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罗晓霞, 司丰玮, 罗香玉

2018, 38(1): 1-5. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071967

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针对大图结构特征如何影响划分效果这一问题，提出一种通过顶点度分布特征来描述大图结构特征的方法。首先，基于真实的图数据产生若干顶点数和边数相同、但结构特征不同的仿真数据集，通过实验计算真实图与仿真图之间的相似度，证明该方法对描述真实大图结构特征的有效性。然后，通过Hash和点对交换划分算法，验证图结构特征与划分效果之间的关系。当点对交换划分算法执行到5万次时，划分一个有6301个顶点和20777条边的真实图其交叉边数比Hash划分算法降低了54.32%，划分仿真图数据集中结构特征差异明显的两个图时，交叉边数分别为6233和316。实验结果表明，点对交换划分算法能够减少交叉边数，图的顶点度分布差异越大，划分后交叉边数越少，划分效果越好，因此大图结构特征影响其划分效果，这为建立图的结构特征与划分效果之间的关系模型研究奠定了基础。

空间众包中多类型任务的分配与调度方法

毛莺池, 穆超, 包威, 李晓芳

2018, 38(1): 6-12. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071886

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针对空间众包多类型任务完成的质量与数量问题，提出多类型任务的分配与调度方法。首先，在任务分配过程中，结合空间众包中多类型任务和用户的特点，对贪婪分配算法改进，提出基于距离ε值分配（ε-DA）算法；然后，将任务分配给附近的用户，以提高任务完成质量；其次，利用分支定界思想（BBS），根据专业匹配分数的大小，对任务序列进行调度；最后，找到最佳的任务序列。针对分支定界思想的调度算法运行速度较慢的问题，提出最有前途分支启发式（MPBH）算法。通过MPBH算法，使得在每次任务分配过程中实现局部最优化，与分支定界思想的调度算法相比，在运行速度上提高了30%。实验结果表明，所提方法能够提高任务完成的质量以及数量，有效地提高了运行速度与精确性。

移动机会网络中一种轻量级的分布式社会距离路由算法

袁培燕, 宋明阳

2018, 38(1): 13-19. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071824

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目前大部分机会路由算法采取洪泛的方式进行辅助信息的交换造成网络资源浪费严重。针对此问题，提出了一种分布式社会距离路由算法。首先，通过分析节点间接触的稳定性与规律性来确定朋友关系。其次，通过朋友关系来构建节点间的社会距离；进一步地，每个节点维护一张用于记录当前已知的到其他节点的最短社会距离表，通过朋友节点之间相互交换并比较表中信息来不断更新最短社会距离。由于社会距离的构建与更新只需要朋友之间交换信息而并不需要全部节点来参与，极大地减少了辅助信息的交换次数。最后，数据包被发送到与其目的节点社会距离较近的中继节点，保证了数据包高效率地投递。实验结果表明：与接触和传输记录的概率路由（PRoPHET）算法相比投递率提升约3%，包传输延时降低约27%，辅助信息交换次数减少约63%；与基于中心度与相似度的路由（SimBet）算法相比包投递率提升约11%，包传输延时方面基本持平，辅助信息交换次数减少约63%。社会距离路由算法在可扩展性方面的良好表现，为移动机会网络大规模部署提供了理论支撑。

非平衡网络流量识别方法

燕昺昊, 韩国栋, 黄雅静, 王孝龙

2018, 38(1): 20-25. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071812

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针对网络中存在的对等网络（P2P）流量泛滥导致的流量失衡问题，提出将非平衡数据分类思想应用于流量识别过程。通过引入合成少数类过采样技术（SMOTE）算法并进行改进，提出了均值SMOTE （M-SMOTE）算法，实现对流量数据的平衡化处理。在此基础上分别采用3种机器学习分类器：随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BPNN）对处理后各类流量进行识别。理论分析与仿真结果表明，在不影响P2P流量识别准确率的前提下，与非平衡状态相比，引入SMOTE算法将非P2P流量的识别准确率平均提高了16.5个百分点，将网络流量的整体识别率提高了9.5个百分点；与SMOTE算法相比，M-SMOTE算法将非P2P流量的识别准确率与网络流量的整体识别率分别进一步提高了3.2个百分点和2.6个百分点。实验结果表明，非平衡数据分类思想可有效解决P2P流量过多导致的非P2P流量识别率低的问题，同时所提M-SMOTE算法具有更高的识别准确度。

软件定义车联网的数据转发策略和路由选择技术

董柏宏, 邓健, 张定杰, 吴维刚

2018, 38(1): 26-30. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071969

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针对目前车联网（VANET）数据转发效率低的问题，提出了软件定义网络（SDN）的数据转发策略和路由选择技术。首先，采用了软件定义车联网的分层控制结构，由局部控制器和全局控制器组成，实现数据转发和控制分离，可灵活控制数据转发的方向；然后，设计了单条路段的车辆路由机制，该机制预测车辆节点位置并采用贪心策略，实现数据的稳定传输；其次，设计了多个需求间的路段路由机制，该机制采用广度优先搜索（BFS）算法和边集相结合的方式，实现多个需求间路径不相交，缓解带宽瓶颈问题；最后，通过仿真验证，对比无线自组网按需平面距离向量（AODV）路由，所提出的数据转发策略和路由选择算法在数据分组接收率上提高40%以上，平均延迟时间降低60%左右。实验结果表明，软件定义车联网的数据转发策略和路由选择技术能够提高数据转发效率，减少平均收包延时。

面向非完全序列的水下三维传感网定位算法

车迪, 牛强

2018, 38(1): 31-37. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071968

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针对三维空间节点定位精度低以及算法复杂度高的问题，提出一种面向非完全序列的水下三维传感网定位（NFSL）算法。该算法区别于传统基于序列定位算法，考虑更切实际的信标节点通信范围非全网覆盖的情况。首先，利用3D Voronoi图对三维定位空间进行区域划分，并确定虚拟信标节点以及其阶次序列；然后，根据由接收的信号强度指示（RSSI）所得的未知节点序列与信标节点序列的阶次相关系数得到"最邻近"信标节点并构建最邻近序列表；其次，设计针对非等长序列相似度的算法并利用该算法得到未知节点的非完全序列与最邻近序列表中各序列的阶次相关系数；最后，将该阶次相关系数作为权重实现对未知节点位置的加权估计。仿真实验以信标节点比例、通信半径、节点总数以及网络规模作为变量对NFSL与DV-Hop和质心算法的定位精度进行比较，仿真结果证明了该算法的有效性，且其定位精度随信标节点数的增加而大幅提高，与传统定位算法相比该算法定位精度最大可提高约23%。

