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    1. CT图像环形伪影去除方法研究现状及展望
    唐瑶瑶, 朱叶晨, 刘仰川, 高欣
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 890-900.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030305
    摘要96)   HTML1)    PDF (1994KB)(69)    收藏

    环形伪影是各类型计算机断层扫描(CT)图像中最常见的伪影之一,通常是由于探测器像素对X射线响应不一致导致的。有效去除环形伪影能极大提高CT图像质量,提升后期诊断和分析的精度,是CT图像重建中的必要步骤。因此,对环形伪影去除(又称“环形伪影校正”)方法进行了系统梳理。首先,介绍环形伪影的表现和成因,给出常用的数据集、算法库;其次,依次介绍基于探测器校正、基于解析和迭代求解(分为投影数据预处理、CT图像重建、CT图像后处理环节)、基于深度学习(分为卷积神经网络、生成对抗网络)的环形伪影去除方法,并分析每类方法的原理、发展过程及优缺点;最后,归纳现有环形伪影去除方法在鲁棒性、数据集多样化、模型构建等方面存在的技术瓶颈,并对解决方案进行展望。

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    2. 基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化
    佘维, 李阳, 钟李红, 孔德锋, 田钊
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 671-676.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023040441
    摘要134)   HTML3)    PDF (1532KB)(107)    收藏

    针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

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    3. 基于语义的位置隐私保护综述
    李雯萱, 吴昊, 李昌松
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3472-3483.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101612
    摘要206)   HTML13)    PDF (2072KB)(140)    收藏

    5G时代的到来使基于位置的服务(LBS)应用更加广泛,但用户在享受LBS带来的巨大便利时,也会面对由位置服务引发的诸多隐私泄露问题。为了加强匿名的安全性,提高数据效用,对抗拥有一定背景知识的攻击以及保护用户的敏感信息,研究者们提出了基于语义的位置隐私保护机制。首先,对位置隐私保护系统结构和传统的保护技术进行介绍;其次,分析了基于语义的隐私泄露和攻击方式,给出了结合语义的位置隐私保护需求,重点从单点位置隐私保护和轨迹隐私保护两个方面综述了基于语义的位置隐私保护研究中最新的关键技术和成果;最后,对未来技术发展趋势和下一步研究工作进行展望。

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    4. Android应用敏感行为与隐私政策一致性分析
    杨保山, 杨智, 陈性元, 韩冰, 杜学绘
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 788-796.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030290
    摘要134)   HTML0)    PDF (1850KB)(41)    收藏

    隐私政策文档声明了应用程序需要获取的隐私信息,但不能保证清晰且完全披露应用获取的隐私信息类型,目前对应用实际敏感行为与隐私政策一致性分析的研究仍存在不足。针对上述问题,提出一种Android应用敏感行为与隐私政策一致性分析方法。在隐私政策分析阶段,基于Bi-GRU-CRF(Bi-directional Gated Recurrent Unit Conditional Random Field)神经网络,通过添加自定义标注库对模型进行增量训练,实现对隐私政策声明中的关键信息的提取;在敏感行为分析阶段,通过对敏感应用程序接口(API)调用进行分类、对输入敏感源列表中已分析过的敏感API调用进行删除,以及对已提取过的敏感路径进行标记的方法来优化IFDS(Interprocedural, Finite, Distributive,Subset)算法,使敏感行为分析结果与隐私政策描述的语言粒度相匹配,并且降低分析结果的冗余,提高分析效率;在一致性分析阶段,将本体之间的语义关系分为等价关系、从属关系和近似关系,并据此定义敏感行为与隐私政策一致性形式化模型,将敏感行为与隐私政策一致的情况分为清晰的表述和模糊的表述,将不一致的情况分为省略的表述、不正确的表述和有歧义的表述,最后根据所提基于语义相似度的一致性分析算法对敏感行为与隐私政策进行一致性分析。实验结果表明,对928个应用程序进行分析,在隐私政策分析正确率为97.34%的情况下,51.4%的Android应用程序存在应用实际敏感行为与隐私政策声明不一致的情况。

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    5. 基于新一代神威超算的量子计算模拟器加速和优化
    史新民, 刘勇, 陈垚键, 宋佳伟, 刘鑫
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2486-2492.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091456
    摘要409)   HTML59)    PDF (2000KB)(373)    收藏

