计算机与现代化

李健, 宋钰, 张文鑫, 于然

2025, 0(12): 1. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.001

摘要 ( 10 )

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摘要：河道流速是水文监测的关键参数，能够为水情掌握、水量调控及洪涝灾害预防提供重要信息。雷达流速测量技术相比传统接触式的流速测量方法具有非接触式测量不受水体条件影响和实时监测等优势。为提高河道流速测量的精度和实时性，本文采用一种基于三维点云SVT算法的MIMO雷达测流方法，通过空间、速度和时间3个维度对点云进行投影滤波、栅格分区去噪和尺度修正等处理，以减少噪声干扰和数据冗余，提高流速测量的准确性和稳定性，进而直观展示河道表面多点流速分布情况。雷达可以采用岸基侧向安装方式，降低对安装环境的要求，实现河道表面多点流速测量。实验结果表明，中高流速场景下（v≥0.5 m/s），相对误差小于5%；低流速场景下（0.3 m/s≤v≤0.5 m/s），绝对误差小于5 cm/s。综上，该方法能够有效提高河道流速测量的准确性和稳定性，为水文监测提供技术支持。

面向动态需求的多智能体资源自适应分配算法

胡凯铭1, 庄毅1, 许涛1, 2

2025, 0(12): 11-18. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.002

摘要 ( 9 )

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摘要：针对现有多智能体系统资源分配算法对动态变化环境的适应性较低和资源分配公平性欠缺等问题，提出一种面向动态需求的多智能体系统资源自适应分配算法，以提高资源利用率与公平性，同时优化资源分配效率和系统负载均衡性。结合多智能体系统中资源异质性和任务需求动态性的特征，构建资源自适应分配模型。通过多阶段优化提高算法对动态环境的适应性，同时结合多目标优化均衡资源分配的公平性和资源利用率。算法首先运用公平分配策略，选择待分配的任务集合；然后，结合群智能优化算法思想，提出分散搜索与竞争优化算法（Decentralized Search And Competitive Optimization， DSACO），通过多阶段资源分配与优化，可自适应确定资源分配方案；最后，根据资源分配方案自动将任务分配至对应的智能体。对比仿真实验结果表明，相比已有算法，本文提出的算法不仅可实现资源的公平分配，还可提高资源利用率和分配效率，具备较强的动态适应能力，为多智能体系统中复杂环境下的资源分配问题提供有效的解决方案。

基于卷积双通道多层感知机混合器和加权投票机制的风电机组齿轮箱故障诊断

王望龙1, 徐军杨2, 苏鹏1, 付文龙3

2025, 0(12): 19-25. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.003

摘要 ( 14 )

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摘要：齿轮箱是风电机组中关键且易损的部件之一，其健康状况的故障诊断对减少运营和维护成本以及提高成本效益具有重要意义。为此，本文提出一种基于卷积双通道多层感知机混合器和加权投票机制的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先，将原始振动信号通过连续小波变换转化为二维时频图像；然后，通过二维卷积网络提取二维时频图像的局部特征，同时将时频图像数据划分为不重叠的补丁，构建双通道多层感知机混合器网络以提取全局特征；最后，将提取到的2个全局特征向量加权，得到最终的特征表示，并通过全连接层分类得到最终的故障诊断结果。通过在康涅狄格大学齿轮箱数据集上进行实验，结果表明所提方法相较于其他传统方法具有更好的诊断性能，取得了最高诊断准确率100%。

基于边缘计算的智能监考系统

李京阳1, 薛化建2, 3, 杨勇1, 任鸽1

2025, 0(12): 26-31. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.004

摘要 ( 11 )

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摘要：针对远程网络考试中缺乏远程监管技术手段、考场行为不可追溯和考生身份难以实时验证等问题，提出一种基于边缘计算的智能监考系统。该系统由考试机、教师机、考点服务器和省服务集群组成。在考试机上利用CLAHE方法对图像进行光照的均匀化，然后将图像传送到模型中，并借助OpenVINO来加速检测过程；考试过程中，摄像头随机捕捉带有考生图像的桌面信息，图像经过考试终端上的模型进行检测，这些考生桌面图像临时存储在考点服务器；考试结束后，统一将本次考试的记录发送到省集群服务器上，作为后续查验的证明。实验结果表明，系统对硬件性能要求低，提高了对光照的鲁棒性，模型准确率达到95%左右，网络方面表现出更好的容错性。目前，该系统已在某边疆地区得到了推广应用。

基于日志挖掘的个性化文献推荐算法

张亚, 白海燕, 孟旭阳

2025, 0(12): 32-37. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.005

摘要 ( 8 )

