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2018年 第38卷 第12期 刊出日期：2018-12-10

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人工智能

可见光-近红外HSV图像融合的场景类字典稀疏识别方法

刘佶鑫, 魏嫚

2018, 38(12):  3355-3359.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040806

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针对典型自然场景智能观测的需求，为提高稀疏分类器在小样本数据库上的识别精度，提出一种可见光和近红外（NIR）HSV图像融合的场景类字典稀疏识别方法。首先，利用一直应用在计算机视觉显示领域中的图像HSV伪彩色处理技术将近红外图像与可见光图像融合；然后，对融合图像进行通用搜索树（GiST）特征和分层梯度方向直方图（PHOG）特征的提取与融合；最后，结合提出的类字典稀疏识别方法得到场景分类结果。所提方法在RGB-NIR数据库上的实验识别精度达到了74.75%。实验结果表明，融合近红外信息的场景图像的识别精度高于未融合时的识别精度，所提方法能够有效增加稀疏识别框架下场景目标的信息表征质量。

室内环境约束的行人航向粒子滤波修正方法

刘盼, 张榜, 黄超, 杨卫军, 徐正蓺

2018, 38(12):  3360-3366.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040883

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在传统的基于航位推算和卡尔曼滤波的室内行人定位算法中，存在着航向误差累积的问题，这使得位置误差也会不断累积。针对这个问题，提出了室内环境约束的行人航向粒子滤波算法来修正方向误差。首先，将室内地图信息抽象成线段表示的结构体，将地图数据动态地融合到粒子补偿以及权重分配的机制中：其次，通过关联地图数据与待校准样本构建航向自修正机制；最后，通过关联地图数据与粒子落点构建依距离赋权机制。此外，该算法还简化了粒子滤波模型，将航向作为唯一状态量进行优化，在提高定位精度的同时降低了状态向量的维度，进而降低了数据分析处理的复杂性。通过融合室内环境信息，该算法有效地抑制了方向误差的持续累积。实验结果表明，与传统的卡尔曼滤波算法相比，所提算法能够明显地提高行人定位精度和稳定性，在距离为435 m的二维行走实验中，航向误差由15.3°降低到0.9°，终点位置绝对误差由5.50 m降低到0.87 m。

结合改进聚合通道特征和灰度共生矩阵的俯视行人检测算法

李琳, 张涛

2018, 38(12):  3367-3371.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051066

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针对传统俯视行人检测方法提取的头部特征单一、检测错误率高的问题，提出了结合改进聚合通道特征（ACF）和灰度共生矩阵（GLCM）的俯视行人检测算法。首先，将提取到的HSV颜色特征、梯度幅值大小以及改进后的梯度方向直方图（HOG）特征组合成ACF描述子；然后，采用窗口法计算改进的GLCM参数描述子，提取纹理特征，串联每个窗口的特征向量得到共生矩阵特征描述子；最后，将聚合通道和共生矩阵特征分别输入Adaboost训练得到分类器，并进行检测得到最终结果。实验结果表明，所提算法能在干扰背景存在的情况下有效检测目标，提高了检测的准确率和召回率。

基于自适应组合核的鲁棒视频目标跟踪算法

刘培强, 张加惠, 吴大伟, 安志勇

2018, 38(12):  3372-3379.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051139

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为了解决核化相关滤波器（KCF）在复杂场景下鲁棒性差的问题，提出了基于自适应组合核（SACK）的目标跟踪算法。跟踪任务分为位置跟踪和尺度跟踪两个独立部分。首先，以线性核和高斯核的自适应组合作为核跟踪滤波器，构造了SACK权重的风险目标函数。该函数根据核的响应值自适应调整线性核和高斯核权重，不仅考虑了不同核响应输出的经验风险泛函最小，而且考虑了极大响应值的风险泛函，同时具有局部核和全局核的优点。然后，根据该滤波器的输出响应得到目标精确位置，设计了基于目标极大响应值的自适应更新率，针对位置跟踪滤波器进行自适应更新。最后，利用尺度跟踪器对目标尺度进行估计。实验结果表明，所提算法的成功率和距离精度在OTB-50数据库表现最优，比KCF算法分别高6.8个百分点和4.1个百分点，比双向尺度估计跟踪（BSET）算法分别高2个百分点和3.2个百分点。该算法对形变和遮挡等复杂场景具有很强的适应能力。

基于人工势场法的多智能体编队避障方法

郑延斌, 席鹏雪, 王林林, 樊文鑫, 韩梦云

2018, 38(12):  3380-3384.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051119

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编队避障问题是多智能体编队研究的关键问题之一。针对动态环境中多智能体编队避障问题，提出了一种基于人工势场法（APF）与布谷鸟搜索算法（CS）相结合的编队避障方法。首先，在动态队形变换策略的异构模式下，利用APF为多智能体编队中每个智能体规划避障；然后，针对APF在引力增量系数和斥力增量系数设置的局限性，利用CS中的莱维飞行机制思想，来随机搜索得到适应环境的增量系数。Matlab仿真实验结果表明，所提方法能够有效地解决复杂环境下多智能体编队避障问题，使用效率函数对实验数据进行评价及分析，验证了所优化方法的合理性和有效性。

异质多智能体系统滞后一致性跟踪控制

李耿, 秦雯, 王婷, 汪辉, 沈谋全

2018, 38(12):  3385-3390.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051051

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针对一阶、二阶混合异质多智能体系统的滞后一致性问题，提出了一种基于牵制控制的分布式滞后一致性控制协议。首先，将滞后一致性分析转化为稳定性证明；然后，利用图论和Lyapunov稳定性理论分析闭环系统稳定性；最后，分别在固定拓扑和切换拓扑结构下给出了基于线性矩阵不等式（LMI）形式的滞后一致性可解的充分条件，从而实现异质多智能体的领导-跟随者滞后一致性。数值仿真结果表明，所提出的滞后一致性控制方法可以使异质多智能体系统实现领导-跟随者滞后一致性。

自适应嵌入的半监督多视角特征降维方法

孙圣姿, 万源, 曾成

2018, 38(12):  3391-3398.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051050

