计算机应用研究

2022年07期

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微表情自动分析方法研究综述 摘要：微表情自动分析是计算机视觉研究方向之一。在刑侦、临床医学、商业谈判、公共安全等场景下的微表情分析技术具有重要研究和应用价值。为了梳理微表情自动分析领域研究现状及发展方向，对常用微表情数据集和数据预处理方法进行整理。基于微表情特征，全...
求解可满足性问题的信息传播算法研究综述 摘要：信息传播算法来自统计物理，被广泛应用于人工智能各个领域，特别是求解组合优化问题时，具有良好的有效性。通过对信息传播算法的相关文献进行分析，综述了信息传播算法以及其相关应用的发展史，根据信息传播算法的发展，介绍了求解可满足性问题的信息...
显著性物体检测研究综述：方法、应用和趋势 摘要：显著性物体检测旨在快速定位图像中的显著性目标，可用于目标检测和识别、关键点定位、视觉跟踪、语义分割等计算机视觉任务中。为梳理显著性检测研究的发展脉络，从方法、应用领域和研究方向等方面分析显著性检测的研究现状和发展趋势。首先，阐述了显...

基于许可区块链的托管数据中心的紧急需求响应 摘要：托管数据中心因其转移电力负载灵活的特点，可以在智能电网的紧急需求响应（emergency demand response，EDR）中发挥积极作用。在EDR时，托管数据中心需要与租户之间协同才能更好地满足智能电网下达的节能目标。传统的...
基于网络流量的挖矿行为检测识别技术研究 摘要：针对国内现有挖矿行为检测识别技术的准确性不高、缺少具体挖矿行为证据等问题，提出了一种基于网络流量的挖矿行为检测识别模型和多维度挖矿指纹特征提取方法，该模型通过对Stratum、Getwork等矿池协议的指令特征提取分析，能够高效准确...

