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龚鸣清, 叶煌, 张鉴, 卢兴敬, 陈伟

2019, 39(6): 1557-1562. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122608

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针对使用ARM处理器的移动智能设备执行神经网络推理计算效率不高的问题，提出了一套基于ARMv8架构的单精度浮点通用矩阵乘法（SGEMM）算法优化方案。首先，确定ARMv8架构的处理器执行SGEMM算法的计算效率受限于向量化计算单元使用方案、指令流水线和缓存未命中的发生概率；其次，针对三点导致计算效率受限的原因实现向量指令内联汇编、数据重排和数据预取三条优化技术；最后，根据语音方向的神经网络中常见的三种矩阵模式设计测试实验，实验中使用RK3399硬件平台运行程序。实验结果表示：方阵模式下单核计算速度为10.23 GFLOPS，达到实测浮点峰值的78.2%；在细长矩阵模式下单核计算速度为6.35 GFLOPS，达到实测浮点峰值的48.1%；在连续小矩阵模式下单核计算速度为2.53 GFLOPS，达到实测浮点峰值19.2%。将优化后的SGEMM算法部署到语音识别神经网络程序中，程序的实际语音识别速度取得了显著提高。

基于流式计算的空间科学卫星数据实时处理

孙小涓, 石涛, 胡玉新, 佟继周, 李冰, 宋峣

2019, 39(6): 1563-1568. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122602

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针对空间科学卫星探测数据的实时处理要求越来越高的问题，提出一种基于流计算框架的空间科学卫星数据实时处理方法。首先，根据空间科学卫星数据处理特点对数据流进行抽象分析；然后，对各处理单元的输入输出数据结构进行重新定义；最后，基于流计算框架Storm设计数据流处理并行结构，以适应大规模数据并行处理和分布式计算的要求。对应用该方法开发的空间科学卫星数据处理系统进行测试分析，测试结果显示，在相同条件下数据处理时间比原有系统缩短了一半；数据局部性策略比轮询策略具有更高的吞吐率，数据元组吞吐率平均提高29%。可见采用流式计算框架能够大幅缩短数据处理延迟，提高空间科学卫星数据处理系统的实时性。

HSWAP:适用于高性能计算环境的数值模拟工作流管理平台

赵士操, 肖永浩, 段博文, 李于锋

2019, 39(6): 1569-1576. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122606

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针对高性能计算（HPC）环境中的"建模、计算、分析、优化"一体化应用构建的问题，设计了支持数值模拟软件封装和数值模拟工作流交互设计的数值模拟工作流管理平台——HSWAP。首先，基于对数值模拟活动的运行特征共性建模构建组件模型；然后，利用工作流表达数值模拟活动间的控制、数据依赖关系，建立形式化的数值模拟工作流模型，所形成的工作流模型可在平台中自动解析并适配高性能计算资源，从而实现批量关联数值模拟任务的自动生成与调度，为领域用户屏蔽高性能计算资源的使用细节。平台提供Web Portal服务，支持图形数值模拟程序的交互界面推送。目前该平台已在超算中心实际生产环境得到部署应用，可在2人月内完成包含10个以下数值模拟软件、20个以内计算任务节点的数值模拟工作流的集成。

超级计算机网络引导技术研究与分析

龚道永, 宋长明, 刘沙, 漆锋滨

2019, 39(6): 1577-1582. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122605

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针对超级计算机系统中网络引导时间开销大的问题，提出网络引导分布算法是影响网络引导性能的主要因素之一，是优化网络引导性能的主要方向的观点。首先，分析了影响大规模网络引导性能的主要因素；其次，结合一种典型超级计算机系统，分析了超节点循环分布算法（SCDA）和插件循环分布算法（BCDA）的网络引导数据流拓扑结构；最后，量化分析了这两种算法对各个网络路径段的压力和可获得的网络性能，发现BCDA性能是SCDA性能的1~20倍。通过理论分析和模型推导发现，在计算节点和引导服务器之间使用更细粒度的映射算法可以在引导部分资源时使用尽量多的引导服务器，减少对局部网络资源的过早竞争，提升网络引导性能。

基于需求预测的PaaS平台资源分配方法

徐雅斌, 彭宏恩

2019, 39(6): 1583-1588. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122613

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针对缺乏PaaS平台下资源需求的有效预测与优化分配的问题，提出一种资源需求预测模型和分配方法。首先，根据PaaS平台中应用对资源需求的周期性来对资源序列进行切分，并在短期预测的基础上结合应用的多周期性特征，利用多元回归算法建立综合的预测模型。然后，基于MapReduce架构设计实现了一个Master-Slave模式的PaaS平台资源分配系统。最后，结合当前任务请求和资源需求预测结果进行资源分配。实验结果表明，采用该资源需求预测模型和分配方法后，相比于自回归模型和指数平滑算法，平均绝对百分比误差分别下降8.71个百分点和2.07个百分点，均方根误差分别下降2.01个百分点和0.46个百分点。所提预测模型的预测结果不仅误差小，与真实值的拟合程度也较高，而且利用较小的时间开销就可以获得较高的准确度。此外，使用该预测模型的PaaS平台的资源请求的平均等待时间有了明显的下降。

基于微操作的Hadoop参数自动调优方法

李耘书, 滕飞, 李天瑞

2019, 39(6): 1589-1594. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122592

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Hadoop作为大规模分布式数据处理框架已经在工业界得到广泛的应用，针对手动和经验调优方法中参数空间庞大和运行流程复杂的问题，提出了一种Hadoop参数自动优化的方法和分析框架。首先，对作业运行流程进行解耦，从可变参数直接影响的更细粒度的角度定义微操作，从而分析参数和单次微操作执行时间的关系；然后，利用微操作对作业运行流程进行重构，建立参数和作业运行时间关系的模型；最后，在此模型上应用各类搜索优化算法高效快速得出优化后的系统参数。在terasort和wordcount两个作业类型上进行了实验，实验结果表明，相对于默认参数情况，该方法使作业执行时间分别缩短了至少41%和30%。该方法能够有效提高Hadoop作业执行效率，缩短作业执行时间。

