计算机科学

47卷第10期目录

计算机科学. 2020, 47 (10): 0-0.

摘要 ( 283 )

PDF(295KB) ( 658 )

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基于手机传感器的人体活动识别综述

张春祥, 赵春蕾, 陈超, 罗辉

计算机科学. 2020, 47 (10): 1-8. doi:10.11896/jsjkx.200400092

摘要 ( 887 )

PDF(1650KB) ( 2448 )

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人体活动存在于日常生活的各方面,人体活动识别(HAR)具有广泛的应用价值,并受到广泛关注。随着智能手机的逐步发展,传感器嵌入到手机中使手机更加智能,实现了更加灵活的人机交互。人们一般随身携带智能手机,因此手机传感器信号中有丰富的人体活动信息,通过提取手机传感器的信号便可以识别用户活动。相比基于计算机视觉等方法,基于手机传感器的人体活动识别更能体现人体运动的本质,并且具有成本低、灵活、可移植性强的特点。文中详细阐述了基于手机传感器的人体活动识别的研究现状,并对系统结构和基本原理进行了详细的描述和总结,最后分析了基于手机传感器的人体活动识别目前存在的问题以及未来发展的方向。

物联网声呐感知研究综述

陈超, 赵春蕾, 张春祥, 罗辉

计算机科学. 2020, 47 (10): 9-18. doi:10.11896/jsjkx.200300138

摘要 ( 508 )

PDF(2014KB) ( 2031 )

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近年来,随着科技的快速发展,智能移动设备已经成为人们生活的一部分。智能移动设备的普及为实现声呐感知理论的应用做好了充分的物理支持。声呐信号在传播时受到传播空间和生命活动的调制,因此携带着丰富的生命状态和空间信息。智能手机的普及、通讯技术的成熟以及声学信号的创新型应用,使得声呐感知设备可以实现低成本细粒度的感知收集和计算。利用声学信号在声呐感知技术中无需额外特制硬件的支撑,以及其特有的隐蔽性和高精度等优点,通过提取声学信号的有效特征信息,就可对周边空间信息进行定位计算。文中详细阐述了声学信号在空间定位感知使用技术领域中的已有研究,并对主要技术的基本原理进行了总结,最后分析了声学信号在移动感知应用技术中存在的问题以及未来的发展趋势。

众包协作流程的恢复方法

王扩, 王忠杰

计算机科学. 2020, 47 (10): 19-25. doi:10.11896/jsjkx.191200164

摘要 ( 723 )

PDF(1809KB) ( 1008 )

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众包是一种应用群体智慧的分布式问题求解机制,目前广泛存在于以人工智力活动为基础的互联网应用场景中,利用互联网上大量用户的群体协作来解决单人无法解决的复杂问题。众包协作机制对开源领域的发展起到了很大的作用。以开源软件的开发维护过程为例,参与人员通过特定平台共同完成代码编写、bug修复等关键任务。与传统业务过程管理(Business Process Management,BPM)不同,众包场景下的协作流程存在流程结构无法预先确定、协作参与者数量无法预知、协作时间与结果无法提前预测等挑战,这给众包协作的效率与质量控制带来了极大的困难。针对众包协作过程中多个参与者按时间次序产生的一系列协作行为(体现为自然语言形式的文本),利用自然语言处理和人工智能等方法,提出了众包协作过程恢复算法,并以开源软件开发领域bug修复过程中的人员合作为案例进行了实证研究,尝试用3种方法对协作流程进行恢复,分别是文本近似度、关键词汇匹配以及神经网络意图理解恢复算法;然后定量对比了各个流程恢复算法的准确度,得出应用关键词匹配算法进行协作流程恢复的准确度最高、效果最好的结论;最后实现将需要分析的协作流程进行协作流程恢复以及可视化的工作。该研究有助于众包流程的协调者(例如开源项目管理者)更直观地理解众包协作中的问题求解过程,从中发现协作的典型模式,从而可为新的众包任务的协作过程的性质作出准确预测。

基于小样本置信区间的众包答案决策方法

张光园, 王宁

计算机科学. 2020, 47 (10): 26-31. doi:10.11896/jsjkx.191100086

摘要 ( 503 )

PDF(1867KB) ( 822 )

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众包工人的水平良莠不齐,质量控制是众包面临的挑战之一。目前的研究大多通过评估工人质量来保证最终答案的有效性,但是常常忽略众包任务中普遍存在的长尾现象。因此,综合考虑不同任务类型、长尾现象的特点以及工人完成任务的情况,提出构造小样本置信区间来估计工人质量,以解决工人完成任务数量普遍较少情况下的答案决策问题。首先依据黄金标准答案策略对工人质量进行预评估,根据工人质量分布分别对数值型任务和单项选择型任务采用不同的真值初始化方法;然后构造小样本置信区间以准确评估工人质量;最后进行任务答案决策并迭代更新工人质量。为了验证提出方法的有效性,实验在5个真实数据集上进行,与现有方法相比,所提方法能很好地解决长尾现象。特别是在工人完成任务数量普遍较少的情况下,提出的方法在单项选择型任务数据集中的平均准确率高达93%,相比现有方法的最好表现高出16%,且在数值型任务数据集中的MAE值和RMSE值均低于现有方法。

基于众包工人移动轨迹的任务推荐模型

胡颖, 王莹洁, 童向荣

计算机科学. 2020, 47 (10): 32-40. doi:10.11896/jsjkx.200600180

摘要 ( 617 )

PDF(3006KB) ( 1089 )

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随着移动众包的发展,越来越多的任务被发布在众包平台上。然而,由于移动众包系统中有大量的任务,当众包工人根据自己的兴趣主动选择任务时,选择出适合众包工人执行的任务会花费大量的时间。此外,由于众包工人不能完全了解众包系统中存在的所有任务的信息,他们很难选出最适合自己执行的任务。移动众包系统中的任务具有时间和空间特性,需要众包工人在指定的时间区间内移动到指定的区域完成任务。而众包工人有自己的工作和生活,为了适应众包工人的日常移动规律,提出了一种移动预测模型来预测众包工人的移动行为。基于预测结果和众包工人的需求,提出了一种基于众包工人移动轨迹的任务推荐模型。文章在两个真实数据集上进行了大量的仿真,结果证明所提模型具有较高的准确性和良好的适应性。

移动群智感知中基于强化学习的双赢博弈

蔡威, 白光伟, 沈航, 成昭炜, 张慧丽

计算机科学. 2020, 47 (10): 41-47. doi:10.11896/jsjkx.200700070

摘要 ( 420 )

PDF(2327KB) ( 911 )

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移动群智感知系统需要为用户提供个性化隐私保护,以吸引更多用户参与任务。然而,由于恶意攻击者的存在,用户提升隐私保护力度会导致位置可用性变差,降低任务分配效率。针对该问题,提出了一种基于强化学习的用户与平台共赢的博弈机制。该机制首先通过可信第三方的两个虚拟实体分别模拟用户并与平台进行交互,一个模拟用户选择隐私预算为位置数据添加噪声,另一个模拟平台根据用户的扰动位置分配任务;然后,将交互过程构建为博弈,并推导出均衡点,其中交互的两个虚拟实体就是博弈双方;最后,使用强化学习方法不断尝试不同的位置扰动策略,输出一个最优的位置扰动方案。实验结果表明,该机制能在优化任务分配效用的同时,尽可能地提高用户的整体效用,使用户与平台达成双赢。

基于信道状态相位信息的生命体征监测算法

戴欢, 蒋敬敬, 束沁冬, 石鹏展, 史文华

计算机科学. 2020, 47 (10): 48-54. doi:10.11896/jsjkx.200500057

摘要 ( 545 )

