小型微型计算机系统

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刘高军,寇婕,段建勇,霍卫涛,王昊,

2021, 42(10): 2017-2022.

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句子语义等价识别任务(SSEI)在问答任务中扮演着至关重要的角色.目前,基于中文的语义等价任务在没有给定场景的前提下直接判断两个问句的语义,仍存在相同的意思也会被错误理解的问题.因此,本文提出了一种丰富特征信息提取的RFEM(richer feature extraction model)模型.首先,在编码层中,使用CNN和LSTM分别提取局部特征、存储历史信息特征,融合后的编码信息经过对齐层中的变体多头注意力机制,更大化地保留了原始信息的完整性;其次,在对齐层中,对融入了残差特征的编码进行优化,避免网络加深引起的梯度消失问题,改进后的模型对于特征提取具备更好的效果.该实验结果在公开中文数据集BQ上达到了82.71%,比目前最好的结果高0.86%,在通过置信区间计算清洗后的BQ数据集上达到了93.2%,比基线结果高5.1%.

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结合模糊逻辑的自适应灰狼优化算法

李伟中,孔令成,王美玲

2021, 42(10): 2023-2030.

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本文提出了一种结合模糊逻辑的灰狼优化算法.本文利用模糊逻辑对灰狼算法的收敛性和多样性进行改进,在狼群迭代过程中加入对多样性度量和误差度量的性能考量,设计了可实现参数动态自适应的模糊规则,从而使算法能够在寻优过程中实时调整收敛速度并提高求解精度.首先,利用30、64和128维度的基准数学函数表明该方法的可行性,然后引用假设检验表明方法的有效性,最后将其应用于柔性外骨骼机器人姿态数据的聚类分析.实验结果表明,在分析的基准函数上,该方法比原始灰狼算法以及其它模糊灰狼算法的性能更好,在姿态数据的聚类上,基于该方法的K-means算法在聚类性能上得到很大提升.

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改进灰狼群优化算法的环境污染物预测研究

马占飞,江凤月,李克见,巩传胜

2021, 42(10): 2031-2037.

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针对传统RBF网络在环境污染物预测中出现的泛化能力弱和准确度低的问题,提出一种组合最近邻聚类算法(NNCA)和改进灰狼群(IGWO)的优化预测算法.首先,针对RBF网络中心参数学习不足,利用最近邻聚类算法(NNCA)调整RBF神经网络的聚类中心参数;其次,针对灰狼群算法寻优能力不足,利用sin函数对参数ɑ进行非线性调整,利用适应度加权系数进行位置调整,得到改进的灰狼群优化算法(IGWO),利用IGWO优化算法进行调整RBF神经网络的权值参数.最后利用NNCA-IGWO-RBF算法对草原环境中的PM10浓度进行预测,验证预测算法的有效性.结果表明,相对于传统的RBF和GWO-RBF算法,该算法预测误差最小,有更高的精确度和更好的泛化能力,能够为污染物治理提供指导作用.

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结合注意力及胶囊网络的多通道关系抽取模型

张亚彤,彭敦陆

2021, 42(10): 2038-2043.

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远程监督关系抽取是自然语言处理领域的重要任务之一.由于识别实体关系的任务是在句子级别进行的,注意力机制分配权重可能存在误差,且现有深度学习模型常采用卷积神经网络进行最终关系分类,并不能充分利用标记实体的位置信息.本文提出了一种结合注意力及胶囊网络的多通道关系抽取模型(BG-AMC),该模型首先通过双向GRU神经网络对句子词向量进行编码以获取句子的高维语义,接着利用注意力机制辅助生成句子的多通道表示,最后采用胶囊网络进行关系分类.多通道中的每个通道在递归传播时互不影响,可以使神经网络学习到同一句子的多种表示形式,以减轻句子歧义,胶囊网络可获取到句子实体的位置信息.实验表明,BG-AMC与其他基线模型对比能够提高远程监督关系抽取的效果.

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融合信任关系的物质扩散与热传导混合推荐算法

李普聪,王顺,钟元生,孔伟晶

2021, 42(10): 2044-2052.

