计算机应用研究

2023年01期

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元强化学习综述 摘要：强化学习在游戏对弈、系统控制等领域内表现出良好的性能，如何使用少量样本快速学习新任务是强化学习中亟需解决的问题。目前有效的解决方法是将元学习应用在强化学习中，由此所产生的元强化学习日益成为强化学习领域中的研究热点。为了帮助后续研究人员...
不平衡数据分类数据层面方法：现状及研究进展 摘要：在不平衡数据的分类中，标准分类器为优化整体的分类误差会牺牲少数类的分类准确率，而实际应用中通常更重视对少数类的准确识别。数据层面方法因其有独立于分类器、泛化能力较强、实现简单等优势，成为解决不平衡数据分类问题的有效策略。围绕不平衡数据...
基于深度学习的点云三维目标检测方法综述 摘要：点云作为一种三维环境数据因其具有较高的精度一直被广泛关注并应用于多种场景任务之中。近年来，深度学习进入点云领域，让点云数据处理得到快速发展。针对基于深度学习的点云三维目标检测任务，首先分析了点云数据的特性并列举了日常任务中常用的点云数...

一种抗合谋攻击的区块链网络分片算法 摘要：分片技术是区块链用来解决可扩展性问题的主流技术之一。通过分片技术可以有效地提升区块链的吞吐量，然而由于子链算力分布不均导致区块链安全性差。为了降低网络分片引起的子链合谋攻击风险，提出基于一种抗合谋攻击的区块链网络分片算法（antico...
FedSharing：一种双区块链激励驱动的数据分享联邦学习框架 摘要：联邦学习（federated learning，FL）能够在不丢失数据所有权的同时依托隐私保护技术实现安全的分布式模型训练，但也具有中心化、缺乏公平激励等问题。区块链（blockchain）本质上是一种分布式数据库，具有去中心化、信任...

