小型微型计算机系统

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计算机软件与数据库研究

社交网络用户兴趣挖掘研究

何炎祥(1,2),刘续乐1,陈强(1,2),梁伟1,孙松涛(1,2)

2014, 35(11): 2385-2389.

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面向消费者的公司或者企业都希望了解他们用户的需求,而大量的用户产生的数据在很大程度上就体现了用户的兴趣和需求.提出一种用于社交网站上,针对用户生成内容(User Generate Content UGC)和用户关注信息的用户兴趣发掘方法.首先通过启发式初始化的PLSA模型训练得到贴近兴趣类别的话题模型,然后从训练结果中抽取可靠的话题并以此构建分类器,对用户的分享数据进行分类,最后根据用户的分享数据分类结果来识别用户的兴趣类别.在初始化PLSA模型时,用关键词抽取算法抽取每个分类的关键词,并给这些关键词赋予较高的PLSA初始权重,以此来引导PLSA模型的训练.实验的结果表明:本文方法可以有效的构建用户兴趣类别,并对用户兴趣的挖掘比较理想.

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计算机软件与数据库研究

云制造模式下云服务选择算法研究

张以文,张铃,钱付兰,刘慧婷

2014, 35(11): 2390-2395.

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云制造为企业间的合作提供一种全新的网络化应用新模式.为实现高效智能地从已发布的大规模候选云服务中选择满足企业合作需求的云服务,在对云服务进行规范化的语义描述和本体建模基础上,提出一种分阶段的云服务智能选择算法.首先利用服务类别语义相似度和状态信息对候选云服务进行初步选择,接着根据候选云服务和请求云服务输入输出功能的语义包含关系以及服务功能属性对候选云服务进行再选择,最后对候选云服务的非功能属性进行选择,从而得到最优的云服务.实例和实验仿真表明了本文算法的有效性和可行性.

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计算机软件与数据库研究

改进动态符号执行中的非线性约束求解过程

董齐兴(1,2),曾凡平(1,2,3),严俊4,张辉1,彭凌1

2014, 35(11): 2396-2401.

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动态符号执行用程序变量的具体值替换动态数据结构及复杂表达式中的符号变量以便简化路径条件.这种简化路径条件的方法虽然简单,但不精确,会导致路径条件无法约束求解或者求解结果不正确.为此,提出一种改进动态符号执行中非线性算术约束求解过程的方法.该方法利用连续求解的路径条件约束具有相似性这一特征,在进行非线性算术约束求解时充分利用上次约束求解的输出信息.它用具体值依次试探替换符号变量;若所有符号变量都被试探替换而仍未求解成功,则枚举涉及非线性算术约束的变量的取值情况,将非线性算术约束转化为线性算术约束并进行求解.实验结果表明,与传统的动态符号执行工具相比,本文方法对非线性算术约束具有更快的求解速度.

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计算机软件与数据库研究

Readdir++:一种并行网络文件系统中海量小文件读优化技术

杨洪章(1,2),张军伟1,刘振军1,张建刚1

2014, 35(11): 2402-2409.

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高效管理海量小文件,提供低延时的小文件访问服务,是并行网络文件系统的研究热点.pNFS采用数据带外访问模式,元数据的访问频率高,对海量小文件的访问性能造成了很大影响.本文扩展了pNFS中的读目录授权机制,并在其框架下提出了一种Readdir++技术,用于批量预取layout等元数据,并确保预取元数据的有效性.Readdir++技术避免了小文件读取过程中同步的元数据获取开销,有效降低了访问延迟,提升了海量小文件的读取访问性能.典型应用环境实测表明,对比pNFS系统,Readdir++技术可将海量小文件读取访问过程中元数据性能提升到14.27倍,总体性能提升到1.78倍.

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计算机软件与数据库研究

劣质数据库上查询优化策略

张岩,唐兴,王宏志

2014, 35(11): 2410-2415.