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基于网络模型的推荐算法是当前推荐系统研究领域的热点,其中,基于资源扩散的推荐算法以“用户-物品”二部图为基础.然而,这类算法仅依靠用户和物品之间的选择关系和喜好程度确定资源扩散方式,并未考虑用户之间信任关系的强度.本文提出了一种融合信任关系的热传导和物质扩散混合推荐算法,首先借鉴社会心理学中人际信任产生的原理,从用户行为、用户上下文以及用户兴趣偏好3个方面,构建一个基于相似度的无向含权信任关系网络;然后生成“用户-用户-物品”双层网络,让资源在双层网络中按照权重比值进行扩散以实现个性化推荐;最后在MovieLens数据集上进行实验与比较.实验表明该算法对于推荐精确度和多样性都有一定程度的提升.

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一种嵌入式计算平台的Sigmoid函数优化方法

林钰棽,魏云龙,陈琪琪,张威,邱志敏

2021, 42(10): 2053-2058.

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Sigmoid函数作为人工神经网络常用的激活函数,属于超越函数.传统的计算方法复杂度高、资源消耗大,在嵌入式平台上计算效率较低,针对此问题,本文提出一种新的优化方法——分段极限近似法.首先根据Sigmoid函数在中间变化快、两端变化缓慢的特点,将其分为常数区和非线性拟合区;其次,根据第2个重要极限公式将Sigmoid函数中的e指数计算转换为log2n次乘法计算,简化e指数计算进而降低Sigmoid函数运算复杂度.最后,在嵌入式计算平台上建立BP神经网络并利用UCI经典数据集对所提出的方法进行验证.实验结果表明在ARM Cortex-M平台上实现Sigmoid函数,利用分段极限近似法比利用标准C math库的exp函数实现在运算速度上提高23.67倍,同时其拟合误差在平均绝对误差小于0.001的情况下不会造成神经网络判别准确率的下降.

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面向英文句子的框架语义扩展及相似度计算

王铁鑫,刘文静,杨志斌,曹静雯

2021, 42(10): 2059-2064.

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针对英文句子相似度计算问题,提出基于框架语义(frame semantics)的分析计算方法.对比传统基于关键词及句子结构等计算方法,提出的方法考虑整个句子的语义信息,即关键词的上下文信息,以提高相似度计算结果的准确性.该方法建立在框架语义库FrameNet之上,并结合使用语义框架抽取工具Semafor及命名实体抽取工具NER,以减少人工参与,提高方法的执行效率.通过扩展FrameNet中的语义框架类别,应对部分关键词无法激起框架的问题;通过量化框架间语义关系并定义计算规则,实现句子间相似度的计算与判断.在标准测试集上的实验结果表明,该方法的计算结果在准确率、召回率等评价指标上,优于传统方法.

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一种用于答案选择的知识增强混合神经网络

李超凡,陈羽中

2021, 42(10): 2065-2073.

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答案选择是问答领域中一项重要的子任务,该任务旨在从候选答案集中选择出正确的答案.传统的模型主要依靠人工提取问答之间的语义相似度特征,并通过分类器或排名算法选择最匹配的答案.近年来的研究工作主要基于深度神经网络自动提取问答的语义相似度特征,并在问答匹配精度上取得了巨大的进步.但是,大多数深度神经网络模型依赖单一的神经网络来获取问答的语义表征,且未充分考虑问答在语义表征上的相互影响,无法充分挖掘问答之间的语义相似信息.针对上述问题,本文提出了一个知识增强的混合神经网络模型 KE-HNN(Knowledge-enhanced Hybrid Neural Network).KE-HNN模型采用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)和双向长短期记忆网络Bi-LSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory Network)构成的混合神经网络获取问答的上下文语义信息;利用多头注意力机制使模型关注于问题和候选答案语句中的关键部分;融合外部知识库并引入文本指导注意力卷积神经网络精确提取与问答相关的知识表征信息,从而增强问答的细粒度语义特征表示.Trec-QA数据集上的实验结果表明,与基准模型相比,本文所提出的KE-HNN模型获得了领先的性能.

