应用科学学报

Select

1. 数字图像隐写分析综述

王子驰, 李斌, 冯国瑞, 张新鹏

应用科学学报 2024, 42 (5): 723-732. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.05.001

摘要（391）

PDF（pc）（2695KB）（438）

数字隐写是机密信息安全传递的重要方式，将机密信息隐藏于普通多媒体数据（图像或视音频）中可以实现隐蔽传输。而发现机密信息的隐蔽传输可采用隐写分析技术，隐写分析根据隐写引起的载体数据统计异常来判断多媒体数据是否含有秘密信息。近年来，隐写与隐写分析在相互对抗中不断进步与发展。随着社交网络的兴起，数字图像已成为社交媒介之一并广泛传播。本文以数字图像为例，梳理了近十余年数字图像隐写分析研究的发展现状；综述了传统隐写分析与深度学习隐写分析；探讨了各类方法面临的挑战，并展望了隐写分析的发展趋势。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

2. 跨通道交互注意力机制驱动的双流网络跨模态行人重识别

何磊, 栗风永, 秦川

应用科学学报 2024, 42 (5): 884-892. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.05.014

摘要（197）

PDF（pc）（4390KB）（391）

现有的跨模态行人重识别方法不能同时兼顾模态间与模态内的目标行人差异，很难提升检索准确度。为解决这一问题，引入跨通道交互的注意力机制，增强行人特征的鲁棒提取能力，有效抑制冗余特征的提取并获得更具辨别力的特征表达。进一步，联合异质中心三元组损失、三元组损失和身份损失进行监督学习，有效结合了行人特征的跨模态类间差异和类内差异。实验证明了所提方法的有效性。与7个已有的经典方法相比，所提方法在两个标准数据集RegDB与SYSU-MM01上都取得了较好的性能效果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

3. 零知识证明下可审计追溯区块链隐私保护模型

吴勐, 戚湧

应用科学学报 2024, 42 (4): 598-612. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.004

摘要（199）

PDF（pc）（558KB）（339）

为解决区块链网络中各节点共享账本导致敏感数据暴露，以及隐私数据加密导致无法审计追溯的问题，提出一种基于有向图和零知识证明的可审计追溯的区块链隐私保护模型。该模型基于Hyperledger Fabric开源框架进行扩展，有效继承Fabric的特性，通过对链上交易信息加密，利用Pedersen承诺和Schnorr类型的零知识证明生成平衡证明、追溯证明、资产证明和一致性证明，以提供快速的、可证明正确的隐私数据审计；利用有向图结构账本构建交易图，实现对区块链上交易信息的可追溯性，并对前向交易生成证明验证追溯的正确性。实验结果表明，所提出的模型以不到10%的吞吐量为代价在Fabric上实现了完整的审计和可追溯，其性能更优于现有的相关模型。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

4. 融合标题情感和话题特征的新闻推荐算法

艾均, 洪星琦

应用科学学报 2024, 42 (5): 810-822. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.05.008

摘要（187）

PDF（pc）（1748KB）（271）

文本是新闻最主要的媒介，传统基于情感词典的新闻推荐算法在分析情感词汇时，通常会忽略词典外的词汇情感，使得情感词汇标记不全，导致预测准确度不高和排序性能不佳等问题。针对这些问题，提出了一种推断未知词汇情感的启发式方法，设计了一种对应的新闻推荐算法来验证其有效性。构建标题-情感词-情感字三部图模型，将情感词典中的词汇情感扩散到单个的字，通过情感词和情感字得到了标题情感。首先，用词袋模型提取出标题的话题特征。然后，计算标题之间的情感相似度和话题相似度，并将两种相似度融合作为综合的相似度评价指标。接着，选取与目标新闻相似度较高的新闻作为邻居。算法通过邻居新闻的时均点击量，预测出目标新闻的时均点击量，将时均点击量视为目标新闻的预测评分，最终将评分排序实现对用户的新闻推荐。在真实的网易热榜新闻数据集上验证了该方法的可行性与有效性。对比其他算法，本文算法的平均绝对误差最优准确度提升了2.2%~3.4%，均方根误差最优准确度提升了2.3%~2.9%，归一化折损累计增益平均得分提升了0.7%~1.8%。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

5. 基于预训练大语言模型的实体关系抽取框架及其应用

魏伟, 金成功, 杨龙, 周默, 孟祥主, 冯慧

应用科学学报 2025, 43 (1): 20-34. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2025.01.002

