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计算机科学
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朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    融合级联上采样与下采样的改进随机森林不平衡数据分类算法

    郑建华李小敏刘双印李迪...
    145-154页
    查看更多>>摘要：数据不平衡会严重影响传统分类算法的性能,不平衡数据分类是机器学习领域的一个热点和难点问题.为提高不平衡数据集中少数类样本的检出率,提出一种改进的随机森林算法.该算法的核心是对每一棵通过Bootstrap采样后的随机森林子树数据集进行混合采样.首先采用基于高斯混合模型的逆权重上采样,然后基于SMOTE-borderline1算法进行级联上采样,再用随机下采样方式进行下采样,得到每棵子树的平衡训练子集,最后以决策树为基学习器实现改进机随机森林不平衡数据分类算法.此外,以G-mean和AUC为评价指标,在15个公开数据集上将所提算法与10种不同算法进行比较,结果显示其两项指标的平均排名和平均值均为第一.进一步,在其中9个数据集上将其与6种state-of-the-art算法进行比较,在32次结果对比中,所提算法有28次取得的成绩都优于其他算法.实验结果表明,所提算法有助于提高少数类的检出率,具有更好的分类性能.

    级联上采样随机森林不平衡数据分类算法

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    基于多源位置数据的居民出行频繁模式挖掘

    吴成凤蔡莉李劲梁宇...
    155-163页
    查看更多>>摘要：随着城市化进程的不断深入,居民出行频繁模式挖掘成为一个研究热点.然而,现有的研究存在一些问题,如缺乏对频繁模式发生的目的和意义的描述,以及对挖掘结果分析不全面等.针对这些问题,文中提出了一种新颖的居民出行频繁模式挖掘方法(Mining Method of Residents'Frequent Travel Patterns,MMoRFTP).首先,采用形态学图像方式将地图划分为多个区域,利用融合后的多源位置数据来构建出行模式,并采用主题模型识别每个区域的功能;然后,将缺乏语义信息的出行轨迹转化为具有区域和功能区语义的出行轨迹,并以区域为节点、语义轨迹为边构建居民出行模式图和标签模式图,在图模型构建的基础上提出MulEdge算法来挖掘区域之间由居民出行所形成的频繁关联模式.文中以城市路网数据、POI数据、出租车GPS数据和签到数据作为对象进行实验,结果表明MMoRFTP方法具有良好的性能,其发现的出行频繁模式能为道路规划、交通管理、商业布局等应用提供决策依据.

    多源位置数据城市功能区域频繁模式图标签图频繁模式挖掘

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    基于用户偏好和位置分布的假位置生成方法

    王辉朱国宇申自浩刘琨...
    164-171页
    查看更多>>摘要：传统的基于k-匿名机制的假位置生成算法生成的假位置的合理性较低,易被攻击者利用边信息进行攻击.针对此问题,提出了SPDGM算法.首先,定义语义加权有向图,描述语义的时间分布和语义转移关系;其次,为解决仅考虑位置历史概率产生的抵抗能力弱的问题,提出了位置可信度,统一考虑了位置历史概率和大众的评价信息;再次,为避免假位置分布过于密集,定义了离散度,以控制假位置的分布情况;最后,生成语义安全且分布稀疏的匿名集.实验证明,在语义攻击下SPDGM算法具有更低的被识别率,更高的隐私保护强度;在考虑语义攻击的算法中,SPDGM算法的运行时间更短.因此,SPDGM算法具有可行性与实用性.

    假位置语义转移分布度量用户偏好位置隐私保护

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    基于对抗性学习的协同过滤推荐算法

    詹皖江洪植林方路平吴哲夫...
    172-177页
    查看更多>>摘要：推荐系统能够根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐感兴趣的信息和商品.随着用户生成内容UGC逐渐成为当前Web应用的主流,基于UGC的推荐也得到了广泛关注.区别于传统推荐中用户与物品的二元交互,有的UGC推荐采用协同过滤方法,提出了消费者、物品和生产者的三元交互,进而提高了推荐准确度,但大多算法都集中在推荐的性能而忽略了对鲁棒性的研究.因此,通过结合对抗性学习和协同过滤的思想,提出了一种基于对抗性学习的协同过滤推荐算法.首先在三元关系模型参数上加入对抗性扰动,使模型的性能降至最差,与此同时使用对抗性学习的方法训练模型,以达到提高推荐模型鲁棒性的目的;其次设计了一种高效的算法用于求解模型所需的参数;最后在Reddit和Pinterest两个公共数据集上进行测试.实验结果表明:1)在相同参数设置下,与现有算法相比,所提方法的AUC,Precision和Recall指标均有明显的提高,验证了其可行性与有效性;2)该算法不仅增强了推荐性能,还提高了模型的鲁棒性.

    推荐系统UGC矩阵分解对抗性学习协同过滤

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    不平衡油耗数据的区间预测方法

    陈静杰王琨
    178-183页
    查看更多>>摘要：对油耗数据进行区间预测时,数据的不平衡性会导致一般的区间预测方法得到的预测区间质量较低.针对上述问题,提出了基于SMOTE-XGBoost算法的区间预测模型.采用SMOTE算法增加训练集中少数类样本的数量,消除了训练集数据的不平衡性;对XGBoost算法的分位数损失函数进行改进,平滑其一阶导数原点周围的小区域,解决了分位数损失函数对树分裂的影响;通过训练区间预测模型,得到预测区间的上下界.最后基于QAR数据集进行对比实验,结果表明,该方法使预测区间具有较高的区间覆盖率和较窄的区间宽度,提高了预测区间的质量.

