检索结果

Select

1. 基于云服务器的公平多方隐私集合交集协议

张静, 田贺, 熊坤, 汤永利, 杨丽

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (9): 2806-2811. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022081229

摘要（255）

HTML （9）

PDF （1675KB）（97）

隐私集合交集（PSI）是解决隐私信息共享的重要办法。针对现有的协议中参与方不能同时获取计算结果而导致的不公平性问题，提出一种基于云服务器的公平多方PSI协议。首先，利用哈希映射完成隐私信息的子份额在混淆布隆过滤器（GBF）中的存储；其次，为避免交互过程中各参与方集合元素索引值的泄露，协议结合不经意传输（OT）技术完成存储信息的份额置换；最后，通过云服务器进行逐位计算，并将结果同时返回各参与方，保证各参与方获取结果的公平性。协议的正确性和安全性分析表明，所提协议能够实现参与方获得交集结果的公平性，而且协议能够抵抗参与方与云服务器进行的合谋。性能分析表明，所提协议的计算复杂度和通信复杂度与参与方集合包含的元素总数无关；与多方隐私集合交集协议（MPSI）、实用多方恶意安全私有集合交集PSImple和隐私集合交集求和协议（PI-Sum）相比，在同等条件下，所提协议的存储开销、通信开销和运行时间更少。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于动态和静态偏好的兴趣点推荐算法

杨丽, 王时绘, 朱博

计算机应用 2021, 41 (2): 398-406. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050677

摘要（489）

PDF （1355KB）（548）

针对大多数现有主流兴趣点（POI）推荐算法忽略了融合用户复杂动态偏好和一般静态偏好建模的复杂性问题，提出一个融合复杂动态用户偏好和一般静态用户偏好的POI推荐算法CLSR。首先，在复杂动态偏好建模过程中，基于用户的签到行为及其中的跳过行为设计一个混合神经网络，实现用户的复杂动态兴趣的建模；其次，在一般静态偏好建模过程中，利用高阶注意力网络学习用户与POI之间复杂的交互关系；然后，利用多层神经网络进一步学习和表示上述动态偏好和静态偏好；最后，基于统一的POI推荐框架对偏好进行整合。在真实数据集上的实验结果表明，与个性化马尔可夫链和用户位置受限的推荐方法FPMC-LR、基于个性化排名度量嵌入的推荐方法PRME、基于排名的地理分解兴趣点推荐方法Rank-GeoFM和基于时间和多级上下文注意力机制的下一个兴趣点推荐方法TMCA相比，CLSR的性能有了较大的提高，该算法的准确率、召回率和归一化折损累计增益（nDCG）和对比方法中较优的TMCA相比，在Foursquare数据集上分别提高了5.8%、5.1%和7.2%，在Gowalla数据集上分别提高了7.3%、10.2%和6.3%，可以有效地改善POI推荐的结果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于博弈论的内河港口作业车辆协同选路方法

范家佳, 刘洪星, 李勇华, 杨丽金

计算机应用 2020, 40 (1): 50-55. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060988

摘要（429）

PDF （1022KB）（319）

针对以汽车运输为主且吞吐量较大的内河港口的交通拥堵问题，提出一种基于博弈论的内河港口作业车辆协同选路方法。首先，基于港口路网特征与车辆作业特点，将同时请求路径规划的作业车辆间的交互建模为不完全信息博弈，采用满足均衡（SE）的概念来分析该博弈。假设每个车辆对选路效用都有一个预期，当所有车辆都得到满足时博弈即达到均衡。然后，提出了一种车辆协同选路算法，算法中每个车辆首先按照贪心策略初始选路，之后将所有车辆按规则分组，组内车辆根据历史选路结果进行适应性学习并完成博弈。实验结果表明，当港区同时作业车辆数为286时，协同选路算法的车辆平均行驶时间分别比Dijkstra算法和自适应学习算法（SALA）少50.8%和16.3%，系统收益分别比Dijkstra算法和SALA提高51.7%和24.5%。所提算法能够有效减少车辆平均行驶时间，提高系统收益，更适用于内河港口车辆选路问题。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 半监督极限学习机及其在近红外光谱数据分析中的应用

