计算机工程与科学

2022年第8期目录

2022, 44(08): 0-0. doi:

摘要 ( 121 )

PDF (251KB) ( 125 ) 　　

基于LSTM的集群用户作业执行时间预测模型

朱正东, 吴寅超, 胡亚红, 蒋家强

2022, 44(08): 1331-1341. doi:

摘要 ( 186 )

PDF (1466KB) ( 165 ) 　　

为提升服务质量，数据中心需要确保在规定的截止时间前完成用户作业，因此必须根据实时的系统资源对作业进行有效的调度。提出了一种作业调度算法，根据预测的作业执行时间进行批作业调度，以最小化批作业的完成时间。作业执行时间预测模型基于长短期记忆LSTM网络，根据用户作业类型、作业量、作业需要的CPU核数和内存数量，以及作业需要的资源在系统总资源中的占比，对用户作业的执行时间进行预测。预测结果用于判断集群是否有能力按时完成用户作业，同时为合理安排各作业的执行顺序提供依据。通过实验确定了影响LSTM时间预测模型性能的各超参数取值，如迭代次数、学习率和网络层数等。实验表明，与SVR模型、ARIMA模型和BP模型相比，基于LSTM的作业执行时间预测模型的决定系数R2分别有2.97%,2.34%和5.66%的提升效果，且预测的平均误差仅为0.78%。

基于Piecewise算法的反正切运算器的设计

龙科莅, 汪东, 陈虎, 李旭军

2022, 44(08): 1342-1348. doi:

摘要 ( 105 )

PDF (687KB) ( 85 ) 　　

在科学计算、数字信号处理和图像处理等诸多应用中，反正切运算都是常用的基础操作之一。基于Piecewise算法，面向某型DSP芯片设计了一个符合IEEE-754标准的单精度浮点反正切运算器。为了达到设计精度，分析和限制了运算过程中的所有误差。为了确保输出结果具备与原函数一致的单调性，提出了一种可确保算法单调性的设计方法。为了降低硬件成本，使用了二级分层分段方法，并实现了基于电路静态和动态分析的信号位宽设计与优化。基于FPGA的仿真结果表明，反正切运算器所需硬件成本较小，其输出结果与标准结果之间的误差小于1 ulp，且运算器输出具有良好的单调性。

ARINC659总线多余度飞控计算机故障检测策略研究

邓泽勇, 曹东, 邵海龙

2022, 44(08): 1349-1356. doi:

摘要 ( 77 )

PDF (779KB) ( 79 ) 　　

针对ARINC659总线多余度飞行控制计算机进行了故障检测策略研究。介绍了该对象飞控计算机的系统架构，并分析了飞控计算机系统可能存在的软硬件故障类型及故障影响，针对各故障类型提出了3种有效的故障检测方法，设计了每种检测方法的具体实施步骤。在检测可靠性方面，通过建立故障概率模型，定量分析了结合3种故障检测方法后对各故障模式的检测正确率。最后搭建了半物理仿真平台，验证了检测方法的快速性与有效性，满足可靠性要求。

基于深度学习的SAR目标识别DSP设计

何涛, 施慧莉, 李大亮

2022, 44(08): 1357-1363. doi:

摘要 ( 75 )

PDF (1129KB) ( 66 ) 　　

SAR图像目标识别主要针对桥梁、机场等战略军事目标以及飞机、坦克、汽车等战术目标，进行精确的识别分类及定位，是SAR图像解译的重要一环。首先，构建C6678的卷积神经网络主要处理层，然后结合C6678的处理及存储特性，对卷积层和网络调度进行优化设计，完成了YOLOv3-TINY目标识别网络在C6678上的设计实现方法。该方法能够对常用卷积神经网络模型进行重构及修改，解决了C6678等多核DSP处理平台运行深度学习网络的难题。实验结果表明,该方法在检测性能上与GPU一致，考虑到机载SAR的实时图像帧率，虽然该方法在C6678的实时性能相对GPU还有较大差距，但其能够满足机载SAR实时处理需求。

基于Cross-DeepFM的军事训练推荐模型

高永强, 张之明, 王宇涛

2022, 44(08): 1364-1371. doi:

摘要 ( 84 )

PDF (714KB) ( 46 ) 　　

