小型微型计算机系统

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蔡恒雨,宁成明,侯璇,郑启龙,

2021, 42(5): 897-904.

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BWDSP系列处理器是由中国电子科技集团公司第38研究所研制的国产DSP芯片，具有较强的计算能力.在BWDSP芯片的基础上，研发了以RapidIO为交换协议的BWDSP虚拟平台.为解决BWDSP虚拟平台提供的通信原语难以调用的问题，本文借鉴Message Passing Interface(MPI)标准规范，设计了基于虚拟平台的并行通信库——Message Passing Interface of RapidIO(MPIRIO).MPIRIO采取分层架构实现，在底层以RapidIO作为数据通信协议，在上层提供了点对点通信和群集通信函数接口.MPIRIO在MPI群集通信的基础上，提供了优化的群集通信函数，并结合BWDSP体系结构特点，为神经网络卷积运算等操作提供了优化.最后对本文设计的MPIRIO进行了仿真实验，并与MPICH进行了对比实验，表明本文设计的MPIRIO提高了BWDSP虚拟平台的可用性，并验证了MPIRIO的优点.

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一种弥补群组成员差异的可解释性组推荐方法

吴彦文,宁彬,李斌

2021, 42(5): 905-911.

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现有的组推荐方法侧重于寻找组内成员之间的相似性，而忽略了成员之间存在的差异.在群组成员差异性显著的情况下，丢弃群组成员间的差异性，竭力寻求相似性，这样会大大降低群组成员对推荐结果的满意度.针对该问题，本文提出一种弥补群组成员差异的可解释性组推荐方法，通过群组成员差异度计算将群组分为差异性群组和相似性群组.对于相似性群组，采用基于决策权重的群组推荐方法生成推荐列表；对于差异性群组，本文构建了一种考虑成员信任值的群组LDA模型，基于此模型生成推荐列表和解释.实验结果表明，该推荐方法能根据群组成员差异性情况采用不同的推荐策略，提高群组推荐的满意度和推荐精度.

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一种在线学习社区的学习者情感识别方法研究

叶俊民,廖志鑫,宋家琦,唐文韬,葛沛鑫,刘亭玉,曾僖,刘静

2021, 42(5): 912-918.

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当前在线学习社区学习者的情感识别多是采用有监督机器学习方法，其需要使用大量有标记数据对分类模型进行训练，这将会耗费大量的时间和人力成本，从而大幅提升了情感识别的成本.为此，本文提出了一种基于迁移学习的在线学习社区情感识别方法，该方法基于两个层次化注意力网络HAN1和HAN2.首先，利用层次化注意力网络HAN1得到不同域的共享情感特征；其次，使用层次化注意力网络HAN2将不同域独有的情感特征映射到共享情感特征空间中，完成情感特征迁移；最后，利用训练好的两个层次化注意力网络进行跨域情感分类.在5门真实在线课程学习社区数据集上的实验表明，本文方法能够在降低数据标记成本的前提下有效完成在线学习社区学习者情感识别任务.

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具备自纠正和逐维学习能力的粒子群算法

张津源,张军,季伟东,孙小晴,张珑

2021, 42(5): 919-926.

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粒子群算法作为一种随机算法，其随机性对种群的进化速度和寻优精度提出了严峻的挑战.针对该问题，本文提出了一种具备自纠正和逐维学习能力的粒子群算法.首先提出了一种纠正策略来判断粒子进化趋势的正确性并作出必要干预，减少了随机性所带来的学习时间的浪费；其次，在使用逐维变异策略的基础上利用个体最优作为最优粒子的学习对象，加强个体最优与群体最优之间的联系，赋予粒子更多的有效信息来源；最后，结合两策略的特点，周期性地控制其触发时间，进而降低复杂度使得算法发挥更大的效能.实验结果表明，改进策略能够有效地提高PSO算法收敛速度和收敛精度.同其他改进的PSO算法对比结果表明，在高维和低维函数上都更具有竞争优势.

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基于赛制组织的遗传变异棋局样例生成算法

田欣,姬波,卢红星,柳宏川,尤惠彬

2021, 42(5): 927-934.

