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期刊信息/Journal information
计算机工程
华东计算技术研究所　上海市计算机学会
计算机工程

华东计算技术研究所　上海市计算机学会

游小明

月刊

1000-3428

hdsce@sohu265359.sohuvip.net

021-54972331

200233

上海市桂林路418号

计算机工程/Journal Computer EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国电子科技集团公司第三十二研究所（华东计算技术研究所）主办的学术性刊物，是上海市计算机学会会刊。主要特点：以最快的速度、科学求实的精神，精选刊登代表计算机行业前沿科研、技术、工程方面的高、精、尖优秀论文。贯彻党的“双百”方针，繁荣科技创作，促进国内外学术交流，探讨和传播计算机科学的理论和实践，加速和促进我国计算机事业的发展。
正式出版
收录年代

    深度学习技术在指纹识别中的应用

    李硕赵朝阳屈音璇罗亚平...
    33-47页
    查看更多>>摘要：指纹识别是应用最早、使用最成熟的一项生物特征识别技术,在民用领域的门禁考勤、移动支付以及刑侦领域检视嫌疑人线索等方面均有着广泛的应用.近年来,深度学习技术给计算机视觉以及生物特征领域带来了深刻变革,也给指纹研究人员提供了一种自动处理以及应用融合特征有效表示指纹的新方法,在指纹识别的各个阶段均有着优异的效果.概述指纹识别的发展历史与应用背景,阐述指纹识别图像预处理、特征提取以及指纹匹配3个阶段的主要处理流程,分别对深度学习技术在不同阶段的应用现状进行归纳和总结,比较不同深度神经网络在图像分割、图像增强、方向场估计、细节特征提取以及指纹匹配等具体环节的应用效果.最后,分析当前指纹识别领域存在的一些问题与挑战,并对构建公开指纹数据集、进行多尺度指纹特征提取以及训练端到端指纹识别模型等未来的发展方向进行展望.

    指纹识别深度学习卷积神经网络指纹自动识别系统指纹检验

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    早期工作阶段滚动轴承剩余寿命预测算法

    郝金骁王龑郭倩宇张文强...
    48-58页
    查看更多>>摘要：传统寿命预测算法在包含退化阶段数据的滚动轴承寿命预测方面已取得不错的效果,但是由于刚运行和运行一段时间数据相似,因此在只有正常工作阶段数据的情况下难以准确预测.储备池计算(RC)可根据之前时刻数据预测多个时间步长之后的数据,通过数据模拟补充退化数据,提高了将早期预测转化为传统预测的可能性.回声状态网络(ESN)可在充分利用时序信息的基础上输出当前时刻的相关维度.针对早期阶段轴承寿命预测,提出一个基于RC和ESN的递归可重构神经(RRN)网络的算法.首先设计一个基于RC的特征模拟网络,根据早期特征模拟包含退化数据的全寿命周期数据;然后提出一个基于ESN的寿命预测网络,根据输入的模拟特征输出剩余寿命.在PHM 2012数据集上验证了该算法的有效性,实验结果表明,与目前效果较好的算法相比,该算法在原测试数据实验与早期阶段剩余寿命预测的实验平均误差分别降低了 61.35％和53.14％,具有较优的预测性能.

    早期剩余寿命预测滚动轴承数据模拟储备池计算回声状态网络递归可重构神经网络

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    面向数据差量压缩的高效压缩率估计方法

    邹翔宇魏灿夏文李诗逸...
    70-82页
    查看更多>>摘要：差量压缩不仅会消除数据中相同的数据块,还会消除数据中相似数据块之间的重复部分,因此可以实现比数据去重更高的数据压缩率.目前它已经被应用于许多商业产品中.然而,进一步挖掘数据的可压缩性会额外引入大量的开销,包括从存储设备中读取相似的数据块以获知它们的重复部分,这使得差量压缩的速度通常只有数据去重的1/7.但是如此大的开销不能保证总是可以得到更好的压缩率,因为并不是所有的数据都有足够的可压缩性可供挖掘.因此,当考虑在存储系统中使用差量压缩时,需要迅速了解当前的数据是否值得进行差量压缩.提出差量压缩估计框架EDCR,它通过数据块的相似特征值来快速判断它们之间的可压缩性,从而对数据进行差量压缩的价值做出快速而准确的判断.另外,该框架引入采样和补偿方案,进一步提升了压缩率估计的效率和准确性.最终,在多个真实数据集上的测试表明,EDCR的估计错误率可以控制在1.5％以下.同时,相对于实际的差量压缩框架,EDCR估计框架在固态硬盘(SSD)上的运行速度快18～24倍,在机械磁盘(HDD)上的运行速度快16～146倍.

