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2018年 第38卷 第8期 刊出日期：2018-08-10

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人工智能

基于加权密集连接卷积网络的深度强化学习方法

夏旻, 宋稳柱, 施必成, 刘佳

2018, 38(8):  2141-2147.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010268

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针对深度强化学习中卷积神经网络（CNN）层数过深导致的梯度消失问题，提出一种将密集连接卷积网络应用于强化学习的方法。首先，利用密集连接卷积网络中的跨层连接结构进行图像特征的有效提取；然后，在密集连接卷积网络中加入权重系数，加权密集连接卷积网络中的每一层都接收到前面几层产生的所有特征图，且之前所有层在跨层连接中被赋予不同的初始权重；最后，在训练中动态调整每层的权重，从而更加有效地提取特征。与常规深度强化学习方法相比，在GridWorld仿真实验中，在相同训练步数内的平均奖励值提升了85.67%；在FlappyBird仿真中，平均奖励值提升了55.05%。实验结果表明所提方法能在不同难度的游戏仿真实验中获得更好的性能。

含交叉项的混合二范数粒子群优化算法

张鑫, 邹德旋, 沈鑫

2018, 38(8):  2148-2156.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010257

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针对原始粒子群优化算法（PSO）在搜索过程中容易陷入局部最优点的问题，并尽量避免破坏种群多样性，提出一种含交叉项的混合二范数粒子群优化算法HTPSO。首先，利用二范数原理计算当前粒子与个体历史最优粒子间的欧氏距离；其次，将欧氏距离引入速度迭代公式以影响社交项对粒子速度的作用，并按照一定规律随机分布惯性权重；最后，在此基础上简化粒子群算法，并将差分进化（DE）算法中的交叉算子融入该算法中，使粒子能在一定概率下与个体历史最优粒子交叉。为了验证HTPSO的性能，与利用正弦函数改进惯性权重的粒子群优化算法（SinPSO）、自适应粒子群优化算法（SelPSO）、基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法（MAWPSO）和简化粒子群优化算法（SPSO）在不同维度下解决8个常用基准函数，并根据T-test、成功率和平均迭代次数分析了各算法的优化结果。实验结果表明，HTPSO具有较优秀的收敛能力，且粒子运动非常灵活。

改进的排序变异多目标差分进化算法

刘宝, 董明刚, 敬超

2018, 38(8):  2157-2163.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010260

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针对多目标差分进化算法在求解问题时收敛速度慢和均匀性欠佳的问题，提出了一种改进的排序变异多目标差分进化算法（MODE-IRM）。该算法将参与变异的三个父代个体中的最优个体作为基向量，提高了排序变异算子的求解速度；另外，算法采用反向参数控制方法在不同的优化阶段动态调整参数值，进一步提高了算法的收敛速度；最后，引入了改进的拥挤距离计算公式进行排序操作，提高了解的均匀性。采用标准多目标优化问题ZDTl~ZDT4，ZDT6和DTLZ6~DTLZ7进行仿真实验:MODE-IRM在总体性能上均优于MODE-RMO和PlatEMO平台上的MOEA/D-DE、RM-MEDA以及IM-MOEA；在世代距离（GD）、反向世代距离（IGD）和间隔指标（SP）性能度量指标方面，MODE-IRM在所有优化问题上的均值和方差均明显小于MODE-RMO。实验结果表明MODE-IRM在收敛性和均匀性指标上明显优于对比算法。

基于人机社会力模型的人群疏散算法

胡学敏, 徐珊珊, 康美玉, 魏洁玲, 白丽贇

2018, 38(8):  2164-2169.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010173

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针对公共场合紧急情况下人群疏散困难和效果有限的问题，提出一种基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法。首先，基于原始社会力模型提出了一种新的人机社会力模型，该模型在原始社会力模型的基础上加入了机器人对人作用的人机作用力；然后，基于人机社会力模型提出一种新的利用机器人疏散人群的方法，该方法在人群疏散场景中加入运动机器人，通过机器人自身的运动，利用人机作用力影响周围行人的运动状态，减小行人之间的压力，从而达到加快人群运动速度、提高人群疏散效率的目的。在室内封闭场景人群逃生、两群行人交错这两种典型的疏散场景中分别进行仿真实验，并将实验结果与未加入机器人的人群疏散结果进行对比分析，实验结果表明，基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法能够明显加快人群的运动，提高人群的疏散效率。

聊天机器人中用户就医意图识别方法

余慧, 冯旭鹏, 刘利军, 黄青松

2018, 38(8):  2170-2174.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010190

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传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法，针对其费时费力而且扩展性不强的问题，并结合医疗领域聊天文本的特点，提出了基于短文本主题模型（BTM）和双向门控循环单元（BiGRU）的意图识别模型。该混合模型将用户就医意图识别看作分类问题，使用主题特征，首先通过BTM对用户聊天文本逐句进行主题挖掘并量化，然后送入BiGRU进行完整上下文学习得到连续语句最终表示，最后通过分类完成用户就医意图识别。对爬取的语料进行实验，BTM-BiGRU方法明显优于传统的支持向量机（SVM）等方法，其F值更是高出目前较好的卷积长短期记忆组合神经网络（CNN-LSTM）近1.5个百分点。实验结果表明，在本任务上该混合模型重点考虑研究对象的特点，能有效提高意图识别的准确率。

基于稀疏卷积特征和相关滤波的实时视觉跟踪算法

熊昌镇, 车满强, 王润玲

2018, 38(8):  2175-2179.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123030

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为提高分层卷积相关滤波视觉跟踪算法的实时性能，提出一种稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法。首先，在分析不同层卷积特征的基础上，采用等间隔采样的方式提取每个卷积层的稀疏卷积特征；然后，对每个卷积层特征的相关滤波响应值进行加权组合，得到目标预测的位置；最后，采用稀疏的模型更新策略进一步提高算法的运行速度。在OTB-2015新增的50组数据上对所提算法进行测试，实验结果表明，该算法的平均距离精度为82.2%，比原分层卷积特征跟踪算法提高了5.25个百分点，对目标姿态以及遮挡等变化具有较好的鲁棒性。该算法的平均跟踪速度为32.6帧/s，是原分层卷积特征跟踪算法的近3倍，能达到实时跟踪的效果。

基于加权核非负矩阵分解的短文本聚类算法

曹大为, 贺超波, 陈启买, 刘海

2018, 38(8):  2180-2184.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020356

