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期刊信息/Journal information
浙江大学学报（工学版）
浙江大学学报（工学版）

岑可法

月刊

1008-973X

xbgkb@zju.edu.cn

0571-87952273

310027

杭州市浙大路38号

浙江大学学报（工学版）/Journal Journal of Zhejiang University(Engineering Science)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报的前身是浙江大学学报（自然科学版），四校合并后，为了突出浙江大学的工科优势，改为浙江大学学报工学版，稿源主要来之于本校教师、学生、研究所的科研工作者。刊登内容包括计算机科学技术与工程，信电与电子工程，光电，工业控制，材料，化工，高分子，机械，电机，能源，土木建筑工程、力学、生物工程和生命科学、环境科学、食品工程、农业工程以及理科方面和交叉学科等方面的最新研究成果。
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    基于区块链的用户自定义位置共享方案

    申自浩刘梦珂王辉刘沛骞...
    655-663页
    查看更多>>摘要：针对移动社交网络位置共享服务存在的隐私泄漏问题，提出基于区块链的用户自定义位置共享(BUDLS)方案。基于区块链实现位置信息分布式管理，防止中央服务器收集大量用户隐私，增强用户位置信息的可控性。设计基于公钥数字签名和同态加密相结合的加密机制，防止位置信息被攻击者非法获取。定义灵活的访问控制策略，根据用户需要提供可靠的服务。安全分析验证结果显示，BUDLS方案满足隐私安全目标。仿真实验结果表明，相比传统方案，BUDLS方案降低了时间成本，提高了位置查询的准确性，有效保护了移动社交网络平台用户的位置隐私。

    移动社交网络区块链位置共享位置隐私同态加密

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    面向实时决策的物联网时效与失真性能研究

    王艳芳王伟董云泉
    664-673,771页
    查看更多>>摘要：在物联网中，传感器及时、准确地数据传输是决策单元获得有效数据决策(如估计、推断或控制)的保障。为了减小估计失真，决策单元同时使用多个数据包并利用最佳线性无偏估计量(BLUE)进行联合估计。以决策信息年龄(AuD)和均方误差(MSE)分别度量系统决策时刻信息的时效性和失真，提出 2 种决策方案，研究所提方案的信息时效性与失真性能。在固定数量数据包的决策方案中，监测中心每收到固定数量数据包后进行一次估计;在固定时间间隔的决策方案中，监测中心每隔固定时间间隔进行一次估计。通过调度系统的决策过程来最小化平均AuD和平均失真的加权和，实现系统的时效性和失真的关系平衡。仿真结果表明，通过优化系统决策过程，所提方案可以实现在提升系统时效性的同时减小估计失真。

    物联网(IoT)更新决策系统决策信息年龄(AuD)估计失真决策调度

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    基于生成对抗网络的文本两阶段生成高质量图像方法

    曹寅秦俊平高彤马千里...
    674-683页
    查看更多>>摘要：为了解决传统文本生成图像方法生成图像质量差和文本描述与生成图像不一致问题，以多种损失函数为约束，提出深度融合注意力的生成对抗网络方法(DFA-GAN)。采用两阶段图像生成，以单级生成对抗网络(GAN)为主干，将第一阶段生成的初始模糊图像输入第二阶段，对初始图像进行高质量再生成，以提升图像的生成质量。在图像生成的第一阶段，设计视觉文本融合模块，深度融合文本特征与图像特征，将文本信息充分融合在不同尺度的图像采样过程中。在图像生成的第二阶段，为了充分融合图像特征与文本描述词特征，提出以改进后的Vision Transformer为编码器的图像生成器。定量与定性实验结果表明，对比其他主流模型，所提方法提高了生成图像的质量，与文本描述更加符合。

