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2018年 第38卷 第4期 刊出日期：2018-04-10

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人工智能

基于加权时变泊松模型的出租车载客点推荐模型

商建东, 李盼乐, 刘润杰, 李润川

2018, 38(4):  923-927.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092339

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针对出租车空载率高、司机寻客难的问题，提出泊松-卡尔曼组合预测模型（PKCPM）。首先，采用加权非齐次泊松模型，针对出租车历史数据进行建模，得到目标时刻的估计值；其次，基于当天的实时数据，将临近时刻乘客需求的平均值作为目标时刻预测值；最后，将预测值和估计值作为卡尔曼滤波模型的输入参数，实现对目标时刻出租车乘客需求的预测，同时引入误差反向传播机制，减小下一次预测误差。基于郑州市出租车轨迹数据集，对组合模型与非齐次泊松模型（NHPM）、加权非齐次泊松模型（WNHPM）、支持向量机（SVM）等三种模型进行对比，实验结果显示PKCPM的误差比WNHPM、SVM分别降低了8.85个百分点、14.9个百分点。该模型能对不同时段内、不同空间网格的乘客需求进行预测，为出租车寻找乘客提供可靠的依据。

基于目标均衡度量的核增量学习跌倒检测方法

忽丽莎, 王素贞, 陈益强, 胡春雨, 蒋鑫龙, 陈振宇, 高兴宇

2018, 38(4):  928-934.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092315

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针对增量学习模型在更新阶段的识别效果不稳定的问题，提出一种基于目标均衡度量的核增量学习方法。通过设置经验风险均值最小化的优化目标项，设计了均衡度量训练数据个数的优化目标函数，以及在增量学习训练条件下的最优求解方案；再结合基于重要性分析的新增数据有效选择策略，最终构建出了一种轻量型的增量学习分类模型。在跌倒检测公开数据集上的实验结果显示：当已有代表性方法的识别精度下滑至60%以下时，所提方法仍能保持95%以上的精度，同时模型更新的计算消耗仅为3 ms。实验结果表明，所提算法在显著提高增量学习模型更新阶段识别能力稳定性的同时，大大降低了时间消耗，可有效实现云服务平台中关于可穿戴设备终端的智能应用。

基于迷你卷积神经网络的停车场空车位检测方法

安旭骁, 邓洪敏, 史兴宇

2018, 38(4):  935-938.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092362

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针对日益严峻的停车难问题，提出一种基于改进卷积神经网络停车场空车位检测方法。首先，根据车位只需用两种状态来表示其占空的特点，对传统卷积神经网络结构进行改进，提出迷你卷积神经网络（MCNN）的概念；然后，通过减少网络参数来减少训练和识别时间，并在网络中加入局部响应归一化层以加强对明度的校正，以及使用小卷积核来获取更多图像细节；最后，对视频帧图进行手动掩码设置，通过边缘检测切割成单个车位图，并使用训练好的MCNN进行车位识别。实验结果表明，与传统机器学习方式相比，基于MCNN的检测方法识别率能提高3~8个百分点，同时网络参数仅为常规使用卷积模型的1/1 000，且在文中所述的几种不同环境中，识别率的均保持在92%以上。实验结果表明，MCNN可移植到低配置摄像头，实现停车场空车位自动检测。

基于作者主题模型和辐射模型的用户位置预测模型

李琰, 刘嘉勇

2018, 38(4):  939-944.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102539

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由于全球定位系统（GPS）设备采集的用户历史位置数据通常具有稀疏性，使得基于单个用户数据的位置预测模型能力受限，所以结合人类移动性的时间和空间周期性，提出一种基于作者主题模型（ATM）和辐射模型（RM）的用户位置预测模型。在时间维度上，该模型利用ATM发现与目标用户移动行为相似的用户群，并确定该用户群在预测时刻所处的目标状态；在空间维度上，该模型利用RM算法计算目标用户的候选地点在目标状态下的概率，并通过比较各候选地点的概率值确定目标用户可能出现的地点，从而实现对目标用户位置的预测。实验结果表明，该模型的平均预测准确率为61.49%，相对于基于变阶的Markov模型提高近28个百分点。所提预测模型能够在单个用户数据量小的条件下获得更高的预测准确率。

局部关注支持向量机算法

周于皓, 张红玲, 李芳菲, 祁鹏

2018, 38(4):  945-948.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092228

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针对训练数据集的不均衡性这一问题，结合采样方法和集成方法，提出一种集成支持向量机分类算法。该算法首先对不均衡的训练集进行非监督聚类；然后依靠其底层的局部关注支持向量机进行数据集局部划分，以精确把控数据集间的局部特征；最后通过顶层支持向量机进行分类预测。在UCI数据集上的评测结果显示，该算法与当前流行的算法（如基于采样的核化少数类过采样技术（K-SMOTE）、基于集成的梯度提升决策树（GTB）和代价敏感集成算法（AdaCost）等）相比，分类效果有明显提升，能在一定程度上解决数据集的不均衡问题。

改进卷积神经网络在遥感图像分类中的应用

刘雨桐, 李志清, 杨晓玲

2018, 38(4):  949-954.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092158

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针对传统卷积神经网络（CNN）稀疏网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和实验过程中激活函数的经验性选择造成结果不准确或计算量大的问题，提出一种改进卷积神经网络方法对遥感图像进行分类。首先，利用Inception模块的不同尺度卷积核提取图像多尺度特征，然后利用Maxout模型学习隐藏层节点的激活函数，最后通过Softmax方法对图像进行分类。在美国土地使用分类数据集（UCM_LandUse_21）上进行的实验结果表明，在卷积层数相同的情况下，所提方法比传统的CNN方法分类精度提高了约3.66%，比同样也基于多尺度深度卷积神经网络（MS_DCNN）方法分类精度提高了2.11%，比基于低层特征和中层特征的视觉词典等方法分类精度更是提高了10%以上。因此，所提方法具有较高的分类效率，适用于图像分类。

面向非平衡类问题的k近邻分类算法

郭华平, 周俊, 邬长安, 范明

2018, 38(4):  955-959.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092181

