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基于异步分层联邦学习的数据异质性处理方法研究 郭昌昊, 唐湘云, 翁彧 计算机工程与科学    2024, 46 (07): 1237-1244.   摘要 （88）      PDF （1083KB）（320）    可视化    在物联网设备遍布的时代，时刻都在产生大量数据，数据分布和数据量各不相同，因此数据异质性普遍存在。针对物联网环境中智能设备的联邦学习挑战，传统联邦学习的同步机制解决数据异质性（NON-IID）问题并不理想，且面临着单点故障和维护全局时钟的复杂性问题，而异步机制则可能带来额外的通信开销和NON-IID数据分布导致的过时性问题。分层联邦学习结合异步机制在应对数据异质性的问题时更加灵活，为此，提出了一种基于分层联邦学习的异步分层联邦学习方法。首先，使用BIRCH算法分析物联网中各节点的数据分布并进行簇的划分；然后，对簇中的数据进行拆分与验证，目的是找到数据质量高的节点，然后将数据质量高的簇中的节点打散，重组到其他数据质量低的簇中，形成新的簇；最后，进行簇内聚合和全局聚合的两阶段模型训练。此外，基于MNIST数据集，对提出的方法进行了评估。结果表明，与经典方法相比，所提方法在NON-IID数据集上收敛速度提高，而且在模型精度上提高了15%以上。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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鲸鱼优化算法研究与应用进展 王颍超 计算机工程与科学    2024, 46 (05): 881-896.   摘要 （185）      PDF （901KB）（504）    可视化    鲸鱼优化算法WOA是一种根据概率收敛的新型群体智能优化算法，具有原理简单易实现、参数量少易设置和全局与局部开发分别控制易平衡等特点。系统地分析WOA的基本原理和算法性能影响因素，重点论述现有的算法改进策略和算法混合策略的优点及局限性，并阐述了WOA在支持向量机、人工神经网络、组合优化和复杂函数优化等方面的应用与发展。最后，结合WOA的特点及其应用成果，对WOA的发展方向进行了展望。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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特征选择方法综述 王娟[1] 慈林林[2] 姚康泽[2] J4    2005, 27 (12): 68-71.   摘要 （653）      PDF （265KB）（4179）    可视化    本文总结并提出了较为完备的特征提取定义。根据特征子集形成过程将特征选择分为穷举式、启发式和随机式三类；根据特征评价标准将特征选择分为距离测度、信息测度、相关性测度、一致性测度和分类器错误率五类。通过分析特征选择的影响因素，提出了选择特征、选择方法应该遵循的原则。 相关文章 | 多维度评价

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Bi-YOLO：一种基于YOLOv8n改进的轻量化目标检测算法 刘子洋, 徐慧英, 朱信忠, 李琛, 王泽宇, 曹雨淇, 戴康佳 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1444-1454.   摘要 （139）      PDF （3044KB）（142）    可视化    以YOLOv8为代表的单阶段目标检测算法，在骨干网络中有比较明显的优化，但在颈部网络未能高效地融合上下文信息，导致在小目标检测方面存在漏检、错检的问题，并且还存在模型参数量大、计算复杂度高的问题，无法满足端到端的工业部署需求。针对以上问题，引入基于Transformer结构的BiFormer注意力机制，加强对小目标的检测性能，提升算法的精度；引入GSConv模块，在保证算法性能不受到负面影响的前提下减小算法规模。为了平衡BiFormer带来的计算量和参数量的增加，设计了一种名为Bi-YOLO的目标检测算法，以达到轻量化和算法性能的平衡。实验结果表明，Bi-YOLO目标检测算法和YOLOv8n相比，算法精度提高了4.6%，DOTA数据集小目标检测精度提高了2.3%，参数量下降了12.5%。Bi-YOLO有效实现了模型轻量化和性能的平衡，为端到端的工业部署提供了新思路。 相关文章 | 多维度评价

