计算机与现代化

更藏措毛1,2,黄鹤鸣1,2

2019, 0(10): 1. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.001

摘要 ( 182 )

PDF (1199KB) ( 113 )

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针对前馈神经网络难以处理时序数据的问题，提出将双向循环神经网络（BiRNN）应用在自动语音识别声学建模中。首先，应用梅尔频率倒谱系数进行特征提取；其次，采用双向循环神经网络作为声学模型；最后，测试不同参数对系统性能的影响。在TIMIT数据集上的实验结果表明，与基于卷积神经网络和深度神经网络的声学模型相比，识别率分别提升了1.3%和4.0%，说明基于双向循环神经网络的声学模型具有更好的性能。

结合主题模型词向量的CNN文本分类

牛雪莹

2019, 0(10): 7. doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.002

摘要 ( 109 )

PDF (620KB) ( 77 )

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挖掘微博文本中的信息对自动问答、舆情分析等应用研究具有重要意义。文本数据的分类研究是文本数据挖掘的基础。本文提出将Word2vec和LDA（Latent Dirichlet Allocation）的文本表示同时输入卷积神经网络模型进行高层语义特征抽象和分类学习，使得输入的词向量既能表现词语之间的语义信息又能体现文本的主题思想。首先用Word2vec和LDA模型分别在语料库中学习产生词向量，然后词向量分别级联得到各自的文本矩阵表示，最后将文本矩阵作为2个通道同时输入到卷积神经网络做分类训练，并通过微博数据实验验证了该方法的有效性。

基于GRU-Attention神经网络的空中群组态势识别方法

苟先太，吴南方

2019, 0(10): 11. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.003

摘要 ( 178 )

PDF (2403KB) ( 161 )

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现代空中战场中，对敌方空中作战群组意图判定的结果将直接影响我方对局势的掌握和决策的下达，因此空中群组态势的评估识别是现代战场的重要任务。空中作战群组通常会根据飞行任务执行相应意图，监测相关过程并从获取的数据中挖掘相应的特征，再通过智能化的方法进行学习预测。基于此，本文提出一种基于GRU-Attention神经网络的识别方法，将获取的行为事件库预处理后输入门控循环(GRU)神经网络挖掘事件中深层特征；注意力机制(Attention)为深层特征自动计算相应的权重分配；最后利用softmax层对输入的信息进行态势意图分类。实验结果表明GRU-Attention态势识别方法的准确率达到96.10%，验证了该方法的准确性、高效性和稳定性。该方法的提出对丰富神经网络识别方法体系和提高空中群组态势的评估识别准确率具有重要的理论意义和实践意义。

一种基于区间预留编码的XML关键字查询算法

魏东平，罗丹

2019, 0(10): 17. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.004

摘要 ( 138 )

PDF (920KB) ( 85 )

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近年来，随着XML数据的爆炸式增长，对XML关键字查询技术的研究日益受到关注。数据编码是关键字查询的基础，目前主要有2种方式——基于路径的编码及区间编码。区间编码可更好地适应对查询中的XML数据进行动态的更新，因而具有更多的优势。本文研究基于区间编码的关键字查询问题，提出一种新的查询算法。该算法首先根据预留的区间值建立索引，再根据最小范围值对索引进行选择遍历，减少了不必要的比较，达到了提高查询效率的目的。研究发现，预留空间的选择对查询效率有一定的影响。为此，本文设计一种基于节点自身进行区间预留的编码方式（Interval Reservation Based on Node， IRBN），为节点设置权值，并根据权值进行区间值的设定，形成根据节点自身分配区间的较为均衡的编码。实验表明，IRBN编码是合理的，有较高的查询效率。

基于熵值理论的区块链网络去中心化程度量化评估方法

邬可可1，彭波2，谢华2，黄臻2，延霞1

2019, 0(10): 21. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.005

摘要 ( 193 )

PDF (905KB) ( 126 )

