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2016年 第36卷 第12期 刊出日期：2016-12-10
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网络与通信

针对大规模软件定义网络的子域划分及控制器部署方法

刘邦舟, 汪斌强, 王文博, 吴迪

2016, 36(12):  3239-3243.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3239

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针对大规模软件定义网络（SDN）的多控制器部署模型计算复杂度高的问题，定义了控制链路可靠性等多个衡量网络服务质量的指标，并提出一种针对大规模SDN的子域划分及控制器部署方法。首先，该方法利用改进的标签传播算法（LPA）将网络划分成多个子域，然后在子域中分别部署控制器。在考虑控制链路平均时延、可靠性以及控制器负载均衡等多个性能指标的基础上，将问题模型的计算复杂度降低至仅与网络规模呈线性关系。实验结果表明，所提算法与原始的LPA相比，控制器负载均衡性得到明显优化；与容量受限的控制器部署（CCP）算法相比，模型的计算复杂度和网络服务质量得到明显改善：在Internet2拓扑中，控制链路平均时延最多减小9%，控制链路可靠性最多增强10%。

差分进化融合混合虚拟力的有向传感器网络覆盖算法

关志艳, 冯秀芳

2016, 36(12):  3244-3250.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3244

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针对感知方向可调的有向传感器网络（DSN），为最大限度减少覆盖空洞和重叠区，从而提高有效覆盖率，提出了差分进化融合混合虚拟力的DSN覆盖算法。首先，建立有向感知模型，分析节点之间、节点与障碍物之间及节点与边界之间的混合虚拟作用力，在此基础上建立节点旋转角度与作用力之间的调整公式；然后，为弱化混合虚拟力造成的局部次优解缺陷，引入差分进化模型，将虚拟力作为进化更新的一个影响因子，节点间经过变异、交叉及选择操作来寻找最佳适度值，提高有效覆盖率。覆盖仿真实验表明，在100 m×100 m监测区域下，求得100次随机部署后经过差分进化融合混合虚拟力算法网络有效覆盖率提高了19.68%，而经过混合虚拟力算法和差分进化算法的覆盖率分别提高了10.32%和11.35%；差分进化融合混合虚拟力算法在迭代80次左右网络趋于稳定，而混合虚拟力算法和差分进化算法分别需要130次和140次左右迭代。相对于混合虚拟力算法和差分进化算法，将两者相结合的差分进化融合混合虚拟力算法的收敛速度更快，有效覆盖率提高更明显。

基于复杂网络节点重要性的链路预测算法

陈嘉颖, 于炯, 杨兴耀, 卞琛

2016, 36(12):  3251-3255.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3251

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提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一，现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性，即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同邻居（CN）、Adamic-Adar（AA）、Resource Allocation（RA）相似性指标的基础上，充分利用了节点度中心性、接近中心性及介数中心性的信息，提出考虑节点重要性的CN、AA、RA链路预测相似性指标。在4个真实数据集上进行仿真实验，以AUC值作为链路预测精度评价指标，实验结果表明，改进的算法在4个数据集上的链路预测精度均高于共同邻居等对比算法，能够对复杂网络结构产生更精确的分析预测。

基于超级节点MAC中继的复域分布检测非正交网络编码

黄成兵, 唐刚, 王波

2016, 36(12):  3256-3261.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3256

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为解决正交通信过程存在的数据发送等待问题，提出一种基于超级节点多接入信道（MAC）中继的复域分布检测非正交网络编码策略。首先，对经典正交信道分布检测技术进行介绍，并针对其存在的问题，使用中继MAC无线传感器网络，把复数域网络编码技术应用在无线传感器网络中，有助于实现协同分集降低信道衰落不利影响。其次，针对中继MAC复数域网络编码正交信道分布检测技术，基于传感器的虚警率和检测概率，提出结合网络符号差错概率的最大似然（ML）最佳传感器标签选择算法，降低误差概率，同时通过超级节点近似，获得中继功率和总发射功率的公平分配。仿真结果显示，该算法在非正交网络编码检测中，检测率指标可达到91.3%，而错误率指标仅为25.1%。实验结果表明，该算法可以有效地提高非正交网络编码算法在实际应用中的检测性能。

先进计算

基于随机函数Petri网的系统动力学关联分析模型

黄光球, 何通, 陆秋琴

2016, 36(12):  3262-3268.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3262

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针对系统动力学（SD）模型既无法表达延迟具有随机性，又无法描述不同状态之间存在的条件转移，以及随机Petri网（SPN）本身存在计算能力不足等问题，首先，将SPN进行扩展，提出了随机函数Petri网（SFPN）模型；然后，将SFPN与SD相结合，提出了一种SFPN-SD模型。因SFPN模型中的变迁本身能精确描述随机延迟，故解决了SD模型存在的第一个问题；因SFPN模型中的条件弧能表达库所之间的有条件转移，故解决了SD模型存在的第二个问题；最后，在SPN的库所和变迁中定义一些状态变量及其状态转移方程，而状态变量及其状态转移方程就是SD模型中的水平变量、辅助变量、速率变量、水平方程和速率方程的不同解释，状态转移方程可以实现复杂的计算，于是解决了SPN模型的计算能力不足的问题。SFPN-SD模型很好地继承了SD模型的全部特征，同时又将随机Petri网的全部特征融入到SFPN-SD模型中。与SD模型相比，SFPN-SD模型具有系统的状态及其类型的含义更明确、状态演变过程更明确的特点，且其描述的系统变化动态性是通过事件激发的，从而更逼真地描述了复杂系统的自主动态随机演变行为。实例研究表明，SFPN-SD模型比SD模型具有更强、更全面的对复杂系统的描述关联分析与模拟能力。

电子商务中客户评价策略选择的演化博弈分析

刘大福, 苏旸, 谢洪安, 杨凯

2016, 36(12):  3269-3273.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3269

