2020年, 第46卷, 第7期　刊出日期：2020-07-15

  

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  2020年第7期《计算机工程》中英文目录

  计算机工程. 2020, 46(7): 0-0.

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热点与综述
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  大规模企业级知识图谱实践综述

  王昊奋, 丁军, 胡芳槐, 王鑫

  计算机工程. 2020, 46(7): 1-13. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057869

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  近年来，知识图谱及其相关技术得到快速发展，并被广泛应用于工业界各种认知智能场景中。在简述知识图谱相关研究的基础上，介绍知识图谱在工程应用中的关键技术，研究工业级知识图谱的典型应用场景与案例、具有代表性的工业级知识图谱平台以及知识图谱生命周期过程中的相关可用工具，分析企业级知识图谱平台的构建需求和面临的问题，阐述企业级知识图谱平台的构建方法及过程。针对平台化建设中遇到的问题给出相应的知识图谱中台解决方案，并对知识图谱未来的发展与挑战进行展望。
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  车辆雾计算中基于反向拍卖的停车辅助方案

  朱兰婷, 孙丽珺, 闫杨

  计算机工程. 2020, 46(7): 14-20,29. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056348

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  车辆雾计算（VFC）作为雾计算的一种扩展模式，将雾计算与传统的车载网络相结合，为车辆用户提供实时响应服务。停车辅助与VFC相结合可以帮助车辆获取停车信息资源，改善交通拥堵状况，但车辆用户及时高效地获取停车信息成为VFC停车辅助中急需解决的问题。为此，构建一种VFC停车辅助系统模型，在该模型的基础上提出一种基于反向拍卖的VFC停车辅助分配策略RAFC，以激励车辆用户和雾节点以拍卖的方式积极参与资源分配并获取收益。理论分析和实验结果表明，RAFC策略可以实现个人理性和预算平衡，相比随机匹配法，其能提高匹配成功率与社会效用并降低用户的开销成本。
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  基于深度学习的疲劳驾驶检测算法

  郑伟成, 李学伟, 刘宏哲, 代松银

  计算机工程. 2020, 46(7): 21-29. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055912

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  为实现复杂驾驶环境下驾驶人员疲劳状态识别与预警，提出基于深度学习的疲劳驾驶检测算法。利用基于shuffle-channel思想的MTCNN模型检测常规摄像头实时采集的驾驶人员人脸图像，使用PFLD深度学习模型进行人脸关键点检测以定位眼部、嘴部和头部位置，从中提取眨眼频率、嘴巴张开程度和点头频率等特征参数，并通过多特征融合策略获取驾驶人员疲劳状态，从而实现疲劳驾驶的有效预警。实验结果表明，该算法给出的疲劳驾驶预警结果均未出现误判情况，具有较高的检测准确率和较好的鲁棒性。
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  基于区块链智能合约的个人征信隐私保护方案

  陈丽燕, 芮廷先, 吕光金

  计算机工程. 2020, 46(7): 30-35. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057140

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  在数字化政府的建设过程中，结合区块链中的智能合约与同态加密技术，提出个人征信隐私保护方案。利用Paillier同态加密算法设置个人征信信息访问的盲读取权限，使得征信访问用户在无法获取个人征信信息明文的情况下，仍可创建自动条件匹配合约并做出合理决策，并且征信系统无法推断出征信访问用户的访问需求，从多角度实现个人征信信息的隐私保护。分析结果表明，该方案在有效保护个人征信隐私的情况下，具有较低的运行成本及较高的安全性。
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  基于工控系统功能码特征的同源攻击分析

  王建华, 陈永乐, 张壮壮, 连晓伟, 陈俊杰

  计算机工程. 2020, 46(7): 36-42. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057547

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  IP溯源是追踪攻击者源头的主要方法，工业控制系统（ICS）需要精确的IP溯源以提高其防护能力。现有IP溯源方法存在开销大、恶意IP所属组织识别效率低的问题。为此，通过采集和分析ICS蜜罐数据，提出一种基于工控协议功能码特征的同源攻击分析方法，以识别攻击行为相似的组织并提高IP溯源的效率和准确性。用工控协议功能码的粗粒度统计特征和细粒度序列特征来量化攻击行为，采用粗糙集和聚类模型分别对2类特征进行建模，在此基础上分析蜜罐数据中的同源攻击。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和召回率，结合威胁情报后能够在蜜罐数据中发现包括shodan在内的10个恶意组织。
人工智能与模式识别
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  基于异质网络层次注意力机制的基因功能预测

  万美含, 熊贇, 朱扬勇

  计算机工程. 2020, 46(7): 43-49. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054805