PDF(3732KB) ( 1510 )

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随着无线通信技术的发展,基于无线的感知技术得到了广泛的研究。文中提出一种基于信道状态相位信息的生命体征监测算法。该算法使用传统WiFi设备获取信道状态相位信息;通过线性变换,减小因收发端不同步而引起的相移和时延干扰;采用Hampel滤波,滤除信号衰落和多径效应引入的直流分量和高频噪声;采用离散小波变换提取生命体征信息,进而根据呼吸和心跳频率的特点,分别采用多载波峰值融合算法估计呼吸频率和快速傅里叶算法估计心跳频率。实验结果表明,在多种场景下,所提算法能有效监测人员的呼吸和心跳频率。

基于雾计算和自评估的VANET聚类与协作感知

刘丹

计算机科学. 2020, 47 (10): 55-62. doi:10.11896/jsjkx.200500154

摘要 ( 452 )

PDF(2724KB) ( 887 )

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集群是提高车联网群智感知质量和降低成本的有效方法,但如何在车辆高机动性的同时提高集群稳定性是一个具有挑战性的问题。基于VANET(Vehicular Ad-Hoc Network)的通信特点,文中提出了基于雾计算和自评估的VANET聚类算法FCSAC(Fog Computing and Self-Assessment Clustering),将VANET分为多个集群,集群内车辆协作感知结果由主簇头(Master Cluster Head,MCH)发给雾节点;引入车辆移动率(Velocity Mobility Rate,VMR)来改进簇头选举方法,该参数是根据移动性指标来计算的,以满足VANET动态变化的需求;通过定义缩放函数和加权机制来量化评估车辆的加入对集群稳定性的影响。同时,选举辅助群头(Slave Cluster Head,SCH)来增强集群的稳定性。其次,为提高拥堵区域感知的准确性,在雾计算的基础上通过主簇头间的有序链式协作交通态势感知,形成局部交通态势感知准确、全面的视图。最后,使用Veins车联网仿真平台评估所提算法的性能。结果表明,与CBRSDN(Cluster based Routing for Sparse and Dense Networks)算法和SACBR(Self-Assessment Cluster based Routing)算法相比,所提算法在集群稳定性方面表现优越,并且有效提高了VANET的吞吐量;与FCM(Fuzzy C-Means)算法相比,其交通分流能力更好,并减少了网络通信的消耗。

一种基于WiFi相异度的群组感知分析方法

贾玉福, 李明磊, 刘文平, 胡胜红, 蒋洪波

计算机科学. 2020, 47 (10): 63-68. doi:10.11896/jsjkx.200600014

摘要 ( 415 )

PDF(2617KB) ( 731 )

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利用智能手机跟踪分析WiFi环境中群体结构的动态变化是一种非侵扰感知技术的新思路。基于WiFi信号差异与节点距离间的关系,设计了一种WiFi相异度的计算方法,根据节点之间的WiFi相异度统计出相异度距离,再利用提出的GSGA-RSS算法迭代计算得到节点坐标,最后利用DBSCAN进行分层次群组结构分析。文中提出了一种基于质心的节点序列位均差表示方法,基于该方法对不同节点间距条件下的队列和环状结构群组进行了实验分析。实验结果表明:在组间最小间距5 m、组内最大间距3 m的条件下,所提方法能够以94%的精度识别出85%的群体;节点间距为0.5 m的队列的位均差约为0.5,节点间距为1 m的环状结构的位均差约为1。

融合信息增益和梯度下降算法的在线评论有用程度预测模型

冯进展, 蔡淑琴

计算机科学. 2020, 47 (10): 69-74. doi:10.11896/jsjkx.190700034

摘要 ( 541 )

PDF(1573KB) ( 681 )

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由于无法预知产品在线评论的文本内容是否对浏览者有用,大量的无用评论增加了潜在消费者的信息搜索成本,甚至降低了潜在消费者购买产品的可能性。为提高电子商务平台的有用在线评论率,为撰写评论者提供测试功能,建立在线评论有用程度预测模型。根据在线评论的文本特征,所提模型选择在线评论的词语数量、词语的有用值、产品特征数量等3个特征,构建一个预测在线评论有用程度的模型,其中词语的有用值是词语区分在线评论有用程度的信息增益量,然后根据大量在线评论数据利用梯度下降算法解出模型参数。实验结果显示,随着词语数量、词语有用值、产品特征数量的增长,评论有用程度不断提高。实验中把在线评论分为一般、有用、非常有用3个程度,对于一般的在线评论,预测精确率为92.96%;对于“有用”在线评论,预测精确率为94.83%;对于“非常有用”在线评论,预测精确率为67.63%。实验对模型性能进行测试,得到平均精确率为85.05%,召回率为82.81%,F1值为83.72%,该结果验证了所提模型预测在线评论有用程度的可行性。

基于粗糙集和距离动态模型的重叠社区发现方法

张琴, 陈红梅, 封云飞

计算机科学. 2020, 47 (10): 75-82. doi:10.11896/jsjkx.190800002

摘要 ( 340 )

PDF(2420KB) ( 578 )

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现实世界可被看作由许多不同的复杂系统组成。为了建模分析复杂系统中个体间隐藏的规律及功能,将复杂系统抽象为由节点和边组成的复杂网络。挖掘复杂网络中的社区结构在内容推荐、行为预测和疾病扩散等方面具有重要的理论意义和实际价值。随着复杂系统内个体的不断变化,多个社区间出现了重叠节点,有效且准确地挖掘社区中的重叠节点具有一定的挑战性。为了有效发现社区中的重叠节点,提出了一种基于粗糙集和距离动态模型的重叠社区发现方法(Overlapping Community Detection based on Rough sets and Distance Dynamics model,OCDRDD)。该方法首先根据网络的拓扑结构,结合节点度中心性和距离选出K个核心节点;然后按照定义的距离比率关系初始化社区的近似集和边界域,结合距离动态模型,迭代变化边界域节点与下近似集节点间相连的边的距离,且在每次迭代过程中将符合定义的距离比率关系的边界域节点划分到社区下近似集中,以缩小边界域节点(即缩小边界域的范围),直到找到最佳重叠社区结构;最后根据定义的两条规则处理“伪”重叠节点。在真实网络数据集和LFR Benchmark人工网络数据集上,以NMI和具有重叠性的模块度EQ作为评价指标,将OCDRDD方法与近几年具有代表性的社区发现方法进行实验测试比较,发现OCDRDD方法整体优于其他算法,结果表明该算法具有有效性和可行性。

基于FLINK的滑动窗口内三角形计数算法研究

王旭, 杨晓春

计算机科学. 2020, 47 (10): 83-90. doi:10.11896/jsjkx.190900014

摘要 ( 442 )

PDF(3239KB) ( 926 )

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三角形计数旨在计算图中全局三角形和局部三角形的数量,是图数据挖掘中的一类重要工作。三角形的数量被广泛应用于角色识别、推荐系统、社区发现、垃圾邮件和欺诈检测等领域。在以流形式给出的图中,边具有时间性,同时现实生活中的图存在着大量的重复边。为充分利用图中的时间信息以挖掘网络知识,研究在多图流上计算滑动窗口内全局和局部三角形数量的问题,使用窗口机制同时研究多个窗口以利用隐含的时间关系获取更多信息。文中提出基于FLINK窗口操作的三角形计数算法和基于滑动窗口的三角形增量计数算法,以现有的边采样工作为基础,使用边集存储窗口历史数据实现一遍流计算,从而准确地计算面向多图流的滑动窗口内全局和局部三角形数量。基于FLINK窗口操作的三角形计数算法使用FLINK提供的窗口机制,基于滑动窗口的三角形增量计数算法,通过计算窗口滑入和滑出数据来实现窗口计数,避免了相邻两个窗口间重合边的大量重复计算,无缝地处理多个时间窗口,对于滑入和滑出数据中的重复数据,使用去重机制来进一步减小计算量。理论证明两种算法可以实现滑动窗口内三角形准确计数,并通过实验分析了窗口大小、滑动距离、数据分布和数据流速等因素对窗口处理时间的影响。与TRIEST算法相比,当窗口较小时,基于FLINK窗口操作的三角形计数算法和基于滑动窗口的三角形增量计数算法速度更快;当窗口较大时,保证了计算结果的准确性。

