2020年, 第46卷, 第3期 刊出日期：2020-03-15
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计算机工程. 2020, 46(3): 1-10. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056025时空数据包括时间和空间2个维度，常被应用于物流、供应链等领域。传统的集中式存储方式虽然具有一定的便捷性，但不能充分满足时空数据存储及查询等要求，而区块链技术采用去中心化的分布式存储机制，并通过共识协议来保证数据的安全性。研究现有区块链1.0、2.0和以Block-DAG为代表的3.0体系架构及性能特点，分析三代区块链架构应用于时空数据时的性能支持度、优化方式以及局限性，并对区块链技术在时空数据领域的应用前景、存在的问题和未来的研究方向进行展望。
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计算机工程. 2020, 46(3): 11-17. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053748海量文本分析是实现大数据理解和价值发现的重要手段，其中文本分类作为自然语言处理的经典问题受到研究者广泛关注，而人工神经网络在文本分析方面的优异表现使其成为目前的主要研究方向。在此背景下，介绍卷积神经网络、时间递归神经网络、结构递归神经网络和预训练模型等主流方法在文本分类中应用的发展历程，比较不同模型基于常用数据集的分类效果，表明利用人工神经网络结构自动获取文本特征，可避免繁杂的人工特征工程，使文本分类效果得到提升。在此基础上，对未来文本分类的研究方向进行展望。
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计算机工程. 2020, 46(3): 18-23. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054490目前移动边缘计算中的资源分配方法，多数按照任务请求计算卸载的时间顺序分配计算资源，未考虑实际应用中任务存在优先级的问题。针对此类情况下的计算需求，提出一种面向优先级任务的资源分配方法。根据任务平均处理价值赋予其相应的优先级，对不同优先级的任务进行计算资源加权分配，在保证高优先级任务获取充足计算资源的同时，减少完成所有任务计算的总时间及能耗，从而提高服务质量。仿真结果表明，与平均分配、按任务数据量分配和本地计算方法相比，该方法的计算时延分别降低83.76%、15.05%和99.42%，能耗分别降低84.78%、17.37%和87.69%。
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计算机工程. 2020, 46(3): 24-33. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055890为实现信息系统安全防御的目的，针对动态异构冗余（DHR）架构设计拟态通用运行环境（MCOE）框架。以拟态化改造后功能等价的异构冗余信息系统应用程序，以及异构化的信息系统运行环境设施为对象，为N异构执行体构建面向服务请求的资源调度、分发、执行、表决、安全威胁清洗恢复以及管理的自动化运行支撑环境，提供拟态产品的分发、表决统一集成接口规范。在该框架中，服务请求主键驱动的N个异构执行体和MCOE分发、内部表决、外部表决、协同执行、管理5个服务器交互运行。仿真结果表明，该设计可有效抵御软硬件后门和漏洞引发的网络攻击。
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计算机工程. 2020, 46(3): 34-39. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056456为解决5G网络下的用户身份信息泄露及隐私保护问题，提出一种无证书身份隐藏签密方案。运用密码学哈希函数将签密者的身份信息与其公钥进行绑定并生成用户部分私钥，以防止用户公钥替换攻击。在解签密阶段，输入信息中不包含签密者的身份信息，而是将其作为输出信息进行验证，从而实现签密者身份信息的隐藏。实验结果表明，在随机预言模型下，该方案的安全性规约于计算判定性Diffie-Hellman问题，且具有较高的通信效率与较低的计算开销。
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计算机工程. 2020, 46(3): 40-45. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053393定义抽取是从非结构化文本中自动识别定义句的任务，定义抽取问题可建模为句子中术语及相应定义的序列标注问题，并利用标注结果完成抽取任务。针对传统的定义抽取方法在抽取定义特征过程中费时且容易造成错误传播的不足，提出一个基于双向长短时记忆（BiLSTM）的序列标注神经网络模型，对输入文本进行自动化定义抽取。通过将原始数据输入到BiLSTM神经网络中，完成输入句的特征表示，并采用基于LSTM的解码器进行解码得到标注结果。在Wikipedia英文数据集上的实验结果表明，该方法的精确率、召回率和F1值分别为94.21%、90.10%和92.11%，有效提升了基准模型效果。
