当期目录

2022年 第35卷 第12期 刊出日期：2022-12-15

  

一种基于随机交叠策略的多突变点在线检测方法

朱俊俊,齐金鹏,钟金美,任晴,曹一彤

2022, 35(12):  1-9.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.001

摘要 ( 243 )   HTML ( 7 )   PDF (5527KB) ( 51 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

传统的突变点检测方法多以离线为主,无法对大规模的时序数据进行在线检测。针对这一问题,文中基于缓冲区模型和滑动窗口随机交叠策略,提出一种多突变点在线检测方法。该方法以TSTKS算法和滑动窗口模型为基础,通过缓冲区模型实时接收在线时序数据流,并将数据转移到数据接收器中;随后,在数据接收器中使用滑动窗口随机交叠策略对数据流进行切分;最后,在子数据流中用TSTKS算法对数据进行多突变点在线检测。仿真数据和癫痫病人的肌电数据等实验结果表明,文中所提方法具有时耗较短、准确率较高等优点,可作为大规模时序数据流的在线分析备选方案。

基于LSTM-Attention的P300事件相关电位识别分类研究

王夏霖,阚秀,范艺璇

2022, 35(12):  10-16.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.002

摘要 ( 342 )   HTML ( 7 )   PDF (1200KB) ( 59 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对脑电信号中P300事件相关电位识别分类准确率较低的问题,文中提出了一种基于LSTM-Attention网络的P300事件相关电位的识别分类方法。在数据处理阶段使用SMOTE对脑电信号中P300电位数据进行数据增广,并基于DBSCAN聚类算法剔除合成数据中的无关噪声。在识别分类阶段,通过在LSTM网络后加入注意力机制和Dropout层搭建LSTM-Attention分类识别网络,并使用Sigmoid函数输出P300事件相关电位的识别分类结果。实验结果表明,文中方法能够有效对脑电信号中的P300事件相关电位进行识别分类,准确率和Dice系数均值分别达到了91.9%和91.7%,与传统方法相比准确性更高、泛化性能更强。

基于地理位置信息的知识图谱查询方法

李怡霈,王宇翔

2022, 35(12):  17-25.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.003

摘要 ( 359 )   HTML ( 4 )   PDF (2357KB) ( 37 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

现有知识图谱查询方法忽略了实体本身的地理位置信息,故而不支持地理位置相关查询的问题。针对该问题,在融合地理位置信息的混合知识图谱的基础上,文中提出一种基于地理位置信息的知识图谱查询方法。通过抽取查询问题中的三元组,构建了相应的查询图以理解自然语言查询问题。将基于地理位置信息的查询问题分为6类,再结合已有事实类问题的语义查询方法,分别根据查询图或K近邻搜索思想研究相应的知识图谱查询方法。实验结果表明,文中所提方法的精确率可达77%以上,能够为基于地理位置信息的查询提供有效支持。

组合加点准则的代理辅助多目标粒子群优化

陈万芬,王宇嘉,林炜星

2022, 35(12):  26-34.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.004

摘要 ( 297 )   HTML ( 6 )   PDF (2626KB) ( 69 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对小样本数据构建代理模型初期优化效率低、模型精度差的问题,文中提出组合加点准则的代理辅助多目标粒子群优化算法。该算法通过加权平均法将Kriging模型和径向基函数网络模型组合成异构集成模型,使用改善期望准则和最小化代理模型预测准则相结合的组合加点准则对代理模型进行管理,加快了模型收敛速度。此外,该算法采用实际目标函数对每次迭代中增加的样本点进行评估,并对代理模型进行更新以增加模型准确性。实验结果表明,在适应度函数评估次数上,所提算法与非代理模型算法相比减少了10倍,证明该算法可提高代理模型的优化效率及准确性,并在勘探与开发之间取得了更好的平衡。

基于Winograd算法的可重构卷积神经网络加速器

袁子昂,倪伟,冉敬楠

2022, 35(12):  35-42.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.005

摘要 ( 303 )   HTML ( 6 )   PDF (1915KB) ( 46 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

神经网络被广泛应用于模式识别、预测分析、数据拟合等方面,是人工智能的重要基础。神经网络卷积计算量大且网络参数量多,导致了计算时间长且数据访存压力大等问题。针对以上问题,文中基于Winograd算法对卷积计算进行加速,设计了优化的硬件计算结构,提高了数据的复用效率和计算并行度。相较于滑窗卷积,文中所提加速器的计算效率提升了4.352倍。在卷积核梯度计算方面,该加速器采用优化的数据分配方式,减少了数据搬移且满足了多个PE并行计算的数据需求,与CPU相比性能提升了23倍。实验表明,该加速器在VGG-9网络模型下的卷积计算吞吐率可达192.55 GFLOPS,在训练后对CIFAR-10数据集的识别率为76.54%。

