计算机与现代化

董章功, 宋波, 孟友新

2022, 0(02): 1-6.

摘要 ( 581 )

PDF (1176KB) ( 499 )

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新型冠状病毒肺炎简称新冠肺炎，是一种由新型冠状病毒引起的急性感染性肺炎，具有传染性强、人群普遍易感的特点。因此，对新冠肺炎感染人数的预测，不仅仅有利于国家面对疫情做出科学决策，而且有利于及时整合防疫资源。本文提出一种基于传统的传染病动力模型SEIR和差分整合移动平均自回归模型ARIMA构建的SEIR-ARIMA混合模型，对不同时间段、不同地点的新冠肺炎疫情做出预测和分析。从实验结果上看，基于SEIR-ARIMA混合模型的预测，比常见的用于新冠肺炎预测的逻辑回归Logistic、长短期记忆人工神经网络LSTM、SEIR模型、ARIMA模型有较好的预测效果。为了真实地反映出实验效果的提高是否源于SEIR与ARIMA模型结合的优势，本文还实现SEIR-Logistic混合模型和SEIR-LSTM混合模型，并与SEIR-ARIMA对比分析得出，SEIR-ARIMA预测都取得更好的预测效果。因此，基于SEIR-ARIMA混合模型对新冠肺炎的发展趋势的分析相对可靠，有利于国家面对疫情的科学决策，对我国未来预防其他类型的传染病具有很好的应用价值。

基于三次样条插值的自动入库泊车免疫粒子群改进算法

王哲, 王龙达, 刘罡, 王兴成, 王忠君, 鲍鲁杰

2022, 0(02): 7-12.

摘要 ( 144 )

PDF (1211KB) ( 140 )

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传统自动入库泊车轨迹优化算法不易寻到光滑、精确且优化的泊车轨迹。结合智能自动入库泊车原理，本文提出一种基于三次样条插值的自动入库泊车方法，从而获得理想优化的泊车参考轨迹。为了有效地提升自动入库泊车轨迹寻优算法的性能，以泊车轨迹最短作为优化目标来选定一组合适的泊车位置参考点，在三次样条插值的基础上，又提出一种免疫粒子群改进算法。首先，为提升算法全局搜索性能和收敛速度，引入自适应变异策略；然后，引入免疫机制来有效提升其全局优化能力。测试函数及自动入库泊车实际算例的仿真结果表明，所提出的自动入库泊车免疫粒子群改进算法具有更高的寻优精度和较快的收敛速度。

基于申威众核处理器的MD5解密算法优化

张恒, 赵荣彩, 董本松,

2022, 0(02): 13-18.

摘要 ( 166 )

PDF (1231KB) ( 105 )

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当前的MD5解密算法无法适应申威架构，不能充分发挥申威26010众核处理器的性能优势。针对上述问题，采用散列初始化、循环展开、链接变量优化、61步优化和申请内存优化等优化方法在单核上进行优化，提高解密算法速度，并且将优化后的解密算法改写成主从模式，将计算任务分配到64个从核中并行执行，对主从核的访存方式进行优化，以减少访存对程序带来的时间开销。通过5组不同任务量的测试，实验结果显示在单核上优化后的平均加速比为12.28，在从核上优化后的平均加速比为44.84。实验结果表明在申威26010众核处理器上的MD5解密算法优化方法具有可行性和有效性。

数据驱动的ADS-B干扰源信号类型识别

胡焱, 卓书龙, 司成可

2022, 0(02): 19-25.

摘要 ( 204 )

PDF (1670KB) ( 89 )

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传统干扰源信号类型识别方法在提取干扰信号的细微特征时，存在干扰信号调制类型分类精度低、识别效果差等缺点。对此，本文提出一种基于深度神经网络的ADS-B干扰信号调制类型识别算法。首先将ADS-B信号和干扰波形进行叠加混合，通过控制矢量信号发生器（VSG）进行仿真信号发射，并在接收端进行采集；接着对接收的基带I、Q数据进行人为添加随机噪声，并据此构造各种信噪比场景下的张量训练样本数据集；最后，利用训练样本数据对本文设计的神经网络进行训练，并在样本数据集上将传统分类算法和本文所提出的神经网络算法两者的识别性能进行对比分析。实验结果表明本文所提的神经网络算法相比于现有的传统识别算法，具有更好的识别性能。

Inf-ProA信息活动过程模型相似性度量方法

邹梦苑, 樊志强, 徐珞, 刘洁, 梁万路

2022, 0(02): 26-32.

