计算机应用研究

2022年04期

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基于机器学习的SDN流量工程研究综述 摘要：随着软件定义网络（SDN）的兴起以及机器学习方法在分类、预测以及控制任务取得的巨大成功，寻找新的流量工程（TE）技术，自适应、动态地管理或路由网络中的流量，保证服务质量（QoS）以及提升用户体验质量（QoE）成为网络研究热点。首先介绍...
航空制造知识图谱构建研究综述 摘要：目前航空装备制造企业在设计、制造相关流程中积累了大量数据，基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理，对不断更新的制造知识进行挖掘，为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱在航空制造领域的理论支撑体系与实际应用...
基于机器学习的时尚穿搭推荐研究综述 摘要：时尚产业是全球最具商业利益的产业之一，基于机器学习的时尚穿搭推荐技术利用互联网时尚社区的海量穿搭数据学习穿衣搭配技巧，实现个性化的时尚穿搭推荐服务于时尚产业，受到工业界和学术界的广泛关注。结合时尚穿搭的特点提出了基于机器学习的时尚穿搭...

基于区块链和密文属性加密的访问控制方案 摘要：随着数字社会的到来，使得数据成为了重要的生产要素，为了充分释放数据要素价值，作为数据安全共享的访问控制技术是实现数据安全应用与治理的关键。因此，围绕分布式架构下密文及密钥的安全性问题提出了一种基于区块链的密文访问控制方案。该方案利用密...
基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究 摘要：针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题，提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型，将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源，通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型...

