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计算机应用研究

基本信息

  • ISSN:1001-3695
  • 出版时间:1984-
  • 出版者:《计算机应用研究》编辑部
  • 期刊网址: 点此访问
  • 语种: 中文;
  • 出版格式:

出版信息

  • 主题: 计算机应用研究,核心期刊,论文投稿,算法,理论;
  • 总访问量:2087543次
  • 基于近红外和可见光差分特征的图像融合方法

    关键词: 图像融合; 差分特征; 近红外; 偏色校正;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:暗光环境拍摄的图像通常存在昏暗、噪声、偏色等退化问题。为此,提出一种基于差分特征的可见光与近红外融合方法。首先,观察到近红外与可见光图像成像不一致性,通过两者结构性差异构造差分特征。其次,利用差分特征映射为融合权重进行权重融合。最后,采用偏色校正方法对融合后易产生偏色区域进行亮度复原,使得融合后偏色区域颜色真实自然。提出方法能切实有效地利用近红外信息,输出高质量清晰图像。实验结论表明,本文方法在主管感受和客观评价上均优于现有算法。

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  • 基于Transformer的图像分类网络MultiFormer

    关键词: 机器视觉; 深度学习; 图像分类; 自注意力; Transformer;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:为解决目前ViT模型无法改变输入补丁大小且输入补丁都是单一尺度信息的缺点,提出了一种基于Transformer的图像分类网络称为MultiFormer。MultiFormer通过AWS(Attention With Scale)模块,将每阶段不同尺度输入小补丁嵌入为具有丰富语义信息的大补丁;通过GLA-P(Global-Local Attention With Patch)模块交替捕获局部和全局注意力,在嵌入时同时保留了细粒度和粗粒度特征。设计了MultiFormer-Tiny、-Small和-Base三种不同变体的MultiFormer模型网络,在ImageNet图像分类实验中Top-1精度分别达到81.1%、82.2%和83.2%,后两个模型对比同体量的卷积神经网络ResNet-50和ResNet-101提升3.1%和3.4%;对比同样基于Transformer分类模型ViT,MultiFormer-Base在参数和计算量远小于ViT-Base/16模型且不需要大量数据预训练前提下提升2.1%。

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  • 应用于材料图像分割的Graph-UNet

    关键词: 语义分割; 图卷积神经网络; 图注意力; 材料图像; 深度学习; 小样本;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:小样本材料图像分割是图像分割领域的研究难点之一。材料图像的微观结构大多数有形状各异、纹理复杂和边界模糊等特点,会导致材料图像的分割不准确。Graph-UNet被提出融合UNet和图卷积神经网络来解决小样本材料图像自动分割的挑战,它将卷积神经网络的多维特征融合和跳跃连接的思想迁移到图卷积神经网络中实现图卷积和图注意力的有效结合,并且建立了一个通用的模块实现特征图和图结构相互转换。在材料图像数据集上进行了对比和消融实验,证明Graph-UNet的分割结果优于很多先进方法,准确的识别了多种材料结构,推动了探究材料结构和性能关系的发展。

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  • 面向应用的RGB-D机器人道路坡度融合估计方法

    关键词: RGB-D; 机器人; 法向量估计; 坡度估计;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:为提高机器人在移动路径中对道路坡度的估计精度,提出一种面向应用的RGB-D(Red Green Blue-Depth)机器人融合型道路坡度估计方法。首先,引入随机采样一致性算法完成点云处理;其次,采用改进型平面拟合方法完成法向量估计;最后,采用余弦聚类及累加平均方法实现高精度道路坡度估计。实验结果表明,该算法在数据集下相较最小二乘法与稀疏子空间法,估计误差分别降低1.21%、2.13%,在实际环境下较最小二乘法平均误差降低1.43°,这证明了所提方法的可行性和准确性。

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  • MIBS方案的分析与改进

    关键词: 基于身份密码学; 数字签名; 计算Diffie-Hellman问题; 随机预言机模型;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:魏松杰等人提出一种基于安全仲裁SEM(Security Mediator)的mIBS(identity based signature)方案,利用SEM节点实现用户身份实时撤销。mIBS方案中,SEM持有部分用户私钥,与签名者共同完成签名。文章对mIBS方案进行了安全性分析,发现该方案存在严重安全缺陷,并给出一个具体的攻击实例。在攻击实例中,签名者通过与SEM的一次正常签名交互,窃取SEM持有的部分私钥,进而绕开SEM单独实施签名,使得SEM失效。文章提出一种改进的mIBS方案(记为mIBSG),对SEM持有的部分私钥增加了随机性保护。进一步,文章建立了mIBS方案安全模型mEUF-CMIA(existential unforgeability under adaptive chosen message and identity attacks),重点讨论了其敌手模型。除传统IBS敌手外,mEUF-CMIA模型定义第2种类型敌手模拟一个恶意但合法的签名者,通过访问随机预言机,在没有SEM参与的情况下独立产生签名。在mEUF-CMIA模型下,mIBSG方案的不可伪造性被规约为求解循环群上的CDH问题。对比分析表明,mIBSG方案以较小的计算代价实现了可证明安全性。mIBSG方案可用于构建基于IBC的跨域认证系统。