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针对k近邻（kNN）方法不能很好地解决非平衡类问题，提出一种新的面向非平衡类问题的k近邻分类算法。与传统k近邻方法不同，在学习阶段，该算法首先使用划分算法（如K-Means）将多数类数据集划分为多个簇，然后将每个簇与少数类数据集合并成一个新的训练集用于训练一个k近邻模型，即该算法构建了一个包含多个k近邻模型的分类器库。在预测阶段，使用划分算法（如K-Means）从分类器库中选择一个模型用于预测样本类别。通过这种方法，提出的算法有效地保证了k近邻模型既能有效发现数据局部特征，又能充分考虑数据的非平衡性对分类器性能的影响。另外，该算法也有效地提升了k近邻的预测效率。为了进一步提高该算法的性能，将合成少数类过抽样技术（SMOTE）应用到该算法中。KEEL数据集上的实验结果表明，即使对采用随机划分策略划分的多数类数据集，所提算法也能有效地提高k近邻方法在评价指标recall、g-mean、f-measure和AUC上的泛化性能；另外，过抽样技术能进一步提高该算法在非平衡类问题上的性能，并明显优于其他高级非平衡类处理方法。

基于AdaBoost.M2和神经模糊系统的植物识别算法

雷建椿, 何金国

2018, 38(4):  960-964.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092342

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为提高传统神经模糊系统（NFS）在植物识别领域对于相似植物样本的识别能力，提出了AdaBoost.M2-NFS算法。该算法首先对传统NFS进行改进以便融合，然后将新NFS与AdaBoost.M2结合得到AdaBoost.M2-NFS新模型。在Iris数据集上实验结果表明：新模型与单个NFS相比，识别率增加了3.33个百分点；与线性支持向量机（SVM）相比，识别率增加了1.11个百分点；与Softmax相比，识别率增加了3.33个百分点。根据敏感性和特异性分析可知，所提模型对于线性不可分数据分类效果比对线性可分数据分类效果好；同时，由于AdaBoost.M2的改进，使得所提算法在植物识别领域具备快速成型和高泛化能力。

基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法

冯立伟, 张成, 李元, 谢彦红

2018, 38(4):  965-970.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092310

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针对多工况过程数据的批次不等长、中心漂移、工况结构不同等特点，提出基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法（SP-LNS-LOF）。首先计算每个训练样本的统计模量；然后使用局部近邻集标准化统计模量，得到标准样本；最后计算标准化样本的局部离群因子，并将其作为检测指标，将局部离群因子的分位点作为检测控制限，当在线样本的局部离群因子大于检测控制限时，判定其为故障；否则为正常。统计模量提取过程的主要信息，且消除批次不等长的影响；局部近邻标准化克服工况中心漂移和工况结构不同的困难；局部离群因子度量样本的相似度，实现故障样本和正常样本的分离。进行了半导体蚀刻过程故障检测仿真实验，实验结果表明SP-LNS-LOF检测出了全部21个故障，比主元分析（PCA）、核主元分析（kPCA）、基于k近邻的故障检测（FD-kNN）、局部离群因子（LOF）方法具有更高的检测率。理论分析和仿真实验说明SP-LNS-LOF方法适用于多工况过程故障检测，具有较高的故障检测效率，能保证多工况生产过程的安全性。

基于TensorFlow的俄语词汇标音系统

冯伟, 易绵竹, 马延周

2018, 38(4):  971-977.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092149

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针对俄语语音合成和语音识别系统中发音词典规模有限的问题，提出一种基于长短时记忆（LSTM）序列到序列模型的俄语词汇标音算法，同时设计实现了标音原型系统。首先，对基于SAMPA的俄语音素集进行了改进设计，使标音结果能够反映俄语单词的重音位置及元音弱化现象，并依据改进的新音素集构建了包含20 000词的俄语发音词典；然后利用TensorFlow框架实现了这一算法，该算法通过编码LSTM将俄语单词转换为固定维数的向量，再通过解码LSTM将向量转换为目标发音序列；最后，设计实现了具有交互式单词标音等功能的俄语词汇标音系统。实验结果表明，该算法在集外词测试集上的词形正确率达到了74.8%，音素正确率达到了94.5%，均高于Phonetisaurus方法。该系统能够有效为俄语发音词典的构建提供支持。

数据科学与技术

大数据相似性连接查询技术研究进展

马友忠, 张智辉, 林春杰

2018, 38(4):  978-986.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092202

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为了深入理解和全面把握大数据相似性连接查询技术的研究进展，更好地促进其在图片聚类、实体解析、相似文档检测、相似轨迹检索等领域的广泛应用，对大数据相似性连接查询技术相关研究工作进行了深入调研和分析。首先对相似性连接查询的基本概念进行了介绍，然后分别对集合、向量、空间数据、概率数据、字符串等不同类型大数据的相似性连接查询相关研究工作进行了深入研究，对其优缺点进行了分析和总结。最后，指出了大数据相似性连接查询面临的若干挑战性问题及未来的研究重点。

多重因素下基于多模态特征的网页广告效果

胡晓红, 王红, 任衍具, 周莹

2018, 38(4):  987-994.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102425

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虽然互联网广告效果的相关研究已取得较好成果，但仍缺乏对网页中各条目与广告间相互作用的深入研究，也缺乏不同因素作用下用户行为和广告效果的透彻分析，广告衡量标准也存在不足。因此，提出一种基于多模态特征融合的方法针对多重因素作用下的互联网广告效果与用户行为模式进行研究。通过对多模态特征进行定量分析，验证广告的吸引力效应，总结不同条件下的注意力效应；针对用户行为信息进行频繁模式挖掘，并结合数据特点提出DFBP算法定向挖掘用户最常见的浏览模式；提出将记忆力作为衡量广告质量的一项新指标，利用频繁模式改进Random Forest算法，融合多模态特征构建广告记忆力模型。实验结果表明，所构建的记忆力模型不仅准确率高达91.64%，且具有良好的鲁棒性。

基于数据集稀疏度的频繁项集挖掘算法性能分析

肖文, 胡娟

2018, 38(4):  995-1000.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092389

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频繁项集挖掘（FIM）是最基础的数据挖掘任务之一，被挖掘数据集的特征对FIM算法的性能有着显著影响。数据集稀疏度是体现数据集本质特征的属性之一，不同类型的FIM算法对数据集稀疏度的可扩展性有着很大的不同。针对如何量化度量数据集稀疏度及稀疏度对不同类型FIM算法性能影响等问题，首先回顾并讨论了已有的度量方法，然后提出两种新的量化度量数据集稀疏度的方法（基于事务差异度的度量方法和基于FP-Tree的度量方法）。这两种度量方法均考虑了FIM任务背景下最小支持度对数据集稀疏度的影响，反映的是事务频繁项集之间的差异度。最后通过实验验证了不同类型FIM算法对数据集稀疏度的可扩展性。实验结果表明，数据集稀疏度与最小支持度成反比，基于垂直格式的FIM算法在三类典型FIM算法中具有最佳的稀疏度可扩展性。

