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期刊信息/Journal information
四川大学学报（自然科学版）
四川大学学报（自然科学版）

刘应明

双月刊

0490-6756

scdx@scu.edu.cn

028-85412393

610064

成都市九眼桥望江路29号

四川大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国内外公开发行的自然科学综合性学术刊物。主要刊登本校理科基础理论和应用研究方面有创造性的学术论文和简报。内容包括：数学、物理学、化学和生物学等基础学科及其分支学科，基础数学论文占有较大比重。读者对象是国内外有关的教学、科学工作者以及研究生和大学生。
正式出版
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    一种包含组合范数惩罚项的波达方向稀疏估计方法

    李宝山徐海文陈晨李凡...
    87-94页
    查看更多>>摘要：波达方向(Direction of Arrival，DOA)估计是阵列观测数据研究领域的一个基本问题。对于观测数据服从复椭球对称分布的应用场景，现有的方法多采用l1-范数惩罚项来实现信号波达方向的稀疏估计，其中的l1-范数惩罚项仅考虑信号的稀疏性而没有考虑信号的多样性，从而造成这些估计方法一般将弱信号(具有较低功率的信号)略去，可能无法准确地估计弱信号的波达方向。为解决这个问题，本文通过引入一个组合范数惩罚项构建了一个新的估计(模型)方法，其中的组合范数惩罚项是l1-范数惩罚项与l2-范数平方惩罚项的线性组合，其组合系数(惩罚参数)互不相关，l2-范数平方惩罚项则可以保留弱信号的多样性。然后，本文基于Majorization-Minimization(MM)算法设计了模型的求解算法，并证明该方法是收敛的。数值实验表明，相较于那些基于l1-惩罚项的估计方法，本方法具有更高的精度。

    阵列信号波达方向复椭球对称分布惩罚似然估计MM算法

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    基于特征融合的加密Tor流量检测方法

    李常亮王俊峰方智阳孙贺...
    95-103页
    查看更多>>摘要：匿名网络是目前保护个人隐私的常用工具，结合混淆网桥组件后具备极强的隐私保护能力;信息对抗中的持续博弈使得在匿名网络中运用加密代理成为数据安全敏感用户实现隐私保护的主要手段。匿名网络和加密代理双重保护让流量检测面临以下两个方面的挑战和问题:(1)代理汇聚:经过加密代理之后的流量呈现单流特性，导致基于完整数据流的流量检测方法失效;(2)特征模糊:数据包混淆机制使得数据流特征稀疏化，导致基于低阶统计特征的方法效果减弱。本文提出了一种名为SETTDM的流量检测方法来应对上述两种挑战。具体而言，针对代理汇聚问题，采用基于滑动窗口的方式拆分数据子流，使得SETTDM方法能应用于因代理产生的聚合数据流并尽可能地保留了原始数据流的特征空间;针对特征模糊问题，提出基于特征融合的特征提取方法:多角度的统计时序特征结合ResNet提取的加密空间特征。在实验中采集了真实的二次加密Tor流量、加密背景流量和未加密背景流量，并融合公开加密流量数据集 ISCXVPN2016 组成实验数据集;经测试，SETTDM 方法可以达到99。78%的精确率，相比对比方法有着2。30%～9。29%的提升。

    加密流量匿名网络流量隐私保护特征融合

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    基于混合机器学习模型的地层电阻率反演及不确定性分析

    钱雨卿贺之莉
    104-112页
    查看更多>>摘要：在大位移井及水平井钻探过程中，建立有效的反演模型从随钻测井资料中快速准确地获取地层信息，对地质导向工作意义重大。随着机器学习技术的发展，利用机器学习方法进行地球物理反演已得到广泛应用。但主要集中在确定性方法上，难以评估反演结果的可靠性。评估反演结果的可靠性至关重要，这种评估可以通过不确定性估计来实现。本文利用NG-Boost算法构建概率反演模型用以量化反演结果的不确定性。选择合适的机器学习模型作为NGBoost算法的基学习器，构建混合机器学习模型可提升反演结果的准确度。根据随钻方位电磁感应测井仪器在层状各向同性地层中的测井资料，本文对比六种不同的机器学习模型在地层电阻率反演中的表现，实验表明XGBoost算法在反演精度和速度等方面具有明显优势。将XGBoost算法作为基学习器与NGBoost算法框架相结合构建N-XGBoost概率反演模型。并通过仿真实验对该概率反演模型的准确性、可靠性、鲁棒性进行验证，结果表明该模型能够有效评估反演结果的不确定性并获得可靠的反演结果，该方法将为地质导向工作提供可靠的测井解释。