基于带权评论图的水军群组检测及特征分析

张琪, 纪淑娟, 傅强, 张纯金

2019, 39(6): 1595-1600. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122611

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针对在电子商务平台上检测编写虚假评论的水军群组的问题，提出了基于带权评论图的水军群组检测算法（WGSA）。首先，利用共评论特征构建带权评论图，权重由一系列群组造假指标计算得到；然后，为边权重设置阈值筛选可疑子图；最后，从图的社区结构出发，利用社区发现算法生成最终的水军群组。在Yelp大型数据集上的实验结果表明，与K均值聚类算法（KMeans）、基于密度的噪声应用空间聚类算法（DBscan）以及层次聚类算法相比WGSA算法的准确度更高，同时对检测到水军群组的特征与差异作了分析，发现水军群组的活跃度不同，危害也不同。其中，高活跃度群组危害最大，应重点关注。

基于Dropout的改进卷积神经网络模型平均方法

程俊华, 曾国辉, 鲁敦科, 黄勃

2019, 39(6): 1601-1606. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122501

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针对深度卷积神经网络（CNN）中的过拟合问题，提出一种基于Dropout改进CNN的模型预测平均方法。首先，训练阶段在池化层引入Dropout，使得池化层单元值具有稀疏性；然后，在测试阶段将训练时池化层Dropout选择单元值的概率与池化区域各单元值所占概率相乘作为双重概率；最后，将提出的双重概率加权的模型平均方法应用于测试阶段，使得训练阶段池化层Dropout的稀疏效果能够更好地反映到测试阶段池化层上，从而使测试错误率达到与训练的较低错误率相近的结果。在给定大小的网络中所提方法在MNIST和CIFAR-10数据集上的测试错误率分别为0.31%和11.23%。实验结果表明：仅考虑池化层对结果的影响，所提方法与Prob.weighted pooling和Stochastic Pooling方法相比具有更低的错误率，表明池化层Dropout使得模型更具泛化性，并且池化单元值对于模型泛化具有一定帮助，能够更有效避免过拟合。

基于特征复用的卷积神经网络模型压缩方法

冀树伟, 杨喜旺, 黄晋英, 尹宁

2019, 39(6): 1607-1613. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018091992

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为了在不降低准确率的前提下，减小卷积神经网络模型的体积与计算量，提出一种基于特征复用的卷积神经网络压缩模块——特征复用单元（FR-unit）。首先，针对不同类型的卷积神经网络结构，提出不同的优化方法；然后，在对输入特征图进行卷积操作后，将输入特征与输出特征进行结合；最后，将结合后的特征传递给下一层。通过对低层特征的重复使用，使总的提取的特征数量不发生改变，以保证优化后的网络的准确率不会发生改变。在CIFAR10数据集上进行验证，实验结果表明，优化后的VGG模型体积缩小为优化前的75.4%，预测时间缩短为优化前的43.5%；优化后的Resnet模型体积缩小为优化前的53.1%，预测时间缩短为优化前的60.9%，且在测试集上的准确率均未降低。

模型聚合解聚的智能触发机制

宁进, 陈雷霆, 周川, 张磊

2019, 39(6): 1614-1618. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112281

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针对现有模型聚合解聚（AD）触发机制人工依赖性高、频繁聚合解聚的问题，提出了一种基于关注域的多实体时序离群点检测算法的智能触发机制。首先，基于关注近邻划分关注域；然后，计算关注域中实体的k距离离群值，得到关注域的离群值；最后，结合一种基于最强关注域阈值判定方法，构建聚合解聚触发机制。在真实数据集上的实验结果表明，与传统的单实体时序离群点检测算法相比，所提算法在指标Precision、Recall和综合指标F1-score上均提升了10个百分点以上，不仅能及时地判断聚合解聚操作的触发时机，而且能使得仿真系统智能地检测出发生突发情况的仿真实体，满足了多分辨率建模的要求。

基于去噪自编码器的极限学习机

来杰, 王晓丹, 李睿, 赵振冲

2019, 39(6): 1619-1625. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112246

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针对极限学习机算法（ELM）参数随机赋值降低算法鲁棒性及性能受噪声影响显著的问题，将去噪自编码器（DAE）与ELM算法相结合，提出了基于去噪自编码器的极限学习机算法（DAE-ELM）。首先，通过去噪自编码器产生ELM的输入数据、输入权值与隐含层参数；然后，以ELM求得隐含层输出权值，完成对分类器的训练。该算法一方面继承了DAE的优点，自动提取的特征更具代表性与鲁棒性，对于噪声有较强的抑制作用；另一方面克服了ELM参数赋值的随机性，增强了算法鲁棒性。实验结果表明，在不含噪声影响下DAE-ELM相较于ELM、PCA-ELM、SAA-2算法，其分类错误率在MNIST数据集中至少下降了5.6%，在Fashion MNIST数据集中至少下降了3.0%，在Rectangles数据集中至少下降了2.0%，在Convex数据集中至少下降了12.7%。

考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法

李旭峰, 宋亚飞, 李晓楠

2019, 39(6): 1626-1631. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102218

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针对时域不确定信息的融合难题，为充分体现时域信息融合的动态性特点和时间因素对融合的影响，在证据理论的基础上，提出一种考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法。首先将决策者对时序的偏好融入时域证据融合，通过分析时域证据序列的特点，在定义时序记忆因子的基础上，对决策者的时序偏好进行度量；然后通过构建优化模型求解时序权重，再结合证据信任度的概念，对证据源进行修正；最后利用Dempster组合规则对修正后的证据进行融合。数值算例表明，与没有考虑时间因素的融合方法相比，考虑决策者时序偏好的证据融合方法可以有效处理时域信息序列中的冲突信息，得到合理的融合结果；同时，所提方法充分考虑了时域证据序列的信任度和决策者的主观偏好，可以反映决策者主观因素对时域证据融合的影响，较好地体现了时域证据融合的动态性特点。

