計算機應用研究

2022年04期

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基于機器學習的SDN流量工程研究綜述 摘要：隨著軟件定義網(wǎng)絡（SDN）的興起以及機器學習方法在分類、預測以及控制任務取得的巨大成功，尋找新的流量工程（TE）技術，自適應、動態(tài)地管理或路由網(wǎng)絡中的流量，保證服務質量（QoS）以及提升用戶體驗質量（QoE）成為網(wǎng)絡研究熱點。首先介紹...
航空制造知識圖譜構建研究綜述 摘要：目前航空裝備制造企業(yè)在設計、制造相關流程中積累了大量數(shù)據(jù)，基于知識圖譜技術可以對這些數(shù)據(jù)進行有效融合與管理，對不斷更新的制造知識進行挖掘，為航空制造企業(yè)智慧化升級提供有力的知識支撐。為探明知識圖譜在航空制造領域的理論支撐體系與實際應用...
基于機器學習的時尚穿搭推薦研究綜述 摘要：時尚產業(yè)是全球最具商業(yè)利益的產業(yè)之一，基于機器學習的時尚穿搭推薦技術利用互聯(lián)網(wǎng)時尚社區(qū)的海量穿搭數(shù)據(jù)學習穿衣搭配技巧，實現(xiàn)個性化的時尚穿搭推薦服務于時尚產業(yè)，受到工業(yè)界和學術界的廣泛關注。結合時尚穿搭的特點提出了基于機器學習的時尚穿搭...

基于區(qū)塊鏈和密文屬性加密的訪問控制方案 摘要：隨著數(shù)字社會的到來，使得數(shù)據(jù)成為了重要的生產要素，為了充分釋放數(shù)據(jù)要素價值，作為數(shù)據(jù)安全共享的訪問控制技術是實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全應用與治理的關鍵。因此，圍繞分布式架構下密文及密鑰的安全性問題提出了一種基于區(qū)塊鏈的密文訪問控制方案。該方案利用密...
基于鏈上數(shù)據(jù)的區(qū)塊鏈欺詐賬戶檢測研究 摘要：針對區(qū)塊鏈上存在的欺詐賬戶給交易帶來的安全問題，提出了基于機器學習的欺詐賬戶的檢測及特征分析模型，將以太坊上真實的鏈上數(shù)據(jù)進行特征提取后作為模型的數(shù)據(jù)來源，通過對不同的機器學習方法進行比較得到最優(yōu)模型并進行迭代訓練以獲得最佳的預測模型...

基于時間加權改進的LDTW算法 摘要：在時間序列相似性度量研究中，動態(tài)時間彎曲（dynamic time warping，DTW）是最為常用的算法之一，但其存在病態(tài)對齊問題且未考慮時間屬性影響。限制對齊路徑長度DTW（DTW under limited warping ...
基于Lasso-MIDAS模型的混頻時間序列預測研究 摘要：針對傳統(tǒng)的時間序列預測方法在處理復雜豐富的大數(shù)據(jù)時常面臨變量間抽樣頻率不同、數(shù)據(jù)相關性復雜等問題，基于Lasso算法和混頻數(shù)據(jù)抽樣模型（MIDAS）提出了不改變數(shù)據(jù)結構的混頻時序預測模型Lasso-MIDAS。該模型通過融合MIDAS...
基于特征點界標過濾的時間序列模式匹配方法 摘要：動態(tài)時間彎曲距離能度量不等長的時間序列、且具有較高的匹配精度，因此廣泛應用在時間序列模式匹配中。但其計算復雜度較高，制約了在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應用。為了實現(xiàn)時間序列模式度量結果和計算復雜度的平衡，提出一種基于特征點界標過濾的時間序列模式...
基于可區(qū)分度的連續(xù)空間屬性約簡算法研究 摘要：針對現(xiàn)有粗糙集屬性約簡方法中存在的連續(xù)數(shù)據(jù)處理時的信息丟失、?；呗砸氩灰恢滦畔?、參數(shù)尋優(yōu)困難等問題，提出一種適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)、基于類別可區(qū)分度的非單調性啟發(fā)式屬性約簡算法。首先以各樣本的標簽為依據(jù)對論域進行劃分，同一標簽的樣本組合...
