计算机科学

47卷第6期目录

计算机科学. 2020, 47 (6): 0.

摘要 ( 268 )

PDF(172KB) ( 667 )

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环境感知自适应软件的运行时输入验证技术综述

王慧妍, 徐经纬, 许畅

计算机科学. 2020, 47 (6): 1-7. doi:10.11896/jsjkx.200400081

摘要 ( 611 )

PDF(1523KB) ( 1531 )

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随着软件智能化与大数据时代的到来,环境感知自适应软件作为智能软件中的代表趋于流行。环境感知自适应软件有两大特征:1)“环境感知”,即能够通过传感器等设备感知周围环境并采集环境数据;2)“自适应”,即能够基于采集的环境数据自适应地进行软件决策。这类软件的主要表现特征为在运行时刻能够动态感知周边环境的变化并进行交互,从而做出决策。此外,随着大数据时代的到来,越来越多的人工智能模型被使用并被期望能够帮助环境感知自适应软件更好地实现自适应机制,使其能够更加智能地通过与环境的感知交互来做决策。一方面,由于运行时环境复杂,该类软件的运行时环境情况往往难以估计和预料,使得其在实际部署后运行在复杂环境中的可靠性很难通过事先测试得到有效保障,这也成为了这类软件在运行时得到有效质量保障所面临的一大挑战。而另一方面,此类软件对人工智能模型的应用与人工智能模型基于统计的核心特征,使得其在运行时刻选择应用人工智能模型来进行辅助决策也存在一定的局限性,这更加剧了保障此类软件在运行时刻质量的难度。因此,如何能够在此类软件的实际部署运行时更好地保障其运行质量与可靠性成为了当今智能软件工程的一个广泛研究的问题。与此同时,输入验证被认为是保障运行时刻软件质量的一大常用手段,它通过对软件输入进行有效识别,来避免不合适的输入在运行时刻被输入软件而影响软件行为。基于此,文中对环境感知自适应软件的运行时输入验证技术进行总结与综述,基于此类软件的两大特征,从“环境感知”方面的环境数据感知模块的输入验证及“自适应”方面决策模块的输入验证两个方面,分别对已有技术进行调研与综述。同时,文中还探讨了对环境感知自适应软件的运行时输入验证技术问题中的主要性能挑战,为实现更加高效的输入验证做框架性总结。最后,还对人工智能技术广泛应用于环境感知自适应软件的现状带来的对此类软件额外决策的挑战做了讨论与分析,已有工作对此挑战的探索也让此类软件进一步成熟,并为其未来集成决策逻辑演化从而达到软件自成长的理想提供支撑。通过对相关技术的综述,试图为相关领域的科研工作者勾画一个对环境感知自适应软件在运行时刻较清晰的质量保障框架,为未来的相关研究提供可能的方向与角度。

在可信编译器设计中实践CompCert编译器的语法分析器形式化验证过程

李凌, 李璜华, 王生原

计算机科学. 2020, 47 (6): 8-15. doi:10.11896/jsjkx.191000173

摘要 ( 567 )

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Jourdan等在其2012年发表的论文“Validating LR(1) Parsers”中提出了一种形式化验证语法分析器的方法,并将其成功地应用于CompCert编译器(2.3以上版本)的语法分析器验证中。借助这种方法,文中完成了L2C 项目中的Lustre^*语言语法分析器的形式化验证,实现了开源L2C编译器前端语法分析器的两个选项之一。首先对这一语法分析器的实现进行了论述,其中包括有参考价值的技术细节;随后分析了该语法分析器的运行性能及正确性;最后对如何将这一方法推广至更一般的应用场景进行了总结。

软件升级问题的多目标优化方法

赵松辉, 任志磊, 江贺

计算机科学. 2020, 47 (6): 16-23. doi:10.11896/jsjkx.200400027

摘要 ( 581 )

PDF(1670KB) ( 1128 )

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近年来,开源软件包管理成为软件产品重用的一种普遍方式,尤其是在Linux发行版操作系统领域。其中,软件升级问题是软件包管理工具必须要解决的关键挑战之一。软件升级问题旨在按照某种优化准则找出能够满足用户升级请求的最合适的升级方案。优化准则由几个不同方向的优化目标组成,因此软件升级问题本质上是一个多目标优化问题。现有的解决软件升级问题的方法均是将多个优化目标聚合成为单个目标的形式再进行处理。这些方法都可能没有恰当地考虑不同的优化目标之间的关系,因此会存在潜在的风险。针对这种风险,文中提出了一个多目标演化框架——SATMOEA(Combining Constraints Solving and Multi-objective Evolutionary Algorithms),将软件升级问题构建为可满足问题+多目标优化问题的形式,并集成了约束求解和多目标优化算法,来对软件升级问题进行求解。基于MISC竞赛提供的升级问题标准实例集进行实验,结果表明对于有着大量约束条件的复杂问题实例,多目标演化框架在一次运行中即可有效地计算出各个优化目标均达到帕累托最优的解决方案,相比现有的升级问题求解器提供的升级方案更加多样,并且在一些优化目标上更具优势,可以满足用户在不同场景下的需求。

一种解决嵌入式软件并发缺陷的建模方法

崔凯, 赵国亮, 周宽久, 李明楚

计算机科学. 2020, 47 (6): 24-31. doi:10.11896/jsjkx.191100187

摘要 ( 550 )

PDF(4113KB) ( 1107 )

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嵌入式并发软件的中断嵌套和线程交织等程序的随机性和不确定性(Randomicity and Nondeterminism)会引起数据竞争(Data Race)和原子性违背(Atomicity Violations)等并发缺陷问题,并且这些问题很难被修复和重新构建。针对嵌入式软件中的数据竞争和原子性违背这类并发缺陷问题,文中提出了瘦中断处理(Thin Interrupt Service Routine,Thin ISR)方式。首先,利用状态迁移矩阵(State Transition Matrix,STM)进行建模,把中断处理程序中与访问共享变量相关的程序段移植到主程序中,即中断处理程序只负责将外界中断请求数据存到缓冲区中,中断的具体处理由主程序完成;然后,利用构建的STM模型生成对应的C代码,这样可以有效地避免原子性违背和数据竞争等并发缺陷;最后,利用排队方法对中断的到达时间与离开时间进行仿真。实验结果验证了本方法在解决数据竞争和原子性违背等并发缺陷问题方面的可行性与有效性。

知识问答社区及其激励机制的建模与仿真分析

许子熙, 毛新军, 杨亦, 卢遥

计算机科学. 2020, 47 (6): 32-37. doi:10.11896/jsjkx.191000088

摘要 ( 446 )

PDF(2079KB) ( 1111 )

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知识问答社区已经成为当前互联网知识共享的重要载体,它提供一系列的激励机制(如声望、徽章、特权等)来鼓励用户参与和贡献,从而提高社区的活跃度。如何对这些激励机制的有效性进行分析,并指导其改进,是目前知识问答社区研究与实践面临的一项重要挑战。针对软件开发知识问答社区,提出一种基于多Agent系统的社区及其激励机制的建模和仿真分析方法,将拥有大量用户的社区视为由自主Agent构成的多Agent系统,社区用户的贡献和交互视为Agent在激励机制驱动下的协同行为。将激励机制抽象描述为Agent的信念,基于自我决定理论来解释Agent期望的生成,并最终产生社区中Agent用户的行为。通过采集Stack Overflow社区2016－2018年间的数据,基于NetLogo仿真平台对社区的发展演变进行了仿真分析,结果表明文中提出的模型及机理可有效地解释和揭示知识问答社区在激励机制作用下的演变过程。

基于多目标优化的测试用例优先级排序方法

夏春艳, 王兴亚, 张岩

计算机科学. 2020, 47 (6): 38-43. doi:10.11896/jsjkx.191100113

摘要 ( 621 )

