计算机与现代化

张丽洁, 沙秀艳, 尹传存, 段钧陶, 张欣怡, 李紫桐, 姜福蕾

2021, 0(01): 1-6.

摘要 ( 293 )

PDF (1355KB) ( 173 )

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针对传统的GM(1,1)灰色预测模型背景值采用均等权值导致预测精度不高的缺点，本文提出一种变权优化选择背景值方法。首先将黄金分割搜索和抛物线插值法相结合确定改进GM(1,1)模型的背景值;然后将改进后的背景值代入灰色预测代数递推方程，从而代替传统的GM(1,1)模型中的白化方程;最后选取指数数列进行模拟并结合某高校教师人数的实际统计数据进行仿真实验。结果表明，改进的GM(1,1)模型减少了平均相对误差，提高了预测精度，具有一定的应用价值。

基于模糊PI的永磁同步电机矢量控制

郑飞, 吴钦木

2021, 0(01): 7-11.

摘要 ( 288 )

PDF (1290KB) ( 114 )

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针对永磁同步电机矢量控制系统中,传统PID控制器对永磁同步电机控制性能效率不高以及对工作环境变化的适应性能不良等问题，首先,在两相旋转坐标系下采取双轴理论建立永磁同步电机数学模型；接着,采用模糊控制理论对永磁同步电机矢量控制系统中转速环传统的普通PID控制器进行改进研究，深入地从理论层次研究分析建立得到模糊PI控制器。在Matlab/Simulink环境下建立基于模糊PI控制器的永磁同步电机矢量控制系统仿真模型，并且将建立得到的模糊PI控制器引入永磁同步电机矢量控制系统进行仿真实验。实验结果表明,模糊PI控制器相对于传统的PID控制器具有更加优越的动态性能和稳态性能。

抗电磁干扰的电力工器具RFID电力标签的设计

邓祖强, 刘超, 周静, 张金娈, 董国超,

2021, 0(01): 12-16.

摘要 ( 223 )

PDF (1598KB) ( 100 )

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传统电力工器具RFID电力标签在强电磁干扰环境下无法正常工作，容易导致标签损坏和信息泄露。针对上述问题，本文设计一种抗电磁干扰的RFID电力标签。该RFID电力标签外壳使用抗干扰材料和高绝缘耐压的封装，标签内部使用STM32L4微控制器，并且提出基于卡尔曼滤波的双阶段滤波算法，数据传输使用超高频，从而达到良好的抗电磁干扰和抗噪效果。另外，标签与读写器之间的通信采用基于器件物理特性指纹的物理不可克隆函数进行加密。最后通过实验验证本文设计的RFID标签不仅能够抵抗强电磁干扰，而且能够防止信息泄露，可以很好地应用于复杂电力环境中。

经济效益下电力物资仓储业务多目标优化模型

潘子春, 陈嘉羽, 甄丽霞, 褚莉, 杨飞龙

2021, 0(01): 17-21.

摘要 ( 136 )

PDF (716KB) ( 78 )

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为了在良好经济效益作用下，实现对电力物资仓储业务的多目标优化处理，提出一种基于博弈相关性特征分析的经济效益下电力物资仓储业务多目标优化模型。首先在关联规则集中提取经济效益下的电力物资仓储业务；然后通过模糊关联规则多目标优化方法进行电力物资仓储业务的特征分解与优化提取，完成既定仓储业务的集中性多目标优化；再采用博弈相关性特征分析方法进行经济效益下电力物资仓储业务的自适应分块匹配；最后结合深度学习方法，实现经济效益下电力物资仓储业务的多目标优化决策。实验结果表明，应用新型优化模型后，电力物资仓储业务的多目标决策评估水平明显提升，从根本上提高了经济效益下电力物资仓储业务的调度能力。

对流层散射信道中5G-NR LDPC码性能

王博远, 张涛, 王伟

2021, 0(01): 22-27.