類中心極大的多視角極大熵聚類算法 摘要：在數(shù)據(jù)稀少、數(shù)據(jù)維度高、多視角聚類任務的情況下，傳統(tǒng)極大熵聚類算法會因類中心趨于一致，從而導致聚類失敗。為解決此類問題，在傳統(tǒng)極大熵聚類算法的基礎上，引入類中心懲罰機制，融合權重矩陣實現(xiàn)多視角劃分融合，構建出類中心極大的多視角極大熵聚...
基于動態(tài)二分網(wǎng)絡表示學習的推薦方法 摘要：構建用戶—項目交互網(wǎng)絡并學習其表征是一種有效的推薦方法。已有的方法大多將交互網(wǎng)絡視為靜態(tài)同質網(wǎng)絡，忽略了交互時序性和節(jié)點異質性的影響。針對這一問題，提出一種基于動態(tài)二分網(wǎng)絡表示學習的推薦方法，首先構建時序加權二分網(wǎng)絡；然后將用戶節(jié)點和...
基于雙向映射學習的多標簽分類算法 摘要：現(xiàn)有的多標簽學習算法往往只側重于實例空間到標簽空間的正向投影，正向投影時由于特征維數(shù)降低所產生的實例空間信息丟失的問題往往被忽略。針對以上問題，提出一種基于雙向映射學習的多標簽分類算法。首先，利用實例空間到標簽空間的正向映射損失建立線...
基于結構性質保持和相關性學習的多標記分類算法 摘要：現(xiàn)有的多標記學習技術大多只考慮了相關性學習問題而忽略了數(shù)據(jù)因變換而引起的結構性質不一致問題，導致原始特征數(shù)據(jù)的結構性質因映射變換發(fā)生改變，從而影響了模型的分類性能。為了解決這一問題，提出了基于結構性質保持和相關性學習的多標記分類算法。...
NEMTF：基于多維度文本特征的新聞網(wǎng)頁信息提取方法 摘要：目前主流的網(wǎng)頁抽取方法存在兩大問題：提取信息類型單一，難以獲取多種類新聞信息；多依賴HTML標簽，難以擴展至不同來源。為此提出一種基于多維度文本特征的新聞網(wǎng)頁信息提取方法，利用新聞文本的寫作特點劃分出寫作、語義和位置特征，通過多通道卷...
MASGC：融合特定屏蔽機制的簡單圖卷積情感分析模型 摘要：方面級情感分析目前是基于圖卷積神經網(wǎng)絡（GCN）來整合句子的語法結構，它能夠有效地解決長范圍詞匯依賴不準確的問題，但GCN卻擁有不必要的復雜性和冗余計算。此外，它忽略了屬性與上下文之間相對位置的關系。為此，提出了一種新的模型來解決上述...
考慮群組結構的在線社交網(wǎng)絡競爭性輿情信息傳播模型研究 摘要：針對在線社交網(wǎng)絡中競爭性輿情信息同時傳播的問題，在無標度網(wǎng)絡的基礎上引入群組結構，構建競爭性輿情信息傳播模型，考慮輿情信息內容、用戶親密度、社會強化效應因素并進行仿真研究。仿真結果表明，引入群組結構的無標度網(wǎng)絡充分契合了在線社交網(wǎng)絡的...
融合高低層語義信息的自然語言句子匹配方法 摘要：針對目前自然語言句子匹配方法未能融合公共語義信息以及難以捕獲深層次語義信息的問題，提出了一種融合高低層語義信息的自然語言句子匹配算法。該算法首先采用預訓練詞向量GloVe和字符級別的詞向量獲取句子P和句子Q的詞嵌入表示；其次，使用雙向...
句子級狀態(tài)下LSTM對謠言鑒別的研究 摘要：針對目前網(wǎng)絡謠言鑒別研究，文本學習往往會受到文本讀入內容過長導致長距離信息丟失或者是為了捕捉局部信息而依賴于長期輸入表示從而影響鑒別結果。通過提出S-LSTM（sentence-state long short term memory...
