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2017年 第37卷 第9期 刊出日期：2017-09-10
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CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017

高维小样本分类问题中特征选择研究综述

王翔, 胡学钢

2017, 37(9):  2433-2438.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2433

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随着生物信息学、基因表达谱微阵列、图像识别等技术的发展，高维小样本分类问题成为数据挖掘（包括机器学习、模式识别）中的一项挑战性任务，容易引发"维数灾难"和过拟合问题。针对这个问题，特征选择可以有效避免维数灾难，提升分类模型泛化能力，成为研究的热点，有必要对国内外高维小样本特征选择主要研究情况进行综述。首先分析了高维小样本特征选择问题的本质；其次，根据其算法的本质区别，重点对高维小样本数据的特征选择方法进行分类剖析和比较；最后对高维小样本特征选择研究面临的挑战以及研究方向作了展望。

基于覆盖模式的频繁子树挖掘方法

夏英, 李洪旭

2017, 37(9):  2439-2442.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2439

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无序树常用于半结构化数据建模，对其进行频繁子树挖掘有利于发现隐藏的知识。传统的频繁子树挖掘方法常常输出大规模且带有冗余信息的频繁子树，这样的输出结果会降低后续操作的效率。针对传统方法的不足，提出了一种用于挖掘覆盖模式（MCRP）算法。首先，采用宽度孩子数编码对树进行编码；然后，通过基于最大前缀编码序列的边扩展方式生成所有的候选子树；最后，在频繁子树集和δ'-覆盖概念的基础上输出覆盖模式集。与传统的挖掘频繁闭树模式和极大频繁树模式的算法相比，该算法能够在保留所有频繁子树信息的情况下输出更少的频繁子树，并且将处理效率提高15%到25%。实验结果表明，所提算法能有效减小输出频繁子树的规模，减少冗余信息，在实际操作中具有较高的可行性。

基于螺旋图的时间序列数据可视化

杨欢欢, 李天瑞, 陈馨菂

2017, 37(9):  2443-2448.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2443

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阶段性时间序列数据是一种生活中常见数据形式，它描述一个包含多个状态转换的事件，每个状态都具有时间属性，且状态之间的转换存在多条路径。针对现有的可视化方法不能有效展示各个状态之间变化以及状态间路径的时间属性信息的问题，提出一个全新的基于螺旋图的可视化模型。该模型使用一个圆环表示一个状态，一个事件的多个状态采用一组同心圆表示，状态间可达路径采用螺旋线表示，螺旋线的起始位置由其起始时间与起始状态圆环决定，终止位置由其结束时间与结束状态圆环决定。针对路径过多导致路径覆盖较为严重的问题，该模型采用基于长尾函数的透明算法，根据一条路径与其他路径的交叉数，为每条路径分配透明度。该模型还提供了路径的筛选、高亮、查看详细信息、缩放等功能，实现了灵活的交互操作。通过对中国铁路列车站点数据进行实验，实验结果表明该模型能够在有限的空间中有效地展示站点间运行任意时长的列车，并且在列车较多的情况下降低了螺旋线交叉重叠带来的杂乱度，同时有效地保留了列车的运行信息，能够为用户路线的选择提供决策支持，说明了该模型对阶段性时间序列数据可视化的有效性。

基于用户可靠性的众包系统任务分配机制

施战, 辛煜, 孙玉娥, 黄河

2017, 37(9):  2449-2453.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2449

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针对现有研究对众包系统中用户可靠性考虑不足的问题，假设每个用户针对不同类型任务具有不同的可靠性，并在此基础上设计了一种基于用户可靠性的众包系统任务分配机制。首先，以任务发布者的收益最大化为优化目标，利用贪心技术，设计了一种高效的任务分配机制，即每次选择一个能带来最大收益的任务分配方案；其次，设计了一种基于历史信息的用户可靠性更新机制，用户可靠性的更新由用户历史可靠性和当前完成任务的质量两部分决定，并将支付给用户的最终报酬与用户的可靠性挂钩，以激励用户持续高质量地完成任务；最后，从任务发布者的总效益、任务完成率和用户可靠性三个方面分析设计机制的有效性。实验结果显示，与ProMoT方法相比，所提出的方法在有效性和可行性方面均有较好的表现，并能够提升任务发布者的总效益约16%，同时可以解决现有方法中的用户不可靠问题，提高了众包系统的可靠性和任务发布者的总收益。

网络与通信

k元n方体的条件强匹配排除

冯凯

2017, 37(9):  2454-2456.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2454

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为了度量发生故障时k元n方体对其可匹配性的保持能力，通过剖析条件故障下使得k元n方体中不存在完美匹配或几乎完美匹配所需故障集的构造，研究了条件故障下使得k元n方体不可匹配所需的最小故障数。当k ≥ 4为偶数且n ≥ 2时，得出了k元n方体这一容错性参数的精确值并对其所有相应的最小故障集进行了刻画；当k ≥ 3为奇数且n ≥ 2时，给出了该k元n方体容错性参数的一个可达下界和一个可达上界。结果表明，选取k为奇数的k元n方体作为底层互连网络拓扑设计的并行计算机系统在条件故障下对其可匹配性有良好的保持能力；进一步地，该系统在故障数不超过2n时仍是可匹配的，要使该系统不可匹配至多需要4n-3个故障元。

基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法

韦世红, 唐起超

2017, 37(9):  2457-2462.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2457

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层次型路由算法是无线传感器网络研究的热点领域。针对传感器节点能量受限问题，提出一种基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法（HASWNM）。通过添加高性能节点以及在簇头间添加捷径的方法，使得无线传感器网络（WSN）体现出小世界网络特性。由于能量消耗主要集中在数据发送阶段，因此该算法在簇间中继选择时考虑了簇头自身的能量问题。此外，根据簇头节点距离基站的位置远近，确定不同的自适应搜索区域。实验结果证明，当高性能节点个数为100时，网络中可以呈现出小世界特性。与CSWN、TSWN、DASM相比，该算法第一个节点的死亡轮数分别延迟了6%，6%，29%，每一轮网络中的平均能量消耗分别减少了5%，12%，17%。因此，该算法构造的无线传感器网络具有小世界特性，并且能量消耗较低。

移动传感网分布式连通按需覆盖部署方法

毛凌楚, 赵海涛

2017, 37(9):  2463-2469.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2463

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针对移动传感器网络监测区域中目标覆盖所需传感器数不同且各目标之间没有形成通路的问题，提出了通过虚拟力方法实现对不同目标的按需覆盖方法。根据不同目标的覆盖需求设置对传感器节点的基于万有引力的吸引力、节点之间基于库仑力的斥力以及目标之间的引力线，节点在虚拟合力的引导下覆盖目标或连接成通路。仿真结果显示所提方法与已有代表性算法相比收敛时间短，节点移动公平性高达99%，且GPS误差的影响能够控制在1%以下，可实现稀疏或密集初始条件下按需覆盖的分布式快速部署。

基于自适应模糊控制器的无线传感器网络功率控制

胡黄水, 沈玮娜, 王出航, 张邦成

2017, 37(9):  2470-2473.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2470