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对互联网产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值，但由于短文本存在特征稀疏和特征难以提取的问题，导致传统的文本聚类算法难以有效处理该问题。为了解决该问题，利用非负矩阵分解（NMF）模型提出基于加权核非负矩阵分解（WKNMF）的短文本聚类算法。该算法通过核方法的映射关系将稀疏特征空间映射到高维隐性空间，从而可以充分利用短文本中的隐性语义特征进行聚类；另外，利用核技巧简化高维数据的复杂运算，并通过迭代更新规则不断地动态调整短文本的权重向量，从而可以区分不同短文本对聚类的重要性。在真实的微博数据集上进行了相关实验，结果表明WKNMF算法比K均值、隐含狄利克雷分布（LDA）、NMF和自组织神经网络（SOM）具有更好的聚类质量，准确度和归一化互信息分别达到了66.38%和66.91%。

基于判别核主元空间k近邻的批次过程监视

张成, 郭青秀, 李元

2018, 38(8):  2185-2191.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020345

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针对批次过程非线性、多模态等特征，提出一种基于判别核主元k近邻（Dis-kPCkNN）的故障检测方法。首先，在核主元分析（kPCA）中，高斯核的窗宽参数依据样本类别标签在类内窗宽和类间窗宽中判别选取，使得核矩阵能有效提取数据的关联特征，保持数据的类别信息；其次，在核主元空间中引用k近邻规则代替传统的T²统计方法，k近邻规则可以有效处理主元空间非线性和多模态等特征的故障检测问题。数值模拟实例和半导体蚀刻工艺过程仿真实验表明:基于判别核主元k近邻方法可以有效地处理具有非线性和多模态结构特征的故障检测问题，提高计算的效率，减少内存的占用，并且故障检测率明显优于传统方法。

基于MS-KCF模型的图像序列中人脸快速稳定检测

叶远征, 李小霞, 李旻择

2018, 38(8):  2192-2197.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020363

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为快速稳定地检测图像序列中角度变化较大、遮挡较为严重的人脸，结合快速精确的目标检测模型MobileNet-SSD （MS）和快速跟踪模型核相关滤波（KCF），提出一种新的自动检测-跟踪-检测（DTD）模式，即MS-KCF人脸检测模型。首先，利用MS模型快速精确地对人脸进行检测，并且更新跟踪模型；其次，将检测到的人脸坐标信息输入到KCF跟踪模型中进行稳定的跟踪，并加快整体的检测速度；最后，为了防止跟踪丢失，跟踪数帧后再次更新检测模型，重新对人脸进行检测。实验显示，在FDDB人脸检测基准中，MS-KCF模型的召回率为93.60%；在WIDER FACE人脸检测基准的Easy、Medium和Hard数据集中，MS-KCF模型的召回率分别为93.11%、92.18%和82.97%，平均速度为193帧/s。实验结果表明，MS-KCF模型具有稳定性和快速性，在图像序列中对严重遮挡和角度变化大的人脸具有很好的检测效果。

基于深度模型迁移的细粒度图像分类方法

刘尚旺, 郜翔

2018, 38(8):  2198-2204.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020301

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针对细粒度图像分类方法中存在模型复杂度较高、难以利用较深模型等问题，提出深度模型迁移（DMT）分类方法。首先，在粗粒度图像数据集上进行深度模型预训练；然后，使用细粒度图像数据集对预训练模型logits层进行不确切监督学习，使其特征分布向新数据集特征分布方向迁移；最后，将迁移模型导出，在对应的测试集上进行测试。实验结果表明，在STANFORD DOGS、CUB-200-2011、OXFORD FLOWER-102细粒度图像数据集上，DMT分类方法的分类准确率分别达到72.23%、73.33%和96.27%，验证了深度模型迁移方法在细粒度图像分类领域的有效性。

掌纹掌脉图像超小波域融合识别算法

李新春, 曹志强, 林森, 张春华

2018, 38(8):  2205-2210.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010183

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针对单一生物特征识别技术易受外界各种因素影响，识别率和稳定性有待提高的问题，提出一种掌纹掌脉图像超小波域融合识别算法NSCT-NBP。首先，对掌纹掌脉图像利用非下采样Contourlet变换（NSCT）进行分解，将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合；然后，对融合后的图像利用近邻二值模式（NBP）提取纹理特征，获得特征向量；最后，通过计算特征向量间的汉明距离比较融合图像间的近似程度来计算等误率（EER）。在PloyU图库及自建图库上进行实验，结果表明，NSCT-NBP算法可获得最低的EER，分别为0.72%和0.96%，识别时间仅为0.0530 s和0.0871 s，与当前最优的基于小波变换和Gabor滤波器的掌纹掌脉融合方法相比，在两个图库上EER分别降低了4%和36.8%。NSCT-NBP算法能够有效融合掌纹掌脉图像的纹理特征，具有良好的识别性能，并且掌纹掌脉特征的融合增强了识别系统的安全性。

基于自适应池化的神经网络的服装图像识别

胡聪, 屈瑾瑾, 许川佩, 朱爱军

2018, 38(8):  2211-2217.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010223

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针对传统池化方式不能提取有效特征值的问题，提出根据池化域的尺寸、池化域内的元素值和网络的训练轮数调整池化结果的自适应池化方法，该算法依据插值原理与最大值池化模型构建函数，以特定函数值作为池化结果，然后利用交叉验证进行模型对比实验。同时提出了小样本调优法以解决目前依靠经验值在全部数据集上验证选取超参数效率较低的问题。在原始数据集上，按照分层抽样的规则抽取小样本，并基于小样本数据集对已编码的超参数组合循环训练并测试，通过对识别率最高的组合解码确定最优超参数。选用DeepFashion数据库进行相关实验，结果显示自适应池化模型的识别率达到83%左右，与最大值池化模型相比提高约2.5%。通过小样本选定超参数，并与随机组合超参数在原始数据集上进行对比实验，结果显示小样本调优法选择的超参数在经验值范围内最优，识别结果为86.98%，与随机组合超参数的平均识别率相比提高了约41.4%。自适应池化方法可以扩展到其他的神经网络中，小样本调优法对高效选取神经网络的超参数提供了依据。

基于多维多粒度级联森林的高原地区云雪分类

翁理国, 刘万安, 施必成, 夏旻

2018, 38(8):  2218-2223.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010218

