计算机应用研究

2022年08期

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移动边缘计算中基于中继辅助计算方法综述 摘要：为了满足下一代网络在覆盖范围、部署成本以及容量方面的挑战，移动边缘计算（MEC）通常需要借助中继节点的辅助来完成计算密集型和延迟敏感型的任务。首先介绍了基于中继辅助MEC系统的基本架构，之后从任务卸载、资源分配和中继节点选择三方面对基...
基于GAN的手绘草图图像翻译研究综述 摘要：目前基于GAN的手绘草图图像翻译工作处于起步阶段，分析了草图图像翻译面临的挑战性问题，从无控制和精细控制的草图图像翻译两个方面对基于GAN的草图图像翻译研究工作进行分析，并对生成图像的评估方法进行总结。基于已有研究工作的总结归纳，对该...
融合多模态资源的教育知识图谱的内涵、技术与应用研究 摘要：传统的教育知识图谱研究多数面向文本资源，忽略了多模态资源对教育知识的解读作用及其自身丰富的特征表示。为了更好地推进后续研究工作，以多模态资源为切入点，对教育知识图谱进行综述。首先，介绍了知识图谱的概念和分类；其次，综述了教育知识图谱的...

优化计算slater投票获胜者的Picat方法 摘要：slater投票规则是基于锦标赛的投票规则，主要是通过构造无环锦标赛，找到与原锦标赛差异最小的一个，从中选出获胜者。针对求解难度为NP难的slater投票算法，提出了一种基于相似候选项集的优化求解slater问题的Picat方法。相比...
基于负载预测的微服务混合自动扩展 摘要：由于边缘云没有比中心云更强大的计算处理能力，在应对动态负载时很容易导致无意义的扩展抖动或资源处理能力不足的问题，所以在一个真实的边缘云环境中对微服务应用程序使用两个合成和两个实际工作负载进行实验评估，并提出了一种基于负载预测的混合自动...
基于非鲁棒特征的图卷积神经网络对抗训练方法 摘要：图卷积神经网络可以通过图卷积提取图数据的有效信息，但容易受到对抗攻击的影响导致模型性能下降。对抗训练能够用于提升神经网络鲁棒性，但由于图的结构及节点特征通常是离散的，无法直接基于梯度构造对抗扰动，而在模型的嵌入空间中提取图数据的特征作...
基于沙漏网络的多层次协同搜索方法 摘要：目前，人工智能快速发展，人们可以通过探索硬件设计空间使优秀的神经网络算法高效部署在FPGA加速器。然而，由于参数量大、操作过于复杂而导致算法与硬件难以匹配，加速效率不高。为了算法和硬件两者匹配性更强，提出了一种多层次协同搜索的方法，采...
一种改进的警示传播算法求解Max-SAT问题 摘要：Max-SAT问题是SAT问题的优化版本，目标是在给定的子句集中找到一组变元赋值，使得满足子句数最多，该问题是典型的NP-hard问题。随着大数据和人工智能的深度发展，过去原有的算法已不再适用，设计新的求解算法或对已有的求解算法进行优...
改进布谷鸟算法求解双资源约束柔性车间调度问题 摘要：针对双资源约束的柔性车间调度问题（DRCFJSP），以优化最大完工时间为目标，设计出一种具有改进解码方案的布谷鸟算法对其进行求解。由于DRCFJSP除了需要考虑机器的分配，还需要兼顾工人的加工情况，所以改进了传统解码方式以避免机器和工...
基于门控循环图卷积网络的交通流预测 摘要：交通流预测在智能交通系统的建设中起着关键性的作用，然而现有预测方法无法准确地挖掘其潜在的时空相关性，而且大多采用全连接网络进行单步预测。为了进一步挖掘数据的时空特性以及提升长短期预测的精度，提出了一种门控循环图卷积网络（GR-GCN）...
基于自适应门控图神经网络的交通流预测 摘要：交通流预测是智能交通系统中的重要组成部分，由于交通数据的复杂性，长期而又准确的交通流预测一直是时间序列预测中最具挑战性的任务之一。近年来，研究人员将基于图神经网络的时空图建模方法应用于交通流预测任务，并取得了良好的预测性能。然而，现有...
