1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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当期目录
2019年第1期, 刊出日期:2019-01-15
  
综述
2018年中国高性能计算机发展现状分析与展望
张云泉
计算机科学. 2019, 46 (1): 1-5.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.001
摘要 ( 655 )   PDF(2068KB) ( 1929 )   
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根据2018年11月发布的中国高性能计算机TOP100排行榜的数据,文中从总体性能、制造商、行业领域等方面对国内高性能计算机的发展现状进行了深入分析。中国TOP100的平均Linpack性能继续保持高于国际TOP500平均Linpack性能的局面,且TOP100的入门性能门槛仍然超过TOP500。中国TOP100上的超级计算系统均是国产超算系统,曙光和联想并列为数量冠军,曙光、联想和浪潮三强争霸的局面继续保持和加强。在此基础上,根据十七届排行榜的性能数据,对未来中国大陆高性能计算机的发展趋势进行了分析和预测。根据新的数据,笔者认为:峰值Exaflops的机器将在2019-2020年间出现;峰值10Exaflops的机器将在2022-2023年间出现;峰值100Exaflops的机器将在2024-2025年间出现。
面向云环境的多关键词密文排序检索研究综述
戴华, 李啸, 朱向洋, 杨庚, 易训
计算机科学. 2019, 46 (1): 6-12.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.002
摘要 ( 467 )   PDF(1427KB) ( 1248 )   
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随着云计算的广泛应用,面向数据或计算的外包服务模式越来越被业界所接受。为了保护数据拥有者外包数据的私密性,具备隐私保护能力的高效密文排序检索技术逐渐成为目前备受关注的一个研究热点。文中以面向云环境的多关键词密文排序检索技术为关注重点,介绍了现有研究工作的系统模型和威胁模型,并描述了模型中关于隐私保护、检索效率与准确率、检索结果完整性等的问题;全面分析了现有工作中典型的多关键词密文排序检索方法及相关扩展研究,讨论并梳理了这些方法的核心思想;最后,对现有研究工作进行了总结,并给出了该研究领域中待解决的关键性问题和未来的研究方向。
基于SDN的内容中心网络研究综述
杨仁宇, 韩毅刚, 章帆, 冯飞
计算机科学. 2019, 46 (1): 13-20.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.003
摘要 ( 524 )   PDF(1345KB) ( 1618 )   
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内容中心网络(Content Centric Network,CCN)在实际部署过程中面临诸多挑战,而近年来软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)发展迅速,开放可编程与集中化控制等特性为CCN的部署带来了新的方向,基于SDN实现CCN的方案逐渐受到关注。首先概述了相关背景,归纳出结合SDN的CCN部署中的关键问题,由此分析二者融合的优势及困难;然后介绍国内外的研究现状,将现阶段各种融合网络方案归纳为纯集中式方案和半集中式方案两类,并对有代表性的设计方案进行了介绍与评价,对比总结了各类型方案的特点;最后展望了未来的研究方向。
时间序列预测方法综述
杨海民, 潘志松, 白玮
计算机科学. 2019, 46 (1): 21-28.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.004
摘要 ( 3595 )   PDF(1294KB) ( 11464 )   
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时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势,而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律,并利用其对将来的数据做出估计。针对时间序列预测方法,着重介绍了传统的时间序列预测方法、基于机器学习的时间序列预测方法和基于参数模型的在线时间序列预测方法,并对未来的研究方向进行了进一步的展望。
基于shapelet的时间序列分类研究
闫汶和, 李桂玲
计算机科学. 2019, 46 (1): 29-35.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.005
摘要 ( 991 )   PDF(1483KB) ( 1960 )   
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时间序列是随时间次序变化的高维实值数据,广泛存在于医学、金融、监控等领域。因为传统的分类算法在时间序列上的分类效果不佳且不具备可解释性,而shapelet为时间序列中最具辨别性的连续子序列,具有可解释性,所以基于shapelet的时间序列分类已成为时间序列分类研究的热点之一。首先,通过归纳总结,将现有的时间序列shapelet发现算法分为空间搜索发现shapelet和目标函数优化学习shapelet两类,并介绍了shapelet的相关应用;然后,从分类的对象出发,重点阐述了基于shapelet的一元时间序列和多元时间序列的分类算法;最后,指出了基于shapelet的时间序列分类在未来的研究方向。
基于压缩感知的心脏磁共振快速成像的应用现状与发展趋势
衡阳, 陈峰, 徐剑峰, 汤敏
计算机科学. 2019, 46 (1): 36-44.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.006
摘要 ( 383 )   PDF(3112KB) ( 1081 )   
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为了改善心脏磁共振成像(Cardiac Magnetic Resonance,CMR)在实际应用中成像时间长且存在运动伪影等不足,将压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)引入其中,充分利用K空间信息冗余的特性,实现由部分K空间数据重构心脏组织影像,在减少伪影、保证精度的同时加快成像速度。结合近3年的国内外文献,首先对CMR现状、常用序列和技术以及采样模式、压缩感知理论框架分别进行阐述;其次对CMR的最新成果及应用现状进行综述和概括;然后介绍压缩感知图像重构的相关定量评价指标,给出作者在CS-CMR图像重构方面的研究进展;最后总结当前研究中的不足,并展望未来的发展方向。
2018 年第七届中国数据挖掘会议
层次粒结构下粗糙模糊集的不确定性度量
杨洁, 王国胤, 张清华, 冯林
计算机科学. 2019, 46 (1): 45-50.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.007
摘要 ( 446 )   PDF(1855KB) ( 723 )   