基于时空数据的城市人流移动模式挖掘

孙天旭, 赵蕴龙, 练作为, 孙毅, 蔡月啸

计算机科学. 2020, 47 (10): 91-96. doi:10.11896/jsjkx.200100001

摘要 ( 598 )

PDF(3260KB) ( 1469 )

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随着城市的快速发展,城市中人流的管理与移动模式挖掘变得越发重要。同时,随着以群智感知为代表的各种感知技术的发展,提出了智慧城市的概念,智慧城市中的大量感知数据为人流的分析提供了可能性。在智慧城市中,时空数据是最为常见的一种数据。本文基于城市中的时空数据,首先提出一种建模方法,将不同种类的时空数据表示为人流模型;然后基于聚类的思想,通过改进传统的基于密度的聚类算法来对人流的移动模式进行挖掘,提出一种人流的移动模式聚类算法:时空密度聚类(Spatio-Temporal Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,ST-DBSCAN);接着设计了一个移动模式的交通应用场景,并提出对移动模式的评价方法;最后在中国某城市的真实数据集上进行实验与分析,结果表明本文得到的移动模式结果在统一交通服务的场景下可节省25%的交通成本,验证了本文所提移动模式的有效性。

融合内容相似度与多特征计算的个性化微博推荐模型

刘宇东, 孙豪, 蒋运承

计算机科学. 2020, 47 (10): 97-101. doi:10.11896/jsjkx.190700073

摘要 ( 398 )

PDF(1693KB) ( 939 )

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微博的流行导致信息过载等问题日益突出,如何帮助用户快速而准确地找到需要的微博已成为亟待解决的问题。基于协同过滤技术和基于LDA的微博推荐虽然能够达到一定的准确性,但并不能解决内容分类过于笼统及使用LDA模型处理短文本存在弊端的问题。为此,文中提出了一种融合内容相似度与多特征计算的个性化微博推荐模型。首先,从微博内容语义出发,基于word2vec技术计算得到用户与微博的内容相似度;然后,根据微博的时间、点赞数、评论数和转发数等特征,计算微博的保鲜度及受欢迎度;最后,综合考虑微博的内容相似度、保鲜度和受欢迎度,计算微博排序评分,从而实现用户的个性化微博推荐。该模型根据内容相似度进行推荐,从而避免了上述问题,也使得推荐结果在语义上更为精确。实验结果表明,所提推荐模型在准确率、召回率和F值上均具有良好的表现,尤其在准确率方面有明显的提升效果,约提升了10％,F值也提升了约5％,从而证明了该模型的有效性。

基于循环神经网络的轨迹压缩算法

励益韬, 孙未未

计算机科学. 2020, 47 (10): 102-107. doi:10.11896/jsjkx.191000194

摘要 ( 746 )

PDF(1798KB) ( 1125 )

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随着定位技术和存储技术的发展,海量的轨迹被人类记录。如何有效地压缩轨迹中最被人关注的空间路径信息并无损地将原始信息还原,引起了人们的广泛关注。轨迹压缩算法主要分为基于简化线段的压缩和基于路网的轨迹压缩两类,现有算法存在算法假设不合理、压缩能力差等缺点。文中根据路网中轨迹的分布特性以及循环神经网络对变长时序序列的建模能力,提出了基于循环神经网络的轨迹压缩算法,通过深度学习模型高效地概括轨迹分布,同时利用路网结构进一步缩小压缩空间,定量分析了不同输入对算法压缩比的影响。最后通过实验证明,基于循环神经网络的轨迹压缩算法不仅具有比现有算法更高的压缩比,还能支持未经过训练的轨迹数据的压缩;同时验证了终点信息如何对算法压缩比产生影响的假设。

基于余弦相似度的稀疏非负矩阵分解算法

周昌, 李向利, 李俏霖, 朱丹丹, 陈世莲, 蒋丽榕

计算机科学. 2020, 47 (10): 108-113. doi:10.11896/jsjkx.190700112

摘要 ( 334 )

PDF(2015KB) ( 1003 )

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基本的非负矩阵分解应用于图像聚类时,对异常点的处理不够鲁棒,稀疏性较差。为了提高分解后的矩阵的稀疏性,在基本的非负矩阵分解算法中引入了L_2,1范数,对基本的非负矩阵分解模型进行了改进,从而实现稀疏性,提升算法的性能。同时,为了降低各特征之间的关联,强化非负矩阵分解模型特征的独立性,引入了余弦相似度,提出了基于余弦相似度的稀疏非负矩阵分解算法。该算法在处理高维数据和提取特征方面具有显著优势,并且可提高算法在图像聚类中的辨别准确性。实验结果表明,所提算法在一系列评价指标上的效果优于传统的非负矩阵分解算法。

基于增强注意力机制的神经协同过滤

康雁, 卜荣景, 李浩, 杨兵, 张亚钏, 陈铁

计算机科学. 2020, 47 (10): 114-120. doi:10.11896/jsjkx.190900038

摘要 ( 632 )

PDF(2578KB) ( 926 )

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推荐系统是解决信息过载问题的核心。现有的推荐框架研究面临着显式反馈数据稀疏和数据预处理难等问题,特别是对新用户和新项目进行推荐的性能有待进一步提高。随着深度学习的推进,基于深度学习的推荐成为了当前的研究热点,大量的实验证明了深度学习运用于推荐系统的有效性。文中在NCF的基础上提出了EANCF(Neural Collaborative Filtering based on Enhanced-Attention Mechanism),从隐式反馈数据的角度研究了推荐框架,利用最大池化、局部推理以及组合多种不同数据融合方式来考虑数据特征提取;同时,引入注意力机制来为网络合理地分配权重值,减少信息的损失,提升推荐的性能。最后,基于两个大型真实数据集Movielens-1m和Pinterest-20对EANCF、NCF和部分经典算法做了对比实验,并且详细地给出了EANCF框架的训练过程。实验结果表明,EANCF框架确实具有较好的推荐性能,相比于NCF框架在HR@10和NDCG@10上均有显著提升,HR@10最高提升了3.53%,NDCG@10最高提升了2.47%。

结合社区嵌入和节点嵌入的社区发现算法

赵霞, 李娴, 张泽华, 张晨威

计算机科学. 2020, 47 (10): 121-125. doi:10.11896/jsjkx.191000099

摘要 ( 361 )

PDF(1614KB) ( 726 )

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社区作为社交网络的重要属性,对理解网络功能和预测演化有着重要作用。通过网络嵌入将网络节点转化成低维稠密的特征向量,并将其应用于社区发现等机器学习任务,是近年来的研究热点。传统的网络嵌入方法仅针对节点嵌入,忽略了社区嵌入的重要性。针对这样的问题,提出了将社区嵌入和改进的节点嵌入相结合的方法CNE,从而获得融合结构信息和属性信息的节点表示。节点嵌入将节点表示为低维向量,类似地,社区嵌入把社区表示为低维空间中的高斯分布,二者将多种节点相似性相结合,互相促进,从而获得更为准确的社区发现结果。在公开数据集上将所提算法与传统的社区发现算法和网络嵌入方法进行比较,实验结果表明提出的CNE方法具有更高的精度。

