当期目录

    2023年 第43卷 第11期 刊出日期:2023-11-10
    2022年全国开放式分布与并行计算学术年会(DPCS 2022)
    区块链在供应链应用中的研究现状与挑战
    葛丽娜, 徐婧雅, 王哲, 张桂芬, 颜亮, 胡政
    2023, 43(11):  3315-3326.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111758
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    供应链在发展过程中面临许多挑战,包括如何保证产品溯源过程中信息的真实可靠性以及溯源系统的安全性、物流运输过程中产品的安全性,以及中小企业融资过程中的信任管理等。区块链的去中心化、不可篡改、可追溯性等特点为供应链管理提供了高效的解决办法,但在实际实施过程中存在一些技术挑战。为研究区块链技术在供应链中的应用,对一些典型的应用进行讨论与分析。首先简要介绍了供应链的概念及目前面临的挑战;其次阐述了区块链在信息流、物流以及资金流这三个供应链领域中面临的问题,并对相关解决方案作了对比分析;最后对区块链在供应链实际应用中面临的技术挑战加以总结,对未来的应用进行展望。

    网格化分布式新安江模型并行计算算法
    刘乾, 张洋铭, 万定生
    2023, 43(11):  3327-3333.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111760
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    近年来,网格化分布式新安江模型(GXM)在洪水预报中发挥了重大作用,但在进行洪水过程模拟时,模型数据量与计算量巨大,GXM的计算时间随着模型预热期的增加呈指数增长,严重影响GXM的计算效率。因此,提出一种基于网格流向划分与动态优先级有向无环图(DAG)调度的GXM并行算法。首先,对模型参数、模型构件、模型计算过程进行分析;其次,从空间并行性的角度提出了基于网格流向划分的GXM并行算法以提高模型的计算效率;最后,提出一种基于动态优先级的DAG任务调度算法,通过构建网格计算节点的DAG并动态更新计算节点的优先级以实现GXM计算过程中的任务调度,减少模型计算中数据倾斜现象的产生。在陕西省大理河流域与安徽省屯溪流域对提出的算法进行实验,在预热期为30 d、数据分辨率为1 km的情况下,相较于传统的串行算法,所提算法的最大加速比分别达到了4.03和4.11,有效提升了GXM的计算速度与资源利用率。

    基于对象时空Petri网的CPS建模与仿真
    邓亮亮, 张立臣, 姜文超
    2023, 43(11):  3334-3339.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111759
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    信息物理融合系统(CPS)是一个融合了计算、控制、通信和物理元素的分布式实时反馈系统,但传统的建模方法无法满足CPS对时空性能要求较高的情况。为此,提出结合对象特征的对象时空Petri网(DS-OPN)建模方法。首先,将面向对象封装技术、时空元素融入Petri网中,设计空间和时间描述规则,将相同对象下的场景元素封装到同一对象子网系统模型中。其次,定义聚合规则,聚合各个子网模型,使这些模型能够描述CPS物理拓扑环境中的对象变化过程。最后,以交通CPS为例,建模和仿真分析自主控制超车系统的动态行为;同时,建立模型的可覆盖性树和关联矩阵分析验证模型的可达性、安全性等性质。实验结果显示,DS-OPN建模方法建立的模型对系统流程的逻辑结构表现清晰,对时空因素的计算准确,在实时性和安全性上能满足CPS的要求,验证了该建模方法的有效性和安全性。

    基于用户兴趣概念格约简的推荐评分预测算法
    赵学健, 李豪, 唐浩天
    2023, 43(11):  3340-3345.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022121839
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    数据稀疏性制约了推荐系统的性能,而合理填充评分矩阵中的缺失值可以有效提升预测的准确性。因此,提出一种基于用户兴趣概念格约简的推荐评分预测(RRP-CLR)算法。该算法包含近邻选择和评分预测两个模块,分别负责生成精简最近邻集合和实现评分预测及推荐。近邻选择模块将用户评分矩阵转化为二进制矩阵后作为用户兴趣形式背景,提出了形式背景约简规则和概念格冗余概念删除规则,以提高生成精简最近邻的效率;在评分预测模块利用新提出的用户相似度计算方法,消除用户主观因素造成的评分差异对相似度计算的影响,而且当两个用户共同评分项目数小于特定阈值时,适当缩放相似度,使用户间的相似度与真实情况更吻合。实验结果表明,与使用皮尔逊相关系数的基于用户的协同过滤推荐算法(PC-UCF)及基于用户兴趣概念格的推荐评分预测方法(RRP-UICL)相比,RRP-CLR算法的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)更小,具有更好的评分预测准确率和稳定性。

