计算机与现代化

陈卓, 李鑫, 杜军威, 袁玺明

2020, 0(10): 1-6. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.10.001

摘要 ( 277 )

PDF (998KB) ( 268 )

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化工事故发生的根原因多是由人的不安全行为、机械或物的不安全状态等引发，其本质是企业管理上的缺陷。挖掘根原因间、根原因与事故间的关联关系是预防事故、提升企业安全管理水平的关键。由于事故调研根原因分析与安全管理指标体系存在稀疏关联现象，难以挖掘管理缺陷与事故演化间的关联关系。为此，本文通过协同过滤算法填补事故调研中缺失的评分数据；基于加权支持度计数的关联规则算法挖掘事故根原因间、根原因与事故属性间的强关联规则。实验结果表明，基于加权支持度的关联分析算法相比于现有的算法，能推荐更多危险程度高的企业潜在安全隐患及安全隐患与事故间的演化关联，从而能科学指导企业安全生产，实现面向生产过程的风险预警和事故预防。

一种基于文本卷积神经网络的推荐算法

杨辉, 王月海, 豆震泽

2020, 0(10): 7-11.

摘要 ( 433 )

PDF (808KB) ( 430 )

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传统的矩阵因子分解模型不能有效提取用户和物品特征，而基于深度学习模型可以很好地提取特征信息。当前，主流的基于深度学习推荐算法只是单一地将神经网络的输出或物品特征与用户特征乘积的形式来做推荐预测，不能充分挖掘用户和物品之间的关系。基于此，本文提出一种基于文本卷积神经网络与带偏置项的奇异值分解(BiasSVD)结合的推荐算法，利用文本卷积神经网络(TextCNN)来充分提取用户和物品的特征信息，然后用奇异值分解方法来做推荐，深层次理解文档上下文信息，进一步提高推荐的准确性。将该算法在MovieLens的2个真实数据集上做广泛的评估分析，推荐的准确度要明显优于ConvMF算法及主流深度学习推荐算法。

基于注意力机制和LSTM的电力通信设备状态预测

吴海洋, 陈鹏, 郭波, 蒋春霞, 李霁轩, 朱鹏宇

2020, 0(10): 12-16.

摘要 ( 331 )

PDF (713KB) ( 534 )

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随着电力通信网络的快速增长，网络中通信设备的在线状态预测对于提升运维可靠性具有重要意义。在实际场景中，设备工作数据来源复杂，往往存在数据维度高、特征稀疏且模式重复等问题，导致传统的预测方法性能非常受限。本文提出一种基于注意力机制和LSTM（长短时记忆）模块的设备状态预测模型。模型训练分2阶段进行，保证注意力机制能够通过端到端学习对原始特征进行充分降维并提取出最相关的信息进行状态预测。基于电力通信网络真实运维数据进行一系列验证实验，结果表明所提方法在设备状态预测问题中的有效性。

基于聚类分析算法的垃圾邮件识别

盖璇

2020, 0(10): 17-22.

摘要 ( 393 )

PDF (1256KB) ( 317 )

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以往使用的垃圾邮件识别方法在面对如今更新速度快且种类繁多的分词时，很难精准地识别出邮件中的关键分词，识别方法的应用能力需要进一步提高。为此，提出一种基于聚类分析算法的垃圾邮件识别方法。首先，预处理邮件样本，得到邮件文本内容的关键分词，剔除停用词，根据分词在邮件文本中出现的频率计算出分词的权重；然后，结合邮件特征属性，构建邮件特征空间，将邮件特征量化；最后，提取出邮件特征并降维处理，将其作为聚类算法的输入，经过迭代计算输出结果从而完成垃圾邮件的识别。实验结果表明：设计的基于聚类分析算法的垃圾邮件识别方法在关键词提取与分词方面更加精确，并且能够准确地识别出垃圾邮件，说明设计的基于聚类分析算法的垃圾邮件识别方法的实际应用能力得到了提高。

POF表项指令和动作的合法性检测

封栋, 陈晓

2020, 0(10): 23-30.

