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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2021年第11A期, 刊出日期:2021-11-10
  
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计算机科学. 2021, 48 (11A): 0-0. 
摘要 ( 42 )   PDF(12108KB) ( 183 )   
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智能计算
嵌套命名实体识别研究进展
余诗媛, 郭淑明, 黄瑞阳, 张建朋, 苏珂
计算机科学. 2021, 48 (11A): 1-10.  doi:10.11896/jsjkx.201100165
摘要 ( 62 )   PDF(2516KB) ( 209 )   
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嵌套命名实体之间蕴含着丰富的语义关系与结构信息,对于关系抽取、事件抽取等下游任务的执行至关重要。近年来,深度学习技术由于能够获取文本中更为丰富的表征信息,在文本信息抽取模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于规则的方法,因此许多学者开展了基于深度学习的嵌套命名实体识别技术研究,并获得了目前最先进的性能。对现有的嵌套命名实体识别技术进行了全面的综述,介绍了嵌套命名实体识别最具代表性的方法及最新应用技术,并对未来面临的挑战和发展方向进行了探讨和展望。
图神经网络社区发现研究综述
宁懿昕, 谢辉, 姜火文
计算机科学. 2021, 48 (11A): 11-16.  doi:10.11896/jsjkx.210500151
摘要 ( 58 )   PDF(2363KB) ( 355 )   
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社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑特性之一,发现社区结构是复杂网络分析的基本任务。社区发现旨在将网络划分为多个子结构,对于理解网络、揭示网络的潜在功能有着重要作用。图神经网络是一种处理图结构数据的模型,具有从图中对数据进行特征提取和表示的优势,已经成为人工智能和大数据领域的重要研究方向。网络数据就是典型的图结构数据,使用图神经网络模型解决社区发现问题,是社区发现研究的一个新方向。首先对GNN模型进行深入探讨,分析GNN社区发现过程,并从重叠社区和非重叠社区这两个方面详细讨论现有GNN社区发现取得的进展以及未来可研究的方向。
基于CiteSpace的中文评论文本研究现状与趋势分析
李建兰, 潘岳, 李小聪, 刘子维, 王天宇
计算机科学. 2021, 48 (11A): 17-21.  doi:10.11896/jsjkx.210300172
摘要 ( 40 )   PDF(2746KB) ( 92 )   
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自然语言处理一直是人工智能领域中的热点话题,其中基于评论的文本分析吸引了学者的注意。通过对国内关于评论文本分析的文献进行可视化分析,进而掌握该领域的研究现状和前沿发展趋势。以中国知网为数据来源,共选取453篇有效的核心期刊论文,使用CiteSpace软件绘制知识图谱并加以分析。分析结果显示:该领域的文献数量在近15年内整体呈上升趋势;作者之间、研究机构之间的合作关系并不紧密,尚未形成具有凝聚力的研究群体;情感分析、在线评论、深度学习是目前研究的主要热点。从初期的理论基础发展以及应用方向上的扩展,到后期在分析手段和模型上做出改进,学者们对该领域的研究逐渐深入。未来各研究者及研究机构之间的合作关系还需加强,以深度学习为代表的各类模型未来将持续发展和改善。
集装箱码头岸桥最优调度理论研究和高效算法
高熙, 孙未未
计算机科学. 2021, 48 (11A): 22-29.  doi:10.11896/jsjkx.201200167
摘要 ( 86 )   PDF(2558KB) ( 166 )   
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岸桥调度问题是集装箱码头中最核心的调度问题之一。现有研究成果无法在可行时间内计算出对较大规模业务的最优调度,因此现有岸桥调度算法普遍采用启发式策略,以保障在可行时间内计算出一种调度。首先从理论角度证明了完工时间下界的正确性,设计了一种最优调度构造方法,完备了岸桥调度问题的理论体系;其次,在此理论工作基础上,设计了线性时间复杂度的算法求出最优调度;最后,用实验验证了所提方法在解的质量和效率上显著优于现有方法。
基于改进狮群进化算法的面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划方法
赵杨, 倪志伟, 朱旭辉, 刘浩, 冉家敏
计算机科学. 2021, 48 (11A): 30-38.  doi:10.11896/jsjkx.201200085
摘要 ( 45 )   PDF(3214KB) ( 146 )   
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针对面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划问题,以求解时间成本和路程成本最小的全局最优路径规划方案为目标,提出了基于改进狮群进化算法的路径规划方法。首先,结合现实问题场景,提出带有任务开始点和结束点的路径规划模型;其次,借鉴狮群进化算法的思想,改进狮群智能行为,引入驱逐行为,针对求解问题设计染色体编码方式、交叉、变异操作等,提出了面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划的改进狮群进化算法;最后,运用改进狮群进化算法求解面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划模型,并根据真实数据集制作问题算例进行测试。实验结果表明了算法的可用性和有效性。
基于LSTM混合模型的比特币价格预测
张宁, 方靖雯, 赵雨宣
计算机科学. 2021, 48 (11A): 39-45.  doi:10.11896/jsjkx.210600124
摘要 ( 90 )   PDF(4081KB) ( 144 )   
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聚焦于具有极度非线性、非平稳性等特征的比特币价格预测问题,在长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)基础上构建了4个混合预测模型,利用小波变换(Wavelet Transform,WT)以及自适应噪声的完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)对序列进行分解与重构,并引入了样本熵(Sample Entropy,SE)进行重构优化,使用LSTM对重构以后的子序列分别进行预测,最后将其叠加得到最终的预测结果。在预测结果的评判上,使用均方根误、平均绝对百分误以及希尔不等系数来进行拟合评价,并将结果与单一LSTM模型进行比较。研究发现混合模型的预测准确性均优于单一模型,且样本熵的引入可有效降低预测误差。
基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型
康雁, 谢思宇, 王飞, 寇勇奇, 徐玉龙, 吴志伟, 李浩
计算机科学. 2021, 48 (11A): 46-51.  doi:10.11896/jsjkx.201200184
摘要 ( 42 )   PDF(2472KB) ( 110 )   
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随着深度学习的发展,神经网络在各个领域都有着大量的应用,智慧交通系统也不例外。交通流预测是智慧交通系统的基石,是整个交通预测的核心所在。近年来,图卷积神经网络的利用有效地提高了交通预测的性能,如何进一步提高对图的时空特征进行捕获的能力,将会成为热点。为了提升交通预测的精度,提出了一种基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型。首先,针对图卷积网络的交通预测模型在长距离依赖上建模有所不足,并且没有完全挖掘时空图信息之间的隐藏关系以及在时空图结构上还有信息缺失,提出了一种三重池化注意力机制来建模全局上下文信息。通过对图卷积层和时间卷积层各增加并行的三重池化注意力路径,构造了一个双路信息时空卷积层,提升了卷积层的泛化能力及模型捕获长距离依赖的能力,同时让时空卷积层能够很好地捕获时空图结构上的空间和时间特征,从而有效地提升了交通预测性能。在两个公共交通数据集(METR-LA和PEMS-BAY)上的实验结果表明,该模型具有较好的性能。
基于门控图卷积与动态依存池化的事件论元抽取
王士浩, 王中卿, 李寿山, 周国栋
计算机科学. 2021, 48 (11A): 52-56.  doi:10.11896/jsjkx.201200259
摘要 ( 38 )   PDF(1770KB) ( 72 )   
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事件论元抽取是事件抽取任务中一个极具挑战性的子任务。该任务旨在抽取事件中的论元及论元扮演的角色。研究发现,句子的语义特征和依存句法特征对事件论元抽取都有着非常重要的作用,现有的方法往往未考虑如何将两种特征有效地融合起来。因此,提出一种基于门控图卷积与动态依存池化的事件论元抽取模型。该方法使用BERT抽取出句子的语义特征;然后通过依存句法树设计两个相同的图卷积网络,抽取句子的依存句法特征,其中一个图卷积的输出会通过激活函数作为门控单元;接着,语义特征和依存句法特征通过门控单元后相加融合。此外,还设计了一个动态依存池化层对融合后的特征进行池化。在ACE2005数据集上的实验结果表明,该模型可以有效地提升事件论元抽取效果。
基于公理化模糊集合的模糊推理方法
康波, 潘小东, 王虎
计算机科学. 2021, 48 (11A): 57-62.  doi:10.11896/jsjkx.201200140
摘要 ( 43 )   PDF(1702KB) ( 80 )   
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以公理化模糊集合理论作为基础,把模糊推理看成两个模糊隶属空间之间的映射,利用输入模糊集合在模糊隶属空间中的构成方式,给出了模糊推理输出结果的3种基本形式。对于强否定算子、t-模算子、t-余模算子,利用Minkowski积分形式的距离讨论了这些算子在模糊隶属空间中的扰动性,并在此基础之上分析所提模糊推理方法的连续性。
一种新的优化机制:Rain
刘华玲, 皮常鹏, 刘梦瑶, 汤新
计算机科学. 2021, 48 (11A): 63-70.  doi:10.11896/jsjkx.201100032
摘要 ( 40 )   PDF(3797KB) ( 62 )   
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在机器学习领域,传统模型的损失函数为凸函数,故具有全局最优解,通过传统的梯度下降算法可以求得最优解。但在深度学习领域,由于模型函数的隐式表达及同层神经元的可交换性,其损失函数为非凸函数,传统的梯度下降算法无法求得最优解,即使是较为先进的SGDM,Adam,Adagrad,RMSprop等优化算法也无法逃脱局部最优解的局限性,在收敛速度上虽然已经有很大的提升,但仍不能满足现实需求。现有的一系列优化算法都是针对已有优化算法的缺陷或局限性进行改进,优化效果有些许提升,但对于不同数据集的表现不一致。文中提出一种新的优化机制Rain,该机制结合深度神经网络中的Dropout机制,并融入到优化算法上得以实现。该机制并不是原有优化算法的改进版,而是独立于所有优化算法的第三方机制,但可以和所有优化算法搭配使用,从而提高其对于数据集的适应性。该机制旨在对模型在训练集上的表现进行优化,测试集上的泛化问题并不作为该机制的关注点。文中利用Deep Crossing和FM两个模型搭配5种优化算法,分别在Frappe和MovieLens两个数据集上进行实验,结果表明,加入Rain机制的模型在训练集上的损失函数值明显减小,且收敛速度加快,但其在测试集上的表现与原模型相差无几,即泛化性较差。
一种基于AP-Entropy选择集成的风控模型和算法
王茂光, 杨行
计算机科学. 2021, 48 (11A): 71-76.  doi:10.11896/jsjkx.210200110
摘要 ( 34 )   PDF(2094KB) ( 69 )   
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近年来互联网金融网贷领域涌现出了众多的风控问题,对此采用多种特征选择方法预处理风控领域的数据指标,构建了全面的针对企业信用的风控指标体系,采用stacking 集成策略研究了基于AP-Entropy的信用风险模型。信用风险模型有两层学习器,引入选择集成思想,从种类和数量上筛选基学习器。首先,在Logistic回归、反向传播神经网络、AdaBoost等经典机器学习算法中,采用AP 聚类算法选出适合企业信用风险的异质学习器作为基学习器;其次,在每次学习器迭代中,利用熵对学习器择优,自动选出F1值最高的基学习器,其中改进基于熵的学习器选择算法,提升了基学习器选择过程的效率,降低了模型的计算成本,模型选取XGBoost作为次级基学习器。实验结果表明,文中提出的模型和其他模型相比具有更好的学习效果和更强的泛化能力。
基于全向路口模型的非结构化道路重复节点路径规划
曹波, 陈锋, 成静, 李华, 李永乐
计算机科学. 2021, 48 (11A): 77-80.  doi:10.11896/jsjkx.201200193
摘要 ( 34 )   PDF(2415KB) ( 74 )   
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针对非结构化道路重复节点的全局导航路径规划问题,首先提出了一种基于全向路口结构并满足转向约束的地图模型构建方法,在传统导航地图的基础上对路口结构进行细化,以转向为基本单元设置导航节点,并进行转向约束处理,确保不同节点形成拓扑关系时满足转向约束;然后,根据所构建的模型设计了基于双向搜索的A*算法,分别从起点和终点展开路径搜索,直至获取最优路径;最后,在某野外实验场环境中展开对比实验,结果表明,基于所提地图模型所得的全局路径满足转向约束要求,且能够有效解决重复节点的路径规划问题。
基于融合变分图注意自编码器的深度聚类模型
康雁, 寇勇奇, 谢思宇, 王飞, 张兰, 吴志伟, 李浩
计算机科学. 2021, 48 (11A): 81-87.  doi:10.11896/jsjkx.210300036
摘要 ( 40 )   PDF(3405KB) ( 78 )   
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聚类作为数据挖掘和机器学习中最基本的任务之一,在各种现实世界任务中已得到广泛应用。随着深度学习的发展,深度聚类成为一个研究热点。现有的深度聚类算法主要从节点表征学习或者结构表征学习两个方面入手,较少考虑同时将这两种信息进行融合以完成表征学习。提出一种融合变分图注意自编码器的深度聚类模型FVGTAEDC(Deep Clustering Model Based on Fusion Varitional Graph Attention Self-encoder),此模型通过联合自编码器和变分图注意自编码器进行聚类,模型中自编码器将变分图注意自编码器从网络中学习(低阶和高阶)结构表示进行集成,随后从原始数据中学习特征表示。在两个模块训练的同时,为了适应聚类任务,将自编码器模块融合节点和结构信息的表示特征进行自监督聚类训练。通过综合聚类损失、自编码器重构数据损失、变分图注意自编码器重构邻接矩阵损失、后验概率分布与先验概率分布相对熵损失,该模型可以有效聚合节点的属性和网络的结构,同时优化聚类标签分配和学习适合于聚类的表示特征。综合实验证明,该方法在5个现实数据集上的聚类效果均优于当前先进的深度聚类方法。
基于深度卷积网络的多错误定位方法
张慧
计算机科学. 2021, 48 (11A): 88-92.  doi:10.11896/jsjkx.210200096
摘要 ( 33 )   PDF(2481KB) ( 65 )   
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目前的错误定位方法大多数解决的是单错误定位。然而,错误之间是相互关联的,如何找到这些语句与测试结果之间的关联关系和错误之间的关联关系,并减轻偶然性正确的测试用例和相似测试用例对语句可疑度的影响,对提高多错误定位的效率至关重要。为了解决以上问题,提出了基于深度卷积网络的多错误定位方法,通过一种特殊结构的深度卷积网络得到一组准确度比较高的语句可疑度,再将其应用于前向切片和后向切片中,寻找到错误与错误之间的关联定位多错误。实验表明,所提方法的多错误定位效率高于目前存在的经典的错误定位方法的错误定位效率。
混合人工化学反应优化和狼群算法的特征选择
张亚钏, 李浩, 宋晨明, 卜荣景, 王海宁, 康雁
计算机科学. 2021, 48 (11A): 93-101.  doi:10.11896/jsjkx.210100067
摘要 ( 39 )   PDF(2717KB) ( 57 )   
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包装器特征选择是一种数据预处理方法,通过筛选出信息量最大的特征来降低原始数据集的维数,同时使分类特征的精度最大化。为提高包装器特征选择能力,提出了一种混合人工化学反应狼群优化算法——ACR-WCA。ACR-WCA算法采用自然策略,模仿狼群的搜索策略,可以快速向解空间靠拢,再采用人工化学反应策略优化狼群的种群行为,快速找到最优解,解决局部最优问题;其次,为有效处理数据特征,在初始化阶段利用转换函数处理成二进制特征问题;之后,结合分类准确率和特征选择数给出算法的适应度函数。同时,采用k最近邻(KNN)分类器对测试数据进行训练,并通过K-折交叉验证来克服过拟合问题。实验基于21个著名的不同维度数据集训练,并与4种传统方法和3种接近方法进行比较。实验结果表明,该算法是高效可靠的,它可以对大量特征进行分类任务,具有较高的准确率。
