计算机工程与应用


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    2020年22期 v.56;No.965 3页 [查看摘要][在线阅读][下载 603K]
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热点与综述

  • 若干新型群智能优化算法的对比研究

    李雅丽;王淑琴;陈倩茹;王小钢;

    随着计算机技术的发展,算法技术也在不断交替更新。近年来,群体智能算法受到了广泛的关注和研究,并在诸如机器学习、过程控制、工程预测等领域取得了进展。群智能优化算法属于生物启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路,但是也在一些实验中暴露出不足。近年来,许多学者相继提出了很多新型群智能优化算法,选取了最近几年国内外提出的比较典型的群智能算法,蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)、蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),并进一步通过22个标准的CEC测试函数从收敛速度、精度和稳定性等方面对比了这些算法的实验性能,并对比分析了其相关的改进方法。最后总结了群智能优化算法的特点,探讨了其今后的发展潜力。

    2020年22期 v.56;No.965 1-12页 [查看摘要][在线阅读][下载 1681K]
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  • 基于分布式表示技术的推荐算法综述

    胡学林;艾山·吾买尔;

    传统的推荐算法在实际应用中取得不错的效果并得到广泛的使用,同时也面临严重的数据稀疏和冷启动的问题,随着全球数据总量的不断增长,数据结构愈加丰富,如何从这些数据中正确捕获用户偏好成为关键问题,分布式表示技术为此提供了新的解决思路。通过对近些年基于分布式表示技术的推荐算法进行综述,分析算法与传统推荐算法的区别和优势,对这些算法的实际应用场景进行总结,并对基于分布式表示的推荐算法的未来发展趋势进行展望,为后续相关工作提供参考。

    2020年22期 v.56;No.965 13-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 1919K]
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  • 效率为先:机器翻译译后编辑技术综述

    孟福永;唐旭日;

    译后编辑是近年来随机器翻译发展新兴的计算机应用研究领域。综述了译后编辑所涉及的三方面的技术问题:自动译后编辑,自动机器翻译质量评估以及译后编辑工作量测量。自动译后编辑与自动机器翻译质量评估均应用自然语言处理领域相关技术,通过自动完成部分编辑工作、筛选机器翻译译文来降低译员工作量,从而提高效率。对译后编辑工作量的研究侧重于分析机器翻译译文的错误对译员工作量的影响,为译后编辑系统环境的设计提供理论依据。总体而言,译后编辑技术研究的主要目的是提高译员的工作效率。

    2020年22期 v.56;No.965 25-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 1383K]
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  • 基于关联规则算法的推荐方法研究综述

    纪文璐;王海龙;苏贵斌;柳林;

    目前传统推荐算法已经被广泛应用于各类推荐系统,然而在推荐过程中仍然存在着无法处理非结构化数据、数据潜在关系发现困难、数据稀疏和冷启动等问题。关联规则技术的出现有效缓解了这些问题,推荐效率也因此得到提高。将关联规则技术的特殊属性与推荐算法进行高质量的结合成为推荐领域的研究热点。通过综述关联规则技术与数据的不同关联规则类别在传统推荐算法中的应用,对传统算法在推荐过程中的优缺点进行了归纳阐述。针对基于关联规则推荐算法的研究进行总结,并对其未来的发展趋势进行展望。

    2020年22期 v.56;No.965 33-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 1385K]
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理论与研发

  • 结合形状特征及其上下文的多维DTW

    王见;毛黎明;尹爱军;

    传统动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文的多维DTW算法(Multi-Dimensional Contextual Dynamic Time Warping,MDCDTW)。该算法首先计算多维时间序列的一阶梯度,然后对其进行采样处理,并以多维梯度矩阵表示当前时间点的形状信息及其上下文信息,最后利用DTW求解多维时间序列间的最短匹配路径。为检测算法设计的合理性,对算法进行了定性分析和定量分析,实验结果表明MDC-DTW算法设计是合理的;为检测MDC-DTW的性能,选用5个多维时间序列数据集,并与4个优异的多维DTW算法进行对比实验,实验结果表明MDC-DTW具有较高的准确率和运行效率。

    2020年22期 v.56;No.965 42-47页 [查看摘要][在线阅读][下载 1888K]
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编者信息

