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田志宏, 赵金东

2021, 41(4): 917-929. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111722

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随着数字货币的不断发展，区块链技术引起越来越多人的关注，而对其关键技术共识机制的研究尤为重要。将区块链技术应用在物联网（IoT）中是目前研究的热点问题之一。共识机制是区块链的核心技术之一，其在去中心化程度、交易处理速度、交易确认延迟、安全性以及可扩展性等方面对IoT产生了重要影响。首先对IoT的体系结构特征以及资源受限问题造成的轻量化问题作了阐述，对在IoT中实现区块链所面临的问题作了简要概述，并结合比特币的运行流程对IoT中的区块链需求进行了分析；其次，把共识机制分为证明类、拜占庭类和有向无环图（DAG）类，研究了这些不同类别的共识机制的工作原理，在通信复杂度上分析它们与IoT的适应度，总结它们的优缺点，并对现有的共识机制和IoT结合的架构进行了调研分析；最后，针对IoT面临的中心机构运行成本高、可扩展性差、安全性存在隐患等问题进行了深入研究，分析结果表明，基于DAG技术的埃欧塔（IOTA）和Byteball共识机制在交易数量很多的情况下具有交易处理速度快、可扩展性好、安全性强的优点，是未来IoT领域区块链共识机制的发展方向。

物联网应用中访问控制智能合约的形式化验证

包玉龙, 朱雪阳, 张文辉, 孙鹏飞, 赵颖琪

2021, 41(4): 930-938. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111732

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蓝牙、WiFi等网络技术的进步推动物联网（IoT）的发展，然而IoT在方便了人们生活的同时也存在严重的安全隐患。若无安全的访问控制，非法接入IoT的访问可能给用户带来各方面的损失。传统的访问控制方法需要一个可信任的中心节点，不适合节点分散的IoT环境。区块链及智能合约的出现为IoT应用的访问控制提供了更有效的解决方案，但用一般测试方法难以保证实现IoT应用的访问控制智能合约的正确性。针对这个问题，提出一种利用模型检测工具Verds对访问控制智能合约进行形式化验证从而保障合约正确性的方法。该方法利用状态迁移系统定义Solidity智能合约的语义，应用计算树逻辑（CTL）公式描述所要验证的性质，并对智能合约交互及用户行为进行建模，从而形成Verds的输入模型及所要验证性质，然后利用Verds验证待测性质的正确性。方法核心是Solidity合约子集到Verds输入模型的转换。对两个IoT资源访问控制智能合约的实验结果表明，该方法可以对访问控制合约的典型场景及期望性质进行验证，提升了智能合约的可靠性。

基于区块链与可信计算的数据交易方案

张学旺, 殷梓杰, 冯家琦, 叶财金, 付康

2021, 41(4): 939-944. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111723

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针对当前数据交易过程中数据容易被拷贝的问题以及数据保密的实现，提出一种基于区块链与可信计算的数据交易方案。首先，利用区块链记录数据信息、交易信息以及数据使用记录，这可帮助数据资产确权以及数据溯源；然后，利用可信计算与加密算法来保证交易数据传输安全；最后，用数据主体与数据需求方提供的算法在可信计算环境中完成计算，之后输出结果并加密返回给需求方。所提方案在确保数据主体不泄露数据的情况下，让需求方可以使用数据进行计算，且通过可信加密保证了传输安全。

基于区块链的数字音乐版权管理系统

张国潮, 唐华云, 陈建海, 沈睿, 何钦铭, 黄步添

2021, 41(4): 945-955. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111731

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针对传统音乐版权行业版权确权难、侵权监测难、维权取证难、版税结算难等问题，将区块链技术应用于数字音乐版权管理领域具有重要意义。通过使用VNT Chain区块链平台设计构建了一个数字音乐版权管理系统，在其中利用区块链技术为音乐版权提供存证性证明以及实现证据固化，采用Shazam算法为音乐版权提供原创性证明，并基于智能合约保障交易的安全可靠。所建系统包含用户管理、版权登记、版权交易、侵权监测、证据固化、音乐生态六大功能模块，涵盖了版权管理的主要环节，并根据业务数据的不同需求分别采用区块链、星际文件系统（IPFS）以及MySQL作为存储引擎。实验结果表明，每首音乐的版权登记时间增幅约为1.9 s，平均每首音乐的特征指纹数据存储在IPFS上大约消耗8 MB，符合预期的系统性能要求。

基于Kubernetes的Fabric链码管理及高可用技术

刘宏宇, 梁秀波, 吴俊涵

2021, 41(4): 956-962. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111977

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区块链即服务（BaaS）平台的核心在于如何将区块链网络部署在云计算平台上。Fabric部署可以按照组件启动时间分为静态组件和动态链码两部分，而链码部署是Fabric云化最核心、最复杂的部分。因为Fabric本身没有针对Kubernetes开发接口，所以业界当前的方案均是通过一系列辅助技术实现链码部署，而这些方案并没有将链码随静态组件一起纳入到Kubernetes管理环境中。针对当前BaaS方案存在的问题，主要做了如下几项工作：1）比较全面地研究了底层基础设施，尤其是生产环境下的高可用性Kubernetes平台；2）设计并实现了Fabric在Kubernetes上的云化部署，尤其是链码部分通过一个全新的容器控制插件实现了对Kubernetes在代码级别上的支持，并完成了将链码纳入Kubernetes环境管理的目标；3）用函数计算服务来管理Fabric链码的部署，从而实现了一个全新的链码执行模式，即从“启动-等待-调用-等待”的模式改变为“启动-调用-退出”的模式。上述在Fabric云化部署尤其是链码部署管理方面的工作，对基于Fabric和Kubernetes的BaaS平台优化有一定的参考价值。

