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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。
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    面向LinUCB算法的数据投毒攻击方法

    姜伟龙何琨
    1569-1587页
    查看更多>>摘要：LinUCB算法是求解上下文多臂老虎机问题的一种典型算法,被广泛应用于新闻投放、产品推荐、医疗资源分配等场景中.目前对该算法的安全性研究略显薄弱,这就要求研究者进一步加深对该算法的攻击方式的研究,以作出具有针对性乃至泛用性的防御措施.本文提出了两种通过添加虚假数据的方式对LinUCB算法进行离线数据投毒攻击的攻击方案,即TCA方案(target context attack)与OCA方案(optimized context attack).前者是基于训练数据与目标上下文的相似性来生成投毒数据的;后者是建模一个优化问题,通过求解该问题来构造投毒数据,是前者的优化版本.实验测试表明,仅需添加少量投毒数据作为攻击成本即可实现对攻击目标的100％攻击成功率.

    上下文多臂老虎机LinUCB算法数据投毒攻击白盒攻击优化问题

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    优先k-设施选址问题的近似算法

    张震冯启龙徐雪松彭晗...
    1588-1603页
    查看更多>>摘要：给定度量空间中的一个设施集合与一个带有最低服务级别要求的用户集合,优先k-设施选址问题的目标是开设最多k个设施,在每个开设设施上安置不同级别的服务,并将每个用户连接到一个能满足其服务级别要求的开设设施上,使得设施开设费用、服务安置费用与用户连接费用之和最小.本文利用拉格朗日(Lagrange)松弛技术求解优先k-设施选址问题,针对用户的服务级别要求提出了新的确定化舍入方法,并基于此给出了多项式时间的(7.9533+ε)-近似算法.这是关于该问题的第一个常数近似算法.

    设施选址近似算法拉格朗日松弛

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    Paw图-边删除问题的线性顶点核心化算法

    盛子默肖鸣宇
    1604-1619页
    查看更多>>摘要：图边删除问题中一类重要问题是研究是否可以删除图中不超过k条边之后使得剩余的图不存在某个子图结构H,而子图H为顶点个数不超过4的连通图的情况被研究得最为广泛.本文主要考虑H为Paw图(三角形其中一个顶点再邻接一条边)的情况,称为Paw图-边删除问题,并为该问题设计了一个32k个顶点的问题核.这是该问题的第1个线性顶点大小的问题核.文中主要的技术是结合两个新的皇冠分解的变体来分析图的结构从而对图进行简化.

    图算法核心化算法H-边删除问题Paw图-边删除问题皇冠分解技术

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    偏振视觉

    赵永强乔新博李宁潘泉...
    1620-1645页
    查看更多>>摘要：传统视觉技术已经广泛应用于生产生活中的各类领域,然而在面对复杂环境以及非合作目标时,获得的信息量有限使传统视觉技术无法有效地检测、识别目标.作为与光强、波长、相位并列的光的基本物理特性,偏振能够反映发射或反射光的振动特性,表征物体的多种信息,因此偏振信息能有效区分目标与背景,并在恶劣环境中维持信息有效性.利用偏振信息的这种特性,人们将光的偏振信息引入视觉系统,得到了一种解决复杂场景成像问题的方案,即偏振视觉.偏振视觉最早在部分生物上发现,对偏振视觉的进一步研究使人们发现偏振视觉相较于传统视觉在复杂场景下的成像优势.本文以偏振视觉的发展为主线整理了偏振视觉技术的诞生、成像设备的发展与该技术在各领域的应用,并展望了偏振视觉及其相关技术的未来发展方向.

    偏振视觉偏振信息偏振成像设备散射介质成像目标检测反射光去除三维重构

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    人工智能伦理计算

    高漪澜张睿李学龙
    1646-1676页
    查看更多>>摘要：人工智能技术作为试图研究、模仿、扩展人类智能的科学研究领域,自诞生以来就伴随着深刻的技术伦理争辩.随着近年来机器学习等相关工作的突破性进展和快速落地应用,伦理问题日趋显著并迫使学界和社会开始直面该技术的伦理治理挑战.尽管在伦理治理的规范研究上已取得初步进展,其治理实践落地方面依然困难重重,伦理实践表现出逐渐落后于技术发展需求的趋势.因此,建立与不断发展的人工智能技术相互匹配的伦理治理实践方案,实现治理理论和治理实践的良性互动将是人工智能领域未来发展的关键问题.伦理治理理论的抽象性导致了当下人工智能伦理原则难以落地实现,人工智能伦理计算(AI ethical computation)将是应对这一挑战的重要方案.本研究通过探讨现实必要性和发展可能性明确了伦理计算的重要意义,在相关研究基础上给出伦理计算的研究范畴,依据计算过程对伦理机理的认知程度和系统伦理决策的自主化程度进行划分,建立了伦理计算的高阶认知与低阶认知两类研究范式,并按其计算阶段抽象出伦理度量、伦理决策和伦理推理3个计算层次.该伦理计算框架能够对当前的伦理计算应用进行梳理,本文以伦理嵌入和公平机器学习为例说明了两类研究范式的研究特点和技术方法.在此基础上,进一步讨论构建了以伦理计算为核心的伦理治理体系,分析通过伦理计算化解伦理治理困境的可能方案,并对人工智能伦理计算的发展做出展望.

