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1. 精细化短时交通流预测模型及迁移部署方案

郭嘉宸, 杨宇燊, 王研, 毛仕龙, 孙丽珺

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (6): 1748-1755. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021061411

摘要（322）

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PDF （3372KB）（44）

精细化短时交通流预测是保证智能交通系统（ITS）合理决策的前提。为了建立无人驾驶汽车换道模型、预测车辆轨迹、引导车辆出行，及时为每条车道预测车流量成为亟须解决的问题，然而精细化短时交通流预测面临着以下挑战：一是交通流数据日益多元化，传统预测方法难以满足ITS高精度、短时延的要求；二是为每条车道训练预测模型会造成大量的资源浪费。针对以上问题，提出利用卷积-门控循环单元（Conv-GRU）结合灰色关联度分析法（GRA）建立精细化短时交通流预测模型预测车道流量。考虑到深度学习训练时间长、推理时间相对较短的特点，提出云-雾部署方案；同时，为避免为每条车道训练预测模型，在云-雾部署方案的基础上提出了模型迁移部署方案，该方案仅需训练部分车道的预测模型，然后通过GRA将训练好的预测模型迁移部署到关联车道进行预测。对真实交通流数据集进行大量对比实验的结果表明：与传统深度学习预测方法相比，所提模型拥有更精准的预测性能，与卷积-长短期记忆（Conv-LSTM）网络相比在提高精度的基础上运行时间更短，且能在保证高精度预测的情况下实现模型迁移，比训练每条车道的预测模型节省了约49%的训练时间。

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2. 障碍空间中基于并行蚁群算法的 k近邻查询

郭良敏, 朱莹, 孙丽萍

计算机应用 2019, 39 (3): 790-795. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081647

摘要（410）

PDF （932KB）（258）

为解决障碍空间中的 k近邻查询问题，提出一种基于改进的并行蚁群算法的 k近邻查询方法（PAQ）。首先，利用不同信息素种类的蚁群实现并行查询 k近邻；其次，增加时间因素作为路径长短的判断条件，以最直接地呈现蚂蚁的搜索时间；然后，重新定义初始信息素浓度，以避免蚂蚁的盲目搜索；最后，引入可视点将障碍路径分割为多段欧氏路径，选择可视点进行概率转移，并改进启发函数，以促使蚂蚁朝着更为正确的方向搜索，避免算法过早陷入局部最优。与WithGrids相比，当数据点个数小于300时，对于线段障碍，算法运行时间平均缩短约91.5%；对于多边形障碍平均缩短约78.5%。实验结果表明，该方法在数据规模较小时的运行时间具有明显的优势，且可以处理多边形障碍。

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3. 基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法

鲍舒婷, 孙丽萍, 郑孝遥, 郭良敏

计算机应用 2018, 38 (6): 1601-1607. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122898

摘要（825）

PDF （1016KB）（431）

密度峰聚类是一种基于密度的高效聚类方法，但存在对全局参数 d _c敏感和需要人工干预决策图进行聚类中心选择的缺陷。针对上述问题，提出了一种基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法。首先，该算法结合欧氏距离和共享近邻相似度进行样本局部密度的定义，避免了原始密度峰聚类算法中参数 d _c的设置；其次，优化聚类中心的选择过程，能够自适应地进行聚类中心的选择；最后，将样本分配至距其最近并拥有较高密度的样本所在的簇中。实验结果表明，在UCI数据集和模拟数据集上，该算法与原始的密度峰聚类算法相比，准确率、标准化互信息（NMI）和F-Measure指标分别平均提高约22.3%、35.7%和16.6%。该算法能有效地提高聚类的准确性和聚类结果的质量。

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4. 简化的Slope One在线评分预测算法

孙丽梅, 李悦, Ejike Ifeanyi Michael, 曹科研

计算机应用 2018, 38 (2): 497-502. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082493

摘要（419）

PDF （939KB）（455）

个性化推荐系统是大数据时代信息过滤的有效手段，影响推荐系统预测准确性的主要原因之一是数据稀疏性。Slope One评分预测推荐算法采用简单的线性回归模型解决数据稀疏问题，具有易于实现、评分预测速度快的特点，但它在训练阶段生成项目之间评分差的时间和空间消耗大，训练阶段需离线进行。为解决以上问题，提出一种简化的Slope One算法——Simplified Slope One，以两项目历史平均分之差代替项目评分差，来降低算法的时间复杂度和空间复杂度，简化耗时最多的生成项目之间评分差的过程，以有效提高评分数据的利用率，对稀疏数据有更好的适应性。在Movielens数据集上利用按照时间戳排序后划分的测试集进行实验，结果表明Simplified Slope One算法对评分预测的准确性与原Slope One算法接近，但时间复杂度和空间复杂度均低于原Slope One算法，更适合在数据规模增长迅速的大型推荐系统中应用。