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针对现有的无线传感器网络（WSN）功率控制方法存在的节点早死问题，提出一种考虑节点剩余能量的功率控制方法——SAFPC。首先，设计了具有"输入-输出-反馈"机制的两级模糊控制器系统模型，主控制器负责节点发射功率调节，从控制器负责期望节点度调节，自适应地根据网络中节点剩余能量来调节发射功率；然后，分别对主、从控制器的模糊化、模糊规则及解模糊过程进行了详细描述；最后，从网络收敛时间、平均能耗以及生命周期方面对SAFPC进行了仿真分析。实验结果表明，与模糊控制传输功率方法（FCTP）相比，SAFPC收敛速率快12.5%，在不同网络规模情况下节点平均能耗降低3.68%，网络生命周期延长7.9%。可见，SAFPC能有效延长网络生命周期，提高网络动态适应性及链路鲁棒性。

基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

刘紫燕, 唐虎, 刘世美

2017, 37(9):  2474-2478.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2474

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针对多小区多用户大规模多输入多输出（MASSIVE MIMO）系统信道估计在低信噪比情况下估计精度较差的问题，提出了一种基于群智能搜索的果蝇分段正交匹配追踪（FF-StOMP）压缩感知算法。该算法在分段正交匹配追踪（StOMP）求解不同阈值下的信道矩阵参数与归一化最小均方误差的基础上，采用果蝇优化算法动态搜索出最小归一化均方误差与其对应的阈值，达到自适应参数设定的目的。仿真结果表明，与StOMP算法相比，信噪比在0~10 dB情况下，所提出的FF-StOMP算法信道估计性能能够提升0.5~1 dB；信噪比在11~20 dB时，信道估计性能能够提升0.2~0.3 dB。当小区用户数发生变化时，所提出的算法能实现自适应信道估计，能够有效提升MASSIVE MIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度。

认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法

马东亚, 李兆玉, 叶宗刚

2017, 37(9):  2479-2483.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2479

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针对认知多输入多输出（MIMO）网络中传统基于最大信干噪比的干扰对齐算法，在发送多数据流时随着信噪比的增加不易收敛以及数据流之间的干扰突出的问题，提出一种充分考虑数据流间干扰并进行迭代限制的干扰对齐算法。首先，次用户通过编码设计消除主次间的干扰；然后，在消除主用户之间和次用户之间干扰时，根据信道互易性，运用广义瑞利熵计算基于最大信干噪比算法的预编码与干扰抑制矩阵，并在迭代过程中，每次迭代始终使预编码与干扰抑制矩阵先满足干扰功率在期望信号空间最小；最后，结合次用户间MIMO干扰信道、主次用户间构成的MIMO干扰信道以及次用户网络干扰对齐的必要性，推导出次用户可达自由度上限。实验结果表明，相比传统最大信干噪比算法，所提算法在信噪比较低时次用户总容量无明显提高，但随着信干噪比的增加其优势越来越明显；当达到收敛时，所提算法迭代次数比传统最大信干噪比算法约减少40%。因此，所提算法能够提高系统容量且加快收敛。

多跳吞吐量分析及邻节点实时估计算法设计

朱清超

2017, 37(9):  2484-2490.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2484

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针对媒体接入控制（MAC）协议吞吐量理论分析中单跳性、静态性不足，提出一种面向移动自组网（MANET）的多跳分析模型，并设计了邻节点实时估计算法。首先，基于二维离散时间马尔可夫链（DTMC）吞吐量模型，定义距离参数欧实比（ERR），建立泊松网络（PN）分布时多跳吞吐量分析模型；其次，定性分析理论与仿真误差的原因之一在于邻节点的动态性，即模型缺乏移动性考虑；然后，基于卡尔曼滤波算法，定义系统状态更新规则和测量规则，设计一种与泊松节点分布、随机行走模型相适应的邻节点实时估计算法；最后，对比分析多跳吞吐量分析模型的性能。实验结果表明，虽引入0.13 s计算时延，但在吞吐量方面，其精度提高了8%，实现了理论分析模型的多跳扩展和移动性考量。

基于单目视觉的仓储物流机器人定位方法

张涛, 马磊, 梅玲玉

2017, 37(9):  2491-2495.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2491

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针对轮式仓储物流机器人的自主定位问题，提出了一种基于视觉信标和里程计数据融合的室内定位方法。首先，通过建立相机模型巧妙地解算信标与相机之间的旋转和平移关系，获取定位信息；然后，针对信标定位方式更新频率低、定位信息不连续等问题，在分析陀螺仪和里程计角度误差特点的基础上，提出一种基于方差加权角度融合的方法实现角度融合；最后，设计里程计误差模型，使用Kalman滤波器融合里程计和视觉定位信息弥补单个传感器定位缺陷。在差分轮式移动机器人上实现算法并进行实验，实验结果表明上述方法在提高位姿更新率的同时降低了角度误差和位置误差，有效地提高了定位精度，其重复位置误差小于4 cm，航向角误差小于2°。同时该方法实现简单，具有很强的可操作性和实用价值。

基于改进双向测距到达时间差定位算法的超宽带定位系统

卞佳兴, 朱荣, 陈玄

2017, 37(9):  2496-2500.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2496

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针对传统无线定位技术在室内定位精度不高的问题，设计实现了一种基于超宽带（UWB）技术的室内定位系统。首先，提出了定位服务器与移动端APP实时交互的系统结构，解决室内移动人员自主定位与导航的问题。其次，在双向测距（TWR）算法中增加一条无线电信息以减小时钟偏移引起的测距误差，从而提高算法性能。最后，将通过到达时间差（TDOA）定位算法得到的双曲面方程组进行线性化处理后结合Jacobi迭代法完成求解，避免了使用标准TDOA定位算法难以直接解算的情况。经测试，该系统在楼道房间等场景中能稳定工作且定位误差控制在30 cm以内，相比基于WiFi、蓝牙等技术的定位系统在定位精度上提高了10倍左右，能够满足在复杂室内环境中的精确移动定位需求。

降低FBMC-OQAM峰均值比的低复杂度PTS算法

李若梦, 唐青青

2017, 37(9):  2501-2506.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2501

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针对滤波器组多载波/正交幅度调制（FBMC-OQAM）系统中，功率峰均值比（PAPR）过高且传统抑制方法复杂度过高难以实现的问题，提出了一种应用在FBMC-OQAM系统中的新的抑制方法。首先，在传统部分传输序列（PTS）方法的基础上根据系统特性进行改进，得到迭代PTS（IPTS）算法，较传统PTS算法计算复杂度有明显降低；其次，将IPTS算法与限幅（Clipping）算法相结合，作为一种新的IPTS-Clipping联合算法应用在FBMC-OQAM系统中，该算法先利用IPTS算法对FBMC信号进行处理，再利用限幅方法进一步抑制系统的PAPR。理论分析和仿真实验结果表明，与传统PTS算法相比，所提算法减少了约70%的计算次数，当累计分布函数CCDF为10^-3时，所提算法的PAPR值较原始信号降低了约48.5%，较PTS算法降低了33%，抑制效果明显优于其他方法。所提算法不仅能够显著抑制FBMC系统的PAPR，同时复杂度远低于其他原始算法，具有十分良好的性能。