井诗博, 杨丽明, 李军会, 张思韫

计算机应用 2016, 36 (2): 387-391. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0387

摘要（496）

PDF （729KB）（936）

当数据集中包含的训练信息不充分时,监督的极限学习机较难应用,因此将半监督学习应用到极限学习机,提出一种半监督极限学习机分类模型;但其模型是非凸、非光滑的,很难直接求其全局最优解。为此利用组合优化方法,将提出的半监督极限学习机化为线性混合整数规划,可直接得到其全局最优解。进一步,利用近红外光谱技术,将半监督极限学习机应用于药品和杂交种子的近红外光谱数据的模式分类。与传统方法相比,在不同的光谱区域的数值实验结果显示:当数据集中包含训练信息不充分时,提出的半监督极限学习机提高了模型的推广能力,验证了所提出方法的可行性和有效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 基于EMD-SVD差分谱的DWT域LMMSE自适应信道估计算法

谢斌, 杨丽清, 陈琴

计算机应用 2016, 36 (11): 3033-3038. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.3033

摘要（604）

PDF （948KB）（429）

针对当前基于奇异值分解的线性最小均方误差（SVD-LMMSE）法信道估计误差相对较大的问题，提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解（EMD-SVD）差分谱的离散小波变换（DWT）域线性最小均方误差（LMMSE）自适应信道估计算法。在对信号进行最小二乘（LS）信道估计及预滤波处理后，运用DWT对信号的高频系数进行阈值量化去噪处理；然后结合基于EMD-SVD差分谱的自适应算法，将强噪声小波系数中微弱的有效信号提取出来，并进行信号的重构；最后根据循环前缀（CP）内、外噪声方差的均值设置相应门限，对循环前缀以内的噪声进行再次处理，从而进一步降低噪声的影响。对算法的误码率（BER）和均方误差（MSE）性能进行实验仿真，实验结果表明：所提算法的整体性能明显优于经典的LS算法、传统的LMMSE算法和目前较为流行的SVD-LMMSE算法，能够较好地降低噪声的影响，并可有效提升信道估计的精确度。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

6. 基于主成分分析方向深度梯度直方图的立体视觉深度图特征提取

段峰峰, 王永滨, 杨丽芳, 潘淑静

计算机应用 2016, 36 (1): 222-226. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0222

摘要（442）

PDF （794KB）（666）

针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的深度图进行边缘检测和梯度计算,获得区域形状直方图特征并量化;同时运用主成分分析(PCA)进行降维;最后,为实现特征获取的精确性和完整性,采用滑动窗口检测方法实现整幅深度图的特征提取,并再次降维。在特征匹配分类实验中,对于Street测试序列帧,该算法比距离样本深度特征(RSDF)算法平均分类准确率提高了1.15%,而对于Tanks、Tunnel、Temple测试序列帧,该算法比测度不变特征(GIF)算法平均分类准确率分别提高了0.69%、1.95%、0.49%;同时与方向深度直方图(HOD)、RSDF、GIF算法相比,平均运行时间分别降低了71.65%、78.05%、80.06%。实验结果表明,该算法不仅能够更精确地检测和提取深度图特征,而且通过降低维数复杂度大大减少了运行时间;同时算法具有较好的鲁棒性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

7. 基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除

赵伟, 田铮, 杨丽娟, 延伟东, 温金环

计算机应用 2015, 35 (11): 3308-3311. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3308

摘要（459）

PDF （654KB）（545）

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法.该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对; 然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对; 对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对.实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度.

