计算机科学

47卷第11A期目录

计算机科学. 2020, 47 (11A): 0-0.

摘要 ( 254 )

PDF(717KB) ( 896 )

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人工智能发展的新方向——人机物三元融合智能

王海涛, 宋丽华, 向婷婷, 刘力军

计算机科学. 2020, 47 (11A): 1-5. doi:10.11896/jsjkx.200100053

摘要 ( 1106 )

PDF(1820KB) ( 5556 )

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随着人工智能的快速发展和广泛应用,信息学、社会学、物理学和哲学等多个学科快速交叉融合,孕育了一个崭新而富有活力的研究领域——人机物智能(Human Cyber Physical Intelligence,HCPI)。人机物智能亦称三元融合智能(Ternary Fusion Intelligence),反映了物理空间、信息空间和社会空间的有机融合,是人工智能未来发展的重要方向和前沿课题之一。针对这一人工智能学科新兴的研究热点,从人机物三元融合智能的起源谈起,综述了三元融合智能的基本概念、相关研究内容和发展应用概况。首先,介绍了三元融合智能的产生背景及定义内涵;然后,说明了三元融合智能的交互关系和典型特征;进而,阐述了三元融合智能的关系模型和系统模型。在此基础上,探讨了三元融合智能近期的实现目标和技术途径。最后,较为全面地总结归纳了三元融合智能的研究现状和几类典型应用场景,并展望了其未来发展趋势。

复材车间智能排产系统研究

张伟, 于成龙

计算机科学. 2020, 47 (11A): 6-10. doi:10.11896/jsjkx.191000147

摘要 ( 505 )

PDF(3142KB) ( 1165 )

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为解决航天复材车间以经验为主的排产实时性和实用性不够的问题,提出了智能排产系统并讨论了智能排产系统的体系架构和功能组成,研究了基于感知信息的排产计算方法,开发了航天复材车间智能排产原型系统并进行了校验。该系统能够根据生产实时数据和排产知识,自动判断并进行资源优化配置和工序工时计算,并根据生产扰动情况执行重排产及输出排产方案,为企业排产方案的制定提供了依据,并为后续工程化智能排产系统的开发奠定了基础。

基于CNN-typhoon模型的全球台风报文收集方法研究

韩瑞, 顾春利, 李哲, 伍康, 高峰, 沈文海

计算机科学. 2020, 47 (11A): 11-17. doi:10.11896/jsjkx.201000038

摘要 ( 629 )

PDF(3374KB) ( 1295 )

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台风是一种高影响的强对流天气系统。台风报文资料作为提供台风初值的最初来源,对改进台风预报准确性有一定的帮助,因此做好全球台风的报文快速识别收集工作至关重要。针对现有全球台风报文实时性差、延迟高、报文被动接收的问题,本研究利用MSG,Meteosat-5,MTSAT,GOES-W,GOES-E卫星图像数据,通过训练2006年1月－2020年8月的1 351次全球热带气旋过程,共计8 983张红外卫星图像,基于深度学习算法,提出了一种CNN-typhoon模型,可以对无台风、台风生成、台风最强等3种图像进行识别分类。实验证明:CNN-typhoon模型训练集的识别精度可接近100%,验证集精度高于88.1%;同时将模型代入模拟业务,在一定时段内增加了接近31.0%的报文收集种类,报文收集时效提高了23.5倍。

基于Lattice LSTM的古汉语命名实体识别

崔丹丹, 刘秀磊, 陈若愚, 刘旭红, 李臻, 齐林

计算机科学. 2020, 47 (11A): 18-23. doi:10.11896/jsjkx.200500090

摘要 ( 654 )

PDF(2170KB) ( 1550 )

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基于《四库全书》数据集,研究古汉语的命名实体识别技术。提出了基于Lattice LSTM模型的古汉语命名实体识别算法,该方法将字符序列信息和词序列信息共同作为模型的输入。采用甲言(jiayan)分词工具,利用word2vec训练古文字、词向量并作为Lattice LSTM模型的输入,提升了古汉语命名实体识别的效果。基于Lattice LSTM模型和预训练的古文字、词向量,提高了古汉语的实体识别效果,相比传统的BiLSTM-CRF模型,其F1分数提升3.95%左右。

用于文本分类的CNN_BiLSTM_Attention混合模型

吴汉瑜, 严江, 黄少滨, 李熔盛, 姜梦奇

计算机科学. 2020, 47 (11A): 24-27. doi:10.11896/jsjkx.200400116

摘要 ( 795 )

PDF(2011KB) ( 1771 )

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文本分类是许多自然语言处理任务的基础。卷积神经网络可以提取文本的短语级特征,但是不能很好地捕获文本的结构信息;循环神经网络可以提取文本的全局结构信息,但是对关键模式信息捕获能力不足;而注意力机制能够学习到不同词或短语对文本整体语义的分布,关键的词或短语会被分配较高的权重,但是同样对全局结构信息不敏感。另外,现有模型大多只考虑词级信息,而忽略了短语级信息。针对上述模型中存在的问题,文中提出一种融合CNN,RNN,Attention的混合模型,该模型同时考虑不同层次的关键模式信息和全局结构信息,并把它们融合起来得到最终的文本表示,最后把文本表示输入softmax层进行分类。在多个文本分类数据集上进行了实验,实验结果表明该模型相较于现有模型可以实现更高的准确率。此外,还通过实验分析了模型的不同组件对模型性能的影响。

基于上下文的情感词向量混合模型

霍丹, 张生杰, 万路军

计算机科学. 2020, 47 (11A): 28-34. doi:10.11896/jsjkx.191100114

摘要 ( 417 )

PDF(2402KB) ( 1232 )

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针对现有大多数基于词向量的学习方法只能对词语的语法语境建模,而忽略了词语的情感信息的问题,文中提出了基于上下文的情感词向量训练模型,使用了比较简单的方法来构建情感词向量的学习框架。该模型是能够获取情感的扩展混合模型在句子极性的情感信息和基于上下文级别词向量的融合方法,有效解决了具有相似上下文但相反情感极性的词被映射到相邻的词向量的问题。为验证学习到的情感词向量模型能准确包含情感和上下文词语的语义信息,分别在不同的语言和不同领域的数据集下训练情感词向量,并在词语级别进行了定量实验。结果表明,所提的情感词向量学习模型在情感词向量获取实验中,与传统的词向量学习模型相比,分类效果提升了14个百分点;在词语级别的情感分类实验中,与传统的词袋模型相比,准确性提升了10个百分点,从而也对产品提供商在大量的用户评价中得到有用的信息起到了指导性的作用。

基于RNA-Seq的转录组分析方法

郭茂祖, 杨帅, 赵玲玲

计算机科学. 2020, 47 (11A): 35-39. doi:10.11896/jsjkx.200600057

摘要 ( 512 )

PDF(1840KB) ( 2041 )

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RNA-Seq技术凭借测序成本低、精度高、覆盖范围广等优点,已经成为了转录组分析的重要方法,为研究基因表达模式、疾病的生物标志物探测、作物抗逆性研究和分子育种等提供了新的手段。然而,RNA-Seq产生的海量数据也给数据分析带来了挑战,如何有效地对RNA-Seq数据进行处理和分析成为了生物信息学研究的热点。文中对基于RNA-Seq技术的转录组分析流程进行介绍,包括RNA-Seq数据预处理、差异表达分析和高层分析。其中,RNA-Seq数据预处理即对原始测序数据进行质控和定量计算;差异表达分析则是对基因进行筛选,通常基于统计学或机器学习两种方法;高层分析是对差异基因进一步处理,通过富集分析等手段确定基因功能和调控网络。最后,对基于RNA-Seq的转录组分析方法的发展进行了探讨。

基于结构洞的多数据源融合关键蛋白质识别方法

杨壮, 刘培强, 费兆杰, 刘畅

计算机科学. 2020, 47 (11A): 40-45. doi:10.11896/jsjkx.200200004

摘要 ( 525 )

PDF(3232KB) ( 909 )

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关键蛋白质识别是当前计算生物学领域的一个研究热点和难点。通过计算方法识别关键蛋白质的方法主要有DC,BC,LAC,PeC,ION和LIDC等。现有方法的识别准确率还有待进一步提高,主要原因是其仅使用了蛋白质相互作用网络单一数据源,以及蛋白质相互作用网络中存在许多假阳性和假阴性数据等。为了提高识别准确率,提出一种高效识别方法PSHC。首先,PSHC方法首次把结构洞理论引入到关键蛋白质识别方法中;其次,融合了蛋白质相互作用网络和蛋白质复合物两种数据源用于识别关键蛋白质。在真实数据上的实验结果表明,与其他传统方法相比,PSHC方法可以识别更多关键蛋白质,并且敏感度、特异性、准确性、阳性预测值、阴性预测值、F测度等统计指标也明显高于其他方法。

基于加权划分非平衡决策树的诗歌朗读情感度分析

董本清, 李凤坤

计算机科学. 2020, 47 (11A): 46-51. doi:10.11896/jsjkx.200600055

摘要 ( 573 )

PDF(1908KB) ( 999 )

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本文面向诗歌朗读的情感度分析,提出了一种新的非平衡决策树算法。该算法称为加权划分非平衡决策树(Weighted Division of Unbalanced Decision Tree,WDOUDT),通过对诗歌朗读感染力的指标展开研究,从朗读的音频中提取梅尔频率倒谱系数,应用可解释性最强的决策树方法进行建模。加权划分非平衡决策树推导算法不使用进化算法和启发信息搜索,应用在诗歌朗读音频的情感度打分中,时间复杂度低于传统决策树,该算法具有更少的节点数和较好的泛化能力,对噪音数据有较好的鲁棒性。

基于深度学习的电网故障预案信息抽取研究

石赫, 杨群, 刘绍翰, 李伟

计算机科学. 2020, 47 (11A): 52-56. doi:10.11896/jsjkx.191100210

摘要 ( 436 )

PDF(2063KB) ( 1119 )

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为对电网调度部门保存的应急预案进行处理,以方便调度人员面临突发事件时能快速检索和匹配预案中的类似事故并借鉴以往经验处理突发事故,需要进行预案的信息抽取,提取其关键信息。传统的电网故障应急预案处理方法的通用性和可扩展性不强,无法有效实现电网故障应急预案的数字化。采用深度学习方法,对调度紧急预案的内容进行句法分析,得到分析树,在此基础上抽取出故障时系统的状态信息和对故障的处置要点,进而将非结构化的预案信息转化成结构化数据存储和管理。采用上述方法可以有效管理电网预案,辅助调度人员完成故障的判定并按预案给出的操作方法进行电网运行管理,从而提高故障处理效率。同时,该方法具有通用性好、扩展性强的优势,可以实现模型的持续改进。

一种基于马氏距离的系统故障诊断方法

林毅, 吉鸿江, 韩佳佳, 张德平

计算机科学. 2020, 47 (11A): 57-63. doi:10.11896/jsjkx.190900174

摘要 ( 549 )

PDF(2855KB) ( 1172 )

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针对以往系统故障诊断方法中存在的多指标相关问题以及考虑多重积分时计算复杂、效率低等问题,文中基于马氏距离(Mahalanobis Distance,MD)度量提出一种系统故障诊断方法,利用采集到的系统状态监控数据,计算观测样本与已知样本之间的马氏距离,根据距离大小的MD面积度量比较判断观测样本类别,对已知数据样本的马氏距离的分布与观测数据样本的马氏距离的分布的差异进行故障诊断。具体地,首先利用MD方法将多变量数据转换为单变量数据,排除多变量之间相关性的干扰,避免了利用多重积分求解多变量联合分布的复杂性以及不确定性;然后利用面积度量法比较单变量数据的累积分布函数之间的差异,根据定积分计算分布曲线之间的面积值,以面积值较小对应的样本故障类别作为观测数据的类别。通过将所提方法与常用故障诊断方法(BP神经网络、朴素贝叶斯)进行比较,证明了其简单有效,故障诊断正确率高,能够大大降低计算成本,并有效地提高故障诊断的效率。

基于PCANet的价值成长多因子选股模型

张宁, 石鸿伟, 郑朗, 单子豪, 吴浩翔

计算机科学. 2020, 47 (11A): 64-67. doi:10.11896/jsjkx.200300086

摘要 ( 567 )

PDF(1925KB) ( 1911 )

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作为量化投资程序中的重要组成部分,量化多因子选股模型是通过历史金融数据建模来预测股票收益,该模型中引入了包括深度学习在内的众多机器学习方法。文中则首次探究了PCANet这样一种深度架构在量化选股中的应用。具体来说,该框架一方面将金融时序数据转换为二维图像数据,从而将金融时间序列预测问题转变为图像分类问题;另一方面将PCA应用于深度架构,充分发挥其能力,同时提供了金融行业可以理解和反馈的可解释性。两年的实际数据回测表明,该方法获得了57.17%的夏普比率、16.84%的超额收益以及－18.14%的最大回撤。相比传统的线性回归模型和深度学习的CNN模型,所提基于PCANet的价值成长多因子选股模型获得了更高的超额收益和夏普比率,同时保持了继承于PCA的特征提取的解释性。

基于余弦控制因子和迭代局部搜索的蝙蝠优化算法

郑浩, 于俊洋, 魏上斐

计算机科学. 2020, 47 (11A): 68-72. doi:10.11896/jsjkx.200200063

摘要 ( 448 )

PDF(2033KB) ( 922 )

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针对蝙蝠算法寻优精度低、易陷入局部极值、求解不稳定的问题,提出了一种基于余弦控制因子和迭代局部搜索策略的蝙蝠的算法。首先在蝙蝠速度公式中加入由余弦因子控制的非线性惯性权重,来动态调节算法全局搜索与局部搜索的平衡,提高算法寻优精度和稳定性。其次,在每轮迭代结束时引入迭代局部搜索策略,扰动局部最优解获得中间状态,并重新搜索上述中间状态得到全局最优解,使算法快速跳出局部最优解,找到全局理论最优。最后与其他算法在12个复杂基准函数上进行仿真实验。结果表明,改进后的算法较好地解决了蝙蝠算法寻优精度不高、易陷入局部极值和求解不稳定的问题。

基于多特征融合的关键词抽取

段建勇, 游世薪, 张梅, 王昊

计算机科学. 2020, 47 (11A): 73-77. doi:10.11896/jsjkx.200300121

摘要 ( 412 )

PDF(2107KB) ( 1034 )

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随着互联网的发展,网页数据以及新媒体文本等数据日益增多,全文信息检索的效率已经不足以支撑海量数据的检索,因而关键词抽取技术广泛应用于搜索引擎(如百度搜索)和新媒体服务等领域(如新闻检索)。融合模型是一种使用BiLSTM-CRF结构并融合多重手工特征的模型,可以更有效地完成关键词抽取任务。融合模型在词嵌入特征的基础上,融入了词性、词频、词长和词位置特征,多维度的特征信息可以更加全面地辅助模型提取到关键词的深层特征信息。融合模型将深度学习的广覆盖度、高学习能力等特点与手工特征的精确表达能力相结合,以进一步提高特征挖掘能力并缩短训练所需时间。此外,该模型使用了一种新的“LMRSN”标记方法,可以更有效地完成关键短语的抽取。实验结果表明,融合模型在与传统模型的对比中取得了62.08的F1分值,性能远高于传统模型。

结合扩充词典与自监督学习的网络评论情感分类

景丽, 李曼曼, 何婷婷

计算机科学. 2020, 47 (11A): 78-82. doi:10.11896/jsjkx.200400061

摘要 ( 438 )

PDF(1793KB) ( 1205 )

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在高速发展的互联网时代,网络评论情感分析对分析舆情、监控电商有着重要作用。现有分类方法主要有情感词典方法和机器学习方法。情感词典方法过于依赖词典中的情感词,情感词典越完备,网络评论情感倾向越显著,分类效果越好,但对于情感倾向不易区分的评论,其分类效果欠佳。机器学习方法是一种有监督的方法,其分类效果依赖于大量事先标注的语料,目前语料标注是通过人工完成,工作量极大。文中综合了情感词典和机器学习两种方法的特点,构建了一个网络评论情感分类模型,利用相关领域网络评论对情感词典进行扩充,基于情感词典方法的分类结果,通过自监督学习训练一个分类器,进而提高情感倾向模糊文本的分类正确率。实验表明,与情感词典方法和机器学习方法相比,所提模型在酒店评论、京东评论两个数据集上都获得了更好的情感分类效果。

