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田玲, 张谨川, 张晋豪, 周望涛, 周雪

2021, 41(8): 2161-2186. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040662

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针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用，分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先，从知识图谱的定义与发展历程出发，介绍了知识图谱的分类和架构；其次，对现有的知识表示与存储方式进行了阐述；然后，基于知识图谱的构建流程，分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节，分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外，以异构超图引出知识超图的研究进展，并提出三层架构的知识超图，从而更好地表示和提取超关系特征，实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后，总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。

基于多级语义的判别式跨模态哈希检索算法

刘芳名, 张鸿

2021, 41(8): 2187-2192. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101607

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针对大多数跨模态哈希方法采用二进制矩阵表示相关程度，因此无法捕获多标签数据之间更深层的语义信息，以及它们忽略了保持语义结构和数据特征的判别性等问题，提出了一种基于多级语义的判别式跨模态哈希检索算法——ML-SDH。所提算法使用多级语义相似度矩阵发现跨模态数据中的深层关联信息，同时利用平等指导跨模态哈希表示在语义结构和判别分类中的关联关系，不仅实现了对蕴含高级语义信息的多标签数据进行编码的目的，而且构建的保留多级语义的结构能够确保最终学习的哈希码在保持语义相似度的同时又具有判别性。在NUS-WIDE数据集上，哈希码长度为32 bit时，所提算法在两个检索任务中的平均准确率（mAP）比深度跨模态哈希（DCMH）、成对关联哈希（PRDH）、平等指导判别式哈希（EGDH）算法分别高出了19.48，14.50，1.95个百分点和16.32，11.82，2.08个百分点。

基于HowNet义原和Word2vec词向量表示的多特征融合消歧方法

王伟, 赵尔平, 崔志远, 孙浩

2021, 41(8): 2193-2198. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101625

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针对目前词向量表示低频词质量差，表示的语义信息容易混淆，以及现有的消歧模型对多义词不能准确区分等问题，提出一种基于词向量融合表示的多特征融合消歧方法。该方法将使用知网（HowNet）义原表示的词向量与Word2vec生成的词向量进行融合来补全词的多义信息以及提高低频词的表示质量。首先计算待消歧实体与候选实体的余弦相似度来获得二者的相似度；其次使用聚类算法和知网知识库来获取实体类别特征相似度；然后利用改进的潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型来抽取主题关键词以计算实体主题特征相似度，最后通过加权融合以上三类特征相似度实现多义词词义消歧。在西藏畜牧业领域测试集上进行的实验结果表明，所提方法的准确率（90.1%）比典型的图模型消歧方法提高了7.6个百分点。

基于线性误差断言的推理方法

武鹏, 吴尽昭

2021, 41(8): 2199-2204. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030390

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误差在系统中是普遍存在的。在安全关键系统中，对误差的定量分析是必要的，而以往的推理验证方法较少考虑误差。误差通常用区间数来刻画，从而推广了线性断言，并给出了线性误差断言的概念。此外，结合凸集的性质，提出了求解线性误差断言顶点的具体方法，并验证了该方法的正确性。通过分析相关概念及定理，将判断线性误差断言之间的蕴含关系的问题转化为前驱断言的顶点是否被包含在后驱断言的零点集的判断问题，从而给出了判断线性误差断言的蕴含关系的具体方法步骤，且该方法易于在计算机上编程实现。最后，给出该方法在火车加速状态上的应用，并且用大量随机实例测试了该方法的正确性。与不含误差语义的推理方法相比，该方法在含误差参数的系统的推理验证领域是有优势的。

基于多层次语义特征的英文作文自动评分方法

周险兵, 樊小超, 任鸽, 杨勇

2021, 41(8): 2205-2211. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101572

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作文自动评分（AES）技术能够自动地对作文进行分析和评分，其已成为自然语言处理技术在教育领域应用的热点研究问题之一。针对目前AES方法割裂了深层和浅层语义特征，忽视了多层次语义融合对作文评分影响的问题，提出了一种基于多层次语义特征的神经网络（MLSF）模型进行AES。首先，采用卷积神经网络（CNN）捕获局部语义特征，并采用混合神经网络捕获全局语义特征，以从深层次获取作文的语义特征；其次，利用篇章级的作文主题向量来获取主题层特征，同时针对深度学习模型难以挖掘的语法错误和语言丰富程度特征，构造了少量人工特征以从浅层获取作文的语言学特征；最后，通过特征融合对作文进行自动评分。实验结果表明，所提出模型在Kaggle ASAP竞赛公开数据集的所有子集上性能均有显著提升，该模型的平均二次加权的卡帕值（QWK）达到79.17%，验证了该模型在AES任务中的有效性。

分布熵惩罚的支持向量数据描述

胡天杰, 胡文军, 王士同

2021, 41(8): 2212-2218. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101542

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针对支持向量数据描述（SVDD）对惩罚参数相当敏感的问题，提出一种新颖的异常检测方法，称为分布熵惩罚的支持向量数据描述（DEP-SVDD）。首先，将正常样本作为数据的全局分布，并在高斯核空间中定义每个样本点与正常样本分布中心的距离度量；然后，基于该距离设计评估样本点属于正常或异常样本的概率；最后，利用此概率构造基于分布熵的惩罚度以对相应的样本进行惩罚。在9个真实数据集上，将所提方法与SVDD、密度权的支持向量数据描述（DW-SVDD）、位置正则的支持向量数据描述（P-SVDD）、K最近邻（KNN）和孤立森林（iForest）算法进行对比实验，结果表明DEP-SVDD在6个数据集上获得了最高的分类精度，可见相较于多种异常检测方法，DEP-SVDD在异常检测中具有更好的性能优势。