基于混合蛙跳算法的K-mediods聚类挖掘与并行优化

魏霖静, 宁璐璐, 郭斌, 侯振兴, 甘诗润

计算机科学. 2020, 47 (10): 126-129. doi:10.11896/jsjkx.190900113

摘要 ( 423 )

PDF(1416KB) ( 577 )

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为了降低K-mediods聚类算法的误差并提高并行优化的性能,将混合蛙跳算法运用于聚类和并行优化过程。在K-mediods聚类过程中,将K-mediods与聚类簇思想相结合,对各个聚类簇进行混合蛙跳算法优化,从而提高了大规模数据样本聚类的效率。针对多个聚类执行节点并行完成大规模样本K-mediods聚类时,混合蛙跳算法有效提高了加速比。实验证明,相比于普通的K-mediods聚类,基于混合蛙跳算法的K-mediods聚类优势明显,且处理大规模样本的加速比性能更优。

面向访问模式的混合内存缓存替换策略

刘伟, 孙童心, 杜薇

计算机科学. 2020, 47 (10): 130-135. doi:10.11896/jsjkx.190800115

摘要 ( 288 )

PDF(1691KB) ( 818 )

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大数据时代催生了很多以数据为中心的技术和应用,这对计算机主存的速度、容量、能耗提出了更高的要求。为了解决传统DRAM(Dynamic Random Access Memory)内存遇到的瓶颈,由DRAM和非易失性存储NVM(Non-Volatile Memory)组成的混合内存技术受到了广泛的关注。在混合内存环境下,缓存的性能至关重要。针对混合内存环境,已有的缓存替换策略研究都是对LRU2思想的改进,虽然考虑了DRAM数据和NVM数据缺失惩罚不对称的现象,但是在面对LRU(Least Recently Used)性能差的负载时也会存在缓存抖动和污染问题,仍然存在优化空间。文中针对不同类型的负载特点,考虑了不同访问模式下DRAM与NVM数据的竞争关系,提出了一种动态可调整的缓存替换策略DLRP(Dynamic Level Replacement Policy)。该策略在面对不同类型的负载时能动态地选择最优的替换策略,在保持整体命中率较好的同时降低了NVM的缺失和写回。实验结果表明,相比WBAR策略,DLRP不仅在IPC上有平均16.5%的提升,而且在能耗和写操作数量上分别降低了5.2%和5.1%。

多目标跟踪中的数据关联技术综述

龚轩, 乐孜纯, 王慧, 武玉坤

计算机科学. 2020, 47 (10): 136-144. doi:10.11896/jsjkx.200200041

摘要 ( 913 )

PDF(2307KB) ( 3433 )

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目标跟踪一直都是计算视觉领域研究的热点课题之一,作为计算视觉的基础学科,其应用已经渗透到各个领域,包括智能监控、智能人机交互、无人驾驶以及军事等方面。目标跟踪从跟踪对象的数量角度可分为单目标跟踪和多目标跟踪,其中单目标跟踪相对简单,除了需要解决与多目标跟踪共性的问题(如遮挡、形变等)外,单目标跟踪不需要考虑目标的数据关联问题。然而,在多目标跟踪系统中,场景更为复杂,跟踪目标的数量和类别往往是不确定的,因此数据关联在整个跟踪系统中就显得尤为重要。数据关联是多目标跟踪过程中的一个重要阶段,国内外很多学者甚至将多目标跟踪问题看成数据关联问题,试图从数据关联过程中寻求多目标跟踪研究方法。文中重点对多目标跟踪过程中的数据关联技术进行了综述,系统地介绍了多目标跟踪中的数据关联技术。首先,对目标跟踪,尤其是多目标跟踪进行了概述,并对数据关联的研究现状做了描述;其次,详细介绍了数据关联的概念及其需要解决的问题;然后,对各种数据关联技术进行了分析总结,包括传统的NNDA算法、JPDA算法、基于Tracking-By-Detecting 的多目标跟踪框架的数据关联技术以及多目标多相机跟踪(Multi-Target Multi-Camera Tracking,MTMCT)的数据关联;最后,对未来多目标跟踪的数据关联技术的研究方向进行了展望。

基于两级网络的三维目标检测算法

沈琦, 陈逸伦, 刘枢, 刘利刚

计算机科学. 2020, 47 (10): 145-150. doi:10.11896/jsjkx.190900172

摘要 ( 468 )

PDF(2305KB) ( 924 )

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文中提出了一种基于激光雷达点云的三维目标检测算法VoxelRCNN(Voxelization Region-Based Convolutional Neural Networks),该算法基于VoxelNet三维目标检测网络算法,将RCNN算法的思想从二维目标检测运用到三维目标检测中。VoxelRCNN算法由两级构成,第一级的目标是用区域提案网络提取候选区域框信息,第二级的目标是对第一级提取的目标检测框进行更精细的修正,以得到更精确的目标检测结果。第一级网络对整个场景的点云进行体素化,对每个体素块提取特征作为卷积神经网络的输入,经过卷积神经网络计算得到最后的特征图,根据特征图对包围盒信息进行回归学习。第二级网络依据第一级提取的候选区域信息以及特征信息,通过池化得到等大特征信息,再次回归学习包围盒信息。在KITTI数据集上的实验结果表明,提出的网络结构是有意义的。

基于Mask R-CNN算法的遥感图像处理技术及其应用

凌晨, 张鑫彤, 马雷

计算机科学. 2020, 47 (10): 151-160. doi:10.11896/jsjkx.190900119

摘要 ( 355 )

PDF(2367KB) ( 778 )

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遥感技术的发展使得遥感影像被应用于农业、军事等诸多领域,而深度学习方法的融入使得该项技术在目标检测、场景分类、语义分割方面取得了重大突破。与自然场景下的舰船检测不同,遥感图像中的舰船为俯视图,舰船较为密集,且容易与港口混合。当前对舰船检测的输出结果主要是检测框,缺少对舰船掩码的输出,使得无法全面分析出模型存在的不足;同时,由于遥感图像中的舰船停靠密集,容易产生漏检问题。为解决上述问题,利用Mask R-CNN对舰船进行目标检测,较全面地分析模型的训练情况、掩码和检测框的输出结果;通过对目标边缘的学习及参数的调整,使模型与舰船目标相适应。通过实验分析得出了适用于舰船检测的网络模型参数,从而有效降低了舰船停靠密集所产生的误检和漏检问题。

无需学习的无参考彩色噪声图像质量评价方法

杨云铄, 桑庆兵

计算机科学. 2020, 47 (10): 161-168. doi:10.11896/jsjkx.190900051

摘要 ( 318 )

PDF(3420KB) ( 996 )

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噪声失真是一种最常见且种类最多的失真类型,但目前针对除高斯噪声外的噪声失真类型的研究较少。文中提出了一种无需学习的且能同时评价5种噪声失真的无参考彩色噪声图像质量评价方法。该方法基于四元数奇异值分解,利用图像的奇异值倒数曲线所围成的面积与噪声图像失真程度的关系,推导出表示图像失真的质量指数。该方法不需要任何图像或失真的先验知识,也不需要任何训练过程。4个通用的自然场景图像数据库上的实验结果表明,该方法的预测结果与人类主观质量评分具有较好的一致性,与最新的全参考图像质量评价算法和无参考图像质量评价算法相比具有更好的性能。