载波跟踪环路统计特性分析的欺骗检测方法

刘丁浩, 吕晶, 索龙龙, 胡相誉

2017, 37(9):  2507-2511.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2507

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针对现阶段大部分卫星导航接收机跟踪阶段的欺骗检测方法只能检测单欺骗源发射的欺骗信号的问题，提出一种基于载波跟踪环路统计特性分析的欺骗检测方法。首先分析了跟踪阶段已有欺骗检测方法的不足；其次，建立了接收机正常接收信号模型和欺骗信号入侵后接收信号模型，对真实信号与欺骗信号的复合信号的统计规律进行了分析。理论分析表明，当欺骗信号与真实信号存在频差时，检测算法能够通过I路信号的幅度变化检测出欺骗信号。仿真结果表明，在接收机能接收到的正常载噪比范围内（28 dB·Hz~50 dB·Hz），在2%的虚警概率下能够达到100%的检测概率。算法能够检测多欺骗源发射的欺骗信号，且检测性能比已有方法得到了提升（在载噪比相同的情况下，检测性能提升约1 dB；在干信比相同的情况下，检测性能提升约4 dB）。

基于软件定义网络的智能变电站网络架构设计

黄鑫, 李芹, 杨贵, 竹之涵, 李文猛, 施玉祥

2017, 37(9):  2512-2517.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2512

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随着智能变电站二次装置标准化、智能化水平的提升，需要有一种更高效、智能的通信网络以满足变电站运行和维护要求，能够实现设备即插即用、智能监测、子网间安全隔离以及设备通用互换。针对智能站网络统一管理、子网间安全隔离以及设备兼容性、互换性的应用需求，提出了一种基于软件定义网络（SDN）技术的变电站网络架构，将IEC61850和OpenFlow协议用于网络架构设计，利用OpenFlow控制器管控和隔离各独立子网，以实现网络设备管理和子网安全隔离。实验结果表明，所提架构可实现流量基于业务类型的精准控制和数据的安全隔离，对于提升变电站运行和维护水平有着非常重要的应用价值。

先进计算

基于申威众核处理器的混合并行遗传算法

赵瑞祥, 郑凯, 刘垚, 王肃, 刘艳, 沈焕学, 周谦豪

2017, 37(9):  2518-2523.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2518

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传统遗传算法求解计算密集型任务时，适应度函数的执行时间增加相当快，致使当种群规模或者进化代数增大时，算法的收敛速度非常缓慢。基于此，设计了"粗粒度-主从式"混合式并行遗传算法（HBPGA），并在目前TOP500上排名第一的超级计算机神威"太湖之光"平台上实现。该算法模型采用两级并行架构，结合了MPI和Athread两种编程模型，与传统在单核或者一级并行构架的多核集群上实现的遗传算法相比，在申威众核处理器上实现了二级并行，并得到了更好的性能和更高的加速比。实验中，当从核数为16×64时，最大加速比达到544，从核加速比超过31。

分布式一致性算法Yac

张健, 汪洋, 刘丹丹

2017, 37(9):  2524-2530.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2524

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传统静态拓扑主从模型分布式一致性算法存在严重负载不均及单点性能瓶颈效应，且崩溃节点大于集群规模的50%时算法无法正常工作。针对上述问题，提出基于动态拓扑及有限表决思想的分布式一致性算法（Yac）。算法动态生成参与一致性表决的成员子集及Leader节点并时分迁移，形成统计负载均衡；去除要求全体多数派成员参与表决的强约束，使算法具备更高的失效容忍性；并通过日志链机制重新建立算法安全性约束，同时证明了算法的正确性。实验结果表明，改进算法的单点负载集中效应显著低于主流静态拓扑主从模型分布式一致性算法Zookeeper；改进算法失效容忍性优于Zookeeper，且最坏情况下与Zookeeper算法保持持平；同等集群规模下，改进算法比Zookeeper拥有更高吞吐量上限。

基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法

余可钦, 吴映波, 李顺, 蒋佳成, 向德, 王天慧

2017, 37(9):  2531-2535.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2531

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针对移动服务推荐中用户上下文环境复杂多变和数据稀疏性问题，提出一种基于移动用户上下文相似度的张量分解推荐算法——UCS-TF。该算法组合用户间的多维上下文相似度和上下文相似可信度，建立用户上下文相似度模型，再对目标用户的K个邻居用户建立移动用户-上下文-移动服务三维张量分解模型，获得目标用户的移动服务预测值，生成移动推荐。实验结果显示，与余弦相似性方法、Pearson相关系数方法和Cosine1改进相似度模型相比，所提UCS-TF算法表现最优时的平均绝对误差（MAE）分别减少了11.1%、10.1%和3.2%；其P@N指标大幅提升，均优于上述方法。另外，对比Cosine1算法、CARS2算法和TF算法，UCS-TF算法在数据稀疏密度为5%、20%、50%、80%上的预测误差最小。实验结果表明UCS-TF算法具有更好的推荐效果，同时将用户上下文相似度与张量分解模型结合，能有效缓解评分稀疏性的影响。

基于模糊高斯学习策略的粒子群进化融合算法

周伟, 罗建军, 靳锴, 王凯

2017, 37(9):  2536-2540.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2536

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针对粒子群优化（PSO）算法存在的开发能力不足，导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱，易陷入局部极值的问题，提出一种基于模糊高斯学习策略的粒子群-进化融合算法。在标准粒子群算法的基础上，选取精英粒子种群，运用变异、交叉、选择进化算子，构建精英粒子群-进化融合优化机制，提高粒子种群多样性与收敛性；引入符合人类思维特性的模糊高斯学习策略，提高粒子寻优能力，形成基于模糊高斯学习策略的精英粒子群和微分进化融合算法。对9个标准测试函数进行了计算测试和对比分析，结果表明函数Schwefel.1.2、Sphere、Ackley、Griewank与Quadric Noise计算平均值分别为1.5E-39、8.5E-82、9.2E-13、5.2E-17、1.2E-18，接近算法最小值；Rosenbrock、Rastrigin、Schwefel及Salomon函数收敛平均值较四种对比粒子群优化算法计算结果提高了1~3个数量级；同时，收敛性显示算法收敛速度较对比算法提高了5%~30%。算法在提高计算收敛速度和精度上效果明显，具有较强的逃离局部极值的能力和全局搜索能力。

基于二次搜索的改进粒子群算法

赵延龙, 滑楠, 于振华

2017, 37(9):  2541-2546.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2541