基于依存句法的Android App隐私条例解析算法 摘要：目前针对中文隐私条例的自动化解析研究较少，提取的信息不全面，无法满足管理部门对Android App隐私条例的自动化审查需求。为实现中文隐私条例自动化解析，提出了一种基于依存句法的中文隐私条例解析算法PPExtractor。基于动词...
基于嵌入式GPU的pyramid LK光流法高速计算方法研究 摘要：在嵌入式计算平台上实现双向约束LK金字塔高精度光流的实时计算，是该算法能否应用于自动驾驶等场景的重要影响因素。为了实现该目的，提出了基于网格划分的特征提取方法及新的双向约束方法；然后设计了动态窗口的金字塔模型，解决了光流计算过程中的...
在线光束平差法的高速计算方法研究 摘要：光束平差法（bundle adjustment，BA）是同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping，SLAM）后端优化的关键技术。在线使用光束平差时能否满足实时性要求，是将其应用于...
考虑客户分类的随机时间车辆路径优化模型与算法 摘要：针对一类考虑客户分类、随机旅行时间、随机服务时间及时间窗约束的车辆路径问题构建了机会约束规划模型，该模型考虑两类客户（普通客户与优质客户），并通过添加机会约束条件确保优质客户获得准时服务的概率。同时，设计了变邻域迭代局部搜索算法，并...
基于JPS改进的移动机器人路径规划算法 摘要：针对跳点搜索（jump point search，JPS）路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题，提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全...
基于离散哈里斯鹰优化算法求解具有单连续变量的背包问题 摘要：为了将哈里斯鹰优化（HHO）算法用于求解具有单连续变量的背包问题（KPC），基于0-1向量表示个体的编码，利用位运算重构了HHO的进化方程，并采用一种自适应变异机制改善搜索结果，由此提出了一个新的离散哈里斯鹰优化算法（DisHHO）...
双策略学习和自适应混沌变异的郊狼优化算法 摘要：针对郊狼优化算法（coyote optimization algorithm，COA）存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优的不足，提出一种基于双策略学习机制和自适应混沌变异策略的改进郊狼算法（coyote optimizati...
基于骑手优化的动态布谷鸟搜索算法 摘要：针对传统布谷鸟搜索（cuckoo search，CS）算法对复杂问题收敛精度低、迭代步幅局限性大的特点，提出了基于骑手优化的动态布谷鸟搜索策略（rider optimization cuckoo search，ROCS）。结合骑手优...
基于新型非支配排序的多目标麻雀优化算法 摘要：针对麻雀搜索算法在求解多目标问题中的不足，并且在求解过程中易陷入局部最优与收敛性差的问题，提出了一种改进的多目标麻雀搜索算法。首先，引入了新型非支配排序，找到最优前沿面；其次，将多项式变异和正余弦算法融合到种群进化策略中，增强其搜索...
基于有监督的多视角图神经网络的药物组合协同预测算法 摘要：药物组合疗法在癌症治疗中具有重要应用价值。通过算法预测药物协同组合，可为生物学研究提供靶向指导，从而提高研究效率，降低实验成本。针对现有算法缺乏有效的药物互相作用建模方法、无法考虑细胞系之间的关系等问题，提出了一种基于多视角图神经网...
基于SAE-ConvLSTM深度学习模型的多站城轨短时客流预测 摘要：为准确预测多个站点城轨交通短时客流，提出卷积长短时记忆网络（ConvLSTM）与栈式自编码器（SAE）相结合的深度学习模型SAE-ConvLSTM。考虑了13个影响客流量的外部因素，并通过SAE对其进行逐层提取，获得更具代表性的外部...
引入知识表示的图卷积网络谣言检测方法 摘要：在谣言检测的问题上，现有的研究方法无法有效地表达谣言在社交网络传播的异构图结构特征，并且没有引入外部知识作为内容核实的手段。因此，提出了引入知识表示的图卷积网络谣言检测方法，其中知识图谱作为额外先验知识来帮助核实内容真实性。采用预训...
基于渐进增强与图卷积的方面级情感分析模型 摘要：方面级情感分析的任务目标是对评论中的特定方面词情感极性的判别，近年来的大多研究方法都采用句法依存树结合图卷积网络来构建模型，但是对句法依存结构的使用过于直接且忽略了在生成树是伴随的噪声影响，因此提出了一种渐进增强结合双向图卷积模块的...
融合学术水平相似性的合作者推荐模型 摘要：合作者推荐工作对科学研究的发展和科技成果的转化很有帮助，然而学者间水平的差距严重影响了合作的建立。模型从学者间学术水平差距，合作网络的拓扑距离以及研究兴趣三个角度进行合作者推荐。首先，定义了学者—学者、学者—主题、学者—水平标签三种...
基于Moran过程竞争性舆情信息的网络传播博弈模型 摘要：新的媒体环境下，在享受不同形式在线社交网络提供便捷信息互动渠道的同时，需要加强对信息传播的管理与引导，防止其发展成为负面舆情信息肆意滋生的温床。结合传统演化博弈论与复杂网络理论，提出了竞争性舆情信息的网络传播博弈模型，并理论分析了正...
结合评分习惯加权的稀疏矩阵插值推荐技术 摘要：插值估计可缓解推荐系统的稀疏问题，但其效果会影响预测性能。以logistic用户习惯（habit）评分加权改进Jaccard（HabJac）相似度量，并通过K近邻获得插补评分。进而，通过融合正则化奇异值分解（RSVD）技术提出了新的...
融合模糊逻辑与马尔可夫决策过程的边缘计算切换策略 摘要：在边缘计算切换策略中，针对马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）传输时延高且环境适应能力差等问题，提出了一种融合模糊逻辑与马尔可夫决策过程的边缘计算切换策略。该策略采用模糊逻辑算法将系统参数模糊化...
基于空间尺度粗粒化的异常检测方法 摘要：目前，大部分基于链路预测对社会网络进行异常检测的研究中，缺乏对异常节点演化影响的分析，且受社会网络规模以及复杂度的限制，检测效率普遍不高。针对上述问题，提出了一种基于空间尺度粗粒化和异常节点加权机制的异常检测方法。首先利用凝聚型社区...
基于空间自适应哈希算法的并行双音频指纹技术 摘要：针对非法音频拷贝的检索跟踪性能问题进行研究，提出了一种基于新哈希的并行双音频指纹方法。为了提高检测片段的完整性，应用了并行的特性，通过沃尔什—哈达玛转换生成两组实时并行的指纹；通过新哈希方法对两组指纹进行相似性计算；最后检索时让并行...
基于自适应学习的序列生成方法 摘要：离散序列生成广泛应用于文本生成、序列推荐等领域。目前的研究工作主要集中在提高序列生成的准确性，却忽略了生成的多样性。针对该现象，提出了一种自适应序列生成方法ECoT，设置两层元控制器，在数据层面，使用元控制器实现自适应可学习采样，自...
基于改进深度强化学习的动态移动机器人协同计算卸载 摘要：移动边缘计算是解决机器人大计算量任务需求的一种方法。传统算法基于智能算法或凸优化方法，迭代时间长。深度强化学习通过一次前向传递即可求解，但只针对固定数量机器人进行求解。通过对深度强化学习分析研究，在深度强化学习神经网络中输入层前进行...