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基于SRAM缓存和存内计算的低功耗关键词唤醒系统 黄至锐, 贾心茹, 朱浩哲, 陈迟晓, 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1331-1339.   摘要 （91）      PDF （2185KB）（139）    可视化    为了解决关键词唤醒算法部署在边缘计算硬件会带来较高功耗、给电池驱动的设备带来续航挑战的问题，提出了一种基于存内计算技术和软硬件协同优化的低功耗关键词唤醒系统。在算法层面，基于标准MFCC算法拓扑结构提出了一种三值量化MFCC-CNN联合算法，将MFCC中的全部通用矩阵乘映射到神经网络加速器当中。在电路层面，提出了一种基于SRAM的存内计算核心，用于解决传统冯·诺依曼架构加速器存在的功耗墙和存储墙问题。同时通过复用存内计算核心的SRAM存储功能提出了一种基于查找表实现的缓存电路，用于替代寄存器延迟链电路。SRAM存内计算核心和SRAM缓存电路均采用定制单元实现。在系统层面，基于以上2种定制电路设计了一种低功耗关键词唤醒系统。该系统采用ASIC与定制化电路设计流程设计，并使用28 nm CMOS 工艺库对该设计进行了ASIC综合，在250 kHz下，关键词唤醒系统运行10分类任务的延迟是64 ms，整体功耗为645.28 μW，其中MFCC流水线的动态功耗占总动态功耗的5.9%，总功耗仅占系统功耗的1.3%。 相关文章 | 多维度评价

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命名实体识别研究综述 丁建平, 李卫军, 刘雪洋, 陈旭 计算机工程与科学    2024, 46 (07): 1296-1310.   摘要 （162）      PDF （946KB）（299）    可视化    命名实体识别作为自然语言处理中的一项核心任务，在信息抽取、问答系统、机器翻译等方面应用广泛。首先，对基于规则和词典、基于统计机器学习的方法进行了描述和总结。其次，综述了基于深度学习中有监督、远程监督和Transformer的命名实体识别模型，特别对近年来在自然语言处理领域中热门的Transformer架构及其相关模型进行了阐述，包括基于Transformer的掩码语言建模和自回归语言建模，如BERT、T5和GPT等。再次，简要探讨了应用于命名实体识别中基于数据的迁移学习和基于模型的迁移学习方法。最后，总结了命名实体识别任务面临的挑战和未来的发展趋势。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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基于FPGA和行折叠的稀疏矩阵向量乘优化 周智, 高建花, 计卫星 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1340-1348.   摘要 （58）      PDF （2277KB）（131）    可视化    稀疏矩阵向量乘（SpMV）是科学与工程计算中的一个关键内核。由于稀疏矩阵中不规则的数据分布和SpMV计算中不规则的访存操作，SpMV在多核CPU和GPU等设备上的性能与这些设备的理论峰值还具有较大差距。现有的CPU和GPU由于在架构上受到限制，导致它们无法很好地利用稀疏矩阵的特殊结构来加速SpMV计算，而现场可编程门阵列（FPGA）可以通过自定义电路实现高效的并行运算，能够更好地处理稀疏矩阵的计算和存储问题。基于FPGA提出了一种SpMV优化方法，该优化方法基于高级综合的流式处理引擎，采用了一种自适应多行折叠的SpMV优化策略。该方法通过行折叠减少了处理引擎中零元的无效存储和计算，从而提升了基于FPGA的SpMV计算性能。实验结果表明，相比于现有的FPGA实现方案，设计的基于行折叠优化的数据流引擎实现了最高1.78倍和平均1.15倍的加速。 相关文章 | 多维度评价

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一种基于注意力机制的轻量级语义分割 马冬梅, 王鹏宇, 郭智浩 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1503-1512.   摘要 （69）      PDF （1024KB）（125）    可视化    语义分割是一种计算机视觉技术，它需要从大量的图像中提取出重点信息，然后通过掩膜的方式，将这些信息转化成更加清晰、易于理解的表达形式。研究人员正在努力寻求一种平衡，在保证模型精度的同时，尽可能减小模型的体积，这也是当前设计轻量级网络模型的热门话题。当前，图像语义分割技术存在许多挑战，如分割不连续、错误分割和模型复杂度过高。为了解决这些问题，提出了一种基于注意力机制的轻量级语义分割模型。该模型采用冻结解冻训练，特征提取网络是MobileNetV2，为了恢复较清晰的目标边界，在空洞金字塔池化（ASPP）输出部分引入轻量级的卷积注意力（CBAM）模块或在解码部分引入通道注意力(ECA-Net)；为了解决样本不均衡的问题，引入了focal_loss损失函数；使用了混合精度和替换了输出端的标准卷积——DO-Conv卷积，在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上进行实验和验证，模型的大小为23.6 MB，平均交并比分别为73.91％和74.89%，类别平均像素准确率分别82.88%和84.87%,成功地在精确分割和计算效率之间取得了平衡。 相关文章 | 多维度评价