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  基因组测序技术的快速发展使得生物数据库中的基因和基因组序列数据数量迅速增加，但其中仍有大量基因功能是未知的。为此，提出基于异质网络层次注意力机制的基因节点表示学习方法HAGE，用以预测基因功能。结合多种来源的数据集，构建一个具有节点属性的基因功能相关异质网络，在网络中使用层次注意力机制为每一个基因节点学习一个节点嵌入向量，该向量可用于后续的基因功能预测等任务。实验结果表明，与GraphSAGE和GAT等方法相比，HAGE具有更好的预测性能。
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  基于高斯混合-变分自编码器的轨迹预测算法

  张显炀, 朱晓宇, 林浩申, 刘刚, 安喜彬

  计算机工程. 2020, 46(7): 50-57. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055074

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  海面舰船的轨迹预测对预测精度和实时性具有较高要求，而舰船轨迹数据特征的高复杂度特性，导致传统预测算法精度低、耗时长，难以达到良好的预测效果。为此，提出一种基于变分自编码器的海面舰船轨迹预测算法。将轨迹坐标数据集转化为轨迹移动矢量集，使用变分自编码器完成轨迹运动特征的提取与生成预测。同时为提高轨迹预测精度，将变分自编码网络的隐空间分布设定为混合高斯分布，使其更符合真实的数据分布特征，并在隐空间完成轨迹特征的分类，实现端到端的轨迹预测。仿真结果表明，相较于传统预测算法GMMTP和VAETP，该算法的预测误差分别降低了85.48%和35.59%。
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  基于布谷鸟搜索优化算法的多文档摘要方法

  周诗源, 王英林

  计算机工程. 2020, 46(7): 58-64,71. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054780

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  为最大化生成摘要的信息量，提出一种基于布谷鸟搜索（CS）算法与多目标函数的多文档摘要方法。对多文档数据进行预处理，通过句子分割、分词、移除停用词和词干化将文档转化为词语的基本处理形式，计算经数据预处理后的句子信息量得分并将其作为CS算法的输入，再基于多目标函数生成包含原始文档重要信息的句子以组成最终的摘要。实验结果表明，与基于粒子群优化算法和双层K最近邻算法的多文档摘要方法相比，该方法在最大化生成摘要信息量的前提下，保证了高可读性和低冗余性，并且在DUC基准数据集上的摘要平均准确度高达0.99。
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  面向事件时序与因果关系的联合识别方法

  张义杰, 李培峰, 朱巧明

  计算机工程. 2020, 46(7): 65-71. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054800

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  从事件时序关系与因果关系的关联性出发，提出基于神经网络的联合识别方法。将时序关系和因果关系识别分别作为主任务和辅助任务，设计共享辅助任务中编码层、解码层和编解码层的3种联合识别模型，通过主任务模型和辅助任务模型中的网络层进行信息共享，学习联合识别模型之间的特征信息。实验结果表明，联合识别方法能利用事件之间的因果信息有效提升时序关系的识别性能，且共享辅助任务中编解码层的联合识别模型更适用于事件时序关系与因果关系的联合识别。
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  OPTICS与离线批处理在轨迹聚类中的应用

  郭雨, 陈金勇, 张新宇, 李梁, 孙未未

  计算机工程. 2020, 46(7): 72-77,83. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054309

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  轨迹聚类是时空轨迹处理中的重要步骤，常用的轨迹聚类算法如TRACLUS算法，时间复杂度通常较高且对输入参数敏感，在寻找最优参数的过程中会消耗大量的时间。针对该问题，对TRACLUS算法运用离线批处理技术与OPTICS算法进行改进，在缓解输入参数敏感性的同时，减少对多组参数进行轨迹聚类的时间，从而减轻人为参数调试的工作量。实验结果表明，在最优参数未知需要对多组参数进行测试时，改进算法可使运行效率得到大幅提升。
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  基于通配符模式与随机游走的关键词提取方法

  马慧芳, 李苗, 童海斌, 詹子俊

  计算机工程. 2020, 46(7): 78-83. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054895

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  结合通配符模式与引入先验信息的随机游走算法，提出一种改进的关键词提取方法。使用通配符约束捕获词语之间的语义关系，提取满足间隙约束和一次性条件的顺序模式以计算模式支持度，并在模式支持度大于等于最小支持度阈值时建立节点关联图。将维基百科知识库中词语间的相似度作为先验信息，利用基于先验信息的PageRank算法在关联图上进行随机游走直至其排名分数趋于稳定，选取排名前Top K个词语作为关键词。实验结果表明，与TextRank、GraphSum算法相比，该方法具有更高的提取准确率及稳定性。
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  基于节点多属性相似性聚类的社团划分算法

  邱少明, 於涛, 杜秀丽, 陈波

  计算机工程. 2020, 46(7): 84-90,97. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055070

