计算机与现代化

刘彧轩1, 2, 廖宇晨1, 刘忠慧1

2024, 0(07): 1-6. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.001

摘要 ( 84 )

PDF (988KB) ( 77 )

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摘要：三元概念分析已被引入推荐系统领域，但是概念融合环节增加了三元概念的构建复杂度，另外概念信息在推荐时未得到充分利用。本文直接利用单条件三元概念进行推荐，为此设计一种针对单条件三元概念的构建方法和融合推荐算法。首先分解三元背景为多个单条件三元背景，设计概念比例作为启发式信息生成单条件三元概念；接着计算待推荐项目在单条件三元概念上的项目流行度，并结合三元背景的项目条件权重设计融合推荐置信度；最后结合项目的融合推荐置信度和推荐阈值，为目标用户进行推荐预测。本文在6个公开数据集中进行了实验，结果表明在稀疏度较低的数据集上，本文提出的算法相比GRHC和GreConD-kNN的推荐效果略好，与IBCF和kNN的效果相当。

一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法

杨波, 王宏杰, 徐胜超, 毛明扬, 蒋金陵, 蒋大锐

2024, 0(07): 7-12. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.002

摘要 ( 95 )

PDF (1405KB) ( 69 )

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摘要：针对现阶段生物基因多序列比对算法在面对大规模数据时存在比对效率慢的问题，提出一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法，以提高生物基因多序列比对的效率。通过Trie树方法对生物基因多序列数据展开分割处理，从而提高后续基因多序列比对过程中数据查找和匹配的效率；构建基因多序列BWT索引，利用BWT索引方法完成生物基因多序列比对；以多序列比对方法为基础，采用CPU与GPU异构并行系统完成多序列比对的任务调度。实验结果表明，所提的面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法效率更高、性能更好，且更适合于实际应用。

基于STAGCN-Informer时空组合模型的风电功率预测方法

杨绍祖1, 2, 王海程1, 2, 吴金雅1, 2, 马纪颖1, 2

2024, 0(07): 13-20. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.003

摘要 ( 121 )

PDF (3491KB) ( 109 )

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：针对风电功率预测中，空间信息受时空波动性和随机性影响无法有效提取，导致预测精度不足的问题，提出一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）、融合时空注意力图卷积网络（Spatiotemporal Attention Graph Convolutional Network， STAGCN）和改进Informer的组合模型（STAGCN-Informer-DCP）。首先运用VMD对原始特征进行模态分解，提取出不同时间尺度上的特征信息。同时利用北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization， NGO）优化VMD的核心参数（惩罚因子和K值）选择。其次，利用融合时空注意力的STAGCN模块动态捕捉目标风机与近邻相似风机的时空特征，并将其与原始的信号分量融合获得携带空间尺度信息的特征向量。最后使用改进的Informer模型提取时序上下文的长期依赖关系，并实现多步输出预测。实验结果表明，该组合模型能较好地捕捉动态时空依赖，并有效提高了中长期风电预测的准确度。

基于业务内容构建股票关联关系的股价预测

杨江1, 孙晓梅1, 许韬2

2024, 0(07): 21-25. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.004

摘要 ( 101 )

PDF (1254KB) ( 88 )

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传统的股价预测方法大多基于单只股票的时间序列，而忽视了股票间复杂的相互影响关系。针对该问题，从构建更有效的股票组合角度出发，提出一种基于业务内容构建股票关联关系的股价预测方法。模型包含3个组件：关联关系构建组件、时序特征提取组件和关联关系捕捉组件。关联关系构建组件通过改进的TF-IDF提取上市公司年报中业务内容关键字的相似度来构建股票关联关系；时序特征提取组件利用LSTM提取股票交易数据的时序特征；关联关系捕捉组件利用GCN捕获股票间相互作用的高维特征，最后通过全连接层输出预测的股价。在中国A股市场的实验结果表明，该模型与用单只股票和基于行业关系的预测方法相比误差最小，拟合度最优，能更有效地预测股价，是一种能更充分捕捉股票间相互影响关系的股价预测模型。