基于FPGA的多应用任务流量管理算法

张锋印,高博,冀亚玮

2022, 35(12):  43-48.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.006

摘要 ( 173 )   HTML ( 2 )   PDF (1518KB) ( 38 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对FPGA多应用任务中数据突发传输的丢包问题,文中提出了一种适用于FPGA流量管理的RFCF算法。在基于速率的流量管理策略基础上,接收端通过控制字符将剩余资源反馈至发送端。发送端根据资源余量采用不同数据优先级传输策略,保证在多应用任务下及时处理突发数据。在FPGA板卡中对该算法进行实现及验证,结果表明RFCF算法有效改善了FPGA在多应用任务场景下的数据传输能力。与基于速率的流量管理算法相比,文中所提方法的丢包率降低了14.9%。

基于FPGA的双三相永磁同步电机伺服控制系统

袁庆庆,胡旭,刘志勇,马婷,蒋全

2022, 35(12):  49-56.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.007

摘要 ( 627 )   HTML ( 11 )   PDF (3742KB) ( 66 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

双三相永磁同步电机以其可靠性能强、控制精度高、输出转矩脉动小等优点得到了广泛的应用。针对航空航天领域伺服电机的高可靠性、高精度以及小体积的控制需求,文中提出了采用单片FPGA实现双三相永磁同步电机的随动控制算法及具体的实施方案。采用分模块设计的思想构建双三相永磁同步电机伺服控制系统,在Xilinx Kintex7系列XC7K325TFFG900的 FPGA芯片的硬件平台上利用Verilog硬件描述语言实现基于双dq坐标变换的双三相三环永磁同步电机矢量的控制算法。在实验平台的验证结果表明,文中所提出的系统实现了电流环带宽600 Hz、伺服位置环带宽12 Hz的核心控制指标。

基于上下文注意力机制的实时语义分割

于润润,姜晓燕,朱凯赢,蒋光好

2022, 35(12):  57-63.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.008

摘要 ( 281 )   HTML ( 5 )   PDF (2594KB) ( 52 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对实时语义分割网络提取的特征缺少上下文信息,易造成分割结果出现类内不一致和类间不可区分的问题,文中提出了轻量级的自适应通道注意力模块和空间注意力模块。自适应通道注意力模块使用深度分离卷积对通道层面的特征依赖关系进行建模,自适应地调整通道卷积核大小,强化高层特征的上下文表征能力,加强了分割结果的类内一致性。空间注意力模块使用分组卷积,以较小的计算量获得较大的特征信息流动区域,在空间层面加强特征的上下文联系,增强特征的空间细节信息,加强了分割结果的类间可区分性。在Cityscapes数据集上的测试与分析表明,轻量级上下文注意力机制获得了71.5%的mIoU。

基于弹性优化机制的社区负荷EV分群优化策略

段俊东,黄泓叶,王帅强

2022, 35(12):  64-71.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.009

摘要 ( 139 )   HTML ( 1 )   PDF (3267KB) ( 27 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对EV无序充电对电网造成的负荷波动,文中提出了基于弹性优化机制的社区负荷EV分群优化策略。该策略以社区EV返程时刻为标准划分社区负荷序列和EV车辆序列,根据策略响应度将EV车辆序列划分策略响应车群和普通车群。电网侧与策略响应车群签订具有弹性限度的合约A与合约B,并制定各车群的充放电计划。合约A侧重考虑用户效益,通过控制策略响应车群各EV序列充放电,分别优化各车辆序列对应的社区负荷序列,尽力获取放电收益。合约B侧重考虑用户用车需求,通过调整EV的充放电计划,在平衡合约执行度和EV可用度的同时最大化降低社区序列负荷波动。文中以某社区居民家庭负荷为算例,以最小化负荷峰谷差和用户支出费用为目标函数,通过MATLAB、Yalmip平台和Gurobi求解器联合建模求解各合约场景。结果表明,策略实施后,各合约场景下的社区负荷峰谷差分别降低了3.74%、2.87%和5.04%,EV序列费用支出分别减少了10.80%、5.23%和10.55%。

