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王仁群, 彭力

2016, 36(9): 2357-2361. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2357

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针对数据中心网络（DCN）的链路拥塞问题，提出了一种拓扑感知型拥塞控制算法（TACC）。首先，根据广义超立方体拓扑多维正交和单维全连接的结构特点，结合网络流的最大流最小割定理，提出了拓扑感知地选取分布流量请求的不相交路径策略；然后，根据带宽需求自适应选取不相交路径；最后，利用已选取路径的剩余带宽为权重动态调整每条路径的流量分配比例，从而达到缓解网络链路拥塞、均衡网络负载和减轻目的节点侧数据重组压力的目的。实验结果表明，与链路关键性路由算法（LCRA）、多路径健忘路由算法（MORA）、最小割多路径路由（MCMP）算法和免拥塞路由策略（CFRS）相比，TACC算法在均衡链路负载和优化算法部署时间方面有良好的表现。

面向三维的有向异构传感器网络覆盖优化算法

王昌征, 毛剑琳, 付丽霞, 郭宁, 曲蔚贤

2016, 36(9): 2362-2366. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2362

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针对面向三维的有向异构传感器网络随机部署节点产生的覆盖重叠区和盲区的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法面向三维的有向异构传感器网络覆盖优化算法（PSOTDH）。该算法在建立新的三维有向感知模型的基础上，在模型中引入三维重叠质心、三维有效质心和三维边界质心的概念，通过PSO算法对面向三维的有向异构传感器网络进行三维覆盖重叠区域优化和三维边界节点优化处理，使节点的主传感方向发生改变，从而使三维重叠质心、三维有效质心和三维边界质心分布更加均匀，进而达到提高覆盖率的目的。仿真结果表明，该算法经过25次优化以后可以提高网络覆盖率约27.82%。由此可见，该算法能够快速、有效地提高网络的覆盖率。

基于协同认知的抗干扰网络结构自适应技术

王海军, 李佳迅, 赵海涛, 王杉

2016, 36(9): 2367-2373. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2367

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针对现有协同认知无线网络工作在固定结构导致灵活性低、对复杂环境适应力不足的问题，以提高其抗干扰和抗毁能力为目标，提出了一种基于协同认知的网络结构自适应技术。该技术能够使协同认知无线网络在集中控制、自组织和协同中继三种结构之间灵活、自主切换，从而应对电磁干扰、设备故障和通信链路遮挡等问题，极大增强了网络的稳健性。详细介绍了切换方案设计和节点协议实现，并通过搭建基于GNU Radio和二代通用软件无线电外设（USRP2）的协同认知无线网络测试床对其切换耗时以及吞吐量性能进行实际测试验证。结果表明，相比单一、固定的网络结构，该技术能够显著增强网络抗毁性、连通性，提高服务质量（QoS）。

调参随机共振在超高频微弱信号检测中的应用

郝静, 杜太行, 江春冬, 孙曙光, 付超

2016, 36(9): 2374-2380. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2374

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针对经典随机共振（SR）理论只适用于小参数，在提取高频微弱信号失效而无法使用的问题，提出一种调参随机共振检测高频率微弱信号的方法。首先，推导出双稳系统中阻尼系数与信号频率的关系，并以Kramers逃逸速率为分析手段，讨论阻尼系数变化对系统发生随机共振的影响；然后，分析了系统形状参数对系统产生随机共振现象的影响，通过联合调整阻尼系数和系统参数实现了大频率微弱信号的检测，并讨论了不同采样频率与调参系统输出频谱特性的影响，验证了该方法在低采样率下仍具有较强的稳定性；最后，以通用软件无线电设备（USRP）接收的无线电带噪信号作为系统的输入进行仿真。实验结果表明，利用该调参随机共振策略能够稳定有效地检测出强噪声背景下的超高频微弱信号，信号频率可达到MHz、GHz，拓展了随机共振原理的微弱信号检测的应用领域。

考虑从众效应的谣言传播模型

万佑红, 王小初

2016, 36(9): 2381-2385. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2381

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考虑到真实社交网络中存在的从众效应，根据个体心理特征的变化，改进了对谣言传播概率以及谣言传播者恢复理性概率的动态化描述，提出了考虑从众效应的谣言传播模型，并针对不同的网络拓扑结构建立了相应的谣言传播动力学方程组。在考虑从众效应的谣言传播模型中，对谣言的最终传播规模进行了数值分析，结果表明，随着谣言的初始传播概率的增大，谣言的最终传播规模也随之增大；改进模型的仿真结果也表明从众效应会加速谣言的传播演化。利用蒙特卡罗方法模拟了谣言在小世界网络和无标度网络中的传播演化，结果表明在从众效应的影响下，谣言在无标度网络中传播速度更快，扩散程度更深。将改进模型基于真实社交网络拓扑进行了模拟仿真，发现谣言的初始传播个体影响力对于谣言的传播演化具有重要的影响。

面向移动社会网络的好友推荐方法

王珊珊, 冷甦鹏

2016, 36(9): 2386-2389. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2386

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针对移动社会网络（MSN）的好友推荐问题，提出了一种基于多维相似度的好友推荐方法。该方法隶属于基于内容的好友推荐，但与现有方法相比，不再局限于单一维度的匹配信息，而是从空间、时间和兴趣三个维度出发，判断用户在各个维度上的相似度，最终通过“差异距离”进行综合评判，向目标用户推荐与之在地理位置、在线时间和兴趣爱好上更具一致性的其他用户成为其好友。由实验结果表明，该方法应用于移动社会网络中的好友推荐服务时，其推荐结果查准率接近80%，查准效率接近60%，性能远高于只基于单一维度的好友推荐方法；同时，通过对三维权重值的调整，该方法可应用于多种特性的移动社会网络中。

基于独立非同分布广义K信道的OSTBC-MIMO系统及性能

何杰, 肖琨

2016, 36(9): 2390-2395. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2390

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针对独立非同分布（i.n.i.d.）广义K衰落信道中的正交空时分组编码多输入多输出（OSTBC-MIMO）系统性能问题，建立了采用M-QAM调制的OSTBC-MIMO系统在i.n.i.d广义K衰落信道中的系统模型。利用接收端等效信噪比（SNR）可以近似为两个由多个独立伽马随机变量之和构成的随机变量的乘积这一关系，推导出近似等效信噪比的概率密度函数表达式，继而推导得到平均符号差错概率、中断概率和容量的闭式。仿真结果表明：除波形参数m外，k取任意不同正整数值也会对系统性能产生重要的影响，OSTBC-MIMO系统在i.n.i.d.广义K衰落信道中的性能与在独立同分布（i.i.d.）广义K衰落信道中的性能存在显著差别。

