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2017年 第37卷 第8期 刊出日期：2017-08-10

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网络与通信

基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法

丁大钊, 陈云杰, 靳彦青, 刘树新

2017, 37(8):  2129-2132.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2129

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许多链路预测方法仅仅关注预测的准确度衡量指标，忽略了精确度衡量标准在实际应用中的重要作用，且没有考虑共同邻居与预测节点间紧密度对相似性刻画的影响。针对上述问题，提出了一种基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法。该方法通过局部拓扑结构定义共同邻居紧密度，并引入参数调节不同网络中紧密程度，最终刻画网络节点间的相似度。6个实际网络测试表明，相比共同邻居（CN）、资源分配（RA）、Adamic-Adar（AA）、局部路径（LP）、Katz等相似性指标，该算法提升了链路预测的预测精度。

异构网中具有服务质量约束的高能效微基站部署方法

张洋洋, 汤红波, 游伟, 王晓雷, 赵宇

2017, 37(8):  2133-2138.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2133

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针对异构密集网络中基站密度增大带来的网络能耗过高问题，提出一种异构网络中高能效的微基站部署方法。首先，考虑微基站候选位置可行性以减轻环境条件的影响；其次，在不同的用户分布状态下对优化目依概率进行加权，增强了对不同用户分布场景的适应性；最后，通过对微基站部署数目、位置和功率配置的联合优化来提升系统能效，并提出了一种高能效的微基站部署算法。仿真表明，与仅优化微基站数量和部署位置的方法相比，所提方法提升能效最高达26%。实验结果表明，相对于不考虑功率的部署方法，所提出的联合优化方法能够有效提升系统能效，同时验证了微基站功率对异构网络能效的影响。

车载自组织网络环境下基于软件定义网络的数据协作调度算法

吴怡, 马良义, 魏允峰, 徐哲鑫

2017, 37(8):  2139-2144.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2139

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针对车载自组织网络（VANET）中路侧单元（RSU）应答车辆请求效率低下的问题，提出基于软件定义网络（SDN）的数据调度算法SDDS。首先，依据车辆状态信息生成策略冲突图，并求解其最大权重独立集，实现单个周期内被应答请求数目最大化；其次，通过分析数据在车辆节点中的冗余度对系统服务能力的影响确定最优参数，设计了一种基于地理位置的协助车辆挑选机制；最后，分析跨区切换车辆的特点和影响多RSU协作的因素，提出一种基于冲突避免的多RSU协作机制；此外，提出了新的评价指标——服务效能来评价系统的整体服务质量。仿真实验中，相比请求数目优先算法（MRF）和协作数据分发算法（CDD），SDDS的服务效能最高增幅达到15%和20%。仿真结果表明，SDDS能显著提高调度系统的服务效率和质量。

非授权频段长期演进系统中的混合动态分簇算法

张刚, 姜炜, 刘是枭

2017, 37(8):  2145-2149.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2145

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针对非授权频段长期演进（LTE）系统中动态子帧配置引起的交叉子帧干扰问题，提出了一种综合考虑大尺度损耗及小区业务量情况的混合动态分簇算法。首先，通过基站端对大尺度损耗及小区业务量情况的周期性测量，计算出对应的相关度值；然后，根据相关度值对小区进行轮询式分簇，实现小区分簇结果的周期性更新；最后，根据更新后的小区分簇结果执行动态子帧配置。仿真实验中，相比传统的静态分簇算法，中业务到达率条件下混合动态分簇算法的用户上下行平均吞吐量分别提升了约16.92%和34.33%；用户上下行平均时延分别降低了约14.18%和36.32%。仿真结果表明，混合动态分簇算法可以有效减小交叉子帧干扰的影响，提升系统吞吐量，性能优于传统的静态分簇算法。

优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法

莫文杰, 郑霖

2017, 37(8):  2150-2156.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2150

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为了缓解无线传感器网络（WSN）中传感器节点分布不均匀、传感器节点感知数据量不同而造成能耗不均衡、"热区"等问题，提出一种优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法（MSPPA）。首先，通过监测区域网格化，在每个网格内分布若干个移动sink候选访问站点，sink在每个网格中选择一个站点停留收集网格中节点数据；然后，分析所有传感器节点的生命周期与sink站点选择的关系，建立权衡网络生命周期和sink移动路径的优化模型；最后，使用双链遗传算法规划移动sink遍历网格的顺序和选择每个网格中移动sink访问站点，得到移动sink节点遍历所有网格收集数据的路径。仿真结果显示，与已有的低功耗自适应分簇（LEACH）算法与基于移动sink节点与集合节点（RN）的优化LEACH分簇算法（MS-LEACH-RN）相比，MSPPA在网络生命周期方面提高了60%，且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明，MSPPA能有效缓解能量不均衡、"热区"问题，延长网络生命周期。

数据中心中TCP连接建立过程的优化方法

夏羽, 廖苹秀, 崔雷

2017, 37(8):  2157-2162.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2157

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针对数据中心中由于SYN包丢失而引起的TCP连接被延迟从而错过任务时间限制的问题，在无需更换现有设备以及无需修改应用和TCP的前提下，提出一种基于加权随机早期检测（WRED）协议的TCP连接初始化的优化方法。该方法解决了连接优化的三个关键问题：如何识别和标记SYN包，如何在交换机上为SYN包预留空间以及需要预留多少空间。与原TCP相比，优化后TCP连接建立的时间极大地减少。实验表明TCP连接初始化优化方法可以解决任务错过规定时间限制的问题。

基于图论的射频识别阅读器防碰撞算法

徐亚峰, 崔英花

2017, 37(8):  2163-2167.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2163

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射频识别（RFID）系统的运行往往需要多个阅读器，以保证覆盖整个目标区域。在密集的阅读器的环境中，由于阅读器之间存在相互干扰，会影响整个RFID系统的工作效率，降低识别效率。针对上述问题，提出一种新的基于图论的阅读器防碰撞算法。首先把阅读器网络看成简单图，以时隙对阅读器分组，同时隙阅读器为一组，相邻阅读器分配不同的时隙，以解决阅读器因读取范围交叉重叠而引起的干扰；同时考虑组内阅读器的频率干扰问题，同样以频率对组内阅读器再分组，同频率阅读器为一组，相邻阅读器分配不同频率，以解决因干扰范围过大而引起的频率碰撞问题；然后根据分组信息，中央服务器通过配置命令将时隙和频率资源调度分配给每个阅读器；最后通过时序命令控制每组阅读器的工作顺序。仿真结果显示，相比邻近友好型防碰撞（NFRA）算法，该算法平均工作效率提升了6.5个百分点；阅读器数量为1000时系统工作效率提升了9.5个百分点。新算法能优化给定时间内工作阅读器的数量，减少闲置等待的阅读器数量。

