分类: 农、林、牧、渔 >> 水产学 提交时间: 2022-05-18
摘要: [目的] 芽孢杆菌在养殖水体等低营养水环境中氮的转化治理方面具有较高的应用价值,但受很多因素的影响,其中又数菌株特性和环境条件较为重要,然而目前对这两种因素的综合研究尚少,基于通径分析的低营养水体环境中芽孢杆菌生长与氮转化影响因素进行分析研究。 [方法] 为此,选取2株芽孢杆菌NT9和YB3作为研究对象,通过平板法测定其水解酶活性和抑菌活性等特性,然后模拟配置了4种低营养水体环境,并应用通径分析方法研究菌株特性和环境条件对芽孢杆菌生长和氮转化作用的影响,如直接效应、间接效应和综合效应等。 [结果] 结果显示,菌株NT9为枯草芽孢杆菌(Bacullis subtilis),与蜡样芽孢杆菌(B. cereus)YB3不同,具有较强的蛋白酶、淀粉酶活性以及抑菌活性,而纤维素酶活性较弱。同时又与菌株YB3相似,在低营养条件下菌株NT9也仅具有有机氮和氨氮降解作用,其中氨氮降解率可达89.3%。通径分析显示,模型的决定系数为0.55-0.95,其它主要的适配度指标也均符合判定标准。菌株的纤维素酶活性(cel)对大多数环境中菌株的生长(gro)以及有机氮、氨氮的降解(dtan)均具有显著的直接促进效应(Piod)、有机氮含量(ion)、氨氮含量(itann)以及时间阶段(stage)等环境因素对gro和dtan也具有显著的直接影响(PPgro和dtan产生间接效应,增强或抵消直接效应,使某些因素表现出显著的总效应(PP>0.05)。gro和dtan在某些环境中相互之间也具有直接的促进效应(P [结论] 因此,在实际应用中,可能需要结合菌株特性和环境条件拟定具体方案,如菌株、氮源的投加量和投加方式等,以达到更好的使用效果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 视频超分辨率(video super-resolution,VSR),其目的是利用多个相邻帧的信息来生成参考帧的高分辨率版本。现有的许多VSR工作都集中在如何有效地对齐相邻帧以更好地融合相邻帧信息,而很少在相邻帧信息融合这一重要步骤上进行研究。针对该问题,提出了基于组反馈融合机制的视频超分辩模型(GFFMVSR)。具体来说,在相邻帧对齐后,把对齐视频序列输入第一重时间注意力模块,然后,把序列分成几个小组,各小组依次通过组内融合模块实现初步融合。接着,不同小组的融合结果经过第二重时间注意力模块。然后,各小组逐组输入反馈融合模块,利用反馈机制反馈融合不同组别的信息,最后,把融合结果输出重建。经验证,该模型具有较强的信息融合能力,在客观评价指标和主观视觉效果上都优于现有的模型。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对部分重叠的两片点云配准效率低、误差大等问题。提出了一种基于重叠域采样混合特征的点云配准算法。首先,通过编码和特征交互的方式预测每个点的重叠分数,获得更丰富的点云特征。其次,提取重叠点的局部几何特征,基于重叠分数和点特征的显著性保留重叠关键点。最后,利用重叠关键点的几何信息和空间信息构建混合特征矩阵,计算矩阵的匹配相似度,采取加权奇异值分解运算得到配准结果。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,能在保证配准效率的同时,显著提升点云配准精度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 骨龄评估是一种检测儿童内分泌与生长发育异常的常用方法,但深度学习方法中低质量手部X射线图像降低最终评估精度。针对该问题,提出一种增加手部X射线图像感兴趣区域面积的对齐网络,该网络以Swin Transformer结构作为主干网络学习图像手部相似性并取得仿射系数,且在训练过程中不需进行大规模手部标注。在骨龄评估网络中,针对高效通道注意力和空间注意力机制改进,提出双池化高效通道注意力和非对称卷积空间注意力方法,将这两种方法以双重注意力形式和Xception网络相结合提出DA-Xception。在RSNA数据集上进行测试,该骨龄评估方法达到5.37个月的平均绝对误差,相较于其他深度学习方法可更充分提取特征,优化评估结果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对人体姿态估计中面对特征图尺度变化的挑战时,难以预测人体的正确姿势,提出了一种基于多尺度注意力机制的高分辨率网络MSANet(multiscale-attention net)以提高人体姿态估计的检测精度。