PDF(2041KB) ( 1667 )

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回归测试是软件测试中使用最频繁、成本最昂贵的测试方法。测试用例优先级排序是一种能够有效降低回归测试成本的方法,其目的是通过优先执行高级别的测试用例来达到提升软件故障检测的能力。文中提出了一种基于多目标优化的测试用例优先级排序方法,该方法在遗传算法的个体评价机制中融入了选择函数,设计了合理的编码方式以及合适的选择、交叉和变异策略,以故障检测率、语句覆盖率和有效执行时间为优化目标,采用非支配排序遗传算法对测试用例优先级排序。基于4个基准程序和4个工业程序的实验结果表明:与其他方法相比,所提方法能够提高软件测试的有效性。

基于用户反馈的APP软件缺陷识别

段文静, 姜瑛

计算机科学. 2020, 47 (6): 44-50. doi:10.11896/jsjkx.191100133

摘要 ( 311 )

PDF(1440KB) ( 1036 )

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当前,APP软件已被广泛应用,其质量越来越受到关注。高质量的软件的缺陷应尽可能少,然而软件测试并不能发现所有的缺陷,部分缺陷到用户使用阶段才被发现,因此通过分析用户反馈的信息有助于发现软件缺陷。文中提出了基于用户反馈的APP软件缺陷识别方法,通过定义APP软件缺陷抽取规则挖掘用户反馈中的软件缺陷,并在挖掘软件缺陷的过程中动态更新抽取规则,最后对抽取出的APP软件缺陷进行分类及严重程度分析。实验表明,所提方法是有效的,提取含有软件缺陷的APP软件用户评论的准确率达85.19%,缺陷分类准确率达83.23%。

面向群体协作开发的开源软件峭壁分析

何鹏, 喻绿君

计算机科学. 2020, 47 (6): 51-58. doi:10.11896/jsjkx.190300140

摘要 ( 388 )

PDF(1932KB) ( 830 )

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开源软件项目因门槛低、自由度高,在开发过程中存在进度缓慢、效率低下和项目质量偏低等问题;同时,软件峭壁(Software Cliff Wall)作为一种判定项目鲁棒性的依据,表现为软件开发过程中在短时间内完成远超过常规增量开发的一种代码贡献行为,是软件演化过程中可持续发展的一种潜在威胁。为了深入研究开源项目的开发过程,更准确地刻画软件演化,从而提高软件开发效率,分析软件峭壁的成因是一种行之有效的方法。实验以GitHub上9个时间跨度至少有5年的开源软件项目为研究对象,分别以月份和季度为周期,基于150 000多个commits上开发者的关注与评论信息构建开发者合作网络(Deve-loper Collaboration Networks,DCN),将代码行数超过1万行的单次commit视为软件峭壁,并从网络规模、网络结构、网络质量3个方面,利用节点数、连边数、节点更新率、模块度、平均路径长度、平均度、节点入度指数、节点出度均值、多样性这9个度量指标来分析软件开发过程中DCN与软件峭壁的关系。研究结果表明:1)当开发团队规模偏小,且成员更新幅度较大时,容易形成软件峭壁;2)保持开发者之间良好的“小世界”特性,有助于避免峭壁的产生;3)以季度为周期来分析软件开发过程中DCN与软件峭壁的关系更为合适,且开发团队成员的组织来源多样化也会在一定程度上促进软件峭壁的产生。

汽车大数据应用模式与挑战分析

葛雨明, 韩庆文, 王妙琼, 曾令秋, 李璐

计算机科学. 2020, 47 (6): 59-65. doi:10.11896/jsjkx.191200165

摘要 ( 345 )

PDF(1450KB) ( 1606 )

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随着车联网技术的不断演进,人、车、路、云全方位连接,催生出了大量应用服务,覆盖汽车生产制造、汽车产品网联化、汽车后服务、智能出行服务等多个环节。这些应用的核心是海量的汽车联网数据。对汽车大数据的有效利用可能成为未来汽车产业转型升级的重要突破口。为了推进车联网场景下汽车大数据的应用,文中对相关工作进行了综述。从汽车大数据的内涵与架构出发,对汽车大数据的数据源及相关应用进行了详细分析,介绍了汽车大数据支撑的各类应用,包括汽车产业类应用、网联类应用和后市场服务类应用,从数据采集、数据处理与分析、计算资源、隐私保护4个方面分析了汽车大数据的关键技术,并从政策法规和技术两个层面加以探讨,分析其发展现状,并展望未来的应用趋势。

大数据分解-融合及其智能获取

刘纪芹, 史开泉

计算机科学. 2020, 47 (6): 66-73. doi:10.11896/jsjkx.191000072

摘要 ( 285 )

PDF(1484KB) ( 730 )

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文中给出了通过大数据分解、融合生成的大数据分解-融合以及大数据距离;利用这些概念,给出了大数据并-交分解定理以及大数据交-并分解定理与它们的属性合取关系、大数据融合的智能生成定理与大数据融合的距离关系、大数据分解-融合的识别准则与大数据分解-融合获取的智能算法与算法的过程,以及这些理论结果在大数据分解-融合智能获取的应用。文中给出了∧型大数据新的特征,∧型大数据是利用P-集合模型得到的。

基于语义感知的中文短文本摘要生成模型

倪海清, 刘丹, 史梦雨

计算机科学. 2020, 47 (6): 74-78. doi:10.11896/jsjkx.190600006

摘要 ( 619 )

PDF(1482KB) ( 1512 )

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文本摘要生成技术能够从海量数据中概括出关键信息,有效解决用户信息过载的问题。目前序列到序列模型被广泛应用于英文文本摘要生成领域,而在中文文本摘要生成领域没有对该模型进行深入研究。对于传统的序列到序列模型,解码器通过注意力机制将编码器输出的每一个词的隐藏状态作为原始文本完整的语义信息来生成摘要,但是编码器输出的每一个词的隐藏状态仅包含前、后词的语义信息,不包含原始文本完整的语义信息,导致生成摘要缺失原始文本的核心信息,影响生成摘要的准确性和可读性。为此,文中提出基于语义感知的中文短文本摘要生成模型SA-Seq2Seq,以结合注意力机制的序列到序列模型为基础,通过使用预训练模型BERT,在编码器中将中文短文本作为整体语义信息引入,使得每一个词包含整体语义信息;在解码器中将参考摘要作为目标语义信息计算语义不一致损失,以确保生成摘要的语义完整性。采用中文短文本摘要数据集LCSTS进行实验,结果表明,模型SA-Seq2Seq在评估标准ROUGE上的效果相对于基准模型有显著提高,其ROUGE-1,ROUGE-2和ROUGE-L评分在基于字符处理的数据集上分别提升了3.4%,7.1%和6.1%,在基于词语处理的数据集上分别提升了2.7%,5.4%和11.7%,即模型SA-Seq2Seq能够更有效地融合中文短文本的整体语义信息,挖掘其关键信息,确保生成摘要的流畅性和连贯性,可以应用于中文短文本摘要生成任务。

噪声标签重标注方法

余孟池, 牟甲鹏, 蔡剑, 徐建

计算机科学. 2020, 47 (6): 79-84. doi:10.11896/jsjkx.190600041

摘要 ( 548 )

PDF(1956KB) ( 1227 )