基于PS-RRT算法的机械臂避障路径规划 摘要：针对应用快速搜索随机树（RRT）算法进行机械臂路径规划时，存在采样区域大、有效区域小、路径冗余节点多、剪枝时间长等问题，提出一种基于分区动态采样策略和重复区域节点拒绝机制的高效RRT路径规划算法PS-RRT（partitioned s...
基于BERT和路径对比学习的归纳关系预测 摘要：在以往的知识图谱关系预测任务中，主要方法仅限于直推式推理，其在新出现实体和关系情况下不能利用先验知识去处理归纳学习的问题。提出了基于BERT与路径对比学习的关系预测方法（BERT-based and path comparison l...
大规模AGV的改进时间窗路径规划 摘要：在机器人路径规划中，A*算法搜索路径时存在大量冗余节点，随着任务量增加，其搜索效率也会急剧下降，因此无法适应大规模任务下的路径规划。为此提出一种改进时间窗的有界次优A*算法用于求解大规模自动导引车（automatic guided v...
面向多搬运任务的柔性制造车间多载具AGV节能路径规划 摘要：自动导引搬运车（automated guided vehicle，AGV）能够灵活、准确、高效地进行物料搬运，被广泛应用于柔性制造车间。多载具AGV能同时搬运多个工件，具有较强的搬运灵活性，其路径规划问题的复杂性和多约束性更强，求解难...
基于自适应飞蛾扑火优化算法的三维路径规划 摘要：三维路径规划问题是在干扰环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统群智能算法在求解该问题时存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷，提出了一种自适应飞蛾扑火优化算法对该问题进行优化求解。改进算法通过引入飞行方向动态调整策...
基于多层子空间语义融合的深度文本聚类 摘要：针对传统深度文本聚类方法仅利用中间层的文本语义表示进行聚类，没有考虑到不同层次的神经网络学习到的不同文本语义表示以及中间层低维表示的特征稠密难以有效区分类簇的问题，提出一种基于多层次子空间语义融合的深度文本聚类（deep docume...
基于改进A*算法的移动机器人路径规划 摘要：针对A*算法在路径规划中存在遍历节点数过多、转折角度较大的问题，提出一种能自适应场景地图的改进A*算法。通过量化地图场景信息和障碍物分布情况，引入父节点对当前节点的影响力，增加障碍物分布率的启发函数权重，减少遍历节点数量、提高搜索速度...
基于视野域机制的行人轨迹预测 摘要：为提高行人在复杂交通场景中交互的安全性，提出一种基于social-GAN（social-generative adversarial network）的行人轨迹预测算法SAN-GAN（social angle norm-GAN）。该算...
融合趋势信息的时间序列符号聚合近似方法 摘要：为解决符号聚合近似方法（SAX）表示时间序列时忽略序列局部趋势的问题，提出一种融合形态趋势信息的时间序列符号聚合近似方法。该方法以子序列段中的最大值和最小值以及它们两者之间的相对位置为依据，定义一种新的趋势指标来描述子序列段的趋势，并...
基于软参数共享的事件联合抽取方法 摘要：事件抽取是项重要的信息抽取任务，旨在抽取文本中的事件信息。目前基于多任务学习的事件联合抽取方法大多基于硬参数共享，此类方法往往会导致跷跷板现象的出现，即一项任务的性能往往通过损害另一项任务的性能来提高。为了解决这一问题，提出了一种基于...
基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测 摘要：现有的网络流量预测模型存在着泛化能力弱和预测准确率低等问题，为了解决此问题，提出了一种结合动态扩散卷积模块和卷积交互模块的预测模型。动态扩散卷积模块可以提取网络流量中复杂的空间特征和动态特性，而卷积交互模块则能捕获到流量中的时间特征，...
基于多视角学习的时序多模态情感分类研究 摘要：针对多模态融合效果不佳，不能充分挖掘特定时间段，多视角关键情感信息的问题，提出了一种基于多视角的时序多模态情感分类模型，用于提取特定时间段，多视角下的关键情感信息。首先，对文本标题及文本内容两种视角下的数据进行低维空间词嵌入和序列表达...
基于BERT和多窗口门控CNN的电机领域命名实体识别 摘要：针对电机领域命名实体识别困难、精度不高的问题，提出了一种基于BERT和多窗口门控CNN的电机领域命名实体识别模型。该模型首先利用BERT预训练模型生成句子的字向量序列，根据电机领域文本的上下文动态微调字向量，增强字向量的语义表达；其次...
基于知识图谱和图注意力的众包任务推荐算法 摘要：为解决目前众包任务推荐存在未考虑任务文本信息和数据稀疏的问题，提出一种基于知识图谱与图注意力的众包任务推荐模型。该模型首先利用自然语言处理技术提取任务文本信息中的关键要素，用于丰富图谱信息和缓解数据稀疏性；通过融合用户—任务交互图中的...
基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法 摘要：针对会话推荐模型中存在的推荐准确率不高的问题，提出了一种基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法（CGCD）。具体来说，采用解缠绕学习技术将项目嵌入转换为基于多个子通道的因子嵌入，利用图卷积网络对因子嵌入进行细粒度的学习。然后，利用胶囊...
基于图卷积的双通道协同过滤推荐算法 摘要：在推荐系统中，利用图卷积网络等方法提取图的高阶信息缓解了冷启动问题。为了在此基础上融合神经网络协同过滤的深层特征提取能力，提出一种基于图卷积的双通道协同过滤推荐算法（GCNCF-2C）。首先，将推荐问题分为上游任务和下游任务；其次，在...
动态分块调节机制下的大规模解剖学本体匹配 摘要：传统的匹配系统采用固定分块的方式处理大规模解剖学本体，普遍存在语义信息的丢失，影响了匹配效果。为此，提出一种动态分块调节机制，将按匹配情况确定的实体不断地重新分配到目标块中，动态地调节各个分块，从而尽可能地保留语义完整性。此外，针对该...
基于切线飞行的麻雀搜索算法 摘要：为解决在临近全局最优条件下，原始麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）存在种群多样性降低，局部开发能力薄弱导致不容易跳出局部最优点的问题，提出基于切线飞行的麻雀搜索算法（tangent flight ...
基于改进动态集成选择算法的乳腺肿块辅助诊断模型 摘要：动态集成选择算法中，待测样本的能力区域由固定样本组成，这会影响分类器选择，因此提出一种基于动态能力区域策略的DES-DCR-CIER算法。首先采用异构分类器生成基分类器池，解决同构集成分类器差异性较小和异构集成分类器数目较少的问题；然...
基于结构误差的图卷积网络 摘要：针对图卷积网络选取交叉熵作为损失函数在小样本数据集上可能导致模型训练过拟合、模型泛化能力不强等问题，提出了基于结构误差的图卷积网络。将改进的基于结构误差的支持向量机（support vector machine，SVM）作为图卷积网络...
基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习 摘要：针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足，提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法（MWST-CS-K2）。该算法先通过构造最大支撑树（MWST）得到最大父节点数；再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定，通过...
基于DEMATEL和信任网络的毕达哥拉斯模糊多属性应急决策方法 摘要：针对突发公共卫生事件应急决策过程中属性权重和决策者权重均未知的问题，提出一种基于DEMATEL和信任网络的毕达哥拉斯模糊还原性BM算子决策方法，该方法兼顾主客观关系保障了应急评估体系的完整性。首先考虑到关键因素对突发公共卫生事件应急决...
云中截止时间动态分配的工作流调度成本优化算法 摘要：现如今，如何在满足截止时间约束的前提下降低工作流的执行成本，是云中工作流调度的主要问题之一。三步列表调度算法可以有效解决这一问题。但该算法在截止时间分配阶段只能形成静态的子截止时间。为方便用户部署工作流任务，云服务商为用户提供了的三种...
CTS:基于拥堵溯源算法的信号灯多智能体强化学习组织方案 摘要：在交通路网的运行中红绿灯起着至关重要的调度作用，随着目前交通的飞速发展，道路越来越复杂、车辆越来越繁多，导致红绿灯的调度压力越来越大、调节能力却越来越弱。为了解决这一问题，建立了CTS（congestion trace source）...
基于滚动窗策略的港口海铁联运集装箱转运优化 摘要：为了解决港口海铁联运转运集装箱作业规模过大的问题，采用滚动窗策略方法研究港口船舶与列车之间转运进口集装箱作业问题，在每个窗口内建立以列车在港停留时间和集装箱在堆场的堆存时间总时间最小为目标的整数规划模型，设计双层遗传算法进行求解。在此...
改进MOEA/D算法求解多目标模糊柔性车间调度问题 摘要：针对模糊柔性作业车间调度问题中关于求解多目标优化的研究中，利用模糊数表示相关参数，以最小化最大完工时间、总机器负载和最大机器负载为优化目标，提出一种改进MOEA/D算法的权重向量和初始化种群，以优化全局更新配对策略的多目标分解进化算法...
一种基于上界值剪枝的用户敏感top-k dominating查询方法 摘要：信息化社会带来了数据量的快速增长，但也导致数据的完整性和价值密度越来越低，如何从海量不完整数据中快速找到有价值的信息用于用户个性化推荐，已经成为研究的热点。结合上界值剪枝算法，提出一种用户敏感top-k dominating（TKD）...
离散多智能体有限时间Q学习协同输出调节 摘要：针对离散多智能体系统输出调节，提出了一种基于Q学习的最优控制策略。对于传统多智能体系统的输出调节，获取系统的精确动力学模型并依此求得其HJB方程的解为主要障碍。该策略通过智能体之间的局部通信，在不依赖系统动态模型的前提下实现了对每个智...

