2018年 第44卷 第1期
2018, 44(1): 1-12.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c170200
摘要:
2005年Science杂志指出"合作行为如何进化"是21世纪最关键的25个科学问题之一.间接互惠如何促进合作演化的研究已吸引了包括经济学家、社会学家和演化生物学家等众多学者的关注.这是由于：人类社会道德的形成、社会化分工、语言的出现、人类大脑的进化等都和间接互惠密不可分；随着经济全球化和网络时代的到来，依赖声望和信誉的陌生个体间的交易日益频繁，局部信息条件下个体的信任被利用的"道德风险"逐渐增大.本文所关注的间接互惠是以声望为核心的"下游互惠"，具体而言，个体通过帮助他人建立自己在群体中的好声望，从而期待未来获得他人的帮助.可见，声望是"下游互惠"发挥作用的关键.声望的建立引发了两方面的研究：1）如何评价个体声望的好与坏，焦点是何种声望评估准则能够促进合作的演化；2）个体的声望如何在群体中快速、准确、广泛地传播，使得陌生个体间能够获得彼此的声望信息，其中八卦这种声望传播方式成为间接互惠的研究热点之一.基于声望的间接互惠研究前景广阔，未来可能的研究方向主要有复杂网络上的间接互惠、声望传播系统的鲁棒性、声望共享系统的建立和间接互惠在P2P网络中的应用.
2005年Science杂志指出"合作行为如何进化"是21世纪最关键的25个科学问题之一.间接互惠如何促进合作演化的研究已吸引了包括经济学家、社会学家和演化生物学家等众多学者的关注.这是由于：人类社会道德的形成、社会化分工、语言的出现、人类大脑的进化等都和间接互惠密不可分；随着经济全球化和网络时代的到来，依赖声望和信誉的陌生个体间的交易日益频繁，局部信息条件下个体的信任被利用的"道德风险"逐渐增大.本文所关注的间接互惠是以声望为核心的"下游互惠"，具体而言，个体通过帮助他人建立自己在群体中的好声望，从而期待未来获得他人的帮助.可见，声望是"下游互惠"发挥作用的关键.声望的建立引发了两方面的研究：1）如何评价个体声望的好与坏，焦点是何种声望评估准则能够促进合作的演化；2）个体的声望如何在群体中快速、准确、广泛地传播，使得陌生个体间能够获得彼此的声望信息，其中八卦这种声望传播方式成为间接互惠的研究热点之一.基于声望的间接互惠研究前景广阔，未来可能的研究方向主要有复杂网络上的间接互惠、声望传播系统的鲁棒性、声望共享系统的建立和间接互惠在P2P网络中的应用.
2018, 44(1): 13-24.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160696
摘要:
近年来随着多模态神经影像技术和基因检测技术的发展，影像遗传学这一交叉学科的研究能够运用脑影像技术将人类大脑的结构与功能作为表型来评价基因对个体的影响，使得人们可以在脑的宏观结构上以更客观的测量手段理解基因对行为或精神疾病的影响.而统计学习方法作为基于数据驱动的关联分析强有力工具，能够充分利用生物标志数据内在的结构信息构建模型来分析易感基因与大脑结构或者功能的相关性，从而更好地揭示脑认知行为或者相关疾病的产生机制.本文首先简要介绍了影像遗传学的研究背景和基本原理，然后回顾了单变量方法在影像遗传学研究中的应用，随后对基于多变量统计学习的基因-影像关联的研究思路和建模方法进行了归纳总结，最后对遗传影像学的未来研究发展方向进行了分析和展望.
近年来随着多模态神经影像技术和基因检测技术的发展，影像遗传学这一交叉学科的研究能够运用脑影像技术将人类大脑的结构与功能作为表型来评价基因对个体的影响，使得人们可以在脑的宏观结构上以更客观的测量手段理解基因对行为或精神疾病的影响.而统计学习方法作为基于数据驱动的关联分析强有力工具，能够充分利用生物标志数据内在的结构信息构建模型来分析易感基因与大脑结构或者功能的相关性，从而更好地揭示脑认知行为或者相关疾病的产生机制.本文首先简要介绍了影像遗传学的研究背景和基本原理，然后回顾了单变量方法在影像遗传学研究中的应用，随后对基于多变量统计学习的基因-影像关联的研究思路和建模方法进行了归纳总结，最后对遗传影像学的未来研究发展方向进行了分析和展望.
