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    2023年 第41卷 第1期    刊出日期:2023-01-31
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    中文目录
    2023, 41(1):  0-0. 
    摘要 ( 1329 )   PDF (78KB) ( 77 )  
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    英文目录
    2023, 41(1):  2-0. 
    摘要 ( 1329 )   PDF (47KB) ( 36 )  
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    计算机应用专辑
    实体类别信息增强的命名实体识别算法
    刘明辉, 唐望径, 许斌, 仝美涵, 王黎明, 钟琦, 徐剑军
    2023, 41(1):  1-9.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.001
    摘要 ( 1589 )   PDF (1423KB) ( 209 )  
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    中文命名实体识别(named entity recognition,NER)字符级别模型会忽略句子中词语的信息,为此提出了一种基于知识图谱中实体类别信息增强的中文NER方法。首先,使用分词工具对训练集进行分词,选出所有可能的词语构建词表;其次,利用通用知识图谱检索词表中实体的类别信息,并以简单有效的方式构建与字符相关的词集,根据词集中实体对应的类别信息生成实体类别信息集合;最后,采用词嵌入的方法将类别信息的集合转换成嵌入与字符嵌入拼接,以此丰富嵌入层生成的特征。所提出的方法可以作为嵌入层扩充特征多样性的模块使用,也可与多种编码器-解码器的模型结合使用。在微软亚洲研究院提出的中文NER数据集上的实验展现了该模型的优越性,相较于双向长短期记忆网络与双向长短期记忆网络+条件随机场模型,在评价指标F1上分别提升了11.00%与3.09%,从而验证了知识图谱中实体的类别信息对中文NER增强的有效性。
    一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法
    熊伟, 熊淑怡, 曹竞之, 陈浩, 高嘉媛
    2023, 41(1):  10-22.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.002
    摘要 ( 1685 )   PDF (643KB) ( 110 )  
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    针对海量时空轨迹数据相似性查询速度慢的问题,提出一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法。从空间维和时间维将轨迹建模为图结构中的一条路径,设计了一种同步匹配空间和时间距离的轨迹相似性度量函数。在此基础上,设计了一种结合时间过滤的基于边的倒排索引结构支持轨迹时空相似性查询,同时利用距离上界的剪枝策略提高查询性能。计算返回的相似轨迹集合中每条轨迹的距离并进行排序,得到相似度最高的前k个轨迹。最后将所提算法与NTrajI算法、SHQ算法、SHQT算法在合成数据集和真实数据集上进行实验对比。结果表明:该算法在索引建立、查询效率和查询质量方面均优于其他对比方法,因此是可行而有效的。
    利用朴素贝叶斯模型进行多层网络链接预测
    张亚坤, 李龙杰, 陈晓云
    2023, 41(1):  23-40.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.003
    摘要 ( 1378 )   PDF (3957KB) ( 101 )  
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    针对多层网络链接预测中层间信息融合的问题,提出了一种利用朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该方法结合目标层的邻域信息和辅助层相对于目标层的全局信息进行链接预测。在目标层中,根据节点对的邻域信息,利用朴素贝叶斯模型计算其连接概率;在辅助层中,计算节点对在该层有边或无边时在目标层存在链接的概率。在真实数据和合成数据上的实验结果表明:该算法在正相关和负相关的多层网络中都有很好的预测性能。
    基于深度学习的医疗电子数据特征学习方法
    王婷, 王娜, 崔运鹏, 刘娟
    2023, 41(1):  41-54.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.004
    摘要 ( 1586 )   PDF (746KB) ( 146 )  
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
    面向高维异构的医疗电子数据,如何才能有效开展特征学习以优化患者联合用药不良预后的风险预测?针对此问题,提出一种基于深度学习的医疗电子数据特征学习方法。首先结合深度学习长短期记忆网络模型和深度稀疏自动编码模型学习具有时序特性的患者联合用药数据的特征表示,并通过二分k-均值聚类方法形成联合用药综合表达因子。然后构建风险预测特征向量和风险相关特征向量,分别用于联合用药的不良预后风险预测和风险相关性分析。最后将该方法与已有的传统方法在真实医疗电子数据集上进行对比实验,结果表明:该方法在患者联合用药的不良预后风险预测中,准确率比传统方法提高了5%~ 10%,误判率降低了3%~ 5%,具有较好的风险预测性能。