为了将推荐系统应用到军事训练领域，充分发挥军事训练大数据在个性化训练方面的价值，提出了一种基于深度学习的混合推荐模型Cross-DeepFM。首先采集和预处理真实军事训练数据，构建出自定义军事训练数据集；然后将深度残差神经网络、深度交叉网络和因子分解机相结合，设计了Cross-DeepFM模型结构并对模型细节进行分析；最后在自定义军事训练数据集上进行了实验与分析比较。实验结果表明，该模型与主流推荐模型相比具有更高的准确度，可有效完成军事训练个性化推荐任务。

基于STAMP模型的风险评估行为安全指标体系

王克克, 郭莉丽, 郎静宏

2022, 44(08): 1372-1381. doi:

摘要 ( 118 )

PDF (1440KB) ( 61 ) 　　

现有的风险评估方法与模型在设计上未充分考虑风险评估行为本身对评估结果的影响，对风险评估的行为可能引入安全性风险的认识也存在较大不足。针对这个问题，首先建立风险评估行为STAMP模型，使用STPA分析方法对风险评估行为进行安全性分析，利用STAMP模型构建风险评估行为安全指标体系，并采用改进AHP方法筛选出重要指标因素。所提出的安全指标体系关注系统整体的涌现性而非单个组件的可靠性，根据造成系统安全事故发生或进入危险状态的原因，提供一种能够更加有效的构建安全指标体系的思路。

一种具有身份锁的门限多秘密共享方案

崔晨雨, 张丽娜,

2022, 44(08): 1382-1391. doi:

摘要 ( 84 )

PDF (670KB) ( 77 ) 　　

为了避免现有秘密共享方案中不同秘密的访问控制结构可能相同的问题，提出一种基于身份锁的门限多秘密共享方案，身份锁决定秘密的授权子集，只有授权子集中的用户可以恢复秘密，对不同的秘密存在不同的身份锁。在保持子秘密可重复使用及可检测欺骗行为的前提下，不增加任何参与者的信息交互，有效地解决了不同秘密的访问控制结构难以更改的问题。同时，基于会话密钥协商算法，该方案不需要预设系统存在安全通道来传输秘密份额，因此具有较好的安全性和实用性。该方案非常适用于视频会议、文件分发等基于身份权限访问控制的门限多秘密共享场景。

有源磁控忆阻超混沌电路实现及图像加密

张洁, 徐龙昊, 尹宝全,

2022, 44(08): 1392-1401. doi:

摘要 ( 78 )

PDF (3608KB) ( 72 ) 　　

在一个广义三阶Rucklidge系统的基础上提出基于二次非线性有源磁控忆阻器的四阶超混沌电路系统。对该系统的动力学行为进行理论分析和数值仿真，系统相图、Lyapunov指数谱、分岔图和共存吸引子均表明该系统具有丰富的动力学行为和新的拓扑结构。并利用Multisim电路仿真软件和FPGA数字硬件电路设计实现了该系统的电路，实验结果与数值仿真结果一致。最后将置乱-扩散算法与DNA加密相结合设计了一种图像加密算法，利用新系统混沌序列对图像进行加密，并对加密后的图像进行了加密直方图、相邻像素相关性、敏感性、鲁棒性和信息熵等分析。结果表明，新系统对混沌密钥及明文都非常敏感，密钥空间较大，提出的混沌系统应用于图像加密具有较高的安全性能。

基于差分隐私保护的Stacking集成聚类算法研究

李帅, 常锦才, 李吕牧之, 蔡昆杰,

2022, 44(08): 1402-1408. doi:

摘要 ( 83 )

PDF (870KB) ( 82 ) 　　

针对差分隐私保护下单一聚类算法准确性和安全性不足的问题，提出了一种基于差分隐私保护的Stacking集成聚类算法。使用Stacking集成多种异质聚类算法，将K-means聚类、Birch层次聚类、谱聚类和混合高斯聚类作为初级聚类算法，结合轮廓系数对初级聚类算法产生的聚类结果加权并入原始数据，将K-means算法作为次级聚类算法对扩展后的数据集进行聚类分析。其中，针对原始数据和初级聚类算法的聚类结果分别提出自适应的ε函数确定隐私预算，为不同敏感度的数据分配不同程度的Laplace噪声。理论分析和实验结果均表明，与单一聚类算法相比，该算法满足ε-差分隐私保护的同时有效提高了聚类准确性，实现了隐私保护与数据可用性的高度平衡。

一个新三维混沌电路设计及其同步控制

闫少辉, 施万林, 宋震龙, 王尔童, 孙溪, 黄羿博,

2022, 44(08): 1409-1417. doi:

摘要 ( 103 )

PDF (1464KB) ( 64 ) 　　