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众所周知,经典粗糙集的不确定性来自于边界域,但是对于粗糙模糊集来说,其正域和负域中的元素存在不确定性,从而导致粗糙模糊集的不确定性不仅来自于边界域,还来自于正域和负域。另外,在粗糙模糊集中,一个模糊概念可以通过层次粒结构中不同的粗糙近似空间进行刻画,随着粒度的变化,模糊概念的不确定性的变化规律如何?对此,文中提出一种基于模糊度的不确定性度量公式,并基于均值模糊集分析了粗糙模糊集模型,得出粗糙模糊集不确定性度量的模型同样适合于度量概率粗糙集的不确定性的结论。其次,采用基于模糊度的不确定性度量方法,揭示了分层递阶的多粒度空间下粗糙模糊集不确定性的变化规律。然后,分析了3个域(正域、边界域和负域)的不确定性,并揭示了它们在分层递阶的多粒度空间下的变化规律。最后,通过实验验证了所提不确定性度量理论的有效性。
网络维数:一种度量复杂网络的新方法
刘胜久, 李天瑞, 刘小伟
计算机科学. 2019, 46 (1): 51-56.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.008
摘要 ( 473 )   PDF(1467KB) ( 1395 )   
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如何对复杂网络进行刻画与度量,一直是人们关注的热点。在研究自相似复杂网络分形维数的基础上,提出了一种度量复杂网络的新方法——网络维数,即复杂网络边权重和的对数值与节点权重和的对数值的比值,可以将边权重及点权重推广到实数域和复数域;同时给出了不同类型权重对应的网络维数的计算方法;最后以几个代表性的经典复杂网络模型为例,讨论了所提出的网络维数的若干性质。
在线核选择的对抗式多臂赌博机模型
李峻樊, 廖士中
计算机科学. 2019, 46 (1): 57-63.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.009
摘要 ( 358 )   PDF(1253KB) ( 887 )   
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在线核选择是在线核方法的重要工作,可分为过滤式、包裹式和嵌入式3种类型。已有在线核选择探索了包裹式方法和嵌入式方法,也经验地采用了过滤式方法,但迄今尚没有一个统一的框架来比较、分析并研究各种在线核选择问题。文中提出一种在线核选择的多臂赌博机模型,该模型可作为一个统一框架,同时给出在线核选择的包裹式方法和嵌入式方法。给定候选核集合,候选集中的一个核对应多臂赌博机模型中的一个臂,在线核选择的每回合依据一个概率分布重复地随机选择多个核,并应用指数加权的方法来更新该概率分布。这样,在线核选择问题本质上可归约为一个非遗忘对手环境下的对抗式多臂赌博机问题,并可应用对抗式多臂赌博机模型统一地给出在线核选择的包裹式方法和嵌入式方法。文中进一步提出一个新的在线核选择后悔的概念,理论证明包裹式方法具有关于回合数亚线性的弱期望后悔界,并且嵌入式方法具有关于回合数亚线性的期望后悔界。最后,在标准数据集上通过实验验证了所提统一框架的可行性。
概念漂移数据流分类中的多源在线迁移学习算法
秦一休, 文益民, 何倩
计算机科学. 2019, 46 (1): 64-72.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.010
摘要 ( 690 )   PDF(3631KB) ( 980 )   
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现有概念漂移处理算法在检测到概念漂移发生后,通常需要在新到概念上重新训练分类器,同时“遗忘”以往训练的分类器。在概念漂移发生初期,由于能够获取到的属于新到概念的样本较少,导致新建的分类器在短时间内无法得到充分训练,分类性能通常较差。进一步,现有的基于在线迁移学习的数据流分类算法仅能使用单个分类器的知识辅助新到概念进行学习,在历史概念与新到概念相似性较差时,分类模型的分类准确率不理想。针对以上问题,文中提出一种能够利用多个历史分类器知识的数据流分类算法——CMOL。CMOL算法采取分类器权重动态调节机制,根据分类器的权重对分类器池进行更新,使得分类器池能够尽可能地包含更多的概念。实验表明,相较于其他相关算法,CMOL算法能够在概念漂移发生时更快地适应新到概念,显示出更高的分类准确率。
基于迁移学习的图像检索算法
李晓雨, 聂秀山, 崔超然, 蹇木伟, 尹义龙
计算机科学. 2019, 46 (1): 73-77.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.011
摘要 ( 442 )   PDF(1560KB) ( 825 )   
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近年来,随着互联网的发展和智能设备的普及,网络上存储的图片数量呈现爆发式增长,同时,不同类型的社交网络、媒体的用户数量也连续增长。在这种情况下,网络上的多媒体数据类型也发生了变革,在包含其本身携带的视觉信息的同时,也包含用户为其设定的标签信息、文本信息。在这种多模态信息杂糅的环境下,如何向用户提供快速准确的图像检索结果,是多媒体检索领域的一个新挑战。文中提出了一种基于迁移学习的图像检索算法,在对图像的视觉信息进行学习的同时,也对图像的文本信息进行学习,并将学习到的结果迁移到视觉信息领域,进行跨模态信息融合,进而产生包含跨模态信息的图像特征。经实验证明,所提算法能够实现更优的图像检索结果。
数据集分类可用性评估的置信区间方法
谈询滔, 顾依依, 阮彤, 袁玉波
计算机科学. 2019, 46 (1): 78-85.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.012
摘要 ( 360 )   PDF(2175KB) ( 1653 )   
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如何有效评价训练数据集的可用性,一直是困扰智能分类系统应用的难点问题。针对机器学习领域的数据分类问题,提出了一种基于区间分析和信息粒化的数据集分类可用性的评估方法,用于评价数据集的可分程度。该方法将待评估的数据集定义为分类信息系统,提出了分类置信区间的概念,通过区间分析进行信息粒化。在此信息粒化策略下,定义分类可用性的数学模型,并进一步给出单个属性以及整体数据集的分类可用性的计算方法。选择18个UCI标准数据集作为评估对象,给出了部分数据集分类可用性的评估结果,并且选取3种分类器对所选数据集进行分类实验,最终通过对上述实验结果的分析证明了该评估方法的有效性和可行性。
基于改进逆滤波的衍射成像光谱仪图像复原方法
张茗琪, 曹国, 陈强, 孙权森
计算机科学. 2019, 46 (1): 86-93.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.013
摘要 ( 440 )   PDF(6764KB) ( 809 )   
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针对在衍射光谱仪(DOIS)成像中离焦谱段对准焦谱段成像造成干扰而导致的图像模糊问题,提出一种改进的逆滤波复原方法,旨在解决逆滤波中存在的不适定问题,并利用该方法对衍射光谱图像进行复原。改进的逆滤波算法通过引入正则化矩阵来改变原始问题的求解形式,将逆滤波函数进行正则化,从而减弱噪声对图像复原效果所产生的影响。通过将图像复原过程转换为矩阵求逆的过程,并在SVD算法求解过程中添加规则滤波器的方法,来调节正则化矩阵的形式以及参数的大小,达到了减弱矩阵的病态性并取得较优的复原效果的目的。实验结果表明,该方法能够有效地对衍射成像光谱仪图像进行复原,在一定程度上提高了拉普拉斯梯度以及图像质量指数(QI)值,同时减小了均方根(RMSE)值。所提方法能够抑制噪声干扰,增强图像清晰度,复原出与参考图相似度更高的单谱段图像,并能够获得更好的光谱曲线,有助于分析出地貌特征。
