1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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当期目录
2018年第6A期, 刊出日期:2018-06-20
  
综述研究
关联图谱的研究进展及面临的挑战
尹亮, 袁飞, 谢文波, 王栋志, 孙崇敬
计算机科学. 2018, 45 (6A): 1-10, 35. 
摘要 ( 43 )   PDF(2097KB) ( 264 )   
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随着Web技术的不断发展和Linked Open Data等项目的相继开展,关联图谱已被广泛应用于互联网智能搜索、图书馆书目管理、医学、智能制造等领域,并取得了显著的成果。文中深刻阐述了关联图谱的定义、架构以及构建的关键技术,包括实体抽取、实体间关系抽取和知识融合等方面的研究进展,并深度分析了当前关联图谱分析与研究所面临的若干挑战问题。
深度学习原理及应用综述
付文博, 孙涛, 梁藉, 闫宝伟, 范福新
计算机科学. 2018, 45 (6A): 11-15, 40. 
摘要 ( 63 )   PDF(3673KB) ( 231 )   
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深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及Caffe,TensorFlow,Torch等6种主流深度框架;论述了深度学习在图像、语音、视频、文本、数据分析方面的应用情况,分析了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展趋势,为初学者提供了较全面的方法指导与文献索引支持。
特征降维技术的研究与进展
黄铉
计算机科学. 2018, 45 (6A): 16-21, 53. 
摘要 ( 54 )   PDF(4155KB) ( 404 )   
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数据特征的质量会直接影响模型的准确度。在模式识别领域,特征降维技术一直受到研究者们的关注。随着大数据时代的到来,数据量巨增,数据维度不断升高。在处理高维数据时,传统的数据挖掘方法的性能降低甚至失效。实践表明,在数据分析前先对其特征进行降维是避免“维数灾难”的有效手段。降维技术在各领域被广泛应用,文中详细介绍了特征提取和特征选择两类不同的降维方法,并对其特点进行了比较。通过子集搜索策略和评价准则两个关键过程对特征选择中最具代表性的算法进行了总结和分析。最后从实际应用出发,探讨了特征降维技术值得关注的研究方向。
不平衡数据分类研究综述
赵楠, 张小芳, 张利军
计算机科学. 2018, 45 (6A): 22-27, 57. 
摘要 ( 107 )   PDF(4514KB) ( 145 )   
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在很多应用领域中,数据的类别分布不平衡,如何对其正确分类是数据挖掘和机器学习领域中的研究热点。经典的数据分类算法未考虑数据类别的不平衡性,认为类别之间的误分类代价相同,导致不平衡数据分类的效果不理想。针对数据分类的各个步骤,相继提出了不同的不平衡数据分类处理方法。对多年来的相关研究成果进行归类分析,从特征选择、数据分布调整、分类算法、分类结果评估等几个方面系统地介绍了相关方法,并探讨了进一步的探索方向。
符号执行研究综述
叶志斌,严波
计算机科学. 2018, 45 (6A): 28-35. 
摘要 ( 118 )   PDF(1797KB) ( 901 )   
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符号执行作为一种重要的程序分析方法,可以为程序测试提供高覆盖率的测试用例,以触发深层的程序错误。首先,介绍了经典符号执行方法的原理;然后,阐述了基于符号执行发展形成的混合测试、执行生成测试和选择性符号执行方法,同时,对制约符号执行方法在程序分析中的主要因素进行了分析,并讨论了缓解这些问题和提高符号执行可行性的主要方法;随后,介绍了当前主流的符号执行分析工具,并比较分析了其优缺点;最后,总结并讨论了符号执行的未来发展方向。
软件系统的可信降密述评
朱浩,陈建平
计算机科学. 2018, 45 (6A): 36-40. 
摘要 ( 38 )   PDF(2845KB) ( 81 )   
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无干扰模型是信息流控制中的基础性安全模型,能确保敏感信息的零泄露,但其安全条件的限制性过强。软件系统由于功能的需要不可避免地需要违反无干扰模型,释放合适的信息。为了防止攻击者利用信息释放的通道获取超额的信息,需要对释放的通道进行控制,建立信息可信降密的策略和实施机制。基于不同维度对现有的降密策略进行归类,大致归并为降密的内容、主体、地点和时间维度;并对现有降密策略的实施机制进行分类,大致可分为静态实施、动态实施和安全多次执行;对这些机制的特点和不足之处进行比较,并探讨了后续研究面临的挑战,展望了未来的研究方向。
最大受限路径相容约束传播算法的研究进展
张永刚, 程竹元
计算机科学. 2018, 45 (6A): 41-45, 62. 
摘要 ( 31 )   PDF(1650KB) ( 77 )   
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约束传播技术对于约束满足问题的求解性能至关重要。约束传播技术在一个预处理过程中能彻底地移除一些局部不相容值,或者在搜索期间高效地剪枝搜索树。最大受限路径相容算法(max Restricted Path Consistency,maxRPC)是最近提出的一种强相容性约束传播算法,它能够删除更多不相容值,在解决复杂问题中取得了很好的效果。文中对弧相容算法AC和最大受限路径相容算法maxRPC的相关算法AC3,AC3rm,maxRPC1,maxRPC2,maxRPCrm,maxRPC3等及其相关变体分别进行介绍和比较。在Mistral求解器上的实验测试结果验证了各种算法的性能。
短文本情感分析的研究现状 ——从社交媒体到资源稀缺语言
拥措, 史晓东, 尼玛扎西
计算机科学. 2018, 45 (6A): 46-49, 68. 
摘要 ( 46 )   PDF(3485KB) ( 111 )   
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随着社交网络的逐渐成熟,各类语种的文本出现在社交网络上。而这些非规范的短文本蕴藏着人们对事物的褒贬、需求等意见,是国家政府和企业了解公众舆论的重要参考信息,具有重大的研究价值和应用价值。首先,对目前互联网短文本情感分析领域常用的神经网络、跨语言和应用语言学知识等研究方法进行归纳和总结;其次,对当前短文本情感分析研究的热点领域——社交媒体和资源稀缺语言的情感分析进行现状分析;最后,对短文本情感分析研究的趋势进行总结,分析存在的问题,并对未来进行展望。
基于深度神经网络的遥感图像分类算法综述
崔璐,张鹏,车进
计算机科学. 2018, 45 (6A): 50-53. 
摘要 ( 100 )   PDF(1730KB) ( 712 )   
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准确、高效的遥感图像分类是遥感图像解析的重要研究内容之一。近年来,随着机器学习技术的发展,深度神经网络日渐成为一种有效的遥感图像分类处理方法。分析了遥感图像分类目前存在的一些问题,并简要阐述了几种典型的深度神经网络的原理结构;然后根据遥感图像分类的研究现状和深度神经网络对遥感图像分类的研究现状,总结了深度神经网络在遥感图像分类技术应用中的发展趋势。
指针式仪表自动读数识别技术的研究现状与发展
韩绍超,徐遵义,尹中川,王俊雪
计算机科学. 2018, 45 (6A): 54-57. 
摘要 ( 47 )   PDF(1608KB) ( 456 )   
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指针式仪表自动判读技术是当前机器视觉研究的热点,也是模式识别领域一项重要的研究内容和前沿技术。在对指针式仪表识别技术进行了一般性概述之后,详细介绍了基于机器视觉的指针式仪表自动读数识别技术的基本概念、基本原理和主要研究内容,介绍了该技术在国内外的研究现状,同时重点介绍了图像校正、圆形表盘轮廓检测、指针线检测和角度计算等主要研究内容的最新进展,最后给出了指针式仪表自动读数识别涉及的关键技术和发展方向。
智能计算
基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法 ——以算法设计与分析课程为例
张春霞,牛振东,施重阳,商建云
计算机科学. 2018, 45 (6A): 58-62. 
摘要 ( 61 )   PDF(1534KB) ( 101 )   
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教育目标包括认知领域目标、动作技能领域目标和情感领域目标。情感领域目标教育已受到越来越多教育者和众多领域学者的关注和研究。学习者的情感在传统教育和网络教育中都起着十分重要的作用,影响着学习者的学习主动性、积极性、创造性以及学习效果。基于多年承担本科生和硕士生的算法相关课程的教学实践,构建了细粒度学习情感本体,提出了基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法。细粒度学习情感本体的特点是引入了课程知识点之间的多种语义关系,构建了基于知识点的教师情感反馈行为分类。学习效果评估方法的特点是构建了基于细粒度学习情感本体中知识点关系路径的学习情感演化模型,并应用该模型来评估学习效果。
基于动态拥挤距离的混合多目标免疫优化算法
马元锋,李昂儒,余慧敏,潘晓英
计算机科学. 2018, 45 (6A): 63-68. 
摘要 ( 26 )   PDF(1586KB) ( 92 )   
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多目标免疫优化算法的研究目标是种群均匀分布于优化问题的非劣最优域并使算法快速收敛。为进一步提高多目标优化问题非支配解集合的分布均匀性和收敛性,提出了一种基于动态拥挤距离的混合多目标免疫优化算法。该算法基于动态拥挤距离来对个体进行比较和更新操作,从而保持最终解集的均匀分布,同时借鉴经典差分进化算法中的变异引导算子来加强免疫优化算法的局部搜索能力并提高搜索精度。基于5个经典测试函数的仿真结果表明,与其他几种有效的多目标优化算法相比,所提算法不仅在求得Pareto最优解集的逼近性、均匀性和宽广性上有明显优势,而且收敛速度也有较大的改进和提高。
悖论的生成机制和解释
吴美华,王拥军,杨义川,王潇扬
计算机科学. 2018, 45 (6A): 69-71. 
摘要 ( 36 )   PDF(1519KB) ( 173 )   
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从计算机科学中的具体悖论实例出发,使用对角线方法来说明一类悖论的生成机制,并指出自指代现象是悖论产生的深层次原因。传统的应对策略往往采用回避的方式,简单禁止自指代以避免悖论。从量子力学和范畴理论两个新视角出发,给出容纳悖论的新模型。结果表明,从新角度审视悖论不仅可以使悖论在某些新领域得到合理解释,而且能提供认识问题本质的新思维。
汉语阅读理解中词义判断题的解答研究
谭红叶, 武宇飞
计算机科学. 2018, 45 (6A): 72-74, 90. 
摘要 ( 36 )   PDF(1572KB) ( 45 )   
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阅读理解任务是在给定的单篇文本上,要求计算机根据文本的内容对相应的问题作出回答。以北京语文高考阅读理解为背景,对其中的词义判断题进行了分析与研究,提出了一个基于支持度计算的解答框架,并尝试使用语言模型、点互信息与句子相似度3种方法来计算支持度。通过实验验证,3种方法在真实数据集和自动构造的数据集上均有一定成效。其中,基于点互信息的支持度计算方法在真实数据集上表现最好,获得了75%的选项正确率。
基于DBN深度学习的期货市场价格预测建模与决策
陈俊华, 郝彦惠, 郑丁文, 陈思宇
计算机科学. 2018, 45 (6A): 75-78, 84. 
摘要 ( 37 )   PDF(1636KB) ( 201 )   
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深度学习通过学习深层非线性网络结构即可实现复杂函数的逼近,可以从大量无标注样本集中学习数据集的本质特征。而深度信念网络(DBN)是由多层随机隐变量组成的贝叶斯概率生成模型,可以作为深度神经网络的预训练环节,为该网络提供初始权重。基于该模型的一个高效学习算法不仅解决了模型训练速度慢的问题,还能产生非常好的参数初始值,极大地提升了模型的建模能力。金融市场是一个多变量非线性系统,通过运用DBN模型进行分析预测可以很好地解决其他预测方法初始权重难以确定的问题。文中以原油期货市场价格预测为例,说明了运用DBN模型进行预测和决策的可行性及有效性。
基于AR模型的置信规则库结构识别算法
陈婷婷,王应明
计算机科学. 2018, 45 (6A): 79-84. 
摘要 ( 43 )   PDF(1564KB) ( 64 )   
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针对以置信规则推理作为系统控制器的应用,传统的置信K均值聚类算法往往不能充分利用数据中时间上的动态关联信息。因此,在模糊聚类算法的基础上引入自回归(AR)模型,将集约生产计划中的需求数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析。该算法不仅可以充分利用集约生产计划中的需求数据的内部自相关性,而且可以进一步利用隶属度函数对AR模型的预测过程进行模糊化调整,从而得到更为理想的置信规则库结构,提高推理与决策的精度。
基于MB-RRT*的无人机多点航迹规划算法研究
陈晋音,胡可科,李玉玮
计算机科学. 2018, 45 (6A): 85-90. 
摘要 ( 43 )   PDF(1589KB) ( 220 )   
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随着小型无人机的广泛应用,无人机的自动巡航能力至关重要。多点航迹规划作为复杂的无人机航行任务之一,要求为无人机规划出一条最优航迹或次优航迹,如距离最短、速度最快或者时间最短,并保证其在不碰撞已知障碍物的条件下遍历所有特定的航点。针对无序的多点航迹规划问题,基于MB-RRT*算法并结合原本用于解决TSP问题的贪心策略提出了贪心MB-RRT*算法,其通过牺牲一定的航迹质量,来提高解决无人机多点航迹规划问题的速度,减少时间代价。最后在二维地图环境和三维环境下进行实验,验证了所提算法的可行性和有效性。
基于BiLSTM-CRF的关键词自动抽取
陈伟, 吴友政, 陈文亮, 张民
计算机科学. 2018, 45 (6A): 91-96, 113. 