云计算中基于多目标优化的动态资源配置方法

邓莉, 姚力, 金瑜

2016, 36(9): 2396-2401. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2396

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目前，云平台的大多数动态资源分配策略只考虑如何减少激活物理节点的数量来达到节能的目的，以实现绿色计算，但这些资源再配置方案很少考虑到虚拟机放置的稳定性。针对应用负载的动态变化特征，提出一种新的面向多虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的动态资源配置方法，结合各应用负载的当前状态和未来的预测数据，综合考虑虚拟机重新放置的开销以及新虚拟机放置状态的稳定性，并设计了面向虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的遗传算法（MOGANS）进行求解。仿真实验结果表明，相对于面向节能和多虚拟机重分布开销的遗传算法（GA-NN），MOGANS得到的虚拟机分布方式的稳定时间是GA-NN的10.42倍；同时，MOGANS也较好权衡了多虚拟机分布的稳定性和新旧状态转换所需的虚拟机迁移开销之间的关系。

面向内存云的协调器选举策略

王跃飞, 于炯, 鲁亮

2016, 36(9): 2402-2408. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2402

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针对ZooKeeper机制难以满足内存云（RAMCloud）低延迟、快恢复的问题，提出了一种面向内存云的协调器选举策略（CES）。首先根据内存云网络环境与协调器自身因素将协调器性能指标分为个体指标与协调器间指标两类并分别建立模型；然后将内存云的运行分为正常运行期与数据恢复期两阶段并分别建立适应度函数，再按时间比合并为总适应度函数；最后在备选协调器（RBC）的适应度值的基础上提出一个具备稳定择优性与随机性的新算子，CES首先通过筛选来排除性能较差的个体，缩小选择范围后再在理想协调器的集合中采用轮盘赌方法选择最终的个体。实验结果表明，在NS2仿真环境下CES选择的个体相比其他备选协调器数据处理延迟降低了19.35%；在搭建的内存云环境中，与ZooKeeper机制相比，CES的选择结果在快速恢复中时间减少了10.02%。在内存云的实际应用中，CES在处理单点失效问题上能有效选择性能更优的协调器，确保了低延迟、快恢复的要求。

个人云存储体验质量测量工具的设计与实现

袁斌, 黎文伟

2016, 36(9): 2409-2415. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2409

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随着用户日益增长的网络存储需求，涌现出了大量个人云存储（PCS）服务平台。个人云存储终端用户使用过程中体验质量（QoE）的测量是终端用户和服务提供商所共同关注的问题。通过从控制流与数据流之间的不同特性方面分析了影响个人云存储体验质量的因素，从终端用户的角度提出了能合理评估个人云存储体验质量的指标，设计了精确测量体验质量评估指标的方法。利用被动测量技术，实现了一个面向终端用户的个人云存储服务体验质量测量工具，同时给出了工具实现中的进程抓包、网络流分类等问题的解决方案。实验结果表明，测量工具运行健壮，测量数据准确，可以用于从用户终端测量个人云存储服务QoE。

基于改进Markov邻域的非线性0-1规划智能算法加速策略

李维鹏, 曾静, 张国良

2016, 36(9): 2416-2421. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2416

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大规模非线性0-1规划问题求解时间较长，通过分析非线性0-1规划问题特点及算法寻优的Markov过程，提出一种基于改进Markov邻域的智能算法加速策略。首先，根据0-1规划问题解特点给出了非线性0-1规划问题的改写模型；随后，基于该模型给出了改进的Markov邻域，并推导和证明了改进邻域下任意两个状态之间的可达概率及其条件；最后，通过进一步分析非线性0-1规划模型并融合所提出的改进邻域，设计了采用Markov过程的智能算法的约束条件和目标函数递推更新策略对算法进行加速。采用不同算例进行多次测试，结果表明，在保持加速算法与原算法寻优效果相当的前提下，该策略对多种智能算法的寻优效率均有不同程度的提升。

基于JavaCC的C代码自动并行化的设计与实现

刘有耀, 杨鹏程

2016, 36(9): 2422-2426. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2422

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针对当前大量遗产代码无法重复利用的问题，设计一种新的编译工具将C的串行代码转换为基于MPI+OpenMP的混合并行编程代码，降低了并行编程的开发成本。首先，通过对JavaCC的优化，实现一种可以解析C语言的词法和语法分析器，进行源代码分析并生成抽象语法树；其次，根据语法树对源代码进行控制依赖性和数据依赖性分析，产生可并行化的语句块分区；再次，按照提出的并行代码生成方法得到目标代码；最后，基于Visual Studio 2010构建目标代码仿真验证环境。实验结果表明，该工具可以较为理想地实现串行代码自动并行化，与手工编写的代码在加速比上的误差为8.2%~18.4%。

抑制式模糊C均值聚类惩罚因子的改进

肖满生, 肖哲

2016, 36(9): 2427-2431. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2427

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针对传统模糊C均值（FCM）算法在聚类过程中存在收敛速度慢、对大数据处理实时性不强等问题，提出了一种基于惩罚因子的样本隶属度改进算法。首先分析抑制式模糊C均值（SFCM）聚类特点，研究惩罚因子对样本隶属度修正的触发条件，进而设计出基于惩罚因子的SFCM聚类隶属度动态修正算法。通过算法实现样本向“两极移动”，达到快速收敛之目的。理论分析与实验结果表明，在相同的初始化条件下，改进算法的执行时间效率比传统FCM算法提高约40%，比基于优化选择的SFCM（OS-SFCM）算法提高10%，其聚类准确度与其他两种算法相比也有一定的提高。