基于E2E Deep VAE-LSTM的轴承退化预测应用研究 摘要：针对额外提取数据特征的方法需要花费大量时间和人力成本、轴承退化的线性预测精度低等问题，以及时序数据具有时间依赖关系的特点，提出了端到端的结合长短时记忆网络的深度变分自编码器模型（E2E Deep VAE-LSTM）用于轴承退化预测。...
基于动态卷积多层域自适应的轴承故障诊断 摘要：现有基于深度学习的轴承故障诊断方法对数据具有一定的依赖性，要求训练数据与测试数据具有相同的分布。在变工况的条件下，网络模型的故障诊断精度会因数据分布发生变化而下降。为保证网络模型能够在变工况条件下对轴承的健康状态进行准确识别，基于无...
移动App即时缺陷预测模型的可解释性方法 摘要：在移动App即时缺陷预测领域，大部分研究只关注预测模型的性能，而忽略了模型的可解释性，因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任，并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性...
湿地公园无人机航测的高效三维建模与呈现 摘要：针对湿地公园地貌和生态特征，以实例为研究对象，对湿地公园无人机航测数据的高效三维建模和轻量化呈现技术进行研究，解决大型实景模型建模效率低、实时呈现与浏览困难和缓慢等瓶颈问题。提出基于二次高斯径向基函数线性组合方程及对航测空间位置数据...

基于智能反射面辅助与无线中继的无人机协作通信系统优化算法 摘要：针对采用智能反射面（RIS）辅助与解码转发中继的无人机协作通信系统，研究了RIS反射相位、无人机部署位置和无线中继传输时隙联合优化算法。首先根据协作系统传输协议，建立了以最大化系统端到端信息传输可达速率为目标的资源分配联合优化问题。...
基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法 摘要：为了实现5G网络场景下服务功能链的低成本高效率部署，提出了一种基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法。在服务功能链映射过程中，采用双层编码方式，将服务请求的组链方案和映射方案进行混合编码，然后使用改进离散麻雀搜索算法进行求解，...
融合有向结构和非负矩阵分解的链路预测 摘要：现存有向网络链路预测方法仅考虑单类型网络结构而忽略一些关键网络结构，导致预测准确度下降。针对此问题，提出一个融合多类型有向网络结构和非负矩阵分解的链路预测框架去保持局部和全局结构信息。首先，将有向网络的邻接矩阵映射到低维潜在空间保持...
基于线性回归的无线传感器网络链路质量估计方法研究 摘要：针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题，提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR，以及包接收率PRR作为度量参数，分别...

基于扩展混沌映射的远程医疗信息系统认证方案 摘要：针对远程医疗信息系统（TMIS）的实时应用场景，提出了一种安全高效的基于扩展混沌映射的切比雪夫多服务器认证协议。该方案使用随机数和注册中心的私钥为用户/应用服务器的身份加密，有效地支持用户和应用服务器的撤销和重新注册。同时，还利用模...
基于异构可重构计算的AES加密系统研究 摘要：随着大数据的发展及加密场景的增多，仅以软件运行的加密方式难以满足加密性能的需求；而使用Verilog/VHDL方式实现的FPGA/ASIC加密系统又存在灵活性较差、维护升级困难等问题。针对上述问题，设计并实现了一种基于异构可重构计算...
基于可编程协议无关报文处理的分布式拒绝服务攻击检测 摘要：传统软件定义网络（SDN）中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测方法需要控制平面与数据平面进行频繁通信，这会导致显著的开销和延迟，而目前可编程数据平面由于语法无法实现复杂检测算法，难以保证较高检测效率。针对上述问题，提出了一种基于可...
基于博弈策略的攻防模型有效变化域验证算法 摘要：变化挖掘能够通过变化日志找到模型中可能存在的变化空间，而传统变化挖掘算法在信息安全攻防态势的场景下，结果可能并不符合安全需求，甚至极大偏离安全标准。针对此问题，提出了一种基于博弈策略的变化域验证方法，解决了传统变化挖掘算法不能验证自...
面向医疗数据的AUR-Tree差分隐私数据发布算法 摘要：随着医学技术的进步和大数据时代的到来，在数据发布时如何对患者就诊记录中的敏感信息进行隐私保护成为当前的研究热点。针对医疗大数据在发布过程中隐私保护问题，提出了基于属性效用值排序法AUR-Tree（attribute utility ...
多变量体制下的代理签密方案 摘要：目前大多数代理签密方案的安全性主要是基于传统密码体制下的，随着量子计算技术的发展，传统密码体制下的代理签密方案受到严重威胁，构造抗量子计算的代理签密方案具有重要意义。多变量公钥密码是抗量子计算密码的主要候选者之一，鉴于此，提出多变量...
行人再识别系统中无感噪声攻击的防御方法 摘要：深度学习在行人再识别任务上的应用已经取得了较大进步。然而，由于深度神经网络的鲁棒性容易受到对抗样本的攻击，深度学习在行人再识别模型应用中暴露出来一些安全问题。针对该问题，提出一种无感噪声攻击的防御方法DSN。首先，利用RGB图像的灰...