基于时间加权改进的LDTW算法 摘要：在时间序列相似性度量研究中，动态时间弯曲（dynamic time warping，DTW）是最为常用的算法之一，但其存在病态对齐问题且未考虑时间属性影响。限制对齐路径长度DTW（DTW under limited warping ...
基于Lasso-MIDAS模型的混频时间序列预测研究 摘要：针对传统的时间序列预测方法在处理复杂丰富的大数据时常面临变量间抽样频率不同、数据相关性复杂等问题，基于Lasso算法和混频数据抽样模型（MIDAS）提出了不改变数据结构的混频时序预测模型Lasso-MIDAS。该模型通过融合MIDAS...
基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法 摘要：动态时间弯曲距离能度量不等长的时间序列、且具有较高的匹配精度，因此广泛应用在时间序列模式匹配中。但其计算复杂度较高，制约了在大规模数据集上的应用。为了实现时间序列模式度量结果和计算复杂度的平衡，提出一种基于特征点界标过滤的时间序列模式...
基于可区分度的连续空间属性约简算法研究 摘要：针对现有粗糙集属性约简方法中存在的连续数据处理时的信息丢失、粒化策略引入不一致信息、参数寻优困难等问题，提出一种适用于连续型数据、基于类别可区分度的非单调性启发式属性约简算法。首先以各样本的标签为依据对论域进行划分，同一标签的样本组合...
类中心极大的多视角极大熵聚类算法 摘要：在数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下，传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致，从而导致聚类失败。为解决此类问题，在传统极大熵聚类算法的基础上，引入类中心惩罚机制，融合权重矩阵实现多视角划分融合，构建出类中心极大的多视角极大熵聚...
基于动态二分网络表示学习的推荐方法 摘要：构建用户—项目交互网络并学习其表征是一种有效的推荐方法。已有的方法大多将交互网络视为静态同质网络，忽略了交互时序性和节点异质性的影响。针对这一问题，提出一种基于动态二分网络表示学习的推荐方法，首先构建时序加权二分网络；然后将用户节点和...
基于双向映射学习的多标签分类算法 摘要：现有的多标签学习算法往往只侧重于实例空间到标签空间的正向投影，正向投影时由于特征维数降低所产生的实例空间信息丢失的问题往往被忽略。针对以上问题，提出一种基于双向映射学习的多标签分类算法。首先，利用实例空间到标签空间的正向映射损失建立线...
基于结构性质保持和相关性学习的多标记分类算法 摘要：现有的多标记学习技术大多只考虑了相关性学习问题而忽略了数据因变换而引起的结构性质不一致问题，导致原始特征数据的结构性质因映射变换发生改变，从而影响了模型的分类性能。为了解决这一问题，提出了基于结构性质保持和相关性学习的多标记分类算法。...
NEMTF：基于多维度文本特征的新闻网页信息提取方法 摘要：目前主流的网页抽取方法存在两大问题：提取信息类型单一，难以获取多种类新闻信息；多依赖HTML标签，难以扩展至不同来源。为此提出一种基于多维度文本特征的新闻网页信息提取方法，利用新闻文本的写作特点划分出写作、语义和位置特征，通过多通道卷...
MASGC：融合特定屏蔽机制的简单图卷积情感分析模型 摘要：方面级情感分析目前是基于图卷积神经网络（GCN）来整合句子的语法结构，它能够有效地解决长范围词汇依赖不准确的问题，但GCN却拥有不必要的复杂性和冗余计算。此外，它忽略了属性与上下文之间相对位置的关系。为此，提出了一种新的模型来解决上述...
考虑群组结构的在线社交网络竞争性舆情信息传播模型研究 摘要：针对在线社交网络中竞争性舆情信息同时传播的问题，在无标度网络的基础上引入群组结构，构建竞争性舆情信息传播模型，考虑舆情信息内容、用户亲密度、社会强化效应因素并进行仿真研究。仿真结果表明，引入群组结构的无标度网络充分契合了在线社交网络的...
融合高低层语义信息的自然语言句子匹配方法 摘要：针对目前自然语言句子匹配方法未能融合公共语义信息以及难以捕获深层次语义信息的问题，提出了一种融合高低层语义信息的自然语言句子匹配算法。该算法首先采用预训练词向量GloVe和字符级别的词向量获取句子P和句子Q的词嵌入表示；其次，使用双向...
句子级状态下LSTM对谣言鉴别的研究 摘要：针对目前网络谣言鉴别研究，文本学习往往会受到文本读入内容过长导致长距离信息丢失或者是为了捕捉局部信息而依赖于长期输入表示从而影响鉴别结果。通过提出S-LSTM（sentence-state long short term memory...
基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型 摘要：联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法，可以使得各客户端在不分享隐私数据的前提下共同建立共享模型。然而现有的联邦学习框架仅适用于监督学习，即默认所有客户端数据均带有标签。由于现实中标记数据难以获取，联邦学习模型训练的前提假设通常很难成...
基于层级集成的个性化空间音频技术 摘要：个性化的头相关传输函数（head-related transfer function，HRTF）可以有效改善空间音频质量。针对个性化HRTF难以精确获得的问题，提出了一种基于层级集成的个性化空间音频生成方法。该方法通过三个模型逐层建立...
融合链接预测相似度矩阵的属性网络嵌入算法 摘要：在属性网络中，与节点相关联的属性信息有助于提升网络嵌入各种任务的性能，但网络是一种图状结构，节点不仅包含属性信息还隐含着丰富的结构信息。为了充分融合结构信息，首先通过定义节点的影响力特性、空间关系特征；然后根据链接预测领域基于相似度的...
融合多策略的改进麻雀搜索算法 摘要：针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点，提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略，自适应调整个体权重提高算法收敛速度；针对个体聚集程度过高问题，采用多样性变异处...
随机扰动不同种群变异策略的多目标进化算法 摘要：为了提高多目标优化问题非支配解集的收敛性和多样性，解决算法后期易陷入局部最优的问题，根据不同差分进化策略特点，添加随机扰动，基于改进切比雪夫机制提出了一种自适应差分进化策略的分解多目标进化算法（MOEA/D-ADE-levy）。首先，...
基于改进北极熊算法的制造云服务组合优化 摘要：为了提高云制造环境下制造服务组合优化的效率，提出了一种基于改进北极熊算法的制造云服务组合优化方法。该方法对制造服务进行实数编码，并以服务功能和服务质量为评价指标，使用改进的北极熊算法对制造云服务组合优化问题进行求解，得到最优的服务组合...
基于FT_SSIM和ICAGA_CNN在小样本场景下雷达动作识别方法研究 摘要：针对基于小样本场景下人体动作识别出现训练效果差、过拟合现象以及传统对抗生成网络收敛速度慢、对计算机性能要求高等问题，从数据增强及超参数优化方面提出了解决方案。首先，搭建AWR1243雷达数据采集平台，对采集的回波信号进行预处理。其次，...
基于人际关系的传染病传播仿真模型研究 摘要：通过建立一种基于人际关系的传染病传播仿真模型对传染病传播过程以及预测在相关防控措施下疫情发展的趋势进行研究。基于人际关系描述个体间的接触与交互，以个体为单位建立仿真模型，根据中国卫健委平台收集武汉地区COVID-19疫情的初期数据调整...
结合分辨矩阵与蚁群优化算法改进的特征选择方法 摘要：目前已有蚁群算法优化的特征选择方法，大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子，但这类搜索方法在某些决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，从而导致选择精度显著下降。针对此类问题，根据条件属性在分辨...
多策略的郊狼优化算法 摘要：郊狼优化算法（coyote optimization algorithm，COA）是最近提出的一种群智能优化算法，具有独特的搜索结构和较好的优化性能。为了进一步提高COA的优化性能，提出了一种多策略的郊狼优化算法（multi-stra...
基于综合几何关系稀疏自注意力机制的图像标注方法研究 摘要：针对基于Transformer框架的图像标注任务中提取视觉特征容易引入噪声问题且为了进一步提高视觉的上下文信息，提出了一种基于综合几何关系稀疏自注意力机制的图像标注方法。首先通过结合图像区域的绝对位置、相对位置和空间包含关系提取详细全...