摘要 ( 156 )   PDF(1616KB) ( 143 )   
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关键词自动抽取是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的一项重要任务,给个性化推荐、网购等应用提供了重要的技术支撑。针对关键词自动抽取问题,提出一种新的基于双向长短期记忆网络条件随机场(Bidirectional Long Short-Term Memory Network Conditional Random Field,BiLSTM-CRF)的方法,并将该问题刻画为序列标注问题。首先,该方法通过对输入的文本进行建模,把文本表示为低维高密度的向量;然后,使用分类算法对各个词进行分类;最后,使用CRF对整个标注序列进行解码,得到最终结果。在一个大规模的真实数据中进行实验,结果表明该方法较基准系统性能提高约1个百分点。
基于自适应隐马尔可夫模型的石油领域文档分词
宫法明,朱朋海
计算机科学. 2018, 45 (6A): 97-100. 
摘要 ( 29 )   PDF(1563KB) ( 74 )   
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中文分词技术是把没有分割标志的汉字串转换为符合语言应用特点的词串的过程,是构建石油领域本体的第一步。石油领域的文档有其独有的特点,分词更加困难,目前仍然没有有效的分词算法。通过引入术语集,在隐马尔可夫分词模型的基础上,提出了一种基于自适应隐马尔可夫模型的分词算法。该算法以自适应隐马尔可夫模型为基础,结合领域词典和互信息,以语义约束和词义约束校准分词,实现对石油领域专业术语和组合词的精确识别。通过与中科院的NLPIR汉语分词系统进行对比,证明了所提算法进行分词时的准确率和召回率有显著提高。
基于本体语义网络的语言理解模型
王飞,易绵竹,谭新
计算机科学. 2018, 45 (6A): 101-105. 
摘要 ( 41 )   PDF(1543KB) ( 84 )   
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传统的知识表示存在涵盖知识面不够和语义形式化描述不够全面的问题,导致计算机理解自然语言不够准确。受大脑神经元工作原理的启发,从语义剖析的角度出发,基于本体语义,在概念和词汇两个层次构建了本体语义网,使其具有神经网络的特性,既能准确理解文本语义,刻画词在不同领域内的不同含义,又涵盖了文本生成过程中的语义组合特点。为使模型进一步形式化,采用矩阵的方式表示,并用奇异值分解来降低矩阵规模复杂度,以便于描述词汇与概念之间的关系。
一种基于SA_LDA模型的文本相似度计算方法
邱先标, 陈笑蓉
计算机科学. 2018, 45 (6A): 106-109, 139. 
摘要 ( 36 )   PDF(1585KB) ( 126 )   
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计算文本的相似度是许多文本信息处理技术的基础。然而,常用的基于向量空间模型(VSM)的相似度计算方法存在着高维稀疏和语义敏感度较差等问题,因此相似度计算的效果并不理想。在传统的LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的基础上,针对其需要人工确定主题数目的问题,提出了一种能通过模型自身迭代确定主题个数的自适应LDA(SA_LDA)模型。然后,将其引入文本的相似度计算中,在一定程度上解决了高维稀疏等问题。通过实验表明,该方法能自动确定模型主题的个数,并且利用该模型计算文本相似度时取得了比VSM模型更高的准确度。
基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性
冯玉伯,丁承君,高雪,朱雪宏,刘强
计算机科学. 2018, 45 (6A): 110-113. 
摘要 ( 35 )   PDF(1537KB) ( 72 )   
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针对时间序列相似性度量中欧氏距离对异常数据敏感以及DTW距离算法效率低的问题,提出基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性方法。首先,使用初始可变滑动平均算法以及分段线性回归对原始时间序列进行数据变换,并将分段线性回归的参数(截距与距离)集作为时间序列的特征,以实现时间序列的特征提取和数据降维;然后,利用动态时间弯曲距离进行距离计算。该方法在时间序列相似性上与DTW算法的性能相近,但是在算法效率上几乎提高了96%。实验结果验证了该方法的有效性与准确性。
一种新的群智能算法:狮群算法
张聪明,刘立群,马立群
计算机科学. 2018, 45 (6A): 114-116. 
摘要 ( 60 )   PDF(1529KB) ( 198 )   
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随着优化对象变得非线性化、高维化、多目标化,传统的优化方法越来越难以得到理想的优化结果。群智能算法能够很好地弥补传统优化方法的缺陷。文中提出了一种新的群智能算法——狮群算法。狮群算法对初值的要求不高,算法的寻优速度较快,有较强的全局寻优能力。给出了狮群算法的原理和详细描述,对算法的收敛性能进行了分析,并将其与人工蜂群算法做了对比。最后,将所提算法应用到光伏最大功率跟踪中,通过实验和仿真验证了其实际寻优能力。
基于形式背景的属性转移与知识发现
郑书富,余高锋
计算机科学. 2018, 45 (6A): 117-119. 
摘要 ( 25 )   PDF(1512KB) ( 35 )   
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概念格理论是一种有效的知识表示与知识发现工具,是知识表示、知识发现和知识获取的基础。利用形式背景信息熵与属性的重要性理论,讨论形式背景的属性知识转移的特点,得到了基于形式背景的属性转移原理,给出形式背景的知识发现与应用。
一种多策略混合的粒子群优化算法
余伟伟,谢承旺
计算机科学. 2018, 45 (6A): 120-123. 
摘要 ( 53 )   PDF(1547KB) ( 135 )   
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针对传统粒子群优化算法在解决一些复杂优化问题时易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种多策略混合的粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization with Multiply Strategies,HPSO)。该算法利用反向学习策略产生反向解群,扩大粒子群搜索的范围,增强算法的全局勘探能力;同时,为避免种群陷入局部最优,算法对种群中部分较差的个体实施柯西变异,以产生远离局部极值的个体,而对群体中较好的个体施以差分进化变异,以增强算法的局部开采能力。对这3种策略进行了有机结合以更好地平衡粒子群算法全局勘探和局部开采的能力。将HPSO算法与其他3种知名的粒子群算法在10个标准测试函数上进行了性能比较实验,结果表明HPSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的优势。
应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法
邹华福,谢承旺,周杨萍,王立平
计算机科学. 2018, 45 (6A): 124-129. 
摘要 ( 42 )   PDF(1576KB) ( 84 )   
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针对标准群搜索优化算法在解决一些复杂优化问题时容易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法(Group Search Optimization with Opposition-based Learning and Diffe-rential Evolution,OBDGSO)。该算法利用一般动态反向学习机制产生反向种群,扩大算法的全局勘探范围;对种群中较优解个体实施差分进化的变异操作,实现在较优解附近的局部开采,以改善算法的求解精度和收敛速度。这两种策略在GSO算法中相互协同,以更好地平衡算法的全局搜索能力和局部开采能力。将OBDGSO算法和另外4种群智能算法在12个基准测试函数上进行实验,结果表明OBDGSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的性能优势。
复杂障碍空间中基于移动对象运动规律的不确定轨迹预测
宫海彦,耿生玲
计算机科学. 2018, 45 (6A): 130-134. 
摘要 ( 30 )   PDF(1555KB) ( 117 )   
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现有移动对象的轨迹预测大部分是针对路网空间,然而在实际地理环境中往往存在障碍物,移动对象的运动基本在障碍空间中进行。近年来,已有较多关于路网空间中移动对象轨迹预测的研究以及障碍空间中障碍范围查询、最近邻查询等的研究,但是目前尚没有障碍空间中移动对象不确定轨迹预测的相关研究。为此,提出障碍空间中基于移动对象运动规律的不确定轨迹预测方法。首先,利用障碍物之间的区域关系对障碍空间进行剪枝;其次,提出障碍空间期望距离概念,对障碍空间的轨迹数据进行轨迹聚类,从而挖掘移动对象的热点区域;然后,根据各热点区域间的障碍距离和历史访问习惯得到转移的综合概率,提出基于移动对象运动规律的轨迹预测算法;最后,通过实验验证了算法的准确性和高效性。
基于拉伸因子图的低复杂度贝叶斯稀疏信号算法研究
卞孝丽
计算机科学. 2018, 45 (6A): 135-139. 
摘要 ( 29 )   PDF(1576KB) ( 111 )   
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建立加性高斯白噪声的线性数学模型,针对此模型对基于稀疏贝叶斯学习的消息传递算法进行研究。对传统的因子图通过添加额外的硬约束节点得到改进的因子图,然后在改进的因子图中利用联合BP-MF规则,提出低复杂度的BP-MF SBL算法。为了进一步降低复杂度,在BP-MF SBL的基础上提出近似BP-MF SBL算法。仿真结果表明与向量形式的MF算法相比,所提方法复杂度低,且性能有所提升;与标量形式的MF算法相比,在复杂度相似的情况下,所提方法的性能更好。
模式识别与图像处理
基于3D-PCANet的阿尔兹海默病辅助诊断
李书通, 肖斌, 李伟生, 王国胤
计算机科学. 2018, 45 (6A): 140-142, 156. 
摘要 ( 52 )   PDF(1587KB) ( 136 )   
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深度学习在医疗辅助诊断上发挥着越来越重要的作用。然而,深度学习在辅助诊断的过程中,常常会遇到数据标签不足的问题。研究了以非监督深度学习的思想来解决数据标签不足的问题,提出了一种非监督学习方法——3D-PCANet,以对阿尔兹海默病症的MRI图像进行计算机的辅助诊断。该方法使用三维的MRI图像作为数据源。实验结果显示,3D-PCANet算法在阿尔兹海默病诊断中实现了良好的分类效果。
基于GPU的图像监督分类算法的研究
李思瑶, 周海芳, 方民权
计算机科学. 2018, 45 (6A): 143-145, 170. 
摘要 ( 19 )   PDF(1590KB) ( 91 )   
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文中介绍了3种经典的图像分类算法在GPU上的实现,分别是简单贝叶斯分类、KNN、SNN分类。GPU与CPU协同处理是目前使用得较多的结构模式。一般在GPU上执行计算量比较大的程序,CPU负责指挥协调。文中对这3种算法进行了测试,通过实验分析,3种算法的GPU并行程序分别获得了平均72.472,149.536,125.39倍的加速效果。使用的GPU架构是Tesla k20c。贝叶斯、KNN和SNN算法是监督分类算法。实验给出了3种算法图像处理的结果和时间,其均符合要求。
基于字典和加权低秩恢复的显著目标检测
马晓迪, 吴茜茵, 金忠
计算机科学. 2018, 45 (6A): 146-150, 161. 
摘要 ( 53 )   PDF(1635KB) ( 89 )   
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显著目标检测旨在辨别出自然图像中的显著区域。为了提高检测效果,提出了基于字典和加权低秩恢复的显著目标检测。首先,在低秩恢复模型中融入字典,以更好地将低秩矩阵和稀疏矩阵分离;然后,获取颜色、位置和边界连接先验对应的稀疏矩阵,根据其显著值生成先验系数;最后,将3个先验用自适应系数组合的方式构造权重矩阵,并融入到低秩恢复模型中。在4个具有挑战性的数据集上将其与11种算法进行比较,实验结果表明,所提算法的效果最好。
改进型低秩线性回归新方法
于传波,聂仁灿,周冬明,黄帆,丁婷婷
计算机科学. 2018, 45 (6A): 151-156. 
摘要 ( 31 )   PDF(1653KB) ( 67 )   
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对于遮挡、光照等影响因素,低秩线性回归模型具有很好的鲁棒性。LRRR(Low Rank Ridge Regression)以及DENLR(Discriminative Elastic-net Regularized Linear Regression)通过正则化系数矩阵在一定程度上减少了LRLR(Low Rank Linear Regression)产生的过拟合现象。但其没有考虑子空间数据的错误逼近,投影矩阵不能准确地将数据映射到目标空间。鉴于此,提出了一种运算更快、更具判别性的低秩线性回归分类新方法。首先,将0-1构成的矩阵作为线性回归的目标值;其次,利用核范数作为低秩约束的凸近似;然后,通过正则化各类别之间的距离矩阵和模型输出矩阵来降低过拟合,同时可以增强投影子空间的判别性;再次,利用增广拉格朗日乘子(Augmented Lagrangian Multiplier,ALM)优化目标函数;最后,在子空间中利用最近邻分类器进行分类。在AR、FERET人脸数据库、Stanford 40 Actions、Caltech-UCSD Bird以及Oxford 102 Flowers数据库上进行相关算法的对比实验,结果表明所提算法是有效的。
基于9_7提升小波和区域生长的目标检测算法
陈永飞,崔艳鹏,胡建伟
计算机科学. 2018, 45 (6A): 157-161. 
摘要 ( 25 )   PDF(1577KB) ( 111 )   
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针对图像中的快速移动目标检测,提出了一种9_7提升小波和区域生长相结合的检测算法。该算法首先对图像进行9_7提升小波变换,扩大目标与背景间的照度差异,对歧义目标进行筛选;然后利用区域生长算法找到图像中的可疑目标区进行目标粗判;最后根据目标几何特征,结合背景光强来确定单帧图像中的目标位置。该算法不仅简化了传统算法,减少了代码量,提高了检测准确率,而且留有大量图像处理接口,适用性强。
结合视觉显著性与Dual-PCNN的红外与可见光图像融合
侯瑞超,周冬明,聂仁灿,刘栋,郭晓鹏
计算机科学. 2018, 45 (6A): 162-166. 
摘要 ( 53 )   PDF(1592KB) ( 172 )   
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针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红外目标的优势,双通道脉冲耦合神经网络(Dual-PCNN)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST结合视觉显著性引导Dual-PCNN的图像融合方法。首先,通过NSST分解红外与可见光图像各方向的高频与低频子带系数;然后,低频子带系数采用基于显著性决策图引导Dual-PCNN融合策略,高频子带系数采用改进的空间频率作为优化Dual-PCNN的激励进行融合;最后,经过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合图像红外目标突出且可见光背景细节丰富。该方法相比于其他融合算法在主观评价与客观评价上都有一定程度的改善。
云量分割在空间目标观测中的研究
王恩旺,王恩达,樊亮,旃进伟,黄学海
计算机科学. 2018, 45 (6A): 167-170. 