  • 《计算机科学与探索》投稿须知

    <正>《计算机科学与探索》是由中国电子科技集团公司主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的高级学术期刊,中国计算机学会会刊,中国百强科技期刊,工业和信息化部优秀科技期刊,北大中文核心期刊,中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊,中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊),中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计源期刊,

    2020年22期 v.56;No.965 47页 [查看摘要][在线阅读][下载 926K]
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理论与研发

  • 高性能人脸识别加速器优化设计及FPGA实现

    吴进;张伟华;席萌;代巍;

    计算机视觉的快速发展对嵌入式产品的系统性能要求越来越高,传统的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台存在计算吞吐未能很好匹配内存带宽,通用处理器对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的实现效率不高,未能满足性能要求等问题。针对以上设计瓶颈,使用经典的LeNet-5神经网络模型,在Xilinx ZC706嵌入式开发平台上设计了一个高性能的人脸识别神经网络加速器,在高层次综合(High Level Synthesis,HLS)工具的基础上通过存储优化、定点量化、运算优化等方法对神经网络模型进行优化改进,实现了7层的CNN加速器。实验结果表明,CNN加速器的工作频率为200 MHz,相较于CPU,加速器实现了126倍加速,相较于GPU速度提升10倍以上,并且功耗仅为2.62 W。

    2020年22期 v.56;No.965 48-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 2258K]
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  • 具有加权特性的弹性网络聚类算法研究

    衣俊艳;吴博雅;雍巧玲;

    聚类分析是数据挖掘中重要内容之一,也是人们分析数据的重要工具。针对聚类分析中存在易受噪声干扰、高维数据聚类结果不佳等问题,对弹性网络进行了加权聚类方向的研究。该算法考虑到数据集中各特征属性在聚类过程中不同的重要程度,重新构造关联数据点、聚类中心点的能量函数,利用弹性网络算法的求解模式,结合极大熵原理、模拟退火思想,提出一种具有加权特性的弹性网络聚类算法。该算法无需人工指导训练,便可以自学习地求解出高质量的聚类结果。通过不同维度、不同数量级的随机数据集和UCI真实数据集仿真实验,验证了算法的有效性和稳定性。相较于传统聚类算法,该算法显著提高了聚类质量。

    2020年22期 v.56;No.965 55-65页 [查看摘要][在线阅读][下载 2224K]
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  • 基于遗传算法的函数级别软件错误定位

    黄晴雁;牟永敏;崔展齐;张志华;

    针对软件开发过程中的错误定位问题,提出一种以函数调用路径和遗传算法为基础的软件错误定位方法FGAFL。将软件测试中的错误定位问题转化为组合优化问题,结合函数调用路径对错误定位的影响构建适应度函数。通过遗传算法在候选种群中迭代搜索具有较高可疑度的候选错误分布,得到最优解。根据最优解对程序中的函数按可疑度进行排序,依次检查函数并定位错误的具体位置。实验表明,FGAFL方法可以有效降低运算量并缩减代码审查的范围,提高错误定位的精度和效率。

    2020年22期 v.56;No.965 66-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 1604K]
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网络、通信与安全

  • 基于集成学习投票算法的Android恶意应用检测

    赵宇鑫;努尔布力;艾壮;

    针对Android平台恶意应用的检测技术,提出一种基于集成学习投票算法的Android恶意程序检测方法MASV(Soft-Voting Algorithm),以有效地对未知应用程序进行分类。从已知开源的数据集中获取了实验的基础数据,使用的应用程序集包含213 256个良性应用程序以及18 363个恶意应用程序。使用SVM-RFE特征选择算法对特征进行降维。使用多个分类器的集合,即SVM(Support Vector Machine)、K-NN(K-Nearest Neighbor)、NB(Na?ve Bayes)、CART(Classification and Regression Tree)和RF(Random Forest),以检测恶意应用程序和良性应用程序。使用梯度上升算法确定集成学习软投票的基分类器权重参数。实验结果表明,该方法在恶意应用程序检测中达到了99.27%的准确率。

    2020年22期 v.56;No.965 74-82页 [查看摘要][在线阅读][下载 1708K]
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  • 基于DBN-XGBDT的入侵检测模型研究

    陈虹;王闰婷;肖成龙;郭鹏飞;黄洁;陈红霖;

