计算机与现代化

白雪, 程宗毛

2021, 0(08): 1-5.

摘要 ( 198 )

PDF (1008KB) ( 125 )

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无线传感网络作为一种新型的网络技术是当今国内外深受关注的热点研究领域。它是一种新型的网络技术，能够实时地采集分布在网络中的数据信息，并将这些信息传输到网关节点，最终完成复杂的网络监测和跟踪目标的工作。为了解决无线传感网络所面临的挑战，对无线传感网络目标覆盖问题，考虑到随机事件参数未知的指数分布，对随机事件的监测质量进行统计分析，在无线传感网络的背景下对其覆盖问题进行优化。首先，对无线传感网络的背景及现状进行介绍，引出本文的研究目的是对无线传感网络的监测质量进行分析。其次，对无线传感网络的覆盖进行优化调度建立相应网络的模型，设计优化的模拟退火算法，结合统计知识分析，利用参数估计研究其监测质量。最后，通过仿真实验验证本文方法的合理性以及有效性，最终达到延长网络寿命的目的。

基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

赵继业

2021, 0(08): 6-10.

摘要 ( 210 )

PDF (827KB) ( 102 )

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由于传统的簇状树形无线传感器网络路由协议簇首能耗方差较大，导致存活节点数量和节点剩余能量较少，降低了无线传感器网络的使用寿命，为此设计一种基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议。通过计算簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗，利用云安全模型获取云安全态势各种要素之间的不确定关系，预测节点的综合信任值，以预测结果为基础，采用蚁群算法获取分区节点的最优路径，完成簇状树形无线传感器网络路由协议。实验结果表明，本文设计的路由协议簇首能耗方差较小，存活节点数和节点剩余能量更多，接收数据包量比其他2种协议分别高出了48.1%和22.6%。由此可见，本文设计的路由协议延长了簇状树形无线传感器网络的使用寿命。

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

郑捷, 潘大志,

2021, 0(08): 11-15.

摘要 ( 229 )

PDF (965KB) ( 91 )

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针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时，存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点，本文以最小化最大完工时间为目标，将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题，提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先，通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系；其次，设计一种群初始化方法，以确保初始解的质量以及多样性；然后，提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法，加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力；最后，对标准算例进行仿真，验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比，表明了DFA求解FJSP的优越性。

基于粒子群遗传算法的智能组卷策略

陈春燕, 刘梦赤

2021, 0(08): 16-23.

摘要 ( 297 )

PDF (1928KB) ( 156 )

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在线考试摒弃了传统纸质考试固有的缺点，在网络教育领域里获得了非常广泛的应用。人工智能化考试组卷，是完成在线考试高效性的重要技术之一。组卷问题，是多发展目标的组合优化问题，一般来说具备数个解。人工智能算法对于寻找此类问题的最优解具有明显优势。本文首先分析和研究目前主流的智能组卷算法，并结合组卷的有关原理及数学实验模型，提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略，将群体中的粒子和个体极值、群体极值进行遗传算法中的交叉操作与粒子本身展开变异操作，同时通过自适应调节交叉概率和变异概率、分段实数编码等方式，提升算法性能。最后经过对比实验验证该算法的优势。

基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法

耿化聪, 梁宏涛, 刘国柱

2021, 0(08): 24-29.

摘要 ( 577 )

PDF (920KB) ( 195 )

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针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵，没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题，本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据，提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法。通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系，计算菜品间的语义相似度，将语义相似度纳入到协同过滤推荐中进行推荐。本文算法加强了对菜品间内部隐性信息的利用，缓解了数据稀疏性和冷启动问题，使得推荐结果更加合理。在饮食数据集上的实验结果表明，本文算法在饮食推荐上效果显著，在召回率、AUC值2项指标方面都有着明显提升。

雷达成像仿真研究综述

周秀芝, 崔益鹏, 孙忠云

2021, 0(08): 30-34.

摘要 ( 436 )

PDF (3750KB) ( 164 )

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用于军事飞行模拟器训练的雷达成像，具有不受时间和空间的限制、可控、保密等特点，在模拟训练中起着重要的作用。本文概述机载火控雷达采用的RBM、DBS、AR这3种主要对地测绘方法，国内外战斗机雷达型号及其成像系统；总结国外雷达成像模拟软件及国内雷达仿真器研发的现状，对已有产品的优缺点、适用范围、所用技术做详细说明；介绍雷达成像模拟的主要方法及实现过程，将目前的雷达成像模拟方法划分为3大类：回波信号模拟、传递函数和雷达图像特征的融合；并预测雷达模拟仿真将向建立通用数据库、扩大成像范围、提高实时性和逼真度的方向发展。

基于DI-Guy的校园消防训练仿真

曾旭阳, 孙卡

2021, 0(08): 35-39.

