计算机科学

第49卷第4期目录

计算机科学. 2022, 49 (4): 0-0.

摘要 ( 212 )

PDF(5440KB) ( 731 ) Suppl. Info.

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在跨学科交叉融合中深发展社会计算与社会智能

孟小峰, 余艳

计算机科学. 2022, 49 (4): 3-8. doi:10.11896/jsjkx.yg20220402

摘要 ( 568 )

PDF(1740KB) ( 3047 )

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数智化的时代背景为社会计算与社会智能的发展创造了新机遇,跨学科交叉融合将是其深化发展的必然之路。文中阐述了社会计算的内涵与外延,探讨了社会计算的范式转移、社会计算与社会智能的发展,由此对数智化时代的社会计算与社会智能进行了展望,提出了构建基于新型基础建设的社会智能体系的三大支柱,包括构建大规模高时变的数据智能、融合多尺度伸缩的空间智能、形成复杂适应性的社会智能。数据智能、空间智能和社会智能呈现出层次递进关系,要求数据、计算和社会的三者交织,这也要求计算科学、数据科学、空间科学、复杂科学、社会科学等多学科多领域在理论与方法上交叉融合。随着数智化技术的快速更新及其在社会经济系统中的不断渗透,社会计算与社会智能必然会在跨学科交叉融合中寻找突破与深发展。

基于POI数据的城市场景细粒度制图

曾进, 鲁永刚, 乐阳

计算机科学. 2022, 49 (4): 9-15. doi:10.11896/jsjkx.210800274

摘要 ( 643 )

PDF(2613KB) ( 2756 )

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“场景”是城市文化、意义、情感等的外化符号,是一个超越城市物理空间的概念。知识经济时代背景下,城市场景描述了由不同舒适物组合所产生的蕴含文化、价值观和生活方式的抽象概念,是吸引高级人力资本聚集的内生动力。因此,准确把握城市场景的状态和空间分布是城市发展的一个重要维度。目前,一些研究基于官方商业编码或大众点评等数据开展了基于城市或区域尺度的城市场景制图。文中利用大数据方法,基于POI数据构建了用于城市场景细粒度制图的方法框架,并衡量了深圳城市场景的细粒度分布状态。结果显示,深圳的主要场景特征为企业、正式、爱炫、时尚和逾越;同时,深圳主要呈现出3种场景模式,分别主要来自工作、居住和创意娱乐空间。总体而言,所提方法框架能有效地探测细粒度的城市场景,有利于深刻理解和准确识别城市场景,并为城市发展带来启发。

面向超大规模社会系统仿真的概念模型

张明新

计算机科学. 2022, 49 (4): 16-24. doi:10.11896/jsjkx.210900136

摘要 ( 478 )

PDF(2630KB) ( 2874 )

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超大规模基于智能体的社会仿真正逐渐被证明是研究人类社会的一种有效方法,它可以为社会科学中的决策、计算机科学中的分布式人工智能和智能体技术、计算机仿真系统的理论和建模实践等领域作出贡献。然而,现有的研究实践在平衡模型复杂度和仿真性能方面存在一定的困难。针对目前存在的问题,提出了一种基于智能体和大数据驱动的超大规模社会仿真概念模型框架,提供了模型组件的参考实现,并以超大规模人工城市疫情预测与控制为例,说明了如何利用所提概念框架对具有复杂人类行为和社会交互的超大规模社会系统进行建模,同时也指出了在其他社会科学领域的潜在应用,如微观交通系统和城市疏散规划。

面向社会计算的集成建模方法与应用系统

王奇, 王刚桥, 陈永强, 刘奕

计算机科学. 2022, 49 (4): 25-29. doi:10.11896/jsjkx.210900257

摘要 ( 314 )

PDF(2057KB) ( 2489 )

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复杂社会系统建模是社会计算面临的首要问题。面向社会计算领域的建模流程与需求,提出了一种模型深度集成架构,称为POV框架。该框架由物理层、覆盖层和虚拟层3部分组成,提供了模型的组织、表达和集成方法。基于该方法搭建了面向社会计算数据模型交互共享集成平台,为研究者们提供包括数据资源、分析工具和建模仿真计算环境的社会计算实验平台。应用示例证明了该平台能够为研究者进行社会计算研究提供有效支撑。

基于时空自适应图卷积神经网络的脑电信号情绪识别

高越, 傅湘玲, 欧阳天雄, 陈松龄, 闫晨巍

计算机科学. 2022, 49 (4): 30-36. doi:10.11896/jsjkx.210900200

摘要 ( 586 )

PDF(2299KB) ( 3099 )

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随着人机交互在计算机辅助领域的快速发展,脑电信号已成为情绪识别的主要手段。与此同时,图网络因其对拓扑结构数据的优秀表征能力,逐渐受到研究者们的广泛关注。为进一步提升图网络对多通道脑电信号的表征性能,文中结合脑电信号的稀疏性、不频繁性等多种特性,提出了一种基于时空自适应图卷积神经网络的脑电情绪识别方法(Self-Adaptive Brain Graph Convolutional Network with Spatiotemporal Attention,SABGCN-ST)。该方法通过引入时空注意力机制解决了情绪的稀疏性问题,并根据自适应学习的脑网络拓扑邻接矩阵,挖掘不同位置的电极通道之间的功能连接关系。最终模型基于图卷积操作进行图结构的特征学习,以实现对脑电信号的情绪预测。在DEAP和SEED两个脑电信号公开数据集上开展了大量实验,实验结果证明,SABGCN-ST相比基线模型在准确率上具有显著的优势,平均情绪识别准确率达到84.91%。

众包平台用户价值识别与细分:基于改进的RFM模型

陈丹红, 彭张林, 万德全, 杨善林

计算机科学. 2022, 49 (4): 37-42. doi:10.11896/jsjkx.210800255

摘要 ( 348 )

PDF(1675KB) ( 2330 )

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在众包平台上,不同类型的用户在参与意愿、工作动机、业务能力等方面具有多样性和差异性的特征,在平台上产生的价值也不同。基于用户价值度量对用户进行细分,是更好地洞察用户价值和需求、对用户进行个性化和精细化管理的关键。同时,选择众包用户价值衡量维度也是目前需要解决的问题。因此,该研究首先基于RFM模型并结合众包平台及众包用户的特性,将用户信用纳入用户价值模型,提出并构建了众包用户价值衡量模型RFMC(Recency,Frequency,Monetary,Credit);然后,结合“一品威客”平台获取所需的实验数据,运用GBDT算法完成众包用户分类;最后,比较了Nave Bayes,Multinomial Logistic Regression与GBDT算法的分类效果,并比较了不考虑用户信用的传统模型与RFMC模型的分类效果。结果表明,所提模型适用于众包用户且具有较好的实验效果。

融合快速注意力机制的节点无特征网络链路预测算法

李勇, 吴京鹏, 张钟颖, 张强

计算机科学. 2022, 49 (4): 43-48. doi:10.11896/jsjkx.210800276

摘要 ( 567 )

PDF(2338KB) ( 2517 )

