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    2023年, 第28卷, 第6期
    刊出日期:2023-11-28
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    概念化的实体关系解释
    谢晨昊, 梁家卿, 肖仰华, HWANG Seung-won
    2023 (6):  695-702.  doi: 10.1007/s12204-021-2394-1
    摘要 ( 168 )   PDF(608KB) ( 105 )  
    在许多应用程序中,找到一个属性来解释给定实体对之间关系是很有价值的。然而,许多直接解决方案的失败是由于严重依赖文本而导致精度低,并且由于证据稀缺而导致召回率低。因此,提出了一个泛化和推理框架,并将其构建成一个系统:实体-关系查找(ERF)。主要思想是将实体对概念化为适当的概念对,作为中间随机变量来形成解释。尽管已经对实体概念化进行了研究,但其面临着多个关系实例的集体优化、两个实体的联合优化以及将稀释的观察结果聚集到定义关系的头部概念中的新挑战。我们提出了概念化的解决方案,并通过大量实验验证了这些方案及其框架。
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    利用软伪标签促进无监督领域自适应与课程学习
    张晟嘉, 林天成, 徐奕,
    2023 (6):  703-716.  doi: 10.1007/s12204-022-2487-5
    摘要 ( 127 )   PDF(963KB) ( 77 )  
    无监督域适应利用标签完整的源域数据,通过显式的数据分布差异最小化或对抗学习,提高无标签目标域的分类性能。作为一种增强方法,在域适应过程中会涉及类别对齐,即利用模型预测来加强目标特征识别。此方法存在两个问题:在目标域中,错误的类别预测会导致伪标签不准确;在源域中,过拟合会导致分布偏差。因此本文提出了一种与模型无关的两阶段学习框架,利用软伪标签策略大大减少了错误的模型预测,并利用课程学习策略避免了源域的过拟合。理论上,成功降低目标域预期误差上限的综合风险。在第一阶段,我们使用基于分布对齐的无监督域适应方法训练模型,以获得置信度相当高的目标域软语义标签。为了避免源域的过拟合,在第二阶段,我们提出了一种课程学习策略,以自适应性地控制两个域损失之间的权重,从而使训练阶段的重点逐渐从源域分布转移到目标域分布,并提高目标域的预测置信度。在两个常见基准数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的框架在提升排名靠前的无监督域适应算法性能方面的普遍有效性,并证明了其一贯的卓越性能。
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    基于多重检测模型融合框架的印刷电路板缺陷检测
    武 星, 张庆丰, 王健嘉, 姚骏峰, 郭毅可,
    2023 (6):  717-727.  doi: 10.1007/s12204-022-2471-0
    摘要 ( 70 )   PDF(1870KB) ( 47 )  
    印刷电路板(PCB)是电子产品不可或缺的组成部分,它决定了这些产品的质量。随着制造技术的发展和进步,PCB的布局和结构变得越来越复杂。然而,有效准确的PCB缺陷检测方法却很少。在实际生产环境中,对PCB缺陷检测的准确性有很高的要求,因此我们提出了两种包括多模型融合的PCB缺陷检测框架,包括多模型投票方法(DDMV)和多模型学习方法(DDML)的缺陷检测。为了减少错误和漏检,DDMV和DDML将多个具有不同融合策略的缺陷检测网络进行整合。通过对两个开源PCB数据集进行大量实验,验证了所提出框架的有效性和准确性。实验结果表明,所提出的DDMV和DDML在F1分数方面优于其他任何单独的最先进的PCB缺陷检测模型,而DDML的曲线下面积值也高于其他任何单独的检测模型。此外,与DDMV相比,使用自动机器学习方法的DDML在PCB缺陷检测方面达到了最好的性能,在两个数据集上的F1分数分别可达到99.7%和95.6%。
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    基于细粒度联合注意力机制的图像-文本跨模态实体分辨
    曾志贤,曹建军,翁年凤,袁震,余旭
    2023 (6):  728-737.  doi: 10.1007/s12204-022-2465-y
