计算机与现代化

唐志斌1,2,曾学文1,2,陈晓1,2

2020, 0(02): 1. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.001

摘要 ( 210 )

PDF (1050KB) ( 131 )

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为了实现高速网包分类，本文提出一种多核并行的包分类算法。该算法基于维度分解和位向量（Bit Vector， BV）的思想，将规则集分解为多个维度，在对网包进行分类时，采用包内并行方案，将多个维度的结果进行多核并行合并，缩短单个包的处理时间，提升系统吞吐能力，并且能保证输出顺序与包输入顺序一致。实验结果表明，并行算法在Cavium OCTEON CN6645多核网络处理器平台上能达到每秒92700条规则的预处理速度和5.37 Mpps的吞吐性能，当网包大于等于256 Byte时，能实现10 Gbps的线速处理，性能高于同等条件下的HiCut算法和PCIU算法。

一种基于改进堆优化Dijkstra算法的最小费用最大流算法

邓国强，韩颖铮

2020, 0(02): 8. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.002

摘要 ( 330 )

PDF (533KB) ( 175 )

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通过最短路径算法在残存网络中搜索汇点的最小费用路径是流网络中求解最小费用最大流的主要方式，而Dijkstra算法是最高效的最短路径算法之一。本文通过证明残存网络中不存在负循环，采用改进的堆优化Dijkstra算法在残存网络中搜索最小费用路径以提升算法的效率。实验结果表明，与经典的基于最短路径快速算法的最小费用最大流算法和基于Bellman-Ford算法的最小费用最大流算法对比，本文提出的改进算法具有更高的时间效率。

基于灰色马尔科夫的外汇预测模型

魏庆征，杨云，李凌燕，魏海洲

2020, 0(02): 12. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.003

摘要 ( 239 )

PDF (473KB) ( 107 )

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随着经济的发展和居民收入水平的提高，兑换外汇逐渐成为人们的日常需求。但国家对外汇有着严格的管理并限制了个人的兑换额度，所以当个人外汇支出超过规定额度时，就认为涉嫌分拆外汇。为了更好掌握未来涉嫌的外汇分拆量，则需要较为准确的预测。本文利用灰色预测模型对历史数据进行建模，结合马尔科夫预测模型，得到组合预测模型的预测值。本文的研究与应用表明灰色马尔科夫组合预测模型比单一预测模型精度更高，可以对未来数据进行更加准确的预测。

基于循环寻优RRT算法的无人机航迹规划

肖支才，尹高扬，闫实

2020, 0(02): 16. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.004

摘要 ( 275 )

PDF (980KB) ( 155 )

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针对快速扩展随机树（RRT）算法在无人机在线自主航迹规划中的寻优性问题，提出基于循环寻优RRT算法。将航迹长度代价约束作为启发条件引入RRT算法，可以有效地剪除搜索空间的无用节点，获得较优航迹。通过引入已规划可行航迹的航迹长度代价约束作为下一次算法运行的启发条件，采用循环迭代策略有效地剪除搜索空间的无用节点，使得算法每次运行后的航迹长度代价减小，多次运行后最终得到的航迹接近最优航迹，充分利用航迹长度代价的启发性，克服了RRT算法的缺点，同时获得了一系列不同航迹代价的可行备选航迹，在协同任务中可以根据协同到达时间进行快速选择。仿真结果表明该算法能够快速生成安全并且满足无人机动力学约束的较优航迹。

基于出租车GPS轨迹和POI数据的商业选址推荐

贾冲，冯慧芳，杨振娟

2020, 0(02): 21. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.005

摘要 ( 284 )

PDF (1007KB) ( 149 )

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针对商业选址问题，提出一种基于城市出租车GPS轨迹和POI数据的商业选址推荐算法。首先,对城市出租车GPS轨迹和POI数据进行预处理及地图匹配，然后将城区进行交通小区划分，用OD矩阵分析交通小区之间的交通流量特征，并结合交通小区内POI的分布特征和语义属性，构建基于OD矩阵和对应小区POI数据相结合的商业地址推荐模型。最后，应用兰州市出租车GPS轨迹与POI数据验证了推荐算法的有效性和实用性，并将推荐结果在交通小区尺度上进行可视化呈现。实验结果表明，该推荐算法不仅能够推荐合理的商业选址，为商业选址决策提供快速有效的可视化定量分析方法，同时能够为城市公共服务设施空间布局规划提供决策依据。

