2020年, 第46卷, 第2期　刊出日期：2020-02-15

  

• 全选
  |

封面和目录
• Select
  2020年第2期《计算机工程》中英文目录

  计算机工程. 2020, 46(2): 0-0.

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏
热点与综述
• Select
  基于典型相关分析的多视图降维算法综述

  张恩豪, 陈晓红, 刘鸿, 朱玉莲

  计算机工程. 2020, 46(2): 1-10. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053147

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  随着数据采集技术的发展，人们获取数据的途径呈多样化，所得到的数据往往具有多个视图，从而形成多视图数据。利用多视图数据不同的信息特征，设计相应的多视图学习策略以提高分类器的性能是多视图学习的研究目标。为更好地利用多视图数据，促进降维算法在实际中的应用，对多视图降维算法进行研究。分析多视图数据和多视图学习，在典型相关分析（CCA）的基础上追溯多视图CCA和核CCA，介绍多视图降维算法从两个视图到多个视图以及从线性到非线性的演化过程，总结各种融入判别信息和近邻信息的多视图降维算法，以更好地学习多视图降维算法。在此基础上，对比分析多视图降维算法的特点及存在的问题，并对未来的研究方向进行展望。
• Select
  网络流量异常检测中的维数约简研究

  陈良臣, 高曙, 刘宝旭, 陶明峰

  计算机工程. 2020, 46(2): 11-20. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056532

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  对包含大流量数据的高维度网络进行异常检测，必须加入维数约简处理以减轻系统在传输和存储方面的压力。介绍高速网络环境下网络流量异常检测过程以及维数约简方式，阐述流量数据常用特征和维数约简技术研究的最新进展。针对网络流量特征选择和流量特征提取2种特征降维方式，对现有算法进行归纳分类，分别描述算法原理及优缺点。此外，给出维数约简常用的数据集和评价指标，分析网络流量异常检测中维数约简技术研究面临的挑战，并对未来发展方向进行展望。
• Select
  一种基于冗余跳变的虚拟机动态迁移方法

  孙志勇, 季新生, 游伟, 李英乐

  计算机工程. 2020, 46(2): 21-27,34. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054337

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在5G核心网虚拟化环境中，虚拟机共用同一物理服务器会带来一系列的安全问题，如发生侧信道攻击、虚拟节点溢出攻击等，造成用户隐私信息泄露。现有基于虚拟机动态迁移的防御方法是一种有效的主动防御技术，但虚拟机频繁迁移导致了迁移资源开销大和迁移安全性低的问题。为此，提出一种基于冗余跳变的虚拟机迁移方法，对不同虚拟机的迁移频率建立评估计算模型，在保证虚拟机隐私信息安全的前提下减小虚拟机迁移频率，对部分虚拟机采用冗余跳变的方法，以应对虚拟机频繁迁移带来的安全风险。实验结果表明，与现有虚拟机动态迁移方法相比，该方法在取得相同安全防护效果的同时，能够缩短平均迁移收敛时间并降低迁移开销。
• Select
  面向车辆目的地推测的时空搜索优化

  韩磊, 於志勇, 朱伟平, 於志文

  计算机工程. 2020, 46(2): 28-34. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053543

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在仅有车辆起始位置信息的情况下，车辆目的地推测的准确率通常较低。针对该问题，通过在城市道路摄像头的视频录像数据中进行时空搜索，获取目标车辆更多的途经信息，以更准确地推测出其目的地。为在相同的时空搜索次数下最大化目标车辆目的地推测的准确率，设计基于概率的单一指标、基于概率和基尼指数的复合指标以及基于概率和信息增益的复合指标，以评估不同时空搜索对于车辆目的地推测的效用，并基于3种指标分别提出CFMM-MidQuery、CFMM-UtilityQuery-Gini和CFMM-UtilityQuery-Info算法。实验结果表明，时空搜索有助于提高车辆目的地推测的准确率，基于效益的复合指标较基于概率的单一指标评估效果更好，在时空搜索次数相同的条件下，两者目的地推测的准确率相差最高达11.4%。
• Select
  基于区块链的分布式电力竞价交易算法

  衡星辰, 董灿, 林克全, 肖禹亭

  计算机工程. 2020, 46(2): 35-40,47. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054838

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为适应电力市场化改革趋势实现支持复杂交易形式的电力交易系统，基于区块链技术提出一种分布式电力竞价交易算法。将竞价交易分为出价及应价2种交易，针对同一笔出价交易，允许多笔应价交易存在，并由节点服务器通过对所有应价交易进行排序比价决定胜出交易。基于有序聚合签名对交易顺序及交易内容进行验证，确保交易的真实性，同时利用保序加密技术对交易内容进行保护，确保交易隐私数据的机密性。在此基础上，通过区块链存储所有交易，确保交易的不可篡改性。实验结果表明，该算法可以有效提高交易生成及验证效率，快速达成安全的电力竞价交易。
人工智能与模式识别
• Select
  基于BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答

