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当期目录

    目录
    2020年第3期目录
    2020, 42(03): 0-0. doi:
    摘要 ( 66 )   PDF (296KB) ( 164 )      评审附件
    高性能计算
    一种基于周期性特征的数据中心在线负载资源预测方法
    梁毅,曾绍康,梁岩德,丁毅
    2020, 42(03): 381-390. doi:
    摘要 ( 107 )   PDF (1898KB) ( 215 )      评审附件
    以Web服务、流式计算为代表的在线负载是数据中心的主要负载之一。在线负载请求到达的波动性驱动其资源需求的动态变化。因此,快速、准确的在线负载资源预测是数据中心合理分配资源、保障负载执行效率的关键。然而,既有在线负载资源预测方法或无法进行长期准确的预测,或依赖于海量样本数据并具有较大的时间开销。为此,提出了一种基于请求周期性特征的在线负载资源预测方法PRP。PRP面向在线负载请求的周期性特征,采用自相关函数识别负载资源使用的变化周期;基于变化周期进行资源使用样本序列分割及资源使用子序列分类;最终基于分类子序列采用线性加权方法预测在线负载的资源需求。实验结果表明,PRP在预测准确度和时间开销方面有较大的提升。
     
    基于PageRank和基准测试的异构集群节点性能评价算法研究
    胡亚红1,王一洲2,毛家发1
    2020, 42(03): 391-396. doi:
    摘要 ( 131 )   PDF (419KB) ( 176 )      评审附件
    为了提高集群效率,需要根据集群节点的性能来进行集群的数据部署和任务调度。在异构集群中,节点性能存在很大差异,如何评价节点的性能非常具有挑战性。可以使用基准测试来评价节点的性能,而不同的基准测试对节点评价的角度不尽相同。PageRank算法被谷歌用来对网站进行排名,现在它也被应用于评价书籍的影响力或用户行为等等。提出一种新颖的基于PageRank的节点性能评价算法,以充分利用不同基准测试的评价结果。首先对每个节点使用LINPACK、NPB、IOzone等主流基准测试进行评价;然后采用PageRank算法处理每个基准测试的执行结果,从而得到节点的性能。为了使用PageRank算法,建立了1个图模型,并计算了性能向量和概率转移矩阵。该算法具有计算复杂度低、综合评价效果好等优点。
     
     
    基于脉冲神经网络与移动GPU计算的图像分类算法研究与实现
    徐频捷1,2,王诲喆1,2,李策3,唐丹1,赵地1
    2020, 42(03): 397-403. doi:
    摘要 ( 196 )   PDF (943KB) ( 258 )      评审附件

     

    计算机视觉旨在通过计算机模拟人的视觉系统,让计算机学会“看”,是人工智能、神经科学研究的一个热点。作为计算机视觉的经典任务,图像分类吸引了越来越多的研究,尤其是基于神经网络的算法在各种分类任务上表现优异。然而,传统浅层人工神经网络特征学习能力不强、生物可解释性不足,而深层神经网络存在过拟合、高功耗的缺点,因此在低功耗环境下具有生物可解释性的图像分类算法研究仍然是一个具有挑战性的任务。为了解决上述问题,结合脉冲神经网络,设计并实现了一种基于Jetson TK1和脉冲神经网络的图像分类算法。研究的主要创新点有:(1)设计了深度脉冲卷积神经网络算法,用于图像分类;
    (2)实现了基于CUDA改进的脉冲神经网络模型,并部署在Jetson TK1开发环境上。

     
    WKBZ简正波模型混合并行计算方法研究
    范培勤1,3,刘晓妍2,过武宏1,3,崔宝龙1,3
    2020, 42(03): 404-410. doi:
    摘要 ( 115 )   PDF (858KB) ( 157 )      评审附件

    针对水声传播模型的计算量大,难以满足实时化、精细化水下声传播信息保障需求的难题,基于MPI+OpenMP混合并行编程方法,开展了WKBZ简正波模型混合并行计算方法研究,实现了水下声场2级混合并行计算。该方法通过节点间消息传递、节点内内存共享的方式,有效克服了MPI并行编程模型通信开销大和OpenMP并行编程环境可扩展性差的缺点,较好地解决了水下声传播快速计算的问题。测试结果表明,该方法能够较好地利用SMP集群节点间和节点内多级并行机制,充分发挥消息传递编程模型和共享内存编程模型各自的优势,大幅降低MPI进程间通信带来的时间开销,有效提升程序的可扩展性和并行效率。

