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2018年 第38卷 第3期 刊出日期：2018-03-10

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人工智能

基于经验模态分解自回归组合模型的网络舆情预测

莫赞, 赵冰, 黄艳莹

2018, 38(3):  615-619.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071846

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随着大数据时代的到来，网络舆情数据呈现信息量大和领域覆盖广等特征。面对复杂的网络舆情数据时，传统单一模型预测能力有限，不能对舆情趋势进行有效预测。针对此问题，提出一种基于经验模态分解-自回归（EMD-AR）改进的组合模型——EMD-ARXG模型，应用于复杂网络舆情的预测。该模型利用经验模态分解算法对时间序列进行分解，然后通过自回归模型对分解后的时间序列进行各自趋势拟合，建立子模型。最后再对各个子模型进行重构，完成建模。另外，在利用自回归（AR）模型拟合过程中，为了减少拟合误差，采用极限梯度提升算法对残差进行学习，并使预测模型迭代更新，提高各个子模型预测精度。为验证EMD-ARXG模型的预测效果，该模型与小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型进行实验对比。实验结果表明，在均方根误差（RMSE）、平均绝对百分误差（MAPE）和希尔不等系数（TIC）三项指标上，EMD-ARXG模型获得的结果均优于小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型的结果。

面向智能服务系统的时间语义理解

贾圣宾, 向阳

2018, 38(3):  620-625.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092251

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针对智能服务制定与提供过程中时间语义处理难的问题，提出一种面向智能服务系统的时间语义信息理解模型。在自然语言描述的服务消息文本上，实现对时间信息的抽取、映射和语义建模，从而为一般的智能服务系统提供通用的时间语义表达模式。首先，模型采用启发式策略自动抽取时间短语并构建时间信息知识库，无需人工干预；然后，提出一种基于时间基元的时间信息映射方法，实现了绝对时间的量化表达以及相对时间的逻辑推理；最后，综合利用时间信息与上下文信息构建时间语义模型。实验结果表明，该模型在服务自然语言文本测试集上，时间信息抽取准确率高达97.58%，时间信息映射准确率高于85%，语义建模效果良好。

中文电子病历中的时间关系识别

孙健, 高大启, 阮彤, 殷亦超, 高炬, 王祺

2018, 38(3):  626-632.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082087

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中文电子病历中的时间关系包括句内时间关系和句间时间关系，其中，句内时间关系包括句内事件-事件的时间关系和句内事件-时间的时间关系，句间时间关系即是句间事件-事件的时间关系。把中文电子病历文本中的时间关系识别转化成实体对分类问题，针对句内时间关系的识别，制定了高准确率的启发式规则，并设计了基本特征、短语句法特征、依存特征和其他特征，训练分类器缓解句内时间关系的识别错误；针对句间时间关系的识别，在高准确率的启发式规则之外，设计了基本特征、短语句法特征和其他特征，训练分类器减少句间时间关系的识别错误。实验结果表明，当分别使用支持向量机（SVM）、SVM和随机森林（RF）算法时，所提方法在句内事件-事件、句内事件-时间和句间事件-事件的时间关系识别上的效果最好，其F₁值分别达到了84.0%、85.6%和63.5%。

基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法

袁正午, 陈然

2018, 38(3):  633-638.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071718

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针对传统协同过滤推荐算法在数据稀疏的情况下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足，为了提高推荐精度，改进原算法得到了一种基于多层次混合相似度的协同过滤推荐算法。该算法主要分为三个不同的层次：首先采用模糊集的概念将用户评分模糊化，计算用户的模糊偏好，并结合用户评分的修正余弦相似度和用户评分的Jarccad相似度总体作为用户评分相似度；再对用户评分进行分类来预测用户对项目类别的兴趣程度，从而计算出用户兴趣相似度；然后利用用户的特征属性来预测用户之间的特征相似度；其次根据用户评分数量来动态地融合用户兴趣相似度及用户特征相似度；最后融合三个层次的相似度作为用户混合相似度的结果。利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法进行对比实验，结果表明：当在邻居集合数量较少时，改进的混合算法相对修正余弦相似度算法的平均绝对偏差（MAE）下降了5%左右；较改进的修正的Jaccard相似性系数的协同过滤（MKJCF）算法也存在略微的优势，随着邻居集合数的增加MAE也平均下降了1%左右。该算法采用多层次的推荐策略提高了用户的推荐精度，有效地缓解了数据稀疏性问题和单一度量方法的影响。

基于联合概率矩阵分解的个性化试题推荐方法

李全, 刘兴红, 许新华, 林松

2018, 38(3):  639-643.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082071

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近年来随着在线教育中试题资源数量爆炸式的增长，学生很难在海量的试题资源中找到合适的试题，因此面向学生的试题推荐方法应运而生；然而，传统的基于概率矩阵分解的试题推荐方法没有考虑学生的知识点掌握信息，导致推荐结果准确率低，为此，提出一种基于联合概率矩阵分解的个性化试题推荐方法。首先，通过认知诊断模型得到的学生知识点掌握信息；然后，结合学生、试题和知识点三者信息进行联合概率矩阵分解；最后，根据难度范围进行试题推荐。实验结果表明，与其他传统推荐方法相比，所提方法在不同难度试题推荐的准确率上取得了较好的推荐结果。

结合概率矩阵分解的混合型推荐算法

杨丰瑞, 郑云俊, 张昌

2018, 38(3):  644-649.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082116

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针对社交网络推荐系统中存在的数据稀疏、冷启动等问题，提出了一种结合特征传递和概率矩阵分解（TPMF）的社交网络混合型推荐算法。以概率矩阵因式分解（PMF）方法作为推荐框架，不仅考虑了用户信任网络，还结合推荐项目之间的关联关系、用户项目评分矩阵和自适应权重来权衡个人潜在特征和社交潜在特征对用户的影响程度。将社交网络中用户间的信任特征传递引入推荐系统中作为推荐的有效依据。实验结果表明，与基于用户的协同过滤（UBCF）、TidalTrust、PMF和SoRec算法相比，TPMF的平均绝对误差（MAE）直接相减后降低了4.1%到20.8%，均方根误差（RMSE）降低了3.3%到18.5%。在冷启动问题中，与上述四种算法相比，TPMF的平均绝对误差相减后降低了1.6%到14.7%，均方根误差降低了约1.2%到9.7%，能有效缓解冷启动问题，提高算法的鲁棒性。

AdaBoost的多样性分析及改进

王玲娣, 徐华

2018, 38(3):  650-654.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092226