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针对电子商务信任评价机制中难以采取有效激励措施使客户进行真实评价的问题，根据客户对商家的评价行为具有不完全信息和有限理性特点，建立演化博弈模型对信任模型的激励措施进行分析和改进。该模型运用复制动态机制模拟客户的策略选择演化，对现有激励措施下演化稳定策略（ESS）的存在性进行论证，并基于系统动力学增加补偿收益进行改进。基于NetLogo系统动力学模块建模实验表明，相较于基于兴趣群组的信任激励模型（IGTrust），改进后的激励措施得到ESS并成功预测和控制了客户评价策略；同时模型具备鲁棒性，应对7%客户评价策略变异也能够保持演化稳定状态。

基于自适应线程束的GPU并行粒子群优化算法

张硕, 何发智, 周毅, 鄢小虎

2016, 36(12):  3274-3279.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3274

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基于统一计算设备架构（CUDA）对图形处理器（GPU）下的并行粒子群优化（PSO）算法作改进研究。根据CUDA的硬件体系结构特点，可知Block是串行执行的，线程束（Warp）才是流多处理器（SM）调度和执行的基本单位。为了充分利用Block中线程的并行性，提出基于自适应线程束的GPU并行PSO算法：将粒子的维度和线程相对应；利用GPU的Warp级并行，根据维度的不同自适应地将每个粒子与一个或多个Warp相对应；自适应地将一个或多个粒子与每个Block相对应。与已有的粗粒度并行方法（将每个粒子和线程相对应）以及细粒度并行方法（将每个粒子和Block相对应）进行了对比分析，实验结果表明，所提出的并行方法相对前两种并行方法，CPU加速比最多提高了40。

基于Hadoop平台的并行DHP数据分析方法

杨燕霞, 冯林

2016, 36(12):  3280-3284.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3280

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由候选项集C₂生成频繁2-项集L₂是关联规则Apriori算法的一个瓶颈。直接哈希修剪（DHP）算法利用一个生成的Hash表H₂删减C₂中无用的候选项集，以此提高L₂的生成效率。但传统DHP算法是一个串行算法，不能有效处理较大规模数据。针对这一问题，提出DHP的并行化算法——H_DHP。首先，对DHP算法并行化策略的可行性进行了理论分析与证明；其次，基于Hadoop平台，把Hash表H₂的生成以及频繁项集L₁、L₃~L_k的生成方法进行了并行实现，并借助Hbase数据库生成关联规则。仿真实验结果表明：与传统DHP算法相比，H_DHP算法在数据的处理时间效率、处理数据集的规模大小，以及加速比和可扩展性等方面都有较好的性能。

基于分布式架构的时间序列局部相似检测算法

林炀, 江育娥, 林劼

2016, 36(12):  3285-3291.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3285

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基于动态时间规整算法思想的CrossMatch算法可以用来解决序列间的部分相似问题，但是由于算法时间空间复杂度过高，需要消耗大量的计算资源，因此无法应用于长序列之间的计算。针对以上问题，提出了一个基于分布式平台上的时间序列局部相似性检测算法。将CrossMatch算法实现在了分布式框架上，解决了计算资源不足的问题。首先需要对序列进行切分，分别放置在不同的节点上；其次，各节点分别处理各自序列的相似部分；最后，通过对结果进行汇总并拼接，找出序列间的局部相似。实验结果表明，该算法在准确性上和CrossMatch相近，在时间上也有提升。改进后的分布式算法不仅解决了单机无法处理的长序列计算问题，而且可以通过增加并行计算节点数提高运行速度。

基于Spark框架的高效KNN中文文本分类算法

于苹苹, 倪建成, 姚彬修, 李淋淋, 曹博

2016, 36(12):  3292-3297.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3292

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针对K-最近邻（KNN）分类算法时间复杂度与训练样本数量成正比而导致的计算量大的问题以及当前大数据背景下面临的传统架构处理速度慢的问题，提出了一种基于Spark框架与聚类优化的高效KNN分类算法。该算法首先利用引入收缩因子的优化K-medoids聚类算法对训练集进行两次裁剪；然后在分类过程中迭代K值获得分类结果，并在计算过程中结合Spark计算框架对数据进行分区迭代实现并行化。实验结果表明，在不同数据集中传统K-最近邻算法、基于K-medoids的K-最近邻算法所耗费时间是所提Spark框架下的K-最近邻算法的3.92~31.90倍，所提算法具有较高的计算效率，相较于Hadoop平台有较好的加速比，可有效地对大数据进行分类处理。

引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化算法

付强, 葛洪伟, 苏树智

2016, 36(12):  3298-3302.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3298

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粒子群优化（PSO）算法具有易陷入局部最小值和全局搜索能力差的缺陷，对PSO算法的改进大多只是在某一方面利用单一搜索策略进行改进，针对这种改进策略不能全面优化PSO算法性能的问题，提出一种引入萤火虫行为和Levy飞行的粒子群优化（FBLFPSO）算法。根据改进的自调节步长的萤火虫搜索策略改善PSO的局部搜索能力，避免PSO陷入局部最小值；后期利用Levy飞行策略增强种群多样性，提高PSO全局搜索能力，跳出局部最优解。仿真实验结果表明，与现有相关算法相比，FBLFPSO的全局搜索能力和搜索精度都有较大提高。

基于共生系统的人工鱼群算法在饲料配方优化中的应用

刘庆, 李迎, 庆麦玉, 小高知宏

2016, 36(12):  3303-3310.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3303

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考虑到智能算法对各类饲料配方优化模型的广泛适用性，首次将人工鱼群算法（AFSA）应用于饲料配方优化。为满足饲料配方优化对收敛精度的要求，采用了一种基于共生系统的人工鱼群算法运行框架，显著提高了原算法的收敛精度与速度。在优化过程中，人工鱼在解空间的位置直接以饲料配比进行编码，采取基于罚函数的评价函数计算其适应度；人工鱼以预定的行为策略执行各行为算子对解空间进行搜索。最后三个实际算例验证了所提算法的有效性。验证结果表明，所提算法设计出的饲料配比方案的吨成本显著降低，各项营养达标，提出算法的优化性能明显优于其他已有算法。

