首页期刊导航|中国科学F辑
期刊信息/Journal information
中国科学F辑
中国科学杂志社
中国科学F辑

中国科学杂志社

月刊

1674-5973

informatics@scichina.org

100717

北京东黄城根北街16号

中国科学F辑/Journal Science in China(Information Sciences)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科学院和国家自然科学基金委员会共同主办、《中国科学》杂志社出版的学术刊物，本刊力求及时报道计算机科学与技术、控制科学与控制工程、通信与信息系统、电子科学与技术、生物信息学等领域基础及应用研究方面的原创性成果；月刊，中文版每月20日出版，英文版每月1日出版。
正式出版
收录年代

    涉水光学

    李学龙
    227-280页
    查看更多>>摘要：涉水光学(water-related optics)主要研究光与水的物质相互作用机理及光的跨介质传播机理，解决与涉水光学数据智能获取、信息传输及智能信号处理有关的各种问题，探索光学在涉水领域中应用的科学，是临地安防(vicinagearth security，VS)体系中水下安防的重要学科支撑。近年来，随着光学技术和智能科学的快速发展，光学在水体中的应用日渐突出，涌现出大量的涉水光学新理论、新技术，同时面临着新的机遇与挑战，对我国领水的防卫、防护、生产、安全、救援等具有重要的意义。本文系统介绍了光学技术在涉水领域中的数据获取、信息传输及智能信号处理，包括涉水光学中的传感、测量、成像、探测、通信、智能信号处理等研究方向。本文对现有涉水光学理论和技术进行了深入的思考，针对现有的科学技术现状，分析了涉水光学当前所面临的挑战，并展望了涉水光学的未来发展趋势。

    光与水相互作用智能科学海洋光学水下光学认知计算水下安防临地安防

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    城区场景建筑物单体分割与结构重建耦合研究

    董梦成谢科黄惠
    281-300页
    查看更多>>摘要：随着无人机以及激光雷达在测绘领域的大规模应用，大量的城市场景稠密三维网格模型被生产出来，对其进行建筑物单体分割与结构化重建是计算机图形学领域极具挑战性的研究问题。本文对此提出了一种城区场景建筑物单体分割与结构化重建耦合处理的方法。首先，本文基于马尔可夫(Markov)随机场从场景中提取建筑物轮廓;然后，基于提取出的建筑物轮廓以及人造建筑竖直方向的规则性，引入了 一种新的建筑物结构化模型——多层轮廓模型;最后，设计了一个自顶向下的城区场景建筑物单体分割与结构化重建耦合处理的并行系统，该系统能够高效地处理大规模城区场景。实验结果表明，本文方法生成的结构化模型最高实现了厘米级的精度。

    建筑物单体分割结构重建耦合处理城市场景理解马尔可夫随机场

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于薄板样条插值的弯曲笔触神经绘画与风格化方法

    唐波昊胡腾杜瑜桢易冉...
    301-315页
    查看更多>>摘要：近年来，图像生成技术取得了令人瞩目的发展，目前的图像生成方法大多以像素填充的方式生成图像，缺乏艺术家逐笔绘制的过程，使其在局部笔触细节与纹理上与真实艺术作品有所不同。神经绘画致力于模仿人类艺术家以画笔为单位，逐笔绘制的作画过程。现有的神经绘画方法大多使用贝塞尔曲线或者笔触模板进行仿射变换来模拟真实笔触。然而，贝塞尔曲线纹理的缺乏以及仿射变换的线性性质，导致生成的笔触在纹理或者形状上存在较大的限制。为了更好地模拟真实笔触的纹理与形状，本文提出了新的基于薄板样条插值的弯曲笔触参数模型，通过对真实笔触模板先后进行弯曲与仿射变换，可以生成更加真实、多样的笔触图像。此外，本文提出了层次化的笔触优化方法，将整幅图像分解为由大到小的多个笔触，能够有效提升模型对图像整体架构与局部细节的绘画能力。最后，本文将提出的方法拓展至风格迁移中，实现了较好的风格迁移效果。定性与定量的实验表明，本文所提出的新的笔触模型与优化方法在神经绘画及风格化任务中都超越了已有的最佳模型。

