应用科学学报

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2021, 39(3): 0-0.

摘要 ( 1497 )

PDF (80KB) ( 203 )

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基于脑电信号深度学习的情感分类

郝琰, 石慧宇, 霍首君, 韩丹, 曹锐

2021, 39(3): 347-346. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.001

摘要 ( 2060 )

PDF (2087KB) ( 357 )

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情感脑电研究作为人工智能高级阶段的重要任务，近年来受到越来越多的关注。情感脑电分类广泛应用于人机交互、医学研究等领域。该文以轻量级的卷积神经网络为核心，设计了情感脑电分类模型，以DEAP（dataset for emotion analysis using physiologicalsignals）提供的情感脑电图数据为基础，将其中的观看视频划分为唤醒度和愉悦度2个维度。为了获得频域信息，提取了theta、alpha、beta和gamma波段的功率谱密度特征进行评估，并将功率谱密度矩阵表示为二维灰度图像。然后将该图像输入到卷积神经网络训练分类模型并完成2个维度的分类任务。实验结果表明，与传统机器学习相比，卷积神经网络具有更好的分类效果，唤醒度分类准确率达到了82.33%，愉悦度分类准确率达到了75.46%。

动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别

司马懿, 易积政, 陈爱斌, 周孟娜

2021, 39(3): 357-356. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.002

摘要 ( 1787 )

PDF (1528KB) ( 89 )

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考虑到人脸表情演变是一个持续过程，相比于静态图像，动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型，利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量，通过计算特征向量间的欧氏距离，定位出具有最大表情强度的完全帧，进而获取人脸表情序列数据；为了进一步验证定位模型的准确性，分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验，所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%；利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别，在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%，87.23%和87.88%，结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧，并取得了令人满意的人脸表情识别效果。

基于ResUNet和Dense CRF模型的地震裂缝识别方法

杜承泽, 段友祥, 孙歧峰

2021, 39(3): 367-366. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.003

摘要 ( 1754 )

PDF (11549KB) ( 115 )

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针对人工解释地震资料耗时长、效率低、受主观因素影响较大的不足，提出了一种基于ResUNet和全连接条件随机场（dense conditional random field，Dense CRF）模型的裂缝识别方法。该方法首先使用ResUNet模型提取地震振幅数据体中裂缝的不同分辨率的特征，实现地震裂缝识别；然后利用Dense CRF模型进一步优化识别结果，从而实现地震裂缝的精准识别。将该方法与传统UNet、ResUNet模型在合成地震振幅数据体和F3工区地震数据体进行了实验比较，结果表明运用所提方法识别的裂缝更准确、裂缝尺寸更细、连续性更好。

基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割

于群, 张建新, 魏小鹏, 张强

2021, 39(3): 378-377. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.004

摘要 ( 1753 )

PDF (8083KB) ( 292 )

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计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量，提高手术成功率，因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果，该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net（cascaded separable and dilated residualU-Net，CSDResU-Net）的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作，解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题；通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积，能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征，从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明，CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%，同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。

追踪物理学中的跨领域模因

周毅, 闫光辉, 卢彬炜, 王珊, 李世魁, 卫祥, 杨仕博, 靳丹

2021, 39(3): 387-386. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.005

摘要 ( 1628 )

PDF (9348KB) ( 58 )

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以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。

无人机空对地毫米波通信路径损耗预测

杨婧文, 朱秋明, 王健, 姚梦恬, 陈小敏, 仲伟志

2021, 39(3): 398-397. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.006

摘要 ( 1840 )

PDF (10079KB) ( 259 )

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针对无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）空对地毫米波通信经历的复杂传播环境，综合考虑室内、室外和雨衰等多种影响因素，建立了一种UAV空对地复合传播路径损耗的预测模型。该模型采用楼房密度和高度参数描述城市、郊区和乡村等不同场景，结合UAV高度计算视距（line-of-sight，LoS）路径的出现概率，并获得UAV空对地传播损耗的统计平均值。针对大学校园中不同距离和高度的场景，利用射线跟踪理论分析方法对本文预测模型进行仿真验证。结果表明，该方法获得的统计预测结果与特定场景下射线跟踪确定的计算结果在3种高度下的最大误差分别为5.2 dB、4.8 dB和7.2 dB，说明所提方法可用于城市、郊区和乡村等场景UAV空对地毫米波传播损耗的预测及通信系统性能评估。

