计算机与现代化

韩霄龙, 曾曦, 刘锟, 尚钰

2025, 0(01): 1-6. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.001

摘要 ( 746 )

PDF (2429KB) ( 314 )

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立场检测是自然语言处理中的一个关键任务，它基于文本分析来判断作者的立场。文本立场检测方法从早期的机器学习方法过渡到BERT模型，然后发展到最新的大语言模型，如ChatGPT。由于受限于ChatGPT的闭源特性，本文利用国内开源的ChatGLM3模型，提出一种文本立场检测模型ChatGLM3-LoRA-Stance。为了将大模型有效地应用于专业垂直领域，采用LoRA这一高效的微调方法。与P-Tuning V2相比，LoRA更能适应本文中的零样本和少样本文本立场检测任务。使用公开的VAST数据集对ChatGLM3模型进行微调，评估现有模型在零样本和少样本场景中的性能。实验结果显示，ChatGLM3-LoRA-Stance模型在零样本和少样本检测任务上，F1得分均显著高于其他模型。因此，研究结果凸显了大语言模型在文本立场检测任务上的潜力，并表明使用LoRA高效微调技术能够显著提升ChatGLM3大语言模型在文本立场检测任务中的性能。

基于交互注意力分解融合的地震速度建模

李灿伟, 吴春雷, 路静, 王春霖, 朱明飞

2025, 0(01): 7-14. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.002

摘要 ( 143 )

PDF (2750KB) ( 157 )

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地震波传播速度参数贯穿于整个地震勘探过程，对于地震成像至关重要。传统的地震速度建模方法存在计算效率低等问题，本文提出一种基于交互注意力分解融合的地震速度建模网络，即IADMU模型。本文网络提出分解融合卷积（DMUC）和交互注意力模块（IAB）这2个组件。原始地震炮记录经过分解融合卷积模块，从全局和局部维度提取其高级特征信息，送入反卷积和交互注意力模块，在跨通道交互的帮助下，预测对应的速度模型。在模拟数据和SEG salt data数据集上进行大量实验，消融实验验证了本文提出的DMUC和IAB的有效性；对比实验结果显示，相比U-Net、Res-UNet和DeepLabV3网络，本文网络在这2种数据集上都有更好的性能，验证了本文所提网络的优越性。

基于StarRocks的实时物联网数据处理系统

董一舟1, 潘伟华2, 张楠1, 孟壮1

2025, 0(01): 15-19. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.003

摘要 ( 170 )

PDF (900KB) ( 355 )

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随着物联网技术的普及和应用，大量的实时数据需要被处理和分析，因为物联数据的海量性、实时性特点，传统数据库无法满足其数据存储规模和数据处理效率的要求。本文提出一种基于StarRocks的分布式实时物联网数据处理系统。该系统利用StarRocks的分布式架构构建底层数据存储，通过引入消息队列和数据合并批量提交技术，保证数据的快速写入；同时通过存储策略优化、索引优化、物化视图技术，实现对大规模实时数据的快速处理和查询；系统强大的数据压缩能力也有效节省了数据存储空间。该框架在数据存储规模上支持横向扩展，提高了可用性和健壮性。通过实验分析，该系统在数据写入、数据查询、数据压缩方面较传统分布式数据库具有明显优势。

基于BP神经网络的食品安全风险预警方法

徐胜超, 陈富强

2025, 0(01): 20-24. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.004

摘要 ( 165 )

PDF (885KB) ( 154 )

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提出一种基于BP神经网络的食品安全风险预警方法。首先，通过筛选和整合，构建一个全面的食品安全风险评价指标体系，并利用三标度层次分析法计算各指标的权重。然后，选取7个关键指标作为预警研究的输入指标，以完整地反映食品安全风险状况。最后，利用BP神经网络进行食品安全风险预警，通过遗传算法对BP神经网络的连接权值和阈值进行优化，使输出结果更接近期望输出。实验结果显示：该方法的风险预警时间数据范围为7.23 s~10.23 s，风险预警精准度范围为94.05%~98.44%，表明BP神经网络在食品安全风险预警中应用效果较好，具有实用性。

