1974年1月创刊(月刊)
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ISSN 1002-137X
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2021年第6A期, 刊出日期:2021-06-10
  
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计算机科学. 2021, 48 (6A): 0-0. 
摘要 ( 61 )   PDF(699KB) ( 246 )   
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图像处理&多媒体技术
目标轮廓检测技术新进展
冯芙蓉, 张兆功
计算机科学. 2021, 48 (6A): 1-9.  doi:10.11896/jsjkx.201000044
摘要 ( 119 )   PDF(2714KB) ( 361 )   
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轮廓检测是计算机视觉研究领域中最基础、最重要、最具挑战的问题之一。随着近年来深度学习的发展,视觉领域的其他研究方向取得了突破,例如目标检测、实例分割,这些逐渐证明了轮廓检测与其他研究方向的密切关系,因此轮廓检测任务也受到了越来越广泛的关注。文中讨论了多个主体内容,不仅包括对现有轮廓检测算法的细致回顾,而且根据轮廓检测提取特征的特点将其分为3个阶段即低层、中层和高层来介绍,还包括对应用到的数据集、性能评估指标、模型结构和模型细节、轮廓检测的应用及结果的应用进行详细分析,对轮廓检测发展进行了深入介绍。最后,还对轮廓检测所面临的挑战和未来趋势进行了分析和预测,以期为该领域后续的研究提供新思路及参考。
生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展
孙正, 张小雪
计算机科学. 2021, 48 (6A): 10-14.  doi:10.11896/jsjkx.200800147
摘要 ( 96 )   PDF(3756KB) ( 225 )   
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生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法。生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度。文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势。
自然交通场景中的车辆颜色识别
周欣, 刘硕迪, 潘薇, 陈媛媛
计算机科学. 2021, 48 (6A): 15-20.  doi:10.11896/jsjkx.200800078
摘要 ( 125 )   PDF(5410KB) ( 408 )   
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车辆颜色是重要的车辆信息之一,对其进行识别可为智能交通系统中的车辆识别环节提供更为精准丰富的信息。自然场景中光线的变化会对车辆颜色造成影响,致使难以根据RGB图像直接获得车辆的颜色类别。传统的机器学习方法用于车辆颜色识别时,通常依据经验筛选用于分类的图像特征,易导致分类效果有限等问题,且这些方法一般计算量较大,难以获得实时结果。针对自然场景中车辆颜色信息难以获取和描述这一问题,提出了一种基于多色彩空间信息的深度神经网络模型(MultiColor-Net),使用多个不同尺寸滤波器分别对输入图像在RGB颜色空间和HSV颜色空间上进行特征提取,再将上述不同颜色空间中获得的特征组合,通过全连接网络,获得自然交通场景中目标车辆的颜色分类结果。在真实的智能交通数据集上对比ResNet,Inception v3等深度神经网络模型和本文所提出的MultiColor-Net,结果表明,MultiColor-Net相比于单独识别HSV图像,准确率提高了2.45%左右;相比于单独识别RGB图像,准确率提高了0.8%左右。因此,MultiColor-Net模型能够在真实的交通图像数据上取得较高的识别准确率,同时保持较低的计算复杂度。
基于自适应加权重复值滤波和同态滤波的MR图像增强
黄雪冰, 魏佳艺, 沈文宇, 凌力
计算机科学. 2021, 48 (6A): 21-27.  doi:10.11896/jsjkx.200800183
摘要 ( 96 )   PDF(4543KB) ( 185 )   
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磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像通常存在椒盐噪声(Salt and Pepper Noise,SPN)以及对比度低的问题,为了增强MR图像,分别在空域和频域针对不同侧重点分步进行滤波。对于多数滤波算法去除高水平SPN不理想的情况,提出了自适应加权重复值滤波算法(Adaptive Weighted Duplicate Filter,AWDF),通过连续放大窗口直到两个连续窗口的最大值和最小值分别相等来确定自适应窗口大小,用窗口内最大重复无噪像素的均值替代噪声像素。将其应用于不同噪声水平下的MR图像的预处理中,再在频域应用同态滤波。仿真结果表明,用自适应加权重复值滤波器和优化的高斯同态滤波器相结合的办法处理MR图像,能够在去除高水平SPN的同时提高图像对比度,增加图像细节,对图像的PSNR和SSIM等都有较大提高,图像增强效果显著。
基于分数阶麻雀搜索优化OTSU肺组织分割算法
江妍, 马瑜, 梁远哲, 王原, 李光昊, 马鼎
计算机科学. 2021, 48 (6A): 28-32.  doi:10.11896/jsjkx.200900176
摘要 ( 78 )   PDF(2346KB) ( 208 )   
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针对传统粒子群算法应用于肺组织分割时寻优慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于分数阶麻雀搜索优化的最大类间差法(OTSU)肺组织分割算法。采用分数阶微积分算法优化麻雀搜索算法,根据麻雀的位置信息,引入自适应分数阶阶次以自适应地调整分数阶阶次,加快算法收敛速度;采用灰度级-梯度二维直方图以减小二维直方图的计算量和麻雀的搜索范围;算法实现过程中,利用孔洞填充算法去除CT图像背景,采用形态学操作去除噪音并修补病变区域产生的孔洞。实验表明,所提算法达到稳定的收敛次数相较于粒子群优化OTSU算法、分数阶粒子群优化OTSU算法、麻雀搜索优化OTSU算法分别减少了22.75%,13.75%,2.25%,因此所提算法在保证分割精度的同时,提高了算法的收敛速度。
基于高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测
张子丞, 谭志苇, 张晨瑞, 王旋, 刘晓璇, 俞一彪
计算机科学. 2021, 48 (6A): 33-37.  doi:10.11896/jsjkx.200700135
摘要 ( 69 )   PDF(2456KB) ( 195 )   
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在分析语音信号与噪声在高低频带的能量谱表现特征基础上,提出一种低信噪比条件下采用高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测方法。首先根据样本计算语音信号和背景噪声在高低两个不同频带的对数能量谱比值,依据最大似然估计得到两类信号对数能量谱比的统计分布,并基于贝叶斯决策准则推导最佳判决阈值。信号输入时,逐帧计算高低频带对数能量谱比并与判决阈值进行比较来进行语音和背景噪声的分类判决,从而实现语音信号的端点检测。实验结果表明,与传统的双门限检测法和谱熵检测法相比,提出的方法在较低信噪比条件下能更加准确地检测语音端点,明显提高了端点检测的准确率和速度。
结合MCycleGAN与RFCNN实现太阳斑点图高分辨重建
崔雯昊, 蒋慕蓉, 杨磊, 傅鹏铭, 朱凌霄
计算机科学. 2021, 48 (6A): 38-42.  doi:10.11896/jsjkx.201000160
摘要 ( 74 )   PDF(5151KB) ( 216 )   
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太阳斑点图高分辨率重建是天文图像处理的重要研究内容之一。基于深度学习的图像高分辨率重建,通过神经网络模型学习获得低分辨率图像到高分辨率图像的端到端映射函数,能够恢复图像高频信息,但在用于特征单一、噪音较多、局部细节模糊的太阳斑点图重建时,存在边缘过于平滑、高频信息易丢失等不足。将输入图像与重建图像结构特征加入CycleGAN网络中得到MCycleGAN,利用生成器网络从结构特征中获取高频信息,计算特征差来增强网络重建高频信息的能力;将残差块和融合层加入DeepFuse网络中构建RFCNN,利用图像帧间相似信息互补进行多帧重建,使重建图像边缘更加清晰。利用所提方法的重建结果与云南天文台使用的斑点掩膜法Level1+的结果对比表明,所提算法具有误差小、重建图像清晰度高等优点。
基于离散切比雪夫变换的图像接缝裁剪篡改检测
田洋, 毕秀丽, 肖斌, 李伟生, 马建峰
计算机科学. 2021, 48 (6A): 43-50.  doi:10.11896/jsjkx.200800020
摘要 ( 67 )   PDF(3248KB) ( 220 )   
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接缝裁剪(Seam Carving)作为近些年来热门的图像缩放技术之一,常被用于图像恶意篡改。当前对Seam Carving篡改的检测方法并不多,并均是针对JPEG格式图像,且在篡改比例较小时,检测准确率不高。文中方法利用离散切比雪夫变换后系数矩阵中的分布特点来提取特征以达到对图像接缝裁剪篡改的检测,并且该方法适用于多种图像格式,在小比例篡改的情况下依然保持较高的分类准确。利用离散切比雪夫变换(Discrete Tchebichef Transform,DTT)得到变换后的系数矩阵,提取Seam Carving篡改的痕迹,实现了对Seam Carving的篡改检测。所提方法首先将待检测图像分成8×8不重叠块,对每一个8×8块进行DTT变换,得到变换后的DTT系数矩阵;然后在每一块中分别计算DTT系数间的差异,再通过系数差异直方图得到统计矩阵,从统计矩阵中提取特征;最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练得到预测模型,实现对图像Seam Carving篡改的检测。实验结果表明,所提方法不仅适用于JPEG格式和TIFF格式的篡改图像,对小比例篡改也能达到较高的检测准确率。
基于卷积神经网络的建筑构件图像识别
熊朝阳, 王婷
计算机科学. 2021, 48 (6A): 51-56.  doi:10.11896/jsjkx.200500122
摘要 ( 122 )   PDF(3508KB) ( 326 )   
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对于现存的大量既有建筑,利用三维激光扫描所得到的点云数据生成BIM模型,需要将点云数据转换成建筑RGB-D图像,并对图像进行分类处理。传统图像识别技术无论是识别准确度还是面对复杂场景的模型泛化能力等,都难以满足现在的需求。文中基于深度学习算法,针对室内建筑门窗构件图像的分类问题,提出了一种运用卷积神经网络模型进行建筑构件图像识别的方法。该方法首先将收集的数据集进行数据增强处理以增加数据丰富度,并使用在ImageNet上已经训练好权重的VGG16作为识别网络,随后对网络进行优化,包括增加Dropout层、L2正则化以及采用Fine-tune操作来提升网络的识别精度。实验结果表明,进行了Fine-tune等优化后的模型的平均识别准确率达到95.4%,相比于未经过优化的模型的准确率提高了大约5.1%。
基于小波包分析的虹膜识别研究
周俊, 王帅, 刘凡漪
计算机科学. 2021, 48 (6A): 57-62.  doi:10.11896/jsjkx.200900218
摘要 ( 68 )   PDF(3578KB) ( 232 )   
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虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节。小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足。针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别。对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5 350次特征匹配,正确识别率达到98.5%,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法。
一种基于图像分类的航空紧固件产品自动分类方法
胡京徽, 许鹏
计算机科学. 2021, 48 (6A): 63-66.  doi:10.11896/jsjkx.200900163
摘要 ( 78 )   PDF(2504KB) ( 148 )   
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随着我国航空紧固件制造业的高速发展,生产车间流水线上的紧固件制造工艺变得越来越复杂。目前,生产流水线上工段内中不同规格产品的流转停留在人工分类阶段,这种做法不仅耗费人力,还很难满足实时处理分类需求。文中提出一种基于图像分类算法的航空紧固件自动分类方法,设计了一套紧固件图像采集和自动分类实施方案,并根据真实工业数据执行评估实验,评估实验统计了卷积神经网络和Inception-v3模型的准确率、查全率、查准率和F1值指标。实验结果表明,Inception-v3的各项评估指标优于卷积神经网络,Inception-v3模型分类的准确率达到98%以上,可以有效对航空紧固件产品实现自动分类。
自适应小数据集乳腺癌病理组织分类研究
和青芳, 王慧, 程光
计算机科学. 2021, 48 (6A): 67-73.  doi:10.11896/jsjkx.201000188
摘要 ( 79 )   PDF(3652KB) ( 199 )   
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针对乳腺癌病理组织图像数据普遍存在数据集规模小、良性和恶性样本数量分布不均衡、自动识别精度低的现状,利用深度可分离卷积、小卷积核堆叠、增深降维等技术,结合文中提出的“SoftMax+WF”设计具备合理深度和宽度、适应小数据集、轻型的病理组织图像分类模型。在图像旋转、扭曲等传统增强数据方法基础上,采用随机不重复裁切法均衡良、恶性样本数量并扩充数据集。针对训练集中难以聚类的样本,提出“弱特征”概念、“弱特征”样本提取算法和自适应调整、二次训练算法改进模型训练。在参数设置和运行环境相同的条件下,进行8组比对实验,模型的准确率、敏感度、特异度均可达97%以上。实验结果证明文中设计的模型性能稳定,对小数据集和不均衡数据集具有较好的包容性和适应性。
基于自适应图像增强技术的水族文字提取与识别研究
杨秀璋, 武帅, 夏换, 于小民
计算机科学. 2021, 48 (6A): 74-79.  doi:10.11896/jsjkx.200900070
摘要 ( 56 )   PDF(4580KB) ( 161 )   
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传统的少数民族文字缺乏利用数字图像处理技术进行分析的研究,水族古文字依靠口传、纸张手抄、刺绣、碑刻、木刻和古籍等传承,文字清晰度不足,数字化读取困难,无法满足信息化时代对濒危水族文字抢救提出的新要求。文中提出一种基于自适应图像增强及区域检测的水族文字提取与分割算法,通过对数变换和伽玛变换处理复杂环境下图像的光照影响,利用中值滤波降低噪声,接着采用Sobel算子提取水书灰度图像的文字边缘细节,通过阈值化、膨胀和腐蚀处理提取文字轮廓,最后通过区域检测与文字定位算法实现水族古文字的提取和分割。实验结果表明该算法能有效降低图像噪声并提取水族文字,分离的水族文字信息较完整,在一定程度上减轻了民族研究者和考古专家的工作量。该算法可以应用于水族文字识别、文物修复和保护、水族文化传承等领域,具有一定的应用前景和实用价值。
基于改进DCGAN算法的遥感数据集增广方法
张曼, 李杰, 朱新忠, 沈霁, 成昊天
计算机科学. 2021, 48 (6A): 80-84.  doi:10.11896/jsjkx.200700185
摘要 ( 75 )   PDF(2651KB) ( 390 )   
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遥感数据集规模是深度学习目标检测算法性能的关键,如何利用少量数据生成大量标注图像成为当前的研究热点。针对这一问题,结合二次掩模技术,提出一种基于改进DCGAN算法的遥感数据集增广方法,自定义目标个数与位置,实现图像与标签的扩增,解决了基于GAN图像增广算法中无对应标签生成的问题。同时,针对DCGAN算法生成图像质量不高的问题,提出多尺度特征融合技术,优化DCGAN算法,提升图像质量。实验表明,在MNIST和PlANE两种数据集上,改进DCGAN算法生成的图像质量与图像多样性均优于DCGAN算法;在利用Tiny-YoloV2算法设计的验证实验中发现,所提算法增广的数据集,检测AP值高达85.45%,相对未增广算法与传统增广方法,AP值分别提高了16.05%和2.88%,验证了算法的有效性。