    摘要 ( 70 )   PDF(1951KB) ( 36 )  
    为了解决现有跨模态实体分辨方法容易忽略数据高维度语义信息的问题,提出了一种基于细粒度联合注意力机制的图像-文本跨模态实体分辨方法(Cross-Modal Entity Resolution for Image and Text Integrating Global and Fine-grained Joint Attention Mechanism , IGFJAM)。首先,采用特征提取网络,将跨模态数据映射至共同嵌入空间;然后,结合全局联合注意力机制和局部细粒度联合注意力机制,学习跨模态数据间的全局语义关联信息和细粒度联合语义关联信息,有效地提高模型跨模态实体分辨性能。通过在Flickr-30K和MS-COCO公开数据集中进行测试,与现有方法相比,IGFJAM在R@sum性能上分别提高了4.30%和4.54%。
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    基于随机搜索和代码相似性的程序自动修复
    曹鹤玲a,b,刘方正a,石建树a,楚永贺a,邓淼磊a
    2023 (6):  738-752.  doi: 10.1007/s12204-022-2514-6
    摘要 ( 61 )   PDF(842KB) ( 18 )  
    近年来,自动程序修复方法在软件工程领域发展迅速。然而,现有基于遗传编程的程序修复技术需要验证大量候选补丁,这会消耗大量的计算资源。本文提出了一种基于随机搜索和代码相似性的自动程序修复方法(RSCSRepair)。首先,为了减少候选补丁的验证计算工作量,引入测试过滤来减少测试用例的数量,并使用测试用例优先级排序技术来重组新的测试用例。其次,结合代码相似性和随机搜索来生成补丁。最后,使用补丁过拟合检测方法来提高补丁的质量。为了验证该方法的性能,在 Defects4J 基准评测库上进行了实验。实验结果表明:RSCSRepair 正确修复了54个错误,与 jKali、Nopol、CapGen和SimFix相比,该方法分别提高了14.3%、8.5%、14.3%、10.3%的正确率。
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    形式化分析SA-TEK 3步握手协议
    徐森,杨硕,张克非
    2023 (6):  753-762.  doi: 10.1007/s12204-021-2340-2
    摘要 ( 67 )   PDF(1977KB) ( 20 )  
    IEEE 802.16是无线宽带接入的标准。在IEEE 802.16 MAC层内有一个安全子层,用于隐私保护和访问控制,其中定义了一个隐私和密钥管理(PKM)协议。在IEEE 802.16e新标准中,SA-TEK 3步握手协议被添加到PKM协议里,旨在方便重新认证和密钥分发。本文分析了SA-TEK 3步握手协议,指出了它的缺陷,并提出了一个优化版本。我们还使用了流行的形式化分析工具CasperFDR来验证我们的分析。我们对该协议的各种简化版本进行了建模,以确定协议中相关元素的功能。此外我们还比较了其它形式化工具比如Scyther的分析结果,并纠正了相关工作中的一些错误。非形式化分析和形式化分析的结果都验证了我们改进的协议更加高效可靠,而Casper工具在分析特定安全属性方面也具有一定的优势。
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    基于偏移全网格的离格稀疏贝叶斯推理的密集时延估计研究
    魏爽,李文瑶,苏颖,刘睿
    2023 (6):  763-771.  doi: 10.1007/s12204-022-2464-z
    摘要 ( 57 )   PDF(831KB) ( 21 )  
    对于密集时延估计,当多个真实时延都位于一个网格间隔内时,现有的稀疏贝叶斯学习/推理方法很难获得较高估计精度以满足应用要求。为了解决这个问题,本文提出一种称为偏移全网格的离格稀疏贝叶斯推理方法,此方法进行网格演进,根据离格在两个网格之间的位置迭代移动总网格。所提出的方法通过进一步重构最优网格并偏移离格向量来更新离格字典矩阵。实验结果表明:即使网格间隔大于真实时延间隙,该方法也比其他最先进的稀疏贝叶斯推理方法和多信号分类方法性能好。另外本文研究了时延估计的时域模型和频域模型。
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    非确定性概率规划的尾界代价分析
