计算机科学

深度神经网络压缩综述

李青华, 李翠平, 张静, 陈红, 王绍卿

计算机科学. 2019, 46 (9): 1-14. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.001

摘要 ( 1588 )

PDF(5948KB) ( 3936 )

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近年来深度神经网络在目标识别、图像分类等领域取得了重大突破,然而训练和测试这些大型深度神经网络存在几点限制:1)训练和测试这些深度神经网络需要进行大量的计算(训练和测试将消耗大量的时间),需要高性能的计算设备(例如GPU)来加快训练和测试速度;2)深度神经网络模型通常包含大量的参数,需要大容量的高速内存来存储模型。上述限制阻碍了神经网络等技术的广泛应用(现阶段神经网络的训练和测试通常是在高性能服务器或者集群下面运行,在一些对实时性要求较高的移动设备(如手机)上的应用受到限制)。文中对近年来的压缩神经网络算法进行了综述,系统地介绍了深度神经网络压缩的主要方法,如裁剪方法、稀疏正则化方法、分解方法、共享参数方法、掩码加速方法、离散余弦变换方法,最后对未来深度神经网络压缩的研究方向进行了展望。

半监督聚类综述

秦悦, 丁世飞

计算机科学. 2019, 46 (9): 15-21. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.002

摘要 ( 1097 )

PDF(1298KB) ( 3950 )

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半监督聚类是结合半监督学习与聚类分析而提出的新的学习方法,其在机器学习中得到了广泛的重视和应用。传统无监督聚类算法在划分数据时并不需要任何数据属性,但在实际应用中,存在少量带有独立类标签或成对约束的监督信息的数据样本,学者们致力于将这些为数不多的监督信息运用于聚类,以得到更优的聚类结果,从而提出了半监督聚类。文中主要介绍了半监督聚类的理论基础和算法思想,并对半监督聚类的最新研究进展进行了综述。首先,对半监督学习的研究现状和分类进行了概述,并将生成式半监督学习、半监督SVM、基于图的半监督学习和协同训练这4种分类方法进行了对比;其次,针对半监督学习的聚类进行了详细的描述,并对4种典型半监督聚类算法(Cop-Kmeans算法、LCop-Kmeans算法、Seeded-Kmeans算法和SC-Kmeans算法)的算法思想进行了分析和总结,同时对这4种算法的优缺点进行了评价;然后,按照基于约束的半监督聚类和基于距离的半监督聚类两种情况,分别对半监督聚类的研究现状进行了阐述;最后,探讨了半监督聚类在生物信息学、图像分割以及计算机其他领域内的应用以及未来的研究方向。文中旨在使初学者能够快速了解半监督聚类的进展,理解典型的算法思想,并在之后的实际应用中能起到一定的指导作用。

基于神经网络的角色运动合成研究进展

王鑫, 孟浩浩, 姜小涛, 陈胜勇, 孙凌云

计算机科学. 2019, 46 (9): 22-27. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.003

摘要 ( 822 )

PDF(2828KB) ( 1526 )

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在角色运动数据集上,运用神经网络技术进行运动合成是当前计算机图形学领域中的一项重要研究。该研究旨在通过神经网络技术生成自然、逼真度较高的角色运动。在对相关研究工作进行分析和总结的基础上,对运动模型的构建、运动交互和运动风格化等领域的研究进展进行了介绍;详细阐述了基于运动捕获数据,利用数据驱动技术、交互式控制方法和ERD,CAE,MAR等网络模型,动态地对角色进行运动建模、运动合成、交互式运动控制,同时为了合成更高质量的角色运动,对运动动画进行风格化等处理;以神经网络技术为着眼点,串联角色运动合成中的各个环节,并结合实际应用,针对当前研究工作面临的难点提出一些可继续深入探索的问题。

基于Storm的任务调度:现状与研究展望

张洲, 黄国锐, 金培权

计算机科学. 2019, 46 (9): 28-35. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.004

摘要 ( 448 )

PDF(2414KB) ( 1284 )

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以Apache Storm为代表的分布式流式数据处理系统能够在复杂大数据处理环境中提供低延迟的处理,因此受到了学术界和工业界的普遍关注。在分布式流式数据处理系统中,任务调度是决定系统性能的关键因素。一个优秀的任务调度器能够为系统带来更高的吞吐量、更低的处理延迟和更好的资源利用率。Storm原生的任务调度器需要用户手动设置并行度,并且使用简单的轮询方法进行任务分配,在实际应用中性能较差。针对这一问题,研究者提出了多种面向Storm任务调度机制的优化策略。文中综述了Storm任务调度机制的相关工作,首先介绍了Storm系统以及原生的任务调度机制,并梳理了目前提出的面向Storm任务调度机制的优化技术,总结了各种方法的优点和缺点;最后讨论了Storm任务调度优化在未来的若干发展方向,以期能够为Storm任务调度机制的进一步优化和应用提供参考。

面向复杂环境的图像语义分割方法综述

王嫣然, 陈清亮, 吴俊君

计算机科学. 2019, 46 (9): 36-46. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.005

摘要 ( 850 )

PDF(1988KB) ( 4144 )

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图像语义分割是视觉智能方向最重要的基础性技术之一,语义分割效果关系着智能系统对其应用场景的理解能力,因此在诸如无人驾驶、机器人认知与导航、安防监控与无人机着陆系统等重要领域均具有较大的应用价值。由于复杂环境下的目标存在非结构化、目标多样化、形状不规则化以及光照变化、视角变化、尺度变化与物体遮挡等各种干扰因素,给图像的语义分割带来了较大挑战。近年来,受益于深度学习理论的快速发展,图像语义分割方向涌现了一大批具有典型意义的研究成果。为启发图像语义分割领域的学术研究及其相关智能系统的工程化开发,文中首先全面阐述了图像语义分割方法的研究发展历程,并将其划分为:传统的图像语义分割方法、传统方法与深度学习相结合的图像语义分割方法、基于深度学习的图像语义分割方法;其次从复杂环境下图像语义分割面临的问题出发,重点对近年来涌现的各种面向复杂环境的语义分割方法的模型、算法、性能及存在的问题进行了详细地分析与对比,并按照强监督、弱监督、无监督图像语义分割方法分类进行阐述;然后归纳了当前主流的PASCAL VOC,Cityscape,SUN RGB-D等9类包含各种复杂环境的数据集,以及3项评估指标PA,mPA和mIoU;最后对面向复杂环境的图像语义分割研究工作进行了总结,并对其在实时视频分割、三维场景重构及无监督语义分割等方向的发展进行了展望。

基于深度学习的三维形状特征提取方法

周燕, 曾凡智, 吴臣, 罗粤, 刘紫琴

计算机科学. 2019, 46 (9): 47-58. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.006

摘要 ( 863 )

PDF(2527KB) ( 3468 )

