小型微型计算机系统

Select

王守会,覃飙

2021, 42(9): 1793-1801.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

近年来，涌现了很多高质量大规模的知识库，基于知识库的问答系统（Knowledge Base Question Answering，KBQA）随着知识库的发展而得到了快速发展.知识库问答系统通过对自然语言问句进行理解和解析，进而利用知识库中的事实来回答自然语言问题，使用户在不了解知识库数据结构的情况下快速、精准的得到有价值的知识或答案.本文对知识库问答系统的研究方法进行了详细介绍并对目前的研究进展进行了总结，包括基于模板的方法、基于语义解析的方法和基于深度学习的方法.通过对这些研究方法进行对比，指出了各方法中存在的问题和不足，进而对知识库问答系统所面临的问题和挑战进行了总结.

Select

结合注意力与多尺度时空信息的行为识别算法

秦宇龙,王永雄,胡川飞,邵杭

2021, 42(9): 1802-1809.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

人体行为识别中的关键问题是如何构建时空特征的提取和分类网络.针对目前提取的时空特征尺度单一、网络结构复杂等问题，本文提出一种结合注意力机制和多尺度时空信息的卷积网络（Multiscale Channels separation Spatiotemporal convolution Network，MCST-Net）.首先，以时空卷积为基础，通过类残差结构的MCST 模块，对特征的通道维度进行分割和融合.不仅可以减少网络参数，而且可以获得多种尺度的时空感受野范围，使网络提取的时空特征更加丰富.其次，引入了一种改进的非局部注意力模块（INLA），以较低的计算量构建了特征信息的全局依赖关系，使模型更加高效地提取特征的关键信息.本文提出的网络，在经典的数据集UCF101和HMDB51上进行了大量的实验.实验结果表明，提出的MCST-Net识别准确率高于目前主流的行为识别算法，可以有效地提取多尺度的时空特征，具有结构简单、参数量少和泛化性强等优点.

Select

融合SOM和多目标寻优的Web 服务组合优化方法

景华,陈世平

2021, 42(9): 1810-1817.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

大数据环境下，服务组合问题引起极大关注，然而随着服务数量的激增，导致服务组合的难度增加.为高效地找到较优的服务组合，提出一种基于SOM聚类和QoS感知的Web 服务组合优化模型（SO-AFSA）.该模型首先通过SOM神经网络对候选服务集进行聚类，使用各聚类中心代替整体服务参与组合优化过程.同时基于聚类结果构建初始种群，提出一种多目标人工鱼群算法，重新定义鱼群的4种行为使其得以求解多目标优化问题，并引入自适应步长，改进的差分变异算子等机制改善算法全局寻优能力.实验结果表明，相较于传统的多目标优化算法，该模型在综合表现上具有一定的优势.

Select

融合多特征的半监督并列结构识别

杨丹,邵玉斌,张海玲,龙华,杜庆治

2021, 42(9): 1818-1825.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

目前，汉语并列结构的研究对标注语料的依赖较强，无法利用未标注语料中的语义信息，且未引入半监督学习方法.该文以条件随机场为基本框架，提出了一种基于半监督学习的并列结构识别方法.从未标注语料中训练出词向量继而提取无监督特征，同时引入语言学特征进行对比实验，考察不同特征对并列结构识别效果的影响.实验表明，无监督特征的融入能提高并列结构的识别效果，使F值达到85.75%，语言学特征和无监督特征结合后的F值为85.77%.说明语言学特征对结果的影响甚微，而无监督特征的引入可以减少人工选取特征的工作量，并将语义信息以较简洁的方式融入识别模型中.

Select

改进布谷鸟搜索算法的车间作业调度优化研究

许梦楠,陈兵

2021, 42(9): 1826-1829.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

以高效率调度车间作业程序为目标，提出基于改进布谷鸟搜索算法的车间作业调度优化算法.首先构建车间作业调度优化数学模型，设置约束条件，根据约束条件，将加工耗时最短的目标设成车间作业调度优化目标，设置车间作业调度目标函数，然后对布谷鸟搜索算法的调节步长等进行改进，并采用改进布谷鸟搜索算法获取车间作业调度方案最优解，最后进行了车间作业调度优化的仿真实验.结果表明：改进布谷鸟搜索算法的车间加工效率加快，车间作业加工耗时明显减少，提高了找到最优车间作业调度方案的成功率.

