2020年, 第46卷, 第9期 刊出日期：2020-09-15
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计算机工程. 2020, 46(9): 1-15. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057951深度神经网络具有非线性非凸、多层隐藏结构、特征矢量化、海量模型参数等特点，但弱解释性是限制其理论发展和实际应用的巨大障碍，因此，深度神经网络解释方法成为当前人工智能领域研究的前沿热点。针对军事、金融、医药、交通等高风险决策领域对深度神经网络可解释性提出的强烈要求，对卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等典型网络的解释方法进行分析梳理，总结并比较现有的解释方法，同时结合目前深度神经网络的发展趋势，对其解释方法的未来研究方向进行展望。
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计算机工程. 2020, 46(9): 16-26. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057520自动化深度学习是目前深度学习领域的研究热点，神经架构搜索算法是实现自动化深度学习的主要方法之一，该类算法可以通过对搜索空间、搜索策略或优化策略进行不同定义来自动设计神经网络结构。阐述进化算法和进化神经网络的发展历程，分类介绍以进化算法为搜索策略实现神经架构搜索的方法和过程，并比较基于进化算法的不同神经架构搜索算法的特点和现状，在此基础上，对神经架构搜索算法的搜索空间、搜索策略以及算法的未来发展方向进行探讨和展望。
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计算机工程. 2020, 46(9): 27-34,43. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057768根据空间众包任务类型的多样化特点，构建空间众包任务分配模型并提出基于预测算法的在线任务分配策略。在批处理模式下，将最大分数任务分配问题转化为寻找二分图最大权匹配问题，通过匈牙利算法对其进行求解得到每个时间片的最大分数，并利用预测算法使得工人在完成该任务后尽可能处于任务密集区域，避免出现工人没有合适任务可执行的情况发生，实现模型的最优在线任务分配。在滴滴快车数据集上的实验结果表明，与BASIC、LLEP和CDP策略相比，该策略在整个时间段内的总任务分配数量最多能提高10%，具有更高的任务分配效率与质量。
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计算机工程. 2020, 46(9): 35-43. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056967宇宙学模拟对于科学家研究非线性结构的形成以及暗物质、暗能量等假想形式具有重要作用，而高精度宇宙学模拟包含数千亿甚至数万亿个粒子，因此超级计算机强大的计算能力使其成为解决宇宙学模拟问题的理想平台。为在国产神威太湖之光超级计算机上实现宇宙学N体模拟，分析PHoToNs软件中使用的粒子网格算法和快速多极子方法，并结合众核处理器架构提出多层次分解和负载均衡方案、执行树遍历和引力计算的流水线策略以及向量化引力计算算法等多种性能优化技术，从而实现能充分发挥神威太湖之光架构优势的N体模拟软件SwPHoToNs。实验结果表明，在神威太湖之光超级计算系统的5 200 000个计算核心上进行包含6 400亿个粒子的宇宙学模拟，SwPHoToNs获得了29.44 PFLOPS的持续计算速度，且并行和计算效率分别为84.6%和48.3%。
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计算机工程. 2020, 46(9): 44-53. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056795实现跨行业和跨平台的资源整合是当前社会发展的新趋势，集成的多应用证书管理系统能够提供多个行业的身份认证服务。传统中心化的公钥基础设施认证体系由于存在单点故障问题，给行业和用户带来了系统性风险。针对多行业的安全认证问题，利用去中心化和防篡改的分布式区块链技术构建一种多应用证书系统模型BMCS。该模型在区块链中构建跨行业的分布式信任结构，在获得多行业授权的BMCS区块链网络上部署各行业管理证书操作的智能合约，同时利用多应用文件系统在终端设备上存储多行业证书。实验结果表明，BMCS模型能够实现多行业证书的全生命周期管理，同时避免传统认证系统中的单点故障问题，能够为多行业终端设备的身份认证提供系统性的安全保障，实现具有低成本和高效性的证书服务。
