

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周明洋, 吴向阳, 曹扬, 罗燎, 李晓宇, 廖好, 汪秉宏
中国科学: 信息科学, 2019, 49(10): 1333-1342

摘要

网络中的少量关键节点对政务舆情、病毒等信息扩散具有重要影响,因此关键节点挖掘是网络科学的关键问题之一.经典方法通过单个节点重要性指标选择关键节点,而多个重要节点的综合影响力更值得讨论.基于此,本文从多节点的综合影响力角度出发,基于Rayleigh熵机制,首先分析了个体影响力和多节点的综合影响力之间的关系,指出多节点的综合影响力小于单节点的影响力之和.然后提出了一个指标刻画多节点的综合影响力,并设计了一个高效的贪婪算法选择一组关键节点,从而最大化多节点的综合影响力. 4个真实网络上的信息传播实验验证了新算法的有效性.

关键词

传播; 传播源; 综合影响力; 复杂网络; 网络科学; spreading; spreaders; influence of grouping; complex networks; network science;

论文

面向时延需求的主动队列管理方法

Active queue management algorithm for time delay demand

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赵玉宇, 程光, 李昊冬, 张慰慈
中国科学: 信息科学, 2019, 49(10): 1321-1332

摘要

网络智能终端的普及和发展对网络总体的拥塞控制和以时延、抖动为主的服务质量提出了更高的要求和挑战.现有的网络中间设备,主要依靠队列管理控制时延,解决拥塞.针对现有主动队列管理算法易导致的高时延和网络资源分配不公下的大量丢包问题,本文提出了面向时延需求的主动队列管理(time demand-active queue management, TD-AQM)方法.该方法将队列管理的基础从端系统和中间设备得到的网络测量反馈回归到写入数据报文IP层option字段的时延需求,即报文在路由器最长存在的时间上.为了避免洪峰效应, TD-AQM利用限制向下查找范围和遏制格子虚占用命中率方法,将数据包按照时延需求插入队列.实验结果表明, TD-AQM能够有效地维持队列的稳定性,保证数据报文按照时延需求出队并相较现有队列管理算法提高了吞吐率等各项性能.

关键词

主动队列管理; 时延需求; 洪峰效应; 队列稳定性; 低时延; active queue management; time delay demand; peak effect; queue stability; low delay;

软件自动化前沿进展专题 | 论文

一种静态的编译器重复缺陷报告识别方法

Static duplicate bug-report identification for compilers

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陈俊洁, 胡文翔, 郝丹, 熊英飞, 张洪宇, 张路
中国科学: 信息科学, 2019, 49(10): 1283-1298

摘要

编译器缺陷报告在编译器质量保证中具有重要作用,而重复缺陷报告往往带来不必要的人力、时间等资源浪费.为了识别编译器重复缺陷报告,本文提出了一种静态的重复缺陷报告识别方法IdenDup.该方法可以有效解决两个场景下的重复缺陷报告问题,即模糊测试(fuzz testing)所产生的缺陷报告和缺陷管理系统中不同来源的缺陷报告.具体来说, IdenDup利用缺陷报告中静态文本和程序特征来识别重复缺陷报告,其中程序特征包括程序词法、语法,以及本文首次提出的数据流特征.特别地,程序数据流特征指的是程序中变量使用路径(变量使用方式及使用方式的顺序)特征.之后,我们使用C语言的两个主流编译器GCC和LLVM作为实验对象,对IdenDup的效果进行了实验探究.实验结果表明, IdenDup可以有效地识别上述两个场景下的重复缺陷报告,并且超过已有方法.

关键词

编译器调试; 编译器缺陷报告; 重复缺陷报告; 数据流分析; 静态方法; compiler debugging; compiler bug report; duplicate bug report; dataflow analysis; static approach;

Vol. 49, No. 9, 2019 封面 目录

摘要

本文考虑了一个利用full-duplex simultaneous wireless information and power transfer (FDSWIPT)双向中继提供移动通信蜂窝网络中小区覆盖,同时改进吞吐量和能量效率的应用场景.针对FD-SWIPT双向中继研究存在问题,提出了FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案.首先,给出了一种低复杂度次优天线分组算法,在中继接收端使用天线分组策略,将信道条件好的接收信号用于传输,剩下的信号用于能量采集.进一步,在中继发送端设计了波束成形方案,并利用最大广义特征值方法优化波束成形矢量,达到优化接收端信干噪比的目的.仿真结果表明,所提出的联合优化方案能有效提升系统的和吞吐量与能量效率,且天线选择方案起到了重要的作用.

关键词

全双工中继; 信息与能量同传; 波束成形; 天线选择; 吞吐量; 能量效率; full-duplex relay; SWIPT; beamforming; antenna selection; sum throughput; energy efficiency;

摘要

广义排列熵(PE_(q,δ))取恰当参数时能放大系统的微小变化,而信号的相位相比于幅度包含更多关键信息.本文将相位信息引入到广义排列熵中,提出了广义相位排列熵(PPE_(q,δ))算法,验证了广义相位排列熵在检测系统动态改变方面的优势,分析了参数q,δ选取对于系统动态改变的影响,探究了数据长度和噪声对于广义相位排列熵的影响.最后,将广义相位排列熵算法运用到异常心电信号检测分析中.仿真结果表明,当广义排列熵和广义相位排列熵的q,δ取值相同时,广义相位排列熵对于同一动态变化的检测效果更为显著.无论是针对logistic映射还是异常心电信号的动态变化检测,当q> 0,δ> 0时,减小q值或者增大δ值,或者同时减小q值增大δ值,都能提高广义排列熵和广义相位排列熵对于动态改变的检测效果.此外,数据长度改变对于广义排列熵和广义相位排列熵基本无影响且两者对噪声均具有良好的鲁棒性.

关键词

广义相位排列熵; 动态改变检测; logistic映射; 心电信号; 非线性分析; generalized phase permutation entropy; dynamic changes detection; logistic map; ECG signal; non-linear analysis;

论文

多边共管的多模态网络标识域名生成管理解析原型系统

Prototype and testing report of a multi-identifier system for re-configurable network architecture under co-governing

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李挥, 邬江兴, 邢凯轩, 伊鹏, 陈世胜, 梁伟, 魏进武, 李卫, 朱伏生, 田开颜, 朱江, 陆以勤, 徐恪, 宋佳兴, 刘怡俊, 董永吉, 韩永祥, 侯韩旭, 马军锋, 徐睿, 阙建明, 杨伟豪, 缪伟豪, 郑泽峰, 孙涛, 韦国华, 綦九华, 刘吉, 白永杰, 宁崇辉, 王菡, 张昕淳, 胡嘉伟, 黄健森, 吕赛, 刘馨蔚, 李更新
中国科学: 信息科学, 2019, 49(9): 1186-1204

摘要

面对新形势下互联网蓬勃发展给现有网络体系带来的挑战,现有单边主义下的域名管理系统(DNS)在专业化服务质量和安全管控方面已力不从心.本文从分析现有网络体系问题出发,结合世界网络发展趋势,明确新型网络基本技术特征,以高安全、高鲁棒、高效能和高可用性为导向,提出新型多模态域名管理技术框架,实现融合多边共管的投票管理和多模态网络下标识域名互访和互隧道功能的原型系统.原型系统通过现网测试验证了理论的正确性和可行性.该系统可以方便地应用于自主多模态标识空间下的主权网及高安全专网,为全世界对网络共管共治的诉求提供了中国方案.

关键词

多边共管; 域名解析; 多模态网络; 联盟链共识PoV; 多模标识互相隧道/互译; 后IP高安全专网; multilateral co-management; DNS; multimodal network; consortium blockchain consensus PoV; multi-identifier inter-translation; post IP high security private network;

摘要

复杂疾病的致病机理一直是人类健康领域面临的重大难题之一,通过传统的方法进行新药开发,需要大量的时间与金钱,已经满足不了人们的需求.近几年来寻找已知药物新的治疗效果,即药物重定位,已经成为治疗更多疾病的一个有效途径.目前组织特异性的研究已经取得一些成果,但是传统的药物重定位方法很少考虑疾病的组织特异性.本文提出基于组织特异性和直接邻居相似度方法预测药物的新适应症,同时深入探讨考虑疾病的组织特异性对药物重定位研究的影响.首先研究组织特异性的发展及其特点,并提出基于组织特异性数据,应用直接邻居的相似度进行药物重定位研究.从数据库DrugBank中提取11405条已知药物–靶标关系,并从人类孟德尔遗传数据库中获得5种癌症(乳腺癌、结肠癌、肝癌、肺癌、卵巢癌)及其致病基因数据,利用5种癌症对应的组织特异性相互作用网络作为背景网络,基于直接邻居距离度量方法构建25个组织特异性药物–疾病二部网络,实验结果通过CTD (comparative toxicogenomics database)标准数据库进行验证.结果表明,基于组织特异性和直接邻居相似度度量标准会提高药物重定位研究的准确性,为新药的体内和体外实验提供可靠候选集,这也为药物重定位的研究提供了新的思路.

关键词

药物重定位; 组织特异性; 药物靶标; 致病基因; 直接邻居度量; drug repositioning; tissue specificity; drug targets; disease genes; direct neighborhood measurement;

论文

基于0-1矩阵分解的蛋白质功能预测

Protein function prediction based on zero-one matrix factorization

Website Google Scholar
赵颖闻, 王峻, 郭茂祖, 张自力, 余国先
中国科学: 信息科学, 2019, 49(9): 1159-1174

摘要

准确地标注蛋白质功能是功能基因组学的核心任务之一.蛋白质功能标注信息存在大量缺失且功能标签空间巨大.近期一些标签压缩方法被提出并应用于蛋白质功能预测,但是这些方法获取的压缩标签可解释性差,且面临着多标记学习中的阈值划分难题.为解决这些问题,本文提出一种基于0-1矩阵分解的蛋白质功能预测方法 (zero-one matrix factorization, ZOMF). ZOMF首先将蛋白质–功能标签关联矩阵分解成两个低秩0-1矩阵,挖掘蛋白质和功能标签间的内在关联.其次它利用蛋白质互作网和基因本体结构信息分别针对上述两个低秩矩阵定义了平滑正则项,约束指导低秩矩阵的优化.最后它利用优化获取的低秩矩阵重构关联矩阵,进而实现蛋白质功能预测.通过在酵母菌、拟南芥、老鼠和人类数据集上的实验表明, ZOMF比已有的相关算法能够更准确地预测蛋白质功能,它无需对重构的关联矩阵进行阈值划分,压缩的0-1标签可解释性更直观.

关键词

蛋白质功能预测; 矩阵分解; 蛋白质互作网; 基因本体; 阈值划分; protein function prediction; matrix factorization; protein-protein interaction network; gene ontology; thresholding segmentation;

摘要

随着大数据技术的快速发展,大规模访问存储器的需求随之剧增,导致访问动态随机访问存储器DRAM的高耗能问题越来越突出.大容量、低能耗的非易失性内存NVM技术逐渐成熟,有望被广泛应用于异构内存计算机系统.基于访问内存页的历史记录,本文针对异构内存系统提出了一种双向哈希链表的异构内存页迁移机制(THMigrator),将频繁访问的内存页从PCM或STT-RAM迁移到DRAM,并用能效分析模型(EEAM)评估了异构内存系统的能效.实验结果表明, THMigrator迁移机制比采用多级队列迁移机制MQMigrator的系统计算性能提升了9.3%,系统平均能效比提升了17%;THMigrator比采用随机迁移机制CoinMigrator的系统平均能效比提升了26%.

关键词

页迁移; 双向哈希链表; 异构系统; 非易失性内存; 迁移方法; page migration; two-way Hash chain list; heterogeneous systems; non-volatile memory; migration algorithm;

Vol. 49, No. 8, 2019 封面 目录

摘要

本文提出了一种超越结构能控性的研究微电网能控性的方法,证明了系统低通滤波器的截止频率是影响控制微电网所需的最少控制器数目的一大因素,该方法适用于实际微电网.此外,基于微电网特征矩阵的列初等变换,识别微电网中需要独立和非独立控制的节点,进而提出一种通用的系统控制矩阵构造方法,实现完全控制微电网的状态.进一步,根据节点状态误差曲线,证明所构造的控制矩阵可以保证微电网的能控性.最后以含7个分布式电源的微电网为例进行仿真验证,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.

关键词

能控性; 最少控制器; 特征矩阵; 控制矩阵; 最小能量控制器; controllability; minimum controller; feature matrix; control matrix; minimum energy controller;

摘要

针对中国电力市场深化改革以中长期交易和现货交易并举的发展模式,以及希望借助现货市场提高风电等不确定性新能源消纳水平的需求,本文设计了一种考虑中长期电量交易和风电参与的日前市场交易和结算模式,提出了中长期合同电量与日前交易相结合的方式;针对风电出力的不确定性,采用多概率场景表征,并建立了日前电量–备用联合出清概率模型.通过算例分析及与日前电量–备用序贯出清模型对比说明了所提模型的有效性.研究成果为我国电力市场由以中长期交易为主的电量市场向中长期交易和电力现货交易并举的市场过渡提供分析工具.

关键词

交易模式; 日前市场; 中长期交易; 风电场景; 联合出清; trading mode; day-ahead market; medium-and long-term transactions; wind power scenario; joint optimization;

摘要

本文研究多平衡点二维切换线性时不变(LTI)系统极点配置问题.对每一子系统都含有唯一平衡点情形,首先给出了该类多平衡点切换系统可任意切换路径极点配置的一个充要条件.然后,用一个数值算例表明:即使将二维闭环切换LTI系统的所有子系统的全部极点都配置到左复半平面内的两个相同位置,也不能保证该类切换系统在任意切换路径下都稳定.其次,对所有子系统具有单(唯一共同)平衡点和多平衡点情形,分别给出该类切换系统可任意切换路径和任意拟周期/周期切换路径镇定极点配置的若干充分性判据,并据此设计了相应算法.所得结果揭示:用极点配置法来镇定切换LTI系统,可以将部分或全部子系统的全部或部分极点配置到右复半平面内的合适位置.最后,一个数值仿真算例表明所得新结果的有效性和可操作性.

关键词

切换系统; 线性子系统; 状态反馈; 镇定控制; 多平衡点; 极点配置; 算法; switching systems; linear subsystems; state feedback; stabilization control; multiple equilibria; pole assignment; algorithms;

论文

基于动态注意力GRU的特定目标情感分类

Aspect-based sentiment analysis based on dynamic attention GRU

Website Google Scholar
李丽双, 周安桥, 刘阳, 钱爽, 耿浩彭
中国科学: 信息科学, 2019, 49(8): 1019-1030

摘要

特定目标情感分类是一个极具挑战的任务,其目的是确定上下文语境中某些实体所表达的情感.由于目标实体的情感依赖于实体本身以及对上下文的理解,在分类时应该同时考虑句子和目标实体,并且需要将目标实体与上下文语义进行充分的整合.因此,本文提出:(1)句子、目标实体联合编码方法;(2)基于动态注意力DAGRU (dynamic attention gated recurrent unit)的特定目标情感分析方法.联合编码是指同时对句子和目标实体进行语义编码,能为目标实体增加上下文语义;动态注意力机制能动态地改变模型对上下文单词的注意力以及目标实体的表示,从而更有效地获取上下文情感特征,使模型更准确地识别不同目标实体的情感类别.本文模型在SemEval2014的两个数据集Laptop, Restaurant上进行实验,实验结果表明,基于动态注意力DAGRU的模型相比基于标准注意力的模型结果有显著提高.

关键词

注意力机制; GRU; 情感分析; 深度学习; 自然语言处理; attention mechanism; GRU; sentiment analysis; deep learning; natural language processing;

摘要

作为一种意合型语言,汉语由字组词的特性明显,字面义词的词义大体可由其构词结构和语素概念来表达,但对非字面义词的处理存在偏差,这也是语言深度理解中的一个棘手问题.本文从语言认知的角度出发,提出了适用于汉语词的非字面义的知识表示方式:发掘《现代汉语词典》中的3524个非字面义二字词,判定它们作为隐喻或转喻现象的非字面义类型,标注其在《同义词词林》中的源域、目标域,并选取面向计算的适合的字面义词承担者.该工作首次在词汇级别上,系统地揭示了汉语隐喻和转喻现象的数量、类型及语义域映射分布状况,并且在算法框架不变的情况下,显著改善了词义相似度计算效果.这些思路、做法及语言资源建设,有望推动人文领域和计算应用等相关工作的深入开展.

关键词

汉语概念词典; 语素; 语素概念; 语义构词; 字面义; 非字面义; 隐喻; 转喻; Chinese object-oriented lexicon; morpheme; morphemic concept; semantic word formation; literal meanings; non-literal meanings; metaphor; metonymy;

摘要

强连通分量(strongly connected component, SCC)算法可以将一个有向图缩略为有向无环图(directed acyclic graph, DAG),广泛应用于可达性查询等有向图分析应用.尽管现有工作已经提出多种面向静态有向图的强连通分量算法,但是它们需要高额的运行时开销来反复对整个图进行全量计算,以响应现实世界中普遍存在的动态有向图结构的频繁变化.其实,在通常情况下,动态有向图每次改变量极小(少于5%).其允许我们以增量的方式对动态有向图进行强连通分量计算,以缩短响应时间.因此,为解决此问题,本文提出了一种高效的面向动态有向图的增量强连通分量算法Incremental Strongly Connected Components Algorithm,简称Inc-SCC,通过对不必要的计算进行裁剪以减少算法的数据访问量和计算量,并利用SCC的不相交性进行并行处理以提升SCC计算效率.其次,提出了一种启发式优化方法进一步加快算法收敛速度.实验结果显示,本方法可以用于实时响应有向图持续性动态变化,并且当整个有向图的边变化比例为5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.8到12倍,当整个有向图的边变化比例为0.5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.9到12倍.

关键词

强连通分量; 动态有向图; 增量计算; 收敛; 有向无环图; strongly connected components; evolving directed graph; incremental computation; convergence; directed acyclic graph;

Vol. 49, No. 7, 2019 封面 目录

摘要

柔性电极非常适用于生物电信号的采集,而对生物电信号这类低活跃度的输入信号进行量化时,可以采用末位优先量化算法以节省ADC能量消耗.本文提出了一种新型的用于SAR-ADC的末位优先量化算法,在继承了传统末位优先量化算法的优点上,可以避免特定情况下额外的能量消耗.在对心电信号(ECG信号)进行量化时,与传统SAR-ADC算法相比,本文提出的算法能节省98.8%的DAC转换能量消耗.

关键词

末位优先量化; 生物电信号; ECG信号; 柔性电极; LSB-first; bioelectric signals; ECG signal; flexible electrode;

论文

电磁频谱伞罩

Electromagnetic spectrum umbrella

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唐友喜, 许林, 吴飞, 赵宏志, 郭文博, 邵士海
中国科学: 信息科学, 2019, 49(7): 911-931

摘要

提出了一种电磁频谱伞罩的方法,在电磁频谱伞罩覆盖的三维空间内,非授权用户不可以正常接收其期望的电磁波信号,授权用户不受此限制.给出电磁频谱伞罩的构建方法,分析干扰设备的优化三维布置位置、非授权用户接收机灵敏度的损失量,给出授权用户接收机的结构及其灵敏度损失界,最后给出部分实验结果.

关键词

电子战; 授权用户; 非授权用户; 干扰能效; 接收机灵敏度损失; electronic war; authorized user; unauthorized user; interference energy enciency; receiver sensitivity loss;

摘要

稀疏恢复的主要任务之一是发展和分析在计算上易于处理的算法以得到欠定线性系统的稀疏解.焦雨领等(2015)提出了一种PDASC算法求解?0正则化最小二乘问题,并在一定的RIP条件下分析了PDASC的误差估计,进而建立了有限步全局收敛性.对一类具有强衰减特性的信号,本文将RIP常数条件减弱到与稀疏度T无关.此外,数据驱动的选择准则被提出用来选择适合的正则参数.数值实验验证了PDASC算法和数据驱动参数选择准则的效率和精度.

关键词

连续化; 衰减信号; 全局收敛; 原始对偶积极集; 正则参数选择; continuation; decaying signals; global convergence; primal-dual active set; regularization parameter selection;

论文

FBMC系统中的SR-NYQ原型滤波器设计

Design of SR-NYQ prototype filter in an FBMC system

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闻建刚, 华惊宇, 徐志江, 李枫, 陈浩
中国科学: 信息科学, 2019, 49(7): 886-899

摘要

FBMC (filter bank multicarrier)作为新一代移动通信中的候选方案,相对于OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)具有旁瓣衰减大、无需严格正交同步等多个方面的优势,在实现子载成形的原型滤波器上起到了重要作用.目前,常用FBMC原型滤波器包括PHYDYAS滤波器和IOTA滤波器,但在两者的相应设计中,可控参数较少而灵活性欠佳.因此,本文提出了一种约束优化方法来直接设计FBMC滤波器.在该方法中,将滤波器的阻带误差能量作为优化目标,目的在于减小FBMC波形的旁瓣泄漏.同时,通过近似方法在频域对NYQ (Nyquist)条件进行约束,实现对符号间干扰的控制.该NYQ约束包含线性矩阵不等式和针对截止频点的线性不等式,避免了原始约束中由卷积计算引起的非凸问题.通过半定规划算法可对约束优化问题进行求解,所得线性相位FIR (finite impulse response)滤波器能够在适当放宽NYQ条件的同时有效改善阻带衰减特性,从而提升FBMC波形的频率选择特性.误码率仿真结果表明优化所得滤波器相对于PHYDYAS滤波器和IOTA滤波器具有一定优势.此外,在本文设计方法下,可采用长度更短的滤波器,其BER(bit error rate)与采用PHYDYAS滤波器时的BER结果近似可比,而其乘法复杂度比PHYDYAS滤波器低.

关键词

滤波器组多载波; 原型滤波器; Nyquist条件; 阻带能量; 误码率; FBMC; prototype filter; Nyquist condition; stopband energy; BER;

摘要

由于无线局域网(wireless local area network, WLAN)的广泛部署和智能终端对WLAN协议的普遍支持,本文提出一种基于自适应深度射线树的WLAN室内目标入侵检测算法,其利用现有WLAN基础设施即可实现未携带任何信号收发设备的室内目标的入侵检测.为此,首先建立基于自适应深度射线树的准三维射线追踪模型,对室内静默和入侵状态下的接收信号强度(received signal strength, RSS)传播特性进行建模;其次,联合RSS均值、方差、最大值、最小值、极差值和中位值6种信号特征构建概率神经网络(probabilistic neural network, PNN)的训练数据库;最后,利用训练得到的PNN对新采集RSS数据进行多分类判决,进而实现对室内目标的入侵检测与区域定位.实验结果表明,本文所提算法具有较高的入侵检测概率和较低的数据库构建开销.

