计算机与现代化

王宏杰, 徐胜超, 杨波, 毛明扬, 蒋金陵

2024, 0(01): 1-5. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.001

摘要 ( 78 )

PDF (1156KB) ( 115 )

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摘要：为提高云网数据中心的资源利用率、节约通信开销，基于SRv6（Segment Route IPv6）技术设计一种云网安全服务链自动编排方法。本文方法辅助并引导网络数据包沿着指定路径通过云网，确定报文的具体转发路径，减少对服务节点的依赖；建立最小化总带宽的目标函数，结合多种约束条件，满足自动编排的安全性；定义本地行为报文，架构安全服务链自动编排框架，建立安全服务策略，解决策略冲突和网络流调度问题，达到服务链的安全编排。实验结果表明，本文方法能有效地实现云网服务链自动编排，减少CPU平均总带宽消耗，提升用户的请求成功率，降低云网中边缘设备的负载，节省通信开销。

一种通用可组合安全的非交互式承诺方案

蔡泗沐, 王立斌

2024, 0(01): 6-12. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.002

摘要 ( 51 )

PDF (1042KB) ( 55 )

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摘要：承诺方案是密码学中最基本的组件之一，是许多密码协议的基础，如零知识证明和安全多方计算协议。通用可组合安全在设计安全协议中具有重要意义，如果一种协议在通用可组合框架中可证明安全，那么即使该协议与任意（甚至不安全的）协议并发运行，它仍然保持安全性。现有的几种高效的通用可组合安全的承诺方案都是交互式协议，而非交互式的通用可组合承诺方案具有较高的协议计算量和通信复杂度。针对于此，本文在公共参考串模型下，提出一种高效的通用可组合安全的非交互式承诺方案。通用可组合承诺方案的关键设计思想在于同时实现可提取性和模棱两可性。在承诺阶段使用一种选择密文安全加密方案实现可提取性，在承诺打开阶段使用一种非交互式零知识证明，并利用一种双模式承诺方案保持协议的模棱两可性。该方案将承诺打开阶段的多轮通信改进为一轮，实现了非交互性。与现有的非交互式承诺方案相比，大大减少了计算量和通信量，提高了协议的效率。

基于雾计算的制造物联网数据处理技术综述

韩坤, 王政, 段俊勇, 杨化林

2024, 0(01): 13-20. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.003

摘要 ( 43 )

PDF (1208KB) ( 121 )

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摘要：制造物联网（MIoT）是一种将制造业生产系统与互联网连接相结合的技术，数据处理更是在制造物联网中发挥着至关重要的作用。随着制造业规模的不断扩大，传统的云计算已经逐渐不能满足数据处理的需求，雾计算的发展则能有效地减少决策延迟，提高系统效率。本文概述基于雾计算的制造物联网数据处理技术，首先介绍MIoT数据的产生、特点，以及数据处理过程中所要面对的挑战。其次，介绍基于雾计算的MIoT数据处理架构。然后，介绍雾计算数据处理的关键技术。最后，介绍该架构在部署时需要面对的挑战，以及雾计算在MIoT中应用的未来发展方向。

D2D网络中基于多目标优化的计算卸载策略

陈琦, 李晶晶

2024, 0(01): 21-28. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.004

摘要 ( 39 )

PDF (1409KB) ( 73 )

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摘要：针对终端直传（Device-to-Device, D2D）通信技术的移动边缘计算场景中计算卸载的高时延、高能耗问题，提出一种基于多目标优化的计算卸载策略。该计算卸载策略基于时延和能耗多目标优化模型，引入过度卸载问题的分析，对NSGA-II算法进行改进，包括适用于计算卸载的基因编码策略、交叉和变异方法，通过求解帕累托最优来最小化任务执行时间和能耗。此外，还提出一种数据路由算法，以平衡路由设备的传输能耗，并优化路由路径。通过仿真实验，该算法的平均提升效率最高可达41.7%，任务重传率降低至7.8%。实验结果表明，本文提出的算法能明显减少执行时延、能耗，降低任务重传率和提高任务卸载成功率。