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  针对当前社团划分算法存在划分方式单一和划分结果准确度低等问题，提出一种基于节点多属性相似性聚类的社团划分算法SM-CD。根据社会网络特性定义网络节点的结构属性与自身属性，通过调整两类属性在网络中所占的权重计算网络节点之间的相似度矩阵，并将网络节点按照相似度和模块度指标划分为不同的社团。在Zachary和Football真实网络数据集上的实验结果表明，SM-CD算法相比Newman、GN等算法具有更高的社团划分准确率。
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  一种注意力增强的自然语言推理模型

  李冠宇, 张鹏飞, 贾彩燕

  计算机工程. 2020, 46(7): 91-97. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054953

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  在自然语言处理任务中使用注意力机制可准确衡量单词重要度。为此，提出一种注意力增强的自然语言推理模型aESIM。将词注意力层以及自适应方向权重层添加到ESIM模型的双向LSTM网络中，从而更有效地学习单词与句子表示，同时提高前提与假设文本之间局部推理的建模效率。在SNLI、MultiNLI及Quora数据集上的实验结果表明，与ESIM、HBMP、SSE等模型相比，aESIM模型的准确率能够提升0.5%~1%。
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  基于稀疏自编码器的属性网络嵌入算法

  张志敏, 柴变芳, 李文斌

  计算机工程. 2020, 46(7): 98-103,109. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054158

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  在多数属性网络嵌入算法中，拓扑结构的设计只考虑节点间直接链接，而未考虑节点间间接链接及不同节点的共同链接比，导致不能充分提取网络真实拓扑特征。针对该问题，提出一种基于稀疏自编码器的属性网络嵌入算法SAANE。根据网络拓扑提取二级邻居和共同邻居比并将其融入节点文本属性信息，对融合后的向量通过训练最优稀疏自编码网络得到节点低维嵌入向量。在5个真实网络上进行聚类和分类，实验结果表明，与DeepWalk、Node2Ves、LINE等8种主流算法相比，SAANE的聚类结果最优，NMI值平均提高5.83%，分类准确率平均提高4.53%。
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  基于间隔准则的优化排序多标记学习算法

  金亚洲, 张正军, 颜子寒, 王雅萍

  计算机工程. 2020, 46(7): 104-109. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054652

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  针对多标记学习分类问题，算法适应方法将其转化为排序问题，并将输出标记按照其与示例的相关性进行排序，该类方法取得了较好的分类效果。基于间隔准则提出一种多标记学习算法，通过优化模型在示例的相关标记集合中最小输出与不相关标记集合中最大输出的间隔损失来进行标记排序。在此基础上，为充分利用全部标记信息，提出一种改进的优化排序多标记学习算法，分别优化模型在示例的相关标记集合中平均输出与不相关标记集合中最大输出的间隔损失，以及优化模型在相关标记集合中最小输出与不相关标记集合中平均输出的间隔损失，从而实现标记排序。在模型的参数学习过程中，使用改进的次梯度Pegasos算法进行优化。将所提2种算法与ML-RBF、BP-MLL、ML-KNN多标记学习算法在4个多标记数据集上进行对比实验，结果表明，在HL、RL等5种不同的评价准则下，2种算法均能与对比算法取得相近的分类性能。
网络空间安全
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  基于长短时记忆神经网络的硬件木马检测

  胡涛, 佃松宜, 蒋荣华

  计算机工程. 2020, 46(7): 110-115. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055589

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  硬件木马给集成电路芯片的可靠性带来巨大威胁，为此，提出一种基于主成分分析（PCA）和长短时记忆（LSTM）神经网络的硬件木马检测方法。利用PCA提取侧信道信息中的电流特征向量，并利用该特征向量训练LSTM神经网络分类器，使该分类器达到识别硬件木马的目的。实验结果表明，该方法能对木马进行有效识别，且能检测出木马面积占总电路面积比为0.74%的硬件木马。
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  针对Android移动应用的恶意加密流量标注方法研究

  何高峰, 司勇瑞, 徐丙凤

  计算机工程. 2020, 46(7): 116-121,128. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055613

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  为区分恶意Android移动应用在运行过程中产生的恶意流量和正常流量，提出一种Android移动应用恶意流量标注方法。针对加密类型的网络流量，根据端口号和流载荷内容的字节熵值进行加密检测，依据服务器证书等内容判断加密流量是否异常，同时对恶意Android移动应用进行反编译，并利用程序控制流程图分析该加密流量是否涉及敏感操作，从而标注出恶意加密流量。对300个重打包类型的恶意移动应用进行测试，实验结果与同基准值对比分析表明，与未采用该方法的标注结果（1 602条恶意加密流量）相比，该方法检测出的恶意加密流量有341条，且标注结果中仅有28条为误报流量。
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  格上基于KEM的认证密钥交换协议

