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2020年 第40卷 第9期 刊出日期：2020-09-10

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人工智能

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

魏文钰, 杨文忠, 马国祥, 黄梅

2020, 40(9):  2479-2492.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010038

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行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一，其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人，因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题，大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出，极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术，整理和分析了大量相关文献，首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍，将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括；然后列举了部分相关数据集，并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析；最后总结了行人Re-id技术的发展难点，并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。

基于生成对抗网络联合时空模型的行人重识别方法

邱耀儒, 孙为军, 黄永慧, 唐瑜祺, 张浩川, 吴俊鹏

2020, 40(9):  2493-2498.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010006

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跨摄像头的行人跟踪是智慧城市和智能安防的技术难题，而行人重识别是跨摄像头行人跟踪中最关键的技术。针对因领域偏差而导致行人重识别算法跨场景应用时准确率大幅下降的问题，提出一种基于生成对抗网络（GAN）联合时空模型的方法（STUGAN）。首先，通过引入GAN生成目标场景的训练样本，以增强识别模型的稳定性；然后，利用时空特征构建目标场景样本的时空模型，以筛选低概率匹配样本；最后，融合识别模型与时空模型来进行行人的重识别。在该领域典型的公开数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上与词袋模型（BoW）、先进的无监督学习（PUL）、无监督多任务字典学习（UMDL）等先进无监督算法进行实验对比。实验结果分析表明，所提方法在Market-1501数据集上的rank-1、rank-5及rank-10指标的准确率达到66.4%、78.9%及84.7%，比对比算法最好结果分别高5.7，5.0和4.4个百分点；平均精度均值（mAP）仅低于保持主题一致性的循环生成网络（SPGAN）。

具有特征选择的多源自适应分类框架

黄学雨, 徐浩特, 陶剑文

2020, 40(9):  2499-2506.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010094

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对于现有的多源自适应学习方案无法有效区分多个源域中的有用信息并迁移至目标域的问题，提出一种具有特征选择的多源自适应分类框架（MACFFS），并将特征选择和共享特征子空间学习整合到统一框架中进行联合特征学习。具体来说，MACFFS将来自多个源域的特征数据投影至不同的潜在空间中来学习得到多个源域分类模型，实现目标域的分类。然后，将得到的多个分类结果进行整合用于目标域分类模型的学习。此外，框架还利用L_2，1范数稀疏回归代替传统的基于L₂范数的最小二乘回归来提高鲁棒性。最后，把多种现有方法在两项任务中与MACFFS进行实验比较分析。实验结果表明，与现有方法中表现最好的DSM相比，MACFFS节省了接近1/4的计算时间，并且提升了大约2%的识别率。总的来说，MACFFS结合了机器学习、统计学习等相关知识，为多源自适应方法提供了一个新的思路，且该方法在现实场景下的识别应用中比现有方法具有更好的性能。

基于聚类关联网络的群组行为识别

戎炜, 蒋哲远, 谢昭, 吴克伟

2020, 40(9):  2507-2513.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010019

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目前群组行为识别方法没有充分利用群组关联信息而导致群组识别精度无法有效提升，针对这个问题，提出了基于近邻传播算法（AP）的层次关联模块的深度神经网络模型，命名为聚类关联网络（CRN）。首先，利用卷积神经网络（CNN）提取场景特征，再利用区域特征聚集提取场景中的人物特征。然后，利用AP的层次关联网络模块提取群组关联信息。最后，利用长短期记忆网络（LSTM）融合个体特征序列与群组关联信息，并得到最终的群组识别结果。与多流卷积神经网络（MSCNN）方法相比，CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了5.39与3.33个百分点。与置信度能量循环网络（CERN）方法相比，CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了8.7与3.14个百分点。实验结果表明，CRN方法在群体行为识别任务中拥有更高的识别准确精度。

基于分层特征化网络的三维人脸识别

赵青, 余元辉

2020, 40(9):  2514-2518.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010103

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针对三维人脸多表情、多姿态变化同时存在，人脸点云数据不同程度缺失的问题，探索性地将三维点云人脸数据应用于PointNet系列的分类网络并进行了识别结果的对比与分析，然后提出了一种新的网络框架——HFN。首先，在数据预处理后随机采样固定点数的点云；其次，将固定点数的人脸点云输入SA模块，以获取局部区域的质心点、邻域点并提取局部区域的特征，然后拼接由DSA模块基于多方向卷积提取的点云空间结构特征；最后，利用全连接层进行三维人脸的分类，从而实现三维人脸识别。在CASIA数据库上的结果显示，所提方法的平均识别率为96.34%，优于PointNet、PointNet++、PointCNN和空间聚合网络（SAN）这几种分类网络。

基于学生人体检测的无感知课堂考勤方法

方书雅, 刘守印

2020, 40(9):  2519-2524.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010067

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针对基于人脸识别的课堂考勤系统漏检和低识别率的问题，采用主、从双摄像机设备，提出一种联合学生人体检测和人脸角度筛选的方法。首先通过Mask R-CNN算法检测主摄像机拍摄图中的学生人体位置；然后控制从摄像机（PTZ相机）依次获取每位学生的高质量放大图像；再通过MTCNN算法和FSA-Net算法从中检测并识别出人脸姿态，筛选出每位学生的正脸图像；最后对筛选出的学生正脸图像使用FaceNet算法提取人脸特征，用于支持向量机（SVM）分类器的训练或识别。实验结果表明，与Tiny-face算法相比，人体检测算法在重叠比（IOU）为0.75时平均精度（AP）值提高了约36%且检测耗时减少了57%；与建立多姿态人脸数据库的方法相比，采用人脸角度筛选的方法使识别率提高了4%；多数情况下整个课堂学生识别的准确率接近100%。所提方法简化了学生注册过程，提高了人脸识别率，为解决人脸漏检问题提供了新的思路。

