计算机工程与科学

2019年第7期目录

2019, 41(07): 0-0. doi:

摘要 ( 12 )

PDF (300KB) ( 41 ) 　　

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异构平台多流编程机制的性能模型研究

彭林，张鹏，方建滨，黄春，唐滔

2019, 41(07): 1145-1154. doi:

摘要 ( 115 )

PDF (926KB) ( 195 ) 　　

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多流编程机制为异构众核加速器提供流水、资源划分等多种资源使用方式，但如何选择有效使用方式目前缺乏指导。基于异构众核处理器Intel MIC上的hStreams，提出了针对单应用多流程序多硬件分区执行的性能模型，分析不同配置下多流程序性能差异的原因，指出了影响多流程序性能的关键因素，提出多流程序划分优化策略，同时所提性能模型能够帮助判断算法实现的效果。实验结果表明，性能模型与多流配置实际测试结果误差小于1%，根据性能模型指导调优稠密矩阵乘的多流程序，比单流程序获得了5.83%的性能提升。

基于公共云的 HPC 集群实现及自动伸缩闲时计算研究

田永军，何万青，孙相征，余洋

2019, 41(07): 1155-1160. doi:

摘要 ( 154 )

PDF (674KB) ( 185 ) 　　

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对于HPC用户来说，计算成本是迁云所考虑的重要因素之一，阿里云上提供的抢占式实例，是一种按需实例，旨在降低使用公共云计算资源成本，抢占式实例市场价格是波动的，通常远低于正常的按需实例，甚至达到正常按需实例的一折。抢占式实例一般会在创建时为用户保留一段最短时间，过后有可能会被释放，所以一般适用于无状态的应用场景。提出在公共云上的自动伸缩策略，其面向通用的HPC集群调度器，基于用户的应用软件类型、提交作业规律以及用户对性能和成本等多方面需求,自动在云上部署扩容计算资源，控制成本。对用户来说，可以做到”only pay for what you want and what you use”。基于公共云上丰富的资源规格类型和售卖方式，利用自动伸缩服务，抢占式实例，断点续算等技术可以配置低成本的公共云上HPC自动伸缩方案：用户提交作业的同时可以指定成本上限，自动伸缩服务自动在低于此成本的前提下寻找和扩容抢占式计算资源，同时利用断点续算功能保证作业在计算资源切换的时候可以继续运算。最后，通过 LAMMPS 和 GROMACS 两个高性能应用实例验证了该策略的可行性和有效性。

快速多极子方法在申威众核处理器上的实现和优化

王武1，王舒扬1,2，姜金荣1,孟虹松3

2019, 41(07): 1161-1167. doi:

摘要 ( 200 )

PDF (779KB) ( 195 ) 　　

快速多极子方法（FMM）是一种求解N体问题的快速高效数值算法，在宇宙学和分子动力学等模拟中具有广泛的应用。申威SW26010是一款国产众核异构处理器，含260核心（4核组）。基于申威SW26010的众核架构设计和实现了快速多极子方法，并对核心函数（尤其是最耗时的粒子对相互作用）系统地进行了性能优化，包括异步DMA、SIMD向量化、循环展开、内联汇编指令调整等。以粒子对相互作用为例，优化后代码的计算速度约为主核上运行的原始代码的400倍，每个核组上的浮点性能达到250 GFLOPS，即理论峰值性能的32.5%。

通过部分页迁移实现CPU-GPU高效透明的数据通信

张诗情，杨耀华，沈立，王志英

2019, 41(07): 1168-1175. doi:

摘要 ( 145 )

PDF (1010KB) ( 176 ) 　　