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链路预测是网络科学的一个重要研究分支,旨在推断网络中节点对间存在连边的可能性。现实生活中很多事物关系都能够通过网络科学进行描述,很多实际问题都可以转化为链路预测问题。节点无特征网络链路预测算法可向有向网络、加权网络、时序网络等更复杂的网络推广。但现有的链路预测算法面临着网络结构信息挖掘不够深入、特征提取过程受人为主观意识影响、算法很难迁移到其他网络中、算法复杂度过高而无法在大型真实工业网络中应用等诸多问题。针对上述问题,文中基于图注意力网络的基本结构,采用图嵌入表示技术采集节点特征,类比神经图灵机中的内存寻址策略,结合复杂网络重要节点发现的相关工作,设计了一种快速高效的注意力计算方式,提出了一种融合快速注意力机制的节点无特征网络链路预测算法(Faster Attention Mechanism Link Prediction Algorithm,FALP)。在3个公开数据集和1个私有数据集上进行实验,结果表明,FALP算法有效避免了上述问题,同时具有优异的预测性能。

面向双层网络的EWCC社区发现算法

唐春阳, 肖玉芝, 赵海兴, 冶忠林, 张娜

计算机科学. 2022, 49 (4): 49-55. doi:10.11896/jsjkx.210800275

摘要 ( 279 )

PDF(2131KB) ( 2333 )

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针对关系型网络的社区发现问题,考虑节点间相互作用的强弱程度和信息渗流机理,创新性地提出了一种基于边权重和连通分支(Edge Weight and Connected Component,EWCC)的社区发现算法。为了验证算法的有效性,首先,构建了5种具有相互作用的双层网络模型,通过分析层间节点作用的强弱程度对网络拓扑结构的影响,确定了5种双层网络模型下生成的30个数据集;其次,选用真实数据集分别与GN算法和KL算法在模块度、算法复杂度和社区划分数目评价准则上进行了对比,实验结果表明EWCC算法的准确性较高;然后,结合数值仿真得出,随着层间作用关系减弱,模块度值和社区数目成反比,并且当双层网络层间节点关系较弱时,社区划分效果较好;最后,作为算法的应用,利用实证数据构建了 “用户-APP” 的双层网络并进行了社区划分。

基于SEIR的微信公众号信息传播建模与分析

畅雅雯, 杨波, 高玥琳, 黄靖云

计算机科学. 2022, 49 (4): 56-66. doi:10.11896/jsjkx.210900169

摘要 ( 285 )

PDF(3688KB) ( 2432 )

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移动互联网时代,社交关系链的线上化已成为不可逆转的趋势。微信公众号的出现,在提升信息获取便捷性的同时也增加了系统信息治理的难度。因此,公众号信息在微信社交网络上的传播过程与遏制谣言在社交网络上的扩散的研究成为了微信运营者及社会监管部门关注的重点。本研究基于SEIR传染病模型,利用北京速途公司提供的真实运营数据,计算模拟S态、E态、I态和R态4类用户的相互转化概率,并还原公众号信息在微信上传播的全链路过程。此外,本研究还量化分析了公众号粉丝数量、粉丝影响力、潜在用户转化成携带用户的感染概率P₁、携带用户转化成传播用户的传播概率P₂对信息传播过程的影响,验证了意见领袖强行免疫策略在抑制信息传播方面的有效性。

政务大数据安全防护能力建设:基于技术和管理视角的探讨

孙轩, 王焕骁

计算机科学. 2022, 49 (4): 67-73. doi:10.11896/jsjkx.211000010

摘要 ( 470 )

PDF(1583KB) ( 2466 )

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政务大数据是新时期数字政府建设的核心资产,对推动政府功能服务升级和经济、社会创新发展具有重要意义。但在复杂的网络流通环境下,为了保障政务大数据的合理、有序和可靠利用,其数据安全防护能力建设不容忽视。在技术层面,政务大数据安全防护涉及网络安全(Network Security)、平台安全(Platform Security)和应用安全(Application Security)等核心要素;在管理层面,政务大数据安全防护则需要重点关注人员素养(Personnel Quality)和制度质量(Institutional Quality)这两方面的内容。在理论探讨的基础上,给出了具体的技术和管理能力指标,并进一步对省级机关单位A的建设实践进行了分析。

关于法律人工智能数据和算法问题的若干思考

丛颖男, 王兆毓, 朱金清

计算机科学. 2022, 49 (4): 74-79. doi:10.11896/jsjkx.210900191

摘要 ( 588 )

PDF(1700KB) ( 2410 )

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人工智能技术的不断发展使其在司法方面的应用逐渐增多,并引起广泛关注。具体来说,人工智能已经在合同审查、智慧法院等应用场景中崭露头角,相比传统人工,人工智能的高效率表现展示了其在司法领域的巨大应用潜力。但在其他应用场景,如智能司法裁判,虽然国内外有一定尝试,并取得了一些成果,但仍面临着数据样本量不足、算法与待解决实际问题匹配度不够的问题,以及算法过程不够透明等方面的质疑。文中围绕现有法律人工智能的相关工作,探索了人工智能可能带来的司法流程上的巨大变革,并对人工智能目前在智能裁判中遇到的数据和算法方面的问题是否会对司法的公正性产生影响进行了探讨,最后对上述问题的解决方案以及司法人工智能的未来发展路线略抒拙见,以期人工智能技术在我国司法领域有更为系统性的应用,助力社会主义法治建设。

大数据驱动的社会经济地位分析研究综述

么晓明, 丁世昌, 赵涛, 黄宏, 罗家德, 傅晓明

计算机科学. 2022, 49 (4): 80-87. doi:10.11896/jsjkx.211100014

摘要 ( 621 )

PDF(1730KB) ( 2658 )

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一个人的社会经济地位(Socioeconomic Status,SES)是结合经济学和社会学等因素相对于其他人的经济和社会地位的总体衡量,包含其职业、学历、收入等多维度信息。对这些信息进行综合评估可以帮助政府和相关机构制定各种政策、决策(如政府制定社会政策、企业进行广告个性化服务等),因此该研究得到了研究人员的广泛关注。随着近几年大数据技术和机器学习的发展,以数据驱动的方法来评估社会经济地位时,可以通过融合多维数据和利用各种算法来自动评估人们的社会经济地位,解决传统方法数据采集困难、成本过高的问题。文中旨在概述近年来将大数据技术应用于社会经济地位分析的相关研究进展。首先介绍社会经济地位的基本概念,并讨论大数据方法与传统方法所带来的不同挑战;然后,根据学习过程中的信息,系统性地总结各种相关方法,并详细讨论各类方法的利弊;最后,讨论目前个人社会经济地位分析存在的挑战和问题,并展望未来的相关研究方向。

学术引用信息可视化方法综述

朱敏, 梁朝晖, 姚林, 王翔坤, 曹梦琦

计算机科学. 2022, 49 (4): 88-99. doi:10.11896/jsjkx.210300219

摘要 ( 337 )

PDF(8249KB) ( 2716 )

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学术文献中蕴含着丰富的引用信息,文献引用是科研评价和文献计量领域的主要分析对象和研究热点。相比基于数学和统计学的定量分析方法,利用可视化方法既可以实现引用信息时序、层次结构的直观呈现,也可以实现复杂引用网络的交互式挖掘,对科研评价改革和文献计量方法创新具有重要意义。文中首先介绍了近年来国内外学术引用信息分析的相关研究,总结了学术引用信息可视化的一般框架;然后根据实体评价和文献计量两类应用场景对可视化方法进行分类,详细阐述了可视化方法在两类应用场景中的研究现状和优缺点;最后指出了学术引用信息可视化面临的挑战和进一步探索的方向。