关键词

无线局域网; 入侵检测; 射线追踪; 遗传算法; 神经网络; WLAN; intrusion detection; ray tracing; genetic algorithm; neural networks;

摘要

近些年,基于期望传播(expectation propagation)的EP检测算法在高阶调制的大规模MIMO(multiple input multiple output)场景下展现出了相比于传统检测算法的巨大优势,但是由于其每次迭代都需要进行矩阵求逆运算,使得该算法的计算复杂度在实际应用中是难以接受的.本文提出了一种适用于大规模MIMO系统下的逐次更新EP-SU (expectation propagation successive updating)检测算法,一方面提出了逐次更新的信息节点更新方式,加快了信息更新效率的同时规避了原有EP中的矩阵求逆运算;另一方面优化了单个节点更新算法,提升了信息更新的有效性和准确性.仿真结果表明:本文提出的EP-SU检测算法在多种大规模MIMO场景下,都具有相比于原有EP检测器更加优秀的检测性能、更快的收敛速度、更低的误码平层和更低的计算复杂度,最后这些优势都会随着天线规模的增加而更加显著.

关键词

大规模MIMO; 期望传播; 逐次更新; 低复杂度; 快收敛; large-scale MIMO; expectation propagation; successive updating; low complexity; fast convergence;

论文

一种基于稀疏重构的主瓣拖曳式干扰抑制方法

A sparse reconstruction algorithm for mainlobe towed jamming suppression

Website Google Scholar
周必雷, 李荣锋, 段克清, 王永良, 刘维建, 陈风波
中国科学: 信息科学, 2019, 49(7): 838-852

摘要

提出了一种基于稀疏重构的主瓣拖曳式干扰抑制方法,可在干扰环境下有效提取目标的距离和空间角度信息.新方法首先利用正交匹配追踪算法估计主瓣拖曳式干扰的角度、幅度和相位,进而重构干扰数据;再利用接收数据减去干扰重构数据,大幅削弱主瓣拖曳式干扰的能量;然后利用稀疏Bayes算法来估计剩余干扰和目标的角度–距离信息;最后结合稀疏恢复结果,并根据目标在某一空间角度上仅占有2~3个距离单元,而剩余的干扰占满所有距离单元这一先验知识,可容易鉴别目标和干扰,进而提取目标参数.

关键词

主瓣拖曳式干扰; 稀疏重构; 雷达信号处理; 抗干扰; mainlobe towed jamming; MTJ; sparse reconstruction; radar signal processing; anti-jamming;

Vol. 49, No. 6, 2019 封面 目录

摘要

本文对降低低密度扩展多址接入系统的多用户检测算法复杂度进行了研究.针对上行系统中各用户信道质量存在差别,基站处各用户信号功率不同的特性,提出一种根据用户瞬时信道质量对用户进行分组检测、降低计算复杂度的多用户检测算法,并给出用户分组和相应的指示矩阵的设计准则.对计算复杂度进行分析,并在不同信道条件下对算法进行性能仿真,结果表明该算法在有效降低计算复杂度的情况下,用户性能损失很小.

关键词

非正交多址接入; 低密度扩展; 多用户检测; 计算复杂度; 用户分组; non-orthogonal multiple access; low-density spreading; multiuser detection; computational complexity; user grouping;

论文

大型射电望远镜的火星探测器跟踪技术

Tracking technology of Mars spacecraft for large radio telescope

Website Google Scholar
刘庆会, 赵融冰, 舒逢春, 贺庆宝, 郑鑫, 马茂莉, 付丽, 吴亚军, 虞林峰
中国科学: 信息科学, 2019, 49(6): 775-782

摘要

我国将于2020年发射由环绕器和着陆巡视器组成的火星探测器,需要利用大型射电望远镜进行跟踪.本文对大型射电望远镜的火星探测器跟踪技术进行了分析,并实际利用上海65 m射电望远镜跟踪火星探测器进行了测试验证.分析和测试结果表明,大型射电望远镜跟踪火星探测器时需要考虑和改正座架热变形、大气折射、光行时等引起的指向偏差.不考虑下行单程光行时的接收功率比考虑时降低约0.8 dB.在俯仰指向偏差为36′′和72′′时接收能力分别降低约0.8和3.5 dB.这些研究成果对我国的首次火星探测任务的顺利实施有重要的应用价值.

关键词

射电望远镜; 火星探测器; 跟踪; 光行时; 指向偏差; radio telescope; Mars spacecraft; tracking; light time; pointing offset;

摘要

针对六自由度高超声速飞行器的飞行控制问题,本文提出了基于非线性动态逆和线性反馈方法建立主控制系统,应用L_1自适应控制理论设计辅助控制系统以提升控制性能的设计方案.首先,对高超音速飞行器模型的速度和姿态角控制通道建立非线性动态逆系统.在这一基础上,采用线性二次型(linear quadratic, LQ)方法设计线性反馈控制器,作为主控制系统完成指令信号的跟踪.其次,应用L_1自适应控制方法设计辅助控制器,以提升控制系统在不确定性存在情况下的性能.仿真结果显示,辅助控制系统能有效提升跟踪控制的精度,提高系统的鲁棒性,并且在输入扰动、气动参数不确定性、参数变化、控制功能部分失效等情况下可取得良好的指令跟踪效果.

关键词

高超音速飞行控制; 非线性动态逆; L_1自适应控制; 扰动与不确定性; 跟踪控制; hypersonic flight control; nonlinear dynamic inversion; L_1 adaptive control; disturbance and uncertainty; tracking control;

摘要

基于学习的两个主要研究内容,本文提出了学习的二元分层模式,给出了前端学习、后端学习、前后端组合学习和前后端融合学习的概念,构建了前后端融合学习的理论框架与最优化模型;针对前端学习,模拟大脑的分级工作机制,提出了数据与模型混合驱动的逐层数据再表达的方法;最后,以视觉(图像)学习为例,本文给出了一种数据与模型混合驱动的逐层数据再表达的具体方法.

关键词

机器学习; 模式识别; 数据表达; 数据与模型混合驱动; machine learning; pattern recognition; data representation; hybrid driven by data and model;

摘要

生物发光断层成像(bioluminescence tomography, BLT)是一种高灵敏非侵入式光学分子成像模态,但近红外光在生物组织中传输的复杂性及表面测量信息的有限性,对BLT光源重建算法提出了较高要求.本文提出了一种基于通用迭代收缩阈值(general iterative shrinkage and threshold,GIST)的BLT重建算法,采用非凸平滑剪切绝对偏差(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)惩罚项,并通过迭代求解对非凸惩罚项有解析解的邻近算子问题来获得优化结果.此外,重建中也结合了多光谱测量和收缩可行域策略以降低逆问题的不适定性.为评估该算法的光源定位及多光源辨识能力,本文设计了多组仿真和物理仿体实验,并将GIST与几个典型稀疏重建算法进行了对比.实验结果表明GIST算法在不同光源深度和间隔距离的实验中在中心定位误差方面有较大优势.

关键词

多光谱生物发光断层成像; 通用迭代收缩阈值算法; 稀疏重建; 逆问题; 平滑剪切绝对偏差; multispectral bioluminescence tomography; general iterative shrinkage and threshold algorithm; sparse reconstruction; inverse problem; smoothly clipped absolute deviation;

论文

系数多状态关联的图像NSST-HMT模型

Image NSST-HMT model with associated multi-state coefficients

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王相海, 赵晓阳, 朱毅欢, 宋若曦, 宋传鸣
中国科学: 信息科学, 2019, 49(6): 708-725

摘要

近年来,非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)因其具有各向异性,多方向捕捉性的同时,还兼具平移不变性,从而在图像恢复过程中发挥着重要的稳定作用.本文首先对图像NSST子带内系数关系、子带间系数的"父子关系"和"兄弟关系" 3方面进行分析,获得子带内系数具有稀疏性、子带间"父子关系"和"兄弟关系"系数均具有聚集性和传递性的结论.在此基础上提出一种基于系数多状态关联的隐Markov树模型(multi-state non-subsampled shearlet transform hidden Markov tree, M-NSST-HMT),该模型通过将NSST子带间系数的"父子关系"和"兄弟关系"作为共同指导子带间系数传递的状态来估计重构系数,并利用两种状态关联的互信息来对重构系数进行整合.最后将所提出的模型应用于图像去噪并取得良好的去噪效果,结果表明所提出的模型较传统HMT模型能够更好地揭示图像NSST变换后子带内和子带间系数的关系,并提高系数的预测准确性.

关键词

非下采样剪切波变换; 混合Gauss模型; 隐Markov树模型; 系数多状态关联; 图像去噪; 支持向量机; non-subsampled shearlet transform; Gaussian mixture model; hidden Markov tree model; multi-state coefficients association; image denoising; support vector machine;

论文

七次PH曲线G2[C1] Hermite插值方法

G2[C1] Hermite interpolation using septic PH curves

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李毓君, 方林聪, 汪国昭
中国科学: 信息科学, 2019, 49(6): 698-707

摘要

本文讨论七次PH (Pythagorean hodograph)曲线的G~2[C~1] Hermite插值问题. PH曲线是具有有理形式的等距线的一类多项式参数曲线,其弧长可精确计算,因此在CAD (computer aided design)中有着广泛的应用.本文采用平面参数曲线的复数表示形式,根据导矢曲线因式分解得到的多项式因子次数不同,将七次PH曲线分为3类.第1类七次PH曲线都是正则曲线,且其G~2[C~1]Hermite插值方法已经被研究.本文研究另外两类七次PH曲线的构造方法,并指出对于给定的初始条件,存在不超过6条的偶数条第2类七次PH曲线;而第3类七次PH曲线的存在性不仅对初始条件有约束,而且可以通过用户指定一个具有几何意义的实参进行交互构造.本文最后通过实例构造了这两类曲线对六分之一圆弧曲线的逼近.

关键词

Bézier曲线; 等距曲线; 七次; 几何连续; Hermite插值; Bézier curve; offset curve; septic; continuous; Hermite interpolation;

摘要

部分最大可满足性问题(partial maximum satisfiability problem, PMS)是最大可满足性问题(maximum satisfiability problem, MaxSAT)的泛化问题,在很多领域中得到广泛应用.目前,在工业诊断实例方面PMS求解仍有待改进,在对基于随机搜索的PMS算法深入研究基础上,本文首次提出一种结合结构特征的随机搜索方法 (structure characteristics partial MaxSAT, SCPMS).首先,依据单元传播规则结合问题结构特征逐步将PMS问题中硬单元子句分成两部分,从而构造出因缺乏部分硬单元子句使得问题可满足的子问题;提出结合结构特征的随机搜索指导策略,对新的子问题再次利用单元传播找出原问题中的硬单元子句中硬阻塞变量,再结合子句特征翻转相应软阻塞变量,从而提高随机搜索的求解效率.实验结果表明,提出的SCPMS与最新的两个算法DeciDist和DistUp相比,在基于模型诊断问题(model-based diagnosis, MBD)的工业实例上, SCPMS求得的不满足软子句数有较大程度的减少.

关键词

PMS; 单元传播; 最大可满足性问题; 随机搜索; 基于模型的诊断; PMS; unit propagation; SAT; stochastic search; model-based diagnosis;

Vol. 49, No. 5, 2019 封面 目录

摘要

螺旋桨节拍对水声目标宽带辐射噪声具有明显的幅度调制,其调制频率与螺旋桨的转速紧密相关,因而调制谱特征对水声目标分类和识别具有重要意义.本文针对传统的基于Fourier变换调制谱存在的缺点,提出一种基于子频带组稀疏结构的高分辨调制谱重构新方法.一方面,利用调制谱稀疏性特点,将稀疏调制谱的估计问题转化成逆Fourier基上的频率系数求解问题;另一方面,利用在分频技术中不同子频带间其稀疏调制线谱成组出现的特点,给出了组稀疏结构的调制谱重构方法.与传统的基于Fourier变换的调制谱不同,该稀疏调制谱会自动学习出线谱特征信息,有效地避免了在传统调制谱检测中的门限参数设计问题以及特征提取中人为因素.另外,本文提出的调制谱重构方法是非参数化的,可以自动学习出调制谱的稀疏度.

关键词

噪声包络调制分析; 组稀疏性; 高分辨率; 稀疏贝叶斯学习; detection of envelope modulation on noise(DEMON); group sparsity; high resolution; sparse Bayesian learning;

论文

基于平均互信息的最优社区发现方法

Optimal community detection method based on average mutual information

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李东, 程鸣权, 徐杨, 袁峰, 陈奕男, 付雅晴
中国科学: 信息科学, 2019, 49(5): 613-629

摘要

本文提出一种基于平均互信息的最优社区发现方法 AMI (average mutual information),该方法通过计算社区划分时的平均互信息值找出最优的社区划分.将AMI方法作用在非重叠社区发现算法GN和重叠社区发现算法COPRA上分别获得改进的AMI-GN算法和AMI-COPRA算法.将AMI-GN算法与GN, FN, IE算法进行对比实验,实验结果表明AMI-GN算法相较于其他算法提高了社区发现的质量.将AMI-COPRA算法与COPRA, LPPB算法进行对比实验,实验结果表明AMI-COPRA算法大幅度提升原始COPRA算法的稳定性,大大减少了平均迭代次数,加快了算法的收敛速度.相较于LPPB算法,发现社区的质量相差不大,但AMI-COPRA算法比LPPB算法更加稳定.研究表明,运用AMI方法可有效地改进典型的非重叠社区发现算法和重叠社区发现算法的性能.

关键词

AMI-COPRA算法; AMI-GN算法; 平均互信息; AMI方法; 社区发现; AMI-COPRA algorithm; AMI-GN algorithm; average mutual information; AMI method; community detection;

摘要

本文研究了一类由一阶二阶智能体组成的异构系统安全一致性分析与设计问题.首先从拓扑结构角度,通过设立信任节点机制,显著提升了系统网络拓扑的稳健性.然后,针对邻居中敌对节点的攻击行为,分别设计了一阶二阶智能体的控制策略,并给出了系统实现安全一致性目标的充分条件.最后,通过仿真实例验证了理论结果的有效性.

关键词

异构系统; 多智能体系统; 安全一致性; 安全控制; 信任节点; heterogeneous systems; multi-agent systems; secure consensus; secure control; trusted node;

摘要

针对变后掠翼飞行器具有多工作模式、大飞行包络的特性,本文建立了非线性多模型切换系统,并研究了机翼后掠角变化过程中对飞行高度和飞行速度的跟踪控制.为了减小姿态系统中不确定性和外部未知扰动的影响,利用非线性干扰观测器对复合干扰进行逼近并设计滑模姿态控制器,保证了良好的姿态跟踪控制效果.采用平均驻留时间方法证明了所设计的控制器能够保证切换系统的稳定性.最后,通过仿真对所提方法的有效性进行了验证.

关键词

变后掠翼近空间飞行器; 切换系统; 干扰观测器; 自适应滑模控制; 平均驻留时间; variable swept-wing near space vehicle; switching system; disturbance observer; adaptive sliding mode control; average dwell time;

摘要

基于多无人机协作的无源目标定位是无人机在军事侦察等领域应用的关键技术.现有研究大部分针对单目标的无源定位,本文研究利用到达时间差观测对多目标进行无源定位的高效算法.将已有的两步加权最小二乘方法中辅助变量与目标位置的非线性关系作为约束,建立约束加权最小二乘多目标定位模型,并化简为含多个二次不定等式约束的二次规划问题.这是一个NP-hard的非凸优化问题.本文提出一种CWLS (constrained weighted least squares)近似迭代算法,在迭代过程中用线性等式约束近似二次不定等式约束,使其近似优化问题有解析解.理论分析表明,该算法收敛的极限一定是原问题的全局最优解. Monte Carlo实验表明,该算法在绝大部分情况下能快速收敛,且对多目标定位的精度优于两步加权最小二乘方法.

关键词

无人机; 无源定位; 多目标; 到达时间差; 约束加权最小二乘; unmanned aerial vehicle; passive localization; multi-source; time difference of arrival; constrained weighted least squares;

摘要

针对侦察/攻击型多无人机协同搜索和攻击作战想定,考虑其中相互耦合的任务分配和航迹规划问题,提出了一种获得最大系统效能的任务分配算法以及同时攻击目标的航迹规划算法.该任务分配算法基于合同网协议,考虑目标的资源需求和无人机的资源约束关系,其目标函数中同时包含执行目标的收益和代价.航迹规划中,考虑无人机的运动学约束和同时攻击目标的需求,提出了基于协同粒子群算法和协同函数、协同变量相结合的算法.仿真结果表明,所提出的任务分配方法较之多项式时间联盟构建算法(PTCFA),能够获得至少8%的效能提升.

关键词

多无人机; 任务分配; 航迹规划; 同时到达; PH曲线; multiple UAV; task allocation; path planning; simultaneous arrival; Pythagorean hodograph curves;

Vol. 49, No. 4, 2019 封面 目录

摘要

针对现有密钥生成方法流程繁琐的问题,本文利用空域对称加扰和安全极化编码提出了一种无协商的密钥生成方法,仅需安全传输和隐私放大两步即可生成密钥.首先,空域对称加扰以类信号噪声代替传统的Gauss噪声具有更高的安全性并为合法信道提供了信道优势,保证了安全容量的存在性;然后,基于该信道优势和系统性能需求提出了基于Gauss近似和遗传算法的安全极化码构造算法,确保了传输比特的安全性;最后,利用安全极化编码和空域对称加扰实现了私密比特的安全传输,并对其进行隐私放大生成密钥.仿真结果验证了空域对称加扰和安全极化编码的有效性,并进一步说明了所提密钥生成方法能够满足系统性能的需求. NIST测试结果表明了生成的密钥具有很强的随机性.

关键词

密钥生成; 物理层安全; 空域对称加扰; 安全极化编码; 隐私放大; secret key generation; physical layer security; spatial symmetric scrambling; secure polar coding; privacy ampli?cation;

摘要

数字图像内容的恶意篡改可能导致严重后果.随着图像分辨率的提高及其在网络上流通数量的快速增长,图像往往要经过双重压缩:压缩(JPEG/JPEG2000)发布→解码→应用领域的处理(常规信号处理/安全性攻击/内容的恶意篡改)→再次压缩(JPEG2000/JPEG)发布,才能进入末端检测.如何在双重压缩环境下有效判定图像内容是否遭篡改及定位篡改位置是个亟待解决的问题.本文提出了一种基于旋转向量的新颖的水印表示方法及其调制算法,并在此基础上建立了半脆弱水印方案用于图像内容认证.理论分析了水印的稳定性,使该水印方案具有理论基础;详细阐述了以特征抽取与重构、水印嵌入与提取、篡改检测与定位为主要内容的认证方案;分析了水印的鲁棒性、安全性和相关检测性能.理论分析与实验表明:该方案水印透明性好,针对不同的攻击鲁棒性好且分布稳定;在双重压缩环境下能有效区分恶意篡改与保持内容的处理并定位篡改区域;安全性好,能抵制水印攻击、拼贴攻击和伪造攻击.与相关方案相比,本文方案综合性能优越,适用于双重压缩环境下的内容认证,扩大了基于水印的内容认证的应用范围.

关键词

图像水印; 半脆弱水印; 恶意篡改; 内容认证; 双重压缩; image watermark; semi-fragile watermark; malicious tampering; content authentication; double compression;

摘要

多姿态人脸图像正面化可以缓解头部姿态变化对人脸分析任务的影响.以往直接从多姿态人脸图像合成正面人脸图像的方法存在细节特征缺失的问题.针对这一问题,本文提出一种基于编解码网络的多姿态人脸图像正面化方法——多任务卷积编解码网络(MCEDN).该方法引入正面基础特征网络合成正面人脸基础特征,并在此基础上融合编码网络提取的多姿态人脸局部特征进行细节补偿,最终合成更加清晰的正面人脸图像.利用多任务学习机制建立端到端模型,统一局部特征提取、正面基础特征解析、正面图像合成3个模块,通过共享参数提升整个模型的效果.与已有方法对比, MCEDN在多个数据集上都可以合成结构稳定、细节清晰的正面人脸图像.我们直接使用合成的正面人脸图像进行人脸识别和表情识别,识别准确率达到先进水平,这表明MCEDN可以有效保留人脸细节特征,支持人脸分析任务.

关键词

人脸正面化; 卷积神经网络; 编解码网络; 多任务学习; 人脸识别; 表情识别; face frontalization; convolutional neural network; encoder-decoder network; multitask learning; face recognition; facial expression recognition;

论文

基于多视角卷积神经网络的三维模型分类方法

3D shape classification based on convolutional neural networks fusing multi-view information

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王鹏宇, 水盼盼, 余锋根, 甘渊, 刘琨, 张岩, 孙正兴
中国科学: 信息科学, 2019, 49(4): 436-449

摘要

近些年来,卷积神经网络框架在二维图像的语义分割、分类、检索等领域取得了非常好的效果.但是由于三维模型结构的复杂性与不规律性,卷积神经网络的卷积和池化操作却无法直接应用在三维模型上.为了发挥深度学习框架在二维图像分析领域积累的技术优势,本文采用基于多视角投影的方法来完成三维模型分类的任务.然而现有的基于多视角投影的三维模型分类方法大多采用固定视角,所采集到的多视角下模型投影渲染图中存在大量的信息冗余,对结果造成一定的干扰.本文提出了一种新型的多视角卷积神经网络框架,在网络训练过程中自动判别每个视角的贡献度,舍弃冗余视角的信息,从而提取出最能表征模型类别的特征,提高了网络的鲁棒性.此外,本文将基于视点熵的最佳视角选择方法引入三维模型分类领域,相比于固定视角方法,本文方法能更多地保留模型的细节信息,同时不需要模型的朝向对齐.通过在ModelNet10和ModelNet40数据集上的实验,验证了将基于视点熵的视角选择方法应用于三维模型分类,以及本文提出的基于视角判别的多视角信息融合方法的合理性和优越性.实验结果表明,本文方法的分类准确性也优于现有的基于固定多视角投影的三维模型分类方法.