基于SMOTE和XGBoost的贷款风险预测方法

刘斌，陈凯

2020, 0(02): 26. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.006

摘要 ( 410 )

PDF (769KB) ( 373 )

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近年来，随着在线信贷的飞速发展，贷款总量不断加大，违约概率不断提升。因此对贷款风险进行深入研究，对在线信贷企业预防互联网金融风险是非常具有现实意义的。针对贷款数据非平衡分布、大量噪声、维度高的问题，本文提出一种基于SMOTE和XGBoost的贷款风险预测方法。通过特征工程对数据进行降维和去噪；针对数据的非平衡问题，使用SMOTE算法进行过采样，平衡正负样本数目；基于以上工作，构建XGBoost分类模型，与一些传统分类算法进行对比，然后对比在不同正负样本比例时，预测结果的有效性。实验表明，相比于传统分类模型，XGBoost算法在贷款风险预测模型中具有更好的效果，通过SMOTE算法增加少数类样本的比例可以提高预测结果的有效性。

基于聚类集成的蚁群算法求解大规模TSP问题

叶家琪1，符强1，2，贺亦甲1，叶浩1

2020, 0(02): 31. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.007

摘要 ( 377 )

PDF (970KB) ( 213 )

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ACA（Ant Colony Algorithm）是一种可以有效求解组合优化的TSP（Travelling Salesman Problem）问题的方法。然而，当TSP问题的规模较大时，该算法的求解性能将会明显减弱。本文针对大规模TSP问题提出一种基于聚类集成的蚁群算法IAPACA（Improved AP Ant Colony Algorithm）的求解方法。利用AP（Affinity Propagation）聚类对大规模旅行商问题进行处理，将大规模旅行商问题分为若干子问题，并对每个子问题用蚁群算法进行寻优。然后用改进的集成方案对子问题进行组合，得到问题的结果。最后进行TSPLIB标准库测试算例的实验仿真，实验结果表明，基于聚类集成的蚁群算法具有更好的求解效果。

面向权威DNS的数据一致性保障机制

王骞，闫夏莉，叶崛宇，张海阔，李真辉

2020, 0(02): 36. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.008

摘要 ( 275 )

PDF (732KB) ( 190 )

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作为分布式系统，权威DNS服务采用多副本数据存储和多节点服务模式，对解析数据的一致性提出了要求，拜占庭容错问题成为权威DNS的关键问题。针对权威系统特征，提出一种DNS数据一致性保障机制。借鉴PBFT算法，基于自行设计的数据一致性校验和，在节点数据同步过程实施数据协商方案，排除拜占庭节点的影响，保障解析节点获得一致的可信数据。解析数据一致性分析结果表明，保障机制在不可信环境下能有效降低解析数据不一致概率，增强了权威DNS解析服务的可靠性。

基于SM9标识密码的北斗安全传输协议研究

吴克河，陈鸿祥，李为

2020, 0(02): 41. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.009

摘要 ( 173 )

PDF (733KB) ( 97 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

随着北斗卫星覆盖面越来越广和定位精度越来越高，北斗通信在需要定位和导航的行业中被广泛应用。针对北斗传输安全同时考虑到北斗传输特点，本文设计一种基于SM9标识符密码的北斗安全传输协议，在协商过程中减少北斗传输频次，提高协商完成速度，保证数据完整和安全可靠传输。

基于商密算法的视频终端安全接入系统的研究与实现

唐子焯1，吴克河1，李为1，张宪康2，崔阿军2

2020, 0(02): 46. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.010

摘要 ( 208 )