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计算机工程. 2020, 46(9): 54-60. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055380树突状细胞算法（DCA）是一种模拟人体免疫系统中抗原提呈的算法，可以快速有效地将输入数据分为正常和异常，然而现有DCA模型普遍存在形式化描述不清晰且信号提取受人工经验影响的不足。为此，在hDCA模型的基础上，提出一种基于数字微分的函数化DCA模型。在预处理阶段引入数字微分方法，根据数据变化趋势自适应提取信号并随机动态采样抗原，去除对时序敏感的数据序列。在此基础上，对输入信号加以融合得到决策信号，并进行抗原背景环境分类处理。将ndhDCA、DCA和hDCA应用于WBC和KDD99数据集进行对比，实验结果表明，ndhDCA对有序数据集和无序数据集均具有高准确率和低误报率，同时可降低输入数据顺序的敏感性。
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计算机工程. 2020, 46(9): 61-67. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057060极限学习机（ELM）随机选择网络输入权重和隐层偏置，存在网络结构复杂和鲁棒性较弱的不足。为此，提出基于栈式降噪稀疏自编码器（sDSAE）的ELM算法。利用sDSAE稀疏网络的优势，挖掘目标数据的深层特征，为ELM产生输入权值与隐层偏置以求得隐层输出权值，完成训练分类器，同时通过加入稀疏性约束优化网络结构，提高算法分类准确率。实验结果表明，与ELM、PCA-ELM、ELM-AE和DAE-ELM算法相比，该算法在处理高维含噪数据时分类准确率较高，并且具有较强的鲁棒性。
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计算机工程. 2020, 46(9): 68-75. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055574K-means算法初始中心点选择的随机性以及对噪声点的敏感性，使得聚类结果易陷入局部最优解，为获得最佳初始聚类中心，提出一种基于距离和密度的并行二分K-means算法。计算数据集的平均样本距离，根据数据点之间的距离计算数据的权重，选择最大权重数据点作为第一个中心点，小于平均样本距离的数据点不参加下一次聚类，将剩余数据点的权重与中心点距离相乘，选择值最大的数据点作为下一个中心点，得到两个中心点后按照距离对数据进行分配，将每个中心点代表的类分为两类后在每类上继续重复上述步骤。通过模仿细胞分裂的方法对数据进行切分，构建一棵满二叉树，当叶子结点数超过类别数k时停止聚类，合并叶子结点得到k个初始聚类中心执行K-means算法。在UCI公开数据集上进行测试，结果表明，对比传统K-means算法、Canopy-Kmeans算法、二分K-means算法、WK-means算法、MWK-means算法和DCK-means算法，该算法效率更高，具有较好的聚类效果。
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计算机工程. 2020, 46(9): 76-82. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055313针对现有句子相似度算法无法处理同义词、准确率低和复杂度高等不足，结合词向量技术改进Levenshtein相似度算法和Jaccard系数，提出一种新的句子相似度算法用于释义识别，并对多种句子相似度算法的优劣进行分析，设计多相似度特征组合的应用模式。基于MRPC释义识别数据集的实验结果表明，使用该算法的释义识别模型准确率与F1值分别达到74.4%和83.1%，与使用TF-IDF算法、词袋算法等传统算法的模型相比识别性能更优。
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计算机工程. 2020, 46(9): 83-88,94. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055311人类对于生物系统信息的处理主要依赖于构成复杂神经网络的数十亿个神经元，并且信息以脉冲的形式进行传输。利用STDP学习算法构建基于LIF模型的两层脉冲神经网络结构，并对分类层算法进行改进，提出一种投票竞争机制。通过多次训练后对神经元表现类别进行竞争投票，优化同等神经元数量的网络机构在图像分类问题中的性能。在MNIST数据集上进行实验验证，结果表明，该投票竞争机制准确率达到98.1%，与同等网络规模下未采用投票竞争机制的脉冲神经网络相比，准确率平均提高了约6%，而且当神经元数目较少时，在不增加训练时间情况下，可以取得与更加复杂网络结构相同的训练结果。
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计算机工程. 2020, 46(9): 89-94. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055368结合文档本身的结构信息与外部词语的语义信息，提出一种融合BERT词向量与TextRank的关键词抽取方法。在基于网络图的TextRank方法基础上，引入语义差异性并利用BERT词向量加权方式优化TextRank转移概率矩阵计算过程，同时通过迭代运算对文档中的词语进行综合影响力得分排序，最终提取得分最高的TopN个词语作为关键词。实验结果表明，当选取Top3、Top5、Top7和Top10个关键词时，与基于词向量聚类质心与TextRank加权的关键词抽取方法相比，该方法的平均F值提升了2.5%，关键词抽取效率更高。