基于密集连接卷积神经网络的链路预测模型

王文涛, 吴淋涛, 黄烨, 朱容波

2019, 39(6): 1632-1638. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112279

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现有的基于网络表示学习的链路预测算法主要通过捕获网络节点的邻域拓扑信息构造特征向量来进行链路预测，该类算法通常只注重从网络节点的单一邻域拓扑结构中学习信息，而对多个网络节点在链路结构上的相似性方面研究不足。针对此问题，提出一种基于密集连接卷积神经网络（DenseNet）的链路预测模型（DenseNet-LP）。首先，利用基于网络表示学习算法node2vec生成节点表示向量，并利用该表示向量将网络节点的结构信息映射为三维特征数据；然后，利用密集连接卷积神经网络来捕捉链路结构的特征，并建立二分类模型实现链路预测。在四个公开的数据集上的实验结果表明，相较于网络表示学习算法，所提模型链路预测结果的ROC曲线下方面积（AUC）值最大提高了18个百分点。

基于注意力和字嵌入的中文医疗问答匹配方法

陈志豪, 余翔, 刘子辰, 邱大伟, 顾本刚

2019, 39(6): 1639-1645. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102184

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针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语，且特征工程需消耗大量人力成本的问题，提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案句子不同尺度的上下文信息，并引入注意力机制来强调问题和答案句子之间的相互影响，该方法能有效学习问题句子和正确答案句子之间的语义关系。由于中文医疗领域问答匹配任务没有标准的评测数据集，因此使用公开可用的中文医疗问答数据集（cMedQA）进行评测，实验结果表明该方法优于词匹配、字匹配和双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）建模方法，并且Top-1准确率为65.43%。

基于注意力机制的双向长短时记忆网络模型突发事件演化关系抽取

闻畅, 刘宇, 顾进广

2019, 39(6): 1646-1651. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122533

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针对现有突发事件关系抽取研究多集中于因果关系抽取而忽略了其他演化关系的问题，为了提高应急决策中信息抽取的完备性，应用一种基于注意力机制的双向长短时记忆（LSTM）网络模型进行突发事件演化关系抽取。首先，结合突发事件演化关系的概念，构建演化关系模型并进行形式化定义，依据模型对突发事件语料进行标注；其次，搭建双向LSTM网络结构，并引入注意力机制计算注意力概率以突出关键词汇在文本中的重要程度；最终，使用搭建的网络模型进行演化关系抽取得到结果。在演化关系抽取实验中，相对于现有因果关系抽取方法，所提方法不仅抽取出更加充分的演化关系，为突发事件应急决策提供了更完善的信息；同时，在正确率、召回率和F1分数上分别平均提升了7.3%、6.7%和7.0%，有效提高了突发事件演化关系抽取的准确性。

基于双重注意力孪生网络的实时视觉跟踪

杨康, 宋慧慧, 张开华

2019, 39(6): 1652-1656. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112419

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为了解决全卷积孪生网络（SiamFC）跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题，提出了一种双重注意力机制孪生网络（DASiam）去调整网络模型并且不需要在线更新。首先，主干网络使用修改后表达能力更强的并适用于目标跟踪任务的VGG网络；然后，在网络的中间层加入一个新的双重注意力机制去动态地提取特征，这种机制由通道注意机制和空间注意机制组成，分别对特征图的通道维度和空间维度进行变换得到双重注意特征图；最后，通过融合两个注意机制的特征图进一步提升模型的表征能力。在三个具有挑战性的跟踪基准库即OTB2013、OTB100和2017年视觉目标跟踪库（VOT2017）实时挑战上进行实验，实验结果表明，以40 frame/s的速度运行时，所提算法在OTB2013和OTB100上的成功率指标比基准SiamFC分别高出3.5个百分点和3个百分点，并且在VOT2017实时挑战上面超过了2017年的冠军SiamFC，验证了所提出算法的有效性。

基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

张德正, 翁理国, 夏旻, 曹辉

2019, 39(6): 1657-1662. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122551

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针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。

基于Darknet网络和YOLOv3算法的船舶跟踪识别

刘博, 王胜正, 赵建森, 李明峰

2019, 39(6): 1663-1668. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102190

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针对我国沿海与内陆水域区域视频监控处理存在实际利用率低、误差率大、无识别能力、需人工参与等问题，提出基于Darknet网络模型结合YOLOv3算法的船舶跟踪识别方法实现船舶的跟踪并实时检测识别船舶类型，解决了重要监测水域船舶跟踪与识别问题。该方法提出的Darknet网络引入了残差网络的思想，采用跨层跳跃连接方式以增加网络深度，构建船舶深度特征矩阵提取高级船舶特征进行组合学习，得到船舶特征图。在此基础上，引入YOLOv3算法实现基于图像的全局信息进行目标预测，将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中。加入惩罚机制来提高帧序列间的船舶特征差异。通过逻辑回归层作二分类预测，实现在准确率较高的情况下快速进行目标跟踪与识别。实验结果表明，提出的算法在30 frame/s的情况下，平均识别精度达到89.5%，与传统以及深度学习算法相比，不仅具有更好的实时性、准确性，对各种环境变化具有较好的鲁棒性，而且可以识别多种船舶的类型及其重要部位。

基于Faster R-CNN和IoU优化的实验室人数统计与管理系统

盛恒, 黄铭, 杨晶晶

2019, 39(6): 1669-1674. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102182