Spark Streaming框架下的气象自动站数据实时处理系统

赵文芳, 刘旭林

2018, 38(1): 38-43. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071903

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针对现有气象自动站业务平台面临处理数据不及时、交互式响应慢、统计时效差等问题，提出了使用Spark Streaming技术和HBase解决该问题的方法，将实时计算框架和分布式数据库系统结合起来实现大规模流式数据处理。使用Flume收集自动站数据，Spark Streaming对数据进行流式处理并存储到HBase数据库中，并设计Spark框架下的自动站数据流式入库处理算法和要素极值的实时统计算法，在Cloudera平台下实现了一个高速可靠的实时采集、处理、统计的应用系统。通过对比分析和性能监测，验证了该系统具有低延迟和高吞吐量的优势，运行状况良好，负载均衡。实验结果表明，Spark Streaming用于气象自动站的实时业务处理，数据并行写入HBase、基于HBase的查询和各类要素统计均能达到毫秒级响应，完全能满足自动站数据的应用需求，有效地支撑天气预报业务。

面向高性能计算的分布式故障定位框架

高剑, 于康, 卿鹏, 尉红梅

2018, 38(1): 44-49. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071948

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针对高性能计算系统中故障定位难度高且实时性差的问题，提出了一种基于消息传递的故障定位框架（MPFL），包括基于树形拓扑的故障检测（TFD）和故障分析（TFA）算法。首先，在并行作业初始化时，将所有参与计算的节点进行逻辑上的树形划分，生成故障定位树（FLT），并将故障定位任务分布到节点上；然后，当消息库、操作系统等组件检测到节点异常状态时，基于TFD算法分析作业的FLT结构，根据负载平衡、性能开销等因素选择接收异常状态的节点；最后，节点利用TFA算法对接收到的异常状态进行推理得出故障，TFA算法使用基于规则的事件关联，并基于消息传递设计轻量级的主动探测，将两种方式相结合，提高了故障分析的准确性。实验以模拟节点停机故障为定位目标，并以NPB-FT与NPB-IS为基准测试，在集群上对MPFL框架进行了评估。实验结果表明，MPFL框架在故障定位能力与开销节省方面表现突出。

面向大规模数据接入系统的负载平衡机制

周岳, 陈庆奎

2018, 38(1): 50-55. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071836

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当前分布式系统负载平衡算法存在问题：1）算法建立的系统中各节点角色固定，系统不具有自适应性；2）算法的通用性不高；3）负载迁移任务巨大，且负载平衡周期过长等。针对这些问题，提出了混合式负载平衡算法。首先，设计了一个分布式系统接收模型。模型将系统任务分为三层：接收层、处理层和存储层。在接收层使用了自定义的通信协议提高系统的接收性能。然后，负载平衡算法采用随机负载迁移策略，根据系统中节点的负载状态，对负载任务进行随机迁移。通过这种策略解决负载平衡周期过长和负载回迁问题。最后，通过分布式控制节点选择策略，使系统中节点具有自适应性。实验结果显示，在百万数据源以下，系统各层平均延迟处于毫秒级，系统负载平衡平均耗时在3 min以下。实验证明了所提出的负载平衡机制具有周期短、任务响应迅速等特点，能够提高分布式系统的接收性能。

基于非用户操作序列的恶意软件检测方法

罗文塽, 曹天杰

2018, 38(1): 56-60. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071835

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针对Android恶意软件持续大幅增加的现状以及恶意软件检测能力不足这一问题，提出了一种基于非用户操作序列的静态检测方法。首先，通过对恶意软件进行逆向工程分析，提取出恶意软件的应用程序编程接口（API）调用信息；然后，采用广度优先遍历算法构建恶意软件的函数调用流程图；进而，从函数流程图中提取出其中的非用户操作序列形成恶意行为库；最后，采用编辑距离算法计算待检测样本与恶意行为库中的非用户操作序列的相似度进行恶意软件识别。在对360个恶意样本和300的正常样本进行的检测中，所提方法可达到90.8%的召回率和90.3%的正确率。与Android恶意软件检测系统Androguard相比，所提方法在恶意样本检测中召回率提高了30个百分点；与FlowDroid方法相比，所提方法在正常样本检测中准确率提高了11个百分点，在恶意样本检测中召回率提高了4.4个百分点。实验结果表明，所提方法提高了恶意软件检测的召回率，有效提升恶意软件的检测效果。

Android隐式信息流检测的本体模型

刘其源, 焦健, 曹宏盛

2018, 38(1): 61-66. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071970

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针对传统的信息泄漏检测技术无法有效检测Android应用中存在的隐式信息泄露的问题，提出了一种将控制结构本体模型与语义网规则语言（SWRL）推理规则相结合的Android隐式信息流（ⅡF）推理方法。首先，对控制结构中能够产生隐式信息流的关键要素进行分析和建模，建立控制结构本体模型；其次，通过分析隐式信息泄露的主要原因，给出基于严格控制依赖（SCD）隐式信息流的判定规则并将其转换为SWRL推理规则；最后，将添加的控制结构本体实例与推理规则共同导入到推理引擎Jess中进行推理。实验结果表明：所提方法能够推理出多种不同性质的SCD隐式流，公开样本集的测试准确率达到83.3%，且推理耗时在分支数有限时处于合理区间。所提模型方法可有效辅助传统信息泄露检测提升其准确率。

基于多敏感属性分级的(α_ij,k,m)-匿名隐私保护方法

王秋月, 葛丽娜, 耿博, 王利娟

2018, 38(1): 67-72. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071863

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针对单敏感属性匿名化存在的局限性和关联攻击的危害问题，提出了基于贪心算法的（α_ij，k，m）-匿名模型。首先，该（α_ij，k，m）-匿名模型主要针对多敏感属性信息进行保护；然后，该模型为每个敏感属性的敏感值进行分级设置，有m个敏感属性就有m个分级表；其次，并为每个级别设置一个特定的α_ij；最后，设计了基于贪心策略的（α_ij，k，m）匿名化算法，采取局部最优方法，实现该模型的思想，提高了对数据的隐私保护程度，并从信息损失、执行时间、等价类敏感性距离三个方面对4个模型进行对比。实验结果证明，该模型虽然执行时间稍长，但信息损失量小，对数据的隐私保护程度高，能够抵制关联攻击，保护多敏感属性数据。