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针对AdaBoost算法下弱分类器间的多样性如何度量问题以及AdaBoost的过适应问题，在分析并研究了4种多样性度量与AdaBoost算法的分类精度关系的基础上，提出一种基于双误度量改进的AdaBoost方法。首先，选择Q统计、相关系数、不一致度量、双误度量在UCI数据集上进行实验。然后，利用皮尔逊相关系数定量计算多样性与测试误差的相关性，发现在迭代后期阶段，它们都趋于一个稳定的值；其中双误度量在不同数据集上的变化模式固定，它在前期阶段不断增加，在迭代后期基本上不变，趋于稳定。最后，利用双误度量改进AdaBoost的弱分类器的选择策略。实验结果表明，与其他常用集成方法相比，改进后的AdaBoost算法的测试误差平均降低1.5个百分点，最高可降低4.8个百分点。因此，该算法可以进一步提高分类性能。

基于模糊C均值的低空风切变预警算法

熊兴隆, 杨立香, 马愈昭, 庄子波

2018, 38(3):  655-660.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081942

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针对新一代多普勒天气雷达CINRAD在径向或切向检测风切变时容易丢失小切变的问题，提出了一种基于模糊C均值（FCM）的低空风切变预警算法用于阵风锋和龙卷风引起的风切变识别中。该算法的核心思想是运用8邻域系统，根据风速梯度识别不同程度切变，从而实现高切变及低切变预警。首先，采用全变分（TV）模型对雷达速度基数据进行去噪，同时保持速度基数据的细节特征；其次，采用每个速度基数据及其8邻域系统分别对应的速度值依次与4个方向模板卷积，获取4个方位速度梯度值；然后，采用FCM算法将梯度值分为高低两类，实现不同强度的风切变预警。采用武汉暴雨研究所提供的实测基数据进行测试和验证，能较为准确地识别出小切变。实验结果表明，该算法检测出来的风切变在定位精度和边缘识别两个方面均优于基于径向或切向的风切变识别算法，这对判断风切变的位置和强度以及分析不同天气引起的风切变具有重要指导意义。

基于卷积神经网络的雷达回波外推方法

施恩, 李骞, 顾大权, 赵章明

2018, 38(3):  661-665.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082098

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雷达回波外推技术目前被广泛应用于临近预报中。针对传统雷达回波外推方法存在外推时效较短，对雷达资料数据利用率不高的问题，采取深度学习的方法，提出了一种基于输入的动态卷积神经网络（DCNN-I）模型。根据相邻时刻的雷达回波图像之间相关性强的特点，该网络模型中增加了动态子网络和概率预测层，建立了卷积核与输入图像的映射关系，使卷积核在网络测试阶段仍然能够根据输入雷达回波图像的不同而变化，增强了预测图像与输入图像之间的关联。以南京、杭州、厦门三地的雷达数据为样本进行实验，实验结果表明，与传统的雷达回波外推方法相比，所提方法能够获得更高的预测图像准确率，并且有效延长外推时效。

Faster R-CNN模型在车辆检测中的应用

王林, 张鹤鹤

2018, 38(3):  666-670.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082025

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针对传统机器学习方法在车辆检测应用中易受光照、目标尺度和图像质量等因素影响，效率低下且泛化能力较差的问题，提出一种基于改进的较快的基于区域卷积神经网络（R-CNN）模型的车辆检测方法。该方法以Faster R-CNN模型为基础，通过对输入图像进行卷积和池化等操作提取车辆特征，结合多尺度训练和难负样本挖掘策略降低复杂环境的影响，利用KITTI数据集对深度神经网络模型进行训练，并采集实际场景中的图像进行测试。仿真实验中，在保证检测时间的情况下，相对原Faster R-CNN算法检测精确度提高了约8%。实验结果表明，所提方法能够自动地提取车辆特征，解决了传统方法提取特征费时费力的问题，同时提高了车辆检测精确度，具有良好的泛化能力和适用范围。

用于交通图像识别的改进尺度依赖池化模型

徐喆, 冯长华

2018, 38(3):  671-676.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082054

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针对交通标志在自然场景中所占的比例较小、提取的特征量不足、识别准确率低的问题，提出改进的尺度依赖池化（SDP）模型用于小尺度交通图像的识别。首先，基于神经网络深卷积层具有较好的轮廓信息与类别特征，在SDP模型只提取浅卷积层特征信息的基础上，使用深卷积层特征补足型SDP（SD-SDP）映射输出，丰富特征信息；其次，因SDP算法中的单层空间金字塔池化损失边缘信息，使用多尺度滑窗池化（MSP）将特征池化到固定维度，增强小目标的边缘信息；最后，将改进的尺度依赖池化模型应用于交通标志的识别。实验结果表明，与原SDP算法比较，提取特征量增加，小尺度交通图像的识别准确率较好地提升。

数据科学与技术

Winnowing指纹串匹配的重复数据删除算法

王青松, 葛慧

2018, 38(3):  677-681.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082023

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针对可变长度分块（CDC）的重复数据删除算法的分块大小难以控制、指纹计算对比开销大、需要预先设置参数问题，提出Winnowing指纹串匹配的重复数据删除算法（DWFM）。首先，在数据分块前引入分块大小预测模型，较准确地根据应用场景计算出合适的分块大小；然后，在计算指纹时采用ASCⅡ/Unicode编码方式作为数据块指纹；最后，在确定分块边界时，提出指纹串匹配的分块算法，不需要预先设置参数，使得指纹计算和对比开销减少。在多种数据集上的实验结果表明，相比固定长度分块（FSP）和CDC算法，DWFM在数据的重删率上提升10%左右，在指纹计算和对比开销方面减少了18%左右。因此，DWFM的分块大小和边界更加符合数据特性，减少了参数设置对重复数据删除算法性能的影响，在处理不同类型的数据时，可以有效地消除更多的重复数据。

网络空间安全

物联网中基于信任抗On-off攻击的自适应安全机制

张光华, 杨耀红, 庞少博, 陈振国

2018, 38(3):  682-687.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092214

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为了降低静态安全机制中不必要的数据源认证开销和防御信任阈值机制中存在的On-off攻击，在物联网（IoT）环境下提出了一种基于信任的自适应安全机制。首先，根据节点在信息交互中的行为表现建立节点间的信任评估模型，进而给出节点总体信任值的度量方法；然后，对于总体信任值高于信任阈值的节点，采用基于信任的自适应检测算法实时地检测这些节点总体信任值的变化情况；最终，中继节点根据自适应检测的结果决定是否验证接收到的消息。仿真实验结果和分析表明，该机制降低了中继节点的能量开销，同时对物联网中的On-off攻击起到较好的防御作用。

