计算机与现代化

刘玉鹏, 葛艳, 杜军威, 陈卓

2023, 0(11): 1-5. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.001

摘要 ( 197 )

PDF (1192KB) ( 73 )

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摘要：实体关系联合抽取是信息抽取的一项重要任务。由于传统的实体关系联合抽取方法把实体之间的关系建模为离散类型，因此不能很好地解决重叠三元组的问题。为了解决难以抽取重叠三元组的问题，本文提出一种融合FGM和指针标注的实体关系联合抽取BERT-FGM模型。该模型将实体之间的关系建模为函数，通过在BERT训练词向量的过程中融入FGM提高模型的鲁棒性。模型首先通过指针标注策略抽取头实体，然后将头实体与句子向量进行融合作为一个新向量，最终将其在预定义的关系条件下抽取头实体对应的尾实体。实验使用的是公开数据集WebNLG，实验结果表明该模型F1值达到90.7%，有效地解决了三元组重叠问题。

基于栈式降噪编码器的跨语言多标签情感分类

唐诗琪, 周瑞平, 谢仕斌, 刘梦赤, 肖文,

2023, 0(11): 6-12. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.002

摘要 ( 102 )

PDF (1392KB) ( 63 )

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摘要：多标签情感分类任务旨在处理一个实例可能与多个情感标签关联的问题。现有的大多数多标签情感分类模型都是基于完整的数据设计，模型性能和语义易受到数据本身存在的不完全性影响。针对此问题本文提出一种基于栈式降噪自编码器的跨语言多标签情感分类模型，引入标签感知损失函数弥补训练带来的损失。该模型通过栈式降噪自编码器对词向量去噪以构建原始数据的低维特征，降低特征空间的噪声干扰，为下游任务提供有效特征表示。在SemEval2018的3种语言数据集（即英语、阿拉伯语和西班牙语）多标签情感分类实验中，该模型在测试集上的micro_F1、macro_F1、jaccard这3个指标均得到提升，其中macro_F1分别提升了约0.82、1.45和1.83个百分点。

基于设备协同的大规模卸载：融合分治和贪心的双层优化算法

闫阳, 詹子俊, 曹绍华

2023, 0(11): 13-21. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.003

摘要 ( 74 )

PDF (2607KB) ( 69 )

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摘要：随着通信技术的飞速发展，移动设备的数量不断激增，而这也将导致大规模卸载场景频频发生。但是如何在多项式时间内解决大规模卸载问题仍然是个挑战。本文基于协作计算网络架构提出一个融合分而治之和贪心的双层优化算法，称为DCGreedy。该算法可在多项式时间内高效求解所有任务的卸载策略和资源分配方案。在满足所有约束的同时可以有效降低系统的总能耗。在至少400个移动设备的模拟场景下根据任务满足截止日期的总数、系统总能耗和算法运行时间来评估DCGreedy的性能。将DCGreedy与其他4种基准算法进行大量的实验对比，并发现在不同规模的卸载场景中DCGreedy的平均总能耗比排名第二的算法高出2.11%，而算法运行时间却仅为0.0049%，充分证实了DCGreedy在优化系统能耗的同时有效地减少了算法的运行时间。

面向供应链的共识算法研究综述

柴荔, 王萧, 龚嘉豪, 汪洋, 吉顺慧, 张鹏程

2023, 0(11): 22-27. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.004

摘要 ( 119 )

PDF (993KB) ( 69 )

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摘要：共识算法作为区块链中核心技术之一，是系统维护数据一致性、区块链安全性的重要手段。本文首先调研分析联盟链中普适共识算法的相关研究，从是否基于拜占庭问题的角度将算法进行分类，从问题切入、原理阐述、性能分析和应用场景4个方面对共识算法进行梳理和总结。此外，聚焦于供应链相关的应用场景，分析其对联盟链中的共识算法带来的挑战，对该场景下联盟链中的共识算法进行梳理和总结。最后，为共识算法所面临的挑战以及未来可以发展的方向进行探讨，以期为该领域的研究人员提供参考。