基于循环卷积神经网络的排水管网缺陷检测方法

刘存莉1, 雷占占2, 郑澳2

2024, 0(07): 26-35. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.005

摘要 ( 95 )

PDF (4477KB) ( 102 )

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市政排水系统关乎城市道路交通安全，故对其状况进行评估非常重要。在发达国家，闭路电视（CCTV）是下水道评估和维护的主要检测工具，却也为其数据处理带来了新的挑战。本文提出一种基于循环卷积神经网络（RCNN）的排水管网缺陷检测方法。RCNN采用残差网络（ResNet）作为特征提取模块，提取排水管网图像序列的视觉特征，采用双向LSTM学习识别时间特征，以完成排水管网缺陷分类的任务。本文方法将图像序列作为一个整体进行识别。训练集、验证集和测试集共包含8800个图像序列， 211200幅图像。经过RCNN模型的训练和测试，测试集的最高准确率为90.3%。将4种不同融合方式引入本文方法并与基于SVM的方法和基于单帧的方法进行了6组对照实验，同时将基于视觉注意力机制的3种融合方法引入本文方并进行了对照实验，实验结果表明，RCNN取平均值的融合实验精度最高（90.3%），召回率达到了0.977，验证了本文方法在工程应用中的可行性。

基于知识提示微调的事件抽取方法

李璐, 朱焱

2024, 0(07): 36-40. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.006

摘要 ( 101 )

PDF (1020KB) ( 99 )

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事件抽取是信息抽取中的一个重要研究热点，旨在通过识别和分类事件触发词和论元，从文本中抽取出事件结构化信息。传统的方法依赖于复杂的下游网络，需要足够的训练数据，在数据稀缺的情况下表现不佳。现有研究利用提示学习，在事件抽取上取得一定的研究成果，但依赖手工构建，且只依靠预训练模型已有的知识，缺乏事件特有的知识。因此本文提出一种基于知识提示微调的事件抽取方法。该方法采用条件生成的方式，在现有预训练语言模型知识的基础上，注入事件信息以提供论元关系约束，并采用提示微调策略对提示进行优化。大量实验结果表明，相较于传统基线方法，该方法在触发词抽取上优于基线方法,并在小样本下达到最好的效果。

基于分布式的省级气象数据中心硬件监控告警系统

刘洋1, 黄志2, 徐娟1, 高鹏1, 陈旭辉1

2024, 0(07): 41-46. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.007

摘要 ( 89 )

PDF (1687KB) ( 54 )

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随着气象行业的快速发展，各级气象部门对信息化建设支持的力度不断增加，而气象业务的开展需要依赖各类信息系统和基础设施。目前省级气象数据中心承载了多种气象业务，业务种类繁多，存在多种异构设备，缺乏有效的集中硬件监控告警系统，给业务运维人员带来了极大的困难。针对此问题，本文分析多源复杂的气象数据环境中异构设备的差异及监控现状，设计“全流程”“集中化”“可视化”的综合硬件监控系统，采用Mycat＋MySQL＋Haproxy＋Keepalived的技术架构，构建一个高可用、高性能和可扩展的分布式数据库集群，实现对硬件监控数据的采集、加工处理、存储、自定义告警和可视化展示。目前，该系统已在甘肃省气象数据中心进行了业务使用，运行稳定，安全可靠，能够帮助运维人员及时定位系统故障，从而提高了硬件设备监控运维的效率，能够为社会用户提供高效的气象数据服务。

基于模态类别的多模态信息处理与融合综述

黄文栋, 王怡凡

2024, 0(07): 47-62. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.008

摘要 ( 121 )

PDF (1939KB) ( 115 )

