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胡珉, 白雪, 徐伟, 吴秉键

2020, 40(6): 1553-1564. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101805

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随着信息化技术不断提高，时序数据规模呈指数级增长，为时间序列异常检测算法发展提供了契机和挑战，也使其逐步成为数据分析领域新增的研究热点。然而，这一方面的研究仍处于初步阶段，研究工作的系统性不强。为此，通过整理和分析国内外文献，将多维时间序列异常检测的研究内容按照逻辑顺序分为“维数约简”“时间序列模式表示”和“异常模式发现”三个方面，并对其主流算法进行梳理和归纳，以全面展现当前异常检测的研究现状和特点。在此基础上，还指出了多维时间序列异常检测算法的研究难点和研究趋势，以期对相关理论和应用研究提供有益的参考。

基于网络社交媒体的子话题检测技术综述

理姗姗, 杨文忠, 王婷, 王丽花

2020, 40(6): 1565-1573. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101871

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在当前多种平台崛起的互联网背景下，与传统媒体相比，网络社交媒体中的数据具有传递速度快、用户参与度高、内容覆盖全等特点，其中存在着人们关注并发布评论的众多话题，而一个话题的相关信息中可能存在更深层次、更细粒度的子话题，针对该问题进行基于网络社交媒体的子话题检测技术的研究，这是一个新兴且不断发展的研究领域。通过社交媒体获取话题及子话题信息并参与讨论，这一方式正全方位、深层次改变着人们的生活，但是该领域技术还不成熟，且相关研究在国内尚处于起步阶段。首先，简述网络社交媒体中子话题检测的发展背景和基本概念；其次，将子话题检测技术分为七大类，对每类方法均加以介绍、对比和总结；然后，将子话题检测方式分为在线检测和离线检测两种方式，并将这两种方式进行对比，列举通用技术及两种方式下的常用技术；最后，概括了该领域当前不足及未来发展趋势。

领域本体驱动的招投标网页解析方法

马冬雪, 宋设, 谢振平, 刘渊

2020, 40(6): 1574-1579. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101792

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针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题，提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先，分析了招投标网页文本的结构特征；其次，构建了招投标本体的轻量级领域知识模型；最后，给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算法，实现招投标网页的自动化解析。实验结果表明，新方法通过自适应的解析，准确率、召回率分别可达到95.33%、88.29%，与正则表达式方法相比，分别提高了3.98个百分点和3.81个百分点。所提方法可实现自适应地对招投标网页中语义信息的结构化解析抽取，能够较好地满足实用性能要求。

基于BERT的常见作物病害问答系统问句分类

杨国峰, 杨勇

2020, 40(6): 1580-1586. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111951

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问句分类作为问答系统的关键模块，也是制约问答系统检索效率的关键性因素。针对农业问答系统中用户问句语义信息复杂、差异大的问题，为了满足用户快速、准确地获取常见作物病害问句的分类结果的需求，构建了基于BERT的常见作物病害问答系统的问句分类模型。首先，对问句数据集进行预处理；然后，分别构建双向长短期记忆(Bi-LSTM)自注意力网络分类模型、Transformer分类模型和基于BERT的微调分类模型，并利用三种模型提取问句的信息，进行问句分类模型的训练；最后，对基于BERT的微调分类模型进行测试，同时探究数据集规模对分类结果的影响。实验结果表明，基于BERT的微调常见作物病害问句分类模型的分类准确率、精确率、召回率、精确率和召回率的加权调和平均值分别高于双向长短期记忆自注意力网络模型和Transformer分类模型2～5个百分点，在常见作物病害问句数据集（CCDQD）上能获得最高准确率92.46%，精确率92.59%，召回率91.26%，精确率和召回率的加权调和平均值91.92%。基于BERT的微调分类模型具有结构简单、训练参数少、训练速度快等特点，并能够高效地对常见作物病害问句准确分类，可以作为常见作物病害问答系统的问句分类模型。

融合阈值寻优的卷积神经网络在图像标注中的应用

曹建芳, 赵爱迪, 张自邦

2020, 40(6): 1587-1592. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111993

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多标签图像标注在根据模型预测的概率，利用排名函数进行标注时会出现多标或少标的问题，提出了融合阈值寻优的卷积神经网络(CNN-THOP)模型，该模型由卷积神经网络(CNN)和阈值寻优构成。首先，通过CNN训练模型，利用该模型对图片进行预测，得到预测概率，其中在CNN中增加了批标准化层(BN)有效地加快了收敛。其次，利用该模型对测试集图片的预测概率进行阈值寻优，经过阈值寻优过程为每类标签得到一个最佳阈值，从而得到一组最佳阈值，只有当该类标签的预测概率大于等于该类标签的最佳阈值时，才会给图片标注该标签。在标注过程中，通过载入CNN模型和一组最佳阈值可以对所需标注的图像进行更加灵活的多标签标注。通过在自然场景图像数据集8 000张图片上的验证，结果表明，CNN-THOP较传统的基于排名的支持向量机法(Rank-SVM)在平均查准率上提升了约20个百分点，较基于均方误差函数的卷积神经网络(CNN-MSE)在平均召回率和F1值上分别提高了约6个百分点和4个百分点，且完全匹配度(CMD)达到了64.75%，验证了该方法在图像自动标注方面的有效性。

视觉类深度神经网络的自动标注

李鸣, 郭晨皓, 陈星

2020, 40(6): 1593-1600. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101774

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针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题，提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法。首先，划分视觉类神经网络的领域类别，根据词频等信息计算关键词及其对应的权值；其次，建立关键词提取器从论文摘要中提取出关键词；最后，将提取得到的关键词和已知权值进行相似度计算，从而得到模型的应用领域。从三大国际计算机视觉领域会议，即国际计算机视觉大会（ICCV）、IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)发表的论文中选取实验数据进行实验。实验结果表明，所提方法能够提供宏平均值为0.89的高精度分类结果，验证了该方法的有效性。

基于动态标签的关系抽取方法

薛露, 宋威

2020, 40(6): 1601-1606. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111959