  张楚婷, 常亮, 王文凯, 陈红亮, 宾辰忠

  计算机工程. 2020, 46(2): 41-47. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053810

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  基于知识图谱的问答中问句侯选主实体筛选步骤繁琐，且现有多数模型忽略了问句与关系的细粒度相关性。针对该问题，构建基于BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答模型，其中包括实体识别和关系预测2个部分。在实体识别部分，利用BiLSTM-CRF模型提高准确性，并将N-Gram算法与Levenshtein距离算法相结合用于候选主实体的筛选，简化候选主实体筛选过程。在关系预测部分，分别应用注意力机制和卷积神经网络从语义层次和词层次捕获问句与关系之间的相互联系。使用FreeBase中的FB2M和FB5M评估数据集进行实验，结果表明，与针对单一关系的问答方法相比，该模型对于实体关系对的预测准确率更高。
• Select
  ALICE:一种面向中文科技文本分析的预训练语言表征模型

  王英杰, 谢彬, 李宁波

  计算机工程. 2020, 46(2): 48-52,58. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055246

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  深度学习模型应用于自然语言处理任务时依赖大型、高质量的人工标注数据集。为降低深度学习模型对大型数据集的依赖，提出一种基于BERT的中文科技自然语言处理预训练模型ALICE。通过对遮罩语言模型进行改进并将其与命名实体级遮罩相结合，改善基础模型在下游任务中的表现，使其学习到的语言表征更贴合中文的语言特性。实验结果表明，与BERT模型相比，ALICE模型对于中文科技文本的分类准确率和命名实体识别的F1值分别提高1.2%和0.8%。
• Select
  基于用户-标签异构网络的社区问答专家发现方法

  黄辉, 刘永坚, 解庆

  计算机工程. 2020, 46(2): 53-58. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053734

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在Stack Overflow、Quora等社区问答网站中，日益增长的用户数使新问题数量急剧增加，传统的专家发现方法通常根据历史回答记录建立用户文档，再从中提取用户文本特征，难以及时寻找到合适的专家进行回答。针对该问题，提出一种社区问答中基于用户-标签异构网络的专家发现方法。根据用户历史回答记录和问题的附带标签构建用户-标签网络，以此得到用户的向量表示。在此基础上，使用全连接神经网络提取用户特征和问题文本特征，通过比较两者的余弦相似度得到候选专家列表。基于StackExchange的真实世界数据集进行测试，实验结果表明，与LDA、STM、RankingSVM和QR-DSSM方法相比，该方法的MRR指标值较高，能够准确寻找到可提供正确答案的专家。
• Select
  基于多层注意力机制的回指消解算法

  刘雨江, 付立军, 刘俊明, 吕鹏飞

  计算机工程. 2020, 46(2): 59-64,71. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053545

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在信息抽取过程中，无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况，这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此，构建一个多层注意力机制模型，在不同层次上对上述信息进行基于注意力机制的概率计算，利用最终结果判别回指关系是否成立。在指代部分与被指代部分向量化后，通过2个注意力层上的4次概率计算，使每一个训练结果在判别之前都具有唯一性。在OntoNotes 5.0数据集上的实验结果表明，该模型F值在显性指代和零指代均存在的条件下为70.1%，在存在零指代的条件下为60.7%，高于尹庆宇等人提出的模型。
• Select
  引入时间效应的SVD++线性回归推荐算法

  苏庆, 章静芳, 李小妹

  计算机工程. 2020, 46(2): 65-71. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053427

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  针对传统协同过滤算法中的数据稀疏问题，在SVD++算法和线性回归模型的基础上引入时间效应属性，提出一种推荐算法timeSVD++LR。采用SVD++算法将用户和项目信息与隐式反馈信息相融合映射到隐语义空间，将用户和项目之间的交互作用建模为该空间中的内积。通过描述用户和物品在各因子上的特征来解释评分值，在此基础上对时间效应建模，进一步提高预测结果的准确度。根据预测评分矩阵构造特征向量，将原始训练数据作为线性回归模型的输入，采用梯度下降算法优化最终代价函数，生成使得代价函数值最小的参数向量，同时将特征向量和参数向量代入预测模型求解预测评分。在MovieLens数据集上的实验结果表明，与RSVD、SVD++和timeSVD++算法相比，该算法的平均绝对误差和均方根误差均较低，其推荐准确性较高。
• Select
  基于时间交互偏置影响传播模型的弱连接重叠社区检测

  许小媛, 黄黎, 李海波

  计算机工程. 2020, 46(2): 72-79. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053523

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为提高弱连接重叠社区的检测识别性能，提出一种基于时间交互偏置影响传播模型的弱连接重叠社区检测算法。设计针对社区检测图模型分割的目标函数，利用群落结构对处理器负载均衡进行优化，以提高模型求解的效率。基于邻域边缘密度对近似活跃边缘进行重新定义，构建一种影响传播模型以确定用户具有高频率的相互作用，从而提高弱连接用户的识别性能。在此基础上，提出时间交互偏置社区检测方法。实验结果表明，该方法对重叠社区进行检测时具有较高的识别精度和效率。
• Select
  深度置信网络优化模型在人才评价中的应用

