2021年, 第47卷, 第1期 刊出日期：2021-01-15
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计算机工程. 2021, 47(1): 1-11. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059156深度学习作为人工智能技术的重要组成部分，被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。尽管深度学习在图像分类和目标检测等任务中取得了较好性能，但是对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应用构成了潜在威胁，进而影响了模型的安全性。在简述对抗样本的概念及其产生原因的基础上，分析对抗攻击的主要攻击方式及目标，研究具有代表性的经典对抗样本生成方法。描述对抗样本的检测与防御方法，并阐述对抗样本在不同领域的应用实例。通过对对抗样本攻击与防御方法的分析与总结，展望对抗攻击与防御领域未来的研究方向。
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计算机工程. 2021, 47(1): 12-20. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058201康复锻炼是脑卒中患者的重要治疗方式，为提高康复动作识别的准确率与实时性，更好地辅助患者在居家环境中进行长期康复训练，结合姿态估计与门控循环单元（GRU）网络提出一种人体康复动作识别算法Pose-AMGRU。采用OpenPose姿态估计方法从视频帧中提取骨架关节点，经过姿态数据预处理后得到表达肢体运动的关键动作特征，并利用注意力机制构建融合三层时序特征的GRU网络实现人体康复动作分类。实验结果表明，该算法在KTH和康复动作数据集中的识别准确率分别为98.14%和100%，且在GTX1060显卡上的运行速度达到14.23 frame/s，具有较高的识别准确率与实时性。
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计算机工程. 2021, 47(1): 21-29. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057513针对交通数据在传输过程中随机丢包造成交通拥堵的问题，提出一种新的交叉口排队长度均衡控制方法。考虑到交叉口交通控制的重复特性和强非线性，将无模型自适应迭代学习控制方案应用于交叉口排队长度控制中，通过实时调整各交叉口的信号配时方案来调节路口车辆的排队长度，实现各交叉口排队长度的均衡。针对道路交通网络控制中排队长度差值数据在传输过程中存在的丢包现象，将数据丢失现象描述为概率已知的伯努利序列，提出数据丢失情况下的补偿算法，即利用上次迭代的输出数据、伪梯度的估计值和控制输入差值对丢失数据进行补偿，解决存在数据丢包情况下多交叉口排队长度均衡控制问题。仿真结果表明，该方法在数据丢包的情况下迭代100次左右能够收敛于期望值并达到期望控制效果，验证了补偿算法的有效性。
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计算机工程. 2021, 47(1): 30-36. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056554天地一体化智能网络中的卫星节点具有计算、存储和传输能力，将内容副本缓存至传输路径上的卫星节点可提高网络缓存收益。针对卫星节点移动导致的路径改变问题，设计基于虚拟位置的卫星节点静态处理机制，先设定卫星的虚拟位置节点，再将内容副本提前向虚拟位置节点同一轨道的后方卫星节点进行缓存。在此基础上，提出基于ProbCache的轻量级分组缓存策略PBP，对路径节点进行分组并划分组内缓存区域，同时按照内容副本流行度阈值实现缓存位置迁移，使得流行度高的内容副本缓存至离请求节点近的区域。实验结果表明，与ProbCache、LCE和LCD等策略相比，PBP策略能有效降低缓存开销及提高内容副本的缓存命中率，具有更好的卫星网络传输性能。
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计算机工程. 2021, 47(1): 37-43. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057449传统云环境下的属性加密方案在判定用户访问权限时通常仅依据年龄和职业等用户常规属性，而忽视了访问时间和位置的约束问题。为较好满足边缘计算的实时性和移动性需求，提出一种支持时间与位置约束的多授权外包属性加密方案。通过将时间域与位置域信息同时引入属性加密过程，实现更细粒度的访问控制。采用多授权机构共同管理属性信息，解决单授权机构的性能瓶颈问题，满足用户跨域访问需求。针对边缘计算中移动终端资源受限问题，将大部分解密计算外包至边缘节点，减轻移动终端设备负担。分析结果表明，在边缘计算环境下，该方案以较低的计算和存储开销实现了具有时间和位置约束的访问控制，并且可有效保障用户数据安全。