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研究具有低维、高鉴别力的三维形状特征提取方法有助于解决三维形状数据分类和检索等问题。随着深度学习的持续发展,结合深度学习的三维形状特征提取方法已成为研究热点。将深度学习与传统的三维形状特征提取方法相结合,不仅可以突破非深度学习方法的瓶颈,而且可以提高三维形状数据分类、检索等任务的准确率,尤其是当三维形状是非刚体时。然而,深度学习尚在发展中,仍存在需要大量训练样本的问题,因此如何运用深度学习方法来高效提取三维形状特征成为了计算机视觉领域的研究重点和难点。目前,研究者大多从改进网络结构和训练方法等方面入手,着重提高神经网络提取特征的能力。文中结合深度学习和三维形状特征提取方法的发展历程,首先介绍相关深度学习模型,以及网络改进、训练方法等方面的新思路;其次重点对基于深度学习的刚体与非刚体的特征提取方法做综合的阐述,描述当前深度学习方法用于三维形状特征提取的情况;然后简述现有三维形状检索系统的现况以及相似度计算方法;最后介绍当前三维形状特征提取方法存在的问题,并探讨其未来的发展趋势。

RAISE:一种高效的社交网络影响成本最小化算法

孙永樾, 李红燕, 张金波

计算机科学. 2019, 46 (9): 59-65. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.007

摘要 ( 543 )

PDF(1885KB) ( 900 )

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在市场营销、政治选举等领域,说服个体接受新产品或新思想需要耗费一定的成本。将影响成本最小化问题定义为如何选择不同个体,使影响最终扩散到社交网络中给定数量的个体,且耗费的成本最小。运用现有方法解决该问题,解的质量和时间效率都面临一定的瓶颈。为了解决该问题,提出了一种高效的算法——RAISE算法。在理论上,当期望达到的影响与网络规模可比拟时,该算法具备常数近似比和线性时间复杂度。实践表明,该算法在解的质量和时间效率两方面都显著优于现有方法。

基于NVM的无日志哈希表

王涛, 梁潇, 吴倩倩, 王彭, 曹伟, 孙建伶

计算机科学. 2019, 46 (9): 66-72. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.008

摘要 ( 459 )

PDF(2092KB) ( 973 )

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新兴的非易失内存正逐步进入人们的视野。由于这类存储技术同时具备了低延迟、持久化、大容量和字节可寻址的特性,数据库系统可以运行在只有NVM的存储架构上。在这种环境下,一些新颖的无日志索引结构应运而生,并被期望在异常故障后能即时地恢复索引能力而无须重建索引。然而,在现有的计算机体系结构中,这些索引结构为了确保NVM上数据的一致性,需要进行大量的同步操作,从而严重影响了正常执行时的系统性能。基于NVM的无日志哈希表利用指针数据的原子修改确保数据结构的一致性。哈希表使用了一种优化的Rehash方法,既减少了正常工作时的同步操作,又确保了异常故障后的即时恢复能力。实验评估表明,相比于已有的持久化索引结构,无日志哈希表在大部分工作负荷下的吞吐率表现良好,而在恢复时间、NVM资源使用量和写磨损方面具备显著的优势。

基于道路网的多移动用户动态Skyline查询

周剑刚, 秦小麟, 张珂珩, 许建秋

计算机科学. 2019, 46 (9): 73-78. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.009

摘要 ( 364 )

PDF(2338KB) ( 981 )

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随着无线通信和定位技术的发展,道路网Skyline查询在基于位置的服务等方面越来越重要。但现有的道路网Skyline研究所涉及的空间属性仅考虑距离,并未考虑多个移动用户位置和速度的变化对用户运动时间的影响,当用户运动状态发生变化时,需要动态地调整Skyline结果,进行重新规划。文中分析了用户运动状态与查询间的关联关系,提出了查询处理算法EI,将查询过程分为两步:1)根据时间,通过协同过滤扩展方法确定初始Skyline结果集,并对数据集进行剪枝;2)监测用户的运动状态,一旦用户速度发生变化,就快速根据出入点信息动态调整Skyline集。最后,在真实路网上对算法进行了实验,并将其与现有算法N3S和EDC进行了比较,结果表明EI算法可以高效解决基于道路网的多移动用户动态Skyline查询问题。

基于维基百科类别图的推特用户兴趣挖掘

刘小捷, 吕晓强, 王晓玲, 张伟, 赵安

计算机科学. 2019, 46 (9): 79-84. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.010

摘要 ( 713 )

PDF(1944KB) ( 922 )

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以Twitter为代表的社交网络在人们的生活中发挥着重要作用,其庞大的用户群体给社交网络数据挖掘带来了巨大的价值。社交网络用户兴趣建模方法被广泛研究,并被用于提供个性化推荐。文中提出了一种基于维基百科类别图的Twitter用户兴趣挖掘和表示方法。首先,该方法根据用户活跃度的差异,分别采用基于推文内容的方法和基于关注账号信息的方法来实现活跃用户与非活跃用户的兴趣挖掘。然后,在维基百科类别图上使用个性化PageRank算法进一步拓展用户兴趣,生成维基百科类别表示的用户兴趣画像。在推文推荐的应用背景下,对用户兴趣建模策略进行了实验分析和比较。实验结果表明,与现有的Twitter用户兴趣挖掘方法相比,所提方法显著提升了推文推荐效果,能够有效地改进用户兴趣挖掘效果。

基于随机森林的虚拟机性能预测与配置优化

张彬彬, 王娟, 岳昆, 武浩, 郝佳

计算机科学. 2019, 46 (9): 85-92. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.011

摘要 ( 476 )

PDF(1697KB) ( 1000 )

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在目前的IaaS云计算服务中,用户可租用不同资源配置的虚拟机,然而用户很难根据资源配置准确估计虚拟机的性能,从而较难根据待部署的应用的性能需求选择恰当配置的虚拟机,这种使用方式使得云主机的资源未得到最充分的利用。因此,文中提出基于随机森林回归模型预测特定配置的虚拟机性能,并在此基础上,根据性能需求,利用遗传算法求解较优的符合性能需求的虚拟机配置,用随机森林性能模型获取种群中各个体的性能预测值以选出最接近性能需求的个体进行交叉操作。实验结果表明,随机森林回归模型能准确预测特定配置的虚拟机的性能,利用遗传算法搜索得出的虚拟机配置的实测性能与性能需求非常接近,并且该算法可以在较短时间内达到收敛。

社交网络中同一用户的识别

张征, 王宏志, 丁小欧, 李建中, 高宏

计算机科学. 2019, 46 (9): 93-98. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.012

摘要 ( 497 )

PDF(1476KB) ( 1189 )

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对不同社交全局网络中同一用户的身份识别进行了相关研究,将社交网络建模为节点带有属性值且含有一个中心节点的网络,即ego-network,并就社交网络中身份识别的问题设计了相关算法。为挖掘同一个用户的节点对,对用户的属性、好友关系的相似度进行了建模,从而综合评价了不同社交网络中节点间的相似度,即为用户匹配评分,将其作为节点匹配的优先度;然后通过改进后的RCM算法得到全局最优的匹配结果;最后剪掉用户匹配评分较低的已匹配用户对以达到更好的效果。基于真实数据集,实验对比了该算法与几种相关算法的表现,并分析了不同参数对实验效果的影响,验证了所提算法的合理性。