    基于差分隐私的广告推荐算法
    田蕾, 葛丽娜
    2023, 43(11):  3346-3350.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010106
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    随着移动互联网行业进入快速发展阶段,用户数据以及浏览数据大幅增加,所以准确把握用户潜在需求和提高广告推荐效果显得极其重要。DeepFM模型作为目前较为先进的推荐方法,可以从原始特征中抽取到各种复杂度特征,但模型没有对数据进行防护。为了在DeepFM模型中实现隐私保护,提出一种基于差分隐私的DeepFM模型——DP-DeepFM,在模型训练过程中将高斯噪声加入Adam优化算法中,并进行梯度裁剪,防止加入噪声过大引发模型性能下降。在广告Criteo数据集上的实验结果表明,与DeepFM相比,DP-DeepFM的准确率仅下降了0.44个百分点,但它能提供差分隐私保护,更具安全性。

    通用的多元抵制假名的云计算拍卖机制
    游坤, 王钦辉, 李鑫
    2023, 43(11):  3351-3357.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111705
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    针对云环境下资源拍卖机制设计问题,研究设计了一种更通用的多元抵制假名拍卖机制(GFAITH)。首先形式化定义了系统模型,其次围绕诚信和抵制假名的设计目标,证明了当考虑用户需求多样性时,会出现新的作弊形式——需求减少作弊,它将破坏诚信属性和抵制假名属性,且实验结果表明它将严重影响系统性能。据此,提出了GFAITH机制,从用户预处理、预分配与定价、抵制需求减少作弊三个阶段实现设计目标,并验证了GFAITH的资源分配是可行的,而且能够抵制假名。实验结果表明,GFAITH能从利润和社会财富等指标上有效保证系统的性能,验证了该机制的有效性和效率。

    车载自组网无证书条件隐私保护认证方案
    徐贵双, 殷新春
    2023, 43(11):  3358-3367.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111757
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    车载自组网(VANET)在共享交通数据、提升行车效率、减少交通事故等方面具有明显优势,对智能交通系统的构建至关重要。与此同时,车与车之间、车与基础设施之间的安全通信,车辆的隐私保护(如身份隐私、位置隐私),交通消息的高效认证等问题亟待解决。为了实现安全性和效率的平衡,首先,分析并证明最近提出的方案——条件隐私保护无证书聚合签名方案(CPP-CLAS)不能抵抗公钥替换攻击;其次,在此基础上提出一种新型VANET无证书条件隐私保护认证方案,方案中的车辆在申请部分私钥时不依赖安全信道,并采用聚合认证和批量认证技术批量验证签名;最后,在随机预言机模型下证明了所提方案具有不可伪造性。性能分析表明,与同类型方案相比,所提方案在没有增加验证开销的基础上,将签名阶段的计算效率至少提升了66.76%,通信带宽需求至少降低了16.67%,验证了该方案更加适用于资源受限的VANET。

    基于椭圆曲线的高效无证书环签名方案
    朱秀萍, 刘亚丽, 林昌露, 李涛, 董永权
    2023, 43(11):  3368-3374.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111801
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    环签名具有自发性和匿名性,被广泛用于解决用户身份和数据隐私泄露问题;而无证书公钥密码体制不仅可以解决密钥托管问题,还不需要公钥证书的管理;无证书环签名则结合了上述两者的优点,具有广泛的研究意义,但现有大多数无证书环签名方案基于双线性配对运算和模指数运算,计算成本高、效率低。为了提高签名阶段和验证阶段的效率,提出一种新的基于椭圆曲线的高效无证书环签名(ECL-RS)方案,使用了计算代价低、安全性高、灵活性好的椭圆曲线。该方案的安全性规约为离散对数困难问题和Diffie-Hellman问题,且在随机预言机模型(ROM)下证明了它能够抵抗公钥替换攻击和恶意密钥生成中心攻击,具有不可伪造性和匿名性。性能分析表明,ECL-RS方案只需(n+2)(n表示为环成员个数)次椭圆曲线标量乘法和标量加法运算,以及(n+3)次单向哈希运算,在保证安全的情况下具有较低的计算代价和更高的效率。

    抵抗物理克隆攻击的车载遥控门锁双因子认证协议
    刘长庚, 刘亚丽, 陆琪鹏, 李涛, 林昌露, 祝义
    2023, 43(11):  3375-3384.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111802
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    攻击者通过伪造车辆遥控钥匙发送的无线射频识别(RFID)信号可以非法开启车辆;而且当车辆遥控钥匙丢失或被盗窃,攻击者可以获取钥匙内部秘密信息并克隆出可用的车辆遥控钥匙,会对车主的财产与隐私安全造成威胁。针对上述问题,提出一种抵抗物理克隆攻击的车载遥控门锁(RKE)双因子认证(VRTFA)协议。该协议基于物理不可克隆函数(PUF)和生物指纹特征提取与恢复函数,使合法车辆遥控钥匙的特定硬件物理结构无法被伪造。同时,引入生物指纹因子构建双因子身份认证协议,消除车辆遥控钥匙被盗用的安全隐患,进一步保障车载RKE系统的安全双向认证。利用BAN逻辑对协议进行安全性分析的结果表明,VRTFA协议可以抵抗伪造攻击、去同步攻击、重放攻击、中间人攻击、物理克隆攻击以及密钥全泄漏攻击等恶意攻击,并满足前向安全性、双向认证性、数据完整性和不可追踪性等安全属性。性能分析表明,VRTFA协议与现有的RFID认证协议相比具有更强的安全性与隐私性和更好的实用性。

