计算机学报杂志社
分享到:
《计算机学报》杂志在全国影响力巨大,创刊于1978年,公开发行的月刊杂志。创刊以来,办刊质量和水平不断提高,主要栏目设置有:研究论文与技术报告、短文、学术通信、学术活动、中国计算机学会学术动态等。
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会;中国科学院计算技术研究所
  • 国际刊号:0254-4164
  • 国内刊号:11-1826/TP
  • 出版地方:北京
  • 邮发代号:2-833
  • 创刊时间:1978
  • 发行周期:月刊
  • 期刊开本:A4
  • 复合影响因子:3.18
  • 综合影响因子:2.580
相关期刊
服务介绍

计算机学报 2014年第10期杂志 文档列表

面向多核集群的数据流程序层次流水线并行优化方法

摘要:数据流编程语言是一种面向领域的编程语言,它能够将计算与通信分离,暴露应用程序的并行性.多核集群中计算、存储和通信等底层资源的复杂性对数据流程序的性能提出了新的挑战.针对数据流程序在多核集群上执行存在资源利用低和扩展性差等问题,利用同步数据流图作为中间表示,文中提出并实现了面向多核集群的层次性流水线并行优化方法.方法包含任务划分与调度、层次流水线调度和数据局部性优化,经过编译优化后生成基于MPI的可并行执行的目标代码.其中任务划分与调度是利用程序中数据和任务并行性将任务映射到计算核上,实现负载均衡和低通信同步开销;层次性流水线调度是利用程序中的并行性构造低延迟流水线调度;数据局部性优化是针对数据访问存在的Cache伪共享做面向存储的优化.实验以X86架构多核处理器组成的集群为平台,选取媒体处理领域的典型应用算法作为测试程序,对层次流水线优化进行实验分析.实验结果表明了优化方法的有效性.
2071-2083

一种不确定图中最可靠最大流问题的解决方案

摘要:最可靠最大流是不确定图中可靠性最高的最大流,它是传统最大流问题在不确定图上的自然延伸.现有的最可靠最大流算法SDBA时间复杂性较高,无法满足实际中不同应用的需求,为此,文中提出一种具有普遍适用性的最可靠最大流解决方案.该方案包含面向不同需求的3种算法:基于负权群落消去的NWCE算法、基于时间约束优先单环消去的SPEA-t算法和基于概率阈值约束优先单环消去的SPEA-p算法.其中,NWCE算法借鉴最小费用最大流的"流平移"思想并基于文中提出的负权群落概念,在辅助剩余图中不断地消去可使可靠性增加而流量不变的负权群落,可证当消去所有负权群落时对应的最大流即为最可靠最大流.根据负权群落中由单环组成的群落占很高比例且相对于多环组成的群落更易查找和消去的性质,同时考虑到NWCE算法为了获得最优解,往往为了消去最后少数几个对概率提高贡献很小的负权群落却花费了很长时间的现象,提出SPEA-t和SPEA-p两种快速近似算法,前者是以规定时间内尽可能逼近最优解为目标,后者是以最少时间达到预设的概率阈值为目标,它们都采用了优先消去概率-时间效益较好的单环群落的策略,加快对最优解的逼近速度,减少或放弃时间开销较大的多环群落的消去,以满足那些对算法时间性能要求很高而结果以近似最优即可的应用需求.实验表明,相对于SDBA算法,NWCE算法结合概率剪枝策略在时间性能上有了数量级的提高,而SPEA-t算法和SPEA-p算法则具有更高的性能和更好的适用性.
2084-2095

