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2019年 第39卷 第10期 刊出日期：2019-10-10

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人工智能

基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略

李鑫滨, 章寿涛, 闫磊, 韩松

2019, 39(10):  2795-2801.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020341

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针对水下监测网络中多自主航行器（AUV）协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先，为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响，构建了水声监测网络系统的综合模型；其次，针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况，基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题（RBP）。最后，提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP，从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明，在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比，在系统分别选择1、2、3个目标时，鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%，验证了所提方法的有效性。

基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络压缩方法

高钦泉, 赵岩, 李根, 童同

2019, 39(10):  2802-2808.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030516

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针对目前用于超分辨率图像重建的深度学习网络模型结构深且计算复杂度高，以及存储网络模型所需空间大，进而导致其无法在资源受限的设备上有效运行的问题，提出一种基于知识蒸馏的超分辨率卷积神经网络的压缩方法。该方法使用一个参数多、重建效果好的教师网络和一个参数少、重建效果较差的学生网络。首先训练好教师网络，然后使用知识蒸馏的方法将知识从教师网络转移到学生网络，最后在不改变学生网络的网络结构及参数量的前提下提升学生网络的重建效果。实验使用峰值信噪比（PSNR）评估重建质量的结果，使用知识蒸馏方法的学生网络与不使用知识蒸馏方法的学生网络相比，在放大倍数为3时，在4个公开测试集上的PSNR提升量分别为0.53 dB、0.37 dB、0.24 dB和0.45 dB。在不改变学生网络结构的前提下，所提方法显著地改善了学生网络的超分辨率重建效果。

改进的弹性网模型在深度神经网络中的应用

冯明皓, 张天伦, 王林辉, 陈荣, 连少静

2019, 39(10):  2809-2814.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040624

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由于具有较高的模型复杂度，深层神经网络容易产生过拟合问题，为了减少该问题对网络性能的不利影响，提出一种基于改进的弹性网模型的深度学习优化方法。首先，考虑到变量之间的相关性，对弹性网模型中的L1范数的不同变量进行自适应加权，从而得到L2范数与自适应加权的L1范数的线性组合。其次，将改进的弹性网络模型与深度学习的优化模型相结合，给出在这种新正则项约束下求解神经网络参数的过程。然后，推导出改进的弹性网模型在神经网络优化中具有群组选择能力和Oracle性质，进而从理论上保证该模型是一种更加鲁棒的正则化方法。最后，在多个回归问题和分类问题的实验中，相对于L1、L2和弹性网正则项，该方法的回归测试误差可分别平均降低87.09、88.54和47.02，分类测试准确度可分别平均提高3.98、2.92和3.58个百分点。由此，在理论和实验两方面验证了改进的弹性网模型可以有效地增强深层神经网络的泛化能力，提升优化算法的性能，解决深度学习的过拟合问题。

多标签学习中基于互信息的快速特征选择方法

徐洪峰, 孙振强

2019, 39(10):  2815-2821.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030483

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针对传统的基于启发式搜索的多标记特征选择算法时间复杂度高的问题，提出一种简单快速的多标记特征选择（EF-MLFS）方法。首先使用互信息（MI）衡量每个维度的特征与每一维标记之间的相关性，然后将所得相关性相加并排序，最后按照总的相关性大小进行特征选择。将所提方法与六种现有的比较有代表性的多标记特征选择方法作对比，如最大依赖性最小冗余性（MDMR）算法和基于朴素贝叶斯的多标记特征选择（MLNB）方法等。实验结果表明，EF-MLFS方法进行特征选择并分类的结果在平均准确率、覆盖率、海明损失等常见的多标记分类评价指标上均达最优；该方法无需进行全局搜索，因此时间复杂度相较于MDMR、对偶多标记应用（PMU）等方法也有明显降低。

基于新型间谍技术的半监督自训练正例无标记学习

李婷婷, 吕佳, 范伟亚

2019, 39(10):  2822-2828.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040606

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正例无标记（PU）学习中的间谍技术极易受噪声和离群点干扰，导致划分的可靠正例不纯，且在初始正例中随机选择间谍样本的机制极易造成划分可靠负例时效率低下，针对这些问题提出一种结合新型间谍技术和半监督自训练的PU学习框架。首先，该框架对初始有标记样本进行聚类并选取离聚类中心较近的样本来取代间谍样本，这些样本能有效地映射出无标记样本的分布结构，从而更好地辅助选取可靠负例；然后对间谍技术划分后的可靠正例进行自训练提纯，采用二次训练的方式取回被误分为正例样本的可靠负例。该框架有效地解决了传统间谍技术在PU学习中分类效率易受数据分布干扰以及随机间谍样本影响的问题。通过9个标准数据集上的仿真实验结果表明，所提框架的平均分类准确率和F-值均高于基本PU学习算法（Basic_PU）、基于间谍技术的PU学习算法（SPY）、基于朴素贝叶斯的自训练PU学习算法（NBST）和基于迭代剪枝的PU学习算法（Pruning）。

融合信任信息的欧氏嵌入推荐算法

徐玲玲, 曲志坚, 徐红博, 曹小威, 刘晓红

2019, 39(10):  2829-2833.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040597

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为了改善推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，提出一种融合信任信息的欧氏嵌入推荐（TREE）算法。首先，利用欧氏嵌入模型将用户和项目嵌入到统一的低维空间中；其次，在用户相似度计算公式中引入项目参与度和用户共同评分因子以度量信任信息；最后，在欧氏嵌入模型中加入社交信任关系正则化项，利用不同偏好的信任用户约束用户的位置向量并生成推荐结果。实验将TREE算法与概率矩阵分解（PMF）、社会正则化（SoReg）模型、社交的矩阵分解（SocialMF）模型、社交信任集成模型（RSTE）四种算法进行对比，当维度为5和10时，在Filmtrust数据集上TREE算法的均方根误差（RMSE）比最优的RSTE算法分别降低了1.60%、5.03%，在Epinions数据集上TREE算法的RMSE比最优的社交矩阵分解模型（SocialMF）算法分别降低了1.12%、1.29%。实验结果表明，TREE算法能进一步缓解稀疏和冷启动问题，提高评分预测的准确性。