基于改进胶囊网络的文本分类

尹春勇, 何苗

2020, 40(9):  2525-2530.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122153

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针对卷积神经网络（CNN）中的池化操作会丢失部分特征信息和胶囊网络（CapsNet）分类精度不高的问题，提出了一种改进的CapsNet模型。首先，使用两层卷积层对特征信息进行局部特征提取；然后，使用CapsNet对文本的整体特征进行提取；最后，使用softmax分类器进行分类。在文本分类中，所提模型比CNN和CapsNet在分类精度上分别提高了3.42个百分点和2.14个百分点。实验结果表明，改进CapsNet模型更适用于文本分类。

基于门控循环单元和胶囊特征的文本情感分析

杨云龙, 孙建强, 宋国超

2020, 40(9):  2531-2535.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010128

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针对简单的循环神经网络（RNN）无法长时间记忆信息和单一的卷积神经网络（CNN）缺乏捕获文本上下文语义的能力的问题，为提升文本分类的准确率，提出一种门控循环单元（GRU）和胶囊特征融合的情感分析模型G-Caps。首先通过GRU捕捉文本的上下文全局特征，获得整体标量信息；其次在初始胶囊层将捕获的信息通过动态路由算法进行迭代，获取到表示文本整体属性的向量化的特征信息；最后在主胶囊部分进行特征间的组合以求获得更准确的文本属性，并根据各个特征的强度大小分析文本的情感极性。在基准数据集MR上进行的实验的结果表明，与初始卷积滤波器的CNN（CNN+INI）和批判学习的CNN（CL_CNN）方法相比，G-Caps的分类准确率分别提升了3.1个百分点和0.5个百分点。由此可见，G-Caps模型有效地提高了实际应用中文本情感分析的准确性。

面向短文本情感分类的端到端对抗变分贝叶斯方法

尹春勇, 章荪

2020, 40(9):  2536-2542.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010048

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针对文本情感分析中文本过短而导致的分类准确度低的问题，结合对抗学习和变分推断提出一种端到端的短文本情感分类模型。首先，使用谱规范化技术解决了判别器在训练过程中的震荡问题；然后，添加额外的分类模型来指导推断模型的更新；其次，使用对抗变分贝叶斯（AVB）模型提取短文本的主题特征；最后，使用三次注意力机制来融合主题特征与预训练词向量特征进行分类。通过在一个产品评论和两个微博数据集上的实验结果证明，所提模型较基于自注意力的双向长短期记忆网络（BiLSTM-SA）在分类准确度上分别提高了2.9、2.2和8.4个百分点。由此可见，该模型适用于挖掘社交短文本中的情感和观点信息，对舆情发现、用户反馈、质量监督和其他相关领域具有重要的意义。

基于并行混合网络融入注意力机制的情感分析

孙敏, 李旸, 庄正飞, 余大为

2020, 40(9):  2543-2548.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019112020

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针对传统卷积神经网络（CNN）不仅会忽略词的上下文语义信息而且最大池化处理时会丢失大量特征信息的问题，传统循环神经网络（RNN）存在的信息记忆丢失和梯度弥散问题，和CNN和RNN都忽略了词对句子含义的重要程度的问题，提出一种并行混合网络融入注意力机制的模型。首先，将文本用Glove向量化；之后，通过嵌入层分别用CNN和双向门限循环神经网络提取不同特点的文本特征；然后，再把二者提取得到的特征进行融合，特征融合后接入注意力机制判断不同的词对句子含义的重要程度。在IMDB英文语料上进行多组对比实验，实验结果表明，所提模型在文本分类中的准确率达到91.46%而其F1-Measure达到91.36%。

面向电力业务对话系统的意图识别数据集

廖胜兰, 殷实, 陈小平, 张波, 欧阳昱, 张衡

2020, 40(9):  2549-2554.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010119

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针对供电营业厅客服机器人的智能对话系统，构建了一个较大规模的电力业务用户意图数据集。该数据集包括了9 577条用户问询语句及其标注类别。首先对从供电营业厅采集到的真实语音数据进行清洗、处理和过滤。为了使数据能够驱动意图分类相关的深度学习模型的研究，专业人员根据电力业务背景知识对数据进行高质量的标注和扩充。标注中根据电力业务定义了35种业务类别标签。为了测试该数据集的实用性和有效性，采用了多个意图分类经典模型进行实验，并将得到的意图分类模型嵌入到对话系统中。经典的文本分类模型循环卷积神经网络（Text-RCNN）在该数据集上可得到87.1%的准确率。实验结果表明该数据集可以有效驱动电力业务相关对话系统的研究，提升用户的满意度。

改进的基于冗余点过滤的3D目标检测方法

宋一凡, 张鹏, 宗立波, 马波, 刘立波

2020, 40(9):  2555-2560.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122092

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VoxelNet网络模型是第一个基于点云的端对端目标检测网络，只利用点云数据来生成高精度的3D目标检测框，具有十分良好的效果。但是，VoxelNet使用完整场景的点云数据作为输入，导致耗费了更多的计算资源在背景点云数据上，而且只包含几何信息的点云对目标的识别粒度较低，在较复杂的场景中容易出现误检测和漏检测。针对这些问题对VoxelNet进行了改进，在VoxelNet模型中加入视锥体候选区。首先，通过RGB前视图对感兴趣目标进行定位；然后，将目标2D位置升维至空间视锥体，在点云中提取目标视锥体候选区，过滤冗余点云，仅对视锥体候选区中的点云数据进行计算来得到检测结果。改进后的算法与VoxelNet相比，降低了点云计算量，避免了对背景点云数据的计算，提升了有效运算率，同时，避免了过多背景点的干扰，降低了误检测和漏检测率。KITTI数据集上的实验结果表明，改进后的算法在简单、中等、困难三种模式下的3D平均精度分别为67.92%、59.98%、53.95%，优于VoxelNet模型。