基于径向基函数的多目标回归特征构建算法

严海升, 马新强

2021, 41(8): 2219-2224. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101578

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多目标回归（MTR）是一种针对单个样本同时具有多个连续型输出的回归问题。现有的多目标回归算法都基于同一个特征空间学习回归模型，而忽略了各输出目标本身的特殊性质。针对这一问题，提出基于径向基函数的多目标回归特征构建算法。首先，将各目标的输出作为额外的特征对各输出目标进行聚类，根据聚类中心在原始特征空间构成了目标特定特征空间的基；然后，通过径向基函数将原始特征空间映射到目标特定特征空间，构造目标特定的特征，并基于这些目标特定特征构建各输出目标的基回归模型；最后，用基回归模型的输出组成隐藏空间，采用低秩学习算法在其中发掘和利用输出目标之间的关联。在18个多目标回归数据集上进行实验，并把所提算法与层叠单目标回归（SST）、回归器链集成（ERC）、多层、多目标回归（MMR）等经典的多目标回归算法进行对比，结果表明所提算法在14个数据集上都取得了最好的性能，并且在18个数据集上的平均性能排序居第一位。可见所提算法构建的目标特定特征能够提高各输出目标的预测准确性，并结合低秩学习得到输出目标间的关联性以从整体上提升多目标回归的预测性能。

基于基分类器系数和多样性的改进AdaBoost算法

朱亮, 徐华, 崔鑫

2021, 41(8): 2225-2231. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101584

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针对传统AdaBoost算法的基分类器线性组合效率低以及过适应的问题，提出了一种基于基分类器系数与多样性的改进算法——WD AdaBoost。首先，根据基分类器的错误率与样本权重的分布状态，给出新的基分类器系数求解方法，以提高基分类器的组合效率；其次，在基分类器的选择策略上，WD AdaBoost算法引入双误度量以增加基分类器间的多样性。在五个来自不同实际应用领域的数据集上，与传统AdaBoost算法相比，CeffAda算法使用新的基分类器系数求解方法使测试误差平均降低了1.2个百分点；同时，WD AdaBoost算法与WLDF_Ada、AD_Ada、sk_AdaBoost等算法相对比，具有更低的错误率。实验结果表明，WD AdaBoost算法能够更高效地集成基分类器，抵抗过拟合，并可以提高分类性能。

面向工作者能力评估的众包任务分配方法的研究进展综述

马华, 陈跃鹏, 唐文胜, 娄小平, 黄卓轩

2021, 41(8): 2232-2241. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101629

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随着互联网技术和共享经济模式的快速发展，作为一种新型的群体计算模式，近年来众包（Crowdsourcing）已经得到了广泛的应用并成为研究热点。针对众包应用的特点，为确保众包任务的完成质量，现有研究从工作者能力评估的角度出发已提出了各种不同的众包任务分配方法。首先介绍了众包的概念和分类，阐述了众包平台的工作流程及其任务特点，并在此基础上总结了现有的工作者能力评估的相关研究工作；然后从基于匹配、基于规划和基于角色协同等三个方面综述了众包任务分配方法及其遇到的挑战；最后提出了未来工作的研究方向。

基于改进帝国竞争算法的柔性作业车间机器故障重调度

张国辉, 陆熙熙, 胡一凡, 孙靖贺

2021, 41(8): 2242-2248. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101664

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针对机器故障下的柔性作业车间重调度问题，提出了一种改进的帝国竞争算法（ICA）。首先，以最大完工时间、机器能耗和总延迟时间为目标函数建立柔性作业车间动态重调度模型，并对三个目标采用线性加权法；然后提出了改进的ICA来把优良的信息保留到下一代，即在传统ICA的同化和革命步骤后加入一个轮盘赌的选择机制，使初始帝国中的优秀基因得以保留，并且更新后的帝国质量更优，更加贴近最优解；最后，在机器发生故障后，采用事件驱动的重调度策略对故障点后未加工的工序进行重新调度。通过生产实例，对假设的三种机器故障情景进行仿真实验，并把所提算法与改进遗传算法（GA）和遗传算法与模拟退火混合算法（GASA）这两种算法进行比较。实验结果表明了提出的改进ICA是有效且可行的。

基于多区域采样策略的混合粒子群优化求解多目标柔性作业车间调度问题

张闻强, 邢征, 杨卫东

2021, 41(8): 2249-2257. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101675

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柔性作业车间调度问题（FJSP）是一类应用广泛的组合优化问题。针对多目标FJSP求解过程复杂、算法易陷入局部最优的问题，提出了一种基于多区域采样策略的混合粒子群优化算法（HPSO-MRS），以同时优化最大完工时间和总机器延迟时间这两个目标。多区域采样策略能够区分粒子所在Pareto前沿面的位置，根据不同区域进行采样重组，并为采样后位于Pareto前沿面多个区域的粒子规划相应的运动方向，从而有针对性地调整粒子在多个方向上的收敛能力，并带来一定程度的均匀分布能力的提升。此外，编解码方面使用带插空机制的解码策略来消除可能存在的局部左移；粒子更新方面将传统粒子群优化（PSO）算法的粒子更新方式与遗传算法（GA）的交叉变异算子相结合，提升了算法搜索过程的多样性并避免算法陷入局部最优。把所提算法在Benchmark问题Mk01~Mk10上进行测试，与传统的HPSO、NSGA-Ⅱ、基于适应度分配策略的多目标进化算法（SPEA2）和基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）进行算法效力和运行效率对比。显著性分析的实验结果表明，HPSO-MRS在收敛性评价指标HV和IGD上分别在85%和77.5%的对照组中显著优于对比算法，而该算法在35%的对照组中的分布性指标Spacing显著优于对比算法，且均不存在所提算法显著差于对比算法的情况。可见相较于对比算法，所提出的算法具备较好的收敛与分布性能。