    文字生成图像深度融合生成对抗网络(GAN)多尺度特征融合语义一致性

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    联合语义分割和深度估计的交通场景感知算法

    范康钟铭恩谭佳威詹泽辉...
    684-695页
    查看更多>>摘要：受不同像素级视觉任务间的特征信息能够相互指导和优化的思路启发，基于多任务学习理论提出联合语义分割和深度估计的交通场景感知算法。提出双向跨任务注意力机制，实现任务间的全局相关性显式建模，引导网络充分挖掘和利用任务间互补模式信息。构建多任务Transformer，增强特定任务特征的空间全局表示，实现跨任务全局上下文关系的隐式建模，促进任务间互补模式信息的融合。设计编-解码融合上采样模块来有效融合编码器蕴含的空间细节信息，生成精细的高分辨率特定任务特征。在Cityscapes数据集上的实验结果表明，所提算法的语义分割平均交并比达到 79。2%，深度估计均方根误差为 4。485，针对 5 类典型交通参与者的距离估计平均相对误差为 6。1%，能够以比现有主流算法更低的计算复杂度获得更优的综合性能。

    交通环境感知多任务学习语义分割深度估计Transformer

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    基于遥感图像道路提取的全局指导多特征融合网络

    宦海盛宇顾晨曦
    696-707页
    查看更多>>摘要：在遥感图像中，建筑与道路的类间相似度高，且存在阴影和遮挡，使得现有深度学习语义分割网络在分割道路时误分割率高，为此提出全局指导多特征融合网络(GGMNet)用于提取遥感图像中的道路。将特征图分为若干个局部特征，再将全局上下文信息与局部特征相乘，强化各类别特征的提取，以降低网络对道路周边相似地物的误判率。采用融合多阶段特征的方法准确定位道路空间，降低将其余地物识别为道路的概率。设计自适应全局通道注意力模块，利用全局信息指导局部信息，丰富每个像素的上下文信息。在解码阶段，设计多特征融合模块，充分利用并融合骨干网络 4 个阶段的特征图中的位置信息与语义信息，发掘层与层之间的关联性以提升分割精度。使用CITY-OSM数据集、DeepGlobe道路提取数据集和CHN6-CUG数据集对网络进行训练和测试。测试结果表明，GGMNet具有优秀的道路分割性能，降低道路误分割率的能力比对比网络强。

    遥感图像深度学习道路提取注意力机制上下文信息

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    基于个体记忆效应和距离效应的出行目的地识别

    郑思静陈勇朱奕璋陈喜群...
    708-717页
    查看更多>>摘要：通过分析个体出行轨迹数据，挖掘个体出行历史记忆特征以及个体所处位置与潜在目的地的距离特征，建立新的出行目的地识别模型。利用杭州市 200 个匿名个体 62 880 次出行数据测试所建模型的效果。对基于位置的服务(LBS)数据进行预处理，提取以活动为目的的分段出行数据片段，采用GeoHash网格编码方法得到网格化后的个体历史目的地集合。利用随机缺失的个体出行历史轨迹数据构建训练集和测试集，采用非线性最小二乘法对模型进行参数标定。结果表明，所建模型提升了出行目的地识别精度;对比不同模型的召回率、折扣累计收益和F1 分数，所建模型优于马尔可夫模型、决策树模型以及随机森林模型;数据缺失率敏感性分析结果验证了所建模型的鲁棒性。

    智慧出行个体出行目的地识别记忆效应距离效应

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    修复缺陷嫌疑区域的无监督磁瓦表面缺陷检测

    唐善成逯建辉张莹金子成...
    718-728页
    查看更多>>摘要：磁瓦表面缺陷样本数量少，异常视觉特征分布发散，现有依赖目标特征的有监督检测方法不能有效检测未定义缺陷;磁瓦表面正常纹理呈非均匀且非周期性分布，使得经典重构网络难以准确地重构磁瓦表面正常特征，导致相关无监督检测方法性能低下。为此，采用多头注意力增强的掩码图像修复网络(MIINet)，长距离提取图像特征，捕捉全局信息，增强图像修复的能力;引入视觉显著性算法抑制磁瓦表面纹理信息和突显缺陷区域，以便二值化算法精准分割缺陷嫌疑区域;利用MIINet修复待检测图像缺陷嫌疑区域，选用修复前后图像的残差图像和结构相似性实现缺陷检测与缺陷判定。与经典无监督方法相比，修复缺陷嫌疑区域的表面缺陷检测方法的准确率提升了 2。36%，F1 值提升了 1。62%。