基于自編碼神經網(wǎng)絡的半監(jiān)督聯(lián)邦學習模型 摘要：聯(lián)邦學習是一種新型的分布式機器學習方法，可以使得各客戶端在不分享隱私數(shù)據(jù)的前提下共同建立共享模型。然而現(xiàn)有的聯(lián)邦學習框架僅適用于監(jiān)督學習，即默認所有客戶端數(shù)據(jù)均帶有標簽。由于現(xiàn)實中標記數(shù)據(jù)難以獲取，聯(lián)邦學習模型訓練的前提假設通常很難成...
基于層級集成的個性化空間音頻技術 摘要：個性化的頭相關傳輸函數(shù)（head-related transfer function，HRTF）可以有效改善空間音頻質量。針對個性化HRTF難以精確獲得的問題，提出了一種基于層級集成的個性化空間音頻生成方法。該方法通過三個模型逐層建立...
融合鏈接預測相似度矩陣的屬性網(wǎng)絡嵌入算法 摘要：在屬性網(wǎng)絡中，與節(jié)點相關聯(lián)的屬性信息有助于提升網(wǎng)絡嵌入各種任務的性能，但網(wǎng)絡是一種圖狀結構，節(jié)點不僅包含屬性信息還隱含著豐富的結構信息。為了充分融合結構信息，首先通過定義節(jié)點的影響力特性、空間關系特征；然后根據(jù)鏈接預測領域基于相似度的...
融合多策略的改進麻雀搜索算法 摘要：針對麻雀搜索算法收斂速度緩慢、尋優(yōu)精度不足和容易陷入局部最優(yōu)等缺點，提出了一種融合正弦搜索策略和多樣性變異處理策略的改進麻雀搜索算法。通過引入正弦搜索策略，自適應調整個體權重提高算法收斂速度；針對個體聚集程度過高問題，采用多樣性變異處...
隨機擾動不同種群變異策略的多目標進化算法 摘要：為了提高多目標優(yōu)化問題非支配解集的收斂性和多樣性，解決算法后期易陷入局部最優(yōu)的問題，根據(jù)不同差分進化策略特點，添加隨機擾動，基于改進切比雪夫機制提出了一種自適應差分進化策略的分解多目標進化算法（MOEA/D-ADE-levy）。首先，...
基于改進北極熊算法的制造云服務組合優(yōu)化 摘要：為了提高云制造環(huán)境下制造服務組合優(yōu)化的效率，提出了一種基于改進北極熊算法的制造云服務組合優(yōu)化方法。該方法對制造服務進行實數(shù)編碼，并以服務功能和服務質量為評價指標，使用改進的北極熊算法對制造云服務組合優(yōu)化問題進行求解，得到最優(yōu)的服務組合...
基于FT_SSIM和ICAGA_CNN在小樣本場景下雷達動作識別方法研究 摘要：針對基于小樣本場景下人體動作識別出現(xiàn)訓練效果差、過擬合現(xiàn)象以及傳統(tǒng)對抗生成網(wǎng)絡收斂速度慢、對計算機性能要求高等問題，從數(shù)據(jù)增強及超參數(shù)優(yōu)化方面提出了解決方案。首先，搭建AWR1243雷達數(shù)據(jù)采集平臺，對采集的回波信號進行預處理。其次，...
基于人際關系的傳染病傳播仿真模型研究 摘要：通過建立一種基于人際關系的傳染病傳播仿真模型對傳染病傳播過程以及預測在相關防控措施下疫情發(fā)展的趨勢進行研究?；谌穗H關系描述個體間的接觸與交互，以個體為單位建立仿真模型，根據(jù)中國衛(wèi)健委平臺收集武漢地區(qū)COVID-19疫情的初期數(shù)據(jù)調整...
結合分辨矩陣與蟻群優(yōu)化算法改進的特征選擇方法 摘要：目前已有蟻群算法優(yōu)化的特征選擇方法，大多采用的是以屬性依賴度和信息熵屬性重要度作為路徑上啟發(fā)搜索因子，但這類搜索方法在某些決策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征，從而導致選擇精度顯著下降。針對此類問題，根據(jù)條件屬性在分辨...