基于地理社交网络的频繁位置隐私保护算法

宁雪莉, 罗永龙, 邢凯, 郑孝遥

2018, 38(3):  688-692.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071686

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针对地理社交网络中以频繁位置为背景知识的攻击导致用户身份泄露的问题，提出一种基于地理社交网络的频繁位置隐私保护算法。首先，根据用户对位置访问的频次设置频繁位置并为每个用户建立频繁位置集合；然后按照背景知识的不同，将频繁位置的子集组成超边，把不满足匿名参数k的超边以用户偏离和位置偏离最小值为优化目标进行超边重组；最后，通过仿真实验表明，与（k，m）-anonymity算法相比，在频繁位置为3的情况下，该算法在Gowalla数据集上用户偏离度以及位置偏离度分别平均降低了约19.1%和8.3%，在Brightkite数据集上分别平均降低了约22.2%和10.7%，因此所提算法能够有效保护频繁位置的同时降低用户和位置偏离度。

浏览器缓存污染防御策略

戴成瑞, 陈伟

2018, 38(3):  693-698.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082139

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浏览器缓存主要用于提高用户对网络资源的请求速度，然而攻击者可以通过中间人攻击等方式实施缓存污染攻击。传统的缓存污染防御策略无法全面覆盖各种攻击方式，为此提出一种可调控的浏览器缓存污染防御策略。这种策略部署于用户与服务器之间，对用户所请求的缓存资源进行随机数判断、请求相应延时判断、资源代表性判断、哈希验证和众包策略，可以有效防御浏览器缓存污染问题。实验选取200个JavaScript资源文件作为实验样本，利用中间人攻击的方式污染其中100个样本，在访问这些资源的同时启用防御脚本，分析污染样本的检测率和正常样本的误判率。实验结果表明，在松弛条件下，污染样本的命中率达到87%，正常样本误判率为0%；而在严格条件下，污染样本的命中率达到95%，正常样本误判率为4%。同时所有实验样本的请求响应时间差分别为5277ms和6013ms，均小于全部重新加载资源的时间差，在防御了绝大部分的受污染资源的同时还缩短了用户访问的时间。该策略简化了缓存污染攻击防御的流程并可以通过不同的参数在用户体验性和安全性中取得平衡。

先进计算

Storm环境下基于权重的任务调度算法

鲁亮, 于炯, 卞琛, 英昌甜, 师康利, 蒲勇霖

2018, 38(3):  699-706.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082125

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大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度，未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式，在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题，提出一种Storm环境下基于权重的任务调度算法（TSAW-Storm）。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小，分别确定拓扑的点权和边权；并利用最大化边权增益的思想，逐步构建起各工作节点中承载的任务集合，在保证集群负载均衡的同时，尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流，从而降低网络传输开销。实验结果表明，在包含有8个工作节点的WordCount基准测试中，TSAW-Storm的系统延迟和节点间数据流大小相比Storm默认调度算法分别降低了30.0%和32.9%，且各工作节点的CPU负载标准差仅为Storm默认调度算法的25.8%；此外，在与在线调度算法的对比实验中，TSAW-Storm在系统延迟、节点间数据流大小和CPU负载标准差方面分别降低了7.76%、11.8%和5.93%，且算法的执行开销明显降低，有效提高了Storm系统的运行效率。

基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略

李昆仑, 关立伟, 郭昌隆

2018, 38(3):  707-714.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092311

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针对云计算环境中一些基于服务质量（QoS）调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题，提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置，依据属性相似度对任务进行指导分配，减小对资源的选择范围；然后依据交叉和旋转学习机制改进共生演算法，提升算法的搜索能力；最后通过加权求和方式构造驱动模型，均衡调度代价与系统性能间关系。通过不同任务量的云任务调度仿真实验，表明该算法相比改进遗传算法、混合粒子群遗传算法和离散共生演算法，有效减少了进化代数，降低了调度成本并提升了用户满意度，是一种可行有效的任务调度算法。

基于均匀局部搜索和可变步长的萤火虫算法

王晓静, 彭虎, 邓长寿, 黄海燕, 张艳, 谭旭杰

2018, 38(3):  715-721.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082039

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针对萤火虫算法（FA）收敛速度慢和求解精度不高的问题，提出一种基于均匀局部搜索和可变步长策略的萤火虫优化算法（UVFA）。首先，根据均匀设计理论建立局部搜索算子，对FA的搜索过程进行改进，以提升算法的局部开采能力和收敛速度；其次，利用可变步长策略，动态地调整算法搜索步长，以平衡全局和局部的勘探能力和开采能力；最后将均匀局部搜索算子和可变步长进行融合。通过对12个标准测试函数进行仿真实验，结果表明，UVFA的目标函数均值均明显优于FA、明智步长策略的萤火虫算法（WSSFA）、可变步长萤火虫算法（VSSFA）和基于均匀局部搜索的萤火虫优化算法（UFA），并且时间复杂度明显降低，并且在低维和高维问题中均显示出了较好的质量，具有良好的鲁棒性。

基于PPI网络与机器学习的蛋白质功能预测方法

唐家琪, 吴璟莉

2018, 38(3):  722-727.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082042

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针对现有的基于蛋白质相互作用（PPI）网络的蛋白质功能预测方法预测精度不高、易受数据噪声影响的问题，提出一种基于机器学习（层次聚类、主成分分析和多层感知器）的蛋白质功能预测方法HPMM。该方法综合考虑蛋白质宏观和微观层面的信息，将蛋白质家族、结构域和重要位点信息作为顶点属性整合到PPI网络中以减轻网络中数据噪声的影响。首先，基于层次聚类和主成分分析进行特征提取，得到功能模块和属性主成分特征，然后训练多层感知器模型，建立多特征与多功能之间的映射关系以用于功能预测。在三个分别被分子功能（MF）、生物过程（BP）和细胞组件（CC）注释的人类PPI网络上进行测试，对HPMM、余弦迭代算法（CIA）和有向PPI网络基因本体术语传播（GoDIN）算法的功能预测效果进行比较分析。实验结果表明，相比CIA和GoDIN这两种完全基于PPI网络的方法，HPMM的精确度与F值更高。

网络与通信

基于网络协调器高效切换的太赫兹无线个域网接入协议

任智, 田洁丽, 游磊, 吕昱辉

2018, 38(3):  728-733.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082062