关键词

三维模型; 视角选择; 视点熵; 卷积神经网络; 深度学习; 3D model; viewpoint selection; viewpoint entropy; convolutional neural network; deep learning;

摘要

高难度精细触觉交互任务依赖于注意资源的高强度激活,研究触觉通道和注意力状态的关系不仅有利于理解人类感知与认知的交互机制,对于触觉模态脑机交互系统的设计也具有重要应用价值.本文构建了融合多点接触力反馈和沉浸式视觉反馈的虚拟现实交互环境,以高精度力位协同控制任务为对象提出了注意力状态的客观监测方法.将力、位置两个模态的容许误差作为任务难度的调控变量,测量了用户在每个模态内的操作绩效.结合用户主观评估数据,证实了该任务可以有效激活注意力资源,并能够作为注意力"示波器",实现高时间分辨率的注意力水平和注意力焦点的客观监测.本文实验结果表明,基于触觉通道的力位协同控制任务能够实现注意力状态的客观测量,为后续构建基于神经生理信号的注意力机制研究提供了行为学基准.

关键词

虚拟现实; 触觉交互; 力位协同控制; 注意力状态; virtual reality; haptic interaction; collaborative force-position control; attentional states;

论文

轻量级Web3D地铁火灾逃生在线规划关键技术

Key technology of lightweight Web3D online planning of metro fire escape

Website Google Scholar
艾子豪, 胡永豪, 闫丰亭, 张惠娟, 王冬青, 青胜蓝, 朱合华, 贾金原
中国科学: 信息科学, 2019, 49(4): 405-421

摘要

基于移动互联网浏览器实现地铁站逃生模拟训练是一种高效率的火灾逃生训练方式.然而,由于地铁站规模庞大且火灾情景复杂,在线逃生路径规划仿真平台模型因数据规模大,其在基于有限网络带宽传输以及渲染能力较弱的浏览器上运行时,速度将非常缓慢甚至无法运行.为解决此问题,本文针对轻量级Web3D地铁火灾逃生路径在线规划平台实时在线关键技术进行了研究.首先,针对大规模地铁站BIM静态场景数据,通过语义和体素化成分检验的轻量化方法对其进行了轻量化处理.同时,针对大规模虚拟化身的在线渲染,基于数据拆分并灵活组合思想,通过对虚拟化身的几何体信息和虚拟化身的动画数据进行数据管理,实现了大规模虚拟化身在线渲染的轻量化处理,进而实现了轻量级人群可视化;其次,针对动态烟气数据,提出了基于烟气冗余消除和归一化的轻量化处理方法,并基于精灵纹理粒子系统构建了轻量级烟气场景,实现了轻量级烟气可视化;最后,基于上述一系列轻量化处理的Web3D地铁场景中的逃生路径规划问题研究,本文提出了基于虚拟足迹聚类的蚁群优化算法eAACO (evacuation based on adaptive ant colony optimization),该算法通过VR设备获取真实人群逃生路径,实现对路径数据筛选和聚类以形成骨干路径,并与蚁群算法(ACO,ant colony optimization)相结合,设计了逃生路径规划的最优方案.实验表明,上述关键技术的实现较好解决了大规模地铁站火灾逃生路径规划Web3D模拟平台的实时在线处理问题.

关键词

Web3D; 地铁站BIM; 轻量级烟气可视化; 轻量级人群可视化; 虚拟足迹聚类; 火灾逃生路径规划; 蚁群优化算法; Web3D; metro BIM; lightweight smoking visualization; lightweight crowding visualization; virtual traces clustering; online planning of fire evacuation path; ant colony optimization;

Vol. 49, No. 3, 2019 封面 目录

摘要

文章提出了高k+SiO_2栅FD-SOI (fully depleted silicon-on-insulator) MOSFET,开发了它的二维亚阈值区前栅表面电势、阈值电压和DIBL (drain induced barrier lowing)效应计算模型.本文根据器件的结构和不同的介电常数,将亚阈值区的FD-SOI MOSFET分成若干个不同的矩形等效源,构建了这个多角形区域的Poisson方程和Laplace方程的二维边界值问题,然后用分离变量法和特征函数展开法求出了模型的二维解.计算结果表明,高k+SiO_2栅能有效地抑制高k介电常数产生的FD-SOI MOSFET阈值电压退化, DIBL效应加重,以及FIBL效应.由于这个模型列出的是线性代数方程组,它的计算开销小,因此这个半解析模型既可以用于FD-SOI MOSFET的模拟和仿真,又可用做电路模拟器的器件模型.

关键词

高k+SiO_2栅; FD-SOI MOSFET; 阈值电压; DIBL效应; 二维模型; high k + SiO_2 gate; FD-SOI MOSFET; threshold voltage; DIBL effect; the two-dimensional model;

面向智能应用的定制计算加速器技术专题 | 论文

低功耗神经网络计算芯片技术研究

Research on low-power neural network computing accelerator

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严佳乐, 张颖, 涂锋斌, 杨建勋, 郑时轩, 欧阳鹏, 刘雷波, 谢源, 魏少军, 尹首一
中国科学: 信息科学, 2019, 49(3): 314-333

摘要

当前人工智能引发了全球的热潮,它涵盖了图像识别、视频检索、语音识别、自动驾驶等各类智能应用.在人工智能算法中,神经网络算法扮演着举足轻重的作用,也成为了当前的研究热点.但是神经网络算法本身具有灵活性高、计算复杂、数据量大的特点,这也对计算平台提出了高性能、低功耗、高灵活性及高存储等方面的需求.针对神经网络专用芯片,本文提出了可重构硬件架构来满足神经网络的灵活性需求,以可重构架构为基础的Thinker系列可以执行多类神经网络运算.在该架构基础上,本文探究了相应的数据访存优化方案来降低功耗.在存储系统优化方面,基于eDRAM的神经网络加速方案和计算存储一体化ReRAM方案可以满足神经网络计算在存储性能及低功耗方面的需求,它们配合可重构硬件架构可以实现全新的神经网络加速框架.在高效计算方面,本文针对低比特神经网络的标准卷积计算提出基于积分和基于滤波器拆分特征重建的优化方案,以此满足高性能需求.

关键词

人工智能; 神经网络算法; 神经网络专用芯片; 可重构架构; 低功耗; artificial intelligence; neural network algorithms; neural network accelerator; reconfigurable hardware architecture; low power;

Vol. 49, No. 2, 2019 封面 目录

摘要

拉班舞谱是一种用于记录人体动作的符号记录体系,它是保护、继承和传播民族民间舞蹈及其他动作艺术的有力工具.目前,拉班舞谱的获取主要依靠专业人员手工记录,效率较低.本文基于三维人体运动捕捉数据,通过识别与拉班符号相对应的元素动作,提出了一种自动生成拉班舞谱的方法.方法的主要部分包括运动分割和元素动作分析.在运动分割中,利用速度阈值方法将人体运动捕捉数据分割成与舞谱符号对应的元素动作片段.然后,将动作片段与拉班舞谱的节奏相匹配,从而确保生成的舞谱符号更加规范和准确.在元素动作分析中,拉班舞谱将动作区分为支撑动作和非支撑动作,考虑到两类动作性质不同,因此本文采用两种方法分别对支撑与非支撑动作进行有针对性的分析.实验表明,本文的方法实现了将运动捕捉数据表示的舞蹈动作转换为数字化的拉班舞谱,并且自动生成的效率远高于手工记录.所以该方法可以快速记录濒临失传的民族舞蹈,为保护和传承动作类非物质文化遗产做贡献.

关键词

运动捕捉; 拉班舞谱; 运动分割; 元素动作分析; motion capture; Labanotation; motion segmentation; unit movement analysis;

摘要

与基于三维模型和照片生成浮雕的技术相比,黑白线描图中没有物体的三维信息,因此用黑白线描图辅助生成浮雕面临新的研究挑战.本文面向非物质文化遗产唐卡,提出一个用黑白线描图生成唐卡浮雕的方法.本文主要贡献是用物体区域的灰度控制图以及边界种子作为约束求解Poisson方程得到物体浮雕表面高度.具体将浮雕模型分为低频、中频和高频3个分量.低频分量指线描图中人物躯干以及四肢在衣服覆盖下形成的隆起趋势,中频分量指线描图中人物的四肢局部隆起,这两部分的高度用距离变换约束的Poisson扩散获得.高频分量指物体的细节,例如人的眉毛、背景中的云、山、花瓣,以及饰品等,它们的高度通过边界约束的Poisson扩散生成.最后将浮雕低频分量、中频分量和高频分量的高度图叠加并将其转换成面片模型获得完整浮雕模型.文中给出的图例验证了我们方法的有效性.

关键词

非物质文化遗产; 唐卡; 线描图; Poisson扩散; 浮雕; intangible cultural heritage; Thangka; line drawing; Poisson equation; relief;

摘要

图像不仅可以传达丰富的语义信息进而直接表达人的情感,也可以在情感层面影响他人,艺术作品更是如此.人们对于不同的视觉刺激有着不同的情绪反应,所以理解图片所包含的情感是非常重要的.本文通过微调现有的卷积神经网络模型,以少数民族绘画图像数据为研究对象,分析了艺术绘画的色相、亮度、饱和度,以及对比度对神经网络模型情感分类的影响,并在公共数据集Twitter image dataset上取得了超过目前先进水平3.4%的精度提升.最后,本文提出了一种相关任务的预训练策略,对少数民族绘画的情感分类任务有明显的提升,并通过可视化结构对实验结果进行了分析.

关键词

少数民族绘画; 图像情感; 卷积神经网络; 微调; 可视化; ethnic painting; image emotion; convolutional neural network; ?ne-tuning; visualization;

摘要

民族文化图案的分割是数字化分析民族文化的关键步骤之一.现有的图像分割方法虽然能够较好地分割自然图像,但分割民族文化图案时依然存在着难以保持主要结构和依赖大量手动交互等问题.本文提出一种基于多层次块匹配的民族图案分割协同优化方法.首先,充分利用民族文化图案的重复性特点,通过全局块匹配自动检测多个相似目标图案;接着,通过局部块匹配估计图案之间的相对朝向,再利用带约束的块匹配建立准确的稠密对应;最后,构建分割图元之间的协同优化模型,获得保持结构特征的分割结果.本文方法能够将相似图案自动分割为相互关联的细节图元,不仅交互少、精度高,还能改善矢量化等民族文化图案数字化分析的质量,大量的实验证明了其有效性.

关键词

民族图案; 图像分割; 协同优化; 块匹配; 矢量化; ethnic pattern; image segmentation; co-optimization; patch match; vectorization;

摘要

民族文化图案是中华民族宝贵财富,对民族文化图案进行语义标注与分析,是挖掘其文化价值,进行再创作与应用的基础.本文以此为研究对象,在多分类字典学习的基础上,提出了一种多标签字典学习标注算法SCMIDL.算法结合字典不相关性与系数相似性,有效提高了多标签标注性能,实现了民族文化图案的自动标注.在收集并构建的三类民族文化图案数据集进行多标签语义标注实验,实验结果验证了算法的有效性.

关键词

民族文化图案; 字典学习; 多标签; 图像标注; 相关性; national cultural pattern; dictionary learning; multi label; image annotation; correlation;

摘要

本文针对蜡染冰纹和蜡染布料染色两个关键工作进行模拟.使用FIT(?ood identity transform)算法,使模拟具有一定实时性;提出复合交点距离模拟交点加粗效果;使用形态修正、扰动等方法改善冰纹形态及视觉效果.不考虑布料结构,基于乘性模型,尝试多色染色模拟.选择平织纹棉布料,建立布料模型,建立扩散微分方程,对蜡染图案及冰纹进行单色染色模拟.在染色中使用椭圆模型并引入Perlin噪声,有效模拟了晕染现象.实验表明,本文方法能够模拟手工蜡染作品的基本特征.

关键词

蜡染; 距离变换; Fick第二定律; 扩散微分方程; Perlin噪声; batik; distance transform; Fick's second law; diffusion differential equation; Perlin noise;

Vol. 49, No. 1, 2019 封面 目录

摘要

本文提出了一种基于时间拓展方式的实时采样接收算法.该算法利用DTC (digital to time converter)产生两组相位可控的方波信号分别控制基带信号的发射和接收ADC (analog to digital converter)的采样,这两组方波信号之间的相位差为等差数列,通过调整锁相环的倍频比与输入信号的参考频率使其最小相位差为62 ps,从而完成低频ADC (1 MHz)对高频信号的等效采样,由此大大降低系统的功耗和硬件系统的设计难度,增加系统的可维护性.利用Verilog HDL在FPGA (field programmable gate array)上实现了该算法,并完成验证.

关键词

时间拓展; DTC; 等效采样; FPGA; time-expansion; DTC; equivalent sampling; FPGA;

摘要

利用频控阵实现目标定位成为雷达领域一个新的研究热点.针对频控阵雷达存在距离模糊和定位精度不高的问题,本文基于提出的二维频率分集子孔径频控阵MIMO (frequency diverse subaperturing MIMO, FDS-MIMO)雷达,深入研究了目标三维定位方法.首先利用匹配滤波数据内在的多维结构,建立了5阶张量信号模型.针对该信号模型下的距离模糊问题,提出了一种在面阵两方向采用互质频偏的方案,该方案能够解决波束域最大无模糊距离和距离分辨率的矛盾.基于这种频偏结构,本文提出了基于张量的ESPRIT及其实值化算法,并根据传统子空间和张量子空间的定量关系,对该体制下的ESPRIT类算法进行了统一.与已有的ESPRIT算法和频偏方式相比,所提算法充分利用了回波数据内在的多维结构,在解决距离模糊的同时具有更高的定位精度.理论分析和仿真实验结果验证了本文方法的有效性.

关键词

FDS-MIMO雷达; 目标定位; 张量子空间; 距离依赖波束; 距离模糊; 互质步进; FDS-MIMO radar; target localization; tensor subspace; range-angle-dependent beampattern; range ambiguity; co-prime frequency offset;

摘要

高分四号(GF-4)卫星是中国首颗地球同步轨道高分辨率光学遥感卫星.由于地球同步轨道的高度是典型太阳同步轨道的70倍左右,因此,地球同步轨道光学遥感卫星对于星上微振动环境提出了更高的要求,对微振动幅值的要求相比于低轨卫星要小近两个数量级.本文在对动量轮、制冷机等典型星上扰振源特性进行研究的基础上,针对地球同步轨道可见红外一体化光学遥感卫星,建立了光机结构与微振动的耦合集成仿真模型;提出了基于结构优化以及减振和隔振相结合的微振动抑制方法,在国内首次实现了地球同步轨道高分辨率光学遥感器在轨微振动的有效抑制,为GF-4光学遥感卫星在轨获取优异图像奠定了基础.

关键词

微振动; 地球同步轨道; 隔振; 光机集成分析; 成像质量; micro-vibration; geosynchronous orbit; vibration isolation; opto-mechanical analysis; image quality;

论文

多变量半自适应预测控制系统架构

A framework for multi-variable, semi-adaptive predictive control system

Website Google Scholar
郑洪宇, 王鹏, 邹涛, 胡静涛, 于海斌
中国科学: 信息科学, 2019, 49(1): 57-73

摘要

针对模型因素引起的预测控制性能退化问题,本文提出一种多变量半自适应预测控制系统架构.该架构将传统的控制模式改变为测试模式,变传统的设定值控制为区间控制,从而实现了测试过程中输出变量的约束满足.所提出的半自适应预测控制体系架构能够在确保生产正常进行的前提下,实现过程的开环测试,提高测试效率,并通过极大化测试信号的幅值来确保测试过程的信噪比.进一步地,将该框架从约束预测控制扩展到双层结构预测控制,引入平衡系数实现经济效益与测试之间的平衡.本文提及的测试方法是一种在线开环测试,避免了闭环测试过程中测试输入信号与不可测噪声的相关性问题.仿真实例验证了该方法的有效性.

关键词

自适应控制; 模型预测控制; 系统辨识; 参数估计; 区间控制; adaptive control; model predictive control; system identification; parameter estimation; zone control;

摘要

为了提高指纹模板的安全性、不可逆性等性能,本文设计了一种基于局部细节点三维映射的指纹模板生成方法.首先对指纹图像进行预处理,提取指纹的细节点特征,并采用参数自适应的环形区域对细节点进行筛选,然后将细节点投影到直线上,并对投影后的向量集合进行量化、映射和取模运算生成固定长度的二进制比特串,最后结合用户PIN码生成指纹模板.在指纹数据库FVC2002-DB1和-DB2上的实验结果表明,该方法生成的指纹模板在认证性、可撤销性和不可逆性等主要性能上相比几种典型方法更具优势.

关键词

局部细节点; 三维映射; 参数自适应; 比特串; 指纹模板; local minutiae; three-dimensional mapping; parameter adaptive; bit-string; fingerprint template;

摘要

为了更有效地挖掘用户、上下文和广告之间的三维交互关系,张量分解模型开始被用于解决实时竞价广告响应预测问题.然而实时竞价广告响应预测面临严峻的数据稀疏和冷启动问题,尤其是广告转化率预测,单纯地依靠某类或某些信息很难有效地解决这些问题,只有同时综合利用各种各样的异质、异构信息才能有效地应对这些问题.本文面向张量分解模型,提出了基于异构信息融合的综合解决方案来解决数据稀疏问题.该方案针对不同信息的性能、类型、结构、存在方式和作用特点等,提出了不同的融合策略和不同的实现方法,提升了基于张量分解模型的广告响应预测方法的可靠性和准确性,有效地缓解了需求方平台进行广告响应预测时面临的严峻数据稀疏问题.在选定数据集上基于异构信息融合的模型预测性能与基准方法相比取得了显著的提升.

关键词

实时竞价广告; 广告响应预测; 张量分解; 异构信息融合; 数据稀疏; 冷启动; 预测方法; real-time bidding; response prediction; tensor decomposition; integration of heterogeneous information; data sparsity; cold start problem; prediction method;

Vol. 48, No. 12, 2018 封面 目录

摘要

近年来,由于互联网上视频数量的爆炸式增长,基于视频哈希(Hash)的近似重复视频检索已经吸引了越来越多的研究者关注.在现有方法中,视频的视觉特征,包括单一特征以及多特征融合的方法被广泛应用于近似重复视频检索算法中.而低层视觉特征在表达高层语义方面存在不足,使得近似重复视频检索的性能变低.针对这一问题,本文提出了一种基于层次特征融合的视频哈希方法,用于近似重复视频检索.该方法首先从视频中提取低层人工定义特征,然后利用卷积神经网络提取中间层深度特征以及高层语义特征,最后把不同层级的特征融合起来,利用层次特征和样本之间的全局结构关系以及各特征之间的互补性,学习得到视频哈希,进而进行近似重复视频检索.该方法在CC-WEB-VIDEO数据库上进行了实验,实验结果证明本文方法与现有的方法相比在性能上有较大提升.

关键词

近似重复视频检索; 视频哈希; 层次特征; 特征融合; 监督学习; near-duplicate video retrieval; video hashing; hierarchical feature; feature fusion; supervised learning;

摘要

电子邮件是一种必不可少的通讯工具,但是众多的垃圾邮件会严重影响用户的工作和生活,甚至还会造成财产损失.由于兴趣、爱好的不同,用户对垃圾邮件的定义可能存在巨大差异,因此实现个性化垃圾邮件过滤成为目前邮件过滤领域研究的重要课题.当出现邮件错滤情况,用户不得不手动修改,这给用户体验带来了极大不便.为了有效解决上述问题,并实现个性化邮件过滤及错滤邮件自动修改等功能,本文结合规则和统计方法提出了一种基于客户端的个性化邮件再过滤系统.大部分现有的垃圾邮件过滤器仅对邮件数据流进行在线过滤,而未考虑不同邮箱的邮件类先验存在差异和类不平衡问题,本过滤系统首先对进入收件箱和垃圾箱的邮件进行分别处理,然后基于多任务学习原理设计了两个互学习的过滤器分别用于收件箱和垃圾箱的邮件再过滤,并对错滤邮件进行自动修改.同时,为保证在随时间变化的用户兴趣点和邮件数据分布情况下过滤器的性能,设计了结合重要性加权的多窗口学习框架,从而有效实现了过滤器的动态自适应.最后,在TREC 2006c和2007p数据集上验证了我们所提出的过滤器拥有显著的过滤效果.

关键词

垃圾邮件过滤; 个性化邮件再过滤; 自动修正; 重要性加权; 多任务学习; 多窗口学习框架; spam filtering; personalized mail re-filtering; automatic correction; importance weights; multi-task learning; multi-window learning framework;

摘要

多标记学习是一种应用非常广泛的学习范式,其中,一个对象可能同时与多个标记相关联.传统的多标记学习研究多假设训练数据中观察到的标记分布与测试数据的真实标记分布一致.但在实际应用中,训练数据中可能存在一些从未被标注出的新标记.在预测时,不仅希望能够在目标标记集合(已知标记)上取得好的性能,还要求能够检测出样本是否存在新标记.针对这种多标记新标记学习问题,本文提出了一种端到端的多视图多示例多标记学习方法 EM3NL.该方法基于卷积神经网络产生多示例包,并通过最小化包上观察标记的错分损失和对新标记预测值排序损失的惩罚以及对多视图预测不一致的惩罚同时学习图像,文本两个视图的特征表示以及已知标记和新标记的预测函数.在大规模图片–文本真实数据集上验证了EM3NL在已知标记学习和新标记检测任务上的有效性.

关键词

多标记新标记学习; 多示例多标记学习; 多视图学习; 深度学习; multi-label learning with new labels; multi-instance multi-label learning; multi-view learning; deep learning;

论文

主动防御的双结构网络

Dual-structural network of active defense

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尹浩, 郭东超, 吕勇强, 杨鹏, 赵志为, 张尧学
中国科学: 信息科学, 2018, 48(12): 1651-1669

摘要

网络空间安全攸关人类福祉与国家利益,但当前网络空间安全存在重大挑战:互联网体系结构具有优越的互联互通性和开放性,但也导致其安全问题无法彻底解决,处处设防却处处难防;传统安全防御机制依赖安全威胁的先验信息,难以应对不断演化的安全威胁.为了应对上述挑战,本文提出了一种新型网络空间安全防御理论体系:构建与互联网主结构平行的"动态、异构、冗余"的基于播存思想的次结构网络,辅助现有互联网体系结构而形成双结构网络;提出不依赖安全威胁先验信息的数据与知识联合驱动的新型主动防御机理;提出双网透明接入与前置主动防御技术等关键支撑技术.为改变我国网络空间安全领域受制于人、被动防御的现状,本文试图从演进式改变网络体系结构角度提出完备解决方案.

