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2019年 第39卷 第5期 刊出日期：2019-05-10

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人工智能

基于容差关系的多粒度粗糙集中近似集动态更新方法

徐怡, 肖鹏

2019, 39(5):  1247-1251.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102086

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针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性，为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题，提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先，讨论了基于容差关系的近似集变化的性质，并根据相关性质得出乐观、悲观多粒度粗糙集的近似集的变化趋势；然后，针对更新容差类效率低的问题，提出了动态更新容差类的定理；最后，在此基础上，设计出基于容差关系的近似集动态更新算法。采用UCI数据库中4个数据集进行仿真实验，当数据集变大时，所提更新算法的计算时间远小于静态更新算法的计算时间，即所提动态更新算法的时间效率高于静态算法，验证了所提算法的正确性和高效性。

基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简

孔贺庆, 张楠, 岳晓冬, 童向荣, 于天佑

2019, 39(5):  1252-1260.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091963

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现有的属性约简方法大部分关注决策系统中的所有决策类，而在实际决策过程中决策者往往仅关注决策系统中的一种或几种决策类。针对上述问题，提出基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简的理论框架。首先，给出不完备决策系统单特定决策类正域约简的概念；第二，将单特定决策类正域约简推广到多特定决策类，构造了相应的差别矩阵及区分函数；第三，分析并证明了相关定理，提出基于差别矩阵的不完备决策系统多特定决策类正域约简算法（PRMDM）；最后，选取4组UCI数据集进行实验。在数据集Teaching-assistant-evaluation、House、Connectionist-bench和Cardiotocography上，基于差别矩阵的不完备决策系正域约简算法（PRDM）的平均约简长度分别为4.00、13.00、9.00和20.00，PRMDM算法（多特定决策类中决策类数目为2）的平均约简长度分别为3.00、8.00、8.00和18.00。实验结果验证了PRMDM算法的有效性。

融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐

邵长城, 陈平华

2019, 39(5):  1261-1268.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102084

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基于位置的社交网络（LBSN）蓬勃发展，带来了大量的兴趣点（POI）数据，加速了兴趣点推荐的研究。针对用户-兴趣点矩阵极端稀疏造成的推荐精度低和兴趣点特征缺失问题，通过融合兴趣点的标签、地理、社交、评分以及图像等信息，提出了一种融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐方法（SVPOI）。首先分析兴趣点数据集，针对地理信息，利用幂律概率分布构造距离因子；针对标签信息，利用检索词频率构造标签因子；融合已有的历史评分数据，构造新的用户-兴趣点评分矩阵。其次利用VGG16深度卷积神经网络模型（DCNN）识别兴趣点图像内容，构造兴趣点图像内容矩阵。然后根据兴趣点数据的社交网络信息，构造用户社交矩阵。最后，利用概率矩阵分解（PMF）模型，融合用户-兴趣点评分矩阵、图像内容矩阵、用户社交矩阵，构成SVPOI兴趣点推荐模型，生成兴趣点推荐列表。大量的真实数据集上的实验结果表明，与PMF、SoRec、TrustMF、TrustSVD推荐算法相比，SVPOI推荐的准确度均有较大提升，其平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）两项指标比最优的TrustMF算法分别降低了5.5%和7.82%，表明SVPOI具有更好的推荐效果。

基于多维信任和联合矩阵分解的社会化推荐方法

王磊, 任航, 龚凯

2019, 39(5):  1269-1274.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102110

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针对现有社会化推荐算法在信任分析方面的不足，研究了从社交辅助信息中充分挖掘用户信任关系的方法，进而提出一种基于多维信任计算和联合矩阵分解的社会化推荐算法。首先，从用户社交行为、社交圈特征获得用户的动态和静态两种局部信任度，再利用信任网络的结构特征提取全局信任度；然后，构造一种对增强关注矩阵和社交信任矩阵进行联合矩阵分解的社会化推荐算法，并采用随机梯度下降法对其求解。基于新浪微博数据集的实验结果表明，所提出的算法在推荐精度和Top-K推荐能力方面明显优于socailMF、LOCABAL、contextMF和TBSVD这几种代表性的社会化推荐算法。

稀疏限制的增量式鲁棒非负矩阵分解及其应用

杨亮东, 杨志霞

2019, 39(5):  1275-1281.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018092032

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针对鲁棒非负矩阵分解（RNMF）的运算规模随训练样本数量逐渐增多而不断增大的问题，提出一种稀疏限制的增量式鲁棒非负矩阵分解算法。首先，对初始数据进行鲁棒非负矩阵分解；然后，将其分解结果参与到后续迭代运算；最后，在对系数矩阵增加稀疏限制的情况下与增量式学习相结合，使目标函数值在迭代求解时下降地更快。该算法在节省运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏度。在数值实验中，将所提算法与鲁棒非负矩阵分解算法、稀疏限制的鲁棒非负矩阵分解（RNMFSC）算法进行了比较。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果表明，所提算法在运算时间和分解后数据的稀疏度等方面均优于其他两个算法，并且还具有较好的聚类效果，尤其在YALE人脸数据库上当聚类类别数为3时该算法的聚类准确率达到了91.67%。

基于局部区域方法的微表情识别

张延良, 卢冰, 洪晓鹏, 赵国英, 张伟涛

2019, 39(5):  1282-1287.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102090

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微表情（ME）的发生只牵涉到面部局部区域，具有动作幅度小、持续时间短的特点，但面部在产生微表情的同时也存在一些无关的肌肉动作。现有微表情识别的全局区域方法会提取这些无关变化的时空模式，从而降低特征向量对于微表情的表达能力，进而影响识别效果。针对这个问题，提出使用局部区域方法进行微表情识别。首先，根据微表情发生时所牵涉到的动作单元（AU）所在区域，通过面部关键点坐标将与微表情相关的七个局部区域划分出来；然后，提取这些局部区域组合的时空模式并串联构成特征向量，进行微表情识别。留一交叉验证的实验结果表明局部区域方法较全局区域方法进行微表情识别的识别率平均提高9.878%。而通过对各区域识别结果的混淆矩阵进行分析表明所提方法充分利用了面部各局部区域的结构信息，并有效摒除与微表情无关区域对识别性能的影响，较全局区域方法可以显著提高微表情识别的性能。

基于深度神经网络的法语命名实体识别模型

严红, 陈兴蜀, 王文贤, 王海舟, 殷明勇

2019, 39(5):  1288-1292.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102155