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随着人工智能和深度学习技术的不断发展，多模态信息处理与融合领域的相关研究受到了研究者们的广泛关注。本文总结多模态信息处理的发展历史和里程碑式的工作，以及多模态融合策略和模型。根据模态类别的不同，分类整理多模态信息处理与融合的主流数据集。以模态类型作为分类标准，本文系统地梳理多模态信息处理与融合的研究进展，强调不同模态之间的区别，并将多模态信息处理与融合分为：视听处理与融合、声文处理与融合、视觉-文本处理与融合和视觉-音频-文本处理与融合4种类别，对不同输入模态的处理融合方法与模型进行详细的研究。最后针对多模态处理与融合领域的发展进行总结与展望。

基于改进K-means算法的通勤交通小区识别

秦阳, 詹勇, 明路遥, 杨舒淇, 蓝振祎

2024, 0(07): 63-68. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.009

摘要 ( 87 )

PDF (3217KB) ( 57 )

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通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为，是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS（Global Position System，全球定位系统）轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问题，本文提出一种基于改进K-means算法的通勤交通小区识别方法。该方法主要包括3个步骤：划分交通小区、生成交通小区之间的流量转移矩阵和识别通勤交通小区对。参考现有的交通小区划分方法，本文提出一种基于细粒度单元的自下而上的交通小区划分方法。在通勤交通小区对识别模型中，以高峰时段的流量及其离散系数作为输入特征，基于改进K-means算法识别通勤交通小区对。最后，基于重庆市出租车GPS数据集进行实验验证，结果表明该方法效果显著。

基于区块链增强的车辆边缘计算网络安全数据存储和共享

李俊晓1, 张小琳1, 石静2

2024, 0(07): 69-75. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.010

摘要 ( 91 )

PDF (3063KB) ( 63 )

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传统的集中式车辆自组织网络（Vehicular Ad Hoc Networks， VANET）架构难以克服智慧交通系统（Intelligent Transportation System， ITS）应用日益复杂的问题，而且要面临大量数据存储、信任管理和信息安全方面的挑战。因此，车辆边缘计算网络（Vehicular Edge Computing Networks， VECNets）应运而生，为海量存储资源提供强大的网络边缘计算能力。然而，由于潜在的数据泄露和安全风险，VECNets中的集中式服务器存在单点故障（Single Point of Failure， SPoF）。针对以上问题，提出一种联合区块链和智能合约的分布式网络框架，以确保系统中安全数据存储和共享的安全环境。利用联盟链的去中心化、防篡改特性和可控性平衡的特性来保障车联网的数据存储的安全性；结合边缘计算和拜占庭容错共识模型（Practical Byzantine Fault Tolerance， PBFT）将数据的分布式存储分散到道路边缘，降低数据传输延时。实验结果表明，本文提出的协议在提高车辆网络的系统吞吐量、降低共识时延和通信代价性能参数方面具有较好的效果。

数据同步技术在气象大数据云平台对外服务中的应用

邱玲1, 2, 宋智1, 2, 吕爽1, 2, 杨雪1, 2

2024, 0(07): 76-81. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.011

摘要 ( 53 )

PDF (1198KB) ( 46 )

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目前，气象大数据云平台仅服务于气象内网用户，为进一步拓展平台的对外服务能力，满足气象行业用户对海量气象数据存储与共享应用需求，基于分布式存储和数据服务接口等方面关键技术，在单向网络安全隔离区（Demilitarized Zone， DMZ）设计一套安全、高效的气象大数据存储和服务体系。针对结构化气象数据，研究设计一种优化的基于数据库Binlog的数据同步方法；针对非结构化气象数据，研究设计一种优化的基于数据库Binlog+ETL机制相结合的数据同步方法，实现气象内网大数据云平台和DMZ区数据环境间的海量气象数据实时秒级同步。本文方法解决了气象数据对行业用户服务数据量少、共享服务能力差、安全性低等问题。应用实践表明，该数据同步技术延时在秒级以内且数据一致性良好，确保了气象大数据云平台对外服务的实时性和准确性。

