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期刊信息/Journal information
应用科学学报
应用科学学报

王朔中

双月刊

0255-8297

yykxxb@department.shu.edu.cn

021-66131736

200444

上海市上大路99号123信箱

应用科学学报/Journal Journal of Applied SciencesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>办刊宗旨：积极反映我国应用科学方面的最新科研成果，广泛开展国内外学术交流，努力为繁荣科学研究、推广科研成果服务，促进应用科学领域的发展。报道范围：本刊强调科学的应用性，主要刊登电子技术、信息与通信工程、计算机科学、机电自动化、材料科学、应用物理、应用化学、应用数学等领域内的创新性科研成果。进入数据库情况：本刊被定为：中国综合性科技类核心期刊、中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、中国科学引文数据库来源期刊、中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊、中国期刊全文数据库全文收录期刊、中国学术期刊（光盘版）全文收录期刊。本刊是下列数据库和文摘的来源期刊：中国数学文摘、中国数学文摘数据库、中国物理文摘、中国物理文摘数据库、电子科技文摘、IEEE微波和无线元器件快报（IEEE Microwave and Wireless Components Letter）、英国《科学文摘》（SA, INSPEC）、美国化学文摘（CA）、俄罗斯《文摘杂志》。
正式出版
收录年代

    数字图像隐写分析综述

    王子驰李斌冯国瑞张新鹏...
    723-732页
    查看更多>>摘要：数字隐写是机密信息安全传递的重要方式,将机密信息隐藏于普通多媒体数据(图像或视音频)中可以实现隐蔽传输.而发现机密信息的隐蔽传输可采用隐写分析技术,隐写分析根据隐写引起的载体数据统计异常来判断多媒体数据是否含有秘密信息.近年来,隐写与隐写分析在相互对抗中不断进步与发展.随着社交网络的兴起,数字图像已成为社交媒介之一并广泛传播.本文以数字图像为例,梳理了近十余年数字图像隐写分析研究的发展现状;综述了传统隐写分析与深度学习隐写分析;探讨了各类方法面临的挑战,并展望了隐写分析的发展趋势.

    隐写隐写分析数字图像特征提取深度学习

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    一种基于LiDAR多视轮廓点的三维壁画变化检测方法

    肖开荣孟庆祥杨鹤龚元夫...
    733-746页
    查看更多>>摘要：提出了一种三维壁画表面变化检测方法.首先通过点云配准和主成分分析算法处理壁画点云数据,利用高斯球映射在多视线方向提取特征轮廓线;然后结合体素网格移动和四维曲面拟合技术,实现对壁画几何变化的精确检测.实际应用结果证明,该方法在检测精度和效率上均有明显优势,对古文物保护与修复具有重要价值.

    三维壁画点云轮廓点变化检测

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    SAR-ATR系统复数对抗样本生成方法

    张梦君熊邦书
    747-756页
    查看更多>>摘要：针对现有对抗攻击方法只能用于攻击实数卷积神经网络这一限制,提出了一种基于生成对抗网络的复数对抗样本生成方法.首先,设计了一种产生有效对抗样本的复数模型,并引入了复数计算模块;其次,利用残差神经网络作为基本骨架,将预训练的复数网络作为判别器实现对抗训练,以增强对抗样本的攻击能力;最后,通过替代模型实现可迁移的对抗攻击,以此实现了更高的攻击成功率.实验结果表明,所提方法在有目标攻击和无目标攻击任务下的成功率分别达到了 76.338％和87.841％,迁移的成功率更高且对抗样本与原始干净样本更为接近.所提方法将对抗攻击扩展到复数神经网络后,避免了合成孔径雷达目标信息和精度的丢失,为实际合成孔径雷达自动目标识别系统的安全性和鲁棒性提供了参考方案.

