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杨健, 李振鹏, 苏鹏

2020, 40(1): 1-7. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061071

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语音分割是语音识别和语音合成中必不可少的基础性工作，其质量对后续系统的影响巨大。使用手工分割和标注虽然精度高，但费时费力，同时需要熟练的领域专家来完成，自动语音分割因此成为语音处理的研究热点。首先针对自动语音分割目前的研究进展，介绍了语音分割的不同分类方法；然后分别介绍了基于对齐的方法和基于边界检测的方法，并详细介绍了可以应用在上述两种框架下的神经网络语音分割方法；接着介绍了基于生物激励信号以及博弈论等方法的新型语音分割技术，并给出了领域内广泛使用的性能评估度量，并对这些评估指标进行比较和分析；最后总结并提出语音分割研究未来发展的重要方向。

面部运动单元检测研究综述

严经纬, 李强, 王春茂, 谢迪, 王保青, 戴骏

2020, 40(1): 8-15. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061043

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面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。

基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析

赵宏, 王乐, 王伟杰

2020, 40(1): 16-22. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060968

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针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题，构建了双向长短时记忆神经网络和卷积神经网络（BiLSTM-CNN）的串行混合模型。首先，利用双向循环长短时记忆（BiLSTM）神经网络提取文本的上下文信息；然后，对已提取的上下文特征利用卷积神经网络（CNN）进行局部语义特征提取；最后，使用Softmax得出文本的情感倾向。通过与CNN、长短时记忆神经网络（LSTM）、BiLSTM等单一模型对比，所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了2.02个百分点、1.18个百分点和0.85个百分点；与长短时记忆神经网络和卷积神经网络（LSTM-CNN）、BiLSTM-CNN并行特征融合等混合模型对比，所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了1.86个百分点和0.76个百分点。实验结果表明，基于BiLSTM-CNN的串行混合模型在实际应用中具有较大的价值。

融合卷积注意力机制的图像描述生成模型

黄友文, 游亚东, 赵朋

2020, 40(1): 23-27. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050943

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图像描述模型需要提取出图像中的特征，然后通过自然语言处理（NLP）技术将特征用语句表达出来。现有的基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）搭建的图像描述模型在提取图像关键信息时精度不高且训练速度缓慢。针对这个问题，提出了一种基于卷积注意力机制和长短期记忆（LSTM）网络的图像描述生成模型。采用Inception-ResNet-V2作为特征提取网络，在注意力机制中引入全卷积操作替代传统的全连接操作，减少了模型参数的数量。将图像特征与文本特征有效融合后送入LSTM单元中完成训练，最终产生描述图像内容的语义信息。模型采用MSCOCO数据集进行训练，使用多种评价指标（BLEU-1、BLEU-4、METEOR、CIDEr等）对模型进行验证。实验结果表明，提出的模型能够对图像内容进行准确描述，在多种评价指标上均优于基于传统注意力机制的方法。

融合聚集系数的链接预测方法

刘昱阳, 李龙杰, 单娜, 陈晓云

2020, 40(1): 28-35. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061008

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许多基于网络结构信息的链接预测算法利用节点的聚集程度评估节点间的相似性，进而执行链接预测；然而，该类算法只注重网络中节点的聚集系数，没有考虑预测节点与共同邻居节点之间的链接聚集系数对节点间相似性的影响。针对上述问题，提出了一种融合节点聚集系数和非对称链接聚集系数的链接预测算法。首先，计算共同邻居节点的聚集系数，并利用共同邻居节点对应的两个非对称链接聚集系数计算该预测节点的平均链接聚集系数；然后，基于Dempster-Shafer证据理论将两种聚集系数进行融合生成一个综合性度量指标，并将该指标应用于中间概率模型（IMP），得到一个新的节点相似性指标（IMP_DS）。在9个网络数据上的实验结果表明，该算法的受试者工作特征（ROC）的曲线下方面积（AUC）与精度值（Precision）优于共同邻居（CN）、Adamic-Adar（AA）、资源分配（RA）指标和基于共同邻居的中间概率模型（IMP_CN）。

基于朴素贝叶斯分类的居民出行起讫点识别方法

赵光华, 赖见辉, 陈艳艳, 孙浩冬, 张野

2020, 40(1): 36-42. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061076

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针对手机信令数据存在的精度不高、时间间隔大、信号"乒乓切换"等问题，提出一种基于朴素贝叶斯分类（NBC）的方法来利用手机定位数据识别居民出行起讫点（OD）。首先，利用80位志愿者连续1个月记录的出行活动数据，依据职住距离分类统计移动和停留状态下的条件概率分布；其次，建立用于表征用户移动停留状态的两个特征参数指标：方向夹角和最小覆盖圆直径；最后，依据NBC原理计算用户的移动或停留状态概率，将连续两个以上为移动状态的过程集聚为出行OD。利用厦门市移动的手机定位数据的分析结果表明：所提方法得到的人均出行次数的平均绝对百分比误差（MAPE）误差为7.79%，具备较高的精度，出行OD的分析结果可以较好地反映真实出行规律。

考虑机床折旧的柔性作业车间绿色调度算法

王建华, 潘宇杰, 孙瑞

2020, 40(1): 43-49. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061058

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针对具有机器柔性和机床折旧特性的柔性作业车间调度问题（FJSP），为了降低生产过程的能耗，建立了以最大完工时间和能耗加权的和最小为优化目标的数学模型，并提出了一种改进遗传算法（IGA）。首先，根据遗传算法（GA）随机性强的特点，引入正交试验的均衡分散原则生成初始种群，用于提高在全局范围的搜索性能；然后，为了克服交叉操作后的基因冲突，采用三维实数的编码方式并结合双个体算术交叉用于染色体交叉，减少了冲突检测步骤，提高了求解速度；最后，在变异操作阶段采用了动态步长的方式进行基因变异，保证了全局范围内的局部搜索能力。通过对8个Brandimarte算例进行仿真测试，并与近年来3个改进启发式算法进行对比，计算结果表明该算法求解FJSP的有效性和可行性。

