1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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当期目录
2019年第6A期, 刊出日期:2019-06-14
  
综述研究
分布式消息系统研究综述
吴璨, 王小宁, 肖海力, 曹荣强, 赵一宁, 迟学斌
计算机科学. 2019, 46 (6A): 1-5. 
摘要 ( 174 )   PDF(1734KB) ( 623 )   
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随着大数据时代的到来,各类软硬件系统的高并发访问、海量数据处理等需求越来越多,系统的高可用、易伸缩、可扩展成为系统研发的首要目标,分布式系统应运而生,提供了满足高性能需求的解决方案。然而,系统分布式地部署在不同的计算机上,使得系统间的消息通信成为重要问题。文章综述了4种流行的开源分布式消息系统,对比分析了RabbitMQ,Kafka,ActiveMQ和RocketMQ的架构及性能,为科研人员和系统开发者选择分布式消息系统提供了参考意见。
面向大数据应用的区块链解决方案综述
王震, 周颖, 黄赪东, 苗泉强
计算机科学. 2019, 46 (6A): 6-10. 
摘要 ( 193 )   PDF(1708KB) ( 610 )   
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信息时代背景下,各行各业产生的数据量成倍增加,这些数据具有总量庞大、结构复杂、难于管理等特点。区块链作为一门新的技术,与传统的数据管理方式相比具有去中心化、去信任化和数据加密等优势,能够较好地解决大数据应用中存在的数据管理问题。文章重点介绍了区块链技术在个人数据管理、数字财产保护、物联网通信和医疗数据共享4个大数据场景下的应用情况,讨论了每种大数据应用场景中存在的一些难以解决的问题,并对基于区块链技术解决这些问题的一些新颖方案进行了简要综述,最后指出未来区块链在大数据应用中的重要发展方向。
视觉群智感知应用综述
翟书颖, 李茹, 李波, 郝少阳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 11-15. 
摘要 ( 98 )   PDF(1985KB) ( 483 )   
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近年来,通过图片、视频等进行感知的视觉群智感知已经成为移动群智感知的主要方式,是当前的研究热点之一。视觉群智感知要求用户以图片或者视频的形式获取真实世界中感知对象的细节信息,在各个领域都有较为广泛的应用。但是国内目前还没有文章对视觉群智感知的发展与现状进行总结。鉴于这种情况,文中综述了视觉群智感知的最新应用,包括平面图生成、室内场景重建、室外场景重建、事件重构、室内定位、室内导航、灾难救援和城市感知等;并对视觉群智感知目前面临的一些独特问题进行了总结。
实时嵌入式系统的WCET分析与预测研究综述
王颖洁, 周宽久, 李明楚
计算机科学. 2019, 46 (6A): 16-22. 
摘要 ( 132 )   PDF(1790KB) ( 537 )   
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在实时嵌入式系统设计中,为了保证系统的安全运行,需要验证系统是否满足时限,即任务必须在截止期之前完成,否则实时系统将失败。目前衡量实时嵌入式系统实时性的重要指标是任务的最坏情况执行时间(Worst Case Execution Time,WCET)。文章首先综述了WCET分析以及研究WCET分析的主要方法。分析了在当前多核平台上、复杂处理器架构下WCET分析存在的主要问题,并根据当前WCET分析存在的问题展开讨论,分别针对时序分析、微系统结构分析和多核多任务调度策略等方面分析了国内外的研究进展。最后提出了一种基于深度学习的自适应实时DVFS算法,该算法可以进行动态电压和频率调节(DVFS),以达到节能的目的;同时还能够动态修正程序的WCET值,为未来嵌入式系统中的WCET分析与预测提供指导方法。
仿真模型可信度评估研究综述及难点分析
杨小军, 徐忠富, 张星, 孙丹辉
计算机科学. 2019, 46 (6A): 23-29. 
摘要 ( 108 )   PDF(2348KB) ( 553 )   
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近年来,随着计算机和建模与仿真技术的不断发展,仿真模型在军事、社会、经济等领域得到了广泛应用。同时,仿真模型的功能和性能大大增强,仿真系统越来越复杂,仿真模型的可信度评估面临着新的挑战,已经成为建模与仿真领域的关键难题。鉴于此,文中对国内外仿真模型可信度研究的主要工作进行了系统的回顾与总结,特别地分析了近年来的最新研究成果。首先,明确了仿真模型可信度的概念及其与校核、验证与确认(Verification,Validation and Accreditation,VV&A)之间的关系;然后,总结了仿真模型可信度研究的发展历程、范式和生命周期模型,对仿真模型可信度评估的方法与技术进行了总结与分类;最后,提出了仿真模型可信度评估面临的8项挑战。通过综述与难点分析,文章为制定仿真模型可信度评估的研究框架、创新可信度评估理论和方法提供了参考。
步态识别现状与发展
金堃, 陈少昌
计算机科学. 2019, 46 (6A): 30-34. 
摘要 ( 247 )   PDF(1882KB) ( 1053 )   
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步态识别是一种生物特征识别技术,目的是通过人们走路的姿态进行身份识别。与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触、远距离和不容易伪装的优点。步态识别自1994年被提出以来发展迅速,而随着算法的提速,步态识别在智能视频监控领域比图像识别更具优势。文中通过对步态识别的原理进行归纳总结,介绍其在识别各阶段的应用;对数据库进行总结和整理,提出了多特征融合识别的方法和前景,展望了身份识别问题的未来发展方向。生物雷达技术的产生和应用将为步态识别提供更多可能。
城市空气质量感知方法综述
王鹏跃, 郭茂祖, 赵玲玲, 张昱
计算机科学. 2019, 46 (6A): 35-40. 
摘要 ( 158 )   PDF(1883KB) ( 952 )   
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城市空气质量信息对于控制空气污染和保护大众健康都是尤为重要的。城市空气质量感知方法按传感器位置是否发生改变可划分为静态感知方法和动态感知方法两种。其中静态感知方法的数据是基于空气质量监测站、卫星遥感和固定位置的传感器进行采集的。再按成本高低可进一步划分为低成本静态感知和高成本静态感知。动态感知方法按是否以参与者为感知中心划分为参与式方法和非参与式方法。随着感知技术和计算能力的发展,将多源异构的城市数据,如气象数据、交通数据等进行融合,可进一步提高感知的准确性。文中首先对当前空气质量感知方法进行综述,然后分类介绍了各种方法的感知框架和数据处理方法,最后讨论了其面临的问题和挑战。
屏幕防窃拍方法综述
王晓媛, 张文涛
计算机科学. 2019, 46 (6A): 41-44. 
摘要 ( 145 )   PDF(1712KB) ( 1489 )   
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如今,手机等设备的拍照性能愈发强大,其在给人们的生活带来便捷和快乐的同时,也为不法分子窃取企业商业秘密乃至国家秘密降低了犯罪成本,便捷而隐蔽的窃密方式给信息安全的防范工作带来了极大挑战。针对屏幕防窃拍方法,文中基于已有的相关学术研究和商业方案,介绍了3类屏幕防窃拍方法,分别为信息隐藏显示法、摄像头检测法和屏幕水印法,从信息安全防护角度分析了各类方法的特征、优势与限制。基于各类方法的局限性,最后提出了基于计算机视觉的新解决思路。
面向生产管控的工业大数据研究及应用
赵颖, 侯俊杰, 于成龙, 徐皓, 张伟
计算机科学. 2019, 46 (6A): 45-51. 
摘要 ( 200 )   PDF(2906KB) ( 969 )   
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为了推进智能制造中工业大数据的应用,对相关研究进行了综述。从工业大数据的内涵及架构出发,结合工业生产管控需求,从数据动态感知与采集、数据统一存储与建模、数据分析与决策支持3个层次分析了工业大数据的关键技术,介绍了工业大数据在质量管理、故障诊断预测、供应链优化等典型场景中的应用,并综合分析其发展现状,展望未来的应用趋势。
智能计算
基于改进的人工神经网络对存储系统性能进行预测的方法
郭佳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 52-55. 
摘要 ( 103 )   PDF(1758KB) ( 285 )   
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测量和评估网络存储系统的性能是用户和企业普遍关心的重点问题之一,因BP神经网络具有强大的非线性映射能力,文中提出了一种利用改进的BP神经网络实现对网络IO性能进行预测的方法。改进的主要内容包括:1)利用马尔科夫链进行预测,更新输出层输出;2)当算法选择概率达到一定值后,利用人工蜂群算法对权值进行优化。最后模拟预测模型的实现过程,将预测结果与传统的BP神经网络进行对比。实验结果证明:该算法能够在基本不增加算法运行时间的情况下提高存储性能预测的求解精度和收敛速度。
利用整数线性规划自动抽取多样性关键短语
李珊珊, 陈黎, 唐裕婷, 王艺霖, 于中华
计算机科学. 2019, 46 (6A): 56-59. 
摘要 ( 100 )   PDF(1555KB) ( 209 )   
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关键短语是文本信息的精简概括,能够代表文本的主题和核心观点。而关键短语的自动抽取更是自然语言处理和信息检索的重要任务之一。针对目前无监督方法自动抽取关键短语存在过度生成候选短语语义的问题,提出了一种将整数线性规划和短语语义相似度相结合的自动抽取算法。通过惩罚语义相似度高的候选短语实现目标函数的最大化,以此形成多样性的关键短语。实验利用TextRank和TFIDF算法在两种不同的语料集中分别产生候选短语,并利用提出的优化算法对候选短语的权值得分进行优化。最后将所提算法产生的优化结果与现有多个算法的结果进行了比较。实验结果表明,通过加入相似性度量的惩罚能够有效解决语义过度问题,并获取更多样的关键短语,其优化结果的P,R和F值均高于其他算法。
基于投资者情感倾向的P2P市场成交量预测模型
张帅, 傅湘玲, 后羿
计算机科学. 2019, 46 (6A): 60-65. 
摘要 ( 124 )   PDF(3618KB) ( 251 )   
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当前对Peer-to-Peer市场成交量的研究多种多样,但是常见方法只考虑了将投资者信息和市场信息作为特征,未考虑投资者情感变化与市场的关系。研究显示投资者的情感会对投资者的决策和行为产生深刻的影响。为此,以金融理论为基础,文中提出了基于投资者情感倾向预测P2P市场成交量的方法。首先以网贷之家的文本评论数据为研究对象,利用TextCNN模型对文本进行情感分类,得出情感倾向变化的时间序列,达到度量投资者情感变化趋势的目的;然后,通过格兰杰因果检验和皮尔逊相关系数验证投资者情感时间序列与成交量指数之间的关系;最终使用基于长短期记忆网络的预测模型预测Peer-to-Peer市场的成交量。实验结果表明,将情感特征加入到成交量预测模型能显著提高模型的预测能力。
基于SOM-PNN神经网络的城市环境风险预测算法研究
刘娜, 雷鸣
计算机科学. 2019, 46 (6A): 66-70. 
摘要 ( 104 )   PDF(2205KB) ( 308 )   
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人工神经网络(ANN)基于生物神经网络的结构与功能,能够对数据进行分布式存储和并行处理。自组织特征映射模型(SOM)和概率神经网络(PNN)是ANN算法常用的模型。文中基于两种模型各自的特点,将两者串联。SOM将由两层神经元组成的二维拓扑结构用于获取和预测数据。PNN模型转换SOM的输出结果,直接输出模型最终分类结果。基于该模型的算法可以提升运算速度,去除了噪声样本的干扰,极大地提升了模型的精度。目前,京津冀区域的环境已陷入较高风险状态之中。文中以京津冀区域SO2浓度预测为例,运用SOM-PNN模型得到了城市各要素对SO2浓度影响机制的可视化输出结果和区域环境的高精度预测,进一步验证了该模型的可行性和有效性。
一种基于梯度提升回归树的系外行星宜居性预测方法
朱维军, 王鑫, 钟英辉, 樊永文, 陈永华
计算机科学. 2019, 46 (6A): 71-73. 
摘要 ( 166 )   PDF(2032KB) ( 222 )   
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系外行星的宜居性是近年来探索宇宙的一个热点研究课题,机器学习为系外行星宜居性分类提供了一种可行的手段。然而,现有的宜居性分类效果面临严重不足与局限。为此,给出一种基于梯度提升回归树的系外行星宜居性分类预测方法。首先,使用梯度提升回归树算法对系外潜在宜居行星与非宜居行星的相关物理学与天文学数据集进行训练;然后,利用训练好的模型对相关测试集进行预测。仿真实验结果表明,新方法在测试集上的预测准确率高达100%。
基于LSTM和多特征组合的电影评论专业程度分类
吴璠, 李寿山, 周国栋
计算机科学. 2019, 46 (6A): 74-79. 
摘要 ( 151 )   PDF(1852KB) ( 396 )   
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社交网络上的电影评论通常既有专业评论家写的专业评论,也有普通观众写的非专业评论,区分网络电影评论是否为专业评论对于电影质量评估有着重要的价值。由于电影评论属于短文本,用词不规范,特征稀疏,因此传统的文本特征选择方法以及传统的分类模型并不能完全适用于电影评论专业程度的分类。为此,文中主要研究基于神经网络模型电影评论的专业程度分类,即判断其是专业评论还是非专业评论。首先通过基于神经网络的LSTM模型学习不同特征的表示,包括基于词的表示、基于词性的表示,以及基于依存关系的表示,然后通过融合不同特征表示来学习和捕捉有效的文本特征,从而帮助评论专业程度分类。该方法在美国著名的影评网站烂番茄网(Rotten Tomatoes)数据集上进行实验,实验结果表明,在融合了词性和依存关系特征的模型的分类正确率达到了88.30%,比仅使用词特征的基准模型提高了3.66%。这说明在模型中引入词性特征、依存关系特征能够有效提升评论专业程度分类的效果。
蛋白质结构从头预测多级个体筛选进化算法
李章维, 郝小虎, 张贵军
计算机科学. 2019, 46 (6A): 80-84. 
摘要 ( 84 )   PDF(3080KB) ( 240 )   
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针对蛋白质高维构象空间采样多样性问题,文中提出了一种蛋白质结构从头预测多级个体筛选进化算法(MlISEA)。基于进化算法框架,首先采用基于知识的Rosetta粗粒度能量模型作为优化目标函数,以降低构象空间优化变量维数;其次以基于9片段和3片段的片段组装技术为不同的变异策略,增加同代种群的多样性;同时,设计多级个体筛选方法,进一步增加不同代种群间的多样性;然后利用Monte Carlo算法较强的局部搜索能力对每个个体做局部增强,以得到当前的局部最优解;最后,得到全局最优解以及不同的局部最优解。10个目标蛋白的测试结果表明,所提方法能够有效提高采样多样性,得到TMscore大于0.5的预测构象,为进一步做结构修饰提供便利。
混沌烟花算法求解旅行商问题
蔡延光, 陈厚仁, 戚远航
计算机科学. 2019, 46 (6A): 85-88. 