网络空间安全

基于权威域名服务器的停靠域名识别机制

刘梅, 张永斌, 冉崇善, 孙连山

2016, 36(12):  3311-3316.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3311

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由于互联网中充斥着大量的停靠域名，给用户上网体验、上网环境带来严重影响，为识别停靠域名，提出一种基于权威域名服务器（DNS）的停靠域名检测方法。该方法从常用于域名停靠服务的错拼域名入手，提取出可能用于停靠服务的权威DNS集合，并通过半监督聚类方法对该集合进行分析，识别出用于停靠服务的权威DNS。在检测停靠域名时，通过判断域名的权威DNS是否用于停靠服务，并且该域名解析的IP地址是否属于停靠服务Web服务器的IP地址集合，来对停靠域名进行识别。借助现有基于页面特征的检测方法对所提方法进行分析，实验结果表明所提方法的准确率达92.8%以上，并且避免了页面信息的爬取，能够实时地检测域名是否为停靠域名。

新的对抗全局窃听的安全网络编码方案

何克岩, 赵宏宇

2016, 36(12):  3317-3321.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3317

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现有的对抗全局窃听攻击的安全网络编码方案存在引入了带宽开销、导致了很高的计算复杂度的问题，为了降低带宽开销并且提升实际编码效率，提出了一种新的对抗全局窃听的安全网络编码方案。对于编码域大小为q的网络编码，该方案利用密钥生成两个长度为q的置换序列，并利用置换序列对信源消息进行混合和替换，从而实现对抗全局窃听攻击。该方案只需在信源节点对信源消息进行加密，在中间节点不需作任何改变。由于该方案加密算法简单、编码复杂度低并且不需要预编码操作，因此该方案没有引入带宽开销且具有较高的实际编码效率。分析结果表明该方案不但可以抵抗唯密文攻击，对于已知明文攻击也有很好的抵抗效果。

适用于社交网络的隐私保护兴趣度匹配方案

罗小双, 杨晓元, 王绪安

2016, 36(12):  3322-3327.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3322

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针对社交网络中用户通过兴趣度匹配进行交友而产生的敏感信息泄露问题，设计了基于隐私属性的隐私保护兴趣度匹配方案。该方案利用Bloom Filters来获取双方兴趣爱好集合元素的交集，确定双方兴趣爱好的匹配程度，满足匹配要求的双方可以根据意愿互相添加为好友；方案基于半诚实模型，采用密码协议来保护数据的安全性，防止恶意用户非法获取用户敏感信息，避免造成信息的滥用和泄露。理论分析及运算结果均表明，该方案运行时间具有线性复杂度，并且可以支持较大规模数据集，可有效应用于信息种类繁杂、数据内容庞大的网络环境，满足用户实时高效的现实需求。

针对椭圆曲线密码系统点乘算法的改进差分故障攻击

许盛伟, 陈诚, 王荣荣

2016, 36(12):  3328-3332.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3328

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针对故障攻击椭圆曲线点乘算法失效问题，提出一种改进的差分故障攻击算法。该算法消除了非零块的假设，并引入验证机制抵抗了“故障检测”失效威胁。以SM2算法提供的椭圆曲线为例，通过软件仿真成功攻击了二进制点乘算法、二进制非相邻型（NAF）点乘算法和蒙哥马利点乘算法，3小时内恢复出了256比特私钥。针对二进制NAF点乘算法攻击过程进行了优化，将攻击时间缩短至原来的五分之一。实验结果表明，所提算法能够提高攻击的有效性。

人工智能

基于深度卷积神经网络的物体识别算法

黄斌, 卢金金, 王建华, 吴星明, 陈伟海

2016, 36(12):  3333-3340.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3333

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针对传统物体识别算法中人工设计出来的特征易受物体形态多样性、光照和背景的影响，提出了一种基于深度卷神经网络的物体识别算法。该算法基于NYU Depth V2场景数据库，首先将单通道深度信息转换为三通道；再用训练集中的彩色图片和转换后的三通道深度图片分别微调两个深度卷积神经网络模型；然后用训练好的模型对重采样训练集中的彩色和深度图片提取模型第一个全连接层的特征，并将两种模态的特征串联起来，训练线性支持向量机（LinSVM）；最后将所提算法应用到场景理解任务中的超像素特征提取。所提方法在测试集上的物体分类准确度可达到91.4%，比SAE-RNN方法提高4.1个百分点。实验结果表明所提方法可提取彩色和深度图片高层特征，有效提高物体分类准确度。

基于文化算法的符号网络全局不平衡度计算

赵晓晖, 刘方爱

2016, 36(12):  3341-3346.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3341

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针对已有符号网络不平衡度计算方法大都只关注局部网络单元的平衡信息，没有考虑网络更大范围乃至全局角度的平衡，无法揭示网络中的不平衡区域这一问题，提出基于文化算法的符号网络全局不平衡度计算方法。该方法利用伊辛自旋玻璃模型描述符号网络的全局状态，将不平衡度的计算转换为一个优化问题，并设计一种具有双层进化结构的文化算法——CA-SNB进行求解。首先，该算法采用遗传算法进行种群空间进化；其次，在信度空间中记录较优个体，并采用贪婪算法提取状况知识；最后，利用状况知识引导种群空间的进化，在保证种群多样性的基础上提高了收敛速度。实验表明，与遗传算法和矩阵变换算法相比，CA-SNB能较快地收敛到最优解，具有较高鲁棒性，在计算全局不平衡度的同时识别不平衡区域。

加权Fast Newman模块化算法在人脑结构网络中的应用

夏一丹, 王彬, 董迎朝, 刘辉, 熊新

2016, 36(12):  3347-3352.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3347

