应用科学学报

中文目录

2024, 42(6): 0-0.

摘要 ( 581 )

PDF (86KB) ( 73 )

相关文章 | 多维度评价

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

2024, 42(6): 903-911. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.001

摘要 ( 627 )

PDF (2185KB) ( 241 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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。

基于残差分层的归一化最小和LDPC译码算法

李贵勇, 王阳阳, 梁志勇

2024, 42(6): 912-921. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.002

摘要 ( 669 )

PDF (758KB) ( 107 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了进一步缩小最小和（min-sum,MS）算法和置信传播（belief propagation,BP）算法译码性能的差距，提高归一化最小和（normalized min-sum,NMS）算法的译码性能，提出了一种基于残差分层的改进归一化最小和低密度奇偶校验（low density parity check,LDPC）译码算法。首先定量分析MS算法存在的高估问题，利用BP算法和MS算法检验节点LLR消息的比值特性，求其归一化因子。为了降低译码的复杂度，根据最优归一化因子的变化特征，对其采用加权平均处理；为了降低平均迭代次数，加快译码的收敛速度，所提算法利用校验节点信息的残差特性进行分层处理，优先更新残差值较大的一层，在不同迭代之间动态地重新排列层。仿真结果表明，提出的RB_LINMS译码算法，在误比特率为10^-5时，相比于传统的NMS算法，其译码性能可获得0.26 dB的增益，平均迭代次数最多能够降低33.20%。因此，在复杂度略有增加的情况下，能够实现更快的收敛速度和出色的译码性能。

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

2024, 42(6): 922-933. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.003

摘要 ( 820 )

PDF (2125KB) ( 185 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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。

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

2024, 42(6): 934-946. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.004

摘要 ( 590 )

PDF (4085KB) ( 277 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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。

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

2024, 42(6): 947-961. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.005

摘要 ( 733 )

PDF (1155KB) ( 169 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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。

基于主成分特征向量的点云配准方法

赵夫群, 黄鹤, 耿国华

2024, 42(6): 962-976. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.006

摘要 ( 615 )

PDF (12494KB) ( 80 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

已有点云配准算法对杂乱点云的配准精度较低，耗时较长，为此提出一种基于主成分特征向量的点云配准方法。首先，通过描述点云曲率变化情况提取点云特征点集，并利用重心法使参考点云与待配准点云的特征点集的重心重合，实现初始位姿确定，达到点云粗配准的目的；然后，在迭代最近点算法进行迭代时，利用主成分分析算法对特征点集进行主成分分析，选取前三个主成分特征向量，通过刚体变换进行对应匹配，再利用欧氏距离寻找最近点，实现点云精配准。采用公共点云和文物点云数据模型对所提的配准方法进行验证，结果表明该方法比已有方法的配准精度平均提高了约12%，配准耗时平均降低了约10%，具有良好的配准结果。表明该基于主成分特征向量的配准方法是一种有效的点云配准方法。

基于Landsat-8影像的高原湖泊水体表面温度反演

杭媛芳, 张鹏林

2024, 42(6): 977-987. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.007

摘要 ( 688 )

PDF (645KB) ( 143 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

目前，在高原环境下的水体表面温度反演成果相对较少，本文结合Landsat-8影像和辐射传输方程法对纳木错湖水体表面温度进行反演并验证其有效性。首先，计算研究区的地表比辐射率；其次，计算同温度下黑体的辐射亮度；最后，利用普朗克函数计算水体表面温度并基于MODIS地表温度产品对反演结果进行验证。实验结果表明，湖泊水体表面温度反演绝对误差最小值为0.449 ℃、最大值为1.685 ℃，均方根误差最小值为1.269 ℃、最大值为1.781 ℃，反演结果与MODIS温度产品的日均温结果较接近，夏季湖泊水体表面温度变化特征基本与纳木错气温一致。该方法可为后续高原湖泊水体水表温度反演研究提供一定的参考。

基于激光点云的电力杆塔倾斜角度计算方法

黄科文, 蒙彦锡, 于昊田, 贾涛

2024, 42(6): 988-999. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.008

摘要 ( 769 )

PDF (10902KB) ( 66 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

本文旨在提出一种基于无人机激光点云数据的电力杆塔倾斜角度自动精准计算方法，用于解决电力杆塔人工巡检验收环节中倾斜度计算效率低下、过程繁琐、难度较高的问题。本方法利用无人机激光雷达获取复杂环境下的电力杆塔点云，采用分层密度统计与塔身结构提取方法，生成电力杆塔中轴方向线，并计算其与杆塔所处位置铅垂线的夹角，得到电力杆塔倾斜角度。为验证本方法的有效性，选取了不同地点4个待验收的杆塔进行实验，通过模拟仿真与影响因素分析，探索了电力杆塔倾斜角度计算的精度。结果表明，本方法对电力杆塔倾斜角度计算的平均绝对误差为0.017 4°，验证了其在电力杆塔人工巡检验收环节中倾斜度计算的有效性与可靠性。