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  • 融合差分变异和切线飞行的天鹰优化器

    关键词: 天鹰优化器; 差分变异; 切线飞行; 勘探与开发;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:针对天鹰优化器(Aquila Optimizer,AO)虽然拥有强大的全局勘探能力,但局部开发能力不足的问题,提出融合差分变异和切线飞行的天鹰优化器(Differential Evolution mutation and tangent flight Aquila Optimizer,DEtanAO)。首先,根据差分进化算法中的变异操作能使算法具有较强的开发能力弥补了AO算法的不足,然后,利用切线搜索算法中切线飞行策略具有较强的探索搜索空间的能力并能使算法跳出局部最优解的优势,用其替换了AO算法中的莱维飞行。这两种策略的结合有效地平衡了DEtanAO算法的勘探和开发阶段。最后,为验证DEtanAO算法的优化性能,在12个标准基准函数、高维函数、Wilcoxon秩和检验和工程优化问题上来测试所改进算法的寻优能力。实验结果表明,相比其他新提出的智能算法,DEtanAO算法具有更强的寻优能力和更快的收敛速度。

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  • 采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法

    关键词: 阿奎拉优化算法; 动态调整; 混沌自适应权重; 改进型差分变异;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优能力。通过8个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及1个工程应用问题的数值实验仿真,实验结果表明,算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。

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  • 基于分层强化学习的自动驾驶车辆掉头问题研究

    关键词: 分层强化学习; 汽车掉头; 稀疏奖励; 近端策略优化;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:调头任务是自动驾驶研究的内容之一,大多数在城市规范道路下的方案无法在非规范道路上实施。针对这一问题文中建立了一种车辆掉头动力学模型,并设计了一种多尺度卷积神经网络提取特征图作为智能体的输入。另外文中还针对调头任务中的稀疏奖励问题,结合分层强化学习和近端策略优化算法提出了分层近端策略优化算法,在简单和复杂场景的实验中,该算法相比于其他算法能够更快的学习到策略,并且具有更高的掉头成功率。

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  • 基于二进制序列的属性访问控制策略检索方法

    关键词: 云计算; 属性访问控制策略; 检索效率; 匹配; 二进制序列;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:在基于属性访问控制中策略中,如何快速响应检索的访问控制请求至关重要,而通过遍历策略集合每条规则中的所有的属性值去匹配相应规则的检索方法是低效的。因此,论文提出一种基于二进制序列的属性访问控制策略检索方法。采用二进制标识和二进制编码表示基于属性的访问控制策略和访问控制请求。通过对二进制标识的逻辑运算选择合适的分组,在组内,通过访问控制请求的二进制编码和所有规则的二进制编码的匹配来查找合适的规则,减少策略集合内规则的属性与访问控制请求属性匹配的过程,从而提高策略检索效率。论文在实验中从策略预处理、策略评估时间和策略检索总时间三个方面类比相似检索方法的效率,实验结果表明,论文提出的策略检索方法具有更高的检索效率。

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  • 基于任务与巡航方向相关性分析的无人机任务分配

    关键词: 无人机任务分配; 相关性分析; 巡航方向; 能耗;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:在有限能耗下提高任务执行效率是无人机系统中一个关键问题,然而现有的无人机任务分配方法忽视了任务与无人机巡航方向的相关性对能耗和时延的影响。为此,提出一种基于任务与巡航方向相关性分析的无人机任务分配方法,该方法包括任务筛选和基于共识的冲突解决两个阶段。在第一阶段,该方法首先利用任务与无人机巡航方向的夹角为单个无人机筛选出无折返任务,然后提出兼顾能耗和时间紧迫性的任务筛选算法从无折返任务中筛选出交互前候选任务。在第二阶段,该方法在多个无人机交互候选任务列表后,根据任务在这多个无人机巡航方向上的能耗效用参数和时延评估值来解决它们之间的任务冲突。经实验验证,提出的方法能够获得更低的任务平均能耗和平均时延。