    融合音频、文本、表情动作的多模态情感识别
    贾宁, 郑纯军
    2023, 41(1):  55-70.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.005
    摘要 ( 1748 )   PDF (1376KB) ( 266 )  
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    针对机器识别人类情感过程中的精度不高、泛化能力不强等问题,提出了一种基于语音、文本和表情动作的3种模态情感识别融合方法。在语音模态中,设计深度波场延拓和改进波动物理模型,模拟长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的序列信息挖掘过程;在文本模态中,利用含有多头注意力机制的Transformer模型捕捉语义上潜在的情感表达;在表情动作模态中,将提取面部表情和手部动作的序列特征与双向三层含有注意力机制的LSTM模型相结合。最终提出一种多性能指标下的模态融合方案,以实现高精度的、强泛化能力的情感识别。在通用的交互式情感二元运动捕捉语料库IEMOCAP中,将所提出的方法与现有的情感识别算法进行对比,实验结果表明:所提出的算法在单个模态和多个模态中的识别精度均较高,平均精度改善达到16.4%和10.5%,有效提升了人机交互中情感识别的能力。
    力触觉增强的虚拟现实工厂系统
    徐文彪, 许驰, 史洪岩, 李琳
    2023, 41(1):  71-79.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.006
    摘要 ( 1443 )   PDF (7922KB) ( 67 )  
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
    现有虚拟现实工厂只能依靠头戴式显示器和手柄进行单向的视、听觉虚拟操作,难以进行双向的沉浸式触觉交互。针对此问题,采用力反馈控制器设计了一种力触觉增强的虚拟现实工厂系统。以Unity3D为基础,采用3DMax对工厂内多类型工具和零部件进行三维视觉建模,并通过反射探针、光照探针等组件进行立体化视觉增强。在此基础上,为虚拟空间物体增加刚体、碰撞体、关节等组件,建立虚拟空间的触觉反馈模型,实现了力反馈控制器与虚拟空间物体的实时触觉交互。实验表明:系统可提供重力、摩擦力、恒力等多种力触觉感知,支持对20余种工具、零部件的触摸、抓取等触感操作,能感受模型、轮廓以及质量等物理属性,实现了虚拟工厂中“视触听”多维立体化的沉浸式操作。
    多层记忆增强生成对抗网络二次预测的视频异常检测方法
    曾静, 李莹, 戚小莎, 吉根林
    2023, 41(1):  80-94.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.007
    摘要 ( 1493 )   PDF (7047KB) ( 67 )  
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    为了提高视频异常检测的准确率,提出了一种基于多层记忆增强生成对抗网络二次预测的视频异常检测方法。首先利用目标检测提取时空立方体,并将其输入自编码器中得到预测帧;其次将预测帧的表观特征和对应真实帧的光流特征进行融合,形成融合特征;最后利用多层记忆增强生成对抗网络二次预测未来帧,以便学习不同层次特征的正常模式并捕获上下文的语义信息。在UCSD Ped2和CUHK Avenue数据集上进行的实验结果表明:所提出的方法与其他视频异常检测方法相比,可有效提高视频异常检测的性能,使帧级别AUC分别达到99.57%和91.59%。
    基于跨度回归的中文事件触发词抽取
    赵宇豪, 陈艳平, 黄瑞章, 秦永彬
    2023, 41(1):  95-106.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.008
    摘要 ( 1389 )   PDF (640KB) ( 75 )  
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
    在中文事件触发词抽取任务中,基于词的模型会受到分词带来的错误,而基于字符的模型则难以捕获触发词的结构信息和上下文语义信息,为此提出了一种基于跨度回归的触发词抽取方法。该方法考虑到句子中特定长度的字符子序列(跨度)可能构成一个事件触发词,用基于Transformer的双向编码器的预训练语言模型获取句子的特征表示,进而生成触发词候选跨度;然后用一个分类器过滤低置信度的候选跨度,通过回归调整候选跨度的边界来准确定位触发词;最后对调整后的候选跨度进行分类得到抽取结果。在ACE2005中文数据集上的实验结果表明:基于跨度回归的方法对触发词识别任务的F1值为73.20%,对触发词分类任务的F1值为71.60%,优于现有模型;并与仅基于跨度的方法进行对比,验证了对跨度边界进行回归调整可以提高事件触发词检测的准确性。
    基于通道特征聚合的行人重识别算法
    徐增敏, 陆光建, 陈俊彦, 陈金龙, 丁勇
    2023, 41(1):  107-120.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.009
    摘要 ( 1420 )   PDF (1940KB) ( 155 )  
