计算机科学

敬颉, 陈潭, 杜文丽, 刘志康, 尹皓

计算机科学. 2019, 46 (11A): 1-4.

摘要 ( 656 )

PDF(2449KB) ( 1235 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

自动驾驶是当下的热点研究方向,同时交通拥堵也是国内常年存在的社会问题。在未来,交通拥堵很大概率会出现在自动驾驶车辆和人为驾驶车辆共存的道路上。考虑到多种可能会影响自动驾驶的因素,在已有学说的基础上进行实验。为了提升整体交通的运行效率,在保证安全的情况下,所有自动驾驶车辆应当尽可能进行高速的行驶,以提升道路效率,从而解决交通拥堵的问题。通过使用二维平面表示道路,将二维信息堆叠形成三维数据以及混合神经网络结构的不同方法来解决这一问题,并利用深度神经网络从中提取出所需的时空特征来进行车辆控制,从而使车辆做出较优的响应。最后,我们利用增强学习的方法来搭建并训练该系统,完成神经网络结构效果的测试。

面向问答文本的属性级情感分类研究

江明奇, 李逸薇, 刘欢, 李寿山

计算机科学. 2019, 46 (11A): 5-8.

摘要 ( 333 )

PDF(1806KB) ( 893 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

传统情感分析任务的目的是分析整个文本的情感极性,这是一种粗粒度的任务。近年来,随着技术的革新,情感分析任务也在不断细化,研究者们希望能获取关于文本中具体对象的情感极性。文中的研究任务是获取问答文本中关于产品属性的情感极性。针对问答文本的属性级情感分析问题,提出了一种基于注意力机制的方法。首先,将属性信息拼接到答案词向量上;其次,对答案文本和问题文本学习一个LSTM模型;然后,通过注意力机制获得问题文本和答案文本的相关性,并根据相关性的重要程度获取答案文本的整体特征;最后,通过分类器输出最终的整体特征结果。实验结果表明,所提方法优于传统的属性级情感分析方法。

基于多标签的军事领域命名实体识别

单义栋, 王衡军, 王娜

计算机科学. 2019, 46 (11A): 9-12.

摘要 ( 456 )

PDF(1651KB) ( 1326 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了识别军事文本中的军事命名实体,根据军事命名实体的特点,将其分为6类标注。在此基础上,为了进一步解决多嵌套和组合的复合军事命名实体难以识别的问题,对传统的标注方法加以改进,提出了一种基于多标签的标注方法。首先,对复合的军事命名实体做分词处理,使之成为多个最小词组的组合;然后,各部分词组按其在命名实体中的位置做分段标注,各词组中的每个字则在分段标注的基础上,根据其在词组中的位置再做词位标注;最后,将整个标注作为军事命名实体中每个字的标注结果。实验结果表明,该标注方法能够提升军事命名实体的识别效果。

多义词语义拓扑及有监督的词义消歧研究

肖锐, 蒋家琪, 张云春

计算机科学. 2019, 46 (11A): 13-18.

摘要 ( 428 )

PDF(3064KB) ( 1215 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

多义词语义是汉语国际教育和HSK考试的重点和难点。词义消歧研究致力于确定多义词在给定上下文中的具体含义,在人机交互、机器翻译、作文自动评分等领域被广泛应用。然而,现有的词义消歧方法存在准确率较低、语料库匮乏、特征简单等弊端。针对汉语国际教育的相关语料库和评价系统,基于深度神经网络设计汉语多义词词义消歧的分类模型是当前的研究热点,同时也是实现HSK作文自动评分的重要技术保障。已有研究假定多个义项相互独立,缺乏对多义词义项演变关系的重视,对此文中首先对典型的汉语多义词进行语义研究,以区分基础义项和固定搭配义项来构建语义拓扑图,用于指导分类模型的训练。在建立多义词语义拓扑图的基础上,通过对汉语语料库的爬虫,获取典型多义词的语料样本,进而构建有监督的深度神经网络模型,包括RNN,LSTM和GRU。通过对爬虫所获样本的分析,选取了30字长和60字长,分别设计单向和双向6种神经网络,通过多次训练对模型参数进行优化,最终获得词义消歧分类模型。实验选取“意思”多义词作为代表,开展多义词在给定上下文的词义消歧实验。结果表明,基于RNN,LSTM网络和GRU的深度学习模型的平均准确率均超过75%,其中各模型的最大准确率均超过94%;各模型的ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC)均超过0.966,表明其对样本类不均衡性具有较好的处理效果;单向和双向RNN模型在不同字长条件下均取得最佳学习效果。

一种基于加权决策变量决策层的分支策略

王萌, 何星星

计算机科学. 2019, 46 (11A): 19-22.

摘要 ( 232 )

PDF(1785KB) ( 805 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了提高CDCL求解器的求解效率,针对可满足性(SAT)问题算法中决策变量的选择问题,提出了一种基于加权决策变量决策层的分支策略。这个新策略的主要思想是:基于布尔约束传播(BCP)过程中的回溯以及重启机制,首先考虑变量作为决策变量的次数以及所在决策层;其次,由于被选择的次数以及所在决策层不同,即占权重不同,对此进行加权;最后,结合冲突分析过程,对不同的变量给予不同的奖励得分。将不同变量在新策略与VSIDS和EVIDS策略中的得分进行对比,采用SATLIB(SAT Little Information Bank)中的大量例子进行实验测试,结果表明,新策略能够减少冲突次数以及求解时间(cpu),提高了求解器的求解效率。

基于双层栈式长短期记忆的电网时空轨迹预测

杨佳宁, 黄向生, 李宗翰, 荣灿, 刘道伟

计算机科学. 2019, 46 (11A): 23-27.

摘要 ( 281 )

PDF(2863KB) ( 842 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着广域量测技术的发展,提前辨识暂态稳定性并采取预防控制措施对电力系统的安全和稳定有着重要意义,而对电力系统的时空轨迹预测则是其中的关键。传统的无系统模型电网时空轨迹预测方法虽然不依赖于系统模型,计算速度较快,但是在预测过程中并没有考虑到电网的空间拓扑关系,另外,在现代复杂电网的大数据环境下,其预测精度相比于采用深度学习的方法仍有待提高。因此,提出了基于双层栈式长短期记忆和近邻节点拓扑关系的电网时空轨迹预测模型。它采用栈式长短期记忆的神经网络结构,并将所预测发电机节点的近邻一阶节点和二阶节点特征引入到了模型中。实验数据表明,支持向量回归法、循环神经网络方法、单层长短期记忆神经网络方法、基于双层栈式长短期记忆的电网时空轨迹预测方法在测试集上的预测均方根误差逐渐递减,预测精度逐渐增加,而在一阶节点和二阶节点分别引入电网时空轨迹预测的情况下,随着引入邻近节点的增加,预测精度也逐渐增加。相比于传统的电网时空轨迹预测方法,基于双层栈式长短期记忆和近邻节点拓扑关系的电网时空轨迹预测模型能更好地表征暂态场景下电网时空轨迹的变化,更精确地实现电网时空轨迹的预测。

基于定向约束的脉冲耦合神经网络路径规划

孙艺彬, 杨慧珍

计算机科学. 2019, 46 (11A): 28-32.

摘要 ( 197 )

PDF(5610KB) ( 940 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中提出了一种基于定向约束的脉冲耦合神经网络的路径规划方法。该方法基于脉冲耦合神经网络,不需要进行经典神经网络的前期训练,将拓扑化地图与脉冲耦合神经网络相结合,设计距离和角度约束,从而减少了脉冲耦合神经网络中激活的神经元数量,加快了路径规划速度。仿真结果表明该路径规划算法的运算时间比A^*算法更短。

基于文本信息和层次神经网络的产品评分方法

赵赟, 王中卿, 李寿山

计算机科学. 2019, 46 (11A): 33-37.

摘要 ( 195 )

PDF(2375KB) ( 897 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

通常点评网站对商品的打分都是通过对商品评论的评分求均值而获得,但是这种方式严重依赖于评论的评分,而且对于评论数较少的商品,这种方式显得不够精确。不同于传统的产品打分机制,文中提出了一种根据产品评论的文本信息对产品进行整体打分的层次神经网络模型,该模型可以从有限的评论中分析出产品较为公正的得分。在产品评论中,存在着[词-句子-评论-商品]的层级结构,因此采用了三层GRU的结构分别来对句子、评论、商品进行表示,从而预测商品最终的打分。除此之外,还对评论层进行了额外地输出,进一步提高了商品得分预测的准确率。在回归和分类两种预测任务上的实验结果表明,模型的层次结构对于预测商品得分具有至关重要的作用,同时输出评论的得分可以进一步提高预测的准确率。

基于空间资源竞争的三维树木建模方法

杨海泉, 王仪丰, 王志强, 张志伟

计算机科学. 2019, 46 (11A): 38-41.

摘要 ( 527 )

PDF(4661KB) ( 1267 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对自然界中树木种类多、几何形态复杂以及结构差异大等特点,文中探讨了一种基于空间资源竞争的树木建模方法。在一定空间内随机地放置吸引点,根据树节点和吸引点之间的交互过程构建树木三维骨架,采用贝塞尔曲线优化树木骨架,通过圆台建构树木几何模型。利用叶序和阴影传播算法控制叶子在枝干上的分布。与L-系统和空间殖民算法生成的树木进行对比分析的结果表明该方法绘制的树木真实感强,不仅能有效避开障碍物生长,而且数据量小。

基于二维工程图的三维CAD模型自动构建方法

孙金, 孙长乐, 关广丰

计算机科学. 2019, 46 (11A): 42-46.

摘要 ( 460 )

PDF(3160KB) ( 1475 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在产品的设计和使用中,对产品做性能分析和后期使用维护时,需要产品的三维CAD模型。在设计过程中,设计人员通常使用AutoCAD设计二维工程图,如何在短时间内将二维工程图转换为三维模型是缩短产品研制周期和快速维护产品的关键。文中基于B样条曲线和B样条曲面理论知识,利用曲面拟合技术,介绍了基于二维工程图自动构建三维CAD模型的过程,并提出了一种数据点筛选优化算法,其减少了使用的数据点数量,提高了模型构建效率。该方法解决了在人工将二维工程图转换为三维CAD模型过程中耗时耗力及其它容易出错的问题,缩短了产品研制的周期。通过对船舶模型的构建处理,验证了该方法的可行性。

一种城市需水量预测的模糊认知图方法

韩慧健, 宋馨芳, 张慧

计算机科学. 2019, 46 (11A): 47-51.

摘要 ( 473 )

PDF(1945KB) ( 1053 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

系统运作的状态数据是复杂因素相互作用的产物,需水量的变化受到多种因素相互影响。传统的基于时间序列预测方法预测变量较单一,忽略了系统各因素的因果关系。因此,文中提出了一种新的预测方法—模糊认知图(FCM),其恰好拥有这种特性,它是一种带权重值的模糊反馈推理机制,量化表示概念间的因果关系,模拟整个系统运转。文中将模糊认知图和遗传算法相结合构建城市需水量模型,搜集整理了2001－2010年间的数据进行训练,最后采用2011－2015年间的数据来进行验证与测试。结果表明:在五年平均相对误差方面,非线性趋势模型为5.91%,BP神经网络为1.83%,提出的方法为1.34%,因此所提方法的预测精度较高、泛化性能良好。根据实验数据分析可得,未来济南市对于水资源进行管理时,要在合理把控万元国内生产总值用水量和万元工业增加值用水量的同时,加大城市工业用水重复率和居民生活用水回收率。该模型为城市需水量的预测和分析提供了一种更有效的方法。

基于多尺度层级LSTM网络的时间序列预测分析

张旭东, 杜家浩, 黄宇方, 石东贤, 缪永伟

计算机科学. 2019, 46 (11A): 52-57.

摘要 ( 456 )

PDF(2896KB) ( 1627 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

现有的深度学习研究都依赖于网络的自发学习能力,在训练过程中力求避免或尽量减少人为先验知识的设定,导致网络训练过程完全“黑盒”,研究人员很难从语义上进行阐述。针对这种情况,文中提出了一种基于原始LSTM网络的改进——多尺度层级LSTM(Multi-Scale Hierarchical Long Short-Term Memory,MSH-LSTM)网络。该网络保留了神经网络的常规实现流程,在网络学习过程中将层级网络结构与人的经验知识有机结合,使网络在人为指引下有目的地训练,不再是完全的“黑盒”,同时对时间序列更好地进行分析预测。为说明MSH-LSTM网络结构的有效性,实验选取了两种时间序列数据(气温、股票),结果表明,相较于ANN网络、LSTM网络及GRU网络,MSH-LSTM网络在保证网络适用性的同时更具分析预测优势。在气温实验中,由于MSH-LSTM与常规LSTM,GRU网络都利用了序列数据的时间因素,因此,它们的效果明显优于ANN;在股票实验中,MSH-LSTM的MAPE误差相对于常规LSTM,GRU,ANN网络分别平均提升了约19.65%,24.35%,46.30%。

双向RNN下的航迹拟合模型研究

张杰, 王刚, 姚小强, 宋亚飞, 郑康波

计算机科学. 2019, 46 (11A): 58-61.

摘要 ( 362 )

PDF(4943KB) ( 992 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

飞机航迹拟合的模型建立一直是作战智能体训练研究的关键问题之一。针对当前作战多智能体在仿真训练中的航迹拟合精确度过低的问题,提出了一种基于改进强化循环神经网络与三次样条插值的训练策略。以飞机的俯仰角、滚动角、偏航角为参考对象,基于三次样条插值算法,通过循环神经网络进行强化深度学习训练来降低误差,对航迹进行拟合。通过大量的仿真实验和最终工程实践的对比证明,该方法相比已有的航迹仿真算法具有更高的准确性与合理性。在相同背景下,其航迹长度下降近10个百分点,准确性也较同领域算法高出5％以上,能有效解决作战智能体在模拟训练中减小航迹与实际作战误差的问题。

基于LSTM-DA神经网络的农产品价格指数短期预测模型

贾宁, 郑纯军

计算机科学. 2019, 46 (11A): 62-65.

摘要 ( 424 )

PDF(2962KB) ( 1337 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

农产品价格一直是维持社会经济生活安定的重点关注领域,由于农产品预测价格与影响因素之间存在非线性关系,递归神经网络虽然适用于时间序列的预测,但是针对长时间的跨度,其预测效果有限。基于此,根据农产品价格特点,设计了一种LSTM-DA(Long Short-Term Memory-Double Attention,双重注意力机制与长短期记忆网络融合)神经网络模型。它将卷积注意力网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和注意力机制相结合,针对不同成分的影响因子通过卷积注意力网络进行特征提取,调节其对应的权重并馈送至长短期记忆网络模型中以呈现时间序列的影响,在此基础上,将结果再次送入注意力机制进行权重调节,最终将得到的结果用于农产品价格指数的短期预测。实验前,采用多线程机制从多个农业信息平台中爬取海量的价格、天气等相关数据,在对其进行解析和清洗的基础上,将其存入分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)中;实验时,采用长短期记忆网络作为基线。实验结果表明,与传统的单一模型相比,此模型不仅可以提升预测精度,而且预测的农产品价格指数可以准确地描述未来一周内蔬菜类产品的整体趋势。

基于贝叶斯网的短文本特征扩展方法

刘慧清, 郭延哺, 李红灵, 李维华

计算机科学. 2019, 46 (11A): 66-71.