基于二维Winograd算法的深流水线5×5卷积方法

黄程程, 董霄霄, 李钊

2021, 41(8): 2258-2264. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101668

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针对二维Winograd卷积算法中存储器带宽需求过高、计算复杂度高、设计探索周期漫长、级联的卷积存在层间计算延迟等问题，提出一种基于二维Winograd算法的双缓冲区5×5卷积层设计方法。首先使用列缓冲结构完成数据布局，以重用相邻分块之间的重叠数据，降低存储器带宽需求；然后精确搜索并复用Winograd算法加法计算过程中重复的中间计算结果，来降低加法运算量，从而减小加速器系统的能耗开销和设计面积；最后根据Winograd算法计算过程来完成6级流水线结构的设计，并实现针对5×5卷积的高效率计算。实验结果表明，这种5×5卷积的计算方法在基本不影响卷积神经网络（CNN）预测准确率的前提下，与传统卷积相比降低了83%的乘法运算量，加速倍率为5.82；该方法与级联3×3二维Winograd卷积组成5×5卷积的方法相比降低了12%的乘法运算量，降低了约24.2%的存储器带宽需求，并减少了20%的运算时间。

混沌精英哈里斯鹰优化算法

汤安迪, 韩统, 徐登武, 谢磊

2021, 41(8): 2265-2272. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101610

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针对哈里斯鹰优化（HHO）算法存在的收敛精度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优的不足，提出了一种混沌精英哈里斯鹰优化（CEHHO）算法。首先，引入精英等级制度策略，以充分利用优势种群来增强种群多样性以及提升算法收敛速度和精度；其次，利用Tent混沌映射调整算法关键参数；然后，使用一种非线性能量因子调节策略来平衡算法的开发与探索；最后，使用高斯随机游走策略对最优个体施加扰动，并在算法停滞时，利用随机游走策略使算法有效跳出局部最优。通过对20个基准测试函数在不同维度下进行仿真实验，来评估算法的寻优能力。实验结果表明，改进算法的表现优于鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、粒子群优化（PSO）算法和生物地理优化（BBO）算法，性能较原始HHO算法有明显提升，验证了改进算法的有效性。

基于深度学习的医学影像分割研究综述

曹玉红, 徐海, 刘荪傲, 王紫霄, 李宏亮

2021, 41(8): 2273-2287. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101638

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医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务，目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域。不同于自然场景下的图像，医学影像往往纹理复杂，同时受限于成像技术和成像设备，医学影像噪声大，边界模糊而不易判断。除此之外，对医学影像进行标注极大依赖于医疗专家的认知和经验，因此可用于训练中的标注数据少且存在标注误差。由于上述的医学影像边缘模糊不清、训练数据较少和标注误差较大等特点，基于传统图像分割算法搭建的辅助诊断系统难以满足临床应用的要求。近年来随着卷积神经网络（CNN）在计算机视觉和自然语言处理领域的广泛应用，基于深度学习的医学影像分割算法取得了极大的成功。首先概述了近几年基于深度学习的医学影像分割的研究进展，包括这些医学影像分割算法的基本结构、目标函数和优化方法。随后针对医学影像标注数据有限的问题，对目前半监督条件下医学影像分割的主流工作进行了整理归纳和分析。此外，还介绍了针对标注误差进行不确定度分析的相关工作。最后，总结分析了深度学习医学影像分割的特点并展望了未来的研究趋势。

基于谱聚类半监督特征选择的功能磁共振成像数据分类

祝承, 赵晓琦, 赵丽萍, 焦玉宏, 朱亚飞, 陈建英, 周伟, 谭颖

2021, 41(8): 2288-2293. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101553

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针对功能磁共振成像（fMRI）数据的高维度小样本问题，提出谱聚类半监督特征选择（SS-FSSC）模型。首先利用先验脑区模板提取时间序列信号；然后选取皮尔逊相关系数与序统计量相关系数（OSCC）描述脑区间的功能连接特征，并对特征进行谱聚类；最后利用基于Constraint得分的特征重要性准则挑选出特征子集，并把这些子集输入支持向量机（SVM）分类器进行分类。实验通过在COBRE精神分裂症公开数据集上重复进行100次五折交叉验证，发现当保留特征数为152时，所提模型对精神分裂症得到最高平均准确率约为77%，最高准确率为95.83%。实验结果分析表明，模型仅保留16个功能连接特征进行分类器训练就能稳定达到70%以上的平均准确率，且所提模型得到的结果中功能连接对应的10个脑区中距状裂皮质（Intracalcarine Cortex）出现频次最高，符合现有对精神分裂症的研究状况。

遥感影像变化检测综述

任秋如, 杨文忠, 汪传建, 魏文钰, 钱芸芸

2021, 41(8): 2294-2305. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101632