2018, 44(1): 25-34.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160573
摘要:
实验小鼠是一种变形体对象，现有方法难以从连续视频图像中同时提取出运动轨迹和体态细节.本文采用模板匹配和粒子滤波的目标跟踪方法求解这一问题.提出了一种几何体部件模型，在引入小鼠移动速率的基础上给出了其运动状态方程，以二值化前景像素与几何部件模型间的差异度方程为观测模型，以状态方程及相互独立的多维随机变量为运动模型，从而建立起基本粒子滤波算法.与逐帧差分识别方法的对比实验研究表明，所提出的模型与实验小鼠形体相似，能够达到视频在线提取的计算效率.新方法在强噪声干扰条件下解决了运动轨迹和体态同时精确估计，并有效避免了首尾识别混淆及虚影干扰等困境，从而为后续生物学行为分析提供依据.
实验小鼠是一种变形体对象，现有方法难以从连续视频图像中同时提取出运动轨迹和体态细节.本文采用模板匹配和粒子滤波的目标跟踪方法求解这一问题.提出了一种几何体部件模型，在引入小鼠移动速率的基础上给出了其运动状态方程，以二值化前景像素与几何部件模型间的差异度方程为观测模型，以状态方程及相互独立的多维随机变量为运动模型，从而建立起基本粒子滤波算法.与逐帧差分识别方法的对比实验研究表明，所提出的模型与实验小鼠形体相似，能够达到视频在线提取的计算效率.新方法在强噪声干扰条件下解决了运动轨迹和体态同时精确估计，并有效避免了首尾识别混淆及虚影干扰等困境，从而为后续生物学行为分析提供依据.
2018, 44(1): 35-43.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160457
摘要:
决策规划是无人驾驶技术中的重要环节.由于道路结构变化或障碍物引起的车辆被动换道多采用基于逻辑规则或优化算法的决策方式.本文以通行量为优化目标，提出一种基于分类回归树（Classification and regression tree，CART）的汇流决策方法.依据交通流参数，选择大量具有代表性的车辆汇流场景.对场景中车辆的汇流决策序列进行编码，采用遗传算法搜索使得通行量最大的决策方案.将寻优获得的大量汇流决策序列作为样本，训练分类回归树.选取车辆自身信息及与周围车辆的关系等以描述环境特征，运用分类回归树描述环境特征与决策结果的映射关系，获得一种通行量最优的汇流决策方法.在软件中进行仿真实验，对比既有方法，基于分类回归树的汇流方法能够有效减少汇流行为对车流的扰动，在大流量情形下依旧能保持较高的通行效率.此外，该方法对实际实施中可能存在的环境感知误差，如定位误差，有一定的鲁棒性.
决策规划是无人驾驶技术中的重要环节.由于道路结构变化或障碍物引起的车辆被动换道多采用基于逻辑规则或优化算法的决策方式.本文以通行量为优化目标，提出一种基于分类回归树（Classification and regression tree，CART）的汇流决策方法.依据交通流参数，选择大量具有代表性的车辆汇流场景.对场景中车辆的汇流决策序列进行编码，采用遗传算法搜索使得通行量最大的决策方案.将寻优获得的大量汇流决策序列作为样本，训练分类回归树.选取车辆自身信息及与周围车辆的关系等以描述环境特征，运用分类回归树描述环境特征与决策结果的映射关系，获得一种通行量最优的汇流决策方法.在软件中进行仿真实验，对比既有方法，基于分类回归树的汇流方法能够有效减少汇流行为对车流的扰动，在大流量情形下依旧能保持较高的通行效率.此外，该方法对实际实施中可能存在的环境感知误差，如定位误差，有一定的鲁棒性.