  赵宗渠, 黄鹂娟, 范涛, 马少提

  计算机工程. 2020, 46(7): 122-128. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055076

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  针对现有认证密钥交换协议计算复杂度高且无法抵抗量子攻击的问题，提出一种格上基于R-LWE问题的认证密钥交换协议。将基于R-LWE问题构造的KEM方案与带消息恢复功能的数字签名算法相结合实现认证性，并使用加密的构造方法代替Peikert式错误协调机制，获取随机均匀的会话密钥。分析结果表明，与BOS等人设计的协议相比，该协议计算复杂度较低，可大幅减少通信量，并且能够有效抵抗量子攻击。
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  基于改进小波包分解的相关功耗攻击降噪方法

  马鹏, 王泽宇, 钟卫东, 王绪安

  计算机工程. 2020, 46(7): 129-135,142. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055560

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  侧信道攻击中功耗数据纯净度影响功耗攻击效率和密钥破解准确率，通常采用小波变换或小波包变换等降噪方法进行功耗预处理，但小波变换方法在表征数据时易忽略高频信息，而小波包变换方法的降噪阈值不具备普适性。针对上述问题，提出一种将小波包分解与奇异谱分析相结合的相关功耗攻击降噪方法。使用小波包变换方法分解功耗数据，利用奇异谱分析处理低频和高频信息，并根据奇异熵分布趋势自适应地提取功耗信息以提高数据质量。采用SM4算法进行选择明文攻击的实验结果表明，与改进前小波包降噪方法相比，该方法能有效提升功耗数据的信噪比和相关功耗攻击效率，降低密钥破解所需功耗。
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  LiCi算法的基于比特积分攻击

  信文倩, 孙兵, 李超

  计算机工程. 2020, 46(7): 136-142. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055499

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  为分析目前LiCi算法抵抗积分攻击的能力，利用基于比特的可分性质，结合MILP搜索工具对LiCi算法的积分区分器进行搜索。搜索得到最长轮数积分区分器为12轮积分区分器，利用12轮积分区分器对LiCi算法进行13轮积分攻击。该攻击能够恢复17比特密钥信息，攻击的数据复杂度约为2⁶³，时间复杂度约为2¹⁰⁰次16轮加密，存储复杂度约为2⁴¹。为了得到更长轮数的攻击结果，利用10轮积分区分器向后攻击6轮，对LiCi算法进行16轮积分攻击，攻击数据复杂度约为2^63.6，时间复杂度约为2¹⁷³次16轮加密，存储复杂度约为2¹¹⁹。积分攻击实验结果表明，13轮LiCi算法不能抵抗积分攻击。
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  基于信任机制与Rank阈值的RPL路由协议

  李成星, 王珺, 徐京明

  计算机工程. 2020, 46(7): 143-149,158. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054756

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  RPL路由协议是物联网环境中的一种轻量级距离矢量路由协议，其容易受到恶意节点攻击，从而导致网络丢包严重，甚至影响节点间的正常通信。为检测并隔离RPL路由协议中的Rank攻击节点，提出一种基于信任机制与Rank阈值的安全RPL路由协议Sec-RPL。引入直接信任值计算方法，利用攻击节点的恶意行为会引起信任值下降这一特性，初步筛选出正常节点及疑似恶意节点，再根据疑似恶意节点的Rank值与Rank阈值进行比较，将低于Rank阈值的疑似恶意节点确定为攻击节点进行隔离，实现最佳路由决策。仿真结果表明，Sec-RPL路由协议在检测成功率、丢包率及误报率方面均有较好的性能，并且相比OF0-RPL和原RPL路由协议计算资源消耗更少、安全性更高。
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  选择性隐藏树型访问结构的CP-ABE方案

  韩舒艳, 努尔买买提·黑力力

  计算机工程. 2020, 46(7): 150-158. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055413

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  隐藏访问结构是密文策略属性基加密（CP-ABE）的安全操作，可有效防止敏感信息泄露，而现有树型访问结构的CP-ABE方案为完全公开或完全隐藏访问结构，造成策略保密性差及加解密计算量较大。为此，提出一种选择性隐藏树型访问结构的CP-ABE方案。使用互信息方法提取敏感属性特征，筛选和隐藏访问结构中含有原始属性集信息的部分属性，使选择隐藏与完全隐藏具有相同的保密效果。同时，以最少匹配代价判断用户解密能力，使无解密能力的用户尽早放弃解密。分析结果表明，与公开访问或完全隐藏访问结构方案相比，该方案的安全性更高且计算量更小。
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  基于深度学习的Linux远控木马检测