    人工智能
    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
    2023, 43(11):  3385-3395.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101636
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    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。

    基于孪生自适应图卷积算法的点云分类与分割
    李维刚, 陈婷, 田志强
    2023, 43(11):  3396-3402.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101552
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    点云数据具有稀疏性、不规则性和置换不变性,缺乏拓扑信息,导致它的特征难以被提取,为此,提出一种孪生自适应图卷积算法(SAGCA)进行点云分类与分割。首先,构建特征关系图挖掘不规则、稀疏点云特征间的拓扑关系;其次,引入共享卷积学习权重的孪生构图思想,保证点云的置换不变性,使拓扑关系表达更准确;最后,采用整体、局部两种结合方式,将SAGCA与各种处理点云数据的深度学习网络相结合,增强网络的特征提取能力。分别在ScanObjectNN、ShapeNetPart和S3DIS数据集上进行分类、对象部件分割和场景语义分割实验的结果表明,相较于PointNet++基准网络,基于同样的数据集和评价标准,SAGCA分类实验的类别平均准确率(mAcc)提高了2.80个百分点,对象部件分割实验的总体类别平均交并比(IoU)提高了2.31个百分点,场景语义分割实验的类别平均交并比(mIoU)提高了2.40个百分点,说明SAGCA能有效增强网络的特征提取能力,适用于多种点云分类分割任务。

    融合卷积与多头注意力的人体姿态迁移模型
    杨红, 张贺, 靳少宁
    2023, 43(11):  3403-3410.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111707
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    对于给定某个人物的参考图像,人体姿态迁移(HPT)的目标是生成任意姿态下的该人物图像。许多现有的相关方法在捕捉人物外观细节、推测不可见区域方面仍存在不足,特别是对于复杂的姿态变换,难以生成清晰逼真的人物外观。为了解决以上问题,提出一种新颖的融合卷积与多头注意力的HPT模型。首先,融合卷积与多头注意力机制构建卷积-多头注意力(Conv-MHA)模块,提取丰富的上下文特征;其次,利用Conv-MHA模块构建HPT网络,提升所提模型的学习能力;最后,引入参考图像的自我重建作为辅助任务,更充分地发挥所提模型的性能。在DeepFashion和Market-1501数据集上验证了基于Conv-MHA的HPT模型,结果显示:它在DeepFashion测试集上的结构相似性(SSIM)、感知相似度(LPIPS)和FID(Fréchet Inception Distance)指标均优于现有的HPT模型DPTN (Dual-task Pose Transformer Network)。实验结果表明,融合卷积与多头注意力机制的Conv-MHA模块可以提升模型的表示能力,更加有效地捕捉人物外观细节,提升人物图像生成的精度。

    面向复杂图像分类的共享转换矩阵胶囊网络
    文凯, 薛晓, 季娟
    2023, 43(11):  3411-3417.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101596
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    针对胶囊网络(CapsNet)在处理含有背景噪声信息的复杂图像时分类效果不佳且计算开销大的问题,提出一种基于注意力机制和权值共享的改进胶囊网络模型——共享转换矩阵胶囊网络(STM-CapsNet)。该模型主要包括以下改进:1)在特征提取层中引入注意力模块,使低层胶囊能够聚焦于与分类任务相关的实体特征;2)将空间位置接近的低层胶囊分为若干组,每组内的低层胶囊通过共享转换矩阵映射到高层胶囊,降低计算开销,提高模型鲁棒性;3)在间隔损失与重构损失的基础上加入L2正则化项,防止模型过拟合。在CIFAR10、SVHN(Street View House Number)、FashionMNIST复杂图像数据集上的实验结果表明,各改进均能有效提升模型性能;当迭代次数为3,共享转换矩阵数为5时,STM-CapsNet模型的平均准确率分别为85.26%、93.17%、94.96%,平均参数量为8.29 MB,比基线模型的综合性能更优。