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针对人员位置相对固定的场景中实时人数统计的管理需求，以普通高校实验室为例，设计并实现了一套基于更快速的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）和交并比（IoU）优化的实验室人数统计与管理系统。首先，使用Faster R-CNN模型对实验室内人员头部进行检测；然后，根据模型检测的输出结果，利用IoU算法滤去重复检测的目标；最后，采用基于坐标定位的方法确定实验室内各个工作台是否有人，并将相对应的数据存入数据库。该系统主要功能有：①实验室实时视频监控及远程管理；②定时自动拍照检测采集数据，为实验室的量化管理提供数据支撑；③实验室人员变化数据查询与可视化展示。实验结果表明，所提基于Faster R-CNN和IoU优化的实验室人数统计与管理系统可用于办公场景中实时人数统计和远程管理。

候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法

郑伊, 齐冬莲, 王震宇

2019, 39(6): 1675-1679. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112361

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针对传统方法对国际音标（IPA）的字符特征提取存在的识别精度低、实效性差等问题，提出了一种候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法。首先，以YOLO网络为基础，结合国际音标字符图像X轴方向排列紧密、字符种类和形态多样的特点来改变YOLO网络中候选框的分布密度；然后，增加识别过程中候选框在X轴上的分布，同时减小Y轴方向上的密度，构成YOLO-IPA网络。对采集自《汉语方音字汇》的含有1360张、共72类国际音标图像的数据集进行检验，实验结果表明：所提方法对尺寸较大的字符识别率达到93.72%，对尺寸较小的字符识别率达到89.31%，较传统的字符识别算法，大幅提高了识别准确性；同时，在实验环境下检测速度小于1 s，因而可满足实时应用的需求。

基于深度神经网络的肺炎图像识别模型

何新宇, 张晓龙

2019, 39(6): 1680-1684. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102112

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当前的肺炎图像识别算法面临两个问题：一是肺炎特征提取器使用的迁移学习模型在源数据集与肺炎数据集上图像差异较大，所提取的特征不能很好地契合肺炎图像；二是算法使用的softmax分类器对高维特征处理能力不够强，在识别准确率上仍有提升的空间。针对这两个问题，提出了一种基于深度卷积神经网络的肺炎图像识别模型。首先使用ImageNet数据集训练好的GoogLeNet Inception V3网络模型进行特征提取；其次，增加了特征融合层，使用随机森林分类器进行分类预测。实验在Chest X-Ray Images肺炎标准数据集上进行。实验结果表明，该模型的识别准确率、敏感度、特异度的值分别达到96.77%、97.56%、94.26%。在识别准确率以及敏感度指标上，与经典的GoogLeNet Inception V3+Data Augmentation （GIV+DA）算法相比，所提模型分别提高了1.26、1.46个百分点，在特异度指标上已接近GIV+DA算法的最优结果。

基于多区域融合的表情鲁棒三维人脸识别算法

桑高丽, 闫超, 朱蓉

2019, 39(6): 1685-1689. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112301

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为了实现三维人脸识别算法对表情变化的鲁棒性，提出一种基于语义对齐的多区域模板融合三维人脸识别算法。首先，为了实现三维人脸在语义上的对齐，将所有三维人脸模型与预定义标准参考模型做稠密对齐。然后，根据人脸表情具有区域性的特点，为了不受限于区域划分的精准度，提出基于多区域模板的相似度预测方法。最后，采用多数投票法将多个分类器的预测结果融合得到最终识别结果。实验结果表明，在FRGC v2.0表情三维人脸数据库上所提算法可以达到98.69%的rank-1识别率，在含有遮挡变化的Bosphorus数据库上该算法达到84.36%的rank-1识别率。

基于近邻三值模式和协作表示的三维掌纹识别

刘玉珍, 蒋政权, 赵娜

2019, 39(6): 1690-1695. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102124

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针对二维掌纹图像存在易伪造、抗噪能力差的问题，提出一种基于近邻三值模式（NTP）和协作表示的三维掌纹识别方法。首先，利用形状指数把三维掌纹的表面几何信息映射成二维数据，以弥补常用均值或高斯曲率映射无法精确描述三维掌纹特征的缺陷；其次，对形状指数图作分块处理，利用近邻三值模式提取分块形状指数图的纹理特征；最后，利用协作表示的方法进行特征分类。在三维掌纹库上和经典算法进行的对比实验中，该方法的识别率为99.52%，识别时长为0.6738 s，优于其他算法；在识别率方面，与经典的局部二值模式（LBP）、局部三值模式（LLTP）、CompCode、均值曲率图（MCI）法相比分别提高了7.77%、6.02%、5.12%和3.97%；在识别时间方面，与Homotopy、对偶增广拉格朗日法（DALM）、SpaRSA方法相比分别降低了6.7 s、15.9 s和61 s。实验结果表明，所提算法具有良好的特征提取和分类能力，能够有效地提高识别精度并减少识别时间。

语义驱动的司法文档学习分类方法

马建刚, 马应龙

2019, 39(6): 1696-1700. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018109193

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基于海量的司法文书进行的高效司法文档分类有助于目前的司法智能化应用，如类案推送、文书检索、判决预测和量刑辅助等。面向通用领域的文本分类方法因没有考虑司法领域文本的复杂结构和知识语义，导致司法文本分类的效能很低。针对该问题提出了一种语义驱动的方法来学习和分类司法文书。首先，提出并构建了面向司法领域的领域知识模型以清晰表达文档级语义；然后，基于该模型对司法文档进行相应的领域知识抽取；最后，利用图长短期记忆模型（Graph LSTM）对司法文书进行训练和分类。实验结果表明该方法在准确率和召回率方面明显优于常用的长短期记忆（LSTM）模型、多类别逻辑回归和支持向量机等方法。

基于Word2Vec模型特征扩展的Web搜索结果聚类性能的改进

杨楠, 李亚平

2019, 39(6): 1701-1706. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102106

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对于用户泛化和模糊的查询，将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理，便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段（snippet）的短文本组成，而传统的单词频率-逆文档频率（TF-IDF）特征选择模型不能适用于稀疏的短文本，使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发，提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展，即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段（snippet）的扩展，扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入，对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成，将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明，所提方法在聚类性能方面优于对比方法。