    生成对抗网络对抗样本合成孔径雷达自动目标识别系统复数卷积神经网络有目标攻击无目标攻击

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    融合局部和全局特征的铸件缺陷检测

    栗莎王永雄王哲陈旭...
    757-768页
    查看更多>>摘要：铝合金铸件已经广泛应用于汽车、飞机等重要工业,其质量直接影响到机械零部件的安全使用.针对铝合金铸件的X射线图像表面和内部缺陷多样化和细微问题,提出了一种融合局部和全局特征的X射线图像铸造缺陷检测方法.首先,将高效通道注意力模块和经典网络ResNet-50进行融合构成新的基础卷积神经网络,以新的网络为骨干构建双分支网络模型.然后,提出了细节信息定位提取(detailed information location and extraction,DILE)模块,该模块定位到包含丰富判别性信息的局部区域.最后,将由DILE得到的局部图像结合原始图像作为网络的输入,构建了一个融合局部和全局特征的双分支网络模型.对全局区域的学习有助于在复杂背景下提取有意义的细微信息,对局部区域的学习可以进一步提高分类效果.该方法在真实汽车铸件的X射线图像数据集上进行测试训练,测试集准确率达98.3％.实验结果表明,该方法相较于其他常规方法更有效.

    深度学习铸件缺陷无损检测注意力机制X射线图像

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    基于模糊广义去重的图像轻量安全云存储方法

    陈海欣唐鑫金路超付耀文...
    769-781页
    查看更多>>摘要：广义去重是实现云数据安全去重的一种重要手段.现有的广义去重方法仅支持精确去重,且无法与图像加密技术有机结合.而图像加密技术本身也将给用户带来巨大的计算开销.针对以上挑战,本文提出一种基于模糊广义去重的图像轻量级安全云存储方法.首先对图像数据开展整数小波变换并提取低频分量作为基,高频分量作为偏移量,通过提出一种基于异或的轻量级加密算法,把图像的机密性保护方法与广义去重技术有机结合.此外,本文还对偏移量进行云端模糊去重,使得云端仅保存高度相似的偏移量数据的单个副本,实现了图像云数据的模糊广义去重.在相关的图像数据集上开展实验,结果表明在实现安全性的前提下,本文所提方法在改善通信效率和存储效率上有显著效果.

    图像去重侧信道攻击云存储模糊去重图像加密

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    基于深度声纹特征转换网络的说话人识别攻击方法

    陶子钰苏兆品廉晨思王年松...
    782-794页
    查看更多>>摘要：目前主流说话人识别(speaker identification,SID)系统的攻击方法主要基于快速梯度下降或映射式梯度下降算法,这些方法存在攻击效果不稳定、生成的攻击语音听觉质量不高等问题.为此提出一种基于深度声纹特征转换网络的自动说话人识别攻击方法,生成具有目标说话人音色的攻击语音.首先分析了 SID系统的攻击流程,确定了攻击语音生成的过程;然后基于二维卷积神经网络设计攻击音频生成器,以有效融合源说话人的语音内容和目标说话人的声纹特征,并基于对抗学习设计了攻击音频的判别器,以提高语音攻击音频的质量.最后分别在基于广义端到端损失和基于AMSoftmax损失的两个自动说话人识别系统上进行对比实验.实验结果表明,所提方法不但提高了攻击效果的稳定性,提升了攻击音频的人耳感受质量,而且适用于短时长数据,满足了实际攻击场景的需求.

    说话人识别攻击语音声纹特征转换卷积神经网络

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    基于元学习和强化学习的自动驾驶算法

    金彦亮范宝荣高塬汪小勇...
    795-809页
    查看更多>>摘要：针对基于强化学习的自动驾驶算法存在收敛困难、训练效果不理想、泛化性能差等问题,提出了一种基于元学习和强化学习的自动驾驶系统.该系统首先将变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)与具有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)相结合形成VWG(VAE-WGAN-GP)模型,提高了所提取特征的质量;然后用元学习算法Reptile训练VWG特征提取模型,进一步得到MVWG(meta-VWG)特征提取模型,以提高模型的训练速度;最后将特征提取模型与近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)决策算法相结合,对PPO算法中的奖励函数进行改进,提高了决策模型的收敛速度,最终得到MVWG-PPO自动驾驶模型.实验结果表明,该文提出的MVWG特征提取模型与VAE、VW(VAE-WGAN)、VWG基准模型相比,重构损失分别降低了 60.82％、44.73％和29.09％,收敛速度均提高约5.00倍,重构图像更加清晰,并且在自动驾驶任务中的表现也更好,能够为智能车提供更高质量的特征信息.同时,改进奖励函数后的决策模型与基准决策模型相比,收敛速度也提高了 11.33％,充分证明了该文方法的先进性.