    差量压缩压缩率估计相似性特征采样估计修正

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    用于方面情感三元组抽取的双向级联网络

    郑阿勇顾幸生
    90-98页
    查看更多>>摘要：方面情感三元组抽取(ASTE)是基于方面的情感分析子任务之一,其目标是从给定文本序列中抽取所有提及的方面及其对应的观点、观点表达的情感倾向,构成三元组.基于跨度级交互和端到端两个前提,提出双向级联网络.在编码块里应用条件层归一化让方面跨度和观点跨度的特征进行深层交互,实现两者间的级联;在"方面到观点"和"观点到方面"两个方向上进行三元组抽取,并设计解码策略聚合两个方向上的结果;为缓解类别不平衡问题,在多标签交叉熵损失中加入稀疏因子来提高训练环节对稀疏正类的惩罚力度;为缓解曝光偏差问题,设计跨度漂移和输出采样两种策略来构造负样本加入训练.在ASTE-Data-V2-EMNLP2020数据集上进行实验,结果表明,所提模型在4个子数据集14LAP、14RES、15RES、16RES上较SBN-ASTE模型的F1值分别提高0.91、0.17、2.0、1.56 个百分点.

    深层交互双向级联双向聚合曝光偏差类别不平衡

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    基于BERT-HAN增强人机对话的计算思维评估模型

    詹泽慧钟煊妍邹萱萱骆丽霞...
    110-123页
    查看更多>>摘要：思维过程的精准量化和思维品质的高效诊断是思维型教学智能化开展的难题.现有的思维分析方法普遍存在静态局限性,割裂了事理逻辑和动态情境对思维的影响.人机对话作为思维外显和评估的重要载体,为计算思维自动化评估提供了潜在可能.为提高人机对话环境下计算思维水平预测的准确性和可解释性,构建基于BERT-异质图注意力网络(HAN)的计算思维自动化评估模型.采集人机对话过程中所获取的时序性文本作为学习者计算思维的外部表征,通过BERT-HAN模型从人机对话文本数据中提取句子级语义特征表示,将这些特征作为异质图的节点特征输入到HAN中.模型耦合了基于余弦相似度的句子语义特征和基于关系词列表的元路径嵌入,进一步提取语句之间的语义关系.在此过程中,通过注意力机制生成学习节点间的关系权重,形成具有丰富语义信息的事理图谱.事理图谱的构建不仅考虑语句之间的直接关系,还可以基于多头注意力机制灵活捕捉并处理异质图中不同关系类型的特征.最终,根据这些特征,利用Softmax分类器进行计算思维水平的识别和预测,以实现自动化评估.实验结果表明,该模型的预测准确率为0.869,召回率为1,AUC值为0.998,相较于BERT、TextCNN、LSTM-HAN等模型具有更好的性能.

    人机对话事理图谱计算思维文本分析异质图注意力网络

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    基于任务复制与预调度的混合列表调度算法

    严长宇张磊
    124-132页
    查看更多>>摘要：在异构计算系统中,高效的任务调度算法是实现高性能的重要条件.列表调度算法是一类经典静态启发式算法,用于解决任务调度问题.在异构环境下由于任务的计算成本以及通信成本存在差异,因此任务调度问题比同构系统中更为复杂.该领域的研究目标主要集中在较低时间复杂度下缩短调度长度.为此,提出一种基于任务复制和预调度的混合列表调度算法DPLS.采用任务复制策略,有选择性地将当前任务的关键前驱任务复制调度至相同的处理器上,减少当前任务对关键前驱任务依赖性数据通信的等待时间,进而缩短任务完成时间.DPLS算法包括预调度和二次调度2个阶段,预调度算法生成基础调度方案,二次调度算法在此基础上尝试生成更优的调度方案,改进任务优先级的计算方式,将任务自身执行成本的影响考虑到优先级计算过程中,使得任务优先级更加合理.实验结果表明,DPLS与经典算法具有相同的时间复杂度,对于n个任务和p个处理器的时间复杂度为O(n2·p),能够生成调度长度更短的方案,相较于HEFT和PEFT分别实现了 12.563％和7.786％的性能提升.

    任务调度异构计算系统任务复制预调度列表调度

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    基于知识图谱的水稻种植智能问答系统设计与实现

    高锐涛林达伟郭亮金鸿...
    133-141页
    查看更多>>摘要：随着农业信息技术的发展,在互联网中积累了大量与水稻种植相关的数据.为解决农民在种植过程中难以快速获取准确答案的问题,从水稻种植领域出发,构建了基于知识图谱的智能问答系统.通过手工收集与爬虫技术获取相关数据,通过构建命名实体识别模型和意图识别模型等自然语言处理技术并结合前后端技术,最终实现了水稻种植领域智能问答系统的开发.实验结果表明,在命名实体识别与意图识别模块中,所构建模型的F1值分别达到89.17％和96.54％,均高于其他常见模型.基于知识图谱的水稻种植智能问答系统能够准确回答农民在种植水稻过程中遇到的大部分问题,实现了对水稻种植知识图谱数据的管理和可视化展示.

