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2018年 第38卷 第7期 刊出日期：2018-07-10

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人工智能

基于注意力与神经图灵机的语义关系抽取模型

张润岩, 孟凡荣, 周勇, 刘兵

2018, 38(7):  1831-1838.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123009

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针对语义关系抽取（语义关系分类）中长语句效果不佳和核心词表现力弱的问题，提出了一种基于词级注意力的双向神经图灵机（Ab-NTM）模型。首先，使用神经图灵机（NTM）作为循环神经网络（RNN）的改进，使用长短时记忆（LSTM）网络作为控制器，其互不干扰的存储特性可加强模型在长语句上的记忆能力；然后，构建注意力层组织词级上下文信息，使模型可以加强句中核心词的表现力；最后，输入分类器得到语义关系标签。在SemEval 2010 Task 8公共数据集上的实验表明，该模型获得了86.2%的得分，优于其他方法。

结合句法特征和卷积神经网络的多意图识别模型

杨春妮, 冯朝胜

2018, 38(7):  1839-1845.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122996

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短文本的多意图识别是口语理解（SLU）中的难题，因短文本的特征稀疏、字数少但包含信息量大，在分类问题中难以提取其有效特征。为解决该问题，将句法特征和卷积神经网络（CNN）进行结合，提出一种多意图识别模型。首先，将句子进行依存句法分析以确定是否包含多意图；然后，利用词频-逆文档频率（TF-IDF）和训练好的词向量计算距离矩阵，以确定意图的个数；其次，把该距离矩阵作为CNN模型的输入，进行意图分类；最后，判断每个意图的情感极性，计算用户的真实意图。采用现有的智能客服系统的真实数据进行实验，实验结果表明，结合句法特征的CNN模型在10个意图上的单分类精准率达到93.5%，比未结合句法特征的CNN模型高1.4个百分点；而在多意图识别上，精准率比其他模型提高约30个百分点。

基于迁移学习的知识图谱问答语义匹配模型

鲁强, 刘兴昱

2018, 38(7):  1846-1852.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010186

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针对单一事实类问答系统中问句和关系的语义匹配在小规模标注样本中难以获得较高准确率的问题，提出一种基于循环神经网络（RNN）的迁移学习模型。首先，使用基于RNN的序列到序列无监督学习算法，通过序列重构的方式在大量无标注样本中学习问句的语义空间分布，即词向量和RNN；然后，通过给神经网络参数赋值的方式，使用此语义空间分布作为有监督语义匹配算法的参数；最后，通过使用问句特征和关系特征计算内积的方式，在有标注样本中训练并生成语义匹配模型。实验结果表明，在有标注数据量较少而无标注数据量较大的环境下，与有监督学习方法Embed-AVG和RNNrandom相比，所提模型的语义匹配准确率分别平均提高5.6和8.8个百分点。所提模型通过预学习大量无标注样本的语义空间分布可以明显提高在小规模标注样本环境下的语义匹配准确率。

基于多特征组合的细粒度图像分类方法

邹承明, 罗莹, 徐晓龙

2018, 38(7):  1853-1856.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122920

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针对单一特征表示的局限性会导致细粒度图像分类准确度不高的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和尺度不变特征转换（SIFT）的多特征组合表示方法，综合考虑对目标整体、关键部位和关键点的特征提取。首先，分别以细粒度图像库中的目标整体和头部区域训练CNN得到两个网络模型，用来提取目标的整体和头部CNN特征；然后，对图像库中所有目标区域提取SIFT关键点并通过K均值（K-means）聚类生成码本，再将每个目标区域的SIFT描述子通过局部特征聚合描述符（VLAD）参照码本编码为特征向量；最后，组合多种特征作为最终的特征表示，采用支持向量机（SVM）对细粒度图像进行分类。使用该方法在CUB-200-2011数据库上进行实验，并与单一的特征表示方法进行了比较。实验结果表明，该方法与基于单一CNN特征的细粒度图像分类相比提升了13.31%的准确度，证明了多特征组合对细粒度图像分类的积极作用。

基于交互作用的文本分类特征选择算法

唐小川, 邱曦伟, 罗亮

2018, 38(7):  1857-1861.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010114

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针对文本分类中的特征选择问题，提出了一种考虑特征之间交互作用的文本分类特征选择算法——Max-Interaction。首先，通过联合互信息（JMI），建立基于信息论的文本分类特征选择模型；其次，放松现有特征选择算法的假设条件，将特征选择问题转化为交互作用优化问题；再次，通过最大最小法避免过高估计高阶交互作用；最后，提出一个基于前向搜索和高阶交互作用的文本分类特征选择算法。实验结果表明，Max-Interaction比交互作用权重特征选择（IWFS）的平均分类精度提升了5.5%，Max-Interaction比卡方统计法（Chi-square）的平均分类精度提升了6%，Max-Interaction在93%的实验中分类精度高于对比方法，因此，Max-Interaction能有效利用交互作用提升文本分类特征选择的性能。

基于卷积神经网络和代价敏感的不平衡图像分类方法

谭洁帆, 朱焱, 陈同孝, 张真诚

2018, 38(7):  1862-1865.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010152

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针对不平衡图像分类中少数类查全率低、分类结果总代价高，以及人工提取特征主观性强而且费时费力的问题，提出了一种基于Triplet-sampling的卷积神经网络（Triplet-sampling CNN）和代价敏感支持向量机（CSSVM）的不平衡图像分类方法——Triplet-CSSVM。该方法将分类过程分为特征学习和代价敏感分类两部分。首先，利用误差公式为三元损失函数的卷积神经网络端对端地学习将图像映射到欧几里得空间的编码方法；然后，结合采样方法重构数据集，使其分布平衡化；最后，使用CSSVM分类算法给不同类别赋以不同的代价因子，获得最佳代价最小的分类结果。在深度学习框架Caffe上使用人像数据集FaceScrub进行实验。实验结果表明，所提方法在1∶3的不平衡率下，与VGGNet-SVM方法相比，少数类的精确率提高了31个百分点，召回率提高了71个百分点。

基于堆栈降噪自编码器改进的混合推荐算法

杨帅, 王鹃

2018, 38(7):  1866-1871.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123060

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针对传统协同过滤算法仅利用评分信息作为推荐依据，没有利用用户评论和标签信息，无法准确反映用户对项目特征的偏好，推荐精确度低且容易过拟合等问题，提出一种基于堆栈降噪自编码（SDAE）改进的混合推荐（SDHR）算法。首先利用深度学习模型SDAE从用户自由文本标签中抽取项目的显式特征信息；然后，改进隐因子模型（LFM）算法，使用显式项目特征信息替换LFM中的抽象特征，进行矩阵分解训练；最后通过用户-项目偏好矩阵为用户提供推荐。在公开数据集MovieLens上的实验测试，与三组推荐模型（基于标签权重及协同过滤、基于SDAE和极限学习机、基于循环神经网络）比较，该算法推荐精确度分别提高了45.2%、38.4%和16.1%。实验结果表明，所提算法可以充分利用项目自由文本标签信息提高推荐性能。