轨道交通网络平台的网络外部性对客流的影响研究

陈跃刚, 杜兴龙

2021, 39(3): 409-408. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.007

摘要 ( 1689 )

PDF (234KB) ( 106 )

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轨道交通网络能吸引路网上的客流，因此可以缓解交通拥堵和环境污染等城市问题。采用效用函数构建平台客流模型，并从网络平台视角刻画轨道交通网络平台的客流状态。追踪中国上海相关数据，运用普通最小二乘法、工具变量法——二阶段最小二乘法、异质性分析、稳健性检验等处理方式，对比分析直接网络外部性效应与交叉网络外部性效应，实证检验直接网络外部性与交叉网络外部性对平台上的客流影响。结果显示：增加站点数量对乘客选择轨道交通出行的意愿影响有限；上海轨道交通网络平台的客流规模超过平台自身的最佳荷载量，导致乘客数量源源不断地流失。

考虑顾客放弃和服务台数量可变的联络中心排队模型

藏万斌, 李军祥

2021, 39(3): 419-418. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.008

摘要 ( 1563 )

PDF (734KB) ( 165 )

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在高峰时段或紧急事故下，当排队的顾客数量超过限定的瓶颈阈值时，可以申请开启新的服务台。该文根据现实情况考虑增加座席疲劳度和顾客耐烦性等限制条件，以成本最优为目标建立考虑顾客放弃和服务台数量可变的多渠道联络中心排队模型。运用ProModel软件对联络中心排队模型整体的性能进行仿真分析，并与传统的呼叫中心排队模型进行对比，验证其有效性。结果表明，当等待的顾客数量达到峰值时，以队列阈值为条件控制服务台数量的联络中心排队模型较于传统模型而言，不仅能改善系统整体的运营效率，而且可以使总座席数量保持在合理的范围内，以控制人力成本、降低顾客的损失成本及损失率、提高座席的服务水平。

基于FSCD-CNN的深度图像快速帧内预测模式选择算法

崔鹏涛, 张倩, 刘敬怀, 周超, 王斌, 司文

2021, 39(3): 433-432. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.009

摘要 ( 1586 )

PDF (636KB) ( 257 )

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针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题，提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先，从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元（largest coding unit，LCU）划分深度为标签获取训练集；其次，构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络（fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network，FSCD-CNN）；最后，对深度图LCU进行划分深度预测，跳过部分编码模式决策，实现最佳LCU划分。实验结果表明，与相关文献对比，所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间，实验验证了其有效性和可靠性。

基于改进的MMR算法的新闻文本抽取式摘要方法

程琨, 李传艺, 贾欣欣, 葛季栋, 骆斌

2021, 39(3): 443-442. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.010

摘要 ( 1889 )

PDF (677KB) ( 353 )

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提出了基于最大边缘相关（maximal marginal relevance，MMR）的新闻摘要方法以及基于支持向量机（support vector machine，SVM）和MMR相结合的新闻摘要方法。其中，第1种方法是对传统MMR模型进行了改进，第2种方法使用了改进MMR模型对SVM分类结果进行了二次选择。实验表明：相比于传统MMR模型，该文提出的基于改进MMR的摘要方法和基于SVM-MMR的摘要方法的平均准确率分别提升了0.148、0.204，且基于MMR的新闻摘要方法的摘要效率约为基于SVM-MMR的摘要方法的3倍。改进的MMR算法更加适用于对摘要效率要求高的应用场景，特别是对长文本进行摘要。基于SVM-MMR的摘要方法则更适用于生成对文本内容覆盖相对全面的摘要。

基于夜光遥感影像的海峡西岸经济区城市发展时空格局演变分析

谢金龙, 李熙, 徐慧敏

2021, 39(3): 456-455. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.011

摘要 ( 1711 )

PDF (6229KB) ( 177 )