摘要 ( 253 )

PDF (1479KB) ( 74 )

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由于目前衰落信道，特别是时变信道非线性环境下的研究极少，因此研究对流层散射信道应用场景下的5G-NR LPDC编译码性能。5G-NR LDPC码是一种准循环LDPC码，其通过基矩阵构造，可以支持多种码率和码长，便于实现速率自适应。本文提出一种改进的分层归一化最小和译码算法，利用对归一化因子的修正，使该算法更适合应用于散射信道。仿真结果表明，本文算法与传统译码方法相比，译码速度提高了3倍，减少了迭代次数，降低了复杂度；使用16重分集技术且误码率达到10-5时，在低码率和高码率下，改进译码算法比传统译码算法性能分别提升1.3 dB左右和0.6 dB左右。

基于箱线图异常检测的指数加权平滑预测模型

顾国庆, 李晓辉

2021, 0(01): 28-33.

摘要 ( 202 )

PDF (1298KB) ( 203 )

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数据预测模型是近年来无线传感网数据传输领域的研究热点。随着监测环境日益复杂和多样化，传感节点采集的数据集常伴有异常点，当前大多数预测模型并未过滤异常点。为了有效过滤异常点，提高数据传输的精简程度和预测准确度，本文提出一种基于箱线图异常检测的指数加权平滑预测模型，同时引入短期环比机制判定突发事件。实验表明，该模型在不同数据集、平滑系数变动和不同动态阈值下都能有效过滤异常点并判定出突发事件，数据传输的精简程度提高了5.8%，预测准确度提高了8.4%，与现有的预测模型相比具有更好的鲁棒性和异常点处理能力。

基于粗糙集自适应粒度的MR脑肿瘤图像分割

姚传文, 黄道斌, 叶明全,

2021, 0(01): 34-37.

摘要 ( 186 )

PDF (550KB) ( 90 )

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针对磁共振（MR）成像具有灰度不均匀、部分容积效应等缺陷，给出一种粗糙集自适应粒度的脑肿瘤MR图像分割方法，从而提高脑肿瘤分割质量。利用粗糙集自适应粒度方法选取最优分割粒度，并用粗糙集模拟目标和背景区域的上下近似，通过优化目标和背景区域的粗糙度，获得MR脑肿瘤图像分割的最佳阈值。粗糙集自适应粒度方法能够较好地提取出脑肿瘤区域。实验结果表明，该方法优于传统粗糙集分割法，且具有一定实用性和灵活性。

基于深度残差收缩网络的HEp-2图像识别

何涛, 陈剑, 闻英友

2021, 0(01): 38-42.

摘要 ( 248 )

PDF (2330KB) ( 96 )

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人上皮细胞（HEp-2）检测抗核抗体是诊断自身免疫性疾病的常用方法，HEp-2细胞图像识别对许多自身免疫性疾病的诊疗具有重要意义。针对目前主要采用手工评估方法造成效率低效、劳动强度高等问题，提出一种基于深度残差收缩网络的HEp-2细胞图像分类模型。该模型在深度残差网络基础上进行改进，残差学习模块使用恒等映射方法可以训练更深层次的网络。在每个残差学习模块内部嵌入一个软阈值非线性变换子网络，软阈值用以消除数据中的噪声和冗余信息，这些阈值通过子网络自动学习。实验表明，该方法具有良好的性能，优于其他深度神经网络方法。

一种基于桥梁横向裂缝的病害识别方法

马东群, 李宝林, 王秋月, 何先波

2021, 0(01): 43-49.

摘要 ( 174 )

PDF (4875KB) ( 74 )

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桥梁安全是交通安全中最重要的部分之一，桥梁定检是对桥梁安全最有效的评价方法，而在桥梁定检中对病害的识别尤其重要。据相关统计，我国混凝土桥梁的病害中有80%以上是由裂缝造成的，因此对桥梁的健康检测主要是对桥梁表观裂缝的检测与测量。为了提高检测的准确性和效率，统计桥梁裂缝病害图片的识别精度与收敛性，本文结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）技术，利用TensorFlow提供的双线性插值法预处理裂缝图像。将裂缝图像预处理成分辨率为75 px、150 px和300 px；并在TensorFlow架构中构建CNN的训练模型，用该模型分别训练分辨率为75 px、150 px和300 px的横向裂缝病害图片，分析在不同分辨率情况下横向裂缝病害的训练精度、收敛性和效率。将3种不同分辨率的横向裂缝病害图片训练结果模型保存下来作为横向裂缝病害识别的测试模型，并将这些模型分别用于测试实际工程应用中的横向裂缝图片和测试集中的横向裂缝图片，分析在经过预处理后的测试集图片与实际环境中拍摄的横向裂缝图片的识别精度、收敛性和效率。实验结果表明,与刘洪公等人所用的识别算法相比，本文算法的训练精度、可扩展性和实时性更好，识别率高达99%及以上，为其他裂缝病害的识别奠定了良好的基础，也能够为桥梁裂缝病害的检测提供参考数据。