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计算机棋类游戏的研究目标是人工智能选手的智力提高，而学习样例对棋局局面的代表性，在很大程度上决定了选手的智力水平，但学习样例的产生方式和优劣判定一直未能引起足够重视.针对自对弈棋局样例产生中的选手筛选问题，本文提出了一种将体育赛制（混合赛制、循环赛制、淘汰赛制）和遗传算法结合的学习样例生成算法，来规范选手筛选过程并从而提高高质量样例的产生效率.该算法引入成熟公正的体育赛制组织形式为人工智能选手匹配和淘汰对手，将优胜者之间的对局做为学习样例，并使用遗传变异方法使选手逐代进化.在西洋跳棋上的实验结果表明，本文提出的样例生成算法可以有效产生样例；在样本规模综合指标T的评价下，混合赛制和循环赛制产生的学习样例具有更高质量；基于样例训练的选手能力对比表明，循环赛制最适合于西洋跳棋游戏的样例产生.

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改进孪生神经网络的控制图模式识别方法

刘青星,黄海松,姚立国,胡耀,

2021, 42(5): 935-939.

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深度学习在控制图模式识别的运用上，易受控制图样本量和控制图质量特征数据点数的影响，针对这个问题，本文提出基于感知器-卷积神经网络的孪生神经网络（Perceptron-Convolutional Siamese Neural Network,PCSNN）模型，该模型先使用两层感知器将控制图原始数据映射到高维空间，再通过一维卷积神经网络提取样本对特征;通过计算样本对特征的空间距离和样本特征的相似概率，识别控制图的异常模式.实验结果表明，在控制图样本量较少情况下，该模型具有较高的识别率，同时发现控制图质量参数在小范围内波动时，该模型也有较好的识别性能.

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基于改进型协同过滤的网络学习资源推荐算法

王根生,袁红林,黄学坚,闵潞

2021, 42(5): 940-945.

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面对网络学习资源的信息过载问题，如何根据用户的偏好推荐其感兴趣的学习资源是网络教育智能化的关键应用.协同过滤推荐算法无需构建资源的特征描述，经常应用于形式多样的网络学习资源推荐，但传统协同过滤推荐算法具有评分矩阵稀疏和冷启动问题.针对这两个问题，提出基于改进型协同过滤的网络学习资源个性化推荐算法.该算法首先将用户对资源的学习行为转化成用户对资源的评分，缓解评分阵稀疏问题；其次引入用户初始化标签改进用户的相似度计算，解决新用户的冷启动问题；最后采用均方根误差（RMSE）进行推荐算法预测准确度衡量.实验结果表明，该改进算法提升了个性化资源推荐效果.

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考虑运输时间的多目标柔性作业车间调度研究

陈魁,毕利

2021, 42(5): 946-952.

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针对考虑运输时间的柔性作业车间调度问题，构建了以最大完工时间最小化、最大机器负载最小化和总机器负载最小化为目标的多目标优化模型，并提出一种小生境粒子群优化算法求解该模型.首先，在粒子群的初始化过程中动态选择完工时间最短的机器，提高初始解的质量，加快算法的收敛速度.其次，针对传统粒子群算法的不稳定性和早熟问题，引入邻域搜索算法增强粒子群算法的局部搜索能力，提出一种无须共享半径的小生境技术，将该小生境技术与粒子群算法相结合避免了粒子群算法的早熟问题.最后，通过实验验证小生境粒子群算法在求解考虑运输时间的多目标FJSP的可行性和有效性.

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面向负载-时间窗口的基于PSO-GA的云软件服务自适应资源分配方法

杨立坚,陈星,黄引豪

2021, 42(5): 953-960.

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如今，基于云计算的软件服务对自适应资源分配提出要求，这种分配可以根据需要动态调整资源，以保证良好的服务质量（QoS，Quality of Service）和低成本资源.然而，在复杂波动的负载环境下，以具有成本效益的资源量来分配资源并满足QoS是一个挑战.本文引入一种同时考虑当前工作负载和未来工作负载变化的自适应资源分配策略，该策略在预测资源分配操作中，以QoS预测模型为基础，使用面向负载时间窗口的方法，将当前负载以及窗口内未来的负载加入资源分配方案计算过程中，最后使用基于PSO-GA的运行时决策算法来搜索合理的资源分配方案.我们在RUBiS历史数据的基准上评估了我们的方法.实验结果表明，基于本方法的云应用资源分配的有效性有所提高.