PDF (1399KB) ( 119 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

在电网视频监控系统不断发展的同时，视频终端接入监控系统时的安全问题也在不断突出，信息泄漏、数据篡改以及恶意攻击等问题严重威胁着电网的安全。本文基于电网视频监控系统的应用现状以及安全风险，结合电力安全防护的要求，设计一种基于商密算法的视频终端安全接入系统，可实现电力视频终端的安全接入。最后通过实验测试分析并验证了该系统能够满足电力视频监控的安全防护要求。

俄罗斯方块的Hamming神经网络模型

刘昌平1,刘海1,夏梦1,尹光彩2

2020, 0(02): 51. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.011

摘要 ( 332 )

PDF (738KB) ( 155 )

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人工智能技术在游戏的应用非常广泛。提出一种基于Hamming神经网络的俄罗斯方块游戏模型，该模型首先利用局势图不同位置上的方块构成一个模式矩阵，将下落的方块视为待匹配的模式，在Hamming网络的前馈层进行模式匹配，计算出模式间Hamming距离，在递归层进行迭代寻优，得到方块的最佳位置与姿态。在MATLAB上实现了该模型及其游戏，能够自动堆积俄罗斯方块。与已有的评估函数及算法相比，该模型更具有一般性，可为其他类型游戏的建模提供参考。

基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型

张创基

2020, 0(02): 55. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.012

摘要 ( 231 )

PDF (684KB) ( 289 )

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采用大数据处理技术和并行计算方法进行融合社交网络的用户行为特征的挖掘，实现社交网络智能推荐，提出一种基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型。采用关联规则分布模型进行融合社交网络的用户行为特征检测，提取融合社交网络的用户行为的本体信息和关联规则项，构建社交网络的联合推荐的模糊决策模型，计算融合社交网络用户行为的联合信息熵特征值，采用模糊C均值聚类方法对提取的特征量进行分类识别，根据分类识别结果实现用户行为挖掘和融合社交网络的自适应推荐。仿真结果表明，采用该方法进行融合社交网络的用户行为特征挖掘的查准率较高，推荐的置信度水平较高。

面向研究性项目文档的知识画像模型

武迪，艾中良，刘忠麟，李常宝

2020, 0(02): 60. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.013

摘要 ( 228 )

PDF (790KB) ( 132 )

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为提高科研活动产生的研究性项目文档的知识要点的精准智能识别和检索能力，通过分析文档行文结构，提出建立文档知识画像的方法。设计精准贴合研究性项目文档结构的多层次的知识画像，自动识别文档知识要点，并按语义段落多粒度提取知识要点。采用知识表达准确率对模型的知识提取精确度进行检验，实验结果表明模型比传统方法对文档知识描述更准确，可在实际工作中使用。

基于卷积神经网络的多聚脯氨酸二型二级结构预测

刘阳，孟艾

2020, 0(02): 65. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.014

摘要 ( 290 )

PDF (740KB) ( 217 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

多聚脯氨酸二型螺旋是一种特殊且稀少的蛋白质二级结构。为了节省实验方法测定该结构的时间和成本，本文设计一种基于卷积神经网络的深度学习算法用于预测多聚脯氨酸二型螺旋。首先，对蛋白质序列信息进行特征编码生成特征矩阵，特征编码方式包括氨基酸正交码、氨基酸物理化学性质和位置特异性打分矩阵。其次，将归一化处理后的特征矩阵输入到卷积神经网络中，自动提取蛋白质序列的局部深层特征并输出多聚脯氨酸二型螺旋的预测结果。实验结果表明，该算法的性能相较于支持向量机之类的6种传统机器学习算法有明显的提升。

行为树技术的研究进展与应用

刘瑞峰，王家胜，张灏龙，田梦凡

2020, 0(02): 76. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.016

摘要 ( 444 )

PDF (1147KB) ( 288 )

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随着人工智能的不断发展，先进技术在改变人类生产生活的同时，也将从根本上改变现代战争的制胜机理和作战方式，催生出新的作战手段和作战思想。行为树是人工智能在军事领域应用的至关重要的媒介。本文介绍行为树（Behavior Tree， BT）的基本原理，并针对行为树的研究热点，从实现和设计应用2个方面对行为树的发展现状进行阐述和分析。从层次性、维护性、代码耦合度、扩展性、复用性等方面对比行为树和有限状态机以及层次有限状态机的特点。分析行为树与机器学习、专家系统相结合的发展趋势以及在交互式软件平台、无人自主系统、作战仿真系统方面的应用前景。