摘要 ( 130 )   PDF(1555KB) ( 360 )   
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旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)是一种经典的组合优化问题,属于典型的NP难问题,具有重要的研究价值。文中提出了一种混沌烟花算法来求解TSP。所提算法使用最大位置法定义离散域中的烟花算法,并加入混沌优化策略来增强算法的搜索能力。设计了4个参数实验来分析主要参数对CFWA的影响并确定了较优的参数设置。对比实验表明:相比于对比算法,混沌烟花算法求解旅行商问题时具有较好的收敛性和稳定性。
基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法
赵青杰, 李捷, 于俊洋, 吉宏远
计算机科学. 2019, 46 (6A): 89-92. 
摘要 ( 118 )   PDF(1874KB) ( 185 )   
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为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数方法,在每次迭代时,能有效提高蝙蝠算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。对12个典型的测试函数进行仿真实验,结果表明,改进后的算法显著提高了寻优性能,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。
基于情绪特定词向量的情绪分类算法
张璐, 沈忱林, 李寿山
计算机科学. 2019, 46 (6A): 93-97. 
摘要 ( 146 )     
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情绪分析是自然语言处理领域的一个研究热点,其通过分析人们发布的文本推测人们的主观感受。情绪分类是情绪分析中的一个基本任务,旨在判断一个文本的情绪类别。对情绪分类来说,词语的表示具有决定性的作用。许多现有的词向量学习算法只对词语的上下文语义信息进行建模,而忽略了词语的情绪信息,这样会导致上下文相似但情绪相反的词语有相似的词向量。为了解决该问题,通过构建一个由两个基本网络(即文档-词网络和情绪图标-词网络)组成的异构网络来学习情绪特定的词向量。最后,在标注样本上训练一个LSTM分类器。实验结果表明了所提情绪特定词向量学习算法的有效性。
一种求解子图同构问题的改进遗传算法
项英倬, 魏强, 游凌, 石浩
计算机科学. 2019, 46 (6A): 98-101. 
摘要 ( 145 )   PDF(1770KB) ( 231 )   
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子图同构(Subgraph Isomorphism)技术在计算机视觉、人工智能以及生物化学工程等领域具有重要的应用。文章聚焦于子图同构问题的求解算法,提出了一种基于基因遗传算法的改进算法。结合子图同构的特点,针对遗传算法中的杂交过程和进化过程,改进了传统的子代生成算法,提出了一种新的适应度函数来评估子代的适应性。新算法可以指引搜索过程更快地收敛到最优解,并能够以更高的概率求得最优解。通过仿真实验表明,提出的改进算法相较于传统的算法能够更好地处理大规模子图,并取得更好的效果。
基于D-S证据理论的直觉模糊群决策信息集结方法
臧翰林, 李艳玲
计算机科学. 2019, 46 (6A): 102-105. 
摘要 ( 87 )   PDF(1556KB) ( 224 )   
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在处理直觉模糊多属性群决策问题时,可根据D-S证据理论完成信息的集结。利用直觉模糊熵和模糊偏好关系确定权重,通过加权-证据融合的方法得到专家对方案集的融合证据。在专家信息集结方面,结合欧氏证据距离求解证据间的冲突度,得到专家权重,并将群体专家对方案集的证据信息进行修正和融合。最后结合算例证明了所提方法具有很高的实用价值。
一种阶段性策略自适应差分进化算法
倪洪杰, 彭春祥, 周晓根, 俞立
计算机科学. 2019, 46 (6A): 106-110. 
摘要 ( 96 )   PDF(1872KB) ( 188 )   
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针对差分进化算法的变异策略选择问题,提出一种阶段性策略自适应差分进化算法(SSADE)。首先,根据各个体与当前最优个体之间的平均距离衡量种群的拥挤度,进而估计种群的进化阶段;然后,将整个种群划分为多个子种群,并针对不同阶段的特性,设计子种群协同进化变异策略池;最后,根据各变异策略的历史成功信息,从对应的策略池中动态自适应地选择合适的变异策略,从而达到平衡全局探测和局部搜索的目的。在12个经典测试函数上的实验结果表明,所提SSADE算法在计算代价、可靠性、解的质量和扩展性方面优于现有主流算法。
基于注意力机制的命名实体识别模型研究——以军事文本为例
单义栋, 王衡军, 黄河, 闫倩
计算机科学. 2019, 46 (6A): 111-114. 
摘要 ( 144 )   PDF(1642KB) ( 438 )   
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针对双向长短时记忆网络模型提取特征不充分的特点,将字向量和词向量同时作为双向长短时记忆网络的输入,并利用注意力机制分别提取两者对当前输出有用的特征,用维特比算法约束最终输出的标签序列,构建一种新的命名实体识别模型。实验结果表明,在军事文本的命名实体识别中,该模型取得了较优的识别率。
不协调目标信息系统中基于改进差别信息树的分布属性约简
龙柄翰, 徐伟华, 张晓燕
计算机科学. 2019, 46 (6A): 115-119. 
摘要 ( 63 )   PDF(1716KB) ( 158 )   
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在信息系统不协调的背景下,文中研究了如何有效地求解分布属性约简的问题。利用分布协调集的判定定理,提出了一种在不协调目标信息系统背景下进行分布属性约简的新方法。受到差别矩阵和差别信息树的启发,在该方法中构造了一种利用改进的差别信息树进行分布属性约简的算法。该信息树实现了对差别矩阵中的非空元素以及冗余信息的压缩储存,极大简化了时间复杂度及空间复杂度。
动态信息系统中基于序贯三支决策的属性约简方法
李艳, 张丽, 陈俊芬
计算机科学. 2019, 46 (6A): 120-123. 
摘要 ( 78 )   PDF(1557KB) ( 149 )   
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针对多准则分类问题,即条件属性为有序的符号值或连续值,而决策属性为类别标签的问题,采用优势-等价关系来表示其信息系统。但很多现实中的信息系统又是动态变化的,属性约简作为其重要的知识需要及时更新。为处理带有偏好关系的动态信息系统,建立多标准决策问题中的高效知识更新方法,提出了优势-等价关系下基于序贯三支决策的约简更新方法。将多粒度结合起来形成动态粒序,当对象集和属性集变化时通过重用原有信息快速更新属性约简,从而降低知识更新的代价。最后选取了多组UCI数据集进行实验,结果表明所提方法能够在保证约简质量的基础上明显降低计算耗费。
一种高效动态自适应差分进化算法
肖鹏, 邹德旋, 张强
计算机科学. 2019, 46 (6A): 124-132. 
摘要 ( 86 )   PDF(3680KB) ( 281 )   
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针对差分进化算法易早熟收敛、收敛精度低等特点,文中提出一种高效动态自适应差分进化(EDSDE)算法。该算法从变异因子、变异策略以及交叉因子方面入手,将变异因子设置成线性递减函数,在基向量前加入幅值系数以平衡全局搜索和局部搜索,将交叉因子设置成在[0,1]内不断震荡且每隔50代更新一次的动态自适应函数。仿真实验结果表明,EDSDE能获得更好的优化结果,且比其他算法具有更好的优化性能。
压缩感知问题的目标罚函数交替随机搜索方法
蒋敏, 孟志青, 沈瑞
计算机科学. 2019, 46 (6A): 133-137. 
摘要 ( 76 )   PDF(1795KB) ( 179 )   
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首先将压缩感知优化问题等价定义为双凸优化问题,证明了这个等价双凸优化问题的最优解也是压缩感知优化问题的最优解,然后定义了它的一个具有2阶以上的光滑性的目标罚函数及对应的交替子问题,给出了一个交替求解子问题迭代算法,理论上证明了所提出的交替算法的收敛性定理,导出了压缩感知的最优解显示表达式,设计了一种对一类特定的压缩感知问题有效的交替随机搜索算法。该方法为研究和解决实际的压缩感知问题提供了一种新的设计思路。
面向燃气调压应用的RBF人工智能控制策略
何进, 仲元昌, 孙利利, 张晓帆
计算机科学. 2019, 46 (6A): 138-141. 
摘要 ( 89 )   PDF(2172KB) ( 160 )   
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针对现有中低压调压站调压精度差、可靠性差的不足,提出一种面向燃气调压器应用的RBF神经网络控制策略。其智能燃气调压器利用高阶系统的降阶近似处理方法,得到简化的电动燃气调压系统数学模型;然后,针对调压系统的非线性、不确定性特征,充分利用RBF神经网络对非线性函数良好的逼近效果,实现PID参数自整定。通过基于MSP430单片机开发板对调压器的算法性能及功能进行测试,测试结果表明,相比于传统PID控制算法,改进的算法的调节时间缩短约10%,超调量减少约6%,且抗干扰性能优越,调压器能实现数据采集、调压、串口通信、安全报警功能。
基于加权TextRank的文本关键词提取方法
徐立
计算机科学. 2019, 46 (6A): 142-145. 
摘要 ( 134 )   PDF(1810KB) ( 750 )   
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为提升提取文本关键词的准确性,文中提出了一种文本关键词提取方法。该方法融合词频、词长、词语位置及词性等关键词提取影响因素,提出了候选关键词的权重公式;通过实验获取权重公式的相对最优权重系数;将权重公式应用到TextRank算法的候选关键词得分公式中,以提升提取文本关键词的准确性。通过实验对比了OPW-Text-Rank算法与TextRank算法对单文本关键词提取的准确率、召回率及F值,结果表明,OPW-TextRank算法在窗口大小为6时,提取关键词的准确率高于TextRank算法。在以文本关键词提取为基础的自然语言处理系统中所提算法具有一定的实用性。
模式识别与图像处理
基于AlexNet模型和自适应对比度增强的乳腺结节超声图像分类
陈思文, 刘玉江, 刘冬, 苏晨, 赵地, 钱林学, 张佩珩
计算机科学. 2019, 46 (6A): 146-152. 
摘要 ( 159 )   PDF(4332KB) ( 351 )   
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乳腺癌是女性是最常见的恶性肿瘤之一,其发病率有逐年增高的趋势,严重威胁着患者健康。如何取代传统活体穿刺,快速准确地对乳腺结节进行良恶性判断,近年越来越受到关注。医学研究表明,良恶性结节在边缘处呈现较为显著的差异,因此对边界加强处理的算法为判断乳腺结节良恶性的深度学习提供了新思路。文中实验数据库的构建基础得到首都医科大学附属北京友谊医院的支持。在比较5种边界增强算法后对图像进行扩增,并采用在图像分类方面十分出色的AlexNet网络模型。将分别经过线性、非线性对比度拉伸、直方图均衡化、直方图阈值化以及自适应对比度增强算法处理后的数据用于AlexNet模型,比较5种算法对AlexNet模型准确度的影响,得出更适用于乳腺结节超声图像的预处理算法。扩增后的数据集图像总数量超过一万张,其中训练集占80%,验证集与测试集各占10%。最终,通过绘制ROC曲线计算敏感度、特异度、精确度参数,对测试结果进行评估,并得到了较好的测试结果。
基于移动端的“非受控”物体识别算法的实现
庞宇, 刘平, 雷印杰
计算机科学. 2019, 46 (6A): 153-157. 
摘要 ( 72 )   PDF(3976KB) ( 208 )   
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针对现有的物体识别方法在复杂环境下易受光照、角度、尺寸、复杂背景等“非受控”因素的影响,且识别率低、实时性差、占用内存大等问题,提出一种新的物体识别算法,并在此基础上实现了基于移动端的物体识别系统。该方法首先利用粒子滤波算法对检测范围进行加窗跟踪,接着用分水岭分割算法对物体进行分割,然后用HOG(Histogram of Oriented Gradient)算法提取物体特征,最后运用随机森林算法进行物体匹配。实验结果表明该方法能基于移动端在“非受控”的环境下进行较快速且准确的识别,从而证明了该方法的有效性。
基于加权质量评价函数的K-means图像分割算法
刘长齐, 邵堃, 霍星, 范冬阳, 檀结庆
计算机科学. 2019, 46 (6A): 158-160. 
摘要 ( 95 )   PDF(1916KB) ( 197 )   
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K-means聚类算法是图像分割中比较常见的一种方式。它是一种无监督学习方法,能从图像的灰度值特征中发现关联规则,因而具有比较强的分割能力。但是,由于该算法使用的分类依据比较单一,且初始聚簇中心具有不确定性,其在图像分割上仍存在一定的缺陷。针对此问题,提出了一种改进的K-means算法用于图像分割。此方法使用基于信息熵的迭代改进算法为K-means算法选取初始聚类中心,然后对K-means算法提出新的加权质量评价函数用于更好地选取图像分割阈值。实验结果表明:改进后的算法在图像分割上的准确率和稳定性都要优于OTSU算法和传统的K-means算法。
结合SFS和双目模型的单幅图像深度估计算法
赵子阳, 蒋慕蓉, 黄亚群, 郝健宇, 曾科
计算机科学. 2019, 46 (6A): 161-164. 
摘要 ( 100 )   PDF(2572KB) ( 319 )   
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从二维图像中获取图像深度信息是计算机视觉领域的热点问题。经典的双目视觉方法需要相机内部参数和同一场景的多张图像,视觉参数不足容易导致计算错误,而单幅图像只能依靠自身的几何信息得到图像深度。文中针对未知相机参数得到的单幅普通二维图像,结合SFS(从阴影恢复形状)方法,运用图像明暗的几何信息和双目视觉模型获取图像目标深度值,再利用目标轮廓信息对不同目标区域进行赋值,得到图像不同目标距离观察者的远近关系。实验结果表明,所提方法得到的图像深度能较为准确地反映出场景的真实信息,较符合实际观测结果。
基于混合卷积神经网络的静态手势识别
石雨鑫, 邓洪敏, 郭伟林
计算机科学. 2019, 46 (6A): 165-168. 
摘要 ( 127 )   PDF(1885KB) ( 415 )   
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静态手势识别在人机交互方面具有重要的应用价值,但手势背景的复杂性和手势形态的多样性给识别的准确性带来了一定的影响。为了提高手势识别的准确率,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolution Nenral Network,CNN)与随机森林(Random Forest,RF)的识别方法。该方法首先对静态手势的图片进行手势分割,然后利用卷积网络的特征提取功能提取特征向量,最后使用随机森林分类器对这些特征向量进行分类。一方面,卷积神经网络具有分层学习的能力,能够收集图片上更具代表性的信息;另一方面,随机森林对样本和特征选择具有随机性,并且对每个决策树结果进行了平均,不易出现过拟合问题。在静态手势数据集上进行验证,实验结果显示:所提方法能有效地对静态手势进行识别,平均识别率能够达到94.56%。文中进一步将所提方法与几种经典的特征提取方法(主成分分析(PCA)和局部二进制(LBP))进行对比,实验结果显示:相比于PCA和LBP特征提取方法,由CNN提取的特征向量进行分类识别的效果更好,该方法的识别率比PCA-RF方法高2.44%,比LBP-RF方法高1.74%。最后,在经典的MNIST数据集上进行验证,所提方法的识别率达到了97.9%,高于其他两种传统的特征提取方法。
纹理细节保持的图像插值算法
宋刚, 杜宏伟, 王平, 刘新新, 韩慧健
计算机科学. 2019, 46 (6A): 169-176. 