基于带多数类权重的少数类过采样技术和随机森林的信用评估方法

田臣, 周丽娟

2019, 39(6): 1707-1712. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102180

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针对信用评估中最为常见的不均衡数据集问题以及单个分类器在不平衡数据上分类效果有限的问题，提出了一种基于带多数类权重的少数类过采样技术和随机森林（MWMOTE-RF）结合的信用评估方法。首先，在数据预处理过程中利用MWMOTE技术增加少数类别样本的样本数；然后，在预处理后的较平衡的新数据集上利用监督式机器学习算法中的随机森林算法对数据进行分类预测。使用受测者工作特征曲线下面积（AUC）作为分类评价指标，在UCI机器学习数据库中的德国信用卡数据集和某公司的汽车违约贷款数据集上的仿真实验表明，在相同数据集上，MWMOTE-RF方法与随机森林方法和朴素贝叶斯方法相比，AUC值分别提高了18%和20%。与此同时，随机森林方法分别与合成少数类过采样技术（SMOTE）方法和自适应综合过采样（ADASYN）方法结合，MWMOTE-RF方法与它们相比，AUC值分别提高了1.47%和2.34%，从而验证了所提方法的有效性及其对分类器性能的优化。

中文语境下的口令分析方法

曾剑平, 陈其乐, 吴承荣, 方熙

2019, 39(6): 1713-1718. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018109122

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针对目前口令语义分析挖掘主要针对英文口令，且局限于常见的单词或姓氏等口令单元的问题，在中文语境下，利用古诗、成语建立模式库，使用口令字符串的数据分析技术，提出了一种基于已知口令元的中文语境口令分析方法。首先，识别出已知口令元；然后，将其视作单个口令自由度；最后，计算给定攻击成功率下的自由度攻击成本，得出口令安全性的量化数值。设计实验对大量明文口令进行量化分析之后，可知在使用中文语境的口令中，80%的用户口令不具有高安全性，能够被字典攻击轻易攻破。

基于依赖关系图和通用漏洞评分系统的网络安全度量

王佳欣, 冯毅, 由睿

2019, 39(6): 1719-1727. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102199

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管理人员通常使用一些网络安全指标作为度量网络安全的重要依据。通用漏洞评分系统（CVSS）是目前人们普遍认同的网络度量方式之一。针对现有的基于CVSS的网络安全度量无法精确测量网络受到攻击的概率和影响两方面得分的问题，提出一种基于依赖关系图和CVSS的改进基础度量算法。首先发掘攻击图中漏洞节点的依赖关系，构建依赖关系图；然后根据依赖关系修改CVSS中漏洞的基础度量算法；最后聚合整个攻击图中的漏洞得分，得到网络受到攻击的概率及影响两方面的得分。采用模拟攻击者进行仿真实验，结果表明，该算法在算法精确度和可信度方面明显优于汇总CVSS分数算法，更加接近实际仿真结果。

基于图标相似性分析的恶意代码检测方法

杨萍, 赵冰, 舒辉

2019, 39(6): 1728-1734. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112259

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据统计，在大量的恶意代码中，有相当大的一部分属于诱骗型的恶意代码，它们通常使用与常用软件相似的图标来伪装自己，通过诱骗点击达到传播和攻击的目的。针对这类诱骗型的恶意代码，鉴于传统的基于代码和行为特征的恶意代码检测方法存在的效率低、代价高等问题，提出了一种新的恶意代码检测方法。首先，提取可移植的执行体（PE）文件图标资源信息并利用图像哈希算法进行图标相似性分析；然后，提取PE文件导入表信息并利用模糊哈希算法进行行为相似性分析；最后，采用聚类和局部敏感哈希的算法进行图标匹配，设计并实现了一个轻量级的恶意代码快速检测工具。实验结果表明，该工具对恶意代码具有很好的检测效果。

基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析

徐丙凤, 钟志成, 何高峰

2019, 39(6): 1735-1741. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122601

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针对信息物理融合系统（CPS）中的网络安全攻击会导致系统失效的问题，提出一种基于动态故障树的CPS风险建模及分析方法。首先，对动态故障树和攻击树集成建模，构建攻击-动态故障树（Attack-DFTs）模型；然后，分别采用二元决策图和输入输出马尔可夫链给出攻击-动态故障树中的静态子树和动态子树的形式化模型，并在此基础上给出攻击-动态故障树的定性分析方法，即分析网络安全攻击导致系统失效的基本事件路径；最后，通过一个典型的排污系统应用实例对方法的有效性进行验证。案例分析结果表明，所提方法能够分析CPS中由于网络安全攻击导致系统失效的事件序列，有效实现了CPS的综合安全评估。

基于实用拜占庭容错的物联网入侵检测方法

潘建国, 李豪

2019, 39(6): 1742-1746. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102096

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物联网入侵的检测率虽高，但面临节点能力消耗过大的问题，为此提出一种基于共识的实用拜占庭容错（PBFT）算法的入侵检测方法。首先，使用支持向量机（SVM）进行预训练得到入侵检测判定规则，并将训练规则应用于物联网中的每个节点；然后，选举出部分节点对网络中其他节点进行主动入侵检测，同时将自身的检测结果向其他节点公布；最后，每个节点依据PBFT算法判断其他节点的状态，使检测结果在系统内达到一致性。在NSL-KDD数据集上使用TinyOS进行仿真的实验结果表明，所提方法与集成入侵检测系统（ⅡDS）和双重降维双重检测（TDTC）方法相比，能量消耗平均降低12.2%和7.6%，能够有效地降低物联网的能量消耗。

基于智能手机运动传感器的步态特征身份识别方法

孔菁, 郭渊博, 刘春辉, 王一丰

2019, 39(6): 1747-1752. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102161