    地质导向机器学习电阻率反演不确定性分析

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    基于双域交互Transformer的磁共振图像重建

    李博文王志文冉茂松杨子元...
    113-124页
    查看更多>>摘要：对k空间数据部分采样是加速磁共振成像的主要方法。从欠采样的数据中重建出高质量的磁共振图像，在临床诊断和研究分析中有着重要的应用价值。近年来，基于深度学习的方法在磁共振重建领域取得了一些进展，然而单独面向图像域或频域的网络不能同时利用双域特征共同提升重建质量。另外，虽然已有一些双域重建方法模型，但是缺乏双域数据交互融合限制了重建性能。针对以上问题，本文提出了一种基于双域交互Transformer的磁共振图像重建网络模型，使用Transformer提取双域特征，并利用交互注意力引导双域特征融合，实现了双域特征的高效提取和交互。具体地，首先，由于频域数据每个点都对应着图像域的所有像素点，因此在k空间使用1×1的卷积提取全局特征，同时使用基于窗口的Transformer将注意力的计算限制在了窗口中，减小了计算负担，并且可以有效地对图像域特征进行表示。其次，提出了基于交互注意力的Transformer融合模块引导双域特征融合，通过挖掘双域特征的相关性，实现跨域信息融合。实验证明，在公开的数据集上，本方法相较于其他基线重建方法均能取得更为优异的重建效果。同时，消融实验证明了本文所提出的网络模块的有效性。

    磁共振重建卷积神经网络Transformer双域

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    基于变分信息瓶颈多任务算法的多领域文本分类

    马儀邵玉斌杜庆治龙华...
    125-135页
    查看更多>>摘要：多领域文本分类存在领域差异和词汇差异，导致分类的准确性和泛化性低，传统方法无法取得很好的效果。针对上述问题，本文提出基于变分信息瓶颈多任务算法的多领域文本分类方法，将任务建模为从综合特征中提取任务专属特征的分层学习表示问题。首先基于信息瓶颈原理，将综合特征和任务专属特征之间存在的冗余信息建模为均值为零，方差为对角矩阵的加性噪声，通过重参数化方法让噪声参与模型训练;其次通过信息瓶颈的变分边界构建模型损失函数以限制模型的信息流动，从而将带有加性噪声的综合特征解耦为任务专属特征;最后通过解码器中的分类器处理任务专属特征得到文本分类结果。实验表明，该模型在FDU-MTL多领域文本分类数据集上的平均分类准确率达到92。17%，较多个对比模型有明显提升，且该模型具有更好的可解释性。

    信息瓶颈多任务模型多领域变分边界可解释性

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    基于多光谱交互注意力融合的多尺度无人机小目标检测

    吴长柯陈虎潘涛黄菊...
    136-143页
    查看更多>>摘要：针对无人机检测中存在的目标较小、受背景环境影响大、以及多光谱特征难以深度融合等问题，本文提出了针对无人机小目标检测的多尺度多光谱交互注意力融合目标检测模型。首先，将骨干网络设计为双流网络，分别提取不同尺度红外和可见光特征，并增加小目标检测层和BiFPN级联操作，提升对无人机小目标特征的提取能力。其次，创新性的设计了多光谱交互注意力融合模块，在该融合模块的指导下，网络可以在不同尺度融合红外和可见光模态的信息，使红外和可见光的特征进行深度聚合，发挥各自模态的优势，指导开展无人机小目标检测。实验结果表明，与最先进的多光谱目标检测模型相比，本文提出的模型在FLIR、LLVIP两个公开的多光谱目标检测数据集上都达到了优越的性能，在构建的多光谱无人机数据集上，本文提出的模型有效提升了无人机的检测精度和鲁棒性。