基于特征融合方法的轻微认知衰退静息态脑电数据自动检测技术研究 摘要：轻微认知衰退是阿尔茨海默病的早期阶段，而利用脑电信号进行轻微认知衰退的特征提取与分类是诊断轻微认知衰退的重要方法。在基于脑电人工智能轻微认知衰退自动检测技术中，现有研究只提取脑电波信号中的某一个特征或简单地拼接多个特征，这会导致这些方...
基于随机森林算法的谷物粉分类及硬件加速 摘要：针对传统谷物粉种类检测速度较慢的问题，基于ZYNQ平台实现随机森林算法辅助微波无损检测技术对谷物粉种类进行高效准确识别。通过对随机森林模型硬件实现的分析研究，提出了一种改进模型参数结构，有效节省了硬件存储资源的消耗。为了缩短算法预测时...
基于变长基因型遗传算法的多供应点应急物资调度优化 摘要：如何及时、高效地调度应急物资以减小突发事件带来的伤害成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下，构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络，并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标...
考虑销售方式和物流服务策略的运营模式研究 摘要：针对商家在进入大型电商平台面临的销售方式选择和物流服务策略问题，提出三种运营模式：a）转售模式，标记为A；b）代理+无平台物流模式，标记为B；c）代理+平台物流模式，标记为C。以一个电商平台和一个商家组成的分析框架为研究对象，构建两者...
基于深度学习的心律模拟算法及其应用 摘要：研究基于Van der Pol方程的心律模型有助于进行心律调控，为心律失常等心脏疾病治疗提供指导。针对已有Van der Pol方程时间尺度与真实生物心律不一致的问题，引入时间尺度参数，改进Van der Pol方程。针对心律模型的数...

改进平衡优化器算法的WSN覆盖优化 摘要：针对无线传感器网络在节点部署过程中存在节点覆盖空白及重叠覆盖的问题，提出一种改进平衡优化器算法（IEO）的网络覆盖优化。首先，利用环绕反向学习提高初始化种群质量，增强算法的优化能力；其次，引入动态正余弦因子进一步平衡全局搜索与局部开发...
基于时空加权目标函数的无线传感网分簇协议 摘要：针对无线传感器网络中能量受限的特点，提出了基于时空相关加权目标函数粒子群优化算法（SC-WOFPSO）的分簇协议。首先，该协议使用Kohonen神经网络提取节点间的数据相似性。在分簇过程中，该协议综合考虑了节点间的数据相似性、节点间距...
无线局域网多机器人系统轮询MAC协议研究 摘要：多机器人系统是一个结构复杂的团体，为了实现机器人之间的高效合作，必须解决机器人之间的信息交互问题，提出将无线局域网的多机器人系统与轮询系统结合的MAC（multiple access control）协议。首先，研究MAC协议中PCF...