基于OPTICS聚类的差分隐私保护算法的改进

王红, 葛丽娜, 王苏青, 王丽颖, 张翼鹏, 梁竣程

2018, 38(1): 73-78. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071944

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采用聚类算法预先处理个人隐私信息实现差分隐私保护，能够减少直接发布直方图数据带来的噪声累积现象，同时减小了直方图因合并方式不同带来的重构误差。针对DP-DBSCAN差分隐私算法存在对数据参数输入敏感问题，将基于密度聚类的OPTICS算法应用于差分隐私保护中，并提出改进的DP-OPTICS差分隐私保护算法，对稀疏型数据集进行压缩处理，对比采用同方差噪声和异方差噪声两种添加噪声方式，考虑攻击者能够攻破隐私信息的概率，确定隐私参数ε的上界，有效平衡了敏感信息的隐私性和数据的可用性之间的关系。将DP-OPTICS算法和基于OPTICS聚类的差分隐私保护算法、DP-DBSCAN算法进行对比，DP-OPTICS算法在时间消耗上介于其余二者之间，但是在取得相同参数的情况下，聚类的稳定性在三者中最好，因此改进后OP-OPTICS差分隐私保护算法总体上是可行的。

基于卷积神经网络的翻录语音检测算法

李璨, 王让定, 严迪群

2018, 38(1): 79-83. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071896

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针对翻录语音攻击说话人识别系统，危害合法用户的权益问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的翻录语音检测算法。首先，通过提取原始语音与翻录语音的语谱图，并将其输入到卷积神经网络中，对其进行特征提取及分类；然后，搭建了适应于检测翻录语音的网络框架，分析讨论了输入不同窗移的语谱图对检测率的影响；最后，对不同偷录及回放设备的翻录语音进行了交叉实验检测，并与现有的经典算法进行了对比。实验结果表明，所提方法能够准确地判断待测语音是否为翻录语音，其识别率达到了99.26%，与静音段梅尔频率倒谱系数（MFCC）算法、信道模式噪声算法和长时窗比例因子算法相比，识别率分别提高了约26个百分点、21个百分点和0.35个百分点。

基于词汇语义模式的金融事件信息抽取方法

罗明, 黄海量

2018, 38(1): 84-90. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071678

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信息抽取是自然语言处理工作中的重要任务之一。针对由于自然语言的多样性、歧义性和结构性而导致的信息抽取困难的问题，提出了一种面向金融事件信息抽取的层次化词汇-语义模式方法。首先，定义了一个金融事件表示模型；然后应用基于深度学习的词向量方法来实现自动生成同义概念词典；最后采用基于有限状态机驱动的层次化词汇-语义规则模式实现了对各类金融事件信息自动抽取的目标。实验结果表明，所提方法可以从金融新闻文本中准确地抽取出各类金融事件信息，并且对26类金融事件的微平均识别准确率达到93.9%，微平均召回率达到86.9%，微平均F1值达到90.3%。

基于多任务深度卷积神经网络的显著性对象检测算法

杨帆, 李建平, 李鑫, 陈雷霆

2018, 38(1): 91-96. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061633

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针对当前基于深度学习的显著性对象检测算法不能准确保存对象边缘的区域，从而导致检测出的显著性对象边缘区域模糊、准确率不高的问题，提出了一种基于多任务深度学习模型的显著性对象检测算法。首先，基于深度卷积神经网络（CNN），训练一个多任务模型分别学习显著性对象的区域和边缘的特征；然后，利用检测到的边缘生成大量候选区域，再结合显著性区域检测的结果对候选区域进行排序和计算权值；最后提取出完整的显著性图。在三个常用标准数据集上的实验结果表明，所提方法获得了更高的准确率，其中F-measure比基于深度学习的算法平均提高了1.9%，而平均绝对误差（MAE）平均降低了12.6%。

不完备邻域粗糙集的不确定性度量和属性约简

姚晟, 汪杰, 徐风, 陈菊

2018, 38(1): 97-103. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061372

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针对现有的属性约简算法不适合处理数值型属性和符号型属性共同存在的不完备数据，提出了一种拓展不完备邻域粗糙集模型。首先，通过考虑属性值的概率分布来定义缺失属性值之间的距离，可以度量具有混合属性的不完备数据；其次，定义了邻域混合熵来评价属性约简的质量，分析证明了相关的性质定理，并构造了一种基于邻域混合熵的不完备邻域粗糙集属性约简算法；最后从UCI数据集中选取了7组数据进行实验，并分别与基于依赖度的属性约简（ARD）、基于邻域条件熵的属性约简（ARCE）、基于邻域组合测度的属性约简（ARNCM）算法进行了比较。理论分析和实验结果表明，所提算法约简属性比ARD、ARCE、ARNCM分别减少了约1，7，0个，所提算法的分类精度比ARD、ARCE、ARNCM分别提高了约2.5，2.1，0.8个百分点。所提算法不仅能够获得较少的约简属性，同时具有较高的分类精度。

融合集群度与距离均衡优化的K-均值聚类算法

王日宏, 崔兴梅

2018, 38(1): 104-109. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071716

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针对传统K-均值算法对初始聚类中心选择较为敏感的问题，提出了一种基于融合集群度与距离均衡优化选择的K-均值聚类（K-MCD）算法。首先，基于"集群度"思想选取初始簇中心；然后，遵循所有聚类中心距离总和均衡优化的选择策略，获得最终初始簇中心；最后，对文本集进行向量化处理，并根据优化算法重新选取文本簇中心及聚类效果评价标准进行文本聚类分析。对文本数据集从准确性与稳定性两方面进行仿真实验分析，与K-均值算法相比，K-MCD算法在4个文本集上的聚类精确度分别提高了18.6、17.5、24.3与24.6个百分点；在平均进化代数方差方面，K-MCD算法比K-均值算法降低了36.99个百分点。仿真结果表明K-MCD算法能有效提高文本聚类精确度，并具有较好的稳定性。

结合半监督聚类和数据剪辑的自训练方法

吕佳, 黎隽男

2018, 38(1): 110-115. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071721

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针对自训练方法在迭代中选出的置信度高的无标记样本所含信息量不大和自训练方法容易误标记无标记样本的问题，提出了一种结合半监督聚类和数据剪辑的Naive Bayes自训练方法。该自训练方法在每次迭代的时候，首先利用少量的有标记样本和大量的无标记样本进行半监督聚类，从而选出聚类隶属度高的无标记样本作Naive Bayes分类；然后利用数据剪辑技术来过滤掉聚类隶属度高而被Naive Bayes误分类的无标记样本。该数据剪辑技术能够同时利用有标记样本和无标记样本信息进行噪声过滤，解决了传统数据剪辑技术的性能可能因有标记样本数量匮乏而下降的问题。通过在UCI数据集上的对比实验，证明了所提算法的有效性。

