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当期目录

    2020年第7期目录
    2020, 42(07): 0-0. doi:
    摘要 ( 191 )   PDF (291KB) ( 221 )     
    /ces/attached/file/20200731/20200731112015_451.pdf
    高性能计算
    片上互连网络的功耗特征分析与优化
    孙晓乐, 钱亚龙, 齐新新, 张云放, 陈娟, 袁远, 董勇
    2020, 42(07): 1141-1150. doi:
    摘要 ( 231 )   PDF (934KB) ( 356 )     
    随着处理器核数的增加,片上互连网络NoC结构日趋复杂,导致片上互连网络功耗所占的比重和功耗分析的难度也在增加。片上互连网络的任务映射,既要保证多处理器核心之间通信的高性能,又要保证耗费尽可能少的功耗和面积,即在有限的功耗和面积开销下获得较高的性能。在进行任务映射时,核心之间的通信距离是减少任务通信功耗的关键。连续且近凸的区域有助于缩短任务的通信距离。分析了一种功耗最优的片上互连网络启发式映射算法(INC),该算法由区域选择算法和节点映射算法组成。对区域选择算法的2个因子进行了改进,使应用总的通信开销最小化且保证后续应用以很小的通信代价进行区域选择。提出了新的基于选择区域的映射算法。它们在动态到达程序映射问题中的实验结果表明,新的区域选择算法和节点映射算法相比于INC,可以减少12.10%的通信功耗,并且带来11.23%的通信延迟优化。

    基于Kubemark的微服务性能仿真测试研究
    雷擎
    2020, 42(07): 1151-1157. doi:
    摘要 ( 300 )   PDF (800KB) ( 290 )     
    虚拟化技术加速了微服务架构上应用程序的扩展,随着这些应用程序复杂性不断增加,系统实际的性能可能会与预期存在很大差异,因此微服务性能测试机制成为了学者们开始探索的课题。借鉴Web服务质量的测试方法和评价标准,在实验过程中采用了仿真测试方法,通过Kubemark工具基于Kubernetes平台对微服务系统的性能进行测试研究,并根据RFC 2679标准的p百分位数指标对测试结果进行了分析。实验结果表明,微服务性能受所负载微服务类型的影响明显,仿真测试是微服务性能测试的有效研究方法。

    带时间约束的Louvain算法在动态脑功能网络模块化中的应用研究#br#
    淡杨超, 王彬, 薛洁, 盛景业, 刘畅, 詹威威,
    2020, 42(07): 1158-1167. doi:
    摘要 ( 225 )   PDF (1464KB) ( 207 )     
    针对在动态脑功能网络的模块化属性研究中,Louvain算法因过度追求模块度值最大化而导致的动态脑功能网络模块辨识度不高的问题,提出了一种带时间约束的Louvain算法。该算法以整个数据采集区间上的模块度值分布为依据构建迭代结束条件,以时间约束来达到模块在规模和数量上的均衡,从而保证模块划分更加合理。将本文算法用于静息态脑功能的模块划分实验时,对比结果显示,与原Louvain算法相比,带时间约束的Louvain算法能够得到更为合理的模块化结果,并可以观测到动态脑功能网络中小规模的模块结构。而采用本文算法用于健康人和自闭症患者的动态脑功能网络模块度对比实验,能够揭示两者在模块化上存在显著差别,从而验证了本文算法的有效性。

    基于组合预测模型的云计算资源负载预测研究
    林涛, 冯竞凯, 郝章肖, 黄少群
    2020, 42(07): 1168-1173. doi:
    摘要 ( 341 )   PDF (697KB) ( 399 )     
    随着云计算技术的不断发展,云计算资源负载变化呈现出越来越复杂的特征。针对云计算资源的负载预测问题,综合考虑云计算环境中资源负载时间序列的线性与非线性特性,提出了一种基于自回归移动平均模型ARIMA与长短期记忆网络LSTM的组合预测模型LACL。使用公开数据集与传统负载预测模型进行了对比实验,实验结果表明,该云计算资源组合预测模型预测精度明显高于其他预测模型,显著
    降低了云环境中对资源负载的实时预测误差。
    计算机网络与信息安全
    NOMA双连接异构网络条件解耦设计架构及性能分析
    纪澎善, 贾向东, 路艺, 徐文娟
    2020, 42(07): 1174-1183. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.005
    摘要 ( 199 )   PDF (1051KB) ( 234 )     
    为了改善异构网络上行链路的性能及提高网络覆盖概率,提出了采用解耦上下行链路级联和双连接方案的NOMA异构网络模型,设计了一种条件解耦上下行链路级联分析框架。同时,考虑了3种可能的上行链路级联场景,在给定的下行链路级联条件下对解耦上行链路级联进行设计和分析,推导了解耦上行链路级联概率表达式,获得了主、次接入距离统计描述。数值和仿真分析首先研究了系统参数对级联概率的影响,分别研究了解耦上下行链路级联和耦合上下行链路级联方案下NOMA异构网络的条件覆盖概率和频谱效率。实验结果表明,在NOMA双连接异构网络中,所提出的DUDA方案的覆盖概率性能优于传统的CUDA方案的。此外,2种方案的频谱效率性能好坏与系统参数相关。