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针对远程监督数据集的关系抽取研究方法存在着大量标签噪声的问题,提出了一种作用于分层注意力机制关系抽取模型的动态标签方法。首先，提出了一种根据关系类别相似性生成动态标签的概念。由于相同的关系标签包含相似的特征信息，计算特征信息的关系类别相似性有助于生成与特征信息相对应的动态标签。其次，利用动态标签方法的评分函数来评价远程监督标签是否为噪声，以决定是否需要生成新的标签代替远程监督标签，通过调整远程监督标签来抑制标签噪声对模型的影响。最后，根据动态标签来更新分层注意力机制以关注有效实例，重新学习每个有效实例的重要性，进一步抽取关键的关系特征信息。实验结果表明，相较于原始的分层注意力机制关系抽取模型，所提方法在Micro和Macro分数上分别有1.3个百分点和1.9个百分点的提升，实现了噪声标签的动态纠正，提升了模型的关系抽取能力。

基于Spider卷积的三维点云分类与分割网络

王本杰, 农丽萍, 张文辉, 林基明, 王俊义

2020, 40(6): 1607-1612. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101879

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针对传统的卷积神经网络（CNN）不能直接处理点云数据，需先将点云数据转换为多视图或者体素化网格，导致过程复杂且点云识别精度低的问题，提出一种新型的点云分类与分割网络Linked-Spider CNN。首先，在Spider CNN基础上通过增加Spider卷积层数以获取点云深层次特征；其次，引入残差网络的思想在每层Spider卷积增加短连接构成残差块；然后，将每层残差块的输出特征进行拼接融合形成点云特征；最后，使用三层全连接层对点云特征进行分类或者利用多层卷积层对点云特征进行分割。在ModelNet40和ShapeNet Parts数据集上将所提网络与PointNet、PointNet++和Spider CNN等网络进行对比实验，实验结果表明，所提网络可以提高点云的分类精度和分割效果，说明该网络具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。

基于博弈论及Q学习的多Agent协作追捕算法

郑延斌, 樊文鑫, 韩梦云, 陶雪丽

2020, 40(6): 1613-1620. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101783

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多Agent协作追捕问题是多Agent协调与协作研究中的一个典型问题。针对具有学习能力的单逃跑者追捕问题，提出了一种基于博弈论及Q学习的多Agent协作追捕算法。首先,建立协作追捕团队，并构建协作追捕的博弈模型；其次,通过对逃跑者策略选择的学习，建立逃跑者有限的Step-T累积奖赏的运动轨迹，并把运动轨迹调整到追捕者的策略集中；最后,求解协作追捕博弈得到Nash均衡解，每个Agent执行均衡策略完成追捕任务。同时,针对在求解中可能存在多个均衡解的问题，加入了虚拟行动行为选择算法来选择最优的均衡策略。C#仿真实验表明，所提算法能够有效地解决障碍环境中单个具有学习能力的逃跑者的追捕问题，实验数据对比分析表明该算法在同等条件下的追捕效率要优于纯博弈或纯学习的追捕算法。

基于生成对抗双网络的虚拟到真实驾驶场景的视频翻译模型

刘士豪, 胡学敏, 姜博厚, 张若晗, 孔力

2020, 40(6): 1621-1626. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101802

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针对虚拟到真实驾驶场景翻译中成对的数据样本缺乏以及前后帧不一致等问题，提出一种基于生成对抗网络的视频翻译模型。为解决数据样本缺乏问题，模型采取“双网络”架构，将语义分割场景作为中间过渡分别构建前、后端网络。在前端网络中，采用卷积和反卷积框架，并利用光流网络提取前后帧的动态信息，实现从虚拟场景到语义分割场景的连续的视频翻译；在后端网络中，采用条件生成对抗网络框架，设计生成器、图像判别器和视频判别器，并结合光流网络，实现从语义分割场景到真实场景的连续的视频翻译。实验利用从自动驾驶模拟器采集的数据与公开数据集进行训练和测试，在多种驾驶场景中能够实现虚拟到真实场景的翻译，翻译效果明显好于对比算法。结果表明，所提模型能够有效解决前后帧不连续和动态目标模糊的问题，使翻译的视频更为流畅，并且能适应多种复杂的驾驶场景。

基于云量子花朵授粉的极限学习机算法

牛春彦, 夏克文, 张江楠, 贺紫平

2020, 40(6): 1627-1632. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101846

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为了避免花朵授粉算法在极限学习机识别过程中易陷入局部最优，提出了一种基于云量子花朵授粉的极限学习机算法。首先,将云模型和量子系统引入到花朵授粉算法中，增强花朵授粉算法的全局搜索能力，使粒子能在不同状态下进行寻优。然后,采用云量子花朵授粉算法优化极限学习机的参数，提高极限学习机的识别精度和效率。实验中采用6个标准测试函数对多个算法进行仿真对比，对比结果验证了所提云量子花朵授粉算法的性能优于另外3种群智能优化算法。最后，将改进的极限学习机算法应用到油气层识别中，结果表明其识别精度达到98.62%，相较于经典极限学习机，其训练时间缩短了1.680 2 s，该算法具有较高的识别精度和效率，可以广泛应用到实际分类领域中。

基于梯度分布调节策略的Xgboost算法优化

李浩, 朱焱

2020, 40(6): 1633-1637. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101878

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为了解决集成学习模型Xgboost在二分类问题中少数类检出率低的问题，提出了基于梯度分布调节策略的改进的Xgboost算法——LCGHA-Xgboost。首先，通过定义损失贡献（LC）来模拟Xgboost算法中样本个体的损失量；而后，通过定义损失贡献密度（LCD）来衡量Xgboost算法中样本被正确分类的难易程度；最后，提出了梯度分布调节算法LCGHA，依据LCD动态调整样本个体的一阶梯度分布，间接地增大难分样本（主要存在于少数类中）的损失量，减小易分样本（主要存在于多数类中）的损失量，使Xgboost算法偏向对难分样本的学习。实验结果表明,与Xgboost、GBDT、随机森林（Random_Forest）这三大集成学习算法相比，LCGHA-Xgboost算法在多个UCI数据集上的召回率（Recall）值有5.4%~16.7%的提高，AUC值有0.94%~7.41%的提高；在垃圾网页数据集WebSpam-UK2007和DC2010数据集上所提算法的Recall值更是有44.4%~383.3%的提高，AUC值有5.8%~35.6%的提高。LCGHA-Xgboost算法可以有效提高对少数类的分类检出能力，减小少数类的分类错误率。