摘要（245）

PDF（pc）（1446KB）（251）

实体关系抽取是构建大规模知识图谱和专业领域数据集的重要基础之一，为此提出了一种基于预训练大语言模型的实体关系抽取框架（entity relation extraction framework based on pre-trained large language model,PLLM-RE），并针对循环经济政策进行了实体关系抽取研究。基于所提出的PLLM-RE框架，首先使用RoBERTa模型进行循环经济政策文本的实体识别，然后选取基于Transformer的双向编码器表示（bidirectional encoder representation from Transformers,BERT）模型进行循环经济政策实体关系抽取研究，以构建该政策领域的知识图谱。研究结果表明，PLLM-RE框架在循环经济政策实体关系抽取任务上的性能优于对比模型BiLSTM-ATT、PCNN、BERT以及ALBERT，验证了所提框架在循环经济政策实体关系抽取任务上的适配性和优越性，为后续循环经济领域资源的信息挖掘和政策分析提供了新思路。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

6. 基于CRTNet的低照度图像增强方法

江泽涛, 黄景帆, 朱文才, 黄钦阳, 金鑫

应用科学学报 2024, 42 (6): 934-946. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.004

摘要（488）

PDF（pc）（4085KB）（209）

针对低照度环境下获取的图像与颜色失真问题，该文结合了通道注意力和空间注意力的机制，提出了一种基于颜色还原Transformer网络（color restoraration Transformer networks,CRTNet）的低照度图像增强方法。CRTNet由颜色注意力模块（color attention module,CAM）、颜色映射模块（color map module,CMM）和顺序增强结构组成。首先，CAM分为颜色通道注意力模块和颜色空间注意力模块两部分，利用Transformer的全局信息捕捉能力，颜色通道注意力模块关注有意义的颜色通道并赋予更高权重，生成通道注意力向量，颜色空间注意力模块使用三层卷积结构，关注高维空间中的空间细节信息，生成空间注意力权重图；其次，CMM通过线性拟合过程提取图像高维特征，对64D空间中的特征进行通道和空间两个维度的缩放和平移获得图像全局信息和细节信息，并与原始图像特征相结合，补充原始图像特征中颜色、亮度、对比度和细节等信息，实现颜色增强；最后，采用顺序增强结构，将CMM的输出作为输入重复进行3次CAM和CMM操作，以拟合更高阶的函数映射，实现低照度图像的有效增强。对公共数据集的实验和用户研究表明，所提方法在定量测量、细节与颜色复原方面取得了最好的结果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

7. 基于锁模激光器的FBG电流传感器高速解调系统

王华, 何群, 谭如超, 武冬, 方一诺, 马跃辉, 严开全, 牟成博

应用科学学报 2024, 42 (6): 903-911. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.001

摘要（537）

PDF（pc）（2185KB）（190）

智能电网可靠、安全、经济、高效的发展目标，对电流参数的检测速率提出了更高的需求。本文开展了锁模激光器对基于磁致伸缩效应的光纤布拉格光栅（fiber Bragg grating,FBG）电流传感器复用实现高速解调的实验研究，首次将时间拉伸-色散傅里叶变换（time-stretch dispersive Fourier transformation,TS-DFT）技术与光纤电流传感技术进行了结合。固定于磁致伸缩材料表面的FBG能够感知通电螺线管产生的磁场所引发的材料应变。TS-DFT技术可将应力引起的FBG波长偏移映射为时域上反射脉冲的时延偏移实现高速解调。在0~4.5 A电流范围内对2个传感FBG的波长复用进行监测，系统的解调速率高达69.6 MHz，该技术在电流或磁场传感领域有广阔的应用前景。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

8. 面向视频的人脸特征计算方法

王莹笑, 杨彦红, 谭云峰

应用科学学报 2025, 43 (1): 137-153. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2025.01.010

摘要（136）

PDF（pc）（730KB）（176）

本文梳理了近五年视频人脸识别领域的研究成果，对比分析了采用的面向视频的人脸特征计算方法，主要分为传统人脸特征计算方法、深度学习人脸特征计算方法、特征聚合和特征融合方法。传统特征提取方法包括线性的和非线性的，深度学习特征提取方法包括非时空特征提取方法和时空特征提取方法。特征聚合和特征融合方法能够整合多个特征源以及融合不同时间段的特征，提高识别性能。此外，本文还统一分析了相关文献用到的算法、算法的优势、评价指标以及应用，能为实际应用中的视频人脸识别系统提供更可靠和高效的解决方案。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

