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最新刊期

2023 年第 2 期

基于线性残差独立性测试的致病基因检测
张浩,周水庚,关佶红
2023, 69(2): 127-136. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2023.0037

摘要：使用因果推断相关的机器学习方法辅助检测致病基因时，作为因果推断的核心工具，条件独立性（CI）测试算法在高维生物数据场景中往往存在时间复杂度高以及准确性低等问题。为此，提出一种融合偏相关测试与线性残差独立性测试算法，压缩CI测试条件集的搜索空间，同时提高准确率。设计一种因果推断策略，在减少冗余CI测试的同时结合V结构与因果函数模型的优点，在应用于真实癌症数据的致病基因检测场景中可以区分Markov等价类，找到真正的因果关系。实验结果表明，提出的算法有较好的致病基因检测性能。
关键词：因果网络;因果推断;条件独立性;致病基因;条件独立性测试

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发布时间：2023-05-10
基于多阶段博弈的轻量化物联网区块链模型研究
喻涛,韩道岐,陆月明
2023, 69(2): 137-146. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0202

摘要：“云-边-端”新架构物联网中，数据安全问题凸显。而区块链技术被视为极具潜力的候选方案，在开放的互联网实现了数据的多方共识、隐私保护。但是，其高损耗的无序竞争模式，低效率的无信任机制，导致其无法在物联网资源受限环境下应用。本文提出一种多阶段博弈优化模型，通过物联网节点状态感知和排序过程避免恶性竞争，异步验证过程积累可信度，轻量化激励和优选节点。基于端边云协同优化，实现数据块循环再生机制，减少验证工作量，并且基于博弈论的效用函数，设计多角色智能协同机制，进入相对稳定的动态平衡状态。最后，开展仿真实验验证，并构建物联网区块链原型系统。实验结果表明，轻量化的共识和验证处理提高了效能和适应性。
关键词：完全信息合作博弈;两阶段斯塔克尔伯格博弈;物联网区块链

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发布时间：2023-05-10
基于RISC-V的卷积神经网络定制处理器
刘芳,彭敏,高兴,白友恒,范子蒙
2023, 69(2): 147-155. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0215

摘要：针对卷积神经网络在物联网设备的加速问题，提出在RISC-V架构的基础上，为卷积神经网络定制专用的加速处理器RCP（RISC-V CNN Processor），通过定制处理器技术从硬件视角进行卷积运算的加速。设计了基于RISC-V处理器的五级流水线，对流水线上的数据冲突和控制冲突提供了相应的解决方案；为卷积计算定制了MLAD/MSTORE/MMUL/MPOOL四条指令，加快了RCP处理器的卷积操作；验证RCP处理器的定制指令集，并通过运行卷积神经网络测试RCP处理器的功能。实验数据表明，使用了定制的指令集技术后，CNN的执行效率提高了3.38倍，加速了物联网设备中的卷积运算。
关键词：物联网;卷积神经网络;定制处理器;加速

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发布时间：2023-05-10
一种基于LSTM-Blacklist的动态信任度证明机制
徐超,雷锦涛,陈勇
2023, 69(2): 156-168. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0189

摘要：针对区块链网络中共识节点的恶意行为导致的区块链系统安全问题，提出一种基于LSTM（long short-term memory）-Blacklist的动态信任度证明机制（PoDT-LSTMB）。该动态信任度证明机制通过前向注意力机制的两层LSTM神经网络学习并分析参与共识节点的行为数据，预测节点行为倾向。以节点信任度为基础构建黑名单，剔除低于信任度阈值的节点，提高全网节点的总体可信性。以正常区块上链率以及节点信任度的变化为主要评估指标，与信任度证明PoT（Proof of Trust）机制以及不带黑名单的PoDT-LSTM机制进行了对比实验。实验结果表明，基于前向注意力机制的两层LSTM神经网络结构准确率可达0.915 1，本文提出的PoDT-LSTMB机制比PoT机制的正常区块上链率提高30%~33%。
关键词：区块链;共识机制;动态信任度;长短期记忆;黑名单机制

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发布时间：2023-05-10
基于自适应分簇和演化博弈的异构车载网络选择方法
聂雷,陈美君,吴黎兵
2023, 69(2): 169-177. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0219