基于双联盟链的智能电网数据共享模型

张利华, 王欣怡, 胡方舟, 黄阳, 白甲义

2021, 41(4): 963-969. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111721

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针对区块链的电网云服务器数据存在数据共享困难和隐私泄露风险，提出一种基于双联盟链的智能电网数据共享模型（DSDCB）。首先，基于星际文件系统（IPFS）在链下存储电力大数据，在链上存储IPFS文件指纹，并使用多重签名公证人将电力数据共享给其他联盟链；然后，在保证隐私不被泄露的情况下，使用代理重加密结合安全多方计算来进行单节点或多节点安全数据共享；最后，利用全同态加密算法在无需解密电力数据的情况下对密文数据进行合理整合。DSDCB的单节点跨链数据共享模型能抵抗51%攻击、女巫攻击、重放攻击和中间人攻击。经证明当恶意参与方少于k个、诚实参与方超过1个时，DSDCB的安全多方跨链数据共享模型能保证数据的安全性与隐私性。仿真对比表明，DSDCB的计算成本低于代理广播再加密（PBRE）和用于安全云存储的加密数据共享方案（CPBRE-DS），比一轮通信可验证全同态秘密共享（FHNVSS）方案更具有可行性。

无线体域网隐私保护机制研究综述

秦静, 安雯, 季长清, 汪祖民

2021, 41(4): 970-975. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081293

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无线体域网（WBAN）是由若干可穿戴或可植入设备及其传输节点、处理节点组成的网络结构，是当前医疗物联网重要应用方向之一。网络中的设备收集用户生理数据，通过无线技术将其发送到远端的医疗服务器，然后医疗服务提供商则通过网络访问服务器，从而为佩戴者提供服务。然而，鉴于无线网络的开放性和移动性，若WBAN中的信息被窃取、伪造或在信道中受到攻击，轻则泄露佩戴者隐私，重则危害用户的人身安全。对WBAN中隐私保护机制相关技术研究进行综述，在分析该网数据传输特点的基础上，总结了基于认证、加密和生物信号的隐私保护机制，并比较了它们的优缺点，从而为在WBAN应用中提高防范意识、改进防范技术提供参考。

融合网络结构信息及文本内容的标签推荐方法

车冰倩, 周栋

2021, 41(4): 976-983. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081275

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为文本推荐合适的标签是更好地组织和使用文本内容的一项有效手段，目前大部分标签推荐方法主要通过挖掘文本内容来进行推荐。然而，大部分数据信息并非独立存在，如语料库中的文本间的词共现关系可形成复杂的网络结构。以往研究表明，文本间的网络结构信息和文本内容信息可以分别从两个不同的角度对同一文本的语义进行概括，并且从两方面提取的信息可以互为补充和解释。基于此，提出一种同时对文本网络结构信息和文本内容信息进行建模的标签推荐方法。该方法首先使用图卷积神经网络（GCN）提取文本间网络的结构信息，然后使用循环神经网络（RNN）提取文本内容信息，最后使用注意力机制结合文本间网络结构信息和文本内容信息进行标签的推荐。与基于图卷积神经网络（GCN）的标签推荐方法、基于主题注意力的长短时记忆（TLSTM）神经网络的标签推荐方法等基线方法相比，提出的使用注意力机制结合网络结构信息与文本内容信息的标签推荐方法具有更好的性能。如在Mathematics Stack Exchange数据集上所提方法的准确率、召回率和F1值相较最优基线方法分别提高了2.3%、3.8%、7.0%。

面向图计算的运行时系统的消息聚合技术

张鲁飞, 孙茹君, 秦芳

2021, 41(4): 984-989. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081290

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图计算应用的通信模式以时空随机的点对点细粒度通信为主，但现有高性能计算机的网络系统应对大量细粒度通信时表现不佳，进而影响整体性能。虽然在应用层进行通信优化可以有效提升图计算应用性能，但这会给应用开发人员带来很大的负担，因此提出并实现结构动态的消息聚合技术，通过构建虚拟拓扑的方法在通信路径上增加中间点从而提升消息聚合的效果。传统的消息聚合策略一般仅在通信源或者目的地上进行，聚合机会有限，而所提技术通过灵活调整虚拟拓扑的结构和配置适应了不同硬件条件和应用特征。同时，还提出并实现了面向图计算的有消息聚合的运行时系统，这使得在程序迭代执行时可以动态选择参数，从而减少开发人员负担。在256节点规模的系统上实验的结果显示，使用所提消息聚合技术优化后的典型图计算应用的性能可得到100%以上的提升。

基于三支决策的虚拟机节能迁移策略

杨翎, 姜春茂

2021, 41(4): 990-998. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081294

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虚拟机迁移技术作为云计算中降低数据中心能耗的重要手段被广泛应用。结合三支决策的分、治、效模型提出一种基于三支决策的虚拟机迁移调度策略（TWD-VMM）。首先，通过建立层次阈值树搜索所有可能取到的阈值，由此以数据中心能耗为优化目标得到总能耗最低的一对阈值，从而实现三分区域，即高负载区域、中负载区域和低负载区域。其次，针对不同负载的主机采取不同的迁移策略：对于高负载主机，以主机预迁出后的多维资源均衡度和主机负载下降幅度为目标；对于低负载主机，主要考虑主机预放置后的多维资源均衡度；对于中等负载主机，如果迁移过来的虚拟机依旧满足中负载特性，则可以接受迁入。实验采用CloudSim模拟器进行，将TWD-VMM算法分别与基于阈值调度算法（TVMS）、基于虚拟机迁移节能调度算法（EEVS）、云计算中心节能调度算法（REVMS）算法在主机负载、主机多维资源利用均衡度、数据中心总能耗等方面进行比较，结果表明TWD-VMM算法在提高主机资源利用率、均衡主机负载等方面有明显效果，且能耗平均降低了27%。

基于区块链的密封式投标拍卖方案

李蓓, 张问银, 王九如, 赵伟, 王海峰

2021, 41(4): 999-1004. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081329

