计算机应用研究

2024年05期

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面向图像文本的多模态处理方法综述 摘要：在深度学习领域，解决实际应用问题往往需要结合多种模态信息进行推理和决策，其中视觉和语言信息是交互过程中重要的两种模态。在诸多应用场景中，处理多模态任务往往面临着模型架构组织方式庞杂、训练方法效率低下等问题。综合以上问题，梳理了在图像...
基于深度学习的医学图像分析域自适应研究 摘要：深度学习技术的广泛应用有力推动了医学图像分析领域的发展，然而大多数深度学习方法通常假设训练集和测试集是独立同分布的，这个假设在模型临床部署时很难保证实现，因此常出现模型性能下降、场景泛化能力不强的困境。基于深度学习的域自适应技术是提...
针对视频监控系统隐蔽式攻击及蜜罐防御 摘要：基于视频监控系统网络化和智能化发展带来的风险，研究其隐蔽式网络攻击问题，目的在于调研大量隐蔽式网络攻击案例，总结针对视频监控系统的隐蔽式攻击特异性。结合蜜罐技术在检测网络攻击行为和发现攻击线索等方面的独特优势，梳理针对视频监控系统隐...

基于区块链的可信制造供应链溯源框架设计 摘要：针对传统制造业供应链管理信息不透明、数据流易窜改以及追溯能力不足等导致的供应链组织间缺乏信任、机会成本增加的问题，利用区块链技术设计了可信制造供应链溯源（trusted manufacturing supply chain trac...
基于改进Raft共识算法和PBFT共识算法的双层共识算法 摘要：针对目前应用于联盟链中的实用拜占庭（PBFT）共识算法可扩展性不足、通信开销增长过大、难以适用于大规模网络节点环境等问题，提出了一种基于改进Raft共识算法和PBFT共识算法的双层共识算法（DL_RBFT）。首先将区块链中的节点分成...
基于区块链和亲友节点的电子健康记录安全共享方案 摘要：区块链技术在电子健康记录安全共享上具有巨大潜力，然而，目前的解决方案存在着如存储空间大和共识效率低等问题。为此，提出了一种基于区块链和亲友节点的新方案。首先，采用分布式文件系统将用户完整的电子健康记录存储在线下服务器，并构建用户的亲...

面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进 摘要：针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求，提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法，实现了个性化联邦学习。该算法通过不同权重分配方式和相似性计算，...
基于Spark Streaming的海量GPS数据实时地图匹配算法 摘要：浮动车GPS数据作为交通信息处理的基础，随着被监控车辆数量的高速增长，产生了海量GPS数据，对地图匹配提出了挑战。为了解决传统匹配方法难以满足匹配效率和精度的不足，提出一种针对海量GPS数据的实时并行地图匹配算法，能够同时保证较高匹...
基于高频车站及时间窗的立体轨道交通系统智能调度算法 摘要：立体轨道交通系统的车辆调度方法还未见报道，已有车辆调度算法的实时性较差。针对立体轨道交通车辆的调度问题，研究了一种结合高、低频车站判定的订单分配算法和一种结合时间窗的Dijkstra路径规划算法，即智能调度算法，以提高车辆的运行效率...

