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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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    基于子图结构的局部社区发现算法

    陈湘涛赵美杰杨梅
    244-250页
    查看更多>>摘要：局部社区发现算法通常选取种子节点进行社区发现,针对现有重叠社区发现算法中种子节点选取时有效性不足的问题,提出了一种基于子图结构的局部社区发现算法(Subgragh Structure Based Overlapping Community Detection,SUSBOCD).该算法提出了一种新的节点重要性度量指标,不仅考虑了节点的邻居数量,同时也考虑了邻居间的链接紧密程度.首先,选取未被访问且重要性最大的节点以及与其最为相似的邻居节点,将该两个节点及其公共邻居节点合并形成一个初始种子子图,该过程迭代运行直到所有节点均被访问;其次,根据种子子图的邻域信息进行相似度判断,若相似则进行合并,从而形成初始社区结构,持续扩展该过程直到所有种子子图均被访问;最后,对社区进行优化处理,若存在未分配社区的节点,则将其加入到最相似的初始社区,再合并重叠度较高的初始社区结构.在人工数据集和真实数据集上,对所提算法进行实验验证,实验结果表明,与其他重叠社区发现算法相比,SUSBOCD算法在ONMI,EQ和Omega这3个评价指标上均有所提升,即该算法能有效地提高重叠社区的划分质量.

    重叠社区发现局部扩展种子选取社区扩展社区优化

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    基于融合神经网络模型的药物分子性质预测

    谢良旭李峰谢建平许晓军...
    251-256页
    查看更多>>摘要：在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中.但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力.据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力.与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86.通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力.研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性.

    计算机辅助药物设计生物信息学模型融合深度学习机器学习

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    基于相对熵的元逆强化学习方法

    吴少波傅启明陈建平吴宏杰...
    257-263页
    查看更多>>摘要：针对传统逆强化学习算法在缺少足够专家演示样本以及状态转移概率未知的情况下,求解奖赏函数速度慢、精度低甚至无法求解的问题,提出一种基于相对熵的元逆强化学习方法.利用元学习方法,结合与目标任务同分布的一组元训练集,构建目标任务学习先验,在无模型强化学习问题中,采用相对熵概率模型对奖赏函数进行建模,并结合所构建的先验,实现利用目标任务少量样本快速求解目标任务奖赏函数的目的.将所提算法与REIRL算法应用于经典的Gridworld和Obj ect World问题,实验表明,在目标任务缺少足够数目的专家演示样本和状态转移概率信息的情况下,所提算法仍能较好地求解奖赏函数.

    逆强化学习元学习奖赏函数相对熵梯度下降

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    面向实际信道观测环境的时限约束无线下行调度策略

    张帆宫傲宇邓磊刘芳...
    264-270页
    查看更多>>摘要：时限约束无线下行传输广泛应用于各类关系国计民生的实时通信业务,要求每个数据分组在严格传输时限内进行高可靠性传输.尽管如此,基站往往不能完全观测自身与各设备之间的信道状态,而需要借助反馈所携的信息对信道状态进行观测,从而增加了下行调度策略的设计难度.文章基于此实际信道观测环境设计时限约束下行调度策略,允许基站根据当前数据分组信息以及部分观测的各信道状态决定传输优先级.首先仅考虑队首数据分组信息对下行传输进行无限时域部分观测马尔可夫决策过程简化建模,但求解此建模的最优或近优策略在计算上不可行.鉴于此,文章应用有限时域Q函数马尔可夫决策过程算法,提出了一种低复杂度次优策略,并进一步提出一种更简单的启发式策略.仿真结果验证了所提策略相比对照策略在各种网络场景下的网络吞吐率优势,并且表明了信道的部分观测特性对吞吐率性能有较大影响.

    时限约束下行传输策略部分观测马尔可夫决策过程吞吐率

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    基于深度强化学习的无人机辅助弹性视频多播机制

    成昭炜沈航汪悦王敏...
    271-277页
    查看更多>>摘要：文中提出了一个异构网络下无人机基站辅助的弹性视频多播机制.结合SVC编码,将无人机动态部署和资源分配问题联合考虑,目的是最大化用户整体的视频质量.考虑到宏基站覆盖范围内用户的移动会使网络拓扑结构发生改变,传统的启发式算法难以应对用户移动的复杂性.对此,采用基于深度强化学习的DDPG算法训练神经网络来决策无人机的最佳部署位置和带宽资源分配比重.在模型收敛后,学习代理可以在较短的时间内找到最优的无人机部署和带宽分配策略.仿真结果表明,所提方案达到了预期目标并且优于现有的基于Q-learning的方案.

    可伸缩视频编码多播深度强化学习无人机移动互联网

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    基于CHBL的P2P视频监控网络分层管理机制

    夏中向敏黄春梅
    278-285页
    查看更多>>摘要：网络的负载均衡性和响应时延是视频监控对等网络重点关注的问题.文中提出了一种基于有限负载一致性哈希的P2P视频监控网络分层管理机制.首先根据节点地理位置将P2P视频监控网络划分为不同的自治域,自治域内分为一层超级节点和多层普通节点,采用节点上行带宽与每条视频传输通道所需带宽的比值作为节点负载上限,当上层节点总负载量到达上限后进行分层,每一层节点均被映射到一个hash环上,并使用CHBL算法控制层内节点的负载均衡.然后采用独立信息数据波动赋权法计算出节点的各指标权重,通过线性加权得到节点综合价值,当节点脱离网络时,选择其子节点层中综合价值最高的节点作为脱离节点的替换节点.在长期运行的网络中,综合价值最高的节点将汇聚到上层.仿真结果表明,相比基于DHT的P2P网络,所提管理机制能有效改善网络的负载均衡性,同时也可降低网络的整体响应时延.

