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2018年 第38卷 第2期 刊出日期：2018-02-10

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网络空间安全

基于硬件虚拟化的虚拟机进程代码分页式度量方法

蔡梦娟, 陈兴蜀, 金鑫, 赵成, 殷明勇

2018, 38(2):  305-309.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082167

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云环境下恶意软件可利用多种手段篡改虚拟机（VM）中关键业务代码，威胁其运行的稳定性。传统的基于主机的度量系统易被绕过或攻击而失效，针对在虚拟机监视器（VMM）层难以获取虚拟机中运行进程完整代码段并对其进行完整性验证的问题，提出基于硬件虚拟化的虚拟机进程代码分页式度量方法。该方法以基于内核的虚拟机（KVM）作为虚拟机监视器，在VMM层捕获虚拟机进程的系统调用作为度量流程的触发点，基于相对地址偏移解决了不同版本虚拟机之间的语义差异，实现了分页式度量方法在VMM层透明地验证虚拟机中运行进程代码段的完整性。实现的原型系统——虚拟机分页式度量系统（VMPMS）能有效度量虚拟机中进程，性能损耗在可接受范围内。

支持中国墙策略的云组合服务信息流控制模型

刘明聪, 王娜

2018, 38(2):  310-315.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081981

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由于所属服务提供商在商业上的竞争关系，云组合服务的组件服务之间可能存在利益冲突，必须对云组合服务的信息流进行控制以避免敏感信息在冲突组件服务间流动。针对云组合服务中的利益冲突问题，在构建云组合服务加权有向图模型的基础上，形式地描述了复杂组合结构下的信息流，定义了云服务的联盟关系与数据的依赖关系的概念，并将中国墙策略中的冲突关系扩展为组合冲突关系。在此基础上，提出了一种支持中国墙策略的云组合服务信息流控制模型（CW-CCSIFC），给出了模型的形式化描述及相关定理的证明。分析表明，CW-CCSIFC模型可以防止有利益冲突的云服务间的非法信息流动，保护云组合服务的信息流安全。

基于区块链技术的高效跨域认证方案

周致成, 李立新, 李作辉

2018, 38(2):  316-320.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082170

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为解决现有公钥基础设施（PKI）跨域认证方案的效率问题，利用具有分布式多中心、集体维护和不易篡改优点的区块链技术，提出基于区块链技术的高效跨域认证方案，设计了区块链证书授权中心（BCCA）的信任模型和系统架构，给出了区块链证书格式，描述了用户跨域认证协议，并进行了安全性和效率分析。结果表明，在安全性方面，该方案具有双向实体认证等安全属性；在效率方面，与已有跨域认证方案相比，利用区块链不可篡改机制，使用哈希算法验证证书，能减少公钥算法签名与验证的次数、提升跨域认证效率。

基于双服务器模型的可公开验证多元多项式外包计算方案

罗小双, 杨晓元, 李聪, 王绪安

2018, 38(2):  321-326.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082169

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结合云安全外包计算中的隐私保护问题，针对任意多元多项式函数的外包计算，利用同态加密算法和多线性映射，构造了基于双服务器模型的可公开验证外包计算方案。该方案能够保证多项式函数输入与输出的隐私性和安全性，用户或者任意第三方都可以对云服务器计算的结果进行验证，实现了可公开验证性和可用性。云返回给用户的结果处于密文状态，只有拥有解密密钥的用户才能够输出最终的结果，一定程度上保证了计算结果的安全性。分析结果表明，该方案在标准模型下能够达到输入的选择明文攻击（CPA）安全，用户的计算代价远远小于服务器以及直接计算多项式函数的计算代价。

具有瀑布特征的可信虚拟平台信任链模型

齐能, 谭良

2018, 38(2):  327-336.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082159

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将虚拟化技术与可信计算相结合构建的可信虚拟平台及其信任链模型是目前的一个研究热点。目前大部分的研究成果采用在虚拟平台上扩展传统信任链的构建方法，不仅模型过粗且逻辑不完全合理，而且还存在底层虚拟化平台和顶层用户虚拟机两条分离的信任链问题。为此，提出一种具有瀑布特征的信任链模型——TVP-QT，该模型以硬件可信平台模块（TPM）为起点，在底层虚拟化平台和顶层用户虚拟机信任链之间加入可信衔接点。当信任链从底层虚拟化平台传递到可信衔接点时，由可信衔接点负责对用户虚拟机的可信虚拟平台模块（vTPM）进行度量，之后将控制权交给vTPM，由vTPM负责对用户虚拟机启动的组件及应用进行度量。该模型中可信衔接点具有承上启下的瀑布特征，能满足虚拟化环境的层次性和动态性特征，保证了整个可信虚拟平台的可信性。不仅从理论上证明了该模型的正确性，而且对实例系统的分析和讨论也表明了该模型的通用性与可行性；在Xen中对该模型进行了仿真实验，实验结果表明该信任链传递理论可以保证可信虚拟化环境在整个运行过程是安全可信的。

满足对应性属性的平台配置证明

徐明迪, 高杨, 高雪原, 张帆

2018, 38(2):  337-342.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082168

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针对完整性报告协议（IRP）存在局部和全局攻击的安全隐患，对StatVerif进行语法扩展，增加了与完整性度量相关的构造算子和析构算子，通过对平台配置证明（PCA）安全进行分析，发现其存在的局部攻击和全局攻击，包括通过未授权命令对平台配置寄存器和存储度量日志进行篡改。对攻击者能力进行了建模，详细说明了攻击者如何通过构造子和析构子形成知识，进而对平台配置证明进行攻击。最后，在平台配置证明不满足对应性属性的情况下，从理论上证明了攻击序列的存在，并给出了平台配置证明满足局部可靠和全局可靠的条件，通过形式化验证工具Proverif证明了命题的合理性。

云存储环境下的多关键字密文搜索方法

杨宏宇, 王玥

2018, 38(2):  343-347.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071869

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针对现有云存储环境下多关键字密文搜索方法效率较低、缺乏自适应能力的问题，提出一种基于改进质量层次聚类的加密云数据多关键字排序搜索（MRSE-IQHC）方法。首先，采用词频-逆向文件频率（TF-IDF）方法和向量空间模型（VSM）构建文件向量；然后，提出一种改进质量层次聚类（IQHC）算法对文件向量聚类，构建文件索引和聚类索引；其次，采用K最近邻（KNN）查询算法对索引加密；最后，采用用户自定义关键字权值的方法构建搜索请求并在密文状态下搜索出前k个最相关的文件。实验结果表明，该方法与加密的云数据多关键字排序搜索（MRSE）方法以及基于层次聚类索引的加密数据多关键字排序搜索（MRSE-HCI）方法相比，在相同的搜索文件数量、返回文件数量、搜索关键字数量条件下搜索时间平均缩短了44.3%和34.2%、32.4%和13.2%、36.9%和19.4%，准确率提升了10.8%和8.6%。所提方法在云存储环境下的多关键字密文搜索中具有较高的搜索效率和准确性。

