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基于学科知识图谱的智能化认知诊断评估方法 李振 周东岱 现代教育技术 技术开发 2022年11期 231 0
面向自然场景文本检测的FPPMAC模型 张习文 倪建成 祁蓉 王琪 通信技术 信息处理与传输 2022年02期 216 0
融合GAT和CapsNet的链接预测研究 王凯莉 周子力 陈丹华 周淑霄 通信技术 信息处理与传输 2022年02期 268 0
一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法 鲁东生 黄琳 龙华 通信技术 网络与系统 2022年03期 243 0
基于神经网络的DNS隐蔽信道检测 姜雄 黄文培 通信技术 安全与保密 2022年04期 238 0
基于卷积神经网络的源代码漏洞检测模型 梁树彬 郑力 钟杰 胡勇 通信技术 安全与保密 2022年04期 240 0
基于VMD的通信辐射源个体识别方法 徐晋凯 谢钧 俞璐 通信技术 网络与系统 2022年04期 242 0
图像特征融合的行人重识别方法 齐宝光 何小海 卿粼波 陈洪刚 通信技术 信息处理与传输 2022年04期 239 0
基于降质信息估计的盲图像复原算法 吴梦凡 何小海 卿粼波 翟森 任超 通信技术 信息处理与传输 2022年04期 242 0
基于图神经网络的源码漏洞检测方法研究 宋子韬 胡勇 通信技术 安全与保密 2022年05期 211 0
基于单导联的心电信号身份识别技术 王雪婷 张烨菲 张显飞 赵治栋 通信技术 安全与保密 2022年05期 229 0
基于瞬时特征参数的调制识别方法 刘生 于万里 王勤民 通信技术 信息处理与传输 2022年05期 235 0
结合卷积神经网络的DFT-Like信道估计算法 谢思琪 赵宏宇 通信技术 信息处理与传输 2022年05期 211 0
基于信息增强的中文舆情文本情感分析 魏刚 裴贵军 张毅 张麒 通信技术 信息处理与传输 2022年07期 217 0
基于特征图分块偏移的二值化卷积神经网络 张邦源 沈韬 曾凯 通信技术 信息处理与传输 2022年07期 223 0
基于位置与信誉感知深度神经网络的云服务质量预测 朵琳 张园园 韦贵香 通信技术 网络与系统 2022年10期 309 0
采用光流特征对齐的压缩视频超分辨率重建 付凌宇 王正勇 熊淑华 何小海 通信技术 信息处理与传输 2022年12期 227 0
基于双路残差连接Transformer的图像去模糊研究 牛旭彤 邓正 范洪博 通信技术 信息处理与传输 2023年03期 233 0
基于4D-CNNLSTM的动态脑网络情绪识别 顾田航 范磊 通信技术 信息处理与传输 2023年03期 233 0
一种利用轻量化CNN的说话人识别方法 姚晨伟 高勇 通信技术 信息处理与传输 2023年03期 274 0
基于学科知识图谱的智能化认知诊断评估方法
李振 周东岱 东北师范大学信息科学与技术学院
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年11期
摘要：认知诊断评估是新时代教育评价改革的重要着力点,而现有认知诊断评估方法存在认知模型构建效率低、可解释性差的问题,同时认知测量模型也因缺乏语义化的认知模型而导致精度不高。对此,文章提出基于学科知识图谱的智能化认知诊断评估(ICDA-SKG)方法,内容包含学科知识图谱和认知测量模型两个部分,其实现涉及学科知识点抽取、知识点语义关系识别、特征矩阵计算、认知状态评估四大关键技术。之后,文章采用算法模型对比实验、实际应用对比实验,分别对表征认知模型的学科知识图谱和融入学科知识图谱的认知测量模型进行了实验验证,结果表明:ICDA-SKG方法具有有效性和实用性。文章的研究成果可为智能化认知诊断评估提供新思路,并为教育评价实践提供方法指导。
学科知识图谱 认知诊断评估 人工智能 深度神经网络
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面向自然场景文本检测的FPPMAC模型
张习文 倪建成 祁蓉 王琪 曲阜师范大学网络空间安全学院 曲阜师范大学网络信息中心
期刊 《通信技术》
2022年02期
摘要：为进一步解决自然场景下文本方向多变、形状不规则以及分布密集等分割问题，提出了一个由特征金字塔网络（Feature Pyramid Network,FPN）和并行多空洞卷积（Parallel Multiscale Atrous Convolution,PMAC）模块构成的FPPMAC模型。其中，PMAC模块由4个空洞卷积层组成，可同时提供4种不同大小的感受野。此外，使用循环收缩算法从已知文本区域得到多个形状相同的子文本区域，并将其与FPPMAC模型所生成的多个分割图相匹配，由此可作为分割图的真实标签。利用标准数据集ICDAR2015、CTW1500进行实验，实验结果表明，FPPMAC模型的准确率分别达到了88.49%和89.17%，相较于其他经典模型，能够更准确地定位文本区域。
