计算机与现代化

李梓龙, 吕勇, 谭国平, 严勤,

2021, 0(02): 1-6.

摘要 ( 710 )

PDF (1152KB) ( 545 )

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针对乳腺超声图像，提出一种基于图像纹理特征提取的乳腺肿块识别方法，从而有助于使用计算机辅助鉴别的方法判断乳腺肿块是否发生癌变，辅助放射科医生对影像的性质作出预判。首先对乳腺超声图像进行最大响应滤波处理，在保证一定边缘组织结构完整的同时去除主要的噪声干扰。在此基础上，提取乳腺图像的一阶和二阶纹理特征，然后用人工神经网络对特征进行识别分类。在从医院拿到的真实数据集上验证本文方法的准确性，并分别从预处理、特征提取和分类方法3个方面与其他方法进行对比分析，结果表明，本文方法在降低算法复杂度的基础上提升了乳腺肿块的识别率。

基于注意力机制学习的变电设备缺陷检测方法

伍艺佳, 华雄, 王丽蓉, 陈红波

2021, 0(02): 7-12.

摘要 ( 347 )

PDF (3578KB) ( 214 )

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针对现有的变电站缺陷图像检测识别算法鲁棒性弱问题，提出一种基于注意力机制学习的变电设备缺陷图像检测识别方法。所提方法以卷积神经网络作为缺陷图像特征提取的骨架网络，融合注意力机制原理，进一步提升缺陷图像特征的可辨识性。首先，构建注意力机制的卷积神经网络特征提取模型，提取不同注意力机制下变电站缺陷图像特征；其次，设计一种自适应特征学习函数，将不同注意力机制下的特征融合成为新的高质量变电缺陷图像特征；最后，将不同注意力机制下的缺陷图像特征输入到分类模型，实现变电站缺陷图像检测。所提方法增强了变电设备缺陷图像检测的准确性与鲁棒性，实验结果显示，所提方法的mAP达到了70.4%。

基于空间聚类和边缘梯度的图像分割算法

雍玉洁, 顾华

2021, 0(02): 13-17.

摘要 ( 273 )

PDF (1371KB) ( 155 )

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提出一种结合空间聚类和边缘梯度信息的图像自动分割算法。在判断超像素颜色及纹理相似性的同时，进一步给出更加精确的分段边缘梯度计算方法，并采用测地距离来刻画超像素之间的相似性，使得分割结果更好地融合边缘不连续性与区域相似性。大量图像分割实验结果表明，该方法能更准确地找出分割边界，提高图像分割的准确性。

基于互信息F统计量特征选择技术的地基气象云图分类

杨秋良, 王钰, 杨杏丽, 李济洪

2021, 0(02): 18-23.

摘要 ( 184 )

PDF (709KB) ( 245 )

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在地基气象云图的云状（云类）识别研究中，基于局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）描述子的特征选择技术由于它的简单性和有效性成为最通用的方法。然而，LBP特征的高维特性使得云状识别的性能和计算开销不能令人满意。为此，本文提出一种基于互信息构造的F检验统计量的LBP特征选择算法，可以实现高维LBP特征的有效降维，同时保证云状识别的准确性，极大减少了特征选择过程的计算开销。

基于GAN的图像识别系统蜕变测试方法

江竞捷, 徐络, 李宁

2021, 0(02): 24-29.

摘要 ( 358 )

PDF (1242KB) ( 117 )

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图像识别是图像处理的重点研究领域，在测试结果难以判定以及数据集样本类别不平衡的影响下，适用于图像识别系统健壮性以及稳定性的测试技术较为欠缺。为有效测试图像识别系统，本文提出将蜕变测试方法用于图像识别系统的测试过程中，依据生成式对抗网络来生成贴近现实的衍生数据以构建适用于图像识别系统的蜕变关系，引入衍生图像质量验证方法与测试结果自动判断方法以构建面向图像识别系统的蜕变测试框架流程。最后，通过车辆识别案例研究验证本文方法的可行性与有效性。实验结果表明，本文方法能检测出图像识别系统在不同场景中的不一致行为，能有效地评估系统健壮性。

AR场景中的基础态势数据展示与优化

安宇, 聂芸, 王国伟

2021, 0(02): 30-34.

