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2018年 第38卷 第6期 刊出日期：2018-06-10

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人工智能

脉冲神经元脉冲序列学习方法综述

徐彦, 熊迎军, 杨静

2018, 38(6):  1527-1534.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112768

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脉冲神经元是一种新颖的人工神经元模型，其有监督学习的目的是通过学习使得神经元激发出一串通过精确时间编码来表达特定信息的脉冲序列，故称为脉冲序列学习。针对单神经元的脉冲序列学习应用价值显著、理论基础多样、影响因素众多的特点，对已有脉冲序列学习方法进行了综述对比。首先介绍了脉冲神经元模型与脉冲序列学习的基本概念；然后详细介绍了典型的脉冲序列学习方法，指出了每种方法的理论基础和突触权值调整方式；最后通过实验比较了这些学习方法的性能，系统总结了每种方法的特点，并且讨论了脉冲序列学习的研究现状和进一步的发展方向。该研究结果有助于脉冲序列学习方法的综合应用。

基于云模型的仿真可信度评估方法

郑垚宇, 方洋旺, 魏贤智, 陈少华, 高翔, 王宏柯, 彭维仕

2018, 38(6):  1535-1541.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122944

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针对云模型在非正态分布条件下不适用的问题，提出了基于均匀分布的一维逆向云算法，并将其应用于仿真系统的可信度评估体系。首先，阐述了仿真可信度的重要性，并以实际工程为背景建立了某型装备抗干扰能力评估结果可信度评估指标；其次，运用基于云模型的仿真可信度评估方法对系统进行评估，并对该评估方法进行改进；最后，为了完善该评估方法，推导出基于均匀分布的一维逆向云算法，并且设计实验验证了该算法的有效性。仿真实验结果表明，该逆向云算法在较大数据时平均绝对误差小于5%，具有较高实用性，为云模型理论的完善提供一种思路。此外仿真可信度评估结果表明，该评估方法精度高，包含数据的分散度和凝聚度信息，可以进行更全面评估和错误数据预测。

双通道卷积神经网络在文本情感分析中的应用

李平, 戴月明, 吴定会

2018, 38(6):  1542-1546.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122926

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针对单通道卷积神经网络（CNN）视角单一、不能充分学习到文本的特征信息的问题，提出双通道CNN （DCCNN）算法。首先，采用Word2Vec训练词向量，利用词向量获得句子的语义信息；其次，采用两个不同的通道进行卷积运算，一个通道为字向量，另一个通道为词向量，利用细粒度的字向量辅助词向量捕捉深层次的语义信息；最后，通过不同尺寸的卷积核，发现句子内部更高层次抽象的特征。实验结果表明，所提DCCNN算法能够准确识别文本情感极性，其正确率和F1值均达到95%以上，相比逻辑回归算法、支持向量机（SVM）算法以及CNN算法等都有显著提升。

异构复合迁移学习的视频内容标注方法

谭瑶, 饶文碧

2018, 38(6):  1547-1553.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112815

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针对传统的机器学习需要大量的人工标注训练模型的弊端，以及目前多数迁移学习方法只适用于同构空间的问题，提出了一种异构复合迁移学习（HCTL）的视频内容标注方法。首先，借助视频与图像的对应关系，利用典型相关性分析（CCA）来实现图像域（源域）和视频域（目标域）特征空间的同构化；然后，基于这两个特征空间向共同空间投影的代价最小化这一思想，找到源域特征空间向目标域特征空间对齐的矩阵；最后，通过对齐矩阵使得源域特征能够翻译到目标域特征空间中去，进而实现知识迁移，完成视频内容标注任务。所提方法在Kodak数据库上的平均标注准确率达到了35.81%，与标准的支持向量机（S-SVM）领域适应支持向量机（DASVM）、异构直推式迁移学习（HTTL）、跨领域的结构化模型（CDSM）、领域选择机（DSM）、异构源域下的多领域适应（MDA-HS）和判别性相关分析（DCA）方法相比分别提高了58.03%、23.06%、45.04%、6.70%、15.52%、13.07%和6.74%；而在哥伦比亚用户视频（CCV）数据库上达到了20.73%，分别相对提高了133.71%、37.28%、14.34%、24.88%、16.40%、20.73%和12.48%。实验结果表明先同构再对齐的复合迁移思想在异构领域适应问题上能够有效地提升识别准确率。

基于深度生成式对抗网络的蓝藻语义分割

杨朔, 陈丽芳, 石瑀, 毛一鸣

2018, 38(6):  1554-1561.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122872

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针对传统图像分割算法分割蓝藻图像准确率不足的问题，提出了一种基于深度神经网络（DNN）和生成式对抗网络（GAN）思想的网络结构，称为深度生成式对抗网络（DGAN）。首先，在传统全卷积神经网络（FCN）的基础上构建了一个12层的FCN作为生成网络（G），用于学习分布规律，生成蓝藻图像的分割结果（Fake）；然后，设计了一个5层的卷积神经网络（CNN）作为判别网络（D），用于区分生成网络生成的分割结果（Fake）和手工标注的真实分割结果（Label），G试图生成Fake并蒙骗D，D试图找出Fake并惩罚G；最后，通过两个网络的对抗式训练，G生成的Fake可以蒙骗D，从而获得了更好的分割结果。在3075张蓝藻图像集上的训练和测试结果表明，DGAN在精确率、召回率及F₁分数等指标上均大幅领先基于迭代的阈值分割算法；相比FCNNet （SHELHAMER E，LONG J，DARRELL T.Fully convolutional networks for semantic segmentation.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2017，39（4）：640-651）、Deeplab （CHEN L C，PAPANDREOU G，KOKKINOS I，et al.Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs.Computer Science，2014（4）：357-361）等其他基于DNN的方法也提升了超过4个百分点，取得了更精准的分割结果。分割速度上，DGAN的0.63 s略慢于FCNNet的0.46 s，但远快于Deeplab的1.31 s。DGAN均衡的分割准确率和分割速度为基于图像的蓝藻语义分割提供了可行的技术方案。

基于三次B样条曲线拟合的智能车轨迹跟踪算法

张永华, 杜煜, 潘峰, 魏岳

2018, 38(6):  1562-1567.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102563

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针对传统几何轨迹跟踪算法切向角获取依赖高精度惯导设备的问题，提出了基于三次B样条曲线拟合的轨迹跟踪算法。首先，通过对先验地图中的离散轨迹点进行拟合生成平滑轨迹线；然后，根据轨迹方程通过插值法重新生成离散路点，并计算各个路点处的切向角，从而实现了对多传感器融合轨迹的优化与跟踪。在真实的智能车实验平台上，用所提算法对20km/h低速绕圈和60km/h较高速度直道两种典型场景进行了在真实道路下的跟踪测试。在低速大曲率和较高速度直道两种典型场景下，所提算法轨迹跟踪的最大横向误差均保持在0.3m以内。实验结果表明，该算法有效解决了传统几何轨迹跟踪算法对惯导设备依赖的问题，同时保持了较好的跟踪性能。