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基于YOLOv8改进的密集行人检测算法：MER-YOLO 王泽宇, 徐慧英, 朱信忠, 李琛, 刘子洋, 王子奕 计算机工程与科学    2024, 46 (06): 1050-1062.   摘要 （342）      PDF （3288KB）（423）    可视化    在大型人员密集的场所中，人群异常聚集情况时有发生，对自动驾驶和大型公共场所人流量监控系统等应用场景中涉及到的密集行人检测技术带来了一定挑战，新一代的密集行人检测技术要求精确度更高、计算开销更小、检测速度更快以及部署更加方便等。针对上述需求，提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级密集行人检测算法MER-YOLO，首先采用MobileViT作为主干网络，提升模型在总体上对行人聚集区域的特征提取能力；引入EMA注意力机制模块，对全局信息进行编码，通过维度交互来进一步聚合像素级特征，并结合160×160尺度的检测头加强小目标检测能力；使用排斥损失(Repulsion Loss)作为边界框损失函数，减少了人群密集情况下小目标行人的漏检误检的情况。实验结果表明，相较于YOLOv8n，MER-YOLO行人检测算法在Crowd Human数据集上mAP@0.5提升了4.5%，在WiderPerson数据集上mAP@0.5提升了2.1%，同时只有3.1×106的参数量和9.8 GFLOPs，满足低算力兼顾高精度的部署需求。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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多目标模拟退火算法及其应用研究进展 李金忠,夏洁武,曾小荟,曾劲涛,刘新明,冷明,孙凌宇 J4    2013, 35 (8): 77-88.   摘要 （261）      PDF （620KB）（625）    可视化    作为一种简单有效的多目标智能优化算法,多目标模拟退火(MOSA)算法已经引起了广泛研究并在许多领域得到应用。针对近二十年来MOSA算法及其应用的进展进行了系统的综述和评论。首先描述了MOSA算法的基本框架;接着讨论了几种典型的MOSA算法,重点探讨了这些算法的接受概率函数的计算方法,并对这些算法进行归类性分析;然后介绍了MOSA算法的应用进展;最后,根据当前MOSA算法的研究状况,展望了该算法若干值得进一步研究的方向和所面临的挑战。可为今后对MOSA算法的改进以及在实际工程应用中的研究提供综合参考。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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基于YOLOv8 改进的室内行人跌倒检测算法FDW-YOLO 陈晨, 徐慧英, 朱信忠, 黄晓, 宋杰, 曹雨淇, 周思瑜, 盛轲 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1455-1465.   摘要 （93）      PDF （1677KB）（122）    可视化    针对室内场景中由于光照变化、人体形态被遮挡以及在特殊视角下人体姿态变化等因素导致行人跌倒检测精度低、实时性差的问题，提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级跌倒检测算法FDW-YOLO。将骨干网络中的C2f模块替换成FasterNext模块，增强有效特征复用的同时降低计算复杂度。根据人体跌倒姿势变化大的特点，设计了3种在颈部层不同位置添加动态可变形卷积模块的网络结构，并在自制的跌倒行为目标检测数据集上进行实验比较，最终根据网络性能选择YOLOv8-C方案。在改进后的网络中引入边界框回归损失函数WIoU取代原有的CIoU。实验结果表明，FDW-YOLO跌倒检测算法较YOLOv8n在mAP@0.5指标上从96.5%提升到97.9%，在mAP@0.5:0.95指标上从72.5%提升到74.3%，同时参数量和计算量只有4.1×106和7.3×109，符合在低算力工业场景中部署的要求。 相关文章 | 多维度评价