2018, 44(1): 44-51.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160637
摘要:
在非对称有向图中，研究网络Euler-Lagrange系统的群一致性问题.每组内的智能体均为合作关系，而组间智能体则可以为合作关系或竞争关系.为了实现群一致性，假设组与组之间是无环连接的且系统有向图满足入度平衡条件.考虑到智能体间相对速度信息难以精确测量的实际情形，设计无需相对速度信息的分布式自适应控制算法，实现网络Euler-Lagrange系统的群一致性.最后通过仿真分析验证所设计算法的有效性.
在非对称有向图中，研究网络Euler-Lagrange系统的群一致性问题.每组内的智能体均为合作关系，而组间智能体则可以为合作关系或竞争关系.为了实现群一致性，假设组与组之间是无环连接的且系统有向图满足入度平衡条件.考虑到智能体间相对速度信息难以精确测量的实际情形，设计无需相对速度信息的分布式自适应控制算法，实现网络Euler-Lagrange系统的群一致性.最后通过仿真分析验证所设计算法的有效性.
2018, 44(1): 52-73.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160467
摘要:
海马结构空间细胞的放电活动被认为能够形成对环境内在地图的表达，即所谓的认知地图.先前的仿生环境认知地图构建方法（例如RatSLAM）以及传统的SLAM方法均缺乏足够的生理学依据，不能准确地体现出生物在导航中的生理学现象和认知功能实现过程.本文模仿海马结构空间细胞的认知机理提出了一种构建精确的环境认知地图的方法，其特点在于通过构建统一的空间细胞吸引子计算模型对自运动线索进行路径积分；网格细胞和位置细胞对环境的表达来源于条纹细胞的前向驱动作用；通过环境的颜色深度图像进行闭环检测，对空间细胞路径积分进行误差修正，最终生成精确的环境认知地图.该认知地图是一种拓扑度量地图，包含了环境特征点坐标、视觉线索以及特定位点的拓扑关系.本文通过仿真实验和机器人平台物理实验验证了方法的有效性，研究成果为仿海马认知机理的机器人导航方法研究奠定了基础.
海马结构空间细胞的放电活动被认为能够形成对环境内在地图的表达，即所谓的认知地图.先前的仿生环境认知地图构建方法（例如RatSLAM）以及传统的SLAM方法均缺乏足够的生理学依据，不能准确地体现出生物在导航中的生理学现象和认知功能实现过程.本文模仿海马结构空间细胞的认知机理提出了一种构建精确的环境认知地图的方法，其特点在于通过构建统一的空间细胞吸引子计算模型对自运动线索进行路径积分；网格细胞和位置细胞对环境的表达来源于条纹细胞的前向驱动作用；通过环境的颜色深度图像进行闭环检测，对空间细胞路径积分进行误差修正，最终生成精确的环境认知地图.该认知地图是一种拓扑度量地图，包含了环境特征点坐标、视觉线索以及特定位点的拓扑关系.本文通过仿真实验和机器人平台物理实验验证了方法的有效性，研究成果为仿海马认知机理的机器人导航方法研究奠定了基础.
2018, 44(1): 74-86.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160547
摘要:
本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法（Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function，FPSO-TF）.以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础，进一步结合变换函数与填充函数，使该算法减少了陷入局部最优的可能，又可以跳出局部极小值点至更小的点，快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试，并与几种不同类型的改进算法进行对比分析，验证了此算法的有效性与优越性.
本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法（Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function，FPSO-TF）.以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础，进一步结合变换函数与填充函数，使该算法减少了陷入局部最优的可能，又可以跳出局部极小值点至更小的点，快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试，并与几种不同类型的改进算法进行对比分析，验证了此算法的有效性与优越性.