关键词

双结构网络; 主动防御; 统一内容标签; 透明接入; 大数据; dual-structural network; active defence; uniform content label; transparent access; big data;

摘要

提出了一种强主瓣压制干扰环境下的雷达目标距离–角度联合稀疏估计方法,目的在于有效抑制多个强主瓣压制干扰,同时提取目标的距离和空间角度信息.新方法首先将雷达天线面阵的每一行(列)接收数据进行空域自适应处理,可在一维上有效抑制多个强主瓣压制干扰,并保留另一维的目标角度信息,然后利用基于稀疏Bayes学习的距离–角度联合估计算法提取目标的距离和俯仰角(方位角)信息.新方法在系统幅相误差及频带误差所带来的干扰抑制剩余情况下同样有效,具有较强的鲁棒性.最后,通过性能分析给出了新方法对干扰与目标之间夹角、目标信噪比的适用条件.

关键词

主瓣压制干扰; 空域自适应处理; 稀疏Bayes学习; 雷达; 抗干扰; mainlobe blanket jammings(MLJ); space domain adaptive processing; sparse Bayesian learning; radar; anti-jamming;

摘要

本文概述信息压缩背景下从一阶到高阶主成分分析的统计原理,并从3个不同角度揭示各阶主成分分析的特点和局限,同时指出可能的研究方向.首先以相似的结构综述一阶到高阶主成分分析的原理及已有的发展,并进一步分析其内在相似统计意义,揭示其共性结构—"勾股定理",并以此为基础展示主成分分析的两种等价表达—"变异性最大"与"平方损失最小".其次深入分析了一阶到高阶PCA (principle component analysis)的可能发展:从"勾股定理"出发, PCA可以推广到更一般损失函数形式的"稳健"或"稀疏"类PCA;从张量分解与主成分分析之间的关联出发, PCA可以为构造不同的张量分解提供新思路;从分析一阶到高阶主成分分析在揭示"各向异性"结构上的固有局限出发, PCA能够推广到更有价值的"深度" PCA

关键词

主成分分析; 信息压缩; 高阶张量; Tucker分解; 各向异性; principle component analysis; information compression; high-order tensor; Tucker decomposition; anisotropy;

摘要

声呐多传感器观测资料的数据融合问题是声呐设计中的一个重要课题.对于多基阵的声呐信号处理系统,面临的问题往往不仅是单个基阵多传感器的数据融合问题,还有多个基阵的数据融合问题.本文的研究基于数据融合的基本规则,即任何形式的数据融合,从统计平均观点来说,总体观测误差绝不大于任何单个传感器或单个基阵的观测误差.观测资料的增加从统计平均意义来说,只会带来好处,即使有垃圾资料的加入.这一结论对于人工智能领域中的深度学习来说,具有类似结果.文中提出一种用于数据融合的深度学习算法.对于独立的或相关的观测资料进行最佳的线性融合,剔除野值,进行决策级的分块数据融合,以获得统计平均意义上最小误差的结果.系统计算机模拟表明,对于受随机干扰的观测数据,采用野值过滤和数据融合的深度学习方法,能够使决策级误差显著降低.

关键词

声呐信号处理; 多传感器观测; 数据融合; 深度学习; sonar signal processing; multiple sensor observations; data fusion; deep learning;

Vol. 48, No. 11, 2018 封面 目录

摘要

社交网络的功能正逐步由网络社交转变为社交媒体,极大地方便了消息的传播,也使得消息的流行度预测问题变得更具有挑战性.传统的流行度预测方法包含基于特征的有监督学习方法和基于随机过程的传播动力学建模方法.其中,基于随机过程的传播动力学建模方法由于具有更好的个体预测能力,吸引了研究人员的广泛关注.但是,现有的传播动力学建模方法在建模时,都忽略了社交平台中消息传播所呈现出的去中心化特点.本文以微博平台中消息的传播数据为基础,分析了微博消息的去中心化传播现象,并提出了一种叠加自增强泊松过程(reinforced Poisson process, RPP)模型的方法来刻画消息的传播动力学变化.每一条信息的传播过程都被拆分为几个传播子过程的叠加,而每个传播子过程可以用RPP模型很好的建模.在真实数据集上的结果表明,本文所提出的方法在刻画消息的传播过程以及预测消息的流行度变化等方面,都要优于现有的方法.

关键词

社交网络; 社交媒体; 流行度预测; 去中心化; RPP模型; social network; social media; popularity prediction; decentralization; RPP model;

摘要

在社交媒体谣言检测问题上,现有的基于特征表示学习的研究工作大多数先把微博事件划分为若干个时间段,再对每个时间段提取文本向量表示、全局用户特征等,忽略了时间段内各微博间的时序信息,且未利用到在传统机器学习方法中已取得较好效果的文本潜在信息和局部用户信息,导致性能较低.因此,本文提出了一种基于分层注意力网络的社交媒体谣言检测方法.该方法首先将微博事件按照时间段进行分割,并输入带有注意力机制的双向GRU网络,获取时间段内微博序列的隐层表示,以刻画时间段内微博间的时序信息;然后将每个时间段内的微博视为一个整体,提取文本潜在特征和局部用户特征,并与微博序列的隐层表示相连接,以融入文本潜在信息和局部用户信息;最后通过带有注意力机制的双向GRU网络,得到时间段序列的隐层表示,进而对微博事件进行分类.实验采用了新浪微博数据集和Twitter数据集,实验结果表明,与目前最好的基准方法相比,该方法在新浪微博数据集和Twitter数据集上正确率分别提高了1.5%和1.4%,很好地验证了该方法在社交媒体谣言检测问题上的有效性.

关键词

谣言检测; 分层注意力网络; 社交媒体; 时序信息; 深度学习; rumor detection; hierarchical attention network; social media; time series information; deep learning;

摘要

生物医学实体识别(如基因/蛋白质、化学物和疾病等)是生物医学文本挖掘的基础,它对生物医学实体关系的抽取和生物医学知识库的建立等方面都有着重要的研究意义.针对目前的疾病名称识别中存在的问题,本文提出了一系列新的句法特征和语义特征来提高疾病名称识别的性能,其中句法特征包括组块和依存信息,语义特征包括疾病名称的缩写信息、字典信息和疾病概念之间的上下位关系等.在NCBI疾病语料库上的实验表明,结合一系列句法和语义特征的CRF模型可以显著提高疾病实体识别的性能,取得了目前该语料库上的最高F1值85.3%.

关键词

疾病名称识别; 条件随机场; 句法特征; 语义特征; disease name recognition; conditional random fields; syntactic features; semantic features;

摘要

实体关系抽取是信息抽取领域的重要任务之一,也是知识图谱构建的一个关键环节.现有的关系抽取方法大多都是围绕实体对从句子中抽取上下文语义特征,然后进行关系分类,这忽略了实体在整个语料集中的全局上下文特征.本文提出了一种新颖的结合实体共现信息与句子语义信息的神经网络(CNSSNN)模型,用于实体关系抽取.该模型首先构造整个语料集蕴含的实体共现关系网络,并通过引入注意力机制有侧重地提取实体的网络环境信息,从而为各个实体生成语料级全局上下文特征,同时利用双向门控循环单元网络(bi-GRU)为实体对提取句子级上下文语义特征,最后将语料级特征和句子级特征结合起来,进行实体关系抽取.在公开数据集和人工标注的数据集上的实验结果表明,本文提出的方法其准确率和召回率要明显优于其他现有方法.

关键词

信息抽取; 实体关系抽取; 实体共现网络; 注意力机制; 门控循环单元; information extraction; entity relation extraction; entity co-occurrence network; attention mechanism; gated recurrent unit;

摘要

基于知识库的问答系统能够根据知识库中的事实自动回答自然语言的问题.简单问题是指可以通过知识库中单一的事实来进行回答的问题,这类问题也是最常见的问题.但是当面对大规模的知识库时,简单问题依然存在很大的挑战.当前的端到端(end-to-end)模型主要依赖于对问句、实体和关系的文本描述进行表示学习,进而根据这些表示来计算实体、关系与问句的语义相关度,忽略了知识库中的实体和关系的结构信息.而这些结构信息,对于问句中实体和关系的识别有重要作用.本文采用一种融合文本和知识的表示学习方法,通过文本表示和组合模型来学习问句和知识的表示,同时使用知识的结构信息来约束文本的表示和组合.在基于知识的问答任务上的结果表明,本文提出的方法学习到的问句和知识的表示能很好地反映问句与知识之间的语义相关性,并显著地提升了问句中实体链接和关系识别的准确率.

关键词

问答系统; 知识库; 文本组合; 知识表示; 文本表示; question answering system; knowledge base; word composition; knowledge representation; text representation;

摘要

谐音双关语的识别是幽默研究领域的一个重要分支,并逐渐发展为一个新兴的研究领域.本文提出一种基于4个维度特征集的谐音双关语识别模型,其中4个维度包括语义透明度、语义相关度、语音扩展性和语法特征集.语义透明度包括词项统计和语句字符长度两个特征,语法特征集包括人名、大写、时态、词性和位置5个特征.将这4个维度的9个特征加入到二叉判定树中,使用K-Means聚类获取阈值,完成双关语的识别.本文的实验数据来自于SemEval2017任务7的语料,取得了较好的效果, F1值高于参赛队中的第一名,实验证明基于4个维度特征的二叉判定树分类方法在谐音双关语识别中是有效的,并且在多个特征中,语音扩展性和语法特征集的效果比较明显,这也符合谐音双关语识别中语音作用较大的预测.

关键词

谐音双关语; 情感分析; 二叉判定树; 语义特征集; 聚类; heterographic pun; sentiment analysis; binary decision tree; semantic feature set; cluster;

摘要

幽默生成是计算创造性任务之一,能够赋予计算机一定的个性化与创造性,而且可以提升用户体验.本文以笑话的生成进行汉语幽默生成的探索性研究.首先提出一个符合当前自然语言生成技术的笑话生成任务:给定笑话的主体部分,生成相应的笑点句.然后,尝试了基于经典编码器–解码器框架的方法与基于生成对抗网络的方法来完成该任务.为了克服编码器–解码器框架中对幽默特点没有建模的局限,本文在生成对抗网络方法中融入了歧义性、不一致性、语音相似性、普遍性等笑话属性特征来评价、指导笑话的生成.实验结果表明:在生成对抗网络方法中融入笑话属性特征后,系统输出构成笑话的比例提升6个百分点.尽管从总体来看系统自动生成的笑点句构成笑话的比例还偏低,但本文通过对幽默生成问题的研究探索,带动了对创造性语言生成问题的洞察与理解,标志着我们向创造性语言生成的探索迈进了一步.

关键词

幽默生成; 笑话生成; 深度学习; 编码器–解码器框架; 生成对抗网络; generation of humors; generation of jokes; deep learning; encoder-decoder framework; generative adversarial networks;

Vol. 48, No. 10, 2018 封面 目录

摘要

随着电力市场化改革的深入以及智能电网建设的快速推进,需求响应(demand response, DR)资源参与市场竞争已成为一种趋势,因此研究基于市场机制的需求响应资源运行模式具有重要的现实意义.本文首先提出了一种利用需求响应的市场化运营模式,其中,需求响应聚合商(demand response aggregator, DRA)通过在DR市场采购DR资源参与日前市场竞争,为提高DRA参与日前市场竞争的积极性,建立一种补偿机制,将引入DR资源后零售商获取的额外利润的一部分作为补偿给予DRA.为了研究该模式的合理性和有效性,建立DRA参与投标的日前市场与DR市场联合均衡模型,其中,在日前市场中DRA和传统发电商以供应函数投标方式参与竞价; DR市场的价格由DR用户以供应函数的投标方式竞争决定.然后,将该均衡模型的求解转化为一个凸优化问题的求解,在理论上证明了均衡解的存在性和唯一性,并考虑到实际应用中存在的信息不对称性,利用分布式算法进行求解.最后,通过算例分析验证了理论模型和求解方法的合理性及有效性.

关键词

日前电力市场; 需求响应聚合商; 需求响应市场; 寡头竞争均衡模型; 分布式算法; day-ahead electricity market; demand response aggregator; demand response exchange; oligopolistic equilibrium model; distributed algorithm;

摘要

新能源以及分布式能源大规模并网所带来的随机扰动问题,影响电网安全和经济运行.本文提出一种具有动作自寻优能力的多智能体深度强化学习算法,即DDRQN-AD算法.所提算法可有效获取电网最优协调控制,从而解决传统集中式自动发电控制难以解决的新能源以及分布式能源大规模并网所带来的强随机扰动,使新能源得到最大限度的开发利用.通过对两区域微电网负荷频率控制电力系统模型以及广东电网模型进行仿真,结果显示DDRQN-AD与已有的多种智能算法相比,具有更强的鲁棒性及学习能力,可减少碳排放,提高新能源利用率.

关键词

深度强化学习; 多智能体; 智能发电控制; 动作自寻优; 碳排放; deep reinforcement learning; multi-agent; smart generation control; action self-optimization; carbon emission;

摘要

本文提出了自能源(we-energy, WE)这一新的能源互联网基本能源单元,为新能源就地消纳、各类分布式电源的即插即用和产–消–储一体化的多能互补提供了一种能源管理策略.为处理自能源在不同运行条件下的多能协调控制与优化问题,建立了基于信息–物理–能源–经济系统(information-equipment-energy-economical system, IEEES)的四元模型,提出了自能源的4种运行模式.该模型利用自能源中信息、物理、能源和经济4个子系统的耦合特性,根据能源互联网运行态势进行模式转化,建立了对应的自能源状态方程,并进行了自能源分布优化、协同控制等典型应用场景的分析.通过经济优化,获取了多个自能源在市场交易中的最优策略,实现了自能源内部能源的合理分配.通过对自能源内部设备的协同控制,实现了在功率波动情况下并网点系统参数及能源交换的稳定.

关键词

自能源; 四元模型; 信息–物理–能源–经济系统; 运行模式; we-energy; quaternary model; information-equipment-energy-economical system; operating mode;

摘要

本文提出了一种基于事件触发的微电网经济分配问题(economic dispatch problem, EDP)一致性算法.该方案基于多智能体的一致性,每个智能体只需要获取其本地成本参数、本地负荷和邻域信息.通过每个智能体参与邻域信息交换和本地计算,经济分配经过迭代后收敛到最优值.进一步考虑加入事件触发来减少智能体计算以及与邻居通信的频率.这样可以节约通信带宽和能源,符合经济分配的经济性要求.仿真实验进一步说明了该方案的有效性.

关键词

一致性算法; 事件触发; 经济分配问题; 多智能体系统; 微电网; consensus algorithm; event-triggered control; economic dispatch problem; multi-agent systems; microgrid;

摘要

本文针对海水淡化系统的负荷特性需求,将微电网发电系统应用到海水淡化系统中,并基于风力发电优先,光伏发电配合,必要时蓄电池补充的原则,提出了一种微电网分布式协调预测控制策略.对微电网中的风力发电子系统和光伏发电子系统,分别设计分布式预测控制器,协调各发电子系统的输出功率.考虑微电网中各子系统输出功率及其变化率约束,分布式预测控制器优化其相应的目标函数,使其输出总功率保证海水淡化系统的稳定运行.仿真结果表明,所提出的分布式协调预测控制方法既可以合理分配各子系统的发电功率,满足海水淡化系统的负荷需求,还可以限制各子系统输出功率的过大波动,保护发电设备.

关键词

分布式预测控制; 微电网; 风力发电; 光伏发电; 海水淡化系统; distributed predictive control; microgrid; wind power generation; photovoltaic power generation; seawater desalination system;

摘要

本文针对电网中的经济调度问题,提出了基于梯度下降和一致性协议的分布式优化算法,以最小化总的发电成本.该算法不需要将全局信息传递给每条母线的控制单元,仅需要在相互连通的母线之间进行局部信息的交换以此来平衡电力的供应和需求.通过理论分析,得出可通过选择合适的步长和初值使该算法收敛到原问题的最优解,进而通过以IEEE 9母线系统为例的仿真证实了所提出的算法的有效性.

关键词

经济调度; 分布式算法; 梯度下降法; 一致性算法; 通信拓扑; economic dispatch; distributed algorithms; gradient descent method; consensus algorithm; communication topology;

摘要

本文研究了基于事件触发和网络攻击的负荷频率控制电力系统H_∞滤波器设计问题.为了节约网络传输带宽资源,本文引入事件触发机制降低负荷频率控制电力系统测量输出的传输量.考虑网络环境下随机网络攻击的影响,建立基于事件触发和网络攻击的负荷频率控制电力系统H_∞滤波误差模型.基于此滤波误差模型,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术分别给出了负荷频率控制电力系统均方渐近稳定的充分性条件和H_∞滤波器设计方法,最后通过仿真算例验证本文所提H_∞滤波器设计方法的有效性.

关键词

电力系统; 事件触发; 网络攻击; H∞滤波; 网络化控制系统; power system; event-triggered scheme; cyber-attacks; H∞ filtering; networked control systems;

摘要

大规模分布式电源(distributed generations, DGs)并网,使得传统配电网向主动配电网发展,这对主动管理模式下配电网网架规划提出了新的挑战.本文考虑需求侧管理,建立了含DGs的主动配电网网架双层规划模型.上层规划模型以年网络综合费用最小为目标,并且考虑DG渗透率以及风力发电机和光伏发电机装机容量占比不同对配电网网架规划的影响,建立了配电网网架规划模型;下层模型在上层网架规划的基础上,计及风力、光伏发电以及负荷的不确定性,并对DGs的出力和可中断负荷中断量进行优化;通过上下层联动,分别采用改进单亲遗传算法和原对偶内点法对双层规划模型进行优化求解.以29节点配电网为例,仿真结果表明考虑需求侧管理能够得到更优的网架方案,减少年网络综合费用、改善系统节点电压分布,并且通过调节DG渗透率和风机光机容量占比可以进一步优化网架方案,使网架规划成本达到更小.

关键词

主动配电网; 分布式发电; 网架规划; 双层规划; 需求侧管理; DG渗透率; active distribution network; distributed generations; framework planning; bilevel planning; demandside management; DG penetration level;

摘要

现代电力系统是可再生能源、清洁能源与信息互联网高度融合的分布式能源网络系统,这其中,风力发电、太阳能发电系统具有间歇性且受到较多外部条件约束.协同优化风力发电、太阳能发电控制可以在满足负荷需求的同时,减少机械损耗,延长机组使用寿命,保证电网的安全经济运行.针对大规模且地理分散的风光互补发电系统,本文提出一种分级递阶分布式预测控制策略.上层优化控制器采用迭代分布式预测控制策略,不仅实现功率优化分配,而且能够实现减少风机低速轴机械损耗、降低系统发电成本的经济性目标.下层控制器采用监督预测控制算法可同时保证子系统的跟踪性能和经济性能.所构造的分级递阶分布式预测控制策略通过各子系统间的协同优化,实现了分布式能源的"即插即用".仿真实验证明,本文提出的分级递阶分布式预测控制策略能够有效地实现微网的安全可靠、优质高效、灵活互动等要求.

关键词

风光互补发电系统; 分级递阶控制; 分布式预测控制; 风力发电; 太阳能发电; hybrid wind and solar generation system; hierarchical control; distributed model predictive control; wind power generation; solar power generation;

摘要

随着新一轮电力市场改革的持续推进,电价作为反映市场运营状况的重要指标,准确预测电价能够帮助电力市场博弈方进行风险规避,达到经济收益最大化.本文提出了一种新的基于分解–优化–集成(decomposition-optimization-ensemble, DOE)的混合学习模型来预测电价,首先利用快速集成经验模态分解方法将波动性较大的电价数据分解成一系列本征模态函数和一个残差序列.然后对鲸鱼算法从收敛速度、精度和算法搜索能力3个方面进行改进,再利用改进的鲸鱼算法优化径向基神经网络的扩展系数,采用优化后的径向基神经网络模型对分解得到的本征模态函数和残差序列进行预测.最后对分解后的子序列预测值进行集成,得到电价的预测值.为了验证混合学习模型的预测效果,本文对美国宾夕法尼亚–新泽西–马里兰电力市场的电价进行中长期和短期预测.实证结果显示DOE混合学习模型在水平精度和方向精度上均能获得很好的效果.

关键词

电价预测; 快速集成经验模态分解; 改进的鲸鱼算法; 径向基神经网络; 方向精度; electricity price forecasting; fast ensemble empirical mode decomposition; improved whale optimization algorithm; RBF neural network; direction precision;

摘要

实时电价理论是许多国家电力现货市场设计的理论基础,但有两个重大缺陷:一是仍然基于传统的分时调度模型,忽略了电能生产和消费的时间连续性这个十分重要的特征对电能成本及电力系统调度运行的影响,没有认真处理跨时段约束;二是假设同一时段的电能商品都是同质的,无法区别基荷、腰荷和峰荷机组区别明显的技术特征及成本构成.为克服这些缺陷,本文提出连续时间电能商品模型(即功率对于时间的函数),以及该模型下两者不同的定价方式,即实时电价和按负荷持续时间定价.两种定价方式下的市场优化问题也相应地由传统电力市场理论中的数值优化问题变为泛函极值优化模型.本文通过严格的数学推导证明了按负荷持续时间定价的可行性.所提的理论和方法可为国内外电力市场建设提供全新的思路和理论基础.