可及时确定受攻击节点的无线传感器网络数据聚合方案

王洁, 卢建朱, 曾小飞

2016, 36(9): 2432-2437. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2432

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无线传感器网络（WSN）中，当传感器节点受到攻击导致网络数据和传输受到干扰，及时确定受攻击的传感器节点并采取相应措施以保障整个网络的安全性尤为重要。因此，提出一种可及时确定受攻击节点的无线传感器网络数据聚合方案。首先使用状态公钥加密和对称公钥加密结合伪随机函数和消息认证码对数据进行两次加密；其次，在簇头节点进行认证，将假数据过滤后，解密，并将假数据节点编号发送给基站；最后在基站进行解密认证，恢复明文数据。该方案的提出解决了由于受攻击节点导致的错误聚合值问题，而且还实现了及时过滤假数据并确认受攻击的传感器节点。理论分析表明，提出的基于安全的单向函数、消息认证码和椭圆曲线上的离散对数难问题的方案是安全的，并大大降低了网络的通信成本和计算成本。仿真实验表明，该方案的计算成本、通信成本和确认受攻击节点时间比使用状态公钥加密的无线传感器网络安全聚合方案分别降低了至少19.96% 、36.81%和28.10%。

基于目标预判的网络入侵检测频率自调整算法

杨忠明, 梁本来, 秦勇, 蔡昭权

2016, 36(9): 2438-2441. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2438

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在集群环境中，入侵者攻击特定目标是提高攻击效率一种常规手段，有针对性地调度计算资源可有效提高检测效率。提出一种基于攻击目标预判的网络入侵检测系统（NIDS）的检测频率自调整算法DFSATP，检测分析采集到的数据，将发往潜在被攻击目标范围的数据列为高危数据，其余数据为低危数据，指引网络入侵检测系统高频检测发往预测目标的高危数据包，低频检测低危数据包，从而提高NIDS的检测效率，保障在有限的计算资源情况下提高异常数据的检出率。模拟实验结果表明，在高速网络环境下，DFSATP对NIDS检测频率的调整，使得异常数据的检出率得到了一定程度的提升。

高效适配NLBF型序列密码的全局定向搜索算法

王周闯, 戴紫彬, 李伟

2016, 36(9): 2442-2446. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2442

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针对序列密码中非线性布尔函数（NLBF）适配算法不具普遍性及资源消耗较多的问题，提出一种基于NLBF与项和真值表相结合的全局定向搜索算法。首先，通过NLBF中与项比率的分析，得出合理的查找表（LUT）适配形式；随后，提出布尔函数归类算法，归类算法从高次到低次搜索NLBF中全部与项，并对各与项进行“吸收”及“合并”处理；最后，提出基于真值表的配置信息生成算法，该算法通过遍历真值表的方式，生成LUT存储的配置信息以完成NLBF的运算。对序列密码进行适配发现，布尔函数归类算法能完成现有NLBF型序列密码的适配，且对常用的ACH-128、Trivium及Grain等算法更易适配；同时从对比结果可以看出，全局定向搜索算法的资源消耗较基于Shannon分解定理的适配算法及遗传算法明显要少；同时从资源消耗情况来看，4输入LUT消耗最多，6输入LUT消耗最少。

基于聚类分析的可信网络管理模型

谢洪安, 李栋, 苏旸, 杨凯

2016, 36(9): 2447-2451. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2447

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针对可信网络中动态信任模型对终端用户行为信任评估有效性问题，提出一种新的基于聚类分析的可信网络管理模型。该模型在传统信任模型的基础上引入聚类分析方法，从行为预期的角度研究用户的行为信任。通过对用户的历史行为数据进行聚类分析以构建行为预期，并利用行为预期评估用户行为，最后以信任评估结果为依据实现对网络中的用户的管理。实验表明该模型可以对长期接入的正常用户产生稳定的信任评估结果，同时迅速发现并隔离恶意用户，对可信用户与不可信用户有较高的区分度，与传统的信任模型相比具有更高的准确度及效率，达到了提高网络可信性的目的。

条件型非对称跨加密系统的代理重加密方案

郝伟, 杨晓元, 王绪安, 吴立强

2016, 36(9): 2452-2458. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2452

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为了减轻云应用中移动设备解密的负担，利用基于身份的广播加密（IBBE）、基于身份的加密（IBE）、基于身份的条件型广播代理重加密方案，提出了多条件型非对称跨加密系统的代理重加密方案。该方案允许发送方将信息加密成IBBE密文，一次性发送给多个接收方，其中任一接收方又可以授权给代理者一个多条件型的重加密密钥，代理者利用该多条件型重加密密钥，能将符合多个条件的原始密文重加密成一个新的接收方可以解密的IBE密文。该方案实现了从IBBE加密系统到IBE加密系统的非对称代理重加密，而且代理者可以根据条件将最初的原始密文进行重加密，避免了不需要进行重加密的原始密文被代理者重加密，提高了代理者重加密的效率，同时节约了接收方获悉正确明文的时间。

基于低密度生成矩阵码的签密方案

刘明烨, 韩益亮, 杨晓元

2016, 36(9): 2459-2464. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2459

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基于编码的密码系统具备抵抗量子计算的天然优势。针对传统的基于Goppa码构造的密码方案存在密文扩展率大和密钥量大的问题，利用低密度生成矩阵（LDGM）码和哈希函数构造了一个可证明安全的签密方案。LDGM码的生成矩阵是稀疏的，能有效减小数据量，哈希函数计算效率很高。方案满足随机预言机下的适应性选择密文攻击下的不可区分性（IND-CCA2）和选择消息攻击下存在性不可伪造（EUF-CMA）安全。在保证数据机密性和完整性的同时，与传统的先签名后加密的方法相比，输出密文总量减少了25%；与“一石二鸟”和SCS签密方案相比，计算效率有较大提高。

大数据存储架构和算法研究综述

杨俊杰, 廖卓凡, 冯超超

2016, 36(9): 2465-2471. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2465

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随着大数据计算需求的增长，集群的处理速度需要得到快速的提升，然而目前大数据处理框架的处理性能已逐渐满足不了这种快速增长的需求。由于集群的存储架构是分布式存储，因此数据的存放在大数据处理过程中成为影响集群的处理性能的因素之一。首先，对当今的分布式文件存储系统的结构进行了介绍；接着，根据不同的优化目标，例如减少网络负载、负载均衡、降低能耗和高容错性等，对近年国内外大数据存储算法的研究进行了总结，分析和对比了已有算法的优点以及存在的问题；最后，对大数据存储架构和优化算法设计的挑战和未来研究方向作了展望。