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

田保军, 杨浒昀, 房建东

2019, 39(10):  2834-2840.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030583

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针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。

CNN-BiGRU网络中引入注意力机制的中文文本情感分析

王丽亚, 刘昌辉, 蔡敦波, 卢涛

2019, 39(10):  2841-2846.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030579

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传统卷积神经网络（CNN）中同层神经元之间信息不能互传，无法充分利用同一层次上的特征信息，缺乏句子体系特征的表示，从而限制了模型的特征学习能力，影响文本分类效果。针对这个问题，提出基于CNN-BiGRU联合网络引入注意力机制的模型，采用CNN-BiGRU联合网络进行特征学习。首先利用CNN提取深层次短语特征，然后利用双向门限循环神经网络（BiGRU）进行序列化信息学习以得到句子体系的特征和加强CNN池化层特征的联系，最后通过增加注意力机制对隐藏状态加权计算以完成有效特征筛选。在数据集上进行的多组对比实验结果表明，该方法取得了91.93%的F1值，有效地提高了文本分类的准确率，时间代价小，具有很好的应用能力。

基于语义分割的室内动态场景同步定位与语义建图

席志红, 韩双全, 王洪旭

2019, 39(10):  2847-2851.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040711

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针对动态物体在室内同步定位与地图构建（SLAM）系统中影响位姿估计的问题，提出一种动态场景下基于语义分割的SLAM系统。在相机捕获图像后，首先用PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）对图像进行语义分割；之后提取图像特征点，剔除分布在动态物体内的特征点，并用静态的特征点进行相机位姿估计；最后完成语义点云图和语义八叉树地图的构建。在公开数据集上的五个动态序列进行多次对比测试的结果表明，相对于使用SegNet网络的SLAM系统，所提系统的绝对轨迹误差的标准偏差有6.9%~89.8%的下降，平移和旋转漂移的标准偏差在高动态场景中的最佳效果也能分别提升73.61%和72.90%。结果表明，改进的系统能够显著减小动态场景下位姿估计的误差，准确地在动态场景中进行相机位姿估计。

关系决策系统中相对不可区分和区分关系的约简

李旭, 荣梓景, 阮晓曦

2019, 39(10):  2852-2858.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030438

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针对相对不可区分和区分关系约简的问题提出相应的算法。首先，考虑等价关系中相对不可区分关系的约简，提出一种新的辨识矩阵，并在此基础上得到了一种约简算法，通过关系的补关系提出相对区分关系的约简算法。然后，将相对不可区分关系等概念推广到一般关系。对于关系决策系统的相对不可区分关系约简给出了相应的辨识矩阵，并利用关系的补关系得到了相对区分关系约简的辨识矩阵，从而得到了两者的约简算法。最后，在选取的UCI数据集上，对提出的算法进行验证。在等价关系上，基于绝对约简的相对不可区分关系的约简（EQIND）算法与相对不可区分一般关系的约简（BⅡND）算法所得约简相同，基于绝对约简的相对区分关系的约简（EQDIS）算法与相对区分一般关系的约简（BIDIS）算法所得约简相同；同时算法BⅡND、BIDIS可以对不完备决策表进行约简。实验结果验证了所提算法的可行性。

基于多目标蝗虫优化算法的移动机器人路径规划

黄超, 梁圣涛, 张毅, 张杰

2019, 39(10):  2859-2864.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040722

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在静态多障碍物环境下的移动机器人路径规划问题中，粒子群算法存在容易产生早熟收敛和局部寻优能力较差等缺点，导致机器人路径规划精度低。为此，提出一种多目标蝗虫优化算法（MOGOA）来解决这一问题。根据移动机器人路径规划要求将路径长度、平滑度和安全性作为路径优化的目标，建立相应的多目标优化问题的数学模型。在种群的搜索过程中，引入曲线自适应策略以提高算法收敛速度，并使用Pareto最优准则来解决三个目标之间的共存问题。实验结果表明：所提出的算法在解决上述问题中寻找到的路径更短，表现出更好的收敛性。该算法与多目标粒子群（MOPSO）算法相比路径长度减少了约2.01%，搜索到最小路径的迭代次数减少了约19.34%。

基于双向快速探索随机树的狭窄通道路径规划

付久鹏, 曾国辉, 黄勃, 方志军

2019, 39(10):  2865-2869.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030508

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针对移动机器人路径规划过程中基于快速探索随机树（RRT）算法难以对窄道进行采样的问题，提出一种专门用于狭窄通道路径规划的改进桥梁检测算法。首先对环境地图预处理并提取出障碍物边缘节点集合作为桥梁检测算法的采样空间，从而避免了大量无效采样点，并使窄道样本点分布更加合理化；其次改进了桥梁端点的构建过程，提高了桥梁检测算法的运算效率；最后使用一种轻微变异Connect算法快速扩展窄道样本点。对于实验中的窄道环境地图，与原始RRT-Connect算法相比较，所提改进算法的路径探索成功率由68%提高到92%。实验结果表明，该算法能够较好地完成窄道样本点采样并有效地提高路径规划效率。

基于深度级联神经网络的自动驾驶运动规划模型

白丽贇, 胡学敏, 宋昇, 童秀迟, 张若晗

2019, 39(10):  2870-2875.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040629

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针对基于规则的运动规划算法需要预先定义规则和基于深度学习的方法没有利用时间特征的问题，提出一种基于深度级联神经网络的运动规划模型。该模型将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）这两种经典的深度学习模型进行融合并构成一种新的级联神经网络，分别提取输入图像的空间和时间特征，并用以拟合输入序列图像与输出运动参数之间的非线性关系，从而完成从输入序列图像到运动参数的端到端的规划。实验利用模拟驾驶环境的数据进行训练和测试，结果显示所提模型在乡村路、高速路、隧道和山路四种道路中均方根误差（RMSE）不超过0.017，且预测结果的稳定度优于未使用级联网络的算法一个数量级。结果表明，所提模型能有效地学习人类的驾驶行为，并且能够克服累积误差的影响，适应多种不同场景下的路况，具有较好的鲁棒性。

基于深度Q网络的人群疏散机器人运动规划算法

周婉, 胡学敏, 史晨寅, 魏洁玲, 童秀迟

2019, 39(10):  2876-2882.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030507