  李娜娜, 胡坚剑, 顾军华, 张亚娟

  计算机工程. 2020, 46(2): 80-87,102. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053625

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  针对深度置信网络（DBN）权值随机初始化容易使网络陷入局部最优的问题，引入改进的和声搜索（IHS）算法，提出基于IHS的DBN模型（IHS-DBN）。在和声搜索算法的基础上，利用全局自适应的和声音调调整方式，提升算法收敛速度和后期局部搜索能力。将DBN重构误差函数作为IHS算法的优化目标函数，通过不断迭代优化解向量为DBN寻找一组较优的初始权值进行网络训练，并在MNIST数据集上验证IHS-DBN模型的有效性。IHS-DBN模型在高校人才评价中的应用结果表明，与DBN、SVM和BP神经网络评价模型相比，IHS-DBN模型的评价准确率分别提高3.6%、7.3%和16.4%。
先进计算与数据处理
• Select
  DSI:一种基于动态分段的时间序列查询索引

  周骑骏, 王鹏, 汪卫

  计算机工程. 2020, 46(2): 88-95. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054213

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  时间序列数据主要依据采集时间进行排序，时间序列上相邻的数据具有一定的关联性，当用户读取时间序列数据时不只是读取一条数据，而是连续读取一段时间序列数据。针对时间序列的局部性特点，提出一种基于动态分段的时间序列索引DSI，通过设置差值及差值等级对时间序列数据进行动态分段，使用区间树快速查找不同长度的数据分段块，并利用层次聚类算法优化查询结果集合。实验结果表明，DSI索引的查询效率优于现有时间序列查询索引。
• Select
  基于需求预测的主动服务推荐方法

  刘志中, 张振兴, 海燕, 郭思慧, 刘永利

  计算机工程. 2020, 46(2): 96-102. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053379

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在智能计算领域，网络中可用服务数量与类型的快速增长，使用户更依赖于服务完成各种业务，然而当前"请求-响应"被动式的服务模式严重影响了用户体验与资源利用率。为智能感知用户需求并主动为用户推荐合适的服务，通过引入需求预测过程，提出一种主动服务推荐方法。利用矩阵分解算法从大量历史服务使用数据中提取用户特征和服务特征，据此训练深度学习模型并预测用户的服务需求，进而为用户推荐其所需要的服务。基于真实数据的实验结果表明，该方法较单一的矩阵分解模型和深度神经网络模型具有更高的服务推荐准确性和稳定性。
• Select
  基于Spark平台的ALS加速算法研究

  贾晓芳, 桑国明, 祁文凯

  计算机工程. 2020, 46(2): 103-109. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054147

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  协同过滤推荐算法在推荐系统中发挥着重要作用，但其存在执行效率与排名精度较低的问题，交替最小二乘（ALS）算法可实现并行计算，从而提高执行效率，但是该算法数据加载与迭代收敛的时间较长。为此，将非线性共轭梯度（NCG）算法与ALS算法相结合，提出一种ALS-NCG算法，以达到加速ALS算法的目的。在Spark分布式数据处理环境中对ALS-NCG算法进行性能评估，实验结果表明，相比ALS算法，ALS-NCG算法获取高精度推荐排名时需要的迭代次数与时间更少。
• Select
  面向电耗与网络同步代价优化的数据副本放置研究

  樊玉琦, 张蓓, 王伦飞

  计算机工程. 2020, 46(2): 110-117. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054110

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在数据中心放置海量数据时，每个数据常有多个副本，服务提供商需要支付巨额电费以运行存储这些数据副本的服务器。同时，为保证多个数据副本的一致性，放置在不同数据中心的副本需要通过数据中心之间的网络进行同步，从而引发高额的网络传输费用。为此，以最小化多副本数据放置代价为目标，建立数据放置问题模型，并提出一种基于数据组和数据中心划分的数据放置算法DDDP。将数据划分为多个数据组，按用户访问数据的延迟要求将数据中心划分成数据中心子集，并将每个数据组中的数据放置到能满足访问延迟要求且能最小化放置代价的数据中心子集中。仿真结果表明，相比NPR算法，DDDP算法能有效降低数据中心存储数据时的放置代价。
• Select
  一种可实现高精度时间同步的数据传输方法

  杨冯帆, 常劲帆, 王铮

  计算机工程. 2020, 46(2): 118-125,133. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054138

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  KM2A探测器阵列是高海拔宇宙线观测站（LHAASO）的主体探测器阵列之一，近7 000个探测器平均分布在1.3 km²的实验范围内。针对大面积分布式布局的高能物理实验中读出电子学系统的时间同步和数据传输问题，提出一种可实现高精度时间同步的数据传输方法。借助TCP/IP协议栈和White Rabbit时钟同步技术融合时钟网络与数据网络，TCP/IP协议栈在仅保留PC通信协议的基础上，无需增加额外硬件，即可实现高效可靠的数据传输和高精度时钟同步。测试结果表明，该方法可以实现探测器阵列内LHAASO KM2A读出电子学插件间时间同步精度优于1 ns，同时保证了数据传输的可靠性。
• Select
  基于Slater社会选择理论的在线服务评价方法

