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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。
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    基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类

    刘思慧高全学宋伟谢德燕...
    129-137页
    查看更多>>摘要：现有基于图的多视图聚类方法通常难以同时考虑不同视图的潜在高阶相关信息和每个视图内的全局几何结构,导致聚类性能受限.为此,提出一种基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类方法(WTLR-MSC).根据多视图数据构建概率转移矩阵,将所有的概率转移矩阵构建为三阶张量,并借助鲁棒主成分分析思想将其分解为目标张量和误差张量.使用加权张量核范数约束目标张量的旋转张量,利用奇异值先验信息准确挖掘多视图数据的潜在高阶相关信息,并利用核范数约束目标张量的每个正切片以刻画每个视图内的全局几何结构.基于此建立数学模型,并设计有效的求解算法.在BBCSport、BBC4View、COIL20、UCI Digits 4个常用数据集上的实验结果表明,WTLR-MSC较ERLRT、MCA2M、MGL-WTNN等聚类方法的性能有显著提升,准确率、标准化互信息、F1值、精确率、召回率相较于次优方法最高提升约1.3、1.0、1.2、1.6和0.8个百分点,大幅增强了多视图聚类的稳健性.

    加权张量核范数谱聚类多视图谱聚类图学习张量低秩

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    基于安全知识图谱与逆向特征的弱点信息补全

    周莎申国伟郭春
    145-155页
    查看更多>>摘要：开源网络安全知识库已经成为弱点安全加固措施的有效来源,但是受异构信息协同难、历史信息维护难等因素影响,导致开源网络安全知识库弱点信息缺失.针对现有弱点信息补全方法对弱点信息不同邻域特征学习不充分的问题,提出一种基于安全知识图谱和逆向特征的弱点信息补全方法VulKGC-RN.为捕获不同邻域信息,构建关联CVE、CWE、CAPEC和ATT&CK 4类开源网络安全知识库的弱点安全知识图谱,并分析弱点安全知识图谱中安全实体的网络结构,采用逆向知识图谱捕获逆向邻域信息.为学习不同邻域特征,采用图注意力机制,并融合图注意力网络所学习安全实体的正向邻域和逆向邻域的角色特征,以实现弱点安全知识图谱的信息补全.在由5种7 199个安全实体和15种11 817条关联关系组成的开源网络安全数据集上进行实验,结果表明,VulKGC-RN的平均排名达到179,平均倒数排名达到0.671 4,优于基线方法.

    网络安全知识库漏洞弱点安全知识图谱知识图谱补全图注意力网络

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    面向大型数据集的高效决策树参数剪枝算法

    谢兆贤邹兴敏张文静
    156-165页
    查看更多>>摘要：决策树在数据分类上具有较好的效果,但容易产生过拟合的现象,解决方案是对决策树进行剪枝处理,然而传统剪枝算法普遍存在预剪枝容易欠拟合、后剪枝时间消耗多、网络搜索剪枝仅适用于小型数据集等问题.为了解决以上问题,提出一种高效的决策树参数剪枝算法.根据网络安全态势感知模型,建立剪枝决策树态势感知系统架构,分析网络数据流.在生成决策树的过程中,利用枚举与二分搜索算法找出决策树最大深度,采用深度优先搜索算法找到节点最小分裂数和最大特征数,最终结合这3个最优参数自上而下完成剪枝.实验结果表明,所提算法在大型数据集上的过拟合风险较小,训练集与测试集准确率都在95%以上,同时相比于后剪枝算法中表现较好的悲观错误剪枝算法快了近20倍.