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针对现有的太赫兹无线个域网（THz-WPAN）相关接入协议涉及到的网络协调器（PNC）切换流程不够完善、存在传输冗余信息和较为明显的时隙资源浪费问题，提出一种基于PNC高效切换的太赫兹无线个域网接入协议（PCHEH-AP）。PCHEH-AP通过利用删除指定节点冗余信息、切换先确认以及PNC切换自适应时隙分配等新机制优化了PNC切换流程，提高了信道利用率，减少了数据时延，使得PNC切换更加合理和高效，能够更好地适应于太赫兹无线网络高业务量的需求。仿真结果表明，相比IEEE 802.15.3c定义的协议及HTLL-MAC协议，PCHEH-AP的数据时延至少降低了8.98%，MAC层吞吐量也提升3.90%。

基于车载自组网通信终端和运动信息的容忍时延网络分簇路由算法

和何, 李琳琳, 路云飞

2018, 38(3):  734-740.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071647

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针对复杂战场环境下用户终端间缺少稳定的端到端通信路径的问题，提出一种基于车载自组网（VANET）通信终端和运动信息的容忍时延网络（DTN）分簇路由算法——CVCTM。首先，完成了基于簇头选举的分簇算法研究；然后，根据跳数、转发方式和地理位置信息开展了簇内源车辆路由选择算法研究；其次，通过引入等待时间、重发次数阈值和下游簇头，实现了异簇间源车辆路由选择；最后，通过车载自组网的通信终端选择与上级指挥所通信的最佳方式。ONE仿真的实验结果表明，CVCTM与无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）相比，消息投递率增加了近5%，网络开销减少了近10%，簇结构重组次数减少了近25%；与基于传统分簇路由（CBRP）算法和动态源路由（DSR）协议相比，消息投递率增加了近10%，网络开销减少了近25%，簇结构重组次数减少了近40%。CVCTM能够有效减少网络开销和簇结构重组次数，同时增加消息投递率。

地空信道下基于OFDM/OQAM系统的时频同步算法

唐亚欣, 李燕龙, 杨超, 王波

2018, 38(3):  741-745.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071885

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针对正交频分复用/交错正交幅度调制（OFDM/OQAM）系统无循环前缀而对时偏误差敏感，以及在具有大多普勒频移的快时变地空信道下对频偏估计要求较高的问题，提出了一种适用于地空信道OFDM/OQAM系统的自相关估计（ACE）时频同步算法。该算法中符号定时采用较少的辅助序列实现快速捕获和定时，频偏估计通过优选同步自相关序列进行两次自相关运算，将两次运算估计的频偏值进行加权平均，获得最终频偏估计值。在计算机上进行仿真，其中与改进最小二乘（MLS）算法和训练序列（TR2）算法相比，ACE算法符号定时相关峰值对比度提高至原来的3倍；在飞行状态下系统误码率（BER）为10^-2时有10dB信噪比增益，在地空信道到达状态下BER为10^-3时有3dB信噪比增益。仿真结果表明，ACE算法进一步提升了时频同步精度和误码性能。

虚拟化与数字仿真融合的多尺度网络复现技术

吴文燕, 姜鑫, 王晓锋, 刘渊

2018, 38(3):  746-752.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081956

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网络复现技术是面向网络安全实验的效果评估平台与网络仿真系统的基石。针对网络复现的逼真性与可伸缩性需求，提出一种基于云平台的轻量级虚拟化、全虚拟化与数字仿真三种尺度融合的多尺度网络复现技术。首先介绍了面向三种尺度无缝融合的网络复现体系架构，然后重点研究了基于该体系架构的网络构建技术。仿真实验结果表明，三种尺度无缝融合的网络构建技术所复现的仿真网络具有灵活、透明、并发的特点；此外，通过该技术所复现的仿真网络还具有高度可扩展性；最后，在所复现的大规模仿真网络上进行多种协议通信测试与简单网络安全实验，验证了该大规模仿真网络的实用性。实验验证结果表明，虚拟化与数字仿真融合的多尺度网络复现技术可作为创建大规模仿真网络的技术支撑。

群智感知中的参与者信誉评估方案

王涛春, 刘婷婷, 刘申, 何国栋

2018, 38(3):  753-757.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082049

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针对群智感知网络中参与者群体大，且获取和提交任务几乎不受限制，使得群智感知网络存在数据冗余度高和数据质量不能得到保证的问题，提出了针对参与者提交数据质量和可信度的信誉评估方案——参与者信誉评估方案（PRES）。从参与者提交数据的响应时间、距离、历史信誉度、数据相关性和数据质量五个方面对参与者信誉进行评估，将这五个参数数值化，并利用逻辑回归模型建立回归方程，得出参与者本次提交数据后的信誉度。PRES得出的参与者信誉度在[0.0，1.0]范围内，且集中分布于[0.0，0.2]和[0.8，1.0]区间，使得群智感知网络容易选择合适的参与者，且评估结果表明PRES评估的准确率均在90%以上。

多移动汇聚节点的无线传感网中基于服务质量的能耗

王漫漫, 束永安

2018, 38(3):  758-762.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082130

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针对无线传感网（WSN）中传感节点能耗过高、传输时延过长、数据完整性过差的问题，提出一种基于多移动汇聚节点考虑服务质量（QoS）的路由算法——时延敏感和数据完整性（MSTSDI）算法。首先，通过从基站接收信号的强度判断节点的密度，用K-means聚类算法将传感网划分成自治区域；其次，给每个自治区域分配一个移动汇聚节点，利用支持向量回归（SVR）的方法确定移动汇聚节点的轨迹；最后，引入深度引力域和队列引力域，通过Improved-IDDR算法对时延敏感数据包和数据完整性要求高的数据包进行传输。理论分析和仿真表明，与GLRM算法和LEACH算法相比，Improved-IDDR算法的路由策略的能耗下降幅度分别为21.2%和23.7%；而该算法的时延分别降低了15.23%和17.93%；该算法的所传输数据包的完整性也更好。实验结果表明，MSTSDI在传感网络中能够有效提高系统的性能。

基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法

郝德华, 关维国, 邹林杰, 焦萌

2018, 38(3):  763-768.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071760

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针对室内环境下位置指纹匹配定位算法中离线数据库采集工作量较大的问题，提出了一种基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配的定位算法。首先，将接收信号强度指示（RSSI）进行高斯滤波预处理得到接收信号强度向量；然后，利用Bounding-Box方法确定初始虚拟网格区域，将该网格区域快速迭代细分并计算网格中心点到各信标节点的距离对数向量，计算接收信号强度向量和距离对数向量之间的Pearson相关系数；最后，选取Pearson相关系数接近于-1的k个近邻坐标以相关系数加权估计确定待定位节点的最优估计位置。仿真实验结果表明，在1m虚拟网格且RSSI噪声标准差为3dBm的条件下，算法定位误差小于2m的概率大于94.2%，其定位精度优于位置指纹匹配算法，且无需建立RSSI指纹数据库，大大减少了定位工作量。