场景文本检测 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉
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融合GAT和CapsNet的链接预测研究
王凯莉 周子力 陈丹华 周淑霄 曲阜师范大学网络空间安全学院
期刊 《通信技术》
2022年02期
摘要：为解决现有的链接预测模型不能有效考虑三元组之间潜在关系的局限性，提出了一种融合图注意力网络（Graph Attention Networks,GAT）和胶囊神经网络（Capsules Noural Networks,CapsNet）的知识图谱链接预测模型，使用图注意力捕获每个实体邻域中的实体和关系特征，引入胶囊神经网络来解码三元组，通过胶囊神经网络节点嵌入特征的学习，生成连续向量与权重向量做点积运算，再构建评分函数用于判断三元组的准确性。在WN18RR和FB15K-237数据集上进行实验，结果表明该模型可以有效处理链接预测任务。
链接预测 胶囊神经网络 图注意力 知识图谱补全
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一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法
鲁东生 黄琳 龙华 昆明理工大学 云南省无线电监测中心 云南省科学技术院
期刊 《通信技术》
2022年03期
摘要：针对当前日常无线电监测中对民航全球定位系统（Global Positioning System,GPS）的干扰识别准确率不高、排查效率低等问题,提出了一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法。该方法基于频谱监测数据，利用带限高斯噪声等典型GPS干扰的时/频域数据差异，提取样本特征，采用主成分分析降维，经由卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）+长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的深度学习网络进行干扰识别，选取适当的最小批量化长度，兼顾数据处理的速度与准确率。经仿真实验，强信号干扰的识别准确率为0.883 3，干信比介于-3～3 dB的干扰信号平均识别准确率为0.915 5，识别结果与真实值几乎一致。
无线电干扰 主成分分析 特征提取 深度学习 卷积神经网络
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基于神经网络的DNS隐蔽信道检测
姜雄 黄文培 西南交通大学信息科学与技术学院
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：分析了目前对域名系统（Domain Name System,DNS）隐蔽信道的各种检测方法和DNS隐蔽信道报文与DNS常规报文之间的区别，针对目前的检测方法需要手动设定大量特征和需要区分查询与应答报文的不足，提出了基于卷积神经网络和基于长短期记忆神经网络的两种检测方法。通过对真实校园网DNS流量与黑客工具产生的DNS隐蔽信道流量进行实验，结果表明，两种神经网络方法都能自动对DNS隐蔽信道数据进行提取特征并判别，且检测性能的全面性和准确率相比传统方法有所提升。
隐蔽信道 域名系统 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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基于卷积神经网络的源代码漏洞检测模型
梁树彬 郑力 钟杰 胡勇 四川大学网络空间安全学院 中物院成都科学技术发展中心
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：深度学习被应用于源代码漏洞检测，以解决传统的源代码漏洞检测方法高误报率、高漏报率等问题，但常见的基于循环神经网络的方法面临训练速度慢、可解释性差等问题。针对这些问题，提出了一种结合卷积神经网络和高速神经网络的源代码漏洞检测模型。该模型使用代码切片作为代码表征，通过卷积神经网络提取特征，结合高速神经网络学习代码的高级特征，并使用显著图对模型检测结果进行解释。实验结果表明，与现有方法相比，该模型可大幅降低漏报率，有效提升准确率、F1分数、马修斯相关系数等指标，还能够提升训练与预测速度。
源代码漏洞检测 深度学习 卷积神经网络 高速神经网络