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随着数据时代的发展,劣质数据越来越普遍存在于数据库中,严重影响了数据的质量,既降低了数据的价值又降低了数据管理系统的效率,这给数据管理带来了新的挑战.经过长期的数据质量研究工作,目前,已经有很多管理劣质数据的数据模型面世,实体数据模型就是其中一种,模型以每条元组表示一个现实世界中的实体,允许劣质数据的存在,并有效给出了衡量数据质量的方法,并且可根据用户对结果质量的需求给出查询结果.鉴于该模型的特点,在选择或连接等查询操作执行过程中可能产生很多已经不满足最后质量要求的中间结果,如果在中间结果中将这些最终无用的结果滤掉的话可以增进查询效率,这是区别于关系数据模型的特性,本文就如何在加入这中间结果数据过滤后有效进行查询优化的过程展开研究并加实验以论证.

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计算机软件与数据库研究

软件缺陷预测经验共享:一种迁移学习方法

吴方君(1,2)

2014, 35(11): 2416-2421.

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软件缺陷预测在提高软件质量、控制和平衡软件成本方面起着举足轻重的作用,是软件工程的活跃领域.研究者提出了许多预测技术,从不同层面解决了不同的问题,但目前仍有些问题尚待研究:软件缺陷数据分布不均衡、误分代价差异、跨项目软件缺陷经验知识共享困难等.为了解决上述问题,提出一种基于迁移学习的软件缺陷预测经验共享方法,该方法在著名的迁移学习算法TrAdaBoost基础上增加误分代价来提高有错误倾向模块的识别率,对目标软件项目数据和辅助软件项目数据采用不同的权重更新策略以区分它们对于目标软件缺陷预测的不同影响.通过对美国国家航天局软件工程项目NASA的JM1和KC2数据进行仿真实验,证明该方法在预测性能方面优于同类方法,具有预测效果良好和稳定性强的特点.实验结果表明在相近的软件开发环境下,软件开发团队之间可以有效地分享和继承丰富的软件缺陷经验,有效地提高软件产品的质量.

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计算机软件与数据库研究

一种基于百度百科的中文网络文本关键词抽取方法

陈叶旺

2014, 35(11): 2422-2427.

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网络上存在海量的中文文本资源,其中有许多具有稀疏性与不规范性,这令以统计词组方式来抽取文本关键词的方法表现不佳.基于百度百科本文提出一种中文网络文本关键词抽取方法,通过百科知识关系将文本从外延词条集合映射到能体现其内涵的语义主题空间中,再利用主题间的关系进行权值调整,最后通过Nave Bayes法回溯并找到原文的关键词.该方法有效地避开穷举词条的统计方式,能在很大程度上解决现有文本挖掘方法无法抽取网络词汇和新生词汇这一难题.在两个数据集上的实验表明,该方法在规范的文本和不规范文本上都有着较好且稳定的表现.

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计算机软件与数据库研究

一种集成区间逼近理想点的主观信任模型

徐军(1,2),钟元生1

2014, 35(11): 2428-2433.

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由于用户主观思维的模糊性和不确定性,电子商务环境下实体信任评价属性难以用精确数学模型表达,对此,提出一种集成区间的主观信任模型.模型利用集值统计理论对实体的某些关键属性用区间数表示,针对不同服务中评价属性权重难以客观确定的问题,提出基于熵权的属性权重确定方法,将属性集成区间序列与正负理想序列的相对接近度定义为实体的信任水平,利用逼近于理想区间灰关联系数的计算思想对信任水平进行排序.实例说明,实体的信任可以被量化,且实体间的信任具有可比性.最后,通过实验仿真,证明该方法在描述实体平均信任水平及抗欺诈方面具有良好的效果.

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计算机网络与信息安全

发布订阅系统中的缓存机制研究

于润胜,曹健

2014, 35(11): 2434-2439.