摘要 ( 169 )

PDF (1121KB) ( 95 )

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随着增强现实（AR）设备的发展，增强态势已经成为其主要应用点。由于AR设备计算能力和图像处理能力的不足，存在场景生成速度慢和视野狭窄等问题。基于AR设备上的态势信息显示应用和设备地理信息场景显示功能的实现，本文对地形分块化算法进行优化，并提出一种自适应Mesh区域化算法来解决上述问题。对所提出的算法、传统地形生成算法和地形分块化算法进行测试，通过对比和分析，结果表明，所提算法比传统地形生成算法在显示效果和精细度方面更优，比地形分块化算法系统开销更小。因此，本文提出的自适应Mesh区域化算法可以用较小的硬件开销保证增强态势显示应用中地理信息场景显示功能的效果。

FRDet:一种基于候选框特征修正的多方向遥感目标快速检测方法

涂鑫, 王滨

2021, 0(02): 35-39.

摘要 ( 226 )

PDF (1659KB) ( 104 )

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在遥感图像的目标检测任务中，为了能更加准确地定位目标，现有的基于候选框特征提取的one-stage检测方法是在每个空间位置上，充分预设多个候选框从而覆盖住待检测目标，然而这会造成one-stage检测方法计算复杂度的大幅提升。本文提出一种基于候选框特征修正的多方向遥感目标检测方法。在该方法中，特征图的每个位置仅预设一个候选框，通过回归学习进行特征修正后得到的候选框替换掉原始的框，再由one-stage检测方法的分类层和回归层分别进行识别和定位。所提方法采用Mobilenetv2作为检测网络的基本结构，在DOTA数据集上飞机的检测率可达96.8%，虚警率为6.7%，mAP值达0.87，并且具有完全的实时结果，超过了SSD、YOLOv3等所有基于候选框特征提取的的遥感图像检测方法。由于本文方法巧妙地避开了候选框的宽高比和尺度的先验设计，因此本文方法很容易应用于其他类似的检测任务中，即插即用，具有很强的任务适应性。

基于指数分层结构算法的数据可信度评估模型设计

廖嘉炜, 吴永欢, 杜舒明, 邹时容, 徐炫东

2021, 0(02): 40-44.

摘要 ( 280 )

PDF (841KB) ( 107 )

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针对传统的数据可信度评估模型存在分类适应性较差的问题，设计一种基于指数分层结构算法的数据可信度评估模型。分析实际数据资产管理过程，建立数据可信度评估指标体系；按照数据类型和数据间存在的周期性关系补充待评估数据中的缺漏数据，完成对待估数据的预处理；将数据归一化后生成数据集合，并根据数据间的相关系数建立亚超度量空间，生成指数分层结构树，结合层次分析法完成对可信度模型的设计。实验结果表明，与传统评估模型相比，所提模型的分类适应性更强，数据查全率更高，应用优势更明显。

基于数字内容偏好的多标签分类应用

刘斌, 李笑

2021, 0(02): 45-50.

摘要 ( 202 )

PDF (793KB) ( 83 )

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目前电信行业的数字内容研究主要是基于业务口径进行不同偏好的用户洞察，多以业务经验进行判断，不利于数字内容用户规模的发展扩大。为此，本文利用大流量客户的历史数据，基于多标签分类算法对数字内容偏好进行研究，得到各类别的潜在目标客户，最终通过营销推荐客户喜好内容，提高精准营销能力。首先以M电信公司用户的基础、消费属性等脱敏数据作为数据源，并获取近3个月视频、音乐、阅读活跃用户清单，人工进行活跃维度的标注，得到初始数据集；由于正负样本不均衡，故采用多次下采样的方法随机抽样得到3份样本数据，并使用CC、ML-KNN、RakelD等6种算法进行对比实验验证；实验结果表明：采用RakelD及ML-KNN多标签分类算法在数字内容用户偏好洞察方面有较好的预测能力，故采用ML-KNN作为RakelD算法的基本分类器，即RakelD_MLKNN方法，对正负样比例不同的数据集分别进行预测，效果均优于前6种已经存在的常用多标签分类算法及传统经验选型方法。

基于RoBERTa-WWM的中文电子病历命名实体识别

朱岩, 张利, 王煜

2021, 0(02): 51-55.