基于轨迹频率抑制的轨迹隐私保护方法

摘要:移动终端和定位技术的快速发展带来了轨迹大数据.研究者通过挖掘和分析的轨迹数据集,可获得一些有价值的信息.攻击者也可利用所掌握的知识对的轨迹数据集进行推理分析,以较高的概率推断出用户的隐私信息.轨迹抑制是一类实现隐私保护的重要方法,然而轨迹抑制的点数越多会造成数据效用越低.因此,在满足用户隐私需求的情况下,如何选择合理的抑制点来提高匿名处理后的数据效用是数据中要解决的重要问题.针对以上问题,文中提出两种基于轨迹频率的方案对轨迹数据进行匿名处理.第一种方案是根据情况抑制整条有问题的轨迹数据或向有问题的轨迹数据集中添加假数据;第二种方案是采用特定的轨迹局部抑制法对数据进行抑制处理.实验表明相对于已有方案,在满足同等隐私需求的情况下,文中方案处理后的数据效用提升了近30%.
2096-2106

基于码书关联网络的基音调制信息隐藏检测

摘要:基音调制信息隐藏在进行基音预测时嵌入机密信息,可在低速率语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中相邻语音帧自适应码书的关联特性发生改变,文中以此为设计隐写分析算法的关键线索.为了量化该种关联特性,文中设计了码书关联网络模型并基于该模型得到了对隐写敏感的特征向量.最后,基于所得特征向量并结合SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建了隐写检测器.针对典型的低速率语音编码标准G.729以及G.723.1的实验表明,文中方法性能优于现有检测方法,实现了对基音调制信息隐藏的快速有效检测.
2107-2117

基于增强稳定组模型的移动P2P网络信任评估方法

摘要:目前,己经有许多文献给出了移动P2P网络环境下信任管理技术与具体应用的集成方案.现存的信任模型都存在一个共同的假设,即假设信任信息都来自于稳定的网络拓扑结构环境下,且这些信任信息能够被保证长期有效.然而移动P2P网络由于节点频繁的加入和退出造成网络拓扑结构不断变化,不可能保证建立的信任信息长期有效.因此,已有的信任管理系统在这种移动环境下已经不再适用,迫切需要提出新的解决方案.通过研究移动P2P节点的信任关系的变化与网络使用者的兴趣、爱好等变化的对应关系,该文提出了一个基于增强的稳定组模型(Enhanced Stable Group Model-based Trust Evaluation Method,SGTM)的信任评估方法,并给出了稳定组构造算法.该机制利用稳定组构造算法对移动P2P网络进行有效地分组,相同分组内的节点之间相对保持最大程度的拓扑结构的稳定,从而保证组内节点信任关系的稳定存在.文中在移动环境下对移动模式和信任管理之间的关系问题进行了详细的研究.模拟实验从动态适应力、全局信誉的收敛时间以及全局信任计算所涉及的通讯负载等方面对所提出的信任评估方法的性能进行了评估.
2118-2127

基于选择性集成策略的嵌入式网络流特征选择

摘要:机器学习在网络流量分类中存在特征选择度量指标单一、类别不平衡和概念漂移等问题,使得模型复杂度提高、泛化能力下降.该文提出基于选择性集成策略的嵌入式特征选择方法,根据选择性集成策略选取部分特征选择器集成,再改进序列前向搜索和封装器组合方法二次搜索最优特征子集.实验结果表明该算法在保证分类效果的同时有效降低了特征子集复杂度,从而达到了分类效果、效率和稳定性的最优平衡.
2128-2138

V-Mesh:面向三维堆叠芯片的低时延低功耗片上网络结构

摘要:针对片上网络直径大、功耗高、可扩展性差以及物理实现复杂的问题,提出了一个低直径、且直径为常数的三维片上网络V-Mesh,并为该网络结构提供了VM路由算法.V-Mesh结构由一层2D Mesh子网和多层行/列互连子网通过三维堆叠技术互连而成,具有功耗低的特点,能支持任意多的节点数,可用于三维堆叠芯片中的节点间互连.相对于一种全互连3D片上网络F-Mesh来说,V-Mesh结构采用行/列互连技术大大减少了其长互连线条数,从而减少了功耗和布线复杂度,可扩展性强.理论分析和实验结果表明,和F-Mesh结构相比,V-Mesh结构的时延与其相当,但能够减少约12.5%的功耗开销.和3DMesh相比,在节点数较多的情况下,其时延能降低23%,吞吐量能提高12%,功耗能降低34%.总的来说,V-Mesh和3D Mesh相比各方面具有明显优势;和F-Mesh的互连性能相当,但其物理实现更为简单,布线量小,可扩展性更好.
2139-2152

