计算机与现代化

周超, 丛鑫, 訾玲玲, 肖谷平

2024, 0(06): 1-7. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.001

摘要 ( 16 )

PDF (916KB) ( 34 )

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摘要：为解决因子分解机在提取高阶组合特征的缺陷问题，更好地学习到更多有用的特征信息，尝试用因子分解机提取交叉特征，并结合注意力网络、深度神经网络和多头自注意力机制等方法，从低、高阶组合特征中学习关键特征信息，最后根据不同阶的组合特征的重要性加权融合得到结果，以预估广告点击率。实验主要基于广告数据集Criteo展开，并在MovieLens数据集上进行类比实验，验证所提出算法模型的有效性，实验结果显示，本文提出的算法模型相较于基准模型，在2个数据集上的AUC指标提升分别有2.32个百分点和0.4个百分点。

基于语义特征融合的作文自动评分方法

袁航, 杨勇, 任鸽, 帕力旦·吐尔逊

2024, 0(06): 8-13. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.002

摘要 ( 9 )

PDF (623KB) ( 38 )

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摘要：作文自动评分技术是一种利用机器学习进行自然语言处理的技术。目前，基于深度学习的端到端模型在作文自动评分领域已经广泛使用。然而，由于端到端模型难以获取不同特征之间的相关性，因此提出一种基于语义特征融合的作文自动评分方法（TSEF）。该方法主要分为特征提取和特征融合2个阶段。特征提取阶段，使用Bert模型对输入文本进行预训练，并使用多头注意力机制对输入文本进行自训练，以补充预训练的不足；特征融合阶段，使用交叉融合方法将获取的不同特征融合，以此获得更好性能的模型。在实验中，将TSEF与许多强基线进行比较，结果表明了本文方法的有效性和稳健性。

基于半监督学习的StyleGAN图像生成模型

王志强, 郑爽

2024, 0(06): 14-18. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.003

摘要 ( 10 )

PDF (840KB) ( 25 )

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摘要：StyleGAN是一种基于生成对抗网络的图像生成方法，它在图像生成领域占据着重要的地位。但传统的StyleGAN生成图片质量依赖于训练集样本质量，当训练集图片质量较低时，StyleGAN往往不能很好发挥作用。针对此问题，本文提出一种基于半监督的StyleGAN模型（SG-GAN）。对于单个图片的生成，首先根据StyleGAN模型中w向量和图像的一一对应关系，生成训练样本并导入支持向量机（SVM）进行训练。然后，利用SVM和StyleGAN的mapping network在每次生成图像前对w向量进行筛选，挑选合格的w向量生成图像，以提高生成图像质量。对于批量图片的生成，首先经过基因向量生成器生成基因向量并随机组合在一起，采用动态循环回溯算法求得风格向量的所有排列，根据排列结果产生交配后的个体，最后，经过评价函数进行个体的筛选，在模型的多次迭代后，最终找到更加优秀的个体。本文在公开数据集上与几种先进同类方法进行了对比实验，实验结果表明：在lsun猫脸数据集上，模型FID2.74的准确率最高可达 74.2％，召回率可达51.2%。经验证，该模型在lsun数据集上的准确率明显优于StyleGAN模型，进一步证实了该模型的有效性。同时，模型在Cat Dataset，CIFAR-100和ImageNet数据集上均达到70%以上的准确率，从而验证了模型具有不错的泛化性。

面向藏汉神经机器翻译的数据筛选方法

仁青卓玛1, 2, 3, 拥措1, 2, 3, 唐超超1, 2, 3

2024, 0(06): 19-24. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.004

摘要 ( 11 )

PDF (468KB) ( 22 )

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摘要：针对目前在藏汉机器翻译中使用传统数据增强方法会导致数据的语法和语义损失等问题，本文在传统数据增强方法的基础上，提出将句子困惑度与语义相似度相结合的伪数据筛选方法，通过困惑度降低伪数据的语法错误率，同时通过语义相似度减少伪数据的语义偏差，以更好地缓解低资源下平行数据质量欠佳和稀缺等问题。本文使用伪数据筛选方法在藏汉、英汉2对双向语种上进行实验，结果比传统的数据增强方法的BLEU值分别提升了0.11、0.53、1.18、1.08。由此表明，本文提出的伪数据筛选方法有效地改善了翻译模型在语法和语义上的缺陷，从而增强了翻译系统的性能以及提升了翻译模型的泛化能力，验证了本文方法的有效性。