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

8. 基于HDF5的结构网格计算流体动力学程序并行I/O技术

杨丽鹏车永刚

计算机应用 2013, 33 (09): 2423-2427. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2423

摘要（670）

PDF （791KB）（514）

大规模计算流体动力学(CFD)计算对数据I/O能力提出了很高需求。层次式文件格式(HDF5)可有效管理大规模科学数据,并对并行I/O具有良好的支持。针对结构网格CFD并行程序,设计了其数据文件的HDF5存储模式,并基于HDF5并行I/O编程接口实现了其数据文件的并行I/O,在并行计算机系统上进行了性能测试与分析。结果表明,在使用4~32个进程时,基于HDF5并行I/O方式的写文件性能比每进程独立写普通文件的方式高6.9~16.1倍;基于HDF5并行I/O方式的读文件性能不及后者,为后者的20%~70%,但是读文件的时间开销远小于写文件的时间开销,因此对总体性能的影响较小。

相关文章 | 多维度评价

Select

9. 程度化语言值链上的语言真值概念格及其应用

杨丽王宇辉徐扬

计算机应用 2012, 32 (09): 2523-2526. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02523

摘要（1058）

PDF （561KB）（516）

为了给自然语言的直接处理提供一个可靠的逻辑基础和运算模型,建立了程度化语言值链上的Lukasiewicz蕴涵代数和语言真值概念格。具体分析了实际问题中用于刻画确定性数量值的自然语言,将其等价地表示为程度化语言值集合,并定义了偏序关系及二元运算;其次建立了程度化语言值链与自然语言集合间的一一对应关系,并在自然语言集合所形成的链型格蕴涵代数上构造了具体的语言真值概念格;进而通过该语言真值概念格在车辆运输安全性能的语言信息分析系统中的应用,验证了该模型用于自然语言直接处理的可行性和结构图形的可读性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

10. 基于用户行为的加权信任计算方法

刘绮虹武小年杨丽

计算机应用 2011, 31 (07): 1887-1890. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01887

摘要（966）

PDF （596KB）（869）

在信任计算中，推荐信任具有极强的主观性，存在欺骗、诋毁等攻击行为，这些将掩盖被推荐用户行为的真实性，威胁系统安全。针对该问题，提出一种基于用户行为的加权信任计算方法，使用时间衰减标识反馈信息的时间属性，通过直接信任和推荐信任加权计算用户信任度；同时采用反馈可信度评估第三方推荐信任的真实性。仿真实验表明该方法具有较好的动态适应性，能够有效平衡恶意推荐，准确反映用户的行为变化，并计算用户行为的可信性，为系统安全决策提供可靠支持。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

11. 基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法

张建明杨丽瑞王良民

计算机应用

摘要（1999）

PDF （1109KB）（1559）

针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征，导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题，提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型（HMM）识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准正交非负矩阵分解(ONMF)提取纹理信息，使用改进的主动表观模型(AAM)提取几何形变信息，再使用高维小样本下典型相关分析(CCA)对提取的两种特征进行特征融合，最后使用离散HMM来进行表情分类识别。实验结果表明，经过特征融合后，在较少特征向量维数下该方法能够达到较高的识别率和较快的识别速度。

相关文章 | 多维度评价

Select

12. 基于不确定性人工智能的概念软与方法

柳炳祥李海洋杨丽彬

计算机应用

摘要（1628）

PDF （580KB）（1276）

基于概念“软与”操作在不确定性人工智能云模型中的重要性，提出了两种概念“软与”的新方法，分别为投影映射法与神经网络“软与”法。前者将云模型产生的云滴投影到新论域中，再通过多维X条件云发生器机制获取“软与”结果；后者通过基于案例推理方法与神经网络相结合，经过神经网络的训练学习，最终预测出云概念的“软与”确定度。算例分析表明，两者能对概念进行客观地“软与”操作，为概念“软与”操作提供了固定有效的方法。

相关文章 | 多维度评价

Select

13. 面向Linux NC的Java虚拟机性能优化

杨丽洁

计算机应用

摘要（1809）

PDF （574KB）（1032）

摘要：鉴于目前Linux NC中Java虚拟机运行Java程序存在的性能问题，本文提出一种优化方案，以直接线索式解释器为基础优化技术，并设计3项扩展优化点突出优化效果。旨在兼顾Linux NC现有的硬件和软件条件，有效的提升Java虚拟机运行效率，同时保证了较低的CPU和内存成本。

相关文章 | 多维度评价