    有限负载一致性哈希P2P视频监控分层管理负载均衡综合价值

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    无线帧间隔特征提取方法

    李双秋余志斌杨玲张译方...
    286-291页
    查看更多>>摘要：针对现有无线网络设备个体识别方法精度不高、高采样率以及需解析协议等问题,文中从无线帧行为角度出发,研究并提出了无线帧间隔特征提取算法.该方法基于无线帧间隔特征生成机理,利用不同型号设备的无线帧间的间隔差异,研究面向单目标无线设备和多目标无线设备的信标帧帧间隔特征提取算法,并以无线路由器为例验证了该方法的有效性.实验结果表明,在同型号和不同型号无线设备混合且每次单个设备开启的情况下,所提方法对设备个体的平均识别率达到了94％,比传统方法提高了近10％;当多个无线设备同时开启时,所提方法对设备个体的识别率也达到了90％.从理论分析和实验验证结果可知,信标帧间隔作为识别无线路由设备的指纹特征,能够有效区分不同型号的无线路由设备.所提方法无需高精度采样即可获取瞬态信号,不易受调制方式的影响,也无需解析协议,非常适合通信对抗和网络安全中无线网络设备的个体识别.

    无线帧网络设备个体识别帧行为

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    基于改进型多目标樽海鞘群算法的RFID阅读器天线优化部署

    罗文聪郑嘉利全艺璇谢孝德...
    292-297页
    查看更多>>摘要：随着射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的飞速发展,在各种特殊的环境下(如工厂、仓库、监狱等),对RFID阅读器天线优化部署的需求开始受到广泛关注.针对目前RFID阅读器天线部署中存在的部署难度大、约束条件多且不易找到最优解和Pareto前沿等问题,文中提出了一种基于改进型多目标樽海鞘群算法(Multi-obj ective Salp Swarm Algorithm,MSSA)的RFID阅读器天线优化部署方法.预先构建多目标RFID阅读器天线优化部署模型,设定优化目标;多目标樽海鞘群算法对RFID阅读器天线优化部署模型进行优化训练,引入分离算子以优化搜索能力,并通过迭代不断寻找满足条件的非支配解,构建满足条件的Pareto解集,其即为优化的结果.实验数据表明,MSSA算法求解时无需先验知识和设置加权系数,收敛速度快;在相同实验环境下,MSSA算法与带观察者机制的蝙蝠(BA-OM)算法、粒子群(PSO)算法、细菌觅食优化(MCBFO)算法相比,覆盖率分别提高了33％,28％,20％;与同类型的求Pareto解集的混合萤火虫(HMOFA)算法相比,MSSA算法的负载均衡提高了7.14％,经济效益提高了59.74％,阅读器干扰减少34.04％.

    RFID优化部署多目标樽海鞘群算法分离算子Pareto解集

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    基于码分复用的音频文件大容量可逆信息隐藏算法

    马宾侯金程王春鹏李健...
    298-305页
    查看更多>>摘要：针对音频文件可逆信息隐藏算法嵌入容量小、安全性不高的问题,文中提出了一种基于码分复用(Code Division Multiplexing,CDM)的音频文件大容量可逆信息隐藏(Reversible Data Hiding,RDH)算法.所提算法采用正交扩展序列将秘密信息可逆地嵌入音频文件中,不但可以保障所嵌入信息的无损提取,而且能够完全恢复原始音频信号;同时,基于嵌入向量的正交特性,将机密信息叠加嵌入到原始载体图像中,在嵌入过程中,不同嵌入向量中的大部分元素相互抵消,使得所提算法在大容量信息嵌入的情况下可取得更高的音频保真能力.而且,接收方只有采用相同的嵌入向量才能实现嵌入信息的正确提取与原始音频信息的无损恢复,有效提升了算法的安全性能.实验结果表明,与其他音频可逆信息隐藏算法相比,基于码分复用(CDM)的音频文件可逆信息隐藏(RDH)算法在相同文件失真情况下具有更大的可逆信息嵌入容量.

    可逆信息隐藏(RDH)音频文件码分复用(CDM)大容量

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    基于区块链的工业控制系统角色委派访问控制机制

    郭显王雨悦冯涛曹来成...
    306-316页
    查看更多>>摘要：IT和OT的融合模糊了工业控制系统"网络边界"的概念,细粒度的访问控制策略是保障工业企业网络安全的基石.基于角色委派的访问控制机制可把域中用户对网络资源的访问权限委派给其他域的用户或企业合作伙伴,这样为企业员工或企业合作伙伴远程访问企业网络资源提供了便利.然而,这种便利可能增加工业控制系统的攻击面.区块链技术固有的去中心化、防篡改、可审计等特征可以成为基于角色委派访问控制管理的基础架构,因而提出了基于区块链技术的角色委派访问控制方案(Delegatable Role-Based Access Control,DRBAC).DRBAC包括用户角色管理及委派、访问控制、监控机制等几个重要组件,并基于智能合约实现该方案,DRBAC的目的是保证每个网络连接必须受到细粒度访问控制策略的保护.最后,通过搭建本地私有区块链网络测试分析了DRBAC的正确性、可行性和开销.

    工业控制系统区块链智能合约角色委派访问控制

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