    王培新
    2023 (6):  772-782.  doi: 10.1007/s12204-022-2456-z
    摘要 ( 50 )   PDF(654KB) ( 21 )  
    对于概率程序,已有一些关于期望或均值的定性和定量分析工作,例如期望终止时间和预期消耗分析。然而,另一个非常重要的问题是尾部界限(即尾部概率的上界),可以为极端事件提供高概率保证。在这项工作中,我们关注的问题是对于非确定性概率程序消耗的尾部界限分析,旨在自动获取这些程序的资源使用的尾部界限。为了实现这一目标,提出了一种新颖的方法,结合适当的集中不等式,来推导程序终止之前累积消耗的尾部界限。提出的方法可以处理正、负消耗。此外,这个方法实现了基于模板的排序上鞅的自动合成,并产生了一个高效的多项式时间算法。为了展示提出的方法的有效性,提供了对不同程序的实验结果,并与最先进的工具进行了比较。
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    基于改进分水岭算法和U-net神经网络模型的复合材料CT图像分割方法
    薛永波a,刘 钊b,李泽阳a,朱 平a
    2023 (6):  783-792.  doi: 10.1007/s12204-021-2385-2
    摘要 ( 80 )   PDF(1655KB) ( 30 )  
    在复合材料性能的研究中,XCT扫描一直是检测其内部结构特点的重要手段之一,利用CT图像分割技术将显著提高后续材料特征提取精度,对材料性能研究有重要意义。本研究针对复合材料CT图像中纤维截面粘连导致的图像分割准确率低的问题,在芯层区域通过形态学指标评估区域有效性并基于分水岭算法提出迭代分割策略;在过渡层区域利用人工标记训练U-net神经网络模型并应用于分割结果预测,进而提出一种基于改进分水岭算法结合U-net模型的纤维复合材料CT图像分割方法。经实验验证,本方法对复合材料CT图像分割问题具有良好的适应性和有效性,相较于未改进方法分割准确率得到显著提升,保证了后续纤维特征提取过程的准确率和鲁棒性。
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    混合失真图像恢复的分阶段训练
    侯舒娟,朱文萍,李海
    2023 (6):  793-801.  doi: 10.1007/s12204-022-2453-2
    摘要 ( 70 )   PDF(1221KB) ( 27 )  
    图像复原是将退化图像恢复至接近理想图像的过程。以前的研究大多集中在单一失真图像上,然而大多数真实图像都经历了多种失真,单一失真图像复原算法无法有效提高图像质量。此外,现有的几种混合失真图像复原算法不具备处理单一失真的兼容性。因此,本文提出了一种基于分阶段训练的端到端神经网络。具体来说,该网络选择了三个典型的图像复原任务:图像去噪、图像修复和图像超分辨率。整个训练过程分为单一失真训练、两种类型的混合失真训练和三种类型的混合失真训练。损失函数的设计是基于深度监督的思想。实验结果表明,该方法不仅在混合失真图像复原方面优于其他方法,而且适用于单一失真图像复原。
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    fiber;麻灰色原配色丝织物的颜色预测模型
    王玉娟1,李文刚2,刘建勇3,陈广学4,汪军1
    2023 (6):  802-808.  doi: 10.1007/s12204-021-2326-0
    摘要 ( 53 )   PDF(705KB) ( 17 )  
    为了便于原配色丝织物纺前设计,提出了一种颜色预测模型。假设复丝中的单丝具有方形截面并在复丝中垂直堆叠排列。预测模型考虑了单丝在复丝中的反射、透射以及排列方式。为了使用Datacolor测色仪测试单丝的反射率和透射率,制作了与单丝具有相同材质和厚度的薄膜。纺制了20种不同混色比和不同细度的单丝,并将其织成织物。使用分光光度计测试了织物真实的颜色,并分别计算了本颜色预测模型和K-M颜色预测模型预测的织物颜色与织物真实颜色之间的色差。结果表明,本颜色预测算法得到的平均色差为1.02 CMC (2:1)单位,小于K-M颜色预测模型得到的1.78 CMC (2:1)单位。通过斯皮尔曼相关性分析算法,发现织物亮度和复丝细度对本模型预测的计算色差有明显影响,即随着这两个因素的增加,色差逐渐增大。最后使用本颜色预测模型计算了织物表面颜色,表明本算法可以用于表征织物表面颜色不均匀程度。