基于变分模态分解和高斯过程回归的锂离子电池剩余寿命预测方法

吴祎，王友仁

2020, 0(02): 83. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.017

摘要 ( 272 )

PDF (940KB) ( 168 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

锂离子电池在实际工作中常处于间歇工作状态，存在容量再生现象，其性能退化呈现非单调性和随机性，无法采用传统的单一模型准确进行预测。针对上述问题，研究一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition， VMD）和高斯过程回归（Gaussian Process Regression， GPR）的锂离子电池剩余寿命预测方法。首先，利用VMD将锂离子电池容量退化数据分解为一系列相对平稳的分量，并获取电池退化趋势分量及容量再生分量。然后针对不同分量的具体特性，构建合适的GPR预测模型以提高单个分量预测精度。最后，将分量预测结果叠加获取容量预测结果，进而实现电池剩余寿命预测。基于NASA研究中心锂电池容量退化数据进行实验分析，结果表明本文方法相比于直接采用GPR模型，降低了容量预测误差，并有效提高了剩余寿命预测精度。

一种基于SSD改进的目标检测算法

苏蒙，李为

2020, 0(02): 89. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.018

摘要 ( 211 )

PDF (770KB) ( 179 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法，它作为当前最为主流的检测算法之一，在极大地提高检测速度的同时，还能保证一定的检测精度，但是仍难以满足实际应用的需求。本文在SSD模型的基础上，引入注意力机制，提出一种基于SSD改进的目标检测算法。注意力机制能够有效地提高卷积神经网络对图片特征的提取能力，从而进一步提高算法的检测精度。改进后的算法在Pascal VOC数据集上进行对比试验。实验结果表明，改进后的模型在Pascal VOC2007测试集上的检测精度达到78.5% mAP（mean Average Precision），比改进前提高4.2个百分点，在Pascal VOC2012测试集上的检测精度达到77.1% mAP，比改进前提高4.7个百分点。

一种基于通道重排的轻量级目标检测网络

徐晗智，艾中良，张志超

2020, 0(02): 94. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.019

摘要 ( 212 )

PDF (714KB) ( 157 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

Tiny YOLO和YOLOv3-tiny作为2种轻量级目标检测算法以其突出的速度表现而闻名。本文以这2种网络模型为基础，结合分组卷积并改进通道重排算法，改进了原来的损失函数，构建了一种新的更快的网络模型，通过改进YOLOv3的损失函数而增加其检测准确度。在PASCAL VOC数据集和COCO数据集上分别训练并且测试，该网络模型每秒处理的速度超过265张图片，Map值达到55.8%，准确度超过Tiny YOLO且与YOLOv3-tiny相仿。

基于超像素分割和随机森林的橡胶柱塞缺陷检测方法

孙世凡，叶明，刘凯

2020, 0(02): 99. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.020

摘要 ( 306 )

PDF (2939KB) ( 139 )

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针对直径为3 mm的小尺寸橡胶柱塞件端面，其受光斑、灰尘及纹理干扰不易分割提取缺陷轮廓的问题，提出一种结合SLIC（简单线性迭代聚类）和RF（随机森林）算法的缺陷检测系统。首先利用霍夫变换和各向异性扩散滤波对图像预处理，然后采用基于超像素分割的SLIC算法分割和提取缺陷区域，最后把获得的缺陷区域的五维形状特征作为RF分类器特征向量进行缺陷分类预测。结果表明，SLIC算法较传统的自适应阈值分割算法快了0.128 s，并且分割效果远好于传统算法，能够准确分割出小至0.5 mm的缺陷，整体检测流程平均耗时小于1.5 s，同时RF分类结果准确率达到97.3%。因此，本文的缺陷检测系统满足在线检测准确性和实时性的要求，可在实际工作中使用。

