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郑增威, 杜俊杰, 霍梅梅, 吴剑钟

2018, 38(5): 1223-1229. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112715

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人体活动识别（HAR）在医疗、安全、娱乐等方面有着广泛的应用。随着传感器器件的发展，各类能准确采集人体行为活动数据的传感器在手环、手表、手机等可穿戴设备上得到了广泛使用，相比基于视频图像的行为识别方法，基于传感器的行为识别具有成本低、灵活、可移植性好的特点，因此，基于可穿戴传感器的人体活动识别研究成为行为识别中的研究热点。介绍了人体活动识别研究中原始数据采集、特征提取、特征选择以及分类方法，对识别流程中每一部分常用的技术以及研究现状进行了综述总结，最后分析人体活动识别研究当前存在的主要问题并展望了今后可能的研究方向。

基于Dyna框架的非参数化近似策略迭代增强学习

季挺, 张华

2018, 38(5): 1230-1238. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102531

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为解决当前近似策略迭代增强学习算法逼近器不能完全自动构建的问题，提出一种基于Dyna框架的非参数化近似策略迭代（NPAPI-Dyna）增强学习算法。引入采样缓存和采样变化率设计二级随机采样过程采集样本，基于轮廓指标、采用K均值聚类算法实现trial-and-error过程生成核心状态基函数，采用以样本完全覆盖为目标的估计方法生成Q值函数逼近器，采用贪心策略设计动作选择器，利用对状态基函数的访问频次描述环境拓扑特征并构建环境估计模型；而后基于Dyna框架的模型辨识思想，将学习和规划过程有机结合，进一步加快了增强学习速度。一级倒立摆平衡控制的仿真实验中，当增强学习误差率为0.01时，算法学习成功率为100%，学习成功的最小尝试次数仅为2，平均尝试次数仅为7.73，角度平均绝对偏差为3.0538°，角度平均振荡范围为2.759°；当增强学习误差率为0.1时进行100次独立仿真运算，相比Online-LSPI和BLSPI算法平均需要150次以上尝试才能学习得到控制策略，而NPAPI-Dyna基本可在50次尝试内学习成功。实验分析表明，NPAPI-Dyna能够完全自动地构建、调整增强学习结构，学习结果精度较高，同时较快收敛。

基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法

王永贵, 胡彩云, 李鑫

2018, 38(5): 1239-1244. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102557

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针对粒子群优化（PSO）算法在搜索过程中因个体间缺乏交互，使种群逐渐丧失多样性、导致算法陷入局部极值的问题，提出了一种基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法（LFDE-PPSO）。首先，为扩大种群搜索空间，在速度更新过程中引入扰动因子，使惯性权重、学习因子在小范围内波动；其次，引入重构概率，选择适应度值低的个体重建中间种群；最后，为增加种群多样性，使较差个体的优秀基因得以保留，引入粒子不相关性及远亲个体，利用不相关性选择与差分个体基因差异性较大的远亲进行差分增强。实验结果表明，所提算法能够使中间种群中适应度值高的个体得以保留，有效增加种群多样性，使种群具备较强的跳脱局部极值能力，加快粒子逼近全局最优，同时具有收敛快、精度高等优点。

融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法

邓秀勤, 李文洲, 武继刚, 刘太亨

2018, 38(5): 1245-1249. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112730

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针对在模式分类问题中，数据往往存在不相关的或冗余的特征，从而影响分类的准确性的问题，提出一种融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法，以利用最少的特征获得最佳分类效果。在粒子群优化算法的局部搜索中引入博弈论的Shapley值，首先计算粒子（特征子集）中每个特征对分类效果的贡献值（Shapley值），然后逐步删除Shapley值最低的特征以优化特征子集，进而更新粒子，同时也增强了算法的全局搜索能力，最后将改进后的粒子群优化算法运用于特征选择，以支持向量机分类器的分类性能和选择的特征数目作为特征子集评价标准，对UCI机器学习数据集和基因表达数据集的17个具有不同特征数量的医疗数据集进行分类实验。实验结果表明所提算法能有效地删除数据集中55%以上不相关的或冗余的特征，尤其对于中大型数据集能删减80%以上，并且所选择的特征子集也具有较好的分类能力，分类准确率能提高2至23个百分点。

基于熵权Vague集的多目标决策方法

赵庆庆, 黄天民

2018, 38(5): 1250-1253. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112645

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针对目前基于Vague集的多目标决策中目标权重的主观任意性以及评价函数的单一性问题，提出一种基于熵权Vague集的多目标决策方法。首先，将决策矩阵转化为目标优属度矩阵，再利用熵权系数法计算各个目标的客观权重，综合考虑客观权重和主观权重得到各个目标的权重向量区间；然后，通过计算方案的支持目标集、反对目标集和中立目标集得出方案的Vague估计值；最后，定义新的评价函数对方案进行排序并选出最优方案。通过算例验证了所提方法的合理性和有效性。

求解动态优化问题的多种群竞争差分进化算法

袁亦川, 杨洲, 罗廷兴, 秦进

2018, 38(5): 1254-1260. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102552

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针对动态优化问题（DOP）的求解，提出结合多种群方法和竞争策略的差分进化算法（DECS）。首先，将一个种群作为侦测种群，通过监测种群中所有个体的评价值和种群维度来判断环境是否发生变化。其次，将余下多个种群作为搜索种群，独立搜索环境中的最优值。在搜索过程中，引入排除规则，避免多个搜索种群聚集在同一个局部最优的邻域。在迭代若干代后对各搜索种群执行竞争操作，保留评估值最优个体所在的种群并对该种群的下一代个体生成采用量子个体生成机制，而对其他搜索种群重新初始化。最后，利用7个测试函数的49个动态变化问题对DECS进行验证，并将实验结果与人工免疫算法（Dopt-aiNet）、复位粒子群优化（rPSO）算法、改进差分进化（MDE）算法进行比较。实验结果表明，在49个问题上，DECS有34个问题的平均离线误差期望小于Dopt-aiNet算法，所有问题的平均离线误差期望都小于rPSO算法和MDE算法，因此DECS对DOP求解动态优化问题是可行的。

考虑用户特征的主题情感联合模型

许银洁, 孙春华, 刘业政

2018, 38(5): 1261-1266. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112709