    计算机网络与信息安全
    基于Transformer的DGA域名检测方法
    张鑫,程华,房一泉
    2020, 42(03): 411-417. doi:
    摘要 ( 209 )   PDF (725KB) ( 212 )     
    已有DGA检测方法已经获得了较高的检测精度,但在缩略域名上存在误报率高的问题。主要原因是缩略域名字符间随机性高,现有检测方法从随机性角度很难有效地区分缩略域名和DGA域名。在分析了缩略域名的字符特性后,基于自注意力机制实现了域名字符依赖性的检测;并采用LSTM改进了Transformer模型的编码方式,以更好地捕获域名中字符位置信息;基于Transformer模型构建了DGA域名检测方法(MHA)。实验结果表明,MHA可以有效地区分出DGA域名和缩略域名,得到了更高的精确率和更低的误报率。

     
    具有高效授权的无证书公钥认证可搜索加密方案
    郎晓丽,曹素珍,刘祥震,张玉磊,王斐
    2020, 42(03): 418-426. doi:
    摘要 ( 129 )   PDF (596KB) ( 177 )     
    设计了1个高效授权的无证书密码环境下的公钥认证可搜索加密方案的安全模型,并提出了具体的具有高效授权的无证书公钥认证可搜索加密方案。该方案中云服务器利用数据属主对密文关键词索引的签名进行数据属主的身份验证;其次,数据用户对授权服务器进行授权,授权服务器可以对数据用户进行验证,若数据用户合法,则协助数据用户对云服务器返回的密文执行有效性的验证;同时,数据属主与数据用户利用云服务器公钥生成的密文关键词索引与陷门搜索凭证,可以保证密文关键词索引与陷门搜索凭证满足公开信道中的传输安全。最后使用仿真验证了所提方案的效率。
     
     
    基于NBSR模型的入侵检测技术
    朱世松,巴梦龙,王辉,申自浩
    2020, 42(03): 427-433. doi:
    摘要 ( 175 )   PDF (602KB) ( 184 )     
    为了更好地解决入侵检测技术中误用检测造成未知入侵行为误检率升高的问题,提出了一种基于NBSR模型的入侵检测技术。首先,为了弥补ReliefF特征选择算法对特征之间的相关性分析的不足,引入Pearson相关系数,提出Relieff-P算法。其次,利用Relieff-P算法对UNSW-NB15数据集进行处理,去除无关特征,得到新的特征子集。最后,将朴素贝叶斯分类器和Softmax回归分类器级联构成NBSR分类器,建立了NBSR模型。在UNSW-NB15测试集上的实验结果表明,NBSR模型较其他检测模型有较低的误检率。
     
    基于多目标遗传算法的LoRa参数匹配优化
    王硕禾1,刘旭1,李苏晨1,张国驹2
    2020, 42(03): 434-440. doi:
    摘要 ( 126 )   PDF (688KB) ( 163 )     
    从工程应用角度出发,需要LoRa无线传输系统兼备系统功耗低、传输距离短、系统稳定性好的特点,优化设计匹配参数是提高LoRa传输性能的重要途径。以LoRa无线通信的能耗最低、最远传输距离最大以及系统的鲁棒性最强为优化目标,以SF、BW、CR等参数的有效取值为约束条件,采用线性加权的方法将多目标优化问题转换为单目标问题,求出最优解。仿真和实际测试结果表明,遗传算法应用于LoRa的参数匹配具有可行性和有效性。
    可证安全的隐私保护多接收者异构聚合签密方案
    刘祥震1,张玉磊1,郎晓丽1,骆广萍1,王彩芬2
    2020, 42(03): 441-448. doi:
    摘要 ( 97 )   PDF (529KB) ( 161 )     
    异构聚合签密技术不仅解决了不同密码体制间的通信问题,同时还能对多个消息进行聚合签名认证。分析了牛淑芬等人提出的能保证数据隐私的异构签密方案,并指出该方案中单个签密与聚合签密均可被伪造,存在密钥生成中心的被动攻击。首先描述了详细的攻击过程,说明牛淑芬方案存在被动攻击。其次,改进了牛淑芬方案,并通过安全性分析证明了改进方案没有安全问题。对改进方案的性能分析以及仿真模拟显示,改进方案的效率与原方案相当。
     