基于竞争学习的稀疏受限玻尔兹曼机机制

周立军, 刘凯, 吕海燕

2018, 38(7):  1872-1876.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010001

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针对受限玻尔兹曼机（RBM）无监督训练存在特征同质化问题以及现有稀疏受限玻尔兹曼机（SRBM）难以自适应稀疏的缺陷，提出了一种基于竞争学习的RBM稀疏机制方法。首先设计基于神经元权值向量与输入向量间夹角余弦值的距离度量，评估两者相似度；然后在训练过程中对不同样本选择出基于距离度量的最优匹配隐单元；其次根据最优匹配隐单元激活状态计算对其他隐单元的稀疏惩罚度；最后执行参数更新并依据深度模型训练过程，将竞争稀疏应用于深度玻尔兹曼机（DBM）的构建中。通过手写数字识别实验证明，与误差平方和正则化因子相比，基于该稀疏机制的DBM分类准确率提高了0.74%，平均稀疏度提高了5.6%，且无需设置稀疏参数，因此，该稀疏机制可提高RBM等无监督训练模型的训练效率，并应用于深度模型的构建中。

结合物品流行度的列表级矩阵因子分解算法

周瑞环, 赵宏宇

2018, 38(7):  1877-1881.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123066

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针对变形的奇异值分解（SVD++）算法的评分规则在模型训练和预测两个阶段的不一致问题和列表级矩阵因子分解（ListRank-MF）算法的Top-1排序概率在大量物品评分一样时排序概率一样的问题，提出一种结合物品流行度的列表级矩阵因子分解算法。首先，在评分规则中使用到的用户有过行为的物品集合中去除当前待评分物品；接着结合物品流行度改进Top-1排序概率；然后使用随机梯度下降算法求解目标函数并进行Top-N推荐。基于修正的SVD++评分规则，在MovieLens和Netflix数据集上比较了所提算法与目标函数为点级和列表级的SVD++算法。所提算法与列表级的SVD++算法相比，Top-N推荐准确率指标归一化折损累积增益（NDCG）值在MovieLens数据集上提高了5%~8%，在Netflix数据集上提高了1%左右。实验结果表明，所提算法能够有效提高Top-N推荐准确率。

柔性车间调度问题的协作混合帝国算法

吕聪, 魏康林

2018, 38(7):  1882-1887.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122933

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针对柔性车间调度问题（FJSP）的非确定性多项式特性，提出一种新的改进算法——协作混合帝国算法，用于寻找最小化最大完工时间的调度。首先，根据标准帝国竞争算法（ICA）的流程特性，设计了自适应参数的改进，可提高算法的收敛速度；然后，引入帝国和殖民地双改革变异，并针对工序排序和选择机器的不同阶段提出多变异改革策略，可提高算法的局部搜索效率；最后，创建大陆间国家交流合作机制，促进优秀国家对外信息交流，可提高算法全局搜索能力。通过对多个柔性车间调度实例进行仿真，结果表明，所提出算法在求解质量和稳定性上均优于多种群体智能进化算法，更适合解决该类调度问题。

基于空谱融合网络的高光谱图像分类方法

欧阳宁, 朱婷, 林乐平

2018, 38(7):  1888-1892.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122905

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针对高光谱图像分类中提取的空-谱特征表达能力弱及维数较高的问题，提出一种基于空-谱融合网络（SSF-Net）的高光谱图像分类方法。首先，利用双通道卷积神经网络（Two-CNN）同时提取高光谱图像的光谱和空间特征；其次，使用多模态压缩双线性池化（MCB）将所提取的多模态特征向量的外积投射到低维空间，以此产生空-谱联合特征。该特征融合网络，既可以分析光谱特征和空间特征向量中元素之间的复杂关系，同时也避免对光谱和空间向量直接进行外积计算，造成维数过高、计算困难的问题。最终实验表明，与现有基于神经网络的分类方法相比，所提出的高光谱图像分类算法能够获得更高的像元分类精度，表明该网络所提取的空-谱联合向量对高光谱图像具有更强的特征表达能力。

数据科学与技术

数据库中不等式查询语句的resilience计算

林杰, 覃飙, 覃雄派

2018, 38(7):  1893-1897.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010078

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针对数据库中不等式连接查询的因果关系问题，引入并实现了resilience计算，并且为了降低其在路径类型不等式连接查询中计算的时间复杂度，提出了求解resilience的动态规划（DPResi）算法。首先，根据路径类型不等式连接查询的特点及最大流最小割原理，实现了多项式时间复杂度的Min-Cut算法；然后通过将带有不等式布尔连接查询语句的溯源表达式编辑为溯源图，进而将resilience求解问题转换为溯源图中最短距离的计算问题，并结合溯源图的包含关系与最优子结构性质，运用动态规划的思想实现了线性时间复杂度的DPResi算法。在TPC-H数据集上进行了大量实验，实验结果表明，与Min-Cut算法相比，DPResi算法极大地提高了resilience计算的效率，并具有较好的扩展性。

基于RDF图结构切分的高效子图匹配方法

关皓元, 朱斌, 李冠宇, 赵玲

2018, 38(7):  1898-1904.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122950

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针对在SPARQL查询处理中，随着查询图结构逐渐复杂而导致基于图的查询效率愈发低下的问题，通过分析几种资源描述框架（RDF）图的基本结构，提出了一种基于查询图结构切分的子图匹配方法——RSM。首先，将查询图切分为若干结构简单的查询子图，并通过相邻谓词结构索引来定义查询图节点的搜索空间；然后，通过相邻子图结构来缩小搜索空间范围，在数据图中根据搜索空间中的搜索范围找到符合的子图结构；最后，将得到的子图进行连接并作为查询结果输出。将RSM与RDF-3X、R3F、GraSS等主流查询方法作比较，对比了各方法在不同数据集上对于复杂程度不同的查询图的查询响应时间。实验结果充分表明，与其他3种方法相比，在处理结构复杂的查询图时，RSM的查询响应时间更短，具有更高的查询效率。

基于邻域值差异度量的离群点检测算法

袁钟, 冯山

2018, 38(7):  1905-1909.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123028

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针对离群点检测中传统距离法不能有效处理符号型属性和经典粗糙集方法不能有效处理数值型属性的问题，利用邻域粗糙集的粒化特征提出了改进的邻域值差异度量（NVDM）方法进行离群点检测。首先，将属性取值归一化并以混合欧氏重叠度量（HEOM）和具有自适应特征的邻域半径构建邻域信息系统（NIS）；其次，以NVDM构造对象的邻域离群因子（NOF）；最后，设计并实现了基于邻域值差异度量的离群点检测（NVDMOD）算法，该算法在计算单属性邻域覆盖（SANC）的方式上充分利用有序二分和近邻搜索思想改进了传统的无序逐一计算模式。在UCI标准数据集上与现有离群点检测算法——邻域离群点检测（NED）算法、基于距离的离群点检测（DIS）算法和K最近邻（KNN）算法进行了实验对比、分析。实验结果表明，NVDMOD算法具有更好的适应性和有效性，为混合型属性数据集的离群点检测提供了一条更有效的新途径。

