计算机与现代化

李兆桐，张卫山，郭武武

2020, 0(01): 1. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.001

摘要 ( 189 )

PDF (746KB) ( 174 )

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随着工业互联网技术的发展，工业互联网设备的工作状态预测对于提升设备的可靠性具有重要意义。在实际的工业场景中，由于设备数据高度离散且在多个时间段内相互重合，简单的单信号预测和阈值方法是无效的。本文提出一种基于LSTM（长短时记忆）神经网络的设备工作状态预测模型。首先使用SMOTE算法进行数据倾斜处理，利用PCA算法进行数据降维，之后基于LSTM神经网络构建设备工作状态预测模型，最后利用F1分数值进行模型评估。本文基于真实的空调压缩机数据进行实验验证，实验结果表明了本文方法的有效性。

基于神经网络逆控制的水轮机调节系统

陈艳琳，李志华，谢雪涵

2020, 0(01): 6. doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.002

摘要 ( 107 )

PDF (1432KB) ( 142 )

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根据神经网络对非线性系统模型的辨识能力，将其与自适应逆控制相结合，对水轮发电机组的逆模型进行建模，构建一种新的水轮机调节系统。该方案以逆系统以及系统辨识理论为基础，以水轮发电机组作为被控对象，分别针对其频率和负荷扰动，建立神经网络在线逆控制器，对系统进行调控，并将仿真结果与传统PID控制进行比较。从仿真结果可以看出，所提的控制方案能够实现对水轮发电机组的有效控制，使系统具有较好的动态性能和鲁棒性。

事件知识图谱构建技术与应用综述

项威

2020, 0(01): 10. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.003

摘要 ( 1788 )

PDF (912KB) ( 1482 )

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知识图谱以图结构表示丰富灵活的语义，描述客观世界的事物及其关系，在应用领域得到了广泛的关注。事件知识图谱聚焦动态事件及其间的顺承、时序和因果关系，并以结构化的图形式表示，对海量数据更高效地管理。尤其是对动态事件信息和事件逻辑关系的挖掘，对认识客观世界发展规律，助力领域多种智能应用有着重要的意义。本文系统阐述事件知识图谱的构建技术，包括事件知识表示、事件知识抽取、事件关系抽取，并介绍事件知识图谱在领域的典型应用，最后介绍现阶段的挑战与研究展望。

动目标数据实时分析技术研究与实现

侯博,聂颖

2020, 0(01): 17. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.004

摘要 ( 269 )

PDF (1102KB) ( 545 )

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针对动目标的实时轨迹数据，分析已有研究出现的问题，提出2种实时分析的解决思路：基于五点微分法的轨迹预测方法，此方法可以较快速地预测动目标下一个位置点，实时性较强；基于Storm的历史频次统计分析方法，此方法根据历史轨迹频次进行分析，准确率较高。上述2种方法解决了实时分析的2个重点问题：实时、准确，有较高的实用性。

基于PSO与K-均值聚类算法优化结合的图像分割方法

曹帅帅，陈雪鑫，苗圃，卜庆凯

2020, 0(01): 22. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.005

摘要 ( 247 )

PDF (1980KB) ( 194 )

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为了提高图像分割的质量和效率，同时，针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）容易陷于局部最优和K-均值算法对初始聚类中心敏感的问题，本文将PSO和K-均值算法相结合，提出一种通过调整惯性权重和学习因子的优化算法。首先，对图像进行去噪预处理，并将处理后的颜色图像转换到HSV空间，以提高色彩质量。然后，改进粒子群算法中的惯性权重和学习因子公式及参数，避免陷入局部最优。最后，根据粒子的适应度切换到K-均值算法执行局部搜索，使聚类中心不断更新实现快速收敛。实验结果表明，在图像分割的过程中，改进的算法具有全局搜索能力强的优点，能够实现更快的收敛速度和更高的分割精度。

一种基于马尔可夫模型的加速ICN路径收敛性的方法

麻朴方1,2，王劲林1,2，尤佳莉1,2

2020, 0(01): 28. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.006

摘要 ( 169 )