样本自适应的不平衡分类器
才子昕, 王馨月, 徐剑, 景丽萍
计算机科学. 2019, 46 (1): 94-99.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.014
摘要 ( 354 )   PDF(1347KB) ( 968 )   
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大数据时代,不平衡数据分类在实际应用场景中频繁出现。以二分类为例,传统分类器由于较难学习少数类数据集内部的本质结构,容易将少数类样本错误分类。针对这一问题,一种有效的解决方法是在传统的方法中引入代价敏感机制,为少数类样本赋予更高的误分代价以提升其预测精度。这类方法同等对待了同类样本集中的数据,然而同一类内的不同样本可能对训练过程有不同程度的贡献。为了提升代价敏感机制的有效性,样本自适应的代价敏感策略为不同的样本赋予不同的权重。首先,通过考察样本局部的类分布情况,判断其距离两类样本边界的远近;然后,根据边界分布理论,即距离决策面越近的样本对决策面位置的影响越大,为距离两类样本边界越近的样本赋予越高的权重。实验过程中,通过将样本自适应代价敏感策略应用于LDM,并在标准数据集上进行一系列对比实验,验证了样本自适应代价敏感策略在处理不平衡数据分类问题上的有效性。
不同纹理复杂度图像生成中CycleGAN循环一致损失系数优化选择方法
徐强, 钟尚平, 陈开志, 张春阳
计算机科学. 2019, 46 (1): 100-106.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.015
摘要 ( 680 )   PDF(4469KB) ( 1506 )   
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高质量的图像生成一直是计算机视觉等领域探索的难点和热点。通过使用循环一致损失,CycleGAN在无监督图像生成任务中取得了良好效果。但是面对不同纹理复杂度的图像生成任务,CycleGAN的循环一致损失系数是默认不变的,使得生成图像存在纹理变形甚至消失等弱点,不能很好地保证生成图像的质量。文中融合图像的空间维度和时间维度来度量图像的纹理复杂性,阐明循环一致损失函数在优化目标函数中的重要性,发现并解释循环一致损失系数的大小与不同纹理复杂度图像生成质量的关联性:纹理复杂度越高,应选择越大的循环一致损失系数;反之,应取越小的循环一致损失系数。文中使用基准和自采集的图像数据集,引入了基于迁移学习的分类准确性等生成图像质量评估指标。实验结果表明,优化选择大小合适的循环一致损失系数,可有效提高生成图像的质量。
基于区间分类的螺旋图可视化边绑定方法
朱立霞, 李天瑞, 滕飞, 彭博
计算机科学. 2019, 46 (1): 107-111.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.016
摘要 ( 532 )   PDF(2753KB) ( 798 )   
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在时序数据可视化领域,螺旋图是一种常用的可视化方法,它既能将多个阶段的数据同时展示在一个平面空间内,又能在有限的空间内展示任意时长的数据。针对现有的螺旋图可视化方法在展示大量的时间序列数据时会出现因螺旋线交叉而导致视觉杂乱的问题,研究螺旋图可视化方法意义非凡。首先将状态圆环上的数据点进行分类;然后在相邻的状态圆环之间设置虚拟绑定圆环,通过边绑定的函数将状态圆环上的数据点映射到其对应的虚拟绑定圆环上;最后在状态圆环与其对应的虚拟绑定圆环之间绘制Bézier曲线,在虚拟绑定圆环与虚拟绑定圆环之间绘制螺旋线,从而实现边绑定的效果。实验结果表明,该边绑定算法能够有效地对大规模数据进行可视化,并能有效地缓解视觉杂乱的问题。
基于状态转移和模糊思考的迁徙优化算法
钟大鉴, 冯翔, 虞慧群
计算机科学. 2019, 46 (1): 112-116.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.017
摘要 ( 493 )   PDF(2051KB) ( 609 )   
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基于现有的动物迁徙算法(AMO),提出基于状态转移和模糊思考的迁徙优化算法(SMO)来解决全局优化问题。SMO算法中引入了状态模型和模糊对立模型。首先,状态模型中使用两种状态(分散状态和集中状态)来描述种群分布。在分散状态下,群体随机分布于解空间中,因此,使用概率决策的方式探索解空间,这个过程属于空间探索;随着个体之间的相互学习,个体之间的差异已经很小,群体进入集中状态,此时使用基于步长的搜索策略来调节个体位置,这个过程属于局部勘探。因此,将二者结合可以平衡空间探索和局部勘探功能。其次,算法使用了模糊对立模型,充分利用个体的模糊对立位置,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛精度。然后,从理论上证明了该算法的收敛性,并且使用12个基准测试函数来验证算法的性能。最后,将该算法与其他优化算法进行比较,实验结果验证了该算法在优化问题上的有效性。
基于多视图集成的网络表示学习算法
冶忠林, 赵海兴, 张科, 朱宇
计算机科学. 2019, 46 (1): 117-125.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.018
摘要 ( 337 )   PDF(2517KB) ( 933 )   
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现有的网络表示学习算法主要为基于浅层神经网络的网络表示学习和基于神经矩阵分解的网络表示学习。基于浅层神经网络的网络表示学习又被证实是分解网络结构的特征矩阵。另外,现有的大多数网络表示学习仅仅从网络的结构学习特征,即单视图的表示学习;然而,网络本身蕴含有多种视图。因此,文中提出了一种基于多视图集成的网络表示学习算法(MVENR)。该算法摈弃了神经网络的训练过程,将矩阵的信息融合和分解思想融入到网络表示学习中。另外,将网络的结构视图、连边权重视图和节点属性视图进行了有效的融合,弥补了现有网络表示学习中忽略了网络连边权重的不足,解决了基于单一视图训练时网络特征稀疏的问题。实验结果表明,所提MVENR算法的性能优于网络表示学习中部分常用的联合学习算法和基于结构的网络表示学习算法,是一种简单且高效的网络表示学习算法。
一种基于深度学习的混合推荐算法
曾旭禹, 杨燕, 王淑营, 何太军, 陈剑波
计算机科学. 2019, 46 (1): 126-130.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.019
摘要 ( 653 )   PDF(1505KB) ( 1172 )   
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推荐系统在电子商务的发展中发挥着越来越重要的作用,但用户对物品评分数据的稀疏性往往是推荐精度较低的重要原因。目前通常采用推荐技术对辅助信息进行处理,以缓解用户评价的稀疏性,并提高预测评分精度。通过相关模型,可以利用文本数据来提取物品的隐藏特征。最近,深度学习算法快速发展,因此文中选用了一种具有强大特征提取能力的新型深度网络架构——变分自编码器(Variational AutoEncoder,VAE)。通过将无监督变分自编码融合到概率矩阵分解(Probability Matrix Factorization,PMF)中,构建了一种感知上下文的新型推荐模型——变分矩阵分解(Variational AutoEncoder Matrix Factorization,VAEMF)。首先使用TD-IDF对物品的评价文档进行数据预处理,然后对处理后的数据使用VAE捕获物品的上下文信息特征,最后使用概率矩阵分解进一步提高预测评分精度。在两个真实数据集上的实验结果验证了所提方法相较于自编码算法及概率矩阵分解算法的优势。
