计算机工程与科学

2021年第10期目录

2021, 43(10): 0-0. doi:

摘要 ( 156 )

PDF (292KB) ( 206 ) 　　

快速卷积算法的综述研究

李创, 刘宗林, 刘胜, 李勇, 徐雪刚, 夏一民

2021, 43(10): 1711-1719. doi:

摘要 ( 433 )

PDF (605KB) ( 532 ) 　　

卷积神经网络是深度学习算法应用最广泛的方向之一，目前卷积神经网络的应用不仅仅是停留在科技领域，已经扩展到医学、军事等领域，并且已在相关领域发挥着巨大的作用。卷积是卷积神经网络中最为核心的一部分，卷积运算占整个网络70%以上的时间，所以针对卷积运算的加速研究就显得十分重要。首先介绍近年来的卷积算法，并对其复杂度进行分析，总结了这些算法各自的优点和不足，最后对其理论研究和应用领域可能存在的突破进行了探讨和展望。

边缘计算系统中资源分配防策略拍卖机制设计

池来新, 杨旭涛, 谢宁, 张学杰

2021, 43(10): 1720-1729. doi:

摘要 ( 184 )

PDF (626KB) ( 240 ) 　　

使用拍卖机制对计算资源进行分配是当前边缘计算研究领域的热点问题之一，但当前研究大多存在资源类型单一、无法满足防策略的问题。提出一种适用于边缘计算环境的资源分配防策略拍卖机制，它以虚拟机的方式组合资源，进而支持多种资源的分配，在资源分配算法中同时考虑了用户需求的资源密度和部署约束以及资源服务器的容量，这能够有效地提高资源利用率和社会福利，通过使用二分法计算出临界价格作为支付价格，提升了支付价格的计算速度，并且使得该机制满足防策略。实验结果表明，该机制显著提高了资源提供商的资源利用率和社会福利，并能将计算时间控制在较小范围内。

基于压缩子空间对齐的多核聚类算法

欧琦媛, 祝恩

2021, 43(10): 1730-1735. doi:

摘要 ( 206 )

PDF (469KB) ( 204 ) 　　

近年来，多核聚类（MKC）在融合多源信息以提高聚类性能方面取得了显著进展。但是，以n表示样本数，O(n2)内存消耗和On3计算消耗限制了这些方法的实用性。重新设计了基于子空间分割的MKC公式，从而将其内存和计算复杂度分别降低到O(n)和O(n2)。在该算法（基于压缩子空间对齐的多核聚类算法CSA-MKC）中，通过对部分数据采样来重建整个数据集。具体而言，在该算法中，在信息融合过程中同时学习了共识采样矩阵，从而使生成的锚点集更适合于跨不同视图的数据重建。因此，改进了重构矩阵的判别性，并增强了聚类性能。此外，该算法易于并行化，通过GPU加速，在6个数据集上进行了测试，在时间上，该算法是数据规模的平方复杂度，在性能上，优于目前的先进算法。

基于Spark Streaming的视频大数据并行处理方法

张元鸣, 虞家睿, 陆佳炜, 高飞, 肖刚

2021, 43(10): 1736-1743. doi:

摘要 ( 195 )

PDF (1059KB) ( 243 ) 　　

视频设备被广泛应用于公共区域、智能交通和工业生产等许多领域，其产生的视频数据具有体量巨大、速度极快、价值稀疏和完全非结构化等大数据典型特征。为了进一步提高视频大数据的处理性能，提出了一种基于Spark Streaming的视频大数据并行处理方法，设计了基于Spark Streaming的视频大数据并行处理框架，针对帧间无关分析算法和帧间相关分析算法分别给出了并行化策略，前者利用数据并行机制将去冗余后的视频帧映射到不同节点并行处理，后者利用流水线并行机制将分析算法的各个算子根据依赖关系映射到不同节点并行处理；结合实际应用对并行处理框架和并行化策略进行了评价，设计了电梯乘客数并行检测算法和电梯门异常并行检测算法，当节点数增加到16个时，电梯乘客数检测算法的性能加速比为615%，电梯门异常检测的性能加速比为253%。