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针对传统算法如支持向量机（SVM）、随机森林不能充分利用卫星图像的纹理特征和光学参数的问题，提出一种基于多维多粒度级联森林（M-gcForest）的方法进行准确又快速的云雪识别。首先，根据单光谱和多光谱图像之间的差异性，选择SVM、随机森林、卷积神经网络（CNN）、多粒度级联森林（gcForest）在单光谱卫星图像上进行云雪识别；然后，通过定量分析各算法在单光谱图像上的性能，选择CNN和M-gcForest进行多光谱云雪识别；最后，利用改进的M-gcForest对HJ-1A/1B多光谱卫星图像进行预测。实验结果表明，与CNN相比，M-gcForest在多光谱数据集上的测试准确率提升了0.32%，训练耗时减少了91.2%，测试耗时减少了53.7%。因此，该算法在实时而准确的雪灾监测任务中具有实用性。

基于融合型深度学习的滚动轴承亚健康识别算法

张利, 孙军, 李大伟, 牛明航, 高一丹

2018, 38(8):  2224-2229.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112702

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深度学习模型增加了隐含层的层数，使得该模型在语音识别、图像视频分类等方面取得了不错的效果；但建立一个适合特定对象的模型需要大量的数据集来训练，而且需要较长时间才能获得合适的权重和偏置，为此提出一种基于深度自动编码器-相关向量机网络模型的滚动轴承亚健康诊断方法。首先，采集滚动轴承振动信号并进行傅里叶变换和归一化处理；其次，设计改进的自动编码器-稀疏边缘降噪自动编码器，结合了稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的特点；接着建立深度自动编码器-相关向量机网络模型，用有监督的函数对各个隐含层的参数进行微调，并利用相关向量机（RVM）进行训练；最后将得到的分类根据D-S证据理论融合并得出最终的分类结果。实验结果表明所提算法能有效提高滚动轴承"亚健康"状态的识别精度，纠正错误分类。

数据科学与技术

基于布隆过滤器的新型混合内存架构磨损均衡策略

张震, 付印金, 胡谷雨

2018, 38(8):  2230-2235.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020419

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相变存储器（PCM）凭借低功耗的优势有望成为新一代主存储器，但是耐受性的缺陷成为其广泛应用的重要障碍。现有的随机存取存储器（DRAM）缓存技术和磨损均衡分别从减少PCM写数量以及均匀化写操作分布两个角度延长PCM使用寿命，但前者在写回数据时未考虑数据的读写倾向性，后者在空间局部性较强的应用场景下存在数据交换粒度、空间开销、随机性等诸多问题。因此，设计一种全新的混合存储架构，结合最近最少使用（LRU）算法和带有时间变化的最不经常使用（LFU-Aging）算法提出区分数据读写倾向性的缓存策略，并且基于布隆过滤器（BF）设计针对强空间局部性工作集的动态磨损均衡算法，在有效减少冗余写操作的同时实现低空间开销的组间磨损均衡操作。实验结果表明，该策略能够减少PCM上13.4%~38.6%的写操作，同时有效均匀90%以上分组的写操作分布。

基于会话时序相似性的矩阵分解数据填充

乔永卫, 张宇翔, 肖春景

2018, 38(8):  2236-2242.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010264

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针对已有数据填充方法只考虑评分信息和传统相似性，无法捕获用户间真实相似关系的问题，提出了基于会话时序相似性的矩阵分解数据填充方法来缓解数据稀疏性、提高推荐精度。首先，分析了传统相似性的缺陷，并根据时序相似性和相异性提出了基于会话时序相似性度量，它结合了时间上下文和评分信息，能更好地捕获用户间的真实关系，从而识别近邻；接着，根据目标用户的近邻及其消费的项目抽取了具有用户和项目潜在影响因素的待填充的关键项目集合，并利用矩阵分解填充关键项目集合；然后，利用隐含狄利克雷分布（LDA）抽取用户在每个时间段内的概率主题分布，并利用时间惩罚权值建立用户动态偏好模型；最后，根据用户间概率主题分布的相关性和基于用户的协同过滤完成项目推荐。实验结果表明，与其他数据填充方法相比，基于会话时序相似性的矩阵分解数据填充方法在不同稀疏度下都能降低平均绝对误差（MAE），提高推荐性能。

网络空间安全

基于环上误差学习问题的新型后量子认证密钥交换协议

李子臣, 谢婷, 蔡居良, 张筱薇

2018, 38(8):  2243-2248.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020387

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针对量子计算机技术的迅速发展使得传统公钥密码体制的安全性面临严重威胁的现实性问题，提出一种新型的基于环上误差学习（RLWE）问题的后量子认证密钥交换协议。协议通过使用Peikert式误差协调机制，双方通过计算可直接得到均匀分布的共享比特值，从而使得通信双方得到相同的会话密钥。使用理想格上的解码基对协议正确性进行了分析，并设置合理参数从而保证协议双方以显著概率得到相同密钥值。该协议在BR （Bellare-Rogaway）模型下可证明安全并达到弱的完美前向安全性。协议安全性归约为格上RLWE困难问题，可抵御量子攻击。与现有基于RLWE问题设计的认证密钥交换协议相比，该协议中参数值模数的大小由亚指数级降低至多项式级，相应计算量和通信量显著减小，是一种更加简洁高效的后量子认证密钥交换协议。

可追责和完全可验证外包解密CP-ABE方案

李聪, 杨晓元, 白平, 王绪安

2018, 38(8):  2249-2255.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020305

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在密文策略属性加密方案（CP-ABE）中，解密密钥定义在多个用户共享的属性上，任何私钥无法追溯到原有密钥的所有者，恶意用户可能为了经济利益泄露他们的解密权限给第三方，并且不会被发现。另外，大多数现有CP-ABE方案的解密成本和密文大小随访问结构的复杂程度呈线性增长。上述问题严重限制了CP-ABE的应用。为此，通过定义追责列表来追溯故意泄露密钥的用户，通过外包运算降低解密运算成本，提出一个可追责和完全可验证外包解密的CP-ABE方案。该方案可以同时检查授权用户和非授权用户转换密文结果的正确性，而且支持任意单调访问结构，可追责性不会给其他安全性带来任何影响。最后在标准模型中证明了该方案是选择明文攻击（CPA）安全的。

基于同态加密和Bloom过滤器的云外包多方隐私集合比较协议

张恩, 金刚刚

2018, 38(8):  2256-2260.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010075