基于帧级特征的端到端说话人识别

花明, 李冬冬, 王喆, 高大启

计算机科学. 2020, 47 (10): 169-173. doi:10.11896/jsjkx.190800054

摘要 ( 327 )

PDF(1790KB) ( 1232 )

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现有的说话人识别方法仍存在许多不足。基于话语级特征输入的端到端方法由于语音长短不一致需要将输入处理为同等大小,而特征训练加后验分类的两阶段方法使得识别系统过于复杂,这些因素都会影响模型的性能。文中提出了基于帧级特征的端到端说话人识别方法。模型采用帧级语音作为输入,同等大小的帧级特征有效解决了话语级语音输入长度不一致的问题,且帧级特征可保留更多的话者信息。与如今主流的两阶段法识别系统相比,端到端的识别方法将特征训练和分类打分一体化,简化了模型的复杂性。在训练阶段,每段语音被分帧成多个帧级语音输入到卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)用于训练模型。在评估阶段,训练好的CNN模型对帧级语音进行分类,每段语音基于多个帧的预测得分计算该条语音数据的预测类别。每段语音的类别通过取各帧最多预测类别和各帧预测值平均的方法来计算。为了验证方法的有效性,使用普通话情感语音语料库(MASC)的语音数据进行训练和测试。实验结果表明,与现有方法相比,基于帧级特征的端到端识别方法的性能表现更佳。

基于帧间差分和统计直方图的交通视频背景建模方法

王恰, 戚湧

计算机科学. 2020, 47 (10): 174-179. doi:10.11896/jsjkx.190800014

摘要 ( 249 )

PDF(3039KB) ( 962 )

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针对城市道路交通视频难以直接提取交通背景,导致前景目标检测不准确的问题,提出了一种基于帧间差分和统计直方图的交通视频背景建模方法。一个好的背景建模方法有利于后续目标检测及跟踪任务的良好开展。所提方法首先利用帧间差分法提取视频中每帧的大致运动区域作为前景运动目标,再利用统计直方图获得图像的灰度值分布状态,进行背景图像的估计,从而提取出高整洁度、低噪声点的背景图像。与已有背景建模方法的对比实验结果表明,无论是在普通交通场景,还是在车辆行驶缓慢的典型交通场景中,所提方法都可以提取出与真实背景相似匹配度更高的背景图像。

基于改进困难三元组损失的跨模态行人重识别框架

李灏, 唐敏, 林建武, 赵云波

计算机科学. 2020, 47 (10): 180-186. doi:10.11896/jsjkx.191100061

摘要 ( 401 )

PDF(2673KB) ( 756 )

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为了提升跨模态行人重识别算法的识别精度,提出了一种基于改进困难三元组损失的特征学习框架。首先,改进了传统困难三元组损失,使其转换为全局三元组损失。其次,基于跨模态行人重识别中存在模态间变化及模态内变化的问题,设计了模态间三元组损失及模态内三元组损失,以配合全局三元组损失进行模型训练。在改进困难三元组损失的基础上,首次在跨模态行人重识别模型中设计属性特征来提高模型的特征提取能力。最后,针对跨模态行人重识别中出现的类别失衡问题,首次将Focal Loss用于替代传统交叉熵损失来进行模型训练。相比现有算法,在RegDB数据集实验中,所提框架在各项指标中均有1.9%~6.4%的提升。另外,通过消融实验证明了3种方法均能提升模型的特征提取能力。

基于可变形卷积神经网络的数字仪表识别方法

郭兰英, 韩睿之, 程鑫

计算机科学. 2020, 47 (10): 187-193. doi:10.11896/jsjkx.191000035

摘要 ( 283 )

PDF(2750KB) ( 849 )

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目前,对于数显仪表的识别,多采用传统的图像处理及机器学习等方法,在复杂多变的应用场景中,其对字符、数字的识别准确率低,难以满足实时应用的要求。针对以上问题,将传统图像处理技术与深度学习方法相结合,提出了一种基于可变形卷积神经网络的数显仪表示数分割与识别方法。该方法包含图像预处理、字符分割与识别等步骤。首先,使用GrayWorld算法对待识别图像进行亮度均衡,并通过彩色分割提取屏幕区域;其次,对图像进行形态学操作,以便使用投影直方图法完成字符与对应小数点的整体分割;最后,设计并训练了一种可变形卷积神经网络对字符进行识别,优化了卷积神经网络感受野几何结构固定的内在问题。实验结果表明,加入可变形卷积有效提高了图像的识别准确率和网络的收敛速度;该方法的整体识别准确率达到99.45%,检测速度为10FPS,能够满足实际应用需求。

基于形态学图像增强和PCNN的脑部CT与MRI图像融合

李昌兴, 雷柳, 张晓璐

计算机科学. 2020, 47 (10): 194-199. doi:10.11896/jsjkx.190700185

摘要 ( 441 )

PDF(3203KB) ( 988 )

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图像在融合过程中容易引入伪吉布斯现象,在图像的边缘细节处容易产生“伪影”和振铃现象。针对以上问题,提出了一种基于形态学图像增强和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的脑部CT与MRI图像融合方法。首先基于形态学对源图像进行开运算和闭运算增强处理,再将增强处理过的图像作为PCNN接收域的输入激励,输入PCNN融合模型内,对模型输出的权重图进行判定,形成一幅清晰并且易于处理的图像。实验结果表明,所提方法在保持边缘清晰化、保留有效信息、平衡冗余现象方面都优于其他方法,经过形态学图像增强和PCNN融合后的图像相较于未经增强处理的PCNN方法所得图像的平均梯度提高了24.59%左右,空间频率提高了42.56%左右;相较于基于拉普拉斯的图像融合方法,图像的标准差提高了16.67%左右。

联合成对学习和图像聚类的无监督肺癌亚型识别

任雪婷, 赵涓涓, 强彦, Saad Abdul RAUF, 刘继华

计算机科学. 2020, 47 (10): 200-206. doi:10.11896/jsjkx.190900073

摘要 ( 316 )

PDF(3227KB) ( 918 )

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基因诊断是近年来提高肺癌治愈率的一种新型且有效的方法,但这种方法存在基因检测时间长、费用高、侵入式取样损伤大的问题。文中提出了基于成对学习和图像聚类的无监督学习的肺癌亚型识别方法。首先,采用无监督卷积特征融合网络用于学习肺癌CT图像的深度表示,有效地捕捉被忽略的重要特征信息,并使用包含不同层次抽象信息的最终融合特征来表征肺癌亚型。然后,使用联合成对学习和图像聚类的分类学习框架进行建模,充分利用学习到的特征表示,确保有效的聚类学习,以取得更高的分类精度。最后,利用生存分析和基因分析对肺癌亚型进行多角度验证。在合作医院和TCGA-LUAD数据集上的实验结果表明,该方法通过可靠无创的影像分析和放射成像技术,发现了3种具有不同分子特征的肺癌影像亚型,在降低基因检测问题的同时可有效辅助医师进行精准诊断和个性化治疗,进而提高肺癌患者的治愈生存率。

基于Zipf's共生矩阵分解的开放域事件向量计算方法

高李政, 周刚, 黄永忠, 罗军勇, 王树伟

计算机科学. 2020, 47 (10): 207-214. doi:10.11896/jsjkx.191200183

摘要 ( 286 )

PDF(1535KB) ( 529 )