    自动驾驶特征提取强化学习元学习

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    融合标题情感和话题特征的新闻推荐算法

    艾均洪星琦
    810-822页
    查看更多>>摘要：文本是新闻最主要的媒介,传统基于情感词典的新闻推荐算法在分析情感词汇时,通常会忽略词典外的词汇情感,使得情感词汇标记不全,导致预测准确度不高和排序性能不佳等问题.针对这些问题,提出了一种推断未知词汇情感的启发式方法,设计了一种对应的新闻推荐算法来验证其有效性.构建标题-情感词-情感字三部图模型,将情感词典中的词汇情感扩散到单个的字,通过情感词和情感字得到了标题情感.首先,用词袋模型提取出标题的话题特征.然后,计算标题之间的情感相似度和话题相似度,并将两种相似度融合作为综合的相似度评价指标.接着,选取与目标新闻相似度较高的新闻作为邻居.算法通过邻居新闻的时均点击量,预测出目标新闻的时均点击量,将时均点击量视为目标新闻的预测评分,最终将评分排序实现对用户的新闻推荐.在真实的网易热榜新闻数据集上验证了该方法的可行性与有效性.对比其他算法,本文算法的平均绝对误差最优准确度提升了 2.2％～3.4％,均方根误差最优准确度提升了 2.3％～2.9％,归一化折损累计增益平均得分提升了 0.7％～1.8％.

    推荐系统情感分析词袋协同过滤三部图

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    多尺度特征融合注意力机制的滤棒质检算法

    刁悦钦李志文山子岐李凡...
    823-836页
    查看更多>>摘要：为解决卷烟滤棒生产过程中需要人工对滤棒指标进行监测并调整设备参数,导致成本高昂且效率低下的问题,提出一种多尺度特征融合注意力机制的滤棒质检算法.该算法利用不同大小的一维卷积获取滤棒多尺度的特征,降低了滤棒局部特征遗漏的可能性.为进一步增强特征表示,本文引入注意力机制使算法模型聚焦于更重要的特征.实验结果表明,与一维卷积神经网络(1D convolutional neural network,1DCNN)、反向传播(back propagation,BP)神经网络、循环神经网络等5种方法相比较,本文提出的算法模型在测试集上的性能更加突出,尤其是与1DCNN、BP神经网络和分布式梯度增强库这3种方法相比,模型的准确率分别提高了 3.27％、4.28％和5.70％;精确率分别提高了 3.12％、4.68％和5.10％;召回率分别提高了 3.28％、4.57％和 2.97％;F1-Score 分别提高了 3.20％、4.13％和 4.33％.本文提出的算法不仅可以提高滤棒的生产效率,还可以降低人工成本,具有良好的工程实用价值.

    卷烟滤棒一维卷积多尺度特征注意力机制质检

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    面向大规模飞行自组网的NBATMAN-ADV路由协议

    王聪赵几航吴霞马文峰...
    837-846页
    查看更多>>摘要：飞行自组网是当前研究的热点,当无人机节点规模较大时,大量的路由开销可能会导致网络瘫痪,因此路由协议的设计具有挑战性.针对大规模无人机场景,首先提出利用统一连通支配集算法构建虚拟骨干网,目的是减少路由洪泛的节点数;其次在骨干节点上部署和运行NBATMAN-ADV路由协议,利用物理层数据的接收信号强度指标和信噪比评价链路质量,在减少路由开销的同时,能够快速感知链路的变化情况.仿真结果表明,较传统的先验式路由协议如优化链路状态路由和目的节点序列距离矢量,该路由协议在数据包交付率、端到端时延和吞吐量上均有明显的提升.在通信模块上的实验结果表明,该路由协议在多跳时延方面有较好的性能.

    飞行自组网虚拟骨干网统一连通支配集算法NBATMAN-ADV路由协议

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