摘要 ( 197 )

PDF(1983KB) ( 801 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对短文本特征词稀疏、表示能力不足等问题,提出了一种基于贝叶斯网的短文本特征扩展方法。该方法根据短文本中特征词之间的依赖关系构建语义贝叶斯网,定义特征词与短文本之间的关联度。基于贝叶斯网的推理计算关联度,将与短文本关联密切的特征词扩展到短文本中,以达到降低短文本的噪声、改善特征稀疏的目的。在此基础上,以短文本分类作为基本的文本分析任务,分析所提方法的可行性和有效性。在Amazon评论数据集上进行实验,结果表明所提方法是可行和有效的。

基于多智能体的海上垂直补给规划仿真研究

董鹏, 吴翀, 余鹏, 文昊林

计算机科学. 2019, 46 (11A): 72-75.

摘要 ( 282 )

PDF(3327KB) ( 800 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了优化编队内海上垂直补给规划问题,制定了垂直补给运输方案。首先,分析了海上垂直补给的过程及可能出现的物资排队情况;然后,运用多智能体系统对海上补给过程进行了仿真建模,分别建立了“补给舰”“接收舰”“直升机” 3种智能体,构建了基于多智能体的海上垂直补给规划模型。最后,分别对平时和战时两种环境下的垂直补给规划问题分别进行了仿真实验和分析,仿真结果验证了仿真模型的合理性。

基于Attention机制与LRUA模块的ESports行为模式预测模型

于诚, 朱皖宁, 游坤, 朱金付

计算机科学. 2019, 46 (11A): 76-79.

摘要 ( 408 )

PDF(3289KB) ( 1003 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着电子竞技产业的不断发展,对电子竞技比赛进行准确且快速的数据分析显得越来越重要。文中对电子竞技行为模式预测这一重要问题进行了研究。从度量学习的角度出发,通过引入修正余弦度量替代余弦度量的方法,改善了行为模式预测因为队伍评价尺度不同而导致模型不精确的问题。同时,为了进一步提高模型的精确度,从文中数据的特征出发,考虑到该问题较为注重数据的内容,因此引入LRUA模块进行内存的存取。实验表明,所提模型具有较高的准确率以及较低的波动性。

抗冲激噪声的核分式低次幂自适应滤波算法

董庆, 林云

计算机科学. 2019, 46 (11A): 80-82.

摘要 ( 245 )

PDF(1803KB) ( 583 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中提出了一种基于分数低阶统计误差准则的抗非高斯冲激噪声的核分式低次幂(KFLP)算法。在存在脉冲干扰的环境下,该算法利用权重更新公式中存在瞬时估计误差的倒数系数的有利特性,使得算法在瞬时估计误差突然增大时的权重向量自动停止更新,由此消除了脉冲干扰对权重向量的影响。仿真结果表明,在相同的冲激噪声环境下,随着代价函数的幂次逐渐趋近于1,核分式低次幂算法的稳定性将得到进一步的提高。另一方面,在非高斯脉冲环境下与采用传统的均方误差准则的核最小均方(Kernel Least-Mean-Square,KLMS)算法相比,所提算法的收敛曲线更加平滑,性能更加稳定。

融合自适应差分进化机制的多目标灰狼优化算法

赵云涛, 谌竟成, 李维刚

计算机科学. 2019, 46 (11A): 83-88.

摘要 ( 521 )

PDF(3016KB) ( 864 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对灰狼算法易于陷入局部最优问题,提出了一种融合自适应差分进化机制的多目标灰狼优化算法。首先,将外部种群Archive按目标函数值的距离进行分组以避免存储相似个体。其次,设置头狼选择机制,在外部种群中选择头狼。最后,在更新过程中引入差分进化,择优选择下一代灰狼,同时差分进化参数可根据候选解加权目标函数值动态地自适应调整,平衡算法的局部开发与全局探测性能。基于8个多目标测试函数的验证结果表明,提出的多目标灰狼优化算法的收敛性与分布性优于其他3种算法。

基于深度学习的智能骨龄评估

池凯凯, 蔡荣辉, 丁维龙, 宦若虹, 毛科技

计算机科学. 2019, 46 (11A): 89-93.

摘要 ( 516 )

PDF(3080KB) ( 1650 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

儿童和青少年的骨龄表明了他们的生长发育情况。传统的骨龄评估方法是医生通过肉眼观察全左手的X光片中多块特定骨头的成熟程度,其精确性很依赖医生的主观判断能力,且评估较为费时。目前已经有基于全手掌骨图像且利用深度卷积神经网络进行骨龄自动评估的方法。为了提高骨龄识别的精度,文中提出从每个全手掌骨中分割出用于骨龄评估的14块特定骨头,然后对每块骨头训练出AlexNet卷积神经网络模型以进行骨成熟等级评估。另外,考虑到骨头发育是个连续过程,不同于传统的骨成熟等级判定,利用网络所输出的两个最可能等级的分类概率来计算骨头的加权得分。测试结果表明,该方法的平均骨龄误差为0.456岁,误差在1.0岁以内的准确率达到94.64%,显著优于基于全手掌骨图像的骨龄自动评估方法。

基于深度强化算法的机器人动态目标点跟随研究

徐继宁, 曾杰

计算机科学. 2019, 46 (11A): 94-97.

摘要 ( 236 )

PDF(2610KB) ( 1047 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

机器人的路径规划一直是机器人运动控制研究的热点。目前的路径规划需要耗费大量时间来构建地图,而基于不断“试错”机制的强化学习通过预先的训练可以实现无地图条件下的路径规划。通过对当前的多种深度强化学习算法进行研究和分析,利用低维度的雷达数据和少量位置信息,最终确定了在不同智能家居环境下的有效动态目标点跟踪策略,同时完成了避障功能。实验结果表明,基于优先采样的DQN、Dueling Double DQN和DDPG算法,在不同环境下呈现较强的泛化能力。

一种改进的贝叶斯逻辑回归核心集构建算法

张士翔, 李汪根, 李童, 朱楠楠

计算机科学. 2019, 46 (11A): 98-102.

摘要 ( 373 )

PDF(2237KB) ( 873 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着互联网的高速发展,新型信息发布方式不断涌现,由此所产生的数据正以前所未有的速度“爆炸式”增长。如何处理和分析庞大的原始数据,并将之变成可用知识加以学习和利用,已成为国内外科学家和技术专家共同关注的重要课题。贝叶斯方法提供了丰富的分层模型、不确定的量化及预先的规范,因此其在大规模数据背景下的使用十分具有吸引力。限制迭代的二分K-means算法保留了近似标准二分K-means算法的聚类质量且拥有更高的计算效率,更适用于需要处理速度更快的大型数据集。针对原有核心集构建算法执行效率低的问题,对限制迭代的二分k-means算法进行改进,使其在保证聚类效果的情况下更快速地得到聚类结果并计算相关数据点权值,从而构建出核心集。实验证明,与原算法相比,改进后算法的计算效率更高,近似性能相近且在部分情况下近似效果更优。

基于神经网络的关系词非充盈态复句层次的自动识别

杨进才, 杨璐璐, 汪燕燕, 沈显君

计算机科学. 2019, 46 (11A): 103-107.

摘要 ( 197 )

PDF(1781KB) ( 657 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

复句层次关系划分是复句句法结构分析以及语义甄别的基础,但关系词非充盈态复句由于关系标记的省略给层次划分带来了困难。文中利用依存关系句法树和word2vec词向量模型的方法来提取复句中分句的句法特征和语义特征,并利用神经网络进行训练,获得三句式关系词的非充盈态复句层次划分模型,对测试集中的复句进行层次划分测试,其准确率为74%。

基于Deep Speech与多层LSTM的儿童朗读语音评价模型

郑纯军, 贾宁

计算机科学. 2019, 46 (11A): 108-111.

摘要 ( 460 )

PDF(3246KB) ( 1278 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

现代人大多忽略了朗读的重要性,然而对于5～12岁的儿童,朗读不仅是学习过程中必备的技能,还是陶冶情操的有效手段。由于朗读语音信号的特征与评价标准之间存在着非线性关系,递归神经网络虽然适用于时间序列的预测,但是对长时间跨度的预测效果有限。基于此,根据儿童朗读语音特点及其评价体系,设计了一种基于DeepSpeech与三层长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络相结合的模型。首先,在添加注意力机制的基础上,提出朗读语音评价的准确性和流利性度量,以频谱图作为特征提取的输入,其中,朗读评价的准确性采用改进后的Deep Speech以提高音素识别的准确率,流利性评价将频谱图送至三层LSTM模型中以呈现时间序列的影响;然后,将结果送入注意力机制进行权重调节;最终,将计算的总评价结果用于儿童朗读语音的评分。使用“出口成章”软件提供的儿童朗读语料库和TensorFlow平台进行实验。结果表明,与传统的模型相比,此模型不仅可以精确判断朗读的正确性和朗读的流利性,而且其评价模型获得的评分结果较准确。

特征增量极限学习机

赵中堂, 郑小东

计算机科学. 2019, 46 (11A): 112-116.

摘要 ( 257 )

PDF(1777KB) ( 870 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在机器学习的不同应用领域,出现了很多优秀的极限学习机分类模型。研究者往往愿意公开这些模型的结构以及参数,但不愿公开原始训练数据。针对如何仅利用现有的模型和少量具有新特征的样本得到一个更高效的识别模型的问题,提出一种特征增量极限学习机算法。该算法能从具有新特征的样本中学习知识,提高现有模型的识别精度。在真实世界图像和三轴加速度传感器数据集上的测试结果表明,该算法能有效地工作,在不需要以往训练样本参与的情况下,能一定程度上提高已有模型的识别精度,得到新的识别模型。

基于D3QN的交通信号控制策略

赖建辉

计算机科学. 2019, 46 (11A): 117-121.

摘要 ( 507 )

PDF(2106KB) ( 1266 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

交叉口是城市路网的核心和枢纽,合理优化交叉口的信号控制可以极大地提高城市交通体系的运行效率,而将实时交通信息作为输入并动态调整交通信号灯的相位时间成为了当前研究的重要方向。文中提出了一种基于D3QN(Double Deep Q-Learning Network with Dueling Architecture)深度强化学习模型的交通信号控制方法,其利用深度学习网络,结合交通信号控制机构成了一个用于调整交叉口信号控制策略的智能体,然后采用DTSE(离散交通状态编码)方法将交叉口的交通状态转换为由车辆的位置和速度信息所组成的二维矩阵,通过深度学习对交通状态特征进行高层抽象表征,从而实现对交通状态的精确感知。在此基础上,通过强化学习来实现自适应交通信号控制策略。最后,利用交通微型仿真器SUMO进行仿真实验,以定时控制和感应控制方法作为对照实验,结果表明文中提出的方法得到了更好的控制效果,因此是可行且有效的。

基于深层融合的股票文本主题识别

张加惠, 陈致远, 赵峰, 安志勇, 谢青松

计算机科学. 2019, 46 (11A): 122-126.

摘要 ( 322 )

PDF(2273KB) ( 695 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

股票市场在资本市场中占据着重要地位,是经济的晴雨表。专家对股票的评论是投资者进行投资决策的重要依据。因此,如何快速有效地捕获众多专家股评的主题信息,成为股票研究领域的热点。然而目前大多数股票文本主题识别算法,其特征选择方法及分类模式多采用单一的标准。一般而言,单一的标准只能从某个侧面反映文本主题的识别效果,无法全面捕获目标的主体特征。事实上,不同的特征选择标准及分类器模型从不同侧面去理解文本,捕获的特征信息具有较强的互补性。为了提高股票文本主题识别的准确性,文章从信息融合的角度对股票文本进行了多层面融合:1)特征选择层,对多种特征选择方法进行加权融合,使其能够全面表征股票文本的特点;2)决策层,基于SVM-score,对多个分类器进行决策层融合,使其能够提高文本识别的准确性。基于实测数据的实验表明:相比单一模式的文本主题识别方法,文章提出的多层融合算法的识别精度明显更高。

基于逾渗理论的交通路网通行效率分析

高华兵, 宋聪聪, 陈波, 刘志

计算机科学. 2019, 46 (11A): 127-133.

摘要 ( 403 )

PDF(6359KB) ( 1067 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对城市路网的拥堵现象,利用逾渗理论对路网模型的通行效率进行分析。首先,利用实际城市道路的地理数据,应用原始法来构建交通路网模型;然后,对路网通行效率进行量化计算,分析在不同天气状况下拥堵路段对交通态势的影响。文中主要通过路网规则的制定、阈值的分析、强连通子图的划分和通行效率的计算来实现对交通态势的评估,并在不同的天气状况下验证天气因素对交通路网的影响。

一种基于多起点、多终点的大型火灾救援路径规划方法

李珊珊, 刘福江, 林伟华

计算机科学. 2019, 46 (11A): 134-137.

摘要 ( 357 )

PDF(2099KB) ( 921 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对多起点、多待救援点、多出口的联合应急救援实时路径规划问题,提出了改进蚁群算法(IACA),设计了一种组合优化的路径构造方法。为了提高蚁群算法的收敛性,实时更新两位置节点间的当量距离,改进信息素更新规则,自适应地动态调整信息素挥发度参数,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。为了解决传统路径规划的单一应急救援的局限性问题,文中提出一种组合优化蚁群算法的路径构造方法。仿真结果表明:所提方法能够实时、快速地找到一种从多个起点到多个待救援点再回到多个出口之间的最佳组合优化路径,且收敛速度和最短路径较传统算法更优,可以较好地提高在大型应急救援路径规划中的速率和优化程度。

基于BERT的中文命名实体识别方法

王子牛, 姜猛, 高建瓴, 陈娅先

计算机科学. 2019, 46 (11A): 138-142.

摘要 ( 2161 )

PDF(1806KB) ( 3898 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对传统的机器学习算法对中文实体识别准确率低、高度依赖特征设计以及领域自适应能力差的问题,提出了基于BERT的神经网络方法进行命名实体识别。首先,利用大规模未标注语料对BERT进行训练,获取文本抽象特征;然后,利用BiLSTM神经网络获取序列化文本的上下文抽象特征;最后,通过CRF进行序列解码标注,提取出相应的实体。该方法结合BERT和BiLSTM-CRF模型对中文实体进行识别,以无需添加任何特征的方式在1998上半年人民日报数据集上取得了94.86%的F1值。实验表明,该方法提升了实体识别的准确率、召回率及F1值,验证了该方法的有效性。

基于外汇舆情的人民币汇率波动预测研究

成舟, 余峥, 过弋, 王志宏

计算机科学. 2019, 46 (11A): 143-148.