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一种通过强化学习的四旋翼姿态控制算法

贾振宇,刘子龙

2021, 42(10): 2074-2078.

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本文提出通过深度强化学习实现四旋翼姿态控制.通过对深度强化学习中的近端策略优化实现姿态稳定的控制学习任务.飞行器直接通过神经网络进行训练,直接将状态输入映射到控制输出.其次提出一种崭新的算法通过将传统的控制模型引入来提高强化学习算法的训练速度.经过实验验证,该算法可以有效控制四旋翼在任意姿态下的稳定性,且该算法可以在比一般强化学习方法更具泛用性更快收敛.

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一种利用对抗性学习提高推荐鲁棒性的算法

吴哲夫,李泽农,吕跃华,龚树凤

2021, 42(10): 2079-2084.

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随着电子商务网站的快速发展,针对不同用户进行适合其个性化推荐的需求也不断增加.其中,产品视觉外观是用户选择的关键因素之一,因此视觉特征在推荐模型中有重要的作用.同时,文献表明在个性化推荐算法中图像数据的一个较小扰动可能会较大降低推荐准确度和模型鲁棒性.针对这一问题,本文首先验证了在产品美学因子特征中加入对抗性扰动会对模型鲁棒性产生影响;其次提出了一种改进的ADCFA(Adversarial Dynamic Collaborative Filtering Model with Aesthetic Feature)推荐算法,通过在视觉混合特征参数上加入微小扰动使推荐性能下降,再使用对抗性学习方法进行模型训练,从而提高推荐系统鲁棒性;最后,还设计了一种改进的ADCFA-SGD算法用于求解模型所需的参数.通过亚马逊数据集上的实验结果表明,基于对抗性学习的个性化推荐算法性能得到明显改善,同时也提高了模型鲁棒性.

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颜色密度直方图检索方法

王小玲,毛宏燕

2021, 42(10): 2085-2088.

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颜色是基于内容的图像检索的重要特征.传统颜色直方图由于只考虑色彩总量而无法区别色彩空间分布差异.本文提出了一种新的颜色密度直方图(Color Density Histogram CDH).通过计算主要颜色的密度,反映颜色的空间分布离散程度.密度大,颜色分布较集中,密度小,则颜色分布较分散.在HSV颜色空间上,使用CAREL的1000图像做测试数据集,在平均查准率、查全率上都优于颜色直方图方法.结果表明,CDH能够结合颜色和空间特征,比传统的颜色直方图具有具有更好的检索效果.

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面向教学资源的均值惩罚随机森林非平稳时序预测方法

罗佩,袁景凌,陈旻骋,盛德明

2021, 42(10): 2089-2094.

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教学资源数据信息因多种因素影响,往往随时间推移呈现出周期变化和随机变动等特性,几种变化特性组合或叠加造成其时间序列的非平稳性.这些数据蕴含着大量的多源信息,如老师学生交互数据、学生请求资源数据等,合理地对面向教学资源非平稳时序进行预测可以有效地促进在线教育平台提高用户使用体验感等.本文提出一种均值惩罚随机森林非平稳时序预测方法(PMP-RF),对通过了非平稳性检测的教学资源时序数据进行均值惩罚处理,采用随机森林模型对均值惩罚后的非平稳时序进行预测,从而得到预测值.对教学资源请求数据的预测结果表明,PMP-RF比传统的时间序列预测方法以及神经网络预测模型的精度更高,可以很好地应用在噪声较少的非平稳时序预测中.

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面部表情交互识别方法研究

刘秋实,赵长宽,张昱,陈默,于戈

2021, 42(10): 2095-2100.

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人类表情是反映交互双方情感意图的重要社交信号,识别表情交互中隐含的人际关系行为模式是情感计算的一个重要问题.本文以尊敬服从、信任接受等8种人际关系行为模式为分类依据,选取典型交互场景下交互双方的的表情交互序列为研究对象,建立了基于长短期记忆神经网络的交互情感计算模型,完成表情交互序列分类.进而,引入共情这一概念,提出对其进行量化的方法,将其量化值作为新参数改进模型.对比实验表明,该方法具有较高的准确率,且开拓了人与人之间交互识别的新途径.