模型驱动的大数据流水线框架PiFlow

朱小杰, 赵子豪, 杜一

2020, 40(6): 1638-1647. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101793

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复杂流程的大数据处理多依托于流水线系统，但大数据处理的流水线系统在易用性、功能复用性、扩展性以及处理性能等方面存在不足。针对上述问题，为提高大数据处理环境的构建与开发效率,优化处理流程，提出了一种模型驱动的大数据流水线框架PiFlow。首先，将大数据处理过程抽象为有向无环图；然后，开发一系列组件用于构建数据处理流水线，并设计了流水线任务执行机制。同时，为规范和简化流水线框架的描述，设计了基于模型驱动的大数据流水线描述语言——PiFlowDL，该语言以模块化、层次化的方式对大数据处理任务进行描述。PiFlow以所见即所得(WYSIWYG)的方式配置流水线，集成了状态监控、模板配置、组件集成等功能，与Apache NiFi相比有2~7倍的性能提升。

联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法

李杏峰, 黄玉清, 任珍文

2020, 40(6): 1648-1653. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111991

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针对多核子空间谱聚类算法没有考虑噪声和关系图结构的问题，提出了一种新的联合低秩稀疏的多核子空间聚类算法(JLSMKC)。首先，通过联合低秩与稀疏表示进行子空间学习，使关系图具有低秩和稀疏结构属性；其次，建立鲁棒的多核低秩稀疏约束模型，用于减少噪声对关系图的影响和处理数据的非线性结构；最后，通过多核方法充分利用共识核矩阵来增强关系图质量。7个数据集上的实验结果表明，所提算法JLSMKC在聚类精度(ACC)、标准互信息(NMI)和纯度(Purity)上优于5种流行的多核聚类算法，同时减少了聚类时间，提高了关系图块对角质量。该算法在聚类性能上有较大优势。

自适应密度峰值聚类算法

吴斌, 卢红丽, 江惠君

2020, 40(6): 1654-1661. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111881

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密度峰值聚类(DPC)算法是一种新型的聚类算法，具有调节参数少、无需迭代求解、能够发现非球形簇等优点；但也存在截断距离无法自动调节、聚类中心需要人工指定等缺点。针对上述问题，提出了一种自适应DPC(ADPC)算法，实现了基于基尼系数的自适应截断距离调节，并建立了一种聚类中心的自动获取策略。首先，综合考虑局部密度和相对距离两种因素以重新定义簇中心权值计算公式；然后，基于基尼系数建立自适应截断距离调节方法；最后，根据决策图和簇中心权值排序图提出自动选取聚类中心的策略。仿真实验结果表明，ADPC算法可以根据问题特征来自动调节截断距离并自动获取聚类中心点，而且在测试数据集上取得了比几种常用的聚类算法和DPC改进算法更好的结果。

面向不均衡数据集的过抽样算法

崔鑫, 徐华, 宿晨

2020, 40(6): 1662-1667. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101817

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合成少数类过抽样技术（SMOTE）中的噪声样本可能参与合成新样本，所以难以保证新样本的合理性。针对这个问题，结合聚类算法提出了改进算法CSMOTE。该算法抛弃了SMOTE在最近邻间线性插值的思想，使用少数类的簇心与其对应簇中的样本进行线性插值合成新样本，并且对参与合成的样本进行了筛选，降低了噪声样本参与合成的可能。在六个实际数据集上，将CSMOTE算法与四个SMOTE的改进算法以及两种欠抽样算法进行了多次的对比实验，CSMOTE算法在所有数据集上均获得了最高的AUC值。实验结果表明，CSMOTE算法具有更高的分类性能，可以有效解决数据集中样本分布不均衡的问题。

基于联盟区块链的安全能源交易方案

龙洋洋, 陈玉玲, 辛阳, 豆慧

2020, 40(6): 1668-1673. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101784

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目前区块链技术广泛应用于车载网、能源互联网、智能电网等领域，但攻击者可以结合社会工程学与数据挖掘算法获取用户记录在区块链网络中的隐私数据，尤其是微网中相邻能源节点之间由于博弈产生的数据更容易导致隐私的泄露。为了解决这一安全问题，基于联盟区块链技术提出一个以一对多的能源节点账户匹配机制为核心的安全能源互联网交易模型。该模型主要通过新账户的生成来防止攻击者通过数据挖掘算法从交易记录中获取能源节点的账户、地理位置、能源使用情况等隐私数据。仿真实验结合联盟链的特点、能源节点新账户生成数量、交易验证时间变化情况，给出对隐私保护性能、交易效率、安全性效率的分析结果。实验结果表明，所提模型在交易发起和验证阶段所需时间较少，具有较高的安全性，且模型能对相邻用户间的交易趋势进行隐藏。所提方案能够很好地适用于能源互联网交易场景。

基于区块链和用户信用度的访问控制模型

王海勇, 潘启青, 郭凯璇

2020, 40(6): 1674-1679. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101780

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针对当前访问控制中用户权限不能随着时间动态变化和访问控制合约中存在的安全性问题，提出了一种以基于角色的访问控制(RBAC)模型为基础，同时基于区块链和用户信用度的访问控制模型。首先，角色发布组织分发角色给相关用户，并把访问控制策略通过智能合约的方式存储在区块链中，该合约设定了访问信用度阈值，合约信息对系统内任何服务提供组织都是可验证、可追溯且不可篡改的。其次，该模型根据用户的当前信用度、历史信用度和推荐信用度评估出最终信用度，并根据最终信用度获得对应角色的访问权限。最后，当用户信用度达到合约设定的信用度阈值时，用户就可以访问相应的服务组织。实验结果表明，该模型在安全访问控制上具有一定的细粒度、动态性和安全性。