    互联网大规模前缀劫持事件检测与分析的案例研究
    隋东方, 唐勇, 刘宇靖, 王恩泽
    2020, 42(07): 1184-1190. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.006
    摘要 ( 410 )   PDF (696KB) ( 321 )     
    由于BGP协议的脆弱性,BGP前缀劫持长期以来一直对互联网产生着严重的安全威胁。检测和分析大规模的前缀劫持事件是一件十分必要但又充满挑战的工作。以2019年发生的大规模的欧洲路由泄露导致路由劫持事件为案例,提出了一种基于公共BGP数据的有效的检测和分析方法。分析结果包括如下几条:(1)这次劫持的“攻击者”为AS21217,AS4134是劫持路由传播过程中的关键点;
    (2)此次劫持事件导致了严重的多源AS冲突和AS-PATH路径膨胀问题;(3)此次事件的劫持类型包括劫持前缀并篡改AS路径,以及劫持子前缀并篡改AS路径2种类型;(4)检测到311个AS被感染,长度为4的感染链数量最多,且分属于3 895个AS的28 118个前缀IP段成为受害者,同时实现了一个可视化系统来展示劫持发生时的全球网络态势。这些研究结果一方面与Oracle等公司公布的结果相互印证,另一方面又对此次网络事件进行了更加详尽的补充和深入挖掘。

    软件工程
    面向高级别代码克隆检测方法的设计与实现
    邹悦, 吴鸣, 徐云
    2020, 42(07): 1191-1196. doi:
    摘要 ( 207 )   PDF (550KB) ( 274 )     
    代码克隆检测是软件工程中的基础研究,在软件分析和维护方面有着广泛应用。目前对于有文本差异的高级别(即学术界定义的级别3和级别4)克隆检测,现有方法存在检出率(回收率)不高的问题。基于程序依赖图PDG的检测方法是高级别克隆检测的一类重要方法,但这类方法依赖子图同构的精确图匹配算法,算法时间复杂度高且回收率较低。为此,提出了一种新的高级别代码克隆检测方法,使用基于 Weisfeiler-Lehman图核的非精确图匹配算法进行代码克隆检测。实验结果表明,与已有的代码克隆检测方法相比,
    该方法可以检出更多的高级别克隆且计算时间较短。

    模式驱动的系统安全性设计的验证
    郑小宇, 刘冬梅, 杜益宁, 周子健, 邱玫媚, 朱鸿
    2020, 42(07): 1197-1207. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.008
    摘要 ( 229 )   PDF (731KB) ( 255 )     
    随着万维网和移动计算技术的广泛应用,系统安全性得到了越来越多的关注,使用安全模式对系统安全解决方案进行设计并验证是提升系统安全性的一种有效途径。现有方法根据系统安全需求选择适用的安全模式,在此基础上将模式组合为系统的安全解决方案,并通过模型检测方法验证其安全性。但是,这些方法往往将方案看作整体进行验证,忽略了内部安全模式的组合细节,难以在包含大量模式的复杂系统中定位缺陷。提出一种模式驱动的系统安全性设计的验证方法,首先使用代数规约语言SOFIA描述安全模式及其组合,以构建系统安全解决方案的形式化模型;然后将SOFIA规约转换为Alloy规约后,使用模型检测工具验证模式组合的正确性和系统的安全性。案例研究表明,该方法能够有效地验证系统安全解决方案的正确性。

    Agent能力承诺协作的自适应图规划协议生成算法
    郭竞知, 刘玮, 徐龙龙, 陈灯
    2020, 42(07): 1208-1214. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.009
    摘要 ( 143 )   PDF (712KB) ( 217 )     
    面向开放多智能体系统OMAS的自适应性体现在多Agent通过协作在运行时调整系统行为以适应环境的变化。针对现有多Agent设计时预定义协作机制无法满足运行时自适应协作的问题,提出了一种基于目标-能力-承诺GCC元模型生成自适应多Agent能力承诺协作图规划协议CCGP的算法。首先提出支持上下文环境语义相似度计算的GCC模型;然后将目标与能力(或者承诺)间的语义匹配度引入到基于能力协作的图规划协议中生成优化算法;最后以医疗垃圾AGV运输仿真系统为实验场景进行2组对比实验,实验结果表明CCGP算法对于生成图规划协议的执行时间有明显提高。