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计算机工程. 2020, 46(9): 95-100,109. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055152时间卷积网络（TCN）在处理时间序列预测问题时存在计算量大和参数冗余问题，导致其难以应用于存储空间和计算能力受限的手机、平板电脑、笔记本电脑等移动终端。为此，设计一种轻量级时间卷积网络（L-TCN）。采用深度可分离卷积代替TCN中的普通卷积，先通过通道卷积对普通卷积在空间维度上进行分离，以增加网络宽度并扩大特征提取范围，再利用逐点卷积降低普通卷积操作的计算复杂度。实验结果表明，与TCN网络相比，L-TCN在保证时间序列预测精度的同时，能减少网络模型的参数量和计算量，适用于存储空间和计算能力受限的移动终端。
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计算机工程. 2020, 46(9): 101-109. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056808为增强时间卷积网络（TCNs）在时间特征提取方面的能力，提出一种基于三维密集卷积网络与改进TCNs的多模态手势识别方法。通过时空特征表示方法将手势视频分析任务分为空间分析和时间分析两部分。在空间分析中采用三维DenseNets学习短期的时空特征，在时间分析中使用TCNs提取时间特征。在此基础上引入注意力机制，使用时域维度的压缩-激励网络调整每个TCNs层特征在时间维度上的权值比重。分别在VIVA和NVGesture两个动态手势数据集上对该方法进行评价，实验结果表明，该方法在VIVA数据集上的正确率为91.54%，在NVGesture数据集上的正确率为86.37%，且与最新的MTUT方法水平相近。
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计算机工程. 2020, 46(9): 110-116. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055047现有长文本自动摘要生成方法存在句子特征单一化和无法全面衡量句子相似特征的问题，导致摘要生成的准确率降低。为此，提出一种基于图集成模型的自动摘要生成方法。在计算得到文本句子词频、语义和句法特征后，利用朴素贝叶斯方法将文本多维度特征的融合问题转化为图集成方式，提高句子间相似计算的准确性，并在此基础上通过TextRank算法生成文本摘要。实验结果表明，相比传统基于序列到序列模型的摘要生成方法和基于句子多维特征的摘要抽取方法，该方法取得了更高的ROUGE指标值，能够有效综合句子的多维特征，提高摘要生成的准确率。
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计算机工程. 2020, 46(9): 117-122. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055664随着物联网设备在开放互联网上的快速部署，物联网设备的隐私和通信安全问题得到广泛关注。由于物联网的嵌入式设备受到资源和计算性能的限制，传统的网络通信安全方法难以提供可靠的安全保障。为此，提出一种基于低功耗无线个域网6LoWPAN的轻量级IPv6地址跳变协议（L6HOP）。通过对移动目标IPv6网络防御（MT6D）协议进行改进，使用轻量级哈希算法降低CPU计算消耗，并引入滑动地址窗口解决不同设备时钟误差引起的丢包率较大的问题。实验结果表明，L6HOP协议可有效保护物联网不受设备追踪、DoS和窃听等攻击，与MT6D协议相比，可有效减少CPU的计算开销，并能够降低通信丢包率。
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计算机工程. 2020, 46(9): 123-128,135. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056028可搜索加密作为安全搜索的核心技术，使数据存储服务器能在密文下检索数据，但无安全信道的可搜索加密方案不能抵御由外部攻击者发起的离线关键字猜测攻击。针对该问题，对基于合数阶双线性对的可搜索加密方案安全性进行分析，证明该方案未考虑关键字陷门的不可区分性，重新设计生成陷门的Trapdoor算法，提出一种改进的无安全信道可搜索公钥加密方案，并证明其具有关键字陷门的不可区分性，能有效抵抗外部关键字猜测攻击。分析结果表明，该方案具有良好的密文与陷门尺寸，计算复杂度与原方案接近，但安全性能更高。