计数型双时隙射频识别防碰撞算法

莫磊, 陈伟, 任菊

2017, 37(8):  2168-2172.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2168

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针对射频识别（RFID）二进制搜索防碰撞算法搜索次数多、通信数据量大等问题，在后退式搜索树算法和时隙算法的基础上，提出一种新的计数型双时隙RFID防碰撞算法CBS。CBS算法根据标签中的时隙计数器和阅读器收到的碰撞位信息对标签进行逐级分类搜索，并将应答标签分为两组，分别在两个时隙向阅读器返回数据信息；且阅读器仅发送最高碰撞位位置信息，而标签仅返回最高碰撞位以后的数据位。理论分析和仿真结果表明：和传统的后退式二进制搜索（RBS）算法相比，CBS算法搜索次数减少了51%以上，数据通信量减少了65%以上。CBS算法性能优于其他常用防碰撞算法，能大幅度减少搜索次数和数据通信量，提高搜索效率。

认知星地混合网络中基于干扰约束的最优功率控制方法

石盛超, 李广侠, 李志强

2017, 37(8):  2173-2176.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2173

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在认知星地混合网络中，当卫星用户作为次级用户时，为了不影响地面主用户系统的正常工作，在上行链路中要对卫星用户进行必要的功率控制。针对衰落信道场景，选择最大化卫星用户的遍历容量（EC）作为优化的目标函数，分别提出了基于峰值干扰功率约束（PIC）和平均干扰功率约束（AIC）的功率控制方法，并给出了最优发射功率的闭合表达式。仿真结果表明，卫星信道条件越好、地面干扰链路衰减越大，卫星用户的性能越好；除此之外，基于AIC的功率控制方法要优于基于PIC的功率控制方法。

基于卡尔曼滤波估计的一致性时钟同步算法

游路瑶, 黄庆卿, 段斯静

2017, 37(8):  2177-2183.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2177

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针对无线传感器网络（WSN）的众多应用都需要依赖时钟同步的节点协同完成，而由于节点的晶体震荡器受自身以及外界环境的影响，使得节点时钟偏斜和时钟偏移两个参数发生变化导致时钟不同步问题，提出了基于分布式卡尔曼滤波估计的一致性补偿时钟同步算法DKFCC。该算法首先利用双向信息交换机制以及分布式卡尔曼滤波实现时钟偏斜和偏移两个参数的最优估计，然后基于时钟参数的最优估计值采用一致性补偿方法实现节点的时钟同步。实验结果表明：在100个节点随机部署的WSN中，采用虚拟全局一致性方式的DKFCC同步算法比异步一致性同步（AC）算法的同步均方根误差（SRAMSE）值降低了约95%，具有较高的同步精度；同时，所提出算法从时钟参数层面实现同步，无需频繁地进行时钟同步操作，相比AC算法更节能。

基于最小绝对收缩与选择算子模型稀疏恢复的多目标检测

洪刘根, 郑霖, 杨超

2017, 37(8):  2184-2188.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2184

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针对地面多径环境下运动目标检测，使用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）算法在参数估计时会出现伪目标的问题，提出一种基于LASSO模型框架的设计矩阵降维构造方法。首先，信号的多径传播能够带来目标检测的空间分集，信号在不同的多径上有不同的多普勒频移；此外，使用宽带正交频分复用（OFDM）信号能够带来频率分集。由于空间分集和频率分集的引入造成目标的稀疏特性。利用多径的稀疏性和对环境的先验知识，去估计稀疏向量。仿真结果表明，在一定信噪比（SNR，-5dB）下，基于设计矩阵降维构造方法的改进的LASSO算法比基追踪算法（BP）、DS（Dantzig Selector）、LASSO等传统算法的检测性能有明显提高；在一定虚警率（0.1）条件下，改进的LASSO算法比原LASSO算法检测概率提高了30%。所提算法能够有效去除伪目标，提高雷达目标检测概率。

基于Sanger神经网络的TDDM-BOC信号组合码序列盲估计

张婷, 张天骐, 熊梅

2017, 37(8):  2189-2194.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2189

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针对低信噪比（SNR）下时分数据调制二进制偏移载波调制信号（TDDM-BOC）的组合码序列盲估计问题，提出一种基于Sanger神经网络（Sanger NN）的新方法。首先将已分段的信号作为输入信号并利用Sanger NN提取各主分量的权值向量；然后通过其多次输入反复训练权值向量，直至权值向量达到收敛；最终利用各个权值向量的符号函数重建信号的组合码序列，实现TDDM-BOC组合码序列的盲估计。此外，采用最优变步长的方法来提高收敛速度。理论分析和仿真实验表明，Sanger NN可以实现-20.9~0 dB信噪比下TDDM-BOC信号组合码序列的盲估计，且其复杂度明显低于传统奇异值分解（SVD）法和自适应特征提取的在线无监督学习神经网络（LEAP）；尽管Sanger NN收敛所需数据组数大于LEAP，但收敛时间明显少于LEAP算法。

基于水声通信的新型变步长最小均方算法

郑奕丰, 郝学元, 颜晓红

2017, 37(8):  2195-2199.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2195

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在水声通信中，信道的多径效应会造成严重的码间串扰（ISI），而现有的均衡算法在处理ISI问题时存在收敛速度慢、稳态误差大、算法复杂不易于硬件移植等问题，为此结合判决反馈均衡器结构前向均衡（FFE）与判决均衡结构（DFE），提出了一种基于反余弦步长函数和三参数调整因子的变步长最小均方（LMS）算法。首先对三参数因子α、β、r进行算法仿真，优化算法性能，与固定步长LMS算法、基于修正反正切的变步长LMS算法以及基于双曲正割函数的变步长LMS算法的收敛性能和稳态误差进行仿真比较，结果显示：所提算法的收敛速度较固定步长LMS算法提高了57.9%，稳态误差下降5 dB；较双曲正割LMS算法和修正反正切LMS算法提高了26.3%和15.8%，并且算法的稳态误差下降了1~2 dB。最后，将算法移植于信号处理模块，进行水下实验，结果表明，水声信道造成的ISI经过均衡器后，信号得以恢复，能够实际克服多径效应造成的水声信道ISI问题。

先进计算

发掘函数级单指令多数据向量化的方法

李颖颖, 高伟, 高雨辰, 翟胜伟, 李朋远

2017, 37(8):  2200-2208.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2200

