特约专稿

  • 可信云计算研究综述

    张立强;吕建荣;严飞;熊云飞;

    云计算具有高性能、服务化、弹性伸缩、环境友好等优点,已经成为广泛采用的新型IT基础设施。资源外包与资源租赁的服务化本质,导致安全与隐私需求尤为突出,传统安全技术方案无法有效满足云计算的安全需求。为此,近年来学术界和工业界实现了一系列的安全改进和创新,试图用自底向上的思路解决云计算中的各类安全问题,构建可信云体系架构,以期实现云计算的安全可信。本文围绕云计算环境面临的安全威胁展开讨论,给出了当前主流的可信云计算实现思路与关键技术,讨论了相关工作的优势与不足,并对可信云计算的发展方向进行了探讨。

    2022年04期 v.54 1-11页 [查看摘要][在线阅读][下载 951K]
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信息科学

  • 基于混合相似度度量的跨语言舰船实体匹配算法

    孟卓鹏;吴继冰;刘丽华;王懋;邓苏;黄宏斌;

    由于装备信息的敏感性,军事领域的跨语言实体匹配问题会面临缺乏标注好的平行语料、依赖机器翻译质量等问题。从这些问题出发,提出了一种跨语言舰船实体匹配算法。首先归纳匹配规则,通过融合机器翻译和词典短语释义取得语言转换结果,设计了检测后缀相同字符串的相似度度量suffix-matter优化候选集,提高了算法的效率。还设计了捕捉字符和发音特征的混合相似度度量MixSim协助寻找匹配的实体。利用从互联网上爬取各国舰船活动事件的新闻报道和简式舰船数据进行实验,结果表明算法取得了较好的效果,而且证明了两种相似度度量在字符串比对中的有效性。

    2022年04期 v.54 12-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 985K]
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  • 直觉犹豫模糊集距离测度及其应用

    王拥兵;左照鑫;张丽霞;

    在决策过程中考虑决策者对备选方案给出评估信息的犹豫性,定义了直觉犹豫模糊集的犹豫度。首先,结合传统的距离测度,给出了基于犹豫度的直觉犹豫模糊集的距离测度,通过具体的模式识别案例分析,将所提出的直觉犹豫模糊集的距离测度与已有的直觉犹豫模糊集的距离测度进行了比较,结果显示,所提出的距离测度具有实用性和有效性。其次,结合有偏好的决策问题和TOPSIS方法,给出了备选方案的决策模型和算法步骤。最后,将此方法应用于锂离子电池供应商模型,并对相应的参数进行了敏感性分析,证明了所提出的距离测度具有稳定性和可行性。

    2022年04期 v.54 20-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 776K]
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  • 一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法

    宋威;郑川龙;

    通过指定期望结果项集数量挖掘top-k频繁项集,可解决频繁项集挖掘中支持度阈值难以设定的问题。由于能在较短的时间内得到足够多的精确结果,因此利用启发式方法挖掘项集的工作受到了越来越多的关注,但利用启发式方法来挖掘top-k频繁项集却鲜有研究。提出了一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法KCE。首先,给出了将交叉熵应用于top-k频繁项集挖掘的建模方法;其次,提出了基于过滤支持度的搜索空间剪枝策略;第三,设计了利用按位交叉来产生下一代项集的策略,以提高样本的多样性。实验结果表明,KCE算法在运行时间和空间消耗上都有优势,且挖掘结果的平均精度在95%以上。

    2022年04期 v.54 27-33页 [查看摘要][在线阅读][下载 930K]
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  • 广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本分析

    马占有;李健祥;李召恺;郭昊;

    为解决广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本问题,提出了带成本的广义可能性计算树逻辑模型检测方法。首先,引入带成本的广义可能性决策过程模型,该模型不仅能刻画系统的非确定选择和可能性转移,还能定量刻画系统的能耗、开销等成本。其次,在带成本的广义可能性决策过程模型下,给出了带成本的广义可能性计算树逻辑的语法及语义。然后,在已有文献基础上给出了第k步瞬时期望成本算子、前k步累积期望成本算子以及可达期望成本算子的模型检测算法。最后,通过一个实例说明了该模型检测算法的实际应用。

    2022年04期 v.54 34-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 877K]
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  • 基于时空特征融合的语音情感识别

    彭涛;郑传锟;张自力;刘军平;胡新荣;何儒汉;

    语音情感识别在人机交互中有重要的作用。在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息。考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络提取时序信息,并进行时空特征融合;针对语音中含有大量与情感无关的特征,通过将对数梅尔频谱图的三个通道作为输入,减少情感无关因素的影响,并添加注意力机制,选取情感权重大的时域信号。用公开数据集实验证明了方法的有效性,在WAR和UAR上都有提升。

    2022年04期 v.54 42-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 3178K]
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  • 基于SGD的决策级融合维度情感识别方法

    胡新荣;陈志恒;刘军平;彭涛;何儒汉;何凯;