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样本标签的完整性对于有监督学习问题的分类精度有着显著影响,然而在现实数据中,由于标注过程的随机性和标注人员的不专业性等因素,数据标签不可避免地会受到噪声污染,即样本的观测标签不同于真实标签。为降低噪声标签对分类器分类精度的负面影响,文中提出一种噪声标签纠正方法,该方法利用基分类器对观测样本进行分类并估计噪声率,以识别噪声标签数据,再利用基分类器的分类结果对噪声标签样本进行重新标注,得到噪声标签样本被修正后的样本数据集。在合成数据集与真实数据集上的实验结果表明,该重标注算法在不同基分类器和不同噪声率干扰下对分类结果都有一定的提升作用,在合成数据集上对比无降噪声算法,其正确率提升5%左右,而在CIFAR和MNIST数据集上的高噪声率环境下,该重标注算法的F1值比Elk08和Nat13平均高7%以上,比无噪声算法高53%。

基于增量日志的数据组合视图定位更新方法

张元鸣, 李梦妮, 黄浪游, 陆佳炜, 肖刚

计算机科学. 2020, 47 (6): 85-91. doi:10.11896/jsjkx.190500085

摘要 ( 221 )

PDF(2398KB) ( 618 )

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数据服务作为一种面向跨域异构数据源的统一数据模型,能够将数据资源以服务的形式进行发布,并根据用户的数据需求,通过组合若干个数据服务生成数据组合视图。然而,由于数据源是自治的,当数据发生变化时,如何以最小的代价实时更新数据组合视图是数据服务技术需要解决的关键问题。为此,提出一种基于增量日志的数据组合视图定位更新方法,先根据数据源日志的增量变化获取最新变更数据,然后通过定位属性计算组合视图中差异元组的索引号,并根据变更类型直接对组合视图中的差异元组执行数据更新操作,最终给出了基于日志的更新数据实时获取算法和数据组合视图定位更新算法。在跨域异构电梯数据服务系统中对本更新方法进行了评价,结果表明,当变更元组数量所占比例远小于元组总数或数据组合视图的属性个数较多时,定位更新方法的更新效率比现有方法高。

基于投影的鲁棒低秩子空间聚类算法

邢毓华, 李明星

计算机科学. 2020, 47 (6): 92-97. doi:10.11896/jsjkx.190500074

摘要 ( 426 )

PDF(1863KB) ( 901 )

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随着大数据时代的来临,如何对海量高维数据进行有效的聚类分析并充分利用,已成为当下的热门研究课题。传统的聚类算法在处理高维数据时,聚类结果的精确度和稳定性较低,而子空间聚类算法通过分割原始数据的特征空间来得到不同的特征子集,可以大幅减小数据之间不相关特征对聚类结果的影响,挖掘出高维数据中不易展现的信息,在处理高维数据时具有显著的优势。针对现有基于图的子空间聚类算法在处理未知类型噪声以及复杂的凸问题时存在局限性的问题,在子空间聚类算法的基础上,结合空间投影理论,提出了一种基于投影的鲁棒低秩子空间聚类算法。首先对原始数据进行投影,利用编码消除投影空间的噪声,并对缺失的数据进行弥补;然后利用一种新的方法l₂图来构造稀疏相似图;最后在l₂图的基础上进行子空间聚类。该算法不需要对噪声的类型具有先验知识,且l₂图能够很好地描述高维数据稀疏性和空间分散的特征。选取3种人脸数据集作为实验数据集,首先确定影响聚类效果的最优参数,然后从准确度、鲁棒性、时间复杂度3个方面对算法进行验证。实验结果表明,在3种人脸数据集中混入未知类型的噪声时,该算法具有较高的准确率和较低的时间复杂度,并且具有好的鲁棒性。

改进的XGBoost在不平衡数据处理中的应用研究

宋玲玲, 王时绘, 杨超, 盛潇

计算机科学. 2020, 47 (6): 98-103. doi:10.11896/jsjkx.191200138

摘要 ( 909 )

PDF(1355KB) ( 1638 )

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传统分类器在处理不平衡数据时,往往会倾向于保证多数类的准确率而牺牲少数类的准确率,导致少数类的误分率较高。针对这一问题,提出一种面向二分类不平衡数据的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)改进方法。其主要思想是分别从数据、特征以及算法3个层面针对不平衡数据的特点进行改进。首先在数据层面,通过条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,CGAN)学习少数类样本的分布信息,训练生成器生成少数类补充样本,调节数据的不平衡性;其次在特征层面,先利用XGBoost进行特征组合生成新的特征,再通过最大相关最小冗余(minimal Redundancy-Maximal Relevance,mRMR)算法筛选出更适合不平衡数据分类的特征子集;最后在算法层面,引入针对不平衡数据分类问题的焦点损失函数(Focal Loss)来改进XGBoost,改进后的XGBoost通过新的数据集训练得到最终模型。在实验阶段,选择G-mean和AUC作为评价指标,6组KEEL数据集上的实验结果验证了所提改进方法的可行性;同时将该方法与现有的4种不平衡分类模型进行比较,实验结果表明所提改进方法具有较好的分类效果。

基于测试样本误差重构的协同表示分类方法

王俊茜, 郑文先, 徐勇

计算机科学. 2020, 47 (6): 104-113. doi:10.11896/jsjkx.200200135

摘要 ( 355 )

PDF(5020KB) ( 874 )

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基于协同表示的分类方法(Collaborative Representation-based Classification,CRC)在诸如人脸识别、物体识别等图像分类任务中取得了良好的效果。CRC利用范数正则化来解决测试样本的线性表示问题,以期得到一个较稳定的数值解。已有研究表明,正则化参数的选择对协同表示的数值稳定性起着非常重要的作用。文中提出了一种新的基于测试样本误差重构的协同表示分类方法 (Test Sample Error Reconstruction Collaborative Representation-based Classification,TSER-CRC)。该方法首先利用较小的正则化参数计算出一个协同表示系数,使其重新构建测试样本,以削弱原始测试样本中的误差或减小原始测试样本与训练样本之间的不一致性;然后,利用较大的正则化参数,并基于重构出的测试样本再次求解协同表示系数,以得出数值较稳定的测试样本与各类别训练样本之间的关系,并以此对测试样本进行分类。该方法有效地减少了由所有训练样本构成的协同子空间所表示的测试样本中存在的误差和异常值,提高了协同表示编码系数的稳定性和图像分类的鲁棒性。通过在5个标准数据集上的实验结果表明,所提方法在图像分类精度方面明显优于传统CRC和其他一些经典的图像分类方法。

基于编解码残差的人体关键点匹配网络

杨连平, 孙玉波, 张红良, 李封, 张祥德

计算机科学. 2020, 47 (6): 114-120. doi:10.11896/jsjkx.200300079

摘要 ( 334 )

PDF(3251KB) ( 1109 )

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人体姿态估计尤其是多人姿态估计逐渐渗透到教育、体育等各个方面,精度高、轻量级的多人姿态估计更是当下的研究热点。自下而上的多人姿态估计方法的实时性较强,但是精度一般不高,网络结构也比较庞大。对于自下而上方法中最困难的一步——关键点关联问题,文中提出了一种轻量高效的姿态估计匹配网络。该网络在编码阶段将基础ResNet模块加以改进得到层结构,利用这些结构提取特征能够使得模型的参数量大幅减少;在解码阶段采用了特殊设计的反卷积结构,并在全网络添加了残差连接,这使得网络精度有很大的提升。整个算法能够将所有检测出来的关键点热图正确匹配到每一个人,得出最终的人体关键点估计。所提模型是一个轻便、高效的人体关键点匹配网络,它在COCO数据集地面真值上的mAP值高达89.7,而且参数只有8.01 M。这个结果相比目前最好的自下而上的人姿态估计方法在精度mAP值上提高了0.5,但是参数量仅为其1/10左右。所提网络利用COCO 2017和COCO 2014的地面真值分别进行了训练和验证,都取得了很高的精度,这证明其适合多种人体关键点热图的输入,并能够得到很好的效果。此外,文中针对网络模型的不同层结构设计了多种消融实验,最轻量的结构参数只有1.28兆,精度mAP值能够达到81.8。