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针对标准粒子群优化（PSO）算法在求解复杂优化问题中出现的早熟收敛问题，提出一种结合梯度下降法的二次搜索粒子群算法。首先，当全局极值超过预设的最大不变迭代次数时，判断全局极值点处于极值陷阱中；然后，采用梯度下降法进行二次搜索，并以最优极值点为中心、某一具体半径设定禁忌区域，防止粒子重复搜索该区域；最后，依据种群多样性准则生成新粒子，替代被淘汰的粒子。将二次搜索粒子群算法及其他四种典型的改进粒子群算法分别应用于四种典型测试函数的优化，仿真结果表明，二次搜索粒子群算法收敛精度最高提升了10个数量级，并且收敛速度较快更容易寻找全局最优解。

基于动态调整阈值的虚拟机迁移算法

赵春, 闫连山, 崔允贺, 邢焕来, 冯斌

2017, 37(9):  2547-2550.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2547

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针对当前数据中心服务器能耗优化和虚拟机迁移时机合理性问题，提出一种基于动态调整阈值（DAT）的虚拟机迁移算法。该算法首先通过统计分析物理机历史负载数据动态地调整虚拟机迁移的阈值门限，然后通过延时触发和预测物理机的负载趋势确定虚拟机迁移时机。最后将该算法应用到实验室搭建的数据中心平台上进行实验验证，结果表明基于DAT的虚拟机迁移算法比静态阈值法关闭的物理机数量更多，云数据中心能耗更低。基于DAT的虚拟机迁移算法能根据物理机的负载变化动态迁移虚拟机，达到提高物理机资源利用率、降低数据中心能耗、提高虚拟机迁移效率的目的。

网络空间安全

APT攻击分层表示模型

谭韧, 殷肖川, 廉哲, 陈玉鑫

2017, 37(9):  2551-2556.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2551

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针对攻击链模型攻击阶段划分过细且无法表示攻击手段的问题，提出了一种高级可持续性威胁（APT）攻击分层表示模型（APT-HARM）。通过总结分析大量公开的APT事件报告和参考APT攻击链模型与分层攻击表示模型（HARM），将APT攻击分为攻击链和攻击树上下两层，并将其形式化定义。首先，将APT攻击分为由侦察、渗透、行动和撤出四个阶段组成的攻击链，并研究了各阶段特点；然后，研究各阶段中采取的攻击手段，并依据其逻辑关系组成攻击树。APT攻击按照攻击链分阶段依次进行，各阶段按照攻击树流程依次执行。案例分析表明，本模型相较攻击链模型具有粒度划分合理、攻击描述完备准确的优点。APT-HARM形式化地定义了APT攻击，为APT攻击的预测和防范提供了一种思路。

非对称信息条件下APT攻防博弈模型

孙文君, 苏旸, 曹镇

2017, 37(9):  2557-2562.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2557

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针对目前缺少对高级持续威胁（APT）攻击理论建模分析的问题，提出了一种基于FlipIt模型的非对称信息条件下的攻防博弈模型。首先，将网络系统中的目标主机等资产抽象为目标资源节点，将攻防场景描述为攻防双方对目标资源的交替控制；然后，考虑到攻防双方在博弈中观察到的反馈信息的不对称性以及防御效果的不彻底性，给出了在防御者采取更新策略时攻防双方的收益模型及最优策略的条件，同时给出并分别证明了达到同步博弈与序贯博弈均衡条件的定理；最后通过数例分析了影响达到均衡时的策略及防御收益的因素，并比较了同步博弈均衡与序贯博弈均衡。结果表明周期策略是防御者的最优策略，并且与同步博弈均衡相比，防御者通过公布其策略达到序贯博弈均衡时的收益更大。实验结果表明所提模型能够在理论上指导应对隐蔽性APT攻击的防御策略。

两层传感器网络中隐私保护的等区间近似查询算法

王涛春, 崔壮壮, 刘盈

2017, 37(9):  2563-2566.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2563

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隐私保护已经成为拓展无线传感器网络（WSN）应用的关键因素，是当前的研究热点。针对传感器网络中感知数据的安全性问题，提出了两层传感器网络中隐私保护的等区间近似查询（PEIAQ）算法。首先，将传感器节点编号及其采集的数据等信息隐藏在随机向量中；然后，基站根据接收到的向量信息构造线性方程组，从而得到包含全局统计信息的直方图；最后，根据直方图完成近似查询。此外，PEIAQ利用数据扰动技术和传感器节点与基站共享密钥的方式来对感知数据进行加密，保证了感知数据的隐私性。仿真实验显示，PEIAQ的通信量在查询阶段明显低于隐私保护通用近似查询（PGAQ）的通信量，约节省60%，因此，该PEIAQ具有低能耗、高效率等特点。

PTDC:路网环境中感知隐私的轨迹数据采集技术

霍峥, 王卫红, 曹玉辉

2017, 37(9):  2567-2571.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2567

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针对路网环境中移动对象轨迹隐私泄露以及语义位置同质性攻击等问题，提出了一种路网环境中感知隐私的轨迹数据采集（PTDC）算法。首先，通过兴趣位置（POI）访问人次的信息墒计算路网中POI的敏感性；其次，根据顶点间敏感性和距离的混合差距，定义了θ-边权，并建立路网空间的图模型、定义了k-θ-D匿名模型以抵御语义位置同质性攻击；最后，以无向图的广度优先遍历为基础，设计了满足POI语义差异性的匿名算法，将用户的敏感采样位置用匿名区域取代，并衡量了PTDC算法处理后数据的可用性。通过实验对PTDC算法进行了验证，并和自由空间中的基于语义位置的隐私保护算法——YCWA进行了比对。理论上讲，YCWA算法的隐私保护度低于PTDC算法。实验表明，PTDC算法的信息丢失率平均在15%左右，空间范围查询误差平均在12%左右，略逊于YCWA算法；然而，PTDC算法的运行时间在5 s以内，远远优于YCWA算法，可满足实时在线数据采集的需求。

几类高强度密码S盒的安全性新分析

赵颖, 叶涛, 韦永壮

2017, 37(9):  2572-2575.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2572

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针对几类高强度密码S盒是否存在新的安全性漏洞问题，提出了一种求解S盒非线性不变函数的算法。该算法主要基于密码S盒输入和输出的代数关系来设计。利用该算法对这几类密码S盒进行测试，发现其中几类存在相同的非线性不变函数；此外，如果将这些S盒使用于分组密码Midori-64的非线性部件上，将会得到一个新的变体算法。利用非线性不变攻击对其进行安全性分析，结果表明：该Midori-64变体算法存在严重的安全漏洞，即在非线性不变攻击下，存在2⁶⁴个弱密钥，并且攻击所需的数据、时间及存储复杂度可忽略不计，因此这几类高强度密码S盒存在新的安全缺陷。

基于三维模型球型分割的信息隐藏算法

任帅, 张弢, 杨涛, 索丽, 慕德俊

2017, 37(9):  2576-2580.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2576

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对于基于三维模型信息隐藏算法在几何攻击中鲁棒性差的问题，提出一种基于三维模型球型分割的信息隐藏算法。首先，利用主元分析、球面坐标转换、球型分割、分区排序等对三维模型进行预处理；然后，计算立体分区中法向量变化较大的点作为特征点，根据待嵌入秘密信息量对特征点进行小波变换；最后，将经过置乱操作的秘密信息嵌入预处理后的载体中生成含密三维模型。实验结果表明，算法不可见性较好，对旋转、随机加噪、重网格以及其他常见攻击具有良好的鲁棒性。

