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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. 深度学习萤火虫算法
    赵嘉, 谢智峰, 吕莉, 王晖, 孙辉, 喻祥
    电子学报    2018, 46 (11): 2633-2641.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.11.010
    摘要765)      PDF (1925KB)(568)    收藏
    为克服萤火虫算法全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,本文提出深度学习萤火虫算法.算法采用随机吸引模型,萤火虫随机选择一个粒子学习,根据历史最优位置构建广义中心粒子,对其进行一定次数的单维深度学习,学习后的粒子引导种群进化.实验发现,深度学习策略及粒子深度学习次数对算法优化性能的改善起着重要作用.12个基准测试函数的实验结果表明,算法的综合寻优性能优于其它8种最近提出的萤火虫算法.
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    3. 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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    4. 无人机集群协同态势觉察一致性评估
    高杨, 李东生, 柳向
    电子学报    2019, 47 (1): 190-196.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.025
    摘要572)      PDF (753KB)(475)    收藏
    无人机集群协同态势感知一致性是影响集群协同决策控制的重要因素,已有集群态势感知研究集中在多传感器态势数据融合,对态势感知一致性的讨论不充分,本文对集群协同态势觉察一致性评估方法进行设计.结合集群协同作战特点,分析集群协同态势感知一致性;建立集群协同态势觉察一致性评估模型,指出态势觉察一致性的可用情况;考虑战场信息的不确定性、指标的相关性等因素,提出基于非线性处理和指标变权的区间数形式下的态势觉察一致性计算方法.分析表明,与基于组合赋权的方法相比,本文方法在表示精度、差异度等方面有较好表现,可用于集群协同作战仿真和集群系统优化设计等研究.
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    5. 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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    6. 基于知识图谱的bug问题探索性搜索方法
    孙小兵, 王璐, 王经纬, 李斌, 李宇
    电子学报    2018, 46 (7): 1578-1583.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.07.006
    摘要536)      PDF (1214KB)(494)    收藏
    软件bug问题在软件开发与维护过程中不可避免.然而软件历史库中的bug库与commit库之间没有直接的对应关系,并且随着bug信息、commit提交信息量的增长,搜索bug变得更加繁琐.本文提出一种基于知识图谱对bug问题进行探索性搜索的方法.通过建立bug报告、commit提交信息及相关人员(如:bug报告人、commit提交者等)信息的bug知识图谱,并结合探索性搜索的思想,不仅能准确搜索bug问题,还能提供相关辅助信息对bug问题进行探索性搜索,帮助软件开发人员更有效地理解和解决bug问题.
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    7. 基于卷积神经网络的鲁棒高精度目标跟踪算法
    李康, 李亚敏, 胡学敏, 邵芳
    电子学报    2018, 46 (9): 2087-2093.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.09.007
    摘要534)      PDF (5305KB)(914)    收藏
    目标跟踪是计算机视觉中重要的研究领域之一.为了跟踪复杂场景中外观变化剧烈的目标,本文提出了一种基于卷积神经网络的目标跟踪算法.算法中的网络模型结构包括预训练的特征提取层和自适应更新的分类器层.在开始跟踪前,首先训练全连接层和分类器层的参数,以及目标的特征与位置之间的线性关系.其次,定义了评估跟踪结果可信度的标准.如果得到的跟踪结果的可信度较高,则根据跟踪结果的特征调整位置,提高跟踪结果的精确度.最后,在训练网络时,每次迭代都选择分类器得分的最高的负样本参与训练.该策略可以提高模型的分辨能力.在OTB50测试集中的实验结果表明,我们的算法取得了良好的跟踪结果.