稀疏表示和支持向量机相融合的非理想环境人脸识别

吴庆洪, 高晓东

计算机科学. 2020, 47 (6): 121-125. doi:10.11896/jsjkx.190500058

摘要 ( 435 )

PDF(2205KB) ( 978 )

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当前的人脸识别算法在理想环境下的识别正确率高,自适应能力强;但是在非理想环境下,人脸识别正确率急剧下降。为了提高人脸识别结果的稳定性,设计了稀疏表示和支持向量机相融合的非理想环境人脸识别算法。首先,提取非理想环境人脸的特征,并构建非理想环境人脸识别的特征字典;然后,采用特征字典对非理想环境人脸识别训练样本和测试样本进行处理,构建非理想环境人脸识别的学习样本;最后,采用支持向量机建立非理想环境人脸识别的分类器来对非理想环境人脸进行识别,并采用多个标准人脸数据库对所提非理想环境人脸识别算法进行测试。文中算法的非理想环境人脸识别正确率高,误识率和拒识率低,相对于其他人脸识别算法,其更适应环境的变化,对非理想环境人脸识别的整体效果更优,而且提高了非理想环境人脸识别的效率,具有十分明显的优越性。

基于特征图融合的小尺寸人脸检测

杨少鹏, 刘宏哲, 王雪峤

计算机科学. 2020, 47 (6): 126-132. doi:10.11896/jsjkx.19050002

摘要 ( 388 )

PDF(3854KB) ( 962 )

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人脸检测是指从输入图片或视频中找到人脸的精确位置并确定其大小。为了应对尺度多样性特别是小尺寸人脸给人脸检测任务带来的困难,文中提出一种新的基于特征图融合的小尺寸人脸检测方法。首先,合理地选择待检测特征图,使用不同的特征图检测不同大小的人脸。然后,通过将较深的特征图和较浅的特征图进行融合,合理地引入上下文信息,从而提高小尺寸人脸的检测精度。在NVIDIA GTX TATAN X上,使用WIDERFACE数据集对所提方法进行训练和测试,其在WIDERFACE 3个测试子集上的测试结果分别为88.9%(hard),93.5%(medium),94.3%(easy)AP,检测速度为39 fps,其检测精度和检测速度均优于其他优秀的检测方法。

结合注意力机制与特征融合的场景图生成模型

黄勇韬, 严华

计算机科学. 2020, 47 (6): 133-137. doi:10.11896/jsjkx.190600110

摘要 ( 634 )

PDF(2712KB) ( 1095 )

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视觉场景理解不仅可以孤立地识别单个物体,还可以得到不同物体之间的相互作用关系。场景图可以获取所有的(主语-谓词-宾语)信息来描述图像内部的对象关系,在场景理解任务中应用广泛。然而,大部分已有的场景图生成模型结构复杂、推理速度慢、准确率低,不能在现实情况下直接使用。因此,在Factorizable Net的基础上提出了一种结合注意力机制与特征融合的场景图生成模型。首先把整个图片分解为若干个子图,每个子图包含多个对象及对象间的关系;然后在物体特征中融合其位置和形状信息,并利用注意力机制实现物体特征和子图特征之间的消息传递;最后根据物体特征和子图特征分别进行物体分类和物体间关系推断。实验结果表明,在多个视觉关系检测数据集上,该模型视觉关系检测的准确率为22.78%~25.41%,场景图生成的准确率为16.39%~22.75%,比Factorizable Net分别提升了1.2%和1.8%;并且利用一块GTX1080Ti显卡可以在0.6 s之内实现对一幅图像的物体和物体间的关系进行检测。实验数据充分说明,采用子图结构明显减少了需要进行关系推断的图像区域数量,利用特征融合方法和基于注意力机制的消息传递机制提升了深度特征的表现能力,可以更快速准确地预测对象及其关系,从而有效解决了传统的场景图生成模型时效性差、准确度低的难题。

基于通道间相关性和非局部自相似性的彩色图像超分辨率算法

莫彩网, 常侃, 李恒鑫, 李明鸿, 覃团发

计算机科学. 2020, 47 (6): 138-143. doi:10.11896/jsjkx.190500047

摘要 ( 262 )

PDF(2139KB) ( 896 )

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现有的大多数单图像超分辨率方法仅用于提高单个通道的分辨率。在处理彩色图像时,由于忽略了通道间的相关性,重建的高分辨率图像容易产生失真。针对这些问题,提出了一种综合考虑通道间相关性及非局部自相似性的彩色图像超分辨算法。首先,为了充分利用彩色图像的通道间相关性,分别计算通道间残差信号和三通道平均信号的总变分范数;其次,为了进一步提升超分辨率的结果,基于图像内的非局部自相似性更新重建图像;最后,为了求解所建立的优化问题,提出了基于split-Bregman方法的快速迭代算法。将所提算法与一些主流算法进行了比较,在3倍上采样条件下,所提算法在Set5和Set14数据集上平均可获得的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)增益分别为0.5 dB及0.36 dB。实验结果证明了联合应用通道间相关性及非局部自相似性能有效提升彩色图像的超分辨重建质量。

基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法

朱威, 王图强, 陈悦峰, 何德峰

计算机科学. 2020, 47 (6): 144-150. doi:10.11896/jsjkx.190700121

摘要 ( 468 )

PDF(3705KB) ( 981 )

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面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领域的关键基础技术,然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此,文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先,设计了混合空洞卷积残差块,来替换原始残差网络中的普通卷积核,以放大网络的感受野;然后,设计了多尺度特征增强模块,对边缘信息进行多尺度特征提取,以放大网络的信息接受域;最后,设计了结合顶层语义特征的金字塔多尺度特征融合模块,将不同尺度下的特征信息进行融合,以输出边缘检测后的图像。为了验证所提算法的有效性,在公开数据集BSDS500上进行实验。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法具有更好的边缘检测效果,客观指标ODS,OIS 和AP分别达到了0.819,0.838和0.849,主观检测效果也更接近真实值,噪声更少。

面向高光谱图像分类的局部Gabor卷积神经网络

王燕, 王丽

计算机科学. 2020, 47 (6): 151-156. doi:10.11896/jsjkx.190500147

摘要 ( 466 )

PDF(2475KB) ( 1001 )

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针对高光谱图像特征利用不足的问题,提出了一种新的基于空谱联合特征的高光谱图像分类方法。该方法首先利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)对高光谱图像进行组合降维;其次引入Gabor核,设计了一种基于Gabor核的卷积(Local Gabor Convolutional,LGC)层;最后基于LGC层设计了一个新的卷积神经网络(Local Gabor Convolutional Neural Network,LGCNN)进行分类。在Indian Pines和Salinas Scene数据集上对所提方法进行验证,并将其与其他经典分类方法进行比较。实验结果表明,该方法不仅能大幅度减少可学习的参数,降低模型复杂度,而且具备较好的分类性能,其总体精度达到99%,平均分类精度达到98%以上,Kappa系数达到98%以上。

全局块与局部块协作的相关滤波目标跟踪算法

喻露, 胡剑锋, 姚磊岳

计算机科学. 2020, 47 (6): 157-163. doi:10.11896/jsjkx.190500078

摘要 ( 318 )

PDF(2662KB) ( 828 )