基于国产AI芯片的目标检测算法优化与部署

陈思贇1, 马怀波2, 张华君2, 兰子柠2, 陈文鑫2, 胡杰1, 常胜1

2025, 0(01): 25-29. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.005

摘要 ( 231 )

PDF (2281KB) ( 240 )

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目前各类神经网络已经逐步在社会的各个方面得到广泛应用，神经网络模型的性能很大程度上取决于其训练策略的优劣，其落地部署也离不开相应硬件平台的支持，而为了保障当前形势下我国的信息安全和电子信息产业发展，相关国产AI芯片的替代迫在眉睫。本文以国产AI芯片替代为出发点，基于全爱QA-200RC开发套件，探究在国产平台上的神经网络算法部署流程，针对特定任务需求进行YOLOv6神经网络训练和主机程序的优化，在通过摄像头进行实时检测的情况下，实现对火箭残骸的目标检测，帧率达30 FPS，mAP_0.5为90.1%，功耗为8.1 W，满足了边缘平台上完成目标检测任务的需求，对促进国产芯片在相关领域的应用具有一定作用。

基于低秩张量分解与加权组稀疏的高光谱图像去噪

王叶芳1, 贾小宁1, 2, 成丽波1, 2, 李喆1, 2

2025, 0(01): 30-36. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.006

摘要 ( 221 )

PDF (2260KB) ( 175 )

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高光谱图像在环境监测、遥感科学和医学影像等领域具有重要的参考价值。由于图像采集设备的局限性与天气恶劣等原因，高光谱图像成像过程存在复杂混合噪声污染问题，从而造成图像质量下降。针对上述问题，本文提出一种基于低秩张量分解与加权组稀疏的高光谱图像去噪模型。首先，为了有效保留高光谱图像的边缘信息并提取稀疏结构特征，提出基于[l2,1]范数的组稀疏正则化方法，来对空间与光谱方向上的差分图像进行加权约束。其次，提出[l1]范数与Frobenius范数相结合方法，以消除图像中的线性与非线性复杂混合噪声，提高图像质量。最后，利用交替方向乘子法对本文模型进行求解。本文基于模拟数据和真实数据对模型进行实验，结果表明本文模型相对于基准模型在不同评价指标上均具有较好的提升，且在高光谱图像恢复上具有明显优越性。

基于属性异质图的多目标对抗跨领域推荐

袁杰, 朱焱

2025, 0(01): 37-43. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.007

摘要 ( 161 )

PDF (1564KB) ( 111 )

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跨领域推荐常用于解决推荐系统中的冷启动与数据稀疏问题，然而现有的方法往往假设用户在不同领域中的喜好是相似的，基于这一假设进行推荐忽略了用户偏好的异质性，无法达到最优推荐性能。此外，现有的方法主要关注领域对之间的推荐任务，无法自然地扩展为多领域的推荐。本文提出一种基于属性异质图的多目标对抗跨领域推荐（Multi-target Adversarial Cross-domain Recommendation based on Attributed Heterogeneous Graph， MAAH）方法，利用属性异质图结构表征用户与项目，捕获领域间用户行为的同质性与异质性；结合对抗学习进一步融合与区分用户偏好，使每个领域的推荐效果同时提升，实现多目标的跨领域推荐。在公开的数据集上进行实验，结果表明该方法缓解了数据稀疏，可以进一步解决冷启动问题。

位置自适应卷积PointNet++的点云数据分类方法

闫晓奇, 彭逸清, 任小玲

2025, 0(01): 44-49. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.008

摘要 ( 166 )

PDF (4866KB) ( 120 )

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针对复杂场景中点云数据分类精度低问题，提出一种基于位置自适应卷积的PointNet++深度神经网络模型。由于位置自适应卷积具有较强捕捉细粒度局部特征能力，能充分获取三维点云的空间变化和几何结构特征信息，故本文在PointNet++基础上，首先通过最远点采样获取关键点，其次根据关键点使用K最近邻方法(KNN)实现分组，然后由位置自适应卷积代替原方法中的MLP提取每组的局部特征，最终完成点云分类。在2个公开的点云数据集S3DIS、Semantic3D上对本文方法进行多次对比实验，实验结果表明，本文方法在室内数据集S3DIS上的总体精度和mIoU较PointNet++网络分别提高约2.7个百分点和3.2个百分点，在室外数据集Semantic3D上的总体精度和mIoU PointNet++分别高出约2.5个百分点和2.1个百分点。