摘要 ( 173 )

PDF (1056KB) ( 94 )

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随着全军顶层设计工作的开展和推进，在使用Inf-ProA框架及其配套的工具开展军事领域的架构设计工作中逐步积累并形成了一定数量的架构设计模型资产。在架构师进行模型设计时，存在着广泛地参考已有相似模型的需求。然而，现有的架构方法和工具还无法对有参考价值的相似模型进行度量和推荐。本文基于信息活动模型（IAV-1a）的基本架构设计要素，通过对可扩展语言文档以及统一建模语言模型相似性度量的研究，提出一种可用于衡量Inf-ProA信息活动过程模型相似度的方法。对信息活动过程模型的内容和结构方面进行相似性的衡量，并考虑接近模型最终设计结果上的设计相似性，利用架构设计实践经验，使得到的相似性度量结果更具有合理性。该相似性度量的结果可以用于对正在设计的模型提供一个最大化的相似匹配，对推荐给架构师来完成辅助设计具有重要意义。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地对信息活动过程模型的相似性进行度量。

基于改进FP-growth的海上群目标挖掘

岳建成, 王玉玫, 吴亚非, 臧义华

2022, 0(02): 33-37.

摘要 ( 112 )

PDF (753KB) ( 71 )

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海上目标状态呈现复杂多变的形势，须快速挖掘海上船舶的群组信息，以掌握海上目标态势。本文使用改进的FP-growth算法对海上船舶进行数据挖掘，使用基于时空分割的方法划分目标区域，挖掘频繁项集。首先清洗原始数据得到有效数据；其次使用线性插值方法处理船舶的轨迹方便后续计算；然后使用FP-growth算法，构建生成FP-tree；最后得到频繁项集，挖掘海上船舶群组信息。针对基于项集划分关联分析查找效率低的问题，本文使用基于Hash表拆分数据库和结点交换的方法挖掘频繁项集，在内存占用和时间消耗两方面比较算法的效率。使用AIS数据集进行验证，在给定的置信度和支持度下挖掘目标群组信息，验证改进算法的高效率。

一种HRG模型初始化算法及在链路预测中的应用

祝丁恺, 铁治欣, 洪顺贺

2022, 0(02): 38-44.

摘要 ( 160 )

PDF (1150KB) ( 86 )

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在利用层次随机图（HRG）模型对真实网络进行链路预测的过程中，需要构造一个初始层次随机图来初始化马尔科夫链以运行马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法。针对现有的层次随机图初始化方案效率不高的问题，本文对初始层次随机图模型进行重建，提出一种新的层次随机图模型初始化算法。该算法分为2个阶段，第一阶段引入相似性指标（LHN-I指标）为网络中的边进行排序；第二阶段利用排序好的边对层次随机图模型进行构造。在该过程中，设计一种将网络顶点插入到层次随机图模型中的方法。通过3个实例网络对提出的算法与现有算法的性能进行比较，实验结果表明，利用提出的初始化算法构造出的初始层次随机图不仅有着较高的似然值，而且使得马尔科夫链蒙特卡洛算法能够更快地收敛，进而降低链路预测的时间消耗。除此之外，在链路预测实验中，改进的基于层次随机图模型的链路预测算法相比一些基于相似性指标的链路预测算法有着较好的预测精度。

基于RBF神经网络的可信加密流量分类方法

张晓航, 李政, 朱晓明, 张海锋, 赵博宇

2022, 0(02): 45-51.

