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2020年  第49卷  第5期

人工智能
专栏评述
胡江平
2020, 49(5): 641-642.
摘要:
上肢康复外骨骼机器人控制方法进展研究
刘冰, 李宁, 于鹏, 杨铁, 陈文远, 杨洋, 王文学, 姚辰
2020, 49(5): 643-651. doi: 10.12178/1001-0548.2020212
摘要:
上肢康复外骨骼机器人主要用于为上肢运动功能障碍患者提供科学有效的康复训练,以实现患肢运动功能恢复及日常生活自理。该文从控制策略的角度综述了近年来上肢康复外骨骼机器人的研究进展。首先,从不同时期的康复治疗需求的角度出发,对已有的控制策略进行主动、被动控制分类,并对不同的控制方法进行概述,分析了各控制方法的当前研究现状。最后,对上肢康复外骨骼机器人发展中一些关键的挑战进行讨论并展望了未来的研究方向。
Design and Analysis of Distributed Optimization Algorithm for Economic Dispatch Problem of Energy-Water Hybrid Networks
LI Peng, HU Jiang-ping, ZHANG Yu-ping
2020, 49(5): 652-659, 665. doi: 10.12178/1001-0548.2020238
摘要:
In this paper, a mathematical model is firstly built for economic dispatch of a hybrid resource system consisting of power plants, water plants, and coproduction plants. For this kind of optimization model considering the complex relation of the power and water in production, a continuous-time distributed algorithm is proposed to find the optimal solution of the economic dispatch problem. The convergence analysis shows that the trajectories converge to the optimal solution regardless of the initial allocation, avoiding the consideration of the initial procedure in detail. Moreover, applying the proposed algorithm, the plants no longer need to exchange the gradient information of the cost functions with their neighbors, which can protect the privacy of the plants. Finally, a numerical example is provided to demonstrate the performance and effectiveness of the proposed algorithm for the energy-water nexus.
基于多变量时间序列的接触状态聚类分析
刘乃龙, 周晓东, 刘钊铭, 崔龙
2020, 49(5): 660-665. doi: 10.12178/1001-0548.2020192
摘要:
针对机器人轴孔装配任务中接触状态的分类问题,该文提出了一种基于多变量时间序列的聚类方法。该方法利用深度时间聚类网络对装配过程中的接触状态变量进行编码,然后使用复杂度不变性度量对时间序列片段进行划分。该方法避免了对接触过程进行准静态分析,因此在实际中具有一定的通用性。并且利用时间序列的方式有利于提取接触状态变量的时间关联特性,从而使得聚类的结果更加鲁棒。实验结果和预期一致,验证了该算法的正确性和有效性。
通信与信息工程
交叉路口基于车辆权值分簇的中继转发方案
肖海林, 毛淑霞, 王庆菊
2020, 49(5): 666-673. doi: 10.12178/1001-0548.2020010