摘要 ( 102 )   PDF(5549KB) ( 478 )   
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保持图像纹理细节一直是图像插值的难题。针对图像重建过程中细节信息丢失的问题,提出一种纹理细节保持的图像插值算法。首先,利用等值线方法将图像划分为纹理区域和平滑区域;然后,构造一类C2连续的有理插值模型,它是多项式模型和有理模型的有机统一体,根据图像的区域特征,纹理区域采用有理模型插值,平滑区域采用多项式模型插值;最后,基于人眼视觉感知系统,提出一种多尺度细节增强方法来丰富插值图像的信息。实验表明,所提算法不仅有较低的时间复杂度,还能有效保持图像的纹理细节,获得较高的客观评价数据。
基于多特征融合的彩色图像声呐目标检测
王晓, 邹泽伟, 李勃勃, 王静
计算机科学. 2019, 46 (6A): 177-181. 
摘要 ( 137 )   PDF(2566KB) ( 267 )   
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随着国内对河流、湖泊和海洋近岸浅水区域水下工作的深入开展,潜水员进行水下打捞、定位以及勘探等水下工程建设变得意义重大。本实验室开发的专利产品TKIS-I头盔式彩色图像声呐获得中国海军航行保障部认可,目前已有20多台服务于部队并持续获得部队订货。但是,在复杂的水下环境中,潜水员进行水下作业具有较大的风险,所以期望今后能利用水下机器人实现自动水下目标检测,从而把潜水员从危险的复杂水下活动中解放出来。为此,文中针对声呐图像的特点,在颜色、形状、纹理3个方面分别采取了HSV颜色空间、梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)的特征提取方法,并且改进了多特征融合的方式,使用优化后的支持向量机(SVM)进行分类,旨在快速检测出水下目标,为以后水下机器人的自动目标检测奠定基础。
深度学习在驾驶员安全带检测中的应用
霍星, 费志伟, 赵峰, 邵堃
计算机科学. 2019, 46 (6A): 182-187. 
摘要 ( 172 )   PDF(3757KB) ( 554 )   
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安全带是保障驾驶员安全最有效的措施之一,我国法律明文规定驾驶员驾驶车辆时必须佩带安全带。目前,驾驶过程中安全带佩带的识别以人工筛查为主。随着汽车数量的飞速增加,传统的检测方式已无法满足交通管理的需求,实现安全带检测的自动化处理已成为当前交通系统亟需解决的问题之一。文中设计了一种驾驶人是否佩带安全带的识别系统。首先,通过车牌与车窗位置之间的几何关系进行车窗粗定位;其次,利用霍夫变换检测车窗的上下沿,并利用积分投影变换检测车窗的左右边界,将检测到的图片对半划分,得到驾驶员的粗略位置;最后,基于加入空间变换层的深度卷积神经元网络方法进行安全带的识别分析。针对10000张不同卡口、不同时段实时采集的图片进行实验,结果表明该方法能有效地识别驾驶人是否按规定佩带安全带,且综合识别率相比现有方法有显著提高。
一种自适应稀疏表示和非局部自相似性的图像超分辨率重建算法
张福旺, 苑会娟
计算机科学. 2019, 46 (6A): 188-191. 
摘要 ( 80 )   PDF(3756KB) ( 277 )   
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如何充分利用图像自身蕴含的信息进行超分辨率重建仍然是一个开放的问题。文中提出了一种自适应稀疏表示和非局部自相似性的图像超分辨率重建算法。在训练与重建的过程中都采用K-means算法对选取的数据集进行聚类,将相似的图像块聚集在一起,然后运用PCA处理自适应地选择字典来进行超分辨率重建。相比于通过固定字典进行图像重建,采用自适应选择字典对图像进行重建将使得到的重建图像效果更加优越。针对自然图像的实验结果表明,利用所提算法重建的超分辨率图像的细节更细腻,伪像更少,边缘更锐利。
基于半监督聚类分析的无人机故障识别
王楠, 孙善武
计算机科学. 2019, 46 (6A): 192-195. 
摘要 ( 91 )   PDF(1555KB) ( 263 )   
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相较于有人驾驶飞行器,无人机具有诸多优势,在军事、民用及科研等领域都有着广泛应用。但是,无人机缺少飞行员的实时决策能力,因此具有较高的事故率。故障预测是无人机健康管理技术的核心,在构建故障预警模型之前,很重要的一步是对采样数据进行模式识别,进而对建模的训练数据添加精准标签,这也是完善飞行画像的一部分。文中基于沈阳某无人机生产公司大数据平台累积的无人机飞行数据,提出利用半监督聚类技术自动识别飞行过程的正常点、故障点(若故障后发生炸机,则包括炸机点)以及炸机后的点(若故障后发生炸机),在加强对飞行数据进行管理和统计的同时,进一步提高对历史飞行数据添加精准标签的效率和准确率。在真实的飞行数据或飞行测试数据上进行实验,人工验证的结果表明故障点的识别率可达到80%以上。
基于深度学习和同生矩阵的SAR图像纹理特征检索方法
彭金喜, 苏远歧, 薛笑荣
计算机科学. 2019, 46 (6A): 196-199. 
摘要 ( 136 )   PDF(2174KB) ( 438 )   
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由于合成孔径雷达图像(SAR)存在相干斑噪声,采用传统的SAR图像解译工作相当复杂,且传统SAR图像检索方法获得的图像纹理精度和视觉效果不佳。由于SAR图像包含的信号和噪声分布以及纹理信息非常丰富,为了提高SAR图像的检索效率,根据图像的视觉特征提出一种图像检索方法,以改善图像的视觉效果,方便人工直觉观察纹理特征信息;由此,采用深度学习方法,结合模糊理论和神经网络的优点来改善图像处理的性能。首先,根据图像像素单元的统计特征和模糊神经网络语义,提出了一种高效的基于图像纹理特征和深度语义分析的方法,对图像纹理风格优势进行数据语义匹配归类;然后,根据语义特征的特性提出一种检索方法。首先,利用深度数据语义聚类提取SAR图像的纹理特征,然后根据同生矩阵方法对SAR图像进行特征分析;最后,利用深度方法对SAR图像的纹理特征和滤波后的灰度组成的矢量进行检索,进而对图像单元归类。实验结果表明,该方法在SAR图像检索方面能取得较好的效果,且视觉效果和分析效率得到较好的提高,便于分析和应用;而且该方法能抑制相干斑噪声,同时提高SAR图像纹理特征的视觉效果。
单帧图像超分辨中的自适应正则约束算法
黎海雪, 林海涛, 陈津
计算机科学. 2019, 46 (6A): 200-204. 
摘要 ( 74 )   PDF(2504KB) ( 248 )   
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单帧图像超分辨作为一个典型的欠定问题,在优化求解过程中需要引入正则项进行约束,以提高超分辨重建的稳定性。平滑性正则作为超分辨中的一种常用正则项,容易导致图像高频信息丢失,造成图像中的边缘部分模糊,影响重建图像的视觉效果。利用马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)对局部图像进行建模,表征了局部图像块内像元间的相关关系,并基于此实现了超分辨过程中的自适应正则约束,有效避免了图像边缘等位置的模糊效应,提高了图像的重建性能。
基于深度特征的足底曲面三角剖分重构
孟文权, 武利生
计算机科学. 2019, 46 (6A): 205-207. 
摘要 ( 62 )   PDF(2689KB) ( 205 )   
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三维重构可理解为曲线曲面的拟合,以三角剖分为特点的复杂曲面被广泛应用。文中提出一种基于点云深度特征的细节三角剖分方法,详细介绍了以线激光扫描为基础的足底点云数据的重构过程。首先,对带状数据点分段处理,设定阈值补充漏点,删除无用段;接着,以8-邻接域法为主寻找边界点,并排序连接构成闭合曲线;其次,对带状数据点进行Savitzky-golay滤波;最后,根据数据二维网格形式的拓扑关系构建四边形网络,并使用提出的细节三角剖分方法进行面片分割。实验表明,给出的曲面重构方法响应迅速,展示的边界与内部细节特征明显。
基于分数阶傅里叶变换的隧道低对比度裂缝检测
周丽军, 刘晓
计算机科学. 2019, 46 (6A): 208-210. 
摘要 ( 75 )   PDF(3139KB) ( 251 )   
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隧道结构与环境的复杂性,使得隧道裂缝的检测环境存在较多干扰,如混凝土泥浆、污渍、渗水的面积较大,与细小裂缝的对比度较低,利用常规的形态学方法很容易漏检裂缝。为解决此问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的裂缝检测方法。该方法通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像映射到时频域空间,实现信号的时频域展开;同时不同阶次的分数阶傅里叶变换对应不同的时频域,有利于提取裂缝图像中的污渍特征,通过背景信息补偿污渍区域,均衡了图像背景的对比度;结合分数阶微积分方法对图像进行增强,最后利用连通域方法提取裂缝。实验结果表明,提出的方法能够有效去除隧道壁污渍,检测出低对比度的隧道裂缝。
基于白平衡修正的室外光照估计算法
方靖, 张锐, 崔巍, 韩慧健
计算机科学. 2019, 46 (6A): 211-214. 
摘要 ( 89 )   PDF(2444KB) ( 264 )   
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针对不同天气情况下同一太阳位置拍摄的室外场景图像,提出了一种无需用户交互的快速估计室外光照参数的算法。该算法首先通过K-means算法检测阴影区域来获取初始天空光参数,同时使用Grey-World算法获取初始太阳光参数,进而进行基图像求解,并利用白平衡修正对基图像进行校正,从而迭代优化出更准确的光照参数。实验数据表明,所提算法得到的重构图像比现有算法得到的重构图像误差更小。与现有算法相比,该算法更为快速、方便,且准确性更高,可以很好地应用于增强现实。
结合卷积神经网络多层特征融合和K-Means聚类的服装图像检索方法
侯媛媛, 何儒汉, 李敏, 陈佳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 215-221. 
摘要 ( 141 )   PDF(2911KB) ( 262 )   
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随着服装电子商务的蓬勃发展,海量的服装图像数据被累积,对服装图像“以图搜图”成为了当前的一个热点研究方向。服装图像有着丰富的整体语义信息和大量细节信息,要对其实现精准检索是一项挑战性难题。传统的基于人工语义标注的服装图像方法和以人工设计的颜色与纹理等内容特征进行服装图像检索的方法均存在较大局限性。文中利用卷积神经网络多层特征融合提取特征,然后使用K-Means聚类加快服装图像的检索,充分利用深度卷积神经网络在图像特征提取上的有效性和层次性,融合不同卷积层次特征的细节信息和抽象语义信息以提升检索的准确度,并利用K-Means加快检索速度。所提方法首先对服装图像数据集进行统一的尺寸处理,然后利用卷积神经网络进行训练和特征提取,抽取出服装图像从低到高的多层次特征,进而将多种层次的特征进行融合,最终使用K-Means聚类方法对提取的图像库特征进行有效检索。在DeepFashion子类数据集Category and Attribute Prediction Benchmark和In-shop Clothes Retrieval Benchmark上的实验结果表明,所提方法能有效增强服装图像的特征表达能力,提高了检索准确率和检索速度,优于其他主流方法。
一种联合Canny边缘检测和SPIHT的图像压缩方法
王亚鸽, 康晓东, 郭军, 洪睿, 李博, 张秀芳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 222-225. 
摘要 ( 139 )   PDF(2756KB) ( 190 )   
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针对SPIHT算法重构图像时会损失纹理细节信息的不足,提出了一种联合Canny边缘检测和SPIHT的图像压缩算法。首先,对图像进行Canny边缘检测,对提取的边缘图像进行Huffman编码及解码,得到边缘重构图像;其次,用SPIHT算法对图像进行编码,并对编码后的码流进行Huffman编码及解码,经SPIHT算法解码及小波逆变换后得到一幅重构图;最后,将得到的两幅重构图相加以恢复原图像。结果表明,在低比特率下,所提算法与SPIHT结合Huffman编码的算法相比,重构图像的PSNR值和信息熵有所提高,重构图像的信息量增多。
Delaunay三角网生成的改进算法
青文星, 陈伟
计算机科学. 2019, 46 (6A): 226-229. 
摘要 ( 82 )   PDF(2137KB) ( 255 )   
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在石油领域,经过多年的研究和发展,一些网格相关的基本算法如Delaunay三角网生成算法等已逐渐趋于成熟。然而伴随技术的发展,行业对相关算法和软件的要求也不断提高,现有方法已经不能满足实际需要。文中分析了目前常规三角网生成算法的特点和缺点,提出了一种将逐点和分治相结合的快速生成Delaunay三角网格的方法,使得布点数目对构网效率不会产生较大影响。通过大量测试验证了该算法在正确性、稳定性和效率上较传统算法具有较大优势。
图像超分辨率全局残差递归网络
张雷, 胡博文, 张宁, 王茂森
计算机科学. 2019, 46 (6A): 230-233. 
摘要 ( 128 )   PDF(2739KB) ( 402 )   
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将深度网络模型应用在图像超分辨率上取得了很大的成功,并且已经证明了在将低分辨率图像重建成高分辨率图像的重建质量上深度网络模型普遍高于传统的算法。为了进一步提高图片的重建质量,文中提出了全局残差递归网络。通过优化经典的残差网络,提出全局残差块特征融合和局部残差块特征融合,让模型产生“自适应”更新权值的思想,改善信息流。结合L1代价函数,ADAM优化器进一步提高了训练的稳定性,并通过DIV2K训练集来训练模型。通过PSNR/SSIM图像重建指标来评价图片重建质量,在SSIM指标中,所提模型最高可达0.94,优于目前最新的深度学习模型(EDSR)的0.92。全局残差递归网络模型有效地提高了图像的重建质量,减少了训练时间,避免了梯度衰减,提高了学习效率。
一种基于叶脉形状函数的叶片形态模拟改进方法
王华
计算机科学. 2019, 46 (6A): 234-238. 
摘要 ( 99 )   PDF(2572KB) ( 311 )   
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植物叶片的薄片状结构使得叶片的二维形态更加引人注意,但叶片的弯曲、凹凸等三维形态特征同样是叶片形态的重要组成部分。文章对Runions等提出的二维平面内植物叶片形态的模拟方法做出了改进,提出了一种基于叶脉形状函数的叶片形态模拟方法,将叶片形态的模拟扩展至三维空间。首先,用B样条曲线为不同等级的叶脉指定其在第三维方向的形状函数,得到具有三维形态的叶脉;之后,根据叶脉结构移动叶片边缘,得到边缘的三维形态。再用约束Delaunay三角化算法和Loop细分算法分别对叶面进行三角化、网格平滑细分处理,生成叶面网格模型。最终得到具有三维形态的植物叶片模型。实验表明,该方法能够有效地生成多种形态的三维植物叶片模型,可用于真实植物叶片的形态模拟。
一种轻量级的车牌字符识别算法
马李昕, 李凤坤
计算机科学. 2019, 46 (6A): 239-241. 