基于SDN和改进CSA算法的多作业集群的负载均衡算法

王重阳, 庄毅

2023, 0(11): 28-35. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.005

摘要 ( 50 )

PDF (1460KB) ( 59 )

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摘要：为了实现更加高效的任务调度，减少系统的任务总完成时间以及保证可靠的服务性能，提高多作业集群系统的稳定性、灵活性以及高可用性，本文提出基于SDN和SOS-ICSA （Symbiotic Organisms Search and Improved Crow Search Algorithm）的负载均衡算法来改善多作业集群管理系统的调度问题。为了提高CSA算法收敛速度和解决方案的质量，对CSA算法加入局部优化策略，还利用SOS算法对CSA的2个控制参数进行自适应优化，帮助CSA找到最佳或者接近最优的解决方案。该算法还评估虚拟机的可靠性并且结合SDN，进一步提升系统性能和灵活性；对比仿真实验结果表明，本文提出的算法降低了系统的不平衡度，减少了任务的总执行时间，提高了资源利用率。

基于RF-RFECV和LightGBM算法的糖尿病预测

刘静乐, 罗翔, 宫成荣, 张国鹏

2023, 0(11): 36-43. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.006

摘要 ( 124 )

PDF (2220KB) ( 63 )

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摘要：为了及早发现中国患糖尿病的高危人群并提供有针对性的干预措施，选取代表中国人群的中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据集作为研究对象，提出基于随机森林-交叉验证递归特征消除法(RF-RFECV)和LightGBM的混合算法（RF-RFECV-LightGBM），并与其他5种算法进行实验对比。结果表明RF-RFECV-LightGBM整体性能最优，准确率、精度、召回率、F1值、AUC值分别为0.9772、0.9952、0.8178、0.8978、0.9357。预测时间为0.0428 s，较特征选择前LightGBM的预测时间缩短0.0549 s（提升56.19%），表明了RF-RFECV算法特征选择的有效性。最后，同样的预测流程在皮马印地安人数据集上进行实验，结果达到0.9415的准确率，进一步验证了所提算法的优异性能，可以辅助临床糖尿病诊疗。

基于电商用户行为的隐式反馈推荐应用研究

朱宏启, 王诚

2023, 0(11): 44-50. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.007

摘要 ( 70 )

PDF (911KB) ( 71 )

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摘要：贝叶斯个性化排序（BPR）算法是隐式反馈问题中最具代表性的算法之一，但BPR算法中提出的用户间独立性假设和个人对2个项目的成对偏好假设都过于严格。GBPR算法重新定义了用户的个人偏好，并使用由志趣相投的多个用户形成的组偏好来代替个人偏好，以放宽用户间独立性的假设。DPR算法把偏序对作为基本单元来优化偏好间的差值而不是偏好的差值，以放宽个人对2个项目的成对偏好的假设。结合上述研究，本文提出e-GDPR算法，进一步提高用户对物品的偏好预测能力。该算法可以充分利用数据集中的用户信息（如性别、消费水平）和商品信息（如商品种类），把组偏好引入DPR算法并根据消费水平与性别对用户进行分组后随机抽样，以创建更具代表性的用户组，本文对采样方式进行改进，不再使用随机采样，而是随机抽取由同一种类的2个商品构成的三元组样本，并认为它们比随机选择的商品所组成的三元组样本更可靠。然后，引入隐式反馈偏好量化模型来计算用户的个人偏好，并能充分考虑隐藏在各种隐式操作类型背后的用户偏好。最终，在京东电商数据集上进行仿真推荐实验，实验结果表明与基线算法相比e-GDPR算法可以取得更好的推荐效果。

基于渗流理论的关键信息基础设施网络资产重要性评估方法

黄雨婷, 陈麟, 林宏刚,

2023, 0(11): 51-56. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.008

摘要 ( 48 )

PDF (1185KB) ( 52 )

