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1. 基于E-CARGO模型的共乘出行匹配建模与优化方法

李晓会, 董红斌

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (3): 778-782. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021060983

摘要（236）

HTML （4）

PDF （574KB）（74）

共乘出行应用系统通过提高汽车可用座位容量利用率来减少交通拥堵、缓解停车位紧张，提高社会效益和环境效益。司机和乘客的实时匹配和优化技术是共乘系统的核心内容。基于角色的协同（RBC）是一种用于促进组织结构、提供有序系统行为和协调系统内活动的新方法。为了减少乘客和司机的动态实时匹配时间、提高匹配效率，提出结合RBC和环境-类、代理、角色、群组和对象（E-CARGO）模型形式化共乘问题的方法。在资源容量约束和利润收入给定的情况下，对共乘匹配问题进行建模和仿真实验，提高可用座位容量利用率，实现平台收益最大化，资源匹配合理化。实验结果表明，基于E-CARGO模型的形式化方法可以应用于共乘出行匹配问题建模，最优匹配矩阵和时间可以采用Kuhn-Munkres（K-M）算法和Java中的优化软件包（ILOG）解决方案获得。与ILOG软件包算法相比，K-M算法所用平均时间至少减少了21%；当代理规模大于一定数值（大于600）时，算法时间开销急剧增大。

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2. 基于Pareto分布的众包工人欺骗行为处理方法

潘庆先, 江珊, 董红斌, 王莹洁, 潘廷伟, 殷增轩

计算机应用 2019, 39 (11): 3191-3197. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019051067

摘要（370）

PDF （1013KB）（270）

由于众包的组织模式自由松散，致使众包工人在完成任务的过程中存在欺骗行为。如何识别工人的欺骗行为并降低其影响，从而保障众包任务的完成质量，已经成为众包领域的研究热点之一。通过对任务结果的评估与分析，针对众包工人统一型欺骗行为，提出了一种基于广义Pareto分布（GPD）的权重设置算法（WSABG）。该算法对GPD进行极大似然估计，并用二分法逼近似然函数的零点以计算出尺度参数 σ和形状参数 ε。算法中定义了新的权重公式，并利用众包工人完成当前任务的反馈数据赋予每位工人一个绝对影响权重，最终设计出了基于GPD的众包工人权重设置框架。所提算法可以解决任务结果数据之间差异性小且容易集中在两极的问题。以烟台大学学生评教数据为实验数据集，提出了区间转移矩阵的概念，证明了WSABG算法的有效性和优势。

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3. 基于CNN和BiLSTM网络特征融合的文本情感分析

李洋, 董红斌

计算机应用 2018, 38 (11): 3075-3080. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041289

摘要（2971）

PDF （906KB）（1728）

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在自然语言处理上得到广泛应用，但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系，仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义，且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题，限制了文本分类的准确率。为此，提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆（BiLSTM）特征融合的模型，利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征，利用BiLSTM提取与文本上下文相关的全局特征，将两种互补模型提取的特征进行融合，解决了单卷积神经网络模型忽略词在上下文语义和语法信息的问题，也有效避免了传统循环神经网络梯度消失或梯度弥散问题。在两种数据集上进行对比实验，实验结果表明，所提特征融合模型有效提升了文本分类的准确率。

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4. 基于Hadoop的超像素分割算法

王春波, 董红斌, 印桂生, 刘文杰

计算机应用 2016, 36 (11): 2985-2992. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.2985

摘要（710）

PDF （1313KB）（529）

针对高分辨率图像像素分割时间复杂度高的问题，提出了超像素分割算法。采用超像素代替原始的像素作为分割的处理基元，将Hadoop分布式的特点与超像素的分块相结合。在分片过程中提出了基于多任务的静态与动态结合的适应性算法，使得Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分块与任务分发的基元解耦；在每一个Map节点任务中，基于超像素分块的边界性对超像素的形成在距离和梯度上进行约束，提出了基于分水岭的并行化分割算法。在Shuffle过程的超像素块间合并中提出了两种合并策略，并进行了比较。在Reduce节点任务中优化了超像素块内合并，完成最终的分割。实验结果表明.所提算法在边缘查全率（BR）和欠分割错误率（UR）等分割质量指标上优于简单线性迭代聚类（SLIC）算法和标准分割（Ncut）算法，在高分辨率图像的分割时间上有显著降低。

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5. 基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法

丁蕊, 董红斌, 冯宪彬, 赵佳华

计算机应用 2016, 36 (10): 2816-2821. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.10.2816

摘要（523）

PDF （969KB）（456）

针对面向路径覆盖的测试数据生成问题，提出基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法。首先使用关键点路径表示法表示路径，由理论路径、易覆盖路径和不可行路径得出难覆盖路径，并记录难覆盖路径邻近的易覆盖路径及其测试数据。这些测试数据将作为部分初始烟花以利用其提供的启发信息，其余初始烟花则随机生成。接着根据个体的适应度值设计自适应策略的爆炸半径以提高收敛速度，对爆炸产生的越界火花则使用边界值测试的思想进行修正。与加了启发信息的自适应爆炸半径的烟花算法（NFEO算法）、烟花爆炸优化（FEO）算法、F-method、NF-method等七种基于优化的测试数据生成算法进行了仿真对比实验，实验结果表明：所提算法在测试数据生成时间和迭代次数上都最优。

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6. 基于血统机制的文件系统安全

周建波，董红斌，梁意文

计算机应用 2005, 25 (05): 1160-1162. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.1160

摘要（848）

PDF （169KB）（707）

传统的操作系统授权机制,将文件作为孤立的客体进行访问控制,忽略了客体之间的关联所隐含的安全特性,存在诸多安全漏洞。针对此不足,文中用血统来表达文件系统中客体之间的关系,提出了一种基于血统的文件安全模型,并对其性能和安全性进行了分析。