基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法

张弢, 康缘, 任帅, 柳雨农

2017, 37(9):  2581-2584.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2581

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针对基于秘密信息置乱方法等类型的信息隐藏算法不可见性低和抗攻击性弱这一问题，提出了一种基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法。首先，将载体图像进行一次GHM多小波变换，再对所得到的中间能量区域进行一次小波变换得到HH分量，将HH分量进行奇异值分解；其次，将秘密图像进行小波变换，将得到的小波系数进行压缩感知得到观测矩阵，再对观测矩阵元素进行奇异值分解；最后，利用秘密图像的奇异值替换掉载体图像的奇异值来完成秘密信息的嵌入。实验结果表明，相比两种加密算法，算法不可见性（PSNR值）分别提高5.99%和22.11%；对低通滤波、椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩等常见攻击具有良好的鲁棒性，相关系数（NC）平均增强了4.11%和11.53%。

人工智能

基于稀疏降噪自编码器的深度置信网络

曾安, 张艺楠, 潘丹, Xiao-Wei Song

2017, 37(9):  2585-2589.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2585

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传统的深度置信网络（DBN）采用随机初始化受限玻尔兹曼机（RBM）的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题，但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别，这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升。针对以上问题，提出一种基于稀疏降噪自编码器（SDAE）的深度网络模型，其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取。首先，训练稀疏降噪自编码；然后，用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络；最后，训练深度置信网络。在Poker Hand 纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能，在Poker Hand数据集下，方法的误差率比传统的深度置信网络降低46.4%，准确率和召回率依次提升15.56%和14.12%。实验结果表明，所提方法能有效地改善模型性能。

基于反馈神经网络的稀疏信号恢复的优化算法

汪星星, 李国成

2017, 37(9):  2590-2594.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2590

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针对稀疏信号的重构问题，提出了一种基于反馈神经网络（RNN）的优化算法。首先，需要对信号进行稀疏表示，将数学模型化为优化问题；接着，基于l₀范数是非凸且不可微的函数，并且该优化问题是NP难的，因此在测量矩阵A满足有限等距性质（RIP）的前提下，提出等价优化问题；最后，通过建立相应的Hopfield反馈神经网络模型来解决等价的优化问题，从而实现稀疏信号的重构。实验结果表明，在不同观测次数m下，对比RNN算法和其他三种算法的相对误差，发现RNN算法相对误差小，且需要的观测数也少，能够高效地重构稀疏信号。

基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法

王娜, 王小凤, 耿国华, 宋倩楠

2017, 37(9):  2595-2599.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2595

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针对传统图转导（GT）算法计算量大并且准确率不高的问题，提出一个基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法。首先，采用模糊C均值（FCM）聚类算法先对未标记样本预选取，缩小图转导算法构图数据集的范围；然后，构建k近邻稀疏图，减少相似度矩阵的虚假连接，进而缩减了构图的时间，通过标记传播的方式得出初选未标记样本的标记信息；最后，结合半监督流形假设模型利用扩充的标记数据集以及剩余未标记数据集进行分类器的训练，进而得出最终的分类结果。在Weizmann Horse数据集下，所提算法分类准确率均达到96%以上，和传统仅使用图转导的分类方法相比，解决了对初始标记集的依赖性问题，将准确率至少提高了10%；将所提算法直接运用到兵马俑数据集，分类准确度也达到95%以上，明显高于传统的图转导算法。实验结果表明，基于C均值聚类和图转导的半监督分类算法，在图像分类方面有较好的分类效果，对图像的精准分类具有研究意义。

基于改进人工蜂群的核模糊聚类算法

梁冰, 徐华

2017, 37(9):  2600-2604.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2600

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针对核模糊C均值（KFCM）算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题，利用人工蜂群（ABC）算法的构架简单、全局收敛速度快的优势，提出了一种改进的人工蜂群算法（IABC）与KFCM迭代相结合的聚类算法。首先，以IABC求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心，IABC在迭代过程中将与当前维度最优解的差值的变化率作为权值，对雇佣蜂的搜索行为进行改进，平衡人工蜂群算法的全局搜索与局部开采能力；其次，以类内距离和类间距离为基础，构造出适应KFCM算法的适应度函数，利用KFCM算法优化聚类中心；最后，IABC和KFCM算法交替执行，实现最佳聚类效果。采用3组Benchmark测试函数6组UCI标准数据集进行仿真实验，实验结果表明，与基于改进人工蜂群的广义模糊聚类（IABC-KGFCM）相比，IABC-KFCM对数据集的聚类有效性指标提高1到4个百分点，具有鲁棒性强和聚类精度高的优势。

时空特征局部保持的运动视频关键帧提取

石念峰, 侯小静, 张平

2017, 37(9):  2605-2609.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2605

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为提高运动视频关键帧的运动表达能力和压缩率，提出柔性姿态估计和时空特征嵌入结合的运动视频关键帧提取技术。首先，利用人体动作的时间连续性保持建立具有时间约束限制的柔性部件铰接人体（ST-FMP）模型，通过非确定性人体部位动作连续性约束，采用N-best算法估计单帧图像中的人体姿态参数；接着，采用人体部位的相对位置和运动方向描述人体运动特征，通过拉普拉斯分值法实施数据降维，获得局部拓扑结构表达能力强的判别性人体运动特征向量；最后，采用迭代自组织数据分析技术（ISODATA）算法动态地确定关键帧。在健美操动作视频关键帧提取实验中，ST-FMP模型将柔性混合铰接人体模型（FMP）的非确定性人体部位的识别准确率提高约15个百分点，取得了81%的关键帧提取准确率，优于KFE和运动块的关键帧算法。所提算法对人体运动特征和人体姿态敏感，适用于运动视频批注审阅。

基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法

杜启亮, 黎浩正, 田联房

2017, 37(9):  2610-2616.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2610

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针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题，提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先，通过训练得到Adaboost人头分类器，利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型，提取前景图像对其进行人头检测和跟踪；之后，剔除行人目标得到物件目标，对物件目标进行跟踪；最后，根据行人和物件的运动特征进行监控。对12段出入口视频序列的实验结果表明，监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件，完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务，处理速度达到36帧/秒，目标跟踪准确率达到94%以上，行为监控准确率达到95.8%，满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求。

基于量子隧穿效应的说话人真伪鉴别方法

黄亮, 潘平, 周超

2017, 37(9):  2617-2620.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2617

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针对语音信号的非结构化特点，提出了一种基于量子隧穿效应的说话人真伪鉴别方法。以量子隧穿效应为理论依据，首先，在分析语音信号分帧的量子特性基础上，将每一帧语音信号看作一个量子态，实现算法的量子化；然后，利用势垒能分离能量的特性，通过构建势垒组以提取信号的能量谱特征，并以此作为特征参数；最后，通过高斯混合模型（GMM）进行语音信号建模，完成说话人的真伪鉴别。仿真结果表明，相对于传统方法，利用量子隧穿效应理论实现说话人鉴别可以有效降低算法的复杂度，提高识别的识别率和可靠性，为量子信息理论和说话人真伪鉴别方法提供了新的研究途径。