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现有的主题情感联合（JST）模型能够同时识别文本中的主题和情感，但是现有的JST模型主要是对文本内容建模，没有考虑用户特征，导致情感分析结果出现用户人口统计偏差和行为事件偏差。提出了考虑用户特征的主题情感联合（JUST）模型，JUST模型的主要改进之处在于，将用户特征加入模型，以文档所对应的用户特征的线性函数作为文档-情感分布的先验，由此得到具有不同特征的用户群体的情感倾向。在汽车之家网站（www.autohome.com.cn）的13252条汽车评论数据集上，检验了JUST模型的有效性，实验结果表明，加入用户特征的JUST模型情感分类效果优于JST模型和TSMMF模型，同时比较了汽车之家网站上不同特征用户之间的关注主题情感差异。

基于聚类分析的微博广告发布者识别

赵星宇, 赵志宏, 王业沛, 陈松宇

2018, 38(5): 1267-1271. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102478

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微博空间存在大量的广告内容，这些信息严重影响着普通用户的用户体验和相关的研究工作。现有研究多使用支持向量机（SVM）或随机森林等分类算法对广告微博进行处理，然而分类方法中人工标注大数据量训练集存在困难，因此提出基于聚类分析的微博广告发布者识别方法：对于用户维度，针对微博广告发布者通过发布大量普通微博来稀释其广告内容的现象，提出核心微博的概念，通过提取核心微博主题及其对应的微博序列，计算用户特征和对应微博的文本特征，并使用聚类算法对特征进行聚类，从而识别微博广告发布者。实验结果显示，所提方法准确率为92%，召回率为97%，F值为95%，证明所提方法在广告内容被人为稀释的情况下能准确地识别微博广告发布者，可以为微博垃圾信息识别、清理等工作提供理论支持和实用方法。

结合注意力机制的长文本分类方法

卢玲, 杨武, 王远伦, 雷子鉴, 李莹

2018, 38(5): 1272-1277. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112652

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新闻文本常包含几十至几百条句子，因字符数多、包含较多与主题无关信息，影响分类性能。对此，提出了结合注意力机制的长文本分类方法。首先将文本的句子表示为段落向量，再构建段落向量与文本类别的神经网络注意力模型，用于计算句子的注意力，将句子注意力的均方差作为其对类别的贡献度，进行句子过滤，然后构建卷积神经网络（CNN）分类模型，分别将过滤后的文本及其注意力矩阵作为网络输入。模型用max pooling进行特征过滤，用随机dropout防止过拟合。实验在自然语言处理与中文计算（NLP&CC）评测2014的新闻分类数据集上进行。当过滤文本长度为过滤前文本的82.74%时，19类新闻的分类正确率为80.39%，比过滤前文本的分类正确率超出2.1%，表明结合注意力机制的句子过滤方法及分类模型，可在句子级信息过滤的同时提高长文本分类正确率。

基于改进的多层BLSTM的中文分词和标点预测

李雅昆, 潘晴, Everett X. WANG

2018, 38(5): 1278-1282. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112631

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目前主流的序列标注问题是基于循环神经网络（RNN）实现的。针对RNN和序列标注问题进行研究，提出了一种改进型的多层双向长短时记忆（BLSTM）网络，该网络每层的BLSTM都有一次信息融合，输出包含更多的上下文信息。另外找到一种基于序列标注的可以并行执行中文分词和标点预测的联合任务方法。在公开的数据集上的实验结果表明，所提出的改进型的多层BLSTM网络模型性能优越，提升了中文分词和标点预测的分类精度；在需要完成中文分词和标点预测两项任务时，联合任务方法能够大幅地降低系统复杂度；新的模型及基于该模型的联合任务方法也可应用到其他序列标注任务中。

面向汉维机器翻译的调序表重构模型

潘一荣, 李晓, 杨雅婷, 米成刚, 董瑞

2018, 38(5): 1283-1288. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102455

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针对词汇化调序模型在机器翻译中存在的上下文无关性及稀疏性问题，提出了基于语义内容进行调序方向及概率预测的调序表重构模型。首先，使用连续分布式表示方法获取调序规则的特征向量；然后，通过循环神经网络（RNN）对于向量化表示的调序规则进行调序方向及概率预测；最后，过滤并重构调序表，赋予原始调序规则更加合理的调序概率分布值，提高调序模型中调序信息的准确度，同时降低调序表规模，提高后续解码速率。实验结果表明，将调序表重构模型应用至汉维机器翻译任务中，BLEU值可以获得0.39的提升。

改进的显式形状回归人脸特征点定位算法

贾项南, 于凤芹, 陈莹

2018, 38(5): 1289-1293. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102586

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针对显式形状回归（ESR）人脸特征点定位精度低的问题，提出了改进的显式形状回归人脸特征点定位算法。首先定位出三点人脸形状代替人脸检测框作为初始形状的映射标准来得到更精确的初始人脸形状，然后采用像素块特征代替像素特征对抗光照变化来提高算法的鲁棒性，最后采用多假设融合策略代替平均法对多个定位结果进行最佳融合来进一步提高算法的定位精度。仿真实验结果表明，在LFPW、HELEN和300-W人脸库上，与显式形状回归算法相比，定位精度分别提高了7.96%、5.36%和1.94%。

基于多标签判别字典学习的图像自动标注

杨晓玲, 李志清, 刘雨桐

2018, 38(5): 1294-1298. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112650

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针对图像自动标注中底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟问题，在传统字典学习的基础上，提出一种基于多标签判别字典学习的图像自动标注方法。首先，为每幅图像提取多种类型特征，将多种特征组合作为字典学习输入特征空间的输入信息；然后，设计一个标签一致性正则化项，将原始样本的标签信息融入到初始的输入特征数据中，结合标签一致性判别字典和标签一致性正则化项进行字典学习；最后，通过得到的字典和稀疏编码矩阵求解标签稀疏编向量，实现未知图像的语义标注。在Corel 5K数据集上测试其标注性能，所提标注方法平均查准率和平均查全率分别可达到35%和48%；与传统的稀疏编码方法（MSC）相比，分别提高了10个百分点和16个百分点；与距离约束稀疏/组稀疏编码方法（DCSC/DCGSC）相比，分别提高了3个百分点和14个百分点。实验结果表明，所提方法能够较好地预测未知图像的语义信息，与当前几种流行的图像标注方法进行比较，所提方法具有较好的标注性能。

复杂环境中基于视觉词袋模型的车辆再识别算法

王茜, 陈一民, 丁友东

2018, 38(5): 1299-1303. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102581