基于密文策略属性基加密算法的云存储数据更新方法

刘荣, 潘洪志, 刘波, 祖婷, 方群, 何昕, 王杨

2018, 38(2):  348-351.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071856

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针对云计算数据易遭非法窃取和恶意篡改问题，提出一种支持动态更新操作的密文策略的属性基加密方案（DU-CPABE）。首先利用线性分割思想将数据分成固定大小的数据块，然后采用密文策略属性基加密（CP-ABE）算法对各数据块进行加密，最后提出一种Address-Merkle Hash Tree（A-MHT）搜索树结构，借助A-MHT快速定位数据块实现云服务器中数据动态更新。经理论分析验证了方案的安全性，而且在理想信道中的仿真实验结果显示，在更新次数为5时，此方案相比CP-ABE方案的数据更新时间开销平均下降幅度为14.6%。实验结果表明：DU-CPABE方案在云计算服务中数据动态更新这一过程能够有效地减小数据更新的时间开销，同时降低系统开销。

基于机器学习的日志解析系统设计与实现

钟雅, 郭渊博

2018, 38(2):  352-356.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071786

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针对现有日志分类方法只适用于格式化的日志，且性能依赖于日志结构的问题，基于机器学习方法对日志信息解析算法LogSig进行了扩展改进，并设计开发了一个集数据处理与结果分析于一体的日志解析系统，包括原始数据预处理、日志解析、聚类分析评价、聚类结果散点图显示等功能，在VAST 2011挑战赛的开源防火墙日志数据集上进行了测试。实验结果表明，改进后的算法在归类整理日志事件时的平均准确性达到85%以上；与原LogSig算法相比，日志解析精度提高了50%，同时解析时间仅为原先的25%，可用于大数据环境下高效准确地对多源非结构化日志数据进行解析。

基于图分析和支持向量机的企业网异常用户检测

徐兵, 郭渊博, 叶子维, 胡永进

2018, 38(2):  357-362.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081951

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在企业网络中，若其内部的攻击者获得了用户的身份认证信息，其行为与正常用户将很难区分；而目前研究对于企业网中的异常用户检测方法比较单一，召回率不高。用户的认证活动信息直接反映了用户在网络中与各类资源或人员的交互，基于此，提出一种利用用户认证活动信息来检测网络中异常用户的方法。该方法利用用户的认证活动生成用户认证图，之后基于图分析方法提取认证图中的属性，如图的最大连通组件的大小、孤立认证的数量等，这些属性反映了用户在企业网中的认证行为特征。最后利用有监督的支持向量机（SVM）对提取到的图属性进行建模，以此来间接识别和检测网络中的异常用户。在提取了用户图向量之后，具体对训练集和测试集、惩罚参数、核函数取不同值的情况进行了分析。通过对这些参数的调节，召回率、精确率和F1-Score均达到80%以上。实验数据表明，该方法能够有效检测企业网络中的异常用户。

结合白名单过滤和神经网络的工业控制网络入侵检测方法

陈万志, 李东哲

2018, 38(2):  363-369.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061509

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工控网络异常中存在部分已知通信异常行为和部分未知通信异常行为，白名单方法能够有效地检测规则库内的已知异常行为，但对未知通信异常行为检测率低。为了在充分挖掘有效信息的基础上提升检测率，提出一种结合白名单过滤和神经网络无监督学习算法的入侵检测方法AMPSO-BP，并应用在管理网络与工业网络服务器间的路由器上。首先，利用白名单技术一次过滤不符合白名单规则库的通信行为；其次，通过神经网络无监督离线方式样本训练学习的结果二次过滤白名单信任通信行为中的异常通信。利用神经网络提升在信息不完备情况下的检测率，且根据神经网络检测结果不断完善白名单规则库，提高跨网异常通信检测率；利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法作为BP神经网络的训练函数，在粒子群优化（PSO）算法基础上加入了自适应变异过程，避免了训练过程中过早陷入局部最优解。实验利用两组数据集训练和测试，实验结果表明，AMPSO-BP与白名单结合的检测方法比PSO-BP与白名单结合检测方法的准确率更高。

对不同种子密钥长度的RC4算法的明文恢复攻击

苑超, 徐蜜雪, 斯雪明

2018, 38(2):  370-373.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071945

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针对不同种子密钥长度的RC4算法的明文恢复问题，提出了对经过不同种子密钥长度（8字节、16字节、22字节）的RC4算法加密的明文的明文恢复攻击。首先利用统计算法在2³²个不同种子密钥的条件下统计了RC4算法每个密钥流输出字节的t值分布，发现了RC4算法密钥流输出序列存在偏差；然后，利用单字节偏差规律和双字节偏差规律给出了对经RC4算法加密的明文的前256字节的攻击算法。实验结果表明，在密文量为2³¹的条件下，除了第4字节外，攻击算法能够以100%的成功率恢复明文的前196字节。对于种子密钥长度为8字节的RC4算法，前256字节的恢复成功率都超过了91%；相应的，种子密钥长度为16字节的RC4算法，前256字节的恢复成功率都超过87%；种子密钥长度为22字节的RC4算法，前256字节的恢复成功率都超过了81%。所提攻击算法拓展了原有攻击密钥长度为16字节的RC4算法的范围，且在实际应用中能够更好地恢复经RC4算法加密的明文。

不含双线性对的高效无证书聚合签密方案

苏靖枫, 柳菊霞

2018, 38(2):  374-378.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081984

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现有的聚合签密方案主要是基于复杂的双线性对构造，计算效率较低，不能很好地适用于计算资源和通信带宽受限的应用环境。为了提高聚合签密的效率，提出一种不含双线性对映射的无证书聚合签密方案。基于计算Diffie-Hellman问题（CDHP）和离散对数问题（DLP）的困难性，在随机预言模型下证明了方案满足机密性和不可伪造性。该方案不含双线性对运算和指数运算，在单签密阶段仅需要2个点乘运算，与已有的典型聚合签密方案相比具有更高的计算效率且密文长度更短；而且方案的聚合签密验证阶段无需任何用户的秘密信息，方案具有可公开验证性；此外，方案在部分私钥生成阶段不需要安全信道，降低了通信复杂度。