基于随机游走的多目标A^*算法的改进

刘浩翰, 郭晶晶, 李建伏, 贺怀清

2018, 38(1): 116-119. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071899

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针对基于降维技术改进的多目标A^*（NAMOA_dr^*）算法中存在的高原搜索现象，结合蒙特卡罗随机游走策略提出了一种基于随机游走的多目标A^*（RWNAMOA_dr^*）算法，其基本思想是当NAMOA_dr^*算法陷入高原搜索时，利用随机游走策略及时找到一个出口（具有被上次扩展标签的启发值非支配的启发值的标签）逃离该高原搜索。针对NAMOA_dr^*算法何时陷入高原搜索的问题，提出了一种检测高原搜索的方法，即当连续扩展m次标签的启发值都被上一次扩展的标签的启发值支配时则认为NAMOA_dr^*算法陷入了高原搜索。使用多目标搜索算法的标准测试平台——随机网格进行了实验。实验结果表明RWNAMOA_dr^*算法比NAMOA_dr^*算法的运行时间平均减少了50.69%，占用的空间平均减少了约10%，能够为现实生活中加速多目标路径搜索提供理论支撑。

基于动态选择启发值的改进TD-FTT算法

李佳佳, 刘晓静, 刘向宇, 夏秀峰, 朱睿

2018, 38(1): 120-125. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071670

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针对时间依赖路网中的K近邻（KNN）查询TD-FTT算法查询点发起时间与到达时间在同一时段的限制和预处理阶段计算时间代价大的问题，提出基于动态选择启发值改进的TD-FTT （ITD-FTT）算法。首先，在预处理阶段，根据各时段各边时间函数的最小值构建最小路网G_min；然后，在路网G_min中利用网络泰森图（NVD）并行计算节点最近邻来减少预处理阶段的计算时间；最后，在查找阶段通过计算节点到达时间所在时段，动态选择启发值来解除时间段的限制。实验结果显示，在预处理阶段ITD-FTT算法比TD-FTT算法计算时间减少了70.12%；在查询阶段ITD-FTT比TD-INE算法和TD-A算法在遍历节点个数上分别减少了46.52%和16.63%，响应时间比TD-INE算法和TD-A算法分别降低47.46%和18.24%。实验结果表明，ITD-FTT算法减少了查询扩展的节点数，降低了查找K近邻的时间，提高了查找效率。

动态混沌蚁群系统及其在机器人路径规划中的应用

李娟, 游晓明, 刘升, 陈佳

2018, 38(1): 126-131. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061326

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针对蚁群系统（ACS）解决机器人路径规划问题时种群多样性与收敛速度的不足，对蚁群系统引入动态混沌算子，从而平衡种群多样性和收敛速度之间的关系。动态混沌蚁群系统的核心是在传统蚁群系统引入Logistic混沌算子来增加种群多样性，从而提高解的质量。在迭代前期加入混沌算子，以调整路径中的全局信息素值，增加算法的种群多样性，从而避免算法陷入局域优化解；在后期则转为蚁群系统，来确保动态混沌蚁群系统的收敛速度。仿真结果表明，对于机器人路径规划问题，与蚁群系统相比，动态混沌蚁群系统具有更好的种群多样性、更高的解的质量和更快的收敛速度；与精英蚁群系统（EAS）和基于排序的蚂蚁系统（ASrank）相比，动态混沌蚁群系统能够平衡解的质量与收敛速度之间的关系，即使在复杂障碍物的环境下，动态混沌蚁群系统也能较好地找到最优解。动态混沌蚁群系统能够提升移动机器人路径规划中的效率。

利用可分性指数的极化SAR图像特征选择与多层SVM分类

李平, 徐新, 董浩, 邓旭

2018, 38(1): 132-136. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071719

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可分性指数（SI）可用来选择各类地物的有效分类特征，但在多维特征以及地物可分性较好的情况下，只利用可分性指数进行特征选择不能有效去除特征之间的冗余性。基于此，提出了利用可分性指数并辅以顺序后退（SBS）算法进行特征选择与多层支持向量机（SVM）分类的方法。首先，由各类地物在所有特征下的可分性指数选择分类地物和特征；然后，以该地物的分类精度为评估依据，利用顺序后退法筛选特征；其次，由剩余地物之间的可分性指数和顺序后退法依次选择各类地物的分类特征；最后利用多层SVM进行分类。实验结果表明，与只利用可分性指数选择特征进行多层SVM分类的方法相比，所提方法的分类精度提高了2%，各类地物的分类精度均高于86%，且运行时间为原来方法的一半。

基于差分演化策略的混沌乌鸦算法求解折扣{0-1}背包问题

刘雪静, 贺毅朝, 路凤佳, 吴聪聪, 才秀凤

2018, 38(1): 137-145. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061445

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针对确定性算法难于求解的各项的重量系数和价值系数在大范围内取值的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP），提出了基于差分演化策略的混沌乌鸦算法（DECCSA）。首先，采用混沌映射生成初始乌鸦种群；然后，采用混合编码方式和贪心修复与优化策略（GROS）解决了D{0-1}KP的编码问题；最后，引入差分演化策略提高算法的收敛速度。对4类大规模D{0-1}KP实例的计算结果表明：DECCSA比遗传算法、细菌觅食算法和变异蝙蝠算法求得的最好值和平均值更优，能得到最优解或更好的近似解，非常适于求解D{0-1}KP。

海量3D点云数据压缩与空间索引技术

赵尔平, 刘炜, 党红恩

2018, 38(1): 146-151. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061489

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针对3D模型中海量点云数据压缩与空间索引低效问题和漫游过程中相邻两次查询窗口重叠是大概率事件问题，提出邻点差值渐进压缩和基于裁剪重叠区域进行冗余处理的R树空间索引方法。首先，利用八叉树对3D模型进行空间剖分，借助Morton码对每个叶节点管理的点云数据排序，按照R树叶节点的外接立方体大小对数据进行分块，计算块内相邻点数据差值，以块为单位渐进压缩差值，批量读取这些数据块创建R树；其次，借助上次查询窗口范围计算本次查询有效范围；最后，给出基于R树索引的点云数据查询方法。该方法使点云数据压缩率提高了26.61个百分点，并能实现流式传输，同时减少了I/O开销，使其查询性能提高了35.44%，数据冗余减少了16.49个百分点。实验结果表明，所提方法在3D虚拟旅游、数字城市等系统具中有明显优势。

基于耦合相关度的空间数据查询结果自动分类方法

毕崇春, 孟祥福, 张霄雁, 唐延欢, 唐晓亮, 梁海波

2018, 38(1): 152-158. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017051219