    多头注意力磁瓦表面缺陷检测无监督学习图像修复视觉显著性

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    基于双向门控式宽度学习系统的监测数据结构变形预测

    罗向龙王亚飞王彦博王立新...
    729-736页
    查看更多>>摘要：监测数据深度学习预测模型运算量大、实时性差，为此结合宽度学习系统(BLS)和双向长短时记忆(Bi-LSTM)模型的优势，提出基于双向门控式宽度学习系统(Bi-G-BLS)的结构变形预测模型。对BLS的特征节点增加循环反馈和遗忘门结构，提高当前节点对前一节点的依赖关系，分别从正向和反向提取时间序列的内部特征，充分挖掘数据的双向特征，在提高模型预测精确度的同时减少模型预测时间。基于实测的地铁基坑沉降监测数据的测试结果显示，所提预测模型与门控循环单元(GRU)、BLS、Bi-LSTM、G-BLS模型相比，均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)平均分别降低了 21。04%、12。81%、24。41%;在预测精度相近的情况下，所提模型的预测时间比Bi-LSTM模型降低了 99。59%。结果表明，所提模型在预测速度和精确度上较对比模型有明显提升。

    结构变形预测模型深度学习门控循环单元(GRU)宽度学习系统(BLS)

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    基于多依赖图和知识融合的方面级情感分析模型

    何勇禧韩虎孔博
    737-747,837页
    查看更多>>摘要：方面级情感分析存在以下问题:句法依赖解析方式单一，语法信息的提取和利用不完善;外部知识库使用有限，无法提供足以判断情感的背景知识与信息;引入的知识过多，导致结论出现偏差。为此提出新的方面级情感分析模型，使用 2 种不同的句法解析方式对句子构建 2 种句法依赖图。依据外部情感知识构建情感关系图，引入概念知识图谱增强句子中的方面词本体，构建与经过概念知识图谱增强的句子对应的可见矩阵。使用双通道图卷积神经网络处理依赖图、情感关系图与可视矩阵，融合依赖图与情感关系图，对特定方面的特征表示进行语义、句法双交互。实验结果表明，所提模型在多个数据集上的准确率和宏F1 值均显著优于主流模型。

    方面级情感分析多依赖图知识图谱图卷积网络情感知识概念知识

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    层次多叉树映射布尔体廓后验误差的自适应层切

    郭洪帅张树有伊国栋刘晓健...
    748-760页
    查看更多>>摘要：在给定构建方向下，层切厚度影响熔融沉积成型零件表面的阶梯效应，层切轮廓及其层次关系是路径规划的研究基础。为此，提出基于布尔体廓运算的自适应层切方法，在零件模型不同高度层切面上构建局部轮廓拓扑并计算内核域，根据内核点连线与轮廓环的交点，将轮廓环数据映射到一维坐标轴，基于拓扑映射判定轮廓环层次关系。建立层次关系多叉树，以树高映射体廓特征变化的布尔运算，根据层变阈值设计自适应层厚，通过体廓后验误差估计任意层厚的体积误差，验证自适应层切的有效性。实例打印及不同自适应层切方法对比结果表明，采用体廓后验误差计算的层切体积误差精度比牙尖高度法的更高;通过控制体廓特征部位的层厚来减小体积误差，有助于提高模型特征部位的表面成型精度。

    熔融沉积成型自适应层切拓扑映射体积误差层次多叉树体廓后验误差

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