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计算机工程. 2020, 46(9): 129-135. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056080可搜索加密技术能保障云端数据的机密性和隐私性，在云存储环境中具有广泛的应用前景。然而，现有可搜索加密方案存在计算开销大、安全性低和不支持多用户密文检索等不足。为此，通过引入无证书密码体制提出一种新的多用户密文检索方案。在该方案中，用户的完整私钥由部分私钥和秘密值两部分组成，能够解决传统密码体制的证书管理问题和基于身份密码体制的密钥托管问题。此外，数据拥有者在加密关键字时无需指定访问用户的身份，方案同时支持多用户的密文检索，并可通过授权列表实现访问用户的加入与撤销等功能。分析结果表明，该方案满足密文索引不可区分性和陷门不可区分性，在关键字加密、陷门生成及关键字检索等阶段具有较高的计算性能。
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计算机工程. 2020, 46(9): 136-142,148. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055752针对智能电网高级量测体系（AMI）与计算机网络互联通信中存在的安全威胁，提出一种基于改进在线序列简化极核极限学习机（DBN-OS-RKELM）的AMI入侵检测算法。将采集到的历史网络日志数据通过深度信念网络进行重要特征提取，并在特征学习过程中实现高维数据的低维表示以减少冗余特征，同时将当前新到达的网络日志数据添加到DBN-OS-RKELM网络中进行输出权重的实时更新，从而完成AMI入侵检测的分类。实验结果表明，与基于极限学习机和在线序列极限学习机等的入侵检测算法相比，基于DBN-OS-RKELM的入侵检测算法具有更好的泛化能力与更快的学习速率，且提高了入侵检测准确率。
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计算机工程. 2020, 46(9): 143-148. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055661针对Web应用服务端易受重放攻击的问题，提出一种基于双序列函数的Web服务端防御方案。分别利用序列函数和周期函数生成身份校验阶段和会话阶段的加密校验参数，并通过双端定义相同结构的序列函数进行双向认证，以序列值递进的方式进行参数更新，从而过滤重放攻击报文，保证请求的可靠性与新鲜性。分析结果表明，该方案可以避免网络延迟影响，具有良好的抗重放攻击能力。
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计算机工程. 2020, 46(9): 149-153,162. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055974物理不可克隆函数（PUF）以其不可预测、不可克隆等特性提高了RFID通信系统的安全性，然而PUF响应的稳定性处理给资源、计算力等受限标签带来较大挑战。为此，利用SRAM部分非稳定单元相邻的特性，提出一种基于条件概率的预选位方法，结合反向模糊提取器设计SRAM PUF稳定性处理方案，在计算力和面积都较小的情况下仍能稳定生成密钥。实验结果表明，在平均错误率为0.14的条件下，该方法仅需686个SRAM PUF单元即可得到失败率为4.5×10-5的64 bit密钥。
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计算机工程. 2020, 46(9): 154-162. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055651为准确预测网络攻击路径信息，提出一种基于概率属性网络攻击图（PANAG）的攻击路径预测方法。利用通用漏洞评分系统对弱点属性进行分析，设计节点弱点聚类算法以减少弱点数目，同时提出概率属性网络攻击图生成算法GeneratNAG，从而避免攻击图生成后可能存在的状态爆炸问题。综合分析影响网络攻击可行性的多方面因素，引入攻击价值的概念，提出一种基于攻击价值的路径生成算法BuildNAP，以消除冗余路径。在此基础上，通过PANAG模型定量分析基于入侵意图的不同入侵路径的可能性，预测攻击者最可能采取的攻击路径。实验结果表明，该方法的准确率与执行效率均较高。
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计算机工程. 2020, 46(9): 163-171. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057548解决无线传感器网络（WSN）安全通信问题的前提条件是轻量级的认证与密钥分配，但由于传感器节点的计算、存储和通信资源有限，传统基于公钥基础设施的认证与密钥分配机制并不适用。为此，提出基于物理不可克隆函数的WSN簇内密钥分配方案，实现网关节点、簇内传感器节点之间的双向认证与密钥分配。利用物理不可克隆函数的不可克隆性和不可预测性提供更安全高效的双向认证，通过直接与间接密钥分配，实现簇内100%的安全连通性。该方案由于无需预存储密钥，因此可降低节点存储开销和密钥泄露的风险，具备完全抗俘获性。此外，激励响应对不以明文形式传输，可抵抗对物理不可克隆函数实施的建模攻击。实验结果表明，与概率型密钥预分配方案相比，在相同的存储开销下，该方案能够提供更高的节点抗俘获性、安全连通性和认证性。
