小型微型计算机系统

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李璐君,韩冰,张华良,刘广辉,李庆鑫,

2020, 41(3): 449-453.

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串联6自由度工业机器人是工业自动化的核心装备，因此，讲授其工作原理的机器人学课程是众多机器人相关专业的核心课程之一.当前的机器人学课程存在工业机器人控制系统封闭，无法支持底层控制算法开发测试的问题.此外，单纯地对机器人控制算法进行计算机仿真也存在着不够直观感性的问题.本文介绍了一种采用工业机器人硬件本体，并基于Matlab/Simulink软件建模和自动代码生成，进行开放式机器人学算法验证的教学系统，最后以机器人倒立摆控制的验证与实现为例，介绍了教学系统的具体应用，证明了开放式机器人教学系统具有教学适用性、开放性、可扩展性和友好的人机交互等特性，在培养学生设计、开发和验证机器人控制算法方面有着积极的意义.

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开源社区问题解决过程人员参与积极性的影响因素分析

刘晔晖,赵海燕,曹健,陈庆奎

2020, 41(3): 454-463.

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在现代开源软件项目的组织中,经常采用问题库来跟踪和讨论软件开发项目中的错误、任务组织以及新的需求.每个人都可以在问题库中提交问题,某些开发人员则自愿或者被邀请对该问题进行讨论和回答,显然,开发人员的积极参与对于问题解决至关重要.然而,目前为止,对开发人员在问题解决过程中的参与积极性究竟受到了什么因素的影响还没有进行过系统的研究.因此,文章在开源社区Github上选取了23个项目共57,244个问题进行了研究,其中10个为流行度高的项目,13个为问题具有标签的项目.运用关联规则挖掘的方法,对问题解决过程影响参与者积极性的多个潜在影响因素进行了分析,得出了有意义的结论.这些结论为指派问题回答人员或者开发自动推荐回答人员的工具提供了有益的参考.

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机器阅读理解的技术研究综述

徐霄玲,郑建立,尹梓名

2020, 41(3): 464-470.

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机器阅读理解(MRC，Machine Reading Comprehension)是自然语言处理领域一个重要的研究方向.相关模型研究在直接提取篇章内容作为答案方面已经有了较大进展;现阶段研究重点是：在获取关键信息的基础上，如何整合外部知识，为人们提供更准确、更符合人类语言习惯的答案.本文对近几年机器阅读理解研究进展从四个方面进行综述，首先介绍了该任务构成要素和发展情况;其次梳理了四种类型数据集在数量、内容、难度上的变化;然后对预训练模型、注意力机制、记忆网络等方法进行介绍，比较了各个模型在不同类型数据集上的表现;最后，在上述内容基础上，对现有数据集的局限性、模型间的依赖性、未来研究热点等多方面提出思考.

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移动机器人多目标搜寻的D*-蚁群融合算法

胡立坤,王帅军,吕智林,朱文天

2020, 41(3): 471-476.

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针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上耗时长、路径质量较差;而对于原始D*算法路径转角大、转角次数多、较复杂地图下规划量大、生成路径贴近障碍物且多目标搜寻中无法实现最短遍历等缺点,通过改进原始D*算法的启发函数和子节点扩展方式,将蚁群算法的评价函数用改进D*算法来计算.基于格栅法建立地图模型,在不同复杂度的地图选取多个目标进行对比仿真实验,结果证明了该融合算法的高效性和针对不同环境的适应性.

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基于重构邻域策略的分解多目标进化算法

曹鸽,郭海东,王丽萍,徐梦娜,

2020, 41(3): 477-484.

