计算机应用研究

2022年05期

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水下图像复原中背景光求解方法研究最新进展 摘要：水下特殊的成像环境，使得图像存在模糊、色偏等问题，给水下图像复原带来了新的挑战。基于成像模型的图像复原是提高水下图像质量的典型方法之一。背景光作为逆向复原的重要参数直接影响到水下图像复原的效果。目前对水下图像复原中背景光求解方法的...
基于深度学习的三维点云分类方法研究 摘要：随着深度学习和3D传感技术的快速发展，点云分类已在智能分级等领域得到了广泛的应用。为了更好地推进点云分类技术的研究与应用，利用管道体系结构对相关方法的研究进展进行全面而系统的梳理、分析和总结。首先，根据点云数据处理方式的不同，将现...
基于深度学习的多模态医学影像分割研究综述 摘要：多模态医学影像分割是医学影像分析领域的研究热点之一。有效利用不同模态影像的互补信息，从多种层面提供病灶区域及其周围区域的更多信息，可提高临床诊断的准确性。为了分析深度学习在多模态医学影像分割领域的研究现状及发展方向，对该领域近些年...

基于多层次区块链的医疗数据共享模型 摘要：基于区块链的医疗数据共享能够有效地提升医疗数据的可信性，但是面临着链上存储容量有限、缺乏数据隐私保护等问题。针对这些问题，提出一个基于多层次区块链的医疗数据共享模型。对个人医疗数据进行加密后上传到链下的分布式存储中，并将数据索引信...
基于智能合约的分类分级属性访问控制方法 摘要：传统医疗数据共享模型存在访问效率低下和访问控制中心化问题。针对医疗数据动态性强、数据量大和隐私度高的特点，提出一种基于智能合约的分类分级属性访问控制方法。首先，对属性和级别进行划分，形成属性类别和资源隐私等级，根据资源等级设计不同...
基于区块链的共享充电桩安全监管方案 摘要：共享充电桩可缓解当前电车充电难的现状。然而，基于第三方平台的共享充电桩平台面临着信任问题；而基于区块链的共享充电桩平台虽可提供信任环境，但缺乏对用户、桩主、充电量等信息核查。为解决以上问题，提出了一种基于区块链的共享充电桩安全监管...