一种具有业务感知的多路径QoS路由策略

摘要:在基于IEEE 802.11e协议的无线Mesh网络多路径数据传输过程中,为了有效区分不同类型的多媒体数据,802.11e协议的EDCA机制采用了4个具有固定信道竞争参数的AC队列来实现不同业务类型数据包的存储转发,这种参数预设的竞争机制在多跳环境下不能提供有效的业务区分与QoS性能保障.同时,传统的多路径路由大多因为采用了最小跳数为其路由度量,未能反映实时的链路质量和节点状态,因而无法为不同类型的业务流提供其所需的高质量传输路径.为此,文中提出一种基于具有业务感知的多路径QoS路由策略TA2 P(Traffic-Aware AOMDV Protocol),该策略对静态EDCA信道竞争参数分配机制进行了改进,并提出了适用于不同业务类型数据传输的路由判据,以便TA2P能及时地根据MAC层反馈来的统计数据进行高质量路由的选择.仿真结果表明,该策略有效地实现了不同类型业务流之间对信道及无线链路的公平使用.
2153-2164

基于内容的物联网寻径模型及节点休眠机制

摘要:物联网现有的基于节点标识的寻径机制只能提供基本的传输可达性,在面向内容的监控及通告场景中传输效率较低.针对物联网最典型的树型拓扑结构,提出了基于传感内容的寻径模型(Routing Model based on Sensor Content,ROC),以子树为单位定期收集、汇聚传感内容值,并在树型结构中逐层实施.设计了物联网内容组播和内容任播消息的高效通告方法,利用内容寻径规则精准高效地传送消息到满足条件的节点.理论分析及真实节点组网实验验证了ROC模型能以较低的带宽和存储代价实现高效的内容寻径.根据内容敏感范围,提出了基于最大子树的节点休眠机制,可延长部分节点休眠时间.ROC模型与已有的基于节点标识的物联网路由机制完全兼容,可叠加实施,互不干扰.
2165-2175

面向高性能计算的众核处理器结构级高能效技术

摘要:随着半导体技术的进步,众核处理器已经广泛应用于高性能计算领域.而要构建未来高性能计算系统,处理器必须突破严峻的"能耗墙"挑战.文中以一款自主众核处理器DFMC原型为基础,首先对其在典型负载下的能耗分布进行了分析,结合该处理器的具体结构,提出了基于指令窗口的指令缓冲、操作数锁存两种结构级能效优化技术,探索了能效优先的浮点部件设计方法.实验表明,通过上述技术可以降低处理器取指和译码能耗约50%、寄存器文件能耗11.2%和浮点部件能耗17.6%,最终全芯片降低能耗约14.7%.在该文所述实验环境下,作者还进行了DFMC原型的双精度矩阵乘(DGEMM)性能功耗比测试,并与NVIDIA公司的Kepler K20GPU进行了对比.
2176-2186

基于二阶倒立摆的人体运动合成

摘要:为了合成物理真实、实时可控的人体运动,提出了一种基于二阶倒立摆的人体运动合成方法.方法分三步实现:首先将人体运动状态映射为一个二阶倒立摆模型;然后根据步态控制参数与环境约束,对二阶倒立摆进行运动规划;最后基于二阶倒立摆的运动,根据人体运动规律与高层用户需求,优化计算关节力矩,合成人体全身运动.利用文中方法,通过设置不同的参数,如步幅、步频等,能够实时控制人体运动,生成物理真实的人体运动.与现有的低维模型方法相比,该方法能够生成更加自然真实的人体下肢运动.该文合成方法既不需要使用运动捕获数据,也无需耗时的离线优化.
2187-2195

