计算机工程与科学

2020年第5期目录

2020, 42(05): 0-0. doi:

摘要 ( 54 )

PDF (296KB) ( 81 ) 　　

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基于GPU的并行Turbo乘积码译码器

李荣春，周鑫，潘衡岳，牛新，高蕾，窦勇

2020, 42(05): 761-769. doi:

摘要 ( 169 )

PDF (711KB) ( 195 ) 　　

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Turbo乘积码是一类前向纠错码，在高码率下具有良好的误码率性能。TPC编码器的实现相对简单，其译码器的译码复杂度也比较合理。因此，TPC被广泛用于各种场景，例如卫星通信系统和数据存储系统等。提出了一种基于GPU的并行TPC译码器，可以同时译码二维乘积码矩阵的所有行或列。设计了一种并行基本译码器，以简化由扩展汉明码构成的TPC的译码过程。实现了测试样例和有效码字计算的并行化，降低了译码延迟。为了进一步提高译码吞吐率，提出了多通道TPC译码器。在不同的GPU上测量了并行译码器的性能，实验结果表明，与基于CPU的TPC译码器相比，基于GPU的并行TPC译码器的译码延迟显著降低。此外，基于GPU的并行TPC译码器的吞吐率在NVIDIA RTX 2080 Ti上达到30 Mbps，在NVIDIA GTX Titan V上达到38 Mbps，是基于CPU的TPC译码器性能的44倍和54倍。

基于FP-Growth改进算法的云服务器故障数据分析

何望1,2，林果园1,2

2020, 42(05): 770-775. doi:

摘要 ( 82 )

PDF (563KB) ( 63 ) 　　

针对云服务器使用过程中参数异常的问题，介绍了云服务器的参数数据获取、数据清洗整理和有效分析过程。针对现有频繁模式增长（FP-Growth）算法中存在的条件FP-tree构建过程过于冗余以及数据量级越大处理效率越低的问题，提出了一种改进的FP-Growth算法，引入数组标记策略，每个FP-tree节点只保留指向父节点的指针。改进算法在挖掘过程中无需生成条件FP-tree，减少了时空消耗。实验结果表明，改进后的FP-Growth并行算法能够有效地提高云平台虚拟机异常数据的关联分析效率，并且改进算法也适用于较大规模数据集的数据挖掘工作。

C程序中的内存泄漏机制分析与检测方法设计

张静1，黄志球1,2，沈国华1,2，喻垚慎1，艾磊1

2020, 42(05): 776-787. doi:

摘要 ( 109 )

PDF (854KB) ( 87 ) 　　

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C语言作为安全关键软件的主要实现语言，其存在的内存泄漏缺陷具有很高的隐蔽性和危害性，如何保证内存泄漏检测的准确性和高效性是一大挑战。静态分析具有直接分析源码、能够较早发现软件错误，从而降低修复代价的优势。基于静态分析技术，提出了一种基于路径敏感的值流分析的内存泄漏检测方法，首先进行指针分析生成精确指向信息；然后基于指向信息构建值流约束，执行可达性分析以识别程序中的泄漏路径；最后借助指针与内存地址的有效生命周期进行验证。在典型基准C程序上的实验结果分析表明，本文方法与现有技术相比在效率和精度上都具有一定优势。

基于马尔科夫决策过程的车载边缘计算切换策略

李波，牛力，彭紫艺，黄鑫，丁洪伟

2020, 42(05): 788-794. doi:

摘要 ( 118 )

PDF (666KB) ( 68 ) 　　

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针对车载边缘计算环境中卸载场景的动态变化对计算卸载的影响，提出了一种基于马尔科夫决策过程的计算切换策略，在保证任务完成时间的基础上，对计算卸载的整体过程进行分析，从而进一步降低了计算切换的引入对卸载效果的影响。仿真实验针对计算切换的引入是否有助于提升计算卸载的效果以及如何进一步降低计算切换的引入对计算卸载的影响进行了4种算法的对比，实验结果表明，基于文中提出的计算切换策略，可以提升计算卸载的效率，保证用户的服务体验。

基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法

朱国晖，张茵，刘秀霞，孙天骜

2020, 42(05): 795-802. doi:

摘要 ( 94 )

PDF (696KB) ( 61 ) 　　