Select

UTMCQA：融合多任务的复杂问答模型

周高峰,高盛祥,余正涛,宋燃,寇梦珂

2021, 42(9): 1830-1836.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

对复杂问题的处理一直是开放域问答（Open Domain Question Answering，ODQA）的一个难点，回答复杂问题需要分析问题及其相关的词法、句法和语义内容，该过程需要同时建模命名实体识别、句法分析、关系抽取等多项自然语言处理任务，因此如何有效地学习这些任务是一个重要技术挑战.本文提出了一种统一的可训练型多任务复杂问答框架UTMCQA（Uniform Trainable Multi-tasks framework for Complex Question Answering），该框架融合了复杂问答涉及的上述主要任务，同时利用预训练语言模型（BERT）提供语义支撑，以语义相似作为启发信息从知识库和文本库中获取相关实体，采用图神经网络建模问题与事实之间的关系，并通过队列算法动态扩展问题子图，最后在子图的广度范围内，选择实体集合中的最优实体作为问题的最终答案.在公开的大规模复杂问题数据集ComplexWebQuestion上的实验表明，在不同场景设置下的UTMCQA均能有效提升问答系统的性能.

Select

面向不完备分类型矩阵数据的集对kmodes聚类算法

张春英,高瑞艳,王佳昊,陈松,刘凤春,任静,冯晓泽

2021, 42(9): 1837-1844.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了解决具有不完备、分类型矩阵数据集的聚类问题，同时考虑样本和类簇间的不确定关系，提出了一种面向不完备分类型矩阵数据的集对k-modes聚类算法.首先，基于集对信息粒的相关理论，定义了不完备矩阵样本间的集对距离度量方法;其次，考虑样本和类簇间的不确定关系，给出了类内平均距离的定义和判断样本是否属于多个类簇的阈值计算公式，进而形成包含正同域，边界域和负反域的集对聚类结果;最后，通过选取的3个矩阵数据集与4个对比算法进行实验评价，实验结果表明集对k-modes聚类算法可以有效处理不完备分类型矩阵数据集，并且在准确率、召回率、调整兰德系数和标准化互信息等指标上均有良好的聚类性能.

Select

一种基于三支聚类的快速KNN算法

赵书宝,姜春茂

2021, 42(9): 1845-1851.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

KNN算法以其稳定性好、准确率高等特点受到了广泛的应用.但其分类效率与训练样本的规模呈正比，在面对大规模、高维度的数据时分类效率较低.一些改进的KNN算法通过聚类对训练样本进行裁切，从而降低训练样本的规模，提高分类效率，然而待测样本近邻点的缺失导致其分类准确率降低.为此，本文提出了一种基于三支聚类的快速KNN算法（TWC-KNN）.算法首先通过阴影集对FCM聚类结果的隶属度矩阵进行处理，从而构造三支聚类，将训练样本划分到类簇的核心域、边界域和琐碎域.根据待测样本与类簇中心的位置重新构造训练集，然后进行KNN分类.在8组不同的UCI数据集上进行了相关实验测试，结果表明，相比于传统的KNN算法和3种改进的KNN算法，TWCKNN在分类准确率和分类效率上均有所提高.

Select

一种基于社交行为融合的自注意力序列推荐模型

彭甫镕,任柯舟,郭鑫,马国帅,赵鹏

2021, 42(9): 1852-1858.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

与协同过滤相比，序列推荐能很好的捕捉用户兴趣偏移.在序列推荐中自注意力机制可以捕获长时间依赖关系，所以有很大优势，但是面对数据稀疏性问题，仍然难以获得较好结果.针对推荐系统的数据稀疏问题，借鉴社交推荐模型的社交关系融合思想，提出了一种基于社交行为融合的自注意力序列推荐模型（SBFR）.该模型使用自注意力机制生成用户的动态兴趣，并根据朋友的历史行为再次使注意力机制生成社交兴趣，再将用户的动态兴趣和社交兴趣进行融合得到下一项推荐.该模型在序列信息的基础上融入用户的社交兴趣，能有效提升推荐性能.在两个数据集上与序列推荐模型（AttRec、SASRec）进行实验对比，实验结果表明本文提出的SBFR模型能获得3%-8%的性能提升.