基于分段降维和路径修正DTW的时序特征分类器设计

常炳国, 臧虹颖

2018, 38(7):  1910-1915.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010106

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针对传统的动态时间弯曲（DTW）度量方法易出现过度弯曲现象且计算复杂度高、算法效率低等问题，提出一种基于路径修正的动态时间弯曲（UDTW）度量方法。首先通过分段降维方法——分段局部最大值平滑法（PLM）有效提取序列特征信息，减少UDTW的计算代价；其次，考虑了时间序列形态特征的相似性要求，给过度弯曲路径设置动态惩罚系数，以此修正路径的弯曲程度；最后，在改进度量距离基础上，采用1-近邻分类算法对时序数据进行分类，以提高时间序列相似性度量的准确率和效率。实验结果表明，在15个UCR数据集上，UDTW度量方法与传统DTW度量方法相比具有更高的分类准确率，UDTW在其中3个数据集上能实现100%分类正确；与导数DTW（DDTW）度量方法相比，UDTW分类准确率最多提高了71.8%，而PLM-UDTW在不影响分类准确率的前提下执行时间减小了99%。

基于车辆行驶数据的驾驶人行为谱分析方法

陈镜任, 吴业福, 吴冰

2018, 38(7):  1916-1922.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010090

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针对我国驾驶人行为谱的研究尚不完善，专业领域内没有相应的行为谱分析工具的问题，提出了一套针对营运客车的完整的驾驶人驾驶行为谱体系并设计了一套分析工具。首先，设计并定义了驾驶人行为谱的特征指标和评价指标；其次，给出了驾驶人行为谱的特征指标分析、计算方法，采用基于马尔可夫链蒙特卡洛采样和离群点剔除的K-means算法对驾驶人的驾驶风格进行分析，采用回归学习对驾驶人的驾驶技能进行分析；然后，设计了基于车联网、大数据的驾驶人行为谱的基础数据采集和预处理方法；最后，采用Java语言、Spring MVC架构开发出驾驶人行为谱分析工具。将机器学习中的数据挖掘、数据分析算法与交通安全领域相结合，对完善我国驾驶人行为谱框架体系具有理论意义，为我国驾驶人行为谱的研究提供了一个科学、定量化分析的工具，对交管部门规范驾驶人驾驶行为、提高道路安全指数、制定合理的交通安全管理策略具有指导意义。

基于海量公交轨迹数据挖掘的地图匹配算法

陈辉, 蒋圭峰, 姜桂圆, 武继刚

2018, 38(7):  1923-1928.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123041

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针对现有地图匹配算法（如基于经典隐马尔可夫及其变体、先进算法等）对于低频轨迹数据匹配效果不甚理想的问题，提出一种基于海量公交历史轨迹数据的轨迹数据挖掘方法。首先，以公交站点为序列骨架，从大量低频轨迹中挖掘、提取轨迹点数据，进行重组、排序形成高质量高频轨迹数据序列；然后，将高质量高频轨迹数据序列应用基于经典隐马尔可夫模型地图匹配算法，得到公交路线地图匹配结果。与未经过挖掘算法处理的低频轨迹数据的匹配方法相比，所提方法在匹配误差上平均下降6.3%，匹配所需的数据规模、时间大幅缩减；且该方法对于低频、不稳定的噪声数据具有鲁棒性，适用于所有公交路线的地图匹配问题。

网络空间安全

SDN数据安全处理机制关键模块的研究与实现

李兆斌, 李伟隆, 魏占祯, 刘梦甜

2018, 38(7):  1929-1935.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123007

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针对软件定义网络（SDN）的数据平面数据泄露问题、提出一种新的基于OpenFlow协议的数据安全处理机制。首先，重构OpenFlow协议的流表结构，设计实现包括安全匹配字段、安全动作在内的OpenFlow数据安全策略；然后，设计中心化管理控制器，通过开发的多个功能模块使控制器及时感知网络变化，有效管控全局网络，维护和下发数据加（解）密密钥、数据安全策略；其次，深度重构开放虚拟交换机OVS架构，设计实现数据安全策略匹配和数据安全处理的完整流程，编写数据净载信息提取接口，通过开发的多个功能模块使OVS能够根据数据安全策略细粒度匹配数据包，并对匹配成功的数据包进行完整数据安全处理操作；最后，搭建软硬件平台，对该机制的加解密处理结果和延时、吞吐量以及CPU使用率进行测试。实验结果表明：该机制可以准确对数据进行加解密操作，延时和吞吐量均处于正常水平；但CPU使用率在45%~60%浮动，开销较大，有待后续优化。

基于滑动时间窗口的IPv6地址跳变主动防御模型

孔亚洲, 张连成, 王振兴

2018, 38(7):  1936-1940.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010073

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针对IPv6恢复端到端通信，IPv6节点易被攻击者探测攻击等问题，提出一种基于滑动时间窗口的IPv6地址跳变（AHSTW）主动防御模型。首先通过共享密钥进行地址跳变间隔等会话参数的协商，之后引入收发时间窗口的概念，通信双方仅发送或接收处于时间窗口内的数据包，通过时间窗口自适应调整（TWAA）算法，依据网络时延的变化及时调整时间窗口大小以适应网络环境的变化。理论分析证明，该模型能够有效抵抗攻击者对目标IPv6节点的数据截获分析攻击和拒绝服务攻击（DoS）。实验结果表明，在传输相同数据包大小时，AHSTW的额外CPU开销在2~5个百分点，并无显著提高，通信效率并无显著下降；在通信过程中，通信双方地址与端口呈随机、分散、无序等特点，极大增加了攻击者的开销与攻击难度，保护了IPv6网络安全。

基于SMOTE和深度信念网络的异常检测

沈学利, 覃淑娟

2018, 38(7):  1941-1945.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010178

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针对现有海量非平衡数据集中少数类别样本入侵检测率低的问题，提出了一种基于合成少数类过采样技术（SMOTE）和深度信念网络（DBN）的异常检测（SMOTE-DBN）方法。首先，用SMOTE技术增加了少数类别样本的样本数；然后在预处理后的较平衡数据集上，用非监督的受限玻尔兹曼机（RBM）对预处理后的高维数据进行特征降维；其次，用反向传播（BP）算法微调模型参数，获得预处理后数据的较优低维表示；最后通过softmax分类器对较优低维数据进行分类。KDD1999数据集仿真实验表明，SMOTE优化处理能够提高模型对少数类别样本的检测率，在相同数据集上，SMOTE-DBN方法与DBN方法、支持向量机（SVM）方法相比，检测率分别提高了3.31个百分点和7.34个百分点，误报率分别降低了1.11个百分点和2.67个百分点。

减少上下文切换的虚拟密码设备中断路径优化方法

李帅, 孙磊, 郭松辉

2018, 38(7):  1946-1950.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122890