多策略的郊狼優(yōu)化算法 摘要：郊狼優(yōu)化算法（coyote optimization algorithm，COA）是最近提出的一種群智能優(yōu)化算法，具有獨特的搜索結構和較好的優(yōu)化性能。為了進一步提高COA的優(yōu)化性能，提出了一種多策略的郊狼優(yōu)化算法（multi-stra...
基于綜合幾何關系稀疏自注意力機制的圖像標注方法研究 摘要：針對基于Transformer框架的圖像標注任務中提取視覺特征容易引入噪聲問題且為了進一步提高視覺的上下文信息，提出了一種基于綜合幾何關系稀疏自注意力機制的圖像標注方法。首先通過結合圖像區(qū)域的絕對位置、相對位置和空間包含關系提取詳細全...

基于特征融合方法的輕微認知衰退靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù)自動檢測技術研究 摘要：輕微認知衰退是阿爾茨海默病的早期階段，而利用腦電信號進行輕微認知衰退的特征提取與分類是診斷輕微認知衰退的重要方法。在基于腦電人工智能輕微認知衰退自動檢測技術中，現(xiàn)有研究只提取腦電波信號中的某一個特征或簡單地拼接多個特征，這會導致這些方...
基于隨機森林算法的谷物粉分類及硬件加速 摘要：針對傳統(tǒng)谷物粉種類檢測速度較慢的問題，基于ZYNQ平臺實現(xiàn)隨機森林算法輔助微波無損檢測技術對谷物粉種類進行高效準確識別。通過對隨機森林模型硬件實現(xiàn)的分析研究，提出了一種改進模型參數(shù)結構，有效節(jié)省了硬件存儲資源的消耗。為了縮短算法預測時...
基于變長基因型遺傳算法的多供應點應急物資調度優(yōu)化 摘要：如何及時、高效地調度應急物資以減小突發(fā)事件帶來的傷害成為社會關注的焦點問題。在綜合考慮新冠肺炎疫情這類特殊突發(fā)事件特點的前提下，構建了一類多供應點多式聯(lián)運應急物資調度網(wǎng)絡，并以運輸成本最低、時間懲罰最少、配送員被感染風險最小為優(yōu)化目標...
考慮銷售方式和物流服務策略的運營模式研究 摘要：針對商家在進入大型電商平臺面臨的銷售方式選擇和物流服務策略問題，提出三種運營模式：a）轉售模式，標記為A；b）代理+無平臺物流模式，標記為B；c）代理+平臺物流模式，標記為C。以一個電商平臺和一個商家組成的分析框架為研究對象，構建兩者...
基于深度學習的心律模擬算法及其應用 摘要：研究基于Van der Pol方程的心律模型有助于進行心律調控，為心律失常等心臟疾病治療提供指導。針對已有Van der Pol方程時間尺度與真實生物心律不一致的問題，引入時間尺度參數(shù)，改進Van der Pol方程。針對心律模型的數(shù)...

改進平衡優(yōu)化器算法的WSN覆蓋優(yōu)化 摘要：針對無線傳感器網(wǎng)絡在節(jié)點部署過程中存在節(jié)點覆蓋空白及重疊覆蓋的問題，提出一種改進平衡優(yōu)化器算法（IEO）的網(wǎng)絡覆蓋優(yōu)化。首先，利用環(huán)繞反向學習提高初始化種群質量，增強算法的優(yōu)化能力；其次，引入動態(tài)正余弦因子進一步平衡全局搜索與局部開發(fā)...
基于時空加權目標函數(shù)的無線傳感網(wǎng)分簇協(xié)議 摘要：針對無線傳感器網(wǎng)絡中能量受限的特點，提出了基于時空相關加權目標函數(shù)粒子群優(yōu)化算法（SC-WOFPSO）的分簇協(xié)議。首先，該協(xié)議使用Kohonen神經網(wǎng)絡提取節(jié)點間的數(shù)據(jù)相似性。在分簇過程中，該協(xié)議綜合考慮了節(jié)點間的數(shù)據(jù)相似性、節(jié)點間距...