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在传统发布订阅模型中,消息能够确保通知给每个感兴趣的订阅者,但前提是消息发布时订阅者在线且其订阅为全网共知.但若订阅者对其加入网络之前所发布的消息感兴趣,或处于时断时续的漫游状态,则其无从获得通知.在发布订阅系统中引入缓存机制,就是为了解决这一问题.本文提出一种基于哈希的路径缓存协议,将消息存储在投递路径上的代理及其邻居处.通过哈希函数选择消息缓存位置,并扩展了缓存路由信息以支持缓存内容的查找.另外,为将缓存冗余度控制在适当水平,本文利用网络特征和用户的历史请求信息,根据两个目标函数来解决缓存冗余和副本放置问题.

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计算机网络与信息安全

基于SIP协议的Presence/IM技术研究与进展

兰国亮(1,2),杨海波1,孙建伟1,贾正锋1,梁宇(1,2)

2014, 35(11): 2440-2444.

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随着互联网的迅速发展和IMS系统的逐渐成熟,基于SIP协议的Presence/IM业务研究和应用日趋增多.Presence/IM业务的需求带来了一系列的问题,而标准的制定工作更是首当其冲.IETF提供了很多规范来支持基于SIP协议的Presence/IM功能,这些规范被称为SIMPLE.本文详细分析了SIMPLE所涉及的规范和标准,并结合SIP事件扩展和IMPP协议总结了SIMPLE提供的具体功能,同时按照规范的功能进行了分类,并说明了这些规范之间的关系.论文还讨论了Presence/IM技术未来的研究方向和发展趋势.

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计算机网络与信息安全

基于排名分布的异构信息网络协同聚类算法

童浩,余春艳

2014, 35(11): 2445-2449.

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异构信息网络聚类问题是一个新兴问题.最近提出的排名聚类算法将之前看似完全无关的排名与演化聚类方法结合在一起,相互加强,为异构网络的挖掘提供了一种新思路.然而排名聚类算法仅仅完成异构信息网络中特定目标类型数据的聚类,其聚类结果无法涵盖完整的异构网络结构和异构类型数据.引入协同聚类方法,将排名与协同聚类相结合,本文提出一种RankCoClus算法,首先由基于后验概率的排名分布生成模型得到排名分布矩阵,然后使用协同聚类方法对不同类型的对象同时聚类,一方面可以实现异构信息网络中不同类型节点的同时聚类,另一方面也能提升异构类型数据聚簇结果的一致性关联.真实DBLP 四领域数据集及人造数据集上的对照实验结果表明,RankCoClus算法在准确性和聚簇一致性等方面较排名聚类及协同聚类算法均有更好的性能.

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计算机网络与信息安全

粒计算求解复杂网络最大流的研究

张燕平(1,2),苏建忠(1,2),刘倩倩(1,2),赵姝(1,2)

2014, 35(11): 2450-2453.

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网络最大流问题是经典的组合优化问题,随着网络规模的增加,提高算法效率成为解决问题的关键.为了降低求解大规模网络最大流的计算量,本文模拟人类思维逐步求解复杂问题的思想,提出一种基于粒计算求解网络最大流问题的简单方法.本文首先将大规模复杂网络粒化为多个规模较小的子网络,再分别求解各子网络最大流,最后将子网络最大流合成得到原网络最大流.本文方法有效地降低了计算的复杂性,为在大规模复杂网络中快速获取最大流提供了方便,并给出一个解决最大流问题的新思路.不同网络上测试的实验结果显示,最大流的近似解误差可控制在1%左右,而平均运行时间只有经典算法(Ford -Fulkerson算法)运行时间的10%,表明本文方法的有效性.

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计算机网络与信息安全

利用IBBO优化LSSVM的网络流量预测模型

嵇可可1,张光会2

2014, 35(11): 2454-2458.

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针对网络流量预测过程中的LSSVM参数优化问题,提出一种改进生物地理学(IBBO)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的网络流量预测模型(IBBO-LSSVM).该模型采用相空间重构网络流量学习样本,利用LSSVM对网络流量进行建模,并运用改进生物地理学算法优化模型参数,最后进行网络流量预测实例分析.结果表明,IBBO-LSSVM可以对复杂、多变的网络流量变化特点进行拟合,获得了较高的预测精度,为具有混沌性的网络流量提供了一种新的预测模型.