基于序列模型的无线传感网入侵检测系统

程小辉, 牛童, 汪彦君

2020, 40(6): 1680-1684. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111948

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随着物联网(IoT)的快速发展，越来越多的IoT节点设备被部署，但伴随而来的安全问题也不可忽视。IoT的网络层节点设备主要通过无线传感网进行通信，其相较于互联网更开放也更容易受到拒绝服务等网络攻击。针对无线传感网面临的网络层安全问题，提出了一种基于序列模型的网络入侵检测系统，对网络层入侵进行检测和报警，具有较高的识别率以及较低的误报率。另外，针对无线传感网节点设备面临的节点主机设备的安全问题，在考虑节点开销的基础上，提出了一种基于简单序列模型的主机入侵检测系统。实验结果表明，针对无线传感网的网络层以及主机层的两个入侵检测系统的准确率都达到了99%以上，误报率在1%左右，达到了工业需求，这两个系统可以全面有效地保护无线传感网安全。

基于图像纹理的网站指纹技术

张道维, 段海新

2020, 40(6): 1685-1691. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111981

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网站指纹技术能够让本地监听者通过审查用户与Tor入口节点之间的匿名流量从而追踪到该用户访问的具体网站。现有的研究方法只提取了匿名流量中的部分元数据来进行网站指纹的刻画，忽视了大量隐含的指纹信息。为此，提出了基于图像纹理和深度卷积神经网络的网站指纹技术Image-FP。首先，将匿名通信流量映射成RGB彩色图；然后，使用残差神经网络(ResNet)构造出能进行自主特征学习的网站指纹分类模型。在50个网站构成的封闭世界场景下，Image-FP能够取得97.2%的分类准确率，相较于最前沿的网站指纹攻击技术提高了0.4个百分点。而在更接近真实环境的开放世界场景中，Image-FP能够以100%的准确率识别出监控网站的流量，其准确性和鲁棒性更是远远高于其他指纹技术。实验结果表明，匿名流量图像化的技术能够更多地保留网站指纹的相关特征，并且在避免复杂特征工程的同时，能够进一步提高分类精度。

可穿戴设备的数值型流数据差分隐私均值发布

涂子璇, 刘树波, 熊星星, 赵晶, 蔡朝晖

2020, 40(6): 1692-1697. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111929

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可穿戴设备实时产生的用户健康数据（如心率、血糖等）对健康监测及疾病诊断具有重大意义，然而健康数据属于用户的隐私信息。针对可穿戴设备的数值型流数据均值发布，为防止用户的隐私信息泄漏，提出一种基于自适应采样的可穿戴设备差分隐私均值发布方法。首先，引入适应可穿戴设备流数据均值波动小这一特点的全局敏感度；然后，采用基于卡尔曼滤波调整误差的自适应采样的方式分配隐私预算，提高发布数据的可用性。在发布两种健康数据的实验中，所提方法在隐私预算为0.1时，即高隐私保护强度下，在心率和血糖数据集上的平均相对误差(MRE)分别为0.01和0.08，相较于差分隐私时序监测的滤波和自适应采样（FAST）算法分别降低了36%和33%。所提的均值发布方法能够提高可穿戴设备均值流数据发布的可用性。

基于离散控制器合成的异构多核系统资源管理方法

安鑫, 夏近伟, 杨海娇, 欧阳一鸣, 任福继

2020, 40(6): 1698-1706. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101865

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近年来，随着半导体技术的发展以及应用多样化的需求，异构多核处理器已被广泛应用于高性能嵌入式系统中。这类系统面临的一个主要挑战就是如何在运行时对系统的可用资源（包括处理核等）进行管理分配从而满足系统及其所运行应用在性能和功耗等方面的需求。然而，虽然目前一些主流的资源管理技术在性能和/或功耗优化等方面取得了良好表现，但却经常对所设计的资源管理部件缺乏严格的可靠性保证，因此提出了一种基于离散控制器合成（DCS）的方法来对异构多核系统的在线资源管理策略进行自动、可靠的设计，即将形式化的、能够自动构造管理控制部件的DCS应用到异构多核系统的在线资源管理部件设计中。该方法通过采用形式化模型来描述异构系统的运行行为（例如如何为应用分配处理核），并将在线资源管理问题转换为一个面向某个系统管理目标（例如最大化应用性能）的DCS问题。在此基础上，通过现有的DCS工具对提出的方法进行了示例演示和验证，并对所使用DCS方法的可扩展性进行了评估。

云数据中心基于贪心模式的虚拟机选择算法

蔡豪, 袁正道

2020, 40(6): 1707-1713. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111988

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针对如何从云数据中心的异常物理主机中选择出候选迁移虚拟机列表是虚拟机迁移中的问题，提出了基于贪心模式的虚拟机选择算法(GAO-VMS)。GAO-VMS每次都选择那些目标函数最优的虚拟机作为标准来迁移，形成候选迁移虚拟机列表,它有三类贪心模式：最大能量降低消耗策略(MPR)、最小迁移时间及能量消耗均衡策略(TPT)、最小每秒百万条指令数虚拟机请求策略(VVM)。使用CloudSim模拟器作为GAO-VMS的仿真环境。仿真结果表明：与常见的虚拟机迁移策略相比较，GAO-VMS使得云数据中心的能量消耗减少了30%~35%,虚拟机迁移次数减少了40%~45%，服务等级协议(SLA)违规率以及SLA违规和能量消耗联合指标只有5%的增加。GAO-VMS策略可用于企业构造绿色云计算中心。

面向服务遥感图像处理平台中时间感知的服务质量预测

徐金荣, 郭彩萍, 童恩栋

2020, 40(6): 1714-1721. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101772