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针对二值人脑结构网络的模块化方法不足以反映复杂的人脑生理特征这一问题，提出一种基于Fast Newman二值算法的加权脑网络模块化算法。该算法以凝聚节点的层次聚类思想为基础，以脑网络中单个脑区节点的权重值和脑网络总权重值为主要依据构建加权模块度评价指标，并将其增量作为度量值来确定加权脑网络中节点的合并从而实现模块划分。将该算法应用于60个健康人的组平均数据中的实验结果显示，与二值人脑网络模块化结果相对比，所提算法得到的模块度提高了28%，并且模块内部和模块外部的特征区分更加明显，所得到的人脑模块也更符合已知的人脑生理特性；而与现有的两种加权模块化算法实验对比结果表明，所提算法在合理划分人脑网络模块结构的同时也小幅提高了模块度。

高可信度加权的多分类器融合行为识别模型

王忠民, 王科, 贺炎

2016, 36(12):  3353-3357.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3353

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为了提高基于智能移动设备的人体日常行为识别准确率，提出一种高可信度加权的多分类器融合行为识别模型（MCFM）。针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息，优选出与人体行为相关度高的特征集作为该模型的输入，将决策树、支持向量机以及反向传播（BP）神经网络三个基分类器通过高可信度加权投票算（HRWV）法训练出一个新的融合分类器。实验结果表明，所提出的分类器融合模型能有效提高行为识别的准确率，对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种日常行为的平均识别准确率达到94.88%。

基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法

陈伟强, 陈军, 张闯, 宋立国, 谭卓理

2016, 36(12):  3358-3362.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3358

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针对粒子滤波中存在粒子质量低和粒子贫化的问题，提出了一种基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法。该算法分为两个模块，首先，将多传感器数据发送给相应的粒子滤波计算模块，以优化粒子分布为目的更新建议分布密度；然后，在智能粒子滤波模块中对多传感器数据构造完整的似然函数，引入设计的遗传因子将小权重粒子修正为大权重粒子，近似于真实的后验分布，重采样过程中保留了权值较大的粒子，又避免了粒子耗尽问题，进一步保持粒子的多样性，提高了滤波精度，最终得到最优的估计值。根据实船实验的数据进行了验证，将所提算法应用于GPS/SINS/LOG组合导航系统进行仿真计算验证了其有效性。实例仿真结果表明，所提算法能够得到精确的位置、速度和航向信息，而且也能有效改善滤波性能，提高了组合导航系统的解算精度，能够满足船舶高精度导航定位的要求。

基于用户偏好的信任网络随机游走推荐模型

张萌, 南志红

2016, 36(12):  3363-3368.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3363

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为了提高推荐算法评分预测的准确度，解决冷启动用户推荐问题，在TrustWalker模型基础上提出一种基于用户偏好的随机游走模型——PtTrustWalker。首先，利用矩阵分解法对社会网络中的用户、项目相似度进行计算；其次，将项目进行聚类，通过用户评分计算用户对项目类的偏好和不同项目类下的用户相似度；最后，利用权威度和用户偏好将信任细化为不同类别下用户的信任，并在游走过程中利用信任用户最高偏好类中与目标物品相似的项目评分进行评分预测。该模型降低了噪声数据的影响，从而提高了推荐结果的稳定性。实验结果表明，PtTrustWalker模型在推荐质量和推荐速度方面相比现有随机游走模型有所提高。

用于自动语音识别系统的切换语音功率谱估计算法

刘金刚, 周翊, 马永保, 刘宏清

2016, 36(12):  3369-3373.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3369

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针对语音识别系统在噪声环境下不能保持很好鲁棒性的问题，提出了一种切换语音功率谱估计算法。该算法假设语音的幅度谱服从Chi分布，提出了一种改进的基于最小均方误差（MMSE）的语音功率谱估计算法。然后，结合语音存在的概率（SPP），推导出改进的基于语音存在概率的MMSE估计器。接下来，将改进的MSME估计器与传统的维纳滤波器结合。在噪声干扰比较大时，使用改进的MMSE估计器来估计纯净语音的功率谱，当噪声干扰较小时，改用传统的维纳滤波器以减少计算量，最终得到用于识别系统的切换语音功率谱估计算法。实验结果表明，所提算法相比传统的瑞利分布下的MMSE估计器在各种噪声的情况下识别率平均提高在8个百分点左右，在去除噪声干扰、提高识别系统鲁棒性的同时，减小了语音识别系统的功耗。

基于胞腔均匀度的清浊模式码书设计算法

徐静云, 赵晓群, 蔡志端, 王培良

2016, 36(12):  3374-3377.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3374

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清音和浊音线谱频率（LSF）参数分布具有差异性。为了提高声码器中LSF参数的量化性能，利用胞腔均匀度（CE）能定量表征清浊音LSF参数分布的差异程度，提出了一种基于CE的清浊模式码书设计算法。该算法首先根据CE推导出清音和浊音参与训练的LSF参数的数量比；然后剔除清音中指定数量的非典型LSF参数；最后重新训练出码书。实验结果表明，在相同码率情况下，该算法较码书共享算法谱失真降低2.5%，平均意见得分提高了2.3%，码书存储量下降了21.1%，并且适用于不传输清浊音标志的声码器。

基于离散灰色预测模型与人工神经网络混合智能模型的时尚销售预测

刘卫校

2016, 36(12):  3378-3384.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3378

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时尚销售预测对零售领域十分重要，准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。针对目前时尚销售预测数据量有限并且数据波动大导致难以进行准确预测的问题，提出了一种结合人工神经网络（ANN）算法和离散灰色预测模型（DGM（1，1））算法的混合智能预测算法。该算法通过关联度分析得到关联度大的影响变量，在利用DGM（1，1）+ANN预测之后，引入二次残差的思想，将实际销售数据与DGM（1，1）+ANN预测结果的残差加入影响变量利用ANN进行第二次残差预测。最后通过真实的时尚销售数据验证算法预测的可行性及准确性。实验结果表明，该算法在时尚销售数据的预测中，预测平均绝对百分误差（MAPE）在25%左右，预测性能优于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、扩展极限学习机（EELM）、DGM（1，1）、DGM（1，1）+ANN算法，相较于以上几种算法平均预测精度大约提高8个百分点。所提混合智能算法可用于时尚销售即时预测，且能够大幅度提高销售的效益。