無線局域網(wǎng)多機器人系統(tǒng)輪詢MAC協(xié)議研究 摘要：多機器人系統(tǒng)是一個結構復雜的團體，為了實現(xiàn)機器人之間的高效合作，必須解決機器人之間的信息交互問題，提出將無線局域網(wǎng)的多機器人系統(tǒng)與輪詢系統(tǒng)結合的MAC（multiple access control）協(xié)議。首先，研究MAC協(xié)議中PCF...

基于報文哈希鏈的簽名認證方法 摘要：針對TCP/IP協(xié)議缺乏內生安全機制引起的網(wǎng)絡安全問題，以及IPSec等附加的安全增強技術存在效率低的問題，提出了一種基于報文哈希鏈的簽名認證方法。該方法將所傳輸報文的哈希值通過迭代哈希形成一個關于報文序列的哈希鏈，通信雙方通過報文哈...
基于OT的多方匿名身份查詢協(xié)議 摘要：多方數(shù)據(jù)源的隱私信息安全檢索是網(wǎng)絡安全中亟待解決的問題，不經意傳輸技術的特點是能夠保證各個參與方的數(shù)據(jù)安全，因此將不經意傳輸技術與密碼學中的同態(tài)密碼及對稱密碼相結合，設計了一種多方數(shù)據(jù)源匿名查詢協(xié)議。首先，基于不經意傳輸?shù)乃枷朐O計了一...
Cybertwin中的格上生物特征認證密鑰交換協(xié)議 摘要：針對基于Cybertwin的網(wǎng)絡架構中通信雙方存在信道安全以及隱私保護的問題，提出新的格上認證密鑰交換協(xié)議。使用生物特征認證技術實現(xiàn)Cytertwin服務下的用戶實名制登錄和強身份認證需求，保證Cybertwin服務對用戶網(wǎng)絡行為的審...
一種面向指紋探測欺騙的智能博弈對抗機制 摘要：指紋探測作為網(wǎng)絡偵察的重要組成部分，是攻擊者成功實施網(wǎng)絡攻擊的先決條件。針對攻防雙方在指紋探測過程中的博弈對抗特征，設計了一種新型對抗攻擊者指紋探測的欺騙機制，并通過建立不完全信息動態(tài)博弈模型有效刻畫指紋探測欺騙過程，在此基礎上討論了...
面向航空差旅消費的可監(jiān)管交易隱私保護方案 摘要：針對航空差旅消費的潛在隱私泄露風險，提出一種可監(jiān)管的交易隱私保護密碼學方案，為航空公司、集團客戶和差旅人員三方交易提供安全保障。通過在交易密文中額外添加一位接收方公鑰，雙接收方能夠獨立解密并獲得相同的交易信息，確保了作為額外接收方的監(jiān)...
可實現(xiàn)豐富認證策略的兩方屬性基會話密鑰協(xié)商協(xié)議 摘要：為解決云環(huán)境中基于傳統(tǒng)屬性基加密技術會話密鑰協(xié)商協(xié)議的數(shù)據(jù)訪問策略不能反映跨多個屬性之間復雜關系，導致其用戶認證能力和靈活性不足問題，提出一種基于附加屬性關系條件的線性密鑰分享方案的用戶認證結構，并基于該結構構造了一種屬性基會話密鑰協(xié)...
面向電力場景的雙通道圖像拼接竄改檢測模型 摘要：隨著電力生產智能化的推進，電力圖像被廣泛應用。然而由于圖像編輯軟件的發(fā)展導致部分電力圖像被惡意竄改，嚴重影響電力生產進程。其中以拼接竄改最為常見。基于深度學習技術，提出了一種雙通道CenterNet的圖像拼接竄改檢測模型。原色圖像通道...
基于生物特征識別的門限身份認證方案 摘要：在傳統(tǒng)生物特征身份認證系統(tǒng)中，針對重要目標的保護時，單一用戶的身份認證方案存在用戶權限過高的問題。為了解決此類問題，利用BGN半同態(tài)加密算法，結合Shamir秘密共享設計了一種基于生物特征識別的門限身份方案。主要使用在雙線性對上BGN...