基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法

王永贵, 宋真真, 肖成龙

2018, 38(4):  1001-1006.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092314

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大数据背景下，对于传统的协同过滤推荐算法在电子商务系统中的数据稀疏性、准确性不高、实时性不足等问题，提出一种改进的协同过滤推荐算法。该算法首先通过矩阵分解实现对原始数据的降维及其数据填充，并引入了时间衰减函数预处理用户评分，用项目的属性向量来表征项目，用用户的兴趣向量来表征用户，通过k-means聚类算法对用户和项目分别进行聚类；然后使用改进相似性度量方法在簇中查找用户的最近邻和项目推荐候选集，产生推荐。实验结果表明，该算法不仅可以有效解决数据稀疏和新项目带来的冷启动问题，而且还可以在多维度下反映用户的兴趣变化，推荐算法的准确度明显提升。

融合项目标签相似性的协同过滤推荐算法

廖天星, 王玲

2018, 38(4):  1007-1011.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092238

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针对传统推荐算法在相似性计算和评分预测方法中存在预测精度和稳定性的不足，为进一步提高算法精确度和稳定性，提出一种新的推荐算法。首先，依据各项目的重要标签的数量，计算出项目间M²相似性，依据该相似性构成该项目的邻近项目集；然后，参考Slope One加权算法思想，定义了新的评分预测方法；最后，使用该评分方法基于邻近项目集对用户评分进行预测。为了验证该算法的准确性和稳定性，在MovieLens数据集上与基于曼哈顿距离的K-最近邻（KNN）算法等传统推荐算法进行了对比，实验结果表明该算法与KNN算法相比平均绝对误差下降7.6%，均方根误差下降7.1%，并且在稳定性方面也更好，能更准确地为用户提供个性化推荐。

基于HDF5文件格式的KYLIN-2软件组件库

冯晋涛, 芦韡, 柴晓明, 涂晓兰, 尹强, 陈定勇, 刘远

2018, 38(4):  1012-1016.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102543

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KYLIN-2是中国核动力研究设计院自主研发的先进中子学栅格（组件）计算软件，针对KYLIN-2软件中海量数据存储和处理的问题，提出一种基于对分层数据存储格式v5（HDF5）的计算数据存储方案。首先，对HDF5文件格式进行了研究；其次，根据KYLIN-2软件需求，设计了基于HDF5文件格式的组件库KYMRES；最后，通过自开发的HDF5文件读写工具完成了KYMRES库的实现过程。通过性能测试表明，基于HDF5文件格式的组件库KYMRES较常规存储方案具有更高的I/O效率，其读、写效率平均提升到旧算法的2.3倍和4.5倍。KYMRES库在海量数据存储和处理方面具有显著优越性，为KYLIN-2软件提供了一种新型的数据存储和管理方案。

网络空间安全

特征点标注与聚类的三维模型信息隐藏算法

任帅, 张弢, 徐振超, 王震, 贺媛, 柳雨农

2018, 38(4):  1017-1022.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092348

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针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击问题，提出一种新的基于特征点标注与聚类的隐藏算法。首先对三维模型进行边折叠操作，对其全部顶点进行标注排序；其次，利用局部高度理论和Mean Shift聚类分析算法对标注排序后的顶点进行能量划分；最后，利用Logistic混沌映射置乱和遗传算法对隐藏信息和载体信息进行优化匹配与修改，实现信息的最终隐藏。隐藏区域的数据按照能量权重进行了全局和局部的标注与筛选，有利于算法的鲁棒性和不可见性。实验结果表明，与基于三维内切球和轮廓标注的三维模型信息隐藏算法相比，该算法抵御单个或联合攻击的鲁棒性有明显的提高，且具有几乎相同程度的不可见性。

基于码分多址复用的双重加密可逆信息隐藏

王建平, 张敏情, 李天雪, 马双棚

2018, 38(4):  1023-1028.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102493

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针对多数密文域可逆信息隐藏算法嵌入容量小、加密算法单一的问题，提出一种双重加密的方法，并利用码分多址复用（CDMA）的思想嵌入秘密信息。加密时将图像分块，先对像素块进行多粒度置乱加密，再对块中每个像素的中间2位用流密码加密。信息嵌入采用码分多址的思想，选取k个长为4的相互正交的矩阵嵌入k层秘密信息，利用矩阵的正交性实现秘密信息多层嵌入，在提高嵌入容量的同时保证了对像素点的较小改变。对不满足嵌入条件的像素块嵌入伪比特，可避免使用位置图。拥有信息提取密钥的合法接收者可以提取秘密信息；拥有图像解密密钥可以近似恢复原始图像；拥有两种密钥既可提取秘密信息又可无损恢复原始图像。实验结果表明，512×512灰度图像Lena在峰值信噪比（PSNR）大于36 dB时最大嵌入容量133 313 bit。所提算法增强了加密图像安全性，在保证可逆性的同时大大提高密文域可逆信息隐藏嵌入容量。

社交网络中考虑节点度的演化博弈

刘亚州, 王静, 潘晓中, 付伟

2018, 38(4):  1029-1035.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102431

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在谣言传播过程中，针对度不同的节点具有的辨识能力不同，结合节点度定义一种新的博弈收益，借助博弈论建立一种动态复杂网络演化模型。该模型考虑到谣言传播往往与节点利益相关这一特点，通过引入辨识能力描述不同节点的非一致传播率，研究谣言在该模型上的传播动力学行为，并提出两种谣言抑制策略。随后，利用两种典型网络模型进行仿真实验，并在Facebook真实网络数据中对仿真结果进行验证。研究表明，谣言模糊程度对BA（Barabási-Albert）无标度网络和Facebook网络中谣言传播速率及达到稳定状态所需时间影响较小，随着谣言模糊程度增大，谣言在网络中传播范围变大，相对于WS（Watts-Strogtz）小世界网络，谣言更容易在BA无标度网络和Facebook网络中传播；研究还发现，免疫收益增加值相同时，与BA无标度网络和Facebook网络相比，WS小世界网络中免疫节点的增长幅度更大；此外，通过节点危害程度进行抑制比通过博弈收益进行抑制具有更好的谣言抑制效果。

基于同态门限密码体制的投票协议

代小康, 陈长波, 吴文渊

2018, 38(4):  1036-1040.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102400