基于命题逻辑的完全标准矛盾体及最小标准矛盾体

唐雷明, 白沐尘, 何星星, 黎兴玉

计算机科学. 2020, 47 (11A): 83-85. doi:10.11896/jsjkx.200400072

摘要 ( 570 )

PDF(1577KB) ( 1067 )

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归结是自动推理中简洁、可靠且完备的推理规则。标准矛盾体分离规则是归结原理的一个重要延拓。基于命题逻辑的标准矛盾体分离演绎推理,对标准矛盾体的性质进行进一步研究,提出了两类特殊标准矛盾体——完全标准矛盾体和最小标准矛盾体,得到了相应的性质和定理。这些性质定理主要描述了:1)各类标准矛盾体的本质特征;2)完全标准矛盾体中添加子句后另添加文字的策略及子句非扩充性的变化规律;3)完全标准矛盾体添加子句及相关文字后,其最小标准矛盾体呈现出的规律;4)最小标准矛盾体可扩充为完全标准矛盾体。这些结论使完全标准矛盾体与最小标准矛盾体能通过添加新子句或相关文字完成互相转换。这一性质为标准矛盾体演绎理论进一步应用于计算机求解提供了一定的理论支撑。

一种基于对数位置表示和自注意力的机器翻译新模型

纪明轩, 宋玉蓉

计算机科学. 2020, 47 (11A): 86-91. doi:10.11896/jsjkx.200200003

摘要 ( 456 )

PDF(2559KB) ( 983 )

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在机器翻译任务中,自注意力机制由于高度可并行化的计算能力而减少了模型的训练时间,并且可以有效地捕捉到上下文中所有单词之间的语义相关度而受到了广泛的关注。然而,不同于循环神经网络,自注意力机制的高效源于忽略上下文单词之间的位置结构信息。为了使模型能够利用单词之间的位置信息,基于自注意力机制的机器翻译模型Transformer使用正余弦位置编码方式表示单词的绝对位置信息,然而,这种方法虽然能够反应出相对距离,但却缺乏方向性。文中将对数位置表示方法与自注意力机制相结合,提出一种机器翻译新模型。该模型不仅继承了自注意力机制的高效性,还可以保留单词之间的距离信息与方向性信息。研究表明,与传统的自注意力机制模型以及其它模型相比,文中所提新模型能够显著地提高机器翻译的准确性。

循环描述逻辑系统FL₀最大不动点模型的有穷基

郑添健, 侯金宏, 张维, 王驹

计算机科学. 2020, 47 (11A): 92-96. doi:10.11896/jsjkx.200300188

摘要 ( 255 )

PDF(1613KB) ( 864 )

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描述逻辑和形式概念格都是以概念为基础的形式系统,它们都有各自的优缺点,近年来人们开始将两者结合起来,取长补短。文中将形式概念分析的方法引入描述逻辑,研究了循环描述逻辑系统FL₀在最大不动点语义下有限模型的有穷基。在形式概念分析中,属性有限的形式背景都存在Duguenne-Guigues基,文章将循环FL₀的最大不动点模型作为描述背景,将FL₀概念作为属性,定义了描述背景下的属性蕴含,证明了循环描述逻辑系统FL₀的最大不动点模型也存在有穷基底。

基于稀疏表示的多文档自动摘要

钱玲龙, 武娇, 王人锋, 陆慧娟

计算机科学. 2020, 47 (11A): 97-105. doi:10.11896/jsjkx.200300087

摘要 ( 479 )

PDF(3195KB) ( 897 )

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文档自动摘要是自然语言处理领域中的重要任务,受限于难以准确理解文档语义,大多通过词频、关键词等人工特征对文档句子进行重要程度排序,以此提取摘要。受稀疏表示理论启发,提出了一种基于稀疏表示的动态语义空间划分算法。算法对初始划分的语义子空间进行字典学习,利用所得字典对所有句向量进行稀疏重构,从而将各句向量动态调整至重构误差最小的划分,迭代地实现语义空间的重划分。对于划分后语义子空间内摘要句的提取,提出了一种基于稀疏相似度排序的自动摘要提取算法。将各语义子空间的所有句向量作为字典原子,通过稀疏重构,得到能体现句子对其他句子语义表征程度的稀疏相似度,以各句累积稀疏相似度作为衡量句子表征空间语义信息能力的指标,依据其排序来提取摘要句。在猫途鹰网站热门景点旅游评论数据集上进行了实验,结果表明语义空间重构误差快速迭代5次即可稳定收敛且平均有效降低重构误差约17%,且算法对数据维度不敏感,所提摘要避免了重复提取冗余度大、重复性高的文本,是一种有效的自动摘要方法。

基于分级神经网络的柱形代数分解变元序选择

朱章鹏, 陈长波

计算机科学. 2020, 47 (11A): 106-110. doi:10.11896/jsjkx.200100018

摘要 ( 469 )

PDF(2385KB) ( 1006 )

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柱形代数分解是广泛应用于求多项式系统实数解的一种计算方法。不同的变元序对其计算时间有显著影响。已有选序算法多基于启发式的经验算法,准确率不高。少数基于机器学习的方法使用的数据集较小,且基于复杂人工特征。文中在随机生成大量多项式系统与所有序计算时间标注的数据基础上,提出一类新的多项式显性表示特征和一种新的分级神经网络。首先根据最差序计算时间将数据集划分成4个不同计算难度的子集并分别建立预测最优序的分类模型,其次建立预测最长计算时间的回归模型,最后根据回归模型预测最长计算时间并据其自动选择相应难度分类模型预测最优变元序。实验结果表明,显性特征的性能优于复杂人工特征,且在困难问题上分级神经网络所预测最优序的性能约为经验选序算法的3倍。

基于动态系统的多障碍实时规避算法

王伟光, 尹健, 钱祥利, 周子航

计算机科学. 2020, 47 (11A): 111-115. doi:10.11896/jsjkx.200800068

摘要 ( 302 )

PDF(3275KB) ( 1393 )

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机器人自主操控的应用日益广泛,工作区域动态干扰的风险也随之增加。针对机器人在工作空间中存在的障碍实时规避问题,提出了一种基于动态系统的多目标实时规避算法。首先构造动力系统调制模型,其次设置调制矩阵,然后构建障碍规避路径,最后提出多障碍动态规避模型。该算法不再以障碍物的事前分析作为先决条件,而是根据当前场景中的障碍物直接计算出调制矩阵,采用动态系统调制方法实现了障碍物的不可穿透性表述,且不改变动力系统的平衡点。在仿真实验中,针对空间依附障碍规避问题,用连续调制算法(CM)与所提算法进行比对仿真,验证了所提算法的有效性。最后进行多类障碍环境仿真,结果表明该算法能够有效解决静态多障碍以及动态多障碍的实时规避路径规划问题。

基于逻辑回归的金融风投评分卡模型实现

边玉宁, 陆利坤, 李业丽, 曾庆涛, 孙彦雄

计算机科学. 2020, 47 (11A): 116-118. doi:10.11896/jsjkx.200400017

摘要 ( 590 )

PDF(1676KB) ( 1504 )

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文以当前银行信贷业务中客户违约问题为出发点,将客户违约率和信贷评分卡分值的关系合理映射。运用逻辑回归建立评分卡预测模型,使用梯度下降算法来实现银行风险投资中客户评分卡的构建。首先加载数据并对数据进行分析,接着划分数据集,并使用跨时间验证集作为模型最后的验证。最后使用KS值和AOC曲线双向评价模型的稳定性。实验证明,采用所提方法构建的评分卡模型具有较好的稳定性。

求解一刀切式二维矩形Strip Packing问题的混合搜索算法

郭超, 王磊, 尹爱华

计算机科学. 2020, 47 (11A): 119-125. doi:10.11896/jsjkx.200200016

摘要 ( 810 )

PDF(1758KB) ( 1473 )

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一刀切式二维矩形Strip Packing问题是一种NP难度问题。问题的实用背景是诸如玻璃板材切割、集成电路布局等工业生产中,需要优化布局和切割方案以提高利用率。总体框架是首先针对二维矩形Packing问题提出混合搜索算法,然后采用跳跃式查找与折半查找相结合的方式,将混合搜索算法用于求解二维矩形Strip Packing问题。从拟人途径提出占角、动作空间、极高度、组合拼凑等基本定义以及基本算法。以基本算法为基础,混合搜索算法分为3个阶段:第一阶段生成初始解。第二阶段调用邻域搜索子程序对矩形块的优先级进行调整。当邻域搜索遇到局部最优解时,采用基于随机扰动的跳坑策略子程序跳出局部最优陷阱,并在新区域继续搜索。第三阶段调用优美度枚举子程序对占角动作的选择进行优化。混合搜索算法计算了2组共91个benchmark实例,并将其计算结果与SPTRS算法进行了比较。SPTRS算法计算结果的平均相对误差是4.26%,混合搜索算法计算结果的平均相对误差是3.83%。因此,混合搜索算法是一种求解一刀切式二维矩形Strip Packing问题的高效启发式算法。

基于语义关联的电力计量跨媒体知识图谱构建方法

肖勇, 钱斌, 周密

计算机科学. 2020, 47 (11A): 126-131. doi:10.11896/jsjkx.200300115

摘要 ( 472 )

PDF(4132KB) ( 1153 )

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面向电力计量领域,文中提出了一种基于语义关联的跨媒体知识图谱构建方法。不同类型媒体的低层特征之间存在语义鸿沟,难以直接关联,但描述同一实体的不同类型媒体在高层语义上具有相同的语义标签信息,即存在语义关联。文中基于电力计量领域的知识特点,通过语义分析与特征提取、语义关联挖掘、跨媒体本体构建等核心步骤来完成跨媒体知识图谱。实验结果表明所提构建方法有效,并且可以支持电力计量领域的跨媒体检索应用。

基于双变异粒子群优化算法优化的支持向量机及其在民航发动机损伤类型识别中的应用

郑波, 马昕

计算机科学. 2020, 47 (11A): 132-138. doi:10.11896/jsjkx.200600101

摘要 ( 484 )

PDF(2380KB) ( 879 )

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为提高民航发动机损伤类型识别的自动化水平和可靠度,增强民航发动机的维修保障能力,本文利用颜色矩和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)来构造基于发动机无损检测图像的特征数据库,同时将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为智能识别算法。为保障SVM可靠稳定的识别性能,提出利用双变异的粒子群优化 (Dual Mutation Particles Swarm Optimization,DMPSO)算法对核参数和惩罚因子进行优化,双变异策略提升了PSO的全局寻优能力,一些复杂的测试函数验证了DMPSO的全局寻优能力。最后根据某型发动机的4种损伤类型图像,按照不同的特征提取方法构造特征数据库,分别利用本文所提的DMPSO优化的SVM、BP(back propagation)网络、ELM(Extreme Learning Machines)网络以及k-NN(k-nearest neighborhood)算法进行损伤类型识别,识别结果证明了文中所提的特征提取方法更适合发动机损伤识别,有利于提高损伤识别精度。同时比较了4种识别算法的性能,基于DMPSO优化的SVM具有更优、更稳定的识别输出。对比实验证明了所提方法有利于提升民航发动机损伤类型的识别效率。

基于3D卷积的人体行为识别技术综述

黄海新, 王瑞鹏, 刘孝阳

计算机科学. 2020, 47 (11A): 139-144. doi:10.11896/jsjkx.200100094

摘要 ( 491 )

PDF(3828KB) ( 1900 )

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随着经济社会的发展,视频分析任务越来越受到重视。同时,人体行为识别技术已广泛应用于虚拟现实、视频监控、视频检索等领域。传统的人类动作识别方法使用2D卷积处理输入视频,但2D卷积只能提取空间特征,而基于手工提取的方法在复杂环境下又难以处理。因此,在深度学习和图像分类任务取得成功的大背景下,基于深度学习的双流网络以及可以同时提取时空特征的3D卷积应运而生。3D卷积在最近几年迅速发展,衍生出多种经典架构且每种框架拥有不同的特性,各种框架皆存在各自的优化方法以及提高速度和精度的效果。在总结几种主流3D卷积框架的基础上将其在相应数据集上进行对比分析,可以得到每种框架的优势及弊端,以此扬长避短,寻找与实际情景相适应的最优框架。

乳腺癌组织病理学图像分类方法研究综述

满芮, 杨萍, 季程雨, 许博文

计算机科学. 2020, 47 (11A): 145-150. doi:10.11896/jsjkx.191100098

摘要 ( 789 )

PDF(3111KB) ( 2748 )

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乳腺癌组织病理学检查是乳腺癌诊断的“金标准”。乳腺癌组织病理学图像的分类已经成为医学图像处理领域的研究热点。图像的精确分类,在辅助医生诊断病情、满足临床应用需求等方面有着重大的应用价值。文中跟踪了乳腺癌组织病理学图像分类算法的研究进展,分析了相关算法的优缺点。按照是否需要手动提取图像特征,将乳腺癌组织病理学图像分类算法分为两大类,分别是传统的人工提取乳腺癌组织病理学图像特征的分类方法,以及基于深度学习算法的乳腺癌组织病理学图像分类方法。然后,对基于深度学习算法的乳腺癌组织病理学图像进行二分类或多分类的研究进行了进一步跟踪。最后,给出了应用深度学习最新理论的乳腺癌组织病理学图像分类算法,得出乳腺癌组织病理学图像分类研究的结论,并讨论了进一步的研究方向。

基于深度学习的图像补全算法综述

唐浩丰, 董元方, 张依桐, 孙娟娟

计算机科学. 2020, 47 (11A): 151-164. doi:10.11896/jsjkx.200600009

摘要 ( 1447 )

PDF(4588KB) ( 4154 )

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图像补全是图像处理的一个研究领域,为有物体遮挡以及图像关键部分缺失状况下的图像识别提供了解决方案,应用领域非常广泛,受到了人们的关注。经深度学习方法补全的图像具有更高的图像分辨率和可靠性,逐渐成为图像补全的主流方法之一。文中针对图像补全领域的主要问题,介绍了相关深度学习方法的基本原理和经典算法,系统而渐进地剖析了2010年以来有代表性的图像补全方法,探讨了基于深度学习的图像补全在不同领域的具体应用,并列举了该研究领域目前面临的几个问题。

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

祝文韬, 谢宝蓉, 王琰, 沈霁, 朱浩文

计算机科学. 2020, 47 (11A): 165-171. doi:10.11896/jsjkx.190500176

摘要 ( 575 )

PDF(1810KB) ( 2558 )

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光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。

语音识别中单音节识别研究综述

张经, 杨健, 苏鹏

计算机科学. 2020, 47 (11A): 172-174. doi:10.11896/jsjkx.200200006

摘要 ( 480 )

PDF(2336KB) ( 1458 )

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声学模型建模可实现对语音信号的处理和特征抽取,是语音识别过程中必不可少的基础性工作,同时也是影响语音识别整体性能的一个重要因素。在语音识别中,选择合适的建模基元能使后续系统获得更高的准确率和更强的鲁棒性。音节是汉语等汉藏语系的最小发音单位,针对其发音特点,研究使用音节作为汉藏语系语音识别的建模基元,再提取相应的特征进行识别就有着尤为重要的意义。针对单音节识别目前的研究进展,首先介绍了基于有限状态矢量量化的算法,以及其改进算法在单音节识别中的研究成果;然后介绍了基于隐马尔可夫模型的算法,并详细介绍了将隐马尔可夫模型与其他算法相结合的音节识别研究成果;接着介绍了基于神经网络的算法;最后总结并提出了单音节识别研究未来发展的重要方向。

双视系统的室内三维场景重建研究

陈颖, 赵来旺, 詹洪陈, 丁尧

计算机科学. 2020, 47 (11A): 175-177. doi:10.11896/jsjkx.200400096

摘要 ( 668 )

PDF(2682KB) ( 1572 )

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在早期三维场景重建中,受硬件条件的限制,无法很好地对场景进行三维重建。随着硬件的更新迭代,目前可利用结构光和双视系统进行更加高效的三维场景重建。以ZED双目相机和捷宝AD-10电动云台构建硬件平台,通过双目相机获得场景的点云信息,基于全局SBGM(Semi-Global Block Matching)算法的立体匹配和RGB-D图(Red Green Blue Depth Map)的生成来进行单一场景点云重建,并通过ORB特征匹配和ICP(Iterative Closest Point)点云配准融合,实现对室内场景的全景三维重建。实验对比了双目立体视觉的场景重建在过远/过近目标、低纹理特征目标、玻璃等材质目标上的优势,同时在点云的三维场景重建中,提出通过稀疏化来优化点云信息,对比单一采集与多次采集的重建效果。经过实验,该系统在折中采用次数的前提下,可以兼顾场景重建细节与显示效果,并对不同场景目标的三维重建具有实际的工程借鉴意义和应用价值。

