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当期目录

    2020年 第0卷 第12期    刊出日期:2021-01-07
    算法设计与分析
    LC-Raft:一种基于历史日志计算值的一致性算法
    马博韬, 倪宏, 朱小勇
    2020, 0(12):  1-8. 
    摘要 ( 248 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    Raft一致性算法由于其原理清晰、易于实现等优点,已得到了行业的广泛应用。然而,作为一种简化版的类Paxos方案,Raft算法牺牲了部分性能。在不同的具体应用场景中,可根据实际应用,对其做出相应改进。对于由稳定性不佳的设备构成的分布式系统,在工作周期内将经历多次选举管理节点过程。在每次选举过程中,继续使用Raft算法进行选举操作将存在小概率经历多次超时选举。为了减少极端情况下选举过程的耗时,本文基于历史日志计算值设计一种改进版一致性算法LC-Raft。通过对固定时段的历史日志故障次数统计,构建一套节点稳定性评价指标,并修改选举流程,实现在系统网络通畅情况下最多经历一次计时器时间完成管理节点选举。同时,基于Docker容器引擎,设计一系列模拟实验实现各种节点规模的选举过程,通过多次实验的统计值验证本算法在选举过程中的良好性能。
    无线网络中可靠的链路调度算法设计与分析
    张鑫, 张旭, 张入文, 于琪琦, 王玉霞, 韦迎新, 黄宝贵
    2020, 0(12):  9-12. 
    摘要 ( 137 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    无线信号在传输过程中存在许多不确定性的干扰,导致信号到达接收端时其质量严重下降,接收端不能正确解码接收到的信号,使无线通信出现差错。目前,基于SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)干扰模型的低延迟链路调度算法是提高无线网络可靠性和通信容量的有效方法。基于此本文提出一种近似比为O(log Δ)的最短链路调度算法(Δ是最长链路长度与最短链路长度的比值),所有链路采用一致功率分配,根据链路长度把链路集划分为不同的子集,运用TDMA运行机制,为每个子集中相互干扰的链路分配不同的传输时隙,使每个时隙中的链路同时通信。通过理论证明了本文算法的正确性和有效性。
    网络与通信
    基于异构信息网络的推荐系统
    崔鑫
    2020, 0(12):  13-19. 
    摘要 ( 130 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    随着互联网、计算机等技术的深入发展,互联网为用户带来了各类网络服务用于增进用户交流。其中,问答社区为用户提供了提问和回答的交流平台,其目的是通过互联网实现用户间的知识经验分享和信息传播。但仍存在一些问题限制问答社区的发展,例如随着用户数量的不断增长,大量问题得不到及时回答且提问者对已有问题的回答并不满意。因此,对于问答社区来说,如何从大量的用户中找到专家用户是非常重要的。针对以上问题,本文提出一种基于异构信息网络的推荐方法,首先对问答社区中的问题属性和用户属性建立异构信息网络,利用元路径来捕捉异构信息网络中丰富的语义信息,然后使用基于元路径的相似度计算方法分别计算问题与用户的相似度矩阵,采用3种方式将得到的相似度矩阵与问题-用户评分矩阵相融合,然后使用矩阵分解获得问题和用户的潜在特征,最后使用因子分解机进行训练和推荐。在海川化工问答数据集上将本文提出的方法同多种先进的推荐算法进行对比,并利用评价指标对模型进行评估。实验结果表明,本文提出的算法在相关评估指标方面相较于之前的算法具有一定优势。
    大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合
    刘锋, 邹臣嵩, 崔炜
    2020, 0(12):  20-24. 
    摘要 ( 90 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    在当前Web服务海量增加、现有Web服务选择算法低效、用户匹配度差的基础上,针对K中心点算法存在的质点偏移、准确率低和容易发生畸变等问题,提出一种大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合方法。该方法是在大数据环境下,根据不同用户需求满意度及Web服务QoS参数,对基于优化初始聚类中心的K中心点算法的Web服务选择及最优Web服务组合进行研究。同时针对不同的选择方法对服务动态选择及组合的准确度、迭代更新次数、候选集选择时间及选择总时间进行实验分析,验证了本文研究方法的有效性和可靠性。
    利用遗传算法完成虚拟机放置策略的优化
    徐胜超
    2020, 0(12):  25-31. 