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针对当前存在的投票协议普遍要求一个可信赖的管理机构的问题，提出一种新的投票协议。该协议综合运用同态加密、门限密码体制、盲签名、环签名、零知识证明等密码技术，在假设无人弃权或虽有人弃权但管理者不与其他投票人合谋作弊的情况下，消除了无可信第三方和健壮性共存的矛盾，同时满足了匿名性、合法性、健壮性、可验证性和无可信第三方等安全属性。

基于中国剩余定理的动态门限签名方案

王岩, 侯整风, 章雪琦, 黄梦洁

2018, 38(4):  1041-1045.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092242

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针对移动攻击，提出一种基于中国剩余定理（CRT）的动态门限签名方案。首先，成员交换影子产生各自的私钥和组公钥，然后由成员协作产生部分签名，最后通过部分签名合成签名。方案在签名过程中没有暴露组私钥，从而保证组私钥可重复使用；方案允许成员定期更新私钥，且组公钥不变，以保证更新前的签名仍然有效；此外，方案允许新成员加入，并保证老成员私钥和组私钥不会泄露。分析表明，该方案具有良好的前向安全性，能够有效地抵抗移动攻击；且理论分析和仿真实验结果表明，与基于Lagrange插值多项式方案相比，该方案更新时间消耗为常数级，时间效率较高。

基于曲线分段相似匹配的在线签名认证

刘莉, 詹恩奇, 郑建彬, 汪阳

2018, 38(4):  1046-1050.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092186

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针对在线签名认证过程中出现的误匹配问题和曲线的缩放、旋转、位移以及采样不均匀导致的匹配距离过大的问题，提出一种基于曲线分段相似匹配的方法。在进行在线签名认证时，首先对两签名曲线进行分段粗匹配，主要应用了一种基于窗口累计差异矩阵的动态规划算法得到匹配关系。然后，对匹配对计算相似距离和加权累加和，主要方法是对曲线段进行拟合，在一定范围内进行相似变换，对其重采样并计算匹配对的欧氏距离。最后，取测试签名和所有模板签名的相似距离的平均值作为认证距离，将其与训练的阈值进行比较，从而判定真伪。在公开数据库SUSIG的Visual数据集和Blind数据集对该方法进行了测试，使用个性化阈值时分别可以得到3.56%和2.44%的等误率。所提方法在Blind数据集上的等误率比传统的动态时间规划（DTW）方法降低了约14.4%。实验结果表明，对熟练伪造签名和随机伪造签名的认证效果具有一定的优势。

社交网络中基于CP-ABE的隐私保护属性匹配方法

崔炜荣, 杜承烈

2018, 38(4):  1051-1057.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102407

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针对社交网络中用户属性匹配的隐私保护问题，提出一种可保护隐私的用户属性匹配方法。该方法基于匿名属性加密技术构建，可应用于集中式属性匹配场景中。在该方法中，用户用两个属性列表分别表示自我描述和交友偏好，并通过将自我描述转化为属性密钥以及将交友偏好转化为密文访问控制策略来实现属性信息的隐藏。服务器通过判断是否能够正确解密进行匹配判定。运用该方法，服务器可以在不必了解匹配双方具体属性信息的情况下完成双向属性匹配判定。分析和实验结果表明，在保证隐私安全性的同时，该方法也具备较高的计算效率，具有较强的实用性。

基于纹理指纹与活动向量空间的Android恶意代码检测

罗世奇, 田生伟, 禹龙, 于炯, 孙华

2018, 38(4):  1058-1063.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102499

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为了进一步提高恶意代码识别的准确率和自动化程度，提出一种基于深度学习的Android恶意代码分析与检测方法。首先，提出恶意代码纹理指纹体现恶意代码二进制文件块内容相似性，选取33类恶意代码活动向量空间来反映恶意代码的潜在动态活动。其次，为确保分类准确率的提高，融合上述特征，训练自编码器（AE）和Softmax分类器。通过对不同数据样本进行测试，利用栈式自编码（SAE）模型对Android恶意代码的分类平均准确率可达94.9%，比支持向量机（SVM）高出1.1个百分点。实验结果表明，所提出的方法能够有效提高恶意代码识别精度。

先进计算

自适应混沌量子粒子群算法及其在WSN覆盖优化中的应用

周海鹏, 高芹, 蒋丰千, 余大为, 乔焰, 李旸

2018, 38(4):  1064-1071.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092372

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针对传统粒子群优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢等不足，通过研究种群多样性与粒子群算法进化的关系，提出一种动态自适应混沌量子粒子群优化（DACQPSO）算法。该算法将种群分布熵引入粒子群的进化控制，以Sigmoid函数模型为基础，给出了量子粒子群算法收缩扩张系数的计算方法；以平均粒距作为混沌搜索的判别条件进行混沌扰动。将DACQPSO算法应用于无线传感器网络（WSN）的覆盖优化中，并作了仿真分析。实验结果表明，DACQPSO算法在覆盖率指标上比标准粒子群、量子粒子群、混沌量子粒子群算法分别提高了3.3501%、2.6502%和1.9000%，有效地提高了WSN的覆盖性能。

基于有效并行求解策略的显式有限元分析并行算法

付朝江, 王天奇, 林悦荣

2018, 38(4):  1072-1077.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092384

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针对大规模结构非线性动力问题的有限元分析非常耗时，基于消息传递接口（MPI）机群环境，提出多种基于并行求解策略的显式有限元并行算法。基于显式消息传递的区域分解技术，采取重叠、非重叠区域分解技术及动态任务分配方法，通过将计算与通信重叠，优化处理器间的通信，对非重叠通信区域分解并行算法、重叠通信区域分解并行算法、群动态任务分配算法、动态任务分配算法及动态负载平衡算法进行研究。为在机群环境下实现非线性动力有限元分析，开发了基于有效并行求解策略的显式有限元并行算法。编写了基于消息传递编程模式的并行有限元程序，在工作站机群上实现了数值算例，分析了算法的性能，并与传统的Newmark算法进行了比较。算例表明：群动态任务分配算法的性能优于动态任务分配算法，低于区域分解算法的性能，动态负载平衡算法最优。对相同规模的问题提出的算法比Newmark算法快，优于Newmark算法。对结构非线性动力问题的有限元分析，所提出的并行算法是可行有效的。

面向MapReduce计算模式的中间数据通信优化

曹云鹏, 王海峰

2018, 38(4):  1078-1083.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092358