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变化检测作为土地利用/土地覆盖检测的关键技术，其目的是在同一区域不同时期的遥感数据中检测出变化的部分及其类型。针对传统的变化检测方法中存在繁重的人工劳动和检测结果效果差等问题，大量基于遥感影像的变化检测方法被提出。为了深入了解基于遥感影像的变化检测技术以及进一步研究变化检测方法，通过对大量有关变化检测的研究进行整理、分析和比较，对变化检测进行了较为全面的综述。首先阐述了变化检测的发展历程；然后从数据选择及预处理、变化检测技术、后处理及精度评价这三个方面详细归纳了变化检测的研究进展，其中变化检测技术主要从分析单元和比较方法的方面分别进行概括；最后对变化检测各个阶段存在的问题进行了总结并提出了未来的发展方向。

基于多分辨率生成对抗网络的空间数据不确定性重建方法

管其杰, 张挺, 李德亚, 周绍景, 杜奕

2021, 41(8): 2306-2311. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101541

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在空间数据不确定性重建领域，多点统计法（MPS）得到了广泛的应用，但由于计算成本较高，其适用性受到了影响。通过使用金字塔结构的全卷积生成对抗网络（GAN）模型学习不同分辨率的训练图像，提出了一种基于多分辨率GAN模型的空间数据重建方法。该方法从高分辨率训练图像中捕获细节特征，从低分辨率训练图像中捕获大范围特征，因此该方法重建的图像包含训练图像的全局和局部结构信息，同时保持一定的随机性。把所提算法与MPS中的代表性算法以及应用于空间数据重建的GAN方法进行对比的结果表明，所提方法10次重建的总时间降低了约1 h，其平均孔隙度与训练图像孔隙度的差值降低至0.000 2，并且其变差函数曲线和多点连接性函数（MPC）曲线更接近于训练图像，可见所提算法重建质量更好。

基于人工蜂群与模糊C均值的自适应小波变换的噪声图像分割

石雪松, 李宪华, 孙青, 宋韬

2021, 41(8): 2312-2317. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101684

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针对传统模糊C均值（FCM）聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题，提出了基于FCM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先，将噪声图像进行二维小波分解；其次，对近似系数进行边缘增强，同时利用人工蜂群（ABC）优化算法对细节系数进行阈值处理，并将处理后的系数进行小波重构；最后，对重构后的图片使用FCM算法来进行图像分割。选取5幅典型的灰度图像，分别添加高斯噪声和椒盐噪声，使用多种方法进行分割，以分割后图像的峰值信噪比（PSNR）和误分率（ME）作为性能指标，实验结果表明，所提方法分割后的图片相较于传统FCM聚类算法分割方法和粒子群优化（PSO）分割方法分割后的图片在PSNR上最多分别有281%和54%的提升，在ME上最多分别有55%和41%的降低。可见所提出的分割方法较好地保留了图像边缘纹理信息，其抗噪性能与分割性能得到了提升。

非线性约束下的准单应变换图像拼接算法

王怀, 王展青

2021, 41(8): 2318-2323. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101637

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针对准单应变换图像拼接算法造成图像非重叠区域存在纵向投影失真的问题，提出了一种基于非线性约束的图像拼接算法。首先，该算法利用非线性约束来平滑过渡分界线左右的图像区域；然后，利用抛物线方程替换准单应变换的直线方程；最后，利用网格化的方法提高图像纹理映射的速度，并利用基于最佳缝合线的方法融合图像。对于尺寸为1 200像素×1 600像素的图像，所提算法的纹理映射耗时波动范围为4~7 s，并且其斜线结构的平均偏离程度在11~31。与准单应变换图像拼接算法相比较，所提算法的纹理映射的耗时降低了55%~67%，斜线结构的平均偏离程度降低了36%~62%，可见所提算法既矫正了斜线几何结构也提高了图像拼接效率。实验结果表明，所提算法在改善拼接图像视觉效果的方面具有更好的结果。

基于深度卷积神经网络和聚类的左右轨道线检测

曾祥银, 郑伯川, 刘丹

2021, 41(8): 2324-2329. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030385

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为了提高铁路轨道线检测的准确率和速度，提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）和聚类的左右轨道线检测方法。首先，处理数据集的标注图像，将原标注图均匀分割成许多网格，每个网格局部区域的轨道线信息用一个像素点代替，从而构成缩小的轨道线标注图；然后，基于缩小后的轨道线标注图，提出了一种新的深度CNN用于轨道线检测；最后，提出一种聚类方法来区分左右轨道线。对于长宽都为1 000像素大小的图片，所提左右轨道线检测方法的检测速度达到155 frame/s，准确率达到96%。实验结果表明，所提方法不仅检测准确率高，而且检测速度快。

司机分心驾驶检测研究进展

秦斌斌, 彭良康, 卢向明, 钱江波

2021, 41(8): 2330-2337. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101691