结合状态预测的深度强化学习交通信号控制 摘要：深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）可广泛应用于城市交通信号控制领域，但在现有研究中，绝大多数的DRL智能体仅使用当前的交通状态进行决策，在交通流变化较大的情况下控制效果有限。提出一种结合状态...
多中心半开放式送取需求可拆分的车辆路径优化 摘要：针对多中心半开放式送取需求可拆分的车辆路径问题，构建了以车辆配送距离最短为目标的多中心半开放式送取需求可拆分的数学模型。设计大变异邻域遗传算法进行求解，采用二维染色体编码及顺序交叉策略，同时运用大变异策略和邻域搜索策略提高算法全局和局...
车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法 摘要：针对城市车联网中出现的基站覆盖空洞及局部流量过载等问题，提出了一种基于车辆轨迹预测信息的动态预部署方案。首先，为了训练得到统一的seq2seq-GRU轨迹预测模型，多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下去除中心...
基于深度强化学习的多路口信号控制优化研究 摘要：新的智能交通系统在改善交通流量，优化燃油效率，减少延误和提高整体驾驶经验方面有望发挥重要作用。现今，交通拥堵是困扰人类的一个极其严重的问题，特别是一些城市交通密集的十字路口处可能会更加严重。对信号控制系统的奖励机制进行了改进，将所有路...
基于图生成过程的跨领域推荐 摘要：推荐系统在各方各面得到充分的应用，时刻影响着日常生活。要训练出一个良好的推荐系统往往需要大量的用户—商品交互数据，但是实际情况下获得的数据往往是十分稀疏的，这往往会使得训练出来的模型过拟合，最后难以获得理想的推荐效果。为了解决这个问题...
运动想象脑电信号的跨域特征学习方法 摘要：运动想象脑电信号采集成本高且个体差异大，跨个体域构建脑电信号模式识别模型属于典型的小样本跨域学习任务。针对该任务，提出了一种运动想象脑电信号的跨域特征学习方法。该方法首先选择最优度量方法对齐协方差并提取共同空间模式特征；其次，在该特征...
基于脑电微分熵的警觉度估计方法 摘要：为提高人员警觉度实时估计精度，提出了一种基于微分熵（DE）、改进滑动平均和双向二维主成分分析（TD-2DPCA）的警觉度实时估计方法。首先将总频带以某一带宽分解为多个子频带，在每个子频带提取DE；然后结合警觉度的时间动态特征对传统滑动...
基于图注意力网络的开源社区问题解决参与者推荐 摘要：在开源社区中，开发者提出的问题能否得到快速与高质量的答复和解决决定着社区的活跃程度。因此，为新提交的问题寻找和推荐合适的问题解决参与者有助于社区的发展。根据开发者之间的协作关系记录与开发者参与问题的记录构建了双层图注意力网络的问题解决...
面向小样本关系抽取的自适应胶囊网络 摘要：小样本关系抽取任务是自然语言处理中的热点问题，旨在使用低成本的标注数据训练关系抽取模型。目前广泛使用的原型网络存在类原型表达不准确、不完整等问题。为了克服该问题，提出一种自适应胶囊网络（adaptive capsule network...
折扣{0-1}背包问题粒子群算法的贪婪修复策略探究 摘要：群智能启发式算法求解折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP）时，为提升求解效率和求解质量，需采用某种修复与优化策略将非正常编码个体转换为符合解约束条件的编码个体。在引入项集价值密度概念基础上，以粒子群算法（PSO）为例，提出一组基于...
综合维度学习的多群协作粒子群优化算法 摘要：针对维度学习策略（dimensional learning strategy，DLS）中存在的过度开发问题，提出了一种综合维度学习的多群协作粒子群优化算法（CDL-MCPSO）。为提高种群搜索效率，采用基于主从范式的集群结构，将种群划...