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摘要：对关键信息基础设施网络资产重要度的评估是目前国家重点关注方向。针对当前网络资产重要性评估忽略业务链进而影响结果准确性和有效性的问题，本文基于网络业务供需关系构建“信息-物理-用户”3层耦合网络，提出一种基于网络渗流理论的资产重要性评估方法：在构建的耦合模型上应用改进的网络渗流理论，并结合节点渗流概率及节点的资源输送能力损失描述失效在网络中的传播，然后综合节点失效前后网络最大业务交付负载变化率与用户影响等级双重指标来区分节点的不同影响力。最后以电力行业为背景进行仿真实验，结果表明，本文方法具有较高的准确性，为网络资产的重要性评估提供了理论依据。

基于ICEEMDAN-LSTM的地铁盾构隧道管片形变数据分析预测

冯欣欣, 卜磊, 章晓余, 史玉峰

2023, 0(11): 57-61. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.009

摘要 ( 56 )

PDF (3338KB) ( 68 )

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摘要：地铁隧道安全监测以及监测数据的分析处理与预测是保障地铁隧道安全的重要手段。由于施工环境的影响，监测数据不可避免会含有噪声。本文以盾构地铁隧道管片变形自动监测数据为研究对象，提出基于ICEEMDAN-LSTM的变形监测数据分析预测方法。首先采用ICEEMDAN对监测数据进行分解处理，获得监测数据的IMF和残差分量；构建LSTM网络模型，应用LSTM模型对监测数据的IMF和残余分量进行预测，再对IMF和残余分量预测值进行叠加重构获得变形预测值。实验分析结果表明，ICEEMDAN-LSTM模型的预测精度明显高于BP、LSTM模型。

QoE驱动的SDN网络高可用传输框架

陈晨, 庄毅, 高增

2023, 0(11): 62-68. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.010

摘要 ( 63 )

PDF (1769KB) ( 72 )

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摘要：针对复杂环境下单路传输可用性低且路径切换代价高的问题，本文提出一种用于高可用性传输服务的QoE驱动和SDN辅助MPTCP路径切换方案（QoE-driven and SDN-assisted MPTCP Path switching Scheme， QESMPS）。首先根据SDN架构下数据平面节点的介数中心性构建具有路径不相交的路径规划模型。其次采用双阶段策略分别执行带宽补偿与路径切换，加快传输受阻路径上子流的转移，实现以较低的吞吐量完成路径切换。最后，将Levy飞行引入到AOA模型更新中，防止算法过早收敛，增强跳出局部最优的能力，从而保证算法在对子流路径权重进行优化时达到最优。实验结果表明，本文提出的方法在执行子流路径切换时具有吞吐量波动范围更小、延迟更低以及抖动更小的优势。此外，改进AOA算法在计算最优权值向量时可获得更高的收敛效率。

基于边缘计算的多用户动态带宽分配方法

杨波

2023, 0(11): 69-74. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.011

摘要 ( 63 )

PDF (1241KB) ( 61 )

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摘要：当前多个集群框架布置在同一个数据中心增加了动态带宽的分配时间。针对这种情况，提出一种基于边缘计算的多用户动态带宽分配方法。该方法采用循环神经网络计算构建分配模型，并通过3层分配机制和边缘框架进行带宽的弹性共享应用。用户业务的优先流转级别通过共享机制设定，促进多用户的业务需求同步传输，同时实现多用户动态带宽的分配。实验结果表明，该新方法可以基于不同的用户规模进行分类，具有高效的分配效率和实用性。

利用XGBoost的路由算法关键故障点识别方法#br# #br#

李想, 庄毅

2023, 0(11): 75-81. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.012

摘要 ( 27 )

PDF (2171KB) ( 45 )

