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王董礼, 曹鹏, 黄国策, 孙启禄, 李连宝

2016, 36(5): 1179-1182. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1179

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针对短波频谱利用率低下及频率选择不够智能的局限性,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的短波认知频率选择方法。应用认知无线电原理,将短波传统用户作为主用户,将采用认知无线电技术的短波电台作为认知用户。首先,建立隐马尔可夫模型,结合频谱感知历史数据预测主用户信道状态;其次,在预测空闲的基础上估计信道参数;最后,根据估计的信道参数选择最优频率。仿真结果表明,所提方法能够准确预测传统短波用户信道状态,快速估计信道参数。在设定的仿真条件下,所提方法的成功传输率分别较HMM预测和能量感知随机信道选择方法有5.54%和10.56%的提升,能够选择最优信道。

基于分层的河流水下传感器网络路由算法

刘洋, 彭舰, 刘唐, 王彬

2016, 36(5): 1183-1187. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1183

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为了获取传感器节点的实时位置,在河流水下传感器网络(UWSN)的独特环境中,采用流体力学的方法对河流水下传感器网络进行建模,模拟真实河流环境下传感器节点的运动规律。为了研究河流水下无线传感器网络数据传输的问题,提出了一种河流环境下基于分层的路由算法(RALM)。每个节点根据收到Sink广播的速度信息周期性地计算并更新各自的拓扑信息,数据待发送节点优先选择当前剩余能量最多的上一层的邻居节点进行数据转发,若上层无邻居节点,则转发给剩余能量最多的同层邻居节点。仿真实验表明,所提算法在网络的冗余度和丢包率上都要优于基于深度的路由算法(DBR)和基于分层的水下传感器网络路由协议(Layered-DBR),网络生存周期分别提高了71%和45%。

基于粒子滤波的WiFi行人航位推算融合室内定位

周瑞, 李志强, 罗磊

2016, 36(5): 1188-1191. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1188

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为提高室内定位的精度和稳定性,提出使用粒子滤波融合WiFi指纹定位和行人航位推算的室内定位算法。为减少复杂室内环境对WiFi指纹定位的影响,提出将支持向量机分类与回归相结合的两级WiFi指纹定位算法。在基于智能手持设备惯性传感器的行人航位推算中,为减少惯性传感器的误差以及人随意行走带来的影响,采用状态转换的方法识别行走周期并进行步数统计,提出根据实时加速度数据动态设置状态转换的参数,利用步长和垂直加速度之间的关系以及相邻步长之间的关系,应用卡尔曼滤波进行步长计算。仿真实验中,基于支持向量机的WiFi指纹定位的平均误差比最近邻居(NN)算法降低34.4%,比K最近邻居(KNN)算法降低27.7%。改进的行人航位推算的性能优于常用代表性计步软件和步长计算算法,而经过粒子滤波融合后估计的行走轨迹更加接近真实轨迹:直线行走平均误差为1.21 m,优于WiFi的3.18 m和航位推算的2.76 m;曲线行走平均误差为2.75 m,优于WiFi的3.77 m和航位推算的2.87 m。

基于曲面拟合的WiFi指纹数据库更新

田增山, 代海鹏

2016, 36(5): 1192-1195. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1192

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针对指纹数据库更新需要大量时间和人力开销问题,提出了一种新的WiFi环境下接收信号强度(RSS)的估计方法。即采用径向基函数插值的方法,利用一部分RSS被重新测量的参考点,拟合出接收信号强度曲面,估计出邻近未知参考点RSS值,从而更新指纹数据库。大量实验证明,所提方法只需要测量四分之一的参考点,就能在定位误差为2 m范围内达到与实测数据库相同的累积误差概率,保证了较高定位精度。

基于反向传播神经网络改进的增益修改卡尔曼滤波算法

李世宝, 陈瑞祥, 刘建航, 陈海华, 丁淑妍, 龚琛

2016, 36(5): 1196-1200. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1196

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增益修改的卡尔曼滤波(MGEKF)算法在实际应用时,一般使用带有误差的测量值代替真实值进行增益修正计算,导致修正结果也被误差污染。针对这一问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)改进的MGEKF算法,该算法使用训练后的神经网络代替MGEKF的增益修正函数。该算法在网络训练阶段,以实际测量值作为神经网络的输入,真实值修正后的结果作为训练目标;在实际应用中,使用网络的输出修正卡尔曼增益。针对移动单站只测向目标定位问题进行了实验,实验结果表明:该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、MGEKF、平滑增益修改的卡尔曼滤波(sMGEKF)算法相比:定位精度至少提升10%,并且有更强的稳定性。

2D Mesh片上网络分区容错路由算法

胡哲琨, 杨升春, 陈杰

2016, 36(5): 1201-1205. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1201

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为了减小路由表的规模且避免使用较多虚通道(VC),从而降低硬件资源用量,针对虫孔交换的2D Mesh片上网络提出了一种分区容错路由(RFTR)算法。该算法根据故障节点和链路的位置将2D Mesh网络划分为若干个相连的矩形区域,数据包在矩形区域内可使用确定性或自适应路由算法进行路由,而在区域间则按照up^*/down^*算法确定路由路径。此外,利用通道依赖图(CDG)模型,证明了该算法仅需两个虚通道就能避免死锁。在6×6 Mesh网络中,RFTR算法能减少25%的路由表资源用量。仿真结果表明,在队列缓存资源相同的情况下,RFTR算法能实现与up^*/down^*算法和segment算法相当甚至更优的性能。

基于Rent规则的片上网络局部化特性流量生成算法

周玉瀚, 韩国栋, 沈剑良, 姜奎

2016, 36(5): 1206-1211. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1206

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针对传统片上网络(NoC)流量模型的空间分布不符合实际应用中通信局部化特性、网络带宽开销大的问题,提出一种基于Rent规则的NoC局部化特性流量生成算法。该算法通过建立有限Mesh结构的通信概率分布模型,并利用通信概率矩阵对各节点匀速发包获得合成流量,实现通信局部化。实验模拟了不同局部化程度、不同网络尺寸的合成流量;仿真结果表明,与Random Uniform、Bit Complement、Reversal、Transpose、Butterfly等5种传统合成流量相比,该算法合成流量的局部化程特性更好、网络带宽开销更低,接近实际通信流量。