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由于空间数据库通常蕴含海量数据，因此一个普通的空间查询很可能会导致多查询结果问题。为了解决上述问题，提出了一种空间查询结果自动分类方法。在离线阶段，根据空间对象之间的位置相近度和语义相关度来评估空间对象之间的耦合关系，在此基础上利用概率密度评估方法对空间对象进行聚类，每个聚类代表一种类型的用户需求；在在线查询处理阶段，对于一个给定的空间查询，在查询结果集上利用改进的C4.5决策树算法动态生成一棵查询结果分类树，用户可通过检查分类树分支的标签来逐步定位到其感兴趣的空间对象。实验结果表明，提出的空间对象聚类方法能够有效地体现空间对象在语义和位置上的相近性，查询结果分类方法具有较好的分类效果和较低的搜索代价。

基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法

张承畅, 张华誉, 罗建昌, 何丰

2018, 38(1): 159-164. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071660

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针对小区居民用电数据挖掘效率低、数据量大等难题，进行了基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法研究。针对传统K-means算法中存在初始聚类中心和K值难确定的问题，提出一种基于密度的K-means改进算法。首先，定义样本密度、簇内样本平均距离的倒数和簇间距离三者乘积为权值积，通过最大权值积法依次确定聚类中心，提高了聚类的准确率；然后，基于MapReduce模型实现改进算法的并行化，提高了聚类的效率；最后，以小区400户家庭用电数据为基础，进行海量电力数据的挖掘分析实验。以家庭为单位，提取出用户的峰时耗电率、负荷率、谷电负荷系数以及平段用电量百分比，建立聚类的数据维度特征向量，完成相似用户类型的聚类，同时分析出各类用户的行为特征。基于Hadoop集群的实验结果证明提出的改进K-means算法运行稳定、可靠，具有很好的聚类效果。

面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法

王菊, 刘付显, 靳春杰

2018, 38(1): 165-170. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061582

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针对约束模式挖掘中模式指标的界值估算问题，提出了一种面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法。根据带有权值的不确定型事务数据库的特点，首先设计了面向常用模式指标的通用界值估算框架，其次给出了在该框架下对模式指标上界值的快速估算方法，最后估计了两种典型模式指标的上界值以说明其可行性。实验中对比了PHUI-UP算法分别结合事务加权效用值、所提方法估算所得的上界值和实际上界值后的运行时间和内存占用情况，实验结果表明所提方法可以通过占用较小内存和运行时间来实现模式效用上界值的估算。

基于预测模型的轨迹数据压缩方法

陈煜, 蒋伟, 周继恩

2018, 38(1): 171-175. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061411

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针对目前路网环境下海量轨迹数据压缩效率低下的问题，提出了一种基于预测模型的轨迹数据压缩方法（CTPM）。通过将轨迹数据的时间信息和空间信息分别进行压缩，使得压缩后的轨迹数据在空间维度上无损，并且在时间维度上误差有界，以此提高压缩效率。在空间方面，首先利用部分匹配预测（PPM）算法通过轨迹已经行驶的部分路段对其下一时刻可能的位置进行预测；然后通过删除预测成功的路段来减少轨迹数据的存储代价。在时间方面，首先利用轨迹通行状况具有周期性的特点，构建了不同时间区间的通行速度统计模型，来预测移动对象进入下一路段所需要的时间；然后删除预测时间误差小于给定阈值的路段数据来进行压缩处理。实验结果显示，与已有的基于路网的并行轨迹压缩（PRESS）算法相比，CTPM的空间压缩比和时间压缩比平均分别提高了43%和1.5%，同时时间压缩误差减小了9.5%。实验结果表明所提算法在提高压缩比的同时有效地降低了压缩时间和压缩误差。

增量式隐私保护频繁模式挖掘算法

张亚玲, 王婷, 王尚平

2018, 38(1): 176-181. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061617

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针对多数隐私保护的频繁模式挖掘算法需要多次数据库扫描以及计数时需要进行多次比较的不足，提出了一种增量的基于位图的部分隐藏随机化回答（IBRRPH）算法。首先，引入bitmap表示数据库中的事务，采用"位与"操作有效提高支持度的计算速度；其次，通过分析增量访问关系，引入增量更新模型，使得在数据增量更新时频繁模式挖掘最大限度地利用了之前挖掘结果。针对增量分别为1000至40000，与顾铖等提出的算法（顾铖，朱保平，张金康.一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法.南京航空航天大学学报，2015，47（1）：119-124）进行了对比测试实验。实验结果表明，与顾铖等提出的算法相比，IBRRPH算法的效率提高幅度超过21%。

基于语义位置保护的轨迹隐私保护的k-CS算法

霍峥, 崔洪雷, 贺萍

2018, 38(1): 182-187. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071676

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针对轨迹数据隐私保护算法数据可用性低及易受语义位置攻击和最大运行速度攻击等问题，提出了一种在路网环境中基于语义轨迹的隐私保护算法——k-CS算法。首先，提出了两种路网环境中针对轨迹数据的攻击模型；然后，将路网环境中基于语义轨迹的隐私问题定义为k-CS匿名问题，并证明了该问题是一个NP难问题；最后，提出了一种基于图上顶点聚类的近似算法将图上的顶点进行匿名，将语义位置由相应的匿名区域取代。实验对所提算法和轨迹隐私保护经典算法（k，δ）-anonymity进行了对比，实验结果表明：k-CS算法在数据可用性、查询误差率、运行时间等方面优于（k，δ）-anonymity算法；平均信息丢失率比（k，δ）-anonymity算法降低了20%左右；算法运行时间比（k，δ）-anonymity算法减少近10%。

基于OpenDayLight的恶意扫描防护技术

吴若豪, 董平, 郑涛

2018, 38(1): 188-193. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061527

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针对分布式拒绝服务（DDoS）攻击难以在危害产生之前被检测和防御的问题，提出了一种基于软件定义网络（SDN）的面向恶意扫描的控制层实时防护机制。首先，分析了SDN相比传统网络在网络层防护技术上的优势；其次，针对网络攻击手段——恶意扫描，提出了面向恶意扫描的控制层实时防护机制，该机制在SDN集中控制式架构的基础上，充分利用OpenDayLight （ODL）控制器所提供的表述性状态传递（REST）应用程序编程接口（API）开发外部应用，实现了对底层交换机端口的检测、判定、防护三个环节；最后，对给出的方案在ODL平台上进行了编程实现，并实验测试了恶意扫描的检测防御方案。实验结果表明：当有端口正在对网络进行恶意扫描时，面向恶意扫描的控制层实时防护机制可以及时禁用该端口，实时起到对恶意扫描攻击的防护作用，进而在分布式拒绝服务攻击当中具有破坏性的行为还未开始时就对其进行了预防。