基于网络编码的确定性逐层构造算法

徐光宪, 赵越, 赖俊宁

2018, 38(3):  769-775.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081982

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为了解决适用于多源组播通信的网络编码构造算法存在收敛时间较长的问题，提出一种基于网络编码的确定线性逐层构造算法。在已有研究基础上，利用虚拟信源点进行虚拟试播：首先，根据决策树算法逐层确定获得非满秩局部编码矩阵的节点；然后，重构与该节点对应的上层变换节点的局部编码系数，生成新的编码向量；最后，重传这些编码向量至对应节点，使该节点的局部编码矩阵满秩，从而得到可行的编码方案。在试播过程中允许对出现数据冗余的链路进行修剪枝，以提高带宽利用率。与基于信宿反馈的确定网络编码（SNFDNC）算法相比，该算法只需进行一次虚拟试播。仿真测试结果表明该算法在中等规模网络中收敛时间更短，能进一步提高多源组播通信的平均传输速率。

基于博弈论的SDN主控制器重选机制

樊自甫, 周凯恒, 姚杰

2018, 38(3):  776-779.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071688

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针对软件定义网络（SDN）中单一控制器容易发生过载的问题，提出了一种基于博弈论的主控制器重选机制——博弈系统模型（GAME-SM）。首先，把资源限定下的交换机迁移问题等效为零和博弈最大化收益问题，并提出了GAME-SM机制；其次，设置控制器负载上下限阈值来确定博弈触发的条件，达到负载上限的控制器邀请邻近的其他控制器作为博弈者参与博弈；最后，基于零和博弈最大化每个参与者的收益来设计博弈策略，使用利用度的改变进行反复博弈来重选主控制器，最终实现整个系统的负载均衡。仿真结果表明该机制能够明显改善控制器负载平衡状况，且与静态分布式控制器（D-CNTL）相比，控制器响应时间减少了50%。

利用移动键控和耦合超混沌系统实现异步十六进制数字保密通信系统

阿布都热合曼·卡的尔, 木塔力甫·沙塔尔, 米热古丽·艾力

2018, 38(3):  780-785.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082018

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为提高混沌移动键控方案的通信效率，提出基于移动键控和耦合超混沌系统的异步保密通信方案。在发送端，将十六进制信号嵌入到增益后的混沌状态变量中，利用转换器控制模块实现多个状态变量交替变换掩盖信号，经添加高斯噪声后发送出去。在接收端通过检测噪声强度动态调整检测阈值，可成功提取出发送的信号。数值模拟验证了该系统在含噪声信道环境下，双方通过自适应调整混沌信号增益实现保密通信，随着信噪比（SNR）的增加，比特误码率（BER）呈平滑降低趋势，确保了系统的稳定性。

LTE-A空口监测分析仪中载波聚合的设计与实现

李茹莹, 张治中, 邓翔天

2018, 38(3):  786-790.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081988

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针对载波聚合等关键技术的引入造成通信网络测试及优化困难，长期演进（LTE）网络空口测试仪表国内市场短缺的问题，提出一种支持3GPP R10/11协议标准，LTE演进（LTE-A）载波聚合等关键技术的空口监测分析仪的设计方案。首先，介绍空口监测分析仪整体物理架构及逻辑架构及两者之间的关系，及架构中各模块在监测仪中的功能；然后，设计一种监测仪中载波聚合技术的实现方案，以及一种仪表在多载波多小区情况下对多用户的支持方案，以满足新技术下用户及基站设备测试的需要。方案的应用，可加快载波聚合在网络中的商用进展，加速LTE-A网络部署进程，缩短网络建设周期，并将在网络运行维护中起到不可或缺的作用。

计算机软件技术

抑制孤立簇的软件模块化优化算法

牟立峰, 王方媛

2018, 38(3):  791-798.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081940

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针对传统软件模块化指标在解决软件模块化问题时容易导致孤立簇的问题，提出改进型软件模块化指标IMQ作为进化算法的适应函数以有效抑制孤立簇现象，并以IMQ最大化为目标建立软件模块化的数学规划模型，设计符合问题特点的基于相似度竞争和选择机制的改进遗传算法（IGA）求解该模型。首先，运用边收缩方法的启发式策略生成高质量的初始解，并将其作为种子植入到初始种群中；然后，利用IGA对模型进行求解，在提升搜索效率的同时进一步提高解的质量；最后，运用真实数据和仿真数据进行对比实验。实验结果表明IMQ指标能有效减少孤立簇的数目，而IGA比传统的多点爬山算法（IHC）和基于分组编码（GNE）的遗传算法具有更强的寻优能力和鲁棒性。

自适应软件动态过程时间特性建模与验证方法

韩德帅, 邢建春, 杨启亮, 李决龙

2018, 38(3):  799-805.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081992

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现有自适应软件建模与验证方法较少考虑时间约束，然而，在时间攸关应用领域，自适应软件能否正确运行，不仅要考虑自适应逻辑的正确性，还要考虑自适应软件动态过程的时间特性。为此，首先显式定义了自适应软件的时间特性（监控周期、延迟触发时间、自适应过程截止时间、自适应调节时间和稳定时间等）；然后，构造了一种基于时间自动机网络（TAN）的自适应软件动态过程时间特性建模模板；最后，将自适应软件时间特性描述为定时计算树逻辑（TCTL）的形式，并对时间特性进行了形式化分析和验证。结合具体案例验证了该自适应软件时间特性建模和验证方法，结果表明该方法能够显式刻画自适应软件时间特性，降低其形式化建模的难度。

基于多特征的静态软件胎记提取算法

王曙燕, 赵鹏飞, 孙家泽

2018, 38(3):  806-811.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082068

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针对使用现有软件胎记进行程序抄袭检测结果不准确的问题，提出一种新的静态软件胎记提取算法。该算法产生的程序胎记由软件的两个方面特征综合生成。算法对源程序和可疑程序进行预处理得到程序元信息，然后通过元信息获取程序的应用程序接口（API）调用集合和指令序列作为两个特征，综合这两项特征生成软件胎记；接着，计算源程序与可疑程序的软件胎记之间的相似度，通过相似度判定两程序之间是否存在抄袭行为。实验验证了该算法得到的软件胎记具有可信性和弹性，与传统的k-gram软件胎记相比更具有弹性。