Select

多模态下的互补物品的多样性推荐

肖庆华,刘学军,施浩杰

2021, 42(9): 1859-1864.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

互补替代推荐在现代推荐系统中起着十分重要的作用，如何对现有推荐系统进行升级并给出更细粒度的推荐成了学术界研究的热点.为了解决互补替代推荐系统的精度不高以及缺乏多样性的问题，提出了一种基于图片、文本以及评分的多模态互补物品多样性推荐算法.结合卷积神经网络、文本向量化以及贝叶斯推断3种方法，使得推荐系统能够推荐更准确的互补物品;通过对用户偏好的多样性进行分析，使得推荐系统能够推荐更具多样性的互补物品.对亚马逊商城公开数据集进行实验，结果表明，该方法能够提高推荐结果的准确性，更为有效地为用户推荐多样的商品.

Select

一种利用SPXY采样的标签噪声主动清洗方法

门昌骞,孟晓超,姜高霞,王文剑,

2021, 42(9): 1865-1870.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

基于主动学习的标签噪声清洗方法（Active label noise cleaning，ALNC）是一种通过主动学习筛选疑似噪声样本，进而交给人工专家进行再标记的标签噪声清洗方法.虽然该方法既有很好的噪声识别效果又能保持原有数据的完整性，但仍存在人工额外标记代价较高的问题，即筛选出的疑似噪声样本中存在一定比例的正常样本.为了解决这一问题，降低标签噪声清洗过程中的人工额外检验代价，本文提出了一种基于SPXY（Sample Set Partitioning based on Joint X-Y Distance Sampling）采样的标签噪声主动清洗方法（Active label noise cleaning based on SPXY，SPXY_ALNC），该方法在主动学习筛选疑似噪声样本的过程中结合了SPXY采样方法，这样既考虑了样本的不确定性，又考虑了样本的代表性，并且在原有标准数据集上针对分类问题进行了实验，实验结果表明该方法在保持原有噪声识别效果的同时可以明显降低人工额外检验代价.

Select

基于双向长短期记忆网络的共享单车流量预测

刘耿耿,朱予涵,郭灿阳

2021, 42(9): 1871-1876.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

近年来，共享单车逐渐成为流行于城市的交通出行手段，过量投放是其目前面临的最大问题，准确预测共享单车流量能有效调节共享单车投放，且能维护城市的交通秩序和形象.考虑到共享单车流量是一种时间序列，当前流量与过去和将来的流量具有密切的联系，本文提出一种基于双向长短期记忆的深度网络模型以预测未来的共享单车流量.该模型的时间步长设置为12，即以过去12个小时的数据作为输入，预测未来一个小时的共享单车流量数据，以此类推，每次向后推移一个小时，从而预测下一个数据.为了验证模型的性能，本文选取人工神经网络，循环神经网络以及长短期记忆网络作为对比模型.实验结果显示，所提出的模型在预测未来的共享单车流量的性能最佳.

Select

带语义分割的轻量化车道线检测算法

陈正斌,叶东毅

2021, 42(9): 1877-1883.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了解决在计算资源有限的车载嵌入式设备中车道线检测算法存在实时性差、精度不高的问题，提出了一种带语义分割的轻量化车道线检测算法（SegLaneNet）.首先通过简化并联的空洞卷积支路，增加跳跃连接结构，提出新的空洞空间金字塔池化模块（ASPP-tiny）;接着定义模型的多尺度输入、跳跃连接的浅层特征与深层特征融合、并联不同采样率的空洞卷积特征融合;再有对自编码器中的上采样与下采样卷积进行剪枝操作，提出一种新的轻量化全卷积语义分割算法SegLaneNet应用于车道线检测;最后与Baseline算法相比，本文的SegLaneNet算法在图森（TuSimple）车道线检测挑战数据集上测试的准确率提高了约2％，假正例（FP）减少了3％以上，假负例（FN）减少了约2％.在GPU服务器上测试运行速度达165帧/秒（FPS），同时在嵌入式设备中运算速度达到16帧/秒（FPS）.测试结果表明带语义分割的轻量化车道线检测算法能够满足车载嵌入式设备实时、准确的车道线检测工作.