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计算机工程. 2020, 46(9): 172-177. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056087针对传统三节点协作通信模型中的中继节点无偿为源节点转发数据，造成频谱效率降低的问题，基于解码转发协作协议，提出一种基于叠加编码的协作传输模式，并对其传输速率和中断概率进行分析。该模式利用链路层控制信息的交换获得链路状态信息，以提高系统传输速率为目标，在中继处利用叠加编码将中继信息与源节点信息进行叠加发送。仿真结果表明，与传统三节点协作传输模式相比，该传输模式能够有效提高系统的传输速率。
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计算机工程. 2020, 46(9): 178-185. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055733线型无线传感器网络因其拓扑结构和节点能耗不均衡易导致能量空洞现象。针对该问题，构建具有太阳能采集功能的节点能量补给模型，结合节点在信息传输过程中的能量消耗，提出基于均匀节点分簇的路由算法。根据太阳能能量补给具有随机性、时变性且受天气影响波动大的特点，分别讨论晴天和阴天环境下节点能量采集功率变化趋势和太阳能补给特性，设置4种不同的节点传输阈值并分析其不同取值对网络生命周期、网络剩余能量和数据包传输总量的影响。仿真结果表明，与单跳传输路由算法相比，该算法能够有效均衡节点间的能耗，延长网络生命周期。
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计算机工程. 2020, 46(9): 186-192. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057204针对以用户为中心的超密集网络（UUDN）信号干扰严重及功耗过大的问题，提出一种双层Stackelberg博弈功率控制（TSGPC）算法。建立UUDN上行功率控制系统模型并采用TSGPC算法为服务用户与协作用户设置合适的收益函数，从理论上推导协作用户最优发射功率及最佳惩戒因子的纳什均衡解，使所有用户收益达到最大，同时证明纳什均衡解的存在性与唯一性，并验证TSGPC算法的有效性。仿真结果表明，该算法在保证通信质量的前提下，能使协作用户的信干噪比较SGUPPC、PCBSW等算法更高，系统吞吐量较Nash算法上升5.58%，有效减少了UUDN用户间干扰，系统吞吐量与容量得到明显提升。
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计算机工程. 2020, 46(9): 193-197,204. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056130针对Taylor算法在TDOA三维定位中受到外界条件的影响而导致大范围求解失败的问题，开发TDOA三维定位算法仿真软件并对Taylor算法在TDOA三维定位中的应用进行仿真，找到Taylor算法在TDOA三维定位应用中的环境限制因素。为了降低外部环境对定位性能产生不必要的影响，避免定位结果产生大面积不收敛的现象，将LM算法作为TDOA三维定位的求解算法。仿真结果表明，与Taylor算法相比，LM算法克服了Taylor算法的使用条件限制，在保证结果收敛的前提下提高了定位精度，且具有鲁棒性，验证了LM算法作为TDOA三维定位求解算法的可行性。
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计算机工程. 2020, 46(9): 198-204. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055192针对人为性的电磁频谱资源匮乏问题，搭建一套通用软件定义无线电（SDR）系统作为通信平台，并提出一种改进的双阈值能量检测算法。该算法通过在混淆区域内添加额外阈值，细化判决结果后进行融合判决，减少了传统算法造成的传感信息浪费，降低真实信道下的噪声影响。在SDR系统中对授权用户频段使用情况进行实时检测，实现了频谱感知并为次用户的频谱接入提供依据。实验结果表明，相比于单阈值能量检测和传统双阈值能量检测算法，该算法在低信噪比情况下具有更高的检测概率。
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计算机工程. 2020, 46(9): 205-212. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056042LTE-R无线通信系统可为铁路通信网络提供数据传输支持，实现列车安全可靠运行，然而目前针对该系统的可靠性与失效动态特性分析较少。提出一种基于动态故障树（DFT）的LTE-R系统可靠性分析方法。通过分析网络结构和服务质量指标对列车行车的影响，给出LTE-R可靠性特征量定义，从而建立DFT分析模型，并采用Markov方法和二元决策图（BDD）方法分别计算单网、双网和射频拉远单元3种交织冗余结构的可靠性指标。分析结果表明，双网交织冗余结构可靠性最高，稳态有效度达到99.999 86%，单网交织冗余结构可靠性最低，稳态有效度为99.993 69%。