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  • 基于多尺度残差网络的单应估计方法

    关键词: 单应估计; 多尺度残差网络; 特征融合; 四角点归一化偏移; 平均角点误差;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:单应估计是许多计算机视觉任务中的一个基础且重要的步骤。传统单应估计方法基于特征点匹配,难以在弱纹理图像中工作。深度学习已经应用于单应估计以提高其鲁棒性,但现有方法均未考虑到由于物体尺度差异导致的多尺度问题,因此精度受限。针对上述问题,提出了一种用于单应估计的多尺度残差网络。该网络能够提取图像的多尺度特征信息,并使用多尺度特征融合模块对特征进行有效融合,此外还通过估计四角点归一化偏移进一步降低了网络优化难度。实验表明,在MS-COCO数据集上,该方法平均角点误差仅为0.788个像素,达到了亚像素级的精度,并且在99%情况下能够保持较高的精度。由于综合利用了多尺度特征信息且更容易优化,该方法精度显著提高,并具有更强的鲁棒性。

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  • 基于关键帧节点自适应分区与关联的行为识别算法

    关键词: 行为识别; 关键姿态; 自适应; 节点关联; STGCN;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:基于视频的人体行为识别任务中由于大部分画面并不包含重要的判别信息,这对识别应用的准确性造成严重干扰。关键姿态帧既能表达视频又能降低计算量,且骨骼数据相比于图像包含更多维度的信息。因此,提出一种基于关键帧骨骼节点自适应分区与关联的行为识别算法。首先构建自适应池化深度网络以评估帧的重要性获取关键姿态帧序列;其次通过节点自学习模型建立非自然连接状态下的节点间关联;最后将改进的时空信息应用于STGCN并使用SoftMax分类识别。在开源的大规模数据集NTU-RGB+D和Kinetics 上与几种典型技术进行比对,验证了所提方法在减少冗余数据量的同时能保留关键动作信息,且动作识别准确率平均提高了0.63%~11.81%。

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  • 基于特征分解的快速位姿图优化算法

    关键词: 位姿图优化; 最大似然估计; 特征分解; 模型降阶;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是计算机视觉领域中广泛应用的高维非凸优化算法,很难直接求解,主要依赖于迭代技术,对初始值的质量要求较高,在实践中很难得到保证。针对位姿图优化问题进行了研究,提出了基于特征分解的位姿图简单封闭解算法,该算法首先对PGO问题的最大似然估计进行半定松弛,然后将其转换为特征分解问题,并利用数据的稀疏性设计了改进的模型降阶方法进行求解,进一步提高了算法的计算速度。算法具有可伸缩性、计算成本低和精度高等优点。最后,在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明在不影响精度的情况下,该算法可以快速地进行位姿图优化。

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  • 基于iForest和LOF的流量异常检测

    关键词: 流量异常检测; 大规模多维数据; 孤立森林; 特征离群系数; 局部离群因子;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:异常检测在现代大规模分布式系统的安全管理中起着重要作用,而网络流量异常检测则是组成异常检测系统的重要工具。网络流量异常检测的目的是找到和大多数流量数据不同的流量,并将这些离群点视为异常。由于现有的基于树分离的孤立森林(iForest)检测方法存在不能检测出局部异常的缺陷,为了克服这个缺陷,提出一种基于iForest和局部离群因子(LOF)近邻集成的无监督的流量异常检测方法。首先,改进原始的iForest与LOF算法,在提升检测精度的同时控制算法时间;然后,分别使用两种改进算法进行检测,并将结果进行融合以得到最终的检测结果;最后,在自制数据集上对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,所提方法能够有效地隔离出异常,获得良好的流量异常检测效果。

    点击量 1503 下载量 62 评论 0
  • 基于整数线性规划的VLIWDSP指令分簇调度

    关键词: DSP; VLIW; 指令分簇; 指令调度; 整数线性规划;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:在分簇VLIW DSP上,指令分簇是一项对程序性能有重要影响的编译优化,但现有的指令分簇算法只能处理顺序的程序区域,且难以获得最佳的分簇方案。针对这些问题,提出一种基于整数线性规划的统一指令分簇与指令调度的方法。该方法使用零一决策变量表示函数中指令的分簇、指令的局部调度、以及簇间传输指令的全局调度,并将指令之间的依赖关系和对处理器资源的竞争关系构造为线性约束,最终得到一个以最小化函数的估计执行时间为目标的整数线性规划模型。实验结果表明,求解该模型得到的分簇调度方案对程序性能的优化显著强于现有算法,并且求解模型所耗费的时间是可接受的。