基于改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别
温荷, 罗频捷
计算机科学. 2021, 48 (6A): 85-88.  doi:10.11896/jsjkx.200600172
摘要 ( 50 )   PDF(1989KB) ( 182 )   
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动态人脸识别在实时监控和人员追踪等领域具有广泛应用前景,是目前人脸识别技术的研究热点之一。针对传统人脸识别技术在动态人脸识别应用中识别率不高的问题,提出一种基于背景差分法的改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别方法。利用脉冲耦合神经网络时空总和特性,将脉冲耦合神经网络神经元与人脸图像像素对应,使对不同人脸图像像素产生不同点火序列,通过对图像像素点火序列分析,可以进行不同人脸的区分。对500组动态人脸图像的随机抽取实验表明,改进脉冲神经网络对实际场景中的动态人脸识别性较好,可以较好地对不同人物进行区分,具有稳定鲁棒性。
利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究
刘汉卿, 康晓东, 李博, 张华丽, 冯继超, 韩俊玲
计算机科学. 2021, 48 (6A): 89-94.  doi:10.11896/jsjkx.201000116
摘要 ( 67 )   PDF(2854KB) ( 293 )   
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计算机辅助诊断技术在临床医学中具有实际意义。分别以肺结节和髋关节骨折影像为典型的区域和边界特征影像,讨论其在不同网络中的适用性。首先,对肺结节CT图像和髋关节X-ray骨折图像进行信息标注,并分别以CNN,Resnet,DBN和SGAN预训练并调参至最优,通过Softmax分类器完成分类识别。其次,以图像空间分辨率和噪声作为不同深度学习网络的比较特征,从深度学习网络结构等方面分析了识别率。仿真实验结果表明,Resnet在数据集皆有优异表现,且具有良好的泛化能力和鲁棒性。
基于多级特征和全局上下文的纵膈淋巴结分割算法
徐少伟, 秦品乐, 曾建朝, 赵致楷, 高媛, 王丽芳
计算机科学. 2021, 48 (6A): 95-100.  doi:10.11896/jsjkx.200700067
摘要 ( 62 )   PDF(3217KB) ( 162 )   
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针对纵膈淋巴结尺度差异大、正负样本不均衡、软组织和肺肿瘤易混淆的问题,提出一个新颖的用于纵膈淋巴结分割的多级特征和全局上下文分割网络。为了解决纵膈淋巴结正负样本不均衡、与纵膈器官和软组织相似的问题,通过医学先验提取纵膈间隙,减少了纵膈器官干扰。为了解决肿大纵膈淋巴结与肺肿瘤相似、淋巴结出现区域分散的问题,设计了全局上下文模块,通过计算全局上下文依赖,大大提升了网络对淋巴结和背景的分类能力。为了解决纵膈淋巴结尺度差异大的问题,设计了特征融合模块,大大增强了网络对小淋巴结的分割精度。实验表明,所提方法在纵膈淋巴结分割任务中达到了76.92%的准确率,79.65%的召回率和76.08%的dice分数,在准确率、召回率和dice分数上均明显优于当前用于纵膈淋巴结分割的其他算法。
基于信道注意结构的生成对抗网络医学图像去模糊
王建明, 黎向锋, 叶磊, 左敦稳, 张丽萍
计算机科学. 2021, 48 (6A): 101-106.  doi:10.11896/jsjkx.200600144
摘要 ( 74 )   PDF(4467KB) ( 234 )   
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清晰的医学图像可以有效地帮助医生进行病理分析和病情诊断。针对医学图像中的显微图像在采集过程中因失焦产生的图像模糊问题,文中以生成对抗网络去模糊模型DeblurGAN作为基本框架,提出了一种新的图像去模糊网络。该网络在生成器结构中引入信道注意结构(Channel Attention,CA),有效地提取了图像的细节特征。图像上采样过程中使用双线性插值+卷积的结构代替反卷积(转置卷积)过程,消除了棋盘效果。使用对抗损失、内容损失相结合的方式训练模型来获得清晰的图像。实验结果表明,该网络较DeblurGAN生成的去模糊图像,在PSNR和SSIM指标上都获得了较大的提升。
基于眼动点视觉先验与边缘优化的显著性检测
刘翔宇, 蹇木伟, 鲁祥伟, 何为凯, 李晓峰, 尹义龙
计算机科学. 2021, 48 (6A): 107-112.  doi:10.11896/jsjkx.201100116
摘要 ( 63 )   PDF(2781KB) ( 199 )   
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图像显著性检测是计算机视觉中的基础研究课题之一。当前基于深度学习的方法虽然能够有效提高显著性检测结果的准确性,但是在显著性目标的物体边缘细节提取方面还不能令人满意。为此,提出了一种基于眼动点预测先验的边缘细化网络用于显著性目标提取。首先,对输入图像进行眼动点预测,将生成的特征图像作为后续显著性检测的视觉先验;其次,利用多注意力机制VGG16网络进行显著性目标特征提取;最后,对特征图像进行质量优化处理,进一步提升图像显著图的质量。实验结果表明,在3个公开数据集(DUTS,ECSSD,HKU-IS)上,所提方法与其他6个主流方法相比,取得了更好的显著性检测效果。
基于多特征融合和卷积神经网络的植物叶片识别
韩斌, 曾松伟
计算机科学. 2021, 48 (6A): 113-117.  doi:10.11896/jsjkx.201100119
摘要 ( 78 )   PDF(2756KB) ( 380 )   
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植物叶片识别是植物自动分类识别研究的重要分支和热点,利用卷积神经网络进行图像分类研究已成为主流。为了提高植物叶片识别准确率,提出了基于多特征融合和卷积神经网络的植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,提取LBP特征和Gabor特征,将多特征相加融合输入网络进行训练,使用卷积神经网络(AlexNet)构架作为分类器,利用全连接层对植物叶片进行识别。为了避免过拟合现象,使用“dropout”方法训练卷积神经网络,通过调节学习率、dropout值、迭代次数优化模型。实验结果表明,基于多特征融合的卷积神经网络植物叶片识别方法对Flavia数据库32种叶片和MEW2014数据库189种叶片识别分类效果较好,平均正确识别率分别为93.25%和96.37%,相比一般的卷积神经网络识别方法,该方法可以提高植物叶片的识别准确率,鲁棒性更强。
基于区域激活策略的Tiny YOLOv3目标检测算法
余晗青, 杨贞, 殷志坚
计算机科学. 2021, 48 (6A): 118-121.  doi:10.11896/jsjkx.200700122
摘要 ( 88 )   PDF(1748KB) ( 192 )   
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针对Tiny YOLOv3模型检测精度低的问题,提出一种将分割信息引入深度卷积神经网络结构中的方法。模型训练期间,将目标真实的位置信息加入网络层中,并手动激活这些目标区域,激励的大小随着训练的进行逐渐减小直至降为零。测试结果表明,在VOC2007数据集上,改进后的Tiny YOLOv3模型的平均准确率提升至58.9%,并且在检测速度上与原模型保持一致,满足实时检测的需要。
基于残差注意力网络的跨媒体检索方法
冯姣, 陆昶谕
计算机科学. 2021, 48 (6A): 122-126.  doi:10.11896/jsjkx.201100026
摘要 ( 58 )   PDF(3103KB) ( 170 )   
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随着多媒体技术的快速发展,跨媒体检索逐渐替代传统的单媒体检索成为主流的信息检索方式。现有跨媒体检索方法复杂度高,且不能充分挖掘数据的细节特征,在映射的过程中会产生偏移,难以学习到精准的数据关联。针对上述问题,提出了一种基于残差注意力网络的跨媒体检索方法。首先,为了更好地提取不同媒体数据的关键特征,同时简化跨媒体检索模型,提出了融入注意力机制的残差神经网络。然后,提出了跨媒体检索联合损失函数,通过约束网络的映射过程,增强网络的语义辨别能力,提高网络检索精度。实验结果表明,与现有的一些方法对比,本文提出的基于残差注意力网络的跨媒体检索方法能够较好地学习到不同媒体数据之间的关联,有效地提高了跨媒体检索的精度。
基于点对特征及分层全连接聚类的三维目标识别方法
袁晓磊, 岳晓峰, 方博, 马国元
计算机科学. 2021, 48 (6A): 127-131.  doi:10.11896/jsjkx.200800035
摘要 ( 51 )   PDF(2422KB) ( 142 )   
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针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的效率低、易受干扰的问题,提出了一种分层全连接聚类算法来对三维目标进行识别。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型的描述构建,并在局部坐标的二维空间上,利用投票方案和分层全连接聚类算法对候选位姿进行筛选,从而获得最优位姿。在UWA的数据集上的实验结果表明,与原始点对特征算法相比,所提出的分层全连接聚类算法在识别率和效率上都有一定程度的提升,并且该方法满足实用性和有效性要求。
基于目标多特征的SAR影像舰船检测优化算法
颜军, 冯素云, 鹿琳琳, 王庆, 蔡明祥
计算机科学. 2021, 48 (6A): 132-136.  doi:10.11896/jsjkx.200700180
摘要 ( 67 )   PDF(3177KB) ( 320 )   
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针对传统的舰船检测算法无法有效避免旁瓣效应对结果的影响,及多考虑舰船与背景之间的灰度对比度而未充分利用SAR影像上目标对象的几何特征造成检测精度较低的问题,提出了一种基于舰船多特征的目标检测算法。该方法利用方位角估算法与逐步逼近法剔除旁瓣效应对计算目标对象几何特征(面积、长宽比和矩形度)及灰度对比度特征的影响,利用变异系数法赋予4个特征不同的权重,计算出目标对象的置信度,选取最佳置信阈值,剔除非目标对象,优化检测结果。利用Sentinel-1影像数据对算法进行了验证,并将其与双参数CFAR算法和KSW双阈值算法进行了对比实验。实验结果表明:对于3张背景复杂度不同的影像,所提出的算法质量因子均超过了0.7且耗时最短,同时对于背景较为复杂的影像仍能保持较好的检测性能。
大数据&数据科学
图片分析在电子商务中的应用现状与未来趋势——基于图片视觉和内容特征的研究综述
刘荣, 张宁
计算机科学. 2021, 48 (6A): 137-142.  doi:10.11896/jsjkx.210100017
摘要 ( 90 )   PDF(1782KB) ( 202 )   
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计算机深度学习和大数据挖掘技术的发展,使得有效提取海量图片视觉和内容特征成为可能。图片分析已被广泛应用于电子商务研究中。通过对图片分析的相关文献进行梳理,从图片特征提取的方法和应用两个方面展开综述,提出了一个基于图片视觉和内容特征研究与应用的分析框架,系统地阐述了图片分析在电子商务领域的应用现状。通过分析发现,现有相关研究主要关注图片的视觉或内容特征对个体偏好和消费行为的影响作用,它们结合的作用效果仍有待深入探索;并且多数研究集中于社交网站用户发布图片的一般分析,缺少对消费行为的进一步研究。最后总结了图片分析在电子商务领域中未来需要关注的研究和发展方向,为未来的研究提供一定的参考。
股票市场投资者情绪指数研究综述
张同明, 张宁
计算机科学. 2021, 48 (6A): 143-150.  doi:10.11896/jsjkx.201000016
摘要 ( 91 )   PDF(1818KB) ( 515 )   
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投资者情绪被广泛应用于股票市场的研究中。文中对国内外有关投资者情绪指数的文献进行梳理,将投资者情绪指标的度量和构建方法分为3类。第一类方法利用市场调查指标直接替代投资者情绪。第二类方法选取与股票市场有关的单一经济变量或组合变量作为度量投资者情绪指数的代理变量。第三类从社交媒体中获取有价值的信息构建投资者情绪指数,其中包括数据源的选取和文本情感分类两部分。对情感分类中的机器学习方法进行总结。最后基于投资者情绪看涨指数,对不同程度的投资者情绪进行细致划分,利用文档主题生成(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型的主题提取功能,进一步提出主题情感指数(Topic-Sentiment Index,TSI)。该指数克服了目前研究中仅考虑文本信息中情感特征的单一因素的问题,在结论部分指出当前研究的不足和面临的挑战,旨在为未来研究提供一定的借鉴。
基于优化LSTM模型的股票预测
胡聿文
计算机科学. 2021, 48 (6A): 151-157.  doi:10.11896/jsjkx.200400011
摘要 ( 131 )   PDF(2898KB) ( 514 )   
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股票预测研究一直是困扰投资者的难题。以往,投资者采用传统分析方法如K线图、十字线等方法来预测股票走势,但随着科技的进步和经济市场的发展,以及经济政策的变动,股票的价格走势受到越来越多方面因素的干扰,仅靠传统的分析方法远远不能解析出股票价格波动中隐藏着的重要信息,因此预测精度大打折扣。为了提高股票价格的预测精度,提出一种基于PCA和LASSO的LSTM神经网络股票价格预测模型。采用2015-2019年平安银行(000001)五大类技术指标数据,通过PCA和LASSO方法对五大类技术分析指标进行降维筛选,再使用LSTM模型进行平安银行股票收盘价预测,对比前两种模型和单纯使用LSTM模型的预测效果稳定性及准确性。结果表明,相比于LASSO-LSTM模型和LSTM模型,PCA-LSTM模型能够大幅削减数据冗余,并且获得了更优异的预测精度。
考虑语境的微博短文本挖掘:情感分析的方法
史伟, 付月
计算机科学. 2021, 48 (6A): 158-164.  doi:10.11896/jsjkx.210200089
摘要 ( 96 )   PDF(2073KB) ( 176 )   
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传统基于词典的情感分析方法中情感词语的极性和强度是固定和静态的,没有考虑情感词语随不同语义环境极性和强度的变化。为此,提出一种考虑语境的基于情感本体和情感圈的微博短文本情感分析方法。采用情感圈方法考虑不同语境中词语的共现模式,以捕获它们的语义并更新情感词语的极性和强度。结合已构建的情感本体和语义量化规则,建立考虑语义环境的微博短文本挖掘方法。实验结果表明,该方法从实体级和微博级两个层面,在精度、召回率、F值和准确率几个指标上都明显优于基线方法。
基于机器学习的股市拐点影响因素研究
袁钰坤, 李刚, 赵治翔, 徐力
计算机科学. 2021, 48 (6A): 165-168.  doi:10.11896/jsjkx.200900168
摘要 ( 131 )   PDF(3103KB) ( 372 )   
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股票市场的成交情况可以充分反映投资者的行为特征并影响整个股市的走势。股票成交明细数据作为股市最底层的交易数据,能够全面地体现股票交易的情况,成为至关重要的股票市场走势判断的参考数据,能够为资本市场监管者在风险监测领域进行决策提供有效帮助。文中提出了一种可以快速地在海量股票交易明细数据中提取投资者交易特征的方法,然后基于逻辑回归、决策树和随机森林等机器学习算法找到股市大盘较大拐点产生的主要影响因素,并预测交易特征变量对股市较大拐点产生的时间范围。在沪深股指上进行的实验表明,相较于传统的模型,文中提出的方法可以将股市较大拐点预测的准确度提高约10%,并在6个月的回测实验中准确率依旧保持在70%左右的水准,从而证明了模型的有效性。
天气衍生品气温预测模型对比研究
张雪, 罗志红, 江婧
计算机科学. 2021, 48 (6A): 169-177.  doi:10.11896/jsjkx.200900159
摘要 ( 75 )   PDF(4661KB) ( 200 )   
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气温衍生品是天气衍生品交易中最活跃的合约之一,确定合理预测气温动态变化的模型,是气温衍生品开发设计的基础。考虑到气温在时间变化上具有趋势性、季节性和周期性等特点,文中使用了以O-U均值回复过程为基础的Continuous Time Autoregressive Model(CAR)模型、Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)模型和小波神经网络算法,并选择漠河、北京、乌鲁木齐、芜湖、昆明和海口具有地域性代表的城市气温进行拟合,使用无偏绝对百分比误差、绝对百分比误差和平均绝对比例误差检验指标检验了模型的预测精度。研究结果表明,小波神经网络算法在预测6个城市的无偏绝对百分比误差、绝对百分比误差和平均绝对比例误差的值最小;同时,相比CAR模型、SARIMA模型,其预测效果最优。因此,小波神经网络算法能够很好地拟合气温数据的变化,可以为我国气温天气衍生品的定价提供一定的指导。