关键词

电力市场; 实时电价; 价格形成机制; 市场均衡; 泛函优化; electricity markets; spot pricing; functional optimization;

Vol. 48, No. 9, 2018 封面 目录

论文

距离矢量路由混合SDN网络的一致性更新

Consistent update of distance vector routing hybrid SDN networks

Website Google Scholar
于倡和, 兰巨龙, 胡宇翔, 张彦斐, 王浩
中国科学: 信息科学, 2018, 48(9): 1242-1256

摘要

混合SDN网络作为SDN网络与传统网络的过渡形态,在保留传统网络服务的同时,兼有部分软件定义网络易于管理维护的特点,但混合SDN网络的更新问题一直没能找到有效的解决方法,特别是当距离矢量路由参与混合的情况.本文将分段路由技术引入混合SDN网络更新,提出了一种分段路由在混合SDN网络更新的应用方案,结合顺序更新与两步复制机制,设计LFCA算法.LFCA算法首先尝试用分段路由拼接最终路径并将最终路径信息封装入数据包包头.而对于不可拼接的数据流,LFCA算法构建了顾及更新远端效应的动态拓扑集并基于回溯原理来评估每一步更新操作,通过不断回溯比较来最终找到最长一致性更新序列,对于仍未完成更新的节点利用两步复制机制完成更新.经过实验验证,与之前算法相比,LFCA算法可以极大地节省算法时间开销与存储资源开销.

关键词

分段路由; 距离矢量路由; 混合SDN网络; 一致性; segment routing; distance vector routing; hybrid SDN networks; consistency;

摘要

群组行为分析是光学影像序列分析中的一项重要课题,在近年来引起了人工智能领域研究人员的广泛关注.与行人个体相比,群组能提供更高层的语义表示,为分析人群运动模式提供基础.本文将人群影像序列中的影像块作为研究对象,提出了一种基于多视角聚类的群组行为分析方法,对运动模式不同的群组进行区分,主要研究内容有:(1)提出了基于特征点的影像块构图方法,从交互关系、空间位置、运动方向分布,以及运动规律等方面衡量影像块之间的关系;(2)提出了一种多视角聚类方法,通过融合多种特征对每个影像块分配类标签,并引入图多样性正则项以避免特征冗余;(3)提出了一种类合并方法,根据类内特征点的运动方向和类中心位置坐标,对关联度较高的类别进行合并,自动确定最终群组数目.CUHK人群数据集上的实验结果证明了该方法能够准确划分出影像数据中的群组.另外,与现有方法相比,本文提出的多视角聚类方法也在不同数据集上取得了较好的实验结果.

关键词

人群分析; 群组行为分析; 聚类算法; 图聚类; 多视角聚类; crowd analysis; group behavior analysis; clustering; graph clustering; multiview clustering;

论文

概率布尔网络重构

Reconstruction of probabilistic Boolean networks

Website Google Scholar
李志强, 宋金利, 杨剑
中国科学: 信息科学, 2018, 48(9): 1214-1226

摘要

概率布尔网络是研究社会网络上的观念动力学以及基因调控网络的重要模型.对概率布尔网络的研究主要是利用Markov理论对系统的状态转移矩阵进行分析,矩阵的半张量积是将逻辑动态系统转化为代数形式的重要工具.本文主要利用矩阵的半张量积研究概率布尔网络到概率转移矩阵的逆问题,即将状态空间框架下的概率转移矩阵还原为原始的概率布尔网络.首先给出从状态概率转移矩阵构造概率布尔网络的算法,其次考虑到从概率状态转移矩阵到概率布尔网络构造的不唯一性,进一步改进了概率布尔网络逻辑表达的重构算法,最后通过实例检验了算法的有效性,并对未来的研究方向作出展望.

关键词

概率布尔控制网络; 矩阵半张量积; 逻辑实现; 概率转移矩阵; 重构; probabilistic Boolean control network; semi-tensor product of matrices; logical realization; transition probability matrix; reconstruction;

摘要

为了减轻网络负荷和提高网络系统性能,本文基于混合触发传输机制研究了网络对抗攻击环境下的一类具有随机节点的复杂网络系统的H_∞状态估计问题.首先,考虑到系统状态波动较大时,传统事件触发机制会导致丢失一些重要信息,设计了一组分布式混合触发器,然后考虑信息在传输过程中可能发生的随机网络攻击和延迟,建立了一个新的复杂网络系统的状态估计模型,利用Lyapunov稳定性理论和随机分析技术,给出了状态估计系统渐近稳定的充分条件,在此基础上采用线性矩阵不等式的方法得到了状态估计器增益和混合触发器的未知参数.最后利用一个数值仿真验证了所提出的方法的有效性.

关键词

复杂网络; 混合触发机制; 对抗性网络攻击; 状态估计; 矩阵不等式; complex network; hybrid-triggered scheme; adversarial network attacks; state estimation; matrix inequalities;

论文

星地量子通信光链路的建立与在轨验证

Establishment and in-orbit test of optical link in satellite-to-ground quantum communication

Website Google Scholar
张亮, 贾建军, 廖胜凯, 闻冠华, 舒嵘, 王建宇
中国科学: 信息科学, 2018, 48(9): 1183-1197

摘要

星地高精度光链路的建立是进行星地量子通信科学实验的必要条件,相比常规激光通信,星地量子科学实验卫星需解决量子光和信标光能量差异极大,卫星要同时和两个地面站建立高精度光链路等特殊要求.论文基于星地量子通信的科学需求,提出了卫星对站指向和载荷自主寻的相结合的一星两站光链路建立的总体方案,采用凝视–凝视的捕获方法,实现星地的快速捕获;采用粗跟踪和精跟踪相结合的多级跟踪架构,满足星地高精度光学跟踪的需求;采用星地联合扫描和系统修正的方法,实现了星地量子光束的高精度对准.最后论文给出墨子号量子科学实验卫星在轨验证结果,实验数据表明量子科学实验卫星光链路建立的各项指标均达到和超过预期要求.

关键词

量子通信; 光链路; 捕获方法; 跟踪系统; 扫描; 在轨测试; quantum communication; optical link; capture method; tracking system; scan; in orbit test;

Vol. 48, No. 8, 2018 封面 目录

摘要

针对弹性光网络的频谱碎片和能耗问题,提出了持续时间感知的能效路由算法.在路由阶段,考虑业务持续时间对光路能耗的影响,选择路径代价最小的路径提高网络能效.在分配频谱阶段,根据业务持续时间和业务离开时间,从业务可用频谱块中找出与已分配频谱块离开时间差值较小的频谱块预分配业务,计算各预分配频谱块的频谱连贯度值,选择频谱连贯度值最大的频谱块分配.仿真结果表明,论文提出的算法在动态网络环境下可以有效地降低业务的阻塞率,提高网络能效.

关键词

光通信; 能效路由算法; 持续时间感知; 频谱连贯度; 带宽利用率; optical communications; energy efficient routing algorithms; holding-time-aware; spectrum coherence degree; bandwidth utilization;

论文

一种基于组稀疏的阵列干涉SAR三维重建方法

A novel 3-D reconstruction approach based on group sparsity of array InSAR

Website Google Scholar
李杭, 梁兴东, 张福博, 丁赤飙, 吴一戎
中国科学: 信息科学, 2018, 48(8): 1051-1064

摘要

作为一项先进的技术手段,合成孔径雷达层析技术(Tomo SAR)为解决SAR传感器固有的侧视模式引发的叠掩问题提供了可行性.但是,传统的非参数谱估计方法,比如截断奇异值分解法(TSVD),受限于较低的高程向分辨率,并不能满足实际应用的需要.如今,基于压缩感知的SAR三维成像方法成为了主流,但经典的压缩感知算法比如BP和OMP依然存在着运行效率低、超分辨能力不强、抗干扰能力低下等问题.因此,对于鲁棒性高超分辨能力强的解叠掩算法的需求非常的迫切.本文提出了一种基于组稀疏的阵列干涉SAR三维重建算法,在现有的压缩感知算法的基础上进行了改进,实现了更强的超分辨能力和鲁棒性.针对仿真数据和国内首次机载阵列干涉SAR三维成像实验的数据,本文验证了算法的超分辨性能,并获得了实际的建筑物三维成像结果.

关键词

基追踪算法; 压缩感知; 组稀疏; 合成孔径雷达三维成像; 阵列干涉SAR; basis pursuit(BP); compressive sensing(CS); group-sparsity; 3-D reconstruction; array InSAR;

摘要

蛋白质功能自动标注是生物信息学领域的关键问题之一.蛋白质功能标注信息来源广泛,噪声标注信息不可避免地被引入.已有蛋白质功能预测研究更关注预测功能信息完全未知(或部分已知)蛋白质的功能,极少关注识别蛋白质的噪声功能标注.本文提出一种基于稀疏语义相似度的蛋白质噪声功能标注识别方法 (identifying noisy functional annotations of proteins using sparse semantic similarity,NFA).NFA首先利用一个蛋白质–功能标签关联矩阵存储蛋白质功能标注信息,对不同证据的功能标注信息分别加权,再利用功能标签间层次结构关系向上传播这些权重到拓展的功能标注上;其次,在加权后的关联矩阵上利用l1-norm约束的稀疏表示计算蛋白质之间的语义相似度;最后基于一个蛋白质的语义近邻蛋白质的功能标注信息投票识别该蛋白质的噪声功能.在酵母菌和拟南芥这两个模式生物上的实验结果表明,NFA较现有算法能更准确识别蛋白质噪声功能标注,剔除NFA识别出的噪声功能标注能够提升现有蛋白质功能预测算法的精度.

关键词

蛋白质功能; 噪声功能标注; 稀疏表示; 语义相似度; 标签结构; protein function; noisy functional annotations; sparse representation; semantic similarity; label structure;

摘要

本文提出了一种遥感图像目标检测框架,克服了遥感图像中由于目标较小且背景复杂造成的目标检测任务中的困难.所提框架包含两种深层神经网络模型,分别是全卷积网络模型和卷积神经网络模型.首先,使用全卷积网络提取遥感图像中可能存在待检测目标的候选区域,避免了对图像的穷举搜索.其次,使用深层卷积神经网络对候选区域分类,通过提取高层特征提高分类正确率.然后,提出了新的遥感图像目标检测数据集,模型的训练全部使用图像级的标签,提出简化弱监督训练方法解决遥感图像目标检测领域目标级标签缺乏的问题.最后,提出一种候选框融合算法,合并重叠候选框的同时调整候选框的位置.提出的模型在本文所提数据集satellite aircrafts dataset和公开数据集aircrafts dataset上进行了测试.实验结果表明,提出的目标检测框架和其他使用深层神经网络的框架相比提高了目标检测的正确率,并具有更高的检测效率.

关键词

遥感图像; 目标检测; 卷积神经网络; 全卷积网络; 弱监督训练; remote sensing image; object detection; convolutional neural networks; fully convolutional networks; weakly supervised training;

摘要

基于变换技术的图像融合是多聚焦图像融合中常采用的方法,融合效果明显,并具有较强的抗噪能力,但时间复杂度普遍较高.本文提出了一种基于离散Tchebichef变换和聚焦评价的多聚焦图像融合方法,根据离散Tchebichef多项式变换和相关分析(correlation)之间的联系,利用少量低阶离散Tchebichef多项式变换系数得到图像块的聚焦评价,然后对输入的多聚焦图像按聚焦评价最大原则进行融合.实验结果表明,该方法在保证融合效果的同时,有效地降低了融合时间,并对噪声有较强的鲁棒性.

关键词

多聚焦图像融合; 离散Tchebichef变换; 聚焦评价; 相关分析; 正交变换; multi-focus image fusion; discrete Tchebichef transform; focus measure; correlation; orthogonal transform;

摘要

软硬件划分是软硬件协同设计中的关键步骤,决定了哪些功能由硬件执行,哪些功能由软件执行.软硬件划分属于NP难问题.现代嵌入式系统的复杂性提高,造成软硬件划分问题规模变大,需要采用启发式方法求解.禁忌搜索是求解软硬件划分的有效方法.然而,算法的求解过程非常耗时.已有的禁忌搜索求解软硬件划分是串行实现,要折中考虑解的质量和算法的运行时间.这种考虑牺牲了解的质量.本文提出基于GPU的自适应邻域压缩(compacting neighborhood)禁忌搜索的软硬件划分算法.首先,提出自适应策略.自适应策略能够增强算法的搜索集中性,提高解的质量.GPU的大规模并行特性可以降低算法的运行时间.其次,为了使算法在GPU上高效地执行,提出基于GPU的任务图表达、线程–候选解映射、数据布局和访存等一系列优化策略.最后,实验采用统一设备架构(CUDA)编程,并根据相关基准任务图,通过不同的计算–通信比和实时约束条件,对提出的方法进行验证.结果表明,本文方法的解质量要优于已有的方法.对比将自适应邻域压缩禁忌搜索自然移植到GPU后的运行时间,提出的GPU上的执行优化策略明显地降低了求解时间.另外,在更大规模的软硬件划分上验证了基于GPU的方法在时间上的优势.

关键词

软硬件协同设计; 启发式方法; 图形处理单元; 禁忌搜索; 自适应算法; hardware-software codesign; heuristic methods; graphics processing unit; tabu search; adaptive algorithms;

Vol. 48, No. 7, 2018 封面 目录

摘要

基于虚拟等价系统理论统一分析和理解针对线性被控对象的,由任意控制策略和任意参数估计算法构成的自校正控制系统的稳定性、收敛性,给出了各种情况下便于工程应用的判据,这些判据的共同特点是不需要参数估计的收敛性.考虑到模型参考自适应控制可视为自校正控制的一种特殊情况,因此,本文方法和结论也可用于模型参考自适应控制系统的稳定性和收敛性分析.最后,用仿真结果验证了虚拟等价系统理论的有效性.

关键词

自适应控制; 稳定性; 收敛性; 虚拟等价系统; adaptive control; stability; convergence; virtual equivalent system;

摘要

随着互联网和在线社交媒体的快速发展,社交网络中的信息传播十分迅速并难以掌控,社交网络中信息传播的规律研究需要进行大量的网络传播计算实验.当前以SIR模型为基础的网络传播实验广泛应用于疾病传播研究和信息传播研究.目前受限于硬件、软件等原因还很难进行超大规模的网络传播计算.然而当前互联网信息传播呈现出用户规模大、信息多、传播速度快的特点,以往基于抽象简化方法设计的小规模网络传播实验渐渐难以满足日益增长的计算需求.本文借助Spark平台,实现了超大规模网络传播计算实验算法,将该算法与Nepidemix单机传播计算组件进行了性能对比,论证了其优势和不足.该算法在有足够集群计算资源时可以进行上亿规模节点的网络传播实验,并且开发难度小,基于此可以高效地进行大规模复杂网络中的信息传播仿真,为舆情传播、监测、预测和干预等研究奠定了基础.

关键词

信息传播; 分布式计算; SIR模型; 复杂网络; 仿真方法; information dissemination; distributed computing; SIR; complex networks; simulation method;

摘要

使用脑电信号控制智能轮椅是智能轮椅的一种新型控制方式,其控制中最大的问题在于脑电信号的识别与分类,尤其是对多种脑电信号的分类.为了提高多种脑电信号识别与分类的准确度,本文提出了将改进共空间模式与深度信念网络运用于脑电信号识别与分类中.采用Emotiv EPOC+脑电采集仪采集多种脑电信号,改进共空间模式针对多种脑电信号进行特征信号提取,深度信念网络对提取的特征信号进行识别与分类.实验表明,提出的改进共空间模式与深度信念网络的分类准确率高于传统脑电信号的分类方法,在未来研究多种脑电信号的识别与分类上提供了一种研究思路.

关键词

脑机接口; 脑电信号; 改进共空间模式; 深度信念网络; brain-computer interface; EEG signals; improved-common spatial patterns; deep-belief network;

摘要

为有效对抗窄带射频层析成像测量过程中所存在的多径干扰,实现对阴影衰落的有效估计,本文结合结构化聚集Bayes压缩感知理论,依据阴影衰落所具有的稀疏性和空间区域聚集性特征,构造阴影衰落分布的聚集稀疏先验模型,建立射频层析成像的结构化稀疏Bayes学习机制,增强射频链路对阴影衰落与其他多径衰落的辨别能力,有效抑制伪影的产生,提升射频层析成像技术对观测目标的识别性能,更好地服务于无源位置感知的实际应用.

关键词

窄带射频传感网络; 无源位置感知; 射频层析成像; 多径干扰; Bayes压缩感知; narrowband radio frequency sensor networks; device-free localization; radio tomographic imaging; multipath interference; Bayesian compressive sensing;

摘要

基于图像的接触网异常检测中,鸟巢检测是其中一种典型的异常状况.但在接触网图像数据中含有鸟巢的图像只占总数据很小的一部分,属一类典型的不平衡数据分类问题.使用机器学习模型解决该类不平衡数据问题,模型对于数据特征的学习能力非常关键.生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)可以无监督地学习到丰富的数据特征,其优异的数据特征捕获能力被越来越多地证实和应用.但由于GANs模型自身结构及原理所限,直接将其用作图像分类模型效果并不理想.本文针对图像分类任务对GANs模型进行了研究和改进,提出了双判别器生成对抗网络(double discriminator generative adversarial networks,DDGANs),在接触网鸟巢检测中取得了令人满意的分类效果.同时DDGANs也是一种有效的半监督学习模型,对MNIST标准数据集的实验表明,与其他模型相比,准确率和收敛速度获得了明显提高.

关键词

生成对抗网络; 半监督学习; 不平衡数据分类; 异常检测; 接触网; GANs; semisupervized learning; unbalanced data classification; anomaly detection; catenary;

摘要

基于空间方向的有限元方法和时间方向的L1-CN格式,本文针对二维两项时间混合分数阶扩散波动方程进行数值分析.首先,给出该方程的全离散逼近格式,并证明其无条件稳定性.然后,严格证明L~2模意义下的收敛结果和H~1模意义下的超逼近结果O(h~2+τ~(min{2-α)1,~(3-α}))(0<α_1<1,1<α<2),这里h和τ分别表示空间和时间步长.进一步地,利用插值后处理技术导出H~1模意义下的整体超收敛结果.最后,借助于数值算例进一步展示理论分析的正确性和高效性.

关键词

分数阶扩散波动方程; 有限元方法; L1-CN格式; 稳定性; 超逼近; 收敛和超收敛; two-term mixed time-fractional diffusion-wave equations; finite-element method; L1-CN approximation; stability; superclose; convergence and superconvergence;

摘要

炉窑和锅炉燃烧系统是一个复杂的非线性系统.针对当前炉膛火焰燃烧状况识别效果不理想、检测存在延迟等问题,提出了一种自适应颜色模型的火焰识别方法,以改善燃烧火焰的识别效果.首先,根据炉膛火焰燃烧特性设计含变量的自适应颜色模型,并采用最大类间方差法推导出自适应颜色模型中变量阈值的表达式;在此基础上,利用人类学习优化算法快速求解出最佳分割阈值,从而快速、精确地识别出炉膛火焰燃烧状况.最后,开展了仿真实验验证,结果表明所提出方法具有有效性与可行性.

关键词

自适应; 颜色模型; 火焰识别; 人类学习优化; 阈值; adaptive; color model; flame recognition; human-learning optimization; threshold;

摘要

在计算机视觉领域已经提出了很多物体跟踪算法和多人跟踪算法,但是遮挡一直是跟踪领域一个具有较大挑战性的问题.为了实现在多种遮挡情况下的行人跟踪,本文提出了一种基于深度学习的行人跟踪框架:根据物体检测算法Faster R-CNN训练了一个行人检测算法作为行人跟踪的搜索机制,相比于梯度下降算法这个机制在缩小搜索范围的同时提高了准确度;利用颜色直方图和尺度不变特征相结合作为目标的表示方式,在目标匹配的过程中,基于FCN图像语义分割算法训练了一个针对行人全卷积网络来提取目标模型中的行人信息以便于去除背景的噪声影响.在数据库OTB上与其他跟踪方法进行了比较,结果显示所提出方法比其他跟踪器在有遮挡的情况下提高了跟踪的准确率和成功率.

关键词

Faster R-CNN; SIFT; FCN; 图像语义分割算法; 颜色直方图; Faster R-CNN; SIFT; FCN; image semantic segmentation; color histogram;

摘要

针对传统数据挖掘方法无法深入分析防空体系复杂关联关系和体系能力涌现生成机理的问题,提出一种基于强制自编码神经网络的防空作战体系能力回溯分析方法.以使命任务指标为牵引,利用大数据关联关系分析,复杂网络社团分析及主成分分析等方法,获取相对完备且具有明确军事含义的防空作战指标体系结构,以此先验知识为结构框架,构建结构约束的强制自编码深度学习网络模型,形式化地描述防空体系能力指标之间的级联涌现关系,并在此基础上深入分析体系能力生成机理及贡献度,最后通过仿真实验数据对模型进行了验证.实验结果表明,相对于传统的数据分析方法和深度学习方法,所提模型对防空体系能力指标涌现过程的形式化描述,不仅体现了涌现过程的非线性、不确定性等复杂性特征,同时还赋予指标体系相对明确的物理含义,为辅助指挥员深入认知并管控复杂作战体系提供了可行的方法手段.

关键词

作战体系; 效能评估; 深度学习; 涌现; 体系指标; 贡献度; operational system of systems; effectiveness assessment; deep learning; emergence; indices; contribution rate;

摘要

互联网条件下的制造业协作关系是复杂网络系统.为了充分把握它的内在规律,指导我国制造业与互联网融合发展实现转型升级,本文研究提出"互联网+"条件下制造业协作关系优化升级模型——基于控制理论框架的闭环反馈控制模型,设计基于复杂社会网络理论的分析评估指标体系,并基于大型制造业互联网协作平台实际运行的微观数据进行实证分析.结果表明,"互联网+"有助于显著改善制造业协作关系的质量,提升整体的协作和创新绩效.

关键词

复杂社会网络; 建模与分析; 优化升级; 协作关系; 互联网+制造业; complex social network; modeling and analysis; optimization and upgrading; collaborative relationship; Internet + manufacturing;

摘要

装备保障体系在现代战争中起着决定性的作用,若采用实装试验的方式进行研究,耗费的时间、人力、物力成本都较高,故采用计算机建模和仿真的方式比较科学.但装备保障体系作为一个复杂大系统,其组成要素多,交互关系复杂,采用基于离散事件的仿真方法难以揭示体系的特性,因此引入基于多智能体的仿真方法来对装备保障体系进行建模和仿真,可以通过各个智能体自底向上、协作自治的方式来揭示体系的"涌现性".本文对装备保障体系进行了基于智能体的仿真建模,构建了仿真平台的体系架构,对仿真运行管理、时间同步和数据分发等关键技术进行了研究,提出了双向动态粗分链表树的发布订阅算法,最后通过原型系统和案例分析验证了基于多智能体的建模与仿真方法是切实可行的.

