计算机与现代化

宋鑫, 樊志强,

2021, 0(03): 1-6.

摘要 ( 180 )

PDF (960KB) ( 143 )

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系统架构是信息系统的设计和蓝图，系统架构仿真可以预先估计所建设的系统能否满足设计预期，但目前主流的架构仿真方法缺乏在系统生命周期的早期进行服务性能属性准确预测的手段。本文针对此问题，以信息服务性能建模为研究目标，首先按照信息服务的功能对其进行3个层次的分类，并对每个类别的信息服务提供定义和影响该类服务性能属性的因素。进一步，提出基于Laguerre 前向神经网络的信息服务性能建模方法，分析采用Laguerre 前向神经网络的优点和原因。最后，以信息检索服务为例，提出6个影响信息检索服务执行所需机器周期数的因素，采用消融实验和对比实验验证本文提出的信息服务性能建模方法的可行性。

基于包络特征的IDC网络自适应流量调控方法

梁运德, 陈守明, 卢妍倩, 李雪武, 余顺怀

2021, 0(03): 7-11.

摘要 ( 177 )

PDF (1237KB) ( 103 )

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传统流量调控方法不能自动调整约束规则，导致面对不同流量密度时，容易出现较大的带宽损失率，因此基于包络特征，研究一种全新的IDC网络自适应流量调控方法。该方法构建IDC网络流量能耗模型，提取包络特征并获取流量空间分布状态，根据网络内部信息流向设置调控自适应约束规则，应用BP神经网络改进IDC网络自适应流量调控的实现。实验结果表明在random20、random40、random60这3种不同流量密度测试条件下，所研究方法的吞吐率较高，带宽损失率低，适用于调控IDC网络自适应流量。

基于集成模型的超短时负荷预测方法

魏健, 赵红涛, 刘敦楠, 加鹤萍

2021, 0(03): 12-17.

摘要 ( 154 )

PDF (1222KB) ( 75 )

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精准的短期负荷预测是保证电力系统顺利运行的关键。机器学习算法普及后，为以前难以解决的短期和超短期负荷预测提供了算法支持。鉴于梯度提升决策树（Catboost）、卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）、极端随机树（Extratrees）等集成模型处理非线性相关数据效果好，本文将上述3种方法进行组合，构建集成预测模型，使用BP神经网络确定权重系数，通过权重将各种单项预测模型的优点结合在一起，从而起到了更好的预测效果。为了更好地说明本文使用方法的优点，本文采用平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差、均方误差、拟合优度作为衡量指标，以集成模型与各个单项预测模型作对比，在MAPE 标准下，集成模型比Catboost、CNN-LSTM、Extratrees模型分别降低了1.01个百分点、0.94个百分点、1.19个百分点。

一种基于纠删码的多节点失效修复算法

徐家冰, 朱浩辰, 杨丽

2021, 0(03): 18-23.

摘要 ( 145 )

PDF (799KB) ( 86 )

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纠删码作为分布式系统中重要的数据容错技术，在失效数据的修复领域有着广泛应用。但现有的纠删码算法大多针对单节点修复，修复成本较高，且未考虑新生节点间的信息传递，给多失效节点的修复带来不便。基于此，提出一种基于纠删码的多节点失效修复算法，该算法在新生节点中利用节点选择策略选取中心节点为根节点，并依据链路带宽分别与供应节点和剩余新生节点构建最大修复树，从而降低数据修复时长。实验结果表明，与现有的BHS和SSR串行修复等方法相比，该算法能有效提高多失效节点的修复效率，验证了算法的有效性。

基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法

许惠君, 王宗耀, 李中庆, 李鹏飞, 周鑫康

2021, 0(03): 24-27.

摘要 ( 119 )

PDF (667KB) ( 82 )

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在分析传统灰色负荷预测理论与GM（1，n）模型的基础上，再次对GM（1，n）模型进行改进，以解决由于传统的灰色理论对原始数据要求的严格造成预测结果误差较大的问题。实验表明，用此方法建立的负荷预测模型，在预测精度上有较大的提高，为今后灰色理论模型的改进提供了一定的依据。

面向纸板三维装箱问题的剩余空间最优算法

王程, 陈正鸣, 吕嘉

2021, 0(03): 28-34.