  朱明强, 付晓东, 刘骊, 冯勇, 刘利军

  计算机工程. 2020, 46(2): 126-133. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053354

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  不同用户对于同一在线服务会有不一致的评价标准和偏好，导致其对服务的评分不具备可比性，使用户难以准确选择适合的在线服务。针对该问题，引入Slater社会选择理论提出一种新的在线服务评价方法。对稀疏的评分矩阵进行填充，通过用户对服务评分的相互比较结果，构建以服务为节点、以优先关系为有向边的有向图，并根据其中相似集、前集、后集之间以及内部节点有向边的指向关系，判断所有节点的指向关系及排序，形成服务评价结果。实验结果表明，该方法较Sum法、Average法和Copeland法抗操控性更强，可避免少数用户操控评价结果，并且其符合孔多塞准则，能够体现多数用户的偏好需求。
网络空间安全
• Select
  一种基于ExtraTrees的差分隐私保护算法

  李杨, 陈子彬, 谢光强

  计算机工程. 2020, 46(2): 134-140. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053824

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为在同等隐私保护级别下提高模型的预测准确率并降低误差，提出一种基于ExtraTrees的差分隐私保护算法DiffPETs。在决策树生成过程中，根据不同的准则计算出各特征的结果值，利用指数机制选择得分最高的特征，通过拉普拉斯机制在叶子节点上进行加噪，使算法能够提供ε-差分隐私保护。将DiffPETs算法应用于决策树分类和回归分析中，对于分类树，选择基尼指数作为指数机制的可用性函数并给出基尼指数的敏感度，在回归树上，将方差作为指数机制的可用性函数并给出方差的敏感度。实验结果表明，与决策树差分隐私分类和回归算法相比，DiffPETs算法能有效降低预测误差。
• Select
  信道预测天线选择的空时分组码物理层安全增强

  钱辉, 李光球, 汪玲波, 蔡建辉

  计算机工程. 2020, 46(2): 141-147,153. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053779

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  针对延时发射天线选择（TASD）/正交空时分组码（OSTBC）无线通信系统，基于最小均方误差（MMSE）信道预测器，提出一种系统物理层安全增强方案。将MMSE信道预测方案应用于TASD/OSTBC无线通信系统，构成信道预测发射天线选择（TASP）/OSTBC无线通信系统，并对其推导瑞利块衰落信道上安全中断概率、非零安全容量概率以及渐近安全中断概率的解析表达式。在此基础上，分析主信道收发天线数、窃听者天线数和信道的归一化延时等参数对系统物理层安全性能的影响。数值计算和仿真结果表明，采用TASP可以提高OSTBC编码无线通信系统的物理层安全性能。
• Select
  广义空间调制系统的安全传输映射方案

  陈发堂, 陈嘉田, 李秀

  计算机工程. 2020, 46(2): 148-153. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054081

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为提高时分双工无线通信系统中广义空间调制（GSM）的安全性，提出一种新的GSM安全传输映射方案。将合法信道状态信息引入映射过程中，分别重选由空间比特和星座比特映射的激活天线组合索引和星座符号索引，以增强GSM系统的安全性。仿真结果表明，该方案中的被动窃听者无法恢复激活天线组合索引与星座符号索引所携带的信息，其保密速率初始值较基于空间调制的方案提高184.31%，增强了系统的安全性。
• Select
  基于Markov模型的HTTP参数排序隐蔽信道检测方法

  沈国良, 翟江涛, 戴跃伟

  计算机工程. 2020, 46(2): 154-158,169. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053783

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  网络隐蔽信道是利用网络协议中的保留、可选或未定义等字段在网络不同主机间建立秘密消息传输的通信信道，其中HTTP协议作为万维网上最常用的协议之一，是网络隐蔽信道的良好载体。为有效检测基于HTTP协议的隐蔽信道，提出一种基于Markov模型的隐蔽信道检测方法。以Host、Connection、Accept和User-Agent为关键字，建立数据包的Markov模型并计算其状态转移概率矩阵，利用待测数据包与正常数据包2个概率矩阵之间的相对熵，判别是否存在隐蔽信道通信。实验结果表明，当隐蔽信道中的异常数据超过70%时，该方法检测率可达97%以上。
• Select
  拟态通用运行环境的资源管理与调度技术

  霍立田, 邵培南, 徐李定, 徐骏

  计算机工程. 2020, 46(2): 159-169. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056123