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一种未知环境下的移动机器人路径规划方法

彭湘,向凤红,毛剑琳

2021, 42(5): 961-966.

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针对同时存在全局与局部环境的移动机器人路径规划问题，提出了一种分层路径规划方法.采用改进势场-蚁群融合算法进行规划.首先，在全局环境下采用改进蚁群算法进行路径规划，为了解决蚂蚁在搜索过程易陷入“死锁”的缺陷，提出屏蔽U型陷阱措施；在启发函数中加入目标点信息，使得目标点在整个规划过程对蚁群有引导作用，能够避免蚁群陷入局部最优，同时提高了算法的收敛速度；引进最大最小蚂蚁系统思想限定信息素范围，防止因信息素变化过大造成收敛速度慢或因过快而出现局部最优解.其次，在遭遇运动障碍物时，调用人工势场算法进行局部避障.最后，使用中点替代策略对输出的最优路径进行拐角优化，有效地平滑了路径尖峰，减少了拐角个数.为了体现所提方法的优势，实验在多U型环境下进行，仿真结果验证了算法的有效性和可行性.

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融合重要性采样和池化聚合的知识图推荐算法

梁顺攀,涂浩,王荣生,原福永,张熙瑞

2021, 42(5): 967-971.

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现有的知识图推荐模型通过聚合相邻实体节点的特征和结构信息来更新当前位置实体节点的嵌入表示，为了控制计算成本和维护模型的稳定性，通常使用随机的固定大小的采样邻域来替代完整的知识图.然而，这些方法存在两个问题：首先，随机选择的邻域限制了知识图用于辅助推荐的效果和稳定性.此外，多数模型只是对所采样邻居节点特征进行均值聚合，这种聚合方法没有充分挖掘所采样邻居节点对于目标节点影响的差异性.针对以上问题，本文提出了基于关系紧密度的重要性采样方法，通过计算关系紧密度选择对目标节点更重要的邻域，以及基于池化操作的聚合方法，通过引入池化层训练得到不同邻居节点对目标节点的差异化权值.在结合本文提出的两种方法后，本文提出基于图神经网络的知识图推荐算法KGCN-PL.最后，本文评估了所改进模型在5个真实世界数据集上的性能，与近几年提出的基于知识图的推荐算法进行对比，在AUC，召回率指标上均取得提升.

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结合对象属性与近似检索的协同过滤算法

陈乐,余粟

2021, 42(5): 972-976.

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为解决传统协同过滤算法中评分数据高维稀疏、用户评分偏好属性和物品类别偏好属性缺失，而导致推荐效率较低和推荐质量较差的问题，本文提出一种结合对象属性和近似检索的协同过滤算法.首先，算法基于物品和用户的自有属性分别建立物品类别偏好模型和用户评分偏好模型，并将两种模型线性融合，用以修正原始评分数据.其次，算法采用基于p稳态分布的局部敏感哈希对修正评分数据进行降维与索引，以快速获取目标用户的近邻用户集合.最后，算法通过用户相似性度量计算最近邻用户集合，并基于最近邻用户集合计算目标用户的预测评分.实验结果表明，在不同近邻用户数下，所提算法的准确率和召回率均优于传统的协同过滤算法，且运行效率更高.因此所提算法具有更好的推荐质量和更高效的运行效率.

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FSD：增量压缩中局部特征表决的快速相似性检测

张露维,顾荣斌,李静,李科心

2021, 42(5): 977-983.

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针对目前增量压缩中相似性数据检测方法特征提取过程大多存在计算复杂性大、检测不够精确等问题.本文面向非重复但高度相似数据，提出一种基于增量压缩的数据块局部特征数据相似性快速检测方法FSD.首先将数据块分解为若干个子数据块，然后提取每个子数据块的特征，接着构建投票表决的分组，进行组内表决形成超级特征，最后根据超级特征进行数据相似性检测.基于开源的增量压缩原型系统Destor，在六个数据集上进行的增量压缩试验表明，与经典的SF方法比较，FSD在数据相似度检测计算的速度和效率方面得到了有效的提升，系统整体吞吐量提高了50%-90%.