基于智能数据增强和改进YOLOv3算法的接触网吊弦及支架检测研究

刘舒康, 唐鹏, 金炜东

计算机科学. 2020, 47 (11A): 178-182. doi:10.11896/jsjkx.200200053

摘要 ( 553 )

PDF(3015KB) ( 1217 )

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接触网是铁路上空架设的为电力机车供电的输电线路,其支架是铁路牵引供电的关键支撑部件,而接触网吊弦是输送电能的关键部件,一旦出现故障,影响巨大,严重时可能引发弓网事故,从而给列车运行带来安全隐患。找到高效准确定位两个关键设备的方法对后续异常判断具有重要意义。针对此问题,提出了一种基于智能数据的增强算法,随机选取一种或多种数据增强方法来对接触网图片进行增强;并对YOLOv3目标检测算法进行改进,增强特征提取网络,设计5个不同尺度的卷积特征图来构成特征金字塔。将改进算法和数据增强算法相结合,最终实现对接触网的吊弦和支架的检测,使用此算法在测试集上获得了93.5%的mAP(均值平均精度),速度达到45帧/秒,在保持较高精度的情况下实现了对接触网吊弦和支架的实时定位。

基于多任务学习及由粗到精的卷积神经网络人群计数模型

陈训敏, 叶书函, 詹瑞

计算机科学. 2020, 47 (11A): 183-187. doi:10.11896/jsjkx.200300012

摘要 ( 684 )

PDF(2779KB) ( 1127 )

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人群计数是指计算单张图像或单个视频帧中人的数目,为了解决人群任务的计数不够准确的问题,提出了一种基于多任务学习及由粗到精的卷积神经网络人群计数模型。首先,多任务学习是指引入与原始任务相关的辅助任务,指导主要任务的学习,人群密度估计是人群计数模型的主要任务,人群分割任务作为辅助任务以提高网络性能。其次,由粗到精策略表明人群计数模型预测密度图是一个由粗糙到精细的过程,即生成粗糙且不准确的人群密度图,结合人群分割图后得到准确的人群密度图。在Shanghai Tech数据集Part A部分、Part B部分和UCF_CC_50数据集上的实验表明,所提人群计数模型相比之前最好的CSRNet模型绝对误差分别降低了4.55%,14.15%,19.09%,均方误差分别降低了10.00%,19.09%,19.47%,显著提高了人群计数模型的准确性和鲁棒性。

基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法

吴学林, 朱荣, 郭迎

计算机科学. 2020, 47 (11A): 188-191. doi:10.11896/jsjkx.200200058

摘要 ( 571 )

PDF(3097KB) ( 909 )

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传统的相机系统使用物体透射或从物体反向散射的光在胶片或焦平面探测器阵列上形成图像,鬼成像系统则使用分离的光场之间的空间相关性来获得图像而且无需记录图像本身,在遥感、医学和显微成像方面具有巨大的应用潜力。然而传统的鬼成像系统存在大尺寸图像重构存储要求高难以实现的问题。针对此问题,本文提出了一种基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法。该算法首先将一个大尺寸的目标图像等分成若干个小尺寸图像块,然后再利用贝叶斯学习模型对每一个小图像块进行压缩感知重构求解,最后通过合并每一个小图像块的重构结果,得到最终的大目标重构图像。仿真实验结果显示,基于块稀疏贝叶斯的鬼成像重构算法可以明显提升图像重构速度及重构质量,并且在日常条件下也可以快速有效地重构大尺寸目标图像。

厚壁菌门下两类细菌的DNA全序列可视化研究

杜流云, 郑智捷, 郑华仙

计算机科学. 2020, 47 (11A): 192-195. doi:10.11896/jsjkx.191200070

摘要 ( 291 )

PDF(3961KB) ( 1006 )

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为了探索生物层次间的关系,从复杂细菌群落到各类种属细菌,全序列DNA测序蓬勃发展,对各种生物基因序列科学计算数据可视化的需求日益迫切。DNA序列双螺旋结构与空间复杂结构的互补对称性对于探索大量的长DNA序列具有重要意义。文中从“序列决定结构,结构决定功能”这一核心思想出发,基于一种基于变值体系的测量模型和方法,利用信息技术和统计学结合的方法对芽孢杆菌(Bacillus)和分枝杆菌(Mycobacterium)两类细菌的DNA全序列进行分析比较,展现了它们的DNA全序列二维特征分布,以可视化的形式显示这两类细菌的异同。与传统的细菌可视化方法相比,该方法具有时间复杂度低、稳定性好、直观性强、易于理解的特点。在不同的测量参考选择下提供了一系列分布图示。

基于人脸检测和模糊综合评判的在线教育专注度研究

钟马驰, 张俊朗, 蓝扬波, 何月铧

计算机科学. 2020, 47 (11A): 196-203. doi:10.11896/jsjkx.191100203

摘要 ( 702 )

PDF(3181KB) ( 1854 )

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针对在线教育中对学生的监督手段较为匮乏的问题,基于人脸检测的模糊综合评判算法通过人脸图像检测头部的左(右)转头转角、头部抬(低)头转角、眼睛闭合度、嘴巴闭合度和面部表情,使用头部的左(右)转头转角和头部抬(低)头转角对头部姿态进行评分,在眼睛闭合度和嘴巴闭合度的检测结果的基础上对疲劳度进行评分,结合面部表情的检测结果对情绪进行评分,再根据三个评分使用模糊综合评判方法量化评判其学习专注度。该算法应用于在线教育平台的学生课堂专注度评估,有助于授课老师及时获取网络课堂中学生的课堂专注度,为改进教学计划和督促学生学习提供助力。基于此算法设计的在线教育平台的学习专注度检测系统经模拟场景使用测试,能有效地根据人脸检测结果评估学生的课堂专注度,提升了课堂质量和学生的学习效果。

基于改进特征子集区分度的行为识别特征选择方法

王瑞杰, 李军怀, 王侃, 王怀军, 商珣超, 徒鹏佳

计算机科学. 2020, 47 (11A): 204-208. doi:10.11896/jsjkx.200100030

摘要 ( 375 )

PDF(2721KB) ( 964 )

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基于传感器的人体行为识别方法在健康监测、运动分析和人机交互等方面得到了广泛应用。特征选择是准确识别人体行为的关键环节,其目的是在提高分类性能的基础上从高维特征空间中筛选出与分类相关的特征,以降低特征维数和计算复杂度。然而,传统的特征选择方法面临着未考虑所选特征冗余性的挑战。因此,针对基于特征子集区分度(Discernibility of Feature Subsets,DFS)衡量准则的特征选择方法仅考虑多个特征的相关性而忽视特征之间冗余性对分类结果影响等缺陷,提出一种基于冗余性的特征子集区分度衡量准则的特征选择方法(Redundancy and Discernibility of Feature Subsets,R-DFS),在特征选择的过程引入冗余性分析,删除冗余特征,以提高分类准确率和降低计算复杂度。实验结果表明,改进方法可有效降低特征维数并提高分类准确度。

基于拉普拉斯算子抑制伪影的神经风格迁移方法

张美玉, 刘跃辉, 秦绪佳, 吴良武

计算机科学. 2020, 47 (11A): 209-214. doi:10.11896/jsjkx.200100090

摘要 ( 565 )

PDF(3303KB) ( 1007 )

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在图像神经风格迁移(Neural Style Transfer)技术中,大多算法都存在影响视觉效果的伪影:棋盘效应与影响原图语义内容的纹理。对此,提出一种基于拉普拉斯算子抑制伪影的图像风格迁移方法。首先,使用空洞卷积、1×1卷积重新设计了快速神经风格迁移的转换网络。然后,将变换后的结果输入VGG进行特征检测,并将原图也输入VGG进行特征检测,将这两种特征进行拉普拉斯算子滤波后计算两者的L1 误差。约束图像变化,以抑制伪影。在最后的解码器阶段,使用了重新设计的网络结构,并增加了dropout的编码器来修改图像内容。在加深网络的同时,通过1×1卷积控制模型体积,将模型体积缩小了6%。实验表明了该方法抑制伪影的效果优于传统方法,其可以生成良好视觉效果的图像。

基于卷积神经网络的焊接装配特征识别研究

陈建强, 秦娜

计算机科学. 2020, 47 (11A): 215-218. doi:10.11896/jsjkx.200500067

摘要 ( 307 )

PDF(2681KB) ( 1019 )

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为实现高铁白车身焊接拼装技术的智能化与自动化,解决焊接过程中特征区域小、背景干扰多等问题,提出了基于迁移学习和卷积神经网络的焊接装配特征快速识别算法。首先采用二值化等传统图像处理算法确定待提取特征的粗略位置,在此基础上再使用sobel、腐蚀、霍夫线段检测确定特征区域的精确位置。其次,考虑到不同环境下,精确定位后特征区域表现不同,故采用基于卷积神经网络的分类模型以增强预测模型的鲁棒性和准确性。最后,选择基于迁移学习的的视觉几何群网络(VGG16)来解决样本量不足以训练整个模型参数的问题。实验结果表明,本文所提的识别算法能够准确识别型材的状态,且在识别检测速度上优于YOLOV3,在准确率上劣于YOLOV3,算法满足使用场景下的实时性要求。

基于卷积神经网络的煤炭运载车辆识别

马传香, 汪炀杰, 王旭

计算机科学. 2020, 47 (11A): 219-223. doi:10.11896/jsjkx.200100087

摘要 ( 312 )

PDF(3378KB) ( 1016 )

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为了杜绝或避免矿产品资源如煤炭、砂石矿等行业因不开票而导致偷税漏税现象的发生,利用深度卷积神经网络自动识别空车重车是一种有效途径。本文在AlexNet模型基础上,针对空车重车图像的差异性,提出5种改进思路,最终得到一种基于maxout+dropout的6层卷积神经网络的结构。对34 220张空车重车图片的测试结果表明,模型在准确度、敏感度、特异性、精度等方面都取得了良好的效果。此外,模型还具有高度的鲁棒性,可以成功识别大量不同角度和不同场景的空车重车图像。

结合特征融合和尺度自适应的核相关滤波器目标跟踪算法研究

马康, 娄静涛, 苏致远, 李永乐, 朱愿

计算机科学. 2020, 47 (11A): 224-230. doi:10.11896/jsjkx.200500084

摘要 ( 418 )

PDF(3926KB) ( 1108 )

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在目标跟踪过程中,改进尺度自适应策略、选择辨别能力强的特征是提高跟踪算法性能的重要途径。为解决核相关滤波算法(Kernel Correlation Filtering,KCF)不能适应目标尺度变化、采用单一的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gra-dient,HOG)特征对目标判别能力有限的问题,通过研究同一目标在不同尺度下相关响应值的大小,在分析大量统计数据的基础上发现其变化规律,提出了一种新的尺度自适应策略,并采取HOG和颜色属性特征(Color Name,CN)线性加权融合的方法提高对目标的判别能力。在OTB数据集上的实验结果表明,所提算法的准确率和成功率相比KCF算法分别提高了8.5%和28.9%,在尺度变化属性视频序列上的准确率和成功率相比KCF算法分别提高了8.1%和38.5%,在其他属性视频序列上的表现也有较大提高,并且跟踪速度达到37.68 fps,可满足实时性要求。

基于蚁群算法的图像重建

田献珍, 孙立强, 田振中

计算机科学. 2020, 47 (11A): 231-235. doi:10.11896/jsjkx.191000128

摘要 ( 307 )

PDF(1892KB) ( 813 )

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借助于计算机将大量规则的文档碎片重建修复,可以极大地提高工作效率,降低人工成本,因此该方面的工作受到学术界的普遍关注。目前,形状规则的英文碎片匹配主要面临3个方面的问题:1)碎片特征提取困难;2)拼接效率低;3)拼接精确度低。针对问题一,通过一系列数据统计处理,排除英文字母高低不一的干扰因素,提取每行字符的标准像素高度作为碎片的特征向量;针对问题二,通过建立优化模型,在保证每类碎片个数相同的前提下,使用蚁群算法进行横向快速聚类;针对问题三,通过对字符8邻域内的像素灰度值进行统计,建立两幅碎片的距离函数,并通过蚁群算法进行匹配及精确聚类。最后,以2013年全国高教杯数学建模的B题附件5的碎片为实验对象,验证该方法的可行性和有效性。

矢量场流线自适应颜色映射增强算法

秦绪佳, 陈国富, 单扬洋, 郑红波, 张美玉

计算机科学. 2020, 47 (11A): 236-240. doi:10.11896/jsjkx.191100019

摘要 ( 335 )

PDF(3921KB) ( 1053 )

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流线可视化归属于几何可视化,以一种直观的方式把矢量场方向信息表现出来,是矢量场可视化的重要方法。文中提出了一种基于矢量场场强分布特征自适应选择颜色映射方式的流线着色方法,能更好地展示矢量场属性,显示矢量场场强信息;并推导了矢量场场强分布偏度系数计算公式。首先,利用Sobol序列来确定流线种子点位置,根据种子点生成流线。然后,对矢量场场强数据集进行偏度系数计算,并与阈值比较后选择合适的颜色映射方式对流线着色。实验结果表明,使用Sobol序列确定流线种子点位置,能使矢量场流线分布更为均匀;将矢量场数据分布量化为偏度系数,根据偏度系数选择更为恰当的颜色映射方式,让颜色映射的效果更好地描述矢量场场强大小分布的实际情况.

肝脏多b值扩散加权图像的三维配准

张文华, 刘晓鸽, 王沛沛, 刘静静, 程敬亮

计算机科学. 2020, 47 (11A): 241-243. doi:10.11896/jsjkx.200400060

摘要 ( 355 )

PDF(1602KB) ( 847 )

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针对肝脏扩散加权图像采集过程中病人的呼吸运动以及b值较高时图像的变形会导致不同b值的图像间出现偏差,提出一种新的三维配准算法以提高多b值扩散图像间的重叠率。应用体素不相干运动(intra-voxel incoherent motion,IVIM)模型,对图像进行参数拟合得到拟合精度,然后利用拟合精度构造权重矩阵对图像中不同位置自适应地加权自由形变(Free-Form Deformation,FFD)实现多b值弥散图像的精确配准。12组图像经过配准后,不同b值图像之间的重叠率明显高于配准前,在b值较高时效果更加明显,其差异具有统计学意义。本文提出的方法具有优良的配准效果,能够帮助临床诊断进行精确的量化分析。

基于SVM相关反馈的鞋印图像检索算法

焦扬, 杨传颖, 石宝

计算机科学. 2020, 47 (11A): 244-247. doi:10.11896/jsjkx.200400032

摘要 ( 367 )

PDF(2862KB) ( 840 )

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在刑侦方面,鞋印图像的信息化检索对侦破串并案件有着重要的意义。在大规模的鞋印图像库中准确检索出与现场鞋印同类的图像是现在需要解决的问题之一。在基于内容的图像检索基础上,提出一种支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与人工反馈结合的方式。利用K-means聚类算法对SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)提取的特征向量聚类,构建鞋印图像特征包,并进行相似度排序,得出初步检索结果。用户以此结果进行相关反馈,通过SVM构造相应分类器,最后根据分类结果计算图像与超平面之间的距离来度量图像的相似度排序,返回二次检索结果。实验结果表明,在不同返回结果中二次检索比初步检索的查全率平均提高了6%。

基于S-HOG的遥感图像舰船目标检测

丁荣莉, 李杰, 张曼, 刘艳丽, 伍伟

计算机科学. 2020, 47 (11A): 248-252. doi:10.11896/jsjkx.191200090

摘要 ( 314 )

PDF(3222KB) ( 1279 )

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随着高分辨率卫星遥感成像技术的不断发展,可见光遥感图像舰船目标检测成为热门课题,其在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义。针对遥感图像中的舰船检测易受云雾、波浪、岛屿等因素干扰导致虚警率高的问题,提出了基于舰船方向梯度直方图(Ship Histagram of Oriented Gradient,S-HOG)特征的舰船鉴别算法。首先利用异常点检测提取目标候选区域得到可疑目标切片,然后统计其S-HOG特征剔除虚警,从而有效提取真正的舰船目标。实验结果表明,所提算法能在保证高检测率的同时显著降低虚警率,抗干扰能力强,鲁棒性高。