摘要 ( 125 )   PDF(1550KB) ( 282 )   
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字符识别是车牌识别的一个关键环节。在对车牌字符集进行深入分析的基础上,提出了形状特征向量等概念,从理论上分析并证明了形状特征向量用于车牌字符识别的可行性。文中提出了一种基于形状特征向量的车牌字符识别算法,并进行了仿真实验。实验结果表明,形状特征向量能够用作车牌字符识别,基于形状特征向量的车牌识别算法具有97.31%的正确率;此外,该算法没有复杂的训练过程,不需要大量数据来记录训练结果,实现简单,是一种轻量级的车牌字符识别算法。
基于视觉感知的二维线积分卷积矢量场可视化算法
马颖异, 李洪平, 郭艺峰
计算机科学. 2019, 46 (6A): 242-245. 
摘要 ( 48 )   PDF(4154KB) ( 217 )   
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在流场可视化领域,优化算法进行以及提升可视化效果一直是研究者关注的重点。近年来,也有很多评估可视化质量的研究和改进算法被提出,但是,在算法实现和质量评估的过程中往往面临流场方向的二义性以及矢量场方向和大小描述不清的问题。为了解决该问题,尝试将人类视觉感知理论应用于对流场可视化结果质量的评估以及可视化效果的提升上,并在此研究基础上利用模拟旋风数据对二维线积分卷积矢量场可视化算法进行了研究和实现。
基于手势几何分布特征的手势识别
韩笑, 张晶, 李月龙
计算机科学. 2019, 46 (6A): 246-249. 
摘要 ( 110 )   PDF(2208KB) ( 238 )   
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针对手势受缩放、旋转的影响导致识别率低的问题,提出了一种基于手势几何分布的特征提取方法用于手势识别。首先对分割后的手势图像进行归一化,并计算手势主方向和手势轮廓的最小外接矩形的宽长比,利用相似度函数进行初步识别,筛选出部分候选手势;再利用轮廓分割法统计手势轮廓点在极坐标内的分布情况,使用修正Hausdorff距离作为相似性度量的方法识别出最终手势。实验结果表明,所提方法能够快速且准确地识别各类手势,平均识别率达到92.89%,误识率降低到3.53%,识别速度较同类算法提高了4.2倍。
基于深度学习的人脸表情迁移方法
刘剑, 金泽群
计算机科学. 2019, 46 (6A): 250-253. 
摘要 ( 190 )   PDF(2107KB) ( 485 )   
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针对人脸表情迁移生成图像质量不高、训练过程较长且生成速度较慢的问题,文中提出了一种基于生成式对抗网络的人脸表情迁移方法,使表情迁移更加快速和自然。首先,利用卷积神经网络进行人脸特征提取,并将图像从高维空间映射到浅层空间,在浅层空间中利用生成式对抗网络模型对人脸表情特征进行判别;然后,通过最近邻上采样层和卷积层组合结构将图像从浅层空间映射到高维空间,并在此过程中通过加入表情标签特征图对人脸表情进行改变。与Fader Networks相比,所提方法的网络模型参数量减少43.7%,训练时间缩短了36%。实验结果表明,所提方法有效地提高了人脸表情迁移生成图像的速度和质量。
基于卷积神经网络多特征联合的车辆识别模型
刘泽康, 孙华志, 马春梅, 姜丽芬
计算机科学. 2019, 46 (6A): 254-258. 
摘要 ( 117 )   PDF(2507KB) ( 330 )   
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车辆识别在智能交通领域中发挥着重要的作用,其可被用于违章抓拍、交通拥堵报警和自动驾驶等众多领域。文中提出结合车辆边缘联合建模的方法进行车辆识别。边缘联合卷积神经网络(E-CNN)通过简单有效的多特征联合方法提高了识别精度和模型收敛速度。为了验证E-CNN的性能,将多特征联合模型与VGG16和GoogLeNet模型进行对比。实验结果表明,所提模型的收敛速度相比VGG16和GoogLeNet有明显的优势,并且在有效时间内识别率达到了99.90%,高于VGG16的99.82%和GoogLeNet的99.35%。
基于PCNN内部活动项的彩色图像增强算法
徐敏敏, 寇光杰, 马云艳, 岳峻, 贾世祥, 张志旺
计算机科学. 2019, 46 (6A): 259-262. 
摘要 ( 77 )   PDF(2487KB) ( 193 )   
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脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种受哺乳动物视觉神经系统启发而提出的新型单层神经网络,具有生物学依据,因而在图像处理领域具有天然优势。通过对PCNN工作过程的分析和工作原理的研究,发现PCNN内部活动项本身对原始图像就具有明显的增强作用,将其与基于人眼视觉的亮度调节算法相结合,提出了一种自适应调节亮度的彩色图像增强算法。与目前常见图像增强算法相比,无论从定性还是定量角度来看,所提算法都取得了很好的效果,并且代码更简洁,运行更高效。
基于高斯-椒盐噪声的滤波算法
张旭涛
计算机科学. 2019, 46 (6A): 263-265. 
摘要 ( 46 )   PDF(2206KB) ( 194 )   
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数字图像在采集、传输和存储过程中极易受到混合噪声,特别是高斯-椒盐混合噪声的污染。传统滤波算法大多是针对某一种噪声而设计,对混合噪声的抑制效果并不明显。鉴于此,提出了一种基于高斯-椒盐混合噪声的新型滤波算法。实验结果表明:在主观和客观两方面的综合评价下,所提滤波算法对混合噪声的抑制要明显优于传统图像滤波算法,其在混合噪声的滤波上具有一定的参考价值。
一种基于多特征结合的三维模型检索方法
李月峰
计算机科学. 2019, 46 (6A): 266-269. 
摘要 ( 44 )   PDF(2216KB) ( 165 )   
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在三维模型检索方法中,针对形状分布特征提取过程中可能存在的复杂局部表面模型中产生采样过程偏移的问题,提出将基于余弦值的模型统计特征作为另一种统计特征,利用相关加权反馈算法确定权值以结合两种几何特征进行三维模型特征表述,最终利用Euclidean距离进行相似性匹配。经实验验证,通过该特征表述来检索三维模型能提升查全率及查准率。
基于半直接方法的序列影像直线特征跟踪匹配算法
朱世昕, 杨泽民
计算机科学. 2019, 46 (6A): 270-273. 
摘要 ( 111 )   PDF(3243KB) ( 238 )   
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针对序列影像相邻帧间相对运动较小的特点,提出了一种基于半直接方法的序列影像直线特征跟踪匹配算法。首先,选取关键帧进行点特征和直线特征的提取与匹配;然后,利用运动恢复结构算法对直线上的特征点进行重建;接着,通过反向合成图像对齐算法实现相邻帧的直线特征点的跟踪和摄像机相对位姿估的计;最后,由跟踪特征点实现对直线特征的跟踪匹配。采用两组不同的序列影像数据对算法进行了验证,实验表明所提算法能够实现序列影像直线特征的准确跟踪匹配,并能同时估计得到摄像机的位姿;摄像机的位姿估计误差随着帧数的增加而累积。文中还提出了一种新的序列影像直线特征跟踪匹配算法,该算法仅利用直线上的稀疏特征点就可实现对相邻影像间的直线特征的准确跟踪匹配,并能估计得到摄像机的运动轨迹。但是,该方法存在累积误差,需要进一步改进。
基于SPCA和HOG的单样本人脸识别算法
韩旭, 谌海云, 王溢, 许瑾
计算机科学. 2019, 46 (6A): 274-278. 
摘要 ( 83 )   PDF(5338KB) ( 193 )   
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基于单样本的人脸识别是一项充满挑战性的任务。文中结合Similar Principal Component Analysis(SPCA)算法与Histograms of Oriented Gradients(HOG)算法,利用SPCA筛选出图像类的相似信息,用HOG算法对相似的信息块进行特征量化,使二者优势互补。最后利用Pearson correlation(PC)进行相似性判别,在数据库Extended Yale B database上进行实验,结果表明,在光照变化的情况下,该算法对人脸正面图像的识别性能比传统算法好。
基于上下文以及多尺度信息融合的目标检测算法
吕培建, 陈佳鹏, 袁飞, 彭强, 项煜
计算机科学. 2019, 46 (6A): 279-283. 
摘要 ( 147 )   PDF(2105KB) ( 245 )   
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卷积神经网络的快速发展极大地提升了目标检测的性能。针对SqueezeDet算法没有利用多尺度以及上下文信息的问题,文章结合跳过连接(skip connection)和快捷连接(shortcut connection)来汇聚多尺度特征图,利用膨胀卷积(dilated convolution)来扩大卷积感受野以及上下文信息,提出了一种基于上下文的多尺度目标检测模型,提升了整个网络对复杂场景下的目标检测的精度和鲁棒性。该模型融合3种不同分辨率的特征图:将最小以及中间尺寸的特征图通过不同采样率的膨胀卷积聚集上下文信息,然后通过双线性插值的方式将最小特征图的分辨率放大一倍,最大特征图经卷积层降采样之后获得与中间特征图相同的尺寸,与之进行融合,并且使用了快捷连接来连接不同尺寸的特征图,从较大特征图中获取丢失的信息。将该模型在自动驾驶国际公开基准测试数据集KITTI中进行了实验,与SqueezeDet相比,所提算法的准确率提升约5%,同时在GPU中的推断速度可达30fps。
基于动静态特征的监控视频火灾检测算法
肖潇, 孔凡芝, 刘金华
计算机科学. 2019, 46 (6A): 284-286. 
摘要 ( 135 )   PDF(3478KB) ( 402 )   
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火灾是危害公共安全和社会发展的主要灾害之一,及时、准确的火灾报警具有重大意义。基于视频的火灾检测克服了传统技术的缺点,适应环境的能力较强。结合智能检测算法,其可以提供更直观、更丰富的火灾信息。所提算法分析了视频图像中的静态特征,得到疑似火焰图像,再通过动态特征进一步判断其是否为火焰。MATLAB仿真实验证明了该算法的有效性,并且其具有较好的实用性。
网络与通信
基于仿真的合成孔径雷达(SAR)成像算法验证
曾乐天, 杨春晖, 李强, 陈平
计算机科学. 2019, 46 (6A): 287-290. 
摘要 ( 127 )   PDF(3404KB) ( 300 )   
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成像算法是影响合成孔径雷达(SAR)成像性能的关键因素。现有测试方法须借助实际设备、雷达数据和测试环境,且缺乏对成像效果的合理评估,严重影响了测试工作的效率和有效性。针对上述问题,提出了一种基于仿真的SAR成像算法验证方法。首先,采用改进的同心圆法独立生成回波数据,摆脱对实际雷达回波数据的依赖性;然后,结合点目标成像和分布式场景目标成像,采用量化的指标科学评估成像算法的正确性与适用性,提高了算法测试工作的有效性;最后,利用仿真实验证明了所提方法的正确性和有效性。
基于改进蚁群算法的SDN网络负载均衡研究
郑本立, 李跃辉
计算机科学. 2019, 46 (6A): 291-294. 
摘要 ( 93 )   PDF(1841KB) ( 248 )   
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考虑到服务器处理性能的SDN网络负载均衡研究对于合理分配资源及提高服务性能具有重要意义,文中提出了基于改进蚁群算法的SDN网络负载均衡研究。首先对SDN网络结构及负载均衡进行了分析;然后根据SDN网络负载均衡的实际需求,对传统蚁群算法进行了改进,将每条链路带宽的空闲率作为蚁群算法的信息素,将计算机处理器的性能和需要传输的数据量作为启发信息,采用多重启发方式对传统蚁群算法进行改进,并对改进算法的收敛性进行了证明;最后对改进算法的性能进行验证。仿真结果表明:该算法具有收敛速度快、耗时短的优点。SDN网络负载均衡仿真实验也证明了该方法的有效性和可行性。
基于博弈论的云资源调度算法
徐飞, 王少昌, 杨卫霞
计算机科学. 2019, 46 (6A): 295-299. 
摘要 ( 133 )   PDF(2786KB) ( 304 )   
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在云环境下的大数据中心中,虚拟机数目和虚拟机的负载会随着用户和应用的需求而时常发生变化。虚拟机需要进行动态资源调整,及时移除系统中的热点资源,从而达到整个系统的负载均衡。通过对云资源分配的理论研究,获取到First-Fit贪心算法和Round Robin轮询算法等。将它们应用到一些云系统中虽然能够在短时间内解决问题,但存在资源利用率和负载均衡等方面的问题。文中提出一种基于博弈论的FUTG(Fairness-Utilization Tradeoff Gme)云资源调度算法。该算法打破了固定数量的资源分配瓶颈,将QoS因素纳入考量范围,解决了资源利用率以及资源分配的公平性这两个优化目标的资源调度问题。仿真实验结果表明,FUTG算法能够显著提高动态资源调度的有效性和动态负载下资源使用的执行效率。
中国航空复杂网络的结构特征与应用分析
陈航宇, 李慧嘉
计算机科学. 2019, 46 (6A): 300-304. 
摘要 ( 111 )   PDF(2429KB) ( 308 )   
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随着航空运输的经济价值和社会价值的不断提高,航空网络作为航空运输实现的载体,对其网络结构进行研究与分析有着重要的意义。文中以中国主要航空公司的航班数据为基础,运用复杂网络理论,分析中国航空网的网络特性,证实了中国航空网络是具有无标度特性的小世界网络。通过对2015年中国航空复杂网络的基本统计特征进行分析发现,其平均路径长度下降,节点平均度增加,而聚类系数逐渐趋于稳定。之后,对中国航空复杂网络的节点指标、边指标及加权指标的相互影响进行统计分析,研究了不同指标变化对网络结构的影响及其现实意义。在研究中国航空网络连接偏好和结构特性的关联性分析中发现,其度度相关、度权相关及介数相关均呈现异配性。最后对研究结果进行应用分析和展望。
一种基于能量捕获无线传感网的三维地理机会路由
王晨阳, 林辉
计算机科学. 2019, 46 (6A): 305-308. 
摘要 ( 71 )   PDF(1971KB) ( 160 )   
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采用能量捕获技术的无线传感器网络节点,具有从环境捕获能量的能力,自带较少的能量就可以维持长时间的工作。实际应用中传感器网络大多分布在三维空间环境下,基于传统地理路由协议的研究,提出了一种适用于能量捕获无线传感网的三维地理机会路由算法。该算法首先将空间均匀划分为多个立方体,以确定合适的转发域,然后针对转发域内的各节点,根据剩余能量和传递成功率决定退避时间,最后将具有最小退避时间的节点作为转发节点。实验结果表明,该算法可以显著提高数据传递成功率,平衡网络节点的能耗,缩短数据包的平均发送时间,提高网络吞吐率。
一种空间信息网络体系架构的设计
杨柳, 王闯, 王俊毅
计算机科学. 2019, 46 (6A): 309-311. 
摘要 ( 83 )   PDF(2906KB) ( 338 )   
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涵盖卫星、升空平台及地面网络的空天地一体的空间信息网络成为空间通信网络的发展趋势。文中对空间信息网络的特点进行了研究,提出了一种空间信息网络体系架构的总体设计。同时对各类空间通信平台的成本和覆盖性能进行了分析,对空间信息网络体系架构进行了优化,提出了一个以GEO卫星为骨干网络,以LEO或IGSO卫星为增强网络,升空平台在热点和应急区域提供应急保障网络的空间段设计方案。
基于SDN的负载均衡网络控制器算法
窦浩铭, 姜慧, 陈思光
计算机科学. 2019, 46 (6A): 312-316. 