成本受限条件下的社交网络影响最大化方法

左园林, 龚月姣, 陈伟能

计算机科学. 2022, 49 (4): 100-109. doi:10.11896/jsjkx.210300228

摘要 ( 368 )

PDF(3136KB) ( 477 )

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社交网络的影响力最大化是网络分析领域的关键问题,在广告宣传、舆情控制等场景有着诸多应用。该问题指在一个社交图中选取一组源节点,使得所选取的节点集合能够在某种传播模型中形成最大的影响力。由于节点选取问题是典型的NP-hard问题,在大型网络中会遭遇组合爆炸。近些年来,国内外学者一般采用启发式算法求得问题的近似解。然而,现有工作鲜有考虑到节点选取的成本,所得到的解无法满足实际应用中的预算条件。针对此问题,首先考虑节点选取的成本约束,并对成本受限条件下的社交网络影响最大化问题进行数学建模;其次为节约源节点的冗余覆盖成本,使用快速贪婪模块度最大化算法对网络进行社区聚类;然后根据社区聚类结果在蚂蚁游走过程中引入跨社区游走因子,以增强蚂蚁在网络上的全局游走能力;最后,在蚁群系统中设计了新的启发式信息和信息素形式,并将评估函数设计为罚函数的形式以控制节点的选取成本,提出了基于社区发现的蚁群系统算法(Community Detection-based Ant Colony System,CDACS)。在真实数据集上的实验结果表明,CDACS算法比未加入跨社区因子的蚁群算法取得的覆盖率平均提高了15%左右,运行时间平均减少了约20%。在覆盖效果上相比其他现有的影响力最大化算法都取得了显著的改进。此外,CDACS在不同数据集上所产生的解均满足不同的成本限制,体现了CDACS算法在成本控制上的可靠性。

图神经网络在Text-to-SQL解析中的技术研究

曹合心, 赵亮, 李雪峰

计算机科学. 2022, 49 (4): 110-115. doi:10.11896/jsjkx.210200173

摘要 ( 396 )

PDF(2273KB) ( 2678 )

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语义解析领域中的Text-to-SQL 任务对实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型,如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果,但无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联信息,丰富解析过程中的语义信息,从而提升多表SQL查询的准确率。文中提出一种自适应的图构建方式和图编码方式,在现有Text-to-SQL 模型中引入问句信息,通过对问句和数据库的拼接词向量进行卷积操作生成图网络初始化权重,对同种类型下的不同数据库可实现统一训练。采用IRNet框架和关系扩充的方式进行整体模型设计,在当前开放的Text-to-SQL数据集Spider上进行验证。结果表明,该技术能够有效提升多表SQL语句生成的匹配准确率,同时算法对图神经网络在Text-to-SQL领域的研究具有重要的参考价值。

基于锚点的快速无监督图嵌入

杨辉, 陶力宏, 朱建勇, 聂飞平

计算机科学. 2022, 49 (4): 116-123. doi:10.11896/jsjkx.210200098

摘要 ( 296 )

PDF(2824KB) ( 530 )

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图嵌入降维算法由于其有效性被广泛应用。传统图嵌入算法构造K-Nearest Neighbors(K-NN)图的计算复杂度至少为O(n²d),其中n为样本数,d为样本维度。在数据量大的情况下,构造K-NN图将非常耗时,因为其计算复杂度与样本数的平方成正比,这将限制图嵌入算法在大规模数据集上的应用。为降低构图过程的计算复杂度,提出一种基于锚点的快速无监督图嵌入算法(Fast Unsupervised Graph Embedding Based on Anchors,FUGE)。该算法首先从数据集中选取锚点(代表点),然后构造数据点-锚点相似度图,最后执行图嵌入分析。由于锚点数量远小于数据量,所提方法能有效地降低构图过程的计算复杂度;不同于使用核函数来构造相似度图,该算法直接通过数据点的近邻信息来学习数据点-锚点的相似度图,这进一步加快了构图过程。整个算法的计算复杂度为O(nd²+nmd),其中m为锚点数。在基准数据集上的大量实验证明了所提算法的有效性和高效性。

基于双图正则化的自适应多模态鲁棒特征学习

赵亮, 张洁, 陈志奎

计算机科学. 2022, 49 (4): 124-133. doi:10.11896/jsjkx.210300078

摘要 ( 295 )

PDF(3820KB) ( 642 )

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大数据时代,海量多模态数据的广泛存在使得数据特点发生了巨大变化:数据种类繁多且价值密度低。不同种类的数据既独立发挥作用又彼此相辅相成,发现多模态数据背后的隐藏价值成为大数据挖掘的关键。文中主要针对多模态数据的低质性问题,提出一种新的多模态鲁棒特征学习方法。该方法通过引入模态误差矩阵来有效降低噪声数据对融合结果的影响,使算法具备一定的鲁棒性。此外,设计数据流形与特征流形双图正则化机制,描述模态数据的双重空间结构,确保融合过程中数据的稳定性。在6个实际的多模态数据集上,基于准确性(Accuracy,ACC)、标准化互信息(Normalized Mutual Information,NMI)以及纯度(Purity,PUR)3种评价指标,将其与近年来的多种经典算法进行比较。实验结果显示,所提方法优于所有对比算法,尤其在含有大量噪声信息的网络数据集Webkb上表现突出,其ACC和NMI指标相比基线算法提升约10%,表明该算法实现了对多模态大数据共享特征的准确学习。

基于灰狼优化算法的信用评估样本均衡化与特征选择同步处理

储安琪, 丁志军

计算机科学. 2022, 49 (4): 134-139. doi:10.11896/jsjkx.210300075

摘要 ( 292 )

PDF(2219KB) ( 693 )

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随着互联网金融行业的迅速发展,面对海量数据,传统信用风险评估面临着挑战。信用评估中样本类别不均衡,且特征冗余度高,成为影响目前评估分类精度的关键因素。为了解决以上问题,提出了一种基于灰狼优化算法同步处理样本欠采样与特征选择的方法。该方法将分类器的性能作为灰狼优化算法的启发式信息,然后进行智能搜索,以得到最优样本与特征集的组合,并在原始灰狼算法中引入禁忌表策略,避免算法陷入局部最优。实验表明,该方法相较于其他方法有较大改进,在不同数据集上的表现均证明了该方法能够有效解决样本不均衡问题,降低特征空间维度,同时提高分类准确率。其在信用风险评估上相比原始数据准确率提高了3%左右,证实了该方法在信用评估领域的适用性与优越性。

基于数据学习的结构静力学性能预测方法

赵航, 童水光, 朱郑州

计算机科学. 2022, 49 (4): 140-143. doi:10.11896/jsjkx.210300238

摘要 ( 307 )

PDF(2273KB) ( 573 )

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针对目前机械结构优化中建立预测模型代价较高的问题,提出了一种基于数据学习的结构静力学性能预测方法。以悬臂梁为研究对象,建立有限元仿真模型以获取位移场数据,构建边界条件-位移场代理模型,预测结果表明位移场分布趋势与实际一致,载荷为1000N和1600N时最大位移相对误差分别为-0.02%和-0.47%。文中讨论了均布力大小和集中力作用位置对位移场预测结果的影响,结果表明,随着载荷幅值增加,预测误差有所增加。相比均布力,集中力载荷下的预测误差更大,且加载位置靠近边缘处的误差更大。反演问题分别将位移场作为输入,将均布力大小和集中力位置作为输出构建位移场-边界条件代理模型,载荷为1000N和1600N时的预测误差分别为0.15%和-0.48%,在5mm和10mm处的载荷位置预测误差分别为0.38%和-1.84%,实现了对力边界条件的高精度预测。所提方法从数据学习角度出发,可为机械结构的静力学性能预测提供一种新的思路。

