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期刊信息/Journal information
计算机系统应用
计算机系统应用

苏振泽

月刊

1003-3254

csa@iscas.ac.cn

010-62661041

100080

北京中关村南四街4号

计算机系统应用/Journal Computer Systems & ApplicationsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>专业技术性刊物。推广计算机系统在各行各业的应用技术成果和运行管理经验。
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    基于同态加密的跨链交易数据隐私保护

    赵文静边根庆
    105-113页
    查看更多>>摘要：为了解决区块链跨链交易数据隐私问题,本文提出了一种基于同态加密的隐私保护方案.该方案改进了同态加密算法以支持浮点数运算,同时保留了原算法加法同态特性,并支持任意次数的加法运算,以实现对跨链交易金额的隐私保护.为了防止同态加密的私钥管理不当或丢失对交易安全性构成威胁,引入了基于Shamir秘密共享的私钥共享机制.该机制通过增加ECDSA数字签名对私钥份额进行验证,防止不可信节点发送恶意的值来恢复私钥,同时考虑节点掉线或离开后私钥份额的动态更新,从而防止节点串谋.经过安全性分析和实验验证,结果表明所提出的方案能有效保护跨链场景下的交易隐私.

    同态加密跨链交易隐私秘密共享中继链

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    基于全局上下文注意力特征融合金字塔网络的遥感目标检测

    孙文赟车嘉航金忠
    114-122页
    查看更多>>摘要：遥感目标检测往往具有图像尺度变化大、目标微小、密集排列和宽高比过大的特性,给高精度定向目标检测造成困难.本文提出了一种全局上下文注意力特征融合金字塔网络.首先,本文设计了一种三重注意力特征融合模块,它能够更好地融合语义和尺度不一致的特征.然后引入层内调节方法改进并提出了一个全局上下文信息增强网络,对含有高级语义信息的深层特征的进行细化,提升表征能力.在此基础上,以全局集中调节的思想设计了全局上下文注意力特征融合金字塔网络,利用注意力调制特征自上而下地调节浅层多尺度特征.在几个公开数据集中进行了广泛实验,实验结果的高精度评价指标均优于目前先进的模型.

    遥感图像定向目标检测注意力特征融合特征金字塔网络

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    基于图卷积时空生成对抗网络的城市交通估计

    许明邬天财金海波
    123-131页
    查看更多>>摘要：在城市道路部署前估计路网的交通流量极具挑战性,为了解决这个难题,提出了一种新的条件城市交通生成对抗网络(Curb-GAN)模型,利用条件生成对抗网络(CGAN)生成城市交通流量数据.首先,把路网各节点的距离关系和外部特征信息作为条件处理,来控制生成结果;其次,利用图卷积网络(GCN)捕获路网的空间自相关性,利用自注意力机制(SA)和门控循环单元(GRU)捕获不同时隙交通的时间依赖性;最后,由训练好的生成器生成交通流量数据.在两个真实时空数据集上的大量实验表明,Curb-GAN模型的估计精度优于主要的基线方法,并且可以产生更有意义的估计.

    生成对抗网络自注意力机制门控循环单元图卷积网络交通估计

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    基于多头自注意力的自动睡眠分期模型

    魏婉欣朱嘉鹏郑景仁潘家辉...
    132-139页
    查看更多>>摘要：睡眠分期在睡眠监测和睡眠质量评估中意义重大,高精度的睡眠分期能够辅助医师在临床诊断上正确评估睡眠情况.尽管现有的自动睡眠分期研究已经取得了相对可靠的准确率,但是仍存在着需要解决的问题:(1)如何更加全面地提取患者的睡眠特征.(2)如何从捕捉到的睡眠特征中获得有效的睡眠状态转换规则.(3)如何有效利用多模态数据提升分类准确率.为了解决上述问题,本文提出了基于多头自注意力的自动睡眠分期网络.为了提取EEG和EOG各自在睡眠阶段中的模态特点,该网络采用双流并行卷积神经网络结构来分别处理EEG和EOG原数据.此外,模型使用由多头自注意力模块和残差网络构成的上下文学习模块来捕捉序列的多方面特征,学习序列之间的关联性和重要性.最后模型利用单向LSTM来学习睡眠阶段的过渡规则.睡眠分期实验结果表明,本文提出的模型在Sleep-EDF数据集上的总体准确率达到 85.7％,MF1 分数为 80.6％,且其准确率和鲁棒性优于现有的自动睡眠分期方法,对自动睡眠分期研究有一定价值.

    自动睡眠分期多模态卷积多头自注意力上下文学习模块

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    基于微服务分布式链路的服务质量优化策略

    佟业新曲新奎杨皓然张军涛...
    140-152页
    查看更多>>摘要：微服务架构作为一种敏捷而弹性的软件设计范式,已经在当今的软件开发领域中取得了广泛的应用.然而,随着微服务数量的不断增加,系统复杂度随之升高,系统的服务质量随之下降,如何提升微服务架构下的线上业务服务质量是一个重要命题,而服务链路的优化是其中的关键挑战.本文通过对微服务架构下服务链路的深入研究,提出了链路抽样、链路拓扑生成、强弱依赖判定、循环调用识别、重复无效调用识别等链路分析方法,并在此基础之上,实践了一系列包括强弱演练、循环调用分拆、重复调用减支合并、故障自愈、链路溯源等在内的一系列有效的优化策略,有效提升了微服务架构下的生产运行系统服务质量.