摘要 ( 351 )

PDF(1959KB) ( 1136 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

舆情与金融市场波动之间的联系,对金融市场的监控、分析和异常发现有着重要的作用。外汇市场中,由于舆情的多样性和人民币汇率变化的复杂性,更好地量化舆情对汇率的影响对于实现人民币汇率的监测和分析有着重要的现实意义。首先对外汇舆情数据进行噪声过滤、分词等预处理,并基于汇率领域知识构建人民币汇率波动预测的特征,然后综合舆情的时效性和领域专家的知识设计了一种新的舆情对人民币汇率的影响力模型,并在此基础上实现了人民币汇率波动预测模型。实验结果表明,文中设计与实现的预测模型可以有效地对人民币汇率进行波动预测。

用于票房收益预测的国产电影信息数据库

史征, 徐明星

计算机科学. 2019, 46 (11A): 149-152.

摘要 ( 247 )

PDF(1989KB) ( 1337 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

电影票房收益预测问题是全球电影市场研究领域的重要方向,其中,电影信息数据库是支撑该研究的重要基础。针对中国电影市场较欧美国家发展晚,国产电影信息数据库尚属空白的情况,建立了用于票房收益预测的国产信息数据库,为国内电影票房收益预测问题的研究提供了重要的数据支撑。首先,介绍了全球电影票房收益预测问题的研究现状;其次,说明了用于票房收益预测的国产电影信息数据库的建立思路,数据的收集与整理,以及数据库建立的详细过程;最后,基于国外电影数据库票房收益预测的方法,对比了国外电影数据库与该工作建立的电影数据库,结果表明了二者对电影票房收益的预测准确率相似,证明了国产电影信息数据库的有效性。

主动学习在推荐系统中的应用

赵海燕, 汪静, 陈庆奎, 曹健

计算机科学. 2019, 46 (11A): 153-158.

摘要 ( 878 )

PDF(2748KB) ( 1233 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

近年来,推荐技术迅速发展,日趋成熟。但是,多数推荐算法都建立在一个理想的假设下,即有足够多的样本数据供我们训练出成熟的模型用于预测或推荐。在实际工业化生产中,一方面,大多数的用户和项目只拥有极少量的标签信息;另一方面,即使依靠历史积累形成的数据集,在分布上也十分不均衡,难以学习出可靠的推荐模型。主动学习的思想认为每个项目给系统带来的“好处”是不等的,因而可以通过特定策略选择某些项目,借助用户与项目之间的交互行为来主动获取相关的偏好信息。应用在推荐系统中的主动学习试图选择数量更少、质量更高的样本来训练模型,既能提高用户体验,又能免受数据集不均衡的束缚。文中综述了近年来主动学习在推荐系统中的应用,并对其发展趋势进行分析。

中国大数据专业建设的跨学科模式研究

宁慧聪

计算机科学. 2019, 46 (11A): 159-162.

摘要 ( 221 )

PDF(1817KB) ( 1119 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着以大数据、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术的蓬勃发展,数字经济成为了带动中国经济增长的重要引擎,加快大数据专业建设、培养新一代信息技术人才意义重大。当前,国内外已经有多所高校和研究机构开展了大数据人才培养工作,但在如何开展大数据专业建设的问题上还没有成熟的模式。为此,首先梳理了国内外大数据专业建设现状,接着采用德尔菲法(专家调查法)和案例分析法对其进行分析,最后结合跨学科研究和人才培养机制,提出一种“点”“线”“面”“立体”相结合的中国大数据专业建设的跨学科模式,以期为中国大数据专业建设的跨学科发展研究提供有益的参考。

二分网络推荐算法与协同过滤算法的关系研究

周波

计算机科学. 2019, 46 (11A): 163-166.

摘要 ( 272 )

PDF(3217KB) ( 814 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中介绍了协同过滤算法与二分网络推荐算法的原理,分析了协同过滤算法与二分网络推荐算法之间的内在关系,推导出协同过滤算法是二分网络推荐算法的一种特例,并证明了基于二分网络推荐算法的推荐结果优于协同过滤算法。将基于二分网络的推荐算法理论进一步系统化、统一化,以推动推荐算法的进一步发展。

基于网络加权机制的动态迭代聚类算法

汪自洁, 周雅静, 李慧嘉

计算机科学. 2019, 46 (11A): 167-171.

摘要 ( 255 )

PDF(3069KB) ( 664 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

动态网络在分析功能属性与拓扑结构的相关性方面具有重要作用。文中提出了一个新的动态迭代聚类算法,通过引入包含拓扑信息的权重W和紧密度T来调整边权和节点紧密度,以提高网络聚类结构检测的速度与准确度。值得一提的是,为了估计最优的迭代停止时间,文中利用以时间t为分辨率参数的稳定性指标(stability)作为测度指标,可以自然地找到使聚类划分达到最优的时刻t。该算法非常高效,而且不需要预先指定聚类的数目,因此可以方便地应用于各种模糊网络。最后在包括法律案例关联网络等数据上的实验结果表明,该算法能快速而准确地探测各种人工和现实网络的聚类结构。

基于深度自编码器和二次协同过滤的个性化试题推荐方法

熊慧君, 宋一凡, 张鹏, 刘立波

计算机科学. 2019, 46 (11A): 172-177.

摘要 ( 450 )

PDF(2347KB) ( 1061 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

个性化试题推荐是实现高效学习的有效途径,帮助学生从“题海战术”中解脱出来,对实现适应性教学、促进教育公平具有重要意义。但目前个性化试题推荐方法大多是基于协同过滤进行试题层面的个性化推荐,没有聚焦到知识点层面,存在推荐试题定位不准确的问题。针对上述问题,对基于深度自编码器和二次协同过滤的个性化试题推荐方法进行了研究。首先考虑到学生对知识点的认知情况进行基于知识点的二次协同过滤试题推荐,然后应用项目反应理论和深度自编码器来预测学生在推荐试题上涉及推荐知识点的得分以及综合得分,最后对预测结果协同判断并控制最终个性化推荐试题的难度,产生最终的推荐试题列表。通过对比实验验证提出的推荐方法的推荐结果相对于传统试题推荐更具个性化和准确性。

基于用户间接信任及高斯填充的推荐算法

朱佩佩, 龙敏

计算机科学. 2019, 46 (11A): 178-184.

摘要 ( 419 )

PDF(2251KB) ( 713 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

现有的推荐算法引入用户显式信任,可以有效地提高推荐精度,但没有充分挖掘社交关系,而间接信任在社交信息中具有更加丰富的潜在价值,进一步影响到推荐质量。虽然对于间接信任也存在相关研究,但是计算复杂,采取的信任传递路径不充分。故此,通过信任传递网络图,将各分支节点与总路径节点比例经过逐节点相乘的方式全局获取信任间接值,然后采用信息熵分析用户社交信任关系的实际表现,调整信任,以形成间接信任的计算模型IpmTrust,并以此模型设计一种考虑用户间接信任的推荐算法GITCF。该算法利用高斯模型对评分矩阵进行填充,然后采用修正的余弦计算用户相似度。通过IpmTrust计算间接信任后,将用户信任与相似度进行一定线性加权融合,最后采用改进的近邻预测进行推荐。实验在Matlab仿真平台上进行,对RMSE,MAE两个指标评测,将GITCF与现有的推荐算法、传统推荐算法做比较。GITCF的推荐精度比现有推荐的推荐精度提高了近7%,也高于不含信任的传统推荐的推荐精度。实验结果表明,IpmTrust模型有一定的有效性,设计的推荐算法可改善推荐结果的质量。

大数据环境下的车路人协同控制模型VID

程显毅, 施佺, 朱建新, 陈凤妹, 代冉冉

计算机科学. 2019, 46 (11A): 185-188.

摘要 ( 208 )

PDF(2797KB) ( 1034 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对车联网集中控制方式存在严重的数据冗余现象,及多源数据相互增强的实施成本高的问题,文中从大数据的角度描述了车路人协同控制模型VID(Vehicles-infrastructure-driver)。该模型是由集中控制的感知中心和分布式控制的任务执行过程组成的混合式控制系统。统一的感知中心可提供公共感知服务,整合感知资源管理、任务调度与数据收集功能。基于“去中心化的“车路协同系统”“人车协同系统”和“驾驶员行为分析”执行感知任务。VID模型打通了从感知到服务的全局循环与局部循环,针对需要协同的应用场景均有较好的适用性。

多标签学习在智能推荐中的研究与应用

朱峙成, 刘佳玮, 阎少宏

计算机科学. 2019, 46 (11A): 189-193.

摘要 ( 487 )

PDF(1922KB) ( 1203 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

传统的智能推荐中运用了协同过滤算法,但是它并不能很好地处理用户的评分信息,推荐的质量受存在的数据稀疏性、极端数据的影响。对此,将推荐问题转换为多标签学习问题,文中提出了一种基于HMM模型和用户画像的完备智能推荐系统。首先设立不同的数据处理机制来提高模型的泛化能力,其次为了解决数据稀疏问题,提出反马尔科夫性改进HMM模型,最终构建用户画像对HMM模型的学习经验得到的结果进行筛选,得到最终的推荐服务。实验结果表明,在智能推荐问题中多标签学习有效地提高了推荐准确性和推荐效率。

基于谱聚类和成对数据表示的多层感知机分类算法

刘树栋, 魏嘉敏

计算机科学. 2019, 46 (11A): 194-198.

摘要 ( 297 )

PDF(1621KB) ( 707 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

面向类别不均衡数据集的分类学习一直是数据挖掘和机器学习领域的研究热点。数据级、算法级和集成方法是目前解决类别不均衡学习的3种主流方法,其中欠抽样是类别不均衡学习一种常用的数据级解决方法,其缺点在于容易丢失多数类中部分有用信息。文中将谱聚类引入到成对数据表示的多数类欠抽样过程中,首先利用谱聚类方法,对多数类样本进行聚类,根据聚类簇大小和簇内样本点与少数类样本点的平均距离,在每个聚类簇内抽取不同个数有代表性的样本,并将簇内样本点之间及所有少数类样本点两两成对表示,从而有效降低了所有样本成对数据表示中两两组合而导致的数据暴涨问题,同时避免了随机抽样而可能导致的有效信息丢失问题。最后在9组UCI数据集上验证了所提算法的有效性。

基于全加权矩阵分解的用户协同过滤推荐算法

邓秀勤, 刘太亨, 刘富春, 龙咏红

计算机科学. 2019, 46 (11A): 199-203.

摘要 ( 419 )

PDF(3923KB) ( 720 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对传统的基于用户协同过滤推荐算法将用户对某物品的喜好程度等同看待的问题,文中提出了一种融合全加权矩阵分解的用户协同过滤模型。该模型首先为观测值设计频率感知加权,且非均匀地设计用于未观测值的用户导向加权。然后组合观测值和未观测值的加权,并根据评分确定用户声誉和用户关系的相似性,构建融合全加权矩阵分解的用户协同过滤模型。为了验证提出的推荐算法的性能,在Douban、Epinions和Last.fm 3个真实数据集上进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的AWMF_UCFR算法的推荐准确性与MF算法、WRMF-UO算法、SoRS算法相比有显著提高。

基于MapReduce的强连通网格聚类算法

胡赢双, 陆亿红

计算机科学. 2019, 46 (11A): 204-207.

摘要 ( 229 )

PDF(2778KB) ( 706 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着位置大数据的爆炸式增长,传统的串行算法已无法对其进行高效地聚类处理,因此,基于MapReduce框架的并行聚类算法研究逐渐成为热点。聚类算法并行化后的聚类质量通常难以保证,因此对并行化聚类结果进行归约的方法极为重要。首先提出基于网格的改进DBSCAN并行化聚类算法,通过该步骤得到每个数据子集的聚类结果。然后在分析网格与簇的关系,定义网格簇和网格簇的连通、强连通概念的基础上,通过计算网格簇之间的连通权值矩阵,对具有强连通关系的网格簇进行归约,构成基于MapReduce的强连通网格聚类算法。该算法可实现位置大数据集的高效聚类。实验分析表明,基于MapReduce的强连通网格聚类算法对位置大数据的处理具有较高的效率和聚类质量。

一种基于Storm平台的ETL方案实现

梁奎奎

计算机科学. 2019, 46 (11A): 208-211.

摘要 ( 346 )

PDF(3278KB) ( 726 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着互联网在各个领域的不断发展,数据开始呈现结构多样化与体积海量化。面对海量数据的冲击,如何提高ETL的效率至关重要。针对“信息孤岛”中数据来源及格式皆不统一、数据采集实时性差的问题,提出垂直切分ETL工作流和水平切分待处理数据集,建立一种基于Storm平台的流式ETL处理方案。同时,针对Storm在进行任务分配时对工作节点CPU负载不敏感的缺点,通过定时任务记录工作节点的CPU负载信息,对Storm调度器的slot分配方式进行优化,使得Storm集群的负载更加均衡。实验结果证明该方案可有效提高ETL的处理效率,同时针对slot分配优化可有效地提高系统稳定性与处理效率。

一种融合蚁群算法和随机森林的特征选择方法

李光华, 李俊清, 张亮, 辛衍森, 邓华伟

计算机科学. 2019, 46 (11A): 212-215.

摘要 ( 421 )

PDF(1665KB) ( 1286 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

面对海量的高维数据,剔除冗余特征来进行特征筛选,已成为当今信息与科学技术面临的重要问题之一。传统的特征选择方法不适合对整个特征空间进行搜索,其运行性能以及准确性低下。文中提出了一种融合蚁群算法和随机森林的特征选择方法,该方法将随机森林的重要度评分作为蚁群算法的启发式信息,然后采用蚁群算法进行智能搜索,并将特征选择结果作为评价指标实时反馈给蚁群的信息素。实验表明,该特征选择方法与传统特征选择方法相比,能够有效地减少数据集中的特征数量,同时提高了数据分类的准确率。

最近邻优化的k-means聚类算法

林涛, 赵璨

计算机科学. 2019, 46 (11A): 216-219.

摘要 ( 451 )

PDF(1923KB) ( 774 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

传统的k-means算法不论其数据样本的分布情况,将簇边缘位置、簇中心位置、离群点的数据样本全部按照最小距离原则,划分到离它最近的聚类中心所在簇中,没有考虑数据样本与其他簇之间的关系。如果数据样本与另一簇中心的距离接近于最小距离,则此数据样本与两个簇的关系都很大,显然这样直接划分并不合理。针对此问题,文中提出了最近邻优化的k-means聚类算法。运用近邻的思想,将这些不“很属于”某簇的数据样本划分到其最近邻数据样本所在的簇中,实验结果表明,这种最近邻优化的k-means聚类算法有效地减少了算法的迭代次数,提高了算法的聚类准确度,得到了良好的聚类效果。

基于大数据计算框架的分布式新闻聚类系统设计

卢献华, 王洪俊

计算机科学. 2019, 46 (11A): 220-223.

摘要 ( 259 )

PDF(1876KB) ( 1426 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

对海量的互联网新闻进行快速热点聚类是一个重要的研究方向。针对大规模文本聚类的几个关键问题(相似度计算、分布式聚类、聚类结果概要生成),文中设计并实现了一个基于Spark计算框架的分布式新闻聚类系统。该系统采用GPU加速的深度相似度算法进行新闻文本的相似度计算,得到新闻之间的相似关系,并采用图聚类算法进行新闻聚类,最后采用标题压缩技术形成热点描述,生成最终的聚类结果。实验结果证明,文中提出的系统具有较高的执行效率和良好的可扩展性,可以有效地处理大规模新闻的热点聚类任务。

一种基于标签的Top-N个性化推荐算法

马闻锴, 李贵, 李征宇, 韩子扬, 曹科研

计算机科学. 2019, 46 (11A): 224-229.