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当前面向单指令多数据（SIMD）扩展部件的两类向量化方法分别是循环级向量化方法和超字级并行（SLP）方法。针对当前编译器不能实现函数级向量化的问题，提出一种基于静态单赋值的函数级向量化方法。该方法首先分析程序的变量属性，然后利用一组包括向量函数子句、一致子句、线性子句等编译指示子句指导编译器实现函数级向量化，最后利用变量属性结果对向量化代码进行了优化。从多媒体和图像处理领域选择部分测试用例对所提的函数级向量化的功能和性能在国产申威平台上进行测试，与程序串行执行相比，采用函数级向量化后程序的执行效率更高。实验结果表明函数级向量化可以取得类似任务级并行的加速效果，该方法可以指导自动函数级向量化的实现。

基于存储熵的存储负载均衡算法

周渭博, 钟勇, 李振东

2017, 37(8):  2209-2213.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2209

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在分布式存储系统中，一般都是以磁盘空间利用率（DU）来判断各存储节点的负载均衡程度，当所有节点的磁盘空间利用率相等时，是整个分布式存储系统的存储负载均衡点。但是在实际的应用场景中，磁盘I/O速率比较低的存储节点和可靠性比较低的存储节点往往成为影响整个存储系统数据读写性能的瓶颈，因此在异构分布式存储系统中，特别是各存储节点磁盘I/O速率和可靠性差异较大的分布式存储系统中，如果仅仅以磁盘空间利用率作为存储负载均衡的判定条件，则其数据的读写效率必然受到限制。从读写效率的角度提出一种度量分布式存储系统中存储负载均衡的新思路。根据负载均衡理论和熵理论给出存储熵（SE）的定义，并提出一种基于存储熵的负载均衡算法，该算法通过系统负载判定、单节点负载判定和负载迁移实现了对分布式存储系统存储负载的量化调整，并通过实验与基于磁盘空间利用率的负载均衡算法进行了对比分析，验证了该算法对分布式存储系统中存储负载具有良好的均衡性，有效地控制了系统负载失衡的问题，提高了分布式存储系统的整体读写效率。

基于Hopfield神经网络的云存储负载均衡策略

李强, 刘晓峰

2017, 37(8):  2214-2217.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2214

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针对当前Hadoop存储效率不高，且副本故障后恢复成本较高的问题，提出一种基于Hopfield神经网络（HNN）的存储策略。为了实现系统整体性能的提升，首先分析影响存储效率的资源特征；然后建立资源约束模型，设计Hopfield能量函数，并化简该能量函数；最后，通过标准用例Wordcount测试，分析8个节点的平均利用率，并与三个常用算法包括基于资源的动态调用算法、基于能耗的算法和Hadoop默认存储策略进行性能和资源利用方面的比较。实验表明，与对比算法相比，基于HNN的存储策略在效率上分别平均提升15.63%、32.92%和55.92%。因此，该方法在应用中可以更好地实现资源负载平衡，将有助于改善Hadoop的存储能力，并可以加快检索。

基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法

王梓懿, 安俊秀, 王鹏

2017, 37(8):  2218-2222.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2218

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针对大型集群难以进行任务调度和资源分配的问题，提出一种基于多尺度量子谐振子算法的相空间概率聚类算法（PSPCA-MQHOA）。首先，将集群工作状态投影到相空间中，把复杂的集群工作状态转化为相空间中的点集；进而，将相空间网格化，形成多尺度量子谐振子算法（MQHOA）以处理离散目标函数；最后，利用MQHOA优化过程中波函数变化的概率解释对集群节点进行概率聚类。PSPCA-MQHOA继承了MQHOA物理模型明确、搜索能力强、结果精确等优点，并且由于以相空间作为离散化的目标函数，迭代次数大大减少。实验结果表明PSPCA-MQHOA能适用于多种负载状态的集群。

人工智能

基于比较可能度的多属性决策方法

胡鑫, 常文军, 孙超平

2017, 37(8):  2223-2228.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2223

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围绕多等级上同时考虑优于、劣于、无差异和不确定等四种成对方案间关系的不同分布式偏好关系（DPR），提出一种基于其比较可能度的属性权重未知的多属性决策方法。首先，利用各等级的得分值将分布式偏好关系转为得分值区间，并基于得分值区间构造服从均匀分布的分布式偏好关系比较可能度；其次，通过理论分析证明其与未考虑分布的比较可能度间的大小关系及其取值差异范围；最后运用提出的比较可能度形成属性权重未知的多属性决策流程，产生高辨识度的决策解。将提出的方法运用于求解芜湖市战略性新兴产业的评估问题，验证了方法的正确性和有效性。

基于非联合型学习机制的学习神经元模型

毕松, 刁奇, 柴小丰, 韩存武

2017, 37(8):  2229-2233.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2229

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针对生物神经细胞所具有的非联合型学习机制，设计了具有非联合型学习机制的新型神经元模型——学习神经元。首先，研究了非联合型学习机制中习惯化学习机制和去习惯化学习机制的简化描述；其次，建立了习惯化和去习惯化学习机制的数学模型；最后，基于经典的M-P（McCulloch-Pitts）神经元模型，提出了具有习惯化和去习惯化学习能力的新型神经元模型——学习神经元。经仿真实验验证，学习神经元具有典型的习惯化和去习惯化学习能力，为构建新型神经网络提供良好的基础。

基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法

刘思, 刘海, 陈启买, 贺超波

2017, 37(8):  2234-2239.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2234

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现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性，没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题，提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先，通过基于深度学习的网络表示学习算法——DeepWalk学习网络节点的潜在结构特征，将网络中的各节点表征到低维向量空间；然后，在重启随机游走（RWR）和局部随机游走（LRW）算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性，重新定义出邻居节点间的转移概率；最后，在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明：相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法，所提算法链路预测结果的AUC值均有提升，最高达3.34%。

基于改进信息增益的人体动作识别视觉词典建立

吴峰, 王颖

2017, 37(8):  2240-2243.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2240

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针对词袋（BoW）模型方法基于信息增益的视觉词典建立方法未考虑词频对动作识别的影响，为提高动作识别准确率，提出了基于改进信息增益建立视觉词典的方法。首先，基于3D Harris提取人体动作视频时空兴趣点并利用K均值聚类建立初始视觉词典；然后引入类内词频集中度和类间词频分散度改进信息增益，计算初始词典中词汇的改进信息增益，选择改进信息增益大的视觉词汇建立新的视觉词典；最后基于支持向量机（SVM）采用改进信息增益建立的视觉词典进行人体动作识别。采用KTH和Weizmann人体动作数据库进行实验验证。相比传统信息增益，两个数据库利用改进信息增益建立的视觉词典动作识别准确率分别提高了1.67%和3.45%。实验结果表明，提出的基于改进信息增益的视觉词典建立方法能够选择动作识别能力强的视觉词汇，提高动作识别准确率。

基于优化视觉词袋模型的图像分类方法

张永, 杨浩

2017, 37(8):  2244-2247.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2244