基于信息熵和残差神经网络的多层次船只目标鉴别方法

刘俊琦, 李智, 张学阳

计算机科学. 2020, 47 (11A): 253-257. doi:10.11896/jsjkx.191100006

摘要 ( 635 )

PDF(3255KB) ( 917 )

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为剔除船只候选区域中的虚警目标,提出了一种基于信息熵和残差神经网络的多层次虚警鉴别方法。首先,基于船只和虚警图像切片在信息熵上的差异,采用信息熵阈值来去除候选区域中的大部分虚警。为进一步确认船只目标,设计了一种用于图像切片分类的深层残差神经网络模型,并采用网络“微调”的迁移学习策略对图像分类网络模型进行训练,实现对船只目标和虚警的自动分类。实验结果表明,该方法取得了不错的鉴别效果,能有效剔除岛屿、云层、海杂波等虚警,方法简单高效,后续无须进行复杂的鉴别工作。

MACTEN:新型大规模布料纹理分类框架

李浩翔, 李浩君

计算机科学. 2020, 47 (11A): 258-265. doi:10.11896/jsjkx.191200115

摘要 ( 347 )

PDF(4142KB) ( 1073 )

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针对纺织品行业布料种类数多且纹理复杂导致人为区分困难的问题,引入深度学习技术,提出了融合多尺度注意力共现特征的残差纹理编码网络模型(MACTEN),并基于此实现Web端大规模布料分类系统。MACTEN主要包含注意力共现表示模块(ACM),改进的残差编码模块(REM),以及多尺度纹理编码融合模块(MTEM)。ACM使用注意力机制对不同类型的布料自适应调整纹理共现特征权重,并通过扩展共现域优化共现特征的联合分布,形成更精致的纹理共现特征;REM通过了字典学习方式,产生改进的残差编码,包含空间不变性的全局纹理信息,有效解决了布料纹理的无序表示问题。最后,MTEM同时融合多个尺度注意力纹理共现特征与级联残差纹理编码作为描述子,可以表示不同形状大小的无序布料纹理。在自建布料数据集上,MACTEN相比几种基线算法有更好的表现。此外,KTHTIPS,FMD,DTD数据集的实验结果表明,MACTEN能够泛化作为通用纹理分类算法。

基于OBJ模型的三维彩色切片技术研究

邢敬普, 李凤岐, 王胜法, 王祎, 宗贵升, 范永刚

计算机科学. 2020, 47 (11A): 266-270. doi:10.11896/jsjkx.200200029

摘要 ( 602 )

PDF(1900KB) ( 1338 )

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近年来,随着3D打印技术的不断进步,彩色3D打印正成为行业的普遍需求。然而作为目前3D打印领域模型描述的标准文件格式,STL文件并不存储三维模型的颜色信息,无法满足彩色3D打印对模型信息提取和切片处理过程的新需求。在此背景下,选取OBJ彩色模型作为彩色切片技术的研究对象,解析其文件结构,提取其中保存的模型几何和颜色相关信息,并进行切片过程优化处理;结合OBJ模型的具体特点,在传统拓扑切片算法的基础上,提出基于模型连续性的彩色切片算法,给出了算法的整体流程步骤。应用该算法的切片处理提高了分层处理的效率,得到了模型的分层轮廓信息,完成了彩色切片的处理过程。实验结果证明该技术可对OBJ模型进行彩色切片处理,其效果良好,稳定可靠。

交互标记约束的三维网格序列分割

郑磊, 吴俊威, 林俊勉, 潘翔

计算机科学. 2020, 47 (11A): 271-275. doi:10.11896/jsjkx.200400030

摘要 ( 355 )

PDF(3489KB) ( 850 )

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已有交互分割只能适用于单一的三维模型,文中对已有算法进行了扩展,针对三维网格序列提出了交互标记约束分割算法。首先用户任意选择一个网格模型在分割线附近进行点交互,形成交互式分割的约束标记;然后,所提算法采用测地距离构造等距映射,建立其他帧和交互网格之间的映射关系,实现约束标记的自动传递;最后考虑分割边界所具有的凹特性和平滑性,根据约束标记定义局部邻域等值线对不同帧进行交互式分割。在实验部分,文中针对不同类型的三维网格序列进行分割性能分析。实验结果表明,所提算法在姿态变化下仍能够得到一致的分割效果,并且优于已有算法。

基于边缘计算的图像语义分割应用与研究

王赛男, 郑雄风

计算机科学. 2020, 47 (11A): 276-280. doi:10.11896/jsjkx.200900046

摘要 ( 559 )

PDF(3245KB) ( 1704 )

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随着深度学习在医学影像分割、药品检测等医学领域的广泛应用,语义分割技术承载了举足轻重的地位。语义分割融合了目标检测和图像识别两大技术,旨在将图像分割成多组具有特定语义的区域,属于像素级别的密集分类问题。然而为了推动移动视觉识别技术的有效发展,传统深度学习模型在功耗、内存管理、实时性等方面都无法满足移动设备的要求。边缘计算是一种有效将计算、网络、存储、带宽等能力从主机端延伸到移动边缘端的新型架构模式,从而实现在有限计算资源环境下的模型推理运行。因此,文中尝试在基于边缘TPU协处理器的开发板上完成FCN,SegNet,U-Net等经典图像语义分割模型的转换、部署及推理运行,并在采集的真实药品数据集上验证提出的语义分割模型的正确性及性能。

基于三维场景的视频融合方法

宁泽西, 秦绪佳, 陈佳舟

计算机科学. 2020, 47 (11A): 281-285. doi:10.11896/jsjkx.200400049

摘要 ( 823 )

PDF(2762KB) ( 2968 )

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随着科学技术与社会发展的不断进步,城市安防监控系统也不断完善,如何充分利用海量监控视频数据已经成为一个热点问题。文中提出一种基于三维场景多路视频融合的方法,该方法将三维场景指定区域的多个视频流融合成一个完整的图像并投影至该区域,从而增强虚拟三维场景的真实性和有效性。同时针对投影纹理映射问题,文中提出了一种纹理映射算法,用于解决缺少深度信息导致的遮挡穿透问题。通过将模型顶点与纹理坐标一一对应,将视频帧当做纹理投影到三维场景模型中。实验结果表明,所提方法可实现视频与三维场景模型的有效融合。

一种面向5G网络的移动边缘计算卸载策略

田贤忠, 姚超, 赵晨, 丁军

计算机科学. 2020, 47 (11A): 286-290. doi:10.11896/jsjkx.200200028

摘要 ( 817 )

PDF(2069KB) ( 1039 )

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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术是当前无线传感器网络的重要研究方向之一。MEC技术能将无线传感器设备的本地计算任务卸载到边缘云服务器进行计算,从而大大提高了无线传感器网络的计算能力。但是无线网络中大量设备同时进行计算卸载会导致信号干扰和边缘云服务器的计算负载过大。为了提高无线网络的计算质量,首先提出了一种最小化多个无线传感器设备的 MEC 系统计算时间周期的合理时间分配和计算卸载的策略,并采用了5G非正交多址接入和串行干扰删除技术使多个无线设备可以利用相同的子载波同时进行计算卸载,从而提高计算卸载的效率;然后建立了无线设备能量捕获和任务计算的相关模型,将上述模型和策略建模为一个优化问题进行求解;最后通过数值分析实验验证了所提策略的有效性。

基于LRBG方法的IP定位研究

赵茜, 陈曙晖

计算机科学. 2020, 47 (11A): 291-295. doi:10.11896/jsjkx.200300078

摘要 ( 340 )

PDF(2854KB) ( 1198 )

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IP地址是互联网设备的网络标识,IP定位根据网络设备的IP地址来确定网络设备所在的地理位置。地标是IP定位中的一个关键因素,以往的研究采用家庭PC、服务器或共用路由器作为地标,受IP地址动态分配、地标地理分布不均匀和时延-距离换算关系复杂等因素的影响,IP定位结果不够精确。traceroute工具可以定位出探测点至目标主机之间的所有路由器,Last-hop Router Based Geolocation(LRBG)方法以traceroute路径中的最后一跳路由器(LR)为地标,将IP定位问题分解为两步。第一步是以LR服务范围内的固定网络宽带用户为参照物,估算LR的地理位置。第二步是将LR作为地标,根据LR与目标主机的网络拓扑关系确定目标主机的地理位置。实验结果表明,LRBG方法实现了IP地址的街道级定位,平均精度为3.17 km。

基于能量获取的能耗均衡多跳分簇路由协议

李正阳, 陶洋, 周远林, 杨柳

计算机科学. 2020, 47 (11A): 296-302. doi:10.11896/jsjkx.200300002

摘要 ( 301 )

PDF(2248KB) ( 873 )

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现有的能量获取无线传感器网络分簇路由协议集中研究簇头选取和集群构建,对簇间路由的研究较少。簇间路由多采用最少跳数或最小化簇间传输能耗作为策略,没有综合考虑数据传输能耗、节点分布、节点的能量状态和能量收集。协议无法有效均衡节点的能耗,基站附近的网络容易出现能量空洞问题。针对网络出现的上述问题,提出了一种基于太阳能获能的能耗均衡多跳分簇路由协议。协议通过合理的区域划分设置每个单元的集群数量,实现网络非均匀分簇,均衡了不同单元中簇头节点的能耗;在簇头选取阶段,节点根据自身能量分布和邻居分布计算簇头权重,轮流当选簇头,有效平衡簇内节点的能耗;最后协议基于PSO算法设计路由策略,提高簇间传输数据的能耗效率,保证传输路径上的节点能耗均衡。通过仿真分析,本协议可以长时间维持网络的稳定周期,均衡节点能耗的性能相比其他协议有明显的优势,并且具有更高的网络吞吐量。

Android组件间通信的模糊测试方法

赵赛, 刘昊, 王雨峰, 苏航, 燕季薇

计算机科学. 2020, 47 (11A): 303-309. doi:10.11896/jsjkx.200100122

摘要 ( 512 )

PDF(2430KB) ( 1085 )

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Android操作系统提供了丰富的应用程序间消息传递机制,其中基于意图的通信是Android应用程序组件间的一种重要通信机制。该机制促进了应用程序间的协作,并通过增加组件重用减轻了开发人员的负担。但是这一消息传递机制可能被滥用,例如应用程序将错误消息发送给目标应用程序,从而导致目标应用程序崩溃。针对这个问题,提出一种基于模糊测试的健壮性检测方法,并实现了意图模糊测试工具ICCDroidFuzzer。该方法通过静态分析获取组件相关信息来构造测试套件,并将其发送给目标组件,同时监测Android系统日志,以发现是否存在运行时崩溃。使用ICCDroidFuzzer检测了420个真实的商业应用程序,通过对实验结果进行分析,发现了19种导致应用程序崩溃的异常。该工具可以自动化地对应用程序的健壮性进行测试,适用于没有人为干预的大量Android应用程序的测试。

一种QoS保证的多跳动态资源分配协议

张华伟, 谢东风, 邹艳芳, 胡永辉

计算机科学. 2020, 47 (11A): 310-315. doi:10.11896/jsjkx.200400068

摘要 ( 498 )

PDF(2209KB) ( 873 )

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针对Ad Hoc网络无中心、拓扑易变、多跳节点共享信道资、业务多样的特点,提出了一种QoS保证的多跳动态资源分配协议。设计帧结构包括引导时隙、广播/预留时隙、竞争时隙3个部分,同时满足多节点公平接入及实时业务的时延要求;采用三跳防冲突方法复用信道资源,提高资源利用率,降低接收端的噪声门限,最小化冲突的可能性;根据QoS需求抢占空闲广播/预留时隙,抢占标准包括业务优先级、时隙空闲概率以及空闲时隙连续概率;分别对引导时隙、广播/预留时隙、竞争时隙的时隙收敛过程进行说明。通过MATLAB仿真可知,提出的QoS保证的多跳动态资源分配协议可以提高数据传输的网络分组成功投递率,降低平均时延,且更适合负载较大、节点数量较多的网络。

基于EMD聚类的实时网络流量预测模型

姚立霜, 刘丹, 裴作飞, 王云锋

计算机科学. 2020, 47 (11A): 316-320. doi:10.11896/jsjkx.200100085

摘要 ( 726 )

PDF(2995KB) ( 1020 )

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针对复杂的网络流量呈现出的多种特性,传统的单一模型预测效果差。为了提高流量预测的准确性和实时性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和聚类的网络流量预测模型。首先通过EMD将网络流量分解为不同时间尺度上频率单一的本征模函数(IMFs);其次通过改进的K均值聚类算法对IMF分量做聚类分析,将复杂度相近的IMF分量聚到一起;然后对聚类的IMF分量用自回归移动平均(ARMA)模型进行预测;最后将各IMF分量序列的预测值进行求和得到网络流量的预测值。实验结果证明,与EMD-ARMA模型相比,该模型不仅缩短了训练耗时,且均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)分别下降了13.8%和7.6%,趋势预测准确率(APT)提高了6％,提高了网络流量的预测精度,可用于实时流量预测。

动态自适应的多雷达信息加权融合方法

张良成, 王运锋

计算机科学. 2020, 47 (11A): 321-326. doi:10.11896/jsjkx.2004000145

摘要 ( 564 )

PDF(3370KB) ( 1563 )

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为利用多源探测雷达航迹数据融合形成精度更高的航迹数据,对多源信息融合理论方法进行研究,结合雷达目标跟踪技术应用需求,基于经典动态加权方法与卡尔曼滤波技术,提出并设计一种动态自适应的多源雷达信息加权融合方法。在不事先预知雷达探测精度及探测环境的条件下,为弥补静态权值分配加权融合方法的缺点,通过设立4种反应数据源质量特点的子项权值,实时分析雷达航迹报告的质量因子,并依据质量因子情况动态地完成多源数据融合,从而得到综合精度优于雷达数据源的融合航迹结果。实测及仿真结果表明,所提方法具有提升精度的特点,并具有可用性,稳健性较好。

基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测方法

张德干, 杨鹏, 张捷, 高瑾馨, 张婷

计算机科学. 2020, 47 (11A): 327-333. doi:10.11896/jsjkx.191200126

摘要 ( 606 )

PDF(3495KB) ( 993 )

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文中提出一种基于量子粒子群优化策略的车联网交通流量预测算法。根据交通流量数据特征建立对应模型,将遗传模拟退火算法应用到量子粒子群算法中得到优化的初始聚类中心,并将优化后的算法应用于径向基神经网络预测模型的参数优化,通过径向基神经网络的高维映射得到所需预测的数据结果。另外,将所提算法与QPSO-RBF等其他相关算法进行了比较研究。仿真结果显示,相比于其他算法,所提算法能够降低预测误差,得到更好、更稳定的预测结果。

基于超宽带、里程计、RGB-D融合的室内定位方法

王文博, 黄璞, 杨章静

计算机科学. 2020, 47 (11A): 334-338. doi:10.11896/jsjkx.200200033

摘要 ( 414 )

PDF(2307KB) ( 1243 )

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针对单一RGB-D摄像头SLAM时,快速移动导致跟踪失败的问题,提出了一种基于UWB、里程计和RGB-D融合的室内定位方法。该方法在UWB定位的基础上,利用里程计降低UWB固有的漂移误差。使用了加权平均的思想,仅消耗极少部分的计算资源就可以将各个传感器融合起来,提高了系统精度。实验结果表明,该方法可以将定位误差抑制在10 cm以内,将偏转角误差抑制在1°以内,彻底解决单一RGB-D摄像头SLAM时跟踪失败的问题。

无线传感器网络异构数据融合模型优化研究

黄婷婷, 冯锋

计算机科学. 2020, 47 (11A): 339-344. doi:10.11896/jsjkx.200100109

摘要 ( 463 )

PDF(2578KB) ( 1027 )

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针对无线传感网中存在的能耗和网络的安全性等问题,从数据融合的角度出发,提出一种无线传感器网络数据融合模型。模型引入信息熵来实现一种新的信任度的计算方式,配合对异常数据的监测及过滤方式建立信任机制,通过信任机制来提高无线传感器网络的安全性和可靠性;采用混合簇结构来减少网络时延,降低系统能耗;根据节点的剩余能量、节点到基站的距离以及信任度等因素来完成对簇头的阶段性重选,通过对节点的阶段性重选达到负载平衡、延长网络生命周期的目的;为解决无迹卡尔曼滤波在强非线性系统中估计效果差和滤波发散的问题,该算法将无迹卡尔曼滤波算法叠加使用,同时在第一次使用无迹卡尔曼滤波时在观测噪声协方差矩阵中引入衰减因子。算法的仿真结果表明,相比于传统算法,所提算法提高了滤波结果的精度。