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摘要：近年来，个性化推荐技术的探索在推荐系统研究领域中日益占据核心地位，其中，文献推荐作为这一领域的一个重要分支，正受到越来越多的关注与深入研究。针对目前科技文献发现系统中文献推荐算法未考虑用户行为偏好，及因用户数据稀疏导致大量用户无法获得文献推荐的问题，本文提出一种基于日志挖掘的个性化文献推荐算法。首先将用户行为记录日志初始化为用户-文献评分矩阵；然后，在深入分析用户兴趣偏好的过程中，综合考虑全局项目特征与地方评分信息，利用海明贴近度原理设计一种用户兴趣偏好相似度算法；最后，将该算法与加权JMSD相似度算法相融合，以此扩大推荐算法覆盖范围，进而大大提高推荐结果精度。实验采用NSTL文献服务系统实际用户行为日志数据，实验结果表明，该算法的总体表现优于其他基线算法，在Precision、Recall和F1这3个指标上平均提升0.8%、3.2%和1.9%，验证了本文推荐算法的有效性。该研究成果可应用到文献发现平台，进一步强化文献信息资源服务的智能化水平。

基于MPI的异构算力资源融合调度平台

叶宁, 付康, 胡少文, 龚一峰, 王康, 杨宇仙

2025, 0(12): 38-45. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.006

摘要 ( 8 )

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摘要：针对高性能计算中心尤其是中小规模计算中心因异构算力资源分散化导致无法承担大规模计算作业问题，设计并实现一种异构算力资源融合调度平台，实现对X86、ARM等异构算力资源的统一纳管与协同计算。平台采用分层融合调度架构，利用集群管理服务（CMS）与作业管理器（JMC）动态监控资源状态，借助作业调度器（JS）实现计算任务在异构计算节点间的协同并行计算。通过主从式JMC进程协同以及消息传递接口MPI（Message Passing Interface）规约机制，实现物理机层面的跨架构数据同步，首次实现物理机层面单一作业在异构计算节点并行计算。针对异构集群性能不均衡引发的长尾延迟效应及产生的同步开销问题，本文提出时限约束最小资源配置算法（DCMR），在保证作业完成时限的前提下，最小化计算资源投入。测试结果表明，平台在异构环境下计算性能几乎无损失。DCMR算法有效提升了异构计算资源的利用效率，为应对异构计算环境提供了可靠的系统解决方案。

多视图IM-NET三维目标精细化重建

刘健龙1, 岑颖2, 许斌3, 焦旋4

2025, 0(12): 46-53. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.007

摘要 ( 6 )

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摘要：隐式表达网络(Implicit Net, IM-NET)将三维目标重建转换为空间中的采样点是否在目标表面或内部的分类问题，有效地节约了计算和存储资源。然而，IM-NET只能从单幅视图中重建三维目标，单视图中有限的目标信息量尤其是被遮挡部分的信息缺失，导致了目标重建精度的不足。本文将单视图IM-NET推广至多视图输入，采用注意力模块对多视图中提取出的特征进行融合，以获取更为完整的目标特征，从而提升三维重建精度。考虑到从隐式表达到网格显示表达的转换过程中，Marching Cubes算法所生成的目标表面不够平滑，本文进一步采用网格细化方法对重建目标进行多次迭代细化，以实现精细化重建。在ShapNet数据集上的实验结果表明，与单视图IM-NET和其他多视图重建方法相比，本文提出的多视图IM-NET重建出的三维目标更为完整和平滑，且目标的平均交并比得到大幅度提升。此外，可视化效果表明，经过细化后的目标细节更丰富且表面更平滑。

文献计量视角下港口设备故障知识图谱构建

李桃迎, 柳全, 董志宇, 韩嘉文

2025, 0(12): 54-60. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.008

摘要 ( 8 )

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摘要：港口设备一旦出现故障会严重影响港口生产作业效率，造成安全隐患。虽然在关于港口领域的研究中集聚了大量有关设备故障的科研文献，但是这些文献往往由于侧重点不同而导致表达不一致的问题，增加了科研工作者、管理人员及时把握领域现状、快速获取知识的难度。构建港口设备故障知识图谱有助于对港口设备故障进行知识查询、智能问答，提升港口设备故障知识获取便利性、精准性。为此，以中文文献中关于港口设备故障的标题、摘要和关键词为数据集文本，采用BIO数据标注法和BERT-BiLSTM-CRF模型来抽取文本中的港口设备故障信息。通过引入本体对实体及其关系进行形式化描述，消除表达不一致的问题，形成三元组，并构建港口设备故障知识图谱，支持有关港口设备故障的知识查询与智能问答。以起重机故障知识图谱的构建为例，验证知识图谱构建的有效性，从而提升港口设备故障知识的高效管理和传播利用。