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半监督模式下的多视角特征降维方法，大多并未考虑到不同视角间特征投影的差异，且由于缺乏对降维后的低维矩阵的稀疏约束，无法避免噪声和其他不相关特征的影响。针对这两个问题，提出自适应嵌入的半监督多视角特征降维方法。首先，将投影从单视角下相同的嵌入矩阵扩展到多视角间不同的矩阵，引入全局结构保持项；然后，将无标签的数据利用无监督方法进行嵌入投影，对于有标签的数据，结合分类的判别信息进行线性投影；最后，再将两类多投影映射到统一的低维空间，使用组合权重矩阵来保留全局结构，很大程度上消除了噪声及不相关因素的影响。实验结果表明，所提方法的聚类准确率平均提高了约9%。该方法较好地保留了多视角间特征的相关性，捕获了更多的具有判别信息的特征。

基于复杂网络描述的图像深度卷积分类方法

洪睿, 康晓东, 郭军, 李博, 王亚鸽, 张秀芳

2018, 38(12):  3399-3402.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051041

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为了在不增加较多计算量的前提下，提高卷积网络模型用于图像分类的正确率，提出了一种基于复杂网络模型描述的图像深度卷积分类方法。首先，对图像进行复杂网络描述，得到不同阈值下的复杂网络模型度矩阵；然后，在图像度矩阵描述的基础上，通过深度卷积网络得到特征向量；最后，根据得到的特征向量进行K近邻（KNN）分类。在ILSVRC2014数据库上进行了验证实验，实验结果表明，所提出的模型具有较高的正确率和较少的迭代次数。

基于改进卷积神经网络的多源数字识别算法

卜令正, 王洪栋, 朱美强, 代伟

2018, 38(12):  3403-3408.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018050974

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现有的数字识别算法多是对单一类型数字进行识别，无法应对识别多源数字。针对包含手写体数字与数码管数字的字符识别场景，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的多源数字识别算法。首先，使用从数显仪表生产企业现场采集的样本，结合MINIST数据集，建立起包含手写体和数码管的混合数据集；然后，考虑更好的鲁棒性，提出一种改进的CNN，并用上述混合数据集对其训练，实现了一个网络识别多类型数字；最后，训练好的神经网络模型被成功应用于RoboMaster机甲大赛的多源数字识别场景中。测试结果表明，所提算法整体识别准确率稳定且较高，具有较好的鲁棒性和泛化能力。

基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法

张圆圆, 黄宜军, 王跃飞

2018, 38(12):  3409-3413.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040892

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针对目前室内场景视频中关键物体的检测、跟踪及信息编辑等方面主要是采用人工处理方式，存在效率低、精度不高等问题，提出了一种基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法。首先，采用光流方法获取视频帧间的运动信息，利用关键帧标注和帧间运动信息进行非关键帧的标注初始化；然后，利用非关键帧的图像纹理信息约束及其初始化标注构建能量方程；最后，利用图割方法优化得到该能量方程的解，即为非关键帧语义标注。标注的准确率和视觉效果的实验结果表明，与运动估计法和基于模型的学习法相比较，所提基于纹理信息的室内场景语义标注学习法具有较好的效果。该方法可以为服务机器人、智能家居、应急响应等低时延决策系统提供参考。

基于Q学习算法的X光主动视觉安检方法

丁静文, 陈树越, 陆贵荣

2018, 38(12):  3414-3418.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018050989

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针对主动视觉安检方法检测性能不高和检测速度慢的问题，基于Q学习（QL）算法提出了采用状态回溯的启发式Q学习（HASB-QL）算法进行最佳视角估计。该算法引入代价函数和启发函数，提高了学习效率，加快了Q学习收敛。首先，对通过安检扫描仪获取的X光图像进行单视角检测；然后，对姿势作出估计并通过在状态回溯过程中比较重复动作的选择策略获取最佳旋转角度，再次进行单视角检测，直到检测到危险品；此外，在检测过程中多于一个视角时，建立几何约束以消除误报。对GDXray数据集中的手枪和剃刀刀片的X光图像进行实验，实验结果表明，相比于以Q学习为基础的主动视觉算法，改进的主动视觉算法检测手枪所得精确率和召回率之间的加权平均值F₁值提高了9.60%，检测速度提高了12.45%；检测剃刀刀片所得的F₁值提高了2.51%，速度提高了17.39%。所提算法提高了危险品检测的性能和速度。

数据科学与技术

基于结构洞和度折扣的影响力最大化算法

李敏佳, 许国艳, 朱帅, 张网娟

2018, 38(12):  3419-3424.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040920

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在社会网络影响力最大化（IM）算法中，针对目前仅选取局部最优节点造成的影响范围较小的问题，综合考虑核心节点和结构洞节点的传播优势，提出了一种基于结构洞和度折扣的最大化算法（SHDD）。首先，该算法将结构洞思想和中心度思想互相融合应用到影响力最大化问题中，并找出能将结构洞节点和核心节点综合发挥最大传播作用的α因子，使得信息更大范围地扩散从而扩大整个网络的影响范围。其次，为突出两个思想融合的优势，将二度邻居的影响添加到结构洞评价标准中来选取结构洞节点。在不同规模的数据集上实验结果表明，与DegreeDiscount算法相比，SHDD在没有增加过多时间开销的同时扩大了影响范围；与基于结构的贪心（SG）算法相比，在聚类系数较大的网络中SHDD扩大了影响范围并降低了时间开销。SHDD在α因子取0.6时能最大限度地发挥结构洞节点和核心节点融合的作用并且在聚类系数较大的社交网络中能更加稳定地扩大影响范围。

求解最大团问题的并行多层图划分方法

顾军华, 霍士杰, 武君艳, 尹君, 张素琪

2018, 38(12):  3425-3432.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040934