2018, 44(1): 87-98.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c170002
摘要:
词语的语义计算是自然语言处理领域的重要问题之一，目前的研究主要集中在词语语义的相似度计算方面，对词语语义的相关度计算方法研究不够.为此，本文提出了一种基于语义词典和语料库相结合的词语语义相关度计算模型.首先，以HowNet和大规模语料库为基础，制定了相关的语义关系提取规则，抽取了大量的语义依存关系；然后，以语义关系三元组为存储形式，构建了语义关系图；最后，采用图论的相关理论，对语义关系图中的语义关系进行处理，设计了一个基于语义关系图的词语语义相关度计算模型.实验结果表明，本文提出的模型在词语语义相关度计算方面具有较好的效果，在WordSimilarity-353数据集上的斯皮尔曼等级相关系数达到了0.5358，显著地提升了中文词语语义相关度的计算效果.
词语的语义计算是自然语言处理领域的重要问题之一，目前的研究主要集中在词语语义的相似度计算方面，对词语语义的相关度计算方法研究不够.为此，本文提出了一种基于语义词典和语料库相结合的词语语义相关度计算模型.首先，以HowNet和大规模语料库为基础，制定了相关的语义关系提取规则，抽取了大量的语义依存关系；然后，以语义关系三元组为存储形式，构建了语义关系图；最后，采用图论的相关理论，对语义关系图中的语义关系进行处理，设计了一个基于语义关系图的词语语义相关度计算模型.实验结果表明，本文提出的模型在词语语义相关度计算方面具有较好的效果，在WordSimilarity-353数据集上的斯皮尔曼等级相关系数达到了0.5358，显著地提升了中文词语语义相关度的计算效果.
2018, 44(1): 99-105.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160041
摘要:
视觉词典方法（Bag of visual words，BoVW）是当前图像检索领域的主流方法，然而，传统的视觉词典方法存在计算量大、词典区分性不强以及抗干扰能力差等问题，难以适应大数据环境.针对这些问题，本文提出了一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法.首先，利用基于密度的聚类方法对SIFT特征进行聚类生成视觉词典，提高视觉词典的生成效率和质量；然后，通过卡方模型分析视觉单词与图像目标的相关性，去除不包含目标信息的视觉单词，增强视觉词典的分辨能力；最后，采用基于图结构的查询扩展方法对初始检索结果进行重排序.在Oxford5K和Paris6K图像集上的实验结果表明，新方法在一定程度上提高了视觉词典的质量和语义分辨能力，性能优于当前主流方法.
视觉词典方法（Bag of visual words，BoVW）是当前图像检索领域的主流方法，然而，传统的视觉词典方法存在计算量大、词典区分性不强以及抗干扰能力差等问题，难以适应大数据环境.针对这些问题，本文提出了一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法.首先，利用基于密度的聚类方法对SIFT特征进行聚类生成视觉词典，提高视觉词典的生成效率和质量；然后，通过卡方模型分析视觉单词与图像目标的相关性，去除不包含目标信息的视觉单词，增强视觉词典的分辨能力；最后，采用基于图结构的查询扩展方法对初始检索结果进行重排序.在Oxford5K和Paris6K图像集上的实验结果表明，新方法在一定程度上提高了视觉词典的质量和语义分辨能力，性能优于当前主流方法.
2018, 44(1): 106-115.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160381
摘要:
用多元优化算法（Multi-variant optimization algorithm，MOA）实现三维装箱问题的求解.算法通过随机放置和局部调整从而逐步逼近最优解.随机放置是将随机选择的几个箱子装入容器中；局部调整是根据目标函数值对随机放置容器的箱子序列作局部调整优化；通过递推的随机放置和局部调整优化，目标函数值逐步逼近最优值，从而获得一个较为理想的三维装箱方案.算法通过对BR1~BR10共1000组三维装箱问题测试实例的测试仿真，得到理想的装箱效果，说明用多元优化算法实现三维装箱问题的有效性和可行性.
用多元优化算法（Multi-variant optimization algorithm，MOA）实现三维装箱问题的求解.算法通过随机放置和局部调整从而逐步逼近最优解.随机放置是将随机选择的几个箱子装入容器中；局部调整是根据目标函数值对随机放置容器的箱子序列作局部调整优化；通过递推的随机放置和局部调整优化，目标函数值逐步逼近最优值，从而获得一个较为理想的三维装箱方案.算法通过对BR1~BR10共1000组三维装箱问题测试实例的测试仿真，得到理想的装箱效果，说明用多元优化算法实现三维装箱问题的有效性和可行性.
