计算机与现代化

黄荣1，陈垲冰1，岳青2，刘兴林1，吴明芬1

2019, 0(03): 1. doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.001

摘要 ( 213 )

PDF (1133KB) ( 108 )

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随着电子商务的发展，对于用户消费行为及用户人格的研究越来越普遍，但人格分类以艾森克人格特质理论和大五人格居多，并且在分析用户消费行为时，没有将消费行为学和用户人格特征相结合。本文提出基于BP神经网络的用户九型人格模型，该模型首先利用消费行为学提取消费行为的维度对用户购物日志进行用户消费维度分析，再对消费行为维度进行九型人格分析，最后利用BP神经网络对用户进行九型人格分类。本文采用天池大数据提供的用户6个月购物日志对该模型进行测试并验证了其可行性。

基于K-均值聚类的RBF神经网络血糖浓度预测

余丽玲，金浩宇

2019, 0(03): 9. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.002

摘要 ( 245 )

PDF (1090KB) ( 179 )

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针对糖尿病患者血糖数据的复杂性与不稳定性，提出一种基于K-均值聚类算法的径向基函数（Radical Basis Function， RBF）神经网络的短期血糖预测方法。首先将动态血糖监测(Continous Glucose Monitoring System， CGMS)采集的糖尿病患者血糖浓度时间序列进行平滑滤波和归一化处理，提高血糖数据序列的光滑度，弱化原始血糖数据序列的随机性。然后对处理后的血糖浓度时间序列构造RBF网络，采用K-均值聚类进行优化，并用最小二乘法进行RBF网络的权值调整进而获得未来血糖浓度的预测值，从而保证预测的精度。

基于稀疏逻辑回归和多元融合算法的 #br# 慢性肾病进展预测模型

杨金山，李智

2019, 0(03): 13. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.003

摘要 ( 203 )

PDF (1178KB) ( 114 )

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只有一部分慢性肾病（Chronic Kidney Disease， CKD）3期的患者会进展到4期，观察临床数据发现进展和非进展患者部分生理指标有较大的区别。本文首次将基于L1/2范数正则化的逻辑回归（Sparse Logistic Regression， SLR）用于筛选影响CKD患者进展的关键因素，然后利用SLR、支持向量机（SVM）、提升决策树（AdaBoost Decision Tree, BOOSTDT）建立进展风险预测模型。另外，本文引入堆叠算法Stacking（STKSSD）克服样本量不足使得模型泛化性能不稳定的缺陷。作为对比，本文分别利用神经网络（ANN）、循环神经网络（BLSTM）对数据建模。实验结果表明，当SLR算法选择磷、血清肌酐等11个关键特征时， STKSSD融合模型效果最好，其中测试查全率、查准率、F1值分别为86.97%、92.86%和89.82%。

FlexRay车载网络的神经网络模型参考控制

杨梅，王义，刘志超，张良玉

2019, 0(03): 19. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.004

摘要 ( 215 )

PDF (588KB) ( 84 )

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针对FlexRay车载网络控制系统的复杂性和非线性特点，有限的网络带宽资源会造成数据传输的不确定性和数据传输延时，使得FlexRay网络在高速传输数据时控制性能下降。利用神经网络具有的自学习、自适应和全局逼近的能力，本文以提高FlexRay车载网络控制性能为目的，提出以网络带宽利用率为参考模型的神经网络控制方法。首先对神经网络模型参考控制系统的结构进行分析，其次设计FlexRay车载网络的神经网络模型参考控制器，在负载的情况下，运用Matlab软件中的Simulink对控制器的性能进行仿真研究。仿真结果表明，该控制器能够有效地提高FlexRay车载网络控制性能，且对控制对象参数变化具有良好的适应性。

基于双相机协同的管制车型抓拍系统

王喜龙，张伟伟，吴训成

2019, 0(03): 23. doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.005

摘要 ( 111 )

PDF (2141KB) ( 50 )