摘要 ( 185 )

PDF (1147KB) ( 108 )

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POF协议是SDN的一种南向接口协议，相较于经典的OpenFlow协议具有协议无关、灵活性强的特点。在关于POF协议的最近研究中，学者们为POF增加了比较和跳转等动作和指令，使得每个表项可以实现的功能更为强大。但指令数量和功能的增加也为软件交换机对于表项指令和动作的解释执行过程带来了更大的不稳定性。本文旨在通过对表项的静态检查提前发现使得软件交换机崩溃的情形，从而提高系统的鲁棒性。首先分析POF表项动作和指令的特点，并设计检测方案的架构；接着提出基于控制流图的检测算法，用于发现表项中的指令错误、不可达指令和循环块；进一步地，针对出现的循环块，提出一种基于强连通分量的检测算法，用于判断循环块的合法性。在POF交换机上的实验表明，本文所述方案可以准确检测出常见的表项错误，为软件交换机的可靠性提供保证。同时，不同于通常的检测程序，本文的检测方案在设计时着重考虑检测效率，整体检测方案具有线性复杂度，可以实现对流表表项的实时检测。

区块链即服务的发展现状与展望

陆歌皓, 杨丹妮

2020, 0(10): 31-35.

摘要 ( 269 )

PDF (915KB) ( 158 )

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论述区块链即服务研究现状，通过云计算和区块链技术结合方式介绍区块链即服务工作原理，根据区块链即服务面向的服务对象论述基础设计原则，以主流的区块链即服务平台分析研究基本架构。区块链即服务作为一种云服务，是区块链服务设施的云端出租网络平台，依照其租户特点使计算资源、平台资源、软件资源、硬件资源得到最大程度的共享。区块链即服务通过大容量的资源池，保障租户的业务规模可灵活弹性伸缩，租用设施可共享和独享，安全可靠运行。针对区块链即服务风险监管、技术难点、性能等问题对当前研究的不足和未来的研究方向进行分析和展望。

基于粗糙集的多源数据库缓存冲突自动处理方法

李希敏, 李书琪

2020, 0(10): 36-39.

摘要 ( 127 )

PDF (722KB) ( 156 )

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为了提高多源数据库缓存冲突调整能力，提出一种基于粗糙集的多源数据库缓存冲突自动处理方法。构造多源数据库缓存数据疏导模型，采用负载均衡调度方法进行多源数据库缓存的均衡配置，结合模糊粗糙集特征提取方法进行多源数据库缓存数据特征挖掘，提取多源数据库缓存数据的粗糙集特征量；采用多元信息重组和大数据信息融合方法，进行多源数据库缓存冲突的自适应调整；通过粗糙集的分布式属性，实现多源数据库缓存冲突自动处理。仿真结果表明，采用该方法进行多源数据库缓存冲突处理的均衡配置能力较好，可降低数据拥堵风险，减少冲突出现的轮数，降低死亡节点的数量，提高多源数据库缓存的均衡性和安全性。

基于语义分割的异构多核平台大数据挖掘算法

周贤来

2020, 0(10): 40-43.

摘要 ( 151 )

PDF (793KB) ( 184 )

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为了提高异构多核平台大数据精准挖掘能力，提出一种基于语义分割的异构多核平台大数据精准挖掘方法。构建异构多核平台大数据的模糊信息检测模型，采用关联特征提取方法进行异构多核平台大数据的模糊指向性聚类分析。构建异构多核平台大数据的输出自相关特征匹配模型，结合语义特征提取方法进行异构多核平台大数据的特征提取和统计分析。建立异构多核平台大数据的语义动态特征分析模型，提取异构多核平台大数据的统计特征量。根据异构多核平台大数据的特征提取结果采用模糊C均值聚类方法进行大数据聚类，采用语义分割进行异构多核平台大数据挖掘过程中的自适应寻优，实现异构多核平台大数据的优化挖掘。仿真结果表明，采用该方法进行异构多核平台大数据挖掘的精度较高，特征分辨能力较好，可提高异构多核平台大数据的挖掘和检测能力。

基于3D全卷积深度神经网络的脑白质病变分割方法

赵欣, 石德来, 王洪凯

2020, 0(10): 44-50.