基于局部并行搜索的分布式约束优化算法框架 摘要：针对当前局部搜索算法在求解大规模、高密度的分布式约束优化问题（DCOP）时，求解困难且难以跳出局部最优取得进一步优化等问题，提出一种基于局部并行搜索的分布式约束优化算法框架（LPOS），算法中agent通过自身的取值并行地搜索局部所有...
基于数据冗余控制的移动群智感知任务分配方法 摘要：移动群智感知系统中任务之间存在时空覆盖重叠性，这可能导致重复数据收集从而引发数据冗余问题，为此，提出了一种可同时控制任务内以及任务间数据冗余的任务分配方法。该方法首先提出基于长短期记忆（LSTM）神经网络的轨迹序列预测模型，对任务参与...
多策略增强花授粉算法及其应用 摘要：针对经典花授粉算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点，提出一种增强型透镜成像策略和随机邻域变异策略的花授粉算法。通过增强型透镜成像策略扩展花授粉算法的搜索空间，增加解的多样性，有助于算法跳出局部最优解。引入随机邻域变异策略，借助邻域...
融合角色、结构和语义的口语对话预训练语言模型 摘要：口语语言理解是任务式对话系统的重要组件，预训练语言模型在口语语言理解中取得了重要突破，然而这些预训练语言模型大多是基于大规模书面文本语料。考虑到口语与书面语在结构、使用条件和表达方式上的明显差异，构建了大规模、双角色、多轮次、口语对话...
RA-GCN：抑制过平滑现象的文本分类算法 摘要：现有大多数利用图神经网络的算法进行文本分类时，忽略了图神经网络的过度平滑问题和由于文本图拓扑差异引入的误差，导致文本分类的性能不佳。针对这一问题，提出了衡量多个文本图表示的平滑度方法WACD以及抑制过平滑现象的正则项RWACD。随后提...

基于横纵向联合控制的多目标优化车辆跟驰研究 摘要：为解决车辆在拥堵环境中因车速波动较大所带来的跟驰平稳性较差、跟踪无效或不安全等问题，提出了基于车辆模型和深度强化学习的多目标优化跟驰方案。首先基于车辆横纵向动力学建立车辆跟驰模型，然后根据车间距误差、速度误差、横向偏差及相对偏航角等，...
基于改进的NSGA2算法考虑病患公平性及医院运作成本的病床配置优化研究 摘要：针对目前医院病床调度存在运营成本较大以及医患关系之间公平性的问题，提出一个考虑医院运作成本和病患公平性下单科室病床分配的多目标随机规划模型。首先，基于医院的相关政策，提出一个考虑响应性与准入性的权重测度指标来反映医患关系的公平性，并考...
基于商品描述文案的点击预测模型 摘要：为了预测商品描述文案中商品特征对点击的影响、量化分析用户的消费行为特征及缓解冷启动问题，建立了一种基于LDA模型和文本情感分析的点击预测模型。该模型基于LDA主题模型对商品描述词的分类筛选对构成词进行情感分析，构建特征向量以表示用户对...
考虑可变环境因素的公共自行车短期需求预测模型 摘要：现有公共自行车短期需求预测模型忽视了不同环境因素影响用户需求的性质差异和可变环境因素的时间依赖性。将环境因素区分为已内化于需求的不变因素和需要单独考虑的可变因素，提出一种用图卷积神经网络（GCNN）捕获用户需求的非欧氏空间依赖、用长短...
基于多维泰勒网的多入多出非线性时滞系统辨识 摘要：针对多入多出（multiple input multiple output，MIMO）非线性时滞系统辨识的准确性与实时性问题，提出基于多维泰勒网（multi-dimensional taylor network，MTN）的辨识方...

基于移动用户位置预测的垂直切换算法 摘要：针对异构无线网络环境中现有垂直切换算法存在难以实现移动用户接入网络的无缝切换，无法向用户提供稳定通信服务的问题，提出一种基于移动用户位置预测的垂直切换算法。首先利用用户移动轨迹的相似性，使用用户轨迹数据离线训练LSTM模型以学习各用户...