云环境下软件错误报告自动分类算法改进

黄伟, 林劼, 江育娥

2016, 36(5): 1212-1215. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1212

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用户提交的软件错误报告随意性大、主观性强且内容少导致自动分类正确率不高,需要花费大量人工干预时间。随着互联网的快速发展用户提交的错误报告数量也不断增加,如何在海量数据下提高其自动分类的精确度越来越受到关注。通过改进词频-逆文档频率(TF-IDF),考虑到词条在类间和类内出现情况对文本分类的影响,提出一种基于软件错误报告数据集的改进多项式朴素贝叶斯算法,同时在Hadoop平台下使用MapReduce计算模型实现该算法的分布式版本。实验结果表明,改进的多项式朴素贝叶斯算法将F1值提高到71%,比原算法提高了27个百分点,同时在海量数据下可以通过拓展节点的方式缩短运行时间,有较好的执行效率。

适应异构集群的Mesos多资源调度DRF增强算法

柯尊旺, 于炯, 廖彬

2016, 36(5): 1216-1221. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1216

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云计算集群环境下多资源分配的公平性是考量资源调度子系统最重要的指标之一,DRF作为通用的多资源公平分配算法,在异构异质的集群环境下可能有失公平性。在研究Mesos框架中DRF多资源公平分配算法的基础上,设计并实现了增加机器性能评估影响因子的meDRF分配算法。将计算节点的机器性能得分,作为DRF主导份额计算的因子,使得计算任务有均等的机会获得优质计算资源和劣质计算资源。通过选取K-means、Bayes及PageRank等多种作业进行实验,实验结果表明:meDRF较DRF分配算法更能体现多资源分配的公平性,且资源分配具有更好的稳定性,能有效提高系统资源的利用率。

面向内存云的数据块索引方法

王跃飞, 于炯, 鲁亮

2016, 36(5): 1222-1227. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1222

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内存云(RAMCloud)通常通过移动数据的位置来解决内存利用率低的问题,致使Hash表数据定位失效,查询数据效率低下;另一方面,在数据恢复过程中由于不能快速定位到需要的数据,每台备份服务器返回的数据段不能更好地组织起来。针对以上问题,提出内存云全局键(RGK)及二叉树索引。RGK分为三部分:定位到主服务器、定位到段以及定位到数据块。前两部分构成协调器索引键(CIK),在恢复中借助构造的协调器索引树(CIT)能够定位到段所在的主服务器;后两部分构成主服务器索引键(MIK),数据在内存中位移后也能通过主服务器索引树(MIT)快速获取到数据。与传统内存云集群相比,主服务器获取数据块的时间随数据吞吐量的增大而明显减少;协调器在闲散时间、重组日志时间等方面均有下降。实验结果表明,全局键在构造的二叉索引树的支持下能有效缩短获取数据及快速恢复的时间。

基于GPU图像去噪总变分对偶模型的并行计算

赵明超, 陈智斌, 文有为

2016, 36(5): 1228-1231. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1228

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研究基于总变分(TV)的图像去噪问题,针对中央处理器(CPU)计算速度较慢的问题,提出了在图像处理器(GPU)上并行计算的方法。考虑总变分最小问题的对偶模型,建立原始变量与对偶变量的关系,采用梯度投影算法求解对偶变量。数值实验分别在GPU与CPU上进行。实验结果表明,总变分去噪模型对偶算法在GPU设备上执行的效率高于在CPU上执行的效率,并且随着图像尺寸的增大,GPU并行计算的优势更加突出。

分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法

张树斌, 方洋旺, 雍霄驹, 彭维仕, 李伟

2016, 36(5): 1232-1235. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1232

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针对采用传递闭包模糊聚类的多雷达航迹关联算法运算量较大的问题,提出了分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法。首先基于欧氏距离对航迹进行预关联判断,然后通过模糊相似计算,简化了航迹相似矩阵,进而减少了相似计算与矩阵迭代的次数,最终达到了减小运算量的目的。仿真结果表明:所提算法在保证关联正确率的前提下,耗时减小了54%,有效地提高了多雷达航迹关联算法的效率。

基于近场通信认证的无线局域网无线接入协议的安全性设计

李云, 陈庞森, 孙山林

2016, 36(5): 1236-1245. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1236

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针对基于近场通信(NFC)认证的无线局域网(WLAN)无线接入协议点对点通信模式存在的问题,如明文传输、用户接入匿名性、数据易于被窃听、易于被篡改等,提出基于NFC认证的WLAN无线接入协议安全性的设计。该协议采用Diffie-Hellman密钥交换算法与第二代安全散列算法(SHA)建立安全隧道来完成随机信息的交换;采用椭圆曲线数字签名算法来消除用户的匿名性。从协议需求分析、架构设计与协议时序步骤三个方面入手,给出了一个计算机上的原型实现。通过有色Petri网(CPN)建模,实验仿真结果表明:基于NFC认证的WLAN接入协议对于无线局域网的非法接入攻击与窃听攻击有着良好的抵抗效果。

基于动态污点分析的DOM XSS漏洞检测算法

李洁, 俞研, 吴家顺

2016, 36(5): 1246-1249. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1246

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针对Web客户端中基于文档对象模型的跨站脚本攻击(DOM XSS)漏洞检测问题,提出一种基于动态污点分析的DOM XSS漏洞检测算法。通过构造DOM模型和修改Firefox SpiderMonkey脚本引擎,利用动态的、基于bytecode的污点分析方法实现了DOM XSS漏洞的检测。对DOM对象类属性的扩展和SpiderMonkey字符串编码格式的修改可以完成污点数据标记;遍历JavaScript指令代码bytecode的执行路径,获得污点传播路径,实现污点数据集的生成;监控所有可能会触发DOM XSS攻击的输出点,实现DOM XSS漏洞的判定。在此基础上,利用爬虫程序设计并实现了一个互联网DOM XSS漏洞检测系统。实验结果表明,所提算法能有效检测网页存在的DOM XSS漏洞,其检测率可达92%。

高效无双线性对的基于证书代理重加密方案

徐海琳, 陈莺, 陆阳

2016, 36(5): 1250-1256. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1250

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针对已有基于证书代理重加密(PRE)方案需要复杂的双线性对运算,计算效率较低的问题,提出了一个高效的不依赖于双线性对的基于证书代理重加密方案。基于计算性Diffie-Hellman(CDH)问题的困难性假设,该方案在随机预言模型下被严格证明满足适应性选择密文攻击下的不可区分安全性,即满足选择密文安全性。所提方案的构造基于椭圆曲线群,避免了计算开销高昂的双线性对运算,因此方案的计算性能得到了显著提高。对比分析表明,相对于已有使用双线性对的基于证书代理重加密方案,所提方案在计算效率和通信代价两个方面都具有明显的优势,更适用于计算受限以及低通信带宽的应用场合。