摘要 ( 307 )

PDF (2888KB) ( 166 )

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网络流量分类广泛应用于网络资源分配、流量调度、入侵检测系统等研究领域。随着加密协议的普及和网络流量快速发展，基于深度学习的流量分类器由于其自动提取特征的特性和较高的分类准确性，逐渐受到科研人员的重视，但是面向网络流量分类的可信程度方面却不曾有研究。本文提出一种基于RBF神经网络对加密网络流量进行可信分类的方法。所提算法建立在RBF网络的思想上并采用一种新的损失函数和质心更新方案来进行训练，通过使用梯度惩罚强制检测输入的变化，能够有效地检测分布外的数据。在2个公共的ISCX VPN-nonVPN和USTC-TFC2016流量数据集上，与同类算法相比，所提算法取得了最好的分布外检测结果，在AUROC指标上达到98.55%。实验结果表明所提算法在具有较高分类性能的同时，能够有效地检测出分布外的流量数据，从而提高流量分类的可信性。

基于长短期记忆网络修正测距的水下定位算法

纪平, 郭瑛

2022, 0(02): 52-57.

摘要 ( 128 )

PDF (928KB) ( 91 )

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人类对海洋资源的探测与开发的主要方式是通过水下传感器网络来实现的，而水下传感器节点收集的数据在丢失精确的定位信息时便失去了其主要的价值。因为现在许多已经被广泛使用的水下定位算法仍然难以实现精确的测距，所以导致其定位精度偏低、不理想。本文提出一种基于长短期记忆网络修正测距的水下定位算法，该算法使用一种循环神经网络的变体模型长短期记忆网络来改进基于信号到达时间差测距算法，通过处理海洋环境的历史信息、测距值等数据进行训练，能够高效准确地预测当前的测距修正值，从而获得优化测距误差的效果。通过上述两者的有效结合进一步改进多边定位算法，实现对水下未知节点的精准定位。最后通过仿真实验和算法对比验证本文所提的算法确实具有较高的定位精度和可行性。

基于数字孪生的变电设备运维系统及其构建

杨可军, 张可, 黄文礼, 陈博文

2022, 0(02): 58-64.

摘要 ( 313 )

PDF (3097KB) ( 209 )

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针对变电设备周期状态管控难、运检效率低等问题，基于数字孪生理论，构建基于真实变电设备运维的数字化模型及系统。首先，在信息层建立能反映变电设备换流变、调相机、GIS（Gas Insulated Substation）这3类设备真实状态的数字孪生体；其次，基于换流变、调相机、GIS历史大数据，通过数字孪生体的变电站设备进行统计分析，并根据采集的实时数据、运维数据来预测变电站设备下一时刻的状态，使变电设备实现实际变电站内物理层与信息层数据的融合；最后，以变电站设备运维为对象，采用信息物理融合系统进行运维数据的集成和同步，形成最终变电设备运维数字孪生框架系统。相关研究表明，运用数字孪生技术可以对变电设备运维系统运行效率的提升和对变电站整体智能化提供强有力的技术支撑。

基于瞬时频率响应函数的间歇过程时段划分

李宇斌, 于涛

2022, 0(02): 65-69.

摘要 ( 110 )

PDF (1093KB) ( 64 )

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多时段特性是间歇过程的本质特性之一，对间歇过程实现有效的时段划分是故障监测的基础。传统的时段划分方法大多针对过程的输入输出数据，对输入输出数据突变较为敏感。本文提出一种基于瞬时频率响应函数的间歇过程时段划分方法，该方法基于系统的瞬时动态特性，用瞬时频率响应函数替代输入输出数据进行时段划分，利用小波变换估计系统的瞬时频率响应函数进行核主元分析降维，通过模糊C均值聚类对降维后频率响应函数进行聚类划分时段。实验结果表明，本文所提出的方法能够实现对间歇过程的时段划分，并具有较高的鲁棒性。

群智感知污染数据收集技术综述

曹升国, 王胜奥, 耿姝萌

2022, 0(02): 70-78.