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    基于AdaBoost-AAFSA-Elman模型及CEEMDAN算法的股市网络舆情收盘价预测
    朱昶胜1,康亮河1,3,冯文芳2
    2023 (6):  809-821.  doi: 10.1007/s12204-021-2337-x
    摘要 ( 57 )   PDF(953KB) ( 19 )  
    针对Elman神经网络算法在股市收盘价格预测中预测精度低的问题, 基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN),提出了自适应boosting(AdaBoost)算法与人工鱼群优化改进算法(AAFSA)以及 Elman神经网络的组合预测模型。CEEMDAN算法通过对Boruta算法和文本挖掘算法获得的属性集添加白噪声,实现属性序列的分解与降噪;同时利用自适应步长和视角范围对AFSA算法进行了改进,并利用改进后的AAFSA算法优化Elman算法的权值和阈值;最后利用AdaBoos算法在连续迭代的过程中将5个AAFSA-Elman弱预测器组成一个强预测器,从而提高了预测的精度。实验表明:相比 Elman神经网络,AdaBoost-AAFSA-Elman模型的平均绝对百分比误差(MAPE)从4.9423%降低到1.2338%。本研究提出的模型为基于网络舆论股票收盘价格预测提供了一种实验方法。
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    具有能量采集的中继辅助多层异构网络中的节能带宽和功率分配
    高锦程,赵宜升,陈加法,陈忠辉
    2023 (6):  822-830.  doi: 10.1007/s12204-021-2336-y
    摘要 ( 53 )   PDF(980KB) ( 12 )  
    针对多层异构网络中微微基站存用户过多的情况,本文研究了异构网络中能量效率最大化的资源分配问题。微微基站中部分用户的数据通过具有能量收集功能的中继节点传输到相邻的空闲微微基站。考虑用户和中继节点的带宽和发射功率,建立资源分配优化问题。在用户最小数据速率和能量消耗的约束条件下,使整个异构网络的能量效率最大化。采用粒子群优化算法和量子行为粒子群优化算法获得次优解。仿真结果表明,采用的方法比传统的固定功率和带宽方法具有更高的能量效率。此外,采用的方法的时间复杂度相对较低。
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    商业航天投资效益优化的群体多属性决策模型
    张一鸣1,侯俊杰1,钟少文 2
    2023 (6):  831-840.  doi: 10.1007/s12204-021-2400-7
    摘要 ( 57 )   PDF(291KB) ( 29 )  
    针对商业航天投资效益优化问题,提出了一种综合前景理论、多属性决策、群决策、熵权法等多种方法的商业航天投资效益优化群体多属性决策模型。首先,运用前景理论,依据不同专家的决策偏好确定投资决策函数,得到专家对于不同投资方案的综合前景值;其次,基于熵权法,获取专家决策权重;再次,采用群决策的聚集算法将专家群体决策信息进行集结,得到投资方案的最优决策;最后,通过一个算例说明了方法的可行性和有效性。该模型综合集成了多种方法,既有助于集成专家经验,又能够规避主观因素带来的影响,为商业航天投资的科学决策提供了方法。
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    基于文献计量分析的医学工程跨学科研究—以上海交通大学医学工程机构合作为例
    王庆稳,崔婷婷,邓珮雯
    2023 (6):  841-856.  doi: 10.1007/s12204-022-2418-5
    摘要 ( 61 )   PDF(1829KB) ( 114 )  
    本文旨在为医工交叉学科研究提供参考。以上海交通大学医工交叉科学文献和专利文献为研究对象,通过提取文献地址字段的机构信息,构建医工交叉数据集。利用文献计量学和可视化等方法从多个维度对科学文献数据集进行定量分析,并从学科规范化引文影响力、被引频次、引用主题以及学科交叉测度等指标揭示上海交通大学医工交叉产出趋势、期刊与学科分布情况,并详细讨论医工交叉主题以及发展态势和特征。通过对医工交叉专利文献数据集进行定量分析,识别出医工技术交叉主题以及技术融合程度。
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