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针对视觉词袋（BOV）模型中过大的视觉词典会导致图像分类时间代价过大的问题，提出一种加权最大相关最小相似（W-MR-MS）视觉词典优化准则。首先，提取图像的尺度不变特征转换（SIFT）特征，并用K-Means算法对特征聚类生成原始视觉词典；然后，分别计算视觉单词与图像类别间的相关性，以及各视觉单词间的语义相似性，引入一个加权系数权衡两者对图像分类的重要程度；最后，基于权衡结果，删除视觉词典中与图像类别相关性弱、与视觉单词间语义相似性大的视觉单词，从而达到优化视觉词典的目的。实验结果表明，在视觉词典规模相同的情况下，所提方法的图像分类精度比传统基于K-Means算法的图像分类精度提高了5.30%；当图像分类精度相同的情况下，所提方法的时间代价比传统K-Means算法下的时间代价降低了32.18%，因此，所提方法具有较高的分类效率，适用于图像分类。

基于兴趣点定位的局部方向模式人脸识别方法

罗元, 李慧敏, 张毅

2017, 37(8):  2248-2252.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2248

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为了解决局部方向模式（LDP）在人脸特征提取过程中采用固定的平均分块方式，不能自适应突出不同样本特征的这一问题，提出一种基于兴趣点定位的改进LDP人脸特征提取方法。兴趣点所在位置特征信息丰富，其根据不同图像自动分布，可以突出不同图像的不同特点。首先定位人脸图像的加速鲁棒特征（SURF）特征点，并通过K-means聚类算法优化兴趣点的数量，确定兴趣点位置；之后以每个兴趣点作为中心建立LDP特征提取窗口，计算其4方向LDP编码，得出图像的特征向量；最后，采用支持向量机（SVM）对人脸进行识别分类。使用该改进算法分别在FERET和Yale数据库中进行实验，并与原始LDP、4方向的LDP方法（4-LDP）、融合PCA与LDP的特征提取算法（PCA-LDP）进行了比较，实验结果表明，所提出的特征提取方法在保证系统实时性的同时，可以有效提高人脸识别的准确率与稳定性。

基于多分类AdaBoost改进算法的TEE标准切面分类

王莉莉, 付忠良, 陶攀, 朱锴

2017, 37(8):  2253-2257.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2253

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针对超声图像样本冗余、不同标准切面因疾病导致的高度相似性、感兴趣区域定位不准确问题，提出一种结合特征袋（BOF）特征、主动学习方法和多分类AdaBoost改进算法的经食管超声心动图（TEE）标准切面分类方法。首先采用BOF方法对超声图像进行描述；然后采用主动学习方法选择对分类器最有价值的样本作为训练集；最后，在AdaBoost算法对弱分类器的迭代训练中，根据临时强分类器的分类情况调整样本更新规则，实现对多分类AdaBoost算法的改进和TEE标准切面的分类。在TEE数据集和三个UCI数据集上的实验表明，相比AdaBoost.SAMME算法、多分类支持向量机（SVM）算法、BP神经网络和AdaBoost.M2算法，所提算法在各个数据集上的G-mean指标、整体分类准确率和大多数类别分类准确率都有不同程度的提升，且比较难分的类别分类准确率提升最为显著。实验结果表明，在包含类间相似样本的数据集上，分类器的性能有显著提升。

粒子群优化的移动机器人路径规划算法

韩明, 刘教民, 吴朔媚, 王敬涛

2017, 37(8):  2258-2263.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2258

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针对移动机器人在复杂环境下采用传统方法路径规划收敛速度慢和局部最优问题，提出了斥力场下粒子群优化（PSO）的移动机器人路径规划算法。首先采用栅格法对机器人的移动路径进行初步规划，并将栅格法得到的初步路径作为粒子的初始种群，根据障碍物的不同形状和尺寸以及障碍物所占的地图总面积确定栅格粒度的大小，进而对规划路径进行数学建模；然后根据粒子之间的相互协作实现对粒子位置和速度的不断更新；最后采用障碍物斥力势场构造高安全性适应度函数，从而得到一条机器人从初始位置到目标的最优路径。利用Matlab平台对所提算法进行仿真，结果表明，该算法可以实现复杂环境下路径寻优和安全避障；同时还通过对比实验验证了算法收敛速度快，能解决局部最优问题。

基于二层邻居信息的多智能体系统编队控制

柴运, 熊涛

2017, 37(8):  2264-2269.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2264

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为了加快多智能体编队控制过程中的状态收敛，提出基于多跳式网络技术的编队控制方法。首先将多智能体系统（MAS）中的每个智能体之间的相对速度偏移引入到控制协议中，然后引入每个智能体与标准位移之间的位置偏移，最后将多跳式网络技术应用在已定的通信拓扑之中，更多的机体信息被传递，每一个智能体能够联系上的邻居数量更多。利用一个六智能体系统的编队仿真进行验证，仿真结果表明所提出的编队控制方法可以使得多智能体系统形成指定队形，并且与没有引入多跳式网络技术的控制方法相比，其状态收敛所需时间减少了约10 s，收敛效率更高。

网络空间安全

基于加密短信验证码的移动安全支付解决方案

李赛, 李晓宇

2017, 37(8):  2270-2274.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2270

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针对移动支付过程中支付验证码容易泄露的问题，提出了基于加密短信息验证码的双因素移动支付系统方案。该方案基于公开密钥系统，使用公钥基础设施/认证机构（PKI/CA）的认证方法进行服务器与客户端的在线安全认证，并且利用客户在服务器上注册的用户名、密码和加密的交易验证短信来确保即使验证码密文泄漏，攻击者也无法获取验证码，从而杜绝了验证码泄漏造成的失窃风险。仿真结果表明，加密验证码方案在使用短信接口发送给用户时，系统的反应时间与未加密验证码方案的反应时间差别并不明显，而且增长趋势保持一致，均随着用户访问量的增加呈线性增长，能够兼顾系统的安全性和有效性。

基于ECC的支持标签所有权转移的RFID认证协议

杨兴春, 许春香, 李朝荣

2017, 37(8):  2275-2280.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2275

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针对射频识别（RFID）标签认证及其所有权转移过程的隐私泄露等安全问题，以及认证协议通常与标签所有权转移协议单独设计的现状，基于支持椭圆曲线加密（ECC）的标签，提出了一个适用于开放环境的兼具标签认证和所有权转移的协议。该协议结构类似于Diffie-Hellman密钥交换算法结构，协议的标签隐私保护基于椭圆曲线上的计算性Diffie-Hellman问题的难解性。经证明，该协议满足标签隐私保护要求及认证协议的其他安全需求。与近年来其他基于标签支持ECC的RFID认证协议相比，从支持标签所有权转移、标签计算开销、协议通信开销和标签隐私保护等多方面综合评估，所提出的认证协议优于对比协议。另外，针对较安全的应用场合，给出了阅读器单向认证标签的简化版协议。

