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    1. 高速移动环境下基于深度学习的信道估计方法
    廖勇, 花远肖, 姚海梅, 杨馨怡
    电子学报    2019, 47 (8): 1701-1707.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.013
    摘要823)      PDF (1143KB)(520)    收藏
    针对高速移动环境下信道快时变、非平稳特性导致下行链路信道估计性能受限的问题,本文提出一种基于深度学习的信道估计网络,即ChanEstNet.ChanEstNet使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取信道响应特征矢量和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)进行信道估计.我们利用标准的高速信道数据对学习网络进行离线训练,充分挖掘训练样本中的信道信息,使其学习到高速移动环境下信道快时变和非平稳的特点,更好的跟踪高速环境下信道的变化特征.仿真结果表明,在高速移动环境下,与传统方法相比,所提信道估计方法计算复杂度低,性能提升明显.
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    2. 基于深度学习的异常事件检测
    闻佳, 王宏君, 邓佳, 刘鹏飞
    电子学报    2020, 48 (2): 308-313.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.02.013
    摘要584)      PDF (1349KB)(370)    收藏
    面对复杂场景下异常事件检测的准确率偏低的情况,本文提出一种基于深度学习的异常事件检测方法,并将此方法扩展为异常事件分类方法.利用神经网络模型提取特征,将群体发散聚集事件,群体密集聚集事件,群体逃散事件和追赶事件这4种异常事件进行检测和分类.通过PKU-SVD-B测试集对训练出来的模型进行测试实验,并在UMN数据集上与几种方法做了对比实验,验证了本文提出的基于深度学习的异常事件检测算法,在适应多种不同场景的前提下,对多种异常事件检测的准确率很高,表明训练出来的模型对异常事件检测具有极强的泛化能力.
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    3. 基于深度学习的目标检测研究综述
    罗会兰, 陈鸿坤
    电子学报    2020, 48 (6): 1230-1239.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.06.026
    摘要568)      PDF (3163KB)(737)    收藏
    目标检测是计算机视觉领域内的热点课题,在机器人导航、智能视频监控及航天航空等领域都有广泛的应用.本文首先综述了目标检测的研究背景、意义及难点,接着对基于深度学习目标检测算法的两大类进行综述,即基于候选区域和基于回归算法.对于第一类算法,先介绍了基于区域的卷积神经网络(Region with Convolutional Neural Network,R-CNN)系列算法,然后从四个维度综述了研究者在R-CNN系列算法基础上所做的研究:对特征提取网络的改进研究、对感兴趣区域池化层的改进研究、对区域提取网络的改进研究、对非极大值抑制算法的改进研究.对第二类算法分为YOLO(You Only Look Once)系列、SSD(Single Shot multibox Detector)算法及其改进研究进行综述.最后根据当前目标检测算法在发展更高效合理的检测框架的趋势下,展望了目标检测算法未来在无监督和未知类别物体检测方向的研究热点.
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    4. 基于深度学习的配电网无线通信入侵检测系统
    刘文军, 郭志民, 吴春明, 阮伟, 周伯阳, 周宁, 吕卓
    电子学报    2020, 48 (8): 1538-1544.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.08.011
    摘要419)      PDF (1963KB)(177)    收藏
    在采用无线通信接入的配电网中,入侵检测系统(IDS)通过分析通信网中传输数据来判断入侵事件.为提高检测的准确性,本文将深度学习理论应用于IDS,提出了一种面向配电网无线通信网络新型入侵检测系统,由带有门控循环单元、多层感知器和Softmax的循环神经网络组成.攻击测试基准实验结果表明IDS防御的有效性,在KDD99测试数据集上,其误报率为0.06%,总检出率为96.43%;在NSL-KDD测试数据集上,其误报率低至0.86%,总检出率则为99.33%.
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    5. 基于高效用神经网络的文本分类方法
    吴玉佳, 李晶, 宋成芳, 常军
    电子学报    2020, 48 (2): 279-284.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.02.008
    摘要416)      PDF (2194KB)(302)    收藏
    现有的基于深度学习的文本分类方法没有考虑文本特征的重要性和特征之间的关联关系,影响了分类的准确率.针对此问题,本文提出一种基于高效用神经网络(High Utility Neural Networks,HUNN)的文本分类模型,可以有效地表示文本特征的重要性及其关联关系.利用高效用项集挖掘(Mining High Utility Itemsets,MHUI)算法获取数据集中各个特征的重要性以及共现频率.其中,共现频率在一定程度上反映了特征之间的关联关系.将MHUI作为HUNN的挖掘层,用于挖掘每个类别数据中重要性和关联性强的文本特征.然后将这些特征作为神经网络的输入,再经过卷积层进一步提炼类别表达能力更强的高层次文本特征,从而提高模型分类的准确率.通过在6个公开的基准数据集上进行实验分析,提出的算法优于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN),循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Networks,RCNN),快速文本分类(Fast Text Classifier,FAST),分层注意力网络(Hierarchical Attention Networks,HAN)等5个基准算法.