基于博弈论的内河港口作业车辆协同选路方法

范家佳, 刘洪星, 李勇华, 杨丽金

2020, 40(1): 50-55. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060988

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针对以汽车运输为主且吞吐量较大的内河港口的交通拥堵问题，提出一种基于博弈论的内河港口作业车辆协同选路方法。首先，基于港口路网特征与车辆作业特点，将同时请求路径规划的作业车辆间的交互建模为不完全信息博弈，采用满足均衡（SE）的概念来分析该博弈。假设每个车辆对选路效用都有一个预期，当所有车辆都得到满足时博弈即达到均衡。然后，提出了一种车辆协同选路算法，算法中每个车辆首先按照贪心策略初始选路，之后将所有车辆按规则分组，组内车辆根据历史选路结果进行适应性学习并完成博弈。实验结果表明，当港区同时作业车辆数为286时，协同选路算法的车辆平均行驶时间分别比Dijkstra算法和自适应学习算法（SALA）少50.8%和16.3%，系统收益分别比Dijkstra算法和SALA提高51.7%和24.5%。所提算法能够有效减少车辆平均行驶时间，提高系统收益，更适用于内河港口车辆选路问题。

基于像素级注意力机制的人群计数方法

陈美云, 王必胜, 曹国, 梁永博

2020, 40(1): 56-61. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050920

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针对人群分布不均和网络学习参数众多问题，提出了一种由像素级注意力机制（PAM）和改进的单列人群密度估计网络两部分组成的高密度人群计数方法。首先，使用PAM通过对人群图像进行像素级别的分类来生成高质量的局部人群密度图，利用全卷积网络（FCN）生成每个图像的密度掩码，将图像中的像素分为不同的密度级别；然后，以生成的密度掩码为标签，使用单列人群密度估计网络以更少的参数学习到更多的代表性特征。在此之前，在Shanghaitech数据集part_B部分、UCF_CC_50数据集以及WorldExpo'10数据集上，拥塞场景识别网络（CSRNet）方法的计数误差最小。将所提方法与CSRNet方法的误差结果对比，发现所提方法在Shanghaitech数据集part_B部分的平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）分别降低了8.49%和4.37%；在UCF_CC_50数据集上的MAE和MSE分别降低了58.38%和51.98%，优化效果显著；在WorldExpo'10数据集上的整体平均值部分的MAE降低了1.16%。实验结果表明，在针对人群分布不均的高密度人群计数时，结合PAM和单列人群密度估计网络的方法能够有效提高高密度人群计数的精确度和训练效率。

基于sparse group Lasso方法的脑功能超网络构建与特征融合分析

李瑶, 赵云芃, 李欣芸, 刘志芬, 陈俊杰, 郭浩

2020, 40(1): 62-70. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061026

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功能超网络广泛地应用于脑疾病诊断和分类研究中，而现有的关于超网络创建的研究缺乏解释分组效应的能力或者仅考虑到脑区间组级的信息，这样构建的脑功能超网络会丢失一些有用的连接或包含一些虚假的信息，因此，考虑到脑区间的组结构问题，引入sparse group Lasso（sgLasso）方法进一步改善超网络的创建。首先，利用sgLasso方法进行超网络创建；然后，引入两组超网络特有的属性指标进行特征提取以及特征选择，这些指标分别是基于单一节点的聚类系数和基于一对节点的聚类系数；最后，将特征选择后得到的两组有显著差异的特征通过多核学习进行特征融合和分类。实验结果表明，所提方法经过多特征融合取得了87.88%的分类准确率。该结果表明为了改善脑功能超网络的创建，需要考虑到组信息，但不能逼迫使用整组信息，可以适当地对组结构进行扩展。

用于肺炎图像分类的优化卷积神经网络方法

邓棋, 雷印杰, 田锋

2020, 40(1): 71-76. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061039

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目前，卷积神经网络（CNN）开始应用在肺炎分类领域。针对层数较浅、结构较为简单的卷积网络对肺炎识别的准确率难以提高的情况，采用深度学习方法，并针对采用深度学习方法时常常需要消耗大量的系统资源，导致卷积网络难以在用户端部署的问题，提出一种使用优化的卷积神经网络的分类方法。首先，根据肺炎图像的特征，选择具有良好图像分类性能的AlexNet与InceptionV3模型；然后，利用医学影像特点对层次更深、结构更加复杂的InceptionV3模型进行预训练；最后，通过知识蒸馏的方法，将训练好的"知识"（有效信息）提取到AlexNet模型中，从而实现在减少系统资源占用的同时，提高准确率的效果。实验数据表明，使用知识蒸馏后，AlexNet模型的准确率、特异性与灵敏度分别提高了4.1、7.45、1.97个百分点，且对图像处理器（GPU）占用相比InceptionV3模型减小了51个百分点。