基于犹豫模糊可信度的知识推理
郑宏亮, 侯雪辉, 宋笑迎, 庞阔, 邹丽
计算机科学. 2019, 46 (1): 131-137.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.020
摘要 ( 499 )   PDF(1262KB) ( 979 )   
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针对不确定性推理中的可信度估值不精确的问题,将犹豫模糊集引入可信度不确定性推理中。提出犹豫模糊可信度的定义,并基于可信度的知识表示给出犹豫模糊可信度的知识表示方式。为解决专家在推理过程中出现的信息缺失问题,提出求解平均值的信息补全方法。构建犹豫模糊可信度的单条规则和多条规则并行关系的运算法则,并给出基于犹豫模糊可信度的知识表示与推理的具体步骤。最后,运用实例验证了所提算法的可行性及有效性。
网络与通信
一种基于置信度稳定性的SCMA多用户检测算法
李茂, 周志刚, 王涛
计算机科学. 2019, 46 (1): 138-142.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.021
摘要 ( 252 )   PDF(1849KB) ( 831 )   
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稀疏码分多址(即非正交多址)(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术,具有在有限频谱资源下过载通信的特点,能够显著提升频谱利用率。得益于稀疏码分多址码本的稀疏性,消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)成为经典多用户检测算法。在传统MPA方法中,尽管与最大似然译码具有相近的误比特率(Bit Error Ratio,BER)性能,但指数运算的复杂度仍然很高。据此,设计一种基于置信度的动态边缘选择更新方法,以减少不必要的节点运算。每次迭代中,利用因子图模型中功能节点到变量节点的置信度稳定性信息,动态判定是否需要节点更新运算。仿真结果表明,动态边缘选择方案使得算法的复杂度得到显著降低,并且能够与BER取得良好的均衡。
基于优化链路权值的域内路由保护方案
耿海军
计算机科学. 2019, 46 (1): 143-147.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.022
摘要 ( 257 )   PDF(1704KB) ( 666 )   
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目前,互联网部署的域内链路状态路由协议,如开放最短路径优先(Open Shortest Path First,OSPF)和中间系统到中间系统(Intermediate System-to-Intermediate System,IS-IS),采用被动恢复方案应对网络故障。随着网络的发展,大量的实时应用部署在互联网上,OSPF的收敛时间无法满足这些实时应用对收敛时间的需求。因此,学术界和工业界提出采用路由保护方案来应对网路中出现的故障。然而,已有的路由保护方案存在两个方面的问题:1)默认路径和备份路径的交叉度较高,如LFA;2)为了计算两条交叉度低的路径,对默认路径加以限制,即默认路径不采用最短路径,如Color Tree。为了解决上述两个问题,首先将上述问题归结为整数规划模型,接着利用启发式方法计算近似最优解,最后在实际网络和模拟网络中对所提算法进行了大量实验。实验结果表明,所提算法可以降低默认路径和备份路径的交叉度,极大地提高网络的可用性。
基于WSAN的物联网软件分布式知识框架及其实现方法
刘正浩, 张广泉
计算机科学. 2019, 46 (1): 148-154.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.023
摘要 ( 246 )   PDF(1530KB) ( 627 )   
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随着物联网的深入发展和智能传感器的出现,传统软件逐渐暴露出自身性能的不足。为满足设备自治的需求和利用边缘网络的计算资源,分析了物联网软件的特征,提出了物联网软件的分布式知识框架及其具体实现方法。通过识别物联网软件的环境逻辑并定义环境逻辑的演化规则,使环境逻辑可以嵌入底层无线节点。依靠智能传感器监控环境变化、触发软件逻辑,实现软件的正确执行。最后依据现实场景的运行情况及相关指标的分析,来说明所提方法的适用性。
基于局部社团和节点相关性的链路预测算法
杨旭华, 俞佳, 张端
计算机科学. 2019, 46 (1): 155-161.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.024
摘要 ( 327 )   PDF(1763KB) ( 1041 )   
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基于网络拓扑结构信息的链路预测算法是预测网络未知连边或未来连边的有效方法。在实际应用中,通过进一步提取网络结构信息可以提高网络链路预测结果的精度。文中提出了一种基于局部社团和节点相关性的链路预测算法(HCRP)。该算法把种子节点对的一阶局部社团扩展到二阶局部社团,获得了比一阶局部社团更多的网络结构信息;在用皮尔逊系数计算两个种子节点的相关系数时,该算法也考虑了二阶局部社团的最短路径、边聚类系数和连边密度对两个种子节点相似度的影响,获得了良好的预测网络连边的效果。实验采用了10个真实网络的数据,并对比了HCRP算法和11种知名算法,数值实验结果表明所提算法具有优良的链路预测性能。
一种为地面WSN充电的无人机碰撞规避路径规划方法
胡洁, 兰玉彬, 欧阳帆
计算机科学. 2019, 46 (1): 162-168.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.025
摘要 ( 248 )   PDF(2108KB) ( 691 )   
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多个无人机为大面积分布的地面传感器节点无线充电的应用中,飞行路线的规划关系着无线传感器网络的覆盖率及生命周期,但无人机有限的续航时间及规避碰撞等约束增加了路径规划的难度。文中首先提出一种集中式逐次贪婪路径规划算法(Sequential Geedy Route Planning Scheme,SGRP),令无人机在已知节点位置信息的情况下,根据自身的资源逐个将节点纳入任务集并放置在路径的最合适顺序上。理论证明,SGRP算法在最差情况下也能获得最优规划算法50%的性能。接着在SGRP算法的基础上,基于改进的CPA碰撞检测模型设计了逐次贪婪碰撞规避路径规划算法SGACRP。该算法每次迭代选择一个节点、无人机及路径顺序的最佳匹配组合,在最大化收益的同时满足了无人机资源受限及碰撞规避的要求。最后以时间折扣型函数作为无人机收益函数,通过仿真验证了碰撞规避措施的有效性,同时验证了碰撞规避算法虽然增加了无线传感器网络的总充电完成时间,但并不影响其监测率。另一方面,仿真证明了根据与目标点的距离设置节点的固定收益,能有效改善地面无线传感器网络的监测概率。