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尽管对集成GPU和下一代互连的研究投入日益增加，但由PCI Express连接的独立GPU仍占据市场的主导地位，CPU和GPU之间的数据通信管理仍在不断发展。最初，程序员显式控制CPU和GPU之间的数据传输。为了简化编程，GPU供应商开发了一种编程模型，为“CPU+GPU”异构系统提供单个虚拟地址空间。此模型中的页迁移机制会自动根据需要在CPU和GPU之间迁移页面。为了满足高性能工作负载的需求，页面大小有增大趋势。受低带宽和高延迟互连的限制，较大的页面迁移延迟时间较长，这可能会影响计算和传输的重叠并导致严重的性能下降。提出了部分页迁移机制，它只迁移页面的所需部分，以缩短迁移延迟并避免页面变大时整页迁移的性能下降。实验表明，当页面大小为2 MB且PCI Express带宽为16 GB/s时，部分页迁移可以显著隐藏整页迁移的性能开销，相比于程序员控制数据传输，整页迁移有平均98.62%倍的减速，而部分页迁移可以实现平均1.29倍的加速。此外，我们测试了页面大小对快表缺失率的影响以及迁移单元大小对性能的影响，使设计人员能够基于这些信息做出决策。

FAE:一种OpenFlow协议FlowMod消息的action扩展机制

谢莹，邱为好，孙志刚，全巍

2019, 41(07): 1176-1183. doi:

摘要 ( 159 )

PDF (956KB) ( 185 ) 　　

SDN网络对数据转发平面的抽象是OpenFlow等南向接口协议制定的前提，目前标准OpenFlow协议假设数据平面每个流表项由确定的规则定义和对应的动作集合组成，每个配置数据平面的FlowMod消息会携带这些规则和动作集合。然而，随着SDN应用场景的不断发展，OpenFlow协议有限的预定义动作难以满足一些新的配置需求，例如集中控制的段路由管理配置和SDPA的配置等。为了提高当前SDN对动作定义的灵活性，解除其对动作的限制，首先提出了一种基于OpenFlow协议FlowMod消息的action扩展机制FAE，该机制具有满足用户自定义动作，且动作扩展灵活简单的特点，然后基于开源的Floodlight控制器和FAST交换机实现了FAE机制，实验表明，
该机制在集中控制的段路由下，可以有效地支持其管理配置中的动作。

移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

朱新峰1,张智浩1，王彦凌2

2019, 41(07): 1184-1190. doi:

摘要 ( 234 )

PDF (804KB) ( 247 ) 　　

在通讯设备爆炸式增长的时代，移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一，对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署（边缘云），使云计算中心更加靠近用户，以快速解决计算资源分配问题。但是，相对于大型的云计算中心，边缘云的计算资源有限，传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题，提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA)，采用“分治”策略，并将资源模拟成“流体”资源进行分配，以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示，动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延，也可以提高边缘云的吞吐量。

超立方体网络环诊断策略的研究

陈芳，张乾

2019, 41(07): 1191-1196. doi:

摘要 ( 147 )

PDF (658KB) ( 177 ) 　　

多处理器系统的传统故障诊断策略和条件可诊断策略已经被广泛研究，然而并未解决系统中存在的大量故障结点问题。提出一种新的策略——环诊断策略，即通过环分割方法对汉密尔顿环进行诊断，从而找出系统中存在的所有故障结点，并给出了超立方体网络的环诊断策略及一些重要性质。与此同时，提出了超立方体网络的环快速诊断算法，快速定位系统中的所有故障结点。基于以上策略，得到了在PMC模型下，n-维超立方体网络的环诊断度为(n2+n)/2，时间复杂度为O(n)，其中n表示多处理器系统中处理器的个数。与超立方体网络的传统故障诊断策略和条件诊断策略相比较，
本文提出的环诊断策略具有诊断度大、时间复杂度小的优点。

基于蚁群策略的无线传感器网络能耗均衡分簇算法

喻小惠1，张晶1,2，陶涛3，龚力波4，黄云明1，傅铁威1

2019, 41(07): 1197-1202. doi:

摘要 ( 222 )

PDF (523KB) ( 241 ) 　　

在多跳路由中簇头选择控制因子单一的问题将缩短整个无线传感器网络的生存周期。为此，以剩余能量、节点度和连接距离为依据构造适应度函数，根据簇头评估函数值来保证簇头的最优选择。同时加入适应度因子和剩余能量权衡因子优化蚁群算法，有效控制完整路径中信息素的增减量，以此应用到数据在簇头间的多跳传输，保护了低能量的簇头，有利于各节点能耗趋于平均值，使网络可以更加持久地监测和传输数据。与LEACH和HEED算法相比，本文算法在能耗均衡、生存周期延长方面更加有效。