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随着互联网技术的飞速发展，传统拍卖正逐渐转变为电子拍卖，其中隐私保护越来越受到关注。针对当前电子投标拍卖系统中出现的问题，如竞买人隐私存在被泄露的风险、第三方拍卖中心的费用昂贵、第三方拍卖中心可能与竞买人勾结等，提出一种基于区块链智能合约技术的密封式投标拍卖方案。该方案充分利用区块链的去中心化、防篡改和可信赖性等特征构建了一个无第三方的拍卖环境，并通过区块链上的安全保证金策略约束竞买人的行为，从而提高密封式电子拍卖的安全性。同时该方案利用Pedersen承诺保护竞买人的竞拍价格不被泄露，并通过Bulletproofs零知识证明协议验证中标价格的正确性。安全性分析和实验结果表明，提出的拍卖方案满足安全性要求，各个阶段的时间消耗均在可接受范围内，满足日常拍卖要求。

国家食品安全标准图谱的构建及关联性分析

秦丽, 郝志刚, 李国亮

2021, 41(4): 1005-1011. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081311

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国家食品安全标准（NFSS）既是食品生产者的操作规范，也是食品安全监督的执法准绳。然而，NFSS种类繁多，它们涉及内容广泛，且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构，对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先，利用知识图谱（KG）技术提取了标准文件的内容与标准文件之间的引用关系，以这些提取出来的内容作为三元组来构建NFSS知识图谱。然后将这个知识图谱与人工构建的基于危害分析关键控制点（HACCP）标准的食品生产过程本体相关联，使食品安全标准与相关的食品生产过程可以建立联系。同时利用Louvain社区发现算法对图谱中的标准引用网络进行分析，发现了在NFSS中引用度较高的标准及其类型。最后，利用gStore的应用程序接口（API）和Django搭建了一个问答系统，实现了基于自然语言的知识检索与推理，可以在指定需求下查询图谱中影响力较高的NFSS。

基于注意力融合网络的视频超分辨率重建

卞鹏程, 郑忠龙, 李明禄, 何依然, 王天翔, 张大伟, 陈丽媛

2021, 41(4): 1012-1019. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081292

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基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系，但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题，采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络（AFN）的视频超分辨率模型。首先，在特征提取阶段，为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动，采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈；然后，使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合；最后，在重建阶段，将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重，充分挖掘了视频帧之间的相关关系，并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明，AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频，与一些主流方法相比在量化指标上提升较大，如对于4倍重建任务，AFN产生的视频帧的峰值信噪比（PSNR）在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络（FRVSR）产生的视频帧的PSNR提高了13.2%，在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络（VSR-DUF）产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。

基于拉普拉斯金字塔生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

段友祥, 张含笑, 孙歧峰, 孙友凯

2021, 41(4): 1020-1026. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081299

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针对目前的图像超分辨率重建算法中存在的大尺度因子的重建效果较差、不同尺度的图像重建均需要单独训练等问题，提出一种基于拉普拉斯金字塔生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率重建算法。算法中的生成器使用金字塔结构实现多尺度的图像重建，从而以渐进上采样的方式降低了大尺度因子的学习难度，并在层与层之间使用密集连接加强特征传播，从而有效避免了梯度弥散问题。算法中使用马尔可夫判别器将输入数据映射为结果矩阵，并在训练的过程中引导生成器关注图像的局部特征，从而丰富了重建图像的细节。实验结果表明：在Set5等基准数据集上分别进行放大2倍、4倍、8倍的图像重建时，所提算法的平均峰值信噪比（PSNR）分别达到了33.97 dB、29.15 dB、25.43 dB，平均结构相似性（SSIM）分别达到了0.924、0.840、0.667，相比用于超分辨率重建的卷积神经网络（SRCNN）、深度拉普拉斯金字塔超分辨率重建网络（LapSRN）、用于超分辨率重建的生成对抗式网络（SRGAN）等其他算法有较大提升，且其重建的图像在主观视觉上保留了更多生动的纹理和小颗粒细节。

基于超列注意力机制的京剧人物识别

覃俊, 罗一凡, 帖军, 郑禄, 吕伟龙

2021, 41(4): 1027-1034. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081274

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为了克服京剧人物视觉特征提取的难点及满足京剧人物实时识别的需求，提出基于超列注意力机制的卷积神经网络（HCA-CNN）来实现面向京剧人物的细粒度特征提取和识别。该网络中用于关键区域定位的注意力机制借鉴了用于图像分割和细粒度定位的超列（HyperColumn）特征思想，通过超列集基于像素点的形式串联主干分类网络来形成多层叠加特征，从而更好地兼顾早期浅层空间特征与后期深度类别语义特征，并提高定位任务与主干网络分类任务的准确度。同时，该网络的主干网络采用轻量级的MobileNetV2，从而更好地满足视频应用场景下的实时性要求。此外，还创建了京剧人物（BJOR）数据集，并在此数据集上进行了相关消融实验。实验结果显示，HCA-CNN与传统细粒度循环注意力网络（RA-CNN）相比，除了在准确率（Accuracy）指标上提高了0.63个百分点以外，其内存使用量（Memory Usage）、参数量（Params）分别减少了162.84 MB、131.5 MB，乘加次数（Mult-Adds）、每秒浮点运算次数（FLOPs）分别减少了39 885×10⁶、51 886×10⁶。可见，针对京剧人物视觉特征提出的HCA-CNN能有效提高京剧人物识别的准确率和效率，满足实际应用的需求。

基于LightGBM算法的能见度预测模型

余东昌, 赵文芳, 聂凯, 张舸

2021, 41(4): 1035-1041. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081589