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根据公共安全部门在复杂环境中搜索出特定目标的迫切需求，将目标再识别（re-ID）技术应用到车辆识别领域，提出了一种基于视觉词袋（BoVW）模型的车辆再识别解决方案。首先，为解决复杂环境中遮挡、目标物位姿变化、目标物在图片中的大小位置存在差异等问题，提取出可基于不同尺度、不同位姿的改进基于部件的一对一局部特征（POOF）；其次，通过基于欧氏距离的聚类算法获取视觉词袋中的词汇集合；接着，将训练和测试集中的每张图像或目标转换为词袋中的词汇表述集；最后，利用基于改进保持直接简单原则的度量方法（KISSME）上的再排序方法分离出类间距离和类内距离，通过最近邻方法（KNN）获得识别结果。实验结果显示，在基础特征构建环节上该算法比冒泡银行算法（BB）识别率提升了3.85个百分点；其基于KISSME距离度量的改进再排序算法比贝叶斯再访问算法提升了3.14个百分点。最后，算法对目标位姿变化和局部遮挡具有的适应性和整体时效指标，进一步验证了其可适应于复杂环境应用的特色和优越性。

基于迁移学习的水产动物图像识别方法

王柯力, 袁红春

2018, 38(5): 1304-1308. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102487

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针对传统水产动物图像识别方法步骤复杂、准确率差、泛化性差，而深度卷积神经网络（DCNN）模型开发难度大等问题，提出一种基于参数迁移策略采用微调方式再训练源模型的方法。首先，对图像进行数据增强等预处理；然后，在修改源模型全连接分类层的基础上，进一步将高层卷积模块的权重设置为可训练以进行自适应调整；最后，以验证集识别率与训练时间作为评估指标，针对不同源模型采用不同的可训练参数占比进行性能实验。实验结果表明，通过再训练得到的图像识别模型准确率可达到97.4%，相比源模型最多可提高20个百分点；在可训练参数占比为75%左右时可得到较理想的性能。通过实验证实了采用微调方法可以在低成本开发条件下得到性能良好的深度神经网络图像识别模型。

基于多角度多区域特征融合的苹果分类方法

刘媛媛, 王晖, 郭躬德, 江楠峰

2018, 38(5): 1309-1314. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102412

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日常生活中人们分拣辨别不同种类的苹果需要消耗大量的人力物力，为解决这一问题，提出了一种基于多角度多区域特征融合的苹果图像分类方法。首先，收集五类总共329个苹果，使用手机摄像头从上面、下面和3个不同侧面共五个角度采集每个苹果的图像，每个图像裁剪若干个（1~9）区域块；其次，每个区域块用颜色直方图向量来表示，多个区域块的直方图向量通过首尾相连进行融合，以此生成一个图像的表示；最后，将得到的329个样本数据用12种分类器进行分类比较。实验结果表明，当多角度多区域图像特征融合时，分类效果总是好于单角度单区域，而且越多越好；当使用5个角度的图像，每个图像裁剪9个区域时，偏最小二乘（PLS）分类器的分类精度达到97.87%，好于深度学习。所提方法操作简单、精度较高，算法复杂度为4n，n为图像裁剪区域块总数，可以推广成手机应用，并应用到更多水果和植物图像分类上。

正负关联规则两级置信度阈值设置方法

陈柳, 冯山

2018, 38(5): 1315-1319. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102469

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针对传统正负关联规则置信度阈值设置方法难以控制低可信度规则数量和易遗漏有趣规则的问题，提出了一个结合项集相关性的两级置信度阈值设置方法（PNMC-TWO）。首先，基于规则的无矛盾性、有效性和有趣性考虑，以相关度-支持度-置信度为框架，从规则置信度与项集支持度的计算关系出发，系统地分析了正负关联规则置信度取值随规则的项集支持度大小变化的规律；然后，与实际挖掘中用户对高可信度且有趣的规则需求相结合，提出了一个新的设置模型，避免了传统方法设置阈值时的盲目性和随意性；最后，从规则数量和规则质量两方面对所提方法与原双阈值法进行了实验对比。实验结果表明，所提方法不仅可以更好地确保提取出的关联规则有效和有趣，还可以显著地降低可信度低的关联规则数量。

基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法

顾军华, 霍士杰, 王守彬, 田喆

2018, 38(5): 1320-1326. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102927

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为了减少标签传播算法（LPA）中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题，提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法（FNCS_LPA）。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表，利用节点信息列表来指导更新过程，提高社区发现的稳定性并避免不必要的更新；采取基于社区相似性的更新规则，提高了社区发现的准确率。在真实社会网络和LFR基准网络上进行实验：相比LPA和三种较好的LPA改进算法，FNCS_LPA在执行速度方面提升了几十倍，真实社会网络的模块度也相对较高，在社区结构比较模糊的LFR基准网络上的归一化互信息有明显的优势。实验结果表明FNCS_LPA在提高执行速度的基础上，提高了算法的稳定性和准确率。

基于文献信息网络语义特征的相似性搜索

邱庆羽, 李婧, 全兵, 童超, 张利君, 张海仙

2018, 38(5): 1327-1333. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112623

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文献信息网络是典型的异构信息网络，基于其进行相似性搜索是图挖掘领域的一个研究热点。然而，现有的方法主要采用元路径或元结构的方式，并未考虑节点自身的语义特征，从而导致搜索结果出现偏差。对此，基于文献信息网络提出了一种基于向量的语义特征提取方法，并设计实现了基于向量的节点相似性计算方法VSim；此外，结合元路径设计了基于语义特征的相似性搜索算法VPSim；为提高算法的执行效率，针对文献网络数据的特点，设计了剪枝策略。通过在真实数据上的实验，验证了VSim对搜索语义特征相似实体的适用性，以及VPSim算法的有效性、高执行效率和高可扩展性。

基于距离类别的多源兴趣点融合算法

徐爽, 张谦, 李琰, 刘嘉勇

2018, 38(5): 1334-1338. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102504

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为了更好地实现多源兴趣点（POI）数据的有效集成与精确融合，提出了一种结合空间与非空间属性的距离类别的兴趣点融合算法（MNMDC）。首先，对空间属性，通过标准化权重算法计算待融合对象的空间相似度得到融合集；其次，利用非空间Jaro-Winkle算法对融合集中类别一致的对象使用低阈值排除，对类别不一致的使用高阈值排除；最后，使用距离约束、类别一致约束和高阈值的非空间Jaro-Winkle算法找出空间算法遗漏的可融合对象。实验结果表明，该方法平均准确率达到93.3%，与空间和非空间算法（COM-NWT）及格网化纠正方法相比，在7组不同重合度的数据下MNMDC方法的平均准确率提高2.7和1.6个百分点、平均召回率提高2.3和1.4个百分点。MNMDC在实际融合过程中能更精确地融合POI数据。