虚拟手抓持规则融合策略研究

邹俞1,2，晁建刚1，林万洪1

2019, 41(07): 1203-1211. doi:

摘要 ( 91 )

PDF (887KB) ( 160 ) 　　

群体虚拟手抓持规则是虚拟手和虚拟物体进行抓持操作的交互规则，用于判定虚拟手是否能够成功抓持物体。对基于几何的虚拟手抓持规则和基于物理的虚拟手抓持规则分别进行了研究，针对基于几何的虚拟手抓持规则规则简单、仿真效果较差，基于物理模型的虚拟手抓持规则计算复杂、难以实现实时仿真的问题:（1）改进基于几何的虚拟手抓持规则，通过接触点位置、法矢和抓持面法矢制定抓持规则，使其效果逼近力封闭虚拟手抓持规则；（2）利用力封闭计算中抓持接触点和法矢不变的特性，通过内力配比避免了抓持操作中的非线性规划求解，使抓持操作阶段实现实时仿真；（3）通过几何约束进行初始抓持判断—力封闭计算校正—内力配比力封闭计算的策略，实现了完整的抓持过程实时仿真。设计的交互实验说明该抓持规则能实现高沉浸感和实时性的抓持仿真，可以应用到虚拟训练、虚拟装配等仿真平台。

基于流形学习的光学遥感图像分类

王云艳1,2，罗冷坤1，王重阳1

2019, 41(07): 1212-1219. doi:

摘要 ( 127 )

PDF (822KB) ( 185 ) 　　

随着光学遥感图像技术的快速发展与广泛应用，对光学遥感图像的准确分类具有深远的研究意义。传统特征提取方式提取的高维特征中夹杂着许多冗余信息，分类过程可能导致过拟合现象，针对传统的线性降维算法不足以保持原始数据的内部结构，容易造成数据失真这一问题，提出基于流形学习的光学遥感图像分类算法。该算法首先提取出图像的SIFT特征，然后将流形学习运用于特征降维，最后结合支持向量机进行训练和识别。实验结果表明，在Satellite、NWPU和UCMerced实验数据中，冰川、建筑群和海滩分类精度得到了有效提高，达到85%左右；针对沙漠、岩石、水域等特殊环境遥感图像，分类精度提高了10%左右。总而言之，基于流形学习的分类算法对通过降维之后的数据能够保持在原高维空间中的拓扑结构，相似特征点能得到有效聚合，预防了“维数灾难”，减少了计算量，保证了分类精度。

带形状参数的TC-Coons曲面

邹倩1,2，韩旭里1,2

2019, 41(07): 1220-1226. doi:

摘要 ( 139 )

PDF (953KB) ( 163 ) 　　

为了能够灵活地调控双三次Coons曲面的形状，对双三次Coons曲面进行改进，构造了一组由4个含形状参数λ的函数组成的三角混合函数组，称之为TC-Hermite基。TC-Hermite基具有端点性质、对形状参数λ的单调性、形状可调性等性质，基于TC-Hermite基，构造了一种新的带形状参数的Coons曲面，并称之为TC-Coons曲面。TC-Coons曲面不仅可以通过形状参数调整其形状，而且还可以精确表示球面、圆环面等二次曲面。另外还讨论了TCCoons曲面片在几何造型方面的应用。

基于回溯法的全覆盖路径规划算法

李楷，陈永府,金志勇，刘田，王振庭，郑迥之

2019, 41(07): 1227-1235. doi:

摘要 ( 477 )

PDF (1027KB) ( 448 ) 　　

随着扫地机器人的快速发展，作为其核心技术的全覆盖路径规划技术也变得日益重要。目前已经提出的许多算法，如人工势场法、模板法、单元分解法等，都存在一些问题，如覆盖率低、重复率高、运行效率低等等。针对目前已有算法存在的问题，提出了一种基于回溯法的全覆盖路径规划算法。首先利用WestMove First算法实现局部区域覆盖，然后为了解决扫地机器人局部区域覆盖过程中存在遗漏区域未覆盖的问题，建立了完善的回溯机制，并采用改进的A*算法规划出一条从死点到回溯点的光滑无障碍路径。通过与BA*算法进行仿真对比分析，表明了该算法具有更高的运行效率和更低的重叠率。