基于长短时记忆网络的人体姿态检测方法

郑毅, 李凤, 张丽, 刘守印

2018, 38(6):  1568-1574.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112831

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针对在循环神经网络（RNN）网络结构下较为遥远的历史信号无法传递至当前时刻的问题，长短时记忆（LSTM）网络作为RNN的一种变体被提出，在继承RNN对时间序列优秀的记忆能力的前提下，LSTM克服了这种时间序列的长期依赖问题，并在自然语言处理与语音识别领域有较好的表现。对于人体行为动作中也存在作为时间序列的长期依赖问题与使用传统滑窗算法采集数据时造成的无法实时检测的问题，将LSTM扩展应用到人体姿态检测，提出了基于LSTM的人体姿态检测方法。通过目前智能手机中一般都带有的加速度传感器、陀螺仪、气压计和方向传感器实时采集的时序数据，制作了包含3336条带有人工标注数据的人体姿态数据集，对行走、奔跑、上楼梯、下楼梯和平静五种日常持续性行为姿态与跌倒、起立、坐下和跳跃这四个突发行为姿态进行预测分类。对比LSTM网络与该研究领域内常用的浅层学习算法、深度学习全连接神经网络与卷积神经网络，实验结果表明，所提方法使用端对端的深度学习的方法相比基于所制作数据集的人体姿态检测算法模型的正确率提高了4.49个百分点，验证了该网络结构的泛化能力且更适合姿态检测。

数据科学与技术

基于HBase的路网移动对象时空索引方法

冯钧, 李顶圣, 陆佳民, 张立霞

2018, 38(6):  1575-1583.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122977

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在处理路网移动对象时，由于HBase只能采用key查询，不适用于移动对象的多维查询，导致HBase存在存储索引与查询效率不高的问题。针对此问题，在HBase存储结构的基础上设计并实现了一种高效的路网移动对象HBase索引框架（RM-HBase）。首先，对原生HBase索引框架的上层HMaster和下层HRegionServer进行改进，解决分布式集群数据的热点分布问题，提高空间数据的查询效率；其次，提出路网移动索引——RN-tree，解决空间划分中的"死空间"问题，同时提高空间中路段的查询效率；然后，基于上述对HBase的索引改进，分别设计了时空范围查询、时空K最近邻（KNN）查询和移动对象轨迹查询的查询算法；最后，实验选用了同样是基于HBase分布式数据库而提出的时空HBase索引（STEHIX）框架作为对比对象，分别从索引框架的性能和算法的查询效率两个方面对RM-HBase的性能进行分析。实验结果表明，所提的RM-HBase在数据的均衡分布性能和时空查询算法的查询性能方面都优于STEHIX框架，有助于提升海量路网移动对象数据的时空索引效率。

基于内存的HBase二级索引设计

崔晨, 郑林江, 韩凤萍, 何牧君

2018, 38(6):  1584-1590.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112777

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在大数据时代，具有海量数据存储能力的HBase已被广泛应用。HBase只对行键进行了索引优化，对非行键的列未建立索引，这严重影响了复杂条件查询的效率。针对此问题，提出了基于内存的HBase二级索引方案。该方案对需要查询的列建立了映射到行键的索引，并将索引存储在Spark搭建的内存环境中，在查询时先通过索引获取行键，然后利用行键在HBase中快速查找对应的记录。由于列的基数大小和是否涉及范围查询决定了建立索引的类型，故针对三种不同情况构建了不同类型的索引，并利用Spark内存计算、并行化的特点来提高索引的查询效率。实验结果表明，该二级索引具有较好的查询性能，查询时间小于基于Solr的二级索引，可以解决HBase中因非行键的列缺乏索引导致查询效率较低的问题，提高基于HBase存储的大数据分析的查询效率。

新型含噪数据流集成分类的算法

袁泉, 郭江帆

2018, 38(6):  1591-1595.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122900

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针对数据流中概念漂移和噪声问题，提出一种新型的增量式学习的数据流集成分类算法。首先，引入噪声过滤机制过滤噪声；然后，引入假设检验方法对概念漂移进行检测，以增量式C4.5决策树为基分类器构建加权集成模型；最后，实现增量式学习实例并随之动态更新分类模型。实验结果表明，该集成分类器对概念漂移的检测精度达到95%~97%，对数据流抗噪性保持在90%以上。该算法分类精度较高，且在检测概念漂移的准确性和抗噪性方面有较好的表现。

用于重复充电运营记录的基于块采样的高效聚集查询算法

潘鸣宇, 张禄, 龙国标, 李香龙, 马冬雪, 徐亮

2018, 38(6):  1596-1600.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112632

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现有查询分析方法通常将实体识别作为线下预处理过程清洗整个数据集，然而，随着数据规模的不断增大，这种高计算复杂性的线下清洗模式已经很难满足实时性分析应用的需求。针对重复充电运营记录上的聚集查询问题，提出一种将近似聚集查询处理与实体识别相结合的方法。首先，通过基于块的采样策略采集样本；然后，在采集到的样本上利用实体识别方法识别出重复的实体；最后，根据实体识别的结果重构得到聚集结果的无偏估计。所提方法避免了识别全部实体的时间代价，通过识别少量样本数据即可返回满足用户需求的查询结果。真实数据集和合成数据集上的实验结果验证了所提方法的高效性和可靠性。

基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法

鲍舒婷, 孙丽萍, 郑孝遥, 郭良敏

2018, 38(6):  1601-1607.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122898

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密度峰聚类是一种基于密度的高效聚类方法，但存在对全局参数d_c敏感和需要人工干预决策图进行聚类中心选择的缺陷。针对上述问题，提出了一种基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法。首先，该算法结合欧氏距离和共享近邻相似度进行样本局部密度的定义，避免了原始密度峰聚类算法中参数d_c的设置；其次，优化聚类中心的选择过程，能够自适应地进行聚类中心的选择；最后，将样本分配至距其最近并拥有较高密度的样本所在的簇中。实验结果表明，在UCI数据集和模拟数据集上，该算法与原始的密度峰聚类算法相比，准确率、标准化互信息（NMI）和F-Measure指标分别平均提高约22.3%、35.7%和16.6%。该算法能有效地提高聚类的准确性和聚类结果的质量。