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针对虚拟化环境下密码设备中断传输开销过大影响密码运算性能的问题，提出了一种减少上下文切换（RCS）的虚拟密码设备中断路径优化方法。首先，该方法在虚拟密码机（VCM）内核建立了一个由主机到VCM的关系映射表；然后，对传输到VCM的中断请求，由关系映射表判断中断请求类型，并对VCM中不存在的中断类型进行注册；最后，直接交由VCM中断处理器处理。该过程减少了中断处理过程中由于主机介入导致的系统频繁上下文切换开销，提高了VCM的密码运算性能。实验选取VCM执行密码运算的速度作为性能参考指标，结果表明，该机制下VCM使用高级加密标准（AES）算法加密时速度提高了16.35%，使用安全散列算法（SHA256算法）加密时速度提高了12.25%。

动态同质网络上的SIR谣言传播模型

付伟, 王静, 潘晓中, 刘亚州

2018, 38(7):  1951-1955.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010132

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针对谣言传播过程中出现感染节点移出系统的问题，改进经典SIR谣言传播模型的归一化条件，提出一种动态同质网络上的SIR谣言传播模型。首先根据谣言的传播规则，采用平均场理论建立同质网络上的谣言传播动力学方程组；然后理论分析了谣言传播过程的稳定状态和感染峰值；最后通过数值仿真研究感染率、免疫率、真实免疫系数及网络平均度对谣言传播过程的影响。研究结果表明，与经典SIR谣言传播模型相比，感染节点移出网络降低了谣言传播的稳态值，感染峰值出现小幅度增大。研究还发现感染概率增大、免疫概率减小，均会使谣言感染峰值增大；真实免疫系数增大，免疫节点稳态值增大。此外，网络平均度对谣言传播稳态没有影响，平均度越大感染峰值到达时间越早。研究结果将SIR传播模型的应用范围由封闭系统拓展到非封闭系统，为制定谣言预防措施提供指导理论和数值支撑。

Niederreiter公钥密码方案的改进

刘相信, 杨晓元

2018, 38(7):  1956-1959.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010033

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针对现有Niederreiter公钥密码方案容易遭受区分攻击和信息集攻击（ISD）的现状，提出一种改进的Niederreiter公钥密码方案。首先，对Niederreiter公钥密码方案中的置换矩阵进行了改进，把原有的置换矩阵替换为随机矩阵；其次，对Niederreiter公钥密码方案中的错误向量进行了随机拆分，隐藏错误向量的汉明重量；最后，对Niederreiter公钥密码方案的加解密过程进行了改进，以提高方案的安全性。分析表明，改进方案可以抵抗区分攻击和ISD；改进方案的公钥量小于Baldi等提出的方案（BALDI M， BIANCHI M， CHIARALUCE F， et al. Enhanced public key security for the McEliece cryptosystem. Journal of Cryptology， 2016， 29（1）： 1-27）的公钥量，在80比特的安全级下，改进方案的公钥量从原方案的28408比特降低到4800比特；在128比特的安全级下，改进方案的公钥量从原方案的57368比特降低到12240比特。作为抗量子密码方案之一，改进方案的生存力和竞争力增强。

树索引数据差分隐私预算分配方法

汪小寒, 韩慧慧, 张泽培, 俞庆英, 郑孝遥

2018, 38(7):  1960-1966.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010014

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树索引空间数据进行差分隐私保护时需要产生噪声，针对现有差分隐私预算采取均匀分配方式，普通用户无法个性化选择的问题，提出等差数列分配法和等比数列分配法两种分配隐私预算策略。首先，利用树结构索引空间数据；然后，用户根据隐私保护度的需要和查询精确度的需要，个性化设置相邻两层分配的隐私预算的差值或比值，动态调整隐私预算；最后，隐私预算分配给树的每一层，实现了个性化按需分配方式。理论分析和实验结果表明，与均匀分配方式相比，这两种方法分配隐私预算更加灵活，且等比数列分配法优于等差数列分配法。

基于贝叶斯网络的压缩语音信息隐藏检测

杨洁, 李松斌, 邓浩江

2018, 38(7):  1967-1973.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122883

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压缩语音量化索引调制（QIM）信息隐藏方法中，最近邻投影点QIM（NPP-QIM）方法具有较高的嵌入效率和隐蔽性。针对现有的隐写分析方法对NPP-QIM方法检测准确率不高的问题，提出了一种基于贝叶斯推理的检测方法以提高检测准确率。首先，利用矢量量化（VQ）码字（VQ₁、VQ₂、VQ₃）构建了码字时空转移网络（CSTN）；接着，以码字转移指数对CSTN进行化简得到隐写敏感码字时空转移网络（SS-CSTN）；然后，基于SS-CSTN进一步构建了码字贝叶斯网络（CBN）；最后，使用Dirichlet分布作为先验分布学习网络参数，实现对QIM信息隐藏的检测。实验结果表明，在嵌入率为100%、时长为10 s时，与索引分布特征（IDC）方法和梅尔频率倒频系数（DMFCC）方法相比，提出CBN方法的检测准确率分别提高了25个百分点和 37个百分点；在时间性能方法，检测一段10 s的语音时间约为21 ms，能够实时检测。

网络与通信

基于模糊C均值聚类及群体智能的WSN分层路由算法

戚攀, 包开阳, 马皛源

2018, 38(7):  1974-1980.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010144

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为了提高无线传感器网络（WSN）的能量效率并延长其生命周期，提出了一种基于模糊C均值聚类（FCM）和群体智能的WSN分层路由算法（FCM-SI）。首先采用FCM聚类算法对网络进行分簇，优化普通节点与簇头（CH）间距离；然后采用三参数的人工蜂群（ABC）算法选取每个簇的最优簇头；最后采用蚁群优化（ACO）算法搜索簇头至基站（BS）的多跳路径，路径综合考虑了网络的能耗和负载均衡性能。仿真结果显示，与基于均匀分簇的改进的低功耗自适应分簇（I-LEACH）算法、基于ABC的低功耗自适应分簇（ABC-LEACH）算法和基于ACO的低功耗自适应分簇（ANT-LEACH）算法相比，FCM-SI在100 m×100 m，100个节点的初始网络条件下将网络生命周期分别提高了65.2%、49.6%和29.0%。FCM-SI能够有效地延长网络寿命，提高能量利用效率。

无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法

汪明, 许亮, 何小敏

2018, 38(7):  1981-1988.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123050