    基于通道选择和多维特征融合的脑电信号分类
    杨淑莹, 国海铭, 李欣
    2023, 43(11):  3418-3427.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101590
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    针对多通道脑电信号(EEG)相互干扰、存在个体差异性导致分类结果不同和单域特征识别率低等问题,提出一种通道选择和特征融合的方法。首先,对获取到的EEG进行预处理,使用梯度提升决策树(GBDT)选出重要通道;其次,采用广义预测控制(GPC)模型构建重要通道的预测信号,辨析多维相关信号之间的细微差别,再使用SE?TCNTA(Squeeze and Excitation block-Temporal Convolutional Network-Temporal Attention)模型提取不同帧之间的时序特征;然后,使用皮尔逊相关系数计算通道间的关系,提取EEG的频域特征和预测信号的控制量作为输入,建立空间图结构,并采用图卷积网络(GCN)提取频域、空域的特征;最后,将上述二者特征输入全连接层进行特征融合,实现EEG的分类。在公共数据集BCICIV_2a上的实验结果表明,在进行通道选择的情况下,与首个用于ERP检测的EEG-Inception模型以及同样采用双分支提取特征的DSCNN (Shallow Double-branch Convolutional Neural Network)模型方法相比,所提方法的分类准确率分别提升了1.47%和1.69%,Kappa值分别提升了1.25%和2.53%。所提方法能够提高EGG的分类精度,同时减少冗余数据对特征提取的影响,因此更适用于脑机接口(BCI)系统。

    基于几何关系的跨模型通用扰动生成方法
    张济慈, 范纯龙, 李彩龙, 郑学东
    2023, 43(11):  3428-3435.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111677
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    对抗攻击通过在神经网络模型的输入样本上添加经设计的扰动,使模型高置信度地输出错误结果。对抗攻击研究主要针对单一模型应用场景,对多模型的攻击主要通过跨模型迁移攻击来实现,而关于跨模型通用攻击方法的研究很少。通过分析多模型攻击扰动的几何关系,明确了不同模型间对抗方向的正交性和对抗方向与决策边界间的正交性,并据此设计了跨模型通用攻击算法和相应的优化策略。在CIFAR10、SVHN数据集和六种常见神经网络模型上,对所提算法进行了多角度的跨模型对抗攻击验证。实验结果表明,给定实验场景下的算法攻击成功率为1.0,二范数模长不大于0.9,相较于跨模型迁移攻击,所提算法在六种模型上的平均攻击成功率最多提高57%,并且具有更好的通用性。

    基于差分进化的神经网络通用扰动生成方法
    高乾顺, 范纯龙, 李炎达, 滕一平
    2023, 43(11):  3436-3442.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111733
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    针对超球面通用攻击(HGAA)算法中通用扰动搜索始终限定在空间球面上,不具有球内空间搜索能力的问题,提出一种基于超球面的差分进化算法。该算法将搜索空间扩大到球面内部,并通过差分进化(DE)算法搜索最优球面,从而生成愚弄率更高、模长更低的通用扰动。此外,分析了种群数量等关键参数对该算法的影响,并且测试了该算法生成的通用扰动在不同神经网络模型上的性能。在CIFAR10和SVHN图像分类数据集上进行验证,该算法与HGAA算法相比愚弄率最多提高了11.8个百分点。实验结果表明,该算法扩展了HGAA算法的通用扰动搜索空间,降低了通用扰动的模长,提高了通用扰动的愚弄率。

    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
    2023, 43(11):  3443-3448.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101628
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    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。

    数据科学与技术
    基于动态加权张量距离的多聚类算法
    薛状状, 李鹏, 樊卫北, 张宏俊, 孟凡朔
    2023, 43(11):  3449-3456.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101626
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    基于张量的多聚类算法(TMC)在衡量属性重要性时忽略了对象张量内部属性组合的关联性,而且在不同的特征空间选择下,固定权重策略导致所选与未选择特征空间没有完全分离。针对上述问题,提出一种基于动态加权张量距离(DWTD)的多聚类算法(DWTD-MC)。首先,为提升各特征空间属性重要性衡量的准确性,建立了自-关联张量模型;其次,构建多视图权重张量模型,在不同特征空间选择下通过动态加权策略满足多聚类分析的需求;最后,使用DWTD衡量数据点的相似性,生成最终的多聚类结果。在真实数据集上的仿真实验结果表明,DWTD-MC在杰卡德指数(JI)、邓恩指数(DI)、DB指数(DB)和轮廓系数(SC)评价指标上均优于TMC等对比算法,而且可以在获得较高质量的聚类结果的同时,使各聚类结果之间保持较低的冗余度,满足多聚类分析的任务需求。

    基于社区改变量估计的非均匀时间片划分方法
    罗香玉, 闫克, 卢琰, 王甜, 辛刚
    2023, 43(11):  3457-3463.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111736
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    动态网络时间片划分方法对社区演化分析结果的准确性具有重要影响,但社区随时间及网络拓扑改变呈现非线性的变化,现有均匀时间片划分以及基于网络拓扑改变量的非均匀时间片划分方法在捕捉社区演化事件方面均效果不佳。为此,提出一种基于社区改变量估计的非均匀时间片划分方法,其中社区改变量通过变化后网络期望达到的社区模块度与直接应用网络变化前的社区发现结果获得的社区模块度之差来定量描述。首先,基于时间序列分析建立社区模块度预测模型;其次,使用该模型预测变化后网络期望达到的社区模块度,并求得社区改变量的估计值;最后,当该估计值超过预先设置的阈值时即生成一个新的时间片。在两个真实网络数据集上的实验结果显示,相较于传统的均匀时间片划分方法和基于网络拓扑改变量的非均匀时间片划分方法,所提方法在动态网络数据集Arxiv HEP-PH上的识别社区消失事件方面分别提早1.10 d和1.30 d,识别社区形成事件方面分别提早8.34 d和3.34 d,识别出的社区缩小、扩大事件总数分别增加10个和1个;在Sx-MathOverflow数据集上的识别社区消失事件方面分别提早3.30 d和1.80 d,识别社区形成事件方面分别提早6.41 d和2.97 d,识别出的社区缩小、扩大事件总数分别增加15个和7个。