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计算机网络与信息安全

一种高效的WSN节点身份的分布式认证研究

周治平,庄学波

2014, 35(11): 2459-2463.

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针对现有的基于地理位置信息的无线传感器网络节点身份认证方案存在的通信开销大、计算重复度大、节点位置信息暴露率高等问题,提出一种高效的节点身份认证方案.方案对网络部署区域进行局部目标区域划分,在目标区域内利用欧氏距离计算出与目标节点最短路径的该区域边界节点,该边界点的认证通过给目标区域授权第三方可信任的门限节点来实现.此外,考虑节点位置信息的安全性,给节点增设可更新的密码信息.在相同仿真参数设置下,改进方案与DBNA算法和IDNAS算法比较,网络通信开销降低75%,传感网络节点位置信息暴露率维持在5%左右.

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计算机网络与信息安全

多QoS参数约束切换动态带宽分配算法

梁根(1,2),俞鹤伟3,叶奇明2,王哲3

2014, 35(11): 2464-2468.

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多链路接入网中带宽分配的切换会造成较大的系统负载和时延增加,为优化各业务的动态带宽请求和全网效能,提出一种基于业务的带宽分配架构,设计了支持多QoS参数约束切换的动态带宽分配方法(MQCCDBA),方法实现了QoS约束值和带宽切换代价的计算,并量化了满足约束条件下带宽分配的大小,仿真结果验证了MQCCDBA能在满足一定QoS约束条件下控制带宽分配切换次数,有效地减少系统负载和数据包时延,提高系统带宽利用率,MQCCDB可用于解决大规模网络环境下多业务的复杂QoS控制实际问题.

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计算机网络与信息安全

强不可伪造的多用双向代理重签名方案

杨小东,周思安,李燕,李春梅,王彩芬

2014, 35(11): 2469-2472.

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代理重签名具有转换签名的功能,可广泛应用于云存储、身份认证、版权管理等领域.标准模型下的代理重签名方案多数是存在性不可伪造的,无法阻止攻击者对已经签名过的消息重新伪造一个合法的签名.为了克服已有代理重签名方案的安全性依赖强、重签名长度长和计算代价大等缺陷,利用目标抗碰撞杂凑函数提出了一种新的多用双向代理重签名方案.在计算性Diffie-Hellman困难问题的假设下,证明新方案在适应性选择消息攻击下是强不可伪造的.与已有强不可伪造的双向代理重签名方案相比,新方案的系统参数、签名和重签名的长度短,重签名的计算量小,且满足更多的安全属性.

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计算机网络与信息安全

对几个盲签名方案的链接攻击的分析

许昊,亢保元,牛永正

2014, 35(11): 2473-2476.

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盲签名使得签名的接收者在不向签名者透露任何消息内容的情况下,获得签名者对消息的签名.由于盲签名具有盲性和不可链接性,能有效地保护用户的隐私,盲签名被广泛应用于匿名电子支付、匿名电子投票等系统.为适应不同的需求,国内外学者提出各种不同的盲签名方案.最近,文献［7-9］通过对文献［10-14］提出的盲签名方案的安全性进行分析,指出这些方案不能抵抗链接攻击.本文分析表明,文献［7-9］提出的链接攻击是无效的,且文献［10-14］的盲签名方案仍满足不可链接性.

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计算机网络与信息安全

一种基于双容错RDP码的扩展RAID码

万武南,杨威

2014, 35(11): 2477-2481.

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随着分布式存储系统的发展和在复杂环境中应用,双容错RAID码已经无法满足现有系统的可靠性要求,存储系统的可靠性受到严重的挑战,需要可靠性更高的RAID码.对双容错RDP(Row Diagonal Parity)码进行扩展,提出一种新的3容错扩展RAID码,在有限域GF(2)上,采用类似范德蒙的二元生成矩阵描述阵列码的编码代数定义方法.并通过扩展码的生成矩阵,并提出一种基于矩阵变换的译码算法,与Zig-Zag译码算法相比,此译码算法简单易实现,通用性更高.与现有EEOD码、STAR码和RDDP码进行比较,分析结果表明扩展RAID码的存储效率、编译码复杂度、更新复杂度,以及平均数据失效时间达到了3容错RAID码综合性能达到最优.