网络空间安全

新型工业控制系统勒索蠕虫威胁与防御

刘煜堃, 诸葛建伟, 吴一雄

2018, 38(6):  1608-1613.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112703

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工业控制系统（ICS）的大规模攻击对于电力生产、输配电、石油化工、水处理和传输等涉及国计民生的关键基础设施是一个巨大的威胁，目前提出的针对ICS的勒索蠕虫受限于工控网络隔离的特性，难以大规模传播。基于观察到的ICS实际开发场景，针对ICS高度隔离化的问题，提出一种基于新的攻击路径的勒索蠕虫威胁模型。此威胁模型首先将工程师站作为初次感染目标，然后以工程师站作为跳板，对处于内部网络的工业控制设备进行攻击，最后实现蠕虫式感染和勒索。基于此威胁模型，实现了ICSGhost——一种勒索蠕虫原型。在封闭的实验环境中，ICSGhost能够以预设的攻击路径对ICS进行蠕虫式感染；同时，针对该勒索蠕虫威胁，讨论了防御方案。实验结果表明此种威胁切实存在，并且由于其传播路径基于ICS实际的开发场景，较难检测和防范。

云平台访问控制自适应风险评估指标权重分配方法

杨宏宇, 宁宇光

2018, 38(6):  1614-1619.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122940

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针对云平台风险访问控制模型中风险评估指标权重主观设定且固定的问题，提出自适应风险评估指标权重分配方法。首先，通过带约束的多元线性回归设计自适应风险评估指标权重分配模型；然后，提出并优化配方回归算法求解相应权重；最后，构建带有自适应权重分配的风险值量化公式，动态计算访问请求的风险值。实验结果表明，该方法与动态风险访问控制（DRAC）模型、基于系统安全风险的访问控制模型相比，在训练集数量级相同的条件下，其风险值的准确率和灵敏度平均提升了2.8%和18.5%、1.7%和18.7%。该方法与DRAC模型、基于动态属性的风险感知访问控制（DA-RAAC）模型以及基于系统安全风险的访问控制模型相比，在访问请求数量相同的条件下，响应时间平均缩短了9.2%、34.6%和96.6%。所提方法在大并发用户数情况下所得风险值有较高的准确率和灵敏度，且响应时间更短，更适用于云环境。

基于区块链技术的生物特征和口令双因子跨域认证方案

周致成, 李立新, 郭松, 李作辉

2018, 38(6):  1620-1627.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122891

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为解决传统跨域认证方式不多且方案复杂的问题，提出了基于区块链技术的生物特征和口令双因子跨域认证方案。首先，使用模糊提取技术提取生物特征的随机密钥参与认证，解决了生物特征泄露导致永久不可用的问题；其次，利用不易篡改的区块链存储生物特征公开信息，解决了模糊提取技术易受主动攻击威胁的问题；最后，基于区块链的分布式存储功能与联盟链架构，实现了用户在本地和异地环境下的双因子跨域认证。安全性分析和效率分析的结果表明，在安全性方面，所提方案具有抗中间人攻击、抗重放攻击等安全属性；在效率与可用性方面，该方案效率适中，用户无需携带智能卡，系统的可扩展性强。

基于正交频分复用调制的物理层并行插值加密算法

高宝建, 王少迪, 胡云, 曹艳军

2018, 38(6):  1628-1632.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122981

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针对传统链路层安全机制不能从根本上保护无线通信系统信息传输安全的问题，提出了一种基于正交频分复用（OFDM）系统并行调制特性和物理层安全的并行插值加密算法。首先，根据OFDM系统调制的子载波数目确定插入符号个数，并通过密钥控制生成插入符号位置；然后，取出对应插入位置前后的原OFDM符号，并计算其平均值作为插入符号；最后，在反快速傅里叶变换（IFFT）后完成伪随机插值。与传统链路层安全机制相比，所提算法能实现调制符号整体加密，保证了信令、标志及数据信息的安全，并有效降低了算法实现复杂度。仿真实验结果表明，该算法能有效抵抗各种窃听攻击，对通信系统固有性能影响小，能较好地适应高斯信道和多径信道，且表现出一定的抗多径衰落能力。

基于扩展属性基功能加密的有效外包计算

李聪, 杨晓元, 王绪安

2018, 38(6):  1633-1639.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112657

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针对目前属性基加密（ABE）方案存在的主要问题，即访问策略功能单一的问题和密文的大小和解密时间随着访问公式的复杂性增加而增长的问题，提出了有效外包计算的多功能ABE方案。首先，通过对敏感数据的细粒度访问控制，实现了不同功能加密系统；然后，利用云服务器巨大的计算能力进行部分解密计算，将满足访问策略的用户属性密文转化为一个（常量大小） ElGamal类型的密文；同时通过有效的验证方法保证外包运算的正确性。理论分析结果表明，与传统属性基功能加密方案相比，所提方案用户端的解密计算降低至一次指数运算和一次对运算，该方案在不增加传输量的情况下，为用户节省了大量带宽和解密时间。

支持用户撤销的可验证密文检索方案

白平, 张薇, 李聪, 王绪安

2018, 38(6):  1640-1643.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122938

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为解决恶意云服务器可能发送错误或者伪造的查询结果给用户，且授权用户可能在检索完成之后将密钥信息私自发送给非授权用户的问题，构造了一种支持用户撤销的可验证密文检索方案。首先，利用加密算法对用户文档加密、对关键词签名；其次，运用搜索算法对需要检索的文档进行检索；最后，运用验证算法和用户撤销算法对检索结果进行验证，以及对未检索文档进行再一次加密保护。分析结果表明，所提方案能够在保证数据完整性的前提下完成精确检索，且通过重加密机制实现了用户撤销，保证了系统的安全性，该方案满足不可区分性选择关键词攻击（IND-CKA）安全。

基于Niederreiter编码的混合加密方案的改进

刘相信, 杨晓元

2018, 38(6):  1644-1647.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122960

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基于编码的密码方案具有抗量子的特性和较快的加解密速度，是当今抗量子密码方案的备用方案之一。现有基于编码的混合加密方案已经达到选择密文攻击不可区分（IND-CCA）安全，其缺点是加密收发双方共享秘密密钥的公钥尺寸较大。针对基于Niederreiter编码的混合加密方案公钥尺寸大的的问题，首先对Niederreiter编码方案的私钥进行随机拆分，然后对Niederreiter编码方案的明文进行随机拆分，最后对Niederreiter编码方案的加解密过程进行了改进。经过分析得出，改进方案的公钥尺寸小于Maurich方案的公钥尺寸，在80比特的安全级下，改进方案的公钥从原方案的4801比特降低到240比特；在128比特的安全级下，改进方案的公钥从原方案的9857比特降低到384比特。虽然改进后的方案比原方案过程复杂，但其存储代价和计算代价变小，方案的实用性增强。