多元时序上状态转移模式的三支漂移检测

沈少朋, 马洪江, 张智恒, 周相兵, 朱春满, 温佐承

计算机科学. 2022, 49 (4): 144-151. doi:10.11896/jsjkx.210600045

摘要 ( 191 )

PDF(2531KB) ( 469 )

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多元时序数据上的无监督模式漂移检测是机器学习领域的一个研究热点。然而,对模式及其漂移现象的定义十分灵活,使得该任务的难度较高。受“三分而治”思想启发,文中提出了一种基于FUP-STAP增量挖掘的、针对带通配符区间的状态转移模式的三支漂移检测算法(Three-Way Drift Detection Method for State Transition pAttern with Periodic Wildcard Gaps,3WDD-STAP),它由状态转移模式(STAP)的增量算法改进而来。在不使用额外参数的情况下,3WDD-STAP可同时获得频繁的以及发生漂移的STAP。根据增量前后的支持度变化情况,模式漂移被定义为3类:I类漂移表示本来频繁的STAP在增量后变得不频繁,需扫描增量数据集;II类漂移表示本来不频繁的STAP在增量后变得频繁,需扫描原始数据集;III类漂移表示STAP在增量后维持了频繁或者不频繁,视为正常,不扫描数据集。在空气质量与石油工程设备监控两个真实数据上的实验结果表明:1)α和β的值越大,两类漂移模式的数量越少,反之亦然;2)I类漂移的STAP在不同数据集上服从不同分布;3)所得STAP模式及其漂移现象均有很强的可读性。

基于邻域粗糙集和Relief的弱标记特征选择方法

孙林, 黄苗苗, 徐久成

计算机科学. 2022, 49 (4): 152-160. doi:10.11896/jsjkx.210300094

摘要 ( 266 )

PDF(1956KB) ( 431 )

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在多标记学习与分类中,现有邻域粗糙集特征选择算法若将样本的分类间隔作为邻域半径,则会出现分类间隔过大导致分类无意义、样本距离过大容易造成异类样本和同类样本失效,以及无法处理弱标记数据等情况。为解决这些问题,提出一种基于多标记邻域粗糙集和多标记Relief的弱标记特征选择方法。首先,引入异类样本数和同类样本数来改进分类间隔,在此基础上定义邻域半径,构造新的邻域近似精度与多标记邻域粗糙集模型,并有效度量边界域引起的集合不确定性。其次,利用迭代更新权重公式填补大部分缺失标记信息,将邻域近似精度与互信息相结合,以构造新的标记相关性,填补剩余的缺失标记信息。然后,使用异类样本数和同类样本数,以构造新的标记权重和特征权重计算公式,进而提出多标记Relief模型,并将其应用于多标记特征选择。最后,结合多标记邻域粗糙集模型和多标记Relief算法,设计一种新的弱标记特征选择算法,以处理带有缺失标记的高维数据,并有效地提升多标记分类性能。在11个公共多标记数据集上进行仿真实验,结果验证了所提出的弱标记特征选择算法的有效性。

基于误分代价的变精度模糊粗糙集属性约简

王子茵, 李磊军, 米据生, 李美争, 解滨

计算机科学. 2022, 49 (4): 161-167. doi:10.11896/jsjkx.210500211

摘要 ( 377 )

PDF(2053KB) ( 499 )

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属性约简目前是粗糙集领域的热点研究问题。文中研究了如何在保持误分类代价不增加的基础上减少冗余属性。首先定义了变精度模糊粗糙集中的最小误分类程度,然后引入了决策过程,提出了一种基于最小误分类程度的变精度模糊粗糙集模型,最后在这个模型的基础上将误分代价作为不变量,提出了一种启发式属性约简算法。将所提算法与其他算法进行比较,实验结果表明,所提算法得到的属性约简结果具有保留的属性数相对较少、误分类代价更低的优点。

一种基于正域的三支近似约简

王志成, 高灿, 邢金明

计算机科学. 2022, 49 (4): 168-173. doi:10.11896/jsjkx.210500067

摘要 ( 473 )

PDF(1679KB) ( 450 )

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属性约简是三支决策理论的重要研究内容之一。然而,现有基于三支决策的属性约简方法过于严格,限制了其属性约简的效率。文中提出了一种基于正域的三支近似属性约简方法。具体地,属性约简被视为根据条件属性与决策属性的相关性,将所有属性划分为正域、负域或边界域3类的过程。首先通过保留正域度量来去除负域属性,然后通过放松正域度量来迭代地排除一些边界属性,最后将剩余属性构成一个近似约简。UCI数据实验结果显示,与其他代表性的方法相比,所提方法能在保持甚至提升性能的同时获得更小的属性约简,说明了所提方法的有效性。

基于单目RGB图像的三维手势跟踪算法综述

张继凯, 李琦, 王月明, 吕晓琪

计算机科学. 2022, 49 (4): 174-187. doi:10.11896/jsjkx.210700084

摘要 ( 422 )

PDF(5605KB) ( 924 )

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鉴于人机交互(Human-Computer Interaction,HCI)系统和虚拟现实(Virtual Reality,VR)系统的应用需要,三维手势跟踪领域的理论和方法研究已成为国内外广泛关注的热点课题之一。近年来,基于计算机视觉的三维手势跟踪算法迅速发展,其中成本较低且较为普遍的单目RGB相机最具潜力,它是三维手势跟踪应用得以照进现实的重要工具和途径,成为了研究者们的研究重点。为了解在此基础上的手势跟踪算法的发展现状,辅助该领域的研究者们进行更深入的探索,文中首先在与传统方法的对比中引出了基于单目RGB图像的三维手势跟踪算法,并将其分为判别法、生成法和混合法3类,概括了其相应的优缺点;其次讨论了RGB图像特点对三维手势跟踪的影响,并归纳了缓解图像深度模糊性的方法;然后根据分类着重分析了以RGB为输入数据的代表性算法,通过可视化的性能评估指标比较了相关算法的具体优势和不足;最后总结了当前三维手势跟踪算法面临的难题并对未来的发展进行了展望。

去除离群点的改进椭圆拟合算法

郭斯羽, 吴延冬

计算机科学. 2022, 49 (4): 188-194. doi:10.11896/jsjkx.210200040

摘要 ( 400 )

PDF(1993KB) ( 628 )

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离群点可显著影响椭圆拟合的结果。针对这一问题,提出了一种基于截断最小二乘法和两种基于双点移除法的改进椭圆拟合算法。截断最小二乘法由随机采样开始,在每次迭代中选择当前拟合残差最小的数据点作为下一次迭代时的被拟合点集,并最终收敛于占据点集主体的非离群点的拟合结果;双点移除法则从完整的待拟合点集开始,每次移除拟合残差为正负最大值的一对数据点,直至剩余点的数量不超过给定比例。在实际零件的图像集上,对所提的3种算法及现有的对比算法进行了实验。结果表明,当所保留的椭圆点数较少时,两种基于双点移除法的算法的拟合精度最佳,但运行时间比基于截断最小二乘法的拟合方法长;就算法的最优性能而言,基于截断最小二乘法的改进椭圆拟合算法具有最佳的拟合精度与时间性能,其形状-位置匹配精度可达0.62像素,朝向角匹配精度可达0.6°,平均运行时间为6.5ms。此外,所提3种算法均具有参数少、意义直观、算法性能对参数不敏感的优点。实验结果表明了所提改进椭圆拟合算法特别是基于截断最小二乘法的算法的有效性。