    微服务链路分析链路溯源强弱依赖重复调用

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    多模态深层次高置信度融合跟踪算法

    高伟薛杉胡秋霞李嘉琦...
    153-163页
    查看更多>>摘要：为解决单目标跟踪中因目标外观及环境变化导致的跟踪失败问题,提出一种多模态深层次高置信度融合跟踪算法.首先构建目标颜色模型和基于双线性插值HOG特征形状模型的高维度多模态模型,之后对候选目标利用粒子滤波进行搜索.针对模型融合的难点,通过准确量化形状和颜色模型多种置信度并设计高置信度融合准则,以实现该多模态模型中不同置信度的深层次自适应加权平衡融合.最后针对模型更新参数固定的问题,设计非线性分级平衡更新策略.经过在OTB-2015 数据集上的测试,发现该算法的平均CLE和OS在所有参照算法表现中均表现最佳,其值分别为 30.57 和 0.609.此外,其FPS为 15.67,满足了跟踪算法在一般情况下的实时性要求.在某些常见的特定场景中,其精确率、成功率指标在多数情况下的表现也超过了同类顶尖算法.

    视觉目标跟踪多模态置信度融合深层次加权分级平衡更新

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    联合CPD面向复杂场景的自适应激光SLAM算法

    孙伟叶健峰张小瑞郭邦祺...
    164-173页
    查看更多>>摘要：激光点云匹配是影响激光SLAM系统精度和效率的关键因素.传统激光SLAM算法无法区分场景结构,且在非结构化场景下由于特征提取不佳而出现性能退化.为此,提出一种联合CPD(coherent point drift)面向复杂场景的自适应激光SLAM算法CPD-LOAM.该算法提出一种基于预判和验证相结合的场景结构辨识方法,首先引入场景特征变量对场景结构进行初步判断,然后从几何特征角度通过表面曲率对其进行验证,增强对场景结构辨识的准确性.此外,在非结构化场景下添加CPD算法进行点云预配准,进而利用ICP算法进行再配准,解决该场景下的特征退化问题,从而提高点云配准的精度和效率.实验结果表明,提出的场景特征变量以及表面曲率可以根据设置的阈值有效地区分场景结构,在公开数据集KITTI上的验证结果显示,CPD-LOAM较LOAM算法定位误差降低了 84.47％,相较于LeGO-LOAM与LIO-SAM算法定位精度也分别提升了 55.88％和 30.52％,且具有更高的效率和鲁棒性.

    激光SLAM场景结构相干点漂移(CPD)自适应

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    基于多标签语义分割的硬笔字笔画提取

    余嘉云李丁宇徐占洋王晶弘...
    174-182页
    查看更多>>摘要：汉字作为中华文化的载体,因其复杂的结构区别于其他文字.笔画作为汉字的基本单元,在硬笔字评价中起到至关重要的作用.正确提取笔画,是硬笔字评价的首要步骤.现有的笔画提取方法多数是基于规则的,由于汉字的复杂性,这些规则通常无法顾及所有特征,且在评价时无法根据笔顺等信息与模板字笔画匹配.为了解决这些问题,该文将笔画提取转化为多标签语义分割问题,提出了多标签语义分割模型(M-TransUNet),利用深度卷积模型以汉字为单位任务进行训练,保留了笔画原有结构,避免了笔画段组合的二义性,同时得到了硬笔字的笔顺,有利于笔画评价等下游任务.由于硬笔字图像只分为前景和背景,没有额外颜色信息,所以更容易产生FP(false positive)分割噪声.为解决此问题,本文还提出了一种针对笔画分割结果的局部平滑策略(local smooth strategy on stroke,LSSS),淡化噪声的影响.最后,本文对M-TransUNet的分割性能以及效率进行了实验,证明了本文算法在很小性能损失的情况下,极大地提升了效率.同时对LSSS算法进行了实验,证明其在FP噪声消除的有效性.

    硬笔字笔画提取多标签语义分割局部平滑策略

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    基于概率感知模型的线性无线传感网络可靠性分析

    李兆贾正锋杨海波
    183-191页
    查看更多>>摘要：线性无线传感网络(linear wireless sensor network,LWSN)广泛应用于监测铁路、天然气管道等线性拓扑的关键基础设施,其可靠性至关重要,其中覆盖率是衡量可靠性的重要指标.目前在评估LWSN覆盖率的方法大多采用 0/1 圆盘感知模型,但实际中传感器的监测可靠性随着覆盖半径增加呈概率分布.因此,提出了一种基于概率感知模型的可靠性分析方法,该模型可根据传感器的物理参数计算其有效感知范围,进而提升了评估的准确性.为减小系统状态空间的大小,采用二元决策树构造LWSN的系统状态集合.本文假设节点的故障概率符合Weibull分布并针对不同通信半径和感知范围进行仿真实验,结果表明该方法可以有效地对LWSN的可靠性进行评估,评估准确率相比0/1 圆盘感知模型更精准.

    线性无线传感网络(LWSN)可靠性概率感知模型二元决策树Weibull分布

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    变邻域模拟退火算法在农村生活垃圾收运中的应用

    艾玉
    192-200页
    查看更多>>摘要：针对农村地区生活垃圾的产生特点,考虑生活垃圾分类下的可变收运周期,构建以最小化运输成本、车辆延迟到达惩罚成本和环境惩罚成本的多目标生活垃圾收运路径优化模型.利用随机选择法、最近邻法相结合以重构解空间,使用带变邻域的模拟退火算法对模型进行求解.通过算例仿真及对比分析可知,本文模型和算法在收运总成本和总距离方面有较好的优化效果,均优于经典模拟退火算法和变邻域搜索算法的最优解.相较于传统的固定周期收运方案,本文所建立模型减去了环境污染成本,同时在总成本上改进超 110.4％,可较好地解决农村地区垃圾收运路径优化问题.

    农村生活垃圾收运环境污染可变收运周期变邻域搜索算法模拟退火算法

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