PDF (881KB) ( 119 )

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在新型的内容中心网络(Information-Centric Networking， ICN)多宿主场景中，主机的标识和地址分离，允许数据包中携带多个地址。多目的地址的数据包在匹配路由表之后获得多个转发端口，在每跳具有路径选择的能力，可以根据网络的动态进行路径调整。然而，这种转发方法打破了根据路由表最短路径转发规则，数据包可能在网络中来回跳动而不能尽快收敛到目的地。本文提出一种基于马尔可夫模型的多地址裁剪方法，该模型能根据历史地址裁剪状态信息进行裁剪决策，从而提高路径的收敛性。实验结果表明该方法与基准方法相比，在保证传输速率几乎相同的同时，平均跳数减少约16%，在路径收敛性方面得到了改善。

异构边缘网络中内容扩散策略及优化

薛寒星1,2，尤佳莉1,2，王劲林1,2

2020, 0(01): 34. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.007

摘要 ( 160 )

PDF (1055KB) ( 98 )

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通过内容扩散系统在边缘网络中部署热门内容的副本可以有效缓解骨干网络的负载压力。因为网络边缘设备的能力和其所属用户的兴趣可能存在差异，内容扩散策略需要充分考虑边缘网络的异构性。本文首先提出一种分层的边缘网络拓扑和去中心化的内容扩散策略实现热门内容副本的扩散。基于设备的能力、负载和兴趣特征，本文进一步优化内容扩散策略，包括：基于兴趣的扩散目标调整策略、启发式的缓存节点选择策略、覆盖率感知的传输内容选择和传输负载感知的接收节点选择策略。实验结果表明优化后的扩散策略在边缘网络中拥有更稳定的高服务成功率，提高了约25.5%的本地获取服务的概率，减少了约7.6%的完成扩散所需时间。

一种不完全可测环境下的覆盖网络构造方法

廖怡1,2，盛益强1,2，王劲林1,2

2020, 0(01): 41. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.008

摘要 ( 183 )

PDF (1526KB) ( 84 )

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覆盖网络技术是下一代互联网、云计算数据中心网、软件定义网络（Software-Defined Network， SDN）等研究领域的热门技术。基于网络测量的覆盖网络可基于实时网络状态数据构建，较好地适应网络的动态性。但该类方法也面临着网络状态信息不完全可测（Incompletely Measurable）的问题，即节点加入所需的全局信息难以测量或在有限的时间内难以获取足够的节点信息，导致部分节点间的网络状态信息缺失，无法顺利完成节点加入过程。为解决该问题，本文提出一种用于不完全可测网络环境的覆盖网络拓扑构造方法（Topology Construction method for Incompletely Measurable network, TCIM），基于时延构建树形拓扑结构。TCIM包含一种高精度节点加入方法和一种低复杂度节点加入方法，其中高精度节点加入算法利用时延三角形的三边关系，为节点选择合适的父节点，用于小规模或静态/低动态性条件下的节点加入；低复杂度节点加入方法在已加入的节点中，自适应选择常数个节点进行测量，选择时延最小的节点作为父节点，可用于大规模、高动态以及网络不完全可测条件下节点的加入。仿真结果表明，TCIM生成的树结构在不同的网络拓扑模型下时延伸缩比（Latency Stretch）均小于对比方法，在Waxman模型和BA模型下取得更小的拓扑维护代价，可通过合理设置TCIM中高精度节点加入和低复杂度节点加入数目构建树形覆盖网络，满足不同的拓扑维护代价和拓扑结构匹配准确度需求。

基于Hadoop的电力运维审计系统的设计

苏林萍，安然，李为，崔文超，张晓良

2020, 0(01): 49. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.009

摘要 ( 211 )

PDF (752KB) ( 120 )