基于双曲正弦函数的四翼忆阻混沌系统及其FPGA实现

摆玉龙, 潘星宇, 段济开, 杨阳

2021, 43(10): 1744-1749. doi:

摘要 ( 164 )

PDF (1059KB) ( 186 ) 　　

采用双曲正弦函数忆阻器作为正反馈项，设计了一个具有4个翅膀的四维混沌模型。首先利用四阶龙格库塔算法对该系统进行数值求解，对系统的稳定性进行了分析，发现系统只有一个平衡点且为鞍点。对系统进行动力学分析，绘制了随系统参数变化的Lyapunov指数和分岔图，计算了系统的Lyapunov维数，得到了系统随参数变化时运动状态的变化情况，发现系统存在周期和混沌等多种运动形态。最后，利用FPGA设计了一个混沌电路系统，用示波器观察结果，发现与数值结果基本一致，为忆阻混沌系统在通信中的应用奠定了基础。

群智感知环境中基于GRU网络的用户位置预测模型

张安冉, 廖祎玮, 赵国生, 王健

2021, 43(10): 1750-1757. doi:

摘要 ( 155 )

PDF (835KB) ( 169 ) 　　

在感知区域内用户分布稀疏的情况下，提前预测用户的位置是群智感知系统提高任务完成率的关键。提出了一种基于门控循环单元的用户位置预测模型。首先，构建了群智感知系统模型，实现了基于位置的参与式感知应用。然后，将用户位置的数据集做归一化处理，并结合用户历史位置数据的多维度特征构建了门控循环单元结构。最后，利用车联网中实际轨迹数据集对模型进行训练，并采用Adam算法对基于门控循环单元的用户位置预测模型的性能参数进行了优化。仿真结果表明，相比于RNN模型和LSTM模型，所提模型的预测均方误差分别降低了22%和18%，且在处理序列数据方面具有可实施性强的优势。

一种改进的差分隐私参数设置及数据优化算法

胡雨谷, 葛丽娜,

2021, 43(10): 1758-1765. doi:

摘要 ( 245 )

PDF (748KB) ( 168 ) 　　

基于差分隐私的数据扰动技术是当前隐私保护技术的研究热点，为了实现对敏感数据差分隐私保护的同时，尽量提高数据的可用性，对隐私参数的合理设置、对添加噪声后数据进行优化是差分隐私保护中的关键技术。提出了隐私参数设置算法RBPPA以及加噪数据的优化算法DPSRUKF。RBPPA将隐私参数设置构建于数据访问者和贡献者的信誉度之上，并与数据隐私度以及访问权限值关联，构造了细粒度的隐私参数设置方案； DPSRUKF采用了平方根无味卡尔曼滤波处理加噪数据，提高了差分隐私数据的可用性。实验分析表明，该算法实现了隐私参数的细粒化设置以及加噪数据优化后数据精度的提高，既为敏感数据的应用提供了数据安全保障，又为数据访问者提供了数据的高可用性。

基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法

罗施章, 张晶, 王健敏

2021, 43(10): 1766-1772. doi:

摘要 ( 111 )

PDF (1213KB) ( 167 ) 　　

针对传统3DDV-Hop算法对未知节点定位误差较大的问题，研究人员提出了各类基于跳数、跳距计算方法进行改进的定位算法，但这些算法中对跳数、跳距计算的改进方法有待优化且未二次求精未知节点坐标；为此，提出一种基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法，该算法通过为节点设定3类通信半径以及跳距加权以减少跳数、跳距计算误差，并构建正方体交叉区域对未知节点坐标进行二次求精。通过实验结果对比分析可知：本文所提基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法对未知节点平均定位误差确有显著降低。

基于Petri网的并发事件流程模型修复分析

杨慧慧, 方贤文, 邵叱风

2021, 43(10): 1773-1780. doi:

摘要 ( 122 )

PDF (671KB) ( 168 ) 　　