基于三支决策的增量标签传播算法
辛现伟, 史春雷, 韩雨琦, 薛占熬, 宋继华
计算机科学. 2021, 48 (11A): 102-105.  doi:10.11896/jsjkx.210300065
摘要 ( 37 )   PDF(2410KB) ( 81 )   
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三支决策(Three-Way Decision,3WD)作为一种新的粒计算方法,在处理不确定和不精确问题上具有独特的优势。针对标签传播算法(Label Propagation Algorithm,LPA)在节点更新过程中存在的较高随机不确定性和冗余性问题,提出了基于三支决策的增量标签传播算法(3WD_ILPA)。首先,给出了邻接模糊信息测度的概念和计算方法,并用于生成任意两节点间的概率转移矩阵。然后,将三支决策融入节点的动态更新过程,并把迭代更新后准确率最高的节点逐步增量添加到下一循环过程,直至收敛。此外,给出了3WD_ILPA算法的详细流程。最后,在ABIDE数据集上进行孤独症(Autistic Spectrum Disorder,ASD)识别实验,与传统机器学习、深度学习和迁移学习等方法的对比结果表明,所提方法具有更高的准确率。
基于改进樽海鞘算法的共享单车分布密度优化
周川
计算机科学. 2021, 48 (11A): 106-110.  doi:10.11896/jsjkx.210700096
摘要 ( 32 )   PDF(2319KB) ( 52 )   
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针对城市共享单车分布密度优化问题,提出了一种改进樽海鞘算法。首先,将共享单车分布密度优化问题转换成函数优化问题,以等待时间、花费时间、费用及安全代价为评价指标,建立目标函数。其次,引入一维正态云模型和非线性递减控制策略来改进樽海鞘算法中引领者的搜索机制,增强对局部数据的挖掘能力;引入自适应策略来改进原算法跟随者搜索机制,避免算法陷入局部最优值。最后,通过标准测试函数以及共享单车分布密度优化仿真对所提优化算法的有效性进行了验证,结果表明:相比原樽海鞘算法、萤火虫算法及人工蜂群算法,改进的樽海鞘算法具有更好的稳定性和全局搜索能力,能够更好地实现对共享单车分布密度的优化,提升共享单车的区域利用率,对智慧交通的发展有一定的参考价值。
一种基于监督学习的异构网链路预测模型
黄寿孟
计算机科学. 2021, 48 (11A): 111-116.  doi:10.11896/jsjkx.210300030
摘要 ( 30 )   PDF(2287KB) ( 70 )   
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传统的异构网链路预测研究有基于元路径监督学习的PathPredict算法与MPBP算法,但它们并不能充分利用异构网提供的丰富信息来进行链路预测。在原有传统监督学习算法的基础上,首先为了增加链路熵和时间动态信息而设计了HLE-T算法,然后通过链路强弱关系的数值分段构建多分类问题的监督学习算法MSLP链路预测模型,最后在4个稠密度不同的数据集下完成了实验测试。实验结果表明,MSLP链路预测模型一定程度上提升了异构网中的链路预测性能,对未来链路预测研究具有一定的借鉴意义。
面向矢量线数据的直线形状空间检索方法
刘泽邦, 陈荦, 杨岸然, 李思捷
计算机科学. 2021, 48 (11A): 117-123.  doi:10.11896/jsjkx.210100084
摘要 ( 30 )   PDF(3786KB) ( 46 )   
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形状的认知是空间认知基本问题之一。直线作为最基本的形状,对直线的识别和检索在设备布设、路线规划、车辆测试等方面具有重要的研究意义。针对传统方法对遥感栅格影像进行直线识别时效率低、准确率不高的问题,以矢量数据为研究对象,提出矢量线数据的直线形状空间检索方法。首先,定义“平直度信息量”并提出平直度信息量度量方法,以此描述线要素平直情况;接着,建立了线要素平直序列分段模型,将线要素划分为一组较平直的子段序列;综上两部分,将线要素分段后计算子段平直度信息量,并结合检索条件得到最终检索结果。以OSM路网数据为研究对象,通过实验对比验证该检索方法速度更快,检索结果更全,并且直线道路检索结果不仅在形状上与人的认知相符,而且检索结果中高级道路占比达71.1%,小路仅占2.8%,这与现实中平直道路的属性认知也相符,验证了该方法的可行性与合理性。
基于规则的有标复句关系的自动识别
杨进才, 胡巧玲, 胡泉
计算机科学. 2021, 48 (11A): 124-129.  doi:10.11896/jsjkx.210100226
摘要 ( 28 )   PDF(1864KB) ( 64 )   
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汉语复句的语义表达复杂,复句关系分类问题作为汉语篇章研究与应用的重要内容,一直是自然语言处理领域关注的热点。文中总结与挖掘出复句类别自动识别的十几类字面、句法特征,将特征形式化为规则,用关系词触发规则的机制,对有标复句进行十二类关系类别的识别。实验结果表明该方法取得了较高的准确率,优于现有的方法。
融合因果关系和时空图卷积网络的人体动作识别
叶松涛, 周扬正, 范红杰, 陈正雷
计算机科学. 2021, 48 (11A): 130-135.  doi:10.11896/jsjkx.201200205
摘要 ( 33 )   PDF(2636KB) ( 60 )   
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基于人体骨骼的动作识别因具有简洁、鲁棒的特点,近年来受到了广泛的关注。目前大部分基于骨骼的动作识别方法,如时空图卷积网络(ST-GCN),通过提取连续帧的时间特征和帧内骨骼关节的空间特征来区分不同的动作,取得了良好的效果。考虑人体运动中存在的因果性关系,提出了一种融合因果关系和时空图卷积网络的动作识别方法。针对计算关节力矩获取权重复杂的情况,根据关节之间的因果关系为骨骼图分配边权重,并将权重作为辅助信息增强图卷积网络,来提高驱动力较强的关节在神经网络中的权重,降低重要性低的关节的关注度,增强重要性高的关节的关注度。相比ST-GCN等方法,在Kinetics公开数据集上,所提方法无论是Top-1还是Top-5都有较大的提升,在构建的真实太极拳数据集上的识别精度达97.38%(Top-1)和99.79%(Top-5),证明了该方法可以有效地增强动作特征,提升识别的准确率。
基于Transformer的汉字到盲文端到端自动转换
蒋琪, 苏伟, 谢莹, 周弘安平, 张久文, 蔡川
计算机科学. 2021, 48 (11A): 136-141.  doi:10.11896/jsjkx.210100025
摘要 ( 28 )   PDF(2481KB) ( 151 )   
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汉字到盲文自动转换是改善我国1700万视障人群生活学习和贯彻落实国家信息无障碍建设的重要问题。现有汉盲转换方法均采用多步转换方法,先对汉字文本进行盲文分词连写,再对汉字进行标调,最后结合分词和标调信息合成盲文文本。该文提出一种基于编码器-解码器模型Transformer的端到端汉盲转换方法,利用汉字-盲文对照语料库训练Transformer模型。基于《人民日报》六个月约1200万字中文语料,该文构建了国家通用盲文、现行盲文、双拼盲文三种对照汉盲语料库。实验结果表明,该文提出的方法可将汉字一步转换为盲文,并在国家通用盲文、现行盲文、双拼盲文分别有80.25%,79.08%和79.29%的BLEU值。相比现有汉盲转换方法,该方法所需语料库的建设难度较小,且工程复杂度较低。
基于高斯-柯西变异的帝国竞争算法优化
魏昕, 冯锋
计算机科学. 2021, 48 (11A): 142-146.  doi:10.11896/jsjkx.201200071
摘要 ( 29 )   PDF(2199KB) ( 66 )   
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为解决帝国竞争算法(Imperial Competitive Algorithm,ICA)竞争过程中收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于高斯-柯西变异的帝国竞争算法(Imperial Competitive Algorithm Based on Gauss-Cauchy Mutation,GCICA)。在ICA帝国竞争时引入高斯变异,加快竞争过程中的收敛速度;帝国灭亡后多样性减少且仅在小范围区域内进行寻优,引入柯西变异,使其跳出局部最优。分析引入高斯、柯西、高斯-柯西变异后的算法在多个典型基准测试函数上的仿真结果,GCICA的收敛速度和寻优精度都得到了提升。
基于吸收态马尔可夫链的智能无人车系统实时性能分析
吴培培, 吴兆贤, 唐文兵
计算机科学. 2021, 48 (11A): 147-153.  doi:10.11896/jsjkx.210300050
摘要 ( 39 )   PDF(2266KB) ( 67 )   
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随着人工智能技术的进步和人机物融合系统的发展,智能无人车系统成为了新一代人工智能研究的前沿。智能无人车系统根据车辆和环境数据进行实时决策以控制无人车运行,因而该系统具有较高的实时性能要求,对系统实时性的分析是保障系统安全可靠的方法之一。为了对智能无人车系统的实时性能进行分析,以智能无人车变道系统为例,首先使用MARTE模型对智能无人车变道系统进行建模,在系统设计早期就引入性能需求参数;然后,通过模型转换将MARTE模型转化为吸收态马尔可夫链;最后,利用吸收态马尔可夫链的相关理论和公式综合估算了智能无人车系统的实时性能指标,并针对影响整个系统实时性的关键模块进行了分析。实验结果表明,文中所提模型和分析方法可以较好地分析智能无人车系统的实时性能。分析发现系统中智能模块的准确率与响应时间相互制约,在不同的运行场景下需要找到二者之间的平衡点以获得更优的实时性能。
基于双向GRU神经网络和注意力机制的中文船舶故障关系抽取方法
后同佳, 周良
计算机科学. 2021, 48 (11A): 154-158.  doi:10.11896/jsjkx.210100215
摘要 ( 34 )   PDF(2121KB) ( 55 )   
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随着深度学习的发展,越来越多的深度学习模型被应用到了关系抽取任务中。传统的深度学习模型不能解决长距离的学习任务,且当抽取文本的噪声较大时表现更差。针对以上两个问题,提出了一种基于双向GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络和注意力机制的深度学习模型来对中文船舶故障语料库进行关系抽取。首先,通过使用双向GRU神经网络来提取文本特征,解决了文本的长依赖问题,同时减少了模型运行的时间损耗和迭代次数;其次,通过建立句子级别的注意力机制,提高模型对有效语句的关注度,降低噪声句子给整体关系提取效果带来的负面影响;最后,在训练集上进行训练,并在真实的测试集上计算精确率、召回率、F1的值来将该模型与现有的方法对比。
一种基于改进图波网的双重自回归分量交通预测模型
李浩, 王飞, 谢思宇, 寇勇奇, 张兰, 杨兵, 康雁
计算机科学. 2021, 48 (11A): 159-165.  doi:10.11896/jsjkx.201200051
摘要 ( 44 )   PDF(2482KB) ( 76 )   
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随着智慧城市的建设,城市交通流量预测在智能交通预警和交通管理决策方面至关重要。由于复杂的时空相关性,有效地对交通流量进行预测成为了一项挑战。现有的对交通流量进行预测的方法大多采用机器学习算法或深度学习模型,而它们各有优缺点,若能够将两者优点结合起来,将进一步提高交通流量预测的精度。文中针对交通时空数据,提出了一种基于改进图波网(Graph WaveNet)的双重自回归分量交通预测模型。首先,通过门控3分支时间卷积网络有效融合3个时间卷积层,从而进一步提升了捕获时间相关性的能力;其次,首次引入自回归分量,将自回归分量和门控三分支时间卷积网络、图卷积层有效融合,使模型能够充分反映时空数据之间的线性和非线性关系。在METR-LA和PEMS-BAY两个真实的公共交通数据集上进行实验,并将所提模型与其他交通流量预测基准模型进行比较。结果表明,不管是短时间还是长时间的预测,文中所提模型在各个指标上都优于基准模型。
基于投影圆度和遗传算法的空间圆柱面拟合方法
高帅, 夏良斌, 盛亮, 杜宏亮, 袁媛, 韩和同
计算机科学. 2021, 48 (11A): 166-169.  doi:10.11896/jsjkx.201100057
摘要 ( 42 )   PDF(2266KB) ( 60 )   
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针对空间圆柱面拟合非线性强、鲁棒性差和稳定性弱的问题,提出基于投影圆度和遗传算法的空间圆柱面拟合方法。首先,通过坐标变换计算圆柱面在平面上的投影圆度。然后,借助遗传算法的全局寻优特性快速搜索最优投影圆度所在平面的法向量,进而利用平面投影计算空间圆柱面的半径及轴线方程。最后,利用坐标逆变换得到原始坐标下的空间圆柱面特征参数。由于空间圆柱面投影圆度只与投影平面法向量的方向角有关,因此只须合理设置法向量方向角的取值范围,即可使得解空间覆盖所有位姿的空间圆柱面。另外,遗传算法具有良好的全局寻优性和收敛性,在空间圆柱面拟合这类多变量非线性寻优问题中能够取得良好的效果。仿真实验和实际应用表明,相对于传统拟合方法,基于投影圆度和遗传算法的空间圆柱面拟合方法具有无须预估初值、鲁棒性强、拟合精度高和稳定性好等优点,是实现任意位姿空间圆柱面拟合的有效方法。
基于改进TF-IDF和ABLCNN的中文文本分类模型
景丽, 何婷婷
计算机科学. 2021, 48 (11A): 170-175.  doi:10.11896/jsjkx.210100232
摘要 ( 40 )   PDF(2431KB) ( 83 )   
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文本分类是自然语言处理领域中的重要内容,常用于信息检索、情感分析等领域。针对传统的文本分类模型文本特征提取不全面、文本语义表达弱的问题,提出一种基于改进TF-IDF算法、带有注意力机制的长短期记忆卷积网络(Attention base on Bi-LSTM and CNN,ABLCNN)相结合的文本分类模型。该模型首先利用特征项在类内、类间的分布关系和位置信息改进TF-IDF算法,突出特征项的重要性,并结合Word2vec工具训练的词向量对文本进行表示;然后使用ABLCNN提取文本特征,ABLCNN结合了注意力机制、长短期记忆网络和卷积神经网络的优点,既可以有重点地提取文本的上下文语义特征,又兼顾了局部语义特征;最后,将特征向量通过softmax函数进行文本分类。在THUCNews数据集和online_shopping_10_cats数据集上对基于改进TF-IDF和ABLCNN的文本分类模型进行实验,结果表明,所提模型在两个数据集上的准确率分别为97.38%和91.33%,高于其他文本分类模型。
大数据&数据科学
兴趣点推荐方法研究综述
邢长征, 朱金侠, 孟祥福, 齐雪月, 朱尧, 张峰, 杨一鸣
计算机科学. 2021, 48 (11A): 176-183.  doi:10.11896/jsjkx.201100021
摘要 ( 52 )   PDF(2522KB) ( 87 )   
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兴趣点(Point-Of-Interest,POI) 推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中一项重要的服务,无论对商家还是对客户都有重要的影响,并且兴趣点数据作为时空数据的典型更是得到了广泛关注,因此兴趣点推荐近年来已经成为学术界的热门研究课题。文章分析了兴趣点推荐的影响因素,对传统兴趣点推荐方法进行了总结,分析了最新的基于图嵌入方法以及图神经网络在兴趣点推荐领域中的应用,最后对兴趣点推荐所面临的挑战以及未来的研究趋势加以分析。
基于区块链的大数据交易关键技术与发展趋势
曹萌, 于洋, 梁英, 史红周
计算机科学. 2021, 48 (11A): 184-190.  doi:10.11896/jsjkx.210100163
摘要 ( 51 )   PDF(1870KB) ( 113 )   
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大数据时代下各类数据价值日益凸显,不同主体对大数据交易的需求也愈加迫切。传统集中式平台下的大数据交易存在用户数据被恶意采集、隐私泄露、数据被转售、数据虚假等诸多风险。一般认为,采用具有去中心化、透明性、隐私保护、不可篡改性等特点的区块链技术是解决上述大数据交易问题的一种重要途径。然而,区块链技术在大数据交易领域的应用还处于早期发展阶段,应用方案尚未成熟。对此,对目前学术界提出的多种基于区块链技术的数据交易方案进行总结,从隐私保护、数据转卖和交易公平3个角度出发,介绍使用区块链技术提升集中式数据交易的具体方法,并对各方法的优缺点进行分析;最后从隐私保护、身份认证、海量数据等方面分析“区块链+大数据交易”目前面临的挑战和未来的发展方向。
基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹下一足迹预测模型
李艾玲, 张凤荔, 高强, 王瑞锦
计算机科学. 2021, 48 (11A): 191-197.  doi:10.11896/jsjkx.201200015