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5. 基于差分隐私保护的谱聚类算法

郑孝遥, 陈冬梅, 刘雨晴, 尤浩, 汪祥舜, 孙丽萍

计算机应用 2018, 38 (10): 2918-2922. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040888

摘要（723）

PDF （753KB）（400）

针对传统的聚类算法存在隐私泄露的风险，提出一种基于差分隐私保护的谱聚类算法。该算法基于差分隐私模型，利用累计分布函数生成满足拉普拉斯分布的随机噪声，将该噪声添加到经过谱聚类算法计算的样本相似度的函数中，干扰样本个体之间的权重值，实现样本个体间的信息隐藏以达到隐私保护的目的。通过UCI数据集上的仿真实验，表明该算法能够在一定的信息损失度范围内实现有效的数据聚类，也可以对聚类数据进行保护。

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6. 基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报

孙丽华, 严军峰, 徐健锋

计算机应用 2016, 36 (9): 2555-2559. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2555

摘要（525）

PDF （789KB）（371）

传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法，较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象，提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先，对气象数据进行属性约简，降低数据维度；其次，在数据集上训练多种异构机器学习分类器，并基于预测质量筛选最优基分类器；最后，通过对最优基分类器训练权重，并结合集成策略产生最终分类器。实验表明，该方法优于传统单最优方法，其平均预测准确率提高了9.5%。

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7. 弹性粗粒度动态弯曲时序相似性算法

陈明威, 孙丽华, 徐健锋

计算机应用 2016, 36 (6): 1639-1644. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.06.1639

摘要（479）

PDF （974KB）（430）

针对动态时间弯曲(DTW)算法在提高计算速度同时不能兼顾分类正确率的问题,提出了一种基于朴素粒计算思想的弹性粗粒度动态时间弯曲(CG-DTW)算法。首先,通过计算时序方差特征的方法来获取较优的时序粒度,用粒度特征代替原始序列;其次,再代入执行DTW算法,允许动态调整被比较时序粒间的弹性大小,从而获得相对最优的时序对应粒;最后,在对应最优粒的情况下计算DTW距离。同时引入下界函数的提前终止策略进一步提高CG-DTW算法效率。实验结果表明,所提算法要比经典算法运行速率提高21.4%左右,比降维策略算法正确率提高近32.3个百分点,尤其是长序列的分类,CG-DTW能够在保持正确率的情况下兼顾较高的运行效率。CG-DTW在实际应用中能适应不确定长序列分类。

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8. 基于构成模式和条件随机场的企业简称预测

孙丽萍, 过弋, 唐文武, 徐永斌

计算机应用 2016, 36 (2): 449-454. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0449

摘要（796）

PDF （990KB）（1005）

针对目前企业营销的不断深入,企业简称被各大新闻广泛使用,而作为新词又难以被有效识别的问题,提出一种基于构成模式和条件随机场(CRF)的企业简称预测方法。首先,从语言学的角度对企业全称和简称的构成规律进行了总结,并采用词库以及规则相结合的方式对Bi-gram算法进行改进,提出CBi-gram算法,实现了对企业全称的结构化切分,并提高了企业全称中核心词识别的准确性。然后,依据上述切分结果对企业类型进行再次细分,并通过人工总结和规则自学习的方法形成不同企业类型下的简称规则集。最后再基于规则生成企业的候选简称集,降低了不适用的规则对于不同类型的企业在生成简称过程中产生的噪声。另外,为了弥补单纯基于规则在解决全称缩写和简写缩写混合的局限性,引入CRF,从统计的角度对简称进行预测,并选取词、音调以及词在全称组成成分中的位置作为模型特征,进行模型训练,以实现两种方法的相互补充。实验结果显示,该方法具有较高的准确率,输出的企业简称集基本覆盖了企业的常用简称范围。

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9. 离散自由搜索算法

郭鑫孙丽杰李光明江开忠

计算机应用 2013, 33 (06): 1563-1570. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01563