差分隐私流数据实时发布中的自适应参数优化

吴英杰, 黄鑫, 葛晨, 孙岚

计算机科学. 2019, 46 (9): 99-105. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.013

摘要 ( 356 )

PDF(2750KB) ( 811 )

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当前许多实际应用需要持续地对流数据的区间统计查询做出实时响应,并使用差分隐私保护模型来应对信息发布过程中的敏感数据泄露问题。现有研究采用树状数组作为组织和存储流数据的数据结构,以满足信息发布的实时性要求。然而,现有方法中的相关参数为预先确定的,并不能很好地适应查询的动态变化。为此,文中提出在流数据实时发布的框架上,引入历史查询信息,以实现发布过程中树高参数的动态调整。首先,使用移动平均法分析历史查询记录,并预测后续的查询范围分布;继而针对预测结果,通过理论推导,得出使得期望误差最小的树高;最终实现差分隐私流数据实时发布中树高参数的自适应优化。实验结果表明,该方法在保证了时间效率的同时,有效地提高了发布结果的精度。

基于深度学习的跌倒行为识别

马露, 裴伟, 朱永英, 王春立, 王鹏乾

计算机科学. 2019, 46 (9): 106-112. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.014

摘要 ( 989 )

PDF(3933KB) ( 4503 )

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随着老龄人口的快速增长,跌倒检测成为医疗健康领域的一个关键问题。准确检测监控视频中的跌倒行为并及时反馈能有效减少老年人因跌倒造成的伤害甚至死亡。针对监控视频中的复杂场景及多种相似性人类行为干扰的情况,文中提出一种改进的FSSD(Feature Fusion Single Shot Multibox Detector)跌倒检测方法。首先,从不同的跌倒视频序列中抽取视频帧形成数据集;然后,将训练样本集输入到改进的FSSD网络中训练直至网络收敛;最后,根据最优化的网络模型测试视频中目标的类别并定位目标。实验结果表明,改进的FSSD 算法可以有效检测每帧图像的跌倒或日常生活活动(Activities of Daily Living,ADL)事件并给出实时反馈,检测速度为24fps(GTX1050Ti),在保证检测精度的同时满足实时性要求。将改进方法与已有最新方法进行比较,结果表明:改进的FSSD 算法的性能优于其他算法。视频中跌倒行为的检测进一步验证了基于深度学习的识别方法的可行性与高效性。

山洞环境中声信号的传播模型及其性能研究

何明星, 周杰, 吴鹏, 刘杨

计算机科学. 2019, 46 (9): 113-119. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.015

摘要 ( 447 )

PDF(2091KB) ( 660 )

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针对山洞环境提出了一个全新的基于几何的模型,该环境中山洞两侧通道从入口处到深处逐渐变宽(变窄),根据几何模型,并且借助射线理论,假设通道两侧表面是近似光滑的,提出山洞环境下声信号通信系统单发送单接收的随机信道模型。根据几何模型研究了通道两侧张开角度对信道包络分布、即时信道容量、时间自相关函数、频率相关函数、多普勒功率谱密度以及功率延迟分布的影响。理论和仿真结果表明,相对于通道两侧平行(即两侧张开角度为0)的情况,通道两侧张开角度仅很小的变化就会对声信道无线通信系统的各项统计特性产生非常显著的影响,并且通道两侧平行为本研究内容的一个特殊情况。

总能量捕获功率最大化的射频能量源布置方案

池凯凯, 许星原, 胡萍

计算机科学. 2019, 46 (9): 120-124. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.016

摘要 ( 435 )

PDF(1543KB) ( 612 )

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射频能量捕获是应对无线网络节点能量受限的有效方法之一。射频能量源(Energy Source,ES)的布置位置决定了各个节点的能量捕获功率。然而,目前几乎没有相关工作研究如何在ESs的候选布置位置中选择合适的布置位置。已知节点位置、ESs的个数以及ESs的候选布置位置,文中研究并设计了最大化节点总能量捕获功率的ES布置方案。首先将该问题建模为0-1整数规划问题,然后分别提出了一种具有较低复杂度的近似比为1－1/e的近似算法和一种能达到更大总能量捕获功率的基于遗传算法的布置算法。仿真结果表明,相比于布置位置随机挑选法,提出的两种算法的总能量捕获功率能提高约50%,而遗传算法可达到比近似算法高约15%的总能量捕获功率。因此,基于遗传算法的布置算法可用于中小规模的ES布置场景,而近似算法可用于大规模的ES布置场景。

基于混合群智能算法优化的RSSI质心定位算法

王改云, 王磊杨, 路皓翔

计算机科学. 2019, 46 (9): 125-129. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.017

摘要 ( 387 )

PDF(1965KB) ( 925 )

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传感器节点的自身定位是无线传感器网络中最为关键的技术之一。针对无线传感器网络的定位问题,提出了粒子群结合模拟退火算法优化(Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing algorithm,PSO-SA)的RSSI测距模型质心定位算法。该方法首先利用RSSI测距模型计算出传感器网络中节点间的距离,然后选取距离未知节点最近的3个参考节点和已被定位的节点建立以未知节点坐标为参数的数学模型,在求解的过程中采用粒子群结合模拟退火算法进行优化。为了评估所提方法的性能,以传统的质心定位算法、基于RSSI的加权质心定位算法和基于粒子群算法优化的RSSI质心定位算法为对比进行实验。结果表明,较其他3种算法,基于PSO-SA的RSSI质心定位算法具有较高的定位精度、较强的泛化性能。

基于SDN-SFC的服务功能负载均衡

张钊, 李海龙, 胡磊, 董思歧

计算机科学. 2019, 46 (9): 130-136. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.018

摘要 ( 633 )

PDF(2837KB) ( 726 )

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随着互联网技术的飞速发展,网络终端设备趋向于小型化、方便化,而随着移动终端的普及,其被使用的频率越来越高,人们对网络带宽的需求与日俱增,同时对网络数据传输时间的要求也愈加苛刻。为满足这一需求,文中提出了基于SDN-SFC的负载均衡机制。首先,其对各个终端所需服务的类型和优先级进行分类;然后,采用启发式算法来规划SFC之间的传输路径,以减少每个SF的负载,从而提高整体网络性能。仿真结果表明,提出的方法可以缩短数据传输的时间,实现负载均衡。

基于复杂网络内容场的ICN能效优化策略

赵磊, 周金和

计算机科学. 2019, 46 (9): 137-142. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.019

摘要 ( 328 )

PDF(2385KB) ( 739 )

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目前的网络体系结构依然采用基于位置的端到端通信,随着网络数据、负载的迅速增长,由于传统的TCP/IP网络体系结构存在诸多问题(如互联网的传输效率低、实时处理数据的能力低下等),主要体现在网络的用户服务质量得不到保证、网络能耗大等方面,信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)将成为下一代互联网体系结构的研究热点。文中利用复杂网络对ICN进行建模,提出了一种基于内容场的能效优化策略(CFS)。该策略根据邻居节点的内容场场强大小寻找最佳路径,并利用所提的基于内容流行度的缓存策略决定是否在请求路径上进行内容缓存,缓存策略同时考虑了内容热度以及内容与用户之间的距离。仿真结果表明,与现有ICN策略相比,CFS在网络吞吐量、平均请求时延、网络平均能耗以及数据包分布情况方面都具有相对的优势,特别是当网络具有较大数据量时,该算法将优先选择距离内容近且通畅的路径,表现更加优秀。