    针对量子硬件规模逐步扩大、当下量子计算经典模拟速度不高的问题,提出了基于神威超算量子模拟器的两种优化方法。首先,通过改进张量转置策略和计算策略重新构建了张量收缩算子库SWTT,从而提高了部分张量收缩的计算内核效率并减少了冗余访存;其次,通过提高数据局部性的收缩路径调整方法实现了路径计算复杂度和计算效率之间的均衡。测试结果表明,该算子库改进方法可将“悬铃木”量子霸权电路模拟效率提升5.4%,单步张量收缩效率最高提升49.7倍;该路径调整方法可在路径计算复杂度膨胀2倍条件下提升约4倍的浮点效率。两种优化方法使神威超算整机模拟谷歌53量子比特20层量子芯片随机电路百万振幅采样的单精度和混合精度浮点运算效率分别从3.98%和1.69%提升至18.48%和7.42%,理论估计模拟时间从单精度的470 s降至226 s,混合精度的304 s降至134 s,证明两种方法大幅提高了量子计算模拟速度。

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    6. 基于汉明距离的量子 K-Means算法
    钟静, 林晨, 盛志伟, 张仕斌
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2493-2498.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091469
    摘要284)   HTML31)    PDF (1623KB)(364)    收藏

    K-Means算法在处理大规模异构数据时,通常使用欧氏距离来衡量数据点之间的相似度,然而这样存在效率低下以及计算复杂性过高的问题。受到汉明距离在处理数据相似性计算上存在显著优势的启发,提出一种基于汉明距离的量子K-Means(QKMH)算法来计算相似度。首先,将数据制备成量子态,并使用量子汉明距离计算待聚类点和K个聚类中心之间的相似度;然后,改进了Grover最小值搜索算法查找距离待聚类点最近的聚类中心;最后,循环以上步骤,直到达到规定迭代次数或者聚类中心不再改变。基于量子模拟计算框架QisKit,将提出的算法在MNIST手写数字数据集上进行了验证并与传统和改进的多种方法进行了对比,实验结果表明,QKMH算法的F1值相较于基于曼哈顿距离的量子K-Means算法提高了10个百分点,相较于最新优化的基于欧氏距离的量子K-Means算法提高了4.6个百分点;同时经计算,QKMH算法时间复杂度比上述对比算法更低。

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    7. 融合视觉特征增强机制的机器人弱光环境抓取检测
    李淦, 牛洺第, 陈路, 杨静, 闫涛, 陈斌
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2564-2571.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023050586
    摘要248)   HTML24)    PDF (2821KB)(543)    收藏

    现有的机器人抓取操作通常在良好光照条件下开展,此时目标细节清晰、区域对比度高,而在夜间、遮挡等弱光环境下目标的视觉特征微弱,会导致现有的机器人抓取检测模型的检测准确率急剧下降。为提高弱光场景下稀疏、微弱抓取特征的表征能力,提出一种融合视觉特征增强机制的抓取检测模型,通过视觉增强子任务为抓取检测施加特征增强约束。对于抓取检测模块,采用仿U-Net框架的编码器-解码器结构实现特征的高效融合;对于弱光增强模块,从局部、全局层面分别提取纹理、颜色信息,以实现兼顾目标细节与视觉效果的特征增强。此外,分别构建弱光Cornell数据集和弱光Jacquard数据集两个新的弱光抓取基准数据集,并基于上述数据集开展对比实验。实验结果表明,所提弱光抓取检测模型在基准数据集上的准确率分别达到了95.5%和87.4%,与生成抓取卷积神经网络(GG-CNN)、生成残差卷积神经网络(GR-ConvNet)等现有抓取检测模型相比,准确率在弱光Cornell数据集提升11.1、1.2个百分点,在弱光Jacquard数据集上提升5.5、5.0个百分点,取得了较好的抓取检测效果。

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    8. 多模态知识图谱表示学习综述
    王春雷, 王肖, 刘凯
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (1): 1-15.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023050583
    摘要669)   HTML49)    PDF (3449KB)(626)    收藏

    在综合对比传统知识图谱表示学习模型优缺点以及适用任务后,发现传统的单一模态知识图谱无法很好地表示知识。因此,如何利用文本、图片、视频、音频等多模态数据进行知识图谱表示学习成为一个重要的研究方向。同时,详细分析了常用的多模态知识图谱数据集,为相关研究人员提供数据支持。在此基础上,进一步讨论了文本、图片、视频、音频等多模态融合下的知识图谱表示学习模型,并对其中各种模型进行了总结和比较。最后,总结了多模态知识图谱表示学习如何改善经典应用,包括知识图谱补全、问答系统、多模态生成和推荐系统在实际应用中的效果,并对未来的研究工作进行了展望。