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结构外观度量下的无监督人体图像生成

赵应丁,何俞玲,杨文姬,吴沧海,杨红云,黄丽芳

2021, 42(10): 2101-2106.

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针对目标姿态下的人体图像生成过程中需要成对数据的局限性问题,提出了基于CycleGAN循环一致性思想的无监督生成方法.首先由源图像生成目标姿态图像,再由生成的图像映射回源图像.通过两次对抗训练优化生成器参数,使得生成的目标图像趋于逼真的效果,避免了成对数据的需求,可以应用到其他非刚性对象的转换任务中.此外,为了进一步地加强生成图像的特征一致性和结构一致性,本文提出了新颖的外观一致性损失.最后,在DeepFashion和Market-1501数据集上对提出的方法进行了实验,并与其它先进的模型进行了比较.结果表明从定性和定量两方面都取得了满意的结果.

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融合高斯金字塔特征的低分辨率人脸识别

侯谕融,狄岚,梁久祯

2021, 42(10): 2107-2115.

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为提高低分辨率人脸图像的识别性能,提出一种基于高斯图像金字塔特征融合的低分辨率人脸识别方法.首先,通过多尺度分析技术建立低分辨率人脸高斯金字塔;针对金字塔各层人脸图像特点,使用恰当的特征提取方法获取各层图像的特征谱,其中底层图像进行局部二值模式计算,并将统计直方图序列作为该层的人脸特征谱;中间层使用适当的Gabor滤波器进行卷积,提取的Gabor特征谱作为中间层的人脸特征谱;采用方向梯度直方图对顶层提取人脸边缘细节特征谱;最后,对高斯金字塔的每层特征谱进行连接处理,并作为整个人脸图像的特征向量放入3种分类模型(KNN,SVM和RF)中进行分类识别,结合各分类模型对低分辨率人脸图像的优势,计算权值对各结果进行加权投票融合,得到最终分类结果.实验结果显示,本文算法在ORL和YALE等人脸库上取得良好识别效果,在23×28像素的人脸图像上获得93.5%的识别率,并对光照、表情、姿态变化等具备一定的鲁棒性.

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一种改进GCN深度学习算法AGV视觉SALM的研究

王启来,董朝轶,刘晓阳,陈晓艳,肖志云,齐咏生,张丽杰,

2021, 42(10): 2116-2120.

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本文针对人工特征提取算法在光照变化、尺度变化、图像旋转、噪声等条件下,影响特征匹配精度,匹配正确率下降,关键点重叠等问题.提出一种基于GCN深度学习算法改进的轻量级深度学习网络GCN-L,用于生成与ORB特征相同格式的关键点和描述子,完全可替代ORB特征在ORB-SLAM2中的功能,可在嵌入式低功耗平台下运行.并在视觉导航自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicle)进行建图实验.实验结果表明：与其他深度学习算法和人工特征提取算法相比,该方法关键点空间分布均匀,同时具有较强的鲁棒性.

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GRU-CNN优化模型的手势动作识别研究

刘慧婷,李建军

2021, 42(10): 2121-2124.

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近年来,动态手势识别已经成为计算机视觉领域的研究热点.由于手势动作的复杂性和多样性导致动态手势识别的识别率不是很高.随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)在图像视频领域方面表现出较好的性能,但是,卷积神经网络仅仅考虑了图像序列的当前输入,丢失了上下文关系,为了解决这一问题,鉴于门控循环单元(GRU)网络具有对有长时间关联性数据较强的处理能力,本文提出了GRU-CNN融合网络模型.该模型可以提取更多的时空信息,而且具有较少的网络参数,收敛时间短,能更好的满足实时性需求.本模型在公开数据集MSRC-12上取得了良好的实验效果,同时分析了超参数(批量大小,权重和偏差学习率)对分类精度的影响.在网络模型的对比实验中,GRU-CNN的性能大大优于CNN-GRU模型.

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面向行人重识别的跨视图最小分类误差二次判别分析方法

江雨燕,董映宇,郑炜晨,邵金,吕魏

2021, 42(10): 2125-2130.