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    8. 基于深度学习的视频中人体动作识别进展综述
    罗会兰, 童康, 孔繁胜
    电子学报    2019, 47 (5): 1162-1173.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.05.025
    摘要526)      PDF (938KB)(1426)    收藏
    视频中的人体动作识别是计算机视觉领域内一个充满挑战的课题.不论是在视频信息检索、日常生活安全、公共视频监控,还是人机交互、科学认知等领域都有广泛的应用.本文首先简单介绍了动作识别的研究背景、意义及其难点,接着从模型输入信号的类型和数量、是否结合了传统特征提取方法、模型预训练三个维度详细综述了基于深度学习的动作识别方法,及比较分析了它们在UCF101和HMDB51这两个数据集上的识别效果.最后分别从视频预处理、视频中人体运动信息表征、模型学习训练这三个角度对未来动作识别可能的发展方向进行了论述.
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    9. 基于直方图均衡化图像增强的两种改进方法
    董丽丽, 丁畅, 许文海
    电子学报    2018, 46 (10): 2367-2375.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.009
    摘要508)      PDF (4684KB)(531)    收藏
    直方图均衡化(Histogram Equalization,HE)是图像增强领域中基础性很强的方法,对其研究和改进工作至关重要.首先,本文分析了经典HE算法的缺点,也概括了五类基于直方图均衡化的图像增强技术,然后针对HE经典算法的缺点提出了两种改进方法,分别引入了直方图动态削峰技术和边缘信息融合技术,最后选取曝光不足和过曝光的两类图像验证算法的性能,采取了有效的图像客观质量评价指标对实验结果做出评价.结合主客观图像质量评价可以看出,本文提出的算法具有增强效果好、输入参数少等特点.
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    10. 基于区块链技术的跨域认证方案
    马晓婷, 马文平, 刘小雪
    电子学报    2018, 46 (11): 2571-2579.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.11.002
    摘要485)      PDF (1587KB)(1110)    收藏
    针对现有交互频繁的信息服务信任域(PKI域和IBC域)之间不能实现信息服务实体(ISE)安全高效的跨域认证的问题,提出一种基于区块链的跨异构域认证方案.在IBC域设置区块链域代理服务器参与SM9(国产标识密码)算法中密钥生成,并与PKI域区块链证书服务器等构成联盟链模型,利用区块链技术去中心化信任、数据不易篡改等优点保证模型内第三方服务器的可信性.基于此设计了跨域认证协议与重认证协议,并进行SOV逻辑证明.分析表明,与目前相关方案相比,协议在满足安全需求的前提下,降低了用户终端的计算量、通信量和存储负担,简化了重认证过程,实现域间安全通信,在信息服务跨异构域身份认证过程中具有良好的实用性.
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    11. 标准模型下抗CPA与抗CCA2的RSA型加密方案
    巩林明, 李顺东, 窦家维, 王道顺
    电子学报    2018, 46 (8): 1938-1946.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.08.019
    摘要484)      PDF (1034KB)(378)    收藏
    RSA型加密系统(RSA加密系统及其改进系统的统称)至今仍然被广泛应用于许多注重电子数据安全的电子商务系统中.然而对现有的RSA型加密方案分析发现:(1)只有在随机谕言机模型下抗CCA2攻击的RSA型加密方案,还没有在标准模型下实现IND-CCA2安全的RSA型概率加密方案;(2)没有在标准模型下实现抗CPA且保持乘法同态性的RSA型同态加密方案,而同态性是实现安全多方计算和云计算安全服务的重要性质之一;(3)在实现密文不可区分方面,这些方案除HD-RSA外都是通过一个带hash的Feistel网络引入随机因子的,从而导致这些方案只能在随机谕言机模型下实现IND-CCA2安全.针对以上问题,本文在RSA加密系统的基础上,通过增加少量的有限域上的模指数运算,设计了一个标准模型下具有IND-CPA安全的RSA型概率同态加密方案和一个具有IND-CCA2安全的RSA型概率加密方案.这两个方案在实现密文不可区分时,都不再通过明文填充引入随机因子.此外,本文还提出一个RSA问题的变形问题(称作RSA判定性问题).