摘要 ( 24 )   PDF(1575KB) ( 96 )   
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摘 要 空间碎片观测过程中,云层干扰是光学望远镜观测的一个瓶颈。提出一种新的云量计算方法,把云量仪检测到的云层分布图像分成24个区块,分别对每个区块的像素值进行统计,如果统计结果大于一个给定的阈值T,则表示该区块的云比较多;如果小于阈值T,则表示该区块内没有云层覆盖,可以将望远镜引导到该区块的对应位置。研究表明,该方法简单易行,具有较高的使用价值,可以实现对望远镜的自动引导,提高望远镜的观测效率。
基于预测的多特征融合Mean-Shift跟踪算法
郭宇, 郝晓燕, 张兴忠
计算机科学. 2018, 45 (6A): 171-173, 205. 
摘要 ( 35 )   PDF(1617KB) ( 80 )   
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视频监控在生活中的应用已经相当广泛,其中视频目标精确跟踪是计算机视觉中应用较广、难度较大的一部分。在实际视频场景中目标存在复杂的变化,如外形变化、部分遮挡、光照变化等,这对Mean-Shift跟踪算法产生了较大的影响。为了解决上述变化导致的跟踪不准确的问题,融合颜色和Gabor-LBP纹理特征进行Mean-Shift跟踪,并利用二次多项式预测运动目标的位置,以提高跟踪的准确度。
基于智能算法的破碎文件拼接复原技术的研究
霍敏霞,薛博桓
计算机科学. 2018, 45 (6A): 174-178. 
摘要 ( 37 )   PDF(1629KB) ( 116 )   
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破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。随着科技的发展,破碎文件的自动拼接技术以及拼接复原效率是目前研究的热点问题。对于单一方向的破碎文件,文中采用0-1匹配、Pearson相关系数的灰度匹配,针对破碎文件的长短、多少,以及中英文等情况建立了两种模型;对于横切和纵切方向的破碎文件,采用聚类分析和灰度匹配建立模型并进行相应处理,从而实现对这些破碎文件的全自动或半自动拼接复原。
基于改进的FAST R-CNN的前方车辆检测研究
史凯静,鲍泓
计算机科学. 2018, 45 (6A): 179-182. 
摘要 ( 39 )   PDF(1599KB) ( 89 )   
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目前,前方车辆检测的研究主要通过机器学习的方法,然而其难以解决遮挡和误检的问题。在这种背景下,使用深度学习的方法检测前方车辆更为有效。首先采用了选择性搜索方法获得样本图像的候选区域,然后使用改进的FAST R-CNN训练网络模型,检测道路前方车辆。已在KITTI车辆公共数据集上对该方法进行了测试,实验结果表明,所提方法的检测率高于CNN直接检测的结果,很大程度上解决了遮挡和误检的问题。而且,与先提取Harr-Like特征然后利用Adaptive Boosting分类器的算法相比,该方法在TSD-MAX交通场景数据库测试中实现了较高的性能。结果表明,该方法提高了车辆检测的准确性和鲁棒性。
一种基于GMP-LeNet网络的车牌识别方法
林哲聪,张江鑫
计算机科学. 2018, 45 (6A): 183-186. 
摘要 ( 61 )   PDF(1548KB) ( 172 )   
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车牌识别技术是智能交通管理系统的核心,对它的研究与开发具有重要的商业前景。传统的车牌字符识别方法存在特征提取复杂的问题,而卷积神经网络作为一种高效识别算法,对处理二维车牌图像具有独特的优越性。针对传统卷积神经网络LeNet-5识别车牌图像时,存在训练数据较少、全连接层参数冗余以及网络严重过拟合等一系列的问题,设计了一种全局中间值池化(GMP-LeNet)网络,其使用卷积层代替全连接层,利用Network In Network网络中的1*1卷积核进行通道降维,全局均值池化层直接将降维后的特征图馈送到输出层。实验证明,GMP-LeNet网络能有效抑制过拟合现象,并具有较快的识别速度和较高的鲁棒性,车牌识别率达到了98.5%。
基于三维限制区域生长的SD-OCT中浆NRD病变区域分割
何晓俊, 吴梦麟, 范雯, 袁松涛, 陈强
计算机科学. 2018, 45 (6A): 187-192, 219. 
摘要 ( 37 )   PDF(1692KB) ( 69 )   
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中浆(CSC)病变区域的大小对于病变的诊断及研究有着关键的作用,而视网膜神经上皮层脱离(NRD)形态在中浆病变中最为普遍且病变程度最为严重,因此快速准确地分割出NRD病变区域十分重要。给出一种全自动的频域光学相干断层(SD-OCT)中浆NRD病变分割方法。首次在三维空间进行NRD病变分割,将二维图像上的病变区域分割问题转化为三维空间的体分割问题,充分利用了数据的三维结构信息,提高了分割精度。18组中浆NRD病变的SD-OCT图像的实验结果表明:该算法能够准确分割出中浆NRD病变,且平均覆盖率高达89.5%。与其他4种分割方法相比,所提方法精度最高且耗时最短,在临床应用与研究中具有极大的优势。
一种基于半透明颜色叠加与深度值的碰撞检测算法
李普, 孙长乐, 熊伟, 王海涛
计算机科学. 2018, 45 (6A): 193-197, 233. 
摘要 ( 27 )   PDF(1651KB) ( 147 )   
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为了快速验证虚拟装配仿真过程中零部件的可装配性,改进了一种基于图像空间的快速碰撞检测算法。该算法首先通过半透明颜色叠加实现对无碰撞装配体的快速滤除,并确定出潜在的碰撞区域;然后利用像素深度值求出遮挡对象与待装配物体在其运动方向的最小分离距离,弥补了基于图像空间的碰撞检测算法只能判断物体间是否发生碰撞而不能求距的缺点;最后针对求距环节提出了一种像素区域划分策略,以提高算法的检测精度。测试结果表明,所提算法在整体上能够满足虚拟装配系统实时性和精确性的要求。
基于线索引导的面部运动捕捉与数据虚拟重用方法
张超,金龙斌,韩成
计算机科学. 2018, 45 (6A): 198-201. 
摘要 ( 28 )   PDF(1552KB) ( 53 )   
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多数无标记面部表情运动捕捉方法仅捕捉面部表情运动的平面位置变化,而无纵深变化描述。针对这一问题,提出了基于线索引导的面部运动捕捉与数据虚拟重用方法。首先,使用单目视觉系统对人脸主体区域进行定位;然后,采用级联回归模型对人脸地标特征逐步求精,通过利用人脸特征的主动地标线索和地标特征的深度线索得到特征点在三维空间上的位置变换关系;最后,借助面部骨骼节点的数据表示实现面部表情运动重构。通过在线的实时面部表情运动捕捉实验效果可以看出,该方法不仅能够实现不同视角下对应地标特征的精确匹配,而且能够较好地将真实面部运动赋予虚拟角色。
基于图的高维数据分类Ratio Cut模型及其快速算法
郑世秀,潘振宽,徐知磊
计算机科学. 2018, 45 (6A): 202-205. 
摘要 ( 25 )   PDF(1574KB) ( 57 )   
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数据分类是数据挖掘研究的重要内容,随着数据量以及数据维度的增加,对大规模、高维数据的处理成为关键问题。为提高数据分类的准确率,受计算机视觉中图像分割算法的启发,针对经典的Ratio Cut分类模型提出一种基于非局部算子的实现算法。引进拉格朗日乘子,建立新的能量泛函,并采用交替优化的策略来求解该能量泛函。数值实验表明,算法的准确率及计算效率与传统分类方法相比都有较大提高。
一种人手背静脉特征识别方法
严娇娇,种兰祥,李婷
计算机科学. 2018, 45 (6A): 206-209. 
摘要 ( 33 )   PDF(1546KB) ( 102 )   
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针对目前手背静脉图像识别采用细化和骨架操作等提取结构特征易造成静脉结构细节丢失和特征点误判等问题,提出一种基于方向梯度直方图(HOG)的手背静脉特征识别方法。采用生物特征识别的一般流程,对手背静脉图像灰度进行归一化和滤波增强等预处理后,直接对手背静脉灰度图像进行二级小波包分解,提取低频子带图的HOG纹理特征,最后采用K近邻分类器实现个人身份识别。利用自行建立的手背静脉图像数据库对所提方法进行验证,结果证明了算法的有效性,其正确识别率为95%,应用前景广阔。
基于似物性和空时协方差特征的行人检测算法
刘春阳, 吴泽民, 胡磊, 刘熹
计算机科学. 2018, 45 (6A): 210-214, 246. 
摘要 ( 40 )   PDF(1664KB) ( 97 )   
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针对行人检测算法中缺少空时信息融合、检测区域过大等问题,提出了一种联合似物性检测和基于通道协方差信息的改进算法。该算法首先对图像进行二进制梯度归一化的似物性检测,并形成行人检测候选区域,缩小检测区域;然后提取待测目标的空间和时间特征;最后基于协方差信息构造一种融合空时特征的检测器,以提高检测精度。在公开的数据集INRIA和Caltech上的实验结果表明:该算法的性能优于目前主流的行人检测算法。
自相似性匹配的纹理合成
朱瑞超,钱文华,普园媛,徐丹
计算机科学. 2018, 45 (6A): 215-219. 
摘要 ( 24 )   PDF(1724KB) ( 149 )   
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基于Image Quilting算法,基于块匹配的误差提出了一种基于自相似匹配的改进方法,其有效提高了缝合速度及合成质量,对不同纹理样本都能取得较好的合成效果。该算法首先根据样本图像大小动态确定匹配块的大小;之后通过自相似匹配的原理设置了缝合块的边界匹配误差,保留了缝合块的边界信息;在缝合过程中使用贪心算法选取相似性最高的块作为下一个待缝合的块,通过局部最优合成效果合成最终纹理图像。实验结果表明,改进后的算法减少了合成时间,消除了匹配块之间的不连续性,提高了合成质量。
基于Mean Shift的多视频车辆跟踪研究
朱浩楠,许明敏,沈瑛
计算机科学. 2018, 45 (6A): 220-226. 
摘要 ( 41 )   PDF(1705KB) ( 165 )   
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为了提高多视频下目标车辆跟踪的准确率,提出了一种基于Mean Shift结合视觉词袋的车辆跟踪方法。该方法采用Mean Shift提供的轮廓和颜色信息进行初匹配,并进行跟踪;针对车辆在不同视频下车辆视角、环境不同的情况,提出了尺度不变的识别方法,即利用视觉词袋特征作为车辆特征进行再次匹配。该方法能够利用高速路网中摄像机拍摄的视频确定目标车辆的具体位置。实验表明,基于Mean Shift的多视频车辆跟踪方法能够有效提高车辆跟踪的准确率。
一种基于卷积神经网络的哈欠检测算法
马素刚, 赵琛, 孙韩林, 韩俊岗
计算机科学. 2018, 45 (6A): 227-229, 241. 
摘要 ( 97 )   PDF(1584KB) ( 242 )   
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哈欠检测可以用于对驾驶员的疲劳驾驶行为发出警告,从而减少交通事故的发生。提出了一种基于卷积神经网络的哈欠检测算法,可以把驾驶员的面部图片直接作为神经网络的输入,避免对面部图片进行复杂的显式特征提取。利用Softmax分类器对神经网络提取的特征进行分类,判断是否为打哈欠行为。该算法在YawDD数据集上取得了92.4%的哈欠检测准确率。与现有多个算法相比,所提算法具有检测准确率高、实现简单等优点。
基于超分辨率和深度神经网络的车型识别
雷倩,郝存明,张伟平
计算机科学. 2018, 45 (6A): 230-233. 
摘要 ( 39 )   PDF(1580KB) ( 126 )   
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车型识别在视频监控系统中起着关键作用,文中利用深度神经网络和超分辨率来实现交通监控中的车型识别。利用深度卷积神经网络CaffeNet,并采用先进的深度学习框架CAFFE和具有强大计算能力的GPU来完成对车辆的车型识别。在图像预处理阶段,采用一种基于深度学习和稀疏表示的图像超分辨率(SR)重构算法,来增强图像的细节信息。其中首先基于深度学习模型自编码器,提出一种改进模型非负稀疏去噪自编码器(Nonnegative Sparse Denoising Auto-Encoders,NSDAE)来实现字典的联合学习,然后基于稀疏表示实现车辆图像的超分辨率重构。经实验验证,在加入超分辨率处理之后,车型识别效果在精确度上得到了明显的提升。
一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法
王福驰,赵志刚,刘馨月,吕慧显,王国栋,解昊
计算机科学. 2018, 45 (6A): 234-238. 
摘要 ( 27 )   PDF(1587KB) ( 87 )   
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在信号稀疏度未知的情况下,稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)是一种广泛应用的压缩感知重构算法。为了优化SAMP算法的性能,提出了一种改进的稀疏度自适应匹配追踪(Improved Sparsity Adaptive Matching Pursuit,ISAMP)算法。该算法引入广义Dice系数匹配准则,能更准确地从测量矩阵中挑选与残差信号最匹配的原子,利用阈值方法选取预选集,并在迭代过程中采用指数变步长。实验结果表明,在相同的条件下,改进后的算法提高了重构质量和运算速度。
一种基于核密度估计的图像边缘检测方法
周建,徐海芹
计算机科学. 2018, 45 (6A): 239-241. 
摘要 ( 29 )   PDF(1588KB) ( 114 )   
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进行图像边缘检测的算法有很多种,其中基于Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等的图像边缘检测方法当属经典。但所提方法不同于这些差分算子方法,而是对灰度图像素进行小窗口区域的核密度估计,从而得到一幅核密度图,然后通过核密度图,选择出合适的带宽或阈值来控制图像边缘的检出。实验表明该方法可行且简单快速。
一种改进的Retinex算法在图像去雾中的研究与应用
刘洋, 张杰, 张慧
计算机科学. 2018, 45 (6A): 242-243, 251. 
