西安电子科技大学学报

智能嵌入式系统结构与软件关键技术专题序言

王泉,杨天若,朱大开,邓庆绪,郭兵,陈铭松,董云卫,严义,江建慧,张凯龙,谢国琪,周俊龙

2021, 48(6): 1-7. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.001

摘要 ( 338 )

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面向边缘计算平台的半线上任务动态调度方法

赵辉,冯南之,王泉,万波,王静

2021, 48(6): 8-15. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.002

摘要 ( 303 )

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当边缘计算平台中存在已知和未知性能的计算节点时,这一场景下的任务调度称为半线上任务调度。由于未知性能节点的影响,一般任务调度方法可能导致任务执行时间或传输时间过长,使得边缘计算平台高能耗的问题更加突出。针对此问题,以能耗优化为目标,提出了一种面向边缘计算平台的半线上任务动态调度方法。首先,考虑边缘计算平台中能耗的主要影响因素,从边缘节点的处理速度、路由延迟和队列长度三个角度,引入边缘节点的任务执行能耗、任务传输能耗和空闲能耗,建立了面向能耗优化的边缘计算平台任务调度模型;其次,对于边缘计算平台中的未知性能节点,先将其性能假设为某个已知节点,形成未知-已知节点之间的映射关系,再不断感知映射双方的任务队列长度来动态调整映射关系,充分利用已有先验知识,提出了一种基于动态映射的半线上任务调度算法,实现能耗优化;最后,在CloudSim平台完成对比试验。实验结果表明,所提方法相较其他方法能有效地降低边缘计算平台的能耗。

Kubernetes集群中多节点合作博弈负载均衡策略

李华东,张学亮,王晓磊,刘惠,王鹏程,杜军朝

2021, 48(6): 16-22. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.003

摘要 ( 388 )

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Kubernetes具有成为新一代超融合架构的潜力,但在集群资源负载均衡方面的研究还存在不足:一方面现有调度算法大多为静态调度算法,没有考虑集群资源在实际使用中的动态性;另一方面现有的解决集群资源负载均衡的研究仅针对集群中的CPU和内存资源进行优化,无法给出集群完整的资源画像,算法缺乏全面性。因此,提出了一个基于合作博弈论的多资源负载均衡算法用于Kubernetes集群调度,并提出集群资源负载均衡度这个指标,优化调度从而降低集群资源碎片化程度。首先,使用实时监控的手段获取服务请求的实际资源使用情况,以实现服务的动态调度;其次,考虑集群CPU、内存、网络带宽以及磁盘IO资源之间的负载均衡,建立物理节点间的合作博弈模型,保证了基于合作博弈论的多资源负载均衡算法在面对各类应用不同资源请求时的算法下界,以减少集群资源碎片化现象;最后,将算法在真实Kubernetes集群中实测。实验结果表明,基于合作博弈论的多资源负载均衡算法降低了集群资源碎片化程度,集群中各节点的平均负载均衡度可提升8.40%。

增强型深度对抗样本攻击防御算法

刘佳玮,张文辉,寇晓丽,李雁妮

2021, 48(6): 23-31. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.004

摘要 ( 237 )

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当前,深度学习在各种应用领域已取得了巨大的成功,但深度神经网络模型的鲁棒性和性能极易受到带有细微扰动的对抗样本的攻击。针对现有对抗样本去噪防御算法破坏干净样本的有用信息致使模型分类精度下降的缺陷,基于在目标模型上添加增强型输入去噪器,以及基于凸包理论所提出的隐层干净样本有损信息恢复器,提出了一种新的增强型对抗样本攻击防御算法。该算法首先在模型的输入层训练一个去噪器,去噪器的输入为干净样本和对抗样本的并集,期望去噪器去除对抗扰动的同时避免对干净样本的遗忘。其次,考虑到去噪器会破坏干净样本含有的扰动信息,故而在模型的隐层中训练一个恢复器,恢复器的输入为干净样本和对抗样本隐向量的凸组合,期望恢复器将位于错误分类空间的样本重新映射回正确分类空间,以此训练出更具鲁棒性的模型。在多个标准数据集上的大量对比仿真实验表明:所提出的去噪器和恢复器能有效地提升模型的鲁棒性,其对抗样本防御性能优于众多现有代表性的对抗样本防御算法。