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随着车辆工业和世界经济的快速发展，私家汽车数量不断增加，导致交通事故越来越多，且交通安全问题已经成为全球关注的焦点问题。司机分心驾驶检测的研究主要分为传统计算机视觉（CV）算法和深度学习算法两种。基于传统CV算法的司机分心检测通过尺度不变特征转换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等特征算子提取图像特征，然后结合支持向量机（SVM）建立模型并对图像进行分类。然而传统CV算法具有对环境的要求高、运用范围较窄、参数多、计算量大的缺点。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能，因此研究人员开始将深度学习引入到司机分心驾驶检测中。基于深度学习的方法可以实现端到端的司机分心驾驶检测网络，而且取得了很高的准确度。介绍了传统CV算法和深度学习算法在司机分心驾驶检测的研究现状，首先，阐释了传统CV算法用于图像领域和司机分心驾驶检测研究的情况；接着，介绍了基于深度学习的司机分心驾驶研究；而后，从准确度、模型参数量等方面对不同司机分心驾驶检测方法进行比较分析；最后，对现有的研究进行了总结并提出了未来司机分心驾驶检测需要解决的三个问题：驾驶过程中司机分心状态以及分心程度划分规范需进一步完善，需要综合考虑人－车－路三者以及如何才能更有效地减少神经网络参数。

基于区块链的建筑信息模型图纸多人协同创作系统

申玉民, 王金龙, 胡殿凯, 刘星宇

2021, 41(8): 2338-2345. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101549

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建筑信息模型（BIM）图纸多人协同创作在大型建筑项目中很重要，而现有的基于Revit等建模软件或云服务的BIM图纸多人协同创作方法存在BIM图纸版本混乱、不易溯源以及数据安全风险等问题。针对这些问题，设计了一种基于区块链的BIM图纸多人协同创作系统。该系统采用链上链下协同的存储方式，使用区块链和数据库分别存储BIM图纸创作过程中每次创作后的BIM图纸信息以及完整BIM图纸，利用区块链去中心化、可追溯和防篡改的特性保证BIM图纸的版本清晰，并为以后的版权划分提供依据，而且提升了BIM图纸信息数据的安全性。实验结果表明，该系统在多用户并发情况下的平均出块时间为0.467 85 s，系统的最大处理速率为每秒1 568次交易，验证了该系统是可靠的，且可以满足实际应用场景的需求。

基于自注意力长短期记忆网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法

党伟超, 李涛, 白尚旺, 高改梅, 刘春霞

2021, 41(8): 2346-2351. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091486

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为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命（RUL）进行预测，考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性，提出了一种基于自注意力长短期记忆（Self-Attention-LSTM）网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先，搭建加速寿命测试实验平台来收集反映Web软件系统老化趋势的性能指标数据；然后，根据该性能指标数据的时序特性来构建长短期记忆（LSTM）循环神经网络以提取性能指标的隐含层特征，并使用自注意力机制建模特征间的依赖关系；最后，得到系统RUL的实时预测值。在三组测试集上，把所提模型与反向传播（BP）网络和常规的循环神经网络（RNN）做了对比。实验结果表明，所提模型的平均绝对误差（MAE）比长短期记忆（LSTM）网络平均低16.92%，相对准确率（Accuracy）比LSTM网络平均高5.53%，验证了Self-Attention-LSTM网络剩余寿命预测模型的有效性。可见所提方法能为优化系统抗衰决策提供技术支撑。

航空发动机损伤图像的二分类到多分类递进式检测网络

樊玮, 李晨炫, 邢艳, 黄睿, 彭洪健

2021, 41(8): 2352-2357. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101575

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航空发动机损伤是影响飞行安全的重要因素。当前基于计算机视觉的发动机孔探图像损伤检测存在两个主要问题：一是孔探图像背景复杂，使得模型对损伤的检测精度较低；二是孔探图像数据来源受限，导致模型可检测类别较少。为解决这两个问题，提出了基于Mask R-CNN的二分类到多分类递进式航空发动机损伤图像检测网络。通过在Mask R-CNN中增加二分类检测分支，首先对图像中的损伤进行二分类检测并对定位坐标进行回归优化；其次使用原始检测分支递进地进行多分类检测，以进一步回归优化损伤的检测结果并确定损伤类型；最后根据多分类检测的结果，通过Mask分支对对损伤进行实例分割。为了增加模型检测类别及验证方法的有效性，构建了包含八种损伤类型，共1 315张孔探图像的数据集。在该集合上进行的训练和测试结果表明，多分类检测的平均精度（AP）和AP75与Mask R-CNN相比分别提高3.34%、9.71%，可见所提方法能够有效提高对孔探图像中的损伤的多分类检测精度。

基于动态特征蒸馏的水工隧洞缺陷识别方法

黄继爽, 张华, 李永龙, 赵皓, 王皓冉, 冯春成

2021, 41(8): 2358-2365. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101596

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针对水工隧洞缺陷识别任务中现有深度卷积神经网络（DCNN）对缺陷图像特征提取能力不足、识别种类少、推理耗时长的问题，提出一种基于动态特征蒸馏的缺陷自主识别方法。首先，通过深度曲线估计网络对图像进行优化，从而改善低照度环境下的图像质量；其次，构建加入注意力机制的动态卷积模块取代传统静态卷积，并且把得到的动态特征用于训练教师网络以获得更好的模型特征提取能力；最后，在知识蒸馏框架中融合鉴别器结构，以构造一种动态特征蒸馏损失，并通过鉴别器将动态特征知识从教师网络传递到学生网络，从而在大幅减少模型推理时间的同时实现六类缺陷的高精度识别。在四川某水电站水工隧洞缺陷数据集上对该方法和原有残差网络进行对比实验，结果表明该方法可达到96.15%的识别准确率，其模型参数量和推理时间分别降低到原来的1/2和1/6。通过实验结果可知，将缺陷图像的动态特征蒸馏信息融合到识别网络中能够提高水工隧洞缺陷的识别效率。