基于无模型自适应控制的视觉伺服

彭宗玉, 黄开启, 苏建华, 王丽丽

2024, 0(01): 29-34. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.005

摘要 ( 56 )

PDF (1958KB) ( 121 )

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摘要：传统的机器人视觉伺服控制技术需要已知机器人精确的动力学和运动学模型以及机器人的手-眼参数。然而，由于机器人建模、手-眼标定等过程存在一定误差，因此很难精确获得视觉伺服控制模型，从而影响机器人视觉伺服系统的精度和收敛速度。针对这一难题，本文提出一种基于无模型自适应控制方法（MFAC）的机器人视觉伺服技术。利用视觉伺服系统的输入与输出数据，实现自适应视觉伺服控制，即通过MFAC在线估计机器人伺服控制器中的雅各比矩阵，并结合滑模控制器，实现机器人对目标的快速精确跟踪。实验结果表明，本文提出的方法在系统参数变化引起的未知扰动情况下仍能保证伺服控制器平稳收敛，并且能够减小视觉跟踪误差。

基于RSSI参数动态修正的ZigBee室内定位算法

李世宝, 丛玉杰

2024, 0(01): 35-40. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.006

摘要 ( 40 )

PDF (2045KB) ( 72 )

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摘要：ZigBee室内定位技术近年来发展迅速，但使用固定路径损耗模型的传统算法环境适应能力较差，会引起较大定位误差，影响定位精度。本文提出一种基于ZigBee平台的对数路径损耗模型参数动态修正的室内定位算法。首先经过高斯滤波对所得RSSI值进行筛选优化，然后根据锚节点之间的距离以及RSSI值来动态修正对数路径损耗模型参数，包括路径损耗因子以及距待测节点处的信号强度值，从而得到当下环境中具体的对数路径损耗模型；再利用卡尔曼滤波对现有的定位参数进行二次修正，以更正上述算法中因时刻变动引起的环境变化导致的定位偏差。实验结果表明，该定位算法比基于ZigBee的固定路径损耗模型定位性能提升了46.8%，可以改善因环境变化产生的定位误差问题。

基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络

付鸿林, 张太红, 杨雅婷, 艾孜麦提·艾瓦尼尔, 马博

2024, 0(01): 41-46. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.007

摘要 ( 43 )

PDF (2063KB) ( 81 )

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摘要：通过对维语的场景文字检测与识别研究发现，人工采集标注自然场景文字图像是耗时耗力的，因此人工合成的数据是作为训练数据的主要来源。为获得更加真实的数据，本文提出一种基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络，利用高效的Transformer模块构建网络，充分提取图像全局与局部特征来完成维语场景文字图像修改，并添加微调模块，对最终结果进行微调。采用WGAN思想策略训练模型，可有效应对模型崩溃以及梯度爆炸等问题。通过在英文-英文，英文-维文的文字修改实验来验证模型的泛化能力和鲁棒性，无论在客观评价指标（SSIM、PSNR）还是视觉上均取得不错效果，并在真实场景数据集SVT以及ICDAR 2013上进行了验证。

改进RetinaNet的电力设备目标检测方法

王秋忆, 周浩, 郑婷婷

2024, 0(01): 47-52. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.008

摘要 ( 40 )

PDF (1696KB) ( 42 )

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摘要：针对电力设备检测中小目标识别精度低的问题，提出一种基于RetinaNet的电力设备目标检测方法。通过K-means聚类方法优化原始网络的锚点框尺寸。然后在特征融合中加入拥有更高分辨率的浅层特征图，解决通过多层卷积后特征图包含信息过少的问题。在此基础上，引入ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制，使网络定位电力设备的有效特征，抑制无用特征信息。实验结果表明，相比原始方法，本文方法对于电塔、销钉、工程车、绝缘子、电杆5种电力设备的平均识别精度提升了18.1个百分点，表明改进后的方法能显著提高电力设备的检测水平。