摘要 ( 325 )

PDF(2390KB) ( 1342 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着Web2.0的发展,UGC标签系统受到越来越多的关注,标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征。现有的标签推荐算法没有考虑用户的连续行为所产生的影响,而传统的基于马尔可夫链(Markov Chain)的推荐算法虽然侧重于研究用户的连续行为来产生推荐,但它是直接作用于用户与物品的二维关系,并不适用于基于UGC的标签推荐。因此,通过结合马尔可夫链和协同过滤的思想,提出了一种基于标签的个性化推荐算法。该算法将〈用户-标签-物品〉的三维关系拆分为〈用户-标签〉和〈标签-物品〉两个二维关系。首先通过马尔可夫链模型计算用户对标签的兴趣度,再通过推荐标签集来匹配与其相对应的物品。为了提高推荐的精准率,该算法利用标签之间的影响,并基于匹配物品中所含标签间存在的关联关系对物品进行满意度建模,该模型是一种概率模型。在计算用户-标签和用户-物品之间的兴趣度和满意度时使用了协同过滤的思想来补全稀疏值。在公开的数据集中,与现有算法相比,该算法在精准率、召回率上均有明显提高。

基于注意力LSTM的音乐主题推荐模型

贾宁, 郑纯军

计算机科学. 2019, 46 (11A): 230-235.

摘要 ( 423 )

PDF(1939KB) ( 1627 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对传统音乐推荐过程中存在的分类准确率较低、周期较长、难以满足人们在生活中对主题音乐的需求等问题,设计了一种注意力机制与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的神经网络模型,它由音乐主题模型和音乐推荐模型构成,在使用注意力机制和LSTM网络实现音乐情感分类的基础上,音乐主题模型有效地组合了音频码本和主题模型,实现了对某个情感下的音乐主题子类的判别。音乐推荐模型则利用低级描述符(Low-Level Descriptor,LLD)和频谱图,构建手工特征与卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN)特征的联合表示形式,从而获得用户语音表达的情感,并对其进行精准的音乐主题推荐。实验中,针对两个模型分别进行设计,采用两种不同的传统模型作为基线,实验结果表明,与传统的单一模型相比,此模型不仅可以提升主题分类精度,而且可以精准地判断用户语音数据的情感,从而定向地完成主题音乐的推荐。

基于深度学习与自适应对比度增强的臂丛神经超声图像优化

杨桐, 张姗姗, 江方舟, 李奕飞, 俞戈昊, 赵地

计算机科学. 2019, 46 (11A): 236-240.

摘要 ( 464 )

PDF(4397KB) ( 1323 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

现代医学中,利用臂丛神经分割与识别后的图像经过对比度增强优化后,可以更利于医师识别出病症和肿瘤。在上肢手术与术后护理中需要进行麻醉护理,而臂丛神经阻滞是一种常用的局部麻醉方式。为了精确确定臂丛神经的位置,在实际治疗过程中广泛应用超声设备对神经系统进行检测和定位。文中阐述了基于深度学习以及神经网络,在超声动态影像中准确地识别并分割臂丛神经,且在截出的图像中通过自适应对比度增强来优化超声图像的显示。实验数据来自于北京积水潭医院,分为病人的超声影像以及对应的良性恶性肿瘤图片。文中运用了增强对比度的算法对所提取的特征进行处理,结果表明增强了图像的对比度和显示内容的精确度。

基于改进多权值滑动窗口的立体匹配方法的实现及应用

杜娟, 沈思昀

计算机科学. 2019, 46 (11A): 241-245.

摘要 ( 475 )

PDF(2618KB) ( 786 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

立体视觉的核心问题是通过立体匹配算法获得准确的视差值,然而大多数现有的立体匹配算法无法在低纹理或接近无纹理的区域中获得准确的视差值。为了解决低纹理区域匹配精度相对偏低、高精度半全局匹配算法运算量较大的问题,文中提出了一种基于自适应滑动窗口的立体匹配算法。首先通过AD-Census变换计算匹配代价,然后针对不同区域调节聚合窗口形状及像素点权重,最后结合符合人体视觉特征的多尺度代价聚合框架获得聚合匹配代价,采用赢者通吃策略获取最终的稠密视差图。实验结果证明,该算法在低纹理区域的误匹配率相比较传统方案的下降范围为5.8%～21.68%,运算时间较半全局算法更短。

基于深度学习的非实验室场景人脸属性识别

葛宏孔, 罗恒利, 董佳媛

计算机科学. 2019, 46 (11A): 246-250.

摘要 ( 310 )

PDF(2792KB) ( 916 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

非实验室场景下的人脸图片数量巨大,更加贴近生活,对其进行识别具有较大的研究价值。文中对非实验室环境下的人脸属性识别问题进行了研究,提出了一种人脸属性识别网络(Regional Multiple Layer Attributes Related Net,RMLARNet),不仅对人脸特征的提取方式进行了研究,还挖掘了人脸属性间的关系。该网络由3个部分组成:1)将人脸图像分割成包含属性部位的多个局部区域,并将这些局部区域作为输入提取特征信息;2)以Inception V3 为迁移模型,采取多个不相邻卷积层迁移方式提取人脸特征;3)搭建了一个以人脸属性关系为约束的属性识别网络。实验结果表明,对CelebA数据集进行筛选处理,创建属性样本较平衡的CelebA-数据集,并在该数据集上设计实验将取得优于现有方法的实验效果。

基于双目图像的大尺度智能驾驶场景重建

李银国, 周中奎, 白羚

计算机科学. 2019, 46 (11A): 251-254.

摘要 ( 625 )

PDF(3597KB) ( 1305 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

大尺度智能驾驶场景重建能够在车辆驾驶环境中为车辆控制系统反馈周围道路交通的环境信息,并实现环境信息的可视化。目前,现有的三维重建方案主要面向结构化场景,对大尺度非结构化的智能驾驶场景进行三维重建时,在保证一定精度的情况下,难以满足智能驾驶系统所需的实时性。针对这一问题,文中提出了一种基于双目视觉的三维场景重建方法,首先通过优化立体匹配策略来提高立体匹配效率,再提出均匀保距的特征点提取算法RSD,减少三维点云计算与三角剖分耗时,提高大尺度智能驾驶场景重建的实时性。实验结果证明了该算法的有效性,采用所提算法对大尺度智能驾驶场景进行场景重建可得到良好的重建效果,且能够满足智能驾驶系统对实时性的需求。

利用共线点求解多摄像机内外参数

罗欢

计算机科学. 2019, 46 (11A): 255-259.

摘要 ( 209 )

PDF(1881KB) ( 753 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中利用运动中共线点的几何特性来获得多摄像机的内外参数。首先,由空间中共线点与图像点之间的对应矩阵来得到对内参数的线性约束,获得了多个摄像机的内参数;然后,根据共线点在摄像机组中各个摄像机下运动前后的坐标,获得摄像机相对于基准摄像机的旋转矩阵和平移向量,以求出摄像机的外参数;最后,进行模拟数据实验和真实图像实验,结果表明了该方法的可行性和有效性。

基于上下文约束的人脸聚类算法

罗恒利, 王文博, 葛宏孔

计算机科学. 2019, 46 (11A): 260-263.

摘要 ( 229 )

PDF(1783KB) ( 604 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

人脸聚类将属于同一身份的人脸图片自动分到同一组,可用于人脸标注和图像管理等领域。传统的聚类算法的准确率很高,其召回率往往较低。为了解决这个问题,文中提出了一种加入三角约束关系和上下文约束的聚类算法。该聚类算法基于条件随机场模型,结合三角约束关系,同时考虑图像中常见的上下文约束,分别在聚类迭代过程和初步聚类之后添加最大相似度约束和共同出现约束,并对簇类进行整合。实验结果显示,结合上下文约束的条件随机场模型可以快速进行人脸聚类,同时还能保证在较高准确率的基础上有较高的召回率,从而提高整体的聚类效果。

一种基于端点顺序预测的手写体笔画恢复方法

张瑞, 湛永松, 杨明浩

计算机科学. 2019, 46 (11A): 264-267.

摘要 ( 216 )

PDF(2322KB) ( 1398 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对汉字手写体的笔画动态序列恢复问题,文中提出了一种基于端点顺序预测的手写体笔画顺序恢复模型。首先对经过数字化处理后的手写体图像进行细化、笔画片段分割、图像坐标提取和规整等预处理,然后利用预处理后的图像和对应的书写坐标序列生成网络训练的样本,样本由静态手写体图像和包含字体书写顺序的热力图标签组成,该模型采用一种端到端的卷积神经网络结构,最后使用训练好的网络模型对静态手写体图像进行预测,从而得到字体原先的书写顺序。实验结果表明,该方法能够有效地对5笔以内的手写字体进行书写顺序的恢复,具有较高的准确率和处理速度。

基于量化颜色特征和SURF检测器的图像盲鉴别算法

胡梦琪, 郑继明

计算机科学. 2019, 46 (11A): 268-272.

摘要 ( 278 )

PDF(2586KB) ( 665 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对现有图像复制粘贴篡改检测中提取的特征对于彩色图像内容描述不全面且匹配时间过长的问题,研究了运用量化颜色特征和SURF检测器的数字图像盲鉴别算法。该算法在特征提取过程中将HSV模糊量化颜色特征和SURF检测器结合,形成全面描述彩色图像内容的FCQ-SURF特征,并在特征匹配阶段将K-Means聚类和KNN方法结合来提高匹配效率。实验结果显示,在CASIA 1.0和FAU彩色图像测试库上,所提算法能很好地检测和定位彩色图像的复制粘贴篡改,在图像的多重篡改攻击和多区域篡改方面也得到了很好的检测效果。实验数据结果说明,该算法对彩色图像复制粘贴篡改检测的正确率较高,且匹配时间较有优势。

深度神经网络训练中适用于小批次的归一化算法

王岩, 吴晓富

计算机科学. 2019, 46 (11A): 273-276.

摘要 ( 232 )

PDF(3071KB) ( 907 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

近年来,批归一化(Batch Normalization,BN)算法已成为深度网络训练不可或缺的一部分。BN通过计算批次中示例的均值和方差来对输入进行归一化,从而缓解深度神经网络训练中的梯度爆炸或者消失的问题。但是,由于算法与批次大小有关,BN算法用于小批次时会因为不准确的估计导致性能下降。批重归一化(Batch ReNormalization,BRN)用指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA)后的值对输入进行归一化操作,减小了归一化算法对批次的依赖。本文基于图像分类任务研究了在输入是小批次时归一化技术的应用,提出了通过改变EMA初值并对估计值加以修正来得到更准确的参数估计的批归一化算法。实验结果表明,所提算法与标准的BN和BRN算法相比,收敛速度更快,准确率有一定的改善。

基于日间行车的灯语识别技术

李堃, 黎向锋

计算机科学. 2019, 46 (11A): 277-282.

摘要 ( 439 )

PDF(3450KB) ( 1172 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

汽车的车灯不仅具有照明作用,也是车辆行驶时与周围车辆交流信息的重要途径。在辅助驾驶中,准确理解周围车辆传递出的灯语信息,是制定车辆正确驾驶决策的前提。在日间行车时,由于行车环境多变,单通过特征匹配的方式检测车灯或车辆,进而识别灯语的方式,很难在道路实测中取得良好的效果。为此,针对日间行车情况,文中提出一种基于车辆检测的灯语识别方法。首先,文中使用Haar特征结合Adaboost级联分类器的车辆检测方式进行车辆检测,并在此基础上根据车灯在车尾的位置分布特征确定感兴趣区域;然后,在RGB色彩空间中提出一种颜色分割算法,其能够在感兴趣区域的基础上精确提取车灯位置并判断车灯的点亮状态,同时使用车灯点亮时的亮度特征排除颜色分割算法导致的误检;最后,使用高位刹车灯作为刹车灯灯语的识别条件,将历史频率信息作为转向灯灯语的识别条件,完成了日间行车时前车尾灯灯语的识别。以VS2010和opencv3.4.9作为算法的实现工具,将上汽提供的行车记录仪中的道路实测数据进作为测试数据进行实验。经测试,使用更新样本的训练方法得到的分类器识别准确率为93%,相对于传统Adaboost分类器,识别准确率提升了约2%,灯语识别算法的平均精度为93%,其总体平均耗时约53ms。实验结果表明,分类训练方法能够小幅度提升检测精度,而灯语识别算法能够较准确地识别出刹车灯和转向灯以及两种灯语同时存在的情况,且基本保证实时性。

基于LSTM的CSI手势识别方法

刘佳慧, 王昱洁, 雷艺

计算机科学. 2019, 46 (11A): 283-288.

摘要 ( 683 )

PDF(2832KB) ( 1924 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

基于WiFi的信道状态信息(Channel State Information,CSI)的手势识别在人机交互中具有广泛的应用前景。目前,大多数的CSI手势识别方法需人工提取特征,特征提取的过程繁琐,且只能识别特定方向的手势,限制了人的活动范围。针对上述问题,提出了利用长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)训练的方法,设计了一个基于LSTM的CSI手势识别系统。该系统将采集到的CSI数据首先进行异常点去除、最优子载波选择和离散小波变化去噪等预处理操作;然后通过LSTM网络训练分类,无需人工提取手势特征;最终实现推、拉、左挥、右挥4种手势在4个不同方向的识别,平均准确率达到了82.75%。文中分别讨论了发送到接收端的距离与数据集大小对手势识别准确率的影响,并对比WiG和WiFinger方法识别4个方向手势的识别准确率,结果表明文中所提方法具有更高的识别效果。

并行Harris特征点检测算法

朱超, 吴素萍

计算机科学. 2019, 46 (11A): 289-293.

摘要 ( 326 )

PDF(2310KB) ( 890 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对三维重建大数据量问题中的特征点提取算法,存在运算量大、耗时多、效率低等问题,文中对Harris特征点检测算法进行改进,提出了基于OpenMP的多核CPU和基于CUDA及OpenCL框架的GPU下的Harris特征点检测并行算法。在不同实验平台进行对比实验,实验结果表明,基于CUDA及OpenCL框架的GPU并行特征点检测算法具有良好的数据和平台可扩展性,基于GPU并行特征点检测算法的加速比最高可达91.19,加速效果显著。基于OpenMP的多核CPU特征点检测算法具有良好的多核可扩展性。

基于ORB和改进的RANSAC图像拼接算法

张美玉, 王洋洋, 侯向辉, 秦绪佳

计算机科学. 2019, 46 (11A): 294-298.