计算机视觉与虚拟现实

面向大规模地震体的多切片实时交互绘制优化

纪连恩, 张笑林, 梁适宜, 王斌

2017, 37(9):  2621-2625.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2621

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在普通计算平台上实现大规模地震体的多切片可视化时，传统缓存调度方法由于未考虑体块与切片的空间关联，导致交互时体块命中率较低，而常用的多分辨率绘制方法也难以达到较高的绘制质量，针对这些问题，设计了一种新的高速缓存调度策略——最大距离先出（MDFO）。首先，根据交互切片的空间位置改进缓存中体块的调度优先级，保证候选体块在切片连续交互时有更高的命中率；然后，提出了两阶段切片交互绘制方法，通过使用固定分辨率体块保证交互的实时性，通过渐进细化提升最终显示质量，并进一步结合体块数据的信息熵提升用户感兴趣区域的分辨率。实验结果表明，所提方法能够有效提高体块的整体命中率，提升比例达到60%以上，同时也实现了面向应用需求的高质量图像显示，较好地解决了大规模地震体可视化在交互效率与显示质量间的矛盾。

基于八叉树的大规模流程工厂模型细节裁剪算法

杜振林, 唐卫清, 覃力, 李士才

2017, 37(9):  2626-2630.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2626

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针对传统的细节裁剪算法，处理粒度为面片级，无法在规定时间内快速处理顶点、面片规模数以亿计的流程工厂模型的问题，提出一种基于八叉树的大规模流程工厂模型细节裁剪算法，用于解决传统细节裁剪效率低下的问题，以保证较高的交互帧率。该方法依据组成流程工厂模型的构件体素特征以及空间特征，提出用于量化构件大小的占屏值，并结合建立的八叉场景树，依据所述占屏值近似估算一系列构件投影至屏幕所占据的像素点数量上限，从而快速判断是否裁剪。实验结果表明，所提算法简单有效，与现今主流的漫游软件在加载具有10000根管线的工厂模型后进行对比，其帧率至少提升50%，显著提升了平台的交互流畅度，对流程工厂行业以及图形平台整体的设计水平的提升有积极的意义。

全景视频双环带映射算法

林畅, 李国平, 赵海武, 王国中, 顾晓

2017, 37(9):  2631-2635.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2631

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针对全景视频映射过程中局部区域变形过大、冗余数据量极高的问题，提出了一种双环带映射算法（DRP）。首先，根据球面视频的几何特点，结合人眼视度（HVS）这一视觉特性，用两个相互正交的环形区域，将球面视频分割成14个大小相近的区域；然后根据空域采样定理，采用兰索斯插值法，将这14个区域对应的球面视频内容映射为14个大小相等的矩形视频；最后，根据最新视频编码标准的特点，重新排列这14个矩形视频，得到符合编码器标准的紧凑的全景视频。实验结果表明，与经纬图映射算法（ERP）、八面体映射算法（OHP）、二十面体映射算法（ISP）相比，DRP算法在视频压缩性能方面有良好的表现；其中同最流行的ERP算法相比，码率平均降低8.61%，明显提升了视频编码效率。

增强的单幅图像自学习超分辨方法

黄凤, 王晓明

2017, 37(9):  2636-2642.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2636

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针对图像超分辨率方法构建图像块的稀疏表示（SR）系数存在的主要问题，利用加权思想提出一种增强的单幅图像自学习超分辨方法。首先，通过自学习建立高低分辨率图像金字塔；然后，分别提取低分辨率图像的图像块特征和对应高分辨率图像块的中心像素，并给图像块中不同像素点赋予不同的权重，强调中心像素点在构建图像块稀疏系数时的作用；最后，结合SR理论和支持向量回归（SVR）技术建立超分辨率图像重建模型。实验结果表明，与单幅图像自学习超分辨率方法（SLSR）相比，所提方法的峰值信噪比（PSNR）平均提高了0.39 dB，无参考图像质量评价标准（BRISQUE）分数平均降低了9.7。从主观视角和客观数值证明了所提超分辨率方法更有效。

基于时空域相关性的屏幕内容帧间快速编码算法

胡晴晴, 彭宗举, 陈芬

2017, 37(9):  2643-2647.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2643

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针对屏幕内容视频帧间编码的高复杂度问题，提出了一种基于时空域特性的帧间快速编码算法。首先，根据运动静止检测算法将待编码帧分为静止帧和运动帧；然后，对运动和静止帧分别采用不同的编码策略。对于静止帧，在统计分析时域对应编码单元（CU）分割深度和预测模式的基础上，确定CU最佳分割深度和最优预测模式。对于运动帧中的静止最大编码单元（LCU），利用时域相关特性提前终止CU分割，模式选取则只针对大尺寸模式进行预测；对于运动帧中的运动LCU，根据其相邻LCU的运动静止特性确定CU分割深度以及预测模式。实验结果表明，所提算法相比原始编码平台，在BDBR平均上升3.65%的情况下，编码时间平均节省46.40%。所提算法在率失真性能损失可接受的前提下，有效地降低了屏幕内容视频帧间编码复杂度，有利于屏幕内容视频的实时应用。

基于稀疏编码和岭回归的文本图像复原算法

王之毅, 毕笃彦, 熊磊, 凡遵林, 张晓瑜

2017, 37(9):  2648-2651.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2648

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为解决现有稀疏编码方法在文本图像复原中存在的编码码元表述空间有限和计算时间长的问题，提出了一种基于岭回归的稀疏编码文本图像复原方法。首先，该方法在训练阶段使用样本图像块训练出用于稀疏表达的字典，并根据样本图像块和编码码元之间的欧氏距离对样本图像块进行聚类；其次，在局部流形空间构建低质量文本图像块和清晰文本图像块之间的岭回归，实现对编码码元表述空间的局部多线性扩展和快速计算；最后，在测试阶段搜索和低质量文本图像最相近的编码码元，计算出近似的清晰文本图像块，从而避免计算耗时的低质量文本图像块的稀疏编码。实验结果表明，所提算法在恢复的图像质量上相比现有的基于稀疏编码的算法在峰值信噪比上高0.3~1.1 dB，耗时降低了1~2个数量级，为提高文本图像复原质量和提升算法运算速度提供了一种解决方案。

基于引导Boosting算法的显著性检测

叶子童, 邹炼, 颜佳, 范赐恩

2017, 37(9):  2652-2658.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2652

