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2018年 第38卷 第9期 刊出日期：2018-09-10

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人工智能

面向“边缘”应用的卷积神经网络量化与压缩方法

蔡瑞初, 钟椿荣, 余洋, 陈炳丰, 卢冶, 陈瑶

2018, 38(9):  2449-2454.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020477

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针对卷积神经网络（CNN）推理计算所需内存空间和资源过大，限制了其在嵌入式等"边缘"设备上部署的问题，提出结合网络权重裁剪及面向嵌入式硬件平台数据类型的数据量化的神经网络压缩方法。首先，根据卷积神经网络各层权重的分布，采用阈值法对网络精确率影响较小的权重进行裁剪，保留网络中重要连接的同时除去冗余信息；其次，针对嵌入式平台的计算特性分析网络中权重及激活函数所需的数据位宽，采用动态定点量化方法减小权重数据的位宽；最后，对网络进行微调，在保障网络模型识别精度的前提下进一步压缩模型大小并降低计算消耗。实验结果表明，该方法降低了VGG-19网络95.4%的存储空间而精确率仅降低0.3个百分点，几乎实现无损压缩；同时，通过多个网络模型的验证，该方法在平均1.46个百分点精确率变化范围内，最大降低网络模型96.12%的存储空间，能够有效地压缩卷积神经网络。

正则系统在Lebesgue-p范数意义下的快速迭代学习控制

曹伟, 李艳东, 王妍玮

2018, 38(9):  2455-2458.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020439

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针对一类线性正则系统，传统迭代学习控制算法收敛速度较低的问题，设计了一种快速迭代学习控制算法。该算法在传统P型迭代学习控制算法基础上，增加了由相邻两次迭代时跟踪误差构成的上一次差分信号和当前差分信号，并在Lebesgue-p范数度量意义下，利用卷积推广的Young不等式严格证明了，当迭代次数趋于无穷大时，系统的跟踪误差收敛于零，并给出了算法的收敛条件。该算法与传统P型迭代学习控制算法相比，不仅提高了收敛速度，而且还避免了采用λ范数度量跟踪误差的缺陷，最后通过仿真结果进一步验证了所提算法的有效性。

基于deep Q-network双足机器人非平整地面行走稳定性控制方法

赵玉婷, 韩宝玲, 罗庆生

2018, 38(9):  2459-2463.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030714

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针对双足机器人在非平整地面行走时容易失去运动稳定性的问题，提出一种基于一种基于价值的深度强化学习算法DQN（Deep Q-Network）的步态控制方法。首先通过机器人步态规划得到针对平整地面环境的离线步态，然后将双足机器人视为一个智能体，建立机器人环境空间、状态空间、动作空间及奖惩机制，该过程与传统控制方法相比无需复杂的动力学建模过程，最后经过多回合训练使双足机器人学会在不平整地面进行姿态调整，保证行走稳定性。在V-Rep仿真环境中进行了算法验证，双足机器人在非平整地面行走过程中，通过DQN步态调整学习算法，姿态角度波动范围在3°以内，结果表明双足机器人行走稳定性得到明显改善，实现了机器人的姿态调整行为学习，证明了该方法的有效性。

基于神经网络的微博情绪识别与诱因抽取联合模型

张晨, 钱涛, 姬东鸿

2018, 38(9):  2464-2468.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020481

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情绪诱因抽取作为深层次的文本情绪理解已成为情绪分析任务中的新热点，当前研究通常把诱因抽取和情绪识别看作两个独立的任务，容易导致错误在任务间的传播问题。考虑到情绪识别及诱因抽取是相互作用的，以及微博文本中表情符通常表达文本的情绪，提出了一种基于双向长短期记忆条件随机场（Bi-LSTM-CRF）模型的情绪诱因和表情符情绪识别的联合模型。该模型将情绪诱因抽取以及情绪识别形式化为一个统一的序列标注问题，充分利用了情绪诱因与情绪之间的互相作用，将情绪诱因的抽取和情绪识别同时进行。实验结果表明，该模型在诱因抽取任务中的F值为82.70%，在情绪识别任务中的F值为74.74%，相比串行模型的F值分别提高5.82和17.12个百分点，这个结果表明联合模型能够有效降低任务串行进行时的误差传递，同时提高了诱因抽取和情绪识别的F值。

基于词向量和卷积神经网络的垃圾短信识别方法

赖文辉, 乔宇鹏

2018, 38(9):  2469-2476.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030643

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对垃圾短信进行过滤识别研究具有重要的社会价值和时代背景意义。针对传统的人工设计短信特征选择方法中存在数据稀疏、特征信息共现不足和特征提取困难的问题，提出一种基于词向量和卷积神经网络（CNN）的垃圾短信识别方法。首先，使用word2vec的skip-gram模型根据维基中文语料库训练出短信数据集中每个词的词向量，并将每条短信中各个词组所对应的词向量组成表示短信的二维特征矩阵；然后，把特征矩阵作为卷积神经网络的输入，通过卷积层的不同尺度卷积核提取多尺度短信特征，以及利用1-max pooling池化策略得到局部最优特征；最后，将局部最优特征组成融合特征向量放入softmax分类器中得出分类结果。在10万条短信数据上进行的实验结果表明，在特征提取方式相同的情况下，基于卷积神经网络模型的识别准确率能够达到99.5%，比传统的机器学习模型提高了2.4%~5.1%，且各模型的识别准确率均保持在94%以上。

基于记忆库粒子群算法的海上协作搜寻计划制定

吕进锋, 赵怀慈

2018, 38(9):  2477-2482.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030554

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海上搜寻任务通常由多个设施协作完成。针对海上协作搜寻计划制定问题，提出一种记忆库粒子群算法。该算法利用组合优化策略和连续优化策略，首先为单个设施生成相应的备选解并构建记忆库，通过从记忆库中学习、随机生成两种方式生成新的备选解；然后采用网格法更新记忆库，每个网格中最多有一个备选解保存在记忆库中，保证记忆库中备选解的多样性，基于此对解空间进行有效的全局搜索；最后通过从记忆库中随机选择多个备选解组合生成初始协作搜寻方案，利用粒子群策略围绕质量较好的备选解进行有效的局部搜索。实验结果表明，在效率方面，所提算法运行时间较短，在获取最小方差的同时可提高1%~5%的任务成功率，可有效应用于海上协作搜寻计划制定。

基于生成少数类技术的深度自动睡眠分期模型

金欢欢, 尹海波, 何玲娜

2018, 38(9):  2483-2488.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020440