摘要 ( 33 )   PDF(2442KB) ( 57 )   
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基于位置的服务已经成为人类生活方式的一部分,各种移动终端设备产生了大量时空上下文用户信息,其可被用于预测用户的下一个足迹。目前已提出一些解决方案来预测用户下一个足迹,包括递归运动函数(RMF)、矩阵分解(MF)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、马尔可夫链(MC)、个性化马尔可夫链(FPMC)、卡尔曼滤波器(KF)、高斯混合模型和张量分解(TF)。除此之外,也可以使用诸如ST-RNN,POI2Vec,DeepMove,VANext等深度神经网络方法来预测用户的下一个足迹,这些方法利用递归神经网络(RNN)捕获来自人类活动的顺序运动模式。然而,现有方法使用一些人为设定的阈值来分割人类移动性数据以进行用户运动模式学习,人为固定时间戳设置不仅引入了人为主观因素,而且忽略了不同用户之间的差异性,这可能会导致移动模式发生偏差;而且现有方法针对用户轨迹特征提取过于单一化,单一特征忽略了很多用户轨迹潜在信息。基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹预测模型(AMSNext)旨在首次结合历史轨迹数据的时间统计特性,自适应地为每一个用户定义个性化时间戳,关注不同用户运动模式之间的差异性;并结合时间序列特征提取方法多尺度对用户轨迹特征进行提取,同时为实现多尺度特征量纲统一,将会采取归一化因果嵌入对特征进行向量嵌入。实验证明,该模型可以取得较高的预测精度。
基于网络表示学习的深度社团发现方法
潘雨, 邹军华, 王帅辉, 胡谷雨, 潘志松
计算机科学. 2021, 48 (11A): 198-203.  doi:10.11896/jsjkx.210200113
摘要 ( 45 )   PDF(2251KB) ( 68 )   
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挖掘复杂网络中的社团结构有助于理解网络内部结构和功能特性,具有重要的理论价值和实际应用意义。随着信息技术的飞速发展,爆炸式增长的网络数据为社团发现任务提出了前所未有的挑战。为此,文中利用深度神经网络将网络表示学习和社团发现领域相连接,提出一种基于网络表示学习的深度社团发现方法。算法首先根据节点潜在的社团成员相似性来量化节点之间的结构相似度,从而构造包含潜在社团结构信息的社团结构矩阵;然后建立由多个非线性函数组成的多层自编码器,将社团结构矩阵作为深度自编码器的输入,获得保存了潜在社团结构的节点低维表示;最后在网络表示上应用K-means聚类策略获得社团结构。在不同规模的真实网络和人工网络上进行了大量的实验,并与典型的算法进行比较,实验结果表明了算法的可行性和有效性。
用于多元时间序列预测的自适应频域模型
王晓迪, 刘鑫, 于晓
计算机科学. 2021, 48 (11A): 204-210.  doi:10.11896/jsjkx.210500129
摘要 ( 39 )   PDF(3528KB) ( 75 )   
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近年来,学术和工业领域对时间序列数据的研究热潮不断增长,但其中蕴含的频率信息仍缺乏有效的建模。研究发现,时间序列预测依赖于不同的频率模式,为未来的趋势预测提供有用的线索:短期的序列预测更多依赖于高频分量,而长期预测则更多关注低频数据。为更好地挖掘时间序列的多频模式,提出了一个多特征自适应频域预测模型MAFD。该模型分为两个阶段:在第一阶段中,模型通过XGBoost算法对输入向量进行重要性度量,选择高重要性特征;在第二阶段,模型将时间序列的频率特征提取和目标序列的频域建模集成到一起,并根据时间序列对频率模式的依赖特点构建一个端到端的预测网络。MAFD的创新性体现在预测网络能够根据输入序列的动态演变自动关注不同的频率分量,从而揭示时间序列的多频模式,强化模型的学习能力。采用4种不同领域的数据集对模型进行了性能验证,实验结果表明,与现有经典的预测模型相比,MAFD具有更高的准确性和更小的滞后性。
基于自我中心网络结构特征和网络表示学习的链路预测算法
赵曼, 赵加坤, 刘金诺
计算机科学. 2021, 48 (11A): 211-217.  doi:10.11896/jsjkx.201200231
摘要 ( 36 )   PDF(2249KB) ( 66 )   
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链路预测是网络分析与挖掘领域中备受关注的研究方向。链路预测算法所预测的网络中的缺失连接实际上是一种数据挖掘的过程,而推断的将来可能产生的连接则与网络的发展演化相关。因此,如何提高链路预测的精确度是一项有意义且具有挑战性的研究。基于自我中心网络分解和社区聚类的最新研究,提出一种基于自我中心网络结构特征和网络表示学习的链路预测算法(Ego-Embedding)。Ego-Embedding将原网络转换成角色图,再结合网络的微观结构信息和上下文信息重构嵌入过程,为每一个节点学习一个或多个向量表示,使向量表示更准确地描述网络节点信息,从而提高链路预测的精确度。在3个公开数据集(Facebook,PPI-Yeast和ca-HepTh)上进行实验仿真,并使用AUC作为评价指标,仿真结果表明,算法Ego-Embedding的表现均优于5个实验对比方法(CN,AA,Node2vec,M-NMF和Splitter),且最高将链路预测的错误率减少了约47%。
基于特征相似度计算的网页包装器自适应
陈迎仁, 郭莹楠, 郭享, 倪一涛, 陈星
计算机科学. 2021, 48 (11A): 218-224.  doi:10.11896/jsjkx.210100230
摘要 ( 34 )   PDF(2050KB) ( 42 )   
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随着大数据的发展,互联网数据呈现爆炸式的增长。Web作为一种重要的信息载体,包含了各种类型的信息,而包装器的提出就是为了从杂乱的Web信息中提取出目标数据。但是,随着网页更新的频繁,轻微的结构变化都可能导致原有的包装器失效,增加包装器的维护成本。针对包装器的健壮性以及维护成本问题,提出了一种基于特征相似度计算的网页包装器自适应技术。该技术主要通过解析新网页的特征集合和旧包装器所蕴含的特征信息,通过网页相似度计算,重定位旧包装器在新网页中的映射区域和映射数据项,并根据映射关系使旧包装器能够自适应新网页的数据提取。该技术主要针对各类型网站进行实验,其中包括了购物类、新闻类、资讯类、论坛类和服务类,从中选取了250对新旧版本网页,共500个网页,进行包装器自适应实验。实验结果表明,当网页结构改变时,该方法能够有效地自适应新网页的数据提取,且数据提取的平均精确度和平均召回值分别达到 82.2%和 84.36%。
混合部署数据中心失效负载分析
蒋从锋, 殷继亮, 胡海周, 闫龙川, 张纪林, 万健, 仇烨亮
计算机科学. 2021, 48 (11A): 225-231.  doi:10.11896/jsjkx.201200066
摘要 ( 33 )   PDF(3549KB) ( 48 )   
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数据中心工作负载混合部署在显著提升云数据中心的资源利用率的同时,也增加了调度的复杂性和作业的失效率。以阿里云发布的数据中心日志数据集cluster-trace-v2018为例,从离线批处理工作负载角度出发,详细地分析了不同类型工作负载在成功率和资源利用上的特征。主要发现如下:1)少量类型作业的失效会影响集群整体作业成功率并造成集群资源的浪费;2)伏羲分布式调度系统在任务故障切换执行时间上满足高斯分布,在任务调度延迟方面满足齐夫分布;3)通过分析失败实例在集群节点上的分布,发现集群作业发生失败在空间上具有随机性,且失败的实例很容易再次发生失败,而在时间上集群整体失败率则存在不平衡性;4)以任务实例的失效为基准,计算了集群节点的平均无故障时间,大部分节点的平均无故障时间在1 000 s左右,小部分节点的任务实例失效率低,其平均无故障时间可达10 000 s以上。
网上购物平台多推荐融合算法研究
朱育颉, 刘虎沉
计算机科学. 2021, 48 (11A): 232-235.  doi:10.11896/jsjkx.201200010
摘要 ( 32 )   PDF(1553KB) ( 101 )   
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推荐系统能帮助用户有效解决信息过载问题,现已被广泛应用于各大网上的购物平台。对用户而言,好的推荐算法能够帮助其从海量商品中快速准确发现符合自己需求的商品;对商家而言,及时呈现给用户恰当的物品能帮助商家实现精准营销,发掘长尾商品并推荐给感兴趣的用户以提高销售额。协同过滤、基于内容推荐是目前应用成熟的推荐方法,但这些方法存在数据疏散、冷启动、可扩展性差和多媒体信息特征难以提取等问题。因此,文中提出基于融合LR-GBDT-XGBOOST的个性化推荐算法,可有效缓解上述问题。在阿里巴巴天池大数据竞赛公开数据集上进行实验,结果显示,该算法降低了推荐稀疏性,提高了推荐精度。
基于KL-Ball的社区挖掘方法
娄铮铮, 王冠威, 李辉, 吴云鹏
计算机科学. 2021, 48 (11A): 236-243.  doi:10.11896/jsjkx.210300205
摘要 ( 28 )   PDF(2560KB) ( 37 )   
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针对邻接矩阵的稀疏特性,采用KL散度来计算网络节点间的距离,提出了一种基于KL-Ball的社区挖掘方法。该方法中,一个KL-Ball代表一个社区,它从质心、半径、互信息及密度4个方面来描述社区,其中质心决定了社区在网络中的位置,半径刻画了社区所能覆盖的范围,互信息度量了社区中包含节点的一致性,密度反映了社区包含节点的数量。给定一个半径,期望从复杂网络中寻找具有低信息、高密度的社区,低信息使得社区包含的节点具有较强的一致性,高密度使得一个社区具有较强的凝聚性。为此,定义了一个基于KL-Ball的社区挖掘目标函数,给出它的优化算法,并从理论上证明了该算法的收敛性。依据社区半径的大小及质心的位置,该算法可应用于非重叠社区挖掘以及重叠社区挖掘。实验结果表明,基于KL-Ball的社区挖掘方法可有效地挖掘网络中蕴含的社区结构,包括非重叠的社区及重叠的社区。
知识图谱嵌入的高阶协同过滤推荐系统
徐兵, 弋沛玉, 王金策, 彭舰
计算机科学. 2021, 48 (11A): 244-250.  doi:10.11896/jsjkx.210100211
摘要 ( 49 )   PDF(3243KB) ( 100 )   
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针对推荐系统存在的数据稀疏问题,传统的协同过滤方法无法捕捉辅助信息之间的相关性,从而降低了推荐的准确度,文中提出KGE-CF模型,引入了知识图谱作为辅助信息,利用知识图谱中多源结构性的数据来缓解数据稀疏问题。KGE-CF结合多层感知机捕获高阶非线性特征的能力,能够学习出用户与项目更深层次的交互信息,从而提升推荐质量。首先,KGE-CF模型将用户的历史交互项目与知识图谱中的实体进行映射,并且利用知识图谱的翻译模型进行训练,得到实体嵌入向量与关系向量,并依据“兴趣迁移”思想进一步学习出更为丰富的用户向量;然后,模型将学习得到的用户向量与项目向量拼接,作为多层感知机的输入,捕捉用户与项目之间的高阶特征信息;最后,通过一个sigmoid函数得到用户对候选项目的偏好程度。通过在真实数据集上的实验,证明了提出的KGE-CF模型在点击率预测和top-k两种推荐场景下均优于其他方法。
基于用户兴趣词典和LSTM的个性化情感分类方法
王友卫, 朱晨, 朱建明, 李洋, 凤丽洲, 刘江淳
计算机科学. 2021, 48 (11A): 251-257.  doi:10.11896/jsjkx.201200202
摘要 ( 36 )   PDF(1914KB) ( 70 )   
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微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析。传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高。首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果。实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度。
卫星监测时空大数据蠕变特征提取及预警算法
刘亚臣, 黄雪莹
计算机科学. 2021, 48 (11A): 258-264.  doi:10.11896/jsjkx.201000071
摘要 ( 32 )   PDF(4414KB) ( 66 )   
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针对山体滑坡等地质灾害发生时间、趋势难以及时精准预警的难题,提出采用最新北斗卫星高精度形变监测技术,开展蠕变运动特征提取及预警算法研究。对卫星监测高精度时空大数据进行分析、清洗,重点研究监测点数据的时间属性、空间属性、不同监测点之间的变化规律;提取蠕变运动多维特征,如位移、位移方向角、瞬间速度、加速度等,并以多维的方式展示监测数据内在的变化趋势。蠕变灾害预警算法能够发现和预警形变过程中的潜在灾害,确保及时防治地质灾害,保障人员生命和财产安全。该研究成果可以在多个不同领域得到广泛的应用,具有很大的理论意义和应用价值。
图像处理& 多媒体技术
基于YOLO优化的轻量级目标检测网络
许虞俊, 李晨
计算机科学. 2021, 48 (11A): 265-269.  doi:10.11896/jsjkx.201000152
摘要 ( 39 )   PDF(2226KB) ( 191 )   
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目标检测是计算机视觉领域中一个相当活跃的研究领域,通过设计大型的深度卷积神经网络来提高目标检测的精度是一种十分有效的方法,然而目前在内存受限的应用场景中并不支持部署大型目标检测网。针对以上问题,文中提出了一种基于You Only Look Once(YOLO)系列单镜头目标检测网络设计原则的轻量级目标检测网,融合了GhostNet中的Ghost Module模块,并参考了MobileNet-v3中的通道注意力模块SE(Squeeze-and-Excitation),在卷积块中加入更优的ECA(Efficient Channel Attention)模块可以更好地利用可用的网络容量,使得网络在减少体系结构和计算的复杂度以及提升模型性能之间实现强的平衡;并且采用了Distance-IoU loss来解决检测框定位不准的问题,有效地提升了网络的收敛速度。最终模型的参数数量被压缩到了1.54 MB,小于YOLO Nano(即4.0MB),并且在VOC2007测试集上的mAP达到了72.1%,高于现有的YOLO Nano(即69.1%)。
基于LSTM神经网络的声纹识别
刘晓璇, 季怡, 刘纯平
计算机科学. 2021, 48 (11A): 270-274.  doi:10.11896/jsjkx.210400041
摘要 ( 39 )   PDF(2406KB) ( 64 )   
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声纹识别利用说话人生物特征的个体差异性,通过声音来识别说话人的身份。声纹具有非接触、易采集、特征稳定等特点,应用领域十分广泛。现有的统计模型方法具有提取特征单一、泛化能力不强等局限性。近年来,随着人工智能深度学习的快速发展,神经网络模型在声纹识别领域崭露头角。文中提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的声纹识别方法,使用语谱图提取声纹特征作为模型输入,从而实现文本无关的声纹识别。语谱图能够综合表征语音信号在时间方向上的频率和能量信息,表达的声纹特征更加丰富。LSTM神经网络擅长捕捉时序特征,着重考虑了时间维度上的信息,相比其他神经网络模型,更契合语音数据的特点。文中将LSTM神经网络长期学习的优势与声纹语谱图的时序特征有效结合,实验结果表明,在THCHS-30语音数据集上取得了84.31%的识别正确率。在自然环境下,对于3 s的短语音,该方法的识别正确率达96.67%,与现有的高斯混合模型和卷积神经网络方法相比,所提方法的识别性能更优。
基于图卷积神经网络的完全图人脸聚类
王文博, 罗恒利
计算机科学. 2021, 48 (11A): 275-277.  doi:10.11896/jsjkx.201200102
摘要 ( 29 )   PDF(1708KB) ( 67 )   
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人脸聚类是根据不同身份对人脸图像进行分组的方法,主要用于人脸标注和图像管理等领域。针对现有方法中存在大量冗余数据的问题,文中使用一种基于完全图约束和上下文关系进行链接预测的方法。该聚类算法基于图卷积神经网络进行链接预测,结合完全图约束筛选数据,同时在预测的过程中对链接关系进行不断的更新。实验结果显示,结合完全图约束的人脸聚类方法能够在减少冗余数据、加快运行速度的同时,提升聚类的准确率,从而提高聚类的整体效果。
基于U-net++网络的弱光图像增强方法
李华基, 程江华, 刘通, 程榜, 赵康成
计算机科学. 2021, 48 (11A): 278-282.  doi:10.11896/jsjkx.210300111
摘要 ( 28 )   PDF(3715KB) ( 70 )   