不可能差分性质更优的动态S盒构造方法

胡志华, 颜硕, 熊宽江

2016, 36(5): 1257-1261. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1257

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利用有限域的可逆变换与仿射变换产生S盒的思想,提出通过改变仿射变换矩阵中的行来生成动态S盒。分析了该方法生成单个S盒的密码学性质,实验结果显示单个S盒的密码学性质均达到高级加密标准中S盒的安全性;同时也分析了该方法生成动态S盒的动态差分概率、动态线性概率、动态非线性度、动态代数次数和不可能差分个数,理论分析表明该方法生成动态S盒均有较好的密码学性质;通过实验检验可以得出该方法生成的动态S盒具有很好的动态非线性度、动态差分和不可能差分性;而从分析该方法生成动态S盒的硬件实现效率可以看出,该方法具有较好的硬件实现效率。

兼顾特征级和决策级融合的场景分类

何刚, 霍宏, 方涛

2016, 36(5): 1262-1266. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1262

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针对单一特征在场景分类中精度不高的问题,借鉴信息融合的思想,提出了一种兼顾特征级融合和决策级融合的分类方法。首先,提取图像的尺度不变特征变换词包(SIFT-BoW)、Gist、局部二值模式(LBP)、Laws纹理以及颜色直方图五种特征。然后,将每种特征单独对场景进行分类得到的结果以Dezert-Smarandache理论(DSmT)推理的方式在决策级进行融合,获得决策级融合下的分类结果;同时,将五种特征串行连接实现特征级融合并进行分类,得到特征级融合下的分类结果。最后,将特征级和决策级的分类结果进行自适应的再次融合完成场景分类。在决策级融合中,为解决DSmT推理过程中基本信度赋值(BBA)构造困难的问题,提出一种利用训练样本构造后验概率矩阵来完成基本信度赋值的方法。在21类遥感数据集上进行分类实验,当训练样本和测试样本各为50幅时,分类精度达到88.61%,较单一特征中的最高精度提升了12.27个百分点,同时也高于单独进行串行连接的特征级融合或DSmT推理的决策级融合的分类精度。

基于空间邻近的点目标聚类方法

余莉, 甘淑, 袁希平, 李佳田

2016, 36(5): 1267-1272. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1267

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空间聚类是空间数据挖掘和知识发现领域的主要研究方向之一,但点目标空间分布密度的不均匀、分布形状的多样化,以及"多桥"链接问题的存在,使得基于距离和密度的聚类算法不能高效且有效地识别聚集性高的点目标。提出了基于空间邻近的点目标聚类方法,通过Voronoi建模识别点目标间的空间邻近关系,并以Voronoi势力范围来定义相似度准则,最终构建树结构以实现点目标的聚集模式识别。实验将所提算法与K-means、具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)算法进行比较分析,结果表明算法能够发现密度不均且任意形状分布的点目标集群,同时准确划分"桥"链接的簇,适用于空间点目标异质分布下的聚集模式识别。

基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法

肖晓丽, 钱娅丽, 李旦江, 谭柳斌

2016, 36(5): 1273-1278. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1273

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个性化推荐系统中使用最广泛的算法是协同过滤算法,针对该算法存在的数据稀疏和扩展性差问题,提出了一种基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法。该算法首先基于聚类技术根据用户评分信息将具有相同兴趣的用户聚为一类,并建立基于用户兴趣相近的邻居集合。为了提高兴趣相似度计算的准确性,采用了修正余弦计算公式来消除评分标准的差异问题。然后,引入信任机制,通过定义直接信任、间接信任、传递路径和计算方法来度量社交网络用户之间隐含的信任值,将社交网络转换为信任网络,依据信任程度来创建基于社交信任的邻居集合。通过加权的方式将基于两种邻居集合的预测值融合起来为用户产生项目的推荐。在Douban数据集上进行仿真实验,确定了最优的协调因子值和分类数值,并与基于用户的协同过滤算法和基于信任的推荐算法进行对比,实验结果表明,所提算法的平均绝对误差(MAE)减少了6.7%,准确率(precision)、覆盖(recall)和F1值分别增加了25%、40%和37%,有效提高了推荐系统的推荐质量。

基于社区划分的学术论文推荐模型

黄泳航, 汤庸, 李春英, 汤志康, 刘继伟

2016, 36(5): 1279-1283. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1279

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针对学术社交网络独有的社交性,构建了基于社区划分的学术论文推荐模型。模型选择社区复杂好友关系网络图中最大连通分量作为数据处理逻辑单元,在此基础上进行核心关系网划分,并采用非参数控制的方式,在所建立的核心关系网内建立标签,在学术社交网络中通过标签传播进行社区划分,根据社区划分结果在社区内部的用户之间推荐学术论文。该社区划分算法与经典社区划分算法在人工网络上进行仿真实验,结果表明该算法在不同特征的人工网络上皆能取得良好的社区发现质量。

踪迹聚类下组织实体的重要度排序方法

徐涛, 孟野

2016, 36(5): 1284-1289. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1284

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针对简单套用交接网络等社会网络分析方式不能很好地反映踪迹聚类生成的一系列流程的组织实体的重要度的问题,提出了一种踪迹聚类下组织实体的重要度排序方法。首先,对于参与踪迹聚类生成的一系列流程的组织实体构建踪迹聚类与组织实体关系网络;其次,定义基于踪迹聚类与组织实体关系网络的节点重要度评估方法;最后,对踪迹聚类下的各个组织实体节点计算其在关系网络中的重要度评分并排序。实验结果表明,所提方法构建的关系网络相比踪迹聚类下的交接网络能够更准确地反映组织实体的实际重要度;与基于拓扑势的网络社区节点重要度排序算法相比,所提方法的节点重要度排序结果更符合实际业务流程,能更好地区分关系网络中重要度不同的节点。

基于复述的中文自然语言接口

张俊驰, 胡婕, 刘梦赤

2016, 36(5): 1290-1295. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1290

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针对传统以句法分析为主的数据库自然语言接口系统识别用户语义准确率不高,且需要大量人工标注训练语料的问题,提出了一种基于复述的中文自然语言接口(NLIDB)实现方法。首先提取用户语句中表征数据库实体词,建立候选树集及对应的形式化自然语言表达;其次由网络问答语料训练得到的复述分类器筛选出语义最相近的表达;最后将相应的候选树转换为结构化查询语句(SQL)。实验表明该方法在美国地理问答语料(GeoQueries880)、餐饮问答语料(RestQueries250)上的F1值分别达到83.4%、90%,均优于句法分析方法。通过对比实验结果发现基于复述方法的数据库自然语言接口系统能更好地处理用户与数据库的语义鸿沟问题。

