Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online), monthly

2019 Vol.20 No.7 P.885-1020

<<< CONTENTS >>>

Review Articles

Review Article: Advances in deep ultraviolet laser based high-resolution photoemission spectroscopy

Zu-yan Xu, Shen-jin Zhang, Xing-jiang Zhou, Feng-feng Zhang, Feng Yang, Zhi-min Wang, Nan Zong, Guo-dong Liu, Lin Zhao, Li Yu, Chuang-tian Chen, Xiao-yang Wang, Qin-jun Peng

DOI: 10.1631/FITEE.1800744 Downloaded: 2704 Clicked: 5175 Cited: 0 Commented: 0(p.885-913) <Full Text> <PPT> 1654

Chinese summary <23> 高分(fēn)辨深紫外(wài)激光光電子能譜儀進展

摘要：本文簡要回顧了筆者所在團隊研制的深紫外(wài)全固态激光光電子能譜儀近期研究成果。采用非線性晶體(tǐ)KBe₂BO₃F₂（KBBF）倍頻(pín)産生(shēng)深紫外(wài)全固态激光，與傳統非相幹光源如氣體(tǐ)放(fàng)電燈和同步輻射形成互補，大(dà)大(dà)提高光電子能譜儀的能量、動量和自旋分(fēn)辨率。由于具有光子能量高、線寬窄、光子通量密度高等優點，深紫外(wài)全固态激光光電子能譜儀開(kāi)發出許多新功能，在高溫超導體(tǐ)、拓撲絕緣體(tǐ)、費(fèi)米半金屬等領域觀測到許多新現象，獲得大(dà)量新的科學信息。深紫外(wài)全固态激光源爲光電子能譜技術注入了新活力，爲科技前沿領域提供了新的研究平台。

關鍵詞組：深紫外(wài)全固态激光器；二倍頻(pín)；KBe₂BO₃F₂非線性晶體(tǐ)；光電子能譜儀

Review Article: FinBrain: when finance meets AI 2.0

Xiao-lin Zheng, Meng-ying Zhu, Qi-bing Li, Chao-chao Chen, Yan-chao Tan

DOI: 10.1631/FITEE.1700822 Downloaded: 2410 Clicked: 6423 Cited: 0 Commented: 0(p.914-924) <Full Text> <PPT> 1609

Chinese summary <20> 金融大(dà)腦：當金融遇見AI 2.0

摘要：人工(gōng)智能（AI）是技術革命和産業轉型的核心技術。金融智能作爲AI 2.0時代新需求之一(yī)，引起學術界和工(gōng)業界廣泛關注。在當前充滿活力的資(zī)本市場中(zhōng)，金融智能展示了快速準确的機器學習能力，可處理複雜(zá)數據，并有潛力逐漸成爲"金融大(dà)腦"。我(wǒ)們對現有金融智能進行總結和綜述：首先，論述金融智能概念，闡述其在金融技術領域的地位。其次，介紹金融智能的細分(fēn)領域，回顧财富管理、風險管理、金融安全、金融智能客服和區塊鏈等領域的最新技術。最後，提出一(yī)個稱作"金融大(dà)腦"（FinBrain）的研究框架，總結了4個開(kāi)放(fàng)性問題，即可解釋的金融代理和因果關系、不确定性下(xià)的感知(zhī)和預測、風險敏感和穩健決策以及多智能體(tǐ)博弈和機制設計。相信這些研究方向可爲AI2.0在金融領域的發展奠定基礎。

關鍵詞組：人工(gōng)智能；金融智能

Research Articles

Man-machine verification of mouse trajectory based on the random forest model

Zhen-yi Xu, Yu Kang, Yang Cao, Yu-xiao Yang

DOI: 10.1631/FITEE.1700442 Downloaded: 2186 Clicked: 5660 Cited: 0 Commented: 0(p.925-929) <Full Text> <PPT> 1565