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在当今大数据环境下，针对图中节点的海量性和分析的复杂性对最大团问题的研究在速度和精度上都提出了更高要求的问题，提出求解最大团问题的并行多层图划分方法（PMGP_SMC）。首先，提出一种新的多层图划分（MGP）方法，在保持原有图的团结构不被破坏的情况下对大规模图例划分产生子图，并对规模较大的子图进行多层图划分，进一步缩小子图规模，并且应用GraphX图计算框架实现MGP，形成并行MGP（PMGP）方法；然后，依据划分后的子图规模，减少了惩罚值局部搜索算法（PBLS）的迭代次数，提出基于速度优化的PBLS（SPBLS）来求解划分后的各个子图的最大团；最后，将PMGP和SPBLS相结合形成PMGP_SMC。采用Stanford大规模数据集运行测试，实验结果表明，PMGP相比并行单层图划分方法（PSGP），求得的最大子图规模能缩小至原来的1/100，平均子图规模能缩小至原来的1/2；PMGP_SMC相比求解最大团问题的PSGP（PSGP_SMC），总体时间缩短至原来的1/100，并且PMGP_SMC求解最大团的精度和基于极大团枚举求解最大团问题的并行多层图划分方法（PMGP_MCE）一致。PMGP_SMC能够快速精准地求解大规模图例的最大团。

融合密度峰值的高斯混合模型聚类算法

陶志勇, 刘晓芳, 王和章

2018, 38(12):  3433-3437.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040739

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针对高斯混合模型（GMM）聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题，利用密度峰值（DP）算法全局搜索能力强的优势，对GMM算法的初始聚类中心进行优化，提出了一种融合DP的GMM聚类算法（DP-GMMC）。首先，基于DP算法寻找聚类中心，得到混合模型的初始参数；其次，采用最大期望（EM）算法迭代估计混合模型的参数；最后，根据贝叶斯后验概率准则实现数据点的聚类。在Iris数据集下，DP-GMMC聚类准确率可达到96.67%，与传统GMM算法相比提高了33.6个百分点，解决了对初始聚类中心依赖的问题。实验结果表明，DP-GMMC对低维数据集有较好的聚类效果。

基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘算法

尹远, 张昌, 文凯, 郑云俊

2018, 38(12):  3438-3443.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040913

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在数据挖掘中，通过挖掘最大频繁项集来代替挖掘频繁项集可以大大地提升系统的运行效率。针对现有的最大频繁项集挖掘算法的运行时间消耗仍然很大的问题，提出了一种基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘（DNMFIM）算法。首先，采用了一种新的数据结构DiffNodeset来实现求交集以及支持度的快速计算；其次，引入一种新的线性复杂度的连接方法来降低两个DiffNodeset在连接过程中的复杂度，避免了多次的无效计算；然后，将集合枚举树作为搜索空间，同时采用多种优化剪枝策略来缩小搜索空间；最后，再结合最大频繁项集挖掘算法（MAFIA）中所使用的超集检测技术来有效地提高算法的准确性。实验结果表明，DNMFIM算法在时间效率方面性能优于MAFIA与基于N-list的MAFIA（NB-MAFIA），该算法在不同类型数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。

低秩约束的非线性属性选择算法

张乐园, 李佳烨, 李鹏清

2018, 38(12):  3444-3449.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018050954

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针对高维的数据中往往存在非线性、低秩形式和属性冗余等问题，提出一种基于核函数的属性自表达无监督属性选择算法——低秩约束的非线性属性选择算法（LRNFS）。首先，将每一维的属性映射到高维的核空间上，通过核空间上的线性属性选择去实现低维空间上的非线性属性选择；然后，对自表达形式引入偏差项并对系数矩阵进行低秩与稀疏处理；最后，引入核矩阵的系数向量的稀疏正则化因子来实现属性选择。所提算法中用核矩阵来体现其非线性关系，低秩考虑数据的全局信息进行子空间学习，自表达形式确定属性的重要程度。实验结果表明，相比于基于重新调整的线性平方回归（RLSR）半监督特征选择算法，所提算法进行属性选择之后作分类的准确率提升了2.34%。所提算法解决了数据在低维特征空间上线性不可分的问题，提升了属性选择的准确率。

网络空间安全

面向密文数据库的中间件系统设计与实现

宋天煜, 杨庚

2018, 38(12):  3450-3454.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051152

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针对传统密文数据库中加解密方式对上层应用不透明、缺乏独立的密钥管理机制和无法对多用户进行安全管理等问题，设计并实现了一种面向密文数据库的中间件系统。首先，通过解析和改写数据库客户端和服务器端发出的数据报，实现对敏感数据加解密；然后，通过设置独立的密钥管理模块和使用二级密钥管理的方式，实现对密钥的管理；最后，通过独立的用户管理模块进行用户权限判断、身份动态认证和用户身份的撤销与更新，实现对密文数据库用户的管理。实验测试结果表明，相比传统密文数据库，所提中间件系统有着较好的安全性，且随着数据量的增大，其传输效率不断提高。该中间件系统可以有效保障密文数据库的安全，并具有高效的数据传输效率。

高效的可证安全短代理签名方案

左黎明, 陈祚松, 夏萍萍, 易传佳

2018, 38(12):  3455-3461.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051159

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代理签名在大规模无线工控物联网中应用广泛，利用代理签名可以大大提高签名主服务器的效率。为适应带宽受限和计算能力弱的应用环境，提出了一个基于双线性映射的短代理签名方案。首先，在随机预言机模型下基于计算Diffie-Hellman（CDH）问题和k-碰撞攻击算法（k-CAA）问题证明了该方案的安全性。然后，与其他现有代理签名和短代理签名方案进行了性能上的优势分析，并给出了该方案实现的关键代码。实验结果表明，所提方案在代理签名生成时进行了1次标量乘运算和1次哈希运算，签名验证时进行了2次双线性对运算、1次标量乘运算和2次哈希运算，与其他同类代理签名方案相比计算性能上具有优势，适用于计算能力较弱和传输能力受限的应用场景。

低功耗有损网络安全路由协议研究综述

罗宇杰, 张健, 唐彰国, 李焕洲

2018, 38(12):  3462-3470.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051067

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随着物联网不断飞速发展，低功耗有损网络（LLN）的研究与应用成为一种发展趋势。首先，介绍了6LoWPAN与低功耗有损网络路由协议（RPL）的基本原理和结构；其次，总结了LLN中RPL所面对的主要安全威胁以及应对方法，根据协议所采用的不同策略进行归纳、分类和比较；然后，对国内外已有安全RPL研究情况进行了介绍和分析，同时对现有安全威胁和解决方案进行了总结；最后，提出了在大规模、移动性、自组织、低功耗的RPL中需要进一步研究的安全问题和发展趋势。

智慧健康中基于属性的访问控制方案

李琦, 熊金波, 黄利智, 王煊, 毛启铭, 姚岚午

2018, 38(12):  3471-3475.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071528