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行人重识别技术旨在匹配不同的摄像机拍摄场景中属于同一个人的所有图片.近年来,核化跨视图二次判别法已在相关任务中取得优良的效果.然而,在处理高维小样本数据时,对于协方差矩阵逆的估计通常由于数据集较小的原因容易产生较大的偏差;在不同视图之间,人的外观经历复杂的非线性转换,因此导致识别精度较低.为解决此问题,本文提出一种将最小误差分类、平滑技术与核化跨视图二次判别法相结合的度量学习方法MCE-kXQDA(minimum classification error-based kernel cross-view quadratic discriminant analysis),在非线性映射与跨视图二次判别法相结合的基础上将最小误差分类、平滑技术引入非线性维的核化空间中,实现非线性度量学习的同时有效提升协方差逆矩阵的估计精度.为验证MCE-kXQDA的有效性,我们在多个数据集上与其他相关方法进行了详细比较.实验结果表明MCE-kXQDA具有更优的识别精度和鲁棒性.

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一种可信的车联网区块链数据共享模型

陶永才,李哲,石磊,卫琳,杨淑博

2021, 42(10): 2131-2139.

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车联网大数据时代的兴起,信任问题已经成为大数据面临的最大问题,它对数据安全流通和车联网产业发展造成影响.以区块链作为数据共享的平台是当下研究的热点,在车联网中发挥着重要作用.结合区块链及雾计算服务器更好地实现车辆私有数据的存储和共享问题,同时为保证数据的可靠性及减少车辆与被授权的第三方组织和个人共享数据时的频繁交互,结合无证书代理签密技术,本文提出一个基于区块链的车联网数据共享模型.通过分析发现,该模型不仅在通信开销与算力方面耗能较少,而且在安全性上有良好的表现,具有可靠的实现性.

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一种提升细粒度日志解析准确度的方法

葛志辉,邱晨,李陶深,叶进

2021, 42(10): 2140-2144.

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目前大多数系统日志存在不同比例的细粒度日志,现有的日志解析器无法正确解析这些日志,导致整体解析准确度不高的问题.为了提升日志解析的整体准确度,加快日志解析过程,解决长度可变的及含有状态变量的细粒度日志错误分类的问题,本文提出了结合日志的常量令牌长度特征的决策树日志解析模型(CLDT).模型主要包括数据预处理、决策树搜索、相似度计算与事件生成、更新决策树.实验采用开源日志集HDFS、HPC、Zookeeper进行了测试.实验结果表明,CLDT能有效地解决细粒度日志分类的问题,总体性能优于经典的Drain、Spell、IPLom算法,获得更高的F-mesure和准确度.

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物联网系统中边缘计算卸载决策问题：建模、求解与分类

屠友鹏,陈海明,严林杰

2021, 42(10): 2145-2152.

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随着物联网的飞速发展,连接到互联网的终端设备数量不断增加,终端设备在处理计算密集型任务时可能面临着能力不足的问题,而将任务卸载到云平台上的方法难以满足延迟敏感型任务的需求.因此在网络边缘处将计算量大的任务合理分配给计算资源充足的边缘服务器进行计算处理,再把计算完成的结果返回到终端,能有效的解决此类问题.本文首先介绍了边缘计算和计算卸载的基本概念和度量指标,其次围绕计算卸载问题的建模方法、模型求解对目前提出的卸载决策问题进行阐述,并从最小化时延、最小化能耗、最小化系统成本这3个方面对比了现有卸载策略的优缺点.最后提出了未来边缘计算中的卸载决策问题的研究挑战.

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移动社交网络中的轨迹隐私PTPM保护方法

郑振青,毋小省,王辉,刘琨,申自浩

2021, 42(10): 2153-2160.