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MOEA/D算法的每个子问题都从邻域中选取父代解进行交叉变异,邻域结构在整个进化过程中维持不变,在一定程度上限制了父代选择的范围,算法在搜索后期会出现种群退化、收敛速度放缓等问题.为解决以上问题,本文提出了重构邻域策略改善父代解集质量来提升种群逼近Pareto前沿面的速度.改进算法MOEA/D-RNS改变了原始框架下的父代选择方式,从子问题邻域和精英解组成的新邻域集合中选择父代.其中,精英解分两步筛选确定,利用更新策略筛选出预备精英解集,再通过计算每个预备精英的潜力值,并根据潜力值排序来选择精英解集.在不改变邻域规模情况下,改善了父代解集质量,同时提升了解集的多样性,加快了种群收敛速度.在2至10维DTLZ1-4系列测试问题上对算法进行性能测试,实验结果表明,本算法能有效平衡算法收敛性与多样性.

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SLTA-PathSim：一种融合节点属性和文本信息的相似性度量算法

刘辉林,闫娜,罗梦莹

2020, 41(3): 485-490.

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作为融合大规模信息的有效工具，异质信息网络在数据挖掘任务中一直具有重要的实用意义.文献信息网络作为一种典型的异质信息网络，基于其的作者相似性度量问题近年来得到了广泛的关注.尽管PathSim算法在解决该问题上取得了很好的效果，但该方法仅仅关注网络结构和元路径下的语义信息，忽略了节点属性和文本信息等因素的影响.在PathSim算法的基础上，本文提出了SLTA-PathSim算法，该算法包括基于节点属性的SL-PathSim（Signature Location-PathSim）算法和基于文本信息的TA-PathSim(Title and Abstract-PathSim)算法.通过在AMnier数据集上查找与指定作者相似的Top-k作者，验证了SLTA-PathSim的有效性.

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接触图辅助的过程重采样蛋白质构象空间优化算法

李章维,余宝昆,胡俊,周晓根,张贵军

2020, 41(3): 491-496.

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蛋白质的三维结构是研究其生物功能及活性机理的基础.为了提高蛋白质结构的预测精度，在进化计算的框架下，提出一种接触图辅助的过程重采样蛋白质构象空间优化算法（Contact Map-assistedProcess Resampling Protein Conformation Space Optimization Algorithm，CMPR）.CMPR算法基于残基接触图设计打分模型，用于选择构象以构建过程片段库，使用基于过程重采样策略的片段组装技术执行变异操作，残基接触先验知识和种群进化过程统计知识辅助采样，可以增强近天然态构象区域的搜索能力，提高蛋白质结构预测精度.在12个测试蛋白上的实验结果表明，所提方法具有良好的近天然态构象采样能力和较高的预测精度.

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无线传感器网络数据的个性化加权在线集成学习算法

刘伟,王琦,于化龙

2020, 41(3): 497-501.

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作为一种数据采集型网络,无线传感器网络有效地提高了人们获取客观物理信息的能力,已成为智慧生活的重要一环.然而,无线传感器网络数据是一种流数据,显著特点在于具有时间顺序性,实时性高,容易受外界因素干扰,且易产生分布漂移等特点.要利用无线传感器网络建立精确可靠的预测模型,就要兼容其上述特性.为此,本文提出了一种个性化加权在线集成算法,其个性化特征在于将集成中每个个体分类器的权重与样本集分布的相似性相关联,即当接收到一个新的数据块时,首先假定其符合多维高斯分布,进而计算其与之前数个数据块的K-L散度值,也即相似度,最后根据该值来确定各个数据块所对应分类器的投票权重.通过实验分析,该方法能够在线响应无线传感器网络数据流,且与传统的在线学习算法相比,具有更高的预测精度.

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玻璃窗上水滴运动控制的实时绘制算法

唐勇,刘培艺,张鹏,李颖,

2020, 41(3): 502-505.

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针对目前雨场景中,玻璃窗上水滴运动模拟不真实的问题,提出一种水滴运动控制的实时绘制算法.首先,采用离散环境中的粒子系统,考虑重力的作用效果,结合随机数构造不同形状的静态水滴,解决水滴建模时仅使用一个球体所引起的水滴形状单一性问题;然后,以垂直玻璃表面上的水滴真实受力模型为基础,引入空气阻力控制因子,对水滴速度进行计算,改善目前水滴运动长度不可控问题;最后,综合考虑水滴受力和相邻网格对水滴的亲和度,结合自定义的风力因子和弯曲因子,确定水滴运动方向,增强玻璃窗上水滴运动的真实感.实验对比和分析表明,本文方法能够在玻璃窗上实时绘制出逼真的水滴运动效果.