摘要 ( 202 )

PDF (2899KB) ( 87 )

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针对高校人口密度大、难以高效组织消防训练、缺乏处理应急事件经验等问题，提出一种基于DI-Guy软件的虚拟仿真训练方法。首先利用MultiGen Creator软件建立校园三维模型并加载到DI-Guy的可视化窗口中进行构建，然后模拟火灾发生场景和消防疏散过程，最后对人群疏散方案效果进行数据分析，同时对仿真模拟过程中的一些关键技术，包括利用自定义模型建立、特效实现、人物的行为控制和碰撞检测等进行研究和应用。仿真结果表明，所提出的仿真模型能够合理地反映人群疏散情况，起到良好的展示作用，为校园应急事件在DI-Guy平台的仿真提供可行性方案。

基于自纠正机制的动态纹理合成模型

易慧敏, 朱子奇

2021, 0(08): 40-45.

摘要 ( 166 )

PDF (3469KB) ( 61 )

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动态纹理是计算机视觉中的动态模型之一，在空间范围内具有统计平稳性，在时间维度上具有随机重复性。动态纹理合成的目标是生成与给定纹理在视觉上相似的图像。在进行动态纹理合成时，回归预测误差积累是导致纹理质量下降的一个关键问题。为此，本文提出一种基于自纠正机制的动态纹理合成模型。利用清晰度、结构相似性、光流等指标来确定优化数据范围，并找到优化极值点。通过自纠正机制，将原始数据替换为优化数据，并将优化数据用于回归预测。最后，利用卷积自编码器将预测数据重构为高维的动态纹理视频帧。在DynTex数据库上进行实验，并与几种典型的动态纹理合成模型进行比较。实验结果表明，用该模型合成的动态纹理视频帧与真实视频帧计算得到的MSE(Mean Square Error)数值更小，PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和SSIM(Structural SIMilarity)的数值更大。它解决了动态纹理合成中出现的残影、模糊、噪声等问题，从而能够生成视觉效果更好并且更长的动态纹理。同时，验证了所提出的建模方法的有效性。

基于视觉特征的非侵入式用户界面输入项识别

王岩, 钱巨

2021, 0(08): 46-51.

摘要 ( 239 )

PDF (1171KB) ( 69 )

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识别应用界面中的输入项是界面测试数据自动生成的基础。现有界面输入项信息获取依赖被测对象所在系统提供的信息，无法用于非侵入式测试场合。本文从应用界面的视觉图像出发，提出一种基于视觉特征的非侵入式用户界面输入项识别方法。该方法从外部摄像头等途径获得的应用界面图片出发，利用直线检测和轮廓检测算法得到候选输入项列表，基于视觉特征，利用支持向量机（SVM）模型来对候选输入项进行判别，能够在不依赖被测目标底层系统的情况下获取输入项信息。实验结果表明，本文方法能够基本准确地识别界面图片中的输入项，具有一定的有效性。

基于深度学习的临床心电图分类算法

刘守华, 王小松, 刘昱,

2021, 0(08): 52-57.

摘要 ( 389 )

PDF (1215KB) ( 159 )

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心电图反映了人体心脏健康状况，是临床诊断心血管类疾病的重要依据。随着心电图数量的快速增长，计算机辅助心电图分析的需求愈加迫切，心电图自动分类作为实现计算机辅助心电图分析不可或缺的技术手段，具有重要的医学价值。由于心电信号非常微弱、抗干扰性差，传统心电图分类算法存在测试集上效果好，实际临床应用效果欠佳的问题。为此，本文研究一种基于多导联二维结构的一维卷积ResNet网络结构，通过平移起始点、“加噪”等数据增强手段增加训练样本多样性，并采用Focal Loss损失函数优化病人个体的心电图分类模型。该模型利用2万条完整的8导联心电图数据，共计34类心电异常事件进行分类实验，取得了0.91的F1值、93.96%的准确率和87.89%的召回率的分类性能。实验结果表明，该心电图分类算法模型具有较优的深层特征挖掘与分类能力，验证了其在心电异常自动分类上的有效性。

适用于便携式设备的深度神经网络眼动跟踪

王建华, 冉煜琨

2021, 0(08): 58-63.