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利用行为特征进行身份验证是生物识别的前沿技术。为优化基于步态特征的身份识别研究中对数据的处理并改进识别的方式，提出利用智能手机运动传感器数据提取步态特征用于身份识别的方法。首先，应用空间转换算法解决传感器坐标系漂移问题，使数据可以完整准确地刻画行为特征；然后，利用支持向量机（SVM）算法对用户切换所导致的步态特征变化进行分类识别。实验结果表明，经过欧拉角法处理后，所提方法识别准确率达到95.5%，在有效识别用户变换的同时降低了空间开销和实现难度。

基于机器学习的异构多核处理器系统在线映射方法

安鑫, 张影, 康安, 陈田, 李建华

2019, 39(6): 1753-1759. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112311

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异构多核处理器（HMPs）平台已成为现代嵌入式系统的主流解决方案，其中在线映射或调度对充分发挥其高性能和低功耗的优势起着至关重要的作用。针对HMPs的应用任务动态映射问题，提出了一种基于机器学习预测模型的在线映射调度解决方案。一方面，构建了一个可以快速高效地预测和评估不同映射方案性能的机器学习模型，为在线调度提供支持；另一方面，将该机器学习模型整合到遗传算法中以高效地找到（接近）最优的资源分配方案。最后，通过一个M-JPEG解码器验证了所提方法的有效性。实验结果表明，该方法的平均执行时间相较于常见的轮询调度和抽样调度方法分别降低了28%和19%左右。

基于多类迭代局部搜索的自动化排课算法

宋婷, 陈矛, 吴超, 张龚钊

2019, 39(6): 1760-1765. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102183

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针对局部搜索算法容易陷入局部最优，无法自适应多种约束条件下排课的问题，提出一种基于多类迭代局部搜索的自动化排课算法。首先，通过多类分类器依据排课问题特征对排课问题进行分类，指导迭代局部搜索的邻域选择及参数设置。然后，在迭代局部搜索的过程中，使用基于序列的贪婪算法获得可行解。最后，采用以问题特性为导向的双温控制模拟退火算法在邻域中搜索局部最优解，并通过特定的扰动策略对当前最优解进行扰动后作为新的初始解进行迭代，最终达到全局最优。该算法在两个国际著名的数据集，即第二届国际时间表大赛基于课程的时间表数据集和Lewis 60数据集上进行了测试。实验结果表明，与当前文献中求解该问题的其他性能较优算法相比，所提出的算法具有更高的求解效率和质量。

基于投票机制的拜占庭容错共识算法

王海勇, 郭凯璇, 潘启青

2019, 39(6): 1766-1771. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102049

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针对现有的区块链中实用拜占庭容错（PBFT）共识算法、基于动态授权的拜占庭容错（DDBFT）共识算法、联盟拜占庭容错（CBFT）共识算法普遍存在能耗高、效率低、扩展性差等问题，通过引入投票机制，提出了基于投票机制的拜占庭容错（VPBFT）共识算法。首先，以PBFT算法为基础，将网络中的节点划分为四类具有不同职责的节点。其次，算法中的投票节点具有投票和评分权，监督生产节点诚实可靠地生产数据块；生产有效的数据块的生产节点优先进入下一轮，候选节点能够被选为生产节点，而普通节点则能够成为投票节点或候选节点。最后，不同类型的节点之间具有一定的数量关系，能够在不同类型节点的数目或网络中的节点总数发生变化时动态调整参数，从而使得算法适应动态网络。通过性能仿真分析可知，VPBFT算法相较于PBFT、DDBFT、CBFT等共识算法，具有低能耗、低时延、高容错性和高动态性。

基于软件定义网络的卫星网络容错路由机制

贾梦瑶, 王兴伟, 张爽, 易波, 黄敏

2019, 39(6): 1772-1779. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122615

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鉴于卫星网络对安全性和应对故障的能力有很高的要求，引入了软件定义网络（SDN）技术，在网络中放置中央控制器来增强网络对故障的应对能力。首先，基于SDN的思想设计了一种卫星网络模型，计算了三层轨道上卫星运行的参数并构建星座；然后，采用分层路由的方法，设计了一种针对卫星网络的容错路由机制；最后，在Mininet平台上进行了仿真实验，将容错路由算法（FTR）的实验结果与基于链路感知的星间路由算法（LRSR）和多层卫星网络路由算法（MLSR）的实验结果进行了对比。对比结果表明，在网络中无损坏节点和链路的情况下，FTR的路由总延时比LRSR平均降低了6.06%，说明了引入SDN集中控制的有效性；FTR的丢包率比同样以最小延时为目标的MLSR降低了25.79%，说明了在网络模型中为中轨道（MEO）卫星设计临时存储路由机制的有效性。而当网络中节点和链路的失效情况比较严重时，FTR的路由总延时比LRSR降低了3.99%，比MLSR降低了19.19%；其丢包率比LRSR降低了16.94%，比MLSR降低了37.95%，说明了FTR的容错有效性。实验结果验证了基于SDN的卫星网络路由机制具有更好的容错能力。

基于通用软件无线电外设的OFDM信道物理密钥量化分析

丁宁, 管新荣, 杨炜伟

2019, 39(6): 1780-1785. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102120

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为了对比分析实测数据下单门限量化算法与双门限量化算法的性能差异，并通过优化量化参数改善物理密钥性能，采用通用软件无线电外设（USRP）搭建了正交频分复用（OFDM）系统，通过信道估计提取信道幅度特征作为密钥源（实测数据），从密钥一致性、密钥随机性和密钥剩余长度三个方面分析了两种量化算法的性能。基于实测数据得到了单门限量化和双门限量化下密钥一致性、密钥随机性和密钥剩余长度仿真结果。仿真结果表明：在单门限量化算法中，在给定密钥随机性约束下存在最优量化门限使得密钥不一致率最低；在双门限量化算法中，存在最优量化因子使得有效密钥长度最大化；结合Cascade密钥协商算法进行协商时，不同量化算法的密钥一致性与密钥生成速率存在折中关系。