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针对管制车型在城市交通监控难等问题，研究一种基于双相机协同的管制车型自动抓拍系统。首先依据管制车型侧面信息熵大而便于类内目标精细识别的特点，优选目标车辆的侧面图像为特征载体，采用卷积神经网络对不同管制车型侧面进行识别；其次建立相机间坐标映射模型，采用BP神经网络算法对目标车辆面部进行定位，有效简化相机协同标定工序，对目标车辆面部进行快速定位;最后基于目标车辆的面部图像对车牌进行识别。实验结果表明，该方法对管制车型的检测精度达到89.94%，定位面部区域与ground truth的纵向高度交并比达到0.912，系统整体性能达到较高精度。

一种基于扩散速度的移动应用端活体人脸识别技术

詹伟，张科，徐焕，罗弦，龙霏，纪依依

2019, 0(03): 28. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.006

摘要 ( 135 )

PDF (2004KB) ( 91 )

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提出一种采用扩散速度对活体人脸和伪造人脸的光照特性差异建模的方法。针对手机端的人脸识别活体检测的需求，根据伪造照片相对于活体照片有光照反射特性呈现出更加均衡、扩散更缓慢的特点，提出一种基于图像扩散（反射）速度模型（Diffusion Speed Model）的活体检测方法，通过引入全变差流（TV）来获得扩散速度，在得到的扩散速度图基础上，利用LSP编码（类似LBP）获取的局部速度特征向量作为线性SVM分类器的输入，经分类区分输入影像的真伪。通过设计多组对比实验，表明不管在室内环境或者在室外环境、多种人脸姿态和表情以及各种光照情况下，算法均能获得非常好的识别效果，而且基于LSP的基础方案具有高度的实时性和有效性，可以部署在各种移动终端设备中，实现跨平台一键式植入应用。

基于改进型C3D神经网络的动作识别技术

廖小东，贾晓霞

2019, 0(03): 32. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.007

摘要 ( 447 )

PDF (849KB) ( 150 )

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Facebook提出的C3D三维卷积神经网络虽然能达到良好的视频动作识别准确率，但是在速度方面还有很大的改进余地，而且训练得到的模型过大，不便于移动设备使用。本文利用小型卷积核能够减少参数的特点，对已有网络结构进行优化，提出一种新的动作识别方案，将原C3D神经网络常用的3×3×3卷积核分解成深度卷积和点卷积（1×1×1卷积核），并且在UCF101数据集和ActivityNet数据集训练测试。结果表明，与原C3D网络进行对比：改进后的C3D网络准确率比C3D提升了2.4%，在速度方面比C3D提升了12.9%，模型大小压缩到原来的25.8%。

面向材料科学研究的新型高性能计算平台系统

王康1,2，杨运平1,2，刘波平1,2，付康1,2，吴志平1,2，尹敏1,2

2019, 0(03): 39. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.008

摘要 ( 162 )

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高性能计算集群作为保证国家科研开展的“基础设施”已上升为国家战略。高性能计算应用广泛，特别在材料科学研究方面，是必不可少的工具。当下为科学计算用户提供高质量的远程化、可视化、图形化的高性能计算平台成为当前高性能服务研究的突破口。本文提出基于材料科学研究的新型高性能计算平台系统，该系统基于Java语言开发，采用B/S架构为用户提供服务，实现主流材料科学研究的计算软件与平台的整合，设计友好的用户操作界面，提供方便的接入方式，并结合OpenPBS优化作业调度方法为平台用户提供优先级更高的计算需求，保证材料科研应用中更高效的计算资源。

混合自适应粒子群算法在电力经济调度中的应用

陈宏伟，王万成，王继拓

2019, 0(03): 45. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.009

摘要 ( 170 )

PDF (880KB) ( 130 )

