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计算机与现代化
江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
计算机与现代化

江西省计算机学会 江西省计算技术研究所

刘波平

月刊

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南昌市井冈山大道1416号

计算机与现代化/Journal Computer and ModernizationCSTPCD
查看更多>>《计算机与现代化》杂志成为“中国科技核心期刊”、“中国科技论文统计源期刊”！《计算机与现代化》系《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》；《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、《中国数字化期刊群》、《中国核心期刊(遴选)数据库》全文引用期刊。其特点是：时效性强，密切跟踪计算机科技发展动态，以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。既有相当的学术水平，又有实际指导意义。编辑管理规范，系《CAJ-CD规范》执行优秀奖期刊。 设有栏目：系统分析与设计、软件工程、网络与通信、控制技术、计算机辅助设计、中文信息技术、人工智能、信息系统与ERP、信息安全技术、电子商务、图像处理、应用与实践等。 《计算机与现代化》于1985年创刊，多年来得到广大读者和作者的厚爱和支持，在此表示衷心的感谢，欢迎订阅投稿。
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    基于SRv6技术的云网安全服务链自动编排方法

    王宏杰徐胜超杨波毛明扬...
    1-5,12,28页
    查看更多>>摘要：为提高云网数据中心的资源利用率、节约通信开销,基于SRv6(Segment Route IPv6)技术设计一种云网安全服务链自动编排方法.本文方法辅助并引导网络数据包沿着指定路径通过云网,确定报文的具体转发路径,减少对服务节点的依赖;建立最小化总带宽的目标函数,结合多种约束条件,满足自动编排的安全性;定义本地行为报文,架构安全服务链自动编排框架,建立安全服务策略,解决策略冲突和网络流调度问题,达到服务链的安全编排.实验结果表明,本文方法能有效地实现云网服务链自动编排,减少CPU平均总带宽消耗,提升用户的请求成功率,降低云网中边缘设备的负载,节省通信开销.

    SRv6技术云网安全安全服务链自动编排调度优化

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    一种通用可组合安全的非交互式承诺方案

    蔡泗沐王立斌
    6-12页
    查看更多>>摘要：承诺方案是密码学中最基本的组件之一,是许多密码协议的基础,如零知识证明和安全多方计算协议.通用可组合安全在设计安全协议中具有重要意义,如果一种协议在通用可组合框架中可证明安全,那么即使该协议与任意(甚至不安全的)协议并发运行,它仍然保持安全性.现有的几种高效的通用可组合安全的承诺方案都是交互式协议,而非交互式的通用可组合承诺方案具有较高的协议计算量和通信复杂度.针对于此,本文在公共参考串模型下,提出一种高效的通用可组合安全的非交互式承诺方案.通用可组合承诺方案的关键设计思想在于同时实现可提取性和模棱两可性.在承诺阶段使用一种选择密文安全加密方案实现可提取性,在承诺打开阶段使用一种非交互式零知识证明,并利用一种双模式承诺方案保持协议的模棱两可性.该方案将承诺打开阶段的多轮通信改进为一轮,实现了非交互性.与现有的非交互式承诺方案相比,大大减少了计算量和通信量,提高了协议的效率.

    通用可组合安全承诺方案非交互式公共参考串

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    基于雾计算的制造物联网数据处理技术综述

    韩坤王政段俊勇杨化林...
    13-20页
    查看更多>>摘要：制造物联网(MIoT)是一种将制造业生产系统与互联网连接相结合的技术,数据处理更是在制造物联网中发挥着至关重要的作用.随着制造业规模的不断扩大,传统的云计算已经逐渐不能满足数据处理的需求,雾计算的发展则能有效地减少决策延迟,提高系统效率.本文概述基于雾计算的制造物联网数据处理技术,首先介绍MIoT数据的产生、特点,以及数据处理过程中所要面对的挑战.其次,介绍基于雾计算的MIoT数据处理架构.然后,介绍雾计算数据处理的关键技术.最后,介绍该架构在部署时需要面对的挑战,以及雾计算在MIoT中应用的未来发展方向.

    MIoT数据处理技术雾计算数据安全

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    D2D网络中基于多目标优化的计算卸载策略

    陈琦李晶晶
    21-28页
    查看更多>>摘要：针对终端直传(Device-to-Device,D2D)通信技术的移动边缘计算场景中计算卸载的高时延、高能耗问题,提出一种基于多目标优化的计算卸载策略.该计算卸载策略基于时延和能耗多目标优化模型,引入过度卸载问题的分析,对NSGA-Ⅱ算法进行改进,包括适用于计算卸载的基因编码策略、交叉和变异方法,通过求解帕累托最优来最小化任务执行时间和能耗.此外,还提出一种数据路由算法,以平衡路由设备的传输能耗,并优化路由路径.通过仿真实验,该算法的平均提升效率最高可达41.7%,任务重传率降低至7.8%.实验结果表明,本文提出的算法能明显减少执行时延、能耗,降低任务重传率和提高任务卸载成功率.

    终端直传移动边缘计算多目标优化帕累托最优

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    基于无模型自适应控制的视觉伺服

    彭宗玉黄开启苏建华王丽丽...
    29-34页
    查看更多>>摘要：传统的机器人视觉伺服控制技术需要已知机器人精确的动力学和运动学模型以及机器人的手-眼参数.然而,由于机器人建模、手-眼标定等过程存在一定误差,因此很难精确获得视觉伺服控制模型,从而影响机器人视觉伺服系统的精度和收敛速度.针对这一难题,本文提出一种基于无模型自适应控制方法(MFAC)的机器人视觉伺服技术.利用视觉伺服系统的输入与输出数据,实现自适应视觉伺服控制,即通过MFAC在线估计机器人伺服控制器中的雅各比矩阵,并结合滑模控制器,实现机器人对目标的快速精确跟踪.实验结果表明,本文提出的方法在系统参数变化引起的未知扰动情况下仍能保证伺服控制器平稳收敛,并且能够减小视觉跟踪误差.