复杂场景下基于增强YOLOv3的船舶目标检测

聂鑫, 刘文, 吴巍

2020, 40(9):  2561-2570.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010097

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为提升水上交通安全监管的智能化水平，进一步提高基于深度学习的船舶目标检测算法的定位精度和检测准确率，在传统YOLOv3算法基础上，提出用于船舶目标检测的增强YOLOv3算法。首先，在网络预测层引入预测框不确定性回归，以预测边界框的不确定性信息；然后，使用负对数似然函数和改进的二值交叉熵函数重新设计损失函数；其次，针对船舶形状使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺寸并平均分配到对应预测尺度；在网络训练阶段，使用数据增强策略扩充训练样本数量；最后，使用加入高斯软阈值函数的非极大值抑制（NMS）算法对预测框进行后处理。对各种改进方法和不同目标检测算法在真实海事视频监控数据集上进行对比实验。实验结果显示，与传统YOLOv3算法相比，带有预测框不确定性信息的YOLOv3算法的假正样本（FP）数量降低了35.42%，真正样本（TP）数量提高了1.83%，所以提高了准确率；增强YOLOv3算法在船舶图像上的平均准确率均值（mAP）达到87.74%，与传统YOLOv3算法和Faster R-CNN算法相比分别提高了24.12%和23.53%；所提算法的每秒钟检测图像数量达到30.70张，满足实时检测的要求。实验结果表明，所提算法在雾天和低照度等不良天气条件与复杂通航背景下，均能实现船舶目标的高精度稳定实时检测。

基于特征金字塔网络的肺结节检测

高智勇, 黄金镇, 杜程刚

2020, 40(9):  2571-2576.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122122

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针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节尺寸变化较大、尺寸小且不规则等特点导致的检测敏感度较低的问题，提出了基于特征金字塔网络（FPN）的肺结节检测方法。首先，利用FPN提取结节的多尺度特征，并强化小目标及目标边界细节的特征；其次，在FPN的基础上设计语义分割网络（名为掩模特征金字塔网络（Mask FPN））用于快速准确地分割提取肺实质，作为目标候选区域定位图像；并且，在FPN顶层添加反卷积层，采用多尺度预测策略改进快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）以提高检测性能；最后，针对肺结节数据集的正负样本不平衡问题，在区域候选网络（RPN）模块采用焦点损失函数以提高结节的检出率。所提方法在公开数据集LUNA16上进行实验，结果表明，利用FPN和反卷积层改进的新网络对结节检测效果有一定的帮助，采用焦点损失函数也有一定效果。综合多种改进，当平均每个扫描件的候选结节数为46.7时，所提方法的肺结节检测敏感度指标为95.7%，与其他卷积神经网络方法如Faster R-CNN、UNet等相比，具有较高的敏感性。所提方法能够较好地提取不同尺度上的结节特征，提高CT图像肺结节检测的敏感度，同时对于较小的结节也能有效检测，能更有效地辅助肺癌的诊断治疗。

数据科学与技术

纯用户态的网络文件系统——RUFS

董豪宇, 陈康

2020, 40(9):  2577-2585.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010077

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针对在使用高速存储硬件时常规网络文件系统会被软件开销影响整体性能的问题，提出了利用存储性能开发套件（SPDK）搭建文件系统的方法，并在此基础上实现了一个网络文件系统RUFS的原型。该系统通过键值存储模拟文件系统的目录树结构以及对文件系统的元数据进行管理，通过SPDK存储文件的内容。另外，利用远程直接内存访问（RDMA）技术对外提供文件系统服务。RUFS相较于NFS+ext4，在4 KB随机访问上，读写吞吐性能分别提高了202.2%和738.9%，读写平均延迟分别降低了74.4%和97.2%；在4 MB顺序访问上，读写吞吐性能分别提高了153.1%和44.0%。在大部分元数据操作上，RUFS相比NFS+ext4也有显著优势，特别是文件夹创建操作，RUFS的吞吐性能提高了约5 693.8%。该系统能够充分发挥高速网络和高速存储设备的性能优势，为用户提供延时更低、吞吐性能更好的文件系统服务。

分布式存储系统中的日志分析与负载特征提取

苟子安, 张晓, 吴东南, 王艳秋

2020, 40(9):  2586-2593.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010121

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对运行在文件系统上的工作负载进行分析有助于优化分布式文件系统的性能，且对构建新型存储系统至关重要。由于工作负载的复杂性和规模多样性的增加，使用基于直觉的分析来显式地捕获工作负载踪迹的特征是不完备的。针对这一问题，提出了一个分布式日志分析与负载特征提取模型。首先，从分布式文件系统日志中根据关键字抽取出与读写相关的信息；其次，从统计与时序两方面对负载特征进行描述；最后，分析基于负载特征进行系统优化的可能。实验结果表明，提出的模型具有一定的可行性与准确性，且可以较为详细地给出负载统计与时序特征，具有低开销、高时效、易于分析等优点，可以用来指导具有相同特征的工作负载的合成、热点数据监测、系统的缓存预取优化。

学术社交网络中的权威学者推荐模型

李春英, 汤庸, 肖政宏, 李天送

2020, 40(9):  2594-2599.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010110