基于导数序列的时间序列同构关系发现

邹蕾, 高学东

2016, 36(9): 2472-2474. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2472

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时间序列子序列匹配作为时间序列检索、聚类、分类、异常监测等挖掘任务的基础被广泛研究。但传统的时间序列子序列匹配都是对精确相同或近似相同的模式进行匹配，为此定义了一种全新的具有相似发展趋势的序列模式——时间序列同构关系，经过数学推导给出了时间序列同构关系判定的法则，并基于此提出了同构关系时间序列片段发现的算法。该算法首先对原始时间序列进行预处理，然后分段拟合后对各时间序列分段进行同构关系判定。针对现实背景数据难以满足理论约束的问题，通过定义一个同构关系容忍度参数使实际时间序列数据的同构关系挖掘成为可能。实验结果表明，该算法能有效挖掘出满足同构关系的时间序列片段。

多子域隔离学习组合决策用于不均衡样本

靳燕, 彭新光

2016, 36(9): 2475-2480. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2475

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为进一步弱化数据不均衡对分类算法的束缚，从数据集区域分布特性着手，提出了不均衡数据集上基于子域学习的复合分类模型。子域划分阶段，扩展支持向量数据描述（SVDD）算法给出类的最小界定域，划分出域内密集区与域外稀疏区。借鉴不同类存在相似样本的类重叠概念，对边界样本进行搜索，组合构成重叠域。子域清理阶段，基于邻近算法（KNN）的邻近性假设，结合不同域的密疏程度，设置样本有效性参数，对域内样本逐个检测以清理噪声。各子域隔离参与分类建模，按序组合产生出用于不均衡数据集的复合分类器CCRD。在相似算法对比以及代价敏感MetaCost对比中，CCRD对正类的正确分类改善明显，且未加重负类误判；在SMOTE抽样比较中，CCRD改善了负类的误判情形，且未影响正类的正确分类；在五类数据集的逐个比较中，CCRD分类性能均有提升，在Haberman_sur的正类分类性能提升上尤为明显。结果表明，基于子域学习的复合分类模型的分类性能较好，是一种研究不均衡数据集的较有效的方法。

高阶代码消除性能比较框架的设计与实现

赵迪, 华保健, 朱洪军

2016, 36(9): 2481-2485. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2481

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函数式语言编译中，闭包变换和函数消除是广泛采用的高阶代码消除方法。为了提高函数式语言的运行效率，针对函数式语言编译阶段的高阶代码消除过程对目标代码效率的影响，设计并实现了一种函数式语言编译框架。该框架采用了菱形的架构，平行地使用了闭包变换与函数消除两种高阶代码消除方法。设计了一种具有代表性的函数式语言——FUN语言，并以FUN语言为基础，给出了比较框架的一个完整实现。通过该系统，对闭包变换与函数消除的效率影响进行对比实验，选取具有典型特征的测试例，分别从生成代码的规模和运行效率方面对闭包变换与函数消除两种方法的结果进行比较。实验结果表明，与闭包变换相比，使用函数消除方式所得的目标代码量更少，最多可减少33.76%的目标代码量；并且运行效率更高，最多可提高69.51%。

基于字典学习的软件缺陷检测算法

张蕾, 朱义鑫, 徐春, 于凯

2016, 36(9): 2486-2491. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2486

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针对目前存在的字典学习方法不能有效构造具有鉴别能力字典的问题，提出具有鉴别表示能力的字典学习算法，并将其应用于软件缺陷检测。首先，重新构建稀疏表示模型，通过在目标函数中设计字典鉴别项学习具有鉴别表示能力的字典，使某一类的字典对于本类的样本具有较强的表示能力，对于异类样本的表示效果则很差；其次，添加Fisher准则系数鉴别项，使得不同类的表示系数具有较好的鉴别能力；最后对设计的字典学习模型进行优化求解，以获得具有强鉴别和稀疏表示能力的结构化字典。选择经过预处理的NASA软件缺陷数据集作为实验数据，与主成分分析（PCA）、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和代表性的字典学习方法进行对比，结果表明所提出的具有鉴别表示能力的字典学习算法的准确率与F-measure值均有提高，能在改善分类器性能的基础上提高检测精度。

基于自适应粒子群优化算法的测试数据扩增方法

王曙燕, 温春琰, 孙家泽

2016, 36(9): 2492-2496. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2492

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针对在回归测试中原有测试数据集往往难以满足新版本软件测试需求的问题，提出一种基于自适应粒子群算法（APSO）的测试数据扩增方法。首先，根据原有测试数据在新版本程序上的穿越路径与目标路径的相似度，在原有的测试数据集中选择合适的测试数据，作为初始种群的进化个体；然后，利用初始测试数据的穿越路径与目标路径的不同子路径，确定造成两者路径偏离的输入分量；最后，根据路径相似度构建适应度函数，利用APSO操作输入分量，生成新的测试数据。该方法针对四个基准程序与基于遗传算法（GA）和随机法的测试数据扩增方法相比，测试数据扩增效率分别平均提高了约56%和81%。实验结果表明，所提方法在回归测试方面有效地提高了测试数据扩增的效率，增强了其稳定性。

面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略

邢行, 尚颖, 赵瑞莲, 李征

2016, 36(9): 2497-2502. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2497

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针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序（MOTCP）时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题，提出一种基于上位基因段（ETS）的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化，选取ETS作为信息素更新范围，再根据ETS中测试用例间的适应度增量和测试用例的执行时间更新路径上的信息素值。为进一步提升蚁群算法求解效率、节省蚂蚁依次访问测试用例序列的时间，优化的蚁群算法还通过估算ETS长度重新设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点。实验结果表明，与优化前的蚁群算法及NSGA-Ⅱ相比，优化后的蚁群算法能提升求解MOTCP问题时的收敛速度，获得更优的Pareto解集。