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针对公共场合密集人群在紧急情况下疏散的危险性和效果不理想的问题，提出一种基于深度Q网络（DQN）的人群疏散机器人的运动规划算法。首先通过在原始的社会力模型中加入人机作用力构建出人机社会力模型，从而利用机器人对行人的作用力来影响人群的运动状态；然后基于DQN设计机器人运动规划算法，将原始行人运动状态的图像输入该网络并输出机器人的运动行为，在这个过程中将设计的奖励函数反馈给网络使机器人能够在"环境-行为-奖励"的闭环过程中自主学习；最后经过多次迭代，机器人能够学习在不同初始位置下的最优运动策略，最大限度地提高总疏散人数。在构建的仿真环境里对算法进行训练和评估。实验结果表明，与无机器人的人群疏散算法相比，基于DQN的人群疏散机器人运动规划算法使机器人在三种不同初始位置下将人群疏散效率分别增加了16.41%、10.69%和21.76%，说明该算法能够明显提高单位时间内人群疏散的数量，具有灵活性和有效性。

基于深度卷积长短期记忆网络的森林火灾烟雾检测模型

卫鑫, 武淑红, 王耀力

2019, 39(10):  2883-2887.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040707

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针对采样的每帧烟雾特征具有极大的相似性，以及森林火灾烟雾数据集相对较小且单调等问题，为充分利用烟雾的静态与动态信息来达到预防森林火灾的目的，提出一种深度卷积集成式长短期记忆网络（DC-ILSTM）模型。首先，使用在ImageNet数据集上预训练好的VGG-16网络进行基于同构数据的特征迁移，以有效提取出烟雾特征；其次，基于池化层与长短期记忆网络（LSTM）提出一种集成式长短期记忆网络（ILSTM），并利用ILSTM分段融合烟雾特征；最后，搭建一种可训练的深度神经网络模型用于森林火灾烟雾检测。烟雾检测实验中，与深卷积长递归网络（DCLRN）相比，DC-ILSTM在最佳效率下以10帧的优势检测到烟雾，而且在测试准确率上提高了1.23个百分点。实验结果表明，DC-ILSTM在森林火灾烟雾检测中有很好的适用性。

基于改进的代价敏感决策树的网络贷款分类

郭冰楠, 吴广潮

2019, 39(10):  2888-2892.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020827

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在网络贷款用户数据集中，贷款成功和贷款失败的用户数量存在着严重的不平衡，传统的机器学习算法在解决该类问题时注重整体分类正确率，导致贷款成功用户的预测精度较低。针对此问题，在代价敏感决策树敏感函数的计算中加入类分布，以减弱正负样本数量对误分类代价的影响，构建改进的代价敏感决策树；以该决策树作为基分类器并以分类准确度作为衡量标准选择表现较好的基分类器，将它们与最后阶段生成的分类器集成得到最终的分类器。实验结果表明，与已有的常用于解决此类问题的算法（如MetaCost算法、代价敏感决策树、AdaCost算法等）相比，改进的代价敏感决策树对网络贷款用户分类可以降低总体的误分类错误率，具有更强的泛化能力。

基于结构化遮挡编码和极限学习机的局部遮挡人脸识别

张芳艳, 王新, 许新征

2019, 39(10):  2893-2898.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019051176

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提出使用结构化遮挡编码（SOC）结合极限学习机（ELM）的算法来处理人脸识别中的遮挡问题。首先，使用SOC去除图像上的遮挡物，将遮挡物体与人脸分离开；同时，通过局部性约束字典（LCD）来估计遮挡物的位置，建立遮挡字典和人脸字典。然后，将建立好的人脸字典矩阵进行归一化处理，并利用ELM对归一化的数据进行分类识别。最后，在AR人脸库上进行的仿真实验结果表明，所提方法对不同遮挡物和不同区域遮挡的图像具有较好的识别率和鲁棒性。

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

谢长江, 杨晓敏, 严斌宇, 芦璐

2019, 39(10):  2899-2904.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040614

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单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。

基于深度学习模型的遥感图像分割方法

许玥, 冯梦如, 皮家甜, 陈勇

2019, 39(10):  2905-2914.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030529

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利用遥感图像快速准确地检测地物信息是当前的研究热点。针对遥感图像地表物的传统人工目视解译分割方法效率低下和现有基于深度学习的遥感图像分割算法在复杂场景下准确率不高、背景噪声多的问题，提出一种基于改进的U-net架构与全连接条件随机场的图像分割算法。首先，融合VGG16和U-net构建新的网络模型，以有效提取具有高背景复杂度的遥感图像特征；然后，通过选取适当的激活函数和卷积方式，在提高图像分割准确率的同时显著降低模型预测时间；最后，在保证分割精度的基础上，使用全连接条件随机场进一步优化分割结果，以获得更加细致的分割边缘。在ISPRS提供的标准数据集Potsdam上进行的仿真测试表明，相较于U-net，所提算法的准确率、召回率和均交并比（MIoU）分别提升了15.06个百分点、29.11个百分点和0.3662，平均绝对误差（MAE）降低了0.02892。实验结果验证了该算法具备有效性和鲁棒性，是一种有效的遥感图像地表物提取算法。

基于级联全卷积神经网络的颈部淋巴结自动识别算法

秦品乐, 李鹏波, 曾建潮, 朱辉, 徐少伟

2019, 39(10):  2915-2922.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030510

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针对现有算法自动识别颈部淋巴结效率不高、存在大量假阳性且整体假阳性去除效果不理想的问题，提出一种基于级联全卷积神经网络（FCN）的颈部淋巴结识别算法。首先，结合医生的先验知识采用级联FCN进行初步识别，即第一个FCN从头颈部计算机断层扫描图像（CT）中提取淋巴结医学分区；然后，第二个FCN从分区内提取候选样本并在三维层面合并这些样本以生成三维图像块；最后，将提出的特征块平均池化引入到三维分类网络中，对输入的不同尺度三维图像块进行二分类以去除假阳性。在颈部淋巴结数据集中，采用级联FCN识别颈部淋巴结的召回率可达97.23%；引入特征块平均池化的三维分类网络的分类准确率可达到98.7%。在去除假阳性之后的准确率可达93.26%。实验结果分析表明，所提算法能有效实现颈部淋巴结的自动识别并取得较高的召回率和准确率，优于目前相关文献报道的算法；且算法简单高效，易于扩展到其他三维医学图像的目标检测任务中。