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    12. 协同视觉显著性检测方法综述
    钱晓亮, 白臻, 陈渊, 张鼎文, 史坤峰, 王芳, 吴青娥, 毋媛媛, 王慰
    电子学报    2019, 47 (6): 1352-1365.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.06.024
    摘要483)      PDF (3406KB)(476)    收藏
    协同视觉显著性检测是视觉注意力计算领域中一个快速发展的新兴分支,致力于检测多幅相关场景图像中的公共显著目标,在各种计算机视觉任务中有广泛应用.考虑到特征提取策略的设计是协同视觉显著性检测当前研究的重点,本文首先根据特征提取策略的不同对现有的协同视觉显著检测方法进行了分类介绍和定性分析.其次,通过在5个公开数据库上的主观和定量对比,对各流行算法的性能进行了评估,分析了特征提取策略对算法性能的影响以及各数据库的复杂度,并验证了协同视觉显著性检测和视觉显著性检测的区别.最后,对本文工作进行了总结,并对当前研究中存在的问题和未来的研究工作进行了讨论.
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    13. 波形分集阵雷达抗欺骗式干扰技术
    许京伟, 廖桂生, 张玉洪, 苏庆祥
    电子学报    2019, 47 (3): 545-551.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.005
    摘要472)      PDF (898KB)(569)    收藏
    本文从单基地雷达抗干扰的应用需求出发,分析了现有单基地雷达体制抗干扰的现状以及面临的困难.针对欺骗式干扰对抗的难题,提出了基于新体制波形分集阵雷达的抗主瓣方向欺骗式干扰思路,利用频率分集阵(Frequency Diverse Array,FDA)多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达发射维自由度,实现真实目标和转发假目标在发射维度的区分,在部分先验知识的条件下,初步论证了FDA-MIMO雷达抗欺骗式干扰特别是主瓣欺骗式干扰的可行性.同时考虑转发式欺骗干扰在时间维的伪随机特性,提出了基于多假设检验的干扰样本挑选方法,大大提高了干扰协方差矩阵的估计性能.最后给出了FDA-MIMO雷达抗主瓣欺骗式干扰的分析与仿真结果.
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    14. 有理区间的安全多方计算与应用
    窦家维, 王文丽, 刘旭红, 李顺东
    电子学报    2018, 46 (9): 2057-2062.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.09.002
    摘要459)      PDF (864KB)(491)    收藏
    本文研究了有理数与有理区间的位置关系以及两个有理区间位置关系的安全多方计算.它们已广泛应用于数据库匹配、定位搜索等领域,是保密科学计算的一个重要分支.但目前已有文献在解决有理数与有理区间的位置关系时提出的协议效率较低,且两个有理区间位置关系问题的研究较为有限.针对这些问题,本文首先用多项式表示区间,将有理数与有理区间位置关系问题转化为整数向量的内积符号判定问题,设计了新的有理数与有理区间的保密计算协议.其次,以有理数与有理区间协议作为基础模块,设计了两个有理区间位置关系的保密计算协议.最后,理论分析及实验结果均表明本文方案是安全高效的,并给出了本文协议在有理数域上的百万富翁问题及计算几何问题的应用.
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    15. 涡旋电磁波及其在雷达中应用研究进展
    刘康, 黎湘, 王宏强, 程永强
    电子学报    2018, 46 (9): 2283-2290.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.09.034
    摘要454)      PDF (4935KB)(747)    收藏
    涡旋电磁波因携带有轨道角动量信息,相比于传统电磁波有着更高维度的信息调制自由度,在雷达目标检测和成像领域具有很大的应用潜力.本文首先介绍了涡旋电磁波基本概念和线极化条件下的辐射场分布特点.然后给出利用涡旋电磁波进行雷达目标成像和旋转目标检测的工作原理,分析总结了其相对于传统雷达探测技术展现出来的性能优势.接着综述了电磁涡旋成像和旋转多普勒检测的发展历程与研究现状,特别地,面向雷达目标探测需求对涡旋电磁波产生技术进行较为全面的总结和概括.最后,展望涡旋电磁波在雷达中应用的发展前景,指出未来发展中的若干关键科学问题.