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针对目前多方隐私集合比较（PSI）协议计算效率低下以及应用于云环境中会造成用户隐私信息泄露的问题，提出一种基于布隆过滤器（BF）和同态加密的云外包多方隐私集合比较协议。首先，协议中使用基于NTRU Cryptosystems的代理重加密算法将不同公钥加密的密文转换成相同公钥加密的密文，并将大量复杂的计算外包给云服务器；其次，借助BF计算复杂度低、空间利用率高和查询效率高的优点，提高协议运行过程中对信息加密、解密和查询的效率，在协议运行过程中用户仅需进行少量计算，无需交互且不必实时在线。理论分析及实验结果表明，新协议的计算复杂度和通信复杂度是线性的，可以在不泄露用户隐私信息的前提下计算出比较结果，满足现实应用的需求。

铁路桥梁监测中基于短签名方案的数据传输协议

左黎明, 胡凯雨, 张梦丽, 陈兰兰

2018, 38(8):  2261-2266.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010272

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针对开放式互联网环境下铁路桥梁监测系统在数据交互过程中存在的信息泄露与篡改等网络安全问题，提出一种铁路桥梁监测中基于短签名方案的数据传输协议。首先，在Boneh短签名基础上构造了基于身份的短签名方案；然后，在随机预言机模型和逆计算性Diffie-Hellman问题（Inv-CDHP）假设下证明了该方案的安全性，并进一步把此方案运用在桥梁监测数据传输协议中；最后，给出了方案实现的关键代码并与另几种方案进行了实验比较。实验结果和分析表明，新方案的平均耗时与经典的Boneh方案接近，但与Fangguo Zhang方案和Leyou Zhang方案相比，平均耗时分别减少了6%和22%。因此，该方案在签名长度和效率方面较有优势，能有效解决监测数据缺乏完整性保护和身份可靠性认证的问题。

基于信息隐藏技术的木马植入方法

张茹, 黄福鸿, 刘建毅, 祝锋

2018, 38(8):  2267-2273.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020558

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针对互联网木马存在易被溯源追踪的问题，提出一种基于多媒体文件的新型木马方案，利用信息隐藏算法将木马程序作为秘密数据嵌入到载体图像中。渗透成功后，对盗取的数据在本地进行加密之后同样隐写到载体图像并上传至社交网络，攻击端通过开放的社交网络下载并提取秘密数据。实验显示，所设计的JPEG图像信息隐藏算法性能良好，基于该隐藏算法的木马渗透方案在隐蔽性、抗取证、防追踪以及穿透审计等特点上优于已有的图片木马。社交网络中此类木马可造成用户隐私泄露，所以最后给出了一些防范措施。

基于多变换域的彩色图像多功能水印算法

陈善学, 漆若兰, 唐义嫄

2018, 38(8):  2274-2279.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010158

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针对单水印存在功能单一的问题，提出一种基于离散小波变换（DWT）和四元数离散余弦变换（QDCT）的彩色图像多功能水印算法。首先，将彩色图像分通道置乱后进行DWT，选择低、中频子带作分块QDCT，利用部分实数系数构造系数矩阵，鲁棒性水印通过加法原则嵌入该系数矩阵的奇异值中；然后，将图像进行2×2分块的QDCT，特征脆弱水印利用QDCT的低频模值系数产生，并嵌入空域最低有效位（LSB）。实验结果表明，鲁棒性水印具有良好的抗JPEG压缩、噪声、对比度调节、剪切、旋转以及混合攻击的能力，脆弱水印对篡改敏感且具有精确的篡改定位功能。

面向云数据库的属性基加密和查询转换中间件

江炳城, 何倩, 陈亦婷, 刘鹏

2018, 38(8):  2280-2286.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010279

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针对云数据库租户隐私数据的加密和查询问题，提出并实现了一种面向云数据库的属性基加密（ABE）和查询转换服务中间件。首先，服务中间件的加解密部件对租户的对称密钥进行属性基加密，生成密文并保存；其次，服务中间件的查询转换部件对查询语句进行转换，使其可在加密后的数据库上正确执行；最后，租户的隐私数据经过对称加密后保存到云数据库。实验结果表明，与未加密数据库的数据写入和查询时间相比，加密数据库的写入时间与其相当，按照查询语句的复杂程度，查询时长增加10%~150%不等。理论分析表明，所采用的代理解密方案是安全的，与传统的基于密钥策略的属性基加密（CP-ABE）方案相比，代理解密方案在时间复杂度上更具优势。

基于LASSO的可逆图像水印算法

郑鸿昌, 王春桃, 王俊祥

2018, 38(8):  2287-2292.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020471

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对于采用差值扩展-直方图平移的可逆水印算法，提高预测的准确度有利于减小预测误差，从而在同等嵌入失真时获得更大的嵌入容量。为了进一步提高图像像素预测的准确度，构造了一种基于LASSO （Least Absolute Shrinkage And Selection Operator）的局部预测算法。具体而言，根据图像存在边缘、纹理方向的特点，将图像像素预测问题表征为基于LASSO的优化问题；然后通过优化求解得到预测系数，进而得到预测误差；随后利用预测误差，结合差值扩展-直方图平移嵌入技术设计可逆图像水印算法。实验仿真结果表明，与当前预测性能较好的、基于最小二乘局部预测的可逆图像水印算法相比，所提算法在嵌入相同的数据时拥有更高的峰值信噪比（PSNR）。

基于纹理度划分的医学图像可逆信息隐藏方法

才雪, 杨杨, 肖星星

2018, 38(8):  2293-2300.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122885

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针对目前具有对比度增强效果的可逆信息隐藏（RDH）算法大多受到嵌入率的影响，未能实现较好的对比度增强效果的问题，提出一种基于纹理度划分的医学图像可逆信息隐藏方法。首先，通过对比度拉伸的方法实现医学图像对比度增强；然后，再利用医学图像纹理度的自身特点，将医学图像划分为高、低两类纹理度等级，其中高纹理度等级构成医学图像的关键部分；最后，为了进一步增强高纹理度等级的对比度并保证信息嵌入率，对不同的纹理度等级像素采用不同的嵌入方法。为了与其他具有对比度增强效果的医学图像可逆信息隐藏算法比较载密图像的对比度增强效果，采用了针对对比度失真的无参考图像质量评价标准（NR-CDIQA）作为实验客观依据。实验结果表明，在不同嵌入率下，使用所提方法的载密图像的NR-CDIQA值更高，对比度增强效果更好。