摘要（640）

PDF （572KB）（668）

针对离散组合优化问题，给出一个自由搜索的算法。但是仅仅通过自由搜索算法求得的解，往往存在交叉现象，针对这个问题提出将离散自由搜索算法和交叉消除相结合的算法，这样不仅大大地提高了自由搜索算法运算过程的收敛速度，而且较大程度地提升了结果的质量。利用旅行商问题(TSP)标准库中的测试数据对所提算法进行了验证，结果表明该算法比遗传算法性能提高了约1.6%。

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10. 基于熵和相关系数的直觉模糊多属性决策方法

王翠翠姚登宝毛军军孙丽

计算机应用 2012, 32 (11): 3002-3017. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03002

摘要（975）

PDF （627KB）（503）

针对决策信息为直觉模糊信息且属性权重完全未知的多属性决策问题，提出了一种基于直觉模糊熵和得分函数的决策方法。为了准确度量直觉模糊集的直觉性和模糊性，首先提出了一种新的直觉模糊熵，并讨论其相关性质。其次为了减少不确定信息对决策的影响，结合直觉模糊熵建立规划模型，从而确定属性权重。同时从隶属度，非隶属度和犹豫度三方面构建论域对象与理想对象之间相关系数，并在此基础上根据决策者的决策态度定义得分函数进而得到最优决策。最后给出一种基于直觉模糊信息的多属性决策方法，并通过候选人评估实例验证了该方法的可行性和有效性。

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11. 无线网络下可信移动节点接入认证方案

孙丽娜常桂然王兴伟

计算机应用 2011, 31 (11): 2950-2953. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02950

摘要（1238）

PDF （655KB）（521）

将基于属性且无可信第三方的平台验证协议以及基于身份的加密协议应用到无线网络环境下节点接入认证模型中，提出一个无线网络环境下的可信移动节点接入认证方案。与现有的认证方案相比，基于可信平台的移动节点接入认证方案主要有以下特点：1)在验证移动节点用户身份的同时也验证了移动节点的平台身份；2)不仅提供了移动节点和网络代理间的双向认证，还提供了移动节点间的双向认证。分析表明，改进后的方案满足接入节点身份的匿名性。

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12. 基于认知无线电的容迟网络非交互密钥协商

孙丽艳周健

计算机应用 2010, 30 (9): 2404-2407.

摘要（1883）

PDF （808KB）（948）

容迟网络的通信具有机会性，且传输时间受到严格限制。如果将传统的密钥交互协议应用于容迟网络中，将会导致传输效率的下降，这是因为节点的身份识别和共享密钥的协商需要节点间的多次交互。针对这一问题，提出一种基于认知无线电的非交互式的共享密钥协商方案(CRNIKES)，节点通过频谱识别身份和双线性对技术协商共享密钥，使得网络在无需交互的情况下便可协商共享密钥，其协商效率为O(TC)，TC为频谱感知时间。由于TC为常量，且与网络规模无关，因此共享密钥协商具有较高的执行效率且适用于容迟网络。

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13. 一种快速低代价延迟受限组播路由算法

孙丽霞; 李仁发

计算机应用

摘要（1533）

PDF （787KB）（903）

为满足实时业务的QoS要求，在非延迟受限组播路由算法(Fast Low-cost Shortest Path Tree，FLSPT）的基础上添加了延迟约束，使得生成的组播树上，每条从源到目的地的路径都满足给定的延迟限制，同时保持了原算法计算复杂度低，代价性能优越的特点。仿真结果表明，本文算法的代价和时间性能均优于延迟受限最短路径(Delay-Constrained Shortest Path, DCSP)，且更适合用于目的节点分布集中的密集模式下。

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14. 基于结构光原理的铁路货车超限检测算法研究

孙丽丽，肖世德

计算机应用 2005, 25 (01): 213-214. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0213

摘要（914）

PDF （140KB）（1073）

铁路货车装载实际轮廓尺寸是否超出铁路运输限制界限直接影响到货物列车的运行安全。为此提出一种依据结构光原理实现铁路货车超限检测的新算法,对其中的关键问题———坐标系的建立与转换做了较详细的介绍,最后给出算法的实现过程。

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15. BIGDATA+170一种简化的Slope One在线评分预测算法

孙丽梅李悦 Ejike Ifeanyi Michael 曹科研

计算机应用
录用日期: 2017-10-20