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为解决现有的虚拟网络映射算法忽略网络本身属性，仅按照请求到达的顺序分配资源而导致物理资源利用率低的问题，利用时间窗模型，提出了基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法。在第一次排序中，粗化虚拟网络请求的同时根据业务类型、属性参数计算请求优先级，初步确定窗口中虚拟网络映射顺序；在第二次排序中，综合考虑链路带宽资源需求和节点途径跳数，通过链路权重来确定优先级，计算最佳映射路径。仿真结果表明，该算法降低了虚拟网络请求的平均等待时间，提高了请求接受率及收益开销比。

虚拟空间中社会分层行为研究

马满福1,2，员欣淼1,2，李勇1,2，刘元喆1,2，王常青3

2020, 42(05): 803-811. doi:

摘要 ( 107 )

PDF (910KB) ( 103 ) 　　

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大量的人类行为发生在互联网上，互联网已成为与真实空间相对应的最重要的虚拟空间。传统虚拟空间中的社会分层研究基于网络信息资源占有的机会和能力等客观指标，并未涉及用户使用网络资源的具体行为及信息的内容和性质等因素。利用中国互联网络信息中心提供的用户在线行为大数据，从在线时间和上网内容两方面考察并分析了不同阶层的用户在虚拟空间中上网行为的特征和差异性。研究发现不同阶层的用户在虚拟空间中的停留时间和注意力聚焦点都大不相同。较高阶层用户能更好地利用网络资源办公和购物，且在虚拟空间中的停留时间具有相对稳定性。而较低阶层用户将大量的注意力消耗在休闲娱乐类应用上，且停留时间不稳定。此外，本文利用基于word2vec的神经网络模型（W2V-BP），对用户在虚拟空间中的上网行为数据进行社会分层识别，识别准确率达到90.22%，表明虚拟空间中存在能够区分社会分层的行为特征。

基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法

李伟岸，熊祥光，夏道勋

2020, 42(05): 812-818. doi:

摘要 ( 85 )

PDF (1448KB) ( 82 ) 　　

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为进一步提高水印算法的安全性和抗攻击能力，结合超混沌和Slant变换的优点，提出一种基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法。首先，在隐藏水印之前采用超混沌系统对水印图像进行加密，提高了待隐藏图像的安全性；其次，将原始载体图像划分成大小为8×8的不重叠分块并对各个分块分别进行Slant变换；最后，将加密后的水印图像隐藏到Slant变换后的直流系数和中频系数中。大量的仿真结果表明，本文算法具有较好的隐蔽性，对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放、对比度调整等攻击具有较好的抗攻击能力。与相似算法相比，本文算法具有更好的鲁棒性能。

基于犹豫模糊集的软件质量评价模型

禹建丽，卢皎，陈洪根

2020, 42(05): 813-819. doi:

摘要 ( 109 )

PDF (465KB) ( 89 ) 　　

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提出一种基于犹豫模糊集的软件质量评价模型。首先，根据专家打分，将犹豫模糊集与直觉模糊集相结合，得出软件质量特性的综合犹豫模糊评价矩阵；然后，通过计算犹豫模糊广义比较表，得出软件各质量属性得分；最后根据得分情况给出软件的质量排序。该模型较好地解决了专家对软件质量指标进行评价时的犹豫性问题。具体的案例分析表明，所提出的软件质量评价模型是可行、有效的。

基于降低映射预测残差的高光谱图像压缩算法

李佳颖1,2，朱文泉3，孟繁蕴1,2

2020, 42(05): 820-824. doi:

摘要 ( 109 )

PDF (1733KB) ( 99 ) 　　

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CCSDS 123.0-B-1算法是空间数据系统咨询委员会为多/高光谱图像提出的自适应三维预测无损压缩标准，针对CCSDS 123.0-B-1算法中存在的未充分利用像素位置信息及谱间相关性、压缩率有待提高的问题，对该算法的预测器进行了优化，提出了RMPR算法。RMPR算法根据当前像元具体位置对预测点进行自适应选择，采用双向线性预测去除高光谱图像的谱间相关性，并使用优化的残差映射器提高预测精度、缩短压缩码长。利用10幅高光谱图像进行测试，结果表明，在保证无损压缩且压缩效率无显著差异的前提下，RMPR算法的压缩性能显著优于原算法。

地下水渗流场可视化方法与应用研究

何亮1,2,3,郜沐晨1,2,3,陈锁忠1,2,3,齐慧1,2,3

2020, 42(05): 835-842. doi:

摘要 ( 126 )

PDF (860KB) ( 146 ) 　　