目前，流程模型可以从大量的事件日志中挖掘出来，以重放大多数的日志。但是，少数偏离流程模型的日志亦是有效的，为了使事件日志与流程模型更加拟合，模型修复是一个很好的方法。提出了基于Petri网的并发事件流程模型修复分析方法。首先，找到事件日志与流程模型的最优对齐，筛选出用于修复的并发事件；其次，利用提出的重构子流程的修复方法，对筛选得到的并发事件进行重构；最后，根据算法嵌入到原始模型中以实现模型修复，并通过一个具体实例说明了该方法的合理有效性。修复后的模型可以完全重放给定的事件日志，并且能够避免因循环造成的多余行为的发生，同时也在最大程度上保留了原始模型的使用价值。

基于变更事件驱动的微服务组合平台设计与实现

王信, 刘晓燕, 张开琦, 王星, 严馨

2021, 43(10): 1781-1788. doi:

摘要 ( 150 )

PDF (660KB) ( 179 ) 　　

微服务组合领域尚处于未成熟阶段，需要更完善的解决方案，因此设计了一个基于变更事件驱动的微服务组合平台。该平台相比现有的解决方案，在领域特定语言层面上支持细粒度数据访问控制，并进一步丰富了语言表现力。引入Spring Cloud Netflix生态系统，解决平台中微服务不能动态部署的问题，提高了健壮性。对于触发微服务组合的事件，增加了对Web资源的变更检测，即对XML文档的内容和结构2个层面的比较，并对现有的XML文档内容层面的比较方法进行优化，综合考虑了内容和结构的相似度度量。实验结果表明，该微服务组合平台更加完善、丰富，注重私隐保护，容错性更强，在算法时间效率上亦有提升。

基于生成对抗网络的无监督图像风格迁移

兰天, 辛月兰, 殷小芳, 刘卫铭, 姜星宇

2021, 43(10): 1789-1795. doi:

摘要 ( 237 )

PDF (826KB) ( 204 ) 　　

无监督的图像风格迁移是计算机视觉领域中一个非常重要且具有挑战性的问题。无监督的图像风格迁移旨在通过给定类的图像映射到其他类的类似图像。一般情况下成对匹配的数据集很难获得，这极大限制了图像风格迁移的转换模型。因此，为了避免这种限制，对现有的无监督的图像风格迁移的方法进行改进，采用改进的循环一致性对抗网络进行无监督图像风格迁移。首先为了提升网络的训练速度，避免梯度消失的现象出现，在传统的循环一致性网络生成器部分引入DenseNet网络；在提高生成器的性能方面，生成器网络部分引入attention机制来输出效果更好的图像；为了减少网络的结构风险，在网络的每一个卷积层都使用谱归一化。为了验证本文方法的有效性，在monet2photo、vangogh2photo和facades数据集上进行了实验，实验结果表明，该方法在Inception score平均分数和FID距离评价指标上均有所提高。

基于Zynq的SDI视频图像分割系统

王炜琛, 涂海洋, 王伟明, 赵晓博

2021, 43(10): 1796-1802. doi:

摘要 ( 134 )

PDF (993KB) ( 187 ) 　　

为弥补传统视频图像分割器抗干扰能力弱、帧率低、设计复杂等缺点，选取XILINX Zynq XC7Z035 FPGA 异构平台，并与SDI技术相融合，采用高清数字串行解码芯片TW6874对4路数字视频图像进行同步采集，输出BT.1120数据至FPGA，以实现4路视频分开显示。为满足视频图像的分辨率和帧率要求，首先对视频图像数据进行像素抽样，其次利用AXI4-Stream Data FIFO进行行输入缓存，处理数据灵活，便于拓展，为进一步集成算法提供了基础。AXI4-Stream Data FIFO每行960个数据产生s_axi_s2mm_tlast信号与AXI DMA进行握手，将数据缓存至DDR3 SDRAM中，缓存540行之后进行下一个缓冲区地址的切换，AXI DMA每路视频图像均有3个缓冲区，从而完成三缓存设计，保证视频图像无撕裂现象。最后将缓存数据输出至SMPTE SDI IP核进行显示。实验结果表明：该系统实现了4路SDI视频图像分割，系统资源占用少，且视频图像帧率高，层次明显，无撕裂、无失真现象。