基于邻域粒化的混合信息系统动态规则提取

程昳1,2，刘勇3

2019, 41(07): 1236-1243. doi:

摘要 ( 97 )

PDF (592KB) ( 165 ) 　　

现有的混合信息系统知识发现模型涵盖的数据类型大多为符号型、数值型条件属性及符号型决策属性，且大多数模型的关注点是属性约简或特征选择，针对规则提取的研究相对较少。针对涵盖更多数据类型的混合信息系统构建一个动态规则提取模型。首先修正了现有的属性值距离的计算公式，对错层型属性值的距离给出了一种定义形式，从而定义了一个新的混合距离。其次提出了针对数值型决策属性诱导决策类的3种方法。其后构造了广义邻域粗糙集模型，提出了动态粒度下的上下近似及规则提取算法，构建了基于邻域粒化的动态规则提取模型。该模型可用于具有以下特点的信息系统的规则提取：
（1）条件属性集可包括单层符号型、错层符号型、数值型、区间型、集值型、未知型等；
（2）决策属性集可包括符号型、数值型。利用UCI数据库中的数据集进行了对比实验，分类精度表明了规则提取算法的有效性。

基于异质用户网络嵌入的服务推荐方法研究

吴浩1，王晓晨1，曾诚1,2，何鹏1,2

2019, 41(07): 1244-1250. doi:

摘要 ( 128 )

PDF (659KB) ( 167 ) 　　

服务推荐过程中，为充分利用用户标签标注关系与用户的社交关系信息，提升推荐结果的准确性，提出一种基于异质用户网络嵌入的方法，通过将用户节点映射为一个低维的向量，再利用得到的用户向量进行协同推荐。在公开数据集Delicious上进行了实证分析，实验结果表明，相对已有的2个方法，该方法的推荐精度可分别提高18.1%和16.6%，且发现在学习用户表征向量时，节点之间的直接关系与“朋友的朋友”关系对表示用户节点结构信息同等重要；同时，推荐过程中为目标用户返回的相似用户在25个最为适宜。

基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法

张猛，钱育蓉，杜娇，范迎迎

2019, 41(07): 1251-1256. doi:

摘要 ( 170 )

PDF (537KB) ( 177 ) 　　

为提高遥感影像草地分类的精度，分析了卷积神经网络中提取图像特征的特点，提出了一种基于特征整合深度神经网络的遥感影像特征提取算法。首先，将遥感影像数据进行PCA白化处理，降低数据之间的相关性，加快神经网络学习的速率；其次，将从卷积神经网络中提取到的浅层特征和深层特征进行双线性整合，使得整合后的新特征更加完善和优化；最后，对遥感数据进行训练，由于新特征中有效信息的增加，使得特征表达能力得到提高，达到提高草地分类准确率的目的。实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率，分类精度达到94.65%，相较于卷积神经网络、BP神经网络和基于SVM的分类算法分别提高了4.3%、10.39%和15.33%。

基于改进seq2seq模型的英汉翻译研究

肖新凤1,2，李石君2，余伟2，刘杰2，刘倍雄1

2019, 41(07): 1257-1265. doi:

摘要 ( 124 )

PDF (949KB) ( 205 ) 　　

目前机器翻译主要对印欧语系进行优化与评测，很少有对中文进行优化的，而且机器翻译领域效果最好的基于注意力机制的神经机器翻译模型—seq2seq模型也没有考虑到不同语言间语法的变换。提出一种优化的英汉翻译模型，使用不同的文本预处理和嵌入层参数初始化方法，并改进seq2seq模型结构，在编码器和解码器之间添加一层用于语法变化的转换层。通过预处理，能缩减翻译模型的参数规模和训练时间20%，且翻译性能提高0.4 BLEU。使用转换层的seq2seq模型在翻译性能上提升0.7～1.0 BLEU。实验表明，在规模大小不同的语料英汉翻译任务中，该模型与现有的基于注意力机制的seq2seq主流模型相比，训练时长一致，性能提高了1～2 BLEU。