基于卷积神经网络的汽车销量预测模型
刘吉华, 张梦迪, 彭红霞, 贾兴平
计算机科学. 2021, 48 (6A): 178-183.  doi:10.11896/jsjkx.200600104
摘要 ( 93 )   PDF(3033KB) ( 305 )   
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传统使用网络搜索数据进行销量预测时多通过人工选取关键词,难以充分考虑所有关键词的搜索量信息。通过使用卷积神经网络提取数据特征,能够解决传统预测方法存在的关键词合成问题。文章首次将深度学习理念引入汽车销量预测领域,首先通过网络爬虫方式获取汽车相关的关键词与网络搜索量,然后根据网络搜索量数据和销量数据的特点设计一种基于卷积神经网络的汽车销量预测模型,并对2019年上半年大众汽车销量做出预测。实验结果显示,与RBF模型、ARIMA模型、ARIMA+RBF混合模型对比,卷积神经网络的预测精度更高,大众品牌的预测精度达到89.51%。由于春节以及新政策出台的影响,2月份为预测误差最大的月份;随着市场的回暖,3月份为预测精度最高的月份。该预测方法为销量预测领域的研究提供了一种新思路。
一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型
刘梦炀, 武利娟, 梁慧, 段旭磊, 刘尚卿, 高一波
计算机科学. 2021, 48 (6A): 184-189.  doi:10.11896/jsjkx.200600090
摘要 ( 131 )   PDF(2319KB) ( 543 )   
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大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义。文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测。该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测。以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM2.5,PM10,NO2,SO2,O3,CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15%的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值。
基于变权组合的突发事件网络舆情趋势预测
程铁军, 王曼
计算机科学. 2021, 48 (6A): 190-195.  doi:10.11896/jsjkx.200600094
摘要 ( 56 )   PDF(3943KB) ( 158 )   
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分析预测突发事件网络舆情的发展趋势,及时发现舆情传播过程中的潜在危机,对稳定社会发展具有重要意义。在利用Logistic曲线模型和BP神经网络构建单项预测模型的基础上,从非线性规划角度,基于误差平方和最小原则构建了变权组合预测模型,并以3起突发事件为例进行实证分析。实验结果表明,文中构建的变权组合预测模型能够较好地解决舆情的拟合预测问题,且精度更高,验证了变权组合模型的有效性和可行性。
基于多模型的COVID-19传播研究
刘汉卿, 康晓东, 高万春, 李博, 王亚鸽, 张华丽, 白放
计算机科学. 2021, 48 (6A): 196-202.  doi:10.11896/jsjkx.201100086
摘要 ( 50 )   PDF(3654KB) ( 203 )   
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COVID-19在短时间内传播至全国各省市,不仅严重影响了人民的正常生活以及社会经济,同时还在威胁着人民的生命安全,因此多模型COVID-19传播研究有明确的理论和现实意义。本研究依据公开数据,首先,基于小世界和无标度网络模型研究了节点传播控制;其次,利用改进的SEIR模型,结合武汉疫情趋势,将感染者分为有症状感染者和无症状感染者,加入住院和死亡状态,并分别进行正常社交行为、保持距离的社交行为以及隔离措施的社交行为3种情况下的仿真研究;最后,基于混沌模型对COVID-19感染水平与周期性进行了分析。数据仿真结果验证了以上模型具有好的适用性。
基于树增益朴素贝叶斯网络的服务定价策略
韩丽霞, 张占营
计算机科学. 2021, 48 (6A): 203.  doi:10.11896/jsjkx.200900024
摘要 ( 42 )   PDF(2912KB) ( 328 )   
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移动劳务众包是一种新型商业模式。服务定价问题是劳务众包平台的核心问题,它与任务完成度和企业利润密切相关。针对移动互联网中劳务众包平台的定价问题,对历史数据进行建模,探究定价和影响因素。采用多元线性回归对价格的主要影响因素进行拟合,研究了用户拍照任务执行情况、任务地理位置与拍照任务定价之间的函数关系。基于分治思想,使用树增益朴素贝叶斯网络(TAN)将地理信息划分为5个区域,将每个任务执行点用元组{任务完成度,任务标价,经度、纬度,信誉度}表示,对散点进行聚类分析,分析了任务未完成原因以及任务位置对任务完成情况的影响。提出区域会员信誉度计算方法,分别计算每个区域的信誉度,由信誉度和地理位置导出不同区域的价格,并评价该方案的实施效果。
一种结合自编码器与强化学习的查询推荐方法
胡潇炜, 陈羽中
计算机科学. 2021, 48 (6A): 206-212.  doi:10.11896/jsjkx.200900196
摘要 ( 65 )   PDF(1934KB) ( 149 )   
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查询推荐的目的是发掘搜索引擎用户的查询意图,并给出相关查询推荐。传统的查询推荐方法主要依靠人工提取查询的相关特征,如查询频率、查询时间、用户点击次数和停留时间等,并使用统计学习算法或排序算法给出查询推荐。近年来,深度学习方法在查询推荐问题上获得了广泛应用。现有的用于查询推荐的深度学习方法大多是基于循环神经网络,通过对查询日志中所有查询的语义特征进行建模以预测用户的下一查询。但是,现有的深度学习方法生成的查询推荐上下文感知能力较差,难以准确捕捉用户查询意图,且未充分考虑时间因素对查询推荐的影响,缺乏时效性和多样性。针对上述问题,文中提出了一种结合自编码器与强化学习的查询推荐模型 (Latent Variable Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder with Time Information of Query and Reinforcement Learning,VHREDT-RL)。VHREDT-RL引入了强化学习联合训练生成器和判别器,从而增强了生成查询推荐的上下文感知能力;利用融合查询时间信息的隐变量分层递归自编码器作为生成器,使得生成查询推荐有更好的时效性和多样性。AOL数据集上的实验结果表明,文中提出的VHREDT-RL模型获得了优于基准方法的精度、鲁棒性和稳定性。
基于时空轨迹数据的异常检测
郭奕杉, 刘漫丹
计算机科学. 2021, 48 (6A): 213-219.  doi:10.11896/jsjkx.201100193
摘要 ( 97 )   PDF(2355KB) ( 265 )   
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伴随着智能设备的普及和无线通信技术的发展,用户在使用无线网络满足各种需求时,无线网络也记录下了用户上网留下的大量时空轨迹数据。针对时空轨迹数据的异常检测已经成为数据挖掘领域一个新的研究热点。为了更好地关注学生健康发展,促进校园信息化建设,以真实校园上网数据为例,提出了一种基于多尺度阈值和密度相结合的谱聚类算法(Spectral Clustering Algorithm Based on The Combination of Multi-Scale Threshold And Density,MSTD-SC),使用基于最短时间距离子序列(Shortest Time Distance-Shortest Time Distance Subsequences,STD-STDSS)的亲和距离函数来构造初始相似度矩阵,进一步引入协方差尺度阈值和空间尺度阈值对相似度矩阵进行0-1化处理,以此得到更精确的样本相似度,接着对相似度矩阵进行特征值分解,得到新的特征向量空间,最后采用DBSCAN聚类避免了K-means算法需要人工确定聚类数目的缺陷。利用轮廓系数评估多种算法得到的实验结果,MSTD-SC算法体现出了更好的聚类性能。将其应用于用户个体的异常检测中,异常用户名单被验证是有效可信的。
基于地标表示的联合谱嵌入和谱旋转的谱聚类算法
李鹏, 刘力军, 黄永东
计算机科学. 2021, 48 (6A): 220-225.  doi:10.11896/jsjkx.210100167
摘要 ( 79 )   PDF(1974KB) ( 128 )   
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经典的谱聚类算法包含两个步骤。(1)谱嵌入过程:求解Laplacian矩阵的特征值分解,得到分类指示矩阵的连续松弛解。(2)后处理过程:对谱嵌入连续松弛矩阵应用k-means或者谱旋转,得到最终的二值指示矩阵。由于有用信息的丢失,这种单独求解步骤不能保证最佳聚类结果。同时,谱聚类算法在处理大规模数据集时,存在聚类精度低、数据相似度矩阵存储开销大和 Laplacian 矩阵特征值分解计算复杂度高的问题。已有的联合谱聚类算法使用标准正交矩阵逼近非标准正交簇指示矩阵,这会导致较大的逼近误差。为了克服这一缺点,提出用一个改进的标准正交簇指示矩阵代替非正交指示矩阵,得到一个新的联合谱嵌入和谱旋转的谱聚类算法。因为两个标准正交矩阵更容易最小化,所以提出的算法可以取得更好的性能。进一步通过地标点方法对原始数据集进行稀疏特征表示,提出一种基于地标表示的联合谱嵌入和谱旋转算法(LJSESR),解决了大规模数据谱聚类的高效求解问题。实验结果表明,提出的LJSESR 算法具有可行性和有效性。
一种融合用户情感与相似度的智能旅游路径推荐方法
孙振强, 罗永龙, 郑孝遥, 章海燕
计算机科学. 2021, 48 (6A): 226-230.  doi:10.11896/jsjkx.200900119
摘要 ( 66 )   PDF(1627KB) ( 187 )   
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近年来,随着社交网络的发展,如何设计出符合用户个性化需求的路径推荐方法,已成为重要的研究热点。文中考虑了兴趣点的相关特征,将用户的情感与商品相似度融入蚁群算法的启发函数中,采用精英管理蚂蚁策略,最大化管理蚂蚁策略的改进策略,同时利用粒子群算法改进蚁群算法的初次信息素分布,结合数据集中593名游客的评分以及文本评论数据,提出基于粒子群-蚁群的旅游路径推荐算法(Particle Swarm-Ant Colony algorithm for user emotion and similarity,PS-AC)算法,并用改进后的蚁群算法实现环游景区内高人气景点的用户旅游路径推荐。基于真实的数据集测试表明,所提算法在精确率、召回率、F测度值上均有较好的性能。
基于GM-LSTM模型的南京市老年人口预测研究
陈慧琴, 郭贯成, 秦朝轩, 李兆碧
计算机科学. 2021, 48 (6A): 231-234.  doi:10.11896/jsjkx.200900142
摘要 ( 116 )   PDF(4313KB) ( 464 )   
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当前,中国人口老龄化问题日益突出,准确预测未来老年人口数量是夯实形势政策研究的基础性工作,对于相关政策的制定和社会发展具有重要的参考价值。文中提出了GM-LSTM模型,该模型将灰色系统动态模型与LSTM深度学习神经网络的优势相结合,构建组合模型,利用LSTM神经网络模型修正GM预测模型中估计序列与原序列的残差。模型验证表明,GM-LSTM模型具备良好的预测精度和泛化能力。利用GM-LSTM模型,选取2008-2017年的数据进行分析,预测2021-2035年南京市各行政区老年人口数量及密度。结果表明,南京市各行政区未来15年老年人口数量呈现出高基数、高增长的态势,且各行政区之间老年人口密度差异显著,中心城区的老年人口密度较高,成为老年密集区,人口密度随着近郊区方向逐渐递减。
基于新闻的国际天然气价格趋势预测方法
裴莹, 李天祥, 王鏖清, 付加胜, 韩霄松
计算机科学. 2021, 48 (6A): 235-239.  doi:10.11896/jsjkx.201000056
摘要 ( 77 )   PDF(2644KB) ( 184 )   
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天然气作为新型清洁能源,不仅有着重要的能源意义,作为期货交易的大宗商品之一,也有着重要的经济意义,是国家经济和国际贸易的重要组成。但是由于天然气价格受经济因素、政治因素、自然因素甚至人为因素等多种因素的影响,准确预测其价格十分困难。因此,文中设计了一种基于新闻的天然气价格趋势预测方法,该方法首先利用爬虫获取大量天然气相关新闻,并针对新闻进行嵌入表示和情感分析,运用格兰杰因果检验方法证明了天然气价格与相关新闻的情感倾向具有因果关系,并将新闻情感作为新闻向量的权值,将其相乘作为模型输入,然后构建了一个CNN-LSTM融合模型,CNN用于提取新闻特征,LSTM用于捕捉新闻和天然气价格时间序列信息,从而得到了62%的准确率,优于绝大多数机器学习算法。
基于信任关系下用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法
邵超, 宋淑米
计算机科学. 2021, 48 (6A): 240-245.  doi:10.11896/jsjkx.200700113
摘要 ( 85 )   PDF(2226KB) ( 216 )   
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随着信息的海量增长,推荐系统有效缓解了信息爆炸带来的问题,其中协同过滤作为主流技术之一受到了广泛的关注。针对用户的兴趣偏好研究主要是基于商品标签的有监督数据集进行研究,忽略了无监督数据集,同时,在计算用户的兴趣偏好过程中也未能考虑到信任用户对用户兴趣的影响。为此,文中首先在无监督的项目数据集上采用矩阵分解模型得到项目的潜在特征向量,据此对项目进行聚类以表示项目的类别信息;然后,结合用户的信任关系和用户-项目评分矩阵构造用户的兴趣偏好矩阵;最后,为提高推荐效率,在用户的兴趣偏好矩阵上对用户进行聚类,在每个聚类簇内计算用户之间的相似度,从而实现推荐。在公开数据集上的实验结果表明,该算法能有效改善推荐结果的精确性,提升推荐质量。
基于多维度数据的网络服务质量的综合评估研究
孙明玮, 司维超, 董琪
计算机科学. 2021, 48 (6A): 246-249.  doi:10.11896/jsjkx.200900131
摘要 ( 55 )   PDF(3611KB) ( 133 )   
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随着现代社会经济的迅猛发展,计算机网络被广泛应用到各行各业中,并且发挥着无可替代的重要作用,与此同时,人们对计算机网络服务质量提出了更为明确的要求,如何也网络服务质量一直是互联网领域的研究热点。文中分析了目前网络服务质量综合评估研究的缺陷,同时考虑到传统的数据处理方法在面对数据量庞大、数据类型繁多的情况时缺点会被无限放大,利用稀疏自编码网络模型对多维度数据进行数据降维和特征提取,然后以特征数据集作为实验数据,采用改进灰色关联分析-逼近理想解排序法对网络服务质量进行综合评估,为多层次、多准则综合评估系统提供新的思路。
基于特征选择的高维数据集成学习方法研究
周钢, 郭福亮
计算机科学. 2021, 48 (6A): 250-254.  doi:10.11896/jsjkx.200700102
摘要 ( 62 )   PDF(1709KB) ( 180 )   
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从集成学习的预测误差分析和偏差-方差分解可以发现使用有限的、具有正确率和差异性的基学习器进行集成学习,具有更好的泛化精度。利用信息熵构建了两阶段的特征选择集成学习方法,第一阶段先按照相对分类信息熵构建精度高于0.5的基特征集B;第二阶段先在B的基础上按互信息熵标准评判独立性,运用贪心算法构建独立的特征子集,再运用Jaccard系数评价特征子集间多样性,选取多样性的独立特征子集并构建基学习器。通过数据实验分析发现,该优化方法的执行效率和测试精度优于普通Bagging方法,在多分类的高维数据集上优化效果更好,但不适用于二分类问题。
基于特征自动提取的足迹图像聚类方法
陈扬, 王金亮, 夏炜, 杨颢, 朱润, 奚雪峰
计算机科学. 2021, 48 (6A): 255-259.  doi:10.11896/jsjkx.200900033
摘要 ( 42 )   PDF(2164KB) ( 148 )   