基于改进布谷鸟算法的PCB板焊接路径优化

王倩, 黄淼, 陶莉莉

2024, 0(07): 82-86. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.012

摘要 ( 39 )

PDF (1219KB) ( 47 )

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针对印制电路板焊接过程中路径规划问题，提出一种改进的布谷鸟算法。在经典布谷鸟算法中添加2opt邻域搜索策略，在原算法搜索产生新解后，对新解进行2opt邻域搜索操作，通过搜索判断附近是否有更好的解进行替换，以此提升算法的局部搜索能力和求解精度。为了验证改进算法的有效性，针对孔数量及孔分布复杂度不同的3种PCB板进行仿真实验，并将经典布谷鸟算法、参考文献［28］算法以及本文改进的算法进行优化效果对比，实验结果表明，本文的改进算法在3种PCB板中不仅优化路径距离最短，而且求解精度也最高，收敛速度也得到了提升；当孔数量增多和孔分布复杂度提高时，本文改进算法相比于其他2种算法在路径优化效果方面体现出更大的优势。综上所述，本文改进的布谷鸟算法在优化PCB板焊接路径方面具有一定效果，具有搜索能力强、求解精度高、收敛速度较快的优点。

基于改进SCNN网络的车道线检测算法

武丽1, 张征浩2, 葛彩成2, 俞俊2

2024, 0(07): 87-92. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.013

摘要 ( 81 )

PDF (2200KB) ( 88 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

车道线检测是车道保持系统、车道偏离告警系统的实现前提。为了进一步提升检测的精度，本文将深度学习与车道线检测结合提出一种融合改进的SCNN车道线识别算法。该方法以改进的SCNN网络为基础，引入PSA注意力模块，并将其与VGG（Visual Geometry Group）网络相结合提出融合上下文信息的车道线识别网络VGG-K，帮助每层中行和列像素之间进行消息传递，增强其对连续变换目标的识别能力，然后利用二次曲线模型拟合得到最终的车道线检测结果。将改进的模型在CULane数据集上进行测试，结果表明：该方法在正常场景下的综合评价指标F1数值达到92.1，恶劣场景下的数值达到75.3，与其他模型对比可知，本文算法检测能力显著提升，对于多种复杂状况下的车道线具有更好的识别效果。

基于贝叶斯攻击图的RFID系统安全博弈分析模型

马荟平1, 李鹏1, 2, 胡素君1

2024, 0(07): 93-99. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.014

摘要 ( 74 )

PDF (1497KB) ( 52 )

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针对RFID系统缺乏综合有效的风险管理与安全评估的问题，为了实现对RFID系统安全风险的有效分析以及对目标RFID系统整体风险状况的评估，本文提出一种基于贝叶斯攻击图的RFID系统安全博弈分析方法。在贝叶斯攻击图模型的基础上结合博弈思想对RFID系统的风险状况进行分析，将攻击者入侵系统的过程抽象为攻防双方的博弈模型。首先依据目标系统的相关信息确定攻防策略，并且通过对攻击者和防御者策略收益的计算，构建相应的攻防博弈矩阵，然后得出其纳什均衡状态，确定各参与者的最优策略，最后计算双方的期望收益，确定目标RFID系统的安全状态：若是攻击者期望收益大于防御者期望收益，则系统处于风险状态，反之系统则处于安全状态。实验结果表明，本文提出的博弈模型可以良好地实现对目标RFID系统的安全状况分析。

基于CDKF-RBFPID的激光器恒流源控制器

武军凯, 茅正冲

2024, 0(07): 100-105. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.015

摘要 ( 75 )

PDF (1573KB) ( 47 )

