网络空间安全

• 基于交叉节点的跨分片电子病历共享方案

  朱怡帆;马利民;张伟;

  针对医疗数据共享场景下区块链系统跨分片通信复杂度高的问题，设计了一种基于交叉节点的跨分片数据共享架构，采用了将BLS(Boneh-Lynn-Shacham)门限签名嵌入到HotStuff共识算法的跨分片共识方案，降低由信标链或全局共识带来的跨分片通信开销，使用审计仲裁机制保证交叉节点在跨分片电子病历（electronic medical record, EMR）数据共享时的安全性。实验结果表明，相比于全局共识的跨分片数据共享方案，所提方案在50个节点的联盟链分片情况下吞吐量提升16.9%，在高负载的交易场景中跨分片交易时延降低35.7%，能够在满足安全性的同时提升跨分片数据共享效率。

  2025年05期 v.40;No.167 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 1624K]
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• 基于PSO-AdamW的遥感图像对抗补丁生成

  尹宋佳;任亚唯;杜荐之;

  为提升遥感图像目标检测模型在对抗攻击下的鲁棒性与效率，提出了一种结合粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）与AdamW优化器的对抗补丁生成方法PSO-AdamW。该方法采用“PSO全局搜索+AdamW局部精细优化”的两阶段优化框架，并在PSO阶段引入余弦退火算法动态调整惯性权重，以兼顾全局探索与收敛速度。PSO用于快速寻找高质量补丁初始解，AdamW利用梯度更新和L_2正则化进行精细化调整，同时联合目标损失、不可打印性分数损失和全变差损失进行优化，从而在攻击性与隐蔽性之间实现平衡。实验结果表明，PSO-AdamW在公开遥感数据集DOTAv1.5及自建沙盘数据集上均显著优于现有方法，在攻击性能和跨场景迁移能力方面表现出优势。进一步地，物理域实验验证了该方法在真实场景中对检测算法的稳定干扰效果，展现出良好的物理可实现性与应用潜力。

  2025年05期 v.40;No.167 8-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 2009K]
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计算机科学与技术

• 基于联邦学习的时空信息融合车辆轨迹预测

  赵放;蔡英;

  传统车辆轨迹预测方法依赖集中式训练，难以满足车联网环境下数据隐私保护和分布式协同的需求。现有基于联邦学习的轨迹预测方法在时空特征建模上存在不足，往往忽略车辆间的空间交互关系，对时空特征的挖掘不充分，且缺乏高效的模型聚合策略。对此，结合多模态时空图注意力网络（multimodal spatio-temporal graph attention network, MSTGAT）和双重权重联邦聚合（dual-weight federated aggregation, DWFA）算法，提出了一种基于联邦学习的时空信息融合轨迹预测方法 DWFA-MSTGAT。MSTGAT结合多尺度时间卷积和改进的Transformer编码器，以捕捉车辆轨迹不同尺度的时序依赖关系，利用时空图网络建模车辆间的动态交互，实现对时空特征的有效表征；DWFA综合考虑客户端模型性能和数据量，优化全局模型更新，提升模型在异构数据环境下的泛化能力。实验结果表明，DWFA-MSTGAT在保护数据隐私的同时，提高了轨迹预测的准确性，优于现有集中式和联邦学习方法。

  2025年05期 v.40;No.167 17-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 1429K]
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• 大语言模型对高考英语语法知识点的解题适配性研究

  沈为;张仰森;

  为了探索大语言模型对高考英语语法知识点的解题适配性，基于高考语法题设计了答案匹配、解释与语法纠错3项递进任务，对不同参数规模的大语言模型进行测评。结果显示：小模型如Qwen-7B在基础语法任务上表现尚可，但在处理复杂语法结构时存在明显不足；大模型如GPT-4表现优异，零样本学习的纠错准确率达90.68%；小模型微调后性能仍不及大模型，这表明参数规模对模型性能影响显著。人工评估结果表明，解释质量与答案的正确性高度相关，大模型更接近人类但有“答案驱动型”偏向，缺乏层级推理。

  2025年05期 v.40;No.167 27-34页 [查看摘要][在线阅读][下载 1859K]
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控制科学与工程

• 基于事件触发的多智能体系统有限时间容错控制

  左超超;李娅龄;梁刚;徐坤财;