摘要 ( 602 )

PDF(3123KB) ( 1050 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

传统的特征点匹配存在较多的误匹配,且效率不高。针对误匹配,提出了基于二值化互信息的筛选方法,可根据特征点的互信息判断特征点是否匹配正确。此外,用ORB算法提取的特征点分布在颜色变化区域,较为集中。但RANSAC算法得到的变换矩阵仅适用于特征点分布区域,使得拼接结果有误差。针对这个问题,文中用改进的RANASC算法,先筛选出内点,再用内点得到新的特征点,可以使特征点分散;且用迭代的方式得到最佳变换矩阵。实验结果表明,使用二值化互信息筛选特征点,提高了匹配的正确率,也增加了特征点匹配的数目;改进的RANSAC算法能够有效地解决特征点少且集中的问题,使得图像拼接的结果更准确。

基于关键动作双重转移概率的连续手语语句识别算法

李晨, 黄元元, 胡作进

计算机科学. 2019, 46 (11A): 299-302.

摘要 ( 220 )

PDF(1608KB) ( 726 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

目前,连续手语识别的最大难点在于如何对其中包含的词汇进行有效分割。本文将关键动作看作手语的基元,提出了一种基于关键动作双重转移概率的连续手语识别算法。在获得连续手语基元序列的前提下,根据相邻基元的词内及词间转移关系,可以有效地寻找到词汇边界,从而对基元序列做分割,并逐一识别出各基元分组的候选词汇。最后,根据不同基元分组的候选词汇间的转移概率,计算出对应合成句子的概率,并按照最大概率原则输出连续手语的最终识别结果。该算法容易实现,执行效率高,经实验验证其可以面向非特定人群。

基于灰度共生矩阵和精度高斯支持向量机的中国手语手指语识别

蒋贤维, 张妙娴, 朱兆松

计算机科学. 2019, 46 (11A): 303-308.

摘要 ( 474 )

PDF(3366KB) ( 1245 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

手语识别是打破聋人和健听人之间交流障碍的有效途径。中国手语一般可以分为手势语和手指语,手势语因为地区性和个体差异性导致种类和变化繁多,识别相对困难,所以需要不断学习和训练;手指语通过拼音字母的表现形式给出结果,表达具有确定性,尤其在姓名、特殊含义、抽象表达方面效果明显。手语识别中,大部分的研究主要聚焦于某种手势,围绕手形、方向、位置和运动轨迹等关键特征,并结合某些学习算法来提升识别的准确率,然而最基本可靠的手指语识别却往往被忽略。为此,文中提出了一种基于灰度共生矩阵(GLCM)和精度高斯支持向量机(FGSVM)的方法来更准确有效地识别中国手语手指语。首先构建手指语数据集,即通过数码相机直接获取手指语图像或者从视频中选取关键帧作为手语图像素材,然后将手形从图像背景中分割出来,把每个图像调整为N×N的特定尺寸并转换为灰度图像;其次是提取特征,即对灰度图像中强度值的数量进行降维,同时创建对应的灰度共生矩阵,通过调整像素间的距离和角度等参数来获取增强的数据特征;最后,将提取的图像的特征数据提交到精度高斯支持向量机分类器中,进行10倍交叉验证和分类测试。对30种类别的510个中国手语手指语图像样本的实验结果表明,基于GLCM-FGSVM的分类准确率最高可达到92.7％,可以认为该方法在中国手语手指语分类方面卓有成效。

基于ST-CNN的交通标志实时检测识别算法

曲佳博, 秦勃

计算机科学. 2019, 46 (11A): 309-314.

摘要 ( 300 )

PDF(3042KB) ( 1071 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

深度学习是基于图像的交通标志检测和识别处理的研究热点,已取得了显著的效果。针对基于车载视频的交通标志检测和识别处理问题,文中根据图像序列的帧间时空连续关系构建了时空关系模型(Spatiotemporal Model,STM),并与多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合,提出了一种基于时空卷积神经网络(Spatiotemporal-CNN,ST-CNN)的交通标志实时检测识别算法。实验结果表明,该算法可对视频图像序列中的同一交通标志实现检测、筛选、追踪和识别处理,在保证高准确率的同时,可有效减少CNN的数据输入,降低系统资源占用量,提高计算效率,满足了视频中交通标志检测识别的实时性要求。算法平均每帧耗时26.82ms,且识别准确率达到96.94%。

基于分数阶微分的多聚焦图像融合

毛义坪, 余磊, 官泽瑾

计算机科学. 2019, 46 (11A): 315-319.

摘要 ( 358 )

PDF(3137KB) ( 627 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

多聚焦图像融合利用图像的众多互补信息,获取清晰的融合图像。在传统的基于多尺度分析方法采样与融合策略容易造成图像信息丢失;基于稀疏表示方法,往往因字典表达能力不足,导致融合细节模糊,且融合时间复杂度非常高。在基于空域法的多聚焦图像融合方法中,度量图像活跃度的算法十分关键。文中提出利用分数阶微分特征来度量图像的活跃度。该算法首先用8个方向的分数阶模板对图像进行卷积,累加每个方向卷积后的绝对值,得到原始图像的活跃度量图;然后利用滑动窗口技术分别对每个度量图进行比较,窗口内累加和大的被视为聚焦且得分图加1,以得分图信息得到决策图;最后通过决策图对原始图像加权的方式得到最终融合图像。实验对比分析表明,此算法相比传统算法具有一定的优越性。

CT引导机器人辅助经皮肺穿刺活检术定位机制

李博, 康晓东, 高万春, 洪睿, 王亚鸽, 张华丽

计算机科学. 2019, 46 (11A): 320-323.

摘要 ( 354 )

PDF(1844KB) ( 1729 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中提出一种基于CT图像引导机器人辅助经皮肺穿刺活检术空间定位的新机制。首先,设计6个标记点,并将其同时固定于CT检查床,以在硬件上参考定位;其次,在软件上以改进的D-H逆向运动算法实现CT图像引导机器人进行经皮肺穿刺操作。仿真实验结果表明,使用文中提出的定位机制可有效地保证一次性穿刺成功率。

一种基于水族濒危文字的图像增强及识别方法

杨秀璋, 夏换, 于小民

计算机科学. 2019, 46 (11A): 324-328.

摘要 ( 428 )

PDF(4480KB) ( 843 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着图形图像处理技术的迅速发展,图像增强及识别方法已广泛应用于各行各业。在此基础上,文字识别技术也取得了极大的进步。针对水族文字笔触随意、字形多变、噪声较多等问题,文中提出了一种改进的图像增强及识别方法。通过中值滤波算法降低图像噪声,利用直方图均衡化方法增强图像对比度,再经过二值化处理提取图像中的目标轮廓,通过腐蚀膨胀处理细化和扩张背景,最后采用改进的文字提取算法凸显水族文字,采用Sobel算子提取水族文字边缘,并对其进行仿真对比实验。实验结果表明,该方法有效地降低了图像噪声,准确地提取出了水族文字轮廓,可以应用于民族文字提取及识别、文物修复、图像增强等领域,对保护民族文物遗产、弘扬少数民族传统文化具有重要意义。

基于神经网络的光照分布预测夜视复原算法

邹鹏, 谌雨章, 陈龙彪, 曾张帆

计算机科学. 2019, 46 (11A): 329-333.

摘要 ( 305 )

PDF(4070KB) ( 1023 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

夜间图像存在光照不均匀、整体亮度较低、色偏严重的现象,且人工光源附近存在光晕。现有的去模糊模型和算法在光照不均匀情况下,常通过估计光照图来去除光照不均匀的影响。通过使用径向基函数神经网络训练提取光照强度,提出了基于光照估计的夜间图像去模糊算法。针对光照不均匀的问题,通过估计光照分布图来去除不均匀光照的影响,计算得到成像过程中的调制传递函数(MTF)。以计算所得传输图像退化模型的点扩散函数作为先决条件,结合半盲图像复原的数学模型对目标图像进行处理,以提高夜视探测的成像质量。将所提方法与传统盲复原方法及基于深度神经网络的图像复原方法进行主客观比较,实验所得复原图像及数据验证了该方法的有效性,复原图像的质量得到明显提升。

基于RGB-D图像的头部姿态检测

刘振宇, 关彤

计算机科学. 2019, 46 (11A): 334-340.

摘要 ( 601 )

PDF(3128KB) ( 1519 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在经颅磁刺激治疗过程中,准确且快速地检测人体头部姿态至关重要。针对基于二维彩色图像的头部姿态估计对环境、姿态敏感的问题,文中提出了一种联合彩色图像与深度图像的头部姿态检测方法。通过彩色图像检测人脸特征点的二维位置信息,结合深度信息定义三维头部坐标系;然后在现有的ICP点云配准算法的基础上,提出了一种粗配准方法。通过计算待检测头部点云与标准头部点云之间坐标系的变换关系得到初始位姿参数,以防止点云配准陷入局部最优局面。实验表明,该算法能够在光源均匀且充足的诊疗室环境中准确地检测人体头部姿态,提高头部姿态角度大时姿态估计的鲁棒性。

云存储中的ORAM研究综述

顾晨阳, 付伟, 刘金龙, 孙刚

计算机科学. 2019, 46 (11A): 341-347.

摘要 ( 647 )

PDF(3055KB) ( 1852 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在云存储环境中,服务器或者第三方可以仅通过对用户访问行为进行分析来获取信息,对用户信息安全造成威胁。ORAM通过构造精巧设计的存储结构和冗余的访问机制,有效地隐藏用户访问行为与访问目标之间的对应关系。隐藏用户访问意图的安全访问机制,是现阶段隐藏用户访问模式的主要手段之一。通过对ORAM基本理论和发展历程进行研究,归纳分析了ORAM的基本方案;建立了SSIBT性能评价指标体系,对经典ORAM算法及其优化方案进行了分析比较;最后,在分析现阶段主要研究重点的基础上,总结提出了ORAM未来可能的主要研究方向。

一种面向多维复杂网络的节点传播重要性算法

张昕, 王慧慧, 严沛, 郭阳

计算机科学. 2019, 46 (11A): 348-353.

摘要 ( 314 )

PDF(2421KB) ( 938 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

如何度量节点在网络拓扑结构中的重要程度,一直是复杂网络相关领域中的研究热点。现有的研究大多面向单维网络,针对现实网络结构往往是多维共存的问题,提出了维度相似性的定义来度量各维度间的关系。考虑实际信息传播过程中信息衰减对节点重要性的影响,给出传播衰减率的定义,并通过全连接单维网络传播无损假设及对应算法确定衰减系数取值。进一步给出节点重要性的计算方法,在算法中利用复杂网络小世界特性,限定最长传播跳数,使得算法兼顾时间效率与精确度。在真实网络上进行了验证,实验结果表明,与传统的节点度以及节点介数方法相比,该算法在精确度与时间效率方面均具有一定优势。

混合云环境下面向代价优化的工作流数据布局方法

黄引豪, 马郓, 林兵, 於志勇, 陈星

计算机科学. 2019, 46 (11A): 354-358.

摘要 ( 299 )

PDF(3060KB) ( 640 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

科学工作流在混合云中执行会产生大量的跨数据中心传输,造成严重的传输时延及代价。为了对混合云环境下的科学工作流数据进行合理布局,兼顾公有云和私有云的优势,优化数据布局代价,提出了一种基于遗传粒子群优化混合算法(GAPSO)的数据布局策略。该方法考虑了公有云数据中心与私有云数据中心的不同特点(如存储容量、存储代价等因素以及数据传输时延约束)对传输代价的影响,并结合遗传算法与粒子群优化算法的优点,生成科学工作流的布局策略。实验结果表明,基于GAPSO的数据布局策略能够有效减少混合云中科学工作流运行时的数据布局代价。

基于RFID标签的防碰撞算法改进

侯培国, 王志轩, 严晨

计算机科学. 2019, 46 (11A): 359-362.

摘要 ( 257 )

PDF(2731KB) ( 722 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

无线射频识别(Radio Frequency Identification RFID)技术是物联网技术中的关键技术,为解决RFID系统中的多标签碰撞问题,文中提出了一种基于组合混沌映射(MDFSA)的帧时隙Aloha防碰撞算法。通过该算法,系统所得到的伪随机数更加均匀,标签对各个时隙的选择更加均匀。通过统计验证,仿真结果表明MDFSA算法提高了系统的稳定性和效率,减少了碰撞次数。与传统的DFSA算法相比,该算法将系统的效率最大提高了33％。随着标签数量的增加,所提算法的性能更加稳定,优势更加显著。其适用于大型RFID标签快速识别系统。

一种基于冗余策略的多路径可靠传输新方法

张婷, 张德干, 崔玉亚, 陈露, 葛辉

计算机科学. 2019, 46 (11A): 363-368.

摘要 ( 414 )

PDF(2464KB) ( 1038 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在分布较为密集的无线传感器网络中,数据传输过程会产生大量的冲突问题,冲突会造成传输数据的丢失和传输时延的增大。多路径数据传输方法可以有效地减少冲突造成的数据丢失和传输时延较大问题。为此,提出了基于冗余策略的并发编织多路径可靠传输方法。该方法采用冗余策略,先对WSN进行层次分簇,然后传感器节点将采集到的数据信息发送至簇头节点,最后簇头节点将数据包分组并拷贝后通过编织多路径动态路径方式转发至汇聚节点。该方法建立在层次分簇完成后的网络拓扑结构上。大量的与现有多路径传输方法的对比分析实验测试结果表明,所提方法能有效地减少数据丢包率,减少传输时延,增加网络生命周期等,这对无线传感器网络数据的可靠传输有较大的实用价值。

一种单目标路径覆盖分区动态优化算法

蒋一波, 王伟, 何成龙

计算机科学. 2019, 46 (11A): 369-375.

摘要 ( 409 )

PDF(2778KB) ( 729 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

目标检测是无线传感器网络的一个重要应用。在目标检测过程中,用户在获取目标丰富的图像信息的基础上,对目标的路径覆盖情况更为关注。针对单目标在整个运动路径中均能被K级覆盖且传感器分布密度达到最小这一问题,首先结合有向感知模型和单目标位置数学预测模型,给出了传感器在理论上的最小分布密度,然后设计了单目标路径覆盖分区动态优化算法。该算法依据传感器自身与目标的距离,将整个监控区域中的传感器分为外部传感器、中部传感器和内部传感器,对每类传感器分别实施不同的旋转决策。仿真结果表明,提出的算法与现有的算法相比,有效地降低了监控区域中传感器的分布成本。

一种准确鲁棒的宽带信号DOA估计算法

徐正勤, 伍世虔, 刘清宇

计算机科学. 2019, 46 (11A): 376-380.

摘要 ( 334 )

PDF(3163KB) ( 848 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

信源的到达角(Direction of Arrive,DOA)信息在许多实际应用领域中具有重要作用,因此对DOA的准确估计是阵列信号处理领域的研究热点。针对传统信号子空间非相干处理方法(Incoherent Signals-subspace Method,ISM)在含有混响的低信噪比环境下对宽带信号进行DOA估计时存在的准确性低的问题,文中提出一种基于ISM算法的改进算法。该算法首先利用离散傅里叶变换将宽带信号分解为若干子频带;其次提出一种构建能量门限的方式,通过该能量门限筛选子频带并保留能量高于该门限的子频带;然后提出一种协方差矩阵重构方法,重构每一个子频带的协方差矩阵,通过TLS-ESPRIT算法估计每一个子频带的DOA参数;最后提出一种加权策略对多个子频带的DOA估计值进行处理,得到最终的DOA估计值。实验结果表明,该算法可以有效地提高宽带信号DOA的准确性,并且具有较好的鲁棒性。

WRSNs中接收线圈间互感对传能的影响分析

王旭, 林志贵, 刘晓峰, 孟德军

计算机科学. 2019, 46 (11A): 381-386.