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针对传统相关滤波跟踪器在目标尺度变化和部分遮挡时效果不佳等问题,基于KCF提出了一种全局块与局部块协作的分块跟踪算法。该算法首先根据目标的外观特征,对跟踪目标进行水平或垂直分块,并分别训练两个局部滤波器和一个全局滤波器;然后在跟踪过程中使用局部滤波器对局部块进行跟踪,并根据局部块的跟踪结果对全局块的中心点位置进行初始预测。最后通过全局滤波器确定目标的最终位置,并将相关更新和尺度参数反馈给局部滤波器,以更新全局滤波器和局部滤波器。此外,不同于KCF使用单一的HOG特征,该算法合并了CN 特征,改善了HOG 特征对目标形变和运动模糊的表达能力。另外,为解决目标部分遮挡导致的模型漂移问题,提出了一种基于有效局部块来指导模型更新的方法,并给出了有效局部块的评价标准。同时,该算法通过分析前后两帧局部块之间的距离变化对目标的尺度进行估计,解决了因目标尺度变化带来的跟踪失败问题。实验在包含100个视频序列的公共数据集OTB-100上进行,在评价指标上,以 AUC得分为主,DP和OP为辅,对算法的性能进行评估。实验结果表明:所提出的算法能有效应对尺度变化和部分遮挡的问题,AUC得分在KCF的基础上提升了10%,总体性能也比KCF的其他4个改进算法更优,处理速度达到32 fps。

融合视点机制与姿态估计的行人再识别方法

裴嘉震, 徐曾春, 胡平

计算机科学. 2020, 47 (6): 164-169. doi:10.11896/jsjkx.190500013

摘要 ( 306 )

PDF(2262KB) ( 714 )

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行人再识别是视频监控中一项极具挑战性的任务。图像中的遮挡、光照、姿态、视角等因素,会对行人再识别的准确率造成极大影响。为了提高行人再识别的准确率,提出一种融合视点机制与姿态估计的行人再识别方法。首先,采用姿态估计算法Openpose定位行人关节点;然后,对行人图像进行视图判别以获得视点信息,并根据视点信息与行人关节点位置进行局部区域推荐,生成行人局部图像;接着,将全局图像与局部图像同时输入CNN提取特征;最后,采用特征融合网络将全局与局部的特征融合,以获取更具鲁棒性的特征表示。实验结果表明:提出的方法具有更高的行人再识别准确率,其在CHUK03数据集上的rank1达到了71.3%,在Market1501和DukeMTMC-reID数据集上的mAP分别达到了63.2%与60.5%。因此,所提方法能够很好地应对行人姿态变化和视角变化等问题。

基于分块集成的图像聚类算法

刘淑君, 魏莱

计算机科学. 2020, 47 (6): 170-175. doi:10.11896/jsjkx.190400052

摘要 ( 358 )

PDF(2874KB) ( 891 )

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基于谱聚类的子空间聚类算法已经显示出良好的效果,但是传统的子空间聚类算法需要将图像进行向量化处理,而这种向量化会导致图像本身携带的二维结构信息的丢失。为了减少这种信息的丢失,文中提出了基于分块集成的图像聚类算法(Block Integration Based Image Clustering,BI-CI)。首先,将图像数据分为若干矩阵块;然后,利用核范数矩阵回归构造基于某一矩阵块的系数矩阵,同时提出了一种依据矩阵块秩信息设定各个矩阵块的权重方法;最后,通过每一系数矩阵及其所对应矩阵块的权重,得到整体系数矩阵。在此系数矩阵上,利用谱聚类算法得到最终的聚类结果。在4个图像数据集上的实验表明,相比现有算法,所提算法具有更强的鲁棒性,可以获得更优的聚类效果。

基于深度卷积生成对抗网络的花朵图像增强与分类

杨旺功, 淮永建

计算机科学. 2020, 47 (6): 176-179. doi:10.11896/jsjkx.190600142

摘要 ( 452 )

PDF(2022KB) ( 1131 )

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为了提高花朵图像识别与分类的准确率,采用基于深度卷积生成对抗网络的算法来完成花朵图像的识别与分类。为了保证花朵图像在卷积过程中的特征完整性,将不同尺寸的真实花朵图像进行定量平均分块,忽略分块尺寸的大小,保证分块数量相等,然后对分块的图像进行深度卷积池化增强,增强方法为最大值增强,并对噪声进行最大值池化操作,然后将两者进行对抗判别,运用交叉熵误差对价值函数进行评估,求解花朵图像识别与分类的结果。文中分别对花朵图像增强、同类花朵图像识别和不同类花朵图像分类分别进行了实例仿真,实验结果表明,所提算法在花朵图像分类正确率方面的优势明显且稳定性好。

基于改进多尺度深度卷积网络的手势识别算法

景雨, 祁瑞华, 刘建鑫, 刘朝霞

计算机科学. 2020, 47 (6): 180-183. doi:10.11896/jsjkx.200200030

摘要 ( 283 )

PDF(1820KB) ( 880 )

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基于传统的浅层学习网络由于过度依赖于人工选择手势特征,因此不能实时适应复杂多变的自然场景。在卷积神经网络架构的基础上,提出了一种改进的多尺度深度网络手势识别模型,该模型能够利用卷积层自动学习手势特征,进而除去人工提取特征的弊端。该方法引入自适应多尺度特性来实现同一卷积层不同尺寸卷积核生成不同尺度特征,并通过级联浅层和深层的特征来达到不同抽象程度的特征图融合。同时,为了增强模型的泛化能力,提出了基于正则化约束的损失函数。实验结果表明,所提网络模型的识别精度高于普通单尺度卷积神经网络结构的识别精度,弥补了提取特征不够精细、全面及稳定性欠佳等缺点,同时网络训练所需的时间并没有大幅度增加。

自然语言处理技术在社会传播学中的应用研究和前景展望

吴小坤, 赵甜芳

计算机科学. 2020, 47 (6): 184-193. doi:10.11896/jsjkx.191200151

摘要 ( 560 )

PDF(1581KB) ( 2068 )

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作为人工智能领域的重要研究方向之一,自然语言处理技术(Natural Language Processing,NLP)极大地促进了社会传播学的发展。文中在梳理国内外NLP发展脉络的基础上,综述了其在社会传播学领域内假新闻检测、常识推理、自动化新闻理解和生成、新闻评论管理、情感计算方面的最新应用进展,并提供了常用的研究数据集,指出了现有研究的不足和改进思路。此外,通过调研传播学中最具实证性的社会心理学派,探讨了NLP技术与传播学理论深度结合的可能性,并提炼出4个有前景的应用研究方向,即群体决策支持系统的构建、以计算机为媒介的亲密关系的判断、基于社会判断理论的情感分析、公众议程生成的分析,为智能化传播分析打下了基础。

面向评论的方面级情感分析综述

张严, 李天瑞

计算机科学. 2020, 47 (6): 194-200. doi:10.11896/jsjkx.200200127

摘要 ( 861 )

PDF(1384KB) ( 3019 )

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面向评论的方面级情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis,ABSA)是文本分析的关键问题之一。随着社交媒体的迅猛发展,网络评论的数量呈爆炸式增长,越来越多的人愿意在网络上表达自己的态度和情感,但是网络评论的风格与质量参差不齐,如何从中准确地提取用户的方面观点倾向成为了一个难点。同时,用户在浏览评论时也更加关注一些细粒度的信息,对评论进行方面级情感分析能够帮助用户更好地做出决策。文中首先介绍了方面级情感分析的相关概念与问题描述;然后从方面提取和基于方面的情感分析两个角度介绍了近年来国内外方面级情感分析的研究现状;随后分享了方面级情感分析任务相关的语料库和情感词典资源;最后分析了方面级情感分析所面临的挑战,以及未来可能的研究方向。

基于分层注意力的信息级联预测模型

张志扬, 张凤荔, 陈学勤, 王瑞锦

计算机科学. 2020, 47 (6): 201-209. doi:10.11896/jsjkx.200200117

摘要 ( 449 )

PDF(2333KB) ( 1262 )