基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案

王敏燊, 熊金波, 林倩, 王丽丽

2018, 38(1): 194-200. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071751

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针对云数据过期后不及时删除容易导致非授权访问和隐私泄露等问题，结合加密算法和分布式哈希表（DHT）网络，提出一种基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案。首先加密明文，再随机抽样密文，将抽样后的不完整密文上传到云端；然后评估DHT网络中各节点的信任值，使用秘密共享算法处理密钥，并将子密钥分发到信任值高的节点上；最后，密钥通过DHT网络的周期性自更新功能实现自动删除，通过调用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的接口上传随机数据覆写密文，实现密文的完全删除。通过删除密钥和云端密文实现云数据的确定性删除。安全性分析和性能分析表明所提方案是安全和高效的。

面向PHP应用程序的SQL注入行为检测

周颖, 方勇, 黄诚, 刘亮

2018, 38(1): 201-206. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071692

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层出不穷的SQL注入攻击使Web应用面临威胁。针对PHP应用程序中的SQL注入行为，提出了一种基于污点分析的SQL注入行为检测模型。首先，该模型使用PHP扩展技术在SQL函数执行时获取SQL语句，并记录攻击者所携带的身份信息；基于以上信息生成SQL请求日志，并将该日志作为分析源。然后，基于SQL语法和抽象语法树，实现了污点标记的SQL语法分析过程，并使用污点分析技术，提取语法树中SQL注入行为的多个特征。最后，使用随机森林分类算法实现SQL注入行为的判定。与正则匹配检测技术对比实验结果显示，通过该模型检测SQL注入行为，准确率为96.9%，准确率提高了7.2个百分点。该模型的信息获取模块能以扩展形式加载在任何PHP应用程序中，因此该模型可移植性强，在安全审计和攻击溯源中具有应用价值。

基于时延优化的软件定义网络控制层部署策略

樊自甫, 姚杰, 杨先辉

2018, 38(1): 207-211. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071681

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当前大多数软件定义网络（SDN）中控制器的部署方案均重点考虑正常网络状态下传播时延对性能的影响，而忽略了链路故障状态下对时延的影响，针对此问题，提出了一种基于时延优化的控制层部署方案。首先，在综合考虑网络正常运行以及单链路故障等多种网络状态下的最坏情况时延最小化问题的基础上，以网络状态时延作为新的时延优化目标并建立了相应的数学模型。其次，提出了解决上述模型的两种启发式部署算法：基于贪婪算法的控制层部署算法（GA-CPA）和基于粒子群优化（PSO）算法的控制层部署算法（PSO-CPA）。最后，选取了真实网络拓扑及数据进行验证。仿真结果表明，GA-CPA和PSO-CPA两种部署算法均能在不同程度上降低网络状态时延，从而保证了大部分网络状态下的最坏情况时延维持在较低范围。

能量收集无线网络中面向统计服务质量的最优功率分配

高雅, 张海林, 卢小峰

2018, 38(1): 212-216. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071720

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针对能量收集无线网络中的服务质量（QoS）保障问题，提出了面向统计QoS的最优功率分配方案，从而最大化时延QoS约束下的有效容量。首先，构建能量收集无线网络的有效容量最大化问题。其次，利用凸优化理论求解出最优功率分配方案以及该方案下的最大有效容量，并得出了两种特例下的最优功率分配方案，即：当QoS需求非常松弛时，最优化功率分配方案收敛于注水策略；当QoS需求非常严格时，最优化功率分配方案收敛于信道反转策略。然后，求解了所提最优功率分配方案得到的信道中断概率。最后，通过仿真实验，检验了该最优功率分配方案的性能。实验结果表明，与现有策略相比，所提方案能够获得更大的有效容量。

密集家庭基站网络中基于分簇的资源分配方案

金勇, 龚胜丽

2018, 38(1): 217-221. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061512

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针对家庭基站密集部署情况下的下行干扰问题，提出一种基于分簇的资源分配方案。首先，采用部分频率复用（FFR）技术将网络中所有小区划分成不同的空间，既能抑制宏基站之间的同层干扰，又能降低边缘区域宏基站与家庭基站间的跨层干扰；然后，结合图论的知识及凸优化理论对家庭基站进行分簇，并采用基于用户速率公平的信道分配算法对家庭基站进行子信道分配，抑制家庭基站间的同层干扰；最后，采用分布式功率控制算法对家庭基站功率进行动态调整，进一步提升系统的性能。仿真结果表明：相比传统未分组算法，所提算法的信干噪比（SINR）和吞吐量有明显提高，其中，系统吞吐量低于4 Mb/s的概率降低为30%；同时，与未分组算法相比，所提算法公平性提高了12%，使用户获得更高的满意度。

基于多粒度拓扑图的无线传感器网络逐级精化溯源方法

康照玲, 徐芹宝, 王昌达

2018, 38(1): 222-227. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061627

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针对溯源数据分段传输方法要求所有分段准确到达基站（BS）后才能解码，鲁棒性较弱的问题，提出一种无线传感器网络（WSN）溯源逐级精化方法。首先，在BS端利用商空间划分理论将较大的WSN拓扑图划分为由少量抽象节点组成的较粗粒度的拓扑图；然后，利用字典编码溯源的方式分段传输溯源；最后，在BS端根据依次到达的分段进行逐级精化解码，实现了在BS端由粗到细逐级精化解码溯源的过程，且BS可以根据前期解码出的较粗粒度下的溯源信息判断是否放弃此数据还是须采用更细粒度的数据进行深入评估。理论分析、仿真与实验数据均表明，与传统分段方法相比，所提方法平均压缩比提高约51.8%，平均能量消耗降低约50.5%。

电力线通信系统中基于OFDM/OQAM的时频结合消噪算法

郑建宏, 张恒, 李飞, 李想, 邓湛

2018, 38(1): 228-232. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071727

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针对电力线通信（PLC）系统中存在严重影响传输性能的脉冲噪声，传统的消噪算法大都不能有效抑制脉冲噪声的问题，提出一种时频结合的消噪算法。首先，通过选择合适的门限对时域接收信号中峰值较大的脉冲噪声进行检测和置零处理；然后，在频域根据已判决的符号来重构时域尚未消除完的峰值较小的脉冲噪声，并通过迭代来提高噪声重构的准确性；最后，从频域接收信号中减去重构的脉冲噪声。在电力线多径信道下进行仿真实验，相比传统的时域消噪和频域消噪算法，所提算法在误比特率为0.01时可以分别实现2 dB和0.5 dB的性能提升，而随着误比特率的降低，它们之间的性能差距将会更大。仿真结果表明，所提出的时频结合消噪算法能够提高电力线通信系统对脉冲噪声的抵抗能力。