基于改进单点多盒检测器的大坝缺陷目标检测方法

陈静, 毛莺池, 陈豪, 王龙宝, 王子成

2021, 41(8): 2366-2372. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101603

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为提升大坝安全运维的效率，大坝缺陷目标检测模型有助于辅助巡检人员进行缺陷检测。大坝缺陷几何形状多变，而采用传统卷积方式进行特征提取的单点多盒检测器（SSD）模型无法适应缺陷的几何变换。针对上述问题，提出可变形卷积单步多框检测器（DFSSD）模型。首先将原始SSD的主干网络VGG16中的标准卷积替换为可变形卷积，用于处理缺陷的几何变换，并且通过学习卷积偏移量来提升模型的空间信息建模能力；其次针对不同特征的尺寸，改进先验框比例，从而提高模型对条形特征的检测精度与模型的泛化能力；最后为解决训练集正负样本不均衡的问题，采用改进的非极大值抑制（NMS）算法来优化学习效果。实验结果表明：DFSSD模型较基准模型SSD在大坝缺陷图像上的平均检测精度提升了5.98%。相较于基于区域的更快卷积神经网络（Faster R-CNN）和SSD模型，DFSSD模型在大坝缺陷目标检测精度提升上有较好的效果。

基于循环神经网络的电信行业容量数据预测方法

丁尹, 桑楠, 李晓瑜, 吴飞舟

2021, 41(8): 2373-2378. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101677

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在电信运维的容量预测过程中，存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异，对所有类型的数据使用同种预测方法，使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率，提出一种指标数据类型分类方法，利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测，提出基于双向循环神经网络（BiRNN）的周期型容量指标预测模型，记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先，为分析容量数据的周期特征，提出一种忙闲分布分析算法；其次，搭建循环神经网络（RNN）模型，该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络（BiLSTM）；最后，充分利用系统忙闲分布信息，对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均（ARIMA）模型和反向传播（BP）神经网络模型进行比较的实验结果表明，在统一日志数据集和分布式缓存数据集上，提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差（MSE）分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%，可见预测准确率得到了很大程度的提升。

时空轨迹序列模式挖掘方法综述

康军, 黄山, 段宗涛, 李宜修

2021, 41(8): 2379-2385. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101571

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在全球定位、移动通信技术迅速发展的背景下涌现出了海量的时空轨迹数据，这些数据是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照，蕴含了丰富的信息，这些信息对于城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值，而时空轨迹数据在这些领域的应用通常需要通过对时空轨迹数据进行序列模式挖掘才能得以实现。时空轨迹序列模式挖掘旨在从时空轨迹数据集中找出频繁出现的序列模式，例如：位置模式（频繁轨迹、热点区域）、活动周期模式、语义行为模式，从而挖掘时空数据中隐藏的信息。总结近年来时空轨迹序列模式挖掘的研究进展，先介绍时空轨迹序列的数据特点及应用，再描述时空轨迹模式的挖掘过程：从基于时空轨迹序列来挖掘位置模式、周期模式、语义模式这三个方面来介绍该领域的研究情况，最后阐述现有时空轨迹序列模式挖掘方法存在的问题，并展望时空轨迹序列模式挖掘方法未来的发展趋势。

含负项top-k高效用项集挖掘算法

孙蕊, 韩萌, 张春砚, 申明尧, 杜诗语

2021, 41(8): 2386-2395. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101561

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含负项高效用项集（HUI）挖掘是新兴的数据挖掘任务之一。为了挖掘满足用户需求的含负项HUI结果集，提出了含负项top-k高效用项集（THN）挖掘算法。为了提升THN算法的时空性能，提出了自动提升最小效用阈值的策略，并采用模式增长方法进行深度优先搜索；使用重新定义的子树效用和重新定义的本地效用修剪搜索空间；使用事务合并技术和数据集投影技术解决多次扫描数据库的问题；为了提高效用计数的速度，使用效用数组计数技术计算项集的效用。实验结果表明，THN算法的内存消耗约为HUINIV-Mine算法的1/60，约为FHN算法的1/2；THN算法的执行时间是FHN算法的1/10；而且该算法在密集数据集上的性能更好。

大规模短时间任务的低延迟集群调度框架

赵全, 汤小春, 朱紫钰, 毛安琪, 李战怀

2021, 41(8): 2396-2405. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101566

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大规模数据分析环境中，经常存在一些持续时间较短、并行度较大的任务。如何调度这些低延迟要求的并发作业是目前研究的一个热点。现有的一些集群资源管理框架中，集中式调度器由于主节点的瓶颈无法达到低延迟的要求，而一些分布式调度器虽然达成了低延迟的任务调度，但在最优资源分配以及资源分配冲突方面存在一定的不足。从大规模实时作业的需求出发，设计和实现了一个分布式的集群资源调度框架，以满足大规模数据处理的低延迟要求。首先提出了两阶段调度框架以及优化后的两阶段多路调度框架；然后针对两阶段多路调度过程中存在的一些资源冲突问题，提出了基于负载平衡的任务转移机制，从而解决了各个计算节点的负载不平衡问题；最后使用实际负载以及一个模拟调度器对大规模集群中的任务调度框架进行了模拟和验证。对于实际负载，所提框架的调度延迟控制在理想调度的12%以内；在模拟环境下，该框架与集中式调度器相比在短时间任务的延迟上能够减少40%以上。