Select

一个以注意力机制结合隐式和显式的特征交叉的CTR预估模型

王越,于莲芝

2021, 42(9): 1884-1890.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

随着深度学习的发展，近年来CTR预估模型的研究往往基于深度学习使用不同的特征交叉方式来实现CTR预估模型的性能提升.目前最新最有效的研究成果是xDeepFM，它综合了进行隐式和显式的高阶特征交叉方式的子模型.但经实验发现xDeepFM的子模型选择并不完美，而且子模型的组合策略过于简单.对此，本文提出了一种新模型，不仅改进了子模型的选择，而且用注意力机制改进子模型组合方式.为了方便，在本文中将提出的新模型叫做Attentional-xDeepFM-C.在Avazu和Criteo数据集上进行实验，新模型在两组数据集下的AUC得分分别比xDeepFM模型高2.17%和4.97%.本文已在公开网站上发布了Attentional-xDeepFM-C模型的源代码.

Select

互联网域内流量工程综述

耿海军,王威,王浩,罗舒婷,尹霞

2021, 42(9): 1891-1899.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

随着互联网的迅速发展、移动通信的广泛普及，互联网在人们的社会生活中发挥着越来越重要的作用.然而网络用户的大量增加，却给互联网服务提供商ISP带来了新的问题.ISP必须升级网络架构，平衡用户流量，提升网络的服务质量，这样才能满足不断增长的用户需求，才能在越来越激烈的竞争中脱颖而出.对于ISP来说，流量工程技术便是达成这一目标的一件利器.文中总结和分析了目前已有的一些流量工程方案，并根据适用网络种类的不同将这些方案主要分为传统IP网络、新型SDN网络和混合SDN网络3大类;文中介绍了一些国内外的科研成果，阐述了各方案的优缺点，总结分析了这些方案的主要贡献及不足，并探讨了进一步的研究方向.

Select

多地形约束条件下的移动机器人路径规划方法

彭湘,向凤红,毛剑琳

2021, 42(9): 1900-1905.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对传统路径规划中未考虑地形因素而引起的移动机器人能耗过多问题，通过假设移动机器人工作环境为非完全平坦地形，提出一种多地形约束条件下的移动机器人路径规划方法.首先，为了表示环境内的不平坦地形，定义了一种2.5维栅格地图，引入半自由栅格与半障碍栅格的概念，将原可通行性系数范围扩增以便移动机器人识别.其次，通过综合地面高差、地面坡度和地表粗糙度3种非平坦地形因素设计总代价函数，将其与可通行性系数对应，从而判断栅格区域是否可行.最后，引入人工势场法中目标点的引力势场信息，融合蚁群算法进行路径规划.实验分别在静态和动态环境下进行，仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.

Select

无线携能通信系统中的吞吐量最优化全双工中继选择策略

施安妮,李陶深,王哲,葛志辉

2021, 42(9): 1906-1912.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对无线携能通信（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，SWIPT）系统中全双工中继网络的最优中继选择问题，以最优化系统吞吐量为目标，提出一种基于功率分配协作的SWIPT全双工中继选择策略.该策略基于自能量回收技术实现了对全双工系统自干扰的消除，以此提升系统能效.基于通信服务质量与源节点发射功率等约束建立问题模型，通过数学变换将原非线性混合整数规划问题转换为两个耦合的优化问题，分别为外部最优中继选择问题和内部发射功率控制问题，利用KKT条件和拉格朗日函数分别获得最优解.仿真实验表明，所述的全双工中继网络选择策略优于传统的半双工最优中继系统与全双工随机选择系统，能够实现显著的系统增益.