基于HBase和Hive的航班延误平台的存储方法

吴仁彪, 刘超, 屈景怡

2018, 38(5): 1339-1345. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102475

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针对我国目前航班延误平台的移植难、可扩展性差，无法适应民航高速发展所带来的大数据量存储的现状，设计了面向大数据的跨平台、高适用性与高扩展性的航班延误平台。该平台以大数据工具LeafLet为可视化载体，在地图界面实时显示航班轨迹并将轨迹数据加载至HBase数据库中，并且利用信息摘要算法（MD5）重新设计与优化航班数据表的行键，以解决其递增的飞行时间特性产生的"热点"问题；针对HBase过滤器多级查询的缺陷，提出了基于SolrCloud的关联查询算法，利用SolrCloud实现对行键与索引字段的分层存储，从而实现HBase二级快速索引；最后在HBase的历史航班数据与飞行计划数据基础上，构建基于Hive的海量航班信息数据仓库。实验结果显示，航班延误大数据平台的可扩展性与搭建的航班信息数据仓库可以满足民航对数据集中统一存储的需求，而多条件查询的响应速度与无二级索引的集群相比提高了上百倍，并且这种优势随着航班数据量的增长愈发明显。

基于异方差高斯过程的时间序列数据离群点检测

严宏, 杨波, 杨红雨

2018, 38(5): 1346-1352. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102511

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时间序列数据在测量过程中通常受到事物内在可变性以及外界干扰等因素的影响，针对各个时间点上数据受影响程度不同的情况，提出一种基于高斯过程预估模型的时间序列数据离群点检测方法。将监测数据分解为标准值和偏差项两个部分，除了对理想情况下的标准值建模，还再次使用高斯过程实现对异方差偏差项的有效描述，通过变分推断解决引入偏差项后的后验概率求解问题，将后验分布中设定的容差区间用于离群点判定。使用雅虎公司公开的网络流量时序数据进行验证，模型输出的容差区间在不同时间点上的变化趋势与标注的正常数据偏差情况相符，并在对比实验中异常检测性能指标F1-score优于自回归积分滑动平均模型、一类支持向量机以及基于密度并伴随噪声的空间聚类算法。实验结果表明，该模型能够有效描述各个时间点上正常数据的分布情况，取得误报率和召回率两方面的综合权衡，而且可以避免模型参数设置不当导致的性能问题。

密码云中基于熵权评价的虚拟密码机调度方法

王泽武, 孙磊, 郭松辉, 孙瑞辰

2018, 38(5): 1353-1359. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102465

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针对密码云系统的负载均衡问题，提出了一种基于熵权评价的虚拟密码机调度方法（VSMEWE）。为提高密码服务质量、高效利用密码运算资源，以云密码机的CPU、内存、网络带宽和密码卡吞吐带宽等资源的利用率为主要指标评价云密码机的资源状态，根据云密码机的综合评价值比较结果，得出虚拟密码机的迁移选择方案。实验结果表明，所提算法与Entropy算法和Baseline算法相比，具有全局性和时效性，提高了系统负载均衡效果，执行效率也分别提高了6.8%和22.7%。

基于改进单类支持向量机的工业控制网络入侵检测方法

刘万军, 秦济韬, 曲海成

2018, 38(5): 1360-1365. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102502

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针对单类支持向量机（OCSVM）入侵检测方法无法检测内部异常点和离群点导致决策函数偏离训练样本的问题，提出了一种结合具有噪声的密度聚类（DBSCAN）方法和K-means方法的OCSVM异常入侵检测算法。首先通过DBSCAN算法，剔除训练数据中的离群点，消除离群点的影响；然后利用K-means划分数据类簇的方法筛选出内部异常点；最后利用OCSVM算法为每一个类簇建立单分类器用于检测异常数据。工控网络数据集上的实验结果表明，该组合分类器能够利用无异常数据样本检测出工控网络入侵，并且提高了OCSVM方法的检测效果。在气体管道网络数据集入侵检测实验中，所提方法的总体检测率为91.81%；而原始OCSVM算法则为80.77%。

面向分布式网络结构的APT攻击双重博弈模型

张为, 苏旸, 陈文武

2018, 38(5): 1366-1371. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102448

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针对目前分布式网络结构缺少防御高级持续威胁（APT）攻击的安全理论模型问题，提出了一种基于纳什均衡理论和节点博弈的博弈模型。首先，通过APT攻击常用手段和分布式网络结构的特点，分析判断攻击者可能采取的攻击路径并提出网络安全防御框架；其次，通过节点博弈计算漏洞风险系数，在纳什均衡理论的基础上建立基于攻击路径的博弈模型（OAPG），计算攻防双方收益均衡点，分析攻击者最大收益策略，进而提出防御者最优防御策略；最后，用一个APT攻击实例对模型进行验证。计算结果表明，所提模型能够从APT攻击路径对网络攻防双方进行理性分析，为使用分布式网络的机构提供一种合理的防御思路。

抗合谋攻击能力可调的有状态组密钥更新协议

敖丽, 刘璟, 姚绍文, 武楠

2018, 38(5): 1372-1376. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102413

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逻辑密钥分层（LKH）协议已经被证明在抗完全合谋攻击时，它通信开销的下界是O（log n），但是在一些资源受限或者商业应用场景中，用户仍然要求通信开销低于O（log n）。虽然，有状态的完全排外子树（SECS）协议具有常量通信开销的特性，却只能抵抗单用户攻击。考虑用户愿意牺牲一定安全性来降低通信开销的情况，利用LKH协议的完全抗合谋攻击特性和SECS协议具有常量通信开销的优势，设计并实现了一种混合的组密钥更新协议（H-SECS）。H-SECS协议根据应用场景的安全级别来配置子组数目，在通信开销和抗合谋攻击能力之间作一个最优的权衡。理论分析及仿真实验表明，与LKH协议和SECS协议相比，H-SECS协议的通信开销可以在O（1）和O（log n）区间进行调控。

多属性环境下基于容错学习的全同态加密方案

白平, 张薇

2018, 38(5): 1377-1382. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102568