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国家电网公司信息化程度越来越高，单机运维审计系统产生的数据量日益增多，对海量数据高效率存储分析性能严重下降，系统稳定性降低。为满足国家电网当前对运维审计系统数据存储分析以及系统稳定性的需求，在Hadoop开源架构的基础上，本文提出基于Hadoop集群的海量数据分布式存储方法和基于Heartbeat的心跳检测技术，实现基于Hadoop的电力运维审计系统。〖JP2〗实验测试结果表明，基于Hadoop的电力运维审计系统相比单机系统可用性提高了8.42%，大大提升了存储分析海量数据的性能，具有系统工作稳定和服务不间断等优势。

一种结合灰狼和FM算法的云端应用解构方法

姜凯华1,2，孙鹏1,2，韩锐1

2020, 0(01): 53. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.010

摘要 ( 154 )

PDF (746KB) ( 84 )

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万物互联飞速发展，给云服务数据处理模式带来挑战。对此中科院提出海服务模式及海云协同系统架构。其中，云端应用的解构策略是影响系统性能的重要环节。而现有方法主要针对云计算场景下的无向简单图，不适用于海云协作环境下的有向带权图。为此，本文提出一种结合灰狼算法和FM算法的云端应用解构方法。利用灰狼算法快速收敛的特性，将灰狼算法的结果作为初始划分输入FM算法，以弥补FM算法对初始划分敏感的缺陷。仿真实验表明，混合算法的效果优于现有方法。划分后子图的顶点权和与海端节点资源分布匹配，且割权比明显降低，通信开销减少。

基于双重定位技术的智能考勤系统

梁晓琦1，戴永辉2，藏鸿雁1

2020, 0(01): 58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.011

摘要 ( 179 )

PDF (1195KB) ( 111 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对成人教育学员的上课时间不集中、上课教室不固定、WiFi考勤效果差的现状，本文提出采用室外GPS和室内WiFi双重定位技术来解决上述问题的学员智能考勤系统，对系统设计与实现进行阐述，主要包括系统总体架构设计、功能设计、考勤签到流程设计，以及GPS与WiFi定位考勤、课程提醒、出勤统计等功能模块的实现。经测试和实际运行结果表明，系统运行稳定，能满足成人教育学员在考勤上的需求，并且融入了智能定位功能，既提升了考勤数据的准确性，又有效防止了“代考勤、伪考勤”现象，为教学管理效率的提升提供了新的手段。

一种基于BERT的自动文本摘要模型构建方法

岳一峰，黄蔚，任祥辉

2020, 0(01): 63. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.012

摘要 ( 345 )

PDF (863KB) ( 268 )

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针对传统词向量在自动文本摘要过程中因无法对多义词进行有效表征而降低文本摘要准确度和可读性的问题，提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的自动文本摘要模型构建方法。该方法引入BERT预训练语言模型用于增强词向量的语义表示，将生成的词向量输入Seq2Seq模型中进行训练并形成自动文本摘要模型，实现对文本摘要的快速生成。实验结果表明，该模型在Gigaword数据集上能有效地提高生成摘要的准确率和可读性，可用于文本摘要自动生成任务。

基于改进余弦相似度的协同过滤推荐算法

李一野1，2，邓浩江1，2

2020, 0(01): 69. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.013

摘要 ( 284 )

PDF (800KB) ( 213 )

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传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏情况下分类准确性低的问题，针对于此提出一种基于改进余弦相似度的协同过滤推荐算法，将数据经嵌入层转换为特征矩阵，将对其计算后得到的改进余弦相似度矩阵和单位矩阵之间的均方误差作为损失函数，从而提高推荐算法在数据稀疏情况下的分类准确性。实验结果表明，该算法的AUC和对数损失函数指标均优于基线模型FM、FFM和DeepFM模型。

基于用户偏好动态变化的协同过滤推荐

姜书浩1，2，张立毅1，2，周娜1

2020, 0(01): 75. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.014

摘要 ( 173 )