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摘要：单粒子效应下保证路由算法的可靠性尤为重要，针对穷举故障注入的方式识别程序关键故障点开销过大的问题，本文提出一种利用XGBoost的路由算法关键故障点识别方法。方法首先将单粒子效应导致的单位翻转映射到路由算法的程序指令中，并建立故障模型；然后利用该故障模型指导故障点特征向量的提取与构建，使用XGBoost算法训练故障点故障类型预测模型；最后根据模型预测结果识别出路由算法中的关键故障点。实验结果表明，与其他模型算法相比，本文提出的利用XGBoost的路由算法关键故障点识别方法有着较高的识别率，同时减少了穷举故障注入方式带来的开销。

空天三维仿真中空间目标实时渲染算法

张春晖, 聂芸, 王国伟

2023, 0(11): 82-88. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.013

摘要 ( 55 )

PDF (1894KB) ( 65 )

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摘要：近年来，随着载人航天研究的进一步加深，空天任务的复杂性和可靠性要求也日益提高。对海量目标的位置实时解算和场景渲染是空间目标实时渲染的重难点。利用层次细节模型（LOD）在动态渲染中的优势，本文提出一种海量的空间目标实时渲染方法，该算法侧重于把传统的批LOD模型优化成基于R树的LOD模型。在构建基于R树的LOD模型时，会出现索引空间重叠、查询效率低、LOD模型纹理突变等问题。因此，提出基于节点的深度调整策略消除索引空间重叠，采用快速剪枝算法提高查询效率，使用基于Shader的Alpha测试技术实现LOD模型平滑过渡，通过上述3种优化算法的协同处理，优化后的LOD模型在场景渲染时间、空间占有率、帧率等均有所改善。

基于沙漏结构与注意力机制的轻量级人脸表情识别方法

罗明杰, 冯开平

2023, 0(11): 89-94. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.014

摘要 ( 64 )

PDF (1621KB) ( 72 )

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摘要：人脸表情检测分类是人机交互领域的一个挑战性任务。为了解决当前表情识别模型参数量大、分类准确率低等问题，提出一种基于沙漏结构与注意力机制的轻量级人脸表情识别方法。首先利用改进的沙漏结构构建轻量级主干特征提取网络；然后设计一个新颖的特征融合注意模块，融合Focus池化特征以提取关键的细节信息，同时嵌入轻量级ECA注意力机制，强化关键表情特征以提升模型的特征表达能力；最后采取Random Erasing、Dropout等多种训练策略以缓解轻量级网络过拟合现象，从而提升模型的泛化性能。在2个经典表情数据集FER2013和CK+上进行测试实验，识别率分别达到了71.72%、95.96%，同时参数量仅约为1×106。

基于分割的任意形状场景文本实时检测

许鸿奎, 李振业, 郭文涛, 赵京政, 郭旭斌

2023, 0(11): 95-100. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.015

摘要 ( 124 )

PDF (1710KB) ( 67 )

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摘要：当前场景文本检测技术面临的挑战主要体现在2个方面：模型实时性和准确性之间的权衡，以及任意形状文本的检测。它们决定了场景文本检测在真实场景中应用是否可行。针对以上2个问题，本文采用基于分割的方法，提出一种轻量且特征提取能力强的主干网络，可以实时准确地检测任意形状的自然场景文本。具体来说，使用了结构简单的双分辨率残差主干网络和低计算成本的深度聚合金字塔池化模块，将二者提取到的特征融合使用可微二值化模块进行分割。通过在标准英文数据集ICDAR2015上进行的对比实验表明，本文提出的改进方法有效，且在实时性和准确性上都达到可比较的结果。

基于FMCW雷达和ResNeSt-GRU的行为识别方法

马泽宇, 叶宁, 徐康, 王甦, 王汝传,

2023, 0(11): 101-107. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.016

摘要 ( 68 )

PDF (2574KB) ( 73 )