基于径向变换和改进AlexNet的胃肿瘤细胞图像识别方法

甘岚, 郭子涵, 王瑶

2019, 39(10):  2923-2929.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040709

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使用AlexNet实现胃肿瘤细胞图像分类时，存在数据集过小和模型收敛速度慢、识别率低的问题。针对上述问题，提出基于径向变换（RT）的数据增强（DA）和改进AlexNet的方法。将原始数据集划分为测试集和训练集，测试集采用剪裁方式增加数据，训练集首先采用剪裁、旋转、翻转和亮度变换得到增强图片集；然后选取其中一部分进行RT处理达到增强效果。此外，采用替换激活函数和归一化层的方式提高AlexNet的收敛速度并提高其泛化性能。实验结果表明，所提方法能以较快的收敛速度和较高的识别准确率实现胃肿瘤细胞图像的识别，在测试集中最高准确率为99.50%，平均准确率为96.69%，癌变、正常和增生三个类别的F1值分别为0.980、0.954和0.958，表明该方法较好地实现了胃肿瘤细胞图像的识别。

基于卷积神经网络的多尺度葡萄图像识别方法

邱津怡, 罗俊, 李秀, 贾伟, 倪福川, 冯慧

2019, 39(10):  2930-2936.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040594

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葡萄品种质量检测需要识别多类别的葡萄，而葡萄图片中存在多种景深变化、多串等多种场景，单一预处理方法存在局限导致葡萄识别的效果不佳。实验的研究对象是大棚中采集的15个类别的自然场景葡萄图像，并建立相应图像数据集Vitis-15。针对葡萄图像中同一类别的差异较大而不同类别的差异较小的问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的多尺度葡萄图像识别方法。首先，对Vitis-15数据集中的数据通过三种方法进行预处理：旋转图像的数据扩增方法、中心裁剪的多尺度图像方法以及前两种方法的数据融合方法；然后，采用迁移学习方法和卷积神经网络方法来进行分类识别，迁移学习选取ImageNet上预训练的Inception V3网络模型，卷积神经网络采用AlexNet、ResNet、Inception V3这三类模型；最后，提出适合Vitis-15的多尺度图像数据融合的分类模型MS-EAlexNet。实验结果表明，在同样的学习率和同样的测试集上，数据融合方法在MS-EAlexNet上的测试准确率达到了99.92%，相较扩增和多尺度图像方法提升了近1个百分点，并且所提方法在分类小样本数据集上具有较高的效率。

基于角度间隔嵌入特征的端到端声纹识别模型

王康, 董元菲

2019, 39(10):  2937-2941.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040757

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针对传统身份认证矢量（i-vector）与概率线性判别分析（PLDA）结合的声纹识别模型步骤繁琐、泛化能力较弱等问题，构建了一个基于角度间隔嵌入特征的端到端模型。该模型特别设计了一个深度卷积神经网络，从语音数据的声学特征中提取深度说话人嵌入；选择基于角度改进的A-Softmax作为损失函数，在角度空间中使模型学习到的不同类别特征始终存在角度间隔并且同类特征间聚集更紧密。在公开数据集VoxCeleb2上进行的测试表明，与i-vector结合PLDA的方法相比，该模型在说话人辨认中的Top-1和Top-5上准确率分别提高了58.9%和30%；而在说话人确认中的最小检测代价和等错误率上分别减小了47.9%和45.3%。实验结果验证了所设计的端到端模型更适合在多信道、大规模的语音数据集上学习到有类别区分性的特征。

数据科学与技术

基于正则表达式的海量数据清洗系统

常征, 吕勇

2019, 39(10):  2942-2947.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030492

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针对目前主流的数据提取、变形、加载（ETL）工具和受限环境下一些应用的不足之处，结合受限应用场景下的特殊要求，提出一种基于正则表达式的海量数据清洗系统（REMCS）。REMCS首先针对超长错误数据问题、批量数据源文件融合问题、数据源文件自动分拣问题等典型的6个问题找到数据的特点，其次根据数据的特点设置合适的正则表达式和预处理算法，然后使用算法模型去除数据中的错误完成数据预处理工作。同时详细阐述了REMCS的系统逻辑结构、常见问题、对应的解决算法和代码实现方案。最后通过对兼容的数据源文件格式、能够处理的问题种类、问题处理时间、处理数据极限值等4个方面进行对比，从几组常见的数据处理问题的对比实验可知，相较于传统的ETL工具，REMCS支持csv格式、json格式、dump格式等典型的9种文件格式，能够处理全部的6种常见问题，处理时间更短，能够支持的数据极限值更大。实验结果验证了针对受限应用场景下常见的数据处理问题，REMCS具有很好的适用性和准确性。

分布式环境下多关键词并行密文检索方案

戴厚乐, 杨庚, 闵兆娥

2019, 39(10):  2948-2954.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020376

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对于可搜索加密需要均衡数据的安全性和检索效率。针对SSE-1密文检索方案中检索性能低、单关键词检索模式不足和传统单服务器架构中的单机资源局限性等问题，设计并实现了一种多关键词并行密文检索系统。该系统采用不同的索引加密方式提高密文检索性能；通过对密文倒排索引的切分实现倒排索引的分块检索，克服了单机资源的局限性并提高了检索效率；通过结合分布式特点扩展了传统单机检索架构并实现了多关键词的并行检索。实验结果表明，与SSE-1方案相比，在保证密文数据安全性的前提下所提方案能够提高检索、更新等操作的效率，实现多关键词的检索，同时动态扩展系统分布式架构以提高系统负载能力。

基于随机性分析的虚假趋势时间序列判别

李建勋, 马美玲, 郭建华, 严峻

2019, 39(10):  2955-2959.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030573