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相似性与置信系数为基础的推荐系统评分预测

苏湛,王佳伟,艾均,沈昱明

2021, 42(5): 984-989.

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邻居选择和邻居数量对于推荐系统评分预测具有关键作用.本文采用复杂网络模型中多种聚类方法，针对现有方法通常基于单一相似性选择邻居的问题，建立用户为节点，相似性与置信系数为边的复杂网络模型，设计基于两个因素聚类的推荐系统评分预测算法，以提高推荐系统的预测准确性并减少最优预测所需的邻居数量.实验通过折十验证仿真用户对电影进行评分.结果表明，本文方法达到最优预测准确度时，预测所需邻居数量减少60%.研究揭示了基于置信系数和相似性对邻居进行聚类，可以更加有效选出适当邻居，且聚类方法进行适当化简对性能影响较小.

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一种轨迹隐私保护服务推荐模型研究

李晓会,陈潮阳,白雨靓,张兴

2021, 42(5): 990-995.

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基于位置的服务推荐系统能够为用户提供更为有效的个性化服务，现有的推荐系统主要采用差分隐私和k-匿名进行隐私保护，但服务质量差、安全系数低等问题十分严重.为此，提出了一种轨迹隐私保护服务推荐模型，该模型基于偏好感知的模式，首先采用Mix-zone结合聚类的方法，当请求服务时，通过聚类量化mix-zone中用户的相似性，保护用户的个人信息；然后采用基于差分隐私的偏好感知算法(PPBP)保护推荐结果，根据用户的偏好进行隐私风险评定，通过评定结果添加不同大小的噪声，合理分配差分隐私预算，实现服务质量的提升.实验结果表明，该算法不仅提高了用户的隐私保护程度，也提高了系统的服务质量.

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学习邻域参数的粒子群算法

邓浩,李均利,胡凯,李升,林秀丽

2021, 42(5): 996-1002.

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针对粒子群算法的参数自适应的问题，提出了学习邻域参数的粒子群算法(Particle swarm optimization with learning neighborhood parameter learning，LNPPSO).为了使参数适应环境，将种群的中个体赋予不同的参数，根据邻域粒子的适应度变化和参数信息来更新粒子参数；为了增强跳出局部极值的能力，对所有粒子施加单维速度变异.为了平衡探索和开发，在更新过程中使用基于全局最优值的概率自适应方法来调整参数变化方法的比例.在10个标准测试函数上的实验结果表明：与对应的算法相比，LNPPSO前期着重于参数的适应和搜索空间的探索，收敛速度提升不明显，但中后期收敛速度得到明显提升，搜索结果具有更好的精度，在单峰函数和多峰函数上都有很好的表现.

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并行SVM算法在Flink平台的应用研究

白玉辛,刘晓燕

2021, 42(5): 1003-1007.

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在大数据时代背景下，数据规模成指数级增长，传统支持向量机(SVM)已无法适应大数据环境,所以需要将传统支持向量机算法改进使其可以应用于大数据计算框架.针对计算过程中存在占用内存大、寻优速度慢等问题，提出一种基于Flink平台的并行支持向量机算法.该方法首先基于层叠支持向量机(Cascade SVM)的合并策略以及训练结构，通过Flink分布式计算框架实现；其次，通过优化并行操作算子的性能引入分布式广播变量，优化算法，有效解决单机SVM算法训练效率低的问题.实验结果表明，结合Flink框架实现SVM算法并行化，能有效的减少了训练时间，提高模型的训练效率.

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一种改进MobileNet_YOLOv3网络的快速目标检测方法

张陶宁,陈恩庆,肖文福

2021, 42(5): 1008-1014.