异策略模仿-强化学习序列推荐算法 摘要：最近，强化学习序列推荐系统受到研究者们的广泛关注，这得益于它能更好地联合建模用户感兴趣的内动态和外倾向。然而，现有方法面临同策略评估方法数据利用率低，导致模型依赖大量的专家标注数据，以及启发式价值激励函数设计依赖反复人工调试两个主要...
一种基于梯度的多智能体元深度强化学习算法 摘要：多智能体系统在自动驾驶、智能物流、医疗协同等多个领域中广泛应用，然而由于技术进步和系统需求的增加，这些系统面临着规模庞大、复杂度高等挑战，常出现训练效率低和适应能力差等问题。为了解决这些问题，将基于梯度的元学习方法扩展到多智能体深度...
基于知识图谱的多特征融合谣言检测方法 摘要：为了解决谣言检测中由于缺乏外部知识而导致模型难以感知内隐信息，进而限制了模型挖掘深层信息的能力这个问题，提出了基于知识图谱的多特征融合谣言检测方法（KGMRD）。首先，对于每个事件，将帖子和评论共同构建为一个文本序列，并利用分类器从...
基于相关性分析的不完整数据函数依赖挖掘方法 摘要：函数依赖（FD）挖掘方法通常专注于发现所有满足函数依赖语法特征的结果，在数据不完整的情况下常导致大量成立但无意义的FD。针对挖掘无效FD的问题，提出基于相关性分析的不完整数据FD挖掘方法。利用概率图模型构建具有缺失值属性的概率分布，...
基于改进列计算的空间并置模式挖掘方法 摘要：空间并置（co-location）模式挖掘旨在发现空间特征间的关联关系，是空间数据挖掘的重要研究方向。基于列计算的空间并置模式挖掘方法（CPM-Col算法）避开挖掘过程中最耗时的表实例生成操作，直接搜索模式的参与实例，成为当前高效的...
时空相关性融合表征的知识追踪模型 摘要：知识追踪通过对知识点的表示来描述习题，以此建模知识状态，最终预测学习者的未来表现。然而目前的研究在知识点的表示方面既没有建模历史知识点对当前知识点产生的时间关系上的影响，又未能刻画习题内部各知识点之间产生的空间关系上的作用。为了解决...
基于查询语义特性的稠密文本检索模型 摘要：针对现有稠密文本检索模型（dense passage retrieval，DPR）存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题，提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型（Q-DPR）。首先，针对模型的负采样过程，提出了一种基于近邻查询...
两种高效局部搜索算法求解RB模型实例 摘要：RB （revised B）模型是一种在约束可满足问题中具备精确相变增长域的随机实例模型，提出两种高效的启发式局部搜索算法用于解决RB模型生成的大值域约束可满足问题。首先为基于权重指导搜索的W-MCH算法，该算法通过约束判断和违反约...
一种基于图神经网络的改进邻域搜索算法 摘要：近年来图神经网络与深度强化学习的发展为组合优化问题的求解提供了新的方法。当前此类方法大多未考虑到算法参数学习问题，为解决该问题，基于图注意力网络设计了一种智能优化模型。该模型对大量问题数据进行学习，自动构建邻域搜索算子与序列破坏终止...
渐进式分组狩猎的灰狼优化算法及其工程应用 摘要：针对灰狼优化算法（GWO）在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足，提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化算法（PGGWO）。首先，设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优；其次，提出了渐进式位置更新策...
一种应用于旅行商问题的莱维飞行转移规则蚁群优化算法 摘要：针对旅行商问题（TSP）提出了一种基于莱维飞行转移规则的蚁群优化算法。该算法结合了基于莱维飞行和蚁群系统算法（ant colony system，ACS）的转移规则，形成了一种动态权重的混合转移规则，该策略能够有效地帮助算法跳出局部...
基于图嵌入和多标签传播的重叠社区检测算法 摘要：为进一步优化重叠社区检测算法，提出了一种新的基于度和节点聚类系数的节点重要性定义，按照节点重要性降序更新节点，固定节点更新策略，提高社区检测的稳定性。在此基础上，提出了一种基于图嵌入和多标签传播的重叠社区检测算法（overlappi...
基于改进MOEAD算法的主从式PID控制器参数寻优 摘要：为了有效解决电液伺服系统主从控制结构中主缸和从缸PID控制器的参数设定问题，提出了一种基于多目标优化算法与模型仿真相结合的求解方法。在该求解方法中，将参数设定问题建模为了一个多目标优化问题，其目标空间包括主从同步误差、调节时间、超调...
一种基于多层次校验的低恢复成本纠删码 摘要：随着纠删码在分布式存储系统中的实际应用，纠删码为存储系统提供了更加优秀的存储效率，但当节点丢失时，相较于传统副本技术更多的网络传输带宽开销成为了造成系统性能瓶颈的关键因素。为了解决MDS编码高带宽开销对系统性能的影响，一类新型编码方...
基于用户密度和平均访问时间的边缘服务器放置方法 摘要：为解决边缘服务器放置过程中资源浪费和延迟增加的问题，对边缘服务器放置方案的用户密度和平均访问时间进行分析建模，将其描述为多目标优化问题。设计了一种基于用户密度和平均访问时间的边缘服务器放置方案，并提出了一种多目标海马遗传算法（MOS...
基于轨迹引导的移动机器人导航策略优化算法 摘要：针对在杂乱、障碍物密集的复杂环境下移动机器人使用深度强化学习进行自主导航所面临的探索困难，进而导致学习效率低下的问题，提出了一种基于轨迹引导的导航策略优化（TGNPO）算法。首先，使用模仿学习的方法为移动机器人训练一个能够同时提供专...
多搬运任务下考虑碰撞避免的AGV路径规划 摘要：为提升自动导引小车在“货到人”仓库中的运行效率，针对AGV-托盘任务分配、单AGV路径规划及多AGV碰撞避免三个子问题的研究，以最小化AGV行驶距离为目标构建数学模型。首先，根据AGV与托盘的双边匹配问题特点设计改进的匈牙利算法求解...
一种基于离散时间一致性理论的多机器人分布式巡逻算法 摘要：在多机器人巡逻任务中，由于通信距离的限制，单个机器人很难获得全局信息。然而，现有的大多数多机器人分布式巡逻算法都要求每个机器人获得其巡逻区域的全局信息进行决策。因此，考虑到通信半径约束和局部信息约束，为了通过相邻机器人之间的交互完成...