在Bao系统的基础上构建一个新的三维混沌系统。通过理论分析与数值仿真，研究该混沌系统的动力学特性，如系统耗散性和平衡点稳定性、Lyapunov指数谱和分岔图、Poincare截面和0-1测试运动轨迹等，结果表明该系统具有丰富的混沌动力学特性。通过谱熵复杂度和C0复杂度，分析不同参数下系统的复杂度大小，从而找到复杂度最高的参数取值范围。最后，采用非线性反馈同步法与线性反馈控制方法实现混沌系统同步，根据系统的最大Lyapunov指数确定线性同步控制的参数范围，并利用Multisim软件进行电路仿真，且仿真结果与数值分析完全一致，从而验证了新三维混沌电路同步控制的可行性，为混沌系统应用于同步保密通信领域提供了实验基础。

基于SSD算法的轻量化仪器表盘检测算法

张建伟, 周亚同, 史宝军, 何昊, 王文

2022, 44(08): 1418-1425. doi:

摘要 ( 55 )

PDF (1310KB) ( 55 ) 　　

在使用传统的图像识别算法对仪器表盘中的数字进行识别时，存在着流程繁琐，处理时间较长和检测效果不佳等问题。针对上述不足，提出了一种基于深度学习的轻量化仪器表盘检测算法，该算法以单发多尺度检测算法为基础，使用深度可分离卷积代替标准卷积设计特征提取网络，以提升特征表达能力和轻量化性能；同时提出了一种基于真实框分布构建锚框的流程，设计了能量化表达锚框匹配程度的指标——匹配率，促进构建匹配度更高且锚框数量更少的锚框方案。实验结果表明，所提算法具有较少的模型参数量和计算量，具有较高的检测精度，并且可在CPU环境下满足实时检测需求。

基于子区域加权的不同年龄段人脸表情识别

虞苏鑫, 贺俊吉

2022, 44(08): 1426-1432. doi:

摘要 ( 53 )

PDF (788KB) ( 61 ) 　　

人脸图像中不同子区域对表情识别的贡献度不同，而且同一子区域对不同年龄段人（如中老年、青年、儿童）的表情识别贡献度也不同。因此，若采用单一固定的子区域加权模式进行人脸表情识别，无法达到最佳识别率。为了提高识别率，提出一种可变加权值的表情识别方法。对中老年人、青年人和儿童分别建立表情数据库，分割出纯人脸区域、眼睛区域和嘴巴区域。对这些区域提取特征后将其进行加权融合，通过设置不同的权值研究其对不同年龄段人脸表情识别的影响。实验结果表明，采用可变加权值比采用固定加权值方法的识别率明显更高。对中老年人的表情识别率提高了8.6%，对青年人的表情识别率提高了4.8%，对儿童的表情识别率提高了1.4%。

CFETR中性束注入实验数据绘制分析系统开发

杨子言, 胡纯栋, 赵远哲

2022, 44(08): 1433-1439. doi:

摘要 ( 38 )

PDF (973KB) ( 30 ) 　　

射频负离子源中性束注入实验过程中会产生百兆量级的实验信号、日志文件等数据。为了解决系统目前存在的实验数据存储效率低、不支持实时绘制等问题，并解决将来3 600 s长脉冲实验数据的绘制问题，设计开发了中性束注入实验数据绘制分析系统。新系统采用国际聚变领域通用的MDSplus数据库，以数据分段管理实现数据存储模块设计，以Winform框架实现数据绘制模块界面设计，配合套接字、多线程等技术实现多种绘制功能。经大量测试，MDSplus数据文件的压缩率能够达到16%。绘制软件在实验平台上运行稳定、功能全面，实时绘制、重采样绘制和对比绘制等功能平均所需时间均在1 000 ms以内。测试结果表明，该系统能够实现大量实验数据的实时绘制和分析，且适用于大部分需对大量浮点数据进行分析的应用场景。

基于多尺度优化感知网络的口罩检测方法

苟淞, 赵绪言, 侯松, 李威

2022, 44(08): 1440-1448. doi:

摘要 ( 85 )

PDF (3101KB) ( 74 ) 　　