高效无双线性对的带关键词搜索的基于证书加密方案

徐海琳, 陆阳

2018, 38(2):  379-385.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071877

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针对已有带关键词搜索的公钥加密方案中存在的复杂的证书管理、密钥托管以及密钥分发等问题，提出一种带关键词搜索的基于证书加密的方案。首先，给出带关键词搜索的基于证书加密方案及其安全模型的形式化定义；然后，基于椭圆曲线构造一个高效无双线性对的带关键词搜索的基于证书加密方案，并基于计算Diffie-Hellman问题（CDHP）证明了该方案满足适应性选择关键词攻击下的关键词密文不可区分性；最后，对所提出方案进行仿真模拟，并就方案特性和性能两个方面与已有的带关键词搜索的公钥加密方法进行对比。对比分析表明，所提出方案不仅具有隐认证、无密钥托管以及无密钥分发的优良特性，而且在计算效率和通信代价上要优于已有的带关键词搜索的无证书加密方案。

两个电子货币方案的分析与改进

邵栋阳, 亢保元, 王佳强

2018, 38(2):  386-389.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082160

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针对目前电子货币方案在匿名性和公平性等方面的不足，分别使用椭圆曲线和双线性对构造两个电子货币方案，方案在保证顾客匿名性的同时，又可以追踪二次花费的顾客，保证交易的公平进行。首先分析Chaudhry等提出的基于椭圆曲线认证加密的电子货币方案，其方案不能保证消费的匿名性，同时也无法有效解决交易纠纷；接着分析Liu等提出的银行委托离线电子货币方案，发现其方案中用户可以伪造电子货币。然后针对以上方案中的缺陷分别提出了改进后的新方案，并对新方案进行了安全性分析。分析表明，新方案不仅继承了之前方案的安全性和高效性，可以抵抗重放攻击和假冒攻击，还确保了方案的匿名性和公平性。

人工智能

可变直觉模糊多粒度粗糙集模型及其近似分布约简算法

万志超, 宋杰, 沈永良

2018, 38(2):  390-398.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071894

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为了在多粒度粗糙集模型中对目标概念达到更好的近似逼近效果，首先将直觉模糊粗糙集与多粒度粗糙集结合，提出直觉模糊多粒度粗糙集模型。由于该模型的目标近似存在过于宽松的缺陷，因此通过引入参数的方式对所提模型进行改进，提出一种可变直觉模糊多粒度粗糙集模型，并证明了该模型的有效性，同时基于该模型提出了相应的近似分布约简算法。在仿真实验结果中，所提出的下近似分布约简结果比已提出的模糊多粒度决策理论粗糙集约简和多粒度双量化决策理论粗糙集多了2~4个属性，所提出的上近似分布约简算法比这些算法少了1~5个属性，同时约简结果的近似精度拥有了更为合理且优越的表现。因此，理论和实验结果均验证了所提的可变直觉模糊多粒度粗糙集模型在近似逼近和数据降维方面均具有更高的优越性。

基于反向学习的自适应差分进化算法

李龙澍, 翁晴晴

2018, 38(2):  399-404.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071888

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为解决差分进化（DE）算法过早收敛与搜索能力低的问题，讨论对控制参数的动态调整，提出一种基于反向学习的自适应差分进化算法。该算法通过反向精英学习机制来增强种群的局部搜索能力，获取精确度更高的最优个体；同时，采用高斯分布随机性提高单个个体的开发能力，通过扩充种群的多样性，避免算法过早收敛，整体上平衡全局搜索与局部寻优的能力。采用CEC 2014中的6个测试函数进行仿真实验，并与其他差分进化算法进行对比，实验结果表明所提算法在收敛速度、收敛精度及可靠性上表现更优。

基于空洞卷积的快速背景自动更换

张浩, 窦奇伟, 栾桂凯, 姚绍文, 周维

2018, 38(2):  405-409.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081966

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针对背景更换过程复杂性较高导致传统方法效率低下并且精确度难以提高的问题，提出一种基于空洞卷积的快速图像背景更换方法——FABRNet。首先，采用VGG（Visual Geometry Group network）模型中前三部分网络结构对输入图片进行卷积和池化操作；其次，多组空洞卷积并联组合使得网络拥有足够大和足够细的感受野，并且加上残差网络结构来保证卷积过程中信息位置分布的准确性；最后，通过双线性插值算法将图片缩放到原图尺寸输出。在实验部分，与三种经典方法KNN（K-Nearest Neighbor）matting、Portrait matting和Deep matting进行了对比，结果表明，FABRNet能够有效地完成背景自动更换的操作，并且在速度方面有一定的优势。

基于梯度提升决策树的微博虚假消息检测

段大高, 盖新新, 韩忠明, 刘冰心

2018, 38(2):  410-414.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082368

摘要 ( )   PDF (971KB) ( )  

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微博是信息共享的重要平台，同时，也成为虚假消息产生和推广的重要平台，虚假消息的传播严重扰乱了社会秩序。为了快速、有效地识别微博虚假消息，提出一种基于梯度提升决策树（GBDT）的虚假消息检测方法。首先，从评论的角度分析微博虚假消息和真实消息之间存在的差异，在此基础上提取评论中的文本内容、用户属性，信息传播和时间特性的分类特征；然后，基于分类特征，采用GBDT算法实现微博虚假消息识别模型；最后，在两个真实的微博数据集上进行验证。实验结果表明，基于GBDT的识别模型能有效提高微博虚假消息检测的准确率。

时空众包环境下基于统计预测的自适应阈值算法

刘辉, 李盛恩

2018, 38(2):  415-420.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071805

摘要 ( )   PDF (946KB) ( )  

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针对时空众包环境下任务分配随机性过高且效用值不理想的问题，提出一种基于统计预测的自适应阈值算法。首先，实时统计众包平台中空闲的任务、工人及工作地点的数量以设置阈值；其次，通过历史数据分析将任务与工人的分布分为均衡的两个部分，并用Min-max normalization方法为每个任务匹配一个确定的工人；最后，计算匹配到的工人出现的概率，以验证任务分配的有效性。使用相同真实数据的实验结果证实，与随机阈值算法相比，基于统计预测的自适应阈值算法的效用值提升了7%；与贪心算法相比，其效用值提升了10%。实验结果表明，基于统计预测的自适应阈值算法能够减少任务分配过程中的随机性并提高效用值。