对比学习的恶意加密流量检测方法

吴佳宏

2025, 0(12): 61-65. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.009

摘要 ( 10 )

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摘要：针对恶意加密流量检测模型表征能力不足的问题，提出一种基于对比学习的恶意加密流量检测方法，旨在提高模型的表征能力从而提高恶意加密流量的检测精度。与传统方法直接从流量数据中提取流量特征不同，本文方法侧重于学习数据的内在表示后再进行特征提取。具体来说，首先利用多尺度机制提取加密流量的局部与全局特征，以捕捉不同尺度下的关键信息。然后，在对比学习的度量空间中，通过优化目标函数，缩小加密流量与正确分类标签的距离，同时增加与错误分类标签的距离，使得模型能够更好地区分恶意与正常的加密流量。经过训练，模型捕获到更具区分度的加密流量特征，最终提高检测精度。实验数据集由UNSW NS 2019、CICIDS-2017、CIC-AndMal 2017、Malware Capture Facility Project Dataset和CICIDS-2012等多个公共数据集采样组合而成。实验结果表明，该方法较对比模型表现出更优的性能，检测精度达到97.59%，相较随机森林的基准模型，提高了3.16百分点。此外，该方法在可解释性与检测速率上也有提升。

KD-NeRF：知识蒸馏增强的果树神经辐射场重建方法

汤辉1, 刘鑫2, 胡必伟1, 刘帆1

2025, 0(12): 66-73. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.010

摘要 ( 8 )

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摘要：精准农业对果树三维表型精确重建需求迫切。传统方法存在建模效率低、计算成本高的问题，同时二维分析受限于遮挡和深度缺失。神经辐射场（NeRF）虽表现优异，但训练耗时且资源密集，学习果树复杂结构面临挑战。本文提出一种融合知识蒸馏增强的NeRF果树三维重建方法(KD-NeRF)。该方法构建基于二维多视角图像的深度学习框架；采用SIREN周期性激活函数，通过隐式正则化增强高频细节捕获和空间连续性；设计教师-学生知识蒸馏机制，将深层表征传递至轻量级网络，提升复杂结构学习效能。在不同果树数据集上进行实验的结果表明，相较NeRF、KD-NeRF的PSNR提升8%，训练速度提升14倍~16倍。消融实验结果表明：教师-学生架构的PSNR、SSIM等指标有明显提升；SIREN增强了高频细节表征；两者协同产生了超越单一累加的性能增益。KD-NeRF解决了NeRF在果树重建中的效率瓶颈，可为果树表型分析、生长监测和智能育种提供良好技术支撑，推动了精准农业和智慧果园建设。

基于信息差异感知的变电站隐蔽鸟类目标检测

赵欣洋1, 2, 刘志远1, 2, 张乐艺3, 尹琦云1, 2, 陆洪建1, 2, 李庆武3

2025, 0(12): 74-80. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.011

摘要 ( 13 )

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摘要：为了克服鸟类目标尺寸较小以及与变电站周围背景相似度高所导致的图像检测模型分割准确率低的问题，提出一种基于信息差异感知的变电站隐蔽目标检测模型。该模型通过全局引导提取模块获取全局引导，在扩大感受野的同时，保留原始图像的细节信息。通过边界引导生成模块融合所有尺度的特征得到边界引导，以避免跨层特征交互引起的噪声干扰。同时，使用双分支差异感知模块融合多个引导，通过交替关注目标边界及其周边背景，进而扩大二者之间的差异，逐层细化获得更精确的图像分割结果。在自建的变电站鸟类小目标数据集上的实验结果表明，本文方法在交并比指标上比当前最优的隐蔽目标检测算法提高了2.75百分点，为驱赶变电站隐蔽鸟类目标提供了可靠的依据。

基于稠密网络与元学习的无参考图像质量评价

刘子阳, 贾惠珍, 王同罕

2025, 0(12): 81-87. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.012

摘要 ( 7 )

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摘要：为解决在有限数据集与复杂的失真条件下，基于卷积神经网络的无参考图像质量评价（No-reference Image Quality Assessment， NR-IQA）模型存在的过拟合与泛化性差问题，本文利用元学习获得不同失真任务之间共享的先验知识，提升模型对未知任务的泛化性。以DenseNet作为骨干网络提取图像特征，实现全面的深度监督，改进网络的信息流和梯度，减少对小样本训练集任务的过拟合。加入多头自注意力机制，使网络从不同子空间捕获多元特征信息与全局图像的长距离依赖，提升模型的学习能力。使用支持集到查询集的双层梯度优化方法在多种已知失真任务上对质量先验模型进行训练，优化模型参数后续梯度下降的过程。在目标NR-IQA任务上进行微调，适当的初始化参数可以使模型快速适应未知失真任务。在真实失真IQA数据集LIVEC与合成失真IQA数据集KADID-10K上进行性能与泛化性测试，SROCC值分别达到0.834与0.831，这表明所提模型与传统算法相比，具有更好的学习能力与泛化性。