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计算机网络与信息安全

InsightDroid—动态追踪Android应用方法

邱凌志,张梓雄,孙国梓

2014, 35(11): 2482-2487.

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随着Android平台的快速发展,第三方应用出现大量安全漏洞.一般而言,作为应用分析的第一步,研究人员需要运行Android应用观察其运行时特征.然而,现有的动态分析方法如TaintDroid,必须运行于定制的沙盒环境中,鲁棒性和兼容性存在局限.本文提出一种动态分析系统——InsightDroid,该系统使用动态插桩技术追踪目标应用的成员方法,以帮助研究人员洞悉应用运行时特征对应的本质代码.作者已在多个设备的不同Android版本中成功加载了InsightDroid,证明该系统相较TaintDroid而言,拥有更好的兼容性.此外,选取了10个闭源应用和50个开源应用对InsightDroid进行评估,结果表明InsightDroid可以成功追踪目标应用的方法并有效反馈敏感API的调用,追踪成功率分别为100%和83%.

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人工智能与算法研究

基于多目标的遗传算法的航班离港调度的研究

李丹程,钟华刚,曹斌,刘湃

2014, 35(11): 2488-2493.

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针对大规模航班延误的问题,本文提出了基于多目标的改进遗传算法的离港调度方法.综合考虑航班的延误时间、调度成本和机场吞吐量等多种因素对航班调度的影响,来使调度结果最贴近用户设定的各因素比例.首先使用模糊聚类方法对航班离港调度资源进行聚类分析,得到资源的聚类结果后,结合免疫算法和模拟退火算法对遗传算法进行了改进,从而获得比较理想的航班离港调度方案.最后,结合中国某机场的实际数据,对算法进行了验证,证明了算法的可行性和有效性.

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人工智能与算法研究

商空间粒变换的深度特征表示

陈洁(1,2),张燕平(1,2)

2014, 35(11): 2494-2497.

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目前,大数据问题亟待解决,关键就是对问题的特征描述.目前特征描述最流行的理论是深度学习理论,但深层结构共需要多少层,每层需要多少特征？这是深度学习最需要解决的问题.引入商空间理论对深度学习理论进行改进,根据粒度变换原理对问题特征进行深层表示,克服深度学习理论中深度不确定,特征描述不明确的缺点.首先根据商空间理论的粒度变换原则,在多粒度空间分层描述问题特征,从而形成多层的深度特征表示.接着,根据商空间粒度变换的描述特性,在不同粒度空间对问题进行求解.最后,作者选取Letter-recognition数据集进行实验,实验结果表明本文所提的深度特征表示法可以自动将问题分为多层结构,分层描述问题的特征,提升了问题求解精度.

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人工智能与算法研究

覆盖近似空间下粗糙模糊集的不确定性度量

胡军(1,2),张清华(1,3),胡峰(1,2)

2014, 35(11): 2498-2501.

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不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一.对于覆盖粗糙模糊集的不确定性度量,虽然人们已经提出一些度量方法,但这些度量方法都存在一定局限性.首先,分析了已有两种度量方法,发现其中一种度量方法需要人工设定参数,其度量结果带有主观性;另一种度量方法当下近似为空时与上近似无关,不符合人们的直观认识.然后,从不确定性的物理含义出发,将上、下近似看成是多维空间中的点,并以它们间的距离作为不确定性的度量.最后,对这种新的度量方法的性质进行了分析.结果表明该方法克服了已有度量方法的局限性,从定量的角度为刻画覆盖粗糙模糊集的不确定性提供了方法.