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针对Gentry、Sahai和Waters提出的基于容错学习（LWE）问题全同态加密方案（GENTRY C，SALAHAI A，WATERS B.Homomorphic encryption from learning with errors：conceptually-simpler，asymptotically-faster，attribute-based[C]//Proceedings of the 33rd Annual Cryptology Conference.Berlin：Springer，2013：75-92）中只能在单个属性环境下工作的问题，通过借鉴"模糊系统"技术，构造了多属性环境下基于LWE的全同态加密方案。首先根据条件等式判断是否为合法用户，然后利用密文扩展算法构造新的密文矩阵，最后采用"模糊系统"技术进行方案构造。在标准的基于X不可区分的选择明文攻击（IND-X-CPA）安全游戏中证明了安全性。所提方案优点是可以将满足一定属性的基于属性加密（ABE）方案转换成多属性环境下的全同态加密方案，缺陷是运算复杂度有所增加。

基于集成学习的口令强度评估模型

宋创创, 方勇, 黄诚, 刘亮

2018, 38(5): 1383-1388. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102516

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针对现有的口令评估模型通用性差，没有一个可以对从简单口令到非常复杂口令都适用的评估模型的问题，设计了一种基于多模型的集成学习的口令评估模型。首先，使用真实的口令训练集训练多个现有的口令评估模型作为子模型；其次，将多个经过训练的子模型作为基学习器进行集成学习，采用偏弱项投票法的结合策略实现各个子模型的优势集成；最后，实现一个以高准确性为前提的通用口令评估模型。实验中使用网络泄露的真实用户口令数据集作为实验数据，实验结果表明，基于多模型集成学习模型针对不同复杂程度的口令进行口令强度评估，其评估结果准确率高、通用性强，所提模型在口令评估方面具有较好的适用性。

海量小文件系统的可移植操作系统接口兼容技术

陈博, 何连跃, 严巍巍, 徐照淼, 徐俊

2018, 38(5): 1389-1392. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102934

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基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）研发的海量小文件系统（SMDFS）遗留了HDFS不兼容可移植操作系统接口（POSIX）约束的问题，为解决SMDFS的这一问题，提出基于本地缓存的POSIX兼容技术和基于数据暂存区的元数据高效管理技术。首先，通过设置数据暂存区来实现读写模式文件流的重定向，然后建立异步线程池模型，实现数据暂存区镜像文件的同步，从而完成用户层到存储层的所有POSIX相关的文件操作。此外，借助跳表结构的元数据缓存实现List目录等元数据操作效率优化。测试表明，相较于HDFS的Linux客户端，基于技术成果实现的SMDFS3.0的随机读性能有10倍以上的性能提升，顺序读和顺序写性能有约3~4倍的提升，随机写性能可以达到本地文件系统的20%，基于目录的元数据缓存的设计使目录的List操作效率提升近10倍。但是，由于用户空间文件系统（FUSE）挂载的客户端会引入额外的内核态和用户态切换等带来的开销，因此SMDFS3.0的Linux客户端相对于系统的Java接口会有大约50%的性能损耗。

高维胖树系统中确定性路由容错策略实现

徐佳庆, 万文, 蔡东京, 唐付桥, 何杰, 张磊

2018, 38(5): 1393-1398. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017103024

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由于采用高维胖树拓扑结构的高性能计算机系统中叶交换机故障将严重影响系统使用，为了提高系统的可用性和可维性，基于误路由的思想提出了一套适用于高维胖树拓扑的确定性路由容错策略。其基本思路是通过误路由绕过发生故障的叶交换机，跳转至同维中其他叶交换机后，再通过正常路由到达目的节点。该容错策略可在不影响系统使用的情况下，实现故障叶交换机的屏蔽，并在实际的高维胖树系统中进行了容错实验。实验结果表明，该容错策略取得了可快速屏蔽故障叶交换机的预期效果，可以有效地提高系统维护的效率。

基于Docker swarm集群的动态加权调度策略

黄凯, 孟庆永, 谢雨来, 冯丹, 秦磊华

2018, 38(5): 1399-1403. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102789

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针对目前的Docker swarm内置的调度策略无法很好地实现Docker集群的负载均衡并且对集群资源的使用率不高的问题，提出了一种动态加权调度算法。所提算法对资源设置权重系数，引入参数bias针对不同服务对资源权重进行动态调整，根据各个节点的实际资源利用情况，对节点资源按照权重进行加权计算，用权值反映节点负载，并将此作为调度依据。在和Docker原始调度策略以及无参数调整的加权调度策略的对比实验中，该算法使得集群中各个节点上的各项资源利用率更加均衡；同时，在集群负载比较高的情况下，该算法实现了更快的服务运行速度。

多种存储环境下压缩数据库的缓存优化

张佳辰, 刘晓光, 王刚

2018, 38(5): 1404-1409. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102861

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近年来，各行业数据量增速提升，对承担数据存储任务的数据库系统进行性能优化的需求也越来越强烈。利用关系型数据库I/O密集型、服务器CPU相对空闲的特点，在数据库中引入数据压缩技术，节省了数据存储空间和I/O传输带宽。但当今主流数据库系统的压缩技术都是针对传统的存储和运行环境设计，并未考虑固态硬盘（SSD）等新型存储设备和云数据库等虚拟化运行环境对系统性能的影响，因此，以数据库压缩系统在不同存储环境的缓存优化作为切入点，对系统整体性能的影响进行分析，给出了数据库压缩系统性能的分析模型，并以MySQL为例进行具体分析，给出了对应的缓存优化措施。在内核虚拟机（KVM）和MySQL数据库测试平台上的性能评估结果表明，所提出的优化方法使得系统性能最高有超过40%的提升，在某些配置下获得了优于物理机的性能。

基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配算法

陈虹, 肖越, 肖成龙, 宋好

2018, 38(5): 1410-1414. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102562

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针对传统的尺度不变特征变换（SIFT）图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题，提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先，在欧氏距离（Euclidean distance）比测度基础上，对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化；然后，确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选，并采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行匹配正确率计算；最后，利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明，改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右，有效降低误匹配，更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上，所提方法单次匹配平均耗时1.236 s，可应用于实时性要求不高的系统。

自适应尺度的双边纹理滤波方法

王辉, 王悦, 刘畅祖, 庄珊娜, 曹俊杰

2018, 38(5): 1415-1419. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102589