    图形与图像
    融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法
    张晶, 黄浩淼, 王健敏, 保峻嵘
    2020, 42(07): 1215-1225. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.010
    摘要 ( 305 )   PDF (1382KB) ( 292 )     
    针对TLD算法跟踪框在目标非刚性形变、旋转、背景杂乱等情景中容易导致跟踪漂移的问题,提出了一种融合CN跟踪算法
    改进的TLD实时目标跟踪算法(TLD-CN)。首先对跟踪框内区域计算图像显著性得到BRISK算法采样特征点的阈值,获得合适的特征点以建立旋转和尺度归一化的描述子,再融合颜色特征和纹理特征对前后帧跟踪框内描述子进行最优相似性匹配,得到匹配的特征点集合,对集合内特征点进行判别式字典的稀疏编码后,分别与CN跟踪框和TLD跟踪框的中心像素点进行相似度的度量,得到输出框调整的权重系数。实验结果表明,TLD-CN跟踪算法通过特征点度量出2种算法融合的权重值调整输出框,在目标形变、旋转、背景杂乱、快速运动等复杂跟踪情景中,具有很高的精度和成功率。权重系数自适应更新也避免了模型过拟合,达到实时跟踪效果。

    DTCWT域的红外与可见光图像融合算法
    张贵仓, 苏金凤, 拓明秀
    2020, 42(07): 1226-1233. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.011
    摘要 ( 246 )   PDF (836KB) ( 282 )     
    针对红外与可见光图像融合存在融合图像对比度和清晰度降低、噪声干扰等问题,提出一种DTCWT域的红外与可见光图像融合算法。首先对源图像进行预增强处理;然后通过DTCWT正变换得到低频子带图像和高频子带图像;再分别利用基于直觉模糊集的融合规则融合低频子带图像,基于信息反差对比度的融合规则融合高频子带图像;最后对融合后的低频子带图像和高频子带图像进行DTCWT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法能有效提高融合图像对比度和清晰度,降低噪声干扰,客观评价指标总体优于现有算法的,运行效率也有所提升。

    基于单目视觉的车辆下边沿估计和逆透视变换的车距测量
    王永森, 刘宏哲
    2020, 42(07): 1234-1243. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.012
    摘要 ( 365 )   PDF (1006KB) ( 448 )     
    前方车辆测距在自动驾驶汽车技术领域中起着至关重要的作用。针对目前基于单目视觉的车辆测距技术忽略了车辆与地面相接的下边沿问题,提出一种基于车辆下边沿估计和逆透视变换的单目视觉测距方法,实现了对前方车辆进行横向和纵向的高精度车距测量。该方法首先通过对车辆关键点估计和几何关系模型完成对车辆下边沿的估计,然后从中计算测距关键点,再利用基于点的逆透视变换测距模型进行距离计算。实验结果表明,与其他基于单目视觉的车辆测距方法相比,该方法提高了测距的精度和稳定性。

    基于L0范数的Retinex图像增强算法
    陈茹霞, 强振平, 邵小锋, 何丽波
    2020, 42(07): 1244-1252. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.013
    摘要 ( 195 )   PDF (1457KB) ( 295 )     
    图像在采集过程中会因为机械设备、天气状况等原因产生曝光不均等问题,使得图像的拍摄效果不佳,无法满足实际应用的需求。而传统的Retinex算法应用于图像增强时会导致图像边缘模糊与泛灰等问题。因此,针对传统的Retinex算法现存的问题,提出一种新颖的图像增强算法——基于L0范数的Retinex算法RIEALN。首先通过全局L0梯度最小化方法提取图像的轮廓成分,然后进行Retinex算法处理,再将提取的轮廓成分融合到原始图像,实现原始图像的增强。实现过程中还通过增加不同的L0梯度最小化因子确保不同尺度轮廓成分的均匀增强。实验结果表明,该算法不仅可以增强图像的对比度,而且还能够较好地保留边缘信息。