基于粒子群算法的D2D内容边缘缓存架构策略

孟利民, 王锟, 郑增乾, 蒋维

计算机科学. 2020, 47 (11A): 345-348. doi:10.11896/jsjkx.200500079

摘要 ( 407 )

PDF(2007KB) ( 883 )

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在通信网络基础设施瘫痪的极端情况下,如何保证救援终端设备网络的互联互通以及高效集中控制,解决指挥现场各类信息汇聚、共享是关键问题。为了延续信息传输,减小中断概率,研究边缘缓存辅助的终端直通(device-to-device,D2D)通信覆盖网,通过内容预置的方式,建立D2D通信边缘缓存架构,以缓存指数最大化为优化方式,通过检测终端节点的缓存架构构建D2D覆盖网虚拟逻辑映射通道,提出了应急条件下基于自适应惯性权重二进制粒子群算法的单兵终端设备D2D内容边缘缓存架构策略。实验结果表明,该算法边缘缓存预置策略具有较高的缓存指数且有利于信息更好的传输。

OFDM系统中基于贝叶斯学习的联合稀疏信道估计与数据检测

陈平, 郭秋歌, 李攀, 崔峰

计算机科学. 2020, 47 (11A): 349-353. doi:10.11896/jsjkx.191100090

摘要 ( 488 )

PDF(1928KB) ( 1071 )

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众所周知,一个宽带无线信道的冲击响应是近似稀疏的,从某种意义上,相对于时延扩展来讲,它仅有一小部分重要的组成成分。针对正交频分复用系统,基于稀疏贝叶斯学习方法,提出两种稀疏信道估计算法:稀疏贝叶斯算法和联合稀疏贝叶斯算法。在信道测量矩阵未知的情况下,所提算法仍能够有效地估计出信道抽头。蒙特卡洛仿真显示,与经典正交匹配追踪算法和变分消息传递算法相比,所提算法在均方误差和误码率相同的情况下,信噪比有3～5 dB的提升。

区块链技术在空间信息智能感知领域的应用综述

郭崇岭, 赵野

计算机科学. 2020, 47 (11A): 354-358. doi:10.11896/jsjkx.200400044

摘要 ( 719 )

PDF(1789KB) ( 2110 )

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文中对区块链技术在空间信息智能感知领域的应用进行了综述,依托区块链智能合约等技术特点,借鉴区块链在物联网等领域的应用实践经验,从提升空间信息数据获取能力、增加空间信息数据提取的可靠度、拓展空间信息数据应用的途径3个角度,分析了区块链技术与空间信息感知的融合方向及技术途径,提出了智能遥感未来的战略发展方向,提升了空间信息获取与应用的数字化、动态化和实时化水平。

时钟毛刺注入攻击技术综述

杨鹏, 欧庆于, 付伟

计算机科学. 2020, 47 (11A): 359-362. doi:10.11896/jsjkx.200100096

摘要 ( 585 )

PDF(1790KB) ( 2058 )

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时钟毛刺注入是现实环境中有效且常用的故障注入方法。时钟毛刺注入是通过在正常时钟周期中引入一段毛刺时钟,使得一个或多个触发器接受错误状态而修改指令、破坏数据或状态,最终使芯片内的秘密信息随着产生的错误操作而泄露。文中对时钟故障的产生原因进行了分析,并描述了几种主要的毛刺注入机制,包括相同频率时钟切换、不同频率时钟切换以及模糊时钟注入。最后介绍了3种时钟毛刺注入攻击的最新实际运用和未来的发展方向。

基于TF-IDF的Webshell文件检测

赵瑞杰, 施勇, 张涵, 龙军, 薛质

计算机科学. 2020, 47 (11A): 363-367. doi:10.11896/jsjkx.200100064

摘要 ( 463 )

PDF(4316KB) ( 1229 )

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随着互联网的飞速发展,网络攻击行为日益频繁。Webshell是常见的网络攻击方式,而传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种 Webshell攻击。为解决这一问题,提出了一种基于TF-IDF的Webshell文件检测方法。系统首先对不同类型的Webshell文件进行分类,并对不同文件进行相应的预处理转码,以降低混淆干扰技术对检测的影响;随后建立词袋模型,并采用TF-IDF算法加权提取相关特征;最后使用XGBoost算法训练得到检测模型。与传统机器学习算法进行的10折交叉验证对比测试表明,使用TF-IDF算法预处理后结合XGBoost算法的Webshell文件检测模型性能出色,检测效果相较于传统检测方法在准确率、精确率、召回率等方面均有所提高,同时具备更强的鲁棒性与泛化能力,其中对PHP类型文件检测的准确率达到了98.09%,对JSP类型文件检测准确率达到了97.09%。

基于线性划分的陷门S盒的设计与分析

韩羽, 张文政, 董新锋

计算机科学. 2020, 47 (11A): 368-372. doi:10.11896/jsjkx.191200036

摘要 ( 528 )

PDF(1975KB) ( 1161 )

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带陷门的分组密码算法是一种可以满足特定场景下特殊需求的密码算法,陷门函数被广泛地应用于非对称加密算法中,考虑将非对称加密中陷门函数的思想引入分组密码。分组密码算法的核心是S盒,是绝大多数分组算法中唯一的非线性部件,在加密过程中起到混淆的作用,因此在构造分组算法的陷门时主要就是研究在S盒中植入陷门。针对这个问题,文中主要研究了基于陪集对有限域进行线性划分的代数性质来构造陷门S盒的方法,这种陷门S盒的陷门信息就是线性划分的方法。文中首先介绍了线性划分设计陷门算法和陷门S盒的原理,构造了一种映射在线性划分上的8×8陷门S盒,给出了具体的构造方法,并分析了这种S盒的线性性质和差分性质。为了说明这种S盒的安全性和实用性,采用Bannier等提出的陷门分组算法作为模型,简要地验证分析了陷门的有效性,证明了陷门S盒和陷门算法对线性分析和差分分析的安全性。

基于博弈论的空间数据中心私有云资源分配管理分析

翟永, 刘津, 刘磊, 陈杰

计算机科学. 2020, 47 (11A): 373-379. doi:10.11896/jsjkx.200500106

摘要 ( 294 )

PDF(2057KB) ( 830 )

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针对空间数据中心私有云资源使用过程中存在的浪费和低效问题,采用算法博弈论的数学方法研究分析了用户资源占有的驱动动机,得出资源在用户之间均分时,在人人相互制衡的前提下全局满意度最大的结论。在此基础上,进一步分析了资源使用在个人优先前提下和集体优先前提下的使用特点,得出为保持全局满意度最大且能够可持续使用资源,采用集体优先前提下的资源分配模式更优的结论。基于上述两个结论,构建了集体优先前提下的以用户自治、IT管理部门支持为特征的资源分配与管理博弈模型,并给出了资源分配决策、用户行为分析和用户满意度评价的数学方法。通过结合空间数据中心资源使用实际数据进行计算,验证了所提出的资源分配与管理博弈模型和满意度评价方法的适用性。该算法对解决空间数据中心私有云资源利用率低下等问题具有参考价值。

MASCOT协议的参与方自适应变体

李艳斌, 刘瑜, 李木舟, 吴韧韬, 王鹏达

计算机科学. 2020, 47 (11A): 380-387. doi:10.11896/jsjkx.200400091

摘要 ( 457 )

PDF(1876KB) ( 1426 )

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在过去十年中,安全多方计算(secure Multi-Party Computation,MPC)已经从纯理论研究发展到成为构建隐私保护应用程序的重要多功能工具。在CCS 2016上,Keller等提出安全多方计算协议-MASCOT,其预处理阶段基于不经意传输协议,而不是类似经典SPDZ协议采用的部分同态加密技术。这使得MASCOT的性能相比SPDZ提升了两个数量级。由于其出色性能和高可用性,MASCOT引起了工业界的广泛关注。但在实际应用环境中,仍然存在MASCOT不能满足的用户需求。其中主要的缺点是MASCOT无法支持在线计算阶段中发生的参与方变更。一个直观的解决方式是在对新的参与方集合重新运行预处理阶段,重新生成在线计算所需的数据材料。但是这明显造成了数据资源与时间的浪费。针对这一实际应用需求,文中在MASCOT的主要组件中进行技术微调,使其适应各类参与方集合发生变化的情况,包括新参与方加入、旧参与方退出以及新参与方替代旧参与方。将对预处理数据材料的处理限制在发生变更的参与方之间,或发生变更的参与方与未发生变更的参与方之间,避免在参与方集合中重新执行整个预处理阶段,有效降低适应参与方变更所需的数据与时间资源。此外,对MASCOT的微调是在保证与原MASCOT一致的功能、性能与安全性的前提下进行的。因此,MASCOT的参与方自适应变体更接近实际应用环境,适合广泛配置在隐私保护应用程序中。对已经配置了MASCOT协议的应用程序,也能快速地采用所提技术添加参与方自适应性。

基于区块链的日志安全存储方法研究

刘静, 黄菊, 赖英旭, 秦华, 曾伟

计算机科学. 2020, 47 (11A): 388-395. doi:10.11896/jsjkx.200400024

摘要 ( 611 )

PDF(2427KB) ( 1208 )

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随着计算机科学的髙速发展,告警日志的数量呈几何的增长趋势,告警日志记录着攻击行为的相关信息,容易受到数据窃取和恶意篡改,同时告警日志中包含大量的无关告警,导致日志分析的准确性不高。为解决告警日志的安全存储和数据提取两方面的问题,文中提出了一种基于区块链的日志安全存储方法,使用基于区块链的分布式存储架构保存告警日志,采用查询区块索引库的方式代替传统的区块链顺序检索,提高了告警日志的检索速度。通过对攻击源地址的威胁评估,构建密文索引结构存储在区块头中,并根据告警日志之间的相关性分析,实现攻击场景告警日志的关联检索。由实验结果可知,使用基于区块链的日志安全存储方法存储告警日志,存储过程中的区块生成效率并不会由于密文索引构建而大幅度下降,告警日志的检索效率较高并能够检索获得相关攻击场景的告警日志。

Kaminsky攻击及其异常行为分析

陈曦, 冯梅, 江波

计算机科学. 2020, 47 (11A): 396-401. doi:10.11896/jsjkx.200100060

摘要 ( 765 )

PDF(2478KB) ( 1511 )

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Kaminsky攻击是一种远程DNS投毒攻击,攻击成功后解析域名子域的请求都被引导到伪造的权威域名服务器上,危害极大。通过模拟攻击实验并分析攻击特征提出一种新的针对Kaminsky攻击的异常行为分析方法,该方法先提取DNS报文中时间、IP、DNS中 Flags和 Transaction ID等信息,然后使用滑动窗口对DNS Transaction ID去重之后计算相同IP地址条件下Transaction ID的条件熵,最后用改进的CUSUM算法分析条件熵时间序列以检测攻击时间。此外,调取检测出的攻击时间内的数据,相同IP地址条件下Transaction ID的条件熵可以追溯到投毒目标权威域名服务器的IP地址。将攻击流量与正常流量混合作为分析样本,通过调整攻击代码参数模拟不同攻击模式,结果表明该方法不仅时间复杂度小,而且有较低的误检率、漏报率和较高的检测率,是一种有效的检测和分析手段。

训练样本数据选择方法研究综述

周玉, 任钦差, 牛会宾

计算机科学. 2020, 47 (11A): 402-408. doi:10.11896/jsjkx.191100094

摘要 ( 618 )

PDF(1755KB) ( 3659 )

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机器学习作为数据挖掘中一种重要的工具,不只是对人的认知学习过程的探索,还包括对数据的分析处理。面对大量数据的挑战,目前一部分学者专注于机器学习算法的改进和开拓,另一部分研究人员则致力于样本数据的选择和数据集的缩减,这两方面的研究工作是并行的。训练样本数据选择是机器学习的一个研究热点,通过对样本数据的有效选择,提取更具有信息量的样本,剔除冗余样本和噪声数据,从而提高训练样本质量,进而获得更好的学习性能。文中就目前存在的样本数据选择方法进行综述研究,从基于抽样的方法、基于聚类的方法、基于近邻分类规则的方法这三大类以及其他相关数据选择方法4个方面对目前存在的方法进行总结和分析对比,并对训练样本数据选择方法存在的问题和未来研究方向提出一些总结和展望。

基于深度卷积神经网络的公式重复检测方法

陈昂, 佟威, 周宇强, 阴钰, 刘淇

计算机科学. 2020, 47 (11A): 409-415. doi:10.11896/jsjkx.200100108

摘要 ( 475 )

PDF(2208KB) ( 1140 )

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近年来,随着教育智能化的发展,互联网教育模式成为了教育教学的重要载体。各类在线教育系统拥有海量试题资源,为学习者提供了便捷的学习途径。然而,试题来源繁多、收集方式不统一等因素,使得互联网中所积累的试题资源存在重复率高、质量较低的现象。因此,准确、高效地监测试题,是精炼网络资源、提高网络试题质量的重要方式。在这样的背景下,文中着重研究了针对理科试题资源中图片公式的重复检测问题,通过精准的公式识别检测,能够排除试题语义的干扰,进而加强试题资源监测。传统的公式重复检测方法,往往因为基于人工定义的各类规则,识别步骤繁琐,准确率和效率较低,难以应用于大规模的公式数据检测。据此,提出一种基于深度卷积神经网络的公式重复检测方法。首先,使用一种多通道卷积机制实现了公式图片特征提取和处理的自动化,使之适用于大规模的公式数据检测。然后,使用端到端的输出模式,避免了传统方法中间步骤过多可能导致误差累计的弊端。最后,为了验证模型的准确率以及实用性,在标准测试数据集以及模拟扫描图噪声的数据集上进行了充分的实验,实验结果表明此方法能够有效处理不同质量的公式图片,在检测精度和效率上取得了良好的结果。

基于BERT与Bi-LSTM融合注意力机制的中医病历文本的提取与自动分类

杜琳, 曹东, 林树元, 瞿溢谦, 叶辉

计算机科学. 2020, 47 (11A): 416-420. doi:10.11896/jsjkx.200200020

摘要 ( 690 )

PDF(2361KB) ( 1878 )

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中医逐渐成为热点,中医病历文本中包含着巨大而宝贵的医疗信息。而在中医病历文本挖掘和利用方面,一直面临中医病历文本利用率低、抽取有效信息并对信息文本进行分类的难度大的问题。针对这一问题,研究一种对中医病历文本的提取与自动分类的方法具有很大的临床价值。文中尝试提出一种基于BERT+Bi-LSTM+Attention融合的病历短文本分类模型。使用BERT预处理获取短文本向量作为模型输入,对比BERT与word2vec模型的预训练效果,对比Bi-LSTM+Attention和LSTM模型的效果。实验结果表明,BERT+Bi-LSTM+Attention融合模型在中医病历文本的提取和分类方面达到了最高的AverageF1值(即89.52%)。通过对比发现,BERT较word2vec模型的预训练效果有显著的提升,且Bi-LSTM+Attention模型较LSTM模型的效果有显著的提升,因此提出的BERT+Bi-LSTM+Attention融合模型在病历文本抽取与分类上有一定的医学价值。

基于粒子群优化的SVM多分类的电动车价格预测研究

李宝胜, 秦传东

计算机科学. 2020, 47 (11A): 421-424. doi:10.11896/jsjkx.191200132

摘要 ( 513 )

PDF(1961KB) ( 992 )

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随着新能源汽车的推广,电动汽车逐渐进入千家万户,而影响电动汽车价格的因素较多。文中对影响电动汽车价格的20个属性进行主成分分析研究,先用Pearson相关系数法和PCA算法对数据进行预处理,获得比较重要的样本属性,然后对研究后的新数据进行多分类有监督学习。在支持向量机模型的基础上,用粒子群算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型的参数进行优化选择,实现了对电动汽车的多分类研究,实验表明所建立的模型对电动汽车的多分类效果明显。

一种改进的DBSCAN算法在Spark平台上的应用

邓定胜

计算机科学. 2020, 47 (11A): 425-429. doi:10.11896/jsjkx.190700071

摘要 ( 420 )

PDF(1969KB) ( 1060 )