基于双向多步预测的炉管温度场重构方法

林启钊, 彭志平, 郭棉, 崔得龙

2024, 0(01): 53-58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.009

摘要 ( 30 )

PDF (1682KB) ( 57 )

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摘要：针对高温封闭的乙烯裂解环境下裂解炉炉管温度感知难的问题，提出一种融合机理和长短记忆神经网络（Long Short-Term Memory， LSTM）的裂解炉炉管表面温度场重构方法。该方法首先基于计算流体力学仿真平台fluent构建乙烯裂解反应机理模型，用来描述裂解反应与炉管温度的数学关系，然后利用工业现场数据对机理模型进行数值矫正和过程参数求解，进一步基于皮尔逊相关系数确定适用性强的主要过程参数，在此基础上，设计卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module， CBAM）对反映裂解反应与炉管温度关系的主要过程参数的特征进行提取，最后基于遗传算法和LSTM网络设计双向多步预测模型（GA-BMLSTM）对炉管温度分布进行预测。实验结果表明该方法对炉管温度场的重构有较高的准确率和较强的适用性。

Regformer：基于稀疏注意力的输油管道水力压降预测方法

李亚平, 王军防, 余红梅, 窦一民, 肖媛, 田继林

2024, 0(01): 59-66. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.010

摘要 ( 26 )

PDF (5692KB) ( 56 )

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摘要：输油管道水力压降预测对于输油管道的生产调控十分重要，目前机器学习方法将压降预测看作回归问题，然而管道水力计算受多种因素影响，传统的机器学习方法由训练集得到的固定权重难以泛化到更多的测试样例或真实的工程场景中。本文提出一种水力压降回归预测方法Regformer，该方法将稀疏注意力机制引入回归任务，在多头注意力的基础上设计一种平滑概率方法，并融入特征投影机制。在10个公共数据集上对7种主流方法进行对比实验分析，定性实验显示Regformer对于局部的突变有很好的拟合能力；水力压降预测实验表明自注意力方法对于多变量不确定性的回归任务具有显著的优势，尤其是对极端情况的处理体现了自适应回归参数的重要性，并且Regformer用了更少的计算量取得了比Transformer更好的性能，验证了本文提出的稀疏注意力和自适应特征投影在水力压降预测任务中的优越性。

基于异质属性融合的危重疾病二阶段预测模型

詹少强, 曾安, 张逸群, 孙鸿涛, 张小波

2024, 0(01): 67-73. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.011

摘要 ( 27 )

PDF (1777KB) ( 41 )

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摘要：随着电子健康记录（Electronic Health Record， EHR）的出现与广泛应用，基于EHR数据的预测模型可以起到早期检测和干预疾病的作用。异质属性在EHR数据中普遍存在，但是难以做到深度利用，因此可通过对数据样本进行异质属性融合的方法，为后续模型训练提供信息丰富的数据表征基础。本文设计一种高效的二阶段预测模型，用于解决重疾预测中存在的时效与成本等问题。该模型的第一阶段对病例样本进行粗粒度预测，将危重程度低的病例进行疾病初筛，起到提前分流病人的作用；第二阶段模型则基于第一阶段的粗滤结果，对潜在的危重病例进行更细粒度的预测。通过实验验证，经过异质属性融合处理后，在选择前6个时间点构造非时序模型时，二阶段模型可以较好地兼具疾病初筛以及疾病预测的效果。

基于无监督域适应的室外点云语义分割

胡崇佳, 刘金洲, 方立

2024, 0(01): 74-79. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.012

摘要 ( 49 )

PDF (2419KB) ( 101 )

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摘要：为处理室外大规模场景中语义分割网络训练需求数据量过大的问题，提出一种基于无监督域自适应的点云语义分割方法。该方法使用改进的RandLA-Net以SPTLS3D真实世界数据集的少量点云作为目标对象进行语义分割。模型在SensatUrban数据集上完成分割网络的预训练，通过缩小源域和目标域之间的域差距来完成模型的迁移。RandLA-Net编码过程会缺失原始点云全局特征，因此本文提出一种额外获取全局信息加入网络解码的方法。此外，为增强差异化信息的获取，RandLA-Net的局部注意力模块权值改为根据各点的特征和其邻域的平均特征的差值。实验显示，该网络在SemanticKITTI数据集上的平均交并比精度达到54.3%，在Semantic3D上的平均交并比精度达到了71.91%。预训练好的模型经过微调后平均交并比精度达到了80.05%，比直接训练的效果好8.83个百分点。