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针对目前无线传感器网络（WSN）定位算法中未知节点间接收信号强度指示（RSSI）冗余信息利用不足以及信息无筛选利用问题，提出一种新的精度优选RSSI协作定位算法。首先，利用RSSI阈值，从大量粗定位的未知节点中筛选出定位精度相对较高的节点；接着，利用subset子集判断方法从经过RSSI阈值筛选的节点中提取出受环境影响较小的节点，作为次选协作骨干节点；然后，使用锚节点置换准则，根据置换锚节点的定位误差，从次选协作节点中进一步提取出高精度的节点作为优选协作骨干节点；最后，以协作骨干节点为协作对象，根据精度优先级参与协作求精，对未知节点进行未知修正。仿真实验表明，该算法在100 m×100 m网格区域内的平均定位精度小于1.127 m。在定位精度方面，相同条件下，相较于改进的采用RSSI模型的无线传感器网络定位算法，该算法平均定位精度提高了15%；在时间效率方面，相同条件下，对比传统RSSI协作定位算法，该算法在时间效率上提高了20%。可见，所提算法可以有效提高节点定位精度，减小计算复杂度，提高时间效率。

基于区域判定的超宽带井下高精度定位

方文浩, 陆阳, 卫星

2018, 38(7):  1989-1994.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122994

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为满足煤矿井下对高精度定位日益增长的需求，应用高精度无线收发芯片DW1000，设计实现了一套基于超宽带（UWB）通信的井下定位基站与标签。为提高基站和标签之间的测距精度，采用非对称双边双向测距（ADS-TWR）算法，抑制节点时钟偏移引起的测距误差；针对井下多基站定位中，标签的每一次定位都需广播请求帧而产生大量无效通信的问题，提出一种基于ADS-TWR的标签区域判定策略，使得标签只与所在区域基站通信便可完成定位，并引入标签的区域异常自检和区域校正机制，保证系统的高效稳定运行；在标签坐标解析阶段，采用三角形质心算法，在高精度测距基础上进一步提高定位精度，减少定位处理时间。实验结果表明：标签的定位精度在15 cm以内，满足井下高精度定位要求。

基于奇偶轮成簇和双簇首的非均匀分簇协议

李安超, 陈桂芬

2018, 38(7):  1995-2000.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123081

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针对无线传感器网络（WSN）存在"能量热区"和系统鲁棒性较差的问题，提出了一种基于奇偶轮成簇和双簇首的非均匀分簇协议（UCOD）。首先，优化竞争半径函数，使簇首分布更合理；其次，引入主副簇首机制，当主簇头能量低于设定的能量阈值时进入休眠，副簇头同时执行主副簇头功能以提高鲁棒性；然后，采用奇偶轮不同的成簇机制，奇数轮全局节点竞争簇首，偶数轮在奇数轮簇内选择簇首，减少节点入簇选择耗能；最后，将网络分级，节点根据位置、能量、转发次数和周围节点数在下一级选择中继节点。仿真结果表明，UCOD与分布式能量均衡非均匀分簇协议（DEBUC）和基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议（HRPNC）相比，网络生命周期延长了28.4%和13.7%，丢包率在簇首损坏50%的情况下降低了39.1和27.5个百分点。实验结果表明，UCOD能够有效提高能量效率和系统鲁棒性。

基于状态机的视频码率自适应算法

黄胜, 胡凌炜, 付园鹏

2018, 38(7):  2001-2004.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122934

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由于链路带宽存在随机性，已有的基于超文本传输协议的动态自适应流媒体传输技术（DASH）的码率自适应算法不能很好解决播放流畅性和视频质量之间的矛盾。为解决该问题，提出一种基于状态机的DASH（SDASH）算法，将码率切换过程用状态机进行分析与控制。首先充分考虑客户端观看体验质量（QoE）的影响因素，对影响因素进行数值分析，并设定6个码率等级状态；然后将视频码率与影响因素的数值变化之间的联系作为状态转移条件；最后在保证播放缓存和码率偏移率处于一定阈值的条件下将视频码率切换至视频质量和播放流畅性整体性能相对最佳的码率等级上。实验结果表明，该算法与基于模糊逻辑控制的码率自适应算法相比能够提高客户端请求视频的平均码率，且尽量避免出现码率骤降等情况，从而较好地平衡播放流畅性和视频质量之间的关系，提升了视频观看过程的体验质量。

基于线性松弛方法的网络故障链路诊断

范晓波, 李兴明

2018, 38(7):  2005-2008.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010155

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为解决通信网络中端到端测量定位故障链路的NP难问题，提出了一种新的松弛布尔约束的诊断方法。首先将网络中的路径状态和链路状态的关系建模为布尔代数方程，而故障定位的本质即满足该布尔方程条件的优化求解；然后，依据该优化表达式判断其NP性来源于链路状态的布尔约束（正常/故障），通过将布尔约束松弛为线性约束，所提方法将问题简单地转换为线性规划（LP）问题，线性规划问题非常容易求解并可以由任何LP求解器来得到故障链路集合。在真实网络拓扑中进行了链路故障诊断仿真实验，实验结果表明，所提方法与现有的经典启发式算法——TOMO相比，降低了5%~30%的误诊率。

LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计算法

李慧敏, 张治中, 李琳潇

2018, 38(7):  2009-2014.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123054

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增强型长期演进（LTE-A）系统中，通常利用插值算法估计出所有数据位置的信道频率响应值。针对传统的线性最小均方误差（LMMSE）算法需要预先获取信道统计特性，矩阵实时求逆运算量大的问题，提出了一种改进的频域LMMSE信道估计插值算法。首先通过导频插值来增加虚拟导频，以此提升算法性能；然后借助时域内的信道能量比较集中的优势，给出了自相关矩阵和信噪比的近似估计方法；最后采用滑动窗方法进一步简化算法复杂度，从而完成频域LMMSE插值。仿真结果表明，所提算法总体性能优于线性插值以及基于离散傅里叶变换（DFT）的插值方法，且与传统LMMSE插值算法具有相近的误码率（BER）和均方误差（MSE）；但与传统算法相比，运算次数降低了98.67%，实现了算法性能与复杂度的较好折中，适用于实际的工程应用。

高斯消元译码下LT码性能分析

索龙龙, 张更新, 边东明, 谢智东, 田湘

2018, 38(7):  2015-2019.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122989

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针对LT码在采用高斯消元算法时性能分析方法计算复杂且性能较差这一问题，提出了基于概率转移函数的性能分析方法。首先，对两种均匀度分布下的LT码进行了分析并给出了性能的定量表达式；其次，研究了一般性度分布下LT码，给出了一种简单有效的性能衡量的指标参数，并给出了参数的计算表达式；最后，对提出的性能分析方法进行了仿真验证分析。仿真结果表明，与基于生成矩阵满秩上下界计算方法相比较，基于概率转移函数方法对于均匀度分布码字的性能衡量最大误差降低到0.0124，一般码字计算复杂度降低到O（k²）。理论分析表明，基于概率转移方法能够更有效地指导通信领域LT码的优化设计。

基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法

王爱珍, 胡姣, 韩航程

2018, 38(7):  2020-2023.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030514