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    9. 面向动态网络的介数中心度并行算法
    刘震宇, 王朝坤, 郭高扬
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (7): 1987-1993.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022071121
    摘要368)   HTML56)    PDF (1663KB)(328)    收藏

    介数中心度是评价图中节点重要性的一项常用指标,然而在大规模动态图中介数中心度的更新效率很难满足应用需求。随着多核技术的发展,算法并行化已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种面向动态网络的介数中心度并行算法(PAB)。首先,通过社区过滤、等距剪枝和分类筛选等操作减少了冗余点对的时间开销;然后,基于对算法确定性的分析和处理实现了并行化。在真实数据集和合成数据集上进行了对比实验,结果显示在添加边更新时PAB的更新效率为并行算法中最新的batch-iCENTRAL的4倍。可见,所提算法能够有效提高动态网络中介数中心度的更新效率。

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    10. 轻量化篮球裁判手势识别算法
    李忠雨, 孙浩东, 李娇
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (7): 2173-2181.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022060810
    摘要263)   HTML22)    PDF (4447KB)(253)    收藏

    针对一般手势识别算法的参数量、计算量和精度难以平衡的问题,提出一种轻量化篮球裁判手势识别算法。该算法在YOLOV5s (You Only Look Once Version 5s)算法的基础上进行重构:首先,用Involution算子替代CSP1_1的卷积算子,以扩大上下文信息捕获范围并减少核冗余;其次,在C3模块后加入协同注意力(CA)机制,以得到更强的手势特征提取能力;然后,用轻量化内容感知上采样算子改进原始上采样模块,并将采样点集中在目标区域而忽略背景部分;最后,利用以SiLU作为激活函数的Ghost-Net进行轻量化剪枝。在自制的篮球裁判手势数据集上的实验结果表明,该轻量化篮球裁判手势识别算法的计算量、参数量和模型大小分别为3.3 GFLOPs、4.0×106和8.5 MB,与YOLOV5s算法相比,分别减少了79%、44%和40%,mAP@0.5为91.7%,在分辨率为1 920×1 280的比赛视频上的检测帧率达到89.3 frame/s,证明该算法能满足低误差、高帧率和轻量化的要求。

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    11. 智能算法的亚群优化策略综述
    杜晓昕, 周薇, 王浩, 郝田茹, 王振飞, 金梅, 张剑飞
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 819-830.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030380
    摘要140)   HTML1)    PDF (2404KB)(117)    收藏

    群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径,随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中,对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段,能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力,已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用,对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查,阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后,总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。

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    12. 计算机视觉中的终身学习综述
    陈一驰, 陈斌
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (6): 1785-1795.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050766
    摘要623)   HTML64)    PDF (2053KB)(711)    收藏

    终身学习(LLL)作为一种新兴方法打破了传统机器学习的局限性,并赋予了模型能够像人类一样在学习过程中不断积累、优化并转移知识的能力。近年来,随着深度学习的广泛应用,越来越多的研究致力于解决深度神经网络中出现的灾难性遗忘问题和摆脱稳定性-可塑性困境,并将LLL方法应用于各种各样的实际场景中,以推进人工智能由弱向强的发展。针对计算机视觉领域,首先,在图像分类任务中将LLL方法归纳为四大类型:基于数据驱动的方法、基于优化过程的方法、基于网络结构的方法和基于知识组合的方法;然后,介绍了LLL方法在其他视觉任务中的典型应用和相关评估指标;最后,针对现阶段LLL方法的不足之处进行讨论并提出了LLL方法未来发展的方向。

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    13. 基于特征增强的三维点云语义分割
    鲁斌, 柳杰林
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (6): 1818-1825.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050688
    摘要305)   HTML31)    PDF (8463KB)(171)    收藏

    为挖掘感知点云几何特征并通过特征增强的方式进一步提高点云语义分割效果,提出了一种基于特征增强的点云语义分割网络。首先,通过设计点云的几何特征感知(GFSOP)模块赋予网络点云局部几何结构的感知能力,捕获点间的空间特征以强化语义表征,并利用分层提取特征思想获得多尺度特征。同时,使用空间注意力和通道注意力融合预测点云语义标签,并通过强化空间关联性和通道依赖性提升分割性能。在室内数据集S3DIS(Stanford large-scale 3D Indoor Spaces)上的实验结果显示,所提网络相较于PointNet++在平均交并比(mIoU)上提升了5.7个百分点,在总体准确度(OA)上提升了3.1个百分点,且在存在噪声、点云密度不均和边界不清晰等问题的点云上表现出更强的泛化性能和更加鲁棒的分割效果。