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针对符合一定数据模式或规律的虚假数据识别问题，提出一种基于随机性分析的虚假趋势时间序列判别方法。该方法在分析时间序列组成的基础上，首先探索虚假趋势时间序列的简单伪造和复杂伪造方式，并将其分解为虚假趋势和虚假随机两部分；然后通过基函数逼近进行时间序列虚假趋势部分的提取，采用随机性理论开展虚假随机部分的分析；最终借助单比特频数和块内频数对虚假随机部分是否具备随机性进行检测，为具有一定趋势特征的虚假时间序列的判别提供了一个解决方案。实验结果表明：该方法能够有效地分解虚假时间序列和提取虚假趋势部分，实现简单伪造数据和复杂伪造数据的判别，支持对通过观测手段或者检测设备所获取的数值型数据的真伪分析，进一步提高了虚假数据可判别范围，平均判别正确率可达74.7%。

列车车轴空间直线度检测

王华, 侯岱双, 张爽, 高金刚

2019, 39(10):  2960-2965.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020318

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为了准确、快速地测量列车车轴的空间直线度，构建了列车车轴空间直线度测量系统，对所述测量系统采用的空间圆拟合、空间直线拟合、直线度测量等算法进行研究。首先，根据被测对象的特征介绍了基于空间平面与空间球相切空间圆拟合算法；然后，利用随机采样一致性（RANSAC）算法迭代出符合模型的最佳点集，在列车车轴截面空间圆拟合获取的数据基础上对列车车轴截面空间圆圆心所处数据进行分析，并利用狼群算法拟合空间直线，即通过空间截面所处位置的列车车轴截面空间圆的圆心坐标拟合列车车轴空间直线；最后，利用狼群算法对列车车轴空间直线度进行测量，并把测量数据与激光跟踪仪数据进行对比。实验结果表明：基于狼群算法的列车车轴空间直线度测量精度为0.01 mm，能够满足列车车轴空间直线度测量的高精度、高稳定性及测量重复性等要求。

网络空间安全

网络负能量传播动力模型及仿真

刘超, 黄诗雯, 杨宏雨, 曹琼, 刘小洋

2019, 39(10):  2966-2972.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040664

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针对现有研究没有考虑将网络负能量传播的影响因素细化并构建传播动力学模型进行分析的问题，提出网络负能量传播的弱免疫-强免疫-弱感染-强感染-恶意感染（WSRIE）模型。首先，考虑网络用户对网络负能量免疫能力、传播能力的差异性，将易感染状态划分为弱免疫状态和强免疫状态，将感染状态划分为弱感染状态、强感染状态以及规模保持不变的恶意传播状态；其次，根据网络负能量的感染机制，提出状态转移规律；最后，构建了面向复杂网络的网络负能量传播动力学模型。在NW小世界网络和BA无标度网络上进行仿真对比实验。仿真结果表明，在同样参数的情况下，NW网络的弱免疫节点密度比BA网络低9个百分点，说明具备小世界特征的网络更易受负能量的影响；BA网络中恶意节点度为200时的感染节点密度比其节点度为0时高5个百分点，说明网红意见领袖的节点度越大，受网络负能量影响的网络用户更多。

基于Logistic和Arnold变换的HEVC选择性加密方案

周怡钊, 王晓东, 章联军, 兰琼琼

2019, 39(10):  2973-2979.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040742

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为了有效地保护视频信息，根据H.265/高效视频编码（HEVC）的特点，提出一种变换系数置乱和语法元素加密相结合的方案。针对变换单元（TU），利用Arnold变换对4×4大小的TU进行置乱，同时设计了一种移位加密器，根据TU的直流电（DC）系数近似分布规律对加密器进行初始化，并用Arnold变换生成加密映射对8×8、16×16、32×32大小TU的DC系数进行移位加密。针对熵编码过程中部分采用旁路编码的语法元素，利用Logistic混沌序列进行加密。加密后的视频峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）分别平均下降了26.1 dB和0.51，压缩率仅降低了1.126%，也仅带来0.170%的编码时间增长。实验结果表明，在保证较好的加密效果、对比特率影响较小的前提下，所提方案具有较小的额外编码开销，适用于实时视频应用。

先进计算

基于异构多核平台低能耗周期任务调度算法

夏军, 袁帅, 杨逸

2019, 39(10):  2980-2984.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040665

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针对异构多核平台存在的高能耗问题，提出一种运用优化理论求解周期任务最优能耗分配方案的算法。该算法对周期任务的最优能耗问题进行建模，并对模型添加限制条件。根据优化理论将二进制整数规划问题松弛化后得到凸优化问题，通过内点法求解优化问题并得到松弛化的分配矩阵，对分配矩阵进行判决处理后得到部分任务的分配方案。在此基础上，通过迭代的方式求得剩余任务的分配方案。实验结果表明，该分配方案产生的能耗与同类优化理论算法相比能耗降低约1.4%，与能耗相当的优化理论算法相比执行时间减少86%，且仅比理论最优能耗值高2.6%。

强化最优和最差狼的郊狼优化算法及其二次指派问题应用

张新明, 王豆豆, 陈海燕, 毛文涛, 窦智, 刘尚旺

2019, 39(10):  2985-2991.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030454

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针对郊狼优化算法（COA）优化性能不足的问题，提出一种强化最优和最差狼的COA（BWCOA）方法。首先，对于组内最差郊狼的成长，在最优郊狼引导的基础上引入全局最优郊狼引导操作，以提高最差郊狼的社会适应能力（局部搜索能力）；然后，在组内最优郊狼的成长过程中嵌入一种随机扰动操作，即以郊狼之间的随机扰动促进成长，发挥组内每个郊狼的能动性，提高种群的多样性进而强化全局搜索能力；最后，组内其他郊狼的成长方式保持不变。将BWCOA运用到复杂函数优化和以医院科室布局为例的二次指派问题（QAP）中。在CEC-2014复杂函数上的实验结果表明，与COA以及其他最先进的算法相比，BWCOA获得1.63的平均均值排名和Friedman检验中1.68的秩均值，均排名第一。另外，在6组QAP上的实验结果表明，BWCOA获得了5次均值最优的结果。实验结果均表明BWCOA具有更强的竞争性。

求解旅行商问题的多样化搜索帝国竞争算法

陈孟辉, 刘俊麟, 徐健锋, 李向军

2019, 39(10):  2992-2996.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030434