    结合异构关系增强图神经网络的社交推荐
    王永贵, 时启文
    2023, 43(11):  3464-3471.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111774
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    社交推荐旨在利用用户的社会属性推荐潜在的感兴趣项目,有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题。然而现有的社交推荐算法主要面向单一社交关系进行研究,社会属性难以充分参与计算,存在未能合理利用社会异构关系和节点特征表示质量不高的问题,为此提出一种结合异构关系增强图神经网络的社交推荐模型(HR-GNN)。HR?GNN利用图卷积网络(GCN)聚合用户和项目节点信息,生成查询嵌入以查询节点信息;通过将抽样概率与邻居节点之间的一致性分数相结合的邻居抽样策略挖掘社会异构关系;用自注意力机制聚合节点信息以提高用户和项目特征表示的质量。在两个真实数据集上进行的实验结果表明,所提算法在平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)两个指标上相较于基准算法均有明显改进,在Ciao数据集上它们分别至少降低了1.80%和1.35%,在Epinions数据集上则分别至少降低了2.80%和3.18%,验证了HR-GNN的有效性。

    网络空间安全
    基于语义的位置隐私保护综述
    李雯萱, 吴昊, 李昌松
    2023, 43(11):  3472-3483.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101612
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    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。

    基于可验证延迟函数的改进实用拜占庭容错算法
    王春东, 姜鑫
    2023, 43(11):  3484-3489.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111708
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    针对实用拜占庭容错(PBFT)共识机制的主节点选择不合理和高交易延迟问题,提出一种基于可验证延迟函数(VDF)的改进实用拜占庭容错共识机制VPBFT。首先,针对原有的PBFT算法引入投票机制进行节点选取,并根据随机投票结果将节点划分为普通节点、投票节点、备份节点和共识节点;其次,改进PBFT算法主节点选举机制,即使用VDF进行主节点选举,并利用上一区块哈希值和用户私钥生成随机数,增加主节点的不可预测性,保证共识安全;最后,优化PBFT算法的共识过程,将共识过程简化为三个阶段,从而降低算法复杂度,减少通信开销。实验结果表明,所提出的VPBFT在安全性和共识性能方面优于原有PBFT算法。

    SM4抗差分功耗分析轻量级门限实现
    蒲金伟, 高倾健, 郑欣, 徐迎晖
    2023, 43(11):  3490-3496.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101579
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    针对SM4门限实现(TI)面积大、随机数消耗多的问题,提出一种SM4门限实现的改进方案。在满足门限实现理论的情况下,对S盒非线性求逆进行了无随机共享,并引入面向域的乘法掩码方案,将S盒随机数消耗减少至12 bit;基于流水线思想,设计了新的8 bit数据位宽的SM4串行体系结构,复用门限S盒,并优化SM4线性函数,使SM4门限实现面积更加紧凑,仅6 513 GE,相较于128 bit数据位宽的SM4门限实现方案,所提方案的面积减小了63.7%以上,并且更好地权衡了速度和面积。经侧信道检验,所提出的改进方案具备抗一阶差分功耗分析(DPA)能力。

    融合特征选择的随机森林DDoS攻击检测
    徐精诚, 陈学斌, 董燕灵, 杨佳
    2023, 43(11):  3497-3503.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111792
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    现有基于机器学习的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法在面对愈发复杂的网络流量、不断升维的数据结构时,检测难度和成本不断上升。针对这些问题,提出一种融合特征选择的随机森林DDoS攻击检测方法。该方法选用基于基尼系数的平均不纯度算法作为特征选择算法,对DDoS异常流量样本进行降维,以降低训练成本、提高训练精度;同时将特征选择算法嵌入随机森林的单个基学习器,将特征子集搜索范围由全部特征缩小到单个基学习器对应特征,在提高两种算法耦合性的同时提高了模型精度。实验结果表明,融合特征选择的随机森林DDoS攻击检测方法训练所得到的模型,在限制决策树棵数和训练样本数量的前提下,召回率相较于改进前提升21.8个百分点,F1-score值提升12.0个百分点,均优于传统的随机森林检测方案。