基于条件生成对抗网络的医学手术图像去烟算法

马悦

2021, 0(01): 50-55.

摘要 ( 233 )

PDF (1774KB) ( 103 )

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医学手术中图像去烟算法可以提高术中成像质量，减少图像引导手术的危害，这是许多临床应用中非常理想的预处理方法。针对这一问题，本文提出一种基于条件生成对抗模型的图像去烟网络，该网络由生成器子网络和鉴别器子网络构成。其中，用Tiramisu模型代替传统的U-Net，从而得到更高的参数效率和性能。此外，通过利用计算机图形渲染引擎的方式为此类问题生成大量训练数据集提供一个新思路。实验结果表明，本文方法在保留图像重要感知信息的同时，有效地减少了烟，在定性和定量分析上均优于现有图像去烟算法，从而为外科医生提供更好的手术视野可视化。

基于shell命令的内部攻击检测

陈明帅, 吴克河

2021, 0(01): 56-60.

摘要 ( 202 )

PDF (771KB) ( 82 )

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信息系统不仅面临着外部攻击的威胁，同时也面临着来自系统内部的威胁。本文针对系统内部攻击，首先对信息系统的内部威胁和内部攻击进行简要阐述和分析。基于用户操作行为的一般规律，提出几种检测模型，通过对比检测结果找出检测效果好的检测模型。基于SEA公开数据集，采用词袋、TF-IDF、词汇表以及N-Gram几种方法进行特征提取，使用不同的机器学习算法建立检测模型，包括XGBoost算法、隐式马尔可夫和多层感知机(MLP)。结果显示：测试样本采用词袋+N-Gram特征模型和XGBoost学习算法的精确率和召回率较高，检测效果最好。

一种基于随机森林算法的MQTT异常流量检测方法

吴克河, 张英, 崔文超, 程瑞

2021, 0(01): 61-64.

摘要 ( 264 )

PDF (938KB) ( 100 )

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工业物联网系统所面临的网络安全威胁随着物联网技术的广泛应用日益增加，信息安全问题已成为其发展过程中的一大挑战。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）协议是物联网通信的主流协议，基于该协议的物联网通信安全研究是当前研究的热点话题。传统的流量识别技术如深度包检测无法有效地识别符合包格式的异常流量，而基于机器学习理论的异常流量识别技术则表现出很好的效果。对此提出一种基于随机森林算法的MQTT异常流量检测方法，实现整体高于90%的MQTT异常流量识别准确度，与其他常用分类模型相比拥有更好的识别效果。

基于Focal Loss和卷积神经网络的入侵检测

闫芮铵, 张立臣

2021, 0(01): 65-69.

摘要 ( 259 )

PDF (952KB) ( 101 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

入侵检测是信息安全防护领域中的一个重要环节。随着网络技术的发展，主动防御网络入侵变得越来越重要，同时入侵数据变得更加海量、复杂和不平衡，这导致传统的入侵检测技术的检测性能比较低，因此如何提高入侵检测系统的性能对于不平衡数据集的检测性能是一项巨大的挑战。传统的CNN模型对于处理复杂的数据具有很好的性能，但是在处理不平衡数据集上的效果不是很好。为了解决这个问题，提出一种基于Focal Loss和卷积神经网络的入侵检测方法。与传统的卷积神经网络不同，该模型利用Focal Loss损失函数来解决数据不平衡问题，并在卷积层加入正则化方法（DropBlock）用来提高模型的泛化能力。采用KDD 99数据集进行的实验表明，该模型入侵检测的准确率和精确率比传统的入侵检测模型有所提高。

融合用户模糊聚类和相似度的加权Slope One优化

石朋, 姚文明, 王祥

2021, 0(01): 70-75.

