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基于QR码与菲涅尔纯相位全息图的多图像加密方法

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光子学报 2025年第1期54卷 144-158页

作者：沈川潘俊俏王安临沈泽王晓蝶张成韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230061 安徽大学电子信息工程学院合肥230061

针对目前光学图像加密方法容易遭受到光学污染,造成解密图像质量下降的问题,结合具有纠错机制的快速响应码和菲涅尔纯相位全息图提出了一种基于计算全息的多图像加密方法。明文图像首先被编码成快速响应码,然后将其转化成菲涅尔纯相位... 详细信息

针对目前光学图像加密方法容易遭受到光学污染,造成解密图像质量下降的问题,结合具有纠错机制的快速响应码和菲涅尔纯相位全息图提出了一种基于计算全息的多图像加密方法。明文图像首先被编码成快速响应码,然后将其转化成菲涅尔纯相位全息图,并在混沌系统的安全性增强下,采用异或叠加作为实现多图像加密的策略。开展密钥敏感性分析实验,结果表明,即使密钥的参数发生微小变化也会导致解密失败;并且通过对密文进行密钥敏感性分析、抗裁剪攻击分析、抗椒盐噪声分析以及抗高斯噪声分析等一系列实验,验证了所提方法的鲁棒性。模拟实验和光学实验均验证了该方法的有效性和可行性。该方法实现多图像加密不依赖于光学维度的复用技巧,可以减少加密系统构建时的复杂性。全息图和快速响应码的结合,为抵御光学污染构建了冗余纠错机制,提高了目标图像抵御光学污染的有效性。

关键词：多图像加密菲涅尔纯相位全息图异或叠加 QR码混沌系统

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基于加权PageRank特征选择的软件缺陷预测集成分类方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：王炜清范洪旗严远亭张以文安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学计算机科学与技术学院

基于机器学习方法的软件缺陷预测（SDP）是软件工程中的一项关键技术。随着软件规模的扩大，利用不同的软件度量指标从源代码中提取的度量元迅速增加，软件缺陷数据维数呈现出高维趋势，对训练高效的SDP模型产生了巨大挑战。鉴于此，提... 详细信息

基于机器学习方法的软件缺陷预测（SDP）是软件工程中的一项关键技术。随着软件规模的扩大，利用不同的软件度量指标从源代码中提取的度量元迅速增加，软件缺陷数据维数呈现出高维趋势，对训练高效的SDP模型产生了巨大挑战。鉴于此，提出了一种基于加权PageRank的双评估特征选择方法（DEFS）。DEFS同时考虑特征之间的组合效应和全局关系，将所有特征建模为完整的加权图。然后利用加权PageRank算法计算特征的重要性以实现优质特征的选择。最后为了融合多种特征选择算法的优势，将DEFS嵌入到集成框架中实现基于加权PageRank的双评估特征选择集成方法（E-DEFS），进一步提高预测性能。在六个软件缺陷数据库的30个数据集上的实验结果表明，DEFS和E-DEFS相较于经典的特征选择方法取得了更优的性能表现。

关键词：软件缺陷预测特征选择集成学习完全加权图 PageRank算法机器学习

通信路径损耗下多智能体系统固定时间防碰防离编队控制

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自动化学报 2025年第3期51卷 643-657页

作者：杨海骄刘安何舒平安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 信息材料与智能感知安徽省实验室合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固... 详细信息

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固定时间收敛的控制性能要求等.为解决以上问题,首先结合通信理论中的通信损耗模型和数学图论知识,对通信路径损耗下的拓扑结构进行量化建模.其次,基于人工势场原理,设计一套新的预设时间防碰防离策略,以确保每个智能体在预设时间内离开碰撞与离群预警区,避免碰撞与离群现象.同时,提出一种新的具有自适应增益的分层滑模面结构,进一步改善系统的动态性能.在此基础上,结合自适应技术,构建一套自适应分层滑模固定时间防碰防离编队控制方案.所提方案不仅解决了系统本身以及通信路径损耗所引起的非线性动态耦合问题,而且保证了通信路径损耗情况下多智能体系统的编队任务在固定时间内完成,同时没有碰撞和离群现象.最后,给出严格的理论分析以及对比仿真结果,证明了所提控制方法的有效性和优越性.