    基于比特估计的RFID标签数量估计算法
    杨帆1,2,任守纲3,徐焕良3,孙元昊2,杨星2
    2020, 42(03): 449-455. doi:
    摘要 ( 111 )   PDF (814KB) ( 118 )     
    为了进一步提高稠密标签环境中标签估计算法的精度,在分析比较传统的基于比特标签估计算法的基础上,提出一种比特估计的优化算法。首先,基于二项分布理论,利用未被选择比特位的观测值计算空闲比特率;然后,通过确定空闲比特率的阈值,建立稠密标签环境中的标签数量估计模型;最后,推导出标签数量估计值与时隙消耗的数学表达式。仿真结果表明,改进算法的标签估计精度要优于传统的基于比特标签估计的精度,且对于不同规模的标签群,改进算法具有稳定的估计性能。

     
    软件工程
    一种SysML模型到AADL模型的自动转换方法
    马燕燕1,杨志斌1,2,江国华1
    2020, 42(03): 456-466. doi:
    摘要 ( 294 )   PDF (1685KB) ( 246 )     
    安全关键系统的实现需要通过需求、设计、集成、验证和测试等多个阶段。近年来,模型驱动开发方法逐渐成为安全关键系统设计与开发的重要手段。由于还没有一个建模语言能够支持整个安全关键系统开发生命周期,因此选择集成使用2种广泛使用的标准语言:系统建模语言(SysML)和嵌入式实时系统体系结构分析与设计语言(AADL)。SysML和AADL提供了同一系统的2个不同视图,SysML模型为系统工程师提供了一个系统视图,AADL为架构设计师建立一个较低层次的设计视图,它结合了实现所有功能的硬件、操作系统和代码。提出一种SysML模型到AADL模型的自动转换方法。首先,定义SysML子集SubSysML,主要包括模块定义图(BDD)、内部模块图(IBD)、活动图(ACT)子集和从IBD和BDD扩展的AADL Profile;其次,定义SubSysML到AADL的转换规则并设计转换算法;然后,对生成的AADL初始模型进行精化;最后,使用EMF框架技术实现SubSysML到AADL的模型转换工具并通过雷达案例验证所提方法的有效性。
    图形与图像
    基于密集分割网络的车道线检测方法
    丁海涛,孙锐,程旭升,高隽
    2020, 42(03): 467-473. doi:
    摘要 ( 151 )   PDF (887KB) ( 191 )     
    传统车道线检测算法大多数依赖手工制作特征和启发式算法的组合,容易受车辆遮挡和地面污损等因素的影响。针对影响车道线检测的复杂问题,将车道线检测视为连续细长区域实例分割问题,提出了一种基于密集分割网络的车道线检测方法。为此,使用稠密块构建了一个密集分割网络DSNet,该网络能够利用特征重复使用的特性提高提取车道线实例特征和恢复特征图分辨率的性能。同时,还引入了邻近AND运算和Meanshift聚类算法对DSNet网络的输出进行处理,减小了非车道线像素的影响,使得检测结果的边界线更为清晰。实验表明,本文方法能很好地解决车辆遮挡和地面污损问题,并且还能确定车道线的数量,具有较好的鲁棒性和实时性。
     
    旋转均值跳动特征及其在模糊人脸识别中的应用
    钟国韵,王檬檬,汪宇玲,常艳荣,吴忠粱
    2020, 42(03): 474-482. doi:
    摘要 ( 74 )   PDF (1114KB) ( 143 )     
    针对目前监控摄像头由于远距离拍摄导致模糊人脸识别率欠佳的问题,提出了具有“有序”全局结构性特征的旋转均值跳动特征提取算法。该算法在图像每条垂线上按照从上至下的顺序等分选择若干采样点,运用均值跳动的方法进行编码,计算每条垂线上所有值不为0的像素的平均值,按顺序将选取的若干采样点像素值和平均值进行比较,并依次编码,生成1个8位二进制数,其对应十进制值的范围与像素值范围相同,该十进制数为整条垂线上的特征值,从而提取出描述每条垂线的纹理特征信息。结合图像预处理和直方图归一化实现对纹理图像融合特征信息提取。实验结果表明,该算法相比深度学习在模糊人脸识别方面有了明显提升。
     
    基于3D CAD模型的设计结构矩阵自动化生成系统
    李中凯,殷文卫
    2020, 42(03): 483-492. doi:
    摘要 ( 137 )   PDF (1314KB) ( 180 )     
    设计结构矩阵DSM已成为许多研究和实践领域中复杂系统建模和分析的工具。但是,DSM的构建却面临很大的困难,因为每个产品的分解和结构关系可以有不同的解释,因此不能以标准模式构建。这使得DSM的快速生成难以实现,从而延长了产品设计周期。介绍了一种基于CAD模型的DSM自动生成系统。首先,使用SolidWorks API提取SolidWorks平台中CAD模型的结构特征树中的顶层部件的Mates特征信息,并将其按特定顺序排列并存储在数据库中。其次,分析组装的部件之间的几何关系,以确定各种配合的类型对部件之间的连接关系的影响程度,并建立了相应的分析和比较规则。最后,使用Visual Basic成功完成了DSM自动生成系统的设计。同时,本文以一些CAD模型为例,验证了所开发系统的可行性和可靠性。
     