摘要 ( 136 )

PDF (1769KB) ( 83 )

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针对目前眼动跟踪方法难以适用于智能手机、平板电脑等便携式设备的问题，提出一种基于大规模数据集的眼动跟踪方法。首先，通过众包法构建大规模数据集；然后，使用该数据集训练一个深度神经网络，用于端对端的预测。最后，训练一个更小更快的网络进行优化，使所提方法在移动设备上的运行具有一定的实时性。实验结果表明，与其他类似方法相比，所提方法具有更好的跟踪鲁棒性以及数据泛化能力。在移动设备中的运行速度可达10~15 帧/s。在未校正的情况下，该方法在手机和平板电脑中的预测误差分别是1.71 cm和2.53 cm。校正后，误差分别降至1.34 cm和2.12 cm。

基于RPN网络和改进LBP特征的充电口检测算法

任朝东, 张得礼

2021, 0(08): 64-69.

摘要 ( 285 )

PDF (5911KB) ( 94 )

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随着电动汽车在全球范围内的大规模推广，电动汽车自动化充电问题越来越受到人们的关注。自动化充电过程中最关键的步骤就是检测和识别充电插口，并完成充电插口与充电枪的对接和插拔。本文提出一种基于Faster-RCNN的充电插口检测识别算法。结合显著化图像对其中的RPN网络部分进行改进，将图像中的充电口区域显著化，用处理后的特征图像作为RPN网络的输入；设计一种多尺度MB-LBP特征与神经网络联合进行候选区域分类。基于Pytorch框架在自建的数据集上进行训练和测试，实验结果表明，本文所提出的算法能够满足工作场景需求，并且能够较好地应对光照条件变化以及尺度变化。

基于混合采样与Random_Stacking的软件缺陷预测

闫岭岭, 江峰, 杜军威, 杨爱光

2021, 0(08): 70-76.

摘要 ( 195 )

PDF (1036KB) ( 85 )

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现有的软件缺陷预测方法面临数据类别不平衡性、高维数据处理等问题。如何有效解决上述问题已成为目前相关领域的研究热点。针对软件缺陷预测所面临的类别不平衡、预测精度低等问题，本文提出一种基于混合采样与Random_Stacking的软件缺陷预测算法DP_HSRS。DP_HSRS算法首先采用混合采样算法对不平衡数据进行平衡化处理；然后在该平衡数据集上采用Random_Stacking算法进行软件缺陷预测。Random_Stacking算法是对传统Stacking算法的一种有效改进，它通过融合多个经典的分类算法以及Bagging机制构建多个Stacking分类器，对多个Stacking分类器进行投票，得到一个集成分类器，最后利用该集成分类器对软件缺陷进行预测。通过在NASA MDP数据集上的实验结果表明，DP_HSRS算法的性能优于现有的算法，具有更好的缺陷预测性能。

TEC-XP16教学机浮点运算指令快速设计方法

宗德才, 王康康

2021, 0(08): 77-84.

摘要 ( 235 )

PDF (827KB) ( 59 )

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为解决TEC-XP16教学机缺少浮点运算指令的问题，设计32 bit浮点加法、32 bit浮点减法、32 bit浮点乘法、32 bit浮点除法指令以及实现浮点运算的算法。为解决人工方式设计微程序和修改微程序控制器源程序效率低且容易出错等问题，提出一种能够由汇编语言程序自动生成微程序以及能够由微程序自动修改控制器ABEL语言源程序的方法。实验结果表明，所设计的32 bit浮点运算指令的功能是正确的，平均5 s之内就能根据汇编语言源程序自动生成微程序，平均2 s之内就能根据微程序等自动修改并生成控制器ABEL语言源程序。该方法也可推广到其他复杂指令的设计。

基于自适应专家权重的信息系统风险评估模型

卢赛, 庄毅

2021, 0(08): 85-93.

摘要 ( 199 )

PDF (2029KB) ( 86 )

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针对风险评估过程中存在专家权重难以合理设置，评估结果受专家主观性影响大等问题，提出一种基于自适应专家权重的信息系统风险评估模型SAEW-ISRA，给出一种细粒度专家权重自适应调整方法。首先，在评估过程中引入三角模糊数对风险指标属性评分；其次，根据专家评分模糊度描述专家知识量，结合与专家群体评分的距离构建后验权重，可使专家权重自适应调整，同时使用模糊层次分析法构建风险指标权重；然后，提出信息系统风险指标危险度量化方法，可计算风险值；最后，通过某信息系统的风险评估实例验证所提方法能达到更高的评估准确性，同时在一定程度上解决了评估过程中权重不合理问题。

基于BERT和深层等长卷积的新闻标签分类

杨文浩, 刘广聪, 罗可劲

2021, 0(08): 94-99.