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事件抽取是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的一个研究热点。现有的事件抽取模型大多基于小规模训练集,无法应用于大规模开放领域。针对大规模开放域事件抽取中事件表征困难的问题,提出了一种基于Zipf's共生矩阵分解的事件向量计算方法。首先,从开放语料中提取事件元组作为事件标签,并对事件元组进行抽象、剪枝和消歧。然后,利用Zipf's共生矩阵表示事件的上下文分布,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对共生矩阵进行分解,得到初始事件向量,并利用自编码器对初始事件向量进行非线性变换。采用最近邻检测和事件检测两种任务对事件向量的性能进行测试,结果表明,基于Zipf's共生矩阵分解得到的事件向量能够对事件之间的相似性和相关性信息进行全局性表征,避免编码过细而造成语义偏移。

基于蒙特卡洛相似度遗传算法的运输问题研究

李远锋, 李章维, 秦子豪, 胡俊, 张贵军

计算机科学. 2020, 47 (10): 215-221. doi:10.11896/jsjkx.190600101

摘要 ( 364 )

PDF(2878KB) ( 901 )

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针对平衡运输问题,文中提出了一种基于蒙特卡洛相似度遗传算法的求解算法。首先,利用矩阵元素对种群个体进行初始化,增加了种群的多样性;其次,设计了动态变异率算子和随机变异策略,以增强算法的搜索能力,加快收敛速度;最后,采用蒙特卡洛相似度接收的方式,避免算法陷入局部最优解问题。通过收敛速度、最优解偏差率、相对标准差等参数对基本遗传算法GA和改进遗传算法IGA进行比较,验证了所提算法的有效性。针对杭州地理数据,设计开发了基于ArcGIS平台的运输配送系统,实现了平衡运输问题的求解功能,系统测试表明了所提算法的有效性。

基于交叉注意力机制和新闻正文的评论情感分类

王启发, 王中卿, 李寿山, 周国栋

计算机科学. 2020, 47 (10): 222-227. doi:10.11896/jsjkx.190900173

摘要 ( 333 )

PDF(1561KB) ( 1181 )

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目前,新闻评论已成为新闻的重要衍生数据,新闻评论表达了评论者对新闻事件的观点、立场及个人情感,通过对新闻评论的情感倾向性分析有助于了解社会舆情及动向,因此,新闻评论的情感研究备受广大学者的青睐。通常的新闻评论情感分析只考虑评论文本自身的信息,而新闻评论文本信息和新闻正文信息往往是紧密相关的,基于此,文中提出一种基于交叉注意力机制并结合正文的新闻评论情感分类方法。首先通过双向长短时记忆网络模型分别对新闻正文与评论文本进行特征表示;然后基于交叉注意力机制进一步捕获评论与正文的关系,得到两个更新后的新闻正文与评论文本的向量表示;再将两者拼接得到的语义表示输入全连接层,使用sigmoid激活函数进行分类预测,从而实现新闻评论的情感分类。结果表明,提出的基于交叉注意力机制和新闻正文的评论情感分类模型可以有效地提升新闻评论情感分类的准确率,该模型的F1值较3个基准模型分别提高了1.72%,3.24%和6.21%。

基于非监督深度学习的闭环检测方法

汪丹, 石朝侠, 王燕清

计算机科学. 2020, 47 (10): 228-232. doi:10.11896/jsjkx.190900034

摘要 ( 487 )

PDF(2383KB) ( 842 )

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闭环检测是同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的重要组成部分,能够有效减小SLAM系统中的累积误差,并且如果在定位与建图过程中跟踪丢失,还可以利用闭环检测进行重定位。与传统的手动设计的特征(hand-crafted feature)相比,从神经网络中学习到的图像特征具有更好的环境不变性和语义识别能力。考虑到基于陆标(landmark)的卷积特征能够克服整个图像特征对视点变化敏感的缺陷,文中提出了一种新的闭环检测算法。其首先通过卷积神经网络的卷积层直接识别出图像的感兴趣区域生成陆标,然后对图像中识别出的每个陆标提取卷积特征,生成图像的最终表示以检测闭环。为了验证算法的有效性,在典型的数据集上进行了对比实验,结果表明所提算法具有优异的性能,且即使是在极端的视点和外观变化的情况下仍然具有高鲁棒性。

基于改进变邻域搜索的数控裁床路径优化

廖义辉, 杨恩君, 刘安东, 俞立

计算机科学. 2020, 47 (10): 233-239. doi:10.11896/jsjkx.190800035

摘要 ( 320 )

PDF(1713KB) ( 562 )

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针对数控加工中平面多轮廓样片的空行程路径优化问题,文中提出了一种基于改进变邻域搜索(Modified Variable Neighborhood Search,MVNS)的元启发式方法。首先,将空行程路径优化问题转化为一类广义旅行商问题(Generalized Traveling Salesman Problem,GTSP)。其次,针对GTSP中的顺序序列问题,对传统的变邻域搜索中的局部搜索和抖动阶段进行了改进。在局部搜索中,设计了基于2-opt和插入算子的邻域结构,同时采用了一种增量计算方法,提高了求解质量和搜索效率;在抖动阶段中,结合遗传算法设计了分块和重组等算子,避免了过早地陷入局部最优。然后,利用禁忌搜索混合动态规划(Tabu Search with Dynamic Programming,TS-DP)算法排除重复的裁剪序列,并确定入刀点位置。最后,通过应用实例和对比实验,从求解精度和运行时间角度检验所提算法的有效性。对于服装样片的测试,所提算法相比服装CAD的精度值提升了51%以上,平均运行时间为9.3s;对于TSP的测试,所提算法在多数算例上达到或超过对比算法的精度值;对于GTSP的测试,虽然所提算法在少数算例上达到或超过对比算法的精度值,但是平均误差与对比算法的差距不超过1%,并且平均运行时间比对比算法缩短了73.7%。实验结果表明了该算法能同时兼顾求解精度和运行时间,具有一定的应用价值。

边缘计算环境下服务质量可信的任务迁移节点选择

王妍, 韩笑, 曾辉, 刘荆欣, 夏长清

计算机科学. 2020, 47 (10): 240-246. doi:10.11896/jsjkx.190900054

摘要 ( 384 )

PDF(1949KB) ( 830 )

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随着物联网、大数据和5G网络的快速发展及应用,传统的云计算模式已无法高效处理网络边缘设备所产生的海量计算任务,边缘计算应运而生。边缘计算环境下,计算任务将被迁移到接近数据源的计算设备上执行,这为拓展终端节点资源以及缓解云中心负载提供了新的解决方案。现有的任务迁移决策均是在任务迁移节点确定的前提下制定的,并未考虑存在多个任务迁移节点可选的情景,而边缘计算下任务迁移节点的选择直接影响着任务迁移的服务质量,因此文中构建了服务质量可信模型,分别从时间可信、行为可信、资源可信3个维度对任务迁移节点进行评价。为了解决任务迁移节点数量巨大带来的选择效率低的问题,采用基于聚类编码的skyline查询算法对任务迁移节点进行筛选,并利用灰色关联分析法进行任务迁移节点的最终选择。实验结果表明,所提基于服务质量可信的任务迁移节点选择策略的任务迁移成功率平均提高了36%,任务完成吞吐量平均提高了18%。

边缘环境下DNN应用的计算迁移调度技术

胡俊钦, 张佳俊, 黄引豪, 陈星, 林兵

计算机科学. 2020, 47 (10): 247-255. doi:10.11896/jsjkx.190900106

摘要 ( 444 )

PDF(2099KB) ( 881 )