无源节点能量管理关键技术 摘要：能量管理是确保无源节点在不稳定供能环境下稳健运行的必要条件，但也带来了额外的计算负担，致使能量效率下降。为解决这一问题，研究了无源节点的能量理论，并针对性提出无须本地计算辅助的“边端一体化”能量管理方案。首先，将高开销的细粒度能量规划...
基于RFID虚拟标签的室内停车场车辆定位算法 摘要：在室内停车场中应用基于RFID的LANDMARC算法进行车辆定位时，由于室内停车场的复杂结构以及多径效应的影响，车辆定位精度不能通过增加参考标签数目或均匀规则的部署参考标签等方式来提升。提出了一种基于虚拟RFID标签的室内定位算法（l...
基于不确定观测下离散事件系统可诊断性的研究 摘要：在实际应用系统中，由于传感器故障、传感器限制和网络中的数据包丢失等原因，事件的可观测值变得不确定，使得观测系统行为变得尤为复杂。针对离散事件系统中同个事件串可能有多个观测值以及不同状态下同个事件观测值也可能不同的问题，提出一种不确定观...
基于逐幸存路径处理的测试用例集约简技术 摘要：针对基于智能算法的测试用例集约简技术存在的容易陷入局部收敛、过早熟等问题，提出一种基于逐幸存路径处理的测试用例集约简算法，该算法运用逐幸存路径处理算法的顺序网格搜索思路，将测试用例集进行二进制编码，使其构成顺序网格搜索的状态空间，在状...

部分CSI下C-V2X资源分配算法研究 摘要：针对蜂窝车联网（C-V2X）环境中，车辆高速移动导致无法获取完备信道状态信息（channel state information，CSI），干扰车辆复用蜂窝网络资源的问题。在已知部分CSI下，在满足车辆到设施（vehicle to i...
基于改进OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计 摘要：针对全连接单用户毫米波大规模MIMO系统，以最大化系统可达和速率为目标，提出一种基于改进的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit，OMP）算法的混合预编码方案。在既有的基于OMP算法的混合预编码基础上，首...
基于博弈资源分配的认知异构网络干扰协调算法 摘要：基于underlay频谱共享模式的认知异构网络可有效缓解频谱资源短缺问题，但同时会加剧网络中的干扰。针对该问题，提出了一种基于非合作博弈模型的动态频谱分配和功率控制算法进行干扰协调。首先，考虑频谱共享造成的干扰问题，引入认知用户优先等...
双IRS辅助的NOMA无线携能通信网络优化 摘要：无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer，SWIPT）能够有效解决通信终端的能源受限问题，而智能反射面（intelligent reflecting sur...