基于分簇结构的车联网认知频谱分配机制

薛玲玲, 樊秀梅

计算机科学. 2019, 46 (9): 143-149. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.020

摘要 ( 487 )

PDF(1854KB) ( 710 )

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目前的频谱分配机制主要采用固定分配模式,随着无线网络的快速发展,有限的频谱资源已经难以满足通信需求,因此采用认知无线电技术解决频谱资源短缺问题是一种有效的解决方案,而认知频谱的分配是提高频谱利用率的关键技术。文中基于车联网这个特定应用来研究认知频谱的分配机制,提出了一种基于分簇结构的三步式认知频谱分配机制,其中空闲频谱拥有者为授权用户,路口固定单元为簇首节点,认知车辆为簇内普通节点。该认知频谱分配机制的第一步是判断网络当前的负载状态,只有当重载或超重载时才启动认知频谱机制;第二步是采用基于交通拥堵优先级定价的频谱分配算法进行授权用户与簇首节点间的频谱分配,在授权用户获取一定收益的同时,保证簇首总频谱效用最大;第三步是采用基于消息优先级的均衡价格的频谱分配算法进行簇内用户的频谱分配,利用簇首与簇内不同节点的效用函数,推导簇内供求函数,同时结合市场均衡原理,求出最佳簇内频谱单价。从分配的频谱数和频谱收益两方面分析仿真结果可知,簇内采用的基于消息优先级的均衡价格的频谱分配算法优于无优先级的,簇间采用的基于交通拥堵优先级定价的频谱分配算法优于平均分配的。仿真结果充分表明,采用所提出的认知频谱分配机制分配的频谱数基本符合实际用户的频谱需求量,提高了频谱收益和频谱利用率,保证了安全消息的优先传输。

一种基于闭源流媒体的隐蔽通讯方法

郭崎, 崔竞松

计算机科学. 2019, 46 (9): 150-155. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.021

摘要 ( 384 )

PDF(1486KB) ( 791 )

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隐蔽信道代表无法预见的通信方法,其利用授权的公开通信作为隐蔽消息的载体介质。隐蔽通道可以是一种安全有效的传输隐藏在明显流量中的机密信息的方式。已有的基于流媒体的隐蔽信道往往由于建立起了新的通讯链接而容易被监测到。鉴于此,文中对经过流媒体服务器的数据包进行了针对性的测试和研究,研究发现已有的闭源流媒体不对经过服务器的数据包进行严格检查,并发现数据包在修改部分数据后依然可达终端。基于以上事实,文中通过探究经过服务器修改后的数据包的数据位分布规律,建立了一个基于闭源流媒体的隐蔽通道。为了提高数据包的熵值,使用高效且小巧的speck算法对数据包的内容进行加密。为了实时监测现有链接和实时流量,文中将防火墙串联在网络结构中,并借助防火墙对网络连接和通讯质量进行监测。实验数据表明,所提方法不会增加网络连接的数目,也不会影响通讯质量,而且能够兼容多种流媒体设备,并且表明了所提方法实用且不容易被检测到。不仅如此,由于此隐蔽信道搭载在闭源流媒体上,隐蔽信息的传输效率较高。上述结果表明,基于现有的闭源流媒体软件的通讯流而建立起隐蔽信道的方法是可行的,且该方法在对数据包的内容进行加密后,具有较强的隐蔽性。

基于系统多维要素的安全关键软件验证方法

吕小虎, 韩笑冬, 宫江雷, 王志杰, 刘小鲲

计算机科学. 2019, 46 (9): 156-161. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.022

摘要 ( 409 )

PDF(1877KB) ( 619 )

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软件密集型系统已成为发展的必然趋势。安全关键软件功能的比重持续上升,与之相关的安全性问题也日益凸显,且问题的影响因素呈现复杂、多维、动态、隐蔽等特征。因此,寻求合理的验证方法成为了迫切需要,而如何对其进行有效验证,也成为软件安全性工作的难点。结合安全关键软件的研制工作,文中研究并提出基于系统多维要素的安全关键软件验证方法,从系统的角度建模对影响软件安全性的多维危险要素;在此基础上,通过构建安全关键软件的需求约束集和验证集,给出具体的验证方法和步骤。实际应用表明,与传统的局限于软件逻辑自身的验证方法相比,文中所提方法能够有效识别大量软件潜在的深层次的问题。

基于区块链的信息共享及安全多方计算模型

王童, 马文平, 罗维

计算机科学. 2019, 46 (9): 162-168. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.023

摘要 ( 734 )

PDF(1973KB) ( 2562 )

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在大数据背景下,数据信息隐私和可控性成为了关注点。现有的计算模式大多依赖于第三方机构,第三方的不可依赖性和对信息的掌控易导致信息的安全性无法得到保证,容易出现大量隐私问题。为解决此问题,文中结合区块链的特征和安全多方计算,提出了一种安全、高性能的共享及多方计算模型,使得用户能在自主控制数据的同时也能保证数据计算和共享的安全性。该方案首先以链上存储和链下存储相结合作为基础,在该存储环境下,利用代理重加密方式进行数据共享;然后使用改进的共识算法确保节点间的一致性,进而在MapReduce计算框架中使用改进的同态加密算法实现在无需解密隐私数据的情况下直接用密文进行数据处理和安全计算;最后对方案的正确性与安全性进行分析并进行实验仿真。分析结果及仿真结果表明,该模型在数据量较大时具有高性能的优点,且在运算效率方面有比较大的提升。

一种面向WSN的双向身份认证协议及串空间模型

刘静, 赖英旭, 杨胜志, Lina Xu

计算机科学. 2019, 46 (9): 169-175. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.024

摘要 ( 408 )

PDF(1603KB) ( 713 )

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随着工业互联网、智慧农业、智能家居等领域的发展,无线传感网络(WSN)得到了更广泛的应用,但安全问题也随之凸显。针对无线传感网络中传感器节点易失效、能量和计算存储能力受限等问题,构建了一种基站与传感器节点间的基于状态信息的双向身份认证协议,其能在满足无线传感网络轻量级和低成本要求的同时确保安全性。协议首先在节点接入阶段基于可信网络连接进行平台可信情况的认证,以验证节点的可信情况并实现节点的加密注册。然后在运行阶段通过重要数据双向认证过程对重要数据的传输过程进行保护,利用定时更新认证确认传感器节点的状态和可靠性。协议允许基站定时检测节点的运行状态信息,及时监测到节点的物理损坏,并利用节点的运行状态信息进行认证,以进一步增强协议的安全性。同时,该协议还引入了报警机制,该机制可以区分通信错误、节点的物理损坏以及攻击者攻击。本协议降低了认证过程的通信量,引入的报警消息可以增强排障能力。利用串空间模型对协议进行形式化分析,证明了协议的安全性。最后通过实验验证了设计的双向身份认证协议能提供较好的安全性,而且发送数据增加的延迟时间在可接受的范围内,网络可扩展性好。所提方案能够加强网络接入安全并且有效防御来自节点系统内部的攻击,具有较好的应用价值。