基于LNS-NSGA2的多目标冷链运输优化

王宁, 李迎, 刘枫

2024, 0(06): 25-32. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.005

摘要 ( 14 )

PDF (815KB) ( 35 )

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摘要：针对冷链物流配送系统配送成本较高以及车辆有效利用率低的问题，构建以运输成本最小化和用户满意度最大化为目标的多车型冷链物流路径优化模型，同时考虑配送时间窗和生鲜商品新鲜度对用户满意度的影响，不再对不满足时间窗配送的生鲜商品增加额外成本。以带精英策略的非支配排序遗传算法（Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm， NSGA2）为基础，设计聚类初始化种群方法，针对路径编码特点设计有序交叉方法；设计一种修复策略修改约束条件导致的不可行解，引导其在约束边缘搜索；结合大规模邻域搜索（Large Neighborhood Search， LNS）算法思想，引导个体在邻域搜索，增加局部搜索能力，丰富种群多样性。仿真实验结果表明，本文算法在多目标多车型路径优化问题中，得到的Pareto前沿明显优于传统的NSGA2算法。

面向实时操作系统μC/OS-II的两级优先调度算法

李启明1, 杨霞1, 房文宇1, 孙海泳2

2024, 0(06): 33-37. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.006

摘要 ( 8 )

PDF (435KB) ( 21 )

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摘要：μC/OS-II采用抢占式优先级调度算法，根据任务的重要程度分配不同的优先级，以确保系统的实时性。但μC/OS-II不允许多个任务具有相同优先级，不仅限制了并发任务的数量和灵活性，而且在某些情况下会增加系统的复杂度，甚至可能给系统的运行造成安全隐患。本文通过改进μC/OS-II的优先级位图结构与调度算法，为μC/OS-II扩展了2级优先调度机制。改进后的系统允许用户为多个任务赋予相同的优先级，同一优先级下的任务按照二级优先级进行调度，且可以根据实际需要灵活选择二级调度策略。实验表明，该算法可有效提高μC/OS-II的并发能力和资源利用率，同时保持较低的系统开销和响应时间。
关键词：实时操作系统； μC/OS-II；优先级调度算法；实时性

基于LHS和正余弦搜索的阿基米德优化算法

詹楷杰, 蔡茂国, 洪广杰, 欧基发

2024, 0(06): 38-42. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.007

摘要 ( 11 )

PDF (647KB) ( 23 )

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摘要：针对阿基米德优化算法（AOA）寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题，提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法（LSAOA）。首先，采用拉丁超立方抽样方法初始化种群，提高种群的均衡度和多样性；其次，改变全局搜索与局部搜索的切换模式，提高算法的收敛速度和精度；最后，引入正余弦搜索算子改进局部搜索方式，提高算法的局部搜索开发能力。仿真实验将LSAOA算法与其他改进AOA算法，以及其他元启发式算法在国际通用基准测试函数下进行寻优比较，实验结果表明，LSAOA算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。
关键词：阿基米德优化算法；拉丁超立方抽样；正余弦搜索算子

一种基于改进SIFT的视频稳像方法

李欣, 焦立男, 柳有权, 马彩莎

2024, 0(06): 43-50. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.008

摘要 ( 18 )

PDF (4377KB) ( 22 )

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摘要：为提高计算效率并保持良好的稳像效果，本文提出一种基于改进SIFT的视频稳像方法。首先对SIFT进行改进，并命名为BO-SIFT（Binarized Octagonal SIFT）。该算法引入了同心八边形环特征描述子，通过降维和二值化对特征向量进行处理，然后使用汉明距离进行特征点匹配，有效缩短了描述和匹配时间。其次将BO-SIFT算法应用于视频稳像，提取视频帧的特征点进行匹配，并计算出帧与帧之间的运动偏移量，以此实现运动估计。最后采用卡尔曼滤波器对估计出的运动偏移量进行平滑处理，并利用仿射变换对视频帧进行逆向补偿，从而得到稳定的图像序列。实验结果表明：相较于原始的SIFT算法，BO-SIFT算法使稳像时间减少了56.404%；相较于现有的较好算法，BO-SIFT算法稳像后的视频具有更高的平均峰值信噪比。此外，本文算法在不同视频上进行稳像效果测试，也具有一定的可靠性和优越性。

基于车载多通道探冰雷达的三维冰下地形提取方法

徐源鸿1, 2, 3, 赵博1, 2, 刘小军1, 2

2024, 0(06): 51-58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.009

摘要 ( 15 )