基于多模态融合的视觉问答传输注意网络

王茂,彭亚雄,陆安江

2022, 35(12):  72-77.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.010

摘要 ( 192 )   HTML ( 1 )   PDF (2829KB) ( 30 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对传统视觉问答任务无法完全捕捉多模态特征之间复杂相关性的缺点,文中提出了基于多模态融合的视觉问答传输注意网络。在特征提取部分,分别利用GloVe词嵌入+LSTM提取问题特征,并使用ResNet-152网络提取图像特征。通过3层传输注意网络进行多模态融合来学习全局多模态嵌入信息,进而使用该嵌入重新校准输入特征。文中设计了一个多模态传输注意学习架构,通过对传输网络进行重叠计算,使组合特征聚焦在图像和问题的细粒度部分,提高了预测答案的准确率。在VQA v1.0数据集上的实验结果表明,该模型的总体准确率达到了69.92%,显著优于其他5种主流视觉问答模型的准确率,证明了该模型的有效性和鲁棒性。

基于混合聚类的k-匿名数据发布算法

方凯,史志才,贾媛媛

2022, 35(12):  78-83.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.011

摘要 ( 120 )   HTML ( 0 )   PDF (804KB) ( 34 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了减少数据发布时的信息损失,针对基于聚类的数据发布匿名方案数据可用性较低等问题,文中提出了一种基于混合聚类的k-匿名数据发布算法。相对于传统的单一聚类方法,该算法将密度聚类和划分聚类相结合,依据数据集的密度特征选取初始聚类中心点,利用划分聚类进行迭代实现最优聚类。此外,该方法剔除了数据集中的部分离群点噪声,减小了其对聚类结果的影响。针对混合型数据记录,采用k-means和k-modes结合的距离度量方式,引入桶泛化算法,减少了泛化操作造成的信息损失。实验结果表明,相较于现有方法,基于混合聚类的k-匿名数据发布算法能够有效降低数据匿名的信息损失,提高数据发布的质量。

基于姿态估计的八段锦序列动作识别与评估

苏波,柴自强,王莉,崔帅华

2022, 35(12):  84-90.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.012

摘要 ( 798 )   HTML ( 52 )   PDF (2728KB) ( 174 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

动作评估与反馈可有效辅助健身运动练习者提高锻炼收益。为了实现八段锦动作的自动量化评估,文中提出一种人体序列动作识别与评估方法。采用姿态估计算法OpenPose提取人体关键点坐标并进行归一化,剔除冗余点。根据动作特点构造出融合关键点位置、距离、关节角度和关键点速度的特征向量,通过多层感知机训练出动作分类器模型。所提方法在KTH和自制八段锦数据集上的动作识别准确率分别达到96.7%和98.7%。基于八段锦动作识别结果构建动作序列,采用动态时间规整算法计算两组八段锦动作序列的相似度,对比实验结果表明该相似度可有效评估动作的完整性及同步性。

基于高斯层次感知的知识图谱链接预测

胡雪若白,黄洁,王建涛,李一鸣

2022, 35(12):  91-96.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.013

摘要 ( 328 )   HTML ( 0 )   PDF (755KB) ( 32 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

传统知识图谱链接预测任务忽略了知识之间可能存在的语义层次以及知识的不确定性,导致链接预测结果不佳。针对该问题,文中提出一种高斯层次感知知识图谱链接预测模型。在该模型中,高斯嵌入部分引入实体和关系的高斯分布信息,以实体分布和关系分布之间的距离来衡量实体之间是否存在链接。词向量嵌入部分将学习到的实体和关系的词向量转换为复向量,将词的复向量映射到极坐标系中建模实体的语义层次,以嵌入向量之间的距离来衡量实体之间是否存在链接。根据D-S证据理论,融合两部分得分函数,从而实现准确的知识图谱链接预测。实验结果表明,该模型可以有效地对知识图中实体的语义层次和不确定性进行建模,并且在现有基准数据集上的效果较优于其他方法。

基于深度学习的网络舆情监测系统研究

邓磊,孙培洋

2022, 35(12):  97-102.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.12.014

摘要 ( 870 )   HTML ( 44 )   PDF (2042KB) ( 172 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着国内互联网的快速发展,网络舆情监测工作已经成为相关部门、企业工作内容的一部分。构建舆情监测系统可以提前发现舆情危机,及时处理危机公关。文中提出了一个完整的网络舆情监测系统框架,该系统由信息采集层、数据资源层、数据分析应用层和应用服务层4部分组成。该系统首先根据关键词自动采集全网多数门户网站、微博和微信公众号中的数据,包括文章与评论;然后将这些数据进行清洗、分词并过滤停用词,利用Word2Vec模型进行词嵌入,得到矢量化文本;随后再将矢量化的文本导入LSTM深度学习模型中进行情感分析,进一步将数据分为敏感数据、中性数据和非敏感数据;最后将舆情预警信息通过可视化技术显示。文中所提出的网络舆情监测系统可以帮助监管部门及时监测和引导相关舆论,促进社会和谐发展。