摘要 ( 52 )   PDF(1567KB) ( 109 )   
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在雾霾环境下获取的图像往往不清晰,整体图片亮度较高。 Retinex算法是一种新型的图像增强方法,与传统的图像特征增强方法相比,有很多优点,如色彩恒定不变、处理速度快、颜色具有很好的视觉特征等,但是其也有对亮度较大的位置处理效果不佳和光照变化较大会出现光晕的缺点。对Retinex算法进行了研究和改进,使其克服了出现光晕和对较亮图像处理效果不佳的缺点。实验结果表明,改进算法克服了上述缺点,获得了更好的图像增强的效果,是一种适应性强、鲁棒性高的图像增强算法。
一种具有精确位姿的飞机CAD模型投影图像库设计方法
付泰,杨力,王斌
计算机科学. 2018, 45 (6A): 244-246. 
摘要 ( 27 )   PDF(1529KB) ( 106 )   
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近年来,随着CAD技术和3D场景理解等方面研究的发展,基于目标3D CAD模型进行精确位姿估计成为了一种重要方法。然而,直接使用CAD模型时往往需要在编程中调用商用CAD软件,这不仅需要配置大量兼容性文件而且对计算机图形硬件要求较高,同时软件层次数据频繁交互导致效率低下。因此,可以通过对CAD模型进行投影得到其带有位姿真值的图像库,从而将三维问题转化为二维问题,使其大大简化。考虑到程序的集成性,选用OpenGL作为CAD模型的显示工具。首先标定虚拟相机内外参数,考虑到运动的相对性,保持虚拟相机不动,按设定距离将目标模型以1°为步长,俯仰和方位各旋转0~90°和0~360°进行投影,从而得到具有精确位姿的目标投影图像库。
二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法
王雪峤,齐华山,袁家政,梁爱华,孙力红
计算机科学. 2018, 45 (6A): 247-251. 
摘要 ( 56 )   PDF(1565KB) ( 42 )   
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基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。
FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究
冯飞,刘培学,李丽,陈玉杰
计算机科学. 2018, 45 (6A): 252-254. 
摘要 ( 40 )   PDF(1527KB) ( 68 )   
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医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊c均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割。利用FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊c均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果。实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性。
一种改进的邻域保持嵌入算法
娄雪, 闫德勤, 王博林, 王族
计算机科学. 2018, 45 (6A): 255-258, 278. 
摘要 ( 42 )   PDF(1642KB) ( 97 )   
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邻域保持嵌入(NPE)是一种新颖的子空间学习算法,在降维的同时保持了样本集原有的局部邻域流形结构。为了进一步增强NPE在人脸识别和语音识别中的识别功能,提出了一种改进的邻域保持嵌入算法(RNPE)。在NPE的基础上通过引入类间权值矩阵,使得类间离散度最大,类内离散度最小,增加了样本类间散布约束。最后利用极端学习机(ELM)分类器进行分类,在Yale人脸库、Umist人脸库、Isolet语音库上的实验结果表明,RNPE算法的识别率明显高于NPE算法、LMMDE算法以及RAF-GE算法。
基于图像增强与分水岭分割的隧道低对比度裂缝提取方法
周丽军
计算机科学. 2018, 45 (6A): 259-261. 
摘要 ( 32 )   PDF(1533KB) ( 114 )   
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在实际的隧道裂缝检测中,存在细小、对比度低且有污渍点干扰的隧道裂缝,利用常规方法很容易漏检裂缝。为了解决此问题,提出一种基于图像增强与分水岭分割的裂缝提取算法,该算法有效利用背景信息补偿了污渍点,均衡了图像背景对比度。结合高低帽变换方法对图像进行增强,然后根据分水岭算法获取分水岭分割线;比较分割线所在位置的灰度值与其周边灰度值,并通过灰度值差异判断裂缝边缘,从而提取裂缝。实验结果表明,所提算法能够准确、有效地检测出完整的隧道裂缝,且对噪声具有鲁棒性。
网络与通信
嵌入式异构多核处理器核间的通信性能评估与优化
罗殊彦, 朱怡安, 曾诚
计算机科学. 2018, 45 (6A): 262-265, 274. 
摘要 ( 23 )   PDF(1622KB) ( 77 )   
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随着嵌入式技术的不断发展,越来越多的平台采用异构多核处理器(Heterogeneous Multi-Processor Unit,HMPU)进行高性能计算,但多核处理器的核间通信效率严格地制约着系统的高性能计算能力。针对HMPU的核间通信性能难以量化的问题,提出了基于通信粒度、通信缓存和消息传输机制的阶段评价模型,并通过实验验证了这3个影响因子对不同阶段的核间通信性能的影响。此外,由于嵌入式系统环境多变、资源有限,使得静态通信策略对系统性能优化具有局限性。针对该问题,提出了基于系统内存约束、时间约束和性能目标的动态通信策略优化模型(Dynamic Communication Strategy Optimization Model,DCSOM)。通过实验证明:在数据量较小、通信周期较长的异构多核处理器中,DCSOM更具优越性。
一种新型的能量检测方法及性能分析
曹开田, 杭燚灵
计算机科学. 2018, 45 (6A): 266-269, 294. 
摘要 ( 17 )   PDF(1608KB) ( 107 )   
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针对当前小样本情况下的能量检测(Energy Detection,ED)方法只对AWGN(Additive White Gaussian Noise)非衰落信道上的检测性能进行了近似分析的不足,利用广义Marcum Q函数的最新研究成果对小样本条件下的ED方法进行研究,推导出在瑞利衰落信道下易处理的、精确的ED检测概率闭式解表达式,并对其检测性能进行了分析。理论分析和仿真结果表明,与目前采用中心极限定理(Central Limit Theorem,CLT)、多维高斯(Cube-of-Gaus-sian,CoG)近似法及其他近似法分析ED检测性能相比,所提方法在小样本情况下具有更稳定、更精确的检测性能。
一种云环境下的主机负载预测方法
江伟,陈羽中,黄启成,刘漳辉,刘耿耿
计算机科学. 2018, 45 (6A): 270-274. 
摘要 ( 33 )   PDF(1554KB) ( 134 )   
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云计算是一种基于信息网络的计算模式和服务模式,它将信息技术资源以服务方式动态、弹性地提供给用户,使用户可以按需使用。由于受到主机的启动时间、资源分配时间以及任务调度时间等因素的影响,在云环境下提供给用户的服务存在时延问题。因此,工作负载预测是云环境下一种重要的能源优化的方式。此外,由于云中工作负载的变化具有十分大的波动性,因此增加了预测模型的预测难度。提出了一种基于自回归模型和Elman神经网络的预测模型(Hybrid Auto Regressive Moving Average model and Elman neural network,HARMA-E),其使用ARMA模型进行预测,再使用ENN模型对ARMA模型的误差进行预测,通过修正ARMA的输出值得到最终的预测值。仿真实验结果表明,该预测模型能够较好地提升主机负载预测值的准确度。
一种基于TOPSIS的卫星资源选择模型
袁伟伟,孟繁伦,彭钧,孙宵,刘日初
计算机科学. 2018, 45 (6A): 275-278. 
摘要 ( 35 )   PDF(1538KB) ( 139 )   
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资源选择是卫星资源规划和分配中的一个重要问题,选择不同的资源会影响到系统资源的使用效率和用户资源的使用体验。在对卫星资源选择问题分析、调研的基础上,提出了卫星资源选择指标体系,该体系具有覆盖全面、客观性强、易于自动化测量的优点;针对卫星资源选择问题的特征,构建了基于TOPSIS的卫星资源选择模型,实现了候选资源的全序排列,在实际应用中取得了较好的效果。
超密集网络中子信道和功率分配研究
谭博文,王纲,姚稳
计算机科学. 2018, 45 (6A): 279-282. 
摘要 ( 26 )   PDF(1544KB) ( 68 )   
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超密集网络中,严重的小区间干扰制约了终端用户的数据速率,针对该问题,提出一种基于簇优先级的资源分配方案。该方案分为3个步骤:首先,采用基于图论的染色算法为毫微微接入点(Femtocell Access Points,FAPs)分簇;然后,以簇内每个毫微微用户(Femtocell User Equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受干扰强度等作为优先级,计算每个簇的优先级,高优先级的簇可最先获得信道增益好的子信道;最后,利用卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真实验表明该方案能够有效地减小Femtocell间的干扰,并能够极大地满足用户的需求,同时提升系统的吞吐量和频谱效率。
大规模网络总体通讯性及其效率评价分析
闫佳琪, 陈俊华冷晶
计算机科学. 2018, 45 (6A): 283-289, 322. 
摘要 ( 25 )   PDF(1614KB) ( 106 )   
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复杂网络中心性测度一直是复杂网络研究的热点,本研究重点关注利用网络邻接矩阵的函数行的和来研究网络总体通讯性的概念。研究的重点包括矩阵指数和解析度,它们在图的路径方面具有天然的解释,研究表明,即使在大型网络中,所提方法也可以非常快速地计算它们。此外,提出节点的通信总和作为网络连接的有效测度,能够测算每个节点与网络的其他节点的通信程度。利用虚拟网络数据和真实数据将总体通讯性中心性度量与相关方法进行比较,结果表明总体通讯性能够有效地作为连通性的整体指标来衡量网络上的信息流动性,具有广泛的应用前景。
云计算中基于共享机制和群体智能优化算法的任务调度方案
符晓
计算机科学. 2018, 45 (6A): 290-294. 
摘要 ( 29 )   PDF(1554KB) ( 107 )   
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为了提高云计算中虚拟机(VM)的利用率并降低任务的完成时间,提出了一种融合共享机制的混合群智能优化算法,实现云任务的动态调度。首先,将虚拟机调度编码为蜜蜂、蚂蚁和遗传个体。然后,利用人工蜂群算法(ABC)、蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)分别在各自邻域内寻找最优解。最后,通过一个共享机制使3种算法定期交流各自搜索到的解,并将获得的最佳解作为当前最优解进行下一次迭代过程,以此来加速算法收敛并提高收敛精度。通过CloudSim进行了一个云任务调度的仿真实验,结果表明提出的混合算法能够合理有效地调度任务,在任务完成时间和稳定性方面具有优越的性能。
基于连通图的天地一体化测控通信网络仿真
李智远,李晶,张剑
计算机科学. 2018, 45 (6A): 295-299. 
摘要 ( 34 )   PDF(1589KB) ( 139 )   
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以GEO,MEO,LEO卫星构建的空间异构网络为对象,结合泛在网络的异构、自组织、自愈和协同等特性,介绍了天地一体化测控通信网络的概念,建立了基于“骨干、接入”模型的多层卫星网络,探索了卫星网络被分割(不连通)情况下的测控通信网络路由技术。最后,通过OPNET仿真软件对CGR(连通图)路由算法、random路由算法和flood路由算法在不同失效节点个数情况下的网络性能进行对比分析,结果表明采用连通图路由算法的网络具有更好的自愈和抗毁能力。
云环境下基于DO-GAPSO的任务调度算法
孙敏,陈中雄,卢伟荣
计算机科学. 2018, 45 (6A): 300-303. 
摘要 ( 53 )   PDF(1547KB) ( 89 )   
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为了找到合理的云计算任务调度方案,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求,但从多个方面优化调度策略又面临着权重分配问题。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、服务质量3个方面考虑,提出一种基于遗传与粒子群算法相融合的动态目标任务调度算法,在算法的适应度评价函数建模中引入线性权重动态分配策略。通过CloudSim平台进行云环境仿真实验,并将此算法与经典的双适应遗传算法(DFGA)、离散粒子群优化算法(DPSO)进行比较。实验结果表明,在相同的设置条件下,该算法在执行效率、寻优能力等方面优于其他两个算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。
QoS约束云环境下的工作流能效调度算法
李廷元, 王博岩
计算机科学. 2018, 45 (6A): 304-309, 327. 
摘要 ( 23 )   PDF(1632KB) ( 102 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
云环境可以为大规模工作流的执行提供高效、可靠的运行环境,但工作流执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,还会影响云系统的可靠性,并对环境产生不利影响。为了在满足用户截止时间QoS需求的同时降低云环境中工作流调度的执行能耗,提出一种工作流能效调度算法QCWES。该算法将工作流的能效调度方案求解划分为3个阶段:截止时间重分配、任务调度选择排序以及基于DVFS的最佳资源选择。截止时间重分配阶段旨在将用户定义的全局工作流截止时间在各个任务间进行重分配,任务调度选择排序阶段旨在通过自顶向下的任务分级方式得到任务调度序列;基于DVFS的最佳资源选择阶段旨在为每个任务选择带有合适电压/频率等级的最优目标资源,在满足任务的子截止时间的前提下使总体能耗达到最小。通过随机工作流和基于高斯消元法的现实工作流结构,对算法的性能进行仿真实验分析。结果表明,所提算法可以在满足截止时间约束下降低工作流的执行能耗,实现用户方的QoS需求与资源方的能耗间的均衡。
一种变步长梯度寻优的RSC码识别算法
吴昭军, 张立民, 钟兆根
计算机科学. 2018, 45 (6A): 310-313, 336. 
摘要 ( 41 )   PDF(1680KB) ( 112 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
针对RSC码的编码器生成多项式的盲识别问题,在分析信号模型的基础上,基于EM算法的思想,在M步骤中,通过建立步长大小与当前梯度的非线性函数关系,提出了一种变步长梯度寻优算法。该算法相比于定步长算法而言,参数的估计值收敛到真实值的速度更快,且具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明:同等条件下,所提算法在第4次迭代就收敛到了真实值,而定步长算法则需要迭代20次以上;在抗噪声性能方面,蒙特卡洛实验结果表明,所提算法在信噪比为0dB时,其参数的识别概率都能够达到80%以上。
基于势能背景信息的社团标签探测算法
宋砚秋, 李桂君, 李慧嘉
计算机科学. 2018, 45 (6A): 314-317, 347. 