基于修正倒谱特征的回放语音检测算法

林朗, 王让定, 严迪群, 李璨

2018, 38(6):  1648-1652.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112822

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随着语音技术的发展，以回放语音为代表的各种仿冒语音给声纹认证系统及音频取证技术带来了极大挑战。针对回放语音对声纹认证系统的攻击问题，提出一种基于修正倒谱特征的检测算法。首先，采用变异系数来分析原始语音和回放语音在频域上的差异；然后，有针对性地将提取梅尔倒谱系数（MFCC）过程中的Mel滤波器组换成由linear滤波器和逆Mel滤波器组合的新滤波器组，进而得到基于新滤波器组的修正倒谱特征；最后，使用高斯混合模型（GMM）作为分类器进行分类判别。实验结果表明，修正的倒谱特征能够有效地检测回放语音，其等错误率约为3.45%。

基于攻击图的表述性状态传递安全分析与评估

张游杰, 张清萍, 吴伟, 师哲

2018, 38(6):  1653-1657.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112756

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针对表述性状态传递（REST）架构本身安全机制不够完善的问题，提出基于攻击图的REST架构安全分析与评估，利用攻击图实现了对REST架构的安全性量化评估。首先，对REST架构可能受到的攻击进行了预测，据此构造了REST架构攻击图模型，并计算了攻击可能性指标和攻击实现度指标。然后，针对攻击图中的攻击状态及攻击行为，提出了安全防护措施，据此重新构造了REST架构攻击图模型，并计算了攻击可能性指标和攻击实现度指标。经比较，采用安全防护措施后，攻击可能性指标降低至原来的约1/10，攻击实现度指标降低至原来的约1/86。比较结果表明，所构造的攻击图模型能够对REST架构的安全性能进行有效的量化评估。

先进计算

基于负载不确定性的虚拟机整合方法

李双俐, 李志华, 喻新荣, 闫成雨

2018, 38(6):  1658-1664.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112741

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物理主机工作负载的不确定性容易造成物理主机过载和资源利用率低，从而影响数据中心的能源消耗和服务质量。针对该问题，通过分析物理主机的工作负载记录与虚拟机资源请求的历史数据，提出了基于负载不确定性的虚拟机整合（WU-VMC）方法。为了稳定云数据中心各主机的工作负载，该方法首先利用虚拟机的资源请求拟合物理主机工作负载，并利用梯度下降方法计算虚拟机与物理主机的虚拟机匹配度；然后，利用匹配度进行虚拟机整合，从而解决负载不确定造成的能耗增加和服务质量下降等问题。仿真实验结果表明，WU-VMC方法降低了数据中心的能源消耗，减少了虚拟机迁移次数，提高了数据中心的资源利用率及服务质量。

基于云平台的任务性能采集和分类方法

柳春懿, 张晓, 覃源淞, 芦尚奇

2018, 38(6):  1665-1669.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102790

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由于用户在实际使用云平台时，很难确定云平台的云主机类型，所以造成了云平台资源利用率低下的问题。许多典型的解决资源利用率低下的方法，都是从云提供商的角度优化放置算法，而用户选择将限制资源利用率增加；也有一些方法采用云平台下的任务性能短时间采集并预测，但会降低任务分类的准确性。为了达到提高云平台资源利用率、简化用户操作的目的，首先提出一种多属性的任务性能采集工具Lbenchmark，全面采集任务的性能特征，和Ganglia相比负载降低了50%以上。然后，利用该性能数据，提出一种基于权值可配的多KD树-K最近邻（KNN）应用性能分类算法，挑选适合参数建立多个基于KD树的KNN分类器，通过交叉验证方法调整每个属性在不同分类器的权重，进行选举分类。实验结果表明，所提算法与传统的KNN相比，计算量明显提高了约10倍以上，而准确性平均提高约10%。该算法可利用数据特征映射将资源建议提供给用户和云提供商，进而提高云平台整体的利用率。

基于蚁群优化蛙跳算法的云计算资源调度算法

陈暄, 徐见炜, 龙丹

2018, 38(6):  1670-1674.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112854

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针对云计算资源调度存在效率低的问题，提出了基于服务质量（QoS）的云计算资源调度算法。首先，在蚁群优化（ACO）算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性，设置反馈因子来提高概率的选择；其次，在蛙跳算法（SFLA）中通过交叉因子和变异因子来提高SFLA的局部搜索效率；最后，在ACO算法的每一次迭代中通过引入SFLA的局部搜索和全局搜索进行更新，提高了算法的效率。云计算的仿真实验结果表明，与基本的ACO算法、SFLA、改进后的粒子群优化（IPSO）算法、改进的人工蜂群算法（IABC）相比，所提算法在QoS的4个指标中有最少的完成时间、最低的消耗成本、最高的满意度和最低的异常数值，表明所提算法能够有效地运用在云计算资源调度中。

面向大规模数据主题建模的方差减小的随机变分推理算法

刘张虎, 程春玲

2018, 38(6):  1675-1681.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112786

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随机变分推理（SVI）已被成功应用于在包括主题模型在内的众多类型的模型。虽然它将推理问题映射到涉及随机梯度的优化问题，使其扩展到处理大规模数据集，但是SVI算法中随机梯度固有的噪声使其产生较大的方差，阻碍了快速收敛。为此，对SVI作出改进，提出一种方差减小的SVI （VR-SVI）算法。首先，采取滑动窗口的方法重新计算随机梯度中的噪声项，构建新的随机梯度，减少了噪声对随机梯度的影响；然后，对提出的算法可在SVI基础上使得随机梯度的方差减小进行证明；最后，讨论窗口大小对算法的影响，并分析算法的收敛性。实验结果表明，VR-SVI算法既减小了随机梯度的方差，又节省了计算时间，可达到快速收敛的效果。

网络与通信

基于位置的社交网络中基于时空关系的超网络链接预测方法

胡敏, 陈元会, 黄宏程

2018, 38(6):  1682-1690.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122904

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针对基于位置的社交网络（LBSN）中因现有方法未能有效融合社会因素、位置因素以及时间因素的综合影响而导致链接预测准确度低的问题，提出了一种LBSN中基于时空关系的超网络链接预测方法。首先，针对LBSN中网络的异构性以及用户间的时空关系特性，将网络划分成"时空-用户-位置-类别"四层超网络，降低影响因素间的耦合性；其次，考虑到边权值对网络的影响，通过挖掘用户影响力、隐关联关系、用户偏好以及节点度信息，对子网的边权值进行定义和量化，构建四层加权超网络模型；最后，在加权超网络模型的基础上，定义超边及加权超边结构，挖掘用户之间的多元关联关系进行预测。实验结果表明，所提方法较基于同构和异构的链接预测方法在准确率、召回率、F1值以及AUC上具有一定的提升，其中AUC指标较基于异构的链接预测方法提升了4.69%。