摘要 ( 207 )

PDF (1331KB) ( 85 )

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针对瓦楞纸板在装箱过程中遇到的多种实际约束，提出一种基于剩余空间最优和多种实际约束的快速求解算法。该算法先根据纸板的先进后出和组合装载约束，确定纸板的装箱序列，接着将三维装箱问题转换成带高度约束的二维装箱问题，再基于剩余空间最优策略，选择空间的分割方式和纸板的放置方式，并对剩下的空间进行合并和重新分割，从而求解得到纸板装载放置的结果，实现容器空间利用率最高和使用数目最小的目标。通过计算随机算例和实际算例，以及对结果的三维可视化显示，验证该算法能实现多种约束，空间利用率高，运算效率高并具有有效性和实用性。

基于NS3的水下LEER协议优化与分析

马媛, 杜秀娟

2021, 0(03): 35-40.

摘要 ( 196 )

PDF (1403KB) ( 88 )

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水下无线传感器网络作为无线传感器网络在水下的应用扩展，成为当今研究的热点。在水下通信中能量补给困难、能量均衡性差、网络生存周期短的问题依然没有得到解决。为了提高水下无线传感器网络数据交付率,延长网络生存期，设计一种适用于水下拓扑动态变化、能量均衡性高的路由协议极为重要。基于层级节能的路由（LEER）协议有效解决了路由空旷问题。优化后的LEER协议采用多sink的拓扑，从单跳延迟、剩余能量、节点密度以及水下节点发生移动层级随之更新的角度，提出基于NS3的水下LEER协议能量均衡优化策略。仿真结果表明，优化后的LEER协议在能量均衡性、数据交付率和适应动态拓扑等方面均优于LEER协议。

基于安全性能的单项竞价交易模式研究与实现

车佳丽, 任俊玲

2021, 0(03): 41-45.

摘要 ( 133 )

PDF (738KB) ( 125 )

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针对大宗商品交易中的数据安全与隐私保护问题，从安全性能的角度进行分析,以单项竞价交易模式为例，在不依赖于第三方认证机构可信的条件下，通过盲签名技术对用户的身份进行认证，实现对其身份信息的保密。交易过程中引用Bit承诺协议，保证交易商双方的不可抵赖性。安全性分析结果表明，此方案在第三方不可信的情况下能够有效保护交易过程的安全进行。

基于随机Hash链的双向安全认证RFID协议

周静, 董国超, 邓祖强, 张金娈, 刘超, 牛永亮

2021, 0(03): 46-50.

摘要 ( 433 )

PDF (694KB) ( 239 )

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射频识别（RFID）技术在物联网领域得到广泛的运用，但是RFID系统在信息传输过程中容易被窃取和伪造，RFID系统已经暴露出严重的安全问题。针对目前主流的Hash链协议簇存在的假冒攻击问题，提出一种基于随机Hash链的双向安全认证协议。在双向认证过程中，阅读器通过识别随机数K的数值来验证响应报文的有效性，标签通过检测回传报文的标签属性检测阅读器的合法性，阅读器通过检测标签预置身份来防止标签被假冒，保障数据在系统中的真实性，可有效提高系统的前向安全、防伪造与防位置跟踪等安全特性。最后本文使用BAN逻辑对提出的双向安全认证协议进行安全验证，实验结果表明标签与阅读器之间具有可相互认证的安全性。

面向车辆和行人检测的KM-SSD方法

郑钦浩, 杨贞, 杨振

2021, 0(03): 51-56.

摘要 ( 320 )

PDF (3090KB) ( 140 )

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传统SSD改进方法在提升SSD目标检测精度的同时会降低其检测速度。针对这一问题，本文以SSD为基础，提出改进的KM-SSD方法。该方法首先利用K-means+〖KG-*3〗+聚类算法自适应学习先验框的宽高比例；然后设计高效特征融合模块实现高低层特征信息融合；最后本文在具有挑战性的KITTI数据集上对KM-SSD方法进行验证。实验结果表明，SSD的mAP为62.7%，平均检测时间为0.162 s；KM-SSD的mAP为69.8%，平均检测时间为0.133 s。因此，KM-SSD不仅提升了SSD在车辆和行人检测下的准确度，更是提高了SSD的检测速度，从而验证了本文所使用的K-means+〖KG-*3〗+聚类算法的有效性和特征融合方法的高效性。

基于人工智能推荐算法的智能家庭社会服务机制

王士祺

2021, 0(03): 57-62.