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信息级联预测(Information Cascade Prediction)是社交网络分析领域的一个研究热点,其通过信息级联的扩散序列与拓扑图来学习在线社交媒体中信息的传播模式。当前的信息级联预测模型大多以循环神经网络为基础,仅考虑信息级联的时序结构信息或者序列内部的空间结构信息,无法学习序列之间的拓扑关系。而现有的级联图结构学习方法无法为节点的邻居分配不同的权重,导致节点之间的关联性学习较差。针对上述问题,文中提出了基于节点表示的信息级联采样方法,将信息级联建模为节点表示而非序列表示。随后提出一种基于分层注意力的信息级联预测(Information Cascade Prediction with Hierarchical Attention,ICPHA)模型。该模型首先通过结合了自注意力机制的循环神经网络来学习节点序列的时序结构信息;然后通过多头注意力机制学习节点表示之间的空间结构信息;最后通过分层的注意力网络对信息级联的结构信息进行联合建模。所提模型在Twitter,Memes,Digg这3种数据集上达到了领先的预测效果,并且具有良好的泛化能力。

知识驱动的企业间协作参与者动态推荐方法

王铁鑫, 李文心, 曹静雯, 杨志斌, 黄志球, 王飞

计算机科学. 2020, 47 (6): 210-218. doi:10.11896/jsjkx.190700194

摘要 ( 376 )

PDF(2780KB) ( 586 )

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信息技术的飞速发展有力地推动了市场全球化的进程。全球化的经济趋势给中小型企业带来了前所未有的机遇与挑战,孤岛式的企业发展模式已失去了生存空间。为了快速响应多变的市场需求,中小型企业在聚焦核心业务的同时,须与其他企业建立动态的协同合作关系。面向如何高效构建动态协作企业联盟的问题,通过构建相关领域本体并结合使用语义检测技术,提出了一种知识驱动的企业间协作过程中动态推荐最佳参与者的方法。该方法致力于弥补传统企业协作中“合作参与者固定”“合作模式单一”等缺陷,针对特定协作目标与协作偏好,通过多维度的匹配计算,来快速高效地推荐能力、属性相匹配的参与者企业。在理论层面,针对企业建模及企业协同合作管理,归纳总结模型驱动的企业管理相关方向的研究现状;在此基础上,结合企业间协同合作目标的动态变化特点,定义了描述企业间协作上下文的元模型并构建了企业间协作领域本体及结合该领域本体使用的语义检测方法,以提高动态推荐参与者企业的效率。通过可拆卸连接机械制造案例论证了所提推荐方法的有效性,并对其性能进行了评估。

求解MMTSP的模糊聚类单亲遗传算法

胡士娟, 鲁海燕, 向蕾, 沈莞蔷

计算机科学. 2020, 47 (6): 219-224. doi:10.11896/jsjkx.190500137

摘要 ( 419 )

PDF(5592KB) ( 891 )

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随着现代物流行业等应用领域的快速发展,多旅行商问题得到了越来越多的关注。针对多起点闭回路多旅行商问题(Multiple depots Multiple Traveling Salesman Problem,MMTSP),文中提出了一种模糊C均值聚类单亲遗传算法。该算法首先采用模糊C均值聚类方法将所有城市按照隶属度分成若干类,然后对应每个类建立一个旅行商问题,并通过一种改进的单亲遗传算法对旅行商问题进行求解,最后将各个类的结果综合作为MMTSP的解。所提算法采用先聚类再执行遗传操作的求解策略不仅可极大地缩减算法的搜索空间,而且可使种群在缩减后的搜索空间得到更充分的探索,从而更快地得到问题的最优解。对TSPLIB数据库中若干测试实例的求解实验结果表明,与其他几种相关算法相比,FCMPGA在不同规模问题上均具有良好的求解性能,尤其是在求解大规模问题时算法性能表现更优,且收敛速度更快。

基于区间犹豫模糊TODIM的改进风险评估方法

肖承学, 郭健

计算机科学. 2020, 47 (6): 225-229. doi:10.11896/jsjkx.200200082

摘要 ( 423 )

PDF(1364KB) ( 1044 )

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失效模式与影响分析(Failure Mode and Effect Analysis,FMEA)是一项事前预防的风险分析手段,在实际运用过程中有许多不足。传统FMEA方法的应用环境是高度不确定的,运用传统方法进行分析时,最后的结果与实际情况偏差较大。文中基于模糊理论和多属性决策模型,提出了一种区间犹豫模糊TODIM的风险排序方法。首先,利用区间犹豫模糊元(Interval-Valued Hesitant Fuzzy Element,IVHFE)构建专家评价矩阵;然后,采用离差最大化法计算风险因子的客观权重,采用专家打分法确定风险因子的主观权重,将两者结合得到综合权重;最后,采用TODIM法对失效模式的O,S,D进行综合评估。以地铁车门的风险评估为例,验证了所提方法的有效性。

结合非完全信息博弈的SIR传播模型

包峻波, 闫光辉, 李俊成

计算机科学. 2020, 47 (6): 230-235. doi:10.11896/jsjkx.190400164

摘要 ( 303 )

PDF(2873KB) ( 873 )

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社交网络已成为现代社会人们交往的重要形式,社交网络中的信息传播调控机制已成为当前研究领域的热点。考虑到社会中信息真伪的不确定性,文中引入博弈论(game theory)和社会加强效应(social strengthening effect)精确刻画信息在传播过程中的扩散概率,突出节点在信息传播中的个体差异,从博弈的角度考虑在不同的真假消息背景下,不同传播概率对节点传播情况的影响,结合非完全信息博弈刻画基础传播概率,根据社会加强效应对基础传播概率进行调整,设计并研究了基于非完全信息博弈的SIR传播模型,并基于小世界模型、无标度模型与实际网络数据集进行仿真,从网络模型类型、网络大小、传播概率等方面进行仿真实验。实验结果表明,提出的传播模型丰富了社交网络消息传播控制与免疫的研究技术,社会加强效应有较好的促进传播效果。

基于遗传算法的混合软件定义网络路由节能算法

张举, 王浩, 罗舒婷, 耿海军, 尹霞

计算机科学. 2020, 47 (6): 236-241. doi:10.11896/jsjkx.191000139

摘要 ( 344 )

PDF(1565KB) ( 1126 )

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随着软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术的快速发展,互联网必将长期处于传统网络设备和SDN设备共存的混合SDN网络状态。混合SDN网络中的路由节能研究是一项关键的工作。文中提出了一种基于遗传算法的混合软件定义网络路由节能算法(Hybrid Software Defined Network Energy Efficient Routing Algorithm Based on Genetic Algorithm,EEHSDNGA)。文中致力于解决两方面的问题:1)如何在网络中有选择性地将传统网络设备升级为SDN设备;2)如何选择性地关闭链路。对于第一个问题,利用遗传算法进行解决。针对第二个问题,文中提出了链路关键度模型,即根据链路的重要性逐个关闭网络中的链路。实验结果表明,在Abilene网络中,EEHSDNGA的节能比率可达36%;在Geant网络中,EEHSDNGA的节能比率高达42.5%。EEHSDNGA的节能效果远远优于LF,HEATE和EEGAH的节能效果。

扩散式最大相关熵准则变步长仿射投影符号算法

林云, 黄桢航, 高凡

计算机科学. 2020, 47 (6): 242-246. doi:10.11896/jsjkx.190500080

摘要 ( 209 )

PDF(1914KB) ( 567 )