基于Matlab的并行循环冗余校验Verilog代码自动生成方法

薛俊, 段发阶, 蒋佳佳, 李彦超, 袁建富, 王宪全

2016, 36(9): 2503-2507. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2503

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在水声信号探测数据的传输过程中，现场可编程门阵列（FPGA）通过传统串行方法对长数据帧进行循环冗余校验（CRC）时无法达到速度要求，而更快速的并行校验方法存在因编程复杂带来的实际工程应用困难问题。为了满足传输对校验速度的需求，降低编程难度和缩短编程时间，设计了一种借助Matlab对任意长度数据帧自动编写并行CRC程序语句的方法。该计算方法基于矩阵法数学原理，借助Matlab完成所有数学推导计算过程，然后直接输出符合Verilog HDL语法规则的并行CRC校验程序语句。通过在Quartus Ⅱ 9.0中仿真，进一步在民用拖曳声呐阵列系统上进行数据传输实验，验证了Matlab自动编程方法的有效性：校验程序的自动编写输出能在几十秒内完成，同时生成的并行CRC校验程序能在满足数据传输速度要求的情况下正确地计算出系统中传输协议定义的长数据帧的校验码。

卷积神经网络研究综述

李彦冬, 郝宗波, 雷航

2016, 36(9): 2508-2515. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2508

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近年来，卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域取得了一系列突破性的研究成果，其强大的特征学习与分类能力引起了广泛的关注，具有重要的分析与研究价值。首先回顾了卷积神经网络的发展历史，介绍了卷积神经网络的基本结构和运行原理，重点针对网络过拟合、网络结构、迁移学习、原理分析四个方面对卷积神经网络在近期的研究进行了归纳与分析，总结并讨论了基于卷积神经网络的相关应用领域取得的最新研究成果，最后指出了卷积神经网络目前存在的不足以及未来的发展方向。

基于多种群的改进粒子群算法多模态优化

谢红侠, 马晓伟, 陈晓晓, 邢强

2016, 36(9): 2516-2520. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2516

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针对多模态函数寻优过程中开发与探索能力难以平衡的问题，提出一种基于多种群的改进粒子群算法（EMSPSO）。该算法在基于种群的粒子群算法（SPSO）的基础上改进了种群生成策略，通过在个体最优值中选择种子，将粒子群分为若干独立进化的种群，增强了算法收敛的稳定性；为了提高粒子的利用率、算法的全局搜索能力和搜索效率，引入冗余粒子重新初始化策略；同时为了防止算法在寻优的过程中遗漏适应度较优的极值点，对速度更新公式进行改进，使算法的开发与探索能力得到了有效的均衡。最后选用6个典型的测试函数进行对比实验，实验结果表明，EMSPSO具有较高的多模态寻优成功率与较优的全局极值搜索性能。

基于多新息理论的深度信念网络算法

李萌, 秦品乐, 李传朋

2016, 36(9): 2521-2525. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2521

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针对深度信念网络（DBN）算法在采用反向传播修正网络的连接权值和偏置的过程中，容易产生梯度小、学习率低、误差收敛速度慢等问题，提出一种结合多新息理论对标准DBN算法进行改进的算法，即多新息DBN（MI-DBN）。MI-DBN算法是对标准DBN算法中反向传播的过程重新建模，使得算法在原先只利用单个新息的情况下，扩展为能够充分利用之前多个周期的新息，从而大幅提高误差收敛速度。通过实验对MI-DBN算法和其他分类算法进行了数据集分类的比较，实验结果表明，MI-DBN算法相较其他分类算法，其误差收敛速度较快，而且最终对MNIST数据集和Caltech101数据集的识别中误差结果相对更小。

基于语义向量表示的查询扩展方法

李岩, 张博文, 郝红卫

2016, 36(9): 2526-2530. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2526

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针对传统查询扩展方法在专业领域中扩展词与原始查询之间缺乏语义关联的问题，提出一种基于语义向量表示的查询扩展方法。首先，构建了一个语义向量表示模型，通过对语料库中词的上下文语义进行学习，得到词的语义向量表示；其次，根据词语义向量表示，计算词之间的语义相似度；然后，选取与查询中词汇的语义最相似的词作为查询的扩展词，扩展原始查询语句；最后，基于提出的查询扩展方法构建了生物医学文档检索系统，针对基于维基百科或WordNet的传统查询扩展方法和BioASQ 2014—2015参加竞赛的系统进行对比实验和显著性差异指标分析。实验结果表明，基于语义向量表示查询扩展的检索方法所得到结果优于传统查询扩展方法的结果，平均准确率至少提高了1个百分点，在与竞赛系统的对比中，系统的效果均有显著性提高。

基于信息熵和时效性的协同过滤推荐

刘江冬, 梁刚, 冯程, 周泓宇

2016, 36(9): 2531-2534. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2531

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针对协同过滤推荐算法存在的噪声数据问题，提出了用户信息熵模型。用户信息熵模型结合信息论中信息熵的概念，采用信息熵的大小衡量用户信息的含量，利用用户评分数据得到用户的信息熵，过滤信息熵低的用户，从而达到过滤噪声数据的目的。同时，将用户信息熵模型和项目时效性模型相结合，项目时效性模型利用评分数据上下文信息获得项目的时效性，能有效缓解协同过滤的数据稀疏性问题。实验结果表明提出的算法能有效过滤噪声数据，提高推荐精度，与基础算法相比，推荐精度提高了1.1%左右。

基于熵和风险态度的二型模糊多属性决策方法

王翠翠, 姚登宝, 李宝萍

2016, 36(9): 2535-2539. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2535

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针对属性权重信息完全未知的二型模糊多属性决策问题，提出了一种基于二型模糊熵和决策者风险态度的决策方法。首先，为了准确测度二型模糊集（T2FS）的不确定性，通过引入模糊因子和犹豫因子建立了二型模糊熵的公理化准则，并基于距离测度给出了对应的计算公式。其次，为了减少整体不确定信息对决策结果的影响，结合二型模糊熵构建非线性规划模型来确定属性权重。同时，将决策者的风险态度引入二型模糊信息的得分函数中并给出具体的决策步骤。最后，通过实例分析验证了该决策方法的可行性，并与现有文献对比发现该决策方法更具有灵活性。