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现有法语命名实体识别（NER）研究中，机器学习模型多使用词的字符形态特征，多语言通用命名实体模型使用字词嵌入代表的语义特征，都没有综合考虑语义、字符形态和语法特征。针对上述不足，设计了一种基于深度神经网络的法语命名实体识别模型CGC-fr。首先从文本中提取单词的词嵌入、字符嵌入和语法特征向量；然后由卷积神经网络（CNN）从单词的字符嵌入序列中提取单词的字符特征；最后通过双向门控循环神经网络（BiGRU）和条件随机场（CRF）分类器根据词嵌入、字符特征和语法特征向量识别出法语文本中的命名实体。实验中，CGC-fr在测试集的F1值能够达到82.16%，相对于机器学习模型NERC-fr、多语言通用的神经网络模型LSTM-CRF和Char attention模型，分别提升了5.67、1.79和1.06个百分点。实验结果表明，融合三种特征的CGC-fr模型比其他模型更具有优势。

基于知识块摘要和词转移距离的高效司法文档分类

马建刚, 张鹏, 马应龙

2019, 39(5):  1293-1298.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102085

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随着全国司法机关智能化建设的深入推进，通过信息化建设应用所积累的海量司法文书为开展司法智能服务提供了司法数据分析基础。通过司法文书的相似性分析实现类案推送，可以为司法人员提供智能辅助办案决策支持，从而提高办案的质量和效率。针对面向通用领域的文本分类方法因没有考虑特定司法领域文本的复杂结构和知识语义而导致司法文本分类的效能低问题，提出一种基于司法知识块摘要和词转移距离（WMD）的高效司法文档分类方法。首先为司法文书构建领域本体知识模型，进而基于领域本体，利用信息抽取技术获取司法文档中核心知识块摘要；然后基于司法文本的知识块摘要利用WMD进行司法文档相似度计算；最后利用K最近邻算法进行司法文本分类。以两个典型罪名的案件文档集作为实验数据，与传统的WMD文档相似度计算方法进行对比，实验结果表明，所提方法能明显提高司法文本分类的正确率（分别有5.5和9.9个百分点的提升），同时也降低了文档分类所需的时间（速度分别提升到原来的52.4和89.1倍）。

动态需求跟踪中多义关键词的语义判断方法

唐晨, 李勇华, 饶梦妮, 胡钢俊

2019, 39(5):  1299-1304.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102150

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虽然与信息检索（IR）方法相比，基于本体的动态需求跟踪方法能提高跟踪链的精度，但构建一个合理、有效的本体特别是领域本体是一个相当复杂和繁琐的过程。为了减小构建领域本体带来的时间成本和人力成本，通过将修饰词和通用本体相结合，提出基于修饰词本体的关键词语义判断方法（MOKSJM）。首先，对关键词和修饰词的搭配关系进行分析；然后，采用修饰词本体结合规则的方式来确定关键词的语义，以避免关键词的多义性对动态需求跟踪结果造成的偏差；最后，根据上述分析的结果，对关键词语义作出调整，并通过相似度得分来体现其语义。修饰词在需求文档、设计文档等中数量较少，因此建立修饰词本体所带来的时间成本和人力成本相对较小。实验结果表明，MOKSJM与基于领域本体的动态跟踪方法在召回率相当时，精度差距更小；与向量空间模型（VSM）方法相比，MOKSJM能有效提高需求跟踪结果的精度。

融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法

程玉胜, 钱坤, 王一宾, 赵大卫

2019, 39(5):  1305-1311.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018109182

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已有的多标签懒惰学习算法（IMLLA）在利用近邻标签时因仅考虑了近邻标签相关性信息，而忽略相似度的影响，这可能会使算法的鲁棒性有所降低。针对这个问题，引入萤火虫方法，将相似度信息与标签信息相结合，提出一种融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法（FF-MLLA）。首先，利用Minkowski距离来度量样本间相似度，从而找到近邻点；然后，结合标签近邻点和萤火虫方法对标签计数向量进行改进；最后，使用奇异值分解（SVD）与核极限学习机（ELM）进行线性分类。该算法同时考虑了标签信息与相似度信息从而提高了鲁棒性。实验结果表明，所提算法较其他的多标签学习算法有一定优势，并使用统计假设检验与稳定性分析进一步说明所提出算法的合理性与有效性。

基于改进渐进最优的双向快速扩展随机树的移动机器人路径规划算法

王坤, 曾国辉, 鲁敦科, 黄勃, 李晓斌

2019, 39(5):  1312-1317.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102213

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针对带启发式的快速扩展随机树（RRT-Connect）算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树（B-RRT^*）算法收敛速度的缓慢性，提出了一种基于B-RRT^*改进的高效路径规划算法（EB-RRT^*）。首先引入一种智能采样函数，使随机树的扩展更具方向性，从而减少寻路时间，并提高路径的平滑性；其次在B-RRT^*算法的基础上，在EB-RRT^*算法中加入了一种快速扩展策略，使改进后的算法在自由空间中使用RRT-Connect算法的扩展方式进行快速扩展，而在障碍物空间则使用改进的渐进最优的快速扩展随机树（RRT^*）算法进行扩展，在提高扩展效率的同时避免算法陷入局部最优。将EB-RRT^*算法分别与快速扩展随机树（RRT）、RRT-Connect、RRT^*和B-RRT^*算法进行仿真对比，仿真结果表明，改进后的算法在路径规划效率及路径平滑性方面均明显优于其他算法；且相对于B-RRT^*算法，其在路径规划时间上降低了68.3%，在迭代次数上减少了48.6%。

非线性系统的多扩展目标跟踪算法

韩玉兰, 韩崇昭

2019, 39(5):  1318-1324.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018092020

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目前扩展目标跟踪算法大都假设其系统为线性高斯系统，针对非线性系统的多扩展目标跟踪问题，提出了采用粒子滤波技术对目标状态和关联假设进行联合估计的多扩展目标跟踪算法。首先，提出了将多扩展目标状态和关联假设进行联合估计的思想，解决了在估计目标状态和数据关联时相互牵制的问题；其次，根据扩展目标演化模型、量测模型建立多扩展目标状态和关联假设的联合建议分布函数，并利用粒子滤波技术实现联合估计的Bayes框架；最后，为解决直接采用粒子滤波实现时存在的维数灾难问题，将目标联合状态粒子的产生和演化分解为各个目标状态粒子的产生和演化，对每个目标的粒子集根据与其相关的权重单独进行重抽样，这样在抑制目标状态估计较差部分的同时使每个目标都保留了对其状态估计较好的粒子。仿真实验结果表明，与扩展目标概率假设密度滤波器的高斯混合实现方式和序贯蒙特卡洛实现方式相比，所提算法的状态估计精度较高，形状估计的Jaccard距离分别降低了30%、20%左右，更适合于非线性系统的多扩展目标跟踪。

基于WaveNet的端到端语音合成方法

邱泽宇, 屈丹, 张连海

2019, 39(5):  1325-1329.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102131