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去中心化是区块链网络的重要优势。然而，尽管人们普遍认识到这一性质的重要性，但大多数关于这一主题的研究缺乏量化，而且没有对它们在实践中实现的去中心化程度进行计算。熵是随机变量不确定性的度量，也就是数据集的随机性度量，正好可以用来衡量区块链网络的去中心化程度。本文以比特币和以太坊为例，提出一种基于信息论中熵值理论来量化计算这些区块链网络去中心化程度的方法。利用信息熵计算出比特币和以太坊的出块数量和地址余额的随机程度，以此作为量化比特币和以太坊去中心化程度的指标。计算结果表明，基于出块数量的全样本统计，比特币比以太坊要高出大约12%的去中心化程度，并且基于10000个地址余额的样本统计，比特币也比以太坊要高出大约9.2%的去中心化程度。本文提出的方法具有普适性，可以用来量化评估任何区块链网络的去中心化程度。

面向云服务平台的弹性负载均衡算法

文婷婷,李洪赭

2019, 0(10): 28. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.006

摘要 ( 219 )

PDF (1134KB) ( 135 )

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云计算主要通过虚拟化技术并以虚拟机的形式为用户的各种应用提供资源管理和隔离，但虚拟机的超负荷运行会降低这些应用的性能，因此需要通过虚拟机迁移来进行负载均衡以防止服务器过载。然而，以往的负载均衡方案都是基于确定性的资源需求估计和工作负载特征来进行迁移决策，而没有考虑资源需求的突发性。本文通过对虚拟机资源需求跟踪观测，充分考虑其工作负载的动态性和突发性，提出一种弹性负载均衡的算法。该算法有效地解决了资源需求估计不准确和随机性特征资源需求预测的问题，为具有弹性需求特征的负载均衡问题提供了新的解决方案。最后将本文算法与相关算法对比，表明本文算法取得了较好的效果。

基于微服务架构的学位论文写作辅助平台

欧阳宏基１，杨铎2

2019, 0(10): 34. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.007

摘要 ( 178 )

PDF (1226KB) ( 153 )

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针对当前高等院校学生学位论文写作过程中存在选题与自身学术能力不匹配、论文审阅流程复杂繁冗等问题，经过对高等院校学生学位论文书写流程进行调查分析后，基于微服务架构并使用Spring Cloud、Spring Boot等技术，设计开发一种学位论文写作辅助平台，包括用户登录注册、鉴权认证、数据抓取、选题推荐、论文在线批注、平台运营等功能。经过实际运行后，该平台可通过推荐功能提升选题与自身学术能力的匹配度，实现论文审核流程线上化，提高了学术论文审核效率。

基于模糊变权组合预测模型的航材预测

杨宜霖，刘臣宇，祁昌彬

2019, 0(10): 40. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.008

摘要 ( 155 )

PDF (483KB) ( 98 )

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由于航材预测的发展，每一种航材的预测模型有很多种。不同模型的预测模型体现了预测对象不同方向的发展趋势，合理地处理信息可以更加全面地预测航材需求趋势。模糊变权组合预测模型不同于传统组合预测模型，它采用权重系数为三角模糊数来组合不同预测模型结果，并以单项预测方法预测精确度指数最小为准则，集成处理得到较窄的取值范围来帮助航材预测决策。最后以实例验证方式检验该模型的有效性和准确性，具有一定的实用性。

基于相关矩阵的纵向碎纸拼接方法

刘亚威，王军民，刘威

2019, 0(10): 43. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.009

摘要 ( 127 )

PDF (1336KB) ( 92 )

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由于碎纸机的使用，伴随出现了对碎纸拼接的需要。为了使得拼接更加简便、快捷，本文采用以线性代数中相关矩阵为核心的碎纸拼接算法，对单面打印的规则型碎纸进行自动拼接复原。首先将图像信息转化为像素矩阵，然后根据文字的形状特征以及连续性，计算所有碎片的边缘像素矩阵的相关度，从而得到一个相关矩阵。通过对相关矩阵中每一列的相关度进行比较，得到相关度最高的一张碎片进行拼接。经过实例研究验证后，该算法简洁可行，比较精确。

混合花粉算法求解全局优化问题

朱洋洋

2019, 0(10): 48. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.010

摘要 ( 183 )

PDF (823KB) ( 123 )