引入轻量级的金字塔卷积和注意力特征融合达到更高效的完成多尺度信息的提取;在并行子网的融合中引用自转换器模块进行特征增强,获取全局特征;在输出阶段中将各层的特征使用自适应空间特征融合策略进行融合后作为最后的输出,更充分的获取高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征,以推断不可见点和被遮挡的关键点。在公开数据集 COCO2017上进行测试,实验结果表明,该方法比基础网络HRNet的估计精度提升了4.2%。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 使用强化学习解决机器人操作问题有着诸多优势,然而传统的强化学习算法面临着奖励稀疏的困难,且得到的策略难以直接应用到现实环境中。为了提高策略从仿真到现实迁移的成功率,提出了基于目标的域随机化方法:使用了基于目标的强化学习算法对模型进行训练,可以有效的应对机器人操作任务奖励稀疏的情况,得到的策略可以在仿真环境下良好运行,于此同时在算法中还使用了目标驱动的域随机化的方法,在提高策略泛用性以及克服仿真和现实环境之间的差距上有着良好的效果,仿真环境下的策略容易迁移到现实环境中并成功执行。结果表明,使用了基于目标的域随机化方法的强化学习算法有助于提高策略从仿真到现实迁移的成功率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为解决零件价值高低界限模糊、废旧产品拆卸深度不合理的问题,提出一种考虑零件功能性削减的产品多目标拆卸方案决策方法。分析零件具体损伤对拆卸工具、方向、约束状态的影响,建立损伤情况下的拆卸信息模型;结合各损伤形式对零件接触面功能性的削减作用,提出一种考量零件在产品中综合重要性的剩余价值排序方法,并由此建立一种动态的拆卸目标件选取模型;面向拆卸过程的经济性,建立包含“价值构成”和“成本构成”的目标函数,采用自适应遗传算法进行序列规划求解,并反向决策零件的回收去向;以受损的减速器为例,获得产品的最佳拆卸深度和各零件的回收去向,充分挖掘零件的利用价值,验证所提方法的经济性与科学性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 软件定义网络(software defined network,SDN)应用范围的扩大带来了应用需求多样化的挑战。利用数字孪生(digital twin,DT)增强SDN的实时分析、推演和控制能力,能更好地满足各种应用场景需求。然而,当前SDN的数字孪生构建面临着时延需求高、计算开销大、资源协调难的问题。因此,以应用需求为导向,在网络可用计算资源约束下,提出了一种新型的可变粒度数字孪生(variable granularity digital twin,VGDT)思想及其构建技术。VGDT结合网络可用计算资源分布特征,建立了保证数字孪生时延和完整度的多节点资源协同优化模型。在此基础上,利用混合编码遗传算法对该模型进行求解,获得最佳映射数据粒度和数字孪生部署方案,指导数字孪生的构建过程。仿真结果表明,与现有模式相比,在网络计算资源约束下,VGDT具有更高的数字孪生模型完整度和模型有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为解决移动边缘计算网络中面向用户的服务功能链部署算法系统成本支出过大、响应时间长的难题,该文提出了针对服务功能链成本与时延联合优化设计的方法。首先,在服务功能链构建阶段,根据节点位置和资源状况,选择当前最佳节点减少虚拟网络功能(virtualized network function,VNF)间的时延以提高服务功能链的响应时间。其次,在服务功能链部署阶段,由于映射资源有限,在服务映射节点时应用节点选取算法确定最佳节点映射排列顺序,并从中选取最短加权路径作为各VNF间的通信链路。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能有效降低时延和部署成本,并能显著提高服务功能链部署的成功率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 近年来,无人机的应用愈发普遍,多个无人机协同完成任务大幅提高了工作效率。基于此现象,众多学者投身于无人机群通信方式的研究,并且路由协议一直都是网络研究的重点。