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计算机工程. 2020, 46(3): 46-52,59. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054521文本中的词并非都具有相似的情感倾向和强度，较好地编码上下文并从中提取关键信息对于情感分类任务而言非常重要。为此，提出一种基于情感评分的分层注意力网络框架，以对文本情感进行有效分类。利用双向循环神经网络编码器分别对词向量和句向量进行编码，并通过注意力机制加权求和以获得文档的最终表示。设计辅助网络对文本的词、句进行情感评分，利用该评分调整注意力权重分布。在探究文本的情感信息对分类性能的影响后，通过辅助网络进一步促使模型关注情感色彩强烈的信息。在4个常用情感分类数据集上的实验结果表明，该框架能够关注文本中的情感表达并获得较高的分类准确率。
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计算机工程. 2020, 46(3): 53-59. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054208使用脉冲序列进行数据处理的脉冲神经网络具有优异的低功耗特性，但由于学习算法不成熟，多层网络训练存在收敛困难的问题。利用反向传播网络具有学习算法成熟和训练速度快的特点，设计一种迁移学习算法。基于反向传播网络完成训练过程，并通过脉冲编码规则和自适应的权值映射关系，将训练结果迁移至脉冲神经网络。实验结果表明，在多层脉冲神经网络中，迁移学习算法能够有效解决训练过程中收敛困难的问题，在MNIST数据集和CIFAR-10数据集上的识别准确率分别达到98.56%和56.00%，且具有微瓦级别的低功耗特性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 60-65,72. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053929基于方面的情感分析已广泛应用于文本信息挖掘，但在句子情感极性模糊或包含多个不同方面情感极性时难以准确提取特征信息，削弱了情感极性分类效果。为解决该问题，提出一种结合双向长短记忆网络和方面注意力模块的情感分类方法。利用多个方面注意力模块同时对不同方面进行独立训练，使每个方面信息与注意力操作互不影响，各自进行注意力参数的学习与调整，以充分提取特定方面的隐藏信息，从而更准确地识别不同方面的情感极性。在SemEval数据集上的实验结果表明，该方法相对现有的基准情感分析方法，可有效提升分类精确率、查全率与F1值，优化情感分类效果。
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计算机工程. 2020, 46(3): 66-72. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054096用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响，只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面，难以准确地产生推荐。为此，融合用户社交关系和时间因素，提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模，得到用户-物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重，将其与用户的标注行为权重相结合，计算基于时间的用户相似度。对用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重，在此基础上，考虑其他用户的影响，计算用户对物品最终的偏好权重，并根据排名产生推荐结果。在Last.fm数据集上的实验结果表明，该算法能更全面地考虑用户特征，有效提高推荐的质量。
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计算机工程. 2020, 46(3): 73-78,86. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054223传统的协同过滤算法存在数据稀疏、可扩展性弱和用户兴趣度偏移等问题，算法运行效率和预测精度偏低。针对上述问题，提出一种改进的Mini Batch K-Means时间权重推荐算法。采用Pearson相关系数改进Mini Batch K-Means聚类，利用改进的聚类算法对稀疏评分矩阵进行聚类，计算用户兴趣评分并完成对稀疏矩阵的填充。考虑用户兴趣随时间变化的影响，引入牛顿冷却时间权重计算相似度，并基于已填充评分矩阵进行相似度加权计算，得到项目最终评分。实验结果表明，与传统协同过滤算法相比，该算法的平均绝对误差下降了31.08%，准确率、召回率、F1值均有较大提升，具有较高的评分预测精确度和准确度。
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计算机工程. 2020, 46(3): 79-86. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055783零形式识别与填充是在语篇上下文中为句中缺失的语义角色寻找填充项，然而采用分类思想预测集合中正确填充项的方法制约了零形式填充的性能。针对该问题，结合启发式规则与决策树算法识别出需要填充内容的零形式，将上下文中填充过框架元素的内容构成候选语集合，并通过改进的SMOTE算法对少数类样本数据进行扩展，解决了候选语集合数据的非平衡问题。在此基础上，借助汉语框架知识库提取语义相似性特征，利用框架元素间的映射关系提升零形式填充效果。实验结果表明，该方法在数据层面对填充样本的非平衡性进行处理，可使最终的F值提高约12%。