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针对现阶段可用睡眠脑电数据皆为类不平衡小数据集，深度学习模型的直接迁移应用所取得的分期效果较差的问题，分别从数据集重构和模型训练优化两方面入手，提出可用于少量类不均衡原始睡眠脑电数据集的深度自动睡眠分期模型。首先，从减少决策域的角度对修改的生成少数类过采样技术（MSMOTE）进行改进，并将其用于数据集中少数类的生成；然后，用重构后的数据集对模型作预激活处理。15折交叉验证得出总体精度和宏F1值分别为86.73%和81.70%。应用改进后的MSMOTE重构的数据集对模型作预激活，可使最小类的F1值由45.16%增至53.64%。实验表明，模型可实现对少量原始睡眠脑电数据的端到端学习，总体分类效果优于近年高水平模型，适用于配备远程服务器的分体式便携睡眠监测设备。

基于多层非负局部Laplacian稀疏编码的图像分类

万源, 张景会, 吴克风, 孟晓静

2018, 38(9):  2489-2494.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020501

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针对单层稀疏编码结构对图像特征学习能力的局限性问题，提出了一个基于图像块稀疏表示的深层架构，即多层融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码算法（MLLSC）。对每个图像平均区域划分并进行尺度不变特征变换（SIFT）特征提取，在稀疏编码阶段，在Laplacian稀疏编码的优化函数中添加局部性和非负性，在第一层和第二层分别进行字典学习和稀疏编码，分别得到图像块级、图像级的稀疏表示，为了去除冗余特征，在进行第二层稀疏编码之前进行主成分分析（PCA）降维，最后采用多类线性支持向量机进行分类。在四个标准数据集上进行验证，实验结果表明，MLLSC方法具有高效的特征学习能力，能够捕获图像更深层次的特征信息，相对于单层结构算法准确率提高了3%~13%，相对于多层稀疏编码算法准确率提高了1%~2.3%；并对不同参数进行了对比分析，充分展现了其在图像分类中的有效性。

基于双向长短时记忆联结时序分类和加权有限状态转换器的端到端中文语音识别系统

姚煜, RYAD Chellali

2018, 38(9):  2495-2499.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020402

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针对隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别中存在的不合理条件假设，进一步研究循环神经网络的序列建模能力，提出了基于双向长短时记忆神经网络的声学模型构建方法，并将联结时序分类（CTC）训练准则成功地应用于该声学模型训练中，搭建出不依赖于隐马尔可夫模型的端到端中文语音识别系统；同时设计了基于加权有限状态转换器（WFST）的语音解码方法，有效解决了发音词典和语言模型难以融入解码过程的问题。与传统GMM-HMM系统和混合DNN-HMM系统对比，实验结果显示该端到端系统不仅明显降低了识别错误率，而且大幅提高了语音解码速度，表明了该声学模型可以有效地增强模型区分度和优化系统结构。

数据科学与技术

基于区块链的数据治理协同方法

宋俊典, 戴炳荣, 蒋丽雯, 赵尧, 李超, 王晓强

2018, 38(9):  2500-2506.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030594

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针对当前数据治理过程中面临的数据标准不统一、数据质量良莠不齐以及数据安全隐私凸显等问题，提出一种基于区块链的数据治理协同方法，将区块链多方协作、安全可信等特性应用到数据标准的构建、数据安全的保障和数据共享过程的控制。本方法首先根据数据治理要求和区块链特征，提炼形成基于区块链的数据治理协同模型，通过构建多方协作的数据标准流程、数据标准构建和更新机制、安全可靠的数据共享和访问控制等，实现区块链数据治理协同方法，从而提升数据标准化工作的效率和安全性。实验及分析结果表明，该方法比传统的数据标准构建方法在标准用语申请时间效率上有明显的提升，特别是在大数据环境下，基于区块链智能合约的方法对时间效率提升更为明显，基于区块链的分布式存储等特性为系统的安全、用户行为追溯和审计提供了有力依据和保障。该方案对于数据治理工作具有良好的应用示范效果，为行业的元数据管理、数据标准的共享和应用提供了借鉴思路。

基于析因设计的大数据相关关系挖掘算法

唐小川, 罗亮

2018, 38(9):  2507-2510.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020460

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针对高维大数据的降维问题，提出了一种基于统计学析因设计的特征选择算法——FFD。首先，使用析因设计的因子效应作为过滤式特征选择算法中特征与目标变量之间相关关系的度量标准；其次，提出一个分治算法用于搜索适合于输入数据集的最优析因设计；再次，为了解决传统实验设计需要人工执行实验的问题，提出一种数据驱动的方法从输入数据集中自动搜索析因设计的响应值；最后，根据设计矩阵和平均响应值计算因子效应，并使用因子效应对特征和交互作用进行排序，得到显著的特征和交互作用。实验结果表明，FFD的平均分类错误率比互信息最大化算法（MIM）降低了2.95个百分点，比联合互信息最大化算法（JMIM）降低了3.33个百分点，比ReliefF算法降低了6.62个百分点。因此，FFD在实际数据集中能有效挖掘与目标变量相关的特征和交互作用。

基于拉普拉斯中心性和密度峰值的无参数聚类算法

邱保志, 程栾

2018, 38(9):  2511-2514.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010177

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针对聚类算法的聚类中心选取需要人工参与的问题，提出了一种基于拉普拉斯中心性和密度峰值的无参数聚类算法（ALPC）。首先，使用拉普拉斯中心性度量对象的中心性；然后，使用正态分布概率统计方法确定聚类中心对象；最后，依据对象到各个中心的距离将各个对象分配到相应聚类中心实现聚类。所提算法克服了算法需要凭借经验参数和人工选取聚类中心的缺点。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明，与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法（DBSCAN）、密度峰值聚类（DPC）算法以及拉普拉斯中心峰聚类（LPC）算法相比，ALPC具有自动确定聚类中心、无参数的特点，且具有较高的聚类精度。

基于Nyström方法的偏好特征提取

杨美姣, 刘惊雷

2018, 38(9):  2515-2522.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020296

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针对电影评分中特征提取效率较低的问题，提出了与QR分解相结合的Nyström方法。首先，利用自适应方法进行采样，然后对内部矩阵进行QR分解，将分解后的矩阵与内部矩阵进行重新组合并进行特征分解。Nyström方法的近似过程与标志点选取的数量以及选取标志点的过程密切相关，选取一系列具有标志性的点来保证采样后的近似性，自适应的采样方法能够保证近似的精度。QR分解能够保证矩阵的稳定性，提高偏好特征提取的精度。偏好特征提取的精度越高，推荐系统的稳定性就会越高，推荐的精度也会提高。最后在真实的观众对电影评分的数据集上进行了特征提取的实验，该电影数据集中包含480189个用户，17770部电影，实验结果表明，提取相同数目的标志点时，该算法的精度和效率都有了一定程度的提高：相对于采样前，时间复杂度由原来的O（n³）减少为O（nc²）（c<<n）；与标准的Nyström相比，误差控制在25%以下。