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针对端到端语音合成系统中Griffin-Lim算法恢复相位信息合成语音保真度较低、人工处理痕迹明显的问题，提出了一种基于WaveNet网络架构的端到端语音合成方法。以序列映射Seq2Seq结构为基础，首先将输入文本转化为one-hot向量，然后引入注意力机制获取梅尔声谱图，最后利用WaveNet后端处理网络重构语音信号的相位信息，从而将梅尔频谱特征逆变换为时域波形样本。实验的测试语料为LJSpeech-1.0和THchs-30，针对英语、汉语两个语种进行了实验，实验结果表明平均意见得分（MOS）分别为3.31、3.02，在合成自然度方面优于采用Griffin-Lim算法的端到端语音合成系统以及参数式语音合成系统。

数据科学与技术

基于区块链的去中心化物品共享交易服务系统

范吉立, 何蒲, 李晓华, 聂铁铮, 于戈

2019, 39(5):  1330-1335.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112512

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随着共享经济的发展，对于高可信的分布式交易管理具有迫切的需求，然而，传统的中心化信息系统难以满足。区块链技术提供了一种共享账本机制，为构建可信的分布式交易管理奠定了基础。以支持智能合约的区块链2.0平台——以太坊平台作为基础框架，深入研究基于区块链技术的去中心化共享物品交易服务系统的运行机制与实现技术。设计了基于以太坊的去中心化物品共享交易服务系统框架，提出了基于智能合约机制的交易管理处理流程，详细描述了包括用户接口在内的系统实现技术，并对该系统在交易处理上的性能进行了实验测试。实验结果表明，基于以太坊的交易服务系统在保证交易数据可信性的基础上，平均交易处理速度为每秒21.7条，有索引查询速度为每秒117.6条，具有较高的运行效率。

基于策略梯度算法的工作量证明中挖矿困境研究

王甜甜, 于双元, 徐保民

2019, 39(5):  1336-1342.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102197

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针对区块链中工作量证明（PoW）共识机制下区块截留攻击导致的挖矿困境问题，将矿池间的博弈行为视作迭代的囚徒困境（IPD）模型，采用深度强化学习的策略梯度算法研究IPD的策略选择。利用该算法将每个矿池视为独立的智能体（Agent），将矿工的潜入率量化为强化学习中的行为分布，通过策略梯度算法中的策略网络对Agent的行为进行预测和优化，最大化矿工的人均收益，并通过模拟实验验证了策略梯度算法的有效性。实验发现，前期矿池处于相互攻击状态，平均收益小于1，出现了纳什均衡的问题；经过policy gradient算法的自我调整后，矿池由相互攻击转变为相互合作，每个矿池的潜入率趋于0，人均收益趋于1。实验结果表明，policy gradient算法可以解决挖矿困境的纳什均衡问题，最大化矿池人均收益。

基于城市交通大数据的车辆类别挖掘及应用分析

纪丽娜, 陈凯, 于彦伟, 宋鹏, 王淑莹, 王成锐

2019, 39(5):  1343-1350.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018109310

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实时城市交通监控已成为现代城市管理的一个重要组成部分，视频监控采集的交通大数据在城市管理和交通控制方面得到了越来越多的应用；然而，全城范围内庞大的监控交通大数据还鲜少用于城市交通及城市计算研究。在一个省会城市全城范围内的监控交通大数据上展开了车辆类别挖掘及应用分析研究。首先，定义了周期性私家车、类出租车和公共通勤车三种对城市交通具有重要影响的车辆类别，将车辆类别定义与频繁序列模式挖掘算法相结合提出了相应的挖掘方法。在济南市一周1704个视频监测点，1.2亿次车辆记录数据上，验证了所提定义及挖掘方法的有效性；其次，以4个居民小区为例挖掘分析了居民出行的交通方式及与周围兴趣点（POI）分布关系，此外，还探索了城市交通大数据与POI相结合在城市规划、需求预测和偏好推荐方面的应用潜能。

成本约束下自适应众包标注的用户观点抽取

赵威, 林煜明, 黄涛贻, 李优

2019, 39(5):  1351-1356.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112496

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用户评论包含了丰富的用户观点信息，对潜在的顾客和商家具有重要的参考价值。观点目标和观点词作为用户评论中的核心对象，它们的自动抽取是用户评论智能化应用的一项核心工作。目前主要采用有监督的抽取方法解决该问题，这些方法依赖于利用高质量的标注样本进行模型训练，而传统人工标注样本的方法不仅耗时费力，且标注成本高。众包计算为构建高质量训练样本集提供了一种有效途径，然而，众包工作者由于知识背景等因素使得标注结果的质量参差不齐。为了在有限的成本下获取高质量的标注样本，提出一种基于工作者专业水平评估的自适应众包标注方法，构建可靠的观点目标-观点词数据集。首先，通过小成本挖掘出高专业水平的工作者；然后，设计一种基于工作者可靠性的任务分发机制；最后，利用观点目标和观点词间的依赖关系设计了一种有效的标注结果融合算法，通过整合不同工作者的标注结果生成最终可靠的结果。在真实数据集上进行了一系列实验表明，与GLAD模型和多数投票（MV）算法方法相比，所提方法能够在成本预算较小的情况下将构建出的高质量观点目标-观点词数据集的可靠性提高10%左右。

时空众包环境下时效均衡的在线任务分配算法

张兴盛, 余敦辉, 张万山, 王晨旭

2019, 39(5):  1357-1363.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018092027

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针对时空众包任务分配研究中单一考虑任务分配总效用或任务等待时间，导致总体分配效果不佳的问题，提出一种基于分配时间因子的动态阈值算法。首先，基于预估等待分配时间和已等待分配时间计算任务的分配时间因子；其次，综合考虑任务的回报值和分配时间因子进行任务分配排序；然后，在初始值的基础上增加动态调整项为每一项任务设置阈值；最后，根据阈值条件为每一项任务设置候选匹配集，并从候选匹配集中选择匹配系数最大的候选匹配对加入结果集，完成任务分配。通过实验证明，该算法在任务分配率达到95.8%的情况下，与贪心算法相比，在分配总效用方面提升20.4%；与随机阈值算法相比，在分配总效用方面提升17.8%，在任务平均等待时间方面缩短13.2%；与基于两阶段框架模型的在线微任务分配改进（TGOA-Greedy）算法相比，在分配总效用方面提升13.9%。实验结果表明，该算法能够在提升任务分配总效用的同时缩短任务的平均等待时间，实现分配总效用与任务等待时间两者间的均衡。

基于间隔理论的过采样集成算法

张宗堂, 陈喆, 戴卫国

2019, 39(5):  1364-1367.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112346

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针对传统集成算法不适用于不平衡数据分类的问题，提出基于间隔理论的AdaBoost算法（MOSBoost）。首先通过预训练得到原始样本的间隔；然后依据间隔排序对少类样本进行启发式复制，从而形成新的平衡样本集；最后将平衡样本集输入AdaBoost算法进行训练以得到最终集成分类器。在UCI数据集上进行测试实验，利用F-measure和G-mean两个准则对MOSBoost、AdaBoost、随机过采样AdaBoost（ROSBoost）和随机降采样AdaBoost（RDSBoost）四种算法进行评价。实验结果表明，MOSBoost算法分类性能优于其他三种算法，其中，相对于AdaBoost算法，MOSBoost算法在F-measure和G-mean准则下分别提升了8.4%和6.2%。