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渗流场是反映地下水位与运移时空动态特征的有效形式，水位红线是对地下水开采严格管控的重要指标。从地下水渗流的流线绘制、流速计算、流场种子点与终止点选择、流线追踪4个方面论述了孔隙地下水渗流场可视化算法，设计了一种新的种子点布局方法表征地下水渗流场，采用改进的EULER方法实现流线的可视化表达。并将地下水渗流场空间分异性和水位红线进行融合与叠加分析，基于地下水渗流场从2D的视角揭示地下水的开采强度与超采程度的空间分布特征，自动圈定地下水超限采的区域范围。可为地下水的合理开采方案与地质管理保护措施的制定提供空间辅助决策支持。

基于特征跟踪和网格路径运动的视频稳像算法

熊炜1,2，王传胜1，管来福1，童磊1，刘敏1，曾春艳1

2020, 42(05): 843-850. doi:

摘要 ( 113 )

PDF (894KB) ( 72 ) 　　

针对手持移动设备拍摄的抖动视频问题，提出了一种基于特征跟踪和网格路径运动的视频稳像算法。通过SIFT算法提取视频帧的特征点，采用KLT算法追踪特征点，利用RANSAC算法估计相邻帧间的仿射变换矩阵，将视频帧划分为均匀的网格，计算视频的运动轨迹，再通过极小化能量函数优化平滑多条网格路径。最后由原相机路径与平滑相机路径的关系，计算相邻帧间的补偿矩阵，利用补偿矩阵对每一帧进行几何变换，从而得到稳定的视频。实验表明，该算法在手持移动设备拍摄的抖动视频中有较好的结果，其中稳像后视频的PSNR平均值相比原抖动视频PSNR值大约提升了11.2 dB。与捆绑相机路径方法相比约提升了2.3 dB。图像间的结构相似性SSIM平均值大约提升了59%，与捆绑相机路径方法相比约提升了3.3%。

基于Kinect相机的深度图像空洞修复及超像素分割算法

刘国华1,2，段建春1

2020, 42(05): 851-858. doi:

摘要 ( 149 )

PDF (1080KB) ( 114 ) 　　

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针对Kinect相机原始深度图像存在空洞的问题，提出了一种结合彩色图像局部边缘信息的深度图像空洞修复算法。首先，通过双边滤波修复较小空洞；其次，根据彩色图像局部边缘信息将较大空洞分为无边缘和有边缘2类；最后，对第1类无边缘空洞进行均值填充修复，对第2类有边缘空洞先根据彩色图像局部边缘特征分割空洞，再分别由外而内逐步修复，从而完成所有的空洞修复。空洞修复完成后，融合深度信息重新建立了线性谱聚类核函数，并基于此提出一种融合深度信息的线性谱聚类超像素分割算法（LSC-D）。实验结果表明，与其他方法相比，提出的深度图像空洞修复算法具有更高的修复准确度，提出的LSC-D超像素分割算法具有更低的欠分割错误率和更高的边界召回率。

基于改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法

盛明伟，唐松奇，万磊，秦洪德，李俊

2020, 42(05): 859-868. doi:

摘要 ( 148 )

PDF (1923KB) ( 176 ) 　　

水对光的吸收和散射效应降低了水下图像的质量，水下图像的可视范围受到限制，复杂水下场景下的鲁棒性和精确性问题使得特征提取与匹配成为一项具有挑战性的任务。为了更好地配准水下图像，提出了一种改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法，首先通过基于深度卷积神经网络的水下图像增强方法对水下图像进行增强预处理，通过水下图像分类数据集迁移学习训练VGGNet-16网络框架，利用修改后的网络框架进行特征提取，生成鲁棒的多尺度特征描述符与特征点，经过特征粗匹配与动态内点选择，使用改进的RANSAC方法剔除误匹配点。在大量水下图像数据集上进行了充分的特征提取和特征匹配实验，与基于SIFT和SURF的配准方法相比，该方法能够检测到更多的特征点，实现了匹配正确率的大幅度提高。

基于质心特征和重要敏感区域分类的分形图像压缩算法

王丽，刘增力

2020, 42(05): 869-878. doi:

摘要 ( 96 )

PDF (763KB) ( 57 ) 　　