PDF (855KB) ( 140 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

传统的协同过滤方法利用用户评分数据来生成推荐，没有考虑评价时间和项目类别等其他信息，影响了系统推荐的质量。本文提出一种基于用户偏好动态变化的个性化推荐模型，该方法在基于项目类别的基础上，为用户评分时间距离现在较近、较远和周期性评分分别赋予不同的权重。从MovieLens数据集的实验结果表明，该方法消弱了历史短期偏好对推荐质量的影响，准确地反映了用户偏好的动态变化，有效地提高了推荐的准确性。

基于自主可控平台的FFMPEG在线视频转换系统

阿不都克里木·玉素甫1,2，王亮亮1

2020, 0(01): 81. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.015

摘要 ( 330 )

PDF (787KB) ( 120 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

作为自主可控平台技术研究的一部分，为嵌入式平台提供在线视频格式转换服务和视频编码处理环境，研究与实现一种基于自主可控平台的FFMPEG在线视频转换系统。本文主要设计系统框架，搭建系统运行环境，并对系统相关核心功能模块的实现方法进行研究。核心模块包括视频上传模块，Socket服务模块，视频转换、压缩、注入关键帧模块以及视频播放模块等。最后为了测试在线视频转换系统的功能和性能做了一个实验。实验表明系统可支持批量上传、转换、压缩大容量视频文件，可支持不同视频文件格式的转换，并且客户端播放器支持视频进度条的随意拖动播放。

基于GB2312标准的GL Studio汉化技术

王志乐1，董军宇2

2020, 0(01): 85. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.016

摘要 ( 162 )

PDF (930KB) ( 117 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对GL Studio开发的仪表显示软件一直不支持汉字显示的问题，利用纹理技术建立GB2312标准的一级汉字纹理字库，在GL Studio环境下建立与纹理字库一一对应的字库表和基本的汉字显示单元，抽象汉字的存储显示数据模型。以机载MFD显示软件为例，根据输入MFD的汉字查找对应的国标编码和汉字在字库表的坐标，以基本汉字显示单元为基础建立汉字动态控制模型与汉字显示模型，在GL Studio环境下实现机载MFD仿真软件的开发。实验表明，该方法快速有效，扩展性和重构性好，既可以用于实装开发也可以用于仿真模拟器的开发。

面向军事信息系统的自动化软件部署算法

戴文博，徐珞，卫津逸

2020, 0(01): 90. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.017

摘要 ( 166 )

PDF (796KB) ( 100 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

当前大型军事信息系统部署是一个关键问题，现有的自动部署软件如Jenkins、apt、Docker等软件无法满足大型信息系统软件种类繁多、软件依赖关系复杂、跨平台部署等需求，因此本文首先提出一套规范化的软件部署模型，并且通过文档架构描述（以下简称XSD）进行描述，其次在依赖冲突检测算法的基础上，通过改进深度优先遍历算法（DSP），提出软件部署序列生成算法，并对该算法进行实验验证。

一种安全关键软件系统符号执行优化方法

戴延军1，吴志强2，刘杰1，刘朝晖1，陈智2，肖安红2

2020, 0(01): 96. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.018

摘要 ( 204 )

PDF (622KB) ( 132 )

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在航空、核电和国防军工领域当中，安全关键系统(Safety-Critical System，SCS)的软件非常重要,其可靠性必须通过测试或形式化方法来保障。符号执行作为一种高效的测试用例生成方法被广泛使用，然而，SCS软件系统的模块之间的耦合性较高，使得符号执行约束求解困难。本文针对这类软件系统提出一种带权最小割集的解耦方法，为安全关键软件系统的自动化测试提供了一种新思路。

支持多关键字搜索的条件代理重加密

秦璐璐，周李京，王敏

2020, 0(01): 100. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.019

摘要 ( 180 )

PDF (550KB) ( 113 )

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为了实现细粒度的访问控制和多个关键字数据搜索，本文引入满足条件树和强一次性签名，提出一个可用于多个关键字搜索的条件代理重加密方案。与已有的方案相比，本文方案在计算效率上有明显的提升。该方案可抵抗选择密文攻击，在随机预言机模型下，满足选择密文攻击安全性。本文提出的方案对解决金融等行业中的敏感数据安全问题有重要的作用。