    在分布均匀的海量数据情况下,现有的入侵检测模型均具备良好的检测性能。但网络中产生的海量入侵数据的分布通常具有不均衡特点,而大多数检测模型针对罕见攻击类型的检测率低。针对上述问题,提出了一种深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)融合极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)基于决策树算法(Decision Tree,DT)的入侵检测模型(DBN-XGBDT)。该模型将预处理后的数据集输入深度信念网络中,实现对入侵检测数据的降维处理,将得到的特征数据根据攻击类别任两类为一组,通过XGBoost算法逐一构建梯度提升树并细化为二分类;最后运用控制变量法和XGBoost内置的交叉验证进行调参,择优调整模型参数,对未知网络攻击实现有效检测。基于NSL-KDD数据集对DBN-XGBDT模型与XGBoost、DBN-BP、DBN-MSVM等优越模型进行了检测实验。实验结果表明,DBN-XGBDT模型较上述3个单一、混合分类模型的正确率分别提升2.07个百分点、1.14个百分点,对U2R的检测率提升至75.37%,平均误报率降至56.23%,为入侵检测处理不均衡数据且提高对罕见攻击的检测性能提供了新方法。

    2020年22期 v.56;No.965 83-91页 [查看摘要][在线阅读][下载 1448K]
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  • 多云协同架构下的遥感图像安全外包降噪方案

    黄冬梅;张学俭;魏立斐;李梦思;苏诚;

    由于传输介质的干扰,遥感图像会被噪声污染,影响图像的处理和应用。遥感图像包含丰富的信息,致使普通计算机无法独立完成降噪任务,而云平台往往是不可信任甚至是恶意的,因此传统的图像降噪方案无法直接应用到云平台上。为保障遥感图像的可用性与安全性,提出一种基于多云协同的遥感图像安全外包降噪方案,既能实现灾备,又能实现分布式降噪,减少每个云平台的计算负担。利用(k,n)门限秘密共享方案将遥感图像共享给多个云服务器,云服务器根据改进的非局部均值降噪算法在密文域中完成图像降噪。

    2020年22期 v.56;No.965 92-99页 [查看摘要][在线阅读][下载 1586K]
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  • 两类认知用户及信道聚合的认知无线网络研究

    王浩炎;王玉玫;

    针对传统无线网络中固定信道分配中信道资源存在大量浪费,而静态频谱分配模式中频谱资源在时空上的利用率极不平衡的问题,研究认知无线网络,提出一种基于两类认知用户及信道聚合机制的频谱分配策略,建立一个具有可变服务率的多优先级离散时间排队模型,构造三维马尔可夫链。利用性能指标进行数值实验,论证了频谱分配策略在稳定系统性能和节省网络资源方面的有效性。

    2020年22期 v.56;No.965 100-108页 [查看摘要][在线阅读][下载 1482K]
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  • 网络未知攻击检测的深度学习方法

    狄冲;李桐;

    为了实现入侵检测系统对未知攻击类型的检测,提出基于深度学习的网络异常检测方法。利用置信度神经网络,对已知类型流量和未知攻击流量进行自适应判别。基于深度神经网络,制定置信度估计方法评估模型分类结果,训练模型面向已知类型流量时输出高置信度值,识别到未知攻击流量时输出低置信度值,从而实现对未知攻击网络流量的检测,并设计自适应损失平衡策略和基于学习自动机的动态正则化策略优化异常检测模型。在网络异常检测UNSW-NB15和CICIDS 2017数据集上进行仿真实验,评估模型效果。结果表明,该方法实现了未知攻击流量的有效检测,并提高了已知类型流量的分类效果,从而增强了入侵检测系统的综合性能。

    2020年22期 v.56;No.965 109-116页 [查看摘要][在线阅读][下载 1654K]
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模式识别与人工智能

  • 批量减数更新方差缩减梯度下降算法BSUG

    宋杰;朱勇;许冰;