基于均衡分簇的无线传感器网络压缩数据收集

乔建华, 张雪英

2018, 38(6):  1691-1697.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123013

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应用压缩感知（CS）理论结合稀疏随机投影的无线传感器网络（WSN）压缩数据收集（CDG）可以大大减少网络传输的数据量。针对随机选择投影节点作为簇头来收集数据导致网络整体能耗不稳定和不平衡的问题，提出两种平衡投影节点的压缩数据收集方法。对于节点分布均匀WSN，提出基于空间位置的均衡分簇法：首先，均匀划分网格；然后，在每个网格选举投影节点，依距离最短原则成簇；最后，由投影节点收集簇内数据到汇聚节点完成数据收集，从而使得投影节点分布均匀、网络能耗均衡。对于节点分布不均匀的WSN，提出基于节点密度的均衡分簇法：同时考虑节点的位置和密度，对节点数量少的网格不再选择投影节点，将网格内的少量节点分配到邻近的网格，从而平衡网络能量，延长网络寿命。仿真结果表明，与随机投影节点法相比，所提的两种方法的网络寿命均延长了25%以上，剩余节点数在网络运行中期均能达到2倍左右，具有更好的网络连通性，显著提高了整个网络的生命周期。

非对称信息在链接预测中的应用

谢锐, 郝志峰, 刘波, 徐圣兵

2018, 38(6):  1698-1702.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102467

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针对基于节点相似性的链接关系预测中因未考虑非对称信息导致预测准确度降低的问题，提出一种新的增加非对称信息的节点相似性度量方法。首先，分析了基于共同邻居（CN）的相似性度量算法的缺陷在于仅考虑CN的数量而未考虑各自节点的所有邻居的数量；然后，将节点之间的相似性度量定义为共同节点与所有邻居节点的比值，融合节点间对称相似信息和非对称相似信息，对节点间的相似程度进行深入细致的刻画；最后，将该方法应用到复杂网络中进行链接关系的预测。在真实数据集上的实验结果表明，与目前多种基于共邻的相似性度量方法——CN、AA、资源分配（RA）相比，所提方法提升了节点相似性度量的准确性，并且可以提高复杂网络中链接关系预测的准确度。

基于簇内能耗最优的设备到设备缓存通信内容共享算法

佟飘, 龙隆, 韩雪, 邱大伟, 胡茜

2018, 38(6):  1703-1708.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123015

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针对设备到设备（D2D）缓存通信中，终端设备电池容量有限且设备之间数据传输能耗过大导致文件卸载率下降的问题，提出一种簇内节点能耗最优的缓存通信内容共享算法（CCSA）。首先，鉴于用户终端的随机分布特性，将网络中的用户节点建模为泊松簇过程，基于节点设备能量、通信距离建立卸载模型，设计自适应簇首选择权值公式；其次，遍历节点的能量与距离加权和并采用贪婪算法局部最优原则选取簇首节点，从而对用户节点通信距离进行优化，确保用户能耗最低以延长其生存周期，同时提高系统的卸载率。实验结果表明，与成簇随机选簇首（Random）、非成簇的能耗优化（EC）算法相比，所提算法在网络能耗最优时，系统生存周期延长了约60个百分点、72个百分点。CCSA能够提高卸载率且降低系统的卸载能耗。

正则化的加权不完全鲁棒主成分分析方法及其在 无线传感器网络节点轨迹拟合中的应用

孙莞格, 夏克文, 兰璞

2018, 38(6):  1709-1714.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112728

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针对稀疏矩阵奇异值分解（SRSVD）方法和半精确增广拉格朗日（SEALM）算法在采样比例小且稀疏噪声大，以及存在高斯噪声时不能准确拟合无线传感器网络（WSN）节点轨迹的问题，提出一种正则化的加权不完全鲁棒主成分分析（RWIRPCA）方法。首先，将不完全鲁棒主成分分析（IRPCA）应用于节点轨迹拟合；然后，在IRPCA的基础上，为了更好地刻画矩阵的低秩性和稀疏性，以及增强模型的抗高斯噪声性能，分别对低秩矩阵和稀疏矩阵进行加权；最后，将高斯噪声矩阵的F范数作为正则项，应用于节点轨迹拟合。仿真结果表明，IRPCA和RWIRPCA在采样比例小且稀疏噪声大时拟合效果均优于SRSVD和SEALM方法，特别是所提的RWIRPCA在稀疏噪声和高斯噪声同时存在时，仍能取得准确且稳定的拟合效果。

基于改进Dijkstra算法的配用电通信网流量调度策略

向敏, 陈诚

2018, 38(6):  1715-1720.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112825

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针对配用电通信网中数据汇聚易产生拥塞的问题，提出了一种复合边权值流量调度路由算法。首先，依据跳数建立节点分层模型；然后，划分配用电业务优先级和节点拥塞等级；最后，以跳数、流量负载率和链路利用率为综合指标计算边权值，对需要流量调度的节点根据改进的Dijkstra算法进行路由选择，同时对重度拥塞节点按照配用电业务优先级进行调度。与最短路径（SPF）算法和贪婪背压算法（GBRA）相比，在数据生成率为80 kb/s时，所提算法紧急型业务丢包率分别减少了81.3%和67.7%，关键型业务丢包率分别减少了79%和63.8%。仿真结果表明，所提算法能有效缓解网络拥塞，提高网络有效吞吐量，降低网络端到端时延和高优先级业务的丢包率。

基于簇头优化的自供能无线传感网络路由算法

王冠, 王瑞尧

2018, 38(6):  1721-1725.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122963

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针对能耗均衡的自供能无线传感器网络分簇算法（EBCS）节点在选举簇头时没有能量的阈值限制，导致能量较低的节点可能当选簇头，并且簇头节点只能担任一轮次，致使能量充足的节点无法继续连任，同时EBCS没有基于自供能这一特点考虑死亡节点复活后的选举机制的问题，提出了一种基于簇头优化的自供能无线传感器网络分簇路由算法（CCOS）。首先，对簇头选举时的能量阈值进行优化，限制了能量不能胜任簇头的节点参选；其次，引入并改进了簇头连任机制，使簇头节点结合自己的能量补给水平来决定自己能否在下一轮连任簇头；然后，提出了阈值敏感的节点复活机制，通过设置软、硬复活阈值让死亡节点在积累达到相应能量阈值时复活。实验结果表明，在不同的能量补给场景下，CCOS与EBCS相比，当前网络中的可用节点数提高了约8%，数据传输成功率提高了约5%。CCOS可以更合理地利用再生能源，有助于自供能传感网络的部署。