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弱光图像增强是计算机视觉中最具挑战性的任务之一,现有算法存在亮度不均、对比度低、颜色失真和噪声严重等问题。文中提出了一种基于改进U-net++网络实现更为自然的暗光增强网络框架。首先,输入弱光图像至改进U-net++网络,利用各层密集连接以增强不同层次图像特征的关联性;其次,把各层次图像特征融合后输入卷积网络层进行细节重建。实验结果证明,该方法在提高图像亮度的同时,更好地恢复了弱光图像的细节特征,并且生成正常光图像的颜色特征更接近自然。在PASCAL VOC测试集上的测试结果显示结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)两个重要指标分别为0.87和26.36,比同类最优算法分别高出18.6%和11.4%。
基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法
焦东来, 王浩翔, 吕海洋, 徐轲
计算机科学. 2021, 48 (11A): 283-289.  doi:10.11896/jsjkx.210200145
摘要 ( 29 )   PDF(5354KB) ( 64 )   
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针对传统路面地物信息采集方法存在的数据采集周期长、成本高等问题,提出了一种基于手机传感器轨迹的城市路面地物检测方法。利用手机记录车辆行驶过程中各传感器数据的变化,分析经过姿态校正后的加速度数据,研究加速度变化与路况之间的联系,构建BP神经网络模型,并使用已采集数据对模型进行训练,以识别路面地物。实验结果表明,基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法具有快速准确地检测路面地物信息的能力,且地物检测准确率大于85%,能够较为准确地检测路面地物,文中基于手机姿态传感器对手机加速度传感器姿态进行了实时矫正,利用手机垂直于路面的加速度变化检测路面地物,因此所提方法具有手机加速度传感器姿态无关性,此外,所提方法对硬件设备要求低、数据采集效率高,降低了路面地物信息采集的成本,具有广泛的应用前景。
基于YOLOv3算法的山区铁路边坡落石检测方法研究
刘林芽, 吴送英, 左志远, 曹子文
计算机科学. 2021, 48 (11A): 290-294.  doi:10.11896/jsjkx.201200113
摘要 ( 26 )   PDF(3881KB) ( 62 )   
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铁路沿线地段边坡落石检测对保障铁路沿线通车安全具有重要的现实意义。现有的检测方法存在检测成本高、操作复杂等缺点,针对以上问题,文中提出使用智能手机及民用相机结合补光器在实地多山地区采集多尺寸、多形状的各类岩石样本,利用深度卷积网络进行学习,提取落石样本相应特征进行训练,引入YOLOv3算法,构建山区铁路边坡落石检测深度学习模型,从而实现对山区铁路沿线地段边坡落石的实时检测,此外设置Faster RCNN算法作为平行对比实验。实验结果表明,两种检测算法都能达到较高的检测精度,YOLOv3算法较Faster RCNN算法的检测精度相对偏低,但其对体积较小的落石目标更加敏感,更具捕捉性,且检测速度更快,更能满足实际工程的需要。
基于超分辨率重建的低质量视频人脸识别方法
陆要要, 袁家斌, 何珊, 王天星
计算机科学. 2021, 48 (11A): 295-302.  doi:10.11896/jsjkx.201200159
摘要 ( 30 )   PDF(2420KB) ( 59 )   
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随着深度神经网络的兴起,人脸识别技术得到了飞速发展。但在光照条件差、低分辨率等情况下的低质量视频S2V(Still to Video)人脸识别由于存在低质量测试视频与样本库高清图像的异质匹配问题,仍然没有达到预期的效果。针对这个问题,提出一种基于超分辨率重建的低质量视频人脸识别方法。首先根据人脸姿态对低质量视频帧采用聚类算法和随机算法选取关键帧,然后建立一个面向低质量视频S2V人脸识别的超分辨率重建模型S2V-SR,对关键帧进行超分辨率重建,从而获得高分辨率且更多身份特征的超分辨率关键帧,最后使用视频人脸识别网络提取深度特征进行分类投票,得到最终的人脸识别结果。所提方法在COX视频人脸数据集上进行实验测试,在相对较高质量的cam1和cam3视频中获得了最好的识别准确率,即55.91%和70.85%,而在相对较低质量的cam2视频中获得了仅次于最好方法的识别准确率。实验结果证明,所提方法能够在一定程度上解决S2V人脸识别中异质匹配的问题,并且能够获得较高的识别准确性和稳定性。
基于鲁棒低秩张量恢复的高光谱图像去噪
巫勇, 刘永坚, 唐瑭, 王洪林, 郑建成
计算机科学. 2021, 48 (11A): 303-307.  doi:10.11896/jsjkx.210200103
摘要 ( 33 )   PDF(4436KB) ( 66 )   
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去噪是高光谱图像进一步分析的重要预处理步骤,许多去噪方法都被用于高光谱图像数据立方体的去噪。然而,传统的去噪方法对异常值和非高斯噪声很敏感。文中利用底层干净HSI的张量性质数据、异常值的稀疏性质和非高斯噪声,提出一个新的基于鲁棒低秩张量修复的模型,从而在保护HSI的同时删除离散值的全局结构和不同类型的噪声(高斯噪声、脉冲噪声、死线等)。该模型可以用非精确增广拉格朗日法求解,仿真和真实高光谱图像实验的结果表明,该方法对HSI去噪是有效的。
基于三维图像的疤痕面积计算
姚楠, 张征
计算机科学. 2021, 48 (11A): 308-313.  doi:10.11896/jsjkx.201100044
摘要 ( 81 )   PDF(4038KB) ( 53 )   
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目前法医鉴定受伤疤痕面积主要采用人工的方式,其存在一定的不稳定性和时耗问题。因此,提出了基于三维图像的疤痕面积计算的法医鉴定方法。首先使用三维激光扫描仪获取待鉴定皮肤的三维图像数据;其次对数据进行预处理,除去背景环境部分以及噪点,同时通过下采样调整点云分辨率;然后使用颜色区域生长方法,对伤疤进行自动区域分割,并辅以人工交互以调整目标疤痕区域;最后利用曲面重建后的目标区域来计算疤痕面积。实验结果表明,所提方法与当前法医数字化处理方法相比,误差保持在5%以内,耗时减少了20%以上。
基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究
曹林, 于威威
计算机科学. 2021, 48 (11A): 314-318.  doi:10.11896/jsjkx.201200264
摘要 ( 42 )   PDF(3756KB) ( 87 )   
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针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法。首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子。基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及“胜者为王”策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图。采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04%,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5%和7.9%。
基于LSTM神经网络的声发射信号识别研究
周俊, 尹悦, 夏斌
计算机科学. 2021, 48 (11A): 319-326.  doi:10.11896/jsjkx.210700034
摘要 ( 34 )   PDF(4587KB) ( 68 )   
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声发射检测不需要进入被检对象中进行检测,与其他无损检测技术相比具有实时性、整体性和高灵敏度等独特优势。早期参数分析、小波分析等方法在声发射信号特征提取上缺乏理论指导,具有一定主观性,BP神经网络应用于声发射信号识别中时网络训练容易陷入局部极值,LSTM神经网络可以对输入序列数据进行逐层学习并自适应提取特征,避免了特征的人工选择和提取,较好地解决了存在的问题。文中提出一种基于LSTM的声发射信号识别模型,在声发射信号z-score标准化基础上,对比不同学习算法、隐层神经元数、正则化dropout rate下的测试集正确识别率,优化声发射信号识别模型,与BP神经网络的声发射信号识别准确率进行对比,实验结果表明,LSTM神经网络在Adam算法中,当隐层神经元数为250,dropout rate为0.5时,声发射信号识别率最高且为76.51%,优于BP神经网络53.9%的最高识别率。
基于光源区域自适应的夜间去雾方法
王同森, 史勤忠, 王得法, 董硕, 杨国为, 于腾
计算机科学. 2021, 48 (11A): 327-333.  doi:10.11896/jsjkx.210300072
摘要 ( 39 )   PDF(4975KB) ( 76 )   
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夜间有雾图像会导致图像质量下降,主要体现在夜间有雾图像光照不均、对比度较低且色偏严重,而人工光源的存在更是使得环境光呈现出不均匀性。现有的主流算法主要是针对白天图像进行处理,并不适用于夜间场景去雾处理,导致夜间去雾难度加大。针对上述问题,通过深入分析夜间有雾图像的成像特点,提出了一种新的夜间图像去雾算法。针对夜间有雾图像的色偏问题,提出了改进的暗通道先验算法(MRP)进行颜色校正,该方法单独操作每一个颜色通道进行颜色校正,从而可以减少由MRP引起的光源区域周围的光晕效应;针对夜间场景环境光不均匀性的特点,提出了基于有雾图像低频分量的最小-最大值滤波方法,以此来实现局部环境光的估计;针对最大反射率先验(DCP)估计透射率在光源处失效的问题,提出了一种基于光源区域自适应的透射率估计算法。实验结果表明,该算法在抑制光晕和光源区域发散的同时,能够较好地重现暗部细节,恢复图像具有较好的亮度和对比度,且色彩自然。相比暗通道先验,所提方法的峰值信噪比(PSNR)与结构相似性值(SSIM)平均提升了81.8%和26.5%。
SCTD1.0:声呐常见目标检测数据集
周彦, 陈少昌, 吴可, 宁明强, 陈宏昆, 张鹏
计算机科学. 2021, 48 (11A): 334-339.  doi:10.11896/jsjkx.210100138
摘要 ( 65 )   PDF(4260KB) ( 95 )   
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近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模自然图像数据集(如ImageNet,COCO)中获得了广泛应用,但在声呐图像检测识别领域的应用研究较缺乏,其存在声呐图像目标检测和分类数据集缺乏且水下目标样本往往面临样本稀少、不平衡等问题。针对这一问题,在进行广泛收集声呐图像的基础上,构建了一个完全公开的、可以用于开展声呐图像检测和分类研究的声呐常见目标检测数据集SCTD1.0,该数据集目前已包含水下沉船、失事飞机残骸、遇难者3类典型目标,共计596个样本。在SCTD1.0的基础上,文中采用迁移学习的方式测试了检测和分类的基准,具体来说:针对检测任务,使用特征金字塔网络对多尺度特征进行组合利用,比较了YOLOv3,Faster R-CNN,Cascade R-CNN这3种检测框架在本数据集上的性能表现;针对分类任务,对比了VGGNet,ResNet50,DenseNet 3种网络的分类性能,分类准确率达到了90%左右。
基于质心法的车联网目标跟踪方法与应用
叶阳, 卢奇, 程时伟
计算机科学. 2021, 48 (11A): 340-344.  doi:10.11896/jsjkx.210200004
摘要 ( 41 )   PDF(2693KB) ( 55 )   
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车辆目标跟踪是实现车联网不可或缺的一环,旨在获取车辆的动态信息,以提高交通运行效率。其核心是对大量监控探头采集的视频图像进行分析处理,实现车辆的实时检测与跟踪。为了进一步提高目标检测效率,降低硬件成本,文中提出了基于二帧差分法的前景检测方法,以及基于质心法的车辆轮廓检测与跟踪方法。基于OpenCV3.4.1和VS2017进行验证实验和仿真测试,结果表明,该算法对车辆跟踪的精确率达到89.1%,平均处理耗时42.63 ms,具有较好的实时性和鲁棒性,可在车联网嵌入式设备上进行部署和应用。
基于LeNet-5卷积神经网络和颜色特征的限速标志识别
王济民, 魏怡, 周宇, 孙傲, 刘源升
计算机科学. 2021, 48 (11A): 345-350.  doi:10.11896/jsjkx.201200213
摘要 ( 33 )   PDF(4992KB) ( 104 )   
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限速标志识别是智能驾驶的重要组成部分,文中分析了现有方法存在的问题,为了提高神经网络在中国限速标志上的泛用性和准确率,针对限速标志的检测部分,提出了一种基于颜色空间的新型筛选方法;针对限速标志的识别部分,在现有LeNet-5架构的基础上对神经网络进行了改进,并将德国交通标志数据集(GTSRB)和清华交通标志数据集(TT100K)中限速标志数据融合,经过数据扩增后制作成新的数据集送入神经网络来训练模型。通过多次超参数优化,采用swish激活函数,在测试集上得到的最优识别准确率为99.62%,且模型抗干扰能力强,具有较强的实用性能。
基于局部加权表示的线性回归分类器及人脸识别
杨章静, 王文博, 黄璞, 张凡龙, 王昕
计算机科学. 2021, 48 (11A): 351-359.  doi:10.11896/jsjkx.210100173
摘要 ( 32 )   PDF(5142KB) ( 66 )   
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线性回归分类器(Linear Regression Classifier,LRC)是一种有效的图像分类算法,然而LRC未关注数据的局部结构信息,忽略了类内样本之间的差异性,因此当人脸图像存在表情、光照、角度、遮挡等变化时分类性能不佳。针对此问题,文中提出了一种基于局部加权表示的线性回归分类器(Local WeightedRepresentation based Linear Regression Classifier,LWR-LRC)。LWR-LRC首先以测试样本与所有样本的相似性为度量,构建每类样本的加权代表样本;然后将测试样本分解为加权代表样本的线性组合;最后将测试样本分类到重构系数最大的类别。LWR-LRC考虑了样本的局部结构,构建了每类样本的最优代表样本,使用代表样本进行计算,在提高鲁棒性同时,大幅缩短了计算时间。在AR,CMU PIE,FERET和GT数据集上的实验的结果表明,LWR-LRC与NNC,SRC,LRC,CRC,MRC,LMRC等算法相比,在性能上有很强的优越性。
多尺度U网络实现番茄叶部病斑分割与识别
顾兴健, 朱剑峰, 任守纲, 熊迎军, 徐焕良
计算机科学. 2021, 48 (11A): 360-366.  doi:10.11896/jsjkx.201000166
摘要 ( 25 )   PDF(2998KB) ( 57 )   
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随着深度学习技术的迅速发展,卷积神经网络成为研究植物叶部病害识别与病斑分割的主流方法。针对番茄叶部病斑大小不一、形状不规则、病斑分割需要大量像素级标记等问题,文中提出一种多尺度U网络,以同时实现番茄叶部病斑分割与病害识别。在病害特征提取阶段采用多尺度残差模块组合不同尺寸的感受野来提取病害特征,以适应病斑大小和形状的动态变化。引入CB模块(Classifier and Bridge)将病害特征提取阶段与病斑分割阶段连接,对病害特征进行分类,并根据分类结果反向映射出特定类的激活图,此激活图包含特定类别病斑的关键信息。在分割阶段采用上采样与卷积相结合的方法对特定类的激活图进行反卷积,利用跳跃连接方式将反卷积特征与低层特征融合,以补充更多的图像细节信息,获取病斑分割的灰度图。为了使分割的病斑定位更加精确,利用少量像素级标记,对每个像素点采用二分类交叉熵损失函数进行监督训练,同时更好地引导特征提取网络关注病斑部位。利用原始测试集与模拟噪声和光照强度的干扰测试集分别验证模型的病斑分割与病害分类性能。在原始测试样本集上多尺度U网络的平均像素准确率、平均交并比和频权交并比分别达到了86.15%,75.25%和90.27%;在降低30%亮度和添加椒盐噪声的干扰测试集上,模型的识别准确率分别为95.10%和99.20%。实验结果表明,所提方法可以实现番茄叶部病斑分割与识别效果的共同提升。
基于弱监督的深度学习胸部X光疾病诊断与定位方法
康明
计算机科学. 2021, 48 (11A): 367-369.  doi:10.11896/jsjkx.201200152
摘要 ( 24 )   PDF(1791KB) ( 52 )   
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胸部疾病是最常见的疾病之一,胸部X光是检查和诊断胸部疾病的重要方法。构建一个高度准确的胸部诊断预测模型通常需要大量的标签和异常位置的手工标注。然而,获取这种带标注的数据是很困难的,特别是带有位置标注的数据。因此,构建一个仅只使用少量位置标注就能正常工作的方法成为当前面临的主要问题。虽然目前已经有一些弱监督方法来解决这个问题,但是它们大多只关注于图像信息,很少考虑到图像间的关系信息。因此,提出一种基于弱监督深度学习的胸部X光疾病诊断与定位模型,在运用深度学习方法提取图像信息的同时,引入了图结构,运用哈希编码衡量图像本身的相似度,并将图像的相关信息也加入到学习过程中,在不需要额外标注的情况下,能够通过少量的标注达到很好的识别和定位效果。经过在Chest X-ray数据集上验证,在仅使用3%带位置标签的数据的情况下,定位准确率(IoU)达到44%。这表明,该方法能够有效识别和定位胸部X光病灶,为医生提供用于筛查的候选区域,辅助医生进行胸部疾病的诊断。