9. 一种多模态知识图谱实体对齐方法

刘炜, 徐辉, 李卫民

应用科学学报 2024, 42 (6): 1040-1051. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.012

摘要（608）

PDF（pc）（1304KB）（156）

多模态知识图谱的融合需要解决知识融合过程中的实体对齐问题。在多模态知识图谱中，多模态属性可以提供关键对齐信息来提升实体对齐的能力。本文提出一种基于多模态属性嵌入和图注意力网络的多模态知识图谱实体对齐方法。首先，根据多模态知识图谱中图像、文本和图谱结构信息，将多模态知识图谱划分成子图；其次，利用图注意力网络提取文本和图结构信息，利用视觉几何组（visual geometry group,VGG）网络提取图像特征信息；然后，将文本、图像和图结构特征生成嵌入表示到向量空间；最后，综合子图的多模态特征和图结构特征用于对齐。实验结果表明，在对齐任务中该模型相比于4种基线模型性能有明显提升（Hits@1、Hits@10和MRR提升了10.64%、5.60%和0.227）。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

10. ECG-UNet——基于U型结构的轻量化医学图像分割算法

裴刚, 张孙杰, 张佳鹏, 庞俊

应用科学学报 2024, 42 (6): 922-933. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.003

摘要（616）

PDF（pc）（2125KB）（152）

近年来，Transformer模型改善了深度神经网络在传统医学图像分割领域性能欠佳的问题，但因庞大的计算参数量而难以应用于移动端，为此提出一种轻量化网络ECG-UNet。首先，在保持模型性能的前提下，在瓶颈处采用线性映射与注意力相结合的策略替代普通卷积，以减少网络的参数量；同时，在网络中引入轻量化多层感知机模块，从而在图像中学习到关于分割目标更多的位置信息；其次，使用空洞卷积来获取更大的感受野；最后，在跳跃连接上加入门控注意力机制，增强网络中的特征传播，以相对较小的计算代价换取模型性能的进一步提升。在BUSI和ISIC2018两个数据集上对该模型进行验证，结果表明：本文提出的网络结构相较于当前主流算法，在分割性能更佳的情况下大大降低了计算资源的消耗。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

11. 融合Transformer的剩余使用寿命预测模型

郑红, 刘文, 邱俊杰, 余金浩

应用科学学报 2024, 42 (5): 847-856. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.05.011

摘要（223）

PDF（pc）（711KB）（145）

剩余使用寿命（remaining useful life,RUL）预测对大型设备的故障预测与健康管理十分重要。然而，一些设备监测数据具有维度高、规模大、强耦合、参数时变等非线性特征，这些特征会导致RUL预测的准确性较低。为此引入Transformer解码器，并通过多头注意力机制综合全局信息，提出了一种基于多尺度双向长短期记忆网络和Transformer的神经网络模型，以提高模型预测精度。选取航空发动机作为研究对象，使用各个模型在NASA的C-MPASS数据集上进行对比实验，结果表明，在剩余使用寿命预测方面，该文提出的融合Transformer模型的多尺度双向长短期记忆网络模型在准确率和均方根误差指标上均优于其他对比模型。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

12. 脉冲神经网络基准测试及类脑训练框架性能评估

胡汪鑫, 成英超, 何玉林, 黄哲学, 蔡占川

应用科学学报 2025, 43 (1): 169-182. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2025.01.012

摘要（133）

PDF（pc）（805KB）（145）

随着脉冲神经网络（spiking neural network,SNN）研究需求的不断增长，开源类脑训练框架也迅速发展。然而，目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题，提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法，即直接替代梯度反向传播训练方法以及从人工神经网络（artificial neural network,ANN）到SNN的转换训练方法分别设计了卷积神经网络和全连接深度神经网络模型，并使用MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR-10基准图像数据集，以训练时间和分类准确率为评估指标，比较了不同类脑训练框架的性能差异。研究结果表明，在SNN直接训练中，类脑训练框架SpikingJelly在训练时间和分类准确率方面均表现优异；而在ANN到SNN的转换训练中，Lava框架实现了最高的分类准确率。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