基于计算听觉场景分析的单声道浊音分离

张丽娜，张二华，江军亮

2019, 41(07): 1266-1272. doi:

摘要 ( 131 )

PDF (912KB) ( 202 ) 　　

针对单声道语音分离中浊音分离的问题，提出了一种准确估计基音周期的方法。首先，以语音的短时平稳性和基音周期的连续性等为线索，利用语音信号的倒谱峰值构成基音周期谱图，并自动提取基音周期轨迹。然后，利用谐波频率为基音频率整数倍的性质来拾取各次谐波的频谱。最后，通过傅里叶逆变换对浊音进行重构。实验结果表明，该方法能准确提取基音周期轨迹，有效分离浊音信号。

基于文化混合优化算法的旅行商问题求解

马晗，常安定，陈童，李江杰

2019, 41(07): 1273-1278. doi:

摘要 ( 108 )

PDF (630KB) ( 176 ) 　　

为更好地求解TSP问题，将遗传算法与模拟退火算法结合并纳入文化算法体系，提出一种求解旅行商问题的文化混合优化算法。该算法空间可分为独立并行的两部分：种群空间和信度空间。种群空间按照遗传退火混合算法实现进化，并将进化中的较优个体提供给信度空间，信度空间提取并利用较优个体所包含的信息来引导种群进化。通过求解TSP标准测试问题，将文化混合优化算法所求得的最优路径与其他优化算法所求结果相比，算法偏差均可降低0.6%～13.01%，表明了文化混合优化算法求解TSP问题的有效性与优越性。

面向机务虚拟维修训练的虚拟手操作设计

耿宏，文飞

2019, 41(07): 1279-1284. doi:

摘要 ( 104 )

PDF (796KB) ( 212 ) 　　

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多变量动态矩阵控制的优化与仿真

邢益超，张广明，俞辉，杨加东

2019, 41(07): 1285-1290. doi:

摘要 ( 124 )

PDF (757KB) ( 226 ) 　　

基于多变量动态矩阵控制算法，对其反馈校正部分进行优化，在预测向量进行校正时，引入新的函数，使反馈校正模块具有动态性能；并且对位移阵中的参数进行优化，对系统进行补偿，提升系统的控制效果。以精馏塔为研究对象，分析工艺，选择合理变量，对优化后的多变量动态矩阵控制算法进行仿真，结果表明，该算法能够有效
提升系统的响应速度，减少系统的超调量，提升整体性能，同时具有有很强的鲁棒性、良好的控制效果以及应用前景。

基于聚类的物联网监测点相邻关系的判定与分析

李永飞1，郭晓欣1，田立勤1,2

2019, 41(07): 1291-1296. doi:

摘要 ( 73 )

PDF (490KB) ( 152 ) 　　

物联网监测点相邻关系判定是实现物联网监测异常数据审核时需要解决的一个重要问题。为了克服传统的基于行政区域或地理位置直接指定相邻关系存在的不足，
采用聚类分析方法，用轮廓系数作为确定簇数和选择算法的依据，实现了一种基于历史监测数据的物联网监测点逻辑相邻关系判定方法。使用实际监测数据对该方法进行了验证，实验结果表明，所得到的相邻关系符合监测数据的实际关系，能够为物联网监测数据有效性审核提供更加科学合理的处理依据。

基于领域识别的主题模型观点挖掘研究

马长林1，闵洁2，谢罗迪1

2019, 41(07): 1297-1302. doi:

摘要 ( 60 )

PDF (483KB) ( 134 ) 　　

网络新媒体的快速发展，使得网上评论数据呈现爆炸性增长，面对数量庞大的网络文本，使用传统的人工方式来提取观点会导致效率低下、分类界限模糊、领域适应性差等问题。为解决以上问题，在对传统LDA模型进行改进的基础上，提出了一个基于领域判别的LDA主题模型来对在线评论进行观点挖掘。首先，在标准LDA模型中引入领域层，对语料库中的文档采样领域标签，利用领域化的参数来求解LDA模型；其次，考虑到句子间的情感从属关系，在主题层和单词层之间加入情感层，并引入情感转移变量进行表示，提高了情感极性分析的精度，实验结果表明了本文所提模型和理论的有效性。