基于YOLOv3与分层数据关联的多目标跟踪算法
刘彦, 秦品乐, 曾建朝
计算机科学. 2021, 48 (11A): 370-375.  doi:10.11896/jsjkx.201000115
摘要 ( 30 )   PDF(2632KB) ( 56 )   
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为了缓解多目标跟踪算法中实时性的问题以及在跟踪过程中目标由于外观相似度太高和误检数量过多而造成的跟踪困难问题,提出了一种多目标跟踪算法,该算法基于改进YOLOv3与分层数据关联。由于轻量级网络MobileNet使用了深度可分离卷积对原有网络进行压缩,达到了减少网络参数的目的,因此文中在保留YOLOv3网络多尺度预测部分的情况下,利用MobileNet替换YOLOv3网络的主体结构,实现降低网络的复杂度,使算法达到实时的要求。与其他多目标跟踪算法中使用的检测网络相比,该算法提出的检测网络模型的大小为91 M,而单张检测时间可以达到3.12 s。同时,该算法引入基于目标外观特征和运动特征的分层数据关联方法。与仅使用外观特征进行关联的方法相比,分层数据关联方法使得算法的评价指标MOTA提升6.5%,MOTP提升1.7%。在MOT16数据集上跟踪精度可以达到77.2%,同时具备良好的抗干扰能力与实时性。
基于U-Net优化的SAR遥感图像语义分割
王鑫, 张昊宇, 凌诚
计算机科学. 2021, 48 (11A): 376-381.  doi:10.11896/jsjkx.210300260
摘要 ( 43 )   PDF(2840KB) ( 87 )   
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多光谱图像的分割是遥感图像解译的重要基础环节,SAR遥感图像中包含着复杂的地物目标信息,传统的分割方法存在耗时长、效率低等问题,导致传统图像分割方法的应用受限。近年来,深度学习算法在计算机视觉方向的应用取得了较好的成果,针对多光谱遥感影像语义分割问题,使用深度学习的语义分割方法来实现遥感影像的高性能分割,在U-Net网络结构上添加激活层、Dropout层、卷积层,提出一种基于U-Net优化的深度卷积神经网络,在少量数据集的基础上实现了对以SAR图像合成的多光谱影像中耕地、建筑、河流的快速检测,整体分割准确率达94.6%。与U-Net,SegNet的对照实验结果表明,所提方法的分割准确率相比U-Net,SegNet整体较优,相比U-Net和SegNet分别提升了2.5%与5.8%。
基于改进DeeplabV3+的地物分类方法研究
朱戎, 叶宽, 杨博, 谢欢, 赵蕾
计算机科学. 2021, 48 (11A): 382-385.  doi:10.11896/jsjkx.201100184
摘要 ( 35 )   PDF(2451KB) ( 66 )   
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原始DeeplabV3+算法对无人机航拍图像中的地物边缘分割不够准确,对道路的分割存在不连续的情况。因此,针对这些问题,文中对DeeplabV3+算法进行了改进。首先,在编码阶段进行特征融合,增强浅层特征图的语义信息;其次,在分割网络结构中添加边界提取分支模块,并采用Canny边缘检测算法提取真实的边界信息进行监督训练,使网络对地物边缘的分割更为精细;最后,在网络的解码阶段,融合更多的浅层特征。实验结果表明,所提方法的mIoU值为80.92%,比DeeplabV3+算法提升了6.35%,能够有效进行地物分类。
基于光照叠加的颜色恒常计算方法
冯一凡, 赵雪青, 师昕, 杨坤
计算机科学. 2021, 48 (11A): 386-390.  doi:10.11896/jsjkx.210200053
摘要 ( 26 )   PDF(3008KB) ( 57 )   
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颜色恒常性是人类视觉系统对外界视觉刺激中色彩感知的一种心理倾向,人类视觉的这种认知功能能够自适应地忽略外界光照变化,具有稳定的颜色感知能力。受到人类视觉系统对颜色感知的启发,针对如何有效消除外界光照对成像质量的影响,还原物理场景真实颜色并提供稳定的颜色特征这一问题,文中提出了一种基于光照叠加的颜色恒常计算方法,旨在有效消除外界光照的光谱成分变化对物体颜色的影响。首先,提出了MAX-MEAN方法对场景中的光照进行估计(简称MM估计),即通过场景中所有物体表面的平均反射和最大反射来估计场景中的光照;然后,基于MM估计提出了光照叠加的颜色恒常计算方法,得到最终的无色偏图像,并在公开的数据集SFU Gray-ball上包含11 346幅室内室外场景图像进行仿真验证。实验结果表明,文中提出的光照叠加颜色恒常计算方法能够有效地估计光照信息并实现无色偏图像的计算。
基于流形结构神经网络的服装图像集分类方法
程铭, 马佩, 何儒汉
计算机科学. 2021, 48 (11A): 391-395.  doi:10.11896/jsjkx.201200127
摘要 ( 21 )   PDF(2693KB) ( 56 )   
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随着大规模时尚数据集的公开,基于深度学习的服装图像分类得到快速发展。然而,目前服装图像分类多数是在同一件服装具有单张的、正面或接近正面的图像的场景下进行分类,这导致了当视角发生变化时常出现服装图像误分类的情况,现实中服装具有的形变大、遮挡严重等特性进一步加剧了该问题。基于上述问题,提出了一种基于流形结构神经网络的服装图像集分类方法,利用流形空间更好地表示服装的内部结构特征。该方法选用多视角度服装图像集作为实验数据集,首先通过卷积神经网络提取服装图像集的浅层特征,再通过协方差池化将欧氏数据转换为流形数据,最后通过基于流形结构的神经网络学习服装图像集的内部结构特征,获取准确的分类结果。实验结果表明,所提方法在MVC数据集上的Precision、Recall和F-1指标可达到89.64%,89.12%和88.69%,与现有的图像集(视频)分类算法相比,其分别获得了2.04%,2.65%和2.70%的提升,该方法比已有算法更加准确、高效、鲁棒。
改进穿线法与HOG+SVM结合的数码管图像读数研究
宋一言, 唐东林, 吴续龙, 周立, 秦北轩
计算机科学. 2021, 48 (11A): 396-399.  doi:10.11896/jsjkx.210100123
摘要 ( 27 )   PDF(2695KB) ( 35 )   
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针对传统投影分割方法在提取单个数码管数字图像时过于依赖图像二值化及图像倾斜校正效果的问题,采用一种基于轮廓提取和轮廓排序相结合的数码管图像分割方法,实验证明该方法相比投影分割法在对数字区域的分割成功率上提高了13.5%;针对传统穿线法对数码管数字1识别度较低和机器学习算法运行用时较长的问题,提出一种基于六段数码管特征的改进穿线法与HOG+SVM方法相结合的数码管数字识别方法,该方法对数码管数字的识别准确率比传统穿线法提高了约4.5%,且平均运行时间仅为HOG+SVM方法的1/5。实验结果证明了这种方法在进行数码管读数时的可靠性和优越性。
基于深度信念网络的视觉人体动作识别
洪耀球
计算机科学. 2021, 48 (11A): 400-403.  doi:10.11896/jsjkx.210200079
摘要 ( 33 )   PDF(2800KB) ( 61 )   
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为实现互联网上大量背景复杂、视点变化的视频中人体动作的识别,提出了一种使用无监督的深度信念网络(DBNs)进行人体动作识别的创新方法。该方法采用深度信念网络(DBNs)和受限玻耳兹曼机进行无约束视频的动作识别,利用无监督深度学习模型自动提取合适的特征表示,不需要任何先验知识。在一个具有挑战性的 UCF 体育数据集上进行实验,证明了该方法准确有效。同时该方法也适用于其他视觉识别任务,并在未来可扩展到非结构化的人体活动识别。
基于目标轨迹空间关系的视频摘要方法
曲智国, 谭贤四, 唐瑭, 郑建成, 费太勇
计算机科学. 2021, 48 (11A): 404-408.  doi:10.11896/jsjkx.210100125
摘要 ( 28 )   PDF(3738KB) ( 47 )   
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碰撞现象是视频摘要中需要避免的问题,在轨迹重排时一般通过碰撞代价函数进行约束,但是现有视频摘要方法在轨迹重排优化过程中需要重复计算轨迹间的碰撞代价,存在大量冗余运算量,为此提出了一种基于目标轨迹空间关系的视频摘要方法。该方法通过分析目标轨迹间的空间关系,可以在轨迹重排前预先判断两条轨迹是否会发生碰撞,据此定义了3种轨迹关系,并给出了碰撞代价的快速计算方法,从而较好地降低了现有视频摘要方法优化过程中的冗余计算,提高了视频摘要中轨迹重排的运算速度。实验结果验证了所提方法的有效性。
基于多特征融合的人脸活体检测算法
栾晓, 李晓双
计算机科学. 2021, 48 (11A): 409-415.  doi:10.11896/jsjkx.210100181
摘要 ( 38 )   PDF(2282KB) ( 216 )   
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近年来,随着人脸识别系统的不断发展,各种假冒合法用户的欺骗手段不断出现。基于单一差异线索进行的活体检测,已经不能满足当前复杂环境下提高人脸活体检测方法性能的需求。基于此,文中提出多特征融合的方法,使用卷积神经网络从人脸图像的不同线索中学习多个特征来进行活体检测,深度图在空间上能够区分真假人脸之间的深度信息;光流图在时间上能够区分真假人脸之间的动态信息;残差噪声图根据真人脸的一次成像和假冒人脸的二次成像噪声成分的不同进行区分。文中融合3种特征,不仅利用空间、时间多维度线索弥补了单一线索的不足,同时也提高了模型的泛化能力。相比现有的方法,所提方法无论是在同一个数据库还是跨数据库的情况下,均有较好的实验结果。具体而言,所提方法在CASIA数据集、REPLAY-ATTACK数据集和NUAA数据集上的错误率分别为0.11%,0.06%和0.45%。
基于行列解耦采样的轻量车道线检测模型
陈浩楠, 雷印杰, 王浩
计算机科学. 2021, 48 (11A): 416-419.  doi:10.11896/jsjkx.201100206
摘要 ( 29 )   PDF(2142KB) ( 45 )   
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随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的车道线检测模型在自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统中得到了广泛的应用。这些模型虽然有较高的精度,但通常计算量大且运行速度慢。为了解决该问题,提出了一种车道线检测任务专用的轻量神经网络模型。首先,提出了一种行列解耦采样的卷积模块,该模块利用图像中车道线区域的行列可分解性对传统的残差卷积模块进行了合理的优化。其次,利用深度可分离卷积技术进一步降低行列解耦采样卷积模块的计算量。此外,还设计了一种金字塔空洞卷积模块来增加模型的感受野。在CULane数据集上的实验的结果表明,文中提出的轻量车道线检测模型与之前最好的SCNN模型相比,浮点计算量降低了95.2%,F1分数提高了1.0%,在保持较高精度的前提下显著降低了车道线检测模型的计算量。
利用透射率与场景深度实现带雾图像能见度检测
张鼎, 蒋慕蓉, 黄亚群
计算机科学. 2021, 48 (11A): 420-423.  doi:10.11896/jsjkx.210200072
摘要 ( 31 )   PDF(2278KB) ( 74 )   
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能见度检测是计算机视觉与交通视频图像处理的热点问题。针对传统检测方法存在硬件成本高、适用范围小、检测效率低等不足,给出一种利用透射率和场景深度获取单幅图像能见度的检测方法。首先根据Koschmieder定律和ICAO推荐的对比阈值推导出能见度检测公式,然后根据大气衰减模型得到消光系数,利用暗通道先验理论获取透射率值,结合SFS(从阴影恢复形状)和双目模型获取场景深度值,最后通过求解消光系数反演图像的能见度。实验结果验证了该方法的有效性,精确度和检测效率有较大提高,且不需要相机内部参数,也不需要拍摄同一场景的多幅图像,操作简单、适用范围较广。
超分辨率重构遥感图像分类研究
谢海平, 李高源, 杨海涛, 赵洪利
计算机科学. 2021, 48 (11A): 424-428.  doi:10.11896/jsjkx.210300132
摘要 ( 35 )   PDF(2421KB) ( 100 )   
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通常情况下,超分辨率技术能够使图像获得更好的视觉质量,从而有利于图像的目视解译。然而,超分辨率技术能否提升图像在应用于分类、识别等其他更高级计算机视觉任务时的效果呢?结合计算机视觉技术的发展现状,首先训练一个具有良好性能的图像分类模型,用于对经过不同超分辨率方法处理后的图像进行分类。利用分类准确率来衡量超分辨率重构处理对图像分类任务的影响。在遥感分类数据集上的实验显示,相比插值方法,经过超分辨率处理的图像在分类模型中取得了更高的分类准确率。这一结果说明,经过良好设计的超分辨率模型不仅能使低质图像获得更好的视觉质量,在分类模型中也能够被更准确地归入所属类别。证实了经过良好设计的超分辨率模型对于图像分类任务具有促进作用,并且还能有效提升低质图像在计算机视觉中的感知效果。
基于深度森林的P2P网贷借款人信用风险评估方法
王萧萧, 王亭雯, 马玉玲, 范佳奕, 崔超然
计算机科学. 2021, 48 (11A): 429-434.  doi:10.11896/jsjkx.201000013
摘要 ( 28 )   PDF(2253KB) ( 72 )   
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P2P网络借贷是近年来新兴的一种金融业务模式,具有投资门槛低、交易方便快捷、融资成本低等优点。但在快速成长的同时,借贷过程中的信用风险问题也日益凸显,层出不穷的借款人跑路乃至诈骗事件给行业留下重大阴影。针对该问题,提出一种基于深度森林的网贷借款人信用风险评估方法。首先从借款人的基本信息和历史借款信息两类数据中提取特征;然后通过多粒度扫描和级联森林模块构建深度森林模型,对借款人进行违约预测,同时使用基尼指数计算随机森林的特征重要性评分,并使用波达计数法进行排序融合,从而对模型的预测结果给出一定的解释。在LendingClub和拍拍贷两个公开数据集上,将所提出的方法与支持向量机、随机森林和广而深的网络等方法进行了对比,实验表明该方法具有更好的性能,并且特征重要性评分符合人们的直观理解和客观认识。
渐进式重建网络的低照度图像增强与去噪研究
俞炜平, 郑心城, 陈艳芳, 吴竞, 许军, 林力辉, 程燕胜, 董衍旭
计算机科学. 2021, 48 (11A): 435-440.  doi:10.11896/jsjkx.210200057
摘要 ( 26 )   PDF(3266KB) ( 58 )   
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在暗光条件下拍摄的图像为细节较少的低照度图像,直接在该图像上进行增强会放大噪声。近年来,基于深度学习的方法在低照度图像增强以及图像去噪领域取得了出色的性能。然而,在同时进行去噪及增强方面的研究较少。文中构建了一个用于联合增强与去噪的低照度图像数据集,该数据集包含104组低照度图像和正常光照图像,每一组包含4种不同暗光程度的低照度图像。对应地,文中提出了一个渐进式图像增强网络,以自适应地处理不同光照程度的图像,通过级联多个U-Net网络,并引入全局亮度校正模块来扩大网络的拟合能力。在网络训练中,采用了像素级别的重建损失以及对抗损失。实验结果表明,所提方法在室内和室外场景下都超越了多种先进的增强与去噪算法。
网络& 通信
两点混合环上的半在线算法
肖满, 李伟东
计算机科学. 2021, 48 (11A): 441-445.  doi:10.11896/jsjkx.201100153
摘要 ( 22 )   PDF(1766KB) ( 47 )   
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文中研究了两点混合环上负载均衡问题的两种半在线情形。给定一个两点混合环和若干流量需求,寻找合适的流量运输方式,使得环上的最大负载尽可能地小。当存在一个容量为K的缓冲区时,证明了该半在线情形的下界为4/3。特别地,当K=1时,证明了下界为3/2,并给出了一个竞争比至多为8/5的半在线算法。当所有流的需求之和已知时,设计了一个竞争比为3/2的最优半在线算法。
一种多节点实时无线连接方案
钱光明, 易超
计算机科学. 2021, 48 (11A): 446-451.  doi:10.11896/jsjkx.201200209
摘要 ( 32 )   PDF(1961KB) ( 62 )   
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文中提出了一个六同步连发无线入网方案SSST(Six Synchronous Successive Transmission),相应的网络称为SSST网络,用于一个主节点从多个从节点以无线方式收集数据的实时应用场景,工作频段与蓝牙相同。SSST网络中,所有从节点只有在收到主节点的同步包后才能发出数据传送请求,并以有序方式发出。同步包的发送采用6个连发,每一个都具有不同的编号。当多个从节点同时具有入网需求时,协议上可以做到完全无冲突,并可以选择优先级较高的从节点优先入网,后续各阶段的时间也容易做到可以预见,这些恰恰是实时应用需要具备的重要特性。通过实验,演示和验证了相关理论,并与蓝牙的广播和扫描方式做了对比。
基于粒子群优化算法的无线传感网络安全分簇策略
蒋建峰, 孙金霞, 尤澜涛