摘要 ( 210 )

PDF (1383KB) ( 154 )

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传统的污染监测方法主要是通过固定基站进行监测的，但是这种方法缺乏灵活性且成本高昂，已不足以应对日益严重的污染问题。一种新的数据获取模式——移动群智感知为大范围感知数据提供了新思路。为了及时掌握移动群智感知收集污染数据的研究现状，本文对国内外现有研究进行系统全面的综述，并结合现有研究，为群智感知在智能手机上的应用提供可行方案。首先，对污染收集技术不同发展阶段问题进行总结；然后，对比分析不同众包污染收集系统的优缺点，并对所用的关键技术优缺点及适用场景进行说明；最后，对群智感知下收集污染数据存在的问题进行总结，并提出未来的研究重点。

面向工程数据检索的ElasticSearch索引优化策略

许贤慧, 王淑营, 曾文驱

2022, 0(02): 79-84.

摘要 ( 317 )

PDF (1114KB) ( 201 )

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随着生产制造业的发展，各行业在生产制造的过程中都会产生大量的工程数据，现代工程领域的数据检索需求要求能够通过关键字快速且准确检索出相应的结果，利用ElasticSearch可以实现工程数据的检索，但是其性能方面还有优化的空间。为了解决这个问题，本文对ElasticSearch的底层原理进行深入研究，在ElasticSearch的索引创建、索引分片以及索引段合并方面进行优化。首先对ElasticSearch的分词器进行修改并配置自定义词典，其次提出基于集群节点性能与索引数据量大小的索引分片策略，最后，根据节点性能对索引段合并的时机进行优化。通过基于地铁工程数据的检索进行实验，实验结果表明，改进的方法确实能够提高ElasticSearch的数据写入与查询性能。

基于特征匹配的快速降维排序搜索方法

徐惠, 铁治欣, 舒莹

2022, 0(02): 85-91.

摘要 ( 108 )

PDF (1297KB) ( 73 )

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在大数据时代背景下，越来越多的用户或者企业将大量的数据上传至云端存储以便减轻本地存储的压力和获得高效的数据共享服务管理，由此可搜索加密技术应运而生，检索效率与保证数据安全一直是研究的热点。因此，本文提出一种基于特征匹配的快速降维排序搜索方法(DRFM)。通过提出的特征得分算法，创建每一篇文档的索引特征向量；通过提出的匹配得分算法，创建查询关键词的查询匹配向量。使用K-L变换算法对所有文档索引特征向量以及查询匹配向量进行降维，提高算法效率。理论分析与实验结果表明所提的方案高效且可行。

基于支持向量机的短文本分类方法

赵延平, 王芳, 夏杨

2022, 0(02): 92-96.

摘要 ( 167 )

PDF (681KB) ( 107 )

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针对短文本具有特征稀疏、不规范、主题不明确等特点，提出一种有效的基于支持向量机的短文本分类方法。由于汉语中依存语法分析准确率和时间效率不高的问题，针对客户文本咨询的特点，在对短文本分类时，本文并未对句子进行依存语法的分析，而是主要使用句法特征进行分析，找出文本的子串和子序列形成候选特征集，之后利用信息增益、互信息、卡方统计3种特征选择方法进行有效特征选择，最后采用支持向量机方法进行文本分类。将本文所提的模型应用于一组真实数据，实验结果表明，平均正确率可达到84.19%，从而验证该分类方法的鲁棒性和有效性。

基于K-means++的多视图点云配准技术

梁正友, 王璐, 李轩昂, 杨锋,

2022, 0(02): 97-101.

摘要 ( 177 )

PDF (1725KB) ( 107 )

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针对大规模点集可能存在噪声、离群点及遮挡等情况，提出一种基于K-means+〖KG-*3〗+的多视图点云配准方法。首先，利用K-means+〖KG-*3〗+算法的随机播种技术对下采样后的多视图点集选取初始化的质心，并根据算法的基本原理完成聚类；其次，将点云数据存入K-D树结构，并利用最近邻搜索算法建立点集间的对应关系，从而提升对应点集的搜索效率；最后，通过迭代最近点算法依照扫描顺序计算各视图聚类得到的点云数据与所有视图间的刚性变换参数，将成对配准造成的误差均匀扩散到每个视图中，直至获得最终配准结果。在Stanford三维点云数据集上进行实验的结果表明，本文提出的方法比近年的部分多视图配准算法具有更高的配准精度及鲁棒性。

基于改进胶囊神经网络的遥感影像分类

冷浩柏, 卢涵宇, 郭彩, 袁咏仪, 杨文雅

2022, 0(02): 102-107.