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基于VMD的通信辐射源个体识别方法
徐晋凯 谢钧 俞璐 中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院 中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题，根据辐射源指纹产生机理，提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路，设计了基于变分模态分解的识别方法。该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量，并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别。在公开数据集和自建数据集上的实验结果均表明，所提方法可显著提高辐射源个体识别的性能，且在小样本条件下的优势更加显著。
通信辐射源识别 变分模态分解 卷积神经网络 特征提取
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图像特征融合的行人重识别方法
齐宝光 何小海 卿粼波 陈洪刚 四川大学
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：行人重识别的目的是在跨区域、跨场景的情况下，检索出特定目标行人。由于行人外观可能相似，以及存在姿态变化和遮挡的问题，因此要求行人重识别模型能够捕捉到足够的细节信息。基于此，提出了图像特征融合的行人重识别算法，融合图像的全局特征与局部特征进行目标行人的检索。该算法构建了特征融合的图像通道，由卷积神经网络提取图像的视觉信息，将视觉特征分割为两个分支，分别进行全局特征和局部特征的计算。全局特征关注行人的整体外观，局部特征提供更多的细粒度信息。将所提方法在行人重识别的主流数据集Market1501和DukeMTMC-reID上进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性。
行人重识别 局部特征 全局特征 卷积神经网络
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基于降质信息估计的盲图像复原算法
吴梦凡 何小海 卿粼波 翟森 任超 四川大学电子信息学院
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对低质量图像的复原重建问题，提出了一种基于降质信息估计的盲图像复原算法。该算法主要包括噪声估计网络、模糊核估计网络和重建网络3部分。首先分别通过噪声估计网络和模糊核估计网络，对图像噪声水平和模糊核进行估计；其次，将估计所得噪声水平和模糊核作为降质信息，并联合待处理的低质量图像一起输入重建网络，以帮助获得更好的重建效果。实验结果表明，该算法能获得良好的重建结果，无论是在客观评价指标上还是主观视觉效果上都有较好的性能。
图像复原 降质信息 盲图像复原 卷积神经网络
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基于图神经网络的源码漏洞检测方法研究
宋子韬 胡勇 四川大学网络空间安全学院
期刊 《通信技术》
2022年05期
摘要：针对现有的静态代码分析工具有较高的误报率与漏报率，提出一种基于切片依赖图（Slice Dependency Graph,SDG）的自动化漏洞检测方法，将程序源代码解析为包含数据依赖和控制依赖信息的切片依赖图，然后使用图神经网络对切片依赖图的结构进行表征学习，最后使用训练的神经网络模型预测待测程序源代码中的漏洞。在5类常见缺陷分类（Common Weakness Enumeration,CWE）样本构成的数据集上开展了实验，结果表明误报率和漏报率均低于作为对比的其他方法，准确率和F1得分两个指标均有提高，因此所提方法能有效提高漏洞检测能力。
源代码漏洞检测 程序依赖图 程序切片 图神经网络
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基于单导联的心电信号身份识别技术
王雪婷 张烨菲 张显飞 赵治栋 杭州电子科技大学
期刊 《通信技术》
2022年05期
摘要：随着国家、企业和个人对信息安全领域的愈发重视，基于心电（Electrocardiogram,ECG）信号的身份识别技术因具备活体识别的高防伪性引起了人们的关注。为了实现快捷、高效的个体识别率，构建了基于卷积神经网络的深度迁移识别模型。首先对原始心电信号进行质量等级评估，剔除影响识别结果的较差信号；其次将质量合格的一维心电信号转化为二维ECG轨迹图作为网络层的输入；最后利用GoogleNet网络模型实现对ECG轨迹图的迁移学习，并在MIT-BIH Arrhythmia Database数据库上获得了97.87%的识别准确度。结果表明，提出的识别算法对单导联心电信号具有较高准确率的识别效果。