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面向服务架构(SOA)通过将遥感图像处理算法抽象成组件化的服务，进一步通过服务选择及组合，满足遥感图像处理的复杂业务需求。为了得到满足用户服务质量(QoS)要求的服务组件进行组合，前提就是获得所有服务的QoS。然而，对于用户未调用过的服务，其QoS是缺失的，因此围绕缺失QoS的预测出现了很多研究工作。针对目前QoS预测没有考虑时效性，进而影响了QoS预测准确度的问题,通过考虑时效性提出基于时间片的QoS模型，进一步基于协同过滤提出时间感知的QoS预测方法。在WS-DREAM真实数据集中的实验结果表明，时间感知的QoS预测方法能够获得较小的均方误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。此外，对于可能影响时间感知QoS预测的多个参数，通过设置不同的参数组合进行了多次实验和分析，为参数的选择提供了一定的参考。

考虑多种训练方式的自适应最有价值球员算法

王宁, 刘勇

2020, 40(6): 1722-1730. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101815

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最有价值球员算法（MVPA）是一种模拟体育比赛的新型智能优化算法,为解决其寻优精度低和收敛速度慢等问题，提出一种考虑多种训练方式的自适应最有价值球员算法（ACMTM-MVPA）。MVPA的初始化方式单一，随机性和盲目性强，降低了算法的收敛速度和寻求精度。为了增强初始化球员的水平，提高初始球队的整体实力，在MVPA的竞争阶段之前加入了训练阶段，并在训练阶段使用邻域搜索算法以及混沌序列和反向学习算法来训练和筛选球员；为了增强球员的自我探索能力以及向最佳球员学习的能力，使球员具有争夺最有价值球员奖杯的资格，在队伍竞争阶段加入了自适应的球员进化因子。对15个标准函数的测试结果表明，ACMTM-MVPA与MVPA、粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）相比，在寻优精度和收敛速度上更有优势。最后给出了ACMTM-MVPA在暴雨强度公式参数优化中的应用实例，结果显示，该算法法明显优于自适应光学优化算法、传统回归法与优选回归法。

基于非均匀消除-扩散概率分布的情绪化细菌觅食算法

董海, 齐新娜

2020, 40(6): 1731-1737. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101725

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针对传统的细菌觅食算法在优化过程中存在的趋化步长的不确定性及消除-扩散概率的恒定性不足的问题，提出一种基于非均匀消除-扩散概率的情绪化细菌觅食算法，以解决高维度工程优化问题。首先，在趋化步骤中利用古斯分布搜索机制对细菌个体位置进行更新，以解决细菌因以随机方式在每个维度上游动或翻转而导致的搜索能力差及易陷入局部最优的问题，引入情绪感知因子，利用情绪智能的突变来实现自适应趋化步长，从而避免算法过早收敛；其次，针对细菌个体在消除-扩散过程中概率的恒定性，提出利用线性和非线性概率分布代替传统的常数分布以此实现非均匀分布的构想，通过引入动力因子随机值，限制未定义的搜索空间中的细菌个体，从而节省算法的计算成本。通过六个基准测试函数进行测试，测试结果表明，在计算成本较低的情况下，除针对Rosenbrock函数外，所提算法针对所有函数均具有较低的迭代次数及良好的优化质量，且算法收敛性对比结果表明所提的算法具有较好的收敛性。

基于路径探索的车载自组网贪婪路由算法

汤星峰, 徐卿钦, 马世纬

2020, 40(6): 1738-1744. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101832

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为了提高城市中车辆间信息的传输效率，实现车辆间的信息共享，针对目前车载自组网（VANET）中基于地理位置转发的多跳单播路由算法没有考虑城市场景的特殊性，不能很好地适应城市中车辆的高度动态性，使车辆之间的数据包可能在错误的路径上传播，造成丢包率较高、时延较长的问题，提出了一种新的基于路径探索的贪婪路由算法。首先，以数据包传输时延为标准，运用人工蜂群算法对数字地图规划出的多条路由路径进行探索。其次，优化数据包在车辆之间的多跳转发方式。仿真结果表明，与贪婪周边无状态路由（GPSR）协议和最大持续时间最小角的GPSR（MM-GPSR）改进算法比较，在最好情况下，所提算法的数据包到达率分别提高了13.81%和9.64%，而该算法的数据包平均端到端时延分别降低了61.91%和27.28%。

联合无线充电与数据收集的移动充电装置多目标路径规划算法

韩雨涝, 房鼎益

2020, 40(6): 1745-1750. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111933

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针对无线传感器网络节点资源有限导致数据收集不完整和时效性差的问题，建立了联合无线充电和数据收集的移动充电装置（MCD）多目标路径规划模型，提出了一种基于贪心策略的联合无线充电和数据收集的MCD路径规划算法(PPGS)。首先，对监测区域采用基于正六边形的无缝划分策略，有效减少了MCD的访问单元数；然后，利用马尔可夫模型预测节点能量和数据采集量等参数，在此基础上预估了MCD锚点最小停留时间和最长等待时间。与现有时延受限移动式能量补充算法(DCMEC)和基于网格的移动装置调度算法(GBA+MDSA)相比，所提算法具有复杂度较低，且无需事先知道节点和锚点实际位置信息的优势。仿真结果表明：PPGS能以较少的MCD保证无线传感器网络数据收集的完整性和时效性。

软件定义网络中控制数据平面一致性的验证

朱梦迪, 束永安

2020, 40(6): 1751-1754. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101712

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针对软件定义网络(SDN)中控制层网络策略与数据层流规则不一致的问题，提出了验证控制与数据平面的一致性(VeriC)检测模型。首先，通过交换机上的VeriC管道实现数据包处理子系统的功能：对数据包进行采样，采样数据包经过交换机时，对其中的标签字段进行更新；然后，更新完成后将标签值发送到服务器并保存在实际标签值组；最后，将实际标签值组与已保存的正确标签值组一起发送到验证子系统，进行一致性验证，若不通过，则进一步将两组标签值发送到定位子系统，找出流表项发生错误的交换机。通过ns-3模拟器生成一个含有4 Pod的胖树拓扑，在其中VeriC的一致性检测和故障交换机定位的准确度高于VeriDP，并且VeriC的总体性能高于2MVeri模型。理论分析和仿真结果表明，VeriC检测模型不仅能够进行一致性检测，对错误交换机进行精确定位，而且定位故障交换机所用的时间少于对比检测模型。