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人工智能与算法研究

求解约束多目标区间优化问题的改进NSGA-II

陈志旺(1,2),陈林(1,2)

2014, 35(11): 2502-2506.

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针对约束多目标区间非线性优化问题,利用泰勒一阶展开将非线性函数转化成线性形式,降低了计算量,提出一种改进的NSGA-II(INSGA-II)解决上述线性形式的优化问题.该算法基于可能度定义了P占优支配关系,依据此关系求出解的序值,进而根据序值对解进行排序.利用区间数距离公式,求出各序值中解的区间拥挤距离(ICD),并对各序值中的解进行进一步排序.此外引入约束锦标赛准则,通过计算约束违背度并与约束允许违背度比较选择出种群中相对满足约束条件的解.本文将传统的NSGA-II改进成可以解决约束多目标区间优化问题的INSGA-II.仿真结果表明该算法的有效性.

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人工智能与算法研究

简单视觉标记增强现实系统建模方法研究

张国亮,吴琰翔,郭旺平

2014, 35(11): 2507-2510.

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研究一种基于简单视觉标记的增强现实融合配准策略,并以此为基础构建了增强现实系统模型.结合色彩和形状的特征融合检测方法,采用双重特征结构确保了标记检测的可靠性.基于弱透视模型,利用冗余特征实现标记物体的3D位姿还原.为使配准方案能够适应普通的视觉采集设备,提出根据摄像机标定时得到的扭曲参数,对渲染后的模型进行再扭曲的配准修正方法.最后,结合OpenCV和OpenGL中的空间变换的概念,讨论了虚拟和物理世界配准融合的解决方案,并结合视觉标记检测结果,提出了图像配准的实现方法.

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人工智能与算法研究

多示例学习的包层次覆盖k近邻算法

赵姝(1,2),芮辰(1,2),陈洁(1,2),张燕平(1,2)

2014, 35(11): 2511-2514.

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多示例学习是一种新型的机器学习框架,正包中大量的噪声使多示例数据集具有很大的歧义性.为了排除多示例数据集正包中大量的假正例,提高分类精度,结合邻域覆盖算法,提出一个新的多示例包层次覆盖k近邻算法.覆盖算法的学习结果是一系列的球形邻域,在每一个球形邻域中只含有同类样本,本文利用的覆盖算法的这一特性重新组织多示例数据集的包结构.概括的说,为了排除正包中大量的假正例,首先对原有的多示例包结构进行重新构造,使用覆盖算法生成的球形邻域做为新的包结构,从而提高多示例样本在新的特征空间中的可分离性.然后,使用包层次的k近邻算法排除正包中大量的噪声并预测测试包的类别.实验表明,多示例学习的包层次覆盖k近邻算法具有很好的性能.

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人工智能与算法研究

半群的双极值模糊软理想

刘晓妮1,廖祖华(1,2),罗晓棠1

2014, 35(11): 2515-2518.

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作为处理不确定性问题的另一数学工具,软集理论已被广泛应用到计算机科学.将双极值模糊软集运用到半群上,给出半群的双极值模糊软理想的概念,讨论它的一些相关性质,证明两个双极值模糊软理想的交、"∧"、满足一定条件下的并也是双极值模糊软理想, (f,A)是S上的双极值模糊软理想的充要条件是α∈［0,1］,β∈［-1,0］,fPα(e)≠φ,fNβ(e)≠φ(e∈A)均是S的理想.此外,提出了半群上的双极值模糊软同态和双极值模糊软同构的定义,并研究了半群的双极值模糊软理想的同态像与原像的性质.

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人工智能与算法研究

覆盖的两类拟阵结构

林姿琼,黄爱萍

2014, 35(11): 2519-2522.

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覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结合来解决此类优化问题.首先,本文通过横贯拟阵理论,构造了覆盖的拟阵结构;其次,利用该拟阵结构实现对覆盖的等价刻划;进一步,在该拟阵结构上定义了一类近似算子,通过证明上近似算子满足拟阵的闭包公理,从而诱导出另一个拟阵结构;最后研究了这两类拟阵结构之间的关系,而当覆盖退化到划分时,二者相等.