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模糊测试技术研究综述 牛胜杰, 李鹏, 张玉杰, 计算机工程与科学    2022, 44 (12): 2173-2186.   摘要 （585）      PDF （884KB）（694）    可视化    随着人们对软件系统安全问题关注度的不断提升，模糊测试作为一种用于安全漏洞检测的安全测试技术，具有自动化程度高、误报率低等优点，其应用越来越广泛，地位也越来越重要。经过近些年的不断改进，模糊测试无论在技术发展上还是在应用创新上，都取得了诸多成就。首先，对模糊测试的相关概念和基本理论进行简要说明，总结了模糊测试在各领域的应用情况，针对不同领域的漏洞挖掘需求，分析得出相应的模糊测试解决方案。其次，重点总结了近几年来模糊测试的重要发展成果，包括测试工具、框架、系统及方法的改进与创新，并分析总结了各发展成果所采用的创新方法，提出的理论以及各工具、系统的优点与不足。最后，分别从协议逆向工程应用、云平台建设、新兴技术结合、模糊测试对抗技术研究及模糊测试工具集成的角度，为模糊测试下一步的研究提供了方向参考。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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基于深度学习的短临降水预报综述 马志峰, 张浩, 刘劼 计算机工程与科学    2023, 45 (10): 1731-1753.   摘要 （717）      PDF （1495KB）（703）    可视化    短临降水预报是指短期内降水的高分辨率预测，是一项重要但又困难的任务。在深度学习的背景下，它被视为一个基于雷达回波图的时空序列预测问题。降水预测是一个复杂的自我监督任务，由于运动总是在空间和时间维度上发生显著的变化，普通模型难以应对复杂的非线性时空转换，导致预测模糊。因此，如何进一步提高模型预测性能减少模糊是该领域研究的重点。目前关于短临降水预报的研究仍处于早期阶段，并且对已有的研究工作缺乏系统性的分类和讨论。因此，有必要对该领域进行全面调研。从不同维度全面总结和分析了短临降水预报领域的相关知识，并给出了未来的研究方向，具体内容如下：（1）阐明了短临降水预报的重要意义以及传统预测模型的优缺点；（2）给出了短临降水预报问题的数学定义；（3）全面总结和分析了常见的预测模型；（4）介绍了不同国家和地区的多个开源雷达数据集；（5）简单介绍了用于预测质量评估的度量指标；（6）讨论了不同模型中所使用的不同的损失函数；（7）指明了未来短临降水预报领域的研究方向。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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面向离散粒子多尺度分析CPU/GPU架构的并行近邻搜索算法 代长威, 孔瑞林, 季哲, 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1349-1360.   摘要 （63）      PDF （2237KB）（105）    可视化    离散粒子法在解决前沿科学和工程领域中的复杂多尺度问题中具有广泛的应用。针对离散粒子大规模多尺度计算中相邻粒子对搜索过程计算复杂度显著增加和并发度下降的问题，提出了一种适用于众核架构（CPU/GPU）的高并发、低内存占用并行近邻搜索算法。通过提出一种基于多层嵌套网格概念的层间相互作用方法，解决了不同层级间粒子对相互搜索时的数据竞争问题；通过引入非对称映射方法，避免了粒子在多级链表上的全映射，降低了内存消耗。一系列数值实验表明，该算法可有效处理108量级粒子体积跨度变化的多尺度问题，相较于传统算法可取得2~8倍的加速效果和更低的内存消耗特性，基于GPU的算法实现可达到当前领先的计算效率。 相关文章 | 多维度评价

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图像分割算法研究综述 何俊, 葛红, 王玉峰 计算机工程与科学    2009, 31 (12): 58-61.   摘要 （54）      PDF （408KB）（513）    可视化    相关文章 | 多维度评价

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多阶段特征蒸馏加权的轻量级图像超分辨率网络 杨胜荣, 车文刚, 高盛祥, 赵云莱 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1433-1443.   摘要 （41）      PDF （1178KB）（103）    可视化    针对在轻量化网络中提取底层特征感受野不足以及缺乏对局部关键特征强化的问题，提出一种多阶段特征蒸馏加权的轻量级图像超分辨率网络LMSWN。首先，通过类金字塔模块扩大对浅层特征提取时的感受野，融合不同尺度的特征信息，丰富网络的信息流；其次，设计多阶段残差蒸馏加权模块用于增强方形卷积提取局部关键特征的能力，以恢复更多细节信息提高重建性能，同时将通道分离与1×1卷积结合共同实现对特征的逐级蒸馏，减少网络参数量；最后，引入2个自适应参数对多阶段残差蒸馏加权模块的2条支路特征进行联合学习，提升对不同层次特征信息的关注度，进一步增强网络的表征能力。实验结果表明，在 Set 5、Set 14、BSD 100、Urban 100 和 Manga 109  这5个基准测试集上的实验充分验证了所提网络的有效性，其性能超过了当前主流轻量级网络。 相关文章 | 多维度评价