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在直接序列扩频信号的捕获中，针对低信噪（SNR）比以及大频偏对信号捕获产生影响的问题，提出了一种基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法。首先将输入信号通过部分匹配滤波器进行处理，当本地伪码和输入信号伪码相位对齐时，输出信号仅剩下了残余多普勒频偏；然后将该信号进行级联随机共振，从而提高信号的输入信噪比；最后通过快速傅里叶变换（FFT）谱分析，可以在频谱上得到清晰的谱峰，进而求出多普勒频偏值。通过理论分析和实验仿真可知，在输入信噪比为-26 dB的情况下，所提方法能够提高直接序列扩频信号的捕获灵敏度，并且通过两级级联随机共振系统后输出信噪比提高了15 dB左右；同时与传统捕获算法相比，该方法的正确检测概率提高了4 dB左右。所提方法不但能抑制噪声，而且能将部分噪声能量转换为信号能量，同时能够改善大多普勒频偏的影响，在捕获弱信号方面有着极大的优越性。

计算机软件技术

面向高层次综合的自定义指令自动识别方法

肖成龙, 林军, 王珊珊, 王宁

2018, 38(7):  2024-2031.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010062

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针对在高层次综合（HLS）过程中性能提升、功耗降低困难等问题，提出了一种面向高层次综合的自定义指令自动识别方法。在高层次综合过程之前实现对自定义指令的枚举和选择，从而为高层次综合提供通用的自定义指令识别方法。首先，将高层次源代码转换为控制数据流图（CDFG），实现了对源代码的预处理；其次，基于控制数据流图内的数据流图（DFG），采用子图枚举算法以自底而上的方式枚举出所有连通凸子图，有效提高了用户可灵活修改约束条件的能力；然后，分别从面积、性能和代码量三个角度考虑，利用子图选择算法选择部分最佳子图作为最终的自定义指令；最后，用所选的自定义指令重新生成新代码作为高层次综合工具的输入。与传统高层次综合相比，采用基于出现频率的模式选择可平均减少19.1%的面积，采用基于关键路径的子图选择可平均减少22.3%的时延。此外，与TD算法相比，所提算法的枚举效率平均提升70.8%。实验结果表明，自定义指令自动识别方法使高层次综合在电路设计中能够显著地提升性能，减少面积和代码量。

软件众包任务发布优先级计算方法

赵焜松, 余敦辉, 张万山

2018, 38(7):  2032-2036.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010001

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针对现有软件众包平台对任务发布次序考虑不足的问题，提出一种基于任务发布者权重与任务权重的软件众包任务发布优先级（TRP）计算方法。首先，基于半正弦曲线的时间权重函数度量任务发布者的活跃度及其任务累积成交额，以此计算任务发布者权重；然后，根据系统架构图和数据流图度量模块复杂度、设计复杂度和数据复杂度，得到任务复杂度，并结合任务报价及任务期限，计算任务效益因子和任务紧急程度因子，计算任务权重；最后，根据任务发布者权重和任务权重计算任务发布优先级。实验结果表明，该算法不仅具有较高的有效性和合理性，而且任务成功分配率最高可达98%。

基于决策树推荐克隆重构的方法

折蓉蓉, 张丽萍, 侯敏, 闫盛

2018, 38(7):  2037-2043.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122997

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针对克隆代码的大量使用会导致长期软件维护问题甚至引入错误，提出了一种基于决策树的分类器来推荐克隆进行重构。首先，使用NiCad进行克隆检测；其次，收集了与克隆关系、克隆代码段和克隆上下文都相关的特征；然后，利用决策树分类器训练；最后，利用K折交叉评估分类结果。在5款开源软件中对近600多个克隆实例进行实验，实验结果表明所提方法为每个目标系统推荐克隆重构实例时达到80%的精度。

虚拟现实与多媒体计算

基于平均化骨骼模型的接骨板优化设计

张荣丽, 何坤金, 张玉雪

2018, 38(7):  2044-2049.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123031

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目前系列化接骨板在材料节约和应力分散上不合理。为快捷设计出理想的接骨板，利用平均化骨骼模型，提出通过语义参数编辑优化设计接骨板的方法。首先，为系列化接骨板在数量与尺寸上的分布合理，构建了一种带权值的平均化骨骼模型；然后，基于平均化骨骼模型设计出具有通用性的参数化接骨板，便于后期编辑修改与优化；最后，利用有限元分析，用基于二分策略调整厚度参数来优化接骨板，在满足应力条件下使接骨板材料尽可能少。实验结果显示，对三叶型接骨板和股骨远端Ⅲ型接骨板优化后体积分别减小2.7%和12.2%，最大应力分别减小56.9%和24.4%，表明所提方法能够节省接骨板材料，分散接骨板应力，是一种有效的接骨板优化设计方法。

基于改进SURF算法的柔性装夹机器人快速工件匹配方法

杜柳青, 许贺作, 余永维, 张建恒

2018, 38(7):  2050-2055.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010117

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针对传统SURF算法在构建局部特征描述符时耗时较长，无法满足实时性要求的问题，提出了一种改进的SURF算法。首先，运用Hession矩阵行列式（DoH）检测图像中的关键点，并利用非极大值抑制法和插值运算搜索、定位极值点；其次，采用灰度质心法确定关键点的主方向；然后，采用二进制描述符BRIEF对关键点进行描述，并利用关键点的主方向构造带有方向的特征描述符，使其具有旋转不变性；最后，运用汉明距离初步确定匹配点，再用比率检测法和RANSAC算法去除误匹配点，进而获取精准配准。实验结果表明，该改进SURF算法在应用于机器人进行柔性装夹时，对工件图像的平均匹配时间由SURF算法的214.10 ms减少到86.29 ms；而且匹配精度方面比原SURF算法提高了2.6%，因此，所提算法能够有效提高柔性装夹机器人工件图像的匹配速度和匹配精度。

单极化合成孔径雷达图像颜色特征编码与分类

邓旭, 徐新, 董浩

2018, 38(7):  2056-2063.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112780

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针对目前单极化合成孔径雷达（SAR）伪彩色编码方法存在的细节信息和可视性不强的问题，提出一种颜色特征编码方法。该颜色特征编码方法首先对单极化SAR图像提取纹理特征；然后将每一个特征量化到0到255；其次对每一个灰度级赋予一个RGB颜色，编码成颜色特征图；最后对随机森林计算得到的特征重要性进行排序，每3维特征对应为R、G、B通道生成伪彩图。基于该颜色特征编码方法，提出一种新的分类方法。该分类方法首先根据目视效果选择可分性最好的伪彩图；然后采用统计区域合并（SRM）分割算法对其分割；其次将所有RGB伪彩图作为分类的特征，以随机森林为分类器进行分类，得到初步的结果；最后对初步的结果进行相对多数投票，得到最终的分类结果。方法验证采用两组TerraSAR-X单极化SAR数据，与基于HIS的颜色编码方法对比，该颜色特征编码方法生成的伪彩图信息熵得到了很大提升，且两组数据每类地物的分类精度都大幅度提高，因此证明了所提算法保留了更多的细节信息，获取更多的颜色信息，更利于可视化和地物分类，从而表明提出的颜色特征编码方法是可行的。

基于尺度自适应与增量式学习的人脸对齐方法

陈平, 龚勋

2018, 38(7):  2064-2069.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122928