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人工智能与算法研究

复合有序信息系统

罗川,李天瑞,陈红梅,张钧波

2014, 35(11): 2523-2527.

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优势关系粗糙集模型是粗糙集的一种扩展模型,能够处理具有偏好信息的多准则决策问题.有序信息系统中的数据处理与知识获取是优势关系粗糙集模型的重要应用之一.现实应用中,一个有序信息系统中可能存在多种类型的数据,在不同属性上对象之间也可能存在各种不同的优势关系.基于此,在充分考虑各种不同类型的数据上可能具有不同优势关系的基础上,提出一种新的集成不同优势关系的复合优势关系,定义了基于此关系下的复合有序信息系统,并建立了复合优势关系粗糙集模型.最后,利用矩阵运算能够较直观地体现构造化方法的特点,通过优势关系的矩阵表示和矩阵的相关运算,给出了该模型中上、下近似集的矩阵计算方法,并通过实例对该方法的有效性进行了验证.

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人工智能与算法研究

基于邻域粗糙集和粒子群优化的肿瘤分类特征基因选取

徐久成(1,2),徐天贺(1,2),孙林(1,2),任金玉(1,2)

2014, 35(11): 2528-2532.

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基因表达谱数据具有高维度、低样本和连续型等特点,建立肿瘤分类模型的关键在于准确找出一组能够决定癌症基因样本类别的特征基因.传统的特征选择方法在处理连续型数据时要进行离散化,这可能会丢失一些重要信息,导致分类精度下降.针对上述问题,本文提出一种改进的Relief算法,并利用该算法对基因进行排序生成候选特征集合,然后引入能直接处理连续型数据的邻域粗糙集属性约简模型,提出一种基于邻域粗糙集和粒子群优化的特征基因选择算法.实验结果表明,该算法可快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类效果.

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人工智能与算法研究

一种基于特征选择的SVM Bagging集成方法

亓慧1,王文剑(2+),郭虎升2

2014, 35(11): 2533-2537.

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针对传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)集成学习(Ensemble Learning,EL)方法不能够解决高维复杂数据且子学习器差异性小集成效果不明显的问题,提出一种基于多种特征选择方法进行Bagging集成的支持向量机学习(Support Vector Machine Based on Multiple Feature Selection Bagging,MFSB_SVM)方法.该方法首先采用不同的特征选择方法构建子学习器,以增加不同子学习器间的差异性,并直接从训练数据中对样本特征的重要性进行评估,而无需学习算法的反馈.实验表明,本文提出的MFSB_SVM方法既可以有效解决高维数据问题,也可避免传统SVM集成方法效果不明显的缺点,从而进一步提高学习模型的泛化性能.

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人工智能与算法研究

融合Markov相关度与被动构建信任度的偏好获取方法

杨立1,胡运红2

2014, 35(11): 2538-2542.

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针对现有的推荐算法在获取用户偏好时,由数据集稀疏性所导致的偏好预测精度不高的问题,提出了融合Markov相关度与被动构建信任度的偏好获取方法,首先通过基于用户最短行为路径的Markov分离算法,得出用户-物品Markov相关度;然后在非二值信任网络的基础上,构建独立信任群体,将用户间交互信任关系抽象为显性信任与隐性信任,并计算基于显性信任关系的主动构建信任度与基于隐性信任关系、主动构建信任度及独立信任群体的被动构建信任度.最后加权融合Markov相关度与被动构建信任度得出最终的用户偏好.在真实数据集上的实验结果表明,提出的推荐算法能够取得较小的MAE值,提升了推荐精确度.

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图形图像技术及其他

云数据中心高能效的虚拟机放置算法

豆育升,崔晟圆,唐红,李鸿健

2014, 35(11): 2543-2547.