    雾天条件下基于机器视觉的森林火灾监测
    刘树东, 姚文渤, 张艳
    2020, 42(07): 1253-1261. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.014
    摘要 ( 272 )   PDF (1011KB) ( 367 )     
    基于机器视觉的森林火灾监测已成为森林火灾监测的一个重要发展方向。烟雾是森林火灾监测的重要指标。然而,诸如云雾和类似烟雾的诸多干扰物降低了火灾识别精度,为此提出了一种结合去云雾和烟雾检测的基于机器视觉的森林火灾监测方法。首先,提取视频中若干帧图像作为样本图像,采用基于Haze-Line的去雾算法对样本图像进行去雾处理。然后,利用基于Horn-Schunck光流法的烟雾检测算法进行烟雾检测,并利用最大类间方差法去除相邻2帧图像间像素质量差异对烟雾检测的影响。最后,利用扩散性分析进行火灾判断。仿真实验及对比分析结果表明,本文方法能够检测出烟雾区域随时间逐渐增加的趋势,从而有效地进行雾天条件下的森林火灾监测,具有更高的准确性和鲁棒性。
    基于改进MTCNN网络的目标人脸快速检测
    贾小硕, 曾上游, 潘兵, 周悦
    2020, 42(07): 1262-1266. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.015
    摘要 ( 394 )   PDF (696KB) ( 304 )     
    传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测效率的目的。实验部分在YOLOv3、SSD300和MTCNN基础模型上进行了全面对比,验证了MTCNN网络的优越性,并从对比实验中得出MT-Siam网络在保持高精度的前提下,检测速度与MTCNN网络相比得到70%~85%不等的提升。

    数据挖掘与人工智能
    关于网约车订单分配策略的综述
    郑小红, 龙军, 蔡志平
    2020, 42(07): 1267-1275. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.016
    摘要 ( 403 )   PDF (547KB) ( 548 )     
    网约车在人们的日常出行生活中扮演着非常重要的角色,随着时代的发展,越来越多的人习惯于利用手机通过出行平台打车,但有时存在乘客的请求长时间得不到满足、司机长距离空载等现象,这不仅严重地影响了乘客和司机的体验感,还降低了人们的出行效率。如何更好地匹配乘客请求和空载司机需求,一直是出行平台关注和研究的重点问题。对网约车订单分配策略的研究,有助于减少乘客等待时间,提高司机收益,减少司机空载距离,提高资源利用率。首先简述了从乘客发起打车请求到请求订单被响应的完整流程;其次,详细地介绍了在不同派单模式下的订单分配策略;最后,全面地列举了衡量订单分配策略的评估指标。

    伽罗瓦连接在构造拟阵中的应用
    王刚, 毛华, 武振宇
    2020, 42(07): 1276-1286. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.017
    摘要 ( 260 )   PDF (647KB) ( 356 )     
    如何将处理数据的有效方法应用到构建拟阵结构的研究中,使拟阵论的成果以更多方式应用到数据处理的研究中,是目前拟阵论研究需要解决的问题之一。为此,将处理数据的有效工具形式概念分析理论中的基本运算—伽罗瓦连接作为桥梁,给出伽罗瓦背景的定义,得到由1个拟阵建立伽罗瓦背景的方法。进而得到,在拟阵同构和伽罗瓦同构意义下:在拟阵族与伽罗瓦背景族之间存在着一一映射;在拟阵族和伽罗瓦连接族之间存在着一一对应,从而发现拟阵与伽罗瓦连接之间的关系。用此关系得到伽罗瓦连接构造拟阵的2种方法。通过与已知的一些相关方法比较,发现该方法的优势。此外,用生物实例说明这2种方法在生物信息数据处理中的作用。

    基于双向随机树改进的智能车辆路径规划研究
    施杨洋, 杨家富, 梅淼, 朱林峰,
    2020, 42(07): 1287-1293. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.018
    摘要 ( 181 )   PDF (662KB) ( 282 )     
    针对快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题,基于基本快速扩展随机树算法,通过采用循环交替迭代的搜索方式生成新节点,双向随机树同时搜索,改进优化了基本快速扩展随机树算法,解决了基本快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题。建立车辆转向模型,确定车辆转向角度约束范围,在算法中增加车辆的转弯角度约束,减少生成路径的偏差性,改善了生成路径的质量。对生成的路径进行节点优化,去除多余的节点,缩短了路径的长度,提高了路径的可行性。采用B样条曲线改善路径的平滑度,在路径折点处插入局部端点,对路径进行平滑度处理,使生成的路径更加符合车辆的行驶条件。用Matlab进行虚拟仿真,验证了该算法的正确性。