网络空间安全

基于哈希链的软件定义网络路径安全

李兆斌, 刘泽一, 魏占祯, 韩禹

2019, 39(5):  1368-1373.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091857

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针对软件定义网络中，控制器无法保证下发的网络策略能够在转发设备上得到正确执行的安全问题，提出一种新的转发路径监控安全方案。首先以控制器的全局视图能力为基础，设计了基于OpenFlow协议的路径凭据交互处理机制；然后采用哈希链和消息验证码作为生成和处理转发路径凭据信息的关键技术；最后在此基础上，对Ryu控制器和Open vSwitch开源交换机进行深度优化，添加相应处理流程，建立轻量级的路径安全机制。测试结果表明，该机制能够有效保证数据转发路径安全，吞吐量消耗比SDN数据层可信转发方案（SDNsec）降低20%以上，更适用于路径复杂的网络环境，但时延和CPU使用率的浮动超过15%，有待进一步优化。

基于混沌加密对抗窃听的安全网络编码方案

徐光宪, 王栋

2019, 39(5):  1374-1377.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102128

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针对抗窃听安全网络编码中引入额外带宽开销且计算复杂度高的问题，提出了一种基于双混沌序列的加密方案。首先，通过Cat-Logistic混沌序列对信源消息的第一维数据进行加密；然后，利用加密后的数据构造出稀疏预编码矩阵。最后，通过预编码矩阵对剩余的明文向量进行线性随机混合，从而达到对抗窃听的目的。与安全实用网络编码（SPOC）方案相比，该方案通过信源消息构造稀疏预编码矩阵没有引入额外信源编码冗余，降低了带宽开销。理论分析和实验结果表明，该方案降低了编码复杂度，提高了传输效率，有效增强网络安全性和传输效率。

基于逻辑密钥树的无线传感网络密钥管理方案

韩司, 郑宝昆, 曹奇敏

2019, 39(5):  1378-1384.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102175

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针对层次型无线传感网络（HSN）中的安全通信问题，提出了一种基于逻辑密钥树（LKH++）的组密钥管理方案——W-LKH++。针对无线传感器节点的低配置特点，首先，对LKH++树的组密钥初始化计算方法进行修改，降低传感器节点的计算消耗；其次，对LKH++的组密钥持有方式进行改进，减少传感节点的存储消耗；最后，提出适用于簇头节点的动态密钥更新方法，在降低通信消耗的基础上增强簇头节点的抗捕获能力，提高无线通信网络的安全性。性能分析和仿真实验结果表明，W-LKH++在保证低计算、存储和通信消耗的基础上，进一步提高了网络安全性。

网络匿名扫描系统设计及优化

何云华, 牛童, 刘天一, 肖珂, 芦翔

2019, 39(5):  1385-1388.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018111960

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针对网络扫描工具在进行扫描时面临的溯源问题，提出了一种匿名网络扫描系统。首先将匿名系统与网络扫描工具结合以实现匿名扫描；然后在现有匿名系统的基础上实现了该系统的本地私有化；接着通过流量分析发现，Nmap的多进程扫描因为代理链的原因会变成单进程扫描而导致其扫描扫描性能较低；最后提出了一种基于多Namp进程并发的性能优化方案，将总体扫描任务分割为多个扫描任务，并分配给多个单独的Nmap进程并行运行。实验结果表明，该性能优化方案的扫描时延接近正常扫描情况下的时延，达到了提高匿名扫描系统性能的目的。因此，该优化后的网络匿名扫描系统在阻碍溯源的同时提升了扫描效率。

面向二进制程序的导向性模糊测试方法

张瀚方, 周安民, 贾鹏, 刘露平, 刘亮

2019, 39(5):  1389-1393.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102194

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为了解决当前模糊测试技术中变异存在一定的盲目性以及变异生成的样本大多经过相同的高频路径的问题，提出并实现了一种基于轻量级程序分析技术的二进制程序模糊测试方法。首先对目标二进制程序进行静态分析来筛选在模糊测试过程中阻碍样本文件深入程序内部的比较指令；随后对目标文件进行插桩来获取比较指令中操作数的具体值，并根据该具体值为比较指令建立实时的比较进度信息，通过比较进度衡量样本的重要程度；然后基于模糊测试过程中实时的路径覆盖信息为经过稀有路径的样本增加其被挑选进行变异的概率；最后根据比较进度信息并结合启发式策略有针对性地对样本文件进行变异，通过变异引导提高模糊测试中生成能够绕过程序规约检查的有效样本的效率。实验结果表明，所提方法发现crash及发现新路径的能力均优于模糊测试工具AFL-Dyninst。

基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护

张书旋, 康海燕, 闫涵

2019, 39(5):  1394-1399.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112556

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随着社交软件的流行，越来越多的人加入社交网络产生了大量有价值的信息，其中也包含了许多敏感隐私信息。不同的用户有不同的隐私需求，因此需要不同级别的隐私保护。社交网络中用户隐私泄露等级受社交网络图结构和用户自身威胁等级等诸多因素的影响。针对社交网络数据的个性化隐私保护问题及用户隐私泄露等级评价问题，提出基于Skyline计算的个性化差分隐私保护策略（PDPS）用以发布社交网络关系数据。首先构建用户的属性向量；接着采用基于Skyline计算的方法评定用户的隐私泄露等级，并根据该等级对用户数据集进行分割；然后应用采样机制来实现个性化差分隐私，并对整合后的数据添加噪声；最后对处理后数据进行安全性和实用性的分析并发布数据。在真实数据集上与传统的个性化差分隐私方法（PDP）对比，验证了PDPS算法的隐私保护质量和数据的可用性都优于PDP算法。

网络与通信

基于阴影域的搜索树检测算法

李小文, 范艺芳, 侯宁宁

2019, 39(5):  1400-1404.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102174

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大规模多输入多输出（MIMO）系统中，随着天线数目的增加，传统的信号检测算法的检测性能大幅度下降，复杂度呈指数增长，且不适用于高阶调制。针对大规模MIMO场景，基于阴影域思想提出一种结合二次规划（QP）与分支界限（BB）算法的搜索树检测算法。首先，构造QP模型，并针对一阶QP算法后的解向量，提取落入阴影域的不可靠符号；然后，将落入阴影域的不可靠符号进行BB搜索树检测以求得最优解；同时，为了降低复杂度，提出三种搜索树修剪策略，在性能和复杂度之间折中选择。仿真结果表明，在大规模MIMO场景下，在调制阶数为6的正交幅度调制（QAM）时，提出的基于阴影域搜索树检测算法比QP算法提升了约20 dB的性能增益，在256QAM调制时，比QP算法提升了约21 dB的性能增益，验证了算法对高阶调制的适应性，同时，与传统的搜索树算法相比，使用相同修剪策略，复杂度降低了50%左右。