无线蜂窝网中用于D2D多播簇的高效多播方案
池凯凯, 汤泽锋, 祝驿楠, 邵奇可
计算机科学. 2019, 46 (1): 169-174.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.026
摘要 ( 399 )   PDF(1653KB) ( 680 )   
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在无线蜂窝网中使用设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术,可以有效卸载基站的流量。文中研究基站到某个小区域(如一幢办公楼)内多个设备的基于D2D通信的高效数据多播,提出了一种基于D2D通信的包接收率(Packet Reception Ratio,PRR)和包平均转发次数(Average Packet Retransmission times,APRT)可控的多播方案,并分别以PRR下限约束下的APRT最小化(PRR constrained APRT minimization,APRT-M)和APRT上限约束下的PRR最大化(APRT constrained PRR maximization,PRR-M)为目标,最优化中继节点最大转发次数。相比于传统方案,所提方案可显著降低BS的多播负载。APRT-M方式以尽可能降低PRR(但不小于给定值)为代价来最小化APRT,而PRR-M方式以尽可能增大APRT(但不大于给定值)为代价来最大化PRR。
信息安全
基于智能卡的扩展混沌映射异步认证密钥协商协议
王松伟, 陈建华
计算机科学. 2019, 46 (1): 175-181.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.027
摘要 ( 374 )   PDF(1392KB) ( 708 )   
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身份认证是确保信息安全的重要手段,混沌映射身份认证协议因其高效性而成为近期研究的热点。2015年,Zhu提出了一个改进的混沌映射协议,声称其可以抵抗冒充攻击、字典攻击,并且提供用户匿名性;然而,Tong等指出Zhu的协议存在离线字典攻击、冒充攻击等问题且无法确保用户匿名性,并提出了一个新的改进协议(简称TC协议)。针对Zhu和TC协议方案,文中指出了其不能确保前向安全性以及容易遭受拒绝服务攻击等安全性缺陷,并提出了一个新的基于智能卡的混沌映射协议方案。安全性分析及同其他相关方案的比较结果表明了所提协议的高安全性和实用性。
基于云的轻量级RFID群组标签认证协议
李璐璐, 董庆宽, 陈萌萌
计算机科学. 2019, 46 (1): 182-189.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.028
摘要 ( 358 )   PDF(1634KB) ( 639 )   
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射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)作为物联网中标识物品的关键技术,其因低成本、易携带等优势而得到了广泛的应用。基于云存储的RFID技术相较于传统RFID技术更具有应用市场,但其安全隐私问题也更为严重。另外,现有的很多群组标签认证协议不仅不符合轻量级要求,还具有密钥失同步的问题。文中提出一种基于云的轻量级RFID群组标签认证协议。该协议基于Hash函数而设计,它不仅解决了上述安全隐患,还能在群组认证过程中筛除无效标签和假冒标签。最后,利用BAN逻辑对该协议进行了分析。安全目标分析表明,该协议可以抗多重DOS攻击以及其他基本攻击,并满足前向安全性。
基于轨迹多特性的隐私保护算法
许华杰, 吴青华, 胡小明
计算机科学. 2019, 46 (1): 190-195.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.029
摘要 ( 492 )   PDF(1433KB) ( 861 )   
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现有基于聚类的轨迹隐私保护算法在衡量轨迹间的相似性时大多以空间特征为标准,忽略了轨迹蕴含的其他方面的特性对轨迹相似性的影响。针对这一情况可能导致的匿名后数据可用性较低的问题,提出了一种基于轨迹多特性的隐私保护算法。该算法考虑了轨迹数据的不确定性,综合方向、速度、时间和空间4个特性的差异作为轨迹相似性度量的依据,以提高轨迹聚类过程中同一聚类集合中轨迹之间的相似度;在此基础上,通过空间平移的方式实现同一聚类集合中轨迹的k-匿名。实验结果表明,与经典隐私保护算法相比,在满足一定隐私保护需求的前提下,采用所提算法实施隐私保护之后的轨迹数据整体具有较高的数据可用性。
基于DCT域相关性的非对称JPEG隐写
毛炳华, 王子驰, 张新鹏
计算机科学. 2019, 46 (1): 196-200.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.030
摘要 ( 418 )   PDF(1253KB) ( 718 )   
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目前用于JPEG隐写的失真代价函数对同一DCT系数的加一与减一操作分配相同的代价值。但由于JPEG图像中DCT域的相关性,加一与减一修改对图像内容的影响不同,因此其对应的代价值也理应不同。文中基于DCT域相关性,提出了一种适用于JPEG隐写的通用代价值优化方法,主要考虑JPEG图像中相邻DCT块相同位置上系数的相关性。利用八邻域块中相同位置的DCT系数求平均的方法给出当前DCT系数的预测值。对现有的JPEG失真代价函数,按照向预测值靠拢的原则区分加一和减一的代价值。经过调整的代价值能引导隐写修改后的DCT系数最大程度地向预测值靠拢,增强DCT域相关性,从而提高隐写的安全性。该方法可以与任何现有的JPEG隐写失真代价函数结合使用。实验表明,所提方法几乎不增加原始算法的时间复杂度,同时能有效提高现有JPEG隐写方法的安全性,可使当前隐写分析工具的测试误差平均提升2.4%。
一种数据流相关过滤器自动插入的注入入侵避免方案
尹中旭, 张连成
计算机科学. 2019, 46 (1): 201-205.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.031
摘要 ( 240 )   PDF(1286KB) ( 951 )   
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注入类漏洞是动态Web应用程序中广泛存在的漏洞。文中对注入漏洞产生和利用的必要条件进行分析,并利用相关方法针对注入变量的不同类型(数字型、字符型和搜索型)进行区分防范;对宿主语言和对象语言进行分析,定位出了SQL语句中的查询变量及其类型;在控制流图的基础上,构建了包含source点和sink点的数据依赖关系子图;针对该子图,设计了过滤器插入算法,定义了不同输入数据类型和查询类型的过滤策略;随后,实现了基于数据流分析以及在相关数据库操作之前自动插入过滤器的方案;最后对提出的方案进行了分析测试,结果验证了所提方案的有效性。
面向医疗数据发布的动态更新隐私保护算法
陈虹云, 王杰华, 胡兆鹏, 贾露, 喻纪文
计算机科学. 2019, 46 (1): 206-211.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.032