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足迹图像是公安在串并案的侦破过程中最为重要的线索,且每年各处公安都会收集很多犯罪现场的足迹,如何自动化地整理和归类这些足迹图像成为当前公安信息化的一个难点。面向公安实战需求,文中结合卷积神经网络和DBSCAN算法,提出了一种对足迹图像聚类的方法。首先,对足迹图像进行预处理以便满足模型训练要求;接着,通过模型预训练改进了Resnnet50和Densenet121两类卷积神经网络模型结构,提取足迹图像特征并建立特征向量库;随后,基于DBSCAN聚类算法,利用上述特征向量库实现对足迹图像的整理归类。实验结果表明,该方法具有良好的实用性和有效性。
智能计算
基于参数自适应策略的改进乌鸦搜索算法
林忠甫, 颜力, 黄伟, 李洁
计算机科学. 2021, 48 (6A): 260-263.  doi:10.11896/jsjkx.201100158
摘要 ( 76 )   PDF(3074KB) ( 348 )   
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乌鸦搜索算法(CSA)是近年发展起来的一种新型智能优化算法,具有搜索精度高、收敛速度快等优点,但是其搜索性能对参数依赖性较强,参数的选取对算法的全局搜索能力、收敛速度至关重要。为解决最佳参数的确定问题,首先提出了一种用于表征种群优化算法收敛进程的方法,从而将优化过程分为前、中、后期,并在此基础上提出了一种基于优化过程的自适应参数乌鸦搜索算法(APICSA)。经Levy No.5函数和齿轮系统设计问题对APICSA算法的测试表明,相对于标准CSA算法,该方法的可靠性和收敛速度可以得到更好的平衡,且均有一定程度的提高。与人工蜂群算法(ABC)等其他智能优化算法相比,该方法在50次运算中的标准差比ABC算法减小了55%,平均值与最优解的误差减小了67.7%,说明APICSA算法在可靠性和精度上具有更大优势。
基于高效Transformer的中文在线课程评论方面情感分析
潘芳, 张会兵, 董俊超, 首照宇
计算机科学. 2021, 48 (6A): 264-269.  doi:10.11896/jsjkx.200800116
摘要 ( 74 )   PDF(1922KB) ( 311 )   
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准确挖掘在线课程评论中蕴涵的情感信息对在线课程的健康发展极具价值。现有中文在线课程评论情感分析研究大多为分析整条评论句子情感极性的粗粒度模型,无法准确表达课程评论句子中各个方面的细粒度情感。为此,提出一种基于高效Transformer的中文在线课程评论方面情感分析模型。首先,通过ALBERT预训练模型获得评论文本方面和上下文的动态字向量编码;然后,采用可以并行输入字向量的高效Transformer分别对课程评论文本的方面和上下文进行语义表征;最后,使用交互注意机制交互地学习课程评论文本中方面和上下文的重要部分,并输入方面和上下文的最终表示到情感分类层进行在线课程评论情感极性预测。在中国MOOC网真实数据集上的实验结果表明,高效Transformer中文在线课程评论方面情感分析模型与基线模型相比,在更低的时间开销下准确率达到了80%以上。
基于直觉模糊集的集成学习算法
戴宗明, 胡凯, 谢捷, 郭亚
计算机科学. 2021, 48 (6A): 270-274.  doi:10.11896/jsjkx.200700036
摘要 ( 59 )   PDF(2754KB) ( 161 )   
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为提高传统机器学习算法的分类精度和泛化能力,提出一种基于直觉模糊集的集成学习算法。根据传统分类器分类精度构建直觉模糊偏好关系矩阵,确定分类器权重,结合多属性群决策方法确定样本分类结果。在UCI中的7个数据集上进行测试,与目前流行的传统分类算法以及集成学习分类算法SVM,LR,NB,Boosting,Bagging相比,提出的算法分类平均精度分别提升了1.91%,3.89%,7.80%,3.66%,4.72%。该算法提高了传统分类方法的分类精度和泛化能力。
基于深度学习的无人机航拍车流量监测
牛康力, 谌雨章, 张龚平, 谭前程, 王绎冲, 罗美琪
计算机科学. 2021, 48 (6A): 275-280.  doi:10.11896/jsjkx.200900149
摘要 ( 64 )   PDF(3368KB) ( 286 )   
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随着智慧城市概念的普及,交通道路智能化管理已成为学者关注的热点。针对道路的车流量统计问题,文中基于深度学习方法,提出了基于残差网络的无人机航拍车流量监测算法,该算法引入了全连接的多尺度残差学习分块(FMRB),在解决梯度弥散现象的同时使得图像特征能够被更好地提取和学习。现有的车辆检测算法准确率较低,且大多数仅能对车辆进行检测,不能对车流量进行统计。文章结合视频帧估计方法,实现了车流量的实时监测与统计。在车辆检测性能上将所提算法与SSD,YOLOv2,YOLOv3算法进行对比,结果表明,在自建数据集训练的条件下,所提算法引入多尺度残差学习分块(FMRB)对遥感图像进行车辆识别,能够取得更高的识别精度;在实地车流量监测中,所得结果误检率小于1%,具有较强的实用效果。
基于UNITY3D的水下机器人视景仿真方法
程宇, 刘铁军, 唐元贵, 王健, 姜志斌, 祁胜
计算机科学. 2021, 48 (6A): 281-284.  doi:10.11896/jsjkx.200700131
摘要 ( 69 )   PDF(2848KB) ( 231 )   
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水下机器人的视景仿真在整个机器人的研制中占有非常重要的地位。一方面应用在水下机器人航行时,进行实时监控,显示机器人的姿态信息。结合海底信息,为操作员的操控提供了重要的辅助信息;另一方面也应用在测试阶段的仿真航行,它可以反馈海底的障碍信息,提供高程深度数据。本文针对水下机器人视景仿真的需要,设计了水下机器人的视景仿真方法,利用UNITY3D技术进行开发,根据实际地图数据建立海底场景,显示水下机器人在水下航行的姿态,提高了海景的渲染效果和真实程度。本方法已经实际应用于“十三五”国家重点研发计划全海深水下机器人”海斗一号”中和国家重点研发计划全海深AUV中,在论证,测试,实用等各个阶段中,该方法都具有重要意义,为水下机器人的进一步研究提供了有力支撑。
面向工业装配的知识图谱构建与应用研究
徐进
计算机科学. 2021, 48 (6A): 285-288.  doi:10.11896/jsjkx.200600116
摘要 ( 70 )   PDF(2150KB) ( 492 )   
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在新时代智能制造的背景下,传统的工业装配设计方法已经无法满足现代用户追求智能、高效、高精的需求,推进工业设计的智能化成为目前工业领域研究的热点之一。文章通过在现有的工业装配设计方法上,开展面向装配设计图谱的构建,通过装配设计规范构建了装配设计本体模型,从三维图面档案中零件数据获取、零件实体的识别、零件间关系的抽取以及零件知识的融合等方向入手,将获取到的装配数据存入图数据库中构建以汽车发动机领域为例的工业装配知识图谱。实验结果验证了装配设计图谱的可行性。
ADCSM:一种细粒度汽车行驶工况模型构建方法
罗靖杰, 王永利
计算机科学. 2021, 48 (6A): 289-294.  doi:10.11896/jsjkx.200600019
摘要 ( 54 )   PDF(3858KB) ( 151 )   
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汽车行驶工况体现了汽车道路行驶的运动学特征,现有的行驶工况构建方法往往存在着构建粒度不细、精度不高的问题。为了解决工况构建的粒度和精度问题,提出了一种细粒度汽车行驶工况模型构建方法(Construction method of Automobile Driving Cycles based on SOM and Markov model,ADCSM)。首先行驶数据进行Daubechies-4阶小波分析降噪,划分短行程,对短行程提取了10个特征,将短行程特征输入SOM神经网络,然后聚类到(1*3)神经网络中,得到聚类结果序列,并建立了马尔可夫模型,最终通过ADCSM算法完成工况构建。对所构建的工况进行了验证,并将所得工况与传统的K-means聚类构建方法的结果进行了比较分析。实验结果表明,ADCSM最终误差为4.07%,而传统的K-means误差为8.77%,ADCSM利用了SOM神经网络聚类的方法,比传统K-means方法聚类精度更高,并具备了工况自学习能力。ADCSM利用马尔可夫模型方法体现了城市行驶状况的转换关系,与传统K-means行驶工况构建方法相比粒度更细,故合成的行驶工况效果更好,更能反映城市特征。
基于Transformer模型与关系词特征的汉语因果类复句关系自动识别
杨进才, 曹元, 胡泉, 沈显君
计算机科学. 2021, 48 (6A): 295-298.  doi:10.11896/jsjkx.200500019
摘要 ( 68 )   PDF(2805KB) ( 227 )   
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汉语复句的语义关系丰富而复杂,复句关系自动识别是对复句语义关系的判别,是分析复句所表达意义的重要环节。因果类复句是使用最多的汉语复句,文中以二句式有标因果类复句为研究对象,通过深度学习的方法自动挖掘复句隐含的特征,同时融合了关系词这一语言学研究的显著知识。将word2vec词向量与one-hot编码的关系词特征结合作为模型的输入,利用卷积神经网络作为前馈层的transformer模型来对因果复句关系进行识别。采用文中的方法对因果类复句关系类别进行识别,实验结果的F1值达到92.13%,优于现有的对比模型,表明了该方法的有效性。
基于边界感知的复杂名词短语的识别和转换研究
刘小蝶
计算机科学. 2021, 48 (6A): 299-305.  doi:10.11896/jsjkx.200500157
摘要 ( 53 )   PDF(1698KB) ( 160 )   
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为了改善专利机器翻译中复杂名词短语的翻译效果,提出了一种基于规则的复杂名词短语识别和转换方法。通过分析汉英复杂名词短语的语义块和组合单元,利用边界感知策略,抽取汉语语言特征词,为汉语复杂名词短语中组合单元边界识别编制了57条识别规则,设计了合并策略,得到汉语复杂名词短语的形式化结构。通过对比汉英复杂名词短语的差异,确定了汉英复杂名词短语的转换策略。最后,将识别规则、合并策略和转换策略应用到一个机器翻译系统中。测试结果表明,所提方法可以有效地实现复杂名词短语的识别和转换,提高专利文本中复杂名词短语的机器翻译效果。
基于层次标签的机器学习流程组装
陈艳, 陈佳晴, 陈星
计算机科学. 2021, 48 (6A): 306-312.  doi:10.11896/jsjkx.200500077
摘要 ( 46 )   PDF(2325KB) ( 100 )   
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随着机器学习的兴起,算子数目飞速增长,组装算子需要搜索的解空间增大,流程组装时间指数倍增长,如何降低搜索解空间,从而降低组装时间,实现支持适应用户功能性需求的机器学习流程组装成为当前研究的热点。文中提出了一种基于层次标签、支持机器学习领域的流程组装方法。首先,从算子语义中提取标签,根据标签包含语义范围确定层次标签模型;其次,根据机器学习领域发现标签关系,确立领域组装模型,按照用户确定的功能性需求,确定最终领域标签模型;最后领域内算子与标签语义绑定,确定领域内算子关系模型,根据组装规则组装算子,形成满足用户功能性需求的全部算子流程。最后给出了支持该方法的实例,用以说明该方法的可行性;提出结果验证标准,用以说明结果的正确性与完整性。
基于跳数修正和遗传模拟退火优化DV-Hop定位算法
王国武, 陈元琰
计算机科学. 2021, 48 (6A): 313-316.  doi:10.11896/jsjkx.201000101
摘要 ( 75 )   PDF(2187KB) ( 144 )   
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针对DV-Hop算法在跳数和平均跳距方面误差较大的缺点,提出了基于跳数修正和遗传模拟退火优化DV-Hop定位算法。该算法对未知节点的跳数进行改进,通过已知节点的精确跳数,计算偏差系数对其增加修正值;采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方法在平均跳距值方面进行优化。通过仿真实验结果分析,改进后的算法能够明显提高节点定位精度。
一种基于表面肌电信号的腕部肌力估计方法研究
郭福民, 张华, 胡瑢华, 宋岩
计算机科学. 2021, 48 (6A): 317-320.  doi:10.11896/jsjkx.200600021
摘要 ( 58 )   PDF(3592KB) ( 189 )   
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基于表面肌电信号(Surface ElectroMyoGraphy,sEMG)的人机交互力控制需要检测肌力的大小,而直接、精确地测量肌力十分困难,因此常使用肌力估计的方法估计肌力,为了实现基于sEMG 信号的腕部肌力估计,文中提出了一种方法。该方法首先制作一个肌力采集平台,然后采集腕部一系列不同肌力水平的肌力信号和sEMG信号,将两种信号滤波后同步匹配,取sEMG信号的均方根、平均绝对值(MAV)、均值频率、谱矩比(Spectral Moments Ratio,SMR)作为4个特征值,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建模实现肌力估计,并与BP神经网络建模结果比较。两名实验者肌力估计均方根误差分别达到9.1%MVC(最大等长收缩力)和8.7%MVC,结果表明所提方法是一种有效的、简便的腕部肌力估计方法。
基于复杂网络的全球航空网络结构分析与应用
胡军, 王雨桐, 何欣蔚, 武晖栋, 李慧嘉
计算机科学. 2021, 48 (6A): 321-325.  doi:10.11896/jsjkx.200900112
摘要 ( 58 )   PDF(2627KB) ( 172 )   
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随着国内和国际间贸易活动规模的不断扩大,航空运输的经济价值和社会价值不断提高。飞机为航空运输实现的载体,构建出航空网络并对其结构进行实证研究与分析有着极其重要的现实意义。文中主要以全球航班信息为基础,借助复杂网络对全球航空网络进行分析,发现全球航空网络是一个无标度的小世界网络,其度分布为幂律分布。通过拟合发现点介数与度主要呈指数关系,但是在随着度的增加,点介数与度之间主要为线性关系,并且随着度的增加聚类系数也趋于稳定。此外,通过社团划分算法发现,全球航空网络具有明显的区域聚集效应。
基于CQT和梅尔频谱的带有人声的音乐风格转换方法
叶洪良, 朱皖宁, 洪蕾
计算机科学. 2021, 48 (6A): 326-330.  doi:10.11896/jsjkx.200900104
摘要 ( 52 )   PDF(3666KB) ( 240 )   
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近年来,生成对抗网络在图像风格迁移领域中表现优秀,然而其在音乐领域表现一般。现有的音乐风格迁移对带有人声的音乐的风格迁移效果不佳。为了解决这些问题,首先提取音乐的CQT特征和梅尔频谱特征,然后采用CycleGAN对CQT特征和梅尔频谱的联合特征做风格迁移,再通过WaveNet声码器来对迁移后的谱图进行解码,最终实现了带有人声的音乐的风格迁移。在公开数据集FMA上对所提模型进行评估,符合要求的音乐的平均风格迁移率达到了94.07%。与其他算法相比,该方法所产生的音乐的风格迁移率和音频质量都优于其他算法。
基于B+树存储的AABB包围盒碰撞检测算法
杨帆
计算机科学. 2021, 48 (6A): 331-333.  doi:10.11896/jsjkx.200600113
摘要 ( 57 )   PDF(3401KB) ( 208 )   
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对于碰撞检测算法,使用传统的AABB包围盒来构建包围盒层次树时,其包围盒层次树的层数、叶子结点的个数和各结点的存储字节数是影响碰撞检测效率的主要因素。为了减少结点存储容量对碰撞检测效率的影响,提高碰撞检测的效率,文中采取B+树的存储结构来存储包围盒等信息。在包围盒相交测试之前,使得各结点存储索引有序,不需要再对各结点进行额外的排序,减少了内存开销,并且避免了不必要的包围盒测试。此外B+树的非叶子结点不存储具体的数据信息,从而减少了整棵树的存储空间。实验表明,在检测环境和检测对象相同的条件下,使用B+树存储的AABB包围盒碰撞检测算法的检测时间明显比传统的AABB算法短。
时空图注意力网络在交叉口车辆轨迹预测的应用
曾伟良, 陈漪皓, 姚若愚, 廖睿翔, 孙为军
计算机科学. 2021, 48 (6A): 334-341.  doi:10.11896/jsjkx.200800066
摘要 ( 57 )   PDF(4200KB) ( 292 )   