结合绘画先验的线稿上色方法

窦智, 王宁, 王世杰, 王智慧, 李豪杰

计算机科学. 2022, 49 (4): 195-202. doi:10.11896/jsjkx.210300140

摘要 ( 375 )

PDF(5103KB) ( 509 )

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自动线稿上色近年来已成为计算机视觉领域的研究热点之一。现有方法旨在通过改进网络架构或图像生成流程来提升上色的质量,但生成结果多存在色相集中、饱和度和明度分布不合理等现象。为此,提出一种结合绘画先验的线稿上色方法。该方法受插画师上色过程的启发,学习其广泛使用的绘画先验知识(如色相变化、饱和度对比和明暗对比)来提升自动线稿上色的质量。具体来讲,该方法在HSV色彩空间上增加了像素级损失,引导网络生成异常纹理较少的结果。同时,提出的三项启发式损失函数分别引入了色相变化、饱和度对比和明暗对比等绘画先验,引导网络生成具有合理色彩组成的上色结果。在真实线稿构建的测试数据集上,采用FID和MOS两项指标对所提方法和现有方法从生成结果与真实数据的分布相似度及视觉质量方面进行了比较。实验结果表明,相比性能第二的模型,所提方法的FID指标降低了21.00,MOS指标提高了0.96,因此所提线稿上色方法有效提升了自动线稿上色的视觉质量。

共享浅层参数多任务学习的脑出血图像分割与分类

赵凯, 安卫超, 张晓宇, 王彬, 张杉, 相洁

计算机科学. 2022, 49 (4): 203-208. doi:10.11896/jsjkx.201000153

摘要 ( 307 )

PDF(2779KB) ( 656 )

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非增强CT扫描是急诊室诊断疑似脑出血的首选方法,医疗人员通常借助CT图像对疑似急性脑出血患者病灶部位进行手动分割,进而根据临床经验进行分类,这种人工诊断的方式对医师的经验要求较高,主观性较强,将分割和分类任务分开执行,不能充分利用两个任务间相关联的特征信息,时间成本高,增大了基于CT图像快速进行脑出血病灶部位分割及分类的难度。针对上述问题,文中提出了一种共享浅层参数多任务学习的脑出血图像分割及分类模型,一方面,根据不同任务学习的难易程度对损失函数的权值进行优化,另一方面,在多任务学习网络的浅层实现公有信息共享,深层提取不同任务的私有信息,获取更具代表性的特征,从而快速、准确地对脑出血患者的CT图像进行分割及分类。实验结果表明,共享浅层参数多任务学习网络生成的分割标注与真实标注有较好的视觉一致性。在最优权值下所有被试的平均Dice系数(DSC)为0.828,敏感度为0.842,特异度为0.985,阳性预测值(PPV)为0.838。共享浅层参数多任务学习网络分类的准确率、敏感度、特异度和AUC值分别为95.00%,90.48%,100.00%和0.982。与单任务深度学习、Y-Net以及借助分类辅助的多任务学习相比,该方法更加有效地利用了相关任务信息,同时通过调节损失函数权值,提升了出血病灶区域的分割和分类精度。

基于多级特征融合与注意力模块的场景识别方法

许华杰, 秦远卓, 杨洋

计算机科学. 2022, 49 (4): 209-214. doi:10.11896/jsjkx.210100135

摘要 ( 290 )

PDF(2388KB) ( 912 )

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场景图像通常由背景信息和前景目标对象构成,用于场景识别任务的卷积神经网络(CNN)通常需要根据场景中关键目标的特征,甚至结合目标之间的位置关系来识别出场景所属类别。针对场景图像中较小尺寸的关键目标特征随着网络层次的加深而逐渐消失,从而导致场景识别错误的问题,提出了一种基于多级特征融合与注意力模块的场景识别方法。首先,将深度神经网络ResNet-18的特征提取部分划分出5个分支;然后,将5个分支输出的多级特征进行融合,利用融合后的特征进行场景识别和分类,以弥补丢失的目标信息;最后,在网络中加入改进的注意力模块,以达到着重学习场景图像中关键目标的目的,进一步提升识别效果。在多个场景数据集上进行实验对比,结果表明,所提方法在MIT-67,SUN-397和UIUC-Sports这3个场景数据集上的识别准确率分别达到了88.2%,79.9%和97.7%,相比目前主流的场景识别方法其具有更高的识别准确率。

基于光传输模型学习的红外和可见光图像融合网络设计

颜敏, 罗晓清, 张战成

计算机科学. 2022, 49 (4): 215-220. doi:10.11896/jsjkx.210200174

摘要 ( 444 )

PDF(3518KB) ( 468 )

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红外和可见光图像的融合可以获得更为全面、丰富的信息。由于没有真实融合图像作参考,现有的融合图像数据集缺少融合图像作为监督条件,基于监督学习的训练方法无法应用于图像融合,现有的融合网络都是尽可能地在两个模态间找到平衡,因此提出一种基于环境光传输模型的多模态图像合成方法。基于NYU-Depth有标签数据集和其深度标注信息合成一组带有参考融合图像的红外和可见光多模态数据集,在条件GAN中设计边缘和细节损失函数,用合成的多模态图像数据集以端到端的方式训练该网络,最终获得一个融合网络。该网络可以使融合图像较好地保留可见光图像的细节和红外图像的目标特征,锐化红外图像热辐射目标的边界。在TNO公开数据集上与主流的IFCNN,DenseFuse,FusionGAN等方法对比,通过主观和客观的图像质量评价检验了该方法的有效性。

基于BERT的端到端语音合成方法

安鑫, 代子彪, 李阳, 孙晓, 任福继

计算机科学. 2022, 49 (4): 221-226. doi:10.11896/jsjkx.210300071

摘要 ( 542 )

PDF(2903KB) ( 933 )

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针对基于RNN的神经网络语音合成模型训练和预测效率低下以及长距离信息丢失的问题,提出了一种基于BERT的端到端语音合成方法,在语音合成的Seq2Seq架构中使用自注意力机制(Self-Attention Mechanism)取代RNN作为编码器。该方法使用预训练好的BERT作为模型的编码器(Encoder)从输入的文本内容中提取上下文信息,解码器(Decoder)采用与语音合成模型Tacotron2相同的架构输出梅尔频谱,最后使用训练好的WaveGlow网络将梅尔频谱转化为最终的音频结果。该方法在预训练BERT的基础上通过微调适配下游任务来大幅度减少训练参数和训练时间。同时,借助其自注意力(Self-Attention)机制还可以并行计算编码器中的隐藏状态,从而充分利用GPU的并行计算能力以提高训练效率,并能有效缓解远程依赖问题。与Tacotron2模型的对比实验表明,文中提出的模型能够在得到与Tacotron2模型相近效果的基础上,把训练速度提升1倍左右。