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    16. 一种低信噪比下稳健的ISAR平动补偿方法
    李东, 赵婷, 宋伟, 刘庆华, 曾浩, 张成祥
    电子学报    2018, 46 (9): 2049-2056.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.09.001
    摘要452)      PDF (3771KB)(629)    收藏
    远距离小目标/隐身目标逆合成孔径雷达成像在目标检测系统中具有重要作用,然而由于回波信号存在信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)低等问题,使得传统基于距离包络对齐的平动补偿方法失效;导致后续初相校正和方位聚焦处理性能急剧下降.针对该问题,本文提出一种低信噪比下参数化平动补偿方法.首先,将回波信号建模为多成分的多项式相位信号,并通过挖掘运动目标上所有散射体具有相同的平动历程这一先验信息,利用相位差分(Phase Differencing,PD)和Keystone变换将目标上所有散射体能量聚集到同一距离单元.然后,通过相干积累三次相位函数将该距离单元内的所有散射体能量集中到一个强点,进而估计出目标平动参数实现低SNR下平动补偿.最后,理论分析和实测数据实验验证了该方法的有效性.
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    17. 稀疏恢复空时自适应处理技术研究综述
    段克清, 袁华东, 许红, 谢文冲, 王永良
    电子学报    2019, 47 (3): 748-756.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.033
    摘要450)      PDF (577KB)(477)    收藏
    相较于传统空时自适应处理(STAP)技术,稀疏恢复(SR)STAP技术在小样本条件下杂波抑制性能显著提升,因此适用于现实非均匀杂波环境.本文首先阐述了SR STAP基本原理,分析了机载雷达杂波空时稀疏特性;然后总结了SR STAP发展历史与现状,并在此基础上针对其相关科学问题进行了探讨,包括:空时谱估计还是杂波抑制、单观测样本还是多观测样本、白化还是置零、重构算法参数依赖还是不依赖、非平稳杂波下是否适用及干扰条件下是否可行;最后给出了当前SR STAP技术走向实用化过程中所面临的关键问题,即网格失配和空域误差影响,并分别讨论了无网格压缩感知和字典自校正的解决途径.
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    18. 一种基于二维局部二值模式的纹理图像分类方法
    王凯丽, 张艳红, 肖斌, 李伟生
    电子学报    2018, 46 (10): 2519-2526.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.028
    摘要448)      PDF (3940KB)(381)    收藏
    局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)在纹理分类中受到越来越多的关注,传统的基于局部二值模式的图像识别方法在LBP直方图统计时仅仅考虑到LBP模式值本身的数量统计,却忽略了模式值之间的相关性.针对这一问题,本文提出一种二维局部二值模式(Two Dimensional Local Binary Pattern,2DLBP)方法,并用于纹理图像识别.首先以旋转不变均匀LBP特征图为基础,引入滑动窗口和LBP模式对的概念,统计LBP模式图的上下文信息,构造出2DLBP特征;然后改变LBP中的半径参数,构造图像的多分辨率2DLBP特征,并利用支持向量机(SVM)的分类方法进行纹理分类;最后选取Brodatz、CUReT、UIUC、FMD四个公开纹理库分别进行纹理分类测试.理论验证表明该方法具有良好的通用性,可以与LBP的其他变型结合成为新的图像特征构造方法.同时,实验结果表明,本文提出方法具有较好的纹理图像分类能力.
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    19. 基于BEM的非平稳双选信道估计方法
    沈轩帆, 廖勇, 代学武, 刘凯, 王丹
    电子学报    2019, 47 (1): 204-210.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.027
    摘要438)      PDF (1361KB)(338)    收藏
    面向高速环境下的无线通信系统,针对高速信道的双选衰落和非平稳特性,提出一种基于基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)的贝叶斯滤波的信道估计方法.针对双选衰落特性,采用BEM信道模型,降低估计复杂度,消除子载波间干扰;针对非平稳特性,提出一种基于贝叶斯滤波的联合估计信道冲激响应与时变的时域自相关系数的信道估计方法.仿真分析表明,所提方法相较最小二乘法等传统方法在高速环境下能够提升估计精度和误码率性能.本方法特别适用于高速铁路的无线通信系统.