    机器学习问题通常会转换成求解一个目标函数问题。继随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)之后,随机方差缩减梯度法(Stochastic Variance Reduction Gradient,SVRG)成为如今优化目标函数参数的主流算法,它由于不受方差影响达到线性收敛而被人们广泛研究。它的提出导致陆续出现如SAGA(Stochastic Average Gradient Average)和SCSG(Stochastically Controlled Stochastic Gradient)等新型方差缩减算法,它们有着过量消耗内存、迭代缓慢等问题。为了实现小成本存储以及快速迭代的目的,设计了一种以SVRG为基础的新型变异方差缩减算法BSUG(Batch Subtraction Update Gradient)。改进在于:使用小批量样本代替全部样本进行平均梯度计算,同时对平均梯度进行减数更新。每轮迭代中,随机抽取一批小样本进行平均梯度计算,同时在内部迭代时通过对过去模型梯度的舍去来达到更新平均梯度的目的。通过合适地降低批大小B,可以减少内存存储以及迭代次数。理论分析算法的收敛性,并基于Python进行算法实现,通过与Mini-Batch SGD、AdaGrad、RMSProp、SVRG和SCSG等算法进行比较证明了BSUG算法的有效性,并且通过对超参数进行探究证明了算法的稳定性。

    2020年22期 v.56;No.965 117-123页 [查看摘要][在线阅读][下载 1476K]
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  • 面向复杂道路场景小尺度行人的实时检测算法

    李昕昕;杨林;

    复杂道路场景中小尺度行人目标检测漏检率高,实时性较差,提出了一种针对小尺度行人检测的增强算法,对RFB(Receptive Field Block)网络从特征提取网络结构及损失函数两方面进行改进:通过反向融合的方式将多尺度特征图通道间Shuffle后的深层特征组多级融合到浅层,并在采用更浅层特征的同时加入改进RFB模块及Normalization层,充分利用多尺度特征层间的信息进行小尺度行人检测。损失函数采用基于交并比和中心点距离解决评测与回归损失函数评价指标不等价问题。实验结果表明,该算法在Caltech行人数据集上总体行人和小尺度行人的漏检率分别降低了4.7个百分点与9.0个百分点,单张图片平均检测时间为36 ms,性能高于同类算法。

    2020年22期 v.56;No.965 124-131页 [查看摘要][在线阅读][下载 2463K]
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  • 多子域随机森林在情境感知推荐中的应用研究

    李凌;顾晓梅;刘子豪;

    情境感知推荐系统通过增加情境信息来提高推荐精度,在实际应用中得到广泛的应用。然而,传统的情境感知推荐方法存在赋予情境因素相同权重,忽略了用户在不同情境下所偏好项目的不同,以及情境因素在推荐过程中所起的影响作用不同的问题。提出一种基于多子域随机森林算法的情境感知推荐方法。该方法对特征重要性按权值大小进行排序,将权值的取值区域分为多个大小相等的子区域,在这些子区域中随机选择特征,构造特征子空间来改进随机森林算法;通过改进的随机森林算法来分解并降低用户、项目和情境的特征维度;使用协同过滤推荐算法来进行冷链物流配载个性化推荐。对LDOS-CoMoDa和Cycle Share两个数据集进行仿真实验,结果表明该方法相比传统方法平均绝对误差减少近10%,有效地提高了推荐系统的预测精度,为情境感知推荐的应用提供借鉴。

    2020年22期 v.56;No.965 132-141页 [查看摘要][在线阅读][下载 1942K]
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  • 基于改进量子免疫算法的神经网络集成

    曹林;王之腾;陈亮;李洪顺;高申;张自立;

    针对量子免疫算法在神经网络集成结论生成时存在精英损失和过早收敛的问题,提出了改进量子免疫算法。改进算法在免疫选择时采用精英策略保留最优个体,提升了收敛效率,并引入反转策略增加个体多样性,加强了全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进量子免疫算法是集成结论优化的有效方法,泛化性能明显优于简单平均、推广集成等传统方法。

    2020年22期 v.56;No.965 142-147页 [查看摘要][在线阅读][下载 1583K]
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  • 动态特征空间的超球体分类算法

    杜淼;余勤;雒瑞森;

    在模式识别中,样本在特征空间被直接用作分类或被核函数映射至更高维空间分类。为了提高分类效果,一般使用更好的分隔面和更有效的特征空间。提出了一种使用神经网络寻找到更有效特征空间的动态超球体算法(Dynamic Hypersphere Algorithm,DHA)。DHA采用了动态的特征变换,通过满足优化超球体的条件获得更有效的特征空间,最终通过欧氏距离得到分类结果。在标准数据集上实验证明了DHA能够通过动态的特征变换寻找到有效特征空间,从而获得更好的分类效果。为了进一步证明特征空间的有效性,将DHA应用到MNIST手写体,通过减少训练样本并且将原样本由784维降至10维获得了90.18%的识别率,在不平衡手写体中也获得了较好的效果。