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深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)应用对运行设备的性能要求较高,无法直接在计算资源受限的移动设备上运行。通过计算迁移技术将某些计算复杂的神经网络层迁移到资源丰富的边缘或者远程云端上去执行,是一种有效的解决资源受限问题的方法。计算迁移会产生额外的时间开销,如果迁移过程的时延太长,将严重影响用户体验。为此,文中以得到边缘环境下多任务并行调度的最小平均响应时间为目标,首先提出边缘环境下DNN应用的计算迁移调度问题,并对该问题的解设计了评估算法;然后设计了两种调度算法即贪心算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来求解问题;最后设置评估实验,在5种不同的边缘环境下对两种算法的性能进行对比分析。实验数据表明,采用所提算法得到的解十分接近最优解。与传统的迁移方案相比,贪心算法能得到平均响应时间更短的调度方案;遗传算法的平均响应时间比贪心算法短,但其运行时间明显更长。实验结果说明,所提两种调度算法能够有效地缩短边缘环境下DNN应用的计算迁移调度的平均响应时间,提高用户体验。

基于差分进化的推断任务卸载策略

王瑄, 毛莺池, 谢在鹏, 黄倩

计算机科学. 2020, 47 (10): 256-262. doi:10.11896/jsjkx.190800159

摘要 ( 482 )

PDF(2064KB) ( 778 )

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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为深度学习的重要技术,已被广泛应用在移动智能应用中。针对CNN推断任务高内存、高计算量的需求,现有解决方案多将任务卸载到云上执行,难以适应时延敏感的移动应用程序。为解决上述问题,提出了一种基于改进差分进化算法的CNN推断任务卸载策略,它采用端云协作模式将计算任务部署在云和边缘设备之间。该策略研究了成本约束下最小化时延的任务卸载方案,将CNN推断过程转化为任务图并将其构建为0-1整数规划问题,利用改进二进制差分进化算法高效求解最佳卸载决策。实验结果表明,在给定费用约束下,与移动端推断和云推断方案相比,所提策略将任务响应时间平均缩短了33.60%和6.06%。

基于改进NC-OFDM算法的仿真设计与分析

周惠婷, 周杰

计算机科学. 2020, 47 (10): 263-268. doi:10.11896/jsjkx.190800043

摘要 ( 250 )

PDF(2539KB) ( 647 )

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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是目前为止最有前景的调制技术,已经被大多数无线和有线通信标准采用。N-coutinuous正交频分复用是OFDM与认知无线电技术相结合转换而来的,但它的旁瓣抑制一直是一个需要解决的问题。为在不影响旁瓣抑制性能的基础上降低算法和接收机的复杂性,文中提出了一种符号填充正交频分复用的时域算法,将n-连续OFDM校正符号只插入到保护间隔中,并将每个OFDM符号无缝连接起来,从而抑制了旁瓣。仿真结果表明,所提算法不影响旁瓣抑制性能,且易于实现,复杂度相比传统N-continuous 正交频分复用系统有了明显降低。在K=72的不同信道,信号的误码率降低5 dB。文中还用matlab的simulink来模拟现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的N-coutinuous正交频分复用系统的仿真。FPGA具有很大的灵活性,在数字信号处理上具有更快的计算速度和较小的面积,其成本低,风险小,时间上亦具有优势。

高铁场景中基于位置公平保证的毫米波波束成形方法

蒋锐, 尹惠, 徐友云

计算机科学. 2020, 47 (10): 269-274. doi:10.11896/jsjkx.190800029

摘要 ( 360 )

PDF(2337KB) ( 729 )

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为了提升高铁无线通信系统信息传输的稳定性和可靠性,提出了一种基于位置公平保证的毫米波波束成形方法。该方法采用交错冗余覆盖网络结构来提高信息传输的可靠性。在该结构中,基站根据其与车顶移动中继之间的距离,发射不同宽度的服务波束进行信号传输,近距离时采用宽波束为列车提供服务,远距离时采用窄波束以补偿较高的路径损耗,从而保持列车在运行过程中数据传输速率的稳定性。此外,为了计算最优的发射波束宽度和波束边界点位置,提出了一种自适应搜索算法来优化服务波束。理论分析和仿真结果表明,所提方法不仅可以有效提升高铁无线通信系统数据传输的稳定性,还可以使系统获得较低的通信中断概率。

网络化作战装备体系脆性控制模型与策略

李慧, 周良平, 羊军, 赵书平

计算机科学. 2020, 47 (10): 275-281. doi:10.11896/jsjkx.190800087

摘要 ( 248 )

PDF(2256KB) ( 635 )

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网络化作战装备体系是具有要素多元、关联紧密、动态演化等特点的典型复杂系统,脆性是其固有属性,直接影响着网络化作战装备体系的安全性和运行稳定性。针对网络化作战装备体系的脆性控制问题,首先,界定装备节点、关联关系、网络化作战装备体系等概念,抽象网络化作战装备体系结构,分析装备体系脆性传播机理,设计脆性控制因果回路图,建立脆性控制微分动力学模型;其次,提出免疫控制、隔离控制和综合控制3种策略,给出脆性控制效果的度量方法;最后,以网络化防空作战装备体系为例,仿真分析了脆性风险调控阈值、脉冲控制覆盖数量、综合控制策略参数对高脆性风险的持续时间和脆性风险程度的影响。实验结果表明,当脆性风险调控阈值提高25%时,免疫控制、隔离控制和综合控制策略对应的高脆性风险的持续时间分别缩短了53.2%,44.9%,42.2%,脆性风险程度提高了24.5%,1.5%,20.4%;在脉冲控制覆盖数量提高1倍的情况下,高脆性风险持续时间差异不显著,脆性风险程度降低了9.3%,1.5%,10%;在综合控制策略参数比值提高约1.3倍的情况下,高脆性风险持续时间和脆性风险程度分别降低了5.9%,8.3%。研究结果验证了模型与策略的可行性和有效性,为探索网络化作战装备体系脆性控制过程与规律提供了新的思路和方法。

区块链新技术综述:图型区块链和分区型区块链

张长贵, 张岩峰, 李晓华, 聂铁铮, 于戈

计算机科学. 2020, 47 (10): 282-289. doi:10.11896/jsjkx.191000057

摘要 ( 621 )

PDF(1948KB) ( 3585 )

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区块链是一种创新性分布式账本技术,在金融、征信、审计等众多重要领域具有广泛的应用前景。但是,现有的基于比特币风格的分布式账本系统在可伸缩性、吞吐率、交易确认延迟等方面遇到了提升瓶颈。为此,业界提出了基于有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)结构和基于分区(Sharding)的两种新型区块链技术,它们通过改变系统的数据结构和存储结构来弥补区块链的原生缺陷,从而得到更高的伸缩性和更大的吞吐量。文中综述了典型的DAG型区块链系统(如NXT,Byteball等)和分区型区块链系统(Elastico,RapidChain等),分别介绍了这两种新型区块链技术的发展现状,详细分析了系统模型、数据结构以及共识机制等关键技术,总结和比较了现有各类区块链技术的特点,指出了有待解决的技术挑战与未来的研究方向。

云数据存储安全审计研究及进展

白利芳, 祝跃飞, 芦斌

计算机科学. 2020, 47 (10): 290-300. doi:10.11896/jsjkx.191000111

摘要 ( 492 )

PDF(1870KB) ( 954 )

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云存储相比传统存储方式可避免存储平台重复建设及维护,其存储容量和性能的可扩展性、地理位置的无约束性及按需付费的服务模式有效优化了存储及社会资源配置。然而,云存储服务中数据所有权和管理权分离的特点,使得用户对保存在云端数据安全性及可控性的关注日益增长,国内外学者对此进行了大量的研究。文中论述了云数据在其生命周期各阶段的安全风险及其安全审计需求;构建了云存储数据安全审计机制的框架结构,并提出了审计机制的主要评价指标;综述了云数据存储安全审计现有机制,包括数据持有性证明机制、数据可恢复性证明机制、外包存储安全备份审计机制和存储位置审计机制;最后,从不同角度指出现有云数据存储安全审计研究存在的不足及下一步可研究的方向。