    摘要 ( 145 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    提出基于遗传算法的虚拟机放置方法GA-VMP(Genetic Algorithm based Virtual Machine Placement)。GA-VMP是一种应用于虚拟机迁移过程的优化算法。在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段分别选取了鲁棒局部归约检测方法和最小迁移时间选择方法;在最后的虚拟机放置阶段,GA-VMP将遗传算法应用到虚拟机的重新分配过程中形成了一个全新的虚拟机迁移模型。设计云数据中心的能量消耗数学模型,以能量消耗最小作为遗传算法的目标函数。Cloudsim模拟器仿真结果表明:在总体能量消耗、虚拟机迁移次数、服务等级协议违规率等指标上明显降低,平衡指标参数只有少量的增加。仿真结果可为其他企业构造节能云数据中心提供参考作用。
    基于蚁群算法优化的路由频率动态择径的研究
    高月仁, 吴涛, 高峡
    2020, 0(12):  32-37. 
    摘要 ( 86 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    常规的路由频率动态择径方法设置的避障规则存在缺失,导致得到的路由传输路径不是最优,择径时间较长。因此基于蚁群算法,优化设计路由频率动态择径方法。采用栅格模拟传输环境,设置关键信息选取规则;根据路由频率变化规律输入引导因子,实现对路由移动规则的设置;统筹全局,根据蚁群算法计算蚂蚁感知能力,在设置局部区域避障规则的基础上,设置全局避障规则;计算初始信息素与蚂蚁搜索过程中信息素之间的差异,通过补偿信息素浓度得出路由传输路径的最优解。实验结果表明,与常规的择径方法相比,所提择径方法兼顾全局,得到的路由路径优于常规方法且择径时间最短。由此可见,基于蚁群算法的择径方法实现了此次研究目的。
    人工智能
    基于改进聚类算法构建智慧医院的研究与实践
    曹磊, 刘强, 姚辉
    2020, 0(12):  38-42. 
    摘要 ( 91 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对智慧医院缺乏有效的智能辅助诊疗应用问题,提出一种改进聚类算法来设计与实践智慧医院的相关医疗应用,实现诊疗辅助。该算法结合一种改进的遗传算法和网络中心数学模型对初始中心进行优化,先用一种改进的遗传算法获得文档集合的近似最优聚簇数K,然后采用网络中心与重心数学模型来获得优化的初始聚类中心点,有效解决了算法对初始聚类中心的敏感性,取得了较好的实验结果。在实践应用阶段结合不同的医疗业务场景设计制定不同的应用规则模型,并通过智能检查预约时效分析、输血质量智能评价、手术风险预测分析、辅助诊断推荐等实践应用检测该算法的运行效果,取得了良好的运用结果。
    面向人工智能专业课程的棋类博弈教学辅助平台
    赵才荣, 傅佳悦, 卫志华, 丁志军, 苗夺谦
    2020, 0(12):  43-48. 
    摘要 ( 227 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对人工智能类课程博弈算法理论性太强、算法较复杂和抽象等问题,设计并实现功能较为完整、用户界面友好的棋类博弈教学辅助平台,平台允许用户上传编写好的博弈程序,实现博弈程序间对弈、人与博弈程序对弈以及人人对弈。本文阐述了棋类博弈教学辅助平台的总体设计、主要功能模块以及搭建平台采用的核心技术。棋类博弈教学平台的设计有益于培养学生依据所学理论知识来解决实际问题的能力,促进学生对计算机博弈程序和人工智能方法的不断探索改进,以达到更好的教学效果。本文进一步评估了棋类博弈平台在人工智能课程的实际使用情况与实践效果。
    基于机器学习的列车设备故障预测模型研究
    袁焦, 王珣, 潘兆马, 杨学锋, 邹文露
    2020, 0(12):  49-54. 
    摘要 ( 149 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    决策树作为机器学习和数据挖掘领域中广泛应用的预测模型,其输出结果易于理解和解释。针对高速铁路车载智能设备数量庞大的流数据且设备故障复杂和诊断效率低等问题,采用CVFDT决策树算法,通过对规范化的列控设备流数据进行机器学习,构建车载设备智能故障预测模型(低概率发生、高概率发生和已发生故障),实现对设备潜在故障“事前排除”,提高故障分类精度、定位和诊断准确性,保障高速铁路运营安全和运输效率。
    数据库与数据挖掘
    基于知识图谱的区块链技术及电力行业应用分析
    张艳, 杨芳, 杨蕾, 韩奎国, 李辉
    2020, 0(12):  55-60. 