基于Storm实时流式计算框架的网络日志分析方法

杨立鹏, 张仰森, 张雯, 王建, 曾健荣

计算机科学. 2019, 46 (9): 176-183. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.025

摘要 ( 552 )

PDF(2089KB) ( 892 )

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随着互联网的飞速发展,网络日志数据呈现爆炸式增长,网络日志蕴含着丰富的网络安全信息。通过对网络日志进行分析,提出了基于访问行为和网络关系的攻击IP识别模型和基于滑动时间窗口的IP真人属性判定模型。基于Storm实时流式计算框架,对所提模型进行算法实现,以构建分布式网络日志实时计算与分析平台,并对实现过程中遇到的技术问题给出了解决方案。通过真实数据对所构建的模型进行分析计算,结果表明,所构建的攻击IP识别模型的标注准确率达到98%,IP真人属性判定模型的标注准确率达到96%;构建的分布式网络日志实时计算与分析平台能够有效、实时地监控网络安全,并及时识别网络中存在的安全隐患。

STransH:一种改进的基于翻译模型的知识表示模型

陈晓军, 向阳

计算机科学. 2019, 46 (9): 184-189. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.026

摘要 ( 604 )

PDF(1351KB) ( 1327 )

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最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛关注。表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为低维稠密实值向量。因此,一系列知识表示模型被提出,其中基于翻译模型的经典方法TransE不仅模型复杂度低、计算效率高,而且具有良好的知识表达能力。但是,TransE方法在处理自反、一对多、多对一和多对多等复杂关系时存在局限性。鉴于此,文中提出一种改进的知识表示模型STransH,分别在实体空间和关系空间建模,并采用单层神经网络的非线性操作来加强实体和关系的语义联系。同时,受TransH模型的启发,引入投影到特定关系超平面的机制,使得实体在不同的关系中有不同的角色。在模型训练时,通过替换语义相似实体来提高生成负例的质量。最后,在公开的数据集FB15K和WN18上进行链接预测实验,分析和验证了所提方法的有效性。相比于TransE和TransH模型,STransH在各项性能指标上均取得了较大提升,其Hits@10和三元组分类准确率分别提高近10%。

基于深度森林的用户购买行为预测模型

葛绍林, 叶剑, 何明祥

计算机科学. 2019, 46 (9): 190-194. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.027

摘要 ( 537 )

PDF(1715KB) ( 2283 )

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近年来,网络零售保持高速增长,网站中富含大量的用户行为数据。电商平台中的用户对商品的操作行为可以体现用户偏好,如何利用用户行为挖掘用户偏好已经成为学术界和工业界的关注焦点,并已经取得了众多研究成果。然而,目前用户操作行为预测方法研究通常只针对用户某一类操作行为进行分析,无法完备反映用户行为的整体特征。因此,提出一种基于深度森林的用户购买行为预测模型,通过构建用户行为特征工程建立整体用户行为特征模型;基于此,提出基于深度森林的用户购买行为预测方法,实现高效的行为预测训练效果。该方法的训练时间为43s,F1值为9.73%,相对其他模型取得了更好的效果。实验结果表明,该模型在降低时间开销的同时,提高了预测准确率。

基于Tucker分解的半监督支持张量机

吴振宇, 李云雷, 吴凡

计算机科学. 2019, 46 (9): 195-200. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.028

摘要 ( 460 )

PDF(5499KB) ( 1507 )

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传统的机器学习方法所使用的数据大多是基于向量空间的。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种重要的机器学习方法,在解决小样本、非线性、高维数据等问题时具有较好的性能。但在实际应用中,图像和视频等数据都是用张量形式表示的,如果将这些张量数据直接转换成向量数据,往往会丢失一些原有的结构和相关性信息,有可能造成维度灾难和小样本问题。为了设法保持尽量多的张量结构信息,提出了一种采用Tucker分解的支持张量机(Support Tensor Machine,STM)算法。实验表明,该方法可以明显提高分类器性能;同时,支持张量机作为监督学习方式,存在无法利用未标记数据的缺点,往往受限于训练数据不足的情况。因此,将半监督学习方法与支持张量机相结合,进而提出了基于Tucker分解的半监督支持张量机算法(Semi-Supervised STM,S3TM)。该算法既可以保持较多的张量结构信息,又能充分利用未标记数据。实验表明,采用该算法的预测准确率达到90.26%,从而验证了所提算法的有效性。

基于注意力机制的事件同指消解方法

程昊熠, 李培峰, 朱巧明

计算机科学. 2019, 46 (9): 201-205. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.029

摘要 ( 429 )

PDF(1938KB) ( 1069 )

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事件同指消解是一项具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统、阅读理解中有着重要的作用。文中提出了一种基于全局和局部信息,并具有全局推理机制的可分解注意力神经网络模型DANGL(Decomposable Attention Neural network based on Global and Local information),用于文档级的事件同指消解。神经网络模型DANGL与过去大部分以概率模型和图模型为基础的传统方法之间存在很大的区别。DANGL首先使用Bi-LSTM和CNN分别获取每个事件句的全局信息和局部信息;然后使用可分解注意力网络获取每个事件句中相对重要的信息;最后使用文档级全局推理模型进一步优化同指链。在TAC-KBP语料库上的实验显示,DANGL使用了少量的特征,且平均性能优于目前最好的基准系统。

基于多头绒泡菌的贝叶斯网络结构学习

林朗, 张自力

计算机科学. 2019, 46 (9): 206-210. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.030

摘要 ( 415 )

PDF(2138KB) ( 855 )

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贝叶斯网络是概率统计与图论相结合的一种图模型,已成功应用于多个领域中。然而,仅依赖专家的领域知识构建贝叶斯网络非常困难。因此,从数据中学习贝叶斯网络结构已经成为该研究领域的重点问题。针对贝叶斯网络结构学习搜索空间太大的问题,根据多头绒泡菌在觅食过程中展现出的保留重要觅食管道的特性,文中结合多头绒泡菌相关数学模型和条件互信息理论对原始搜索空间进行缩减,并将求解得到的无向图作为网络的基础骨架;之后利用爬山法确定骨架方向,并得到对应的拓扑排序;最后将节点顺序作为K2算法的输入以求得最终网络,并选用网络拓扑结构及评分作为评价指标在多个数据集上进行对比实验。实验结果表明,所提算法在网络重构及原始数据匹配上具有更高的准确度。

面向法律裁判文书的法条推荐方法

张虎, 王鑫, 王冲, 程豪, 谭红叶, 李茹

计算机科学. 2019, 46 (9): 211-215. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.031

摘要 ( 565 )

PDF(1713KB) ( 1815 )