摘要:
针对车辆自组网(VANET)中链路不稳定与可靠性低的问题,该文提出基于车辆权值分簇的中继转发方案。该方案首先提出基于车辆权值分簇算法,提高车辆通信链路的稳定性;该算法将车辆的相对距离、相对可达速度与连通率作为分簇属性,利用升排序法找到最优簇头并将其作为中继节点,提升簇结构的稳定性。其次,在NaKagami-m衰落信道条件下,采用双向DF的中继转发方式进行数据传输以提高通信的可靠性。仿真结果表明:在相同条件下,该分簇算法与基于车道的分簇算法相比稳定性提高8 s,该双向DF中继转发方式与双向AF转发方式相比中断概率降低了6%,通信可靠性得到提高。
基于非完美信道信息的协作NOMA系统中保密通信技术研究
陈杨, 张忠培, 李彬睿
2020, 49(5): 674-679. doi: 10.12178/1001-0548.2020066
摘要:
该文针对协作NOMA系统中保密通信进行了研究,在该NOMA系统中,一个有高保密需求的用户 (LU1)被多个非合作窃听者窃听,另一个普通用户(LU2)同时与基站(Alice)进行通信。为了提高系统的安全性能,在系统中引入了一个协作干扰者(Charlie)来扰乱窃听者。考虑更加贴近实际场景的非完美信道信息情况,基于LU1的保密需求和LU2的QoS要求,提出了一个自适应功率分配算法来解决安全速率最大化问题。仿真结果验证了该方案的有效性和灵活性,并且验证了非完美信道信息会降低系统安全性能以及能效。
X波段宽带幅相多功能芯片设计
周守利, 张景乐, 吴建敏, 郑骎, 王志宇
2020, 49(5): 680-689. doi: 10.12178/1001-0548.2019263
摘要:
为了降低相控阵天线T/R组件的尺寸和成本,提高集成度,该文基于0.5 μm GaAs pHEMT工艺,设计了一款X波段宽带幅相多功能芯片。芯片在架构设计方面除了集成传统的6位数字移相器、6位数字衰减器、单刀双掷开关和驱动放大器以外,新引入了2位数字延时器,实现了收发通道的幅相与时延的独立控制和单芯片集成,改善了宽带相控阵应用中的波束色散。在幅相特性方面,采用高低通移相网络和开关型衰减拓扑,实现平坦的移相、衰减特性,并有效降低了寄生调幅和附加相移。实测结果表明:8~12 GHz工作频带内,64态移相均方根(RMS)误差小于3.5°,寄生调幅RMS小于0.3 dB;64态衰减RMS误差小于0.4 dB,附加相移RMS小于2.5°;延时器延时误差小于1.5 ps。芯片尺寸为5.0 mm×3.5 mm。
一种新型微带天线及其宽角扫描特性研究
郑万清, 杨杰, 庄露, 欧阳骏
2020, 49(5): 690-694. doi: 10.12178/1001-0548.2019296
摘要:
该文主要描述了一种适合宽角扫描的相控阵天线单元设计思路,研究了其组阵实现宽角扫描的特性。为尽量减少大角度扫描过程中由于天线单元波束宽度有限带来的阵列增益下降,采用折叠地板的方式展宽天线单元半功率波束宽度;同时,为了降低互耦引起的天线单元方向图畸变,在宽波束设计基础上探索了降低天线互耦的方法,使得真实阵列方向图尽可能地满足方向图乘积定理,从而实现宽角、高增益扫描的目的。经一维线阵的仿真和测试,设计了一种能扫描到±70°且增益变化不大的宽角扫描阵列。设计的天线还能作为一种典型的天线单元,应用于5G等民用消费电子场景。
一种双圆极化宽带天线及其阵列应用
尹建勇, 汪云超, 杨鹏
2020, 49(5): 695-699. doi: 10.12178/1001-0548.2019245
摘要:
该文设计了一种双圆极化宽带天线单元,并在此基础上实现了小型阵列天线。单元天线为层叠型微带天线,其辐射贴片的四周寄生了环形金属带和金属柱以拓展波束宽度。另外,为了满足双圆极化要求和拓展天线带宽,天线采用电桥进行馈电。天线单元的10 dB阻抗带宽为26.9%(1.8~2.36 GHz),3 dB轴比带宽为19.3%(1.92~2.33 GHz),方向图半功率波束宽度大于110°。对非规则的五单元面阵进行了研究。测试结果表明,该天线阵的合成增益高于11.5 dBi,±55°扫描增益高于9 dBi,仿真和实验结果一致性较高,为宽带卫星通信的应用奠定了基础。
融合视频编码的低复杂度纹理自适应视频加密算法
刘慧超, 王志君, 梁利平
2020, 49(5): 700-708. doi: 10.12178/1001-0548.2019291
摘要:
针对现有视频加密算法复杂度高的问题,提出一种低复杂度的纹理自适应视频加密算法。该算法直接利用视频编码DCT系数和运动矢量建立阈值自适应的纹理估计模型,以此检测视频纹理区域并进行加密。考虑到视频编码效率和格式兼容性,选择纹理区域的DCT系数符号和MVD符号进行加密。该算法以应用广泛的H.264/AVC视频编解码器为验证平台,实验结果表明,该文提出的加密算法在确保视频内容安全性和压缩编码效率的同时,加密算法复杂度降低,待加密数据量减少。与现有纹理检测模型相比,该文纹理检测算法复杂度低,能够适用于实时性视频加密应用场景。
计算机工程与应用
基于堆叠沙漏网络的量体特征点定位
邹昆, 王伟灿, 董帅, 李文生
2020, 49(5): 709-717. doi: 10.12178/1001-0548.2019122
摘要:
为提高复杂背景和任意着装情况下的量体特征点定位精度,将堆叠沙漏网络(SHN)引入人体图像量体特征点定位中,并针对SHN模型输出特征图分辨率过低导致定位精度不足的问题,构建了一种Deconv-SHN模型。一方面用多个反卷积层代替初始模型的输出层以提高输出特征图的分辨率,另一方面基于Smooth L1和局部响应对目标函数进行了优化。在自建的6 700幅正面人体图像数据集上对Deconv-SHN模型、SHN模型以及传统算法进行实验的结果表明,Deconv-SHN模型在复杂背景和任意着装情况下的特征点定位精度较传统算法有显著提升,也明显优于SHN模型,基本满足人体参数测量应用的要求。
Multi-Strategy Dynamic Fruit Fly Optimization Algorithm for Continuous Optimization Problems
SHI Jian-ping, LI Pei-shen, LIU Guo-pin, LIU Peng
2020, 49(5): 718-731. doi: 10.12178/1001-0548.2019088
摘要:
Fruit fly optimization algorithm (FOA) is a new global optimization algorithm inspired by the osphresis and vision behaviors of the fruit flies, which has been shown to have a strong capacity for solving continuous optimization problems. However, the candidate solutions of FOA could not take values those are negative, and the basic FOA is also faced with the challenges of poor diversity of the swarm and weak local search ability. To overcome these limitations synthetically, this study presents an improved FOA based on multi-strategy evolution and dynamic updating of swarm optimal information (MDFOA), aiming at well balancing the global search and local search abilities. In the proposed MDFOA, an effective candidate solution generating method and a new control parameter are introduced to improve the convergence performance. Moreover, a real-time update mechanism of the global optimal information is designed to further improve the convergence speed of the algorithm. 29 complex continuous benchmark functions are used to test the effectiveness of the proposed method. Numerical results show that the proposed MDFOA is superior to several other algorithms, such as the basic FOA, six variants of FOA, and two state-of-the-art intelligent optimization algorithms.