摘要 ( 42 )   PDF(1639KB) ( 108 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
近年来,社团结构分析已经引起很多领域的关注,一些探测方法也陆续被提出。然而,其中大多数方法只利用了网络拓扑结构,并没有考虑内在的背景信息。基于离散势能理论,提出了一种新的半监督社团探测方法,利用标记节点产生的静电场来确定未标记节点的标签(社团标号)。首先给一定数目的节点赋予用户定义的标签;然后利用稀疏线性方程组计算余下节点的标签,其中每个节点的标签被设定为计算出的最大势能值;最后将该方法与现有算法进行比较。实验结果表明,所提算法在现实世界网络和人工基准网络上都展现了很强的探测能力,特别是在只具有模糊大规模社团结构的情况下,该算法仍然具有很高的准确性。
基于IRWQS与模糊特征的位置预测算法
陈波,张云贺,邱少明,王运明
计算机科学. 2018, 45 (6A): 318-322. 
摘要 ( 24 )   PDF(1563KB) ( 59 )   
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针对现有二维位置预测算法难以反映地势因素给预测准确度带来的影响,提出一种基于IRWQS(Incremental Repetition Weighing Queue Strategy)与模糊特征相结合的位置预测方法。首先,将从北斗卫星导航系统获取的三维位置坐标信息进行提取转换后存入数据库,再利用数据库的链式操作进行在线增量式重复加权队列扫描运算;其次,通过模糊特征匹配算法获取最优的位置坐标,并得出较为准确的下一运动位置坐标点以及运动趋势。实验结果表明,相比MMTS算法和UCMBS算法,所提算法的预测准确率分别平均提高约9%和25%。
基于C5.0决策树的NAT设备检测方法
石志凯,朱国胜,雷龙飞,陈胜,镇佳,吴善超,吴梦宇
计算机科学. 2018, 45 (6A): 323-327. 
摘要 ( 30 )   PDF(1539KB) ( 105 )   
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网络地址转换NAT对外网隐藏了内网的结构,这一方面给非法终端隐匿接入提供了便利,对网络造成潜在威胁;另一方面,用户也可通过NAT私自共享网络,直接损害网络运营者的利益。有效检测NAT设备,对网络安全管控、运营管理具有重要作用。文中对现有NAT检测技术进行了分析与比较,阐述了各自的优缺点和适用条件;提出了一种利用上层应用的特征和训练数据构建C5.0决策树的NAT设备检测方法。真实网络环境下的实验表明,所提方法能有效识别NAT设备。
基于动态因子均值的动态帧时隙ALOHA算法研究
周少珂, 张振平, 崔琳
计算机科学. 2018, 45 (6A): 328-331, 374. 
摘要 ( 30 )   PDF(1593KB) ( 94 )   
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动态帧时隙ALOHA算法是基于概率型的ALOHA算法的改进算法。在一定范围内,该算法识别标签时,帧时隙数能够随着标签数量的增加而动态增加;但当识别大量标签时,由于读写器硬件的限制,资源利用率和系统吞吐量大大降低。针对此问题,提出了一种基于动态因子均值估计算法的动态帧时隙ALOHA算法。首先,使用动态因子均值标签估计法对标签数量进行准确估计;然后,使用所提出的动态帧时隙ALOHA改进算法对准确估计的标签进行分组,并按照分组依次进行识别;最后,分别对动态因子均值标签估计算法和应用该标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法进行仿真。仿真结果表明,所提标签估计算法能够对标签进行准确的估计,使估计误差保持在5%的范围内。基于动态因子均值标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法能够保证30%以上的高系统利用率,而且整个识别过程所需的帧时隙数比动态帧时隙ALOHA算法下降了45%左右。
射频能量捕获传感网中满足节点吞吐量需求的 基站最少化部署方案
池凯凯, 徐欣晨, 魏欣晨
计算机科学. 2018, 45 (6A): 332-336. 
摘要 ( 33 )   PDF(1554KB) ( 92 )   
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在射频能量捕获无线传感网(Radio Frequency Energy Harvesting Wireless Sensor Networks,RFEH-WSNs)中,基站(即汇聚节点)不仅具有较高的成本,而且其部署位置很大程度地决定了节点的可达吞吐量。文中研究RFEH-WSNs中满足节点吞吐量需求的基站最少化部署问题。首先,将该问题建模为优化问题,以深入理解该问题的本质;然后,提出一种低复杂度的启发式部署算法和一种复杂度略高的基于遗传算法的部署算法。仿真结果表明,这两种算法能找出基站数目较少的可行部署方案。相比于启发式基站部署算法,基于遗传算法的基站部署算法能得到部署基站更少的方案,但计算复杂度略高,适用于规模较小的RFEH-WSNs。
基于LEO的骨干接入空间信息网络与用频策略研究
刘俊峰,李飞龙,杨杰
计算机科学. 2018, 45 (6A): 337-341. 
摘要 ( 33 )   PDF(1613KB) ( 92 )   
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空间信息网络利用各类空间平台来实现空间信息的实时获取、传输和处理,打破了当前多个独立系统之间资源不能共享的壁垒。立足我国空间基础设施种类繁杂、不成体系、缺少统一的通信标准、综合服务能力差、覆盖范围小的建设现状,坚持“既着眼于现有系统,又兼顾未来发展”的建设原则,在空间信息网络建设的初级阶段,设计了基于双层LEO的空间信息网络的体系架构,即将较高轨道的LEO卫星作为骨干核心网来负责骨干传输功能;将较低轨道的LEO卫星作为热点接入层来负责地面和空间业务节点的接入。同时,为未来空间信息业务提供可扩展的体系特征,譬如未来增加对GEO骨干节点的拓扑关系的考虑,从而解决空间信息网络的轨道资源问题。最后,针对空间信息网络频率资源受限的问题,提出了频率获取策略。
基于内容感知和团购策略的云视频分发网络
赵天骐, 陆佃杰, 刘一良, 张桂娟
计算机科学. 2018, 45 (6A): 342-347. 
摘要 ( 26 )   PDF(1570KB) ( 85 )   
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云视频分发网络(Cloud Video Delivery Networks,CVDNs)将云存储技术应用于视频分发网络(Video Deli-very Networks,VDNs),能够以较低的成本为用户提供高质量的视频分发服务,如在线视频、在线直播等。然而,当前的云视频分发机制对视频内容分类以及用户协作的考虑较少。如何结合视频内容分类以及用户协作关系来进一步节省用户的购买成本,是一个极具挑战性的问题。从用户角度提出了一种内容感知的团购(Content-aware and Group-buying,CG)策略,对不同的视频内容进行分类定价,允许用户组成团购联盟后购买视频内容。然后,通过定义成本公式和用户购买量约束、单用户成本约束,将CG问题描述为线性规划问题并用GLPK工具对其进行求解。实验结果表明,在内容感知条件下的团购策略可以有效地降低用户成本。
信息安全
基于区块链的电子证据系统架构模型
侯义斌, 梁勋, 占小瑜
计算机科学. 2018, 45 (6A): 348-351. 
摘要 ( 85 )     
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
文中介绍了一种基于区块链技术的电子证据系统架构。区块链数据不可篡改的特性,保障了电子证据的真实性,从而推动了电子证据技术的快速发展与应用。架构中还描述了一种电子证据的批量打包方式,其可以降低区块链的存证成本,提高存证效率。
区块链技术应用的安全与监管问题
王俊生, 李丽丽, 颜拥, 赵微, 徐彧
计算机科学. 2018, 45 (6A): 352-355, 382. 
摘要 ( 48 )   PDF(1592KB) ( 178 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
区块链技术由于具有分布式高冗余存储、时序数据且不可篡改与伪造、去中心化信用等显著特点,因此得到了广泛的应用,但其自身和应用的安全性以及监管问题也日益受到重视。文中对区块链技术的安全问题和监管问题作了剖析,首先收集和分析了各类区块链安全事件,对事件的成因进行归类,并给出了相应的安全防范措施;其次,分析了中国区块链监管的现状,并借鉴了国际上对区块链的监管政策,提出了适合中国国情的区块链监控模式;最后,总结了区块链在监管模式下的技术发展需求。
QKD网络量子信道管理关键技术研究
郑祎能
计算机科学. 2018, 45 (6A): 356-363, 391. 
摘要 ( 69 )   PDF(1680KB) ( 52 )   
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随着网络的发展,网络传播的信息日益增多,其中某些信息需要较高的安全性,因此信息加密手段的研究具有重大意义。量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)技术基于量子力学中的不可克隆定理,即不可能复制一个未知的量子态而不对其造成扰动,保证了其无条件的安全性,能够实现安全的密钥分发。但目前QKD网络规模较小,不能满足大规模组网的需求。同时,经典网络的路由技术已经不能适应QKD网络,量子信道寻径成为了一个需要解决的问题。鉴于以上问题,提出了一种能够满足较大规模QKD通信的基于光开关切换的QKD网络模型,并重点设计了其网络结构和信令体系,在此基础上设计了一个用于量子信道寻径的先导信号协议,并提出了量子信道管理机制。经实验验证,该模型的性能良好。
基于自适应免疫计算的网络攻击检测研究
陈晋音,徐轩桁,苏蒙蒙
计算机科学. 2018, 45 (6A): 364-370. 
摘要 ( 39 )   PDF(1613KB) ( 108 )   
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互联网与生俱来的开放性和交互性的特征,导致攻击者能利用网络的漏洞对网络进行破坏。网络攻击一般具有隐蔽性和高危害性,因此有效地检测网络攻击变得极为重要。为了解决大部分检测算法只能检测一类网络攻击且检测延迟高等问题,提出了一种基于自体集密度自动划分聚类方法的阴性选择算法,简称DAPC-NSA。该算法采用基于密度的聚类算法对自体训练数据进行预处理,对其进行聚类分析,剔除噪声并生成自体检测器;然后根据自我检测器生成非我检测器,同时利用自我检测器和非我检测器来检测异常。文中最后进行了模拟入侵检测实验,结果表明,相比于其他检测算法,该算法不仅能同时检测6种攻击,具有较高的检测率和较低的误测率,而且检测时间短,能达到实时检测的目标。
基于非平衡数据处理方法的网络在线广告中 点击欺诈检测的研究
李鑫,郭汉,张欣,胡方强,帅仁俊
计算机科学. 2018, 45 (6A): 371-374. 
摘要 ( 45 )   PDF(1555KB) ( 71 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
网络在线广告中以套取广告费为目的的点击欺诈检测是机器学习应用的重要内容之一。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种优秀的解决二分类和回归问题的机器学习算法,但应用于网络在线广告中的欺诈点击检测时,由于数据集的极端非平衡性,算法性能受到极大的限制。从FDMA2012竞赛欺诈发布商检测的真实数据集出发,在详细研究与对比了3种非平衡数据处理方法后,选取最佳的混合采样方法对原始数据进行处理,再将其应用于SVM分类器。实验结果表明,所提方法能够有效识别实施欺诈点击行为的非法发布商,准确度达到95%左右,满足了网络在线广告中点击欺诈检测的要求。
基于XGBoost算法的Webshell检测方法研究
崔艳鹏,史科杏,胡建伟
计算机科学. 2018, 45 (6A): 375-379. 
摘要 ( 51 )   PDF(1541KB) ( 208 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
为解决加密型Webshell与非加密型Webshell的代码特征不统一、难以提取的问题,提出一种基于XGBoost算法的Webshell检测方法。首先,对Webshell进行功能分析,发现绝大部分Webshell都具有代码执行、文件操作、数据库操作和压缩与混淆编码等特点,这些特征全面地描述了Webshell的行为。因此,对于非加密型的Webshell,将其主要特征划分为相关函数出现的次数。对于加密型的Webshell,根据代码的静态特性,将文件重合指数、信息熵、最长字符串长度、压缩比4个参数作为其特征。最后,将两种特征统一起来作为Webshell特征,改善了Webshell特征覆盖不全的问题。实验结果表明,所提方法能有效地对两种Webshell进行检测;与传统的单一类型Webshell检测方法相比,该方法提高了Webshell检测的效率与准确率。
一种新的基于身份的Ad hoc认证和密钥协商方案
霍士伟,杨文静,李景智,申金山
计算机科学. 2018, 45 (6A): 380-382. 
摘要 ( 30 )   PDF(1513KB) ( 95 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
现有Ad hoc网络中基于身份的认证和密钥协商方案是基于双线性对实现的,计算开销较大,并且存在密钥托管问题。针对该问题,提出了一种新的基于身份的认证和密钥协商方案。方案中,节点之间通过无双线性对的基于身份签名算法实现身份认证,通过Diffie-Hellman密钥协商技术建立会话密钥。分析表明,该方案不存在密钥托管问题,并且具有更高的执行效率。
基于灰度图纹理指纹的恶意软件分类
张晨斌,张云春,郑杨,张鹏程,林森
计算机科学. 2018, 45 (6A): 383-386. 
摘要 ( 34 )   PDF(1531KB) ( 294 )   
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随着安卓恶意软件数量的快速增长,传统的恶意软件检测与分类机制存在检测率低、训练模型复杂度高等问题。为解决上述问题,结合图像纹理特征提取技术和机器学习分类器,提出基于灰度图纹理特征的恶意软件分类方法。该方法首先将恶意软件样本生成灰度图,设计并集成了包含GIST和Tamura特征提取算法在内的4种特征提取方法;然后将所得纹理特征集合作为源数据,基于Caffe高性能处理架构构造了5种分类学习模型,最终实现对恶意软件的检测和分类。实验结果表明,基于图像纹理特征的恶意软件分类具有较高的准确率,且Caffe架构能有效缩短学习时间,降低复杂度。
具有前向安全性质的基于身份的聚合签名方案
韦性佳,张京花,刘增芳,芦殿军
计算机科学. 2018, 45 (6A): 387-391. 