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针对移动社交网络中用户轨迹隐私泄露问题,提出一种轨迹隐私保护方法.首先,将用户所在区域网格划分便于进行缓存区查询,通过用户端设置缓存机制,及时缓存用户所在区域查询到的候选结果集;其次,安全中心对用户进行安全注册,调配公私钥对位置信息进行安全验证,并将同一用户位置信息随机分割为M份发送给多匿名器;接着,设计了多匿名器的随机并发k匿名机制,对M份位置信息并发k匿名;最后,LBS服务器端引入前缀树,使用分簇数据融合隐私保护算法对位置信息进行加密,通过最优二叉树算法查询用户兴趣点.安全分析和实验验证表明,该方法能有效保护用户轨迹隐私,提升位置信息查询效率.

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一种基于联盟区块链的电子医疗记录安全共享模型

林孟晨,冯勇,付晓东

2021, 42(10): 2161-2166.

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随着智慧医疗的发展和医疗规模的不断扩大,医疗领域逐渐步入大数据时代,共享医疗数据可以提高医疗服务质量并且降低其成本.但由于目前的电子医疗记录(Electronic Medical Record,EMR)的共享基本都基于中心式存储和共享方式,容易造成单点攻击和用户信息泄露等缺陷.为了解决这些问题,我们提出了一种基于联盟区块链的电子医疗记录安全共享模型(SMCB：A Safe Sharing Model for Electronic Medical Records based on Consortium Blockchain),简称为SMCB.在该方案中,利用联盟区块链的去中心化,患者可以自行管理自己的EMR,无需可信第三方机构.基于环签名的特性,用户之间可以在完全匿名和不需要群管理员的情况下决定是否对某查询用户进行EMR的共享.

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无线可充电传感器网络中的充电路径优化

王茜,崔志华,王丽芳

2021, 42(10): 2167-2172.

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在无线可充电传感器网络中,多充电小车路径规划是根据成本目标规划出最优充电路径的全局优化问题.针对该问题,仅仅考虑路径距离是不全面的.因此,本文提出将路径距离、充电时间和车辆成本组合为新的成本目标模型.同时,对于求解路径问题,采用改进的鸽群算法和遗传算法混合的方式求解.在鸽群算法中引入遗传算法的交叉变异操作,改善了最优解的质量,并且提出了基于自适应惯性权重的速度更新公式,以加快全局搜索的收敛速度.仿真实验表明,算法的混合克服了自身算法的不足.并且,改进后的混合算法实际充电成本更低.

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融合多种拓扑信息的生物网络比对算法

刘晓,陈璟,

2021, 42(10): 2173-2177.

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针对使用单一拓扑信息进行生物网络比对,难以提高比对质量的问题,本文提出了3种拓扑度量方法用于网络比对,以提高比对质量.主要工作分为3个部分:1)首次提出了相关值的概念,用以衡量同一网络中结点间的相似性;2)为了更充分地挖掘不同网络结点间的相似性信息,提出了一种基于特征向量中心性的拓扑得分计算方法,并将其应用于模块内比对阶段得分函数的构造;3)考虑到网络的模块化性质,引入了保守边,以便能最大限度的获取不同网络模块间的边保守信息.通过对IsoBase数据库中的6个物种对进行实验,结果表明,本文算法ECAlign获得了更高拓扑质量的比对,同时与现有的其他方法相比,本文方法的综合表现最好.

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说话人特征约束的多任务卷积网络语音增强

龙华,张林濮,邵玉斌,杜庆治

2021, 42(10): 2178-2183.

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针对噪声干扰环境下的说话人识别问题,提出了一种基于多任务学习的语音增强方法作为说话人识别系统的前端.在卷积神经网络(CNN)的基础上,通过构建语音增强与说话人识别的融合网络多任务学习模型,同时在输入输出端拼接梅尔频谱倒谱系数(MFCC)和基音周期特征作为辅助任务,以及利用同方差不确定性自适应调整损失权重.实验结果表明,相比只输入对数功率谱(LPS)的CNN以及DNN模型,加入辅助任务的CNN模型可以提高语音增强的表现.另外,语音增强与说话人识别任务的联合训练可以增强噪声干扰下的说话人识别效果,提高模型的鲁棒性.

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结合区块链和群签名的车辆隐私匿名保护方案

甘锦,冯勇,李英娜,付晓东,钱谦

2021, 42(10): 2184-2189.