摘要 ( 267 )   PDF(1338KB) ( 809 )   
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随着信息技术的发展,医疗数据发布中的隐私保护技术一直是数据隐私研究的热点,医疗数据发布的同步更新是其中一个重要问题。为解决医疗数据匿名发布的同步问题,提出了一种建立在(α,k)-匿名数据基础上的支持数据动态更新的算法——(α,k)-UPDATE。该算法通过对语义贴近度的计算,在(α,k)-匿名数据集中选择最贴近的等价类,再进行相应的更新操作。更新后的匿名数据集满足(α,k)-匿名约束,可有效地保护患者的隐私信息。实验结果表明,该算法能在实际环境中稳定、有效地运行,在满足医疗数据实时一致性的同时,具有运算时间短、信息损失度小的优点。
软件与数据库技术
考虑用户行为和排错延迟的软件运行可靠性增长模型
杨剑锋, 赵明, 胡文生
计算机科学. 2019, 46 (1): 212-218.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.033
摘要 ( 232 )   PDF(1528KB) ( 557 )   
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传统的软件可靠性模型大多都假设软件测试环境和运行环境相同,也就是使用软件测试阶段的失效数据来预测软件运行可靠性。众所周知,软件固有故障的排除能提高系统可靠性,然而另一种现象就是随着用户对软件熟悉程度的提高,软件的失效率也会降低。文中研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的软件运行可靠性增长模型。通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,实验结果表明提出的模型具有较好的效果。
基于方法约束关系的代码预测模型
方文渊, 刘琰, 朱玛
计算机科学. 2019, 46 (1): 219-225.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.034
摘要 ( 232 )   PDF(1825KB) ( 593 )   
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最新的研究表明,从大量源代码中提取代码特征,建立统计语言模型,对代码有着良好的预测能力。然而,现有的统计语言模型在建模时,往往采用代码中的文本信息作为特征词,对代码的语法结构信息利用不充分,预测准确率仍有提升空间。为提高代码预测性能,提出了方法的约束关系这一概念;在此基础上,研究Java对象的方法调用序列,抽象代码特征,构建统计语言模型来完成代码预测,并研究基于方法约束关系的代码预测模型在Java语言中的适用范围。实验表明,该方法较现有的模型提高了8%的准确率。
基于线性时间算法的故障树模块扩展分解方法
宋俊花, 魏欧
计算机科学. 2019, 46 (1): 226-231.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.035
摘要 ( 328 )   PDF(1382KB) ( 556 )   
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故障树分析被广泛应用于核工业、航空航天和交通控制等安全攸关领域的安全性分析中。然而,像核电站等大型工业所使用的大型故障树的分析需要耗费大量的计算资源,导致分析效率低下,时间消耗过多。为了解决此问题,对现有的线性时间算法进行改进,提出新的故障树简化规则和模块扩展分解算法。首先提出等效事件的概念,扩展线性时间算法所分解的模块数;在考虑时间复杂度和资源利用率的基础上,提出一套新的简化规则,以合理地去除故障树中的冗余信息。实验证明,提出的分解方法能有效地优化故障树分析,进一步减少大型故障树分析的计算时间和内存消耗。
时间依赖路网中反向 k近邻查询
李佳佳, 沈盼盼, 夏秀峰, 刘向宇
计算机科学. 2019, 46 (1): 232-237.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.036
摘要 ( 408 )   PDF(1577KB) ( 588 )   
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在现存的反向k近邻查询方案中,比较高效的研究大多集中在欧氏空间或者静态路网,对时间依赖路网中的反向k近邻查询的研究相对较少。已有算法在兴趣点密度稀疏或者k值较大时,查询效率较低。对此,提出了基于子网划分的反向k近邻查询算法mTD-SubG。首先,将整个路网划分为大小相同的子网,通过子网的边界节点向其他子网进行扩展,加快对路网中兴趣点的查找速度;其次,利用剪枝技术缩小路网的扩展范围;最后,利用已有时间依赖路网下的近邻查询算法,判定查找到的兴趣点是否为反向k近邻结果。实验中将mTD-SubG算法与已有算法mTD-Eager进行对比,结果表明mTD-SubG算法的响应时间比mTD-Eager算法减少了85.05%,遍历节点个数比mTD-Eager算法减少了51.40%。
人工智能
基于双语主题模型和双语词向量的跨语言知识链接
余圆圆, 巢文涵, 何跃鹰, 李舟军
计算机科学. 2019, 46 (1): 238-244.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.037
摘要 ( 464 )   PDF(1301KB) ( 759 )   
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跨语言知识链接是指在描述相同内容的不同语言的在线百科文章之间建立联系。跨语言知识链接可分为候选集选择和候选集排序两部分。首先,把候选集选择问题转换为跨语言信息检索问题,提出一种将标题与关键词相结合从而生成查询的方法,该方法将候选集选择的召回率大幅提高至93.8%;在候选集排序部分,提出一种融合双语主题模型及双语词向量的排序模型,实现了英文维基百科和中文百度百科之间军事领域的跨语言知识链接。实验结果表明,该模型取得了75%的准确率,显著提高了跨语言知识链接的性能,并且提出的方法不依赖于语言特性和领域特性,因此可以很容易地扩展至其他语言和其他领域的跨语言知识链接。
基于S型函数的自适应粒子群优化算法
黄洋, 鲁海燕, 许凯波, 胡士娟
计算机科学. 2019, 46 (1): 245-250.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.038
摘要 ( 452 )   PDF(1470KB) ( 855 )   
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针对粒子群算法求解精度低和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于S型函数的自适应粒子群优化算法SAPSO (S-shaped function based Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法利用倒S型函数的特点,实现了对惯性权重的非线性调整,从而更好地平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;同时,在算法的位置更新公式中引入S型函数,并利用个体粒子自身的适应度值与群体平均适应度值的比值自适应地调整搜索步长,从而提高算法的搜索效率。在若干经典测试函数上的仿真实验结果表明,与已有的几种改进粒子群算法相比,SAPSO在收敛速度和求解精度方面均有较大优势。