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近年来,司法领域中针对法律裁判文书的分析和基于案例事实描述的结果预测已成为计算法律学的热点研究问题。法条推荐任务是基于司法案例的事实描述预测该案例适用的法条,已成为智慧司法的一项重要研究内容。通过分析法律文书的事实描述和法条的具体司法解释,挖掘司法文书事实描述部分的特征,提出了基于多模型融合的法条推荐方法。基于“中国法研杯”司法人工智能挑战赛中的公开数据,构建了3个不同规模的实验数据集,并分别在不同数据集上进行了多组实验。实验结果表明,相比于单一的法条推荐模型,所提方法能有效地提高任务的准确率,并且能较好地解决单一案例事实描述对应多个法条的推荐问题。

LDA模型和列表排序混合的协同过滤推荐算法

王涵, 夏鸿斌

计算机科学. 2019, 46 (9): 216-222. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.032

摘要 ( 505 )

PDF(1835KB) ( 1026 )

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基于排序学习的协同过滤推荐算法受数据稀疏性的影响,出现了推荐不准确性的问题。为此,文中提出了一种结合LDA主题模型和列表排序的混合排序学习协同过滤算法。该算法首先使用LDA主题模型对用户-项目评分矩阵建模,获取用户潜在低维主题向量来度量用户之间的相似度;然后通过列表排序学习函数为用户直接预测满足其偏好的排序列表。在Movielens和EachMovie两个真实数据集上的实验结果表明:该算法可以避免排序学习算法由于用户间共同评分信息过少引起的相似度计算不准确的问题,同时体现出了排序推荐的优越性,有效缓解了数据稀疏性带来的影响,提高了推荐准确度。

用于基于方面情感分析的RCNN-BGRU-HN网络模型

孙中锋, 王静

计算机科学. 2019, 46 (9): 223-228. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.033

摘要 ( 501 )

PDF(1487KB) ( 814 )

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针对一般神经网络模型在处理基于方面情感分析任务中存在的句子间相互联系少以及单词之间的语义信息获取有限等问题,文中提出了一种新型结构的深度学习网络模型。该模型通过区域卷积神经网络(RCNN)可以很好地保留评论文本中句子的时序关系,同时结合双向门控循环单元(BGRU)可以大大降低模型训练的时间代价。此外,加入的高速公路网络(HN)使得该模型能够捕获更多单词间的语义信息;利用注意力机制来分配网络结构中特定方面的权重,可以有效获取特定方面在整个评论文本中的长距离依赖关系。该模型可以进行端到端的训练,在不同的数据集上取得了比现有网络模型更好的分类效果。

基于双循环图的虚假评论检测算法

陈晋音, 黄国瀚, 吴洋洋, 贾澄钰

计算机科学. 2019, 46 (9): 229-236. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.034

摘要 ( 534 )

PDF(5824KB) ( 1245 )

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由于对商店的在线评论能给顾客提供许多有价值的信息并极大地影响商店的信誉度,因此,在利益的驱使下出现了大量虚假评论,扰乱了市场秩序。许多商店或个人通过虚假评论故意吹捧或诋毁特定商店,从而达到获利的目的,因此提出有效的虚假评论检测方法至关重要。文中基于大量用户、评论和商店之间的关系构建图过滤器,经过迭代计算获得用户、评论和商店的置信度,从而发现虚假评论。其中包括3个关键问题:获取可靠的用户、评论和商店置信度,有效地辨识真实评论,准确发现虚假评论及虚假用户。针对提高用户、评论和商店置信度的可靠性问题,文中提出了一种循环迭代的方法来获取可靠的用户、评论和商店置信度;为了更加有效地发现虚假评论和虚假用户,设计了一种加权图过滤器,通过与获取的可靠置信度结合,得到了一种双循环图过滤检测算法。将所提检测算法应用到Yelp数据集上展开实验,验证了所虚假检测算法可以有效检测虚假评论。

基于BGRU-CRF的中文命名实体识别方法

石春丹, 秦岭

计算机科学. 2019, 46 (9): 237-242. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.035

摘要 ( 585 )

PDF(1760KB) ( 1126 )

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针对传统的命名实体识别方法存在严重依赖大量人工特征、领域知识和分词效果,以及未充分利用词序信息等问题,提出了一种基于双向门控循环单元(BGRU)神经网络结构的命名实体识别模型。该模型利用外部数据,通过在大型自动分词文本上预先训练词嵌入词典,将潜在词信息整合到基于字符的BGRU-CRF中,充分利用了潜在词的信息,提取了上下文的综合信息,并更加有效地避免了实体歧义。此外,利用注意力机制来分配BGRU网络结构中特定信息的权重,从句子中选择最相关的字符和单词,有效地获取了特定词语在文本中的长距离依赖关系,识别信息表达的分类,对命名实体进行识别。该模型明确地利用了词与词之间的序列信息,并且不受分词错误的影响。实验结果表明,与传统的序列标注模型以及神经网络模型相比,所提模型在数据集MSRA上实体识别的总体F1值提高了3.08%,所提模型在数据集OntoNotes上的实体识别的总体F1值提高了0.16%。

多层感知器深度卷积生成对抗网络

王格格, 郭涛, 李贵洋

计算机科学. 2019, 46 (9): 243-249. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.036

摘要 ( 463 )

PDF(11623KB) ( 1453 )

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生成对抗网络(GAN)是目前图像生成领域中一种新的、有效的训练生成模型方法。深度卷积生成对抗网络(DCGAN)作为GAN的一种延伸,将卷积神经网络引入到生成模型中进行无监督训练。但DCGAN的线性卷积层对于下层数据块是一个广义线性模型,其抽象层次较低,生成的图像质量不高,并且在模型性能度量方面仅以主观的视觉感受来评判图像质量。针对以上问题,文中提出了一种多层感知器深度卷积生成对抗网络(MPDCGAN),采用多层感知器卷积层取代广义线性模型在输入数据上进行卷积,以捕获图像更深层次的特征,并采用定量评估方法Frechet Inception Distance(FID)衡量图像生成质量。在4种基准数据集上的实验结果表明,采用MPDCGAN生成的图像的FID值与图像质量呈负相关关系,且图像生成质量随着FID值的降低得到了进一步的提高。

非限定条件下无约束的多姿态人脸关键特征自动识别算法

赵志伟, 倪桂强

计算机科学. 2019, 46 (9): 250-253. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.037

摘要 ( 603 )

PDF(1419KB) ( 705 )

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多姿态人脸关键特征的自动识别,对处理人脸数据库中的图像具有重要意义。为了保证人脸关键特征被准确识别,需要对人脸关键特征进行提取。传统算法对多姿态人脸关键特征进行自动识别时有效性差、识别率低、效率低。为此,文中提出了一种基于向量机的多姿态人脸关键特征自动识别算法,利用相机的焦距将人脸关键特征图像的三维坐标表示出来,计算出多姿态人脸关键特征的三维信息。利用滤波器处理多姿态人脸的关键特征并对其进行提取,最后根据向量机的权值,对人脸关键特征的目标函数和特征中的噪声进行分析,计算人脸自动识别的条件概率和迭代次数,实现非限定条件下无约束多姿态人脸关键特征的自动识别。实验结果表明,所提算法能够对多姿态人脸关键特征进行自动识别,并且具有较高的识别率。

基于显著稀疏表示和邻域信息的多聚焦图像融合

张冰, 谢从华, 刘哲

计算机科学. 2019, 46 (9): 254-258. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.038