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计算机工程. 2020, 46(9): 213-220. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055881基于传统图像处理技术与流水线方式的化学结构图像识别方法通常依赖于人工设计的特征，导致识别准确率较低。针对该问题，提出一种基于空间注意力机制与通道注意力机制的化学结构图像识别方法。将化学结构识别视为序列生成任务，采用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆（LSTM）网络相结合的深度神经网络模型实现化学结构图像到SMILES序列的转换。该深度神经网络模型由编码和解码两部分组成，编码部分使用CNN提取化学结构图像特征，解码部分融合双路注意力机制与LSTM网络生成SMILES序列。实验结果表明，该方法在Beam Size为3的情况下，识别准确率和BLEU-4值分别为81.63%和0.937，明显优于无注意力机制和单注意力机制的化学结构图像识别方法。
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计算机工程. 2020, 46(9): 221-225. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056094传统的残差网络在果实病害分类中存在层数较多，以及在实际应用中有参数冗余的问题，且原始损失函数对具有相似特征的病害容易造成错误识别。为解决果害分类中参数过多及相似样本区分度低的问题，提出一种改进的残差网络结构，以降低残差块数量与卷积核数量来减少卷积层参数。同时，在原始损失函数中加入类间相似惩罚项来扩大不同类间距，以提高对病害的分类准确率。实验结果表明，相比原始的残差网络，改进后的残差网络降低约25%的参数量，改进后损失函数的识别准确率达到92.76%。
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计算机工程. 2020, 46(9): 226-232,241. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055817为提高小尺度行人检测的准确性，提出一种基于改进Faster R-CNN的目标检测方法。通过引入基于双线性插值的对齐池化层，避免感兴趣区域池化过程中两次量化操作导致的位置偏差，同时设计基于级联的多层特征融合策略，将具有丰富细节信息的浅层特征图和具有抽象语义信息的深层特征图进行通道叠加，从而解决小尺度行人在深层特征图中特征信息缺乏的问题。在INRIA和PASCAL VOC2012数据集上的实验结果表明，在小尺度行人检测效率相同的情况下，该方法相比基于Faster R-CNN的检测方法平均精确率均值分别提高了17.58%和23.78%。
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计算机工程. 2020, 46(9): 233-241. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057802在构建交通标志颜色矩阵的基础上，进行颜色标准化映射分析，确定交通标志颜色标准化的映射目标颜色集合。分析交通标志三角中心区域和环状区域RGB分量统计数据，提出一种基于区域RGB统计数据的图像粗分类方法，实现基于图像粗分类的参数设置和亮度增强，并基于矩形中心区域的亮度统计数据，提出一种图像逆光判定方法。在对图像进行预处理后，基于YIQ颜色空间和HSV颜色空间，级联基于Y值和S值二值化的黑白色分类器、基于H值可变区间划分的红绿蓝黄色分类器、基于YIQ空间的红棕色分类器和基于图像粗分类的黑白色补偿分类器，实现颜色标准化处理。利用中国交通标志检测数据集构建测试数据集进行实验，结果表明，该方法较好地实现了交通标志颜色标准化映射，具有较高的成功率。
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计算机工程. 2020, 46(9): 242-247,253. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055740卷积神经网络（CNN）在单幅图像超分辨率重构中存在网络结构较浅、可提取特征较少和细节重构效果不显著等问题。为此，提出一种基于多通道极深CNN的图像超分辨率算法，分别对原始低分辨率图像进行3种插值和3种锐化等预处理操作，并以多通道图像作为CNN的输入层数据。通过重新调整卷积核大小以加深网络结构，使得输入层数据在极深的CNN模型中训练重构高分辨率图像。实验结果表明，与Bicubic、SRCNN和MC-SRCNN等算法相比，该算法的峰值信噪比和视觉效果均较好。