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计算机工程. 2021, 47(1): 44-49. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056841基于神经网络的文本蕴含识别模型通常仅从训练数据中学习推理知识，导致模型泛化能力较弱。提出一种融合外部语义知识的中文知识增强推理模型（CKEIM）。根据知网知识库的特点提取词级语义知识特征以构建注意力权重矩阵，同时从同义词词林知识库中选取词语相似度特征和上下位特征组成特征向量，并将注意力权重矩阵、特征向量与编码后的文本向量相结合融入神经网络的模型训练过程，实现中文文本蕴含的增强识别。实验结果表明，与增强序列推理模型相比，CKEIM在15%、50%和100%数据规模的CNLI训练集下识别准确率分别提升了3.7%、1.5%和0.9%，具有更好的中文文本蕴含识别性能和泛化能力。
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计算机工程. 2021, 47(1): 50-57. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056092针对现有基于网络拓扑结构的局部相似性RA指标未考虑传输节点拓扑紧密性的问题，提出一种节点拓扑紧密性指标及链路预测方法。根据多跳节点资源传输情况确定重要传输节点，基于传输节点周围拓扑集聚程度对拓扑紧密性进行量化，并根据传输节点紧密性对共同邻居传输资源量的影响刻画节点间相似性。实验结果表明，该方法具有较高的普适性，所提相似性指标适合于Precision标准，与CN、AA和CAR等现有相似性指标相比，具有较高的预测精度。
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计算机工程. 2021, 47(1): 58-65,71. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055986针对传统实体名识别方法无法兼顾文本序列提取特征的有效性和神经网络模型训练速度的问题，提出一种基于迭代膨胀卷积神经网络（IDCNN）与注意力机制（ATT）的实体名识别方法。IDCNN可利用GPU并行计算的优化能力，保留长短期记忆神经网络的特性，即用简单的结构记录尽可能多的输入信息，并在准确提取文本序列特征的同时加快神经网络模型的训练速度。通过引入ATT运用文本语法信息和单词词性信息，从众多文本特征中选择对实体名识别更关键的特征，从而提高文本特征提取的准确性。在新闻数据集和微博数据集上的实验结果表明，神经网络模型的训练速度比传统的双向长短期记忆神经网络有显著提升，基于注意力的实体名识别方法的评价指标比传统的无注意力机制方法提高2%左右。
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计算机工程. 2021, 47(1): 66-71. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056606讽刺是日常交际中一种常见的语用现象，能够丰富说话者的观点并间接地表达说话者的深层含义。讽刺检测任务的研究目标是挖掘目标语句的讽刺倾向。针对讽刺语境表达变化多样以及不同用户、不同主题下的讽刺含义各不相同等特征，构建融合用户嵌入与论坛主题嵌入的上下文语境讽刺检测模型。该模型借助ParagraphVector方法的序列学习能力对用户评论文档与论坛主题文档进行编码，从而获取目标分类句的用户讽刺特征与主题特征，并利用一个双向门控循环单元神经网络得到目标句的语句编码。在标准讽刺检测数据集上进行的实验结果表明，与传统Bag-of-Words、CNN等模型相比，该模型能够有效提取语句的上下文语境信息，具有较高的讽刺检测分类准确率。
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计算机工程. 2021, 47(1): 72-78,86. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059192大规模动态图节点相似Top-k查询方法对大规模图查询效率较低，且当图发生动态变化时难以对查询结果进行自适应更新，导致查询结果准确度不高。利用大规模动态图概率路径游走约束条件，提出一种节点相似Top-k查询方法。通过引入PageRank概率游走机制实现将基大图生成多个小规模单向图，并利用单边弱化因子对PageRank进行概率游走约束，避免单向图反复选取少数边的情况。采用Monte Carlo模拟法进行单向图集上的相似度累积计算，以Top-k取值为衡量准则递增游走步数，避免次优相似度叠加问题。结合图的动态性特点，依据局部自适应原则提出基大图触发更新策略与单向图集联动更新策略，在保证查询准确度的同时最大限度地降低更新维护代价。实验结果表明，与FR、KM、SimRank、P-SimRank等方法相比，该方法可有效提高查询效率、查询准确度与更新效率。
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计算机工程. 2021, 47(1): 79-86. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056222针对现有中文短文本分类算法通常存在特征稀疏、用词不规范和数据海量等问题，提出一种基于Transformer的双向编码器表示（BERT）的中文短文本分类算法，使用BERT预训练语言模型对短文本进行句子层面的特征向量表示，并将获得的特征向量输入Softmax回归模型进行训练与分类。实验结果表明，随着搜狐新闻文本数据量的增加，该算法在测试集上的整体F1值最高达到93%，相比基于TextCNN模型的短文本分类算法提升6个百分点，说明其能有效表示句子层面的语义信息，具有更好的中文短文本分类效果。