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    14. 基于网络结构设计的图神经网络特征选择方法
    徐大鹏, 侯新民
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 663-670.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030353
    摘要196)   HTML16)    PDF (1001KB)(147)    收藏

    近年来,研究人员针对图神经网络(GNN)提出了许多改进的模型架构设计,推动了各种预测任务的性能提升。但大多数GNN变体在开始都认为节点的特征同等重要,而实际情况并非如此。针对这个问题,提出一种特征选择方法来改进现有模型,并为数据集选择出重要特征子集。所提方法由特征选择层和标签-特征单独映射两个组件构成。在特征选择层中使用Softmax归一化器和特征“软选择器”进行特征选择,在标签-特征单独映射思想下设计模型结构,为不同的标签选择对应的相关特征子集,并将多个相关特征子集作集合并运算得到最终数据集的重要特征子集。选取图注意力网络(GAT)和GATv2模型为基准模型,将算法应用到基准模型中得到新模型。实验结果表明,所提模型在6个数据集上执行节点分类任务时,准确率相较于基准模型提升了0.83%~8.79%;新模型也为6个数据集选择了对应的重要特征子集,这些重要特征子集的特征数量占各自数据集总特征数的3.94%~12.86%,将重要特征子集作为基准模型的新输入后仍然获得了95%以上的准确率(使用了所有特征),即在保证准确率的基础上减小了模型的规模。可见,所提方法能够提高节点分类准确率,并有效地为数据集选择对应的重要特征子集。

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    15. 基于生成对抗网络的联邦学习中投毒攻击检测方案
    陈谦, 柴政, 王子龙, 陈嘉伟
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (12): 3790-3798.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022121831
    摘要499)   HTML22)    PDF (2367KB)(258)    收藏

    联邦学习(FL)是一种新兴的隐私保护机器学习(ML)范式,然而它的分布式的训练结构更易受到投毒攻击的威胁:攻击者通过向中央服务器上传投毒模型以污染全局模型,减缓全局模型收敛并降低全局模型精确度。针对上述问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的投毒攻击检测方案。首先,将良性本地模型输入GAN产生检测样本;其次,使用生成的检测样本检测客户端上传的本地模型;最后,根据检测指标剔除投毒模型。同时,所提方案定义了F1值损失和精确度损失这两项检测指标检测投毒模型,将检测范围从单一类型的投毒攻击扩展至全部两种类型的投毒攻击;设计阈值判定方法处理误判问题,确保误判鲁棒性。实验结果表明,在MNIST和Fashion-MNIST数据集上,所提方案能够生成高质量检测样本,并有效检测与剔除投毒模型;与使用收集测试数据和使用生成测试数据但仅使用精确度作为检测指标的两种检测方案相比,所提方案的全局模型精确度提升了2.7~12.2个百分点。

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    16. 融合异构交通态势的事故预测模型
    杨博, 段宗涛, 左鹏飞, 肖媛媛, 王艺霖
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3625-3631.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101619
    摘要222)   HTML3)    PDF (2056KB)(183)    收藏

    针对事故数据信息表达有限、数据不平衡以及数据中存在动态时空特性的问题,提出一种融合异构交通态势的事故预测模型。其中:时空状态聚合模块通过代表动态交通态势的交通事件和天气特征完成语义增强,并聚合四种区域(单一区域、邻近区域、相似区域和全局区域)的历史多时段时空状态;时空关系捕获模块从微观和宏观角度捕获事故数据局部与全局的动态时空特性;时空数据融合模块进一步融合多区域、多角度的时空状态,并完成下一时段的事故状况预测任务。在US-Accident的5个城市数据集上进行实验,结果表明所提模型的正样本、负样本、加权正负样本的平均F1分数分别为85.6%、86.4%和86.6%,与传统的前馈神经网络(FNN)模型相比,在三个指标上分别提升了14.4%、5.6%和9.3%,能有效抑制事故数据不平衡对实验结果的影响。构建高效的事故预测模型有助于分析道路交通安全形势,减少交通事故的发生,提高交通安全。

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    17. 保留梯度和轮廓的可见光与红外图像融合
    韩林凯, 姚江伟, 王坤峰
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3574-3578.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101553
    摘要174)   HTML1)    PDF (2124KB)(152)    收藏