PDF (1909KB) ( 23 )

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摘要：冰盖模型的建立对于未来全球气候预测至关重要，获得准确冰下地形特征是开发更真实精确的冰盖模型的重要条件，而具有高精度探测及定位优势的车载多通道冰雷达适用于获得开发冰盖模型所需的基础信息。传统基于频率波数域（f-k）偏移的冰雷达数据处理算法仅能对行进轨迹测线下的二维冰下地形进行测量，需要地理插值才能得到三维冰下地形，插值精度影响到最终的三维地形图精度，特别是在冰流速较大区域，该地理插值方案会引起较大的地形误差。本文针对上述问题展开深入研究，结合格陵兰岛车载多通道冰雷达探测数据的处理，提出一种基于多通道冰雷达数据的三维冰下地形提取方法，利用层析处理技术结合空间谱估计方法得到精确的数字高程模型（DEM）数据，实现对冰盖的条带模式探测，具有空间分辨率高、冰下地形误差小等优点。仿真及实测数据处理结果验证了本文提出的三维冰下地形提取方法的有效性。

一种多层级二分图最大匹配问题的快速算法

主令恒1, 2, 顾丹鹏1, 2, 唐松强1, 2, 陈肖勇1, 2

2024, 0(06): 59-63. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.010

摘要 ( 8 )

PDF (856KB) ( 28 )

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摘要：本文提出一种新的二分匹配问题模型，该问题的特点是待匹配的对象包含子对象，即存在父子关系，在对子对象进行匹配的同时也需要对父对象进行匹配。该模型可应用于多种场景，典型的场景如数据库模式匹配、团队比赛匹配。本文针对该匹配问题，提出一个多项式时间的算法，该算法的整体思路是将问题分解为2个经典问题的组合：二分图最大匹配和最大权匹配。这2个经典问题都有成熟的算法可以解决，分别是匈牙利算法和KM算法。算法在组合的过程中采取了贪心策略，在子对象这一层应用最大匹配问题，之后将匹配数作为权值，在父对象这层应用最大权匹配问题，从而得到最终结果。本文给出了其正确性的证明，并对算法的性能进行了实验分析。

基于嵌套蚁群算法的机器人拣货作业联合优化#br# #br#

李雨菲, 闫莉, 曾彦萍, 刘云横

2024, 0(06): 64-69. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.011

摘要 ( 10 )

PDF (1262KB) ( 22 )

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摘要：针对物流仓储中心拣货作业过程中系统订单分批和拣货路径分步拣选效率低的问题，提出一种基于嵌套蚁群的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先，建立以最小化总路径为目标的订单分批与拣货路径联合优化模型；然后，考虑双重优化的复杂性，设计一种嵌套蚁群算法对模型进行求解，以订单分批模型为基准不断优化订单分批结果，得出最优分批集合单，其优化集合单再嵌套蚁群算法实现拣货路径优化。为验证该算法对随机订单有效性，抽取某一天17:00-18:00时段内既有货架区货物又有地堆区货物的43个订单算例进行仿真实验，与传统订单分批和拣货路径分步拣选策略相比，基于嵌套蚁群算法的拣货作业联合优化模型的随机订单拣货路径更短、拣货时间更少，经过联合优化后，机器人总拣选距离缩短了170 m。基于嵌套蚁群算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题，为配送中心拣选系统的优化提供依据。

基于改进黏菌算法与Tsallis熵的电力设备红外图像分割

赵文博1, 向东1, 王玖斌2, 邓岳辉3, 张伟1, 康倩1, 李玉洁1

2024, 0(06): 70-75. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.012

摘要 ( 8 )

PDF (854KB) ( 24 )

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摘要：常规方法处理电力设备红外图像分割问题时，求解最优阈值容易出现分割精度差、计算效率低的不足。为此，本文提出基于改进黏菌算法优化Tsallis熵的多阈值红外图像分割方法。利用黏菌算法的启发式搜索机制求解图像分割最优阈值，有效降低算法时间复杂度。在传统黏菌算法中引入Henon混沌映射优化初始种群多样性，设计动态透镜成像对立学习机制提高算法搜索精度。以Tsallis熵评估黏菌个体的适应度改进黏菌算法，迭代搜索图像分割阈值最优解。在常规电力设备红外图像数据集上进行实验，结果表明：与对比模型相比，改进模型具有更低的误分率和更高的峰值信噪比与结构相似度，在处理背景非均匀、噪声较大的红外图像分割上具有性能优势。