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为达到拟态通用运行环境（MCOE）对已/未知后门和漏洞主动防御、安全威胁攻击及时阻断和数据完整性有效保障等拟态防御目标，提出拟态资源调度准则，基于该准则从拟态资源管理与MCOE框架的交互设计、拟态资源管理与调度等方面论述拟态资源管理服务与调度算法的设计与实现，构造拟态运行节点软硬件资源异构特征分类器及基于三级异构度分类的节点N元组和N异构执行体元组，实现N异构执行体、服务器运行节点资源及其资源对象的随机性、动态性和异构性最大化与资源调度负载均衡，并通过拟态管理服务实例验证了云容器集群上拟态资源管理调度算法的正确性与有效性。
• Select
  基于身份聚合签名的车载自组网消息认证方案

  杨小东, 裴喜祯, 安发英, 李婷, 王彩芬

  计算机工程. 2020, 46(2): 170-174,182. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054961

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  车载自组网（VANET）能提高智能交通系统的安全性和道路通行效率，然而网络通信环境的开放性使其容易遭受攻击进而引发各种安全问题。针对VANET中的隐私泄露和签名验证效率较低等问题，结合基于身份的密码体制和聚合签名技术，设计一个面向VANET的消息认证方案，将多个消息的认证聚合为一个短签名，车辆只需对聚合后的签名进行验证，即可快速判断所有签名的有效性。分析结果表明，在随机预言模型下，该方案的安全性规约于计算Diffie-Hellman困难问题，且能有效缩短车辆对通信消息的认证响应时间。
• Select
  一种基于连接关键词的实用化可搜索加密方案

  骆云鹏, 朱旎彤, 毛慈伟, 程晋雪, 许春根

  计算机工程. 2020, 46(2): 175-182. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054040

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  随着云存储技术的快速发展，越来越多的个人用户和企业将私密数据存储在云端。然而，多数云平台以明文形式存储数据信息，从而导致隐私泄露、非法访问等问题。为提高隐私数据的安全性，提出一种可搜索加密方案，在实现连接关键词搜索的基础上，完成一对多的文件共享。通过制作关键词的索引来避免记忆关键词的位置，在无需引入可信第三方的情况下进行文件的安全保密共享。随机预言机模型下的验证结果显示，该方案的安全性基于q-双线性Diffie-Hellman问题。通过Java编程语言实现本文方案，模拟用户和服务器间的交互，结果表明，该方案具有可行性，其效率优于GSW-1、GSW-2和FK方案。
移动互联与通信技术
• Select
  基于MLS的NB-IoT系统下行信道估计算法

  方承志, 程宥铖, 火兴龙

  计算机工程. 2020, 46(2): 183-186. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054246

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  窄带物联网（NB-IoT）是3GPP针对低功耗、广覆盖类业务定义的新一代蜂窝物联网技术，是实现万物互联的重要技术之一，而信道估计则是NB-IoT终端能否准确恢复发射信号的基础。通过对NB-IoT中基于导频的下行信道估计算法进行研究，提出基于移动最小二乘法（MLS）的信道插值估计算法。在发射端插入导频信号，根据接收端的信号计算导频点信道参数，并引入紧支的概念，利用附近子域对导频点的影响权重估计信道参数。仿真结果表明，与线性插值和二次插值算法相比，采用该算法进行信道估计系统误码率较低，并且算法的计算复杂度也未显著增加。
• Select
  基于链接成本反馈的WiMedia分布式路由协议

  何荣毅, 王小群, 陈楷丰

  计算机工程. 2020, 46(2): 187-194. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053857

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在超宽带（UWB）分布式媒体访问控制协议中，DRP预留块未发送所有数据帧会导致中继设备无法将接收到的数据帧从源设备发送到目的地设备，直到为目的地设备预留的下一个DRP持续时间开始，明显增加了源设备和目标设备之间的端到端延迟。为此，提出一种新的基于预约的路由协议，设计链接反馈信息元素结构形式，提示关于相邻节点的数据速率和传输功率水平的信息，所有设备可获得关于相邻设备使用链路的数据速率信息，源设备和目的地设备之间的中间设备通过计算路由成本以确定最佳路由，目的地设备选择具有最小链路成本的路由，并利用媒体接入时隙的数量和跳数来决定源设备和目的地设备之间的最佳路由。仿真结果表明，该协议通过最小化丢包和冲突，可以减少端到端延迟和能量消耗，提高网络吞吐量。
• Select
  基于重叠社区检测的跟踪区列表管理方法

  王维鹏, 林强强, 涂山山, 肖创柏

  计算机工程. 2020, 46(2): 195-200. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053376

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  跟踪区列表（TAL）由多个跟踪区（TA）灵活配置组成，在3GPP R8中引入TAL可减少位置管理信令开销。目前基于TAL的位置管理方法大多针对不同用户产生不同的TAL，在海量蜂窝部署环境下的计算效率急剧降低。针对该问题，在TA规划的基础上，提出一种基于重叠社区检测的TAL管理方法。通过统计用户在跟踪区内产生的位置更新和寻呼数据，将TAL管理建模为图形分割问题，给出线性规划模型，并应用基于博弈论的重叠社区检测算法得到TAL结构。实验结果表明，该方法能够有效降低蜂窝网络中的位置管理信令开销，提高TAL分配效率。
• Select
  认知无线电中子谱缺失下的似然恢复算法