基于临界多边形的不规则件启发式排样算法

汤德佑, 周子琳

2016, 36(9): 2540-2544. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2540

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为提高不规则件启发式排样的材料利用率，提出一种基于重心临界多边形和边适应度的不规则件启发式排样算法GEFHNA。首先，定义了边适应度以衡量排样过程中原材料与不规则件间贴合程度，在此基础上给出了将边适应度与重心NFP（GNFP）相结合的排放策略以减少排样过程中可能产生的空隙面积；其次，给出了基于Weiler-Atherton多边形裁剪算法的剩余原材料求解方法，重用排样过程中产生的孔洞，减少孔洞面积；最后，给出了基于上述排样策略和材料重用策略的启发式排样算法GEFHNA，给出了与智能算法和同类软件的实验比较。对欧洲排样问题兴趣小组提供的基准测试用例的实验结果表明，GEFHNA的耗时约为基于智能算法的排样方法的千分之一，同时在与两款商业软件NestLib和SigmaNest的11个基准测试的对比中，GEFHNA获得了7/11个相对最优的排样面积利用率。

基于改进支持向量回归算法的移动机器人定位

王春荣, 夏尔冬, 吴龙, 刘建军, 熊昌炯

2016, 36(9): 2545-2549. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2545

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为了提高移动机器人定位精度，提出了一种基于正交编码器和陀螺仪的轮式移动机器人定位系统，建立机器人的定位模型和运动学模型。研究了支持向量回归（SVR）算法，为获得更好的鲁棒性，对目标函数误差平方进行加权，分析不同参数优化算法对支持向量机回归准确率的影响。以自制的移动机器人为实验平台，将改进的算法与最小二乘支持向量回归（LSSVR）算法、加权最小二乘支持向量回归（WLSSVR）算法进行比较，对比了用改进算法时机器人在木地板场地与瓷砖场地的定位误差情况，并对正交编码器+陀螺仪定位系统与双码盘定位系统、单码盘+陀螺仪定位系统进行比较。实验结果表明，改进的算法使机器人的定位精度明显高于对比算法，并且所提出的定位系统定位效果较好。

验证和识别相融合的深度行人识别网络

蔡晓东, 杨超, 王丽娟, 甘凯今

2016, 36(9): 2550-2554. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2550

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找到能减小类内距离、增大类间距离的特征表示方法是行人识别的一个挑战。提出一种基于行人验证和识别相融合的深度网络模型来解决这一问题。首先，识别监督学习网络模型增加不同个人的类间间距，验证监督学习网络模型减少同一个行人的类内间距；然后，将行人验证和识别的深度网络融合，提取到更有分辨能力的行人特征向量；最后，采用了联合贝叶斯的行人比对方法，通过监督学习排名的方式，提高行人比对的准确率。实验结果表明，所提方法在VIPeR库上同其他深度网络相比有较高的识别准确率，融合网络与单独的识别和验证网络相比有更高的收敛速度和识别准确率。

基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报

孙丽华, 严军峰, 徐健锋

2016, 36(9): 2555-2559. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2555

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传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法，较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象，提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先，对气象数据进行属性约简，降低数据维度；其次，在数据集上训练多种异构机器学习分类器，并基于预测质量筛选最优基分类器；最后，通过对最优基分类器训练权重，并结合集成策略产生最终分类器。实验表明，该方法优于传统单最优方法，其平均预测准确率提高了9.5%。

基于Manifold Ranking和结合前景背景特征的显著性检测

朱征宇, 汪梅

2016, 36(9): 2560-2565. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2560

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针对基于图和流形排序（Manifold Ranking）的显著性检测算法（MR算法）过度依赖边界节点的背景特征的问题，提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先，对图像进行超像素分割，建立闭环图模型；然后利用流形排序算法根据图像前景特征和背景特征分别得出前景种子和背景种子；再通过亮度和颜色特征对两类种子进行结合，筛选出更为准确的查询节点；最后再利用流形排序算法进行显著值计算，得到最终的显著图。实验表明，改进方法与MR算法相比在精确率、召回率、F值等多个评价指标上均有明显提升，得到的显著图更接近真值。

基于随机一致性采样估计的目标跟踪算法

勾承甫, 陈斌, 赵雪专, 陈刚

2016, 36(9): 2566-2569. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2566

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为了解决在实际监控中因为目标遮挡、外观变化和时间过长导致跟踪丢失的问题，提出一种基于随机一致性采样（RANSAC）估计的目标跟踪算法。算法首先在搜索区域提取局部不变特征集，然后利用特征匹配传递性和非参数学习算法从特征集中分离出目标特征，最后对目标特征进行RANSAC估计跟踪目标位置。将算法在不同场景的视频数据集上进行测试，分别从准确率、召回率和综合评价指标F1-Measure三个指标分析算法性能，实验结果表明所提出的算法提高了目标跟踪的准确性，克服了长时间目标跟踪产生的跟踪漂移。

结合压缩感知与非局部信息的图像超分辨率重建

陈伟业, 孙权森

2016, 36(9): 2570-2575. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2570

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针对现有的超分辨率重建算法只考虑图像块的灰度信息，而忽略了纹理信息，并且大多数非局部方法在强调非局部信息的同时，没有考虑局部信息的问题，提出一种结合压缩感知与非局部信息的图像超分辨率重建算法。首先，根据图像块的结构特征计算像素之间的相似性，同时考虑了图像块的灰度信息和纹理信息；然后，合并图像的局部和非局部信息来估计相似像素的权重，构造结合局部和非局部信息的正则项；最后，将图像的非局部信息引入到压缩感知框架中，通过迭代收缩算法求解稀疏表示系数。实验结果表明，所提算法与现有的基于学习的超分辨率算法相比，重建图像的峰值信噪比和结构相似度取值更高，并且在恢复图像纹理细节的同时有效抑制了噪声。

改进的分层马尔可夫随机场彩色图像分割算法

王雷, 黄晨雪

2016, 36(9): 2576-2579. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2576

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针对传统的分层马尔可夫随机场（MRF）算法难以描述彩色图像像素值分布等问题，提出一种基于RGB色彩统计分布的分层MRF分割算法。在分层MRF模型的基础上，设定了相关参数并对分割过程进行了公式推导；结合RGB色彩统计分布模型，重写了分层MRF能量函数，利用k-means算法作为预分割算法，实现了算法的无监督分割。相比传统的分层MRF分割模型，该算法充分利用了彩色图像的像素值的信息，可有效地减少颜色分布参数和计算成本，能更准确地描述各分割对象的颜色分布；且该算法不受目标和背景颜色区间分布、目标空间分布的限制，能够很好地描述不同目标和背景。通过大量实验验证了算法的有效性，其在运算速度、分割精度等方面均优于传统MRF算法和模糊C均值（FCM）算法。

