应用科学学报

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应用科学学报 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：31-1404/N; 国际标准刊号：0255-8297; 主办单位：上海大学;中国科学院; 主管单位：上海大学;中国科学院; 查看应用科学学报近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：铁道运营技术铁道科技期刊; 下一本期杂志：吉林建筑工程学院学报土木工程期刊

　　《应用科学学报》上海市北大核心期刊，创刊于1983年，是由上海市教育委员会主管、上海大学和中科院上海技术物理研究所主办的综合性学术类期刊。

　　《应用科学学报》主要刊登创造性科研成果，优先刊登前沿科学与技术领域中探索研究的新成果。除特约稿外，一般不刊登综合性和动态性文章。内容侧重于应用数学、应用物理、应用化学、信息科学、材料科学、无线电电子学、计算机科学和精密机械等方面。获奖情况：首届中国高校优秀科技期刊;第2届中国高校优秀科技期刊奖;全国高校优秀科技期刊;中国科技期刊方阵双效期刊;上海市优秀科技期刊;首届《CAJ-CD》执行优秀期刊;上海市优秀科技期刊;总署“双效期刊”;教育部高校优秀科技期刊二等奖。

　　应用科学学报杂志栏目设置

　　通信工程、信号与信息处理、计算机科学与应用、电子技术、控制与系统

　　应用科学学报杂志荣誉

　　CA 化学文摘(美)CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)Pж(AJ) 文摘杂志(俄)SA 科学文摘(英)万方收录(中)上海图书馆馆藏剑桥科学文摘北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)国家图书馆馆藏文摘与引文数据库文摘杂志物理学、电技术、计算机及控制信息数据库知网收录(中)统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊)维普收录(中)Caj-cd规范获奖期刊中国期刊方阵双效期刊中科双效期刊全国优秀科技期刊

　　阅读推荐：科研信息化技术与应用

　　《科研信息化技术与应用》坚持为社会主义服务的方向，坚持以马克思列宁主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导，贯彻“百花齐放、百家争鸣”和“古为今用、洋为中用”的方针，坚持实事求是、理论与实际相结合的严谨学风，传播先进的科学文化知识，弘扬民族优秀科学文化，促进国际科学文化交流，探索防灾科技教育、教学及管理诸方面的规律，活跃教学与科研的学术风气，为教学与科研服务。

　　应用科学学报最新期刊目录

《应用科学学报》征稿简则

摘要：<正>《应用科学学报》的办刊宗旨是反映最新应用科学研究成果,促进学术交流,推动应用科学的研究和发展。学科领域以电子与信息科学为主,包括通信工程、信号与信息处理、电子技术、计算机科学与应用、控制与系统等。本刊主要发表创新性科研成果。除特约稿件外一般不刊登综述性文章

面向交互智能合约运行的正确性判定————作者：王嘉诚;蒋佳佳;李丹;张玉书;

摘要：交互智能合约相较于单一智能合约，存在相互调用等复杂的交互关系。然而，现有的智能合约检测、验证方法仅考虑单个智能合约存在的问题，无法保证交互智能合约运行的正确性。因此，本文提出一种能够对交互智能合约运行的正确性进行判定的方法，对交互智能合约系统进行行为交互优先级（behavior-interaction-priority, BIP）建模，并引入Solidity部署图（Solidity deploym...

无人机辅助NOMA通信系统中的3D轨迹优化与资源分配————作者：朱耀辉;王涛;彭振春;刘含;

摘要：无人机辅助通信系统是未来无线通信系统的重要组成部分。为进一步提高无人机辅助通信系统中时频资源的利用率，本文研究了一种基于非正交多址技术的无人机辅助通信架构，并提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度的TD3-TOPATM(twin delayedtrajectory optimization and power allocation for total throughput maximization...

基于用户画像相似性的电影评分预测模型————作者：艾均;李明浩;苏湛;

摘要：协同过滤算法在推荐算法中应用广泛，如何实现用户聚类并发现更相似的邻居集合一直是协同过滤推荐算法的研究重点。为了有效提高该类算法分类和预测的准确性，本文提出了一种基于用户画像相似性的电影推荐算法。首先，基于电影内容特征的标签集合，计算用户评分在不同电影内容标签上的频数，建立基于电影内容标签的用户偏好画像矩阵。然后通过该矩阵计算用户间的相似性并进行用户复杂网络建模，计算用户在该网络中的中心性权重。最后...

