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期刊信息/Journal information
高技术通讯
中国科学技术信息研究所
高技术通讯

中国科学技术信息研究所

赵志耘

月刊

1002-0470

hitech@istic.ac.cn

010-68598272

100045

北京市三里河路54号

高技术通讯/Journal Chinese High Technology LettersCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《高技术通讯》创刊于1991年，是由国家科技部高技术研究发展计划（863计划）联合办公室创办、中国科学技术信息研究所主办的综合性学术刊物，是国内高技术领域的高层次学术刊物之一。内容涉及计算机、现代通讯、机器人、先进制造与自动化技术、新材料、能源、生物、海洋及其他高技术领域。本刊注重研究的新思路、新理论、新方法和新技术的择文标准，使其具有学术性、前沿性、可读性和资料性。其宗旨是为我国研究人员及时发表其研究成果和进行国内、国际学术交流提供园地，促进我国高技术研究的发展和扩大其在国内外的影响。本刊为美国《化学文摘》（CA）、 英国《科学文摘》（SA）及俄罗斯《文摘杂志》、荷兰《Scopus》、《中国科学引文数据库》、《中国科技论文统计与分析》等收录源期刊。　　
正式出版
收录年代

    利用类型语义表示进行标签降噪的细粒度实体分类

    席鹏弼靳小龙白硕程学旗...
    111-122页
    查看更多>>摘要：细粒度实体分类(FET)任务的训练数据往往利用已有知识库中的知识通过远程监督方法进行生成，生成过程中不可避免地引入多余的噪音标签。现有考虑训练数据中噪音问题的工作通常只建模训练数据和标注类型的概率分布，对细粒度类型的语义信息学习不足，造成在标注了多个细粒度类型的训练数据上选择了与实体上下文不相关的类型进行模型的学习。本文提出一种利用细粒度类型的语义表示进行标签降噪的细粒度实体分类方法。首先利用训练数据中具有唯一细粒度类型路径的数据学习一部分细粒度类型的表示，进而结合细粒度类型间的关系信息学习其他细粒度类型的表示;其次在标注了细粒度类型的训练数据中选取与实体上下文的语义信息最相似的细粒度类型为目标类型，从数据集中选择Top-K个相似数据进行细粒度类型语义信息的聚合;最后在聚合信息上学习最终的细粒度实体分类模型。实验结果表明，该方法可以有效地从标注了细粒度类型的训练数据中选出与实体上下文的语义信息最相符的细粒度类型，达到提升细粒度实体分类准确率的效果。

    实体分类细粒度类型多标签降噪多标签分类

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    改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法

    朱兵王晨朱福珍王曼威...
    123-131页
    查看更多>>摘要：为了解决遥感图像盲复原时模糊核估计不准确、复原图像存在振铃效应的问题，提出改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法。该算法首先引入极端通道先验与局部最小像素先验结合，对图像的强度进行更好的约束，有利于得到更好的潜在清晰图像;然后采用基于梯度的方法估计模糊核，模糊核估计与中间潜在清晰图像估计交替迭代进行，获得较为理想的模糊核;最后引入联合双边滤波器，采用改进的拉普拉斯与正则化图像复原算法抑制图像复原的振铃效应。实验结果表明，本文方法对遥感图像复原效果较好，恢复的图像边缘清晰，振铃伪影得到抑制且模糊核较为理想;客观评价指标峰值信噪比(PSNR)较前沿复原算法平均提高约1。40 dB，结构相似度(SSIM)平均提高约0。02。

    图像盲复原通道先验局部最小像素先验联合双边滤波器

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    基于向量叉乘标签分配的遥感图像目标检测算法

    禹鑫燚林密卢江平欧林林...
    132-142页
    查看更多>>摘要：近年来遥感图像目标检测受到了广泛的关注，主流的遥感图像目标检测器通过预设锚框与真实框之间的交并比(IoU)进行正负样本的划分。为了解决基于IoU的标签分配方法在遥感图像小而密集目标中存在复检和漏检的问题，本文提出了一种基于向量叉乘标签分配的遥感图像目标检测算法YOLOXR。首先，提出了一种标签粗分配策略，通过向量叉乘的方法判断特征图的像素点是否在旋转目标内或者目标中心点附近的旋转正方形框内，从而确定其是否为候选正样本。其次，为了降低边缘低质量候选正样本对标签分配的影响，提出了旋转中心度量方法，通过向量叉乘判断像素点距离中心点的远近程度进而赋予不同的权重。最后，基于最优传输的方法(simOTA)选取真实框和样本点的最优匹配对，使得总体代价最小，进而为旋转目标分配合适的标签。此外，为了解决旋转IoU损失不可导以及Smooth L1损失难以权衡旋转框各个参数的问题，通过计算真实框和预测框二维高斯分布的Kullback-Leibler散度(KLD)来替代IoU。在公开的遥感图像目标检测数据DOTA、HRSC 2016和UCAS-AOD上的大量实验表明，所提方法优于目前绝大多数旋转目标检测算法。