基于模糊综合评价的接边质量评价

介丹, 胡强强, 徐成武, 高保禄, 李海芳

2016, 36(9): 2580-2583. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2580

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针对传统的接边质量评价方法主要依赖专家人工评定所造成的效率低、容易受主观因素影响且评价结果易出现偏差的问题，提出了一种新的地图映射评价算子（GMO）。该算子将模糊综合评价应用到接边质量评价中，并根据国家标准确定了评价指标和评语等级，通过熵权法确定了评价因素的模糊权向量。另外，对新算子进行了理论证明。在实际数据中使用GMO时，接边前地球数据质量评价结果中65%为不合格，而接边后评价结果中55%是优秀的，验证了GMO的有效性。

改进的全局参数化方法

洪程, 章登义, 苏科华, 武小平, 郑昌金

2016, 36(9): 2584-2589. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2584

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针对多亏格曲面参数化变形较大、运算复杂度高的问题，提出一种改进的基于全纯1-形式的全局参数化方法。该方法以参数化的梯度场为出发点，采用更快速的同调群和上同调群计算方法。首先，利用简化的割图法计算曲面的同调群以确定其拓扑结构；其次，定义特定的调和函数计算闭合1-形式来构造由梯度场形成的线性空间的上同调群；然后，最小化调和能量将上同调群扩散为调和1-形式；最后，线性组合调和1-形式构造出全纯1-形式并在基本域上积分即得到参数化。由上同调群、同调群相关理论分析表明，该方法所得参数化是一种全局的、边界自由的共形映射。基于多组高亏格模型的实验证明，与原有基于全纯1-形式的全局参数化算法相比，本算法视觉效果更好，平均误差更小，运算效率更高。

基于KD-tree剖分的三维动态场景快速有效压缩

马志强, 李海生

2016, 36(9): 2590-2596. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2590

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为充分利用GPU并行计算特点，实现对三维动态数据的快速有效压缩，降低网络带宽的限制，提出一种基于KD-tree剖分的快速有效压缩方法。首先使用KD-tree在第0帧对整个三维场景进行划分，并对每个叶子节点进行刚体的并行构造；建立能构造刚体的叶子节点和均匀划分的三维网格之间的映射关系，在三维空间使用并查集合并并行构造的刚体；最后将压缩后的动态数据传输到客户端并重构一定时间内的三维动态场景。算法可以极大提高服务器端数据的压缩速度，有效减少需要传输的数据量。实验结果表明：该算法在保证压缩质量的同时，可以对原始三维动态场景进行快速有效压缩，有效降低网络带宽对数据传输的限制。

基于特征融合与核局部Fisher判别分析的行人重识别

张耿宁, 王家宝, 李阳, 苗壮, 张亚非, 李航

2016, 36(9): 2597-2600. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2597

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行人重识别精度主要取决于特征描述和度量学习两个方面。在特征描述方面，现有特征难以解决行人图像视角变化的问题，因此考虑将颜色标签特征与颜色和纹理特征融合，并通过区域和块划分的方式提取直方图获得图像特征；在度量学习方面，传统的核局部Fisher判别分析度量学习方法对所有查询图像统一映射到相同的特征空间中，忽略了查询图像不同区域的重要性，为此在核局部Fisher判别分析的基础上对特征进行区域分组，采用查询自适应得分融合方法来描述图像不同区域的重要性，由此实现度量学习。在VIPeR和iLIDS数据集上，实验结果表明融合后的特征描述能力明显优于原始特征，同时改进的度量学习方法有效提高了行人重识别精度。

基于小波变换的功能磁共振图像时间序列分步去噪

李微微, 梅雪, 周宇

2016, 36(9): 2601-2604. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2601

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功能磁共振图像（fMRI）数据中反映大脑神经活动的感兴趣信号常受到结构噪声和随机噪声的影响。为消除上述噪声对分析激活体素的影响，对经过SPM标准预处理的体素时间序列进行Activelets小波变换，并在得到尺度系数及细节系数后，针对两类噪声的不同特点进行分步去噪。第一步，在受结构噪声影响的尺度系数上，选用独立成分分（ICA）析去识别并消除结构噪声源；第二步，提出一种改进的空域相关去噪算法在细节系数上对信号进行处理。值得注意的是，该算法利用邻域体素之间的相似性，判定所处位置的细节系数反映噪声还是神经活动。实验结果表明，经过这两步处理的数据可有效消除噪声的影响，其中框架位移减少了1.5mm，尖峰百分比减少了2%，此外由去噪后的信号获得的脑激活图中一些明显的伪激活区得到抑制。

基于Metropolis光线跟踪的组合滤波器

吴熙, 徐庆, 卜红娟, 王征

2016, 36(9): 2605-2608. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2605

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蒙特卡罗方法是计算全局光照的基础，目前已经有很多基于蒙特卡罗的全局光照算法，但大多数算法在渲染时间上都有一定局限性。在蒙特卡罗方法基础上，结合Metropolis光线跟踪算法和组合滤波器，提出一种新的全局光照算法。该算法分为两个部分，首先使用多组不同尺度的滤波器对图像进行处理，然后将多组滤波器处理后的结果组合成最终的结果。该算法使用相对均方根误差作为选择滤波尺度的依据，在采样和重建过程中自适应地为每个像素选择合适的滤波器，以最大化降低误差，得到更好的重建结果。实验结果表明，该算法相对于传统Metropolis算法在效率和图像质量上都有较大提高。

低资源语音识别中融合多流特征的卷积神经网络声学建模方法

秦楚雄, 张连海

2016, 36(9): 2609-2615. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2609

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针对卷积神经网络（CNN）声学建模参数在低资源训练数据条件下的语音识别任务中存在训练不充分的问题，提出一种利用多流特征提升低资源卷积神经网络声学模型性能的方法。首先，为了在低资源声学建模过程中充分利用有限训练数据中更多数量的声学特征，先对训练数据提取几类不同的特征；其次，对每一类类特征分别构建卷积子网络，形成一个并行结构，使得多特征数据在概率分布上得以规整；然后通过在并行卷积子网络之上加入全连接层进行融合，从而得到一种新的卷积神经网络声学模型；最后，基于该声学模型搭建低资源语音识别系统。实验结果表明，并行卷积层子网络可以将不同特征空间规整得更为相似，且该方法相对传统多特征拼接方法和单特征CNN建模方法分别提升了3.27%和2.08%的识别率；当引入多语言训练时，该方法依然适用，且识别率分别相对提升了5.73%和4.57%。