基于异常移动网络的地铁大客流演化研究
王璞, 周梦楠, 黄智仁
2020, 49(5): 732-738. doi: 10.12178/1001-0548.2019294
摘要:
为了揭示城市轨道交通大客流的演化机制,该文引入了异常移动网络的概念,并利用复杂网络分析技术,对比研究了深圳地铁正常客流和大客流状态下异常移动网络的结构复杂性和动态演变过程;提出了能有效识别异常移动网络关键节点的指标。研究结果表明,随着大客流的集聚和疏散,异常移动网络呈现从入度“长尾”到出度“长尾”的演变,网络结构在无标度网络与随机网络间转换。研究结论可为地铁大客流预警、制定客流组织管理方案提供参考依据。
基于图卷积神经网络的位置语义推断
吴睿智, 朱大勇, 王春雨, 秦科
2020, 49(5): 739-744. doi: 10.12178/1001-0548.2020152
摘要:
挖掘位置社交网络(LBSNs)中的签到数据背后所蕴藏的信息是城市计算、智慧城市的重要研究方向,其中一个关键的任务是推断位置语义。位置语义因其在位置检索、位置推荐、数据预处理等领域的广泛应用而受到越来越多的关注。现有的推断方法倾向于手工提取位置的时空特征或用户签到活动的时空模式训练分类器进而推断位置语义。然而,提取有价值的时空模式或时空特征是一项困难的任务。该文提出一种新的基于图卷积神经网络的位置语义推理模型(SI-GCN)。SI-GCN利用node2vec和变分自编码器来学习位置的空间和时间特征。构建用户−位置访问二部图,利用图卷积神经网络来捕获用户签到活动中的高阶信息。此外,SI-GCN引入自注意力机制区分用户−位置访问二部图中不同邻居节点的贡献。SI-GCN在两个真实签到数据集上的实验表明,SI-GCN比现有3种算法具有更好的推断性能。
面向嵌入式CGI的内存破坏漏洞挖掘研究
王东, 张小松, 陈厅
2020, 49(5): 745-750. doi: 10.12178/1001-0548.2019233
摘要:
AFL-CGI-wrapper (ACW)是桌面CGI程序的漏洞自动挖掘方法,其利用QEMU仿真器执行二进制CGI来实施模糊测试。但在嵌入式设备中直接应用ACW进行CGI漏洞挖掘会面临两个难题:1) 固定输入模型难以应对嵌入式设备的多样性;2) 主模块跟踪难以覆盖依赖外部调用的分支路径,导致漏洞挖掘效率低下。针对这两个问题,一种基于反馈的惰性输入模型和选择性外部函数跟踪被提出,并在原型系统BCFuzzer中实现。最后使用实际的嵌入式CGI程序集进行了实验,结果表明相比现有方法,其能自动探索更多的代码路径,也能更快地发现更多未知漏洞。
基于卷积神经网络的抽油机故障诊断
杜娟, 刘志刚, 宋考平, 杨二龙
2020, 49(5): 751-757. doi: 10.12178/1001-0548.2019205
摘要:
为提高抽油机的故障诊断性能、减少诊断模型的硬件存储,设计了基于轻量注意力卷积神经网络和示功图的故障诊断方法。首先,将示功图的位移−载荷数据转换为图像,诊断模型的基础结构采用深度分离卷积,提出一种可嵌入连续卷积层的正则化注意力模块,对每个卷积层的通道进行压缩、注意力计算,并根据注意力建立通道失活机制,输出具有特征抑制或加强的注意力特征图。其次,在模型学习算法上,提出注意力损失函数抑制易分样本对模型训练损失的贡献,使模型训练关注难分样本。最后通过仿真实验验证有效性,结果表明该模型硬件存储仅为5.4 MB,故障诊断精度达95.1%,满足抽油机工况检测的诊断精度要求。
大气低频声信号识别深度学习方法研究
吴涢晖, 赵子天, 陈晓雷, 邹士亚
2020, 49(5): 758-765. doi: 10.12178/1001-0548.2019297
摘要:
针对全面禁核试低频声监测中需要对大气低频声信号进行有效识别的问题,对深度神经网络中的卷积神经网络进行了研究,提出了一种将低频声信号转换为图像,然后采用卷积神经网络进行识别,并对学习过程进行改进的方法。将该方法与基于人工设计特征的支持向量机方法进行了对比实验,实验结果表明,在训练数据集不大的情况下,通过改进学习过程的卷积神经网络可以挖掘出信号的潜在特征,具有和支持向量机同等的识别能力。