基于声道低频能量比的MP3压缩域音频水印算法

李晨, 王可鑫, 田丽华

2018, 38(8):  2301-2305.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020298

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为了解决目前大多音频水印算法在应用于MP3音频时存在的效率低下、鲁棒性与不可感知性较难平衡等问题，提出基于MP3帧声道间低频能量的压缩域音频水印算法。该算法的嵌入和提取过程可分别在MP3压缩和解压缩的过程中完成，能大大提高水印的嵌入提取效率。而且由于低频能量具有较好的稳定性，算法利用MP3编解码过程中生成的改进离散余弦变换（MDCT）系数计算得到声道内低频能量，将左右声道内低频能量之比以固定步长量化，最终根据量化结果调整相应的MDCT系数实现水印嵌入；同时，结合不同比例因子频带能量的占比在计算声道内低频能量前对水印嵌入频带进行了筛选，从而能保证水印鲁棒性与不可感知性的平衡。实验显示，该算法可以在维持原始音频可听性的基础上实现对各种类型攻击较好的鲁棒性，尤其是可以抵抗MP3重压缩的攻击。

以分形图形为载体的信息隐藏算法

柏森, 周龙福, 阳溢, 李静, 季晓勇

2018, 38(8):  2306-2310.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020420

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针对现有信息隐藏提取得不到原始载体图像使提取困难、隐藏容量高又易被隐密分析攻破的问题，提出以分形图形为载体的信息隐藏方法。首先，利用数学仿射变换及分形迭代函数系统生成黑白的分形图形（BWFG）；然后，根据坐标变换的思想，将分形图形转化为黑白像素图像（BWPI）；最后，将像素图像分成不重叠的小块，通过调整小块内黑白像素的位置来隐藏秘密信息，形成含密图像。知道仿射变换参数及迭代次数的秘密信息接收方，首先生成原始载体分形图像，然后通过对比两幅图像相应小块黑白像素差异，即可提取隐藏的秘密信息。理论分析和仿真实验表明，与频率域信息隐藏算法相比，提出的算法隐蔽性强、隐藏容量高，能抵抗基于图像特征和变换域系数变化的隐密分析。

基于像素值排序的可逆信息隐藏算法

李天雪, 张敏情, 王建平, 马双棚

2018, 38(8):  2311-2315.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020297

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针对嵌入秘密后灰度图失真明显的问题，提出一种基于像素值排序（PVO）的可逆信息隐藏算法。首先，将像素分成灰、白两层，选择灰层的像素作为目标像素，对目标像素十字交叉位置上的4个白色像素进行排序；然后根据排序结果计算两端两个像素的均值和中间两个像素的均值，利用可逆约束实现像素的动态预测；最后，根据预测结果构造预测误差直方图（PEH），使用环形复杂度实现秘密数据的自适应嵌入，并用同样的方法处理白色层像素。利用USC-SIPI标准图像库中6幅图像进行仿真实验，当嵌入容量（EC）为10000 b，平均峰值信噪比（PSNR）为61.89 dB时，该算法能有效减小携密图像的失真。

网络垃圾信息ILDR传播模型

蔡秀梅, 刘超, 黄贤英, 刘小洋, 杨宏雨

2018, 38(8):  2316-2322.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010259

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针对网络垃圾信息传播研究多采用定性分析方法，难以揭示垃圾信息内在传播规律的问题，基于病毒传播的建模思想，考虑不同输入率和移出率等现实因素，提出了垃圾信息的ILDR传播模型。首先，计算了平衡点和传播阈值，并给出了平衡点的稳定性条件。其次，利用Routh-Hurwitz准则证明了无垃圾信息和垃圾信息的局部稳定性，并采用LaSlle的不变性原理证明了无垃圾信息全局稳定性，根据Bendixson判据证明了垃圾信息的全局稳定性。理论研究表明:当传播阈值小于1时，无垃圾信息平衡点全局渐进稳定；当传播阈值大于1时，垃圾信息平衡点全局渐进稳定。根据数值模拟可知:减小潜伏者到传播者的转化率，增加无知者到移出者的转化率和潜伏者到移出者的转化率，可以减小传播阈值的值；减小无知者到潜伏者的比例系数，增加传播者到移出者的转化率和系统的移出率，可以使传播者的取值减小。

网络与通信

超密集网络中基于Stackelberg博弈的非统一定价功率控制

徐昌彪, 吴杰

2018, 38(8):  2323-2329.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020321

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针对超密集网小区同频部署中产生的区间干扰问题，提出基于Stackelberg博弈的非统一定价功率控制方案。首先，建立基于Stackelberg博弈的非统一定价功率控制模型，并通过该模型求解出基于价格的最优发射功率，此发射功率是关于干扰价格的函数；接着通过引入拉格朗日函数求解出相应基站的最优干扰价格，由控制器把干扰价格发送给相应的基站，并由基站调整自己的发射功率值去减弱对当前用户的干扰。仿真结果表明，与基于Stackelberg博弈的统一定价功率控制方案相比，所提方案在系统平均中断概率上平均下降了3个百分点。与基于基站权重的功率控制方案相比，在基站数量低于105时，所提方案在平均中断概率平均上上升了1.4个百分点；而当基站数超过105时，所提方案在平均中断概率上平均下降了1.6个百分点。此外，与这两个方案相比，所提方案在系统平均吞吐量上分别提升了12个百分点和10.5个百分点；在系统平均频谱效率上分别提升了9个百分点和8.5个百分点；在系统平均功率效率上分别提升了13个百分点和12个百分点。实验结果表明所提方案能够在部署更多基站情况下更好地提高蜂窝系统的性能。

物联网传感器网络中次级用户在不完美信道下的带宽和功率分配

文槿奕, 唐伦, 陈前斌

2018, 38(8):  2330-2336.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010133