ARGP-Pose:基于关键点间关系分析与分组预测的3D人体姿态估计 摘要：尽管3D人体姿态估计已经相对成功，但现存方法在复杂场景下的性能依然差强人意。为了提高在无约束场景下3D人体姿态估计的准确性以及鲁棒性，提出了ARGP-Pose，一种基于探索关键点间关系的单目视频3D人体姿态估计框架。该框架包含一种关...
融入多尺度双线性注意力的轻量化眼底疾病多分类网络 摘要：现在大多数眼疾分类方法都是对单一类别疾病不同级别进行分类，并且网络模型存在参数量大、计算复杂等问题。为解决这些问题，提出一种轻量化的眼底疾病多分类网络MELCNet，该网络以PPLCNet为主干网络，由输入层特征提取、并行多尺度结构...
基于双向互补学习网络的散焦模糊检测 摘要：散焦模糊检测存在轮廓细节丢失、错分均质清晰区域以及难以处理低对照度渐变区域等诸多问题，针对上述问题，提出一种基于双向互补学习的散焦模糊检测网络，双向学习、逐层融合、互补信息以生成高质量检测结果。双向互补学习网络由特征提取残差模块、双...
融合注意力与时域多尺度卷积的手势识别算法 摘要：针对基于深度学习的动态手势识别方法网络规模庞大、提取的时空特征尺度单一、有效特征的提取能力不足等问题，提出了一种深度网络框架。首先，使用时域多尺度信息融合的时空卷积模块改进3D残差网络结构，大幅度缩小网络规模，获得多种尺度的时空感受...
基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法 摘要：近年来，基于深度学习的运动模糊去除算法得到了广泛关注，然而单幅散焦图像去模糊算法鲜有研究。为针对性地解决单幅图像的散焦模糊问题，提出一种基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法。首先级联两个残差网络，分别完成散焦图估计和图像去模糊；随后...
基于偏振成像和显著区域自补偿的水下显著目标检测 摘要：在浑浊的水下环境中，受水体多重散射以及噪声的影响，造成水下成像质量大幅下降，现有显著性目标检测算法无法满足目标检测准确性的任务需求。因此，提出一种基于偏振成像和显著区域自补偿的水下显著目标检测算法。提出的算法分为两个阶段：采用基于偏...
稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索 摘要：针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题，提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-su...
基于无监督深度图像生成的盲降噪模型 摘要：鉴于有监督神经网络降噪模型的数据依赖缺陷，提出了一种基于无监督深度生成（UDIG）的盲降噪模型。首先，利用噪声水平评估（NLE）算法测定给定噪声图像中的噪声水平值并输入到主流FFDNet降噪模型中，所得到的降噪后图像（称为初步降噪图...
基于视觉信息补偿的多流音视显著性检测 摘要：音视显著性检测方法采用的双流网络结构，在音视信号不一致时，双流网络的音频信息对视频信息产生负面影响，削弱物体的视觉特征；另外，传统融合方式忽视了特征属性的重要程度。针对双流网络的问题进行研究，提出了一种基于视觉信息补偿的多流音视显著...
基于损失自注意力机制的立体匹配算法研究 摘要：针对现有的立体匹配算法在阴影、物体边缘和光照反射等区域匹配困难且存在大量错误结果的问题，设计了一种可拆卸的损失自注意力网络（loss self-attention net，LSAnet）查找图像中的匹配困难区域。LSAnet的网络各...