2020年全国开放式分布与并行计算学术年会（DPCS 2020）

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1. 高速车联网场景下分簇式无线联邦学习算法

王家瑞, 谭国平, 周思源

计算机应用 2021, 41 (6): 1546-1550. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121912

摘要（452）

PDF （912KB）（645）

现有无线联邦学习框架缺乏对实际的分布式高速车联网（IoV）场景的有效支持。针对该场景下的分布式学习问题，提出了一种基于随机网络拓扑模型的分布式训练算法——分簇式无线联邦学习算法（C-WFLA）。首先，该算法基于高速公路场景下的车辆分布情况设计网络模型；其次，该算法考虑了用户端进行上行数据传输时的路径衰落、瑞利衰落等因素；最后，该算法设计了基于分簇式训练的无线联邦学习方法。利用所提算法对手写体识别模型进行了训练与测试，仿真结果表明：在信道状态较好、用户发射功率受限较小的情况下，传统无线联邦学习算法与C-WFLA在相同的训练条件下损失函数均能收敛至相近的数值，且C-WFLA收敛更快；而在信道状态较差、用户发射功率受限较大的情况下，C-WFLA损失函数收敛值相较于传统的集中式算法可以降低10%~50%。可见，C-WFLA更有助于高速IoV场景下的模型训练。

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2. 面向动态负载的集群容器部署方法

尹飞, 龙玲莉, 孔峥, 邵涵, 李鑫, 钱柱中

计算机应用 2021, 41 (6): 1581-1588. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121913

摘要（330）

PDF （981KB）（386）

针对集群负载动态变化引发容器频繁迁移的问题，提出了一种基于资源预留的容器部署方法。首先，设计了基于马尔可夫链模型的单容器资源需求动态变化描述机制，用于刻画单容器的资源需求情况；其次，基于单容器马尔可夫链模型分析了多容器资源动态变化情况，以刻画容器资源需求态势；随后，基于多容器马尔可夫链提出了面向动态负载的容器部署与资源预留算法；最后，基于容器资源需求特征的分析对所提算法的性能进行了优化。基于国产软硬件环境构建了仿真实验环境，仿真结果表明，在资源冲突率方面，所提方法的性能接近最优的峰值配置策略RP，但所需宿主机数量、容器动态迁移次数明显比其更少；在资源利用率方面，所提方法的宿主机使用数量略多于最优的谷值配置策略RV，但动态迁移次数更少，资源冲突率更低；相较于峰谷配置策略RVP，所提方法在综合性能方面更佳。

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3. 面向并发程序中锁机制的智能化推荐方法

张杨, 董士程

计算机应用 2021, 41 (6): 1597-1603. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121929

摘要（315）

PDF （1311KB）（327）

软件开发人员在并发编程中面临着各种Java锁的选择。针对如何选择合适的锁机制进而提高程序性能的问题，提出了一种帮助并发程序开发人员选择锁机制的推荐方法LockRec。首先，采用程序静态分析技术，对并发程序中锁机制的使用进行分析并确定影响程序性能的程序特征属性；然后，使用改进的随机森林算法构建锁机制推荐模型，以帮助开发人员在同步锁、可重入锁、读写锁、邮戳锁这四种锁之中进行选择。分别选取了四种现有的机器学习数据集对LockRec进行了实验，所提方法的推荐准确率均值可达95.1%；此外使用真实并发程序对LockRec的推荐结果进行分析。实验结果表明LockRec可以有效提高并发程序的执行效率。

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4. 基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法

刘世泽, 朱奕达, 陈润泽, 罗海勇, 赵方, 孙艺, 王宝会

计算机应用 2021, 41 (6): 1557-1565. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121953

摘要（329）

PDF （1075KB）（632）

交通模式识别是用户行为识别中的一个重要分支，其目的是对用户所处的交通模式进行准确判断。针对现代智慧城市交通系统对在移动设备环境下精准感知用户交通模式的需求，提出了一种基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法。首先，通过具有较强局部特征提取能力的残差网络提取传感器时序中的局部特征；然后，采用基于通道的注意力机制对不同传感器特征进行重校准，并针对不同传感器的数据异构性进行注意力重校准；最后，利用具有更广感受野的时域卷积网络（TCN）提取传感器时序中的全局特征。采用数据丰富度较高的宏达通讯（HTC）交通模式识别数据集来对已有的交通模式识别算法和所提出的残差时域注意力模型进行评估，实验结果表明，所提出的残差时域注意力模型在对现代移动嵌入式设备的计算开销友好的前提下具有高达96.07%的准确率，且对单一类别均具有高于90%的召回率与精确率，验证了该模型的准确性与鲁棒性。所提模型可以作为一种支持移动智能终端运算的交通模式识别应用于智能交通出行、智慧城市等领域。