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    6. 正则化超限学习机的最大分划广义交替方向乘子法
    侯秀聪, 赖晓平, 曹九稳
    电子学报    2021, 49 (4): 625-630.   DOI: 10.12263/DZXB.20200310
    摘要377)      PDF (825KB)(534)    收藏
    借助交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),将多变量正则化最小二乘拟合问题,分解为多个可并行执行的标量优化问题,并引入可调步长因子加速算法,得到一个高度并行的最大分划广义ADMM算法,并应用于正则化超限学习机.建立了算法的收敛条件,分析了算法的计算复杂度,通过基准现实数据集实验与新近文献方法——最大分划松弛ADMM进行了收敛率比较.在GPU并行加速实验中,基于最大分划广义ADMM的正则化超限学习机获得的大GPU加速比,表明了该算法的高度并行性.
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    7. 基于改进注意力机制的实体关系抽取方法
    冯建周, 宋沙沙, 王元卓, 刘亚坤, 武红颖, 龚昊
    电子学报    2019, 47 (8): 1692-1700.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.012
    摘要369)      PDF (1097KB)(251)    收藏
    实体关系抽取是知识库构建中至关重要的一个环节.在众多的实体关系抽取方法中,远程监督结合神经网络模型的方法在准确率等性能上是比较令人满意的,但远程监督获取的标注语料中往往存在大量的噪声数据,给实体关系抽取模型的训练带来了很大的影响.本文提出一种基于改进注意力机制的卷积神经网络实体关系抽取模型.该模型针对包含同一实体对的句子集合,从中尽可能地找出所有体现该实体对关系的正实例,构建组合句子向量,抛弃可能的噪声句子,从而最大程度地降低噪声句子的影响又能充分利用正实例的语义信息.实验证明,本文提出的关系抽取模型在准确率上优于对比的关系抽取模型.
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    8. 策略三十六计和算法三十六计
    林闯
    电子学报    2020, 48 (2): 209-237.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.02.001
    摘要347)      PDF (1178KB)(548)    收藏
    本着文化自信的精神,深入学习具有三千多年历史的《易经》,挖掘《易经》形象思维的抽象和推理的理念,结合现代计算机学科的发展和作者本身的专业经历,给出了计算机系统设计策略三十六计和算法三十六计的初步成果.本文提出了计算机学科的四个基本对立统一关系,即四个基本科学问题:集分定位、刚柔相摩、供需相应、串并转换.从集分定位出发,在策略三十六计中提出了架构设计十八计,它包括了时空转换和多种计算模式的计策.从刚柔相摩出发,在策略三十六计中提出了系统特性十八计,它包括了八类特性设计的计策,例如,可控性、效率性、安全性、可变性等方面的计策.供需相应和串并转换所涉及的科学问题,主要体现在资源管理和任务调度的算法三十六计中.这些算法计策中包含了计算机学科的经典和热点问题,例如,可计算性、多目标优化、云计算、软件定义系统、大数据思维和人工智能等.策略三十六计和算法三十六计可以为计算机专业人员在学习和系统研发工作中提供思维框架、策略辩证思路和需要的计策及实例,更为重要的是可以进一步理解事物的哲学道理.
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    9. 基于采样的大规模图聚类分析算法
    张建朋, 陈鸿昶, 王凯, 祝凯捷, 王亚文
    电子学报    2019, 47 (8): 1731-1737.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.017
    摘要316)      PDF (723KB)(262)    收藏
    针对当前聚类方法(例如经典的GN算法)计算复杂度过高、难以适用于大规模图的聚类问题,本文首先对大规模图的采样算法展开研究,提出了能够有效保持原始图聚类结构的图采样算法(Clustering-structure Representative Sampling,CRS),它能在采样图中产生高质量的聚类代表点,并根据相应的扩张准则进行采样扩张.此采样算法能够很好地保持原始图的内在聚类结构.其次,提出快速的整体样本聚类推断(Population Clustering Inference,PCI)算法,它利用采样子图的聚类标签对整体图的聚类结构进行推断.实验结果表明本文算法对大规模图数据具有较高的聚类质量和处理效率,能够很好地完成大规模图的聚类任务.