改进的基于局部模块度的社团划分算法

王天宏, 武星, 兰旺森

2016, 36(5): 1296-1301. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1296

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针对大多复杂网络社团划分算法不能快速发现最优节点加入社团的问题,提出一种利用节点亲密度的局部社团划分算法。引入节点亲密度的概念量化社团与邻居节点的关系,按照节点亲密度由大到小选择节点加入社团,最后以局部模块度为指标终止局部社团扩展。在真实网络和人工仿真网络进行实验,并与基于信息压缩的随机游走算法等4种典型社团划分算法相比较,所提算法划分结果的综合评价指标(F1score)和标准化互信息(NMI)均好于比较算法。实验研究表明,所提算法具有较好的时间效率和准确度,适用于大规模网络社团划分。

基于实时词共现网络的微博话题发现

李亚星, 王兆凯, 冯旭鹏, 刘利军, 黄青松

2016, 36(5): 1302-1306. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1302

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针对微博的实时性、稀疏性和海量性特点,提出基于实时词共现网络的话题发现模型。首先,从原始语料中筛选出主题词集合,再利用时间参数计算共现主题词的关系权重以实现词共现网络的构建,通过该网络推算出与话题关联性强的潜在特征词以解决微博特征词的稀疏性;其次,采用改进Single-Pass算法实现话题增量聚类;最后,对每个话题的主题词按热度计算进行排序,获得最具代表性的话题主题词。实验结果表明,该模型与经典Single-Pass聚类算法相比,话题发现准确率约提高6%,综合指标提高8%。实验结果证明所提模型的有效性和准确性。

基于增强蜂群优化算法的特征选择算法

张霞, 庞秀平

2016, 36(5): 1307-1312. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1307

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针对传统蜂群优化(BCO)算法探测能力强但搜索能力较弱的问题,提出一种搜索能力增强的BCO算法,并将其应用于数据特征选择问题以提高特征选择的性能。首先,为食物源引入全局权重的概念,用以评估各食物源对种群的重要性,降低蜂群搜索的随机性;然后,设计了两步筛选的招募方法提高蜂群搜索能力并保持多样性;最终,为食物源引入局部权重的概念,用于评估某个食物源与类标签的相关性,从而优化解特征选择问题。仿真实验结果表明,所提方法可以明显提高BCO的优化效果,同时获得了较好的特征选择效果,并且优于基于差异的人工蜂群算法(DisABC)和蜂群优化特征选择算法(BCOFS)。

基于稳定性语义聚类的相关模型估计

孙芯宇, 吴江, 蒲强

2016, 36(5): 1313-1318. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1313

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针对由不稳定聚类估计的相关模型影响检索性能的问题,提出了基于稳定性语义聚类的相关模型(SSRM)。首先利用初始查询前N个结果文档构成反馈数据集;然后探测数据集中稳定的语义类别数量;接着从稳定性语义聚类中选择与用户查询最相似的语义类别估计SSRM;最后通过实验对模型的检索性能进行了验证。对TREC数据集5个子集的实验结果显示,SSRM相比相关模型(RM)、语义相关模型(SRM),平均准确率(MAP)性能最少提高了32.11%和0.41%;相比基于聚类的文档模型(CBDM)、基于LDA的文档模型(LBDM)和Resampling等基于聚类的检索方法,MAP性能最少提高了23.64%,19.59%和8.03%。实验结果表明,SSRM有利于改善检索性能。

基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法

耿焕同, 李辉健, 赵亚光, 陈正鹏

2016, 36(5): 1319-1324. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1319

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针对经典快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中基于拥挤距离的种群多样性保持策略不能客观反映个体间真实拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱ^h)。首先,设计一种新的循环聚类个体排序策略;然后,根据Pareto分层信息来对基于经典拥挤距离和循环聚类的两种个体排序策略进行自适应的选择;最终,实现对进化后期的种群多样性保持机制的改进。通过5个标准测试函数进行算法验证,并与经典的NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和GDE3等算法进行对比分析,NSGA-Ⅱ^h算法获得了80%的最优反向世代距离(IGD)值,且显著性水平为5%的双尾t检验结果表明,新算法具有明显统计意义上的性能优势。改进算法不仅能提高进化种群的分布性,而且能增强算法的收敛性,有效提高了优化效果。

两类广义粗糙集的拟阵结构

徐国晔, 王兆浩

2016, 36(5): 1325-1329. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1325

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基于邻域粗糙集模型和覆盖粗糙集模型,分别构造了两类拟阵结构,即邻域上近似数诱导的拟阵和覆盖上近似数诱导的拟阵。一方面,通过广义粗糙集定义了两类上近似数,并证明了它们满足拟阵理论中的秩公理,从而由秩函数的观点出发得到了两类拟阵;另一方面,利用粗糙集方法研究了这两类拟阵的独立集、极小圈、闭包、闭集等的表达形式,说明了粗糙集中的上近似算子与拟阵中的闭包算子的关系,进一步通过探讨覆盖和拟阵的关系,得到了覆盖中的元素及其任意并是由覆盖上近似数诱导的拟阵的闭集。

改进的基于粒子群优化的支持向量机特征选择和参数联合优化算法

张进, 丁胜, 李波

2016, 36(5): 1330-1335. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1330

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针对支持向量机(SVM)中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响,提出了一种改进的基于粒子群优化(PSO)的SVM特征选择和参数联合优化算法(GPSO-SVM),使算法在提高分类精度的同时选取尽可能少的特征数目。为了解决传统粒子群算法在进行优化时易出现陷入局部最优和早熟的问题,该算法在PSO中引入遗传算法(GA)中的交叉变异算子,使粒子在每次迭代更新后进行交叉变异操作来避免这一问题。该算法通过粒子之间的不相关性指数来决定粒子之间的交叉配对,由粒子适应度值的大小决定其变异概率的大小,由此产生新的粒子进入到群体中。这样使得粒子跳出当前搜索到的局部最优位置,提高了群体的多样性,在全局范围内寻找更优值。在不同数据集上进行实验,与基于PSO和GA的特征选择和SVM参数联合优化算法相比,GPSO-SVM的分类精度平均提高了2%~3%,选择的特征数目减少了3%~15%。实验结果表明,所提算法的特征选择和参数优化效果更好。

基于加权一个变量的一阶灰色模型的动态轨迹预测算法

江艺羡, 张岐山

2016, 36(5): 1336-1340. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1336

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针对基于Kalman滤波的跟踪方法需要对噪声特性和轨迹的运动规律进行假设的不足,将新陈代谢一个变量的一阶灰色模型(GM(1,1))引入动态轨迹预测方法,提出一种基于加权灰色GM(1,1)模型的动态轨迹预测算法(TR_GM_PR算法)。首先,顺序截取预测点前不同长度的子轨迹,计算采用灰色GM(1,1)模型拟合各子轨迹的相对误差及相应的预测值;其次,对各子轨迹的相对拟合误差进行归一化处理,根据处理后的结果设置各子轨迹预测值权重;最后,将各子轨迹获得的预测值与其对应权重的线性组合作为轨迹未来运行趋势的最终预测结果。采用2000-2008年美国大西洋飓风数据进行实验,TR_GM_PR算法6 h的预测正确率为67.6056%,比基于模式匹配的飓风预测方法提高2.6056个百分点。实验结果表明, TR_GM_PR算法适用于轨迹短期预测。此外,该预测算法计算简单、实时性高,能够有效提高动态轨迹的预测正确率。