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针对DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法内存占用率较高的问题,文中将改进的DBSCAN聚类算法与Spark平台并行聚类计算理论相结合,对海量数据采用分而治之的办法进行聚类处理,大幅减小了算法对内存的占用率。实验仿真结果表明,所提出的并行计算方法能够有效缓解内存不足的问题,并且该方法也能够用来评价DBSCAN聚类算法在Hadoop平台下的聚类分析效果,还能对两种聚类方法进行对比分析,从而获得较好的计算性能;且其比在Hadoop平台上的计算加速度提高了24%左右,因此可以用以评价DBSCAN聚类算法在聚类处理方面的优劣。

基于用户关系的在线问答平台用户重要性评估方法

李霄, 曲阳, 李辉, 郭世凯

计算机科学. 2020, 47 (11A): 430-436. doi:10.11896/jsjkx.200500024

摘要 ( 415 )

PDF(2523KB) ( 818 )

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在线问答平台日益成为互联网用户知识获取的重要途径,随着其用户数量的迅速增长,平台中重要用户的识别难度逐渐增大,用户提出的大量问题也得不到有效回答,严重影响了在线问答平台的用户体验。针对上述问题,将在线问答平台中用户提出问题和回答问题看作一种社交网络行为,并且根据这些行为构建用户关系网络,在此基础上提出了一种基于用户关系网络的用户重要性评估方法,用来识别平台中的重要用户。通过对Stack Overflow数据集的实验分析表明,该方法得出的用户重要性排名与在线问答平台中的实际情况相符合,生成排名结果相对稳定,通过用户重要性排序结果对问题进行推荐可以提高问题回答效率。应用该用户重要性评估方法,设计和开发了一个在线问答平台,案例分析表明该方法能够识别出在线问答平台中的重要用户,可以增强用户知识获取的体验。

基于LSTM循环神经网络的税收预测

文豪, 陈昊

计算机科学. 2020, 47 (11A): 437-443. doi:10.11896/jsjkx.200300091

摘要 ( 737 )

PDF(2515KB) ( 1162 )

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分析历史税收数据之间的隐藏关系,利用数学模型来预测未来的税收收入是税收预测的研究重点。在此,提出了一种结合小波变换的长短期记忆(LSTM)循环神经网络的税收预测模型。在数据预处理上结合小波变换来去除税收数据中的噪声,提高模型的泛化能力。LSTM神经网络通过加入隐藏神经单元和门控单元能够更好地学习到历史税收数据之间的相关关系,并进一步提取有效的输入序列间的状态新息,而且解决了循环神经网络的长期依赖问题。实验结果表明,基于LSTM神经网络的编码器-解码器结构能够增强税收预测的时间步长,在中长期的税收预测中相比单步滑动窗口的LSTM神经网络模型以及基于差分微分方程的灰色模型和基于回归的自回归移动平均模型(ARIMA),在预测精度上有明显提升。

顶点序下图的支配集算法

王洪, 官礼和

计算机科学. 2020, 47 (11A): 444-448. doi:10.11896/jsjkx.200300023

摘要 ( 420 )

PDF(1807KB) ( 894 )

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文中将粗糙集理论中的属性序引入到图论中,研究顶点序下图的支配集问题。首先,在图的顶点集上定义一个全序关系,称为顶点序。然后,利用顶点序定义一个二元等价关系,得到图中所有顶点闭邻接集的一个划分。最后,基于该划分设计了一种顶点序下图的极小支配集算法。同时,证明了该算法在给定顶点序下求解极小支配集的完备性和唯一性,并通过实例分析验证了所提算法的正确性和有效性。

基于博弈论的符号网络社团发现算法

王帅辉, 胡谷雨, 潘雨, 张志越, 张海峰, 潘志松

计算机科学. 2020, 47 (11A): 449-453. doi:10.11896/jsjkx.200200049

摘要 ( 756 )

PDF(2631KB) ( 1048 )

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社团结构作为复杂网络的中尺度特征,对于深入理解网络的结构和属性具有重要的意义。与无符号网络不同,符号网络包括正边和负边,分别代表了友好和敌对的关系。在形成社团时,节点通常会选择与朋友在同一社团内,而与对手在不同的社团。基于这种思想,构建了一种用于符号网络中社团发现的博弈论模型,设计了一种社团发现算法。实验结果表明,该算法在非重叠社团和重叠社团的识别中都具有卓越的性能。另外,对算法的运行效率进行了分析,提出了一种优化方法,有效地提高了算法的运行效率。

基于遗传算法与随机森林的XGBoost改进方法研究

王晓晖, 张亮, 李俊清, 孙玉翠, 田捷, 韩睿毅

计算机科学. 2020, 47 (11A): 454-458. doi:10.11896/jsjkx.200600002

摘要 ( 861 )

PDF(1633KB) ( 2283 )

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回归预测是机器学习中重要的研究方向之一,有着广阔的应用领域。为了进一步提升回归预测的精度,提出了基于遗传算法与随机森林的XGBoost改进方法(GA_XGBoost_RF)。首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)良好的搜索能力和灵活性,以交叉验证平均得分为目标函数值,对XGBoost算法和随机森林算法(Random Forest,RF)的参数进行调优,选出较好的参数集,分别建立GA_XGBoost和GA_RF模型。然后对GA_XGBoost和GA_RF进行变权组合,利用训练集的预测值与真实值的均方误差为目标函数,使用遗传算法确定模型的权重。在UCI数据集上进行了实验,结果表明,与XGBoost,Random Forest,GA_XGBoost,GA_RF算法相比,在大部分数据集上GA_XGBoost_RF方法的均方误差、绝对误差和拟合度均优于单一模型,其中在拟合度方面所提方法在不同数据集上提高了约0.01%～2.1%,是一种有效的回归预测方法。

基于XGBoost算法的多元水文时间序列趋势相似性挖掘

丁武, 马媛, 杜诗蕾, 李海辰, 丁公博, 王超

计算机科学. 2020, 47 (11A): 459-463. doi:10.11896/jsjkx.200500128

摘要 ( 679 )

PDF(2419KB) ( 1426 )

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针对传统的利用神经网络等工具进行水文趋势预测得出结果不具备解释性等不足,文中提出一种基于机器学习算法的水文趋势预测方法,该方法旨在利用XGBOOST机器学习算法建立参照期与水文预见期之间各水文特征的相似度映射模型,从而在历史水文时间序列中匹配出与预见期水文趋势最相似的序列,从而达到水文趋势预测的目的。为了证明所提方法的高效性和可行性,以太湖水文时间序列数据为对象进行了验证。分析结果表明,基于机器学习的多元水文时间序列趋势相似性分析可以满足调度人员对未来水文趋势预测效果的要求。

基于数据挖掘的指定航班计划延误预测方法

张成伟, 罗凤娥, 代毅

计算机科学. 2020, 47 (11A): 464-470. doi:10.11896/jsjkx.200600001

摘要 ( 515 )

PDF(3666KB) ( 1673 )

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针对现有航班延误预测方法较少从指定航班计划延误预测角度进行分析,提出一种研究离港航班计划中指定某航班计划发生延误情况的预测方法。首先,分析大量航班历史运行数据,挖掘数据内在特征。其次,通过建立航班数据的贝叶斯网络分析模型,得到不同条件下航班延误情况的概率分布;以动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)推理为主要建模方法,研究了动态贝叶斯网络推理和仿真过程,提出了一种用于构建航班延误预测模型的新方法,建立了实际航班数据的隐马尔可夫(Hidden Markov Model,HMM)延误预测分析模型,利用隐马尔可夫模型中解码问题Viterbi算法实现了指定航班延误时间的预测。最后,以某航空公司全年航班运行数据为例进行实例仿真及验证,结果表明,该方法实现了航班延误预测对象的精确性。

基于显式反馈协同过滤算法的偏好与共性平衡

黄超然

计算机科学. 2020, 47 (11A): 471-473. doi:10.11896/jsjkx.200600109

摘要 ( 428 )

PDF(1756KB) ( 743 )

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基于显式反馈的协同过滤算法只存在3个变量,其相似度计算方法依赖用户评分数据的显式反馈行为,而未考虑现实推荐场景中存在的隐性因素影响^[5],这决定了协同过滤算法被限制于挖掘用户及商品的偏好,而缺乏挖掘用户和商品共性的能力。对此,学术界提出了不同的创新想法以改进传统协同过滤算法,但大多数的改进是基于协同过滤的垂直改进,如向算法加入分类、聚类、时间序列等机制,即对算法结构进行改进而不对变量因素进行改进,因此仍然无法深入挖掘用户和商品的共性因素。文中提出水平改进方法,即协同过滤与回归加权平均(Collaborative Filtering & Regression Weighted Average,CRW),旨在保留协同过滤对偏好的计算,并通过树回归算法计算且挖掘出用户和商品的共性因素,对协同过滤的预测结果和回归预测结果进行加权平均,以平衡协同过滤偏好性强而共性弱的问题。实验结果表明在适当的加权系数a下,CRW预测结果均方误差相比于单一的协同过滤和回归的预测结果均方误差有明显的降低,表明CRW具有更高的推荐精度。

联合多流形结构和自表示的特征选择方法

易玉根, 李世成, 裴洋, 陈磊, 代江艳

计算机科学. 2020, 47 (11A): 474-478. doi:10.11896/jsjkx.200100037

摘要 ( 315 )

PDF(2649KB) ( 855 )

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特征选择是一种通过去除不相关和冗余的特征来降低数据维数和提高后续学习算法效率的数据处理方法。无监督特征选择已经成为维数约简中具有挑战性的问题之一。首先,通过结合特征自表示能力和流形结构,提出了一种联合多流形结构和自表示(Joint Multi-Manifold Structures and Self-Representation,JMMSSR)的无监督特征选择方法。不同于现有的方法,为了更准确地刻画特征的流形结构,引入一种自适应加权策略来融合特征的多个流形结构。然后,提出了一种简单且有效的迭代优化算法来求解JMMSSR方法的目标函数,并利用数值实验验证了优化算法的收敛性。最后,分别在JAFFE,ORL和COIL20 3个数据集上进行聚类实验,实验结果验证了与现有的无监督特征选择方法相比,JMMSSR方法具有较好的性能。

基于Canopy和共享最近邻的服务推荐算法

邵欣欣

计算机科学. 2020, 47 (11A): 479-481. doi:10.11896/jsjkx.200200031

摘要 ( 491 )

PDF(2333KB) ( 862 )

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为辅助银行机构进行精准的服务推荐,提出了基于改进的Canopy和共享最近邻相似度的聚类算法。基于该算法对用户进行细分,针对用户群特点进行精准服务推荐。该算法首先采用最大值和最小值对Canopy算法进行改进,并应用该算法得出初始聚类结果,然后利用共享最近邻相似度算法对聚类结果中的交叉部分数据进行归类,最终得出用户聚类数据。该算法在某银行对真实客户数据进行应用,选择基于客户的贡献度、忠诚度和活跃度3个指标进行聚类,结果表明,该算法提高了客户细分的质量和聚类的效率,聚类结果对于客户的消费数据刻画非常准确,能够为银行的精准服务推荐提供数据支持。

融合语义模型的二分网络推荐算法

周波

计算机科学. 2020, 47 (11A): 482-485. doi:10.11896/jsjkx.200400028

摘要 ( 289 )

PDF(1956KB) ( 858 )

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当前基于二分网络的推荐算法未考虑推荐对象之间的语义关系,因此文中提出一种融合语义模型的二分网络推荐算法。该算法利用作者主题模型将推荐对象的语义信息降维至二维向量空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该语义相似度融合到基于物质扩散的二分网络推荐算法中。以新能源汽车专利权人推荐为实例进行实验验证,结果表明,该算法相比于单一的二分网络推荐算法具有更高的准确率和召回率,准确率提高比率为2.29%,召回率提高比率为4.15%。

基于改进鲸鱼算法的BP神经网络水资源需求预测方法

马创, 周代棋, 张业

计算机科学. 2020, 47 (11A): 486-490. doi:10.11896/jsjkx.191200047

摘要 ( 688 )

PDF(2103KB) ( 1273 )

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随着现代居民居住地愈发集中,供水管网规模不断扩大,水资源供给面临着新的困难和挑战。其中包括水资源调度时的动态变化、管网的突发故障、水资源的不可控流失以及多目标和计算量庞大等问题。BP神经网络因拥有较强的自学习能力和泛化能力而被广泛应用于水资源预测问题中,但其也存在收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题。群智能算法作为一种寻优算法,具有操作简单、收敛速度快、全局寻优能力强等优点。为提高BP神经网络在水资源预测方面的收敛速度和预测精度,提出一种基于改进鲸鱼算法优化的BP神经网络水资源需求预测模型,通过改变鲸鱼优化算法收敛因子的计算方式以及增加惯性权重来加强算法的寻优广度和精度,再通过BP神经网络采用改进的WOA算法输出的最优权值、阈值作为初始参数值训练模型。实验验证,改进的WOA-BP神经网络方法相比传统WOA-BP方法在收敛速度和预测精度方面都有更优的表现。

基于多类别特征体系的股票短期趋势预测

王婷, 夏阳雨新, 陈铁明

计算机科学. 2020, 47 (11A): 491-495. doi:10.11896/jsjkx.200100055

摘要 ( 550 )

PDF(2097KB) ( 1673 )

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随着经济和科技的快速发展,股市已成为当前金融市场的重要组成部分。传统机器学习方法在处理非线性、高噪声、波动性强的股票时序预测问题时存在局限性,而近年来深度神经网络的兴起,给股票趋势预测问题提供了新的解决方案。采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)来处理长距离的股票时序问题,构建了一个多类别特征体系作为长短期记忆网络的输入进行训练,包括常用技术指标、多种关键转折点特征和个股真实事件信息等。同时,通过实验全面分析了各类特征对股票趋势预测的有效程度,对比结果表明了多类别特征体系在预测中的良好表现,其能够达到68.77%的短期涨跌预测准确率。另外还将LSTM与CNN,RNN和MLP等模型进行了比较,实验结果表明LSTM在解决该时序预测问题上优于其他模型。

基于多种模型的云南省农作物主产区域部分气候指标分析与预测

陈沛, 郑万波, 刘文奇, 肖敏, 张凌霄

计算机科学. 2020, 47 (11A): 496-503. doi:10.11896/jsjkx.200200059

摘要 ( 364 )

PDF(3682KB) ( 935 )

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针对目前云南省缺乏农作物种植与气候指标预测模型与建模方法的问题,首先,概述了降水量、温度、空气湿度等主要气候因素的数据分析预测模型的研究现状,分析温度、降雨量、湿度与农业气候资源的综合关系,进行数据清洗,并筛选出主要分析指标;其次,使用1981年到2010年共30年的数据分析云南省的降水量、温度、空气湿度模型;再次,采用Matlab Curve Fitting Tool拟合函数进行气候预测,得到了所选取地区的气候指标的预测模型并计算预测误差,进行数值拟合误差分析;最后,利用SPSS软件建立ARIMA模型,以此作为前述模型的补充修正。通过实验验证,成功地将模型90％的预测值误差控制在10%以内。本研究建立了针对云南省主产区域部分气候指标分析与预测模型,对云南农作物种植区域规划有一定指导作用。

基于Apache Storm的增量式FFT及其应用

赵鑫, 马再超, 刘英博, 丁雨亭, 魏慕恒

计算机科学. 2020, 47 (11A): 504-507. doi:10.11896/jsjkx.191000086

摘要 ( 571 )

PDF(2795KB) ( 919 )

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针对传统单机版批处理式的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)难以满足工业生产现场海量流数据实时处理的需求,提出一种基于Apache Storm的增量式FFT方法。该方法设计了非递归FFT的流式计算逻辑,并实现于Apache Storm。基于清华数为框架(DataWay Framework,DWF),采用Bently转子实验台的不对中故障流数据,构建了转子合成轴心轨迹的可视化监测界面,结果表明该方法能实时更新流数据频谱。

基于注意力神经网络的多模态情感分析

林敏鸿, 蒙祖强

计算机科学. 2020, 47 (11A): 508-514. doi:10.11896/jsjkx.191100041

摘要 ( 559 )

PDF(2587KB) ( 3153 )

