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计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

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028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
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    基于MIX-MAPPO算法的多无人机编队控制

    康家境吴杰宏
    231-235页
    查看更多>>摘要：单一无人机无法有效处理复杂的多任务场景,而无人机编队解决这方面问题具有显著优势.为了满足多任务场景和面向任务的编队聚集以及运行中编队队形保持的需求,设计了一种基于门格海绵分形的无人机编队模型.同时,采用多智能体近端策略优化算法(MAPPO)、近端策略优化算法(PPO)和注意力机制来训练编队控制策略,简化无人机编队模型的建立,根据无人机对其他无人机的关注为所有输入分配权重,增强其在动态环境中的适应性.针对MAPPO算法收敛速度慢和对多个智能体适应性有限的问题,提出了一种基于门格海绵分形结构的MIX-MAPPO算法.实验结果表明,与DDPG、PPO、MADDPG和MAPPO等算法相比,该方法不但成功地实现了稳定的编队,而且具有明显更快的收敛速度和更高的奖励值,说明了 MIX-MAPPO算法在编队集群控制领域的优越性.

    无人机编队门格海绵结构注意力机制集群控制编队保持

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    基于跨模态特征重构与解耦网络的多模态抑郁症检测方法

    赵小明谌自强张石清
    236-241页
    查看更多>>摘要：抑郁症是一种广泛而严重的心理健康障碍,需要早期检测以便进行有效的干预.因为跨模态之间存在的信息冗余和模态间的异质性,集成音频和文本模态的自动化抑郁症检测是一个具有挑战性但重要的问题,先前的研究通常未能充分地明确学习音频-文本模态的相互作用以用于抑郁症检测.为了解决这些问题,提出了基于跨模态特征重构与解耦网络的多模态抑郁症检测方法(CFRDN).该方法以文本作为核心模态,引导模型重构音频特征用于跨模态特征解耦任务.该框架旨在从文本引导重构的音频特征中解离共享和私有特征,以供后续的多模态融合使用.在DAIC-WoZ和E-DAIC数据集上进行了充分的实验,结果显示所提方法在多模态抑郁症检测任务上优于现有技术.

    多模态抑郁症检测特征重构特征解耦特征融合

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    激励相容理论下再制造绿色供应链网络模糊优化

    王振叶春明郭健全
    242-249页
    查看更多>>摘要：为探讨政府干预在供应链回收网络中的作用,基于激励相容理论,建立以最低总成本、最少碳排放和最大大数据投资回报为目标的多周期多目标优化模型,采用多目标三角模糊数和改进混合算法进行求解.结果表明:改进混合算法在处理回收网络多周期多目标方面具有较强的求解能力;政府政策能弥补制造业减排能力弱的问题.结论如下:制造业企业运用人工智能技术回收再制造能够提升竞争力;政府引导能够帮助企业实现产业升级.

    不确定环境激励相容理论模糊机会约束规划多目标多周期供应链改进混合算法政府干预

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    无人机边缘计算系统任务卸载的URLLC安全设计

    钟冬梅崔苗张广驰
    250-256页
    查看更多>>摘要：旨在解决无人机移动边缘计算(MEC)系统中任务卸载的物理层安全问题.在该系统中,多个地面用户将计算任务卸载给一架配备MEC服务器的无人机,一个地面窃听者尝试窃取用户向无人机卸载的任务信息.为保证任务卸载的可靠性和低时延,卸载通信使用超可靠低时延通信(URLLC)技术.通过联合优化无人机的部署位置、用户的卸载链路带宽、用户本地计算和无人机计算的中央处理器(central processing unit,CPU)频率来最大化用户的最小安全计算量.为了解决该问题,首先采用块坐标下降法将问题分解为仅优化无人机的位置和计算时延,以及仅优化无人机和用户的CPU频率和用户卸载带宽两个子问题;然后利用对数函数近似的方法对卸载带宽的速率表达式进行化简,利用连续凸逼近法将非凸的子问题变成可解的凸优化问题;最后交替求解这两个子问题直至目标函数值收敛.仿真结果表明,与现有基准方案相比,所提算法能够有效提高系统的安全计算量.这证明了所提方法的必要性,为实现安全通信和计算平衡提供了解决方案.

    无人机移动边缘计算超可靠低时延通信

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    融合网络中基于带宽感知的资源协同调度算法

    赵季红宁丽娟马健李倩雯...
    257-261页
    查看更多>>摘要：针对融合网络中协同视角不足的问题,以及5G和6G网络带宽密集型应用对带宽需求增长的趋势,提出了一种基于带宽感知的资源协同调度方法(bandwidth aware SFC mapping algorithm,BASA).通过动态感知链路带宽和节点计算能力,获取节点映射策略,然后以带宽、距离为顺序考虑因素,根据节点映射策略协同选择最佳链路映射策略.算法确保了节点与链路映射策略的协同一致性,提高了网络的QoS.实验表明,该方法具有较好的SFC映射准确性和效率,在SFC映射成功率、带宽利用率等方面优于对比算法,算法带宽利用率平均可达75％以上.