摘要 ( 183 )   PDF(2434KB) ( 238 )   
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当前网络新兴科技呈井喷式发展势头,这些新兴科技在为人们的生活带来极大便利与乐趣的同时,对网络处理海量数据并兼顾安全性和稳定性也提出了更高的要求。一方面,传统网络架构的处理能力很难满足该要求;另一方面,为获得更高的网络效益而开展流量调度优化的研究也大多停留在链路模块,缺少对服务器模块的关注。在此基础上,针对目前绝大多数流量调度优化算法所存在的不足,提出了额外增加了对服务器模块进行考量的路径-服务器流量调度(Path-Server Traffic Scheduling,PSTS)算法,并基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)范式利用Ryu控制器进行模块化功能实现。实现过程中,通过对链路层面和服务器层面的影响因子(性能指标)进行度量,并引入之前已获取的影响因子信息计算权重,来实现对每条链路和每个服务器的排序和筛选,为最终的最佳流量调度提供支撑。仿真结果表明,在流量负载相同的情况下,相较于目前广泛接受的动态负载均衡(Dynamic Load Balancing,DLB)算法,所提出的PSTS算法可以实现更高的平均带宽利用率和更低的平均传输时延;同时,在负载均衡方面,当网络中有大量数据流时,PSTS算法可以更为有效地将数据流均衡地分配给各个服务器,极大地避免了网络中局部拥塞情况的发生,提高了数据流的处理速度,进而提升了网络的整体性能。
多通信半径与角度修正的凸规划改进定位算法
叶娟, 陈元琰, 王明, 尼迎波
计算机科学. 2019, 46 (6A): 317-320. 
摘要 ( 59 )   PDF(1880KB) ( 180 )   
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凸规划定位算法是无线传感器网络中一种基于非测距的定位算法。针对传统凸规划定位算法中最后重叠区域较大和区域不规则所导致的定位精度不高的问题,提出了结合多通信半径与RSSI来缩小未知节点的所在区域和使用角度修正不规则区域的改进定位算法。改进算法首先在传统凸规划算法的基础上引入了多通信半径进行多次广播,缩小了未知节点的所在区域;然后利用RSSI细化区域;最后对获得的多边形区域进行角度修正处理,从而获得定位结果。实验结果表明,相比于原有算法,改进后的算法能有效地降低定位误差,提升定位精度。
一种UWB稀疏阵列天线虚拟中心阵元到达角估计方法
于涛, 郭文强, 朱晓章
计算机科学. 2019, 46 (6A): 321-324. 
摘要 ( 72 )   PDF(2237KB) ( 451 )   
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在当今的物联网社会,位置信息是实现万物相连的基础技术之一。作为一种高精度的定位信号,超宽带信号具有高时间分辨率、穿透性强等特点,适用于各种环境下的人员、物资、车辆定位,具有非常广阔的应用前景。文中提出了一种基于阵列接收天线的到达角估计方法,在获得接收天线阵元间传输线路的延迟时间后,对接收机内部确定的计时时间信号进行解算,可以估计出接收阵列天线虚拟中心阵元与发射天线之间360度范围内的到达角度,弥补了传统AOA方法中只能估计180°范围内到达角的缺陷。MATLAB仿真结果表明:此方法可以有效地估计出360°范围内虚拟中心阵元的到达角度,具有一定的可行性与实用性。
基于权值与平均连接度的导弹组网设计
刘春玲, 施玉鑫, 张然
计算机科学. 2019, 46 (6A): 325-328. 
摘要 ( 60 )   PDF(2554KB) ( 153 )   
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为了实现导弹侦打一体化,针对导弹机动能力强、发射平台多样、节点分布分散等特点,要求作战节点之间能够建立高速、可靠、低时延的通信网络。为了提高作战节点的通信效率,在保证网络的稳定性和抗毁性的前提下,优化通信节点选取和最大化通信覆盖范围,提出了基于通信权值与平均连接度的组网算法。当主弹与从弹能够正常通信时,由主弹管理通信网络;当主弹无法完全覆盖从弹时,从弹之间自行通过计算节点通信能力的强弱和节点在网络拓扑中的平均连接度对节点的综合通信能力进行评估,选取出能够满足网络通信需求的中心节点。通过MATLAB仿真软件中的Truetime扩展工具箱对其进行了建模仿真,通过与最小ID算法和基于平均连接度的算法进行对比,验证了其可行性与可靠性。
基于可靠性调度的LDPC码比特翻转译码算法
张旋, 李晓强, 燕莎
计算机科学. 2019, 46 (6A): 329-331. 
摘要 ( 66 )   PDF(1870KB) ( 140 )   
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低密度校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的迭代译码算法中,变量节点与校验节点之间的消息传递采用泛洪调度策略,文中提出了一种基于可靠性调度策略的比特翻转译码算法,根据信道初始软信息将变量节点分为可靠节点与不可靠节点,在迭代译码过程中阻止不可靠节点的消息传递。仿真结果表明,与现有的比特翻转译码算法相比,在加性高斯白噪声信道下,所提算法以较低的复杂度代价获得了误码率性能的有效提升。
基于信道评估的IEEE 802.15.4e TSCH快速接入方案
许勇, 张晓荣, 祝玉军
计算机科学. 2019, 46 (6A): 332-335. 
摘要 ( 140 )   PDF(2174KB) ( 217 )   
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时隙信道跳频(TimeSlotted Channel Hopping,TSCH)是IEEE 802.15.4e标准中定义的接入行为技术之一。在TSCH模式下,想要加入网络的新节点需要侦听到包含网络信息的EBs,但是IEEE 802.15.4e标准没有给出与EBs相关的广播策略,而EBs的广播策略是新节点快速加入网络的关键性技术之一,目前学术界虽然提出了许多解决方案,但却十分依赖于网络密度,且没有考虑实际中的干扰。为此,文中主要研究了TSCH在存在严重干扰的环境下的网络的形成过程,提出了基于信道评估(HSJCE)的快速接入方案,通过设计一个新的时隙帧结构对信道质量进行评估排序,同时采用新的加入节点和同步器机制增加发送的EBs数量和选择质量最优的信道来发送和侦听EBs。实验数据及其分析充分表明,新的加入和同步机制大大增加了加入节点成功侦听到EBs的概率且不依赖网络密度,即使在严重拥堵的情况下,HSJCE也能提供较短的加入时间。
基于协作MIMO的UWSN三维动态分簇路由算法研究
梁平元, 李杰, 彭娇, 王会
计算机科学. 2019, 46 (6A): 336-342. 
摘要 ( 71 )   PDF(3354KB) ( 173 )   
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为解决基于协作的多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)同构水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)的能量节省和能耗均衡的问题,建立了多跳分布式UWSN三维系统模型。文中弥补了DCREDT选择算法能量空间分布不均的不足,通过引入能量门限和距离算法,提出了一种基于能量和距离的带门限水下动态分簇路由算法(Underwater Dynamic Clustering Routing Algorithm Based on Energy and Distance with Thresholds,UDCREDT),同时定量分析了能耗均衡性对网络寿命的影响并确定了门限的取值方法等。通过仿真分析验证了UDCREDT算法的合理性和有效性。相比DCREDT选择算法,所提算法的能耗降低了约6.81%,均衡性提高了约7.98%,有效延长了网络的使用寿命。
信息安全
一种基于NFV的检测OSPF双LSA攻击的方法
李鹏飞, 陈鸣, 邓理, 钱红燕
计算机科学. 2019, 46 (6A): 343-347. 
摘要 ( 77 )   PDF(2727KB) ( 192 )   
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OSPF协议是因特网中使用最广泛和最成功的内部网关路由协议之一。尽管当前对OSPF协议的安全性已有许多研究,但仍缺乏有效的检测路由欺骗攻击的方法,难以保证网络中OSPF路由的安全性。通过研究OSPF双链路状态通告(LSA)攻击方法的原理,给出了用于确定攻击者的3个必要条件,提出了一种检测OSPF双LSA攻击的方法。基于网络功能虚拟化(NFV)技术,设计实现了检测中间盒与分析服务器用于检测攻击与消除路由污染。检测中间盒负责从各链路捕获相关OSPF分组,将trace记录发送给分析服务器;分析服务器调用检测算法分析处理接收到的trace记录流,若检测到攻击则告警,同时指令检测中间盒来恢复污染路由。原型系统的实验结果表明,所提方法能够在IP网络或NFV网络中准确高效地检测出OSPF双LSA攻击,并且实现的系统具有性价比高、易于部署等优良特点。
基于神经网络和NLP的软件需求安全分析研究
孙宝华, 胡楠, 李东洋
计算机科学. 2019, 46 (6A): 348-352. 
摘要 ( 70 )   PDF(1716KB) ( 339 )   
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为了对软件需求的不完备性和歧义性程度进行识别,搭建软件需求和标准规范之间的桥梁,提出一种基于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)和神经网络的分析评价模型。首先,从国际标准化组织(ISO)、开源Web应用程序安全计划(OWASP)和PCI目录等标准出发,识别出多个安全性规范特征,找到文本蕴涵关系;然后,利用蕴涵结果以及文本注释来训练神经网络模型,以预测文档中的某个语句是否存在于安全标准中。所提模型对每个蕴涵配置的预测性能进行了评价,结果表明:蕴涵配置9的平均F-得分最高,为最佳完备性预测器。且在最优和最差配置下,所提模型的性能均优于常用的空模型。
JPEG图像文件头取证
邢文博, 杜志淳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 353-357. 
摘要 ( 132 )   PDF(4237KB) ( 434 )   
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本研究的目的是从JPEG格式图像文件头中提取图像数据,获取图像文件头信息,进而判断图像获取工具得到的JPEG图像是否经过图像处理软件的处理。文中通过WinHex软件提取JPEG格式图像数据,对获取的数据进行解析,获取JPEG图像文件头的信息,从JPEG格式图像文件头中提取到图像的Exif(Exchangeable Image File Format)信息、GPS(Global Positioning System)信息、缩略图信息、量化表等图像数据。通过判断从JPEG图像文件头得到的图像信息与图像获取工具得到的JPEG图像文件头信息是否一致,来确定JPEG格式图像是否被图像处理软件处理过。
一种改进的高效的代理盲签名方案
王兴威, 侯书会
计算机科学. 2019, 46 (6A): 358-361. 
摘要 ( 69 )   PDF(1558KB) ( 249 )   
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通过对无证书代理盲签名方案进行分析,发现其执行效率较低。虽然该方案被证明能够抵抗恶意但被动的KGC(Key Generation Center)攻击,但现实生活中并不存在完全可信的KGC。文中基于ECDLP难题和双线性映射,提出了一种改进的无KGC的高效代理盲签名方案,该方案通过减少双线性映射运算的次数来提高执行效率,与刘二根等的方案相比,本文案的执行效率更高,其正确性与安全性得到了论证。
基于混沌和WEP的无线传感器网络加密研究
卢政桥
计算机科学. 2019, 46 (6A): 362-364. 
摘要 ( 64 )   PDF(2030KB) ( 196 )   
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无线传感器网络是一个易受监听和干扰的开放系统,传感器节点的CPU计算速度、字长和存储空间有限,无法像pc级那样执行运行成本较大的加密算法,而运行成本较低的WEP、THIP等无线网加密算法已被证实存在密钥强度等问题。文中提出了一种基于WEP和混沌序列结合的加密协议,通过混沌序列作为子密钥的生成算法,可以在不增加时间复杂度和空间复杂度的情况下,同时利用混沌序列映射提高密钥随机性,回避WEP协议的密钥重复问题,增加破译的难度。
基于多步攻击场景的攻击预测方法
胡倩
计算机科学. 2019, 46 (6A): 365-369. 
摘要 ( 135 )   PDF(3501KB) ( 484 )   
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多步攻击预测是入侵检测的补充,能在一定程度上预防、减少或阻断安全威胁。文中提出了一种基于多步攻击场景的攻击预测方法。该方法采用贝叶斯网络模型来描述攻击场景图,通过挖掘多步攻击间存在的因果关联规则构建因果贝叶斯攻击场景图,在此网络结构的基础上通过攻击证据来推理计算未知攻击发生的概率,对下一步的攻击行为以及攻击者的攻击意图进行预测。最后,通过实验验证了所提方法能够准确地预测下一步的攻击以及攻击者的攻击意图。
带TTP的多所有者内部权重变化所有权转换协议
甘勇, 王凯, 贺蕾
计算机科学. 2019, 46 (6A): 370-374. 
摘要 ( 156 )   PDF(1750KB) ( 204 )   
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在实际应用中,多所有者RFID标签的所有权不仅是由于标签的所有者发生了变化而改变,每个所有者所占有的权重比例发生变化也会导致标签的所有权发生改变。因此,文中提出了一种带可信第三方(Trusted Third Party,TTP)的多所有者内部权重变化标签所有权协议用以解决该问题,因为存在TTP参与所有权的转换,所以所有者完全地将对标签的所有权转移给了权重变化后的所有者,即具备原所有者无关性。该协议采用了Lagrange多项式插值法和Shamir秘密共享门限方案,并使用GNY逻辑进行了安全性分析,结果表明该协议能抵抗转换过程中的多种攻击。同时,仿真实验结果表明标签耗时和计算量都处于可接受的范围之内。
考虑网络拓扑结构变化的SIRS模型的建立与稳定性分析
刘晓东, 魏海平, 曹宇
计算机科学. 2019, 46 (6A): 375-379. 
摘要 ( 112 )   PDF(2006KB) ( 572 )   
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针对经典SIRS(易感-感染-免疫-易感)模型中没有考虑到网络拓扑结构发生变化的情况,提出了一种网络拓扑结构发生变化的SIRS改进模型,其利用李雅普诺夫稳定性分析方法分析得到传播阈值以及拓扑结构变化与传播过程的相关性。在传播过程中当系统满足阈值条件时,计算机病毒最终消失,从而证明了系统不满足阈值条件时地方病平衡点的存在性与唯一性,并得出了满足地方病平衡点稳定的限制条件。对比仿真实验的结果验证了上述理论结果,并表明带有网络拓扑结构发生变化的SIRS模型比已有的SIRS模型更加逼近现实生活中计算机病毒的传播过程。
数字图像复制粘贴篡改取证
邢文博, 杜志淳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 380-384. 