基于图依存分析的情感原因对抽取任务 摘要：情感原因对抽取是情感分析任务中的子任务，旨在抽取出给定文档中的所有情感子句以及引起该情感所对应的原因子句。先前的研究在生成情感子句与原因子句表示时忽略了情感子句与原因子句之间的相互联系。为了解决上述问题，基于图依存分析的思想并融入...
卷积融合文本和异质信息网络的学术论文推荐算法 摘要：为了完全挖掘异质信息网络中节点的特征并且更好地融合这些特征，提高推荐算法的性能，提出一种基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法（rating prediction algorithm based on self-att...
基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法 摘要：为了完全挖掘异质信息网络中节点的特征并且更好地融合这些特征，提高推荐算法的性能，提出一种基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法（rating prediction algorithm based on self-att...
基于动态规划的优先语义扩充求解算法 摘要：抽象辩论框架中的优先语义是判断争议可接受程度的最重要语义。现有优先扩充求解方法多用标记映射求解，依赖于标记的定义、转换规则、相邻争议的标记。算法每次迭代会产生一个新的抽象辩论框架导致时间、空间复杂度较高。提出一种基于动态规划的优先...
多层结合的多阶显式交互的融合推荐模型 摘要：现有不少模型着眼于对有限数据通过生成显式特征交互以进行挖掘来提升点击率预测效果，但存在以下问题：对于原特征与新生成的显式特征，直接一起输入到一个统一的神经网络结构进行挖掘然后输出，由于两者参数量差别较大导致在表征上差异巨大；同时如...
基于伪标签的无监督领域自适应分类方法 摘要：现有的领域自适应方法在匹配分布时并未完全考虑伪标签置信度或伪标签损失计算问题，针对此类问题，提出循环选择伪标签分类模型（CSPL）。利用深度网络提取图像特征，为目标域打上高置信度伪标签使得训练数据增强，采用MMD距离度量方法对齐源...
融合统计方法和双向卷积LSTM的多维时序数据异常检测 摘要：通过数据分析进行异常检测，有助于准确识别异常行为，从而提高服务质量和决策能力。然而，由于多维时序数据的时空依赖性以及异常事件发生的随机性，现有方法仍然存在一定的局限性。针对上述问题，提出一种融合新型统计方法和双向卷积LSTM的多维...
少样本文本分类的多任务原型网络 摘要：少样本文本分类中，原型网络对语义利用不足、可迁移特征挖掘不够，导致模型泛化能力不强，在新任务空间中分类性能不佳。从模型结构、编码网络、度量网络等角度提高模型泛化性，提出多任务原型网络（multiple-task prototypi...
考虑结构与行为特征的水军群组检测算法 摘要：在线评论对用户的购买决策有重要的影响作用，部分卖方为提高自身信誉或贬低竞争对手的产品，通过雇佣大量水军有组织、有策略地撰写虚假评论来误导潜在消费者。为了检测这种有组织的水军群组，提出了一个综合考虑网络结构与评论者的行为特征水军群组...
基于知识图谱的互补项目推荐 摘要：在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下，将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中，提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法，在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目，基于知识图谱提取用户对互补项...
多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用 摘要：针对阿基米德优化算法（AOA）寻优过程中存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷，提出一种融合多策略的阿基米德优化算法（MAOA）。首先，采用随机高斯变异策略选取适应度优的多个个体引导种群向最优解区域寻优，增强全局搜索...
基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化改进算法 摘要：为了提高多目标鲸鱼优化算法的全局优化性能，提出了一种基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化算法IWOA-APD。首先，针对基本多目标鲸鱼算法收敛性和多样性难以平衡的问题，采用角度惩罚距离作为解优劣评价指标。其次，给出了...
求解多峰目标函数的改进阴阳对算法 摘要：针对阴阳对优化算法（YYPO）在优化多峰目标函数时存在收敛速度过快和收敛精度过低等问题，提出了一种融合差分变异策略和高斯分布扰动的D向分割方法改进的阴阳对算法MYYPO。首先，MYYPO在算法的分割阶段引入了结合自适应变异因子的差...
自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法 摘要：针对算术优化算法（arithmetic optimization algorithm， AOA）存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法（t-CAOA）。利用引入自适应t分布变...
混合策略改进鲸鱼优化算法 摘要：针对标准鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm，WOA）易陷入局部最优解、收敛精度低、收敛速度慢等问题，提出一种利用混合策略改进的鲸鱼优化算法（multi-strategy improved wha...
基于图像识别的跨模态实体链接模型 摘要：提出了一个基于图像识别的跨模态实体链接模型。首先，利用人机交互的图像目标截取模块实现图像目标指代，支持多目标图像的输入，将复杂的目标检测任务简化为图像识别分类任务。然后，设计了一个基于轻量快速的MobileNetV2网络训练的图像...
基于动态度的回溯算法求解大值域约束满足问题 摘要：针对一个具有精确可满足性相变现象的大值域随机约束满足问题，提出了两种启发式动态回溯算法，即基于动态度的ddeg-MAC（dynamic degree-maintaining arc consistency）回溯算法和基于值域与动态...
基于K维结构熵的调查传播算法收敛性分析 摘要：信息传播算法在可满足性（SAT）问题上性能表现优越，其收敛性却依赖于因子图的结构复杂程度，至今缺少系统的理论解释。调查传播算法（SP）是解决SAT问题效果最好的信息传播算法。为有效分析SP算法的收敛性，借助因子图转换技术和鲁汶算法...
基于差异距离反馈的多执行体裁决算法与调度算法 摘要：针对现有多执行体裁决算法和调度算法主要将执行体受攻击的次数作为可信度的参考依据，难以区分每次攻击行为的恶意程度，也难以应对执行体输出为数值且允许存在误差的应用场景的问题，以电力系统状态估计异常检测作为应用场景，提出根据归一化的执行...
基于交叉注意力机制的波束形成后置滤波网络 摘要：针对经典后置滤波器存在的对非平稳噪声抑制效果较差且存在目标语音失真的问题，提出一种基于交叉注意力机制的后置滤波网络，使用基于门控循环单元的编解码器作为网络框架，并在编解码器组之间添加残差连接；使用基于伽马通域的波束输出信号与噪声参...
基于张量奇异值理论的交通数据重构方法 摘要：由于探测器和通信设备的故障，交通数据的缺失是不可避免的，这种缺失给智能交通系统（ITS）带来了不利的影响。针对此问题，运用张量平均秩的概念，对张量核范数进行最小化，从而构建了新的低秩张量补全模型，并且在此基础上，基于张量奇异值分解...
动态信任感知的偏好演化模型研究 摘要：有界置信模型（bounded confidence model，BCM）是舆论动力学中对偏好演化进行建模的重要模型，但其假设个体会完全接受与之交流个体的偏好以及所有的个体会诚实表达其偏好与实际情况不符，存在明显不足。针对该问题，提...
不完备区间值决策系统的三支决策模型及增量式规则获取算法 摘要：在现实应用中，区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值，而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势，忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此，针对这一问题，提出面向不完备区间值决策系统...
基于自适应阈值的循环剪枝算法 摘要：针对YOLO系列目标检测算法中复杂的网络模型和大量冗余参数问题，提出了一种基于自适应阈值的循环剪枝算法：在经过基础训练和稀疏化训练后，进入到自适应阈值剪枝模块，该模块针对缩放因子分布情况，通过缩放因子对通道和卷积层的重要性进行评估...
基于语义分割动态特征点剔除的SLAM算法 摘要：针对动态物体容易干扰SLAM建图准确性的问题，提出了一种新的动态环境下的RGB-D SLAM框架，将深度学习中的神经网络与运动信息相结合。首先，算法使用Mask R-CNN网络检测可能生成动态对象掩模的潜在运动对象。其次，算法将光...
边界与密度适应的SMOTE算法研究 摘要：针对合成少数类过采样技术等基于近邻值的过采样算法在处理数据类不平衡时，不能根据少数类样本分布情况及时调整模型参数，导致过采样后的数据集引入噪声，并且在原始分布区域上无差别地合成少数类实例造成过拟合等问题，提出了一种特征边界和密度适...