  李峰, 舒斐, 李明轩, 王斌, 杨慧婷

  计算机工程. 2020, 46(7): 159-164. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054943

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  远控木马作为一种高级形态的恶意代码，不仅能收集用户敏感信息，而且可以通过命令控制引发大规模的攻击。为高效准确地识别远控木马，通过结合静态分析和动态行为分析方法提取文件特征，利用深度学习对样本特征逐层抽取的能力，构建基于循环神经网络（RNN）的样本分类模型，以对Linux远控木马进行检测。为避免陷入局部最优，采用随机搜索参数的方法进行模型超参数选择。对基于RNN的分类模型及其他基于传统机器学习算法的模型分别进行实验，结果表明，在选取性能最佳的超参数配置下，基于RNN的样本分类模型具有更高的准确率与F1值。
移动互联与通信技术
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  一种适用于带状区域的WSN节点覆盖优化方法

  郝占军, 侯姣姣, 党小超, 曲南江

  计算机工程. 2020, 46(7): 165-172. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054771

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  无线传感器网络（WSN）在带状区域的部署过程中，簇头节点所转发的数据量与其离基站的距离成反比，容易导致网络负载不均衡。为解决该问题，提出一种优化的WSN节点覆盖方法。建立传感器节点与簇头节点能量模型，以菱形分区的方式对带状区域进行等距分簇并部署传感器节点，实现带状区域中无线网络的有效覆盖。在此基础上，根据簇头节点与基站的距离优化各簇头节点数目，并采用簇头节点非均匀部署方式均衡带状区域网络能耗。实验结果表明，与EECS和EDNU方法相比，该优化方法可以提高网络利用率，延长网络生命周期。
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  230 MHz电力专属频段频谱认知技术研究

  李建岐, 黄毕尧, 杨婷婷, 吴玉成

  计算机工程. 2020, 46(7): 173-178. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055687

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  为实现230 MHz频段电力无线通信频谱的快速可靠认知，提出一种协作式步进频域能量检测算法。该算法在频域进行2次步进能量检测，第一次步进能量检测以较大的步进值对全频段进行快速检测，检测中被占用的频带将以较小的步进值进行第二次步进能量检测。同时，监测频段、步进值等关键参数可根据实际需求灵活配置，最终得到230 MHz频段的频点使用情况。仿真结果表明，与传统频域能量检测算法相比，该算法在低信噪比条件下可获得较高的检测概率，且适用于230 MHz电力专属频段的频谱实时监测。
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  基于TextRank算法的未知网络协议帧定位方法

  刘治国, 宋广跃, 蔡文珠, 刘庆利

  计算机工程. 2020, 46(7): 179-184. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055421

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  针对未知网络环境下比特流形式的通信数据难以进行帧定界的问题，提出一种基于TextRank算法的帧定位方法。通过统计数据中的序列出现频率获得比特流中的节点权重，利用基于TextRank的BitstreamRank算法确定未知协议数据中的关键序列，并根据关键序列对比特流进行切分并计算得到各段比特流间的序列相似度，从而定位未知协议数据的帧头位置。仿真结果表明，该方法能实现未知网络协议数据的快速分析，准确定位出比特流数据中各帧的位置，并且帧定位准确率高于90%。
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  解码转发中继网络频谱与能量效率的均衡方案

  高仲霞, 仇润鹤

  计算机工程. 2020, 46(7): 185-191. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055353

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  为减少网络资源消耗以保证绿色通信，提出一种解码转发（DF）双向中继传输（TWRT）和单向中继传输（OWRT）频谱效率和能量效率均衡方案。采用最优功率分配方法提高DF-TWRT和DF-OWRT的频谱效率，得到最优功率分配下TWRT系统和OWRT系统的频谱效率和能量效率表达式，并分析频谱效率和能量效率之间的关系，通过优化发射总功率实现两种系统的能量效率最大化。仿真结果表明，与等功率分配相比，该方案在相同数据传输速率下的频谱效率和能量效率更高。
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  毫米波中继网络离散正交匹配追踪混合预编码算法

  丁青锋, 高鑫鹏, 邓玉前

  计算机工程. 2020, 46(7): 192-197,205. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055237

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  为提高大规模多输入多输出（MIMO）中继系统的波束成形增益，降低混合预编码架构中移相器与射频链路的硬件成本，提出一种基于离散化正交匹配追踪的中继混合预编码算法。以最大化系统频谱效率为目的，通过解耦多节点复杂优化问题降低求解最优混合预编码矩阵的复杂度。将中继节点混合预编码矩阵的求解转化为空间稀疏重构问题，采用离散化正交匹配追踪算法对中继接收模拟预编码与中继发送模拟预编码进行离散化联合求解。仿真结果表明，与全数字预编码和无限精度正交匹配追踪算法相比，该算法对中继发送端具有更低的量化损耗，且使用较低量化精度移相器能够达到接近全精度移相器时的频谱效率。
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  基于GEO/LEO双层卫星网络的路由算法优化设计