基于不同超声成像的甲状腺结节良恶性判别

武宽, 秦品乐, 柴锐, 曾建朝

2020, 40(1): 77-82. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061113

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为实现更为准确的甲状腺结节良恶性超声图像诊断，避免不必要的穿刺或活检手术，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的常规超声成像和超声弹性成像的特征结合方法，提高了甲状腺结节良恶性分类准确率。首先，卷积网络模型在大规模自然图像数据集上完成预训练，并通过迁移学习的方式将特征参数迁移到超声图像域用以生成深度特征并处理小样本。然后，结合常规超声成像和超声弹性成像的深度特征图形成混合特征空间。最后，在混合特征空间上完成分类任务，实现了一个端到端的卷积网络模型。在1156幅图像上进行实验，所提方法的准确率为0.924，高于其他单一数据源的方法。实验结果表明，浅层卷积共享图像的边缘纹理特征，高层卷积的抽象特征与具体的分类任务相关，使用迁移学习的方法可以解决数据样本不足的问题；同时，弹性超声影像可以对甲状腺结节的病灶硬度进行客观的量化，结合常规超声的纹理轮廓特征，二者融合的混合特征可以更全面地描述不同病灶之间的差异。所提方法可以高效准确地对甲状腺结节进行良恶性分类，减轻患者痛苦，给医生提供更为准确的辅助诊断信息。

基于样本密度峰值的不平衡数据欠抽样方法

苏俊宁, 叶东毅

2020, 40(1): 83-89. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060962

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不平衡数据分类是数据挖掘和机器学习领域的一个重要问题，其中数据重抽样方法是影响分类准确率的一个重要因素。针对现有不平衡数据欠抽样方法不能很好地保持抽样样本与原有样本的分布一致的问题，提出一种基于样本密度峰值的不平衡数据欠抽样方法。首先，应用密度峰值聚类算法估计多数类样本聚成的不同类簇的中心区域和边界区域，进而根据样本所处类簇区域的局部密度和不同密度峰值的分布信息计算样本权重；然后，按照权重大小对多数类样本点进行欠抽样，使所抽取的多数类样本尽可能由类簇中心区域向边界区域逐步减少，在较好地反映原始数据分布的同时又可抑制噪声；最后，将抽取到的多数类样本与所有的少数类样本构成平衡数据集用于分类器的训练。多个数据集上的实验结果表明，与现有的RBBag、uNBBag和KAcBag等欠抽样方法相比，所提方法在F1-measure和G-mean指标上均取得一定的提升，是有效、可行的样本抽样方法。

基于近邻传播聚类和TANE算法的高校数据中函数依赖的发现

黄永鑫, 唐雪飞

2020, 40(1): 90-95. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061050

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针对高校实际数据质量检测过程中数据集存在缺失值以及发现的函数依赖个数较少且不准确的问题，提出了一种结合近邻传播（AP）聚类算法和TANE算法的高校函数依赖发现方法（APTANE）。首先，对数据集中的中文字段进行列剖析，将中文字段值用对应的数值来表示；其次，使用AP聚类算法对数据集中的缺失值进行填补；最后，使用TANE算法从处理好的数据集中自动发现出满足非平凡、最小要求的函数依赖。实验结果表明，在使用AP聚类算法对真实的高校数据集进行修复之后，相比于直接使用函数依赖自动发现算法，发现的函数依赖个数增加到了80个，经过缺失值填补后所发现的函数依赖在表示字段间关联关系时也更加准确，减少了领域专家的工作量，提升了高校数据所拥有数据的质量。

基于反向PageRank的影响力最大化算法

张宪立, 唐建新, 曹来成

2020, 40(1): 96-102. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061066

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针对社会网络上的影响力最大化算法在大规模网络上难以同时满足传播范围、时间效率和空间效率要求的问题，提出一种混合PageRank和度中心性的启发式算法（MPRD）。首先，基于PageRank，引入一种反向PageRank思想来评估节点影响力；然后，结合局部指标度中心性，设计一种混合的指标来评估节点的最终影响力；最后，通过相似性方法去掉影响力重合严重的节点，选出种子节点集。在6个数据集和两种传播模型上进行实验，实验结果表明，所提的MPRD在传播范围上优于现有的启发式算法，在时间效率上比贪心算法快四、五个数量级，在空间效率上优于基于反向抽样的IMM算法。所提的MPRD在处理大规模网络上的影响力最大化问题时能够取得传播范围、时间效率和空间效率的平衡。

程序逆向分析在软件供应链污染检测中的应用研究综述

武振华, 张超, 孙贺, 颜学雄

2020, 40(1): 103-115. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071245

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近年来软件供应链（SSC）安全问题频发，给软件安全研究带来了巨大挑战。在每天新发布的海量软件的情况下，自动化SSC污染检测变得非常重要。首先剖析和阐述了SSC污染检测问题，之后着眼于在SSC下游开展污染检测的需求，详细介绍了程序逆向分析技术及其在SSC污染检测中的应用，最后总结分析了现有技术在SSC污染检测任务中存在的不足与挑战，给出了克服这些挑战的若干值得研究的课题。

面向软件定义网络架构的入侵检测模型设计与实现

池亚平, 莫崇维, 杨垠坦, 陈纯霞

2020, 40(1): 116-122. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061125

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针对传统入侵检测方法无法检测软件定义网络（SDN）架构的特有攻击行为的问题，设计一种基于卷积神经网络（CNN）的入侵检测模型。首先，基于SDN流表项设计了特征提取方法，通过采集SDN特有攻击样本形成攻击流表数据集；然后，采用CNN进行训练和检测，并针对SDN攻击样本量较小而导致的识别率低的问题，设计了一种基于概率的加强训练方法。实验结果表明，所提的入侵检测模型可以有效检测面向SDN架构的特有攻击，具有较高的准确率，所提的基于概率的加强学习方法能有效提升小概率攻击的识别率。