具有普适性的改进非负矩阵分解图像特征提取方法

贾旭, 孙福明, 李豪杰, 曹玉东

2018, 38(1): 233-237. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061394

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为提高图像特征提取的普适性，提出了一种基于改进非负矩阵分解（NMF）的图像特征提取方法。首先，考虑到提取的图像特征的实际意义，选用非负矩阵分解模型进行图像特征的降维处理；其次，为实现用较小数量系数来描述图像特征，将稀疏约束作为非负矩阵分解模型的正则项之一；然后，为使降维后优化得到的特征具有较好的类间区分性，将聚类属性作为非负矩阵分解的另一个正则项；最后，通过对模型的梯度下降优化求解，获得最优的特征基向量与图像特征向量。实验结果表明，针对3种图像数据库，所提的图像特征更有利于图像正确分类或识别，错误接受率（FAR）与错误拒绝率（FRR）分别可以降低到0.021与0.025。

使用超像素分割与图割的网状遮挡物检测算法

刘宇, 金伟正, 范赐恩, 邹炼

2018, 38(1): 238-245. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071722

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针对由于摄影角度受限，一些自然图像被铁丝网、栅栏、外墙玻璃接缝等网状遮挡物所遮挡的问题，提出了一种用于修复此类图像的网状遮挡物检测算法。对于现有算法使用单像素颜色特征和固定形状特征造成对颜色和形状不均的网状遮挡物检测效果不佳的弊端，首先将图像进行超像素分割，引入颜色与纹理直方图的联合特征来描述超像素块，将基于像素分类问题转换成基于超像素的分类问题，抑制了局部颜色变化造成的误分类；然后，使用图割算法将超像素块进行分类，使网状结构能够沿着光滑的边缘进行延伸，不受固定的形状限制，提高了对异形网状结构的检测准确率，并且不依赖Farid等提出的算法（FARID M S，MAHMOOD A，GRANGETTO M.Image de-fencing framework with hybrid inpainting algorithm.Signal，Image and Video Processing，2016，10（7）：1193-1201）所需的人工输入；其次使用新的联合特征训练支持向量机（SVM）分类器并对所有未被分类的超像素块进行分类，得到准确网状遮挡物掩膜；最后，使用SAIST算法对图像进行修复。实验中，获得的网状遮挡物掩膜比Farid等提出的算法所得到的保留了更多的细节，在修复算法不变的同时显著提升了图像修复效果。在使用相同网状遮挡物掩膜的情况下，使用SAIST算法修复得到的图片在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上分别比Farid等提出算法提高了3.06和0.02。新的掩膜检测算法联合SAIST修复算法的总体修复效果对比Farid等提出算法及Liu等提出的算法（LIU Y Y，BELKINA T，HAYS J H，et al.Image de-fencing.Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington，DC：IEEE Computer Society，2008：1-8）有了明显提升。实验结果表明，所提算法提升了网状遮挡物的检测准确性，得到了效果更好的去除网状遮挡物的图像。

基于残差神经网络的图像超分辨率改进算法

王一宁, 秦品乐, 李传朋, 崔雨豪

2018, 38(1): 246-254. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061461

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为更有效地提升图像的超分辨率（SR）效果，提出了一种多阶段级联残差卷积神经网络模型。首先，该模型采用了两阶段超分辨率图像重建方法先重建2倍超分辨率图像，再重建4倍超分辨率图像；其次，第一阶段与第二阶段皆使用残差层和跳层结构预测出高分辨率空间的纹理信息，由反卷积层分别重建出2倍与4倍大小的超分辨率图像；最后，以两阶段的结果分别构建多任务损失函数，利用第一阶段的损失指导第二阶段的损失，从而提高网络的训练速度，加强网络学习中的监督指导。实验结果表明，与bilinear算法、bicubic算法、基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN）算法和加速的超分辨率卷积神经网络（FSRCNN）算法相比，所提模型能更好地重建出图像的细节和纹理，避免了经过迭代之后造成的图像过度平滑，获得更高的峰值信噪比（PSNR）和平均结构相似度（MSSIM）。

基于卷积神经网络的视差图生成技术

朱俊鹏, 赵洪利, 杨海涛

2018, 38(1): 255-259. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071659

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针对裸眼三维中视差图生成过程中存在的高成本、长耗时以及容易出现背景空洞的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）学习预测的算法。首先通过对数据集的训练学习，掌握数据集中的变化规律；然后对输入卷积神经网络中的左视图进行特征提取和预测，得到深度值连续的深度图像；其次将预测所得到的每一个深度图和原图进行卷积，将生成的多个立体图像对进行叠加，最终形成右视图。仿真结果表明：该算法的像素重构尺寸误差相比基于水平视差的三维显示算法和深度图像视点绘制的算法降低了12.82%和10.52%，且背景空洞、背景粘连等问题都得到了明显改善。实验结果表明，卷积神经网络能提高视差图生成的图像质量。

基于高斯混合模型和AdaBoost的夜间车辆检测

陈艳, 严腾, 宋俊芳, 宋焕生

2018, 38(1): 260-263. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071763

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针对夜间车辆检测精度相对不高的问题，提出通过构建车头灯对空间几何关系的高斯混合模型（GMM）和采用逆投影车辆样本的AdaBoost分类器准确检测夜间车辆的方法。首先，在交通场景中根据车头灯对的空间位置关系设置逆投影面，通过图像预处理粗定位车灯区域；其次，在逆投影图像下利用车头灯对的空间几何关系构建车灯对的高斯混合模型，初步匹配车头灯对；最后，采用逆投影车辆样本，利用AdaBoost分类器进一步准确检测车辆。实验在3个交通场景的检测结果表明，与原始图像下的AdaBoost方法相比，所提方法的检测率提高了1.93%，漏检率降低了17.83%，误检率降低了27.61%；与D-S （Dempster-Shafer）证据理论方法相比，检测率提高了2.03%，漏检率降低了7.58%，误检率降低了47.51%。所提方法提高了相对检测精度，减少了地面反光和影子等的干扰，满足交通场景中夜间车辆检测的可靠性和准确性的要求。