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计算机工程. 2021, 47(1): 87-93,100. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056688基于翻译的表示学习模型TransE被提出后，研究者提出一系列模型对其进行改进和补充，如TransH、TransG、TransR等。然而，这类模型往往孤立学习三元组信息，忽略了实体和关系相关的描述文本和类别信息。基于主题特征构建TransATopic模型，在学习三元组的同时融合关系中的描述文本信息，以增强知识图谱的表示效果。采用基于主题模型和变分自编器的关系向量构建方法，根据关系上的主题分布信息将同一关系表示为不同的实值向量，同时将损失函数中的距离度量由欧式距离改进为马氏距离，从而实现向量不同维权重的自适应赋值。实验结果表明，在应用于链路预测和三元组分类等任务时，TransATopic模型的MeanRank、HITS@5和HITS@10指标较TransE模型均有显著改进。
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计算机工程. 2021, 47(1): 94-100. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056734针对短文本缺乏上下文信息导致的语义模糊问题，构建一种融合知识图谱和注意力机制的神经网络模型。借助现有知识库获取短文本相关的概念集，以获得短文本相关先验知识，弥补短文本缺乏上下文信息的不足。将字符向量、词向量以及短文本的概念集作为模型的输入，运用编码器-解码器模型对短文本与概念集进行编码，利用注意力机制计算每个概念权重值，减小无关噪声概念对短文本分类的影响，在此基础上通过双向门控循环单元编码短文本输入序列，获取短文本分类特征，从而更准确地进行短文本分类。实验结果表明，该模型在AGNews、Ohsumed和TagMyNews短文本数据集上的准确率分别达到73.95%、40.69%和63.10%，具有较好的分类能力。
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计算机工程. 2021, 47(1): 101-108. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056749广告点击率（CTR）是互联网公司进行流量分配的重要依据，针对目前点击率预估精度较低的问题，结合通用的神经网络解决方案，构建一种基于注意力机制的深度兴趣网络（ADIN）模型。设计一个局部激活单元和自适应激活函数，根据用户历史行为和给定广告自适应地学习用户兴趣。引入注意力机制，区分不同特征对预测结果的影响程度，从而增强模型的可解释性。在3个公开数据集上的实验结果表明，相对LR、PNN等CTR预估模型，ADIN模型具有更高的AUC值和更低的LogLoss值，其预测效果更优。
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计算机工程. 2021, 47(1): 109-116. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056671代码重用攻击的实施过程较为繁杂，通常需要一些工具辅助人工来完成gadget序列的构建，但现有的自动化构建工具效率较低。在分析Ropper、angrop和BOPC等典型开源gadget工具语义分析内容的基础上，总结gadget语义分析应包含的要素，提出一种基于表达式树的gadget语义分析方法。通过表达式树变体描述寄存器和内存读写的表达式信息，提高gadget语义分析的效率。实现一个gadget搜索与语义分析工具SemExpr，针对现有gadget工具难以进行对比分析的问题，设计能对多种gadget工具进行效率和效能分析的实验系统gadgetAnalysis。基于该系统进行实验，结果表明，SemExpr工具能够权衡效率和效能，取得较好的语义分析效果。
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计算机工程. 2021, 47(1): 117-122. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056888针对Shodan扫描流量对工业控制系统产生的不安全问题，结合载荷特征与统计特征，构建一种将确定性有限自动机（DFA）与支持向量机（SVM）相结合的流量识别DFA-SVM模型。通过分析应用层的流量特征，以提取协议功能码序列作为载荷特征，并结合传统的流量统计特征对流量进行识别。采用VPS部署6个分布式蜜罐系统对处理后的32 522个样本进行Shodan流量识别。实验结果表明，相比仅使用单一特征的模型，该模型可有效识别出27个Shodan扫描器IP，识别精度达到99.38%。