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随着人工智能和大数据技术的快速发展,以深度学习为代表的自动驾驶轨迹预测是未来的热点研究方向。在混合交通场景下,如何准确地预测机动车与非机动车的轨迹,是实现自动驾驶技术中安全行驶和高效轨迹规划等问题的前提。针对交叉路口中不同运动对象之间发生交互时的轨迹预测问题,提出了基于图注意力网络的建模方案。所采用的模型结合了时间与空间上研究对象之间的相互作用,对机动车与非机动车的未来轨迹做出了更准确的预测,可应用于自动驾驶的轨迹规划方案,确保在复杂交通场景下,机动车与非机动车能够安全且高效地通过交叉路口。该模型在简单交互情况下,可取得较小的轨迹平均位移误差和最终位移误差,而在复杂交互情况下,可提供更为合理的规划路径。
基于k-原型聚类和粗糙集的属性约简方法
李艳, 范斌, 郭劼, 林梓源, 赵曌
计算机科学. 2021, 48 (6A): 342-348.  doi:10.11896/jsjkx.201000053
摘要 ( 67 )   PDF(1928KB) ( 154 )   
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基于k-原型聚类和等价关系下的粗糙集理论,对含有连续值和符号值的目标信息系统提出了一种新的适用于混合数据的属性约简方法。首先,k-原型聚类可以通过定义混合数据的距离而得到信息系统的类簇,形成对论域的划分。将所得到的类簇代替粗糙集理论中的等价类,提出基于聚类的近似集、正域以及正域约简的概念,并根据信息熵定义属性重要性度量,建立了变精度正域约简方法。这种属性约简可以同时处理数值型和符号型数据,去除其中的冗余属性,提高分类性能,降低存储和算法运行时间耗费,并通过调节聚类参数k得到对论域不同粒度的划分,对所得到的约简进行优化。最后在UCI数据集上进行了大量的实验,针对分类问题采用了常见的4种分类算法,比较了约简前后的分类精度,详细分析了参数对结果的影响,验证了约简方法的有效性。
基于Transformer和多通道卷积神经网络的情感分析研究
霍帅, 庞春江
计算机科学. 2021, 48 (6A): 349-356.  doi:10.11896/jsjkx.200800004
摘要 ( 106 )   PDF(3276KB) ( 364 )   
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文本情感分析是自然语言处理的经典领域之一。文中提出了一种基于transformer特征抽取器联合多通道卷积神经网络的文本情感分析的模型。该模型使用transformer特征提取器在传统Word2vector,Glove等方式训练的静态词向量的基础上来进行单词的分层、动态表示,针对特定数据集采用Fine-Tuning方式来进行训练有效提升了词向量的表征能力。多通道卷积神经网络考虑了不同大小范围内词序列之间的依赖关系,有效进行特征抽取并达到降维的目的,能够有效捕捉句子的上下文语义信息,使模型捕获更多的语义情感信息,提升文本的语义表达能力,通过Softmax激活函数达成情感倾向分类的目标。模型分别在IMDb和SST-2电影评论数据集上进行实验,测试集上准确率达90.4%和90.2%,这明所提模型较传统词嵌入结合CNN或RNN的模型在分类精确度上有了一定程度的提升。
基于自监督任务最优选择的无监督域自适应方法
吴兰, 王涵, 李斌全
计算机科学. 2021, 48 (6A): 357-363.  doi:10.11896/jsjkx.201000030
摘要 ( 45 )   PDF(2446KB) ( 164 )   
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无监督域自适应方法通过源域标签数据学习到的知识对目标域无标签数据进行分类,成为目前迁移学习中解决两个域特征对齐的主流方法。针对现实中存在已标签数据量少且质量不高造成提取的特征不完备的情况,文中提出了基于自监督任务最优选择的无监督域自适应方法。为使特征具有更强的语义信息,在两个域未标记数据上使用了多个自监督任务;此外,针对进行自监督任务时的易混淆特征,提出了一种新的智能组合优化策略自适应地选择有效特征;最后通过两个域沿着任务相关方向靠近使得源域标记数据训练的分类器能够更好地推广到目标域。仿真实验在公开的6个基准数据集上分别从分类精度、训练集数据使用量、自监督任务使用效果3个方面进行了对比分析。实验结果表明,所提方法在3个方面上的表现都优于现有的先进方法,使用相同数据集时分类精度提高8%;在相同的分类精度要求下,所用数据量减少12%;与单个自监督任务对比时精度提高了11%。
网络&通信
民机机上联网航空领域现状分析
杜晨慧, 向思思, 黄得刚, 陈朗
计算机科学. 2021, 48 (6A): 364-368.  doi:10.11896/jsjkx.210100154
摘要 ( 39 )   PDF(2531KB) ( 141 )   
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随着地面网络快速发展以及航空出行逐渐大众化,民用飞机乘客对乘机过程中联网的需求日益强烈。文中从机上联网背景出发,围绕乘客需求、机上联网市场与发展现状出发分析机上联网的必要性。聚焦于机上联网技术发展,发现机上空中互联技术正在从Ku向Ka和高通量Ku演进。针对机上联网的卫星网络接入和机载Wi-Fi软硬件设备以及服务两项关键技术以及应用情况展开分析,分析发现美国在机上联网技术方面相对成熟,Ka以及高通量Ku技术发展仍以美国和欧洲为主,国内实现机上联网全国产化仍需加强两项机载关键技术的投入。机上联网具有很长的产业链,对产业链上的企业来讲既是机会也是挑战。最后从乘客需求、航空公司、第三方服务商以及适航4方面分析了机上联网带来的机遇和挑战。
面向无线网络相机的低功耗架构研究综述
何权奇, 余飞鸿
计算机科学. 2021, 48 (6A): 369-373.  doi:10.11896/jsjkx.201100099
摘要 ( 46 )   PDF(2810KB) ( 213 )   
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目前,无线网络相机在环境监控领域、军事监控领域、城市监控领域正发挥越来越重要的作用。在远程或者密闭环境中使用时,无线网络相机由电池供电且不方便更换电池,相机必须满足长时间续航的要求。相机续航时间由相机功耗以及电池容量共同决定,由于电池技术无突破性进展,无线网络相机的低功耗架构设计成为了一个重要的研究方向。首先,罗列和分析了无线网络相机上各种硬件方案以及实际功耗表现。接着,对比了不同编码算法的功耗表现。在相机动态功耗管理方面,提出和分析了无线网络相机的动态功耗模型,为动态功耗管理提供理论基础,还分析了相机状态切换时的功耗模型,确定了超时模式下相机切换状态的阈值时间。最后,提出了无线网络相机的低功耗架构的总体设计流程。
边缘计算中基于能耗感知的容错协同任务执行算法
薛艳芬, 高继梅, 范贵生, 虞慧群, 许亚杰
计算机科学. 2021, 48 (6A): 374-382.  doi:10.11896/jsjkx.200900027
摘要 ( 51 )   PDF(5275KB) ( 185 )   
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边缘计算已被设想成为增强资源贫乏的智能设备计算能力的有效解决方案。通过任务卸载用户可以将计算复杂的任务卸载到边缘云端执行来满足其对资源的需求。然而,其仍然需要解决能量消耗、可靠性和延时的问题。文中提出了一种基于能耗感知的容错协同任务执行算法,以在减少设备能耗的同时保证卸载到边缘云上的任务成功执行。具体地,首先设计了一种具有容错能力的能耗感知协同任务执行模型,该模型通过将计算卸载模型和容错模型相结合,从而在应用程序的截止完成时间内减少设备能耗。然后,提出了一种基于能耗感知的容错协同任务执行调度算法,该算法包括协同任务执行、初始化调度和在线调度。协同任务执行是通过部分关键路径分析和one-climb策略来确定任务的执行决策;初始化调度是从副本和重新提交中为在边缘端执行的任务选择容错策略,以在发生故障时可针对任务采取相应容错措施;在线调度是在发生故障时实时调整容错策略以确保任务成功处理。最后,在3种具有代表性的任务拓扑上进行了广泛的仿真实验,评估了3种不同方案在任务完成率、能耗比方面的性能差异。结果表明,无论是截止完成时间、传输速率还是容错率的变化,该方法都可以保证任务在截止时间内顺利完成,相比协同任务执行更可靠,而且相比本地执行设备消耗的能量可至少减少30%。
高速公路中的移动边缘计算研究
宋海宁, 焦健, 刘永
计算机科学. 2021, 48 (6A): 383-386.  doi:10.11896/jsjkx.200900212
摘要 ( 51 )   PDF(3056KB) ( 160 )   
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中国高速公路的建设使得目前在公路侧出现了大量计算设备,为在高速公路场景中使用移动边缘计算技术提供了可能。移动边缘计算能够在高速为车辆提供低延时、高带宽和可靠的计算服务,是实现交通智能化的重要手段。考虑到高速公路的特殊环境,文中研究了任务卸载和资源调度等关键技术并结合5G,建立了面向高速公路行车任务的移动边缘计算模型。针对不同种类的计算任务,设计了有效的任务卸载策略,提出一种动态融合的调度策略以实现高效的合理的资源调度,该策略结合了遗传算法和蚁群算法。为验证该模型的有效性,使用负载均衡度作为性能指标对其进行仿真实验。实验结果表明,该算法与同类算法相比能够有效减小负载差异,降低计算成本。
一种低复杂度的水声OFDM通信系统子载波分配算法
尤凌, 管张均
计算机科学. 2021, 48 (6A): 387-391.  doi:10.11896/jsjkx.201100064
摘要 ( 42 )   PDF(2558KB) ( 146 )   
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近年来,随着国家“智慧海洋”战略的推进,以及海洋资源开发的需求,基于OFDM调制的水声通信技术得到了飞速发展,其关键问题之一就是主节点如何分配子载波资源以优化系统性能。据此,提出了一种低复杂度的水声OFDM子载波分配算法,以某个准则挑选出每轮待分配的候选节点,选择综合信道状态最差的节点分配子载波,在提高系统整体传输性能的同时兼顾了最差传感器节点的传输性能。此外,针对多轮分配的连续轮空现象,优先为上轮的“空闲”节点分配其上信道状况最好的子载波。仿真结果表明,改进的算法在几乎不降低原算法性能的前提下较好地解决了连续轮空的问题。算法的提出对水下多传感器组网的资源分配有一定的参考意义。
基于图卷积神经网络的SDN网络流量预测
宋元隆, 吕光宏, 王桂芝, 贾吾财
计算机科学. 2021, 48 (6A): 392-397.  doi:10.11896/jsjkx.200800090
摘要 ( 114 )   PDF(2970KB) ( 341 )   
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精确和实时的网络流量预测在SDN网络中扮演着重要角色,同时对流量工程、网络控制起到重要作用。由于网络拓补的约束和时间的动态变化,即空间和时间特征,使得网络流量预测问题已经成为一个公认的科学问题。为了有效提取空间和时间特征,提出一种基于神经网络的预测模型,即结合了图卷积和门控循环单元的模型。图卷积网络可以有针对性地提取到复杂拓补的空间特征,同时门控循环单元能提取到流量的时间特征,两者的结合可以有效地预测软定义网络中的流量。在模型性能比较方面,将提出的GCGRU与经典方法进行了比较。评估指标包括MSE,RMSE,MAE。实验结果表明,GCGRU能够更有效地进行流量预测。
基于多天线NOMA的通信系统高能效功率分配方法
陈勇, 许奇, 王小明, 高金玉, 申瑞娟
计算机科学. 2021, 48 (6A): 398-403.  doi:10.11896/jsjkx.200900175
摘要 ( 82 )   PDF(2462KB) ( 140 )   
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文中提出一种基于多天线非正交多址接入的通信系统高能效功率分配方法。在该方法中,基站采用非正交的方式接入用户,将用户分为多个簇,利用迫零接收方法处理簇间的用户干扰,同时采用串行干扰消除方法处理簇内的用户信号。为了提升该系统的能量效率性能,对基站发射功率的分配方案进行了优化。文中建模该功率分配问题为一个分数形式的非凸优化问题,该问题很难直接求解。首先,引入辅助变量将原目标函数转换成为非分数的形式,并采用二分法对辅助变量进行搜索。然后,由于转换后的优化问题仍是一个非凸问题,文中通过二次转换和迭代处理对问题进行了求解。理论分析和仿真结果表明,与传统的正交接入方法相比,所提出的方法可以有效提升通信系统能量效率性能,同时还可以改善系统的数据率性能。另外,该方法通过调节用权重因子,可以保证用户间的公平性。
基于LTE网络的室外指纹定位
李达, 雷迎科, 张海川
计算机科学. 2021, 48 (6A): 404-409.  doi:10.11896/jsjkx.200700170
摘要 ( 64 )   PDF(3400KB) ( 291 )   
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由于在复杂环境中可以取得良好的定位效果,基于指纹的定位技术一直是研究的热点。通过利用长期演进(Long Term Evolution,LTE)网络,一种基于深度学习的指纹定位方法被提出用来构建良好的定位系统。受到计算机视觉技术的启发,带有地理位置标记的信号指纹被转化为灰度图片然后进行定位,并以最终构建好的灰度图片数据集的分类准确率来表示定位的准确率。文中采用了一种两级分步训练的方法来实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的分类识别。首先,利用深度残差网络(Deep Residual Network,Resnet)对指纹库进行预训练并得到粗糙定位模型,然后利用基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的迁移学习算法进一步提取信号特征并得到精确定位模型。实验在真实室外环境下进行,且实验结果表明提出的定位系统可以在室外环境下取得较高精度的定位效果。
一种可靠的水下传感器网络传输策略
洪昌建, 高阳, 张凡, 张磊
计算机科学. 2021, 48 (6A): 410-413.  doi:10.11896/jsjkx.201100048
摘要 ( 50 )   PDF(2156KB) ( 116 )   
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针对Layered-DBR算法中网络节点需感知全网节点的剩余能量和邻居节点距离的局限性,提出一种可靠的水下传感器网络数据传输策略RTS(Reliable Transmission Strategy),节点仅通过感知自身节点深度信息、剩余能量及网络分层间距来计算当前节点的能量因子和距离因子。制定了一种网络性能评估方法来平衡网络生命周期与数据丢包,并通过仿真实验确定能量因子和距离因子的占比,最终给出消息转发概率的计算公式。仿真对比实验表明,与DBR,DMBR,Layered-DBR等算法相比,RTS算法能够有效控制网络冗余、减少数据丢包,同时网络具有较长的生命周期。
卫星双极化MIMO系统极化鉴别率影响分析
冷悦, 谢亚琴, 李鹏
计算机科学. 2021, 48 (6A): 414-419.  doi:10.11896/jsjkx.200900173
摘要 ( 49 )   PDF(3022KB) ( 135 )   
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MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术与卫星通信相结合,能够充分利用空间分集,在不增加额外功率和带宽的情况下提高增益。在单卫星系统中,由于卫星上的空间大小限制,不利于获得空间分集和复用增益,因此通常考虑利用不同的极化天线构建多天线环境以获得相应增益。文中提出了一种分析交叉极化鉴别率(Cross Polar Discrimination,XPD)对单卫星双极化MIMO通信系统的影响的方法。推导了单卫星双极化MIMO系统中接收天线的SINR(Signal-to-Interference and Noise Ratio),并从误码率和信道容量两个方面分析了不同交叉极化干扰系数在开阔区域、郊区、市区3种环境下对星地链路的影响。仿真结果表明,交叉极化干扰系数越小,系统BER(Bit Error Rate)性能越好,信道容量越大,且信号在市区环境下传输时,信道容量高于开阔区域与郊区。
一种基于三支决策的云任务调度优化算法
王政, 姜春茂
计算机科学. 2021, 48 (6A): 420-426.  doi:10.11896/jsjkx.201000023
摘要 ( 46 )   PDF(3268KB) ( 134 )   
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云任务调度作为云计算体系的一个重要组成部分,其调度策略的效果直接影响到云平台资源利用率及用户服务质量。为解决当前云调度策略中Min-Min算法和Ma-Min算法容易因云任务分布导致负载不均衡、资源综合使用率低和任务总体完成时间较大等问题,提出一种基于三支决策的云任务调度优化算法(Cloud Task Scheduling Algorithm based on three-Way Decision,CTSA-3WD)。根据云任务的执行时间和计算资源的实际情况来标定任务集合中的轻负载任务和重负载任务。借鉴三支决策基本思想,根据两种任务在其任务集合中所占比例进行三支划分,有针对性地对划分后的3个任务集合设计合适的调度策略:针对轻负载任务占比高的任务集合,使用Max-Min算法;针对重负载任务占比高的任务集合,使用Min-Min算法;针对轻重负载任务接近的任务集合,采用基于Min-Min和Max-Min的改进任务调度算法。对分配完毕的节点中的关键资源进行重新调度,在满足总体完成时间减少的前提下选择最匹配的任务分配给轻负载资源。CloudSim仿真平台的实验结果表明,所提出的云任务调度优化算法(CTSA-3WD)相比Min-Min,Max-Min及选择调度算法可以有效提高整体资源利用率,提升了用户的服务质量,同时也使得整个系统中的资源达到更好的负载均衡水平。
