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    1. 基于语义分割的遥感影像建筑变化检测
    尹美杰, 倪翠, 王朋, 张广渊
    应用科学学报    2023, 41 (3): 448-460.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.007
    摘要848)      PDF(pc) (6613KB)(244)    收藏
    遥感影像变化检测是利用多时相影像确定一定时间内地物或现象的变化,提供地物空间变化的定性与定量信息。传统遥感影像变化检测方法主要基于地面纹理及空间特征的方法,存在着难以精确识别遥感影像中新增建筑物的问题,为此该文提出了一种基于 UNet网络的遥感影像建筑物变化检测方法。首先,将轻量级高效通道注意力机制网络(efficientchannel attention network, ECANet),注入到原 UNet 网络模型,调整并优化网络结构,提升影像分割的准确度。然后改进 SENet 网络参数,提高遥感影像中的建筑物变化检测的精度。该文在高分辨率数据集 LIVER-CD 上进行实验,结果表明,所提方法的语义分割准确度达到99.03%,建筑变化检测准确率达到 98.62%。相比于其他方法,该方法增强了影像的有效特征,提升了遥感影像中地面建筑物的检测精度。
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    2. 基于知识图谱的报文故障分析与检索
    嵇文路, 邓星, 朱红勤, 赵杨, 江结林
    应用科学学报    2023, 41 (3): 378-390.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.002
    摘要769)      PDF(pc) (1490KB)(191)    收藏
    针对电网规模扩大带来的故障分析模式复杂、故障排除困难等问题,提出一种基于知识图谱的报文故障分析与检索方法。首先通过自然语言处理技术结合专家文档,完成电力调度故障知识图谱的构建。然后将专家知识以原子规则(不可分割的规则) 的形式存储于图谱中,实现智能化故障分析、检索及辅助维护人员决策等目标,从而提高业务过程效率。最后结合知识图谱与日志信息,利用神经网络分析故障成因,从多个潜在解中获取最优解。实验结果表明: 在真实数据和合成数据上,该方法能获得很好的故障分析与检索效果。
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    3. 基于博弈论和粒子群优化的移动边缘计算任务卸载方法
    李晗, 孟顺梅, 蔡志成
    应用科学学报    2023, 41 (3): 405-418.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.004
    摘要760)      PDF(pc) (1603KB)(107)    收藏
    移动边缘计算(mobile-edge computing, MEC)是一种新兴的计算范式,移动设备可以通过将计算密集型任务卸载到边缘服务器上来降低本地计算能耗和计算时延。首先,该文研究了在微蜂窝基站密集区域场景下的多移动设备独立任务集计算卸载问题,其中每个微蜂窝基站配备了一个计算性能有限的MEC服务器。为了尽可能地降低移动设备的任务集计算能耗和计算时延,使用博弈论的方法将该问题建模为一个非合作多移动设备计算卸载策略博弈。通过对该博弈的分析,证明了其纳什均衡的存在性和有限改进性。然后,设计了一个基于博弈论的分布式计算卸载算法(game theory based distributed computation offloadingalgorithm, GDCOA),并在GDCOA中引入了一个基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO) 的移动设备任务集卸载策略改进算法(PSO based improving computationoffloading policy algorithm, PSOIPA)。GDCOA 在有限次迭代后可以达到一个均衡状态。最后,通过仿真对比实验证明了本文所提出的算法GDCOA可以获得较好的计算卸载性能。
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    4. 面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法
    杨君, 朱颖雯
    应用科学学报    2023, 41 (3): 369-377.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.001
    摘要730)      PDF(pc) (1627KB)(178)    收藏
    边缘计算在处理大量计算复杂的任务时,可能会引发任务实时执行效果下降以及能耗高等方面的问题。为此提出一种面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法,首先根据实时保证率将任务分流到云计算和边缘计算,然后基于弹性资源特性提出能耗感知的资源调度策略,为实时任务生成虚拟资源配置方案,最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性,该算法可以在保证实时性的前提下降低能耗。