基于多特征权重分配的源代码搜索优化

李阵, 钮俊, 王奎, 辛园园

2018, 38(3):  812-817.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082043

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对开源代码进行准确搜索是实现代码复用的前提。在基于关键字搜索的研究中，目前只关注匹配方法签名。结合源代码注释对方法功能的语义描述，提出结合代码注释的关键字搜索方法。通过生成源代码抽象语法树，从中识别方法签名与各类型注释等组合代码特征；将代码特征与查询语句分别用向量表示，并计算向量间的余弦相似度，然后制定针对搜索结果多特征权重分配的评分机制。根据评分对搜索结果进行排序，得到与查询语句相关的结果序列。实验结果表明，多个代码特征在不同权重影响下可以提升源代码搜索准确度。

基于Bagging-SVM的Android恶意软件检测模型

谢丽霞, 李爽

2018, 38(3):  818-823.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082143

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针对Android恶意软件检测中数据不平衡导致检出率低的问题，提出一种基于Bagging-SVM（支持向量机）集成算法的Android恶意软件检测模型。首先，提取AndroidManifest.xml文件中的权限信息、意图信息和组件信息作为特征；然后，提出IG-ReliefF混合筛选算法用于数据集降维，采用bootstrap抽样构造多个平衡数据集；最后，采用平衡数据集训练基于Bagging算法的SVM集成分类器，通过该分类器完成Android恶意软件检测。在分类检测实验中，当良性样本和恶意样本数量平衡时，Bagging-SVM和随机森林算法检出率均高达99.4%；当良性样本和恶意样本的数量比为4：1时，相比随机森林和AdaBoost算法，Bagging-SVM算法在检测精度不降低的条件下，检出率提高了6.6%。实验结果表明所提模型在数据不平衡时仍具有较高的检出率和分类精度，可检测出绝大多数恶意软件。

回归算法对软件缺陷个数预测模型性能的影响

付忠旺, 肖蓉, 余啸, 谷懿

2018, 38(3):  824-828.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081935

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针对已有研究在评价软件缺陷个数预测模型性能时没有考虑到软件缺陷数据集存在数据不平衡的问题而采用了评估回归模型的不合适的评价指标的问题，提出以平均缺陷百分比作为评价指标，讨论不同回归算法对软件缺陷个数预测模型性能的影响程度。利用PROMISE提供的6个开源数据集，分析了10个回归算法对软件缺陷个数预测模型预测结果的影响以及各种回归算法之间的差异。研究结果表明：使用不同的回归算法建立的软件缺陷个数预测模型具有不同的预测效果，其中梯度Boosting回归算法和贝叶斯岭回归算法预测效果更好。

虚拟现实与多媒体计算

拟合复杂形状主骨架的颜色渐变填充

王家润, 任菲, 荣明, 罗童心

2018, 38(3):  829-835.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082089

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针对复杂形状的颜色渐变填充无法较好拟合形状的延伸方向问题，提出了形状主骨架颜色渐变填充算法（SMSCGFA）。引入骨架路径视觉显著性评价向量，针对主骨架设计了整体优选及局部几何优化相结合的方法，对复杂形状抽取主骨架进行简化；骨架提取时结合了基于约束Delaunay三角剖分（CDT）的三角形中线法骨架提取和基于骨架二叉树的骨架路径双栈跟踪提取；对主骨架进行颜色渐变计算，通过局部的主骨架颜色信息，完成形状整体沿延伸方向的颜色渐变填充。实验验证表明，采用该方法后，骨架路径的优选比可达5.5%，消除了较多的骨架冗余分枝；与颜色线性渐变填充相比，基于骨架的颜色渐变填充，拟合形状延伸变化趋势较好。

基于三维视觉指导的运动想象训练性能分析

胡敏, 李冲, 路荣荣, 黄宏程

2018, 38(3):  836-841.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082010

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为提高视觉指导下运动想象（MI）的训练效率和脑机接口（BCI）的分类准确率，研究了虚拟现实（VR）环境对MI训练的影响以及不同视觉指导下脑电（EEG）分类模型的差异。首先，设计了三种三维手部交互动画及其EEG采集程序；然后，分别在头戴式头盔（HMD）和平面液晶屏（LCD）的呈现环境下，对5名健康被试进行了标准（单次实验5min）和长测（单次实验15min）两种实验方案的左右手MI训练；最后，通过对EEG数据的模式分类，分析了呈现环境和内容形式对分类准确率的影响。实验结果表明，在视觉指导的MI训练中，HMD与LCD的呈现方式存在显著性差异。HMD所呈现的VR环境能够提高MI分类准确率，延长单次训练时长；此外，不同视觉指导内容下的分类模型存在较大差别，当测试样本与训练样本为同一视觉指导内容时，其平均分类准确率较之不同情况高出16.34%。

结合局部灰度差异的噪声图像分割模型

李钢, 李海芳, 尚方信, 郭浩

2018, 38(3):  842-847.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082134

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针对未知强度和分布规律的噪声图像难以得到正确分割，现有模型无法适应多种噪声环境的问题，提出了一种基于图像局部灰度差异的噪声图像分割模型。首先，分析局部K均值聚类（LCK）模型和局部相似性系数（RLSF）模型中能量泛函对噪声点的降权机制的不足，提出优化方案；其次，将一种结合局部灰度差异的噪声点修复函数引入能量泛函，降低了显著偏离局部均值的噪声点对分割结果的干扰；最后使用变分法推导出该模型的水平集迭代方程。与局部二值拟合（LBF）模型、LCK模型和RLSF模型相比，使用该模型进行噪声自然图像分割时，可得到更高的查全率、查准率和F值。实验结果表明，所提模型可稳定、有效地分割非均匀和高噪声图像。

基于贝叶斯非局部平均滤波的超声图像斑点噪声抑制算法

方宏道, 周颖玥, 林茂松

2018, 38(3):  848-853.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071780

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超声成像是现代医学影像学最重要的诊断技术之一。然而，由于乘性斑点噪声的存在，使得超声成像的发展受到了一定的限制。针对这种问题，提出了一种贝叶斯非局部平均（NLM）滤波算法的改进策略。首先，运用贝叶斯公式推导出适应于超声图像斑点噪声模型的非局部平均滤波器，由此引出了两种图像块之间距离计算的方式——Pearson距离和根距离；其次，为了减轻计算负担，在非局部区域中选取相似图像块时采用图像块预选择的方式来加速算法；另外，根据多次实验，总结出了一种滤波参数和噪声方差的关系，实现了参数的自适应；最后，利用Visual Studio和OpenCV实现了算法，使得程序的运行时间大幅缩短。为了评估所提算法的去噪性能，在幻影图像和真实超声图像上进行了实验，结果表明：与现有的一些经典算法相比，该算法在去除斑点噪声的表现上有很大提升，并且在保留图像边缘和结构细节方面取得了令人满意的结果。