基于误差预测的自适应UWB/PDR融合定位算法

张健铭, 施元昊, 徐正蓺, 魏建明

2020, 40(6): 1755-1762. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101830

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为了解决在室内非视距(NLOS)定位场景中超宽带(UWB)技术性能不佳、航位推算(PDR)算法累积误差过大的问题，以及由环境因素引起的UWB性能下降的问题，提出了一种基于UWB误差预测而自适应系数调节的UWB/PDR融合定位算法。该算法创新地提出了利用支持向量机(SVM)回归模型对复杂环境中UWB定位误差进行预测，并以此为基础，为常规的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法添加了自适应调节系数，以提高UWB/PDR的融合定位效果。实验结果表明，所提算法在复杂UWB环境中可以有效预测当前UWB定位误差水平，并通过自适应调整融合系数提高精度，使得较常规EKF算法在一般区域的定位误差降低了18.2%，在UWB精度较差的区域中的定位误差降低了48.7%，从而减小了环境对UWB性能的影响；在包含UWB的视距内(LOS)及NLOS的复杂场景中，通过融合定位算法，将定位每百米误差由米级降低至分米级，解决了NLOS场景中PDR 误差过大的问题。

基于自适应阈值活动语音检测和最小均方误差对数谱幅度估计的低信噪比降噪算法

张皓然, 王学渊, 李小霞

2020, 40(6): 1763-1768. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111880

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针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性，提出了一种联合自适应阈值活动语音检测（VAD）算法和最小均方误差对数谱幅度估计（MMSE-LSA）的实时降噪算法。首先，在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计，对得到的背景噪声进行实时更新并保存；然后，将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声，并对噪声幅度谱进行自适应更新，最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验，结果表明，该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下，相较于传统MMSE-LSA算法，降噪信号的SNR能够提高10~15 dB，且不存在信号过减的情况，可应用于实际工程。

基于加权改进模糊C均值聚类的欠定混合矩阵估计

孙建军, 徐岩

2020, 40(6): 1769-1773. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111882

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语音欠定混合矩阵估计问题中，针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷，提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先，利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于进化规划的FCM算法(EP-FCM)，以获得较佳的初始聚类中心；然后，利用局部离群点检测(LOF)算法对EP-FCM加权以降低噪声点的影响。通过仿真实验得出，所提算法在源信号数为3路和4路时归一化均方误差值与偏离角度值均远小于经典的K均值聚类(K-means)算法、K-Hough、基于遗传算法的FCM算法(GAFCM)和基于密度峰值的FCM算法(FDP-FCM)。实验结果表明，所提算法明显提高了FCM算法的鲁棒性和混合矩阵的估计精度。

基于相关滤波与颜色概率模型的目标跟踪算法

张杰, 常天庆, 戴文君, 郭理彬, 张雷

2020, 40(6): 1774-1782. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019112001

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针对地面战场环境下相似背景对目标跟踪器产生的干扰，提出了一种基于相关滤波与改进颜色概率模型的目标跟踪算法。首先，在传统颜色概率模型的基础上，利用前景目标直方图与背景直方图的差异性提出了一种突出前景的颜色概率模型；然后，根据相关滤波器响应置信度和最大响应位置生成空间惩罚矩阵，用该矩阵惩罚相关滤波器判定的背景像素的似然概率，利用积分图的方法得到颜色概率模型响应图；最后，将相关滤波器和颜色概率模型得到的响应图进行融合，融合响应图的最大响应位置即为目标的中心位置。与核循环结构滤波器(CSK)、核相关滤波器(KCF)、判别式尺度空间跟踪（DSST）、SAMF、Staple等5种算法在跟踪性能上进行比较，在OTB-100标准数据集上的结果表明，所提算法的整体精度提高了3.06%至55.98%，成功率提高了2.24%至54.97%；在相似背景干扰下，其精度提高了10.28%至43.9%，成功率提高了8.3%至48.29%。在36段战场视频序列上的结果表明，所提算法的整体精度提高了2.2%至45.98%，成功率提高了3.01%至58.27%。该算法能够更好地应对地面战场环境下相似背景的干扰，为武器平台提供更精确的位置信息。

自适应颜色映射及其在空洞演化可视化中的应用

乔洁雯, 陈伟

2020, 40(6): 1783-1792. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111889

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为了提升材料空洞演化的可视化效果，提出一种基于数据特征的自适应颜色映射方法。首先，在CIELAB颜色空间中选取若干控制点，形成初始颜色路径；然后，考虑数据特征值占比，根据色差均匀、亮度一致性等约束条件来优化控制点的位置，调整颜色路径，以满足控制点自适应跟随数据的要求；最后，通过均衡化算法来重映射感知差异总和的分布，优化颜色映射的感知均匀性来形成最终颜色映射图。实验结果表明，与以往仅考虑颜色空间、忽略数据多样性的传统颜色映射方法相比，所提方法充分考虑颜色配比、控制点个数、自适应因素，提升了可视化结果的特征可辨识性，并且保证了空洞演化可视化结果的感知均匀性，提高了可视化结果的准确性，缩减了观测有效信息所需时长。

基于Chambolle-Pock算法框架的高阶TV图像重建算法

席雅睿, 乔志伟, 温静, 张艳娇, 杨雯晶, 闫慧文

2020, 40(6): 1793-1798. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111955

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传统的总变差（TV）最小算法是一种基于压缩感知(CS)的经典迭代重建算法，可以从稀疏数据或含噪数据中高精度地重建图像。然而，TV算法在重建分段常数特征不明显的图像时可能会引入块状伪影，通过研究得出，在图像去噪中使用高阶总变差（HOTV）能有效压制TV模型引入的块状伪影。鉴于此，提出了一种HOTV图像重建模型及其Chambolle-Pock（CP）求解算法。具体来说，以二阶梯度构建二阶TV范数，进而设计了一种数据保真约束的二阶TV最小重建模型，并推导出了相应的CP算法。在理想数据投影和含噪数据投影条件下，分别采用基于波浪背景的Shepp-Logan模体、灰度渐变模体以及真实CT图像模体进行重建实验，并进行定性和定量分析。理想数据投影的重建结果表明，和传统TV算法相比，HOTV算法能有效压制块状伪影并提高重建精度。含噪数据投影的重建结果表明，HOTV算法和TV算法均有良好的抗噪能力，但HOTV算法的保边性能更好且抗噪性更强。在重建分段常数特征不明显而灰度波动特征明显的图像时，HOTV算法是一种比TV算法更优的重建算法。所提HOTV算法可以被推广到各种扫描模式下的CT重建及其他成像模态中。