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计算机工程. 2020, 46(3): 87-92,98. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053928特征工程是影响机器学习算法性能的关键因素之一，随着互联网数据规模的扩大，传统特征工程的人力成本不断增加。为减少对特征工程的依赖，构建一种结合显式和隐式特征交互的融合模型。将稀疏结构单元与残差单元相结合以提取隐式特征，利用压缩交互网络学习显式特征，在最后一层全连接层上将两种特征进行融合。在4种不同数据集上的实验结果表明，该模型相比PNN、DCN等模型具有更好的特征提取结果。
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计算机工程. 2020, 46(3): 93-98. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053717传统的文本分类方法仅使用一种模型进行分类，容易忽略不同类别特征词出现交叉的情况，影响分类性能。为提高文本分类的准确率，提出基于主题相似性聚类的文本分类算法。通过CHI和WordCount相结合的方法提取类特征词，利用K-means算法进行聚类并提取簇特征词构成簇特征词库。在此基础上，通过Adaptive Strategy算法自适应地选择fasttext、TextCNN或RCNN模型进行分类，得到最终分类结果。在AG News数据集上的实验结果表明，该算法可较好地解决不同类别特征词交叉的问题，与单独使用的fasttext、TextCNN、RCNN模型相比，其文本分类性能显著提升。
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计算机工程. 2020, 46(3): 99-104. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055186针对传统异常点检测模型难以准确分析汽车驾驶异常行为的情况，建立一种基于自动编码器与孤立森林算法的多维时间序列汽车驾驶异常点检测模型。利用滑动窗口计算原始多维时间序列范数、范数变化率及相关统计信息值提取数据特征，通过自动编码器重构特征数据，并结合孤立森林算法实现异常点检测。实验结果表明，与基于LOF、OCSVM、iForest和LSTM-AE的异常点检测模型相比，该模型的召回率和F1度量值可分别提升至6%和2.4%以上，综合性能更优。
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计算机工程. 2020, 46(3): 105-113. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054002低速率分布式拒绝服务（LDDoS）攻击是一种复杂的大规模网络攻击行为，已成为当前网络面临的严重安全威胁之一，建立仿真平台研究LDDoS攻防技术，可以提升仿真的逼真性且保证仿真规模。为此，基于轻量级虚拟化技术，提出一种针对BGP会话的LDDoS仿真方法，通过融合网络拓扑构建、攻击场景配置和采集与分析过程，搭建仿真体系架构，并给出该架构基于轻量级虚拟化技术的实现方法。实验结果表明，相比于GTNeTS和GNS3方法，该方法具有逼真性高、扩展性强和仿真规模大的优势，单物理服务器可构建具备400个路由节点规模的LDDoS仿真场景，可为大规模LDDoS的攻防策略研究提供仿真技术基础。
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计算机工程. 2020, 46(3): 114-119,128. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054001在数据外包服务中，空间多项式函数查询能确保返回用户查询信息的真实性，因而具有较高的应用价值。为解决MIR树中倒排索引文件通信代价过高的问题，采用位图替代倒排索引文件，构造一种支持查询验证的数据索引结构——MRH树，在此基础上构造验证对象生成算法验证查询结果。实验结果表明，在保证查询结果可靠、正确和完整的前提下，相较于MIR树，MRH树能显著地降低通信开销和计算时间。
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计算机工程. 2020, 46(3): 120-128. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054493针对现有可搜索加密方案搜索行为不可控、搜索结果不可信以及搜索语义单一的问题，提出一种多服务器模式下可验证的属性基多关键字排序检索方案。构造多维B+树作为索引存储结构将索引和密文分开存储，并在检索时使用提前剪枝策略去除相关性较低的子树，实现快速多关键字排序查找。运用属性基加密技术实现搜索行为的授权，通过授权的验证服务器对检索结果进行验证，保证检索结果的正确性。安全性及效率分析结果表明，基于DL假设和q-BDHE假设，该方案在随机预言模型下可抵抗选择明文攻击和抗关键字猜测攻击，并且能够减小计算开销。
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计算机工程. 2020, 46(3): 129-137,143. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053360通过类图像处理与向量化方法对访问流量语料库大数据进行词向量化处理，实现面向大数据跨站脚本攻击的智能检测。利用类图像处理方法进行数据获取、数据清洗、数据抽样和特征提取，设计一种基于神经网络的词向量化算法，得到词向量化大数据。在此基础上，提出多种不同深度的DCNNs智能检测算法。设置不同的超参数进行实验得到算法的识别率均值、方差和标准差，结果表明，该算法具有较高的识别率和稳定性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 138-143. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054407针对传统k度匿名隐私保护方法严重破坏图结构和无法抵抗结构性背景知识攻击的问题，提出改进的k度匿名隐私保护方法。引入社区的概念，将节点划分为社区内节点和连接社区的边缘节点两类，通过区分不同节点的重要性，实现社区内节点的度匿名和边缘节点的社区序列匿名，从而完成整个社交网络的k度匿名。实验结果表明，该方法可降低数据实用性损失，抵抗以节点的度和节点所在社区关系为背景知识的攻击，提升隐私保护力度。