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元启发式算法可以用作寻找近似最优解的有效工具，因此，对元启发式算法进行改进，提高算法性能是有必要的。本文介绍花粉算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)的增强变体，将花粉算法与极值优化算法(Extremal Optimization, EO)混合形成FPA-EO算法。FPA-EO算法综合利用了FPA的全局搜索能力和EO的局部搜索能力，并将其应用于11个基准测试函数来测试新算法。同时将该算法与其他4种著名优化算法（标准花粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BAT)、萤火虫算法(FA)、模拟退火算法(SA)）进行比较。综合结果表明，本文算法能够找到比其他4种算法更精确的解。

一种自适应模糊连接点聚类算法

王保锋,麻晓璇,李金星

2019, 0(10): 55. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.011

摘要 ( 153 )

PDF (868KB) ( 78 )

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模糊连接点聚类算法（Fuzzy Joint Points， FJP）用最大间隔下降法划分聚类的簇数目，这种确定簇数目的方法具有主观性，不利于算法的应用推广。针对此问题，提出一种基于有效近邻簇指标的自适应FJP聚类算法，通过Kernels-VCN指标来评估聚类的有效性，从而实现最佳簇数目的自适应确定，最后在UCI数据集和人工数据集上验证所提算法的可行性。

基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法

吕田

2019, 0(10): 60. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.012

摘要 ( 144 )

PDF (966KB) ( 102 )

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针对当前短期交通流量预测方法误差较大，且仅依靠时间序列数据进行预测的问题，提出一种基于SDZ-GRU的多特征短时交通流预测方法（简称SGMTFP）。该方法在现有的时序数据的基础上加入时间信息等一系列辅助数据，并将SDZ（Surprisal-Driven Zoneout）应用于门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）构成新的RNN单元SDZ-GRU。通过滚动式嵌套交叉验证实验，本文方法在均方根误差与平均绝对误差上比常规的GRU分别下降了7.68%和14.55%；另外由于SGMTFP方法加入了辅助特征，相比较不使用辅助特征的情况下，均方根误差与平均绝对误差分别下降了10.9%和15.1%，实验结果表明，本文方法能有效减小误差。

一种基于深度Encoder-Decoder神经网络的智能#br# 电网数据服务器流量异常检测算法

杨永娇,唐亮亮

2019, 0(10): 66. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.013

摘要 ( 138 )

PDF (2256KB) ( 123 )

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传统的网络流量异常检测通常基于单一原始特征变量进行阈值判断，或者对多个相关变量进行降维设计统计量后进行阈值判断，这类方法虽然简单,但无法应对变量间非线性关系随时间变化的情况。本文设计一种能够自适应动态逼近变量间非线性关系的深度神经网络，在普通的Encoder-Decoder神经网络的基础上引入2层注意力机制，提高了神经网络对长期历史信息的利用程度，实现了流量正常状态估计。基于估计得到的流量正常行为，分析其与实测值的残差分布情况，并最终给出置信区间作为判别异常行为的控制限。

基于多任务联合判别稀疏表示的人脸识别

李垒，任越美

2019, 0(10): 72. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.014

摘要 ( 143 )

PDF (598KB) ( 103 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对人脸识别中由于姿态、光照及噪声等影响造成的识别率不高的问题，提出一种基于多任务联合判别稀疏表示的人脸识别方法。首先提取人脸的局部二值特征，并基于多个特征建立一个联合分类误差与表示误差的过完备字典学习目标函数。然后，使用一种多任务联合判别字典学习方法，将多任务联合判别字典与最优线性分类器参数联合学习，得到具有良好表征和鉴别能力的字典及相应的分类器，进而提高人脸识别效果。实验结果表明，所提方法相比其他稀疏人脸识别方法具有更好的识别性能。

基于YOLO2的地铁进站客流人脸检测方法

周慧娟，张强，刘羽，王旭阳，柳颖

2019, 0(10): 76. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.015

摘要 ( 211 )

PDF (8073KB) ( 115 )