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针对MapReduce计算模式在Map阶段结束后会产生海量中间数据，导致存在大量跨越机架交换机的数据通信问题，提出一种优化Map密集型作业的中间数据通信优化方法。首先，提取MapReduce计算作业的运行前调度信息的特征并且量化数据通信活跃度；然后，采用朴素贝叶斯分类模型实现分类预测，将历史作业的运行数据作为样本来训练分类模型；最后，根据作业分类预测结果把通信活跃的作业集中映射到同一机架中，通过提高通信局部性来优化性能瓶颈。实验结果表明，所提方案对Shuffle子过程稠密的作业优化效果明显，能够提高4%~5%的计算性能；此外，在多用户运行情况下能降低4.1%中间数据通信延迟。所提方法可有效降低大数据计算过程中的通信延迟，提高异构集群的计算性能。

网络与通信

视频流传输中的网络编码综述

崔华力, 孙钦东, 张兴军, 伍卫国

2018, 38(4):  1084-1088.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092262

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网络视频应用增长迅猛，利用网络编码（NC）来提高网络吞吐量和传输可靠性进而改善视频流传输质量成为研究热点。针对如何优化网络编码进行视频流传输这一问题，必须要结合视频流自身特性作出改进并综合考虑所处的网络环境，才能充分发挥网络编码的优势。首先回顾了网络编码的基本概念和方法；然后对网络编码应用于视频流传输时需要考虑的视频业务特性，包括进行不等差错保护以优先保障重要等级视频数据包、降低数据包传输延迟以满足视频流实时性需求、增强网络差错恢复策略以提升传输可靠性等作了分析和归纳；接着阐述了基于网络编码的视频流传输策略在包括P2P、多源协作及内容中心网络等典型场景中的应用；最后对网络编码应用于视频流传输的研究趋势进行展望。

基于主客观赋权的多属性空间节点选择算法

戴翠琴, 王文翰

2018, 38(4):  1089-1094.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102534

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针对空间协作传输中单属性协作节点选择算法无法兼顾系统可靠性和生存时间的问题，引入多属性决策方法（MADM），综合考虑信道衰落等级、协作节点剩余能量和误码率三个属性对空间协作节点进行多属性评估，提出一种基于主客观赋权的多属性空间协作节点选择（SOW-CNS）算法。首先，根据信道受阴影衰落影响程度，建立两状态无线信道模型，分别为无阴影Loo信道衰落模型和有阴影Corazza信道衰落模型；其次，引入基于主客观赋权的多属性决策策略，使用层次分析法和信息熵法建立空间协作节点的主观属性权向量和客观属性权向量；然后，使用最大熵原理和离差和最大法计算主客观属性权向量；最后，利用主客观属性权向量与各节点的属性值计算各潜在节点的评价值，进而选出最佳协作节点参与空间信息协作传输。仿真结果表明，与传统最佳质量协作节点选择算法（BQ-CNS）、能量公平性协作节点选择算法（EF-CNS）和随机协作节点选择算法（R-CNS）相比，基于主客观赋权的多属性决策算法不仅降低系统误码率，而且能够获得更长的系统生存期。

能量均衡的低功耗有损网络路由协议

何王吉, 马皛源, 李鑫, 唐玮圣

2018, 38(4):  1095-1101.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092151

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针对目前低功耗有损网络路由协议（RPL）中存在节点能耗不均衡、网络生存时间短以及网络后期父节点状态信息更新不及时的问题，提出一种带有电量估算策略的能量均衡RPL（EB-RPL）。首先，构造了一种复合期望传输次数和节点剩余能量的路由度量，通过机制设计使节点在不同时期能自适应地调整网络拓扑；然后，设计了一种基于能量消耗速率的父节点电量估算策略，在不增加额外控制包开销的同时，子节点可以计算父节点电量，作出正确的路由决策；最后，通过实验对比分析了EB-RPL的性能。仿真结果显示，与RPL相比，EB-RPL显著降低了同级节点间功率标准差，并且在不同发包频率和网络规模中，分别平均延长了29.4%和39.4%的平均网络生存时间。EB-RPL能够有效实现能量均衡、显著延长网络生存时间。

基于电网需求响应约束的多播路由

龙丹, 李晓卉, 丁月民

2018, 38(4):  1102-1105.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092295

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针对智能电网多播路由通信中，通常存在只考虑多播通信的时延约束而没有考虑电网需求侧带负载的情况，所构建的多播树会出现控制信息传输到大功率负载设备的通信时延较大的问题，提出一种考虑负载功率和通信时延的多播树构造方法，称为基于需求响应（DR）能力约束的多播路由算法。首先，根据电网拓扑信息生成满足约束条件的完全图；然后，采用Prim算法构造较低费用的多播树；最后，将多播树还原到原网络。仿真结果表明该算法能够有效地减小大功率负载设备的需求响应时延，与基于时延约束的多播路由算法相比，能够使电网频率波动大幅度减小。该算法能够有效地提高智能电网中需求响应的实时性，稳定电网频率。

基于压缩感知的大规模多输入多输出空间共稀疏信道估计

唐虎, 刘紫燕, 刘世美, 冯丽

2018, 38(4):  1106-1110.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082027

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针对频分复用双工方式的大规模多输入多输出（MASSIVE MIMO）系统在虚拟角域信道中估计精度较差的问题，提出一种基于门限的稀疏度自适应匹配追踪（BT-SAMP）算法。该算法融合了回溯正交匹配追踪（BAOMP）算法的原子选择特性和稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法的自适应特性，将BAOMP算法的"添加原子"规则作为SAMP算法的原子选择预处理，通过合理的阈值添加固定的原子，然后延续SAMP算法的步长迭代自适应特性，寻找到信道矩阵近似系数最大，达到了提高SAMP算法估计精度、加快算法收敛的目的。仿真结果表明，在低信噪比（SNR）情况下，与SAMP算法相比，信道估计精度均有提高，特别是信噪比在0~10 dB时，其估计精度提升4 dB，算法的运行时间减少约61%。

虚拟现实与多媒体计算

参照四邻域裁剪样本的图像修复算法

孟红月, 翟东海, 李梦雪, 曹大命

2018, 38(4):  1111-1116.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082033