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帝国竞争算法是一种局部搜索能力较强的群智能优化算法，但过度的局部搜索会导致多样性丢失并陷入局部最优。针对这一问题提出基于多样化搜索的帝国竞争算法（MSSICA）。将国家定义为一条可行解，将王国定义成四种特性不同的组合人造解方式。在搜索时使用区块机制保留各自的优势解片段，并对不同的帝国使用差异化的组合人造解方式以搜索不同解空间的有效可行解信息。在陷入局部最优时，使用多样化搜索策略注入均匀分布的可行解替换较无优势的解以提升多样性。实验结果显示，多样化搜索策略可以有效地改善帝国算法的求解多样性，并提升求解质量与稳定性。

基于均匀化分布的Chebyshev映射系统构建及特性分析

黄滨, 保利勇, 丁洪伟

2019, 39(10):  2997-3001.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020255

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针对传统Chebyshev映射所呈现的值域边界双峰的分布特性，为满足优化理论中序列均匀分布的需求，结合Chebyshev映射概率密度函数进行数理推导，将得到的随机变量函数与原映射级复合成新的系统。通过对比研究表明，系统具有良好的均匀分布特性、遍历特性、平衡性和较低的复杂度，所产生序列的随机误差小，相似度高。最后将系统应用于优化算法中的初始化种群阶段，进一步说明了所做的均匀化分布系统在改善原序列均匀分布特性的效果是显著的。

网络与通信

基于无干扰理论的在线用户行为可信性分析方法

董海燕, 于枫, 程科, 黄树成

2019, 39(10):  3002-3006.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040660

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针对在线应用中用户行为可信性难监测、难评判的现状和当前用户行为可信性分析理论薄弱问题，提出一种基于无干扰理论的在线用户行为可信性分析方法。首先，从执行单步行为的行为实体身份、状态、环境三方面定义单步行为静态可信性，给出静态可信验证策略；然后，从行为执行过程和结果两个角度定义行为动态可信性，给出行为动态可信验证策略；最后，基于单步行为构建用户行为流程，提出基于可信扩展思想的用户行为流程可信性判定定理，并应用无干扰理论进行定理证明。证明过程及结果验证了所提方法的正确性和有效性。

基于改进共轭梯度的大规模多输入多输出预编码

白鹤, 刘紫燕, 张杰, 万培佩, 马珊珊

2019, 39(10):  3007-3012.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040638

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针对大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统下行链路预编码实现复杂、线性预编码矩阵求逆困难等问题，提出一种基于对称逐步超松弛预处理共轭梯度法（SSOR-PCG）的低复杂度预编码算法。该算法在共轭梯度（PCG）算法的基础上，采用对称逐步超松弛分裂（SSOR）算法对矩阵进行预处理以降低矩阵的条件数，达到提高预编码算法收敛速度、降低复杂度的目的。仿真结果表明：与PCG算法相比，所提出的SSOR-PCG预编码算法运行时间缩短约88.93%，在信噪比为26 dB时已收敛；与迫零预编码算法相比，所提算法迭代2次即可获得与迫零预编码算法相近的系统容量性能，复杂度降低约一个数量级，误码率降低约49.94%。

改进环路结构的Gardner定时恢复算法

李维, 江虹, 伍春, 邓皓文

2019, 39(10):  3013-3017.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040636

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针对经典的Gardner定时恢复算法存在同步建立时间长、同步稳定性能差等问题，提出一种改进环路结构的Gardner定时同步恢复算法。首先，该算法选用立方插值和分段抛物线插值两种插值滤波器进行插值，得到两路最佳插值序列；其次，分别计算两路插值序列对应的定时误差并求加权平均值，得到环路的定时误差；最后，以两路最佳插值序列的加权平均值作为环路输出。针对正交相移键控（QPSK）、正交幅度调制（16QAM）两种调制信号进行了仿真验证。仿真结果表明，该改进算法作用于QPSK信号时同步稳定性更好，相比作用于16QAM信号，其环路开始同步时码元的位置对应的序列数明显减小；并且该算法在信噪比为-5 dB的情况下使QPSK信号星座图收敛半径为0.26左右，与类似锁频锁相（FPLL）的改进Gardner定时恢复算法相比收敛半径减小约0.08，该算法有效地缩短了同步建立的时间，提高了环路的稳定性，可广泛应用于高速解调系统。

计算机软件技术

面向Android应用的静态污点分析结果的正确性验证

秦彪, 郭帆, 涂风涛

2019, 39(10):  3018-3027.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040644

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应用静态污点分析检测Android应用的隐私泄露漏洞会产生许多虚警，为此提出一种上下文敏感、路径敏感和域敏感的半自动程序分析方法，仅需遍历少量执行路径即可判定漏洞是否虚警。首先，运行插桩后的应用来获得一条覆盖Source和Sink的种子Trace。然后，应用基于Trace的污点分析方法来验证Trace中是否存在污点传播路径，是则表明漏洞真实存在；否则进一步收集Trace的条件集合和污点信息，结合活变量分析和基于条件反转的程序变换方法设计约束选择策略，以删除大部分与污点传播无关的可执行路径。最后，遍历剩余执行路径并分析相应Trace来验证漏洞是否虚警。基于FlowDroid实现原型系统，对DroidBench的75个应用和10个真实应用进行验证，每个应用平均仅需遍历15.09%的路径，虚警率平均降低58.17%。实验结果表明该方法可以较高效地减少静态分析结果的虚警。

虚拟现实与多媒体计算

基于全局与局部相似性测度的非刚性点集配准

彭磊, 杨秀云, 张裕飞, 李光耀

2019, 39(10):  3028-3033.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040681