    决策树剪枝过拟合安全态势感知泛化性

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    车载毫米波网络中IRS辅助的多跳V2V链路选择

    杜旭阳张信明
    174-182页
    查看更多>>摘要：多跳车辆与车辆(V2V)通信可以有效改善车载毫米波网络的连通性和覆盖范围,但是多跳转发会带来时延开销.智能反射面(IRS)可以提供反射增益以补偿远距离传输的高路径损耗,从而增加单跳传输距离,减少转发跳数.利用IRS辅助多跳V2V通信,能够减少转发跳数,降低时延开销.针对现有链路选择机制大多忽略转发车辆之间资源和信号冲突的问题,为车载毫米波网络中IRS辅助的多跳V2V通信提出一种基于向前转发效率和空间复用时分多址接入(FE-STDMA)的链路选择机制.综合转发距离、链路质量和传输时间评估候选链路的向前转发效率,将其作为链路选择的依据.在链路选择中利用空间复用实现并发传输,通过时分接入缓解转发资源冲突问题,从而最大化网络资源利用率.仿真结果表明,FE-STDMA机制的多跳时延相比于NFP机制平均降低49.88%,交付率远高于MFR和RFP机制,相比于NFP机制平均提高11.11%.与常用链路选择机制相比,FE-STDMA机制可在保证交付率的同时大幅改善多跳时延.

    车载网络毫米波多跳V2V通信智能反射面链路选择

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    面向边缘计算的TCA1C DDoS检测模型

    申秀雨姬伟峰李映岐吴玄...
    198-205页
    查看更多>>摘要：边缘计算弥补了传统云计算数据传输开销大的不足,但边缘网络中存储和计算资源受限的特殊性限制了其部署复杂安全算法的能力,更易受到分布式拒绝服务(DDoS)攻击.针对目前边缘网络中DDoS攻击检测方法性能不高、未对卸载任务分类处理、对多属性的流量处理能力弱的问题,提出一种基于任务分类的Attention-1D-CNN DDoS检测模型TCA1C,对通信链路中的流量按不同的卸载任务进行分类,使单个任务受到攻击时不会影响整个链路中计算任务卸载的安全性,再对同一任务下的流量提取属性值并进行归一化处理.处理后的数据输入到Attention-1D-CNN,通道Attention和空间Attention学习数据特征对DDoS检测的贡献度,利用筛选函数剔除低于特征阈值的冗余信息,降低模型学习过程的复杂度,使模型快速收敛.仿真结果表明:TCA1C模型在缩短DDoS检测所用时间的情况下,检测准确率高达99.73%,检测性能优于DT、ELM、LSTM和CNN;当多个卸载任务在面临特定攻击概率时,卸载任务分类能有效降低不同任务的相互影响,使终端设备的计算任务在卸载过程中保持较高的安全性.

    边缘计算分布式拒绝服务攻击检测任务分类注意力机制1D-CNN模块

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    基于负载预测的多目标优化任务卸载策略

    彭世明林士飏贾硕杨苗会...
    206-215页
    查看更多>>摘要：在车联网中随着智能网联汽车的升级,新兴车载应用对计算能力提出更高要求,车载单元本身的计算能力已远远不够,移动边缘计算(MEC)的出现可以为车辆提供更加可靠的服务.为解决车联网边缘计算中的任务卸载问题,提出基于负载预测的多目标优化卸载策略算法,降低任务时延并实现边缘服务器负载均衡.通过基于自适应优化神经网络的负载预测算法预测MEC服务器的负载,提前感知MEC服务器的负载变化,解决任务卸载滞后问题.以最小化时延及MEC服务器负载均衡为目标,综合考虑通信环境、计算资源、任务量等因素构建多目标优化模型.通过非支配排序遗传算法-Ⅲ(NSGA-Ⅲ)获得最优任务卸载策略.仿真实验结果表明,该算法能对MEC服务器的负载进行较精确的预测.相比MTUOA、NSGA2、QTD和AOS,该算法的任务时延分别降低1.7%、7.3%、12.4%、17.5%,并在MEC服务器负载均衡中取得显著优势,解决MEC服务器负载不均衡的问题.此外,该算法可以根据不同通信小区的通信环境及车辆数等制定差异化的任务卸载方案.

    车联网移动边缘计算任务卸载负载预测负载均衡时延

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    融合对比度拉伸的地铁隧道环境图像复原算法

    杨康任愈吴学杰
    224-231页
    查看更多>>摘要：由于地铁隧道环境图像对比度低且细节模糊,在后续图像处理过程中难以从图像中准确提取关键的环境信息.为了解决该问题,提出一种融合对比度拉伸的模糊图像复原算法.将隧道图像转换到HSV颜色空间,根据V分量的灰度分布特点构建对比度拉伸模型对V分量进行增强,避免了传统低照度增强算法出现的过度增强问题,且能够自适应增强图像对比度.对增强后的V分量进行模糊类型分析,从而确定地铁隧道图像模糊类型,在此基础上将增强后的V分量图像划分为不同的区域,在各个区域分别选择符合条件的刀刃边缘线并对其扩散函数进行估计,同时以点扩散函数作为先验信息,采用非盲去卷积算法对各区域进行去模糊处理.融合H、S、V 3个分量,完成隧道环境低照度图像整体增强与复原.实验结果表明,所提算法能有效提高隧道图像整体及局部对比度,减少由高斯噪声引起的图像模糊,恢复图像中的细节信息.