关键词：多智能体系统通信路径损耗预设时间防碰防离分层滑模控制固定时间编队控制

时–空特征驱动的多轮次重构图卷积网络故障诊断方法

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控制理论与应用 2025年第1期42卷 149-157页

作者：王庆昕张先杰张海峰钟凯陈宏田韩敏安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室物质科学与信息技术研究院安徽合肥230601 安徽大学数学科学学院安徽合肥230601 阿尔伯塔大学化学与材料工程系加拿大埃德蒙顿AB T6G 2V4 大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室辽宁大连116024

近年来,图神经网络被广泛应用于处理具有非欧结构的工业过程数据.然而由于设备运行的过程数据常常受到噪声和冗余信息的干扰,如果直接使用原始信号会导致构建的图模型不够精细和准确,从而影响后续的模型诊断性能.针对这一问题,本文提出... 详细信息

近年来,图神经网络被广泛应用于处理具有非欧结构的工业过程数据.然而由于设备运行的过程数据常常受到噪声和冗余信息的干扰,如果直接使用原始信号会导致构建的图模型不够精细和准确,从而影响后续的模型诊断性能.针对这一问题,本文提出了一种时–空特征驱动的多轮次重构图卷积网络(STMR-GCN)故障诊断方法.该方法首先利用多尺度卷积神经网络与GCN对故障信号进行特征提取.然后根据样本之间的余弦相似性对图结构进行多次重构,重构后的图模型能够更精确地反映样本之间的连边关系,并将得到的图模型输入到GCN进行故障种类的识别.最后,在东南大学(SEU)仿真数据集和真实的磨煤机数据集上进行实验,实验结果表明所提方法与其他对比方法相比诊断精度均有提高,从而证明STMR-GCN模型在故障诊断方面的有效性和实用性.

关键词：故障诊断时空特征多轮次图重构图卷积网络

基于T-球形模糊熵和交叉熵的偏好提取方法及其应用

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海南师范大学学报(自然科学版) 2025年第01期 54-63页

作者：杨雨欣毛军军黄慧鑫庞星宇安徽大学大数据与统计学院安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

由于决策环境的日益复杂，专家和属性的偏好信息在决策过程中至关重要。因此为了更加客观地识别信息，提出了一种基于T-球形模糊熵和交叉熵的偏好提取方法并将其用于多属性群决策问题中。首先针对模糊熵不满足现实意义以及交叉熵不满足... 详细信息

由于决策环境的日益复杂，专家和属性的偏好信息在决策过程中至关重要。因此为了更加客观地识别信息，提出了一种基于T-球形模糊熵和交叉熵的偏好提取方法并将其用于多属性群决策问题中。首先针对模糊熵不满足现实意义以及交叉熵不满足非负性的问题，提出了新的T-球形模糊熵和交叉熵，用以客观准确地确定专家和属性的偏好信息，并证明了其相关性质；其次，针对以往有些研究中定义的距离函数不满足三角不等式的缺点，提出了基于新T-球形模糊交叉熵的距离函数，并将其与新提出的T-球形模糊熵和交叉熵用于TOPSIS方法对方案进行排序；最后通过一个计算机辅助工程（CAE）仿真软件的选择实例说明了所提方法的可行性和有效性，为解决T-球形模糊环境下的多属性群决策问题提供了一种新的思路。

关键词： T-球形模糊熵 T-球形模糊交叉熵改进的距离函数偏好提取多属性群决策

分形维数—CONVLSTM模型在合肥市流感发病人数预测中的应用

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公共卫生与预防医学 2025年第1期36卷 8-12页

作者：张胜毛军军程玮玲安徽大学大数据与统计学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

目的根据合肥市流行性感冒(流感)与气象因素以及PM_(2.5)变量之间的数据进行多变量建模预测,以期为多变量建模预测研究方法提供新思路。方法将PM_(2.5)数据转化为分形维数数据后与气象数据作为特征引入到ConvLSTM模型中,与传统的ARIMAX... 详细信息

目的根据合肥市流行性感冒(流感)与气象因素以及PM_(2.5)变量之间的数据进行多变量建模预测,以期为多变量建模预测研究方法提供新思路。方法将PM_(2.5)数据转化为分形维数数据后与气象数据作为特征引入到ConvLSTM模型中,与传统的ARIMAX模型以及多变量LSTM模型进行比较分析。结果ARIMAX模型测试集MAE=95.75,RMSE=176.72,IA=0.40;多变量LSTM测试集MAE=22.18,RMSE=43.06,IA=0.97;分形参数-ConvLSTM模型测试集MAE=17.37,RMSE=32.25,IA=0.99。结论分形维数捕捉了PM_(2.5)浓度的复杂性和自相似性,为模型提供了更丰富的特征信息,分形维数-ConvLSTM模型在预测准确性上优于传统的ARIMAX模型和多变量LSTM模型,可以用于流感发病人数的预测。