    融合网络带宽感知SFC映射资源协同资源调度

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    基于距离预测与多准则决策的水声网络分层路由协议

    张振儒杜秀娟田晓静李冲...
    262-268页
    查看更多>>摘要：水下传感器节点随水流移动,导致网络拓扑高度动态,这给水声无线传感器网络路由协议带来了挑战.为了解决水下传感器节点移动和能量受限给传统路由协议带来的挑战问题,提出了基于距离预测与多准则决策的水声网络分层路由协议.在预测节点间的距离预测阶段,该协议提出基于改进灰色预测模型的灰色马尔可夫节点间距离预测模型,并根据该模型预测结果给出了有效邻居节点确定规则;此外,提出基于多准则决策的灰色关联分析模型来计算邻居节点的灰色关联度,选择灰色关联度最高的邻居节点作为最佳下一跳.通过NS3网络仿真模拟器进行了大量的仿真实验.结果表明,基于距离预测与多准则决策的水声网络分层路由协议在提高数据交付率、降低端到端延时和能耗等方面较LEER、DBR、VBF、LR-NMP和IATLR协议具较大的优势.

    距离预测灰色马尔可夫多准则决策水声网络路由协议

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    基于跨域因果图的FCC分馏系统攻击故障辨识方法

    杨晓雨周纯杰杜鑫
    269-275页
    查看更多>>摘要：针对催化裂化(fluid catalytic cracking,FCC)分馏系统在网络攻击和系统故障具有相似特征情况下难以辨识的问题,提出了一种基于跨域因果图的攻击故障辨识方法.首先,将数据驱动和拓扑知识融合以构建跨域因果图,涵盖物理层和信息层的变量节点和设备节点;其次,结合多源异常证据集,设计了基于弗洛伊德的异常因果传播路径搜索算法,得到异常节点间的因果传播路径;最后根据必经点约束、单点异常约束、必经点最大数量约束等条件,结合异常发生时间,得到异常传播路径的最小树型图,根据根节点位置判断系统异常类型.该方法在FCC分馏仿真系统上验证了有效性,结果表明其辨识准确率为94.84％,对正常工况、故障工况和攻击工况的检测召回率分别为97.11％、93.25％、95.30％,相比同类方案,该方法不仅解决了相似特征带来的辨识难题,还能在保证较高的辨识准确率的同时,给出异常传播路径,为安全防护提供报警信息.

    跨域因果图路径搜索最小树型图攻击故障辨识催化裂化

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    基于Alt-Geohash编码的k-匿名位置隐私保护方案

    李晶刘苛张磊
    276-281页
    查看更多>>摘要：在对享受基于位置服务(LBS)用户进行位置隐私保护时,传统k-匿名技术在执行匿名操作时没有全面考虑时间开销和位置背景信息.针对上述问题,提出了一种基于Alt-Geohash编码的k-匿名位置隐私保护方案(k-anonymous location privacy protection scheme based on Alt-Geohash coding,KLPPS-AGC).首先,通过位置泛化和Alt-Geohash编码技术实现对历史数据的快速检索;其次,根据历史查询概率筛选出能与用户构建高位置熵的位置;再次,利用海伦公式改善匿名集的位置分散度;最后,构建安全匿名集实现对用户的位置隐私保护.实验证明,该方案拥有较低的时间开销和较高的隐私性.

    基于位置服务隐私保护位置隐私k-匿名Geohash

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    适用于智能医疗的匿名基于身份的认证密钥协商协议

    倪亮刘笑颜谷兵珂张亚伟...
    282-287页
    查看更多>>摘要：在智能医疗场景中,病人需佩戴各种传感医疗设备,传感医疗设备会在检测过程中收集病人的心率、呼吸频率、脉搏等生理和医疗信息,并将这些医疗信息传输到云服务器,但日益增长的数据量在传输过程中必会带来额外的通信开销和传输时延,若发生数据窃取和窜改,将会造成难以控制的后果.除此之外,近年来量子计算技术飞速发展,基于经典公钥密码体系的公共网络基础设施的安全性面临巨大挑战,保障量子安全已具有现实意义.由此,提出了一个能够抵抗量子计算攻击并适用于智能医疗的基于身份认证密钥协商协议,避免部署公钥基础设施(public key infrastructure,PKI),并证明其在改进的ID-BJM模型下是安全的,其安全性可以归约到环上带误差学习(ring learning with errors,RLWE)问题的难解性.所提协议通过两轮信息交互实现了隐式认证,且可保护自身设备的身份信息,并可抵抗信号泄露攻击,保证在数据传输过程中的安全性,与其他相关的格上基于身份认证密钥协商协议方案相比,在安全性或执行效率方面更具优势.

    基于身份密码环上带误差学习认证密钥协商协议后量子密码隐私保护智能医疗

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    基于互相关和旋转约束的视觉惯性里程计在线时间校准算法

    蒙军杰熊军林
    288-292页
    查看更多>>摘要：在融合相机和惯性测量单元(IMU)的数据推测机器人的运动轨迹时,传感器测量记录的时间点对用于估计轨迹的视觉惯性里程计(VIO)的鲁棒性和准确性至关重要.然而,由于传感器数据到达接收端的延迟存在差异,图像数据流和IMU数据流之间通常存在不可避免的时间偏置,为此提出了一种基于互相关和旋转对齐的视觉惯性里程计在线时间校准的算法.首先使用对极几何和预积分算法分别得到相机和IMU各自的相对位姿,并计算出相机的角速度;然后根据相机与IMU的角速度进行互相关计算,得到初步的时间偏置估计;最后利用相机和IMU相对位姿进行旋转约束,通过优化误差函数得到更精确的相对时间偏置估计,该时间偏置值随后用于平移传感器的时间轴以进行校准.实验表明,该算法能够减缓时间偏置对里程计精度带来的影响,并使得VIO能够在具有更大时间偏置范围的数据流下稳定运行.

    在线时间校准旋转约束视觉惯性里程计

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