计算机科学. 2021, 48 (11A): 452-455.  doi:10.11896/jsjkx.210900131
摘要 ( 29 )   PDF(2435KB) ( 41 )   
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为解决无线传感网络存在的网络生存时间短及缺乏有效的安全传输机制问题,提出了一种基于粒子群优化算法的无线传感网络安全分簇策略。该策略结合多项式混合密钥分配技术加密簇内和簇间节点的通信数据,保证了数据传输的安全性能;另一方面,通过优化的粒子群算法构造基于节点剩余能量和通信距离的适值函数来选择最优簇首和分簇数量,通过比较粒子聚合度值迭代计算求解,解决加密算法导致的微弱能量损耗问题,保证传感器网络性能的同时实现数据通信安全。网络仿真测试表明,该策略在确保传感网络安全的同时,能够将网络吞吐量提高120%,将传感网络生命周期延长30%~65%,更好地实现了传感网络性能的优化。
基于PSO-GA的多边缘负载均衡方法
姚泽玮, 林嘉雯, 胡俊钦, 陈星
计算机科学. 2021, 48 (11A): 456-463.  doi:10.11896/jsjkx.210100191
摘要 ( 31 )   PDF(2254KB) ( 50 )   
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新的范式,可以解决移动设备的计算资源、存储资源短缺的问题。通过无线网络,它将移动设备上的密集型任务迁移到用户附近的边缘上执行,最后把运行结果传回给移动设备。由于用户移动的随机性,部署在城市的每个边缘的负载情况通常是不一致的。针对多边缘的负载均衡问题,考虑通过任务调度来最小化边缘集合中最大的任务响应时间,从而提高移动设备的性能。首先,对多边缘负载均衡问题进行形式化定义;其次,提出粒子群遗传算法(Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)来解决多边缘负载均衡问题;最后通过仿真实验,将该算法与随机迁移算法和贪心算法进行对比与分析。实验结果表明,PSO-GA得到的结果最高分别优于随机迁移算法和贪心算法51.58%和26.34%。因此,PSO-GA在缩短边缘的任务响应时间、改善用户体验方面具有较好的潜力。
预约式两级调度带内全双工接入控制策略研究
官铮, 吕伟, 贾徭, 杨志军
计算机科学. 2021, 48 (11A): 464-470.  doi:10.11896/jsjkx.201200026
摘要 ( 25 )   PDF(3938KB) ( 42 )   
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带内全双工(in-band full-duplex,IBFD) 无线通信允许节点在同一频段上同时进行发送和接收,是提高频谱利用率的有效途径。文中提出一种预约式两级调度全双工(Two-level Scheduled in-band Full-duplex,TSIB-FD)无线接入控制策略,将接入过程划分为信息收集、全双工数据传输和确认阶段,由AP在信息收集阶段感知节点业务及干扰关系生成一级调度方案,数据传输阶段AP根据一级调度方案建立全双工链路,并在数据传输过程中根据业务需求变化进行二次调度,完成数据传输后统一确认。仿真结果表明,文中提出的TSIBFD在确保延时的条件下提升了系统吞吐量,实验表明,最优情况下吞吐量相比Janus可提升38.5%,相比HBPOLL实现了1倍的增长。
基于动态优先级设备低能耗调度算法
张忆文, 林铭炜
计算机科学. 2021, 48 (11A): 471-475.  doi:10.11896/jsjkx.210100080
摘要 ( 27 )   PDF(2052KB) ( 47 )   
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现有的嵌入式周期任务低能耗调度算法只考虑相互独立的任务模型,且仅仅用动态电压频率调节技术来降低能耗。针对这些不足,提出能够支持资源受限的周期任务模型,且同时利用动态电压频率调节技术和动态功耗管理技术来降低系统能耗的算法。所提算法包括设备调度和任务调度两部分。在设备调度阶段,利用动态功耗管理技术降低设备能耗。在任务调度阶段,利用最早截止期限优先策略调度任务,以及利用栈资源协议实现共享资源的互斥访问;任务开始以低速度执行,若其在执行过程中被阻塞,将以高速度执行,这样能够有效地降低处理器的能耗。实验结果表明,所提算法能够有效地降低系统能耗。
基于加权图的链路映射算法
高明, 周慧颖, 焦海, 应丽莉
计算机科学. 2021, 48 (11A): 476-480.  doi:10.11896/jsjkx.201200216
摘要 ( 35 )   PDF(2327KB) ( 51 )   
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服务功能链(Service Function Chain,SFC)作为一种服务部署概念,为网络提供了更高的灵活性。文中研究服务功能部署中的映射问题,针对服务功能链的业务编排平面部署提出一种基于加权图的链路映射算法,来平衡功能服务节点部署到物理节点上的负载要求。给出了一种服务功能虚拟链路的映射算法,即先进行服务功能组合,随后针对实际的链路情况进行建模分析,利用效率矩阵求解初值,最后利用启发式算法对前者进行纠正。通过建模分析,并与降低链路带宽需求的图匹配策略的特征向量分解算法进行对比,该算法可以在链路节点负载和链路带宽均衡的情况下完成服务请求,并且在服务链长度不断增长和流量数增加的过程中,算法对于吞吐量的变化更加稳定,可以降低对于现有物理网络进行映射的代价。
基于采样控制和输入饱和的不确定复杂网络同步研究
赵曼宇, 叶军
计算机科学. 2021, 48 (11A): 481-484.  doi:10.11896/jsjkx.210100063
摘要 ( 29 )   PDF(1712KB) ( 41 )   
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在实际网络系统中,广泛存在外部的干扰、参数波动等不确定现象,会导致系统无法实现同步,甚至会破坏系统的稳定性。因此研究不确定复杂动态网络的同步问题具有重要的意义。针对一类非线性不确定复杂动态网络,文中研究其在采样控制和输入饱和的条件下实现同步的问题。首先,建立非线性不确定复杂动态网络模型,其次通过引入一个领导者,设计了包含输入饱和的采样控制协议。然后构造合适的时间依赖Lyapunov函数,通过运用稳定性理论、积分不等式方法和线性矩阵不等式方法,证明了非线性不确定复杂动态网络在一定条件下可以实现同步,即每个跟随者最终都能追踪到领导者,并给出了实现同步的充分判据。最后,通过数值仿真验证了所得理论结果的正确性和有效性。
基于MPLS-TE的数据中心网络QoS优化
蒋建峰, 尤澜涛
计算机科学. 2021, 48 (11A): 485-489.  doi:10.11896/jsjkx.210900190
摘要 ( 25 )   PDF(3084KB) ( 42 )   
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充分利用路径分配和重定位路由流量方法,能有效地解决数据中心网路拥塞和延迟等问题,从而提升网络性能。基于多协议标签交换的流量工程技术MPLS-TE是优化数据中心网络中网络服务质量QoS的一种有效方法,从OSI参考模型网络层出发,结合QoS模型,设计了基于流量工程和路径分配的QoS算法,以保证数据中心网络的服务质量。实际测试结果表明,该算法能够提高网络传输效率、降低延迟和丢包率,特别是针对语音和视频流量的数据传输场景,在降低网络延迟和提升吞吐量等方面,效果显著。
一种基于超立方体的TCAM多字段范围规则编码
王云霄, 赵丽娜, 马琳, 李宁, 刘子雁, 张婕
计算机科学. 2021, 48 (11A): 490-494.  doi:10.11896/jsjkx.201100161
摘要 ( 29 )   PDF(2970KB) ( 41 )   
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随着互联网的发展与普及,网络的规模、带宽和网络数据包传输速度都在以指数级增长。日益高速增长的网络用户给互联网基础设施带来的压力也是与日俱,作为链路带宽性能提升的关键一环,报文分类处理速度的提升对发展高速网络环境下的各种应用服务起到了关键作用。当前报文分类算法存在吞吐率不足、内存利用率不高、功耗高,以及更新性能不够的问题。在报文分类上,传统TCAM无法进行高效的范围规则集存储,基于此问题利用超立方体的对称性与正则性,设计了一种基于超立方体的TCAM多字段范围规则编码技术。通过仿真实验对比,其编码效率是现在流行的其他TCAM编码方案的2倍,极大地增加了TCAM在报文分类时的空间利用率。
一种适用于电力异构通信的链路速率跨层匹配机制
肖勇, 金鑫, 冯俊豪
计算机科学. 2021, 48 (11A): 495-499.  doi:10.11896/jsjkx.200500113
摘要 ( 23 )   PDF(2088KB) ( 42 )   
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电力系统低压用户信息采集所采用的本地通信技术种类繁多,存在多种协议体制通信速率不统一、异构互通困难的问题。针对电力通信系统中异构链路接口间通信速率不匹配问题,提出一种适用于电力异构通信的链路速率跨层匹配机制。在链路层,设计基于业务速率需求的接入控制机制,提高链路利用率。提出网络接口动态存储转发机制,完成不同网络接口之间的通信速率匹配。在网络层,提出了一种面向网络层多路径传输的速率匹配算法,实现多路径下的路径选择策略与路径传输数据的动态优化。仿真结果证实了该跨层速率匹配机制的有效性。与RBAR协议和ARF协议相比,该机制提高了网络吞吐量,降低了时延和丢包率。
信息安全
区块链技术研究综述
代闯闯, 栾海晶, 杨雪莹, 过晓冰, 陆忠华, 牛北方
计算机科学. 2021, 48 (11A): 500-508.  doi:10.11896/jsjkx.201200163
摘要 ( 59 )   PDF(2045KB) ( 172 )   
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随着比特币等虚拟数字货币的日益普及与发展,区块链技术受到了研究人员的广泛关注。区块链技术是一种按照时间顺序将区块以链式结构组合而成的分布式数据账本,具有去中心化、可编程、可溯源、不可篡改等特性,在金融领域中的研究尤为广泛。文章面向区块链技术的发展,介绍区块链技术的起源和概述,详细地讨论环签名、零知识证明、数字签名和同态加密等区块链关键技术,综述区块链技术的特点和种类。对区块链技术的应用领域进行概括,重点关注其应用原则和应用领域相关的案例,分析区块链应用当前的发展现状,并对未来区块链技术的发展方向进行分析与预测。
代码克隆检测研究进展综述
乐乔艺, 刘建勋, 孙晓平, 张祥平
计算机科学. 2021, 48 (11A): 509-522.  doi:10.11896/jsjkx.210300310
摘要 ( 62 )   PDF(2041KB) ( 120 )   
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软件系统中两个或两个以上的相似代码片段被称为代码克隆(code clone)。有研究表明,代码克隆在软件系统中大量存在,并且随着时间推移不断增长。随着代码开源成为潮流,代码克隆占比越来越高。已有研究工作发现软件系统中的代码克隆是有害的,会导致系统稳定性降低,造成代码库冗余和软件缺陷传播等问题。为了提高代码质量,目前学术界和工业界已经提出了多种代码克隆检测方法,按照获取代码的信息程度不同分为基于文本、词法、语法、语义、和度量值5种方法,不同的方法具有不同的性能和应用场景。文中分析了软件克隆出现的原因及优缺点,对软件系统中的代码克隆问题进行了分类,评价了5种不同类型检测方法各自的优势,详细介绍了部分方法的核心思想、检测语言、验证所用数据集及检测效果等技术特征。文章最后总结了克隆检测技术所适用的不同应用场景,对代码克隆检测方法和应用的发展方向做出了展望。
持久故障攻击威胁性研究
王舰, 陈华, 匡晓云, 杨祎巍, 黄开天
计算机科学. 2021, 48 (11A): 523-527.  doi:10.11896/jsjkx.210200138
摘要 ( 36 )   PDF(2392KB) ( 39 )   
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持久故障攻击是一种利用持久性故障及统计方法恢复密钥信息的强大攻击技术,可应用于分组密码查表实现的密钥恢复,其最大的优势在于仅需一次故障注入即可恢复密钥信息,并且持久故障攻击可以应用于检测技术、掩码技术等经典的分组密码防护实现。虽然如此,经典的故障攻击防护技术仍然提高了持久故障攻击难度,检测、感染技术都使得提取正确密钥所需的密文数量有了常数倍的提升,这对于实际场景中的攻击会造成阻碍。对S盒进行实时的健康性检测是一种防范持久故障攻击的有效手段,一旦检测到S盒被注入故障则不再进行后续加密。持久故障攻击充分利用了S盒的双射特性,故针对S盒的双射特性进行健康性检测是一种高效的防护方法,对于一个8比特的S盒,只需进行255次异或操作即可完成对S盒双射特性的检验,远高于SHA3等通用的校验方法。此外,激光传感器等非算法层面的防护也应受到重视。
基于区块链的无人机集群安全协作
王宇晨, 齐文慧, 徐立臻
计算机科学. 2021, 48 (11A): 528-532.  doi:10.11896/jsjkx.201100199
摘要 ( 44 )   PDF(1956KB) ( 172 )   
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无人机集群拓展了无人机的应用领域,也带来了更为复杂的安全性挑战。无人机收集的情报与无人机本身都易于成为黑客攻击的目标,一旦黑客截获通信信息或劫持无人机,都将对集群的作战环境产生影响,甚至造成泄露国家机密、扰乱社会秩序等严重后果。文中介绍了无人机集群所面临的安全问题与联盟链Hyperledger Fabric的工作原理,并基于Hyperledger Fabric构建了对等网络模型UAV-Swarm Net,利用区块链账本与智能合约实现无人机的数据共享与协同决策,为无人机集群的安全协作奠定了基础。UAV-Swarm Net网络模型具备分布式、多副本、加密通道传输与责任可追溯的特性,能有效保障数据的机密性、完整性与可用性,增强系统的鲁棒性与可扩展性,为未来无人机体系化作战环境下,无人机协同作战面临的信息安全问题提供了新的解决方案。
基于区块链的企业联盟共享数字积分管理机制
凌飞, 陈世平
计算机科学. 2021, 48 (11A): 533-539.  doi:10.11896/jsjkx.201200170
摘要 ( 31 )   PDF(3514KB) ( 47 )   
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传统的数字积分管理机制都具有分散管理、使用限制多、兑换流通不方便等问题,限制了积分的使用。针对传统数字积分机制存在的问题,提出企业联盟共享数字积分管理机制,利用区块链的去中心化机制、安全的身份认证管理、分布式数据库和智能合约自动化处理等优势,设计基于区块链的企业联盟共享数字积分管理机制,结合企业数字积分交易的应用场景,对区块链网络吞吐量和延迟等性能进行测试与研究,通过仿真实验验证企业联盟共享数字积分管理机制的可行性,为区块链企业级应用提供参考。
基于深度学习的网络流量异常检测
杨月麟, 毕宗泽
计算机科学. 2021, 48 (11A): 540-546.  doi:10.11896/jsjkx.201200077
摘要 ( 45 )   PDF(3342KB) ( 195 )   
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为了解决网络流量数据的远程依赖性及数据集样本不平衡导致的长尾效应等问题,文中基于视觉 Transformer提出一种网络流量异常检测模型,将多头自注意力引入残差网络,通过Feature Embedding 将输入的稀疏高维度特征转化为稠密低维度特征,并加入二维相对位置编码,实现对流量数据位置全局感知,解决网络流量数据的远程依赖性。视觉Transformer模块包括编码器与解码器,编码器由N个相同的层堆叠组成,每层包括一个多头卷积自注意力层和一个二维卷积前馈网络,解码器在每层中插入一个查询自注意力的附加层,得到合成的流量特征图。同时提出深度自适应特征学习算法,通过半监督学习缓解数据分布不平衡导致的长尾效应问题,根据模型对无标签数据中尾部类别数据识别精确率高的特点,在无标签数据中挑选预测类别为尾部类别的样本加入到已标记集合,通过引入尾部类别样本缓解类别不平衡问题。使用CIC-IDS-2017网络入侵检测数据集进行实验评估。通过对比实验证明,模型的尾部样本检测准确率高于其他深度学习模型在提高检测性能的同时减少了检测时间,在网络流量异常检测领域具备实际应用价值。
基于轻量级同态加密和零知识证明的区块链隐私保护方案
王瑞锦, 唐榆程, 裴锡凯, 郭上铜, 张凤荔
计算机科学. 2021, 48 (11A): 547-551.  doi:10.11896/jsjkx.201200138
摘要 ( 61 )   PDF(1981KB) ( 88 )   
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为了解决区块链隐私保护及随之所带来的效率问题,文中提出了一种基于轻量级同态加密和零知识证明的版权区块链隐私保护方案。该方案改进了同态加密算法来降低密钥生成和加密时间,同时引入零知识证明,避免无效的同态运算,经过轻量级同态加密处理后的隐私数据将以密文的形式写入区块,并由获得记账权的节点上传到区块链网络。该方案弥补了区块链网络中全部数据公开的不足,同时使效率问题得到改善。通过对该方案的安全性的分析,证明了此方案具有不可伪造、隐私数据安全等特性。通过性能仿真实验和理论推导证明,实现隐私数据以密文状态分发、共享和计算的过程中效率低下的问题得以改善,所提方案比传统数字版权模型能更有效地保护客户隐私。
面向IOT芯片的安全启动算法分析与应用
宗思洁, 覃天, 贺龙兵
计算机科学. 2021, 48 (11A): 552-556.  doi:10.11896/jsjkx.210300237