    2020年22期 v.56;No.965 148-153页 [查看摘要][在线阅读][下载 1652K]
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  • 抑郁症患者脑电导联选择算法及分类研究

    沈潇童;毕卉;王苏弘;李文杰;邹凌;

    基于EGI公司64导脑电采集系统,采集了16位青少年抑郁症患者和16位正常人静息态下闭眼4分钟的脑电数据。运用频谱不对称分析法(Spectral Asymmetry Index,SASI)和去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)算法提取脑电时域和频域特征。针对提取的特征的导联,一方面,选择最佳电极Pz作为分类的导联,另一方面,通过遗传算法对所有导联进行筛选,将筛选后的导联特征用于分类。使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在单导联和多导联的情况下,对抑郁症患者和正常人进行分类,结果发现,单导联下,使用SVM分类器对抑郁组和对照组的SASI和DFA结果进行分类,分类精度分别为45.5%和51.5%,使用遗传算法的分类精度分别为78.1%和90.6%,SASI算法的计算实时性优于DFA算法,DFA算法的准确性优于SASI算法。该研究为抑郁症的计算机辅助诊断提供了理论依据。

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  • 基于约简属性和阈值分割的决策树构建方法

    谭正华;戴立平;文阳;李国泰;

    针对决策树C4.5算法在处理连续值属性过程中时间复杂度较高的问题,提出一种新的决策树构建方法:采用概率论中属性间的相关系数(Pearson),对数据集中的属性进行约简;结合属性的信息增益率,保留决策属性的最优子集,保证属性子集中没有冗余属性;采用边界点的判定,改进了连续值属性离散化过程中阈值分割方法,对信息增益率的计算进行修正。采用UCI数据库中的数据集,在Pycharm平台上进行一系列对比实验,结果表明:采用改进后C4.5决策树算法,决策树生成效率提高了约50%,准确率提升约2%,比较有效地解决了原C4.5算法属性选择偏连续值属性的问题。

    2020年22期 v.56;No.965 160-165页 [查看摘要][在线阅读][下载 1453K]
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  • 一种聚类欠采样策略的随机森林优化方法

    罗计根;杜建强;聂斌;李欢;聂建华;陈裕凤;

    针对随机森林分类效果受样本集类间不平衡、类内不规则的影响,提出一种聚类欠采样策略的随机森林优化方法。该方法对原始数据大类样本聚类,得到与小类样本个数相同的子类簇;从每个子类簇中随机有放回抽取一个样本与小类样本合并,形成平衡样本集;对平衡样本集进行有放回随机抽样,形成单棵决策树的训练样本集并完成建树;将两次未被抽中的样本作为袋外数据,用于模型测试;重复上述过程多次,形成随机森林。使用10组非平衡数据集进行实验验证,结果表明,该方法在这10组数据集上的分类能力及稳定性均优于传统随机森林。

    2020年22期 v.56;No.965 166-172页 [查看摘要][在线阅读][下载 5831K]
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  • 改进YOLOv3的车辆实时检测与信息识别技术

    顾恭;徐旭东;

    在复杂无约束自然场景下对车辆实时检测和相关信息的提取识别一直是计算机视觉领域内重要的研究内容之一。该领域问题的突破不但可以为汽车自动驾驶技术的实现和完善带来实际效果的提升,并且在停车场的自动停车调度算法和实时泊车监控系统的改进上有着重要的现实意义。针对当前实时车辆信息检测中存在的车辆检测区域不完整、精度不高以及无法对场景中较远车辆进行准确定位等相关问题,提出了一种Vehicle-YOLO的实时车辆检测分类模型。该模型在最新的YOLOv3算法基础上,通过更改图像输入参数,增强深度残差网络的特征提取能力,采用5个不同尺寸的特征图依次对潜在车辆的边界框提取等方式来提升车辆实时信息检测的精度和普适性,并通过KITTI、VOC等数据集进行性能验证和分析。实验结果表明,Vehicle-YOLO模型在KITTI数据集上达到了96%的均值平均精度,传输速度约为40 f/s,在精度提升的情况下仍能保持良好的实时检测速率。此外,Vehicle-YOLO检测模型在VOC等其余数据集上的实验结果也展现了不同程度的精度提升,故该模型在常见物体的定位检测中有较好的普适性,相较于传统的物体检测算法模型有更好的表现。