    知识图谱命名实体识别对抗训练意图识别卷积神经网络

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    基于层级划分和节点特征的关键节点识别方法

    付立东艾肖同豆增发
    142-150页
    查看更多>>摘要：关键节点识别已经成为复杂网络领域的一个重要研究范畴,但目前关键节点识别方法存在时间复杂度较高、得到的关键节点集不够准确以及节点中心性指标考虑不够充分等问题.基于此,提出一种基于层级划分和节点特征的关键节点识别框架,在该框架内,为避免选取节点初始覆盖集时效率低下的问题,提出一种基于层级划分的关键节点初始覆盖集选取方法,该方法可在线性时间内计算出初始节点覆盖集,随后通过节点中心性指标向原网络中回添节点,直到解集中的节点数满足预定义阈值数.为解决回添节点过程中易陷于局部最优解的问题,综合考虑网络拓扑结构和节点的多种属性,提出一种节点综合特征的中心性指标.对比5种初始覆盖集选取算法以及5个中心性指标,在真实网络上进行方法的应用和分析,结果表明,所提基于层级划分和节点特征的方法能够在不同类型的网络中更准确有效地识别关键节点,且该方法的鲁棒性更好,性能也优于其他方法.

    复杂网络关键节点层级划分节点中心性节点特征

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    基于先验知识引导提示学习的自监督分类法补全

    陈志强仇瑜朱宇王晓英...
    151-162页
    查看更多>>摘要：由于现有各领域种子分类法不完整,且随着时间的推移,涌现出大量新的领域术语,使得各领域种子分类法有待自动补全.现有的自监督分类法补全方法采用图嵌入技术,并未充分利用预训练语言模型所提供的丰富语义信息,且只关注图中局部的节点关系,忽视了整体图结构所蕴含的信息.针对上述问题,提出一个基于先验知识引导提示学习的自监督分类法补全模型,该模型融合了预训练语言模型的语义信息和种子分类法的结构信息.根据查询节点在垂直路径上存在粗粒度三元组的特性,改进自监督数据集构建策略.在大样本情况下,利用基于预训练和微调模式进行匹配.在微调阶段,为了加强预训练语言模型对真实上位词的关注,在提示(prompt)中融入真实上位词的同义词或缩略词的先验知识注意力,从而更有效地利用prompt来引导预训练模型的微调过程.在匹配阶段,为了降低时间复杂度,采用软束搜索规则,具体来说,在局部图结构上,利用prompt指导生成的节点嵌入来评估同级对兄弟节点的查询置信度;在整体图结构上,采用垂直路径的游走方法进行路径截取与排序筛选.在小样本情况下,利用基于提示学习的模式进行匹配,同时采用不同模板组合和上下文示例去微调预训练语言模型.在4个不同领域的大型公开数据集上进行实验,结果表明,相较于对比模型,该模型的MR、MRR、Hit@10 指标分别提升 15％、0.057、0.030.

    分类法补全先验知识提示学习自监督预训练语言模型

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    面向GPS数据的出租车载客路线层次化推荐模型

    张德城刘毅志赵肄江廖祝华...
    163-173页
    查看更多>>摘要：出租车载客推荐能够有效提高司机利润,对于提升交通效率、改善城市出行体验以及推动智能交通的发展都具有重要意义.现有方法一般直接向司机进行载客区域或载客路线推荐,没有考虑将这两者进行结合,不仅面临数据稀疏性问题,而且难以兼顾推荐准确性与实时性能.为此,提出一种面向GPS数据的出租车载客路线层次化推荐模型,其中采用了抗稀疏性的极深因子分解机(xDeepFM)、深度Q网络(DQN)强化学习算法以及层次化推荐策略.首先,离线推荐高载客概率的大网格,以减少在线计算量;然后,当出租车司机提出实时载客推荐需求时,在离线推荐的大网格内进一步推荐高载客概率的小网格;最后,给司机规划一条到小网格的载客路线.在滴滴公司数据集上进行实验,结果表明,与现有的一些先进方法相比,该方法可以使空载出租车司机的巡航时间至少减少36％,巡航距离至少减少26％,并且推荐时间仅需85 ms.

    载客路线推荐载客区域推荐层次化推荐极深因子分解机深度Q网络

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