    为了解决可见光与红外图像采用基础拉普拉斯融合(Laplacian Blending)时,存在热源物体的轮廓不清晰以及曝光严重区域图像内容缺失的问题,提出一种保留红外轮廓与梯度信息的图像融合方法。首先,对输入图像进行颜色空间转换和自适应形态学去噪,并将两幅图像的梯度对比和红外图像突出目标的轮廓作为像素活动信息的权值;其次,同时分解权值与输入图像,并采用基于相似度的比较调整权重分配;最后,重构图像并转换颜色空间。在主观评价中,所提方法未产生伪影和怪异色彩,图像中的发热目标轮廓清晰;在客观评价指标中,该方法的熵(EN)为7.49,边缘梯度(EI)为74.61,平均梯度(AG)为7.23,与传统多尺度变换方法(包括非下采样轮廓波变换(NSCT)方法和基于非下采样剪切波变换(NSST)多尺度熵方法)和深度学习方法(结合残差网络(ResNet)与零相位分量分析(ZCA)的图像融合方法)相比,它的EN分别提升了0.10、0.58和0.75,EI分别提升了6.65、20.35和37.35,AG分别提升了0.73、2.19和3.55;而且它在Intel i5系列计算机上的处理速度达到5 frame/s,计算复杂度低。

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    18. 增强推荐系统可解释性的深度评论注意力神经网络模型
    魏楚元, 王梦珂, 户传豪, 张桄齐
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3443-3448.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101628
    摘要257)   HTML9)    PDF (1652KB)(293)    收藏

    为了提高推荐系统(RS)的可解释性,打破推荐系统固有的局限性,提升用户对推荐系统的信任度和满意度,提出一种增强可解释性的深度评论注意力神经网络(DRANN)模型。该模型利用用户评论与商品评论中丰富的语义信息,基于文本评论学习用户、物品之间的潜在关系,预测用户兴趣偏好和情感倾向。首先,采用文本卷积神经网络(TextCNN)对词向量作浅层特征抽取;然后,使用注意力机制为评论数据分配权重,过滤无效评论信息,同时构建深度自编码器模块将高维稀疏数据降维,去除干扰信息,学习深层语义表征,增强推荐模型的可解释性;最后,通过预测层得到预测评分。在4个公开数据集(Patio、Automotive、Musical Instrument (M-I)和Beauty)上的实验结果表明,与概率矩阵分解(PMF)模型、奇异值分解++(SVD++)模型、深度协同神经网络(DeepCoNN)模型、树增强嵌入模型(TEM)、DeepCF(Deep Collaborative Filtering)、DER(Dynamic Explainable Recommender)相比,DRANN模型的均方根误差(RMSE)最小,验证了它在提升性能上的有效性以及所采用解释策略的可行性。

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    19. 面向国产高性能众核处理器的编程模型
    陈虎, 周鹏灵
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3517-3526.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101548
    摘要195)   HTML2)    PDF (3529KB)(95)    收藏

    在国产高性能众核处理器上编程时,需要直接使用最底层的接口开发软件,这使编程和调试非常困难;并且各自平台的高性能软件编程模型较为基础,计算软件不能通用,造成了重复性开发。针对以上问题,实现了通用编程模型以及所对应的支撑库:一方面基于消息队列机制开发国产高性能众核处理器的线程级并行机制;另一方面基于单指令多数据流(SIMD)编程模型开发从核上的数据级并行性。首先,对国产高性能众核处理器体系结构进行抽象;其次,设计模型的消息队列机制,并为程序员提供一套异构并行编程接口,如系统参数接口、从核线程控制接口、消息队列接口、SIMD抽象接口;最后,在上述基础上形成全新的高性能计算软件开发模型和方法,方便用户开发基于国产高性能众核处理器的并行计算软件。性能传输测试结果表明,在国产众核处理器上,当启动核数较少时,所提模型的传输带宽普遍达到了峰值直接内存访问(DMA)带宽的90%;当启动的核数较多时,消息队列模型的传输带宽普遍达到了峰值DMA带宽的70%。在矩阵乘法实验中,与系统原语传输矩阵并计算的性能相比,所提模型的性能达到前者的90%;在口令猜测系统中,所提模型的代码性能与直接使用最底层的接口开发的代码性能基本持平。所提通用编程模型和支撑框架使高性能计算(HPC)软件开发更简易,并且具有更好的可移植性,可为促进国产自主HPC软件研发提供帮助。