  管亮, 郑霖, 张文辉

  计算机工程. 2020, 46(2): 201-206,213. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054376

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在使用滤波器组对信号频谱进行分割、插空的过程中，如果用户信号频谱带宽大于空余频带的总和或者插空信道出现强干扰，用户的信号检测会受到干扰。针对该问题，提出一种子谱缺失下的似然恢复算法。结合频谱分割技术，构建子谱缺失场景下的等效信道模型，并采用自适应似然信号恢复算法抑制非理想信道的干扰。仿真结果表明，该算法能够有效恢复失真信号，改善认知无线电中子谱缺失下的信号检测性能。
• Select
  基于WiFi的室内定位准确率改进算法

  潘维蔚, 康凯, 张武雄, 王海峰

  计算机工程. 2020, 46(2): 207-213. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053993

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  针对目前无线保真定位系统在低于2 m的误差范围内累计准确率过低的问题，提出一种改进的去异常值的线性判别低维组合算法。根据无线保真信号强度数据的自身特征进行异常值去除，利用线性判别算法在低维情况下进行排列组合，对所得的若干个概率值求和，通过门限设置对在线定位阶段的新数据进行约束，以提高相邻网格定位的准确率。在真实办公环境室内相邻网格的多次不同场景下将实测数据集作为测试集进行实验，结果验证了该算法的有效性和正确性。
• Select
  基于分簇的双簇首水下传感器网络时间同步算法

  孔维全, 刘广钟

  计算机工程. 2020, 46(2): 214-220,229. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053850

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  水下传感器的时间同步会受到节点移动、传播时延、能耗等因素的影响，陆地传感器的时间同步算法无法直接应用于水下环境。综合考虑水下通信的特点，提出一种基于分簇的双簇首辅助时间同步算法。基于节点能耗和深度对其进行分簇，从簇中选取2个最优节点作为主副簇首，引入节点移动模型以减小节点移动性造成的计算误差，并使用移动信标节点完成簇首间的同步。在此基础上，利用双簇首对普通节点进行同步，并考虑声速动态变化对同步性能的影响。仿真结果表明，与TSHL、MU-Sync、multi-hop、D-Sync等算法相比，该算法的能耗较低，同步精度较高。
• Select
  一种基于改进蚁群算法的三维K-栅栏覆盖算法

  党小超, 李月霞, 郝占军, 张彤

  计算机工程. 2020, 46(2): 221-229. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053812

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为解决三维环境下无线传感器网络的K-栅栏覆盖问题，提出一种改进的蚁群优化算法3D-ACO。将三维表面映射到二维平面进行网格划分，通过计算网格梯度并引入空间权重及部署方向角来改进蚁群算法寻找最短路径构建栅栏，采用移动节点填补栅栏间隙以确保构建强栅栏。实验结果表明，与strong optimal和strong greedy算法相比，该算法能够在有效提高节点利用率的同时降低节点能耗，并且在三维环境下所构建的栅栏覆盖具有较强的自适应性。
图形图像处理
• Select
  基于YOLOv3的嵌入式实时视频目标检测算法

  尹彦卿, 龚华军, 王新华

  计算机工程. 2020, 46(2): 230-234. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053584

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  深度神经网络在目标检测领域具有优异的检测性能，但其结构复杂、计算量大，难以在嵌入式设备上进行高性能的实时目标检测。针对该问题，提出一种基于YOLOv3的目标检测算法。采用半精度推理策略提高YOLO算法的推理速度，并通过视频运动自适应推理策略充分利用前后帧视频之间目标的关联性，降低深度学习算法的运行频率，进一步提高目标检测速度。在ILSVRC数据集上的实验结果表明，该算法可以在NVIDIA TX2嵌入式平台上实现28 frame/s的视频目标检测，且检测精度与原始的YOLOv3算法相当。
• Select
  基于多分辨率滤波通道的多尺度行人检测

  张传伟, 曾虹钧, 杨萌月, 李波, 陈尚瑞

  计算机工程. 2020, 46(2): 235-241. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053684

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  利用单尺度特征映射进行多尺度行人检测存在准确率和效率较低的问题。为此，提出一种基于多分辨率滤波通道的多尺度检测方法。应用尺度感知池增强感受域对应性，通过软决策树实现尺度不变性，在使用滑动窗口分类策略时，结合地平面约束和稀疏网格来降低计算成本，加快行人检测速度。在Caltech数据集上的实验结果表明，该方法的检测准确率达88.89%，检测速度达15.68 frame/s，其检测准确率优于VJ、WordChannels等方法。
• Select
  基于多层水平集函数的三维多相图像分割

  徐娟, 潘振宽, 魏伟波, 王加忠

  计算机工程. 2020, 46(2): 242-249. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055191