基于主成分分析和卡方距离的信号强度差指纹定位算法

周非, 夏鹏程

2019, 39(5):  1405-1410.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102143

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由于不同型号移动终端获取的接收信号强度（RSS）存在明显差异，传统的基于RSS位置指纹库的室内定位算法定位稳定性和精度不高，而现有的采用信号强度差（SSD）替代RSS构建位置指纹库的解决方案存在高数据维度、相关性冗余过高和K-近邻（KNN）算法本身定位精度不高的问题。针对上述问题，提出了一种基于主成分分析（PCA）和卡方距离（CSD）的SSD指纹定位算法，使用PCA算法进行SSD数据降维和相关性冗余消除，并使用CSD度量降维后特征量间的相对距离进行位置匹配。仿真实验中，使用所提算法的SSD位置指纹库定位误差累积概率曲线高于原有RSS和SSD指纹库；相比传统的KNN算法和基于余弦相似度改进的KNN算法（COS-KNN），所提算法的平均定位误差、定位误差方差均有明显减小，时间开销稍有增加。实验结果表明，所提算法可以有效提升原有SSD指纹定位方法的定位稳定性和定位精度，能够满足室内定位的实时性需要。

基于隐空间映射的带符号网络上的顶点分类

盛俊, 顾沈胜, 陈崚

2019, 39(5):  1411-1415.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112559

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社会网络顶点分类在解决实际问题中有广泛的应用，但绝大多数现有的网络顶点分类算法都集中在无符号的网络，而在边上具有符号的社交网络上的顶点分类算法却很少，且负链接对于符号网络分析的作用大于正链接。研究了符号网络中顶点的分类问题。首先将正、负网络映射到相对应的隐空间，提出基于隐空间的正负链接的数学模型；然后提出优化该模型的迭代算法，通过对隐空间矩阵和映射矩阵的迭代优化，来对网络中的顶点进行分类。由带符号的社会网络数据集的实验结果证明，该算法在数据集Epinions上得到结果的F1值在11以上，在数据集Slashdo上得到结果的F1值在23.8以上，与随机算法相比具有较高的精确度。

区分站点状态的两级轮询控制系统

杨志军, 孙洋洋

2019, 39(5):  1416-1420.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051122

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针对提高轮询控制模型工作效率和区分网络优先级的问题，提出了区分站点忙闲状态的完全-门限两级轮询控制模型（ETTPSS）。模型以两级优先级为基础，依据站点的忙闲状态采用并行处理方式只对忙站点进行信息分组发送服务。模型既能区分传输服务优先级又能避开对无信息分组的空闲站点的查询，从而提高了模型资源利用率和工作效率。运用概率母函数与马尔可夫链相结合的方法对该模型进行理论分析研究，精确解析了模型各个重要性能参数。仿真实验结果表明，仿真值与理论值近似相等，说明理论分析正确合理。与普通轮询模型相比，该模型性能大幅度提高。

基于卷积神经网络的超宽带信道环境的分类算法

杨亚楠, 夏斌, 赵磊, 袁文浩

2019, 39(5):  1421-1424.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071516

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针对非视距（NLOS）状态鉴别需要已知信道类型的分类的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的信道环境分类算法。首先，对超宽带（UWB）信道进行采样，构建样本集合；然后，利用样本集合训练CNN，对不同的信道场景特征进行提取；最终实现超宽带信道环境的分类。实验结果表明：所采用的分类方法的总模型准确率约为93.40%，能有效地实现信道环境的分类识别。

多用户正交相关延迟键控方案性能分析

张刚, 黄南飞, 张天骐

2019, 39(5):  1425-1428.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081760

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为了改善混沌信号的传输性能，在相关延迟移位键控（CDSK）方案和多载波相关延迟移位键控（MC-CDSK）方案的基础上，提出一种多用户正交相关延迟移位键控（MU-OCDSK）方案。该方案利用多载波对混沌信号进行调制，得到的结果相对于CDSK，不仅有更高的频谱效率，而且误码率也得到了一定的改善。对该方案进行了理论仿真和蒙特卡洛仿真，结果表明相对于MC-CDSK，该方案不仅提高了1倍的传输速率，而且改善了误码率；且理论仿真和蒙特卡罗仿真结果一致。

长期演进系统基于加权平均时延的下行资源调度

王妍, 马秀荣, 单云龙

2019, 39(5):  1429-1433.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081734

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针对长期演进（LTE）移动通信系统下行链路传输中多用户的实时（RT）与非实时（NRT）业务传输性能需求问题，提出一种基于用户加权平均时延的改进型的最大加权延时优先（MLWDF）资源调度算法。该算法在考虑信道感知与用户服务质量（QoS）感知的基础上引入反映用户缓冲区状态的加权平均时延因子，该因子通过用户缓冲区中待传输数据与已发送数据的平均时延均衡得到，使具有较大时延和业务量的实时业务优先调度，提升了用户的性能体验。理论分析与链路仿真表明，提出算法在保证各业务时延及公平性的基础上，提升了实时业务的QoS性能，在用户数量达到50的条件下，对比MLWDF算法实时业务的丢包率降低了53.2%，其用户平均吞吐量提升了44.7%，虽牺牲了非实时业务的吞吐量，但仍优于VT-MLWDF算法。实验结果表明，所提算法在多用户多业务传输条件下提升了实时业务的传输性能，并在QoS性能上明显优于对比算法。

虚拟现实与多媒体计算

三维重定向图像主观和客观质量评价方法

富振奇, 邵枫

2019, 39(5):  1434-1439.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102054

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三维（S3D）图像重定向技术的作用是调整S3D图像的宽高比。为准确和客观地衡量三维重定向图像的视觉质量，建立了一个S3D重定向图像质量评价数据库。首先，使用八种具有代表性的三维重定向算法对45幅原始图像按两种重定向尺度进行分辨率调整，共生成720幅三维重定向图像；然后，每幅重定向图像通过主观测试，得到相应的主观打分值；最后，对主观分数进行处理，得到平均主观意见分（MOS）值。在此基础上，提出一种三维重定向图像客观质量评价方法，即通过提取S3D重定向图像的深度感特征、视觉舒适度特征和左右视点的图像质量特征，使用支持向量回归预测得到S3D重定向图像的视觉质量。在提出的数据库上进行测试可以得知，所提方法的Pearson线性相关系数高于0.82，Spearman等级系数高于0.81，表明其能有效预测S3D重定向图像的视觉质量。