摘要 ( 587 )

PDF (690KB) ( 133 )

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电子病历（EMRs）中包含着丰富的信息，如临床症状、诊断结果和药物疗效。命名实体识别（Named Entity Recognition， NER）旨在从非结构化文本中抽取命名实体，这也是从电子病历中抽取有价值信息的初始步骤。本文提出一种基于预训练模型RoBERTa-WWM（A Robustly Optimized BERT Pre-training Approach-Whole Word Masking）的命名实体识别方法。该方法引入预训练模型RoBERTa-WWM，利用其生成含有先验知识的语义表示。与BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）相比，RoBERTa-WWM生成的语义表示更适用于中文的命名实体识别任务，因为其在预训练阶段会进行全词掩码。RoBERTa-WWM生成的语义表示被依次输入双向长短时记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory， BiLSTM）和条件随机场（Conditional Random Field， CRF）模型。实验结果表明，该方法在“2019全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2019）”数据集上可以有效提升F1值，提高中文电子病历中命名实体的识别效果。

基于深度网络的出租车Pick-up需求预测

李巍

2021, 0(02): 56-61.

摘要 ( 213 )

PDF (2274KB) ( 100 )

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在智慧城市建设中，区域的出租车需求预测是一个十分重要的模块。为了预测指定区域未来时刻的出租车需求，本文通过拓展已有序列模型，提出一个多时间分辨率的基于层次注意力机制的循环高速网络（Multi-Time Resolution Hierarchical Attention-Based Recurrent Highway Networks， MTR-HRHN）。MTR-HRHN将对外生数据时空特征的提取和目标数据的时空建模整合到单个框架中，并且通过多分辨率（例如每个小时或者每天）对序列数据不同的时间属性建模，从而捕获更全面的时间模式。最后，在纽约市出租车数据集上评估MTR-HRHN的预测性能。实验结果表明,与其他经典时间序列预测方法相比，MTR-HRHN在多个高需求区域的短期需求预测上表现出更好的预测性能。

基于特征融合和改进卷积神经网络的环境音识别

徐睿, 李志华, 韩灿灿

2021, 0(02): 62-67.

摘要 ( 258 )

PDF (1668KB) ( 129 )

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由于环境声音复杂的结构，环境声音识别是一个具有挑战性的问题。本文提出一种将特征融合与改进卷积神经网络算法相结合的环境音识别方法。首先针对原始音频文件，提取从波形中学习到的特征以及传统音频特征，分别为MFCC（梅尔倒谱系数）、GFCC（伽玛通频率倒谱系数）、频谱对比度和CQT（恒定Q变换）；然后将提取到的特征分别输入到端到端的神经网络SF-CNN和多尺度卷积神经网络MS-CNN中进行识别；最后根据D-S证据理论决策规则进行决策级融合，输出最终识别结果。通过在公开数据集ESC-50进行的实验结果表明，本文提出的模型能够提高识别准确率，且优于单特征模型，更适用于复杂的声学场景。

基于运动想象脑电控制的智能家居系统

黄旭彬, 张金霜

2021, 0(02): 68-72.

摘要 ( 278 )

PDF (1336KB) ( 189 )

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将智能家居与脑机接口(Brain Computer Interface, BCI)技术相结合，利用“意念”实现对家居的操作与控制，能够为运动障碍人士提供更友好和便利的家居生活，具有重要的社会意义。本文以左右手运动意图为例提出一种基于运动想象脑电控制的智能家居系统，对系统设计中涉及的脑电信号采集、噪声滤除预处理、特征提取和分类识别等方面进行研究，并给出系统的实现方案。

基于CycleGAN的非平行语音去噪方法

韩灿灿, 李志华, 徐睿

2021, 0(02): 73-77.

摘要 ( 326 )

PDF (1596KB) ( 108 )

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针对语音去噪问题，提出一种基于循环生成对抗网络（CycleGAN）的方法来对声音场景中的语音进行去噪。该方法把CycleGAN的网络模型与不同领域间的语音转换技术进行结合与优化，通过提取语音频谱包络特征，对语音进行编码与解码的处理，旨在用先进的生成技术实现语音端到端的去噪，从而简化语音去噪过程中带来的高阶差异问题，同时泛化其应用场景。通过对非平行数据集和平行数据集进行训练与测试，主要比较该方法与传统CycleGAN的语音去噪方法下的去噪效果，由实验结果得到PESQ、NR、SSNR这3项指标分别相对提高了8.49%、6.53%、23.30%，有效地解决了实际场景中的非平行语音去噪问题。

基于局部平面拟合的神经形态视觉光流估计算法

王梅

2021, 0(02): 78-82.