反向散射辅助的无线供能通信中的信息年龄最小化 摘要：信息年龄（AoI）是一种从目的端的角度衡量所捕获数据新鲜度的性能指标。在能量受限的实时感知物联网场景中，为了提高系统的AoI性能，提出了联合采样和混合反向散射通信更新的策略。该策略通过允许源端选择状态采样动作以及更新过程的传输模式来最...
基于终端差异化与D2D网络的IDNC协作重传方案 摘要：为了满足终端用户的个性化需求并且降低D2D网络的传输时延，提出了一种基于终端差异化的立即可解网络编码（IDNC）协作重传方案。首先，针对PC-D2D网络存在的解码冲突以及传输冲突问题提出一种新的IDNC算法框架并且在此框架的基础上搜索...
基于SDN与NDN的卫星网络多约束路由算法 摘要：针对NDN卫星网络内容传输时延高、丢包率高且请求命中率低的问题，提出了一种基于SDN与NDN的卫星网络多约束路由算法，并命名为SNMcRA。基于SDN的集中控制与全局视图，通过建立多约束路由模型，将链路多约束信息与蚁群算法相结合以求解...
软件定义车联网中缓存辅助的NOMA功率分配方案研究 摘要：由于对丰富多媒体服务的需求日益增长，车联网需要提供海量的设备连接以满足高频谱效率和低延迟的需求。软件定义网络（SDN）、缓存和非正交多址接入（NOMA）被认为是有效解决这些关键挑战的潜在技术。针对软件定义车联网，提出了一种缓存辅助的N...
基于FPGA的万兆以太网UDP_IP硬件协议栈设计与实现 摘要：针对传统基于软件的协议栈无法满足高速数据传输处理需求的问题，提出了一种基于硬件加速的UDP协议栈设计方案，该方案基于硬件高效并行的特点，实现了UDP/IP协议栈，满足了万兆以太网数据高带宽传输的需求。通过实际测试表明，该设计最高可以达...

k-匿名下通过本地差分隐私实现位置隐私保护 摘要：针对用户位置隐私保护过程中攻击者利用背景知识等信息发起攻击的问题，提出一种面向移动终端的位置隐私保护方法。该方案通过利用k-匿名和本地差分隐私技术进行用户位置保护，保证隐私和效用的权衡。结合背景知识构造匿名集，通过改进的Hilbert...
基于SecOC的车载网络通信安全模型研究 摘要：车载电子设备的增加使得车载网络面对越来越多的威胁。车载网络中电子控制单元（ECU）无认证、控制器局域网络（CAN）通信数据无加密等缺陷使得车载网络易遭受重放、ECU注入、中间人伪造消息、窃听等恶意攻击，造成严重后果。针对车载网络面临的...
基于P4的SDN控制—数据平面流规则一致性校验 摘要：针对SDN数据平面的软/硬件故障、错误配置等导致的控制平面和数据平面流规则不一致的问题，提出了基于P4的控制—数据平面流规则一致性校验机制（P4-based consistency verification mechanism for...
格上基于身份的可问责代理重加密方案 摘要：针对目前基于格的代理重加密方案中存在密钥滥用和数字证书管理等问题，引入问责机制，提出一种新的基于身份的可问责代理重加密方案。该方案采用用户身份ID计算生成矩阵作为公钥，并使用原像采样算法提取私钥，解决了数字证书管理的问题；使用双方用户...

基于多通路融合网络的高速公路雾天能见度等级识别 摘要：雾天是影响高速公路交通安全的重要因素。研究从监控图像进行高速公路雾天能见度的自动识别方法可以为交通管理部门的智能管理和决策提供技术支持。根据大气散射模型分析出与雾浓度相关的多个物理因素，提出了综合这些物理因素的多通路融合识别网络。该网...
非对称周期推理循环渐进的人脸修复算法研究 摘要：针对生成对抗网络中修复网络无法兼顾图像的全局一致性和局部一致性，且计算负载较大的问题，在非对称U-Net网络架构的基础上引入渐进修复的思想。首先，提出了非对称周期特征推理模块，增加图像修复内容与周围已知像素之间的关联性，提高了修复图像...