佩戴口罩是全球医学专家公认最有效的预防新冠肺炎感染的方法之一。基于视觉的智能口罩检测技术对于督促人们在公共场合佩戴口罩具有重要的作用。然而，目前专用口罩检测算法较为缺乏，通用目标检测算法对于多尺度、多角度和外观多样的戴口罩人脸目标识别仍然无法满足检测精度的要求。针对该问题，提出了一种基于多尺度优化感知网络的口罩检测方法——PyramidMask。首先，PyramidMask从骨干网络的不同尺度获取图像的多层特征；然后设计尺度感知分支进行不同层的高密度先验框独立预测，以端到端的方式对图像中多尺度的人脸进行精准定位和佩戴口罩检测。此外，为了提高模型对复杂环境的鲁棒性，在训练阶段以图像拼接的方式对训练样本进行数据增强。实验结果表明，在公开的口罩检测数据集上，PyramidMask优于当前主流方法。相较于基准方法，PyramidMask在检测戴与未戴口罩的召回率上分别有5.4%和12.5%的提升，精确率上分别有6.0%和4.1%的提升。

基于YOLOv4改进算法的复杂行人检测模型研究

李兰, 刘杰, 张洁

2022, 44(08): 1449-1456. doi:

摘要 ( 153 )

PDF (1046KB) ( 113 ) 　　

在图像和视频序列中进行行人检测时，存在行人姿态和尺度多样及行人遮挡的问题，导致YOLOv4算法对部分行人检测不准确，存在误检和漏检的情况。针对这一问题，提出了基于YOLOv4改进算法的复杂行人检测模型。首先，使用改进的k-means聚类算法对行人数据集真实框尺寸进行分析，根据聚类结果确定先验框尺寸；其次，利用PANet进行多尺度特征融合，增强对多姿态、多尺度行人目标的敏感度，以提高检测效果；最后，针对行人遮挡问题，使用斥力损失函数使预测框尽可能地靠近正确的目标。实验表明，相比于YOLOv4和其他行人检测模型，新提出的检测模型具有更好的检测效果。

改进粒子群算法优化回声状态网络的电力需求预测研究

王林, 王燕丽, 安泽远

2022, 44(08): 1457-1466. doi:

摘要 ( 93 )

PDF (1339KB) ( 76 ) 　　

首先引入自适应算子对标准粒子群优化算法PSO的惯性权重和学习因子进行改进，以提高其探索当前空间和开发未知空间之间的平衡性。同时，采用非线性函数来构建回声状态网络ESN储备池内部状态之间的非线性关系。接着利用改进的粒子群优化算法APSO对非线性回声状态网络NESN的关键参数进行优化，以构建APSO-NESN组合预测模型。最后运用该模型进行电力需求预测。实验结果表明,相比自回归移动平均模型、多元线性回归、标准ESN及其他预测模型,APSO-NESN模型具有更高的预测精度。

基于正余弦算法的文本特征选择

文武, 万玉辉, 文志云,

2022, 44(08): 1467-1473. doi:

摘要 ( 63 )

PDF (638KB) ( 52 ) 　　

为获取文本中的较优特征子集，剔除干扰和冗余特征，提出了一种结合过滤式算法和群智能算法的混合特征寻优算法。首先计算每个特征词的信息增益值，选取较优的特征作为预选特征集合，再利用正余弦算法对预选特征进行寻优，获取精选特征集合。为较好地平衡正余弦算法中的全局搜索和局部开发能力，加入了自适应惯性权重；为更精确地评价特征子集，引入以特征数量和准确率进行加权的适应度函数，并提出了新的位置更新机制。在KNN和贝叶斯分类器上的实验结果表明，该特征选择算法与其它特征选择算法及改进前的算法相比，分类准确率得到了一定的提升。

一种双向同源相参微波光纤稳相传输系

吉宪, 刘朋, 左朋莎, 祁帅, 亢海龙

2022, 44(08): 1474-1480. doi:

摘要 ( 57 )

PDF (915KB) ( 47 ) 　　

在电子对抗系统、雷达系统、卫星导航和深空探测等多个领域中，微波信号经激光器调制后加载到光信号上经过光纤传输后其相位受外界环境的影响，无法实现稳相传输。首次提出了一种双向同源相参微波光纤稳相传输系统，可实现微波信号在光纤中稳相传输。该系统利用恒温晶振产生相位稳定的多路同参基准信号,一路信号用做光纤传输的相位变化识别信号,经激光器调制成光信号，然后由光分路器分出多路光参考信号与需稳相的信号进行同光纤传输；其它同参信号作为基准信号与经过光纤传输的相位识别信号进行鉴相，其中基准信号与参考信号相参，构建2种信号相参的机理，实现以相位变化为参量的鉴相系统，利用参考信号的相位变化完成对传输的宽带射频微波信号相位变化的识别。在鉴相实现过程中，采用双平衡混频器完成对参考信号相位变化实时鉴相，由单片机对参考信号相位的实时变化进行采样，实时控制可调电动延时线(VODL)进行光传输链路光程差的跟踪补偿，完成对需稳相信号和参考信号的相位主动补偿，实现宽带射频微波信号光纤稳相传输。