基于改进卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法

刘月峰, 杨涵晰, 蔡爽, 张晨荣

2019, 39(5):  1440-1447.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091887

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对于重建图像存在的边缘失真和纹理细节信息模糊的问题，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的图像超分辨率重建方法。首先在底层特征提取层以三种插值方法和五种锐化方法进行多种预处理操作，并将只进行一次插值操作的图像和先进行一次插值后进行一次锐化的图像合并排列成三维矩阵；然后在非线性映射层将预处理后构成的三维特征映射作为深层残差网络的多通道输入，以获取更深层次的纹理细节信息；最后在重建层为减少图像重建时间在网络结构中引入亚像素卷积来完成图像重建操作。在多个常用数据集上的实验结果表明，与经典方法相比，所提方法重建图像的纹理细节信息和高频信息能得到更好的恢复，峰值信噪比（PSNR）平均增加0.23 dB，结构相似性（SSIM）平均增加0.0066。在保证图像重建时间的前提下，所提方法更好地保持重建图像的纹理细节并减少图像边缘失真，提升重建图像的性能。

基于人体骨架的非标准深蹲姿势检测方法

喻露, 胡剑锋, 姚磊岳

2019, 39(5):  1448-1452.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102137

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针对健身者在健身过程中因缺乏监督指导而导致姿势不正确甚至危及健康的问题，提出了一种深蹲姿势实时检测的新方法。通过Kinect摄像头提取人体关节三维信息，对健身中最常见的深蹲行为进行抽象与建模，解决了计算机视觉技术对于细微动作变化难以检测的问题。首先，通过Kinect摄像头捕获深度图像，实时获取人体关节点的三维坐标；然后，将深蹲姿势抽象为躯干角度、髋部角度、膝部角度和踝部角度，并进行数字化建模，逐帧记录下角度变化；最后，在深蹲完成后，采用阈值比较的方法，计算一定时间段内非标准帧比率。如计算比率大于所给定阈值，则判定此次深蹲为不标准；如低于阈值则为标准深蹲姿势。通过对六种不同类型的深蹲姿势进行实验，结果表明，该方法可检测出不同类型的非标准深蹲姿势，并且在六种不同类型的深蹲姿势中平均识别率在90%以上，能够对健身者起到提醒指导的作用。

基于最大间隔准则的鲁棒多流形判别局部图嵌入算法

杨洋, 王正群, 徐春林, 严陈, 鞠玲

2019, 39(5):  1453-1458.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102113

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针对现有的多流形人脸识别算法大多直接使用带有噪声的原始数据进行处理，而带有噪声的数据往往会对算法的准确率产生负面影响的问题，提出了一种基于最大间距准则的鲁棒多流形判别局部图嵌入算法（RMMDLGE/MMC）。首先，通过引入一个降噪投影对原始数据进行迭代降噪处理，提取出更加纯净的数据；其次，对数据图像进行分块，建立多流形模型；再次，结合最大间隔准则的思想，寻求最优的投影矩阵使得不同流形上的样本距离尽可能大，同时相同流形上的样本距离尽可能小；最后，计算待识样本流形到训练样本流形的距离进行分类识别。实验结果表明，与表现较好的最大间距准则框架下的多流形局部图嵌入算法（MLGE/MMC）相比，所提算法在添加噪声的ORL、Yale和FERET库上的分类识别率分别提高了1.04、1.28和2.13个百分点，分类效果明显提高。

人脸特征点定位的自适应窗回归方法

魏嘉旺, 王肖, 袁玉波

2019, 39(5):  1459-1465.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102057

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针对显式形状回归（ESR）对于一些面部遮挡、面部表情过大样本定位精度低的问题，提出一种自适应窗回归方法。首先，应用先验信息为每张图片生成精确的人脸框，用人脸框的中心点对人脸进行特征映射，并进行相似变换得到多个初始形状；其次，提出一种自适应窗口调整策略，基于先前回归的均方误差自适应地调整特征窗口大小；最后，基于互信息（MI）的特征选择策略，提出新的相关性计算方法，在候选像素集中选出最相关的特征。在三个公开数据集LFPW、HELEN、COFW上，相较于ESR算法，所提方法的定位精度分别提升7.52%、5.72%和5.89%。实验结果表明，自适应窗回归方法可以有效提高人脸特征点定位精度。

基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索

张美玲, 吴俊峰, 于红, 崔榛, 董婉婷

2019, 39(5):  1466-1472.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112522

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随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深，鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现，鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰，而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题，提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先，提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开，从而减少图像背景对检索的干扰；其次，为了使图像特征包含一定的空间位置信息，利用空间金字塔的理论对图像进行分割，在此基础上，将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征；；最后，得到检索结果。为验证所提算法的有效性，在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比：在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%，查全率最多分别提高7%和22%；比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%，查全率最多分别提高36%和22%；从而证明所提算法是有效的，能有效提升鱼类图像的检索效果。

基于自适应可分离卷积核的视频压缩伪影去除算法

聂可卉, 刘文哲, 童同, 杜民, 高钦泉

2019, 39(5):  1473-1479.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081801

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针对目前视频质量增强和超分辨率重建等任务中常采用的光流估计相关算法只能估计像素点间线性运动的问题，提出了一种新型多帧去压缩伪影网络结构。该网络由运动补偿模块和去压缩伪影模块组成。运动补偿模块采用自适应可分离卷积代替传统的光流估计算法，能够很好地处理光流法不能解决的像素点间的曲线运动问题。对于不同视频帧，运动补偿模块预测出符合该图像结构和像素局部位移的卷积核，通过局部卷积的方式实现对后一帧像素的运动偏移估计和像素补偿。将得到的运动补偿帧和原始后一帧联结起来作为去压缩伪影模块的输入，通过融合包含不同像素信息的两视频帧，得到对该帧去除压缩伪影后的结果。与目前最先进的多帧质量增强（MFQE）算法在相同的训练集和测试集上训练并测试，实验结果表明，峰值信噪比提升（ΔPSNR）较MFQE最大增加0.44 dB，平均增加0.32 dB，验证了所提出网络具有良好的去除视频压缩伪影的效果。

基于灰度塔评分的匹配模型构建在无人机网络视频拼接中的应用

李南云, 王旭光, 吴华强, 何青林

2019, 39(5):  1480-1484.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018092034

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对于复杂非配合情况下，视频拼接中特征匹配对的数目和特征匹配准确率无法同时达到后续稳像和拼接的要求这一问题，提出一种基于灰度塔对特征点进行评分后构建匹配模型来进行精准特征匹配的方法。首先，利用灰度级压缩后相近灰度级合并这一现象，建立灰度塔来实现对特征点的评分；而后，选取评分高的特征点建立基于位置信息的匹配模型；最后，依据匹配模型的定位进行区域分块匹配来避免全局特征点的干扰和大误差噪点匹配，选择误差最小的特征匹配对作为最终结果匹配对。另外，在运动的视频流中，可通过前后帧信息建立掩模进行区域特征提取，匹配模型也可选择性遗传给后帧以节约算法时间。实验结果表明，在运用了基于灰度塔评分的匹配模型后，特征匹配对准确率在95%左右。相同帧特征匹配对的数目相较于随机采样一致性有近10倍的提升，在兼顾匹配数目和匹配准确率的同时且无大误差匹配结果，对于环境和光照有较好的鲁棒性。

