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1. 基于烛台图模式匹配的PM _2.5扩散特征的提取

许睿, 梁爽, 万航, 文益民, 沈世铭, 李建

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (5): 1394-1400. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022030437

摘要（191）

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PDF （2423KB）（73）

现有大气质量预测方法多基于单纯的时间序列数据进行趋势预测，忽略了污染物传输和扩散规律及其分类间模式特征的问题。为此，提出一种基于烛台图模式匹配（CPM）的PM_2.5（大气细颗粒物污染）扩散特征提取方法。首先，利用基于卷积神经网络（CNN）的卷积思想从大量历史PM_2.5序列中生成基础周期烛台图；然后，通过距离公式对不同烛台图特征向量的浓度模式进行聚类分析；最后，结合CNN在图像识别中的独特优势，形成融合图形特征与时序特征序列的混合模型，判断带有反转信号的烛台图将导致的趋势反转情况。在桂林市大气质量在线监测站的监测时序数据集上的实验结果表明，与使用单一时间序列数据的深度卷积神经网络VGG（Visual Geometry Group）相比，基于CPM的提取方法准确率提升了1.9个百分点。可见，基于CPM的方法能有效提取PM_2.5趋势特征，可以用于预测未来污染物浓度周期变化。

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2. 基于情景萤火虫算法的机器人路径规划

罗天洪, 梁爽, 何泽银, 张霞

计算机应用 2017, 37 (12): 3608-3613. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3608

摘要（549）

PDF （946KB）（622）

针对传统非结构环境下路径规划时机器人运动状态振荡和适应性差等问题，提出了一种基于情景萤火虫算法（SGSO）的机器人路径规划策略。该算法基于混沌系统的规律性、随机性和历遍性以实现初始化，并利用黄金比分割法进行后期优化，以提高种群的多样性，抑制算法的早熟和局部收敛；同时，引入关于萤火虫"天敌"的情景理解，改进萤火虫种群的选择机制，解决萤火虫在非结构环境下寻迹过程中的搁浅现象，增强了算法的适应性和鲁棒性。四个测试函数的仿真实验结果表明，所提算法的求解精度、收敛效率优于基本萤火虫种群优化（GSO）算法；将该算法应用于非结构环境下移动机器人的路径规划中，检测结果表明，基于SGSO的规划路径更短，且转角处更光滑，有效避免了机器人大角度转向对动力系统造成的额外负荷，验证了所提算法的可行性和有效性。

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3. 基于差分网格的抗RSD攻击盲指纹方案

赵伟光尹忠海周拥军梁爽

计算机应用 2011, 31 (09): 2373-2377. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02373

摘要（991）

PDF （731KB）（387）

为了提高数字指纹的抗综合攻击能力，构造了抗旋转、缩放、扭曲攻击(简记为RSD攻击)的数字指纹嵌入和提取策略。设计了数字指纹的空域—DCT域联合嵌入方案，给出了差分特征点的构造方法，以及基于差分特征点网格的数字指纹嵌入与提取算法，设计了高精度攻击参数辨识算法。实验结果表明，所提方案攻击参数辨识精度达到亚像素级，能抵抗缩放系数大于0.5的缩放攻击，45°角以内的任意旋转攻击，以及25°角以内的任意扭曲攻击；且指纹提取效果并不因旋转角度的增大而降低，也不因扭曲角度的增大而有明显降低。该方案提高了数字指纹的鲁棒性，使数字指纹系统在能抵抗去除攻击，剪切、平移、粘贴攻击(简称CTP攻击)的同时具备抵抗RSD攻击的能力。