13. 基于多任务学习的课堂表情分类模型

贺加贝, 周菊香, 甘健侯, 吴迪, 温晓宇

应用科学学报 2024, 42 (6): 947-961. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.005

摘要（555）

PDF（pc）（1155KB）（132）

基于课堂视频图像理解的学生表情识别与学习情感分析技术已然成为当前智慧教育领域的研究热点，但在图像视频采集质量低、环境复杂、多目标遮挡严重的真实应用场景中往往面临很大的挑战。针对目前大多课堂表情分类模型仅关注离散表情单一维度存在的不足，提出了一种多任务识别的学生表情分类模型。首先，基于课堂表情分类模型构建了真实场景下的多任务课堂表情数据集，并通过数据平衡技术解决数据集类别标签分布不平衡问题。其次，提出了一种基于多任务学习的课堂表情分类模型，通过引入知识蒸馏并设计双通道融合机制，有效融合离散表情、人脸动作单元和效价-唤醒三个表情识别任务，利用多任务之间的关系进一步增强离散表情分类任务的性能。最后，该方法在多个数据集上与现有先进方法进行了实验对比分析，结果表明所提模型能够有效提升表情分类精度，且在课堂表情多任务识别中具有优越表现，为实现课堂情感多维度评估分析提供技术支持。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

14. 基于子领域适应和时空学习的脑电情感识别

唐意恒, 王永雄, 王哲, 张晓理

应用科学学报 2024, 42 (6): 1016-1026. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.010

摘要（608）

PDF（pc）（1384KB）（131）

在跨受试情感识别中，不同受试者的脑电样本分布存在显著差异，常采用域适应方法减小脑电信号的个体差异。然而，全局域适应忽略了不同情感类别子领域的脑电分布差异，降低了情感特征的可区分性。此外，脑电信号包含众多的电极通道，并且受试者也只在部分刺激期间达到预期情绪，因此通道间的复杂空间信息和脑电信号的关键帧学习也是亟待解决的难题。为解决上述问题，提出了一种基于子领域适应和时空学习的脑电情感识别网络。首先，利用模型中的子领域适应模块，通过最小化类内差异和最大化类间差异以减小子领域的差异损失；再利用时空特征提取器捕获空间关联性及时间上下文信息，提取判别性情感特征。最后，在DEAP数据集上进行了受试者独立实验，实验结果验证了所提方法的性能，唤醒和效价的分类准确度分别达0.688 0和0.696 8。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

15. 电磁近场测试平面扫描系统设计

贾洪川, 程鑫, 万发雨, RAVELO Blaise

应用科学学报 2024, 42 (5): 893-902. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.05.015

摘要（199）

PDF（pc）（6118KB）（130）

设计了一种测量电子器件电磁场分布的近场扫描系统，用于电磁兼容测试。首先，设计了一种四层印刷电路板结构的磁场探头，其工作频率达12 GHz，空间分辨率为2 mm，仿真与实测结果吻合较好，并对探头进行了校准。其次，实现了近场扫描的自动化，采用LabVIEW设计上位机软件，STM32作为运动控制核心，通过串口接收上位机数据，并控制步进电机带动探头移动，实现定点扫描，上位机通过局域网与矢量网络分析仪实现通信，完成数据的读取与保存。最后，通过上位机对数据进行可视化处理，在扫描完成时对结果进行校准，并实时生成被测物体的场强分布图，实现电磁场分布数据可视化。场强测试结果与电磁仿真结果吻合较好，可用于分析电磁耦合路径及实现近场与远场的转换。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

16. 基于Smartcheck的智能合约漏洞分析及其改进策略

费佳佳, 赵相福, 陈霄汉, 张登记

应用科学学报 2024, 42 (6): 1027-1039. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.011

摘要（528）

PDF（pc）（1568KB）（128）

Smartcheck是以太坊智能合约的一个典型的静态分析工具，其将基于Solidity语言的智能合约源代码转换为基于XML的中间表示，并依据XPath模式进行检查。虽然Smartcheck能够有效地分析许多安全漏洞，但部分漏洞的分析并不完善且收录的漏洞也不够完整。针对该问题，本文通过对漏洞原理的深入分析，在时间戳依赖、整数溢出和delegatecall等典型漏洞方面进一步完善了Smartcheck，并实现了一个新的检测工具SmartETH。通过真实大数据集和5份具体合约验证表明，SmartETH能够更好地检测出相关的漏洞，同时减少了大量漏洞的误报和漏报问题。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