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目前已有的结构保持的纹理平滑方法主要是利用矩形片内的统计量来区分纹理和结构，但是所用的矩形片边长是单一尺度的，这将导致含有尖锐结构或结构在多个尺度上的图像出现纹理过平滑或未平滑的现象。为此，提出一种自适应尺度的双边纹理滤波方法。首先，通过对局部区域进行统计分析，从给定候选值中自适应地为每个像素选取合适的矩形片边长，对于均匀的纹理区域，选取较大的矩形片边长，对于邻近特征边的区域选取较小边长；其次，利用自适应的矩形片边长计算引导图像；最后，对原始图像进行引导双边滤波。实验结果表明，所提方法能够在保持图像结构的同时更好地平滑纹理。

基于交通场景区域增强的单幅图像去雾方法

梁中豪, 彭德巍, 金彦旭, 郭梁

2018, 38(5): 1420-1426. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112663

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针对当前已有的去雾算法在雾天道路图像的处理上易造成近处路面区域和远处天空区域亮度过低、处理程度偏强，而中远处区域去雾程度较低、亮度过高等问题，以基于深度学习去雾算法为基础提出一种结合雾天道路图像场景深度和道路图像特点的去雾算法。首先基于深度学习的去雾算法原理，构建卷积神经网络求取场景透射率；然后基于大气散射模型和透射率估计出图像深度图，且构造两个参数：上阈值和下阈值来将深度图分为中、远、近三个区域；再基于深度图的不同区域构造增强函数，来确定图像处理的增强幅度照；最后在传统的大气散射模型基础上结合增强幅度照来调节不同区域的复原强度得到优化后的处理图像。实验结果表明，所提算法可以在保证良好去雾效果的前提下增强道路图像的中远处区域，有效解决了去雾后雾天道路图像近处路面和远处天空的色彩失真、对比度过低问题，提升复原图像的视觉效果，并且与暗原色先验算法、均匀与非均匀雾的视觉增强算法以及典型的基于深度学习去雾算法相比具有更好的图像清晰化效果。

基于自适应Riesz分数阶微分的雾天图像增强

雷思佳, 赵凤群

2018, 38(5): 1427-1431. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102480

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为了提高雾天图像的清晰度，解决分数阶微分阶数取值的单一性问题，提出了一种新的自适应分数阶微分的图像增强方法。基于具有六阶精度的Riesz分数阶微分的近似计算公式，构造了一种新的高精度分数阶微分掩模——RH算子，并对其进行改进，形成了IRH算子。针对图像局部特征建立了分数阶微分函数，提出了一种分数阶微分选取准则，实现了阶数逐点自适应选取的方法。结合IRH算子，形成了自适应IRH图像增强算法。对于彩色图像，由于RGB空间各通道之间独立性低，对各通道增强后再叠加可能会出现颜色失真，因此将图像由RGB空间转化到HSV空间且只对亮度通道进行增强处理。选择一组雾天图像进行了实验，并与Tiansi算子，基于分割的自适应分数阶微分图像增强算法以及自适应分数阶微分的复合双边滤波算法进行了比较，实验结果表明所提算法具有明显的增强效果，并且通过计算信息熵和平均梯度进一步表明了该算法的有效性。

基于改进LBE特征的RGB-D显著性检测

袁泉, 张建峰, 伍立志

2018, 38(5): 1432-1435. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102587

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针对LBE算法难以完整检测出结构复杂的目标和过度依赖深度信息的问题，提出一种基于改进LBE特征的RGB-D显著性检测算法。首先，对输入图像进行多级分割；然后，在各级分割图上计算LBE特征并融合，得到深度显著图；最后，利用色彩信息和先验信息对深度显著图进行矫正得到最终显著图。实验结果表明，改进算法与原始LBE算法相比在准确率上略有降低，在召回率上明显提升，得到的显著图更接近真实值。

高效快速的太赫兹无线个域网双信道MAC协议

周逊, 周海东, 任智, 邹明芮, 李光彬

2018, 38(5): 1436-1441. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102542

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针对现有的太赫兹无线个域网络中太赫兹辅助波束赋形媒体访问控制（MAC）协议（TAB-MAC）存在数据传输时延较大以及信道利用率低问题，提出了一种高效快速的太赫兹无线个域网双信道MAC协议（EF-MAC）。通过目的节点向源节点发送测试帧机制来减少一个确认帧，从而减少控制开销和测试时延；采用自适应取消节点位置信息的收发机制，源或目的节点通过之前的请求发送帧/允许发送帧（RTS/CTS）帧交互过程已获得对方节点的位置信息且对方节点的位置没有发生改变，可以省去RTS或CTS中的位置信息，减少控制开销。理论分析与仿真结果表明，与TAB-MAC协议相比，所提协议能够有效减小数据传输时延，提高网络吞吐量。

LTE-A系统中物理随机接入信道信号检测的仿真与实现

张雅静, 刘郁林, 张治中

2018, 38(5): 1442-1446. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102600

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根据多普勒频移对物理随机接入信道（PRACH）信号检测产生的影响进行分析，划分出了中速、高速、超高速三种模式，并提出相应改进的信号检测算法。对中速模式，提出了基于频偏校正的前导检测算法；对高速模式，提出了多重滑窗峰值检测算法；对超高速模式，提出了基于整数倍子载波的频偏补偿前导检测算法。仿真结果表明，不同场景下PRACH信号通过加性高斯白噪声（AWGN）信道传输，接收端虚警率性能至少改善了3.8 dB；通过扩展典型城市信道模型（ETU）信道传输，虚警率性能至少提升了1 dB。与频域相关检测算法相比，所提算法提高了前导信号成功检测概率，减少了接入时延。

基于压缩感知的大规模MIMO系统导频优化及信道估计算法

金凤, 唐宏, 张进彦, 尹礼欣

2018, 38(5): 1447-1452. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112677

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针对频分双工（FDD）大规模MIMO系统下行信道估计过程中由于导频数和基站天线数成正比会造成巨大的导频开销这一问题，首先提出一种基于压缩感知（CS）技术的伪随机导频优化方案，该方案令基站发射非正交导频信号，并且以最小化观测矩阵的互相关为优化目标，通过引入交叉、变异判断机制和内、外循环机制以实现对导频序列的优化；其次，联合利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性提出一种基于压缩感知技术的信道状态信息（CSI）估计算法，利用线性最小均方误差（LMMSE）算法进行矩阵估计以精确获取CSI。分析和仿真结果表明，与随机搜索算法、逐位置优化方案、局部公共支撑算法、自适应结构子追踪（ASSP）算法、正交匹配追踪（OMP）算法以及逐步正交匹配追踪（StOMP）算法相比，所提算法在低导频开销比和低信噪比（SNR）的情况下均可以维持良好的信道估计性能。