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基于深度学习的视频异常检测方法综述 何平, 李刚, 李慧斌, 计算机工程与科学    2022, 44 (09): 1620-1629.   摘要 （483）      PDF （612KB）（528）    可视化    近年来，随着视频监控技术的广泛应用，对海量视频进行智能分析并及时发现其中的异常状态或事件的视频异常检测任务受到了广泛关注。对基于深度学习的视频异常检测方法进行了综述。首先，对视频异常检测问题进行概述，包括基本概念、基本类型、建模流程、学习范式及评价方式。其次，提出将现有基于深度学习的视频异常检测方法分为基于重构的方法、基于预测的方法、基于分类的方法及基于回归的方法4类并详细阐述了各类方法的建模思想、代表性工作及其优缺点。然后，在此基础上介绍了常用的单场景视频异常检测公开数据集和评估指标，并对比分析了代表性异常检测方法的性能。最后，总结全文并从数据集、方法及评估指标3方面对视频异常检测研究的未来发展方向进行了展望。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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求解TSP问题算法综述 王剑文 戴光明 谢柏桥 张全元 J4    2008, 30 (2): 72-74.   摘要 （856）      PDF （229KB）（3775）    可视化    TSP问题（旅行商问题）是一个典型的组合优化问题，具有重要实际应用价值。对于大规模TSP问题，至今尚未找到非常有效的求解方法。为此，本文讨论了传统的确定性算法和流行的智能算法，并指出各种方法的优缺点，提出了未来求解TSP问题的发展趋势。 相关文章 | 多维度评价

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一种模糊时间序列概率预测方法 董文超, 郭强, 张彩明, 计算机工程与科学    2024, 46 (08): 1493-1502.   摘要 （45）      PDF （872KB）（98）    可视化    在时序预测任务中，历史观测值的不确定性给预测带来了困难。而模糊时间序列预测方法在处理数据不确定性方面具有独特的优势。概率预测则能够提供预测目标的分布情况，从而量化预测结果的不确定性。因此，为了减少不确定性对预测任务的影响，提出了一种基于概率加权策略的模糊时间序列概率预测方法。该方法利用预测目标的历史观测值建立概率加权的模糊时间序列预测模型，通过引入额外的观测值对预测模型的模糊规则库进行细化。在细化过程中，使用2种计算成本较低的算子重构模糊逻辑关系。具体地，交算子用于剔除干扰的信息，并算子则融合所有信息，从而得到2个不同的模糊逻辑关系组集合。当前时刻观测值在2个集合中对应的模糊逻辑关系组即为对下一时刻模糊集的预测，最后经过解模糊输出下一时刻的概率分布。在公开时间序列数据集上验证了该方法的准确性和有效性，与近期提出的PWFTS预测方法相比，预测精度有显著提高。 相关文章 | 多维度评价

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FCBGA封装的CPU芯片散热性能影响因素研究 陈彪, 陈才, 张坤, 叶琴 计算机工程与科学    2023, 45 (03): 406-410.   摘要 （258）      PDF （711KB）（252）    可视化    散热设计是芯片封装设计中非常重要的一环，直接影响芯片运行时的温度和可靠性。芯片内部封装材料的尺寸参数和物理特性对芯片散热有较大影响，可以用芯片热阻或结温的高低来衡量其散热性能的好坏。通过数值模拟(有限体积法）的方法，对某国产FCBGA封装的CPU散热性能进行研究，分析CPU封装内的各层材料尺寸、导热系数及功率密度等因素对CPU温度和热阻的影响。研究结果表明：TIM1导热系数在35 W/(m·K)以内时，TIM1导热系数和厚度对CPU散热有较大影响；晶圆面积（功率密度）对CPU散热有较大影响，晶圆厚度对CPU散热影响不大。 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价