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    5. 多群落粒子群优化供应链数据中心任务调度
    曾磊, 白金明, 刘琦
    应用科学学报    2023, 41 (3): 419-430.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.005
    摘要714)      PDF(pc) (1585KB)(102)    收藏
    针对数据中心规模和任务需求不断增加带来的服务效率降低等问题,提出了一种负载均衡多群落粒子群优化任务调度方法。通过改进的适应度函数对任务的最大完工时间和各机器完工时间方差进行组合优化以提升集群的负载均衡性;利用新的自适应惯性权重函数改进粒子搜索效率,提升算法收敛速率;采取新的粒子初始化方法提高初始解的质量和多样性,并利用多群落粒子协同搜索使得最终结果更加接近最优解。在阿里巴巴数据中心的公开数据集上对算法性能进行了验证和对比,实验结果表明,该方法能够提高数据中心在多样化供应链环境下的任务调度效率。
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    6. 面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究
    彭凯, 刘培琛, 许小龙, 周星宇
    应用科学学报    2023, 41 (3): 391-404.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.003
    摘要711)      PDF(pc) (7892KB)(84)    收藏
    针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。
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    7. 三维点云表示的人体动作序列预测
    王辉, 丁铂栩
    应用科学学报    2023, 41 (3): 461-475.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.008
    摘要700)      PDF(pc) (9984KB)(96)    收藏
    目前对三维人体动作序列的预测工作相对较少,且主要使用三角形网格表示人体模型,不如三维点云那样简单又容易获取。为此,该文用三维点云表示人体模型,提出一种基于MeteorNet 的点云动作序列预测方法。将动作序列中不同时刻的三维点云融合在一起,寻找点的时空邻域进行分组;叠加三层 Meteor 模块在时空邻域聚合信息,以获取点云序列的时空特征;通过三层全连接网络预测动作的点云坐标。实验结果表明,该方法预测出的人体动作与真实动作的误差较小。
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    8. 基于矿工的改进哈希时间锁定协议
    左宇轩, 强振平, 代飞, 苏世琪, 梁志宏
    应用科学学报    2023, 41 (3): 431-447.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.006
    摘要698)      PDF(pc) (900KB)(57)    收藏
    针对哈希时间锁定协议无法实现跨链资产转移的问题,提出一种基于矿工的改进哈希时间锁定跨链交互协议。首先,在原子交换过程中加入了椭圆曲线加密算法,该算法使矿工在目标链上安全的生成与锁定交易,以完成用户的跨链资产转移;然后,在协议中加入了矿工节点的竞争选取算法与奖惩算法,以实现一种新的币信证明共识机制;最后,对协议中的智能合约及其功能函数进行了详细阐述。在以太坊私链平台上进行仿真实验,结果表明该协议可安全地完成跨链资产转移,有效地激励矿工积极参与跨链交易。
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    9. 基于区块链的高校校际联盟图书资源共享系统
    王锋, 刘琳琳, 刘扬, 白浩, 张强
    应用科学学报    2023, 41 (3): 515-526.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.012
    摘要684)      PDF(pc) (1017KB)(72)    收藏
    针对高校图书馆资源共享建设中存在的信息孤岛、重复建设、资源利用率低等问题,提出基于区块链技术构建校际联盟图书资源共享系统,通过智能合约定制校校双方、多方之间灵活多变的图书租借策略,周期性完成租借清算;通过 API 接口与校内图书管理系统进行无缝对接,实现链上租借流程的自动化和可追溯。该系统利用区块链技术的信任构建优势,完善高校图书馆之间的共享模式,提高了图书资源利用的边际效应,可有效激发高校图书共享的内生动力。
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    10. 一种可信执行环境下的联邦逻辑回归评分卡系统