摘要 ( 535 )

PDF(6228KB) ( 761 )

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针对多聚焦图像融合算法中边缘模糊和重影的问题,文中提出了一种基于显著稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法。首先,根据显著稀疏表示将图像分解为公共稀疏部分、独有稀疏部分和细节信息。其次,利用独有的特征和细节信息检测图像的聚焦区域。最后,利用图像的细节和邻域信息更精确地划分聚焦区域和散焦区域,将不同的源图像的聚焦区进行融合。大量实验结果表明,该方法对多聚焦图像实现了有效融合。与几种最先进的融合算法相比,该方法处理后的图像保留了更多的源图像信息和边缘信息,减少了未配准图像的重影,提高了图像的融合效果。

基于卷积神经网络的图像局部风格迁移

缪永伟, 李高怡, 鲍陈, 张旭东, 彭思龙

计算机科学. 2019, 46 (9): 259-264. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.039

摘要 ( 687 )

PDF(3509KB) ( 1920 )

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图像风格迁移是计算机图形学和计算机视觉的一个研究热点。针对现有的图像风格迁移方法中难以对内容图局部区域进行风格迁移的难点,提出了一种基于卷积神经网络的图像局部风格迁移框架。首先,根据输入的内容图和风格图,利用图像风格迁移网络生成全局风格迁移图;然后,利用图像语义分割网络,通过自动语义分割生成的掩码确定图像前景区域与背景区域;最后,利用掩码图确定风格迁移区域并融合未迁移区域得到图像局部风格迁移结果,同时提出一种基于曼哈顿距离的图像融合算法以优化局部风格迁移对象与未迁移区域之间边界的衔接和平滑过渡。该框架综合考虑了目标区域和边界带的像素值、位置等细节信息,在3个公开的图像数据集上进行实验,结果表明该方法能够高效、快速并自然地实现输入内容图的局部风格迁移,生成艺术性与真实性和谐并存的视觉效果。

基于多路卷积神经网络的多光谱场景识别方法

江泽涛, 秦嘉奇, 胡硕

计算机科学. 2019, 46 (9): 265-270. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.040

摘要 ( 583 )

PDF(2489KB) ( 1269 )

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现有的基于卷积神经网络的场景识别算法无法处理目标场景图形是多光谱图像的情况,在数据量较小的情况下,该算法的识别率不高。针对以上问题,提出一种基于多路卷积神经网络的多光谱场景识别方法。多路卷积神经网络接受三通道可见光彩色图像(RGB图像)以及单通道的近红外图像(NIR图像)共四通道输入。所提方法能够有效提取可见光图像特征、红外光图像特征以及可见光和红外光图像之间的关联特征,并将特征在全连接层进行融合,合理利用了各个光谱图像之间的相关信息,并通过结合预训练的方法来提高识别精度。在NIR_RGB数据集上的实验表明,与AlexNet、InceptionNet、ResNet以及人工设计特征描述子方法相比,该网络的平均识别率较高。并且,对此网络稍加改动,就能将其推广到其他多光谱图像分类任务中。

基于核相关滤波器和分层卷积特征的长时间目标跟踪

陈威, 李决龙, 邢建春, 杨启亮, 周启臻

计算机科学. 2019, 46 (9): 271-276. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.041

摘要 ( 379 )

PDF(3363KB) ( 780 )

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针对长时间目标跟踪中出现的目标形变、尺度变化、目标遮挡以及离开视野等问题,提出一种基于核相关滤波器和分层卷积特征的长时目标跟踪算法。首先,利用预训练的卷积神经网络模型提取分层卷积特征来训练核相关滤波器,进行位置估计。其次,构建目标尺度金字塔,进行尺度估计。最后,为了应对目标遮挡以及离开视野导致跟踪失败的情况,训练一个在线支持向量机进行目标再检测,从而实现长时间目标跟踪。在长时间目标跟踪数据集上的测试结果表明:所提算法的精度分别比其他几种主流跟踪算法HCF,LCT,DSST,KCF和TLD高出7%,15%,17%,21%和50%。

基于卷积网络的边缘保持滤波方法

石晓红, 黄钦开, 苗佳欣, 苏卓

计算机科学. 2019, 46 (9): 277-283. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.042

摘要 ( 603 )

PDF(3305KB) ( 1595 )

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边缘保持滤波是计算机视觉、图像处理领域的重要基础理论研究,作为图像预处理操作对后续的处理结果有着重要影响。区别于传统滤波方法,边缘保持滤波方法不仅注重图像的平滑处理,还注重保持边缘细节。卷积神经网络在很多领域得到了应用,并取得显著的成果。本文将卷积神经网络引入边缘保持滤波,利用卷积神经网络的良好扩展性和灵活性来构建深度卷积神经网络模型(Deep Convolutional Neural Network,DCNN),通过3种类型的网络堆叠层,采用反向传播迭代更新网络参数,训练残差图像,实现基于DCNN的边缘保持滤波方法;还构建了基于梯度域的卷积神经网络模型(Gradient CNN,GCNN),对彩色图像的梯度信息进行学习,通过三层卷积对梯度图进行边缘保持平滑操作,得到边缘保持平滑梯度图,进而利用输入图像引导平滑梯度图进行彩色重建,得到彩色滤波图像。最后通过实验与常见的边缘保持滤波方法进行主观和客观评价对比。DCNN不仅在视觉上达到了其他滤波的效果,同时在处理时间上也存在较大优势,表明DCNN可以通过大量的数据训练有效地拟合出多种边缘保持滤波算法。与其他边缘保持滤波结果相比,GCNN在视觉上可以保持颜色风格与输入图像整体一致,而且图像相似度评价指标也更好,表明GCNN解决了部分滤波处理出现颜色偏差、梯度反转等问题,而且提高了处理效率。

一种基于三维眼球模型和Snakuscule的虹膜中心定位算法

周小龙, 姜嘉祺, 林家宁, 陈胜勇

计算机科学. 2019, 46 (9): 284-290. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.043

摘要 ( 631 )

PDF(3128KB) ( 1156 )

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为提高视线估计中人眼虹膜中心定位的准确性,提出了一种基于三维眼球模型和Snakuscule的新型虹膜中心定位算法。首先,通过人脸对齐方法获取面部特征点,利用特征点初步求得虹膜中心粗定位点;然后,通过判断眼部区域状态降低图像带来的误差;接着,针对Snakuscule能量模型进行改进,通过初始化一个半径固定的Snakuscule模型,对虹膜轮廓进行迭代更新。通过改进的Snakuscule模型结合三维眼球模型获得能量值,其中三维眼球模型反映了虹膜中心、眼球中心和虹膜边界之间组成的几何关系,根据所求能量值不断迭代更新虹膜轮廓,求得最终虹膜中心精确定位点。最后,在BioID 脸部数据库上的实验验证了所提算法的有效性和优越性,该算法的最大标准误差在e≤0.05,e≤0.1和e≤0.25内分别达到了85.0%,97.8%和99.8%。