关键词

多智能体; 装备保障体系; 建模与仿真; 仿真运行管理; 时间管理; 数据分发; multiagent; equipment support system; modeling and simulation;

摘要

复杂产品设计需要建立多个学科领域模型,传统设计方法造成大量"模型孤岛"和信息不一致性.为了优化产品全局运行性能,必须集成孤立的多学科模型,实现多学科耦合分析以及多学科设计优化.本文采用基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)方法,研究复杂产品设计过程中多学科建模方法和模型集成技术.在MBSE方法指导下,本文研究和建立了涡轮叶片冷却结构设计的几何模型、气动分析模型、传热分析模型以及设计优化模型等.MBSE建模方法突破了传统的专业界限,在统一体系架构下建立多学科模型,可以消除多学科模型不一致性,以及实现了多学科模型集成.MBSE方法的应用能够提高复杂产品设计效率和水平.

关键词

基于模型的系统工程; 涡轮叶片; 几何模型; 物理模型; 优化模型; model-based system engineering; turbine blade; geometric model; physics model; optimization model;

Vol. 48, No. 6, 2018 封面 目录

摘要

集成在柔性衬底上的微型无机发光二极管(microscale inorganic light-emitting diodes,μ-ILED)能够承受拉、弯、扭等载荷,可以实现与人体组织直接集成,可作为一种新型光学探测器应用于人体健康监测和临床医学诊断.但这种电子器件在工作时会发出大量的热,器件的传热特性成为应用的重要问题.本文采用分离变量方法针对具有轴对称形状柔性μ-ILED瞬态传热过程建立了理论和有限元仿真模型,得到了系统温升随时间和空间坐标的变化规律,理论预测结果得到了有限元仿真的验证.通过理论模型,讨论了μ-ILED与封装层/衬底材料面内尺寸之间比值对正常工作下柔性μ-ILED温升的影响关系,这些结果能够预测基于柔性μ-ILED的微小体征探测器的发热过程,对其热管理及相应的散热设计具有一定的指导意义.

关键词

柔性微型无机发光二极管; 瞬态传热分析; 分离变量法; flexible microscale inorganic light-emitting diodes; transient thermal analysis; separation variable method;

摘要

近年来物联网的快速发展带动可穿戴领域迅速崛起,体域网的出现对可穿戴设备的无线收发提出了新需求:在生物医疗应用中要求收发天线能够适应拉伸弯曲形变.传统天线制作在刚性衬底上,不具有柔性,而且天线在拉伸条件下发生形变,工作频率迅速变化导致性能退化,难以满足柔性系统的需求.本文针对此类需求,在柔性衬底PDMS材料上设计了一款可延展柔性倒F蓝牙天线,通过辐射臂曲流形走线和地平面的分割设计,天线的可延展柔性得以实现.仿真结果显示,设计的天线在保证工作频带完全覆盖蓝牙频段的条件下,X轴向上可做到最大20%的拉伸,Y轴向上可做到60%的拉伸,同时可承受最小曲率半径为8 mm的弯曲.

关键词

可延展天线; 倒F天线; 可穿戴; 蓝牙; stretchable antenna; inverted-F antenna; wearable device; Bluetooth;

摘要

转印是柔性可延展电子器件制备的重要手段,而对印戳与元件界面作用力的调控是转印技术的关键.本文提出了一种内含四棱台空腔结构的电磁辅助转印印戳并建立了该印戳的力学模型.在交变电磁场作用下,印戳上部的磁性薄膜发生凹凸变形并通过空腔内封装的液体传递给底部的柔性薄膜,从而改变印戳底部空腔缺陷处的压力大小,实现对印戳和电子元件间作用力的调控.力学分析表明,该印戳在转印过程中底部开口空腔缺陷处压力变化的大小随着电磁驱动压力的增大而增大,而随着薄膜弹性模量、薄膜厚度、薄膜的边长比的增大而减小.印戳薄膜边长比、厚度、弹性模量越小,对转印越有利.

关键词

电磁辅助转印; 印戳; 力学模型; 四棱台空腔; 有限元分析; electromagnetic-assisted transfer printing; stamp; mechanical model; four prism cavity; finite element analysis;

摘要

近年来柔性电子的出现带动了可穿戴设备、医疗电子、柔性显示和物联网等领域的飞速发展.随着柔性电子复杂性的提升,越来越多的功能器件被集成在柔性衬底上,功能器件之间的通信成为柔性电子设计中的重要问题之一.本文针对岛桥结构的柔性电子系统,提出了一种基于蜂窝拓扑结构的片上网络通信架构以及相应的路由算法.相比于传统结构,该架构能够有效地避免局部形变过大导致的互连导线断裂.同时,在面积和功耗方面也有显著改善.相比于Mesh结构的片上网络,本文提出的基于蜂窝拓扑的通信架构减少了46.43%的面积和30.51%的功耗.

关键词

蜂窝结构; 柔性电子; 片上网络; 岛桥结构; honeycomb structure; flexible electronics; network-on-chips; island-bridge structure;

柔性电子技术专刊 | 论文

面向柔性光电子器件的低温外延技术

Low-temperature epitaxial technology for flexible optoelectronic devices

Website Google Scholar
罗毅, 于汪洋, 王健, 郝智彪, 汪莱, 孙长征, 韩彦军, 熊兵, 李洪涛
中国科学: 信息科学, 2018, 48(6): 688-700

摘要

柔性光电子器件需要在金属、玻璃、塑料等柔性非单晶衬底上制作或承载光电转换薄膜,已有的实现柔性光电子器件的方法分为两大类:直接在非单晶衬底上沉积有机光电转换薄膜;或者将外延生长的无机光电转换薄膜从单晶衬底转移到非单晶衬底.前者无法在柔性非单晶衬底上制作无机光电子器件,后者存在大面积转移的困难.如果能够在非单晶的柔性衬底上直接外延生长无机光电子器件,将为柔性无机光电子器件开辟一条新的技术路线和研究方向.传统的无机光电子器件的外延生长通常需要足够高的外延生长温度和耐高温的单晶衬底,前者裂解反应物并向其提供原子表面迁移能力,后者提供无机光电转换薄膜的晶格排列方式.通过电磁场耦合降低外延生长所需的温度,则有可能在柔性非单晶衬底上直接外延生长无机光电子薄膜.本文综合分析了国际上的低温外延技术的研究现状,并着重介绍了本研究团队提出的低温外延方法——电感应耦合等离子体金属有机物化学气相外延(inductive coupled plasma metal organic vapor phase epitaxy,ICP-MOVPE),包括ICP-MOVPE的设计思路、反应腔内等离子体的模拟仿真和该设备进行III族氮化物半导体外延生长的初步结果.

关键词

柔性光电子器件; 非单晶衬底; 大面积低温外延; ICP-MOVPE; 电磁场耦合; flexible optoelectronic devices; non-single crystal substrate; large area epitaxy; ICP-MOVPE; electromagnetic field coupling;

Vol. 48, No. 5, 2018 封面 目录

人工智能优青专刊 | 论文

脑影像智能分析

Intelligent analysis of brain images

Website Google Scholar
张道强, 朱旗, 郝小可, 邵伟, 王明亮, 黄嘉爽, 黄硕
中国科学: 信息科学, 2018, 48(5): 589-602

摘要

近年来,"脑科学计划"吸引了各国政府和公众的广泛关注.脑影像技术是研究脑科学的重要工具之一,然而由于脑影像数据所固有的高维度、多模态、异构和时变等特性,对其进行快速有效分析是当前研究的热点之一.在本文中,首先简要介绍脑影像分析的基本方法,接着回顾作者及其团队近几年在多模态影像数据融合、脑网络构建及其分析、脑影像基因关联分析、脑影像校准等方面的工作,并重点介绍在脑疾病早期诊断以及脑解码领域的应用.

关键词

脑科学计划; 脑影像; 脑疾病诊断; 脑解码; 多模态; brain research project; brain image; brain disease diagnose; brain decoding; multi-modality;

人工智能优青专刊 | 论文

基于约束的神经机器翻译

Neural machine translation with constraints

Website Google Scholar
熊德意, 李军辉, 王星, 张飚
中国科学: 信息科学, 2018, 48(5): 574-588

摘要

神经机器翻译是近几年出现并快速发展的一种深度学习驱动的新型机器翻译模式,目前已成为机器翻译学术和工业界广为接受的主流技术.本文总结了我们在神经机器翻译方面的工作,特别是在各种信息和知识约束条件下提出的一系列神经机器翻译模型和方法,具体包括隐变量约束的变分神经机器翻译模型、单词与短语级统计机器翻译译文推荐与约束模型、源端句法结构约束模型.除此之外,本文也对神经机器翻译未来发展进行了初步思考和展望.

关键词

神经机器翻译; 变分神经机器翻译; 神经机器翻译与统计机器翻译融合; 句法约束的神经机器翻译; neural machine translation; variational neural machine translation; fusion of neural and statistical machine translation; neural machine translation with syntactical constraints;

摘要

在进行跨语言自然语言处理时,缺少双语资源是非常棘手的问题,而这在语言资源匮乏的场景下是非常普遍的.此时,利用好非平行语料中蕴含的翻译知识变得更为重要.由于语料不平行,从中获取翻译知识意味着小数据、无监督学习,因此极具挑战,而取得的结果通常是双语词典的形式.这既是人工智能领域重要的学术问题,也在语言资源匮乏场景有着巨大的应用价值.本文针对前人研究中存在的问题,介绍一系列工作,从各个角度探索如何更好地利用非平行语料构建双语词典.

关键词

双语词典构建; 非平行语料; 双语词向量; 跨语言自然语言处理; 人工智能; bilingual lexicon induction; non-parallel corpora; bilingual word embeddings; cross-lingual natural language processing; artificial intelligence;

摘要

行人重识别是实现跨摄像机场景大范围追踪行人的关键技术,利用该技术可以把行人的碎片化多场景轨迹连接起来.本文首先回顾了行人重识别的发展,列举了目前行人重识别研究的主要难点和挑战.然后进一步介绍了作者所在研究团队针对行人重识别发展的非对称度量学习理论,及基于非对称度量理论和思想所开展的面向开放性行人重识别的非对称行人重识别建模.与现有用于行人重识别的度量学习算法相比,现有算法通常忽略了摄像机特征变化的特性,而非对称度量的优点是可以学习具备建模不同视域特点非一致性能力的特征变换.非对称建模除了应用在一般的行人重识别问题上,还可以应用在跨模态行人重识别、低分辨率行人重识别、基于属性与图像匹配的行人重识别、无监督行人重识别和不完整行人重识别等问题上.最后,本文讨论了行人重识别未来的发展.

关键词

视频监控; 行人重识别; 行人跨视域追踪; 度量学习; 非对称; visual surveillance; person re-identification; cross-view person tracking; distance metric learning; asymmetric modelling;

摘要

场景文字检测与识别是一种通用文字识别技术,已成为近年来计算机视觉与文档分析领域的热点研究方向.其被广泛应用于地理定位、车牌识别、无人驾驶等领域.相对于传统的文档文字检测和识别,场景文字在字体、尺度、排布、背景等方面变化更加剧烈,深度学习技术也由于卓越的性能成为该领域的主流方法.本文主要回顾了作者基于深度学习在此领域取得的代表性成果,并对此领域未来研究趋势进行了展望.

关键词

深度学习; 场景文字; 文字检测; 文字识别; 计算机视觉; deep learning; scene text; text detection; text recognition; computer vision;

摘要

本文主要介绍了标记分布学习和标记增强的相关概念及算法.标记分布学习是一种新型机器学习范式,传统的单标记和多标记学习都可以看做是该范式的特例.标记分布学习将不同标记对示例的重要程度用标记分布来显式刻画,已经在多个应用领域中取得很好的效果.然而,现有的多数数据集中却仅具有简单的逻辑标记而非完整的标记分布,因此无法直接应用标记分布学习.为解决这一问题,可以通过挖掘训练集中蕴含的标记重要性信息,恢复出每个示例的标记分布.我们将原始逻辑标记提升为标记分布的过程定义为标记增强.本文给出了标记分布学习和标记增强的形式化定义,介绍了典型标记分布学习和标记增强算法,并对这些算法进行了分析讨论.

关键词

标记分布; 标记分布学习; 标记增强; 多标记学习; 标记多义性; label distribution; label distribution learning; label enhancement; multi-label learning; learning with ambiguity;

摘要

近年来,深度神经网络,亦被称为深度学习,在机器学习方法主导的各个领域都取得了重大的突破.虽然经过训练的深度神经网络具有卓越的性能,但是整个训练过程却十分耗时,即使借助高性能计算设备,也需要数日甚至数周的训练时间.概念器作为回音状态网络的延续和发展,可以理解为描述神经动态活动模式的过滤器,是一个强大的时序数据处理工具.为了解决上述问题,基于对原始概念器模型的改进,本文在深度神经网络的非迭代方法和迁移学习两个方面分别做了一些工作.具体来说,(1)提出了针对非时序数据的概念器分类器,并在此基础上提出了一种非迭代方法前馈卷积概念器神经网络,通过在MNIST变集数据集上的实验测试了前馈卷积概念器神经网络的分类性能,不仅达到了同类方法的最高水平,而且极大地降低了训练时间;(2)提出了一种基于概念器的快速概念器分类器,在数据集Caltech-101和Caltech-256上,测试了快速概念器分类器结合预训练且不再微调的深度神经网络的表现,不仅在性能上超越了同类方法的最高水平,而且训练时间平均减少到原有的1/60.

关键词

概念器; 图像分类; 深度神经网络; 迁移学习; 非迭代方法; conceptor; image classification; deep neural networks; transfer learning; non-iterative methods;

Vol. 48, No. 4, 2018 封面 目录

摘要

以聊天机器人为代表的Bots带动了以用户为中心的全新交互体验.基于多通道自然语言交互的Bots不再依赖于桌面的图形环境,源于桌面隐喻的传统WIMP(windows,icon,menu,pointor)范式也不再适用于基于Bots的人机交互,因此需要建立一种新的支持移动交互的界面范式来规范界面的描述.为此,本文对化身隐喻(avatar metaphor)进行扩展,提出了基于化身交互隐喻的ASLI(avatar,scenario,language,instrument)界面范式,并给出了基于ASLI范式的界面实例和交互框架,为基于Bots的人机交互系统提供了界面设计的指导.最后,讨论了未来ASLI范式的平台化发展趋势和衍生的生态系统.

关键词

Bots; 人机交互; 界面范式; 化身隐喻; Bots; human-computer interaction; interface paradigm; avatar metaphor;

摘要

随着认知科学与移动计算技术的发展与应用,如何构建与评估自然用户界面成为越来越重要的问题.为此,本文在分析了自然人机交互主要特征的基础上,指出了自然语言的使用及其语义理解的重要性,借用语言学的语义三角形模型,提出了基于语义三角形的自然人机交互模型.该模型诠释了自然人机交互场景下,人与计算机之间信息流转与理解过程.最后,基于该模型给出了自然性、连续性和易学性3个评估要素的评估思路.

关键词

自然人机交互; 自然用户界面; 语义三角形; 自然人机交互模型; 用户界面评估; natural HCI; NUI; semiotic triangle; natural HCI model; user interface evaluation;

摘要

人机和谐是人机交互的理想境界和永恒追求.近年来人工智能的蓬勃发展使得机器智能不断进步,引发了对于人类智力造成挑战的担忧.能否利用多模态人机交互技术实现人类智能的训练和强化,是人机交互研究的新命题.神经可塑性研究成果表明,人类的核心认知能力,如注意力控制能力、工作记忆容量等,有望通过视听觉交互任务、触觉交互任务、经颅电磁刺激、脑机接口等技术进行训练和强化.本文通过剖析虚拟现实系统的沉浸感、交互性、想象性的本质优势,结合工程控制论思想,提出面向人类智能增强的视听触觉多模态有机融合的人机交互机制.通过构建可控认知负荷、及时生理反馈、双向体脑交互的新型人机交互系统,探索基于Hebbian learning可塑性机制的智能增强方法.该研究将为揭示和认识人脑神经可塑性机制提供新的研究工具,同时将促进新型人机交互的硬件设备和软件方法研究,并将在个性化教育、神经康复、特种职业认知能力强化等领域产生应用价值.

关键词

神经可塑性; 触觉交互; 视听触融合; 人机交互; 注意力; 工作记忆; 智能增强; neural plasticity; haptic interaction; haptic-visual-aural multisensory feedback; human-machine interaction; attention; working memory; cognitive enhancement;

摘要

本文首先简要回顾了认知科学在单通道信息加工及多通道信息融合方面的假定;其次,介绍了计算机科学在多通道信息融合方面相对于单通道信息处理增强的理论模型及实验验证.在各通道特征能够同时获得并统一表示的前提下,多通道人机交互信息的融合可以转化为分类或者回归问题求解.对于实际的交互系统,目前的多通道信息融合技术除了依赖单通道信息识别的准确性外,还依赖于交互系统设计的合理性.最后通过一个多通道信息融合的人机交互的实例,讨论了目前多通道交互系统的缺陷,并给出多通道人机交互信息融合智能方法未来的一个突破方向.

关键词

多通道信息融合; 人机交互; 机器学习; 模式识别; 认知科学; multi-modal information fusion; human-computer interaction; machine learning; pattern recognition; cognitive science;

摘要

本文阐述了通过Bayes方法来预测用户交互意图的建模方法过程和推理过程.在自然交互界面上,用户不再是严格地通过离散明确的交互操作完成交互,而是通过连续、非确定的多模态数据表达交互意图.在解释用户的交互意图时,既可以使用"黑盒子"的机器学习方法,也可以利用"白盒子"的基于用户行为建模的方法.后者中的用户建模,其本质是通过计算的方法来刻画用户的行为能力,对于理解用户意图和探索自然交互的计算原理具有重要的科学意义.文章回顾了近年来人机交互研究中主要采用的智能算法,向读者厘清不同方法之间的差别,并通过我们实验室的具体研究工作展示用户建模的方法和Bayes推理的建模方法过程和推理过程.

关键词

Bayes方法; 机器学习; 意图推理; 用户建模; Bayes method; machine learning; intent prediction; user modelling;

摘要

本文首先介绍范式的含义,然后讨论人机交互领域中范式这一概念的使用.以人机交互领域最有影响力的WIMP范式为例,讨论界面范式所包含的主要成分,并在此基础上分析了目前主要的智能系统的界面的特点和不足.最后本文提出了针对智能系统界面设计的RMCP界面范式,强调智能系统界面设计需要考虑系统的角色(role)、交互模态(modal)、交互命令(commands)和信息展示方式(presentation style)这几个基本因素.

关键词

人机交互; 界面范式; 智能系统; human-computer interaction; interface paradigm; intelligent system;

Vol. 48, No. 3, 2018 封面 目录

摘要

本文分析以及优化一种采用双采样率(double sampling rate,DSR)技术的信道参数联合估计算法.论文首先对基于电平通过率(level crossing rate,LCR)的Doppler频移估计算法进行分析,所采用的分析度量是均方误差(mean square error,MSE).其次,将分析得到的MSE与信道采样间隔之间的关系用于优化所研究的算法.最终论文的分析表明最优信道采样间隔可以获得更好的Doppler频移和信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)估计性能,这一点也在仿真中获得了证实.仿真结果显示优化后的算法具有最优的估计性能.

关键词

电平通过率; SNR; Doppler频移; 双采样率; 移动通信; level crossing rate; SNR; Doppler shift; double sampling rate; mobile communication;

摘要

在线社交网络的兴起吸引了越来越多用户的加入,面对数以亿计的用户量,如何以一种可扩展的方式存储用户数据已成为社交服务提供商和学术界共同关注的热点问题.目前广泛采用的分布式键值存储通过Hash方法将用户数据随机放置在不同的存储服务器上,这种方法会导致数据中心内部巨大的通信量,不利于社交网络的扩展.本文针对社交网络中用户交互的特点,提出一种社交图划分与数据复制相结合的数据放置方法;进一步考虑数据中心网络拓扑,针对具体拓扑结构,设计数据放置算法,并分别讨论了算法对社交网络规模的增量调整以及分布式实现.在真实数据集上的比较实验结果表明本文所提出的算法能够有效降低社交网络数据中心内部通信量,增强其可扩展性.

关键词

在线社交网络; 数据放置; 数据中心网络; 社交局部性; 位置局部性; online social networks; data placement; data center networks; social locality; position locality;

论文

新一代软件定义体系结构

New generation software-defined architecture

Website Google Scholar
吕平, 刘勤让, 邬江兴, 陈鸿昶, 沈剑良
中国科学: 信息科学, 2018, 48(3): 315-328

摘要

体系结构在信息系统中起着举足轻重的作用,不仅决定了系统的功能和性能,而且决定了系统的效能和安全,因此,体系结构直接决定着信息系统的先进性.本文在介绍体系结构概念的基础上,对体系结构的发展进行了归纳总结,分析指出体系结构刚性是当前信息系统灵活性和高效能无法兼备的问题本质,提出了以软件定义互连和软件定义节点为特征的新一代软件定义体系结构,基于软件定义体系结构实现了Web服务、口令字恢复和图像识别3种典型系统,对比测试表明,软件定义体系结构系统较传统通用系统性能提升29.4~344.5倍,效能提升13.7~315.4倍,证明了软件定义体系结构的高灵活性和高效能.

关键词

信息系统; 软件定义互连; 软件定义节点; 软件定义体系结构; information system; software defined interconnection; software defined node; software defined architecture;

摘要

当今,使用手机网页来访问大规模建筑环境逐渐被人们所追求.BIM(building information modeling)是新一代智能建造的核心技术.本文以其主流格式IFC(industry foundation classes)作为输入数据格式,提出一套面向手机网页的大规模Web BIM场景实时漫游算法.与图形学领域的可视化程序相比,该方法不只注重可视化渲染时的面片级处理,更是在遵从建筑语义的前提下,以建筑构件为单位,对大规模Web BIM场景进行轻量化处理.方法主要从构件实例冗余、构件及空间混合索引、多粒度数据动态装/卸载策略3方面对场景数据量、组织结构、动态数据管理进行优化,并集成到原型系统.实验表明本文方法的去冗比例达70%左右,原型系统的FPS能保持在30左右,内存损耗约400 MB,能较稳定、流畅地在手机网页上进行大规模Web BIM场景的实时漫游.