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    10. 面向C-V2I的基于边缘计算的智能信道估计
    廖勇, 田肖懿, 蔡志镕, 花远肖, 韩庆文
    电子学报    2021, 49 (5): 833-842.   DOI: 10.12263/DZXB.20200953
    摘要316)      PDF (1999KB)(324)    收藏
    车联网对于超高可靠与低时延通信(Ultra-Reliable and Low Latency Communications,URLLC)具有严格的要求,特别对于车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)场景,URLLC对传输管理交通状况至关重要.3GPP Cellular-V2X(C-V2X)作为现在支撑车联网URLLC主流的无线技术,仍存在技术挑战.为进一步提升通信性能,本文在V2I场景下,基于车载终端、路侧单元(Road Side Unit,RSU)与边缘计算车联网服务器(Internet of Vehicles Server,IoV Server)的交互,设计了一种基于C-V2I规范的智能信道估计框架.在IoV Server中,本文提出了一种基于深度学习的信道估计算法,该算法利用一维卷积神经网络(One Dimensional Convolution Neural Network,1D CNN)完成频域插值和条件循环单元(Conditional Recurrent Unit,CRU)进行时域状态预测,通过引入额外的速度编码矢量和多径编码矢量跟踪环境的变化,对不同移动环境下的信道数据进行精确训练.最后通过系统仿真与分析表明,所提算法能够通过信道参数编码追踪不同高速移动环境下的信道变化,实现对信道数据的精确训练.与车联网代表性信道估计算法相比,所提算法提升了信道估计精度,降低了误码率和增强了鲁棒性.
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    11. 空间上下文与时序特征融合的交警指挥手势识别技术
    张丞, 何坚, 王伟东
    电子学报    2020, 48 (5): 966-974.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.05.018
    摘要314)      PDF (5493KB)(259)    收藏
    针对无人驾驶汽车快速准确识别交警指挥手势的需求,本文在分析交警指挥手势的关节铰接特征基础上,建立基于关节点和骨架的交警指挥手势模型;其次,引入卷积姿势机(Convolutional Pose Machine,CPM)提取交警指挥手势的关键节点,进而提取交警指挥手势中骨架的相对长度及其与重力加速度的夹角作为空间上下文特征,并引入长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)提取交警指挥手势的时序特征;最后,设计了融合空间上下文和时序特征的交警指挥手势识别机(Chinese Traffic Police Gesture Recognizer,CTPGR),创建了包含8种交警指挥手势、时长约2小时的交警指挥手势视频库对CTPGR进行训练验证,并通过实验将CTPGR与已有交警手势识别算法进行了对比分析.实验证明CTPGR可以快速准确地识别交警指挥手势,系统对复杂背景和动态交警指挥手势具有较强的适应能力.
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    12. 自适应分解式多目标粒子群优化算法
    韩红桂, 阿音嘎, 张璐, 乔俊飞
    电子学报    2020, 48 (7): 1245-1254.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.001
    摘要301)      PDF (4381KB)(658)    收藏
    为了提高多目标粒子群优化算法解的分布性,文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法(Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive,AMOPSO-DA).首先,设计了一种基于优化解空间分布信息的外部档案更新策略,有效提升了AMOPSO-DA的空间搜索能力;其次,提出了一种基于粒子进化方向信息的飞行参数调整方法,有效平衡了AMOPSO-DA的探索和开发能力.最后,将提出的AMOPSO-DA应用于多目标优化问题,实验结果表明,文中提出的AMOPSO-DA能够获得分布性较好的优化解.
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    13. 基于模糊聚类的图像分割研究进展
    雷涛, 张肖, 加小红, 刘侍刚, 张艳宁
    电子学报    2019, 47 (8): 1776-1791.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.023
    摘要293)      PDF (11419KB)(544)    收藏
    模糊聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)是一种基于软划分的聚类过程,已被广泛应用于机器学习、图像处理和计算机视觉等领域.虽然当前已涌现出大量关于FCM的图像分割算法,但仍然面临诸多挑战.本文将基于FCM的图像分割算法归纳为三类:基于空间邻域信息的FCM算法、基于直方图信息的快速FCM算法及基于维度加权的FCM算法.首先系统分析和阐述了各类FCM算法的研究现状,然后通过实验分析各类算法的性能,最后总结了FCM算法在图像分割中存在的问题以及将来的研究方向.
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    14. 基于FMCW雷达的双流融合神经网络手势识别方法
    王勇, 王沙沙, 田增山, 周牧, 吴金君
    电子学报    2019, 47 (7): 1408-1415.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.07.003
    摘要292)      PDF (1342KB)(436)    收藏
    针对传统光学摄像头和无线技术的手势识别方法受光照环境影响和空间纵向、横向特征不全的问题,该文提出一种基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达信号的双流融合神经网络(Two-Stream Fusion Neural Network,TS-FNN)手势识别方法.首先,利用二维快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)求取中频信号的频谱,估计手势的距离和速度,并利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法计算角度.其次,利用这三维参数在时间上的累积,将一个手势动作映射为32帧距离-速度矩阵图和角度时间图.最后,建立TS-FNN进行手势特征提取和特征融合.实验结果表明,TS-FNN方法与传统卷积神经网络相比,手势的平均识别准确率提升了约5%.