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目前，学术社交网络平台存在的信息过载和信息不对称等问题导致学者特别是影响力低的学者很难找到自己感兴趣的内容，同时，学术社交网络中影响力大的学者对学术社区的形成具有一定的促进作用并且对影响力低的学者的科学研究具有一定的导向作用，因此提出一种融合学术社区检测的权威学者推荐模型（ISRMACD）来为学术社交网络中的低影响力学者提供推荐服务。首先，利用影响力大的学者圈作为社区的核心结构对学术社交网络中学者间的关系纽带——好友关系所产生的复杂网络拓扑关系进行学术社区检测；然后，对社区内的学者计算影响力，并实现社区内部的权威学者推荐服务。在学者网数据集上的实验结果表明，该推荐模型在不同的权威学者推荐数量下均取得了较高的推荐质量，并且每次推荐10名权威学者取得的推荐精度最高，达到70%及以上。

融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法

李寒露, 解庆, 唐伶俐, 刘永坚

2020, 40(9):  2600-2605.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010060

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针对兴趣点（POI）推荐研究中数据噪声过滤问题和不同POI的重要性问题，提出了一种融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法——RecSI。首先，根据POI的地理信息和POI之间相互吸引力过滤噪声数据，缩小候选集的范围；其次，根据用户在一天中不同的时间段对POI类别的偏好程度，结合POI的流行度计算出用户的偏好得分；然后，结合社交信息和加权PageRank算法计算POI重要性；最后，将用户的偏好得分和POI重要性线性结合，以向用户推荐TOP-K的POI。在Foursquare真实的签到数据集上的实验结果表明，RecSI算法的精确率和召回率比最优的GCSR算法分别提高了12.5%和6%，验证了RecSI算法的有效性。

基于模块度和标签传递的推荐算法

盛俊, 李斌, 陈崚

2020, 40(9):  2606-2612.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010095

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针对基于网络信息的商品推荐的问题，提出了在二部网络上基于社区挖掘和标签传递的推荐算法。首先，用带权的二部图来表达用户-项目的评分矩阵，利用标签传递技术对二部网络进行社区挖掘；然后，基于二部网络中的社区结构信息，充分利用用户所在的社区之间的相似性以及项目之间、用户之间的相似性来挖掘用户可能感兴趣的项目；最后，向用户进行项目的推荐。在实际网络上的实验结果表明，与基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法（BAR-CF）、基于项目评分预测的推荐算法（IR-CF）、基于网络链接预测的用户偏好预测方法（PLP）和改进的基于用户的协同过滤的方法（MU-CF）相比，该算法的平均绝对差（MAE）低0.1~0.3，准确率高0.2。因此，所提算法可以取得比其他类似方法更高质量的推荐结果。

基于改进的深度Q网络结构的商品推荐模型

傅魁, 梁少晴, 李冰

2020, 40(9):  2613-2621.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019112002

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传统推荐方法存在数据稀疏和特征识别差等问题，为了解决这些问题，根据隐式反馈构建具有时序性的正负反馈数据集。由于正负反馈数据集和商品购买具有强时序性特征，引入长短期记忆（LSTM）网络作为模型构件。考虑用户自身特征和用户动作选择回报由不同的输入数据决定，对竞争架构的深度Q网络进行改进，融合用户正负反馈和商品购买时序性，设计了基于改进的深度Q网络结构的商品推荐模型。模型对正负反馈数据进行区分性训练，对商品购买的时序性特征进行提取。在Retailrocket数据集上，与因子分解机（FM）模型、W&D模型和协同过滤（CF）模型中表现最好的相比，所提模型的准确率、召回率、平均准确率（MAP）和归一化折损累计增益（NDCG）分别提高了158.42%、89.81%、95.00%和67.57%。同时，使用DBGD作为探索方法，改善了推荐商品多样性低的缺陷。

离群点检测算法的评价指标

宁进, 陈雷霆, 罗子娟, 周川, 曾慧茹

2020, 40(9):  2622-2627.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010126

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随着离群点检测技术的深入研究和广泛应用，越来越多的优秀算法被提出来，然而，现有的离群点检测技术的评价仍然沿用传统分类算法的测量指标，存在着评价指标单一、适应性差的问题。针对这些问题，提出了一类高真正率指标（HT_AUC）和二类低假正率指标（LF_AUC）。首先，整理常用的离群点检测评价指标，分析其优缺点和适用场景；然后，在已有的曲线下面积（AUC）方法的基础上，分别针对高真正率（TPR）要求和低假正率（FPR）要求，提出了一类高真正率指标和二类低假正率指标，为离群点检测算法的效果评价和量化集成提供了更合适的指标。在真实数据集上的实验结果表明，与传统评价指标的相比，所提出的方法更能满足一类高真正率和二类低假正率要求。

分形插值在风速时间序列中的应用

郭秀婷, 朱昶胜, 张生财, 赵奎鹏

2020, 40(9):  2628-2633.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010130

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针对风电场风速数据中大量连续缺失数据的插值问题，提出了一种基于自适应变异粒子群优化（PSO）的分形插值算法。首先，在粒子群优化算法中引入变异因子，增强粒子的多样性，提高算法搜索精度；其次，通过自适应变异粒子群优化算法来得到分形插值算法中垂直比例因子参数的最佳取值；最后，对两组不同趋势和变化特征的数据集进行分形插值计算分析，并把所提算法与Lagrange插值和三次样条插值方法进行对比。结果表明：分形插值不仅可以保持风速曲线的整体波动特性和局部特征，而且比传统插值方法的精度更高；在基于Dataset A的实验中，分形插值的均方根误差（RMSE）分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了66.52%和58.57%；在基于Dataset B的实验中，分形插值的RMSE分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了76.72%和67.33%。证明分形插值更适合连续缺失且波动强烈的风速时间序列的插值。

网络空间安全

基于单光子的量子双向同步身份认证协议

张兴兰, 赵怡静

2020, 40(9):  2634-2638.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010069