摘要 ( 294 )

PDF (1036KB) ( 77 )

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针对THUCNews的中文新闻文本标签分类任务，在BERT预训练语言模型的基础上，提出一种融合多层等长卷积和残差连接的新闻标签分类模型（DPCNN-BERT）。首先，通过查询中文向量表将新闻文本中的每个字转换为向量输入到BERT模型中以获取文本的全文上下文关系。然后，通过初始语义提取层和深层等长卷积来获取文本中的局部上下文关系。最后，通过单层全连接神经网络获得整个新闻文本的预测标签。将本文模型与卷积神经网络分类模型(TextCNN)、循环神经网络分类模型(TextRNN)等模型进行对比实验。实验结果表明，本文模型的预测准确率达到94.68%，F1值达到94.67%，优于对比模型，验证了本文提出模型的性能。

基于地理信息的旅游资源信息库系统

李文全, 徐素萍

2021, 0(08): 100-103.

摘要 ( 181 )

PDF (1221KB) ( 75 )

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加强旅游资源管理，构建旅游资源信息库，对促进旅游业持续健康发展具有重要意义。针对旅游资源管理中存在的问题，在详细分析旅游资源管理的业务流程基础上，提出一种基于地理信息的旅游资源信息库系统。该系统采用三层体系架构，避免用户对数据的直接访问，提升系统的稳定性和扩展性；通过角色访问控制技术，实现授权用户按角色受限地访问系统功能，避免非法用户和授权用户的非法操作，提高系统的安全性；通过高德地图实现旅游资源单体空间数据与属性数据的无缝关联，提升用户体验。该系统可有效克服传统管理方式的不足，提升旅游资源管理的工作效率。

基于布隆过滤器属性基的多关键词可搜索方案

张晓敏

2021, 0(08): 104-111.

摘要 ( 366 )

PDF (1337KB) ( 184 )

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在云计算环境下，基于属性加密的多关键词可搜索加密能够同时实现对加密数据的访问控制和加密数据可搜索。为提高密文检索效率、降低关键词索引代价，本文提出一种基于布隆过滤器属性基的多关键词搜索方案。首先，对于文件关键词集合，利用布隆过滤器生成对应于关键词集合的固定长度索引向量，从而降低关键词索引的存储复杂度。然后，为防止敌手对索引的统计分析，利用置换将索引向量中元素随机化，同时利用属性加密技术将此置换进行共享，只有合法用户才能获取此置换并构建查询关键词的陷门。最后，通过安全性分析和实验分析，表明本文方案的安全性、高效性和实用性。

基于深度学习的加密流量分类研究综述

冷涛,

2021, 0(08): 112-120.

摘要 ( 751 )

PDF (1055KB) ( 309 )

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近年来，为保护公众隐私，互联网上的很多流量被加密传输，传统的基于深度包检测、机器学习的方法在面对加密流量时，准确率大幅下降。随着深度学习自动学习特征的应用，基于深度学习算法的加密流量识别和分类技术得到了快速发展，本文对这些研究进行综述。首先，简要介绍基于深度学习的加密流量检测应用场景。然后，从数据集的使用和构建、检测模型和检测性能3个方面对已有工作进行总结和评价，其中检测技术重点论述数据的预处理、不平衡数据集的处理、神经网络构建、实时检测等方法。最后，讨论当前研究中出现的问题和未来发展方向和前景，为该领域的研究人员提供一些借鉴。

基于区块链的网络级移动目标防御系统设计

段鹏飞, 兰茹

2021, 0(08): 121-126.

摘要 ( 194 )

PDF (1205KB) ( 104 )

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网络级移动目标防御技术是应对诸如泛洪攻击等攻击手段的有效方式。但现有网络级移动目标防御系统多采用单一静态中央控制器，这种集中式的管理架构易带来单点故障以及数据不可信等风险。针对上述问题，本文提出一种基于区块链的网络级移动目标防御方案，通过PoW共识机制实现中央控制器的动态切换，解决集中式中央控制器带来的单点故障问题并提高其健壮性。此外，基于区块链所构建的分布式可信网络环境，在动态中央控制器中引入负载均衡与容灾备份机制，使得网络级移动目标防御系统具有良好的高并发服务请求能力以及遭遇致命网络攻击后的服务快速恢复能力。本文设计并实现了基于区块链的网络级移动目标防御原型系统并进行充分的性能测试实验。实验结果表明系统具有良好的可用性和鲁棒性。

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