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一种改进相关滤波目标跟踪算法

王旭,刘毅,李国燕

2020, 41(3): 506-510.

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针对运动目标跟踪算法在复杂环境中精度下降、跟踪目标出现遮挡或形状尺度变化时导致跟踪失败等问题，提出一种改进的相关滤波跟踪算法.采用改进方向梯度直方图与图像颜色进行特征融合增强算法对目标特征的表达能力，通过引入运动方向场并结合响应因子对当前跟踪状态进行评价，在发生形变、遮挡等情况下对目标进行找回，最后加入自适应尺度调整策略，提高算法在目标尺度变化时的适应能力.通过实验分析，本文算法在复杂场景下检测性能与传统算法相比有较明显提升.

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移动云环境下的实时协同编程机制及策略研究

高丽萍,赵春芽

2020, 41(3): 511-518.

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随着云服务理念的普及，移动云环境不仅为我们提供安全稳定和高效的信息服务，也为我们的协同交互任务带来了很大挑战，传统的一致性维护算法在移动云环境下不能够很好地扩展.实时协同编程研究是协同设计的重要方向，传统的方式一般是在版本控制和加锁状态下，数据采用全复制的模式，在实际云环境状态下，这种方式不能够保证高的响应性和扩展性.这篇论文是在移动云环境下根据共享锁的一些结论，根据代码节点之间的关系，采用基于依赖节点的部分复制的方案，考虑到移动云环境下的不同体系结构，客户端资源有限性，效率和扩展性等方面，提出了适合移动云环境下的无冲突的并发控制算法和操作转换，使用这种方式，用户可以实时高效的编程.并采用Vaadin框架设计了一个基于浏览器的实时协作编辑系统（CloudCode），可为客户端提供意识支持，并证明了算法的可行性和有效性，最终显示了该设计理念更符合用户的意愿.

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融合项目和用户隐式反馈的个性化推荐系统

李昆仑,苏华仃,戎静月

2020, 41(3): 519-525.

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推荐系统中奇异值矩阵分解在用于预测用户对项目的评分时，大都只是单一的考虑项目隐式反馈或用户隐式反馈，由此造成用户对项目的评分不太精确.针对这一问题本文提出了融合项目和用户隐式反馈的个性化推荐系统，即将基于项目隐式反馈的矩阵分解与基于用户隐式反馈的矩阵分解以一定的权重相结合，除此以外我们还融入了项目与项目和用户与用户的相关性函数，以此来体现隐式反馈信息的重要程度.为进一步提高本文提出的矩阵分解评分模型的预测精度，我们还对相似性度量方式进行了改进，即同时考虑用户项目评分和项目的属性信息.经验证本文算法对预测评分的精确度有了一定程度的提高.

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中概股的新闻极性市场预测研究

赵澄,童川,王万良

2020, 41(3): 526-531.

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股票市场的预测一直是数据研究热点，但是受到很多因素的影响，其预测难度较高.新闻是影响股价的重要因素，投资者也经常依赖新闻进行股票交易与决策，因此对新闻的剖析可以为投资者提供有效信息.新闻作为非结构性数据运用到股票预测中困难重重，而随着机器学习技术和自然语言分析技术的发展，使得该问题的解决成为了可能.目前国内外资本市场政策上的显著差异性导致越来越多的国内企业在国外上市，而关于中文新闻对中概股预测影响的研究却很少.本文提出了一种新的循环评估支持向量机（Cyclic Evaluation Support Vector Machine，CE-SVM）模型，并将其应用于新闻极性对中概股预测的研究中.实验证明，CE-SVM相比起朴素贝叶斯模型提高了4%的准确率，证明了方法的有效性.

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动态奇异值网络的三维模型识别

罗文劼,张涵,倪鹏,田学东

2020, 41(3): 532-538.