摘要 ( 221 )

PDF(2568KB) ( 1205 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

从磁耦合谐振电路模型原理出发,理论分析了接收线圈间互感系数对接收节点能量传输效率和功率的影响,进一步分析了影响接收线圈间互感系数的影响因子,其分别为接收线圈间距离、高度和角度,并建立了3个影响因子与节点能量传输效率和功率之间的关系。分析了基于磁耦合谐振WRSNs一对二的充电过程中,当接收线圈位于同侧时,3个影响因子对接收线圈间互感系数、节点能量传输效率和功率的影响关系。结果表明两个接收线圈相对距离越近、夹角和高度越小,其间互感越大,对节点能量接收的相互抑制性越强。

一种面向移动机会网络的能效性路由算法

袁培燕, 张豪

计算机科学. 2019, 46 (11A): 387-392.

摘要 ( 397 )

PDF(3070KB) ( 609 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在数据传输时,间歇性连接的移动机会网络一般不存在从源到目的地的完整路径。为了加快数据在网络中的传输速度,大量的多副本路由协议相继被提出,但是这些路由协议很少考虑能量问题。由于机会网络中移动设备能量受限,过多的消耗能量必将导致设备停止工作。基于上述情况,提出了一种移动机会网络节点不相交的路由方案,尽可能延长节点的存活时长。此外,利用二维连续时间马尔可夫链(CTMC)模型,分析了节点状态之间的变换,最后进行性能仿真与评价。实验结果表明,提出的方案相比于经典的工作,在投递率、平均传输延时、平均网络开销、能量以及平均跳数等方面有较大的改善。

基于节点近似圆的有向强栅栏构建算法

王方红, 李涛, 金英东, 胡朕豪

计算机科学. 2019, 46 (11A): 393-398.

摘要 ( 406 )

PDF(3305KB) ( 578 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

栅栏覆盖是有向传感器网络(DSN)覆盖控制的研究热点之一。为了在感知角度大于π时高效地构建栅栏,文中设计了有向节点的近似圆模型,提出了集中式栅栏构建HapC算法和分布式栅栏构建INSDBC算法。HapC算法把网络分成节点近似圆相连的子群,利用匈牙利算法选择最优节点连通这些子群,形成栅栏。为了进一步减少节点的数量,对基本栅栏的每个子群进行精简。INSDBC算法根据节点近似圆之间的几何关系,使每个节点具有最大的栅栏贡献,从左到右依次选择能耗最小的节点分布式构建栅栏。结果证明,这两种方法结合能够用较低能耗和较少节点构建有向强栅栏,对提升有向传感器网络的覆盖性能具有一定的理论与实际意义。

一种基于丢包预测的选择性网络编码策略

郭斌, 余丹丹, 卢伟, 黄明和, 曾雅琳

计算机科学. 2019, 46 (11A): 399-404.

摘要 ( 285 )

PDF(4028KB) ( 1204 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着多样化无线网络接入技术和多网络接口设备的大规模应用,多宿主网络终端的传输性能受到国内外学术界的广泛关注。多路径传输协议(MTCP)是其中代表性研究之一,其通过聚合多条链路的带宽资源,把数据流分发到多条链路上并行传输,有效地提高了网络的传输性能。然而,在链路差异大的异构网络中传输数据,容易引起数据包失序严重等问题,从而给传输性能造成巨大的影响。因此,国内外许多学者提出了网络编码(MPTCP-NC)策略来弥补这个缺陷,该方式有效提升了网络传输的鲁棒性。但是,编码系数的频繁生成和计算,会额外增加MPTCP传输时延,并且会浪费有限的带宽资源。针对此问题,文中提出了一种基于丢包预测的MPTCP选择性编码策略(MPTCP-SNC),该策略充分考虑了异构无线网络环境的差异性,并根据链路丢包率状态选择性执行编码策略,降低了网络编码带来的额外消耗,并提高了MPTCP的传输性能。

单一SSID无线网络用户接入安全技术

王丽, 夏明山, 魏占辰, 齐法制, 陈刚

计算机科学. 2019, 46 (11A): 405-408.

摘要 ( 262 )

PDF(3824KB) ( 690 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对当前单一SSID无线网络中存在的安全问题,即用户得到认证授权后能随时随地接入到无线网络中,造成身份不同的用户对无线网络的使用,如带宽、访问控制(ACL)等相同,提出了基于802.1X+VLAN技术的用户分组接入方案,并结合freeradius技术实现了该用户接入方案。通过对该方案进行部署,测试证明了该方案对不同身份的用户访问同一个SSID无线网络具有不同的访问策略,从而有效提高了无线网络的安全性,简化了无线网络的管理。

一个前向安全的基于RSA的多服务器的认证协议

杜浩瑞, 陈建华, 戚明平, 彭聪, 范青

计算机科学. 2019, 46 (11A): 409-413.

摘要 ( 434 )

PDF(2522KB) ( 638 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

设计安全、实用的多服务器下密钥协商协议是当前信息安全领域研究的热点。基于设计协议的一般准则,讨论了Wang等^[15]设计的一个匿名的基于生物特征的多服务器的密钥认证协议方案,指出了该协议无法抵抗服务器假冒攻击、智能卡丢失攻击、会话密钥泄露攻击;同时该方法因用户匿名性失效易造成用户隐私泄露的问题,所以不适用于实际应用。为了弥补这些缺陷,文中给出了一种基于RSA密钥的改进协议。在注册阶段,RC和服务器共享不同的密钥、时间标记等来有效抵抗服务器假冒攻击和实现匿名性、不可追踪性等。在登录阶段,协议采用公钥技术来实现用户动态身份的登录和保证前向安全性等。在认证阶段,协议包括3次相互认证,并对消息做新鲜性检测等,实现相互认证以防止重放攻击等。最后,协议对可能存在的攻击进行安全分析和效率分析,证明了改进协议能抵抗丢失智能卡攻击、匿名性等攻击。同时,该协议尽量保持了简单的运算。

多跳无线网络干扰攻击建模与性能分析

梁涛, 王统祥, 刘健伟, 杨晶

计算机科学. 2019, 46 (11A): 414-416.

摘要 ( 266 )

PDF(1993KB) ( 871 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

由于无线媒介的开放性、共享性等特征,多跳无线网络(MHWN)易受干扰攻击的影响。为了刻画干扰攻击特征,分析干扰攻击对网络性能的影响,对3种典型的干扰攻击方式进行了研究。首先,根据随机几何理论和攻击方式,对无记忆干扰源、随机干扰源和按需干扰源进行了建模;然后给出了干扰信号的计算方法,分析了不同的干扰攻击方式对网络节点冲突概率和平均接入时延的影响,给出了理论推导结果;最后进行了仿真实验,给出了数值分析结果。

一种面向二进制的细粒度控制流完整性方法

帕尔哈提江·斯迪克, 马建峰, 孙聪

计算机科学. 2019, 46 (11A): 417-420.

摘要 ( 378 )

PDF(3375KB) ( 968 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

控制流完整性是预防控制流劫持攻击的安全技术。出于性能开销的考虑,多数现有的控制流完整性解决方案为粗粒度的控制流完整性。文中提出一种面向二进制的控制流完整性保护方案Bincon。通过静态分析从二进制程序中提取控制流信息,在控制流发生转移处植入检验代码,根据静态分析的数据判断控制流转移的合法性。针对间接函数调用,分析目标二进制并根据参数寄存器和函数返回值寄存器的状态信息重构函数原型和调用点签名,通过限制间接函数调用点只调用类型兼容的函数来有效地降低间接调用指令合法目标的数量。与基于编译器的方案Picon对比,所提方法在无源码前提下能有效地控制精度损失,并显著减少了时间开销。

基于改进人工蜂群算法的Android恶意应用检测

徐开勇, 肖警续, 郭松, 戴乐育, 段佳良

计算机科学. 2019, 46 (11A): 421-427.

摘要 ( 241 )

PDF(2068KB) ( 657 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着互联网和移动终端的飞速发展,手机中存储着很多重要的信息,要保证这些信息安全不被泄露的一个重要方法就是对手机中的恶意应用进行检测与处理。在对恶意应用进行检测前需要对样本进行特征提取,而如何在众多特征中进行有效的选取是恶意应用检测中一个至关重要的过程。文中针对Android平台的应用,参考相关的Android恶意检测方法,建立了一个基于改进人工蜂群算法的Android恶意应用检测模型,通过对特征进行有效的选择,最终得到使分类结果最优的特征组合,从而提高对Android恶意应用检测的检测性能。在静态和动态条件下分别对Android应用特征进行提取,通过多种分类算法对恶意应用检测模型进行检验,结果证实提出的基于改进人工蜂群算法的Android恶意应用检测方法具有可行性与优越性。

国家电网边缘计算信息系统安全风险评估方法研究

詹雄, 郭昊, 何小芸, 刘周斌, 孙学洁, 陈红松

计算机科学. 2019, 46 (11A): 428-432.

摘要 ( 353 )

PDF(1829KB) ( 1253 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

依据风险评估理论,提出了基于模糊层次分析法的国家电网边缘计算信息系统安全风险评估方法。给出了设备层、数据层、网络层、应用层和管理层5个方面的安全评估项。在此基础上,针对网络安全评估,通过层次分析法比较评估项的重要程度,再结合模糊综合评价矩阵,计算得到网络安全的整体安全评价数值,据此对网络安全方面进行风险评估,并比较不同场景下的安全评估效果。最后,采用Microsoft威胁建模工具构建国家电网边缘计算信息系统威胁模型,对风险进行分析和安全加固。

基于差分WGAN的网络安全态势预测

王婷婷, 朱江

计算机科学. 2019, 46 (11A): 433-437.

摘要 ( 360 )

PDF(2162KB) ( 843 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中提出了一种基于差分WGAN(Wasserstein-GAN)的网络安全态势预测机制,该机制利用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)来模拟态势的发展过程,从时间维度实现态势预测。为了解决GAN具有的网络难以训练、collapse mode及梯度不稳定的问题,提出了利用Wasserstein距离作为GAN的损失函数,并采用在损失函数中添加差分项的方法来提高态势值的分类精度,同时还证明了差分WGAN网络的稳定度。实验结果与分析表明,该机制相比其他机制而言,在收敛性、预测精度和复杂度方面具有优势。

基于拟态防御的管理信息系统

常啸林, 樊永文, 朱维军, 刘洋

计算机科学. 2019, 46 (11A): 438-441.

摘要 ( 250 )

PDF(2164KB) ( 918 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

管理信息系统(Management Information Systems,MIS)的安全性关系着众多企业和组织的正常运作。针对现有信息管理系统安全防护方法的不足,文中提出了一种基于拟态防御的管理信息系统(Mimic Management Information Systems,MMIS)。首先,为表示层、业务逻辑层、数据服务层构建冗余执行体集;然后,利用动态配置器对执行体集进行动态调度;最后,利用表决器对执行体集进行表决处理。仿真实验结果表明,与传统MIS相比,MMIS具有更高的安全性。

基于深度神经网络的自定义用户异常行为检测

陈胜, 朱国胜, 祁小云, 雷龙飞, 吴善超, 吴梦宇

计算机科学. 2019, 46 (11A): 442-445.

摘要 ( 403 )

PDF(2828KB) ( 1062 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在大数据网络环境下,由于传统用户异常行为检测方法无法满足海量数据检测需求,对不断更新的异常行为和恶意软件无法快速地做出响应,没有考虑用户行为管理等问题,导致异常检测的精度和稳定性都不足。文中结合网络流量分析技术,提出了基于深度神经网络的自定义用户异常行为检测模型,实现了网络流量的细粒度分析,并自定义用户行为管理设定,使用户异常检测与特定网络环境的需要更紧密地结合,将网络流量分析的数据作为深度神经网络算法的输入向量,实现海量数据检测和自定义用户行为管理,同时检测未知异常行为。实验结果表明,所提方法具有较高的准确性及鲁棒性,能有效实现自定义用户行为管理,进而解决传统用户异常行为检测的不足。

基于移动警务的人员身份核查核录系统

蔡玉鑫, 巩思亮, 杨明, 汤志伟, 赵博

计算机科学. 2019, 46 (11A): 446-449.

摘要 ( 402 )

PDF(2892KB) ( 1193 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在信息化、动态化的社会条件下,如何维护社会治安、加强基层基础建设,已成为当前公安机关亟待解决的问题。文中结合公安实战需求,以进一步提升公安机关反恐维稳、重大活动安保和治安防范能力为目标,以情报平台为支撑,构建了基于物联网等先进技术和公安网安全接入的“云”-“管”-“端”一体化移动警务人员身份核录系统,实现了面向不同应用场景的多种形式的移动核录终端安全接入机制和信息安全保护策略,既降低了公安相关业务的执行成本,又提高了工作效率,创造了一定的经济效益和社会效益。

基于双混沌和彩色图像的空间加密算法

吕冬梅, 李国东

计算机科学. 2019, 46 (11A): 450-454.

摘要 ( 233 )

PDF(3229KB) ( 692 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对大量彩色图像加密算法中的混沌序列具有单一性、加密算法具有独立性这两个缺点,设计了一种基于双混沌和彩色图像的空间加密算法。该算法利用了彩色图像可分解为三层分量这一特点,对三层分量采用有关联(平行置乱-有序扩散)的加密模式,使得难以单一破解彩色图像的其中任意一层分量,并且借助Henon映射和四维超混沌结合多组初始条件生成复杂混沌序列,将其用于加密过程。对加密算法进行仿真实验,结果表明,NPCR为99.6108%,UACI为33.4606%,信息熵为7.9975,密钥空间为10^16×21。所提算法密钥空间之大足以抵抗穷举攻击,通过分析可知该算法可以抵抗差分攻击,并且该算法可有效地解决混沌序列的单一性、加密算法的独立性这两个问题,使得破解难度增加。将其与其他类似的彩色图像加密算法进行比较,结果表明文中加密算法的安全性更高。

基于虚拟蜜网的用电信息采集系统攻击检测方法

曹康华, 董伟伟, 汪锦量, 周林, 王勇

计算机科学. 2019, 46 (11A): 455-459.

摘要 ( 256 )

PDF(3309KB) ( 1056 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

高级量测体系(AMI)是智能电网系统测量、接收、存储、分析和操作用户消耗数据的基础。消费者(智能电表)和公用事业之间的通信和数据传输需求使AMI的安全性显著下降。并且,随着大量新型智能采集终端的接入,以及多种通信方式、通信协议的应用,用电信息采集系统面临的网络攻击越来越频繁。系统目前侧重于采集终端的上线率和通信信道的连通性,缺乏相应的安全防护措施。针对以上问题,设计并实现了虚拟蜜网在用电信息采集系统上的部署方案,解决了传统蜜网硬件资源浪费的问题。同时设计数据控制算法对数据包进行检测,有效解决了攻击流量的控制问题。最后,进行了渗透攻击测试,并结合蜜网的三大核心功能对实验结果进行了分析,结果表明本方案可以有效检测到攻击。

基于MILS架构的嵌入式操作系统多级安全域动态管理技术

高沙沙, 王中华

计算机科学. 2019, 46 (11A): 460-463.

