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关键词： 双层卫星网络   物理层安全   鲁棒波束成形   窃听概率  

摘要： 针对地球同步轨道（Geostationary earth orbit, GEO）卫星和低地球轨道（Low earth orbit,LEO）卫星星群组成的双层卫星网络中的物理层安全传输场景，在仅已知窃听者非完美信道状态信息（Channel state information, CSI）的条件下，提出了一种基于拉格朗日乘子法的鲁棒安全波束成形（Beamforming, BF）算法。在考虑LEO卫星星群作为中继采用放大转发协议辅助GEO卫星服务地面合法用户，而地面存在窃听者试图窃取卫星信号的情况下，首先建立以地面合法用户信噪比最大化为目标函数，以窃听者的窃听概率（Intercept probability, IP）和卫星最大发射功率符合既定限制作为约束条件的联合优化问题。其次，利用矩阵变换和指数分布的累积密度函数，将复杂非凸的窃听概率约束转换为可解的凸约束。最后，进一步采用拉格朗日乘子法，得到GEO卫星的发射功率以及LEO卫星星群的分布式BF权矢量闭式解。仿真结果表明，本文所提算法能在不同的信道误差情况下均保证双层卫星网络的安全通信，验证了算法的安全传输有效性和对信道误差的鲁棒性。

关键词： 代理辅助进化算法   昂贵高维多目标优化   分类预选   分类代理模型   模型管理   进化算法  

摘要： 深入探究实际工程问题后,发现求解昂贵高维多目标优化问题的需求正在逐渐增多.一般回归模型求解这类问题时,模型累积误差和运算量会急剧增加.为更好地提高代理辅助进化算法的搜索效率,并平衡高维多目标问题中种群的收敛性与多样性,提出一种基于模糊分类预选策略的代理辅助进化算法(fuzzy classification preselection based surrogate-assisted multi-objective evolutionary algorithm, FCPSEA).首先,初始化种群并进行昂贵评估,凭借非支配关系与拥挤度构造两档训练样本集;然后,利用训练样本和双档案算子来较为准确地引导分类器分类;最后,提出一种基于模糊分类预选的模型管理策略,根据预测的双档案类标签与隶属度来设置模型管理策略.为验证所提算法的性能,在包含各种特征的两组测试问题上与近几年的经典算法进行对比实验.实验结果表明,所提出的算法在求解昂贵高维多目标优化问题上具有较强的竞争力.

关键词： 点云补全   体素方法   多模态方法   Transformer模型   扩散模型  

摘要： 点云因其丰富的信息表达能力已成为三维视觉的主要表现形式，然而实际采集到的点云数据往往因各种因素导致稀疏或残缺，严重影响点云后续处理。点云补全算法旨在从残缺点云数据中重建完整点云模型，是3D重建、目标检测和形状分类等领域的重要研究基础。目前，基于深度学习的点云补全算法逐渐成为三维点云领域的研究热点，但补全任务中模型结构、精度和效率等挑战正阻碍点云补全算法的发展。本文对深度学习背景下的点云补全算法进行系统综述，首先根据网络输入模态将点云补全算法分为两大类，即基于单模态的方法以及基于多模态的方法。接着根据三维数据表征方式将基于单模态的方法分为三大类，即基于体素的方法、基于视图的方法以及基于点的方法，并对经典方法和最新方法进行系统的分析和总结，同时结合热点模型，如生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）、Transformer模型等进一步分类对比，评述各类模型下点云补全算法的方法特点与网络性能。再对基于多模态的方法进行实际应用分析，结合扩散模型等方法进行算法性能对比。然后总结点云补全任务中常用的数据集及评价标准，分别以多种评价标准对比分析现有基于深度学习的点云补全算法在真实数据集与多种合成数据集上的性能表现。最后根据各分类的优缺点提出点云补全算法在深度学习领域的未来发展和研究趋势，为三维视觉领域的补全算法研究者提供重要参考价值。

关键词： 城市空中交通   电动垂直起降飞行器   路径规划   改进人工电场算法  

摘要： 针对城市场景下载人电动垂直起降飞行器(electric vertical takeoff and landing, eVTOL)路径规划问题进行了研究。首先，使用危险度栅格法进行三维城市空间建模，对选定型号的eVTOL飞行器，以航程、运行风险和高度变化为目标函数，结合飞行器自身特性及环境限制，构建了多约束条件的载人eVTOL路径规划模型。然后，设计了一种改进人工电场算法(improved artificial electric field algorithm, IAEFA),在传统人工电场算法(artificial electric field algorithm, AEFA)的基础上增加了自适应库伦参数，并在库伦常数的计算中引入递减系数，以此进行仿真求解。实验结果显示，所构建的模型可以达到预期效果。使用改进算法进行路径规划的求解效果更优，相较传统粒子群算法和人工电场法，航程更短，高度变化更小且运行更为安全。最后，根据对照实验确定递减系数的取值，当递减系数取值为1.5时，改进算法的求解效果最优。