摘要 ( 34 )   PDF(1565KB) ( 104 )   
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利用双线性映射、椭圆曲线离散对数、强RSA假设,提出了一种具有前向安全性的聚合签名方案。该方案可实现私钥生成中心与签名用户的认证,对签名消息具有前向安全性,进一步保障了系统的安全性。在随机预言模型下证明了该方案在CDH问题难解的情况下是安全的。
大数据与数据挖掘
面向短文本的神经网络聚类算法研究
孙昭颖,刘功申
计算机科学. 2018, 45 (6A): 392-395. 
摘要 ( 43 )   PDF(1535KB) ( 206 )   
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词汇个数少、描述信息弱的缺陷,导致短文本具有维度高、特征稀疏和噪声干扰等特点。现有的众多聚类算法在对大规模短文本进行聚类时,存在精度较低和效率低下的问题。针对该问题,提出一种基于深度学习卷积神经网络的短文本聚类算法。所提算法以大规模语料为基础,利用word2vec 模型学习短文本中词语之间潜在的语义关联,用多维向量表示单个词语,进而将短文本也表示成多维的原始向量形式;结合深度学习卷积神经网络,对稀疏高维的原始向量进行特征提取,以此得到特征更为集中、有效的低维文本向量;最后,利用传统的聚类算法对短文本进行聚类。实验结果表明,所提聚类方法对文本向量的降维是可行、有效的,并且取得了F值达到75%以上的文本聚类效果。
面向语料的领域主题词表构建算法
安亚巍, 操晓春, 罗顺
计算机科学. 2018, 45 (6A): 396-397, 410. 
摘要 ( 37 )   PDF(1569KB) ( 186 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
针对大规模领域主题词表提取的问题,提出根据给定语料中词共现特征构建词共现特征矩阵的方法。在此基础上进行词簇划分,进而计算出每个词簇的中心词,并以中心词为核心重新组织每个词簇,最终实现面向语料的主题词表的自动构建。实验结果表明,该算法具有较高的准确率和召回率。
融合评分差异和兴趣相似性的协同过滤推荐算法
魏慧娟, 戴牡红
计算机科学. 2018, 45 (6A): 398-401, 422. 
摘要 ( 26 )   PDF(1592KB) ( 175 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
为了解决在传统的协同过滤推荐算法中存在的相似性计算不准确的问题,并提高推荐系统的质量,提出一种用户相似度计算方法。在用户共同评分的基础上,该方法根据评分差值和时间特征来计算评分差值的信息熵;然后,利用用户评分差值的信息熵和评分项目属性计算出用户的相似度;最后,根据用户相似度计算出用户的最近邻居,以此预测目标项目的评分。实验结果表明,所提算法更加准确地实现了目标用户最近邻居的查找,有效地提高了推荐的准确性。
基于Spark的压缩近邻算法
张素芳,翟俊海,王婷婷,郝璞,王聪,赵春玲
计算机科学. 2018, 45 (6A): 406-410. 
摘要 ( 43 )   PDF(1565KB) ( 106 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
K-近邻(K-Nearest Neighbors,K-NN)是一种懒惰学习算法,用K-NN对数据分类时,不需要训练分类模型。K-NN算法的优点是思想简单、易于实现;缺点是计算量大,原因是在对测试样例进行分类时,其需要计算测试样例与训练集中每一个训练样例之间的距离。压缩近邻算法(Condensed Nearest Neighbors,CNN)可以克服K-NN算法的不足。但是,在面对大数据集时,由于自身的迭代计算特性,CNN的运算效率会变得非常低。针对这一问题,提出一种名为Spark CNN的压缩近邻算法。在大数据环境下,与基于MapReduce的CNN算法相比,Spark CNN的效率大幅提高,在5个大数据集上的实验证明了这一结论。
MapReduce框架下的Skyline云资源选择算法
齐玉东,何诚,司维超
计算机科学. 2018, 45 (6A): 411-414. 
摘要 ( 28 )   PDF(1541KB) ( 48 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
文中研究了MapReduce框架下的云资源选择算法。该算法利用概率筛选的方法计算资源节点属于Skyline结果集的概率,并通过阈值过滤来降低MapReduce中的心跳频率,以达到优化网络流量的目的。
基于标签信息特征相似性的协同过滤个性化推荐
何明,要凯升,杨芃,张久伶
计算机科学. 2018, 45 (6A): 415-422. 
摘要 ( 38 )   PDF(1624KB) ( 94 )   
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标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。已有的基于标签的推荐方法往往忽视了用户和资源本身的特征,而且在相似性度量时仅针对项目相似性或用户相似性进行计算,并未充分考虑二者之间的有效融合,推荐结果的准确性较低。为了解决上述问题,将标签信息融入到结合用户相似性和项目相似性的协同过滤中,提出融合标签特征与相似性的协同过滤个性化推荐方法。该方法在充分考虑用户、项目以及标签信息的基础上,利用二维矩阵来定义用户-标签以及标签-项目之间的行为。构建用户和项目的标签特征表示,通过基于标签特征的相似性度量方法计算用户相似性和项目相似性。基于用户标签行为和用户与项目的相似性线性组合来预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序,生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐的准确度,满足用户的个性化需求。
基于社交关系和用户偏好的多样性图推荐方法
石进平,李劲,和凤珍
计算机科学. 2018, 45 (6A): 423-427. 
摘要 ( 38 )   PDF(1571KB) ( 73 )   
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以协同过滤为代表的传统推荐算法能够为用户提供准确率较高的推荐列表,但忽略了推荐系统中另外一个重要的衡量标准:多样性。随着社交网络的日益发展,大量冗余和重复的信息充斥其间,信息过载使得快速、有效地发现用户的兴趣爱好变得更加困难。针对某个用户推荐最能满足其兴趣爱好的物品,需要具备显著的相关度且能覆盖用户广泛的兴趣爱好。因此,基于社交关系和用户偏好提出一种面向多样性和相关度的图排序框架。首先,引入社交关系图模型,综合考虑用户及物品之间的关系,以更好地建模它们的相关度;然后,利用线性模型融合多样性和相关性两个重要指标;最后,利用Spark GraphX并行图计算框架实现该算法,并在真实的数据集上通过实验验证所提方法的有效性和扩展性。
主动获取式的分布式网络爬虫集群方法研究
董禹龙,杨连贺,马欣
计算机科学. 2018, 45 (6A): 428-432. 
摘要 ( 32 )   PDF(1583KB) ( 165 )   
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针对当前分布式网络爬虫方法遇到的处理效率、扩展性、可靠性、任务分配和负载平衡等问题,提出了一种主动获取任务式的分布式网络爬虫方法。该方法在子机节点中加入分控模块,评估节点负载及运行状况,并主动向中控节点申请任务队列。在此基础上,结合动态双向优先级任务分配算法,设计了一种具有负载平衡、任务分级分配、节点异常敏捷识别、节点安全退出等特性的分布式网络爬虫模型。实际测试表明,该主动获取式的分布式网络爬虫方法可有效地利用通用平台建立大型分布式爬虫集群。
一种高效的社交网络朋友推荐方案
程宏兵, 王珂, 李兵, 钱漫匀
计算机科学. 2018, 45 (6A): 433-436, 452. 
摘要 ( 28 )   PDF(1594KB) ( 59 )   
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当今社会,人们越来越多地通过社交网络来发言、聊天、交友。在互动过程中,除了用户主动关注感兴趣的人之外,社交网络也会为其推荐朋友。然而,所推荐的朋友大部分只是社交网络的推广,不一定符合用户的兴趣。针对社交网络推荐朋友的随机性和不可靠等问题,研究并提出了一种基于用户兴趣标签匹配的高效朋友推荐方案。首先,通过Word2Vec来训练语料库中的关键词,得到每个关键词的向量,产生一个词向量空间。其次,利用余弦相似度技术计算关键词之间的相似度并通过实验进行比较。实验中,综合选取合适的相似度值作为两个词向量是否相似的判断阈值。最后,将选取的相似度阈值应用到所提出的朋友兴趣匹配推荐算法中,并进行性能测试和各方案的仿真比较。结果表明,所提出的方案可靠且准确。
基于考试过程和知识结构的数据挖掘算法研究
代明竹,高嵩峰
计算机科学. 2018, 45 (6A): 437-441. 
摘要 ( 55 )   PDF(1535KB) ( 88 )   
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为了研究学生在不同阶段对知识点的掌握情况,基于对数据挖掘的理论研究,把知识结构与考试成绩相结合来进行数据研究。以教育测量学为基础,结合数据挖掘的决策树算法,针对原有的C4.5算法提出改进算法,应用试卷中涉及到的知识点的难易程度与知识点种类进行知识结构细化,以便确定单个学生或群体学生对知识点的掌握程度和试卷中各知识点之间的关系。结果显示,改进后算法的计算公式比原计算公式简单实用;根据决策树模型,使用剩余数据对计算公式进行验证,能够更快地得出对程序设计这个知识点的掌握是影响成绩相对重要的因素。使用测试数据对已创建的决策树进行验证,准确率为90%。最后对决策树进行可视化展示,为学生的学习安排、教师的教学方案及安排等提供有效的参考。
基于模块度增量的二分网络社区挖掘算法
戴彩艳, 陈崚, 胡孔法
计算机科学. 2018, 45 (6A): 442-446, 464. 
摘要 ( 22 )   PDF(1606KB) ( 73 )   
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针对二分网络的社区挖掘问题,提出了一种基于模块度增量的二分网络社区挖掘算法。该算法假设每个顶点独自构成一个社区,并具有自己的标号。其中,一部分顶点将自己的标号复制并传递到另一部分中的某个顶点上,使之与其位于同一个社区;另一部分的顶点实施同样的操作。如此反复迭代,直至收敛。标号传播时,选择模块度增量最大的边进行传送,使整体模块度不断提高。在真实数据集上进行的测试表明,所提算法能对二分网络进行高质量的社区划分。
基于关联规则的交通事故影响因素的挖掘
贾熹滨,叶颖婕,陈军成
计算机科学. 2018, 45 (6A): 447-452. 
摘要 ( 52 )   PDF(1561KB) ( 237 )   
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道路交通安全是一个公共的安全问题,每年因交通事故死亡的人数在所有安全事故导致的总死亡人数中占比最高。随着大数据智能分析技术的发展,广泛利用交通数据朔源事故原因,有利于提出针对性措施,预防交通事故的发生。文中针对导致交通事故的原因具有多样性的特点,提出利用交通事故的相关新闻数据,广泛结合新闻报道具有的真实性和时效性特点来进行交通事故因素及责任的分析。以新浪网站交通事故新闻为数据源,从新闻事件中提取引发交通事故的相关因素。针对经典Apriori只适用于单一维度的关联挖掘以及需要频繁扫描数据库的缺点,提出了改进的多值属性Apriori算法。以省市为关注点,挖掘出导致事故发生的多种组合因素,由此总结出省市多发交通事故的规律,并提供给有关部门作为采取预防和监管措施的依据。
基于分形理论的多尺度分类尺度上推算法
李佳星,赵书良,安磊,李长镜
计算机科学. 2018, 45 (6A): 453-459. 
摘要 ( 37 )   PDF(1589KB) ( 42 )   
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目前,多尺度数据挖掘的研究多集中于空间图像数据,在一般数据集上的研究已经初见成果,主要包括多尺度聚类以及多尺度关联规则,但还没有研究涉及一般数据下的分类。结合分形理论思想,将多尺度数据挖掘相关理论、知识和方法应用于分类领域,提出基于豪斯多夫距离(HD)的相似性度量方法;相对于以往对权重的经验定义,文中明确通过广义分形维数的相似性定义权重来提高相似性度量方法的精度;提出多尺度分类尺度上推算法(Multi-Scale Classification Scaling-Up Algorithm,MSCSUA);实验采用4个UCI基准数据集和1个真实数据集(H省部分人口)进行仿真实验,实验结果表明多尺度分类思想可行有效,并且MSCSUA算法在不同数据集上的性能均优于SLAD,KNN,Decision Tree以及LIBSVM算法。
基于内聚度和耦合度的二分K均值方法
郁湧,康庆怡,陈长赓,阚世林,骆永军
计算机科学. 2018, 45 (6A): 460-464. 
摘要 ( 36 )   PDF(1569KB) ( 92 )   
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聚类分析是数据挖掘中最重要的技术之一,它在社会经济的各个领域都具有重要作用,并被广泛应用。K均值算法是最经典、应用最广泛的聚类方法之一,但其缺点是过度依赖初始条件和聚类数目难以确定,这制约了其应用范围。引入簇的内聚度和耦合度的定义与度量方法,基于“高内聚低耦合”的原理,在二分K均值聚类过程中对得到的簇进行不断的分裂和合并,并判断聚类结果是否满足要求以确定聚类的次数和簇的个数,从而实现对二分K均值聚类过程的改进。在Iris数据集上的实验测试与分析表明该算法不仅更加稳定,而且其聚类结果的正确率也较高。
TEFRCF:标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法
何明, 杨芃, 要凯升, 张久伶
计算机科学. 2018, 45 (6A): 465-470, 486. 
摘要 ( 59 )   PDF(1638KB) ( 103 )   
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标签作为Web 2.0时代信息分类和检索的有效方式,已经成为近年的热点研究对象。标签推荐系统旨在利用标签数据为用户提供个性化推荐。现有的基于标签的推荐方法在预测用户对物品的兴趣度时往往倾向于赋予热门标签及其对应的热门物品较大的权重,导致权重偏差,降低了推荐结果的新颖性,未能充分反映用户个性化的兴趣。针对上述问题,定义了标签熵的概念来度量标签的不确定性,提出了标签熵特征表示的协同过滤个性化推荐算法。该算法通过引入标签熵来解决权重偏差问题,利用三分图形式描述用户-标签-项目之间的关系;构建基于标签熵特征表示的用户和项目特征表示,并通过特征相似性度量方法计算项目的相似性;最后利用用户标签行为和项目的相似性线性组合预测用户对项目的偏好值,并根据预测偏好值排序生成最终的推荐列表。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该方法能够提高推荐准确性和新颖性,满足用户的个性化需求。
基于列存储的MapReduce分布式Hash连接算法
张滨, 乐嘉锦
计算机科学. 2018, 45 (6A): 471-475, 505. 