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针对智慧健康（S-health）中个人健康档案（PHR）的隐私保护问题，提出了一种外包解密可验证并可代理的基于属性的访问控制方案。首先，利用密文策略属性基加密（CP-ABE）方法，实现PHR的细粒度访问控制；其次，通过将复杂的解密计算外包至云服务器，并利用授权机构来验证云服务器返回的部分解密密文（PDC）的正确性；然后，基于代理方法，受限用户可将外包解密及验证委托给第三方用户执行而不泄露隐私；最后，在标准模型下证明了方案的自适应安全性。理论分析结果表明，用户端解密仅需执行一次指数运算，该方案具有较强的安全性与实用性。

基于着色Petri网的无线闭塞中心安全加密

夏浩男, 戴胜华

2018, 38(12):  3476-3480.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018050993

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针对中国列车控制系统（CTCS）-3级列车控制系统中的车地安全通信问题，采用层次化建模思想，设计了一种基于Petri网理论的无线闭塞中心（RBC）和列车之间信息交互的模型，并应用着色Petri网（CPN）tools仿真工具动态仿真了列车和RBC之间传输信息的生成、加密和发送的整个过程。该模型主要分为三个部分：列车申请行车许可（MA）、RBC生成完全监控模式下的MA和列车通过无线网络接收到MA并按照MA进行安全控车。运用动态仿真和状态空间分析工具对所提模型进行仿真分析可得，所设计模型能够满足车地信息传输的设计需求规范，具有有界性、活性、回归性和公平性，可用于车地信息的安全传输，减少软件设计缺陷。

先进计算

Storm环境下基于拓扑结构的任务调度策略

刘粟, 于炯, 鲁亮, 李梓杨

2018, 38(12):  3481-3489.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040741

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针对Storm流式计算平台中默认轮询调度策略存在通信开销大、负载不均衡的问题，提出基于拓扑结构的任务调度策略（TS²）。首先，选取CPU资源充足且可用的工作节点并各分配一个进程，消除节点内进程间通信开销，优化进程部署；然后，分析拓扑结构，找出拓扑中度最大的组件，优先分配该组件的线程；最后，在满足节点可承载最大线程数的条件下，尽可能将关联任务部署到同一个节点来减少节点间通信开销，改善集群负载均衡，优化线程部署。实验结果表明：在系统延迟方面，与Storm默认调度策略和离线调度策略相比，TS²的平均优化率分别为16.91%和5.69%，有效提高了系统的实时性；在节点间通信开销方面，TS²相比于Storm默认调度策略平均降低了15.75%；在平均吞吐量方面，TS²相比于Storm默认调度策略平均提升了14.21%。

云计算资源的动态随机扰动的粒子群优化策略

喻德旷, 杨谊, 钱俊

2018, 38(12):  3490-3495.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040898

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云计算环境中的资源具有动态性和异构性，大规模任务资源分配的目标是最小化完成时间和资源占用，同时具有尽可能好的负载均衡，这是一个非确定性多项式（NP）问题。借鉴智能群体算法的优点，提出基于改进的粒子群优化（PSO）算法构建混合式群体智能调度策略——动态随机扰动的PSO策略（DRDPSO）。首先，将PSO的惯性权重常数修改为变量，实现对求解过程收敛速度的合理控制；其次，缩小每次迭代的搜索范围，在保留候选最优集合的前提下减少无效搜索；然后，引入选择操作，筛选出优质个体并传递到下一代；最后，设计随机扰动，提高候选解的多样性，在一定程度上避免了局部最优陷阱。在CloudSim平台上进行了两类仿真测试，结果表明，处理同构任务时，在大部分情况下DRDPSO的指标都优于模拟退火遗传算法（SAGA）和遗传算法（GA）+PSO算法，总执行时间比SAGA减少13.7%~37.0%，比GA+PSO减少13.6%~31.6%；其资源耗费比SAGA减少9.8%~17.1%，比GA+PSO减少0.6%~31.1%；其迭代次数比SAGA减少15.7%~60.2%，比GA+PSO减少1.4%~54.7%；其负载均衡度比SAGA减小8.1%~18.5%，比GA+PSO减少2.7%~15.3%，且波动幅度最小。处理异构任务时，三种算法表现出相似的规律：CPU型任务的总执行时间最多，混合型任务次之，IO型任务最少，DRDPSO的综合指标最好，较为适合处理多种类型的异构任务，而GA+PSO算法适合快速求解混合型任务，SAGA则适合快速求解IO型任务。所提DRDPSO在处理较大规模的同构和异构任务时，能够较为明显地缩短总的任务执行时间，不同程度地提高资源利用率，并适当兼顾计算节点的负载均衡。

面向高性能应用的MPI大数据处理

王鹏, 周岩

2018, 38(12):  3496-3499.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040771

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针对消息传递接口（MPI）在高性能计算领域的应用场景，为了优化MPI现有数据集中管理模式，增强其对大数据的处理能力，借鉴并行与分布式系统思想，开发设计一套适用于大数据处理的基于MPI的数据存储组件（MPI-DSP）。首先，创建接口函数，以对MPI系统影响最小的方式实现"计算向存储迁移"的设计目标，将文件分配与计算进行分离，使MPI突破大数据文件读取时的网络传输瓶颈。然后，分析阐述设计目标、运行机制、实现策略，通过描述接口函数MPI_Open在MPI环境下的应用，验证设计理念。通过Wordcount实验对比使用MPI-DSP组件与原MPI在数据文件处理方面的时间性能，初步验证了MPI"计算向存储迁移"模式的可行性，使其具备在高性能应用场景下的大数据处理能力。同时分析了MPI-DSP的适用环境和局限性，界定了其应用范围。

基于Spark Streaming的快速视频转码方法

付眸, 杨贺昆, 吴唐美, 何润, 冯朝胜, 康胜

2018, 38(12):  3500-3508.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040942