结合结构自相似性和卷积网络的单幅图像超分辨率

向文, 张灵, 陈云华, 姬秋敏

2018, 38(3):  854-858.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081920

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针对单幅图像超分辨率（SR）复原病态逆问题，在重建过程边缘细节丢失导致的模糊，提出一种结合结构自相似和卷积网络的单幅图像超分辨率算法。首先，通过将尺度分解获得待重构图片样本的自身结构相似性，结合外部数据库样本结合作为训练样本，可以解决样本过于分散的问题；其次，将样本输入卷积神经网络（CNN）进行训练学习，得到单幅图像超分辨率的先验知识；然后，利用非局部约束项自适应选择最优字典重建图像；最后，利用迭代反投影算法对图像超分辨率效果进一步提升。实验结果表明，与双三次插值（Bicubic）方法、K-SVD算法和基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN）方法等优秀算法相比，所提算法可以得到边缘更为清晰的超分辨率重建效果。

基于提升静态小波变换与联合结构组稀疏表示的多聚焦图像融合

邹佳彬, 孙伟

2018, 38(3):  859-865.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081970

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为抑制传统小波变换在多聚焦图像融合中产生的伪吉布斯现象，以及克服传统稀疏表示的融合方法容易造成融合图像的纹理与边缘等细节特征趋于平滑的缺陷，提高多聚焦图像融合的效率与质量，采用一种基于提升静态小波变换（LSWT）与联合结构组稀疏表示的图像融合算法。首先对实验图像进行提升静态小波变换，根据分解后得到的低频系数与高频系数各自不同的物理特征，采用不同的融合方式。选择低频系数时，采用基于联合结构组稀疏表示的系数选择方案；选择高频系数时，采用方向区域拉普拉斯能量和（DRSML）与匹配度相结合的系数选择方案。最后经逆变换重构得到最终融合图像。实验结果表明，改进的算法有效地提高了图像的互信息量、平均梯度等指标，完好地保留图像的纹理与边缘等细节信息，融合图像效果更好。

自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测

王鑫, 周韵, 宁晨, 石爱业

2018, 38(3):  866-872.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081933

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针对基于局部或全局稀疏表示的图像显著性检测方法频繁出现提取对象不完整、边界不光滑及噪声消除不干净等问题，提出自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测方法。首先，对原始图像进行分块处理，利用图像块代替像素操作，降低算法复杂度；其次，对分块后的图像进行局部稀疏表示，即：针对每一个图像块，选取其周围的若干图像块生成过完备字典，基于该字典对图像块进行稀疏重构，得到原始图像的初始局部显著图，该显著图能够有效提取显著性目标的边缘信息；接着，对分块后的图像进行全局稀疏表示，与局部稀疏表示过程类似，不同的是针对每一个图像块所生成的字典来源于图像四周边界处的图像块，这样可以得到能有效检测出显著性目标内部区域的初始全局显著图；最后，将初始局部和全局显著图进行自适应融合，生成最终显著图。实验结果表明，提出算法在查准率（precision）、查全率（recall）及F-measure等指标上优于几种经典的图像显著性检测方法。

基于改进闭环检测算法的视觉同时定位与地图构建

胡章芳, 鲍合章, 陈旭, 范霆铠, 赵立明

2018, 38(3):  873-878.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082004

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针对视觉同时定位与地图构建（SLAM）中容易由误差累积导致构建地图不一致的问题，提出了一种基于改进闭环检测算法的视觉SLAM（V-SLAM）系统。为了减小移动机器人长时间运行带来的累计误差，引入一种改进的闭环检测算法，改进相似性得分函数，减小感知歧义，提高闭环的识别率；同时为了减小计算量，通过Kinect直接获取环境图像以及深度信息，并采用计算量小、鲁棒性好的ORB特征进行特征提取和匹配；采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行误匹配删除，从而获得更准确的匹配点对，然后用PnP计算出相机位姿；更稳定、准确的初始估计位姿对后端处理至关重要，利用g2o对位姿进行无结构的迭代优化；最后在后端采用以集束调整（BA）为核心的图优化方法对位姿和路标进行优化。最终实验结果表明该系统能够满足实时性要求，并可以获得更加准确的位姿估计。

视频帧内运动目标移除篡改检测算法

尹立, 林新棋, 陈黎飞

2018, 38(3):  879-883.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092198

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针对数字视频帧内对象被移除的篡改操作，提出了一种基于主成分分析（PCA）的篡改检测算法。首先对待测视频帧与基准帧相减得到的差异帧使用稀疏表示方法进行去噪，降低噪声对随后特征提取的干扰；其次将去噪后的视频帧进行非重叠分块，利用主成分分析提取像素点的特征并构造特征向量空间；然后使用k-means算法对特征向量空间进行分类，并将分类结果用二值矩阵表示；最后对二值矩阵进行图像形态学操作得到最终检测结果。实验结果表明所提算法的检测性能指标精确度达到91%、准确度达到100%、F1值达到95.3%，比基于压缩感知的视频篡改检测算法在性能指标上有一定程度的提高。实验证明，对于背景静止的视频，该算法能够检测出帧内运动目标被删除的篡改操作，而且对有损压缩视频具有很好的鲁棒性。

基于语音频谱融合特征的手机来源识别

裴安山, 王让定, 严迪群

2018, 38(3):  884-890.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071864

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随着手机录音设备的普及以及各种功能强大且易于操作的数字媒体编辑软件的出现，语音的手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题，针对该问题提出了一种基于频谱融合特征的手机来源识别算法。首先，通过分析不同手机相同语音的语谱图，发现不同手机的语音频谱特征是不同的；然后对语音的频谱信息量、对数谱和相位谱特征进行了研究；其次，将三个特征串联构成原始融合特征，并用每个样本的原始融合特征构建样本特征空间；最后，采用WEKA平台的CfsSubsetEval评价函数按照最佳优先搜索原则对所构建的特征空间进行特征选择，并采用LibSVM对特征选择后的样本特征空间进行模型训练和样本识别。实验部分给出了特征选择后的频谱单一特征和频谱融合特征在23款主流型号的手机语音库上分类的结果。实验结果表明，该算法使用频谱融合特征有效提高了手机品牌类内的平均识别准确率，在TIMIT翻录语音数据库和自建的CKC-SD语音数据库上分别达到99.96%和99.91%；另外，与Hanilci基于梅尔倒谱系数特征的录音设备来源识别算法进行了对比，平均识别准确率分别提高了6.58和5.14个百分点。因此可得本文所提特征可有效提高平均识别准确率，降低手机类内识别的误判率。