基于知识图谱和语义信息的学术推荐系统

张岳, 李华昱, 张智康, 沈鑫怡

2025, 0(01): 50-58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.009

摘要 ( 311 )

PDF (1930KB) ( 246 )

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在当今互联网的众多应用场景中，面对日益增长的数据量，个性化信息推荐系统的重要性日益凸显。为了提升这些系统的准确性、多样性及可解释性，本文探讨知识图谱的应用潜力。针对现有方法在捕捉用户真实偏好以及忽视语义信息利用价值方面的不足，本文提出一种结合语义特征和知识图谱的先进论文推荐算法。该算法为了突出文本语义在推荐任务中的重要意义，采用BERT模型提取论文摘要中的语义特征，并通过知识图谱的协作传播，有效获取用户和项目的实体表示集合。在表示图谱中的实体时，利用多头注意力机制来区分邻居节点的贡献程度，从而丰富精准传递用户偏好，同时通过注意力聚合网络对不同层级的实体表示集合进行细致区分，且强调初始信息的重要性。在3个公开数据集上的性能评估表明，与当前最优基线模型相比，本文提出的模型在AUC指标上分别提高了0.010、0.018和0.007，在F1指标上分别提高了0.007、0.008和0.008，这一结果充分表明本文算法的有效性和优越性。

基于CatBoost的低轨互联网通信系统瞬时故障检测方法

谢泽涛, 庄毅

2025, 0(01): 59-66. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.010

摘要 ( 121 )

PDF (2039KB) ( 71 )

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低轨互联网通信系统在现代通信领域具有重要意义，但由于其高度复杂的特性，系统瞬时故障的检测一直是一个具有挑战的问题。本文通过对低轨互联网通信系统可能发生的瞬时故障进行故障源分析，建立低轨互联网通信系统的瞬时故障模型，提出一种基于CatBoost的低轨互联网通信系统瞬时故障检测方法，具有高效准确的特点。首先对编译后的中间代码进行故障注入，通过控制流图和传播路径分析进行相关指令特征提取；其次，使用CatBoost机器学习算法训练故障预测模型；最后根据模型的预测结果对指令进行部分冗余加固处理以实现自主故障检测。对比实验结果表明，本文提出的基于CatBoost的瞬时故障预测模型具有更高的检测率和更低的时空开销。

基于BD格缩减辅助的连续干扰消除检测算法

刘海涛, 冯帆

2025, 0(01): 67-73. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.011

摘要 ( 151 )

PDF (1359KB) ( 117 )

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在多用户MIMO-OFDM通信系统中，随着接入用户与收发天线数量的不断增多会导致严重的多址干扰和多流干扰，因此可利用多用户BD思想对同一频段上的多个用户进行信号检测。本文提出一种基于BD的格缩减辅助的连续干扰消除算法。首先利用2次奇异值分解技术将多用户总信道分解为多个相互独立的单用户子信道，理论上可以完全消除多址干扰。然后再利用格缩减技术与QR排序技术对分解后的信道进行排序优化，在提高信道矩阵正交性的同时降低计算复杂度。最后对接收端接收信号执行基于MMSE准则的连续干扰消除检测，逐层恢复原始信号，消除每个用户的多流干扰。通过仿真实验表明，本文提出的算法可以在不提升计算复杂度的基础上显著提升通信系统的检测性能，当误码率为10-3时比传统的多用户BD检测算法性能提高了5.5 dB，比结合了BD的多用户MMSE检测算法和ZF检测算法性能提升了4 dB左右。

基于ARIMA-ELM算法的电力系统光纤时序同步

李秋生1, 李伟1, 周冬旭1, 郭闯1, 靳文星2

2025, 0(01): 74-79. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.012

摘要 ( 134 )