摘要 ( 245 )

PDF (876KB) ( 92 )

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在新一代人工智能领域中，神经形态视觉是类脑计算的一个重要研究方向。事件相机具有低功耗、低信息冗余以及高动态范围等优点，在智能飞行器、敏捷机器人的自主控制场景中具有重要应用价值。本文根据事件序列的时空特性，研究基于局部平面拟合的光流估计原理，提出一种运用特征值法进行局部平面拟合来估计光流的算法，并采用随机抽样一致方法进一步提高算法的稳健性。实验表明，本文方法能够有效进行神经形态视觉的光流估计，并且对噪声具有一定的稳健性。

基于马尔可夫修正模型的视频预测策略

桂易琪, 鞠爽爽

2021, 0(02): 83-88.

摘要 ( 218 )

PDF (1209KB) ( 85 )

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在P2P流媒体系统中，要想用户获得较好的观看质量，系统会选择流行度较高的视频段，在某些情况下并非响应时间最短就是最佳的视频段，还要看用户使用的需求。新上映的视频段的流行度没有形成稳定的趋势，因此没有足够的数据，传统的统计方法不能及时反映出流行度的变化。针对此问题，本文提出一种基于马尔可夫修正模型的视频预测缓存策略(Modified Markov Prediction Model, MMPM)，该策略可以在用户历史访问记录不多的情况下运行，从视频段点击的次数中获取状态转移矩阵，以适应用户点击率的持续变化。仿真实验表明，动态预测的实现提高了命中率及响应速度，验证了算法的有效性、准确性及快速性。

一种联合盲均衡算法

谭晓刚, 戴天喆, 董树林, 张艺鉴, 任敏华

2021, 0(02): 89-93.

摘要 ( 244 )

PDF (903KB) ( 98 )

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为克服数字基带信号在通过非屏蔽五类双绞线时产生的严重码间干扰（ISI），常采用自适应均衡技术来减小码间干扰，大大降低接收端信号的误码率。最小均方误差（LMS）算法能有效降低码间干扰，但需要训练序列，因此影响传输效率。基于判决引导的最小均方误差（DDLMS）算法不需要训练序列，但在眼图未睁开的情况下，可能出现误判，甚至引起误收敛。恒模算法（CMA）具有比DDLMS算法更好的盲均衡特性，但是剩余误差较大。本文提出一种新颖的联合盲均衡算法，即优化现有的CMA算法，与DDLMS算法组成新的联合盲均衡算法，利用均方误差（MSE）来控制2种算法的权值。MATLAB建模和仿真结果表明，新的联合盲均衡算法克服了CMA算法剩余误差较大和DDLMS算法误收敛的缺陷，且能有效对非屏蔽五类双绞线中传输的数字信号进行均衡。

基于复杂网络的纽约轨道交通网络特性分析

李卫东, 徐澍锟, 王运明

2021, 0(02): 94-99.

摘要 ( 231 )

PDF (1361KB) ( 86 )

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现有的轨道交通网络建模研究大多建立无权网络模型，不能很好地反映网络特征。本文以纽约轨道交通网络为研究对象，采用复杂网络理论和Space L方法，考虑到2个站点之间可能存在多条线路的情况，构建纽约轨道交通加权网络模型，利用复杂网络的相关特性指标分析纽约轨道交通网络的特性。与无权网络相比可知，纽约轨道交通加权网络的权重与拓扑具有一定的关联性，该网络同时具有小世界和无标度特性。并通过随机攻击及多种蓄意攻击策略研究纽约轨道交通网络的鲁棒性。

一种改进的全覆盖路径规划算法

李淑霞, 杨俊成,

2021, 0(02): 100-103.

摘要 ( 789 )

PDF (689KB) ( 166 )

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全覆盖路径规划在现实生活中具有很广泛的应用，本文针对已存在的全覆盖路径规划算法中的内螺旋算法进行改进，提出带有优先级的内螺旋算法PISC算法。在算法中加入行走优先级，并采用回溯法解决清扫机器人进入的死角问题，优化机器人的清扫路径，最后在Visual C+〖KG-*3〗+6.0编程环境下进行算法仿真。实验结果表明，清扫机器人能有效地避开障碍物，在自由区域顺利行走，提高了清扫机器人的清扫效率，减少了机器人清扫的重复路径。

基于蚁群算法的导航卫星功率增强任务规划

曲建波, 孙剑伟

2021, 0(02): 104-108.