iBTC:一种基于独立森林的移动对象轨迹聚类算法
张怀峰, 皮德常, 董玉兰
计算机科学. 2019, 46 (1): 251-259.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.039
摘要 ( 461 )   PDF(3476KB) ( 709 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
移动对象轨迹聚类在城市规划、公共空间设计、移动对象行为预测等领域具有重要的理论指导意义和实际应用价值。针对传统聚类算法(如k-means,DBSCAN)在移动对象轨迹方面聚类效果不佳的问题,提出一种新的轨迹聚类算法iBTC。该算法首先对轨迹进行分段,根据最小描述长度原理,将轨迹分段问题转换为求无向图的最短路径问题,使用Dijkstra算法求得轨迹的最佳分段;然后将轨迹聚类问题转换为一种特殊的异常检测问题,并基于独立森林的思想,使用细分-合并过程对轨迹数据进行聚类;最后在模拟数据集和监控视频记录的行人轨迹公开数据集上进行实验,结果表明该算法能够取得较好的聚类效果。
结合瓶颈特征的注意力声学模型
龙星延, 屈丹, 张文林
计算机科学. 2019, 46 (1): 260-264.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.040
摘要 ( 321 )   PDF(1400KB) ( 942 )   
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目前基于注意力机制的序列到序列声学模型成为语音识别领域的研究热点。针对该模型训练耗时长和鲁棒性差等问题,提出一种结合瓶颈特征的注意力声学模型。该模型由基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的瓶颈特征提取网络和基于注意力的序列到序列模型两部分组成:DBN能够引入传统声学模型的先验信息来加快模型的收敛速度,同时增强瓶颈特征的鲁棒性和区分性;注意力模型利用语音特征序列的时序信息计算音素序列的后验概率。在基线系统的基础上,通过减少注意力模型中循环神经网络的层数来减少训练的时间,通过改变瓶颈特征提取网络的输入层单元数和瓶颈层单元数来优化识别准确率。在TIMIT数据库上的实验表明,该模型在测试集上的音素错误率降低至了17.80%,训练的平均迭代周期缩短了52%,训练迭代次数由139减少至89。
一种基于地形因素的空气质量空间估计方法
吕明琪, 李一帆, 陈铁明
计算机科学. 2019, 46 (1): 265-270.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.041
摘要 ( 298 )   PDF(1650KB) ( 762 )   
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空气质量监测对于污染评估、危害降低和环保治理等具有重要的指导意义。然而,由于空气质量监测站点的数量十分有限,且空气质量随位置的变化是非线性的,因此空气质量空间估计(即估计任意无空气质量监测站点位置的空气质量)是一项具有挑战性的工作。目前最先进的空气质量空间估计方法考虑了交通、人流、POI等因素,并基于机器学习技术建立估计模型。然而,这些方法仍存在如下不足:1)由于考虑的因素主要反映城区的特性,因此只能局限在城区范围内使用;2)直接使用从各类因素中提取的特征建立模型,没有对特征进行更深层次的提炼。针对上述问题,提出了一种基于地形因素的空气质量空间估计方法。在该方法中,首先建立地形数据库并提取地形特征,然后基于集成决策树模型对地形特征进行深层转换,最后基于因子分解机建立回归模型。基于真实数据的实验表明,该方法对估计自然地形(如高原、森林、水域等)区域中的空气质量有明显的优势。
基于出租车GPS大数据的城市区域间可达性评估模型
王英博, 单晓晨, 孟煜
计算机科学. 2019, 46 (1): 271-277.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.042
摘要 ( 299 )   PDF(2072KB) ( 811 )   
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区域间可达性的评估对城市地面交通出行效率的提高有着重要作用。传统区域间可达性评估方法使用区域间直线距离计算区域间的平均旅行时间,其平均值与实际值的偏差较高,而且基于出租车乘降热点统计的区域间可达性量化方法对于旅行目的地分布不均的区域量化结果过低。针对以上两点不足导致的区域间可达性评估不准确的问题,文中构建了基于GPS的区域间可达性评估模型,从出租车GPS数据中提炼出完整的旅行来计算实际的旅行时间,以提高平均旅行时间的准确性。在此基础上还提出了一种基于四维OD矩阵的可达率计算模型,并以此可达率作为可达性量化标准,从而解决部分区域因发生旅行的目的地分布不均而导致的区域可达性评估不准确的问题。实验表明,提出的可达性评估模型较传统方法而言评估的准确性提高了9.4%~28.7%,特别是在旅行目的地分布不均的结果区域中,可达性评估准确性的提高更为显著。
图形图像与模式识别
基于深度卷积神经网络的三维模型检索
刘志, 李江川
计算机科学. 2019, 46 (1): 278-284.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.043
摘要 ( 335 )   PDF(3617KB) ( 913 )   
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
为了更有效地利用三维模型数据集进行特征的自主学习,提出一种使用自然图像作为输入源,以三维模型的较优视图集为基础,通过深度卷积神经网络的训练提取深度特征用于检索的三维模型检索方法。首先,从多个视点对三维模型进行视图提取,并根据灰度熵的排序选取较优视图;然后,通过深度卷积神经网络对视图集进行训练,从而提取较优视图的深度特征并进行降维,同时,对输入的自然图像提取边缘轮廓图,经过相似度匹配获得一组三维模型;最后,基于检索结果中同类模型总数占检索列表长度的比例对列表进行重排序,从而获得最终的检索结果。实验结果表明,该算法能够有效利用深度卷积神经网络对三维模型的视图进行深度特征提取,同时降低了输入源的获取难度,有效提高了检索效果。
基于放射组学特征的胃肠道间质瘤的分类预测
刘平平, 张文华, 卢振泰, 陈韬, 李国新
计算机科学. 2019, 46 (1): 285-290.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.044
摘要 ( 335 )   PDF(1856KB) ( 782 )   
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胃肠道间质瘤(GastroIntestinal Stromal Tumors,GIST)是常见的胃肠道肿瘤,具有非定向分化特征,缺乏特异性,且具有恶性潜能,所以GIST的良恶性诊断是临床较为关注的问题。然而,病理活检及CT检查等临床鉴别手段在研究肿瘤异质性方面存在一定困难。文中提出一种基于CT图像提取大量量化的放射组学特征并利用SVM分类器对GIST良恶性进行分类预测的非侵入式方法。首先,应用放射组学方法对120个患有GIST的病人的CT图像肿瘤区域分别提取4个非纹理特征和43个纹理特征。然后,应用基于ReliefF的前向选择算法进行特征选择,再用最佳特征子集训练得到的SVM分类器来对GIST良恶性进行分类预测。实验中,共有14个纹理特征入选最佳特征子集,且SVM分类模型对GIST良恶性分类的AUC、准确率、敏感性、特异性在训练集中分别为0.9949,0.9277,0.9537,0.9018;在测试集中分别为0.8524,0.8313,0.8197,0.8420。该方法以放射组学的研究方法建立的模型,为GIST良恶性预测提供了一种非入侵式的检测手段,有望成为一种辅助诊断工具,以提高临床GIST良恶性诊断的准确率。