    神经绘画薄板样条插值弯曲笔触层次优化风格迁移

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于区块链构建安全去中心化的联邦学习方案

    王恺祺洪睿琦毛云龙仲盛...
    316-334页
    查看更多>>摘要：联邦学习甫一问世便得到了广泛的关注，被认为是一种具有广阔前景的分布式机器学习范式。然而，传统联邦学习方案基于中央服务器的集中式设计，在效率和可扩展性上存在不足。此外，集中式设计需要有可信的中央节点协调参与者完成训练，可能导致信任和可靠性的问题，例如中央服务器被操控或是出现单点故障。为了解决上述问题，相关领域的研究人员提出了基于区块链的去中心化联邦学习方案。去中心化联邦学习修补了传统集中式联邦学习的缺陷，但与此同时也引入了全新的攻击面。具体而言，由于区块链将网络中节点发起的全部事务保存在一个公开共享的数字账本，所有区块链节点都可以获取联邦学习参与者每轮的本地训练模型副本。这一现象严重地侵害了参与者的数据隐私和自身利益。在上述困境的驱动下，本文提出了一种安全去中心化联邦学习的可行方案，能够同时解决联邦学习参与者的数据机密性问题和学习公平性问题。区别于此前的研究工作，还提出了一种基于区块链的联邦学习的生产-消费模型，用于在模型安全聚合过程中审查参与者的本地行为，防止出现参与者不劳而获或是虚假训练的情况，在此基础上本文提出APoS共识机制，提供一种激励与审查机制，确保参与者在联邦学习的过程中倾向于选择诚实的训练。

    联邦学习安全去中心化网络区块链数据消费激励机制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    分组密码FBC的差分分析

    刘端罗毅博贾珂婷张国艳...
    335-353页
    查看更多>>摘要：FBC是一种轻量级分组密码算法，由于结构简单、软硬件实现灵活等优点成为2018年中国密码学会(CACR)举办的全国密码算法设计竞赛中晋级到第2轮的10个算法之一。FBC密码包含3个版本支持128和256两种比特长度的明文分组以及128和256两种比特长度的密钥，本文主要对分组长度128位的两个版本进行分析。我们基于SAT(Boolean satisfiability problem)模型对FBC的差分特征进行自动化搜索，得到了新的14轮差分路线，概率为2-102。25。基于此路线我们给出了18轮FBC128-128和20轮FBC128-256差分分析，并且在分析过程中给出了复杂度估计。对于18轮FBC128-128差分分析，时间复杂度和存储复杂度分别为2101。5和252。对于20轮FBC128-256差分分析时间复杂度和存储复杂度分别为2184和296。

    分组密码差分分析FBC算法布尔可满足性问题

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于异构图注意力的工业设备故障诊断知识图谱补全方法

    马亚杰刘洋姜斌冒泽慧...
    354-372页
    查看更多>>摘要：针对工业设备故障诊断知识图谱故障实体属性残缺、故障关系链接缺失的问题，本文提出了一种基于知识图谱异构图注意力网络(knowledge graph heterogeneous graph attention network，KGHAN)模型的工业设备故障诊断知识图谱补全方法，通过对故障实体概念补全和故障关系链接补全完善了工业设备故障诊断知识图谱。所提KGHAN模型在异构图注意力网络模型的基础上，融合了故障知识结构信息和故障图结构信息，有效地表征了故障实体和故障关系的嵌入表示，提高了故障实体概念补全任务的准确率和故障关系链接补全任务的命中率。将所提工业设备故障诊断知识图谱补全方法应用在国内某企业的工业设备故障运维数据上，结果表明，故障实体概念补全任务的准确率提高了约10％，故障关系链接补全任务的命中率提高了约37％，验证了方法的有效性。

    知识图谱补全知识图谱图神经网络故障诊断工业设备

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    随机复杂系统设计方案排序问题的动态计量预算分配策略