PDF (1904KB) ( 69 )

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电力光纤通信网络的实时性与同步性直接影响整个电网通信网络的效率，不合理处理电力光纤通信的时序特性可能导致电网设备之间的协同问题。本文旨在根据光纤传输波长，实现高精度时间信号的确定。首先，使用差分自回归移动平均算法模型（Autoregressive Integrated Moving Average Mode， ARIMA）对输入光纤数据进行时序排列，并计算波长与传输速度，以准确预测固定时间数据传输的节点。其次，应用极限学习算法（Extreme Learning Machines， ELM）对数据进行时空特征提取分析，确保不同来源的数据输入光纤时能够保持同步性，实现时间和空间的双重同步。最后，基于光纤的传输波长确定数据传输节点。实验分析结果表明，光纤数据传输可实现电网控制设备与调度指挥中心之间的高质量全时同步。

基于高维特征降维聚类的实时流量分类方法

肖军弼, 傅天奇

2025, 0(01): 80-85. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.013

摘要 ( 117 )

PDF (2059KB) ( 142 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对传统网络流量分类方法无法避免未知流量对分类的影响和难以实现实时流量分类的问题，本文提出一种基于高维特征降维聚类的实时流量分类模型。首先，搭建CNN网络模型对流量数据进行高维特征提取，并保存特征向量。然后使用UMAP对特征向量进行降维，并使用DBSCAN聚类算法对流量进行分类，在实现应用程序粒度分类的基础上，有效降低未知流量对模型的影响。同时，提出一种基于流一致性的时延控制机制，借鉴TCP拥塞控制机制的思想，大幅减少流量分类的时间，使得本文模型能够满足实时流量分类的要求。同时，在真实网络中采集一套应用程序粒度的流量数据集，并在公开数据集和本文数据集上进行实验验证。结果表明，本文方法在已知数据集中准确率约为98%，当未知流量接近50%时，准确率保持在80%左右，且能够满足实时分类的要求。

融合策略价值网络的高效棋类游戏算法

周毅1, 田永谌1, 邱宇峰2, 高华1

2025, 0(01): 86-93. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.014

摘要 ( 234 )

PDF (4184KB) ( 117 )

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棋类游戏一直是深度强化学习的研究热点，因为棋盘和棋类游戏规则具备较高复杂度，寻求棋类游戏的最优解需要耗费大量时间。现阶段的棋类游戏算法采用的基于动作概率分布的动作选择方法导致自我对弈效率低下，且策略和价值需要独立的神经网络计算，样本利用率低、训练耗时长。本文就上述问题提出一种融合策略价值网络的高效棋类游戏算法，以耿贝尔最大值方法替代原本的动作选择方法，且采用ε-greedy算法和模拟退火算法平衡动作搜索中探索与利用的关系。实验结果表明：相较于各种经典棋类游戏算法，本文提出的算法在对战传统算法时胜率达到90%以上。在蒙特卡洛模拟次数较小的情况下，引入耿贝尔最大值采样训练得到的模型的埃洛等级分远高于传统动作选择方法。在训练达到3000埃洛等级分的前提下，本文提出的算法能节约50%的时间。

基于改进YOLOv8的探地雷达管线目标检测方法

李希, 潘誉

2025, 0(01): 94-99. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.015

摘要 ( 214 )

PDF (1351KB) ( 170 )

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针对传统探地雷达管线目标检测方法存在的无法精确定位管线、解译过程耗时长效率低下、复杂背景噪声干扰等问题，本文设计一种基于YOLOv8的探地雷达图像管线目标检测方法，对原YOLOv8网络进行改进。首先，在主干网络中引入PConv算子，使网络结构更加轻量化，加快模型处理速度，减少冗余计算和内存访问。其次，引入Triplet Attention模块以增强模型在不同维度间的特征提取能力，提高复杂背景下的目标检测精度。最后，将边界框损失函数替换为Wise-IoU，提升边界框的回归性能和鲁棒性。以探地雷达管线数据集为例进行实验，结果表明，本文提出的改进模型在检测精度与计算开销上取得了更好的效果。

