计算机应用研究

2023年08期

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网络协议模糊测试综述 摘要：模糊测试作为最有效的漏洞挖掘方法，在网络协议安全检测领域应用广泛，并且诞生了大量的研究成果。目前还没有工作对协议模糊测试技术进行全面的总结和分析。首先回顾了协议模糊测试的发展历程，按照其工作流程（预处理，种子生成，执行过程监测以及结...
有遮挡人脸识别进展综述 摘要：人脸识别技术水平不断提升，在身份认证、人机交互等应用上得到了较为理想的识别率，市场规模不断增长。然而真实场景下的遮挡问题并没有被彻底解决，如何抑制或消除遮挡对人脸关键性特征的负面影响是当前人脸识别领域的热点之一。针对遮挡导致的人脸结...

一种基于区块链的联邦学习贡献评价方案 摘要：为了实现联邦学习中公平的收益分配，需要有一个指标来量化每个数据提供者对联合模型的贡献。针对现有的贡献评价方案存在的隐私泄露、不透明和依赖中心服务器等问题，提出一种基于区块链的透明的联邦学习贡献评价方案。首先，提出基于改进的Paill...
基于监督者组的区块链账本修正方案 摘要：区块链账本中存在违规数据、误操作上链数据等问题，相关学者开展了可修正账本技术研究。针对传统修正方案中修改效率低、恶意节点作乱影响安全性等问题，提出了一种基于监督者组的区块链账本修正方案来改进传统方案。通过基于改进PageRank的区...