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数，其极值求解问题需要对多个函数分别求极值，计算效率较低。针对三维多相图像，提出一种改进的变分水平集模型，采用一个多层水平集函数的n层水平集隐式曲面，将图像划分为n个区域，通过对一个水平集函数求极值，实现三维多相分段常值图像的快速分割与重建。将能量泛函表达为数据项和规则项，借助规则化Heaviside函数设计区域划分的通用特征函数，采用Split-Bregman投影方法进行能量最小化求解。实验结果表明，该模型可以有效地实现三维多相图像分割，与Chan-Vese模型相比，其迭代步数较少，分割速度较快。
• Select
  基于尺度自适应卷积神经网络的人群计数算法

  翟强, 王陆洋, 殷保群, 彭思凡, 邢思思

  计算机工程. 2020, 46(2): 250-254,261. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053842

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题，提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络（CNN）和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征，引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图，从而生成高质量的密度图。Shanghai Tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明，该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系，且计数准确性高、鲁棒性强。
• Select
  基于DSSD的静态手势实时识别方法

  周文军, 张勇, 王昱洁

  计算机工程. 2020, 46(2): 255-261. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053447

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  手势识别作为一种自然和谐的人机交互方式，具有广泛的应用前景，而传统手势识别方法准确率不高、实时性较差。为此，在DSSD网络模型的基础上，提出一种静态手势实时识别方法。自制手势数据集，通过K-means算法及手肘法选取先验框的宽高比，采用迁移学习的方法解决数据量小导致的检测精度低的问题，同时根据识别精度选择ResNet101为DSSD模型的基础网络，经DSSD模型的反卷积模块融合各个特征提取层的语义信息，加强对小手势目标的检测能力。实验结果表明，该方法识别静态手势的识别率达到95.6%，较基于Faster R-CNN、YOLO和SSD的手势识别方法分别提高了3.6%、4.5%及2.3%，其检测速度为8 frame/s，能够满足实时检测要求。
• Select
  基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法

  柯鹏飞, 蔡茂国, 吴涛

  计算机工程. 2020, 46(2): 262-267,273. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053576

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  针对复杂卷积神经网络（CNN）在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象，提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点，采用平均池化层代替全连接层，使得网络结构简单且可移植性强。在改进CNN网络的基础上，利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果，实现更准确的人脸识别。实验结果表明，该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89%、99.67%和100%，并且具有较快的收敛速度。
• Select
  基于HC-CFCN模型的肝脏CT图像分割

  刘天宇, 姜威威, 何江萍, 韩金仓

  计算机工程. 2020, 46(2): 268-273. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053712

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在计算机断层扫描（CT）图像中肝脏与相邻器官灰度值近似，且不同患者的肝脏轮廓存在差异性，导致肝脏CT图像的精确分割成为医学图像处理中的难题之一。为实现肝脏CT图像的自动分割，构建一种层间上下文级联式的全卷积神经网络模型HC-CFCN。利用第1级网络实现肝脏轮廓的粗略分割，并将其分割结果与原始CT图像、肝脏能量图共同作为第2级网络的输入，优化分割结果。在LiTS数据集上的实验结果表明，与U-Net、FCN+3DCRF和V-Net模型相比，HC-CFCN模型的分割精度较高。
• Select
  一种基于密度峰值聚类的图像分割算法

  赵军, 朱荽, 杨雯璟, 许彦辉, 庞宇

  计算机工程. 2020, 46(2): 274-278,285. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053565

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  聚类作为一种有效的图像分割方法，被广泛地应用于计算机视觉领域。相较于其他聚类方法，密度峰值聚类（DPC）具有参数少且能有效识别非球形聚类的特点。基于此，引入信息论中的不确定性度量熵，提出一种改进的DPC图像分割算法。将图像像素点的颜色空间CIE Lab值作为特征数据，通过计算信息熵求得自适应截断距离以取代经验取值，建立相应的决策图并确定聚类中心总数，归类非聚类中心点，剔除噪声点从而完成图像分割。在Berkeley数据集上的实验结果表明，该算法能较好地实现彩色图像的分割，其平均分割时间和PRI指标分别为14.658 s和0.721。
• Select
  基于增强语义与多注意力机制学习的深度相关跟踪

  周双双, 宋慧慧, 张开华, 樊佳庆

  计算机工程. 2020, 46(2): 279-285. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053954

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在基准可判别相关滤波器网络（DCFNet）目标跟踪过程中，遮挡和运动模糊情况会导致目标发生漂移。针对该问题，结合增强语义与多注意力机制深度学习，设计一种端到端的相关滤波器网络RACFNet。由EDNet网络得到高级语义信息弥补单独低级特征表示的不足，同时加入通道和空间残差注意力机制，使网络能够对不同的跟踪对象提取出更具针对性的表观信息。在此基础上，通过添加相关滤波层并输出响应图最大值推测目标位置。在OTB-2013和OTB-2015基准测试集上的实验结果表明，RACFNet跟踪速度平均可达92帧/s，跟踪成功率较DCFNet分别提高8.20%和10.69%。
开发研究与工程应用
• Select
  藏文句义分割方法

  柔特, 色差甲, 才让加

  计算机工程. 2020, 46(2): 286-291. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053836