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基于卷积神经网络的目标检测在智能机器人、无人机等领域有着重要的应用，但其模型普遍结构复杂、参数量大、占用资源多，难以满足嵌入式目标检测任务中的实时性需求.针对此问题，本文提出一种多尺度特征融合注意力网络（MSFAN：Multi-Scale Feature-fusion Attention Network）模型，该模型基于MobileNet_YOLOv3网络模型，并结合多尺度特征融合等改进措施，在高实时性的同时增强了模型对小目标的检测能力，能够更好地在嵌入式终端设备上实现实时高效目标检测，从而为边缘计算场景下的目标检测应用提供可能的方案.实验结果表明：MSFAN模型在识别精确度和性能消耗上均获得了较好表现，在NVIDIA Jetson TX2上检测速度可达46FPS，相比MobileNet_YOLOv3在速度相当的情况下精度有明显提升.

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动态权重证据推理规则的CNN超参数质量评估

李红宇,黄志鹏,张广玲,贺维,

2021, 42(5): 1015-1021.

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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)在计算机视觉、自然语言处理为代表的数据处理领域应用广泛.在CNN训练过程中，超参数设置依赖于先验知识，不恰当的超参数会影响模型的训练效率和精度.为了解决这一问题，本文提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule，ER Rule)的CNN超参数质量评估模型，可在训练前提供高质量的超参数选择，从而提高模型的训练效率.首先，描述了CNN超参数评估的过程，然后构建了CNN的超参数质量评估模型，运用了奖罚策略实现指标权重的动态适应并给出模型的推理过程.最后，通过图像分类实验验证了模型的实际效果，实验结果表明本文提出的CNN超参数评估模型在多个数据集上预测准确率均高于90%，能够有效建立超参数与CNN模型效果的映射关系，从而过滤低质量的超参数.

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注意力机制融合深度神经网络的室内场景识别方法

薛永杰,巨志勇

2021, 42(5): 1022-1028.

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针对现有室内场景识别方法仅通过关注视觉信息本身，而缺乏考虑图像中所含语义内容，提出一种基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络的融合深度神经网络室内场景识别方法.首先使用labelImg工具为Visual Genome数据集图像生成位置描述符，经数据预处理算法处理后通过GloVe模型得到词向量.然后引入带有L2正则化的小批量梯度下降算法训练模型，将注意力机制与融合深度神经网络模型结合实现对位置描述符进行特征提取.最后通过Softmax函数进行场景分类.该文方法在所选Visual Genome数据集上取得了97.2%的识别准确率，结果表明该方法相较于传统机器学习方法和单一CNN方法具有更优识别准确率，表明了该方法在室内场景识别领域的有效性和可行性.

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一种改进Faster R-CNN的面料疵点检测方法

安萌,郑飂默,王诗宇,刘信君,周琪琪,

2021, 42(5): 1029-1033.

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面料疵点检测是服装行业生产和质量管理中的重要环节，针对面料自身复杂的特点以及现有疵点检测技术的不足，本文提出了一种改进Faster R-CNN的面料疵点检测技术.具体来说，基于Faster R-CNN网络模型，对卷积神经网络进行优化，将不同尺度的特征金字塔网络模型引入RPN网络以增加细节化的浅层特征，通过对Softmax分类器进行正则化来减小类内间距增大类间间距，不断更新网络参数提高网络收敛能力.最后采用Soft-NMS算法代替传统的非极大值抑制算法，提高模型的检测精度.实验表明，对比改进前模型对面料疵点的检测效果，改进后的模型收敛速度更快，在小目标和较密集的疵点上检测效果更佳，相对原始模型，其在检测准确率、精确度、召回率和F1值上分别提高了5.09%、4.60%、2.50%和3.64%.

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一种基于对抗正则化的图像特征提取方法

张春晓,何军

2021, 42(5): 1034-1038.

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图像特征提取的质量直接影响图像分类精度,针对现有特征提取方法不能准确提取远离分类边界特征的问题.本文提出一种基于对抗正则化的图像特征提取方法,在分类目标函数中引入对抗性正则化项,其核心思想是将特征经过Dropout得到两个后验分布,分类器最大化后验分布得到分类边界,特征生成器最小化后验分布生成远离分类边界的特征,二者相互对抗鼓励生成更具有代表性的类别信息,同时探究不同概率分布度量方法对特征空间的影响.实验表明,经过对抗正则化后生成器网络提取的特征良好,该方法在不同数据集的分类准确率上有所提升.