基于食物链机制的动态多物种粒子群算法

刘角, 马迪, 马腾波, 张玮

2016, 36(5): 1341-1346. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1341

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针对粒子群优化(PSO)算法在解决多峰函数时容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于食物链机制的动态多物种粒子群(DSPSO)算法。受生物界的启发,引入食物链机制来保证种群的多样性,并结合繁殖机制使得算法具有良好的优化性能。食物链机制中,整个标榜群被分为几个子种群,每个子种群都能够捕食另外一个子种群。通过一定概率发生的捕食现象使得标榜群得以进化,剔除对种群贡献小的粒子,并通过繁殖策略生成新的粒子。种群通过不断地进化保证了种群的多样性,同时通过剔除较差粒子的误导作用使算法的进化更有效率。为了验证算法的有效性,选择了包括偏移函数、旋转函数在内的10个测试函数来测试DSPSO算法的性能。实验结果表明DSPSO算法有着良好的寻优性能。与PSO、局部版本的粒子群(LPSO)算法、动态多群粒子群(DMS-PSO)算法和全面学习粒子群(CLPSO)算法相比,DSPSO算法不仅能够得到较高精度的解,而且还具有较高的可信度。

MSNV:基于多层次社团划分的网络结构可视化方法

王贤刚, 姚中华, 宋汉辰

2016, 36(5): 1347-1351. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1347

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针对大规模网络节点数目庞大、结构复杂性高,有限的屏幕空间难以展示其结构特征的问题,提出了一种基于社团划分的多层次网络可视化方法。首先,使用基于网络模块度的社团划分算法对网络节点进行划分,并采用贪婪算法寻找最大模块度的社团划分,得到不同层次粒度的社团;其次,通过设置层次约束力以改进经典力导引算法(FDA),使改进的算法能对不同层次粒度的社团实现分层布局,解决FDA无法展示网络节点层次性的问题;最后,使用多窗口视图、Overview+Detail等交互方法分别展示高层社团和底层节点,实现兼顾网络高层次宏观结构和低层次局部细节的显示。仿真实验中,该算法的社团划分相较于自包含GN算法在效率和准确率上有所提高。案例分析表明,所提方法在大规模网络结构的显示和交互方面具有良好的效果和性能。

基于光流场动态参与介质绘制算法

王元龙

2016, 36(5): 1352-1355. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1352

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为了解决动态参与介质场景连续帧的实时绘制问题,提出了一种基于光流场动态参与介质场景的绘制算法。首先,采用区域匹配的方法计算关键帧之间的光流场;然后,通过插值的方法计算中间帧之间的光流场,采用帧间光流连贯性函数表示帧与帧之间光流一致性的度量,保证帧与帧之间介质运动不会发生突变;最后,按照所产生的光流场,绘制连续动态变化的参与介质场景。在连续5帧动态参与介质场景绘制中,所提算法比基于径向基函数模型(RBF)参与介质的光子映射算法效率提高了近3倍,能够达到连续帧的实时绘制,且绘制质量比较高。

采用量化离散余弦变换系数检测视频单帧连续多次复制粘贴篡改

林晶, 黄添强, 赖玥聪, 卢贺楠

2016, 36(5): 1356-1361. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1356

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目前大多数时域视频帧复制粘贴篡改检测算法都是针对至少20帧以上的视频子序列的复制粘贴篡改,而对单帧复制粘贴篡改无法判断。而根据人眼视觉感知的特性,修改视频内容需要至少15帧以上的帧操作,因此篡改帧想通过单帧复制粘贴篡改来达到想要的效果,必须进行连续多次粘贴操作。为了检测这种篡改方式,针对性地提出了一种基于量化离散余弦变换(DCT)系数的视频单帧连续多次复制-粘贴篡改检测算法。首先,将视频转换为图像,采用量化后的DCT系数作为视频帧图像特征向量,并通过计算巴氏(Bhattacharyya)系数来衡量两相邻帧帧间相似度;再设定阈值来判断两相邻帧帧间相似度是否有异常,最后根据出现相似度异常的帧是否连续,以及连续出现的帧数来判断视频是否经过篡改,并定位篡改位置。实验结果表明,所提算法对不同场景的视频都能检测,不仅检测速度快,而且不受再压缩因素影响,算法的正确率高、漏检率低。

改进的基于AVS2的样点自适应补偿滤波算法

陈智贤, 王国中, 赵海武, 李国平, 滕国伟

2016, 36(5): 1362-1365. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1362

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样点自适应补偿(SAO)是第二代数字音视频编解码标准(AVS2)和高效视频编码(HEVC)标准中环路滤波耗时较多的一部分。针对现有自适应样点补偿算法计算量大、复杂度高等问题,提出一种改进的快速率失真算法。该算法主要通过分析各个边缘模式下不同补偿值的变化与所对应的率失真变化之间的关系,对原本定义的补偿值与写入码流的二元符号串之间的关系表进行修改,在不需要计算每个补偿值的率失真代价的情况下,设定一个提前终止条件,快速找到当前样值偏移补偿单元最优的补偿值。实验结果表明,与AVS2下的计算结果相比,在保证图像率失真基本不变的前提下,改进的算法减少了寻找最优补偿值的计算量以及75%的循环次数和33%的环路滤波运行时间,从而降低了计算的复杂度。

基于Kinect的环境平面特征提取与重构

王梅, 于远芳, 屠大维, 周华

2016, 36(5): 1366-1370. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1366

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针对三维场景物体特征识别过程中数据量大、算法复杂等问题,提出一种基于Kinect的环境平面特征提取与重构算法。首先,针对场景的点云分割,采用融合场景几何信息和颜色信息的随机采样一致性(RANSAC)算法,综合二者分割优势,克服几何特征分割过程中分割不足或者过分割,提高分割精度;其次,根据投影变换原理推导出相应的三维坐标变换矩阵,指导分割后独立区域内的三维平面特征信息到二维空间映射,利用凸包概念搜索物体边界信息,实现二维空间的轮廓点提取;最后,通过旋转逆变换,恢复轮廓点的三维信息,完成环境特征重构。采用3组场景数据验证所提算法,实验结果表明,所提算法分割较精确,不容易产生过分割的情况,对不同形状特征的物体,具有较好的重构效果。

