- 王琳;贾飞;胡晓丽;
因为数据形态的制约，故障数据经快速傅立叶变换后直接使用深度学习模型，往往不能获得足够的数据特征，使得很难进一步提高变工况下故障诊断的准确性和泛化程度。为此，提出一种融合二维频域与改进残差网络的轻量级故障诊断模型。在获取和学习更多特征之前，截取FFT方法转换所得对称频谱的前半段，并在二维面上以行优先方式展开，得到以矩阵表示的频域数据特征信息；然后以ReLU6作为残差网络的激活函数来学习矩阵特征；最后把终态特征信息映射为独热码向量。在凯斯西储大学的数据集上测试表明，该模型与一维诊断模型相比，诊断准确率提高了7.07个百分点；与标准残差网络相比，准确率的波动降低了0.14个百分点，提升了故障预测的准确率和稳定性。
2025年01期 v.45;No.196 1-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 1507K] [下载次数：251 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：44 ] - 姜浩;蔡国永;湛永松;陈金龙;
用户交互序列中兴趣偏好的变化可以通过序列中项目属性的变化体现。为进一步提升推荐系统的准确度，可以通过合理的方法在序列推荐算法中融合项目属性，达到更精确的捕捉用户兴趣偏好的效果。以往的方法在注意力层之前使用多层感知机融合属性信息，项目属性间的异构性和项目信息与属性信息间的相关性都给注意力计算带来额外干扰。使用多层感知机额外带来的参数量，也增加了训练过程的负担。因此，选择体现兴趣偏好变化最直观的项目类别作为属性，通过解耦属性表示和项目表示将类别兴趣抽取和项目预测分开建模。使用自注意力稀疏化方法降低序列中噪声项目的影响，抽取更精确的类别兴趣。根据抽取的类别兴趣，应用多头交叉注意力方法聚合序列中的项目，可避免将不同兴趣中心的项目聚合在一起。在Beauty、Sports、Toys等真实数据集上进行对比和消融实验，实验结果表明，所提模型的性能比基线模型和同类模型均有较大提升。
2025年01期 v.45;No.196 11-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 1436K] [下载次数：14 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：21 ] - 蔡锦;蔡国永;
视觉问答是指给定一张图像和与该图像内容相关的自然语言问题，并让计算机做出正确回答的多媒体理解任务。早期的视觉问答模型往往忽略了图像中的情感信息，使得其在回答与情感相关的问题时表现不足；另一方面，现有的融合情感信息的视觉问答模型对图像关键区域和文本关键词的利用不充分，对细粒度的问题理解不深入，导致回答的准确率总体偏低。为了在视觉问答模型中充分融入图像情感信息，同时利用这些情感信息来增强模型回答问题的能力，提出了一种使用图像情感信息增强的视觉问答模型（IEVQA）。该模型在大规模预训练模型的基础框架上，使用一个情感模块来增强模型回答情感相关问题的能力，并在视觉问答基准数据集上进行了实验。实验结果表明，IEVQA模型在综合指标上比其他对比方法表现更好，同时验证了使用情感信息辅助视觉问答模型的有效性。
2025年01期 v.45;No.196 20-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 1275K] [下载次数：20 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：19 ] - 陈帆;李春海;李晓欢;刘峻瑜;
基于区块链与联邦学习的模型训练，有利于在保护客户端数据隐私的同时监管客户端的本地模型质量，但联邦学习建模过程中存在的客户端恶意训练行为风险会导致本地模型质量下降，进而影响全局模型性能。针对以上问题，提出了基于模型相似度的联邦学习改进算法，通过客户端本地模型的可信计算实现联邦学习全局模型性能的改善。首先客户端通过参与联邦学习来进行本地模型训练；然后验证客户端通过区块链获取本地模型，并进行模型相似度计算；最后根据验证结果给予客户端参与联邦学习聚合过程的资格，促使客户端进行本地模型的可信计算，进而改善联邦学习全局模型性能。以企业信用评估模型为例进行分析发现，改进的联邦学习算法全局模型的准确率比传统联邦学习提高6.2%，收敛速度提前8个轮次，有效改善了联邦学习的全局模型性能。
2025年01期 v.45;No.196 27-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 1208K] [下载次数：31 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：33 ] - 王健聪;杨海燕;刘书宁;