融入时间的兴趣点协同推荐算法

包玄, 陈红梅, 肖清

2021, 41(8): 2406-2411. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101565

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兴趣点（POI）推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点，是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素，而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素，因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐（TUCF）算法，从而提高POI推荐的效果。首先，分析基于位置的社交网络（LBSN）的用户签到数据，以探索用户签到的时间关系；然后，利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理，以融入时间因素并缓解数据稀疏性；最后，根据基于用户的协同过滤方法，在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明，与基于用户的协同过滤（U）算法相比，TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%；与具有平滑增强时间偏好的协同过滤（UTE）算法相比，TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%；并且TUCF算法的平均绝对误差（MAE）比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。

结合头脑风暴优化的混合蚁群优化算法

李蒙蒙, 秦伟, 刘艺, 刁兴春

2021, 41(8): 2412-2417. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101562

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特征选择能够有效提升数据分类的性能。为了进一步提升蚁群优化（ACO）在特征选择上的求解能力，提出一种结合头脑风暴优化的混合蚁群优化（ABO）算法。该算法利用信息交流档案维护历史较好解，并通过基于松弛因子的时间最久优先方法动态更新档案。当ACO的全局最优解多次未更新时，采用基于Fuch混沌映射方法的路径-想法转换算子将档案中的路径解转换为想法解，并将其作为初始种群，通过头脑风暴优化（BSO）在更广阔的空间中搜索较好解。对所提算法在6组典型的二分类数据集上进行实验，分析了其参数敏感性，并与混合萤火虫粒子群优化（HFPSO）算法、粒子群优化与引力搜索算法（PSOGSA）以及遗传算法（GA）这三种典型的演化算法进行对比。实验结果表明，相较于对比算法，所提算法在分类正确率上至少可提高2.88%~5.35%，在F1指标上至少可提高0.02~0.05，验证了所提算法的有效性和优越性。

科研项目同行评议专家学术专长匹配方法

王梓森, 梁英, 刘政君, 谢小杰, 张伟, 史红周

2021, 41(8): 2418-2426. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101564

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现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配，在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联，导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题，提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系，并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联；使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列，并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示；在此基础上，按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度，以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明，所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联，并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。

融合句法指导与字符注意力机制的案情阅读理解方法

何正海, 线岩团, 王蒙, 余正涛

2021, 41(8): 2427-2431. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101568

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案情阅读理解是机器阅读理解在司法领域的具体应用。案情阅读理解通过计算机阅读裁判文书，并回答相关问题，是司法智能化的重要应用之一。当前机器阅读理解的主流方法是采用深度学习模型对文本词语进行编码，并由此获得文本的向量表示。模型建立的核心问题是如何获得文本的语义表示，以及问题与上下文的匹配。考虑到句法信息有助于模型学习句子主干信息，以及中文字符具有潜在的语义信息，提出了融合句法指导与字符注意力机制的案情阅读理解方法。通过融合句法信息及中文字符信息，提升模型对案情文本的编码能力。在法研杯2019阅读理解数据集上的实验结果表明，所提出的方法与基线模型相比EM值提升了0.816，F1值提升了1.809%。

唐诗宋词中的超网络特性分析

王高杰, 冶忠林, 赵海兴, 朱宇, 孟磊

2021, 41(8): 2432-2439. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101569

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目前，唐诗宋词在文学角度的研究成果较多，然而采用基于超图的超网络方法对唐诗宋词进行研究的成果较少，且仅有的这种研究局限于对字频和词频的研究。采用超网络数据分析方法对唐诗宋词进行分析研究有助于探索传统文学角度无法涉及的广度，也有助于发现唐诗宋词所折射出来的文学组词规律和时代背景。因此，首先基于全唐诗和全宋词这两个古文本语料库，分别建立了唐诗超网络和宋词超网络。在构建该超网络时，将一首诗或一首词作为超边，将唐诗中的字或宋词中的字作为超边内的节点。然后，对唐诗超网络和宋词超网络的拓扑指标和网络特性，如节点超度、节点超度分布、超边节点度、超边节点度分布，进行了实验分析，旨在发现唐代诗人和宋代词人的用字、用词和审美倾向。最后，基于李白诗词集、杜甫诗词集、苏轼诗词集、辛弃疾诗词集的诗词作品构建了作品集超网络，并计算了相关网络参数。分析结果表明，唐诗宋词超网络中的最大超度与最小超度相差较大，且其超度分布近似为幂律分布，该结果表明唐诗宋词超网络的无标度特性。另外，唐诗宋词超网络的超边节点度也存在明显的分布特性，具体来说，唐诗超网络的超边节点度较多分布在20~100，宋词超网络的超边节点度较多分布30~130。并且，通过分析发现作品集超网络具有较小的平均路径长度和较大的集聚系数，该结果反映作品集超网络具有小世界特性。

基于级联生成对抗网络的遥感图像去雾方法

孙潇, 徐金东

2021, 41(8): 2440-2444. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101563