基于AT-NMS的Mask RCNN改进算法

王梅, 李东旭, 陈琳琳, 范思萌, 许传海, 杨二龙

2021, 43(10): 1803-1809. doi:

摘要 ( 175 )

PDF (1079KB) ( 213 ) 　　

大数据下的目标检测算法常常会出现目标漏检和重复检测问题，针对此问题提出一种基于自适应阈值-非极大值抑制AT-NMS
的Mask RCNN改进算法Mask RCNNAT-NMS。首先在ResNet基础上添加可变形卷积模块增强提取目标多层卷积特征的能力;
其次使用AT-NMS算法提取目标候选区域的深层信息;然后通过ROI Align 2次量化处理实现对目标更加精确的定位；最后通过3个分支实现目标实例分割、目标分类和目标边框回归。实验结果表明，在PASCAL-VOC2012和Indoor CVPR_09数据集上，相比于AT-NMS算法，Mask RCNNAT-NMS算法的重复检测率和目标漏检率均有所降低，并且识别精度有所提升。由此可见，Mask RCNNAT-NMS算法能够缓解因固定阈值引起的目标漏检和重复检测问题，且能在此基础上提高检测精度。

基于并行小规模卷积神经网络的图像质量评价

曹玉东, 蔡希彪

2021, 43(10): 1810-1816. doi:

摘要 ( 135 )

PDF (844KB) ( 158 ) 　　

图像质量客观评价广泛应用在图像处理任务中，参考深度学习技术的研究成果，提出了一种基于并行小规模卷积神经网络的无参考图像质量评估算法。卷积操作和并行的多尺度输入能学习到丰富和细微的图像失真特征，首先利用高斯图像金字塔获取不同尺度的失真图像做为4路小规模单层卷积神经网络的输入，经过卷积和池化处理后，输出4路特征矢量，把学习到的特征矢量融合后，通过全连接回归映射为图像质量预测分数。参数优化分2个阶段完成，提高了模型精度。实验测试结果表明，设计的网络模型简单有效，提出的算法性能高于当前主流算法，具有很好的稳定性和较强的泛化能力。

基于组合模型的非线性时间序列预测算法

于琼, 田宪

2021, 43(10): 1817-1825. doi:

摘要 ( 147 )

PDF (1883KB) ( 174 ) 　　

为解决复杂系统中非线性时间序列预测模型构建效率低、预测精度低的问题，提出基于组合模型的HURST-EMD预测算法。
采用EMD算法将非线性时间序列分解为代表原始序列特征的各个IMF，然后引入赫斯特（Hurst）指数将同类的IMF整合为新的分量，最后选用LS-SVR-ARIMA模型进行组合预测。在该算法中，设计了序列分类整合等过程，优化了建模的计算量，构建了高效精准的预测模型。为验证模型的有效性，采用上证指数公共数据集和真实交通流数据进行检验，实验结果表明，改进的基于组合模型的HURST-EMD预测算法在提高预测效率的同时具有更好的预测精度。

标签扩展的协同过滤推荐算法

陈海龙, 闫五岳, 孙海娇, 程苗

2021, 43(10): 1826-1832. doi:

摘要 ( 126 )

PDF (545KB) ( 153 ) 　　

大多数利用标签与用户和项目之间关系的推荐算法，都要面临用户个体不同所导致的标签稀疏问题，不同的用户为项目所标注的标签会有所不同。针对由于用户标注标签的随意性而导致的用户标签和项目标签矩阵稀疏问题，提出了一种标签扩展的协同过滤推荐算法。该算法根据用户标注标签的行为计算基于标签的标签相似度，根据用户标注的标签语义计算基于标签语义的标签相似度，从用户行为和标签语义2个方面评估标签的相似度，并利用标签相似度来扩展每个项目标签，降低由项目与标签的关联关系产生的矩阵稀疏度。在MovieLens数据集上的实验结果表明，所提算法在精度上有所提高。