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针对结构纹理信息较复杂、破损尺度较大的图像修复问题，提出一种既能保持图像特征又能提高修复速度的参照四邻域裁剪样本的修复算法，将图像修复问题转化为最佳样本的检索过程。首先，提取图像结构信息，并对图像进行区域划分以缩小样本的裁剪与检索范围；其次，为了改进离差平方和（SSD）方法对块的结构信息匹配的忽视，在像素块匹配计算中引入结构对称匹配约束，有效避免了误匹配，提高了图像块匹配精度及样本搜索效率；然后，通过引入结构因子和置信度，结合传统的优先权计算，得到突出结构作用的优先级公式；最后，利用目标块与四邻域块间的重叠区域计算四邻域参照优先级，并根据四邻域提供的可靠参照信息，依据改进的块匹配方法裁剪样本集并检索最佳样本块，直至所有目标块都检索匹配到最佳样本，完成修复。实验结果表明，该算法可以很好地解决纹理模糊和结构错位等问题，在提高图像修复速度的同时，所提算法修复效果的峰值信噪比（PSNR）比其他对比算法平均提高了0.5~1 dB，使得修复后的图像更好地满足视觉连通性，同时能高效地修复一般区域，具有更好的普适性。

单幅粉尘图像的切片重构恢复方法

王园宇, 张一凡, 王云飞

2018, 38(4):  1117-1120.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092388

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针对粉尘分布不均匀且局部多散射引起的图像退化问题，提出单幅粉尘图像的切片重构恢复方法。首先，在场景深度方向采用McCartney模型得到多层切片图像；其次，对切片图像进行联合粉尘检测运算，将切片图像中无粉尘的区域保留，而将有粉尘的区域标记并将此区域作为下一张切片图像的检测区域；然后，对每张切片图像中保留的无粉尘部分和最后一张切片的粉尘区域进行重构；最后，对重构图像使用快速导向滤波，实现了对单幅粉尘图像的恢复。实验结果表明，该恢复方法可以对图像中的粉尘区域实现快速、有效去除，为粉尘环境中基于计算机视觉的目标监控与识别工作奠定基础。

基于匹配质量提纯的改进D-Nets算法

叶峰, 洪峥, 赖乙宗, 赵雨亭, 谢先治

2018, 38(4):  1121-1126.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102394

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针对基于特征的图像配准在较大仿射变形以及存在相似目标情况下适应性不佳的问题，为减少算法的时间开销，提出一种基于匹配质量提纯的改进描述网（D-Nets）算法。首先，通过FAST算法检测特征点，并根据Harris角点响应函数以及网格划分相结合的方式进行筛选；然后，在计算直线描述子的基础上构建哈希表和投票表决，从而得到粗匹配对；最后，采用基于匹配质量的提纯方法剔除误匹配。针对牛津大学Mikolajczyk标准图像数据集进行了实验，结果表明：提出的改进D-Nets算法在尺度、视差和光照变化较大的情况下平均配准精度为92.2%，平均时间开销为2.48 s。与尺度不变特征变换（SIFT）、仿射-尺度不变特征变换（Affine-SIFT）、原始D-Nets等算法相比，提出的改进算法与原始算法的配准精度基本相当，但速度最高可提升80倍，并具有最佳鲁棒性，显著优于SIFT、ASIFT算法，非常适于图像配准应用。

基于多通道稀疏编码的非刚性多模态医学图像配准

王丽芳, 成茜, 秦品乐, 高媛

2018, 38(4):  1127-1133.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102392

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针对稀疏编码相似性测度在非刚性医学图像配准中对灰度偏移场具有较好的鲁棒性，但只适用于单模态医学图像配准的问题，提出基于多通道稀疏编码的非刚性多模态医学图像配准方法。该方法将多模态配准问题视为一个多通道配准问题来解决，每个模态在一个单独的通道下运行；首先对待配准的两幅图像分别进行合成和正则化，然后划分通道和图像块，使用K奇异值分解（K-SVD）算法训练每个通道中的图像块得到分析字典和稀疏系数，并对每个通道进行加权求和，采用多层P样条自由变换模型来模拟非刚性几何形变，结合梯度下降法优化目标函数。实验结果表明，与局部互信息、多通道局部方差和残差复杂性（MCLVRC）、多通道稀疏诱导的相似性测度（MCSISM）、多通道Rank Induced相似性测度（MCRISM）多模态相似性测度相比，均方根误差分别下降了30.86%、22.24%、26.84%和16.49%。所提方法能够有效克服多模态医学图像配准中灰度偏移场对配准的影响，提高配准的精度和鲁棒性。

基于自适应联合字典学习的脑部多模态图像融合方法

王丽芳, 董侠, 秦品乐, 高媛

2018, 38(4):  1134-1140.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092291

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针对目前全局训练字典对于脑部医学图像的自适应性不强，以及使用稀疏表示系数的L₁范数取极大的融合方式易造成图像的灰度不连续效应进而导致图像融合效果欠佳的问题，提出一种基于自适应联合字典学习的脑部多模态图像融合方法。该方法首先使用改进的K奇异值分解（K-SVD）算法自适应地从已配准的源图像中学习得到子字典并组合成自适应联合字典，在自适应联合字典的作用下由系数重用正交匹配追踪（CoefROMP）算法计算得到稀疏表示系数；然后将稀疏表示系数的"多范数"作为源图像块的活跃度测量，并提出"自适应加权平均"与"选择最大"相结合的无偏规则，根据稀疏表示系数的"多范数"的相似度选择融合规则，当"多范数"的相似度大于阈值时，使用"自适应加权平均"的规则，反之则使用"选择最大"的规则融合稀疏表示系数；最后根据融合系数与自适应联合字典重构融合图像。实验结果表明，与其他三种基于多尺度变换的方法和五种基于稀疏表示的方法相比，所提方法的融合图像能够保留更多的图像细节信息，对比度和清晰度较好，病灶边缘清晰，客观参数标准差、空间频率、互信息、基于梯度指标、基于通用图像质量指标和平均结构相似指标在三组实验条件下的均值分别为：71.0783、21.9708、3.6790、0.6603、0.7352和0.7339。该方法可以应用于临床诊断和辅助治疗。

基于极深卷积神经网络的人脸超分辨率重建算法

孙毅堂, 宋慧慧, 张开华, 严飞

2018, 38(4):  1141-1145.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092378

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针对多种放大倍数的人脸超分辨率重建问题，提出一种基于极深卷积神经网络的人脸超分辨率重建方法，并通过实验发现增加网络深度能够有效提升人脸重建的精度。首先，设计一个包含20个卷积层的网络从低分辨率图片和高分辨率图片之间学习一种端到端的映射关系，并通过在网络结构中将多个小的滤波器进行多次串联以扩大提取纹理信息的范围。其次，引入了残差学习的方法来解决随着深度的提升细节信息丢失的问题。另外，将不同放大因子的低分辨率人脸图片融合到一个训练集中训练，使得该卷积网络能够解决不同放大因子的人脸超分辨率重建问题。在CASPEAL测试集上的结果显示，该极深卷积神经网络的方法比基于双三次插值的人脸重建方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似度上有2.7 dB和2%的提升，和SRCNN的方法比较也有较大的提升，在精度和视觉改善方面都有较大提升。这显示了更深的网络结构能够在重建中取得更好的结果。