基于时间上下文跟踪学习检测的指尖跟踪方法

侯荣波, 康文雄, 房育勋, 黄荣恩, 徐伟钊

2016, 36(5): 1371-1377. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1371

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针对在基于视频的空中签名认证系统中,现有方法无法满足指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求的问题,在对比研究目前常用的多种跟踪方法的基础上,提出一种基于时间上下文的跟踪-学习-检测(TLD)方法。在原始TLD算法的基础上引入时间上下文信息,即相邻两帧间指尖运动具有连续性的先验知识,自适应地缩小检测和跟踪的搜索范围,以提高跟踪的速度。对12组公开的1组自录的视频序列的实验结果表明,改进后的TLD算法能够准确地跟踪指尖,并且跟踪速度达到43帧/秒;与原始TLD跟踪算法相比,准确率提高了15%,跟踪速度至少提高1倍,达到了指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求。

基于HSI亮度分量和RGB空间的图像去雾算法

李慧慧, 秦品乐, 梁军

2016, 36(5): 1378-1382. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1378

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图像去雾技术处理的目的是消除雾霾对视频监控图像的影响,提高雾霾图像的视觉效果。目前,一般去雾图像只是比较去雾后和去雾前的图像,处理结果通常失真严重或过饱和,不能在保证细节清晰的同时保证颜色信息完整。针对上述问题,提出了一种基于大气散射模型和光学原理,建立具有散射特性的HIS亮度转换模型,并与RGB空间结合计算的图像复原方法。该方法通过分析晴天图像和雾霾图像的对比关系,结合HSI空间人眼视觉最敏感的亮度分量计算出图像场景的相对深度关系,利用大气散射模型以及景深比,对雾霾视频图像进行清晰复原和结果的测评。实验结果证明,与只从RGB空间计算的去雾霾方法对比,所提方法去雾效果更清晰,彩色失真和过饱和程度更小。

融合子块梯度与线性预测的单高斯背景建模

杨文浩, 李小曼

2016, 36(5): 1383-1386. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1383

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针对单高斯背景模型不能适应非平稳场景且对初期保持静止后期运动的物体造成"鬼影"现象的问题,提出了融合子块梯度与线性预测的单高斯背景建模方法。首先,对每个像素点进行单高斯背景建模,并实现像素级的自适应更新,运用子块梯度算法将梯度在阈值内的子块作为背景以消除"鬼影";然后,将子块梯度法获得的前景与单高斯模型确定的前景做与运算,提高在非平稳场景下对背景的判断能力;最后,运用线性预测方法处理获得的前景点,将面积小于阈值的连通区域还原为背景。采用CDNET 2012 Dataset和Wallflower Dataset进行仿真实验:当场景变化幅度较大时,所提算法与混合高斯模型(GMM)相比,虽然检测率稍有下降,但检测精度提高了40%;在其他场景中检测率虽只提高约10%,检测精度却能提高25%以上。实验结果表明,融合子块梯度与线性预测的单高斯背景建模能够适应非平稳场景并消除"鬼影"现象,获得的背景比混合高斯模型更精确,提取的前景细节更丰富。

基于高动态范围图像中光晕分析的光照方向测算算法

李华, 王旭阳, 杨华民, 韩成

2016, 36(5): 1387-1393. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1387

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针对增强现实(AR)系统中复杂场景的光照一致性问题,运用高动态范围(HDR)图像处理技术对标识物图像进行分析,提出一种基于HDR图像中光晕分析的光照方向测算算法。为了提高虚拟物体的沉浸感和真实性,在研究和分析现有的光照恢复算法的基础上,利用二次曲线对的投影不变性原理进行相机标定;为了获得更加详尽的光照信息,使用HDR技术对标识物图像进行处理,提高了测算精确度;参照Lambert光照模型对图像中的光照信息进行分析,将拍摄角度进行分类,实现了对传统测算光源方向算法的改进,可测算出位于摄影球反射范围外的部分光源的方向,扩大了测算范围。设计了针对单一点光源的视角1和视角2测算验证实验,并进行了分析。实验验证表明,所提方法简单易行,具有较强的鲁棒性,能够实现在标识物部分遮挡的情况下,测算出位于摄影球反射范围外部分光源的方向。

基于多字典学习和图像块映射的超分辨率重建

莫建文, 曾儿孟, 张彤, 袁华

2016, 36(5): 1394-1398. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1394

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针对单一冗余字典在稀疏表示图像超分辨率重建结果出现不清晰、伪影以及重建过程编码效率不高、运算时间过长的问题,提出一种基于多字典学习和图像块映射的超分辨率重建方法。该方法在传统稀疏表示的框架下,首先探索局部图像块的梯度结构信息,按梯度角度将训练样本块分类;然后为每个子类样本集学习高低分辨率字典对,再结合最近邻思想应用生成的字典,为每个子类计算从低分辨率块到高分辨率块映射的函数;最后将重建过程简化为输入块和映射函数的乘积,在保证提高重建质量的同时减少了图像重建的时间。实验结果表明,所提算法在视觉效果有较大的提升,同时与锚点邻域回归算法相比,评价参数峰值信噪比(PSNR)平均提高约0.4 dB。

自然场景中基于局部轮廓特征的类圆对象识别方法

班孝坤, 韩军, 陆冬明, 王万国, 刘俍

2016, 36(5): 1399-1403. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1399

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在自然场景下,受背景纹理、遮挡、光线影响,不容易提取到对象完整的轮廓,为此,提出了一种基于局部轮廓特征的识别方法,该局部轮廓特征是由直线和曲线组成的2相邻轮廓片段特征(2AS)。首先,分析相邻片段之间的夹角、片段的长度和弯曲强度,定义2AS的语义模型;接着,依据2AS之间的相对位置关系定义2AS相互关系模型,分别描述对象的2AS特征和2AS之间的相互关系;然后,使用对象模板的2AS的语义模型与测试图像中的2AS特征进行初步匹配,接着依据对象模板的2AS相互关系模型进行精确匹配;最后,根据对象模板的2AS相互关系模型检测到的成组2AS进行重复性聚类,并根据对象模板的2AS相互关系模型对聚类的对象判决。与使用近似直线片段组成的2AS特征算法的对比实验结果证明,该算法对输电线路中均压环部件的识别具有较高的正确率、较低的误检率和漏检率,从而更为有效地识别均压环部件。