基于多源告警的攻击事件分析

王淳颖, 张驯, 赵金雄, 袁晖, 李方军, 赵博, 朱小琴, 杨凡, 吕世超

2020, 40(1): 123-128. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071229

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为解决多源告警中的复杂攻击难以被发现的问题，提出一种攻击序列模式挖掘算法。利用正则表达式匹配告警，将多源告警规范化为统一格式。对冗余告警信息进行压缩，利用强关联规则训练得到的规则集聚合同一阶段的告警，有效去除冗余告警，精简告警数量。利用滑动窗口对聚合后的告警进行划分得到候选攻击事件数据集，通过改进的PrefixSpan算法挖掘得到多阶段攻击事件的攻击序列模式。实验结果表明，该算法在不依赖专家知识的前提下，能够准确并高效地分析告警相关性，还原攻击事件中的攻击步骤。相比传统PrefixSpan算法，提出的改进算法的攻击模式挖掘效率提升了48.05%。

移动无线传感器网络中抑制病毒传播模型

吴三柱, 李鹏, 吴三斌

2020, 40(1): 129-135. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040736

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为了更好地控制病毒在移动无线传感器网络中的传播，根据传染病学理论建立了改进的病毒传播的动力学模型。该模型不仅在网络中加入死亡节点，还增加了病毒节点在传播过程中的通信半径以及移动和停留两种状态。之后针对该模型建立微分方程组，并进行平衡点存在性和稳定性分析，得出病毒传播的控制和消亡条件，进而分析了节点通信半径、移动速度、密度、易感节点免疫率、感染节点病毒查杀率和节点死亡率等对移动无线传感器网络中病毒传播的影响。最后通过仿真实验表明，调整该模型中的参数可以有效地遏制病毒在移动无线传感器网络中的传播。

面向用户隐私保护的高效基因比对方案

李功丽, 李钰, 张恩, 尹天宇

2020, 40(1): 136-142. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061080

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针对当前的基因序列比对协议普遍要求一个可信赖的第三方，可能因此造成大范围的隐私数据泄漏的问题，提出了一种基于线性扫描的基因比对方案。首先对两方的基因序列进行基于混淆电路（GC）的编码，然后线性扫描整个基因组数据库并用混淆电路实现客户的基因序列与库中所有基因序列的比对。上述方案可以在保护双方用户隐私的前提下，实现基因比对。不过该方案需要扫描整个基因组数据库，时间复杂度为O（n），在基因组数据库较大时效率较低。为了提高基因比对的效率，进一步提出了基于不经意随机存取（ORAM）的基因比对方案，先将基因数据存储在ORAM上，然后只需把目标路径上的数据项取出并用混淆电路进行基因比对。该方案的比对次数和数据库的大小呈亚线性关系，时间复杂度为O（log n）。实验结果表明，基于ORAM的基因比对方案在实现隐私保护的同时，把比对次数由O（n）减小到了O（log n），明显降低了比对操作的时间复杂度，可以用来进行疾病诊断，尤其适用于基因组数据库较大的场景。

非完美信道估计条件下多比特量化无线密钥生成性能分析

丁宁, 管新荣, 杨炜伟, 李彤凯, 王建设

2020, 40(1): 143-147. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061004

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针对无线密钥生成过程中的信道估计误差导致信道测量参数互易性差，严重影响通信双方生成密钥一致性的问题，提出了非完美信道估计条件下多比特量化无线密钥生成方案。首先，建立信道估计误差模型，研究非完美信道估计对无线密钥生成的影响，然后设计添加保护带的多比特密钥量化器，通过优化量化参数改善无线密钥性能。推导得到了密钥不一致率（KDR）和有效密钥速率（EKGR）的闭式表达结果，并揭示了导频信号功率、量化阶数和保护带与以上两个密钥性能指标的关系。仿真结果表明：增大发送导频功率可以有效降低密钥不一致率，提高量化阶数可以提升密钥生成速率但KDR也随之升高，增大量化阶数同时选择合适的保护带大小可以有效降低KDR。

基于错误学习的自适应等级可搜索加密方案

张恩, 侯缨盈, 李功丽, 李会敏, 李钰

2020, 40(1): 148-156. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060961

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针对现有分等级可搜索加密方案存在不能有效抵抗量子攻击以及不能灵活添加与删除等级的问题，提出一种基于错误学习的自适应等级可搜索加密（AHSE）方案。首先，利用格的多维特点并基于格上错误学习（LWE）问题，使该方案能有效抵抗量子攻击；其次，构造条件键对用户进行明确的等级划分，使用户只能搜索其所属等级下的文件，实现有效的等级访问控制；同时，设计一种分段式索引结构，其等级能够灵活添加与删除，具有良好的自适应性，可以满足不同粒度访问控制的需求，并且，该方案中所有用户仅共享一张分段式索引表即可实现搜索，从而有效提高搜索效率；最后，理论分析表明，该方案中用户和文件的更新、删除以及等级变动简单、易于操作，适用于动态的加密数据库、云医疗系统等环境。

基于区块链的电子医疗病历共享方案

罗文俊, 闻胜莲, 程雨

2020, 40(1): 157-161. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060994

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针对当前各医疗相关机构间数据共享困难、数据隐私易泄露等问题，提出了一个基于区块链的电子医疗病历（EHR）共享方案。首先，基于区块链不可篡改、去中心化、分布式存储的特点，设计了基于区块链的EHR数据共享模型，采用区块链网络和分布式数据库共同存储加密的EHR及相关访问控制策略，防止EHR数据被篡改和泄露；其次，将分布式密钥生成（DKG）技术与基于身份的代理重加密（IBPRE）技术相结合，设计了数据安全共享协议，协议使用委托权益证明（DPOS）算法选取代理节点，重加密EHR，实现单对用户间的数据共享。安全性分析表明，所提方案能够抵抗身份伪装和重放攻击。仿真实验与对比分析表明，DPOS算法的效率高于工作量证明（POW）算法，略低于实用拜占庭容错（PBFT）算法，但所提方案去中心化程度更高，耗费算力较小。