基于GIS技术的双层PCB布线的空间剖分算法 摘要：双层印制电路板（PCB）通常空间结构及布线线形复杂、约束规则众多，而常用PCB空间结构简单、布线线形单一，不能有效利用PCB的空间关系及拓扑信息引导布线规划。为弥补以前工作的不足，提出一种基于GIS（geographic info...
基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型 摘要：细颗粒物（PM2.5）与大气环境和人类生活息息相关。城市中PM2.5监测站数量有限，无法提供细粒度PM2.5浓度，而大多数现有的PM2.5浓度推断方法缺乏根据动态时空特征建立多阶相关系数矩阵的能力。为此提出了一种基于注意力机制的P...
TCN-KT：个人基础与遗忘融合的时间卷积知识追踪模型 摘要：智慧教育的热门领域知识追踪（KT）被视为序列建模任务，其主要关注点和解决方式都集中在循环神经网络（RNN）上。但RNN通常会面临梯度消失或者梯度爆炸等问题，且训练时间和设备要求都过于严苛，针对以上问题，提出融合学习者个人先验基础和...
基于深度强化学习的AGV智能导航系统设计 摘要：针对现有的AGV在大规模未知复杂环境中进行自主导航配送的问题，基于深度强化学习完成了AGV智能导航系统设计。首先，结合传感器对周围的障碍物进行探测感知，利用DDPG（deep deterministic policy gradie...
基于自适应多元多尺度熵的心电信号分类研究 摘要：针对目前单通道心电信号识别精度不高、现存多元分解方法效果不佳、多元非线性心电信号分析复杂等问题，提出了一种基于自适应多元多尺度色散熵的心电信号分类方法。首先利用频谱分析，创新性地引入了正弦辅助多元经验模态分解方法，对心电信号进行分...

工业5G的D2D多跳中继辅助传输方法及中断性能分析 摘要：面向工业5G网络的超可靠强实时传输要求，研究基于设备到设备通信（device-to-device，D2D）的多跳多中继辅助传输方法。基于随机几何理论，采用泊松点过程对工业现场设备进行建模，并划分中继选择区域。多跳中继过程中，每一跳...
基于信任机制的无线传感器网络可靠传输路由协议 摘要：在无线传感器网络中，针对异常事件监测时会出现大量数据发送引起网络拥塞、数据包无法可靠传输的问题，提出一种基于信任机制的可靠传输路由协议（RTRPT）。该协议提出了梯度分簇模型以选取簇头节点。在无异常事件发生时，通过转发能量阈值找出...
基于AUPF的TDOA几何定位跟踪算法研究 摘要：使用无源时差（TDOA）定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点，针对时差定位算法较为复杂的实际情况，推导了时差双曲线的几何解，并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波（AUPF）技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该...
多用户动态节能资源竞争计算卸载策略 摘要：针对移动边缘计算环境下，移动设备的计算、续航、存储能力的不足，导致其响应延迟、电池寿命降低等问题，设计了一种动态节能资源竞争计算卸载（DERCO）策略。该策略综合考虑了信道容量以及设备间的相互干扰等情况，以一种贪婪算法的思想，让所...
基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略 摘要：当前，车联网系统中存在频谱资源有限、系统干扰较大、D2D（device to device）用户通信质量差等问题。针对上述情况，提出了一种基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略。在保证蜂窝用户以及D2D用户通信质量的前提下，...