    2020年22期 v.56;No.965 173-184页 [查看摘要][在线阅读][下载 3606K]
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  • 结合用户聚类与改进用户相似性的协同过滤推荐

    顾明星;黄伟建;黄远;生龙;申超;张梦甜;

    协同过滤算法作为一种信息筛选的重要方式,在大数据时代下受到越来越多的关注。但传统的协同过滤算法由于面临着严重的数据稀疏性以及只考虑用户间的评分相似性,导致推荐准确率较低。对此,提出了一种改进的协同过滤算法。利用K-means++算法对用户属性进行聚类,从而降低数据的稀疏性;考虑到用户兴趣会随时间发生动态变化,在传统的评分相似性中引入时间因素;将信任误差引入到用户间的信任关系中,从而改善用户信任度;将基于时间因素的评分相似性与改进的用户信任度进行融合,从而提高用户相似性的计算精度。在MovieLens数据集上进行仿真实验,结果表明,该算法能有效地提高推荐的预测准确性。

    2020年22期 v.56;No.965 185-190页 [查看摘要][在线阅读][下载 1451K]
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图形图像处理

  • 基于MOS的图像质量评估系统

    韩东旭;钟宝江;

    图像质量评估在图像处理技术的发展中起着关键的作用。针对当前图像质量主观评估过程中存在的操作复杂度高、执行效率低以及容易掺杂特定偏好等问题,研究并设计了一款图像质量评估系统。该系统通过隐藏待评估样本的标签和次序,从而消除了测评者可能存在的特定偏好。采用评估给分双确认的策略,并基于平均意见得分(Mean Opinion Score,MOS)对测评结果进行整理和分析,保证了主观评估的可靠性和执行效率。对现有的直线段检测算法进行评估,验证了系统的有效性。

    2020年22期 v.56;No.965 191-198页 [查看摘要][在线阅读][下载 2470K]
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  • 面向遮挡与透视影响的道路凸包梯形检测算法

    胡啸;陈黎;

    以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补偿行人、行车对道路边界线的遮挡,最后将其拟合成符合场景结构的梯形模型,从而优化对道路的检测。实验结果表明,该方法解决了道路受遮挡与透视影响而导致检测不准确的问题,可以满足安防监控视频下道路检测的需求,具有实际意义。

    2020年22期 v.56;No.965 199-204页 [查看摘要][在线阅读][下载 1599K]
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  • 基于背景帧的监控和会议视频帧间快速算法

    黄胜;李萌芳;张倩云;

    为降低高性能视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中监控和会议视频的编码复杂度,减少编码时间,提出了一种基于虚拟背景帧的监控和会议视频帧间编码的快速编码单元(Coding Unit,CU)划分和预测单元(Prediction Unit,PU)模式选择算法。对原始视频序列进行像素统计分析生成虚拟背景帧,利用生成的虚拟背景帧对CU分类。通过分析不同类别的CU继续划分的比例和其纹理复杂度,快速决策当前CU的划分和PU的模式类型。这种利用虚拟背景帧做判决的算法通过减少CU深度和PU模式遍历而降低编码复杂度,达到快速帧间编码的效果。实验结果表明,与HM16.9相比,该算法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)平均下降0.07 dB和码率平均增加1.93%的情况下,能平均减少33.31%的编码时间。

    2020年22期 v.56;No.965 205-210页 [查看摘要][在线阅读][下载 1298K]
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  • 基于Retinex-UNet算法的低照度图像增强

    刘佳敏;何宁;尹晓杰;

    针对Retinex应用于多种场景时,其约束和参数会受到模型容量限制的问题,提出了一种基于深度学习的低照度图像增强算法,并构建了新的网络架构Retinex-UNet(RUNet)。该架构包含图像分解网络与图像增强网络两部分,利用Retinex-Net网络思想,通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)学习并分解图像,将其结果作为增强网络的输入,对输入图像进行端对端训练。在增强网络中构建了基于U-Net的网络架构,其可对任意大小的图像进行增强。通过在公开数据集(LOL,SID)上验证表明,RUNet方法在效果上有所改进,尤其是整体视觉效果。