关键词

手机Web3D; BIM/IFC; 轻量化处理; 建筑空间分析; 索引结构; mobile web3D; BIM/IFC; lightweight; building space analysis; index structure;

摘要

随着鱼眼相机逐渐成为全景视频的主要采集设备,面向鱼眼图像的高效全景拼接技术也得到越来越多的关注.为了解决镜头间亮度差异造成的拼接视频质量下降的问题,本文提出了一种基于非均匀采样直方图的亮度补偿算法.该算法根据全景图像在不同纬度空间采样率变化的特点对相邻图像的重叠区域进行非均匀采样,构成统计直方图,通过直方图匹配实现图像间的亮度补偿.此外,考虑到图像亮度分布对拼接图像质量的影响,本文根据重叠区域图像亮度直方图提出了一种新的自适应基准图像选择方法,基于该方法得到的基准图像可以有效提高全景视频的质量,该方法充分考虑了鱼眼镜头的畸变特性,不要求拼接的图像之间精确配准,能够适应不同的光照条件.实验表明,本文提出的算法在保证全景视频质量的同时,有效地降低了亮度补偿的复杂度,从而可以应用于基于鱼眼镜头的全景实时视频拼接系统.

关键词

图像处理; 虚拟现实; 直方图匹配; 鱼眼镜头; 视频拼接; image processing; virtual reality; histogram matching; fisheye lens; video stitching;

摘要

本文提出一套具有普适性、高效性的三维人脸迁移系统,能够简单、快速地实现带有纹理的三维网格角色模型之间的面部迁移.主要特点是对大部分三维角色均有很好的迁移效果.使用网格Laplace进行迁移面部的几何变换和变形保证几何细节的相似性,使用Poisson图像融合与色差优化技术结合的方法保证面部纹理色调的一致性和平滑过渡.配合人脸迁移系统搭建一套基于深度相机的自动人脸三维扫描系统,可自动快速重建出带有高清纹理贴图、较规整的三维人脸网格.较之前的工作,主要贡献是将人脸迁移对象从二维图像提升到三维模型,并且两个系统无缝衔接,形成了一套自动化程度很高的三维人脸迁移应用.

关键词

人脸迁移; 人脸扫描; 深度相机; 网格Laplace; 纹理融合; face transplanting; face scanning; depth camera; mesh Laplace; texture blending;

摘要

人群仿真已经成为疏散演练、安全监控等重要应用领域的关键支撑技术,但是复杂的个体心理、个性特征,以及个体间的相互影响对人群仿真的真实感提出了挑战.本文从用户的安全心理特征和运动速度特征出发,研究个体在拐角处的运动轨迹和避碰行为的真实感.首先,将影子障碍物模型分别转化为ORCA(optimal reciprocal collision avoidance)半平面和期望速度,分别提出了两种影子障碍物和ORCA模型的结合方法.然后,通过提出影子障碍物的手动生成方法,处理任意角度的拐角以及一些非封闭墙面的情况.基于上述方法,融合行为模拟和物理模拟技术,提出基于速度的人群仿真框架,并对复杂场景以及大规模人群进行实验分析.最后,将上述方法应用在地铁站环境的复杂场景,并采用Unity3D引擎进行真实感渲染,在仿真效果和计算效率两方面与现有的社会力模型进行比较.实验结果表明,本文提出的结合影子障碍物和ORCA模型的人群仿真方法计算效率高、真实感强,具有较好的应用前景.

关键词

人群仿真; 影子障碍物模型; ORCA模型; Unity3D; 真实感渲染; behavior simulation; shadow obstacle model; ORCA model; Unity3D; scene realistic rendering;

Vol. 48, No. 2, 2018 封面 目录

论文

双向多天线中继系统中的安全波束成形

Secure beamforming for two-way multiantenna relay systems

Website Google Scholar
黄宇, 张立健, 金梁, 刘璐, 楼洋明
中国科学: 信息科学, 2018, 48(2): 221-232

摘要

针对双向多天线中继系统中信息易被窃听的问题,提出了两种安全波束成形方案:安全和速率最大化波束成形(secrecy sum rate maximization beamforming,SSRMB)与零空间波束成形(null space beamforming,NSB).SSRMB方案中,采用具有收敛特性的连续凸估计策略,对非凸的安全和速率最大化问题进行求解,得到局部最优波束成形解.针对中继节点的天线个数大于窃听节点个数这一特殊场景,设计了低复杂度NSB方案,将中继转发的信息投影到等效窃听信道矩阵的零空间中,通过求解一个广义Rayleigh熵问题获得波束成形解.仿真结果表明,所提方案可以有效地提高系统的安全性能,SSRMB方案具有快速收敛特性.

关键词

物理层安全; 安全和速率; 连续凸估计; 零空间波束成形; 半定规划; physical layer security; secrecy sum rate; successive convex approximation(SCA); null space beamforming(NSB); semidefinite programming;

摘要

本文提出了一种基于Device-to-Device(D2D)的无线多媒体网络编码广播重传策略.在D2D场景下,多个终端设备之间存在网络编码冲突和传输冲突等问题.为此,构造了一种D2D广播网络编码(IDNC)图,所有的可行编码和无传输冲突情况均被表示在图中.基于构造的IDNC图,设计了面向批次传输和滑动窗口传输的最优广播重传算法.同时,为降低算法复杂度,提出了一种最大权重网络编码选择算法(MWSA-NC).仿真结果表明:与传统方案相比,提出的算法能极大地提高系统吞吐量,降低解码时延和减少视频流失真.

关键词

D2D通信; 网络编码; 无线多媒体广播; IDNC图; 视频流失真; D2D communication; network coding; wireless multimedia broadcasting; novel IDNC graph; video distortion;

论文

点和区间关系的全隐私保密判定

Fully privacy-preserving determination of point-range relationship

Website Google Scholar
陈振华, 李顺东, 陈立朝, 黄琼, 张卫国
中国科学: 信息科学, 2018, 48(2): 187-204

摘要

点和区间关系的保密判定在范围查询中应用非常广泛,但目前已存的解决方案大多只保护了一方的隐私,而另一方的隐私并未得到保护.此外,已存方案给出的点和区间都是离散的整数(或有理数)范围.针对这些问题,本文利用安全多方计算的思想设计了保密判定点和区间关系的2种协议,不但同时保护了两方的隐私,而且将数域推广到连续的实数.本文首先利用0-1编码并结合Goldwasser-Micali同态加密给出了全隐私判定一个整数点是否在一个离散整数区间上的协议1;然后利用函数的单调性和Paillier同态加密给出了全隐私判定一个实数点是否在一个连续实数区间的协议2.最后,给出了本文协议的一个应用实例.理论和实验分析显示:本文的两个协议在取得较优通信效率的同时都取得了全隐私性.此外,协议2相比以往的方案,第一次给出点和连续实数区间的判定方法,在保持较优效率和良好性能的同时取得了通用性.

关键词

点和区间; 全隐私; 安全多方计算; 实数; 同态加密; point-range; full privacy; secure multiparty computation; real number; homomorphic encryption;

论文

无组织恶意攻击检测问题的研究

Unorganized malicious attacks detection

Website Google Scholar
庞明, 周志华
中国科学: 信息科学, 2018, 48(2): 177-186

摘要

推荐系统在我们的生活中被广泛应用,对人们的生活起着越来越重要的影响.然而,协同过滤作为一种常见的推荐技术,很容易受到伪造虚假用户评分信息的恶意攻击的影响.为了保证推荐的质量,很多恶意攻击检测的方法被提出用于检测恶意攻击.现有的攻击检测方法大多是针对有组织大规模攻击的检测,即攻击者根据同一种策略,伪造大量的虚假用户评分信息用于提升或贬低一个目标物品.本文研究了一种不同的攻击类型:无组织恶意攻击,即攻击者们在没有组织的情况下,分别伪造少量的虚假用户评分信息来提升或贬低同一个目标物品.无组织恶意攻击出现在很多真实的应用中,对推荐系统的鲁棒性造成严重影响,而针对该攻击类型的研究还很初步.实验结果表明现有攻击检测方法不能够有效地检测无组织恶意攻击.本文分析了现有的多种攻击检测方法无效的原因,进而通过分析无组织恶意攻击的特性,总结出无组织恶意攻击检测的关键.

关键词

攻击检测; 推荐系统; 协同过滤; 无组织恶意攻击; 鲁棒性; attack detection; recommender systems; collaborative filtering; unorganized malicious attacks; robustness;

Vol. 48, No. 1, 2018 封面 目录

论文

基于S3变换的TriBA-Net最短路径路由机制

A shortest path routing mechanism based on S3 for TriBA-Net

Website Google Scholar
石峰, 陈旭, 尹飞, 王小军, 胡森森, 计卫星, 王一拙, 高玉金, 卫晋
中国科学: 信息科学, 2018, 48(1): 100-114

摘要

片上网络中路由算法的设计对芯片的性能有直接的影响.本文针对TriBA-Net网络提出一种新颖的最短路径.路由算法.首先,基于TriBA-Net网络设计了一种编码方法,该编码方法中所用到的文字1,3,2的集合与群论中的三文字集S_3群具有相同的含义.其次,设计了一种相隔节点间的通信模型,根据通信路径端点的可能状态,将通信划分为6种宏观数据流动模式.最后,利用S_3群的循环置换特性对通信模型进行简化,在XC6VLX550TL芯片上完成了SPR4T路由器的设计实现.实验结果表明,在27个节点的TriBA-Net网络性能测试中,在均衡负载模式下,与SPORT路由算法相比,SPR4T路由算法的饱和注入率提升7.5%,吞吐率提升7.7%,而且有效降低了硬件以及功耗的开销.

关键词

片上网络; 路由算法; 编码方法; 拓扑结构; 性能评估; networkon-chip; routing algorithm; coding scheme; topology; performance evaluation;

摘要

立体图像因其强烈的沉浸感,近年来受到广泛关注,与之对应的立体图像的版权保护问题日趋紧迫.目前绝大多数用于图像版权保护的水印算法都是针对平面图像的,用于立体图像的水印算法较少.即使是立体图像水印算法,大部分算法未能很好体现和保留左右视角分量内部的特定联系,因而说必然影响算法的鲁棒性.本文提出面向立体图像的三元数极谐-Fourier矩(ternary polar harmonic Fourier moments,TPHFM),并基于此和混沌映射,提出一种鲁棒立体图像零水印算法.首先使用线性和非线性混合耦合时空混沌系统对原始二值logo图像进行混沌化,然后计算原始立体图像的TPHFM并选择适用于零水印算法的精确矩,然后计算精确矩的幅值来构造二值特征图像并使用Sine映射和Cosine映射对其进行置乱,最后将置乱的二值特征图像与二值混沌logo图像进行异或操作得到构造的零水印图像.仿真实验表明,本文算法对常规图像处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性,并优于三元数圆谐-Fourier矩(ternary radial harmonic Fourier moments,TRHFM)算法和其他零水印算法.

关键词

三元数; 极谐-Fourier矩; 三元数极谐-Fourier矩; 立体图像; 零水印; 线性和非线性混合耦合时空混沌系统; Sine映射; Cosine映射; ternary number; polar harmonic Fourier moments; ternary polar harmonic Fourier moments; stereo image; zero-watermarking; mixed linear-nonlinear coupled map lattice; Sine mapping; Cosine mapping;

论文

深度相对度量学习的视觉跟踪

Deep relative metric learning for visual tracking

Website Google Scholar
郭文, 游思思, 高君宇, 杨小汕, 张天柱, 徐常胜
中国科学: 信息科学, 2018, 48(1): 60-78

摘要

传统的基于检测的跟踪方法虽然具有较好的鲁棒性,但是这种直接将目标与背景简单分类的方式不能合理地考虑跟踪目标与背景的结构相对关系,而这种相对结构判别性信息的缺乏使得跟踪算法极易发生跟踪漂移,为了缓解这种问题,本文提出了一个基于深度相对度量学习的视觉跟踪方法.利用一个对称且权值共享的深度卷积神经网络构建深度相对度量学习模型,通过这个模型来挖掘跟踪目标在大尺度的图像块里的结构相对关系,然后在Bayes跟踪框架下利用这种相对度量最大值确定跟踪目标,整个跟踪算法简洁有效.通过在跟踪的基准视频序列库上的实验结果验证了本文算法在跟踪精度和跟踪成功率上的高性能.

关键词

相对属性; 度量学习; 卷积神经网络; 视觉跟踪; relative attribute; metric learning; convolutional neural network(CNN); visual tracking;

摘要

现实机器学习任务中一个样本通常和多个标记相关,但获取完整的标记信息需耗费大量人力物力,因此多标记学习经常会遇到标记缺失的情况.将未缺失的标记看作不完全的标记矩阵,将样本特征作为辅助信息,则可通过矩阵补全方法来解决该问题,以往研究主要针对线性可分情形,本文提出KernelMaxide方法,在处理线性不可分多标记数据中缺失的监督信息的同时,不仅能利用数据的非线性结构,还能考虑标记之间的相互关系.该方法依据矩阵核范数的表示定理,构建了基于核矩阵的核范数最小化优化目标以及相应的优化算法,并用Nystrm方法缓解核矩阵的存储和计算开销问题.实验显示出KernelMaxide的优越性能.

关键词

机器学习; 多标记学习; 矩阵补全; 核方法; Nystrm方法; machine learning; multi-label learning; matrix completion; kernel method; Nystrm method;

Vol. 47, No. 12, 2017 封面 目录

论文

太赫兹宽带调频脉冲回旋管

Website Google Scholar
戚向波, 杜朝海, 潘石, 刘濮鲲
中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1741-1751

论文

MOSFET漏/源电阻的半经验模型

Website Google Scholar
柯导明, 杨建国, 常红, 杨菲, 胡鹏飞, 彭雪扬, 孙乐尚, 吴笛
中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1730-1740

论文

域间路由系统的级联失效攻击及检测研究

Website Google Scholar
邱菡, 李玉峰, 兰巨龙, 王清贤, 郭毅
中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1715-1729

论文

移动通信中适用于高车速环境的精确Doppler频移与信噪比联合估计算法

Website Google Scholar
林敏, 华惊宇, 李溯南, 徐志江, 孟利民
中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1705-1714

论文

一类五次OR曲线的构造方法

Website Google Scholar
方林聪, 汪国昭
中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1694-1704

论文

基于DL1图和KNN图叠加图的高光谱图像半监督分类算法

Website Google Scholar
王君言, 张春梅, 张云斌, 刘瑶瑶, 王晓峰, 李丹, 张少敏, 白静
中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1662-1673

论文

调查传播算法收敛的一个充分条件

Website Google Scholar
王晓峰, 许道云, 姜久雷, 唐延辉
中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1646-1661

Vol. 47, No. 11, 2017 封面 目录

论文

利用信道学习获取超蜂窝网络休眠基站的信道信息

Website Google Scholar
邓瑞琛, 姜之源, 刘景初, 周盛, 牛志升
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1583-1591

论文

超蜂窝网络的高能效基站部署及其动态控制

Website Google Scholar
周盛, 张珊, 牛志升
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1566-1582

机器学习专题 | 论文

基于监督联合去噪模型的社交网络链接预测

Website Google Scholar
郝占刚, 章伟雄, 陈政
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1551-1565

机器学习专题 | 论文

基于多示例多标记迁移学习的蛋白质功能预测

Website Google Scholar
胡海峰, 郑茂, 吴伟坚, 王俊, 吴建盛
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1538-1550

机器学习专题 | 论文

一种基于空间编码技术的轨迹特征提取方法

Website Google Scholar
乔少杰, 韩楠, 李天瑞, 熊熙, 元昌安, 黄江涛, 王晓腾
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1523-1537

机器学习专题 | 论文

一种基于多组学生物网络的癌症关键模块挖掘方法

Website Google Scholar
郭茂祖, 武雪剑, 赵宁, 刘晓燕, 王春宇
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1510-1522

机器学习专题 | 论文

指数衰减模式下基于矩阵机制的差分隐私流数据发布算法

Website Google Scholar
吴英杰, 葛晨, 张立群, 孙岚
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1493-1509

机器学习专题 | 论文

领域知识指导的模型重用

Website Google Scholar
吴西竹, 周志华
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1483-1492

机器学习专题 | 论文

一种基于优化模型的演化数据流聚类方法

Website Google Scholar
杜航原, 王文剑, 白亮
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1464-1482

机器学习专题 | 论文

小时间序列动态完全Bayesian集成分类器研究

Website Google Scholar
王双成, 郑飞, 高瑞
中国科学: 信息科学, 2017, 47(11): 1445-1463

Vol. 47, No. 10, 2017 封面 目录

论文

软件定义超蜂窝网络中的通信与计算协同优化

Website Google Scholar
刘景初, 周盛, 姜之源, 牛志升
中国科学: 信息科学, 2017, 47(10): 1411-1434

论文

对轻量级分组密码MIBS和I-PRESENT的非对称Biclique攻击

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崔杰, 左海风, 仲红
中国科学: 信息科学, 2017, 47(10): 1395-1410

论文

面向用户体验的透镜式裸眼3D设计与评估

Website Google Scholar
杨文超, 吴亚东, 蒋宏宇, 赵思蕊
中国科学: 信息科学, 2017, 47(10): 1381-1394

论文

基于反射率的多尺度水面重建方法

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沈亮, 王昱哲, 张娟, 朱登明, 石敏
中国科学: 信息科学, 2017, 47(10): 1369-1380

论文

基于降维的蛋白质不相关功能预测

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余国先, 傅广垣, 王峻, 郭茂祖
中国科学: 信息科学, 2017, 47(10): 1349-1368

论文

磷酸化基序精确置换检验p-value的计算方法

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吴军, 段琼, 张琳, 何增有
中国科学: 信息科学, 2017, 47(10): 1334-1348

量子计算专题 | 论文

Q|SI>: 一个量子程序设计环境

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刘树森, 周立, 官极, 贺旸, 段润尧, 应明生
中国科学: 信息科学, 2017, 47(10): 1300-1315

Vol. 47, No. 9, 2017 封面 目录

论文

解码转发中继选择系统的安全性能分析

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雷宏江, 张环, 刘俊杰, 潘高峰
中国科学: 信息科学, 2017, 47(9): 1242-1254

论文

一种基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆

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郭腾腾, 王丽丹, 周梦哲, 段书凯
中国科学: 信息科学, 2017, 47(9): 1226-1241

云计算与大数据国家重点研发专项专题 | 论文

多模态力触觉交互技术及应用

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宋爱国, 田磊, 倪得晶, 秦欢欢
中国科学: 信息科学, 2017, 47(9): 1183-1197

云计算与大数据国家重点研发专项专题 | 论文

云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断研究

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李洋, 黄进, 田丰, 韩冬奇, 范俊君, 陈辉, 彭晓兰, 戴国忠, 王宏安
中国科学: 信息科学, 2017, 47(9): 1164-1182

云计算与大数据国家重点研发专项专题 | 论文

低熵云计算系统

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徐志伟, 李春典
中国科学: 信息科学, 2017, 47(9): 1149-1163

云计算与大数据国家重点研发专项专题 | 论文

面向云际计算的自主对等协作环境

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史佩昌, 王怀民, 郑子彬, 尹浩
中国科学: 信息科学, 2017, 47(9): 1129-1148

Vol. 47, No. 8, 2017 封面 目录

从大数据到大知识工程专刊 | 论文

基于多特征多核哈希学习的大规模图像检索

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曾宪华, 袁知洪, 王国胤, 杨洁
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 1109-1126

从大数据到大知识工程专刊 | 论文

混合分类/回归模型的用户年龄识别方法

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陈敬, 李寿山, 王晶晶, 周国栋
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 1095-1108

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基于块密度加权标签路径特征的Web新闻在线抽取

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吴共庆, 刘鹏程, 胡骏, 胡学钢
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 1078-1094

从大数据到大知识工程专刊 | 论文

基于随机行走N步的汉语复述短语获取方法

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马军, 张玉洁, 徐金安, 陈钰枫
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 1066-1077

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基于社交属性的时空轨迹语义分析

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殷浩腾, 刘洋
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 1051-1065

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基于用户在线查询行为的民航异常需求发现

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许强永, 林友芳, 万怀宇, 吴丽娜, 贾旭光
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 1023-1035

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基于Spatial-DCTHash动态参数网络的视觉问答算法

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孟祥申, 江爱文, 刘长红, 叶继华, 王明文
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 1008-1022

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聊天机器人中用户出行消费意图识别方法

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钱岳, 丁效, 刘挺, 陈毅恒
中国科学: 信息科学, 2017, 47(8): 997-1007

Vol. 47, No. 7, 2017 封面 目录

论文

一种基于SPWM控制实现的磁控型忆阻器等效电路

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谭斌冠, 陈艳峰, 张波, 丘东元, 陈曦
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 940-952

论文

基于GPU的长码直接捕获方法

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牟卫华, 唐小妹, 马春江, 欧钢, 王飞雪
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 928-939

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一种新的自适应宽带扫频方法及其在分层微带结构全波分析中的应用

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宋喆, 吴仕飞, 李卫东, 张彦
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 915-927

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移动通信中的信道参数估计Cramér-Rao下界研究

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李溯南, 华惊宇, 姜胜园, 周凯, 徐志江
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 904-914

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全双工系统中基于最大加权和速率的信息与能量同传优化方案

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谢显中, 陈九九, 扶渝茜
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 891-903

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基于特征融合相似度的域间路由系统安全威胁感知方法

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郭毅, 段海新, 张连成, 邱菡
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 878-890

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基于改进忆阻细胞神经网络的彩色图像边缘提取

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杨婷, 段书凯, 王丽丹, 董哲康, 胡小方
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 863-877

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基于三值光学计算机的并行快速Fourier算法实现

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彭俊杰, 魏鑫燏, 张晓峰, 沈云付, 付友谊
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 846-862

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一种鲁棒的三维点云骨架提取方法

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王晓洁, 周元峰, 潘晓, 张彩明
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 832-845

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平行网络与网络软件化: 一种新颖的网络架构

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王飞跃, 杨柳青, 胡晓娅, 程翔, 韩双双, 杨坚
中国科学: 信息科学, 2017, 47(7): 811-831

Vol. 47, No. 6, 2017 封面 目录

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超蜂窝架构下基于跳码的SCMA控制信道接入设计

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廉晋, 周世东, 张秀军, 王玉锋
中国科学: 信息科学, 2017, 47(6): 789-799