基于改进U-Net网络的液滴分割方法

高心悦, 田汉民

计算机科学. 2022, 49 (4): 227-232. doi:10.11896/jsjkx.210300193

摘要 ( 243 )

PDF(2793KB) ( 656 )

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液滴图像的精确分割是高精度接触角测量的重要环节,针对在液滴分割过程中存在的目标不准确、轮廓不完整以及固-液-汽3项交点和边界细节效果不佳的问题,文中提出了一种适用于液滴分割的神经网络模型。该模型以U-Net网络为基础,在其输入处加入1×1卷积层汇总图像特征,避免从初始图像中丢失信息;并采用Resnet18结构作为U-Net的特征学习编码器,增强了网络的表达能力,促进了梯度的传播。在解码过程中引入密集连接的特征融合技术,在提升分割目标细节信息的同时降低了网络参数。最后在每个卷积层后都添加批量归一化操作,进一步优化了网络性能。实验结果表明,改进的U-Net模型能够有效提高液滴识别的准确率,提升分割效果,在接触角测量领域具有一定的参考价值。

改进YOLOv3网络模型的人体异常行为检测方法

张红民, 李萍萍, 房晓冰, 刘宏

计算机科学. 2022, 49 (4): 233-238. doi:10.11896/jsjkx.210300251

摘要 ( 439 )

PDF(3415KB) ( 632 )

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针对传统视频监控数据量大且复杂、不能及时有效地检测到人体异常行为的问题,文中提出了一种基于YOLOv3改进网络模型的人体异常行为检测方法(YOLOv3-MSSE)。该方法基于经典YOLOv3网络模型,利用残差模块构建多尺度特征提取网络,提升了对大目标的检测精度;同时,在网络结构不同位置融入注意力机制,对特征图各个通道的特征重要性实现加权处理,有效提高了模型人体异常行为的检测性能。实验结果表明,相比传统YOLOv3算法,YOLOv3-MSSE方法的mAP值提升了20.8%,F1-scores提升了11.3%,该方法不仅能够有效地检测出监控场景中的人体特定异常行为,还能较好地平衡检测精确率与召回率之间的关系,比同类方法更适用于实际监控场景下的人体异常行为检测。

基于改进YOLOv3的机坪工作人员反光背心检测研究

徐涛, 陈奕仁, 吕宗磊

计算机科学. 2022, 49 (4): 239-246. doi:10.11896/jsjkx.210200119

摘要 ( 427 )

PDF(3231KB) ( 577 )

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文中提出了一种基于先验知识和改进YOLOv3算法的机坪工作人员反光背心检测算法。该方法针对现有目标检测方法速度偏低的问题,基于先验知识生成反光背心检测候选区域来替换初始候选区域,以减少检测区域面积,使用Darknet-37替代Darknet-53作为骨干网络进行特征提取,提高了算法的检测速度。针对反光背心在画面中所占面积偏小,且辨识难度较大的问题,在检测模型中加入空间金字塔池化结构(SPP),从而实现特征增强,并将检测尺度提升至4个,以进行多尺度特征融合。使用K-means++算法对标注边界框尺寸重新进行聚类分析,并用聚类结果替换YOLOv3初始Anchor值。选取GIoU作为损失函数以提高定位精准度。实验结果表明,所提出的新型目标检测算法在自建的反光背心数据集上取得了优于YOLOv3的检测结果,精准率和召回率分别达到了97.6%和96.1%,检测速度达到了28.4帧/s,有效解决了原模型中存在的定位不准、漏检、检测速度偏低等问题,在保证检测精度较高的情况下满足了机坪目标检测在实际运用中的实时性要求。

基于CNN的血液细胞图像自动识别算法

李国权, 姚凯, 庞宇

计算机科学. 2022, 49 (4): 247-253. doi:10.11896/jsjkx.210200093

摘要 ( 351 )

PDF(3640KB) ( 1276 )

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全血细胞计数是医学诊断中评价健康状况的重要检测手段。为解决传统血细胞计数器及其他设备对血细胞人工计数程序繁琐且耗时较长的问题,提出了一种基于卷积神经网络的血液细胞识别算法,即基于Res2Net和YOLO对象检测算法对3种类型的血液细胞进行自动识别和计数。通过将Res2Net融入YOLO模型来提取更细粒度表示的多尺度特征和增加每个网络层的感受野范围,以提升血液细胞识别模型的性能。在公开血液涂片图像数据集的训练和测试结果表明,所提方法能够自动识别和计数红细胞、白细胞和血小板,识别准确率分别达到了96.09%,93.44%,96.36%。与其他基于卷积神经网络的识别模型相比,所提方法识别准确率高且具有较强的泛化性,能显著提升血液检测的效率。

基于物理信息的神经网络:最新进展与展望

李野, 陈松灿

计算机科学. 2022, 49 (4): 254-262. doi:10.11896/jsjkx.210500158

摘要 ( 3500 )

PDF(2620KB) ( 4081 )

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基于物理信息的神经网络(Physics-informed Neural Networks,PINN),是一类用于解决有监督学习任务的神经网络,它不仅尽力遵循训练数据样本的分布规律,而且遵守由偏微分方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比,PINN在训练过程中施加了物理信息约束,因此能用更少的数据样本学习得到更具泛化能力的模型。近年来,PINN已逐渐成为机器学习和计算数学交叉学科的研究热点,并在理论和应用方面都获得了相对深入的研究,取得了可观的进展。但PINN独特的网络结构在实际应用中也存在训练缓慢甚至不收敛、精度低等问题。文中在总结当前PINN研究的基础上,对其网络/体系设计及其在流体力学等多个领域中的应用进行了探究,并展望了进一步的研究方向。

一种基于深度学习的供热策略优化方法

李鹏, 易修文, 齐德康, 段哲文, 李天瑞

计算机科学. 2022, 49 (4): 263-268. doi:10.11896/jsjkx.210300155

摘要 ( 437 )

PDF(2936KB) ( 835 )

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在中国北方,冬季楼宇集中供暖采用的策略通常为气候补偿器,但是该策略严重依赖人工经验,调节相对粗放,如何优化供热控制策略对于保持楼宇室温的稳定舒适十分重要。对此,提出了一种基于深度学习的供热策略优化方法,通过学习历史真实数据信息从而对原始控制策略进行优化。首先以学习室内温度变化的热力学规律为目标,提出了一种深度多时差分网络MTDN(Multiple Time Difference Network)来对下一时刻的室温进行预测,该网络不仅准确率高,而且符合物理规律;然后将MTDN当成模拟器,以表征人体热反应的评价指标作为相关奖励项,使用基于最大熵强化学习思想的SAC(Soft Actor Critic)算法作为策略优化器与之交互训练,从而学习到一个稳定优秀的供热控制策略;最后基于天津某个换热站的真实数据,设计相关实验分别对模拟器预测能力和策略优化器策略控制能力进行评估。验证得出:相比其他类型的预测模拟器,该模拟器不仅预测精度高,并且符合物理规律;同时,相比原始策略,该策略优化器所学的策略在随机采样的多个时段内均可以保证室内温度更加稳定舒适。

基于二分图的个性化学习任务分配

谭珍琼, 姜文君, 任演纳, 张吉, 任德盛, 李晓鸿

计算机科学. 2022, 49 (4): 269-281. doi:10.11896/jsjkx.210500125

摘要 ( 363 )

PDF(5291KB) ( 582 )