基于区间数的不确定性数据聚类算法:UD-OPTICS

吴翠先1,2,3，何少元1,2

2019, 41(07): 1303-1311. doi:

摘要 ( 109 )

PDF (863KB) ( 165 ) 　　

在不确定性数据聚类算法的研究中，普遍需要假设不确定性数据服从某种分布，继而获得表示不确定性数据的概率密度函数或概率分布函数，然而这种假设很难保证与实际应用系统中的不确定性数据分布一致。现有的基于密度的算法对初始参数敏感，在对密度不均匀的不确定性数据聚类时，无法发现任意密度的类簇。鉴于这些不足，
提出基于区间数的不确定性数据对象排序识别聚类结构算法（UDOPTICS）。该算法利用区间数理论，结合不确定性数据的相关统计信息来更加合理地表示不确定性数据，提出了低计算复杂度的区间核心距离与区间可达距离的概念与计算方法，将其用于度量不确定性数据间的相似度，拓展类簇与对象排序识别聚类结构。该算法可很好地发现任意密度的类簇。实验结果表明，UDOPTICS算法具有较高的聚类精度和较低的复杂度。

基于双向长短期记忆神经网络的老挝语分词方法

何力，周兰江，周枫，郭剑毅

2019, 41(07): 1312-1317. doi:

摘要 ( 110 )

PDF (717KB) ( 197 ) 　　

作为语言最小独立运行且有意义的单位，将连续型的老挝语划分成词是非常有必要的。提出一种基于双向长短期记忆BLSTM神经网络模型的老挝语分词方法，使用包含913 487个词的人工分词语料来训练模型，将老挝语分词任务转化为基于音节的序列标注任务，即将老挝语音节标注为词首（B）、词中（M）、词尾（E）和单独成词（S）4个标签。首先将老挝语句子划分成音节并训练成向量，然后把这些向量作为BLSTM神经网络模型的输入来预估该音节所属标签，再使用序列推断算法确定其标签，最后使用人工标注的分词语料进行实验。实验表明，基于双向长短期记忆神经网络的老挝语分词方法在准确率上达到了87.48%，效果明显好于以往的分词方法。

基于R-list的Top-K高效用项集挖掘算法

何登平1,2,3，何宗浩1,2

2019, 41(07): 1318-1324. doi:

摘要 ( 65 )

PDF (687KB) ( 134 ) 　　

针对现有的一阶段TopK高效用项集挖掘算法挖掘过程中阈值提升慢，迭代时生成大量候选项集造成内存占用过多等问题，提出一种基于重用链表（Rlist）的TopK高效用挖掘算法RHUM。使用一种新的数据结构Rlist来存储并快速访问项集信息，无需第2次扫描数据库进行项集挖掘。该算法重用内存以保存候选集信息，结合改进的RSD阈值提升策略对数据进行预处理，期间采用更严格的剪枝参数在递归搜索的过程中同时计算多个项集的效用来缩小搜索空间。在不同类型数据集中的实验结果表明：RHUM算法在内存效率方面均优于其他一阶段算法，且在K值变化时能保持稳定。

基于瞬时转变率模型的脑网络状态观测算法

刘畅1，王彬1，薛洁2，熊新1，郭子洋1

2019, 41(07): 1325-1334. doi:

摘要 ( 67 )

PDF (1512KB) ( 161 ) 　　

针对K-means等聚类方法在脑网络状态观测中稳定性和鲁棒性较差的缺点，提出了一种基于瞬时转变率模型的脑网络状态观测算法。通过对状态转换临界点进行分组统计和分析，计算每一个临界时间点的状态瞬时转变率，在此基础上构建脑网络状态观测算法，并使用区间估计方法对状态转换的观测效果进行估计和验证。在脑网络数据库样本中的实验结果显示，与Kmeans等脑网络状态聚类观测算法相比，该算法在不同条件下的聚类稳定性更好，对样本差异的适应性更强，受参数选择的影响更小，能直观地观测到脑网络状态转换趋势。

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