基于VGGNet的恶意代码变种分类

王博, 蔡弘昊, 苏旸

2020, 40(1): 162-167. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050953

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针对代码复用在同一恶意家族样本中普遍存在的现象，提出了一种利用代码复用特征的恶意样本分类方法。首先将文件的二进制序列分割成RGB三色通道的值，从而将恶意样本转换为彩色图；然后用这些图片基于VGG卷积神经网络生成恶意样本分类模型；最后在模型训练阶段利用随机失活算法解决过拟合和梯度消失问题以及降低神经网络计算开销。该方法使用Malimg数据集25个族的9342个样本进行评估，平均分类准确率达96.16%，能有效地分类恶意代码样本。实验结果表明，与灰度图相比，所提方法将二进制文件转换为彩色图能更明显地强调图像特征，尤其是对于二进制序列中含有重复短数据片段的文件，而且利用特征更明显的训练集，神经网络能生成分类效果更好的分类模型。所提方法预处理操作简单，分类结果响应较快，因此适用于大规模恶意样本的快速分类等即时性要求较高的场景。

Spark框架优化的大规模谱聚类并行算法

崔艺馨, 陈晓东

2020, 40(1): 168-172. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061061

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为解决谱聚类在大规模数据集上存在的计算耗时和无法聚类等性能瓶颈制约，提出了基于Spark技术的大规模数据集谱聚类的并行化算法。首先，通过单向循环迭代优化相似矩阵的构建，避免重复计算；然后，通过位置变换和标量乘法替换来优化Laplacian矩阵的构建与正规化，降低存储需求；最后，采用近似特征向量计算来进一步减少计算量。不同测试数据集上的实验结果表明：随着测试数据集的规模增加，所提算法的单向循环迭代和近似特征值计算的运行时间呈线性增长，增长缓慢，其近似特征向量计算与精确特征向量计算取得相近的聚类效果，并且算法在大规模数据集上表现出良好的可扩展性。在获得较好的谱聚类性能的基础上，改进算法提高了运行效率，有效缓解了谱聚类的计算耗时及无法聚类问题。

面向外汇市场监测的分布式计算框架设计

程文亮, 王志宏, 周虞, 过弋, 赵俊锋

2020, 40(1): 173-180. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061002

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针对金融外汇市场监测指标计算复杂度高、完备性强、效率低等问题，基于Spark大数据架构提出了一种新的面向外汇市场监测的分布式计算框架。首先，对外汇市场监测的业务特性和现有技术框架进行了分析总结；然后，综合考虑了外汇单市场多指标和多市场多指标并行计算的业务特性；最后，基于Spark的有向无环图（DAG）作业调度机制和YARN的资源调度池隔离机制，分别提出了外汇市场级的有向无环图（M-DAG）模型和市场级资源分配策略——M-YARN。实验结果表明，所提面向外汇市场监测的分布式计算框架相对于传统技术框架在性能上提高了80%以上，可以有效保证大数据背景下外汇市场监测指标计算的完备性、精准性和时效性。

云环境下Web应用带宽资源预测与管理

孙天齐, 胡建鹏, 黄娟, 樊莹

2020, 40(1): 181-187. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050903

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针对Web应用带宽资源管理问题，提出了一种基于网络仿真的Web应用带宽需求和服务质量（QoS）预测方法，该方法给出了适用于Web服务的建模框架与形式说明，采用简化的并行负载模型，并运用自动化数据挖掘方法从Web应用访问日志中提取模型参数，并使用网络仿真工具建立系统模型模拟复杂网络传输过程，能够预测不同负载强度下的带宽需求和QoS变化。通过TPC-W基准测试系统验证该方法预测结果的准确性，理论分析和仿真结果表明，与传统的线性回归预测相比，网络仿真可以稳定地模拟真实系统，其对总请求数和总字节数的预测平均相对误差分别为4.6%和3.3%。最后以TPC-W基准系统为例，对Web应用不同带宽伸缩方案进行仿真评估，评估结果可以为Web应用资源管理提供决策支持。

基于图编码网络的社交网络节点分类方法

郝志峰, 柯妍蓉, 李烁, 蔡瑞初, 温雯, 王丽娟

2020, 40(1): 188-195. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061116

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针对如何融合节点自身属性以及网络结构信息实现社交网络节点分类的问题，提出了一种基于图编码网络的社交网络节点分类算法。首先，每个节点向邻域节点传播其携带的信息；其次，每个节点通过神经网络挖掘其与邻域节点之间可能隐含的关系，并且将这些关系进行融合；最后，每个节点根据自身信息以及与邻域节点关系的信息提取更高层次的特征，作为节点的表示，并且根据该表示对节点进行分类。在微博数据集上，与经典的深度随机游走模型、逻辑回归算法有以及最近提出的图卷积网络算法相比，所提算法分类准确率均有大于8%的提升；在DBLP数据集上，与多层感知器相比分类准确率提升4.83%，与图卷积网络相比分类准确率提升0.91%。

无线传感网中数据传输延时优化的路由协议

任秀丽, 陈洋

2020, 40(1): 196-201. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060987

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针对无线传感器网络中存在的数据包丢失严重以及端到端延时较高的问题，提出了一种数据传输延时优化的路由协议（RPODTD）。首先，根据数据包传输结果对信道探测情况进行分类，引入有效探测占比与传输效率作为节点的评价指标；然后，通过实际延时以及理论延时的差值估算数据包的排队延时；最后，给定最大和最小排队延时阈值，根据排队延时所属的区间判断是否更改传输路径。在OMNeT++上进行的仿真实验中，与基于链路质量和延时的复合负载均衡路由协议（ComLoB）和拥塞避免多路径路由协议（CA-RPL）相比，RPODTD节点的平均端到端延时分别降低了78.87%和51.81%，节点丢包率分别降低了40.71%和68.43%，节点的死亡率分别降低了25.42%和44.62%。仿真结果表明，RPODTD能有效地减少端到端延时，降低丢包率，延长网络生命周期。