摘要 ( 174 )

PDF (1996KB) ( 112 )

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脑白质病变影像的自动分割对于大脑疾病的临床诊断和研究具有重要的辅助作用。目前，研究者们主要采用深度学习解决脑白质病变部位的自动分割问题，虽取得一定成果，但仍存在分割精度不高、小病变无法被精确分割的问题。本文提出一种融合残差、金字塔池化和注意力机制的3D全卷积深度神经网络模型。该模型采用残差连接避免深层网络的梯度消失；采用金字塔池化聚合更多的上下文信息；采用注意力机制定位感兴趣的目标。各模块顺次衔接，构建具有较强学习能力的卷积模块链，并在链条两端分别附加上、下采样结构，形成完整的端到端模型。实验在MICCAI 2017数据集上进行，结果表明，本文方法的分割结果DSC得分为0.762，召回率为0.727，精确率为0.801，特异性为0.991，优于对比的其他方法。

一种高精度微孔板浑浊度识别网络

李西明, 马李晓, 曾晓银, 王璇, 孙坚, 郭玉彬

2020, 0(10): 58-63.

摘要 ( 119 )

PDF (1491KB) ( 106 )

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提出一种基于卷积神经网络的高精度微孔板浑浊度分类算法。该算法主要将传统图像处理技术与卷积神经网络技术相结合，通过传统图像处理算法将圆孔从自然拍摄的微孔板图像中切割下来，并将切割下来的圆孔图像制作成圆孔数据集，用于网络模型的训练、评估和测试。同时，通过深度学习技术，设计并训练多个基于深度可分离卷积核的卷积神经网络模型，然后筛选出评估准确率最高的浑浊度分类模型，应用于圆孔识别系统,从而可提高研究人员的工作效率。

基于深度学习的火场灰度图像去烟算法

马悦

2020, 0(10): 64-68.

摘要 ( 358 )

PDF (1827KB) ( 211 )

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火场环境中由于大量烟雾的存在导致视频监控系统画面变得模糊不清，图像对比度和清晰度下降，无法为人员疏散和消防搜救提供有效的视觉支持。针对这一情况，本文提出一种基于深度学习的灰度图像去烟算法。本文中的网络主要由检测子网络与去除子网络2个部分串联组成，前者通过残差学习网络来确定烟雾所在的具体位置，后者通过密集连接的U型网络在保留原先背景的情况下去除烟雾，其中利用Dense Block将低层特征复用到高层从而进一步提高去烟的准确性。大量的实验结果显示，采用该网络表现出更好的去除清晰效果和实时性，主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。

基于SIFT和最邻近匹配的商品图像相似度算法

吴迎

2020, 0(10): 69-75.

摘要 ( 280 )

PDF (1779KB) ( 187 )

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在互联网电子商务领域中，随着电商用户量的激增，各种问题不断涌现。其中，同行业的卖家抄袭复制其他店铺信息的事件也经常发生，而抄袭的图像信息相较于文字信息更难以检测出相似性，因为抄袭者往往有可能会将图像信息进行剪裁、旋转、加滤镜，或者用PS等技术进行处理，使得处理后的图像不容易检测出与原图相似。而人工比对效率低下，且成本高，这就需要一个以能快速计算出商品图像相似度的算法为基础的系统来解决这个问题。SIFT(Scale-invariant Feature Transform)描述子具有尺度不变性，能够解决传统算法对于旋转后图像相似度较低的局限性，且该描述子所描述的特征信息量大。本文在介绍传统图像哈希算法的基础上，提出使用基于SIFT描述子的近似最邻近匹配算法用于电钻商品图像相似度比较。对电钻商品原图进行剪裁、增加滤镜、增加对比度、旋转和增加水印等操作生成新的图片，将这些新的图片分别和原图进行相似度对比。实验结果表明，基于SIFT描述子的近似最邻近匹配算法与哈希算法、原始SIFT算法相比有比较好的精度，能够比较准确地识别出抄袭的图像信息。

基于拓扑分析的三维动漫人物造型重构

刘建高, 宾敏

2020, 0(10): 76-83.