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为了提高能见度预报的准确率，尤其是低能见度预报的准确率，提出一种基于集成学习随机森林和LightGBM的能见度预测模型。首先，以数值模式系统的气象预报数据为基础，结合地面气象观测数据、PM_2.5浓度观测数据，利用随机森林算法构建特征向量；其次，针对不同时间跨度的缺失数据，设计了3种缺失值处理方法对缺失值进行替代，生成用于训练和测试的连续性较好的数据样本集；最后，建立基于LightGBM的能见度预测模型，并用网络搜索法对其进行参数优化。把所提模型与支持向量机（SVM）、多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）在性能上进行对比。实验结果表明，对于不同的等级的能见度，应用LightGBM的能见度预测模型获得预兆得分（TS）均较高，而对于<2 km的低能见度，该模型对各观测站点的能见度预测值与各观测站点的能见度实况值的平均相关系数为0.75，平均均方误差为6.49。可见基于LightGBM的预测模型能有效提高能见度预测精度。

基于深度卷积网络的运动想象脑电信号模式识别

霍首君, 郝琰, 石慧宇, 董艳清, 曹锐

2021, 41(4): 1042-1048. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081300

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针对运动想象脑电信号（MI-EEG）分类准确率普遍偏较低的问题，引入基于深度框架的卷积神经网络模型（CNN）。首先，使用短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）得到两种不同解析度下的时频信息；然后将其与电极通道位置信息相结合并以三维张量的形式作为CNN的输入；其次，设计了两种基于不同卷积策略的网络模型MixedCNN和StepByStepCNN来分别对两种形式的输入进行特征提取和分类识别；最后，针对因训练集样本过少而易发生的过拟合问题，引入mixup数据增强策略。在BCI Competition Ⅱ dataset Ⅲ数据集上的实验结果表明，CWT得到的样本集通过mixup数据增强后送入MixedCNN网络训练出的模型的识别准确率最高（93.57%），相较于另外四种分析方法：公共空间模式（CSP）+支持向量机（SVM）、自适应自回归模型（AAR）+线性判别分析（LDA）、离散小波变换（DWT）+长短期记忆网络（LSTM）、STFT+堆栈自编码器（SAE）分别提高了19.1%、20.2%、11.7%和2.3%。所提方法可以为MI-EGG分类任务提供参考。

面向多模态磁共振脑瘤图像的小样本分割方法

董阳, 潘海为, 崔倩娜, 边晓菲, 滕腾, 王邦菊

2021, 41(4): 1049-1054. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081388

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针对脑肿瘤磁共振成像（MRI）模态多、训练数据少、类别不平衡以及各个私有数据库差异大等导致分割困难的问题，引入小样本分割方法，并提出基于U-net的原型网络（PU-net）模型用以对脑肿瘤磁共振（MR）图像进行分割。首先对U-net的结构进行调整来提取各类瘤体的特征用以计算原型；然后在原型网络的基础上，逐像素利用原型对各空间位置进行分类，从而获取各类瘤体区域的概率图与分割结果；针对瘤体像素类别不平衡问题，采用自适应权重交叉熵损失函数来减小背景类对损失计算的影响；最后加入原型校验机制，即融合利用分割得到的概率图和查询图像对原型进行校验。所提方法在公开数据集BraTS2018上进行实验，得到的平均Dice系数为0.654，阳性预测率为0.662，灵敏度为0.687，豪斯多夫距离为3.858，平均交并比（mIOU）达到61.4%，与最新的小样本分割方法原型校准网络（PANet）和基于注意力的多上下文引导网络（A-MCG）相比各项指标均有所提升。结果显示引入小样本分割方法对脑肿瘤MR图像进行分割有不错的效果，采用自适应权重交叉熵损失函数也有着一定的帮助，可以对脑肿瘤诊断治疗起到有效的辅助作用。

自由文本电子病历信息抽取综述

崔博文, 金涛, 王建民

2021, 41(4): 1055-1063. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060796

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电子病历信息抽取技术能够从自由文本电子病历中获取到有用的关键信息，从而为医院的信息管理和后续的信息分析处理工作提供帮助。简要介绍了现阶段自由文本电子病历信息抽取的主要流程，分析了近十几年来关于自由文本电子病历中命名实体、实体修饰与实体间关系三类关键信息的单独抽取以及联合抽取方法的研究成果，对这些成果所采用的主要方法、使用的数据集、最终的实验效果等进行了对比总结。除此之外，还对最新的几种流行方法的特点以及优缺点进行了分析，对目前电子病历信息抽取领域常用数据集进行了总结，分析了目前国内相关领域的现状和发展趋势。

基于自编码器的多视图属性网络表示学习模型

樊玮, 王慧敏, 邢艳

2021, 41(4): 1064-1070. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020061006

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现有的大多数网络表示学习方法很难兼顾网络中丰富的结构信息和属性信息，导致其后续任务，如分类、聚类等的效果不佳。针对此问题，提出一种基于自编码器的多视图属性网络表示学习模型（AE-MVANR）。首先，将网络的拓扑结构信息转化为拓扑结构视图（TSV），通过计算节点间相同属性共现频率来构造属性结构视图（ASV）；然后，在两个视图上分别利用随机游走算法得到若干节点序列；最后，经过自编码器训练得到的序列，从而得到融合了结构信息和属性信息的节点表示向量。在几个真实数据集上进行了分类、聚类任务的大量实验，结果表明，所提AE-MVANR优于常用的仅基于网络结构的和同时基于网络结构信息及节点属性信息的网络表示学习方法，具体来说该模型的分类准确率最高提升43.75%，而其聚类结果的标准化互信息（NMI）和轮廓系数（Silhouette Coefficient）指标最高增幅分别为137.95%和1 314.63%，戴维森堡丁指数（DBI）最大降幅达45.99%。

案例推理分类器的权重分配及案例库维护方法

严爱军, 魏志远

2021, 41(4): 1071-1077. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071016