软件定义无线网络中双网络通道互备无线接入点切换方案
彭大川, 杨喜敏, 唐菀, 张潇, 范垒
计算机科学. 2021, 48 (6A): 427-431.  doi:10.11896/jsjkx.201000022
摘要 ( 44 )   PDF(3826KB) ( 146 )   
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软件定义无线网络(Software Defined Wireless Network,SDWN)中,终端在无线接入点(Access Point,AP)切换时容易造成网络中断以及待切换无线接入点选择不当等问题,从而导致实时应用服务质量下降。为了解决这一问题,文中提出了一种基于双网络通道互备的AP切换方案。该方案首先利用双网络通道互备机制在链路层实现先连后断的软切换,并进一步利用SDWN中网络地址映射机制实现网络层的无缝切换。依据基于综合评价法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)的思想,设计实现了高性能AP选择算法。该算法中根据待切换AP的信号强度、负载、传输带宽和当前连接数构造待评价对象,并依据待评价对象与理想对象的接近程度进行待切换AP选择。通过NS-3网络模拟器仿真实验表明:相较于基于RSSI的切换方案,所提方案中实时应用的传输时延降低了85.29%,丢包率降低了14.11%,吞吐量提升了8.94%。提出的双网络通道切换方案能够明显改善单网络通道切换方案因AP切换造成的网络中断问题,更好地保障实时应用的服务质量。
低延时远程串口通信系统设计
禹鑫燚, 王煦焱, 应皓哲, 欧林林
计算机科学. 2021, 48 (6A): 432-437.  doi:10.11896/jsjkx.200500123
摘要 ( 40 )   PDF(2291KB) ( 141 )   
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为了解决使用串口通信的工业设备升级成本高、延时高以及拓展性差等问题,从软件层面研究并设计了低延时远程串口通信系统。系统以嵌入式控制系统作为原串口数据的网关,通过Golang的多协程特性对多种串口的数据分别进行采集、封装、隔离并转换成以太网数据,简化程序的同时将数据的流向进行独立,使数据不会相互干扰。以太网数据通过由UDP协议结合KCP算法以及P2P传输通道组建的低延时通信链路完整地传输到客户端通信软件。客户端通信软件使用数据接口与驱动分离的构架,根据生产场景使用不同的通信模式将数据转发至不同接口。将所设计的系统与基于TCP协议的串口通信系统作了对比实验,结果表明本系统在传输延时方面存在优势,为低延时远程串口通信系统提供了有效的解决方案。
信息安全
基于区块链的音频版权存证模型
刘嘉琪, 刘贝丽, 彭韬, 段江, 康立, 陈智
计算机科学. 2021, 48 (6A): 438-442.  doi:10.11896/jsjkx.200600148
摘要 ( 62 )   PDF(2037KB) ( 328 )   
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文中提出了一种基于区块链存储的音频版权存证模型,它使得音频作品可以独一无二地存证于不可篡改的区块链上,中间不需要通过额外的版权代理机构。唯一标识一段音频的音频指纹虽然可以部分解决版权存证中盗版等问题,但是如果仍然需要中心化平台的支持才能杜绝盗版的话,那么版权保护仍然存在效率低下、不透明和不可信等问题,因而失去了价值。在此提出“区块链+音频指纹”的解决方案,从版权登记入口预防版权盗用,为建立数字版权交易平台以及解决版权交易信息不透明等问题提供技术基础。该模型基于区块链不可篡改、可溯源的先天优势,将产生的音频指纹压缩拆分、加入时间戳,通过用户私钥签名,构造出基本的作品发布证明,发送给区块链的每个节点,节点进行签名确认、打包进区块,完成存证。
噪声环境下的人脸防伪识别算法研究
卓雅倩, 欧博
计算机科学. 2021, 48 (6A): 443-447.  doi:10.11896/jsjkx.200900207
摘要 ( 67 )   PDF(2398KB) ( 147 )   
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智能时代,人脸识别算法是智能身份认证的关键支撑技术之一,在门禁、手机解锁和金融支付领域有着重要应用。而人脸防伪识别则是用来增强其识别安全性,对抗伪造人脸攻击和鉴别真实人脸的防御性技术,相关研究颇多。其中基于LBP(local binary pattern)的人脸防伪算法综合性能较好,但是现有算法在噪声场景下的识别性能还难以令人满意。为此,文章提出基于相邻像素对的PLBP(pairwise local binary pattern)特征模式,通过充分挖掘像素对之间的相关性,来改进噪声环境下的算法性能。相比于LBP,所提算法以相邻像素对均值为基准与邻域其余像素比较生成二进制模式,从而能够利用像素对间的空间相关性来获取新的人脸特征。实验结果表明,该算法与主流LBP算法相比性能有所提升。其在无噪声条件下准确率接近了95.05%,在有高斯噪声环境下则能有效降低性能损失。相比其他算法在高斯噪声环境下的准确率下降情况,所提算法表现稳定,有着较好的鲁棒性。
一种基于语义分析的恶意代码攻击图生成方法
杨萍, 舒辉, 康绯, 卜文娟, 黄宇垚
计算机科学. 2021, 48 (6A): 448-458.  doi:10.11896/jsjkx.201100074
摘要 ( 82 )   PDF(4539KB) ( 248 )   
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为深入分析恶意代码高层行为之间的逻辑关系,剖析恶意代码的工作机制,针对现有的基于语义的行为分析方法无法进一步抽象出更高层语义行为以及挖掘之间逻辑关系的缺陷,文中以行为事件为研究对象,提出了一种基于语义分析的恶意代码攻击图生成方法。首先,借助MITRE ATT&CK模型,设计了一种新的恶意代码行为分析模型——m-ATT&CK(Malware-Adversarial Tactics,Techniques,and Common Knowledges),该模型由恶意代码、行为事件、攻击战术及其之间的联系构成;然后,提出了基于F-MWTO(Fuzzy Method of Window Then Occurrence)的近似模式匹配行为映射算法,实现了恶意代码行为信息到m-ATT&CK模型的映射,并构建了隐马尔可夫模型挖掘攻击战术序列;最后,定义了恶意代码语义级攻击图并设计了其生成算法,结合已识别出的行为事件,还原恶意代码高层行为的上下文语义信息,生成恶意代码语义级攻击图。实验结果表明,基于以上方法得到的语义级攻击图能够清晰地展现恶意代码的工作机制以及攻击意图。
基于随机森林的入侵检测分类研究
曹扬晨, 朱国胜, 祁小云, 邹洁
计算机科学. 2021, 48 (6A): 459-463.  doi:10.11896/jsjkx.200600161
摘要 ( 85 )   PDF(1902KB) ( 247 )   
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为了有效地检测网络的攻击行为,机器学习被广泛用于对不同类型的入侵检测进行分类,传统的决策树方法通常用单个模型训练数据,容易出现泛化误差大、过拟合的问题。为解决该问题,文中引入并行式集成学习的思想,提出基于随机森林的入侵检测模型,由于随机森林中每棵决策树都有决策权,因此可以很好地提高分类的准确性。利用NSL-KDD数据集对入侵检测模型进行训练和测试,实验结果表明,该模型的准确率可达99.91%,具有非常好的入侵检测分类效果。
基于特征重要度二次筛选的DDoS攻击随机森林检测方法
李娜娜, 王勇, 周林, 邹春明, 田英杰, 郭乃网
计算机科学. 2021, 48 (6A): 464-467.  doi:10.11896/jsjkx.200900101
摘要 ( 82 )   PDF(3975KB) ( 204 )   
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特征选择是攻击检测算法中的一种重要方法,该方法多采用交叉验证递归特征消除(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation,RFECV)技术,并通常结合机器学习算法使用。但该算法多用于选取单模型特征,其性能也极易受特征量、学习器的变化而波动,因其计算量大,该算法的分类准确率也仍需提高。针对上述问题,文中提出了一种基于特征重要度二次筛选的DDoS攻击随机森林检测方法。首先,该算法对原始数据集进行预处理并提取特征;其次,该算法为了从所选模型中选择最相关的变量,使用RF变量重要度准则,利用随机森林的重要性评分对变量进行排序;然后,在随机森林特征排序的基础上,对变量计算累积重要性并得到最重要变量;接着,使用所筛选出的最重要变量再次进行训练以生成分类模型,从而得出一组新的重要变量并将其定义为当前变量;最后,通过重要度准则,计算累积重要性来得到最终的最佳变量,从而有效地去除异常点,避免局部最优,进而实现对DDOS攻击的精准分类检测。实验结果表明,该方法具有较高的准确度和精确度,能够实现对正常流量以及各种DDoS攻击流量的精准分类,适用于在大数据下检测DDoS攻击。
一种用于威胁检测的反目标攻击树模型
杜金莲, 孙鹏飞, 金雪云
计算机科学. 2021, 48 (6A): 468-476.  doi:10.11896/jsjkx.200900205
摘要 ( 43 )   PDF(2273KB) ( 179 )   
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近年来,由于系统漏洞增多、网络入侵手段不断演化、黑客技术不断更新,导致网络攻击变得复杂多样化。然而,传统攻击树模型的质量高度依赖于分析师的知识和技能水平,主观性强,在表达攻击意图及攻击操作的关系上存在不足,很难实现攻击模型的自动构建。为了能够高质量地检测系统资产潜在的安全威胁,并支持自动化检测的实现,文中提出一种基于攻击者意图的反目标攻击树模型及其构建方法。该模型从攻击者的意图出发,通过对反目标元素的迭代分解来描述攻击者的攻击过程和攻击目标,并以攻击树的形式进行表达,从而高效地发现系统的安全问题。基于Datalog语言给出反目标攻击树模型分解策略的形式化描述并定义了推理规则,为反目标攻击树模型的自动构建以及攻击威胁的自动检测提供了支持。将所提方法应用到真实的攻击案例场景中进行分析,成功地检测出了被攻击系统的实际攻击场景和潜在安全风险,证明了所提方法的有效性。
基于进程代数的Otway-Rees协议的形式化验证
蔡雨桐, 王勇, 王然然, 姜正涛, 代桂平
计算机科学. 2021, 48 (6A): 477-480.  doi:10.11896/jsjkx.200500072
摘要 ( 43 )   PDF(1599KB) ( 135 )   
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Otway-Rees协议的目的是完成发起者和响应者之间的双向认证,并且分发服务器产生的会话密钥。该协议的特点是简单实用,没有使用复杂的同步时钟机制或双重加密,仅用少量的信息提供了良好的时效性。此协议允许通过一个网络的个别通信认证自己的身份,还可以阻止重放攻击和窃听,允许修改检测。对安全协议的分析是信息时代无法回避的关键问题,事实证明,形式化方法是安全协议分析更为可靠和有效的途径。此协议的形式化验证对于工程实施具有重要意义。对Otway-Rees协议进行抽象处理,得到抽象模型,在此基础上给出基于进程代数的形式化描述,并进行形式化验证。验证结果表明,此协议形式的并行系统展现出了期望的外部行为。
基于进程代数的Yahalom协议正确性的形式化验证
王然然, 王勇, 蔡雨桐, 姜正涛, 代桂平
计算机科学. 2021, 48 (6A): 481-484.  doi:10.11896/jsjkx.200500074
摘要 ( 60 )   PDF(1621KB) ( 128 )   
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通信过程中为了使得通信双方之间的对话过程是安全传输的,在引入可信第三方的基础上,Yahalom协议借助于可信第三方为通信双方分配“好”的会话密钥,利用该共享密钥加密对话内容保证双方对话的安全。Yahalom协议的形式化验证具有很重要的意义。为了使可信第三方在通信双方之间安全地分配会话密钥,文中对通信过程进行理论化形式的验证。文中基于可信平台的随机会话密钥分配过程进行了抽象化的处理,给出了抽象模型中各个实体状态及状态变迁的操作语义描述,建立了Yahalom协议结构化的操作语义并发计算模型,主要通过ACP公理系统对Yahalom协议的状态变迁系统进行了形式化的验证,验证结果表明Yahalom协议系统地展示了期望的外部行为,从理论上证明了基于进程代数的Yahalom协议是可行的。
蚁群算法在动态网络持续性路径预测中的运用及仿真
杨林, 王永杰
计算机科学. 2021, 48 (6A): 485-490.  doi:10.11896/jsjkx.200800132
摘要 ( 66 )   PDF(2758KB) ( 174 )   
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随着主动防御手段的广泛运用,动态多变性成为了网络系统的显著特征,在讨论了网络系统安全性时不可避免地需要以动态网络环境为基础,路径预测作为网络安全评估的常用方法,也需要适应动态网络环境以具备持续高效的特性。为了解决这个问题,提出将蚁群优化算法运用到网络持续性路径预测中,并设计仿真实验,在寻优精度和寻优速度两个方面,将所提方法与完全随机算法和贪婪算法进行比较。仿真实验结果表明,原始蚁群算法的寻优精度不如完全随机算法,但由于启发式信息的引导,其寻优速度远优于完全随机算法。为了均衡原始蚁群算法和完全随机算法各自的优势,提出新的蚁群信息素更新策略,并再次设计仿真实验验证算法的寻优效率。最终的实验结果显示,改进后的蚁群优化算法能够较好地综合原始蚁群算法和完全随机算法的优点,达到寻优精度和寻优速度的均衡。然而,在下一步的研究中还需要继续进行算法优化,使其能够更好、更完全地继承两者的优点,实现精度和速度兼优。
一个基于智能电网的跨层路由的信任评估协议
陈海彪, 黄声勇, 蔡洁锐
计算机科学. 2021, 48 (6A): 491-497.  doi:10.11896/jsjkx.201000169
摘要 ( 46 )   PDF(4196KB) ( 145 )   
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网络安全是智能电网通信网络设计中需要考虑的主要问题。但是,由于无线网络的开放性和不可预测性,因此容易受到攻击,尤其是利用漏洞在数据传输过程中发起跨层攻击。为了解决这一问题,提出了一种新的基于信任的路由框架,该框架利用贝叶斯推理计算直接信任,并利用D-S理论结合可靠邻居的证据计算间接信任,然后用层次分析法基于传输速率、缓冲容量和接收信号强度等跨层度量来计算节点的可信度。在仿真实验中,通过模拟恶意节点发起不同攻击的情况,对所提算法的性能进行了评估。仿真结果表明,该信任评估算法可以有效地抵抗恶意攻击,保证路由的安全性。
基于区块链和代理重加密的电子处方共享方案
唐飞, 陈云龙, 冯卓
计算机科学. 2021, 48 (6A): 498-503.  doi:10.11896/jsjkx.201000143
摘要 ( 76 )   PDF(1755KB) ( 218 )   
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电子处方数据一般采用中心化存储机制,这一机制面临着内部人员篡改的风险。此外,处方数据是用户的重要隐私信息,因此在保存或传输过程中需要加密,但普通的加密方案往往又面临共享困难这一难题。针对电子处方存储中心化、共享困难及保存传输安全性要求高等问题,提出一种基于区块链和条件代理重加密的电子处方共享方案。条件代理重加密方案可为电子处方共享提供一种密文的高效转发机制,同时还可实现解密权限的细粒度划分方法。传统的基于身份条件代理重加密方案需要一个可信的密钥生成中心(Key Generation Center,KGC)生成用户密钥,但是,这一需求与区块链的去中心化性质相矛盾。借助分布式密钥生成技术解决这一密钥托管问题,构造具有多中心的条件代理重加密方案使其适用于区块链应用场景。最后,从正确性、安全性等方面对所提方案进行分析。
智能合约定义路由目录服务器
王向宇, 杨挺
计算机科学. 2021, 48 (6A): 504-508.  doi:10.11896/jsjkx.200700210
摘要 ( 80 )   PDF(1736KB) ( 157 )   