摘要 ( 26 )   PDF(1862KB) ( 66 )   
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RSA和ECC算法是目前应用于IOT(物联网)邻域的公钥加密算法标准。文中通过对比RSA和ECC算法的性能及安全性,优选ECC算法作为IOT应用的安全启动算法,提出了应用于IOT芯片启动的安全驱动解决方案。通过在IOT芯片上进行启动验证,结果表明,ECC算法可以应用于IOT芯片的启动,同时成本、性能、安全性表现更优。文中所研究的内容为物联网安全提供了解决方案。
基于神经网络机器翻译的自然语言信息隐藏
周小诗, 张梓葳, 文娟
计算机科学. 2021, 48 (11A): 557-564.  doi:10.11896/jsjkx.210100015
摘要 ( 46 )   PDF(2464KB) ( 102 )   
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生成式自然语言信息隐藏在自然语言生成过程中嵌入秘密信息。目前主流的生成式自然语言隐藏方法采用一个简单的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)或长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行载密文本的生成。这种方法生成的载密文本长度有限,且句子和句子之间没有语义关联。为了解决这个问题,提出了能够生成长句且句与句之间能保持语义关系的机器翻译隐写算法Seq2Seq-Stega。采用序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)模型作为文本隐写的编码器和解码器,源语句的信息可以保证目标载密句的语义关联性。此外,根据每一时刻模型计算的单词概率分布,设计了候选池的选词策略,并引入了平衡源语句与目标句的贡献度的注意力超参数。通过实验比较了不同选词阈值和注意力参数下模型的隐藏容量和生成文本的质量。与其他3种生成式模型的对比实验表明,该算法能够保持长距离语义关联,并具有较好的抗隐写分析能力。
融合多维标识特征的摄像头身份识别方法
朱容辰, 李欣, 王晗旭, 叶瀚, 曹志威, 樊志杰
计算机科学. 2021, 48 (11A): 565-569.  doi:10.11896/jsjkx.210100093
摘要 ( 34 )   PDF(1731KB) ( 60 )   
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随着智慧城市、公安大数据的发展,视频监控网络已成为城市治理的重要基础设施。但是,攻击者通过替换或篡改监控摄像头这一重要的前端设备,能够接入内部网络,实现设备劫持、信息窃取、网络瘫痪,威胁个人、社会与国家安全。为了提前识别非法或可疑的摄像头身份,提出了融合多维标识特征的摄像头身份识别方法。通过提取摄像头静态信息与动态流量信息,构建了融合显性、隐性、动态标识符的摄像头身份标识体系。为选择简洁有效的身份标识符,提出了基于自信息量与信息熵的标识符贡献度评估方法,所抽取的标识符特征向量能够为未来的异常摄像头入侵检测奠定基础。实验结果表明,显性标识符自信息量与贡献度最大,但容易被伪造;动态标识符贡献度次之,但流量收集与处理的工作量较大;静态标识符贡献度较低,但仍有一定的身份标识作用。
基于主成分回归和分层置信规则库的企业风险评估模型
刘栅杉, 朱海龙, 韩晓霞, 穆全起, 贺维
计算机科学. 2021, 48 (11A): 570-575.  doi:10.11896/jsjkx.201200038
摘要 ( 39 )   PDF(2630KB) ( 52 )   
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作为一种具有专家系统和数据驱动模型特征的新型智能专家系统,置信规则库(Belief Rule Base,BRB)在风险评估和健康状态评估等领域中发挥着重要作用。BRB因其自身既可以处理数值数据,又可以处理来自异构源的语言定性知识的优势,能够帮助企业进行有效的风险评估。但是实际企业风险评估体系中指标种类较多且有冗余性,传统BRB无法进行指标选择且易造成规则爆炸从而导致计算量大和模型准确度较低等问题。针对上述问题,文中提出一种主成分回归和分层置信规则库(Principal Component Regression,Hierarchical Belief Rule Base,PCR-HBRB)的企业风险评估模型,通过筛选有效指标节约计算时间,同时结合定性与定量信息进行分析评估从而得到较高准确度的评估结果。首先,通过PCR筛选出影响企业的主要指标,根据筛选出来的指标建立分层置信规则库(HBRB)的企业风险评估推理模型,并采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)对模型进行推理。然后,采用投影协方差矩阵自适应进化策略(Projection Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies,P-CMA-ES)对模型进行优化。最后,通过对某企业的财务状况进行风险评估案例验证了模型的有效性。
多云环境中基于属性加密的高效多关键词检索方案
何亨, 蒋俊君, 冯可, 李鹏, 徐芳芳
计算机科学. 2021, 48 (11A): 576-584.  doi:10.11896/jsjkx.201000026
摘要 ( 34 )   PDF(2604KB) ( 65 )   
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随着云计算技术的快速发展和广泛应用,云环境中的数据安全问题成为用户关注的焦点。为了保障数据隐私,用户将隐私数据加密后上传至云服务器。然而,如何从多个云服务器中的海量加密数据里检索到包含特定信息的密文是富有挑战性的。传统的可搜索加密方案无法直接应用于多云环境的密文数据检索中。基于属性的加密技术为密文关键词检索提供了一种新的解决思路,但是,现有的相关方案存在仅支持单个或连接关键词检索、访问控制策略不灵活、检索效率低、计算和存储开销大以及无法有效适用于多云环境等问题。因此,文中提出了一种多云环境中基于属性加密的高效多关键词检索方案(MRAM)。MRAM基于高性能的密文策略的属性加密算法,实现了任意密文多关键词检索,细粒度的访问控制,并且通过引入检索服务器有效支持多云环境中高效准确的密文检索。安全分析表明,MRAM能够实现安全索引机密性、检索陷门机密性、抗共谋攻击等重要安全特性,性能评估验证了MRAM相较于已有的方案,在安全索引生成、检索陷门生成和检索阶段具有更低的计算开销,且安全索引和检索陷门的存储开销也更小。
基于AVX指令集的Sketch算法优化研究
谭玲玲, 杨飞, 易军凯
计算机科学. 2021, 48 (11A): 585-587.  doi:10.11896/jsjkx.210100205
摘要 ( 28 )   PDF(2004KB) ( 45 )   
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网络流量检测是网络测量中最基础也是最重要的一环。基于Sketch的侦测方法可对网络数据流进行计数,此计数在网络流量的异常检测中具有区分大象流,并对异常流量进行检测和定位的作用。Sketch的实现过程中因用到多个哈希函数而对内存资源的要求较高,针对 Sketch的实现中应用多个哈希函数的性能瓶颈问题,提出了一种基于效率高、成熟度高的AVX指令集来提高Sketch性能的方法,研究了对CPU指令的消耗和算法计算效率的影响。首先,将数据流的元素用向量的形式来描述和存储,运用AVX指令实现向量的构造和运算。其次,将多次哈希运算简化成一次向量运行,降低Sketch对CPU计算资源的消耗,提升了多次哈希函数的综合性能,使得提升Sketch优化性能成为可能。最后,运用AVX指令集对Count-Min Sketch算法程序中的关键函数进行优化,并对优化后的代码进行测试分析。实验结果表明:在哈希函数的运算方面,AVX优化版本消耗的时间为原始版本的25%;当数据长度较短时,多个哈希函数消耗的指令在整个Sketch中占比较少,AVX优化版本消耗的时间约为原始版本的70%;随着数据长度逐渐增大,多个哈希函数消耗的指令在整个Sketch中占比也逐渐增大,AVX优化版本消耗的时间降为原始版本的40%。实验的仿真结果验证了该算法在提高网络数据流测量效率方面的有效性。
基于AES和QR的快递信息加密应用
辜双佳, 刘万平, 黄东
计算机科学. 2021, 48 (11A): 588-591.  doi:10.11896/jsjkx.210100024
摘要 ( 53 )   PDF(2543KB) ( 63 )   
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随着电商的迅速开展,快递行业特别火爆。大量用户取完快递后习惯性将未经处理的快递盒随手扔掉,此时快递单上大量的用户明文隐私信息将面临被泄露的风险。AES算法是对称密码算法,具备算法简单易实现、加解密速度快、安全性高等特点,是加密快递业用户明文信息的理想算法。QR码(快速响应二维码)具有安全性高、读取数据速度快、可在小空间内打印、可从任意方向读取等优点。为了保证运输效率,快递基于用户明文信息运输,快递到达目的地后,利用AES算法将用户的隐私明文信息加密为密文并且生成对应的密文二维码,打印出来粘贴在快递盒上。使用Python实现了密文二维码数据的生成和识别系统,这样既保护了用户的信息安全,也可以减少冒充领取快递现象的发生,具有很高的实用性。
基于多模型判别的网络入侵检测系统
马琳, 王云霄, 赵丽娜, 韩兴旺, 倪金超, 张婕
计算机科学. 2021, 48 (11A): 592-596.  doi:10.11896/jsjkx.201100170
摘要 ( 31 )   PDF(2266KB) ( 55 )   
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网络入侵检测系统被广泛应用于网络安全的的建设中,它能够有效地识别出潜在的危害网络安全行为。针对当前网络入侵检测系统单模型存在的局限性,以获得更准确且高效的网络入侵检测结果,提出了基于多模型集成的网络入侵检测系统。该系统通过运用Bagging算法集成了线性支持向量机(Linear Support Vector Machines,Linear SVM)、残差神经网络(Residual Networks,ResNets)、时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)这3种模型,从而对网络入侵进行检测。实验的入侵检测数据采用国网山东省电力公司工作设备的99 809条网络日志数据以及AWID作为公测数据集,分别对比了单独使用Linear SVM,ResNets,TCN这3种模型的网络入侵检测效果。实验结果证明了所提系统使用的多模型集成算法综合了各个模型的优势,使得总体正确率升到了最高99.24%且比TCN多出7.95%。此外,所提系统不仅拥有极高的正确率,漏警率也低至0.07%,这十分符合网络安全防护系统的要求,成功实现了更加准确高效的网络入侵检测。
交叉& 应用
机器学习在脊柱疾病智能诊治中的应用综述
刘彤彤, 杨环, 西永明, 郭建伟, 潘振宽, 黄宝香
计算机科学. 2021, 48 (11A): 597-607.  doi:10.11896/jsjkx.201100006
摘要 ( 31 )   PDF(1949KB) ( 77 )   
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脊柱疾病是现代社会中常见疾病之一,目前其诊断与治疗主要依赖于医生的专业水平和临床经验,这样不仅给医生带来沉重负担,而且效率低下。以神经网络为代表的机器学习算法能够自动提取脊柱数据集中的特征信息,辅助医生快速定位病灶区域,实现精准治疗。文中从实验数据、特征选择、算法模型和性能评估指标等方面,对机器学习技术在脊柱疾病应用中的研究现状进行了系统总结。首先从机器学习算法角度出发,阐述典型算法在疾病诊治中的用途;其次围绕实际应用,从危险因素分析和疾病预测、疾病识别和分类、脊柱图像的特征提取和分割3方面,结合具体实验对比机器学习模型的性能;最后总结目前应用中存在的局限性并提出展望。
基于价格趋势驱动的元学习算法在线投资组合策略
戴宏亮, 梁楚欣
计算机科学. 2021, 48 (11A): 608-615.  doi:10.11896/jsjkx.201100068
摘要 ( 26 )   PDF(2551KB) ( 56 )   
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随着我国经济的迅速发展和国民可供分配收入的不断增加,人们投资需求变得更为强烈,如何高效合理地进行投资组合俨然成为投资者关注的热点问题。针对在线投资组合策略过于单一的价格预测和难以确定精准投资比例的问题,提出了基于价格趋势驱动的元学习算法在线投资组合策略(TPPT)。首先,考虑到股票价格异象的影响,提出了根据历史窗口期的等权重斜率值的三状态价格预测方法来追踪价格变化。其次,加入基于梯度投影的快速误差反向传播(BP)算法来求解投资比例。于是TPPT策略就将资产的增加能力反馈到投资比例上,以此来最大化累积财富。最后,5个典型数据的实证分析表明了TPPT策略在平衡风险与收益上占据较大的优势,是一种稳健且行之有效的在线投资组合策略。
基于U-net的道路缺陷检测
彭磊, 张辉
计算机科学. 2021, 48 (11A): 616-619.  doi:10.11896/jsjkx.201200059
摘要 ( 39 )   PDF(2392KB) ( 72 )   
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道路是现代交通运输最主要的途径之一,道路缺陷对于道路安全有着巨大威胁。因此准确检测道路缺陷对道路养护修缮具有重要意义。道路缺陷具有低连续性和低对比度的特点,现阶段多采用人工检测方法,检测效率低,人力成本高,且检测人员的安全可能会遭受威胁。随着深度学习的发展,神经网络方法被广泛应用于工程实践。U-net是具有编码器-解码器结构的端到端深度学习模型,对微小对象检测能力强,适用于道路裂缝缺陷检测。利用U-net深度学习网络对道路缺陷进行检测,能提高检测效率,无需人工干预,保证检测人员安全,降低检测的人工成本。实验结果表明,U-net网络在数据集Crack500上的效果优于FCN,Segnet等语义分割网络,在保持较高精度的情况下实现了道路缺陷检测。在此基础上对U-net网络层数进行超参数优化,确定该数据集上的最优U-net网络结构。
基于DenseNet和混合域注意力的COVID-19低剂量CT图像质量评价
孙荣荣, 单飞, 叶雯
计算机科学. 2021, 48 (11A): 620-624.  doi:10.11896/jsjkx.201200252
摘要 ( 29 )   PDF(2562KB) ( 45 )   
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研究COVID-19低剂量CT图像质量评价算法具有重要意义,但基于深度学习的方法随着网络层数的增加会出现梯度消失问题,针对此问题,文中提出了基于混合域注意力的DenseNet算法。DenseNet通过特征重用和网络的紧密连接,在减少参数的同时解决了梯度消失问题;基于人眼的注意力机制,将自下至上和自上而下结构相结合以实现空间注意力;基于人眼视觉具有多通道特性,针对空间域注意力忽略通道域中的信息,研究混合域注意力,并将其引入至DenseNet。分别用斯皮尔曼等级次序相关系数、皮尔逊线性相关系数来衡量客观评价方法的测试结果与主观评价之间的一致性。实验结果表明,所提方法可以较好地模拟人类的视觉特性,更加准确地对COVID-19低剂量CT进行质量评价,评价结果与人类视觉主观感受有较好的一致性。
改进GAN网络在生成短视频的应用研究
于晓明, 黄铧
计算机科学. 2021, 48 (11A): 625-629.  doi:10.11896/jsjkx.210300114
摘要 ( 25 )   PDF(2654KB) ( 107 )   
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在研究生成对抗网络(GAN)生成动态图像时,经常出现前后帧图像内容中的部分物体颜色不一致和生成的细节不自然等问题。针对当前生成视频的不理想问题,采用的主要方案是分别对GAN网络中的生成器和判别器进行改进,具体表现在两个方面:一方面是在生成器中对视频的前景和背景分别建模,并且使用多重空间自适应归一化(Multi Spatially-Adaptive Normalization,M-SPADE)算法;另一方面是在判别器的选取上使用双视频判别器(DVD-GAN),然后在Kinetics-600数据集进行训练,实验后的结果分别比对F-Vid2Vid,WC-Vid2Vid等生成方法。实验结果证明了对GAN网络改进的方法在处理生成短视频的前后帧颜色不一致的问题和细节上有着不错的效果,生成的图像相对的更加清晰。
基于Node2vec和知识注意力机制的诊断预测
李杭, 李维华, 陈伟, 杨仙明, 曾程
计算机科学. 2021, 48 (11A): 630-637.  doi:10.11896/jsjkx.210300070
摘要 ( 27 )   PDF(2223KB) ( 54 )   
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诊断预测根据患者的历史健康状态预测未来的诊断信息,是个体化医疗决策的核心任务。电子健康记录是患者随时间推移的健康状况和临床护理的记录,它为诊断预测提供了丰富的纵向临床数据。然而,现有基于电子健康记录的诊断预测模型还不能完全了解隐藏的疾病进展模式;其次,细粒度诊断预测的性能很大程度上依赖于富含信息的特征。为了增强表达并改进学习,设计一种基于Node2vec和知识注意力的诊断预测模型。该模型基于Node2vec从医学本体的全局结构中捕捉潜在的医学知识并将诊断代码和分类代码映射为低维向量;利用分类代码嵌入向量对患者诊断的临床知识进行编码,进一步丰富患者细粒度健康状态的特征表示;设计一种知识注意力机制并与门控循环单元结合,将领域知识和电子健康记录进行融合,从患者历史健康状态中捕捉长期关联和疾病进展模式。在现实数据集上的实验结果表明,与最新方法相比,该模型显著地提高了预测性能。此外,结果表明Node2vec可以从医学本体捕捉到蕴含更多信息的医疗概念嵌入,知识注意力机制有助于促进外部知识和电子健康记录的有效融合。