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由于特征权重分配以及案例库维护对案例推理（CBR）分类器的性能有重要影响，提出了用蚁狮（ALO）算法来分配权重且用高斯混合模型的期望最大化算法（GMMEM）进行案例库维护的案例推理算法模型——AGECBR（Ant Lion and Expectation Maximization of Gaussian Mixture Model Case-Based Reasoning）。首先采用蚁狮算法对特征权重进行分配，在这个过程中将案例推理分类准确率作为蚁狮算法对特征权重进行迭代寻优的适应度函数，以此实现特征权重的优化分配；然后，使用高斯混合模型的期望最大化算法对案例库中的各案例进行聚类分析，并删除其中的噪声案例和冗余案例，从而实现案例库的维护。在UCI标准数据集上进行了实验，所提模型AGECBR比反向传播（BP）、k-近邻（kNN）等分类算法平均分类准确率提升了3.83~5.44个百分点。实验结果表明，AGECBR能够使案例推理分类准确率得到有效改进。

基于注意力机制的主题扩展情感对话生成

杨丰瑞, 霍娜, 张许红, 韦巍

2021, 41(4): 1078-1083. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071063

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越来越多的研究开始聚焦于情感对话生成，然而现有的研究往往只关注情感因素，却忽视了对话中主题的相关性和多样性以及与主题密切相关的情感倾向，这可能导致生成响应的质量下降。因此提出一种融合主题信息和情感因素的主题扩展情感对话生成模型。该模型首先将对话上下文进行全局编码，引入主题模型以获得全局主题词，并使用外部情感词典获得全局情感词；其次在融合模块里利用语义相似度扩展主题词，并利用依存句法分析提取与主题相关的情感词；最后将上下文、主题词和情感词输入到一个基于注意力机制的解码器中，促使解码器生成主题相关的情感响应。实验结果表明，该模型能生成内容丰富且情感相关的回答。相较于主题增强情感对话生成模型（TE-ECG），所提出的模型在unigram多样性（distinct-1）和bigram多样性（distinct-2）上平均提高了16.3%和15.4%；相较于基于注意力机制的序列到序列模型（Seq2SeqA），所提出的模型在unigram多样性（distinct-1）和bigram多样性（distinct-2）上平均提高了26.7%和28.7%。

基于差别矩阵的区间值决策系统β分布约简

李磊涛, 张楠, 童向荣, 岳晓冬

2021, 41(4): 1084-1092. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040563

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当前区间类型数据的规模越来越大，若采用传统的属性约简方法进行处理，就需要对数据进行预处理，而这会损失原始信息。针对上述问题，提出了区间值决策系统β分布的约简算法。首先，给出区间值决策系统β分布的概念和约简目标，并证明了提出的相关定理；然后，对于该约简目标构建了β分布约简的差别矩阵和差别函数，提出了区间值决策系统β分布约简算法；最后，使用14组UCI数据集进行实验验证。在数据集Statlog上，当相似度阈值为0.6，对象数目为100、200、400、600、846时，β分布约简算法的平均约简长度为1.6、2.2、1.4、2.4、2.6，基于差别矩阵的分布约简算法（DRADM）的平均约简长度为2.0、3.0、3.0、4.0、4.0，基于差别矩阵的最大分布约简算法（MDRADM）的平均约简长度为2.0、3.0、3.0、4.0、3.0。实验结果验证了所提β分布约简算法的有效性。

基于自适应邻域的鲁棒多视图聚类算法

李杏峰, 黄玉清, 任珍文, 李毅红

2021, 41(4): 1093-1099. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060828

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针对现存的基于自适应邻域的多视图聚类算法没有考虑噪声和共识图信息损失的问题，提出一种基于自适应邻域的鲁棒多视图聚类（RMVGC）算法。首先，为了避免噪声和异常值对数据的影响，通过鲁棒主成分分析模型（RPCA）从原始数据中学习多个干净的低秩数据；其次，用自适应邻域学习直接融合多个干净的低秩数据来得到一个干净的共识关系图，从而减少图融合过程中的信息丢失。实验结果表明，所提RMVGC算法的标准化互信息（NMI）在MRSCV1、BBCSport、COIL20、ORL和UCI digits数据集上比目前流行的多视图聚类算法分别提升了5.2、1.36、27.2、4.66和5.85个百分点。同时，该算法保持了数据局部结构，增强了对原始数据的鲁棒性，提高了关系图质量，在多视图数据集上具有较好的聚类性能。

基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

王宁, 宋慧慧, 张开华

2021, 41(4): 1100-1105. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060869

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为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题，提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先，同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据，能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离，缓解模型漂移问题；其次，为了进一步提高跟踪精度，采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来，再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框，实现对目标尺度的精确估计；最后，通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题，同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验，结果表明：在VOT2018数据集上，所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点，相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点；同时，所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点，特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。

在线哈希算法研究综述

郭一村, 陈华辉

2021, 41(4): 1106-1112. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071047

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在当前大规模数据检索任务中，学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码，在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度，因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练，在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题，提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数，从而在输入数据的过程中连续学习，并且能实时地应用于相似性检索。首先，阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求；接着，从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式；而后，将在线学习算法分为六类：基于主-被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督，并且分析这些算法的优缺点及特点；最后，总结和讨论了在线哈希的发展方向。

主动容错副本存储系统的可靠性分析模型

李静, 罗金飞, 李炳超

2021, 41(4): 1113-1121. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071067

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主动容错机制通过预先发现即将故障的硬盘来提醒系统提前迁移备份危险数据，从而显著提高存储系统的可靠性。针对现有研究无法准确评价主动容错副本存储系统可靠性的问题，提出几种副本存储系统的状态转换模型，然后利用蒙特卡洛仿真算法实现了该模型，从而模拟主动容错副本存储系统的运行，最后统计系统在某个运行时期内发生数据丢失事件的期望次数。采用韦布分布函数模拟设备故障和故障修复事件的时间分布，并定量评价了主动容错机制、节点故障、节点故障修复、硬盘故障以及硬盘故障修复事件对存储系统可靠性的影响。实验结果表明，当预测模型的准确率达到50%时，系统的可靠性可以提高1~3倍；与二副本系统相比，三副本系统对系统参数更敏感。所提模型可以帮助系统管理者比较权衡不同的容错方式以及系统参数下的系统可靠性水平，从而搭建高可靠和高可用的存储系统。