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针对现有的基于引导学习的显著性检测模型存在的训练样本不纯净和特征提取方式过于简单的问题，提出一种改进的基于引导（Boosting）的算法来检测显著性，从提升训练样本集的准确度和改进特征提取的方式来达到学习效果的提升。首先，根据显著性检测的自底向上模型产生粗选样本图，并通过元胞自动机对粗选样本图进行快速有效优化来建立可靠的引导样本，完成对原图的标注建立训练样本集；然后，在训练集上对样本进行颜色纹理特征提取；最后，使用不同特征不同核的支持向量机（SVM）弱分类器生成基于Boosting学习一个强分类器，对每幅图像的超像素点进行前景背景分类，得到显著图。在ASD数据库和SED1数据库上的实验结果显示该模型能对复杂和简单的图像生成完备清晰的显著图，并在准确率召回率曲线和曲线下面积（AUC）测评值上有较大提升。由于其准确性，能应用在计算机视觉预处理阶段。

计算机软件技术

基于动态集合进化算法的弱变异测试用例集生成

郭后钱, 王微微, 尚颖, 赵瑞莲

2017, 37(9):  2659-2664.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2659

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为解决基于集合进化算法（SEA）的弱变异测试用例集生成过程中个体规模固定和执行开销大的问题，提出一种基于动态集合进化算法（DSEA）的弱变异测试用例集生成方法。以测试用例集为个体，生成覆盖所有变异分支的弱变异测试用例集。在进化过程中，集合精简算子根据最优个体的最小子集及其未覆盖变异分支数量计算所需测试用例集的最小规模，并基于该最小规模调整种群中所有个体的规模，以生成最小规模的弱变异测试用例集，同时设计了适用于评估以测试用例集为个体的适应度函数。实验结果表明，动态集合进化算法指导弱变异测试用例集生成，获得的测试用例集规模比个体初始规模平均约简了50.15%，执行时间比集合进化的弱变异测试用例集生成最多降低了74.58%。因此，动态集合进化算法为最小规模的弱变异测试用例集生成和提升算法速度提供了一种解决方案。

数据科学与技术

基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希的k近邻推荐方法

郭喻栋, 郭志刚, 陈刚, 魏晗

2017, 37(9):  2665-2670.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2665

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针对基于k近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、k近邻查找速度慢，以及评分冷启动等问题，提出基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希（E²LSH）的k近邻协同过滤推荐算法。首先，融合评分数据、用户属性数据以及项目类别数据，将融合后的数据作为输入对堆叠降噪自编码（SDA）神经网络进行训练，取神经网络编码部分最后一个隐层的值作为输入数据的特征编码，完成非线性降维。然后，利用精确欧氏局部敏感哈希算法对降维后的数据建立索引，通过检索得到目标用户或目标项目的相似近邻。最后，计算目标与近邻之间的相似度，利用相似度对近邻的评分记录加权得到目标用户对目标项目的预测评分。在标准数据集上的实验结果表明，在冷启动场景下，均方根误差比基于局部敏感哈希的推荐算法（LSH-ICF）平均降低了约7.2%，平均运行时间和LSH-ICF相当。表明该方法在保证推荐效率的前提下，缓解了评分冷启动问题。

综合社区与关联序列挖掘的电子政务推荐算法

黄亚坤, 王杨, 王明星

2017, 37(9):  2671-2677.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2671

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个性化推荐作为一种有效的信息获取手段已成功应用于电商、音乐和电影等领域。已有研究多数聚焦于推荐的精度，缺乏对推荐结果的多样性考虑，忽略了应用领域中被推荐项目的流程特性（如"互联网+政务"中办事项的推荐）。为此提出一种综合用户社区与关联序列挖掘（CAS-UC）的电子政务推荐算法，优先向用户推送利益关联最大的办事项。首先，对用户和办事项的静态基本属性以及动态行为属性分别进行特征建模；其次，基于用户的历史办事记录和属性相似度进行用户社区发现，预筛选出与目标用户最为相似的用户集，提高推荐结果的多样性，减少核心推荐过程的计算量；最后，办事项的关联序列挖掘充分考虑了电子政务的业务特性，加入时间维度的办事项序列挖掘，进一步提高了推荐结果的精度。以芜湖市易户网为平台载体，基于Spark计算平台对用户脱敏后的信息进行仿真，实验结果表明，CAS-UC适用于被推荐项目具有序列或流程特性领域的推荐，与传统推荐算法如协同过滤推荐、矩阵分解以及基于语义相似度的推荐算法相比，具有更高的推荐精度，用户的多社区归属因素增加了推荐结果的多样性。

基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法

郑忠仁, 程勇, 王军, 钟水明, 徐利亚

2017, 37(9):  2678-2683.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2678

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针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区间化中单值较多、等价类划分精度低的问题，提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法（MOIvGA）。首先，通过改进区间值相似度，使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析；其次，通过改进自适应遗传算法，提高其收敛性；最后，通过仿真实验证明，相对于运行自适应遗传属性约简（AGAv）算法求解最优值，所提算法迭代代数减少了22代；在区间长度为1 h降水分类中，基于依赖度的区间值决策表λ-约简（MOIvGA）平均分类准确率比RIvD算法提高了6.3%，对无雨的预测准确率提高了7.13%；同时约简后的属性子集显著提高了分类准确率。由此可见，MOIvGA在区间值气象观测数据分析中能够提高收敛速度以及分类准确率。

逼真生成表格式数据的非时间属性关联模型

张锐, 肖如良, 倪友聪, 杜欣

2017, 37(9):  2684-2688.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2684

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针对数据仿真过程中表格数据属性间关联难的问题，提出一种刻画表格数据中非时间属性间关联特征的H模型。首先，从数据集中提取评价主体和被评价主体关键属性，进行两重频数统计，得到关于关键属性的4个关系对；然后，计算各关系对的最大信息系数（MIC）来评估各关系对的相关性，并采用拉伸指数分布（SE）对各关系对进行关系拟合；最后，设置评价主体和被评价主体的数据规模，根据拟合出的关系计算出评价主体的活跃度和被评价主体的流行度，通过活跃度总和等于流行度总和建立关联，得到非时间属性关联的H模型。实验结果表明，利用H模型能有效地刻画真实数据集中非时间属性间的关联特征。

应用前沿、交叉与综合

基于改进的Adaboost-BP模型在降水中的预测

王军, 费凯, 程勇

2017, 37(9):  2689-2693.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2689

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针对目前分类算法对降水预测过程存在着泛化能力低、精度不足的问题，提出改进Adaboost算法集成反向传播（BP）神经网络组合分类模型。该模型通过构造多个神经网络弱分类器，赋予弱分类器权值，将其线性组合为强分类器。改进后的Adaboost算法以最优化归一化因子为目标，在提升过程中调整样本权值更新策略，以此达到最小化归一化因子的目的，从而确保增加弱分类器个数的同时降低误差上界估计，通过最终集成的强分类器来提高模型的泛化能力和分类精度。选取江苏境内6个站点的逐日气象资料作为实验数据，建立7个降水等级的预报模型，从对降雨量有影响的众多因素中，选取12个与降水相关性较大的属性作为预报因子。通过多次实验统计，结果表明基于改进的Adaboost-BP组合模型具有较好的性能，尤其对58259站点的适应性较好，总体分类精度达到81%，在7个等级中，对0级降雨的预测精度最好，对其他等级的降雨预测有不同程度的精度提升，理论推导及实验结果证明该种改进可以提高预测精度。