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针对量子身份认证（QIA）存在的高效、双向、同步的需求，提出一种基于单光子的两方量子身份认证协议。首先于协议中采用了一种新型的单光子双向测量基编码方式，其次结合了Kerberos经典密码协议思想提出一种根据量子票据发起建立的认证流程。在此基础上，于认证过程中采用双向同步认证的策略。最后对量子通信和认证中存在的多种攻击方式进行概率计算和安全性分析，并同时试图将协议由两方推及到多方。研究结果与新型编码策略的基于制备-测量的量子身份认证相比，提出了一个完整的、防止用户抵赖的双向同步身份认证协议，并给出了将协议扩展到多方通信的参考原则。从结论上来看，所提方法提高了量子认证理论的高效性，支持了量子通信协议与经典协议的结合和借鉴的新的可能，实现了理论上不可抵赖的双方同步认证流程。

基于安全多方的区块链可审计签名方案

王韫烨, 程亚歌, 贾志娟, 付俊俊, 杨艳艳, 何宇矗, 马威

2020, 40(9):  2639-2645.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010096

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针对可信问题，提出了一种基于安全多方的区块链可审计签名方案。该方案引入了带有时间戳的信任向量，并构建由多维向量组构成的信任矩阵用以定期记录参与者的可信行为，从而为参与者建立一种可信的评估机制，最后将评估结果存储到区块链中作为查证的依据。在确保参与者可信的前提下，通过秘密共享技术构建了安全可信的签名方案。安全分析表明，该方案可以有效减少恶意参与者带来的破坏，可检测参与者的可信度，并可以抵抗移动攻击。性能分析表明，该方案具有较低的计算复杂度和较高的执行效率。

基于排队博弈的最优比特币交易费支付策略

黄冬艳, 李浪

2020, 40(9):  2646-2649.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010132

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在比特币交易高峰期，为使交易尽快被打包进入区块，用户需要提高交易费以竞争有限的区块空间。针对用户如何自主选择合适交易费的问题，提出了最优的交易费支付策略。首先，结合排队博弈论将交易排队竞争上链的过程建模为一个带优先权的非抢占型排队模型；然后，分析交易费对交易耗时的影响，由此给出交易耗时与交易费之间的函数关系式，并推导出用户的纳什均衡支付策略。仿真结果表明，采用最优的支付策略可以有效降低用户的总花费（等待开销与交易费的加权和）。当系统高负荷时，与不支付交易费和按拥塞度线性增加交易费这两种策略相比，所提策略的用户总花费分别降低了97%和72%。由此可见，在保证交易被尽快处理的同时，所提支付策略可以有效减少交易费支出。

基于工控业务仿真的高交互可编程逻辑控制器蜜罐系统设计实现

赵国新, 丁若凡, 游建舟, 吕世超, 彭锋, 李菲, 孙利民

2020, 40(9):  2650-2656.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122214

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工控蜜罐的诱捕能力受仿真程度显著影响，针对现有工控蜜罐缺乏业务逻辑仿真的问题，提出了一种基于工控业务仿真的高交互可编程逻辑控制器（PLC）蜜罐设计框架和搭建方法。首先，基于工控系统的交互层次提出了一种新的工控系统（ICS）蜜罐分类方法；然后，根据工控设备的不同仿真维度，将蜜罐诱捕过程分为过程仿真循环和服务仿真循环；最后，通过定制的数据转存模块将过程数据转换到服务仿真循环中，以实现业务逻辑数据的实时响应。实验以西门子S7-300 PLC设备为参考，结合典型工控蜜罐软件Conpot和建模仿真工具Matlab/Simulink，实现了信息服务仿真和控制过程仿真的协同工作。实验结果表明，相较于Conpot，高交互PLC蜜罐系统新增了11种西门子S7设备私有功能，其中读（04 Read功能码）写（05 Write功能码）操作实现了对PLC的I区7个通道的监测和Q区1个通道的控制。这种全新的蜜罐系统突破了现有交互层次和方式的局限，为工控蜜罐设计拓展了新方向。

隐私保护整数区间位置关系判定问题

马敏耀, 刘卓, 徐艺, 吴恋

2020, 40(9):  2657-2664.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020020149

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整数区间是指区间的左右端点都是整数，由左右端点及它们之间的所有整数构成的集合。整数区间的位置关系是指两个整数区间在数轴上的位置的相对关系。针对整数区间位置关系提出一种安全两方计算问题，即隐私保护整数区间位置关系判定问题，该问题旨在帮助拥有隐私整数区间的两个用户，在保护输入隐私的前提下，正确地判断出他们的整数区间的位置关系。定义了整数区间的6种位置关系，给出了整数区间的0-1编码方案，并证明了整数区间位置关系的一种判定准则。基于Goldwasser-Micali加密体制在半诚实攻击者模型下设计了解决整数区间位置关系判定问题的一个两方计算协议，证明了协议的正确性和安全性，并对协议的性能进行了分析和说明。

先进计算

基于启发式搜索的浮点表达式设计空间探索方法

李钊, 董霄霄, 黄程程, 任崇广

2020, 40(9):  2665-2669.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010011

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为了提高浮点表达式设计空间的探索效率，提出一种基于启发搜索的浮点表达式设计空间探索方法。在每次迭代过程中首先对非支配表达式的设计空间进行探索，同时将非支配表达式和可支配表达式分别添加到非支配列表和可支配列表中。当迭代完成后对可支配列表中的表达式进行探索，从中选择非支配的表达式，并对其邻域进行探索。将新的非支配表达式添加到非支配列表中，有效提高了非支配表达式的多样性和随机性。最后再次对非支配列表进行探索，得到最终的等价表达式，并进一步提高最优表达式的性能。与现有的浮点表达式设计空间的探索方法相比较，所提出的方法使计算精度提高了2%~9%，并减少了5%~19%的计算时间和4%~7%的资源消耗。实验结果表明，该方法可有效提高空间探索效率。