基于最佳路径搜索的二进制协议格式关键词边界确定方法

闫小勇, 李青

2018, 38(6):  1726-1731.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112846

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针对二进制协议报文格式逆向分析中字段切分问题，提出以格式关键词为逆向分析目标，通过改进的n-gram算法和最佳路径搜索算法实现对二进制协议格式关键词的最优定界。首先，将位置因素引入n-gram算法，提出基于迭代n-gram-position的格式关键词边界提取算法，有效解决了n-gram算法中n值不易确定和固定偏移位置格式关键词的边界提取问题；然后，定义了频繁项边界命中率和左右分支信息熵为基础的分支度量，以关键词和非关键词的n-gram-position取值变化率存在差异为基础构造约束条件，提出基于最佳路径搜索的格式关键词边界选择算法，实现了对格式关键词的联合最优定界。在AIS1、AIS18、ICMP00、ICMP03和NetBios五种不同类型协议报文数据集上的测试结果表明，所提算法能够准确确定不同协议格式关键词的边界，F值均在83%以上。与VDV和AutoReEngine经典算法相比，所提算法的F值平均提升约8个百分点。

基于位置信息的低轨卫星上行时钟同步方法

姚广济, 王玲, 黄圣春

2018, 38(6):  1732-1736.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102466

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针对传统基于测距信息来设定上行同步方法中出现的频繁更新距离信息的问题，提出了基于位置信息的上行时钟同步方法。首先，通过测量伪距组成非线性方程组，采用基于最小二乘原理的解算方法定位出地面单元的位置信息；然后，由于卫星运动的位置信息已知，进一步可以得到星地间距离随时间的变化关系，距离换算成时延，即可得地面单元的上行信号发送时间提前量；最后，调整地面单元的发射机使上行信号以较高精度恰好在分配的时隙到达卫星，实现系统上行时钟同步的目的。仿真结果表明，所提方法能对全球范围内地面静止单元以较高精度实现卫星星座通信系统内上行时钟同步，避免频繁的测距更新，且精度更高。

计算机软件技术

基于随机障碍验证的随机连续系统安全性验证

沈敏捷, 曾振柄, 林望, 杨争峰

2018, 38(6):  1737-1744.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112824

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针对一类同时具有随机初始状态和随机微分方程的随机连续系统的安全性验证问题，提出一种基于随机障碍验证以及初始集选择的计算方法。首先，介绍了随机连续系统及其安全性验证的相关知识及概念；然后，讨论了如何对于服从几种不同分布的初始变量确定初始状态集，并根据选定的初始状态集使用随机障碍验证的方法将安全性验证问题转化为多项式优化问题；最后，运用平方和松弛方法将问题转化为平方和规划问题，并利用SOSTOOLS工具求得安全性概率的下界。理论分析以及实验结果表明，所提方法具有多项式时间的复杂度，能有效地给出随机连续系统在无界时间内的安全性概率的下界。

基于符号执行的底层虚拟机混淆器反混淆框架

肖顺陶, 周安民, 刘亮, 贾鹏, 刘露平

2018, 38(6):  1745-1750.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122892

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针对Miasm反混淆框架反混淆后的结果是一张图片，无法反编译恢复程序源码的问题，在对底层虚拟机混淆器（OLLVM）混淆策略和Miasm反混淆思路进行深入学习研究后，提出并实现了一种基于符号执行的OLLVM通用型自动化反混淆框架。首先，利用基本块识别算法找到混淆程序中有用的基本块和无用块；其次，采用符号执行技术确定各个有用块之间的拓扑关系；然后，直接对基本块汇编代码进行指令修复；最后，得到一个反混淆后的可执行文件。实验结果表明，该框架在保证尽量少的反混淆用时前提下，反混淆后的程序与未混淆源程序的代码相似度为96.7%，能非常好地实现x86架构下C/C++文件的OLLVM反混淆。

虚拟现实与多媒体计算

通道稳定性加权补充学习的实时视觉跟踪算法

樊佳庆, 宋慧慧, 张开华

2018, 38(6):  1751-1754.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112735

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为解决补充学习（Staple）跟踪算法在平面内旋转、部分遮挡时存在的跟踪失败问题，提出了一种通过通道稳定性加权的补充学习（CSStaple）跟踪算法。首先，使用标准相关滤波分类器检测出每层通道的响应值；然后，计算获得每层通道的稳定性权重，并乘到每层权重上，获得相关滤波响应；最后，通过融合颜色补充学习器的响应，得到最终的响应结果，响应中的最大值的位置即为跟踪结果。将所提算法与层和空间可靠性判别相关滤波（CSR-DCF）跟踪、对冲深度跟踪（HDT）、核化相关滤波（KCF）跟踪和Staple等跟踪算法进行了对比实验。实验结果表明，所提算法在成功率上表现最优，在OTB50和OTB100上比Staple分别高出2.5个百分点和0.9个百分点，验证了所提算法对目标在平面内旋转和部分遮挡时的有效性。

阶层式三维形状环特征提取方法

左向梅, 贾丽姣, 韩鹏程

2018, 38(6):  1755-1759.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112816

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针对已有的三维形状局部特征属性单一及缺乏空间结构信息的问题，提出了一种融合三维形状拓扑连接信息的阶层式特征提取框架，并得到具有平移不变性的三维形状环特征。首先，以三维形状底层特征提取为基础，进一步利用等测地线环的方式对特征点的局部区域进行建模，抽象出包含丰富空间几何结构信息的中层特征；然后，利用稀疏编码方式对中层特征进一步概括抽象，进而得到更具区分力和丰富信息的高层特征。将该高层特征与已有的尺度不变的热核描述子（SI-HKS）在三维形状对应和形状检索这两类任务中进行对比，该特征准确率分别提高了24.5个百分点和7.2个百分点。实验结果表明所提特征相较于已有的特征描述符具有更高的分辨率和识别度。

基于时空兴趣点和概率潜动态条件随机场模型的 在线行为识别方法

吴亮, 何毅, 梅雪, 刘欢

2018, 38(6):  1760-1764.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112805