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    15. IMU/TOA融合人体运动追踪性能评估方法
    徐诚, 何杰, 张晓彤, 姚翠, 段世红, 齐悦
    电子学报    2019, 47 (8): 1748-1754.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.019
    摘要289)      PDF (4393KB)(173)    收藏
    随着物联网和体域网的飞速发展,人体运动追踪技术在医疗、安防等领域得到了广泛应用.针对传统惯性人体运动追踪系统存在累积误差和漂移的问题,本文提出了一种基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法.通过对融合系统克拉美罗界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)的推导,从理论上证明了IMU/TOA融合方法的有效性.实验结果可以看出,本文提出的基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法,在空间性能和时间性能两个方面都有较大的提升.
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    16. 基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测
    李维刚, 叶欣, 赵云涛, 王文波
    电子学报    2020, 48 (7): 1284-1292.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.006
    摘要286)      PDF (1146KB)(300)    收藏
    针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框(priors anchor)与特征图层(feature map)的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网络结构,融合浅层特征与深层特征,形成新的大尺度检测图层,提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%,较原有的YOLOv3算法提高了11%;同时检测速度保持在50fps,优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法.
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    17. 一种基于实体描述和知识向量相似度的跨语言实体对齐模型
    康世泽, 吉立新, 刘树新, 丁悦航
    电子学报    2019, 47 (9): 1841-1847.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.09.004
    摘要282)      PDF (994KB)(386)    收藏
    跨语言实体对齐旨在找到不同语言知识图谱中指向现实世界同一事物的实体.传统的跨语言实体对齐方法通常仅依靠知识图谱内部的结构信息,但实际上一些知识图谱提供的实体描述信息也可以被利用.本文提出了一种结合知识图谱的内部结构和实体描述信息共同进行跨语言实体对齐的模型.该模型首先通过训练基于知识图谱结构信息的知识向量找到可能被对齐的实体对,再结合实体描述信息利用改进后的共享参数模型选出最终的对齐实体,最后通过迭代对齐的方法重复前两个步骤找到更多的对齐实体直到训练结束.实验结果表明,与基准算法相比,本文所提模型在跨语言实体对齐任务上可以取得相对不错的结果.
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    18. 基于神经进化的深度学习模型研究综述
    韩冲, 王俊丽, 吴雨茜, 张超波
    电子学报    2021, 49 (2): 372-379.   DOI: 10.12263/DZXB.20200139
    摘要277)      PDF (2107KB)(461)    收藏
    深度学习研究发展至今已可以胜任各类识别、分类、生成任务,但是对于不同的任务,神经网络的结构或参数不可能只是微小的变化,依然需要专家进行调整.在这样的情况下,自动化地调整神经网络的结构或参数成为研究热点.其中,以达尔文自然进化论为灵感的神经进化成为主要优化方法.利用神经进化优化的深度学习模型以种群为基础,通过突变、重组等操作进化,可实现自动地、逐步地构建神经网络并最终选择出性能最优的深度学习模型.本文简述了神经进化与进化计算;详细概述了各类基于神经进化的深度学习模型;分析了各类模型的性能;总结了神经进化与深度学习融合的前景并探讨下一步的研究方向.
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    19. 一种标准模型下无证书签名方案的安全性分析与改进
    杨小东, 王美丁, 裴喜祯, 李雨潼, 陈春霖, 麻婷春
    电子学报    2019, 47 (9): 1972-1978.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.09.022
    摘要273)      PDF (612KB)(301)    收藏
    无证书签名具有基于身份密码体制和传统公钥密码体制的优点,可解决复杂的公钥证书管理和密钥托管问题.Wu和Jing提出了一种强不可伪造的无证书签名方案,其安全性不依赖于理想的随机预言机.针对该方案的安全性,提出了两类伪造攻击.分析结果表明,该方案无法实现强不可伪造性,并在"malicious-but-passive"的密钥生成中心攻击下也是不安全的.为了提升该方案的安全性,设计了一个改进的无证书签名方案.在标准模型中证明了改进的方案对于适应性选择消息攻击是强不可伪造的,还能抵抗恶意的密钥生成中心攻击.此外,改进的方案具有较低的计算开销和较短的私钥长度,可应用于区块链、车联网、无线体域网等领域.
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    20. 量子全加器设计
    常丽, 朱宇祥, 蒋辉
    电子学报    2019, 47 (9): 1863-1867.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.09.007
    摘要272)      PDF (803KB)(322)    收藏
    量子全加器是量子计算机的基本单元,为了减少能耗,降低构造成本及物理实现难度,本文提出一种新型 n位量子全加器,使用3 n个CNOT(Controlled NOT)门和2 n-1个Toffoli门实现 n位量子加减法,采用超前进位方式,不含进位输入,通过最高溢出标志位判断加法的进位和减法的正负号,标志位不参与高低位计算,不增加电路延时,适合 n位量子并行计算.随机生成4、8、16和32位数分别进行加减仿真操作,验证了全加器的正确性.该全加器量子代价较低,结构简单,有利于提高集成电路规模和集成度.