关键词： 算法权力   基本属性   运行特征  

摘要： 随着第四次工业革命的到来，以人工智能为代表的工业形态逐步取代传统发展范式，呈现出以高度电子信息化为技术特征的新型产业模式。该模式以算法为工具，表现出对抽象数据信息处理的超强能力，势必会推动现代社会治理能力的提升与形态的转换。作为技术体系而言，算法的巨大功能与应用前景不可估量，与此同时其技术模式自身所蕴含的权力属性的界定与运行特征等前瞻性问题成为相关研究的重点。以此为切入点，从算法的数字化、抽象化和模型化特征入手，积极探索算法权力运行的符号性、控制性和组织性机理，进而明晰算法政治权力的本质属性，对延拓算法权力基本原理及其运行机制问题研究具有一定的理论意义与现实价值。

关键词： 半监督学习   特征融合   场景三维重建   相机自定标   投影矩阵   特征点匹配  

摘要： 提出基于半监督特征融合算法的配电网施工场景非定标三维重建方法，重构配电网施工三维场景，辅助配电网施工相关工作顺利开展。通过消失点相机自定标方法构建线性方程组，获取相机内外参数，建立相机成像模型，获取配电网施工场景图像。采用半监督稀疏流形嵌入方法，通过获取施工场景图像的特征投影矩阵，提取施工场景图像低维特征。该特征经加权融合后，采用灰度协方差最大值确定像元阵列特征点的方法，匹配融合后的图像特征点，结合定标相机内外参数计算所有匹配特征点的重建三维坐标，实现配电网施工场景非定标三维重建。实验结果表明，所提方法可以精准地定标相机，清晰、逼真地呈现配电网施工三维场景。

关键词： AES算法   水质工程   教学设计   数字化资源   资源数据库   加密方法  

摘要： 当前水质工程学教学数字化资源敏感数据库加密层次以单元加密为主，加密等级不高，导致加密延迟增加，为此提出基于AES算法的水质工程学教学数字化资源敏感数据库加密方法的设计与验证分析。通过选择适当的加密粒度，建立多阶加密层次。并采用动态化隐藏加密方式来强化加密效果。测试结果表明：该方法在2个阶段的干扰测试之后，最终得出的加密延迟被控制在0.5s以下，说明在AES算法的辅助下，设计的教学数字化资源敏感数据库加密方法更为高效，针对性加密效果明显提升，创新意义和价值变大。

摘要： 算法作为一种技术，本身是中性的，其在互联网生活中发挥怎样的作用，取决于控制算法的平台和人。时至今日，公众之所以担心被算法算计，既与平台算法应用过程中带来的系列问题有关，也与公众对平台算法不了解、无法参与监督有关。因此，推进算法公开、透明化，是完善算法治理的重要一步。

关键词： 急性呼吸窘迫综合征   集成学习   疾病严重程度   疾病严重程度辨识   机器学习  

摘要： 目的：为实现对急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome,ARDS）患者疾病严重程度的连续监测，提出一种基于集成学习的ARDS患者疾病严重程度辨识算法。方法：首先，利用开源数据库MIMIC-Ⅳ（Medical Information Mart for Intensive CareⅣ）提取患者的多种无创生理参数并进行初步预处理，采用多元特征选择算法对患者的多种无创生理参数进行特征排序并通过加权计算得出特征重要性评分；其次，根据特征重要性评分结果，采用子集搜索算法寻找在神经网络、逻辑回归、AdaBoost和XGBoost 4种机器学习算法下能够产生最佳性能的特征子集；最后，结合最优特征子集，使用广义线性回归模型设计软投票集成方法将单一机器学习算法结果进行集成，设计多元集成学习算法。基于MIMIC-Ⅳ数据库验证多元集成学习算法对ARDS患者疾病严重程度的辨识能力，并与传统算法进行比较。结果：多元集成算法的敏感度、特异度、准确率、AUC分别为87.15%、89.23%、88.34%、0.923 4，均优于传统算法。结论：基于集成学习的ARDS患者疾病严重程度辨识算法能够实现对ARDS疾病严重程度的连续、实时监测，可为ARDS患者早期辨识预警提供有力支持。

关键词： 模糊数学理论   双通道数据   关联融合算法   标准化处理   缺失数据填充  

摘要： 针对在利用单一数据源的数据完成任务时，数据会存在较大误差，甚至可能出现数据缺失，从而影响任务进度的问题，提出基于模糊数学理论的双通道数据关联融合算法研究。度量双通道数据的相关性，并根据缺失数据预测流程，预测出双通道数据中的缺失数据，填充双通道数据集中缺失数据，获取完整的双通道数据。对双通道数据实施标准化处理，利用主元分析法计算双通道数据与主成分之间相似度，获取数据集中数据综合支持程度，取得有效数据。利用模糊数学理论，对有效数据实施模糊化处理，并计算数据模糊化结果与真实数据之间的贴近度，确定数据融合权重，以此实现双通道数据关联融合。实验结果表明，利用所提算法进行双通道数据关联融合，在数据总数量达到1 500时，综合评价指标值超过9,说明所提算法能提高双通道数据关联融合精度，具有较好的双通道数据关联融合效果。