心电信号 质量评估 卷积神经网络 迁移学习 身份识别
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基于瞬时特征参数的调制识别方法
刘生 于万里 王勤民 中原工学院 河南工程学院
期刊 《通信技术》
2022年05期
摘要：针对调制识别算法设计复杂度高，低信噪比条件下识别率低的问题，提出一种瞬时特征参数与神经网络分类器相结合的调制识别方法。该方法利用瞬时幅度、瞬时频率与瞬时相位3个参数作为神经网络分类器的输入，能有效识别二/四进制振幅键控、二/四进制频移键控、二/四进制相移键控信号调制类型。仿真结果表明，在信噪比为5 dB时信号的平均识别率达到94.67%。该方法不仅识别性能优于决策树，且设计简单，复杂度远低于深度神经网络，便于工程应用。
调制识别 瞬时特征 神经网络 决策树
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结合卷积神经网络的DFT-Like信道估计算法
谢思琪 赵宏宇 西南交通大学
期刊 《通信技术》
2022年05期
摘要：针对快速移动环境中存在频率选择性衰落和导频开销急剧增加造成性能受限的问题，提出了一种基于复数神经网络的信道估计算法。在正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统中，提出残差网络直接处理复数信号，估计出信道的频域响应，并且设计了类似离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）的卷积神经网络，通过训练学习转换波形，实现信道估计与均衡。仿真结果表明，所提方法的性能优于理想线性最小均方误差方法，加入循环前缀后性能接近理想信道估计方法，能够缓解码间干扰。
神经网络 信道估计 正交频分复用 复数残差网络
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基于信息增强的中文舆情文本情感分析
魏刚 裴贵军 张毅 张麒 成都融微软件服务有限公司 上海三零卫士信息安全有限公司
期刊 《通信技术》
2022年07期
摘要：中文舆情文本情感分析的目的是判别公众对某些事件的情感倾向，对于社会治理起到很大作用，因此受到了研究者的广泛关注。针对目前情感分析方法未能显式地对情感极性信息进行建模的问题，提出了基于信息增强的情感分析方法。首先设计出一种基于情感词提取情感极性信息的算法，其次提出了基于信息增强的情感分析模型（Enhanced Information Sentiment Analysis Model,EISA）。在中文舆情情感等数据集上的实验结果表明，该方法可有效提升情感分析的效果。
情感分析 神经网络 信息增强 预训练模型 情感词典
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基于特征图分块偏移的二值化卷积神经网络
张邦源 沈韬 曾凯 昆明理工大学
期刊 《通信技术》
2022年07期
摘要：近年来，随着卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的发展，网络模型变得更加庞大，网络结构更加复杂，这限制了其在性能受限的嵌入式平台上的发展。针对这个问题，研究人员提出了一种模型二值化的方法，大幅度提升了网络存储和计算效率，但同时带来了信息损失，导致模型准确率下降。针对二值化卷积神经网络中信息损失问题，提出了两种解决方法。首先提出最大最小池化，使降采样层能够同时保留正值信息和负值信息；其次对特征图二值激活过程中信息丢失的原因进行了分析，并提出了基于特征图分块偏移的二值化方法，有效保留了特征图在二值量化后的局部信息；最后通过实验表明所提方法有效提升了二值化网络模型的性能。
二值卷积神经网络 深度学习 车辆分类 梯度近似
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基于位置与信誉感知深度神经网络的云服务质量预测
朵琳 张园园 韦贵香 昆明理工大学信息工程与自动化学院
期刊 《通信技术》
2022年10期
摘要：随着众多具有相似功能的云服务的出现，为用户选择最适合的服务的难度也越来越大。协同过滤是处理这一问题的常用方法，但是它面临着数据稀疏性和可信度这两个普遍的问题，这大大降低了其预测准确性。为了正确和系统地解决这个问题，提出了一种基于位置与信誉感知深度神经网络的云服务质量预测方法。首先，结合地理位置信息采用K-means聚类过滤不可信用户；其次，在可信用户和服务之间构建一个深度神经网络模型，采用信誉感知网络嵌入来学习用户的潜在表示，并通过全连接层输出用户特征向量和服务特征向量；最后，通过矩阵点乘求和对两者进行融合，输出预测值。在公共数据集WSDream上进行实验的结果表明，与给出的其他方法相比，所提方法在预测准确率上有明显提高。