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车载自组织网络(VANETs)是移动网络在交通上的应用.而车辆身份隐私保护是VANETs安全中的重要组成部分.针对车辆隐私保护问题,本文提出了一种结合区块链和群签名的车辆隐私匿名保护方案(BGAS).在该方案中,当需要与数字证书认证机构(CA)进行通信时,车辆必须先进行群签名再与CA通信并将车辆的公钥存储于区块链中.若车辆提供虚假身份信息,群管理者会使用群私钥揭示签名者身份并授权CA撤销车辆公钥.在车辆与车辆之间发生通信前,车辆生成假名并用假名进行通信.通信过程中,车辆获取通信信息并请求CA解密假名并确认车辆身份.接收方需要用发送方的公钥进行哈希运算获得默克尔根植,用计算的根值与区块链中的根植通过匿名认证的方式比对,以此来确认车辆的合法性.

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模糊测试变异算子调度优化模型

李明磊,陆余良,黄晖,朱凯龙

2021, 42(10): 2190-2195.

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模糊测试技术是一种使用不同变异算子生成测试用例对程序进行漏洞检测的技术.当前对模糊测试技术的研究集中在变异算子的设计与程序分析两个方面,对多种变异算子之间的协同调度还没有进行深入研究.文章首先对模糊测试中通用的15个变异算子进行研究,分析不同变异算子在不同类型程序上的变异效率.文章以探索与利用模型为基础,结合变异算子变异效率变化的规律,设计了变异算子调度优化模型EE-POS,以提高模糊测试技术的漏洞挖掘效率.文章在原型系统EE-POS-AFL上实现了EE-POS变异算子调度优化模型,通过与AFL的对比实验表明EE-POS-AFL路径探索效率提高63%,漏洞检测效率提高153%.

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一种改进的半监督集成软件缺陷预测方法

周建含,李英梅,李文昊

2021, 42(10): 2196-2202.

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针对半监督软件缺陷预测中的类不平衡以及特征中含有过多无关特征和冗余特征的问题,提出一种改进的半监督集成软件缺陷预测方法FeSSTri(semi-supervised software prediction using Feature Selecting and Sample and Tri-training).首先使用ADASYN自适应综合过采样算法对部分标记样本进行采样,来解决数据集类不平衡问题;其次利用采样后的数据构建分类器,给未标记数据做预标记,将标记样本与预标记样本结合,使用最小冗余最大相关mRMR算法对数据集进行特征选择,解决无关特征过多和特征冗余问题,最后使用半监督集成算法Tri-training构建最终的半监督缺陷预测模型.本文在NASA数据集和AEEEM数据集上以F1值为评测指标对提出的模型进行了验证.实验结果表明:FeSSTri方法要优于初始的Tri-training算法,并且与经典的机器学习方法相比,FeSSTri方法均可以取得更好的预测结果.

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异构属性网络中统计显著密集子图发现算法研究

李源,范晓林,孙晶,赵宇海

2021, 42(10): 2203-2210.

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密集子图体现了大图中的稠密部分,它是图中具有最高密度的子图,这使得它在事件检测,生物分析和社区发现等方面具有广泛应用和实用价值.现有的密集子图发现方法所使用的图模型描述不够详细,并且发现的密集子图缺乏统计显著性.为了解决以上问题,本文提出了异构属性网络这一新模型,然后在异构属性网络上通过非参数扫描统计和基于(k,Ψ)-核的方法发现高Steiner连通度的统计显著密集子图.首先构建异构属性网络,其包括类型、实体、关系和带有时序关系的属性信息;其次通过历史属性信息计算异构属性网络中每个实体的统计值,形成统计权重网络;然后利用非参数扫描统计方法测量统计权重网络中子图的统计显著性;最后由于此问题是NP-难的,于是提出了基于(k,Ψ)-核的局部扩展的近似统计显著密集子图发现算法.大量基于真实异构属性网络数据的实验结果证明了本文所提出算法的有效性和高效性.

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Web服务组合可适配性自动判定研究

张驰

2021, 42(10): 2211-2216.