2018, 44(1): 116-128.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160414
摘要:
稀疏分解是高光谱图像（Hyperspectral image，HSI）解混中的常用方法，为了克服传统稀疏解混方法只重视挖掘空间相关性而忽视稀疏性精确刻画的缺点，本文提出一种新的基于协同稀疏和全变差（Total variation，TV）相结合的高光谱空谱联合线性解混方法，从而进一步提高解混的精度.该方法基于已知光谱库的高光谱稀疏线性回归模型，利用TV正则项对高光谱邻域像元间的相关性进行约束；同时，协同稀疏性被用来刻画丰度系数的行稀疏性，从而表明协同稀疏先验对空谱联合解混精度的提高至关重要；最后采用交替方向乘子法求解模型.模拟高光谱数据实验结果定量地验证本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果，同时真实高光谱数据实验结果定性地验证了本文方法的有效性.
稀疏分解是高光谱图像（Hyperspectral image，HSI）解混中的常用方法，为了克服传统稀疏解混方法只重视挖掘空间相关性而忽视稀疏性精确刻画的缺点，本文提出一种新的基于协同稀疏和全变差（Total variation，TV）相结合的高光谱空谱联合线性解混方法，从而进一步提高解混的精度.该方法基于已知光谱库的高光谱稀疏线性回归模型，利用TV正则项对高光谱邻域像元间的相关性进行约束；同时，协同稀疏性被用来刻画丰度系数的行稀疏性，从而表明协同稀疏先验对空谱联合解混精度的提高至关重要；最后采用交替方向乘子法求解模型.模拟高光谱数据实验结果定量地验证本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果，同时真实高光谱数据实验结果定性地验证了本文方法的有效性.
2018, 44(1): 129-139.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160240
摘要:
针对目前临床痉挛评定主观性大，信度与效度有待提高的问题，提出了一种新的基于牵张反射阈值的痉挛评定方法，利用关节角加速度变化判定牵张反射阈值，通过设计相应装置检验了牵张反射阈值在上肢痉挛评定中的信度与效度，并探讨了加速度变化在上肢痉挛评定中的信度与效度.4位检查者利用改良Ashworth量表（Modified Ashworth scale，MAS）及该痉挛检测装置对招募的22例伴随有上肢痉挛症状的受试者进行了痉挛评定.将评定过程中采集的牵张反射阈值以及加速度平均变化值（Acceleration mean variance，AMV）与MAS评分进行相关性分析，显示牵张反射阈值数据与MAS评分显著相关，相关性满足（r=-0.831~-0.953，P < 0.05），AMV与MAS评分相关性满足（r=0.665~0.900，P < 0.05）.它们重测信度分别满足（r=0.890~0.962，P < 0.05）和（r=0.632~0.928，P < 0.05）.实验结果表明该方法及装置可为痉挛评定提供一种实用的定量分析手段.
针对目前临床痉挛评定主观性大，信度与效度有待提高的问题，提出了一种新的基于牵张反射阈值的痉挛评定方法，利用关节角加速度变化判定牵张反射阈值，通过设计相应装置检验了牵张反射阈值在上肢痉挛评定中的信度与效度，并探讨了加速度变化在上肢痉挛评定中的信度与效度.4位检查者利用改良Ashworth量表（Modified Ashworth scale，MAS）及该痉挛检测装置对招募的22例伴随有上肢痉挛症状的受试者进行了痉挛评定.将评定过程中采集的牵张反射阈值以及加速度平均变化值（Acceleration mean variance，AMV）与MAS评分进行相关性分析，显示牵张反射阈值数据与MAS评分显著相关，相关性满足（r=-0.831~-0.953，P < 0.05），AMV与MAS评分相关性满足（r=0.665~0.900，P < 0.05）.它们重测信度分别满足（r=0.890~0.962，P < 0.05）和（r=0.632~0.928，P < 0.05）.实验结果表明该方法及装置可为痉挛评定提供一种实用的定量分析手段.