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针对物联网（IoT）传感器网络无线资源的稀缺和信道不完美带来的误差问题，提出了一种在不完美信道状态信息（CSI）下为次级IoT设备（SID）用户分配带宽和功率的方法。首先，基于次级系统和主级系统的不同情况，分别建立了次级系统发送端与主级系统接收端、次级系统发送端与接收端之间的不完美信道模型。其次，提出了为次级IoT设备用户分配带宽和功率的机制，并考虑了当前带宽不够分配时应采取的措施和相应的惩罚机制，目的是在充分利用现有无线资源的情况下，最大化整个次级系统的能量效率（EE）。最后，使用粒子群优化（PSO）算法和加权切比雪夫法进行分步求解，在降低问题复杂度的同时得到最优的分配方案。仿真结果表明，与均等分配和随机分配方法相比，所提方法在最大化系统总发送速率和最小化次基站平均发送功率方面提升了约75%，能有效提升整个网络的能量效率。

快速在线分布式对偶平均优化算法

李德权, 王俊雅, 马驰, 周跃进

2018, 38(8):  2337-2342.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010189

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为提高分布式在线优化算法的收敛速度，对底层网络拓扑依次添边，提出一种快速的一阶分布式在线对偶平均优化（FODD）算法。首先，对于分布式在线优化问题，运用添边方法使所选的边与网络模型快速混合，进而建立数学模型并设计FODD算法对其进行优化求解。其次，揭示了网络拓扑和在线分布式对偶平均收敛速度之间的关系，通过提高底层拓扑网络的代数连通度改进了Regret界，将在线分布式对偶平均（ODDA）算法从静态网络拓展到时变网络拓扑上，并证明了FODD算法的收敛性，同时解析地给出了收敛速度。最后的数值仿真表明:和ODDA算法相比，所提出的FODD算法具有更快的收敛速度。

软件定义网络中协同存储数据面快速转发

朱晓东, 王劲林, 王玲芳

2018, 38(8):  2343-2347.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010088

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针对利用具备存储能力的网内节点进行协同存储需依据周边缓存状态快速转发数据包的问题，提出了一种数据面快速转发方法。该方法采用在交换机内对每一端口维护两个布隆过滤器（BF）的方式，实现在数据面对于周边缓存状态的维护；同时扩展了协议无感知转发指令，该指令直接查询BF，依据所查询结果，采用优化的转发流程转发数据包，实现依据周边缓存状态的快速转发。实验结果表明:依据控制器所维护状态进行转发在输入速率为80 Kb/s即达到性能瓶颈，而所提方法可在111 Mb/s时线速转发数据包，且转发效率略优于协议无感知转发原本的直接转发指令；所采用的BF维护的方式内存开销最多仅为流表项维护周边缓存状态方式内存开销的20%。在具备存储能力的软件定义网络（SDN）中，采用所提方法可在数据面维护周边缓存状态，提升协同存储依据周边缓存状态转发数据包的效率。

基于邻居节点预状态的无线传感器网络故障诊断算法

马梦莹, 曾雅丽, 魏甜甜, 陈志德

2018, 38(8):  2348-2352.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010110

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针对无线传感器网络（WSN）故障节点率高于50%时故障检测率降低的问题，提出一种基于邻居节点预状态及邻居节点数据的无线传感器节点故障诊断算法。首先利用节点自身历史数据对节点状态进行初步预判断；然后结合节点间相似性和邻居节点的预状态对节点状态进行最终的判断；最后利用移动传感器节点将故障节点信息通过最优路径发送给基站，有效地减少了通信次数。仿真实验在100 m×100 m的方形区域内模拟WSN。实验结果表明，与传统的分布式故障诊断（DFD）算法相比，诊断精度提升了9.84个百分点，并且当节点故障率高达50%时，该算法仍能达到95%的诊断精度。在实际应用中，所提算法在提高故障诊断精度的同时，能有效地减少能量消耗、延长网络寿命。

基于动态数据压缩的能量采集无线传感网络数据收集优化

谢小军, 于浩, 陶磊, 张信明

2018, 38(8):  2353-2358.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020360

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针对能量采集无线传感网络（WSN）中的数据收集优化问题，考虑传感器节点能量采集的时空变化特性，提出一种基于节点动态采样速率和数据压缩的策略，以实现网络中采样数据总量的最大化。首先，提出一种根据节点的邻居信息决定其最优压缩策略的本地压缩算法，基于节点在数据汇聚树中的拓扑位置考虑其数据接收和转发能耗，逐渐增加其采样速率直到其总能耗到达采集能耗阈值。接着构造网络性能的全局优化问题并提出一种启发式的算法，通过迭代求解线性规划问题计算最优的采样速率和压缩策略。实验结果表明，与现有的自适应传感和压缩率选择方案相比，所提出的两种数据收集优化算法能够维持更加稳定的传感器节点电量水平并实现更高的网络性能。

基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法

陆明炽, 王守华, 李云柯, 纪元法, 孙希延, 邓桂辉

2018, 38(8):  2359-2364.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020295

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针对传统iBeacon指纹定位技术中接收信号强度值（RSSI）波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题，提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段，该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理，然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值，并与位置坐标等信息组成指纹信息，形成指纹库；在在线定位阶段，根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法（WKNN）实现室内行人定位。在定位仿真实验中，该算法可以自动根据特征码进行聚类，从而降低了聚类的复杂度，能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度。

基于改进粒子群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

李人敏, 黄劲松, 陈琛, 吴君钦

2018, 38(8):  2365-2369.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123026

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针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于传统粒子群优化（PSO）算法的混合预编码方案，在迭代后期收敛速度较慢以及容易陷入局部最优值的问题，提出了一种基于改进PSO算法的混合预编码方案。首先，随机初始化粒子的位置矢量和速度矢量，并以最大化系统和速率为目标求解初始群体最优位置矢量；其次，更新位置矢量和速度矢量，并随机地选择更新后的两个粒子的个体历史最优位置矢量进行加权求和作为新的个体历史最优位置矢量，从中挑选出若干个使系统和速率最大的粒子，将其个体历史最优位置矢量的加权平均值作为新的群体最优位置矢量，并与之前的群体最优位置矢量比较，经过多次迭代形成最终的群体最优位置矢量即为所求的最佳混合预编码矢量，并对其进行归一化；最后，根据归一化后的混合预编码矢量设计最终的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明，与基于传统PSO算法的混合预编码方案相比，所提改进方案在收敛速度与和速率上都得到优化；其收敛速度提高约100%，且性能可以达到全数字预编码方案的90%，因此，该改进方案能够有效提升系统性能且加快收敛。

非理想信道状态信息下权值可调干扰对齐算法

徐栋, 李勇, 刘东东, 鲁亚凯

2018, 38(8):  2370-2374.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010138