    基于区块链的配电网运行异常管理机制
    田洪亮, 葛平, 宪明杰
    2023, 43(11):  3504-3509.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111665
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    为保障配电网稳定运行,运行异常与处理措施的信息交互通常由操作员完成,但这种方式容易受操作员的主观性影响,出现处理措施与运行异常不匹配的情况,并且缺少对交互过程信息安全的保障。因此,提出一种基于区块链的配电网异常管理网络模型——异常管理区块链网络(EMBN),以及一种改进的配电网三道防线模型。首先,根据区块链防篡改和可追溯的特性,构建异常索引区块链(AIB),根据区块中的最新信息寻找合适的措施处理运行异常;其次,构建异常交互区块链(EIB)对运行异常和处理措施的交互过程进行监控,确保处理措施的实施;最后,将EMBN应用于传统配电网的三道防线,并结合智能合约实现配电网的自适应检测和异常应对。仿真结果表明,面对配电网的复杂环境,EMBN可以匹配处理措施与运行异常,不受操作员主观性的影响;相较于传统配电网,EMBN在信息交互的信息安全方面具有一定的优越性。

    基于CNN和Bi-LSTM的无监督日志异常检测模型
    尹春勇, 张杨春
    2023, 43(11):  3510-3516.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111738
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    日志能记录系统运行时的具体状态,而自动化的日志异常检测对网络安全至关重要。针对日志语句随时间演变导致异常检测准确率低的问题,提出一种无监督日志异常检测模型LogCL。首先,通过日志解析技术将半结构化的日志数据转换为结构化的日志模板;其次,使用会话和固定窗口将日志事件划分为日志序列;再次,提取日志序列的数量特征,使用自然语言处理技术对日志模板进行语义特征提取,并利用词频-词语逆频率(TF-IWF)算法生成加权的句嵌入向量;最后,将特征向量输入一个并列的基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的模型中进行检测。在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,所提模型较基准模型LogAnomaly在异常检测的F1?score上分别提高了3.6和2.3个百分点。因此LogCL能够对日志数据进行有效的异常检测。

    先进计算
    面向国产高性能众核处理器的编程模型
    陈虎, 周鹏灵
    2023, 43(11):  3517-3526.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101548
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    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。

    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
    2023, 43(11):  3527-3533.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111690
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    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%。

    融合卷积与自注意力机制的基因型填补算法
    陈炯环, 鲍胜利, 王啸飞, 李若凡
    2023, 43(11):  3534-3539.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111756
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    基因型填补可以通过填补估算出在基因测序数据中未覆盖的样本区域弥补因技术限制导致的缺失,但现有的基于深度学习的填补方法不能有效捕捉到全序列位点间的连锁关系,造成整体填补准确率低、批量序列填补准确率分散等问题。针对这些问题提出一种融合卷积与自注意力机制的填补方法——FCSA,使用两种融合模块构成编解码器组建网络模型。编码器融合模块使用自注意力层得到全序列位点间的关联度,将该关联度融合到全局位点后再通过卷积层提取局部特征;解码器融合模块使用卷积对编码后的低维向量进行局部特征重建,应用自注意力层对全序列建模并融合。使用多物种的动物基因数据进行模型训练,并在Dog、Pig和Chicken数据集上进行比较验证,结果表明,与SCDA(Sparse Convolutional Denoising Autoencoders)、AGIC(Autoencoder Genome Imputation and Compression)和U-net相比,FCSA在10%、20%和30%缺失率下的平均填补准确率均取得了最高值,且批量序列填补准确率的分散程度较小;消融实验的结果也表明,这两种融合模块的设计能够有效提升基因型填补的准确率。

    网络与通信
    基于深度强化学习的SWIPT边缘网络联合优化方法
    王哲, 王启名, 李陶深, 葛丽娜
    2023, 43(11):  3540-3550.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111732
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    边缘计算(EC)与无线携能通信(SWIPT)技术能够提升传统网络性能,但同时也增加了系统决策制定的难度和复杂度。而基于最优化方法所设计的系统决策往往具有较高的计算复杂度,无法满足系统的实时性需求。为此,针对EC与SWIPT辅助的无线传感网络(WSN),联合考虑网络中波束成形、计算卸载与功率控制问题,建立了系统能效最优化数学模型;其次,针对该模型的非凸与参数耦合特征,通过设计系统的信息交换过程,提出基于深度强化学习的联合优化方法,该方法无须建立环境模型,采用奖励函数代替Critic网络对动作进行评估,能降低决策制定难度并提升实时性;最后,基于该方法设计了改进的深度确定性策略梯度(IDDPG)算法,并与多种最优化算法和机器学习算法进行仿真对比,验证了联合优化方法在降低计算复杂度、提升决策实时性方面的优势。

    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
    2023, 43(11):  3551-3558.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111727
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    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%。

    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
    2023, 43(11):  3559-3567.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101559
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    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。