面向交叉微服务链的任务调度优化

张宇鹏,吴自力,陈鸣,张璐璐

2021, 48(6): 32-39. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.005

摘要 ( 137 )

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微服务架构将应用程序划分为一组松散耦合的细粒度服务,各个微服务独立部署更新。同时,这些微服务相互协作形成了多条存在交叉的微服务链,服务的交叉点成为资源竞争的关键位置。因此,合理地为服务分配资源,能有效地解决服务链交叉带来的资源竞争问题,从而提高任务调度过程中的资源利用率,降低了任务响应时间。然而现有的研究中往往忽视或简化了服务链交叉访问微服务时产生的冲突问题,导致系统调度效果差。为此,针对微服务链交叉产生的资源竞争问题,以系统资源利用率及处理请求的全局响应时间为衡量指标,将微服务架构中服务的资源消耗情况和任务执行的时间进行了形式化表征。同时,结合蚁群算法并行计算与模拟退火算法局部扰动的优势,提出了一种面向交叉微服务链的任务调度算法。通过实验证明,与先来先服务算法和传统蚁群算法相比,文中的算法能够在复杂微服务链环境下有效提高资源利用率,并降低任务的全局响应时间。

面向雾计算的嵌入式异构计算服务放置策略

刘锦辉,易必杰,张昊

2021, 48(6): 40-47. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.006

摘要 ( 198 )

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受限于云与端设备间的长距离通信,仅在云上处理数据已经不能满足时间敏感应用的需求,这促使部分应用开始向下层边缘设备扩展。随着嵌入式系统的快速发展,雾计算成为了连接云与端设备的新型计算范式,可以在更靠近数据源的地方执行应用程序。雾层计算能力通常源于高性能异构嵌入式板卡,服务在雾计算层不同的映射放置策略,对雾计算层设备的资源利用率影响巨大。现有的服务放置策略多数以提高系统服务质量为目标,忽略了嵌入式设备的异构性及计算资源的受限性,从而导致资源利用率降低。针对上述问题,提出了一种面向雾计算应用的服务放置策略,基于微服务架构,对雾计算层异构资源进行优化建模,细化了资源异构属性表征,在保证系统的基础上,通过动态对比服务放置消耗提升系统资源利用率。将这种策略与基于请求率的放置策略和iFogSim默认放置策略进行对比,该策略的系统资源利用率分别提高了约10.7%和28.7%。

一种高效的自监督元迁移小样本学习算法

史家辉,郝小慧,李雁妮

2021, 48(6): 48-56. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.007

摘要 ( 239 )

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当前深度学习的一个关键难点即小样本问题。尽管已出现了一些较有效的小样本算法,但现有方法的模型提取的特征有限,且模型的泛化能力较弱。另外,如果新类的数据和训练集中数据的分布差异大,分类结果就会很差。针对已有算法的上述缺陷,提出了残差注意力膨胀卷积网络作为网络模型的特征提取器,膨胀分支的设计增大了模型感受野且可以提取不同尺寸的特征,基于图片的残差注意力增强了模型对重要特征的关注度。提出基于自监督的网络模型预训练算法,预训练阶段使用自监督方式,对图像数据进行不同角度旋转且建立相应标签,设计基于图像结构信息的旋转分类器,增加了训练任务中的监督信息,以增强对数据信息进一步挖掘及算法的泛化能力。以目前一些性能最优的小样本算法作为基准性能对比算法,在标准的小样本数据集miniImageNet和Fewshot-CIFAR100上,将文中算法与基准算法进行了充分地实验。实验结果表明:该算法取得了最新最好的性能。