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近年来,越来越多的人热衷于在社交媒体上同时用图片和文本等媒体形式表达自己的感受与看法,使得以图片和文本为主要内容的多模态数据不断增长。相比单模态数据,多模态数据包含的信息更丰富,更能揭示用户的真实情感。对这些海量多模态数据的情感进行分析有助于更好地理解人们的态度和观点,具有广泛的应用场景。为了解决多模态情感分类任务中的信息冗余的问题,在张量融合方案的基础上,提出了一种基于注意力神经网络的多模态情感分析方法。该方法构造了基于注意力神经网络的文本特征提取模型和图像特征提取模型,突出了图像情感信息关键区域和包含情感信息的单词,使得各单模态特征表达更简练精确。将各模态的张量积作为多模态数据的联合特征表达,采用主成分分析法剔除联合特征的冗余信息,进而使用支持向量机获取多模态数据的情感类别。在两个真实的Twitter图文数据集上对所提模型进行了评估,实验结果表明,与其他情感分类模型相比,该方法在分类准确率、召回率、F1 指标和准确率上都有较大的提升。

基于张量分解的排序学习在个性化标签推荐中的研究

杨洋, 邸一得, 刘俊晖, 易超, 周维

计算机科学. 2020, 47 (11A): 515-519. doi:10.11896/jsjkx.191100181

摘要 ( 577 )

PDF(1987KB) ( 922 )

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标签的使用给系统提供了一个划分并管理用户和物品的途径,而个性化的标签推荐则不仅方便用户输入标签,而且有助于提高系统标签的质量。进而,系统可以获得更多关于用户和物品的信息,提升后续推荐的精度,改善用户体验,因此在淘宝、滴滴等类似的业务场景中具有重要的作用。然而,现有的大多数标签推荐都没有关注推荐列表中的排序问题,列表中过于靠后的标签极易丧失让用户使用的机会,造成用户和物品信息的缺失,阻碍后续的精准推荐。针对上述问题,提出了一种基于张量Tucker分解和列表级排序学习的个性化标签推荐算法,采用优化MAP的方式进行训练,并在Last.fm数据集上进行了仿真实验,不仅验证了算法的有效性,而且充分探讨了学习率、核张量维度等参数对算法的影响。实验结果表明,该算法能较好地优化推荐列表的排序问题,且随列表长度的增加,其性能呈线性下降,算法的实现有利于更好地根据用户喜好来推荐服务。

企业数据应用影响力评估模型方法研究

乐雯娇, 李朋, 文俊浩, 邢镔

计算机科学. 2020, 47 (11A): 520-523. doi:10.11896/jsjkx.200200062

摘要 ( 602 )

PDF(2263KB) ( 1394 )

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针对企业数据利用率低、数据质量评估难等问题,考虑中国企业数据治理和应用需求,联合美国RMDS实验室从企业数据应用的角度,创造性地加入数据科学评估维度,提出了兼容现有主流评估模型且更满足中国企业需求的企业数据影响力评估模型(Data Impact Assessment Model,DIAM)框架。考虑到现有DIAM模型尚未提出具体可行的评估方式,在模型框架研究的基础上,对DIAM模型的评估方法和评级策略进行研究。首先采用改进的层次分析法对DIAM模型的4个层次,涵盖数据顶层设计、数据科学、数据管理三大维度的240个评估指标进行权重计算;然后在权重计算的基础上,研究自上而下的模型评估方法;进而提出五级的数据影响力评估等级,定义了评级结果的综合性评级调整策略。通过分析,改进的DIAM模型能够适用企业数据应用影响力评估,为企业进行数据治理和应用能力提供科学的评估依据。

面向病灶与其表征关联提取的核医学诊断文本挖掘

韩成成, 林强, 满正行, 曹永春, 王海军, 王维兰

计算机科学. 2020, 47 (11A): 524-530. doi:10.11896/jsjkx.200400062

摘要 ( 273 )

PDF(2871KB) ( 1028 )

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医学影像是现代临床医学疾病诊治不可或缺的重要组成部分,SPECT是功能影像的主要成像技术,广泛应用于肿瘤骨转移等疾病的诊治。SPECT诊断报告文本包含患者个人信息、图像描述和建议性结果等几个方面的信息。为准确提取SPECT核医学骨显像诊断文本中疾病与其表征之间的关联关系,研究并提出基于数据挖掘的核医学文本关联规则挖掘方法。首先,针对核医学诊断文本可能包含的信息冗余、数据缺失及表述不一致等问题,提出SPECT核医学诊断文本的预处理及统一编码方法;然后,应用经典的关联规则挖掘算法Apriori,提出病灶与表征之间关联的挖掘算法;最后,使用一组源自三甲医院核医学科的真实SPECT核医学诊断文本数据,验证了所提出的方法。结果表明,提出的方法客观提取了疾病与其表征之间的关联,获得的客观性评价指标平均值不低于90%。

使用ARIMA模型预测公园绿地面积

闫祥祥

计算机科学. 2020, 47 (11A): 531-534. doi:10.11896/jsjkx.200300099

摘要 ( 748 )

PDF(2513KB) ( 2300 )

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在时间序列中使用ARIMA模型是常见的分析预测方式之一。为了预测公园绿地面积,在其他预测模型优势不明显的情况下,最终选择ARIMA模型作为预测方法。文中调研并选取了北京市1978－2017年园林绿化及森林情况数据,在SPSS系统中,通过数据选择、描述性统计分析、自相关图平稳性检验、数据平稳性处理、模型检验等步骤最终确定适合采集数据的ARIMA模型,并在该模型上对2018－2020年的公园绿地面积进行预测。可视化和模型统计量等实验结果表明,该模型的拟合及预测效果良好。

基于时空优化的多尺度卷积神经网络空气质量预测模型

周杰, 罗云芳, 雷耀建, 李文敬, 封宇

计算机科学. 2020, 47 (11A): 535-540. doi:10.11896/jsjkx.200700164

摘要 ( 690 )

PDF(2319KB) ( 1549 )

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目前针对空气质量数值预测多采用单一站点时间序列特征进行浓度预测,没有考虑空气质量数值的变化受空间特征的影响。针对该问题提出一种基于时空优化的多尺度神经网络(MSCNN-GALSTM)模型用于空气质量预测,利用一维多尺度卷积核(MSCNN)提取空气质量数据中的局部时间关系和空间特征关系,并进行线性拼接融合,得出多站点多特征的相互时空特征关系,结合长短记忆网络(LSTM)处理时间序列的优势,并引入遗传算法(GA)对LSTM网络的参数集进行全局寻优,把多站点多特征的相互时空关系输入至LSTM网络中,进而输出多站点多特征的长期特征依赖关系。最后将MSCNN-GALSTM模型与单一LSTM基准模型和单尺度卷积神经网络模型进行对比,均方根误差(RMSE)下降约11%,平均预测准确率提升约20%。实验结果表明,MSCNN-GALSTM预测模型在空气质量数据预测中特征提取更加全面、层次更深,预测精度更高,并且表现出了更好的泛化能力。

混源软件项目中的开源组件影响分析

赵亮

计算机科学. 2020, 47 (11A): 541-543. doi:10.11896/jsjkx.200400077

摘要 ( 524 )

PDF(1699KB) ( 1305 )

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文中研究了混源软件的代码结构特征,按照功能已知性、代码有用性、代码安全性和知识产权属性等4个标准将混源代码空间进行了划分,展示了混源代码独特的代码空间特征;从正反两个方面分析了开源组件对混源项目的进度、质量、成本和知识产权等方面产生的正、反两方面的影响,将许可证根据传染性强弱分为3种类型;通过安全攸关领域开源组件应用的案例调研,展示了开源应用的基本情况,分析了开源组件实际应用中存在的问题。基于以上研究,认为从管理上应该建立开源组件的全生命周期管理机制,加大基于开源的创新,鼓励融入和回馈开源社区;从技术层面,应在项目初期即做好组件的选择,加强产品研发过程管理,并紧跟开源社区做好项目的演化,从而更好地利用开源,促进软件混源项目管理。

融合领域知识的API推荐模型

李浩, 钟声, 康雁, 李涛, 张亚钏, 卜荣景

计算机科学. 2020, 47 (11A): 544-548. doi:10.11896/jsjkx.191200010

摘要 ( 346 )

PDF(1755KB) ( 1538 )

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应用程序接口(Application Programming Interfaces,API)在现代软件开发中起着重要的作用,开发人员经常需要为他们的编程任务搜索合适的API。但是随着信息产业的发展,API参考文档变得越发庞大,传统的搜索方式会因为互联网上的冗余和错误信息给工程师的查询带来不便。与此同时,由于编程任务的自然语言描述与API文档中的描述之间存在词汇和知识上的差距,很难找到合适的API。基于这些问题,提出一种融合领域知识的API推荐算法ARDSQ (Recommendation base on Documentation and Solved Question)。ARDSQ能够根据工程师对某个功能的自然语言描述去知识库里检索到最为贴近的API。实验表明,与两种先进的API推荐算法(BIKER,DeepAPILearning)比较,ARDSQ在推荐系统关键评价指数(Hit-n,MRR,MAP)上都有较大的优势。

软件演化历史的逆向工程生成方法研究

钟林辉, 扶丽娟, 叶海涛, 齐杰, 徐静

计算机科学. 2020, 47 (11A): 549-556. doi:10.11896/jsjkx.200200067

摘要 ( 517 )

PDF(3479KB) ( 922 )

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为了更好地管理软件的演化,越来越多的软件演化管理模型被提出,然而现存的软件演化管理模型或版本管理系统中存储的软件大多是以文件或者项目为单位的,而这些模型中又缺乏软件体系结构及组成构件的演化历史信息,这就致使软件演化管理人员无法直观有效地了解以及管理软件体系结构及其构件的演化。为此,文中通过定义软件演化二叉树这一概念,表示一个软件及其组成构件的演化历史,并提出了一种基于软件体系结构逆向技术逆向出软件体系结构及其组成构件演化二叉树的方法,即利用软件源代码以及体系结构逆向技术逆向出软件系统的(原子)构件与软件体系结构(文中将软件体系结构看作一种特殊的复合构件),并度量相应的原子构件以及复合构件的多维属性,再利用这些属性通过提出的演化二叉树构造算法构造出软件的演化历史。最后设计了两组实验,用以分析演化二叉树构造的影响因素,分别利用Bunch以及ACDC体系结构逆向工具,在不同属性相似度阈值下生成演化二叉树和不同属性组合下生成演化二叉树。通过对8个开源软件(Cassandra,Hbase,Hive,OpenJpa,Zookeeper,RxJava,Groovy,Sqoop)的实验,可以发现属性相似度阈值以及构件属性对演化二叉树构造的影响,也可以看出逆向出的复合构件演化二叉树与真实的演化二叉树十分相似,并且可以得出使用体系结构逆向工具ACDC恢复演化二叉树的准确度更高。由此可见,提出的方法能够有效地逆向出这些开源软件及其组成构件的演化历史。

科学计算程序蜕变关系层次分类模型

阳小华, 闫仕宇, 刘杰, 李萌

计算机科学. 2020, 47 (11A): 557-561. doi:10.11896/jsjkx.200200015

摘要 ( 492 )

PDF(2621KB) ( 840 )

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蜕变测试是一种解决测试Oracle问题的有效方法,其关键在于蜕变关系的发现。文中通过分析科学计算程序的研发过程,提出物理模型蜕变关系、计算模型蜕变关系和代码模型蜕变关系的概念,明确了3类蜕变关系之间的层次结构,建立了蜕变关系的层次分类模型,并探讨了其在蜕变关系发现方法研究方面的应用前景。

结合关系分类与修正的SQL语法结构构建

万文军, 窦全胜, 崔盼盼, 张斌, 唐焕玲

计算机科学. 2020, 47 (11A): 562-569. doi:10.11896/jsjkx.200200086

摘要 ( 492 )

PDF(2293KB) ( 861 )

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针对嵌套查询中SQL语法结构难以构建的问题,提出结合关系分类与修正的GSC-RCC方法,以3类实体间关系表示SQL语法。首先设计关系分类深度模型,并引入列名常用词提升模型性能,用以确定语句中每个实体对所属不同关系的概率,以此生成无修正无向图;然后设计基于SQL语法的关系修正算法,对无向图进行修正,以此构建SQL语法结构。在房产数据查询任务中,GSC-RCC对多条件含嵌套复杂查询的语法结构生成准确率为92.25%,且可减轻模型对语句样本数的依赖。

几何类航空数据与关系型数据库映射转换研究

赖欣, 曾纪炜

计算机科学. 2020, 47 (11A): 570-572. doi:10.11896/jsjkx.200400040

摘要 ( 399 )

PDF(2063KB) ( 849 )

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现有航空情报服务系统主要基于关系型数据库,而未来航空情报管理是基于GML的航空数据交换模型AIXM。在从航空情报服务向航空情报管理的过渡发展阶段须考虑具有GML标准几何特征的航空情报数据在关系型数据库中的表达。文中分析了航空情报交换模型中定义的几何类航空数据结构特点,以及与关系型数据库中几何类数据表达之间差异,研究了两种类型数据间进行映射转化的可行性,提出了一种将几何类航空数据向关系数据库映射的方案,并选用Linq to XML等可用技术对该方案的可行性进行了验证。

数学课程知识图谱构建及其推理

张春霞, 彭成, 罗妹秋, 牛振东

计算机科学. 2020, 47 (11A): 573-578. doi:10.11896/jsjkx.191200141

摘要 ( 855 )

PDF(2138KB) ( 3034 )

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课程知识图谱构建已成为知识图谱、网络学习和知识服务等领域的重要研究内容。以数学类课程为研究对象,构建了数学课程本体,设计了基于数学课程本体的数学课程知识图谱构建方法,提出了基于数学课程知识图谱的知识推理方法。数学课程本体的特点是:数学课程本体包括数学课程上层本体、数学课程内容本体以及数学课程习题本体。数学课程上层本体描述不同数学课程共享的概念化知识,数学课程内容本体描述特定课程的知识,数学课程习题本体描述数学课程习题的内涵和性质。数学课程知识图谱的特点是:基本模型和扩展模型的分层融合性,概念的正实例和负实例的引入,以及与数学课程内容本体的有机衔接。基于数学课程知识图谱的知识推理方法的特色是:构建了推理类型分类体系,该分类体系从本体角度给出了推理知识的类型和在数学课程知识图谱中的定位和关联关系。离散数学课程实验,表明了知识图谱构建和推理方法的有效性。数学课程知识图谱及其推理为用户提供了一种形式化的、显式的课程知识表示、知识组织和知识推理模型,从而改善了知识服务效果。

基于Unity的神经反馈干预系统设计与实现

何艳, 张晨阳

计算机科学. 2020, 47 (11A): 579-583. doi:10.11896/jsjkx.200700153

摘要 ( 491 )

PDF(2123KB) ( 1340 )

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大脑具有可塑性,神经反馈训练有助于大脑神经损伤康复。由于药物治疗存在耐药性等副作用,基于神经反馈的大脑康复训练是当前的研究热点。大脑调控是临床大脑疾病如孤独症和多动症的有效治疗手段,其主要通过高级认知任务训练逐步恢复大脑认知功能。认知任务训练形式多样,文中引入Unity3D游戏引擎,设计并开发了一种神经反馈治疗系统——极速赛车(Speeding)。首先,本系统在传统思维训练的基础上引入了神经反馈机制。每隔一段时间对玩家的游戏数据进行检测,根据检测情况及时调整训练难度,增强训练目的性和针对性,提高训练效率。其次,本系统引入了多任务训练机制,利用地图和宝石道具开展多任务思维训练,使玩家的注意力更加集中,提高训练的效果。通过设计不同难度的场景对应梯度阈值,引入延迟检测函数模块实时调整思维训练难度。本系统将为有效改善大脑工作状态,实现大脑神经系统康复和治疗提供技术支持。

一种将有向无环图转换成代数表达式树的方法

李红豫, 王郁昕

计算机科学. 2020, 47 (11A): 584-590. doi:10.11896/jsjkx.200200066

摘要 ( 246 )

PDF(1792KB) ( 1382 )

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文中给出一种将有向无环图转换成代数表达式树的方法,该方法能够实现图的串联合并、并联合并和串行化合并,并且能够处理图中的函数型顶点。与以往的转换方法相比,文中所给出的转换能够处理类型更为广泛的图和顶点,因此应用也更为广泛。在给出转换方法的同时对转换的运行时间也进行了分析,考虑到实际应用情况,转换时间只与图中边的数量有关,所以转换的效率较高。

基于全局冲突系数的证据权重确定及合成研究

许将军, 彭旭, 吕伟, 刘小涵

计算机科学. 2020, 47 (11A): 591-592. doi:10.11896/jsjkx.200500042

摘要 ( 226 )

PDF(1484KB) ( 823 )