多缓存容量场景下的D2D内容缓存布设优化方案

龙彦汕, 吴丹, 蔡跃明, 王萌, 郭继斌

2018, 38(5): 1453-1457. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112710

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在终端直传（D2D）缓存网络中，用户有限且各异的缓存能力是制约缓存效率的一个关键参数，然而现有文献大多考虑不同用户具有相同的缓存能力，针对这一不足有必要进行用户具有不同缓存容量下的D2D内容缓存布设方案优化。首先，鉴于用户终端的移动性和随机分布特性，利用随机几何理论将网络中不同缓存容量的用户节点建模为相互独立的齐次泊松点过程；其次，考虑本地卸载和邻近D2D链路卸载两种内容卸载方式，推导得到网络缓存命中率；最后，将最大化缓存命中率作为优化目标函数，提出了基于坐标梯度的联合缓存布设（JCP）算法，从而得到多用户多缓存容量场景下的内容缓存布设方案。仿真结果表明，与现有的缓存布设方案相比，由JCP得到的缓存布设方案可以有效提高缓存命中率。

二维空码索引调制算法

江治林, 葛利嘉, 邢峰英, 杨勤

2018, 38(5): 1458-1462. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102612

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针对正交空间调制（QSM）提升传输速率时天线的使用数量增加，需要耗费大量资源且实现困难的问题，提出二维空码正交索引调制（SCOIM）。发射端信息比特分别映射为伪随机（PN）码的索引、天线的索引以及调制符号，调制符号的同相部分和正交部分再分别选择激活的PN码进行扩频，并各自通过激活的天线将信号发射出去。分析和仿真结果表明，相同传输速率时，SCOIM比正交空间调制节约至少一半的索引资源且随着传输速率的提升节约效果成倍增加，并且当误码率为10^-4时具备约5 dB的性能优势。

面向云桌面协议的视频区域侦测算法

侯文慧, 王俊峰

2018, 38(5): 1463-1469. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102610

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针对目前云桌面协议存在的因分块机制引起协议视频播放画面不流畅、带宽占用高等问题，在独立计算环境简单协议（SPICE）的基础上提出了一种视频区域侦测算法（VRDA）。首先在云桌面协议播放视频的过程中侦测识别视频播放区域，然后截取视频播放区域的图像为一块完整的视频帧进行处理，最后使用动态图像专家组视频压缩标准（MPEG4）视频压缩算法替换原压缩效率不高的运动静止图像压缩技术（MJPEG）压缩解压视频帧；同时，提出帧期望与实际显示时间差（DAETD）指标作为实验评价指标，来验证改进后SPICE的视频播放流畅度，并测试带宽占用情况。实验表明，所提算法有效提高了视频流畅度，减少了网络带宽占用。

面向非全互连3D NoC的自适应单播路由算法

孙美东, 刘勤让, 刘冬培, 燕昺昊

2018, 38(5): 1470-1475. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102411

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针对在非全互连三维片上网络（3D NoC）架构中的硅通孔（TSV）表只存储TSV地址信息，导致网络拥塞的问题，提出了记录表结构。该表不仅可以存储距离路由器最近的4个TSV地址，也可存储相应路由器输入缓存的占用和故障信息。在此基础上，又提出最短传输路径的自适应单播路由算法。首先，计算当前节点与目的节点的坐标确定数据包的传输方式；其次，检测传输路径是否故障，同时获取端口缓存占用信息；最后，确定最佳的传输端口，传输数据包到邻近路由器。两种网络规模下的实验结果表明，与Elevator-First算法相比，所提算法在平均延时和吞吐率性能指标上有明显的优势，且在网络故障率为50%时，Random和Shuffle流量模型下的丢包率分别为25.5%和29.5%。

智能配电网通信多信道调度策略

鲍兴川, 彭林

2018, 38(5): 1476-1480. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102444

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为了有效提高基于无线传感网的配电网服务质量，进一步增强配电网中数据实时性，减少延迟，提出了一种基于优先级的多信道调度策略。首先，根据实时的信道链路状态信息，提出了基于最小跳数生成树的链路路由算法（LB-MHST），克服了无线射频干扰，保证智能电网的服务质量；然后，针对配电网中不同数据包对于延迟要求的不同，考虑了数据优先级传输，有效地提高了感知节点的数据传输效率，进一步满足了配电网中的QoS性能要求。实验结果表明，与最小跳数生成树（MHST）算法相比，尤其是在多信道延迟感知传输中，提出算法在单信道、8信道和16信道时分别将高负载流量延迟性能提高了12%，15.2%和18%。

带非线性等式约束无迹卡尔曼滤波方法

汤启, 何腊梅

2018, 38(5): 1481-1487. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102472

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针对带非线性等式约束的非线性系统的状态估计问题，给出了一种新形式的基于无迹卡尔曼滤波及伪观测手段的处理约束的状态估计方法（SPUKF）。在该方法中原动态系统被虚拟地分离成两个并行的子系统，各时刻的状态估计由基于这两个子系统构建的两套滤波链交替得到。相对于伪观测法中的序贯形式估计器，SPUKF无需事先确定观测及约束的处理次序且能获得更好的估计结果，故可以用来解决序贯方法中观测与约束的处理次序问题。由钟摆运动的实例仿真结果看到，SPUKF不仅有好于序贯形式无迹卡尔曼滤波的估计效果，误差改善比达到22%左右，而且算法运行时间与序贯形式估计器相近。此外，其估计效果还与批处理无迹卡尔曼滤波相当。

基于种群动态膜系统的大熊猫种群模型

田昊, 张葛祥, 荣海娜, Mario J. PÉREZ-JIMÉNEZ, Luis VALENCIA-CABRERA, 陈鹏, 侯蓉, 齐敦武

2018, 38(5): 1488-1493. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102551

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大熊猫谱系数据是研究大熊猫种群动态性的重要数据基础，因此从保护大熊猫的角度考虑，大熊猫生态系统的数据建模具有重要意义。针对该问题提出了一种使用种群动态膜系统对大熊猫生态系统进行数据建模的方法。基于中国动物园协会已发布的大熊猫谱系数据从大熊猫个体行为上来模拟研究中国大熊猫保护研究中心圈养大熊猫种群特征，详细分析繁殖参数的变化规律并加入野放模块，设计了一个符合其特点的具有两层嵌套膜结构、对象集合和一系列进化规则的种群动态膜系统。在该膜系统的仿真实验中得到的全体大熊猫仿真结果与实际数据的相对误差最大不超过±4.13%，基本控制在±2.7%以内。实验结果验证了该计算模型的有效性和正确性，能够模拟预测大熊猫种群的变化趋势，给管理者的决策提供依据。