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Web服务的异构性导致Web服务组合经常出现失配现象,Web服务适配是解决失配的问题的可行方法,而可适配性是能够进行适配的前提,本文提出基于动作映射的Web服务组合自动化可适配分析方法.首先,构造包含语法、语义和行为协议的SxSTS模型来全面刻画Web服务;其次,基于参数本体概念兼容建立参数映射并依据参数映射结果建立动作映射关系;再次,通过检查所有请求动作都有对应接收动作并且接收动作中不存在缺失的参数判定可适配性;最后,通过实例说明了方法的有效性.

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结合图卷积神经网络的文献作者姓名消歧

施浓,聂铁铮,申德荣,寇月,于戈

2021, 42(10): 2217-2222.

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在科学文献管理中,存在大量的科学技术文献需要被高效的识别、分类和保存.对于研究者来说,在研究该领域的相关知识时,通常会检索该领域的相关专家的文章,然而,姓名作为检索的常见搜索经常会出现歧义问题,这导致文献检索、统计和分析的质量下降.现有的方法在数据集上仍不能表现出良好的聚类效果,如何实现有效的消歧方法仍是一项挑战.本文提出基于图卷积神经网络的作者姓名消歧技术.首先使用BERT模型将文献作者、出版机构、摘要等多种属性信息嵌入到低维向量空间中,得到与作者相关的多种属性的嵌入向量,克服嵌入向量不够准确的缺陷;接下来以节点嵌入为基础,为每篇文献都构建文献局部图,使用图卷积神经网络对生成的文献局部图进行链路预测,有助于提高链路预测的准确性;最后,在图上使用简单的连通域搜索并动态剪枝进行聚类.基于实验表明,本文提出的方法有比较好的性能提升,能够提高作者姓名消歧的准确性.

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面向IMA的AADL多范式建模及代码自动生成方法

邱宝,杨志斌,周勇,谢健,王铁鑫,郭鹏

2021, 42(10): 2223-2233.

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综合模块化航空电子系统(Integrated Modular Avionics,IMA)是安全关键领域中一类重要的复杂嵌入式系统,具有分布式、异构、计算资源和物理资源强耦合等特征,单一建模语言无法完全覆盖该类系统的建模要求.近年来,多范式建模方法(Multi-Paradigm Modeling,MPM)已成为IMA设计的研究热点.AADL(Architecture Analysis and Design Language)是一种安全关键嵌入式系统体系结构描述语言,具有丰富的表达能力和可扩展性.本文提出一种面向IMA的AADL多范式建模及代码自动生成方法.首先,给出面向IMA的AADL多范式建模方法,即AADL用于表达IMA软硬件架构,AADL行为附件、同步语言SIGNAL和SDL(Specification and Description Language)用于描述软件构件的功能行为,分别支持状态机、同步数据流、异步执行等多种计算模型.其次,给出面向IMA的代码自动生成方法,涉及IMA任务、分区、内核3个层面的代码及其配置文件的自动生成.最后,在AADL开源建模环境OSATE中实现多范式建模和代码生成原型工具,并基于飞机空气增压系统案例,验证本文所提方法的有效性.

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增量跨模态检索方法

江朝杰,杨良怀,高楠,范玉雷

2021, 42(10): 2234-2240.

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跨模态检索是可由一个模态样本查询能够返回另一模态语义相关结果的检索方法.但是在许多实际检索系统中,新数据是不断增量迭代的,这就要求检索模型具有良好的可扩展性.然而当下的大多数跨模态检索方法未聚焦于可扩展性的研究,无法平衡新知识和旧知识之间的关系.针对跨模态检索中存在的这个问题,本文提出了增量跨模态检索方法(Incremental Cross Modal Retrieval,ICMR).该方法仅使用增量样本数据集进行模型的扩展.所提方法包含两个阶段：阶段1是基于跨模态的知识蒸馏网络构建,目的是防止增量学习模型对旧数据集的灾难性遗忘;阶段2是生成不同模态哈希编码的特征表示,利用构建的新旧标签共现概率矩阵更有效的将新增类别语义信息加入到特征表示当中.实验表明基于跨模态的增量学习模型仍能保持旧数据集检索任务性能,并且在新增类样本集上也具有良好的检索精度.

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