基于改进YOLOv8s的金属齿轮表面瑕疵检测算法

涂福泉, 戚晏奇, 刘建, 汪曙峰

2025, 0(01): 100-106. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.016

摘要 ( 221 )

PDF (1316KB) ( 154 )

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针对现有金属齿轮表面瑕疵实时检测存在识别精度低、检测速度慢、难以部署等问题，为提高检测的工作效率及准确率，保障产品质量，提出一种金属齿轮瑕疵检测算法YOLO-GEAR。首先,在特征提取层中设计轻量化的模块C2f-Faster，大幅减少模型的参数量和计算量，提高模型检测速度；其次,添加EMA注意力模块，提高特征提取的效率和准确性；最后,引入双向特征融合结构BiFPN，增强特征融合能力。实验结果表明，本文算法在测试集上平均精确率与改进前相比提升了3.2%，检测速度达到153.8 FPS，网络模型所占内存仅为6.2 MB，验证了该算法具有识别精度高、检测速度快、模型内存占比小等优势，有助于实现工业部署。

基于随机生成树的SDN控制平面冗余容错算法

郭小奉, 庄毅

2025, 0(01): 107-112. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.0.017

摘要 ( 133 )

PDF (1661KB) ( 72 )

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针对软件定义网络中控制平面容错布局问题，提出一种基于随机生成树的控制器布局算法DRT2CA（Minimum Two Covering Algorithm Based on Dynamic Random Spanning Tree）。该算法旨在保证冗余容错的前提下，最小化控制器数量，降低控制平面的部署成本。通过不断生成随机生成树，并在树上采用贪心策略进行控制器布局搜索，DRT2CA算法以更少的控制器实现最小的冗余容错覆盖，有效提高系统资源利用率。实验结果表明，在不同网络规模和控制器容量下，DRT2CA算法相较于现有的冗余控制器部署算法，能够以更少的控制器部署数量实现容错控制平面布局，具有更高的冗余布局效率，为构建高效、可靠的SDN控制平面提供了创新性的解决方案。

基于YOLOv8改进的水下目标检测算法

刘飞, 杨德刚, 章鑫, 秦静

2025, 0(01): 113-119. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.018

摘要 ( 1350 )

PDF (3309KB) ( 381 )

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针对水下图像目标检测中错检、漏检现象导致检测精度低的问题，提出一种改进YOLOv8n的轻量级水下图像目标检测算法，旨在提升水下目标图像的检测精度。首先，用残差网络ResNet10来替换YOLOv8中的骨干网络，以加强骨干网络的特征提取能力；其次，利用大卷积核注意力机制来改进快速特征金字塔模块，以提高模型融合多尺度特征的能力；再次，使用最新YOLOv9算法中的泛化高效层聚合网络替换原模型的C2f模块，使模型能够在保持高准确性的同时降低计算成本；最后，使用新的损失函数Inner-SIoU来提升模型的泛化能力，同时加快模型的收敛速度。通过实验，在URPC2020水下图像目标检测数据集上，改进后的算法mAP50达到86.2%，比原模型提升了2.6个百分点的精度，相比于先进的YOLOv8s和YOLOv7-tiny检测器，以及相同领域的研究工作，本文方法都获得了较高的检测精度。

无连接场景下基于国密算法的身份认证方法

王宏, 赵雨昕

2025, 0(01): 120-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.019

摘要 ( 159 )

PDF (1567KB) ( 108 )

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传统身份认证方案中，口令、令牌、生物特征等认证方式大多要求用户必须在与服务器端有电磁连接的情况下进行认证，存在着认证信息被截获和攻击的安全风险。为此，本文设计一种无连接状态下基于国密算法的身份认证方案。方案通过二维码和国密算法的配合，在认证方与用户无连接的状态下，形成一个完整的闭环流程来验证用户身份。相较于传统身份认证方案，本文提出的无连接认证方式能有效避免受到潜在电磁攻击的危险，方案原理简单，具有安全性更高、投资更小的特点，在非接触门禁、信息系统登录验证等场景中具有较大的实用作用。

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