基于随机森林特征选择算法的鼻咽肿瘤分割

李鲜, 王艳, 罗勇, 周激流

2019, 39(5):  1485-1489.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102205

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针对医学图像中存在的灰度对比度低、器官组织边界模糊等问题，提出一种新的随机森林（RF）特征选择算法用于鼻咽肿瘤MR图像的分割。首先，充分提取图像的灰度、纹理、几何等特征信息用于构建一个初始的随机森林分类器；随后，结合随机森林特征重要性度量，将改进的特征选择方法应用于原始手工特征集；最终，以得到的最优特征子集构建新的随机森林分类器对测试图像进行分割。实验结果表明，该算法对鼻咽肿瘤的分割精度为：Dice系数79.197%，Acc准确率97.702%，Sen敏感度72.191%，Sp特异性99.502%。通过与基于传统随机森林和基于深度卷积神经网络（DCNN）的分割算法对比可知，所提特征选择算法能有效提取鼻咽肿瘤MR图像中的有用信息，并较大程度地提升小样本情况下鼻咽肿瘤的分割精度。

应用前沿、交叉与综合

面向交通安全的隧道群云监测系统

马庆禄, 邹政

2019, 39(5):  1490-1494.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102121

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传统的公路隧道管理系统存在管理独立分散、隧道各部位监测不够灵活、病害细节可视化程度较低等问题。针对以上问题，提出了一种面向交通安全的隧道群区域性联测联控理念。首先通过云数据库将众多隧道零散的监测数据整合到一起，实现隧道集群管理；其次设计了一种"分/合"式的分段方法以对隧道任意位置的病害进行监测；然后依托地理信息系统（GIS）地图并联合Java服务器页面（JSP）、CANVAS技术建立服务于路网交通安全的隧道群病害可视化监测平台；最后实时分析处理监测数据并对隧道安全状况进行分级预警，由此对路网交通安全作出评判。实验基于某一区域内的隧道病害数据集，结果表明所提系统实现了隧道集群管理、病害细节可视化和隧道安全分级等功能，同时，系统对路网交通安全也具备一定的预警能力。

基于深度强化学习的城市交通信号控制算法

舒凌洲, 吴佳, 王晨

2019, 39(5):  1495-1499.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018092015

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针对城市交通信号控制中如何有效利用相关信息优化交通控制并保证控制算法的适应性和鲁棒性的问题，提出一种基于深度强化学习的交通信号控制算法，利用深度学习网络构造一个智能体来控制整个区域交通。首先通过连续感知交通环境的状态来选择当前状态下可能的最优控制策略，环境的状态由位置矩阵和速度矩阵抽象表示，矩阵表示法有效地抽象出环境中的主要信息并减少了冗余信息；然后智能体以在有限时间内最大化车辆通行全局速度为目标，根据所选策略对交通环境的影响，利用强化学习算法不断修正其内部参数；最后，通过多次迭代，智能体学会如何有效地控制交通。在微观交通仿真软件Vissim中进行的实验表明，对比其他基于深度强化学习的算法，所提算法在全局平均速度、平均等待队长以及算法稳定性方面展现出更好的结果。其中，与基线相比，平均速度提高9%，平均等待队长降低约13.4%。实验结果证明该方法能够适应动态变化的复杂的交通环境。

基于区块链网络的医疗记录安全储存访问方案

徐健, 陈志德, 龚平, 王可可

2019, 39(5):  1500-1506.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102241

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针对在当前医疗系统中医疗记录授权流程繁琐、记录分享效率低下和身份验证困难问题，提出一种结合区块链技术与密码学的非对称加密技术的方法，将非对称加密技术的安全性高、多方协作简单等特性应用到区块链技术构成的点对点网络中，实现医疗记录跨域分享的可追踪、数据的不可篡改和身份验证的简化。首先，基于区块链技术的不可篡改性结合非对称加密技术，设计了文件同步合约和授权合约，其分布式储存优势保证了用户医疗信息隐私。其次，跨域获取合约的设计能够有效验证数据分享双方身份以及提高身份验证效率，不需要第三方公证机构便可安全过滤非合法用户。仿真实验结果显示，所提出的方案相比传统使用云计算方法解决医疗记录分享问题的方案，在数据防盗窃、多方身份验证和节约系统开销方面有明显优势。该方案对利用区块链的去中心化、可审计等优点解决数据分享过程中的安全问题提供了参考，为解决数据跨域分享、跨域身份验证问题提供了借鉴思路。

基于多层网络的银行间市场信用拆借智能风险传染机制

张希, 朱利, 刘路辉, 詹杭龙, 卢艳民

2019, 39(5):  1507-1511.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018110064

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基于多层网络结构对银行间市场进行分析研究，有利于规避或减弱对金融市场的风险冲击。基于信用拆借业务场景模拟的测试数据，结合银行间市场多层网络结构和复杂网络分析方法，从不同角度对银行间市场中重要节点进行判断识别，同时计算层间的Jaccard相似系数数和机构间皮尔逊相似性系数，从宏观和微观角度来衡量银行间市场的风险传染性。实验结果表明，中国银行、国家开发银行等大型国有金融机构系统重要性较高，且机构间的相似度越大，风险传染性就越大。因此，通过计算网络层内的重要性节点衡量指标，全面完整地对整个系统的风险传染情况进行分析，可协助监管部门实现对系统重要性机构的精准监测。同时，从层间分析与层内分析两个角度出发，全面衡量受到金融冲击后的机构间风险传染程度，可为监管机构提供政策上的建议。

基于卷积神经网络的工控网络异常流量检测

张艳升, 李喜旺, 李丹, 杨华

2019, 39(5):  1512-1517.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091928

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针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常上准确率不高的问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心，主要由1个卷积层、1个全连接层、1个dropout层以及1个输出层构成。首先，将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相对应的范围内，生成网络流量灰度图；然后，将生成好的网络流量灰度图输入到设计好的卷积神经网络结构中进行训练和模型调优；最后，将训练好的模型用于工控网络异常流量检测。实验结果表明，所提模型识别精度达到97.88%，且与已有的精度最高反向传播（BP）神经网络测精度提高了5个百分点。

基于生成对抗网络的地面新增建筑检测

王玉龙, 蒲军, 赵江华, 黎建辉

2019, 39(5):  1518-1522.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102083