基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法

王博, 刘连生, 韩绍程, 祝世兴

2020, 40(9):  2670-2676.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020030315

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为提高蝗虫优化算法（GOA）求解多目标问题的性能，提出一种基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法（HMOGOA）。首先，利用Halton序列建立初始种群，保证种群在初始阶段具有均匀分布和较高多样性；然后，通过差分变异算子引导种群变异，促进种群向优势个体移动同时进行更大范围寻优；最后，利用自适应权重因子根据种群优化情况动态调整算法全局搜索和局部寻优能力，提高优化效率及解集质量。选取7个典型函数进行实验测试，并将HMOGOA与多目标蝗虫优化、多目标粒子群（MOPSO）、基于分解的多目标进化（MOEA/D）及非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）对比分析。实验结果表明，该算法避免了其他四种算法的局部最优问题，明显提高了解集分布均匀性和分布广度，具有更好的收敛精度和稳定性。

融合头脑风暴思想的教与学优化算法

李丽荣, 杨坤, 王培崇

2020, 40(9):  2677-2682.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010087

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针对教与学优化（TLBO）算法在求解高维问题时表现出的收敛速度慢、解精度低、易陷入于局部最优的问题，提出了一种融合头脑风暴思想的改进教与学优化算法（ITLBOBSO）。在该算法中设计了一种新的“学”算子，并以其替换TLBO算法中的“学”。该算法在种群的迭代过程中，当前个体首先执行“教”算子。随后，在种群中随机选择两个个体，令其中优秀的个体与当前个体执行头脑风暴式学习，提升当前个体的状态。为了赋予算法早期良好的探索能力和后期对新解的开发能力，在该算子的公式中引入柯西变异和一个与迭代次数关联的随机参数。进行的一系列的仿真实验表明，与TLBO算法相比，所提算法在11个Benchmark函数上的解精度、鲁棒性和收敛速度都有大幅度提升。在2个约束工程优化问题上，ITLBOBSO所求得的耗费成本比TLBO算法降低了4个百分点。由此验证了所提出的机制对克服TLBO弱点的有效性，所提算法适合用来求解较高维度的连续优化问题。

移动边缘计算中基于Stackelberg博弈的算力交易与定价

吴雨芯, 蔡婷, 张大斌

2020, 40(9):  2683-2690.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010112

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针对移动边缘计算中轻量级智能设备计算和存储能力有限等问题，提出一种基于Stackelberg博弈的计算卸载解决方案。首先，结合区块链技术构建基于云挖掘机制的算力交易模型——CPTP-BSG，允许移动智能设备（矿工）将密集且复杂的计算任务卸载到边缘服务器；其次，将矿工与边缘计算服务提供商（ESP）之间的算力交易建模为一个两阶段的Stackelberg博弈过程，并构建矿工与ESP的预期利润函数；然后，使用逆向归纳法分别在统一定价和歧视性定价策略下分析纳什均衡解的存在性和唯一性；最后，提出一种低梯度迭代算法来实现矿工和ESP的利润最大化。实验结果证明了所提算法的有效性，并且与统一定价相比，歧视性定价更符合矿工的个性化算力需求，能达到更高的算力需求总量和ESP利润。

网络与通信

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

胡润彦, 李翠然

2020, 40(9):  2691-2697.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010120

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现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数，导致网络能量消耗过快，全网能耗不均衡。针对这个问题，提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先，在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型，得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系，并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后，利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选，得到备选簇头节点；再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选，得到网络簇头节点。最后，通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标，与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比，该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍，网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。

基于链路交点相对位置信息的轻量级覆盖空洞检测算法

韩雨涝, 房鼎益

2020, 40(9):  2698-2705.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122115

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针对无线传感器网络（WSN）覆盖空洞导致网络性能和服务质量下降的问题，提出了一种基于链路交点相对位置信息的覆盖空洞检测算法（CHDARPI）。首先，定义空洞边界节点并计算相邻边界节点间链路的交点相对位置（RPI）值；然后，采用基于未完全覆盖交点数量（NICI）优先的策略选择空洞检测的发起节点，保证了连通覆盖空洞的并发检测。最后，在空洞检测过程中，将空洞检测消息局限于空洞边界节点之内，并根据转发节点方向角的大小制定不同场景下的转发策略，保证了空洞检测的效率。仿真结果表明：与现有基于边界节点的分布式覆盖空洞检测算法（DCHD）和基于分布式最小极角的覆盖空洞检测算法（DLPA）相比，CHDARPI在平均空洞检测时间和检测能耗方面分别至少下降了15.2%和16.7%。

软件定义无线局域网的切换接入机制

王明芬

2020, 40(9):  2706-2711.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010023

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软件定义无线局域网（WLAN）是管理无线网络的一个趋势。针对无线访问接入点（AP）部署密集环境中频繁切换、接入失败等问题，提出了基于惩罚因子的全局关联记忆保留的接入控制的方法。首先，扩展OpenFlow协议；其次，利用扩展数据报文通过AP向控制器报告网络的质量、负载、吞吐量以及利用率等指标；接着，引入变异系数法确定网络指标的系数，然后利用这些指标参数构建AP接入权值；最后，引入全局惩罚因子记录网络中发生频繁来回切换的情况，根据全局记忆保留的惩罚因子修正AP接入权值和发射功率。通过与信号最强接入法和负载均衡接入法的实验对比表明，终端站点（STA）在复杂网络环境中移动时，该方法能有效地降低切换的“乒乓效应”，减少网络的切换次数和切换时延并提高网络切换成功率。与传统信号最强接入法相比，所提方法的切换请求次数减少了21.7%，增强了网络接入性能的稳定性。

计算机软件技术

基于需求评估响应的循环迭代本体构建方法

代婷婷, 周乐, 余秦勇, 黄细凤, 谢军, 宋明慧, 刘峤

2020, 40(9):  2712-2718.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010039