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    20. 基于深度强化学习的无人机集群协同作战决策方法
    赵琳, 吕科, 郭靖, 宏晨, 向贤财, 薛健, 王泳
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3641-3646.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101511
    摘要501)   HTML9)    PDF (2944KB)(376)    收藏

    在无人机(UAV)集群攻击地面目标时,UAV集群将分为两个编队:主攻目标的打击型UAV集群和牵制敌方的辅助型UAV集群。当辅助型UAV集群选择激进进攻或保存实力这两种动作策略时,任务场景类似于公共物品博弈,此时合作者的收益小于背叛者。基于此,提出一种基于深度强化学习的UAV集群协同作战决策方法。首先,通过建立基于公共物品博弈的UAV集群作战模型,模拟智能化UAV集群在合作中个体与集体间的利益冲突问题;其次,利用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法求解辅助UAV集群最合理的作战决策,从而以最小的损耗代价实现集群胜利。在不同数量UAV情况下进行训练并展开实验,实验结果表明,与IDQN(Independent Deep Q-Network)和ID3QN(Imitative Dueling Double Deep Q-Network)这两种算法的训练效果相比,所提算法的收敛性最好,且在4架辅助型UAV情况下胜率可达100%,在其他UAV数情况下也明显优于对比算法。

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    21. 基于深度学习的多模态医学图像分割综述
    窦猛, 陈哲彬, 王辛, 周继陶, 姚宇
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3385-3395.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101636
    摘要1349)   HTML43)    PDF (3904KB)(1065)    收藏

    多模态医学图像可以为临床医生提供靶区(如肿瘤、器官或组织)的丰富信息。然而,由于多模态图像之间相互独立且仅有互补性,如何有效融合多模态图像并进行分割仍是亟待解决的问题。传统的图像融合方法难以有效解决此问题,因此基于深度学习的多模态医学图像分割算法得到了广泛的研究。从原理、技术、问题及展望等方面对基于深度学习的多模态医学图像分割任务进行了综述。首先,介绍了深度学习与多模态医学图像分割的一般理论,包括深度学习与卷积神经网络(CNN)的基本原理与发展历程,以及多模态医学图像分割任务的重要性;其次,介绍了多模态医学图像分割的关键概念,包括数据维度、预处理、数据增强、损失函数以及后处理等;接着,对基于不同融合策略的多模态分割网络进行综述,对不同方式的融合策略进行分析;最后,对医学图像分割过程中常见的几个问题进行探讨,并对今后研究作了总结与展望。

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    22. 流密码非线性布尔函数可重构运算单元设计方法RA-NLBF
    张宗仁, 戴紫彬, 刘燕江, 张晓磊
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3527-3533.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111690
    摘要97)   HTML0)    PDF (1594KB)(43)    收藏

    分组密码中的S盒(多输出)以及流密码中的反馈函数都需要特殊的布尔函数来保证密码算法的安全性。为解决现有流密码算法中非线性布尔函数(NLBF)可重构硬件运算单元资源占用过大、时钟频率低等问题,提出一种高效的基于与非锥(AIC)的NLBF可重构运算单元设计方法(RA-NLBF)。以密码学理论为基础,在着重分析多种流密码算法的NLBF特性,提取了涵盖与项次数、与项个数、输入端口数等NLBF函数特征的基础上,提出基于“混合极性Reed-Muller(MPRM)”和“传统布尔逻辑(TB)”双逻辑混合形式的NLBF化简方法,NLBF的与项数量减少29%,形成了适用于AIC的NLBF表达式;根据化简后的表达中与项个数、与项次数分布等特征,设计了可重构AIC单元和互联网络,形成可满足现有公开流密码算法中的NLBF运算的可重构单元。基于CMOS 180 nm工艺对提出的RA-NLBF进行逻辑综合验证,结果显示该方法的面积为12 949.67 μm2,时钟频率达到505 MHz,与现有相同功能的单元可重构序列密码逻辑单元(RSCLU)相比,面积减少了59.7%,时钟频率提高了37.3%。

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    23. 判别多维标度特征学习
    唐海涛, 王红军, 李天瑞
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (5): 1323-1329.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022030419
    摘要470)   HTML87)    PDF (1101KB)(400)    收藏