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针对单机视频转码方法转码速度较慢和面向批处理的并行转码方法效率提升有限的问题，基于Spark Streaming分布式流处理框架，提出了一种面向流处理的快速视频转码方法。首先，使用开源多媒体处理工具FFmpeg，构建了自动化的视频切片模型，提出编程算法；然后，针对并行视频转码的特点，对弹性分布式数据集（RDD）进行研究，构建了视频转码的流处理模型；最后，设计视频合并方案，将合并后的视频文件进行有效储存。根据所提出的快速视频转码方法设计与实现了基于Spark Streaming的快速视频转码系统。实验结果表明，与面向批处理Hadoop视频转码方法相比，所提方法转码效率提升了26.7%；与基于Hadoop平台的视频并行转码方法相比，该方法转码效率提升了20.1%。

网络与通信

内容中心网络中基于用户偏好的协作缓存策略

熊炼, 李朋明, 陈翔, 朱红梅

2018, 38(12):  3509-3513.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051057

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针对内容中心网络（CCN）中节点默认缓存所有经过的内容，未能实现对内容选择性缓存与最佳放置的问题，提出一种基于用户偏好的协作缓存策略（CCUP）。首先，考虑用户对内容类型的喜好和内容流行度作为用户本地偏好度指标，实现缓存内容的选择；然后，对需要缓存内容执行差异化缓存策略，全局活跃的内容则缓存在重要的中心节点，非活跃内容则按本地偏好度与节点同用户距离层级匹配缓存；最后，实现用户对本地偏好内容的就近获取和全局活跃内容的快速分发。仿真结果表明，相比典型缓存策略（LCE、Prob（0.6）、Betw），CCUP在平均缓存命中率和平均请求时延方面有明显优势。

基于微基站功率分配的异构蜂窝网络能效优化

杨洁, 郭丽红, 陈瑞

2018, 38(12):  3514-3517.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051032

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针对异构蜂窝网络中微基站密集部署带来能耗不断攀升的问题，对二层异构蜂窝网络能量效率进行了分析，提出一种通过调整微基站发射功率来最大化网络能量效率的方法。首先，利用齐次泊松点过程对异构蜂窝网络进行建模，推导出各层基站的覆盖率；其次，根据能量效率定义，分别推导出网络总功耗和总吞吐量，并给出能量效率的闭式表达式；最后，分析了微基站发射功率对网络能量效率的影响，提出一种能够最大化能量效率的微基站功率优化算法。仿真结果表明，微基站的发射功率对异构蜂窝网络能量效率有显著影响，通过优化微基站发射功率能有效提升异构蜂窝网络能量效率。

基于马尔可夫链与服务质量的网络可用性

唐俊勇, 田鹏辉, 王辉

2018, 38(12):  3518-3523.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051165

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针对网络可用性在不同网络业务中的服务质量（QoS）存在差异，且与性能花费相互制约的问题，引入了马尔可夫链理论，在定义了基于业务开销最小的服务能力匹配度的基础上构建了基于马尔可夫链和QoS指标的网络可用性（MCQNA）评价模型。首先，从最能反映网络可用特征的QoS指标出发，兼顾性能开销，同时定义了代价函数，并且给出了状态转移矩阵；然后，通过平稳状态与网络可用性关系的分析，求解出平稳分布并作为QoS运行开销的动态权重，实现了以业务运行代价最小为特点的网络可用性评判。仿真结果表明，所提模型构建的遍历性转移矩阵存在平稳分布，对网络可用性评判是可行的。该模型能针对不同业务的QoS标准，且有效针对具体业务衡量网络的可用性。

基于逐跳计算的分布式负载均衡算法

耿海军, 刘洁琦

2018, 38(12):  3524-3528.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018050962

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网络中流量的不断增长容易导致流量不均衡、网络拥塞，进而影响用户的体验。因特网服务提供商（ISP）通常采用优化开放最短路径优先（OSPF）权值（OPW）算法应对网络拥塞，然而该算法存在三个方面的问题：1）需要实际流量矩阵；2）容易导致网络震荡；3）OPW已经被证实为NP难题，并且需要采用集中式方法求解。针对OPW算法存在的问题，提出了一种基于逐跳计算的分布式负载均衡算法（DLBH）。首先，为所有节点设置虚拟流量；然后，根据虚拟流量计算所有链路的代价；最后，采用分布式算法计算最优路由。DLBH采用分布式方法解决网络拥塞问题，而OPW只能采用集中式方法解决网络拥塞问题，因此DLBH的扩展性优于OPW的扩展性。理论分析表明，DLBH的时间复杂度远远小于OPW的时间复杂度。实验结果表明，DLBH的最大链路利用率明显低于OPW算法的最大链路利用率，大幅降低了网络拥塞。

鲁棒的双向多中继物理层安全传输方案

黄芮, 陈捷

2018, 38(12):  3529-3534.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051070

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针对双向多中继系统物理层安全传输无法获取窃听者的精确信道状态信息（CSI）的问题，提出鲁棒的多中继协作波束形成和人工噪声联合物理层安全传输方案，以最大化系统总功率约束下信道状态"最差情况"时的安全总速率。在该方案中，待求解的问题是一个复杂的非凸优化问题。采用交替迭代和连续凸近似（SCA）方法，对波束形成向量、人工噪声协方差矩阵和源节点发射功率进行交替优化迭代，得到了问题的优化解。仿真实验验证了所提方案的有效性，并表明该方案具有更优的安全性能。

端到端通信中基于时间转换能量采集的计算迁移方案

冬欣松, 郑建超, 蔡跃明, 尹廷辉, 张潇毅

2018, 38(12):  3535-3540.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051171

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在端到端（D2D）通信网络中，为提高移动云计算的有效性，提出了一种基于时间转换能量采集的计算迁移方案。首先，一个流量受限的智能移动终端把其需要迁移的计算任务通过D2D通信以射频信号的形式发送给一个能量受限的智能移动终端，后者利用时间转换方案对接收信号进行能量采集。然后，能量受限终端会为流量受限终端中继任务到云端服务器付出额外的流量消耗。最后，所提的方案被建模为一个最小化终端能量与流量消耗的非凸优化问题，通过优化能量受限终端的时间转换因子、采集能量分配因子以及流量受限终端的传输功率，最终获得了最优方案。仿真结果表明，相比于非协作方案，所提方案通过互惠协作进行计算迁移能有效地减少终端的匮乏资源开销。

虚拟现实与多媒体计算

基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡分块压缩感知算法

杜秀丽, 张薇, 陈波

2018, 38(12):  3541-3546.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051039