信誉感知 深度神经网络 K-means聚类 服务质量预测
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采用光流特征对齐的压缩视频超分辨率重建
付凌宇 王正勇 熊淑华 何小海 四川大学
期刊 《通信技术》
2022年12期
摘要：针对在有限带宽条件下，传输视频时，往往需要先将视频下采样为低分辨率视频再进一步压缩，从而导致视频质量严重降低的问题，提出了一种采用光流特征对齐的压缩视频超分辨率重建方法，能够有效恢复下采样和压缩过程造成的信息损失，最终获得高质量的重建视频。首先将压缩后的低分辨率视频通过质量增强网络进行去压缩处理，其次通过超分辨率重建网络将质量增强的低分辨率视频恢复至原始分辨率。上述网络均采用基于光流的特征对齐，并且特征以双向传播的方式在网络中进行传播。实验结果表明，相比于高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）标准和传统的超分辨率重建算法，当量化参数（Quantization Parameter,QP）为32时，所提方法在随机接入配置下，峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）平均可提升0.92 dB，有效提升了压缩视频的质量。
高效视频编码 视频质量增强 超分辨率重建 特征对齐 卷积神经网络
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基于双路残差连接Transformer的图像去模糊研究
牛旭彤 邓正 范洪博 昆明理工大学信息工程与自动化学院 中国铁塔股份有限公司昆明市分公司
期刊 《通信技术》
2023年03期
摘要：针对现有图像去模糊算法提取特征多样性不足，细节恢复能力有限的问题，提出双路残差图像去模糊模型DTCM。首先，设计了双路残差连接网络，以增加特征信息的丰富度；其次，引入Swin Transformer作为集成推理模块，用于突出主要特征、减少信息冗余，并在此基础上与卷积神经网络相结合，提出改进的SWT-C层，增强模型捕获长期依赖关系的能力；最后，引入金字塔卷积神经网络重建图像。实验结果表明，所提模型在多种运动模糊场景下均取得了较好的恢复结果。
图像去模糊 Swin Transformer 卷积神经网络 金字塔卷积
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基于4D-CNNLSTM的动态脑网络情绪识别
顾田航 范磊 西安邮电大学计算机学院 西安电子科技大学计算机科学与技术学院
期刊 《通信技术》
2023年03期
摘要：脑电信号是一种时变的非线性空间离散信号，为了反映大脑各区域之间的信息传递与空间关系，提出了一种基于四维特征和卷积长短时记忆网络的情绪识别方法（4D-CNNLSTM）。该方法将原始的脑电信号转换为二维平面-频率-时间的4D特征，随后使用卷积和长短时记忆网络学习特征的空间、频率和时间信息，最后使用SoftMax进行分类。实验结果表明，该方法具有良好的性能，情绪识别的准确率最高达到91.87%。
脑电信号 情绪识别 脑网络 卷积神经网络 长短时记忆神经网络
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一种利用轻量化CNN的说话人识别方法
姚晨伟 高勇 四川大学
期刊 《通信技术》
2023年03期
摘要：针对传统说话人辨认任务中相位特征容易被人忽视的情况，对说话人辨认任务提出了结合幅度和相位特性的短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）+基于相位的谱根倒谱系数（Phase-based Spectral Root Cepstral Coefficients,PSRCC）特征融合方案，并且将轻量级卷积神经网络模型MobilenetV3与CA注意力机制融合作为后端分类器。通过5种不同特征选择方案进行说话人辨认对比实验，得到相应准确率。结果表明，所提出的说话人识别模型在开源声纹识别数据集VOXCELEB-1的测试集上取得了83.23%的准确率，该模型在超越VGGVOX基线系统81.82%测试准确率的同时，模型大小和参数量分别减少了75.98%和76.32%。
说话人辨认 特征融合 MobilenetV3 CA注意力机制 轻量级神经网络
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