肿瘤特征基因选择的互信息最值过滤原则与粒子群优化算法

喻德旷, 杨谊

2018, 38(2):  421-426.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061609

摘要 ( )   PDF (1175KB) ( )  

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基因数据小样本、高维数、高冗余的特点常导致特征基因选择出现"维数灾难"和"过拟合"，针对这一问题，提出一种特征基因提取算法——互信息最值过滤原则-惯性权重粒子群优化（MIMVFC-IWPSO）算法。首先，借鉴过滤法的思路，通过计算互信息指标，依据互信息最值过滤原则（MIMVFC）获得特征基因候选子集（FGCS），缩小分类操作的范围，提高特征基因被覆盖的概率；接着，对粒子群优化（PSO）算法进行改进，引入惯性权重实现自调节可变惯性权重粒子群优化（IWPSO）算法，使得在算法迭代初期有着快速的全局优化能力，而在算法后期具有较强的局部搜索能力；最后，运用IWPSO从FGCS中提取核心信息基因子集（CFGS），并基于CFGS对样本进行肿瘤与正常组织的分类。采用3个公开的肿瘤基因表达谱数据进行实验，MIMVFC正确分类率优于信噪比（SNR）、t-检验和信息增益（IG）方法，与卡方统计值（Chi-Square）方法接近，而MIMVFC还能利用IWPSO进一步优化结果。基于相同的FGCS，与目前效果较好的二进制粒子群优化与防治基因算法（BPSO-CGA）相比，IWPSO的运算耗时有所增加，但所获得的CFGS规模减小，准确率提高；而与经典PSO相比，所获得的CFGS规模减小、运算耗时减少、准确率提高。实验结果表明MIMVFC-IWPSO具有较好的综合分类性能，能有效提高准确率和效率，可用于多种肿瘤的特征基因选择，辅助指导分子生物学实验设计和验证。

基于密度感知模式的生物序列分类算法

胡耀炜, 段磊, 李岭, 韩超

2018, 38(2):  427-432.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071767

摘要 ( )   PDF (894KB) ( )  

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针对现有的基于模式的序列分类算法对于生物序列存在分类精度不理想、模型训练时间长的问题，提出密度感知模式，并设计了基于密度感知模式的生物序列分类算法——BSC。首先，在生物序列中挖掘具有"密度感知"的频繁序列模式；然后，对挖掘出的频繁序列模式进行筛选、排序制定成分类规则；最后，通过分类规则对没有分类的序列进行分类预测。在4组真实生物序列中进行实验，分析了BSC算法参数对结果的影响并提供了推荐参数设置；同时分类结果表明，相比其他四种基于模式的分类算法，BSC算法在实验数据集上的准确率至少提高了2.03个百分点。结果表明，BSC算法有较高的生物序列分类精度和执行效率。

基于Lévy飞行的差分乌鸦算法求解折扣{0-1}背包问题

刘雪静, 贺毅朝, 路凤佳, 吴聪聪, 才秀凤

2018, 38(2):  433-442.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071852

摘要 ( )   PDF (1349KB) ( )  

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针对大规模的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP）难以用确定性算法求解的问题，提出了基于Lévy飞行的差分乌鸦算法（LDECSA）。首先，利用混合编码解决D{0-1}KP的第二数学模型的编码问题；其次，利用新的贪心修复与优化算法（NROA）处理求解过程中产生的不可行解；然后，针对乌鸦个体过早陷入局部最优和收敛较慢等缺陷，引入Lévy飞行和差分策略；最后，通过实验确定了感知概率和飞行长度的合理取值以及差分策略的选择。对四类大规模D{0-1}KP实例的计算结果表明：LDECSA非常适合求解大规模D{0-1}KP，能得到满意的近似解。

基于自主学习行为的教与学优化算法

童楠, 符强, 钟才明

2018, 38(2):  443-447.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081953

摘要 ( )   PDF (836KB) ( )  

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针对教与学优化（TLBO）算法收敛精度较低、易于早熟收敛等问题，提出一种基于自主学习行为的教与学优化算法（SLTLBO）。SLTLBO算法为学生构建了更加完善的学习框架，学生在完成常规"教"阶段与"学"阶段的学习行为之外，将进一步对比自己与教师、最差学生的差异，自主完成多样化的学习操作，以提高自己的知识水平，提高算法的收敛精度；同时学生通过高斯搜索的自主学习反思行为跳出局部区域，实现更好的全局搜索。利用10个基准测试函数对SLTLBO算法进行了性能测试，并将SLTLBO算法与粒子群优化（PSO）算法、智能蜂群（ABC）算法以及TLBO算法进行结果比对，实验结果验证了SLTLBO算法的有效性。

基于块稀疏表示的行人重识别方法

孙金玉, 王洪元, 张继, 张文文

2018, 38(2):  448-453.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082491

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针对非重叠视角下的行人重识别和高维特征提取等问题，提出基于块稀疏表示的行人重识别方法。采取典型相关分析（CCA）方法进行特征投影变换，通过提高特征匹配能力来避免高维特征运算引起的维数灾难问题，并在CCA转换后的投影空间使投影后查询集行人特征向量与相应的数据集特征向量近似成线性关系；利用行人数据集的块结构特征构建行人重识别模型，采用交替方向框架求解优化问题；最后对查询集中要识别的行人采用残差项处理，并将最小残差项所对应的指标作为最终识别的行人记号。在公开数据集PRID 2011、iLIDS-VID和VIPeR上进行多次实验，结果显示所提方法的Rank1性能在三个数据集上分别达到40.4%、38.11%和23.68%，明显高于大间隔最近邻分类（LMNN）等算法，其在Rank-1上的匹配率也远大于LMNN算法；其总体性能也优于经典的基于特征表示与度量学习的算法。实验结果验证了所提方法在行人重识别上的有效性。

基于耦合多隐马尔可夫模型和深度图像数据的人体动作识别

张全贵, 蔡丰, 李志强

2018, 38(2):  454-457.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081945