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计算机工程. 2021, 47(1): 123-128,138. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056619针对已有音频可逆隐写算法失真较大的问题，提出一种基于采样值排序的改进音频可逆信息隐写算法。将音频采样值序列划分为固定大小的采样块，对采样块内部的采样值进行升序排列。计算每个采样块的复杂度，根据复杂度确定采样块是否能够用于嵌密。对于能够嵌密的块，通过其复杂度等级确定最优预测采样值，将该采样值与其他采样值相减得到预测误差，依据预测误差值的大小决定执行嵌密操作或移位操作。在EBU-SQAM标准测试集上的实验结果表明，在相同嵌入容量的条件下，相较于DE算法和PEE算法，该算法的SNR值较高，具有高保真的特性。
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计算机工程. 2021, 47(1): 129-138. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056614车联网中传统基于密码学的身份认证方案可满足车辆身份认证的基本要求，但其作为静态防御机制不能有效解决车辆身份盗用和认证低时延问题。在基于移动边缘计算框架的软件定义车联网体系结构下，提出一种基于车辆行为预测的身份认证方案。在车辆历史行为数据的基础上，使用前缀树确定认证基站，采用决策树算法和多元非线性回归模型提前对车辆到达站点和时间进行预测，并通过对比车辆到达站点和时间的真实值与预测值实现车辆身份认证。实验结果表明，该方案利用软件定义网络的集中式全局控制能力和移动边缘计算的分布式计算能力对车辆身份认证任务进行管理和分配，可在保证较高车辆认证准确率的同时满足车联网的低时延需求。
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计算机工程. 2021, 47(1): 139-145,153. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056918在密文识别过程中，加密算法是进一步分析密文的必要前提。然而现有密文识别方案存在形式单一的问题，并且在识别多种密码体制时难以应对不同密码体制间存在的差异。分析密文特征对识别效果的影响机制，结合Relief特征选择算法和异质集成学习算法，提出一种可适应多种密码体制识别情景的动态特征识别方案。在36种加密算法产生的密文数据集上进行实验，结果表明，与基于随机森林的密码体制分层识别方案相比，该方案在3类不同密码体制识别情景下的识别准确率分别提高了6.41%、10.03%和11.40%。
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计算机工程. 2021, 47(1): 146-153. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058022传统对称密钥加密协议的加密和解密速度较快，但用户无法进行身份认证，容易造成通信代理持有密钥过多导致管理困难的问题，而非对称密钥加密协议可实现用户的合法身份认证，但密钥复杂度高，使其在处理大容量消息时运行速度较慢。为解决上述问题，结合对称和非对称密钥加密方式，构建D_protocol混合密钥加密协议。使用Isabelle/HOL定理证明辅助工具对D_protocol协议建立通信代理和消息序列的形式化模型，采用形式化操作语义描述用户行为，通过归纳分析方式对通信协议消息交互过程涉及的相关定理展开验证，结果表明D_protocol协议在提高通信效率的同时具有较高的安全性，并且可在一定程度上抵抗外部攻击和中间人攻击。
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计算机工程. 2021, 47(1): 154-164. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056742当前复杂环境下网络安全问题频发，而现有攻防博弈网络防御模型未考虑网络攻击单点多步的特性，无法有效进行网络防御。针对网络攻防实际需求，通过模拟攻防环境和过程，提出一种基于单点多步网络攻防博弈模型的防御策略选取方法。建立单点多步攻防博弈模型，将全局博弈缩小为漏洞上的局部博弈以适应各种防御体系的攻防分析，采用漏洞评分系统量化攻防博弈效用降低评估主观性，基于攻击图理论构建漏洞连通图和漏洞邻接矩阵模型，并以其为工具对攻防决策攻击图进行分析，在此基础上设计最优防御策略选取方法，结合典型攻防场景验证其可行性。实验结果表明，该方法采取的单点博弈混合策略纳什均衡具有概率独立性，适用于大规模网络攻防博弈分析。
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计算机工程. 2021, 47(1): 165-171. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056719在非正交多址接入异构网络中，通过联合资源分配和用户调度可达到用户调度数与系统吞吐量之间的平衡。提出一种基于匹配理论的用户-子信道双边匹配算法（USTSMA）。在满足用户最小数据速率需求和已知完美信道状态信息的条件下，将用户和子信道认为是追求自身最大收益的两个独立集合，通过迭代的方式实现用户和子信道之间的稳定匹配。在此基础上，利用注水算法解决用户的功率分配问题。仿真结果表明，USTSMA在系统总吞吐量、用户调度数等方面性能优于S-MGA和GA两种用户分组算法以及正交频分多址接入方案，并且逼近最优上界。