光流估计下的移动端实时人脸检测

魏震宇, 文畅, 谢凯, 贺建飚

2018, 38(4):  1146-1150.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092154

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为了提高移动设备人脸检测准确率，提出一种应用于移动设备的实时人脸检测算法。通过改进Viola-Jones方法进行人脸区域快速分割，在不损失速度的情况下提高分割精度；同时应用了光流估计方法将卷积神经网络子网络在离散关键帧上的特征提取结果传播至非关键帧，提高神经网络实际检测运行效率。实验使用YouTube视频人脸数据库、自建20人各1 min正位人脸视频数据库和实际检测项目在不同分辨率下进行，实验结果表明运行速度在2.35帧/秒~22.25帧/秒，达到了一般人脸检测水平；人脸检测在10%误检率下召回率由Viola-Jones的65.93%提高到82.5%~90.8%，接近卷积神经网络检测精度，满足了移动设备实时人脸检测的速度和精度要求。

基于改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大

海涛, 张雷, 刘旭焱, 张新刚

2018, 38(4):  1151-1156.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092273

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针对二阶偏微分方程（PDE）放大算法丢失弱边缘和纹理细节的不足，提出一种改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大算法。利用复扩散具有边缘定位准确的特点耦合冲击滤波器，改进复扩散模型能够较好地增强强边缘；而通过对相似图像块构成图像组的三维变换系数的稀疏特性进行建模，非局部变换域模型能够很好地利用图像中相似图像块的非局部信息，对弱边缘和纹理细节有较好的处理效果；最后利用复扩散得到图像的二阶导数作为参数实现改进复扩散模型和非局部变换域模型自适应耦合。所提算法与偏微分方程放大算法、非局部变换域放大算法和偏微分方程耦合空域非局部模型放大算法进行仿真实验比较，在强边缘、弱边缘和细节纹理具有较好的放大效果，弱边缘和纹理细节图像在平均结构相似性测度上高于改进复扩散放大算法、非局部变换域放大算法。所提算法验证了空域模型和变换域模型、局部模型和非局部模型耦合结合的有效性。

基于HEVC的帧内预测模式决策和编码单元划分快速算法

郭磊, 王晓东, 徐博文, 王健

2018, 38(4):  1157-1163.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092302

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针对高效视频编码（HEVC）帧内预测过程中的高计算复杂度问题，提出一种基于纹理特征的预测模式选择和编码单元划分的快速帧内预测算法。利用每一深度层纹理方向强度判断编码单元是否需要进行分割，并且减少候选模式数量。首先，在每一深度层编码单元上结合像素方差，以像素点为单位计算相应的纹理方向强度，确定其纹理复杂度并结合阈值策略预测最终划分深度；其次，比较垂直和水平方向强度关系及统计预测候选模式概率分布，以减少预测模式数量，确定最优候选模式子集，进一步降低编码复杂度。所提算法与平台HM15.0相比，编码时间平均节省51.997%，BDPSNR（Bjontegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate）仅降低0.059 dB，BDBR（Bjontegaard Delta Bit Rate）仅上升了1.018%。实验数据表明，在保证信噪比和比特率基本不变的同时，所提算法能有效降低编码复杂度，利于HEVC的实时视频应用。

基于运动显著图的人群异常行为检测

胡学敏, 易重辉, 陈钦, 陈茜, 陈龙

2018, 38(4):  1164-1169.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092340

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针对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题，提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场，并对光流场进行时间和空间上的滤波处理，然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。为了准确描述人群行为，将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道，并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。最后，设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型，并利用该模型检测人群中是否存在异常行为。实验结果表明，该方法能够有效、实时地检测人群异常行为，在UMN和PETS2009数据集的检测率均达到了97.9%以上。

基于静态自适应外观模型纠正的目标跟踪算法

卫保国, 葛苹, 武宏, 王高峰, 韩文亮

2018, 38(4):  1170-1175.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092312

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针对单目标跟踪过程中难以长期稳定跟踪的问题，提出一种基于静态-自适应外观模型纠正的跟踪算法。首先将跟踪过程中可能遇到的干扰因素分为来自环境和目标本身两类，分别提出静态外观模型和自适应外观模型，静态外观模型用于全局匹配，自适应外观模型用于局部跟踪，静态模型纠正自适应模型的跟踪漂移问题；使用单链接层次聚类算法去除两种模型融合后引入的噪声；针对运动目标消失再出现时难以捕获的问题，使用静态模型进行全局搜索，捕获目标。对于实验中的视频序列，视频序列中目标的中心位置准确率为0.9，计算机每秒能够处理26帧图像。实验结果表明，该跟踪算法框架可以实现长期稳定的跟踪，具有良好的鲁棒性和实时性。

稀疏正则非负矩阵分解的语音增强算法

蒋茂松, 王冬霞, 牛芳琳, 曹玉东

2018, 38(4):  1176-1180.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092316

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对于非负矩阵分解的语音增强算法在不同环境噪声的鲁棒性问题，提出一种稀疏正则非负矩阵分解（SRNMF）的语音增强算法。该算法不仅考虑到数据处理时的噪声影响，而且对系数矩阵进行了稀疏约束，使其分解出的数据具有较好的语音特征。该算法首先在对语音和噪声的幅度谱先验字典矩阵学习的基础上，构建联合字典矩阵，然后更新带噪语音幅度谱在联合字典矩阵下的系数矩阵，最后重构原始纯净语音，实现语音增强。实验结果表明，在非平稳噪声和低信噪比（小于0 dB）条件下，该算法较好地削弱了噪声的变化对算法性能的影响，不仅有较高的信源失真率（SDR），提高了1~1.5个数量级，而且运算速度也有一定程度的提高，使得基于非负矩阵分解的语音增强算法更实用。

应用前沿、交叉与综合

有新鲜度限制的易腐品生产-配送协同调度

吴瑶, 马祖军, 郑斌

2018, 38(4):  1181-1188.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092252