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计算机工程. 2020, 46(3): 144-150. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053018基于卷积神经网络（CNN）的入侵检测方法在实际应用中模型训练时间过长、超参数较多、数据需求量大。为降低计算复杂度，提高入侵检测效率，提出一种基于集成深度森林（EDF）的检测方法。在分析CNN的隐藏层结构和集成学习的Bagging集成策略的基础上构造随机森林（RF）层，对每层中RF输入随机选择的特征进行训练，拼接输出的类向量和特征向量并向下层传递迭代，持续训练直至模型收敛。在NSL-KDD数据集上的实验结果表明，与CNN算法相比，EDF算法在保证分类准确率的同时，其收敛速度可提升50%以上，证明了EDF算法的高效性和可行性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 151-156. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054068针对异构网中上行链路（UL）和下行链路（DL）负载不平衡的问题，提出一种解耦UL/DL级联（DUDA）联合方案。通过双连接简化级联条件推导主、从UL接入距离的概率密度函数，利用随机几何工具推导DUDA UL覆盖概率的一般形式，从而得出整个网络的UL平均覆盖概率。数值仿真结果表明，与传统CUDA方案相比，DUDA联合方案的覆盖性能更优。
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计算机工程. 2020, 46(3): 157-162,171. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053662传统无线传感器网络（WSN）节点定位算法难以适应节点快速移动的高拓扑变化环境，导致识别误差较大。针对该问题，提出一种基于运动轨迹捕捉与正交覆盖机制的WSN节点定位算法。利用捕捉锚节点射频强度的方法对节点运动轨迹进行覆盖定位，获取性能最佳的锚节点及其坐标，改善因锚节点失效或信号强度弱导致的弱定位现象。在此基础上，采用拉格朗日插值函数设计运动轨迹捕捉方法，联合纵向及横向坐标维度进行节点运动矢量的精确捕捉，在精度可控的条件下实现对下一时刻节点坐标的初步预测，优化锚节点对运动节点的区域覆盖。同时利用正交覆盖方式设计基于过滤机制的区域优化方法，提高覆盖区域坐标抽样和网络信号定位精度。仿真结果表明，与2S-HGR机制和TDLM机制相比，该算法具有较好的动态路径捕捉效果与坐标定位准确性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 163-171. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054573半无数据调制是指在每个节点发送的信号上都调制有同相和正交两路伪码，同相通道上无数据信息，正交通道上调制数据信息，两通道上的伪随机码相互正交。根据半无数据调制的信号样式，采用联合捕获及联合跟踪算法对信号进行基带处理。在捕获阶段，对单通道捕获与相干联合、非相干联合及差分相干联合等捕获算法在捕获概率及捕获时间方面的性能进行对比，在码跟踪、载波跟踪阶段，通过比较单通道跟踪与联合跟踪算法在不同干扰场景下的跟踪误差协方差，选择最佳的捕获及跟踪算法。仿真结果表明，相干联合捕获算法捕获概率最高且平均捕获时间较短，而码环和载波跟踪环的联合跟踪算法具有较高的跟踪精度及可靠性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 172-177. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055071为研究无线多输入多输出（MIMO）系统信道特性，在考虑无线信道模型的信号传播复杂性与空间性的基础上，提出一种适用于户外环境的三维空间椭圆信道模型，并在其收发端设置均匀矩形阵列（URA）。利用该模型分析MIMO天线系统性能，推导出到达角、到达时间的概率密度函数表达式，并研究影响URA空间相关性与信道容量的因素。理论分析与实验结果表明，在基于URA的三维空间椭圆信道模型中，方位扩展角（AS）是影响URA空间相关性的主要因素，而收发端天线间距也会对URA信道容量产生一定影响，该结论对于无线信道模型的应用范围扩展及天线阵列灵敏度分析具有重要的参考和借鉴价值。
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计算机工程. 2020, 46(3): 178-183,191. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053961窄带物联网具有成本低、功耗小、连接量大和覆盖范围广等特性，但其超低的复杂度和较强的穿透衰落导致定位精度不高。基于信道状态信息（CSI）幅度和窄带参考信号接收功率（NRSRP），提出一种指纹匹配定位算法。利用CSI幅值和NRSRP离线构建指纹，并在线收集待定位终端的指纹信息，采用K近邻（KNN）算法得到最近的K个近邻点，充分利用待定位终端和K个近邻点的NRSRP信息并通过无线信道传播模型估计距离差。在此基础上，使用极大似然估计算法得到最终的估计位置。实验结果表明，与KNN、WKNN等算法相比，该算法能有效降低定位误差，提高定位精度。