面向物联网环境的高效通信接收机设计

周震, 袁正道

2020, 40(1): 202-206. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060989

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物联网（IoT）通信系统具有活跃用户数低、数据帧短等特性，而信道估计和多用户识别所需的导频和用户识别码会显著降低IoT系统的通信效率和响应速度。针对上述问题，提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的盲信道估计和多用户检测算法。首先，利用码分多址（CDMA）系统中的扩频矩阵对每个用户所占用载波进行分配，并采用差分编码解决盲估计所引发的星座点旋转问题；其次，根据用户所分配载波具有的稀疏性，引入伯努利-高斯（B-G）分布作为先验分布，利用变量间的隐马尔可夫特性进行因式分解和建模，由用户数据的稀疏特征进行多用户识别；最后，应用消息传递算法对上述模型进行推导，解决NOMA引起的多用户干扰，得到面向IoT环境的联合信道估计和检测接收算法。仿真结果表明，相对于块稀疏单测量向量（BS-SMV）算法和块稀疏自适应子空间求解（BSASP）算法，所提算法能够在不提高复杂度的条件下获得约1 dB的性能增益。

基于组合相关函数的CosBOC(10,5)信号无模糊跟踪方法

袁志鑫, 周艳玲

2020, 40(1): 207-211. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060993

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二进制偏移载波（BOC）调制信号是一种设计精妙的新型卫星导航信号，充分挖掘其性能的前提是解决好其跟踪模糊问题。余弦相位二进制偏移载波（CosBOC）信号的自相关函数相对更复杂且难以简洁统一地表示，其跟踪模糊问题的研究也相对薄弱，为此，以应用于伽利略系统的E6频段上的CosBOC（10，5）信号为研究对象，提出了一种基于组合相关函数的无模糊跟踪方法。该方法首先设计了由数目尽量少的本地复现信号及其移位加权来线性组合构成的本地参考信号；然后通过码跟踪环路该参考信号与接收信号相关后得到无副峰的相关函数，从而消除码鉴别器的跟踪模糊；最后分析了该方法的码跟踪误差。实验结果表明，该方法与类二进制相移键控法（BPSK Like）、峰跳法（Bump Jump）和伪相关函数法（PCF）相比，跟踪环路结构简单，完全抑制了跟踪模糊且整体上具有较好的码跟踪性能。

基于页面对象的Web应用测试用例生成方法

王曙燕, 郑佳妮, 孙家泽

2020, 40(1): 212-217. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060969

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针对Web应用测试用例生成过程中导航图规模过大以及存在冗余测试路径的问题，提出了一种基于Selenium页面对象设计模式和图遍历算法的Web应用测试用例生成方法。首先，通过将原始页面对象进行分类，以导航页面对象类为节点、导航方法为迁移边构建页面对象导航图；其次，结合图的最短路径算法提出了一种页面对象图算法（POGA）来遍历导航图以生成测试路径集；最后，提取测试路径，利用Faker生成模拟数据，进一步生成可以直接执行的测试用例。实验结果表明：与爬取Web应用生成导航图的规模相比，该方法约简率约为89%；与基于状态迁移生成Web应用测试用例的方法相比，该方法减小了冗余和不可行路径的数量，并进一步提高了页面对象的复用率和测试用例的可维护性。

基于群决策和投影测度的软件质量评价模型

岳川, 张健

2020, 40(1): 218-226. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060984

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传统的软件质量评价方法缺少对用户需求的关注，针对这一问题，提出了一种基于用户群体决策的软件质量综合评价模型。首先，这个研究发现，在实数和区间向量空间上，目前的投影测度存在一定的缺陷，为此给出了一个新的标准化投影测度。该模型能综合测度2个向量或矩阵的接近程度，并且允许评价矩阵带有含混的决策信息；其次，将新的投影测度融合在一种改进的TOPSIS技术之中。在此基础上，建立了一个带有实数和区间含混信息的新的群决策方法，并给出算法的伪代码。最后，将该方法应用到软件质量的评价中。该方法侧重于软件用户的需求，综合了用户的群体评价信息，且通过一个软件质量综合评价的实例和实验分析，验证了该方法的有效性和可行性。

基于粗精立体匹配的双目视觉目标定位方法

马伟苹, 李文新, 孙晋川, 曹鹏霞

2020, 40(1): 227-232. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071010

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针对双目视觉系统定位精度较低的问题，提出一种基于粗-精立体匹配的双目视觉目标定位方法。该方法采用粗-精匹配策略：在粗匹配阶段使用基于Canny-Harris特征点的随机蕨算法对左右图中的目标进行识别，提取目标矩形区域的中心点，实现中心匹配；在精匹配阶段建立一种基于图像梯度信息的二值特征描述子，将中心匹配得到的右中心点作为估计值，设定像素搜索范围，于该区域中找出左中心点的最佳匹配点。最后，将得到的中心点匹配对代入平行双目视觉的数学模型中，实现目标定位。实验结果表明，在500 mm距离范围内，所提出定位方法的定位误差控制在7 mm内，平均相对定位误差为2.53%，相比其他方法具有定位精度高、运行时间短的优点。