摘要 ( 124 )

PDF (2127KB) ( 98 )

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针对遥感影像卷积神经网络（CNN）分类会导致特征信息丢失及泛化能力差的问题，提出一种基于通道注意力和混合注意力改进的胶囊神经网络分类模型。首先，为了胶囊神经网络能够适应于大尺寸输入图像，在特征提取模块中使用2个最大池化层；其次，为了提高分类精度，分别将SENet注意力和CBAM注意力加在特征提取模块的最后一层去改进特征提取模块；最后，将样本集随机地划分为训练集、验证集和测试集，进一步使用训练集和验证集训练模型，测试集测试模型，使用AID数据集对模型分类的泛化能力进行验证。实验结果表明:基于SENet网络改进的胶囊神经网络的准确率与Kappa系数要高于其他模型，泛化能力也优于其他模型，本文提出的模型的总体分类精度和泛化能力有了显著性提升，从而验证了本文方法的可行性和使用性。

基于Mask-RCNN的纸质医药包装钢印字符识别

吴彪, 周庆华, 曾小为

2022, 0(02): 108-113.

摘要 ( 197 )

PDF (2568KB) ( 280 )

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为实现纸质医药包装钢印字符的实时检测，设计一种基于图像处理和深度学习的钢印字符识别系统。系统首先采用多种图像处理的方法对原始打光下的图像进行预处理，从而自动提取图片中的感兴趣区域，并将其输入训练好的Mask-RCNN网络进行实例分割，得到每张图片中的不同字符的像素位置与其字符数值。实验结果表明，对比传统的字符识别方法，该方法可以很好地解决纸质医药包装钢印字符图片中灰度跳变不明显的问题，准确分割出纸质包装盒图片中的钢印字符并进行标记，其字符的识别准确率达到99%，为生产线上钢印字符的识别和记录提供了新的解决思路，具有较高的实用价值。

基于希尔伯特变换和自适应阈值的R波检测算法

郭田雨, 严荣国, 方旭晨, 徐玉玲, 陶争屹

2022, 0(02): 114-119.

摘要 ( 205 )

PDF (1348KB) ( 147 )

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提出一种基于希尔伯特变换和自适应双阈值的R波检测算法。首先对预处理后的信号进行幅度归一化和希尔伯特包络分析；然后采用自适应双阈值法检测R波；最后，根据增强后的信号定位检测到R波的位置。使用4个具有不同频率和信噪比的数据库（MIT-BIH心率失常数据库、QT数据库、NST噪声数据库、European ST-T数据库）和临床采集心电数据对所提算法进行性能评估，结果表明，各种不规律和含有严重噪声干扰的心电信号中R波的位置依然能被所提算法准确检测出。在MIT-BIH心律失常数据库中，总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.36%、99.77%和99.13%，每条记录平均消耗时间比传统的Pan and Tompkins算法大大缩短。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和实时性。

基于3CNN-BiGRU的睡眠自动分期研究

唐洁, 文元美

2022, 0(02): 120-126.

摘要 ( 156 )

PDF (1290KB) ( 222 )

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针对单通道脑电信号睡眠自动分期效率和准确率问题，提出采用三尺度并行卷积神经网络提取睡眠信号特征和双向门控循环单元学习睡眠阶段之间内部时间关系的3CNN-BiGRU睡眠自动分期模型。首先对原始单通道脑电信号进行带通滤波处理，并采用合成少数类过采样技术进行类平衡，然后送入搭建的模型中进行训练和验证实验，其中采用预训练和微调训练对模型进行优化，采用10次和20次交叉验证提高训练可靠性。不同数据集下的不同模型对比实验结果表明，3CNN-BiGRU模型取得了更高的训练效率和更好的分期准确率。

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