融合社交网络和兴趣的正则化矩阵分解推荐模型

文凯, 朱传亮

2018, 38(9):  2523-2528.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030683

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针对目前用户偏好数据和社交关系数据十分稀疏的问题，以及用户可能更加喜欢朋友推荐的商品而不喜欢非朋友推荐的商品这样一个事实，提出了一种结合社交网络和用户间的兴趣偏好相似度的正则化矩阵分解推荐算法，首先针对社交关系数据稀疏问题，利用网络的全局和局部拓扑特性挖掘出用户间的信任和不信任关系矩阵，然后定义了一种改进的用户间的兴趣偏好相似度计算方法，最后在矩阵分解的过程中将信任矩阵、不信任矩阵以及兴趣相关性综合起来为用户作出推荐。实验表明该方法优于主要的正则化推荐方法，与基本的矩阵分解模型（SocialMF）、SoRec、TrustMF、CTRPMF、RecSSN算法相比，算法在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）上分别减小了1.1%~9.5%和2%~10.1%，取得了较好的推荐效果。

基于语义相关性与拓扑关系的跨媒体检索算法

代刚, 张鸿

2018, 38(9):  2529-2534.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030553

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针对如何挖掘不同模态中具有相同语义的特征数据之间的内在相关性的问题，提出了一种基于语义相关性与拓扑关系（SCTR）的跨媒体检索算法。一方面，利用具有相同语义的多媒体数据之间的潜在相关性去构造多媒体语义相关超图；另一方面，挖掘多媒体数据的拓扑关系来构建多媒体近邻关系超图。通过结合多媒体数据语义相关性与拓扑关系去为每种媒体类型学习一个最优的投影矩阵，然后将多媒体数据的特征向量投影到一个共同空间，从而实现跨媒体检索。该算法在XMedia数据集上，对多项跨媒体检索任务的平均查准率为51.73%，与联合图正则化的异构度量学习（JGRHML）、跨模态相关传播（CMCP）、近邻的异构相似性度量（HSNN）、共同的表示学习（JRL）算法相比，分别提高了22.73、15.23、11.7、9.11个百分点。实验结果从多方面证明了该算法有效提高了跨媒体检索的平均查准率。

基于指标相关性的网络运维质量评估模型

吴沐阳, 刘峥, 王洋, 李云, 李涛

2018, 38(9):  2535-2542.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020412

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传统网络运维评估方法存在两方面的问题：一是在指标选取、权重指定等关键步骤过于依赖领域专家经验，难以得到精确全面的评估结果；二是通信设备用户数量不断增加带来了海量的数据，数据又来自多个厂家以及多种设备，传统方法处理此类海量异构数据的效率较低。为了解决这些问题，提出基于指标间互相关性的指标选取方法。该方法着眼于评估过程中指标选取步骤，通过比较指标数据序列间的相关性强弱，对原始指标集进行分类，在各个簇中选择代表性指标完成关键指标体系的构建；另外，结合无人工参与的数据处理方法、权重确定方法建立了网络运维质量评估模型。在实验中，所提方法选取的指标对人工指标的覆盖率为72.2%，并且比人工指标的信息重叠率少31%。所提方法能够有效减少人力参与，且评估结果对告警有较好的预测准确率。

网络空间安全

云环境下基于运算电路的同态认证方案

白平, 张薇, 王绪安

2018, 38(9):  2543-2548.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020454

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针对云服务器上数据验证效率低的问题，为能够在正确执行用户指令的情况下依然保持对数据的高效验证，构造了一种支持云环境下基于运算电路的同态认证方案。首先，利用标签生成算法对验证标签进行多项式表示；其次，调用转化算法对验证标签进行转化以达到满足同态验证的形式，同时利用同态解密算法对验证标签的大小进行降维处理；最后，运用验证算法对检索结果进行验证。结果表明，所提方案能够支持任意次乘法同态而不会增加验证标签维数，克服了验证标签增长缺陷，提高了验证效率，但其计算复杂度会随着增强电路输入位的增加而增加。

基于Android应用程序安装包隐蔽下载劫持漏洞

朱珠, 傅晓, 王志坚

2018, 38(9):  2549-2553.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020449

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在Android应用程序安装包的发布、下载过程中，往往很容易受到下载劫持攻击。受到常规下载劫持攻击的服务器往往能够通过流量分析发现攻击行为，但是，隐蔽下载劫持攻击则无法通过该方法进行发现。通过对真实案例的发现和分析，提出一种Android应用程序安装包隐蔽下载劫持漏洞。攻击者利用该漏洞在用户与服务器之间部署中间人设备，隐蔽下载劫持攻击，使受到劫持的服务器难以通过现有的分析方法发现该攻击行为。对该漏洞的产生原因、危害范围、利用机制等进行了分析，并试图从分布式检测、集中分析和主动预防方面提出解决方案。

基于计数型布隆过滤器的可排序密文检索方法

李勇, 相中启

2018, 38(9):  2554-2559.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020429

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云计算环境下密文检索困难，已有的可搜索加密方案存在时间效率低、文件检索索引不支持更新、检索结果不能实现按精确度排序等问题。首先基于计数型布隆过滤器构建文件检索索引，将文件集中的关键词哈希映射到计数型布隆过滤器索引向量，实现了按关键词进行密文检索，同时，支持密文检索索引的动态更新。其次，由于计数型布隆过滤器本身不具备语义功能，不能实现按相关度对检索结果排序，引入关键词频率矩阵和词频逆文本频率（TF-IDF）模型计算关键词的相关度分值，以实现按相关度分值对检索结果排序。最后，理论和实验性能分析证明了该方法的安全性、可更新能力、可排序能力和高效性。

先进计算

基于流网络的流式计算动态任务调度策略

李梓杨, 于炯, 卞琛, 鲁亮, 蒲勇霖

2018, 38(9):  2560-2567.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122910

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针对大数据流式计算平台中输入数据流速急剧上升所导致的计算延迟升高问题，提出了基于流网络模型的动态调度策略，并将其应用于Flink数据流计算平台。首先，通过定义有向无环图（DAG）中每条边的容量和流量将其转化为流网络模型，并通过容量检测算法确定每条边的容量值；然后，通过最大流算法计算对应的增进网络和优化路径，从而在输入速率上升阶段提升集群的吞吐量，并通过评估时空代价论证了算法的可行性；最后，讨论了重要参数对算法执行效果的影响，并通过实验得出了在不同类型的作业中推荐的参数取值。经实验验证得出：所提算法与Flink平台现有的任务调度策略相比，在输入速率上升阶段对不同作业类型中集群吞吐量的优化比均高于16.12%。实验结果表明动态调度策略在满足任务延迟约束的前提下有效提高了集群的吞吐量。