摘要 ( 162 )   PDF(4825KB) ( 432 )   
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数字图像在被复制粘贴篡改时会对被复制部分进行缩放、旋转,然后粘贴在图像的不同部位,从而形成篡改图像。用sift算法检测出图像中的sift关键点,通过关键点的向量找出相互匹配的关键点对。用随机采样一致性算法在匹配点对中随机采取3个匹配点对计算其仿射变换矩阵,并对匹配点对进行循环分类,分类完成后按照每一类的仿射变换模型对篡改图像进行仿射变换以及仿射变换的逆变换,然后求得篡改图像与其仿射变换图像的局部相关图、篡改图像与其逆仿射变换图像的局部相关图。将每一类匹配关键点对按照仿射变换关系分为两组,从每组的关键点位置设置二值图像并用结构元素进行膨胀,将二值图像膨胀位置在相关图像的相关值大于阈值的膨胀部分保留,小于阈值的膨胀部分舍去,迭代膨胀到二值图像不再膨胀为止。然后获取二值图像的边界,在原图像中标出复制粘贴篡改部分。实验表明该方法可以有效定位篡改图像中的复制粘贴区域。
大数据与数据挖掘
基于时空循环卷积网络的城市区域人口流量预测
郭晟楠, 林友芳, 金文蔚, 万怀宇
计算机科学. 2019, 46 (6A): 385-391. 
摘要 ( 145 )   PDF(4027KB) ( 476 )   
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城市区域人口流量的准确预测可以为交通监管和市民出行提供有效的决策支持。城市各区域人口流量同时具有时间维度上的变化规律和空间维度上的相关性,这给流量的精准预测带来了极大的挑战。文中提出了一种基于注意力机制的时空循环卷积网络(ASTRCNs)模型,可以全面地对影响区域人口流量的多种因素进行统一建模。ASTRCNs共包含3个组件,分别用于描述人口流量的短时依赖关系、日周期规律、周周期规律。在真实的北京市人口流量数据集上进行了实验,结果表明ASTRCNs模型的预测效果优于传统的时间序列预测模型以及其他现有的基于深度学习的人口流量预测模型。
基于GBDT的电力计量设备故障预测
刘金硕, 刘必为, 张密, 刘卿
计算机科学. 2019, 46 (6A): 392-396. 
摘要 ( 124 )   PDF(1785KB) ( 340 )   
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电力计量设备的故障风险预测可以减少国家电网因为故障风险带来的损失。文中首先进行了数据的预处理和特征选取;其次,设计了基于GBDT的故障大类、故障小类以及设备寿命周期的预测;最后,对设计的模型进行了有效性和先进性的验证。实验在中国电力科研研究院提供的数据上进行。由实验结果可知,所提算法对6种故障类型的预测准确率为90.56%,查全率为92.95%,F1值为91.71%。相比回归、BP神经网络、Adaboost、决策树算法,梯度提升决策树算法在参数调优条件下的性能最优。
异构信息网络中基于元结构的协同过滤算法
王旭, 庞巍, 王喆
计算机科学. 2019, 46 (6A): 397-401. 
摘要 ( 100 )   PDF(1929KB) ( 401 )   
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近年来,异构信息网络由于包含丰富的语义信息引起了众多研究者的关注。已有的研究已经证实异构信息网络中丰富的关系信息能够提高推荐效果。作为一种挖掘异构信息网络中关系信息的重要工具,元路径已经被广泛地应用到许多算法中,然而元路径受到线性结构的限制,不能表示更加复杂的关系信息。为了解决这一问题,文中提出了一种新的推荐系统算法,即MetaStruct-CF。该算法利用元结构来挖掘异构信息网络中丰富的关系信息。不同于现有的一些算法,该算法结合了多种信息,以有效地利用异构信息网络中丰富的信息。 两个真实世界数据集上的大量实验表明,MetaStruct-CF能够有效地提高推荐效果。
带关系属性的空间关键词并行查询处理算法
徐哲, 刘亮, 秦小麟, 秦伟萌
计算机科学. 2019, 46 (6A): 402-406. 
摘要 ( 96 )   PDF(2242KB) ( 245 )   
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移动互联网、物联网的快速发展产生了大量带关系属性的空间文本对象数据。面向网页文本数据的搜索引擎仅支持文本关键词查询,无法处理包含地理位置信息、文本信息、关系属性的混合数据。现有面向空间关键字的查询处理技术未将关系属性作为过滤条件,且是基于单机实现的,无法满足查询性能的要求。为解决上述问题,提出了一种新颖的将关系属性、空间和关键字3种属性映射成文本数据的Baseline算法(Baseline Algorithm of Distributed Keywords and Location-aware with Relational Attributes Query,BADKLRQ),利用分布式倒排文本索引对转换后的文本数据进行并行索引。针对带关系属性、空间和关键字的查询请求,将查询请求转换成映射空间中的多个文本关键字,对转换后的文本数据进行查询,并提出基于Baseline算法的改进算法MGDKLRQ,以改进空间属性转换成文本关键字的算法。实验结果表明,在索引时间和查询时间上,BADKLRQ算法比现有算法提升了10%~15%,MGDKLRQ算法比现有算法提升了20%~30%。
基于数据分布特征的线性孪生支持向量机
宋瑞阳, 孟华, 龙治国
计算机科学. 2019, 46 (6A): 407-411. 
摘要 ( 143 )   PDF(2885KB) ( 294 )   
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孪生支持向量机(TWSVM)目前已在众多领域取得了成功的应用,但标准TWSVM模型在处理具有分布特征的数据分类问题时鲁棒性差,尤其当数据的不确定性程度较大时,不考虑样本点分布特征的标准分类模型已不能满足分类准确率的要求。为此,文中提出了基于数据分布特征的加权线性孪生支持向量机(TWSVM-U)模型,它在TWSVM的基础上考虑数据的分布特征对分类超平面位置的影响,根据数据在分类超平面法方向的分散程度定量构造距离权重。事实上,TWSVM-U是TWSVM的推广,当训练样本数据不具有分布特征时,TWSVM-U模型将退化为标准TWSVM模型。十折交叉验证的实验结果表明,TWSVM-U模型在处理波动范围较大的不确定性数据分类问题时比SVM和TWSVM表现更优。
系统数据迁移常见问题及案例分析
陆叶杉
计算机科学. 2019, 46 (6A): 412-416. 
摘要 ( 140 )   PDF(2615KB) ( 328 )   
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社会发展日趋进步,技术框架日新月异,日常系统以新换旧已经成为趋势,新系统代替旧系统势必会涉及到新旧系统的数据对接问题。在某市某组织的系统建设中,项目需要将旧系统的所有业务数据迁移到新系统。由于新旧系统使用的表空间、表结构及表字段都不一致,为了保证数据的一致性与完整性、迁移前后的数据没有漏误、不迁入脏数据来影响新系统的运行,在项目中如何在新旧系统之间进行数据迁移成为了重要课题。为了解决数据迁移的问题,文中设计了一套基于ETL工具的数据迁移流程,并通过组合和串联得到了完整的数据迁移流程线,从而实现了数据迁移,完成了新旧系统的数据对接。文中阐述了以下几个数据在迁移中出现的问题及其解决方法:1)数据流转中出现的常见错误及解决方法;2)数据类型不一致的数据迁移问题及解决方法;3)数据迁移目标数据库字段长度不一致的问题及解决方法;4)数据迁移完成后,原数据出现新变动将如何重新调整迁移测量的问题及解决方法。基于此,文中对数据迁移过程中出现的问题与解决这些问题的方法进行了简要的分析与总结。
时态文本数据流特征流行趋势模型及算法
孟志青, 许微微
计算机科学. 2019, 46 (6A): 417-422. 
摘要 ( 74 )   PDF(1946KB) ( 353 )   
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当今在电商和社交等平台上每天会产生大量的文本数据流。快速提取文本数据流的特征并将其用于发现一些事物的趋势变化来指导企业运营十分重要,比如服装企业必须尽可能快速而又准确地感知流行信息,服装特征的流行趋势对设计生产与经营起着至关重要的作用。以线上商品的文本数据流为研究对象,结合线上的销售文本实时数据流,定义了商品的时态文本数据流特征趋势模型,然后提出了一种文本数据流特征趋势发现的实时挖掘算法。将该算法应用到服装销售的文本描述以提取流行特征应用,可以获得有效的服装流行趋势,为企业制定生产计划、选择营销策略提供了决策支持。使用电商平台的真实销售数据进行实验,结果证明:该算法提取流行特征的准确率较高、速度较快,具有重要的理论与实际意义。
基于随机矩阵理论的高维数据线性判别分析方法
刘鹏, 叶宾
计算机科学. 2019, 46 (6A): 423-426. 
摘要 ( 79 )   PDF(1576KB) ( 460 )   
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线性判别分析(LDA)是机器学习和数据挖掘中一种常用的基于模型的分类方法。尽管该分类方法在许多实际应用中表现良好,但在处理高维数据时其效果却很不理想。其原因在于:当变量数目p接近或者大于样本数目n时,样本协方差矩阵不再是真实协方差矩阵的一个良好估计,导致线性判别函数值产生了较大的偏差。文中提出了一种基于随机矩阵理论的高维数据分类器正则化方法。首先,利用随机矩阵理论,分别以旋转不变估计法(当p≤n时)或者特征值截取法(当p>n时)对高维协方差矩阵进行一致估计;然后,使用估计出的高维协方差矩阵计算判别函数值。在模拟数据集和3个微阵列数据集上进行的分类实验的结果表明,所提线性判别分析方法在处理高维数据时不但适用范围更广,而且具有较高的分类正确率。
基于领域关联冗余的教务数据关联规则挖掘
陆鑫赟, 王兴芬
计算机科学. 2019, 46 (6A): 427-430. 
摘要 ( 124 )   PDF(2383KB) ( 187 )   
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教育教学的周期性以及教学环境的变化使高校教务数据具有时序性的特点,并且高校教务数据存在较多的关联冗余,因此挖掘出高效有趣的关联规则较为困难。虽然序列模式挖掘算法能够挖掘出时序频繁项集,但其并不能消除教务数据中的关联冗余,挖掘结果的效用性以及新颖性均无法满足要求。为此,文中提出了一种基于教育领域关联冗余的FUI_DK关联规则挖掘算法。FUI_DK算法基于序列模式挖掘算法产生频繁候选项集,在经典关联规则算法的支持度、置信度的基础上增加效用度以及有趣度这两个参数来得到高效用有趣项集,并根据满足条件的关联规则的支持度、置信度、效用度对其进行排序输出,最终得到具有高效用性以及有趣性的关联规则结果。在某高校学生教务数据上进行实验对比及挖掘结果分析,实验证明该算法缩短了运算时间,领域内已知关联规则的消除率可达43%,可帮助高校进行省时有效的教育数据挖掘。
基于灰色预测和径向基网络的人口预测研究
徐丽丽, 李洪, 李劲
计算机科学. 2019, 46 (6A): 431-435. 
摘要 ( 93 )   PDF(1624KB) ( 386 )   
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针对经济增长和社会稳定的问题,对人口进行准确预测是极其重要的。因此,文中利用山东省历年的人口总数分别构建了灰色预测模型和径向基网络模型,对1995-2014年共20年的人口总量进行仿真模拟;并且针对单一模型的局限性问题,还利用标准差法对其预测结果进行了权重的重分配,并在其基础上构建了组合模型。结果表明:相对于灰色模型和径向基网络模型而言,组合预测模型的精度较高,并对2015-2025年间的人口总量利用组合模型进行了短期预测。
基于智能电表运行故障数据的纵向分析模型
刘紫熠, 刘卿, 王崇, 王季孟, 王玥, 刘金硕, 殷泽豪
计算机科学. 2019, 46 (6A): 436-438. 
摘要 ( 68 )   PDF(1532KB) ( 182 )   
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智能电能表作为当前电能计量和经济结算的主要工具,它的故障率直接关系到国计民生。文中设计了基于智能电表运行故障数据分析的纵向分析模型。该模型可以对已经安装的不同厂家、不同批次的智能电表的故障率随时间的变化进行分析。首先清洗不可用数据,然后对基本的数据条目进行线性回归分析,得到每个批次的智能电表的故障率和故障率的变化率,进而再对批次故障率的变化率进行聚类分析,评估各厂家的智能电表质量的稳定性,为智能电表使用单位提供参考。该模型对智能电表的批次质量进行了评估,对厂家的智能电表质量评判起到重要的借鉴作用。
基于Kmeans++聚类的朴素贝叶斯集成方法研究
钟熙, 孙祥娥
计算机科学. 2019, 46 (6A): 439-441. 
摘要 ( 143 )   PDF(1645KB) ( 241 )   
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朴素贝叶斯方法简单、计算高效、精确度高,且具有坚实的理论基础,得到了广泛应用。文中针对差异性是集成学习的关键条件,提出了基于Kmeans++聚类技术来提高朴素贝叶斯分类器集成差异性的方法,从而提升了朴素贝叶斯的泛化性能。首先,通过训练样本集训练出多个朴素贝叶斯基分类器模型;然后,为了增大基分类器之间的差异性,利用Kmeans++算法对基分类器在验证集上的预测结果进行聚类;最后,从每个聚类簇中选择泛化性能最佳的基分类器进行集成学习,最终结果由简单投票法得出。利用UCI标准数据集对该方法进行验证,结果表明该方法的泛化性能得到了较大的提升。
基于KD-Tree聚类的社交用户画像建模
万家山, 陈蕾, 吴锦华, 高超
计算机科学. 2019, 46 (6A): 442-445. 
摘要 ( 123 )   PDF(1929KB) ( 907 )   
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传统的信息推送服务普遍缺少对社交用户具体情况的考虑,存在推荐信息针对性不强、系统转化率低等问题。针对上述问题,提出了一种基于用户画像的智能信息推送方法。借助智慧学习平台的用户数据,主要通过KD树来实现在KNN聚类算法中分析用户偏好和行为特征,进而将用户进行类别划分。首先,通过分析聚类中心将每一类用户抽象成高度精炼的短文本,形成具有代表性的标签;其次,根据社交用户个体的标签权重值,结合业务需求进行二次建模来构建用户画像模型,进而逐步细化模型;最后,借助协同过滤推荐算法产生推荐。用户画像不仅提高了数据的可用性和价值,还使分析者从大量的用户数据中摆脱出来,快速地协助分析者做好精细化分类,达到了较好的推荐效果。
Prophet-LSTM组合模型的销售量预测研究
葛娜, 孙连英, 石晓达, 赵平
计算机科学. 2019, 46 (6A): 446-451. 
摘要 ( 359 )   PDF(2982KB) ( 904 )   
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预测某种产品销售量的短期及长期变化趋势对企业制定营销战略和优化产业布局等具有重要的参考价值。在深入分析Prophet加法模型和长短时记忆神经网络的特性的基础上,依据某企业产品销量时间序列数据的趋势规律,构建了一种用于预测销售量的Prophet-LSTM神经网络组合模型,设计并实现了与组合前Prophet、LSTM单项模型及两种典型时间序列预测模型的对比实验。实验结果验证了Prophet-LSTM组合预测模型在销量时间序列分析中具有更强的适用性和更高的准确性,为该企业应对市场需求变化提供了重要的科学依据。
一种基于超图Markov链松弛的聚类学习方法
郭鹏, 李仁发, 胡慧
计算机科学. 2019, 46 (6A): 452-456. 