  针对具有时变参数和扰动的非线性多智能体系统的自适应容错控制问题，提出了一种基于事件触发机制的自适应命令滤波有限时间容错控制器。通过事件触发控制策略替代量化器，结合命令滤波器，实现有限时间控制下的执行器故障容错，节约网络通信资源。在命令滤波有限时间控制器的研究基础上，将传统的执行器故障与事件触发控制器相结合，设计了自适应命令滤波有限时间容错控制器，有效减轻了控制器到执行器的通信负担，并降低了因执行器过度磨损导致的故障发生率。利用李雅普诺夫稳定性定理证明了闭环多智能体系统的稳定性。最终，通过数值模拟验证了所提控制策略的有效性。

  2025年05期 v.40;No.167 35-44页 [查看摘要][在线阅读][下载 1783K]
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• 基于BAS-BP的永磁同步电机损耗预测方法

  刘畅;王立勇;吴健鹏;张喜明;

  针对传统永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor, PMSM）损耗预测方法精度低、易陷入局部最优等问题，提出一种基于天牛须搜索（beetle antennae search, BAS）算法优化的反向传播（back propagation, BP）神经网络损耗预测模型。首先，基于有限元方法构建PMSM的电磁场损耗计算仿真模型，并利用最佳空间填充试验设计方法，选取了400组控制参数组合（定子电流、转速、电压和内功率因数角）进行仿真求解，获得用于神经网络训练的数据集。其次，在此基础上，引用BAS算法对BP网络的初始权重和偏置进行全局优化，提升网络对复杂非线性关系的拟合能力，加快训练收敛速度，增强模型预测稳定性。最后，构建多输出预测模型BASBP，该模型可同时预测定子铁损、转子铁损、绕组铜损及永磁体涡流损耗。实验结果表明，BAS-BP模型对各类损耗均具备良好的预测能力，在平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）、平均绝对误差（mean absolute error, MAE）与均方根误差（root mean square error, RMSE）等误差指标上明显优于传统BP网络，体现出更高的预测精度。

  2025年05期 v.40;No.167 45-53页 [查看摘要][在线阅读][下载 2513K]
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机械工程

• 扭转和剪切作用下泡沫金属的机械强度计算

  刘培生;程瑜扬;

  除拉伸/压缩和弯曲等基本载荷形式外，泡沫金属在工程应用中还可能遇到扭转和剪切等形式的载荷作用。基于八面体模型理论对多孔材料在扭转和剪切载荷形式下力学行为的初步研究，对泡沫金属扭转强度和剪切强度的表征进行进一步探讨。对多孔材料可承受的最大名义扭矩表征改进为对泡沫金属扭转强度的表征，对多孔材料可承受的最大名义切应力表征改进为对泡沫金属剪切强度的表征。进一步探讨模型理论对泡沫金属扭转强度和剪切强度计算的实践应用。研究结果表明，该八面体模型理论可较好地适用于泡沫金属扭转强度和剪切强度的计算。

  2025年05期 v.40;No.167 54-60页 [查看摘要][在线阅读][下载 1507K]
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• 基于CEEMDAN-小波混合特征与时空注意力CNN的轴承复合故障诊断

  董林峰;马洁;

  针对轴承复合故障诊断中存在噪声干扰严重、信噪比低、复合故障特征耦合性强等问题，提出一种融合自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN）、小波能量特征以及时空注意力卷积神经网络（spatiotemporal attention convolutional neural network, STACNN）的轴承故障诊断方法。将CEEMDAN对振动信号的自适应分解优势与小波能量特征提取相结合，更全面、精准地提取轴承故障相关特征；通过构建包含空间卷积模块、时空注意力门控机制以及时间注意力门控循环单元（gated recurrent unit, GRU）的神经网络模型，有效提升了模型对时空特征的学习和表达能力；利用智能数据增强技术扩充训练数据的多样性，同时借助自适应参数优化策略，寻找最优的模型参数组合，提高模型诊断性能。实验结果表明：该方法在强噪声干扰下诊断准确率达98.92%；与传统特征提取、神经网络和注意力机制等方法相比，准确率明显提升，证明了该方法在轴承故障诊断中的有效性和优越性。

  2025年05期 v.40;No.167 61-67页 [查看摘要][在线阅读][下载 1403K]
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视觉检测

• 基于频率-空间卷积的轻量级人脸检测模型

  范佳炫;韩晶;滕尚志;吕学强;