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基于VIIRS时序夜光遥感影像，运用夜间灯光统计分析、位序-规模法则分析以及夜间灯光发展指数分析等方法，在地市级和区县级尺度上对2012—2019年海西经济区城市规模时空演变过程进行了分析。结果表明，2012—2019年海西经济区夜间灯光总量呈现沿海高内陆低的不均衡分布，而内陆地区的夜间灯光增长率相比沿海地区更显著。位序-规模分析发现，海西经济区地市级和区县级首位城市规模均逐渐增强，地市级捷夫指数维持在0.95左右，区县级捷夫指数呈逐渐减小趋势，城市间规模发展逐渐均衡。夜间灯光发展指数分析发现，海西经济区各城市夜间灯光分布水平与人口分布水平逐渐趋同，沿海地区城市（特别是汕头、揭阳等）相比内陆地区城市趋同趋势更加明显，各城市内部呈现均衡向好的发展趋势。研究表明，海西经济区在今后的发展规划中应因地制宜地发挥区位与生态优势，促进沿海地区与内陆地区协调发展；密切城际交通，进一步促进区域发展一体化；挖掘粤东地区的发展潜力，加强同粤港澳地区的城际交流，为海西经济区发展注入新的外部力量。

长江中游经济带土地利用转型风险评估

王凯, 张绪冰, 卓成刚, 胡守庚

2021, 39(3): 469-468. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.012

摘要 ( 1605 )

PDF (2051KB) ( 67 )

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长江中游经济带土地利用转型过程可能导致的经济、社会及生态风险，将影响该区域甚至全国的可持续发展，研究其土地利用转型的风险评估方法至关重要。该文设计了基于“压力-状态-响应”框架的土地利用转型风险评价指标体系，利用基于熵权的逼近理想解排序法评价了土地利用转型的风险，应用障碍度分析法识别土地利用转型风险因子，分析了1990—2015年长江中游经济带土地利用转型的经济、社会与生态风险的分布状态与变化趋势，完成对各时期区域土地利用转型风险的风险因子识别，为提高长江中游经济带土地利用转型的影响研究效率，推进土地利用转型的风险评估工作提供技术支持。

改进支持向量机分类方法及其在原发性肝癌筛查中的应用

曹国刚, 李梦雪, 陈颖, 曹聪, 王孜怡, 房萌, 高春芳, 刘云翔

2021, 39(3): 481-480. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.013

摘要 ( 1672 )

PDF (316KB) ( 188 )

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为了尽早检测出原发性肝癌患者，辅助医生进行医疗决策，提高患者临床疗效，提出一种基于临床常规检验指标的筛查方法。该方法使用支持向量机建模，采用差异进化算法进行参数优化，以接收者操作特征曲线下面积的值作为模型评价测度，将得到的最优模型用于检验数据识别，以判断该数据属于健康、良性病变还是原发性肝癌。此外，还根据临床需求绘制分类模型的性能指标曲线和阈值查找表，由用户选择阈值，使预测性能进一步提升。实验结果表明：与其他5种分类方法相比，该方法建立的模型具有更好的性能，其准确度可达0.94，Kappa系数可达0.90。研究结果可辅助医生进行原发性肝癌早期筛查，提高患者长期生存率。

基于用户会话的TF-Ranking推荐方法

贾丹, 孙静宇

2021, 39(3): 495-494. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2021.03.014

摘要 ( 1635 )

PDF (357KB) ( 157 )

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基于用户会话日志，提出了一种融合XGBoost和门控循环单元网络的TF-Ranking推荐方法。该方法利用门控循环单元学习用户行为。首先，利用XGBoost进行特征提取，克服了传统方法中数据模型复杂的缺陷，使数据模型在保持原始属性的基础上大大降低了复杂度；其次，利用改进后的Dropout网络对数据进行处理，使得召回率提高了1.32%；最后，基于Learning to Rank与Pairwise方法训练用户会话数据，尽可能为用户提供一个与查询内容相关性较强的正向排序推荐清单。实验在Trivago RecSys Challenge 2019数据集上进行。结果表明，所提出的推荐算法在召回率和平均倒数排名上均有提高，而且可以应用于大规模数据推荐。

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