移动自组网媒体接入控制协议自私行为优化算法设计

高士娟, 王喜军, 朱清超

2019, 39(6): 1786-1791. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102152

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针对移动自组网媒体接入控制协议的自私行为处理机制中存在的静态性、不公平性和复杂性等问题，提出一种自私行为优化处理算法。首先，结合最优化理论和反馈原理，利用历史样本推导最优接入概率，实现参数的实时动态变化，改善静态性；然后，设置所有节点特定时刻均采用最优接入概率，改善网络公平索引系数；最后，采用线性迭代机制，避免算法复杂度的增加。在此基础上，利用李雅普诺夫算法和全局稳态点，理论上证明了所提算法的稳定性和有效性。实验结果表明，相比优化前，所提算法自私节点数、时延分别降低了30%~50%、8~10 ms，吞吐量、公平索引值分别提高了0.5 Mb/s、0.05，控制开销基本保持不变，自私行为处理机制的性能得到改善。

基于分步小波变换的对流层电波传播特性和分析软件

韦姗姗, 胡圣波, 鄢婷婷, 莫金容

2019, 39(6): 1792-1798. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102119

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为满足对流层无线通信系统设计和优化的需要，基于抛物型波动方程和分步小波变换，研究了对流层电波传播特性，开发了电波传播特性分析软件。首先，通过建立数值求解的计算场景，给出了一种基于分步小波变换的对流层电波传播特性分析方法；其次，基于提出的分析方法和Matlab，开发了对流层电波传播特性分析软件。数值计算表明，提出的分步小波变换方法收敛性比分步傅里叶变换方法好；对流层传播损耗与天线高度和仰角密切相关，天线仰角越小传播损耗也越小，天线高度越大传播损耗越小；蒸发波导环境下的传播损耗比标准大气环境下的传播损耗要小。此外，开发的分析软件图形用户界面友好，操作简单、灵活。

基于Voronoi图的群体队形控制方法

黄东晋, 段思文, 雷雪, 梁景坤

2019, 39(6): 1799-1803. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102210

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影视作品中采用群体队形控制技术来制作大量角色处于某种队形运动的场景，但许多群体队形技术往往侧重于对自由移动的个体角色进行控制，而忽视了对队形运动的整体控制，导致场景画面缺乏美感性、整体性和条理性。针对这些问题，提出了基于Voronoi图的群体队形控制方法。首先，将群体队形进行Voronoi图空间划分，建立一个包含所有智能体的队形网格；然后，提出一种新的群体队形形变算法，采用人工势能场和相对速度障碍法进行合理避障，再结合弹簧系统使群体队形在形变过程中尽可能保持整体稳定；最后，采用Lloyd算法快速恢复到目标队形。实验结果表明，该方法可以很好地模拟群体队形变换运动，适用各种复杂场景，具有美感、整体、条理的队形变换效果。

基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法

司马紫菱, 胡峰

2019, 39(6): 1804-1809. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112284

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针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题，提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法。首先，利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息；其次，结合Sigmoid函数和伽马矫正构造新的光照补偿归一化函数，同时提出了一种基于高斯引导滤波的反锐化掩模算法，用于调整基准图的细节；最后，分别从亮度、色调和曝光率设计曝光图集的加权值，通过多尺度融合得到最终增强结果，有效地避免了增强结果中的光晕和颜色失真。在不同的公开数据集上的实验结果表明，与传统的低照度图像增强方法进行相比，所提方法降低了亮度失真率，提升了视觉信息保真度。该方法能够有效地保留视觉信息，有利于实现低照度图像增强的实时性应用。

基于纹理分水岭的斜坡单元提取算法

程露, 周波

2019, 39(6): 1810-1815. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102164

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斜坡单元在以滑坡为主的地质灾害预防和评价中有着广泛的应用，其提取和划分是滑坡灾害风险评估的首要工作和重要基础。针对传统地理信息系统（GIS）方法提取的斜坡单元存在平行边界和误分割问题，提出了基于纹理分水岭的斜坡单元提取方法，通过分割地形图像划分斜坡单元。首先通过预处理地形数据得到数字高程模型（DEM）图像，利用灰度共生矩阵提取DEM纹理特征；然后计算融合灰度和纹理特征的梯度图像，对梯度图像进行基于标记的分水岭分割，使其能够准确获取山体和流域边界；最后，结合正负地形，对山体对象进行分水岭分割以实现斜坡单元的提取。实验结果表明，所提方法对不同地貌类型和分辨率的DEM图像都有良好的划分效果；相较于传统的GIS方法，该方法能够正确分割水平面和倾斜面，有效避免因洼地填平处理而产生的平行边界问题。

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

张娜, 秦品乐, 曾建潮, 李启

2019, 39(6): 1816-1823. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102100

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针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。

时间尺度与选择倾向性协同作用下的演化博弈模型

王西龙, 王继成, 罗成, 田秀霞

2019, 39(6): 1824-1828. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102196

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针对合作行为的涌现与维持问题，基于演化博弈理论和网络理论，提出了一种促进合作的演化博弈模型。该模型同时将时间尺度、选择倾向性引入到演化博弈中。在初始化阶段，根据持有策略的时间尺度将个体分为两种类型：一种个体在每个时间步都进行策略更新；另一种个体在每一轮博弈后，以某种概率来决定是否进行策略更新。在策略更新阶段，模型用个体对周围邻居的贡献来表征他的声誉，并假设参与博弈的个体倾向于学习具有较好声誉邻居的策略。仿真实验结果表明，所提出的时间尺度与选择倾向性协同作用下的演化博弈模型中，合作行为能够在群体中维持；惰性个体的存在不利于合作的涌现，但是个体的非理性行为反而能够促进合作。

考虑节点过载的碳排放空间关联系统级联失效模型

黄光球, 谢蓉

2019, 39(6): 1829-1835. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112294