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适用于图像检索的强化对抗生成哈希方法

施鸿源,宋井宽,全成斌,赵有健

2021, 42(5): 1039-1043.

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在互联网上，大量的数据是由音视频等多媒体流量构成，特别是图像和视频占了绝大部分.由于视频流量检索可以转换成图像的检索，因此如何在互联网上海量数据中进行高效图像检索成了一个重要的研究领域.深度哈希方法在图像检索中可以有效提高检索速度和检索效率，故其在图像检索领域占据了重要的地位.针对大量图像数据无标注的特点，本文提出了适用于图像检索的强化对抗生成哈希方法，该方法结合最新的生成对抗网络，引入了相似度矩阵来提高算法性能，具有相比其他无监督哈希方法准确率较高的特点.文章中提出的方法在不同数据集上进行了实验，其表现都是良好的.

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目标分割多域卷积神经网络跟踪算法

毛琳,巩欣飞,杨大伟,张汝波

2021, 42(5): 1044-1049.

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运动目标跟踪作为目前计算机视觉领域的一个研究热点，存在目标旋转变形、运动模糊和背景混杂等难点.针对这些难点情况下多域卷积神经网络目标跟踪算法（MDNet）失效的问题，本文提出一种基于目标分割的多域卷积神经网络跟踪算法，旨在利用分割网络出色的目标定位能力，为MDNet网络构建一种新的网络更新方法.在跟踪过程中，通过目标分割对失效结果进行校正，重新获得目标的精确位置，再将分割获得的目标框作为样本来更新MDNet网络，有效减少样本库中正样本的背景信息干扰，提高网络的分类能力，使算法更具鲁棒性.本文所提算法在OTB50和VOT2015进行测试，与MDNet算法相比，平均跟踪精度提升3.05%，平均成功率提升2.76%.

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多尺度融合生成对抗网络的单幅图像去雨方法

徐志京,于帅

2021, 42(5): 1050-1055.

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有雨图像往往丢失大量的特征及细节信息，严重影响视觉效果和目标检测.针对有雨图像，本文采用图像显著性检测来寻找有雨区域，确定待修复区域，设计了多尺度融合生成对抗网络（Multiscale Fusion Generative Adversarial Network，MsF-GAN）进行图像去雨，在生成器的12/14/16网络层采用Concat进行多尺度融合，使生成的去雨图像中更多地保留图像的原始信息，鉴别器采用全局鉴别保证图像去雨的视觉连贯性，局部鉴别提高有雨区域去除的泛化能力，从而保证了去雨的有效性和可靠性.本文提出的MsF-GAN在公开发布的数据集上进行了实验，结果表明：去雨图像的结构相似度（Structural similarity index，SSIM）和峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）等相关指标相比其他方法都有了大幅提升.

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改进FDK算法的锥形束CT图像重建

吴泽静,徐田猛,贾思怡,代颖涵,陆佳华,王远军

2021, 42(5): 1056-1060.

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FDK算法是三维锥形束重建中最常用的一种算法，本文通过对锥形束重建过程中滤波函数和插值方法的改进，在原有NEW&R-L滤波函数的基础上，通过调整加权系数，不仅减弱了重建过程中的吉布斯效应，而且对高频部分的噪声抑制效果显著.本文通过将NEW滤波函数和S-L滤波函数结合，并调整加权系数，提出了一种对噪声的图像重建敏感的新的混合滤波器NEW&S-L滤波器，该混合滤波器在保持重建图像空间分辨率的同时，可以有效地滤除噪声，提高了重建图像的效果.实验部分首先验证新提出的混合滤波函数对重建的提升效果，然后进一步比较了重建算法中双线性插值和双三次插值对重建效果的影响，最后在含有噪声的图像上验证了重建方法的可靠性.

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面向位平面的自嵌入式可逆数据隐藏方法

顼聪,王兴田,陶永鹏,朱毅

2021, 42(5): 1061-1065.