    结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像算法
    熊炜1,2,王传胜1,李利荣1,刘敏1,曾春艳1
    2020, 42(03): 493-499. doi:
    摘要 ( 484 )   PDF (834KB) ( 246 )     
    针对手机拍摄过程中产生的视频抖动问题,提出了一种基于光流法和卡尔曼滤波的视频稳像算法。首先通过光流法预稳定抖动视频,对其生成的预稳定视频帧进行Shi-Tomasi角点检测,并采用LK算法跟踪角点,再利用RANSAC算法估计相邻帧间的仿射变换矩阵,由此计算得出原始相机路径;然后通过卡尔曼滤波器优化平滑相机路径,得到平滑相机路径;最后由原始相机路径与平滑路径的关系,计算相邻帧间的补偿矩阵,再利用补偿矩阵对视频帧逐一进行几何变换,由此得到稳定的视频输出。实验表明,该算法在处理6大类抖动视频时均有较好的效果,其中稳像后视频的PSNR值相比原始视频的PSNR值约提升了6.631 dB,视频帧间的结构相似性SSIM约提升了40%,平均曲率值约提升了8.3%。

     

     

     
    基于VGG-NET的特征融合面部表情识别
    李校林1,2,3,钮海涛1,2
    2020, 42(03): 500-509. doi:
    摘要 ( 203 )   PDF (830KB) ( 250 )     
    为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取的特征通过加权的方式结合在改进的VGG-16网络连接层中,最后将融合特征送入Softmax分类器获取各类特征的概率,完成基本的6种表情分类。实验结果表明,所提方法在CK+和JAFFE数据集上的平均识别准确率分别达到了97.5%和97.62%,利用融合特征得到的识别结果明显优于利用单一特征识别的效果。与其他方法相比较,该方法能有效提高表情识别准确率,对光照变化更加鲁棒。
     
     
    基于双目融合的无参考立体图像质量评价
    王杨1,2,向秀梅1,2,卢嘉1,2,郁振鑫1,2
    2020, 42(03): 510-516. doi:
    摘要 ( 107 )   PDF (825KB) ( 156 )     
    针对对称失真和非对称失真图像的评价问题,提出了一种基于双目融合的无参考立体图像质量评价方法。首先,分别将立体图像的左、右视点图像分解成拉普拉斯金字塔序列,利用图像平均梯度和区域能量确定各层融合系数,在双目加权模型的基础上逐层融合两序列并重构合成图像。然后,提取左、右视点图像、合成图像的多尺度多方向频域变换特征和对比度、熵、能量、逆差分矩特征。最后,将特征参数作为支持向量回归模型的输入进行训练并预测图像质量。在LIVE 3D phase Ⅰ和LIVE 3D phase Ⅱ图像库上作相关性分析,其Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数均分别达到0.96和0.95以上。结果表明,本文方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。
     
     
    人工智能与数据挖掘
    基于改进栈式自编码器的风电机组发电机健康评估
    林涛,赵成林,刘航鹏,赵参参
    2020, 42(03): 517-522. doi:
    摘要 ( 92 )   PDF (691KB) ( 270 )     
    风电机组发电机具有结构复杂、维修困难的特点,为对其进行健康评估,结合去噪自编码器与稀疏自编码器的特点,对传统栈式自编码器模型进行改进,利用模型的重构误差监测风电机组发电机的运行状态。将经离线测试得到的重构误差与在线监测得到的重构误差进行分布差异性比对,通过融合3种差异指标得到风电机组发电机的健康度。利用河北某风场实际数据对健康评估模型进行训练测试,通过实例分析证明该模型能够有效跟踪风电机组发电机的状态变化,具有故障早期识别的作用。
     
     
    基于改进蚁群算法的物流运输路径研究
    马贵平, 潘峰
    2020, 42(03): 523-528. doi:
    摘要 ( 201 )   PDF (570KB) ( 304 )     
    为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,
    通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。