基于峰值网格改进的小波聚类算法

龙超奇, 蒋瑜, 谢雨

2021, 41(4): 1122-1127. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071042

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针对小波聚类算法在不同网格划分尺度下表现出的聚类效果差异，提出了一种基于峰值网格的改进方法。算法主要针对小波聚类中连通区域的检测方式进行改进：首先，将小波变换后的空间网格依网格值的大小进行排序；然后利用广度优先搜索的方式遍历每一个空间网格，以检测经小波变换后数据中的峰值连通区域；最后，标记连通区域并将其映射到原数据空间中，以得出聚类结果。在8个人工数据集（4个凸数据集与4个非凸数据集）和UCI数据库中的2个真实数据集上的实验结果表明，改进算法在低网格划分尺度下有着良好的表现，与原小波聚类算法相比，这个算法对网格划分尺度的需求降低了25%~60%，并且在相同的聚类效果下减少了14%的聚类所需时间。

考虑非支持性评论的网络谣言传播模型

李燕, 陈巧萍

2021, 41(4): 1128-1135. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071135

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针对现有谣言传播模型尚未分析非支持性评论对网络谣言传播的影响，提出一个引入带有非支持性评论的谣言传播者的SII_CR₁R₂（Susceptible-Infected-Infected with non-supportive comment-Removed1-Removed2）网络谣言传播模型。首先，对模型进行稳态分析，以证明无谣言平衡点和谣言传播平衡点的稳定性；其次，通过数值仿真验证理论成果，并分析非支持性评论率、恢复率、传播率和非支持性评论的说服力对网络谣言传播的影响。分析结果表明：提高非支持性评论率对网络谣言传播具有抑制效果，但是该效果受到恢复率的影响，而增强非支持性评论的说服力和降低传播率均能有效降低网络谣言的影响范围。基于WS（Watts-Strogatz）小世界网络和BA（Barabási-Albert）无标度网络进行模型仿真，仿真结果证实了非支持性评论能够抑制网络谣言传播；最后，根据分析结果提出相应的谣言防控策略。

基于CUDA的SKINNY加密算法并行实现与分析

解文博, 韦永壮, 刘争红

2021, 41(4): 1136-1141. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071060

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针对SKINNY加密算法在中央处理器（CPU）下实现效率偏低的问题，提出一种基于图形处理器（GPU）的快速实现方法。首先，结合SKINNY算法的结构特征提出优化方案，将5个分步操作优化整合为1个整体运算；然后，分析该算法的电子密码本（ECB）模式和计数器（CTR）模式的特性，并给出并行粒度、内存分配等并行设计方案。实验结果表明，与传统的CPU实现方法下的SKINNY算法相比，基于计算统一设备架构（CUDA）实现的SKINNY算法的效率和吞吐量得到很大提升。具体来说，当处理的数据达到16 MB及以上时，在所提实现方法下，SKINNY算法的ECB模式的加速效率提升峰值为99.85%，加速比峰值为671，CTR模式的加速效率提升峰值为99.87%，加速比峰值为765；而与已有AES-256（ECB）和SKINNY_ECB并行算法比较，新提出的SKINNY-256（ECB）并行算法的吞吐量分别是它们的吞吐量的1.29倍和2.55倍。

基于多通道图像深度学习的恶意代码检测

蒋考林, 白玮, 张磊, 陈军, 潘志松, 郭世泽

2021, 41(4): 1142-1147. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081224

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现有基于深度学习的恶意代码检测方法存在深层次特征提取能力偏弱、模型相对复杂、模型泛化能力不足等问题。同时，代码复用现象在同一类恶意样本中大量存在，而代码复用会导致代码的视觉特征相似，这种相似性可以被用来进行恶意代码检测。因此，提出一种基于多通道图像视觉特征和AlexNet神经网络的恶意代码检测方法。该方法首先将待检测的代码转化为多通道图像，然后利用AlexNet神经网络提取其彩色纹理特征并对这些特征进行分类从而检测出可能的恶意代码；同时通过综合运用多通道图像特征提取、局部响应归一化（LRN）等技术，在有效降低模型复杂度的基础上提升了模型的泛化能力。利用均衡处理后的Malimg数据集进行测试，结果显示该方法的平均分类准确率达到97.8%；相较于VGGNet方法在准确率上提升了1.8%，在检测效率上提升了60.2%。实验结果表明，多通道图像彩色纹理特征能较好地反映恶意代码的类别信息，AlexNet神经网络相对简单的结构能有效地提升检测效率，而局部响应归一化能提升模型的泛化能力与检测效果。

基于猫映射的图像灰度值加密

李珊珊, 赵莉, 张红丽

2021, 41(4): 1148-1152. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071029

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为解决在公共信道传播过程中由于图像中的隐私内容泄漏从而危害信息安全的问题，提出一种新的灰度图像加密方法。新方法采用coupled logistic映射迭代来产生二维混沌序列，其中一个序列用于生成猫映射的系数，另一个用于置乱像素位置。传统的基于猫映射的图像加密方法是加密图像像素位置，而新的加密方法是对每个像素组使用不同的猫映射系数，从而变换组内每个像素的灰度值。除此之外，方法还采取双向扩散提高安全性能。所提方法加密解密过程简单，执行效率高，对图像尺寸没有要求。安全性分析表明，该加密方法对密钥十分敏感，且在多种攻击手段下都具有较好的稳定性。