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5. 基于云雾计算的可追踪可撤销密文策略属性基加密方案

陈家豪, 殷新春

计算机应用 2021, 41 (6): 1611-1620. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121955

摘要（384）

PDF （1134KB）（395）

针对资源受限的边缘设备在属性基加密中存在的解密工作开销较大，以及缺乏有效的用户追踪与撤销的问题，提出了一种支持云雾计算的可追踪可撤销的密文策略属性基加密（CP-ABE）方案。首先，通过对雾节点的引入，使得密文存储、外包解密等工作能够放在距离用户更近的雾节点进行，这样既有效地保护了用户的隐私数据，又减少了用户的计算开销；其次，针对属性基加密系统中用户权限变更、用户有意或无意地泄露自己密钥等行为，加入了用户的追踪和撤销功能；最后，通过算法追踪到做出上述行为的恶意用户身份后，将该用户加入撤销列表，从而取消该用户访问权限。性能分析表明，所提方案用户端的解密开销降低至一次乘法运算和一次指数运算，能够为用户节省大量带宽与解密时间，且该方案支持恶意用户的追踪与撤销。因此所提方案适用于云雾环境下计算资源受限设备的数据共享。

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6. 基于随机运算符的轻量级匿名射频识别系统双向认证协议

吴恺凡, 殷新春

计算机应用 2021, 41 (6): 1621-1630. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121947

摘要（282）

PDF （1437KB）（217）

针对无线射频识别（RFID）系统容易遭受无线信道中的恶意攻击以及标签所有者隐私时常收到侵犯的问题，提出了一种支持匿名的轻量级RFID认证协议。首先，使用了随机数发生器生成不可预测的序列以指定参与协议的轻量级运算符；然后，通过指定种子以实现阅读器与标签之间的密钥协商；最后，实现双向认证与信息更新。通过与部分典型的轻量级方案的对比可知，所提出的方案相较同类的轻量级协议最多节省近42%的标签存储开销，同时其通信开销维持在同类方案的低水平位置，且能够支持多种安全需求。所提方案适用于低成本RFID系统。

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7. 基于联邦学习的在线短视频内容分发策略

董文涛, 李卓, 陈昕

计算机应用 2021, 41 (6): 1551-1556. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121936

摘要（375）

PDF （958KB）（548）

为提升短视频内容分发的精度，分析用户所属社交群体的兴趣倾向和对短视频内容的个性化需求，在基于主动推荐方式的短视频应用场景中，以视频内容提供商利润最大化为优化目标，设计了一种短视频内容分发策略。首先，基于联邦学习，利用用户群本地相册数据训练兴趣预测模型，提出用户群兴趣向量预测算法并得到用户群的兴趣向量表示；然后，以用户群的兴趣向量作为输入，基于组合置信上界（CUCB）算法实时设计相应的短视频内容分发策略，从而使视频内容提供商获取的长期利润最大化。所提策略获得的平均利润相对稳定且明显优于单纯基于CUCB的短视频分发策略得到的平均利润；与置信上界（UCB）策略和随机策略相比，所提策略使得视频内容提供商获得的总利润分别提高了12%和30%。实验结果表明，所提短视频内容分发策略能有效地提升短视频分发的精度，从而进一步提高视频内容提供商获取的利润。

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8. 基于联合动态剪枝的深度神经网络压缩算法

张明明, 卢庆宁, 李文中, 宋浒

计算机应用 2021, 41 (6): 1589-1596. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121914

摘要（403）

PDF （1131KB）（355）

作为模型压缩的一个分支，网络剪枝算法通过移除深度神经网络中不重要的参数来降低计算消耗；然而，永久性的剪枝会导致模型容量不可逆转的损失。针对该问题，提出了一种联合动态剪枝的算法来综合分析卷积核与输入图像的特征。一方面，将部分卷积核置零，并允许其在训练过程中更新，直到网络收敛之后再永久性移除被置零的卷积核。另一方面，采样输入图像的特征，然后利用通道重要性预测网络对这些特征进行分析，从而确定卷积运算中可以跳过的通道。基于M-CifarNet与VGG16的实验结果表明，联合动态剪枝分别取得了2.11和1.99的浮点运算压缩比，而与基准模型（M-CifarNet、VGG16）相比准确率仅分别下降不到0.8个百分点和1.2个百分点。相较于现有的网络剪枝算法，联合动态剪枝有效地减少了模型的浮点运算次数（FLOPs）以及参数规模，在同样的压缩比下获得了更高的准确率。