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目前大多数分布式估计算法以最小均方误差准则作为代价函数,在脉冲噪声下性能恶化乃至发散。扩散式仿射投影符号算法(Diffusion Affine Projection Sign Algorithm,DAPSA)以L₁范数为代价函数,在脉冲噪声环境中具有良好的鲁棒性,并且具有较快的收敛速度。然而,固定步长的DAPSA在保持较大的初始收敛速度和较低的稳态误差之间存在矛盾。为降低非高斯噪声环境下DAPSA的稳态误差,同时仍保持较快的初始收敛速度,文中提出了一种扩散式最大相关熵准则变步长仿射投影符号算法(Diffusion Maximum Correntropy Criterion Variable StepSize Affine Projection Sign Algorithm,DMCCVSS-APSA)。首先,该算法利用改进的卡方核作为核函数,自适应更新算法每次迭代过程中的步长取值,在取得较快初始收敛速度的同时可有效降低稳态误差;然后,提出了一种基于系统先验误差的自适应动态范围方法,以进一步降低稳态误差;最后,通过改进卡方核与改进高斯核函数的对比实验,DMCCVSS-APSA与其他分布式算法的对比实验、不同脉冲噪声环境下DMCCVSS-APSA和DAPSA的对比实验,验证了所提算法的性能表现。仿真结果表明,DMCCVSS-APSA与对比算法相比表现良好,在相似的初始收敛速度下稳态误差降低了5dB以上。实验数据充分说明,在固定步长的DAPSA的基础上提出的变步长方法和自适应动态范围方法,具有对脉冲噪声的强鲁棒性的同时,能有效降低稳态误差,提升了分布式仿射投影类算法的性能表现。最后指出所提算法在ATC式联合方式和最优灵敏度的取值上需要进一步的研究。

移动云计算中面向能耗优化的资源管理

金小敏, 滑文强

计算机科学. 2020, 47 (6): 247-251. doi:10.11896/jsjkx.190400020

摘要 ( 364 )

PDF(1933KB) ( 611 )

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移动云计算(Mobile Cloud Computing,MCC)作为传统云计算的扩展,可利用计算迁移突破移动终端资源瓶颈并增强其能力。然而,在带来优势的同时,MCC也面临诸多问题。资源管理问题关系到MCC能否良性运转,是决定MCC能否规模化发展的关键。针对MCC中的资源管理问题,文中首先建立了一种以优化云资源运营商能耗为目标的资源管理模型,该模型是一个受约束的组合优化问题;然后,提出一种基于启发式自适应模拟退火遗传算法(Heuristic Adaptive Simulated Annealing Genetic Algorithm,HASAGA)的资源管理策略求解算法,该算法利用首次适应算法(First Fit,FF)初始化种群并结合自适应算法和模拟退火算法优化遗传操作。仿真结果表明,所提算法可求得近似最优资源管理策略且具有收敛速度快和不易陷入局部最优解的优点。仿真实验还比较了传统轮询算法(Round Robin,RR)和首次适应算法的资源管理效果,结果表明这两种算法不适用于MCC中的资源管理。

云环境下基于HEDSM的工作流调度策略

孙敏, 陈中雄, 叶侨楠

计算机科学. 2020, 47 (6): 252-259. doi:10.11896/jsjkx.190400047

摘要 ( 432 )

PDF(1803KB) ( 672 )

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针对传统算法处理云环境中任务调度时出现的寻优性能差以及寻优方案不能满足用户多样性需求的问题,在考虑任务完成时间、完成成本以及资源闲置率3个优化目标的情况下,文中通过模拟启发式算法调度过程(初始化—适应度评估—任务调度—选择),建构了一种层次评估和动态选择模型(Hierarchy Evaluation and Dynamic Selection Model,HEDSM)。在初始化阶段,利用传统的表调度算法(Heterogeneous Earliest Finish Time,HEFT)对工作流任务模型进行预处理,保证任务具有一定的优先级。在适应度评估阶段,从云用户和云服务提供商两个层次构建不同的方案评估模型来同时满足两方面的需求。在任务调度阶段,设置两步调度:1)设置策略集,对任务进行预调度,保证生成的预调度方案继承各个策略的调度优势;2)设置任务迁移策略,对预调度方案进行处理,以此提升算法的寻优性能。在选择阶段,根据不同的评估模型在方案集中选择合适的调度方案。实验利用WorkflowSim仿真平台,采用科学工作流实例进行实验,将传统的Min-Min,Max-Min,FCFS调度策略以及目前存在的IMax-Min和LWRound_Robin调度策略作为对比算法,从用户多样性需求和策略改进比(Improve Ratio of Strategy,IROS)两个方面评估算法的调度性能。结果证明,所提算法在保证负载均衡的基础上,缩短了完成时间并降低了完成成本,更适用于复杂多变的云环境下的任务调度。

移动边缘计算中具有能耗优化的任务迁移策略

胡锦天, 王高才, 徐晓桐

计算机科学. 2020, 47 (6): 260-265. doi:10.11896/jsjkx.190400074

摘要 ( 319 )

PDF(1981KB) ( 1001 )

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随着通信技术的进步,资源受限的移动终端设备已不能满足移动用户在数据处理方面急剧增加的需求。一方面,移动边缘计算可将移动设备上的任务迁移到边缘计算服务器进行处理,从而在一定程度上解决移动设备计算能力不足的问题;另一方面,在任务迁移过程中,如何保持较高的服务性能,同时降低移动终端的能耗,是研究者和移动用户所关心的主题。文中着力于研究以迁移时间收益为约束的数据迁移平均能耗最小化的问题。首先,利用迁移时间收益公式获得移动终端周期性侦测到的边缘计算服务器的迁移速率阈值;然后,构建具有时间收益约束的数据迁移平均能耗最小化的最优停止问题,证明其存在最优停止规则,并求出最优的数据迁移平均能耗;最后,移动终端综合考虑获取的迁移速率阈值以及最优数据迁移平均能耗来选择用于任务迁移的边缘计算服务器,从而实现具有能耗优化的任务迁移策略。在仿真实验中,以平均迁移数据总量、平均迁移时间以及平均数据迁移能耗等性能参数为指标,将所提优化策略与其他迁移策略进行对比。实验结果表明,相对于另外两种对比策略,具有能耗优化的任务迁移策略拥有较短的迁移时间以及较小的平均数据迁移能耗;此外,在有效数据迁移率参数指标上,所提策略也能够达到大约10%～40%的性能提升,获得了较好的迁移性能提升效果。

基于毫米波高铁车地通信的自适应多波束成形方法

蒋锐, 尹惠, 徐友云

计算机科学. 2020, 47 (6): 266-270. doi:10.11896/jsjkx.200100058

摘要 ( 387 )

PDF(2213KB) ( 763 )

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文中提出了一种基于毫米波高铁车地通信的自适应多波束成形方法。在该方法中,基站利用毫米波同时发射多个具有不同宽度的波束进行信号传输,从而提升系统的吞吐量。多波束传输方法也可以降低系统的通信中断概率。但是,多个波束同时传输信号会引发波束间干扰的问题。为了减弱其影响,采用一种自适应波束激活算法来实时调整激活波束的数量,使系统在当前时刻保持最佳的吞吐量性能。理论分析和仿真结果表明,所提方法可以进一步提升高铁车地通信系统的吞吐量,同时还可以获得较低的通信中断概率。

角度域任意功率谱MIMO信道特征计算

陈钱, 周杰, 邵根富

计算机科学. 2020, 47 (6): 271-275. doi:10.11896/jsjkx.190500022

摘要 ( 301 )

PDF(2770KB) ( 1487 )