基于深度卷积特征光流的形变医学图像配准算法

张家岗, 李达平, 杨晓东, 邹茂扬, 吴锡, 胡金蓉

2020, 40(6): 1799-1805. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101839

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光流法是一种基于光流场模型的重要而有效的形变配准算法。针对现有光流法所用特征质量不高使得配准结果不够准确的问题，将深度卷积神经网络特征和光流法相结合，提出了基于深度卷积特征光流（DCFOF）的形变医学图像配准算法。首先利用深度卷积神经网络稠密地提取图像中每个像素所在图像块的深度卷积特征，然后基于固定图像和浮动图像间的深度卷积特征差异求解光流场。通过提取图像的更为精确和鲁棒的深度学习特征，使求得的光流场更接近真实形变场，提升了配准精度。实验结果表明，所提算法能够更有效地解决形变医学图像配准问题，其配准精度优于Demons算法、尺度不变特征变换(SIFT) Flow算法以及医学图像专业配准软件Elastix。

基于改进CPMs和SqueezeNet的轻量级人体骨骼关键点检测模型

强保华, 翟艺杰, 陈金龙, 谢武, 郑虹, 王学文, 张世豪

2020, 40(6): 1806-1811. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101866

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针对目前的人体骨骼关键点检测模型参数多、训练时间长和检测速度慢的问题，提出了一种将人体骨骼关键点检测模型CPMs与小型卷积神经网络模型SqueezeNet相结合的检测方法。首先，采用4个Stage的CPMs(CPMs-Stage4)对人物图像进行关键点检测；然后，在CPMs-Stage4中引入SqueezeNet的Fire Module网络结构，利用Fire Module结构大大压缩模型参数，得到一种新的轻量级人体骨骼关键点检测模型SqueezeNet15-CPMs-Stage4。在扩展的LSP数据集上的验证结果显示，与CPMs相比，SqueezeNet15-CPMs-Stage4模型在训练时间上减少86.68%，在单张图像检测时间上减少44.27%，准确率达到90.4%；与改进的VGG-16、DeepCut和DeeperCut 三种参照模型相比，SqueezeNet15-CPMs-Stage4模型在训练时间、检测速度和准确率方面均是最优的。实验结果表明，所提模型不仅检测准确率高，而且训练时间短、检测速度快，能够有效降低人体骨骼关键点检测模型的训练成本。

低通滤波下约束对数强度熵的图像渐晕校正

周思羽, 包国琦, 刘凯

2020, 40(6): 1812-1817. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101809

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渐晕是图像中像素光强沿径向方向衰减的现象，为了解决其对计算机视觉任务和图像处理精度的影响，提出了低通滤波下约束对数强度熵的图像渐晕校正方法。首先，使用偶数项的六阶多项式函数建立渐晕模型；其次，通过低通滤波计算最小的目标图像对数强度熵，在目标值的约束下求出既满足渐晕函数变化规律又能减小图像的对数强度熵的渐晕模型的最优参数解；最后，对渐晕图像采用渐晕模型的逆向补偿校正渐晕。采用结构相似性指标（SSIM）和均方根误差(RMSE)度量渐晕校正效果，结果表明，所提方法不仅能有效恢复渐晕区域的亮度信息，得到真实、自然的无渐晕图像，而且能有效校正不同程度的渐晕，渐晕校正结果视觉一致性良好。

基于颜色特征的画家艺术风格提取方法

王栖榕, 黄樟灿

2020, 40(6): 1818-1823. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111886

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针对现有全局与局部特征提取方法所提取的颜色特征无法有效描述画家艺术风格的问题，提出了一种基于关键区域的油画描述法。首先，通过融合主色调占比与颜色丰富度定义了油画区域信息丰富度，以检测并选取油画的关键区域。其次，提取所选油画关键区域的54维特征来描述油画，并利用Fisher Score对这些特征进行评估，选取重要的特征描述油画关键区域，从而高度体现画家艺术风格。最后，为了验证上述方法的有效性，利用朴素贝叶斯分类器实现油画的分类。建立两个数据库进行仿真实验，数据库1包含3位画家的120幅作品，数据库2包含9位画家3种流派的513幅作品。数据库1上的实验结果表明，结合Fisher Score特征描述的分类正确率高于普通分类的正确率，所提方法依据画家与流派的油画分类正确率分别达到了90%与90.20%。数据库2上的实验结果表明，所提方法根据画家的油画分类正确率达到了90%，相较Features-FS的正确率提高了6.67个百分点；依据流派分类的结果正确率达到了90.20%，与Features-FS的正确率相当。所提的基于关键区域的油画描述法所提取的特征能够有效描述画家的艺术风格。

基于改进Fast-SCNN的塑瓶气泡缺陷实时分割算法

付磊, 任德均, 吴华运, 郜明, 邱吕, 胡云起

2020, 40(6): 1824-1829. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111926

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在医用塑瓶的瓶身气泡检测时，瓶身气泡位置的任意性、气泡大小的不确定性以及气泡特征与瓶身特征之间的相似性增加了气泡缺陷的检测难度。针对上述气泡缺陷检测难点问题，提出了一种基于改进快速分割卷积神经网络(Fast-SCNN)的实时分割算法。该分割算法的基础框架为Fast-SCNN，而为弥补原有网络分割尺寸的鲁棒性不足，借鉴了SENet的通道间信息的利用与多级跳跃连接的思想，具体为网络进一步下采样提取深层特征，在解码阶段将上采样操作融合SELayer模块，同时增加两次与网络浅层的跳跃连接。设计四组对比实验，在气泡数据集上以平均交并比（MIoU）与算法单张分割时间作为评价指标。实验结果表明，改进Fast-SCNN的综合性能最好，其MIoU为97.08%，其预处理后的医用塑瓶的平均检测时间为24.4 ms，其边界分割准确率较Fast-SCNN提升了2.3%，增强了对微小气泡的分割能力，而且该网络的MIoU相较现有的U-Net提升了0.27%，时间上降低了7.5 ms，综合检测性能远超过全卷积神经网络(FCN-8s)。该算法能够有效地对较小的、边缘不清晰的气泡进行分割，满足对气泡缺陷实时分割检测的工程要求。