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针对现有加密图像可逆数据隐藏方法中存在的嵌入率低、直接解密后失真率高的问题，提出了一种面向位平面的自嵌入式的加密图像可逆数据隐藏方法.在图像加密阶段，通过块置换、位平面置换及流加密的方法加密原始图像.在信息嵌入阶段，低位平面被划分成同一像素块和非同一像素块，进行块重排后，利用块内像素间的相关性进行信息嵌入，可以获得较大的信息嵌入空间.在接收阶段利用密钥实现数据提取，图像解密和图像无损恢复的分离操作.实验结果表明该算法易于实现，具有较高的信息嵌入率并且直接解密后可以获得近似的原始图像.

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一种基于中心和关系感知的跨域目标检测网络

吴泽远,朱明

2021, 42(5): 1066-1070.

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域偏移已成为跨域目标检测领域一个棘手的问题.当把在源域训练好的检测器用于目标域时，由于源域和目标域的分布差异，检测器往往会有显著的性能下降.为了处理上述问题，本文提出了一个基于类别中心和关系感知的跨域目标检测模型，该模型通过图卷积的方式同时对域差异信息，类别信息和关系信息进行建模.本文所提出的模型有以下几个优点：1）据我们所知，这是跨域目标检测方向里第一个同时对上述3种信息建模的网络；2）提出的模型设计了包括域对齐，类别中心对齐，关系感知模块在内的3种机制，可以有效学习域不变的特征以减小域偏移.在4个标准数据集上的结果表明本文模型的结果可以与当前最好的模型相当甚至超过当前最好的模型.

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结合注意力与双线性网络的细粒度图像分类

李昆仑,王怡辉,陈栋,王珺

2021, 42(5): 1071-1076.

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如何对识别物体进行精确定位并提取更具有表达力的特征，是细粒度图像分类算法的核心问题之一.为此，本文提出了一种基于注意力机制的双线性卷积神经网络细粒度图像分类算法（BAM B-CNN），主要工作如下：1）通过VGG-16网络获得原始图像的激活映射图，选取大于平均值的最大联通区域作为物体图像；2）使用区域建议网络（RPN）提取候选区域，结合部件注意力模型将候选区域分为k组，以各组评分最高的候选区域作为部件图像；3）在双线性网络中引入通道注意力模块，学习通道间的非线性关系，提高关键特征的表达力；4）使用分类模型结合不同层次特征的优点，提高分类精度.理论分析和试验验证均验证了所提算法的有效性.

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一种基于时间感知整形器的TAS-WRR调度算法研究与实现

尹震宇,刘浩林,张飞青,谷艾,李岳,

2021, 42(5): 1077-1081.

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尹震宇(通讯作者)，男，1979年生，博士，研究员，博士生导师，CCF会员，研究方向为功能安全、嵌入式技术；刘浩林，男，1994年生，硕士研究生，研究方向为工业物联网；张飞青，女，1992年生，博士研究生，研究方向为工业物联网、深度学习；谷艾，女，1987年生，博士研究生，研究方向为数控技术；李岳，男，1994年生，博士研究生，研究方向为数控技术、实时网络.

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SDN/NFV下的5G网络资源切片管理机制

卢旭,易波,王兴伟,黄敏

2021, 42(5): 1082-1087.

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网络切片是伴随着第五代移动通信网络而产生的新型网络组织形式，以低成本、高效率的方式实现对未来多样化的5G使用场景的支持，而如何高效分配底层网络资源以实现5G网络切片已成为当前研究热点.为了优化5G网络切片的资源调度，本文为网络切片的不同阶段设计了相应的资源管理策略，包括切片创建、调整和回收机制.切片创建机制采用粒子群算法和差分进化算法优化切片初始构造方案；切片调整机制通过获取实时性能监测结果，选择调整方案优化切片结构；切片延迟回收策略对失效切片进行复用，优化系统响应时间.结果表明，在请求到达率和平均性能偏差方面，提出的资源管理机制对比另外3种机制呈现出明显的优势，证实了该机制的有效性和可用性.

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一种基于卷积自动编码器的推荐系统攻击检测方法

费艳,缪骞云,刘学军

2021, 42(5): 1088-1092.