基于Cell-DEVS的森林灭火资源调度狼群优化算法

李斌, 陈爱斌, 周国雄, 周涛

2018, 38(5): 1494-1499. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102603

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针对森林消防调度兵力组织难、精细化程度不高的问题，提出了一种基于Cell-DEVS的森林灭火资源调度狼群优化算法。首先，利用Rothermel林火蔓延模型，对林火蔓延速度进行等级划分；其次，根据森林消防"控制要害"的原则，对森林灭火资源调度进行耦合驱动模块化建模，建立了基于Cell-DEVS模型的狼群强者生存更新机制（WSSUM）；最后，针对森林灭火资源在单位时间步长局部调度搜索中不够精细的问题，提出了一种改进局部搜索策略狼群优化算法（WOA），对资源在局部游走阶段实现调度交互。与WSSUM算法相比，WOA在减少任务执行时间的同时，改善了局部搜索性能，实验结果表明：收敛速度较改进前提高了10.1%。该研究适应于配备了定位设备的单兵消防作战指挥系统，实现差异化精细调兵。

基于双向误差传播多层神经网络的监测盲区工业废气分布分析方法

汪利伟, 王小艺, 王立, 白玉廷, 卢雨田

2018, 38(5): 1500-1504. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102606

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工业园区废气占据大气污染来源总量的70%左右，需建立科学全面的监测机制，但实际上监测区域范围大、部分区域无法布点、气体分布机理建模困难。针对此实际问题及理论分析难点，提出基于双向误差传播多层神经网络（BEMNN）的监测盲区工业废气分布分析方法。首先，针对工业园区内部无法布设监测点的实际情况，提出"边界监测-盲区推理"的废气监测方案；然后，提出一种误差双向传播的多层组合神经网络，对边界与盲区的气体分布关系进行建模，利用边界监测数据推理盲区气体分布情况；最后利用某工业园区实际监测数据训练网络并进行回归推理，所提方法回归计算的平均绝对误差小于28.83 μg，均方根误差小于45.62 μg，相对误差控制在8%~8.88%，说明所提方法具有可行性，准确性可满足解决实际问题的需求。

基于自回归移动平均反转的在线投资组合选择

郁顺昌, 黄定江

2018, 38(5): 1505-1511. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102572

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针对现有均值反转类策略未充分考虑噪声数据、单周期假设和数据的非平稳性等问题，提出了一种基于多周期的高效的在线自回归移动平均反转（OLAR）算法。首先，利用自回归移动平均算法得到了股价预测模型，并经过合理的假设将其转化为自回归模型；然后，结合损失函数和正则项构造出了目标函数，并利用损失函数的二阶信息得到了参数的闭式解；接着，利用在线被动攻击（PA）算法得到了投资组合的闭式更新。理论分析和实验仿真结果表明，与鲁棒中位数反转（RMR）相比，OLAR在NYSE（O）、NYSE（N）、道琼斯工业指数（DJIA）和MSCI数据集上的累积收益分别提高了455.6%，221.5%，11.2%和50.3%；同时，统计检验结果表明，OLAR的表现并不是由随机因素造成的。此外，与RMR和在线滑动平均反转（OLMAR）等算法相比，OLAR获得了最大的年化收益率、夏普比率和Calmar比率；最后，OLAR的运行时间与RMR和OLMAR基本相同，因此也适合大规模的实时应用。

基于差异性和准确性的加权调和平均度量的基因表达数据选择性集成算法

高慧云, 陆慧娟, 严珂, 叶敏超

2018, 38(5): 1512-1516. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102464

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基分类器之间的差异性和单个基分类器自身的准确性是影响集成系统泛化性能的两个重要因素，针对差异性和准确性难以平衡的问题，提出了一种基于差异性和准确性的加权调和平均（D-A-WHA）度量基因表达数据的选择性集成算法。以核超限学习机（KELM）作为基分类器，通过D-A-WHA度量调节基分类器之间的差异性和准确性，最后选择一组准确性较高并且与其他基分类器差异性较大的基分类器组合进行集成。通过在UCI基因数据集上进行仿真实验，实验结果表明，与传统的Bagging、Adaboost等集成算法相比，基于D-A-WHA度量的选择性集成算法分类精度和稳定性都有显著的提高，且能有效应用于癌症基因数据的分类中。

受侧滑和滑移影响的移动机器人自抗扰控制

罗蕊, 师五喜, 李宝全

2018, 38(5): 1517-1522. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102505

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对存在侧滑和滑移干扰问题的轮式移动机器人轨迹跟踪问题进行研究。首先利用移动机器人系统的运动学模型，通过设计其辅助运动学控制器，使得机器人的辅助速度渐近收敛到期望速度；然后利用反步法思想设计了基于动力学模型的一阶线性自抗扰控制（LADRC），通过扩张状态观测器（ESO）实时估计和补偿机器人运行过程中的侧滑和滑移干扰，使得机器人的实际速度渐近收敛到辅助速度；最终使得移动机器人的轨迹误差渐近趋近于零。通过仿真及实验验证了所设计方法的有效性。

改进A^*算法的移动机器人最短路径规划

王维, 裴东, 冯璋

2018, 38(5): 1523-1526. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102446

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针对复杂室内环境下移动机器人路径规划存在实时性差的问题，通过对Dijkstra算法、传统A^*算法以及一些改进的A^*算法的分析比较，提出了对A^*算法的进一步改进的思路。首先对当前节点及其父节点的估计路径代价进行指数衰减的方式加权，使得A^*算法在离目标点较远时能够很快地向目标点靠近，在距目标点较近时能够局部细致搜索保证目标点附近障碍物较多时目标可达；然后对生成的路径进行五次多项式平滑处理，使得路径进一步缩短且便于机器人控制。仿真结果表明，改进算法较传统A^*算法时间减少93.8%，路径长度缩短17.6%、无90°转折点，使得机器人可以连续不停顿地跟踪所规划路径到达目标。在不同的场景下，对所提算法进行验证，结果表明所提算法能够适应不同的环境且有很好的实时性。

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