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    20. 基于域与样例平衡的多源迁移学习方法
    季鼎承, 蒋亦樟, 王士同
    电子学报    2019, 47 (3): 692-699.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.025
    摘要431)      PDF (1080KB)(500)    收藏
    针对如何有效使用多源域的决策知识去预测目标域样例标签的问题,提出一种平衡域与样例信息的多源迁移学习算法.为实现上述目的,本文提出了一种基于域与样例平衡的多源迁移学习方法(Multi-source Transfer Learning by Balancing both Domains and Instances,MTL-BDI).该方法的基本思想是将域层面和样例层面的双加权平衡项嵌入到迁移学习的原始目标函数中,然后利用交替优化技术对提出的目标函数进行有效求解.在文本和图像数据集上的大量实验表明,该方法在分类精度方面确实优于现有的多源迁移学习方法MCC-SVM(Multiple Convex Combination of SVM)、A-SVM(Adaptive SVM)、Multi-KMM(Multiple Kernel Mean Matching)和DAM(Domain Adaptation Machine).
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    21. 一种针对基于SVM入侵检测系统的毒性攻击方法
    钱亚冠, 卢红波, 纪守领, 周武杰, 吴淑慧, 雷景生, 陶祥兴
    电子学报    2019, 47 (1): 59-65.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.008
    摘要427)      PDF (2172KB)(469)    收藏
    在机器学习被广泛应用的背景下,本文提出一种针对基于SVM(Support Vector Machine)入侵检测系统的新颖攻击方法——毒性攻击.该方法通过篡改训练数据,进而误导SVM的机器学习过程,降低入侵检测系统的分类模型对攻击流量的识别率.本文把这种攻击建模为最优化问题,利用数值方法得到攻击样本.通过包含多种攻击类型的NSL-KDD数据集进行实验,从攻击流量的召回率和精度这两个指标对攻击效果进行评估,与已有方法相比,实验结果表明本文方法可更有效地降低入侵检测系统的识别率.本文希望通过该研究进一步认识针对机器学习的新颖攻击,为下一步研究对应的防御机制提供研究基础.
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    22. 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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    23. 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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    24. 相互结构引导滤波TV-L1变分光流估计
    葛利跃, 张聪炫, 陈震, 黎明, 陈昊
    电子学报    2019, 47 (3): 707-713.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.027
    摘要415)      PDF (1780KB)(454)    收藏
    由于光流场既包含物体的运动信息,又包含场景的三维结构信息,因此光流计算技术是计算机视觉和机器视觉领域研究的重要任务之一.针对现有光流计算方法在图像边缘保护方面存在过度平滑问题,提出一种基于相互结构引导滤波的TV-L1(Total Variational with L1 norm,TV-L1)变分光流估计方法.通过提取置信度较高的图像相互结构区域,构造基于相互结构引导滤波的全局目标函数,并采用金字塔分层细化与交替迭代方案结合的策略进行优化,该方法可以较好的保护图像边缘信息.最后采用标准测试图像集对本文方法与现有代表性变分方法LDOF(Large Displacement Optical Flow,LDOF),CLG-TV(Combined Local-Global Total Variation,CLG-TV),Classic++,NNF(Nearest Neighbor Fields,NNF)以及深度学习方法FlowNet2.0进行对比,实验结果表明本文方法具有较高的光流估计精度与鲁棒性,尤其对图像边缘保护具有显著的效果,并且在运动目标检测,机器人避障等方面具有一定应用前景.