    不平衡数据区间预测SMOTEXGBoost油耗QuickAccessRecorder(QAR)数据

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    基于深度学习特征匹配的视频超分辨率方法

    程松盛潘金山
    184-189页
    查看更多>>摘要：视频复原的目标是从给定的退化视频序列中把潜在的高质量视频复原出来.现有的视频复原方法主要集中在如何有效地找到相邻帧之间的运动信息,然后利用运动信息建立相邻帧之间的匹配.与这些方法不同,文中提出了基于深度学习特征匹配的方法来解决视频超分辨率问题.首先,通过深度卷积神经网络计算出相邻帧之间的运动信息;然后,采用一个浅层深度卷积神经网络从输入的视频帧中提取特征,基于估计到的运动信息,将浅层深度卷积神经网络提取到的特征匹配到中间视频帧对应的特征中,并将得到的特征进行有效融合;最后,采用一个深度卷积神经网络重建视频帧.大量的实验结果验证了基于深度学习特征匹配的方法能有效地解决视频超分辨率问题.与现有的基于视频帧匹配的方法相比,所提方法在现有的公开视频超分辨率数据集上取得了较好的效果.

    视频复原视频超分辨率深度卷积神经网络特征匹配运动估计

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    基于胶囊网络及其权重剪枝的SAR图像变化检测方法

    陈志文王坤周广蕴王旭...
    190-198页
    查看更多>>摘要：基于深度神经网络的SAR图像变化检测算法由于精确率高等优点,已被广泛应用在农业检测、城市规划以及森林预警等多个领域.设计了基于胶囊网络的SAR图像变化检测算法,针对其模型复杂度高、参数量大等问题,提出了基于权重剪枝的模型压缩方法.该方法对其胶囊网络参数进行逐层分析,针对不同类型的层采取不同的剪枝策略,对网络中冗余的参数进行剪枝,随后对剪枝后的网络进行微调,从而提高了剪枝后模型的检测性能.最后,通过对模型中保留下来的参数进行压缩存储,显著降低了模型所占用的存储空间.在4组真实SAR图像上的实验结果证明了所提出的模型压缩方法的有效性.

    SAR图像变化检测胶囊网络模型压缩权重剪枝

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    基于自反馈最优子类挖掘的视频异常检测算法

    侯春萍赵春月王致芃
    199-205页
    查看更多>>摘要：视频异常检测算法是视频处理领域的研究热点之一,用于检测视频中是否包含异常事件.然而,由于没有异常样本参与训练过程,且异常样本与正常样本之间存在一定程度的相似性,因此很难设计出一种有辨识力的异常检测模型.为了解决上述问题,文中首先提出了一种基于相似度保持和样本恢复的特征选择方法,该方法能够保留正常样本的相似关系,进而可以学习到能够准确描述正常事件的特征.其次,将异常事件检测任务转化为分类任务,并提出了一种自反馈最优子类挖掘方法来获得最优分类器.如果一个测试样本被所有分类器判断为异常,则该样本最终将被判定为异常.在公共视频数据集(Avenue数据集、UCSD Ped2数据集)上进行的大量实验的结果表明,所提异常事件检测算法可以取得很好的结果.

    视频异常事件检测特征选择自反馈最优子类挖掘一类支持向量机

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    在线异常事件检测的时序建模

    卿来云张建功苗军
    206-212页
    查看更多>>摘要：弱监督异常事件检测是一项极富挑战性的任务,其目标是在已知正常和异常视频标签的监督下,定位出异常发生的具体时序区间.文中采用多示例排序网络来实现弱监督异常事件检测任务,该框架在视频被切分为固定数量的片段后,将一个视频抽象为一个包,每个片段相当于包中的示例,多示例学习在已知包类别的前提下训练示例分类器.由于视频有丰富的时序信息,因此重点关注监控视频在线检测的时序关系.从全局和局部角度出发,采用自注意力模块学习出每个示例的权重,通过自注意力值与示例异常得分的线性加权,来获得视频整体的异常分数,并采用均方误差损失训练自注意力模块.另外,引入LSTM和时序卷积两种方式对时序建模,其中时序卷积又分为单一类别的时序空洞卷积和融合了不同空洞率的多尺度的金字塔时序空洞卷积.实验结果显示,多尺度的时序卷积优于单一类别的时序卷积,时序卷积联合包内包外互补损失的方法在当前UCF-Crime数据集上比不包含时序模块的基线方法的AUC指标高出了3.2％.

    异常事件检测弱监督学习多示例学习注意力机制时序卷积网络

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    结合乐高滤波器和SSD的低光照图像融合检测方法

    李琳刘学亮赵烨纪平...
    213-218页
    查看更多>>摘要：针对低光照图像背景环境复杂导致目标检测易产生误检、漏检现象,提出了一种基于SSD目标检测的改进低光照图像精度和速度的方法.该方法先对低光照图像进行增强处理,然后将处理后的低光照图像和增强图像分别输入到融入乐高滤波器的SSD网络结构中进行训练检测,通过得到的两种检测模型对处理后的数据集进行检测,最后融合检测结果候选框中的不重复框,筛选候选框中的重复框,标记出正确位置的目标,从而提升对低光照图像检测的精度.在网络结构不同位置融入乐高滤波器,模型参数量分别减少8.9％和29.5％,浮点运算次数下降6.8％和34.9％,检测框融合处理后检测精度得到了3％～7％的提升.该方法更符合实际应用,有效提升了低光照图像的检测速度和精度,扩大了目标检测的应用范围.

    目标检测低光照图像SSD算法乐高滤波器融合

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