Chinese summary <22> 基于随機森(sēn)林模型的滑動軌迹人機識别

摘要：識别碼在維護網絡安全的人機身份驗證中(zhōng)得到廣泛應用。人機身份驗證面臨的挑戰包括對人與機器滑動軌迹的正确檢測。提出一(yī)種基于滑動軌迹數據集的人機識别随機森(sēn)林模型。通過多維性能評價指标，包括識别準确率、識别召回率、識别誤報率、識别漏報率、F值和加權準确率，驗證該随機森(sēn)林模型以及基準模型（邏輯回歸模型和支持向量機）。随機森(sēn)林模型多維性能評價指标優于基準模型。

關鍵詞組：人機識别；随機森(sēn)林；支持向量機；邏輯回歸；多維性能評價指标

Correlation power attack on a message authentication code based on SM3

Ye Yuan, Kai-ge Qu, Li-ji Wu, Jia-wei Ma, Xiang-min Zhang

DOI: 10.1631/FITEE.1800312 Downloaded: 2045 Clicked: 6406 Cited: 0 Commented: 0(p.930-945) <Full Text> <PPT> 1415

Chinese summary <21> 針對一(yī)種基于SM3算法的消息驗證碼的相關能量攻擊

摘要：基于哈希函數的消息驗證碼（HMAC）被廣泛應用于身份認證和消息完整性領域。SM3函數作爲中(zhōng)國的哈希函數在國内具有很高市場價值。基于SM3的HMAC（HMAC-SM3）側信道安全性依舊(jiù)處于被評估階段，尤其在硬件實現下(xià)的側信道安全性更具研究價值。在硬件實現下(xià)，存儲在寄存器的中(zhōng)間值有明顯的漢明距離(lí)洩漏。此外(wài)，SM3算法結構決定了HMAC-SM3側信道分(fēn)析難度。針對HMAC-SM3的硬件實現，提出一(yī)種技巧性的基于比特值的選擇明文相關能量攻擊策略。在一(yī)款現場可編程門陣列（FPGA）開(kāi)發闆上進行實際攻擊實驗。實驗結果表明，利用所提選擇明文攻擊策略，可從2256的密鑰猜測空間中(zhōng)恢複正确密鑰。

關鍵詞組：HMAC-SM3；側信道分(fēn)析；相關能量攻擊；基于比特值的選擇明文

A block-based secure and robust watermarking scheme for color images based on multi-resolution decomposition and de-correlation

Muhammad Imran, Bruce A. Harvey, Muhammad Atif, Adnan Ali Memon

DOI: 10.1631/FITEE.1700667 Downloaded: 2190 Clicked: 5660 Cited: 0 Commented: 0(p.946-963) <Full Text>

Chinese summary <20> 一(yī)種基于多分(fēn)辨率分(fēn)解和去(qù)相關的模塊化安全性與魯棒性彩色圖像水印方案

摘要：提出一(yī)種基于多分(fēn)辨率分(fēn)解和去(qù)相關的模塊化安全性與魯棒性彩色圖像水印方案。該方案主要目标是同時滿足良好水印的4個要求（魯棒性、安全性、不可察覺性和容量）。本研究的貢獻在于實現一(yī)個基本滿足這4個矛盾需求的水印方案。爲此，結合不同方法以實現這個目的。例如，爲獲得不可察覺性，通過主成分(fēn)分(fēn)析去(qù)相關3個顔色（紅綠藍(lán)）通道，并選擇第一(yī)個主成分(fēn)（去(qù)相關紅色通道）嵌入水印。爲取得魯棒性，采用離(lí)散小(xiǎo)波變換（DWT）分(fēn)解去(qù)相關信道，将近似帶（其餘3個帶保持不變以保留邊緣信息）進一(yī)步分(fēn)解爲不同區塊。根據随機生(shēng)成鍵選擇随機區塊。随機選取的區塊進一(yī)步被分(fēn)解爲奇異值和向量。基于奇異值和向量矩陣的相互依賴性，并依據水印位，對數值進行修改，并保存這些數值的位置，将數值位置作爲提取水印所需的另一(yī)個密鑰。兩級認證級别确保了安全性，同時使用奇異值和向量可提高該方案的容量。此外(wài)，在水印嵌入過程中(zhōng)，左右奇異向量與奇異值的結合增強了該方案的魯棒性。最後，使用Gonzalez和Kodak數據集，從不可察覺性（峰值信噪比和結構相似性指數）、安全性（帶多個僞密鑰）、魯棒性（歸一(yī)化相關和誤碼率）和容量方面将該方案與已有方案作比。結果顯示本文方案與現有方案相比有明顯改進。