2018, 44(1): 140-159.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160585
摘要:
人脸民族特征选取与分析是人脸识别与人类学重要研究方向之一.本文建立了中国三个民族人脸数据库，通过流形结构来研究和分析人脸的民族特征.首先，在体质人类学定义的人脸几何特征指标进行流形分析，未形成按语义分布的子流形.因此本文将人脸特征扩至全部组合的长度、角度和比例特征进行分析，利用mRMR算法对2926个长度特征、21万余个角度特征、427万个比例特征中冗余特征进行筛选，加上人类学指标及混合筛选的数据集共形成5个数据集.利用LPP、Isomap、LE、PCA和LDA等流形方法分析5数据集，其中的4个数据集都形成了民族语义的子流形分布.为验证筛选特征指标的有效性，本文利用分类算法J48、SVM、RBF network、Naive Bayes、Bayes network在Weka平台对数据集以族群语义作为类别进行交叉验证实验，实验结果表明混合特征的人脸数据集族群分类平均准确率最高，且比例特征分类指标优于其他特征数据集.本文通过大量实验揭示了民族人脸数据可在子空间内形成按民族语义分布的子流形结构.中国三个民族人脸特征在低维空间存在不同民族语义的子流形，通过流形分析和特征筛选构建的人脸测量指标不仅可为人脸族群分析提供方法，同时也将丰富和补充体质人类学的相关研究工作.
人脸民族特征选取与分析是人脸识别与人类学重要研究方向之一.本文建立了中国三个民族人脸数据库，通过流形结构来研究和分析人脸的民族特征.首先，在体质人类学定义的人脸几何特征指标进行流形分析，未形成按语义分布的子流形.因此本文将人脸特征扩至全部组合的长度、角度和比例特征进行分析，利用mRMR算法对2926个长度特征、21万余个角度特征、427万个比例特征中冗余特征进行筛选，加上人类学指标及混合筛选的数据集共形成5个数据集.利用LPP、Isomap、LE、PCA和LDA等流形方法分析5数据集，其中的4个数据集都形成了民族语义的子流形分布.为验证筛选特征指标的有效性，本文利用分类算法J48、SVM、RBF network、Naive Bayes、Bayes network在Weka平台对数据集以族群语义作为类别进行交叉验证实验，实验结果表明混合特征的人脸数据集族群分类平均准确率最高，且比例特征分类指标优于其他特征数据集.本文通过大量实验揭示了民族人脸数据可在子空间内形成按民族语义分布的子流形结构.中国三个民族人脸特征在低维空间存在不同民族语义的子流形，通过流形分析和特征筛选构建的人脸测量指标不仅可为人脸族群分析提供方法，同时也将丰富和补充体质人类学的相关研究工作.
2018, 44(1): 160-175.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160478
摘要:
为了解决传统鲁棒水印技术不可感知性和鲁棒性间的矛盾，对空域零水印技术进行研究，分析了常规图像处理攻击对载体图像所有选择分块整体均值与分块均值间大小关系的影响，结果表明此关系具有较强的稳健性.基于此，提出了一种新的空域强鲁棒零水印方案.1）利用混沌系统对初值敏感的特性映射图像分块的位置和采用混沌加密与Arnold空间置乱技术对原始水印信号进行预处理；2）采用载体图像所有选择分块整体均值与分块均值间大小关系的稳健性能来构造特征信息；3）采用混沌加密和Arnold空间置乱技术对生成的零水印信号进行后处理.仿真实验结果表明，本文算法对常规的图像处理、尺寸缩放、旋转和多种组合攻击等都表现出较强的抗攻击能力.与相似的鲁棒零水印方案相比，本文算法的平均运行时间不仅减少了约90%，而且抗攻击平均性能提高了约15%，表明它具有较低的计算复杂度和更优越的鲁棒性能，适用于对载体图像质量要求较高的作品版权保护应用场合.