  张泰江, 李勇军, 赵尚弘

  计算机工程. 2020, 46(7): 198-205. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055504

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  针对卫星网络时变拓扑导致的星间链路频繁中断和端到端长延迟问题，构建高轨道卫星（GEO）和低轨道卫星（LEO）双层卫星网络架构，并对GEO/LEO双层卫星网络进行分层分簇设计，提出一种优化的临时按序路由算法HCR。在LEO层使用HCR算法建立从源卫星到目的卫星的多条无循环路径，当LEO层出现网络拥塞时利用GEO层卫星实现数据分层传输。仿真结果表明，与传统Dijkstra最短路径算法相比，HCR算法能有效均衡卫星网络数据流量，提高卫星网络管理的可靠性和灵活性。
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  一种面向SD-WAN的协议无感知快速源路由转发方案

  李维勇, 吴阕, 张伟, 陈云芳

  计算机工程. 2020, 46(7): 206-215. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055506

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  针对OpenFlow协议依赖的局限性，提出一种将协议无感知转发（POF）技术应用在软件定义广域网（SD-WAN）环境下的快速源路由转发方案。该方案利用POF的高可编程性特征，通过重构源路由包头字段来封装完整的转发路径，采用POF提供的流指令集实现交换机的包处理算法，且在多级流表设计中采用流水线的方式。通过抽象和重用相同的匹配逻辑，减少了整个网络中的流表条目数，提高系统的转发效率和扩展性。基于Mininet搭建了POF实验平台并在单链路拓扑和多播树拓扑2种环境下通过泛洪流量进行测试，实验结果表明，将POF技术运用在SD-WAN中能够获得更好的源路由转发性能。
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  FTN系统中一种改进的MMSE-NP-RISIC均衡算法

  杨路, 黄俊汐, 李渊

  计算机工程. 2020, 46(7): 216-221. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055735

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  超奈奎斯特信号传输能在不降低系统可靠性的情况下提高系统的有效性，但会带来严重的码间干扰，对系统的均衡性能产生影响。基于MMSE-NP-RISIC的单载波均衡方法虽然可以在一定程度上降低信道噪声和残留的符号间干扰，但其存在误差传递问题，导致均衡精度下降。为此，提出一种基于迭代思想的MMSE-NP-RISIC均衡算法，通过考虑判决误差来迭代更新噪声预测器系数和RISI滤波器系数，以改善误差传递现象并减小信道噪声与残留符号间干扰对系统性能的影响。仿真结果表明，相对于非迭代MMSE-NP-RISIC算法，该算法的误码率较低，系统均衡性能较高。
图形图像处理
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  基于模板匹配的快速角点检测方法

  程希希, 张艳玲, 田军委

  计算机工程. 2020, 46(7): 222-227. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055021

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  角点检测是摄像机校准的重要环节，可通过对棋盘图像进行角点检测来确定摄像机的内外参数，然而传统方法在检测棋盘角点时保留了较多的冗余信息，难以精确给出棋盘角点位置。为此，提出一种新的棋盘角点检测方法。根据棋盘角点位于两对对称局部灰度区域交界点的特点构建匹配模板进行匹配，将匹配度较高的响应点作为候选角点。同时采用阈值方法处理非角点，通过非极大值抑制和梯度统计法筛选出目标角点。实验结果表明，相比利用棋盘纹理和几何特征优化角点集的角点检测方法，该方法提高了检测正确率，缩短了检测时间，并能够有效检测出复杂环境下的棋盘格图像和畸变图形。
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  基于非对称空间金字塔池化的立体匹配网络

  王金鹤, 苏翠丽, 孟凡云, 车志龙, 谭浩, 张楠

  计算机工程. 2020, 46(7): 228-234,242. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055428

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  卷积神经网络因具有强大的表征能力而被广泛用于图像处理算法，但其在处理过程中存在耗时和信息损失等不足。为此，提出一种基于非对称空间金字塔池化模型的卷积神经网络结构。设计非对称金字塔池化方法融入立体匹配网络，以获取更详细的图像特征信息。分别叠加卷积核为3×3和1×1的卷积层，用于融合多尺度信息和提升网络收敛速度，同时将网络结构由4层增加至7层，以提高匹配精度。在KITTI和Middlebury数据集上进行视差预测，实验结果表明，与基准网络相比，该网络结构可使收敛时间缩短约50.1%，匹配错误率从6.65%降低至4.78%，在立体匹配中获得更平滑的视差效果。
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  基于人类视觉系统的水下图像质量评价方法