基于核模糊聚类的动态多子群协作骨干粒子群优化

杨国锋, 戴家才, 刘向君, 吴晓龙, 田延妮

2018, 38(9):  2568-2574.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030638

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针对骨干粒子群优化（BBPSO）算法易陷入局部最优、收敛速度低等问题，提出了基于核模糊聚类的动态多子群协作骨干粒子群优化（KFC-MSBPSO）算法。该算法在标准骨干粒子群算法的基础上，首先，采用核模糊聚类方法将主群分割为多个子群，令各个子群协同寻优，提高了算法的搜索效率。然后，引入非线性动态变异因子，根据子群内粒子数以及收敛情况动态调节子群粒子变异概率，通过变异的方式使子群粒子重新回到主群，提高了算法的探索能力；进一步采用主群粒子吸收策略与子群合并策略加强了主群与子群之间、子群与子群之间的信息交流，提高了算法的稳定性。最后，利用子群重建策略，结合主群与子群搜索到的最优解，调节子群重建的间隔代数。通过Sphere等6个标准测试函数进行对比实验，结果表明，KFC-MSBPSO算法和经典BBPSO算法以及反向骨干粒子群优化（OBBPSO）算法等改进算法相比寻优准确率至少提高了约11.1%，在高维解空间内测试结果的最佳均值占到83.33%并且具有更高的收敛速度。这说明KFC-MSBPSO算法具有良好的搜索性能与鲁棒性，可应用于高维复杂函数的优化问题中。

网络与通信

两段式虚拟网络功能硬件加速资源部署机制

范宏伟, 胡宇翔, 兰巨龙

2018, 38(9):  2575-2580.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020488

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设计硬件加速机制，解决软件定义网络/网络功能虚拟化（SDN/NFV）架构中虚拟网络功能（VNF）的性能受限问题，成为当前的研究热点。在引入VNF硬件加速资源后，如何实现对加速资源的统一管理和部署，是亟待解决的问题。为此，首先提出了基于服务器端加速卡和OpenFlow交换机的VNF加速资源的统一管理架构；在此基础上，对加速资源部署问题进行建模，通过分析VNF加速资源对服务链映射的影响，提出了VNF加速资源部署策略的评价指标；最后，设计了两段式的加速资源部署算法求解该问题。实验结果表明，与只考虑节点单一属性的部署算法（SARD）和均匀部署算法（UARD）相比，所提机制能够优化部署加速资源，加速资源承载的流量和加速资源的利用率分别提升41.4%和14.5%。

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

党小超, 邵晨光, 郝占军

2018, 38(9):  2581-2586.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020357

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针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题，提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署，同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制，判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值，使得节点根据自身情况调节节点感知半径，从而降低无线传感器网络的整体能耗，提高了节点利用率。最后，通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比，3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高，能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。

移动传感网中基于虚拟货币的路由策略

王国玲, 杨文忠, 张振宇, 夏扬波, 殷亚博, 杨慧婷

2018, 38(9):  2587-2592.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020446

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移动无线传感器网络中，针对节点基于随机运动模型的路由问题，提出一种基于虚拟货币的低能耗路由策略——DTVC。根据节点的属性和数据消息的属性进行买方和卖方的定价并据此选择转发节点。为了提升网络性能，通过控制数据消息的副本数以及对节点的缓存队列中的数据消息排序，把网络中的节点分为源节点和中继节点，只有数据消息的源节点可以复制该数据消息，并依据数据消息的延迟容忍度对消息进行排序，延迟容忍度越小则优先级越高。为了减少网络中的能量消耗，根据sink节点广播的消息删除缓存队列中已经传输成功的数据消息。在Matlab上的仿真实验结果表明，与基于消息容错的自适应数据传输算法（FAD）、基于距离和能量感知模糊逻辑的路由算法（FLDAER）和基于能耗自选演进机制的路由算法相比，DTVC的数据消息投递率至少提高2.5%，平均副本数至少减少25%。

基于6LoWPAN的嵌入式多网关系统设计与实现

屈启吉, 郑霖

2018, 38(9):  2593-2597.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020470

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6LoWPAN是一种在IEEE802.15.4标准基础上IP化实现无线传感器网络的技术。在现有单目的导向的有向无环图（DODAG）环路由协议标准下，存在围绕单边界路由器的网络拥塞和能耗问题。设计了一种嵌入式6LoWPAN多网关协议和系统，嵌入式网关节点具备双模通信功能，可实现无线传感网（WSN）和固定IPv6网络的物理连接，双模网关通过固网建立与6LoWPAN根边界路由器之间的IP隧道来实现上下行路由。通过对现有6LoWPAN协议标准的补充和优化，使双模节点具有网内和网际路由能力，从而实现多网关架构和多径路由功能。优化的多点互通拓扑位置和流量分担算法实现上下行链路的有效负载平衡，也减小了节点多跳路由能耗。通过对多网关平台进行实验测试，并与单网关系统对比测试，结果表明该方案不仅实现了6LoWPAN在以太网的多点接入，降低了网络内数据传输时延和丢包率，并且提升了网络整体吞吐量。

基于智能手机的地磁/WiFi/PDR的室内定位算法

阮琨, 王玫, 罗丽燕, 熊璐琦, 宋浠瑜

2018, 38(9):  2598-2602.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020368

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针对地磁指纹在室内定位中存在重复性，以及行人航迹推算（PDR）累积误差明显的问题，提出了一种基于智能手机的多传感器融合定位方法。该方法首先通过WiFi和随机采样一致性（RANSAC）算法拟合路径，确定初始位置；然后利用手机中的加速度计进行步长估计，利用陀螺仪进行转向检测；最后通过地图约束的自适应粒子滤波（PF）算法以地磁场修正PDR的定位结果。仿真结果表明，该方法能够有效克服PDR的累积误差以及地磁值不唯一的缺陷，提高室内定位精度、减少能耗。

基于智能手机无线信号和图像距离感知融合的室内定位算法

侯松林, 杨凡, 钟勇

2018, 38(9):  2603-2609.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030557