BC算法性能与图数据格式的关系特性分析

蒋林,冯茹,邓军勇,李远成

2021, 48(6): 57-66. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.008

摘要 ( 207 )

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图计算中数据的压缩格式是图算法访存效率和性能的关键影响因素之一。基于此,针对中心性算法如何根据性能需求选择合适的压缩格式来提升图计算系统性能的问题,采用Skylake Xeon(R) Platinum 8164处理器上的硬件性能计数器对不同数据集的坐标表示、压缩稀疏列、压缩稀疏行、双压缩稀疏列和独立稀疏列压缩的5种压缩格式进行性能评测与分析。性能评价指标包括执行时间、计算量、数据移动量以及功耗等。评价结果表明,当硬件资源受限时,压缩稀疏行压缩格式在处理以遍历为中心的中心性算法时表现最优,可有效地减少程序执行时间、数据移动量以及降低功耗;使用CSC压缩格式,可有效地降低缓存缺失率,更好地利用数据局部性;在考虑内存占用情况下,双压缩稀疏列压缩格式可提高图数据存储效率;独立稀疏列压缩格式在硬件加速器的数据并行性方面有一定的优势,但在通用处理器上的图应用方面并不理想;坐标表示压缩格式在提升图计算应用性能方面相对较差。分析结果对于中心性算法如何根据不同性能需求选择预处理方式提供了依据。

JEDERL:一种异构计算平台任务调度优化算法

吕文凯,杨鹏飞,丁韵青,张鹤于,郑天洋

2021, 48(6): 67-74. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.009

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随着图形处理单元、现场可编程门阵列等计算单元的快速发展,由不同类型计算资源组成的异构计算平台具有计算资源丰富、架构灵活多样、并行处理能力强等优点,在云计算、数据中心、物联网等领域中得到广泛的应用。针对异构计算平台任务调度中存在的计算资源异构及缺乏任务全局信息的问题,首先根据任务及资源的属性进行任务执行的抽象建模;然后利用图神经网络对任务和计算资源进行可伸缩的状态信息编码,从3个层次聚合任务及资源特征,解决了任务数量不确定、缺乏全局信息的问题;接着以最小化任务的平均完成时间为目标,基于深度确定性策略梯度算法设计任务调度算法。实验结果表明,JEDERL算法与随机调度、先进先出调度、短任务优先调度、轮盘法调度以及现有的强化学习调度算法相比,任务平均完成时间分别减少了约27.8%、12.6%、28.6%、21.9%、5.3%,并且在异构计算平台中服务器个数和任务数变化时表现稳定。

一种新型高效的文库知识图谱实体关系抽取算法

胡代旺,焦一源,李雁妮

2021, 48(6): 75-83. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.010

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实体关系抽取旨在给定的一个句子中抽取两个实体之间的语义关系。实体关系抽取是信息抽取和自然语言处理中的一项基本而重要的任务。尽管近年来已出现了一些较好的深度实体关系抽取算法,但如何充分利用语料库信息并有效地抽取语句中实体间的语义关系,以进一步提高深度模型的精度仍面临着严峻的挑战。本文首先基于训练文库构建了一种新的实体语义关系图,随着测试的进行它也可以不断扩展。实体语义关系图用于从语料库的所有句子中全局获取实体之间的语义关系。然后,选取语料库中存在的大量“other”关系作为负样本进行训练,以提高分类性能。最后,利用轻量级预训框架ALBERT、图卷积网络和负样本学习三元组损失,提出了一种新的实体关系抽取算法。该算法能不断地汇总和完善与待抽取实体对间关系的相关知识,因此可以有效地提高实体关系抽取的精度。在SemEval-2010 Task8和TACRED的基准测试中对这种算法进行的广泛性能对比实验,表明该算法的性能均优于目前最具代表性的深度实体关系抽取算法。