基于混合采样和SE_ResNet_SVM的不平衡多分类研究

矫桂娥, 翁铜铜, 张文俊

2024, 42(6): 1000-1015. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.009

摘要 ( 653 )

PDF (837KB) ( 124 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对结构化多分类算法中不平衡数据集类别分布不均导致分类难度增加的问题，本文提出了一种基于混合采样、压缩与激励（squeeze and excitation,SE）模块、改进深度残差网络和支持向量机（support vector machines,SVM）的网络模型SNSMRS (SMOTEENN-mixed residual networks-SVM network)。首先，通过合成少数过采样和编辑最近邻技术来改善数据分布；然后，构建融合SE模块与通过融合批次归一化和群组归一化的深度残差网络来提取特征；最后，通过SVM进行输出网络模型。其中，SE模块增强了模型对特征的区分能力，提升了模型的鲁棒性；基于融合归一化的残差网络受批次大小的影响较小，并且避免了传统神经网络梯度消失和精度退化等问题，增强了网络的稳定性与准确度； SVM可以根据特征向量在空间上的分布进行全部特征的分割，特征利用率高，提高了模型的分类精度。在7个不同规模和领域的非平衡公开数据集上进行了对比和消融实验，结果表明，本文所提的网络模型SNSMRS不仅优于其他深度学习模型，而且相对于未改良的ResNet，Macro-F1和G-mean值分别提升了约3%和4%，同时在4个数据集上的Macro-F1和G-mean值均超过了95%。

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

2024, 42(6): 1016-1026. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.010

摘要 ( 781 )

PDF (1384KB) ( 241 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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。

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

2024, 42(6): 1027-1039. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.011

摘要 ( 672 )

PDF (1568KB) ( 182 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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。

一种多模态知识图谱实体对齐方法

刘炜, 徐辉, 李卫民

2024, 42(6): 1040-1051. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.012

摘要 ( 884 )

PDF (1304KB) ( 297 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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）。

基于差分隐私的非等距直方图发布算法

单丽洋, 陈学斌, 郭如敏

2024, 42(6): 1052-1063. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.013

摘要 ( 593 )

PDF (724KB) ( 127 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对直方图隐私泄露与分组数难以确定的问题，提出一种基于差分隐私的非等距直方图数据发布算法。首先，提出一种改进的定量化的综合评价指标，将直方图的分组评判标准定量化为特定的计算公式，以确定直方图最优分组数。然后，利用经验分布函数设计隐私预算分配方案，计算得出分组边界，从而构建非等距直方图。最后，根据非等距边界划分的分组，统计组内频数，对频数进行加噪，发布满足差分隐私的非等距直方图。实验结果表明，分组数的最优计算及非等距的实现，保证了直方图发布数据的准确性和隐私性，同时仍能保证直方图的分布特征不受影响，该文所提发布算法的均方误差与同类精确的直方图发布（accurate histogram publication,AHP）算法相比降低了99%。

利用邻近度与内容特征的用户识别方法

卢菁, 尤晨璐, 盖祺凯, 刘丛

2024, 42(6): 1064-1077. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.014

摘要 ( 586 )

PDF (734KB) ( 36 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

社交网络对用户拓扑结构进行了获取限制，使得利用结构特征进行识别的方法准确率大大下降。利用邻近度与内容特征的用户识别方法构建了一个融合属性特征、结构特征与内容特征的基于XGboost的半监督网络模型，将跨社交网络用户识别问题转换为二分类问题。针对无法获得完整用户拓扑结构与种子用户不足的问题，提出显式好友与隐式好友的提取方法，根据待匹配用户对好友网络中的显式匹配用户对、隐式匹配用户对与其他好友将好友网络融合，结合用户重要度改进LINE算法二阶邻近度的经验概率，获取待匹配用户对的结构特征；将用户发文时间序列特征、生成内容关键词重叠度特征与关注用户标签特征作为生成内容特征；最后将属性特征、结构特征与内容特征进行融合完成用户识别。在真实数据集上的实验证明了本方法的有效性。

基于稳态集-射极饱和电压的IGBT功率模块疲劳失效模型的研究

鹿靖, 李游

2024, 42(6): 1078-1088. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.06.015

摘要 ( 609 )

PDF (796KB) ( 88 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着绝缘栅双极型晶体管（insulated gate bipolar transistor,IGBT）功率模块在民用和军用领域应用的不断深入，IGBT功率模块在长时间电-热应力下的疲劳老化问题越来越突出。本文基于半导体物理和器件可靠性理论，研究IGBT功率模块封装失效的产生原因，分析焊料层和键丝失效的作用机理和表现特征。在研究IGBT通态电压模型的基础上，提出了一种基于稳态集-射极饱和电压的IGBT功率模块疲劳老化模型，实现对焊料层疲劳和键丝疲劳等封装老化问题的综合表征。搭建IGBT功率模块的电-热老化实验测试平台，进行了功率循环老化实验验证，结果表明本文模型可以较为准确地评估IGBT功率模块封装的疲劳老化程度。

当期目录