    计算机软件技术
    基于蚁群算法优化反向传播神经网络的软件质量预测
    朱嘉豪, 郑巍, 杨丰玉, 樊鑫, 肖鹏
    2023, 43(11):  3568-3573.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101600
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    针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质量预测模型,并利用蚁群优化(ACO)算法确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值;再次,给出网络结构评价函数,选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值;最后,通过BP算法训练该网络,得到最终的软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明,优化后的BPNN模型有效提高了预测的准确率、精确率、召回率和F1值,并且模型能够更快收敛,验证了SQP-ACO-BPNN方法的有效性。

    多媒体计算与计算机仿真
    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
    2023, 43(11):  3574-3578.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101553
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    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。

    基于多分支混合注意力的小目标检测算法
    秦强强, 廖俊国, 周弋荀
    2023, 43(11):  3579-3586.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111660
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    针对图像中的小目标特征信息少、占比低、易受环境影响等特点,提出一种基于多分支混合注意力的小目标检测算法SMAM-YOLO。首先,将通道注意力(CA)和空间注意力(SA)相结合,重新组合连接结构,提出一种混合注意力模块(MAM),增强模型对小目标特征在空间维度上的表达能力。其次,根据不同大小的感受野对目标影响的不同,基于混合注意力提出一种多分支混合注意力模块(SMAM);根据输入特征图的尺度自适应调整感受野大小,同时使用混合注意力增强不同分支下对小目标特征信息的捕获能力。最后,使用SMAM改进YOLOv5中的核心残差模块,提出一种基于CSPNet(Cross Stage Partial Network)和SMAM的特征提取模块CSMAM,而且CSMAM的额外计算开销可以忽略不计。在TinyPerson数据集上的实验结果表明,与基线算法YOLOv5s相比,当交并比(IoU)阈值为0.5时,SMAM-YOLO算法的平均检测精度(mAP50)提升了4.15个百分点,且检测速度达到74 frame/s;此外,与现有的一些主流小目标检测模型相比,SMAM-YOLO算法在mAP50上平均提升了1.46~6.84个百分点,且能满足实时性检测的需求。

    复杂场景下自适应特征融合的多尺度船舶检测
    罗芳, 刘阳, 何道森
    2023, 43(11):  3587-3593.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101593
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    受台风、大雾、雨雪等复杂天气以及遮挡、尺度变化等影响,现有船舶检测方法存在误检和漏检问题。针对上述复杂场景问题,在YOLOX-S模型的基础上,提出一种自适应特征融合的多尺度船舶检测方法。首先,在主干特征提取网络中引入特征增强模块,抑制复杂背景噪声对船舶特征提取的干扰;其次,考虑深浅层次特征融合比例问题,设计自适应特征融合模块,充分利用深浅层次特征,提高模型的多尺度船舶检测能力;最后,在检测头网络,将检测头解耦,并引入自适应的多任务损失函数,平衡分类任务和回归任务,提高船舶检测的鲁棒性。实验结果显示,所提方法在公开船舶检测数据集SeaShips和McShips上的检测平均精度均值(mAP)分别达到了97.43%和96.10%,检测速度达到每秒189帧,满足实时检测的要求,验证了所提方法在复杂场景下仍能对多尺度船舶目标实现高精度检测。

    基于大地距离计算相似度的海上目标轨迹预测
    赵一鉴, 林利, 王茜蒨, 闻鹏, 杨东
    2023, 43(11):  3594-3598.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101639
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    目前基于相似度的移动目标轨迹预测算法一般根据数据的时空特性进行分类,无法体现算法自身的特点,为此提出一种基于算法特征的分类方法。轨迹相似度算法通常需要先计算两点之间的距离,再开展后续计算,而常用的欧氏距离(ED)只适用于目标在小区域范围内移动的问题。针对现有基于相似度的轨迹预测算法无法适用于移动范围比较大的海上目标轨迹预测的问题,提出使用大地距离代替ED进行相似度计算。首先,对轨迹数据进行预处理和分段;其次采用离散弗雷歇距离(FD)作为相似性度量;最后,利用模拟数据和实际数据进行测试。实验结果表明,当海上目标移动范围较大时,采用ED算法可能会得到不正确的预测结果,而所提算法可输出正确的目标轨迹预测结果。