针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议(Optimized Link State Routing Protocol based on Multi-indicator and Multi-Path,MIMP-OLSR)。该协议首先考虑了无人机场景的节点移动特性和网络的生存时间,并定义了3个用于进行路由选择的指标,即节点的MAC层阻塞度、节点的邻居变化率和节点的MPR_S(Multi-Point Relay Selector,多点中继选择节点)邻居数目;其次,结合HELLO和TC两种控制消息提出了一种指标通告机制,用于将指标信息洪泛给全网节点;最后,根据指标信息提出了一种多径路由方案。仿真结果表明,与OLSR、SETT_MPOLSR和UAV-OLSR协议相比,所提协议MIMP-OLSR在成功率、端到端时延和吞吐量性能上均有明显提高,进而证明所提多径路由方案的合理性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了抵抗量子算法的攻击和应对恶意签名者利用环签名技术的完全匿名性输出多个签名从而进行双重开销攻击这一缺陷,同时为了解决不必要的系统开销浪费问题,提出了一种新的格上基于身份的可链接环签名方案。该方案以格上近似最短向量问题为安全基础,将该问题的求解规约于碰撞问题的求解,利用矩阵向量间的线性运算生成签名,同时结合了基于身份的密码技术。解决了系统开销浪费问题,不涉及陷门生成和高斯采样等复杂算法,提高了签名效率,降低了存储开销,并在随机预言模型下验证了方案满足完全匿名性和强存在不可伪造性。经分析,该方案是一个安全高效的环签名方案。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有低轨卫星网络认证方案采用集中认证方式认证存在时延大和采用复杂的双线性映射存在计算开销大的问题。引入无证书认证模型,在Gayathri方案的基础上,设计了一种高效无证书认证方案。该方案将用户的公钥和真实身份统一起来,使得认证过程中不需要第三方参与,降低了认证时延;通过椭圆曲线上少量点乘和点加运算构建认证消息,避免使用双线性映射,降低了计算开销。并在随机预言模型下,基于椭圆曲线离散数学对问题假设对其安全性进行了证明。最后,通过实验仿真,与现有低轨卫星身份认证方案相比,所提方案的认证时延、计算开销和通信开销较低。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统的云环境下密文检索方案基于统计学模型来生成文件向量和检索向量,并没有考虑文件和请求的深层次语义信息,本文提出一种基于混合云架构的深层次语义密文检索模型。通过私有云联邦学习神经网络模型构建向量生成模型,通过公有云存储密文数据。另外,本文提出密倒排索引表来存放文件向量,在公有云的检索过程中,保证检索信息不被泄露的情况下提高检索的效率。对真实数据集的分析和实验表明,我们的方案在安全性和搜索效率方面都优于目前同类型的密文检索方案。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对车辆拥有量的增加和拥堵情况的日益严重导致的物流业配送时效不高、客户价值低等问题,综合考虑客户价值和成本等因素,提出了一种卡车与无人机联合配送时变路径的优化方法。考虑到配送过程中不同时段的拥堵情况,采用速度分布函数刻画车辆的行驶速度,同时考虑客户的时间窗、车辆的载重和无人机的载重等约束条件,建立了成本最小的数学模型。根据模型的特点,引入k-means对客户的位置进行聚类,设计混合的粒子群算法对模型进行求解。最后通过Solomom数据进行模拟仿真实验,对模型和算法的有效性进行验证。实验结果表明,与未考虑客户价值静态路网模型相比,该模型在降低9.32%成本的情况下,同时提高了16.83%的客户价值和21.28%的客户满意度,所提算法在降低配送成本和提高企业经济效益方面具有一定的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 合成少数类过采样技术(SMOTE)是解决类不平衡问题的有效方法之一。但是,SMOTE的线性插值机制将合成样本限制在原始样本的连线上,导致新样本缺乏多样性,并且这条连线穿过多数类区域时可能会生成噪声样本。针对上述问题,提出一种带有超长方体约束的少数类样本生成机制。该机制使用超长方体作为新样本的生成区域来代替线性插值,以增加合成样本与原始样本的差异性。并通过检测超长方体内是否存在多数类样本来决定是否修正此超长方体,从而防止新合成样本落入多数类区域内。