针对目前用于视频异常检测的神经网络模型存储能力较差，导致特征信息容易丢失的问题，提出时空记忆模块(Conv LSTM-SMM)，以弥补神经网络存储能力不足，并将其应用于基于深度学习框架的视频异常检测。Conv LSTM-SMM由Conv LSTM和SMM组成，将Conv LSTM保存的特征向量通过查询特征不断更新记忆网络中的特征参数，并将更新过的特征参数与查询特征进行匹配存储，从而获得新的特征参数，以增强网络的时空特征。同时引入边缘学习，以增加正常模式与异常模式样本间的差距，用SMM引导边缘学习，并将其应用于基于编解码的深度学习方式的视频异常检测。Conv LSTMSMM提高了异常检测系统对特征信息的存储能力，有利于提升检测信息的完整性、准确性，而边缘学习则加大了正常数据与异常数据的特征差距，二者结合为视频异常检测系统检测精度的提升做铺垫。实验验证部分在目前最具挑战性的公开数据集(Avenue、ShanghaiTech)上进行，实验结果表明，时空记忆引导边缘学习的视频异常检测算法使视频异常检出率得到提升，检测性能优越。
2025年01期 v.45;No.196 33-40页 [查看摘要][在线阅读][下载 1679K] [下载次数：12 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 那万达;张向利;
针对YOLOv5网络模型在复杂环境下对交通标志检测提取全局特征信息不足、特征融合不充分和检测效率低的问题，提出一种融合自注意力机制的YOLOv5交通标志检测算法。该算法在主干网络特征提取部分将基于自注意力机制的Swin-Transformer模块与可降低模型计算量的C3模块融合来增加特征图像之间的信息交互，以获取多尺度图像特征。模型的特征图像处理部分利用视觉Transformer模型，并结合Swin-Transformer模块进行特征图像的融合，得到待测图像的全局特征信息，提高了模型的检测精度。最后，将原有特征图像拼接方式进行赋权处理，重要交通标志特征信息可以优先检测，提高了模型的检测效率。在TT100K数据集进行测试后，最终平均检测精度均值达83.51%，相对于原始YOLOv5网络模型提高了2.50个百分点，单张特征图像检测速率提高了0.037 s。实验结果表明，融合自注意力机制的YOLOv5模型有效提高了对交通标志检测的全局特征提取能力、检测准确率与检测效率。
2025年01期 v.45;No.196 41-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 1825K] [下载次数：28 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：15 ] - 刘望龙;陈元枝;王梓豪;姜文英;
针对基于ZXing设计的彩色QR码中无法识别任意分辨率图片的问题，设计了一种彩色QR码的自适应识读与定位方法。该方法参考了黑白QR码的二值化过程，根据彩色QR码2k值化亮度矩阵与位矩阵之间的映射关系，建立了自适应识读与定位的公式，主要与位矩阵的大小、k值有关，根据偏移位置公式编写相关算法，实现了彩色QR码的自适应识读与定位功能。因算法中需要多次遍历图像数据，所以解码速度主要取决于图片分辨率的大小，也即像素的数量。通过分析3种分辨率下的4色与16色彩色QR码图片数据，验证了该方法的可行性。
2025年01期 v.45;No.196 49-53页 [查看摘要][在线阅读][下载 1127K] [下载次数：73 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：12 ] - 蔡颂;刘庆华;叶金才;
为有效解决传统海面检测方案存在的部署不灵活、检测准确率不足、实时性较差等问题，设计并实现一种基于YOLOv5和视频防抖的船只检测系统。系统由前端用户操作模块、后端服务模块和海上目标检测模块构成，并通过Jetson AGX硬件平台进行部署。系统经过详细的设计与实现，并在融合了YOLOv5目标检测算法和数字视频防抖算法后，能实现利用边缘式的无人船载设备对海上目标进行准确识别、远程监控以及远程控制等功能。通过实验证明，系统具有良好的船只识别性能，并且在对捕获视频进行防抖优化后，能够较为明显地提高风浪情况下的识别准确率。同时，根据现场实际测试结果表明，系统提供的集成化操作平台为使用者提供了集中的控制与管理功能，且系统能够达到45 frame/s的视频帧率和小于2 s的播放时延，能够满足实时性的需求。
2025年01期 v.45;No.196 54-61页 [查看摘要][在线阅读][下载 1623K] [下载次数：20 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：17 ] - 毛棋良;赵红专;张鑫;覃月丽;刘志鹏;
针对传统车载酒驾检测方法检测过程复杂、影响因素多、检测精度低等问题，考虑驾乘人员位置、开窗程度，提出了一种改进禁忌搜索(TS)-BP神经网络的融合车载酒驾检测方法。该方法通过在各搜索阶段设置不同邻域范围改进TS算法，利用改进的算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行寻优，以提高检测模型的效率和精度，避免陷入局部最优解。对多传感器的数据进行融合以实现高精度的车载酒驾检测。实验结果表明，与传统方法相比，改进方法的模型平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差分别提高了65.78%、88.20%、58.38%，模型的收敛速度、性能及鲁棒性显著提高，可为车载便携性酒驾高精度检测提供参考。