摘要 ( 314 )

PDF (1797KB) ( 161 )

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传统方法在三维动漫人物造型重构过程中未确定关键特征点，导致姿态图像匹配度低和收敛速度慢，为此设计一种基于拓扑分析的三维动漫人物造型重构方法。引用拓扑分析确定三维动漫人物造型的点、线、面结构，运用基于融合技术的边缘检测方法提取造型特征点，计算特征点的梯度值和梯度方向，以此来确定关键特征点，生成主方向和特征描述符。在此基础上计算与其对应的源数据库中关键点的描述符距离，根据最小距离和次小距离的比值实现特征点的匹配，利用交互式几何约束变形完成三维动漫人物造型重构。测试结果表明：设计的三维动漫人物造型重构方法的姿态图像匹配度整体在0.6以上，远高于传统重构方法的匹配度，且该方法的收敛速度较快，说明其适合应用在三维动漫人物造型重构设计中。

一种面向运动目标的关键帧自动选择算法

陈翔, 邹庆年, 谢绍宇, 陈翠琼

2020, 0(10): 81-89.

摘要 ( 113 )

PDF (3110KB) ( 108 )

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为了避免变电站现场监控不到位引发的误作业、误入现场等事故，通常基于场景重构技术对现场目标状态进行实时监控。本文分析研究运行状态下变电站设备的实景建模，并提出一种运动目标关键帧自动选择方法。首先基于金字塔结构的KLT算法来跟踪特征点，然后利用两步分解法计算目标姿态的变化，并通过短时间内的目标姿态变化来预测目标的实时状态。为了评估提出方法的有效性，从相对误差（RE）、均方根误差（RMSE）和绝对轨迹误差（ATE）方面与参考轨迹进行定性和定量的比较评估。实验结果表明，提出算法的数据冗余率减少约40％~60％，位置定位和场景构建的实时性和鲁棒性得到显著提高。

基于三维地球场景的干扰条件雷达探测范围可视化方法

吴忠得, 罗晓芳, 侯增选, 段鹏轩, 李楠楠

2020, 0(10): 90-96.

摘要 ( 200 )

PDF (3441KB) ( 214 )

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雷达探测范围的三维可视化是现代战场电磁态势显示的关键组成部分。以电子对抗情况中雷达探测范围模型为基础，深入研究雷达局部坐标与地心直角坐标的转换算法，提出一种基于三维地球场景绘制理想条件与干扰条件下雷达探测范围的可视化方法。研究设计基于理想条件与干扰条件下雷达探测范围可视化数据需求的数据库，并基于三维地球场景平台ArcGlobe，结合OpenGL绘图技术，应用该可视化方法开发海战场电磁态势显示系统。实验结果表明该可视化方法能够高效形象地在三维地球场景下展现理想条件与干扰条件下的雷达探测范围，为指挥员洞察战场态势提供支持。

增强现实与视觉惯导模块的位姿融合方法

聂雷航, 聂芸, 王国伟

2020, 0(10): 97-102.

摘要 ( 158 )

PDF (2284KB) ( 163 )

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基于视觉标志物的增强现实技术和视觉惯性里程计(VIO)技术有着良好的互补性。本文针对当前基于视觉标志物的增强现实系统依赖标志物以及VIO的缺乏地理位置信息、累计误差等问题，提出一种泛用的位姿融合方法，该方法可以将任意的2种不同坐标系下的相同轨迹位姿输出转换到同一坐标系下。针对本文的问题，实现基于视觉标志物的增强现实与视觉惯导模块的位姿融合，并利用视觉标志物自身带有地理信息的特点，为整个系统提供真实的地理信息坐标，使得定位系统能够与地理信息系统相结合。以实时通讯的方式采集华为P10手机输出的图像与IMU信息作为数据源，在Ubuntu16.04和Unity游戏引擎上进行实验。结果表明，本文方法能够有效地完成准确的位姿融合。

混合模式下认知无线电网络的能效优化算法

王桂竹, 鲁凌云, 李翔

2020, 0(10): 103-109.