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    21. 基于深度学习的小目标检测研究与应用综述
    刘颖, 刘红燕, 范九伦, 公衍超, 李莹华, 王富平, 卢津
    电子学报    2020, 48 (3): 590-601.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.03.024
    摘要260)      PDF (5252KB)(539)    收藏
    目标检测在基于传统手工特征及深度学习算法上已经取得较大发展,然而针对小目标检测的研究近几年才开始出现,研究成果较少,且大都是在已有目标检测算法基础上进行改进,以提高小目标检测的检测精度.小目标像素点少,本身携带的特征少,多次下采样后就更难进行特征提取,因而小目标检测面临极大挑战.小目标检测在自动驾驶、遥感图像检测、刑侦等领域都有广泛应用需求,对于小目标检测技术的研究有重要的实用价值.本文对小目标检测的现有研究成果进行了详细综述.首先,将现有算法按照检测需要的阶段数分为一阶段、二阶段、多阶段,描述了RetinaNet、CornerNet-Lite、特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)等算法的原理并进行了对比分析.其次,本文描述了小目标检测技术在不同领域的应用情况,并汇总了MS COCO、PASCAL VOC、DOTA、KITTI等数据集及算法性能评价指标.最后,总结了小目标检测面临的挑战,并展望了未来的研究方向.
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    22. 基于介电非线性机制的微带电路无源互调效应研究
    赵小龙, 叶鸣, 张松昌, 曹智, 张可越, 张安学, 贺永宁
    电子学报    2020, 48 (12): 2289-2296.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.001
    摘要244)      PDF (1851KB)(412)    收藏
    微带电路无源互调产生机制尚无定论并且缺乏可靠的理论预测方法,本文基于等效受控源模型,建立了基于介电非线性机制的微带线无源互调的解析计算模型,同时,通过对比测试聚四氟乙烯玻纤布介质微带线和空气介质微带线的三阶互调规律验证了介质非线性是微带电路无源互调的一种主要非线性来源,并提取了非线性参数.实验结果显示聚四氟乙烯玻纤布介质微带线比空气介质微带线的传输互调高了约20dB,反射互调高了约15dB,表明介质非线性是聚四氟乙烯玻纤布介质微带线互调的主要来源.同时,根据本文建立的微带线互调计算解析模型,提取聚四氟乙烯玻纤布介质基板的三阶非线性相对介电常数.本文研究方法可以进一步用于其它微带电路无源互调规律计算研究.
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    23. 分布式全局精确时钟同步状态追踪:能观测性观测器分析
    王頲, 白桦, 唐晓铭, 黄庆卿
    电子学报    2019, 47 (9): 1855-1862.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.09.006
    摘要244)      PDF (2415KB)(245)    收藏
    本文基于现代控制理论观点下的量测模型的能观测性分析,提出绝对时钟状态量测模型的能观测性问题.启发于量测状态向量空间与状态向量运算法则,转化为本质上向量空间的同构映射原理,建立了以基本量测单元(Basic Measurement Unit,BMU)构建最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)等价变换下的能观测性解耦量测模型.该方法揭示了在双向信息交换下对称量测性能的本质,在量测模型满足能观测性的必要条件下实现时钟状态追踪的Kalman filtering算法.本文算法不依赖于优化的初始点设置,初始点选择具有鲁棒性,并且对于网络连接性的变化具有稳健性.仿真结果表明,能观测性量测模型能实现规模化扩展,设计的算法具有局部和全局一致的MMSE量测性能,接近于贝叶斯CRLB(Cramer-Rao Lower Bound)量测性能边界.
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    24. 基于动态图的PPI网络构建和复合物挖掘算法研究
    李鹏 闵慧 罗爱静
    电子学报   
    录用日期: 2021-04-02

    25. 混合均值中心反向学习粒子群优化算法
    孙辉, 邓志诚, 赵嘉, 王晖, 谢海华
    电子学报    2019, 47 (9): 1809-1818.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.09.001
    摘要243)      PDF (825KB)(521)    收藏
    为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒子能探索更多新区域.将本文算法与最新改进的粒子群算法、人工蜂群算法和差分算法在多种测试函数集上进行比较,实验结果验证了混合均值中心反向学习策略的有效性,算法的综合优化性能更强.
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    26. 融合多维语义表示的概率矩阵分解模型
    任开旭, 王玉龙, 刘同存, 李炜
    电子学报    2019, 47 (9): 1848-1854.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.09.005
    摘要241)      PDF (709KB)(354)    收藏
    协同过滤作为推荐系统核心技术,面临严重的评分数据稀疏性问题.融合物品文本信息可以有效的解决数据稀疏性问题,然而,目前的方法侧重于提取文本的单维特征,忽略了物品语义表示的多维特性.深度挖掘物品内容的多维特性可以更加精细化描述物品的语义信息,有助于提升推荐效果.为此,本文提出基于胶囊网络的概率生成模型.模型利用胶囊网络挖掘文本的多维语义特征,并以正则化方式融入概率矩阵分解框架,建立用户与物品之间的内在关系.实验结果表明本文提出的模型具有更高的评分预测精度.