用于手卫生评估的多专家对比学习方法

涂子健1, 2, 王梓2, 汤进1, 2, 3

2025, 0(12): 88-96. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.013

摘要 ( 9 )

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摘要：手卫生是预防医院感染的最有效手段之一，但医务人员的依从性普遍较低。基于计算机视觉的手卫生评估方法可以对手卫生动作进行分步骤评分，但在对微小动作的感知与评估方面仍然存在不足。为了解决这一问题，提出一种基于多专家对比学习的手卫生评估方法，采用多专家分割模块和动作对比评估模块，通过两阶段的评估流程，提升微小动作的分割与评估能力，实现更精准的手卫生动作评价。具体来说，首先利用多专家分割模块学习每个手卫生有效动作的特点，依赖特点信息进行高精度的动作分割推理；其次，动作对比评估模块基于对比学习方法，利用模版动作与当前动作的差异信息计算动作预测分数；最后，提出的方法输出每个有效动作的预测得分，综合计算后得到最终的预测总分。本文方法在手卫生评估数据集HHA300上取得的动作分割精度为91.4%，动作质量评估的相关系数为0.864，均优于现有的手卫生评估方法。多个对比实验与消融实验验证了本文方法中各个模块的有效性，说明本文方法能够使手卫生评估过程更加规范，实现手卫生动作的有效监管。

基于注意力机制的人脸素描-照片图像生成网络

姚丽1, 2, 占博思3, 万伟国3, 罗亦韬3, 杨宇仙4

2025, 0(12): 97-106. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.014

摘要 ( 9 )

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摘要：人脸素描-照片生成是图像生成的一个重要分支，在数字娱乐和公安刑侦等领域具有广泛应用。由于人脸素描图像只包含灰度信息，且丢失了人脸的大部分纹理细节，现有方法生成的人脸照片图像存在人脸结构缺失、细节信息不足和色彩失真等问题。针对上述问题，本文提出一种基于注意力机制的人脸素描-照片生成网络。首先，设计一种Vision Transformer 和U-Net相结合的生成器，有效提取人脸全局和局部特征，提升生成的人脸照片图像结构完整性。其次，构造一种改进的选择内核注意力模块，提升模型对细节信息的捕获能力，使生成的图像包含更多的人脸细节信息。最后，设计一种基于通道和像素注意力的判别器，增强生成对抗网络的对抗学习能力，减少生成人脸图像的颜色失真。通过与其他先进方法的主客观实验比较，本文提出的方法在人脸素描-照片图像生成任务上表现出更优的主观视觉效果和客观评价指标。在通用的CUHK、AR和XM2VTS人脸素描数据集上，本文方法的SSIM指标较次优值分别提升了11.6%、6.2%和4.5%，验证了本文方法的有效性。

基于高效交叉注意力的医学图像配准网络

黄业勤

2025, 0(12): 107-114. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.015

摘要 ( 9 )

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摘要：随着深度学习在医学图像分析中的广泛应用，医学图像配准方法取得了显著进展。然而，现有方法在特征提取和融合方面仍存在局限，尤其是在处理图像对之间独立解剖结构信息时的不足。为解决这一问题，本文提出一种基于高效交叉注意力的医学图像配准网络。该网络采用2个并行分支结构，通过交叉注意力机制独立处理并融合图像特征，有效提升配准精度。为降低计算复杂度和内存消耗，本文提出一种高效交叉注意力机制，在保持全局特征捕捉能力的同时提升计算效率。此外，本文模型结合Transformer和卷积神经网络（CNN），利用Transformer捕获远程依赖关系，同时使用CNN提取局部特征，减少模型参数量并提高训练效率。为了验证本文模型性能，在OASIS数据集和BraTs2018数据集上进行实验，本文模型在这2个数据集上的Dice相似系数分别达到了0.804和0.732，表现出优于其他方法的配准性能。实验结果表明，本文模型不仅提高了医学图像配准的精度，还优化了计算效率，具有广泛的应用潜力。

元学习优化的面部色诊分类方法

罗冠聪1, 冯跃1, 徐红2, 秦传波1, 李福凤3, 钱鹏3, 刘慧琳3

2025, 0(12): 115-122. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.12.016

摘要 ( 8 )

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