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针对多输入多输出（MIMO）系统获取信道信息过程中存在估计误差、反馈延迟等问题，为了提高低信噪比（SNR）时的系统性能，提出了一种基于权值可调的稳健干扰对齐算法。首先，在理想信道的基础上考虑信道误差的影响重新构建系统模型；然后，采用矩阵投影技术对接收端的信号空间进行分解，分成期望信号子空间与干扰信号子空间两部分；其次，考虑期望信号和干扰信号之间的相互影响，把两者泄漏到相应的子空间的功率加权和作为目标函数运用迭代思想计算出预编码和干扰抑制矩阵；最后，利用计算出的预编码和干扰抑制矩阵推导出存在信道误差的和速率表达式。仿真结果表明与稳健最小干扰泄漏算法相比，在信噪比为10 dB、信道误差方差取值0.05时，系统的频谱效率提升了25%，能量效率提升了38%，因此所提算法在低信噪比时可以有效地提升系统性能。

基于独立规则集位提取的包分类压缩方法

王孝龙, 刘勤让, 林森杰, 黄雅静

2018, 38(8):  2375-2380.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010069

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针对当前互联网中多匹配域流表规模不断膨胀、匹配宽度不断增大，导致硬件存储压力过大的问题，提出了一种基于独立规则子集位提取（BEIS）的压缩方案。首先，根据多匹配域之间的逻辑关系进行匹配域合并，从而减少匹配域个数、减小流表位宽；其次，对合并后的规则集进行独立规则子集分割，将分割后的子集进行可区分的位提取，从而使用部分位完成匹配查找功能，进一步缩减所用的三态内容寻址寄存器（TCAM）空间；最后，提出了实现该方案的硬件查找架构。仿真结果表明，对于OpenFlow流表，该方案在一定的时间复杂度下，比匹配域裁剪（FT）方案减少了20%的存储空间；另外，对于实际应用中常见的访问控制列表、防火墙等包分类规则集，可实现20%到40%的压缩比率。

虚拟现实与多媒体计算

基于分层策略的三维非刚性模型配准算法

王旭鹏, 雷航, 刘燕, 桑楠

2018, 38(8):  2381-2385.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020374

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在三维非刚性模型分析中，通常需要对不同姿态下的模型进行配准。针对传统配准算法存在复杂度高、计算量大、精确度低等问题，提出一种新的基于分层策略的三维非刚性模型配准算法。首先，定义热核签名函数为模型的标量域，使用同源聚类算法提取模型的特征点和特征区域，进而提出三维几何模型的树形表示方法:它的根节点为三维几何模型，内部节点为模型的特征区域，叶节点为包含在相应区域的特征点。然后，根据三维几何模型的树形表示提出模型的分层配准算法。在SHREC 2010模型配准数据集上对比分析了分层配准算法、推广的多维尺度变换算法（GMDS）和博弈论方法在等距变换、孔洞、小孔洞、尺度变换、局部尺度变换、重采样、噪声、散粒噪声以及拓扑变换等情况下的性能。实验结果表明，在以上三维几何模型数据受干扰的情况下，分层配准算法的准确性明显优于GMDS方法和博弈论方法，同时具有较低的计算复杂度。

基于图像结构纹理分解及局部总变分最小化的图像修复模型

杨文霞, 张亮

2018, 38(8):  2386-2392.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010231

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在基于样例的图像修复算法中，由于优先权公式的计算容易受图像局部噪声和细小纹理的干扰，导致修复顺序错乱；而在搜索最优匹配块时，因忽略了图像块内部的结构影响，可能导致误匹配。针对以上问题提出了一种基于图像的结构-纹理分解及局部总变分最小化的图像修复模型。首先，根据对数总变分最小化模型，将待修复图像进行结构-纹理分解，得到图像的结构分量，并利用图像的结构分量来计算待修复点优先权，使优先权的计算排除局部纹理干扰而更具鲁棒性；其次，将优先权的计算改进为数据项和置信项的加权和，避免了乘积效应，确保数据项一直发挥作用，减少因修复顺序不合理造成的错误匹配；最后，根据图像的局部总变分最小化原则，将图像块的最优匹配转换为0-1优化问题，确保图像修复后的局部结构一致性。与3组参考文献的5组对比实验结果表明，峰值信噪比（PSNR）提高了1.12~3.56 dB，结构相似性指数提高了0.02~0.04。所提模型更好地遵循了修复优先性原则，具有更强的保持图像局部结构一致性的能力，改善了修复图像的视觉效果，适用于复杂结构的大面积毁损的图像的修复。

基于KLT和HEVC的嵌入式高光谱图像实时压缩

李卓, 徐哲, 陈昕, 李淑琴

2018, 38(8):  2393-2397.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010241

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现有追求高压缩质量的高光谱图像压缩算法普遍存在计算复杂度高、离线式处理、嵌入式平台实现难度大等问题，目前很难得到实际应用。为解决以上问题，设计一种基于KLT和HEVC的嵌入式高光谱图像实时压缩方法。首先基于KLT去除谱间相关性，然后基于HEVC去除空间相关性并完成量化编码的过程。基于NVIDIA Jetson TX1平台，设计并实现了CPU和GPU异构并行压缩处理系统。利用真实数据集对所设计算法和所实现平台进行了性能及可行性验证。实验结果表明:在相同压缩比下，与离散小波变换（DWT）+JPEG2000算法相比，该系统明显提升了重建精度，在峰值信噪比（PSNR）方面平均提高了1.36 dB；同时，相比CPU，在GPU中进行KLT计算也至多可缩短33%的运行时间。

基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法

伍秋玉, 张明新, 刘永俊, 郑金龙

2018, 38(8):  2398-2404.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010271

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迭代收缩阈值算法（ISTA）求解离焦深度恢复动态优化问题时，采用固定迭代步长，导致算法收敛效率不佳，使得重建的微观3D形貌精度不高。为此，提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先，在每一次迭代中，由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计，更新迭代点；其次，为了改变迭代步长固定的限制，引入割线线性搜索，动态确定每次最优迭代步长；最后，将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题，加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中，与ISTA、快速ISTA （FISTA）和单调快速ISTA （MFISTA）相比，FL-ISTA收敛速度均有所提升，重建的深度信息值下降了10个百分点，更接近标准500 nm栅格尺度；与ISTA相比，FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差（MSE）和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明，FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度，提高了微观3D形貌重建的精度。