    视觉伺服无模型自适应控制滑模控制

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    基于RSSI参数动态修正的ZigBee室内定位算法

    李世宝丛玉杰
    35-40页
    查看更多>>摘要：ZigBee室内定位技术近年来发展迅速,但使用固定路径损耗模型的传统算法环境适应能力较差,会引起较大定位误差,影响定位精度.本文提出一种基于ZigBee平台的对数路径损耗模型参数动态修正的室内定位算法.首先经过高斯滤波对所得RSSI值进行筛选优化,然后根据锚节点之间的距离以及RSSI值来动态修正对数路径损耗模型参数,包括路径损耗因子以及距待测节点处的信号强度值,从而得到当下环境中具体的对数路径损耗模型;再利用卡尔曼滤波对现有的定位参数进行二次修正,以更正上述算法中因时刻变动引起的环境变化导致的定位偏差.实验结果表明,该定位算法比基于ZigBee的固定路径损耗模型定位性能提升了46.8%,可以改善因环境变化产生的定位误差问题.

    室内定位ZigBee高斯滤波对数路径损耗模型卡尔曼滤波

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    基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络

    付鸿林张太红杨雅婷艾孜麦提·艾瓦尼尔...
    41-46页
    查看更多>>摘要：通过对维语的场景文字检测与识别研究发现,人工采集标注自然场景文字图像是耗时耗力的,因此人工合成的数据是作为训练数据的主要来源.为获得更加真实的数据,本文提出一种基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络,利用高效的Transformer模块构建网络,充分提取图像全局与局部特征来完成维语场景文字图像修改,并添加微调模块,对最终结果进行微调.采用WGAN思想策略训练模型,可有效应对模型崩溃以及梯度爆炸等问题.通过在英文-英文,英文-维文的文字修改实验来验证模型的泛化能力和鲁棒性,无论在客观评价指标(SSIM、PSNR)还是视觉上均取得不错效果,并在真实场景数据集SVT以及ICDAR 2013上进行了验证.

    生成对抗网络场景文字修改维语场景文字图像高效TransformerWGAN

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    改进RetinaNet的电力设备目标检测方法

    王秋忆周浩郑婷婷
    47-52,58页
    查看更多>>摘要：针对电力设备检测中小目标识别精度低的问题,提出一种基于RetinaNet的电力设备目标检测方法.通过K-means聚类方法优化原始网络的锚点框尺寸.然后在特征融合中加入拥有更高分辨率的浅层特征图,解决通过多层卷积后特征图包含信息过少的问题.在此基础上,引入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,使网络定位电力设备的有效特征,抑制无用特征信息.实验结果表明,相比原始方法,本文方法对于电塔、销钉、工程车、绝缘子、电杆5种电力设备的平均识别精度提升了18.1个百分点,表明改进后的方法能显著提高电力设备的检测水平.

    目标检测电力设备聚类分析特征提取注意力机制

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    基于双向多步预测的炉管温度场重构方法

    林启钊彭志平郭棉崔得龙...
    53-58页
    查看更多>>摘要：针对高温封闭的乙烯裂解环境下裂解炉炉管温度感知难的问题,提出一种融合机理和长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的裂解炉炉管表面温度场重构方法.该方法首先基于计算流体力学仿真平台fluent构建乙烯裂解反应机理模型,用来描述裂解反应与炉管温度的数学关系,然后利用工业现场数据对机理模型进行数值矫正和过程参数求解,进一步基于皮尔逊相关系数确定适用性强的主要过程参数,在此基础上,设计卷积块注意力模块(Convolu-tional Block Attention Module,CBAM)对反映裂解反应与炉管温度关系的主要过程参数的特征进行提取,最后基于遗传算法和LSTM网络设计双向多步预测模型(GA-BMLSTM)对炉管温度分布进行预测.实验结果表明该方法对炉管温度场的重构有较高的准确率和较强的适用性.

    乙烯裂解炉温度场重构计算流体力学注意力机制遗传算法

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    Regformer:基于稀疏注意力的输油管道水力压降预测方法

    李亚平王军防余红梅窦一民...
    59-66页
    查看更多>>摘要：输油管道水力压降预测对于输油管道的生产调控十分重要,目前机器学习方法将压降预测看作回归问题,然而管道水力计算受多种因素影响,传统的机器学习方法由训练集得到的固定权重难以泛化到更多的测试样例或真实的工程场景中.本文提出一种水力压降回归预测方法Regformer,该方法将稀疏注意力机制引入回归任务,在多头注意力的基础上设计一种平滑概率方法,并融入特征投影机制.在10个公共数据集上对7种主流方法进行对比实验分析,定性实验显示Regformer对于局部的突变有很好的拟合能力;水力压降预测实验表明自注意力方法对于多变量不确定性的回归任务具有显著的优势,尤其是对极端情况的处理体现了自适应回归参数的重要性,并且Regformer用了更少的计算量取得了比Transformer更好的性能,验证了本文提出的稀疏注意力和自适应特征投影在水力压降预测任务中的优越性.

    水力预测TransformerRegformer自注意力机制

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