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计算机工程. 2020, 46(9): 248-253. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056011喉白斑属于癌前组织病变，准确检测该病灶对癌变预防和病变治疗至关重要，但喉镜图像中病灶边界模糊且表面反光导致其不易分割。为此，提出一种基于U-Net的多尺度循环卷积神经网络（MRU-Net）进行喉白斑病灶分割。通过对比度受限的自适应直方图均衡化技术增强喉镜图像，利用平均池化构建图像金字塔并将其作为U型网络多尺度输入，同时使用多尺度卷积和递归卷积层代替编码与解码单元卷积层改进网络结构，采用多尺度输出层生成不同尺度特征图并对各层求均值得到最终输出结果。实验结果表明，MRU-Net的F1值、Jaccard相似度和平均交并比分别为0.784 3、0.661 1和0.826 9，与U-Net、M-Net等传统网络相比，该网络对喉白斑病灶分割更准确，能够得到精度更高的病灶轮廓。
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计算机工程. 2020, 46(9): 254-260,267. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055701人群拥挤度的分析对维护公共安全极为重要，在空间狭窄的环境下，由于视角受到局限，人与人、人与物品的遮挡十分严重，并且人的尺度不一，密度不均匀，使得传统人群拥挤度监控方法较难直接统计出具体人数。为此，提出一种基于注意力机制的狭小空间人群拥挤度分析方法，旨在量化人群，通过卷积神经网络回归拥挤率分析当前空间内的人群拥挤程度。设计一个注意力模块作为网络的前端，通过生成对应尺度的注意力图区分背景和人群，保留精确的像素点位置信息，以减轻输入图像中各种噪声的影响。在此基础上，将注意图和原始图片通过对应像素点相乘，注入到微调的残差网络中训练得到人群拥挤率。实验结果表明，该方法能够预测出拥挤率，准确反映当前人群拥挤程度，实现人群的流量控制。
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计算机工程. 2020, 46(9): 261-267. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055895多数语义分割模型中的每个卷积层仅采用单一大小的感受野，不利于模型提取多尺度特征。为此，使用选择核卷积构建一个新的残差模块SKAS，通过调节感受野的大小获得多尺度信息。同时，提出一种逐层分组卷积并构建轻量级网络结构SKASNet，在连续的SKAS模块中分别使用不同的分组数，从而以相对平滑的方式降低网络参数量并增强不同分组之间的信息交流。在Cityscapes数据集上的实验结果表明，该网络模型仅有1.7 M的参数量，分割精度达到68.5%，与SegNet、ICNet和PSPNet等模型相比，其能够在大幅降低网络参数量的同时取得良好的分割效果。
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计算机工程. 2020, 46(9): 268-273. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055648针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题，提出一种基于特征交换的卷积神经网络（CNN）图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能，将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换，充分融合有限的图像特征，以解决图像识别中样本不足的问题。实验结果表明，该算法对标注数据的依赖性较低且有效提升了网络识别准确率，适用于数据量较小的图像分类场景。
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计算机工程. 2020, 46(9): 274-282. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055967基于关键词匹配检索的传统搜索引擎爬全率和爬准率较低，而使用基于语义检索的主题爬虫方法容易偏离主题与陷入局部最优。针对该问题，提出一种采用多目标蚁群优化算法的主题爬虫方法。构建主题爬虫领域本体和主题向量，以链接的锚文本相关度、链接所在网页主题相关度以及链接指向网页主题相关度为指标判断链接是否与主题相关，并建立链接主题相关度的多目标优化模型，将基于多目标优化的蚁群算法引入主题爬虫的链接选择过程，采用非支配排序和最近最远候选解法选取Pareto最优链接，以引导主题爬虫搜索方向并提升全局搜索性能。实验结果表明，与FCSA、WSE等传统主题爬虫方法相比，该方法爬准率更高，并且能更快抓取到主题相关度高的网页。