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为对证据源进行合理修正,解决高冲突证据合成时存在的问题,提出了一种新的证据权重确定方法。首先利用证据之间的局部冲突和相似性求出各个证据的全局冲突系数;其次取全局冲突系数的反值作为证据的权重并利用该权重对原证据的概率进行重新分配;最后对修正后的证据进行合成。算例比较结果表明,该方法与其他方法相比有较强的优越性。

基于异步机制的Gazebo仿真优化研究

曾蕾, 李豪, 林宇斐, 张帅

计算机科学. 2020, 47 (11A): 593-598. doi:10.11896/jsjkx.200300131

摘要 ( 536 )

PDF(2519KB) ( 1563 )

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在大规模机器人仿真过程中,为了保证仿真精度,通常采用基于时间步的推进机制。这种机制下,虽然可以通过调整仿真时间步灵活控制仿真精度,但当仿真规模较大时,在仿真循环的每次迭代中需要采用同步阻塞的方式,执行大量用于更新位姿或状态的插件代码,从而导致仿真性能降低。针对这一大规模机器人仿真所面临的精度与性能之间的矛盾,提出了一种基于异步策略的优化方案,并在流行的机器人仿真器Gazebo中对优化方案进行了设计实现,最后基于rosflight固定翼无人机案例,验证了方案的有效性。实验结果表明,对于100架固定翼无人机的仿真,采用异步策略优化重构后,仿真加速比达到了5.0以上。

自动机终结字查找算法的设计与实现

孙士远, 何勇

计算机科学. 2020, 47 (11A): 599-603. doi:10.11896/jsjkx.200300096

摘要 ( 297 )

PDF(1971KB) ( 832 )

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自动机的秩与工业自动化中的部件定向器设计问题和理论计算机科学中的Černý-Pin猜想密切相关。计算自动机的秩可以归结于查找自动机的终结字。Rystsov于1992年提出了一个时间复杂度为O(|A|⁴)的自动机终结字查找算法,该算法是至今仅有的专门用于计算自动机的终结字的算法。以现有同步自动机的同步字查找算法为蓝本可以设计几种自动机终结字查找的新算法。理论分析和实验结果表明,这些新算法都是Rystsov算法的优化。

基于物联网+区块链的粮食供应链金融的新模式研究

金会芳, 吕宗旺, 甄彤

计算机科学. 2020, 47 (11A): 604-608. doi:10.11896/jsjkx.200300140

摘要 ( 448 )

PDF(2192KB) ( 1192 )

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中国是一个农业大国,传统农业在农业经济中一直处于主导地位。粮食金融不仅关系着农村经济的发展,而且与中国的粮食安全有很大的关系。传统的粮食金融过程存在着诸多问题,很大程度上限制了中国农业的发展和改革。随着信息技术的发展,智能出入库和智能仓储以及智能物流的应用使粮食信息化取得了巨大的进步,但未得到充分的利用。结合区块链技术、物联网技术以及相关的金融手段,设计了一个新型的粮食供应链金融新模式。该平台可以对企业的经营活动进行有效监管,解决用粮企业和储粮企业主体信用不足、抗风险能力低的问题。由于区块链技术的引入,整个过程公开透明且数据共享,同时也可以保证信息的安全性,为粮食供应链金融模式提供了一种新的思路。

基于OPC UA的工业设备数据采集系统

禹鑫燚, 殷慧武, 施甜峰, 唐权瑞, 柏继华, 欧林林

计算机科学. 2020, 47 (11A): 609-614. doi:10.11896/jsjkx.200500060

摘要 ( 605 )

PDF(2927KB) ( 1600 )

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为了解决工业设备协议多样性给工厂数据采集和统一监控带来的难题,研究了基于OPC UA的数据采集系统。以PLC、工业机器人和数控机床等工业设备为研究对象,通过工业以太网建立与本地监控服务器的连接。在本地监控服务器根据不同的工业设备通信协议设计不同的数据采集驱动和数据转换插件,并统一管理。基于OPC UASDK和配置界面生成的XML文件构建OPC UA地址空间,从而建立设备的OPC UA服务器。OPC UA服务器用以存储采集并转换后的实时数据和OPC UA客户端交互,同时将转换后的数据上传到云端存储系统供进一步数据分析。系统基于.Net平台开发,采用C#语言和.net framework框架构建整个本地监控服务器端,并且采用WPF设计本地监控服务器端的监控和配置界面。云端结合Redis和MySQL实现对运行数据的存储。最后通过实验验证了所提系统的可行性和完整性。

融合人脸跟踪和聚类的人脸图像去重方法

林增敏, 洪朝群, 庄蔚蔚

计算机科学. 2020, 47 (11A): 615-619. doi:10.11896/jsjkx.200400142

摘要 ( 449 )

PDF(2765KB) ( 1180 )

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人脸图像去重处理对智能监控系统中的人脸识别有着重要意义。针对视频中人脸检测环节会产生大量重复的人脸图像的问题,提出了一种融合人脸跟踪和聚类的人脸图像去重方法。在视频中,利用Multi-task Convolutional Neural Network中的人脸检测算法提取人脸框及其对应的坐标。根据人脸跟踪算法构建人脸轨迹和约束矩阵,同时引入人脸质量评估算法,从人脸轨迹中挑选人脸姿态和图像清晰度较好的人脸图像作为人脸轨迹的代表图片;再由约束矩阵和无监督聚类算法对人脸代表图像进行聚类以获取同一个人的人脸图像;最后对每一个人的人脸图像再次进行评估,得到去重结果。实验结果表明,通过人脸跟踪与无监督聚类融合的方法获取同一个人的人脸图像,再结合人脸质量评估算法,能够快速有效地从一段视频中获取每个人不重复的高质量人脸图片。

基于智慧家庭操作系统UHomeOS互联互通关键技术的研究

陈国伙, 尹德帅, 徐静, 钱学文, 王淼

计算机科学. 2020, 47 (11A): 620-623. doi:10.11896/jsjkx.200300149

摘要 ( 361 )

PDF(1947KB) ( 1023 )

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随着智能家居行业迅速发展,亟需一个可以实现跨品牌智能终端互联互通的操作系统。目前,多个知名厂家推出了智慧家庭操作系统,意图建立良好的应用生态。其中,海尔UHomeOS是全球首个面向智能家电的物联网安全操作系统,它涵盖了整套智能家居解决方案。文中基于海尔UHomeOS探讨了实现互联互通的3个关键技术,对每一个关键技术进行了进一步研究,并提供了解决方案。3个关键技术包括设备配网技术、设备建模技术以及智能控制技术。文中采用了“组播MAC技术+softap技术”,建立统一的设备模型,并在设备模型中对涉及逻辑关系的操作设立了约束,整体实现了互联互通。另外,文中还通过场景实例实现了家电设备的智能控制,从而验证了UHomeOS基于智能场景互联互通的可信性。

基于ICCG法的飞行器部件强度校核快速计算方法

许新鹏, 胡斌星

计算机科学. 2020, 47 (11A): 624-627. doi:10.11896/jsjkx.191100154

摘要 ( 421 )

PDF(2319KB) ( 884 )

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为满足可重复使用飞行器结构故障快速校核计算的求解要求,以GPU(Graphics Processing Unit)作为协处理器,利用其高度并行化、高显存带宽的优势完成稀疏线性方程组的加速求解。鉴于线性方程组的求解最为耗时,采用不完全Cholesky分解的共轭梯度法(ICCG)完成机翼算例的计算,在GTX1060显卡上较E3 1230V5有最高约25倍的加速比。结果表明,基于CUDA的ICCG算法能够满足至少60 000阶矩阵的飞行器有限元模型的相关计算。

SFRA方法在交流伺服系统中的应用研究

李兴国, 任益枚, 田竞, 唐竟淇

计算机科学. 2020, 47 (11A): 628-631. doi:10.11896/jsjkx.190600163

摘要 ( 454 )

PDF(3152KB) ( 1033 )

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TI公司为了提高数字电源的开发效率,专门开发了针对C2000系列处理器的软件频率响应分析器(Software Frequency Response Analyzer,SFRA)工具,用于测试数字电源的频率特性。文中在分析SFRA原理的基础上,结合交流伺服系统的应用需求,将SFRA应用于交流伺服系统的频率特性测试。实验结果表明,SFRA方法同样可用于交流伺服系统中,一方面节省了系统的成本,另一方面拓展了该方法的应用场景,具备积极的研究价值。

面向通用航空器运行排班及维修的策略优化

陈玉涛, 许文超, 赵召娜, 刘洪恩, 王浩

计算机科学. 2020, 47 (11A): 632-637. doi:10.11896/jsjkx.200600053

摘要 ( 332 )

PDF(2209KB) ( 912 )

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通用航空公司电力作业存在任务类型多样、作业地点分散、不确定性扰动较多等特点,为使执行任务的机组及维修人员可以实现高质量的机务保障和维修能力,针对通用航空器实际运行中需要综合考虑安全优先的作业性能等控制目标,文中分析了通用航空器作业的运行与维修计划特性,结合通航运行控制与调度的实际经验和工作流程等强约束条件,提出了兼容运行排班与安全保障的公平性及均匀性策略,建立了通用航空器运行排班及维修任务的优化模型,利用禁忌搜索设计了适应通用航空器维修计划的优化算法,对航空器及任务集合的对映构建了领域移动规则并使用实际数据仿真。在任务量、任务分配及排班结果方面,优化后的策略较实际分配结果的公平性及均匀性分别提高了71.02%和19.07%。

基于PIFA的语音识别系统评测平台

崔阳, 刘长红

计算机科学. 2020, 47 (11A): 638-641. doi:10.11896/jsjkx.200500097

摘要 ( 516 )

PDF(2227KB) ( 859 )

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语音识别技术的应用领域众多,而语音识别系统的性能评测对语音识别技术的发展起着重要的推动作用。为了能够更好地对比各类语音系统的性能,在总结现有各种语音识别评测方法的基础上,提出了一种基于性能影响因素分析(PIFA)的语音识别平台体系结构,并据此开发了一个通用的语音识别系统评测平台。该平台以评测库和评测项目为核心概念,包含评测数据生成、数据分析、性能评价指标计算和性能影响因素分析等主要模块,能够面向多种任务和多种语音数据对语音识别系统性能进行快速、准确的自动化评价,尤其适用于大词汇量、连续性的语音识别情景。评测结果可以由平台加以统计分析,揭示各数据属性对识别系统性能的影响,指导语音识别系统的改进和提高。

基于信息融合技术的行车安全监测系统

孙志刚, 王国涛, 蒋爱平, 高萌萌, 刘金钢

计算机科学. 2020, 47 (11A): 642-650. doi:10.11896/jsjkx.200400133

摘要 ( 488 )

PDF(4120KB) ( 975 )

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针对现有行车系统中存在的对车况不能实时监测预警,缺少对驾驶员酒后驾驶与疲劳驾驶行为的判定、报警与引导,以及驾驶员行车状况的远程不可知等问题,设计了一种基于信息融合技术的行车安全监测系统。该系统由车载监测终端、远程监测管理平台和Android移动终端组成,车载监测终端分为数据处理部分与提示部分。数据处理部分采用STM32为微控制器,实现车况参数信息的采集和发送、本地预警判断及远程报警等;提示部分采用Android系统平板为开发载体,实现预警语音提示、预警阈值设定及智能化引导服务等;远程监测管理平台基于C#开发,实现远程数据处理、预警阈值设定及地图定位等;基于Java语言与Android系统开发的移动终端实现地图定位、路径规划及智能化引导服务等。测试结果表明,设计的监测系统运行稳定,数据传输可靠,对现有行车系统的不足进行了有效补充,具有较高的应用价值。

小型复合式无人机飞行控制律快速设计与验证

谭思玚

计算机科学. 2020, 47 (11A): 651-656. doi:10.11896/jsjkx.200100026

摘要 ( 577 )

PDF(3157KB) ( 1832 )

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随着对垂直起降飞行器研究的深入,飞行控制律的设计逐渐成为研究的重点。文中研究了小型复合式无人机飞行控制律的快速设计与验证方法。选定一种小型复合式无人机布局方案,设定飞行任务剖面,以飞行任务为导向设计飞行控制律算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建飞行控制律模型,基于Amesim平台搭建飞机本体模型,集成控制律模型与飞机本体模型实现闭环联合仿真。通过建模与仿真手段,对飞行控制律设计算法进行快速验证,通过分析飞行性能仿真结果,实现对飞行控制律设计方案的快速迭代优化;同时,快速设计与验证方法在其他航空领域的控制系统与被控对象的联合仿真与分析上具备参考性。

一个基于多种评判模式的在线评判系统

王桂平, 刘君, 罗宪, 陈旺桥

计算机科学. 2020, 47 (11A): 657-661. doi:10.11896/jsjkx.200500048

摘要 ( 364 )

PDF(1862KB) ( 1181 )

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以编程能力为核心的软件开发能力是电子及信息类专业学生都必须掌握的基本能力。在线程序实践和程序设计类学科竞赛能培养学生的学习兴趣,提高学生的程序实践能力。在线评判系统在程序设计类课程的实践教学和程序设计学科竞赛的推广中发挥着重要的作用。近十几年来,各类程序设计学科竞赛在国内高校日益推广,参赛面和影响力越来越大。目前亟需一种能适应不同评判模式的在线评判系统。文中分析了在线评判系统现状,总结了单数据集、多数据集、带权重多数据集3种评判模式。设计与开发了一个基于多种评判模式的在线评判系统——MOJ。MOJ系统能适应不同的程序设计竞赛,也能用于程序设计类课程的实践教学,在教学和竞赛中发挥着重要的作用。

一种基于中台的多航天器综合评估系统架构设计

刘帆, 王莉, 刘凯, 黄晓峰

计算机科学. 2020, 47 (11A): 662-666. doi:10.11896/jsjkx.200400084

摘要 ( 394 )

PDF(2457KB) ( 1019 )

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为解决测控管理部门快速响应多航天器系统综合评估需求的问题,在对多航天器综合评估任务需求和中台技术特点进行深入分析的基础上,设计了基于业务中台与数据中台的多航天器综合评估系统架构。该系统采用评估场景驱动模式,业务中台按照评估场景驱动数字中台完成基础数据资源整合和评估分析工作。所提出的中台架构旨在突出平台化共享,强化服务复用能力,对于航天器测控管理部门提升评估任务响应效率,并形成创新信息服务能力具有参考价值。

面向预测性维护的工业设备管理系统

禹鑫燚, 施甜峰, 唐权瑞, 殷慧武, 欧林林

计算机科学. 2020, 47 (11A): 667-672. doi:10.11896/jsjkx.200100091

摘要 ( 675 )

PDF(3083KB) ( 1783 )

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为了解决制造业中工业设备管理混乱、维护成本高昂等问题,以工业机器人、数控车床等工业设备为管理对象,开发面向预测性维护的设备管理系统。基于SpringBoot框架和Vue前后端分离模式对系统进行开发,降低其耦合性;根据实际生产需求设计设备管理模块,实现设备基础信息和生产数据的管理;并开发人机交互良好的前端界面,达到设备信息可视化管理的目的;整合多种数据库设计数据存储模块,解决系统不同数据种类的读写问题;基于Spark大数据处理框架设计设备维护模块,对设备实时数据进行在线分析,并使用机器学习回归算法对历史数据进行预测模型训练,实现设备状态的实时监控与剩余使用寿命的预测,达到设备预测性维护的目的。最后,通过工业机器人设备实验验证了所设计的管理系统的可行性。

基于二维码技术·微信小程序技术的实验室设备管理的设计与实现

陈静娴

计算机科学. 2020, 47 (11A): 673-677. doi:10.11896/jsjkx.200400063

摘要 ( 662 )

PDF(2368KB) ( 926 )

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针对实验室设备类型和数量繁多,造成设备管理工作复杂而繁琐、实验室管理人员的工作强度高和压力大等问题,提出基于二维码技术及微信小程序的实验室设备管理系统,其功能包括人员管理模块、设备管理模块以及系统管理三大模块。其中设备管理模块包括:核查管理、设备借用管理、设备调拨管理、设备维修管理,设备作废管理等。其采用前后端分离的架构,前端包括移动端——微信小程序和PC端——Web浏览器,均运用MVVM(Model-View-ViewModel)设计思想;后端采用SSM(SpringMVC+Spring+MyBatis)框架,以实现低耦合、高内聚的程序。实验室设备采用二维码作为识别和标记,降低了运营成本且提高了使用效率。系统的实现减少了实验室管理人员的重复工作量,提高了实验室设备的管理效率,降低了管理成本,更好地推动了实验室的科学发展。