改进FAST特征点支持下的实时影像地标匹配算法

杨琪莉, 朱兰艳, 李海涛

2016, 36(5): 1404-1409. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1404

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针对图像匹配技术中匹配时间与匹配精度不能同时满足要求的问题,提出一种基于特征点匹配的方法,利用随机森林分类器实现地标的匹配,将匹配问题转化为简单的分类问题,大大简化了计算过程,保证影像匹配实时性;采用FAST特征点表示影像地标,利用高斯金字塔结构以及仿射增强策略改进FAST特征点的尺度和仿射不变性,提升影像地标匹配率。将实验结果与尺度不变特征变换(SIFT)算法和加速鲁棒性(SURF)算法进行比较。实验结果表明在尺度变化、发生遮挡以及旋转情况下,匹配率能达到90%左右,保持与SIFT算法和SURF算法相近的匹配率,并且匹配时间相较其他两种算法减少了一个数量级,能有效地对影像地标进行匹配,匹配时间也满足实时影像地标匹配要求。

基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法

张扬, 赵晓群, 王缔罡

2016, 36(5): 1410-1414. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1410

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研究汉语自然语音音节切分方法具有明显现实意义,比较准确的自然语音切分方法可以代替人工对一些拥有参照文本的语音进行标注。然而至今为止并没有完全准确的汉语语音音节切分方法。依据相同发音环境下汉语语音音节时间长度服从某种高斯分布和相邻语音音节之间存在短时能量波谷两个假设,提出了基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法。对算法进行分析,根据初步切分短时能量波谷分散到各分语音段的特性,提出了简化算法,有效降低了该音节切分方法的时间复杂度。实验结果表明,音节切分准确度(与人工标注切分时间距离平方的均值)达到小数点后3位,在台式机Matlab环境下运算时间均不超过1 s,可以达到应用要求。

Hough变换和轮廓匹配相结合的瞳孔精确检测算法

毛顺兵

2016, 36(5): 1415-1420. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1415

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针对红外眼部视频中瞳孔直径检测精度不够高的问题,提出了一种将Hough圆变换和轮廓匹配相结合的瞳孔检测算法(Hough-Contour)。对每帧图像,首先进行灰度化并滤波去噪;然后提取边缘并利用修改后的Hough梯度法检测出初始圆作为瞳孔参数;最后在滤波后的灰度图上的瞳孔附近用位置和半径在一定范围可变的圆形轮廓去匹配瞳孔,从而计算出瞳孔中心坐标和直径。在Hough变换阶段,将Hough梯度法中的对候选圆心按累加值降序排序这一步骤改为寻找最大值,以降低该操作以及后续计算半径的时耗。通过实验寻找到圆心累加数组最大值的阈值,使其能自动排除闭眼帧且不会导致漏检。在轮廓匹配阶段,实验发现如果圆形轮廓的移动范围和半径伸缩范围取值为初始圆半径的十分之一,点对数取值为40,则可将瞳孔的精确匹配率从OpenCV圆变换检测算法的约10%提高至99.8%。对算法的时间性能作了测试,在实验所用的低端电脑上处理一帧需要60 ms,在高端电脑上可以对红外瞳孔视频做到实时检测。

说话人识别中基于Fisher比的特征组合方法

谢小娟, 曾以成, 熊冰峰

2016, 36(5): 1421-1425. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1421

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为了提高说话人识别的准确率,可以同时采用多个特征参数,针对综合特征参数中各维分量对识别结果的影响可能不一样,同等对待并不一定是最优的方案这个问题,提出基于Fisher准则的梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测梅尔倒谱系数(LPMFCC)、Teager能量算子倒谱参数(TEOCC)相混合的特征参数提取方法。首先,提取语音信号的MFCC、LPMFCC和TEOCC三种参数;然后,计算MFCC和LPMFCC参数中各维分量的Fisher比,分别选出六个Fisher比高的分量与TEOCC参数组合成混合特征参数;最后,采用TIMIT语音库和NOISEX-92噪声库进行说话人识别实验。仿真实验表明,所提方法与MFCC、LPMFCC、MFCC+LPMFCC、基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法以及基于主成分分析(PCA)的特征抽取方法相比,在采用高斯混合模型(GMM)和BP神经网络的平均识别率在纯净语音环境下分别提高了21.65个百分点、18.39个百分点、15.61个百分点、15.01个百分点与22.70个百分点;在30 dB噪声环境下,则分别提升了15.15个百分点、10.81个百分点、8.69个百分点、7.64个百分点与17.76个百分点。实验结果表明,该混合特征参数能够有效提高说话人识别率,且具有更好的鲁棒性。

基于稀疏表示权重张量的音频特征提取算法

林静, 杨继臣, 张雪源, 李新超

2016, 36(5): 1426-1429. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1426

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为了更好地描述非平稳音频信号的特征,提出了一种基于Gabor字典和稀疏表示权重张量的时-频音频特征提取方法。该方法基于Gabor字典将音频信号编码为稀疏的权重向量,并进一步将权重向量中的元素重新排列为张量形式,该张量各阶分别刻画了信号的时间、频率以及时长特性,为信号的联合时-频-长表示。通过对该张量进行因子分解,将分解后得到的频率因子和时长因子拼接为音频特征。针对稀疏张量分解时容易产生过拟合的问题,提出一种自调整惩罚参数分解算法并进行了改进。实验结果显示,所提出的特征相对于传统梅尔倒谱系数(MFCC)特征、MFCC特征及匹配追踪算法(MP)求解的特征联合拼接得到的MFCC+MP特征和非均匀尺度-频率图特征对15类音效分类效果分别提升了28.0%、19.8%和6.7%。

基于逻辑页冷热分离的NAND闪存磨损均衡算法

王晋阳, 严华

2016, 36(5): 1430-1433. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1430

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针对现有的NAND闪存垃圾回收算法对磨损均衡考虑不足的问题,提出了一种基于逻辑页冷热分离的NAND闪存磨损均衡算法。算法同时考虑了无效页的年龄、物理块的擦除次数以及物理块更新的频率,采用混合模式选择回收符合条件的物理块。同时,推导了一种新的逻辑页热度计算方法,并将回收块上有效页数据按照逻辑页的热度进行了冷热分离。实验结果表明,与GR算法、CB算法、CAT算法以及FaGC算法相比,该算法不仅在磨损均衡上取得了很好的效果,而且总的擦除次数与拷贝次数也有了明显减少。