摘要 ( 44 )   PDF(1610KB) ( 111 )   
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大数据具有规模大、深度大、宽度大、处理时间短、硬件系统普通化、软件系统开源化的特点。传统关系型数据库在对大数据进行操作时存在系统性能严重下降、计算效率提升有限以及可扩展性差等问题,因此引入MapReduce并行计算模型,提出一种大数据上基于列存储的MapReduce分布式Hash连接算法。首先,设计面向大数据的分布式计算模型,在设计的分片聚集并行连接的基础上,利用Hash连接以及动态探测方法优化了数据并行连接处理效率;然后,针对该算法开发了基于Hadoop的原型系统。通过实验证明,在大数据分析处理中,所提算法在执行时间和负载能力上都有很好的性能表现,也能提供良好的可扩展性。
用于高血压菜谱识别的基于遗传算法的改进XGBoost模型
雷雪梅,谢依彤
计算机科学. 2018, 45 (6A): 476-481. 
摘要 ( 37 )   PDF(1559KB) ( 89 )   
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文中提出用于高血压菜谱识别的基于遗传算法的改进XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。该模型主要包括3个步骤:首先,对数据集进行预处理,包括缺失值补全、数据去重和特征分析;然后,使用遗传算法自适应地优化XGBoost模型参数;最后,根据最优参数训练高血压菜谱识别模型,并将其应用于高血压菜谱识别。结果表明,在高血压菜谱识别效果方面,采用遗传算法优化的参数优于网格搜索所得到的参数。此外,所提出的基于遗传算法的改进XGBoost模型在精度、回召率、F1值和AUC评估指标方面具有不错的表现,优于其他4种(随机森林、GBDT、Bagging和AdaBooster)组合分类模型,且提高了菜谱识别模型的可解释性。
基于数据规范化的co-location模式挖掘算法
曾新,李晓伟,杨健
计算机科学. 2018, 45 (6A): 482-486. 
摘要 ( 32 )   PDF(1548KB) ( 107 )   
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在实际应用中,空间特征不仅包含空间信息,其特征实例还伴随着属性信息,这些属性信息对知识发现和科学决策具有重大作用。在现有的co-location模式挖掘算法中,计算两个不同特征实例的邻近距离时并未考虑实例不同属性的取值在邻近距离中所占的权重,导致部分属性权重过大,从而影响co-location模式挖掘的结果。对属性取值进行规范化,赋予所有属性相等的权重,并提出基于join-based的数据规范化算法DNRA;同时,对距离阈值范围难以确定的问题进行了深入研究,推导出DNRA算法中距离阈值的取值范围,为用户选择适当的距离阈值提供帮助。最后,通过大量实验对DNRA算法的性能进行了分析比较。
基于自适应随机梯度下降方法的非平衡数据分类
陶秉墨,鲁淑霞
计算机科学. 2018, 45 (6A): 487-492. 
摘要 ( 30 )   PDF(1576KB) ( 98 )   
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对于不平衡数据分类问题,传统的随机梯度下降方法在求解一般的支持向量机问题时会产生一定的偏差,导致效果较差。自适应随机梯度下降算法定义了一个分布p,在选择样例进行迭代更新时,其依据分布p而非依据均匀分布来选择样例,并且在优化问题中使用光滑绞链损失函数。对于不平衡的训练集,依据均匀分布选择样例时,数据的不平衡比率越大,多数类中的样例被选择的次数就越多,从而导致结果偏向少数类。分布p在很大程度上解决了这个问题。普通的随机梯度下降算法没有明确的停机准则,这导致何时停机成为一个很重要的问题,尤其是在大型数据集上进行训练时。以训练集或训练集的子集中的分类准确率为标准来设定停机准则,如果参数设定恰当,算法几乎可以在迭代的早期就停止,这种现象在大中型数据集上表现得尤为突出。在一些不平衡数据集上的实验证明了所提算法的有效性。
流行度划分结合平均偏好权重的协同过滤个性化推荐算法
何佶星,陈汶滨,牟斌皓
计算机科学. 2018, 45 (6A): 493-496. 
摘要 ( 35 )   PDF(1537KB) ( 214 )   
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提出了一种考虑平均偏好权重的协同过滤个性化推荐算法。该算法分为邻域计算、数据集划分、偏好预测3个阶段。在邻域计算阶段,采用基于欧氏距离的KNN来确定邻域;同时对数据集按照其本身特点设定的流行度阈值进行划分;在预测评分时,对已有的邻域按照流行度选取部分项目,基于项目集的偏好相似度求解用户的平均偏好权重,据此对用户进行先后两次预测,再求平均结果。在Movielens 100K数据集上将所提算法与典型的余弦推荐算法、person推荐算法、基于项目偏好的协调过滤算法和用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法进行比较实验,结果表明新算法在MAE上表现的更优秀。
大数据环境下老年人失能失智因素关联
李涵, 李慧嘉, 张林姿, 黄钰瑛
计算机科学. 2018, 45 (6A): 497-501, 512. 
摘要 ( 55 )   PDF(1583KB) ( 82 )   
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近年来,老年人失能失智问题愈发普遍,不断增加的老年失能失智人口在为家庭和政府带来沉重养老负担的同时,也引发了社会公众的广泛关注。老年人年龄增长、状态和控制能力调查(ASOC)是通过1995年-2001年每隔3年连续调查美国老年人健康方面的问题而得到的数据。利用ASOC的3轮调查数据,通过跟踪研究和大数据分析,尝试将能力、智力衰退与生活习惯、情绪发泄渠道等诸多因素相关联,全面考察老年人失能失智的影响因素。在描述性统计的基础上,通过Logistic回归并去除关联性强的因素发现,年龄、性别、抽烟、饮酒、运动、心脏病、关节炎/风湿病、参与社区服务8个因素与老年人失能有较强的相关性,年龄、饮酒、高血压、参与社区服务、婚姻状况5个因素与老年人失智显著相关。借助本研究成果,可以对老年人的日常行为、生活习惯、健康状况等进行评价,找出其失能失智的潜在风险,从而指导家庭和养老服务机构等采取相应的措施以规避风险,为改善老年人的健康状况、提高生活质量和延长生命周期提供参考依据。
综合、交叉与应用
装备-标准知识图谱的过程建模研究
尹亮,何明利,谢文波,陈端兵
计算机科学. 2018, 45 (6A): 502-505. 
摘要 ( 39 )   PDF(1558KB) ( 100 )   
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为了清晰地描述装备、标准以及标准化要素之间的复杂联系,构建装备-标准知识图谱是一种重要的分析手段。利用装备-标准知识图谱,可实现标准化研究从型号跟随到体系引领、从定性分析到定量分析、从单项评审到系统验证的转变,而过程建模是构建装备-标准知识图谱的核心环节之一。文中采用IDEF3建模方法,对装备-标准知识图谱的整体架构以及图谱中涉及到的各个子过程进行了建模分析。通过过程建模,得到了装备-标准知识图谱的异质网络模型。
基于扩维的卷积网络及脉象识别应用
张宁
计算机科学. 2018, 45 (6A): 506-507, 535. 
摘要 ( 29 )   PDF(1548KB) ( 82 )   
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针对时间尺度变化特征差异较大的非图像多元时间序列,提出了一种卷积神经网络的扩维预处理方法。该方法应用样本统计特征和希尔伯特-黄变换来扩展维度,并加快网络的训练。文中将其用于生理数据分析并进行脉象分类。结果表明,进行扩维能够较大幅度地改善随机梯度算法的效率,同时该卷积网络方法能够较好地捕捉生理信号和脉象的特征关系。
改进的并行fp-growth算法在工业设备故障诊断中的应用研究
张斌,滕俊杰,满毅
计算机科学. 2018, 45 (6A): 508-512. 
摘要 ( 24 )   PDF(1572KB) ( 90 )   
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如今,工业设备不断向智能化、大型化发展,伴随着设备故障日益复杂多样,如何快速、准确地诊断故障成为一个难题。通过研究,提出以大数据技术Hadoop为平台,基于兴趣属性列的改进的fp-growth算法作为数据挖掘方法,来实现工业设备的故障诊断。实验以工业齿轮箱为例,首先选取两部分数据分别作为训练数据和测试数据,在预处理阶段对训练数据进行空值处理、维度相关性分析以及抽样离散化数据;其次提出基于兴趣属性列的改进的并行fp-growth算法,从训练数据中挖掘出属性列与故障之间的关联规则;最后通过测试数据验证关联规则,证明了改进方法的可行性。实验结果表明,基于兴趣属性列改进的并行fp-growth算法能够在保证准确率的情况下进行快速故障诊断。
基于多级磁自旋存储器的Cache调度策略的设计
朱艳娜,王党辉
计算机科学. 2018, 45 (6A): 513-517. 
摘要 ( 33 )   PDF(1566KB) ( 64 )   
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多级磁自旋存储器(Multi-Level Cell Spin-Transfer Torque RAM,MLC STT-RAM)可在一个存储单元中存储多个比特位,有望取代SRAM用于构建大容量低功耗的最后一级Cache(Last Level Cache,LLC)。MLC STT-RAM的静态功耗在理论上为0,且拥有高密度和优秀的读操作特性,但它的缺陷在于低效的写操作。针对这一问题,在MLC STT-RAM Cache hard/soft逻辑分区结构的基础上,实现了MLC STT-RAM LLC写操作密集度预测技术以及相应Cache结构的设计。通过动态预测写操作密集度较高的Cache块,帮助MLC STT-RAM LLC减少执行写操作的代价。预测的基本思想是利用访存指令地址与相应Cache块行为特征的联系,根据预测结果决定数据在LLC中的放置位置。实验结果显示,在MLC STT-RAM LLC中应用写操作密集度预测技术,使得写操作动态功耗降低6.3%的同时,系统性能有所提升。
智慧警务系统在地市公安局的应用研究
王海燕,胡婷,王俊
计算机科学. 2018, 45 (6A): 518-522. 
摘要 ( 19 )   PDF(1607KB) ( 332 )   
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针对地市公安信息化建设的需求,首先研究智慧警务系统的总体架构,包括1个警务实战应用平台、1个数据中心和3个信息采集系统;其次,严格遵照软件系统架构标准提出警务实战应用平台设计方法,完成4个流程的业务模型分析和1个工具集的构建,平台利用工作流引擎支持相关业务流程的定制和调整。构建智慧警务数据中心平台,通过开放式云平台架构、大数据混合存储体系、大数据分析计算体系等关键技术应用,有效解决了地市公安局当前存在的数据分散存储、业务系统功能重叠和警务实战业务流程信息化程度不高等问题。该研究成果已被成功应用于全国公安数据标准化试点城市——邯郸市公安局警务实战应用系统建设项目中,对地市级公安信息化发展具有重要意义。
模型检验在航天测控软件上的应用研究
李运筹,尹平
计算机科学. 2018, 45 (6A): 523-526. 
摘要 ( 31 )   PDF(1546KB) ( 55 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
模型检验是确保程序质量的有效手段,能弥补软件测试的不足。但航天测控软件规模大、输入数据复杂、验证性质不明确等因素极大地阻碍了模型检验的应用。针对航天测控软件,分析了其特点以及对其执行模型检验的困难,提出了基于有界模型检验器CBMC的模型检验应用框架,包括航天测控数据的构造方法及验证性质的提取方法。随后,将该框架应用于外测数据处理软件,取得了良好的效果。
公交网络中的乘客需求预测系统和方法
周春姐,张志旺,唐文静
计算机科学. 2018, 45 (6A): 527-535. 
摘要 ( 25 )   PDF(1737KB) ( 81 )   
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公共交通工具,尤其是公交车服务,可以减少私家车的使用和燃油消耗,缓解交通拥堵和环境污染状况。当乘坐公交车时,乘客不仅关心等车时间,更在乎公交车的拥挤程度,过度拥挤的公交车会导致乘客放弃乘坐。可见,准确、实时、可靠的乘客需求预测可以帮助公交公司决定合理的公交发车时间间隔,并且可以减少乘客的等车时间,这是人们急切需要的。基于实际公交系统的大量数据,提出一个面向移动用户的乘客需求预测系统。该系统包括服务器端的信息数据流处理和挖掘程序,以及客户端的移动应用程序。然而,公交网络中的乘客需求预测存在三大挑战:不均匀性、突发性和周期性。为了解决这些问题,提出了3种预测模型和1种基于滑动窗口的框架来预测乘客的数目。开发了一个原型系统,该系统可运行在多个版本的Android移动手机上,22个月的连续实验证明,该系统能够对公交网络中的864110项乘客需求进行精确预测,其准确度超过78%。
基于SPIN的G语言系统模型的验证
薛艳, 武淑红, 王耀力
计算机科学. 2018, 45 (6A): 536-540, 544. 
摘要 ( 23 )   PDF(1618KB) ( 102 )   
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对于大型系统,为确保其运行的可靠性、稳定性及高效性,需要从两个方面对系统进行验证:业务模型和系统模型。目前,对业务模型的验证可通过BPMN来完成;对系统模型的验证可通过SPIN(Simple Promela Interpreter)工具执行。G语言是由NI公司创建的一种图形化程序框图语言,还未被加入ANSI标准,因此,文中第一步工作是提取G语言的形式、规则、文法等语言特性。由于SPIN对G语言不提供直接的支持,因此第二步工作是完成G2Promela的映射。在G2Promela的工作中,主要是基于编译器的框架,以Scanner-Parser-Optimizer-Generator(SPOG框架)为主线,根据第一步的预处理工作,按方法函数、指针、关键字、变量等分类创建G2Promela的映射规则,最终实现G2Promela的转换,完成对G语言系统模型的验证。该方法的提出弥补了G语言系统模型验证方面的空白,从而更深入地确保了G语言程序的性能。
一种适用于MLC闪存的CCI噪声均衡化算法
张旋,周乐,侯爱华
计算机科学. 2018, 45 (6A): 541-544. 