    在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况。为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture, Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)的决策级融合维度情感识别方法。结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模态维度情感识别。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,Mocap数据更有助于提高效价维的值,结合更多情感数据有助于提升维度情感识别的预测性能,基于SGD进行决策级融合得到的一致性相关系数均值高于其他回归算法。

    2022年04期 v.54 49-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 796K]
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  • 基于滑动窗口的含负项高效用模式挖掘方法

    张妮;韩萌;王乐;李小娟;程浩东;

    现有的面向数据流的高效用模式挖掘方法局限性之一在于假定数据都带有正的效用值,且在挖掘过程中使用效用列表会消耗大量的时间和内存。为了解决以上问题,首次提出在数据流中挖掘含负项的高效用模式挖掘算法,在算法中设计了一种新颖的列表索引结构(list index structure, LIS),LIS包括数据段和索引段,依据索引段中的索引值以及项集中的正负效用值,在滑动窗口中可快速访问或更新数据段并及时剪枝,有效挖掘含负项的高效用模式,以此来提升算法的时空性能。进行了广泛的实验评估来验证算法的效率,实验结果表明,提出算法在内存消耗及运行时间方面均表现出良好的性能。

    2022年04期 v.54 55-63页 [查看摘要][在线阅读][下载 5239K]
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  • 一种保序序列快速挖掘算法RSMM

    赵晓倩;武优西;王月华;李艳;

    时间序列记录的是某一统计量按照时间推移而发生变化的数据,寻找合理的挖掘算法解决时间序列问题具有很强的现实意义。提出一种保序序列挖掘方法,通过子模式匹配结果挖掘(read the sub-pattern matching for mining, RSMM)算法,挖掘时间序列中频繁出现的趋势变化,在计算支持度时根据子模式的匹配结果得到超模式的支持度,在一遍扫描时间序列的情况下挖掘出所有的频繁保序模式。从理论上证明了RSMM是满足Apriori性质的完备性算法。在真实数据集上进行的实验表明,与其他对比算法相比,运行时间显著减少,从而验证了RSMM算法的高效性。

    2022年04期 v.54 64-70页 [查看摘要][在线阅读][下载 799K]
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  • 面向番茄病害识别的改进型SqueezeNet轻量级模型

    胡玲艳;周婷;许巍;汪祖民;裴悦琨;

    针对番茄病害识别中深度神经网络参数过多、识别精度较低的问题,从网络轻量化和提取特征精准化的角度出发,对SqueezeNet结构进行改进。为精简fire模块,对其中Expand层的卷积核大小、网络层数以及通道数进行调整。同时,将模型与ECA模块结合,利用局部跨通道交互的方式获得各通道的注意力值,强化网络对关键特征的学习能力。实验结果表明,与LeNet、MobileNet和SqueezeNet模型相比,改进型SqueezeNet的模型大小和识别准确率均具有明显优势,为嵌入式设备在实际生产中的番茄病害识别提供一种技术方法。

    2022年04期 v.54 71-77页 [查看摘要][在线阅读][下载 5565K]
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  • 基于CPM及亲和度向量的服装关键点检测方法

    汤启凡;黄晋;何儒汉;彭涛;陈佳;

    服装关键点检测是时尚大数据分析和应用的关键技术之一,受到工业界和学术界的共同关注。对多类别、姿态复杂、遮挡等服装关键点检测难点进行了研究,使用目标检测方法对服装分类并消除背景干扰,提出基于亲和度向量的卷积姿态机实现服装关键点检测,利用关键点间空间约束以提高检测的准确度,实现了一个两阶段的服装关键点检测框架。实验表明,该框架能够更准确地检测服装关键点,并对服装关键点分散性、遮挡和重叠都具有较强鲁棒性。

    2022年04期 v.54 78-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 5081K]
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基础科学与工程技术

  • 基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测

    刘旭丽;莫毓昌;吴哲;严珂;

    太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性。提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的新型域融合深度模型(DWT-CNN-LSTM),以准确地完成预测。提出的模型具有两个通道:原始通道和DWT通道。CNN分别从原始通道和DWT通道提取时域和频域特征,LSTM则用以挖掘具有长期依赖性的特征,从而形成具有长期依赖性的时域和频域的融合特征,可用于功率预测。

    2022年04期 v.54 86-94页 [查看摘要][在线阅读][下载 1905K]
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  • 《郑州大学学报(理学版)》征稿简则

    <正>《郑州大学学报(理学版)》(原刊名《郑州大学学报(自然科学版)》)是郑州大学主办的自然科学综合性学术刊物(双月刊,国内外公开发行),中文核心期刊,主要刊登信息与计算机科学、数学、物理学、化学、生物工程科学、材料科学、电气工程科学等自然科学的基础研究及应用研究方面的学术论文。1要求及注意事项1.1来稿应具有创新性、科学性、准确性和可读性。稿件必须包括(按顺序):题名、作者姓名、作者单位(具体到院系)及省份、城市邮政编码、中英文摘要(100~300字)、关键词(3~8个)、中图分类号、文献标志码、正文、参考文献。

    2022年04期 v.54 95页 [查看摘要][在线阅读][下载 509K]
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