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针对传统基于回归的人脸对齐算法在人脸尺度归一化时会造成纹理的损失，以及为了提升算法模型的泛化能力必须扩充数据集重新训练而导致训练时间增加，甚至出现不收敛、不可计算等问题，提出一种基于尺度自适应与增量式学习（IL）的人脸对齐方法来提高定位精度。首先，建立初始人脸形状与标准人脸形状的映射关系；然后，通过映射关系实现纹理特征在原图上的提取和人脸尺度的归一化；最后，利用算法模型在新的数据集上进行增量式的学习，快速提高原模型的泛化能力。实验结果表明，与传统回归方法相比，所提方法有更高的对齐精度，特别是在AFW数据集（68个特征点）上提高了2~4个百分点；在10万级别的大数据集（5个特征点）上，所提方法的鲁棒性比基于深度学习的方法高1~2个百分点。同时，所提的增量式学习方法不仅适用于人脸对齐场景下的回归模型求解，还适用于其他应用场景下回归模型的求解。

基于全卷积神经网络的多源高分辨率遥感道路提取

张永宏, 夏广浩, 阚希, 何静, 葛涛涛, 王剑庚

2018, 38(7):  2070-2075.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122923

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针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络（FCN）的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先，对高分二号和World View图像进行分割，用卷积神经网络（CNN）分类出包含道路的图像；然后，用Canny算子提取道路的边缘特征信息；最后，结合RGB、Gray和标签图放入FCN中训练，将现有的FCN模型拓展为多卫星源输入及多特征源输入的FCN模型。选取西藏日喀则地区作为研究区域，实验结果显示，所提方法在对高分辨率遥感影像进行道路提取时能够达到99.2%的提取精度，并且有效地减少了提取所需的时间。

基于Moreau-包络的近似平滑迭代磁共振图像重建算法

刘晓晖, 路利军, 冯前进, 陈武凡

2018, 38(7):  2076-2082.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122980

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针对基于压缩感知（CS）的磁共振成像（MRI）稀疏重建中存在的两个非平滑正则项问题，提出了一种基于Moreau包络的近似平滑迭代算法（PSIA）。基于CS的经典MRI稀疏重建是求解一个由最小二乘保真项、小波变换稀疏正则项和总变分（TV）正则项线性组合成的目标函数最小化问题。首先，对目标函数中的小波变换正则项作平滑近似；然后，将数据保真项与平滑近似后的小波正则项的线性组合看成一个新的可以连续求导的凸函数；最后，采用PSIA对新的优化问题进行求解。该算法不仅可以同时处理优化问题中的两个正则约束项，还避免了固定权重带来的算法鲁棒性问题。仿真得到的体模图像及真实磁共振图像的实验结果表明，所提算法与四种经典的稀疏重建算法：共轭梯度（CG）下降算法、TV1范数压缩MRI（TVCMRI）算法、部分k空间重建算法（RecPF）和快速复合分离算法（FCSA）相比，在图像信噪比、相对误差和结构相似性指数上具有更好的重建结果，且在算法复杂度上与现有最快重建算法即FCSA相当。

基于融合相位特征的视网膜血管分割算法

李媛媛, 蔡轶珩, 高旭蓉

2018, 38(7):  2083-2088.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123045

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针对相位一致性特征对血管中心检测不足问题，提出基于融合相位特征的眼底视网膜血管分割算法。首先，预处理原始的视网膜图像；然后，对图像中每个像素构造4D的特征向量（包括Hessian矩阵、Gabor变换、条带选择组合位移滤波响应（B-COSFIRE）滤波、相位特征）；最后，采用支持向量机（SVM）进行像素分类，实现眼底视网膜血管的分割。其中，相位特征是将分别提取的相位一致性特征与Hessian矩阵特征进行小波融合后得到的一种新的融合相位特征。该特征既保留了相位一致性特征良好的血管边缘信息，又克服了相位一致性特征对血管中心检测的不足。在用于血管提取的数字视网膜图像（DRIVE）数据库上测得基于融合相位特征的视网膜血管分割算法的平均准确率（Acc）为0.9574，平均受试者工作曲线面积（AUC）为0.9702；且在单一特征进行像素分类提取血管的实验中，与使用相位一致性特征相比，使用融合相位特征进行像素分类提取血管的Acc由0.9191提高到0.9478，AUC由0.9359提高到0.9578。实验结果表明，融合相位特征比相位一致性特征更适用于基于像素分类的眼底视网膜血管分割算法。

应用前言、交叉与综合

考虑公平性的面向多灾点需求应急资源调度

杜雪灵, 孟学雷, 杨贝, 汤霖

2018, 38(7):  2089-2094.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010118

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针对铁路突发事件多需求点多供应点的应急资源调度问题，结合"软时间窗"的概念，以公平性最大和调度总成本最小为优化目标，设计了有多个救援目标的应急资源调度模型，并利用并列选择遗传算法求解。该算法根据目标函数的个数，将种群均等地划分为与目标函数个数相等的子种群，为划分后的各个子种群各自分配一个目标函数，并对其进行独立的选择运算，将各个子种群中适应度高的个体组成新的种群，对这个新的种群进行交叉、变异，生成下一代种群。算例表明，与粒子群优化（PSO）和两阶段启发式算法相比，利用并列选择遗传算法进行计算，目标函数中所有需求点的资源满足程度的方差分别减小了93.88%、89.88%，成本分别减少了5%、0.15%。所提算法能够有效减小所有需求点的资源满足程度的方差，即提高各需求点的公平性，同时降低成本，其在求解多目标规划问题中能够得到更优的解。

求解阻塞混流生产机器人制造单元调度问题的分支定界算法

赵晓飞, 郭秀萍

2018, 38(7):  2095-2099.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010135

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针对阻塞混流生产机器人制造单元调度问题，为了同时优化机器人运行顺序和工件加工顺序，提出了分支定界算法。首先，定义机器人活动，将双排序转化为单排序；其次，构建顺序插入规则生成可行解；最后，依据顺序插入规则，设计了分支过程。通过计算随机生成算例，计算结果表明：工作站个数为3时，分支定界算法得到的目标函数值与CPLEX相同，但平均运行时间比CPLEX降低38.58%，证实了分支定界算法的有效性；工作站个数大于3时，与CPLEX相比，在同等时间内，有85.19%的算例搜索到更好解，因此，对于大规模情形，分支定界算法更有价值。

基于双通道卷积神经网络的航班延误预测模型

吴仁彪, 李佳怡, 屈景怡

2018, 38(7):  2100-2106.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010037

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针对航班延误预测数据量大、特征提取困难而传统算法处理能力有限的问题，提出一种基于双通道卷积神经网络（DCNN）的航班延误预测模型。首先，该模型将航班数据和气象数据进行融合，应用DCNN进行自动特征提取，采用批归一化（BN）和Padding策略优化，提升到港延误等级的分类预测性能；然后，在卷积神经网络（CNN）基础上加入直通通道，以保证特征矩阵的无损传输，增强深度网络的畅通性；同时引入卷积衰减因子对卷积通道的特征矩阵进行稀疏性限制，控制不同网络深度的特征叠加比例，维持模型的稳定性。实验结果表明，所提模型与传统模型相比，具有更强的数据处理能力。通过数据融合，航班延误预测准确率可提高1个百分点；加深网络深度后，该模型能保证梯度的稳定，从而训练更深的网络，使准确率提升至92.1%。该基于DCNN算法的模型特征提取充分，预测性能优于对比模型，可更好地服务于民航决策。