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基于矩阵置换的分块压缩感知（BCS）引入矩阵置换的策略，使复杂子块和稀疏子块向介于两者中间的稀疏度水平变化，用单一采样率采样时可以减少块效应，但仍存在块间稀疏度均衡效果较差的问题。为了得到更好的重构效果，提出基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡BCS（BCS-RMP）算法。首先，在采样前对图像进行矩阵置换的预处理，通过波浪式置换矩阵对图像各子块的稀疏度进行均衡；然后，采用相同的测量矩阵对子块进行采样，在解码侧进行重构；最后，通过波浪式置换逆矩阵对重构结果进行逆变换得到最终的重构图像。仿真结果表明，与现有矩阵置换算法相比，当选择合适的子块大小和采样率时，所提波浪式矩阵置换算法可有效提高图像的重构质量，且能更准确地体现细节信息。

基于图节点中心性和空间自相关的显著性检测方法

王莎莎, 冯子亮, 傅可人

2018, 38(12):  3547-3556.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018050983

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针对现有显著性检测方法检测出的显著性区域内质不均匀、边界不够清晰准确的问题，提出了一种基于复杂网络图节点重要性评估策略以及空间自相关的显著性检测方法。首先，结合颜色信息、空间信息，利用复杂网络节点中心性法则以及空间自相关指示系数，生成多准则下的显著性初始图；然后，利用D-S证据理论融合多幅初始图，通过将边界强度信息加入到递进优化的二级元胞自动机，从而得到最终显著性区域结果。在两个公开图像数据集上对所提方法主体过程各模块进行了单步有效性验证，并与其他现有显著性检测方法进行视觉定性、客观定量以及算法效率的实验对比。实验结果表明，所提方法单步各模块具有有效性，且在显著性视觉效果，以及准确率-召回率（P-R）曲线、F-measure值和平均绝对误差（MAE）、算法耗时的综合结果上优于其他算法，特别是与所提方法密切相关的BSCA算法。同时，视觉对比实验的结果也验证了所提方法能够有效改善由于显著性物体与图像背景差异小、显著性物体内部颜色不一且差异大而产生的内质不均和边界不明确的不理想结果。

基于双鉴别网络的生成对抗网络图像修复方法

刘波宁, 翟东海

2018, 38(12):  3557-3562.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051097

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针对现有神经网络图像修复方法的修复结果在视觉连通性上存在结构扭曲、训练过程中易陷入过度学习等问题，提出了一种基于双鉴别网络的生成对抗网络（GAN）图像修复方法。该方法的修复模型使用了修复网络、全局鉴别网络和局部鉴别网络。修复网络将待修复图像破损区域用相似信息填充后作为输入，极大地提高了生成图像的速度与质量；全局鉴别网络综合采用图像全局的边缘结构信息和特征信息以保证修复网络输出的修复图像结果符合视觉连通性；而局部鉴别网络在鉴别输出图像的同时，利用在多个图像中寻找到的辅助特征块来提高鉴别的泛化能力，很好地抑制了修复网络在特征过于集中或单一时容易过度学习的问题。实验结果表明，所提修复方法在人脸类图像上具有较好的修复效果，且在不同种类图像上有非常好的适用性，其峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标比当前基于深度学习且修复效果较好的几种方法更优。

基于双通道卷积神经网络的图像超分辨率增强算法

贾凯, 段新涛, 李宝霞, 郭玳豆

2018, 38(12):  3563-3569.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040820

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针对单通道图像超分辨率方法难以同时实现快速的收敛性能以及高质量的纹理细节恢复的问题，提出一种基于双通道卷积神经网络的图像超分辨率增强算法。首先，网络分为深层通道和浅层通道，深层通道用于提取图像的详细纹理信息，浅层通道用于恢复图像的总体轮廓。然后，深层通道利用残差学习的优势，加深网络并降低模型参数规模，消除因网络过深导致的网络退化问题，构造长短期记忆块消除由反卷积层造成的伪影现象和噪声，采用多尺度方式，提取图像不同尺度的纹理信息，而浅层通道只需负责恢复图像主要轮廓。最后，融合两通道损失对网络不断优化，指导网络生成高分辨率图像。实验结果表明，相比基于深层和浅层卷积神经网络的端到端图像超分辨率算法（EEDS），所提算法收敛更迅速，图像边缘和纹理重建效果明显提升，其峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）在Set5数据集上平均提高了0.15 dB、0.0031，在和Set14数据集上平均提高了0.18 dB、0.0035。

基于深度信念网络的异常点集间的匹配算法

李舫, 张挺

2018, 38(12):  3570-3573.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051076

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在存在异常值、噪声或缺失点的情况下，损坏的点集中很难区分异常点与正常点，并且点集之间的匹配关系也会受到这些异常点的影响。基于正常点之间存在某种联系以及正常点与异常点之间存在差异的先验知识，提出将点集间匹配关系的估计问题模型化为机器学习的过程。首先，考虑到两个正常点集之间的误差特征，提出了一种基于深度信念网络（DBN）的学习方法来训练具有正常点集的网络；然后，使用训练好的DBN测试损坏的点集，根据设置的误差阈值在网络输出端就可以识别异常值和不匹配的点。对存在噪声和缺失点的2D、3D点集所做的匹配实验中，利用模型预测样本的结果定量评估了点集间的匹配性能，其中匹配的精确率可以达到94%以上。实验结果表明，所提算法可以很好地检测点集中的噪声，即使在数据缺失的情况下，该算法也可以识别几乎所有的匹配点。

结合全局信息的局部图像灰度拟合模型

陈星, 王艳, 吴漩

2018, 38(12):  3574-3579.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040834

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针对局部图像拟合（LIF）模型对初始轮廓大小、形状和位置敏感的问题，提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。首先，构造了一个基于全局图像信息的全局项；其次，将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合；最后，得到了一个以偏微分方程形式存在的图像分割模型。数值实现采用有限差分法，同时采用高斯滤波器正则化水平集函数以确保水平集函数的光滑作用。在分割实验中，当选取不同的初始轮廓时，该模型均能得到正确的分割结果，且分割时间仅为LIF模型的20%到50%。实验结果表明，所提模型既对演化曲线初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感，又能够有效地分割灰度不均图像，且分割速度较快。此外，在无初始轮廓的情形下，该模型能快速分割一些真实图像和人造图像。