摘要 ( 96 )   PDF(2439KB) ( 212 )   
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将车联网中高维的时空特征嵌入到低维的特征语义词袋是一种典型的聚类问题。谱聚类因其计算简单且有全局最优解的特点而备受关注,但是关于其聚类数目的研究工作相对较少。针对传统eigengap启发式方法无法适应于多噪声点和边界模糊数据集,导致聚簇过度分割的问题,提出了一种基于超图Markov链松弛的聚类学习方法(HS-MR算法)。该算法的基本思想是用Markov过程形式化描述超图并开始随机游走。在超图Markov链松弛过程中,通过随机转移矩阵P的t次幂和扩散映射找到数据集有意义的几何分布,然后提出基于互信息的目标函数进行聚类数目的自动收敛。实验结果表明,该算法在准确率上优于简单图谱聚类算法和标准超图谱聚类算法。
基于网格数据中心的密度峰值聚类算法
李晓光, 邵超
计算机科学. 2019, 46 (6A): 457-460. 
摘要 ( 70 )   PDF(3054KB) ( 189 )   
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通过对数据集进行网格划分来降低聚类过程中的计算复杂度,提出了一种基于网格数据中心的密度峰值聚类算法。首先将数据集进行网格化,形成若干网格对象,以落在网格内的数据点个数与通过衰减后的相邻网格内数据点个数之和作为该网格对象的局部密度值,以该网格数据中心到更高密度网格数据中心的最近距离作为该网格对象的相对距离值;然后根据簇心网格对象同时具备更高的局部密度和较大的相对距离的特征,确定簇心网格对象;最后通过密度划分的方法完成数据聚类。在UCI人工数据集上的仿真实验表明,该算法能够在较短的时间内有效地处理大规模数据,聚类准确率较高。
基于三维特征协同支配的个性化学习资源推荐方法
李浩君, 张征, 张鹏威
计算机科学. 2019, 46 (6A): 461-467. 
摘要 ( 64 )   PDF(2671KB) ( 129 )   
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个性化推荐正成为信息服务时代的重要形式,是缓解学习者知识迷航、提升学习效率的有效途径。为了满足学习者对在线学习资源的个性化需求,提出一种基于三维特征协同支配的个性化学习资源推荐方法(TPLRM)。首先通过完善学习者与在线学习资源特征的匹配关系,建立了三维特征协同支配的个性化学习资源推荐模型,并进行参数化描述;其次设计了一种基于高斯隶属函数模糊控制的二进制粒子群优化算法(FCBPSO)来对推荐模型目标函数进行求解;最后在多个评价指标下,通过5组对比实验验证了TPLRM推荐方法有较好的推荐性能。
基于SVD填充的混合推荐算法
刘晴晴, 罗永龙, 汪逸飞, 郑孝遥, 陈文
计算机科学. 2019, 46 (6A): 468-472. 
摘要 ( 91 )   PDF(1811KB) ( 190 )   
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随着互联网技术的发展,信息过载问题日益严重,推荐系统是缓解该问题的有效手段。针对协同过滤中因数据稀疏和冷启动导致的推荐效率低下问题,提出基于SVD填充的混合推荐算法。首先,采用奇异值分解技术分解项目评分矩阵,通过随机梯度下降法填充稀疏矩阵;然后,在矩阵中加入时间权重,优化用户相似度,同时在项目矩阵中加入Jaccard系数优化项目相似度;接着,综合基于项目和基于用户的协同过滤计算预测评分,从而选择最优项目;最后,在MovieLens和Jester数据集中将所提算法与传统算法进行实验对比,证明了所提算法的有效性。
在线学习非负矩阵分解
何孝文, 胡一飞, 王海平, 陈默
计算机科学. 2019, 46 (6A): 473-477. 
摘要 ( 90 )   PDF(2489KB) ( 249 )   
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文中提出了一种新的在线形式的非负矩阵分解,即在线学习非负矩阵分解(OLNMF)。OLNMF算法采用了增量形式的非光滑模型,并采用“选择遗忘法”控制新样品和旧样品的权重,提高了算法的计算效率,减少了计算复杂度。OLNMF算法能处理大型的实时更新的数据集,并得到稀疏度更高的基矩阵。实验结果表明,在多个人脸数据集中,相对于INMF,ONMFO,Lp-INMF,OLNMF具有更好的稀疏性;在EEG数据集中,基于OLNMF的SVM分类方法能得到更好的分类准确率。
基于频繁项特征扩展的短文本分类方法
靳一凡, 傅颖勋, 马礼
计算机科学. 2019, 46 (6A): 478-481. 
摘要 ( 74 )   PDF(1661KB) ( 237 )   
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短文本具有特征维度高且稀疏等特点,导致将传统的分类方法应用于短文本分类时效果较差。针对此问题,提出基于频繁项特征扩展的短文本分类方法(Short Text Classification Based on Frequent Item Feature Extension,STCFIFE)。首先通过FP-growth算法挖掘背景语料库的频繁项集,结合上下文的关联特征,计算出扩展特征权重;然后将新特征加入到原短文本的特征空间中,在此基础上训练SVM(Support Vector Machine,SVM)分类器,并进行分类。实验结果表明,与传统的SVM算法和LDA+KNN算法相比,STCFIFE方法能有效缓解短文本特征不足、高维稀疏的问题,使F1值提升了2%~10%,提高了短文本的分类效果。
一种确定滑动窗口规模的边界距离算法
彭成, 贺婧, 池昊
计算机科学. 2019, 46 (6A): 482-487. 
摘要 ( 77 )   PDF(3300KB) ( 261 )   
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由于大多装备的原始测量数据采集信息量大、密度高,现有的时间序列滑动窗口的降维方法采用经验值确定窗口大小,无法最大限度地保留数据的重要信息点,并且计算复杂度高。为此,文中研究了实际应用中滑动窗口对时间序列相似性技术的影响,提出了一种确定滑动窗口初始规模的算法。该算法构建拟合度更高的上下边界曲线,将趋势加权引入LB_Hust距离计算方法中,从而降低了数学建模难度,提高了装备数据相似性聚类与状态评估的效率。
基于自适应样本权重的矩阵分解推荐算法
石晓玲, 陈芷, 杨立功, 沈伟
计算机科学. 2019, 46 (6A): 488-492. 
摘要 ( 75 )   PDF(2251KB) ( 239 )   
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稀疏数据矩阵缺失值估计是一项必要的基础性研究,在推荐系统中尤为重要,针对该问题的一种有效方法便是矩阵分解算法(Matrix Factorization,MF),但传统MF算法仅直接使用回归思想拟合矩阵样本点,并没有考虑样本自身拟合难易程度的差异性。针对该情况,文中分析提出了一种基于自适应样本权重的矩阵分解算法(AWS-MF),在原有MF算法的基础上,针对样本差异性进行有偏向模型拟合,为增加模型回归的准确性与稳定性,加权整合中间算法结果,从而得到最终的拟合数据值。实验结果表明,相比于MF算法和NMF算法,改进后的AWS-MF算法能根据样本差异性自动调整样本权重占比,在充分利用已有数据的前提下,最终得到更好的缺失值估计结果。
基于Seq2seq模型的推荐应用研究
陈俊航, 徐小平, 杨恒泓
计算机科学. 2019, 46 (6A): 493-496. 
摘要 ( 170 )   PDF(2310KB) ( 368 )   
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日常生活的信息纷繁复杂,因此需要推荐系统来帮助人们进行信息筛选。传统的推荐系统将推荐过程看成是静态的,缺少对序列数据短期或长期的依赖关系的研究。循环神经网络由于在处理序列化数据时有突出的表现,因此可应用到具有序列特征的推荐数据中。文中采用循环神经网络的seq2seq模型来构造这种推荐系统,将推荐过程看作一个序列的翻译过程或答案生成的过程,利用大量用户以往的交互数据,找出其中的频繁模式,将其应用到其他用户对物品的行为预测中。实验在两个常用数据集上进行,使用BLEU衡量推荐结果,实验结果表明:该方法可以做出序列化的推荐。该方法只需要用户和物品的互动数据,摆脱了评分矩阵,避免了数据稀疏性的问题。
基于实时GPS的公交短时动态调度算法
张澍裕, 宫达, 谢兵, 刘开贵
计算机科学. 2019, 46 (6A): 497-501. 
摘要 ( 84 )   PDF(2486KB) ( 501 )   
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文中分析了传统公交静态调度的局限性。利用公交在线车辆的实时GPS数据,通过分析在交通拥挤严重、客流量骤增情况下的公交调度运营机制,提出了一种基于人工神经网络的公交短时动态调度的启发式算法。利用贵阳市公交线路数据对所提算法进行仿真测试。实验结果表明:该算法可以有效弥补传统公交静态调度的不足,减少人工调度中人为因素的干扰,进而实现公交调度的自动化和智能化。
基于情景感知的用户兴趣推荐模型
李建军, 侯跃, 杨玉
计算机科学. 2019, 46 (6A): 502-506. 
摘要 ( 77 )   PDF(2142KB) ( 580 )   
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随着电子商务和互联网的发展与普及,面向用户的个性化推荐越来越被重视,传统的用户兴趣模型只考虑到用户本身对项目的行为,忽略了用户当时所处情景。因此文中提出了基于情景感知的用户兴趣模型,将用户的浏览行为与情景因素相结合,从两个方面深度挖掘了用户对项目的兴趣,明确了用户对项目的关注度,从而准确地为用户进行聚类,并根据用户聚类的结果对目标用户进行推荐。实验结果表明,该推荐模型的准确率高于其他传统推荐算法的准确率,本模型能更好地挖掘用户兴趣,适应用户的兴趣变化,并且能够更好地解决用户面临的众多信息无从挑选的问题,提高了用户的满意度。因此,需要从多个角度挖掘用户隐藏的信息,能够更好地为用户提供个性化的推荐。
面向知识推荐服务的选课决策
张维国
计算机科学. 2019, 46 (6A): 507-510. 
摘要 ( 131 )   PDF(1813KB) ( 193 )   
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面对Internet的快速发展以及Web上的海量信息资源,用户如何快速并准确地定位到需要的信息成为了一个亟待解决的问题,面向知识推荐服务的选课决策由此产生。面向知识推荐服务的选课是基于个性化推荐研究的核心问题,其以关联规则Apriori算法的理论为基础,运用协同过滤推荐算法,对Apriori算法进行改进,结合学生的专业、兴趣爱好、学习成绩,构建了选课推荐系统模型和基于该模型的个性化推荐算法分析,通过对学生成绩数据库中的数据进行挖掘,指导学生选择更适合自身情况的课程,为学生高效的学习、个性的发展提供帮助。
综合、交叉与应用
考虑软件运行的软-硬件退化系统剩余寿命估计
韩佳佳, 张德平
计算机科学. 2019, 46 (6A): 511-517. 
摘要 ( 66 )   PDF(2986KB) ( 164 )   
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针对软-硬件系统级剩余寿命估计难题,传统的研究方法都是单独考虑了软件可靠性或硬件可靠性,而忽略了软件与硬件之间的交互影响。文中基于硬件性能退化过程提出了一种将软件的使用或运行看作是系统的一种外部冲击的新方法。该方法通过硬件性能退化指标来表征软件运行对系统的影响,主要采用离散隐Markov过程来描述两者之间的关系。具体地,对信号数据采用信号分解与特征提取技术得到性能退化指标,运用隐Markov模型构建隐含状态与实际退化之间的对应关系。根据在不同软件运行条件下系统性能退化指标样本中的拐点个数,对同一硬件退化过程分段构建不同的退化模型,使模型更加精确地描述退化过程。采用随机仿真技术与优化技术对硬件剩余寿命进行估计,根据系统体系结构估计软-硬件系统的剩余寿命。利用某武器装备系统的性能监测数据,将所提算法与传统系统级剩余寿命估计模型(BP神经网络)进行对比,证明了所提算法具有较高的估计精度。
非结构网格下稀疏下三角方程求解器众核优化技术研究
倪鸿, 刘鑫
计算机科学. 2019, 46 (6A): 518-522. 
摘要 ( 107 )   PDF(2821KB) ( 330 )   
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稀疏下三角方程求解器(SpTRSV)作为基础线性代数库中一个重要的算法,在大规模科学计算中有着广泛应用。在非结构网格中,由于非结构网格具有数据存储无序性、数据强相关性以及频繁地离散访存等特点,该算法在众核架构上难以实现有效的并行。文中基于国产异构众核处理器SW26010体系结构的特点,针对非结构网格计算,提出了一种基于流水线串行-局部并行思想的通用众核优化方法。该方法能够有效减少非结构网格计算中的随机访存,提高计算效率,并且具有很好的扩展性。基于该算法对多个实际应用算例进行众核优化,实验结果表明:该方法能够实现单核组3倍以上的加速,显著降低了运行时间。
基于多智能体的复杂工程项目进度风险评估仿真建模
颜功达, 董鹏, 文昊林
计算机科学. 2019, 46 (6A): 523-526. 
摘要 ( 62 )   PDF(2433KB) ( 159 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
为解决复杂工程项目结构复杂、周期长、风险因素多等特点导致的进度重大延误问题,运用Anylogic软件在考虑工序状态转换条件及处理行为的基础上,建立了“工序”“工序流”“风险因素”及“控制体” 4种智能体元素,形成了由“风险因素”导致的“工序流”与“工序”之间的多重嵌套关系,由此建立基于多智能体的进度风险评估模型,并通过仿真实验完成了某型舰用柴油发动机维修项目的风险因素敏感性分析,得出应采取措施优先控制的重要工序中的风险因素。实验结果表明:该模型对于复杂工程项目进度风险评估问题具有较好的参考价值。
基于高斯扩散模型的垃圾焚烧废气排放可视化
郑红波, 吴斌, 徐菲, 张美玉, 秦绪佳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 527-531. 
摘要 ( 154 )   PDF(2805KB) ( 638 )   
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为了预测垃圾焚烧厂排放的废气量并了解废气污染情况的指标特征,文中设计和实现了垃圾焚烧厂废气排放的可视化分析系统。文中在分析废气扩散的主要影响因素的基础上建立了基于高斯点源扩散的垃圾焚烧厂废气的扩散模型,并基于该扩散模型设计并实现了废气浓度等值线图绘制方法。在百度地图上绘制全国垃圾焚烧厂的分布图、垃圾焚烧厂废气浓度扩散等值线图,并通过动态柱状图、时间轮与柱状图相结合的方法显示垃圾焚烧厂的实时排放情况,实现了垃圾焚烧厂排放数据的可视化。可视化系统将废气的各项指标数据进行图形化展示,达到了实时监控废气污染物的目的。
基于云计算的地理信息服务技术
张新, 胡晓东, 魏嘉伟
计算机科学. 2019, 46 (6A): 532-536. 