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针对于目前面向个人使用的手机室内定位精度低、效果差，且成本较高难以拓展的问题，提出了一种利用普通智能手机作为硬件设备，融合Wi-Fi无线信号和图像数据，通过双层过滤的方式对用户进行高精度室内定位的算法。算法分为线下阶段和线上阶段。在线下阶段，对目标场地建立坐标系，在坐标系多个目标位置进行Wi-Fi采样并建立指纹库，同时对环境进行拍照取样并抽取图像特征。在线上阶段，通过实时获取的Wi-Fi信息进行第一层过滤，以确定当前用户可能的位置区间；然后，结合提出的一种距离补偿算法对用户手机当前捕获的图像进行特征提取，在第一层过滤的基础上，确定用户的精准位置。在实际场地进行的实验表明，相比传统Wi-Fi及二维图像定位方法，该算法能够在探测接入点（AP）数量较少及室内场景相似的情况下提高室内定位精度，可以应用于一般室内定位应用或结合基于位置的服务（LBS）应用。

异构蜂窝网络中联合功率控制的终端直通通信资源分配

李中捷, 谢东朋

2018, 38(9):  2610-2615.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020351

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针对异构蜂窝网络中终端直通（D2D）用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户资源产生的干扰问题，提出一种联合功率控制的资源分配方案。首先，在满足用户信号干扰噪声比（SINR）和发射功率约束条件的前提下，根据系统干扰模型推导出每个D2D用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户信道资源时的最优发射功率；其次，将用户的信道选择规划成用户和信道之间的双边匹配问题，采用延迟接受（Gale-Shapley）算法得到一个稳定的匹配解；最后，以所得的匹配解为初始条件，通过交换搜索算法进一步优化分配方案。仿真结果表明，该方案的系统总容量和能量效率分别是最优解的93.62%和92.14%，与随机资源分配方案、无功率控制和交换搜索的分配方案，以及有功率控制无交换搜索的分配方案相比，系统容量平均增幅分别为48.29%、15.97%和4.8%，系统能量效率平均增幅分别为62.72%、44.48%和4.45%。该方案能够达到近似最优的系统总容量，有效提高频率利用率和能量效率。

单收发器分布式多跳认知媒体接入控制协议优化设计

高士娟, 谭同德, 朱清超

2018, 38(9):  2616-2620.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030676

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针对移动自组网（MANET）媒体接入控制（MAC）协议中存在的多收发器限制、信道负载失衡等问题，并兼顾多跳和控制开销等性能，提出一种单收发器多跳分布式认知MAC协议优化模型。首先基于功率节省模式（PSM）机制，利用通知传输指示消息（ATIM）窗口和DATA窗口时间分割实现认知MAC协议的信道感知和数据传输功能；其次对功率值非均匀量化和格雷编码，降低移动性导致的浮点型开销；然后设计了多跳分布式信道协作机制，以此为基础，重定义信道切换规则，确保信道之间负载均衡；最后对信道空出时间（CVT）、信道开启时间（COT）、吞吐量和信道负载时间进行仿真。结果表明，新协议无需多收发器支撑，各信道之间CVT、COT、负载时间差值分别降低了13 ms、20 ms和100 s，对应吞吐量提高了1.5%，实现了协议在收发器数、信道负载均衡、吞吐量和控制开销等性能方面的优化。

基于随机结构的无乘法无限冲激响应数字滤波器设计方法

冯帅栋, 陈立家, 刘名果

2018, 38(9):  2621-2625.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030572

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针对现有的无乘法无限冲激响应（ⅡR）数字滤波器设计方法存在结构固定、滤波器性能不佳的问题，提出了一种基于随机结构的无乘法ⅡR数字滤波器设计方法。该方法使用加入移位器的稳定二阶子系统直接进行无乘法滤波器的结构设计。首先，无乘法数字滤波器的结构编码被随机创建；然后，利用一种加入成功父代选择框架的差分进化算法（SPS-DE）对生成的无乘法滤波器结构进行优化。该方法实现了无乘法滤波器结构的多样化设计，而且SPS-DE算法因采用成功父代选择框架机制，具有很好的种群开发与勘探能力，在无乘法滤波器的结构优化上取得了很好的效果。与现有的无乘法ⅡR数字滤波器设计方法相比，该方法设计的无乘法ⅡR滤波器通带波纹减小了43%，阻带最大衰减下降了40.4%。实验结果表明所提方法设计的无乘法ⅡR滤波器满足结构要求并且拥有优良的性能。

计算机软件技术

移动应用众包测试质量影响因素分析

成静, 葛璐琦, 张涛, 刘莹, 张逸飞

2018, 38(9):  2626-2630.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030575

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针对移动应用众包测试质量影响因素复杂多样致使测试质量难以评估的问题，提出一种基于皮斯尔曼相关系数分析的质量影响因素分析方法。首先，通过对测试平台、任务、人员三方面的分析获取潜在质量影响因素；然后，利用斯皮尔曼相关系数分析法计算潜在因素与测试质量的关联程度并筛选出强关联因素；最后，通过多元逐步回归法建立强关联因素与测试质量间的线性评价关系。实验结果表明，与传统专家人工评价方式相比，所提方法在面向大量测试任务质量评价时，能够保持更小的评价误差波动，可以准确地筛选出移动应用众包测试质量关键影响因素。

主动容错云存储系统的可靠性评价模型

李静, 刘冬实

2018, 38(9):  2631-2636.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020502

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除了传统的冗余机制，主动容错技术也被用来提高存储系统的可靠性。然而，当前对主动容错云存储系统可靠性的研究工作很少，而且都局限于硬盘故障服从指数分布的假设前提。针对主动容错磁盘冗余阵列RAID-5和RAID-6云存储系统提出两个可靠性状态转移模型，并基于转移模型设计了蒙特卡洛仿真算法，评价系统在一定运行周期内发生数据丢失事件的期望个数。该算法采用韦布分布函数模拟随时间变化（降低、恒定不变、或升高）的硬盘故障率，准确评价了主动容错机制、硬盘整体故障、故障修复、潜在块故障以及磁盘清洗过程对系统可靠性的影响。所提方法可以帮助系统设计者评估不同容错机制和系统参数对云存储系统可靠性的影响，有助于创建高可靠存储系统。

基于数据过采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法

简艺恒, 余啸

2018, 38(9):  2637-2643.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020507

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预测软件缺陷的数目有助于软件测试人员更多地关注缺陷数量多的模块，从而合理地分配有限的测试资源。针对软件缺陷数据集不平衡的问题，提出了一种基于数据过采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法——SMOTENDEL。首先，对原始软件缺陷数据集进行n次过采样，得到n个平衡的数据集；然后基于这n个平衡的数据集利用回归算法训练出n个个体软件缺陷数目预测模型；最后对这n个个体模型进行结合得到一个组合软件缺陷数目预测模型，利用该组合预测模型对新的软件模块的缺陷数目进行预测。实验结果表明SMOTENDEL相比原始的预测方法在性能上有较大提升，当分别利用决策树回归（DTR）、贝叶斯岭回归（BRR）和线性回归（LR）作为个体预测模型时，提升率分别为7.68%、3.31%和3.38%。