  针对人脸检测中小尺度人脸和遮挡人脸难以准确识别、且实时性受限的问题，提出了一种轻量级人脸检测骨干网络FSNet。引入频率-空间卷积（frequency-spatial convolution,FSConv），通过融合全局频率建模与局部空间建模，高效捕获多频段信息并动态聚合特征，从而增强对小尺度人脸和复杂遮挡场景的表征能力。同时，设计了混合深度可分离双分支下采样模块（hybrid depthwise-separable dual-branch downsampling block, HDWBlock），结合最大池化与深度可分离卷积的互补优势，在下采样过程中兼顾高阶语义与局部判别特征，有效提升多尺度特征提取能力。实验结果表明，FSNet在RetinaFace框架下在公开的WIDER FACE Hard子集上检测精度达到91.22%，在小尺度人脸与遮挡场景下与主流模型精度相当，同时参数量与计算开销显著降低，在保证检测精度的前提下实现了更高的推理效率，展现出良好的轻量化特性与实际应用潜力。

  2025年05期 v.40;No.167 68-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 2020K]
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• 基于改进U-Net的微孔板液位图像识别

  左浩瑜;张晓青;郭阳宽;

  为解决微孔板液位识别中材质透光差异和液面反光导致识别精度不足的问题，提出了一种改进U-Net模型（FDEGA-Unet）。该模型采用VGG16网络作为编码器；解码器使用频率自适应空洞卷积增强上下文信息捕获能力；跳跃连接处加入边缘引导注意力模块强化液位边界特征提取，以提升边界分割精度。在自建微孔板液位数据集上的实验结果表明，FDEGA-Unet的分割性能显著优于现有语义分割模型，关键指标，包括平均交并比、平均像素准确率和准确率，分别达到97.46%、98.87%和99.56%，且在不同光照环境下表现出更强的鲁棒性。该模型有效克服了材质干扰和光照变化的影响，实现了高精度、高效率的微孔板液位识别，为药物筛选、核酸检测等医学检测的自动化分析提供了技术支持。

  2025年05期 v.40;No.167 77-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 1850K]
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• 基于改进YOLOv9的新疆棉田虫害识别模型

  梁爽;刘宗放;郭祥云;

  虫害对棉花的产量和质量影响严重，虫害识别是虫害防治的重要指施。针对许多虫害外观相似，现有算法难以区分细微差异，导致分类精度较低的问题，提出了一种基于改进YOLOv9的高效棉田虫害识别模型YOLO-ILE。引入Involution神经网络算子，提升模型对小目标的识别能力；采用大型可分离核注意力（large separable kernel attention, LSKA）模块，提升识别精度并减少计算复杂度；加入指数移动平均（exponential moving average, EMA）注意力机制，提升模型对关键特征的捕获能力。研究结果表明：在构建的新疆棉田虫害数据集上，YOLO-ILE模型的mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95指标分别达到了93.2%、75.4%，相较于YOLOv9模型，分别提升了2.6、2.3百分点；与其他YOLO系列模型相比，在棉田虫害识别上的mAP@0.5指标达到了最优。研究成果有助于推动棉田虫害防控的数字化与智能化。

  2025年05期 v.40;No.167 85-92页 [查看摘要][在线阅读][下载 1710K]
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智能管理与决策

• 基于误差倒数法的GM-BPNN-RRM变权组合模型的碳排放量预测

  王娟;李学鹏;

  精准有效地预测碳排放量有助于推动低碳经济的发展。基于2000—2023年时间序列数据，选取国内生产总值（gross domestic product, GDP）、能源消耗、城镇化水平和人口数量等核心驱动因素作为预测指标，分别构建灰色模型（grey model, GM）GM(1,5)、反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型和岭回归模型（ridge regression model, RRM）进行实证分析。实证分析结果表明，3种单一模型的平均相对误差（mean relative error, MRE）分别为5.06%、0.44%和1.02%。为进一步提升预测精度，采用误差倒数法确定最优权重系数，构建了GM-BPNN-RRM变权组合预测模型。结果显示，组合模型的平均相对误差降至0.40%，其预测性能优于各单一模型。

  2025年05期 v.40;No.167 93-98页 [查看摘要][在线阅读][下载 1116K]
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• 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》征稿启事

  <正>《北京信息科技大学学报(自然科学版)》是北京信息科技大学主办的学术期刊,双月出版,国内外公开发行,为中国期刊全文数据库、中国核心期刊(遴选)数据库、国家科技学术期刊开放平台、维普网、超星数字图书馆、Ulrichsweb美国乌利希期刊指南(网络版)、JST日本科学技术振兴机构数据库等多家数据库来源期刊,为《中国学术期刊影响因子年报》统计源期刊,被评为中国高校优秀科技期刊、Caj-cd规范获奖期刊。本刊长期面向校内外专家、学者、研究生征稿,期待您的支持。

  2025年05期 v.40;No.167 99页 [查看摘要][在线阅读][下载 1179K]
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