基于IPSO-WRF的选择性激光烧结件气泡溶解时间预测模型
张天瑞, 魏铭琦, 高秀秀
计算机科学. 2021, 48 (11A): 638-643.  doi:10.11896/jsjkx.210300080
摘要 ( 28 )   PDF(3056KB) ( 33 )   
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针对选择性激光烧结(Selective Laser Sintering,SLS)件成型过程中因气泡导致的质量缺陷问题,提出一种基于改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化的加权随机森林(Weighted Random Forest,WRF)预测方法,用于实现气泡溶解时间的有效预测。该方法利用IPSO算法优化WRF分裂属性个数和决策树数量两个关键参数,构建IPSO-WRF预测模型。数值实例表明,与PSO-RF,PSO-KELM预测模型的预测结果相比,基于相同的训练样本和测试样本,气泡溶解时间IPSO-WRF的预测模型能够获得误差更小且更接近于实际值的输出结果。MAE,MAPE,RMSE指标表明,IPSO-WRF预测模型具有比PSO-RF模型和PSO-KELM模型更高的非线性拟合能力和预测精度。最后,通过敏感性分析确定对气泡溶解时间影响最显著的输入参数,为SLS技术的发展提供理论依据。
基于改进Marching Tetrahedra算法的锥体气象数据三维重建
马俊成, 蒋慕蓉, 房素芹
计算机科学. 2021, 48 (11A): 644-647.  doi:10.11896/jsjkx.210200025
摘要 ( 35 )   PDF(3257KB) ( 55 )   
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在气象领域中,多普勒雷达探测的气象数据采用空间极坐标的方式进行存储,探测到的气象目标具有分布不均匀、区域分散、形状不规则等特征。为了满足气象目标三维重建的需求,针对雷达数据特征对Marching Tetrahedra三维重建算法进行一定的改进。首先采用Barnes插值方法和傅里叶谱分析原理的插值方法分别在雷达锥体数据的垂直方向及径向之间进行回波强度值的加密,对加密后的回波极坐标数据构成的新的六面体进行基本四面体单元的剖分,并利用线性插值得到各顶点的具体位置,绘制时结合多层次面绘制技术渲染三维图,该算法避免了对高仰角以及距离远而没有回波数据区域的重建。实验表明,改进算法能更好更快地实现三维重建,并且能观测分析云层的内部细节信息,为气象的准确预报提供了一定的参考依据。
基于卷积神经网络和声振图像的磁瓦内部缺陷检测
刘鑫, 黄沁元, 李强, 冉茂霞, 周颖, 杨天
计算机科学. 2021, 48 (11A): 648-654.  doi:10.11896/jsjkx.210100161
摘要 ( 32 )   PDF(4584KB) ( 69 )   
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磁瓦作为永磁电机中的关键部件,其产品质量易受到内部缺陷的影响而下降。然而传统的声振检测手段在面对快速、精准的检测需求下已暴露出一些低效率的问题,因此开发一种针对磁瓦内部缺陷的高效智能化检测方法具有重要的现实意义。文中结合深度学习的优势,提出了一种基于卷积神经网络的磁瓦内部缺陷声振检测方法。在该方法中,磁瓦的一维声振信号首先被转换为二维声振图像,再输入针对信号特点所设计的卷积神经网络进行学习训练,以完成从声振图像中自主学习和提取能区分内部缺陷有无的信号特征,最后由softmax完成对应特征的识别。4类磁瓦样本的检测实验结果表明,提出的方法可实现准确率为99.38%的磁瓦内部缺陷检测,单片磁瓦的检测时间低于0.031 s,模型具有良好的鲁棒性。
基于结构方程模型的突发公共卫生事件下居民出行选择行为研究
骆晨, 胡明, 肖焕权, 钟林峰
计算机科学. 2021, 48 (11A): 655-658.  doi:10.11896/jsjkx.201200004
摘要 ( 25 )   PDF(1702KB) ( 56 )   
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为剖析突发公共事件持续期居民出行方式选择行为的决策机理,通过引入结构方程模型,构建居民出行方式选择模型SEM,基于2020年3月在新冠肺炎疫情持续期通过网络线上的方式采集的623份有效调查问卷,研究了突发公共事件持续期居民出行选择的主要影响因素。结果表明:家庭人均收入、是否有私家车、防控措施、防控措施了解程度对居民出行方式有绝对的影响;自我防控措施、交通工具主观信任度对居民在突发公共卫生事件持续期的出行方式选择具有显著的影响;在高铁旅客运输过程中减少经停地、航空旅客运输中保持低票价均可提高居民选择相应出行方式的概率;各交通方式可以通过提高疫情防控工作的宣传力度以提升居民对各交通方式的主观信任度。
基于结构和行为语义的子流程发现方法
孙善武, 王楠
计算机科学. 2021, 48 (11A): 659-665.  doi:10.11896/jsjkx.210100089
摘要 ( 26 )   PDF(1903KB) ( 37 )   
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越来越多的企业以流程模型的形式进行业务管理,并且要求从不同的细节层描述相同的流程。业务流程模型抽象技术对于给定的细节流程模型,生成该模型的抽象表示,从而达到特定的抽象目标。构造流程的“概要视图”以加速对复杂流程的理解是流程抽象的一个需求最显著的用例,其中一个关键问题是将初始模型中的细节行为集合转换成抽象模型中的粗粒度的行为(子流程)。很多学者对流程抽象方法进行了研究,其中以基于结构的抽象方法居多。结构抽象方法中,初始模型中待抽象的行为集合仅仅根据控制流关系得到,没有考虑到行为的域语义,生成了大量的业务逻辑性不完整的待抽象的流程片段作为候选子流程。在流程的控制流结构基础上,引入行为语义信息,自底向上对流程结构树中每层的标准部件进行语义扩展,将标准部件与其相邻的兄弟节点之间的语义进行相似性评估,发现与标准部件语义描述最相似的行为集合,并有选择地聚合得到最接近包含完整业务含义的流程片段作为候选子流程。文章利用真实的流程案例对基于结构的抽象方法(将流程结构树中每个标准部件作为候选子流程)和提出的子流程发现方法做实验对比分析,提出的方法大大减少了不相关候选子流程的数量,生成的待抽象流程片段更加接近人工设计的子流程。
关于有界Petri网的弱进程和弱出现网
刘萍
计算机科学. 2021, 48 (11A): 666-668.  doi:10.11896/jsjkx.210100127
摘要 ( 25 )   PDF(1586KB) ( 35 )   
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有界Petri网Σ的满进程(N,φ)利用出现网N和网射φNS切对应Σ的可达标识,从而提供研究有界Petri网的可达标识的有力工具。由于出现网中限制每一个库所的后集最多一个变迁,因此,当Σ的库所的后集有多个变迁时,网射就会出现多次重复的现象。从而使得计算过于烦杂。文中提出弱出现网并且利用弱出现网来构造有界Petri网的弱进程,文中对于弱进程证明了在满进程中起重要作用的结论,表明弱进程是满进程的有意义的推广。由于弱出现网取消库所的后集元素个数的限制,在弱进程中,消除了满进程由于上述原因而产生的重复现象,提高了计算的效率。给出的例子表明了弱出现网在计算中的简便性。
一阶逻辑中公理化真度研究
郝娇, 惠小静, 马硕, 金明慧
计算机科学. 2021, 48 (11A): 669-671.  doi:10.11896/jsjkx.210200012
摘要 ( 24 )   PDF(1714KB) ( 41 )   
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一阶逻辑是公理系统的标准形式逻辑之一,其中包含的程度化推理等研究内容,是一个研究热点也是难点。文中从一阶逻辑演算的语义理论出发,利用可满足性及完备性定理研究了一阶逻辑中公理化真度。首先给出并、交运算可满足性的定义,其次说明了两个特殊公式与逻辑有效公式以及定理的关系,最后得出与公式等价的前束范式。上述结果将为谓词逻辑程度化研究做准备。
基于MPI的分布式并行Gazebo仿真优化与测试
蒋化南, 张帅, 林宇斐, 李豪
计算机科学. 2021, 48 (11A): 672-677.  doi:10.11896/jsjkx.210100109
摘要 ( 43 )   PDF(2317KB) ( 90 )   
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Gazebo作为机器人通用仿真平台,能够在复杂的室内和室外环境中准确模拟机器人行为,并在单节点上支持多机器人的协同仿真。但执行仿真任务中如果启动成百上千台机器人,通常会发现Gazebo性能参考值(RTF)仿真实时比会降低两个数量级,甚至出现仿真错误的情况,仿真性能会成为其主要制约因素。为了实现机器人集群的高性能仿真,探索了基于MPI的跨节点ROS+Gazebo仿真平台搭建方法,核心过程是针对确定的仿真任务进行并行划分,可采用编号划分或区域划分,将划分好的各个子任务部署到各计算节点的Gazebo上进行仿真,最后通过Gazebo之间的MPI进程通信保证仿真的同步和一致性,以此实现机器人分布在不同计算节点上的协同仿真。同时编写了固定翼和四旋翼同构和异构的仿真测试案例,通过脚本程序读入world配置文件和roslaunch文件来实现,设计了对用户友好的与ROS类似的启动方式,进行了单节点和跨节点的性能测试,验证了分布式并行仿真的优越性。
国密算法在资源公钥基础设施(RPKI)中的应用
冷峰, 张明凯, 延志伟, 张翠玲, 曾宇
计算机科学. 2021, 48 (11A): 678-681.  doi:10.11896/jsjkx.210100030
摘要 ( 25 )   PDF(2206KB) ( 45 )   
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近年来域间路由劫持事件频发,路由系统的安全性受到广泛重视。RPKI系统作为一种路由安全验证系统,通过和现有的路由广播策略的有效结合,可大幅降低路由劫持的风险。RPKI系统当前在设计和开发上针对密码算法的选择做了特殊的约定,其中签名算法仅限于使用RSA非对称加密算法,哈希算法仅限于使用SHA-256算法。随着密码算法的不断升级更新,以及新密码算法的推出,预期RPKI系统在未来版本中会逐步纳入更多新的算法来满足安全、性能以及用户定制化部署的需求。文中将国密算法与RPKI结合,通过建立一套完善的密码算法测试环境,对国密算法应用性能与标准RFC定义的算法进行多维度的横向比较,探讨国密算法在RPKI中应用的可行性、大规模部署环境下的优化改进方式以及对现有RPKI系统中密码体系的未来发展的展望。
基于思维图的复杂算法设计和维护方法
朱平
计算机科学. 2021, 48 (11A): 682-687.  doi:10.11896/jsjkx.210100065
摘要 ( 27 )   PDF(2291KB) ( 36 )   
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针对复杂算法设计和维护中面临的输入种类数量大、知识密集、范围未知、算法逻辑复杂且规模比较大等实际问题,传统需求规格说明侧重于用户需求的认定,不便于修改和确定复杂算法内部逻辑流程;流程图则偏向程序设计底层,虽然方便自动程序设计的实现,但缺少高层逻辑语义,没有修改更新备份机制,逻辑修改复杂性仍然很大,设计和维护成本很高,仍然不方便描述刻画不确定程序逻辑,并且使用十分不便。文中提出了基于思维图的算法内部逻辑轻量型描述实用化方法,适应复杂算法内部逻辑流程不确定和长周期研发的特点。首先形式化定义了思维图逻辑模型及其构成部件;然后以具体实例讨论了思维图面向对象的实现,以及对于客观世界继承和多态情景的程序模拟;以文本数据元变量语义识别为例子,具体描述了使用思维图对复杂算法进行设计和维护的阶段和过程;最后,总结全文并提出下一步思维图工具化的研究任务。
基于边缘计算的输变电工程全环节单元确认的精准造价智能管控技术研究
栾凌, 潘连武, 闫雷, 武小琳
计算机科学. 2021, 48 (11A): 688-692.  doi:10.11896/jsjkx.201100200
摘要 ( 28 )   PDF(2923KB) ( 38 )   
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为进一步提高输变电工程造价管理的精细化水平,对输变电工程全环节单元确认的精准造价管控技术进行了深入研究。首先,针对缺乏精准计量方式、缺乏成熟管控技术以及各环节单元口径协调难等现存问题进行了细致分析。然后,构建了基于边缘计算的输变电工程全环节单元确认的精准造价智能管控模型,并且采用基于混合策略的免疫粒子群算法对其模型进行优化求解。使用边缘计算搭建输变电工程各环节的造价计算模型极大地缩短了计算延迟时间,降低了数据冗余成本。最后,采用免疫粒子群算法对模型进行优化,摆脱了传统优化算法易陷于局部最优的缺点,使得模型数据处理更高效性、更精准,进一步实现了边缘计算协同的高可靠性优势,实现了高精度的全环节各单元的造价管控体系。
一种多趋势指标结合与择时引入峰值的投资组合优化系统
陈靖邦, 潘俊哲, 沈皓朗, 谷培, 扈明涛
计算机科学. 2021, 48 (11A): 693-698.  doi:10.11896/jsjkx.210300215
摘要 ( 91 )   PDF(2644KB) ( 53 )   
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趋势表达指标是投资组合优化领域上的一个重要话题。但是大部分基于趋势表达的投资组合优化系统仅仅考虑到了一种指标,而仅考虑到一种指标的系统在不同的数据集上的效果往往差别会比较大,因此文中使用了多趋势指标结合的系统。文中提出的投资组合优化系统使用了一系列径向基函数分别对应3种趋势表达指标(分别是简单移动平均线、指数移动均线、低延迟趋势线),并通过收盘价与短期均线价格之间的关系,对以上3种趋势进行择时,在股票出现上涨趋势的情况下加入最高价格指标(第4个指标)。在这个算法中,一系列的径向基函数会根据近期的投资情况选择最好的趋势表达指标(自适应选择),并根据以最大化下一期财富为目标的凸优化问题的解集进行投资。最后,对本系统和5种常见的投资组合优化系统在两个数据集中进行了横向对比,并取其中较为先进的两种系统在4个数据集上进行了更详细的比较,发现本系统均优于其他系统。
面向申威1621通用矩阵乘算法的实现与优化
李爽, 赵荣彩, 王磊
计算机科学. 2021, 48 (11A): 699-704.  doi:10.11896/jsjkx.201200150
摘要 ( 32 )   PDF(3233KB) ( 62 )   
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BLAS库作为高性能计算中最基本的数学库,对高性能计算机平台上的数值计算、人工智能等领域应用都起着重要作用。BLAS3级函数GEMM是整个BLAS库性能的核心指标。目前,还没有能够充分发挥申威1621平台优势的高性能BLAS库。针对上述问题,在申威1621平台上,实现了GotoBLAS的移植与优化。提出了一种使用SIMD向量化进行核心代码优化的算法实现,为满足向量优化的算法实现分别进行了数据重排、计算数据块选择、浮点寄存器分配、向量化指令改写等优化技术。分别比较了SGEMM和DGEMM在Micro-kernel中使用cache行和使用向量化优化的最优数据块选择方案。实验结果表明,优化后最佳分块下的SGEMM单核性能比GotoBLAS单核单精度浮点数平均加速52.09倍,DGEMM单核性能比GotoBLAS单核双精度浮点数平均加速32.75倍。
基于采样集成算法的入侵检测系统设计
郇文明, 林海涛
计算机科学. 2021, 48 (11A): 705-712.  doi:10.11896/jsjkx.201100101
摘要 ( 34 )   PDF(4976KB) ( 71 )   
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入侵检测系统作为防火墙之后的第二道防线已经在网络安全领域得到了广泛应用,基于机器学习的入侵检测系统因其优越的检测性能吸引了越来越多的关注。为了提高入侵检测系统在多类非平衡数据中的检测性能,文中提出基于采样集成算法(OSEC)的入侵检测系统。OSEC首先根据“一对多”原则将多类别检测问题转化为多个二分类问题,然后在每个二分类问题中根据AUC值选择最优的采样集成算法以缓解数据的非平衡问题,最后根据文中设计的类别判决模块判断待测样本的具体类别。在NSL-KDD数据集上进行仿真验证,发现本系统相较于传统方法在R2L,U2R上的F1得分分别提高了0.595和0.185;对比最新的入侵检测系统,所提方法在整体检测准确率上提高了1.4%。
基于区块链的人事档案管理系统研究
王辉, 陈博, 刘玉祥
计算机科学. 2021, 48 (11A): 713-718.  doi:10.11896/jsjkx.210300051
摘要 ( 47 )   PDF(2661KB) ( 97 )   
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根据我国人事档案管理的现状,提出了一种基于区块链的人事档案管理系统方案,从系统框架出发介绍改进的PBFT共识算法和系统方案设计。系统采用改进的PBFT共识算法,将档案数据安全有效地存储在人事档案区块链系统中,保证了档案数据的可追溯性和有效性;并利用智能合约和星际文件系统(IPFS)等技术实现人事档案的本地备份和转移共享,以防止不可信的第三方对档案数据的恶意破坏,保证了档案数据的安全性。实验数据表明,改进的PBFT共识算法与其他成熟的共识算法相比,在输出性能、共识速度以及安全性等方面具有明显的优势,提供了更高的安全性和吞吐量。实验分析表明,基于区块链的人事档案管理系统有望改变传统人事档案管理的弊端,以满足日益增长的人事档案数据保护与共享的需求。