关键词：流感分形维数 ConvLSTM PM_(2.5) LSTM

基于数据驱动的相衬OCT量程扩展方法及实验验证

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光学学报 2025年第2期45卷 180-190页

作者：曹鑫董博白玉磊广东工业大学自动化学院智能检测与制造物联教育部重点实验室(广东工业大学)

在相衬光学相干层析成像系统中，根据奈奎斯特采样条件，减少干涉信号的采样点数会导致差分包裹相位因欠采样而出现混叠现象，从而影响系统测量量程。为此，提出了一种基于数据驱动的方法。该方法通过大量数据训练卷积神经网络，以学习... 详细信息

在相衬光学相干层析成像系统中，根据奈奎斯特采样条件，减少干涉信号的采样点数会导致差分包裹相位因欠采样而出现混叠现象，从而影响系统测量量程。为此，提出了一种基于数据驱动的方法。该方法通过大量数据训练卷积神经网络，以学习欠采样干涉信号的实部与虚部到过采样干涉信号的实部与虚部的重构，在预测阶段结合相衬技术和矢量法，可以计算得到过采样情况下样本对应的相位及应变。力学加载实验和热加载实验表明：该方法在33%采样点的情况下，能有效地恢复出过采样相位并计算出对应的应变，从而最多可以将应变量程提高3.0倍，且重构的相位和应变的均方误差分别维持在2和0.0003左右。所提方法对研究样品深层区域的力学特性和实现样本内部深部区域的层析快速成像具有重要的参考价值。

关键词：成像系统光学相干层析成像相衬技术量程扩展数据驱动

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面向6G的RM码编译码方案

移动通信 2025年第2期49卷 51-57页

作者：陈芳陈景灿秦海生魏岳军李莉萍安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

纠错编码是提升信道可靠性的重要途径。里德-穆勒(Reed-Muller)码作为最古老和最流行的码之一,其独特的码字结构使得编码和译码都具有较低的复杂度,并且可为其他码型的研究提供参考。2017年,RM码被证明可以在二进制擦除信道上实现信道容... 详细信息

纠错编码是提升信道可靠性的重要途径。里德-穆勒(Reed-Muller)码作为最古老和最流行的码之一,其独特的码字结构使得编码和译码都具有较低的复杂度,并且可为其他码型的研究提供参考。2017年,RM码被证明可以在二进制擦除信道上实现信道容量,使得RM码的理论与应用再次引起关注。对RM码的编码结构和现有的译码算法进行论述与总结,并对当前译码算法的改进和发展进行综合论述。最后,对RM码作为6G的候选编码方案,未来需要开展的研究方向进行展望。

关键词： RM码 RM码编码递归列表译码递归投影聚合译码删余

基于周期离散傅里叶变换算法的光腔衰荡光谱气体检测技术

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激光与光电子学进展 2025年

作者：罗鑫郭紫龙朱昊苏刘旻垒张欣然蒋童童孙静静涂郭结周胜信息材料与智能感知安徽省实验室光电信息获取与控制教育部重点实验室安徽大学物理与光电工程学院安徽大学纽约石溪学院安徽大学材料科学与工程学院

针对衰荡时间提取中传统的离散傅里叶变换法（DFT）提取精度不足以及列文伯格-马夸尔特算法（L-M）拟合速率过慢的问题，提出一种周期离散傅里叶变换（PDFT）算法。该方法通过对周期性衰荡信号进行傅里叶变换，从频域中提取出衰荡信号... 详细信息

针对衰荡时间提取中传统的离散傅里叶变换法（DFT）提取精度不足以及列文伯格-马夸尔特算法（L-M）拟合速率过慢的问题，提出一种周期离散傅里叶变换（PDFT）算法。该方法通过对周期性衰荡信号进行傅里叶变换，从频域中提取出衰荡信号的共同特征频率，利用该特征频率直接高精的提取衰荡时间常数。通过分析提取精度、拟合速率与周期数目间的关系，选定最佳的周期数目为20。从准确性，精度与拟合速率方面对PDFT算法进行了仿真分析，并搭建出一套基于腔衰荡光谱（CRDS）的氨气检测系统，对仿真结果进行实验验证。实验结果表明，与传统的L-M算法相比，PDFT算法的精度提高了1.79倍，同时拟合速率提高了6.76倍。Allan方差分析显示，在最佳积分时间下，系统的检测限低于1 ppb，说明该算法在腔衰荡光谱系统的实时气体传感中具有很好的应用潜力。

关键词：腔衰荡光谱离散傅里叶变换衰荡时间提取气体传感