    遥感图像目标检测标签分配向量叉乘

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    OFDM系统PAPR和OOB辐射联合抑制算法研究

    王浩刘凯明
    143-150页
    查看更多>>摘要：正交频分复用(OFDM)技术具有频谱效率高和抗多径衰落能力强的优点，但存在高峰值平均功率比(PAPR)和高带外(OOB)辐射的固有缺点。部分PAPR抑制算法会导致OOB辐射升高，因此需要一种联合抑制OFDM系统的PAPR和OOB辐射的算法。本文提出了 一种新的结合线性压扩和简化限幅滤波的混合式PAPR和OOB辐射联合抑制算法，该算法采用连续分段线性压扩(CPLC)算法抑制信号PAPR，并对压扩后的信号进行频域滤波;然后采用简化限幅滤波(SCF)算法降低频域滤波导致的峰值再生，保证信号的OOB辐射不再升高。接收端采用迭代接收算法提高系统的误码率性能。仿真结果表明，与CPLC、SCF方案相比，所提算法可以达到更好的PAPR和OOB辐射联合抑制性能，同时通过迭代接收算法获得与原始信号相近的误码率(BER)性能。

    正交频分复用(OFDM)峰值平均功率比(PAPR)带外(OOB)辐射线性压扩限幅滤波(CF)

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    基于深度学习的不良应用域名早期识别方法

    胡安磊田语陈勇李振宇...
    151-161页
    查看更多>>摘要：不良应用网站依赖域名系统(DNS)实现不良内容传播，严重影响互联网的健康发展。尽早识别出不良应用网站对应的域名(即不良应用域名)，并进行相应治理，对域名系统的管理与运行至关重要。本文从国家顶级域名(。CN)管理的角度出发，关注如何在注册阶段识别不良应用域名。分析发现不良应用域名在注册特征与文本结构2个维度，与正常域名存在显著差异。为此，提出了一种基于深度学习的不良应用域名早期识别方法。该方法首先提取域名的注册信息特征，并利用预训练语言模型基于Transformer的双向编码器(BERT)提取域名本身的文本语义特征，其次基于注意力机制融合2类特征，并最终使用全连接神经网络，构建域名分类器，实现不良应用域名的早期识别。基于真实网络数据的实验结果表明，所提方法分类准确率(F1分数)可达到0。99;消融实验结果也验证了所选特征的有效性和必要性。

    域名系统(DNS)域名分类深度学习预训练语言模型

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    非完全信息下协作式入侵检测系统检测库配置研究

    石月楼杨旦杰冯宇李永强...
    162-172页
    查看更多>>摘要：本文研究了有限时间下非完全信息协作式入侵检测系统(IDS)的检测库配置。针对各入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库的配置以及检测库分配的矛盾，提出了一种双层检测库配置方法。第1层研究的是各攻击者的策略制定以及对应入侵检测系统的最优检测库配置方案;第2层研究的是如何解决多个入侵检测系统加载同一检测库的矛盾，给出了基于策略共享的集中式分配方法。第1层研究又可分为2步解决:第1步针对攻击者无法获知系统的真实状态、与入侵检测系统之间存在着信息不对称的问题，提出构建一个基于信念的随机博弈框架，通过后向递归算法求解，并证明该解就是博弈的稳态纳什均衡(SNE)策略;第2步通过求解混合Markov决策过程得到各入侵检测系统的最优检测库配置方案。仿真结果表明，本文所提方法能有效地得到协作式入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库配置方案。