基于一维卷积神经网络的烟叶仓储霉变预测方法研究

翟乃琦, 云利军, 叶志霞, 王一博, 李亚召

2021, 43(10): 1833-1837. doi:

摘要 ( 193 )

PDF (491KB) ( 196 ) 　　

针对烟叶存储期间的霉变问题，传统的防治措施效果欠佳，且已有的烟叶霉变预测模型的准确率较低，不能有效减少烟叶霉变现象的发生。为了提高预测烟叶霉变状态的准确率，提出了一种基于一维卷积深度神经网络（1D-CNN）的方法。以采集终端传感器数据为基础，对其进行标准化处理，得到模型训练特征，训练一个1D-CNN来预测烟叶霉变状态，优化网络结构，实验结果表明所提方法的预测准确率高于其它传统模型。最后，设计并实现了烟叶仓储霉变智能监测系统，实现了烟叶霉变的实时预测功能，取得了较好的效果。

一种去除聚类数量和邻域参数设置的自适应聚类算法

张柏恺, 杨德刚, 冯骥,

2021, 43(10): 1838-1847. doi:

摘要 ( 131 )

PDF (891KB) ( 150 ) 　　

传统聚类方法往往无法避免邻域参数和聚类数量的选择问题，而这些参数在不同形状的数据中的最优选择也不尽相同，需要根据大量先验知识确定合适的参数选择范围。针对上述参数选择问题，提出了一种基于自然邻居思想的边界剥离聚类算法NaN-BP，能够在无需设置邻域参数和聚类数量的情况下得到令人满意的聚类结果。算法核心思想是首先根据数据集的分布特征，自适应迭代至对数稳定状态并获取邻域信息，并根据该邻域信息进行边界点的标记与剥离，最终以核心点为数据簇中心进行聚类。在不同规模不同分布的数据集上进行了广泛的对比实验，实验结果表明了NaN-BP的自适应性和有效性，取得了令人满意的实验结果。

基于自注意力和Lattice-LSTM的军事命名实体识别

李鸿飞, 刘盼雨, 魏勇

2021, 43(10): 1848-1855. doi:

摘要 ( 204 )

PDF (632KB) ( 246 ) 　　

军事命名实体识别能够为情报分析、指挥决策等环节提供自动化辅助支持，是提升指挥信息系统智能化程度的关键技术手段。由于中文文化和英文文化的不同，中国语言文字中实体识别第1步是对文章字句进行分词，分词的不准确则会直接造成命名实体识别上的精度损失。此外，一段字句中命名实体的识别是与上下文信息相关的，不同字词对实体识别的贡献度不一定是正向的，多余的字词信息只会对命名实体识别起到负面作用。针对上述挑战，提出了 Lattice长短时记忆神经网络 (LSTM) 结合自注意力机制（self-attention) 的融合网络模型。Lattice-LSTM 结构可以实现对字句中特殊字词的识别，并将深层的字词信息聚合到基于字符的 LSTM-CRF 模型中。Self-attention结构可以发现同一句子中词之间的关系特征或语义特征。使用人工标注的小规模样本集进行实验，结果表明该模型相较于几种基线模型取得了更理想的效果。

基于DPC聚类重采样结合ELM的不平衡数据分类算法

董宏成, 文志云, 万玉辉, 晏飞扬,

2021, 43(10): 1856-1863. doi:

摘要 ( 167 )

PDF (736KB) ( 165 ) 　　

采样技术与ELM分类算法进行结合可提高少数类样本的分类精度，但现有的大多数结合ELM的采样方法并未考虑到样本的不平衡程度及样本内部的分布情况，采样技术过于单一，导致分类模型的效率低下，少数类样本的识别率不高。针对此问题，提出了一种基于DPC聚类的重采样技术结合ELM的不平衡数据分类算法，首先根据数据集的不平衡程度分2种情况构建一个混合采样模型来平衡数据集；然后在此模型上运用DPC聚类算法分别对多数类样本和少数类样本进行分析处理，解决数据中存在的类内不平衡和噪声问题，使得2类样本相对均衡；最后使用ELM分类算法对得到的数据集进行分类。实验结果表明，与同类型分类算法进行比较，所提算法的2个分类性能指标在实验数据集上都有明显提升。