2025年01期 v.45;No.196 62-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 1259K] [下载次数：19 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 黄燕卿;英红;
针对因面部疲劳信息不全或局部丢失致使驾驶员疲劳状态不能够充分表征，导致疲劳检测准确率不高的问题，提出了一种基于面部区域增加权重的分块LBP特征纹理提取方法。基于不同光线条件下的驾驶员图像，构建了疲劳识别的基本图像数据集，通过自建数据集、预处理和数据增强，完成数据集样本图像的采集和归纳。提出了一种8×8块加权LBP算法，并用其从数据集图像中提取驾驶员的面部特征纹理，将作为卷积神经网络的输入以进行模型学习与训练。实验结果表明，所提算法特征提取速度快，仅耗时0.01 s，且疲劳检测模型具有良好的识别精度和泛化能力，模型准确率为93.52%。所提算法不仅能够保留图像纹理变化表征能力，还能有效降低特征冗余，为驾驶员疲劳状态的识别提供了一种可行的方法。
2025年01期 v.45;No.196 69-75页 [查看摘要][在线阅读][下载 1330K] [下载次数：26 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 肖菁颖;刘庆华;叶金才;
针对传统AODV协议难以适应无人机自组网高度动态的拓扑、以最小跳数为择路标准带来链路频繁断裂及路由静态更新造成绕路的问题，提出一种具有多态感知意识的AODV-PA协议。首先，该协议在路由择路时利用跨层思想，结合能量消耗、节点稳定度、缓冲区拥塞提出链路代价，依据链路代价选择路径；其次，在路由探索阶段修改RREQ结构，利用源节点序列号和IP替代快取机制实现路由动态更新；最后，根据源节点与目的节点的位置信息提出基于扇形区域的转发策略，以减少冗余数据分组。在NS2中对多种场景和协议进行仿真对比，结果表明，动态更新机制能够有效减少绕路现象的发生，基于扇形区域的转发策略对抑制广播洪泛有较明显效果，AODV-PA协议对无人机自组网的拓扑环境具有较高的适用性。
2025年01期 v.45;No.196 76-91页 [查看摘要][在线阅读][下载 3373K] [下载次数：32 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：12 ] - 姚一平;陈宏滨;
部署在野外环境中的无线传感器网络（WSN）通常在恶劣的环境中运行，容易受到部分节点能量耗尽或故障的影响，影响网络连通。因此，网络连通性是保障传感器节点正常通信的必要条件。考虑三维空间中传感器节点随机分布的场景，提出了一种无人机群辅助的传感器网络连通增强（USACE）算法。提出自适应高度优化（AHO）算法，使无人机群能够根据地面节点的连通需求自主调整飞行高度，扩大覆盖范围；使用改进的萤火虫算法（IFA）规划遍历所有节点的初始路径，并采用创新的覆盖感知路径优化（CCRO）算法对飞行轨迹进行优化，删除冗余覆盖，减少转弯与路径交叉。目标是在保证网络连通时间最大化的前提下，最小化无人机群的能耗，实现高效覆盖。仿真结果表明，USACE算法在路径优化和能耗控制2个关键指标上均显著优于对比方案，同时表现出更好的稳定性和可扩展性，在8架无人机的大规模场景下仍能保持19.3%的平均性能优势。
2025年01期 v.45;No.196 92-104页 [查看摘要][在线阅读][下载 1555K] [下载次数：10 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：10 ] - 朱程辉;叶涛;韦永壮;
针对认证加密算法TinyJAMBU的密钥泄露检测问题，基于可分性质的混合整数线性规划(MILP)构建了立方分析模型，并提出一种缩减轮TinyJAMBU的单密钥比特泄露检测方法。该方法运用不等式方程组刻画了密码算法中基本操作的可分性质模型，并由MILP工具求解及检测密钥泄露情况。测试结果表明：在立方变元取自随机数的第0位至第63位间，仍能快速检测出缩减TinyJAMBU 345加密轮内的单密钥泄露情况；所需的时间复杂度为29加密运算次数；数据复杂度为29选择数据量。与已有攻击方法相比较，该方法在适用性及实现复杂度方面均有明显优势。
2025年01期 v.45;No.196 105-110页 [查看摘要][在线阅读][下载 883K] [下载次数：5 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：9 ] <正>《桂林电子科技大学学报》是桂林电子科技大学主管主办的自然科学学术期刊，主要刊载信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、软件工程、机械工程、仪器科学与技术、控制科学与工程、数学与计算科学、材料科学与工程等方面有创新、有参考价值的学术论文。
2025年01期 v.45;No.196 111页 [查看摘要][在线阅读][下载 535K] [下载次数：6 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：14 ]