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路由目录服务器是匿名网络中的重要组成部分,路由目录服务器的中心化特性导致了匿名网络在系统的可扩展性、数据的安全性和网络的弹性等方面受限。为了从根本上改善这些问题,文中构建了去中心化目录服务方案DCSM(Decentralized Contents Service Model),以智能合约替代中心化的目录服务器,将路由目录服务器应用在区块链上,从而达到路由交易去中心化的目的。为实现路由目录服务器的功能,用3个智能合约分别定义了以下规则:用户注册授权、路由信息拍卖、路由信息加解密。实验结果证明,提出的智能合约在功能上能够替代原有的路由目录服务器,完成路由信息的交易过程,并在性能上具有较好的安全性。智能合约的加入将目录服务器的功能在去中心化的区块链上实现,该方案提高了系统的可扩展性、数据的安全性和网络的弹性,有更多人维护的匿名网络也将变得更加有活力。
基于高斯增强和迭代攻击的对抗训练防御方法
王丹妮, 陈伟, 羊洋, 宋爽
计算机科学. 2021, 48 (6A): 509-513.  doi:10.11896/jsjkx.200800081
摘要 ( 48 )   PDF(2991KB) ( 201 )   
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近年来,现有的深度学习网络模型已经能在各种分类任务中达到很高的准确率,但它们仍然极易受到对抗样本的攻击。目前,对抗训练是防御对抗样本攻击的最好方法之一。但已知的单步攻击对抗训练方法仅对单步攻击有着良好的防御效果,对迭代攻击的防御性能却很差,而迭代攻击对抗训练方法只提升了对迭代攻击的防御性能,对单步攻击的防御效果却不够理想。为了同时提高深度学习网络模型对单步攻击与迭代攻击的鲁棒性,文中提出了一种综合高斯增强和迭代攻击ILLC(Ite-ration Least-Likely Class)的对抗训练防御方法GILLC(Gaussian Iteration Least-Likely Class)。首先,在干净样本中添加了一个高斯扰动,用于提高深度学习网络模型的泛化能力;然后,使用ILLC产生的对抗样本进行对抗训练,近似解决对抗训练的内部最大化问题。文中以CIFAR10为数据集进行了白盒攻击实验,结果表明,通过与基线、单步攻击对抗训练和迭代攻击对抗训练的方法相比,GILLC方法有效提高了深度学习网络模型对单步攻击和迭代攻击的鲁棒性,同时不会显著降低对干净样本的分类性能。
基于决策树的车联网安全态势预测模型研究
唐亮, 李飞
计算机科学. 2021, 48 (6A): 514-517.  doi:10.11896/jsjkx.200700158
摘要 ( 64 )   PDF(1589KB) ( 423 )   
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随着车辆智能技术的发展,网络与车辆的结合成为了必然,给人们带来了极大的便利。同时,黑客还可以利用技术漏洞攻击车辆,从而导致严重的交通事故。基于这种情况,车辆信息安全保护技术逐渐成为人们关注的焦点。面对层出不穷的车联网网络攻击,需要态势感知对车联网进行保驾护航,为了提高车联网安全态势感知的准确度,文中提出了基于决策树的车联网安全态势预测模型,由于网络攻击往往由某些特定的属性发生异常变化,属性变化的过程就是一种攻击方式,决策树根据这些属性分类,使用信息增益率来构建决策树,并推导出决策的规则。通过实验验证了所提算法在车联网安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性。
基于Spark的车联网分布式组合深度学习入侵检测方法
俞建业, 戚湧, 王宝茁
计算机科学. 2021, 48 (6A): 518-523.  doi:10.11896/jsjkx.200700129
摘要 ( 73 )   PDF(2869KB) ( 208 )   
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随着5G等技术在车联网领域中被广泛应用,入侵检测作为车联网信息安全重要的检测工具发挥着越来越重要的作用。由于车联网结构变化快,数据流量大,入侵形式复杂多样,传统检测方法无法确保其准确性和实时性要求,不能直接被应用到车联网。针对这些问题,提出了一种基于Apache Spark框架的车联网分布式组合深度学习入侵检测方法,通过构建Spark集群,将深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆网络(LSTM)组合,进行车联网入侵特征提取和数据检测,从大规模车联网数据流量中发现异常行为。实验结果证明,与其他现有模型相比,该模型算法在时间上最快达到20.1s,准确率最高可达99.7%,具有较好的检测效果。
基于GR-AD-KNN算法的IPv6网络DoS入侵检测技术研究
赵志强, 易秀双, 李婕, 王兴伟
计算机科学. 2021, 48 (6A): 524-528.  doi:10.11896/jsjkx.200500001
摘要 ( 50 )   PDF(1978KB) ( 145 )   
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随着IPv6网络流量的快速增加和复杂化,传统入侵检测系统Snort是基于具体规则对DoS攻击进行检测的,这降低了IDS的检测性能。为了解决IPv6网络环境下的DoS入侵检测问题,采用了机器学习中的轻量级KNN的优化算法。首先,通过信息增益率实现特征的双重降维,针对具有较多类型子特征的离散特征进行选择和聚合,以实现进一步降维,减小实际运算的特征维度。其次,利用信息增益率作为优化样本欧氏距离测量的权重。基于所提出的反向距离影响力的度量指标,对KNN算法的分类决策算法进行了优化,使检测技术的效果得到进一步提高。实验结果表明,相比传统基于平均距离的TAD-KNN算法和仅优化距离定义的GR-KNN算法,GR-AD-KNN算法在IPv6网络流量特征检测中不仅可以提升整体检测性能,同时还对小群体样本分类拥有更好的检测效果。
改进的具有前向安全性的无证书代理盲签名方案
姜昊堃, 董学东, 张成
计算机科学. 2021, 48 (6A): 529-532.  doi:10.11896/jsjkx.200700049
摘要 ( 39 )   PDF(2139KB) ( 139 )   
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通过对文献[8]提出的一种基于无证书的前向安全代理盲签名方案进行安全性分析发现,其方案无法抵抗恶意且消极KGC的公钥替换攻击,且该方案不满足不可否认性。针对以上问题,提出了一个改进方案,在用户密钥生成方式上做出了改进,通过单向哈希函数将用户公钥嵌入到部分私钥中,进而约束KGC生成的部分私钥,使得敌手无法伪造出合法密钥对进而冒充原始签名者进行授权。在代理盲签名阶段由消息拥有者的秘密值取代一个盲化因子,不仅能够减小计算量,而且消息拥有者也无法否认曾提供过该消息。安全性分析表明,改进方案能够抵抗恶意且消极KGC的公钥替换攻击并且满足不可否认性。效率分析表明,改进方案比原方案的计算效率更高。
抗能量分析的带符号滑动窗口标量乘算法
龚建锋
计算机科学. 2021, 48 (6A): 533-537.  doi:10.11896/jsjkx.191200097
摘要 ( 36 )   PDF(1780KB) ( 118 )   
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为解决标量乘法运算在施加抗能量分析措施后会降低其运算效率的问题,给出了一种抗能量分析的带符号滑动窗口标量乘算法。该算法首先利用带符号的滑动窗口编码形式对标量重新编码,然后运用预计算、基点掩码与底层域运算的方法来实现标量乘法运算抵抗能量分析攻击,最后采用混合坐标系来完成标量乘运算。性能分析结果表明:该算法能够很好地抵抗简单能量分析、差分能量分析、零值点能量分析及修正能量分析等,并且相比二进制抗能量分析方案与密钥分解抗能量分析方案,所提方案的执行效率也有大幅提升。可见,所提方案能够兼顾安全与效率,较适用于各类资源受限的密码系统中。
交叉&应用
基于多核处理器的非对称嵌入式系统研究综述
瞿伟, 余飞鸿
计算机科学. 2021, 48 (6A): 538-542.  doi:10.11896/jsjkx.200900204
摘要 ( 69 )   PDF(1687KB) ( 253 )   
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随着嵌入式系统的发展与不断分化,很多领域如工业控制、机器人、视频图像系统等对嵌入式系统的要求越来越高,这不仅需要良好的功能扩展性和维护性,还需要保证专有任务的特性(如实时性等)。基于多核处理器的非对称嵌入式系统是解决这些问题的重要发展方向。根据处理器各核心地位是否相同,多核处理器可以划分为同构和异构两种结构。基于同构或者异构多核处理器均可以实现非对称嵌入式系统,从硬件或者软件层面将多核处理器的核心进行划分,分别运行不同的任务,使得嵌入式系统可以兼顾良好的功能扩展性和实时性。文中总结并对比了基于多核处理器的非对称嵌入式系统的研究现状,同时归纳了其在科研和工程领域的应用,最后研究了基于多核处理器的非对称嵌入式系统未来可能的发展方向。
基于格思想的图结构相似问题的算法
王晓敏, 苏静, 姚兵
计算机科学. 2021, 48 (6A): 543-551.  doi:10.11896/jsjkx.201100167
摘要 ( 53 )   PDF(2929KB) ( 126 )   
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文中首先给出了顶点撕裂运算与顶点重合运算的定义,基于顶点撕裂连通度的定义证明了连通图的顶点撕裂连通度等价于连通图的连通度;给出了图的 W-相似的定义。其次,给出了图撕裂组以及同构子图相似的定义,介绍了一种特殊图撕裂组和特殊图撕裂组匹配方法。再次,讲述了有关图和图撕裂组的运算和算法,主要有确定图撕裂组的算法、图撕裂收缩算法、图的顶点扩展和收缩算法。然后,给出了图的同构子图相似的基本定理。最后,总结全文并提出了几个值得以后深入研究的问题。
基于气象因子的气候区划可视分析系统
姚林, 王翔坤, 贾钰沛, 耿仕洪, 朱敏
计算机科学. 2021, 48 (6A): 552-557.  doi:10.11896/jsjkx.200900127
摘要 ( 60 )   PDF(5297KB) ( 146 )   
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水文勘测、环境监测和农业生产等领域的研究人员,需要将地理区域按气象因子划分为若干子区域,用于抽样和对比等后续分析研究。目前,基于气象因子的区域划分方法存在缺乏交互手段、输出形式和结果单一等问题。文中设计并实现了基于气象因子的气候区划可视分析系统,提供堆叠柱状图、雷达图、平行坐标系等视图,以及点选、悬浮等丰富的交互手段,允许专家通过聚类评估指标、气候地理分布、点簇关系以及自身领域知识来确定气候区划方案。同时,系统可展示气候区划的时序演化关系,验证代表站点与所属区域的属性匹配度,提高区划方案的解释性。最后,基于西南5省近50年的气象数据,通过探索区域划分方案、推演气候区划的时序变化等两个实际案例,验证了系统的有效性。
基于组织架构的数据权限控制模型研究与实现
程学林, 杨小虎, 卓崇魁
计算机科学. 2021, 48 (6A): 558-562.  doi:10.11896/jsjkx.200700127
摘要 ( 86 )   PDF(2296KB) ( 212 )   
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数据权限控制是软件系统安全性和质量的重要方面,也是SaaS多租户软件系统权限管理和授权访问的重要组成部分。数据权限控制的核心需求是不同角色的用户,访问的数据范围不同,如果能够设计出一套通用的数据权限控制方法,降低授权管理的复杂性,提升软件系统安全具有一定的现实意义。在以RBAC授权模型为理论的基础上,提出了一种基于组织架构的数据权限控制模型(Organization-Based Data Authority Control,ODAC),ODAC模型中SaaS软件系统提供的各类服务统称为资源,资源分为数据受控资源和数据不受控资源,在将数据受控资源分配给角色时,指定该资源可访问的租户组织架构,用户在访问数据时,系统通过用户角色对应资源的租户组织架构,来实现数据访问控制的目的。在此基础上,基于Spring MVC、Spring Security和MyBatis框架对OADC模型进行了实现。多种实际生产系统使用了该模型,验证了其具有较好的通用性和可行性。
基于知识图谱的区块链物联网领域研究分析
李嘉明, 赵阔, 屈挺, 刘晓翔
计算机科学. 2021, 48 (6A): 563-567.  doi:10.11896/jsjkx.200600071
摘要 ( 90 )   PDF(2206KB) ( 313 )   
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区块链物联网技术快速发展,吸引了学术界和产业界的广泛关注。系统地了解区块链物联网领域的研究现状和进展,对研究人员、产业部门开展相关工作具有较大的参考价值。文中以2015-2019年Web of Science中区块链物联网领域的970篇文献为研究对象,基于文献计量学理论,利用CiteSpace信息可视化软件对其进行了可视化处理与分析。首先对区块链物联网领域影响较大的国家进行了研究探讨;其次对近年来区块链物联网领域的热点关键词进行了总结归纳;然后结合CiteSpace对该领域的知识基础进行总结,列举了具有显著影响力的6篇论文,并且利用Timezone展示方式,研究了区块链物联网领域近五年的发展趋向;最后总结了目前区块链物联网领域的现状,并对未来发展提出了展望。
模型驱动开发工具的自动化测试技术研究
黄双芹, 刘英博, 黄向生
计算机科学. 2021, 48 (6A): 568-571.  doi:10.11896/jsjkx.201000139
摘要 ( 59 )   PDF(2337KB) ( 121 )   
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基于模型驱动的低代码量平台通过编写少量代码或不需要编码就可以快速定制产生大量的应用系统,对这些快速定制的应用系统的可靠性、稳定性、易用性等提出了更高的要求,测试是保障这些软件高质量、高可靠性的重要手段。传统的自动化测试存在两个方面的不足:1)通过手工查看源码的方式获取页面元素的定位信息的效率非常低;2)当页面经常变动时,定位不到页面元素将导致测试失败。低代码平台快速定制产生很多的应用系统,系统的页面数据量巨大且经常变化,传统的自动化测试方法已不适用。文中通过从后台数据库读取页面源码获取到页面内容,用深度优先搜索的方法解析源码,得到整个页面元素的定位表达式和元素的类型,结合表单的测试数据和表单的URL,对表单进行自动化测试。针对界面、功能各不相同的应用系统,搭建了一个自动化测试管理系统,实现了对不同的应用系统的测试,在实际的项目中得到了很好的运用,大大提高了效率。
基于程序变异和高斯混合聚类的错误定位技术
张慧
计算机科学. 2021, 48 (6A): 572-574.  doi:10.11896/jsjkx.200500121
摘要 ( 45 )   PDF(2704KB) ( 127 )   
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错误定位的效率依赖回归测试用例的质量,然而相同相似的测试用例影响着错误定位的效率。针对以上问题,文中提出了利用基于改进的人工免疫技术的程序变异产生多个变异体,然后通过高斯混合聚类约简变异体进行错误定位。实验结果表明,相比其他方法,所提方法可以提高错误定位的效率。
航天器软件缺陷预测数据集构建方法研究
郑小萌, 高猛, 滕俊元
计算机科学. 2021, 48 (6A): 575-580.  doi:10.11896/jsjkx.200900133
摘要 ( 60 )   PDF(3092KB) ( 203 )   
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软件缺陷预测数据集作为预测模型构建及实施缺陷预测的基础设施,面临着两方面问题,一方面因数据源头上采集困难导致可用评测数据集较少;另一方面,已公开的数据集因领域数据不同导致了差异性大、度量标准不适用等问题,鲜有工程应用。结合国内航天领域的真实软件评测数据,对航天器软件度量指标设计方法与航天器软件缺陷预测数据集的构建过程进行了系统阐述。依据航天器软件的特点,提出了软件的代码度量与质量度量相结合的混合度量方法,确保能够从不同的角度全面刻画、度量航天器软件的相关特性;同时针对面向大规模数据收集、处理、分析等环节耗费高昂人力与存储成本的问题,提出了版本划分下的数据清洗与模块层级预处理相结合的标准化数据集构建方法。通过对基于该方法构建的SPACE数据集进行应用示范,验证了此方法能够有效应用于构建具有领域针对性的高质量软件缺陷预测数据集,并可取得模型AutoWeka良好的预测效果。
局部细粒度信息引导的双循环一致性绝缘子缺陷样本生成
赵潇, 李仕林, 李凡, 余正涛, 张林华, 杨勇
计算机科学. 2021, 48 (6A): 581-586.  doi:10.11896/jsjkx.200500026
摘要 ( 46 )   PDF(6897KB) ( 133 )   
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针对绝缘子缺陷样本数据缺乏,现有生成方法又要求训练样本的规模庞大,且在生成过程中绝缘子缺陷的细节常常被丢失或扭曲,提出了一种基于局部细粒度信息引导的双循环一致性绝缘子缺陷样本生成方法。该方法利用粗糙绝缘子图像作为网络输入,提出通过循环一致性生成对抗方法向精细缺陷绝缘子样本学习,生成较为逼真的缺陷样本。为使生成的样本具有丰富的缺陷特征,提出将生成图像中的缺陷区域图像作为判别网络的输入,并利用对抗约束的方式引导生成网络重点关注缺陷的细粒度信息,从而进一步提升生成绝缘子缺陷样本的真实性和多样性。与现有方法相比,所提方法构建的绝缘子缺陷样本数据集具有逼真、多样化等特点,为提升绝缘子缺陷自动识别的准确性提供了重要的数据基础。