基于单快拍信号到达角估计算法的室内入侵检测

任晓奎, 刘鹏飞, 陶志勇, 刘影, 白立春

2021, 41(4): 1153-1159. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071030

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针对基于信道状态信息（CSI）的入侵检测方法易受环境布局及噪声干扰的影响从而导致检测率下降的问题，提出一种基于单快拍信号到达角（DOA）估计算法的室内入侵检测方法。首先，结合无线信号空间选择性衰落的特点对天线阵列接收到的CSI数据进行数学分解，并将未知的DOA估计问题转化为一个过完备表示的问题。然后，利用l₁范数对稀疏信号的稀疏性进行约束，通过求解稀疏正则优化问题得到准确的DOA信息，由此在数据层面为最终检测结果提供了可靠的特征参数。最后，根据前后时刻的DOA变化评估出室内安全指数（ISIN），进而实现室内入侵检测。在实验中，利用真实的室内场景对检测方法进行验证，并与传统的主成分分析和离散小波变换的数据预处理方法进行对比。实验结果表明：该方法能够在不同的复杂室内环境下准确检测出入侵行为的发生，平均检测率达到98%以上，且在鲁棒性上明显优于对比算法。

基于软件定义网络的数据中心自适应多路径负载均衡算法

许红亮, 杨桂芹, 蒋占军

2021, 41(4): 1160-1164. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060845

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针对传统多路径负载均衡算法无法有效地感知网络的运行状态、不能综合考虑链路的实时传输状态以及大多数算法缺少自适应性的问题，基于软件定义网络（SDN）的集中控制和全网管控思想，提出一种基于蜘蛛猴优化的SDN自适应多路径负载均衡算法（SMO-LBA）。首先，利用数据中心网络的感知能力来获取多路径的实时链路状态信息；然后，利用蜘蛛猴算法的全局探索和局部开采能力将链路空闲率作为每条路径的适应度值，并引入自适应权重对路径进行动态评估及更新；最后，寻找数据中心网络中链路占用率最小的路径，确定其为最优转发路径。选用胖树拓扑在Mininet平台上进行仿真实验，实验结果表明SMO-LBA可提高数据中心网络的吞吐量和平均链路利用率，实现网络自适应负载均衡。

基于坐标逆映射的增强型车辆三维全景影像

谭兆一, 陈白帆

2021, 41(4): 1165-1171. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071039

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当前最先进的车辆三维全景影像虽然可以较好地对车身周边环境进行三维立体的拟真显示，但仍然会对车身近处的三维物体造成显示畸变，极大地影响显示效果、降低实用性。针对该问题，提出一种增强型车辆三维全景影像的合成方法。首先利用YOLOv4网络检测出车辆及行人在图像中的位置，之后基于坐标升维逆映射将检测出的物体位置升维映射至世界坐标系下，最后将三维模型渲染在相应的逆映射位置上来代替显示畸变的三维物体，从而给驾驶员提供有效的周边物体位置信息。实验结果表明，所提方法生成的增强型车辆三维全景影像具有很好的实时性和显示效果，能够有效解决当前车辆三维全景影像的显示缺陷。

改进的基于通道注意力反馈网络的遥感图像融合算法

吴蕾, 杨晓敏

2021, 41(4): 1172-1178. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071064

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针对前馈卷积神经网络（CNN）感受野较小、获取上下文信息不足、其特征提取卷积层只能提取到浅层特征的问题，提出改进的基于通道注意力反馈网络的遥感图像融合算法。首先，通过两层卷积层分别初步提取全色（PAN）图像的细节特征和低分辨率多光谱（LMS）图像的光谱特征；其次，将提取的特征和网络反馈的深层特征相结合，并将其输入到通道注意力机制模块中以得到初步精细化特征；然后，经过反馈模块生成表征能力更强的深层特征；最后，将生成的深层特征经过含有反卷积的重建层，从而得到高分辨率多光谱（HMS）图像。在三个不同卫星图像数据集上的实验结果表明：所提算法能很好地提取PAN图像的细节特征和LMS图像的光谱特征，同时其恢复出来的HMS图像在主观视觉上更加清晰，并且在客观评价指标上优于对比算法，同时在均方根误差（RMSE）指标上，所提算法比传统算法降低了50%以上，比前馈卷积神经网络算法降低了10%以上。

无需初始轮廓的图像分割模型

罗琴, 王艳

2021, 41(4): 1179-1183. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071058

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为了增强对初始轮廓的鲁棒性并提高对灰度不均图像、噪声图像的分割效率，提出一种基于区域的活动轮廓模型。首先分别构造全局灰度拟合力与局部灰度拟合力，然后用线性组合获得模型的拟合项，并通过调整拟合力之间的权重提高模型对初始轮廓的鲁棒性，最后利用演化曲线的长度项保持曲线的光滑性。通过实验结果可以看出：与区域可变灰度拟合（RSF）模型和选择性局部或全局分割（SLGS）模型相比，所提模型的迭代步数分别减少了约57%和31%，分割时间分别减少了约62%和14%。所提模型在无需初始轮廓的情况下，不仅可以快速、准确地分割灰度不均图像和噪声图像，而且对医学图像和红外图像等一些实际应用图像也有很好的分割效果。

基于性能合同的多部件系统维修策略模型优化

许飞雪, 刘勤明, 欧阳海玲, 叶春明

2021, 41(4): 1184-1191. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071033