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卷积神经网络的兴起产生了大量基于视图的三维模型识别方法，不同的视图融合方式影响了网络模型的特征提取性能.本文提出了一种自适应视图融合方法，将视图的动态奇异值信息作为三维模型的特征描述符，获得三维模型全局特征的方式由区域化分块、自适应SVD（Singular Value Decomposition）分解和维度压缩三部分组成，通过分块后的子区域极大地关注三维模型的局部特征，并用自适应的方法判断每个局部特征的影响大小，最后维度压缩去除较小影响的数值.动态奇异值网络是将这三部分作为卷积神经网络的后端，形成一个端对端（end to end）可训练的三维模型特征提取框架.与当今先进方法相比，在ModelNet40数据集上的分类和检索结果分别提升了1.2%和0.8%，在ModelNet10和ModelNet40的Top-10平均检索精度分别提高了3.7%和4%.

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融合多特征的垃圾评论检测模型

原福永,刘宏阳,王领,冯凯东,黄国言

2020, 41(3): 539-543.

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在线评论已经是影响用户决定是否购买该产品或者服务的重要因素,因而一些不法分子会创建虚假、恶意的评论,对用户和商家造成不良的影响,所以能够快速准确的检测垃圾评论是一个很急迫的需求.已有的研究主要是针对评论文本进行分析,忽略了其它的外部特征并且在准确性上有待提高.本文在评论文本的基础上,考虑了评论者的特征和评论的商品的特征,提出了一种融合多特征的垃圾评论检测模型将三个特征统一考虑进行垃圾评论的检测.首先,使用融入全局局部注意力机制的卷积神经网络构建评论特征提取模型;其次,分别使用神经网络及卷积神经网络构建评论者及商品特征提取模型;最后,将三个特征模型融合,构成垃圾评论检测模型.通过在真实的数据集上测试证明了本模型的有效性.

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一种解决受约束的非光滑伪凸优化问题的新型神经网络方法

喻昕,伍灵贞,汪炎林

2020, 41(3): 544-550.

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非光滑伪凸优化问题涉及科学与工程应用的诸多领域,是非光滑凸优化问题的扩展,同时也是一种特殊的非凸优化问题,具有十分重要的研究价值.针对这类问题,提出了一种基于微分包含的新型神经网络模型,用来解决带有等式与不等式约束的非光滑伪凸优化问题.通过严谨的理论分析证明新型神经网络的轨迹可以在有限时间内进入到可行域,且最终会收敛于原始优化问题的最优解,最后通过仿真实验的方式验证新型神经网络的有效性与准确性.与现有神经网络相比,新型神经网络具有以下优势:避免预先计算任何的精确惩罚因子,降低计算复杂度;初始点可以取实数空间任意有效值,不受限制;模型结构相对简单.

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融合卷积神经网络和注意力的评论文本情感分析

朱烨,陈世平,

2020, 41(3): 551-557.

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针对现有文本情感分析算法中网络模型输入单一，同时缺乏考虑相似文本实例对整体分类效果影响的现状，提出一种融合卷积神经网络和注意力的评论文本情感分析模型.首先，利用KNN算法得到加权文本矩阵，获得相似文本特征，使得分类特征更加丰富.然后，通过加权文本矩阵与原始文本矩阵构建注意力，捕获更多关键信息，使模型做出准确的判断.最后，使用双通道卷积神经网络模型对文本情感分类.本文在三个不同的数据集上进行大量实验，表明本算法可以有效利用文本特征间的依赖性，获取更多有用特征.同时根据准确率、召回率、精确率、F1值等衡量指标，表明本文所使用的模型相较于其他算法效果更优，实现了良好的分类性能.

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基于级联卷积神经网络的彩色图像三维手势估计

刘玮,戴仕明,杨文姬,杨红云,钱文彬

2020, 41(3): 558-563.