摘要 ( 179 )

PDF (822KB) ( 80 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

在数据集稀疏的情况下传统的Slope One算法推荐效果差、精确度低，并且该算法对所有用户一视同仁，没有考虑用户间相似性和差异性的情况；同时，随着数据量越来越大，实时性也逐渐变差。针对以上问题，进行加权Slope One算法优化的研究。首先，利用模糊聚类技术将不同类型用户进行分类,减少最近邻搜索范围，降低计算复杂度；然后，对加权Slope One计算公式进行改进，在计算中引入皮尔逊相关系数加以限定；最后，在每个类簇中利用改进的加权Slope One算法进行用户评分预测，进而产生推荐集。实验表明，本文算法有效提高了推荐精确度，增强了推荐实时性。

基于本体的军事装备知识建模及分析

刘梦超, 王玉玫, 吴亚非, 臧义华, 梁佳

2021, 0(01): 76-80.

摘要 ( 209 )

PDF (883KB) ( 84 )

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针对本体建模过程中不同受众具有不同应用需求的问题，结合本体建模七步法和软件开发螺旋模型提出基于需求的螺旋反馈法。首先，明确领域知识范畴和用户需求，进行本体总体设计；其次，领域专家依据本体构建原则评估知识体系；再次，组装知识体系模型，定义本体属性，创建实例，完成本体详细设计；最后，用户评估反馈，进行新一轮的增量迭代，直至形成正确可用的知识体系。与七步法相比，所提方法强调本体测试和用户需求，以小的分段来构建领域知识模型。此外，运用该方法实现的军事装备知识体系面向作战需求，为军事作战提供强有力的理论支撑。

MATLAB环境下数据驱动故障检测工具箱设计

郭锦平, 边若鹏

2021, 0(01): 81-86.

摘要 ( 262 )

PDF (1181KB) ( 100 )

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故障检测是保障现代工业正常运转的一项重要技术，随着生产大型化、复杂化，基于数据驱动的故障检测技术在故障检测领域得到广泛应用。本文结合MATLAB GUIDE平台和数据驱动故障检测技术，提出一种可视化故障检测工具箱的设计方案和实现方法。该工具箱可根据监测数据特点，选择相应的数据驱动故障检测方法，有效提高故障检测率。以田纳西-伊斯曼系统为例，利用所设计的工具箱对其进行故障检测。仿真结果表明，单变量统计检测法在一定程度上可以实现故障隔离，但会产生大量检测图占用空间；多变量统计检测法能够更直接地判断系统是否存在故障，并且故障检测灵敏度高。

基于出租车GPS轨迹的城市区域时空交互特征分析

杨文亮, 冯慧芳

2021, 0(01): 87-93.

摘要 ( 237 )

PDF (4553KB) ( 163 )

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城市大数据为探索城市内部居民出行的行为特征提供数据支撑。本文将以兰州市出租车GPS轨迹数据为基础，结合数据挖掘和可视化技术，研究兰州市城市居民出行规律和城市空间交互特征。首先，分析4个城区居民出行特征和城区间空间交互特征；然后，采用城市栅格方法，统计分析城市栅格空间之间的交通出行量，并采用CLARA聚类算法识别工作日和周末的城市交通热点区域；最后，建立有向加权复杂网络模型，分析城市交通热点区域之间的空间交互强度。研究结果表明，在工作日和周末兰州市居民出行行为时空特征和城市空间交互特征都存在明显差异，相比于周末，工作日出行更加紧凑密集且具有较强目的性，出行量的聚类结构总体呈现与兰州市河谷型地形相匹配的“哑铃”状分布形状，接近城市中心的相邻聚类区域之间空间交互强度较强。该研究结果可为城市交通管理和居民出行提供决策服务。

基于PCA降维的成对约束半监督聚类集成

黄欣辰, 皋军, 黄豪杰

2021, 0(01): 94-99.