基于拜占庭容错的软件定义网络控制面的抗攻击性研究

高洁, 邬江兴, 胡宇翔, 李军飞

2017, 37(8):  2281-2286.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2281

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软件定义网络（SDN）的集中化控制面给网络管理带来了很大的便利，但也引入了很多安全隐患。针对控制器的单点故障、未知的漏洞和后门、静态配置等安全性问题，提出一种基于拜占庭协议的安全结构，控制器之间执行拜占庭协议，每个交换设备由一个控制器视图管理，多控制器裁决后给出控制信息。此外，将动态性、异构性引入到结构中，打破了攻击链，增强了网络的主动防御能力；通过对控制器异构性的量化，设计了两阶段控制器视图的选举算法，保证了网络的可用性和视图的安全性。仿真结果表明，与传统结构相比，所提结构的抗攻击能力更强。

基于属性的BGN型密文解密外包方案

李镇林, 张薇, 白平, 王绪安

2017, 37(8):  2287-2291.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2287

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云计算的安全问题是制约其发展的关键瓶颈，其中对云计算结果的访问控制是当前研究的一个热点。在经典的类同态BGN方案基础上，结合CP-ABE（Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption）型密文解密外包设计，构造了基于属性的BGN型密文解密外包方案，部分密文的解密被外包到云上进行，减小了用户的存储开销与计算开销，并且只有用户属性满足访问策略时，才会得到正确的解密结果。与现有的基于属性的外包方案相比，新方案能对密文进行任意次加法同态和一次乘法同态操作。最后，分析了方案的安全性。所提方案在子群判定问题假设下达到语义安全，在随机预言机模型下满足属性安全。

计算机视觉与虚拟现实

基于几何约束及0-1规划的视频帧间线段特征匹配算法

李海丰, 胡遵河, 范龙飞, 姜子政, 陈新伟

2017, 37(8):  2292-2297.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2292

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针对线段因遮挡、断裂以及端点提取不准确等原因造成的线段特征匹配困难问题，特别是现有匹配算法在匹配过程中出现"多配多"时直接采取"最相似匹配"而导致丢失大量真实匹配的问题，提出了一种基于多重几何约束及0-1规划的线段特征匹配算法。首先，基于校正后视频帧间线段特征的空间相邻性计算线段匹配的初始候选集；然后，基于极线约束、单应矩阵模型约束以及点-线相邻性约束等多重几何约束，对候选集进行筛选从而剔除部分错误匹配；其次，将线段匹配问题建模为一个大规模0-1规划问题；最后，设计了一种基于分组策略的两阶段求解算法对该问题进行求解，从而实现线段特征的"一配一"精确匹配。实验结果表明，该算法与LS（Line Sigature）、LJL（Line-Junction-Line）方法相比，匹配正确率接近，但匹配线段数量分别提高了60%和11%。所提算法可以实现视频帧间的线段特征匹配，为基于线特征的视觉SLAM（Simultaneously Localization and Mapping）奠定基础。

基于数字相机和时间心理视觉调制的增强现实技术

卢晓勇, 游斌, 林珮瑜, 陈木生

2017, 37(8):  2298-2301.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2298

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为了拓展增强现实（AR）的实用性，提出一种基于时间心理视觉调制（TPVM）技术和数字相机来实现AR效果的方法。首先将AR中的标记嵌入数字屏幕的媒体内；然后利用人眼识别感知与数字相机拍摄图像形成在数字屏幕或者投影仪上原理的差异，使用数字相机设备获取数字屏幕图像内人眼不易察觉的AR标记；最后在获取标记的智能设备中显示AR效果。仿真结果显示，将数字相机与TPVM技术相结合，能够很好地将AR标记隐藏在影像中，同时人眼无法察觉，而数字相机则能准确地识别AR标记并实现AR效果。通过手机替代3D眼镜等额外设备，降低了AR的使用限制，拓展其实用性。

实时交互的带浮雕纹理的三维模型构建方法

张洛声, 童晶

2017, 37(8):  2302-2306.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2302

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为了快速生成带浮雕纹理的三维模型，提出一种实时交互的浮雕纹理模型构建方法。方法分两步：第一步，将生成浮雕的源模型或图像转换为初始深度图，并进一步转换为梯度图，再通过梯度域的压缩、过滤，求解线性方程重建出整体连续的浮雕深度图；第二步，借助基于网格求交的浮雕纹理映射算法将浮雕深度图贴在目标模型表面，并通过移动、旋转、缩放等操作实时在目标模型三维空间上修改浮雕效果，最终重建目标模型网格，生成浮雕纹理模型。实验表明，所提方法可快速实现在一个目标模型上生成凹浮雕、凸浮雕、多浮雕等效果，所得模型无需经过其他处理，可直接应用于3D打印，打印效果较好。

用于视频中车速自动检测的摄像机自动标定方法

陈珂

2017, 37(8):  2307-2312.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2307

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针对目前基于视频的车辆测速方法均需通过手工标定而造成的低效和可操作性差的问题，提出了一种对典型配置的道路监控摄像机的焦距、俯仰角、离地距离等重要参数进行自动标定的方法。首选利用自然场景中两组正交平行线在视频图像中形成的消失点之间的内在关系对摄像机的焦距和俯仰角实施精确标定；在此基础上利用视频中目标车辆群体的平均宽度对摄像机与地面之间距离进行自动标定。实验表明，该算法具有参数测量精度高和可靠性好等优点，可作为现有道路视频监控设备实施车辆速度、类别、流量等数据的自动采集、分析和监控，以及电子违章抓拍设备的有效自动标定手段。

基于自适应双l_p-l₂范数的单幅模糊图像超分辨率盲重建

李滔, 何小海, 滕奇志, 吴小强

2017, 37(8):  2313-2318.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2313

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为了提高低分辨率模糊图像的质量，提出了一种基于自适应双l_p-l₂范数的超分辨率盲重建方法。该方法分为模糊核估计子过程和超分辨率非盲重建子过程。在模糊核估计子过程中，使用双l_p-l₂范数先验同时约束锐化图像和模糊核的估计，并使用图像梯度的阈值分割，实现锐化图像l_p-l₂范数约束的自适应组合；在超分辨率非盲重建子过程中，结合估计到的模糊核，使用基于非局部中心化稀疏表示的超分辨率方法重建出最终的高分辨率图像。仿真实验中，与基于双l₀-l₂范数的方法相比，该算法重建结果的平均峰值信噪比（PSNR）提高了0.16 dB，平均结构相似度（SSIM）提高了0.0045，平均差方和比降低了0.13。实验结果表明，所提方法能估计出较准确的模糊核，最终的重建图像中，振铃得到有效抑制，图像质量较好。