虚拟现实与数字媒体

尺度自适应的核相关滤波跟踪器

李麒骥, 李磊民, 黄玉清

2016, 36(12):  3385-3388.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3385

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为了解决核相关滤波（KCF）跟踪器中目标尺度固定的问题，提出了一种尺度自适应的跟踪方法。首先利用Lucas-Kanade光流法跟踪相邻视频帧之间特征点的运动，引入前向后向跟踪方法保留可信特征点；其次将可信点用于尺度变化估计；然后将尺度估计应用到可调高斯窗上；最后运用前向后向跟踪算法来判断目标是否处于被遮挡状态，修改了模板更新策略。解决了核跟踪滤波器中目标尺度固定的限制，使得跟踪器更具鲁棒性与准确性。在目标跟踪视频集上测试算法效果。实验结果表明，所提算法在成功率图与精确度图排名上均优于原KCF、TLD、Struck算法。与原方法相比，改进后的方法能更好地适用于有尺度变化与遮挡的跟踪。

用于纹理特征提取的改进的成对旋转不变共生局部二值模式算法

于亚风, 刘光帅, 马子恒, 高攀

2016, 36(12):  3389-3393.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3389

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针对用于纹理特征提取的成对旋转不变共生局部二值模式（PRICoLBP）算法计算特征维度大、旋转不变性较差、对光照变化敏感的问题，提出一种融合局部纹理信息的改进PRICoLBP算法。首先，分别最大化和最小化图像像素点的二值序列，得到两个邻域像素点的坐标，由中心像素点坐标和得到的邻域像素点坐标计算出共生点对的坐标；其次，利用完备二值模式（CLBP）算法提取图像的每个像素点的纹理信息。在相同分类器下，对Brodatz、Outex（TC10，TC12）、Outex（TC14）、CUReT和KTH_TIPS数据库的分类实验中，所提算法的识别率比PRICoLBP算法分别提高了0.17、0.24、2.65、2.39和2.04个百分点。实验结果表明，所提算法在处理纹理旋转变化、光照条件多样的图像时具有较好的识别效果。

散乱点云的自适应α-shape曲面重建

何华, 李宗春, 李国俊, 阮焕立, 隆昌宇

2016, 36(12):  3394-3397.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3394

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针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题，提出了一种基于点云数据局部特征尺寸（LFS）的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先，以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴（MA）；然后，根据近似中轴计算曲面在采样点处的局部特征尺寸，并依据局部特征尺寸对原始点云进行非均匀降采样；最后，根据三角面片的外接球半径和对应的α值自适应重建出物体表面。与α-shape算法相比，所提算法可以有效合理地减少点云数据量，点云简化率达到70%左右，同时重建结果中冗余三角面片更少且基本没有孔洞。实验结果表明，所提算法能够自适应地重建出非均匀点集的表面。

回溯正则化分段正交匹配追踪算法

李燕, 王耀力

2016, 36(12):  3398-3401.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3398

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针对分段正交匹配追踪（StOMP）算法对信号重构效果较差的问题，提出一种回溯正则化分段正交匹配追踪（BR-StOMP）算法。首先，该算法采用正则化思想选取能量较大的原子，以减少阈值阶段候选集中的原子；然后，利用回溯对原子进行检验，并对解的支撑集中的原子重新筛选一次，同时删除对解的贡献较低的原子，提高算法的重构率；最后，对感知矩阵进行归一化处理，使算法更加简单。仿真结果表明：BR-StOMP算法与正交匹配追踪（OMP）算法相比较峰值信噪比提高8%~10%左右，运行时间减少70%~80%；与StOMP算法相比较，峰值信噪比提高19%~35%。BR-StOMP算法能够精确地恢复信号，重建效果优于OMP算法和StOMP算法。

基于FREAK描述子的精确图像配准改进算法

房贻广, 刘武, 高梦珠, 谭守标, 张骥

2016, 36(12):  3402-3405.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3402

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快速视网膜特征（FREAK）描述子通过计算模式方向实现了旋转不变性，但对于旋转尺度变化较大的情况匹配性能并不理想，误匹配率较高，为此提出了一种改进的基于FREAK描述子的精确图像配准算法。首先，对原有FREAK算法添加长距离点对，设定距离阈值，只利用关键点采样模式中距离较远的点来生成角度信息。其次，对Hamming距离进行加权。对每一个关键点，在为了生成描述子选择点对时，对训练数据描述子的每一列计算均值，越接近0.5的列权值越大，改进了原来Hamming距离计算粗略的状态，使距离计算更精确。最后，使用最近邻匹配结合最近邻和次近邻的比值以及随机抽样一致（RANSAC）方法进行快速匹配和优化。实验结果表明，改进算法更适用于旋转尺度变化较大的环境及匹配性能要求较高的场合。

基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法

王雅婷, 冯子亮

2016, 36(12):  3406-3410.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3406

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针对雾天环境下图像清晰度降低以及色调偏移问题，提出一种基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法。首先使用灰度开运算代替最小值滤波得到粗略暗通道图，根据方差标记出雾天图像各个景深突变区的位置，并对突变区的暗原色值进行细化求解；其次求解出透射率的粗略估计并使用引导滤波来进行优化；然后使用一种自适应的容差机制对天空等明亮区域的透射率进行动态修正；最后利用大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明，与几种典型的图像去雾算法相比，所提算法具有较快的处理速度，同时得到的复原图像细节突出、色彩丰富。

结合PCA及字典学习的高光谱图像自适应去噪方法

汪浩然, 夏克文, 任苗苗, 李绰

2016, 36(12):  3411-3417.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3411