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9. 基于缓存辅助的全双工无线携能通信系统的中继选择策略

施安妮, 李陶深, 王哲, 何璐

计算机应用 2021, 41 (6): 1539-1545. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121930

摘要（357）

PDF （1136KB）（495）

为了提高无线携能通信（SWIPT）系统的性能，构建了一个全新的基于缓存辅助的全双工中继协作系统模型，并在系统中考虑了空闲能量接入点（EAP）作为中继节点的额外能量补充。对于系统吞吐量最优化问题，提出一种基于功率分配协作的SWIPT中继选择策略。首先，基于通信服务质量与源节点发射功率等约束建立问题模型；其次，通过数学变换将原非线性混合整数规划问题转换为一对耦合优化问题；最后，利用KKT条件并借助拉格朗日函数解决内部优化问题，得到了功率分配因子和中继发射功率的闭式解，并在此结果上解决外部优化问题，选择最佳中继进行协作通信。仿真实验结果表明，空闲EAP和中继处高速缓冲存储器的配置具有可行性和有效性，并且，所提系统在吞吐量增益方面明显优于传统的中继协作通信系统。

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10. 基于多尺度特征提取的交通模式识别算法

刘世泽, 秦艳君, 王晨星, 高存远, 罗海勇, 赵方, 王宝会

计算机应用 2021, 41 (6): 1573-1580. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121915

摘要（413）

PDF （1478KB）（563）

针对普适交通模式的场景感知功耗高、场景复杂的问题，提出一种融合残差网络（ResNet）和带孔卷积的交通模式识别算法。首先，使用快速傅里叶变换（FFT）将一维传感器数据转换为二维频谱图像；然后，使用主成分分析（PCA）算法对频谱图像降采样；最后，使用ResNet挖掘交通模式的局部特征，使用带孔卷积挖掘交通模式的全局特征，从而实现对八种交通模式进行识别。与决策树、随机森林、AlexNet等八种算法在实验中的对比评估结果显示，融合ResNet和带孔卷积的交通模式识别算法在静止、走路、跑步等八类交通模式上均有最高准确率。该算法具有良好识别精度和鲁棒性。

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11. 基于深度残差长短记忆网络交通流量预测算法

刘世泽, 秦艳君, 王晨星, 苏琳, 柯其学, 罗海勇, 孙艺, 王宝会

计算机应用 2021, 41 (6): 1566-1572. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121928

摘要（500）

PDF （1116KB）（560）

针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题，提出一种基于长短时记忆（LSTM）网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先，利用一种基于编解码器的架构，通过在编解码器中加入LSTM网络来挖掘不同尺度的时间域特征；其次，构建基于注意力机制挤压激励（SE）模块的卷积残差网络嵌入到LSTM网络结构中，从而挖掘交通流量数据中的空间域特征；最后，将编码器中获得的隐状态下的信息输入到解码器中，实现高精度多步交通流量的预测。基于真实交通数据进行实验测试和分析，实验结果表明，相较于原始的基于图卷积的模型，所提模型在北京和纽约两个交通流量公开数据集上的均方根误差（RMSE）分别获得了1.622和0.08的下降。所提模型能够高效且精确地对交通流量作出预测。

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12. 云计算环境基于客体属性匹配的逆向混合访问控制方案

葛丽娜, 胡雨谷, 张桂芬, 陈园园

计算机应用 2021, 41 (6): 1604-1610. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121954

摘要（291）

PDF （1071KB）（322）

云计算提高了大数据的使用、分析和管理的效率，但也给数据贡献者带来了对云服务的数据安全及隐私信息泄露的担忧。针对这个问题，结合了基于角色的访问控制、基于属性的访问控制方法并采用了下一代访问控制的体系结构，提出了云计算环境下的基于客体属性匹配的逆向混合访问控制方法。首先，数据贡献者设置共享文件访问权限级别，逆向规定了访问客体的最低权值；然后，采用变异系数加权的方法直接计算各属性的权值，取消了以属性为中心的基于角色的访问控制中策略规则匹配的过程；最后，把数据贡献者对数据文件设定的权限值定为数据访问者被允许访问的阈值，这样既实现了数据访问控制，又保障了对隐私数据的保护。实验结果表明，随着访问次数的增多，所提方法对恶意行为、权限不足行为等的判断基准趋于稳定，检测能力越来越强，成功率趋于一个较为平稳的水平。该方法在用户访问数量较大的环境下相较传统的访问控制方法能够实现更高的决策效率，验证了所提方法的有效性和可行性。

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