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针对在线行为连续序列的识别问题以及行为识别模型的稳定性问题，提出一种监控视频中基于概率潜动态条件随机场（PLDCRF）的在线行为识别方法。首先，应用时空兴趣点（STIP）对行为特征进行提取；再利用PLDCRF模型识别室内人体的活动状态。PLDCRF模型融合了隐含状态变量，能够构建姿态序列子结构，可以选取姿态之间的动态特征，并且直接标记出未分割序列；同时也可以正确地标记出行为间的转换过程，从而明显改善了行为识别的效果。隐含条件随机场（HCRF）、潜动态条件随机场（LDCRF）、潜动态条件神经场（LDCNF）以及PLDCRF模型对10种不同动作的识别率比较结果表明，所提PLDCRF模型对连续的行为序列的综合识别能力更强，并且有更好的稳定性。

基于主梯度编码局部二进制模式的花粉图像识别

谢永华, 韩丽萍

2018, 38(6):  1765-1770.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112791

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受显微传感器和不规则收集方法的影响，花粉图像常受到不同程度的噪声干扰且有着不同角度的旋转变化，识别精度普遍不高，为此提出了基于主梯度编码的局部二进制模式（DGLBP）描述子，并应用于花粉图像的分类识别。首先，计算图像块在主梯度方向上的梯度幅值；其次，分别计算图像块的径向、角向，以及复合梯度差；然后，根据各图像块的梯度差进行二进制编码，参照各局部区域的纹理分布情况为二进制编码自适应分配权重，并提取花粉图像在3个方向上的纹理特征直方图；最后，对不同尺度下的纹理特征直方图进行融合，采用欧氏距离计算各图像的相似度。DGLBP方法在Confocal和Pollenmonitor数据集上的平均正确识别率分别为94.33%和92.02%，与其他花粉识别方法相比平均提高了8.9个百分点和8.6个百分点，与LBP改进方法相比平均提高了18个百分点和18.5个百分点。实验结果表明，DGLBP描述子对花粉图像的噪声干扰和旋转变化具有较好的鲁棒性，且具有较优的识别效果。

飞机牵引车语音识别的动态时间规整优化算法

解本铭, 韩明明, 张攀, 张威

2018, 38(6):  1771-1776.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122876

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为研究飞机牵引车智能语音控制，实现机场环境下牵引车对飞行员语音命令的精确、高效识别，同时针对传统动态时间规整（DTW）算法计算量大、时间复杂度高、算法识别效率低的问题，提出了一种车辆语音识别的六边形弯曲窗口约束DTW优化算法。首先，从DTW算法原理、牵引车指令的语音特性和机场环境三方面，分析了弯曲窗口对DTW算法识别精度、效率的影响；然后，在Itakura Parallelogram菱形弯曲窗口约束DTW优化算法的基础上，进一步提出了六边形弯曲窗口约束的DTW全局优化算法；最后，通过改变优化系数，实现了最优六边形弯曲窗口约束的DTW算法方案。基于孤立词识别的实验结果表明，所提最优算法与传统DTW算法、菱形弯曲窗口约束的DTW算法相比，识别错误率分别降低77.14%和69.27%，识别效率分别提高48.92%和27.90%。该最优算法更具鲁棒性、时效性，可以作为飞机牵引车智能控制的理想指令输入端口。

基于四通道卷积稀疏编码的图像超分辨率重建方法

陈晨, 赵建伟, 曹飞龙

2018, 38(6):  1777-1783.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112742

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针对图像分辨率较低的问题，提出了一种基于四通道卷积稀疏编码的图像超分辨率重建方法。首先，该方法将输入图像依次翻转90°作为四通道的各自输入，通过低通滤波和梯度算子将输入图像分解成高频和低频部分；接着，分别利用卷积稀疏编码方法和三次插值方法对各通道低分辨率图像的高频部分和低频部分进行重建；最后，对四通道输出图像加权求均值获得重建的高分辨率图像。实验结果表明，所提方法比一些经典的超分辨率重建方法在峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）和抗噪性上具有更好的重建效果。所提方法不仅克服了重叠补丁破环图像补丁间一致性的缺陷，还提高了重建图像的细节轮廓，加强了重建图像的稳定性。

基于对数函数的非局部总变分图像修复模型

杨文霞, 张亮

2018, 38(6):  1784-1789.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112855

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针对基于总变分最小化的图像修复模型容易造成阶梯效应及假边缘的问题，提出了基于对数函数的非局部总变分图像修复模型。新的总变分能量泛函的被积函数为一个关于梯度幅度的对数函数。在总变分模型与各向异性扩散模型的偏微分方程框架下，首先，从理论上证明了对数总变分模型满足良好扩散所需的所有性质，并对其局部扩散行为进行了理论分析，证明了其在等照度方向及梯度方向扩散的良好特性。其次，为考虑图像块的相似性及避免局部模糊，采用非局部对数总变分进行数值实现。实验结果表明，与经典的总变分修复模型相比，基于对数函数的非局部总变分模型对图像修复的效果良好，避免了局部模糊，且在图像平滑区域能较好地抑制阶梯效应；与基于样例的修复模型相比，所提模型对纹理图像能获得更为自然的修复效果。实验结果表明，与三类总变分模型和基于样例的修复模型相比，所提模型的性能最优，且与各对比模型的平均结果（图2、图3、图4）相比，其结构相似性指数（SSIM）分别提高了0.065、0.022和0.051，峰值信噪比（PSNR）分别提高了5.94 dB、4.00 dB和6.22 dB。含噪图像的修复结果表明所提模型具有较好的鲁棒性，对含噪声的图像也能获得良好的修复效果。

多噪声环境下的层级语音识别模型

曹晶晶, 许洁萍, 邵聖淇

2018, 38(6):  1790-1794.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112678

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针对多噪声环境下的语音识别问题，提出了将环境噪声作为语音识别上下文考虑的层级语音识别模型。该模型由含噪语音分类模型和特定噪声环境下的声学模型两层组成，通过含噪语音分类模型降低训练数据与测试数据的差异，消除了特征空间研究对噪声稳定性的限制，并且克服了传统多类型训练在某些噪声环境下识别准确率低的弊端，又通过深度神经网络（DNN）进行声学模型建模，进一步增强声学模型分辨噪声的能力，从而提高模型空间语音识别的噪声鲁棒性。实验中将所提模型与多类型训练得到的基准模型进行对比，结果显示所提层级语音识别模型较该基准模型的词错率（WER）相对降低了20.3%，表明该层级语音识别模型有利于增强语音识别的噪声鲁棒性。

应用前沿、交叉与综合

三维芯片多层与多核并行测试调度优化方法

陈田, 汪加伟, 安鑫, 任福继

2018, 38(6):  1795-1800.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123002