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为解决使用RGB图像进行特征提取时容易受外界因素干扰，且计算复杂度高等问题，采用一种更加有效的解决方案，即使用深度数据进行人体动作识别。利用Kinect采集的关节点数据，首先将人体关节划分成五个区域，对每个区域的向量夹角离散化从而描述不同的状态，再通过Baum-Welch算法学习出各区域的多隐马尔可夫模型（multi-HMM），并使用前向算法建立生成区域与动作类别概率矩阵。在此基础上，对区域及动作类别进行内耦合和间耦合分析，从而表达各关节点之间的交互关系。最后使用基于耦合的K最邻近（KNN）算法完成整体的动作识别。通过实验测试对五种动作的识别率均达到90%以上，并与3D Trajectories等方法进行对比，实验得到的综合识别率高于对比方法，具有明显的优势。

数据科学与技术

云计算下基于改进遗传算法的聚类融合算法

徐占洋, 郑克长

2018, 38(2):  458-463.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071749

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针对无监督聚类缺少数据分类等先验信息、基聚类的准确性受聚类算法影响以及一般聚类融合算法空间复杂度高的问题，提出一种基于改进遗传算法的聚类融合算法（CEIGA）；同时针对传统聚类融合算法已经不能满足大规模数据处理对于时间的要求的问题，提出一种云计算下使用Hadoop平台的基于改进遗传算法的并行聚类融合算法（PCEIGA）。首先，基聚类生成机制产生的基聚类划分在完成簇标签转化后进行基因编码作为遗传算法的初始种群。其次，通过改进遗传算法的选择算子，保证基聚类的多样性；再根据改进的选择算子对染色体进行交叉和变异操作并使用精英策略得到下一代种群，保证基聚类的准确性。如此循环，使聚类融合最终结果达到全局最优，提高算法准确度。通过设计两个MapReduce过程并加入Combine过程减少节点通信，提高算法运行效率。最后，在UCI数据集上比较了CEIGA、PCEIGA和四个先进的聚类融合算法。实验结果表明，与先进的聚类融合算法相比，CEIGA性能最好；而PCEIGA能在不影响聚类结果准确度的前提下明显降低算法运行时间，提高算法效率。

基于k-核过滤的社交网络影响最大化算法

李阅志, 祝园园, 钟鸣

2018, 38(2):  464-470.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071820

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针对现有社交网络影响最大化算法影响范围小和时间复杂度高的问题，提出一种基于独立级联模型的k-核过滤算法。首先，介绍了一种节点影响力排名不依赖于整个网络的现有影响力最大化算法；然后，通过预训练k，找到对现有算法具有最佳优化效果且与选择种子数无关的k值；最后，通过计算图的k-核过滤不属于k-核子图的节点和边，在k-核子图上执行现有影响最大化算法，达到降低计算复杂度的目的。为验证k-核过滤算法对不同算法有不同的优化效果，在不同规模数据集上进行了实验。结果显示，应用k-核过滤算法后：与原PMIA算法相比，影响范围最多扩大13.89%，执行时间最多缩短8.34%；与原核覆盖算法（CCA）相比，影响范围没有太大差异，但执行时间最多缩短28.5%；与OutDegree算法相比，影响范围最多扩大21.81%，执行时间最多缩短26.96%；与Random算法相比，影响范围最多扩大71.99%，执行时间最多缩短24.21%。进一步提出了一种新的影响最大化算法GIMS，它比PMIA和IRIE的影响范围更大，执行时间保持在秒级别，而且GIMS算法的k-核过滤算法与原GIMS算法的影响范围和执行时间差异不大。实验结果表明，k-核过滤算法能够增大现有算法选择种子节点集合的影响范围，并且减少执行时间；GIMS算法具有更好的影响范围效果和执行效率，并且更加鲁棒。

大规模标签图中的动态Top-K兴趣子图查询

宋宝燕, 贾春杰, 单晓欢, 丁琳琳, 丁兴艳

2018, 38(2):  471-477.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082360

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针对传统算法由于时间或空间复杂度过高而难以实现规模大且动态变化情况下标签图的Top-K子图查询问题，提出一种适用于大规模标签图的动态Top-K兴趣子图查询方法DISQtop-K。该方法建立了包括节点拓扑结构特性（NTF）索引和边特性（EF）索引的图拓扑结构特性（GTSF）索引，利用该索引可有效剪枝过滤不满足限制条件的无效节点及边；基于GTSF索引提出了多因素候选集过滤策略，通过对查询图候选集进一步剪枝以获得较少的候选集；考虑到图的动态变化可能对匹配结果产生影响，提出了Top-K兴趣子图匹配验证方法——DISQtop-K，将匹配验证过程分为初始匹配和动态修正两个阶段，以尽可能保证查询结果的实时、准确。大量实验结果表明，相比RAM、RWM算法，DISQtop-K方法的索引创建时间较短且占用空间较少，能有效处理大规模标签图中的动态Top-K兴趣子图查询。

基于Greenplum数据库的查询优化

邹承明, 谢义, 吴佩

2018, 38(2):  478-482.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081916

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针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题，以Greenplum分布式数据库为研究对象，从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先，该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价；然后，采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序，即最优连接顺序；最后，根据Greenplum数据库对查询计划中不同操作的默认最优选择得到最优查询计划。采用该方法在自主生成的数据集与事务处理性能理事会测试基准（TPC-H）的标准数据集上进行了多组实验。实验结果表明，所提出的优化方法能有效地搜索出最优解，获得最优的查询计划，从而提升Greenplum数据库的查询效率。

基于密度峰值的混合型数据聚类算法设计

李晔, 陈奕延, 张淑芬

2018, 38(2):  483-490.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082053

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针对k-prototypes算法无法自动识别簇数以及无法发现任意形状的簇的问题，提出一种针对混合型数据的新方法：寻找密度峰值的聚类算法。首先，把CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）聚类算法扩展到混合型数据集，定义混合型数据对象之间的距离后利用CFSFDP算法确定出簇中心，这样也就自动确定了簇的个数，然后其余的点按照密度从大到小的顺序进行分配。其次，研究了该算法中阈值（截断距离）及权值的选取问题：对于密度公式中的阈值，通过计算数据场中的势熵来自动提取；对于距离公式中的权值，利用度量数值型数据集和分类型数据集聚类趋势的统计量来定义。最后通过在三个实际混合型数据集上的测试发现：与传统k-prototypes算法相比，寻找密度峰值的聚类算法能有效提高聚类的精度。

带邻近作用的高增益率co-location模式挖掘

曾新, 李晓伟, 杨健

2018, 38(2):  491-496.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081938