基于多元竞争淘汰的自然计算方法 摘要：在自然计算方法中，为解决高维数据优化问题，需提高种群规模以获得更高精度，但同时需要的时间复杂度较大，若种群规模降低又会因种群多样性不足导致算法陷入局部最优。为解决优化过程中种群规模难以平衡、算法收敛速度慢及易陷入局部最优等问题，提出...
一种基于自适应证据推理规则的集成学习方法 摘要：当前集成学习中的结合策略难以兼顾各个基学习器之间的信息和模型的可解释性。使用证据推理（evidential reasoning，ER）规则作为结合策略，将各个基学习器结果作为证据参与融合，可以较好地解决以上问题。但传统ER规则的证据...
基于图神经网络多模态融合的语音情感识别模型 摘要：目前，基于多模态融合的语音情感识别模型普遍存在无法充分利用多模态特征之间的共性和互补性、无法借助样本特征间的拓扑结构特性对样本特征进行有效地优化和聚合，以及模型复杂度过高的问题。为此，引入图神经网络，一方面在特征优化阶段，将经过图神...
基于文本序列错误概率和中文拼写错误概率融合的汉语纠错算法 摘要：中文拼写纠错是一项检测和纠正文本中拼写错误的任务。大多数中文拼写错误是在语义、读音或字形上相似的字符被误用，因此常见的做法是对不同模态提取特征进行建模。但将不同特征直接融合或是利用固定权重进行求和，使得不同模态信息之间的重要性关系被...
融合局部搜索与Pareto支配的多目标任务调度模型 摘要：为了解决复杂任务群调度过程中资源利用不均、任务完成时间较长等问题，以最小化资源负载均方差和最小化任务群完成时间为目标构建复杂任务群资源调度模型，提出一种融合局部搜索和Pareto支配的多目标优化算法BRLSN（multi-objec...
基于传播树的微博推荐模型 摘要：针对目前微博推荐模型未考虑传播特征的问题，提出一种基于传播树的微博推荐模型。首先利用树结构对微博传播特征进行表示，由内容、时间和用户三方面特征构成树的节点，以微博的转发和评论关系作为树的边；然后基于节点间关联关系和层次关系分别计算待...
基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法 摘要：对航空发动机进行实时状态监测和健康管理可以有效降低发动机故障风险，确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段，其中长短期记忆（long-short term me-mory，LSTM）网络常...
基于密度峰值的标签传播社区发现算法 摘要：针对标签传播算法中节点启动顺序和更新标签的随机性造成的结果不稳定问题，提出一种新标签传播算法用于复杂网络社区检测（density peaks and node similarity，DPNS-LPA），包括社区中心的确定和外围节点的...
两阶段量子行走算法在社区检测中的应用 摘要：已有基于量子行走的社区检测算法存在计算开销过大或对时间参数过于敏感的问题。针对此问题，提出两阶段量子行走（two-stage quantum walk，TSQW）算法。TSQW算法第一阶段为无测量量子行走，此阶段融合节点的邻域拓扑信...
基于模运算的新颖离散差分演化算法求解多背包问题 摘要：多背包问题（MKP）是一个求解难度极大的背包问题。为了基于差分演化（DE）求解MKP，首先建立了MKP的整数规划模型，在利用模运算构造简单且有效的新型传递函数基础上，提出了一个新颖离散差分演化算法MODDE；基于贪心策略提出了消除M...
面向交通事故预测的时空多模态点过程 摘要：交通事故预测对于构建智慧城市具有重要意义。然而发生在连续时间域上的交通事故数据同时包含具有不同语义特征的时间、空间模态信息，且这两种模态的不确定性存在差异，因此传统的序列建模方式无法全面描述交通事故的时空相关性，很难实现准确的交通事...
低碳导向的网约车合乘动态匹配算法研究 摘要：针对网约车合乘减排效益未能充分发挥的问题，提出一种低碳导向的网约车合乘动态匹配算法，可在保证网约车合乘经济效益的同时优化合乘的减排效益。首先根据合乘规则构建可合乘网络，然后基于图优化理论将可合乘网络转换为带权无向图，同时基于COPE...
疫情期间生活物资集散点选址问题的降阶回溯算法 摘要：疫情爆发后，封控区内居民的生活物资发放问题成为亟待解决的焦点问题之一，该问题可抽象为疫情期间生活物资集散点选址问题，其实质为组合优化中的NP-hard问题。基于疫情封控期间的应急生活物资集散点选址问题的精确算法进行研究，首先得出一些...
基于动态分级的自适应运动目标处理SLAM算法 摘要：针对移动机器人在动态环境中视觉同时定位和地图构建（visual simultaneous localization and mapping，VSLAM）精度低、鲁棒性差的问题，提出了一种自适应运动目标处理SLAM算法（adaptiv...
基于跨模态多维关系增强的多模态模型研究 摘要：针对当前多模态模型不能充分挖掘图像中非显著区域的空间关系和上下文间的语义关系，导致多模态关系推理效果不佳的问题，提出了一个基于跨模态多维关系增强的多模态模型（multi-dimensional relationship enhanc...
联合图全局和局部互信息的重叠社团检测算法 摘要：图神经网络在学习节点表示中展现了其突出的能力，然而在社团检测方面，大多数图神经网络模型仍然使用K-means来定位社团中心，为了克服K-means不适用于高维空间下聚类的缺点，提出了联合图的全局和局部互信息的重叠社团检测算法（ove...
基于词融合与跨度检测的中文嵌套命名实体识别 摘要：目前中文命名实体识别模型在识别具有嵌套结构的实体时存在误差，无法准确识别。基于跨度的方法能够找出嵌套实体，但在识别过程中经常生成不包含实体的跨度，无法明确划分跨度边界，增加模型负担。针对此问题，提出了基于词汇融合与跨度边界检测的中文...
多元时序的深度自编码器聚类算法 摘要：针对深度聚类算法对多变量时间序列数据（MTS）的特征提取能力不足等问题，提出一种新的深度聚类结构模型（MDTC）。为了提取MTS的关键特征并实现降维，提出一维卷积学习MTS的属性和时序维度的特征表示与循环神经网络等网络层组成的自编码...
基于深度多匹配网络的多轮对话回复选择模型 摘要：现有工作利用神经网络构建了各种检索模型，取得了一定的成功，但仍存在注入模型信息筛选不充分、引入噪声和对已知内容的潜在语义信息、时序关系挖掘不充分问题。针对上述问题，提出了基于深度多匹配网络的多轮对话回复模型（DMMN）。该模型将上下...
基于层次化结构表示的数据到文本生成方法 摘要：最近的数据到文本生成方法广泛采用了编码器—解码器架构或其变体，但是这些方法无法识别数据中不同部分的信息的重要性，导致在选择适当的内容和排序方面表现不佳。针对这些问题，提出了一个基于层次化结构表示的数据到文本生成方法，它包括规划阶段和...
基于值函数估计的参数探索策略梯度算法 摘要：策略梯度估计方差大是策略梯度算法存在的普遍问题，基于参数探索的策略梯度算法（PGPE）通过使用确定性策略有效缓解了这一问题。然而，PGPE算法基于蒙特卡罗方法进行策略梯度的估计，需要大量学习样本才能保证梯度估计相对稳定，因此，梯度估...