面向超级计算机系统的大规模图遍历优化

谭雯,甘新标,白皓,肖调杰,陈旭光,雷书梦,刘杰

2021, 48(6): 84-95. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.011

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现实中的数据问题通常被抽象为图。在大数据时代,图数据趋于复杂,这是因为数据量大幅提升,所需要的计算规模迅速增长。大规模的图数据问题对超算平台的存储运算能力具有广泛需求,并对此提出了更高的要求。为了高效地处理大规模图数据,发挥天河超级计算机实验平台的图处理能力,基于现实世界中图结构的小世界性和无尺度性特征,面向评测超级计算机图处理能力的重要基准Graph500,提出一种主要应用于大规模图的图遍历优化方法。这一方法结合了天河平台的体系结构特征,在图结构上应用了顶点排序和优先缓存策略,即将图中顶点按度数从高到低排序,令程序在图遍历阶段优先访问高度数邻居顶点,并将部分关键高度数顶点缓存至天河系统核组内的高速缓存中,以此来减少Graph500基准程序中的无效访存,降低进程间的通信开销,提高访存带宽利用率,从而有效地提升Graph500基准测试程序在天河平台上的性能。面向天河超级计算机系统实验平台提出的应用顶点排序与优先缓存优化方法的VS-Graph500程序,其加速的效果显著,可扩展性好。当图测试规模为2³⁷时,全系统稳定测试性能为2 547.13 GTEPS,超过2020年11月Graph500国际排名榜上第7名的数据。

生成对抗网络小样本雷达调制信号识别算法

于浩洋,尹良,李书芳,吕顺

2021, 48(6): 96-104. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.012

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雷达调制识别技术在电子侦察、电子支援等领域发挥着重要的作用。现有的雷达调制信号识别算法,通常采用脉内特征提取或者深度学习技术来实现。但这两种方法都存在弊端。提取脉内特征需要复杂的先验知识;深度学习技术虽然不需要复杂的先验知识,但是深度学习技术是数据驱动需要海量的数据以支撑其训练。雷达信号数据的获取又十分的困难,难以构建复杂且庞大的数据集来表征模型,因而对于深度学习技术的小样本识别方法的需求变得迫在眉睫。为此,提出增强深度卷积生成对抗网络加卷积神经网络的雷达调制信号识别算法来实现数据增强,在小样本的条件下,仍能对多种雷达调制信号实现高精度识别。经对比实验,增强深度卷积生成对抗网络加卷积神经网络的算法在信噪比为0 dB、原始样本数量为200个的条件下,较DCGAN-CNN、GAN-CNN方法识别准确率提升了约4%,较卷积神经网络方法识别准确率提升了约10%。实验结果充分验证了在小样本条件下,增强深度卷积生成对抗网络加卷积神经网络的方法能有效地提升信号识别的准确率。

能时频域信息融合的信源被动定位

万鹏武,姚媛媛,闫千里,陈煜飞

2021, 48(6): 105-114. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.013

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随着无线通信环境的日益复杂,仅靠单一域(如能域、时域、频域、空域等)信息的定位技术已难以满足高精度信源定位的需求。针对非视距环境下信源定位性能恶化问题,提出能时频三域信息融合的信源被动定位技术,采用非视距误差反馈迭代修正的方法实现信源目标的高精度定位。在合理构建复杂环境下的信源定位场景中,深入分析能时频三域定位参数模型,将各域非视距误差视作待估计参数并融合多域信息构建联合定位方程,基于对三域联合最大似然方程的分析,在求解过程中采用非视距误差统计量替换,完成对的方程的合理简化。在求解过程中引入距离平方与加权最小二乘法将非凸问题进一步转化为广义信赖域子问题。在无需非视距参数先验信息的情况下,通过二分法即可同时得到信源位置和速度参数以及非视距误差的初始估计。为保证复杂环境下定位精度,运用迭代法将非视距偏差作为反馈以提高信源位置参数估计精度。通过计算机仿真验证了该算法的有效性和可靠性。