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针对测试环节在三维（3D）芯片制造过程中成本过高的问题，提出一种基于时分复用（TDM）的协同优化各层之间、层与核之间测试资源的调度方法。首先，在3D芯片各层配置移位寄存器，通过移位寄存器组对输入数据的控制，实现对各层之间以及同一层的各个芯核之间的测试频率的合理划分，使位于不同位置的芯核能够被并行测试；其次，使用贪心算法优化寄存器的分配，减少芯核并行测试的空闲周期；最后，采用离散二进制粒子群优化（DBPSO）算法求出最优3D堆叠的布图，以便充分利用硅通孔（TSV）的传输潜力，提高并行测试效率，减少测试时间。实验结果表明，在功耗约束下，优化后整个测试访问机制（TAM）利用率平均上升16.28%，而3D堆叠的测试时间平均下降13.98%。所提方法减少了测试时间，降低了测试成本。

基于表面肌电信号的肌肉疲劳状态分类系统

曹昂, 张珅嘉, 刘睿, 邹炼, 范赐恩

2018, 38(6):  1801-1808.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102549

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为了实现肌肉疲劳状态的准确检测分类，提出一个完整的基于人体表面肌电（sEMG）信号的肌肉疲劳分类与检测系统。首先，通过AgCl表面贴片电极和高精度模拟前端ADS1299采集人体sEMG信号，进行小波消噪等预处理之后，提取可反映人体肌肉疲劳状态的sEMG信号时域和频域特征。然后，在常用特征如积分肌电图（IEMG）、均方根（RMS）、中值频率（MF）以及平均功率频率（MPF）基础上，为更加精细地刻画人体肌肉疲劳状态，引入sEMG信号的频域特征带谱熵（BSE）；为弥补傅里叶变换分析非平稳信号的不足，引入sEMG信号时频特征——基于经验模态分解-希尔伯特变换（EEMD-HT）的平均瞬时频率。最后，为提高肌肉非疲劳和疲劳状态分类的准确度，利用含突变的粒子群优化算法优化支持向量机（PSO-SVM）并对sEMG进行分类，实现人体肌肉疲劳状态检测。征集15名健康男青年进行sEMG信号采集实验，建立sEMG信号库，提取特征进行分类实验。实验结果表明，所提的系统能够进行高精度sEMG信号采集和肌肉疲劳程度的高准确度分类，分类准确率大于90%。

面向未知地图的六足机器人路径规划算法

杨洋, 童东兵, 陈巧玉

2018, 38(6):  1809-1813.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112671

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针对移动机器人路径规划中无法准确得知全局地图的问题，提出了一种基于模糊规则和人工势场法的局部路径规划算法。首先，利用测距组与模糊规则，进行障碍物的形状分类，构建局部地图；其次，在人工势场法中引入了一种修正的斥力函数，基于局部地图，利用人工势场法进行局部路径规划；最后，随着机器人的运动，设置时间断点，以减少路径震荡。针对随机障碍物和凹凸障碍物的地图，分别采用传统人工势场法和改进的人工势场法进行仿真，其结果表明：在遇到随机障碍物时，相比传统人工势场法，改进的人工势场法能够显著减少与障碍物的碰撞；在遇到凹凸障碍物时，改进的人工势场法能够很好地完成路径规划的目标。所提算法对地形变化适应能力强，能够实现在未知地图下的六足机器人路径规划。

应对枢纽失效的轴辐式网络枢纽备份

胡晶晶, 黄有方

2018, 38(6):  1814-1819.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102564

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为提高轴辐式网络可靠性，在初始枢纽失效时保持轴辐式网络正常运转，提出了一种轴辐式网络枢纽备份优化方法，给每一个枢纽点选择一个备份枢纽，使轴辐式网络初始成本和备份成本总和最优。首先，在轴辐式网络基本模型中引入枢纽备份变量，建立非线性规划扩展模型，通过变量代换的线性化方法，将扩展模型线性化，用数学求解器CPLEX求解轴辐式网络枢纽备份小规模问题。然后，增加轴辐式网络节点规模，设计遗传算法求解大规模轴辐式网络枢纽备份优化问题。最后，在CPLEX和遗传算法中，调整初始轴辐式网络成本和备份成本比例权重，分别得到初始成本、备份成本、枢纽选址与备份枢纽的精确解和优化解。算例实验得出初始轴辐式网络、备份枢纽以及目标函数最优值。实验结果表明，所提方法备份枢纽分担了初始枢纽的流量和容量，当初始枢纽失效时，备份枢纽可以承担初始枢纽的运输任务让轴辐式网络继续运转。该枢纽备份优化方法可应用于应急物流和物流网络安全管理方面。

粒子群优化混合核极限学习机的构造煤厚度预测方法

范君, 王新, 徐慧

2018, 38(6):  1820-1825.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112807

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在构造煤厚度的预测中，针对预测精度不高的问题，提出利用粒子群优化（PSO）算法优化极限学习机（ELM）的方法来对构造煤厚度进行预测。首先，利用主成分分析（PCA）对三维地震属性进行降维处理，在降低地震属性的维数的同时消除变量之间的相关性。然后，构建全局多项式核函数和局部高斯径向基核函数混合核极限学习机（HKELM）模型，并利用PSO算法优化HKELM的核参数。同时，针对PSO算法存在容易陷入局部最优的问题，在PSO算法中加入模拟退火的思想和随迭代次数减小的惯性权重，以及基于反向学习的变异操作，使PSO算法可以更容易跳出局部极小值点，得到更优结果。此外，为了增强模型的泛化能力，在核函数的基础上加入L2正则项，有效地避免了噪声和异常点对模型泛化性能的影响。最后，将预测模型应用到阳煤集团新景矿区芦南二采区中部15#煤层中，预测得到的采区构造煤厚度与实际地质资料具有较高的一致性。实验结果表明，利用改进PSO算法优化HKELM构建构造煤厚度预测模型的预测误差较小，可以推广用于实际采区的构造煤厚度预测。

基于染色质免疫共沉淀的高通量测序数据集的 顺式调控模体发现算法

冯艳霞, 张志红, 张少强

2018, 38(6):  1826-1830.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112749

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针对新一代测序（NGS）的染色质免疫共沉淀的高通量测序（ChIP-Seq）数据集的模体发现问题，提出一种基于费舍尔（Fisher）精确检验的模体发现算法——FisherNet。首先运用费舍尔精确检验计算所有k长短序的P值并筛选出模体的种子；然后，构建初始模体的位置赋权矩阵；最后，用位置赋权矩阵扫描所有k长短序形成最终模体。通过小鼠胚胎干细胞（mESC）和红细胞、人类淋巴母细胞系的ChIP-Seq数据集以及ENCODE数据库的数据进行验证，结果表明所提算法精度和计算速度均高于其他常见的模体发现算法，并且能够发现超过80%的已知转录因子核心模体及其辅调控因子模体。该算法在保证高精度的同时可以应用到大规模测序数据集。