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由于光照变化、乘客拥挤和站外噪声干扰大等问题，现今地铁进站客流人脸检测技术精度较低。为提高人脸检测精度，本文在YOLO2轻量级目标检测算法Tiny YOLO2原有网络结构基础上，首先利用不同数目的1×1卷积层对特征图进行压缩，然后将特征图尺寸重新调整到统一大小进行级联，得到高维特征图。缩减网络最后几层卷积核数量，用1×1卷积层替换原始网络的3×3卷积层，得到更深而且更窄的人脸检测网络。改进后的网络先后在Wider Face数据集和地铁进站客流数据集上进行训练，得到最终的人脸检测模型。加载训练好的人脸检测模型对随机选取的300幅站外乘客图片进行测试。测试结果表明：本文算法相比Tiny YOLO2原始人脸检测算法，召回率提高4.2%，单幅图片检测速度提高6.5%。同时在广泛使用的人脸检测算法评测数据集FDDB上进行测试，在误检数目为200的情况下，人脸检测准确率相比Tiny YOLO2平均提高5%，比SSD检测算法提高2%，而且本文算法能够在检测速度和精度之间取得较好的平衡，有较好的泛化性。

基于改进LeNet-5的面部表情识别方法

张啸,周连喆,张琳琳

2019, 0(10): 83. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.016

摘要 ( 215 )

PDF (1183KB) ( 125 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对现有面部表情识别算法耗时长、收敛速度慢、分类精度低等问题，对LeNet-5网络的框架和内部结构进行双重优化和改进，并提出一种基于改进LeNet-5的面部表情识别方法。为了能够提取更加多样化的特征，同时提升特征表达能力，首先增加卷积层和池化层的个数,调整网络内部参数；其次，通过对卷积层、全连接层进行批规范化处理,提高网络模型的泛化能力；最后，3个池化层以maxpool_avgpool_avgpool的组合方式进行重叠池化。在FER2013人脸表情数据库进行实验，结果表明改进后的模型相较于目前的算法具有更高的识别精度。

基于LAB颜色空间的图像阴影检测与去除方法

梁永侦1，潘斌2，郭小明2，梁媛2

2019, 0(10): 88. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.017

摘要 ( 343 )

PDF (3267KB) ( 169 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为实现单幅图像快速去阴影处理，提出基于LAB颜色空间的图像阴影检测与去除方法。首先，将RGB图像转换成LAB图像，再对阴影图像进行边缘检测。然后，通过对不同颜色通道进行分析、计算及重新整合，得到阴影区域与非阴影区域平均色度值相匹配的图像。最后，对图像进行色度校正和边缘校正，实现单幅图像去阴影处理。为验证本文方法的可行性和有效性，分别采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）这2种性能指标，来客观评价图像的去阴影结果，并与2种典型的图像去阴影方法进行比较。结果表明，本文方法的各性能指标最高，如：在3组实验中，PSNR分别达到17.4721、17.6206、17.3048，SSIM分别达到0.8192、0.8344、0.8027。而且去阴影后图像特征信息清晰，保留的结构信息更接近于真实无阴影场景图像，整体取得了很好的去阴影效果。

基于机器视觉的药盒传送拥堵检测算法

张瑞勋1，周洪雨2，骆圣丽2

2019, 0(10): 94. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.018

摘要 ( 121 )

PDF (2894KB) ( 98 )

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药盒的生产过程中，常采用多股道传送带进行药盒传送，在传送过程中往往因为摩擦力等原因造成药盒拥堵。因此，为了实现药盒拥堵情况的实时检测，本文进行基于机器视觉技术的传送带药盒拥堵检测系统的设计与研究。通过对工业生产图像的特征采集和分析，设计基于边缘检测技术的药盒定位策略和基于灰度取反的空位识别策略，完成动态背景下的药盒与传送带的空位检测，设计拥堵检测策略和拥堵均衡策略，规划药盒调配路线，解决了传送带拥堵问题。

基于点云的转子表面缺陷检测方法

李宇萌，段欣伯，马蓬勃

2019, 0(10): 101. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.019

摘要 ( 237 )

PDF (2893KB) ( 179 )