摘要 ( 178 )

PDF (1700KB) ( 81 )

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随着社交网络时代的来临，社交网络的类型逐渐覆盖到不同的用户群体，对不同用户群体进行社交网络需求的潜力挖掘是目前的研究热点。本文研究基于人工智能推荐算法构建家庭社交网络的多级圈层结构，并以此提出家庭和亲属的智能推荐算法，以智能算法和家庭这一特殊群体的社交模式设计由个人信息模块、基本功能模块、家庭信息模块、应用服务模块和开放API模块所构成的家庭社交网络系统。研究结果表明，在数据量达到一万以上时，智能推荐算法的执行效率是非智能推荐算法的3倍左右，集群节点数对执行效率有显著影响。此外，智能推荐算法下的社交系统表现出良好的使用效果，这说明智能推荐算法具有较高的实用性。通过对家庭社会服务进行数据化的推荐算法研究，以及对算法执行效率进行定量验证，为社交网络服务机制提供了数据支持，验证了家庭社会服务的市场潜力。

基于Akima插值的地面沉降等值面服务构建方法

彭程, 张进才, 陈勇, 李斌

2021, 0(03): 63-69.

摘要 ( 222 )

PDF (2525KB) ( 86 )

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传统的数据分析平台多基于数据充足的理想情况进行研发，往往与数据不完整的现实相去甚远，难以满足实际应用的客观要求，因此，有效处理数据缺失就成为信息化工作的关键。本文针对“河北地面沉降系统”研发应用中的数据缺失问题，将已经发展成熟的插值技术，应用到地面沉降等值面的构建中，对信息化管控防治工作中的实际难题进行探究和解答。数据曲线插值的关键在选取合适的插值方法，本文基于简洁宜行的原则，提出Akima插值和GP服务相结合的地面沉降等值面的建模方法。该方法由2个部分组成，一是用Akima插值有效解决水准点观测序列不连续问题；二是基于GP服务实现地面沉降等值面的自动化构建。在河北部署的系统运行结果表明，所提方法不但快速有效地补全了缺失数据，绘制出的等值面与实际生产情况相符，而且还基于微服务的编程思想，达到了系统耦合度低，方法易用灵活的目标

基于PCA融合PSO-SVM的运动想象脑电信号分类方法

黄旭彬, 梁树杰

2021, 0(03): 70-76.

摘要 ( 513 )

PDF (4542KB) ( 350 )

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运动想象脑电信号的分类识别是当前脑机接口(BCI)技术面临的难点。针对该问题，提出一种融合主成分分析(PCA)和粒子群优化-支撑向量机(PSO-SVM)的运动想象脑电信号分类方法。首先利用PCA对采集到的高维脑电信号进行分析，剔除其中噪声分量并提取三维反应不同脑电信号差异特性的特征向量。然后利用SVM对特征向量进行分类，同时针对SVM分类性能受核参数影响较大的问题，利用PSO算法的全局寻优能力对其进行优化，从而提升SVM的分类性能。最后采用BCI竞赛中所用Graz数据进行实验，结果表明所提的PCA融合PSO-SVM方法可以获得95.3%的分类性能，在低信噪比条件下具有鲁棒性和较高的应用前景。

基于CRF的交通肇事诉讼案件关键要素抽取

郭凡莎, 杨风暴

2021, 0(03): 77-81.

摘要 ( 184 )

PDF (721KB) ( 92 )

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针对案件判决相关人员办理诉讼案件案头杂、采集信息散、办案时间长等问题，提出一个基于条件随机场的交通肇事诉讼案件关键要素抽取模型。该模型借鉴信息抽取技术，通过构建关键要素标注集并建成语料库，设计不同的特征模板，充分结合交通肇事领域诉讼案件的文本特点，考虑窗口长度以及不同特征的选择和组合，基于PyCharm平台对交通肇事诉讼案件进行训练测试。实验结果表明，最优的特征模板能以80.15%的F1值抽取交通肇事诉讼案件中的关键要素,且不同的分词工具对关键要素识别结果有影响。并且提出的模型为快速正确地给出公平公正的裁判结果作了有效的探索和尝试。

基于用户动态兴趣的视频点击率预测模型

杨佳雪, 彭国争, 韩立新

2021, 0(03): 82-87.

摘要 ( 150 )

PDF (1075KB) ( 194 )

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针对经典的点击预测模型无法捕捉用户动态兴趣和分析特征低阶高阶交互困难的问题，提出一种基于用户动态兴趣的视频点击预测模型。该模型首先将离散的数据经嵌入过程后映射成易于操作的低维连续向量；为捕捉用户动态兴趣变化，引入transformer模型，同时分析用户点击视频序列与待预测的候选视频，抽取行为序列中的视频与待推荐视频之间的相互作用；为深入挖掘用户点击行为背后的隐式特征交互，引入DeepFM网络并在网络结构上进行优化改进，使模型更加适合顺序依赖的点击数据。实验结果表明本文提出改进的模型预测精度优于在点击率预测方面比较具有代表性的深度分解机等模型，同时引入transformer机制可以明显提升点击率预测的精度。

一种为辅助诊断筛选机器学习模型的方法

邓子云,

2021, 0(03): 88-93.