17. 基于注意力时间卷积网络的加密流量分类

金彦亮, 陈彦韬, 高塬, 周嘉豪

应用科学学报 2024, 42 (4): 659-672. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.008

摘要（215）

PDF（pc）（609KB）（121）

针对目前大多数加密流量分类方法忽略了流量的时序特性和所用模型的效率等问题，提出了一种基于注意力时间卷积网络（attention temporal convolutional network,ATCN）的高效分类方法。该方法首先将流量的内容信息与时序信息共同嵌入模型，增强加密流量的表征；然后利用时间卷积网络并行捕获有效特征以增加训练速度；最后引入注意力机制建立动态特征汇聚，实现模型参数的优化。实验结果表明，该方法在设定的两项分类任务上的性能都优于基准模型，其准确率分别为99.4%和99.8%，且模型参数量最多可降低至基准模型的15%，充分证明了本文方法的先进性。最后，本文在ATCN上引入了一种基于迁移学习的微调方式，为流量分类中零日流量的处理提供了一种新颖的思路。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

18. 面向大规模飞行自组网的NBATMAN-ADV路由协议

王聪, 赵几航, 吴霞, 马文峰, 田辉

应用科学学报 2024, 42 (5): 837-846. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.05.010

摘要（161）

PDF（pc）（3107KB）（119）

飞行自组网是当前研究的热点，当无人机节点规模较大时，大量的路由开销可能会导致网络瘫痪，因此路由协议的设计具有挑战性。针对大规模无人机场景，首先提出利用统一连通支配集算法构建虚拟骨干网，目的是减少路由洪泛的节点数；其次在骨干节点上部署和运行NBATMAN-ADV路由协议，利用物理层数据的接收信号强度指标和信噪比评价链路质量，在减少路由开销的同时，能够快速感知链路的变化情况。仿真结果表明，较传统的先验式路由协议如优化链路状态路由和目的节点序列距离矢量，该路由协议在数据包交付率、端到端时延和吞吐量上均有明显的提升。在通信模块上的实验结果表明，该路由协议在多跳时延方面有较好的性能。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

19. 一种面向车联网的区块链模型

施智罡, 黄建华, 李天琪

应用科学学报 2024, 42 (4): 549-568. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.001

摘要（177）

PDF（pc）（906KB）（108）

目前业界正尝试使用区块链增强车联网应用的可靠性、信任和安全性，但区块链在性能上的不足使其难以适应车联网的移动性和实时性要求。针对上述问题，提出了一种基于虚拟分片和有向无环图（directed acyclic graph,DAG）的树状快速区块共识（tree-blockchainconsensus,TBC），通过固定可信节点进行共识，以减少对移动车辆节点的依赖性，基于DAG构建树形结构区块链，实现了区块的并行验证和上链。针对构建的树形结构区块链，提出了一种基于匹配码的虚拟分片验证机制，通过VRF函数和简单的哈希运算将验证节点和交易进行逻辑分组配对，确保了交易分片的随机性，减轻了验证过程的计算开销，提高了共识效率。安全性分析表明，TBC可以较好地应对网络中常见的恶意信息攻击、女巫攻击和中间人攻击。仿真实验表明，TBC的共识性能优于传统共识算法，可以满足车联网的应用需求。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

20. 一种基于轻量化卷积模块的语义分割网络

连晓峰, 康毛毛, 谭励, 王艳莉

应用科学学报 2025, 43 (1): 66-79. DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2025.01.005

摘要（127）

PDF（pc）（5717KB）（107）

融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案，但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此，提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先，设计了一种轻量的GDS-ECA卷积（Ghost-depthwise separable convolution with efficient channel attention）模块，利用深度可分离卷积替代Ghost卷积中的少量卷积操作，减少参数量和计算量，并添加注意力机制提升特征表达能力。其次，提出了特征提取网络BGTNet（bottleneck GDS-ECA attention transformer network），将GDS-ECA卷积应用于颈部模块的卷积层以提升网络的提取精度；此外，将特征金字塔网络（feature pyramid network,FPN）中的传统卷积替换为GDS-ECA卷积，构建轻量化特征金字塔网络，并结合BGTNet形成语义分割网络的主干网。最后在数据集COCO上进行了实验验证，改进后的模型处理图像时间缩短了7.3 ms，平均精度提升了1.5%。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

全文下载排行