基于改进U-Net多特征融合的血管分割#br#

符灵利, 邱宇, 张新晨

2024, 0(06): 76-82. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.013

摘要 ( 21 )

PDF (1564KB) ( 24 )

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摘要：由于血管结构分布不均，粗细程度不一致，血管边界对比度较差等一些问题导致图像分割效果不佳，无法满足实际临床辅助的需求。为了解决细小血管在分割时出现断裂，小血管和低对比度血管分割效果差问题，本文在U-Net基础上，首先，在下采样过程中加入CA模块；其次，针对原模型对特征融合不充分的问题，在模型中引入Res2NetBlock模块；最后，在模型底层加入级联空洞卷积模块，来增强模型的感受野，使网络具有更多的空间尺度的信息，且能够加强上下文特征感知能力，使分割任务有着更好的性能。通过在DRIVE、CHASEDB1及自制Dataset100数据集上实验显示，准确率分别为96.90%, 97.83%和94.24%;AUC分别为98.84%，98.98%，97.41%。与U-Net等主流方法进行对比实验表明，灵敏度、准确率等指标均有所提升，表明了本文的血管分割方法具备捕获复杂特征的能力，具有更高的优越性。

基于形变残差和级联编码的胰腺分割模型

朱纷, 何立风, 孙爽, 张梦颖, 于佳佳

2024, 0(06): 83-88. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.014

摘要 ( 7 )

PDF (766KB) ( 29 )

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摘要：为解决深度卷积神经网络进行胰腺分割时存在的胰腺形状位置变化大、噪声干扰、部分小目标等问题，提出一种结合可形变收缩残差块（Deformable Shrinkage Residual Block，DSRB）与级联编码模块（Cascading Encoding Module，CEM）的胰腺分割模型DC U-net。该模型利用2个可形变卷积、注意力机制以及残差结构设计了DSRB，通过可形变卷积来解决胰腺形状位置变化大的问题，使用软阈值化来减少噪声干扰；采用CEM来进行特征融合，对编码特征进行复用以降低编解码阶段的特征差异度，加强对小目标特征的学习。在NIH公开数据集上的实验结果表明，本文模型DC U-net的平均Dice相似系数（Dice Similarity Coefficient， DSC）达到87.26%，平均交并比（Intersection Over Union， IOU）达到77.98%，分割精度优于对比模型。

小样本下基于改进度量学习的轨面状态识别#br#

于惠钧1, 彭慈兵1, 刘建华1, 张锦圣1, 刘丽丽2

2024, 0(06): 89-94. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.015

摘要 ( 10 )

PDF (761KB) ( 23 )

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摘要：为解决小样本下轨面状态识别过程中存在的关键特征信息提取不充分、区分度信息易丢失的问题，提出一种基于改进度量学习的轨面状态识别方法。该方法在特征提取网络部分引入金字塔拆分注意力机制，实现特征图空间信息多尺度提取、跨维度通道注意力与空间注意力特征交互，以解决轨面状态样本少导致的关键特征信息提取不充分的问题。利用深度局部拼接符对查询集与各类支撑集特征图进行局部特征两两拼接，代替传统度量学习的全局特征拼接，筛选背景等干扰信息，较大程度地保留有显著区分度的特征信息。在自建小样本轨面状态数据集上进行性能验证，并与常规小样本学习方法进行对比实验，实验结果表明，本文方法能够有效识别轨面状态，识别准确率、精度、召回率、F1值分别达到97.96%、98.61%、98.07%、98.34%，相比于性能较好的小样本学习方法DN4网络，各项指标分别提升了5.75个百分点、5.83个百分点、5.95个百分点、5.89个百分点。

面向智慧养老的边缘计算卸载方法

李爽1, 2, 叶宁1, 2, 徐康1, 2, 王甦1, 王汝传1, 2

2024, 0(06): 95-102. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.016

摘要 ( 13 )

PDF (831KB) ( 22 )

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摘要：针对边缘计算环境下任务卸载过程中，老年人健康数据任务的动态到达性和信道条件的不确定性，引发的平均时延和能耗的优化问题，本文提出一种基于李雅普诺夫优化与深度强化学习结合的在线任务计算卸载优化算法。一个多用户移动边缘计算网络中的用户任务数据随机到达，应用李雅普诺夫优化方法对任务卸载过程中的队列长度进行约束和建模，深度强化学习方法利用模型信息将输入环境参数转化为学习最优的二进制卸载动作的过程，之后对卸载动作进行准确评价，通过仿真实验证明了该组合算法优于其他深度强化学习算法，并且在优化任务卸载所用能耗的同时合理约束队列长度，有效降低了数据队列长度的积压。