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计算机工程. 2021, 47(1): 172-181. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056235无人机由于具有完全可控的移动性以及快速部署等优点，成为无线通信领域的研究热点。研究一种无人机支持的多播信道，利用无人机作为移动发射机向多个地面节点发送信息，在无人机的有限任务通信时间内，设计一种连续圆飞行轨迹方法。面向随机分布的多个地面节点，设定距离阈值对地面节点进行分组，通过求解新型旅行商问题确定无人机对各个分组的通信顺序，在满足无人机与地面节点通信覆盖需求的情况下，对圆心、无人机的飞行速度以及飞行半径进行求解，确定各个分组的圆形飞行轨迹，进而生成连续圆飞行轨迹。为实现吞吐量最大化目标，基于连续圆轨迹，在轨迹、功率一定情况下进行功率和轨迹优化，并通过交替联合优化无人机轨迹和功率以提高无人机对地通信系统整体性能。仿真结果表明，与基准方案相比，该方法系统吞吐量明显提高。
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计算机工程. 2021, 47(1): 182-187,195. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056994无线局域网（WLAN）中设备数量的指数级增长，导致激烈的信道争用及严重的同频干扰。当运行在同一频段上的两个WLAN在彼此感知范围内时，使用先监听后发送的分布式信道接入方式会引起资源浪费，降低网络吞吐率。提出一种密集WLAN场景下的干扰协调策略。根据IEEE 802.11ax中的基本服务集颜色对站点进行分组，提出协调交替目标唤醒时间策略（CAT），安排不同组内站点在不同的时间接收数据，从而避免信道争用，最小化干扰，同时通过优化下行数据包大小提高网络吞吐率。仿真结果表明，当两个WLAN距离很近时，CAT方案能够保证网络吞吐率。此外，在考虑误码率的情况下，吞吐率并非随着数据包的增大单调递增，而是存在一个阈值，超过该阈值后网络吞吐率即呈下降趋势。
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计算机工程. 2021, 47(1): 188-195. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.00564685G车联网中的不同传输业务对高可靠、可扩展和低功耗的通信性能有较高要求，为此，设计一种新型高可靠、可扩展的广义空移键控调制（GSSK）系统。在发射端提出一种基于Butson Hadamard矩阵的广义空移键控调制（BHSSK）方案，通过引入具有正交性和可扩展性的Butson Hadamard矩阵，采用循环加权方法构造符号选择矩阵，将矩阵的列作为符号向量并调制到激活的天线组合上进行发送。针对检测复杂度对车联网下通信可行性的影响，在接收端提出一种基于方向夹角加权排序检测（DWOD）算法，通过设计发射天线组合的权重因子构造天线组合搜索空间，并设置判决收敛门限以减少信号检测的搜索范围，在保证可靠性的同时降低检测复杂度。Matlab仿真结果表明，BHSSK以较少的天线实现相对较高和可扩展的频谱效率，相比GSSK、GSM、MA-SM和HSSK分别达到约8 dB、3 dB、3 dB和0.6 dB的误码率性能增益。DWOD算法在达到近似最优误码率性能的同时，其复杂度减少了约40%~70%。
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计算机工程. 2021, 47(1): 196-202. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056896在非授权频段的频谱感知方法中，循环平稳检测法具有鲁棒性好与信号类型识别性强的特点，但其计算复杂度很高。在改进传统快速傅里叶变换累加方法（FAM）的基础上，提出一种采用单一切面的循环平稳检测方法。根据循环平稳特性信号峰值变化规律推导出特定切面约束条件，并构建f-切面和α-切面两种循环谱单一切面，在无需建立完整循环谱的情况下对不同类型信号进行循环平稳特征检测。实验结果表明，与传统FAM相比，该方法可大幅降低计算复杂度，当信噪比低于－16 dB时其检测性能略低于传统FAM，在信噪比达到－16 dB后其检测性能与传统FAM一致。
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计算机工程. 2021, 47(1): 203-209. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056573分析安全关键领域的时间触发网络协议SAE AS6802与时间同步算法技术，分别对同步流程、时间同步角色、时序保持算法、集中控制算法、时钟纠正算法、同/异步派系检测算法以及通道择优方法等进行研究，归纳时间同步精度的影响因素。在此基础上，设计一种时间同步算法IP核，并构建基于SystemVerilog的模块化仿真验证平台。利用该平台对时间同步算法进行RTL级仿真，结果验证了该时间同步算法的正确性，其同步精度保持在亚微秒级，满足下一代高安全关键领域的应用要求。