结合多尺度时频调制与多线性主成分分析的乐器识别

王飞, 于凤芹

2018, 38(3):  891-894.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092175

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针对目前时域频域特征、倒谱特征、稀疏特征、概率特征对同族乐器错分率高且对打击乐器识别不佳的问题，提出一种提取时频信息且低冗余度的模型用于乐器识别。首先利用耳蜗模型对乐音进行谐波分解，生成接近人耳感知且包含时频信息的听觉谱图（AS）；随后利用多尺度滤波器对听觉谱图多尺度时频调制（MTFM）以观测时频的变化；最后利用多线性主成分分析（MPCA）对调制输出在保留数据内在相关的前提下降维，并使用支持向量机（SVM）分类。仿真实验表明，该方法在IOWA数据库上取得92.74%的正确率，对打击乐器与同族乐器的错分率分别为3%与9.12%，均优于上述特征。相比主成分分析（PCA）降维，MPCA提高识别准确率6.43%。因此，该模型适用于对同族乐器与打击乐器的识别。

应用前沿、交叉与综合

基于视频深度学习的时空双流人物动作识别模型

杨天明, 陈志, 岳文静

2018, 38(3):  895-899.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071740

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深度学习在人物动作识别方面已取得较好的成效，但当前仍然需要充分利用视频中人物的外形信息和运动信息。为利用视频中的空间信息和时间信息来识别人物行为动作，提出一种时空双流视频人物动作识别模型。该模型首先利用两个卷积神经网络分别抽取视频动作片段空间和时间特征，接着融合这两个卷积神经网络并提取中层时空特征，最后将提取的中层特征输入到3D卷积神经网络来完成视频中人物动作的识别。在数据集UCF101和HMDB51上，进行视频人物动作识别实验。实验结果表明，所提出的基于时空双流的3D卷积神经网络模型能够有效地识别视频人物动作。

基于动态遗忘因子递推最小二乘算法的船舶航向模型辨识

孙功武, 谢基榕, 王俊轩

2018, 38(3):  900-904.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082041

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为提高遗忘因子递推最小二乘（RLS）算法辨识船舶航向运动数学模型参数的快速性和鲁棒性，在分析遗忘因子大小对算法特性影响的基础上，提出一种基于模糊控制的动态遗忘因子RLS算法。该算法从理论模型输出与实际模型输出之间的残差入手来构造评估参数辨识误差大小的评价函数，并将评价函数及其变化率作为模糊控制器的输入，利用模糊控制器结合制定的规则表进行模糊推理并计算遗忘因子的修正量，从而实现遗忘因子的动态调整。仿真结果表明，与恒定遗忘因子RLS算法的对比，该算法能够根据参数辨识误差实时调整遗忘因子的大小，使算法在模型参数平稳时有更高的辨识精度，在模型参数突变时有更快的收敛速度，验证了所提算法的优越性。

基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别方法

薛钰, 梅雪, 支有冉, 许志兴, 史翔

2018, 38(3):  905-910.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081912

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针对地铁门在开关过程出现的一些亚健康状态难以识别情况，提出一种基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别的方法。该方法首先通过多尺度滑动窗口的方法并结合拓展符号聚集近似（ESAX）字符化算法对车门电机的转角、转速和电流数据进行字符化；然后计算其与车门正常运行状态下模板曲线之间的距离作为特征量，并使用主成分分析（PCA）法进行降维；最后结合基础特征利用分层模式识别模型对各类亚健康状态由粗到细逐层进行识别。以实测车门电机数据为例验证了所提方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效区分各类亚健康状态，识别率可达到99%。

基于Golomb序列调制的目标距离速度测量方法

王瑞东, 程用志, 熊莹, 周兴林, 毛雪松

2018, 38(3):  911-915.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081915

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针对连续波激光雷达在同步测量目标距离和速度的应用中存在辐射信号上限峰值功率低、测量极限距离近的问题，提出一种基于Golomb脉冲序列调制的测量信号波形，研究该方法在道路环境中同步测量目标距离和速度的可行性。首先，以一种准连续波，即伪随机（PN）码调制为例分析连续波调制方法存在的发射信号峰值功率低的问题，在此基础上讨论Golomb序列的特征，提出使用Golomb序列调制发射信号提高发射脉冲峰值功率的方法；然后，讨论Golomb序列调制的多普勒信号频谱分析方法和基于数据累加的延迟时间定位方法，实现同步测量目标的速度和距离；最后，在道路目标产生的多普勒频率范围内，通过仿真实验验证该方法的正确性。实验结果表明，在以脉冲序列构成的对多普勒信号平均采样率远低于奈奎斯特频率的条件下，仍然可以通过快速傅里叶变换（FFT）方法获得多普勒信号的频率，从而在发射平均功率恒定的条件下极大提高单脉冲的峰值功率；另外，利用Golomb序列的不等间隔特性，通过数据累加方法可以完成对激光脉冲飞行时间的定位，在保证了速度测量的同时实现对目标距离的测量。

基于欧拉影像放大的非接触式心率测量方法

苏培权, 许亮, 梁永坚

2018, 38(3):  916-922.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071808

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针对目前非接触式心率测量存在操作不便、心率同频段噪声干扰大和受环境温度影响较大等问题，提出一种基于欧拉影像放大技术的非接触式心率测量方法。首先，运用欧拉影像放大技术实现手腕处桡动脉微小跳动的动作放大；然后，对脉搏跳动视频帧的像素点亮度值在时域上进行亮度方差统计，同时在YCrCb颜色空间中分割出皮肤区域；其次，根据亮度方差统计和皮肤分割结果，结合图像形态学处理方法提取视频中桡动脉跳动区域；最后，对所提取桡动脉部位时域上亮度信号采用傅里叶变换进行时频分析，实现心率非接触式测量。实验结果表明该方法与独立成分分析法（ICA）和脉搏交流信号分析法相比，均方根误差（RMSE）分别下降50.5%和32.6%；与小波滤波法相比，平均绝对误差下降12%。非接触式心率测量方法测量结果与脉搏血氧仪测量法具有很好一致性，满足中国医药行业标准，可用于日常保健和远程医疗的心率监测。