基于亮度分区模糊融合的高动态范围成像算法

刘颖, 王凤伟, 刘卫华, 艾达, 李芸, 杨凡超

2020, 40(1): 233-238. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061032

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针对单幅图像生成高动态范围（HDR）图像进行直方图扩展时，造成的色彩失真、局部细节信息丢失的问题，提出了一种基于亮度分区融合的高动态范围图像成像算法。首先，提取正常曝光彩色图像的亮度分量，根据亮度阈值将亮度分成两个区间；然后，对两个区间的图像用改进的指数函数扩展其亮度范围，使得低亮度区域的亮度增加、范围扩大，高亮度区域的亮度减小、范围扩大，从而增大图像的整体对比度，保留色彩和细节信息；最后，将扩展后的图像和原始正常曝光的图像基于模糊逻辑的方法融合为高动态图像。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明，所提算法能够有效地扩展图像的亮度范围，并保持场景的颜色信息和细节信息，生成的图像视觉效果更佳。

基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法

牟琦, 唐洋, 李占利, 李洪安

2020, 40(1): 239-244. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061045

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针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题，将网格运动统计（GMS）算法与最佳缝合线算法相结合，提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先，在图像的重叠区域提取大量粗匹配点；接着，采用GMS算法进行精匹配，然后在此基础上估计变换模型；最后，采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明，将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上，不仅可以有效消除鬼影，得到理想的拼接效果，而且显著减少了拼接时间；平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）算法的7.4倍和3.2倍，分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影，同时缩短了拼接时间。

自适应步长非局部全变分约束迭代图像重建算法

王文杰, 乔志伟, 牛蕾, 席雅睿

2020, 40(1): 245-251. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061129

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针对计算机断层成像（CT）系统中，全变分（TV）迭代约束模型易于产生阶梯效应以及不能很好地保存图像中精细结构的问题，提出一种自适应步长的非局部全变分（NLTV）约束迭代重建算法。考虑到NLTV模型能较好保存和恢复图像细节以及纹理的特点，首先将CT模型当成在满足投影数据的保真项的解集中寻找满足特定正则项即NLTV最小化的解约束优化模型；然后，使用代数重建（ART）算法和分离布雷格曼（SB）来确保重建结果满足数据保真项和正则化项的约束；最后，以自适应最速下降-投影到凸集（ASD-POCS）算法作为基础迭代框架来重建图像。实验结果表明，在不含噪声的稀疏重建条件下，提出的算法使用30个角度的投影数据已经可以重建出理想的结果。在含噪稀疏数据重建实验中，该算法在30次迭代时已得到接近最终收敛的结果，且均方根误差（RMSE）是ASD-POCS算法的2.5倍。该重建算法能在稀疏投影数据下重建出精确的结果图像，同时改善了TV迭代模型的细节重建能力，且对噪声有一定的抑制作用。

基于自适应分割的多曝光图像融合算法

王书朋, 赵瑶

2020, 40(1): 252-257. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061114

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针对传统多曝光图像融合存在颜色和细节信息保留不完整的问题，提出了一种新的基于自适应分割的多曝光图像融合算法。首先，采用超像素分割将输入图像分割为颜色一致的图像块，再利用结构分解将图像块分解为三个独立分量。根据各分量特点设计不同融合规则，以保留源图像中的颜色和细节信息。然后，采用引导滤波平滑各分量的权重图以及信号强度分量和亮度分量，有效地克服块效应缺陷，保留源图像中的边缘信息，减少伪影。最后，重构融合后的三个分量，得到最终的融合图像。实验结果表明，与传统的融合算法相比，所提算法在互信息（MI）上平均提升了53.6%、标准差（SD）上平均提升了24.0%。该算法能够有效地保留输入图像的颜色和细节纹理信息。

基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法

张伍, 陈红梅

2020, 40(1): 258-263. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071211

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为了减少高光谱波段图像间的冗余，降低运算时间，为后续分类任务提供有效支持，提出了基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法。高光谱图像相邻波段间相似性较强，为进一步有效地度量波段的重要性，引入核模糊粗糙集理论。考虑波段中类的分布特性，根据波段的下近似集分布定义波段间的相关性，进而结合波段的信息熵定义波段的重要度。采用最大相关性最大重要度的搜索策略对高光谱图像进行波段选择。最后在常用高光谱数据集Indiana Pines农业区上，采用J48及KNN分类器进行测试。与其他高光谱波段选择算法相比，该算法在两个分类器上的总体平均分类精度分别提升了4.5和6.6个百分点。实验结果表明所提算法在处理高光谱波段选择问题时具有一定优势。

基于K近邻算法的噪声种类识别和强度估计

吴小莉, 郑艺峰

2020, 40(1): 264-270. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061109

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对于目前噪声种类识别和强度估计方法都是针对单噪声，无法估计混合噪声中源噪声的强度的问题，提出了一种有距离阈值的K近邻（KNN）算法，实现对单噪声和混合噪声的种类识别，并结合混合噪声识别结果和噪声基重构估计混合噪声中源噪声的强度。首先，选用频域数据分布作为特征向量；然后，采用噪声种类识别算法进行种类识别，并且在噪声基重构过程中以重构噪声与真实噪声的频域余弦距离作为强度估计算法的最优化评价标准；最后，实现对源噪声强度的估计。在两个测试数据库上的实验结果表明，所提算法的噪声种类识别的平均精度高达98.135%，混合噪声强度估计的误差率为20.96%。实验结果验证了噪声种类识别算法的准确性和泛化性，以及混合噪声强度估计算法的可行性，并且该方法为混合噪声强度估计提供了新思路。采用该方法获取的混合噪声种类和强度信息有助于去噪方法和去噪参数的确定，进而提高去噪效率。