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为提高按订单生产模式下快速易腐品的生产/配送效率，在兼顾企业运营成本和顾客对产品新鲜度要求的情况下，以总配送成本最小和交付产品总的新鲜度最大为目标，建立了具有最低新鲜度限制的易腐品生产-配送协同调度双目标优化模型，并设计了基于双子串编码的带精英策略的非支配排序遗传算法。首先，描述了客户时间窗和交付产品新鲜度，定义了多产品情形下的客户产品平均新鲜度，建立了生产-配送协同调度双目标模型。然后，对约束条件和两个目标函数进行了转换，采用双子串的染色体编码方式，以及带精英策略的非支配排序遗传算法的算子结构和进化框架对问题进行求解。最后，基于算例分析，对所设计的算法与基于Pareto的模拟退火算法的计算结果进行对比。实验结果表明，两个目标存在效益悖反现象，且所设计的算法能够获得有效的Pareto前沿解集；对产品最低新鲜度的敏感性分析表明，在使用车辆数量较少时，最低新鲜度限制约束对总配送成本和交付产品总的新鲜度有显著影响。

自动化码头双场桥调度与集装箱存储选位建模

魏亚茹, 朱瑾

2018, 38(4):  1189-1194.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082028

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针对不可相互穿越的双轨道式龙门起重机（RMG）调度和集装箱存储选位问题，考虑双RMG间的安全距离、缓冲区容量等约束，以双RMG调度为主线、集装箱存储选位为辅线，设置决策变量描述执行任务之间的关系，以最小化总任务的完工时间为目标，建立双RMG调度和存储选位耦合模型。设计遗传与蚁群融合算法（GAAA）对模型进行求解，分析接力模式和混合模式下的效率问题，并将GAAA与CPLEX求得的解进行对比分析。实验结果表明，集装箱任务量在8~150时，接力模式的效率优于混合模式；在小、中大规模实验中，GAAA的最小完工时间比CPLEX的结果分别平均减少2.65%、18.50%，算法的运行时间分别平均减少88.6%、99.19%，验证了模型的有效性。

基于宽容分层策略的启发式排样算法

梁利东, 贾文友

2018, 38(4):  1195-1200.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092230

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针对2D Packing排样方法中存在的择优匹配思想与排样优劣评估的平衡性问题，基于多目标优化的宽容分层策略提出一种新颖有效的择优匹配启发式排样算法。首先，定义排样空间和匹配值，计算入排零件与排样空间的宽、高匹配值，然后建立统一的多目标优化函数模型，并根据目标函数值的大小来确定排放优先规则。特别针对一般可排入匹配情况，可在目标函数模型中通过设置和调整宽容值，最后实现多种排样布局的最优化。对benchmark问题的7类数据实例的计算结果表明，该算法相对于底部左齐择优匹配（LLABF）和水平线择优匹配（LSBF）算法，Gap的平均值可降低了2%；在C1P1+C3P1以及C2~C7随机构成的两组混合数据测试中（矩形数量为33和66），排样高度达到24和339。该算法也可用于多类型异形零件的排样过程。

复杂网络演化的舆论动力学模型及仿真分析

王舰, 王志宏, 张乐君

2018, 38(4):  1201-1206.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081949

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针对舆论传播过程中复杂动力学演化问题，提出一种基于传播动力学的舆论动态演化模型。首先，构建舆论及舆论演化模型，通过方程变换求出静态解；其次，引入Fokker-Planck方程对舆论演化渐近行为进行分析，得到稳态解决方案并求解，构建复杂网络与模型的关联并提出仿真研究实验目的；最后，通过对舆论演化模型及引入Fokker-Planck方程的舆论意见模型进行仿真分析，并以真实微博舆论数据为例进行实证分析，研究舆论在复杂网络中传播和演化的实质。实验结果表明舆论网络演化渐近行为与度分布相一致，网络舆论传播中的连接方式会受到节点意见影响，模型能有效描述微博舆论传播网络形成和演化过程的动力学行为。

基于多用户垃圾短信数据的伪基站活动轨迹可视分析方法

蒲誉文, 胡海波, 何凌君

2018, 38(4):  1207-1212.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102414

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由于传统短信服务（SMS）存在严重的安全漏洞，不法分子可通过伪基站发送大量垃圾短信和诈骗信息，严重干扰人们的日常生活，危及人们的财产安全，影响社会稳定。然而，现有的关于伪基站的分析方法不能很好地感知某个大区域内的伪基站分布态势，难以探索伪基站的活动规律，把握伪基站的运动轨迹。针对这一问题，提出基于多用户垃圾短信数据进行可视分析的方法。通过用户上报垃圾短信的时间、相对位置、内容等信息，来追溯伪基站的近似活动轨迹；并通过设计多种可视化视图，实现一个多视图组合的交互式可视分析系统。最后，采用ChinaVis2017挑战赛I的数据集进行实验和案例分析，验证了该方法的可行性和有效性。

PID补偿的完全在线序贯极限学习机控制器在输入扰动系统自适应控制中的应用

张立优, 马珺, 贾华宇

2018, 38(4):  1213-1217.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092207

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针对输入受外界扰动的系统在实现自适应控制难的问题，提出一种比例-积分-微分（PID）补偿的完全在线序贯极限学习机（FOS-ELM）控制器设计方法。首先，建立系统的动态线性模型，采用FOS-ELM算法设计控制器并学习其参数；其次，计算系统的实际输出误差，结合系统的控制误差，设计所需补偿的PID增量参数；最后，对PID补偿的FOS-ELM控制器参数在线调整并用于系统控制。在发动机空气燃油比（AFR）控制系统模型上进行实验，实验结果表明上述方法在实现自适应控制的同时降低了系统扰动输入带来的干扰，提高了系统有效控制率，在正负干扰系数为0.2时，其有效控制率从不足53%提高到93%以上。同时该方法易于实现，具有很强的鲁棒性和实用价值。

中国电影线上评分系统的改进

谢荻帆, 杜子芳

2018, 38(4):  1218-1222.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092254

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针对中国电影线上评分不包括未参与调查的观影者评价信息的问题，提出一种基于评价参与率的评分系统改进方法。首先，通过断点回归设计（RDD）的方法建立以分歧点和分歧效应为核心的评分系统评价标准；然后，在一般计算电影线上评分的加权平均方法基础上，提出加入评价参与率的评分改进方法；最后，以2014-2016年中国市场上映的全部电影为样本进行实证研究。结果显示：改进评分经离差标准化后，分歧效应变化率小于或近似于0，而加权平均法的变化率在0.4左右，且标准化后改进评分的分歧效应小于或近似于加权平均法评分。因此，从分歧点和分歧效应的角度分析不同评分系统间的差异具有一定合理性和可操作性；改进方法理论上更接近于电影真实的口碑影响力，且消除量纲影响后具有更少的分歧效应，能够更加直观地反映一部电影在全部影片中的排序位置。