摘要 ( 155 )

PDF (783KB) ( 74 )

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为保障战时区域的导航信号稳定，需要卫星对地面区域进行功率增强，对大规模功率增强任务进行规划能够保障增强效果。本文针对导航卫星功率增强任务规划问题，分析星地可见性以及相邻任务的时间窗口冲突等问题，构建功率增强任务规划模型，选用基于蚁群系统和最大最小蚂蚁系统的自适应蚁群算法，并引入任务收益参数来改进设计算法的寻优策略，在加快算法收敛速度的同时避免陷入局部最优解。实验结果表明，本文的改进蚁群算法对大规模功率增强任务具有很好的规划效果。

基于t-SNE降维预处理的网络流量异常检测

郝怡然, 盛益强, 王劲林,

2021, 0(02): 109-116.

摘要 ( 292 )

PDF (1662KB) ( 119 )

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网络流量中大多数流量都是正常的，但经常会出现偏离正常范围的异常流量，主要由DDOS攻击、渗透攻击等恶意的网络行为引起，这些异常行为通常会导致网络质量下降，甚至网络直接瘫痪。因此引入网络安全态势的预测，在仅知道正常网络流量的情况下判断网络中的异常。异常检测是一种网络安全态势的预测方法，用来判断网络中是否有异常。现有的异常检测算法由于无法准确提取网络数据包的低维特征导致算法的性能不佳，因此，需要找到网络数据包的准确的低维特征表示，该低维特征表示能够区分网络数据包是正常的还是有攻击的。为此，本文引入基于t-SNE降维的NLOF异常检测算法。该算法采用t-SNE算法自动预处理网络数据包以获得低维的网络数据包特征，之后将得到的低维的网络数据包特征作为NLOF算法的输入进行异常检测。其中，本文的NLOF算法首先采用k-means算法将网络数据包聚类成为K个簇，并将网络数据包数量小于N个的簇标记为异常簇，之后将未被标记为异常簇的网络数据包作为LOF算法的输入进行异常检测。在ISCX2012数据集上的实验结果表明，基于t-SNE降维的LOF算法达到最优性能时，准确率为98.46%，精确度为98.38%，检测率为98.54%，FAR为0.66%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.18个百分点、0.02个百分点和0.01个百分点。基于t-SNE降维的NLOF算法达到最优性能时，准确率为98.53%，精确度为98.86%，检测率为98.86%，FAR为0.32%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.25个百分点、0.34个百分点和0.41个百分点。这是异常检测中首次采用t-SNE算法自动提取低维的网络数据包特征。此外，LOF算法仅能捕获异常点，而本文的NLOF算法能够同时捕获异常点和异常簇。

基于SDN的DDoS攻击防御系统

王文蔚, 肖军弼, 程鹏, 张悦

2021, 0(02): 117-121.

摘要 ( 315 )

PDF (913KB) ( 141 )

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软件定义网络（SDN）是一种新兴网络架构，通过将转发层和控制层分离，实现网络的集中管控。控制器作为SDN网络的核心，容易成为被攻击的目标，分布式拒绝服务（DDoS）攻击是SDN网络面临的最具威胁的攻击之一。针对这一问题，本文提出一种基于机器学习的DDoS攻击检测模型。首先基于信息熵监控交换机端口流量来判断是否存在异常流量，检测到异常后提取流量特征，使用SVM+K-Means的复合算法检测DDoS攻击，最后控制器下发丢弃流表处理攻击流量。实验结果表明，本文算法在误报率、检测率和准确率指标上均优于SVM算法和K-Means算法。

抗灰洞攻击的IPv6网络部署改造方法

陈守明, 梁运德, 钱扬, 李雪武, 卢妍倩

2021, 0(02): 122-126.

摘要 ( 176 )

PDF (1261KB) ( 80 )

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针对原有IPv6网络部署改造方法对于灰洞攻击检测能力较差，导致IPv6网络攻击预警能力较差的问题，设计一种抗灰洞攻击的IPv6网络部署改造方法。采用层次化的设计理念，将网络构架从逻辑角度分为核心层、汇聚层、接入层以及广域网与服务器的接入部分，以网络构架为基础，优化网络中使用的服务器群以及网络间接方式。设定网络检测匹配规则，将接入方式作为网络中路由器的间接方法，针对多模式网络攻击，应用多模式检测方法实现IPv6网络攻击检测。实验结果表明，本文方法的灰洞攻击预警能力较强，操作系统的兼容性较高。

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