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针对与IEEE 1074-1995软件开发标准相比成熟度较高的METHONTOLOGY方法和七步法中未考虑到本体质量评估及其响应的问题，提出一种基于需求评估响应的循环迭代本体构建新方法。首先，借鉴软件开发V-模型和本体测试框架对所建本体进行需求分析，以定义出一套强调满足需求而非知识丰富度的本体测试文档；其次，细化核心架构、架构知识体系，并更新测试文档；最后，利用测试文档分别评估核心架构、架构知识体系、需求分析上的知识可满足性表达，并在知识表达不满足的情况下进行本体的局部或全局更新。与本体构建常用方法相比，所提方法能实现本体构建过程中的评估与迭代演进。此外，运用该方法建立的政务本体不仅为事项办理相关知识提供了知识表征框架，还为政务知识计算提供了新思路。基于所提方法开发的政务流程优化程序已成功应用在某省的政务大数据分析领域，这在一定程度上证实了方法的合理性与有效性。

虚拟现实与多媒体计算

探索会展环境时空数据的可视分析系统

刘黎, 胡海波, 杨涛

2020, 40(9):  2719-2727.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111976

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会展环境下的时空数据是复杂的，具有高度离散、不连续、记录不完整等特点。而大多情况下，时空数据本身不仅包含了时间、经度、纬度三维，还隐含速度、加速度、方向等附加属性，使得对这类数据的分析具有挑战。因此，提出一个交互式可视分析系统——会展时空数据可视分析系统（VASTED）。结合多种交互，面向整体与细节，关联分析参会人员的类型和移动规律以及可能的异常事件。该系统利用并进一步改进了三维地图和甘特图，有效地表示数据的多种属性。采用ChinaVis2019挑战1的数据集进行的案例研究，证明了该系统的可行性。

结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达

刘望华, 刘光帅, 陈晓文, 李旭瑞

2020, 40(9):  2728-2736.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010032

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针对传统的局部二值模式算子缺乏像素间深层次的相关性信息，且对图像中常见的模糊及旋转变化的鲁棒性较差的问题，提出了一种结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达算子。在微分特征通道上，通过各向同性的微分算子提取图像中的一阶和二阶微分特征，使图像的微分特征在本质上具有旋转不变性且对图像模糊具有较强的鲁棒性；基于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化的特点，在小波分解特征提取通道上采用多尺度的二维Haar小波分解提取图像中的模糊鲁棒特征；最后，串联两个通道上的特征直方图来描述图像的纹理特征。在特征判别性实验中，该算子在较复杂的UMD、UIUC和KTH-TIPS纹理库上的准确率分别达到了98.86%、98.2%和99.05%，与中值稳健扩展局部二值模式（MRELBP）算子相比，准确率分别提高了0.26%、1.32%和1.12%；在对旋转变化和图像模糊的鲁棒性分析实验中，该算子在仅存在旋转变化的TC10纹理库上的分类准确率达到99.87%，在添加了不同程度高斯模糊的TC11纹理库上的分类准确率降幅仅为6%；在计算复杂度实验中，该算子的特征维度仅为324维，在TC10纹理库上的平均特征提取时间为30.9 ms。实验结果表明，结合微分特征和Haar小波分解的方法具有很强的特征判别性，对旋转和模糊的鲁棒性较强，同时具有较低的计算复杂度，在样本数据较少的场合具有很好的适用性。

基于张量核范数与3D全变分的背景减除

陈利霞, 班颖, 王学文

2020, 40(9):  2737-2742.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010005

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针对常用背景减除方法忽略前景时空连续性的问题，以及动态背景对前景提取的干扰问题，基于张量鲁棒主成分分析（TRPCA）提出了一种改进的背景减除模型。该模型利用改进的张量核范数对背景进行约束，加强了背景的低秩性，保留了视频的空间信息；然后用3D全变分（3D-TV）对前景进行正则化约束，考虑了目标在时空上的连续性，有效地抑制了动态背景和目标移动对前景提取造成的干扰。实验结果表明，所提算法能有效地分离视频中的前景和背景，且与高阶鲁棒主成分分析（HoRPCA）、带有新核范数的张量鲁棒主成分分析（TRPCA-TNN）和基于克罗内克基的鲁棒主成分分析（KBR-RPCA）等方法相比，综合评判指标F-measure值均处于最优或次优状态。由此可见，所提算法有效地提高了前景背景分离的准确度，抑制了复杂天气和目标移动对前景提取的干扰。

距离保持水平集演化模型的快速实现算法

原泉, 王艳, 李玉先

2020, 40(9):  2743-2747.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010106

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针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题，提出一种改进NAG算法，并以此替换距离保持水平集演化（DRLSE）模型中的梯度下降算法，进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先，给出初始水平集演化方程；其次，用改进NAG算法计算梯度；最后，对水平集函数进行不断更新，从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明，与DRLSE模型中的原算法相比，所提算法迭代次数减少了约30%，CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单，能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。

环口焊X射线焊缝图像质量评定模型

王思宇, 高炜欣, 李璐

2020, 40(9):  2748-2753.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122252

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X射线焊缝图像质量自动评定是焊缝图像缺陷自动评定的重要基础。为实现X射线焊缝图像质量自动评定，提出了一种数字化黑度计模型。首先，为使该模型通过数字计算即可获得物理黑度值，数字黑度计模型同时融合了物理光照模型和焊缝黑度模型；然后，通过对样本图像的物理黑度值及对应灰度值的相关性分析，给出了数字化黑度计模型的参数求取方法；最后，提出了一种X射线焊缝底片黑度自动评定算法。在实际X射线焊缝图像上的实验结果表明，在完全无人工干预的情况下，所提算法的准确率可达99%。交叉验证实验表明，所提方法敏感度可达98.5%，特异度可达100%。基于光照模型和黑度模型的数字化黑度计模型及求解算法可以取代目前常用的物理黑度计，实现焊缝图像质量评定的自动化。