基于带电粒子搜索的无人潜航器航路规划方法

赵云钦, 蔡超, 王厚军, 李东武

2018, 38(7):  2107-2112.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112774

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针对无人潜航器（UUV）在复杂环境、多约束条件下航路规划过程耗时长、占用空间大等问题，提出了基于带电粒子搜索（CSS）的航路规划方法。首先，建立UUV航路规划问题模型，设计代价函数；然后，给出了基于CSS的航路规划方法，带电粒子在搜索空间中会受到其他带电粒子电场力的作用进而迭代寻优；另外，提出了一种非线性调整速度与加速度参数的方法，通过该方法有效地平衡全局搜索与局部搜索过程，避免算法的早熟收敛。最后，通过对比实验从规划航路的质量和算法耗时两个角度将所提方法与A^*算法、蚁群算法、粒子群航路规划方法进行对比。实验结果表明该方法在保证规划出的航路质量的同时，具有更快的收敛速度、更低的时间复杂度。

基于过程现场总线技术的振动检测系统

苏雷皓, 朱明华

2018, 38(7):  2113-2118.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122909

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针对当前振动检测系统延迟大、传感网络可控性差、检测精度低等问题，提出了一种基于过程现场总线（Profibus）技术的振动检测系统。首先，在每个检测设备节点处实现卡尔曼滤波、快速傅里叶变换（FFT）等复杂计算，使网络负载与传输大量原始振动数据的传统方案相比降低了约95%，缩短了网络传输时间和工作站的计算时间，提高了系统的实时性和计算能力。然后，采用Profibus协议实现对振动检测设备网络的管理和数据传输，保证了传感网络的稳定性和可控性；并且，在振动检测节点设备上使用高精度振动传感器，在检测节点上对振动数据进行滤波等处理，检测精度高达0.0039 mg。此外，自主设计开发了Profibus协议从站，方便检测设备的功能定制与二次开发；在检测节点设备上采用RT-Thread嵌入式系统内核实现资源分配与任务调度，提高了实时性和可靠性。实验结果表明，所提系统可以快速地对振动现场的原始振动数据进行数据处理并把处理后的数据传输到工作站电脑，实时性高。同时，振动检测设备组成的Profibus网络可以实时显示节点的状态信息，若有网络故障能够及时提醒，网络的可控性好。

基于遗传算法改进的一阶滞后滤波和长短期记忆网络的蓝藻水华预测方法

于家斌, 尚方方, 王小艺, 许继平, 王立, 张慧妍, 郑蕾

2018, 38(7):  2119-2123.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122959

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河湖藻类水华形成过程中所具有的突发性和不确定性，导致对藻类水华爆发预测准确性不高。为解决此问题，以叶绿素a的浓度值作为蓝藻水华演化过程表征指标，提出基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络（RNN）蓝藻水华预测模型。首先，用遗传算法改进的一阶滞后滤波（GF）优化算法对数据进行平滑滤波处理；然后，搭建GF-LSTM网络的蓝藻水华预测模型，实现对水华发生的精准预测；最后，以太湖水域梅梁湖区域的采样数据为样本，对预测模型进行检验，并与传统的RNN和LSTM网络进行对比。仿真结果表明，提出的GF-LSTM网络模型平均相对误差控制在16%~18%，而RNN模型的预测平均相对误差为28%~32%，LSTM网络模型的平均相对误差为19%~22%，对采用数据的平滑性处理效果较好，预测精度更高，对样本具有更好的适应性，克服了传统RNN模型在长期训练时出现的梯度消失与梯度爆炸缺点。

结合代价敏感半监督集成学习的糖尿病视网膜病变分级

任福龙, 曹鹏, 万超, 赵大哲

2018, 38(7):  2124-2129.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010123

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针对传统糖尿病视网膜病变（糖网）分级诊断系统中，由于数据集中缺少病灶区域的标记和类别分布的不平衡性导致无法有效地进行监督性分类的问题，提出基于代价敏感的半监督Bagging（CS-SemiBagging）的糖网分级方法。首先，从眼底图像上删除视网膜血管，并在此图像上检测疑似的红色病灶（微动脉瘤（MAs）与出血斑（HEMs））；然后，从颜色、形状和纹理方面提取22维的特征用于描述每个病灶区域；其次，构建一个CS-SemiBagging模型对MAs与HEMs进行分类；最后，依据不同病灶的数量将糖网划分为4级。通过对国际公共数据集MESSIDOR进行糖网分级评估实验，所提方法获得平均准确率为90.2%，与经典的半监督学习的Co-training方法相比提高了4.9个百分点。实验结果表明，CS-SemiBagging方法在无需提供病灶标注的情况下，能够高效自动地对糖网进行分级，从而既能免除医学图像中标注病灶的费时费力，又可以避免样本类别分布不平衡对分类算法的性能影响，获得较好的效果。

基于改进的局部近邻标准化和kNN的多阶段过程故障检测

冯立伟, 张成, 李元, 谢彦红

2018, 38(7):  2130-2135.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112701

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针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题，提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测（ILNS-kNN）方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集；其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本，获得标准样本；最后在标准样本集上计算样本的累积近邻距离作为检测指标进行故障检测。改进的局部近邻标准化（ILNS）将各阶段数据的中心平移到原点，并且调整各阶段数据的离散程度，使之近似相等，从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的单阶段数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验。实验结果表明ILNS-kNN方法对所设置的六类故障的检测率高于97%。ILNS-kNN方法在保持对一般多阶段过程故障的检测能力的同时，能够实现对阶段方差差异显著的多阶段过程故障的检测，从而更好地保证多阶段生产过程的安全性和产品的高质量。

基于Gibbs抽样的轴承故障诊断方法

王岩, 罗倩, 邓辉

2018, 38(7):  2136-2140.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010035

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针对现有轴承故障诊断方法的不足，即诊断片面性问题，提出了一种基于Gibbs抽样的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行局部特征尺度分解（LCD）得到内禀尺度分量（ISC）；然后对轴承振动信号和ISC分别提取时域特征，按照特征敏感度高低对时域特征排名，选择排名靠前的特征组成特征集；其次使用特征集训练产生基于Gibbs抽样的多维高斯分布模型；最后通过后验分析得到概率，实现轴承故障诊断。实验结果表明诊断正确率达到100%，与基于SVM的轴承诊断方法相比，在特征数为43个时诊断正确率提升了11.1个百分点。所提方法能够有效地对滚动轴承故障状态进行诊断，对高维复杂的轴承故障数据也有很好的诊断效果。