面向多无人机携能网络的轨迹与资源规划算法

田霖,苏智杰,冯婉媚,陈真,唐杰,周恩丞

2021, 48(6): 115-122. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.014

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无人机无线携能通信技术可以实现无线信息与能量同时传输,为能量及频谱资源匮乏地区中的节点提供持续的能量来源,以解决物联网节点能量受限问题。而多无人机协同工作更能提高整体工作效率以及传输性能,因此,针对无人机无线携能通信网络,构建了一种多无人机的飞行轨迹规划,能量和信号发射功率分配以及用户调度的联合优化方案。该方案在满足用户最低能量采集约束下最大化最小用户可达速率。由于优化变量间的耦合性以及约束条件的非凸性,所建立的优化问题难以直接求解。因此,提出了一种基于块坐标下降法和连续凸优化技术的优化算法,通过不断迭代求解的方式依次优化无人机的轨迹、功率分配及用户调度,以获得高效的次优解。此外,对于无人机轨迹规划及功率分配中的非凸约束条件,采用连续凸优化算法,并通过一阶泰勒展开作为优化问题及约束的上界或下界,将原有的非凸问题转化为凸问题以进行求解。仿真结果表明,提出的算法收敛性良好,多无人机分布均匀,并可有效提高用户的可达速率。

一种基于空间编码结构光的稠密三维重建算法

陈荣,许宏丽,杨东学,黄华

2021, 48(6): 123-130. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.015

摘要 ( 295 )

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基于结构光的三维重建技术具有准确度高、速度快、鲁棒性好等优点,被广泛应用于生物医疗、文物修复等领域,具有重要的理论意义和研究价值。随着科技迅速发展,高速运动目标的非接触检测和测量的需求逐渐增加,对特征少、速度快的目标三维重建成为解决问题的关键。相比于时间编码,空间编码仅需拍摄单幅编码图案,更适用于运动目标的三维重建。因此,基于空间编码结构光提出了一种稠密三维重建方法。首先,针对彩色条纹结构光受物体颜色影响的问题,设计一种单色正弦条纹加伪随机点的结构光编码模式,通过伪随机点识别条纹,降低目标物体的颜色干扰;其次,针对传统条纹方法得到的点云空间分辨率低的问题,提出一种基于局部相位匹配的稠密三维重建方法,通过获取相邻条纹间的像素相位信息进行像素匹配,提高点云空间分辨率。同时,该方法仅需要一个图像对来进行解码,且不需要对投影仪进行标定和颜色校正,可提高三维重建速度。实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

齿根裂纹与齿面剥落故障的振动响应机理研究

万志国,贺王鹏,廖楠楠,窦益华,郭宝龙

2021, 48(6): 131-137. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.016

摘要 ( 284 )

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齿根裂纹与齿面剥落是齿轮系统常见的局部损伤类故障。由于故障机理研究不足,目前的齿轮故障诊断方法还无法精确辨识这两种故障。基于能量法建立了用于求解齿根裂纹及齿面剥落时变啮合刚度的解析计算模型,对比分析了两种故障对时变啮合刚度影响的不同内在机理。采用集中参数法与梁单元理论建立了齿轮系统的非线性动力学模型,通过动力学仿真分析了两种故障振动响应特征的不同之处。研究结果表明:虽然齿根裂纹与齿面剥落故障都会使系统产生周期性的振动冲击响应,但是这两种故障在一个啮合周期内产生的振动冲击响应的数量及规律存在一定差异。研究结果揭示了齿根裂纹与齿面剥落故障振动响应机理的不同之处,为这两种故障的精确诊断提供了理论基础。

有耗对称介质层反射系数的快速计算

孙宪钢,魏兵,石磊

2021, 48(6): 138-143. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.017

摘要 ( 184 )