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计算机工程. 2021, 47(1): 210-216. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056723为实现对自然场景下小尺度人脸的准确检测，提出一种改进的Faster-RCNN模型。采用ResNet-50提取卷积特征，对不同卷积层的特征图进行多尺度融合，同时将区域建议网络产生的锚框由最初的9个改为15个，以更好地适应小尺度人脸检测场景。在此基础上，利用在线难例挖掘算法优化训练过程，采用软非极大值抑制方法解决漏检重叠人脸的问题，并在训练阶段通过多尺度训练提高模型的泛化能力。实验结果表明，该模型在Wider Face数据集上平均精度为89.0%，较原Faster-RCNN模型提升3.5%，在FDDB数据集上检出率也高达95.6%。
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计算机工程. 2021, 47(1): 217-223. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056831角膜神经图像的自动分割对于糖尿病神经病变等疾病的诊断与筛查至关重要。针对由于角膜神经图像存在对比度低且包含非神经结构而造成分割效率较低的问题，在ResU-Net结构基础上引入多尺度残差、注意力机制、多尺度图像输入与多层损失函数输出模块，提出一种基于注意力机制的角膜神经分割算法。多尺度残差模块通过在残差模块中加入多尺度表征信息以提高卷积层提取多尺度特征的能力，而注意力机制模块在双重注意力作用下，利用网络对编码器与解码器中的目标特征进行权重优化，使得在增强图像目标区域特征的同时抑制背景及噪声区域，并采用多尺度图像输入与多层函数输出模块以监督网络中每一层的特征学习。实验结果表明，与主流分割算法相比，该算法的分割效果更优，且曲线下面积与敏感度分别可达到0.990和0.880。
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计算机工程. 2021, 47(1): 224-229,238. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056798深度神经网络广泛应用于遥感图像场景分类任务中并能大幅提高分类精度，但隐藏层数较少的神经网络在标记数据不足的遥感场景分类中泛化能力较低，而隐层较多的网络往往需要较大的计算量和模型存储空间，限制了其在嵌入式设备上的应用。提出一种针对遥感图像场景分类的多粒度特征蒸馏方法，将深度网络不同阶段的特征与最终的类别概率同时作为浅层模型的监督信号，使得浅层模型能够同时学习高级与低级的语义特征，从而提高浅层模型的分类性能与泛化能力。在UC Merced Land-Use和SIRI-WHU 2个数据集上的实验结果表明，该方法能使模型在大幅降低网络参数量和计算量的情况下明显提高分类性能，与传统知识蒸馏方法相比，其分类精度更高。
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计算机工程. 2021, 47(1): 230-238. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056287基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时，存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题，基于谱归一化条件生成对抗网络，提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能，间接提高修复网络的修复能力，并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成，保证修复图像的内容不变性，引入扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作，解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上，运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片Wasserstein距离、Inception分数、流形距离度量、GAN-train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明，与CE、GL等算法相比，该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。