图像压缩是数据传输和存储中必不可少的过程，分形图像压缩方法因其压缩方法简单、可任意尺度下重构、解码速度快且压缩比高具有独特优势，但传统分形图像压缩方法存在编码时间过长的缺陷。针对压缩比和恢复效果之间的不平衡问题，在确保图像恢复效果前提下，需要解决编码时间过长的问题。因此，提出了一种基于质心特征和重要敏感区域分类的分形图像压缩算法，通过构造质心特征，将基本分形算法中R块在码本中搜索最小均方误差MSE的问题转换为利用质心特征码本寻找最佳匹配块的问题，简化了块搜索过程，将全局搜索变为局部搜索，同时对重要敏感区域采取全局搜索的方式，以增强恢复图像的视觉效果。实验仿真结果表明，质心特征方法可以有效缩短编码时间，在保证图像恢复效果前提下，本文所提算法相较于基本算法最高可以节省大约64%的编码时间，相较于双交叉和特征方法，可以达到更好的恢复效果。

基于像素注意力的双通道立体匹配网络

桑海伟1,3，徐孩2，熊伟程1，左羽1，赵勇1,2

2020, 42(05): 877-883. doi:

摘要 ( 94 )

PDF (679KB) ( 79 ) 　　

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针对现有立体匹配算法在弱纹理、重复纹理、反射表面等病态区域误匹配率高的问题，提出一种基于像素注意力的双通道立体匹配卷积神经网络PASNet，该网络包括双通道注意力沙漏型子网络和注意力U型子网络。首先，通过双通道注意力沙漏型子网络提取输入图像的特征图；其次，通过关联层得到特征图的代价矩阵；最后，利用注意力U型子网络对代价矩阵进行代价聚合，输出视差图。在KITTI数据集上的实验结果表明，所提出的网络能有效解决病态区域误匹配率高等问题，提升立体匹配精度。

基于Inception区域候选定位网络的太阳黑子群描述研究

刘海燕1,2，杨云飞1,2，朱健1,2，李小洁1,2

2020, 42(05): 884-892. doi:

摘要 ( 89 )

PDF (820KB) ( 56 ) 　　

准确地检测和描述全日面图像中的黑子群可以为监控和预测太阳活动提供依据。目前图像描述技术已有大量研究工作，但关于太阳黑子群描述方面的研究仍未涉及。针对苏黎世分类法中的9类太阳黑子群，制作了一个黑子群图像和描述文本的数据集，设计了一种Inception区域候选定位网络IRLN模型，首次将Inception区域候选网络Inception-RPN应用到图像描述中，通过使用Inception-RPN获得候选区域，并根据黑子群的特征改进了Inception模块的结构，提高网络对多尺度黑子群的检测能力。实验结果表明，本文模型在Visual Genome（VG）数据集上mAP为6.09%，比全卷积定位网络FCLN模型提高了0.7%；Meteor为31.9%，比FCLN模型提高了4.6%。在太阳黑子群数据集上mAP为7447%，比FCLN模型提高了16%；Meteor为47.6%，比FCLN
模型提高了14.2%。

基于多谱特征生成对抗网络的语音转换算法

张筱，张巍，王文浩，万永菁

2020, 42(05): 893-901. doi:

摘要 ( 79 )

PDF (1107KB) ( 98 ) 　　

语音转换在教育、娱乐、医疗等各个领域都有广泛的应用，为了得到高质量的转换语音，提出了基于多谱特征生成对抗网络的语音转换算法。利用生成对抗网络对由谱特征参数生成的声纹图进行转换，利用特征级多模态融合技术使网络学习来自不同特征域的多种信息，以提高网络对语音信号的感知能力，从而得到具有良好清晰度和可懂度的高质量转换语音。实验结果表明，在主、客观评价指标上，本文算法较传统算法均有明显提升。

一种小波特征与深度神经网络结合的信号制式识别算法

唐作栋，龚晓峰，雒瑞森

2020, 42(05): 902-909. doi:

摘要 ( 105 )

PDF (951KB) ( 98 ) 　　

针对当前通信信号的制式识别算法在低信噪比情况下识别不准确的问题，提出一种新的小波特征与改进的深度神经网络结合（WL-DNN）的识别算法。该算法将生成的10种｛2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、2FSK、4FSK、OFDM、16QAM、AM、FM｝含有高斯白噪声的通信信号，用小波分解重构算法提取出一类新的小波特征参数。本文测试了含有多层隐含层的改进BP神经网络作为分类器，利用弹性反向传播算法训练神经网络的参数，确定神经网络的最优超参数。仿真结果表明：在信噪比低至0 dB的情况下，单个调制信号最低识别率超过95%，平均识别率超过98%，大幅提高了制式识别在低信噪比下的识别率，由此表明了该算法的有效性和正确性。