摘要：高效的网络选择方法是异构车载网络环境中保证多用户服务质量体验的关键。针对现有方法从优化车辆个体出发选择最佳接入网络，导致网络资源分配不均和部分网络拥塞的问题，提出一种基于自适应分簇和演化博弈的异构车载网络选择方法（adaptive clustering and evolutionary game based network selection method，AENS）。首先，采用自适应分簇减少直接接入网络的车辆数量，有效降低车流密集情况下的网络拥塞概率；接着，分别基于模糊层次分析法和指标相关性权重法计算候选网络属性的主、客观权重，得到更加准确评估候选网络性能的综合效用值；最后，将车辆对网络的选择抽象成基于复制动态的演化博弈模型，并引入记忆效应以加快其收敛速度，最终通过策略更新获得系统最优的网络选择策略集合。实验结果表明，在融合5G/6G的异构车载网络环境下AENS方法能够有效减少网络切换次数、提升网络吞吐量和平衡网络负载，在提高网络资源利用率的同时实现了负载均衡，且在车流密集情况下优势更为明显。
关键词：网络选择;自适应分簇;演化博弈;5G/6G;异构车载网络

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发布时间：2023-05-10
基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法
邓昀,邵宏杰,沈凡凡,李闯
2023, 69(2): 178-186. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0210

摘要：针对现有两层无线传感器网络范围查询中数据计算效率较低以及感知节点能耗消耗较高的问题，提出一种基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法。首先，利用具有可验证性的优化Paillier方法加密感知数据，在保证数据安全隐私的前提下实现密文下的数据运算，将计算平台从查询节点转移到存储节点，提高数据运算效率。其次，提出一种基于最左0-1编码和HMAC数据摘要算法的低功耗数值比较方法，在保证数据稳定性的前提下，降低感知节点能耗。最后，给出该方法的具体设计与实现，并利用树莓派和温湿度、光照强度传感器构建感知节点，利用英伟达TX2边缘计算平台构建存储节点，以此构建实验平台，将范围查询计算方法在该平台进行移植与实现。与现有方法在感知节点能耗、数据计算效率方面进行对比分析，结果表明，本文方法能够在降低感知节点能耗的基础上提高数据计算效率。
关键词：两层无线传感器网络;范围查询;优化Paillier算法;最左0-1编码

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发布时间：2023-05-10
基于知识图谱的嵌入式操作系统测试用例复用推荐模型
余晓蕾,朱笛,王立昊,林军,向剑文
2023, 69(2): 187-194. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0218

摘要：测试是确保嵌入式操作系统品质及安全性的重要途径，而测试用例是软件测试中的重要角色。针对目前嵌入式操作系统历史用例知识不能充分利用以及传统案例中测试用例复用功能弱的缺陷，提出了一种基于知识图谱的嵌入式操作系统测试用例推荐模型。该方法利用知识图谱在具有复杂关系的数据中存储和检索信息的优势，根据历史测试用例抽取实体和关系，设计本体模型，并创建领域知识图谱；选择无监督对比学习的自然语言处理技术进行实体间的中文文本相似度匹配任务，结合知识推荐建立关于嵌入式操作系统测试用例的复用推荐模型。实验结果表明，本文设计的本体模型能够帮助测试人员有效地复用测试用例，并达到94.305%的覆盖率，极大地节约了测试成本，具有较强的工程应用价值。
关键词：嵌入式操作系统;知识图谱;测试用例复用;文本相似度

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发布时间：2023-05-10
基于顺序值融合策略的可撤销虹膜识别方法
廖虎成,赵冬冬,李欢欢,向剑文
2023, 69(2): 195-204. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0211

摘要：为虹膜特征数据提供有效的保护对于虹膜识别技术的应用和普及具有重要意义。针对局部排序虹膜模板保护方案精度高但不可逆性较低，易遭受顺序逆向攻击的问题，提出了两种基于顺序值融合策略的改进方法。首先将原始虹膜数据与l 个特定于应用的参数进行异或运算并排序得到相应的顺序值，在对顺序值进行融合之后，两种改进方案分别通过重新排序和取模运算来进一步增强不可逆性。实验结果表明，与局部排序方案相比，第一种改进方案可以实现精度下降2%以内，不可逆性指标提升超过15%；第二种改进方案实现不可逆性指标提升超过30%，而精度下降10%以内。
关键词：可撤销虹膜识别;不可逆变换;改进的局部排序;顺序值融合

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发布时间：2023-05-10
基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航研究
沈凡凡,杨博帆,梁琦玮,惠丽洁,徐超
2023, 69(2): 205-214. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0216