一种面向微控制器上环境声音分类的DNN压缩方法

孟娜, 方维维, 路红英

2024, 0(01): 80-86. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.013

摘要 ( 13 )

PDF (1307KB) ( 68 )

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摘要：环境声音分类（Environmental Sound Classification， ESC）是非语音音频分类任务最重要的课题之一。近年来，深度神经网络（Deep Neural Network， DNN）方法在ESC方面取得了许多进展。然而，DNN是计算和存储密集型的，无法直接部署到基于微控制器（Microcontroller Unit， MCU）的物联网设备上。针对这一问题，本文提出一种用于资源高度受限设备的DNN压缩方法。由于DNN模型参数规模较大无法直接部署，因此提出使用剪枝方法进行大幅压缩，并针对该操作带来的精度损失问题，设计一种基于模型中间层特征信息的知识蒸馏方法。基于STM32F746ZG设备在公开的数据集（UrbanSound8K、ESC-50）上进行测试，实验结果表明，本文方法能够获得高达97%的压缩率，同时保持良好的推理精度和速度。

基于BERT的电子病历命名实体识别

郑立瑞, 肖晓霞, 邹北骥, 刘彬, 周展

2024, 0(01): 87-91. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.014

摘要 ( 57 )

PDF (992KB) ( 146 )

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摘要：电子病历是保存、管理、传输病人医疗记录的重要资源，是医生诊治疾病的重要文本记录。通过电子病历命名实体识别（NER）技术能够高效、智能地从电子病历中抽取症状、疾病、药名等诊疗信息，有利于结构化电子病历，使之能够使用机器学习等技术进行诊疗规律挖掘。为了高效识别电子病历中的命名实体，提出一种融合对抗训练（FGM）的基于BERT与双向长短期记忆网络（BILSTM）的命名实体识别方法（BERT-BILSTM-CRF-FGM， BBCF），对2017全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2017）提供的中文电子病历语料做修正等预处理后，采用BBCF模型识别该语料中5种实体的平均F1值为92.84%，比基于膨胀卷积网络的BERT模型（BERT-IDCNN-CRF）和基于BILSTM的条件随机场模型（BILSTM-CRF）有更高的F1值和更快的收敛速度，能够更加高效地结构化电子病历文本。

一种面向城市战场的智能车自主导航方法

李鹏, 徐珞

2024, 0(01): 92-98. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.015

摘要 ( 24 )

PDF (2793KB) ( 87 )

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摘要：城市战场是常规战争和日常治安的主要阵地，出色的城市战场突防能力能够帮助我方作战人员更好、更快地完成侦查、打击、营救等任务。然而，城市内街道环境错综复杂同时还可能存在敌方的拦截，使得城市战场环境复杂多变，大大增加了完成任务的难度。传统的路径规划方法依赖于精确的静态地图和规则约束，缺乏灵活性和适应性。因此，本文提出一种面向城市战场的智能车自主导航方法，并设计离散的动作空间和基于任务完成度的奖励函数。首先，以城市战场突防任务为例，设计状态空间、动作空间，并选择适合的深度强化学习算法；然后，基于Gazebo仿真平台和ROS设计算法流程框架和实验方案。实验结果表明，在城市战场环境下运用该方法的智能小车能够有效地穿越障碍并躲避敌方单位到达指定地点，提高了突防的成功率。

数据驱动的焊膏印刷工艺参数推荐技术

苏欣

2024, 0(01): 99-102. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.016

摘要 ( 24 )

PDF (1566KB) ( 41 )