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转子缺陷影响鼓风机运转，降低工作性能，为工业生产带来安全隐患。传统人工检测费时费力，检测和标注精度低，且难以进行缺陷精准分类。因此，本文基于机器视觉获取点云数据，对其进行预处理，并对比基于点云配准和基于工件特征的2种缺陷检测方法。实验结果表明，基于工件特征的缺陷检测能得到更精确的缺陷标注和分类效果，并为缺陷检测方法研究工作提供了新的方向。

基于机器视觉的非接触式马体尺测量方法

买尔孜燕古丽·阿不都拉，冯向萍

2019, 0(10): 108. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.020

摘要 ( 223 )

PDF (1399KB) ( 165 )

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目前马体尺测量方法是直接接触测量，此方法不仅耗费大量的人力、财力，而且操作步骤繁琐。本文首先总结归纳测量马体体尺的方法，其次对这些年来已有的畜牧体尺测量方法进行综述，阐述马体体尺测量方法的主要内容，并对马体体尺测量方法进行展望。本文对10匹不同年龄的雌性马图像进行灰度化、去噪、阈值化分割、提取轮廓等图像预处理，进行图像角点检测，标识出轮廓边缘的所有交点，再利用像素遍历识别出马体的关键点，如肩甲点、前脚点、胸骨前缘点、臀部点、臀部最高点等；同时运用海伦秦九韶公式和几何关系计算方法，计算出马体的体高、体长等数据。通过运用此方法测量得出，马体体长平均相对误差为3.97％，马体体高平均相对误差为4.45％。此方法为马体体尺研究者提供了科学的研究依据。

基于色彩空间分块匹配的三维动画融合技术

王映丽1，翟建丽2

2019, 0(10): 112. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.021

摘要 ( 162 )

PDF (2288KB) ( 125 )

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为了提高影视动画制作的三维图像成像质量，需要进行动画图像的动态信息融合处理，提出一种基于二维色彩空间分块匹配的三维动画图像的动态信息融合处理技术，采用虚拟视景重构技术进行三维动画图像采集和特征投影处理，对三维动画图像进行二值拟合和边缘轮廓检测，采用RGB分解技术进行三维动画图像的颜色分量提取，采用颜色模板空间投影算法进行三维动画图像的分块融合处理，提高三维动画图像的边缘像素点的特征配对性能，结合三维动画图像的色彩空间分块融合结果进行像素特征优化配置，计算匹配窗口相关系数，实现三维动画图像的动态信息融合处理。仿真结果表明，采用该方法进行三维动画图像的动态信息融合处理，能提高图像输出峰值信噪比，提高动态成像质量。

基于异卷积神经网络的入侵检测

李荷婷，冯仁君，陈海雁，景栋盛

2019, 0(10): 117. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.022

摘要 ( 144 )

PDF (895KB) ( 168 )

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网络已经深入人们生产生活的各领域。然而，由于存在大量的非法入侵行为，网络所面临的安全问题也越来越严峻。因此，检测入侵以保障网络安全是一个亟待解决的问题。针对此，本文提出一种基于异卷积神经网络的入侵检测方法,采用深度学习的卷积神经网络模型完成对入侵数据的特征提取，然后根据2种不同结构的卷积神经网络训练数据，从而得到最优模型，用以判断网络入侵。最后，使用KDD 99数据进行对比实验，验证本文方法的准确性和精确性。

基于Krylov子空间方法的网络入侵数据聚类

张苏宁，王月娟，吴水明，景栋盛

2019, 0(10): 121. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.023

摘要 ( 150 )

PDF (1044KB) ( 156 )

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网络信息安全中的数据具有维数高、规模复杂等特性。网络入侵检测需要对网络入侵信息进行合理的分析，筛选出危险的带有攻击性的行为。随着数据维数的不断升高，传统的基于距离的聚类分析方法不再适用。针对此，本文提出一种基于Krylov子空间方法的高维数据聚类分析算法，首先将高维数据投影到低维空间，实现数据的降维，再用基于遗传算法的K-means算法在低维空间中进行数据的聚类，避免了数据属性的丢失，同时也提高了高维数据聚类分析的效率。最后，使用KDD Cup 99数据进行实验，实验验证了方法的有效性和精确性。

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