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计算机工程. 2020, 46(9): 283-291,297. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055544针对武器目标分配（WTA）的求解实时性问题，建立基于火力集合划分的WTA数学模型，并提出一种基于模糊自适应谐振理论的邻域搜索（FART-NS）快速决策算法。利用模糊自适应谐振理论的快速泛化能力提高算法实时性，引入虚拟节点提升邻域搜索算法在WTA解空间的寻优能力，形成快速泛化-邻域优化-在线学习的闭环机制，使FART-NS算法对训练集精度和采样密度具有较强的鲁棒性。仿真结果表明，该算法在时间复杂度上优于BBA、改进GA等主流算法，能较好平衡WTA问题的求解实时性和收敛性。
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计算机工程. 2020, 46(9): 292-297. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056088针对地下能量场聚焦模型中能量聚焦点无法有效识别的问题，在深度学习的基础上，提出一种地下浅层震源定位方法。利用逆时振幅叠加的方法将传感器阵列获取的震动数据逆时重建为三维能量场图像样本序列，并将其作为深度学习网络的输入数据。采用3D-CNN模型搭建深度学习网络框架，在前期训练时将已知震源坐标作为输入标签，且将获取的数据和标签输入到网络中进行训练测试，形成三维能量场到震源坐标的端到端学习模型，并输出聚焦点坐标，即震源坐标。实验结果表明，该方法能够有效识别能量场聚焦点，适用于地下浅层震源定位领域。
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计算机工程. 2020, 46(9): 298-305,312. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056137针对传统下垂控制及线路阻抗不匹配等因素引起的孤岛微电网电压偏差及无功功率难以均分的问题，提出基于自触发一致性算法的分布式分层控制策略。在微电网二次控制层采用一致性算法构造电压、无功功率全局平均值估计器，基于补偿量实现对一次控制层电压、无功功率偏差的调节。考虑信息物理系统环境下网络入侵者对二次控制层通信网络实施的拒绝服务（DoS）攻击，阻断各智能体间的信息传递致使一致性算法性能劣化，给出基于三元组自触发通信的一致性算法，通过引入攻击检测函数克服对DoS攻击频率的约束，在实现按需通信的同时增强对DoS攻击的鲁棒性。仿真结果表明，该控制策略可实现微电网电压的恢复及无功功率的平均分配，并确保一致性算法在DoS攻击下的收敛性能。
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计算机工程. 2020, 46(9): 306-312. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056603为解决基于协同过滤的论文推荐方法面对海量数据时存在的数据稀疏性问题，提出一种基于知识图谱表示学习的论文推荐方法。结合开放知识库和用户-论文交互记录构建协同知识图谱，使用基于翻译的知识图谱表示学习算法将用户与论文映射为低维稠密向量表示，通过引入文本信息与结构信息的注意力机制对用户阅读偏好进行建模，并采用聚合函数融合用户邻域特征表示，同时循环使用多层感知机计算用户与论文的相关性得分，从而得到最终论文推荐列表。在CiteULike-a数据集上的实验结果表明，与基于协同过滤、内容过滤和知识图谱的论文推荐方法相比，该方法能有效挖掘论文之间潜在的语义关联关系，提高论文推荐质量。
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计算机工程. 2020, 46(9): 313-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055581针对变电站巡检机器人导航精度低与巡检点识别鲁棒性差的问题，提出一种采用动态双窗口的视觉导航与路径特征识别方法。根据导航图像匹配结果和相机位姿偏差动态设置导航窗口，将图像由传统的红绿蓝颜色空间转换为色调、饱和度和亮度颜色空间进行灰度图重构，利用分区自适应阈值分割算法提取导航路径并将其简化为直线模型，使用最小二乘法拟合计算出机器人与导航路径的距离偏差，同时将全视野范围作为特征识别窗口，根据路径长宽比改进基于区域建议的Faster R-CNN算法，最终完成对5种路径特征的识别。实验结果表明，在强光照和弱光照条件下，该方法所得巡检机器人的直线跟踪与曲线跟踪偏差分别小于5 mm和25 mm，对5类路径特征的平均识别准确率达到98.6%，与传统HOG+SVM目标检测方法相比，有效提高了导航精度和路径特征识别鲁棒性。
2024
第50卷 第11期
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(1975年创刊 月刊)
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（稿件问题请直接联系栏目编辑） E-mail: ecice06@ecict.com.cn
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