AntiMNT：一种对抗多源网络层析成像的拓扑混淆机制 摘要：作为一种典型的网络拓扑推断方法，网络层析成像技术可以被攻击者用来准确推断目标网络的拓扑结构，进而向关键节点或链路发起有针对性地攻击行为。为了有效隐藏真实的网络拓扑结构等信息，提出了一种基于主动欺骗方式对抗多源网络层析成像探测的拓扑混淆...
基于改进MC算法和分数阶混沌的CT图像三维重建和加密方案 摘要：在现代医疗领域的病理诊断与手术实操中，需要对CT（computed tomography）进行三维重建实现二维图像的三维可视化以提高诊断和操作的正确性。针对目前三维重建耗时过长、精度欠佳等问题，提出了一种改进的MC（marching ...
基于高维纠缠态的量子密钥分发协议 摘要：为了提高量子密钥分发的效率和安全性，利用高维Hilbert空间中的Bell态和Hadamard门设计了一种量子密钥分发协议。首先通过量子态的动态演变验证了三维Bell纠缠态在Z基和X基下具有不同的表示特性，然后以此为基础进行协议设计，...
V2G网络中基于联邦学习和CNN-BiLSTM的DDoS攻击检测 摘要：DDoS攻击是V2G网络的重要威胁之一，它可以在短时间内耗尽服务器的通信资源。此前方法以集中式模型为主，将数据从边缘设备传输到中央服务器进行训练可能会将数据暴露给各种攻击。研究了一种基于联邦学习的入侵检测系统，首先，考虑到V2G网络...
理想格上的多阶段认证密钥交换协议 摘要：现有的格基认证密钥交换协议普遍基于Bellare-Rogaway等单阶段模型，忽略了实际通信场景中会话密钥建立的阶段分离。针对这一问题，基于MSKE模型提出了一种格基多阶段认证密钥交换协议。该方案使用预共享的口令进行认证，并使用Pei...

基于雨雾分离处理和多尺度网络的图像去雨方法 摘要：雨带来的雨条纹和雨雾会降低户外拍摄图像的质量，为了去除雨雾对图像的影响，提出了一种基于雨雾分离处理和多尺度卷积神经网络的图像去雨方法。首先利用导向滤波将雨线和图像细节信息提取到高频层，雨雾和背景信息则分离到低频层；然后构建多尺度卷积神...
FuseNet：应用于移动端的轻量型图像识别网络 摘要：为解决目前Transformer模型因其巨大的参数量和计算复杂度而无法应用在计算资源相对有限的移动设备中的问题，提出了一种适用于移动端的友好型轻量图像识别网络称为FuseNet。FuseNet利用卷积神经网络提取局部特征信息和自注意力...
PointPCA:一种三维空间点云的特征提取算法 摘要：点云是一个庞大点的集合而且拥有重要的几何结构。由于其庞大的数据量，不可避免地就会在某些区域内出现一些相似点，这就使得在进行特征提取时提取到一些重复的信息，造成计算冗余，降低训练的准确率。针对上述问题，提出了一种新的神经网络——Poin...
基于光流的视频缺陷检测及修复方法 摘要：为了修复视频中的划痕和斑点，提出一种基于光流的视频缺陷检测及修复方法。首先，根据光流场得到相邻帧对应像素之间的位置关系，利用对应点灰度差确定像素点所在位置是否为缺陷；其次，修正缺陷区域的光流，以修正光流指向的相邻帧修补点填补对应的缺陷...
小波系数指导的全色锐化网络 摘要：针对现有全色锐化网络无法同时兼顾空间信息与光谱信息保留的问题，提出一种基于小波系数指导的由融合网络和指导网络组成的全色锐化网络。融合网络分别提取PAN和MS图像的多级特征，并在同一级别进行特征的选择和融合，融合后的特征分别用于指导后一...
基于三分量自主意识UAV路面遥感图像拼接算法 摘要：针对在检测过程中需要高分辨率的全景图像分析路面病害特征参数的问题，提出了一种具有三分量（3c）动态自主意识的遥感路面病害图像拼接算法。基于目标识别、主动立体视觉确定UAV系统在三维结构中的自主意识；采用增量搜索策略基于几何约束将SIF...
基于IMPSiamCAR孪生网络无人机目标跟踪算法 摘要：针对无人机进行目标跟踪时，目标存在尺度变化大、易受遮挡、相似物干扰等问题，在SiamCAR的基础上提出IMPSiamCAR算法。该算法使用改进的ResNet50网络提取目标特征，引入通道注意力机制使模型学习不同通道的语义信息，按特征的...