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摘要：针对FMCW雷达在行为识别方面的应用，提出一种基于分离注意力残差神经网络（ResNeSt）和门控神经单元（GRU）的人体行为识别系统。使用调频连续波（FMCW）雷达采集人体行为数据，之后采用快速傅里叶变换算法（FFT）提取雷达数据每一帧距离、速度和角度维信息，按照时间维度拼接成距离时间图（RTM）、多普勒时间图（DTM）和角度时间图（ATM），最后以RTM、DTM和ATM作为输入样本，采用三流ResNeSt-GRU模型对不同人体行为进行识别。实验结果表明，三流ResNeSt-GRU模型对8种行为的平均识别准确率达到了98.92%，均高于传统和融合式深度学习模型。此外，采用该模型比传统特征融合之后采用单流网络的识别准确率提高了2.3%。因而该系统可以有效提高人体行为识别系统的识别准确率，为人体行为识别提供新的技术方法。

基于北斗网格的影像数据REST Web服务系统

刘甫, 余劲松弟, 魏丹丹,

2023, 0(11): 108-112. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.017

摘要 ( 59 )

PDF (1434KB) ( 59 )

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摘要：多源异构对地观测（Earth Observation， EO）数据的应用已经深入到国民经济建设的各个领域。然而，不同类型、不同来源、不同部门的数据给空间信息的共享带来了极大的挑战，地球剖分网格和Web服务的结合为多源异构数据的共享问题提供了解决思路。其中，北斗网格具有剖分结构简单、易于使用的特点，可以辅助检索影像数据；Web服务可用于北斗网格码标识下的影像数据检索。因此，本文以北斗网格为参考，建立网格与影像数据的映射关系，提出一种遥感影像数据的北斗网格描述方法和影像数据获取方法，并在RESTful架构的基础上，设计一个北斗网格影像描述Web服务和基于北斗网格码的影像数据获取Web服务原型，实现在同一参考框架下以网格为单元的影像数据互操作。

基于CP-YOLOX的冷冻电镜图像蛋白质目标检测算法

欧嘉城, 曾安, 金亮

2023, 0(11): 113-119. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.018

摘要 ( 52 )

PDF (2886KB) ( 79 )

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摘要：针对现有的冷冻电镜图像蛋白质目标检测算法存在特征融合不充分、网络模型复杂、漏选、错选等问题，提出一种冷冻电镜图像目标检测算法(Cryo-Protein YOLOX, CP-YOLOX)。算法主要包含特征提取模块、特征融合模块、输出端。特征提取模块应用本文提出的B-ResBlockX模块，它使用分组的滤波器产生多条特征通道，提高了特征融合能力，从而捕捉更多细节特征。特征融合模块应用本文提出的FastHead模块，它利用多级的扩张卷积模块并且将输出端简化为单通道，可以在不损失精度的情况下，拥有更加轻量的网络结构。同时为进一步提升准确率与收敛速度，位置损失函数加入目标框与预测框的欧氏距离约束。在公开数据集EMPIAR-10028、EMPIAR-10081、EMPIAR-10089上的实验结果表明，对比YOLOX，所提算法的网络参数量仅为5.19×106，mAP(0.5)分别提升了2.4、3.3和2.5个百分点。

针对复杂背景下低分辨率舰船目标的改进YOLOv7算法

闫子贤, 董宝良, 唐思谜

2023, 0(11): 120-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.019

摘要 ( 144 )

PDF (3631KB) ( 85 )

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摘要：针对舰船图像目标检测中对于复杂背景下低分辨率目标检测易受干扰、检测精度低的问题，提出一种改进的YOLOv7算法用于识别舰船目标。主要在3个方面对算法进行改进，分别为：在舰船目标数据集中使用K-means++算法进行锚框聚类，得到更适合舰船检测任务的的锚框信息；改进损失函数，使用EIOU损失代替CIOU损失，使用与ɑ-Balanced结合的Focal loss代替标准交叉熵损失；改进网络结构，增加SPD-Conv模块，提升对于低分辨率目标的检测效果。实验结果表明，改进后的YOLOv7算法与原始的YOLOv7算法相比，精度提升了4.22个百分点，召回率提升了2.68个百分点，mAP@0.5提升了4.3个百分点，检测速度提升了2帧/s，对舰船目标达到了良好的检测效果。

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