强化学习下能耗优化的虚拟机放置策略

卢海峰, 顾春华, 罗飞, 丁炜超, 袁野, 任强

计算机科学. 2019, 46 (9): 291-297. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.044

摘要 ( 440 )

PDF(1937KB) ( 1370 )

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云数据中心的高速发展带来了非常强大的计算能力,但是伴随产生的能耗问题也日益严重。为了降低云数据中心内物理服务器的能耗开销,首先利用强化学习对虚拟机放置问题进行建模,随后结合实际问题从状态聚合和时间信度两个方面对Q-Learning(λ)算法进行优化,最后通过云仿真平台CloudSim和实际数据集对虚拟机放置问题进行实验。实验结果表明,与Q-Learning算法、Greedy算法和PSO算法相比,优化后的Q-Learning(λ)算法更有效地降低了物理服务器的能耗开销,同时针对不同数量的虚拟机放置请求也能够保证更好的结果,具有较强的实用价值。

改进投影寻踪-灰色关联的指控系统效能评估

张壮, 李琳琳, 余宏锋, 范宝庆

计算机科学. 2019, 46 (9): 298-302. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.045

摘要 ( 314 )

PDF(1638KB) ( 742 )

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针对指标权重求解易受主观因素干扰,从而影响决策分析的指挥控制系统效能评估问题,提出了一种改进投影寻踪-灰色关联的效能评估方法。首先,对投影寻踪法进行改进,利用样本聚集程度和类间分散度定义了一种新的投影指标函数,通过求解投影指标函数最大值模型获得指标权重;其次,基于灰色关联投影算法,将待评估对象到参考数列的投影值作为综合效能度量的标准,实现了指挥控制系统效能评估;最后,以5个指挥控制系统为例,进行了实验验证,得出评估对象5的综合效能最高,与组合赋权法得出的结论一致,并且当指标数目大于18时,相比于AHP和组合赋权法,所提方法的运算效率最高。

基于配置的交互流程变化传播分析

詹悦, 方贤文, 王丽丽

计算机科学. 2019, 46 (9): 303-309. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.046

摘要 ( 286 )

PDF(2096KB) ( 581 )

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变化传播是业务管理系统的核心之一,旨在灵活适应变化的商务需求。然而,已有的变化传播主要处理由单个业务流程拓展的相似流程间的变化域问题,关于信息传递的交互流程的相关研究还存在一定问题。文中提出了基于配置的交互流程变化传播分析方法,在寻找变化域的基础上利用配置技术完善域内行为关系。在给定变化需求锁定相应的源变化域的情况下,利用编排与条件抽象寻找其他交互子流程受变化影响的目标变化域,并在保证域外结构一致性的原则下利用配置处理域内带约束的变化行为关系,然后根据兼容性检测配置后的交互流程模型是否合理,最后以具体的案例验证了该方法的可行性。

基于多组学数据识别癌症驱动通路的模型和算法

蔡齐荣, 吴璟莉

计算机科学. 2019, 46 (9): 310-314. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.047

摘要 ( 427 )

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通过整合体细胞突变、拷贝数变异和基因表达等3种组学数据,提出识别癌症驱动通路的改进最大权重子矩阵模型。该模型用通路中基因平均权重调控覆盖度和互斥度,对权重大的基因集覆盖度进行加强,同时放松其高互斥度约束。引入基于贪心算法的重组算子,提出求解该模型的单亲遗传算法PGA-MWS。采用胶质母细胞瘤和卵巢癌数据集对算法PGA-MWS和GA进行实验对比分析。实验结果显示,较GA方法,基于改进模型的PGA-MWS算法能识别出覆盖度高但互斥度不太高的基因集,且其识别的基因集中,许多均参与已知信号通路,并被证实与癌细胞密切相关,同时还能识别几种潜在的候选驱动通路,因此PGA-MWS方法可作为检测癌症驱动通路的一种有效补充。

基于最小松弛量的启发式一维装箱算法

罗飞, 任强, 丁炜超, 卢海峰

计算机科学. 2019, 46 (9): 315-320. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.048

摘要 ( 565 )

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一维装箱问题是组合优化中的NP难问题,在有限的时间内获得问题的精确解非常困难。启发式算法和遗传算法是解决装箱问题的两类主要方法,但是,采用经典启发式装箱算法得到的结果在极端情况下非常差,而遗传算法在解决装箱问题的过程中容易出现无效解,致使需要处理的数据量十分巨大。为了获得装箱问题的近似最优解,文中针对目前的装箱问题算法展开分析,提出了一种新型的启发式装箱算法。提出的IAMBS算法允许装箱有一定的松弛量,使用随机思想搜索局部最优,进而获得装箱问题的全局最优解。随机松弛量使该算法不易陷入局部最优,具有较强的发现全局最优解的能力。采用来自两个数据集的1410个基准测试实例进行实验。最终,IAMBS算法获得了1152个实例的最优解。实验数据表明,IAMBS算法可以有效地获得近似最优解,比经典装箱算法更有优势。

基于二阶隐马尔科夫模型的云服务QoS满意度预测

贾志淳, 李想, 于湛麟, 卢元, 邢星

计算机科学. 2019, 46 (9): 321-324. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.049

摘要 ( 597 )

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随着云计算相关技术的迅速发展,云服务组件的QoS预测成为云计算中一个重要的研究课题。实现对QoS值的准确预测是该领域的研究难点。QoS常用来衡量不同云服务组件的性能,基于不同候选组件的QoS值,可以容易地选出最优的组件。对于同一个云服务组件,不同的用户提供的QoS值并不一定相同。针对不同的用户,有个性化的组件QoS值才能进行准确的选择。如果用户的QoS不能由单一的云服务组件满足,则应该考虑组件组合,在这种情况下,需要预测其QoS能力,以保证用户需求得到满足。文中设计了云服务组件的QoS满意预测模型,该模型使用二阶隐马尔科夫模型构建QoS满意度预测模型,通过考虑前两个状态对当前状态的影响,能够有效提高预测精度。最后,通过所构建的原型系统和具有2507个真实Web服务的QWS数据集,并应用Matlab仿真环境验证了所提方法的有效性。

IIVMM:针对低频GPS轨迹的改进交互式投票匹配算法

严盛隆, 于娟, 周后盘

计算机科学. 2019, 46 (9): 325-332. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.050

摘要 ( 596 )

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地图匹配是根据离散采样的定位数据(GPS坐标)识别移动对象(车辆、行人等)在道路网络中的运动路径的过程。它是许多基于GPS轨迹数据分析和位置分析等相关应用的必要处理步骤。针对现有的算法在应用于低采样轨迹数据时存在的匹配准确率和效率较低的问题,文中提出一种基于交互式投票的改进地图匹配算法。该算法不仅考虑了距离特征、道路的拓扑结构以及路段的限速,还考虑了每个GPS点的实时移动方向和速度,以提高算法的匹配准确率。其次,该算法还加入了基于方向和限速的滤波器,通过约束条件过滤候选噪声路段,以提高算法的匹配效率。为了验证算法的性能,使用了两组真实数据集对所提算法与现有的IVMM算法和AIVMM算法进行比较。实验结果表明,所提算法在匹配性能上优于现有的两种算法。