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估计手的三维姿态是人机交互中重要的组成部分.针对从单个彩色图像估计准确的三维手势困难这一问题，提出了一种基于级联卷积神经网络的估计方法，该级联网络分三阶段，手部掩膜估计、二维手势估计和三维手势估计，三阶段级联网络进行端到端的训练，可以实现相互促进，最终优化三维手势估计的准确性.在两个公共数据集上进行了实验，实验结果表明该级联网络产生了卓越的三维手势估计精度，验证了该级联网络的有效性.

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基于STM32的mbed OS移植与低功耗研究

张翔,杨东升

2020, 41(3): 564-568.

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mbed OS是ARM公司新推出的物联网嵌入式系统，它提供了高效开发物联网产品所需的所有功能，开发流程简单、应用广泛.为满足物联网硬件及能耗的需求，本文提出了以基于STM32上的mbed OS移植方案，突破了mbed OS所适用芯片的局限性，对mbed OS的低功耗模式进行了研究，提出了优化功耗的可行性策略，同时针对mbed OS未涉及的看门狗功能，设计了一种在该系统下的实现方案并提出了低功耗模式下的运行策略，通过能耗测量实验证实了mbed OS功耗性能可观.

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能量收集和能量协作菱形信道的功率分配策略

孙莉,李陶深,王哲

2020, 41(3): 569-574.

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基于能量收集和双向能量协作的菱形信道，提出一种实现系统端到端的吞吐量最大化的功率分配和能量转移策略.该策略将能量收集的高斯菱形信道模型扩展为双向能量协作的菱形通信网络模型，在满足传输节点间能量和数据因果关系约束条件下，构建了系统吞吐量优化模型.通过延迟策略将问题分解为功率分配问题和各时隙的能量转移问题，利用定向注水算法求解实际消耗功率分配，原问题的最优解最终通过求解所分离的两个问题获得.仿真结果表明，与基于无能量协作和基于单向能量协作的功率分配策略相比，本文的功率分配策略显著提高了系统的吞吐量.

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一种带权单链表多分支树云数据完整性验证方案

朱彧,陈越,严新成,王晓晶

2020, 41(3): 575-580.

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随着云存储技术的不断发展，越来越多的用户选择将自己的数据存储到云系统中，这节约了用户成本，但同时也使得用户失去了对数据的直接掌控权.数据完整性验证方案可以向用户提供数据完整性证据，但多数支持全动态操作的方案存在计算和带宽开销大的问题.本文对多分支树进行改进，提出了基于带权单链表多分支路径树的云数据完整性验证方案（weighted single linked list large branching tree scheme,WSLBTS）.将树的叶节点设置为链表，降低了树的高度，减少了计算和存储开销;引入节点权值以发现多次动态操作后树的不平衡状态并进行再平衡，提高了节点更新效率;引入随机掩码技术，可防止第三方获取数据信息.实验分析证明，本方案支持全动态操作，保护了用户隐私，并且在计算和通信开销上有所改进.

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下一代WLAN高能效目标唤醒时间调度策略

陈清华,梁国喜

2020, 41(3): 581-586.

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为应对密集部署，下一代无线局域网协议中结合正交频分复用多址的多用户传输机制提出广播目标唤醒时间来优化节能需求情境下的网络性能.然而，不合理的休眠时间调度必然引起负载不均衡导致低吞吐率、低能效的问题.文中提出了目标信标帧传输时间调度方案.本方案通过对侦听间隔性质分析、归类，目标信标帧传输时间分组以及初始索引的飘移，实现了在一个信标帧时槽内同时醒来站点数的均衡化控制.理论分析给出了最大和平均同时醒来站点个数的界限，同时为后续广播目标唤醒时间的优化资源调度提供了必要条件.仿真结果表明，所提方案具有更高的吞吐率、能效和更小的丢包率.

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一种采用SmoteTomek和LightGBM算法的Web异常检测模型

魏志强,张浩,陈龙

2020, 41(3): 587-592.