VECSim:改进iFogSim2的面向车载边缘计算的建模与仿真模拟器 摘要：目前，研究人员着眼于车载边缘计算（vehicular edge computing，VEC）环境下高效应用和资源调度策略的研究，然而，这些应用和策略的实机验证往往受限于成本和时间，无法快速有效地进行。边缘/雾计算仿真器如iFogSi...
基于时域依赖的编码树单元级零延时码率控制算法 摘要：基于高效视频编码标准的x265编码器根据图像复杂度来分配比特，复杂图像往往包含运动变化较大的高频信息，其时域相关性较弱且消耗较多比特，导致分配给运动变化平缓图像的比特减少，进而影响编码质量且码率波动较大。同时，x265编码器采用独立...
基于高速安全存储SoC芯片的PCIe与SATA通路验证 摘要：针对传统SATA控制器存储系统性能受限、安全性不足问题，提出并设计了一款可实现PCIe（peripheral component interconnect express）与SATA（serial advanced technolo...
基于代码注释调优的智能合约自动生成方法 摘要：针对智能合约开发效率不高、安全漏洞频发等问题，提出了一种基于代码注释调优的智能合约自动生成方法。首先结合智能合约代码关联注释的语义信息，构建智能合约聚类分析模型，实现功能类似智能合约的快速精准聚类；接着划分注释关联的合约层、函数层、...
基于近端策略优化算法含碳捕集的综合能源系统低碳经济调度 摘要：为了实现园区综合能源系统（PIES）的低碳化经济运行和多能源互补，解决碳捕集装置耗电与捕碳需求之间的矛盾，以及不确定性源荷实时响应的问题，提出了基于近端策略优化算法含碳捕集的综合能源系统低碳经济调度方法。该方法通过在PIES中添加碳...