融合作者合作强度与研究兴趣的合作者推荐

马慧芳, 胡东林, 刘宇航, 李志欣

2021, 43(10): 1864-1872. doi:

摘要 ( 110 )

PDF (898KB) ( 133 ) 　　

合作者推荐是科研社交网络中的一个重要应用，为科研人员推荐适合的合作者有利于增强学术合作、提升作者的合作交流。为此，提出CRISI方法，从而有效地推荐与待推荐作者合作强度高且研究兴趣比较相似的同行，并且还考虑了作者间的合作强度（结构）、研究兴趣（属性）相似度和待推荐作者形成的社区紧密程度等信息。具体地，首先，基于作者与文献的关系构建作者合作关系属性图；然后，计算作者合作强度与研究兴趣相似度并据此构建双加权网络；再次，探测影响力高且合作强度大的作者节点作为种子；最后，设计分数k-core社区搜索方法找到与待推荐作者合作关系紧密的社区。实验结果表明，CRISI方法相比现有方法获得了显着的性能提升。

基于BERT和BiLSTM-CRF的生物医学命名实体识别

许力, 李建华

2021, 43(10): 1873-1879. doi:

摘要 ( 441 )

PDF (530KB) ( 337 ) 　　

在生物医学领域，以静态词向量表征语义的命名实体识别方法准确率不高。针对此问题，提出一种将预训练语言模型BERT和BiLSTM相结合应用于生物医学命名实体识别的模型。首先使用BERT进行语义提取生成动态词向量，并加入词性分析、组块分析特征提升模型精度；其次，将词向量送入BiLSTM模型进一步训练，以获取上下文特征；最后通过CRF进行序列解码，输出概率最大的结果。该模型在BC4CHEMD、BC5CDR-chem和NCBI-disease数据集上的平均F1值达到了89.45%。实验结果表明，提出的模型有效地提升了生物医学命名实体识别的准确率。

具有相似性传播的K-均值欠定盲分离算法

何选森, 徐丽, 夏娟

2021, 43(10): 1880-1890. doi:

摘要 ( 107 )

PDF (2392KB) ( 152 ) 　　

对于稀疏信源的欠定盲分离问题，混合矩阵的估计是至关重要的。为了提高估计性能，提出一种组合的聚类分析算法。首先，利用短时傅里叶变换把时域中的观测信号转变成频域中的稀疏信号，并通过数据的归一化把稀疏信号在频域的线性聚类转变成致密聚类。然后，利用相似性传播AP聚类方法搜索每个观测数据的邻域自动形成数据族的数量和相对应的关键数据。最后，以AP聚类的结果作为K-均值算法的初始值，对每类(族)数据的聚类中心进一步修正。仿真结果表明，组合聚类法能有效地提高混合矩阵的估计精度。把AP聚类和K-均值算法相结合的另一个优势是，能够克服经典K-均值算法需要事先知道信源数量和对数据的初始划分非常敏感的缺陷。

精英扩散蚁群优化算法求解运输无人机三维路径规划

宋阿妮, 包贤哲

2021, 43(10): 1891-1900. doi:

摘要 ( 132 )

PDF (975KB) ( 177 ) 　　

针对受灾山区运输物资的三维无人机路径规划问题，提出了一种精英扩散蚁群优化算法EDACO，首先通过极值限定策略限定了信息素浓度的范围,防止算法前期陷入局部最优;然后采用精英策略改进信息素浓度更新公式，加强优质个体对种群的影响力;
再引入信息素扩散策略，加强距离较近个体间的交流协作，以防止蚂蚁个体间联系不紧密造成的算法停滞。最后，将精英扩散蚁群优化算法、传统蚁群算法、遗传算法和萤火虫算法运用于4个山区受灾无人机运输实例中，结果表明了EDACO的优越性和有效性，且该算法对无人机三维路径规划问题有着良好的适应性。

当期目录

作者中心

审稿中心

在线期刊