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Web服务在网络服务中得到了广泛的应用,因此也成为了不法分子的主要攻击对象.现阶段针对Web攻击的检测技术可分为误用检测与异常检测.基于误用检测的Web异常检测存在规则特征库臃肿,维护困难,无法检测变形或新型Web攻击等不足;而基于异常检测存在特征提取困难,攻击流量数据远远少于正常流量数据的数据不平衡,以及检测率较低等问题.针对目前存在的不足,本文提出基于全流量的Web异常检测模型.采用SMOTE结合Tomek Links对数据过采样解决数据不平衡问题;采用基于基尼系数的特征重要性计算进行特征选择,降低特征维度;采用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)分类算法提高检测效率.本文采用UNSW-NB15数据集作为实验数据,实验结果表明,该模型对异常流量的检测效果较好,二分类检测率高达98.30%,在多分类问题上,与Dendron等方法进行比较,检测率和准确率都有较大的提升,并且有较低的误报率和较高的检测效率.

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多优先级通用路由仲裁器的设计实现

周刚华,邹德财,卢晓春,

2020, 41(3): 593-597.

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随着芯片工艺的不断发展和多核技术的广泛应用，片上网络上实现路由功能的系统占比越来越高，为更好地处理片上路由系统中多路由多模块同时请求仲裁的情况，本文设计实现两种适用于大多数片上网络结构的多优先级通用仲裁器，通过改善仲裁器的结构，来优化仲裁器的各项性能指标.仿真结果表明：多优先级仲裁器与单优先级仲裁器相比在硬件资源占用、最大工作频率、最大输出时延等方面均得到一定程度的优化.

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支持密钥隔离的属性代理重加密方案

刘艳,段茹,琚名扬

2020, 41(3): 598-602.

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基于属性的代理重加密方案能够实现数据共享与访问控制，十分适合当前的云计算.但其仍缺少向前的安全保护，存在着权限变更带来的密钥泄露的问题，为此本文将密钥隔离机制扩展到基于属性的代理重加密系统中.通过引入密钥隔离的方式，将系统时间参数与用户私钥计算结合，使得方案具有时间安全性.同时将定期对私钥进行刷新，避免权限过期用户与代理服务器对密文非法窃取，最终实现数据安全共享的同时有时限的访问控制.实验分析表明方案在随机预言模型下是安全的，可抗合谋攻击.

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一种工业控制系统漏洞风险评估方法

陶耀东,贾新桐,吴云坤

2020, 41(3): 603-609.

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工业控制系统安全问题日益突出.工控漏洞是攻击者实施破坏的重要切入点.本文提出了一种工控漏洞风险量化评估方法,基于通用漏洞评分系统,将可见性、可控性、漏洞利用目标服役情况等体现工控安全特性的指标纳入量化评估范围.该方法使用改进的工控漏洞风险评估算法,既可以生成工控漏洞的基础评分、生命周期评分,也可以用于安全人员结合实际工控安全场景的具体需求以生成环境评分.经过实例分析与统计分析,说明了本文提出的工业控制系统风险评估方法可以有效地对工控漏洞进行量化评估.将本文提出的方法应用在某工业现场检查工具中,证明了该方法可以显著提高漏洞评分在工控安全防护中的可用性,提升工控安全防护水平.

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哑元位置隐私博弈机制

牛晓磊,沈航,白光伟,陈林

2020, 41(3): 610-616.

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本文提出哑元位置隐私博弈机制,目的是在满足服务质量的基础上,最小化整体效用代价.该机制根据LBS中查询用户设定的当前查询的隐私保护需求,将用户的真实位置经坐标转换为哑元与其余k-1个用户进行k匿名处理后发送给LBS服务器,使攻击者难以确定用户的真实位置.然而掌握用户背景知识的攻击者会利用匿名区域内所有用户的数据进行更深层次的信息挖掘,并根据用户策略调整攻击方式.该机制基于Stackelberg博弈模型对位置匿名进行优化,在确保一定服务质量前提下设定合理的隐私保护策略以降低攻击者推测的准确度,随后攻击者执行攻击策略,设定合适的推测机制来提高攻击的准确度.实验结果表明,该保护机制在位置暴露率、隐私水平和位置熵等方面有着良好的表现,同时将服务质量损失限制在可控范围内,在损失一定的服务质量的同时换取更高的隐私保护效果.