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以电力系统中发电成本最低为目标，结合实际发电运行中系统平衡约束和机组操作约束条件，建立电力经济调度(ED)模型。由于标准粒子群算法存在易陷入局部最优的问题，用这种方法求解ED模型得到的最终结果会不太理想。为此，本文提出一种非线性自适应权重调整策略来增强算法全局搜索和局部搜索能力，首先引入小生境优化种群策略使算法跳出局部最优，然后将这种改进后的混合自适应粒子群算法（HAPSO）应用于求解ED模型。最后，算例分析结果表明本文所改进算法的有效性，提高了求解精度。

基于HLS流媒体集群动态反馈负载均衡算法

杨炳钊，李泽平，刘江涛

2019, 0(03): 51. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.010

摘要 ( 170 )

PDF (1280KB) ( 120 )

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面对移动视频用户大量的并发视频请求，为了解决流媒体集群节点负载反馈不及时、节点选择不精确、节点负载过重而导致用户满意度下降的问题，提出一种改进的动态反馈负载均衡算法。综合考虑静态和动态负载因子衡量各节点服务性能和当前负载，使用层析分析法计算负载权值向量；同时计算负载权值和引入容余负载，并对容余负载进行修正，使其更加精确地描述集群负载情况，改善了传统动态反馈负载均衡算法中请求数突增造成的负载倾斜。实验结果表明，算法实现了多节点负载动态平衡，提高了节点的利用效率。

基于区块链的可信移动应用市场

连耿雄

2019, 0(03): 58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.011

摘要 ( 154 )

PDF (1085KB) ( 124 )

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针对普通用户无法鉴别移动应用市场是否可信，以及移动市场恶意行为难以追溯的问题，提出基于区块链的可信移动应用市场的方案。该方案将区块链去中心、防篡改、可追溯的安全特性应用于移动应用的发布与传播，实现应用开发方、应用市场以及用户的互联互通互信，确保了移动应用源头可查证，完整性可验证，流转轨迹可追溯，恶意行为难抵赖。分析表明，本文方案能够建立可信的移动应用生态，提高移动应用的安全性。

基于智能蝙蝠算法的异常数据检测方法

孙远，廖小平

2019, 0(03): 62. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.012

摘要 ( 154 )

PDF (898KB) ( 109 )

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随着大数据应用的普及，网络攻击日益严重并已成为主要的网络安全问题。针对大数据环境下的网络攻击检测问题，设计一种融合聚类和智能蝙蝠算法（DEBA）的网络攻击检测系统。该系统将K-means算法与蝙蝠算法相结合进行数据流分类，实现了对异常数据的高效检测。实验结果显示，该系统的聚类准确率、算法耗时和误报率方面明显优于基于传统蝙蝠算法的K-means算法和单独K-means算法的网络异常数据检测方法。

基于自适应遗传算法的城际列车运行图编制方法

汤雪芹

2019, 0(03): 68. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.013

摘要 ( 215 )

PDF (826KB) ( 195 )

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对城际列车运行图编制问题进行研究，确定列车在各区间运行的最优顺序，并建立以列车总运行时间最小为目标的列车运行图优化模型。在此基础上，采用自适应选择机制的变异算子和交叉算子，设计一种自适应遗传算法进行求解。该算法采用“列车-区间运行顺序”的染色体二维编码形式，首先对列车在各区间运行的顺序进行编码；求解过程中，结合广度优先循环布线的原则进行解码，通过“到发时刻-发现冲突-解决冲突”逐区段进行铺画，得到列车在各车站实际的到发时刻；同时，利用自适应遗传算法进行全局优化，得到问题最优解。实验表明，自适应机制能够提高算法性能并较快得到列车最优运行顺序，铺画出更高效准确的列车运行图。

一种改进的类别区分词特征选择算法

李富星，蒙祖强

2019, 0(03): 73. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.014

摘要 ( 213 )

PDF (719KB) ( 136 )