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大多数空间co-location模式挖掘将距离阈值作为衡量不同对象实例间邻近关系的标准，进而挖掘出频繁co-location模式，并没有考虑具有邻近关系的实例间的相互影响和模式的增益率问题。在空间co-location模式挖掘过程中，引入实例间的相互作用率和对象的季均收益，定义了对象作用率、套间总收益和增益率等概念，并提出挖掘高增益率co-location模式的基础算法（NAGA）和有效的剪枝算法（NAGA_JZ）。最后通过大量的实验来验证基础算法的正确性和实用性，并对基础算法和剪枝算法的挖掘效率进行了对比，验证了剪枝算法的高效性。

简化的Slope One在线评分预测算法

孙丽梅, 李悦, Ejike Ifeanyi Michael, 曹科研

2018, 38(2):  497-502.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082493

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个性化推荐系统是大数据时代信息过滤的有效手段，影响推荐系统预测准确性的主要原因之一是数据稀疏性。Slope One评分预测推荐算法采用简单的线性回归模型解决数据稀疏问题，具有易于实现、评分预测速度快的特点，但它在训练阶段生成项目之间评分差的时间和空间消耗大，训练阶段需离线进行。为解决以上问题，提出一种简化的Slope One算法——Simplified Slope One，以两项目历史平均分之差代替项目评分差，来降低算法的时间复杂度和空间复杂度，简化耗时最多的生成项目之间评分差的过程，以有效提高评分数据的利用率，对稀疏数据有更好的适应性。在Movielens数据集上利用按照时间戳排序后划分的测试集进行实验，结果表明Simplified Slope One算法对评分预测的准确性与原Slope One算法接近，但时间复杂度和空间复杂度均低于原Slope One算法，更适合在数据规模增长迅速的大型推荐系统中应用。

网络与通信

节点效用最大化的服务功能链构建方法

张传浩, 周桥

2018, 38(2):  503-508.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081971

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网络严重依赖中间件盒子来提供关键的服务功能，随着软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）技术的发展，如何利用新技术部署中间件盒子并引导流量通过特定顺序的中间件盒子完成服务功能链构建成为亟待解决的问题。针对SDN+NFV环境下的服务功能链构建问题，提出一种节点效用最大化的服务功能链协同构建方法NUM（Node Utility Maximization）。首先结合SDN+NFV技术设计了一种服务功能链协同构建机制；其次，根据机制中资源处理器所解决的中间件盒子部署和流量引导问题，建立了节点选择模型和效用最大化模型；最后，利用禁忌搜索改进组合模拟退火算法对该模型进行求解。仿真实验表明，NUM方法与主流方法相比在构建时间、构建成功率以及网络拥塞率上具有优越性，同时采用所提出的服务链构建方法在节点效用上提高约20%。

多个体切换网络分布式量化次梯度优化算法

李甲地, 马驰, 李德权, 王俊雅

2018, 38(2):  509-515.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081927

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由于已有的分布式次梯度算法大多基于理想的假设：网络拓扑是有向平衡的，构成网络的个体间通信的是各个个体某个状态变量的完全精确的信息。针对更一般的非平衡切换网络以及实际生活中网络通道的带宽限制，提出一种基于有限量化信息通信的切换网络分布式量化次梯度优化算法。在非平衡切换网络中，通过设计具有有限量化水平的一致量化器使所有信息在发送之前都经过量化，利用非二次李雅普诺夫函数方法，证明了所提出的多个体分布式量化次梯度优化算法的收敛性。最后仿真实例验证了所提算法的有效性，而且通过调节量化水平参数，在相同的带宽条件下，可提高信息传输速率，使网络中的个体更快地达到一致。该方法弱化了对刻画网络拓扑的邻接矩阵的假设及对网络带宽的要求，更具实用性。

基于动态近邻反馈修正的室内定位算法

党小超, 黑毅力, 郝占军, 李芬芳

2018, 38(2):  516-521.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071777

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针对目前无线传感器网络（WSN）室内接收信号强度（RSSI）测距算法中RSSI易受到信道干扰和传播环境影响从而导致定位精度低的问题，提出一种动态近邻反馈修正的室内定位优化算法FC-DNN，以实现无线传感器室内节点精确定位。首先，通过对环境进行Voronoi图分割确定最小定位区域；然后计算每个区域的路径损耗模型参数得到节点间的精确距离；最后利用Spearman等级相关系数动态选择邻居锚节点，根据邻节点反馈修正进一步提高未知节点的定位精度。仿真结果表明，FC-DNN算法复杂度低、计算开销小、能耗较低，与典型的RSSI测距差分修正定位算法（DDLA）和受限三维空间传感器定位算法（CO-3D）相比，节点的平均定位误差降低了约15个百分点，能够很好地满足室内环境定位要求。

远距航空通信变换域通信系统设计

王桂胜, 任清华, 徐兵政, 刘洋

2018, 38(2):  522-527.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071733

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针对变换域通信系统（TDCS）在复杂电磁环境下面临的通信干扰问题，提出一种基于存储转发机制的远距航空通信TDCS模型。通过对电磁频谱环境进行分析，对收发双方各自的频谱感知情况作具体分类；进而根据一致条件下的TDCS通信模型建立基于存储转发模块的收发频谱不一致条件下的远距航空通信TDCS模型，并对具体通信流程方案进行设计，以有效改善系统性能。仿真结果表明：干扰模型的建立与频谱的设定较为合理，收发频谱一致条件下TDCS性能接近于理想误码率；频谱不一致条件下TDCS可有效降低误码率，在较集中的梳状谱干扰下，误码率平均降低约24.48%，而且随信噪比（SNR）的增加，性能改善越明显，相同误码率下性能提升约1 dB。

虚拟现实与多媒体计算

基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法

李松林, 贾勇, 郭勇, 钟晓玲, 崔国龙

2018, 38(2):  528-532.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071787

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针对穿墙雷达运动人体目标图像"闪烁"与"抖动"的特点，提出基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法。首先，针对形成的连续多帧穿墙雷达图像以及对应的颜色概率分布图，引入目标预测过程以确定图像中运动目标搜索波门，消除波门外的杂波干扰；然后，利用颜色概率分布图，在波门内自适应迭代调整目标搜索窗尺度，匹配形状与大小变化的目标图像以提取目标位置；最后，对提取的目标位置进行α-β滤波，形成连续平滑的目标运动跟踪航迹，实现基于穿墙雷达成像的建筑物内运动人体稳定航迹跟踪。多输入多输出（MIMO）穿墙雷达实验结果显示，与传统Camshift和Meanshift算法相比，改进后算法的跟踪航迹误差分别降低了40.99%和43.09%，获得了更加准确和平滑的目标运动航迹。