    摘要 ( 144 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    利用可视化分析软件,对区块链技术及其在电力行业的研究现状、研究热点、发展趋势等进行客观全面的展示与分析,为区块链的研究提供指导与参考。以Web of Science核心合集为检索对象,纳入2000—2020年发表的与区块链技术研究相关的文献,应用文献计量与可视化软件CiteSpace对作者、机构、国家、关键词、被引文献等进行可视化分析。最终纳入4349篇符合要求的文章,2016年以后成井喷式增加,中国、美国、英国、澳大利亚等诸多国家均在建立全球技术合作网络,中国在该领域的学术研究较为活跃,已出现多位发文量位列前10的高产作者。目前,电力行业的应用尚处于早期,但关注度上升很快,合计引用次数前10的文章有3篇涉及区块链技术在能源领域的应用,研究热点包括区块链技术在电动汽车、微网、能源互联网及电力市场中的应用。区块链的研究仍处于新兴阶段,但极具潜力,全球合作网络处于初步形成阶段,中国在其中的影响力需进一步提高。
    利用机器学习方法对灾难生命支持课程NDLS培训效果进行分析预测#br#
    郭欣, 陈瑛, 章鸣嬛, 张璇, 潘曙明, 汤璐佳
    2020, 0(12):  61-66. 
    摘要 ( 81 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    2019年底新型冠状病毒(2019-nCoV)肺炎疫情爆发,疫情使人们更加认识到应急救援队伍建设和相关人才培养的重要性。本文以2018—2019年间参加灾难生命支持课程(National Disaster Life Support, NDLS)培训的学员数据为研究对象,利用非监督和监督2种机器学习方法相结合的方式,分析NDLS培训效果的影响因素,帮助培训组织对学员的培训效果进行有效预判,从而提前干预,提高培训质量。首先运用Apriori算法找出若干个对培训效果影响较大的因素,然后用决策树模型对培训效果进行预测,并利用决策树分析的结果验证关联分析的结论。以置信度、支持度及提升度等参数作为Apriori关联规则的评价指标。用十折交叉验证作为决策树预测模型评估的方法。结果显示模型效果良好,其结果可以帮助培训组织对学员的学习效果进行有效预判、监控并保证培训质量。
    一种用于中医四诊分析的子空间聚类方法
    许立辉, 陈敏, 王池社
    2020, 0(12):  67-71. 
    摘要 ( 82 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    中医四诊分析是基于四诊信息进行中医证候分类研究的重要内容,构建有效的中医四诊分析模型可以更好地挖掘中医证候间的关联关系,从而为中医临床提供决策支持。本文通过对子空间聚类CLIQUE算法的分析,结合四诊信息的数据特征,提出一种基于限定空间搜索策略的改进CLIQUE算法(ChM-CLIQUE)。通过优化CLIQUE算法的搜索策略,以稠密单元中网格密度最大的单元为中心进行深度优先搜索生成聚类簇,提高算法的性能,同时基于聚类簇中样本高斯分布的特性引入网格自适应密度,增强聚类边界的识别精度。在中医临床采集的数据集上进行多组对比实验,实验结果表明本文算法的轮廓系数较CLIQUE算法有显著性的提高。
    基于条件随机场的电力工程标书文本实体识别方法
    邵诗韵, 周宇, 杨蕾, 钟茂生, 戴芮, 赵家乐
    2020, 0(12):  72-77. 
    摘要 ( 105 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    近年来,随着国家经济的飞速发展,电力建设工程投资快速增加,电力建设工程标书数量及相应的工程标书评审工作量也急剧增加。传统的纯人工标书评审耗时、耗力且速度慢。要实现工程标书的机器自动评审,就需要对标书进行关键内容自动抽取和摘要,标书文本中的实体识别是关键步骤。鉴于工程标书中有很多非常用词语组合存在,现有的技术对工程标书中的地名等实体的识别效果并不理想。针对上述问题,本文提出并设计一种基于条件随机场的电力工程标书的实体识别技术方案,通过机器实现对标书的自动化快速处理,并帮助实现关键性工程的电子化评估和数据共享。该方法已在实验中证实了其有效性,并已被应用到电力领域的文件自动化处理事务中。
    基于ANN的改进Spark系统在空管大数据处理中的应用
    潘卫军, 刘皓晨, 王润东, 胡博文
    2020, 0(12):  78-82. 
    摘要 ( 147 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对Spark系统参数量巨大且手动调整参数具有耗时、效率低下等问题,提出一种基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)的方法来对Spark系统的配置参数进行自动调整,保障在处理空管大数据时的速度和性能。使用Dell PowerEdge T430服务器测试了空管大数据中5种常用的不同大小的数据集,以验证该方法。研究表明,与默认参数配置相比,该方法可将Spark系统的性能平均提高约35%。随着数据集大小的增加,性能呈现进一步提高的趋势。该方法可以有效地保障Spark系统的参数调整效率,达到高效处理空管大数据的目的。
    基于优化残差网络的多模态音乐情感分类
    李晓双, 韩立新, 李景仙, 周经纬
    2020, 0(12):  83-89. 