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    25. 非平衡化标签补全核极限学习机多标签学习
    程玉胜, 赵大卫, 王一宾, 裴根生
    电子学报    2019, 47 (3): 719-725.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.029
    摘要413)      PDF (986KB)(513)    收藏
    目前众多的研究者通常直接将标签置信度矩阵作为先验知识直接加入到分类模型中,并没有考虑未标注先验知识对标签集质量的影响.基于此,引入非平衡参数的方法,将先验知识获得的基础置信度矩阵进行非平衡化,从而提出一种非平衡化的标签补全的核极限学习机多标签学习算法(KELM-NeLC):首先使用信息熵计算标签之间的相关关系得到标签置信度矩阵,然后利用非平衡参数方法对基础的标签置信度矩阵进行改进,构建出一个非平衡的标签补全矩阵,最后为了学习获得更加准确的标签置信度矩阵,将非平衡化的标签补全矩阵与核极限学习机进行联合学习,依此解决多标签分类问题.提出的算法在公开的多个基准多标签数据集中的实验结果表明,KELM-NeLC算法较其他对比的多标签学习算法有一定优势,使用统计假设检验进一步说明所提出算法的有效性.
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    26. 一种基于Q-Learning策略的自适应移动物联网路由新算法
    张德干, 葛辉, 刘晓欢, 张晓丹, 李文斌
    电子学报    2018, 46 (10): 2325-2332.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.003
    摘要412)      PDF (707KB)(513)    收藏
    针对移动物(车)联网的路由问题,通过对车辆的运动特点及造成链路断裂的原因进行的详细分析,我们建立了链路维持时间模型,并将维持时间作为设计路由算法的重要参数.Q-Learning作为一种启发式机器学习策略,能够通过与周围环境交互来动态地调整路由路径.基于此,我们设计了一种自适应的路由新算法.它将学习任务分散在每一个车辆节点中,通过周期性的与周围节点交换信标信息来维护可靠的路由路径.利用NS-2模拟器对该算法的性能进行了评估,结果表明,在不同的网络场景中,该算法在递交率、端到端的延时以及平均跳数等方面均表现出很好的效果.
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    27. 基于兴趣目标的图像检索
    张峰, 钟宝江
    电子学报    2018, 46 (8): 1915-1923.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.08.016
    摘要397)      PDF (7981KB)(521)    收藏
    当前图像检索算法通常针对整体图像提取特征以完成检索任务.然而,在很多情况下用户只会关注图像的一部分,即他们的兴趣目标.此时,从整体图像提取的特征一部分是有效的,另一部分则是无效的且会对检索过程带来消极影响.为此,本文提出基于兴趣目标的图像检索方案,并借助于现有的显著性检测、图像分割、特征提取等技术实现一款有效的图像检索算法.首先采用HS (Hierarchical Saliency,分层显著性)检测算法分析用户的兴趣目标并应用SC (Saliency-based Image Cut,基于显著性的图像分割)算法将其分割,然后针对兴趣目标提取HSV (Hue、Saturation、Value,色调、饱和度、明度)颜色特征、SIFT (Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)局部特征和CNN (Convolutional Neural Network,卷积神经网络)语义特征,最后计算其与数据库图像的相似度并根据相似度排序返回检索结果.仿真实验结果表明,本文算法在解决"这是什么东西"这类图像检索任务时明显优于现有的图像检索算法.
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    28. 一种融合相位估计的深度卷积神经网络语音增强方法
    袁文浩, 梁春燕, 夏斌, 孙文珠
    电子学报    2018, 46 (10): 2359-2366.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.008
    摘要390)      PDF (3517KB)(593)    收藏
    在时频域的语音增强中,幅度估计和相位估计都是影响语音增强性能的重要因素.为了在基于深度学习的语音增强方法中融合对相位的估计,本文将含噪语音短时傅里叶变换(STFT)的实部和虚部特征作为两个通道输入深度卷积神经网络,通过建立一个同步估计纯净语音STFT的实部和虚部特征的多任务学习模型,实现了对幅度和相位的同步估计.实验结果表明,相比仅考虑幅度估计的方法,本文方法具有更好的噪声抑制能力,在低信噪比条件下,显著提高了语音增强性能.