基于ARM虚拟化扩展的Android内核动态度量方法

路子聪, 徐开勇, 郭松, 肖警续

2018, 38(9):  2644-2649.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010224

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针对现阶段内核级攻击对Android系统完整性的威胁，提出一种基于ARM虚拟化扩展的Android内核动态度量方法DIMDroid。该方法利用ARM架构中的硬件辅助虚拟化技术，提供度量模块与被度量Android系统的隔离，首先通过分析在Android系统运行时影响内核完整性的因素从而得到静态和动态度量对象，其次在度量层对这些度量对象进行语义重构，最后对其进行完整性分析来判断Android内核是否受到攻击；同时通过基于硬件信任链的启动保护和基于内存隔离的运行时防护来保证DIMDroid自身安全。实验结果表明，DIMDroid能够及时发现破环Android内核完整性的rootkit，且该方法的性能损失在可接受范围内。

综合模块化航空电子平台网络故障注入策略

孙毅刚, 徐畅, 刘哲旭

2018, 38(9):  2650-2654.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020401

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综合模块化航空电子（IMA）平台网络通信结构复杂，在进行故障注入测试时，存在难以选取合适的测试路径及等效、无效故障注入较多的问题。根据IMA平台网络通信结构特点，提出一种新的故障注入策略。首先，根据IMA平台网络对实时性和确定性的要求，提出一种基于通信链路的测试路径优化算法，生成最优测试路径，实现对IMA平台网络测试任务的有序覆盖；然后，在确定测试路径之后，采用有色Petri网（CPN）建模方法搭建测试案例自动生成模型，排除等效与无效故障，精简测路径中每个测试任务所需的测试案例。仿真结果表明，所提方法在测试次数与测试时间等方面均少于传统的故障注入策略，能够克服传统策略中的无序性及盲目性的缺点，降低测试的时间成本。

虚拟现实与多媒体计算

基于一阶径向畸变算法的双目摄像机多位姿标定方法

杨尚昆, 王岩松, 郭辉, 王孝兰, 刘宁宁

2018, 38(9):  2655-2659.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020503

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双目立体视觉中在对物体进行三维测量或精准定位时，需要对摄像机进行标定以获得其内外参数。研究径向畸变摄像机模型，构造了基于一阶径向畸变（RAC）算法的双目摄像机内外参数线性求解公式。考虑侧倾角、旋转角、俯仰角以及透镜的主要畸变因素，修正了传统RAC标定法中只考虑径向畸变、部分参数需要先验值的缺陷。利用标定所得内、外参数进行了多位姿双目摄像机三维重构实验。实验结果表明，该标定方法重投影误差分布在[-0.3，0.3]，动态识别结果与实际运行轨迹重合率为96%，对降低双目立体视觉三维测量误差率有积极性影响。

基于双目视觉的盆腔微创手术增强现实导航仿真系统的设计

高钦泉, 黄伟萍, 杜民, 韦孟宇, 柯栋忠

2018, 38(9):  2660-2665.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020335

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基于内窥镜视觉导航的盆腔微创手术，往往因为病灶的复杂解剖位置以及内窥镜视野的局限性，对手术的顺利开展提出了重要的挑战。针对这个问题，设计并开发一套基于立体视觉的盆腔微创手术的增强现实（AR）导航仿真系统。首先，利用术前的CT影像重建骨盆3D模型以及盆腔的真实手术视频，生成带有纹理信息的骨盆3D模型，仿真一套具有真实轨迹的手术视频；然后，利用基于可视点颜色一致性的2D/3D配准技术，实现术前重建模型与手术视野的初始化配准。利用立体视觉跟踪算法，对手术过程中的内窥镜位置进行跟踪，根据内窥镜多自由度的变换矩阵来实现术前3D模型与手术视野的融合与增强现实导航。估计轨迹与真实轨迹的均方根误差为2.3933 mm，仿真实验表明，导航系统为视觉导航提供良好的增强现实显示效果。

基于一种形式化方法的3D虚拟祭祀场景建模语言与环境

徐晓丹, 李秉杰, 李伯森, 吕舜

2018, 38(9):  2666-2672.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030552

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针对现有三维（3D）场景建模方法普遍存在着业务耦合度高，复杂场景对象属性和特征描述能力不强、不丰富，不能很好地解决3D虚拟祭祀场景建模的问题，提出了基于一种形式化方法的场景建模语言与建模环境。首先，通过引入场景对象、场景对象模板、场景对象模板属性三个层次的概念对3D虚拟祭祀场景的构成特点进行了详细分析；然后，提出了一种基于形式化松耦合、属性描述能力强、语言通用性灵活的3D场景建模语言；其次，设计了场景建模语言的操作，使得该语言可以通过应用程序编程接口（API）调用的方式完成编辑，实现了该语言对界面化建模的支持；最后定义了一套该语言的可扩展标记语言（XML）映射方法，使场景建模结果以XML文本格式进行存储，提升了建模结果的可复用性，并展示了建模的应用案例。应用结果表明，所提方法在增强新增数据类型特性支持的同时完善了序列属性、结构体属性类型的描述，使得对复杂场景对象属性和特征描述能力的通用性、灵活性更强，可复用程度高，在界面化建模支持程度上优于Su等（束搏，邱显杰，王兆其.基于图像的几何建模技术综述.计算机研究与发展，2010，47（3）：549-560）提出的方法，解决了3D虚拟祭祀场景建模问题。所提方法同样适用于其他组成粒度低、属性成分多、业务耦合度高的3D场景建模，并能提升建模效率。

双目立体视觉在动车车身关键尺寸检测中的应用

高金刚, 刘智勇, 张爽, 侯岱双, 刘孝峰

2018, 38(9):  2673-2677.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020479

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针对动车（CRH）车身尺寸范围大、检测项目复杂、车型变化多，不容易实现在线测量的难题，首先提出了大型动车车身关键尺寸的测量方案，利用双目电荷耦合装置（CCD）立体视觉建立各个关键尺寸的视觉测量子站，同时利用激光跟踪仪及相关坐标变换算法，完成对各个CCD相机测量子站的全局标定；各个测量子站利用立体空间球检测技术，对局部关键尺寸进行测量；同时构建了基于小波分析的神经网络温度误差补偿模型，使空间距离补偿后的精度能达到0.05 mm。将该方法与三坐标测量机测得的数据对比验证，可以发现该方法操作简单、灵活性高、精度较高，可有效解决动车车身关键尺寸检测问题。