基于选择性加载策略的电能质量数据处理

赵霞, 林天华, 马素霞, 齐林海

2016, 36(5): 1434-1438. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1434

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根据电能质量系统中监测数据海量化的趋势,提出了一种基于部分存储和选择性加载的数据处理算法,彻底解决了现有数据处理算法中重复排序和多余处理的问题。在计算日指标时,根据存储率存储部分日排序数据;在计算周(月、季、年)指标时,利用多路归并算法将存储的部分日排序数据合并,计算出临时95概率大值(CP95);根据临时CP95确定需要重载的日数据,对部分存储的日数据和重载数据重新排序以计算稳态指标。部分存储的日排序数据可以重复利用,有效解决了传统处理方案中的重复排序问题;排序过程中只需读取部分日排序数据和少量重载数据,有效解决了传统处理方案中冗余处理问题。与传统的数据处理方法做测试对比,结果表明:日采样数据较小时,性能提升3倍以上;日采样数据超过2880时,性能提升15倍以上。数据量越大,性能提升越明显。所提方案已在山西、河北等监测系统中成功应用,实践证明所提方案正确、有效。

时延异构多自主体系统的群一致性分析

李向军, 刘成林, 刘飞

2016, 36(5): 1439-1444. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1439

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针对由一阶自主体和二阶自主体构成的异构多自主体系统的静态群一致性问题,分别提出了在固定连接拓扑和切换连接拓扑结构下的静态群一致性算法。通过构造Lyapunov-Krasovskii函数,得到了系统在具有相同时变通信时延的群一致性算法作用下渐近收敛群一致的充分条件,并以线性矩阵不等式表示。最后,仿真结果表明,所提算法在满足一定条件下能使时延异构多自主体系统渐近收敛群一致。

用于白车身检测的测量控制系统设计

李正辉, 郭寅, 张洪彬, 张宾

2016, 36(5): 1445-1449. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1445

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为实现白车身在线检测站中测量设备的统一管理与远程通信,提高测量系统的工作效率,设计了一种用于白车身检测的测量控制系统。采用STM32F407芯片为核心并移植μC/OS-Ⅱ和LwIP,并搭建Web Server实现远程通信;建立了多线程任务,实现串口、网口和USB之间的信息交互;分析了数据路由转发过程中存在的数据安全性问题,就通信过程中丢包现象展开讨论,并提出解决方案;采用二维归一化灰度互相关法处理图像的二维定位,提高了处理速度。实验结果表明,该系统能够提供远程通信功能,降低成本,且提高了设备管理的效率。

基于立体视觉的在线实时测量系统设计与实现

侯一凡, 王栋, 邢帅, 徐青, 葛忠孝

2016, 36(5): 1450-1454. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1450

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为了满足深空探测器实时测量天体表面形貌的需求,设计并实现了一套基于立体视觉的在线实时测量原型系统。该系统通过立体相机实时获取空间天体的立体影像,利用每次观测的一组立体影像来重建其局部表面形状;再对每次重建的局部模型进行连接,得到空间天体完整的表面形貌模型。通过仿真实验验证了该系统的可行性,数据处理的速度与精度可以满足对深空目标进行实时测量的需要。

基于多项式拟合的扩展卡尔曼滤波算法

吴汉洲, 宋卫东, 徐敬青

2016, 36(5): 1455-1457. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1455

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弹道修正弹内的弹载计算机必须实时对卫星定位接收机获取的弹丸状态数据进行滤波降噪,用于预测弹丸落点,传统滤波方法滤波时间长,滤波实时性差,提出一种基于多项式拟合的方法。通过适当降低卫星定位接收机数据更新频率,并用多项式拟合插值出的数据代替数据更新时间间隔内的弹丸状态数据。仿真实验表明,该算法在不降低滤波效果的前提下,较普通扩展卡尔曼滤波时间降低7/8,提高了滤波实时性,对于弹道修正弹关键技术的研究提供了重要参考。同时该方法可推广应用到其他滤波算法当中,具有很强的可移植性。

基于改进模糊支持向量回归模型的机场能源需求预测

王坤, 员晓阳, 王力

2016, 36(5): 1458-1463. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1458

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针对离群点在机场能源数据的预测和分析中存在干扰等问题,建立了一种基于改进模糊支持向量回归(FSVR)的机场能源需求预测模型。首先,采用模糊统计法对测试样本集、系统参数和模型输出进行分析,推导出符合其数据分布的基本隶属函数形式;其次,结合例证法、专家经验法对隶属函数进行"再学习",逐步修改和完善正态隶属函数a、b参数值,半梯形隶属函数边界参数值及三角隶属函数p、d参数值,以此消除或减少不利数据挖掘的离群点,同时保留有效关键点;最后,结合支持向量回归(SVR)算法,建立预测模型,并验证了该模型的可行性。实验结果表明,与反向传播(BP)神经网络方法相比,FSVR方法的预测准确率提高了2.66%,对离群点的识别率提高了3.72%。

分步动态自回归核主元分析及其在故障诊断中应用

张敏龙, 王涛, 王旭平, 常红伟, 王放

2016, 36(5): 1464-1468. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1464

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针对滑动窗自适应核主元分析法(KPCA)在处理参数敏感和缓慢劣化问题时存在的"过适应"现象,容易产生漏报的问题,提出了一种分步动态自回归KPCA算法。首先,借鉴动态数据矩阵思想,分步建立初始模型;然后,在滑动窗自适应KPCA的基础上,引入指数加权法则处理实时数据、更新模型;最后,分析算法复杂度,并给出具体实现步骤。利用模拟数据分析分解系数和加权因子对算法的影响,结果表明,与滑动窗自适应KPCA相比,所提方法在参数选择恰当的情况下,模型效率提高了近90%,误报次数几乎降为0,还能通过调整加权因子取值来控制算法的适应能力,以解决多样化的动态问题。将算法应用于压缩机喘振和轴承故障实验数据分析,验证了所提算法处理参数敏感和缓慢劣化问题的能力。

姿态解算与外力加速度同步估计算法

孟唐宇, 浦剑涛, 方建军, 梁岚珍

2016, 36(5): 1469-1474. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1469

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针对惯性导航应用中,姿态解算与外力加速度估计互相干扰的问题,提出一种基于四元数和扩展卡尔曼滤波器的姿态解算与外力加速度同步估计算法。首先,利用估计的外力加速度修正传感器加速度数据得到准确的反向重力加速度,再结合地磁场向量通过梯度下降算法解算得到旋转四元数的测量值;其次,构建扩展卡尔曼滤波模型,对旋转四元数和外力加速度进行更新,得到旋转四元数的预测值和外力加速度的预测值;最后,用旋转四元数的测量值和测量得到的加速度数据对预测值通过扩展卡尔曼滤波的方法进行校正,最终得到准确的旋转四元数和参考坐标系下三轴方向上的外力加速度。实验表明,通过扩展卡尔曼滤波同时对姿态和外力加速度估计的方法,能够迅速收敛并准确得机体姿态信息以及外力加速度信息,欧拉角误差为±1.95°,加速度误差为±0.12 m/s²,并且该算法能有效抑制外力加速度对姿态解算的影响,准确估计外力加速度。

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