摘要 ( 278 )

PDF(1918KB) ( 820 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

基于MILS架构的嵌入式操作系统能够实现不同应用分区之间不同密级数据的安全隔离。然而,现有基于MILS架构的嵌入式操作系统无法满足任务运行出现故障后正确安全迁移的需求,从而无法实现任务功能重构和实时动态加载的目标。因此,在对现有基于MILS架构的嵌入式操作系统的优点和不足进行分析的基础上,提出了面向任务的多级安全域动态管理架构,并详细描述了架构中各个功能模块的工作原理,从而能够保证任务在特定的安全域内进行动态迁移和功能重构。

基于EMD的电厂网络流量异常检测方法

赵博, 张华峰, 张驯, 赵金雄, 孙碧颖, 袁晖

计算机科学. 2019, 46 (11A): 464-468.

摘要 ( 546 )

PDF(2579KB) ( 837 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对新能源电厂网络系统安全威胁检测需求,以及现有网络安全异常检测方法自适应能力差、人工参与多、误报率高等问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的自适应实时异常检测方法。该方法首先对新能源电厂网络中的流量进行多个维度的特征刻画,实现流量特征建模;然后在此基础上对特征指标进行自适应经验模态分解、方差计算、高斯拟合和阈值确定,以实现对流量特征指标的自适应异常检测和安全告警。采用典型攻击样本集合对本文方法和基于小波变换的异常检测方法进行了对比测试,测试结果表明,该方法能够准确、实时、自适应地识别未知流量异常,检测效果在准确率、误报率方面优于基于小波变换的异常检测方法。

基于动态参数控制的混沌系统图像加密算法

王丽娟, 李国东, 吕冬梅

计算机科学. 2019, 46 (11A): 469-472.

摘要 ( 256 )

PDF(2847KB) ( 803 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对单混沌系统结构简单、安全性低、相关性强等问题,提出了一种基于动态参数控制的混沌系统图像加密算法。首先,构造新的混沌系统(LCT)产生混沌序列,并对其进行排序得到一组序列,对原始位置进行索引,得到一组位置索引序列,将图像矩阵按照得到的索引位置序列进行置乱;其次,应用henon混沌映射得到的两个混沌序列,设计了一种新的产生伪随机序列的方法,得到一个新的混沌序列,并将其与得到的置乱图像进行异或处理,从而得到最终的密文图像。实验结果表明:密文图像与明文图像的相关性较小;任取明文图像的两个像素值,其NPCR 与 UACI 的测试值分别为99.6414%,99.6380%和33.3869%,33.3852%,较接近理论值;明文图像熵值为 7.4416,密文图像熵值为7.9889。因此,该算法具有较强的鲁棒性、可靠的安全性,可以有效地提高加密系统的各种抗攻击能力。

基于PCA-LSTM的入侵检测研究

高忠石, 苏旸, 柳玉东

计算机科学. 2019, 46 (11A): 473-476.

摘要 ( 482 )

PDF(2854KB) ( 1076 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

目前渗透利用、泛型攻击、SQL注入和APT等隐蔽攻击危害越来越严重,而对于这些隐蔽的攻击形式,浅层的机器学习已经不能很好地对其进行检测。文中设计了一种基于主成分分析优化的长短时记忆网络的入侵检测模型,该模型的主要原理是通过主成分分析去除样本数据中的噪声信息,利用长短时记忆网络的记忆功能和强大的序列数据学习能力进行学习。采用澳大利亚网络安全中心建立的UNSW-NB15数据集进行实验,通过对调整关键参数(时间步长、学习率和激活函数)进行模型分析,结果表明该模型比传统模型有更高的准确率。

基于Logistic和超混沌结合的加密算法

韩雪娟, 李国东, 王思秀

计算机科学. 2019, 46 (11A): 477-482.

摘要 ( 290 )

PDF(4886KB) ( 1141 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中设计了一种置乱方案,同时改进了四维超混沌,基于该置乱方法和超混沌提出了双混沌图像的加密算法。该置乱方法先借助Logistic映射对图像进行两次置乱,再将经过置乱后的密文图像作为输入,结合改进的四维超混沌进行扩散,得到最终的密文图像。文中设计的算法将图像分块置乱和整体行列置乱结合起来,保证了像素的置乱率近为100%。在扩散的过程中,通过改进的超混沌产生更具有伪随机性的密钥流进行多次加密,使得明文信息得到很好的隐藏。实验结果表明,该算法达到了比较好的加密效果,不仅敏感性强、密钥空间大,而且能够有效地抵御攻击,在图像信息安全方面具有一定的应用价值。

超混沌彩色图像加密算法优化及安全性分析

赵方正, 李成海, 刘晨, 宋亚飞

计算机科学. 2019, 46 (11A): 483-487.

摘要 ( 205 )

PDF(4368KB) ( 825 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对当前“置乱-扩散”模式的彩色图像加密算法所存在的密钥空间小、加密过程繁琐以及安全性不足等问题,文中基于超混沌系统提出了一种采用“转换-置乱-扩散”模式的超混沌系统彩色图像加密算法。该算法在进行置乱操作前,首先根据图像自身属性计算其迭代次数,对彩色图像的所有像素值进行格雷码迭代转换,然后将四维超混沌系统产生的混沌序列和转换为格雷码的像素矩阵转换为一维矩阵,对混沌序列进行排序,对像素矩阵进行同步位置变化完成图像的全域置乱,对置乱后的矩阵进行位操作完成图像扩散,最后通过矩阵变换得到密文。通过仿真实验对密钥敏感性、直方图、信息熵、相关性等评价指标进行计算和分析,并与其他算法进行对比,结果证明加密算法具有较强的抗攻击能力。

基于分数阶Chen超混沌的频域自适应图像加密算法

梁晏慧, 李国东, 王爱银

计算机科学. 2019, 46 (11A): 488-492.

摘要 ( 408 )

PDF(3602KB) ( 718 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着互联网科技的发展与繁荣,数字图像的传播与应用越来越广泛,数字图像的安全性也越来越受到重视。在图像加密算法中,置乱-扩散结构的加密算法因符合图像数据二维分布的特点,得到了普遍的应用。然而,普通的置乱-扩散加密算法存在安全性不高、加密效率低等问题。因此,文中使用分数阶Chen超混沌在频域上置乱,再设计超混沌S盒进行代换,最后用双向异或循环左移扩散,从而达到了结合频域与空域,置乱、代换、扩散相结合的一整套加密流程。该算法的密钥空间大、密钥敏感性高、密文统计直方图均匀、密文相邻像素的相关性低、安全性高、抗差分攻击能力强,并且信息熵接近理想值。该算法仅通过3轮迭代就可达到与以前提出的图像加密算法相同的安全级别,加密效率得到了显著提高。

扩大故障注入范围的SM4差分故障攻击研究

朱仁杰

计算机科学. 2019, 46 (11A): 493-495.

摘要 ( 350 )

PDF(2740KB) ( 1031 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了使SM4分组密码的差分故障攻击在现实条件下更容易实现,文中深入研究并分析了可用于SM4差分故障攻击的各种方法。在现有的故障攻击方法基础上,提出了一种将故障注入的范围扩大到加密算法第26轮的攻击方法,解除了以往攻击方法中故障必须注入到加密算法后4轮的限制,达到了扩大可故障注入范围的目的。

小样本下未知内部威胁检测的方法研究

王一丰, 郭渊博, 李涛, 孔菁

计算机科学. 2019, 46 (11A): 496-501.

摘要 ( 493 )

PDF(1767KB) ( 1498 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

极少量的内部威胁通常被淹没在海量的正常数据中,而传统的有监督检测方法在此很难发挥作用。此外,各类新形式内部威胁的出现使得传统需要大量同类标记样本数据学习特征的方法在实际中并不适用。针对检测未知内部威胁,文中提出了一种基于原型的分类检测方法。该方法使用长短期记忆网络提取用户行为数据的特征,通过在特征空间上比较与各类原型的距离(余弦相似度)来发现未知内部威胁,并采用元学习方法更新参数。最终通过基于CMU-CERT的合成数据集的实验也验证了该方法的有效性,在小样本条件下,对新出现的未知内部威胁的分类的准确率达到了88%。

基于分数阶超混沌的混沌细胞自动机图像加密算法

梁晏慧, 李国东

计算机科学. 2019, 46 (11A): 502-506.

摘要 ( 228 )

PDF(3559KB) ( 704 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了保证信息传输过程中图像的安全性和可靠性,普通的置乱-扩散加密算法已不能够满足现有的安全与效率问题。文中将明文转化为哈希值作为混沌的初始值,使用分数阶Chen超混沌产生4个混沌序列。首先运用了三维Arnold映射进行双向变参置乱,再设计了超混沌S盒进行代换,最后用混沌细胞自动机循环扩散,从而达到了置乱、代换、扩散(DSD)相结合的一整套加密流程。该算法的密钥空间大、密钥敏感性高、安全性高、抗差分攻击能力强、密文统计直方图均匀、密文相邻像素相关性低,信息熵接近理想值。该算法不需要多轮迭代就可达到很高的安全级别,加密安全性与加密效率得到了显著提高。

基于神经网络的软件质量评价综述

宗鹏洋, 王轶辰

计算机科学. 2019, 46 (11A): 507-516.

摘要 ( 396 )

PDF(3211KB) ( 1387 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

软件质量是贯穿于软件生存周期的一个重要问题,随着软件产业的发展,人们对软件质量的要求也越来越高,因此如何建立准确客观的软件质量评价模型成为软件质量领域研究的重要课题。软件质量评价模型旨在从历史数据中寻找软件各个方面的特征与软件质量之间的关系,而神经网络因其强大的学习能力与非线性映射能力成为建立这种复杂关系的最合适的方法。为了总结现有的相关研究并为以后的研究提供思路,以系统性文献综述的方法调研了自1994年至2018年国内外50篇使用神经网络方法进行软件质量评价的文献,从输入元素、评价目标、建模方法以及神经网络的训练等方面对文献进行了归纳与总结,发现了使用神经网络方法进行软件质量评价的一些规律、未解决的问题以及可能的研究方向。

基于复杂控制流的源代码内存泄漏静态检测

姬秀娟, 孙晓卉, 许静

计算机科学. 2019, 46 (11A): 517-523.

摘要 ( 387 )

PDF(2024KB) ( 751 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

C/C++源代码因其手动分配堆内存的特点,造成大量内存泄漏的问题。对于多分支的控制流结构,其内存分配点和释放点具有不确定性,使得内存泄漏检测的难度增大。针对这种复杂控制流中的内存泄漏问题,定义了一种基于路径抽象的内存泄漏分类方法,提出了一种基于投影的模型检测静态分析算法。该算法采用投影技术将原控制流图进行规约和简化;同时,在进行函数间的分析时,融合了Cloning Expands the ICFG和Expanded Supergraph两种方法,构建了一个函数间的内存定义－使用控制流图(Interprocedural Memory Control Flow Graph,IMCFG)。实验表明,该检测方法在有效性和准确率方面明显取得了较好的结果。

前列腺癌辅助诊断GPU并行算法设计

苏庆华, 付景超, 谷焓, 张姗姗, 李奕飞, 江方舟, 白翰林, 赵地

计算机科学. 2019, 46 (11A): 524-527.

摘要 ( 345 )

PDF(2022KB) ( 624 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在癌症高发的当代,前列腺癌作为男性特有的疾病,其发病率逐年升高。卷积神经网络因其在图像识别领域的强大性能而倍受关注,也非常适用于计算机辅助诊断(Computer Aided Design,CAN)领域。由于神经网络模型中通常包含大量参数,因此训练一个卷积神经网络十分耗时。如何加快神经网络的训练成为了深度学习领域中一个十分重要的问题。为了解决这个问题,一般采用多GPU并行方案。其中,数据同步在GPU性能均衡的情况下表现更佳。因此,文中借鉴已有的基于数据并行算法对前列腺三维卷积网络进行加速。

GRAPES_CUACE大气化学耦合模式并行优化

叶跃进, 陈德训, 胡江凯, 马欣, 张小曳

计算机科学. 2019, 46 (11A): 528-534.

摘要 ( 423 )

PDF(2737KB) ( 742 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中主要介绍了数值天气预报模式GRAPES_MESO(4.0版本)与大气化学模式CUACE在线耦合形成的GRAPES_CUACE大气化学耦合模型在不同版本的x86体系结构下的并行优化算法的研究与分析。借鉴目前国内外主流的并行优化设计方法,结合GRAPES_MESO系统本身的程序架构和并行框架,针对不同版本x86体系架构做了相应的并行化改造。运用gprof工具和戳桩计时等方法,测试得到的程序热点模块主要有3部分:IO、通信和物理过程。对IO模块主要的优化方法为:1)由离散读写改为连续读写;2)开辟缓冲区由稀疏访存改为连续访存;3)异步IO。对通信部分采用两种方式:1)由细粒度改为粗粒度通信;2)采用时间复杂度更低的集合通信。对IO与通信模块优化结果分析可得:IO模块优化后的耗时占比由原来的43.7%降至1.41%,比重大幅度降低,最优部分性能提升了317倍,因此,该方法极大地提升了IO模块运行效率。此外,对物理过程进行优化采用的主要方法是:1)多层循环计算过程由离散改为连续;2)通信机制循环外移;3)数据复用以减少计算冗余;4)缩减栈变量空间等。这些优化方法使计算性能提高了22%,进一步提高了程序的并行效率和模式的强可扩展性。

一类同步自动机及损耗函数分析

陈雪萍, 何勇, 肖芬芳

计算机科学. 2019, 46 (11A): 535-538.

摘要 ( 222 )

PDF(1607KB) ( 594 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

文中给定整数n＞1,对任意整数定义了自动机C_n,i,确定了自动机的簇｛C_n,i｜0≤i<n｝中的同步自动机及它们的最短同步字。此外,根据自动机的转移损耗函数和字的权重平均损耗函数,分析了该类同步自动机在一些经典应用中的优势。

分数阶统一混沌系统动力学及其复杂度分析

严波, 贺少波

计算机科学. 2019, 46 (11A): 539-543.

摘要 ( 450 )

PDF(2825KB) ( 848 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

基于Adomian分解算法、Lyapunov指数谱、分岔图和吸引子相图分析了分数阶统一混沌系统的复杂动力学特性,并揭示了系统状态随参数和微分阶数变化的规律以及系统走向混沌的道路。采用C₀算法和SampEn算法计算了分数阶统一混沌系统的复杂度。通过分析与最大Lyapunov指数谱的比较,发现复杂度的计算结果与最大Lyapunov指数谱结果在反应分数阶统一混沌系统的动力学特性方面具有较好的一致性,且C₀算法的分析结果优于SampEn算法的分析结果。最后,设计了基于统一混沌系统的伪随机序列发生器。测试结果表明,其可以通过全部NIST测试项目,这为分数阶统一混沌系统的实际应用奠定了实验基础。

基于区块链的商户间账本管理模型

李卫, 王腾宇, 刘乾隆, 刘克猛, 范永刚

计算机科学. 2019, 46 (11A): 544-547.