摘要 ( 124 )

PDF (1629KB) ( 85 )

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为自动向医生推荐用于疾病辅助诊断的机器学习模型，提出一种筛选机器学习模型的方法。该筛选方法分为3个步骤：用训练准确度和测试准确度筛选机器学习模型；用查准率、召回率和F1成绩筛选机器学习模型；用带权值的总成绩计算公式推荐最优的机器学习模型。以乳腺癌辅助诊断为例，最终从8个机器学习模型中筛选并训练出高斯核心函数向量机模型（γ=0.5）推荐给医生使用，因为这个模型除满足筛选方法的3个条件外，总成绩最高，达到了0.985。

AC-Rec:基于多维特征的科研合作者推荐方法

邵孟巧, 吉顺慧, 张鹏程

2021, 0(03): 94-100.

摘要 ( 555 )

PDF (1294KB) ( 220 )

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社交网络平台科研工作者数量的急剧增多使得寻找与自己兴趣相近的科研合作者变得十分困难。本文提出一种在ResearchGate平台下基于多维特征的科研合作者推荐方法。该方法结合科研工作者之间论文的文本相似度、社交关联度和自身活跃度3个维度来度量关联关系，并利用多层感知机构建推荐模型进行Top-N推荐。其中文本相似度利用Doc2Vec文本深度表示模型来计算，社交关联度利用基于图的随机游走算法来计算。实验结果显示AC-Rec优于已有的基于ResearchGate的科研合作者推荐方法，当N为30时命中率达到53.90%，能够有效地推荐潜在的科研合作者。

基于点云增强的网格化优化算法

杨雨航, 杨耀权, 刘宏飞

2021, 0(03): 101-107.

摘要 ( 338 )

PDF (4395KB) ( 329 )

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针对三维点云在采用传统泊松算法进行网格化重建时，重建时间较长并且最终重建出的模型存在孔洞和局部细节缺失等问题，提出一种基于点云增强的网格化优化算法。该算法首先通过统计滤波对初始点云进行降噪处理，为了在保证细节特征的基础上提高重建效率，在通过体素滤波进行适当点云降采样的同时利用双三次样条插值进行点云孔洞修复，然后将移动最小二乘法误差函数引入到点云法向计算中以优化点云法向量的质量。实验结果表明，优化后的网格化算法较传统泊松重建算法耗时更短，并且在一定程度上提高了重建模型的准确度。

一种基于目标检测与词性分析的图像描述算法

高逸凡, 王勇

2021, 0(03): 108-114.

摘要 ( 177 )

PDF (3865KB) ( 98 )

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针对现有的基于注意力机制的图像描述方法描述内容与图像关联度低的问题，提出一种基于目标检测与词性分析的图像描述算法。该方法在注意力机制的基础上，通过目标检测算法提取图片中的信息，使用带有注意力机制的循环神经网络对提取到的信息进行处理，生成图像描述语句。在生成单词的过程中，算法会预测每个单词的词性，根据不同的词性选择不同的神经网络，从而提升描述语句与原图像的关联度。实验结果表明，在多种客观描述评价标准中，本文算法生成的描述语句相对目前存在的算法均有不同程度提升，同时，在主观评价中也能够更准确流畅地描述图片的内容。

基于改进光流特征的运动目标跟踪

刘宏飞, 杨耀权, 杨雨航

2021, 0(03): 115-121.

摘要 ( 637 )

PDF (3616KB) ( 353 )

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在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪，针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题，提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法，对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测，再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合，将角点检测结果融入到LK光流法中，并对检测到的角点进行运动光流特征提取，最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪，采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明，本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪，具有较好的识别效果，且检测效率得到提高。

一种基于SSEQ算法的低空无人机影像快速成图方法

王瑾, 陈晓轩, 徐家利, 王德娟, 袁欢欢

2021, 0(03): 122-126.

摘要 ( 209 )

PDF (2067KB) ( 143 )

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针对现有的无人机因飞行高度较低、视野小、获取影像像幅较小导致影像处理时数量剧增且部分影像质量较差等问题，提出一种基于SSEQ算法的无人机影像快速成图方法。该方法首先对无人机影像进行降采样和分块处理，提取影像局部块上的空间熵和频谱熵信息;然后利用SVM和SVR进行训练、预测和回归，评定影像质量;最后依据评定结果筛选出高质量影像完成拼接实验，并提取控制点的图上坐标，记录实验耗时。实验结果表明，基于SSEQ算法筛选后生成的正射影像与原始影像拼接生成的正射影像精度接近，拼接效率提高39.27%。

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