    史汶泽, 陆林, 秦文杰, 于涛
    应用科学学报    2023, 41 (3): 488-499.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.010
    摘要678)      PDF(pc) (940KB)(83)    收藏
    为了构造评分卡模型并保证数据的隐私性,提出一种可信执行环境下的联邦逻辑回归系统。该系统利用可信执行环境的强安全性来抵御参数交互过程中的推演攻击,通过联合归一化和改进的联邦平均方法分别解决局部数据尺度的不一致性和类别不均衡分布下的评分卡模型有效性问题。在一个公开信用卡违约数据集上的测试结果表明: 所提出的改进联邦平均方法与典型联邦平均方法相比,能更有效地应对类别不均衡分布问题;与同态加密联邦学习系统相比,能大大提高执行效率。
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    11. 应用掩码区域卷积神经网络的文本检测模型
    赵小薇, 季明辉, 徐秀娟, 沈家乐
    应用科学学报    2023, 41 (3): 527-540.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.013
    摘要673)      PDF(pc) (8568KB)(78)    收藏
    提出一种基于掩码区域卷积神经网络的文本检测模型。首先从扩大模型感受野并尽可能保持模型效率的角度出发,针对残差神经网络中的瓶颈结构进行优化,构建基于结构优化的残差神经网络(residual network based on structural optimization, ResNetSO);然后去除冗余特征以提高融合后特征质量,并将空间注意力机制应用于特征金字塔网络,构建了基于下层特征指导的特征金字塔网络(feature pyramid network based on lower feature guidance,FPNetLFG)。在两个公开数据集上的实验结果表明: 包含 ResNetSO 和 FPNetLFG 两个模块的模型应用在级联区域卷积神经网络、递归特征金字塔和可切换空洞卷积的目标检测模型中,分别可以带来 0.8% 和 0.3% 左右的 F1 值提升,从而说明了该方法的有效性和普遍适用性。
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    12. 基于DBAFFNet的低照度图像增强
    罗凡, 熊邦书, 余磊, 汪婉灵
    应用科学学报    2023, 41 (3): 476-487.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.009
    摘要667)      PDF(pc) (38794KB)(40)    收藏
    针对当前低照度图像增强后存在色偏、细节损失和噪声放大的问题,提出了基于双分支自适应特征融合网络的低照度图像增强方法。首先,设计自适应特征融合模块,在深层特征中融合更多细节和颜色信息;其次,构建通道及空间注意力模块,使网络着重于图像细节和颜色的恢复;最后,根据 Retinex 理论设计 Poisson-Retinex 损失函数,抑制图像的噪声,从而提高图像的增强效果。在多个数据集上的主观和客观对比结果表明,所提方法不仅能恢复增强图像的颜色和细节,而且能更好地抑制噪声,从而获得良好的增强效果。
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    13. 北斗卫星导航产业发展态势的多维度预测方法
    柳占杰, 孙艺新, 袁嘉琪, 刘哲, 唐雪华, 张永生, 高明哲
    应用科学学报    2023, 41 (3): 500-514.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.011
    摘要659)      PDF(pc) (704KB)(142)    收藏
    针对北斗市场发展过程中不同维度市场产值的预测需求,从整体产值、产业链、上市公司市值等 3 个不同维度构建了北斗市场产值预测模型。从整体市场产值预测需求出发,研究对比了不同预测模型的产值预测方法及精度,得到不同数据情况下的模型选择参考;基于产业链的产值发展数据,采用不同的经济预测模型,实现单一产业链或整体产值的统计预测;基于上市公司市场产值的预测方法,对特定上市公司、整体北斗市场等不同维度和层次的市场产值进行跟踪和预测。最后,通过实验验证分析了不同模型和方法的精度和可行性,分析在不同数据基础和预测需求条件下的适用方法,为满足不同维度的北斗市场产值预测提供数据和决策支持。
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    14. 中文目录
    应用科学学报    2023, 41 (3): 1-0.  
    摘要613)      PDF(pc) (79KB)(62)    收藏
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    15. 英文目录
    应用科学学报    2023, 41 (3): 2-0.  