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计算机工程. 2020, 46(3): 184-191. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053550针对传感网中大量冗余数据导致通信频繁中断的问题，提出一种带有可控阈值参数的分簇路由优化算法。引入蚁群算法中的适应度函数和启发式函数，使得下一跳簇首节点的选择更具针对性，实现网络路由树的建立与事件域节点的分布式成簇。利用可控阈值参数和变异系数对网络路由所选最短路径进行优化，保证节点能量消耗较低的同时全网延时最小，并通过全局信息素的更新策略抑制长链路的产生，以均衡全网能量并延长网络生存周期。实验结果表明，该算法与DMOA和MTTA算法在抑制网络能量消耗和延长网络生存周期方面进行对比，其性能指标平均提升了13.72%和12.06%。
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计算机工程. 2020, 46(3): 192-197. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054506为在VxWorks系统下实现龙芯3A3000主板的控制器局域网（CAN）总线通信，采用SJA1000T设计基于PCI总线的8通道CAN通信板，并提出相应的驱动设计和优化方案。对龙芯3A3000处理器的驱动进行优化，在发送数据时禁用CAN而使用查询方式发送，在接收数据时中断服务程序对所有通道进行遍历查询，以提高中断利用率，在创建设备函数时根据PCI总线信息识别每个CAN通信板，以确保系统中不同CAN通道拥有唯一的通道号。实验结果表明，该驱动方案运行稳定，数据传输安全可靠，经优化后能够有效降低CAN通信板的中断次数，提高CAN总线的通信速率，避免多板环境下故障板卡干扰正常板卡，提高了系统的健壮性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 198-205,213. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054162为提升基于样本程序的行业软件质量，在分析样本程序内容和领域数据的基础上，提出一种自动化测试工具。通过分析样本程序中规范化的骨架注释，利用规则库提取出自动化测试所需的元素定位参数和业务流程标识，并从领域数据中抽取出业务数据。在此基础上，应用代码引擎自动生成测试脚本。实验结果表明，该测试工具可快速测试和修改基于样本程序的行业软件的业务流程，与通用的QTP测试工具相比，其测试效率和脚本正确率较高。
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计算机工程. 2020, 46(3): 206-213. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054962Web统计测试可以确保Web应用的质量，且测试用例是提高软件可靠性的关键因素。为此，提出一种基于关联规则的Web统计测试用例生成与系统可靠性度量方法。从Web服务器日志中提取信息，通过哈希表将信息保存在自定义的数据结构note中。采用关联规则对note进行挖掘得到用户的频繁访问序列，并通过马尔科夫模型对其进行建模，在此基础上，利用轮盘赌算法生成测试用例。依据生成的测试用例，采用Nelson模型进行系统可靠性评估，将MTBF作为系统可靠性评估指标，实验结果表明，该方法所生成测试用例的MTBF值与真实环境下的MTBF值接近，验证了该方法的有效性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 214-221,228. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056116在串行RapidIO传输过程中，路由选路算法是影响传输性能的重要因素之一。针对串行高速输入-输出（SRIO）网络深度优先搜索分配路径非最优问题，提出一种负载均衡最短路径路由算法。通过广度优先搜索对SRIO网络中的节点进行枚举并建立网络拓扑信息，以路由跳数定义路由的成本，根据改进Floyd-WarShall算法计算并保存交换节点间的K最短路径。给出预期负载的概念和链路上的路由路径数量来定义链路的负载，采用负载均衡算法从K最短路径中进行选路，建立SRIO网络最短路径约束的负载均衡路由。实验结果表明，与深度遍历路由算法、最小跳数算法相比，该算法在网络传输平均跳数、链路平均负载和链路负载均衡方面有更好的表现，能够有效提升SRIO路由网络的稳定性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 222-228. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054451内存预拷贝迁移在密集型负载下存在内存脏页反复传输的问题，导致迭代轮数较多且大幅降低了内存预拷贝迁移的整体性能。脏页概率预测能够有效减少内存脏页反复传输的现象，然而现有脏页概率预测研究都只关注时间相关性而未考虑内存之间的空间相关性。针对该问题，提出一种基于内存关联分析的预拷贝迁移策略。通过脏页率对脏页下一轮变脏概率进行预测，设计Memory_cor算法计算出脏页的关联规则和关联内存页，避免变脏概率大的内存页及其关联内存页传输。实验结果表明，该策略在总迁移时间和停机时间上优于Xen预拷贝迁移方法。