關鍵詞組：版權保護；數據隐藏；多分(fēn)辨率分(fēn)解；去(qù)相關；安全性

Using psychophysiological measures to recognize personal music emotional experience

Le-kai Zhang, Shou-qian Sun, Bai-xi Xing, Rui-ming Luo, Ke-jun Zhang

DOI: 10.1631/FITEE.1800101 Downloaded: 2346 Clicked: 5215 Cited: 0 Commented: 0(p.964-974) <Full Text> <PPT> 1407

Chinese summary <23> 基于心理生(shēng)理信号的個人音樂情感體(tǐ)驗識别

摘要：音樂能激發人的情感，這是一(yī)個心理生(shēng)理過程。因此心理生(shēng)理特征可用于識别個人音樂情感體(tǐ)驗。提出一(yī)種新的基于人體(tǐ)生(shēng)理特征的個人音樂情感識别方法。首先，建立一(yī)個基于音樂情感特征的數據庫和一(yī)個基于聽(tīng)音樂産生(shēng)的生(shēng)理信号的數據庫，包括心電、脈搏、皮溫、呼吸和瞳孔直徑變化等生(shēng)理信号。然後，分(fēn)别采用線性回歸、嶺回歸、三種不同核的支持向量機、決策樹(shù)、K近鄰算法、多層感知(zhī)器和Nu支持向量回歸（NuSVR）方法，通過音樂特征和人體(tǐ)生(shēng)理特征識别音樂情感。結果顯示，NuSVR性能優于其他方法，其喚醒相關系數爲0.7347（均方差爲0.023 23），效價相關系數爲0.7902（均方差爲0.014 85）。最後，對不同數據集進行比較，結果表明所有特征（音樂特征和所有生(shēng)理特征）數據集在識别中(zhōng)表現最好，喚醒相關系數爲0.6499（均方差爲0.029 32），效價相關系數爲0.7735（均方差爲0.015 76）。本文提供了一(yī)種有效的個人音樂情感體(tǐ)驗識别方法，可用于個性化音樂推薦。

關鍵詞組：音樂；情感識别；生(shēng)理信号；小(xiǎo)波變換

Robust generalized sidelobe canceller based on eigenanalysis and a MaxSINR beamformer

Quan-dong Wang, Liang-hao Guo, Wei-yu Zhang, Sui-ling Ren, Chao Yan

DOI: 10.1631/FITEE.1700367 Downloaded: 2348 Clicked: 5502 Cited: 0 Commented: 0(p.975-987) <Full Text> <PPT> 1389

Chinese summary <20> 基于特征分(fēn)析和最大(dà)信幹噪比波束形成器的魯棒廣義旁瓣消除器

摘要：提出一(yī)種魯棒的廣義旁瓣消除器抵抗到達方向失配的影響。爲估計幹擾加噪聲的統計特性，傳統信号提取方法常需收集大(dà)量僅存在幹擾噪聲的信号片段。爲避免該收集過程，我(wǒ)們使用特征分(fēn)析方法重新設計阻塞矩陣結構，從接收樣本中(zhōng)重建幹擾噪聲的協方差矩陣。另外(wài)，基于秩-1矩陣假設，改進特征分(fēn)析重建方法，以實現更高重建精度。将該重建方法與最大(dà)信幹噪聲比波束形成器結合，獲得阻塞矩陣，最大(dà)限度減少信号洩漏的影響，并最大(dà)化幹擾噪聲功率，以進一(yī)步在最終輸出中(zhōng)抑制噪聲和幹擾成分(fēn)。數值結果表明，在存在到達方向失配和快照數有限的情況下(xià)，上述兩種方法在輸出波形信幹噪比和與期望信号的相關系數方面有顯著改進。與所提第一(yī)種方法相比，改進後的方法可進一(yī)步減少信号失真。