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协同过滤推荐已经成为解决互联网上信息过载的有效方法之一，但是，协同过滤推荐系统本身所具有的高度开放性，容易受到恶意用户的攻击，导致产生欺诈性的推荐结果，因此，有效的攻击检测对于提高推荐系统的可用性具有重要的意义.特征工程的质量很大程度上决定了攻击检测性能，而目前大多数攻击检测方法都是基于人工方式来提取用户特征，面对不同的攻击模型，构建通用的、合适的特征指标往往是非常困难的，因此，本文提出了一种基于卷积自动编码器的推荐系统攻击检测方法，将自动特征提取和人工设计特征相结合来构造攻击检测特征，将自动编码器与卷积神经网络相结合，以卷积神经网络的卷积操作完成自动编码器的编码和解码功能，实现特征自动提取，采用深度学习方法进行攻击检测.实验验证了本文提出方法的有效性.

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面向标签传播算法的社团检测研究现状及展望

张应龙,夏学文,徐星,喻飞,吴泓润,余鹰

2021, 42(5): 1093-1102.

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标签传播算法的社团检测原理简洁、时间复杂性低，产生了大量的基于标签传播的社团检测方法，亟需系统性总结.本文首先分析概括了标签传播算法存在的问题、成因和挑战；然后主要从以下几方面分别阐述了其研究现状，汇总了相关方法采用的策略，分析比较了代表性算法：1）提高算法性能，2）解决不确定性问题，3）解决标签震荡现象，4）解决平凡检测问题，5）重叠社团检测，6）动态社团检测；最后总结了代表性算法的适用场景，并对该类算法的难点和发展趋势进行了展望.

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开源社区级联崩塌效应分析及基于SVM的项目失败预测

张翔,周健

2021, 42(5): 1103-1108.

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以Github社区为例，通过采集海量社区项目的数据，分析了开源项目在开发过程中的风险传递和级联崩塌反应.通过重点分析技术关联和合作关联这两种开源项目之间最为常见的风险传递模式，结合采集数据，得出单一项目失败会产生一定规模的级联崩塌反应.其次，针对Github开源社区的大量成功和失败项目的数据，通过设计合理特征，基于支持向量机对成功与失败的项目数据进行训练，通过数据清洗和优化方法，使得训练得到的模型可以较好的对项目失败风险进行预测，对于开源社区的长久发展和风险评估提供了有效依据.

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基于区块链的数据交易平台的研究与设计

李姝,赵培培,于金刚,王海汀,

2021, 42(5): 1109-1114.

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针对传统的数据交易平台依靠中心化的管理机构完成交易的过程，不能够保证数据在交易过程中的安全性的弊端，结合区块链去中心化、防篡改的优势，提出了基于区块链的、在不可信的环境下进行数据安全交易的去中心化交易平台的可行性方案.首先，阐明传统数据交易平台的弊端，剖析了区块链技术在数据安全交易中的关键技术；其次，对数据交易平台架构和智能合约设计提出了具体的实施方案；最后针对数据交易的过程中平台的安全性进行验证分析.实验结果表明，本文所提出的方案可以很好的保障交易数据的安全以及交易双方的隐私.

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改进蚁群算法的环境能源采集型WSN多目标路由研究

曹迪,谢敏杰,黄霆豪,雷艳静,李伟,周加峰

2021, 42(5): 1115-1120.

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环境能源采集技术为无线传感器网络的可持续自供电提供了新的能源解决方案.由于环境能源的能量密度在空间位置分布上存在随机性，且能量采集节点在同一位置的不同时刻采集功率也随机发生变化，这些无疑对环境能源采集型无线传感器网络的长期稳定运行带来了影响.为此本文提出一种基于能量状态信息的改进蚁群路由算法(ESMACO).该算法综合分析了能源采集型无线传感器网络中节点的地理位置、荷电状态及采集状态变化等多个信息，通过引入能量波动指标对蚁群路由的候选集进行了分级筛选.并且该路由算法在启发因子及信息素更新策略中引入了多目标优化的机制，令改进后的路由在能效、网络能量均衡及生存期多个方面得到平衡优化.通过仿真表明：改进后的蚁群路由算法在有效提高能源利用率的同时，较其他算法收敛速度更快，并且网络节点的能量均衡度也得到较好的提升.

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