    基于混合灰狼算法的机器人路径规划
    王永琦, 江潇潇
    2020, 42(07): 1294-1301. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.019
    摘要 ( 355 )   PDF (861KB) ( 394 )     
    针对传统灰狼算法GWO优化精度低、易陷入局部最优等不足,构建了混合灰狼算法HGWO,并将其应用于机器人路径规划RPP问题。HGWO算法采用反向学习方法构建初始灰狼种群,力求提升初始解的质量。同时,算法在个体位置更新方法中融入自身历史信息以指导种群进化,并借助精英反向学习策略探索当前种群优秀解的反向解空间,以增强算法的勘探能力。为确保路径规划的精度并降低求解难度,利用Spline样条插值法拟合路径曲线。最后,进行了函数优化和路径规划的对比实验,实验结果表明,HGWO算法具有良好的求解精度和稳健的鲁棒性。


    基于种子词和数据集的垃圾弹幕屏蔽词典的自动构建
    汪舸, 吴方君,
    2020, 42(07): 1302-1308. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.020
    摘要 ( 283 )   PDF (751KB) ( 236 )     
    随着弹幕视频的流行,弹幕已经成为了互联网时代青年互动交流的一种形式,但随着弹幕数量的增多,如何屏蔽垃圾弹幕成为一个问题。在各类视频网站提出的关键词屏蔽法的基础上,提出了分别基于种子词和数据集的2类屏蔽词典自动构建方法。第1类方法主要采用Google的自然语言处理工具word2vec和PMI,寻找与种子词相似性较大或共现次数较多的词添加到屏蔽词典中去;第2类方法主要采用TF-IDF、LDA主题模型和信息增益IG的方法,从垃圾弹幕数据集中提取关键词来构建屏蔽词典。最后,对所构建的屏蔽词典进行评测,实验结果表明,词典规模在400~500时,弹幕屏蔽效果最好。同时,还考察了LDA主题数和数据集规模等因素对弹幕屏蔽效果的影响。
    一种基于关联规则的MLKNN多标签分类算法
    杨岚雁, 靳敏, 张迎春, 张珣
    2020, 42(07): 1309-1317. doi:
    摘要 ( 237 )   PDF (477KB) ( 256 )     
    针对MLKNN算法仅对独立标签进行处理,忽略现实世界中标签之间相关性这一问题,提出了一种基于关联规则的MLKNN多标签分类算法(FP-MLKNN)。该算法采用关联规则算法挖掘标签之间的高阶相关性,并用标签之间的关联规则改进MLKNN算法,以达到提升分类性能的目的。首先,使用MLKNN算法求样本的特征置信度;采用关联规则算法挖掘生成一系列强关联规则,进而将2种算法进行融合来构造多标签分类器,对新标签进行预测;在此基础上,将本文提出的算法与MLKNN、AdaBoostMH和BPMLL这3种算法进行实验对比。实验结果表明,本文所提算法在yeast、emotions和enron数据集上的分类性能均优于这3种算法,具有较好的分类效果。


    无偏KL散度算法对时空异常区间检测的优化研究
    刘云, 王梓宇
    2020, 42(07): 1318-1324. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.022
    摘要 ( 201 )   PDF (584KB) ( 213 )     
    通过对多变量时空时间序列中异常的度量,可以从大量时空事件数据中检测出异常的数据部分。与孤立异常数据点检测采用的技术不同,提出了无偏KL散度算法(UKLD)。首先定义了时空时间序列中的异常区间,嵌入时间延迟后用高斯分布来估计检测区间和剩余区间的分布并通过累计和来加快高斯分布的参数估计过程,最后使用无偏KL散度计算区间之间的差异水平,将这种差异水平作为检测区间的异常得分从而得到时空异常区间。仿真分析结果表明,对比HOT SAX算法和RKDE算法,UKLD算法在精度方面更优,能更好地实现时空数据中的异常区间检测。


    不同重连概率的小世界脉冲神经网络抗扰功能研究
    郭磊, 冯海, 石洪溢,
    2020, 42(07): 1325-1330. doi: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.023
    摘要 ( 228 )   PDF (553KB) ( 284 )     
    现今各种电磁干扰对电子系统造成的不良影响越来越严重,传统防护方式的局限性日益凸显。电磁仿生学由此被提出,目的是通过借鉴生物体的自适应抗扰的优良特性,以期建立新的防护模式。构建了以Izhikevich神经元模型为节点,兴奋性和抑制性突触可塑性模型共同调节基于小世界网络拓扑的小世界脉冲神经网络;基于复杂网络理论对比分析了不同重连概率的小世界网络的拓扑特性;对比分析了不同重连概率的小世界脉冲神经网络在高斯白噪声刺激下的抗扰功能。实验结果表明:小世界网络的平均路径长度和全局效率值受重连概率的影响较小,平均聚类系数和小世界属性受重连概率的影响较大;构建的不同重连概率的脉冲神经网络均具有一定抗扰功能且高聚类系数和低平均路径长度显著的小世界脉冲神经网络抗扰功能最优。