使用所提机制替换线性插值,并集成在三种过采样方法SMOTE、Borderline-SMOTE 和 ADASYN中,然后在KEEL的11个标准数据集上进行了实验评估。结果表明,相比于原始方法,集成后的方法能够帮助分类器取得更高的F1值和相当的G-mean。这说明超长方体生成机制能够显著改善分类器对少数类样本的识别能力,并且能够兼顾到多数类样本。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 警示传播算法作为一种基本的信息传播算法,其收敛时求解可满足性问题十分有效,但因子图结构较为复杂时,算法往往不收敛导致求解失败。为了对这种现象给予理论解释,同时对警示传播算法收敛性进行有效分析,利用树分解方法构造了命题公式对应因子图的树宽度量模型,计算可满足随机实例的树宽。建立树宽与警示传播算法收敛性之间的关系,给出了基于树宽的警示传播算法收敛性判定条件。通过实验分析,结果表明该方法有效,对于分析其他信息传播算法收敛性分析研究具有十分重要的意义。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对生鲜闭环供应链网络设计问题,建立了一种基于生鲜闭环供应链网络的鲁棒优化模型,以解决供应链网络中的不确定性问题。首先,针对涵盖5个节点的生鲜供应链网络结构,建立了多周期,多产品,以最小化成本,最小环境影响为目标的混合整数规划模型,采用模糊折中规划与区间数据鲁棒优化方法进行处理;其次,在原有蜜獾算法的基础上,引入差分进化原则,增强算法的全局搜索能力与收敛速度;最后,通过Matlab数值分析与仿真实例表明,所提鲁棒优化模型与蜜獾算法在求解生鲜闭环供应链网络设计问题中具有明显优势。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对基本引力搜索算法(Gravity search algorithm,GSA)易早熟、易陷入局部最优、缺少有效加速机制等缺点,提出基于改进自适应黑洞机制的GSA(Improved adaptive black hole gravity search algorithm,IABHGSA)。通过改进Tent映射对种群初始化,使得初始种群的分布更随机、均匀、遍历,增强算法的全局勘探能力;引入改进自适应黑洞机制,根据粒子进化情况选择位置更新策略,使得位置更新更为合理,有效减小粒子陷入局部最优的可能性;通过基于学习思想的最优与最差粒子更新策略,增强算法逃离局部最优的能力以及提高算法的寻优速度;引入群体迁徙,为算法提供有效的加速收敛机制。最后,选取8个基准测试函数对IABHGSA进行测试,并与相关算法的实验结果进行对比,结果证明IABHGSA有更好的寻优性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为提高多车场车辆路径问题(Multi-Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)的求解效率,提出了端到端的深度强化学习框架。首先,将MDVRP建模为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),包括对其状态、动作、收益的定义。同时,提出了改进图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)作为编码器对MDVRP的图表示进行特征嵌入编码,设计了基于Transformer的解码器。并采用改进REINFORCE算法来训练该模型。该模型不受图的大小约束,即其一旦完成训练,就可用于求解任意车场和客户数量的算例问题。最后,通过随机生成的算例和公开的标准算例验证了所提出框架的可行性和有效性。即使在求解客户节点数为100的MDVRP上,经训练的模型平均仅需2毫秒即可得到与现有方法相比更具优势的解。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 文本表示需要解决文本词语的歧义性问题,并能够准确界定词语在特定上下文语境中的语义特征。针对词语的多义性及语境特征问题,提出了一种文本语义消歧的SCDVAB模型。主要创新点有:基于分区平均技术,将场景语料库转换为文档嵌入,并引入各向异性,改进了软聚类的稀疏复合文档向量(SCDV)算法,以提高BERT的语境化表示能力;将调整各向异性后的BERT词语嵌入,作为静态词语向量的文档嵌入,以提升文本语义消歧的能力。通过大量实验进一步证明,SCDVAB模型的效果明显优于传统的文本消歧算法, SCDVAB模型可有效提高文本语义消歧的综合性能。