面向云服務的輕量級匿名訂閱系統(tǒng) 摘要：針對已有匿名訂閱系統(tǒng)訂閱方式不靈活、用戶端運算量大以及用戶訪問次數(shù)不受限制等缺陷，在Canard等人系統(tǒng)的基礎上，提出一個面向云服務的輕量級匿名訂閱系統(tǒng)。新系統(tǒng)的構造過程使用了關于掌握Au-Susilo-Mu簽名的知識證明、改進的集合...

多層特征融合和并行自注意力的孿生網(wǎng)絡目標跟蹤算法 摘要：目標跟蹤是計算機視覺方向上的一項重要課題，其中尺度變化、形變和旋轉是目前跟蹤領域較難解決的問題。針對以上跟蹤中所面臨的具有挑戰(zhàn)性的問題，基于已有的孿生網(wǎng)絡算法提出多層特征融合和并行自注意力的孿生網(wǎng)絡目標跟蹤算法（MPSiamRPN）。...
基于影響函數(shù)的跨領域小樣本的行人重識別方法 摘要：在行人重識別領域，如何快速在一個新城市進行行人重識別系統(tǒng)的部署為行人重識別領域帶來了巨大的挑戰(zhàn)。一般情況下，在新城市中沒有足夠的標注數(shù)據(jù)來訓練一個強大的行人重識別模型，只能依賴少量由目擊者提供的罪犯照片。首次對該實際應用場景進行正式研...
輕量級多信息圖卷積神經網(wǎng)絡動作識別方法 摘要：針對如何在保持低參數(shù)量和低計算量前提下構建高性能模型的問題，提出一種輕量級多信息圖卷積神經網(wǎng)絡（LMI-GCN）。LMI-GCN通過將關節(jié)坐標、關節(jié)速度、骨骼邊、骨骼邊速度四種不同信息編碼至高維空間的方式進行信息融合，并引入可以聚合重...
顏色恢復和邊緣保持的低照度圖像超分辨率重建方法 摘要：針對常規(guī)圖像超分辨率重建方法應用于低照度環(huán)境下的圖像時存在紋理信息丟失、顏色偏移失真和重建性能退化等問題，提出了一種顏色恢復和邊緣保持的低照度圖像超分辨率重建方法。在錨定鄰域回歸（ANR）的圖像超分辨率重建方法基礎上引入顏色恢復和邊緣...
基于卷積特征聚合的細粒度圖像檢索方法 摘要：針對卷積神經網(wǎng)絡（CNN）全連接層得到的是圖像類別的全局語義信息，無法有效抑制背景噪聲以及表示圖像局部的細節(jié)信息，導致細粒度圖像檢索任務中負樣本靠前的問題，提出了一種選擇性加權來聚合卷積特征并利用k相互最近鄰（k-reciprocal...
基于多級上下文引導的實時語義分割網(wǎng)絡 摘要：針對實時語義分割方法中因忽略其本質所導致的分割精度不高的問題，提出了一種多級上下文引導的輕量化網(wǎng)絡。首先，將深度可分離卷積及非對稱卷積相結合，設計了基于并行非對稱卷積的上下文引導模型以學習局部特征及其周圍上下文構成的聯(lián)合特征；其次，將...
基于對抗學習的醫(yī)學圖像分割領域自適應研究 摘要：為了解決跨領域醫(yī)學圖像分析中不匹配的問題，提出了一種基于對抗學習的無監(jiān)督領域自適應框架（UAL-DAF）。具體而言，該框架通過外觀轉移模塊（ATM）和結合條件生成對抗網(wǎng)絡的語義轉移模塊（STM）分別縮小了跨領域醫(yī)學圖像外觀和語義層次的...
融合多路特征和注意力機制的強化學習關鍵幀提取算法 摘要：針對現(xiàn)有視頻關鍵幀提取算法對運動類視頻中運動特征提取不準導致的漏檢和誤檢問題，提出一種融合多路特征和注意力機制的強化學習關鍵幀提取算法。該算法首先通過人體姿態(tài)識別算法對視頻序列進行人體骨骼關節(jié)點提??；然后使用S-GCN和ResNet5...