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激光器的稳定工作需要一个输出电流精度高和稳定的恒流源控制系统。针对激光器恒流源系统在噪声环境下输出精度差且使用PID算法参数难整定的问题，提出一种基于中心差分卡尔曼滤波（Center Differential Kalman Filter，CDKF）与改进的径向基函数（Radial Basis Function， RBF）神经网络自适应PID控制相结合的算法CDKF-RBFPID。通过CDKF更新恒流源系统的状态、协方差，从而滤除系统中的状态噪声和测量噪声。利用强化学习Actor-Critic框架调整RBF-PID参数，实现自适应参数调整。对恒流源系统输出电流和激光器输出功率进行对比实验，结果表明：CDKF-RBFPID算法能够有效降低噪声对系统的影响，恒流源输出电流精度以及激光器输出功率稳定性进一步提升，其中响应时间缩短了58.3%，稳态误差降低了71.4%，输出电流控制精度达到1%。

基于DEFA-LSSAR的水利工程边坡力学参数预测模型

曹宁1, 严心娥1, 徐根祺2, 许又文1, 张正勃2, 杜倩云2

2024, 0(07): 106-111. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.016

摘要 ( 55 )

PDF (1453KB) ( 43 )

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为了解决现有水利工程边坡力学参数预测模型准确率偏低的问题，利用最小二乘支持向量机LSSAR对水利工程边坡力学参数（弹性模量E）进行预测，结合改进的萤火虫算法对模型进行优化，提出一种基于DEFA-LSSAR的水利工程边坡力学参数预测模型。将本文所提模型分别与樽海鞘群算法、果蝇算法和哈里斯鹰优化算法优化的LSSAR模型进行对比。分析结果表明，所提出的模型预测准确率最高，达94%以上，且具有最小的适应度值，验证了所提模型的有效性和正确性。

基于自适应旋转学习和危机意识策略的海洋捕食者算法

洪广杰, 蔡茂国, 詹楷杰, 欧基发

2024, 0(07): 112-119. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.017

摘要 ( 57 )

PDF (2411KB) ( 53 )

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针对海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm， MPA）收敛速度慢、求解精度低以及容易陷入局部最优等缺点，提出一种基于自适应旋转学习和危机意识策略的海洋捕食者算法（ARCMPA）。首先，针对MPA算法收敛速度慢、收敛精度低的问题，引入危机意识策略，提高算法探索解空间能力，加强算法前期开发能力不足，加快前期算法收敛速度，改善算法解的质量。其次，引入自适应旋转学习机制，使整个种群的位置分布更加均匀，有效增强算法在迭代时种群的多样性，避免算法在前期加快收敛速度后陷入局部最优。通过2种策略的引入，有效增强算法的整体性能。本文选取10个基准测试函数，并与其他元启发式算法进行比较。实验结果表明，以上改进有助于提高算法整体性能。

基于YOLOv5改进算法的海洋水下垃圾检测方法

庞梅, 汪珙, 詹泳, 黄哲法

2024, 0(07): 120-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.018

摘要 ( 133 )

PDF (3845KB) ( 129 )

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针对水下图像采集存在的光线不足、低分辨率、物体识别不清和小目标较多等局限性导致现有的目标检测算法效果不佳的问题，提出一种基于YOLOv5改进的水下垃圾目标检测算法，以达到更快速更准确地检测和清除海洋水下塑料垃圾的目标。所提算法使用限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE预处理方法来增强数据特征，降低特征提取的难度，提高检测精度；引入无参注意力机制SimAM和更换轻量级卷积方法GSConv，在增强网络提取能力的同时减少模型计算量；同时增加多尺度特征融合检测，解决水下垃圾碎屑小目标定位困难的问题。基于自建的真实水下环境垃圾数据集MarineTrash对改进的算法进行充分实验，结果表明，改进的方法具有良好的表现，其中精度提高了4.3个百分点，mAP提高了3.5个百分点，GFLOPs降低了0.3，模型权重仅为13.9 MB，比基线降低了0.6 MB。基于YOLOv5改进的水下垃圾检测算法的研究对于在自主式水下机器人（AUVs）中部署安装探测器，以实现对海洋水下垃圾的检测和自动清除，维护海洋生态系统提供了充分的技术支撑。

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