摘要 ( 198 )

PDF (852KB) ( 81 )

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针对现有的聚类集成算法大都是无监督聚类集成算法且不能很好地处理高维数据的问题，设计一种基于PCA降维技术的成对约束半监督聚类集成算法（SSCEDR）。SSCEDR方法使用PCA主成分分析对原始数据进行降维，结合半监督聚类集成技术，在降维后的空间中将成对约束等先验知识代入到聚类集成过程中。本文通过在多组数据集上实验来验证算法的有效性。

基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

杨琳, 白钊, 寇勇刚

2021, 0(01): 100-104.

摘要 ( 493 )

PDF (823KB) ( 114 )

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近几年，随着航空市场的快速发展，对于航空公司而言，如何在增加市场占有率的同时，对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓。基于随机森林算法，根据航空客户数据，建立流失预测模型，对客户是否已流失进行预测研究，将传统的RFM客户价值模型进行改进，结合随机森林算法对客户流失进行预测。实验结果表明，基于RFM模型的随机森林算法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取，AUC值达到0.92，且准确率较高。利用该模型可对航空公司客户流失进行较为准确的预测，对流失客户进行分类，为民航企业提供营销策略。

基于深度学习和语法规约的需求文档命名实体识别

许梦笛, 王金华

2021, 0(01): 105-110.

摘要 ( 141 )

PDF (1377KB) ( 93 )

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命名实体识别是自然语言处理中的一个关键。在需求文档中存在过长的实体：虚功能，使得普适的传统命名实体识别方法无法有效地识别得到完整的实体。本文针对需求文档实体识别模型进行深入研究，引入深度学习方法，提出基于深度残差网络（ResNet）的CNER方法与基于规则的方法相结合，进行针对中文需求文档的分词。本文的命名实体识别模型是一种编码-解码模型，使用带有注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM with attention）进行编码，得到分词后文本的上下文特征和句式特征，使用条件随机场（CRF）方法进行解码，再结合语法规约的干预进行需求文档实体识别。实验表明，所提方法在需求文档领域识别效果优于普适的传统方法。

基于Logistic函数的《同义词词林》语义相似度计算

杨泉

2021, 0(01): 111-119.

摘要 ( 175 )

PDF (1024KB) ( 80 )

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目前，词语语义相似度计算结果与人工判别结果存在一定差距主要是因为基于知识本体的语义相似度计算一般都是从数学计算的角度直接利用语义分类词典，而没有从词汇学角度充分利用词典中的语言学知识。因而提出运用语义场理论分析《同义词词林》中词语间的组织关系，阐述深度对语义相似度的决定性作用及分支信息的辅助作用。并且在《词林》深度与分支信息相结合的基础上，提出Logistic函数计算模型。运用上述方法对MC30语义相似度的计算结果与人工标注值之间的皮尔逊相关系数达到0.9540;均方根误差为0.0191；对RG65语义相似度的计算结果与人工标注值之间的皮尔逊相关系数达到0.9434;均方根误差为0.0193。

基于问答交互的答案句选择算法

侯佳正, 张绍阳, 鱼昆

2021, 0(01): 120-126.

摘要 ( 143 )

PDF (1294KB) ( 74 )

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答案选择任务的精度对问答系统、文本处理等应用的效果具有重要的影响。针对答案选择模型问句与候选答案句语义信息和句子浅层特征利用不充分的问题，提出一种基于问答句交互的答案选择模型。给定问句Q和候选答句A，模型首先使用BiLSTM编码器对它们进行编码，然后针对问句Q使用Feed-Forward注意力机制得到句子编码；针对答句A，将问句Q和答句A的所有时间步输出两两进行匹配,根据匹配结果计算出答句的每个单词的权重，进而加权计算出答句的句子编码。最后，将问答句的句子编码经过聚合操作后输入全连接层，并与词共现特征相融合输出最终判断结果。在DBQA数据集上的实验结果表明，该模型与主流的Siamese结构的神经网络相比，能够有效地提升答案选择任务的效果。

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