一种基于聚合与关联智能合约的电子证照访问控制方法

朱克1, 玄佳兴2, 薛文昊2

2024, 0(06): 103-108. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.017

摘要 ( 10 )

PDF (691KB) ( 24 )

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摘要：随着“互联网+政务服务”深入推进，电子证照应用进入了快速建设期。在电子证照管理中，不同的业务需由专门的单位来完成，在传递过程中需要确认参与者的身份并且不能对外泄露。针对电子证照管理的业务特点，本文提出一种基于区块链的可信身份电子证照管理系统与访问控制方法。该方法基于模糊测度，采用多属性聚合算子，通过对用户属性进行聚类评价，从而对用户权限进行访问控制，建立用户权限校验证书和基于使用场景的证照加密，实现电子证照管理在区块链环境下的用户身份可信任、证照防篡改和隐私防泄漏。

基于改进XGBoost模型的网络入侵检测研究

苏凯旋

2024, 0(06): 109-114. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.018

摘要 ( 13 )

PDF (472KB) ( 25 )

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摘要：为了提升传统的网络入侵检测模型的检测准确性和实用性，本文提出一种基于改进梯度提升树（XGBoost）模型的网络入侵检测方法。首先，采用随机森林算法预计关键特征点，在数据的预处理阶段有效地选取了重要性权重最高的特征并构建特征集合；其次，利用卡单方程改进了XGBoost模型的预测方法；最后，在XGBoost优化算法中引入代价敏感函数来提升算法对小样本数据的检测率，应用网格法调参减少模型复杂性。实验结果表明，与其它人工智能算法对比，所提出的模型在具有更高检验精度的情况下降低了50%以上等待时间，并且在噪音环境下具有较强的可扩展性和自适应性，并结合其他模型设置参数消融实验，实验结果表明树深对模型性能影响最大。

基于多元组匹配损失的司法论辩理解方法

张可1, 艾中良2, 刘忠麟3, 顾平莉1, 刘学林4

2024, 0(06): 115-120. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.019

摘要 ( 10 )

PDF (606KB) ( 21 )

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摘要：司法论辩理解是论辩挖掘任务在司法领域的具体应用，旨在从诉辩双方观点中挖掘存在交互的观点对。司法领域论辩挖掘任务存在数据样本少、句子长度长、领域专业性强等问题，现有的司法论辩理解模型多基于文本分类思想，构建的模型文本语义表示能力差。为进一步提高论辩交互观点对的识别准确率，提出一种基于多元组匹配损失函数（Multiplet Loss）的司法论辩理解模型,该模型基于文本匹配的思想，将诉称观点与辩称观点分别进行语义相似性匹配，通过优化交互观点对的匹配度实现论辩交互观点对的挖掘。为提升模型对于论辩交互观点对的匹配度，提出多元组匹配损失函数，通过减小论辩交互观点对的语义距离，加大非交互观点的语义距离，使观点间的语义距离能更好地反应其交互性，采用司法领域预训练模型作为文本语义识别模型，进一步提高了文本的语义表达能力。采用CAIL2022论辩理解赛道数据进行测试，实验结果表明基于多元组匹配损失函数的司法论辩理解模型相较于采用分类思想的模型，准确率能够提高2.04个百分点，达到85.19%，提高了司法论辩理解任务精度。

基于中心节点的无人机集群通信架构设计及验证

陈肜心1, 卫童浩2, 刘杰2, 胡珍珍2

2024, 0(06): 121-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.020

摘要 ( 8 )

PDF (1177KB) ( 20 )

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摘要：传统无人机集群通信架构受地面基站的限制影响，抗干扰能力较弱，同时通信方式不灵活也使其自主协同能力较差。为了应对在动态不确定性环境下执行任务的能力，摆脱地面基站对无人机集群的限制，提出一种基于中心节点控制的无人机集群通信架构模式。该通信架构模式总体为一种多级分层结构，基于中心节点负责集群成员调度和任务发布的特性，避免了传统GSC模式远距离发布指令带来的集群分布式决策能力较弱的问题。采用图形化模型检测工具ISPIN对上述通信架构的可靠性进行了验证。验证结果表明，该通信架构采用动态调整布局，提高了通信性能，降低了对地面基站的依赖，整体提高了无人机集群协同作战的抗干扰能力及协同执行效率。

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