基于加权非局部相似性的视频压缩感知多假设重构算法
杜秀丽, 胡兴, 陈波, 邱少明
计算机科学. 2019, 46 (1): 291-296.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.045
摘要 ( 233 )   PDF(3690KB) ( 709 )   
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分布式视频压缩感知(Distributed Compressed Video Sensing,DCVS)多假设重构算法将传统视频编码中的多假设预测运动估计思想引入到分布式压缩感知视频编码系统中,改善了对视频序列的重构质量。在该算法中,大变化块采用本帧邻域块信息作为参考,而当本帧邻域块含有较多纹理和细节时,算法性能有待提高。为此,对非局部相似性的思想进行改进,提出基于加权非局部相似性的分布式视频压缩感知多假设重构算法。在该算法中,对大变化块中的纹理块采用加权非局部相似性在相邻已重构帧中寻找自相似块,最终生成辅助重构信息块;对于非纹理块,则简单利用加权非局部相似性生成相似块。对不同特点的视频序列的仿真实验结果表明,改进后的算法有效改善了视频序列的重构质量,具有较优的重构SSIM,PSNR指标,其中PSNR约提高1dB。
基于FPDEs与CBF的红外与可见光图像融合
李昌兴, 武洁
计算机科学. 2019, 46 (1): 297-302.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.046
摘要 ( 345 )   PDF(3044KB) ( 695 )   
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针对传统红外与可见光图像融合结果中的对比度不足、块状效应、伪影以及边缘区域信息失真等问题,文中提出一种基于四阶偏微分方程(FPDEs)和交叉双边滤波器(CBF)的红外与可见光图像融合方法。首先,分别使用FPDEs和CBF方法从源图像中获取近似层和细节层;其次,针对多尺度分解获得的近似层含有残余低频信息导致融合图像的整体视觉反差较大的问题,采用基于视觉显著性映射(VSM)的方法对近似层进行融合;然后,对细节层使用改进的Karhunen-Loeve变换获得权重,而后进行细节层融合;最后,通过线性组合方式将近似层与细节层融合,从而产生融合图像。实验结果表明,经基于FPDEs与CBF的方法融合后,相较于基于主成分分析和基于交叉双边滤波器的方法,基于FPDEs与CBF的方法所得融合图像的标准差平均提高了43.73%左右;相较于基于引导滤波器和基于视觉显著性最小二乘优化的方法,融合图像的平均梯度提高了约9.46%,空间频率平均提高了19.79%左右。
基于级联多任务深度学习的卡口识别引擎研究
何霞, 汤一平, 袁公萍, 陈朋, 王丽冉
计算机科学. 2019, 46 (1): 303-308.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.047
摘要 ( 477 )   PDF(1697KB) ( 1029 )   
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针对在将卡口非结构化视频图像数据转化为智能结构化信息的过程中存在环境的复杂性、需求的多样性、任务的关联性和识别的实时性等问题,提出了一种级联多任务深度学习网络的卡口识别引擎方法,其通过充分利用分割、检测、识别等任务之间的相互联系实现了高精度的、高效的、同步实时的卡口车辆多种基本信息的识别(车型、品牌、车系、车身颜色以及车牌等识别任务)。首先,利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从卡口道路复杂背景中提取出感兴趣区域(包括多车辆对象);然后,利用多任务深度学习网络对提取出来的车辆对象实现多层次的多任务识别。实验结果表明,提出的方法在识别精度和效率上都明显优于传统计算机视觉方法和现有的基于深度学习的识别引擎技术,该方法对车型、品牌、车系及车牌的识别与检测精度均达到98%以上,检测效率提升了1.6倍。
交叉与前沿
有向图k顶点导出子图的DNA粘贴算法
朱维军, 张春艳, 周清雷, 陈永华
计算机科学. 2019, 46 (1): 309-313.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.048
摘要 ( 301 )   PDF(1839KB) ( 746 )   
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在经典的电子计算中,有向图k顶点导出子图是一个高度复杂的问题。DNA计算是近年来发展的以DNA为载体求解计算问题的非经典计算技术。文中研究了使用DNA计算解决有向图k顶点导出子图的问题,从而提出了一种在粘贴机上运行的子图生成算法。首先,以粘贴机的标准生化元操作作为算法调用的基本算子;其次,使用顺序与循环等程序结构,把上述基本算子按照一定的逻辑方式组织起来;最后,读取生化反应结果,即可获得给定有向图的所有k顶点导出子图。仿真实验结果表明,与经典算法相比,新算法在理想条件下大幅缩短了子图生成时间。
众核平台上广度优先搜索算法的优化
徐启泽, 韩文廷, 陈俊仕, 安虹
计算机科学. 2019, 46 (1): 314-319.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.049
摘要 ( 243 )   PDF(1526KB) ( 859 )   
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图算法在多个领域具有重要的应用价值。随着社会信息化程度的提高,需要处理的图数据量越来越大,图算法的性能已成为研究热点。广度优先搜索算法是一种重要的图算法,研究它的性能优化技术可以为其他图算法的性能优化提供借鉴。目前,在新一代Xeon Phi众核处理器上的工作均基于自顶向下算法且没有考虑到非均匀访存(NUMA)对性能的影响。文中以混合广度优先搜索算法为基础,结合NUMA拓扑结构,从任务分配、向量化和数据预处理3个方面展开优化,在Xeon Phi平台上设计并实现了高性能并行广度优先搜索算法。一系列实验结果表明,优化后的算法在不同规模的测试数据上与Graph500官方优化的算法相比取得了50%~145%的性能提升。
向量数学库的向量化方法研究
周蓓, 黄永忠, 许瑾晨, 郭绍忠
计算机科学. 2019, 46 (1): 320-324.  doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.050
摘要 ( 387 )   PDF(1543KB) ( 880 )   
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SIMD技术的出现使得基础数学库扩展到向量数学库成为必然趋势。基础数学库中多数函数存在代码实现复杂、分支判断多的特点,增加了向量化的难度,同时SIMD指令的不完备导致函数中的部分功能无法直接向量化,频繁的拆分和拼接操作降低了函数的性能。针对这些问题,提出了向量数学库的向量化方法,通过确定核心代码段、数据预处理过程向量化及指令向量化3个步骤,可以快速有效地对基础数学库进行向量化。实验表明,运用该方法,exp,pow,log10等典型函数的性能平均提高了24.2%。