一种针对安全可达动态系统的形式化学习方法 摘要：在动态系统建模问题中，深度学习为建模提供了更便捷和灵活的方法，但其难以解释的特点降低了模型的可靠性。针对具有安全性和可达性的动态系统，提出了一种形式化模型学习方法，将安全性和可达性引入到对目标系统的学习过程中，使模型满足这两个性质。...
面向微小振动故障诊断的匹配小波深度迁移学习 摘要：针对传统方法在微小振动故障诊断中存在的特征识别效率低和样本数量有限等问题，提出匹配小波深度模型迁移学习方法。首先利用Morse连续小波对一维故障信号进行匹配升维，捕捉微小变化，得到可视化强化特征图像；其次对深度迁移网络源域模型进行有...
基于众筹预售和众包生产的两阶段最优定价机制 摘要：为实现农产品产销供应链中按需生产，供需平衡的同时，提高电商平台的期望收益。分析了电商平台整个产销供应链的问题模型，提出一种基于电子商务平台众筹预售和众包生产的产销模式。基于迈尔森最优拍卖理论设计了众筹预售和众包分配的两阶段最优拍卖定...
一种基于张量理论的云制造资源服务化封装与发布策略 摘要：针对云计算环境下智能制造集中资源分散服务过程中存在的数据异构与资源统一描述问题，在分析现有云制造资源服务化封装与发布技术的基础上，利用张量理论在描述异构数据上的技术特点，提出了一种基于张量理论的云资源服务化封装与发布策略。首先将云制...

基于色彩地址空间转换与多版本策略的复杂位图协同模型与一致性维护算法 摘要：调色编辑在现有位图协同模型下存在数据发送量大、编辑灵活性差、操作重叠易冲突、生成版本多、站点存储压力大等问题，针对这些问题提出了一种面向复杂位图的调色协同编辑模型。协同操作仅发送坐标与色彩变化量的协同操作，具有数据量小、多维编辑粒度...
一种影像增强注射方案智能推荐及其控制系统的研究与开发 摘要：为了解决现有影像增强检查过程中存在的造影剂注射方案不优化、注射器控制不智能，各操作环节不连通的问题，提出了一种基于Java开发的一体化注射方案智能推荐与控制系统。通过智能化注射方案推荐，建立智能化的注射方案推荐模型，实现自动推荐最合...

基于联盟链的边缘缓存系统收益最大化的缓存策略 摘要：边缘缓存技术能够将热点内容提前放置在距离用户较近的网络边缘，可以显著降低传输时延、提高网络效率。然而，不同的运营商各自部署边缘设备，投入巨大且缓存内容相互隔离，无法共享。针对此问题，改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构，运营商部署...
基于影响力网络模型的多智能体一致性协议 摘要：如何增强系统一致性是多智能体系统研究中的一个重要问题。传统一致性协议通常未考虑拓扑中的关键节点，并且拓扑权重单一，从而导致系统更容易分裂。基于人际关系网络中的关键人物可以促进不同社区信息交流的思想，提出了一种影响力网络模型（infl...
5G抽头延迟模型中极化译码后处理方案 摘要：考虑5G协议中的抽头延迟信道模型，针对分段循环冗余比特自适应（SCAD-SCL）极化译码算法未考虑信噪比对接收序列对数似然比影响的问题，提出SCAD-SCL的后处理（PSCAD-SCL）译码算法。通过仿真确定用于提高可靠性设定的常数...
一种新型的无线传感器网络能效路由算法 摘要：为了解决重复分簇而加剧能量消耗的问题，提出了一种新的无线传感器网络能效路由算法——基于簇树的非均匀分簇路由算法（UCCT）。该算法分为两步。第一步，划分网络区域为面积不相等的两个区域，对每个区域内的节点集，利用K-中心算法确定其质心...