基于多尺度特征融合和注意力机制的视频异常检测方法————作者：吴祥;肖剑;吉根林;

摘要：视频画面中的运动物体在不同时刻往往呈现出多样的尺度大小，这给视频异常检测带来了一定的挑战。尽管传统的生成对抗网络在视频异常检测任务上取得了一定成效，但因其采用单一尺度的特征提取方法，无法充分捕获不同尺度物体的特征，从而限制了其异常检测的性能。针对该问题，本文基于生成对抗网络结构，提出了一种基于多尺度特征融合和注意力机制的视频异常检测方法。使用大小不同的卷积核捕获不同感受野的特征，并将它们进行融合以...

基于暗区域引导的低照度图像增强————作者：汪婉灵;熊邦书;欧巧凤;余磊;饶智博;

摘要：针对现有增强方法在图像照度分布不均匀时出现的局部过度增强、颜色失真以及细节丢失问题，提出了一种结合暗区域引导与注意力机制的低照度图像增强方法。首先，采用简单线性迭代聚类方法生成暗区域引导图，指导网络在保障正常曝光区域不过度增强的情况下，重点增强图像曝光不足区域；其次，设计通道注意力模块，提高网络对颜色信息的提取能力，更好地恢复图像颜色，保证颜色自然度；再次，设计全局上下文模块，增加网络全局感知能力...

混合模因算法求解软集群容量约束弧路径问题————作者：寇亚文;周扬名;王喆;

摘要：软集群容量约束弧路径问题是经典的容量约束弧路径问题的一种扩展。由于其NP-hard特性，求解它在计算上具有挑战性。针对该问题，本文提出一种有效的混合模因算法（hybrid memetic algorithm, HMA）。该算法集成了3个独特的算法组件：基于组匹配的交叉操作来产生有希望的子代解、双层变邻域搜索执行局部优化以及考虑解的质量和距离的种群更新以维持一个高质量的种群。实验结果表明，HMA在求...

基于知识图谱与门控机制的专家再学习推理问答方法————作者：房晓;王红斌;

摘要：现有使用预训练语言模型和知识图谱的图神经网络问答的方法主要集中于构建知识图谱子图及推理过程的研究，这类方法忽略了问题上下文与知识图谱的语义差异，不能深层次挖掘文本表示形式与知识图谱表示形式的语义特征，且缺失两种表示形式的知识源对答案预测贡献度不同的综合考虑。针对上述问题，本文提出了一种基于知识图谱与门控机制的专家再学习推理问答方法。该方法将问题上下文表示及推理后的知识图谱表示进行拼接融合，并将融合...

基于多源点云特征信息的网格简化————作者：蒋萧;邱春霞;张春森;葛英伟;

摘要：针对基于二次误差函数的网格简化算法存在重要地理实体结构特征丢失的问题，提出一种基于多源点云特征信息的网格简化方法。首先，融合激光点云与影像密集匹配点云，以提高网格模型的质量。其次，结合点云颜色、高程及曲率等信息，基于超体素的区域生长算法对融合点云进行分割及特征信息的确定。最后，基于点云的特征信息对二次误差矩阵进行更新，从而实现基于融合点云的高精度网格简化。以融合点云构建的三维网格为实验数据，采用所...

基于区块链的图像数字版权保护系统————作者：兰亚杰;马自强;苗莉;胡富森;

摘要：传统的版权管理方法依赖集中式服务器进行存储与验证，这会导致侵权检测困难、版权确权复杂、版权授权流程烦琐，以及缺乏有效的相似性检索机制等问题，使得为版权拥有者提供具有公信力的版权证明变得困难。为此，该文在Hyperledger Fabric区块链网络的基础上，结合尺度不变特征变换相似性检测算法、离散余弦变换零水印算法、混沌映射图像加密算法、星际文件系统分布式存储，提出了一种图像数字版权保护系统。通过...

基于双层路由注意力和自校准卷积的豹个体识别————作者：杨婉;陈爱斌;赵莹;武阅;甑鑫;肖治术;

摘要：自然环境中豹的图像在用于个体识别任务时，个体与环境融合度高、类间相似性高这两个因素会导致识别困难，为此结合自校准卷积和双层路由注意力，提出了一种改进的EfficientNet模型。自校准卷积能够自适应地在每个空间位置周围构建远程空间和通道间的依赖关系，并显式地结合更丰富的信息来增强对细节特征的识别能力，解决了类间相似性高带来的识别难题。双层路由注意力结合自顶向下的全局注意力和自底向上的局部注意力，...

UFMC系统中融合窗函数的干扰分析与最优窗设计————作者：谢禹;闻建刚;倪郑威;华惊宇;

摘要：本文首先在理论上研究了存在载波频率偏移（carrier frequency offset, CFO）的加窗通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier, UFMC）系统信号和干扰分析，推导了系统信干噪比（signal-to-interference-plus-noise ratio, SINR）表达式；然后基于误符号率（symbol error rate, SE...