基于自然图像块相似性和稀疏先验性的图像复原

李俊山, 杨亚威, 朱子江, 张姣

2017, 37(8):  2319-2323.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2319

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针对物体成像过程受光学系统散焦、运动、大气扰动及光电噪声等因素影响，导致光学系统获取的图像存在噪声、模糊、畸变等降质问题，对基于自然图像块相似性和自然图像稀疏先验信息的图像复原方法进行研究，提出一种泛化的基于图像块相似性和自然图像稀疏先验的图像复原框架。首先，在研究自然图像稀疏先验模型的基础上比较了几种图像块的相似性模型，比较结果表明在图像复原中利用图像块的高相似性先验条件模型能够提升图像复原的性能；接着，构建和优化了基于图像块的期望log相似性模型，减少了运行时间，简化了学习过程；最后，通过构建一种近似的最大后验估计（MAP）算法，最终实现了基于优化的期望块log相似性和混合高斯模型（GMM）的图像复原。仿真实验结果表明，所提方法能够很好地复原包含有各种模糊和加性噪声的退化图像，所得图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都优于当前技术条件下的其他稀疏先验复原方法，并具有更好的视觉效果。

改进的暗通道先验快速图像去雾算法

张江鑫, 周佳波, 孟利民

2017, 37(8):  2324-2328.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2324

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针对暗通道去雾算法复杂度过高的问题，提出一种基于暗通道的快速去雾算法。首先对图像分块处理，提高求取暗通道值的速度；接着采用线性插值算法平滑处理，消除块状效应；然后根据暗通道先验求得透射率；最终利用大气散射模型得到清晰无雾图像。实验结果证明，在保证良好去雾效果的前提下，相比原暗通道算法，所提算法复杂度被有效降低，去雾所需时间也降为原来的1/10左右，达到准实时。

改进的雾霾天气交通标志图像去雾算法

徐喆, 陈美竹

2017, 37(8):  2329-2333.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2329

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现有去雾算法直接应用于交通图像时容易出现过渡区域明显、偏色严重，不能满足后续交通标志检测系统的应用要求，为此提出一种改进的基于暗原色先验的单幅交通图像去雾算法。首先利用改进的均值漂移算法对交通图像进行天空区域分割，并对分割后的天空区域采用直方图均值化算法去雾，对非天空区域使用基于快速双边滤波的暗原色先验算法去雾，最后通过图像融合得到最终去雾图像。实验结果表明，相比其他几种典型去雾算法，所提算法对交通标志图像天空区域的过渡区域和色彩失真现象有所改善，且具有较快的处理速度，通过定量分析可知去雾效果较好，能够满足后续交通标志检测系统的应用要求。

自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型

郭黎, 廖宇, 李敏, 袁海林, 李军

2017, 37(8):  2334-2342.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2334

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针对常见去噪方法容易造成特定区域过度平滑、奇异结构残余噪声以及产生阶梯效应和对比度损失等问题，提出一种自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型，建立了自适应非局部正则化能量泛函和相应的变分框架。首先，对噪声图像利用自适应权值的非局部均值求得数据拟合项；其次，引入双边总变分正则化项，利用正则化系数来适度平衡数据拟合项和正则化项的影响；最后，通过能量函数最小化对不同的噪声统计快速求得最优解，从而达到降低残余噪声并纠正过度平滑的目的。通过理论分析和针对模拟噪声图像与真实噪声图像的实验结果表明，所提出的图像去噪模型能够较好地处理具有不同统计特性的图像噪声，与自适应非局部均值滤波去噪相比，所提算法的峰值信噪比（PSNR）值最多可以得到0.6 dB的改善；与全变分正则化图像去噪算法比较，所提算法的主观视觉效果明显更好，在去噪的同时图像纹理和边缘等细节信息保护得更好，PSNR值最多可以提高10 dB，而多尺度结构相似性度（MS-SSIM）指标可以提升0.3。因此，所提出的图像去噪模型可以在理论上更好地探讨如何合理处理噪声和图像内容本身的高频细节信息，在视频和图像分辨率提升等领域也具有良好的实际应用价值。

数据科学与技术

基于趋势特征表示的shapelet分类方法

闫欣鸣, 孟凡荣, 闫秋艳

2017, 37(8):  2343-2348.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2343

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Shapelet是一种具有辨识性的时间序列子序列，通过识别局部特征达到对时间序列准确分类的目的。原始shapelet发现算法效率较低，大量工作关注于提高shapelet发现的效率。然而，对于带有趋势变化的时间序列，采用典型的时间序列表示方法进行shapelet发现，容易造成序列中趋势信息的丢失。为了解决时间序列趋势信息丢失的问题，提出一种基于趋势特征的多样化top-k shapelet分类方法：首先采用趋势特征符号化方法对时间序列的趋势信息进行表示；然后针对序列的趋势特征符号获取shapelet候选集合；最后通过引入多样化top-k查询算法从候选集中选取k个最具代表性的shapelets。在时间序列的分类实验中，与传统分类算法相比，所提方法在11个数据集上的分类准确率均有提升；与FastShapelet算法相比，提升了运行效率，缩短了算法的运行时间，并在趋势信息明显的数据上效果显著。结果表明，所提方法能有效提高时间序列的分类准确率，提升算法运行效率。

基于最佳u-shapelets的时间序列聚类算法

余思琴, 闫秋艳, 闫欣鸣

2017, 37(8):  2349-2356.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2349

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针对基于u-shapelets的时间序列聚类中u-shapelets集合质量较低的问题，提出一种基于最佳u-shapelets的时间序列聚类算法DivUshapCluster。首先，探讨不同子序列质量评估方法对基于u-shapelets的时间序列聚类结果的影响；然后，选用最佳的子序列质量评估方法对u-shapelet候选集进行质量评估；其次，引入多元top-k查询技术对u-shapelet候选集进行去除冗余操作，搜索出最佳的u-shapelets集合；最后，利用最佳u-shapelets集合对原始数据集进行转化，达到提高时间序列聚类准确率的目的。实验结果表明，DivUshapCluster算法在聚类准确度上不仅优于经典的时间序列聚类算法，而且与BruteForce算法和SUSh算法相比，DivUshapCluster算法在22个数据集上的平均聚类准确度分别提高了18.80%和19.38%。所提算法能够在保证整体效率的情况下有效提高时间序列的聚类准确度。

基于B-list的快速频繁模式挖掘算法

李校林, 杜托, 刘彪

2017, 37(8):  2357-2361.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2357