  赵馨, 侯国家, 潘振宽, 李景明, 王国栋

  计算机工程. 2020, 46(7): 235-242. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055324

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  目前水下图像质量评价方法虽然准确性较高，但与人类主观评价相关性较低，难以实现高质量的评价。针对该问题，提出一种基于人类视觉系统进行水下图像质量评价的UIQA方法。将基于CIELab表色系的色彩饱和度、基于暗通道理论的亮度对比度和图像清晰度3个测量分量进行线性组合，来评价不同场景的水下图像质量，并将评价结果与采用UIQM方法和UCIQE方法得到的结果进行对比。实验结果表明，与UIQM方法和UCIQE方法相比，采用UIQA方法得到的水下图像质量评价结果与主观评价结果具有高度一致性，与人类主观评价相关性更高。
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  基于LRC-SNN的图像高效重建与识别

  索静, 宋林林, 李强

  计算机工程. 2020, 46(7): 243-250,259. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055065

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  图像集分类算法种类较多，但多数存在运算繁琐、计算成本高和时效性差的问题。为此，提出一种改进的图像重建与识别算法，利用线性回归分类和共享最近邻子空间分类理论进行图像重建和分类，通过将图像下采样建立的高维空间重建为子空间，避免计算复杂度较高的训练过程。利用各个类别的图像集子空间对测试图像进行回归模型估计，根据回归模型重建测试集中的图像，基于重建图像和原始图像间重建误差最小化法，采用加权投票策略对测试集进行估计以确定图像所属的类别。在UCSD/Honda、CMU、ETH-8和YouTube数据集上进行实验，结果表明，在低分辨率采样条件下，与ADNT算法相比，该算法平均分类精度提高3.6%，运算效率提高10倍，其最快响应时间缩短至2.8 ms。
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  基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建算法

  熊亚辉, 陈东方, 王晓峰

  计算机工程. 2020, 46(7): 251-259. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055551

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  为解决当前主流图像超分辨率重建算法对低分辨率图像中细节信息利用不够充分的问题，提出一种基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建算法。使用多个不同尺度的卷积核从浅层特征提取层中提取出不同维度的特征信息，输入到反向投影模块后，交替使用升采样和降采样来优化高分辨率和低分辨率图像的投影误差，同时运用残差学习的思想将升采样和降采样阶段提取到的特征使用级联的方式进行连接，从而提升图像的重建效果。实验结果表明，在Set5、Set14和Urban100数据集上，与Bicubic、SRCNN、ESPCN、VDSR和LapSRN 5种主流算法相比，该算法的峰值信噪比和结构相似性均有所提高。
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  基于高阶统计信息的深度哈希学习模型

  顾岩, 赵崇宇, 黄平

  计算机工程. 2020, 46(7): 260-267,276. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055259

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  深度哈希因其检索效率和存储代价上的优势而被广泛应用于大规模图像检索领域。为增强哈希编码的区分能力并提高检索准确率和效率，建立一种基于高阶统计信息的深度哈希学习模型BCI-DHH。采用改进的VGG-m模型分别提取输入图像基于层内的自相关特征和基于层间的互相关特征，并生成归一化的高阶统计向量。通过引入权重参数对训练样本中的正负样本数目进行平衡，提出一种基于数据平衡性的对比损失函数。在此基础上，对不相似图像对之间对应的多级索引哈希块进行差异化操作，增大不相似图像与其查询图像之间的汉明距离，优化多级哈希索引的兼容性。在基准数据集上的实验结果表明，该模型在检索准确率和效率方面优于BDH、DSH等方法。
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  基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测

  李文斌, 何冉

  计算机工程. 2020, 46(7): 268-276. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057070

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  针对遥感图像飞机检测中存在的背景复杂和目标尺度变化大等问题，提出基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测模型DC-DNN。利用图像底层特征制作像素级标签完成全卷积神经网络（FCN）模型训练，将FCN模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域，并基于VGG-16网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测框，同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框，得到最终的飞机目标检测结果。实验结果表明，DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98%和0.973 5，相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
开发研究与工程应用
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  一种Petri网优化的验证码识别方法

  马金林, 陈德光, 马自萍, 魏麟

  计算机工程. 2020, 46(7): 277-285. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055178