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非刚性点集配准算法中，能否找到正确的对应关系对配准结果起着至关重要的作用，而通常两个点集中的对应点除了距离比较接近之外还具有相似的邻域结构，因此提出基于全局与局部相似性测度的非刚性点集配准算法。首先，使用一致性点漂移（CPD）算法作为配准框架，采用高斯混合模型对点集进行建模。然后，对全局局部混合距离进行改进，形成全局与局部相似性测度准则。最后，采用期望最大化（EM）算法迭代地求解对应关系和变换公式：在迭代初期局部相似性所占比重较大，从而能够尽快地找到正确的对应关系；随着迭代的进展全局相似性比重逐渐增大，从而确保得到较小的配准误差。实验结果表明，与薄板样条鲁棒点匹配（TPS-RPM）算法、高斯混合模型点集配准（GMMREG）算法、基于L₂E估计的鲁棒点匹配算法（RPM-L2E）、基于全局局部混合距离与薄板样条的点集配准算法（GLMDTPS）和CPD算法相比，所提算法的均方根误差（RMSE）分别下降了39.93%、42.45%、32.51%、22.36%和11.76%，说明该算法具有较好的配准效果。

限制失真的网格参数化方法

蔡兴泉, 孙辰, 葛亚坤

2019, 39(10):  3034-3039.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030550

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针对当前网格参数化效率较低、映射失真较严重的问题，提出一种限制失真的网格参数化方法。首先，预处理原始网格模型。输入原3D网格模型，采用Half-Edge数据结构来重新组织网格并切割网格模型产生相应的切缝；构建Tutte映射把3D网格映射到一个2D凸多边形域，即构建2D网格模型。然后，进行限制失真的网格参数化计算。将Tutte映射后的2D网格模型作为限制失真计算的初始数据，建立相对于原3D模型网格的失真度量函数；求得该度量函数的最小值点，即为映射后的网格坐标集合；将映射后的网格作为限制失真映射的输入网格，设定迭代终止条件，循环迭代直至迭代结束，得到收敛的最优网格坐标；在计算映射失真度时，针对等距映射失真采用Dirichlet能量函数度量，针对共形映射失真采用尽可能等距（MIPS）能量函数度量；在求解映射失真度量函数的最小值点时采用代理函数法结合组合牛顿法的最优解方法。最终，实现了该方法并开发了一个原型系统。在原型系统中，分别设计了限制等距失真和限制共形失真的网格参数化实验，对程序执行时间和失真能量下降情况进行了统计和对比，提供了相应的纹理映射效果展示。实验数据表明，所提出的方法执行效率高、映射失真能量下降快，最优值收敛质量稳定；纹理映射时纹理着色均匀、布局紧致、线条均匀，符合实际应用的标准。

基于自适应锚定邻域回归的图像超分辨率算法

叶双, 杨晓敏, 严斌宇

2019, 39(10):  3040-3045.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040760

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在基于字典的图像超分辨率（SR）算法中，锚定邻域回归超分辨率（ANR）算法由于其优越的重建速度和质量引起了人们的广泛关注。然而，ANR算法的锚定邻域投影并不稳定，以致于不足以涵盖各种样式的映射关系。因此提出一种基于自适应锚定邻域回归的图像SR算法，根据样本分布自适应地计算邻域中心从而以更精确的邻域来预计算投影矩阵。首先，以图像块为中心，运用K均值聚类算法将训练样本聚类成不同的簇；然后，用每个簇的聚类中心替换字典原子来计算相应的邻域；最后，运用这些邻域来预计算从低分辨率（LR）空间到高分辨率（HR）空间的映射矩阵。实验结果表明，所提算法在Set14上平均重建效果以31.56 dB的峰值信噪比（PSNR）及0.8712的结构相似性（SSIM）优于其他基于字典的先进算法，甚至胜过超分辨率卷积神经网络（SRCNN）算法。同时，在主观表现上看，所提算法恢复出了尖锐的图像边缘且产生的伪影较少。

基于多尺度梯度域引导滤波的低照度图像增强算法

李红, 王瑞尧, 耿则勋, 胡海峰

2019, 39(10):  3046-3052.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040642

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针对低照度彩色图像整体亮度较低，增强图像中颜色易失真，部分图像细节淹没在较低灰度值像素中等问题，提出一种改进的低照度图像增强算法。首先，把待处理图像转换到色调、饱和度、亮度（HSI）颜色空间，对亮度分量进行非线性全局亮度校正；然后，提出多尺度梯度域引导滤波的亮度增强模型，利用该模型对校正后的亮度分量进行增强，接着对增强后的亮度分量进一步实施避免颜色失真的亮度校正；最后，将图像再转换回红绿蓝（RGB）颜色空间。实验结果表明，增强后的图像亮度平均提高90.0%以上，清晰度平均提高123.8%以上，这主要得益于多尺度梯度域引导滤波具有更好的亮度平滑和增强能力；同时由于减小了颜色失真，使增强图像的细节表现能力平均提高18.2%以上；由于采用了多尺度梯度域引导滤波的亮度增强模型与直方图自适应的亮度校正算法，使提出的低照度图像增强算法适宜应用于夜间等弱光源条件下的彩色图像增强。

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

杨春德, 成燕菲

2019, 39(10):  3053-3059.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030544

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针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

李加亮, 蒋品群

2019, 39(10):  3060-3064.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020239

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针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。

基于掩蔽估计与优化的单通道语音增强算法

葛宛营, 张天骐

2019, 39(10):  3065-3070.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030486

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单通道语音增强算法通过从带噪语音中估计并抑制噪声成分来得到增强语音。然而，噪声估计算法在计算时存在过估现象，导致部分估计噪声能量值比实际值大。尽管可以通过补偿消去这些过估值，但引入的误差同样会降低增强语音的整体质量。针对此问题，提出一种基于计算听觉场景分析（CASA）的时频掩蔽估计与优化算法。首先，通过直接判决（DD）算法估计先验信噪比（SNR）并计算初始掩蔽；其次，利用噪声与带噪语音在Gammatone频带内的互相关（ICC）系数来计算噪声的存在概率，结合带噪语音能量谱得到新的噪声估计，减少原估计噪声中的过估成分；然后，利用优化算法对初始掩蔽进行迭代处理以减少其中因噪声过估而存在的误差并增加其中的目标语音成分，在满足条件后停止迭代并得到新的掩蔽；最后，利用新的掩蔽合成增强语音。实验结果表明在不同的背景噪声下，相比优化前，新的掩蔽使增强语音获得了较高的主观语音质量（PESQ）和语音可懂度（STOI）值，提升了语音听感与可懂度。