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计算机工程. 2021, 47(1): 239-245,254. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057000针对基于局部特征的行人重识别方法在行人错位和姿态变化时识别精度较低的问题，提出一种采用多任务金字塔重叠匹配特征的重识别方法。在训练阶段，使用改进的ResNes50作为主干网络提取特征图，将其切分组合形成金字塔重叠匹配网络，获得全局特征向量并经全局平均池化得到包含多尺度特征的多个局部特征向量，联合使用Softmax损失函数、三元组损失函数和中心损失函数学习全局和局部特征向量，并利用特征归一化层减少损失函数学习目标冲突的影响。在推理阶段，将多个局部特征向量融合为一个新特征向量进行相似性匹配，以获取更好的匹配结果。在Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03数据集上的实验结果表明，与PSE、MultiScale等主流重识别方法相比，该方法重识别精度更高，提取的特征具有较好的鲁棒性和识别度。
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计算机工程. 2021, 47(1): 246-254. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056874针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低，且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题，提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法。利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点，采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点，通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANSAC算法得到最优变换矩阵模型，结合最佳缝合线算法和多频段融合算法对变换后的图像进行拼接。实验结果表明，和传统AKAZE算法相比，该算法在图像对的视角差异和光照差异较大时，配准精度分别提高12.60和6.99个百分点，改进后的RANSAC算法计算时间较改进前缩短4.17 ms，图像拼接精度更高。
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计算机工程. 2021, 47(1): 255-263,274. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056844光学字符识别技术可有效提高票据应用中票据信息录入的工作效率。针对票据的复杂背景与不规范手写字符降低票据识别准确率的问题，结合卷积神经网络图像识别与语义可靠性，提出一种可靠性优先的路径搜索方法，以降低模糊字符对搜索路径的干扰。利用基于公司名结构特点的前后缀推断策略，有效解决公司名前后缀识别错误问题。采用结巴中文分词与字符位置信息检查识别结果中的错误，并将长短期记忆语言模型与在传统字形相似度基础上引入的汉字部件相似度相结合进行纠错。实验结果表明，通过将纠错策略与该方法相结合可有效提高公司名识别准确率至93.08%。
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计算机工程. 2021, 47(1): 264-274. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056872岩心聚焦离子束扫描电镜（FIB-SEM）图像存在灰度分布不均及孔隙内局部高亮等现象，采用传统图像分割算法所得孔隙分割精度较低，而基于轮廓的分割算法需对孔隙进行人工标记，操作繁琐且无法精确提取孔隙。提出一种利用卷积神经网络的端到端岩心FIB-SEM图像分割算法。结合光流法与分水岭分割图像标注法构建岩心FIB-SEM数据集，联合ResNet50残差网络、通道和空间注意力机制提取特征信息，采用改进的特征金字塔注意力模块提取多尺度特征，利用亚像素卷积模块经上采样获取更精细的孔隙边缘并恢复为原始分辨率。实验结果表明，与阈值分割算法和基于主动轮廓的岩心FIB-SEM分割算法相比，该算法分割精度更高且无需人工操作，其平均像素精度和平均交并比分别达到90.00%和85.81%。
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计算机工程. 2021, 47(1): 275-283. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056800为提高离散桁架优化问题的计算效率，提出一种改进的离散差分进化算法。基于种群多样性自适应地选择变异策略以平衡探索和收敛能力，根据个体差异度和种群多样性缩减种群规模以减少计算量，在进行结构分析前舍弃较大的实验个体规避无用计算，并引入精英选择技术解决选择阶段目标个体和实验个体数量不等的问题，在此基础上，给出一种将数值之间的距离转化为概率的离散化方法，处理离散变量问题。实验结果表明，与IGA、DE等算法相比，该算法在保证最优解质量的同时，能够大幅减少结构分析次数。