基于SIFT的说话人唇动识别

马新军, 吴晨晨, 仲乾元, 李园园

2017, 37(9):  2694-2699.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2694

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针对唇部特征提取维度过高以及对尺度空间敏感的问题，提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法作特征提取来进行说话人身份认证的技术。首先，提出了一种简单的视频帧图片规整算法，将不同长度的唇动视频规整到同一的长度，提取出具有代表性的唇动图片；然后，提出一种在SIFT关键点的基础上，进行纹理和运动特征的提取算法，并经过主成分分析（PCA）算法的整合，最终得到具有代表性的唇动特征进行认证；最后，根据所得到的特征，提出了一种简单的分类算法。实验结果显示，和常见的局部二元模式（LBP）特征和方向梯度直方图（HOG）特征相比较，该特征提取算法的错误接受率（FAR）和错误拒绝率（FRR）表现更佳。说明整个说话人唇动特征识别算法是有效的，能够得到较为理想的结果。

基于肌电信号和加速度信号的动态手势识别方法

谢小雨, 刘喆颉

2017, 37(9):  2700-2704.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2700

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为了增强手势识别的多样性和简便性，提出了一种基于肌电信号（EMG）和加速度（ACC）信息融合的方法来识别动态手势。首先，利用MYO传感器采集EMG和ACC的手势动作信息；然后分别对ACC和EMG信号作特征降维和预处理；最后，为减少训练样本数，提出用协作稀疏表示分类器来识别基于ACC信号的姿态手势，用动态时间规整（DTW）算法和K-最邻近分类器（KNN）来分类EMG信号的手形手势。其中在利用协作稀疏表示分类器识别ACC姿态信号时，通过对创建字典最佳样本个数以及特征降维的维数进行研究来降低手势识别的复杂度。实验结果表明，手形手势的平均识别率达到了99.17%，对于向上向下、向左向右4种姿态手势平均识别率达到 96.88%，而且计算速度快；对于总体的12个动态手势，其平均识别率达到96.11%。该方法对动态手势的识别率较高，计算速度快。

基于三通道卷积神经网络的纹身图像检测算法

许庆勇, 江顺亮, 徐少平, 葛芸, 唐祎玲

2017, 37(9):  2705-2711.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2705

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针对纹身图像的特点和卷积神经网络（CNN）在全连接层对图像特征抽取能力的不足问题，提出一种三通道的卷积神经网络纹身图像检测算法，并进行了三方面的改进工作。首先，针对纹身图像的特点改进图像预处理方案；其次，设计了一个基于三通道全连接层的卷积神经网络进行特征提取，并对特征建立索引，有效地提高了网络对不同尺度下空间信息的提取能力，实现了对纹身图像的高效检测；最后，通过两个数据集验证了算法的泛化能力。实验结果表明，对NIST数据集所提预处理方案比Alex方案有总正确率提高0.17个百分点，纹身图像正确率提高0.29个百分点。在所提预处理方案下，提出的算法在标准的NIST纹身图像集上具有明显的优势，正确率从NIST公布的最优值96.3%提高到99.1%，提高了2.8个百分点；相对于传统的CNN算法，正确率从98.8%提高到99.1%，提高了0.3个百分点。在Flickr数据集上也有相应的性能提升。

基于改进自适应杂交粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的空中目标威胁评估

许凌凯, 杨任农, 左家亮

2017, 37(9):  2712-2716.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2712

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评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节，评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷，提出了一种基于自适应杂交粒子群优化（ACPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的空中目标威胁评估方法。首先，根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架；然后，采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优，针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式，并使杂交概率自适应调整；最后，对比分析了各系统的训练和评估效果，并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明，所提方法评估精度高，所需时间短，可同时进行多目标评估，为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。

基于免疫粒子群算法的中央空调冷冻水系统优化控制

陈大鹏, 张九根, 梁星

2017, 37(9):  2717-2721.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2717

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为了降低中央空调的运行能耗并对冷冻水回水温度进行稳定而有效的控制，提出了一种冷冻水回水温度优化控制方法，根据回水温度测量值与设定值间的偏差判断室内实际负荷需求。首先，对粒子群优化（PSO）算法中的惯性权重采用呈指数形式下降的策略，使微粒更新速率能够适配寻优过程的各个阶段；然后，针对模型参数存在不确定摄动的问题，引入人工免疫（AI）思想形成免疫粒子群算法，从而拓展微粒的多样性，增强其摆脱局部最优值的能力；最后，据此优化比例积分微分（PID）控制器的3个参数，并通过该控制器调节冷冻水泵的频率，将实际回水温度保持在设定值附近。实验结果表明，采用该控制策略在满足室内负荷需求的前提下能够更有效地降低冷冻水泵的运行频率，节能效果与控制质量更佳。

基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法

丁建立, 韩宇超, 王家亮

2017, 37(9):  2722-2727.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2722

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为了解决航空物联网信息采集领域RFID标签估算方法存在的估算精度和运算量之间的矛盾，以及标签读取过程随机性所导致的估算方法性能不稳定的问题，结合粗估计的快速、精估计的准确和二次估计算法性能的稳定性，提出一种基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法。首先，对帧时隙ALOHA算法标签读取过程进行建模，分析得出碰撞时隙中的平均标签数目和碰撞时隙所占比例之间的数学模型；然后，基于上述数学模型进行标签数目粗估计，评估粗估计值是否需要进行二次精估计。在二次精估计中，将粗估计值作为先验知识，采用基于先验知识的最大后验概率（MAP）估计算法提高估算准确度，相比原始后验概率估计算法的搜索范围可减少90%。仿真实验表明，基于粗精估计的RFID标签数目估算平均误差为3.8%，估算方法性能稳定性显著提高，运算量大幅下降，可有效地应用于航空物联网信息采集过程。

基于子矩阵波束形成输出直流响应加权的目标检测方法

郭键

2017, 37(9):  2728-2734.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2728

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针对同一单频带内未知目标检测中强、弱目标不能同时被检测问题，依据不同子矩阵波束形成输出直流响应值不同，提出一种基于子矩阵波束形成输出直流响应加权的目标检测方法。首先，利用特征分析技术对线列阵接收数据协方差矩阵进行特征分解；然后，对各特征向量进行共轭相乘得到相应子矩阵，并对子矩阵进行波束形成，利用各子矩阵波束形成输出直流响应值的差异形成加权因子；最后，利用该加权因子对各子矩阵波束形成输出结果进行加权统计得到最终合成结果，提升弱目标子矩阵波束形成输出结果在最终合成结果的比重，实现对同一单频带内未知目标的有效检测。理论分析、数值仿真和实测数据处理结果均证明了，在仿真条件下，相比常规波束形成和常规子空间重构法，所提方法使弱目标子矩阵波束形成输出结果在最终合成结果的比重由0.09%变为45.36%，降低了背景噪声和强目标对未知目标检测的影响，减小了目标间输出直流响应值的差异，改善了对同一单频带内未知目标的检测性能。