基于报文哈希链的签名认证方法 摘要：针对TCP/IP协议缺乏内生安全机制引起的网络安全问题，以及IPSec等附加的安全增强技术存在效率低的问题，提出了一种基于报文哈希链的签名认证方法。该方法将所传输报文的哈希值通过迭代哈希形成一个关于报文序列的哈希链，通信双方通过报文哈...
基于OT的多方匿名身份查询协议 摘要：多方数据源的隐私信息安全检索是网络安全中亟待解决的问题，不经意传输技术的特点是能够保证各个参与方的数据安全，因此将不经意传输技术与密码学中的同态密码及对称密码相结合，设计了一种多方数据源匿名查询协议。首先，基于不经意传输的思想设计了一...
Cybertwin中的格上生物特征认证密钥交换协议 摘要：针对基于Cybertwin的网络架构中通信双方存在信道安全以及隐私保护的问题，提出新的格上认证密钥交换协议。使用生物特征认证技术实现Cytertwin服务下的用户实名制登录和强身份认证需求，保证Cybertwin服务对用户网络行为的审...
一种面向指纹探测欺骗的智能博弈对抗机制 摘要：指纹探测作为网络侦察的重要组成部分，是攻击者成功实施网络攻击的先决条件。针对攻防双方在指纹探测过程中的博弈对抗特征，设计了一种新型对抗攻击者指纹探测的欺骗机制，并通过建立不完全信息动态博弈模型有效刻画指纹探测欺骗过程，在此基础上讨论了...
面向航空差旅消费的可监管交易隐私保护方案 摘要：针对航空差旅消费的潜在隐私泄露风险，提出一种可监管的交易隐私保护密码学方案，为航空公司、集团客户和差旅人员三方交易提供安全保障。通过在交易密文中额外添加一位接收方公钥，双接收方能够独立解密并获得相同的交易信息，确保了作为额外接收方的监...
可实现丰富认证策略的两方属性基会话密钥协商协议 摘要：为解决云环境中基于传统属性基加密技术会话密钥协商协议的数据访问策略不能反映跨多个属性之间复杂关系，导致其用户认证能力和灵活性不足问题，提出一种基于附加属性关系条件的线性密钥分享方案的用户认证结构，并基于该结构构造了一种属性基会话密钥协...
面向电力场景的双通道图像拼接窜改检测模型 摘要：随着电力生产智能化的推进，电力图像被广泛应用。然而由于图像编辑软件的发展导致部分电力图像被恶意窜改，严重影响电力生产进程。其中以拼接窜改最为常见。基于深度学习技术，提出了一种双通道CenterNet的图像拼接窜改检测模型。原色图像通道...
基于生物特征识别的门限身份认证方案 摘要：在传统生物特征身份认证系统中，针对重要目标的保护时，单一用户的身份认证方案存在用户权限过高的问题。为了解决此类问题，利用BGN半同态加密算法，结合Shamir秘密共享设计了一种基于生物特征识别的门限身份方案。主要使用在双线性对上BGN...
面向云服务的轻量级匿名订阅系统 摘要：针对已有匿名订阅系统订阅方式不灵活、用户端运算量大以及用户访问次数不受限制等缺陷，在Canard等人系统的基础上，提出一个面向云服务的轻量级匿名订阅系统。新系统的构造过程使用了关于掌握Au-Susilo-Mu签名的知识证明、改进的集合...

多层特征融合和并行自注意力的孪生网络目标跟踪算法 摘要：目标跟踪是计算机视觉方向上的一项重要课题，其中尺度变化、形变和旋转是目前跟踪领域较难解决的问题。针对以上跟踪中所面临的具有挑战性的问题，基于已有的孪生网络算法提出多层特征融合和并行自注意力的孪生网络目标跟踪算法（MPSiamRPN）。...
基于影响函数的跨领域小样本的行人重识别方法 摘要：在行人重识别领域，如何快速在一个新城市进行行人重识别系统的部署为行人重识别领域带来了巨大的挑战。一般情况下，在新城市中没有足够的标注数据来训练一个强大的行人重识别模型，只能依赖少量由目击者提供的罪犯照片。首次对该实际应用场景进行正式研...
轻量级多信息图卷积神经网络动作识别方法 摘要：针对如何在保持低参数量和低计算量前提下构建高性能模型的问题，提出一种轻量级多信息图卷积神经网络（LMI-GCN）。LMI-GCN通过将关节坐标、关节速度、骨骼边、骨骼边速度四种不同信息编码至高维空间的方式进行信息融合，并引入可以聚合重...
颜色恢复和边缘保持的低照度图像超分辨率重建方法 摘要：针对常规图像超分辨率重建方法应用于低照度环境下的图像时存在纹理信息丢失、颜色偏移失真和重建性能退化等问题，提出了一种颜色恢复和边缘保持的低照度图像超分辨率重建方法。在锚定邻域回归（ANR）的图像超分辨率重建方法基础上引入颜色恢复和边缘...
基于卷积特征聚合的细粒度图像检索方法 摘要：针对卷积神经网络（CNN）全连接层得到的是图像类别的全局语义信息，无法有效抑制背景噪声以及表示图像局部的细节信息，导致细粒度图像检索任务中负样本靠前的问题，提出了一种选择性加权来聚合卷积特征并利用k相互最近邻（k-reciprocal...
基于多级上下文引导的实时语义分割网络 摘要：针对实时语义分割方法中因忽略其本质所导致的分割精度不高的问题，提出了一种多级上下文引导的轻量化网络。首先，将深度可分离卷积及非对称卷积相结合，设计了基于并行非对称卷积的上下文引导模型以学习局部特征及其周围上下文构成的联合特征；其次，将...
基于对抗学习的医学图像分割领域自适应研究 摘要：为了解决跨领域医学图像分析中不匹配的问题，提出了一种基于对抗学习的无监督领域自适应框架（UAL-DAF）。具体而言，该框架通过外观转移模块（ATM）和结合条件生成对抗网络的语义转移模块（STM）分别缩小了跨领域医学图像外观和语义层次的...
融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法 摘要：针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题，提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取；然后使用S-GCN和ResNet5...