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  针对AlexNet网络对验证码（CAPTCHA）多目标分类问题效果不理想、模型参数量与浮点数计算量过大的问题，提出一种基于Petri网优化的CAPTCHA识别方法。利用Petri网理论对AlexNet和DenseNet-BC建模，并通过所建模型优化网络结构和参数。同时，根据模型参数量与浮点数计算量的关系，提出超活性概念，对Petri-ANPP-net、Petri-ANPS-net、Petri-DNBC-net模型进行灵敏度分析。实验结果表明，经过Petri网优化后，Petri-ANPP-net模型的最高准确度为60.40%，且超活性较小，模型灵敏度较差，Petri-ANPS-net模型的最高准确度为97.50%，但超活性较小，模型灵敏度较差，Petri-DNBC-net模型的最高准确度达到99.24%，且超活性较大，模型灵敏度较高。说明Petri网能在一定程度上优化网络模型结构和参数，且超活性对于评价模型的灵敏度具有一定的优越性。
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  异构文本数据转换中XML解析方法对比研究

  何卓桁, 刘志勇, 李璐, 李长明, 张琳

  计算机工程. 2020, 46(7): 286-293,299. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054925

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  对异构文本数据转换过程中解析XML文本的DOM、SAX、JDOM、DOM4J方法进行对比研究，以解析时间、内存堆占用空间、CPU占用率为评价指标来判定4种解析方法的优劣。该评价方法的优势在于当数据量或数据属性发生变化时，4种解析方法对评价结果的影响仍具有良好的区分度。通过对10份Web日志异构文本数据转换后的XML数据集进行比较，实验结果表明，当数据量增大且以解析时间为重点时，DOM4J解析方法优于其他3种解析方法，当以空间占用为重点时，SAX解析方法优于其他3种解析方法。
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  基于RBPF的激光SLAM算法优化设计

  吴正越, 张超, 林岩

  计算机工程. 2020, 46(7): 294-299. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055565

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  针对基于RBPF的激光SLAM算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题，提出一种优化的激光SLAM算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题，采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法，使重采样后的粒子保持多样性。结合似然域模型与意外对象观测概率，使激光测量模型更好地反映真实环境。实验结果表明，改进的重采样方法定位效果较好，相对原激光SLAM算法，改进的激光SLAM算法在动态环境中的建图和定位精度更高。
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  基于半张量积方法的时滞演化拥塞博弈镇定

  王桂林, 徐勇

  计算机工程. 2020, 46(7): 300-305. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054594

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  针对带有时滞作用的演化拥塞博弈的镇定问题，提出一种基于半张量积的时滞演化拥塞博弈的镇定方法。利用矩阵的半张量积方法将时滞演化拥塞博弈描述为逻辑动态系统，并给出等价的代数形式。在此基础上，分析时滞演化拥塞博弈的动态行为，证明该博弈的不动点即为纳什均衡点，给出其在开环控制和状态反馈控制下全局镇定到纳什均衡的充要条件和控制设计的过程。算例分析结果表明，时滞演化拥塞博弈的动态系统在开环控制和状态反馈控制下能全局镇定到纳什均衡，证明了该方法的有效性。
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  基于深度学习的胸部常见病变诊断方法

  张驰名, 王庆凤, 刘志勤, 黄俊, 陈波, 付婕, 周莹

  计算机工程. 2020, 46(7): 306-311,320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055204

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  胸透X射线广泛应用于多种胸部常见病变的筛查任务，由于不同类型的胸科疾病在病理形态、大小、位置等方面往往具有多样性以及较大的差异性，且疾病样本具有比例不平衡等问题，导致难以通过深度学习技术来检测并定位胸部疾病区域。针对该问题，提出一种基于深度学习的胸部疾病诊断算法。通过压缩激励模块实现自适应特征重标定，以提高网络的细粒度分类能力。采用全局最大-平均池化层增强网络病理特征的空间映射能力，使用焦点损失函数降低简单易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注易错分样本的学习。在此基础上，通过梯度加权类激活映射实现弱监督病变区域的可视化定位，为网络预测结果提供相应的视觉解释。在ChestX-Ray14官方数据划分标准下进行训练与评估，结果表明，该算法对14种常见胸部疾病的诊断效果较好，平均AUC值达到0.83。
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  含时变延迟且控制方向未知的自适应迭代学习

  夏元天, 周菊香, 徐天伟

  计算机工程. 2020, 46(7): 312-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055513

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  针对时变未知控制方向以及时变延迟对具有时变未知控制方向的非线性时变延迟系统造成的影响，提出一种自适应迭代学习的控制方法。利用局部Lipschitz连续条件，通过导入微分-差分耦合型参数更新定律，并结合Nussbaum增益技术以及信号替换和重组的技术思想，得到一种新的控制方案，并在理论上证明了跟踪误差的敛散性以及系统中各个信号的有界性。仿真实验验证了理论推导的正确性，同时说明了该系统在时效上的优越性和可行性。