基于回溯的共轭梯度迭代硬阈值重构算法

张雁峰, 范西岸, 尹志益, 蒋铁钢

2018, 38(12):  3580-3583.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040822

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针对基于回溯的迭代硬阈值算法（BIHT）迭代次数多、重构时间长的问题，提出一种基于回溯的共轭梯度迭代硬阈值算法（BCGIHT）。首先，在每次迭代中采用回溯思想，将前一次迭代的支撑集与当前支撑集合并成候选集；然后，在候选集所对应的矩阵列张成的空间中选择新的支撑集，以此减少支撑集被反复选择的次数，确保正确的支撑集被快速找到；最后，根据前后迭代支撑集是否相等的准则来决定使用梯度下降法或共轭梯度法作为寻优方法，加速算法收敛。一维随机高斯信号重构实验结果表明，BCGIHT重构成功率高于BIHT及同类算法，重构时间低于BIHT 25%以上。Pepper图像重构实验结果表明，BCGIHT重构精度和抗噪性能与BIHT及同类算法相当，重构时间相较于BIHT减少50%以上。

平稳小波域深度残差CNN用于低剂量CT图像估计

高净植, 刘祎, 白旭, 张权, 桂志国

2018, 38(12):  3584-3590.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040833

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针对低剂量计算机断层扫描（LDCT）重建图像中存在大量噪声的问题，提出了一种平稳小波的深度残差卷积神经网络（SWT-CNN）模型，可以从LDCT图像估计标准剂量计算机断层扫描（NDCT）图像。该模型在训练阶段，将LDCT图像经平稳小波（SWT）三级分解后的高频系数作为输入，将LDCT图像高频系数与NDCT图像高频系数相减得到残差系数作为标签，通过深度卷积神经网络（CNN）学习输入和标签之间的映射关系；在测试阶段，利用此映射关系即可从LDCT图像的高频系数中预测NDCT高频系数，最后通过平稳小波反变换（ISWT）重构预测的NDCT图像。实验采用50对大小为512×512的同一体模的常规剂量胸腔及腹腔扫描切片和投影域添加噪声后的重建图像作为数据集，其中45对作为训练集，其余5对作为测试集。将所提模型与效果较好的非局部降噪算法、K-奇异值分解（K-SVD）算法、匹配三维滤波（BM3D）算法及图像域CNN（Image-CNN）模型对比，实验结果表明，SWT-CNN模型预测的NDCT图像信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）高，且均方根误差（RMSE）小于其他算法处理结果。该模型对于提高低剂量CT图像质量是可行且有效的。

结合特征图谱学习的人数统计方法

易国宪, 熊淑华, 何小海, 吴晓红, 郑新波

2018, 38(12):  3591-3595.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051162

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针对实际公共场景视频的人数统计中存在的背景干扰、光照变化、目标间遮挡等问题，提出一种结合特征图谱学习和一阶动态线性回归的人数统计方法。首先，建立图像的尺度不变特征变换（SIFT）特征与目标真实密度图之间的特征图谱映射模型，利用SIFT特征和前述映射模型得到包含目标和背景特征量的特征图谱；然后，根据通常监控视频中背景变化较小、特征图谱中的背景特征量相对稳定的特点，由特征图谱的积分与真实人数通过一阶动态线性回归建立人数回归模型；最后，通过该回归模型模型得出估计人数。在数据集MALL和PETS2009上进行实验，实验结果表明：与累积属性空间方法相比，所提方法平均绝对误差降低了2.2%；与基于角点检测的一阶动态线性回归方法相比，其平均绝对误差降低了6.5%，平均相对误差降低了2.3%。

基于薄云厚度分布评估的遥感影像高保真薄云去除方法

汪月云, 黄微, 王睿

2018, 38(12):  3596-3600.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051149

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针对遥感影像薄云去除易出现地物失真的问题，在传统加性云污染模型的基础上提出了一种改进的薄云去除方法，即基于薄云厚度分布（HTM）评估的高保真薄云去除方法。首先，基于传统的加性薄云去除算法得到HTM，用整个HTM减去HTM中无云区域的平均值，使得HTM满足无云区域的薄云厚度接近于零；然后，对降质影像中的蓝色地物独立估计薄云厚度；最后，用降质影像减去最终优化的不同波段的薄云厚度得到无云影像。对多幅分辨率不同的光学遥感影像进行实验，实验结果表明，所提算法有效解决了蓝色地物失真严重的问题，改进了降质影像的薄云去除效果，提升了在无云区域的数据保真能力。

应用前沿、交叉与综合

基于改进偏最小二乘法的多模态过程故障检测方法

李元, 吴昊俣, 张成, 冯立伟

2018, 38(12):  3601-3606.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051183

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针对传统的数据驱动方法偏最小二乘法（PLS）中存在的多模态数据故障检测效果不佳的问题，提出了一种新的故障检测方法——基于局部近邻标准化（LNS）的PLS（LNS-PLS）。首先，利用LNS方法对原始数据进行高斯化处理，在此基础上建立PLS的监控模型，确定T²和平方预测误差（SPE）的控制限；其次，对测试数据同样进行LNS标准化处理，再计算出测试数据的PLS监控指标来进行过程监视及故障检测，解决了PLS中无法处理多模态的问题。将所提方法应用于数值例子和青霉素生产过程，并将其测试结果与主成分分析（PCA）、K最近邻（KNN）、PLS等方法进行对比分析。实验结果表明，所提方法的故障检测效果优于PLS、KNN、PCA，该方法在分类及多模态过程故障检测方面有较高的准确性。

基于特征级和决策级融合的人脸吸引力评价方法

李金蔓, 汪剑鸣, 金光浩

2018, 38(12):  3607-3611.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051040