应用前沿、交叉与综合

基于GPU并行计算的电动出租车新建充电站选址模型

武旭晨, 朴春慧, 蒋学红

2019, 39(10):  3071-3078.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040762

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针对电动出租车充电站优化选址问题，构建了以未满足的电动出租车充电需求量和新建充电站的固定成本最小为目标函数的电动出租车新建充电站选址模型，并提出基于改进的多目标粒子群算法的模型求解方法。为解决未满足充电需求量计算的性能瓶颈问题，设计了一个基于图形处理器（GPU）的未满足充电需求量并行计算算法，并通过实验验证其运行时间约为基于CPU串行算法运行时间的10%~12%。以北京为例，收集、处理相关多源数据，对提出的选址模型进行了应用示例分析，表明所提出的充电站优化选址方案具有可行性。

基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法

陈晓明, 李引珍, 沈强, 巨玉祥

2019, 39(10):  3079-3087.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030538

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针对城市交通网络中旅客在公共交通出行路径选择时面临的地铁与公交双层网络在换乘衔接协同中存在的部分换乘站点之间距离过远、衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题，提出基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法。首先，采用逻辑网络拓扑方法对城市交通网络进行拓扑，并基于复杂网络理论建立地铁-公交双层网络模型。然后，以换乘车站为研究对象，提出一种基于K-shell分解法和中心性权重分配的节点重要度评价方法，对大规模网络中的地铁、公交车站进行粗粒度和细粒度划分和识别，并在此基础上提出一种相互激励的双层城市交通网络协同优化方法，即在双层网络结构优化中引入复杂网络理论中对于网络拓扑中节点重要度的识别和筛选方法，通过对路径选择中高集聚效应的识别和有利节点的定位更新双层网络结构以优化现有网络的车站布局和衔接关系。最后，将提出的方法应用于成都市地铁-公交网络，优化了现有网络结构，得到了现有网络的最佳优化节点位置和优化数量，并且通过相关指标系统验证了该方法的有效性。实验结果表明，采用该方法优化32次后的网络全局效率达到最优，和平均最短路径的优化效果分别为15.89%、16.97%，旅客换乘行为提升57.44个百分点；优化方法对旅行成本在8000~12000 m的可达性影响最明显，优化效果平均达到23.44%；同时引入双层网络速度比和单位交通成本比，突出了不同运营状况下交通网络对协同优化过程的反应和敏感度的不同。

基于梯度场的工业X射线图像增强算法

周冲, 刘欢, 赵爱玲, 张鹏程, 刘祎, 桂志国

2019, 39(10):  3088-3092.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040694

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在X射线成像检测厚薄不均构件时，经常会出现对比度低或对比度不均以及照度低的问题，这会导致图像显示时构件的一些细节难以被观察与分析。针对这一问题，提出一种基于梯度场的X射线图像增强算法。该算法以梯度场增强为核心，分为两步：首先，提出一种基于对数变换的算法，压缩图像的灰度范围、去除图像冗余灰度信息、提升图像对比度；然后，提出一种基于梯度场的算法，增强图像细节、提升图像局部对比度、提高图像质量，使构件细节清晰显示在检测屏上。选择一组厚薄不均构件的X射线图像进行了实验，并与对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）、同态滤波等算法进行了比较。实验结果表明所提算法具有更明显的增强效果，能更好地显示构件的细节信息，并且通过计算平均梯度和无参考结构清晰度（NRSS）纹理分析的定量评价标准进一步表明了该算法的有效性。

基于改进固定点迭代方法的深层活体量化光声成像

柳芳艳, 孟静, 司广涛

2019, 39(10):  3093-3099.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010076

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针对限制视图下光声图像的重建伪影问题，提出一种改进的固定点迭代量化光声成像方法。首先，通过传统的反投影重建算法重建由探测器探测到的原始光声压数据，得到原始的光声压图像；接着，利用自适应维纳滤波算法对原始的光声压图像进行滤波去除重建图像伪影；然后，通过光传输模型求解目标成像区域的光通量；最后，进行迭代计算，获得目标组织的光学吸收系数。此外，在求解光通量过程中引入Toast++软件来实现光传输模型的前向求解，提高量化成像的效率和精确性。仿体和活体实验结果表明，与传统固定点迭代方法相比，所提方法能够获取更高质量的光声图像，重建得到的深层量化光声图像中存在较少伪影；量化重建的深层目标组织的光学吸收系数与浅层目标组织的光学吸收系数的数值非常接近，前者约为后者的70%，能实现深层生物组织光学吸收系数的定量重建。

基于超像素的流形正则化稀疏约束NMF混合像元分解算法

李登刚, 陈香香, 李华丽, 王忠美

2019, 39(10):  3100-3106.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030534

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针对传统非负矩阵分解（NMF）法用于高光谱图像混合像元分解时产生的分解结果精度不高、对噪声敏感等问题，提出一种基于超像素的流形正则化稀疏约束NMF混合像元分解算法——MRS-NMF。首先，通过基于熵率的超像素分割来构造高光谱图像的流形结构，把原图像分割为k个超像素块并把每个超像素块中具有相似性质的数据点标上相同的标签，定义像素块内有相同标签的任意两个数据点之间的权重矩阵，然后将权重矩阵应用于NMF的目标函数中以构造出流形正则化约束项；第二，在目标函数中添加二次抛物线函数以完成稀疏约束；最后，采用乘法迭代更新法则求解目标函数以得到端元矩阵和丰度矩阵的求解公式，同时设置最大迭代次数和容忍误差阈值，迭代运算得到最终结果。该方法有效利用了高光谱图像的光谱和空间信息。实验结果表明，在模拟的高光谱数据中，与传统的流形稀疏约束的非负矩阵分解（GLNMF）、L1/2-NMF和顶点成分分析-全约束最小二乘法（VCA-FCLS）等方法相比，MRS-NMF可以提高0.016~0.063的端元分解精度和0.01~0.05的丰度分解精度；而在真实的高光谱图像中，MRS-NMF较传统的GLNMF、顶点成分分析法（VCA）、最小体积约束的非负矩阵分解（MVCNMF）等方法可以平均提高0.001~0.0437的端元分解精度。所提MRS-NMF算法有效地提高了混合像元分解的精度，同时具有较好的抗噪性能。