Select

面向拟态防御理论构造Web网关的安全调度算法

高岩,资郴琛,冯四风,顾青

2021, 42(9): 1913-1919.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

在网络空间拟态防御理论中，通过调度策略的动态性和随机性，可以增加攻击的时间成本和技术成本，减少漏洞的持续性暴露，进而保障系统安全.现有的调度算法缺乏对执行体自身的安全性考量，另外，采用的异构度量化标准缺乏对整体性考虑，会造成量化不合乎实际的情况出现.基于此，本文引入对执行体安全度和异构度考量，提出一种基于最大安全度和异构度的随机种子调度算法.首先，随机选择执行体种子，然后根据安全度指标以及异构度指标选择综合考量最大的调度方案作为最终的调度方案.实验证明，该算法调度周期接近随机调度算法的一半，具有较好动态性，且调度周期的稳定性比随机调度算法更好，其安全度指标与异构度指标也比随机调度算法更高.

Select

结合BP神经网络的动态帧时隙ALOHA改进算法

明东岳,王尚鹏,雷鸣,丁黎,夏天,田猛

2021, 42(9): 1920-1923.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

近年来，随着射频识别技术在生产生活中的广泛应用，人们对于标签读取系统的要求也越来越高.当面对大规模的标签数量时，射频识别系统常常因为标签响应在同一读取帧中发生严重的碰撞，导致出现读取效率降低的问题，而解决该问题最关键的是标签数量的估计算法是否快速准确.文章在分析传统算法的基础上，提出了一种新的标签数量估计算法，基于动态帧时隙算法的读取原则，生成特定帧长下标签数量数据集，然后搭建特定结构的BP神经网络，建立阅读器上一帧读取情况与剩余标签数量的映射关系，实现对标签数量的估计.通过仿真实验结果证明，相比于传统的标签数量估计算法，文章提出的算法在不损失准确度的同时，能有效降低阅读器读取时耗，提升系统效率.

Select

一种解决受约束的复变凸优化问题的新型神经网络

徐柳明,喻昕,卢惠霞

2021, 42(9): 1924-1930.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

复变优化问题广泛应用于信号识别与机器人控制诸多领域，是当下国内外研究的热点.本文针对一类带等式与不等式约束的复变凸优化问题，提出一种可解决此类问题的单层循环神经网络模型.首先，通过理论分析证明在有限时间内该模型的轨迹将进入可行域，并收敛于复变凸优化问题的最优解.其次，通过仿真模拟实验，验证了文中理论的正确性，以及该神经网络的有效性.最后，与目前已经提出的神经网络相比，该神经网络不需要计算精确惩罚参数，对初始点选取没有特殊要求，结构较为简单，为单层结构.

Select

用户QoS与网络资源感知的服务功能链部署方法

崔雅君,李华,阮宏玮,许彤,王显荣

2021, 42(9): 1931-1937.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

软件定义网络与网络功能虚拟化的发展，使得运营商可以更加灵活的根据用户请求部署服务功能链（Service Function Chains，SFC）为用户提供服务.当前对SFC部署方法的研究大多考虑了运营商的利益，不考虑用户体验到的服务质量（Quality of Service，QoS）或是考虑的维度单一.鉴于此，提出了一种用户QoS与网络资源感知的服务功能链部署方法SA-TS，该方法综合考虑用户多个维度的QoS需求与运营商的成本，形式化描述了底层资源的约束条件，用时延、服务可用性、链路丢包及拥塞刻画了用户需求.SATS方法首先利用模拟退火算法构造了一个满足约束条件的启发式的初始解，然后结合禁忌搜索算法的记忆功能，在该可行解的邻域构造了一组候选解，最后利用禁忌表使候选解朝最小化运营商成本的目标函数不断移动寻优，直到得到最优解.仿真结果表明，该方法在有限的网络资源中很好的保证了用户对服务的QoS需求，得到的解的质量较高，相比于GLR和GLT两种方法，部署成功率平均提高了11%，链路拥塞率平均降低了16%.