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学习是一种复杂的事件。个体的学习效果受多方面因素的影响,且不同个体有不同的学习习惯,学生通常难以根据自身学习特点合理规划学习时间表。虽然目前有关任务管理方面的研究提出了一些具有通用性的理论管理策略,但其忽略了个体间的差异性;另外,现有研究不能提供一种计算方法来形成具体的任务管理方案。针对上述问题,文中通过数据分析找出学习效率与时间因素的关联性,从而理解学生的学习特征,量化出个性化的学习效率;使用二分图的方法构建学习任务分配场景,根据不同的学习目标设计自适应效用函数,并基于此提出了一种基于迁移学习的动态分配算法TLTA,用于为学生制定合理的任务分配方案。在真实的学生数据集上进行了大量实验,验证了所提方案的有效性及适用性。

基于混合字词特征的中文短文本分类算法

刘硕, 王庚润, 彭建华, 李柯

计算机科学. 2022, 49 (4): 282-287. doi:10.11896/jsjkx.210200027

摘要 ( 377 )

PDF(2639KB) ( 795 )

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随着信息技术的迅速发展,网络中产生了海量的中文短文本数据。利用中文短文本分类技术,在低信息量的数据中挖掘出有价值的信息是当前的一个研究热点。相比中文长文本,中文短文本具有字数少、歧义多以及信息不规范等特点,导致其文本特征难以提取与表达。为此,文中提出了一种基于混合字词特征深度神经网络模型的中文短文本分类算法。首先,该算法同时计算出中文短文本的字向量和词向量,并分别对其进行特征提取;然后将提取到的字向量特征和词向量特征进行融合;最后通过全连接层和softmax层完成分类任务。在公开的THUCNews新闻数据集上的测试结果表明,该算法在精确率、召回率和F1值3种评价指标上均优于主流的TextCNN,BiGRU,Bert以及ERNIE_BiGRU等对比模型,具有较好的短文本分类效果。

基于Word2Vec和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法

钟桂凤, 庞雄文, 隋栋

计算机科学. 2022, 49 (4): 288-293. doi:10.11896/jsjkx.211100016

摘要 ( 456 )

PDF(2391KB) ( 647 )

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为了提高文本分类的准确性和运行效率,提出一种Word2Vec文本表征和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法。首先,利用Word2Vec对文本词特征进行嵌入表示,并训练词向量,将文本表示成分布式向量的形式;然后,利用改进的AlexNet-2对长距离词相依性进行有效编码,同时对模型添加注意力机制,以高效学习目标词的上下文嵌入语义,并根据词向量的输入与最终预测结果的相关性,进行词权重的调整。实验在3个公开数据集中进行评估,分析了大量样本标注和少量样本标注的情形。实验结果表明,与已有的优秀方法相比,所提方法可以明显提高文本分类的性能和运行效率。

基于逻辑博弈决策Petri网的应急决策建模与分析

李清, 刘伟, 管梦真, 杜玉越, 孙红伟

计算机科学. 2022, 49 (4): 294-301. doi:10.11896/jsjkx.210300224

摘要 ( 404 )

PDF(2307KB) ( 440 )

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发挥逻辑Petri网对批处理和传值不确定性的建模优势,融合多主体博弈过程的相关博弈要素,为多主体决策问题建模,解决多主体动态博弈决策优化问题,文中提出了逻辑博弈决策Petri网。首先,定义每个token的属性为理性人并为其定义效用函数值以及状态概率转移函数。其次,引入决策变迁,依据token效用函数值对比确定最优决策变迁的引发并给出相关算法。最后,基于逻辑博弈决策Petri网对突发事件的动态博弈应急决策过程进行建模与分析,并依据可达标识构建可达图,对动态博弈过程进行分析,针对可达图的生成进行算法描述,并探讨突发事件的逻辑博弈决策模型如何解决动态博弈决策问题、生成最优应急预案以及应急过程中对资源冲突的分析。在此基础上验证了模型在分析突发事件的应急决策过程中的有效性和优越性。

GPS拒止环境下基于定位置信度的多无人机协同定位方法

史殿习, 刘聪, 佘馥江, 张拥军

计算机科学. 2022, 49 (4): 302-311. doi:10.11896/jsjkx.210200106

摘要 ( 683 )

PDF(4194KB) ( 1028 )

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GPS拒止环境下的无人机定位问题是目前亟需研究和解决的一个难点问题。针对无人机集群系统在GPS拒止环境下的协同定位问题展开研究,首先,提出了定位置信度的概念,用于量化GPS拒止环境下无人机的定位准确程度;其次,提出了一种基于定位置信度的多无人机协同定位方法,该方法在基于持久性激励的相对定位法的基础上,利用定位置信度,自适应地调节协同定位过程中各无人机自主定位所占比重,以提高无人机集群定位的精度;第三,设计了一个用于融合异构传感器数据的扩展卡尔曼滤波器EKF,可部署于单架无人机上,将协同定位结果融入无人机位姿解算过程中,以提高无人机个体定位的精度;最后,在ROS平台上设计实现了一个多无人机协同定位原型系统,并在Gazebo仿真环境搭建的多无人机飞行场景中进行验证。结果表明,所提出的协同定位方法不仅能够有效缓解传统惯性导航方法的误差累积问题,而且能够有效提高无人机集群定位的精度。

视频缓存策略中QoE和能量效率的公平联合优化

彭冬阳, 王睿, 胡谷雨, 祖家琛, 王田丰

计算机科学. 2022, 49 (4): 312-320. doi:10.11896/jsjkx.210800027

摘要 ( 551 )

PDF(2251KB) ( 487 )

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随着无线网络中视频流量的增长,内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案,其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求,设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平性问题。对视频服务商而言,用户满意度(Quality of Experience,QoE)体现了服务的质量,而能量效率体现了成本效益和节能指标。在设计缓存策略时,由于无法明确哪个目标的优先级更高,因此需要对它们进行公平地优化。首先,对缓存策略问题的两个重要目标(QoE和能量效率)进行数学建模,并提出了公平性原则。然后,将这两个优化目标作为博弈对象,代入纳什议价博弈模型中。接着,提出了一种确保公平性的多回合议价算法,并证明了该算法的合理性和有效性。最后,仿真实验验证,该算法能够在优化缓存策略的QoE和能量效率的同时保证它们之间的公平性。

基于生成对抗网络的5G网络流量预测方法

高志宇, 王天荆, 汪悦, 沈航, 白光伟

计算机科学. 2022, 49 (4): 321-328. doi:10.11896/jsjkx.210300240

摘要 ( 515 )

PDF(5256KB) ( 667 )

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无线接入用户的需求呈爆炸式增长,5G网络流量呈指数级增长且呈现出多样性、异构性的趋势,使得网络流量预测面临诸多挑战。针对5G网络部署宏基站、微基站与微微基站的多层架构,文中提出基于生成对抗网络(GAN)的流量预测方法。首先,生成网络分别捕捉流量时空特征与基站类型特征,将拼接特征输入复合残差模块以生成预测流量,并将生成流量输入判别网络;然后,判别网络判断生成流量是真实流量还是预测流量;最后,经过生成网络与判别网络的博弈对抗使生成网络生成高精度的预测流量。实验结果表明,GAN的二维均方根预测误差分别比2DCNN,3DCNN和ConvLSTM降低了58.64%,38.74%和34.88%,具有最优的流量预测性能。