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    29. 室内Wi-Fi/PDR自适应鲁棒卡尔曼滤波融合定位方法
    周牧, 耿小龙, 谢良波, 聂伟, 田增山
    电子学报    2019, 47 (1): 9-15.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.002
    摘要378)      PDF (1102KB)(401)    收藏
    针对室内复杂环境下信道状态信息的动态性问题,本文提出了一种面向室内Wi-Fi/行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)融合定位的自适应鲁棒卡尔曼滤波方法.该方法利用自适应鲁棒卡尔曼滤波将Wi-Fi传播模型与PDR定位信息进行多重融合,推算用户的最优估计位置.同时,基于滤波反馈机制,通过融合定位结果对加权最小二乘法中的路径损耗指数和滤波模型中的观测协方差进行动态修正,保证Wi-Fi传播模型接近于真实室内环境.实验结果表明,该方法能够有效解决室内复杂环境下单一Wi-Fi定位精度低和PDR累积误差的问题,此外,路径损耗指数和观测协方差的实时修正可以提高融合定位系统的定位精度和稳定性.
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    30. 一种基于云模型的社交网络推荐系统评分预测方法
    肖云鹏, 孙华超, 戴天骥, 李茜, 李暾
    电子学报    2018, 46 (7): 1762-1767.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.07.032
    摘要378)      PDF (1546KB)(393)    收藏
    本文针对评分预测中用户评分主观性及评分数据稀疏带来的预测不准确问题,围绕社交推荐的特点,设计实现一种社交网络评分预测方法.首先,针对评分主观性问题,引入并优化相关云模型理论,提出采用综合云模型生成评分标准并转化用户评分的方法.其次,针对预测不准确问题,通过引入隶属度达到数据降维和目标用户定位的作用,同时考虑到社交网络用户关系对评分结果的影响,分别利用社交关系及相似群体建立两个评分预测模型,并基于高斯变换融合两部分预测结果生成预测评分.实验表明,该方案不仅克服了用户评分主观性,同时有效改善了用户评分数据稀疏情况下传统预测方法准确度偏差的问题.
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    31. 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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    32. 基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究
    郑威迪, 李志刚, 贾涵中, 高闯
    电子学报    2019, 47 (3): 700-706.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.026
    摘要375)      PDF (2584KB)(754)    收藏
    终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法(Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA)和最小二乘向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力;借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.
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    33. 基于斜平面平滑优化的半全局立体匹配
    肖进胜, 田红, 邹文涛, 匡雨丽, 谢红刚
    电子学报    2018, 46 (8): 1835-1841.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.08.006
    摘要372)      PDF (3946KB)(363)    收藏
    基于斜平面平滑的半全局匹配算法虽然能很好地处理深度不连续区域,减少视差断裂现象,具有很好的视差平滑效果.但此方法计算量大,并且若输入的左右图像对不是理想校正的,最终得到的视差图中可能会出现黑色小方块.针对上述问题,本文提出了一种基于斜平面平滑优化的双目立体视觉算法,优化了视差斜平面拟合过程,提高了斜平面平滑的运算速度;另,通过对初始视差图中无效的视差值进行临近插值填充,很好地解决了视差图中的方块现象;同时考虑到同一分割块内的像素梯度值应比较接近,对图像分割时用到的能量函数增加梯度项,使分割区域更加合理.实验结果表明,本文算法能取得更好的视差图,主观效果得到改善,运算速度提高约40%.
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    34. 基于收敛速度和多样性的多目标粒子群种群规模优化设计
    韩红桂, 武淑君
    电子学报    2018, 46 (9): 2263-2269.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.09.031
    摘要370)      PDF (509KB)(368)    收藏
    针对多目标粒子群优化算法种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的多目标粒子群优化(Convergence speed and Diversity-based Multi-Objective Particle Swarm Optimization,CD-MOPSO)算法.首先,利用优化过程的收敛速度和多样性指标构造种群规模适应度函数,完成了种群规模与优化性能关系的描述;其次,基于适应度函数设计了一种种群规模自适应调整方法,实现了种群规模的动态调整;最后,将提出的CD-MOPSO在基准优化问题ZDT上测试并应用于城市管网优化,实验结果显示CD-MOPSO能够根据求解问题自动调整种群规模,与NSGA-Ⅱ、MOPSO、SPEA2和EMDS-MOPSO相比具有更快的收敛速度和更好的优化结果.