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高光谱图像各波段图像噪声分布复杂，传统去噪方法难以达到理想效果。针对这一问题，在主成分分析（PCA）的基础上，结合噪声估计和字典学习，提出一种新的高光谱去噪方法。首先，对原始高光谱数据进行主成分变换得到一组主成分图像并根据能量比重将其划分为清晰图像组和含噪图像组；然后，根据任一波段图像的信息，利用奇异值分解（SVD）对图像进行噪声估计，再将得到的噪声估计方法与K-SVD字典学习去噪算法结合，提出一种具备自适应噪声估计特性的字典学习去噪算法，并将其应用于信息量较小的含噪图像组进行去噪处理；最后，按各主成分图像对应的信息量比例进行加权融合得到最终的去噪图像。通过对模拟与实际高光谱遥感图像的实验表明，与PCA、PCA-Bish、PCA-Contourlet三种去噪方法相比，所提方法去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）可以提升1~3 dB，且具有更多的细节信息和更好的视觉效果。

基于超像素融合的文本分割

张矿, 朱远平

2016, 36(12):  3418-3422.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3418

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提高复杂背景及噪声干扰文本图像的文本分割性能是文本识别研究中的重要问题和难点，为更好地解决这一难题，提出一种基于超像素融合的文本分割方法。首先对文本图像初始二值化，并估计文本笔画宽度；然后进行图像超像素分割并融合；最后利用超像素融合的局部相似性对初始二值化图像进行文本校验。实验结果表明，与最大稳定极值区域（MSER）及笔画超像素聚合（SSG）方法相比，所提方法在KAIST数据集上的分割精度分别提高了8.00个百分点和7.00个百分点，在ICDAR2003数据集上的文字识别率分别提高了5.33个百分点和4.88个百分点。所提方法具有较强的去噪能力。

基于特征化字典的低秩表示人脸识别

程晓雅, 王春红

2016, 36(12):  3423-3428.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3423

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针对现有低秩表示（LRR）算法中全局与局部人脸特征信息融合不足的问题，提出了一种新的人脸识别算法——基于特征化字典的低秩表示（LRR-CD）。首先，将每张人脸照片表示成一个个特征化字典的集合，然后同时最小化基于训练样本的低秩重构特征系数以及与之相对应的类内特征差异。为了获得高效且具有高判别性的人脸图像的特征块重构系数矩阵，提出了一种新的数学公式模型，通过同时求解训练样本中相对应的特征块以及对应的类内特征差异词典的低秩约束问题，尽可能完整地保留原始高维人脸图像中的全局和局部信息，尤其是局部类内差异特征。另外，由于对特征块中信息的充分挖掘，所提算法对于一般程度上的面部遮挡和光照等噪声影响具有良好的鲁棒性。在AR、CMU-PIE和Extended Yale B人脸数据库进行多项对比实验，由实验结果可知LRR-CD相较于对比的稀疏表示（SRC）、协从表示（CRC）、低秩表示正规切（LRR-NCUT）和低秩递归最小二乘（LRR-RLS）算法在平均识别率上有2.58~17.24个百分点的提高。实验结果表明LRR-CD性能优于与之对比的算法，可以更高效地用于人脸全局和局部特征信息的融合，且具有优良的识别率。

使用面积积分模型探究锥束CT功能成像的方法

钱鹰, 廖婷婷

2016, 36(12):  3429-3435.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3429

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为解决锥形束电子计算机断层扫描（CBCT）在功能成像中不能直接扫描获取体素时间-密度曲线（TDC）的问题，提出锥束CT功能成像的数学模型，得到灌注参数。首先建立模拟投影数据的面积积分模型，利用新西兰大白兔动态对比增强断层（DCE-CT）图像仿真模拟出锥束CT投影数据；利用模拟的投影数据，建立功能模型，使用最优化数值技术求解模型参数，获得各体素的近似TDC，并与实际测量的TDC对比验证模型的正确性；使用去卷积模型，利用最优化参数技术求解灌注参数。使用面积积分模型的模拟TDC与实际值的相似度达到了82.91%，使用此TDC可计算灌注参数并进行伪彩成像。利用CBCT投影数据和功能模型可得到体素近似TDC及组织的灌注参数，实现CBCT功能成像的目的。

全卷积网络结合改进的条件随机场循环神经网络用于SAR图像场景分类

汤浩, 何楚

2016, 36(12):  3436-3441.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3436

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传统合成孔径雷达（SAR）图像基于粗分割像素块提取相关特征，后接支持向量机（SVM）和马尔可夫随机场（MRF）或条件随机场（CRF）进行分类，该方法存在同一像素块内部不同类别像素的误差，而且只考虑邻近区域未充分用到全局信息和结构信息。故考虑基于像素点引入全卷积网络（FCN），以ESAR卫星图像为样本，基于像素点级别构建卷积网络进行训练，得到各像素的初始类别分类概率。为了考虑全局像素类别的影响后接CRF-循环神经网络（CRF-RNN），利用FCN得到的初始概率，结合CRF结构得到全局像素类别转移结果，之后进行RNN的迭代进一步优化实验结果。由于基于像素点和考虑了全局信息与结构信息，克服了传统分类的部分缺点，使正确率较传统SVM或CRF方法平均提高了约6.5个百分点。由于CRF-RNN的距离权重是用高斯核人为拟合的，不能随实际训练样本来改变和确定，故存在一定误差，针对该问题提出可训练的全图距离权重卷积网络来改进CRF-RNN，最终实验结果表明改进后方法的正确率较未改进的CRF-RNN又提高了1.04个百分点。

大输液异物检测图像快速位移补偿方法

阮峰, 张辉, 李宣伦

2016, 36(12):  3442-3447.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3442