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针对现有的频繁模式挖掘算法存在建树复杂、挖掘效率低等问题，提出一种基于构造链表（B-list）的频繁模式挖掘（BLFPM）算法。BLFPM使用一种新的数据结构B-list表示频繁项集，通过连接两个k-1-频繁项集的B-list可以快速得到k-项集的支持度，避免了多次扫描数据库；针对连接两个B-list时间复杂度高的问题，给出了一种线性时间复杂度的连接方法，提高了BLFPM的时间效率；同时，BLFPM采用集合枚举树代表搜索空间，并使用子集非频繁剪枝策略，减小了频繁模式挖掘的搜索空间，提高了算法的执行速度。实验结果表明，与NSFI算法和prepost算法相比，BLFPM的时间效率提高约12%到29%，空间效率提高约10%到24%，对稀疏数据库或稠密数据库进行频繁模式挖掘均可以得到良好的效果。

基于多源出行数据的居民行为模式分析方法

徐晓伟, 杜一, 周园春

2017, 37(8):  2362-2367.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2362

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基于对智能交通卡数据的挖掘与分析能够为城市交通建设和城市管理提供有力支持，但现有研究数据大都仅包含公交或地铁这两方面数据，且主要关注群体性宏观出行规律。针对这一问题，以某城市交通卡数据为例，该数据包含着城市居民日常出行公交、地铁、出租车等多源数据，首先提出行程链的概念对居民出行行为建模，在此基础上给出不同维度的周期性出行特征；然后提出一种基于最长公共子序列的空间周期性特征提取方法，并对城市居民出行规律进行聚类分析；最后通过规则定义5个评价指标对该方法的有效性进行初步验证。结果表明引入该方法的聚类算法对聚类结果有6.8%的效果提升，有利于发现居民的行为模式。

基于异构星型网络分析的药物推荐改进算法HIC-MedRank

邹林霖, 李学明, 李雪, 袁洪, 刘星

2017, 37(8):  2368-2373.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2368

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伴随着医疗文献数据库的快速增长，缺乏经验的初级医师在为患者开处方时难以阅读大量的医疗文献来获得科学的决策辅助。2013年提出的MedRank算法从Medline数据库中提取医学信息异构星型网络，基于"有疗效的药物是由好的文章提及的，好的文章是由优秀的作者写的并刊登在高水平的期刊上"的假设，旨在为各类疾病的患者推荐最具有疗效的药物。该算法仍然存在几个问题：1）模型输入的疾病不是独立的疾病；2）推荐的结果不是具体的药物；3）没有考虑文章的发表时间等其他因素；4）没有定义判定作者、期刊、文章是"好的"的标准。对以上问题进行了研究并提出HIC-MedRank算法，该算法纳入作者的H指数、期刊的影响因子、文章的引用数作为评判作者、期刊、文章是否优秀的指标，并综合考虑文章的发表时间、支持机构、发表类型等因素，为高血压合并慢性肾脏病（CKD）患者推荐最佳的降压药物。在Medline数据集上的实验结果显示HIC-MedRank推荐的药物比MedRank算法推荐的药物更为精准，与主治医师投票选择的药物较为一致，与美国成人高血压治疗指南（JNC）推荐的药物一致性达到80%。

基于信息熵的跨社交网络用户身份识别方法

吴铮, 于洪涛, 刘树新, 朱宇航

2017, 37(8):  2374-2380.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2374

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针对主观分配属性项权重的方法忽视了各属性项在身份匹配的应用领域中具有的特殊含义与作用，导致识别准确率低的问题，提出了一种基于信息熵的跨网络用户身份识别算法（IE-MSNUIA）。首先，该算法分析不同属性项的数据类型及物理含义，相应地采用不同的相似度计算方法；然后根据各属性的信息熵值赋予权值，进而充分挖掘各属性的潜在信息；最后融合各个属性进行决策判定账号是否匹配。理论分析和实验结果表明，与机器学习算法和主观赋权算法相比，所提算法的各个性能参数值均有所提升，在不同数据集上的平均准确率可以达到97.2%，平均召回率达到94.1%，平均综合性能值达到95.6%，可以准确地识别出用户在不同社交网络中的多个账号身份。

应用前沿、交叉与综合

考虑时空特性的动态权重实时地图匹配算法

郑林江, 刘旭, 易兵

2017, 37(8):  2381-2386.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2381

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针对当前实时地图匹配算法难以同时保证匹配高准确性和高实时性的问题，提出一种基于动态权重的实时地图匹配改进算法。首先，算法考虑了相邻全球定位系统（GPS）轨迹点在时间、速度和方向上的约束关系，以及道路网拓扑结构，并基于时空特性分析，建立了距离权重、方位权重、方向权重和连通性权重组成的权重模型；然后，根据GPS轨迹点自身属性信息，建立了动态权重系数模型；最后，根据置信度水平选择最佳匹配路段。用三条总长36 km的重庆城市公交车行驶轨迹进行测试，结果显示：所提算法平均匹配正确率达到97.31%，单个轨迹点匹配平均延迟为17.9 ms。新算法匹配正确率和实时性较高，在Y形路口和平行路段的匹配效果上优于对比算法。

基于密度聚类构建物流配送问题的毁灭移除算法

阳旺, 何国超, 吴雁

2017, 37(8):  2387-2394.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2387

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研究多车型大规模物流配送问题，针对企业配送门店规模大且聚集的特点，在自适应大规模邻域搜索（ALNS）框架下提出一种新的邻域映射方式：基于密度聚类的毁灭移除算法。ALNS包含毁灭与重建两个阶段，通过不断对当前解进行破坏和重建得到更好解。在毁灭阶段，随机选择一条路线进行密度聚类得到簇集合，然后按簇对路线上的门店进行移除；重建阶段随机选择贪婪插入法或Regret-2插入法将移除的门店插入到合适的路线上得到新配送方案。通过国际基准测试案例验证了所提算法的有效性，与已有算法对比，基于密度聚类的毁灭移除算法的ALNS算法求解结果比案例已知最优解平均误差更低，求解质量更优；应用于实际场景中，该算法能在有限时间内求得较好的配送方案。

基于动态聚类的旅游线路推荐

肖春景, 夏克文, 乔永卫, 张宇翔

2017, 37(8):  2395-2400.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2395