基于并行解码和聚类的课程实体关系联合抽取————作者：孙丽郡;徐行健;孟繁军;

摘要：实体关系联合抽取作为构建知识图谱的核心环节，旨在从非结构化文本中提取实体-关系三元组。针对现有联合抽取方法在解码时未能有效处理实体关系间的相互作用，导致对语境理解不足，产生冗余信息等问题，提出一种基于并行解码和聚类的实体关系联合抽取模型。首先，利用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型进行文本编码，获取语义信息...

融合胶囊网络与因果推理的疾病预测————作者：孙明辰;金辉;王英;

摘要：现有基于深度学习的疾病预测模型通常是数据驱动的，导致模型过度依赖于训练数据集中的样本数量以及疾病类型覆盖范围。现有疾病预测方法主要存在以下局限性：1）若模型在训练过程中所涉及的疾病类型有限，则其在处理罕见疾病时性能会大幅下降甚至做出错误预测。2）训练数据中可能存在与预测目标无关或相关性较小的特征。这种噪声会导致模型无法做出稳定的可靠预测，进而无法满足医疗领域应用对高安全性、高可靠性的现实需求。为解...

融合机器学习与动态模型优化的雪崩预测及防治策略————作者：金永超;王志坚;贾慧爽;杜云天;胡鑫婷;陈学斌;

摘要：爆破是防止雪崩的有效方法，但合适的爆破时间、爆破位置和爆破能量很难确定。本文首先收集、爬取了关于雪崩的指标数据，并对数据进行预处理。然后对数据进行探索性数据分析，重点分析时间与雪崩发生的关系，发现雪崩具有明显的季节性。以数据的80%为训练集，20%为测试集，建立支持向量机、随机森林和感知器神经网络模型，并利用贝叶斯优化算法对模型进行参数寻优，结果显示感知器神经网络的准确率最高。最后根据损失度对3个...

一种基于轻量化卷积模块的语义分割网络————作者：连晓峰;康毛毛;谭励;王艳莉;

摘要：融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案，但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此，提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先，设计了一种轻量的GDS-ECA卷积（Ghost-depthwise separable convolution with efficient channel attention）模块，利用深度可分离卷积替代Gh...

基于卷积神经网络的轻量高效图像隐写————作者：段新涛;白鹿伟;徐凯欧;张萌;保梦茹;武银行;秦川;

摘要：基于深度学习的图像隐写方法，因存在模型参数量和计算量大等问题，而面临高参数和计算负载的挑战，为此提出了一种轻量高效的图像隐写方法。首先在编码器和解码器中引入Ghost模块，降低了编码器和解码器的参数量和计算量。其次提出了一个多尺度特征融合模块，用以捕捉多维数据中的复杂关系。最后提出了一个新颖的混合损失函数，可在保持模型不变的情况下提升图像隐写质量。实验结果表明，所提方法在256×256像素的图像上...

基于并行优化CBAM的轻量级故障诊断模型————作者：贾志洋;许兆;冷艳梅;闻新;龚浩宇;

摘要：在工程实践中，故障诊断模型的性能受到多种因素的影响，如强噪声干扰、小样本、模型参数规模较大等，对现有的数据驱动设备诊断智能模型的应用提出了挑战。本文提出一种基于并行优化卷积块注意力模块（convolutional block attention module, CBAM）的轻量级模型PCSA-Net。首先，采用多尺度信号特征提取器（signal feature extractor, SFE）将输入...

面向视频的人脸特征计算方法————作者：王莹笑;杨彦红;谭云峰;

摘要：本文梳理了近五年视频人脸识别领域的研究成果，对比分析了采用的面向视频的人脸特征计算方法，主要分为传统人脸特征计算方法、深度学习人脸特征计算方法、特征聚合和特征融合方法。传统特征提取方法包括线性的和非线性的，深度学习特征提取方法包括非时空特征提取方法和时空特征提取方法。特征聚合和特征融合方法能够整合多个特征源以及融合不同时间段的特征，提高识别性能。此外，本文还统一分析了相关文献用到的算法、算法的优势...

基于多路激励和金字塔切分注意力的鸟类行为识别————作者：邓抒憧;陈爱斌;戴子健;

摘要：针对传统行为识别方法在处理复杂鸟类行为模式时存在辨识率低、误判率高等问题，提出了一种基于多路激励模块和金字塔切分注意力的改进3D残差网络的深度学习模型。利用帧间差分法有效减轻计算负担，在精确保留关键时空信息的同时提高了识别精度。引入多路激励模块改进原有残差块，使模型能够精准捕捉细微运动行为特征，解决了鸟类复杂动态行为识别易混淆的问题。以3D金字塔切分注意力替换原有3D卷积层，实现对不同尺度鸟类行为...

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