    2020年22期 v.56;No.965 211-216页 [查看摘要][在线阅读][下载 1949K]
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  • 引入特征损失对CycleGAN的影响研究

    刘华超;张俊然;刘云飞;

    在图像生成领域,传统的图像风格迁移需要在两个配对的图像间进行转换。循环一致性生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Network,CycleGAN)在2017年被提出后,凭借其可以针对非配对图像进行图像生成的特点取得了良好的效果,迅速成为图像生成领域的研究热点。然而经典的CycleGAN由于生成器无法准确识别图像的特定转换域和无关域,从而存在图像无关域特征随意变换的缺点,使得生成图像失真。针对以上问题,通过引入特征损失来约束生成器的特征识别,利用L1损失保证转换后的图像与原图像的像素级别对应,可以有效改善该问题,并使得生成图像更清晰。通过调整特征损失的比例超参数μ,进一步分析了选取不同μ值下的特征损失时,CycleGAN的各部分损失变化以及对生成图像的质量影响,最后给出了特征损失的比例超参数μ值的选取策略。

    2020年22期 v.56;No.965 217-223页 [查看摘要][在线阅读][下载 2623K]
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工程与应用

  • ATO系统速度控制的BP-FIPID算法

    楚彭子;虞翊;林辉;袁建军;姜西;

    针对列车自动运行(Automatic Train Operation,ATO)系统控制算法的稳定性与智能性需求,以及比例积分微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制算法的拓展优化,结合BP(Back Propagation)神经网络算法和模糊免疫PID(Fuzzy Immune PID,FIPID)控制算法,提出一种基于BP神经网络的免疫控制参数自适应调整的模糊免疫PID控制算法(BP-FIPID)。以列车运行控制模型为控制对象,分别采用阶跃信号和列车运行目标速度曲线对传统FIPID以及BP-FIPID进行仿真检验。测试结果显示,与FIPID算法相比,BP-FIPID算法具有更好的阶跃响应和抗干扰性能,针对复杂工况的速度-时间曲线同样体现出理想的追溯性。免疫控制参数的自适应调整有助于改进FIPID的性能,两种算法均可作为实践参考。

    2020年22期 v.56;No.965 224-229页 [查看摘要][在线阅读][下载 1826K]
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  • 面向FPGA的连通域快速标记方法

    王凡;周国清;张荣庭;刘德全;

    针对遥感领域检测海面舰船目标的应用中,连通域标记算法消耗更多资源与时间的问题,提出一种逐像素扫描的流水线式的连通域快速标记方法及其FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件设计。该方法通过对图像进行一次逐像素扫描,统计各行的游程信息并进行整理,之后通过遍历已统计的游程即可得到各个连通域的统计信息,从而提取特征。通过优化设计,该方法可以充分发挥FPGA的并行处理优势,只进行一次像素扫描,不产生标记表,使得方法的运行时间减少,资源消耗变小,满足实时性要求。

    2020年22期 v.56;No.965 230-235页 [查看摘要][在线阅读][下载 1595K]
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  • 变邻域保优遗传算法求解柔性车间调度问题

    吴树景;游有鹏;罗福源;

    针对单目标柔性作业车间调度问题,以最大完工时间为优化目标,将遗传算法、变邻域搜索算法与精英保护策略相结合,提出一种运算效率和求解性能均较好的混合算法。首先建立数学模型,阐述算法的整体流程。对遗传算子进行改进,并添加改良的保优记忆库对精英个体进行保护。基于关键工序调整,设计了"同机器工序调整""变机器工序调整""双工序调整"三种邻域结构,增强了局部搜索能力,并给出一种高效的关键工序寻找法则。通过对基准算例及数值实验的测试,验证了该算法的有效性和可行性。

    2020年22期 v.56;No.965 236-243页 [查看摘要][在线阅读][下载 3683K]
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  • 多核并行脉冲神经网络模拟器的设计

    刘家华;陈靖宇;