摘要 ( 344 )

PDF(3334KB) ( 759 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着互联网经济的不断发展,越来越多的商户选择利用互联网终端进行账本管理。但是,常常会由于人为因素导致账本丢失、数据被篡改、商户双方信任危机等一系列问题。通过梳理当前社会上常见的账本管理问题发现,数据的分布式存储、可追溯性和不可篡改性成为了解决账本管理问题的关键,而这恰恰是区块链技术的主要特性。鉴于账本对于交易双方的重要性以及区块链技术与账本管理的高契合度,文中提出了基于区块链的商户间账本管理模型并加以实现。首先,在介绍区块链特性与账本管理联系的基础上,提出基于区块链的账本管理模型架构;其次,分析交易文本格式设计、区块成链方式、智能合约设计与共识算法设计;最后,对模型进行安全性分析和性能测试,并对模型性能方面存在的缺点进行分析。结果证明了基于区块链的账本管理模型符合商户间账本管理的安全性与性能要求。该模型为建立安全、可靠的交易账本管理提供了新思路与新方法。

基于区块链的云计算资源去中心化交易共识机制研究

梁贺君, 韩景倜

计算机科学. 2019, 46 (11A): 548-552.

摘要 ( 507 )

PDF(2155KB) ( 1456 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

区块链的去中心化、去信任、数据可追溯等技术特性,为云计算发展带来了新的机遇与挑战。传统的中心化数据中心,用户通过网络带宽资源从数据中心获取计算、存储、数据库等资源,这种模型下存在中心化机构运行成本高、效率低以及数据存储不安全等问题。为此,文中提出了去中心化的云计算交易机制与方法,构建了基于区块链的云计算资源交易市场,重点研究了共识机制在云计算去中心化交易市场中的应用。通过分析比较目前主流的区块链共识算法(PoS,PoW,DPoS,PBFT),提出基于实用拜占庭容错算法(PBFT)改进的算法,对以太坊应用于联盟链时会产生的资源浪费与信任缺失等缺点进行优化,从而达到减少开销的目的,并将改进算法应用到云计算资源去中心化交易市场中。文中提出了在云计算资源交易中引入区块链技术,采用去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠分布式数据库,设计了基于以太坊的共识机制,能够构建全球联网计算机算力交易平台,真正实现云计算资源的弹性可扩展与按需分配。

基于区块链的实验教学经费可信任回溯机制研究

曲广强, 孙斌

计算机科学. 2019, 46 (11A): 553-556.

摘要 ( 242 )

PDF(2026KB) ( 682 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

摘要文中提出了一种基于区块链技术的实验教学经费系统的解决方案,其主要分为两部分:核心数据网络和信息公开网络。核心数据网络是由一系列具有平等核心的权力节点组成的分布数据库,主要负责数据的存储与录入;信息公开网络是一个对外开放的网络,任何人都可以读取核心数据网络中的完整数据,实现对实验相关信息的监督,但不具有写权限。实验结果表明,在传统的基于道德教育方法基础上,去中心化的算法和数据能够增加更好的检测机制。

基于聚类簇中心的共识跨链交换模型

赵涛, 张凌浩, 赵其刚, 王红军

计算机科学. 2019, 46 (11A): 557-561.

摘要 ( 559 )

PDF(3570KB) ( 1094 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

区块链的去中心化、匿名性、不可篡改等特性给金融及其他领域带来了深远影响,但目前区块链系统中仍存在共识计算效率低、单位时间容量受限及不同区块系统之间兼容互通的问题。针对这3个方面的问题,文中提出了基于聚类簇中心的共识跨链交换模型。该模型在确保区块链系统的开放性、安全性、数据不可篡改性等特征的前提下,实现了用户所发出的交易获得区块链网络的快速确认,并有效地防止同一区块链网络中的单次同步区块数据过大的问题。该模型将区块链中的节点划分为共识服务节点、跨链交换节点和应用节点3类。将具有高效计算能力的共识服务节点通过高速网络连接在一起,形成服务于某一业务领域的区块链P2P网络,并专为该区块链网络中的应用节点提供共识计算服务;跨链交换节点同时连入不同区块链网络,交换节点之间基于P2P协议形成区块链交换网络,为不同区块链网络的应用节点提供跨链访问服务;应用节点可从所属区块链网络共识服务节点同步数据、访问跨链交换节点,以及发送链内或跨链交易。实验证明,通过该模型构建的区块链服务网络大幅度地提升了共识计算效率并增加了单位时间可容纳的交易量。

OpenMP与环形缓冲技术在TFT-LCD缺陷检测中的应用

胡海兵, 徐挺, 张波, 徐东建, 金施群, 卢荣胜

计算机科学. 2019, 46 (11A): 562-566.

摘要 ( 285 )

PDF(2884KB) ( 627 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对TFT-LCD玻璃基板缺陷检测过程中数据流量大、数据处理流程复杂、数据输入输出时序性要求高等问题,文中提出了一种使用环形缓冲和Open MP的多线程并行处理方法。该方法利用Open MP技术来实现复杂的多核并行处理,以达到充分利用多核处理器资源来提高数据处理能力的目的。同时,该方法在缺陷数据输入、数据处理、数据输出等流程中,利用环形缓冲技术进行数据分流,从而实现多线程并行处理与实时稳定输出。将该方法应用到实时缺陷检测系统中,使检测系统的处理速度提高了约2～3倍,数据输出时间误差降低了70%～80%,这充分表明了该方法的实用性和有效性。

一种手持式数据采集终端的设计与实现

黄国锐, 郭康, 王世贵, 蒋金波

计算机科学. 2019, 46 (11A): 567-569.

摘要 ( 420 )

PDF(3494KB) ( 676 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

目前,野外环境下的数据采集主要还是依靠数据采集员手工填写预置表格,然后交给数据录入员输入计算机数据库中。这种数据采集手段涉及多人作业,其流程复杂,数据质量难以保证且易丢失。针对上述问题,文中设计并实现了一种基于嵌入式微处理器PXA270的手持终端。该终端在硬件上综合集成了有线和无线局域网、GPRS/GSM广域网等多种通信手段;在软件上综合运用了多种加密技术,在WinCE平台下,编制了具有加密通信的广域网移动通信软件,可有效地解决野外条件下采集数据的实时传输和安全性问题。

基于视觉手势识别的人机交互系统

宋一凡, 张鹏, 刘立波

计算机科学. 2019, 46 (11A): 570-574.

摘要 ( 481 )

PDF(2140KB) ( 2494 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

人机交互系统是人与机器之间交流与信息传递的桥梁,随着计算机技术的迅速发展,使用鼠标、键盘等传统的人机交互技术已经不满足时代发展的需求,人们需要一种更快捷、更自然、更舒适的人机交互技术。基于手势的人机交互是人机交互系统的重要技术之一,传统的手势识别方法存在识别准确率不高、识别过程复杂等问题。针对上述缺陷,文中提出了一种基于深度学习的手势识别算法,该算法通过姿态估计对手势关节特征进行快速检测,利用卷积神经网络对关节特征图进行分类,克服了复杂背景中手势图像分割困难等问题,提高了识别结果的准确率。实验结果表明,该方法对各种手势不同尺度的表现具有很好的识别准确率,识别结果的准确率达到了98%。最后文中基于该算法设计了一个人机交互系统,并展示了手势识别在该人机交互系统中的应用。

基于系统架构的典型四旋翼无人机设计

武仲芝, 王雷, 马建平, 谭思玚, 郭曼仪

计算机科学. 2019, 46 (11A): 575-579.

摘要 ( 515 )

PDF(3346KB) ( 1597 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着工业化与信息化的深度融合,计算机建模与仿真技术已被广泛应用于系统和产品的研发过程中,但目前存在建模不规范、模型混乱的问题。基于对系统架构的理解,提出了一种基于系统架构开展系统设计的方法。以典型无人机系统关键需求为输入,开展系统初步设计,基于无人机系统架构构建各子系统模型,并进行无人机系统模型的综合和仿真分析,实现了建模流程的规范化。同时,以动力系统为研究对象,基于系统架构可快速权衡分析电池容量和电池重量的最佳匹配、电动机和螺旋桨的最佳匹配,实现了动力系统的最佳设计。该工作为无人机设计提供了新流程和方法。

静态图像行为标注众包系统的设计与实现

侯禹臣, 吴伟

计算机科学. 2019, 46 (11A): 580-583.

摘要 ( 245 )

PDF(2756KB) ( 832 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对静态图像行为识别研究缺乏标注数据的问题,在Android平台下,利用“众包”思想,设计并开发了基于静态图像的视觉行为人工标注系统。该系统主要包括分配标注任务、用户标注图像信息、评审标注信息和查看历史标注信息等功能。对于评审分数较高的标注信息,利用网络爬虫技术提取该图像的辅助文本标签,并且将标注信息转化为词向量后进行存储,以便于后期的实验研究。同时,系统应用一种基于定价机制的任务分配算法,有效地提高了用户图像标注效率。实际部署系统应用情况表明,该系统操作简洁、流畅,各算法功能模块稳定、高效,并且充分地利用移动端便捷的优势,能够顺利进行图像行为标注数据的收集和整理工作。

基于卷积神经网络的混凝土路面裂缝检测

王丽苹, 高瑞贞, 张京军, 王二成

计算机科学. 2019, 46 (11A): 584-589.

摘要 ( 700 )

PDF(3065KB) ( 1909 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

混凝土道路路面中,裂缝的出现常常会导致重大的工程和经济问题。目前,利用计算机视觉技术进行裂缝检测时,需人工预先设计特征提取器对提取的图像特征进行分类,导致泛化能力较差和分类性能较弱。文中提出了一种基于卷积神经网络的裂缝检测方法,实现路面缺陷的自动化检测分类并提高路面裂缝检测效率与精度。首先,设计混凝土路面裂缝卷积神经网络,该模型基于AlexNet网络架构,从网络结构层次和超参数两个方面进行优化设计;其次,采用相机收集混凝土路面图像以获得学习数据,根据数据集大小、图像颜色因子的不同,分别创建了10000和20000张的灰色图与彩色RGB图4个数据集;然后,使用创建的4个数据集对设计的混凝土裂缝卷积神经网络进行训练,创建裂缝检测模型并与原始AlexNet模型相比较;最后,通过数据集大小、图像颜色因子与网络结构和超参数等影响因素对比两个模型。实验结果表明,通过增大数据集、使用彩色RGB图、调整网络结构和超参数,所提模型有助于提高分类检测精度。与原始AlexNet网络模型相比,所提网络模型的识别准确率更高,对彩色图像样本的识别准确率最高可达98.5%,同时避免了图像灰度的预处理,提高了裂缝检测的工作效率。

基于BP神经网络的地铁站厅空调负荷预测

李婷婷, 毕海权, 王宏林, 王晓亮, 周远龙

计算机科学. 2019, 46 (11A): 590-594.

摘要 ( 463 )

PDF(2947KB) ( 1055 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

中央空调系统是城市轨道交通系统车站建筑中的重点耗能设备,由于在运营初期其负荷远小于设计负荷、缺乏实时负荷值而无法根据建筑的实际负荷动态调节,导致其目前能耗较大。文中以地铁车站站厅公共区域的空调系统为研究对象,根据空调负荷计算方法,基于trnsys系统仿真平台建立负荷计算模型。按照正交试验方法设计的试验方案,采用仿真模拟的方法对显著影响地铁车站站厅空调能耗的因素进行了研究。基于影响因素的显著性大小排序和BP神经网络理论建立了空调负荷预测模型。以预测负荷值与实际负荷值误差最小作为目标函数,采用仿真模拟实验数据作为训练样本对模型进行训练。训练过程较为稳定,未出现明显震荡(R²=0.99956),预测负荷与模拟负荷的均方根误差变异系数较小(3.6%)。在客流变化、天气变化的情况下对模型进行验证,最大相对误差分别为9.8257%和11.675%。验证结果表明,模型预测精度较高,具有较好的泛化能力,能有效预测地铁车站站厅公共区域空调负荷,可为地铁车站空调控制系统提供依据。

互联网金融风险识别中类平衡处理方法对比研究——以拍拍贷为例

刘华玲, 林蓓, 恽文婧, 丁宇杰

计算机科学. 2019, 46 (11A): 595-598.

摘要 ( 291 )

PDF(2818KB) ( 818 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

互联网金融的快速发展,使得P2P成为一种创新的金融模式,如何识别出网贷中的潜在风险成为研究热点。网贷交易数据常常存在严重的不平衡,导致风险识别率较低。针对这一问题,文中采用随机下采样、SMOTE和Bagging方法进行类平衡处理,利用逻辑回归和支持向量分类机进行检验评价。实验表明,在P2P风险识别中,以召回率为标准,bagging的平衡处理效果优于随机下采样与SMOTE,且逻辑回归不存在明显的过拟合,所以其他SVC更适合用于P2P逾期风险识别。

基于SCRF的抽油井结蜡预测方法优化研究

王利君, 支志英, 贾鹿, 李伟

计算机科学. 2019, 46 (11A): 599-603.

摘要 ( 253 )

PDF(2963KB) ( 686 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在油田生产过程中,油井受各种因素的影响容易发生结蜡。油井结蜡通常会降低油井产生,造成油井阻塞,甚至会造成停井及烧电机等现象,大大增加采油成本。对抽油井结蜡状态进行提前预测,实现抽油井设备预见性维护对油田降本增效及智能化管理具有重要意义。针对基于不平衡数据集构建结蜡预测模型预测效果不理想的问题,文中提出了一种面向非平衡数据的集成学习方法SCRF(SMOTE CLUSTER RANDOM FOREST)。该方法首先使用SMOTE方法对原数据集中的少数类进行过采样以增加少数类的数量,缩小不平衡比例;然后对新的数据集采用CLUSTER聚类方法分层欠采样,生成训练数据集;最后采用基于bagging技术的随机森林算法对训练数据集进行集成学习,从而生成预测模型。实验结果表明,样本均衡后模型预测效果更佳,预测精度和效率都有一定程度的提高。

一种基于可编程GPU的实时烟雾模拟算法研究

邓定胜

计算机科学. 2019, 46 (11A): 604-608.

摘要 ( 223 )

PDF(1881KB) ( 951 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着国内经济的日益增长和科技的进步,人民的生活质量以及生活水平也得到了逐步提升,同时精神文化需求也越来越强烈,对动画、影视及其相关方面提出了更高的要求。提出一种在可编程GPU基础上对烟雾模拟进行有效计算的实时算法。在预先确定的烟雾实时状态的基础上,通过实验实现可编程GPU的实时烟雾模拟算法,且以非常自然的烟雾流动来达到向目标的形状和状态进行转换的目的。通过对于可编程GPU的实时烟雾模拟算法的相关分析和研究,希望可以对我国相关技术和相关产业的进一步发展提供借鉴价值和指导作用。