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在个性化的人脸吸引力的研究中，由于特征缺失和对于大众审美的影响因素考虑不足，导致预测个人偏好无法到达很高的预测精度。为了提高预测精度，提出了一个基于特征级和决策级信息融合的个性化人脸吸引力预测框架。首先，将代表不同人脸美丽特征的客观特性融合到一起，利用特征选择算法挑选出具有代表性的人脸吸引力特征，并利用不同的信息融合策略将人脸局部、全局特征融合起来；然后，将传统的人脸特征与通过深度网络自动提取的特征融合起来。同时，提出多种融合策略进行对比，将代表着大众审美偏好的评分信息与代表个人偏好的个性化评分信息进行决策级融合，最终实现个性化的人脸吸引力预测评分。实验结果表明，相比现有针对个性化人脸吸引力评价研究的算法，所提的多层次融合方法在预测精度方面有显著的提升，能够达到Pearson相关系数0.9以上。该方法可用于个性化推荐、人脸美化等领域。

软件众包工人能力动态度量算法

余敦辉, 王意, 张万山

2018, 38(12):  3612-3617.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040900

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针对现有软件众包平台对工人能力考虑不足，导致分配给工人的任务完成质量低下的问题，提出了一种软件众包工人能力动态度量算法（ADM），实现工人能力的动态度量。首先，基于静态技能覆盖率，实现工人初始能力的计算；其次，对于工人历史完成的单个任务，综合任务复杂度、任务完成质量及任务开发时效，实现开发能力的计算，并根据时间因子计算随时间衰减的开发能力；然后，根据所有历史完成任务的时间先后顺序，实现能力度量值的动态更新；最后，基于历史任务技能覆盖率，计算工人对于待分配任务的开发能力。实验结果表明，与用户可靠性度量算法相比，所提出的能力动态度量算法具有较好的合理性与有效性，使能力度量吻合度平均值最高达到90.5%，能有效指导任务分配。

多车型绿色车辆路径问题优化模型

何东东, 李引珍

2018, 38(12):  3618-3624.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051085

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为降低物流配送过程中车辆产生的废气污染，在传统带时间窗车辆路径问题（VRPTW）的基础上，从节能减排的角度出发，引入了油耗和碳排放量的近似计算方法，建立了带时间窗的多车型绿色车辆路径问题模型（G-MVRPTW）。该模型将总成本最小作为优化目标来寻找环境友好型绿色路径，同时设计了改进的禁忌搜索算法求解该问题。该算法在初始解和邻域解的生成时，规定子路径内客户序号顺序按照各个客户点最迟开始服务时间和时间窗大小升序排列。同时，通过最少子路径、子路径总费用和超载量三个指标，改进了解的评价函数，并采用了减少早熟可能性的机制。最后，通过数值实验验证了所提模型和算法的有效性和可行性。实验结果表明，吨公里指标能更好衡量油耗和碳排放成本，新能源车投入运输市场将是新的趋势，可为低碳运输及管理提供决策支持和方法指导。

雷达引导的视频联动监控模型及算法

屈立成, 高芬芬, 柏超, 李萌萌, 赵明

2018, 38(12):  3625-3630.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040858

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针对视频安防监控系统中出现的监视区域有限、目标定位困难等问题，利用雷达监测范围广、不受光学条件影响的特性，建立了雷达引导的视频联动监控模型，并在此基础上提出了目标定位算法和多目标选择算法。首先，根据雷达检测到的目标信息，自动计算出运动目标在系统联动模型中对应的摄像机方位角和俯仰角，从而引导摄像机准确锁定目标并实时监控追踪。然后，当监控场景中出现多个目标时，采用多目标选择算法，将目标的离散程度、径向速度及其与摄像机之间的距离进行数据加权融合，选择出优先级别最高的目标进行重点监控。实验结果表明，所提目标定位算法对于行人与车辆的定位准确率分别达到0.94和0.84，能够实现目标的准确定位，多目标选择算法可在复杂环境中有效选择出最佳监控目标，具有良好的鲁棒性和实时性。

基于深度学习的复杂气象条件下海上船只检测

熊咏平, 丁胜, 邓春华, 方国康, 龚锐

2018, 38(12):  3631-3637.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040933

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为了解决复杂海情环境下的不同种类和大小的舰船检测问题，提出一种实时的深度学习的目标检测算法。首先，提出了一种清晰图片和模糊图片（雨、雾等图片）判别的方法；然后，在YOLO v2的深度学习框架的基础上提出一种多尺度目标检测算法；最后，针对遥感图像舰船目标的特点，提出了一种改进的非极大值抑制和显著性分割算法，对最终的检测结果进一步优化。在复杂海情和气象条件下的舰船目标公开比赛的数据集上，实验结果表明，相比原始的YOLO v2，该方法的准确率提升了16%。

卷积神经网络在心拍类识别中的应用

原永朋, 游大涛, 渠慎明, 武相军, 魏梦凡, 朱萌博, 耿旭东, 贾乃仁

2018, 38(12):  3638-3642.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040843

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心电图（ECG）心拍分类对心脏疾病的临床诊断具有重要意义，但是ECG四类心拍间数据不平衡问题严重制约着心拍分类性能的提升。针对这一问题，以卷积神经网络（CNN）为基础，首先在组合四类心拍等量数据基础上构建用于表达噪声及四类心拍间共性信息的通用CNN模型，接着以通用CNN模型为基础分别在四类心拍数据上构建四个更为有效表达对应心拍类别倾向性信息的类别CNN模型，最后综合四个类别CNN模型的输出判别心拍类型。在MIT-BIH心电图数据库上的实验结果显示，该方法的平均灵敏度为99.68%、平均阳性检测率是98.58%、综合指标是99.12%，显著优于二级联合聚类法在MIT-BIH心电图数据库上的分类性能。

基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统

陈斌杰, 陆志华, 周宇, 叶庆卫

2018, 38(12):  3643-3648.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040874

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为了探究利用两个麦克风进行多声源分离和二维平面定位的可能性，提出了一种基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统。该系统根据麦克风采集的信号，建立了双麦克风时延-衰减模型，然后利用DUET算法估计了模型的时延-衰减参数，并绘制了参数直方图。在语音分离阶段，建立了二进制时频掩膜（BTFM），根据参数直方图，结合二值掩蔽的方法对混合语音进行了分离；在声源定位阶段，通过推导模型衰减参数与信号能量比之间的关系，得到了确定声源位置的数学方程组。利用Roomsimove工具箱模拟室内声学环境，通过Matlab仿真和几何坐标计算，在对多个声源目标分离的同时完成了二维平面中的定位。实验结果表明，该系统对多个声源信号的定位误差均在2%以下，有助于小型系统的研究和开发。