基于运动平滑约束项的快速误匹配剔除算法

李为, 李为相, 张璠, 揭伟

2018, 38(9):  2678-2682.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030621

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针对图像拼接时用随机抽样一致性（RANSAC）算法迭代计算过程中计算量大、匹配正确率低的问题，提出了一种基于运动平滑约束项的误匹配剔除算法。首先采用快速旋转不变特征（ORB）算法提取特征点，基于汉明距离实现特征点初匹配；其次，基于运动平滑约束项统计邻域支持估计量实现误匹配粗剔除；然后，进一步采用空间几何约束关系实现误匹配精剔除；最后，利用分组排序采样求解模型参数，采用加权平均实现图像融合。实验结果表明，该算法的误匹配剔除率相比缩小抽样点总量算法提升了75.6%，相比自适应阈值算法提升了24%，此方法能有效剔除误匹配，实现图像精确拼接。

改进头脑风暴优化算法与Powell算法结合的医学图像配准

梁志刚, 顾军华

2018, 38(9):  2683-2688.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020353

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针对现有医学图像配准算法精度较差、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题，结合多分辨率分析，提出改进头脑风暴优化（MBSO）算法与Powell算法结合的图像配准算法。MBSO算法通过改变个体生成方式调节参与局部和全局搜索的个体比例，应用可变步长加强搜索能力，达到跳出局部最优和加速收敛的目的。首先，在低分辨率层利用MBSO算法进行全局搜索；然后，将搜索结果作为Powell算法的初始点在高分辨率层进一步搜索；最后，在原始图像层利用Powell算法搜索并定位全局最优值。与粒子群优化（PSO）算法、蚁群优化（ACO）算法、遗传算法（GA）与Powell算法结合算法相比，所提算法平均均方根误差分别减小了20.89%、30.46%和18.54%，平均配准时间分别缩短了17.86%、27.05%和26.60%，并且达到了100%的成功率。实验结果表明，所提算法具有很强的鲁棒性，能够快速、准确完成医学图像配准任务。

基于深度残差生成对抗网络的医学影像超分辨率算法

高媛, 刘志, 秦品乐, 王丽芳

2018, 38(9):  2689-2695.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030574

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针对医学影像超分辨率重建过程中细节丢失导致的模糊问题，提出了一种基于深度残差生成对抗网络（GAN）的医学影像超分辨率算法。首先，算法包括生成器网络和判别器网络，生成器网络生成高分辨率图像，判别器网络辨别图像真伪。然后，通过设计生成器网络的上采样采用缩放卷积来削弱棋盘效应，并去掉标准残差块中的批量规范化层以优化网络；进一步增加判别器网络中特征图数量以加深网络等方面提高网络性能。最后，用生成损失和判别损失来不断优化网络，指导生成高质量的图像。实验结果表明，对比双线性内插、最近邻插值、双三次插值法、基于深度递归神经网络、基于生成对抗网络的超分辨率方法（SRGAN），所提算法重建出了纹理更丰富、视觉更逼真的图像。相比SRGAN方法，所提算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）上有0.21 dB和0.32%的提升。所提算法为医学影像超分辨率的理论研究提供了深度残差生成对抗网络的方法，在其实际应用中可靠、有效。

基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪

张雯雯, 韩裕生

2018, 38(9):  2696-2700.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020310

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针对许多图像去噪方法在去除噪声的同时容易丢失细节信息的问题，提出了一种基于非局部自相似性的低秩稀疏图像去噪算法。首先，利用基于马氏距离（MD）的块匹配方法将外部自然干净图像块分组，建立基于块组的高斯混合模型（GMM）学习非局部自相似性先验；其次，采用稳健主成分追踪（SPCP）方法，将噪声图像矩阵分解为低秩、稀疏及噪声三部分，其中稀疏矩阵包含了稀疏的有用信息；最后，通过最小化全局目标函数实现去噪。实验结果表明，提出的方法在峰值信噪比（PSNR）及结构相似性（SSIM）的结果上比EPLL、NCSR、PCLR等先进去噪算法都有较大的提升，且速度更快，去噪效果及细节保留能力都有更好的表现。

基于非下采样Shearlet变换与模糊对比度的合成孔径雷达图像增强

郭庆荣, 贾振红, 杨杰, Nikola KASABOV

2018, 38(9):  2701-2705.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030527

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针对合成孔径雷达（SAR）图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题，提出了一种非下采样Shearlet变换（NSST）与模糊对比度的SAR图像增强算法。首先，原始图像经NSST分解成一个低频分量和若干个高频分量；然后对低频分量进行线性增强以提高整体对比度，对高频分量采用阈值法进行增强以去除图像中的噪声；接着对处理后的两部分分量进行NSST反变换得到重构图像；最后采用模糊对比度算法对重构图像进行增强，提高图像细节信息和层次感，得到增强后的图像。对40幅图像的实验结果表明，与直方图均衡化、多尺度Retinex增强算法、基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法、基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法相比，该算法的图像峰值信噪比至少提升了22.9%，均方根误差至少降低了36.2%，能明显提升图像的清晰度，使图像的纹理信息更加清晰。

应用前沿、交叉与综合

基于混合果蝇优化算法的现场服务调度问题

吴斌, 王超, 董敏

2018, 38(9):  2706-2711.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010159

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员工技能熟练程度对现场服务调度问题（FSSP）的执行效率有极大影响，现有研究中未考虑员工技能因素。针对上述问题，首先以员工的旅行时间、服务时间和等待时间为优化目标，建立考虑员工技能熟练程度的FSSP模型；然后，提出混合果蝇优化算法（HFOA）对该模型进行优化求解，根据问题特征和算法特点，设计了基于矩阵的编码方法；定义了两类矩阵操作，提出了3种搜索算子，重构了果蝇优化算法（FOA）的嗅觉搜索和视觉搜索过程；为了提升算法性能，构造了基于最邻近插入启发式算法的初始化算子；最后，通过典型实例对算法进行了仿真实验，并与遗传算法（GA）、贪婪随机自适应搜索过程（GRASP）算法进行了比较。实验数据显示，与其他两种算法相比，HFOA在均值和最优值方面表现更优秀。结果表明改进初始化方法和搜索策略后，HFOA在优化的精度和稳定性上优于其他算法。

基于改进烟花算法的密集任务成像卫星调度方法

张铭, 王晋东, 卫波

2018, 38(9):  2712-2719.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030547