Select

软件定义数据中心基于残差网络的大象流预测机制

曾嘉麒,刘外喜,卢锦杰

2021, 42(9): 1938-1943.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

数据中心网络中的流可以分为大象流和老鼠流，预测流类型是实现优化调度各种流的基础，而现有方法在开销、准确性、预测时间等方面都有或多或少的缺点.为此，利用深度学习具有的刻画多维度特征的能力以及软件定义网络（SDN）具有的全局集中控制的优势，提出了“边缘预分类+中心精分类”两级大象流预测机制.该机制包括以下步骤：首先，利用随机森林技术筛选出流在3个维度（时间分布特征、流的实时特征、数据包头部特征） 10个用于构建预测模型的特征.然后，部署在SDN交换机上的预分类模型使用残差网络算法+带代价敏感性质的Softmax交叉熵损失函数，过滤掉大部分老鼠流.最后，部署在SDN控制器的精分类模型使用残差网络算法+Additive Margin Softmax交叉熵损失函数，准确地识别出大象流.面向公开数据集的实验表明，当流的第5个包到达时，所提机制的召回率可达91%，准确率可达93%，开销低至0.1kbps，预测时间低至7ms.与FlowSeer、ESCA、NELLY等现有主要方法对比，所提机制的各评价指标均有改善，马修斯相关系数MCC是NELLY的2.52倍，开销降低到ESCA 的0.046%，预测时间减少到FlowSeer的0.35%.

Select

基于快速亮通双边滤波器的Retinex图像增强算法

魏赟,欧阳鹏

2021, 42(9): 1944-1949.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了改善图像增强后出现的细节丢失和亮度增强不合理等问题，提出了一种基于快速亮通双边滤波的Retinex图像增强算法.本文通过3种不同大小尺度的快速亮通双边滤波获取图像的光照分量以及根据Retinex理论获得包含图像细节的3个反射分量，使用多层亮度先验映射方法对光照分量进行光照增强，再对3个反射分量用多尺度细节增强方法进行细节提升，得到最终增强图像.实验结果表明本文算法在算法处理时间上较本文其他对比算法中计算最快时间的平均值提高了62%，同时对图像亮度、对比度和细节都有明显提升，结构相似性测量值、峰值信噪比、局部标准差平均值3项图像客观评价指标均有所提升.

Select

MeterEye：基于NB-IoT和图像处理的普适远程抄表系统

王杜毅,常相茂

2021, 42(9): 1950-1954.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

窄带物联网（NB-IoT）技术的出现为现有抄表系统存在的抄表难、管理难等问题提供了一种有效的解决方案.但是，现有的NBIoT远程抄表系统仍然存在着诸多不足，例如较高的功耗、高昂的安装成本和单一的应用范围，这大大限制了其应用的推广.本文提出了一种基于NB-IoT和图像处理的普适远程抄表系统MeterEye.MeterEye通过读取表盘图片避免了对原有表的改装，只传输包含读数信息的图像变化量，并利用压缩感知技术大幅度压缩图像体积来降低传输功耗.本文对指针式和字轮式表头的传输图像都进行了图像重建质量分析，并采用基于卷积神经网络（CNN）的数字识别系统的准确率作为衡量图像重建质量的标准.实验表明，当压缩率大于7%时，图像数字利用CNN的识别准确率高于94.09%，降低传输功耗可达到15.99%.

Select

渐进式生成对抗网络的人脸超分辨率重建

胡德敏,王揆豪,林静

2021, 42(9): 1955-1961.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

人脸幻构是图像超分辨率重建领域的一个子领域，用于恢复面部基本特征且不变形.现有方法着重于恢复本身细节相对丰富的图像，本文针对高频细节已丢失严重的人脸图像提出了一种渐进式生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法（P-FSRGAN），可生成逼真的8倍超高分辨率人脸图像.采用渐进式生成方法，通过分阶段拆分训练的方式来保证训练过程的稳定.Inception-ResNet结构的引入增加了网络的宽度;加快了网络收敛速度.引入语义分割网络获得人脸的边缘轮廓信息和面部特征.实验结果表明，在8倍放大尺度因子下，P-FSRGAN的峰值信噪比达到25.83dB、结构相似性指标达到0.7735、多尺度结构相似性指标达到0.8989，均优于其他算法，表明了本文方法的有效性.