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针对多部件串联系统维修效率低下与供应商所获利润少的问题，考虑各部件间的经济相关性，提出基于性能合同的多部件系统的维修策略模型。首先，采用韦伯（Weibull）分布描述系统各部件的使用寿命规律，并通过判断各部件使用度与预防性维修阈值和机会维修阈值的关系来实施不同的维修策略；其次，计算单位更新周期内的各维修活动概率和对应维修次数，以供应商利润最大化为目标，以预防性维修阈值和机会维修阈值为决策变量，建立基于性能合同的多部件系统的维修策略模型；最后，利用灰狼优化（GWO）算法求解该模型。通过算例分析得出与遗传（GA）算法、粒子群优化（PSO）算法相比，灰狼优化算法在准确率上分别提高了22.6%和7.6%；基于线性收益函数，所提绩效模型的利润率高达25.3%，相较于传统成本模型提高了5.2%。基于性能合同的多部件系统维修策略优化模型和算法可以有效解决供应商维修质量与效率低下问题，为供应商和运营商共同制定维修合同提供依据。

基于负荷平衡的电动汽车模糊多目标充电调度算法

周美玲, 陈淮莉

2021, 41(4): 1192-1198. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071013

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居民小区电动汽车（EV）的单相充电方式导致配电网出现三相不平衡和负荷峰谷差问题，因此提出基于负荷平衡的EV模糊多目标充电调度策略。基于三相网络，将总延迟时间和充电平衡作为目标函数，考虑三相不平衡度和负荷峰谷差等约束，建立静态和在线调度问题下EV充电调度模型。采用改进非支配排序遗传算法-Ⅱ（NSGA-Ⅱ）进行多目标求解，通过设计交叉算子、自适应调整变异概率和局部优化等来优化结果。通过设置一定容量的外部档案和拥挤距离判定来获得Pareto最优前沿，并用模糊隶属度方法得到折中最优解。最后，通过算例分析可同时活动充电点和三相不平衡度的不同取值对优化结果的影响，并与无序充电进行比较，验证了所提模型和策略的有效性。

改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题

张伟伟, 陶聪, 范岩, 于坤杰, 文笑雨, 张卫正

2021, 41(4): 1199-1206. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071041

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为了准确、可靠地识别光伏模型参数，提出一种改进回溯搜索算法（MBSA）。该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息，而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解，从而保持种群多样性并提高收敛速度；然后，通过概率来量化总体中的个体性能，进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力；最后，采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明，所提出的策略极大提升了回溯搜索算法（BSA）的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌JAYA（LCJAYA）算法和多重学习回溯搜索算法（MLBSA）等八种先进的算法进行对比，结果表明，所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优，在单、双二极管模型上的识别准确性明显优于JAYA、LCJAYA、改进的JAYA优化（IJAYA）和基于教学的优化（TLBO）算法，在光伏模块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中，所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明，所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

复杂环境下基于采样空间自调整的航迹规划算法

张康, 陈建平

2021, 41(4): 1207-1213. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060863

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针对具有渐进最优性的快速扩展随机树（RRT^*）算法在面对高维、复杂环境时所表现出的寻路效率低、收敛速度缓慢的问题，在RRT^*的基础上，提出一种基于采样空间自调整的渐进最优快速扩展随机树（AS-RRT^*）无人机（UAV）航迹规划算法。该算法可以自适应调整采样空间，进而引导树更为高效地生长，而这些主要通过有偏采样、节点筛选和节点学习这三种策略来实现。首先，在采样空间中定义向光和背光区域来进行有偏采样，而向光和背光区域的概率权重由当前扩展失败率决定，从而保证算法在搜索初始航迹时同时具有探索性和方向性；然后，在完成初始航迹的搜索后，算法就开始周期性地筛选节点，高质量的节点作为学习样本来产生新的抽样分布，质量最低的节点在算法达到最大节点数量后被新节点替代。在多种不同类型的环境下进行了对比仿真实验，结果表明所提算法在一定程度上改善了采样算法固有的随机性，而且相较于传统的RRT^*算法，该算法在相同环境里使用了更少的寻路时间，在相同时间里生成了更低代价的航迹，且在三维空间里的改进更为明显。

基于MobileNetV2的圆形指针式仪表识别系统

李慧慧, 闫坤, 张李轩, 刘威, 李执

2021, 41(4): 1214-1220. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060765

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针对目前指针式仪表识别任务在使用深度学习算法时存在模型参数量大、计算量大、准确率较低的问题，提出一种基于改进预训练MobileNetV2网络模型与圆形Hough变换相结合的圆形指针式仪表智能检测和识别系统。首先，采用Hough变换解决复杂场景内非圆形区域的干扰问题；然后，提取圆形区域以构建数据集；最后，使用基于改进预训练MobileNetV2网络模型对圆形指针式仪表进行识别。为客观反映所提模型的性能优劣，采用平均混淆矩阵来衡量模型性能。实验结果表明，该系统在圆形指针式仪表识别任务中的识别率达到99.76%。同时，将所提模型与其他5种不同的网络模型进行对比的结果表明，该模型与ResNet50的准确率最高，但在模型参数量和模型计算量方面，所提网络模型相较于ResNet50分别降低了90.51%和92.40%，可见该模型有助于进一步在移动端或嵌入式设备中部署和实现工业级的实时圆形指针式仪表检测和识别。

基于半监督方法的脑梗死图像识别

欧莉莉, 邵峰晶, 孙仁诚, 隋毅

2021, 41(4): 1221-1226. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071034

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在图像识别领域，针对有监督方法的模型在标签数据不足时图像的识别效果不佳问题，提出一种基于生成对抗网络（GAN）的半监督方法模型，即结合了半监督生成对抗网络（SSGAN）和深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的优点，并在输出层用softmax代替了sigmoid激活函数，从而建立半监督深度卷积生成对抗网络（SS-DCGAN）模型。首先，将生成样本定义为伪样本类别并用于引导训练；其次，采用半监督的训练方式对模型的参数进行更新；最后，实现对异常（脑梗死）图像的识别。实验结果表明，SS-DCGAN模型在标签数据较少时能够很好地识别异常图像，达到95.05%的识别率，与ResNet32、半监督梯度网络（Ladder Network）分类方法相比具有显著的优越性。

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