基于先验约束和统计的图像修复算法

曹大命, 翟东海, 孟红月, 李梦雪, 冯炎

2018, 38(2):  533-538.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071898

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利用基于块匹配（PatchMatch）图像修复算法对破损区域较大且周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的图片进行修复时，容易出现纹理延伸现象以及样本块误匹配问题。针对此类问题，在样本块的精确匹配和算法的时效性两个方面进行改进，提出新的图像修复算法。在样本块精确匹配方面，改进算法对图像进行预处理以获得图像的先验信息，并利用先验信息约束算法偏移映射图的初始化，从而转变PatchMatch算法中对图像偏移映射图的全局随机初始化为在先验信息指导下的约束初始化；在像素块匹配过程中，利用均值法和夹角法来判断不同类别像素块的相似度，从而提高样本块的匹配精度。在算法的时效性方面，根据图像相似块的统计性特性，引入直方图统计的方法来减少最终用于修复的样本标签，提高改进算法的时效性。最后，将改进算法用于实例验证，相比原算法，改进算法的运行时间减少了5~10 s，峰值信噪比（PSNR）提高了0.5~1 dB。实例验证结果表明改进算法不但可以有效地提高图像修复的精度，而且提高了图像修复的效率。

基于离散小波变换和感知哈希的加密医学图像检索算法

张春艳, 李京兵, 王双双

2018, 38(2):  539-544.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071892

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针对加密存储在云服务器的医学图像安全检索问题，提出基于离散小波变换（DWT）和感知哈希的加密医学图像检索算法。首先结合Henon映射的特点对图像进行频域加密运算；然后，对加密医学图像进行小波分解，得到逼近原图的子图；其次，根据离散余弦变换（DCT）的特性，通过比较DCT各系数与系数均值的关系得到图像的感知哈希序列；最后通过比较感知哈希序列之间的归一化相关系数来实现对加密医学图像检索。与基于非负矩阵分解（NMF）的哈希算法相比，所提算法在高斯噪声下检索精度提高了近40%，且在JPEG压缩攻击、中值滤波攻击、缩放攻击和扭曲攻击下检索精度与之相差无几。实验结果表明，所提算法对于常规攻击和几何攻击具有较好的鲁棒性，同时降低了图像加密的时间复杂度。

基于监督下降方法的左心室超声图像分割

魏雨汐, 伍岳庆, 陶攀, 姚宇

2018, 38(2):  545-549.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071859

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针对基于表观模型的图像分割算法在特征点迭代定位过程中计算量过大、对非线性局部特征的优化较为困难等问题，采用一种基于监督学习的梯度下降算法，建立4层多分辨率金字塔模型，并使用一种基于巴氏系数的特征提取函数（B-SIFT）替代原方法中的尺度不变特征变换（SIFT）特征，对左心室心内膜及心外膜进行特征点定位。首先对训练集进行归一化处理，统一经食道超声心动图像（TEE）的尺度；然后建立基于多分辨率金字塔和B-SIFT特征的监督下降模型，得到特征点趋近于真实值的梯度下降方向序列；最后将得到的方向序列作用于测试集中，得到最终的左心室分割结果。将该方法与传统监督下降方法进行对比，其得到的分割平均误差相比传统监督下降方法降低了47%，迭代得到的最终值相对单一尺度的梯度下降算法更加逼近真实值。

先进计算

云数据中心高效的虚拟机整合方法

喻新荣, 李志华, 闫成雨, 李双俐

2018, 38(2):  550-556.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061588

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针对传统虚拟机整合（VMC）方法难以保持主机工作负载长期稳定的问题，提出一种基于高斯混合模型的高效虚拟机整合（GMM-VMC）方法。为了准确地预测主机负载的变化趋势，首先，使用高斯混合模型（GMM）对活动物理主机的工作负载历史记录进行拟合；然后，根据活动物理主机工作负载的GMM和主机自身的资源配置情况计算主机的过载概率，并根据过载概率判定主机是否存在过载风险；对存在过载风险的物理主机，根据部署在该物理主机上的虚拟机对降低主机过载风险的贡献和虚拟机迁移所需的时间这两个指标进行待迁移虚拟机选择；最后，使用GMM估算待迁移虚拟机对各个目标主机过载风险的影响，并选择受影响最小的主机作为目标主机。通过CloudSim仿真平台模拟该GMM-VMC方法，并根据能源消耗、服务质量（QoS）、整合效率等指标与已有的整合方法进行对比，实验结果表明，GMM-VMC方法能够有效地降低数据中心能耗，提高服务质量。

基于Docker的云资源弹性调度策略

彭丽苹, 吕晓丹, 蒋朝惠, 彭成辉

2018, 38(2):  557-562.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081943

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针对云资源弹性调度问题，结合Ceph数据存储的特点，提出一种基于Docker容器的云资源弹性调度策略。首先，指出Docker容器数据卷不能跨主机的特性给应用在线迁移带来了困难，并对Ceph集群的数据存储方法进行改进；然后，建立了一个基于节点综合负载的资源调度优化模型；最后，将Ceph集群和Docker容器的特点相结合，利用Docker Swarm实现了既考虑数据存储、又考虑集群负载的应用容器部署算法和应用在线迁移算法。实验结果表明，与一些调度策略相比，该调度策略对集群资源进行了更细粒度的划分，实现了云平台资源的弹性调度，并在保证应用性能的同时，达到了合理利用云平台资源和降低数据中心运营成本的目的。

基于六维线性插值的六自由度机械臂逆运动学方程求解方法

周锋, 林楠, 陈小平

2018, 38(2):  563-567.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061494

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针对一般结构的六自由度（DOF）机械臂逆运动学方程求解困难的问题，提出六维线性插值理论。首先，从大量的经验数据中搜索7个相邻的非线性相关的节点组成超体；然后，利用这7个节点得到六元一次线性预测函数；最后，使用预测函数进行插值和反插值运算预测位姿和关节角。使用Matlab仿真按照正运动学方程产生100万组经验数据，并对目标位姿进行反向插值，迭代预测6个关节角。实验结果表明，相比径向基网络（RBFN）、六维线性反插值法，所提方法能够更快、更准地逼近目标位姿。所提方法是基于数据的算法，避免了复杂的理论，可以满足机器人日常应用的要求。

基于奇异值分解的压缩感知观测矩阵优化算法

李周, 崔琛

2018, 38(2):  568-572.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071854