基于新道路发现的GIS地图更新算法

郭森, 秦贵和, 肖晓, 任鹏飞, 孙铭会

2016, 36(9): 2616-2619. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2616

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针对导航系统中电子地图的更新代价大、耗时长的问题，结合浮动车的历史GPS轨迹信息匹配到当前电子地图中时匹配时效的情形，提出了一种基于失效数据筛选的新道路判定和电子地图更新算法。首先，通过计算全部失效点的横纵跨度判断行驶轨迹的主方向。其次，通过飘逸筛选，剔除可能由于车载GPS采集设备因故障而产生的定位失准数据点组；利用基于直线的最小二乘法，对匹配失效的异常轨迹进行线性拟合，以确定轨迹的位置和方向；通过角度筛选，剔除误差较大的定位数据点组。最后，将筛选所得新道路的轨迹数据进行融合并排序，结合电子地图的路网结构，根据新道路的路段端点的匹配结果，将新道路插入到当前GIS电子地图的路网中。通过在某城市局部区域的电子地图路网数据上进行实验，结果表明该方法能够准确地判定和筛选新增道路，并将其正确地插入到电子地图的当前路网结构中。

基于复合幂函数修正G1法的商户综合评价

李忠洵, 华锦芝, 刘震, 郑建宾

2016, 36(9): 2620-2625. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2620

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针对多指标综合评价问题中主客观权重相悖时客观权重淹没主观权重的问题，以G1法和客观赋权法为基础，提出了复合幂函数修正G1法的组合赋权模型。首先，建立指标体系并通过G1法确定各指标主观排序和主观初始向量；然后，利用客观赋权法计算各指标客观向量；其次，在不改变主观排序的情况下利用复合幂函数算出主客观结合的综合权重；最后，利用各指标标准化后的值和综合权重计算综合评价值。采用大众点评网的商户数据进行综合评价实验：该模型的均方根误差（RMSE）为3.891，均低于G1-熵权法的8.818和标准差修正G1法的4.752，且覆盖率优于两种对比方法；分别修改主观初始向量和主观排序进行对比实验，修改主观排序的均方根误差为5.430，高于修改主观初始向量的1.17。实验结果表明，该模型得到的评价值与大众点评网官方的评分的一致性较高，且该模型弱化了主观初值对评分结果的影响，体现了主观排序的基础作用。

基于改进教学算法的无人机航路规划

武巍, 邹杰

2016, 36(9): 2626-2630. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2626

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针对传统教-学优化（TLBO）算法进行航路规划时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题，提出一种自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法。首先，该算法令传统教-学优化（TLBO）算法的教学因子随着迭代次数而发生变化，提高算法的学习速度；其次，当算法可能要陷入局部最优时，加入一定的扰动，使算法尽可能地跳出局部最优；最后，为了进一步提升算法的收敛效果，在算法中引入遗传算法的交叉环节。利用传统教-学优化（TLBO）算法、自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法和量子粒子群优化（QPSO）算法进行无人机航路规划，仿真结果表明，在10次规划中，自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法有8次找到了全局最优路径，而传统教-学优化（TLBO）算法和量子粒子群优化（QPSO）算法分别只找到了2次和1次；而且自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法的收敛速度高于另外两种算法。

无人机三维航路自适应跟踪控制

张坤, 高晓光

2016, 36(9): 2631-2635. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2631

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针对无人机自动驾驶仪参数标称值偏离实际值情况下的航迹跟踪问题，提出一种无人机三维航路自适应跟踪导引律。首先在无人机自动驾驶仪参数无偏离的条件下，推导出能够跟踪三维航路的速度指令、航迹倾斜角指令和航迹方位角指令，并使用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪系统全局渐进稳定；之后考虑自动驾驶仪参数标称值偏离实际值的情况，设计自适应算法在线估计自动驾驶仪参数，得到无人机三维航路自适应跟踪导引律。仿真实验表明所提出的自适应跟踪导引律能够使无人机在自动驾驶仪参数偏离条件下有效跟踪三维航迹。

基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法

曹帅, 王布宏, 刘新波, 沈海鸥

2016, 36(9): 2636-2641. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2636

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针对基于随机上下文无关文法（SCFG）建模的多功能雷达（MFR）概率学习问题，在传统Inside-Outside（IO）算法和Viterbi-Score（VS）算法的基础上，提出一种基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法。该算法通过对截获的雷达数据进行预处理，构造可以反映派生过程的Earley剖析表，并且基于最大子树概率原则从剖析表中提取出最优剖析树，利用改进的IO算法和改进的VS算法对文法概率进行学习，实现MFR参数估计，得到文法参数后，再利用Viterbi算法对MFR状态进行估计。理论分析和实验仿真表明，与IO算法和VS算法相比，改进算法在保持估计精度的同时，可以有效降低计算复杂度和减少运行时间，验证了Earley算法能够提高文法概率的学习速度。

基于蒙特卡罗模拟修正的随机矩阵去噪方法

骆旗, 韩华, 龚江涛, 王海军

2016, 36(9): 2642-2646. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2642

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针对蕴含噪声信息较少的小组合股票市场，提出使用蒙特卡罗模拟修正的随机矩阵去噪方法。首先通过数据模拟生成随机矩阵，然后利用大量的模拟数据来同时修正噪声下界和上界，最终对噪声范围进行精确测定。运用道琼斯中国88指数和香港恒生50指数的数据进行实证分析，结果表明，与LCPB法、PG+法和KR法相比，在特征值、特征向量和反比参率方面，蒙特卡罗模拟去噪方法修正后噪声范围的合理性及有效性得到很大的提升；对去噪前后的相关矩阵进行投资组合，得知在相同的期望收益率下，蒙特卡罗模拟去噪方法具有最小的风险值，能够为资产组合选择和风险管理等金融应用提供一定的参考。

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