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    35. 完全自适应的谱聚类算法
    谢娟英, 丁丽娟
    电子学报    2019, 47 (5): 1000-1008.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.05.004
    摘要370)      PDF (1179KB)(444)    收藏
    针对谱聚类算法self-tuning的局部尺度参数 σ i会受噪音点影响,进而影响聚类结果,及其所使用的K-means算法的不稳定,对聚类结果的影响,提出两种完全自适应的谱聚类算法SC_SD(Spectral Clustering based on Standard Deviation)和SC_MD(Spectral Clustering based on Mean Distance),分别定义样本 i的标准差、样本 i到其余样本的距离均值,为样本 i的邻域半径,统计邻域内的样本数,以样本 i的邻域标准差为其局部尺度参数,避免样本 i的局部尺度参数受噪音点影响,进而影响聚类结果;以方差优化初始聚类中心的SD_K-medoids算法代替K-means算法,克服K-means算法的不稳定,发现数据的真实分布.UCI数据集和人工数据集实验测试表明,提出的SC_SD和SC_MD算法能得到更优聚类结果,不受噪音点影响,有很好的伸缩性.提出的SC_SD和SC_MD能完全自适应地发现数据集的真实分布信息,尤其SC_MD算法很适合较大规模数据集的聚类分析.
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    36. 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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    37. 多值逻辑中基于Camberra模糊距离的计量化方法
    赵彬, 于鹏
    电子学报    2018, 46 (10): 2305-2315.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.001
    摘要364)      PDF (617KB)(501)    收藏
    本文以模糊集间的Camberra距离为工具,给出了多值Lukasiewicz逻辑系统中公式间的Camberra-距离,Camberra-相似度与Camberra-真度的概念,讨论了Camberra-相似度与Camberra-真度的性质,证明了每一个公式 φ的Camberra-真度都等于一些互不相容的公式的Camberra-真度之和.然后以Camberra-真度为依托,研究了Lukasiewicz逻辑度量空间的一些性质,证明了三值Lukasiewicz逻辑度量空间没有孤立点,以及每一个球形领域都是不相容理论等结论.为在公式集 FS)上展开程度化推理提供了一种新的方法.
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    38. 基于隐式反馈数据的个性化游戏推荐
    俞东进, 陈聪, 吴建华, 陈耀旺
    电子学报    2018, 46 (11): 2626-2632.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.11.009
    摘要363)      PDF (1151KB)(563)    收藏
    现有推荐系统通常采用评分、评论等显式反馈数据实现个性化推荐.然而,显式反馈数据由于在实际中难以获取或因质量问题而往往变得不可用,从而导致相关推荐算法的应用范围受到很大限制.与此相反,诸如点击行为、浏览记录等隐式反馈数据在现实中大量存在.本文提出了一种面向游戏玩家的基于隐式反馈数据的游戏推荐方法.该方法综合考虑了玩家操作次数、操作时长等隐式反馈数据及其时效性,构建了基于伪评分的玩家对游戏的偏好模型,而后通过改进了的SVD++(Singular Value Decomposition++)算法实现个性化游戏推荐.在大规模真实数据集上的实验结果表明本文提出的方法具有更高的推荐精确率和召回率.
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    39. 基于最小熵的完整性度量
    彭朝英, 席政军
    电子学报    2018, 46 (8): 1822-1828.   DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.08.004
    摘要355)      PDF (1058KB)(357)    收藏
    在实际计算机系统中可信信息不可避免地会被更改,因此有必要定量刻画信息的完整性,目的在于度量有多少的更改是可容忍的.本文针对攻击者能够一次最大可能更改可信信息的情况,结合信息流完整性模型,将程序建模为信道,使用最小熵定量描述信息完整性.首先刻画信息完整性中的污染和抑制两种情形.基于此,进一步给出污染和信道容量之间的关系;并讨论复合程序的完整性的问题.最后,分析讨论负信息流的情况.
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    40. 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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