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面向计算机视觉的领域特定语言

姜靖,郑启龙,

2020, 41(3): 617-624.

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在Computer Vision（CV）领域应用模型的开发过程中，领域专家和技术人员之间的沟通存在很大问题，同时，种类繁多的CV算子间的组合调用较为困难，难以集成.为解决以上问题，本文基于Xtext框架，采用模型驱动开发的方式，设计实现了面向计算机视觉的领域特定语言—Computer Vision Domain Specific Language（CVDSL）.CVDSL整合了常用CV算子，为CV领域的应用模型开发提供了统一的平台.本文首先为CV领域构建了领域元模型;其次在领域元模型的基础上，本文定义了语法规则体系，并针对领域相关语法规则库，定制了语法检查器;最后本文设计实现了可将CVDSL转换为C++的代码自动生成器.本文通过具体的CV领域应用模型的开发和DSL定性评估框架（FQAD），对CVDSL进行了评估，验证了CVDSL的优点.

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四旋翼飞行器串级自抗扰姿态控制方法研究

陈志旺,李博,张忠新,宋娟,彭勇

2020, 41(3): 625-630.

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针对四旋翼飞行器的不完全驱动、状态耦合严重、易受外界干扰等问题,提出了一种串级自抗扰控制方法.通过欧拉及牛顿定理建立四旋翼飞行器动力学模型.内环针对姿态角速度控制设计了自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对系统输入、输出状态信息和内、外部外扰动进行实时估计,然后利用非线性误差反馈控制器对估计扰动进行实时补偿,并对所设计控制器进行稳定性证明.外环针对姿态角控制同样设计了自抗扰控制器,给出了参数整定的方法.仿真结果表明所设计的控制器能够更精准的追踪上目标角度,有效的实现四旋翼飞行器的姿态控制.

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融合上下文信息及多特征目标跟踪方法研究

秦莉,刘辉,尚振宏

2020, 41(3): 631-636.

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针对传统相关滤波跟踪算法中单一特征在复杂环境下出现跟踪失败情况,提出一种融合传统特征、卷积特征及上下文信息的运动跟踪方法.通过固定权重融合目标及上下文信息的方向梯度直方图特征响应图和目标颜色直方图特征响应图,再自适应融合卷积特征响应图以更好地跟踪目标,对目标尺度变化问题采用尺度池方法.在标准测试集(OTB-50)中验证了本文算法,与基于传统特征及上下文信息的算法相比,平均距离精度提高了6.1%,平均重叠精度提高了4.7%;与只使用卷积特征的算法相比,平均距离精度虽然只提高了0.2%,但平均重叠精度提高了7.2%;与其他主流算法相比,性能也优于其他算法,能够有效提升跟踪目标在尺度变化与背景杂波等情况下的准确性与鲁棒性.

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GRU-BP在数字化车间关键部件寿命预测中的研究

郝俊虎,胡毅,崔宁宁,韩丰羽,徐崇良,

2020, 41(3): 637-642.

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准确的剩余使用寿命预测在数字化车间的预测和健康管理中起着至关重要的作用.如数字化车间安全保证中最重要的环节是故障的排查和维修，但是目前故障的排查和维修都是需要在停机的状态下完成，这不仅可能会影响生产加工的进度，还可能会增加人工干预的风险，剩余使用寿命预测则可以很好的解决这个问题.本文针对传统的剩余使用寿命预测方法缺乏输入时序的考虑，提出了一种基于GRU-BP的多对一双GRU层神经网络剩余使用寿命预测方法.并使用数控车间的铣削刀和轴承数据进行实验，验证了该方法在剩余使用寿命预测中可行，且精度优于输入时序无关的梯度增强方法XGBoost和传统的BP神经网络.

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基于元胞自动机的低秩加权协同显著性检测

吴作宏,徐岩,李晓振,徐竟泽,曾建行

2020, 41(3): 643-647.