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传统卫星调度模型一般比较简单，当问题规模较大、任务比较集中时，往往会出现任务之间相互排斥，任务收益较低等缺点。针对这个问题，提出一种基于改进烟花算法（IFWA）的密集任务成像卫星调度方法。该方法在分析密集任务处理及成像卫星观测特点的基础上，首先对任务进行合成约束分析，然后基于合成任务综合考虑成像卫星可观测时间、任务间姿态调整时间、成像卫星能量和容量等约束因素，建立基于任务合成的多星密集任务调度约束满足问题（CSP）模型，最后改进烟花算法对该模型进行求解，利用精英选择策略在保证种群多样性同时加快了算法的收敛，得到较优的卫星调度方案。仿真结果表明该模型相比没有考虑任务合成因素，收益平均增加30%~35%，改进算法后效率上提升32%~45%，有效保证了调度方案的可行性和有效性。

基于改进粒子群算法的配电网重构策略

王庆荣, 王瑞峰

2018, 38(9):  2720-2724.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030524

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针对有源配电网对安全可靠性的要求较高，而现有的配电网重构算法精度低、速度低的问题，提出了基于蛙跳分组思想的自适应惯性权重的全信息简化粒子群算法。首先，从降低网络有功功率损耗、提高电压稳定性、均衡馈线负荷三个角度考虑，建立配电网多目标数学模型；然后，通过基于Pareto支配原则，采用模糊隶属函数的标准化满意度将多目标转化为相同量纲、同一属性、相同数量级的单目标，弥补加权法带有主观性、量纲不统一的弊端；最后，为保证种群多样性，避免随机初始化产生大量不可行解，结合蚁群优化（ACO）算法随机生成树和改进粒子群算法制定出一种针对含分布式电源（DG）的多目标配电网重构策略。通过对含DG的IEEE33节点配电网系统仿真验证，实验结果表明，与标准粒子群优化（PSO）算法相比，该重构策略寻优效率提高了41.0%，与重构前相比，该重构策略降低配电网有功损耗41.47%，降低电压偏移指数57.0%，改善系统负荷均衡度31.25%。该重构策略有效提高了寻优精度，提高了寻优速度，从而提高了配电网运行的安全可靠性。

基于人工蜂群算法的轨道交通列车行车间隔优化

方春林, 刘晓娟, 辛营营, 罗欢

2018, 38(9):  2725-2729.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020493

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轨道交通运营组织作为轨道交通运营企业管理的核心，在降低企业运营成本、提升服务水平和旅客出行效率方面起着非常重要的作用。提出一种基于人工蜂群（ABC）优化算法的列车行车间隔优化策略，在考虑运营企业和旅客各自利益的基础上，以列车发车间隔为决策变量，建立旅客平均候车时间最小和列车等候时间最大的双目标非线性规划模型。采用ABC算法对模型进行优化求解，结合京津城际铁路某日不同时段客流基础数据进行仿真，实例验证了所提算法和模型的有效性。

基于局部近邻标准化和动态主元分析的故障检测策略

张成, 郭青秀, 冯立伟, 李元

2018, 38(9):  2730-2734.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010071

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针对工业过程的动态和多模态特性，提出一种基于局部近邻标准化（LNS）和动态主元分析（DPCA）相结合的故障检测方法（LNS-DPCA）。首先，在训练数据集中寻找样本的K近邻集；然后，应用K近邻集的均值与标准差对当前样本进行标准化处理；最后，在新的数据集中应用DPCA方法确定T²和SPE控制限进行故障检测。LNS方法能够消除过程的多模态特征，使得标准化后数据近似服从多元高斯分布，且保持过程离群点偏离正常样本轨迹；而结合DPCA方法则能够提高对具有动态特性过程的监视性能。利用数值例子和青霉素发酵过程进行仿真，并将测试结果与主元分析法（PCA）、DPCA、K近邻故障检测（FD-KNN）等方法进行对比分析，验证了LNS-DPCA方法的有效性。

基于自适应观测器的四旋翼无人飞行器多传感器故障诊断方法

王日俊, 白越, 曾志强, 段能全, 党长营, 杜文华, 王俊元

2018, 38(9):  2735-2741.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030561

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为了实现对四旋翼无人飞行器多传感器故障检测与诊断，提出一种基于自适应观测器的多传感器故障诊断方法。首先，在建立飞行器动力学模型和传感器模型的基础上，将传感器故障视为虚拟执行器故障，构建四旋翼无人飞行器多传感器故障检测与诊断系统；其次，设计非线性观测器实现多故障检测和与隔离，基于Laypunov方法设计非线性自适应观测器实现对多故障偏差值的估计；最后，在传感器测量噪声存在的情况下，证明自适应律的稳定性和参数收敛性。实验结果表明，该方法能有效进行多传感器的故障检测与隔离，实现对多传感器故障偏差的同时估计与跟踪。

基于扩张状态观测器和反步滑模法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

张建扬, 于春梅, 叶剑晓

2018, 38(9):  2742-2746.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010026

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为了解决欠驱动四旋翼无人机（UAV）在实际飞行中存在的外界干扰问题，同时提高在系统参数摄动情况下的精确轨迹跟踪效果，设计了一种基于扩张状态观测器（ESO）和积分型反步滑模算法的飞行控制策略。首先，根据系统的半耦合特性和严反馈结构特点，采用反步法设计姿态内环和位置外环控制器；然后，将抗干扰能力较强的滑模控制融入其中，使得系统的鲁棒性得到增强；接着，为了减小系统的稳态误差，引入积分环节；最后，利用ESO实时估算出系统的内、外总扰动并对控制量进行补偿。通过Lyapunov稳定判据，可以说明该系统是一个全局渐进稳定的系统，并通过仿真分析验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。

组合型幂指函数三稳态随机共振微弱信号检测

张刚, 高俊鹏

2018, 38(9):  2747-2752.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010192

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在强噪声背景下，针对微弱信号的检测和提取困难的问题，在经典的双稳态系统模型基础上，结合Gaussian Potential模型提出了一种新的组合型幂指函数的三稳态系统模型。首先，构造组合型幂指函数的三稳态系统模型，通过调节系统参数进行数值仿真，验证新型的三稳态系统模型能够产生随机共振现象；其次，以输出的平均信噪比（SNR）作为测度指标，结合人工鱼群智能算法进行相应参数寻优，使得组合型幂指函数的三稳态系统输出信噪比最大，从而达到随机共振现象。轴承故障诊断实验分析中，在输入信噪比为-25.8 dB条件下，分别通过双稳态系统和组合型幂指函数的三稳态系统得到的输出信噪比分别为-13.1 dB和-8.59 dB，说明组合型幂指函数三稳态系统性能优于双稳态系统性能。