    脉冲神经网络属于第三代人工神经网络,它是更具有生物可解释性的神经网络模型。随着人们对脉冲神经网络不断深入地研究,不仅神经元空间结构更为复杂,而且神经网络结构规模也随之增大。以串行计算的方式,难以在个人计算机上实现脉冲神经网络的模拟仿真。为此,设计了一个多核并行的脉冲神经网络模拟器,对神经元进行编码与映射,自定义路由表解决了多核间的网络通信,以时间驱动为策略,实现核与核间的动态同步,在模拟器上进行脉冲神经网络的并行计算。以Izhikevich脉冲神经元为模型,在模拟环境下进行仿真实验,结果表明多核并行计算相比传统的串行计算在效率方面约有两倍的提升,可为类似的脉冲神经网络的模拟并行化设计提供参考。

    2020年22期 v.56;No.965 244-250页 [查看摘要][在线阅读][下载 2079K]
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  • 融合改进LBP和SVM的偏光片外观缺陷检测与分类

    黄广俊;邓元龙;

    偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述符和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的识别方法。缺陷图像通过暗场成像原理获得,将缺陷图像划分为不同的区,对每一个区域提取LBP特征并组成高维复合特征。将不同分区的像素均值特征与LBP复合特征进行集成,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)消除特征间的相关性和噪声,使用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)进一步投影变换至低维特征,使用支持向量机对上述特征进行分类。结合改进LBP描述符、PCA、LDA和SVM四种算法的优点,在总数250的数据库中进行仿真实验,结果表明,该方法识别准确率达到99.2%,单张图像识别时间为0.92 s,完全满足工业生产线的实际应用要求。

    2020年22期 v.56;No.965 251-255页 [查看摘要][在线阅读][下载 1920K]
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  • 考虑碳限额与销售努力的低碳供应链融资决策

    张克勇;李春霞;姚建明;

    将零售商销售努力内化,构建制造商碳减排资金约束的决策模型,研究制造商分别通过银行借贷、股权融资和组合融资的运营决策和融资策略。研究发现:碳减排资金较为短缺时,银行借贷并不总能使制造商获益,只有银行借贷带来的边际收益高于资金的影子价格,即减排资金严重不足时,银行借贷才能为制造商带来收益。政府碳配额的取值不会影响制造商的低碳融资渠道选择,股权融资下的减排量和销售努力水平最高,社会效益最大,组合融资次之,银行借贷最低。分红比例小于一定值时,股权融资对制造商更有利,否则银行借贷才是最佳低碳融资渠道。

    2020年22期 v.56;No.965 256-263页 [查看摘要][在线阅读][下载 2941K]
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  • 求解混合流水车间调度问题的离散布谷鸟算法

    罗函明;罗天洪;吴晓东;陈科百;

    为求解混合流水车间调度问题,提出一种离散布谷鸟算法。针对常规解码方法难以获得最优解的缺点,提出一种改进的解码方法,基于工件数与并行机数,按概率随机分配机器;根据标准布谷鸟算法中莱维飞行和巢寄生行为两种位置更新策略的核心思想,提出基于位置交叉和个体距离的离散莱维飞行,设计基于最优插入和最优交换的巢寄生策略。最后算例对比实验结果显示,采用基于改进解码方法的离散布谷鸟算法求解所得结果的平均值最小,验证了改进解码方法能提高解的质量;实例测试所得结果均获得了当前最优解,验证了离散布谷鸟算法求解该类问题的优越性。

    2020年22期 v.56;No.965 264-271页 [查看摘要][在线阅读][下载 1388K]
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  • 基于改进粒子群算法的异质车队二级IRP优化

    杨华龙;陆婷;辛禹辰;

    针对供货商管理库存(Vendor Managed Inventory,VMI)模式下的二级库存路径问题(Inventory Routing Problem,IRP),结合需求的波动特征,以二级库存路径问题系统总成本最小化为目标,建立异质车队的二级库存路径问题混合整数规划模型,并设计改进的粒子群算法对模型求解。数值实验分析验证了模型和算法的适用性和有效性,结果显示,使用异质车队不仅可以提高配送车辆的装载率,降低零售商的库存水平,还会减少二级库存路径问题系统总成本;敏感性分析表明,不论需求波动程度怎样变化,使用异质车队时二级库存路径问题系统总成本都会得到降低。

    2020年22期 v.56;No.965 272-278页 [查看摘要][在线阅读][下载 1395K]
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