    图像复原刀刃法低照度对比度拉伸自适应增强

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    融合注意力与特征金字塔的小尺度目标检测算法

    圣文顺余熊峰林佳燕陈欣...
    242-250页
    查看更多>>摘要：针对Faster R-CNN算法对于小尺寸目标以及遮挡或截断物体检测能力不足的问题,提出一种融合CBAM注意力机制和特征金字塔结构的改进Faster R-CNN算法.为重点聚焦特征图像局部高效信息,在特征提取网络中融入CBAM机制,减少无效目标的干扰,提升面对遮挡或截断物体的检测能力.引入特征金字塔网络结构,联结高层与底层特征数据,获得高分辨率、强语义数据,从而增强小目标物体的检测效果.为缓解梯度消失现象以及减少超参数规模,使用表达能力较强的倒残差VS-ResNet网络替换VGG16网络,VS-ResNet网络在原有ResNet 50基础上修改了部分层次结构,加入辅助分类器,设计倒残差和组卷积方式,使激活函数信息在高维环境中完整保留,提高检测准确率.采用重置候选框分值计算方法弥补非极大值抑制算法误消除重叠检测框的缺陷.实验结果表明,相比VGG16,VS-ResNet在CIFAR-10数据集上的正确率提高2.97个百分点,该算法在Pascal VOC 2012数据集上的目标检测mAP值为76.2%,比原始Faster R-CNN算法的mAP值提高了13.9个百分点.

    深度学习注意力机制特征金字塔小目标检测截断物体检测

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    圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法

    黄聪邹耀斌孙水发
    259-270页
    查看更多>>摘要：针对已有彩色图像多阈值分割方法存在的分割精度不高、分割适应性较差等问题,提出一种圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法.在对输入彩色图像进行超像素预处理后,构建累积分布方差最大化准则,将圆形直方图截断后延展为线性直方图.在线性直方图上,结合Tsallis熵和类间方差构建一个新的多阈值分割目标函数.引入麻雀搜索算法,快速求解多阈值分割目标函数得到最优阈值进行阈值分割.在8幅合成图像和500幅真实世界图像上将提出方法和9种不同的彩色图像分割方法进行全面比较,在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、特征相似度(FSIM)、概率兰德指数、全局一致性误差(GCE)、信息差异6个量化评价指标上的综合实验结果表明,提出方法在计算效率方面与比较方法大致持平,但在分割精度和分割适应性方面明显优于比较方法,在PSNR、SSIM、FSIM和GCE等评价指标上分别以19.95 dB、0.80、0.94和0.16取得最优结果.

    多阈值分割圆形直方图累积分布方差自适应Tsallis熵麻雀搜索算法

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    多区域注意力的细粒度图像分类网络

    白尚旺王梦瑶胡静陈志泊...
    271-278页
    查看更多>>摘要：目前细粒度图像分类的难点在于如何精准定位图像中高度可辨的局部区域以及其他辅助判别特征.提出一种多区域注意力的细粒度图像分类网络来解决这个问题.首先使用Inception-V3对图像特征进行提取,通过重复使用注意力擦除的方法使模型关注次要特征;然后通过背景去除以及上采样的方法获取图像更精准的局部图像,对提取到的局部特征进行位置统计,并以矩形框的方式获取图像整体,减少细节信息丢失;最后对局部与整体图像进行更加细致的学习.此外,设计联合损失函数,通过动态平衡难易样本和缩小类内差距的方法改善模型的识别效果.实验结果表明,该方法在公开的细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford-Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到89.2%、94.8%、94.0%,相较于对比方法性能更优.

    多区域注意力细粒度图像分类擦除策略联合损失深度学习卷积神经网络

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