核心期刊
 | 《计算机应用研究》创刊于1984年，由国家科技部所属四川省计算机研究院主办，北京、天津、山东、吉林、云南、贵州、安徽、河南、广西、甘肃、内蒙古等十余省市计算中心协办的计算技术类学术刊物。 《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映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。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。 《计算机应用研究》荣获国家期刊奖全国百种重点科技期刊，中国期刊方阵双效期刊奖，系全国中文核心期刊(北大2014版)，中国科技核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊(CSCD)，RCCSE核心期刊，中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中文科技期刊数据库收录期刊，《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》收录期刊，中国工程技术电子信息网收录期刊，电子科技文献数据库收录期刊，《台湾中文电子期刊服务(CEPS)资料库》来源期刊。同时被英国《科学文摘》(INSPEC)、日本《科学技术振兴机构数据库》(JST)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ，VINITI)、美国《剑桥科学文摘(工程技术)》(CSA(Technology))、美国《乌利希期刊指南》(UPD)等国外多家著名检索系统所收录。 《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。 近年来，《计算机应用研究》期刊学术指标排名位居计算机科学技术类核心期刊前列，学术影响力得到了迅猛提高，并且荣获了“国际影响力优秀学术期刊”“中国精品科技期刊”“中国科技论文在线优秀期刊”等奖项。 官方网站及投稿平台：http://www.arocmag.cn |
DOI：10.12074/202206.00051V1
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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关键词: 机器视觉; 深度学习; 图像分类; 自注意力; Transformer;
DOI：10.12074/202206.00052V1
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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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;
DOI：10.12074/202206.00053V1
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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DOI：10.12074/202206.00054V1
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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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;
DOI：10.12074/202206.00055V1
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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关键词: 天鹰优化器; 差分变异; 切线飞行; 勘探与开发;
DOI：10.12074/202206.00056V1
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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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;
DOI：10.12074/202206.00057V1
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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关键词: 分层强化学习; 汽车掉头; 稀疏奖励; 近端策略优化;
DOI：10.12074/202206.00058V1
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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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;
DOI：10.12074/202206.00059V1
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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关键词: 无人机任务分配; 相关性分析; 巡航方向; 能耗;
DOI：10.12074/202206.00060V1
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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