基于弱约束指派的DSP寄存器偶对分配算法研究
唐镇, 胡勇华, 陆浩松, 王书盈
计算机科学. 2021, 48 (6A): 587-595.  doi:10.11896/jsjkx.200600061
摘要 ( 49 )   PDF(1899KB) ( 140 )   
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在现代高性能数字信号处理器(DSP)中,许多指令把寄存器偶对作为操作数。为了优化寄存器偶对的使用,文中针对寄存器偶对的使用约束条件,提出了一种基于弱约束指派的DSP寄存器偶对分配算法。该算法在寄存器指派过程中优先指派空闲寄存器偶对给符号寄存器对。如果无法指派寄存器偶对给符号寄存器对,则指派两个不能组成寄存器偶对的寄存器。为了确保目标代码中寄存器偶对操作数最终获得的寄存器偶对符合寄存器偶对的使用约束条件,提供了一种指令操作数修正方法。采用6种经典的算法作为测试用例进行实验,结果表明所提算法的实验效果较好。
矿山事故应急救援数字预案的任务协同流程网络模型及时效分析
赖祥威, 郑万波, 吴燕清, 夏云霓, 冉啟华, 董银环
计算机科学. 2021, 48 (6A): 596-602.  doi:10.11896/jsjkx.200500041
摘要 ( 54 )   PDF(2416KB) ( 98 )   
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矿山开采环境复杂,一旦发生事故,应急救援工作困难大,研究矿山事故应急救援流程有利于科学指导相关人员提高应急处置的效率。文中针对矿山应急管理的数字预案的任务协同问题开展研究。首先,描述省级数字预案体系的典型国有企业应急预案体系及衔接关系;其次,建立典型矿山事故灾难应急救援指挥工作流Petri网模型;再次,利用随机Petri网和随机过程分析技术,获得多个瞬态和稳态的计算结果,建立预测指挥信息调度工作流程的所有救援任务时间模型;最后,以典型瓦斯爆炸案例进行建模,并对模型进行性能分析。研究结果表明,该模型实证结果比较合理,在矿山应急救援方面具有普适性,能够优化应急救援调配,提高救援效率。
边缘计算在飞行训练中的应用
钱基德, 熊仁和, 王乾垒, 杜冬, 王在俊, 钱基业
计算机科学. 2021, 48 (6A): 603-607.  doi:10.11896/jsjkx.201000035
摘要 ( 87 )   PDF(3815KB) ( 221 )   
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眼是人心理活动和思想在外观上的重要表现形式,文中通过使用高速图像采集系统跟踪飞行员的眼动轨迹来分析其心理行为,以研究飞行员在训练过程中的注意力情况。随着低功耗嵌入式设备、高速5G网络的逐渐成熟,已逐步进入“万物互联”新时代,基于此,提出采用边缘计算设备评估飞行训练效果的解决方案。该方案介绍了一种基于边缘计算架构的实时眼动跟踪系统,采用高速CMOS图像传感器采集眼部图像,提出了一种基于MobileNet的轻量级网络结构快速定位瞳孔位置,然后利用NVIDIA Jetson Nano板卡实现在连续视频图像中定位瞳孔并计算出注视点的功能,以获得眼动视觉焦点轨迹。实验结果表明,该边缘计算系统构成简单,且能满足实时眼动跟踪的要求,为实现实时心理行为分析提供了一种新的有效方法,给改进飞行训练效果提供了重要参考依据。
LDPC自适应最小和译码算法及其FPGA实现
王登天, 周华, 钱荷玥
计算机科学. 2021, 48 (6A): 608-612.  doi:10.11896/jsjkx.200800134
摘要 ( 71 )   PDF(2863KB) ( 207 )   
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低密度奇偶校验码(Low-density Parity-check,LDPC)置信传播算法性能优异且被证明接近香农极限,但需要极其复杂的对数和三角函数运算,不利于现实使用。尽管最小和算法提高了计算的方便性和适用性,但也削弱了其译码能力。为了减少误码率(Bit Error Rate,BER)的损失,利用输入变量节点边信息绝对值的最小值、次小值和双曲正切函数的关系,引入自适应乘性因子提升算法性能。仿真结果显示,自适应最小和算法的性能比传统的对数似然比置信传播算法(Log-Likelihood Ratio Belief Propagation,LLR BP)提升了0.2 dB。此外,通过在Xilinx公司的FPGA平台上进行硬件测试,实现了155码长的LDPC码最小和算法仿真。
一种应急指挥系统的设计与实现
宁玉辉, 姚喜
计算机科学. 2021, 48 (6A): 613-618.  doi:10.11896/jsjkx.201000136
摘要 ( 48 )   PDF(4017KB) ( 242 )   
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当前,应急事件在社会中不时发生,应急指挥对于处理应急事件、稳定社会秩序具有一定意义。但应急事件发生的种类、时间、程度具有不特定性,应急指挥决策、施策难度相应加大,如何提高应急指挥系统的智能性成为了一项研究课题。鉴于此,文中给出了一种应急指挥系统的设计与实现方法。对系统应用架构、系统功能进行了设计;对系统数据库构成、基于即时通讯的指挥通信等技术进行了详细阐述;将Petri网引入系统建模,并进行了适应性修改,实现了智能化应急预案析出、应急资源调度策略生成等功能。最后,搭建了真实的实验环境,通过实验验证了所提方法的有效性和优越性。
多模型集成学习在机械钻速预测中的新应用
许明泽, 韦明辉, 邓霜, 蔡卫
计算机科学. 2021, 48 (6A): 619-622.  doi:10.11896/jsjkx.201000070
摘要 ( 48 )   PDF(3957KB) ( 171 )   
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钻井的机械钻速与钻井操作参数、钻井液性能以及钻具组合等因素有关。准确预测机械钻速可以有效计算钻井成本和钻进时间,从而优化钻进参数、合理安排钻机工作人员,并为钻井设计人员提供依据。结合目前机器学习和大数据处理,利用中国西部吐哈油田历史钻井数据,建立了一种基于集成学习的钻速预测模型。其成员包括KNN(K近邻)、DT(决策树)、SVR(支持向量机)、RF(随机森林),输入7个特征影响因素,包括井深、钻压、泵压、密度、粘度、排量和转速,将拟合优度作为机械钻速预测的评价指标,结果显示集成模型的预测输出优于任何一种单一模型的结果。以7-13井为例,拟合优度R2达到了0.93以上。文中还探讨了不同集成成员的组合,结合时间成本和拟合优度发现最优组合为KNN+SVR+RF,其拟合优度在7-13,8-17,4-10井分别达到了0.937 8,0.918 7,0.912 4。最后,以SVR为例,优化后的单一模型拟合准确性依旧低于任何一组组合模型。进一步的研究表明,有效的集成模型需要集成成员的多样性和较高的精度。这些预测结果表明,该模型为机械钻速预测提供了一种有前途的替代方案。
基于皮尔逊系数的管制仿真训练数据独立化与因子分析下的数据可视化研究
骆菁菁, 唐卫贞, 丁继婷
计算机科学. 2021, 48 (6A): 623-628.  doi:10.11896/jsjkx.210200021
摘要 ( 36 )   PDF(2308KB) ( 120 )   
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为解决管制仿真训练的指标重复性评分问题,文中基于皮尔逊相关系数进行指标关系研究,利用显著水平进行检验,并对评分数值算法进行修正。文中提取云端小程序评分数据库4 162项,以因子分析理论为研究方法,采用主成分分析法进行因子载荷阵求解,并使用正交旋转法扩大载荷值,合理解释公共因子,建立管制学员素质能力模型,实现数据可视化。研究结果显示,去关联性后的指标评分统一呈下降态势,起伏变化与原评价分基本一致,可依照数据相关性与数值独立性进行部分指标描述更改;因子分析后可通过雷达图清晰地反映出学员能力,显示学员素质能力的优劣情况,也便于科学地进行管制岗位分配,是数据可视化的有效运用。
综合电子时间同步技术研究
卢永超, 王斌翊, 胡江峰, 穆阳, 任俊龙
计算机科学. 2021, 48 (6A): 629-632.  doi:10.11896/jsjkx.201100114
摘要 ( 31 )   PDF(1994KB) ( 108 )   
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为了实现采用硬件冗余的嵌入式综合电子信息系统时间同步,文中提出一种稳定时间同步模型,搭建了多节点时间同步框架。采用主端竞争的方式生成主节点时间服务器,利用模式控制法动态检测同步节点状态,服务器与各节点之间经过两次握手完成一次可靠同步流程,包括手动和自动同步两种方式,基于软件的实现方式可以部署在系统中的任意节点,无需单独的时间服务器,满足多总线的数据传输接口。经实验验证,在局域网内系统同步精度小于1ms,相比NTP同步可靠性提升了10%,单位时间内同步数量减小一半,适应CAN、以太网和串口等数据传输方式,可完成多时间类型的同步任务,实现了综合电子信息系统的可靠时间同步。
基于混合算法的智能割草机全遍历路径规划及其系统设计
陈镜宇, 郭志军, 尹亚昆
计算机科学. 2021, 48 (6A): 633-637.  doi:10.11896/jsjkx.201100002
摘要 ( 50 )   PDF(2781KB) ( 242 )   
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由于城镇规划和建设步伐的加快以及居民环境保护意识的不断加强,绿化面积也随之稳步增加,其中绿化区修剪工作量的加大消耗了大量的人力、物力和财力,为此设计了一款基于混合逻辑算法的智能割草机器人来改善这一问题。以STM32F407ZGT6探索者微处理器为主控芯片,在完成对割草机器人功能设计和模型制作的基础上,主要研究了智能割草机器人路径规划算法。通过内螺旋算法和A星寻路算法相结合的方式来确定割草机器人的运动轨迹,首先通过内螺旋算法找到作业死点,然后利用A星寻路算法确定未割草区域的作业最近点,在作业最近点继续以内螺旋算法规则行走,直至遍历整个割草区域。实验结果表明,所设计的智能割草机器人能够实现高覆盖率、低重复率、精确避障的目标,同时也提高了割草效率,满足节能环保的需求,达到了节约成本的目的。
基于分布式边缘计算的情绪识别系统
钱甜甜, 张帆
计算机科学. 2021, 48 (6A): 638-643.  doi:10.11896/jsjkx.201000010
摘要 ( 65 )   PDF(4052KB) ( 278 )   
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近年来,边缘计算和人工智能结合的模式越来越流行。面部动作单元(ActionUnit)检测分析是一种通过分析局部面部区域中某些原子肌肉运动的线索来识别面部表情的方法。根据面部特征点的检测,可以计算出AU的值,然后通过对这些AU值进行分类来进行实时情绪检测。然而,在实际的生产过程中,由于传输面部动作单元特征数据网络的开销巨大,这会给在生产中的通信网络带来新的挑战,因此可以选择使用树莓派,实验中设计了基于轻量级边缘计算的分布式系统,优化了数据传输和组件部署。将部分计算任务转移到服务器附近,前端和后端处理模式分开可以有效缩短往返延迟,从而完成复杂的计算任务,并提高可靠性,大规模连接服务。
基于知识图谱的认知诊断模型及其在教辅中的应用研究
黄梅根, 刘川, 杜欢, 刘佳乐
计算机科学. 2021, 48 (6A): 644-648.  doi:10.11896/jsjkx.200700163
摘要 ( 59 )   PDF(2330KB) ( 284 )   
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随着互联网行业的日渐更新,在线学习、上网课已经成为多数家庭不可或缺的一部分。随着计算机辅助学习系统的发展,对知识诊断的研究增加,其中随着时间的推移可以预测学生在课程作业中的表现。由于迫切需要带有知识图谱的教育应用程序,文中开发了一个名为KGIRT的系统。其具体功能如下:1)构建面向初中、高中数学课程的知识图谱(KG),与传统教育领域知识图谱相比,文中创建的数学学科知识图谱以知识本身为重点,不限于年级与书本,将初中和高中的数学知识点按照逻辑关系关联在同一个知识图谱中,学生通过使用本系统可以判断出相关知识点的掌握情况;2)在系统诊断模型中对题目的难度进行分级设置,并且通过在诊断模型中引入专家法,使得对题目难度的判定更准确、更客观、更系统;3)将知识图谱和认知诊断模型结合,采用基于知识图谱的认知诊断模型得到用图表和矩阵直观表示的学生知识现状;4)在知识图谱的图数据库Neo4j和认知诊断模型的联合应用的基础上,开发了一个在线学习的微信小程序KGIRT,实现了从理论到应用的转化。
初等稳定矩阵约化A0为上Hessenberg型的方法研究
苏尔
计算机科学. 2021, 48 (6A): 649-657.  doi:10.11896/jsjkx.200800063
摘要 ( 37 )   PDF(1827KB) ( 105 )   
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文中讨论用初等矩阵技术选用部分主元素的Gauss消去法将A0约化变换为Hessenberg矩阵,为使数值具有稳定性,重视如何交换的本质性基础问题。首先简述概括了约化方法的矩阵算式;其次明确了递推约化运算规则式子形成的推演依据;然后重点详述展开约化方法的递推运算完全步骤和逻辑实现,清楚表述最后约化结果与矩阵算式准确计算结果一致事实;最后给出数值实例验证结论,约化方法基于充分计算依据并实际紧凑可行。
基于jBPM的科学试验管理系统的设计与实现
窦帅, 李子扬, 朱家佳, 李晓辉, 李雪松, 米琳, 杨光, 李传荣
计算机科学. 2021, 48 (6A): 658-663.  doi:10.11896/jsjkx.200600158
摘要 ( 50 )   PDF(2395KB) ( 221 )   
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临近空间探索科学试验流程复杂,从策划到实施过程中涉及多个管理和技术环节,需要引入工作流技术建立科学试验管理系统对试验过程进行科学有效的管理。文面向大型科学试验任务管理系统设计与实现,针对科学试验任务合理规划、有序调度、流程按需定制、节点组件集成的业务需求,提出了基于jBPM工作流引擎的科学试验任务流程按需定制与节点组件集成调用方案,将流程抽象为若干个独立的业务节点,按照业务节点间的逻辑关系构建业务工作流,同时集成各业务节点对应的程序组件实现具体的流程管理功能。基于该方案开发的科学试验任务管理系统在满足系统业务需求的同时,有效提升了系统的可扩展性,降低了系统维护的难度,成为了支持大型科学试验规划、管理与调度的有效技术手段。
数据腐蚀对GHTSOM模型的优化
石健, 莫俊
计算机科学. 2021, 48 (6A): 664-667.  doi:10.11896/jsjkx.200500129
摘要 ( 41 )   PDF(3485KB) ( 108 )   
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聚类算法被广泛应用于模式识别、信息检索、图像处理,以及自然语言处理等领域,GCS和SOM是两种常用的基于神经网络思想的聚类方式,很多学者在它们的基础上提出了不同的改进算法,GHTSOM(Growing Hierarchical Tree SOM)便是其中之一,对于数据分类较为清晰的应用场景效果良好,但不适用于干扰数据或者噪声数据较多的应用场景。利用图像处理中的腐蚀算法对GHTSOM算法进行优化,即在调用GHTSOM过程之前,先用腐蚀算法对数据进行处理,去除掉不同类别的数据交界位置处的干扰数据或者噪声数据,使不同类别数据之间出现较为明显的界限。为使表达更加直观,采用二维数据进行处理分析,结果表明,优化后的GHTSOM模型可有效避免由于类间局部连接造成的无法分类的问题,以及由于神经元过多所造成的误分类问题。
基于莱维萤火虫算法的智能生产线调度问题研究
章菊, 李学鋆
计算机科学. 2021, 48 (6A): 668-672.  doi:10.11896/jsjkx.210300118
摘要 ( 60 )   PDF(2091KB) ( 234 )   
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针对智能生产线调度过程中易出现饥饿和堵塞等问题,通过分析调度过程,建立调度问题的目标函数和约束条件;然后提出一种基于莱维飞行的新型萤火虫算法,利用莱维分布提高种群的搜索范围和有效性,以最大和最小荧光素作为边界约束优化荧光素迭代公式,提高个体所携带荧光素的合理性;引入立方映射实现对种群的优化,提高种群的综合搜索能力。算法测试结果表明,莱维萤火虫算法(Levy Glowworm Swarm Optimization,LGSO)相比GSO(Glowworm Swarm Optimization)、SGSO(Glowworm Swarm Optimization of Scene Understanding )和CGSO(Chaos Glowworm Swarm Optimization)具有更好的求解精度、收敛性和稳定性。利用LGSO算法对典型的4种智能生产线的调度问题进行优化求解,并与GSO算法和SGSO算法进行对比,结果表明:LGSO算法计算结果的最差值、最优值、结果平均值以及标准偏差基本均优于其他两种算法,特别在复杂路径下,LGSO算法具有更好的求解精度、收敛速度及稳定性,验证了数学模型的准确性和LGSO算法解决调度问题的可行性。