一种基于Levy飞行的改进蝗虫优化算法

赵然1,2，郭志川1,2,朱小勇1,2

2020, 0(01): 104. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.020

摘要 ( 279 )

PDF (737KB) ( 290 )

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蝗虫优化算法是一种元启发式优化算法，能够用于解决任务调度问题。已有的改进蝗虫优化算法缺乏随机性，跳出局部最优的能力较弱，改进效果不够显著。针对这一问题，本文提出一种基于Levy飞行的改进蝗虫优化算法（LBGOA）。该算法引入基于Levy飞行的局部搜索机制增强算法的随机性，并采用基于线性递减参数的随机跳出策略来提高算法跳出局部最优的能力。CEC测试实验结果表明，所提出的算法拥有较强的搜索能力，在30个测试函数结果中能够获得17个最优解和6个次优解。将所提出的改进算法应用于边缘计算中的任务调度问题。任务调度仿真实验结果表明，所提出的算法能够有效提高搜索效果，相比GOA、OBLGOA、WOA、ALO、DA和PSO算法，LBGOA的搜索效果分别提升7.4%、7.5%、4.8%、27.7%、29.9%和20.7%。

基于KCF的样本更新与目标重定位方法

吴世宇，李志华，王威

2020, 0(01): 111. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.021

摘要 ( 172 )

PDF (2601KB) ( 106 )

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为了解决核相关滤波（Kernelized Correlation Filter， KCF）算法由于测量误差的累积导致目标跟踪失败的问题，提出一种样本质量评价机制，筛选样本对分类器进行更新操作。为了解决目标遮挡后重定位的问题，使用Kalman滤波算法估计目标位置，然后评价其估计结果。为了解决目标位置难以预测的问题，使用ORB特征点匹配算法完成目标的重新定位。在TB数据集中选取部分序列进行测试。实验结果表明，目标出现短时间、长时间遮挡时，改进算法在精确度和成功率上都有一定程度的提高。

一种采用级联RPN的多尺度特征#br# 融合电表箱锈斑检测算法

王文，周晨轶，徐亦白，卢杉，周梦兰

2020, 0(01): 117. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.022

摘要 ( 273 )

PDF (1391KB) ( 113 )

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配电柜锈蚀会导致的后果有接触不良，严重的甚至会导致火灾、部分电气控制设备爆炸。为此，本文提出一种基于神经网络的多尺度电表锈斑检测方法。首先，基于大量的锈斑数据，训练识别锈斑的卷积神经网络（CNN）模型；其次，利用训练出的CNN模型，对电表表箱的位置进行检测，同时实现对电表表面锈斑的实时识别。算法融合了通过级联RPN网络获得多尺度的特征映射，充分利用低层特征的位置信息和高层特征的强语义信息来增强检测效果。针对采集的电表锈斑数据集，电表检测达到94.9%的精确度，优于采用YOLOv2达到的91.1%的精确度，锈斑分类精度达到94.5%。锈斑识别的识别率、实时性和稳定性可以较好地满足实际应用的需要。

基于DNN与基音周期的说话人识别

张学祥，雷菊阳

2020, 0(01): 122. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.023

摘要 ( 196 )

PDF (851KB) ( 114 )

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传统说话人识别框架大多建立在高斯混合模型（GMM）上的，然而这种浅层学习模型不能有效地表征数据特征之间的高阶相关性，识别效果较差。本文提出一种基于深度神经网络（Deep Neural Network， DNN）与基音周期（Pitch Period， PP）相结合的说话人识别方法，模型主线识别以对数梅尔滤波器组特征参数作为DNN的输入，通过训练DNN模型提取说话人的声纹特征；针对DNN模型阈值设定人的主观性影响，利用动态时间规整技术匹配说话人基音周期进行辅助识别。实验结果表明，这种双重识别方法等错误率可以达到1.6%，较DNN系统与EM-GMM系统等错误率分别降低了1.2%和2.4%，并且在噪声环境中仍具有较好的鲁棒性。

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