    传统多维标度方法学习得到的低维嵌入保持了数据点的拓扑结构,但忽略了低维嵌入数据类别间的判别性。基于此,提出一种基于多维标度法的无监督判别性特征学习方法——判别多维标度模型(DMDS),该模型能在学习低维数据表示的同时发现簇结构,并通过使同簇的低维嵌入更接近,让学习到的数据表示更具有判别性。首先,设计了DMDS对应的目标公式,体现所学习特征在保留拓扑性的同时增强判别性;其次,对目标函数进行了推理和求解,并根据推理过程设计所对应的迭代优化算法;最后,在12个公开的数据集上对聚类平均准确率和平均纯度进行对比实验。实验结果表明,根据Friedman统计量综合评价DMDS在12个数据集上的性能优于原始数据表示和传统多维标度模型的数据表示,它的低维嵌入更具有判别性。

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    24. 基于节点多关系的社团挖掘算法及其应用
    周琳, 肖玉芝, 刘鹏, 秦有鹏
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (5): 1489-1496.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022081218
    摘要269)   HTML14)    PDF (4478KB)(121)    收藏

    为度量多关系节点相似性、挖掘具有多关系节点的社团结构,提出基于节点多关系的社团挖掘算法LSL-GN。首先基于节点相似性和节点可达性刻画具有多关系的节点相似性度量指标LHN-ISL;然后利用该指标重构目标网络的低密度模型,并结合GN(Girvan-Newman)算法完成社团划分。将LSL-GN算法与多个经典社团挖掘算法在模块度(Q)、标准化互信息(NMI)和调整兰德指数(ARI)上进行对比,结果显示LSL-GN算法在3个指标上均优于经典算法,说明它的社团划分质量相对较好。将LSL-GN应用于“用户-应用”的移动漫游网络模型中,划分出了以携程旅行、高德地图、滴滴出行等为基础应用的社团结构,而这些社团划分结果可为设计个性化套餐业务提供策略参考信息。

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    25. 跨链综述:机制、协议、应用与挑战
    陈龙飞, 姚中原, 潘恒, 权高原, 斯雪明
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 3017-3027.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111643
    摘要267)   HTML31)    PDF (1641KB)(231)    收藏

    随着区块链技术及应用的不断发展,人们对区块链之间的交互需求日益增加。然而,区块链技术的孤立性和封闭性以及不同区块链之间的异构性造成了区块链的“价值孤岛”效应,这严重阻碍了区块链技术集成应用的广泛落地和良性发展。区块链跨链技术解决了不同区块链之间的数据流通、价值转移和业务协同等问题,也是提升区块链可扩展性和互操作性的重要技术手段。根据跨链技术的实现复杂性和功能丰富性程度,从三个方面分类总结了区块链跨链技术:一是基础的跨链机制,二是基于这些机制构建的跨链协议,三是提供了系统架构的跨链应用。最后,总结了跨链互操作中存在的问题,从而为区块链跨链技术的进一步研究提供了系统性理论参考。

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    26. 基于多领导者Stackelberg博弈的分层联邦学习激励机制设计
    耿方兴, 李卓, 陈昕
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3551-3558.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111727
    摘要218)   HTML3)    PDF (2438KB)(209)    收藏

    分层联邦学习中隐私安全与资源消耗等问题的存在降低了参与者的积极性。为鼓励足够多的参与者积极参与学习任务,并针对多移动设备与多边缘服务器之间的决策问题,提出基于多领导者Stackelberg博弈的激励机制。首先,通过量化移动设备的成本效用与边缘服务器的支付报酬,构建效用函数并定义最优化问题;其次,将移动设备之间的交互建模为演化博弈,将边缘服务器之间的交互建模为非合作博弈。为求解最优边缘服务器选择和定价策略,提出多轮迭代边缘服务器选择算法(MIES)和梯度迭代定价算法(GIPA),前者用于求解移动设备之间的演化博弈均衡解,后者用于求解边缘服务器之间的定价竞争问题。实验结果表明,所提算法GIPA与最优定价预测策略(OPPS)、历史最优定价策略(HOPS)和随机定价策略(RPS)相比,可使边缘服务器的平均效用分别提高4.06%、10.08%和31.39%。

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    27. 物联网中结合计算卸载和区块链的综述
    门瑞, 樊书嘉, 阿喜达, 杜邵昱, 樊秀梅
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 3008-3016.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091466
    摘要398)   HTML25)    PDF (882KB)(167)    收藏