摘要：针对目前矿井传感器所收集数据的传输效率差、实时性低、丢包率高等问题，提出了一种基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航解决方法，以有效收集物联网节点数据。该方法以无人机作为传输中介，根据矿井物联网节点数据生成周期性的不同差值，利用强化学习TD3（Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm）算法实现无人机最优路径规划。同时算法考虑并设计了符合矿井实际场景的环境、奖励值、状态信息等。提出了一种预测等待的方法，预测待采集数据产生时间并确定目标节点，无人机在信号覆盖范围内前往目标节点提前等待，以实时获取矿井传感器的生成数据。实验结果表明，无人机能够自主决策实现最优路径规划，并收集节点数据；在训练回合为700时，奖励值达到峰值，算法达到收敛并具备优异的表现。
关键词：矿井;深度强化学习;无人机;路径规划

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发布时间：2023-05-10
基于组合随机性特征的哈希函数识别方案
王徐来,向广利,李蓓蕾,李祯鹏,张涛
2023, 69(2): 215-222. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0180

摘要：加密算法的识别对于密码分析研究有着重要的意义，目前学者们已经在此领域展开了一些研究并取得了一定的进展。然而在针对哈希函数的识别方面，所展开的理论研究较少。本文对随机性检测特征进一步挖掘，利用欧氏距离筛选出对哈希函数最有区分度的3个检测项，基于选出的检测项的核心关注点重新构建特征生成方法，并结合随机森林模型，提出了一种基于组合随机性特征的哈希函数识别方案。通过实验分析，该识别方案明显优于传统的基于随机性检测特征的识别方案。
关键词：密码分析;哈希函数;特征提取;随机性检测

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发布时间：2023-05-10
基于图文双向引导注意力的新闻图集描述生成方法
张炫,刘茂福,邱晨,胡慧君
2023, 69(2): 223-232. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0174

摘要：在传统的图像描述生成任务中，已有方法对图像的描述仅仅停留在浅层，并缺乏真实世界知识的指导，难以挖掘出对象在特定背景下的逻辑语义关系。新闻文本的引入为图像描述带来了新的可能，同时对模型的学习能力有了更高要求；此外，新闻图集中往往存在多幅图像，且相互之间联系紧密，导致现有单图描述生成方法不适用于新闻图集描述生成。针对上述问题，本文提出了一种基于图文双向引导注意力（image and text bidirectional guidance attention，ITBGA）的新闻图集描述方法，以图集作为研究对象，并辅以对应的新闻文本作为背景知识，基于ITBGA分别实现粗、细两个粒度的跨模态信息交互，并通过指针网络辅助命名实体词生成。在本文构建的新闻图集数据集上进行了实验验证，结果表明ITBGA能有效提升描述文本的质量，在关键的CIDEr指标上达到了最优。
关键词：图像描述;图文双向引导注意力;图集;新闻文本

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发布时间：2023-05-10
基于压缩与推理的长文本多项选择答题方法
夏旭,刘茂福,张耀峰,胡慧君
2023, 69(2): 233-242. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0162

摘要：多项选择作为机器阅读理解中的一项重要任务，在自然语言处理（natural language processing，NLP)领域受到了广泛关注。由于数据中需要处理的文本长度不断增长，长文本多项选择成为了一项新的挑战。然而，现有的长文本处理方法容易丢失文本中的有效信息，导致结果不准确。针对上述问题，提出了一种基于压缩与推理的长文本多项选择答题方法（Long Text Multiple Choice Answer Method Based on Compression and Reasoning，LTMCA），通过训练评判模型识别相关句子，将相关句拼接成短文本输入到推理模型进行推理。为了提高评判模型的精度，在评判模型中增加了文章与选项之间的交互以补充文章对选项的注意力，有针对性地进行相关语句识别，更加准确地完成多项选择答题任务。在本文构建的CLTMCA中文长文本多项选择数据集上进行了实验验证，结果表明本文方法能够有效地解决BERT在处理长文本多项选择任务时的限制问题，相比于其他方法，在各项评价指标上均取得了较高的提升。
关键词：BERT（bidirectional encoder representation from transformer）;中文长文本;多项选择;注意力

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发布时间：2023-05-10
一种基于差分分析的负载相关的软件老化检测方法
谢文智,徐斌,贾凯,赵冬冬,田璟,向剑文
2023, 69(2): 243-248. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022-0207