     
    基于用户行为的新闻推荐算法的研究
    李增, 刘羽, 李诚诚
    2020, 42(03): 529-534. doi:
    摘要 ( 154 )   PDF (727KB) ( 231 )     
    为了提高新闻推荐的效率和准确度,减少相似内容的反复推荐,通过研究用户行为和分析用户新闻浏览行为日志,采用以马尔科夫算法为主要算法的新闻推荐算法,辅以协同过滤算法和基于内容的推荐算法,建立了马尔科夫模型,并应用在智能新闻推荐上。通过对比传统的推荐算法,测试结果表明,该模型在准确度和执行效率上有明显的提升,其功能更加智能。
     
    融合多信息句子图模型的多文档摘要抽取
    蒋亚芳, 严馨, 徐广义, 周枫, 邓忠莹,
    2020, 42(03): 535-542. doi:
    摘要 ( 116 )   PDF (591KB) ( 147 )     
    针对现有多文档抽取方法不能很好地利用句子主题信息和语义信息的问题,
    提出一种融合多信息句子图模型的多文档摘要抽取方法。首先,以句子为节点,构建句子图模型;然后,将基于句子的贝叶斯主题模型和词向量模型得到的句子主题概率分布和句子语义相似度相融合,得到句子最终的相关性,结合主题信息和语义信息作为句子图模型的边权重;最后,借助句子图最小支配集的摘要方法来描述多文档摘要。该方法通过融合多信息的句子图模型,将句子间的主题信息、语义信息和关系信息相结合。实验结果表明,该方法能够有效地改进抽取摘要的综合性能。
     
     
    基于自适应随机森林的数据流分类算法
    张馨予, 安建成, 曹锐
    2020, 42(03): 543-549. doi:
    摘要 ( 182 )   PDF (858KB) ( 184 )     
    自适应随机森林分类器在每个基础分类器上分别设置了警告探测器和漂移探测器,实例训练时常常会同时触发多个警告探测器,引起多棵背景树同步训练,使得运行所需的内存大、时间长。针对此问题,提出了一种改进的自适应随机森林集成分类算法,将概念漂移探测器设置在集成学习器端,移除各基础树端的漂移探测器,并根据集成器预测准确率确定需要训练的背景树的数量。用改进后的算法对较平衡的数据流进行分类,在保证分类性能的前提下,与改进前的算法相比,运行时间有所降低,消耗内存有所减少,能更快适应数据流中出现的概念漂移。
     
     
    基于增广混合Petri网的CPS事件建模
    张晶, 袁振宇
    2020, 42(03): 550-556. doi:
    摘要 ( 137 )   PDF (557KB) ( 129 )     
    信息物理融合系统是一类将信息系统和物理系统连接并融合在一起的混合系统,包含了感知、通信、计算与控制等多种技术,其系统操作既包括离散的计算过程,又包括连续的物理过程。针对此特性,提出一种以事件为驱动、以数据为核心的增广混合Petri网模型。首先,CPS具有事件驱动的内在属性,为事件定义1个用于赋予数据值的变量因子,以数据作为事件执行程度的核心;其次在混合Petri网的基础上加入时间和空间属性,以及为变迁的发生引入条件弧概念;最后,通过对自适应巡航控制系统的运行机理进行建模分析,验证了所提出模型的可行性。
     
    区间值属性单调决策树算法的扩展
    王鑫, 陈建凯, 翟俊海,
    2020, 42(03): 557-563. doi:
    摘要 ( 100 )   PDF (484KB) ( 153 )     
    区间值属性单调决策树算法是处理区间值属性单调分类问题的重要途径之一,但此算法构建决策树过程中没有考虑属性间的相关性,因此极可能继续分类没有意义或意义很小的冗余属性。针对以上不足,在区间值属性单调决策树算法的基础上,分析了区间值属性之间的冗余信息对构建单调决策树的影响,并提出了一种扩展算法,要求选取的扩展属性不仅与决策属性的排序互信息值最大,还与同一分支上已被选取的条件属性的排序互信息值最小。实验结果表明,考虑了区间值属性间的交互信息后,可避免同一条件属性的重复选择,与已有的算法相比,该扩展算法能构建出更优的单调决策树。
     
     
    基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究
    曹新亮, 王智文, 冯晶, 查敏, 王宇航
    2020, 42(03): 564-570. doi:
    摘要 ( 225 )   PDF (990KB) ( 317 )     
    针对蚁群算法在机器人路径规划过程中出现的收敛速度慢的缺陷,提出了基于改进蚁群算法规划机器人全局路径,在栅格地图中划定优选区域,并建立新的初始信息素浓度设置模型,对各点初始信息素浓度进行差异化设置,避免寻优的盲目性,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法的收敛速度明显加快,优于传统算法,表明了该算法的有效性。