面向混合索引的区块链系统的可查询性优化

郑浩瀚, 申德荣, 聂铁铮, 寇月

计算机科学. 2020, 47 (10): 301-308. doi:10.11896/jsjkx.190800148

摘要 ( 360 )

PDF(2229KB) ( 1154 )

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区块链技术具有去中心化和不可篡改性等特性,被认为是下一代的颠覆性核心技术。然而,现有区块链系统在数据管理方面的性能较弱,通常只能根据Hash值查询相关交易。当前对于查询的研究大多是将数据同步存储到外部数据库中,通过借用外部数据库进行查询,或是研究如何保证全节点的可靠性,没有从实际意义上解决区块链查询效率低下的问题。文中提出了一种新的解决方案。首先,将区块链数据划分成不同属性;其次,根据不同数据属性,结合区块链本身的Merkle树和多种索引结构,提出了一种新的索引——MHerkle树,该结构在充分保证区块链不可篡改性的情况下增强了区块链的查询性能;然后,设计了MHerkle树的索引构建算法,并根据索引提出了基于不同属性的查询算法以及范围查询算法;最后,通过实验验证了所提索引的可行性和有效性。

基于度量线性时态逻辑的近似安全性

蔡泳, 钱俊彦, 潘海玉

计算机科学. 2020, 47 (10): 309-314. doi:10.11896/jsjkx.191000175

摘要 ( 396 )

PDF(1488KB) ( 540 )

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近年来,计算机系统的定量验证已经引起了学术界和工业界足够的关注,其中取值于度量空间的系统性质研究为定量验证的发展开辟了一条新途径。在系统验证中常用线性时间属性来刻画系统的性质,而安全性作为线性时间属性中一类至关重要的基础属性,能保证系统在运行过程中不会发生“坏”的事情,其在度量背景下的推广形式也应该得到关注。为此,文中研究伪超度量空间上安全性的扩展问题,首先对已有的度量线性时态逻辑进行适当的补充,使其能充分地刻画度量背景下的线性时间属性;然后引入距离阈值α,提出一种α-安全性的概念,从而将经典的安全性提升到伪超度量空间上;最后讨论度量线性时态逻辑与α-安全性之间的关系。这些结论为取值于度量空间的系统的安全性验证提供了理论依据。

基于采样技术的动态混合数据竞争检测算法

李梦珂, 郑秋生, 王磊

计算机科学. 2020, 47 (10): 315-321. doi:10.11896/jsjkx.190700079

摘要 ( 279 )

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数据竞争是多线程程序并发错误的主要来源,目前已有许多静态和动态程序分析技术用于检测数据竞争,但这些检测器或者会产生巨大的检测开销,或者会漏掉许多真实的数据竞争错误。文中提出了一种基于优化的FastTrack算法和锁模式的动态混合数据竞争检测算法AsampleLock。该算法利用采样技术,监控同一时刻同时运行的来自并发线程的函数对,通过预竞争检测获得真正涉及数据竞争的内存访问对,从而减小竞争检测分析开销;为了减弱线程调度对算法相关性能的影响,AsampleLock算法采用nolock-hb关系来判断访问事件的并发关系;采用map记录所有共享变量的读写信息,并采用锁模式进行动态数据竞争检测,降低漏报率和误报率。基于上述方法实现了原型系统AsampleLock,选择基准测试集Parsec对该系统进行评估,并与FastTrack算法、LiteRace算法和Multilock-HB算法进行对比。实验结果表明,AsampleLock算法与FastTrack算法相比整体时间开销平均降低了8%;AsampleLock算法的数据竞争检测率与LiteRace算法和FastTrack算法相比分别增加了39%和27%。

一种面向门限结构的操作式可视多秘密分享方案

董晨, 季姝廷, 张皓宇, 李磊

计算机科学. 2020, 47 (10): 322-326. doi:10.11896/jsjkx.190800069

摘要 ( 200 )

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可视秘密分享将数字图像处理和秘密共享相结合,将秘密图像加密成多个共享份,在秘密恢复时将符合条件的共享份进行叠加,通过人眼直接解密秘密信息,具有解密复杂度低、信息容量大等优点。特别地,可视多秘密分享可用于分享多幅秘密图像,可应用于群体参与或控制领域。然而,目前操作式分享方案的研究受限于(2,2,n)存取结构,即n个参与者中的任意2个拿出持有的共享份进行恢复时,通过旋转和叠加操作最多能恢复2幅秘密图像。文中针对现有多秘密分享方法仅局限于两个参与者的问题,设计了一种新的秘密分享和共享份旋转操作规则,通过对秘密图像进行纵向区域划分,采用异或(XOR)运算基础矩阵对像素点逐区域进行加密,在此基础上设计了面向门限结构的操作式多秘密分享方案,并通过理论证明了方案的安全性和有效性。实验结果表明,与已有方案相比,所提方案通过在秘密分享时对秘密图像进行划分和标记纵向区域,实现了所有共享份地位对等,提高了可分享秘密的数量,最多可以同时将WT幅秘密图像分享到k个环形共享份中。该方案在满足安全条件的前提下,增强了相对差,改善了秘密图像的恢复效果。

基于循环移位和多混沌映射的图像加密算法

田军锋, 彭静静, 左宪禹, 葛强, 范明虎

计算机科学. 2020, 47 (10): 327-331. doi:10.11896/jsjkx.190800003

摘要 ( 414 )

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利用单一混沌系统实现的加密算法结构简单且容易被攻击,采用多个混沌系统加密是提高加密系统安全性的有效措施。文中提出一种基于循环移位和多混沌映射的图像加密算法,循环移位操作可以有效地改变图像的像素值。首先,利用分段线性混沌映射(Piecewise Linear Chaotic Map,PWLCM)和Logistic映射产生不同的混沌序列,并根据不同混沌序列生成索引矩阵和循环移位数。然后,根据索引矩阵对明文图像进行置换操作,根据循环移位数对置换图像依次做左循环移位操作。最后,通过Logistic混沌序列和PWLCM混沌序列对循环移位后的图像进行置乱和扩散操作,最终得到加密图像。对图像直方图、信息熵、差分攻击、相关性进行的测试和分析结果表明,所提加密算法具有高安全性和抵御各种攻击的能力,可以应用于图像加密系统中。

基于复杂攻击的脆弱水印图像完整性认证算法

郑秋梅, 刘楠, 王风华

计算机科学. 2020, 47 (10): 332-338. doi:10.11896/jsjkx.191000060

摘要 ( 403 )

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将图像用于司法、医学等重要领域时,往往需要对图像进行完整性认证,判断图像是否被恶意篡改。基于脆弱水印的图像完整性认证方法可以用来实现图像的篡改检测和篡改定位。针对脆弱水印在图像篡改检测中定位精度和抗复杂攻击不能同时满足的问题,提出了一种基于复杂攻击的脆弱水印图像完整性认证算法。向彩色图像R,G,B 3个通道中嵌入相同的脆弱水印,目的是检测出图像任意通道的篡改。将图像以2×2大小分块来提高定位精度,采用块验证和组验证的认证方式来检测复杂攻击的图像篡改,使用非等长图像置乱变换提高算法的普适性和抗复杂攻击的能力。仿真结果表明,所提算法具有较好的不可见性,对简单攻击、复杂攻击和混合攻击类型下的图像篡改具有更高的定位精度。