基于多头注意力机制和残差神经网络的肽谱匹配打分算法

闵鑫, 王海鹏, 牟长宁

2020, 40(6): 1830-1836. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101880

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肽谱匹配打分算法在肽序列鉴定的过程中起着关键性作用，而传统的打分算法无法充分有效地利用肽碎裂规律进行打分。针对这一问题提出了一种结合肽序列信息表征的多分类概率和式打分算法deepScore-α，该算法不需要考虑全局信息进行二次打分，不存在理论质谱与实验质谱相似度计算方法的限制。deepScore-α使用一维残差网络对序列底层信息进行抽取，再通过多头注意力机制融合序列不同肽键位点对当前肽键位点断裂产生的影响从而生成最终的碎片离子相对强度分布概率矩阵，结合肽序列碎片离子的实际相对强度计算出最终的肽谱匹配得分。该算法与常用开源鉴定工具Comet以及MSGF+进行了比较：在人类蛋白组数据集上错误发现率（FDR）为0.01时,deepScore-α保留的肽序列数量提升了约14%，Top1命中率(正确肽序列在得分最高的谱图所占比例)最大提升约5个百分点。使用人类蛋白组数据集训练的模型在ProteomeTools2数据集上进行泛化性能测试，结果表明，在FDR为0.01的条件下deepScore-α保留的肽序列数量提升了约7%，Top1命中率提升了约5个百分点，Top1中来自Decoy库的鉴定结果减少约60%。实验结果证明，deepScore-α在较低FDR值情况下保留更多的肽序列并提升Top1的命中率，且具有较好的泛化性能。

基于线特征及迭代最近点算法的地基建筑物点云自动配准方法

徐景中, 王佳荣

2020, 40(6): 1837-1841. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111978

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为克服迭代最近点(ICP)算法易陷入局部最优的缺陷，提出一种基于线特征及ICP算法的地基建筑物点云自动配准方法。首先，基于法向一致性进行建筑物点云平面分割；接着，采用alpha-shape算法进行点簇轮廓线提取，并拆分和拟合处理得到特征线段；然后，以线对作为配准基元，以线对夹角和距离作为相似性测度进行同名特征匹配，实现建筑物点云的粗配准；最后，以粗配准结果为初值，进一步采用ICP算法完成点云精确配准。利用两组部分重叠的建筑物点云进行配准实验，实验结果表明，采用由粗到精的配准方法能有效改善ICP算法对初值依赖的问题，实现具有部分重叠的建筑物点云的有效配准。

基于视频排队长度管理的小步增减绿信比优化方法

吴益源, 连培昆, 郭建钢, 赖元文, 康雅玲

2020, 40(6): 1842-1849. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111986

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针对高峰期间交叉口各进口道排队不均衡或溢出的现象，提出了一种基于视频排队长度管理的小步增减绿信比方法。首先，判断红灯结束时的排队状态及绿灯结束时的排队长度等级；然后，计算各个相位绿灯时间的增减量；最后，以均衡各进口道排队长度为目标，实现各相位绿灯时间与各进口道排队长度的动态平衡。实验结果表明，所提优化方法能有效地均衡各个进口道的排队长度，降低交叉口的通行延误和交通拥堵。当相位绿信比与排队长度不匹配时，该优化方法能快速进行绿信比调整，以适应排队长度的变化。

基于松弛算法的停机位分配优化方法

邢志伟, 乔迪, 刘洪恩, 高志伟, 罗晓, 罗谦

2020, 40(6): 1850-1855. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111888

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针对机场近机位资源紧缺及实际航班到离港时间偏离计划时间对停机位分配所造成的扰动，提出了在同机位相邻航班间加入缓冲时间的停机位分配调度方法。首先，建立了以机位空闲时间、远机位占用时间最小为目标的鲁棒性停机位分配模型；然后，设计了一种基于双目标的拉格朗日松弛优化算法，并使用次梯度算法求解拉格朗日松弛算法中的对偶问题。基于国内某枢纽机场运行数据的仿真结果表明，所提方法的优化方案和原始机位分配方案相比，机位使用量和机位空闲时间分别降低了15.79%、7.56%，机位占用率提高了18.72%，并且冲突率降低到3.57%，达到了有效提高停机位利用率与鲁棒性的目的。

基于自监督学习的病理图像层次分割

吴崇数, 林霖, 薛蕴菁, 时鹏

2020, 40(6): 1856-1862. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101863

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在苏木精-伊红(HE)染色病理图像中，细胞染色分布的不均匀和各类组织形态的多样性给病理图像的自动分割带来极大挑战。为解决该问题，提出了一种基于自监督学习的病理图像三步层次分割方法，对病理图像中各类组织进行由粗略到精细的全自动逐层分割。首先，根据互信息的计算结果在RGB色彩空间中进行特征选择；其次，采用K-means聚类将图像初步分割为各类组织结构的色彩稳定区域与模糊区域；然后，以色彩稳定区域为训练集采用朴素贝叶斯分类对模糊区域进行进一步分割，得到完整的细胞核、细胞质和胞外间隙这三类组织结构；最后，对细胞核部分进行结合形状和色彩强度的混合分水岭分割得到细胞核间的精确边界，进而量化计算细胞核个数、核占比、核质比等指标。对脑膜瘤HE染色病理图像的分割实验结果表明，所提方法对于染色和细胞形态差异保持较高的鲁棒性，各类组织区域分割误差在5%以内，在细胞核分割精度的对比实验中平均正确率在96%以上，满足临床自动图像分析的要求，其量化结果可以为定量病理分析提供依据。

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