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针对任意散射环境信道,文中提出基于角度域任意功率谱PDF的基函数采样近似拟合算法,并以小角度扩展拟合等效大角度域扩展,计算并导出各种拟合以及实测数据情况下的无线信道衰落相关性(Spatial Fading Correlation,SFC)特征,重建了MIMO多输入多输出系统的信道参数模型。首先,研究小角度扩展功率谱PDF在Sinc分布、高斯分布以及拉普拉斯分布下的SFC闭合表达式,以基于任意角度域采样拟合方法来简化近似评估模型;然后,以常见的信道Von Mises分布数据为参考,拟合获取其在角度域下MIMO多天线SFC近似简化解;最后,通过计算和仿真实验得出近似计算法在特定条件下具有很好的拟合度,详细讨论了大角度扩展模型中的基函数采样数目和加权系数的选取依据及其拟合精度。结果表明,文中所提计算方法可准确地拟合对MIMO多天线系统分析时的适用性和计算效率,能降低理论计算的复杂性,可满足实际信道建模及Massive MIMO阵列设计的精度需求,且可提高性能和计算效率。

社交传感云安全研究进展

梁俊斌, 张敏, 蒋婵

计算机科学. 2020, 47 (6): 276-283. doi:10.11896/jsjkx.190400116

摘要 ( 426 )

PDF(1599KB) ( 833 )

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社交传感云是由社交网络、无线传感网络与云计算结合产生的一种新型传感云系统,将虚拟社交网络信息世界与现实的物理世界融合在一起,不断为社交用户提供新的服务和应用。社交传感云(Social Sensor Cloud)不仅具备了无线传感网络在收集外界信息方面强大的社交感知能力,还利用云计算技术打破了传统传感器网络在数据处理和存储方面的局限性。但是,由于社交传感器被移动地部署在不可信的社交云环境中,导致现有的社交传感云服务面临许多严重的安全问题,如社交传感器共享数据时容易遭受恶意攻击;不同服务商与用户之间的信誉问题,导致社交传感数据泄露、服务完整性问题等,严重阻碍了社交传感云服务的进一步发展。文中针对目前已有的研究,介绍了社交传感云的产生背景、体系框架、应用领域以及系统新特性,对社交数据安全、社交传感网络安全、社交传感云服务安全的研究现状进行介绍,并分析对比了典型的安全技术方案。此外,文中还讨论了该领域面临的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。

GDL:一种通用型代码重用攻击gadget描述语言

蒋楚, 王永杰

计算机科学. 2020, 47 (6): 284-293. doi:10.11896/jsjkx.190700109

摘要 ( 362 )

PDF(1846KB) ( 938 )

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由于代码重用攻击的方式方法多样,相应的gadget在结构上也不尽相同,目前尚没有一种通用的方法能够用来描述多种代码重用攻击下的gadget。结合几种常见代码重用攻击的攻击模型和图灵机模型,文中提出了一种代码重用攻击的通用模型,为了能够对代码重用攻击中的gadget进行结构化的描述,设计了一种用于代码重用攻击的gadget描述语言(Gadget Description Language,GDL)。首先,介绍了代码重用攻击的发展历程,总结了代码重用攻击的攻击模型和gadget特征;然后,以此为基础设计了GDL,给出了GDL中的关键字和各种约束类型的语法规范;最后,在ply和BARF等开源项目的基础上,实现了基于GDL的gadget搜索原型系统GDLgadget,并描述了GDLgadget的执行流程,通过实验验证了GDLgadget的可用性。

BitXHub:基于侧链中继的异构区块链互操作平台

叶少杰, 汪小益, 徐才巢, 孙建伶

计算机科学. 2020, 47 (6): 294-302. doi:10.11896/jsjkx.191100055

摘要 ( 746 )

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为了使异构区块链间的信息得以交互,实现区块链的互操作性,提出了一种通用的链间消息传输协议IBTP,并基于该协议和侧链中继策略实现了同时支持同构及异构区块链间交易的跨链技术示范平台BitXHub,其允许异构的资产交换、信息互通及服务互补。BitXHub平台由中继链、应用链以及跨链网关(Pier)3种角色构成,具有通用跨链传输协议、异构交易验证引擎、多层级路由三大核心功能特性,保证了跨链交易的安全性、灵活性与可靠性。相较于Polkadot与Cosmos,BitXHub为同构和异构应用链提供了统一的跨链合约模板,中继链含有可动态升级的验证引擎,因此具备良好的异构区块链兼容性;BitXHub基于自组网的跨链网关实现了高可扩展性,且跨链网关能够无状态转发跨链消息。实验证明,BitXHub保证了异构区块链间的异步分布式事务,实现了高吞吐、低延迟、高可扩展性、低开销的高性能。

用户身份可追踪的云共享数据完整性审计方案

张茜, 王箭

计算机科学. 2020, 47 (6): 303-309. doi:10.11896/jsjkx.190600079

摘要 ( 282 )

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云端共享数据完整性审计用于验证一个用户群组共享在云端的数据的完整性。与单用户的数据完整性审计相比,群组共享数据的完整性审计需要考虑用户撤销、身份隐私保护等问题。如果数据出现争议或其他情况,还需要对数据的来源进行追踪,目前已有的云共享数据完整性审计方案尚未能很好地处理这个问题。为了实现数据源的追踪,并保证高效的用户撤销和用户身份隐私的保护,文中提出基于群签名算法的云共享数据完整性审计方案。当需要追踪数据块签名者的身份时,群管理员可利用自己的私钥对数据块签名者的身份进行追踪,且他人无法得知该签名者的身份。该方案中的私钥更新机制能很好地支持用户撤销,极大缩减了用户撤销过程中的计算和通信开销。安全性分析和实验结果表明,该方案是安全、高效的。

基于DCT系数哈希的图像篡改检测算法

尚进跃, 毕秀丽, 肖斌, 李伟生

计算机科学. 2020, 47 (6): 310-315. doi:10.11896/jsjkx.190600081

摘要 ( 411 )

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随着数字图像处理技术的不断提高,大量的篡改图像充斥互联网和各类媒体,严重影响了人们的日常生活。因此,对图像的真实性和完整性进行判断的数字图像取证技术显得尤其重要。针对数字图像版权中常见的剪切组合篡改问题,文中提出了一种基于DCT系数哈希的图像篡改检测算法。在JPEG压缩过程中,首先提取Y通道的DCT系数矩阵,然后对所提系数矩阵进行DCT以构造出图像哈希,最后将图像哈希嵌入压缩码流的文件头。在篡改检测时,通过篡改图像对应的压缩码流构造出篡改图像哈希,将其与嵌入的源图像哈希进行比较以进行初次检测。为了达到像素级检测的目的,文中在初次检测结果的基础上提出了一种二次检测的算法。实验结果表明,所提算法不仅鲁棒性较好,而且构造的图像哈希长度较短,检测的准确率也提高了10%。

能量收集全双工中继系统中的安全波束成形研究

陈佩佩, 李陶深, 方兴, 王哲

计算机科学. 2020, 47 (6): 316-321. doi:10.11896/jsjkx.190500115

摘要 ( 241 )

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针对节点具有能量收集能力的全双工中继窃听信道保密速率的优化问题,提出了一种基于信息和能量联合传输的人工噪声辅助的安全波束成形方法。该方法在满足节点传输功率和中继节点收集能量等约束条件下,通过联合优化波束成形矩阵、人工噪声协方差矩阵和功率分配因子等参数实现系统安全速率最大化(Secrecy Rate Maximization,SRM)。由于SRM问题是一个非凸的优化问题,为了有效解决该问题,文中采用分步优化方法将原始问题转化成两个子问题。首先,设计一种双层优化算法来优化波束成形矩阵和人工噪声协方差矩阵,其中,外层优化问题使用一维搜索方法解决,内层优化问题使用半定松弛技术解决;然后,固定波束成形矩阵和人工噪声协方差矩阵,再次使用一维搜索方法求解功率分配因子。理论推导证明了内层优化问题总是存在秩为1的最优解,即使用的松弛技术是紧的。仿真结果表明,所提方法能将系统安全性能提升2~3倍。