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    27. 一种多策略协同的多目标萤火虫算法
    谢承旺, 张飞龙, 陆建波, 肖驰, 龙广林
    电子学报    2019, 47 (11): 2359-2367.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.11.018
    摘要241)      PDF (1525KB)(282)    收藏
    现实中的多目标优化问题不断增多且日益复杂,需要不断发展新型启发式算法应对挑战.提出一种多策略协同的多目标萤火虫算法MOFA-MCS.该算法采用均匀化与随机化相结合的方法产生初始种群;利用档案集中的精英解个体指导萤火虫移动;并在移动的过程施加Lévy flights随机扰动;最后,利用ε-三点最短路径策略维护档案解群的多样性.MOFA-MCS算法与其他6种经典的多目标进化算法一同在12个基准的多目标测试问题上进行实验,结果表明所提算法在收敛性、多样性方面总体上具有显著的性能优势.
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    28. 基于深度学习的地址信息自动标注研究
    凌广明, 徐爱萍, 王伟
    电子学报    2020, 48 (11): 2081-2091.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.11.001
    摘要233)      PDF (1299KB)(450)    收藏
    文本序列的自动标注能够解决深度学习普遍面临的人工标注成本过高的问题.本文针对地址信息的实体表述特征,构建基于实体边界矩阵(Entity Boundary Matrix,EBM)的表示模型,在此基础上提出了一种基于深度学习和KNN标签修正算法(K-Nearest Neighbours Correction Algorithm,KNN-CA)的不需要任何人工标注训练集的自动标注算法.首先获取预置小区数据集并构建离线特征库和初始化在线特征库;接着通过匹配算法求解EBM并利用KNN-CA进行优化,再通过数据增广得到自动标注的训练集;然后训练BiLSTM-CRF深度学习模型并预测所有未曾标注的地址信息的序列标注;最后再次利用KNN-CA优化可求解EBM的序列标注,由此构建适用于中文地理命名实体(Chinese Geospatial Named Entities,CGSNE)识别及相关研究的序列标注语料库.实验表明,标注数据的 F1值达到了95.35%.
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    29. 基于多尺度低秩模型的电力无线接入网异常流量检测方法
    周伯阳, 郭志民, 王延松, 阮伟, 吴春明, 周宁, 张伟, 程国振
    电子学报    2020, 48 (8): 1552-1557.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.08.013
    摘要230)      PDF (703KB)(137)    收藏
    电力无线接入网的安全性对于电网生产至关重要,然而由于其IEC 60870-5-104规约控制数据存在着高维度的特点,且无线信道质量动态变化,难以快速、有效地检测控制数据的异常.鉴于此,本文提出了一种基于多尺度低秩的电力无线网异常流量检测器,首先构建一种规约深度分析的多尺度低秩模型,对其安全特征进行归一化和维度缩减,然后采用改进的递归特征选取和聚焦分类算法实现异常数据的检测.实验结果表明异常流量分类的准确性和维度缩减的性能.
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    30. 一种脉冲神经元监督学习的直接计算方法
    陈国军, 蔺想红, 王国恩, 王向文
    电子学报    2021, 49 (2): 331-337.   DOI: 10.12263/DZXB.20190350
    摘要229)      PDF (1478KB)(133)    收藏
    精确脉冲定时作为一种神经元信息编码方式更具生物可解释性,使用精确脉冲定时编码的脉冲神经元具有更为强大的时空信号处理能力.脉冲神经元监督学习是神经计算的重要方面,目的是使神经元对给定输入脉冲在期望时刻发放脉冲.通过分析输入脉冲序列、期望输出脉冲序列与实际输出脉冲序列的关系,发现已有脉冲神经元监督学习算法的脉冲选择与计算较为复杂,致使不能达到理想学习效果.通过去除影响整体学习效果的多余脉冲计算,构建用于脉冲神经元突触权值调整的双脉冲单元,提出了一种适用于脉冲神经元监督学习的直接计算方法.该方法基于输入脉冲,使用期望输出脉冲与实际输出脉冲的时序关系,直接计算突触权值的调整量;每个输入脉冲在每次迭代中最多计算一次,有效减少了脉冲计算次数.实验结果表明,直接计算方法作为脉冲神经元监督学习的一般性脉冲计算优化策略,可以大幅提高已有算法的学习准确率.