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智能灯检机在进行大输液药液检测时，由于图像位移偏差带来的干扰，利用帧间差分法提取药液中的异物时经常出现误判的现象。针对上述问题，提出了一种基于加速分割测试特征（FAST）的二进制描述符分块匹配算法。首先，通过加速分割测试在不同尺度的图像上检测特征点，并利用非极大值抑制与熵值差法选择出优秀的特征点；然后，利用改进的模板在特征点周围进行采样，形成对尺度变化、噪声干扰及光照变化均有较强鲁棒性的新型二进制描述子，再将描述子进行降维；最后，利用分块匹配策略和阈值法，快速精确地匹配两帧图像，求解出并补偿位移偏差。实验仿真结果表明：在处理192万高像素图像时，该算法整体实时性能上可达到190 ms，其中新型描述子生成仅占96 ms；并且匹配准确率达到99%以上，成功地抑制了空间位置偏移较大的误匹配；计算出的误差远小于现在匹配精度较好的尺度不变特征转换（SIFT）、带方向的二进制鲁棒独立单元特征（ORB）算法，位移补偿量能精确至亚像素级，能快速补偿药瓶在图像中的位移偏差。

计算机软件技术

基于组合分类算法的源代码注释质量评估方法

余海, 李斌, 王培霞, 贾荻, 王永吉

2016, 36(12):  3448-3453.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3448

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源代码注释是软件的重要组成部分，研究者往往需要利用人工或自动化的方法产生分析注释，注释的质量评估也往往是通过人工来完成，这无疑是低效不客观的。为此，首先从注释的格式、语言形式、内容以及与代码相关度4个方面出发构建注释评估准则；进而，基于这一准则提出了一种基于组合分类算法的注释质量评估方法。该方法将机器学习以及自然语言处理技术引入到注释质量评估中来，利用分类算法将注释分为不合格、合格、良好、优秀四个等级。通过对基本分类算法的组合使用，使得评估效果进一步提高。组合分类算法的准确率和F1值较单独使用某一种分类算法提高20个百分点左右，除宏平均F1值外，各项指标都达到了70%以上。实验结果表明，所提方法能够很好地应用于注释质量评估。

基于软件层次化模型的软件测试数据生成

徐炜珊, 于磊, 冯俊池, 侯韶凡

2016, 36(12):  3454-3460.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3454

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针对基于Markov链模型的软件测试技术在测试数据生成时不考虑软件的结构信息，生成的测试数据集对代码路径的覆盖能力以及缺陷检测能力都较低的问题，将统计测试与基于Markov链模型的测试相结合，提出了一种新的软件测试模型——软件层次化模型。该模型涵盖了软件与外部环境之间的交互，同时描述了软件内部结构信息。还给出了该模型测试数据集的生成算法：首先生成符合使用情况的测试序列，然后为测试序列生成覆盖软件内部结构的输入数据。通过针对示例软件的实验结果表明，与基于Markov链模型的测试方法对比，基于软件层次化模型的测试在满足软件测试充分性要求的同时，提高了测试数据集的代码路径覆盖能力和缺陷检测能力。

基于软件代码演化信息的克隆谱系提取方法

陈桌, 张丽萍, 王春晖

2016, 36(12):  3461-3467.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3461

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针对现有克隆演化模式分类不清晰、克隆谱系提取工具少且效率低等问题，提出了根据克隆代码映射关系和演化信息自动构建克隆谱系的方法。首先通过词频向量计算、代码行距以及克隆属性相结合分阶段映射版本间克隆；然后根据映射结果为克隆群和克隆片段添加演化模式；最后串联所有版本中的克隆映射关系和演化模式构建克隆谱系。对4款开源软件进行实验并人工验证，实验结果表明克隆谱系提取工具——ECG的可行性和高效性。此外，从提取结果中发现，在演化过程中约42%的克隆代码未发生变化，发生不一致变化的克隆代码约占3.48%，此类克隆可能会引入潜在bug需要被重点关注。该方法将为克隆代码质量评估和管理提供参考和支持。

克隆代码有害性预测中分类不平衡问题的解决方法

王欢, 张丽萍, 闫盛

2016, 36(12):  3468-3475.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3468

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针对克隆代码有害性预测中有害和无害数据分类不平衡的问题，提出一种基于随机下采样（RUS）的能够自动调整分类不平衡的K-Balance算法。首先对克隆代码提取静态特征和演化特征构建样本数据集；然后选取比例不同的分类不平衡新数据集；接着对已选取的新数据集进行有害性预测；最后，通过观察分类器的不同表现自动选择一个最适合的分类不平衡比例值。在7款C语言开源软件共170个版本上对克隆有害性预测模型的性能进行评估，并和其他分类不平衡解决方法进行对比，实验结果表明所提方法对有害和无害克隆的分类预测效果（受试者工作特征曲线下方面积（AUC）值）提高了2.62个百分点~36.70个百分点，能有效地改善分类不平衡的预测问题。

基于用户兴趣迁移的Web日志仿真生成算法

彭行雄, 肖如良

2016, 36(12):  3476-3480.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3476

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针对仿真生成算法采用静态分布模型生成Web日志，会造成与真实数据之间存在较大差异的问题，提出一种基于用户兴趣迁移的Web日志仿真生成（WLSG）算法。该算法首先对Web日志与时间的关系进行了建模；其次，模拟了用户在不同时间访问文件时用户的兴趣迁移；最后，也模拟了用户自适应访问当前时刻最感兴趣的文件。相对于现有的采用静态分布模型的仿真算法，所提算法能够提高自相似性指标约2.86%。实验结果表明，该算法通过用户的兴趣迁移来改变用户的访问序列，能够较好地模拟真实Web日志，有效地应用于Web日志的仿真生成。

基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

曹卫东, 朱远知, 翟盼盼, 王静

2016, 36(12):  3481-3485.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3481

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针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题，提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型。首先使用灰色GM（1，1）模型对失效数据进行预测，弱化其随机性；然后采用Elman神经网络对GM（1，1）的预测残差进行建模预测，捕捉其动态性变化规律；最后将GM（1，1）预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果。使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验，并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播（BP）神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较，其对应的均方误差（MSE）和平均相对误差（MRE）分别为105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016，并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值。实验结果表明该模型具有较好的预测精度。