基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法

徐晓宇, 陆剑锋, 李黎, 张善卿

2018, 38(8):  2405-2410.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020317

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针对已有QR码美化方法没有考虑背景图像的感兴趣区域，进而影响美化效果的问题，提出基于感兴趣区域和RS编码机制的QR码美化算法。首先提出改进的基于多特征感兴趣区域检测算法，进而用此方法得到背景图的显著二值图。其次，将原始QR码利用RS编码矩阵进行异或操作得到中间QR码，该QR码和背景图的显著二值图完全一致；然后，将背景图像和中间QR码按照特定的融合策略进行融合。最后，将融合图再次利用RS纠错机制进一步扩大美化区域，得到最终的美化QR码图像。在测试样本集上的实验表明:所提算法可以实现完整的背景替换，保存更多的图像信息，具有较好的视觉效果和较高的解码率。

改进音高轮廓创建和选择的旋律提取算法

李强, 于凤芹

2018, 38(8):  2411-2415.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020311

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针对复调音乐中不同声源的相互干扰而导致同一声源音高序列的不连续，从而降低音高估计精度的问题，提出改进音高轮廓创建和选择的旋律提取算法。算法首先计算时频谱中每一点的音高显著性，并提出基于听觉流线索和音高显著性的连续性创建音高轮廓；为了进一步选择旋律音高轮廓，随后提出根据伴奏的重复特性去除非旋律音高轮廓，主要采用动态时间规整算法计算旋律和非旋律音高轮廓间的相似度；最后，提出利用相邻音高轮廓的长时关系检测旋律音高轮廓中的倍频错误，并平滑旋律音高轮廓形成旋律音高线。在数据集ORCHSET上进行仿真实验，结果表明所提出的改进算法比改进前提高了2.86%的音高估计精度和3.32%的总精度，可有效解决音高估计问题。

应用前沿、交叉与综合

应急物资配送车辆调度模型与优化综述

曹琦, 曹阳

2018, 38(8):  2416-2422.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010202

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抢险救灾行动的有效规划和调度在挽救人民群众生命和减轻财产损失中起着重要作用，利用数学建模方法和计算机仿真技术，辅助决策者完成应急物资配送车辆调度已成为学术界的共识。围绕模型和优化两个关键点，分析了近年来应急物资配送车辆调度的研究现状，归纳出了应急物资配送车辆调度模型的主要优化目标和影响因素，对比分析了多种优化算法的应用效果，提出了现有研究中存在的问题，最后研讨了应急物资配送车辆调度研究的发展趋势。

基于竞价的租赁车辆资源分配和定价机制

刘旭东, 张学杰, 张骥先, 李伟东, 张静

2018, 38(8):  2423-2430.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010234

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针对目前线上汽车租赁平台使用固定价格的方式来租赁车辆给用户，存在着租赁车辆分配不合理、定价不能及时反映真实的市场供需情况、整体社会福利较低等问题，提出一种基于竞价的租赁车辆分配与定价机制。首先，研究了线上汽车租赁问题模型，抽象出数学模型与社会福利最大目标函数；然后，在租赁车辆分配算法中采用基于最小费用最大流算法的最优化车辆资源分配算法；最后，在价格支付算法中采用了可信的VCG价格算法，计算出用户最终的支付价格。对比传统的先来先服务算法，基于竞价的租赁车辆分配与定价机制在订单成功率方面提升了20%~30%，在平台收益方面增加了30%左右。实验结果表明，所提出的机制具有车辆分配最优化、弹性价格的优势。

输入与速度饱和的异构多智能体系统的一致性

刘辰辰, 尹燕燕, 刘飞

2018, 38(8):  2431-2436.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020293

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针对由一阶与二阶智能体构成的异构多智能体系统具有输入和速度饱和特性，系统无法达到一致性的问题，构建了无领航者和有领航者的异构多智能体分布式控制器，并给出了系统达到一致性的充分条件。通过Lyapunov稳定性理论和Lasalle不变集原理推导出了系统稳定性的充分条件，并以此计算出了通信增益的取值范围。对具有输入和速度饱和特性的无领航者异构多智能体系统进行数值仿真，结果显示，当选取的通信增益不在合适的范围内时，无领航者的异构多智能体系统无法实现一致性；而通过提出的增益选取方法选取通信增益时，异构多智能体系统可以克服输入和速度的饱和特性，进而实现异构多智能体系统的半全局一致性。对具有输入和速度饱和特性的领航跟随异构多智能体系统进行数值仿真的结果则证明了通信增益的计算方法也适用于异构多智能体系统的半全局领航跟随一致性控制。

基于层次聚类和极限学习机的母线短期负荷预测

颜宏文, 盛成功

2018, 38(8):  2437-2441.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010017

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利用传统方法预测母线负荷时，通常选取离待测日相近的一段时间作为历史相似日进行模型训练，没有考虑其天气情况、星期类型、节假日等因素的影响，相似日与待测日特征相差较大。为解决以上问题，提出一种基于层次聚类（HC）和极限学习机（ELM）的母线负荷预测算法。首先使用层次聚类法将母线历史日负荷进行聚类，然后对层次聚类得出的聚类结果建立决策树，其次根据待测日的温度、湿度、星期和节假日类型等日属性在决策树中匹配出训练极限学习机预测模型的历史日负荷，最后建立极限学习机预测模型，对待测日母线日负荷进行预测。对两条不同母线的负荷进行了预测，与传统单一的极限学习机相比，所提算法的平均绝对百分比误差（MAPE）分别降低了1.4和0.8个百分点。实验结果表明，所提算法预测母线负荷具有更高的预测精度和稳定性。

面向物流分拣的多立体摄像头物体操作系统

张泽坤, 唐冰, 陈小平

2018, 38(8):  2442-2448.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020312

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为满足物流分拣的低成本和实时性要求，提出了基于多个立体摄像头的系统获取典型物体的完整立体信息的方法，并结合机械臂搭建了实验硬件平台。实验采用了2个微软Kinect摄像头在水平面上实现了约3 mm精度的物体定位，根据物体的立体信息建立立体模型，并计算了物体的取向、尺寸、含有的平面等多个可用于物体操作的立体特征，计算速率约为1 s/帧。根据这些信息，使用了机械臂成功进行了连续100次抓取。实验结果表明，这套方法和平台无需离线学习即可以实时提取多种尺寸和形状的物体的立体特征，机械臂可以基于此进行精度较高的物体操作。