    肖辉魏志宏寇纲顾先明...
    373-393页
    查看更多>>摘要：仿真技术已被广泛地用于评估与优化随机复杂系统，例如生产制造、网络通信、医疗健康等信息物理融合系统。然而，将仿真优化方法用于方案排序问题的研究甚少。本文考虑只能通过系统仿真才能获取性能表现的k个备选方案排序问题，在贝叶斯(Bayes)框架下，构建以寻求最大化后验方案正确排序概率为目标的动态仿真预算优化分配模型。通过将仿真预算分配决策过程表述成一个随机动态规划问题，推导出一种动态计量预算分配策略，并证明了该分配策略的渐进最优性。数值实验以及案例分析的结果表明，本文提出的算法显著地提高了方案排序问题的仿真优化效率。

    仿真优化排序选优信息物理融合系统马尔科夫决策过程贝叶斯估计

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    自动驾驶车辆道路跟驰与状态一致性控制

    郭胜辉罗世坚黄大荣宋家锋...
    394-412页
    查看更多>>摘要：针对含有未知输入和外部干扰的非线性自动驾驶车辆时变跟驰队列系统，研究系统部分状态可测情况下的车辆道路跟驰和状态一致性控制问题。基于车辆跟驰和二自由度动力学模型，得到含有外部干扰和未知输入的离散化状态方程，利用前导跟驰特性，得到自动驾驶车辆跟驰队列系统;利用比例积分状态观测器解决系统部分状态不可测问题，提出一种基于观测器实现含有未知输入和外部干扰的自动驾驶车辆状态一致性控制协议;将观测器估计效果和一致性控制问题转化为误差系统的稳定性问题，由此构造Lyapunov-Krasovkii函数，利用离散系统稳定性理论推导出一个充分条件;通过求解线性矩阵不等式(linear matrix inequality，LMI)得到跟驰系统的增益矩阵和参数矩阵，利用H∞性能指标分析系统鲁棒性。仿真结果表明:所设计观测器能够估计未知输入、外部干扰和系统状态，并且基于观测器设计能够使自动驾驶车辆道路跟驰和状态达到一致。

    智慧交通自动驾驶车辆道路跟驰多智能体系统一致性控制外部干扰

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    邻域感知的分布式智能边缘计算卸载和资源分配算法

    李云张剑鑫姚枝秀夏士超...
    413-429页
    查看更多>>摘要：随着大量计算密集型和时延敏感型任务的出现，利用移动边缘计算(mobile edge computing，MEC)来提高用户体验并降低系统能耗已成为研究热点。然而，在密集部署的MEC网络场景下，无线网络状态复杂的空间相关性和动态性给卸载方案的制定带来了严峻挑战。本文针对多基站多用户MEC网络场景，研究了一种智能协作的计算卸载和资源分配算法。首先，提出了卸载决策、信道分配、传输功率分配和计算资源分配的联合优化问题，旨在用户时延约束下最小化系统的能耗。其次，由于该问题是一个混合整数非线性规划问题，本文提出了一种基于图注意力网络的混合动作多智能体强化学习算法(graph attention network-based hybrid-action multi-agent reinforcement learning，Gat-HMARL)，将基站作为智能体并配置该算法。Gat-HMARL算法通过图注意力网络捕捉无线网络状态之间潜在的空间相关性，使基站有选择性地关注邻域中其他基站的无线网络状态信息，从而学习更优的计算卸载和资源分配策略。最后，仿真结果表明Gat-HMARL与基准算法相比在性能上有明显提升。

    移动边缘计算计算卸载资源分配多智能体强化学习图注意力网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    大尺度类周期阵列结构快速电磁仿真方法

    徐延林刘晨曦毋召锋虎宁...
    430-448页
    查看更多>>摘要：类周期结构具有独特的电磁波调控特性，在天线、雷达探测、目标隐身等领域具有重要研究价值，而针对大尺度类周期阵列的高效精确电磁仿真一直是电磁计算领域的重难点问题。本文从类周期阵列几何相似性出发，提出了一种具有函数复用机制的并行综合函数法(parallel synthetic basis functions method，p-SBFM)，首次实现并验证了 p-SBFM在多构型类周期阵列分析中的有效性。相比传统电磁数值算法，p-SBFM在大尺度类周期阵列分析中，能够在一定程度上克服精度、效率、内存消耗三方面指标难以兼顾的难题，为类周期结构的工程应用提供理论分析和仿真手段。

    类周期结构综合函数并行计算矩量法电磁仿真

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据