    基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节分割
    赵欣, 祝倩倩, 赵聪, 吴佳玲
    2023, 43(11):  3599-3606.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111673
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    针对超声成像分辨率低且存在噪声、结节形态与纹理复杂多变导致超声乳腺结节精确分割较为困难的问题,提出一种融合多尺度特征提取和跨空间特征融合的超声乳腺结节端到端自动分割方法。首先,设计一种多尺度特征提取与融合(MFEF)模块,通过融合4条具有不同感受野的卷积路径使网络具有多尺度的特征提取能力。其次,为对高级语义信息进行多尺度观察和信息筛选,在瓶颈层采用尺度感知与特征聚合(SFA)模块,以增强编码阶段的深层特征提取能力。此外,设计跨空间残差融合(CRF)模块,并将它应用在编、解码器间的跳跃连接上。该模块一方面对不同编码层进行跨空间信息融合,实现不同编码层间的信息互补;另一方面进一步提取编码层信息特征,缓解编解码对等层之间的语义差异,从而更好地补偿解码阶段的信息损失。在公开的超声乳腺结节数据集上的实验结果显示,所提方法的DICE系数可达0.888,同主流的深度学习分割模型UNet、AttUNet、ResUNet++、SKUNet相比,提高了0.033~0.094,对比相同数据集中的改进模型如CF2-Net、ESTAN、FS-UNet、SMU-Net,提高了0.001~0.068。所提方法分割结果图的主观视觉效果与专家给出的金标准最接近,能更加准确地分割出乳腺结节区域。

    基于多尺度阶梯时频Conformer GAN的语音增强算法
    金玉堂, 王以松, 王丽会, 赵鹏利
    2023, 43(11):  3607-3615.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111734
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    针对频率域语音增强算法中因相位混乱产生人工伪影,导致去噪性能受限、语音质量不高的问题,提出一种基于多尺度阶梯型时频Conformer生成对抗网络(MSLTF-CMGAN)的语音增强算法。将语音语谱图的实部、虚部和振幅谱作为输入,生成器首先在多个尺度上利用时间-频率Conformer学习时域和频域的全局及局部特征依赖;其次,利用Mask Decoder分支学习振幅掩码,而Complex Decoder分支则直接学习干净的语谱图,融合这两个Decoder分支的输出可得到重建后的语音;最后,利用指标判别器判别语音的评价指标得分,通过极大极小训练使生成器生成高质量的语音。采用主观评价平均意见得分(MOS)和客观评价指标在公开数据集VoiceBank+Demand上与各类语音增强模型进行对比,结果显示,所提算法的MOS信号失真(CSIG)和MOS噪声失真(CBAK)比目前最先进的方法CMGAN(基于Conformer的指标生成对抗网络语音增强模型)分别提高了0.04和0.07,尽管它的MOS整体语音质量(COVL)和语音质量的感知评估(PESQ)略低于CMGAN,但与其他对比模型相比在多项主客观语音质量评估方面的评分均处于领先水平。

    前沿与综合应用
    基于图动态注意力网络的多站点风速预测
    李博录, 吴利, 王晓英, 黄建强, 曹腾飞
    2023, 43(11):  3616-3624.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111749
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    时空序列预测任务在交通、气象、智慧城市等领域有着广泛应用。站点风速预测作为气象预测中的主要任务之一,需要结合降水、气温等外部因素,学习不同数据的时空特征。气象站点的不规则分布和风本身的固有间歇性成为实现高精度风速预测的挑战。为考虑多站点空间分布对风速的影响以获得准确可靠的预测结果,提出一种基于图的动态转换注意力网络(Graph-DSAN)风速预测模型。首先,利用不同站点之间的距离重新构建它们的连接;其次,使用局部采样的过程建模不同采样大小的邻接矩阵,实现图卷积过程中邻居节点信息的聚合与传递;接着,将时空位置编码(STPE)处理后的图卷积结果加入动态注意力编码器(DAE)和转换注意力解码器(SAD)以实现动态注意力计算,从而提取时空相关性;最后,利用自回归的方式形成多步预测。在纽约州15个站点的风速预测实验中,将所设计模型与ConvLSTM、图多注意力网络(GMAN)、时空图卷积网络(STGCN)、动态转换注意力网络(DSAN)和时空动态网络(STDN)进行比较,Graph-DSAN的12 h预测均方根误差(RMSE)分别降低了28.2%、6.9%、27.7%、14.4%和8.9%,验证了Graph-DSAN风速预测的准确性。

    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
    2023, 43(11):  3625-3631.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101619
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    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。

    基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机的飞行冲突网络态势预测
    温祥西, 彭娅婷, 毕可心, 衡宇铭, 吴明功
    2023, 43(11):  3632-3640.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101605
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    针对空中交通系统运行周期性和时变性的特点,结合复杂网络理论和模糊最小二乘支持向量机(LSSVM),提出一种基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机(OTSOF-LSSVM)的飞行冲突网络态势预测方法。首先,基于三维的速度障碍法构建飞行冲突网络模型,并根据航空器的位置、航向和速度判断冲突;其次,分析飞行冲突网络拓扑指标的演化时间序列,得到与预测时刻在时间和距离上相关的样本组成最优样本集;最后,采用在线模糊LSSVM训练得到预测模型,并在模型更新过程中通过分块矩阵思想简化更新过程,提高算法效率。实验结果表明,所提方法能够快速、准确地预测空中态势,为管制员掌握空中交通的发展情况提供参考,并辅助进行冲突的预先调配。

    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
    2023, 43(11):  3641-3646.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101511
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    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。

2024年 44卷 3期
刊出日期: 2024-03-10
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