行业与领域应用

基于手势识别的工业机器人操作控制方法

蒋穗峰, 李艳春, 肖南峰

2016, 36(12):  3486-3491.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3486

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针对目前操作工人与工业机器人之间的交互还是采用比较机械化的交互方式，设计使用Kinect传感器作为手势采集设备，并使用人的手势来对工业机器人进行控制的方法。首先，使用深度阈值法与手部骨骼点相结合的方法，从Kinect传感器获取的数据中准确地提取出手部图像。在提取过程中，操作员无需佩戴任何设备，对操作员所站位置没有要求，对背景环境也没要求。然后，用稀疏自编码网络与Softmax分类器结合的方法对手势图像进行识别，手势识别过程包含预训练和微调，预训练是用逐层贪婪训练法依次训练网络的每一层，微调是将整个神经网络看成一个整体微调整个网络的参数，手势识别的准确率达到99.846%。最后，在自主研发的工业机器人仿真平台上进行实验，在单手和双手手势下都取得了不错的效果，实验结果验证了手势控制工业机器人的可行性和可用性。

基于无迹卡尔曼滤波估算电池SOC

石刚, 赵伟, 刘珊珊

2016, 36(12):  3492-3498.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3492

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为了实现在线估计汽车动力电池的荷电状态（SOC），提出了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波算法。以Thevenin电路为等效电路模型，建立了状态空间表达式，采用最小二乘算法对模型参数进行辨识。在此基础上，利用神经网络算法拟合电池的荷电状态与模型各个参数之间的函数关系，经过多次实验，确定了神经网络算法的收敛曲线，此方法比传统的曲线拟合精度高。介绍了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的原理，并设计了等效电路模型验证实验、电池的SOC测试实验和算法的收敛性实验。实验结果表明，在不同的工况环境下，该方法估计SOC具有可在线估算、估算精度高和环境适应度高等优点，最大误差小于4%。最后验证了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波的算法具有较好的收敛性和鲁棒性，可以有效解决初值估算不准确和累计误差的问题。

基于惯导角度量测的轨道平面最佳线形参数估计算法

李晓雯, 元向辉, 周春翔

2016, 36(12):  3499-3504.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3499

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轨道线形分段及线形参数优化是铁路轨道既有线复测工作的核心。基于惯导角度量测数据，提出了一种轨道平面线形分段及最佳线形参数估计算法。所提算法根据轨道线形变化规律，利用组合迭代的方法计算轨道的最佳线形参数。该算法将轨道平面线形确定建模成优化问题：首先根据定长曲率曲线最小二乘拟合斜率变化对轨道进行概略分段；然后基于量测数据拟合轨道线形；最后使用组合迭代算法进行精确分段并确定最佳线形参数。仿真算例结果表明，所提算法结果优于现有人工判定算法——基于两组不同分段点的线形参数拟合结果，与穷举法结果更为接近，所提算法均方根误差（RMSE）仅比穷举法高4.93%，但计算量仅为穷举法的0.02%。西安地铁三号线的实测结果也验证了所提算法的有效性。

基于改进Apriori算法的地面空调间歇故障预测

陈维兴, 曲睿, 孙毅刚

2016, 36(12):  3505-3510.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3505

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针对机坪地面空调间歇故障引起的使用效能低、维修滞后等问题，提出了二次关联累加数组（AS）-Apriori与聚类K-means相结合的间歇故障预测方法，并基于此实现了延误维修预测。其中：AS-Apriori算法解决了Apriori频繁扫描事务库的低效问题，通过实时构造间歇故障数组并对其对应项累加求和；延误维修预测是为了估计出永久故障临界区以安排合理维修，可采用正态分布求出不同间歇故障变量的维修波及延误概率并进行依次累加而实现。验证表明，AS-Apriori提高了运行效率，且二次关联规则支持度提升了20.656个百分点，能更准确预测间歇故障，同时参照数据分析，预测的维修波及延误累加概率呈线性分布，即可预测性高的间歇故障更便于预先维护管理，减少永久故障的形成。

基于自适应虚拟线圈的多车道车流量检测算法

甘玲, 李瑞

2016, 36(12):  3511-3514.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3511

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针对虚拟线圈检测算法在多车道车流量检测中存在误检或者漏检的问题，提出一种基于自适应虚拟线圈的车流量检测算法。根据图像二值化原理，对ViBe算法的前景检测部分进行二次判断，并改变背景更新机制，提出一种改进的ViBe算法，以达到快速消除鬼影的目的，更准确地完成前景目标提取。在道路上设置固定检测区域，根据运动目标在固定检测区域的运动轨迹来建立或者消除非固定虚拟线圈，再进一步使用虚拟线圈的车流量检测算法实现车流量统计。选择三个不同的场景4车道无车辆变道、2车道有车辆变道和3车道有车辆变道且环境突变进行实验，所提算法的车流量检测准确率比传统的虚拟线圈算法分别提高8.9、25和16.6个百分点，且所用时间相当。实验结果表明所提算法更适用于多车道的车流量检测。

路测数据驱动的移动终端定位方法

元广杰, 李小东, 江照意, 苑鹏, 郭志潍

2016, 36(12):  3515-3520.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3515

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针对当前无线定位技术无法适应复杂环境、定位精度较低的问题，提出了一种路测数据驱动的移动终端定位方法。首先，基于基站位置定位、基站信号覆盖范围描绘算法建立基站位置-范围模型库，将移动终端初始参数与模型库匹配得出其初始范围；其次，基于道路特征提取算法建立道路分类数据库，利用无线信号特征匹配算法匹配移动终端所在道路信息；最后，建立经纬度-强度映射模型库，运用终端信号比对算法确定移动终端的精确位置。理论分析和实验结果表明，基站定位精度在2 m内的概率为60%，3 m内的概率为77%，相对数据白化之前分别提高了39%、12%左右，基站信号覆盖范围描绘算法也能较准确地描绘基站信号覆盖范围，二者精度的改善能提高最终定位精度。