基于矩阵指数变换的边界Fisher分析

摘要:边界Fisher分析是一种经典的有监督线性降维方法,被广泛用于高维数据的模式分类.由于边界Fisher分析算法中涉及到矩阵求逆的运算,在数值计算中会产生矩阵的奇异性问题,尤其当样本的个数小于样本的维数时,导致所谓的"小样本问题".采用主成分分析方法对样本数据进行预处理可以克服奇异性问题,然而可能会损失样本的某些判别信息.针对此不足之处,根据矩阵指数的非奇异性,对边界Fisher分析中的散度矩阵进行矩阵指数变换,从而克服了矩阵求逆中的奇异性问题.理论分析表明,该方法等价于零空间上的边界Fisher分析,有效利用了类内散度矩阵的零空间上的信息,因此其判别能力得到了增强.数据可视化和人脸识别实验表明,该方法可以有效挖掘样本中潜在的判别特性,提高分类性能.
2196-2205

面向目标检测与姿态估计的联合文法模型

摘要:针对部件模型在描述目标上的局限性,提出了一种判别化的视觉文法模型.该模型利用文法的可描述性和可扩展性能够对通用目标类别进行描述并且处理一般化的识别任务.根据目标检测和姿态估计的特点将文法模型实例化为两个单任务文法,同时对比了文法的异同.通过分析检测与姿态估计在应用背景和研究方法上的互补性,进一步提出了一种联合识别文法.联合文法由一组判别符号合并两个单任务文法,其特点是实现了并行化的目标检测与姿态估计,而且能同时提升检测和估计性能.鉴于参数训练所面临的弱监督环境,引入带隐变量的结构化学习框架优化文法参数.实验分别在单任务和多任务场景下对比了部件模型与提出的联合文法.实验结果说明联合文法在性能上优于当前主流的检测模型和姿态估计模型.
2206-2217

艺术化立体图像的渲染

摘要:目前的艺术化渲染算法会使结果图像具有较强的随机性,因此无法直接应用于立体图像的渲染.文章针对虚拟三维场景,给出了一个通用的艺术风格立体图像的渲染框架.首先对单个物体渲染包括双眼视域范围的艺术风格图像,在投影过程中同时记录模型顶点对应的纹理坐标;然后将艺术风格图像映射到物体表面生成艺术化效果的三维模型;最后将艺术化三维模型直接投影到左右眼相机生成立体图像.为创建用于纹理映射的艺术化纹理图像,提出了在透视投影中颠倒像素遮挡关系的方法来获取模型的双眼视域范围图像.该文提出的艺术化立体图像生成方法不仅可保证双眼图像的一致性,而且具有良好的通用性,可适用于各类已有的艺术化渲染算法.
2218-2226

主动特征学习及其在盲图像质量评价中的应用

摘要:盲图像质量评价是指在没有原始图像信息的情况下,预测给定图像的视觉感知质量.迄今为止,基于无监督特征学习的盲图像质量评价方法取得了较好的性能,但其质量预测精度随特征维度的降低而显著下降.为了克服这一缺陷,作者将主动学习策略与无监督特征学习相结合,提出了一种主动特征学习框架,以提高图像特征表示的判别性,并利用所学特征进行质量预测.实验表明,在特征维度较低时,与基于无监督特征学习的方法相比,文中方法在图像质量预测精度上提高了8%.同时,文中方法的性能也优于现有的其他盲图像质量评价方法.
2227-2234

2014年中国计算机大会优秀论文专辑 前言

摘要:中国计算机大会(CNCC)由中国计算机学会(CCF)创建于2003年,迄今已成功举办十届.该会议是中国计算机领域规模最大、规格最高的学术、技术以及学术和产业互动的大会,覆盖学术、技术、产业、应用、教育等领域,旨在展现我国计算机技术及相关工作的研究进展,展望学科发展趋势,并为产业界、学术界搭建沟通和合作的平台.本次CNCC于2014年10月在郑州举行,设大会特邀报告、专题论坛、论文报告、专业展览、专业参观等,为参会者提供不同视角和形式的沟通渠道.
F0002-F0002