摘要 ( 99 )   PDF(3625KB) ( 857 )   
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文中基于现有地理信息服务技术研究仅限于已有GIS软件在云计算环境下的新的软件部署和单个领域应用模式的局限,提出了地理信息服务技术的研究需要在云计算环境下开展应用模式的深入研究,深化以对地观测信息为特征的地理时空大数据的融合应用;进而分析了云GIS服务平台在数据管理、地理计算、地理信息制图与终端服务、专题应用系统构建和网络应用与服务模式5个方面的技术特征。参考并分类辩证分析国内外该领域内经典的理论与实证文献资料,顺应云GIS研究的最新趋势,设计了“存储-计算-服务”一体化的云GIS平台技术架构,并针对目前云GIS平台的应用现状,提出了基于云计算的地理信息服务的5种模式。采用MongoDB作为元信息库、业务数据等的载体,应用GridFS文件系统作为底层异构存储的一种,采用Redis作为数据引擎的数据交换缓存以确保处理的效率,采用ZeroMQ作为传输中间件,基于Node.js开发了“管家-工作者”模式的数据引擎和资源服务。针对海量、高吞吐、空间结构化的遥感影像数据及其基础土地信息产品的存储与管理问题,基于MongoDB数据库开发了原型系统并使用PB量级数据进行实验,验证了本文研究成果的可行性和先进性。
基于小波降噪的振动传感器数据分析
张阳峰, 韦仕鸿, 邓娜娜, 王文瑞
计算机科学. 2019, 46 (6A): 537-539. 
摘要 ( 127 )   PDF(2270KB) ( 374 )   
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针对矿山机械设备的振动数据在信号滤波和故障信号数据保存及提取方面存在的问题,提出了神经网络优化阈值的小波变换方法。采用MEMS三轴加速度传感器采集数字量,对其运算处理后转换成位移,再进行小波分解,对分解出的高频系数部分进行神经网络阈值优化调节,重构数据以达到降噪的效果,最终对滤波后的信号进行傅里叶变换,并根据幅频能量计算高频系数的占比。实验表明,基于神经网络调节阈值的小波变换方法能够在自适应学习后自动调节阈值,对振动传感器信号具有理想的滤波效果。优化重构后的信号比传统方法多滤除了15%以上的高频噪声能量,并能保留突变故障信息,为后期的故障诊断提供重要依据。
面向实体标注的军事语料库建设
周彬彬, 张宏军, 张睿, 冯蕴天, 徐有为
计算机科学. 2019, 46 (6A): 540-546. 
摘要 ( 100 )   PDF(1733KB) ( 694 )   
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军事语料的识别和标注是军事语料库建设的关键。针对军事语料的实体,提出了一套统一的军语词性标记规范和军事语料标注规范,设计了一种基于军语词典的自动扩展的军事语料实体特征提取框架。该框架借助设计的高精分类器进行基本特征的选择和提取,结合军语的典型特征组成特征集,构建基于军语词典校正的特征空间,对军事语料进行实体识别之后按照指定的标注规范和词形标记规范进行军事语料实体的标注,构建一个较大规模的高质量军事语料库。实验表明,该框架可以较好地完成语料实体的识别和语料标注工作,有利于军事语料库的建设工作和认清其在军事上的广泛作用和应用前景。
基于三角模糊多属性决策的企业绩效评估模型
张彪, 董梦雨, 樊蓓蓓
计算机科学. 2019, 46 (6A): 547-549. 
摘要 ( 83 )   PDF(1560KB) ( 171 )   
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随着信息技术的迅速发展,我们已然迈入了经济新时代。战略管理是一个企业经济发展的根本,而建立一个长期可持续发展的管理评估模型是一个企业的核心竞争力。传统的绩效评估因股东利益等原因,多以财务数据为基础来关注物质资产。实际上,这种方式已经不具备足够的支撑能力。而在新知识经济时代下,对于企业战略管理者来说,既能体现股东的利益,又考虑到利益相关者的需求才是关键,亦能在未来的激烈竞争中处于优势地位。文中运用三角模糊来解决企业绩效评估的多属性决策(MADM)问题;并利用三角模糊加权爱因斯坦Bonferroni均值(TFWEBM)算子开发了三角模糊环境下多属性决策的过程。最后,给出一个企业绩效评估的实例来验证所开发的方法。
基于深度学习的智能教学系统的设计与研究
陈晋音, 王桢, 陈劲聿, 陈治清, 郑海斌
计算机科学. 2019, 46 (6A): 550-554. 
摘要 ( 176 )   PDF(2211KB) ( 661 )   
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深度学习的快速发展,使其在教育领域的应用逐渐受到重视。文中介绍了一种基于深度学习的智能教学系统,该系统包括线上个性化学习推荐和线下课堂质量双向评估两部分。在线上系统中,设计基于深度学习的成绩预测和在线学习行为规律分析,并结合图像处理技术实现学习情绪分类。在线下系统中,通过训练目标检测模型、人脸检测模型和人脸分割模型,并与线上系统结合,实现了在线学习行为特征提取、线下成绩预测、学习规律分析和个性化学习推荐,同时通过线下课堂信息数据实现对高校教学质量和学生学习行为的评价和反馈。由实验结果可知,该系统不仅获取信息的渠道方便快捷,而且能够减少大量的时间成本,迎合当下线上线下相结合的新型学习教学方式,能有效提高教师的教学效率以及学生的学习效率。
改进深度确定性策略梯度算法及其在控制中的应用
张浩昱, 熊凯
计算机科学. 2019, 46 (6A): 555-557. 
摘要 ( 72 )   PDF(1847KB) ( 282 )   
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深度强化学习往往存在采样效率过低的问题,优先级采样可以在一定程度上提高采样效率。将优先级采样用于深度确定性策略梯度算法,并针对普通优先级采样算法复杂度高的问题提出一种小样本排序的思路。仿真实验结果表明,这种改进的深度确定性策略梯度算法提高了采样效率,具有好的训练效果。将深度确定性策略梯度算法用于小车方向控制,相比于传统的PID控制,该算法避免了人工调整参数的问题,具有更广阔的应用前景。
三维全景图像显示专利分析
张林
计算机科学. 2019, 46 (6A): 558-561. 
摘要 ( 103 )   PDF(3159KB) ( 269 )   
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三维全景(Three Dimensional Panorama)是使用全景图像表现虚拟环境的虚拟现实技术,又称虚拟现实全景。该技术通过将全景图进行逆投影至几何体表面来复原场景空间信息。基于CPRS和DWPI专利数据库,对三维全景图像显示技术的专利申请进行了检索,对该领域的专利申请量、专利申请分布、重要申请人和相关核心专利等进行了统计分析,并列举了各技术分支的典型技术方案,为该领域的技术发展提供了一定的参考。
图像处理在风电叶片法兰端面特征尺寸检测中的应用
韩克堃, 胡桂川, 任静, 何鸿宇, 刘佳音
计算机科学. 2019, 46 (6A): 562-565. 
摘要 ( 67 )   PDF(2957KB) ( 159 )   
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在风电叶片生产制造行业,为解决叶片法兰端面特征尺寸检测效率低、检测成本高等问题,提出了一种基于机器视觉的风电叶片法兰端面特征尺寸检测方法。通过搭建视觉成像平台获取原始图像,采用图像处理算子对叶片法兰端面上螺栓孔孔径及中心点位置、相邻螺栓孔中心间距、螺栓孔分布圆的圆形度以及分布圆中心点位置进行检测。所提检测方法的稳定性好,检测效率及精度均满足检测要求,具有很高的实用价值。
基于智能可穿戴设备的个性化健康监管平台的构建
贾宁, 李瑛达
计算机科学. 2019, 46 (6A): 566-570. 
摘要 ( 107 )   PDF(2402KB) ( 534 )   
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由于以“预防、保健、预诊”为主导的社区医疗模式易受到专业知识、信息技术等诸多因素的限制,为辅助非专业医护人员及时获取健康信息,文中设计了基于可穿戴设备的个性化健康监管平台。该平台涉及新型健康领域,将专业医疗信息与物联网技术、大数据技术完美融合在一起。个性化健康监管平台由智能可穿戴设备、终端应用和医疗信息处理服务器3部分构成,主要包含日常健康监测、异常信息报警、病理影像沟通和位置快速信息获取等功能。智能可穿戴设备可用于体温、血压、血氧、血糖、心电、定位、体重、运动等数据的获取,终端应用主要为Android App、iOS App和微信小程序,医疗信息处理服务器采用Hadoop结构,使用Spark计算框架,利用分布式数据库SequoiaDB存储信息。三者之间可采用ZigBee+WIFI无线传输、GPRS或蓝牙传输等通信方式通信。通过实验验证,智能可穿戴设备的准确性较高,而且3种通信方式均可在不同条件下相互切换,信息传输与存储的正确性可得到保证。
保留格式加密技术在民航信息系统数据处理中的应用研究
刘俊, 李泽昊, 苏国宇, 李婧雯
计算机科学. 2019, 46 (6A): 571-576. 
摘要 ( 72 )   PDF(2049KB) ( 658 )   
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采用保留格式加密技术加密航班信息、旅客信息、客票信息等民航信息系统数据,选取简单、有效的FF1算法和FF3算法以及更为灵活的混合格式加密算法IFX,采取高位偏移、变长格式、数值间接映射、以数据库的id号为随机因子等策略优化扩展算法功能。在保证信息安全性、完整性和真实性的同时,保留民航信息系统数据的内在格式,支持在不解密数据的条件下实现对数据的统计分析,降低数据泄露的风险。
基于PCA的人脸识别系统的设计与改进
李梦潇, 姚仕元
计算机科学. 2019, 46 (6A): 577-579. 
摘要 ( 118 )   PDF(2454KB) ( 286 )   
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主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)是用特征向量对样本数据进行分析,从而达到降维目的的一种多元统计分析方法。为解决PCA方法用于人脸识别时图像维数高、计算量大的问题,采用了新的特征值分解法并在图像预处理阶段加入了滤波处理。在MATLAB平台上搭建了人脸识别系统,对普通PCA方法和加入滤波预处理的PCA方法进行了比较分析,实验证明了加入滤波处理的系统在性能上具有一定的优越性,对实际应用有着一定的参考价值
基于微服务架构的物联网中间件设计
吴斌烽
计算机科学. 2019, 46 (6A): 580-584. 
摘要 ( 154 )   PDF(2499KB) ( 554 )   
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以传统SOA架构搭建的物联网系统在扩展能力和异构设备持续集成方面存在不足,且随着物联网生态系统概念的成熟,如今物联网更强调与第三方物联网系统间的互操作支持能力。为解决上述问题,提出了基于微服务架构的物联网中间件,阐述了其内部组成和功能目标,详细研究了其中异构设备的服务抽象过程以及多用户环境下的冲突解决机制。通过微服务架构的灵活性和服务间的松耦合特点,提出的物联网中间件除了能保证异构设备的动态集成和统一的服务化抽象外,还能有效支持第三方物联网系统的接入。最后通过实例验证了该中间件设计的可行性。
一种巡航导弹动力学仿真通用类库的研究与设计
赵鑫业, 杨光, 王义涛, 王栋
计算机科学. 2019, 46 (6A): 585-588. 
摘要 ( 63 )   PDF(2518KB) ( 356 )   
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针对巡航导弹动力学仿真的任务要求,对巡航导弹作战流程和飞行弹道工作展开了深入研究,并设计开发了新一代具有跨平台、通用性、可灵活配置及高可扩展特性等特点的巡航导弹动力学仿真通用类库。以YJ系列某型导弹岸基发射攻击水面舰艇为背景,使用类库对其进行优化计算,并对其轨迹和弹道参数做出分析。结果表明,该型巡航导弹的轨迹仿真可达到良好的效果。通用类库既可以应用于各类巡航导弹的动力学仿真,也可以作为导弹制导系统的重要子系统,完成对制导算法的验证等工作。
多协议融合LPWAN能源物联网云平台的设计
白若琛, 庞成鑫, 贾佳, 邱曙光, 邵嘉, 卢小姣
计算机科学. 2019, 46 (6A): 589-592. 
摘要 ( 84 )   PDF(2216KB) ( 341 )   
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能源物联网存在多类型数据,如发电到配电侧设备运行情境数据、用户侧能源数据、能源新技术及业务类数据等。为解决多协议中间件、多源异构数据接入等问题,文中基于“云管端一体化”思想提出构建LPWAN能源物联网云平台,同时基于LoRa和NB-IoT网络协议进行高并发数据接入及融合,为能源物联网云平台的设计提供技术参考。相关性能测试表明,该云平台运行稳定且具有实用性。
聚类分析算法在不确定性决策中的应用
黄海燕, 刘晓明, 孙华勇, 杨志才
计算机科学. 2019, 46 (6A): 593-597. 
摘要 ( 92 )   PDF(2278KB) ( 250 )   
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为了更快地获取有用的决策信息,结合当下人工智能技术的发展新趋势,基于K-MEANS等聚类分析算法尝试性地对决策信息进行分析聚类。提出决策信息概念模型,以更好地表述决策信息,方便信息分析处理;结合具体数据实例,将聚类算法应用到不确定性决策中,实现对决策信息的分类推荐,方便快速挖掘关键信息,减少决策时间。最后,研究基于聚类分析算法的评价决策方法,提出聚类信息可用性指标,为度量决策信息中的聚类效果提供一种度量标准。
用户生成性学习资源知识顺序自动识别方法
肖奎, 陈志雄, 刘国君, 黄志芳
计算机科学. 2019, 46 (6A): 598-600. 
摘要 ( 64 )   PDF(1786KB) ( 135 )   
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近年来,随着互联网的普及,用户生成性学习资源的数量快速增长。文中以维基百科为例,提出了一种用户生成性学习资源知识顺序自动识别方法,分别从词条所属分类层次、词条链接关系、词条长度等方面判断两个相关对象的学习顺序。实验结果表明,所提方法能够为相关对象的学习顺序判定提供有效的支持。
基于改进型混沌粒子群优化算法的FIR高通数字滤波器设计
胡鑫楠
计算机科学. 2019, 46 (6A): 601-604. 
摘要 ( 65 )   PDF(1879KB) ( 325 )   
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文中采用混沌粒子群算法并结合权重改进对线性相位FIR数字滤波器进行设计。将最小均方误差函数作为适应度函数,并通过优化得到线性相位FIR数字滤波器的系数。通过实例进行仿真验证,并将所提算法与最小二乘法、基本粒子群算法等进行比较。仿真结果表明,采用混沌粒子群算法设计的线性相位FIR数字滤波器具有更好的收敛特性、带通特性和阻带特性。
基于人工神经网络的钻井机械钻速预测模型的分析与建立
刘胜娃, 孙俊明, 高翔, 王敏
计算机科学. 2019, 46 (6A): 605-608. 
摘要 ( 92 )   PDF(2087KB) ( 365 )   
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长庆钻井公司的各部门在过去的十几年里积累了海量的各类钻井数据,随着企业云平台的建设完成和投入运营,目前已经利用数据集成技术将各部门的数据进行了汇总和统一规范管理。挖掘这些积累的宝贵数据可以为科学地制定钻井方案提供参考。机械钻速的准确预测对于科学配置钻井资源、降低钻井成本有重要作用。文中介绍了一种基于人工神经网络技术的定向井机械钻速预测模型实现方法,由钻井领域专家确定网络的输入和输出,由数据工程师设计网络拓扑结构和网络训练。实验结果表明,在数据量较充足、数据质量较高的条件下,采用神经网络构建的预测模型的预测准确度较高,完全能够满足用户的需求。