基于色彩空间的最大稳定极值区域的自然场景文本检测

范一华, 邓德祥, 颜佳

2018, 38(1): 264-269. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061389

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针对传统的最大稳定极值区域（MSER）方法无法很好地提取低对比度图像文本区域的问题，提出一种新的基于边缘增强的场景文本检测方法。首先，通过方向梯度值（HOG）有效地改进MSER方法，增强MSER方法对低对比度图像的鲁棒性，并在色彩空间分别求取最大稳定极值区域；其次，利用贝叶斯模型进行分类，主要采用笔画宽度、边缘梯度方向、拐角点三个平移旋转不变性特征剔除非字符区域；最后，利用字符的几何特性将字符整合成文本行，在公共数据集国际分析与文档识别（ICDAR）2003和ICDAR 2013评估了算法性能。实验结果表明，基于色彩空间的边缘增强的MSER方法能够解决背景复杂和不能从对比度低的场景图像中正确提取文本区域的问题。基于贝叶斯模型的分类方法在小样本的情况下能够更好地筛选字符，实现较高的召回率。相比传统的MSER进行文本检测的方法，所提方法提高了系统的检测率和实时性。

基于片段的企业信任网络演化图聚类算法

卢志刚, 解婉婷

2018, 38(1): 270-276. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071726

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针对动态信任网络中企业信任联盟的识别及演变问题，提出一种基于片段的演化图聚类（GC）算法。首先，通过考虑企业信任网络演化的时间信息来对信任网络进行编码；其次，构建划分和表示信任网络结构编码成本的评价函数，如信任联盟稳定则将该时间段内信任网络组成片段压缩表示，如联盟突变则开始新的信任网络片段并重新划分结构；最后，通过搜索最小编码成本，得到信任联盟的稳定结构和结构突变的时间点。仿真实验表明，所提算法能有效识别信任联盟及其结构的突变，且其准确性和运行效率均高于经典社区发现算法。

基于管制员认知负荷和改进蚁群算法的扇区动态通行能力评估

王超, 朱明, 王敏

2018, 38(1): 277-283. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061499

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针对现有动态通行能力的评估未考虑管制员认知负荷的不足，为了提高空中交通流量管理的准确性，构建了基于管制员认知负荷和改进蚁群算法的扇区动态通行能力评估模型。首先，构建了刻画扇区动态影响因素的动态飞行受限区模型，为了满足空中交通流量管理对速度的要求，改进了蚁群算法实现扇区动态管制引导路径规划；然后，提出了管制引导负荷强度的概念，扩展了管制员认知总负荷的概念，并将其应用于扇区动态通行能力评估模型的构建；最后，以三亚管制扇区为例，以15 min为间隔对未来2 h内9个时刻的扇区动态通行能力进行评估。实例验证结果表明所提评估模型计算得到的通行能力结果与实际运行结果相差1个架次，效果理想。

基于无线传感器网络的室内移动灭火机器人系统设计

史兵, 段锁林, 李菊, 王朋, 朱益飞

2018, 38(1): 284-289. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071757

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针对室内移动灭火机器人依靠自身传感器无法及时获取全面环境信息和缺少远程网络控制功能的问题，提出了一种基于无线传感器网络（WSN）且具有远程网络控制功能的系统架构。首先，构建网型拓扑结构的无线传感器网络，采集室内环境信息；其次，通过分析系统各部分的逻辑功能，构建数据库和Web服务器，实现远程客户浏览功能；最后，通过开发具有Socket网络通信功能的网络客户端，实现远程网络控制机器人。经实验测试，网型拓扑无线传感器网络，在发送间隔为1.5 s，网关节点无遮挡时，数据传输丢包率为2%，与相同情况下的树型拓扑相比，降低了67%。结果表明此系统架构能获取更加全面的室内环境信息，降低无线传感器网络数据传输丢包率，并能通过网络客户端实现远程控制。

嵌入式助航灯具定位系统设计与实现

牛国臣, 袁婕, 谷润平

2018, 38(1): 290-294. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061497

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针对民航机场嵌入式助航灯具清洗系统灯具定位问题，设计了基于视觉的灯具定位系统。首先，依据民航嵌入式灯具安装标准、夜间发光特点及外界干扰影响，同时考虑系统可行性，建立定位系统空间几何模型并优化摄像机安装参数；然后，提出最大类间方差法Otsu的改进算法对夜间发光灯具图像进行自适应阈值分割，并结合阶距法提取灯具质心；最后，为进一步提高系统精确度，对定位系统进行误差分析并进行误差补偿。夜间环境下对嵌入式助航灯具定位系统进行实际实验，结果表明，所设计系统定位速度快，精度高，平均误差达到16.3 mm，而且环境适应性强，能有效满足嵌入式灯具定位的需求。

欺诈网页检测中基于遗传算法的特征优选

王嘉卿, 朱焱, 陈同孝, 张真诚

2018, 38(1): 295-299. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061560

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针对网页欺诈检测中特征的高维、冗余问题，提出一个基于信息增益和遗传算法的改进特征选择算法（IFS-BIGGA）。首先，通过信息增益（IG）给出特征重要性排序，设定动态阈值减少冗余特征；其次，改进遗传算法（GA）中染色体编码函数和选择算子，并结合随机森林（RF）的受试者工作特征曲线面积（AUC）作为适应度函数，选择高辨识度特征；最后，增加实验迭代次数避免算法随机性，产生最佳最小的特征集合（OMFS）。实验验证表明，应用IFS-BIGGA生成的OMFS与高维特征集合相比，尽管RF下的AUC减小了2%，但是真阳性率（TPR）提高了21%，并且特征维度减少了92%；同时多个常用分类器的平均检测时间减少了83%；另外，IFS-BIGGA的F1值相比传统的遗传算法（TGA）和帝国主义竞争算法（ICA）分别提高了4.2%和3.5%。实验结果表明，IFS-BIGGA可以进行高效特征降维，在实际的网页检测工程中，有效减少计算代价，提高检测效率。

基于反步法非线性纯反馈系统的控制器设计

贾付金, 蒋沅

2018, 38(1): 300-304. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061365

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针对由于非线性纯反馈系统存在非仿射性结构使得用以往的坐标变换难以设计出控制器的问题，提出了一种新的坐标变换，并引入了一阶控制输入的辅助系统来处理非线性纯反馈系统。首先，结合新提出的坐标变换，计算出新状态方程；然后，基于反步法在每一步中设计出正定的Lyapunov函数；最后，通过设计虚拟控制器和实际的辅助控制器使得Lyapunov的导数负定，这样从理论上解决了非线性纯反馈系统的跟踪问题。仿真实验表明所设计的辅助控制器能使得纯反馈闭环系统所有状态信号有界，控制输出能跟踪到给定信号，跟踪误差渐近地趋于稳定，从而达到要求。

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