基于Transformer的多分支单图像去雨方法 摘要：雨纹会严重降低拍摄图像的质量，影响后续计算机视觉任务。为了提高雨天图像的质量，提出了一种基于Transformer的单图像去雨算法。首先，该算法通过具有窗口机制的Transformer获得大范围的感受野，进而获取雨纹特征的上下文信息，...
基于超图表示的服装兼容性预测模型 摘要：针对现有服装兼容性模型都集中探究成对单品之间的兼容性这一问题，提出一种基于超图表示的服装兼容性预测模型。该模型首先基于现有数据集中时尚服装的不同类别和时尚服装间的搭配关系构建了一个服装超图，其中每个节点表示一件衣服，每条超边表示多件衣...
基于质量评价的无人机航拍图像拼接方法 摘要：针对大视差无人机航拍图像拼接中出现的错位、伪影问题，提出一种基于质量评价寻找最佳拼接缝的方法QEB-U。首先通过常规拼接缝估计得到初始拼接缝，然后根据无人机航拍图像的特点，综合考虑结构相似性、色差、纹理复杂度，提出一种新的质量评价函数...
多尺度特征深度复用的显著性目标检测算法 摘要：针对传统显著性目标检测方法在检测不同尺度的多个显著性目标方面的不足，提出了一种多尺度特征深度复用的显著性目标检测算法，网络模型由垂直堆叠的双向密集特征聚合模块和水平堆叠的多分辨率语义互补模块组成。首先，双向密集特征聚合模块基于ResN...
基于Smooth-DETR的产品表面小尺寸缺陷检测算法 摘要：为应对实际工业产品视觉质量检测中缺陷罕见、尺寸小等挑战，提出了一种仅需要少量训练样本的小尺寸缺陷检测算法——Smooth-DETR，该算法采用基于DETR的编码—解码结构对缺陷类别和位置进行预测，该结构降低了参数量和计算复杂度。因DE...
基于布局图的多物体场景新视角图像生成网络 摘要：新视角图像生成任务指通过多幅参考图像，生成场景新视角图像。然而多物体场景存在物体间遮挡，物体信息获取不全，导致生成的新视角场景图像存在伪影、错位问题。为解决该问题，提出一种借助场景布局图指导的新视角图像生成网络，并标注了全新的多物体场...
注意力机制结合残差收缩网络对遥感图像分类 摘要：针对遥感场景图像中背景复杂、类内差异大以及类间相似度高问题所导致的分类效果欠佳情况，提出一种基于有监督对比学习的注意力机制和残差收缩单元算法。首先对有效通道注意力机制（ECA）进行改进，优化对待识别图像特征的提取；然后提出一种协同残差...
基于条件对抗域泛化的人脸活体检测方法 摘要：针对现存的跨场景人脸活体检测模型泛化性能差、类间重叠等问题，提出了一种基于条件对抗域泛化的人脸活体检测方法。首先，该方法使用嵌入注意力机制的U-Net和ResNet-18编码器提取多个源域的特征，然后将提取的特征送入辅助分类器，并将特...
基于MobileVit轻量化网络的车辆检测方法 摘要：针对车辆检测模型参数量大，以及对小目标和遮挡目标漏检问题，提出了一种基于MobileVit轻量化网络的车辆检测算法。首先，在数据预处理阶段使用GridMask图像增强方法，提升模型对遮挡车辆目标的检测性能；其次，使用基于MobileV...
融合迁移学习和数据增强的SC-Net模型在皮肤癌识别中的应用 关键词：皮肤癌诊断；DenseNet-201模型；XGBoost模型；特征融合；数据增强；注意力机制；少数类识别中图分类号：TP391文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2022）08-054-2550-06 doi：10.19...
基于多尺度聚合神经网络的双目视觉立体匹配方法 摘要：为了改善机器人、无人驾驶领域采用深度神经网络实现双目视觉立体匹配存在参数量大、GPU资源成本高的问题，提出一种多尺度聚合的立体匹配方法。首先设计了一个结合多尺度的特征提取网络，利用空洞卷积在不改变分辨率下获得更为丰富的特征，引入注意力...