摘要 ( 128 )

PDF (1332KB) ( 109 )

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认知无线电网络中，协作频谱感知利用多个节点同时感知可提高频谱感知检测性能。然而随着感知的次用户(SU)个数增加，导致能耗增高、能效(EE)降低。为解决这一问题，本文结合机会频谱接入和衬垫式频谱共享2种共享模式，构造基于混合频谱共享模式的能效模型，同时考虑3种不同的融合规则、主用户(PU)的再占据概率和报告信道误差，以最大化SU系统的EE为目标，使用拉格朗日乘子法与次梯度下降算法对感知时间、参与感知个数、次用户发射功率进行迭代优化求解。仿真结果表明，在最低服务质量要求(QoS)和发射功率的约束下，该能效优化算法能够实现更高的吞吐量和更高的能量效率。

时间Petri网在渗透测试中的应用

李海浩, 吴亚锋, 王晓强

2020, 0(10): 110-115.

摘要 ( 155 )

PDF (772KB) ( 82 )

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渗透测试攻击模型作为渗透测试的重要环节，受到学术界和工业界的共同关注。现有的渗透测试攻击模型未考虑渗透测试攻击过程中的动态参数，无法描述漏洞的发生时间。本文以漏洞为基本单元，以时间Petri网中库所的时间区间表示漏洞的发生区间，构建以时间Petri网为基础模型的渗透测试攻击模型。首先，将漏洞列表作为输入来构建单漏洞模型；然后，将单漏洞模型集合通过模型整合算法形成完整的渗透测试攻击模型；最后，给出渗透攻击路径选择算法，并通过模拟实验验证本文所提渗透攻击路径选择算法的有效性。

基于协助车组的车联网多信道协助下载方法

姜旭, 袁静, 张振兴

2020, 0(10): 116-121.

摘要 ( 121 )

PDF (1059KB) ( 96 )

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针对目前车联网中单信道协助下载方法的吞吐量低和通信域叠加的问题，提出一种基于对向协助车车组的车联网多信道协助下载方法McDvg。此方法利用对向协助车车组相遇概率大、通信多次重传以及延长数据传输时间的特点在局部范围内形成车组，并设计选车策略选择一组合适的对向车辆携带用户所需的数据为目标车辆提供协助下载；利用对向协助车组可有效延长目标车的协助下载时间，并采用多信道的策略解决单信道情况下的通信冲突问题。最后本文通过相应的仿真实验对该方案进行验证，仿真结果表明该方法可以在高速移动环境中显著提高下载吞吐量，降低盲区的通信时延，从而为当前的车联网提供有效的服务支撑。

基于EGC极化分集技术的最优中继选择协同通信

刘勃, 王明伟

2020, 0(10): 122-126.

摘要 ( 153 )

PDF (663KB) ( 100 )

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最优中继选择(Optimal Relay Selection, ORS)无需所有节点精准同步，可极大地简化网络物理层设计。等增益合并(Equal Gain Combining, EGC)不需要对衰落幅度估值，每条支路具有相等的单位增益，权重系数不随衰落信道信号的强度发生改变，可简化系统设计与实现的复杂度。本文提出给通信终端配置极化天线，在不增加终端体积的同时采用EGC处理极化分集信号，达到克服信道衰落和提升解码转发ORS协同通信系统性能的目的。理论分析和仿真结果表明，解码转发ORS协同通信系统在信道衰落和信噪比相同的条件下，中断概率指标明显好于未采用EGC极化分集技术的协同通信系统。最后将EGC与其它分集合并技术进行了比较。

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