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超蜂窝网络能效延时理论关系及最优基站休眠控制

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郭雪莹, 冷冰洁, 吴健, 牛志升
中国科学: 信息科学, 2017, 47(6): 771-788

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基于稀疏特征竞争和形状相似性的超声图像序列分割方法

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倪波, 蔡贤涛, 邓丹君, 袁涌
中国科学: 信息科学, 2017, 47(6): 752-770

论文

支持隐私保护的加密遥感图像融合算法

Website Google Scholar
沈蒙, 程国华, 祝烈煌
中国科学: 信息科学, 2017, 47(6): 736-751

论文

云环境中面向服务软件的演化部署优化方法

Website Google Scholar
李琳, 应时, 董波, 王蕊
中国科学: 信息科学, 2017, 47(6): 715-735

论文

无标注L型Petri网语言属性判定的一种方法

Website Google Scholar
栾尚敏, 田立勤, 耿子林
中国科学: 信息科学, 2017, 47(6): 696-714

Vol. 47, No. 5, 2017 封面 目录

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

蜂窝网络中基站关系与业务关系网络与应用

Website Google Scholar
张佳鑫, 张兴, 李永竞, 王硕, 杨居沃, 梅承力, 王文博
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 648-663

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

移动业务特征认知及其分布模型: 以即时消息为例

Website Google Scholar
李荣鹏, 赵志峰, 张宏纲, 钟晓峰
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 637-647

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

移动用户群体聚集行为模型及其高能效资源配置方法

Website Google Scholar
杨坤, 张兴, 杨居沃, 王硕, 梅承力, 王文博
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 620-636

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

分布式天线系统: 资源分配与能效优化

Website Google Scholar
何春龙, 任红, 郑福春, 刘楠, 尤肖虎
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 591-606

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

超蜂窝网络资源动态调度与优化方法

Website Google Scholar
钟祎, 张文逸, 郑福春
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 576-590

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

超蜂窝网络架构下的高能效资源优化和传输机制

Website Google Scholar
韩圣千, 杨晨阳, 李烨, 冯钢, 武刚, 郑福春
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 560-575

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

超蜂窝网络柔性覆盖与控制

Website Google Scholar
毕文平, 徐修强, 高原, 陈国峰, 陈雁, 周世东
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 544-559

基于超蜂窝架构的绿色通信专刊 | 论文

超蜂窝网络分离方案设计与软件定义实现

Website Google Scholar
陈晟, 李永康, 汪广超, 王刘猛, 姜之源, 周盛, 牛志升
中国科学: 信息科学, 2017, 47(5): 529-543

Vol. 47, No. 4, 2017 封面 目录

论文

独立不同分布Nakagami-m信道下选择合并分集信噪比的统计特性及其应用

Website Google Scholar
李婷婷, 雷宏江, 赵辉, 潘高峰
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 507-515

论文

基于博弈论的重大公共活动安保策略设计算法

Website Google Scholar
殷越, 安波, 史忠植
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 492-506

论文

P3P问题多解现象的普遍性

Website Google Scholar
王波, 胡浩, 张彩霞, 许华荣
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 482-491

中国图形学新进展专题 | 论文

考虑笔画和拓扑结构的字形美化方法

Website Google Scholar
戴庆辉, 张俊松
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 468-481

中国图形学新进展专题 | 论文

基于几何矩采样的车道检测算法

Website Google Scholar
宋锐, 陈辉, 肖志光, 许岩岩, Reinhard KLETTE
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 455-467

中国图形学新进展专题 | 论文

基于采样半径优化的最大化Poisson圆盘采样

Website Google Scholar
全卫泽, 郭建伟, 张义宽, 孟维亮, 张晓鹏, 严冬明
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 442-454

中国图形学新进展专题 | 论文

基于平面ARAP++方法的球面参数化算法

Website Google Scholar
王钊, 张洁琳, 罗钟铉
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 428-441

中国图形学新进展专题 | 论文

曲面缺陷的自动检测算法

Website Google Scholar
石泽云, 李全, 鲍虎军, 黄劲
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 416-427

中国图形学新进展专题 | 论文

基于L0范数最小化的噪声数据可展曲面重建

Website Google Scholar
伯彭波, 王峥, 张彩明, 郑玉健
中国科学: 信息科学, 2017, 47(4): 401-415

Vol. 47, No. 3, 2017 封面 目录

论文

双极性脉冲忆阻桥电子突触神经网络及图像处理

Website Google Scholar
冯广, 段书凯, 王丽丹
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 385-400

论文

基于对称α稳定分布的隐蔽通信系统

Website Google Scholar
王亢, 贡毅, 周国民, 徐志江, 卢为党, 华惊宇
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 374-384

论文

基于MIMO接收信号空间的密钥生成方案

Website Google Scholar
楼洋明, 金梁, 钟州, 黄开枝, 张胜军
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 362-373

论文

2-D离散动力系统的空间静态分岔与控制

Website Google Scholar
海泉, 刘树堂
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 351-361

论文

分布式一致性算法在微网社会福利问题中的应用

Website Google Scholar
符早, 何兴, 李传东, 黄廷文
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 337-350

论文

广义分布参数与广义集中参数耦合系统的极点配置问题

Website Google Scholar
葛照强, 冯德兴
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 326-336

论文

基于有向图可达性的SLP向量化识别方法

Website Google Scholar
赵捷, 赵荣彩
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 310-325

论文

基于组合IIS路径抽取的组合线性混成系统有界可达性分析优化

Website Google Scholar
解定宝, 周岳翔, 卜磊, 王林章, 李宣东
中国科学: 信息科学, 2017, 47(3): 288-309

Vol. 47, No. 2, 2017 封面 目录

论文

基于时间数字转换的硅通孔绑定前测试方法

Website Google Scholar
常郝, 周万怀, 赵涛, 殷仕淑
中国科学: 信息科学, 2017, 47(2): 260-274

论文

基于K-L散度和散度均值的改进矩阵CFAR检测器

Website Google Scholar
赵兴刚, 王首勇
中国科学: 信息科学, 2017, 47(2): 247-259

论文

基于频谱效率提升的FMT系统实现方法

Website Google Scholar
邵凯, 秦梦瑶, 王光宇
中国科学: 信息科学, 2017, 47(2): 235-246

论文

基于对数累积量的重尾分布脉冲干扰参数估计及性能分析

Website Google Scholar
王亢, 贡毅, 徐志江, 卢为党, 华惊宇
中国科学: 信息科学, 2017, 47(2): 221-234

论文

不确定性打击链的闭环时间表征和评估

Website Google Scholar
陆军, 张瑶, 乔永杰
中国科学: 信息科学, 2017, 47(2): 207-220

Vol. 47, No. 1, 2017 封面 目录

论文

数字电路互信息分析

Website Google Scholar
李晓倩, 胡剑浩
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 127-143

论文

基于用户簇的分层速率分配优化算法

Website Google Scholar
张祖凡, 罗利莎, 张宇
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 114-126

论文

抗转发式干扰的正交压缩采样脉冲波形分集雷达

Website Google Scholar
刘超, 陈胜垚, 席峰, 刘中
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 99-113

论文

基于能量割的SAR图像分割

Website Google Scholar
李小斌
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 86-98

论文

低成本X波段超宽带LFMCW-SAR信号源与非线性矫正

Website Google Scholar
赖涛, 党同心, 靳科, 李公全, 赵拥军
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 73-85

论文

基于AMP的L1/2正则化方法

Website Google Scholar
张会, 张海
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 58-72

论文

怎样的受控对象更好控制——一个基于能控度的分析与猜想

Website Google Scholar
邹云, 夏亚平, 殷明慧, 蔡晨晓
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 47-57

论文

极小非正规时序逻辑的矢列式演算系统

Website Google Scholar
马明辉, 王善侠, 邓辉文
中国科学: 信息科学, 2017, 47(1): 31-46

Vol. 46, No. 12, 2016 封面 目录

虚拟现实纵览专刊 | 论文

一种兼容传统电影和虚拟现实互动电影的新型影院技术ARMAX

Website Google Scholar
游志胜, 刘艳丽, 黄戈
中国科学: 信息科学, 2016, 46(12): 1762-1768

虚拟现实纵览专刊 | 论文

面向大尺度场景的单目同时定位与地图构建

Website Google Scholar
刘浩敏, 章国锋, 鲍虎军
中国科学: 信息科学, 2016, 46(12): 1748-1761

Vol. 46, No. 11, 2016 封面 目录

论文

粒子群优化算法位置更新方程的统一及简化

Website Google Scholar
胡建, 胡旺, 殷锋
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1676-1692

论文

基于TDC的纳米级位移测量方法及其误差分析

Website Google Scholar
邓露, 周超, 曹志强, 王硕, 谭民
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1662-1675

不确定信息网络专题 | 论文

数字信道下基于可靠通信的多自主体系统趋同

Website Google Scholar
王梓, 张强, 张纪峰
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1648-1661

不确定信息网络专题 | 论文

不确定数据传输系统时序的最优控制与可靠性

Website Google Scholar
王彩璐, 陶跃钢, 杨鹏, 刘作军
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1633-1647

不确定信息网络专题 | 论文

Markov切换拓扑下异构多智能体系统的均方一致性

Website Google Scholar
莫立坡, 潘婷婷
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1621-1632

不确定信息网络专题 | 论文

随机扰动下不确定网络化Euler-Lagrange系统的分群一致性

Website Google Scholar
苗中华, 刘军, 王国强, 周进
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1608-1620

不确定信息网络专题 | 论文

基于决策过程的广义可能性计算树逻辑模型检测

Website Google Scholar
马占有, 李永明
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1591-1607

不确定信息网络专题 | 论文

基于事件触发和量化的时滞神经网络系统状态估计

Website Google Scholar
刘金良, 汤佳, 费树岷
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1555-1568

不确定信息网络专题 | 论文

有界Petri网系统稳定性与镇定性分析的矩阵半张量积方法

Website Google Scholar
韩晓光, 陈增强, 刘忠信, 张青
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1542-1554

不确定信息网络专题 | 论文

网络化系统时钟同步算法

Website Google Scholar
费敏锐, 熊南, 李韬
中国科学: 信息科学, 2016, 46(11): 1527-1541

Vol. 46, No. 10, 2016 封面 目录

高性能科学计算若干前沿问题研究专刊 | 论文

中子输运Sn算法及其应用

Website Google Scholar
阳述林, 魏军侠, 洪振英, 刘会坡
中国科学: 信息科学, 2016, 46(10): 1510-1526

高性能科学计算若干前沿问题研究专刊 | 论文

矩方法在动理学中的发展与应用

Website Google Scholar
蔡振宁, 樊玉伟, 胡志成, 李若, 王何宇
中国科学: 信息科学, 2016, 46(10): 1465-1488

高性能科学计算若干前沿问题研究专刊 | 论文

并行自适应有限元软件平台PHG及其应用

Website Google Scholar
张林波, 郑伟英, 卢本卓, 崔涛, 冷伟, 林灯
中国科学: 信息科学, 2016, 46(10): 1442-1464

高性能科学计算若干前沿问题研究专刊 | 论文

并行算法与并行编程: 从个性、共性到软件复用

Website Google Scholar
莫则尧, 张爱清, 刘青凯, 曹小林
中国科学: 信息科学, 2016, 46(10): 1392-1410

高性能科学计算若干前沿问题研究专刊 | 论文

纳米集成电路互连线建模和光刻仿真中的大规模并行计算方法

Website Google Scholar
朱恒亮, 曾璇, 崔涛, 严昌浩, 张林波
中国科学: 信息科学, 2016, 46(10): 1372-1391

高性能科学计算若干前沿问题研究专刊 | 论文

波源转移区域分解算法: 时谐弹性波方程

Website Google Scholar
陈志明, 崔涛, 向雪霜
中国科学: 信息科学, 2016, 46(10): 1359-1371

Vol. 46, No. 9, 2016 封面 目录

论文

基于三维平衡滑翔空间的高超声速再入制导律设计

Website Google Scholar
苏二龙, 罗建军
中国科学: 信息科学, 2016, 46(9): 1339-1356

论文

一种基于从众和声粒子群算法的并行软硬件划分方法

Website Google Scholar
鄢小虎, 何发智, 陈壹林
中国科学: 信息科学, 2016, 46(9): 1321-1338

论文

软件缺陷预测中基于聚类分析的特征选择方法

Website Google Scholar
刘望舒, 陈翔, 顾庆, 刘树龙, 陈道蓄
中国科学: 信息科学, 2016, 46(9): 1298-1320

论文

基于时序特征的移动模式挖掘

Website Google Scholar
陈勐, 刘洋, 王月, 禹晓辉
中国科学: 信息科学, 2016, 46(9): 1288-1297

论文

基于分解策略的多目标演化子集选择算法

Website Google Scholar
钱超, 周志华
中国科学: 信息科学, 2016, 46(9): 1276-1287

Vol. 46, No. 7, 2016 封面 目录

论文

非理想CSI下DF与RF中继SIMO系统保密中断性能分析

Website Google Scholar
王丹阳, 赵辉, 潘高峰
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 925-936

论文

多跳协作V-MIMO信道遗传优化估计

Website Google Scholar
张祖凡, 张宇, 唐彦楠
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 913-924

论文

基于空域信道跳变抗干扰DOA估计方法

Website Google Scholar
郭素霞, 李翔宇, 金梁, 刘璐, 季新生
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 899-912

论文

基于轨迹基的三维非刚体线性重建方法

Website Google Scholar
刘侍刚, 彭亚丽, 雷涛, 刘中华, 汪西莉
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 883-898

论文

基于无标度先验的图模型结构学习

Website Google Scholar
郭骁, 张海, 吴奖伦
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 870-882

论文

可完全验证的双线性对运算外包算法

Website Google Scholar
任艳丽, 丁宁, 王天银, 陆海宁, 谷大武
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 855-869

论文

求解多阶段护士排班问题的带权禁忌搜索算法

Website Google Scholar
苏宙行, 王卓, 吕志鹏
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 834-854

论文

基于多源共享因子的多张量填充

Website Google Scholar
张骁, 胡清华, 廖士中
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 819-833

论文

从单幅图像学习场景深度信息固有的歧义性

Website Google Scholar
何雷, 董秋雷, 胡占义
中国科学: 信息科学, 2016, 46(7): 811-818

Vol. 46, No. 6, 2016 封面 目录

论文

一种余数基性能评估及多通道余数基构建方法

Website Google Scholar
马上, 汪陈浩, 胡剑浩, 姚毅
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 800-810

论文

基于IEEE1588协议的多跳无线网络时间同步方法

Website Google Scholar
王照伟, 郑萌, 曾鹏, 李栋
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 777-788

论文

基于MIMO雷达的海面场景成像模拟及海浪信息反演方法

Website Google Scholar
王伟, 张斌, 马跃华, 朱昨庆
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 763-776

论文

三值光学计算机双空间存储器的结构和理论

Website Google Scholar
欧阳山, 彭俊杰, 金翊, 沈云付, 刘学民, 韩越兴, 李卫民
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 743-762

论文

OFBNLF加密工作模式的分析

Website Google Scholar
孙哲蕾, 王鹏
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 729-742

论文

基于分布式非负矩阵分解的大规模主题社区挖掘

Website Google Scholar
贺超波, 汤庸, 杨阿祧, 赵淦森, 刘海, 黄昌勤
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 714-728

论文

算术表达式的一种可信计算算法及其软件ISReal

Website Google Scholar
赵世忠
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 698-713

论文

移动计算环境下基于动态上下文的个性化Mashup服务推荐

Website Google Scholar
何伟, 崔立真, 任国珍, 李庆忠, 李婷
中国科学: 信息科学, 2016, 46(6): 677-697

Vol. 46, No. 5, 2016 封面 目录

论文

利用基于SDN的IP融合切换技术实现面向多业务的动态流量调控

Website Google Scholar
马守江, 胡道允, 李晟如, 薛娜娜, 邵妍, 李索恒, 朱祖勍
中国科学: 信息科学, 2016, 46(5): 665-676

论文

基于Hough变换的测向交叉定位系统多目标跟踪技术

Website Google Scholar
盛丹, 王国宏, 于洪波
中国科学: 信息科学, 2016, 46(5): 651-664

论文

同步挤压S变换

Website Google Scholar
黄忠来, 张建中
中国科学: 信息科学, 2016, 46(5): 643-650

论文

基于多方向差分的重采样取证技术

Website Google Scholar
彭安杰, 曾辉, 康显桂
中国科学: 信息科学, 2016, 46(5): 627-642

论文

基于矩阵运算的复杂网络构建方法

Website Google Scholar
刘胜久, 李天瑞, 洪西进, 王红军, 珠杰
中国科学: 信息科学, 2016, 46(5): 610-626

汽车智能化专题 | 论文

实时优化算法在汽车动力系统控制问题中的应用

Website Google Scholar
张江燕, 康銘鑫, 申铁龙
中国科学: 信息科学, 2016, 46(5): 571-590

Vol. 46, No. 4, 2016 封面 目录

论文

三值光学计算机的MSD迭代除法算法和实现技术

Website Google Scholar
徐群, 金翊, 沈云付, 李卫民, 韩越兴
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 539-550

论文

一类多容错的阵列纠删码

Website Google Scholar
唐聃, 舒红平
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 523-538

论文

代表扫描——一种低功耗可测试性设计结构

Website Google Scholar
张玲, 王伟征
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 511-522

论文

基于子图抽取的在线社交网络多传播源点定位方法

Website Google Scholar
张锡哲, 张聿博, 吕天阳, 付世海, 张斌
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 496-510

论文

基于MAP多子空间增量学习的目标跟踪算法

Website Google Scholar
李康, 何发智, 陈晓
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 476-495

论文

基于有向混合图的蛋白质新功能预测

Website Google Scholar
傅广垣, 余国先, 王峻, 张自力
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 461-475

论文

求解最小连通支配集问题的变深度邻域搜索算法

Website Google Scholar
王灵敏, 周淘晴, 吴歆韵, 吕志鹏
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 445-460

论文

NCSS: 一种快速有效的复杂网络社团划分算法

Website Google Scholar
韩忠明, 谭旭升, 陈炎, 段大高
中国科学: 信息科学, 2016, 46(4): 431-444

Vol. 46, No. 3, 2016 封面 目录

论文

基于信息论的高容错MRF电路的供电电压分析

Website Google Scholar
李晓倩, 胡剑浩, 李妍
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 404-416

论文

一种反向串联忆阻突触电路的设计及应用

Website Google Scholar
杨玖, 王丽丹, 段书凯
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 391-403

论文

基于相干性理论的非凸块稀疏压缩感知

Website Google Scholar
王文东, 王建军, 王尧, 张自力
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 376-390

论文

谱间和帧内协同稀疏的高光谱图像压缩感知模型

Website Google Scholar
王相海, 宋海鹰, 宋传鸣, 陶兢喆
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 361-375

论文

Gauss信道估计误差下DF与RF中继SIMO系统保密通信性能分析

Website Google Scholar
赵辉, 潘高峰
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 350-360

论文

布尔控制网络的部分变量能控性

Website Google Scholar
宋金利, 肖会敏, 李志强
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 338-349

论文

基于直接强化学习的面向目标的仿生导航模型

Website Google Scholar
于乃功, 李倜, 方略
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 325-337

论文

结构量计算机——三值光学计算机的应用特点

Website Google Scholar
金翊, 徐群, 欧阳山, 韩越兴, 李卫民
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 311-324

论文

半代数经济模型的均衡点计算: 一种代数方法

Website Google Scholar
李晓亮
中国科学: 信息科学, 2016, 46(3): 291-310

Vol. 46, No. 2, 2016 封面 目录

论文

多小区MIMO系统中基于能效最大的天线数和用户数联合优化方案

Website Google Scholar
范建存, 宁悦, 邓建国, 徐志昆
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 281-290

论文

K近邻优化的密度峰值快速搜索聚类算法

Website Google Scholar
谢娟英, 高红超, 谢维信
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 258-280

论文

高阶逻辑系统的符号动力学方法

Website Google Scholar
宋金利, 李志强
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 244-257

论文

环形拓扑的网络化极大-加系统的捷径与周期性能

Website Google Scholar
郭孟然, 陶跃钢, 蔡炳苓, 张子龙
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 228-243

论文

基于标签传播的可并行复杂网络重叠社区发现算法

Website Google Scholar
李春英, 汤庸, 林海, 袁承哲, 麦辉强
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 212-227

论文

多阶段协同求解卫星舱耦合布局优化问题的双邻域人工蜂群算法

Website Google Scholar
黄振东, 肖人彬
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 193-211

论文

空间结构化欧拉核及其应用

Website Google Scholar
刘爽, 陈松灿
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 179-192

论文

基于积分算子空间显式描述的框架核选择方法

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刘勇, 廖士中
中国科学: 信息科学, 2016, 46(2): 165-178

Vol. 46, No. 1, 2016 封面 目录

5G移动通信专刊 | 论文

Nakagami-m衰落信道下全双工解码转发中继选择策略研究

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王雨榕, 徐友云, 朱磊, 许魁, 沈先丽
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 111-124

5G移动通信专刊 | 论文

无线芯片域网络自适应多址接入方案

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李学华, 张永斌, 王宜文
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 100-110

5G移动通信专刊 | 论文

基于3D-Markov链的异构网络用户QoE分析方法

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张祖凡, 张宇
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 85-99

5G移动通信专刊 | 论文

基于循环前缀的滤波多音技术方案

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彭琴, 卞鑫, 钱国明, 芮赟
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 75-84

5G移动通信专刊 | 论文

分布式大规模MIMO系统中迭代坐标下降互易性校准算法

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魏浩, 王东明, 尤肖虎
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 61-74

5G移动通信专刊 | 论文

基于CSI-RS赋形的大规模天线阵列预编码与反馈方法

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陈文洪, 高秋彬, 陈润华, 李辉, Tamrakar RAKESH, 孙韶辉
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 49-60

5G移动通信专刊 | 论文

多层异构蜂窝网协作传输和协作干扰机制的安全性能分析

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钟智豪, 罗文宇, 彭建华, 黄开枝
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 33-48

5G移动通信专刊 | 论文

异构网中能效最优的小站部署方案

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范建存, 任琦, 罗新民, 徐志昆
中国科学: 信息科学, 2016, 46(1): 22-32