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传统类别区分词特征选择算法以类间分散度和类内重要度作为度量指标，忽略了2个指标对特征评分函数的贡献权重往往不同这一事实，从而在一定程度上影响了特征选择效果。在类别区分词特征选择算法基础上，引入平衡因子，通过调节平衡因子来调整2个指标对特征评价函数的贡献权重，完成更加高效的特征选择，进而达到更好的文本分类效果。使用朴素贝叶斯算法进行文本分类，相比主流特征选择算法，改进算法在分类准确率、查准率、查全率和F1指标上都取得了可观的性能提升。

元数据驱动的分布式数据资源管理技术

焦利1，孙松周2，刘天须2，张雪扬2，王振基1，王亚1

2019, 0(03): 78. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.015

摘要 ( 170 )

PDF (1122KB) ( 102 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

采用元数据驱动方法，研究分布式数据资源管理，实现数据的统一组织，提供高效数据共享服务。在对数据进行分类分析基础上，基于元数据定义和管理，开展分布式数据管理的数据检索和缓存。突破分布式数据资源管理关键技术瓶颈，构建分布式资源全局目录，实现目录服务，进行高效传输的数据缓存管理，减少处理、采集、分发的延时。提供基于多副本的动态自适应数据调度方案，解决分布式数据资源管理的数据选择和动态变化问题。

基于改进联合相似度计算的图书推荐算法

李月，陈丽，王槐彬

2019, 0(03): 85. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.016

摘要 ( 170 )

PDF (768KB) ( 132 )

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推荐系统可有效解决海量数据中的信息过载问题，为用户推荐感兴趣的信息。用户相似度计算是一种常用的推荐算法，但传统算法仅考虑用户-物品评分之间的相似性，忽略了用户固有特征对用户喜好的影响。考虑用户特征对推荐效果的影响，本文提出一种联合用户特征相似度及用户评分相似度计算的算法，采用F1衡量指标评价推荐效果的有效性。实验结果表明改进算法能有效提高推荐效果，取得更好的用户体验。

基于LeaderRank的重叠社区发现算法

朱帅，许国艳，李敏佳，张网娟

2019, 0(03): 90. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.017

摘要 ( 293 )

PDF (691KB) ( 131 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

在真实的社交网络结构中常常存在着社区相互重叠的现象，发现社交网络中的重叠社区有利于研究网络特性，反映网络中的真实情况。针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的随机性,导致社区发现结果稳定性差等问题，提出一种结合节点重要性的标签传播算法。该算法首先采用LeaderRank计算出网络中各个节点的重要性，选择重要性高的节点进行团扩展作为标签初始阶段的预处理，采用合理的标签更新顺序以防止抵消预处理阶段的工作，后期引入贡献度来弱化标签选择阶段的随机性，在基准网络和真实网络上的实验结果表明本文算法提高了社区发现结果的质量。

面向短文本的特征选择及文本表示

马建红，刘广森，姚爽，杨智

2019, 0(03): 95. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.018

摘要 ( 264 )

PDF (1112KB) ( 157 )

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短文本由于其稀疏性、实时性、非标准性等特点，在文本特征选择和文本表示方面存在较多问题，从而影响文本分类精度。针对文本特征选择方面存在较高的特征维数灾难的问题，提出一种二阶段的文本特征选择算法。首先在互信息算法的基础上，引入平衡因子、频度、集中度、词性及词在文本中的位置等5个指标对互信息值进行计算，然后将排序结果靠前的特征集初始化进行遗传算法的训练从而得到最优特征集合。因为TFIDF在计算时针对的是整篇语料而没有考虑类间分布不均的情况，在计算IDF公式时引入方差，并将改进后的TFIDF公式对Word2Vec词向量进行加权表示文本。将改进算法应用在人工构建的百科用途短文本语料集中进行实验,实验结果表明改进的文本特征选择算法和文本表示算法对分类效果有2%~5%的提升。

基于Sentence-LDA主题模型的短文本分类

张浩1,2，钟敏1，2

2019, 0(03): 102. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.019

摘要 ( 388 )

PDF (629KB) ( 225 )