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针对图像训练对的去雾算法难以应对遥感图像中训练样本对不足，且模型泛化的问题，提出一种基于级联生成对抗网络（GAN）的遥感图像去雾方法。为解决成对遥感数据集的缺失，提出了学习雾生成的U-Net GAN（UGAN）和学习去雾的像素注意GAN（PAGAN）。所提方法通过UGAN学习如何使用未配对的清晰遥感图像和带雾遥感图像集在保留遥感图像细节的同时对无雾图像进行加雾处理，然后引导PAGAN学习如何正确地对此类图像进行去雾。为了减少生成的带雾遥感图像和去雾后遥感图像之间的差异，在PAGAN中加入自我注意机制，用生成器从低分辨率图像中所有位置的细节线索生成高分辨率细节特征，用判别器检查图像远端部分的细节特征是否彼此一致。与特征融合注意网络（FFANet）、门控上下文聚合网络（GCANet）和暗通道先验（DCP）等去雾方法相比，级联GAN方法无需大量成对数据来反复训练网络。实验结果表明该方法能够有效地去除雾和薄云，在目视效果和定量指标上均优于对比方法。

自然场景下多区域特征融合的混合航拍图像分割算法

杨瑞, 钱晓军, 孙振强, 许振

2021, 41(8): 2445-2452. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101567

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混合图像分割算法所包含的两个部件中，初始分割不能形成低误分割率的过分割区域集，而区域合并存在缺少区域合并标号选择机制，且存在确定区域合并停止时刻的方式常不满足场景需求的不足。针对以上问题，提出一种基于多级区域信息融合的混合图像分割算法（MRIHS）。首先，使用改进的马尔可夫模型平滑超像素块，以形成初始分割区域；其次，在对初始分割区域进行相似性度量并选定待合并区域对后，利用设计出的区域标号选择机制来选定合并后的区域标号；最后，定义一种最佳合并状态以确定合并停止时刻。为验证MRIHS性能，在视觉对象类别（VOC）、剑桥驾驶标签视频数据库（CamVid）、自建的河湖巡检（rli）数据集上，将其与基于多维特征融合的混合图像分割算法（MFHS）、改进的基于区域合并的FCM图像分割算法（IFRM）、基于段间和边界均质性的混合图像分割算法（IBHHS）、基于多维色彩变换与一致性的混合图像分割算法（MCCHS）进行对比。结果表明：MRIHS在VOC、rli数据集上的边缘召回率（BR）、可达分割精准度（ASA）、查全率、重合率至少分别比其余算法提高了0.43个百分点、0.35个百分点、0.41个百分点、0.84个百分点；欠分割误差（UE）至少减少了0.65个百分点。在CamVid数据集上，MRIHS的查全率、重合率指标至少比其余算法提高了1.11个百分点、2.48个百分点。

基于多粒度时序结构表示的异常检测算法在储层含油性检测中应用

孟凡, 陈广, 王勇, 高阳, 高德群, 贾文龙

2021, 41(8): 2453-2459. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101867

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传统储层含油性勘测方法利用地震波穿过地层时产生的相关地震属性和地质钻井资料结合传统地球物理方法进行综合研判，但该类勘测方法往往存在研判成本高且对专家先验知识依赖性强的问题。针对该问题，以江苏油田苏北盆地的地震资料为基础，并结合含油样本的稀疏性和随机性，提出了一种基于多粒度时序结构表示的异常检测算法，直接利用叠后地震道数据进行预测。该算法首先对于单个地震道数据提取多粒度时序结构并形成独立特征表示；其次，在提取多个粒度时序结构表示的基础上进行特征融合，以形成对地震道数据的融合表示；最后，通过对融合后的特征采用代价敏感方法进行联合训练和判别，从而得到对于该地震数据的含油性勘测结果。所提算法在江苏油田实际原始地震资料上进行了实验仿真，实验结果表明：所提算法相比长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）算法在曲线下方的面积（AUC）指标上均提升了10%。

社会力模型中恐慌度概念的分析和改进

丁男哲, 刘婷婷, 刘箴, 王媛怡, 柴艳杰, 蒋斓

2021, 41(8): 2460-2465. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101550

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社会力模型是人群仿真领域的经典模型，自1995年提出后就被广为应用和调整。该模型2000年又推出一个改进版，增加了恐慌度概念。虽然目前基于社会力模型的研究已经很多，但是针对恐慌度概念分析的研究尚不多见。因此梳理了社会力模型中关键参数物理意义和恐慌度的概念，用恐慌度的变化来解释人群疏散中的“快即是慢”与“从众行为”现象。指出了社会力模型中由于对行人感知描述得不够细致，导致在一定条件下，人群仿真结果存在个别行人不从众与到达出口却不撤离的问题。针对所提问题，通过增加行人视野范围描述以及重定义行人自运动状态等方式来完善社会力模型。实验结果显示，改进后的模型能够较好地模拟人群的从众现象，并且有助于加深对社会力恐慌度概念的理解。

船舶狭小空间虚拟人维修姿态建模技术

罗明宇, 骆晓萌, 朱文敏, 张磊, 范秀敏

2021, 41(8): 2466-2472. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101551

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针对现有虚拟人仿真技术在船舶狭小空间维修作业中存在的效率低下、需要较多人工干预、仿真成本高等问题，提出一种虚拟人姿态混合建模仿真技术。根据狭小空间中人体维修作业的特点，将虚拟人姿态建模分为虚拟人躯干及下肢姿态建模与虚拟人手臂姿态建模两部分。首先，提出一种基于姿态库的狭小空间姿态自动匹配算法，以确定虚拟人在狭小空间中的操作位置与姿态；在此基础上，建立多目标优化模型对手臂姿态进行求解，并实现维修仿真姿态的生成。以某型船舶机舱罐体阀门维修为例的实验结果表明，所提方法可以实现虚拟人姿态的自动定位与生成，且可有效提高维修仿真效率。

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