复杂性科学
基于多模体特征的科学家合作预测
曹红艳, 许小可, 许爽
2020, 49(5): 766-773. doi: 10.12178/1001-0548.2019173
摘要:
科学学随着科学本身的发展已成为近年来国内外研究的热点,科研组织与知识传播的重要结构基础—科学家合作网络因此受到学者们的广泛关注。在此情况下,科学家合作网络中的合作形成及合作权重强弱成为很有意义的研究问题。该文提出了基于多模体特征和机器学习框架的链路预测和权重预测方法,将实验结果与几种经典方法进行对比,发现该方法可以有效提高预测的准确率,链路预测最高可提高8.9%,而权重预测最高可提高59.6%。该研究有助于预测科研网络中科学家合作的可能性及其合作权重,进而挖掘科学家合作网络的结构特性对学者科研产出和团队合作的深刻影响。
基于引文分析的科学家投入产出绩效算法研究
郭强, 陈清文, 刘建国
2020, 49(5): 774-779. doi: 10.12178/1001-0548.2018236
摘要:
该文提出了一种考虑投入和产出的科学家绩效算法。考虑到科学家的沟通、时间等投入成本,该算法以科学论文中目标科学家的合作作者数和机构数作为输入变量,以合作发表的文章及其被引数作为输出变量。基于输入和输出数据,建立科学家投入产出绩效评价模型。在实证数据上的实验结果显示,相对于发表文章数、总引用量、I10指数和H指数等指标,该方法可以更准确地识别出获诺贝尔奖的科学家,算法的AUC值为0.7957,比总引用量指标的准确度提高了8.77%。此外还发现大部分科学家获奖前的投入产出绩效高于获奖后科学家的投入产出绩效。该工作对科学地评价科学家的绩效具有重要意义。
基于关键词的知识图谱挖掘信息技术学科演化趋势
李丽霞, 任卓明, 张子柯
2020, 49(5): 780-787. doi: 10.12178/1001-0548.2019221
摘要:
瑞士国家科学基金会(SNSF)作为瑞士最主要的科研基金提供机构,以促进瑞士科技创新的发展为主要任务。因此,从SNSF数据中挖掘创新型国家瑞士的信息学科研究现状和研究趋势,可以启发我国科研人员和科技管理人员的前瞻性思考。该文抽取了1999−2018年来源于SNSF数据库的科研基金项目完整信息,分析了信息技术学科科研基金中的关键词知识图谱的演化情况;发现信息技术从围绕原始分布式系统等软件开发研究演化成以机器学习、深度学习为中心的人工智能研究;接着采用层级结构分布图将信息技术和数学的关键词交叉分布情况可视化,值得注意的是密码学和算法是信息技术与数学学科最明显的交叉研究内容,而且交叉研究频繁的研究内容相对发展得更好;通过计算不同时间段关键词分布的Kullback-Leibler(KL)散度分析信息技术与数学的学科交叉情况,发现这两个学科的交叉研究经历了迅速发展后进入较稳定、成熟的状态。
基于密切接触者人数推断新冠肺炎疫情发展趋势
谭索怡, 曹自强, 秦烁, 陈洒然, 赛斌, 郭淑慧, 刘楚楚, 蔡梦思, 周涛, 张伟, 吕欣
2020, 49(5): 788-794. doi: 10.12178/1001-0548.2020263
摘要:
密切接触者人数由于数据基数大且受统计口径变化影响较小,更能客观地反映新冠肺炎疫情的发展趋势。该文分析发现,2020年1月底−2月中旬北京市密切接触者转诊人数在新增确诊中的占比由50%提高接近100%,证实了严密筛查密切接触者并采取隔离措施对阻断新的传播风险的有效性。进一步对全国数据进行分析发现,全国累计密切接触人数逐步稳定在感染者数量的8倍左右,而新增密切接触者的增长率与5~6天后的新增确诊病例的增长率变化趋势一致。因此,追踪新增密切接触者的变化趋势,能提前一周左右推断新增确诊病例的变化,有利于各地医疗卫生机构做好应急准备工作,提前调度并储备相应救治物资,有效提升疫情防控效率。
利用基本信息和行为数据发现高校贫困学生
聂敏, 张杨, 邓辉, 王伟, 夏虎, 周涛
2020, 49(5): 795-800. doi: 10.12178/1001-0548.2020139
摘要:
高校学生的扶贫助困工作一直是教育各界关注的重点,如何利用有效的大数据分析手段减轻评审工作量和公平化评审流程,从而实现高校精准扶贫的目标,是一项值得深入研究的问题。该文以高校学生行为数据为基础,结合高校数据的时序性特点,抽取学生基本信息和行为数据的多维特征,提出基于深度学习理论的CW-LSTM算法进行预测。最后使用真实数据对模型进行验证,结果显示,该方法优于朴素贝叶斯算法和决策树算法。