为了解决传统鲁棒水印技术不可感知性和鲁棒性间的矛盾，对空域零水印技术进行研究，分析了常规图像处理攻击对载体图像所有选择分块整体均值与分块均值间大小关系的影响，结果表明此关系具有较强的稳健性.基于此，提出了一种新的空域强鲁棒零水印方案.1）利用混沌系统对初值敏感的特性映射图像分块的位置和采用混沌加密与Arnold空间置乱技术对原始水印信号进行预处理；2）采用载体图像所有选择分块整体均值与分块均值间大小关系的稳健性能来构造特征信息；3）采用混沌加密和Arnold空间置乱技术对生成的零水印信号进行后处理.仿真实验结果表明，本文算法对常规的图像处理、尺寸缩放、旋转和多种组合攻击等都表现出较强的抗攻击能力.与相似的鲁棒零水印方案相比，本文算法的平均运行时间不仅减少了约90%，而且抗攻击平均性能提高了约15%，表明它具有较低的计算复杂度和更优越的鲁棒性能，适用于对载体图像质量要求较高的作品版权保护应用场合.
2018, 44(1): 176-182.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160835
摘要:
为避免人为因素对表情特征提取产生的影响，本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取，卷积神经网络可以省略人为提取特征的过程.经典的LeNet-5卷积神经网络在手写数字库上取得了很好的识别效果，但在表情识别中识别率不高.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络来进行面部表情识别，将网络结构中提取的低层次特征与高层次特征相结合构造分类器，该方法在JAFFE表情公开库和CK+数据库上取得了较好的结果.
为避免人为因素对表情特征提取产生的影响，本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取，卷积神经网络可以省略人为提取特征的过程.经典的LeNet-5卷积神经网络在手写数字库上取得了很好的识别效果，但在表情识别中识别率不高.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络来进行面部表情识别，将网络结构中提取的低层次特征与高层次特征相结合构造分类器，该方法在JAFFE表情公开库和CK+数据库上取得了较好的结果.
2018, 44(1): 183-192.
doi: 10.16383/j.aas.2018.c160592
摘要:
精确注释蛋白质功能是从分子水平理解生物体的关键.由于内在的困难和昂贵的开销，实验方法注释蛋白质功能已经很难满足日益增长的序列数据.为此，提出了许多基于蛋白质相互作用（Protein-protein interaction，PPI）网络的计算方法预测蛋白质功能.当今蛋白质功能预测的趋势是融合蛋白质相互作用网络和异构生物数据.本文提出一种基于多关系网络中关键功能模块挖掘的蛋白质功能预测算法.关键功能模块由一组紧密联系且共享生物功能的蛋白质组成，它们能与网络中的剩余部分较好地区分开来.算法通过从多关系网络的每一个简单网络中挖掘高内聚、低耦合的子图形成关键功能模块.关键功能模块中邻居蛋白质的功能用于注释待预测功能的蛋白质.每一个简单网络在蛋白质功能预测中的重要性各不相同.实验结果表明，提出的方法性能优于现有的蛋白质功能预测方法.
精确注释蛋白质功能是从分子水平理解生物体的关键.由于内在的困难和昂贵的开销，实验方法注释蛋白质功能已经很难满足日益增长的序列数据.为此，提出了许多基于蛋白质相互作用（Protein-protein interaction，PPI）网络的计算方法预测蛋白质功能.当今蛋白质功能预测的趋势是融合蛋白质相互作用网络和异构生物数据.本文提出一种基于多关系网络中关键功能模块挖掘的蛋白质功能预测算法.关键功能模块由一组紧密联系且共享生物功能的蛋白质组成，它们能与网络中的剩余部分较好地区分开来.算法通过从多关系网络的每一个简单网络中挖掘高内聚、低耦合的子图形成关键功能模块.关键功能模块中邻居蛋白质的功能用于注释待预测功能的蛋白质.每一个简单网络在蛋白质功能预测中的重要性各不相同.实验结果表明，提出的方法性能优于现有的蛋白质功能预测方法.