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针对图像协同显著性检测问题，提出了一种基于元胞自动机的低秩加权检测方法.利用3个显著性检测算法生成多个显著图，结合超像素分割提取协同显著性区域.在协同显著区域的特征矩阵上施加秩约束，以获得稀疏误差矩阵，基于稀疏误差矩阵为每个显著图计算自适应权重.将显著图与其对应的权重相乘以获得融合的协同显著图，利用元胞自动机更新显著性区域.在MSRC和iCoseg数据集上的实验结果表明，相对于其他的算法，本文算法可以在有效地突出显著目标的同时抑制背景噪声.

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面向设计意图的STEP知识图谱关键技术研究

简琤峰,林崇,张立军,张美玉

2020, 41(3): 648-655.

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针对产品信息交换中设计意图语义挖掘需求,以STEP AP242为基础,构建产品三维几何信息与非几何信息语义关联的STEP知识图谱,实现STEP设计意图提取和交换.重点研究了STEP知识图谱语义模型构建、面向知识图谱构建的STEP知识提取以及基于知识图谱的STEP知识推理等关键技术;提出了面向设计意图的语义元模型、基于增强学习的多语义特征知识提取及其规则挖掘和路径推理技术,有效弥补了传统本体规则定义和推理方法的缺陷;最后结合实例论证可行性.

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具有拒识机制的分类器在人脸识别中的应用

孙玥,杨国为,

2020, 41(3): 656-661.

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在通过生物特征对人脸认证识别时,针对支持向量数据描述存在不能紧密包裹、没有合适拒识机制、正确识别率不能逼近100%的问题,提出了一种具有合适拒识机制的高正确识别率分类器设计算法—基于同类特征点集和包裹点集的同类特征区域紧密包裹曲面的求解算法,设置所有紧密包裹面之外的公共区域为分类器的拒识区域,用ORL人脸库和扩展Yale B人脸库各自作对比实验表明,本文的方法在较小拒识率情况下,分类器正确识别率能逼近100%.

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双判别生成对抗网络的红外图像超分辨重建

邢志勇,肖儿良,简献忠,

2020, 41(3): 662-667.

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针对SRGAN红外图像超分辨重建时,存在图像高频特征丢失及细节伪影问题,本文提出双判别生成对抗网络DD-SRGAN(Double Discrimination-SRGAN)重建算法,并改进网络结构.在图像判别器的基础上增设特征判别器,在生成网络中引入无BN(Batch Normalization)层的残差中的残差块RIRB(Residual in Residual Block),内部残差块密集连接,外部残差块远、近端跳跃连接.通过双判别器和生成器的对抗优化训练促使生成器生成更高质量的红外图像,为后续实现红外图像检测与识别提供保障.将该算法和SRGAN算法实验结果相比,本文算法重建出的红外图像在峰值信噪比(PSNR)上提高0.89dB,在结构相似性(SSIM)上提高0.045,视觉感知上也达到了更好的效果.

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端到端的低质人脸图像表情识别

刘全明,辛阳阳

2020, 41(3): 668-672.

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人脸表情识别任务在近些年取得了广泛的研究和应用，但是由于装饰物以及人的行为等其他因素，会对人脸的局部区域产生遮挡或破损，从而降低了表情识别的精度.针对有局部破损或遮挡的低质人脸图像表情识别，本文提出了一种基于端到端的低质人脸图像表情识别方法.本文通过在现有的人脸数据集上人为添加破损或遮挡作为低质样本集，利用生成对抗网络修补破损的区域，将复原后的图像和低质的图像以及原始不存在局部遮挡或破损图像通过分类器建立分类约束判别损失，以达到更好的分类效果.在Fer2013和CK+人脸表情数据集上的实验结果表明，使用生成对抗模型对低质人脸图像有更好的修复效果以及更高的表情识别精确度.在嘴部丢失相同面积信息的Fer2013测试集上较于普通卷积神经网络方法高出2.99百分点，在CK+数据集上与现有的方法进行比较，本文方法能够达到90.57的精确度，证明了本文提出方法的有效性.

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