    随着移动通信技术的快速发展和智能终端的普及,将终端设备的计算密集型任务卸载至边缘服务器能够解决终端设备算力不足的问题。然而,计算卸载技术分布式的属性使终端设备和边缘服务器面临较大的安全隐患;同时,区块链技术能为计算卸载系统提供安全的资源交易环境。以上两个技术的结合可以解决物联网中的资源不足和安全问题,因此对物联网中计算卸载和区块链技术结合应用的研究成果进行综述。首先,分析了计算卸载技术和区块链技术结合的应用场景和系统功能;其次,归纳了区块链技术在计算卸载系统中解决的主要问题和使用的关键技术,并分类总结了区块链系统中的计算卸载策略的制定方式、优化目标及优化算法;最后,提出了二者结合使用中存在的问题,并展望了未来的发展方向。

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    28. 基于优化图结构自编码器的网络表示学习
    富坤, 郝玉涵, 孙明磊, 刘赢华
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 3054-3061.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101494
    摘要232)   HTML22)    PDF (2515KB)(229)    收藏

    网络表示学习(NRL)旨在学习网络顶点的潜在、低维表示,再将得到的表示用于下游的网络分析任务。针对现有采用自编码器的NRL算法不能充分提取节点属性信息,学习时容易产生信息偏差从而影响学习效果的问题,提出一种基于优化图结构自编码器的网络表示学习模型(NR-AGS),通过优化图结构的方式提高准确率。首先,融合结构和属性信息来生成结构和属性联合转移矩阵,进而形成高维表示;其次,利用自编码器学习低维嵌入表示;最后,通过在学习过程中加入深度嵌入聚类算法,对自编码器的训练过程和节点的类别分布划分形成自监督机制,并且通过改进的最大均值差异(MMD)算法减小学习得到的低维嵌入潜在表示层分布和原始数据分布的差距。此外,NR-AGS使用自编码器的重构损失、深度嵌入聚类损失和改进的MMD损失共同优化网络。应用NR-AGS对3个真实数据集进行学习,再使用得到的低维表示完成下游的节点分类和节点聚类任务。实验结果表明,与深度图表示模型DNGR(Deep Neural networks for Graph Representations)相比,NR-AGS在Cora、Citeseer、Wiki数据集上的Micro-F1值分别至少提升了7.2、13.5和8.2个百分点。可见,NR-AGS可以有效提升NRL的学习效果。

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    29. 区块链交易隐私保护技术综述
    谢晴晴, 杨念民, 冯霞
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 2996-3007.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101555
    摘要340)   HTML29)    PDF (2911KB)(382)    收藏

    区块链账本数据是公开透明的。一些攻击者可以通过分析账本数据来获取敏感信息,这对用户的交易隐私造成威胁。鉴于区块链交易隐私保护的重要性,首先分析产生交易隐私泄露的原因,并将交易隐私分为交易者身份隐私和交易数据隐私两类;其次,从这两种不同类型的隐私角度,阐述现有的面向区块链交易的隐私保护技术;接着,鉴于隐私保护和监管之间的矛盾性,介绍兼具监管的交易身份隐私保护方案;最后,总结和展望了区块链交易隐私保护技术未来的研究方向。

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    30. RIS辅助索引调制协作系统的误码率性能分析
    喻诚皓, 仇润鹤
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3559-3567.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101559
    摘要185)   HTML0)    PDF (2563KB)(138)    收藏

    针对中继协作通信在发射机和接收机之间的直接路径信号较弱,且信噪比(SNR)低的场景,提出一种智能反射面(RIS)辅助解码转发(DF)中继的协作索引调制(IM)系统(RIS-DF-IM)。在该系统中,RIS作为智能接入点(AP)充当源节点和中继节点发射机的一部分,根据发射信息对反射信道进行相位补偿,最大化接收天线的SNR,并对中继和目的节点接收机的多天线进行索引调制,提高系统的频谱效率;同时,利用矩母函数(MGF)法求解所提出的双跳系统误码率(BER)的理论联合界。此外,还提出了一种预贪婪的最大似然简化(SPML)检测器,通过预贪婪减少遍历天线索引数量,以及简化最大似然译码准则式,降低计算复杂度。蒙特卡洛仿真结果表明,在RIS元件数取128且采用空间调制时,RIS-DF-IM与RIS在远端不接入发射机的协作空间调制系统相比,BER降低了约10;与传统的预编码空间调制系统相比,BER大幅降低,约20;SPML检测器相较于最大似然(ML)检测器,BER增加了约1.4,但是计算复杂度减少了一半,实现了BER与复杂度之间的有效平衡。

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2024年 44卷 3期
刊出日期: 2024-03-10
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