一种面向图数据的AWG-LDP局部差分隐私保护算法研究 摘要：针对传统的图数据隐私保护方法只关注保护属性或结构两者之一易导致节点或边隐私信息泄露的问题，提出了一种对属性加权图的局部差分隐私的保护算法（AWG-LDP）。首先，该算法利用GN算法将图数据划分成社区子图；其次，分别计算每个社区子图的...
基于差分隐私保护知识迁移的联邦学习方法 摘要：联邦学习解决了机器学习的数据孤岛问题，然而，各方的数据集在数据样本空间和特征空间上可能存在较大差异，导致联邦模型的预测精度下降。针对上述问题，提出了一种基于差分隐私保护知识迁移的联邦学习方法。该方法使用边界扩展局部敏感散列计算各方实...
MPECA：面向多平台的高效密码算法 摘要：目前基于AESNI指令集设计面向6G系统高速加密算法备受业界关注，如ROCCA算法。然而，如何在不支持AESNI指令集环境下设计高速实现的密码算法是目前的研究难点之一。基于AES轮函数特点，设计了一个面向多平台的高效加密算法——MP...
基于属性访问策略的批量零知识身份认证方案 摘要：隐私保护技术主要有属性基加密、同态加密、多方安全计算等。针对属性基加密的访问控制中双线性映射耗时问题、同态加密难以非公开地验证明文计算的结果问题以及多方安全计算需要可信第三方等问题，提出了一种基于属性访问策略的批量零知识身份认证方案...
基于ETRN具有任意压缩率的彩色加密图像有损压缩 摘要：当前大多数的先加密后压缩ETC（encryption-then-compression）方法只能够获得有限固定的压缩率，而无法获取到实际需求的任意压缩率。针对此问题提出一种具有任意压缩率的加密彩色图像有损压缩算法，该算法采用均匀下采...

基于条件生成对抗网络的光场图像透视视图生成算法 摘要：光场图像新视图生成算法在视点内插和外插方面已经取得了良好的研究成果，但在视点位置平移和旋转一定角度情形下的透视视图生成仍然是一项具有挑战性的任务。针对上述问题，提出了一种基于条件生成对抗网络的光场图像透视视图生成算法LFIPTNet...
基于视点预测的全景视频码率自适应策略 摘要：为解决全景视频传输中存在的视频卡顿多、用户体验质量（quality of experience，QoE）低等问题，研究当前主流的视点自适应传输方案，提出一种基于视点预测的码率自适应策略（VPBAS）。首先，构建了一种基于长短期记忆网...
3D-BSNet:双边特征和相似度量的点云实例分割网络 摘要：针对现有的三维分割方法在挖掘点云特征时，会忽略几何特征有效利用的问题，提出双边特征和相似度量的点云实例分割网络3D-BSNet（3D-bilateral feature and similarity measure network）...
基于NSCT域滚动引导滤波与自适应PCNN的医学图像融合 摘要：针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题，提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先，采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强，提高骨骼轮廓结构...
基于多分支网络的道路场景实时语义分割方法 摘要：针对目前实时语义分割方法存在大目标分割不准确、小目标信息丢失的问题，提出一种基于多分支网络的实时语义分割算法。首先，对双边分割网络进行优化，设计了金字塔分支扩大感受野，以覆盖视野内的大目标，充分地将上下文信息结合起来；其次，设计双边...
一种SOFC燃烧室燃烧状态识别方法 摘要：针对固体氧化物燃料电池（SOFC）燃烧室燃烧状态识别问题，提出一种基于注意力机制与图像特征金字塔的SOFC燃烧室燃烧状态识别方法。该方法使用加权分布的自适应伽马矫正算法（AGCWD）进行数据前处理，对数据进行标准化；利用两个附加1&...
基于边缘关联点云的激光雷达与相机外参标定方法 摘要：激光雷达的点云和相机的图像经常被融合应用在多个领域。准确的外参标定是融合两者信息的前提。点云特征提取是外参标定的关键步骤。但是点云的低分辨率和低质量会影响标定结果的精度。针对这些问题，提出一种基于边缘关联点云的激光雷达与相机外参标定...
胸部X线影像和诊断报告的双塔跨模态检索 摘要：针对现有胸部X线影像和诊断报告跨模态方法重点聚焦于全局信息对齐，忽视了影像和诊断报告间的细粒度语义关联，导致检索精度低、匹配度差的问题，提出全局和局部联合对齐的胸部X线影像和诊断报告双塔跨模态检索方法（CDTCR）。具体来说，针对细...
基于时空注意的毫米波雷达人体活动识别网络 摘要：为了解决传统方式利用摄像头进行人体活动识别抗干扰性差以及侵犯用户隐私的问题，提出一种基于时空注意的毫米波雷达3D点云数据的人体活动识别网络，以实现智能应用上下文的准确感知。该网络首先使用二级滑动时间窗口分别累积和分离人体活动产生的点...
特征挖掘与区域增强的弱监督时序动作定位 摘要：弱监督时序动作定位旨在定位视频中行为实例的起止边界及识别相应的行为。现有方法尽管取得了很大进展，但依然存在动作定位不完整及短动作的漏检问题。为此，提出了特征挖掘与区域增强（FMRE）的定位方法。首先，通过基础分支计算视频片段之间的相...