基于词典模型融合的神经机器翻译

王煦, 贾浩, 季佰军, 段湘煜

2022, 44(08): 1481-1487. doi:

摘要 ( 61 )

PDF (643KB) ( 53 ) 　　

无监督神经机器翻译仅利用大量单语数据，无需平行数据就可以训练模型，但是很难在2种语系遥远的语言间建立联系。针对此问题，提出一种新的不使用平行句对的神经机器翻译训练方法，使用一个双语词典对单语数据进行替换，在2种语言之间建立联系，同时使用词嵌入融合初始化和双编码器融合训练2种方法强化2种语言在同一语义空间的对齐效果，以提高机器翻译系统的性能。实验表明，所提方法在中-英与英-中实验中比基线无监督翻译系统的BLEU值分别提高2.39和1.29，在英-俄和英-阿等单语实验中机器翻译效果也显著提高了。

基于动态隶属度的模糊时间序列模型的水质预测研究

赵春兰, 李屹, 何婷, 武刚, 王兵

2022, 44(08): 1488-1496. doi:

摘要 ( 62 )

PDF (998KB) ( 61 ) 　　

科学有效的水质预测对于水资源的管理与水污染预警尤为重要。由于水质指标序列存在非线性、非平稳性、模糊性和季节性等特点，传统预测模型的精度受到一定的限制。结合差分整合自回归移动平均ARIMA模型和经典模糊时间序列模型的特性，提出了一种基于动态隶属度的模糊时间序列水质预测新模型。首先，利用模糊C均值聚类从原始数据中构建隶属度序列；其次，利用经典的时间序列模型对不同的子隶属度序列进行预测，得到动态隶属度；最后，去模糊化得到水质指标的预测值。应用提出的新模型对岷江某断面的水质指标进行了短期预测，并与经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型进行对比。实验结果表明，新模型在RMSE、MAPE和MAE上均优于经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型，极大地提高了预测精度，可为水污染防治提供有价值的参考。

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

刘文才, 姚凯学, 杨乘,

2022, 44(08): 1497-1505. doi:

摘要 ( 57 )

PDF (1584KB) ( 48 ) 　　

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。

基于问题分解的多跳机器阅读理解模型

周展朝, 刘茂福, 胡慧君,

2022, 44(08): 1506-1513. doi:

摘要 ( 64 )

PDF (581KB) ( 45 ) 　　

多跳机器阅读理解是自然语言处理领域最困难的任务之一，需要在多个段落之间进行推理。多跳机器阅读理解任务中的复杂问题一般由多个简单问题融合而成，可以通过分解复杂问题使模型更好地理解问题。因此，针对复杂多跳问题，提出了一种基于问题分解的多跳阅读理解模型。该模型首先将多跳问题分解为多个单跳问题，然后利用单跳阅读理解模型对其进行求解。将问题分解视作一个阅读理解任务：多跳问题是问题分解的上下文，而包含问题答案的证据段落则是问题。阅读理解任务捕捉了多跳问题和证据段落之间的交互语义信息，可以指导多跳问题中单跳问题的抽取。所提模型的BLEU值和Rouge-L值分别为71.48%和79.29%。实验结果表明,该模型对多跳机器阅读理解是有效的。

改进残差神经网络实现心音分类

张俊飞, 张贵英

2022, 44(08): 1514-1520. doi:

摘要 ( 109 )

PDF (630KB) ( 69 ) 　　

心音的变化可以较早表征心脏疾病体征，基于深度学习实现心音信号分类具有心脏疾病临床辅助无创诊断作用。秉承特征获取简易和深度学习模型简单理念，设计了融合CBAM注意力机制、Focal Loss损失函数和多尺度特征的ResNet152网络模型对PhysioNet/CinC 2016心音数据集进行深度学习；详细介绍了CBAM注意力机制以及在网络瓶颈结构中的融合方式、Focal Loss损失函数原理、多尺度特征获取方式，并设计了5组对比消融实验和横向对比实验。实验结果表明，CBAM注意力机制、Focal Loss损失函数和多尺度特征提高了ResNet152基线网络模型分类准确率。

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