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对称介质层结构在实际生活中比较常见,特别是有耗情形居多,例如许多人工材料以及吸波材料,为了掌握这些结构的电磁传输效应,需要研究其电磁反射和透射特性。针对这种结构的特性,采用等效四端网络法研究了有耗对称介质层结构的反射特性。该方法借鉴传输线理论和传播矩阵的思想,将平面电磁波在有耗对称介质层的传输等效为四端网络,实现了对层状界面矩阵的简化处理,只考虑空间相位矩阵。相比于传播矩阵法,减少了矩阵连乘的数量,从而降低计算量,实现了反射系数的快速计算。文中光子晶体算例中,等效四端网络法的计算效率相比于传播矩阵法提升超过10倍,且传播矩阵法所用时间较长。仿真算例说明,对比传播矩阵法和FDTD方法计算结果,等效四端网络法所得结果是合理的,在计算多个频点或者宽频带时,计算效率远高于传播矩阵法。

一种使用八叉树的半空间MLFMA区域分解算法

翟畅,林中朝,赵勋旺,张玉

2021, 48(6): 144-150. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.018

摘要 ( 168 )

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为了在有限资源的情况下快速准确地分析半空间电大目标的电磁散射特性,提出一种使用八叉树结构的并行半空间多层快速多极子区域分解算法。通过利用多层快速多极子算法在空间中形成的八叉树结构,自适应地对未知量进行分组来实现区域的划分,从而避免了在区域之间创建虚拟交界面,降低了模型的处理工作量。为保证区域间电流的连续性,在边界处严格计算1/4阻抗,使结果更加精确。对于半空间环境,引入复镜像源来计算半空间近相互作用,并且引入实镜像源来计算半空间远相互作用。通过与商业软件FEKO整体解对比分析,证明了算法的可靠性和精确性。采用核外算法将转移因子等复用数据存储在硬盘中,并与整体解资源消耗进行对比,证明这种算法能有效地减少内存消耗。最后,给出一个千波长半空间舰船区域分解算例,证明所提出的算法能够在有限的计算资源情况下仿真电大尺寸模型。

最小二乘损失在多视角学习中的应用

刘云瑞,周水生

2021, 48(6): 151-160. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.019

摘要 ( 156 )

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SVM-2K模型是一种采用了非光滑合页损失的多视角学习算法。由于非光滑模型的求解过程较为复杂,因此引入了光滑的最小二乘损失的最小二乘支持向量机作为一种经典的支持向量机算法。由于光滑的最小二乘损失的最小二乘支持向量机算法具有计算简单、运算速度快、精度高等优点,被广泛应用于科研领域。为了提高模型的训练速度,在SVM-2K模型中引入了最小二乘思想。首先,提出了完全应用最小二乘损失的LSSVM-2K模型,利用最小二乘损失替换SVM-2K模型中的合页损失,可通过求解线性方程组代替经典多视角学习模型的二次规划求解方法;其次,为探究最小二乘损失对SVM-2K模型的影响,提出了在另外两个部分应用最小二乘损失的模型——LSSVM-2KI和LSSVM-2KII。将新模型与其他多视角学习模型,如SVM₊(可分为SVM_+A和SVM_+B)、MVMED、RMvLSTSVM和SVM-2K模型在同样条件下应用在动物特征数据集(AWA)、UCI手写数字集(Digits)和森林覆盖面积数据集上,以检验新模型的有效性。实验结果表明,3种新模型具有良好的分类表现。特别是LSSVM-2KI模型,在分类精度上更具优势;LSSVM-2K模型不仅在分类精度上效果较好,而且在计算速度上也具有较大的优势;LSSVM-2KII模型在分类效果和训练时间上介于两者之间。