摘要：传统的基于趋势分析的老化检测方法可能存在较高的误报。虽然多版本检测方法将先前的健壮版本作为基准版本与待测软件版本进行差分分析，但基准版本是否存在软件老化问题被忽略。为了解决以上问题，提出了一种基于差分分析的负载相关方法来检测软件老化。该方法对待测软件施加不同强度的负载，通过监控不同负载下内存资源消耗（驻留集大小（resident set size，RSS））趋势的差异并分析其与负载差异之间的关系，帮助开发人员在软件开发过程中检测单个版本（无需先验知识）的软件老化。实验结果表明，本文的方法能够检测出由内存泄漏引发软件老化，并且能够应用到真实的商业软件Squid中。
关键词：软件老化;老化检测;内存泄漏

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发布时间：2023-05-10
基于上下文时序关联的时序知识图谱嵌入方法
陈小英,熊盛武,王盛,张士伟
2023, 69(2): 249-257. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0304

摘要：时序知识图谱的嵌入表示是知识工程领域的研究热点之一，现有的时序嵌入模型大多通过不同的方式将时间信息融入静态嵌入模型中，以此学习实体和关系的时间演化过程，但是难以挖掘和学习细粒度的时序关联信息。因此本文在之前研究的基础上，提出一种在复数空间下上下文时序关联的时序图谱嵌入表示模型，将细粒度时序信息细分为知识开始时间的相关性和知识时间间隔的一致性。设计了一种上下文感知时序关联信息挖掘方法，筛选语义相似的上下文四元组，挖掘训练四元组中包含的时间信息与上下文四元组时序关联信息，增强嵌入模型对于细粒度时序信息的学习。将本文方法与已有的方法在两个公开的时序知识图谱数据集YAGO11k和Wikidata12k上进行了实验。实验结果表明，对于MRR（mean reciprocal rank）和Hits@k（k=1，3，10）指标，本文方法与已有方法相比都有一定的提升。
关键词：时序知识图谱;时序关联;上下文感知;知识表示学习;链接预测

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发布时间：2023-05-10
基于移动边缘计算的任务卸载及隐私保护问题综述
沈华,王丽琼
2023, 69(2): 258-269. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2022.0187

摘要：随着5G移动通信技术和人工智能的飞速发展，互联网正处于数据爆炸时期，传统云计算模式在存储和处理海量原始数据时出现严重的带宽和能耗问题。移动边缘计算作为一种在用户侧提供移动终端设备所需服务的新型计算模式应运而生，它能有效解决传统云计算模式中出现的显著瓶颈问题。任务卸载服务是移动边缘计算的核心应用之一。与此同时，任务卸载给多种数据安全与隐私带来挑战。围绕移动边缘计算任务卸载这一领域，介绍了移动边缘计算的基本概念、模型架构和应用场景；分别从三种不同的卸载目标对任务卸载方案研究现状进行总结对比；通过分析任务卸载过程存在的不同隐私威胁类型，详细阐述了任务卸载隐私保护领域中应对不同隐私威胁的现有研究工作，并归纳总结出该领域未来可能面临的一些挑战。
关键词：移动边缘计算;任务卸载;资源分配;隐私保护

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发布时间：2023-05-10
边缘智能：现状与挑战
牛鑫,吕现伟,余辰
2023, 69(2): 270-282. DOI: 10.14188/j.1671-8836.2023.0026

摘要：作为一种新兴的计算范式，边缘计算将计算资源从云中心转移到网络边缘侧的服务器，为联网的终端设备提供计算支持。与此同时，以深度神经网络为代表的人工智能迅猛发展，在工业物联网、智慧城市、智能家居等领域得到了广泛地应用，为人们的生产和生活带来了极大的便利。边缘计算和人工智能彼此之间相互赋能并催生了新的研究领域——边缘智能。在边缘智能中，边缘计算和人工智能二者相互受益，边缘计算利用人工智能对边端进行智能地维护和管理，人工智能在边缘计算平台上提供智能化的服务。本文从人工智能用于边缘的维护和管理、边缘人工智能两方面对边缘智能的发展现状进行阐述，总结了边缘智能发展过程中所面临的一系列挑战，对未来的发展做出展望。
关键词：边缘服务器;终端设备;边缘计算;人工智能;边缘智能

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发布时间：2023-05-10

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