深度可分离卷积在Android恶意软件分类的应用研究 摘要：传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程，不适用于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率，将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像，综合利用深度可分离卷积（depthwise separab...
基于APCNN和BiGRU-Att的单词DGA域名检测方法 摘要：为了提高对基于单词的域名生成算法（domain generation algorithm，DGA）生成的恶意域名的检测准确率，提出了一种结合改进的并行卷积神经网络（APCNN）和融合简化注意力机制的双向门控循环单元（BiGRU-A...
自动化门限掩码新方法 摘要：为了有效抵御差分功耗攻击，密码芯片通常在算法级使用掩码防护。现有的门限掩码方法主要依赖于手工对密码核心部件的分解、推算及随机比特数的配置，其明显的缺点是计算及验证过程复杂、烦琐，而且掩码方案实现效率往往较低。如何在不注入额外随机数...
基于假位置选择的位置隐私脱敏算法 摘要：传统位置隐私脱敏技术容易遭受背景知识攻击和单点攻击，造成用户位置隐私泄露，危及其生命财产安全。针对此问题，提出了一种基于假位置选择的位置隐私脱敏算法DLPD（dummy location privacy desensitizati...

基于多尺度卷积神经网络的交通标示识别研究 摘要：交通标示识别在自动驾驶领域有着广泛的应用前景。在实际场景中，光照、地理位置、检测方法等因素会对较小交通标示识别产生影响，导致识别精度降低。针对这些问题，提出一种新型多尺度融合卷积神经网络模型（SF-RCNN）。首先在基础特征提取网...
基于Transformer实现文本导向的图像编辑 摘要：为方便非专业用户修图，提出一种基于Transformer的图像编辑模型TMGAN，使用户可通过自然语言描述自动修改图像属性。TMGAN整体框架采用生成对抗网络，生成器采用Transformer编码器结构提取全局上下文信息，解决生成...
基于注意力机制的红外与可见光图像融合网络 摘要：针对现有融合方法缺乏通用性的问题，提出一种结合空间注意力和通道注意力的特征融合网络，设计一个端到端融合框架，采用两阶段的训练策略进行训练。在第一个阶段，训练一个自编码器用来提取图像的特征；在第二个阶段，使用提出的融合损失函数对融合...
结合结构重参数化方法与空间注意力机制的图像融合模型 摘要：针对深度学习在红外与可见光图像融合时无法同时满足运算效率和融合效果的问题，提出了一种无监督端到端的红外与可见光图像融合模型。该模型的图像特征提取模块采用结构重参数化方法，有效提升了算法的运行效率；同时引入了注意力机制，减小了冗余信...
PNet：融合注意力机制的多级低照度图像增强网络 摘要：低照度图像存在亮度低、噪声伪影、细节丢失、颜色失真等退化问题，使得低照度图像增强成为一个多目标增强任务。现有多数增强算法不能很好地在多个增强目标上取得综合的性能，对此，提出PNet——融合注意力机制的多级低照度图像增强网络模型，通...
学习点云邻域信息的三维物体形状补全 摘要：在现实世界中，点云数据的采集方式有激光雷达、双目相机和深度相机，但是在机器人采集过程中由于设备分辨率、周围环境等因素的影响，收集到的点云数据通常是非完整的。为了解决物体形状缺失的问题，提出了一种使用局部邻域信息的三维物体形状自动补...
基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法 摘要：由于牧场牛只分布不均以及尺度变化大，传统的目标计数算法在畜牧领域计数精度不高，且用于研究的牛只数据集较少。针对这些问题创建了一个用于牛只密度估计的数据集，并提出了一种基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法。该方法利用多个...
基于卷积神经网络的多模态视频场景分割优化算法 摘要：针对基于内容的视频检索中场景分割效率有待提高的问题，提出了一种基于卷积神经网络提取特征的多模态视频场景分割优化算法。首先利用改进的VGG19网络从视频镜头中提取多种模态的底层特征和语义特征，再将这些特征组成向量，然后通过三重损失学...