融合k均值聚类与LSTM网络的半监督词义消歧

张春祥,周雪松,高雪瑶,刘欢

2021, 48(6): 161-171. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.020

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一词多义是自然语言所固有的特性。词义消歧是根据上下文来确定歧义词汇的含义,是自然语言处理领域中的一项关键技术。目前,词义消歧被广泛地应用于机器翻译、信息检索和文本分类之中。为了提高词义消歧的准确率,提出了一种结合k均值聚类与长短期记忆网络的半监督词义消歧方法。以歧义词汇为中心,选取左右两个邻接词汇单元,形成大小为4的词窗。从词窗中选取词形和语义类作为聚类特征,利用k均值聚类方法对无标注语料进行聚类。将聚类得到的语料加入SemEval-2007:Task#5的训练语料中,以扩充训练语料的规模。从词窗中选取词形、词性、语义类、英文译文和消歧距离作为消歧特征,使用长短期记忆网络来确定歧义词汇的语义类别。利用扩充后的训练语料来优化长短期记忆网络的参数。使用SemEval-2007:Task#5的测试语料对词义消歧分类器进行测试。通过实验分析了隐藏层数和训练语料规模对词义消歧的影响。实验结果表明:相对于贝叶斯分类器和深度信念网络而言,所提出的方法能够提高词义消歧的准确率。

改进郊狼算法用于直线阵列零陷综合

国强,李佳莹,王亚妮

2021, 48(6): 172-178. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.021

摘要 ( 143 )

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针对智能优化算法在具有最小旁瓣电平和零陷深度的均匀激励非周期直线阵列零陷综合中存在收敛速度慢及易于陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进郊狼算法的直线阵列综合。该算法在郊狼算法的基础上,提出次优个体变异策略和全局最优组内引导策略。在次优个体中引入Hybrid映射扰动,小范围内发生变异,提高种群多样性,扩大搜索范围;构建一种新型的成长方式,提出全局最优组内引导策略,使算法更快地接近全局最优解,提高局部搜索能力并加快收敛速度。仿真结果显示,改进后的郊狼算法较原郊狼算法收敛速度明显加快,与遗传算法、布谷鸟算法、基于生物地理学的优化算法和Taguchi算法相比,所提算法获得了更优的旁瓣电平和零陷深度,证明了算法的有效性和优越性。

一种基于字词双通道网络的文本情感分析方法

李源,崔玉爽,王伟

2021, 48(6): 179-186. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.022

摘要 ( 186 )

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针对传统情感分析方法存在的分类准确率低,提取信息不全面等问题,提出了一种基于字词双通道情感分析方法C-A-BiLSTM。该方法模型通过在字向量和词向量两个不同方向的通道上利用卷积神经网络进行卷积运算。其中,字向量通道提取了语义更加丰富的局部信息并且有效缓解了词表中未登录词的问题,而词向量通道利用词性标注技术获取对应单词的词性,解决了原始词向量面临的一词多义问题。这两个通道的结合虽高效挖掘出更深层的语义语法信息,但是无法从文本张量中筛选出关键信息,耗费了大量的算力,因此引入了Attention机制,使模型有目标性的关注重要信息并降低了计算的复杂度。文中在此基础上,通过结合双向长短记忆网络来进一步提取上下文信息,从而获得更加全面且准确的高质量文本情感特征信息。通过对比实验,结果显示,相比于传统的卷积神经网络、支持向量机以及双向长短记忆网络算法,该方法在准确率、召回率和F1值等指标均达到94%以上,而且其差错率也降低了约1%~6%,证明该方法在文本分类任务中具有较优的分析效果。

向量运算加速的超混沌图像加密算法

葛滨,陈旭,陈刚

2021, 48(6): 187-196. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.023

摘要 ( 146 )

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针对现有超混沌图像加密方法中像素扩散过程速度慢和不充分等缺陷,提出一种采用向量运算加速的超混沌图像加密算法。首先,引入真随机数对明文图像填充后生成对明文图像变化敏感并具有不可预测性的会话密钥,在此基础上对会话密钥分段量化产生混沌系统所需的初值参数;然后,将超混沌系统迭代产生的原始实数序列量化为范围在0~255之间的整数序列的同时改善了其统计特性,进而根据明文图像的尺寸将一维序列重构为二维结构的密钥矩阵;最后,采用向量运算对基于密文分组链接加密模式的扩散过程进行加速,使任意像素和密钥信息能够通过在图像垂直方向和水平方向的四轮并行扩散过程实现快速充分扩散,彻底混淆明文图像和密钥矩阵得到最终的密文图像。理论分析和仿真实验结果表明,该算法扩散过程的时间复杂度仅为线性阶O(M+N),能够提供较快的加密速度,且其安全性足以抵御穷举攻击、统计攻击和选择明文攻击等常见的密码攻击手段,能够广泛应用于实时大数据量保密通信等场合。