Select

一种面向异构边缘架构的实时高能效图像分类任务划分策略

杨晶晶,薛明浩,王继禾

2021, 42(9): 1962-1966.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

近年来，神经网络在图像分类和目标检测领域取得了巨大的成就.许多学者开始研究如何在异构边缘设备上高效部署神经网络，提出了将数据划分为Hot/Cold-Class的思想.然而，由于异构边缘设备前、后端（CPU-GPU）的处理性能差异很大，使用传统训练方法会导致资源错配.本文提出了一种面向负载均衡的任务分区调度算法.该方法通过准确估计异构边缘设备前端CPU未来一段时间内的实时负载情况，动态地进行资源分配，有效解决了异构边缘设备中前后端资源利用失衡的问题.实验表明，该方法能够有效地对资源进行划分，在满足负载均衡的同时，能耗相较于传统方法降低了31.4%.

Select

机器视觉在轮胎及压痕图像分类研究的应用

朱建臣,王神龙

2021, 42(9): 1967-1972.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

轮胎和压痕图像作为刑侦案件破获和交通事故责任认定的重要证据，其正确的识别与分类有着重要意义.本文提出一种基于机器视觉和图像处理技术的方法，旨在提高轮胎及压痕图像分类的正确率.首先，对轮胎及压痕图像进行预处理.其次，选择灰度梯度共生矩阵和灰度共生矩阵提取预处理后图像的纹理特征.再次，将所得的特征进行加权融合后得到融合特征.最后，将融合特征输入到支持向量机分类器中训练并测试模型.此外，为解决卷积神经网络由于数据不足导致的过拟合问题，还将迁移学习考虑进来，作为补充研究.实验证明，本文所提出的方法针对轮胎及压痕的分类具有正确率高、成本低、适用范围广等特点，可以为刑侦破案等提供重要的技术支持.

Select

指静脉图像采集与质量评估研究综述

高若然,鲁慧民,王一凡,李阳

2021, 42(9): 1973-1979.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

指静脉识别是生物信息识别领域的研究热门，指静脉图像采集系统的研发是指静脉识别的关键第一步，但是采集系统获取的指静脉图像会存在一些质量问题，而低质量的指静脉图像会影响识别准确率.本文首先总结并阐述了指静脉图像采集系统的照明方式及光源电路、控制电路的设计，并对光源电路各部分器件的选择做了分析，其次概述了近年来采集系统在装置结构与采集方式上的改进与创新，然后论述了对采集到的指静脉图像做质量评估的必要性，并对代表性的图像质量评估方法进行了评述，最后对指静脉采集系统与质量评估方法的研究趋势做了总结与展望.

Select

卷积神经网络在图像识别中的应用研究综述

盖荣丽,蔡建荣,王诗宇,仓艳,陈娜

2021, 42(9): 1980-1984.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

卷积神经网络出现之前图像识别方法主要依赖人工设计特征，而这样的特征只能表征图像中的中低级信息，难以提取图像的深层次信息.卷积神经网络通过建立深度神经网络来模拟人脑分析、学习和解释数据，具有强大的表达能力和泛化能力，能够更好地表示图像的深层次信息.开展基于卷积神经网络对图像识别进行研究可以推动计算机领域的发展.本文先对卷积神经网络做一个概述，重点综述了卷积神经网络相关算法在人脸识别、人体动作识别、医疗图像处理和农业病虫害识别方面的应用及其优缺点，最后探讨了卷积神经网络在图像识别上所面临的挑战和展望.

Select

局部色彩可控的中国山水画仿真生成方法

（福州大学数学与计算机科学学院，福州 350108）

2021, 42(9): 1985-1991.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

本文针对布局标签图到仿真中国山水画的转换生成问题进行研究，现有的基于条件生成对抗网络（CGAN）的方法存在色彩和语义失真、网络结构参数量较大的问题.针对这些问题，提出一种局部色彩可控的中国山水画仿真生成方法.方法首先提出并设计了一种面向山水画的多语义标签图作为交互方式，根据内容、技法、颜色3个语义层次归纳出山水画中对象的类别，相应地设计了面向手绘山水画原作的多语义标签图的分层分割生成算法，用于构造“手绘山水画多语义标签图”数据对以作网络训练之用；其次，提出了轻量化的多尺度颜色类别关注的条件生成对抗网络MS3C-CGAN，引入空间自适应归一化残差块、双线性上采样结构简化并重构原有的UC-Net生成器，将生成器的参数量减少了24.45%.对比实验结果表明，本文方法仿真生成的中国山水画更具色彩艺术真实感、语义内容更为准确，同时通过编辑布局标签图可控制生成山水画中植被的色彩，可应用于艺术教育、设计模拟等领域.