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计算机工程. 2020, 46(3): 229-236. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054327针对传统深度卷积神经网络模型复杂、识别速度慢的问题，提出一种基于多任务学习的人脸属性识别方法。通过轻量化残差模块构建基础网络，根据属性类之间的关联关系设计共享分支网络，以大幅减少网络参数和计算开销。以多任务学习的方式联合优化各分支网络与基础网络的参数，利用关联属性间的共同特征实现人脸属性识别。采用带权重的交叉熵作为损失函数监督训练网络模型，改善正负样本数不均衡问题。在公开数据集CelebA上的实验结果表明，该方法的识别错误率低至8.45%，空间开销仅2.7 MB，在CPU上每幅图预测时间低至15 ms，方便部署在资源有限的移动或便携式设备上，具有实际应用价值。
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计算机工程. 2020, 46(3): 237-245,253. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054222针对基于人工建模方式的手势识别方法准确率低、速度慢的问题，提出一种基于改进YOLOv3的静态手势实时识别方法。采用卷积神经网络YOLOv3模型，将通过Kinect设备采集的IR、Registration of RGB、RGB和Depth图像代替常用的RGB图像作为数据集，并融合四类图像的识别结果以提高识别准确率。采用k-means聚类算法对YOLOv3中的初始候选框参数进行优化，从而加快识别速度。在此基础上，利用迁移学习的方法对基础特征提取器进行改进，以缩短模型的训练时间。实验结果表明，该方法对流式视频静态手势的平均识别准确率为99.8%，识别速度高达52 FPS，模型训练时间为12 h，与Faster R-CNN、SSD、YOLOv2等深度学习方法相比，其识别精度更高，识别速度更快。
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计算机工程. 2020, 46(3): 246-253. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054092行人再识别是当前图像识别领域的一个重要研究分支，在取得众多研究成果的同时，在实际场景中的应用也存在诸多挑战。摄像设备和拍摄场景的差异，以及穿着、尺度、部分遮挡、姿态等对行人外观的影响，给行人再识别带来较大的困难。为此，提出一种行人再识别方法，通过基于姿态的并行化属性学习任务对行人姿态信息进行标注，并将其作为语义属性融入到行人再识别任务中，降低实际场景中属性缺失对模型的影响，加速训练过程。实验结果表明，该方法在VIPeR数据集上达到了90%的识别率。
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计算机工程. 2020, 46(3): 254-260,266. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054295针对目前运动目标跟踪算法性能评价中测试数据量大、试验次数多以及未充分考虑多因素组合场景下的算法性能表现等问题，提出一种基于正交试验的运动目标跟踪算法性能评价方法。分析影响算法性能的因素和水平，构建正交试验数据集，通过该数据集测试算法性能并利用极差分析法分析数据结果，以得到各影响因素间的强弱关系以及算法性能表现较好时的因素水平组合方式。分析结果表明，该方法能够全面、有效地评估运动目标跟踪算法的性能，减少测试次数和数据量，并为其他图像处理算法的性能评估提供参考。
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计算机工程. 2020, 46(3): 261-266. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054590基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高，但识别和训练时间较长，实用性较差。为此，构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络，将网络不同层级所产生的特征融合为多尺度特征并提供给分类器，以提高低层特征的利用率。在GTSRB数据集上的实验结果表明，该模型准确识别率达到99.25%，与多纵卷积神经网络模型相比，其在保证高精度的同时，识别和训练时间的降幅均超过90%，更适用于真实路况下交通标志的精准检测。
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计算机工程. 2020, 46(3): 267-272,279. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054379视网膜血管的结构信息对眼科疾病的诊断具有重要的指导意义，对视网膜血管图像进行高效正确的分割成为临床的迫切需求。传统的人工分割方法耗时较长且易受个人主观因素的影响，分割质量不高。为此，提出一种基于密集注意力网络的图像自动分割算法。将编码器-解码器全卷积神经网络的基础结构与密集连接网络相结合，以充分提取每一层的特征，在网络的解码器端引入注意力门模块，对不必要的特征进行抑制，提高视网膜血管图像的分割精度。在DRIVE和STARE眼底图像数据集上的实验结果表明，与其他基于深度学习的算法相比，该算法的敏感性、特异性、准确率和AUC值均较高，分割效果较好。