局部特性与全局环境融合的节点排序算法

王秋玲,贺僚僚,徐宏,魏子昂,柯宇昊,官文英,朱璋元

2021, 48(6): 197-203. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.024

摘要 ( 177 )

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识别复杂网络中的关键节点对分析网络结构、控制传播过程具有十分重要的意义。经典的关键节点识别算法已被拓展应用到各类现实网络的分析中,各种方法存在优势的同时,也存在一定缺陷。针对交通网络中现有关键节点识别算法多数没有兼顾节点的局部特征和网络全局环境的问题,提出了一种基于“结构洞”的Page Rank改进算法——ST-Page Rank。该方法通过分析节点在全局网络中的位置和邻居节点间的拓扑结构关系,利用结构洞的重要性指标来表征交通网络相邻节点间的客流贡献关系,克服了Page Rank 算法存在的平均分配缺陷以及结构洞忽略了网络全局属性的不足,将“结构洞”和“Page Rank算法”的优点融为一体。仿真实验部分选取真实的美国航空网络,利用SIR传播模型和肯德尔相关系数进行评价,将ST-Page Rank与度中心性、紧密中心性、介数中心性、特征向量中心性、K-shell分解法、Page Rank算法以及结构洞约束系数识别结果进行对比。实验结果表明,所提算法能合理、有效地识别交通网络中的关键节点,具有一定的理论和实践意义。

空间自适应EPLL低频地震随机噪声降噪方法

林红波,马阳

2021, 48(6): 204-211. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.025

摘要 ( 213 )

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期望块对数似然降噪方法从外部数据学习高斯混合模型作为地震信号先验,利用与图像块最匹配的高斯分量对数据块去噪,并与含噪图像加权实现图像重构,能够有效抑制地震图像中的随机噪声,保持图像细节。期望块对数似然算法采用与噪声方差有关的正则化参数,在处理沙漠地震图像的非平稳信号和低频色噪声时很难兼顾弱信号保真与噪声压制。针对期望块对数似然正则化参数不适应非平稳地震信号问题,提出空间自适应期望块对数似然低频随机噪声降噪方法。该方法采用方差归一化对图像平稳化,根据图像块信噪比控制正则化参数,使其随非平稳地震勘探信号强度的时空变化而自适应调整,从而平衡局部细节的保持和非平稳信号全局特征的恢复。此外,在信号重构过程中,通过块信噪比对图像块加权平均,减少信号丢失。笔者采用空间自适应期望块对数似然算法对合成以及实际地震勘探图像去噪。结果表明,该方法可以有效地恢复沙漠地震勘探图像中非平稳信号,抑制低频弱相似随机噪声。

具有低编解码复杂度的私有信息检索

代明军,李晓凤,邓海燕,陈彬

2021, 48(6): 212-220. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2021.06.026

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目前的私有信息检索方法大都是基于线性组合运算的,这些方法具有较高的计算复杂度。针对这一问题,提出一种基于CP-BZD码的私有信息检索方案。其中,Combination Property具有组合性质,Binary Zigzag Decoding是二进制锯齿解码。在(n,k) CP-BZD系统中,k个原始数据包被编码为n大于等于k个编码数据包,n个编码数据包中的任意k个可以解码得到原始的k个数据包,且该解码可由二进制锯齿解码算法实现。用户想要从分布式存储系统中下载单个文件,系统中存储的多个文件是以CP-BZD编码方式存储在节点上的,且系统中不存在互相串谋的节点。该方案的运算是基于二进制的移位加运算,计算复杂度显著低于基于线性组合的乘除法和矩阵求逆操作。该方案适用于任意的(n,k)系统,并且计算复杂度和通信成本都相对较低,在私有信息检索中具有较大的研究和应用价值。

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