    非完全信息博弈Markov决策过程入侵检测系统(IDS)资源分配网络安全

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    面向稀疏卷积神经网络的CGRA加速器研究

    谭龙严明玉吴欣欣李文明...
    173-186页
    查看更多>>摘要：本文针对规模日益增长和演变迅速的稀疏卷积神经网络(CNN)应用，提出一款高能效且灵活的加速结构DyCNN来提升其性能和能效。DyCNN基于兼具灵活性和高能效的粗粒度可重构架构(CGRA)设计，可以利用其指令的高并行性来高效支持CNN的操作。DyCNN使用基于数据感知的指令动态过滤机制来滤除各计算单元中由于稀疏CNN中权值静态稀疏性和激活值动态稀疏性产生的大量无效计算和访存指令，使它们能像执行稠密网络一样高效复用一组指令。此外DyCNN利用基于负载感知的动静结合负载调度策略解决了稀疏导致的负载不均衡问题。实验结果表明，DyCNN运行稀疏CNN与运行密集CNN相比实现了平均1。69倍性能提升和3。04倍能效提升，比先进的GPU(cuS-PARSE)和Cambricon-X上的解决方案分别实现了 2。78倍、1。48倍性能提升和35。62倍、1。17倍能效提升。

    稀疏卷积神经网络(CNN)专用加速结构粗粒度可重构架构(CGRA)动态指令过滤动态负载调度

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    基于期望核密度离群因子的离群点检测算法

    张忠平孙光旭姚春辰刘硕...
    187-198页
    查看更多>>摘要：针对基于密度的离群点检测方法在不同分布的数据集上检测精度低的问题，提出了一种基于期望核密度离群因子的离群点检测算法。首先，引入k近邻和反向k近邻扩展邻域空间(ENS)代替传统的k邻域范围，更加全面地考虑数据对象的邻域信息;其次，在传统核密度估计(KDE)方法的基础上引入多元高斯函数，在扩展邻域空间内估计数据对象的密度，同时借鉴自适应核带宽的思想，更好地适应不同数据集的数据分布;然后，给出期望距离的概念，进一步区分局部离群点和位于低密度区域的正常点;最后，定义了期望核密度离群因子刻画数据对象离群程度。在人工数据集和真实数据集上对所提算法进行实验验证，并与部分传统算法进行对比，验证了所提算法的有效性。

    数据挖掘离群点核密度估计(KDE)期望距离期望核密度离群因子

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    废旧汽车零部件再制造回收模型优化研究

    宣博文王秋成孙伟策柳政卿...
    199-208页
    查看更多>>摘要：建立废旧汽车零部件回收与再制造智能交易平台，对我国废车市场的建设和完善以及汽车零部件再制造产业链的发展具有重大的工程实用价值。为研究适用于第三方平台的回收模式和策略，本文构建了由制造商、再制造商、销售商、回收平台和激励政策共同组成的再制造闭环供应链回收模型，通过利润函数来揭示再制造供应链中各企业的定价策略和相关变量的关系。分别利用逆向归纳法和多目标遗传算法求解该模型，并以废旧汽车变速箱为案例，验证和比较了 2种算法的可行性和优劣性。仿真分析结果表明，基于多目标遗传算法求解下制定的回收策略优于逆向归纳法，预期闭环供应链整体回收率和企业利润可得到全面优化，为再制造产业链各参与者的回收决策提供了具有现实意义的理论依据。

    废旧汽车零部件再制造回收模型多目标优化算法

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    基于图像处理的电路板缺陷检测系统设计

    张立国雷璇瑞金梅吴文哲...
    209-217页
    查看更多>>摘要：针对传统电路板缺陷检测多为人工检测、速度较慢且成本较高的问题，本文研究设计了一款以图像处理为基础、利用现场可编程门阵列(FPGA)实现对电路板缺陷准确、高速的检测系统。在传统图像增强算法的基础上提出一种针对不同图像信息采用不同感兴趣区间的方法，增强效果显著;为减少电路板上标识字样对匹配算法计算速度的影响，提出一种去除丝印算法，将电路板上多余的标识字样取消，减少图像匹配的计算量，加快检测的速度;在传统绝对误差和算法(SAD)模板匹配算法的基础上采用去平均值法计算图像信息，减小光照变化带来的影响;将传统2算子Sobel边缘检测扩展到8算子边缘检测，边缘信息更加明显清晰。采用FPGA作为硬件平台，在Vivado开发环境下实现Verilog HDL硬件逻辑语言，下载到FPGA中实现。实验结果表明，系统的平均检测精度为98。53％，检测单张电路板的时间为8。204 s。本系统设计在检测精度和速度上都有明显提升，且造价成本低。

    图像处理缺陷检测去除丝印模板匹配现场可编程门阵列(FPGA)

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