应用前沿、交叉与综合

随机需求下双渠道供应链库存动态交互优化

赵川, 苗丽叶, 杨浩雄, 何明珂

2020, 40(9):  2754-2761.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122225

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针对双渠道供应链库存系统导致的缺货与库存积压等问题，在线上线下均为随机需求的条件下，考虑生产延迟和物流延迟，建立了双渠道库存的单独控制、集中控制和交叉补货控制这三种模式的动态优化模型。首先，以库存动态微分方程为基础，创新性地以控制理论为指导思想，以泰勒展开和拉普拉斯变换为手段，得到双渠道库存系统的反馈传递函数；其次，考虑了交叉补货的进销存过程中的周期间交互、上下游间交互以及渠道间交互，利用延迟控制、反馈控制和比例-积分-微分（PID）控制构造了双输入、双输出的复杂交互系统，以此寻求双渠道库存系统自身以及渠道间的动态供需双平衡，优化双渠道库存持有量，降低缺货次数和缺货量并使其保持动态稳定状态；最后，通过数值仿真实验，对比三种双渠道库存控制策略。仿真结果表明，在线上线下渠道为不同分布的随机需求时，交叉补货控制的剩余库存比独立库存控制降低了4.9%，交叉补货控制的缺货率与独立控制和集中控制相比分别下降了66.7%和60%。实验结果表明，在线上线下渠道为不同分布的随机需求的情况下使用双渠道交叉补货策略能很好地降低库存持有量，减少缺货次数和缺货量，从而节约库存成本。

基于集成LightGBM和贝叶斯优化策略的房价智能评估模型

顾桐, 许国良, 李万林, 李家浩, 王志愿, 雒江涛

2020, 40(9):  2762-2767.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122249

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针对传统房价评估方法中存在的数据源单一、过分依赖主观经验、考虑因素理想化等问题，提出一种基于多源数据和集成学习的智能评估方法。首先，从多源数据中构造特征集，并利用Pearson相关系数与序列前向选择法提取最优特征子集；然后，基于构造的特征，以Bagging集成策略作为结合方法集成多个轻量级梯度提升机（LightGBM），并利用贝叶斯优化算法对模型进行优化；最后，将该方法应用于房价评估问题，实现房价的智能评估。在真实的房价数据集上进行的实验表明，相较于支持向量机（SVM）、随机森林等传统模型，引入集成学习和贝叶斯优化的新模型的评估精度提升了3.15%，并且百分误差在10%以内的评估结果占比84.09%。说明所提模型能够很好地应用于房价评估领域，得到的评估结果更准确。

基于防治策略的毒品滥用流行病学模型

刘风

2020, 40(9):  2768-2773.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010108

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针对现有毒品滥用流行病学研究未考虑预防措施的不足，通过引入预防机制，提出了基于防治策略的易感-感染-治疗-康复-易感（SITRS）毒品滥用流行病学模型。首先，通过分析毒品滥用相关人群的演化过程，利用常微分方程构建了一个自治的动力系统；其次，证明了系统无毒平衡点的存在性和局部渐进稳定性；然后，分析了地方病平衡点的唯一存在性，并得到了地方病平衡点的全局渐进稳定性的充分条件；最后，计算了出现后向分支现象的必要条件，并比较了综合防治策略和单一治疗策略下的基本再生数。数值模拟验证了存在后向分支的可能性及平衡点的稳定性。研究结果表明相对于单一治疗措施，采用综合防治策略，通过提高宣传覆盖率和教育有效率，能够进一步降低毒品滥用的基本再生数，更有效地防止毒品滥用的滋生。

迁移学习下的火箭发动机参数异常检测策略

张晨曦, 唐曙, 唐珂

2020, 40(9):  2774-2780.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010114

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在火箭飞行时的参数异常检测中，传统红线法的漏报率和误报率较高，专家系统法的维护成本过高，而机器学习受制于数据集规模难以训练模型，因此提出了分别基于实例和基于模型的两种迁移策略。为了对YF-77新型发动机的关键参数氧泵转速进行实时监测，在分析具有相同构造原理的YF-75与YF-77氢氧发动机的参数组成和数据特点后，处理领域差异，构建特征空间，并筛选特征向量。对YF-75向YF-77分别进行了实例和模型的迁移，并进行了实验验证。对比无迁移的k最近邻（kNN）与支持向量机（SVM）方法，迁移训练后的模型的漏报率从最高58.33%降至最低12.25%，误报率从最高60.83%降至最低13.53%。实验结果验证了两型发动机之间信息的可迁移性，以及迁移学习在航天领域工程实践中应用的可能性。

基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法

张永宏, 刘昊, 田伟, 王剑庚

2020, 40(9):  2781-2788.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122131

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针对高原地区数值预测法建模复杂，雷达回波外推法易产生累积误差且模型参数难以设置的问题，提出了一种基于改进DeepLab v3网络模型的西藏地区降雨云团的分割方法。首先，通过编码网络中的卷积层和残差模块进行下采样；然后，利用空洞卷积构建多尺度采样模块，并且加入注意力机制模块提取深层高维特征；最后，通过解码网络利用反卷积恢复特征图分辨率。将所提方法与谷歌语义分割网络DeepLab v3等模型在验证集上进行比较，实验结果表明所提方法具有更好的分割性能与泛化能力，其降雨云团分割结果更为准确，平均交并比（Miou）达到0.95，与原始DeepLab v3相比提高了15.54个百分点。在小目标上和非平衡数据集上，该方法可以更准确地分割出降雨云团，为降雨云团监测预警提供参考。