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    31. 安全的两方协作SM2签名算法
    侯红霞, 杨波, 张丽娜, 张明瑞
    电子学报    2020, 48 (1): 1-8.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.01.001
    摘要227)      PDF (624KB)(616)    收藏
    在签名算法中,一旦签名私钥被窃取,敌手就可以随意伪造合法用户的签名,从而致使合法用户的权益受到侵害.为了降低签名私钥泄露的风险,本文提出了一种安全的两方协作SM2数字签名算法,该算法将签名私钥拆分成两个部分,分别交由两方来保管,通过采用零知识证明、比特承诺、同态加密等密码学技术保证了只有合法的通信双方才能安全地协作产生完整的SM2签名,任何一方都不能单独恢复出完整的签名私钥,方案的安全性在通用可组合安全框架下被证明,与已有的SM2协作签名方案相比,本文方案具有交互次数少、协作签名效率高等优势.
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    32. 基于双层蚁群算法和动态环境的机器人路径规划方法
    许凯波, 鲁海燕, 黄洋, 胡士娟
    电子学报    2019, 47 (10): 2166-2176.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.10.019
    摘要225)      PDF (2535KB)(260)    收藏
    针对动态环境未知时变的特点,提出一种机器人路径规划新方法.在该方法中,首先对栅格法建立的环境模型进行凸化处理,以避免机器人沿规划路径移动时陷入U型陷阱,从而加快路径规划的速度;其次,提出双层蚁群算法(DACO),在每次迭代中先用外层蚁群算法寻找一条路径,然后以该路径为基础构造一个小环境,接着在该环境下用内层蚁群算法重新寻优,若寻得的路径质量更高,则更新路径并执行本文给出的一种新型信息素二次更新策略;最后,针对环境中不同动态障碍物的体积和速度,提出三种避障策略.动态环境下,机器人先由DACO算法规划一条静态环境下从起点到终点的全局最优路径,然后从当前起点开始,通过自带传感器获取动态环境信息,并根据需要执行等待、正碰或追尾避障策略,到达新的起点.仿真实验表明,该方法可以在动态环境下实时地为移动机器人规划出一条安全且最短的路径,是求解移动机器人路径规划问题的一种切实有效的方法.
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    33. 面向句法结构的文本检索方法研究
    马路遥, 夏博, 肖叶, 荀恩东
    电子学报    2020, 48 (5): 833-839.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.05.001
    摘要221)      PDF (1074KB)(296)    收藏
    语言资源加工和语言学研究,对大规模树库的结构化检索有很高需求.本文针对句法树语料设计了索引、检索方法.针对汉语的特点以及知识抽取任务的需求,我们设计了七种索引结构,旨在借助句法树的结构、属性信息,进行高效、准确的知识抽取.本方法不仅支持字符串检索、属性检索,也支持基于句法树结构、属性信息的检索.实验证明,本方法高效、准确.
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    34. LSCN:一种用于动作识别的长短时序关注网络
    杨珂, 王敬宇, 戚琦, 孙海峰, 王晶, 廖建新
    电子学报    2020, 48 (3): 503-509.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.03.012
    摘要220)      PDF (4173KB)(355)    收藏
    相较于图像分析,如何分析时序信息是动作识别中的一个主要问题.大多数先前的方法,如3D卷积网络、双流卷积网络,仅使用包含全局时域信息的特征作为视频的表征,忽略了局部时序特征的重要性.考虑到这样的问题,本文提出一种基于时序交互感知模块的长短时序关注网络——Long and Short Sequence Concerned Networks(LSCN),融合不同的时序信息,利用不同卷积层时序特征的交互加强对不同时序长度的动作实例的表示,兼顾长短动作实例对时序信息的需求.实验结果表明,基于3D ResNext101的LSCN在两个公共数据集(UCF101和HMDB51)上,相较于基础的网络分别有0.4%和2.9%的准确率提升.
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    35. 基于位置敏感模型的深度跟踪算法研究
    查宇飞, 吴敏, 库涛, 陈兵, 张园强
    电子学报    2019, 47 (10): 2076-2082.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.10.008
    摘要218)      PDF (3735KB)(221)    收藏
    视觉目标跟踪旨在寻找与跟踪目标具有相同语义信息的样本,并在视频中精确定位样本的位置.最近,深度分类模型被用来提取跟踪目标的深度嵌入式特征,然而,由于深度分类模型给予相同类别的样本一样的标签,这样容易导致跟踪模糊,甚至失败.为了解决这个问题,本文将样本的空间位置信息加入深度分类模型中,提出位置敏感损失函数.本文所提出的损失函数不仅继承了分类损失函数的特性,并根据样本的空间位置信息对相同标签的样本进行了排序.也就是说,本文的损失函数可以同时实现类间可分和类内排序.相比于分类损失函数,本文的损失函数更适合目标跟踪任务.本文在OTB100 [1]和VOT2016 [2]上进行了测试,结果表明本文算法可以实现较好的跟踪性能.