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计算机工程. 2021, 47(1): 284-290,297. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056389针对稀土萃取液中有颜色特征和无颜色特征的离子在共存工况下组分含量难以快速检测的问题，提出一种基于遗传算法（GA）-极限学习机（ELM）的多组分含量预测方法。确定稀土萃取槽体混合溶液图像特性和描述图像信息的H、S颜色特征分量，利用ELM速度快、泛化能力强的优点，建立基于颜色特征的多组分含量模型，鉴于传统ELM模型初始权值和阈值的随机性易影响模型性能，使用GA对初始值进行优化确定。基于CePr/Nd萃取溶液样本数据的实验结果表明，与ELM、BP、LSSVM以及GA-BP、PSO-ELM等算法相比，该方法具有较高的预测精度且稳定性较好，可为稀土萃取现场快速获取多组分含量值提供技术支撑。
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计算机工程. 2021, 47(1): 291-297. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057169骨龄评估是研究儿童内分泌、遗传因子和生长障碍的常用临床手段，传统骨龄评估方法耗时较长，易受评估者主观因素影响产生误差，而现有自动提取临床特征的骨龄评估方法精度低且泛化能力差。提出一种基于深度学习的端到端手骨X射线图像自动骨龄评估方法。去除Inception ResNet V2网络的Softmax层优化结构，在Inception模块中增加非对称卷积核提高特征图分类精度，引入残差连接结构避免梯度消失或爆炸问题，同时采用均方误差损失函数对骨龄评估回归性能进行评价，并使用分层K折交叉验证法保证数据集样本分类均衡。实验结果表明，与采用BoNet网络的骨龄评估方法相比，该方法评估的骨龄与真实骨龄平均绝对误差减少0.423 0岁，骨龄预测精度更高。
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计算机工程. 2021, 47(1): 298-304,311. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057010在传统基于固定视觉的排爆机器人抓取系统中，相机视觉易被遮挡且不能保证拍摄清晰度。基于随动视觉技术，提出一种将深度相机置于机械手末端并随机械手运动的排爆机器人自主抓取系统。利用深度相机计算目标物体的三维坐标，采用坐标转换方法将目标物体的位置坐标信息实时转换至机器人全局坐标系，并研究相机坐标系、机器人全局坐标系与末端执行器手爪工具坐标系三者的动态映射关系，实现排爆机器人的自主抓取。实验结果表明，与传统固定视觉方法相比，随动视觉方法可在误差2 cm内，使得机器人机械手爪准确到达目标物体所在位置，且当机器人距离目标物体100 cm~150 cm时，抓取效果最佳。
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计算机工程. 2021, 47(1): 305-311. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056239为解决采用卷积神经网络对商家招牌进行分类时存在特征判别性较差的问题，通过在注意力机制中引入神经网络，提出一种端到端的深度学习卷积神经网络方法。使用卷积注意力模块分别学习通道注意力与空间注意力信息以增强特征的判别性，利用余弦间隔损失函数增强所提取特征的泛化能力，且可在特征空间中减小类内方差与增大类间间隔。实验结果表明，与基于传统交叉损失函数方法相比，该方法通过将注意力机制模块与余弦间隔损失函数相结合，使得准确率与F1值分别提高2.2和2.0个百分点，达到99.3%和98.6%。
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计算机工程. 2021, 47(1): 312-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056560容器技术可为多个业务需求及其依赖组件提供独立的应用资源，在现实生产环境中由于容器中的业务需求不断变化，使得与其对应的应用资源在线负载处于动态变化中，面临固定资源容量规划不能满足在线负载变化的困境。为解决该问题，设计一种基于Kubernetes云平台的弹性伸缩方案。该方案通过集成Prometheus监控系统来自定义指标与采集业务指标，并结合HPA、VPA等组件，实现包括自定义指标和不同维度伸缩方法相结合的最佳弹性伸缩方法。通过集成Grafana页面显示和报警等组件，实现实时查看弹性伸缩状态变化以及伸缩预警功能，以实时观测集群健康状态，使得集群操作更加友好、便于维护。实验结果表明，在不同压力测量测试下，该弹性伸缩方案具有随负载增加扩大集群规模的作用，能够增强应用集群的高可用能力。
2024
第50卷 第4期
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(1975年创刊 月刊)
主管：中国电子科技集团公司
主办：华东计算技术研究所
上海市计算机学会
主编：江波
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电话：021-67092217(费用/发票)
（稿件问题请直接联系栏目编辑） E-mail: ecice06@ecict.com.cn
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国际刊号：ISSN 1000-3428
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