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摘要：针对印制板焊膏印刷过程中工艺参数制定主观性大、经验依赖性强的问题，提出一种数据驱动的印刷工艺参数推荐方法。首先构建面向每一元器件焊膏印刷质量预测模型，包括面向每一元器件的印刷合格率预测、焊膏相对面积/体积预测、印刷缺陷类型预测3个子模型；其次以每一元器件印刷质量最优为目标，构建印制板焊膏印刷工艺参数推荐模型；最后基于实际印制板的印刷数据中对各模型的正确性进行验证，印刷合格率预测的平均准确度达到98%，推荐出的工艺参数的偏差值与经验值的偏差小于10%，质量预测和工艺参数推荐结果均可满足实际生产应用要求。

基于优化八叉树的场景视锥体裁剪算法

李颖颖, 黄文培

2024, 0(01): 103-108. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.017

摘要 ( 29 )

PDF (1038KB) ( 73 )

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摘要：大体量3D模型容易导致浏览器端渲染帧数低、显示卡顿及资源消耗大等问题，其原因是这类模型通常包含数以亿计的三角面片，在有限的时间内无法实现快速加载与渲染。针对此类问题，提出一种基于优化八叉树的场景视锥体裁剪算法。该算法采用地址码（Morton码）、节点视距标准和按需增量划分技术，使得八叉树具有自适应性与良好的压缩效率；采用双层包围体和基础相交测试技术，提高视锥体裁剪的精确性，整体上实现提升渲染帧数、显示流畅的目标。高速列车实例模型研究表明，与传统八叉树视锥体裁剪算法相比，所提算法平均渲染帧数上提高了约 14帧，空间压缩率提高了37.8个百分点。

基于PWLCM和秃鹰俯冲机制改进的野狗优化算法

欧基发, 蔡茂国, 洪广杰, 詹楷杰

2024, 0(01): 109-116. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.018

摘要 ( 26 )

PDF (1163KB) ( 69 )

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摘要:针对野狗优化算法（Dingo Optimization Algorithm， DOA）收敛速度偏慢和寻优精度较低等问题，提出一种基于PWLCM和秃鹰机制改进的野狗优化算法（Improved Dingo Optimization Algorithm， IDOA）。首先，使用具有遍历性的分段线性混沌映射（Piecewise Linear Chaotic Map， PWLCM）初始化野狗种群，有效增加野狗种群多样性。其次，在迫害策略中引入秃鹰俯冲机制，加快野狗捕获猎物的速度，加强算法探索局部的能力。最后，在食腐策略引入螺旋搜索因子，增强算法的局部寻优能力，提升算法的寻优速度和求解精度。仿真实验数据、消融实验以及Wilcoxon秩和检验均表明，与其他对比算法相比，提出的IDOA在所有测试函数上有着更佳的寻优速度以及寻优精度；与其他改进的野狗优化算法相比，所提出的IDOA展现出更好的整体性能。

融入动态学习与高斯变异的自适应秃鹰搜索算法

夏煌智, 陈丽敏, 毛雪迪,

2024, 0(01): 117-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.019

摘要 ( 41 )

PDF (6442KB) ( 56 )

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摘要：针对标准秃鹰搜索算法寻优时存在的初始种群分布不均匀、个体适应性差和易陷入局部最优等问题，提出一种改进的秃鹰搜索算法应用于求解函数优化问题。首先，引入Circle混沌映射丰富初始种群的多样性，在搜索空间阶段引入一种非线性权重自适应地调整算法搜索与开发的能力；其次，令螺旋搜索过程中秃鹰领导者个体向具有代表性的秃鹰个体进行动态学习，产生出适应性强的秃鹰个体；最后，对最佳搜索位置的秃鹰个体执行高斯变异策略，根据个体适应度大小择优更新曲线俯冲过程中的秃鹰领导者个体，种群中多数秃鹰个体的适应性得到增强，能够一定程度上避免算法在函数寻优时出现的停滞局面。通过在若干基准测试函数与部分CEC2017函数的对比实验验证了本文算法的优越性。

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