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为提高突发事件级联失效对现实碳排放关联系统破坏程度的评估可信性，在传统复杂网络的"负载-容量"级联失效模型基础上，考虑个体成员对负载的冗余能力，提出一种过载失效概率，构建了考虑节点过载状态的级联失效模型，并基于节点特性提出了6种过载节点负载分配策略。仿真结果表明：在过载节点负载分配策略中，综合分配策略整体上较优，能够有效控制级联失效的规模，增加网络鲁棒性；在一定范围内提升过载参数有助于降低级联失效的影响，但提升到一定程度时改善效果不明显；在不同负载分配策略下，剩余系数存在一个最优值，容量可调参数存在最优区间，可以使碳排放关联网络保持较好鲁棒性的同时，花费较小的构建成本，其中紧密度分配策略对应的网络构建成本较高。

考虑多种运输方式的整车物流服务供应链订单分配问题

李丽滢, 付寒梅

2019, 39(6): 1836-1841. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122461

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针对整车物流服务供应链的订单分配问题，提出了考虑多种运输方式的双层订单分配模型。首先，考虑到运输方式会影响运输成本、客户的准时送达要求等因素，建立以准时送达和最小化物流采购成本为目标的双层规划模型；其次，设计启发式算法（HA）确定各运输方式的任务量；然后，借助混合蛙跳算法（SFLA）求解各功能物流服务提供商间各运输方式的任务量分配；最后，通过不同规模的算例与遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、蚁群算法（ACO）等进行求解对比。算例结果表明，与原有的成本438万元相比，所提模型得到显著优化的421万元，说明所构建模型的订单分配方案能够更有效解决整车物流的订单分配问题。实验对比表明，较传统智能算法（GA、PSO、ACO）的求解结果，两阶段的HA-SFLA算法能更快得出显著优化的结果，说明HA-SFLA算法能更好地求解考虑运输方式的双层订单分配规划模型。在满足客户送达时间要求的同时，考虑运输方式的双层订单分配模型及算法显著降低物流成本，促进物流集成商为获取更多利益而在订单分配阶段考虑运输方式。

基于XML的信息物理融合系统组件建模与仿真

张程, 陈付龙, 刘超, 齐学梅

2019, 39(6): 1842-1848. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102207

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信息物理融合系统（CPS）涉及多种计算模型的集成和协同工作，针对CPS设计方法不统一、重塑性差、复杂度高、难以协同建模验证等问题，提出一种结构化、可描述行为的异元组件模型。首先，用统一组件建模方法进行建模，解决模型不开放问题；然后，用可扩展标记语言（XML）规范描述各类组件，解决不同计算模型描述语言不一致和不可扩展问题；最后，用多级开放组件模型的协同仿真验证方式进行仿真验证，解决验证的不可协同问题。通过通用组件建模方法、XML组件规范描述语言以及验证工具平台XModel对医用恒温箱进行了建模、描述和仿真。医用恒温箱的案例表明，这种模型驱动建立可重塑异元组件并确认其设计正确性的过程，支持信息物理协同设计和边构建边纠正，可避免在系统实现过程中发现问题时再进行反复修改。

基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法

丁斗建, 赵晓林, 王长根, 高关根, 寇磊

2019, 39(6): 1849-1854. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102187

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针对稀疏型同时定位与地图构建（SLAM）算法环境信息丢失导致无法检测障碍物问题，提出一种基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法。首先，利用双目相机得到观测场景的视差图。然后，在机器人操作系统（ROS）架构下，同时运行定位与建图和障碍物检测两个节点。定位与建图节点基于ORB-SLAM2完成位姿估计与环境建图。障碍物检测节点引入深度阈值，将视差图二值化；运用轮廓提取算法得到障碍物轮廓信息并计算障碍物凸包面积；再引入面积阈值，剔除误检测区域，从而实时准确地解算出障碍物坐标。最后，将检测到的障碍物信息插入到环境的稀疏特征地图当中。实验结果表明，该方法能够在实现机器人自主定位的同时，快速检测出环境中的障碍物，检测精度能够保证机器人顺利避障。

矩阵式LED远光灯智能辅助控制系统

谭喜堂, 刘莎, 朱琴跃, 范清雯, 王晨

2019, 39(6): 1855-1862. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102098

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针对现有汽车远光灯需要司机通过自身对路况的判断来完成手动操作，从而可能造成行车时因违规使用车灯而发生交通事故的问题，完成了基于不同路况和周围环境自动调节远光灯照射方式的矩阵式LED远光灯智能辅助控制系统的设计与实现。首先，根据车辆行驶特点及相关交通法规，针对不同的车前路况，提出矩阵式LED远光灯辅助系统的智能控制策略；然后，对系统的软硬件进行设计与实现，硬件部分主要包括主控制器模块、LED电源驱动模块以及矩阵开关控制模块的选型与电路设计，软件部分主要包括驱动电路控制、矩阵开关控制以及智能控制策略等功能模块；最后，在实验室环境下通过搭建完整的实验系统进行了功能测试。实验测试结果表明，所提方法控制结果准确、实时性好、可靠性高、易于实现，达到了预期目标。

基于三态信号的测试数据相容压缩方法

陈田, 左永生, 安鑫, 任福继

2019, 39(6): 1863-1868. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112334

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针对超大规模集成电路（VLSL）的发展过程中测试数据量增加的问题，提出了一种基于三态信号的测试数据压缩方法。首先，对测试集进行优化预处理操作，即对测试集进行部分输入精简和测试向量重排序操作，在提高测试集中无关位X的比例的同时，使各测试向量之间的相容性提高；随后，对预处理后的测试集进行三态信号编码压缩，即利用三态信号的特性将测试集划分为多个扫描切片，并对扫描切片进行相容编码压缩，考虑多种相容规则使得测试集的压缩率得到提高。实验结果表明，与同类压缩方法相比，所提的方法取得了较高的压缩率，平均测试压缩率达到76.17%，同时测试功耗和面积开销也没有明显增加。

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