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计算机工程. 2020, 46(3): 273-279. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054445当视频监控中存在动态背景干扰、鬼影现象和静止目标时，ViBe算法的检测性能较差。针对该问题，提出一种改进的ViBe算法。通过Otsu算法得到图像的动态阈值，提高算法在动态背景中的抗干扰能力，同时结合区域相似度判断鬼影、拖影或静止目标区域，自适应地对不同类别区域像素进行更新抑制。实验结果表明，改进算法在动态背景中表现出良好的鲁棒性，能够有效抑制鬼影以及静止目标产生的拖影，在保证实时性的前提下较原算法检测精度和综合评价指标F值分别提高0.309和0.2，具有更好的检测效果和检测性能。
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计算机工程. 2020, 46(3): 280-291. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053931针对工业生产中计算量大、故障原因复杂的故障诊断任务，提出一种基于MPSO/D的激活规则多目标优化算法。采用置信规则库系统（EBRB）实现任务分解，以激活规则的不一致性与激活权重和作为多目标优化问题的目标函数，利用MPSO/D算法获取不一致性最小的激活规则集合，提高推理准确性。标准测试函数和三元复合驱采出井卡泵故障诊断实例中的测试结果表明，该算法能够有效提高EBRB系统的推理能力和虚拟导诊的任务分解准确性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 292-298,308. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055439随着智能通信设备的普及和通信基站定位精度的提升，利用通信基站记录的用户行为数据监测和预测人群密度成为可能。由于人群异常聚集事件具有突发性，利用时间序列分析方法和概率模型进行预测的效果较差。针对该问题，提出一种基于群体行为分析的预测方法。通过分析聚集人群的上网行为和基站间的人群移动行为特征，得到两者之间的相关性，结合基站的人群密度时间序列信息，利用扩张因果卷积神经网络和逻辑回归模型得出预测结果。运营商提供的手机用户上网记录数据集上的实验结果表明，该预测方法的精确率为0.93，召回率为0.97，显著优于ARIMA算法、LSTM算法和XGBoost算法，证明了引入用户群体的上网行为和移动特征能够有效提升人群异常聚集预测的准确性。
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计算机工程. 2020, 46(3): 299-308. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054613针对一类控制器增益存在摄动的非线性网络切换系统，在系统同时存在随机时变时滞和不确定性的情况下，采用T-S模型建模，研究系统的稳定控制问题。利用平均驻留时间（ADT）法设计系统的切换律及非脆弱状态反馈控制器，并给出网络切换模糊时滞系统指数稳定的平均驻留时间条件。结合李雅普诺夫函数（LKF）法，推导时滞相关的网络切换模糊系统指数稳定的矩阵不等式条件，并将此条件转化为线性矩阵不等式形式。通过数值仿真对比系统在采用ADT法与传统LKF法下的状态曲线，结果表明，ADT法可以使系统收敛速度更快，性能指标更好。
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计算机工程. 2020, 46(3): 309-314. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0053966为提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提出一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MFCC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自适应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明，与基于双门限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。
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计算机工程. 2020, 46(3): 315-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0054109糖尿病是一种无法根治的代谢性慢性病，早发现、早治疗能降低其发病风险。机器学习模型可以对疾病进行有效预测，提供辅助诊疗。为此，提出一种GA_Xgboost模型应用于糖尿病风险预测。以Xgboost算法为基础，利用遗传算法良好的全局搜索能力弥补Xgboost收敛较慢的缺陷，通过精英选择策略保证每一轮的进化结果最佳。实验结果表明，GA_Xgboost模型在糖尿病预测中的均方误差为0.606，预测精度优于线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等算法，调参时间为152 s，用时少于网格搜索和随机游走方法。
2024
第50卷 第9期
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