    无人机检测小目标检测多光谱交互注意力融合多尺度

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    一种用于DBMS模糊测试的自适应变异策略

    问欣方勇贾鹏范希明...
    144-151页
    查看更多>>摘要：数据库管理系统(DBMS)被广泛应用于各个领域，并在其中发挥着不可替代的作用。因此发现DBMS中的bug，防止其被攻击者利用至关重要。为了检测DBMS中潜藏的bug，研究者提出了DBMS模糊测试技术。使用这项技术，研究者成功在DBMS中发现了大量bug。然而现有的DBMS模糊测试技术依然存在一定的局限性。现有的技术在对SQL语句的抽象语法树(AST)进行变异时，没有根据不同节点和变异结果的重要性分配计算资源，而是采取了一种平均分配的策略，这降低了测试的效率。为了解决这个问题，本文提出了一种使用基于语法信息的变异方法的自适应变异策略。这种变异策略能够自动计算不同节点和变异结果的重要性，并根据重要性为更重要的操作分配更多的计算资源。基于语法信息的变异方法可以将变异操作与变异结果直接关联，消除了变异操作和变异结果之间的偏差。我们在一种新的DBMS模糊测试工具Pinecone中实现了这种变异策略，并使用Pinecone对两款广泛使用的DBMS进行测试。实验证明，与Squirrel相比，Pinecone在MariaDB和MySQL中发现的路径数分别提升了4。52%和19。4%，位图覆盖率分别提升了15%和13。8%，发现的Bug数量提升了26。7%和75%，这证明了本文提出的方法可以有效提升模糊测试的效率。

    DBMS模糊测试Squirrel语法信息自适应变异策略

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    一种高空坠楼监测预警系统研究

    陈娟陈东升李晓宁蒋传健...
    152-160页
    查看更多>>摘要：针对儿童高空坠楼问题，本文利用目标检测与目标测距技术设计了一种高空坠楼监测预警系统。系统改善了现有YOLO目标检测算法模型过大参数量过多的问题，同时还借助单目摄像头测距方法设计了一种新的危险距离测量算法。实验结果表明，改进后的目标检测算法在保证其他参数相差不大的情况下，model size与比原来的YOLOv8n降低了1。99 MB，parameters比原始模型降低了1。039×109。新设计的危险距离测量算法在4个不同场景100组数据中横向误差均值为2。29 cm，纵向误差均值为3。16 cm，危险监测预警准确率92%。综合说明，本文设计的高空坠楼检测预警系统准确性高、实用性强，有较高的社会应用价值。

    高空坠楼儿童安全监测目标检测距离测算危险预警

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    基于四分位-MAD和朴素贝叶斯的风电数据处理方法

    梁昌侯龙华李帅周筝...
    161-171页
    查看更多>>摘要：针对风电机组运行数据存在的异常和缺失问题，提出了一种基于四分位-MAD和朴素贝叶斯的风电数据处理方法。文中对实际风功率数据进行研究，分析风速-功率的分布特征，建立了四分位-MAD异常数据识别模型进行异常数据识别，并利用识别后的正常数据构造朴素贝叶斯分类器对剔除的异常数据和原始缺失数据进行补偿。仿真结果表明，所述异常识别方法能够有效识别不同分布类型的异常数据，采用所提补偿方法可以有效补偿数据且改善了数据完整性;经过上述方法处理后，风电功率的预测精度较数据处理前提高了17%，验证了所提方法的可行性和有效性，对风电场功率预测研究具有一定的现实应用价值。

    异常数据四分位-MAD法朴素贝叶斯数据补偿功率预测

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    基于TCP时频域特征的低速率拒绝服务攻击检测方法

    王家豪方智阳王俊峰
    172-181页
    查看更多>>摘要：低速率拒绝服务(LDoS)攻击是DoS攻击的特殊变体，其可以利用TCP协议中的自适应机制来降低客户端和服务器的连接质量。由于攻击速率低且隐蔽，使用传统的 DoS 防御机制不能有效识别LDoS。本文提出了一种基于TCP流量的时频域特征和改进Stacking算法的LDoS攻击检测方法(TF-Stacking)，分析了正常流量和包含LDoS攻击的流量在时域和频域上表现出的差异，构建网络流量特征集，用于流量数据的特征计算，以从网络流量数据中提取最有用的信息，减少网络数据规模。同时，改进Stacking算法来缓解元模型样本权重的不平衡问题，用于流量分类。本文在NS3仿真平台上进行了实验来评估TF-Stacking方法的性能，实验结果表明，TF-Stacking检测准确率达到了98。07%，且仅有1。55%的漏报率，可以有效检测LDoS攻击。

    统计特征集成学习Stacking攻击检测

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