Select

一种基于形式化规则的航电需求规范化方法

沈翔宇,王立松,康介祥,高忠杰,王辉,尹伟,仇智鹏

2021, 42(9): 1992-1998.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

随着航空电子显控系统的日趋繁杂，如何正确分析航空电子显控系统的原始自然语言需求成为需求分析领域中急需解决的问题.本文基于形式化转换规则的需求规范化方法，对航空电子显控系统的原始自然语言需求进行规范化分析与研究.工作主要包括：对于不同的自然语言需求，符号化定义需求语句结构.针对自然语言需求语句当中经常出现的歧义、模糊、不可验证等问题，根据不同的需求语句模式设计出不同的转换规则.同时，为实现自然语言需求到规范化需求的自动转换过程，本文借助Stanford Parser词法分析器，输出不同需求语句的语法树，并结合相应的转化算法输出规范化需求语句.最后通过实例验证了基于形式化转换规则的规范化方法在航空电子显控系统的自然语言需求领域中具有较好的有效性和实用性.

Select

一种基于改进PCFG句法分析的需求模板符合性检查优化方法

曹步展,王立松,康介祥,高忠杰,王辉,尹伟,于梦元

2021, 42(9): 1999-2003.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

需求模板是对需求的一种规范描述，能够减少自然语言需求中的歧义.在进行需求分析之前，检查需求是否符合模板显得尤为重要.由于传统的手工检查非常耗时，为此许多学者展开了相关研究，并提出了一些自动的需求模板符合性检查方法.然而，现有的自动检查方法都是基于组块分析进行的，其召回率、精度均有待于提高.本文提出一种基于改进PCFG句法分析的需求模板符合性检查优化方法.该方法引入句法分析以提取出名词组块，进而达到提升需求模板符合性检查的精度、召回率的目的.最后，本文将该方法与现有的自动检查方法进行对比实验.实验结果表明相对于现有的检查方法，本文提出的方法在召回率、精度方面均有显著的提高.

Select

数据流环境下的关键词轮廓查询算法

宋栿尧,朱睿,张豪,邱涛,夏秀峰

2021, 42(9): 2004-2010.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

本文针对滑动窗口模型下的连续关键词轮廓查询问题,提出了一种流数据环境下的关键词轮廓查询算法.其通过对当前窗口进行划分,过滤掉大部分不可能成为查询结果的对象,克服了数据间时序关系对算法性能带来的影响.本文还提出了关键词轮廓网格索引KSG(Keyword Skyline Grid),实现了对各分片中对象的有效关键词过滤以及轮廓过滤.另外,本文通过调整分片粒度,实现了窗口的有效划分.最后,本文通过大量实验对所提算法的性能进行了评估,实验结果表明,本文所提算法PSKSWI(Partition-based Continuous Keyword Skyline with Index)与basline算法相比,查询效率提高了71%,与不带索引的查询算法PSKS(Partition-based Continuous Keyword Skyline)相比,查询效率提高了32%.

Select

兼容异构数据的稳定评估模型

曹玉红,赵乙,陈佳桦

2021, 42(9): 2011-2016.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

随着我国科技实力的不断提升，各类评价活动以及参与申报奖励的项目数量和质量都在稳步提升.为了缓解专家评委的打分压力，现有项目评价机制往往采用先分组再综合的评价方式.然而，在将不同分组中的项目进行统一排序时，不同分组的组间评价差异为统一排序带来了新的挑战.基于分组评价与统一排序的矛盾，本文设计了一种提高平行分组评价公平性的稳定评估模型，用以帮助不同分组专家打分产生的异构数据可以统一排名.该算法使用归一化方法消除不同小组专家在彼此独立场景下进行打分产生的组间差异.基于反复改进原理，实现项目分数和专家权重的互评，进而求得专家的稳定权重值来消除组内专家之间因评价标准不同而导致的差异.最终使处理后的数据可以用于整体排序.

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

过刊目录

作者投稿

专家审稿

编辑办公

主编办公

编委审稿

下载中心