    点击量 1507 下载量 47 评论 0
  • 融合外部属性的短时交通流预测研究

    关键词: 交通流预测; 图小波变换; 自适应矩阵; 外部因素; 门控循环机制; 注意力机制;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:针对现有交通流量预测算法大多仅考虑常态下的预测,而未考虑天气属性、周围地理属性对预测结果的影响,提出一种融合外部属性的组合预测模型(A-STIGCN)。首先,将外部属性作为路网中路段的属性,同时对路段的属性和交通特征进行建模,得到增强的特征向量。其次,采用图小波变换和自适应矩阵分别提取交通流局部和全局空间特征信息,并借助门控循环单元(GRU)对时间信息的长时记忆能力以提取其时间特性,最后,通过注意力机制来捕获时空动态变化性进行交通流预测。采用深圳出租车轨迹数据、对应天气数据以及POI数据进行预测,研究结果表明:A-STIGCN组合模型预测效果优于传统线性模型及变体模型,与未引入注意力机制的ASTGCN模型相比,MAE降低了约0.131,精度提高了0.068,与及未引入外部因素的TGCN模型对比分析,MAPE降低了约0.637%,精度提高了0.079,从而更好地为交通管理提供指导意见。

    点击量 1652 下载量 136 评论 0
  • 安全增强的智能电网轻量级匿名认证方案

    关键词: 智能电网; 身份认证; 椭圆曲线; 随机预言模型; ProVerif;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:现有的智能电网身份认证方案大多存在计算成本高和认证流程复杂的问题,不适用于智能电网中资源受限的智能设备。而一些轻量级的方案却存在各种安全漏洞,这些方案都无法在效率和安全性之间实现所需的权衡。针对上述问题,基于椭圆曲线加密算法设计了一个增强的可证明安全的智能电网轻量级匿名认证方案。引入辅助验证器,摆脱在认证阶段对于电力供应商的依赖,在保护智能电表真实身份的条件下实现网关和智能电表之间的相互认证。同时,可以通过伪身份对恶意智能电表进行身份的溯源和撤销。通过在随机预言模型下的安全性分析和仿真工具ProVerif证明了方案具备较高的安全属性。性能分析表明,所提方案能够满足智能电网环境下对于安全性和高效性的要求。

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  • 基于局部图结构的链接预测模型

    关键词: 链接预测; 子图提取; PageRank; 节点编号;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:链接预测是基于已知的部分图数据来预测节点之间未被观测到的边或者未来可能产生的边的任务。链接预测领域目前最表现最佳的方法是,对所有目标节点对提取周围的低阶邻居小图,使用小图做图分类预测链接的方法。然而,这种方法的稳定性和性能受限于图的局部结构特异性。提出的方法在上述算法的基础上进行了改进。该算法根据目标节点周围节点的结构特征计算周围节点优先值,根据优先值筛选出高优先值的节点集合,并同时选出一定数量的随机节点,共同组成封闭子图,提取子图特征进行链接预测。实验表明,该算法有效提高了在不同结构的图数据上选出的小图的精准性和稳定性,显著提升了链接预测的效果。

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  • 门诊动态溢流排队系统感性和理性退出率分析

    关键词: 排队系统; 动态溢流; 退出率; 感性; 理性;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:在现实医疗服务中,面对医生座席数量供不应求的现状,采用传统的双队列独立排队系统很难高效利用医院资源。对此,在不改变医院现有资源的情况下设置系统动态用来合理配比各门诊患者容量,在传统双队列独立排队系统的基础上建立动态溢流门诊排队生灭模型,并考虑患者在感性与理性因素下退出系统的概率,便于更准确地分析系统的真实状态。借助ProModel这一灵活、可靠的离散事件仿真软件,将模型可视化研究,并与传统的门诊排队模型进行对比分析。仿真结果显示,新型排队模型的队列的平均长度,患者的等待时间等服务指标均优于传统的排队模型。

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  • 未知环境下多AUV协同避障方法研究

    关键词: 路径规划; 多AUV; 协同避障; 领航-跟随者; 行为;

    提交时间: 2022-06-06

    摘要:针对多AUV(autonomous underwater vehicle)系统在未知环境中进行路径规划时,难以兼顾避障与编队的问题,提出了一种基于领航-跟随者与行为的多AUV协同避障方法。首先,通过构造碰撞危险度及偏离目标评价函数,设计了AUV局部路径规划方法;在此基础上,结合编队控制方法,分别为领航者和跟随者设计不同的行为以及行为选择模式。半物理仿真实验结果表明,该算法能够实现多AUV系统在未知环境中的协同避障,且队形偏离度与恢复队形时间优于传统多机器人避障算法。实验结果证明了该算法的可行性与有效性。

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