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短文本特征稀疏、上下文依赖性强的特点，导致传统长文本分类技术不能有效地被直接应用。为了解决短文本特征稀疏的问题，提出基于Sentence-LDA主题模型进行特征扩展的短文本分类方法。该主题模型是隐含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation， LDA）的扩展，假设一个句子只产生一个主题分布。利用训练好的Sentence-LDA主题模型预测原始短文本的主题分布，从而将得到的主题词扩展到原始短文本特征中，完成短文本特征扩展。对扩展后的短文本使用支持向量机（Support Vector Machine， SVM）进行最后的分类。实验显示，与传统的基于向量空间模型（Vector Space Model，VSM）直接表示短文本的方法比较，本文提出的方法可以有效地提高短文本分类的准确率。

物联网环境下基于NFC的一次性口令认证方案

赵东昊，卢昱，王增光，张腊

2019, 0(03): 107. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.020

摘要 ( 191 )

PDF (697KB) ( 119 )

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针对当前部分传统身份认证技术存在耗能高、计算量大、效率低等缺陷，提出一种基于近场通信（Near Field Communication， NFC）技术的一次性口令认证方案。该方案不仅具有一次性口令成本较低、实现简单的优点，适用于物联网环境；同时通信双方运用NFC技术进行交互，利用NFC设备初始化时进行的冲突检测有效地解决了一次性口令认证明文传输的安全性问题。通过对其进行分析，可知该方案在有效防止常见攻击的同时保证了较小的计算量和较高的效率，能够应用到物联网环境中。

电力营销信息系统数据安全防护

方舟，程清，裴旭斌

2019, 0(03): 111. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.021

摘要 ( 209 )

PDF (1339KB) ( 123 )

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近年来，随着云计算、物联网、大数据、移动互联网等新技术的快速发展和日趋成熟，传统的电力营销系统也开展了大数据平台的建设。在对数据的挖掘和应用中，数据安全问题逐渐显露出来。电力营销系统中的数据涉及大量保密性较高的信息，信息泄露会给电力公司带来巨大损失，也会威胁到用户安全。因此，如何在不影响数据正常使用的情况下，保证数据的安全成为当下研究的热点。本文通过对可应用于电力营销系统中的数据安全防护措施进行研究，在数据层面进行变换，消除原始数据中的敏感信息，加强了数据保密性，保障了数据安全。

一种有效的带关键字搜索的代理重加密方案

韩笑，曾琦，曹永明

2019, 0(03): 117. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.022

摘要 ( 200 )

PDF (598KB) ( 243 )

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带关键字搜索的公钥加密(PEKS)是一种实用的加密范例，它可以在不损害原始数据安全性的情况下搜索加密数据，同时它为解决公钥密码系统中的加密数据检索问题提供了一种有前途的解决方案。作为PEKS和代理重加密(PRE)的组合，带关键字搜索代理重加密允许一个半信任的代理同时重新加密和搜索委托的加密数据。在2010年，Shao等人首先提出了一种基于关键词搜索的代理重加密方案，但其方案的安全性是以降低计算效率为前提的。本文提出一个新的带关键字搜索的代理重加密方案来解决这个问题。与已有的方案相比，本文方案在性能上有明显的提升，使得整个方案除了测试算法外，其他算法都无需使用双线性对运算。本文方案同时满足陷门不可区分和关键字密文不可区分的安全性。对比分析表明，该方案是有效的、实用的。

一种可追踪的网络信息匿名发布方案

崔耀

2019, 0(03): 122. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.023

摘要 ( 161 )

PDF (698KB) ( 90 )

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研究分析区块链中基于base58编码的比特币地址生成算法，在此基础上，设计一种可追踪的网络信息匿名发布方案，该方案一方面可以保护发布人的信息，实现信息匿名发布，另一方面，一旦发布人发表了不良信息，监管部门可以追踪到信息发布人。分析该算法的效率和安全性。

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