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针对传统的基于地物纹理和空间特征的方法很难精确识别地面新增建筑的问题，提出了一种基于生成对抗网络的新增建筑变化检测模型（CDGAN）。首先，使用Focal损失函数改进传统图像分割网络（U-net），并以此作为模型的生成器（G），用于生成遥感影像的分割结果；然后，设计了一个16层的卷积神经网络（VGG-net）作为鉴别器（D），用于区分生成的结果和人工标注（GT）的真实结果；最后，对生成器和判别器进行对抗训练，从而得到具有分割能力的生成器。实验结果表明，CDGAN模型的检测准确率达到92%，比传统U-net模型的平均区域重合度（IU）提升了3.7个百分点，有效地提升了遥感影像中地面新增建筑物的检测精度。

移动边缘环境下面向工作流管理的计算迁移方法

伏舒存, 付章杰, 邢国稳, 刘庆祥, 许小龙

2019, 39(5):  1523-1527.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081753

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针对移动边缘环境下移动设备大量的能源消耗问题，为了优化移动设备的能源消耗，提出一种能耗感知的工作流计算迁移（EOW）方法。首先，基于排队论分析边缘设备中计算任务的平均等待时间，建立了移动设备的时间模型和能耗模型；然后，基于非支配排序算法（NSGA-Ⅲ）提出对应的计算迁移方法，对工作流的计算任务进行合理的分配，将一部分计算任务留在移动设备处理，或者迁移到边缘计算平台和远程云端，实现每个移动设备的节能目标；最后，通过CloudSim仿真平台对提出的计算迁移方法进行仿真和对比实验。实验结果表明，EOW方法能够明显地减少每个移动设备的能源消耗，同时满足每一个工作流的截止时间的要求。

基于无线信道状态信息的跌倒无源监测方法

黄濛濛, 刘军, 张逸凡, 谷雨, 任福继

2019, 39(5):  1528-1533.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091938

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针对传统基于视频或传感器的跌倒检测方法中环境依赖、空间受限等问题，提出了一种基于无线信道状态信息的跌倒无源检测方法Fallsense。该方法利用普适、低成本的商用WiFi设备，首先采集无线信道状态数据并对数据进行预处理，然后设计动作—信号分析模型，建立轻量级动态模板匹配算法以从时序信道数据中实时检测出承载真实跌倒事件的相关片段。大量实际环境下的实验表明，Fallsense可以实现较高的准确率以及较低的误报率，准确率达到95%，误报率为2.44%。与经典WiFall系统相比，Fallsense将时间复杂度从WiFall的O（mN log N）降低到O（N）（N是样本数，m是特征数），且准确率提高了2.69%，误报率下降了4.66%。实验结果表明，所提方法是一种快速高效的无源跌倒检测方法。

毒品滥用流行病模型的稳定性分析

刘风

2019, 39(5):  1534-1539.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102215

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现有毒品滥用流行病模型假设吸毒者康复后对毒品拥有永久"免疫"力，而忽视了其再次成为毒品易感者的可能性。针对这一问题，通过考虑社区治疗和隔离治疗两种措施，分析了毒品滥用人群的演化过程，提出了基于暂时"免疫"力的毒品滥用流行病模型，并计算了模型的基本再生数，讨论了模型平衡点的存在性和稳定性。当基本再生数小于1时，模型存在一个局部渐进稳定的无毒平衡点；当基本再生数大于1时，模型存在唯一的地方病平衡点，并利用几何方法证明了地方病平衡点的全局稳定性；当基本再生数等于1时，如果满足一定条件，模型出现后向分支现象。数值模拟验证了上述所有结果。研究结果表明提高隔离治疗率、改善社区治疗效果和降低接触传染率可以有效抑制毒品滥用的流行。

改进的粒子群优化算法对断路器储能弹簧的优化设计

石丽莉, 夏克文, 戴水东, 鞠文哲

2019, 39(5):  1540-1546.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051080

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针对断路器储能弹簧传统经验试算的设计方法易导致弹簧结构参数不合理、断路器的体积大及分断性能差的问题，应用一种结合鲶鱼效应改进的云粒子群优化算法对断路器的储能弹簧参数进行优化设计。首先，根据储能弹簧的工作原理，推导储能弹簧的数学优化设计模型以及弹簧参数设计的约束条件；然后，根据优化模型对算法进行改进，在传统粒子群优化算法的基础上，引入鲶鱼效应策略产生多样候选解，避免算法陷入局部最优值，并结合云模型适时调整寻优速度权重因子，以加快算法的收敛和提高全局搜索能力；最后，采用改进算法对断路器的储能弹簧优化模型进行仿真及相应的弹簧参数计算。实验结果表明，可以应用改进的粒子群优化算法对断路器储能弹簧进行优化设计，设计结果更加小型化、分断性能更优。

基于栈式自编码网络的风机叶片结冰预测

刘娟, 黄细霞, 刘晓丽

2019, 39(5):  1547-1550.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102230

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针对风电机组叶片结冰严重影响风机发电效率和安全性、经济性的问题，提出一种基于SCADA数据的栈式自编码（SAE）网络叶片结冰早期预测模型。该模型采用编码-解码的非监督方法对无标签的数据集预训练，再利用反向传播算法对有标签的数据集进行训练微调，实现了故障特征的自适应提取和状态分类，有效降低了传统预测模型的复杂度，同时避免了人为特征提取对模型效果的影响。利用SCADA系统采集的某15号风机的历史数据进行训练和测试，该模型测试结果准确率为97.28%。与支持向量机（SVM）和主成分分析-支持向量机（PCA-SVM）方法得到的建模分别为91%和93%的准确率进行对比分析，实验结果表明，基于栈式自编码网络的风机叶片结冰预测模型精确度更高。

基于多因素线索长短期记忆模型的血压分析预测

刘晶, 吴英飞, 袁贞明, 孙晓燕

2019, 39(5):  1551-1556.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018110008

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高血压是危害健康的重要因素，为了预防血压突然升高造成严重后果，在传统长短期记忆（LSTM）网络基础上，提出一种多因素线索LSTM模型，适用于血压的短期预测和长期预测，能够对血压的不良变化提前作出预警。模型中用到的多因素线索包括时序数据线索和上下文信息线索（包括个人基本信息和环境信息）两大类，使得血压预测不仅提取血压数据本身的特征，还提取与血压相关联的时序数据变化特征和其他关联属性的数据特征。模型首次将环境因素加入血压预测，并采用多任务学习方式，能够更好地捕捉数据之间隐藏的关联性，提高模型泛化能力。实验结果表明，所提模型相较于传统LSTM模型和添加了上下文信息层的LSTM（LSTM-CL）模型在舒张压的预测误差与预测偏差方面分别降低2.5%，3.8%和1.9%，3.2%，在收缩压的预测误差和预测偏差分别降低0.2%，0.1%和0.6%，0.3%。