基于DCNN的证件照人脸验证及应用研究

李硕1，卞青山2，刘传文2，刘鸣涛1，张林涛1

2020, 0(02): 104. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.021

摘要 ( 170 )

PDF (1285KB) ( 113 )

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在不同证件审核场景中，由于存在年龄跨度、装扮及样本缺乏等因素的影响，使得现有方法难以适应不同证件照下的人脸识别，无法满足实际应用要求。为解决上述问题，提出一种基于深度卷积神经网络的不同证件照识别方法。该方法对VGG网络做出适应于不同证件照识别的改进，实现端到端的自主学习人脸特征，消除年龄跨度、装扮等因素的影响，并且可将训练参数减少为原网络结构的〖SX(〗1〖〗6〖SX)〗，使得在保证识别精度的同时，模型训练时间大幅减小。实验结果表明，该方法在高校毕业审核场景下的自建数据集和CAS-PEAL-R1公开数据集上训练后，验证准确率和召回率较原始方法分别提高了6.29个百分点和7个百分点，能够满足多种应用场景下的不同证件审核需求。

适用于移动端的输电线路鸟类检测算法研究

崔文超，李渊博，王敏鉴

2020, 0(02): 110. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.022

摘要 ( 234 )

PDF (914KB) ( 188 )

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输电线路安全是电网安全稳定运行的前提，但是频繁的鸟类活动却给输电线路造成了严重影响。为解决传统驱鸟方式的弊端，研究人员采用深度学习算法进行鸟类检测，然而深度学习算法需运行在性能好的服务器上，这必然会造成网络时延，无法做到实时驱鸟，所以应在移动端进行鸟类检测，但现有的目标检测算法模型较大，无法直接应用在移动端，因此本文提出一种适用于移动端的YOLO v3输电线路鸟类检测算法，将YOLO v3模型中的基础网络darknet-53替换成轻量级的特征提取网络MobileNet，实现了移动端输电线路鸟类检测。实验结果表明，在输电线路鸟类检测任务中，该模型准确率可达到83.57%，检测速度达到61 fps，可在内存4 GB的移动端平台稳定运行，能够满足输电线路鸟类检测任务的精度要求及实时性要求，具有良好的应用前景。

引入Self-Attention的电力作业违规穿戴智能检测技术研究

莫蓓蓓，吴克河

2020, 0(02): 115. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.023

摘要 ( 262 )

PDF (4039KB) ( 176 )

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随着电网建设的高速发展，作业现场技术支撑人员规模不断扩大。电力现场属于高危作业场所，违规穿戴安全防护用品将会严重危及作业人员的人身安全，为了改善传统人工监管方式效率低下的问题，本文采用实时深度学习算法进行违规穿戴行为检测。检测模型结合实时目标检测网络YOLOv3和Self-Attention机制，借鉴DANet结构，在YOLOv3网络高层嵌入自注意力模块，更好地挖掘和学习特征位置和通道关系。实验结果表明，该模型在违规穿戴检测任务中mAP达到了94.58%，Recall达到了96.67%，与YOLOv3相比，mAP提高了12.66%，Recall提高了2.69%，显著提高模型的精度，可以满足任务的检测需求，提升了电网智能化水平。

基于改进的Adaboost和LBP危险物品检测算法研究

牛道鸿1，马晓东1，吴雪冰1，王芳1,2

2020, 0(02): 122. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.024

摘要 ( 175 )

PDF (1601KB) ( 123 )

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针对目前由于环境亮度、光照等多种干扰因素影响，导致对危险物品检测正确率下降的问题，提出一种利用Adaboost和LBP的危险物品检测改进算法，实现了提高正确率和快速识别的目的。该改进算法在训练阶段加入对正样本的HSV颜色空间分类，从而提高了级联分类器的检测效率，同时结合改进的LBP算法进行特征值的提取。相比于传统的物体检测方法，将检测正确率提高了2个百分点，达到93.29%。最后将该算法移植到救援机械臂工作平台，实验结果表明，该改进检测算法在实际环境检测中能够准确、快速地识别危险物品，训练效率明显，同时在不同光照亮度条件下具有良好的鲁棒性，满足实用性要求。

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