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
    在基于深度学习的行人重识别算法中,通道特征易被忽视而导致模型表达能力降低。为此,以ResNeSt50为骨干网络,借鉴SENet通道注意力特点在残差块末尾接入SE block,增强网络对通道特征的提取能力;针对ReLU函数因缺少控制因子而限制不同通道特征图对激活值的准确响应问题,引入一个动态学习因子来丰富通道特征权重信息,以形成新的加权激活函数Weighted ReLU (WReLU);基于分组卷积特征图局部而设计新的激活函数LeakyWeighted ReLU (LWReLU),有效提高不同位置的深度特征表达能力;在Split-Attention和SE block中应用LWReLU,改善Split-Attention对各组特征图的权重学习能力;利用circleloss改进损失函数,优化目标收敛过程,从而提高模型精度。实验结果表明:在CUHK03-NP、Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上,所提方法的Rank-1比原骨干网络分别提高了19.08%、0.98%、2.02%,且其mAP比原骨干网络分别提高了17.13%、2.11%、2.56%。
    LSTM预测驱动的软件系统主动自适应方法
    谢生龙, 王璐, 刘瑞佳, 溥颖, 刘潇
    2023, 41(1):  121-140.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.010
    摘要 ( 1486 )   PDF (1389KB) ( 114 )  
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
    针对反应式自适应软件系统调整滞后的问题,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络预测驱动的主动自适应方法。该方法将LSTM神经网络预测技术嵌入监测-分析-决策-执行-知识控制模型的分析环节,利用自适应环境、质量及目标相关的运行数据和历史数据进行分类预测,形成自适应预警机制,在减小传统自适应决策滞后性影响的同时有效提高了软件系统的主动自适应能力。为了说明所提方法的主动性、鲁棒性、有效性,在经典的分布式远程辅助系统上对该方法进行实验评估。结果表明:该方法能够针对自适应需求提前预警,推动软件系统在必要时进行主动的自适应调整。
    基于承诺方案的去中心化可信众包平台设计与实现
    王华建, 黎人玮, 周寰, 阳国贵
    2023, 41(1):  141-152.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.011
    摘要 ( 1435 )  
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
    为去除传统众包对第三方中心机构的依赖,同时保障众包任务的公平分配和结果的可信提交,提出了一种基于区块链智能合约的可信众包平台设计方案。首先提出了一种基于承诺的两阶段提交机制,并将其运用至接包者的数据提交过程中,以解决区块链上的数据透明度问题,使接包者之间无法相互窃取数据;其次设计了一种无偏随机选择算法,从分散的接包者池中选择相对独立的接包者,杜绝了接包者之间可能的串谋;最后通过模拟选人实验和以太坊上原型系统的实现,验证了选人算法的随机性和整体方案的可行性。
    粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法
    邹倩颖, 陈晖阳, 李永生, 胡力雯, 王小芳
    2023, 41(1):  153-169.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.012
    摘要 ( 1430 )   PDF (6687KB) ( 213 )  
    参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
    为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明:改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。
    基于区块链的量子密钥全生命周期管理
    林雨生, 昌燕, 陈天肃, 喻世鹏, 张仕斌
    2023, 41(1):  170-182.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2023.01.013
    摘要 ( 1478 )   PDF (706KB) ( 115 )  
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    为确保量子密钥从生成、分发、存储、使用、更新到销毁的安全性更高,提出一种基于区块链的量子密钥全生命周期管理方案。首先有保密通信需求的两方机构通过量子密钥分发设备产生真随机对称量子协商密钥,并将其分别存储在两方机构的量子设备管理员处;然后两方量子设备管理员协商量子密钥编号规则生成量子密钥文件;最后两方机构用户分别向各自量子设备管理员申请量子密钥用于通信。在通信过程中,与量子密钥生成、分发、使用、更新、销毁的相关日志信息上传到区块链,由量子设备管理员、通信用户协同区块链管理员完成量子密钥全生命周期的管理与追溯。理论分析表明:该方案能解决量子密钥在通信系统中无法有效追溯和管理的问题,可以实现对量子密钥全生命周期管理和追溯过程的透明可信。