    人工智能伦理问题伦理治理伦理计算伦理嵌入公平机器学习

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    基于自适应Sketch的高速网络流大小测量机制

    卜霄菲黄河孙玉娥王兆杰...
    1677-1691页
    查看更多>>摘要：高速网络流大小的测量面临着高速存储资源极度稀缺的挑战,难以满足海量流式数据的实时存储需求.目前的研究大多采用存储资源共享技术,以便将设计的估计器置于稀缺的高速片上缓存中.然而,这种方法引入了大量难以消除的噪声,导致中小规模流的估算精度不高.为了解决这一问题,本文提出一种能根据流大小自适应调整所占用存储空间的自适应Sketch技术,并在此基础上设计出一个高精度、低存储开销的每流大小估计器.自适应Sketch技术利用可逆计数器高效滤除海量噪声小流,并进一步采用采样概率逐层递减的采样计数器实现对不同规模流的自适应采样计数,从而控制大流对资源的过多占用,实现了低开销、高精度的每流大小测量.基于真实网络数据集CAIDA 2019的仿真实验表明,所提出的自适应Sketch流大小估计器的平均相对误差较现有机制降低了接近1个数量级.

    高速网络流大小测量Sketch噪声小流过滤可逆计数器

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    基于时空正则化流的动态链路预测

    尹彦婷吴雅婧杨雪冰张文生...
    1692-1708页
    查看更多>>摘要：动态图作为图的一个重要分支,对节点间关系的动态变化过程具有良好的表达能力.利用动态图对实际关系网络进行建模,并动态预测未来时刻节点间的链路关系成为当前研究热点.然而,由于弱关系现象的存在,加权网络中的动态链路预测面临着重大挑战.针对这一问题,本文提出了一种基于正则化流的方法DynWFlow(dynamic weight flow).该方法能够从生成角度出发,自适应地评价节点间链路信息的重要性,从而精准地进行链路特征的抽取,有效地解决了动态链路预测问题.特别地,对于弱关系情况,提出利用邻居节点集权重的相似程度来评估不同链接关系的重要程度,实现对节点间隐含关系的进一步捕获.在多个领域大量真实数据的实验结果表明,所提出的基于正则化流的动态链路预测方法DynWFlow的性能明显优于其他预测算法.

    动态链路预测正则化流动态图时空表示图嵌入

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    基于自博弈强化学习的异构无人机集群协同对抗决策方法

    严锐驰李帅王晨吴琦...
    1709-1729页
    查看更多>>摘要：随着无人机技术的发展,无人机集群对抗已成为国内外研究热点.现有决策算法的研究主要集中于同构无人机集群对抗场景,且当应用于更复杂对抗场景时,存在奖励函数设计难度大、决策实时性难以满足等问题.为此,本文针对异构无人机集群对抗的实时机动决策问题展开研究.首先,构建了一个长机-僚机异构无人机集群的对抗仿真环境,其中,长机和僚机具有不同的机动和攻击能力,且对胜负具有不同影响力.其次,本文提出了一种基于多智能体强化学习的分布式无人机集群协同机动控制算法,并设计了一套结合课程学习和自博弈的策略训练与优化方法.通过设计简单的稀疏奖励结合课程学习方法即可学到异构无人机集群协同机动策略;引入自博弈对抗方式,使得对手无人机的策略更具针对性,以提升对抗的强度,从而进一步优化机动策略,使其更贴近实际需求.最后,仿真验证了本文所提方法的有效性和可扩展性.

    集群对抗协同决策自博弈多智能体强化学习无人机

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    变工况下不确定动态突变四旋翼飞行器系统的自适应湍流风扰动抑制技术

    张雨杰文利燕姜斌齐瑞云...
    1730-1751页
    查看更多>>摘要：本文考虑四旋翼飞行过程中湍流风扰动的影响,以及因变工况飞行而导致的不确定动态突变问题,提出了基于输入-扰动双补偿器设计的自适应湍流风扰动抑制方案,保证了四旋翼飞行器系统的稳定和输出渐近跟踪性能.首先对风场环境下的四旋翼进行建模,研究各不同工况下的动态特性,并分析研究了四旋翼飞行器变工况飞行时的动态特性突变的表现形式以及所带来的控制难题.进而设计了一种基于输入-扰动双补偿器的系统重构方案,实现了动态系统重构,解决了关联矩阵突变为非对角型时难以解耦控制,以及相对阶结构突变时控制器结构发生突变的问题.基于重构后的系统,设计自适应的湍流风扰动抑制方案,保证四旋翼飞行器的稳定、扰动抑制和渐近输出跟踪性能.最后,对所设计的控制器进行稳定性证明,并通过仿真验证所提出控制算法的有效性.

    四旋翼风扰动抑制动态特性突变系统重构自适应控制

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    基于知识迁移的数据驱动迭代学习模型预测控制

    马乐乐刘向杰高福荣
    1752-1774页
    查看更多>>摘要：迭代学习模型预测控制(iterative learning model predictive control,ILMPC)作为一种广泛应用于批次生产过程的数据驱动智能控制策略,能够在沿批次逐步提高跟踪性能的同时沿时间不断抑制实时干扰.现有ILMPC算法的点对点学习机制依赖于批次运行工况的强一致性,以此保证当前批次与历史批次间的有效信息传递.然而,生产需求和生产环境的变化通常会导致各批次的操作轨迹和操作周期存在差异,从而使得历史批次提供的先验知识对于后续批次呈现出不精确性和不完整性.为了提高ILMPC在变运行工况条件下的适应性和灵活性,本文提出了一种具有知识迁移机制的数据驱动ILMPC策略.建立自适应深度神经网络(deep neural network,DNN)沿批次学习ILMPC控制行为,实现历史控制经验在当前批次工况下的全面转换.为抑制DNN前期估计误差的影响,在知识迁移机制下进一步构建Tube控制结构下的ILMPC算法,保证ILMPC系统的时域稳定性和迭代域收敛性.针对非线性注塑过程的仿真实验验证了在操作轨迹和操作周期同时变化时,所提方法在跟踪精度和收敛速度方面具有明显优势.

    迭代学习模型预测控制知识迁移数据驱动变运行工况

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