關鍵詞組：特征分(fēn)析；幹擾噪聲協方差矩陣重建；最大(dà)信幹噪比準則；阻塞矩陣；廣義旁瓣消除器；到達方向失配

A novel algorithm to counter cross-eye jamming based on a multi-target model

Zhi-yong Song, Xing-lin Shen, Qiang Fu

DOI: 10.1631/FITEE.1800394 Downloaded: 1988 Clicked: 5850 Cited: 0 Commented: 0(p.988-1001) <Full Text> <PPT> 1437

Chinese summary <21> 一(yī)種基于多目标模型的抗交叉眼幹擾新方法

摘要：交叉眼幹擾是一(yī)種電子攻擊手段，它通過人爲構造虛假目标并欺騙雷達對其進行檢測和跟蹤，從而導緻單脈沖雷達産生(shēng)角度誤差。目前還沒有能夠有效對抗交叉眼幹擾的方法。本文通過對交叉眼幹擾詳細的機理分(fēn)析，在随機有限集框架下(xià)建立描述典型交叉眼幹擾場景的多目标模型。将目标與幹擾的特征差異以及交叉眼幹擾的釋放(fàng)過程結合，提出一(yī)種基于概率假設密度多目标濾波器的抗幹擾新方法。目标與幹擾的特征差異以及幹擾釋放(fàng)的過程信息可用于優化粒子的劃分(fēn)。将表征目标和幹擾特性的粒子身份标簽引入目标檢測和跟蹤流程，通過波束内目标數目的實時估計檢測幹擾的釋放(fàng)，通過粒子标簽與估計狀态之間的關聯和傳遞實現真實目标與虛假幹擾的身份辨别，從而在強幹擾條件下(xià)實現對真實目标的準确跟蹤。仿真結果表明，所提抗幹擾方法具有很小(xiǎo)的幹擾檢測延遲以及較高的目标狀态估計精度。

關鍵詞組：粒子身份标簽；概率假設密度；交叉眼幹擾；抗幹擾；随機有限集；單脈沖雷達

A three-stage method with efficient calculation for lot streaming flow-shop scheduling

Hai-yan Wang, Fu Zhao, Hui-min Gao, John W. Sutherland

DOI: 10.1631/FITEE.1700457 Downloaded: 2211 Clicked: 5488 Cited: 0 Commented: 0(p.1002-1020) <Full Text> <PPT> 1409

Chinese summary <23> 一(yī)種流水車(chē)間批量調度的高效計算三階段優化方法

摘要：在工(gōng)件含批量生(shēng)産任務情況下(xià)如何進行最佳生(shēng)産調度是一(yī)個重要的生(shēng)産計劃問題。通常将批量工(gōng)件劃分(fēn)爲子批處理（稱爲分(fēn)批優化）。若子批數較大(dà)，則會大(dà)大(dà)增加工(gōng)件完成時間的計算複雜(zá)性。現有研究未能考慮此類計算時間問題。本文考慮可變子批、準備時間以及子批批量約束（傳輸子批批量受傳輸設備容量限制），提出一(yī)種求解n個工(gōng)件、m台機器流水車(chē)間分(fēn)批優化調度方法。所提方法包含3個階段：初始批量劃分(fēn)、基于生(shēng)産周期/總流程時間指标快速評價法的工(gōng)件排序優化、分(fēn)批傳輸方案調整。爲驗證3階段優化方法的有效性，采用5個标準數據集進行測試。實驗結果表明，所提方法能節省大(dà)量計算時間，尤其對大(dà)規模問題能提供更優解。

關鍵詞組：批量流；流水車(chē)間調度；傳輸子批；可變批量；批量約束；差分(fēn)進化