    摘要582)      PDF(pc) (47KB)(12)    收藏
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    16. 基于多特征卷积神经网络的哨兵二号影像地物分类
    黄显培, 孟庆祥
    应用科学学报    2023, 41 (5): 766-776.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.05.004
    摘要166)      PDF(pc) (1320KB)(182)    收藏
    空间分辨率为10 m的哨兵二号影像在原始的GoogLeNet中以影像的光谱值作为输入,没有将影像中的地物视为一个整体对象,为了利用影像的面向对象特征,提出了基于多特征的Object-oriented GoogLeNet网络结构。Object-oriented GoogLeNet在原有模型的基础上,引入了面向对象的光谱特征和形状特征,充分利用了不同地物间差异的形状特征进行分类。在武汉市及其周边的无云影像制作的数据集上,Object-oriented GoogLeNet模型的分类结果总体精度在GoogLeNet基础上提升了1.773%。结果表明,引入面向对象的特征模型在哨兵二号遥感影像分类中效果更好。
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    17. 激光点云线性KNN算法FPGA实现及加速
    陈小宇, 阳梦雪, 李常对, 赵鹏程
    应用科学学报    2023, 41 (5): 831-839.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.05.009
    摘要164)      PDF(pc) (1729KB)(191)    收藏
    针对三维激光点云线性K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)搜索耗时长的问题,提出了一种利用多处理器片上系统(multi-processor system on chip,MPSoC)现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)实现三维激光点云KNN快速搜索的方法。首先给出了三维激光点云KNN算法的MPSoC FPGA实现框架;然后详细阐述了每个模块的设计思路及实现过程;最后利用MZU15A开发板和天眸16线旋转机械激光雷达搭建了测试平台,完成了三维激光点云KNN算法MPSoC FPGA加速的测试验证。实验结果表明:基于MPSoC FPGA实现的三维激光点云KNN算法能在保证邻近点搜索精度的情况下,减少邻近点搜索耗时。
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    18. 基于OCR和图像检测的盖章文书图像自动审核方法
    曹菁, 陈康, 齐宁, 夏鹏程, 邱渝
    应用科学学报    2023, 41 (6): 1058-1067.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.06.012
    摘要159)      PDF(pc) (2009KB)(145)    收藏
    本文基于OCR和图像检测技术设计并实现了一个解决盖章文书图像审核耗时、低效、准确率无保障问题的自动审核方法。具体包括三个部分:文字识别、印章识别和表格内容审核。其中文字识别部分包括带有角度的文本检测算法SegLink以及卷积递归神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN);印章识别部分包括印章识别与提取算法YOLOv3和印章内容识别方法——极坐标变换法;表格内容审核部分根据预设的规则对表格内容进行完备性和正确性检测。实验结果表明,该方法对此类盖章文书图像具有较高的审核准确率。
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    19. 面向单基地MIMO雷达的展开增广互质阵设计:低互耦和高自由度
    郝鸿浩, 赖欣, 韩盛欣来, 张小飞
    应用科学学报    2023, 41 (6): 911-925.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.06.001
    摘要158)      PDF(pc) (1050KB)(114)    收藏
    针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达互耦率高、自由度低的问题,提出了一种低互耦率、高自由度的展开增广互质阵MIMO雷达设计方式。首先在收发两端分别部署展开增广互质阵列。然后通过引入稀疏扩展因子,使展开增广互质阵列子阵的阵元间隔得到扩展,并得到所提出的展开增广互质MIMO雷达阵元位置的闭式表达式。随后通过广义和差联合阵列的概念,详细推导出了雷达的连续自由度和总自由度的闭式解。最后通过基于空间平滑的多重信号分类方法得到波达方向(direction of arrival,DOA)估计。与其他互质MIMO雷达结构相比,所提出的展开增广互质MIMO雷达能够获得更多的连续自由度并具有更低的互耦率。仿真结果验证了所提出的雷达结构在DOA估计方面的有效性和优势。
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    20. 基于压缩激励残差分组扩张卷积和密集线性门控Unet歌声分离方法
    张天骐, 熊天, 吴超, 闻斌
    应用科学学报    2023, 41 (5): 815-830.   DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2023.05.008
    摘要142)      PDF(pc) (6107KB)(171)    收藏
    针对Unet频域歌声分离网络模型对语音时序信息的捕获困难以及底层特征利用率不高的问题,设计了一种相比于基线Unet网络参数量更小且歌声分离效果更好的卷积神经网络。首先设计了一种残差分组扩张卷积结合压缩激励模块,并将其引入到编码和解码阶段,该模块在参数量减少和增大网络感受野的同时自适应学习不同通道的重要特征,不但增强了有用特征,而且还抑制了无用特征。其次在传输层将线性门控单元采用密集相加连接来增强网络在特征传递过程中对时序特征的获取,并且使用扩张卷积来代替普通卷积以扩大网络的感受野。最后使用注意力门控机制来代替基线Unet中的跳跃连接以加强网络对底层特征的利用。在Ccmixter和MUSDB18数据集中进行实验,与基线网络相比,歌声分离的性能指标都有提升,并且其参数量大约只有基线网络的1/5。
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