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    36. 图像超分辨率重建研究综述
    唐艳秋, 潘泓, 朱亚平, 李新德
    电子学报    2020, 48 (7): 1407-1420.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.022
    摘要217)      PDF (1622KB)(359)    收藏
    图像超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction,SR)是由一张或多张低分辨率图像得到高分辨率图像的过程.近年来,SR技术不断发展,在许多领域被广泛应用.本文在回顾SR技术发展历史的基础上,全面综述了SR技术在各个时期的代表性方法,重点介绍了基于深度学习的图像超分辨率工作.我们从模型类型、网络结构、信息传递方式等方面对各种算法进行了详细评述,并对比了其优缺点.最后探讨了图像超分辨率技术未来的发展方向.
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    37. 量化秩非参数CFAR检测器在杂波边缘中的性能分析
    孟祥伟
    电子学报    2020, 48 (2): 384-389.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.02.022
    摘要215)      PDF (1275KB)(172)    收藏
    人们常用均匀背景、多目标和杂波边缘3种典型背景来衡量雷达目标检测器的性能,但在现有文献中缺乏量化秩(Rank Quantization,RQ)非参数检测器在杂波边缘中虚警概率的理论模型,缺乏RQ非参数检测器与经典的参量型检测器在杂波边缘中虚警控制能力的比较.本文给出了RQ检测器在杂波边缘中虚警概率的解析表达式,并比较了它与非相干积累CA (Cell Averaging),GO (Greatest Of),OS (Ordered Statistic)恒虚警方法在杂波边缘中的虚警控制能力.可以看出,采用高秩量化门限的RQ检测器的虚警控制能力要优于低秩量化门限的情况,在瑞利分布杂波边缘情况下,RQ检测器的虚警控制能力与非相干积累OS方法接近.但是当强杂波变为长拖尾分布的非高斯杂波时,非相干积累CA,GO和OS参量型检测方法的虚警概率产生了3个数量级以上的上升,且不能降回到原始设定的虚警概率.而RQ检测器显示出了非参量检测器的优势,即当杂波背景的分布类型发生变化后,它仍然可以保持虚警概率的恒定.
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    38. 基于深度学习的图像实例分割技术研究进展
    梁新宇, 林洗坤, 权冀川, 肖铠鸿
    电子学报    2020, 48 (12): 2476-2486.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.025
    摘要215)      PDF (5923KB)(621)    收藏
    随着深度学习算法在图像分割领域的成功应用,在图像实例分割方向上涌现出一大批优秀的算法架构.这些架构在分割效果、运行速度等方面都超越了传统方法.本文围绕图像实例分割技术的最新研究进展,对现阶段经典网络架构和前沿网络架构进行梳理总结,结合常用数据集和权威评价指标对各个架构的分割效果进行比较和分析.最后,对目前图像实例分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望.
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    39. 基于循环神经网络的卫星幅相信号调制识别与解调算法
    查雄, 彭华, 秦鑫, 李天昀, 李广
    电子学报    2019, 47 (11): 2443-2448.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.11.029
    摘要213)      PDF (905KB)(401)    收藏
    针对卫星通信中常用的幅相调制信号,提出了一种基于循环神经网络的信号识别与解调模型.通过循环神经单元直接对信号时序进行深层特征提取,结合全连接神经网络对特征进行维度映射,最终完成目标信号的调制识别与解调.该方法不需要预估目标信号载噪比,克服了人为确定阈值的缺陷,对信号频偏误差、定时误差容忍能力强;且在开发维护和更新拓展方面,克服了传统算法需重新部署判决规则的缺点,符合实际工程需求.仿真实验表明,当网络训练达到稳态时,在信噪比为6dB的条件下,目标信号识别率接近98%,解调误码率接近理论门限.本文所建立的理论形式为当今智能化信号处理提供了新思路,其思想同样可应用于其他通信信号处理领域.
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    40. SSCDenseNet:一种空-谱卷积稠密网络的高光谱图像分类算法
    刘启超, 肖亮, 刘芳, 徐金环
    电子学报    2020, 48 (4): 751-762.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.017
    摘要208)      PDF (9357KB)(426)    收藏
    基于深度学习的高光谱遥感图像地物分类是目前研究的热点.但由于其参数规模大以及结构复杂,深度网络通常需要大量训练样本和较长训练时间,如何在小规模样本下建立深度学习监督分类模型是需要解决的关键问题.本文提出了一种小规模样本下高光谱图像分类的空-谱卷积稠密网络算法,称为SSCDenseNet,其包含三种新颖的架构策略:(1)空-谱分离卷积,即采取光谱维一维卷积和空间维二维卷积的分离卷积结构构成隐层单元,并通过多个隐层单元堆叠构造深度网络;(2)隐层单元中使用批归一化,减少数据协方差漂移及加速网络训练;(3)隐层单元间构建稠密连接,缓解梯度消失问题并实现特征复用.通过Indian Pines、Pavia University与Salinas数据集进行综合测评,表明该方法优于若干最新深度学习方法,特别在小规模样本下具有优异的分类性能.
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