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1. 多变体系统服务质量及损耗评估方法

陈玉枚, 扈红超, 王亚文

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (3): 876-884. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022010119

摘要（211）

HTML （3）

PDF （2404KB）（65）

多变体系统利用多样化技术和动态冗余策略从架构层面实现系统的高安全性和高可靠性，然而现有研究很少涉及多变体系统服务质量（QoS）的量化评估。针对以上问题，提出一种多变体系统QoS及损耗评估方法。首先，在多变体系统架构形式化建模的基础上，基于QoS属性及权重矩阵提出QoS评估模型和流程，并使用信息熵法则评估QoS属性的重要程度；然后，构造典型的多变体系统测试实例，设计并选取影响系统性能和安全性的QoS属性；最后，量化评估系统的QoS属性权重、QoS值、QoS差异和损耗，其中，性能属性平均损耗15.86个百分点，安全属性增益4.98个百分点。评估结果表明多变体机制存在QoS损耗，但它的安全属性带来了一定程度的QoS增益，可为构造高QoS以及低QoS损耗的多变体系统提供一些参考。

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2. 利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法

胡秀华, 王长元, 肖锋, 王亚文

计算机应用 2019, 39 (4): 1150-1156. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091884

摘要（449）

PDF （1190KB）（296）

为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题，提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先，引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化，同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解；然后，采用互补特征用于目标表观描述，并利用尺度因子池处理目标尺度变化情况；最后，借助目标运动连续性进行目标受遮挡影响情况的判定，设计相应的模型更新策略。实验结果表明，在多种典型测试场景中所提算法的准确率较传统算法提高了17.63%，成功率提高了24.93%，可以取得较为鲁棒的跟踪效果。

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3. 基于改进蚁群算法的CT图像边缘检测方法研究

张景虎郭敏王亚文

计算机应用

摘要（2248）

PDF （1030KB）（1582）

将蚁群算法(ACA)应用于CT图像边缘检测领域，提出一种新的CT图像边缘检测方法。为了提高检测效率、精确度和对各类CT图像的适应性，对蚁群算法进行了改进，并针对图像中的不同内容采取不同的转移策略和信息素更新规则。实验结果表明了该算法的有效性，满足了CT图像三维重建的需求。