多源信息云服务质量的犹豫模糊优劣IPA评价方法

彭定洪1,2，陈文妮1,2，曾洪鑫3，武金福4

2020, 42(05): 910-922. doi:

摘要 ( 89 )

PDF (855KB) ( 47 ) 　　

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为有效评价多源信息云服务质量水平，在IPA框架下提出了一种以指标优劣水平为性能度量的犹豫模糊方法。首先，从用户满意角度构建了多源信息云服务质量评价的IPA层次结构框架；接着，以犹豫模糊集表述评价信息，基于参考解依赖评价规则，融合TOPSIS方法的最优与最劣参考解和EDAS方法的平均参考解，提出了一种以指标优劣水平为性能度量的犹豫模糊IPA分析方法，用于多源信息云服务质量评估。此外，考虑到现有的犹豫模糊距离测度无法度量不对称信息问题，构建了一种基于Squared-χ2的犹豫模糊测度。最后，以东莞A企业多源信息云服务质量评价为实例进行分析，结果表明了该方法的可行性，并通过与近似方法的对比分析可知，该方法能够有效评价多源信息云服务质量。

考虑任务均衡的加油车动态调度问题

衡红军, 戚馨桐

2020, 42(05): 923-930. doi:

摘要 ( 99 )

PDF (675KB) ( 87 ) 　　

为了提高机场资源利用率以及航班的正点率，合理调度机场加油车为航班进行燃油加注服务势在必行。考虑到航班实际时刻的不可预知性，需建立动态规划时间窗，为窗口依据航班预计时刻捕捉到的航班构建机场车辆调度模型，利用自适应分支定价算法求解模型，从而配置车辆与人员，规划车辆的行驶路线，衔接任务，实现车辆行驶时间最短，加油员工作量均衡的目的。在华北某机场真实数据上进行仿真实验，结果表明，自适应分支定价算法优化下的车辆行驶时间与加油员工作量的标准差分较节约算法分别减小1.38%和7.47%，验证了算法的优势，且算法在机场其他地面服务规划问题中同样适用。

基于优化上界的高平均效用项集垂直挖掘算法

浦蓉, 邵剑飞, 胡常礼, 曲坤

2020, 42(05): 931-937. doi:

摘要 ( 97 )

PDF (687KB) ( 62 ) 　　

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高平均效用项集挖掘是当前研究的热点之一。针对高平均效用项集挖掘算法产生大量无意义的候选项集，而导致高内存消耗和运行时间长的问题，提出了dMHAUI算法。首先定义了集成矩阵Q，并提出了4种基于垂直数据库表示的紧凑平均效用上界及3种有效的修剪策略；将高平均效用项集挖掘所需的信息存储于IDUL结构树，利用改进的diffset技术快速计算项集的平均效用和上界；最后通过递归调用搜索函数得到高平均效用项集。与EHAUPM算法和MHAI算法进行仿真比较，结果表明，dMHAUI算法在运行时间、连接比较次数和可扩展性等方面都有较优的性能。

基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统

谢苗苗, 李华龙

2020, 42(05): 938-943. doi:

摘要 ( 109 )

PDF (547KB) ( 67 ) 　　

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针对室内环境因子多且相互作用关系复杂，影响室内环境舒适度的控制精准决策，设计了一种基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统。首先采用箱线图法和均值替代法检测修复异常采集数据，然后利用距离自适应加权融合算法实现同类传感器数据一级融合，最后利用改进D-S证据理论算法，实现全局融合决策。实验结果表明，改进D-S证据理论算法能够有效避免冲突证据带来的融合决策误差，系统可以实现室内环境控制的精准决策，融合决策精度高，具有一定的推广应用价值。

基于降噪自编码器的社会化推荐算法

杨丰瑞, 李前洋, 罗思烦,

2020, 42(05): 944-950. doi:

摘要 ( 87 )

PDF (636KB) ( 78 ) 　　

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现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题，提出了一种基于深度学习的混合推荐算法，利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好，使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性，有效建模用户间的潜在偏好交互。在此基础上，通过用户聚类和个性化权重区分不同类的用户受其信任用户的影响程度。在开放数据集上的实验结果表明，该算法优于现有的社会化推荐算法，与主要的推荐算法SoRec、RSTE、SocialMF、TrustMF相比，其平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）显著降低，获得了较好的推荐效果。

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