区块链BFT共识算法研究进展

冯了了, 丁滟, 刘坤林, 马科林, 常俊胜

计算机科学. 2022, 49 (4): 329-339. doi:10.11896/jsjkx.210700011

摘要 ( 746 )

PDF(2576KB) ( 1547 )

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自2008年比特币问世后,区块链逐渐成为学术界的研究热点,共识算法作为区块链的关键技术,受到了越来越多研究者的重视。由于区块链运行环境复杂多变,容易在系统中引入拜占庭节点,因此区块链拜占庭容错共识算法是必须要攻克的难关。文中系统地总结了区块链拜占庭容错共识算法的研究进展,以期为未来共识算法的创新提供参考。首先,梳理了现有的区块链拜占庭容错共识算法的四大派别,引出了BFT共识算法;其次,回顾了经典BFT共识算法PBFT中的几个重要临界值及其正确性证明;再次,提出了BFT共识算法具有去中心化、效能、安全性和容错率ntg 四大优化目标;然后,基于共识轮次、共识节点个数、底层硬件、通信模式或加密算法、出错概率等维度,归纳出BFT共识算法的5种优化思路;最后,对10种经典BFT共识算法进行了详细分析与性能对比。

大数据时代下车联网安全加密认证技术研究综述

宋涛, 李秀华, 李辉, 文俊浩, 熊庆宇, 陈杰

计算机科学. 2022, 49 (4): 340-353. doi:10.11896/jsjkx.210400112

摘要 ( 374 )

PDF(7336KB) ( 783 )

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针对车联网攻击风险的持续加剧,车载系统、车载终端、车载信息与服务应用及智能网联汽车运营服务平台等面临的网络安全威胁凸显,广义网络攻击中的信息篡改、病毒入侵等手段已经被证明可用于对智能网联汽车的攻击。传统车联网的弱口令认证和弱加密的特点,难以满足当前车联网领域多网络、多节点安全防护的要求,国内车联网安全加密认证机制的缺乏和加密认证体系不完善,导致车联网通信安全更难得到满足。为解决车联网安全加密认证问题,文中对大数据时代下的车联网安全加密认证技术架构进行了研究。首先介绍了大数据时代下车联网安全现状和车联网安全的相关概念;接着对比分析了当前车联网的安全架构,并提出了大数据时代下的车联网安全加密认证体系,系统地论述了车联网安全技术架构以及车联网通信模块的加密认证方式;然后将所提架构与车联网信息安全标准进行对比分析,详细阐述了车联网安全加密认证关键技术和技术创新性;最后总结并提出了当前车联网安全加密认证技术面临的问题和挑战。

MLSTM:一种基于多序列长度LSTM的口令猜测方法

常庚, 赵岚, 陈文

计算机科学. 2022, 49 (4): 354-361. doi:10.11896/jsjkx.210300008

摘要 ( 540 )

PDF(3803KB) ( 626 )

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当前,口令仍然是重要的用户身份认证方式,使用有效的口令猜测方法来提高口令攻击的命中率是研究口令安全的主要方法之一。近年来,研究人员提出使用神经网络LSTM来实现口令猜测,并证实其命中率优于传统的PCFG口令猜测模型等。然而,传统LSTM模型存在序列长度选择困难的问题,无法学习到不同长度序列之间的关系。文中收集了大规模口令集合,通过对用户口令构造行为以及用户设置口令的偏好进行分析发现,用户个人信息对口令设置有重要影响。接着提出了多序列长度LSTM的口令猜测方法MLSTM(Multi-LSTM),同时将个人信息应用到漫步口令猜测,以进一步提高猜测命中率。实验结果表明,与PCFG相比,MLSTM的命中率最多提升了68.2%,与传统LSTM和三阶马尔可夫相比,MLSTM命中率的增加范围分别是7.6%~42.1%和23.6%~65.2%。

面向医疗集值数据的差分隐私保护技术研究

王美珊, 姚兰, 高福祥, 徐军灿

计算机科学. 2022, 49 (4): 362-368. doi:10.11896/jsjkx.210300032

摘要 ( 504 )

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信息技术和医疗健康信息化的不断发展使医疗数据大规模涌现,为数据分析、数据挖掘、智能诊断等更深层次的应用提供了条件。医疗数据集庞大且涉及大量病人隐私,如何在使用医疗数据的同时保护病人隐私极具挑战性。目前应用于医疗领域的隐私保护技术主要以匿名化技术为主,但当攻击者具有强大的背景知识时,此类方法无法兼顾数据集的隐私性和可用性。因此提出了一种优化分类树算法,并改进了Diffpart分区算法,以数据间关联性为前提,挑选出医疗集值数据集中的适当数据,利用差分隐私保护技术进行加噪处理,满足差分隐私干扰并支持统计查询。最后在24万余条真实医疗数据集上进行测试。实验结果表明,所提算法满足差分隐私分布,并且相比Diffpart算法具备更高的隐私性和效用。

面向Cisco IOS的ROP攻击检测方法

李鹏宇, 刘胜利, 尹小康, 刘昊晖

计算机科学. 2022, 49 (4): 369-375. doi:10.11896/jsjkx.210300153

摘要 ( 361 )

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Cisco IOS(Internetwork Operating System)作为Cisco路由器的专用操作系统,其由于硬件条件限制,在设计时更加注重性能而忽视了系统安全,导致无法有效检测面向返回地址编程(Return-Oriented Programming,ROP)的攻击。针对传统的ROP防护技术在解决Cisco IOS防护上存在的缺陷,提出了一种基于返回地址内存哈希验证的方法,能够对面向Cisco IOS的ROP攻击进行有效检测,并对ROP攻击代码进行捕获。通过分析现有针对ROP攻击的防护机制的优缺点,在紧凑型影子内存防护思想的基础上,将传统的影子内存存储模式改造为基于哈希的内存查找模式,增加了返回地址内存指针的记录作为哈希查找的索引,提高了影子内存查找效率,同时能够抵御由于内存泄露导致的影子内存篡改。在Dynamips虚拟化平台的基础上设计实现了CROPDS系统,对所提方法进行了有效验证。与现有方法对比,所提方法在通用性和性能上均有提升,并能够捕获到攻击执行的shellcode。

基于离散动力学反控制的混沌序列密码算法

赵耿, 李文健, 马英杰

计算机科学. 2022, 49 (4): 376-384. doi:10.11896/jsjkx.210300116

摘要 ( 775 )

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针对离散混沌动力学系统在数字域上存在退化简并的问题,提出了一种可以配置系统的Lyapunov指数全部为正的算法,该算法基于混沌反控制原理,首先引入一个反馈矩阵,将该矩阵中的所有参数做了细致的规定设置,从理论角度证明了该算法能将Lyapunov指数配置为全正。随后对系统轨道的有界性和Lyapunov指数的有限性进行了证明,再通过几个算例对配置的数值进行仿真分析和性能比较,验证了所提算法能产生无简并的离散混沌系统,而且在数值准确性和算法运行时间方面存在一定的优势。再利用配置好的混沌系统生成序列然后量化,量化方案为取出序列有效数字组合,对该序列进行一些动态变换处理加强输出序列的随机性和序列的复杂性。将经过变换的输出序列转换为二进制序列,进行多项随机性和统计性测试,与一般混沌序列进行性能比较,测试结果表明该序列有着更好的随机特性,能够应用于混沌序列密码体制中。