基于改进K-means++聚类的多扩展目标跟踪算法

俞皓芳, 孙力帆, 付主木

2020, 40(1): 271-277. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061057

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针对多扩展目标跟踪过程中量测集划分准确度低和计算量大的问题，提出一种基于改进K-means++聚类划分的高斯混合假设密度强度多扩展目标跟踪算法。首先，根据下一时刻目标可能变化的情况缩小K值的遍历范围；其次，利用目标预测状态选择初始聚类中心点，为正确划分量测集提供依据，从而提高聚类算法的精度；最后，将所提改进K-means++聚类划分方法应用到高斯混合概率假设滤波器中，联合估计多目标的个数和状态。仿真实验结果表明：与基于距离划分和基于K-means++的多扩展目标跟踪算法相比，该算法在平均跟踪时间上分别减小了59.16%和53.25%，同时其最优子模式指派度量（OSPA）远小于以上两种算法。综上，该算法能在大幅度降低计算复杂度的同时取得比现有量测集划分方法更为优异的跟踪性能。

基于客流分配的高铁票价调整策略

尹胜男, 李引珍, 张长泽

2020, 40(1): 278-283. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061088

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针对目前高铁票价单一、客运收益率低、区段客流不均衡等问题，提出基于客流分配的高铁票价调整策略。首先，分析影响旅客出行选择行为的相关因素，构建包含经济性、快速性、便捷性和舒适性四项指标的广义出行费用函数；然后，建立兼顾高铁客运管理部门收益最大化和旅客出行费用最小化的双层规划模型，其中上层规划通过制定票价调整策略实现高铁客运收益最大化，下层规划以旅客广义出行费用最小为目标，利用区段不同车次间的竞合关系构建随机用户均衡（SUE）分配模型，同时采用基于改进Logit分配模型的相继平均法（MSA）进行求解；最后，结合案例验证了所提票价调整策略能够有效地平衡区段客流，降低旅客出行成本并在一定程度上提高客运收益。结果分析表明该票价调整策略能够为铁路客运管理部门优化票价体系、制定票价调整方案提供决策支持与方法指导。

基于遗传模拟退火算法的立体仓库储位优化

朱杰, 张文怡, 薛菲

2020, 40(1): 284-291. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061035

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针对自动化立体仓库储位分配问题，结合仓库运作特点和安全性要求，构建了自动化立体仓库储位优化问题的多目标模型，并提出了求解模型的基于Sigmoid曲线的改进自适应遗传模拟退火算法（SAGA）。首先，以降低货品出入库时间、同组货品距离和货架重心为目标建立储位优化模型；然后，为了克服遗传算法（GA）局部搜索能力差和易陷入局部最优的缺点，引入基于Sigmoid曲线的自适应交叉变异操作和逆转操作，同时完成与SAGA的融合；最后，对改进遗传SAGA进行算法优化性、稳定性和收敛性测试。仿真实验表明，相比模拟退火（SA）算法的求解结果，该算法对货品出入库时间的优化度提高了37.7949个百分点、对同组货品距离提高了58.4630个百分点、对货架重心优化度提高了25.9275个百分点，并且该算法具有更好的稳定性和收敛性。由此验证了改进遗传SAGA求解问题的有效性，该算法可为自动化立体仓库储位优化提供决策方法。

染缸排产建模及滑动时间窗启发式调度算法

隗千千, 董兴业, 王焕政

2020, 40(1): 292-298. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019060981

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针对染缸排产问题约束复杂、任务规模大、排产效率要求高的特点，为了提高问题模型和算法在实际场景中的适用性，建立了染缸排产增量调度模型，提出了滑动时间窗启发式调度（STWS）算法。该算法以最小化延误代价、洗缸成本、染缸切换成本为优化目标，使用启发式调度规则，按照优先级顺序调度产品；对于每个产品的调度，先用动态拼缸算法和拆缸算法进行批次划分，然后调用批次最佳排序算法调度批次。使用某染纱企业车间实际生产数据仿真调度，所提算法可在10 s内完成月度计划的调度。相对于人工排产方式，所提算法提高了排产效率，显著优化了三个目标，在增量调度中洗缸成本和染缸切换成本也有明显优化。实验结果表明所提算法具有很好的调度能力。

粒子概率假设密度平滑器异常平滑问题的解决方法

何祥宇, 于斌, 夏玉杰

2020, 40(1): 299-303. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061128

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针对粒子概率假设密度（PHD）平滑器中由漏检或目标消失现象引起的异常后向平滑估计问题，提出一种基于目标存活概率修正的改进方法。首先，修正前向滤波的预测与更新计算公式以获取滤波的目标强度函数和估计滤波过程的存活目标个数。在此基础上根据存活目标个数的前向滤波估计值的变化情况，判断跟踪过程中是否存在目标消失或漏检现象，确定后向平滑计算用到的目标存活概率值，然后采用此确定的存活概率值来改进后向平滑迭代计算公式，据此计算PHD分布中的粒子权值。仿真结果表明，所提方法能有效地解决PHD平滑器的异常平滑问题，其时间平均的最优子模式分配（OSPA）距离误差相对于标准算法由7.75 m减小至1.05 m，目标跟踪性能有了明显提升。

基于香农能量与自适应阈值的心电QRS复合波检测算法

王治忠, 李泓毅, 韩闯

2020, 40(1): 304-310. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050818

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针对现有心电QRS复合波检测算法对于一些信号异常的情况检测效果仍然不理想的问题，提出了一种基于香农能量与自适应阈值相结合的心电QRS复合波检测算法，以解决QRS复合波检测的低准确率问题。首先，从预处理后的信号提取香农能量包络；然后，结合改进的自适应阈值方法对QRS复合波进行检测；最后，根据QRS复合波增强后的信号定位所检测的QRS复合波的位置。使用MIT-BIH心律失常数据库的数据对所提算法进行性能评估，结果表明，所提算法即使在信号中存在高大的P波、T波、不规则心律以及严重的噪声干扰时依然能准确检测QRS复合波的位置，总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.88%、99.85%和99.73%，且该算法能够在保证准确率的情况下快速地完成QRS复合波的检测任务。

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