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针对压缩感知（CS）中从优化后的Gram矩阵求解观测矩阵时会出现较大相关系数的问题，在利用现有算法得到优化后的Gram矩阵的基础上，通过求解等价变换后的目标函数对观测矩阵行向量的导数得到目标函数取极值时行向量的值，并通过对误差矩阵进行奇异值分解（SVD）在上述行向量的值中选出使得目标函数取最值时行向量的解析式，在此基础上给出了观测矩阵的优化算法：通过借鉴K-SVD算法中逐行优化目标矩阵的思想，对观测矩阵进行逐行迭代优化，并将相邻两轮迭代产生的观测矩阵所对应的相关性之差作为衡量迭代是否结束的条件。仿真结果表明：该算法在观测矩阵与稀疏基的相关性方面优于改进前的算法，从而提高了重构精度。

应用前沿、交叉与综合

行驶时间随机的分批配送车辆路径问题模型与算法

石建力, 张锦

2018, 38(2):  573-581.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071872

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为研究分批配送和等待时间对行驶时间随机的车辆路径问题（VRP）的影响，针对行驶时间随机的分批配送车辆路径问题，在软时间窗下考虑等待时间，建立带修正的随机规划模型；同时设计改进的粒子群优化（PSO）算法进行求解：使用需求点可多次出现的整数编码，设计改进的相对位置索引算法进行解码以解决粒子中出现分批需求点问题；将自适应选择用于速度更新以解决各向量长度不同的问题；将路径重连算法用于位置更新过程以解决粒子在离散空间和连续空间转换时信息丢失的问题，适应允许分批配送的特点。通过对调整的Solomon算例测试，考虑等待时间将造成总费用平均增加约3%，且更倾向于分批配送。分批配送能有效降低总费用（2%）和减少使用的车辆数（0.6）；在部分算例，特别是R2类算例中，分批配送能有效降低等待时间，平均降低0.78%。

基于嵌套Logit选择模型的城市配送自提柜选址路径问题

邱晗光, 周愉峰

2018, 38(2):  582-588.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071883

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为了分析城市配送中顾客选择末端交付方式和配送时间窗的相关性对自提柜选址、时间窗分配与路径规划等运营决策的影响，首先使用嵌套Logit选择模型量化顾客对配送服务选项的选择行为，提出了城市配送两层嵌套Logit选择模型；然后以配送数量最大化和配送成本最小化为目标，建立了自提柜选址-时间窗分配-路径规划集成优化模型；最后采用非支配排序、动态网格和拥挤距离等技术，构建了多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行仿真分析，获取了末端交付方式和配送时间窗相关性对运营决策的影响。研究表明：随着送货上门服务尺度因子逐渐增大，顾客需求在不同配送时间窗之间的替代性变小，无论是追求配送成本最小化、还是追求配送数量最大化，获取的最优方案均倾向于提高配送准时性，配送数量逐渐上升；相反，随着自提柜服务尺度因子逐渐增大，不同于送货上门服务，获取的最优方案倾向于降低配送准时性，配送数量逐渐下降。

基于Logistic-Volterra模型的制造企业与物流企业联动发展稳定性分析

王珍珍, 吴英杰

2018, 38(2):  589-595.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082011

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现有研究主要考虑制造企业与物流企业之间的合作关系，而忽略两者之间的竞争关系。为此，在阻滞增长模型的基础上同时考虑了贡献系数和竞争系数，提出改进的Logistic-Volterra模型。首先，构建了Logistic-Volterra模型并对其均衡点进行求解和判定，得出模型达到稳定性解的数学条件和现实解释；其次，运用Matlab数值模拟检验制造企业与物流企业形成稳定系统的影响因素，并比较分析了改进前后模型对系统的影响的差异；最后，以制造企业A和物流企业B为例，分析两家企业在开展合作过程中的竞争行为，并且分析这种竞合行为对双方利益的影响。理论分析和实验结果表明，系统的稳定性受到贡献系数、竞争系数以及环境容量的影响，考虑了竞争关系的模型所求出的解更具合理性，制造企业与物流企业必须正视竞争对双方带来的影响。

面向用户的电商平台刷单行为智能检测方法

康海燕, 杨悦, 于爱民

2018, 38(2):  596-601.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082166

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电商平台的刷单行为在一定程度上提高了店铺收益，但是刷单行为一方面抬高了电商平台的推广成本，导致了严重的信誉安全问题；另一方面，虚假的刷单信息致使消费者易受误导，从而造成财产损失。针对电商平台刷单现象，提出面向用户的电商平台刷单行为智能检测方法——SVM-NB算法，并提出构建刷单特征值方法。首先收集商品的相关数据，建立特征值数据库；其次利用基于有监督学习的支持向量机（SVM）算法建立分类器，求解刷单行为的判断结果；最后通过朴素贝叶斯公式计算商品刷单行为的概率，反馈给买家，为其提供购物的参考数据。通过K折交叉验证算法验证了SVM-NB算法应用的合理性和准确性，实验条件下计算结果的准确率高达95.0536%。

基于故障传播的模块化BP神经网络电路故障诊断

何春, 李琦, 吴让好, 刘邦欣

2018, 38(2):  602-609.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061516

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大规模的数模混合电路所含故障模式众多，电路故障状态复杂，且易发生传播，因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题，提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络（MBPFP）故障诊断方法。首先，在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播，并将故障源和故障传播源"模块化"；然后，通过子电路的异常检测模型进行一级定位，缩小故障原因集合，确定故障模块；最后，利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位，实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明，MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率，在定位准确率方面提高了至少8个百分点，其性能优于传统BP神经网络等方法。

基于调制宽带转换器的低频射电天文信号采集电路设计及实现

吴海龙, 柏正尧, 张瑜, 何倩

2018, 38(2):  610-614.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071844

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针对射电天文信号观测中传统的信号采集电路存储数据需较大的存储空间的问题，提出一种基于调制宽带转换器（MWC）的低频射电天文信号采集的硬件电路设计方法。首先，将观测信号与4路伪随机周期信号相乘后分为4路，并将这4路信号分别进行二阶巴特沃兹低通滤波器滤波；然后，对4路滤波后的信号进行采样，数据传输至现场可编程门阵列（FPGA）中进行存储；最后，用正交匹配追踪（OMP）算法进行信号重构。理论分析和实验测试结果表明，重构信号与观测信号的均方误差为1.27×10^-2，数据存储空间压缩率为20%，该硬件电路设计方法降低了电路设计成本，也释放了存储空间。