摘要 ( 30 )   PDF(1559KB) ( 116 )   
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随着多级单元(Multi-Level Cell,MLC)闪存存储密度的增加,单元间干扰(Cell-to-Cell Interference,CCI)成为影响NAND闪存可靠性的主要噪声。在深入研究MLC闪存模型和CCI噪声模型的基础上,提出了一种MLC闪存的CCI噪声均衡化算法。该算法通过估计CCI干扰强度进而对感知MLC阈值电压进行补偿,可以更准确地读取MLC单元中存储的信息。仿真结果表明,在MLC闪存信道条件下,CCI噪声均衡化算法可以有效减少相邻状态的阈值电压交叉现象,有助于降低原始比特错误率,增强MLC闪存的可靠性。
带数据流的面向服务的业务流程模型变化传播Petri网方法
何路路, 方欢
计算机科学. 2018, 45 (6A): 545-548, 567. 
摘要 ( 31 )   PDF(1583KB) ( 39 )   
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为了灵活适应不断变化的业务需求,需要对流程模型进行调整。在业务逻辑整合过程中,业务逻辑可能发生变化,因此对业务变化及其传播进行分析是十分关键的。已有的研究方法主要基于控制流结构来分析和研究业务的变化域和变化传播问题,忽略了模型所含数据和服务结构的信息。文中对带数据信息的面向服务业务流程模型的变化传播方法和变化域定位进行分析和研究,主要关注服务层和流程层之间的变化传播问题。首先,分析流程层(服务层)的变化操作给模型的服务层(流程层)带来的变化影响范围,并分别提出了服务层变化传播算法(Service Layer Change Propagation Algorithm,SLCPA)和流程层变化传播算法(Process Layer Change Propagation Algorithm,PLCPA)。最后,通过一个具体的实例证明了所提方法的可行性和有效性。
基于Neo4j的海量石油领域本体数据存储研究
宫法明,李翛然
计算机科学. 2018, 45 (6A): 549-554. 
摘要 ( 28 )   PDF(1594KB) ( 172 )   
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语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息检索两个方面。首先,提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。其次,在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种两层索引结构的检索算法。实验评估表明,提出的方法与基于关系数据库的方法相比,在数据存储方面可以节省10%以上的存储空间,在信息检索方面将检索效率提高了30多倍。
语音信号的MATLAB分析与处理
黄春燕,景妮洁祝红梅
计算机科学. 2018, 45 (6A): 555-558. 
摘要 ( 30 )   PDF(1609KB) ( 289 )   
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MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT 频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
舰艇编队海上物资再补给目标优化研究
秦芙蓉, 罗朝晖董
计算机科学. 2018, 45 (6A): 559-561, 582. 
摘要 ( 46 )   PDF(1582KB) ( 52 )   
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为对舰艇编队的物资的再补给过程进行优化研究,首先,分析了舰艇编队物资补给的全过程,阐述了物资再补给的必要性;其次,将常见的应急物资调度问题与海上物资再补给问题进行比较,分析二者的联系与区别;接着,基于海上再补给对物资的要求,以再补给任务完成时间最短及物资调度总成本最小为目标建立优化模型,并类比应急物资调度中出救点的组合优化问题进行算法设计;最后,以某舰艇编队实施常规再补给任务为例,运用所设计的算法进行求解,得出合理的规划方案。结果验证了算法的有效性以及运用算法解决海上物资再补给问题的可行性。
面向MLC STT-RAM的寄存器分配策略优化研究
倪园慧,陈巍文,王磊,邱柯妮
计算机科学. 2018, 45 (6A): 562-567. 
摘要 ( 39 )   PDF(1572KB) ( 45 )   
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多级自旋转移力矩磁性存储器(MLC STT-RAM)是一种新型的非易失性存储介质。不同于采用电荷方式来存储信息的SRAM,MLC STT-RAM利用自旋偏振电流通过磁隧道结(MTJ)改变自由层的磁层方向来存储信息,能够天然地避免电磁干扰。文章利用MLC STT-RAM的抗电磁辐射特性,探索在航天抗辐照环境下将其作为存储介质用于寄存器设计。在MLC STT-RAM中,每个存储单元有4种不同的阻抗状态,不同的阻抗状态之间的转换具有不同的能耗和延迟的代价。而传统的基于SRAM的寄存器分配技术并没有考虑不同的写状态转换的影响,其在没有考虑溢出优先级的情况下启发式地选择潜在溢出变量,因此该方法不适合用在MLC STT-RAM的寄存器分配中。针对该问题,提出了一种面向写状态转换的MLC STT-RAM寄存器分配的溢出优化策略。具体来说,首先,通过每个写状态转换频率的线性组合来构成溢出代价模型。然后,根据溢出代价模型针对性地选择溢出变量,选择代价低的变量保存在寄存器中,而代价高的变量倾向于被溢出,从而便实现了面向MLC STT-RAM的寄存器分配策略的优化设计。
计算机硬件设备的运维决策和评估数学模型分析
翟永, 刘津, 陈杰, 刘磊, 邢绪超, 杜江
计算机科学. 2018, 45 (6A): 568-572, 579. 
摘要 ( 32 )   PDF(1597KB) ( 102 )   
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结合计算机硬件设备运维的实际情况,基于设备/子系统可靠度和可用性理论,按照运维资金效益最优化的原则,分析了设备/子系统的资产残值、业务重要度和不可靠度等运维重要度变量的测算方法。在此基础上,研究并构建了计算机硬件设备/子系统运维重要度评估数学模型,并据此提出了运维决策算法。最后,采用计算机设备/子系统可靠度理论及基于马尔可夫链的可用性分析,结合实例提出了运维效益的评估量化方法,这对计算机设备运维效益的量化考核有一定的启发作用。
二重keeloq算法在智能门禁系统中的应用研究
吴伟坚,陈世国,李丹
计算机科学. 2018, 45 (6A): 573-575. 
摘要 ( 38 )   PDF(1528KB) ( 51 )   
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门禁系统一直是智能建筑的重要组成部分,而Keeloq滚动码技术在智能门禁系统、无线门锁装置等领域都具有广泛的应用。分析了keeloq算法对门禁系统钥匙码的加密解密原理和其在应用上的不足,归纳了单重keeloq算法和多重keeloq算法的一些问题,提出了二重keeloq算法。二重keeloq算法并不是简单地对一个钥匙码进行二次keeloq算法加密,而是在一重keeloq算法加密的基础上对钥匙码中所包含的一些关键信息再进行部分加密,两次加密的明文长度和加密资料均不相同。这种加密方式在增加钥匙码复杂度的同时,相对于多重keeloq加密方式减少了系统在钥匙码加密和解密过程中所带来的计算开销。
汽车喷油器噪声测量系统的设计
朱均超,王坦,张宝峰
计算机科学. 2018, 45 (6A): 576-579. 
摘要 ( 25 )   PDF(1569KB) ( 95 )   
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针对国内外相关标准对喷油器噪声测量技术的要求,设计了一套汽车喷油器噪声测量系统。该系统包括喷油器驱动模块、系统控制模块、系统供油模块、噪声测量模块和人机交互模块。供油模块的压力控制采用薄膜传导结合PID反馈的气动调节方式,提高了压力控制的可靠性和精度;系统软件设计采用Windows VS2010开发平台,利用CAN通讯、RS232等串口通讯技术以及多线程并行技术实现人机交互界面对喷油器工作噪声检测系统的整体控制;基于声压法对汽车喷油器的噪声进行测量和分析,依据测量结果对喷油器的性能进行评价。经实验验证,A计权下的最大声压级和平均声压级均小于标准中的70db(A),满足标准对汽油机喷油器噪声值的要求。
无线监测系统的数据处理方法研究
连乐,付杰
计算机科学. 2018, 45 (6A): 580-582. 
摘要 ( 33 )   PDF(1529KB) ( 47 )   
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传统数据库、联机事务处理(On-Line Transaction Processing,OLTP)方式已经无法满足用户对数据查询分析的需求,因此提出一种将ROLAP(Relational Online Analytical Processing)技术与改进的数据挖掘算法相融合的新型数据处理方式。即使用ROLAP引擎将星型关系数据库结合成多维数据结构,利用改进后的K-means算法进一步分类和聚集数据库中未缓存的数据,并结合线性回归算法统计数据变化率,实现监测系统的预警功能。仿真结果表明,新型数据处理系统不仅能够挖掘更多类的数据信息,而且其预警时间相比传统预警方式有了显著提高。
基于标题机器学习的网页分割方法
李进生,乐惠骁,童名文
计算机科学. 2018, 45 (6A): 583-587. 
摘要 ( 29 )   PDF(1581KB) ( 232 )   
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针对已有网页分割方法都基于文档对象模型实现且实现难度较高的问题,提出了一种采用字符串数据模型实现网页分割的新方法。该方法通过机器学习获取网页标题的特征,利用标题实现网页分割。首先,利用网页行块分布函数和网页标题标签学习得到网页标题特征;然后,基于标题将网页分割成内容块;最后,利用块深度对内容块进行合并,完成网页分割。理论分析与实验结果表明,该方法中的算法具有O(n)的时间复杂度和空间复杂度,该方法对于高校门户、博客日志和资源网站等类型的网页具有较好的分割效果,并且可以用于网页信息管理的多种应用中,具有良好的应用前景。
一种改进差分算法及其在QRS波检测中的应用研究
彭龑,吴兆强,张景扩,陈闰雪
计算机科学. 2018, 45 (6A): 588-590. 
摘要 ( 25 )   PDF(1564KB) ( 138 )   
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文章使用一种改进的差分阈值算法来实现心电图QRS波的检测。实验证明,该算法的检测误差率在1%以下,同时还具有计算量小、实时性强等特点。区别于传统自适应算法,该算法能够在干扰较强的情况下实现QRS波的精确定位。算法实现如下:首先,通过一阶差分与二阶差分相结合的方法确定QRS波群;其次,通过自适应阈值确定Q,R,S峰的位置;最后,基于以上参数,采用窗体法确定出P波和T波的位置。
基于Android平台的高校网络订餐系统的设计与实现
郝俊生,李冰锋,陈曦,高文娟
计算机科学. 2018, 45 (6A): 591-594. 
摘要 ( 24 )   PDF(1552KB) ( 78 )   
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针对现阶段高校就餐高峰期餐厅拥挤、就餐困难、师生等待时间过长等问题,基于Android平台设计并开发了一款用于解决餐厅就餐高峰期拥挤问题的“高校网络订餐系统”。该系统由用户管理、在线点餐、线上支付和订单排号4部分组成。为确定单位时间订单数是否已达窗口最大容纳量,运用K均值算法对顾客排队时长进行特征聚类,提取基于菜品的顾客排队时长之间的相似性,并建立菜品窗口的最大容纳量标准。将窗口最大容纳量作为订单排号功能中单位时间用户订单量的最大容许值,通过“用户自选时间段-餐厅预做-到时取餐”的方式缓解餐厅拥挤问题。
基于LabVIEW机器视觉的餐具分拣系统
张文勇, 陈乐柱
计算机科学. 2018, 45 (6A): 595-597, 605. 
摘要 ( 40 )   PDF(1638KB) ( 175 )   
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随着国内工业机器人行业的高速发展,智能装备也开始应用于工程实践项目中。机器视觉作为机器人的眼睛,近年来取得了令人瞩目的发展,正广泛地应用于各种工况监视、成品检验和质量控制领域。系统主要以碗碟餐具的分拣作为研究对象,采用美国NI公司开发的LabVIEW软件作为开发环境,通过调用视觉开发工具包IMAQ Vision及Vision Assistant丰富的专业化控件和函数库,针对碗碟分类的特殊条件,设计出一套方便易用,且同时集成图像采集、图像处理、视觉检测、决策判断的完整的机器视觉应用系统。基于LabVIEW的机器视觉系统的应用实现了碗碟分拣,解决了实际应用中的一些问题,为进一步的研究开发奠定了较好的基础。该系统的设计大大提高了餐具分类的准确率与效率。
基于光场扫描的真三维立体显示系统的开发
曾崇, 郭华龙, 曾志宏, 赵娟
计算机科学. 2018, 45 (6A): 598-600. 
摘要 ( 36 )   PDF(1540KB) ( 172 )   
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近年来,计算机视觉领域出现了一种新型的三维显示技术,即光场三维显示技术。基于光场扫描的真三维立体显示系统通过重构物体光强的空间分布,减少了信息冗余,采用高速投影仪、定向散射反射镜和高速旋转马达等设计而成。通过分析光场三维显示原理和系统工作原理、显示系统架构和立体成像原理等,详细论述了显示系统开发的可行性,并通过实验证明了当达到一定投影输出功率和马达旋转功率时可实现立体成像。观测者可360度裸眼观测立体图像,并且无需佩戴任何辅助工具。
基于SWIFT的海量数据存储平台设计
李朋远,张志勇
计算机科学. 2018, 45 (6A): 601-605. 
摘要 ( 37 )   PDF(1579KB) ( 70 )   
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随着我国航天事业的迅速发展,利用海量数据存储平台存储产生的海量科研数据变得越来越重要。文中提出了一种基于SWIFT分布式存储系统的云存储方案,并构建了存储平台的基础架构。存储平台中SWIFT系统的设计主要包含数据存储的哈希过程、Ring优化、Partition优化和Replica副本决策4部分,通过数据模拟的方式验证了关键设计的有效性。