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基于会话的协同过滤用固定时间窗划分交互历史并将用户兴趣表示为这些阶段的序列，但是旅游数据的高稀疏性会导致某些阶段内没有交互行为和近邻相似度计算困难的问题。为了缓解数据稀疏，有效利用数据特性，提出了基于动态聚类的旅游线路推荐算法。该方法首先分析了旅游数据不同于其他标准数据的特性；其次利用动态聚类得到的变长时间窗口对游客交互历史进行划分，利用潜在狄利克雷分布（LDA）抽取每个阶段的概率主题分布，结合时间惩罚权值建立用户兴趣漂移模型；接着，通过反映年龄、线路季节、价格等因素的游客特征向量为目标游客选择近邻和候选线路集合；最后根据候选线路和游客的概率主题相关度完成线路推荐。该方法通过采用变长时间窗口不但缓解了数据稀疏，而且划分的阶段数目不需提前指定，而是根据数据特性自动生成；近邻选择时采用特征向量而非旅游数据进行相似度计算，避免了由于数据稀疏无法计算的问题。在实际旅游数据上的大量实验结果表明，该方法不仅很好适应了旅游数据特征，而且提高了旅游线路的推荐精度。

无人机多机协作探索煤矿灾变环境算法

刘栋, 童敏明, 路红蕊

2017, 37(8):  2401-2404.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2401

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针对目前煤矿灾变环境下救援机器人探索效率低的问题，提出了一种使用无人机多机协同探索煤矿灾变环境的改进型边界探索算法。该算法在效用值边界探索算法的基础上增加了对无人机导航角度因素的考虑，同时引入分散度函数作为评判机制来构建目标函数，并使用蚁群算法对该目标函数进行求解。最后利用Matlab软件在栅格化地图上进行了仿真实验。实验结果表明，和效用值边界探索算法相比，改进型边界探索算法减少了探测过程中的重复覆盖和拥挤现象，缩短了探测时间，降低了约30%的能量消耗，提高了无人机多机系统的整体探索效率。

基于正则化矩阵分解的用户用电行为分析

王扬, 吴凡, 姚宗强, 刘杰, 李栋

2017, 37(8):  2405-2409.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2405

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针对细粒度、多类别的用户用电行为分析问题，提出了基于地理信息正则化矩阵分解的居民用户用电行为分析算法，探索用户用电的群体特点，为个性化的、更优的电力调度提供决策支持依据。该模型首先基于矩阵分解理论将用户映射到能表征其用电行为特点的潜在特征空间，然后采用k-means聚类算法在潜在特征空间上实现用电用户群的细分聚类。特别地引入了地理信息作为矩阵分解的正则化因子，使得学习到的潜在特征空间不仅满足用户群特征的正交，而且使得地理位置相近的用户在潜在特征空间的映射也相近，与真实物理空间保持一致。将所提方法应用于中新天津生态城智能电网采集到的真实居民用电数据分析挖掘任务中。实验结果表明，与基准的向量空间模型（VSM）和非负矩阵分解（NMF）算法相比，所提方法能够取得更好的用户细分聚类结果，挖掘出一定的用户群体用电模式，有助于辅助智能电网提升经营和服务水平。

基于谱特征嵌入的脑网络状态观测矩阵降维方法

代照坤, 刘辉, 王文哲, 王亚楠

2017, 37(8):  2410-2415.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2410

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针对基于功能核磁共振（fMRI）重构的脑网络状态观测矩阵维数过高且无特征表现的问题，提出一种基于谱特征嵌入（Spectral Embedding）的降维方法。该方法首先计算样本间相似性度量并构造拉普拉斯矩阵；然后对拉普拉斯矩阵进行特征分解，选取前两个主要的特征向量构建2维特征向量空间以达到数据集由高维向低维映射（降维）的目的。应用该方法对脑网络状态观测矩阵进行降维并可视化在二维空间平面，通过量化类别有效性指标对可视化结果进行评价。实验结果表明，与主成分分析（PCA）、局部线性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）等降维算法相比，使用该方法得到的脑网络状态观测矩阵低维空间的映射点有明显的类别意义表现，且在类别有效性指标上与多维尺度分析（MDS）和t分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法相比，同一类样本间平均距离Di指数分别降低了87.1%和65.2%，不同类样本间平均距离Do指数分别提高了351.3%和25.5%；在多个样本上的降维可视化结果均有一定的规律性体现，该方法的有效性和普适性得以验证。

用于隐马尔可夫模型语音带宽扩展的激励分段扩展方法

郭雷勇, 李宇, 林胜义, 谭洪舟

2017, 37(8):  2416-2420.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2416

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语音带宽扩展通过人为恢复窄带语音的频谱带宽来提高语音听觉质量。针对源滤波器扩展模型的激励扩展问题，提出一种分段扩展方法。该方法在扩展带的低频段与高频段部分分别采用窄带激励源的高频部分与帧能量等效的白噪声作为激励信号，最后两者与原窄带激励组成宽带激励信号。基于隐马尔可夫模型（HMM）谱包络估计的宽带语音重构实验结果表明：该方法降低了重建语音的失真度，恢复重建的语音信号优于谱平移激励扩展方法。

基于新型二维核函数动态X参数的功放建模

南敬昌, 崔洪艳

2017, 37(8):  2421-2426.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2421

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为了更准确地描述带有记忆效应的射频（RF）功放特性，基于传统的动态X参数模型，结合功放长期记忆效应以及短期记忆效应机理，提出一种新型动态X参数功放建模方法。新模型保留X参数模型的静态核函数，利用双记忆路径模型提取出表征记忆效应的非线性函数，替换动态核函数。采用输出信号为幅度与频率双变量的新型反馈（FB）结构，引入时变频率变量而简化动态核函数为二维核函数。使用MW6S010N设计功放并建模，由仿真可知，新模型在单音大信号及码分多址（CDMA）信号激励下，均能正确表征功放特性，归一化均方误差（NMSE）较静态X参数模型、传统动态X参数模型以及前馈（FF）结构X参数模型分别减少8.0 dB、6.3 dB、2.5 dB。结果表明该模型能够更加准确拟合带有非线性记忆效应功率放大器的特性。

基于拉格朗日一次插值的船舶故障录波时间同步

黄磊明, 王黎明, 陈钟琴

2017, 37(8):  2427-2432.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2427

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针对外部时钟同步法在船用条件下存在的难以实施、易受干扰、安全性低等问题，提出一种基于插值算法的船舶故障录波时间同步方式。首先，录波主机从合并单元上传的报文中提取出原始采样值和额定延时信息；然后，经时间修正还原真实的采样时刻；最后，利用拉格朗日一次插值运算得到同步时刻的重采样值。Matlab仿真实验表明，幅值误差可以通过适当提高采样频率的方式降低，相位误差对应的等效时延均不超过2 μs；样机实验结果显示，正常条件下有效值误差不超过±0.01%，加入故障信号后，基波和5次谐波的有效值误差分别低于±0.006%和-0.5%，两种情况下的等效时延均不超过-3.5 μs，同步精度达到了IEC61850规定的T4等级。