无人机群场景下边端协同计算卸载技术 摘要：当今全球频繁出现自然灾害，针对一种无人机协同下的应急救灾计算卸载场景，提出一种带有协调器的边-端架构。综合考虑场景中的时延、能耗与无人机之间的负载均衡作为系统总代价，采用改进的深度强化学习算法APPO（advanced proxim...
去蜂窝大规模MIMO辅助的移动边缘计算系统计算任务卸载与分配策略 摘要：面向B5G和6G的新兴网络架构和技术服务需求，将去蜂窝大规模多输入多输出（cell-free massive MIMO，CF-mMIMO）赋能于移动边缘计算（mobile edge computing，MEC），有助于处理分布式物联...
算力网络下的算力边缘服务器部署算法 摘要：算力边缘服务器部署问题是构建算力网络的基础性问题。在实践过程中，算力边缘服务器靠近算力资源并为其加入算力网络提供接入服务。然而，算力资源的整体结构往往由现实需求所决定，并时刻随需求的变化而变化。在算力边缘服务器资源有限的情况下，如何...

基于差分隐私的分段裁剪联邦学习算法 摘要：为解决现有的差分隐私联邦学习算法中使用固定的裁剪阈值和噪声尺度进行训练，从而导致数据隐私泄露、模型精度较低的问题，提出了一种基于差分隐私的分段裁剪联邦学习算法。首先，根据客户端的隐私需求分为隐私需求高和低。对于高隐私需求用户使用自适...
一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法 摘要：为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题，提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息，治疗结果通过AES（advanced encryption standard）算法加密，而AES的密钥使用E...
面向去中心化存储的数据流行度去重模型 摘要：数据流行度去重方案中存在检测机构不诚实、数据存储不可靠等问题，提出一种面向去中心化存储的数据流行度去重模型。针对检测机构不诚实，模型结合区块链的不可窜改性与智能合约的不可抵赖性，将智能合约作为检测机构执行数据的重复性检测和流行度检测...

面向多模态交互式融合与渐进式优化的三维视觉理解 摘要：三维视觉理解旨在智能地感知和解释三维场景，实现对物体、环境和动态变化的深入理解与分析。三维目标检测作为其核心技术，发挥着不可或缺的作用。针对当前的三维检测算法对于远距离目标和小目标检测精度较低的问题，提出了一种面向多模态交互式融合与...
基于多模态特征频域融合的零样本指称图像分割 摘要：为了解决语义分割应用到现实世界的下游任务时无法处理未定义类别的问题，提出了指称图像分割任务。该任务根据自然语言文本的描述找到图像中对应的目标。现有方法大多使用一个跨模态解码器来融合从视觉编码器和语言编码器中独立提取的特征，但是这种方...
结合细粒度自注意力的实例图像着色 摘要：尽管基于深度学习的图像着色方法已取得显著效果，但仍存在冗余色斑、着色暗淡和颜色偏差三个问题。为此，提出了一种结合细粒度自注意力（fine-grain self-attention，FGSA）的实例图像着色方法。具体地，首先将提取的特...
FFDNet:复杂环境中的细粒度面部表情识别 摘要：针对面部表情识别在复杂环境中遮挡和姿态变化问题，提出一种稳健的识别模型FFDNet（feature fusion and feature decomposition net）。该算法针对人脸区域尺度的差异，采用多尺度结构进行特征融合...
融合背景上下文特征的视觉情感识别与预测方法 摘要：为解决基于视觉的情感识别无法捕捉人物所处环境和与周围人物互动对情感识别的影响、单一情感种类无法更丰富地描述人物情感、无法对未来情感进行合理预测的问题，提出了融合背景上下文特征的视觉情感识别与预测方法。该方法由融合背景上下文特征的情感...
基于特征调节器和双路径引导的RGB-D室内语义分割 摘要：针对室内场景图像语义分割结果不精确、显著图粗糙的问题，提出一种基于多模态特征优化提取和双路径引导解码的网络架构（feature regulator and dual-path guidance，FG-Net）。具体来说，设计的特征调...