    摘要 ( 141 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对传统的音乐情感分类因特征提取困难而导致模型分类准确率不高和人工工作量大等问题,提出一种基于优化深度残差网络的多模态音乐情感分类方法。该方法首先利用多模态翻译将难以提取特征的音乐音频模态转换为易于操作的图像模态;同时在深度残差网络的基础上对网络输入层的卷积核大小和残差块的快捷连接进行优化改进,减少了信息流失,缩短了计算时间;此外,为了缓解Softmax分类器存在类内离散、类间聚集这一弊端,引入了Center loss函数的变体来提升Softmax分类函数的性能。实验结果表明了本文优化后的残差网络模型的有效性和鲁棒性,相比于原始的残差网络,其对音乐情感的分类准确率提升了4.27个百分点。

    图像处理
    基于庐山三维场景的图算法虚拟仿真系统研究
    刘嘉昕, 游珍, 黄捷文, 陈家祥, 胡洪文,
    2020, 0(12):  90-98. 
    摘要 ( 90 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为应对传统计算机算法教学中理论知识存在逻辑性强、抽象程度高、教学与实验脱节、缺乏交互性等现实问题,本文借助虚拟现实技术,基于江西知名旅游胜地庐山的三维场景,使用Unity3D引擎设计图算法虚拟仿真系统。该系统实现5种图算法的仿真实验过程,每种图算法均提供“自动展示”和“用户交互”这2种运行模式,还提供用户进入景点(对应图的结点)分场景的自由控制视角浏览庐山景观的功能;同时,探讨本虚拟仿真系统存在的理论问题,并给出解决这些问题的关键技术和实施方案;最后,通过Prim最小生成树算法验证本虚拟仿真系统的实用性和灵活性。与传统的算法讲授、个性化问题驱动教学方式相比,本文设计的图算法虚拟仿真系统具有趣味性、交互性、沉浸性,既能激发学生学习的探索性和主动性,又为算法与数据结构课程提供了一种新的教学和实验方法。
    基于改进RetinaNet的医用塑瓶装箱计数算法
    邱吕, 任德均, 郜明, 付磊, 吴华运, 胡云起
    2020, 0(12):  99-103. 
    摘要 ( 98 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为提高医用塑瓶包装生产线上装箱计数的效率、准确率及稳定性,本文提出一种基于深度学习的装箱计数检测算法,实现在线实时计数。首先,构建以ResNet为骨架网络,使用特征金字塔网络产生多尺度特征图并适当删减卷积层的改进RetinaNet网络。然后,使用聚类算法优化Anchor尺寸,使算法能够自适应歪瓶、倒瓶等异常情况下的计数检测,从而降低漏检率并提高定位精度。最后,在实际装箱数据集上对算法进行实验评测,结果表明该算法抗干扰能力强、稳健可靠,在满足生产条件下能够快速、准确地对装箱塑瓶进行计数检测,计数精度可达99.98%以上,单张检测时间为33 ms,满足了生产线实时检测要求。
    基于SWOMP算法的EPMA影像优化重构
    金安安, 丁双双, 熊卿智, 许婷婷, 习淑萍, 马继忠
    2020, 0(12):  104-111. 
    摘要 ( 124 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    压缩感知历经多年发展,重构算法也比较多,其中分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法是一种改进算法,该算法对稀疏度没有要求,测量矩阵选择高斯矩阵,但是其重构效果并不理想。针对该算法的不足,同时结合电子探针影像,对该算法进行优化。该优化充分利用傅里叶矩阵的优势,同时对迭代次数和门限参数进行调整。首先,对常用的矩阵进行多次试验,找出最优质的测量矩阵——傅里叶正交矩阵;其次,对迭代次数和阈值进行修改,寻找最佳参数搭配,提高该算法重构质量。实验结果表明,本文方法在电子探针图像上的重构效果较好,达到超分辨率恢复要求,所重构的图像质量高于原有算法。
    基于小波包变换的红外弱小目标检测
    冯洋
    2020, 0(12):  112-115. 
    摘要 ( 129 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明:该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。
    基于孪生网络结构的单样本图例检测方法
    王超奇, 宫法明
    2020, 0(12):  116-122. 
    摘要 ( 114 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对现有深度学习方法训练难、检测慢、训练数据难以获取等问题,在图例检测问题上,提出一种新的解决方法。以高效的卷积神经网络为骨干网络,并根据图例宽高比固定、具有个体独立性等特点,使用一种新的SiameseSSD检测框架进行目标检测。该框架包含了用于特征提取的孪生网络结构子网和用于分类和回归的改良SSD子网。同时利用数据增强技术和特殊的图片配对算法训练模型,通过解决单样本问题、调整网络结构和检测方法以检测大分辨率施工图。该方法在施工图数据集上的实验结果表明,该图例检测方法是一种新的解决单样本学习任务的方法,准确率达到91.3%,检测速度达到61帧/s,相比于其他现有的目标检测方式有一定的优势,几乎能够满足实际工程的工作需求。