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  句子是字或词根据语法规则进行组合的编码，句义分割是句子组合规律的解码问题，即对句义进行解析。在藏文分词后直接进行语义分析，其颗粒度过小，容易出现词语歧义，而以句子为分析单位，则颗粒度过大，不能较好地揭示句子的语义。为此，提出一种藏文句义分割方法，通过长度介于词语和句子之间的语义块单元进行句义分割。在对句子进行分词和标注的基础上，重新组合分词结果，将句子分割为若干个语义块，并采用空洞卷积神经网络模型对语义块进行识别。实验结果表明，该方法对藏文句义分割的准确率达到94.68%。
• Select
  多任务自主学习的肺癌诊断方法

  张翔, 陈欣

  计算机工程. 2020, 46(2): 292-297,303. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053887

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  针对实际任务中肺部CT图像标注数据集稀少的问题，提出一种基于自主学习的U-Net模型与C3D多任务学习网络相结合的肺癌诊断方法。对LUNA16数据集和DSB数据集进行预处理，确保切片图像体素、方向一致，利用C3D多任务学习网络模型构建肺结节检测模型，使用165张LUNA16的切片图像和161张DSB的切片图像训练改进的U-Net网络模型，并采用自主学习方式扩充标注样本，构建肿块检测模型。在此基础上，综合结节与肿块检测结果得到最终的肺癌诊断结果。实验结果表明，该方法的肺癌检测精度为85.3%±0.3%，达到了监督学习策略的检测精度。
• Select
  基于局部模式的癫痫脑电信号自动分类方法

  齐永锋, 李陇强

  计算机工程. 2020, 46(2): 298-303. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053501

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  为有效地检测脑电图（EEG）中的癫痫信号，设计一维局部三值模式（1D-LTP）算子提取信号特征，并结合主成分分析（PCA）和极限学习机（ELM）对特征进行分类。通过1D-LTP算子计算信号点的顶层模式和底层模式下的特征变换码以准确滤除干扰信号，并对变换码直方图PCA降维后采用ELM进行分类，以10折交叉验证评估分类性能。实验结果表明，该方法能有效识别在癫痫发作期的EEG信号，其准确率可达99.79%。
• Select
  基于结构感知双编码器的代码注释自动生成

  徐少峰, 潘文韬, 熊赟, 朱扬勇

  计算机工程. 2020, 46(2): 304-308,314. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053873

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  在软件开发过程中，性能良好的代码注释工具能够提高开发效率并降低维护成本。部分研究者将代码注释自动生成看作将源代码翻译成自然语言注释的翻译任务，但仅考虑源代码的序列信息而忽略了代码内部的结构特性。为此，在常见端到端翻译模型的基础上，利用代码抽象语法树将源代码的结构信息嵌入到编码器解码器翻译模型中，提出一种基于结构感知的双编码器解码器模型，该模型综合考虑源代码的序列信息与代码内部的结构特性。在真实数据集上的实验结果表明，相比PBMT、Seq2seq模型，该模型的BLEU得分较高，且生成的注释更准确和易读。
• Select
  维吾尔语复杂形态对汉维机器翻译的影响研究

  穆妮热·穆合塔尔, 李晓, 杨雅婷

  计算机工程. 2020, 46(2): 309-314. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053080

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  维吾尔语形态较为复杂，构形词缀在维吾尔语中占有重要地位，其语法与汉语有较大差别。针对维吾尔语的形态特点，分析汉语端到维吾尔语端在统计机器翻译中维吾尔语词缀的作用，搭建基于短语的汉维统计机器翻译系统，对词级粒度、词干级粒度、最大词干级粒度、词干-词缀级粒度、词干-词尾级粒度的汉维平行语料库进行对比实验，研究不同粒度的维吾尔语对汉维机器翻译中的词语对齐质量和语言模型质量的影响。实验结果表明，在上述5种粒度的维吾尔语语料中，基于词干的维吾尔语和基于词干-词尾的维吾尔语目标端语料的翻译质量明显提高。
• Select
  基于机器学习的恐怖分子预测算法

  李慧, 张南南, 曹卓, 郑海, 陈湘萍

  计算机工程. 2020, 46(2): 315-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053521

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) HTML ( )   可视化   收藏

  当今世界恐怖袭击事件频繁发生，通过对嫌疑人进行预测分析，有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击，以减少人员和财产损失。为此，使用机器学习方法，提取恐怖袭击事件的多方面特征，对一个或多个嫌疑人进行预测。采用贝叶斯优化对Bagging、决策树、随机森林和全连接神经网络4种算法进行寻优，将预处理后的数据输入优化后的算法模型对恐怖袭击事件嫌疑人进行预测，以准确率、召回率、精度和F₁值作为指标评价算法性能。实验结果表明，当预测结果仅输出一个嫌疑人时，基于树的算法预测结果普遍较好，其中Bagging算法的预测精度最高为0.911，而全连接神经网络可以得到多个嫌疑人的预测结果，其预测精度为0.877 8。