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面对云数据中心高能耗的挑战,以节能为目标的虚拟机放置算法成为研究热点.现有研究大多只考虑CPU一种系统资源对能效的影响,并且多采用基于贪心算法的传统启发式算法进行虚拟机放置.已有研究开始考虑多种系统资源对能效的影响,并且提出了多资源的能效模型,但是在多资源能效模型下虚拟机放置算法的研究还未引起关注.本文根据多资源的能效模型提出了基于粒子群算法的高能效虚拟机放置算法,包括采用首次适应算法生成粒子,定义粒子个体最优解和全局最优解的信任度指导粒子进化,根据多资源能效模型定义粒子群的适应度函数并以此来评价粒子.仿真实验结果表明,与传统启发式算法相比较,该算法使虚拟机的放置结果更接近系统能效的最佳状态,同时也有效地提高了系统资源的利用率.

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图形图像技术及其他

虚拟场景中异步消息的通信设计

徐增敏(1,2),崔忠宁3,王会勇1,陈光喜4

2014, 35(11): 2548-2552.

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现有虚拟现实技术追求逼真的仿真场景,即使在网络环境下仍然沿用传统消息机制拓展应用,针对虚拟场景中消息通信机制研究较少的情况,从小型虚拟场景的网络应用需求出发,分析通信模式和任务对象的特点,按照不同业务逻辑封装任务类,使用状态机方式轮询任务,将任务提交到线程池后选择空闲线程执行,解决了多任务并发中事件响应延迟的问题,提出根据场景消息异步特性设计通信机制,重点分析了元素碰撞检测实例,实现了一款支持多人联网的虚拟应用软件.测试结果表明,该软件在主流操作系统平台上运行流畅,响应速度快,负载能力强.

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图形图像技术及其他

一种由DCT和SURF改进的图像感知哈希算法

丁旭,何建忠

2014, 35(11): 2553-2557.

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针对感知哈希技术中图像全局特征鲁棒性低和局部特征算法复杂度高的特点,提出一种由离散余弦变换(DCT)和SURF算子改进的感知哈希算法.本文以DCT为全局特征,以SURF描述子为局部特征,分别给出了两者的哈希编码算法及两者的融合方式,接着给出在图像认证时的算法流程.实验表明本文算法具有较好的鲁棒性和实时性.

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图形图像技术及其他

能量图和典型相关分析相结合的特征融合步态识别

李林杰,顾广华,王成儒,张春峰

2014, 35(11): 2558-2561.

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为了弥补单特征步态识别算法特征描述的不足并改善识别效果,本文引入典型相关分析法从融合特征的角度研究了步态特征经过融合后用于分类识别的实验性能.选择步态轮廓序列的步态能量图作为基本特征,分别提取出它的梯度直方图描述子和小波描述子以及局部信息熵图像特征,通过典型的主成分分析法降低特征维数后,再由典型相关分析分别得到各自的典型相关特征,采用融合策略将其融合最终完成步态识别任务.实验在美国南佛罗里达大学的户外步态数据库上进行,取得了令人满意的识别效果,其中梯度直方图和小波特征的融合效果最好,与单一步态特征的步态识别方法相比,步态识别率有了明显提高.

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图形图像技术及其他

周期组合颜色结构光编解码方法

秦绪佳(1,2 ),马吉跃1,张勤锋1,郑红波(1,2),徐晓刚3

2014, 35(11): 2562-2566.

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提出一种周期组合颜色编解码方法.采用红、绿、蓝三种基本色形成彩色条纹,将任意相邻三条彩色条纹作为一组,其排列顺序是唯一的,再利用白色条纹来标记周期编号,该编码方法用较少的颜色数实现了较大的编码空间,增加了抗干扰性,且解码较容易.为精确解码,本文对彩色条纹分割进行了研究,提出基于改进Canny边缘检测算子的自适应彩色条纹分割算法.在此基础之上,对彩色条纹进行解码,主要包括:①基于白色条纹逐级解码算法;②遗漏彩色条纹解码算法.实验结果表明,该方法既具有较大的编码周期,又容易提取条纹,保证了条纹解码的准确度,达到了较好的结果.

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图形图像技术及其他

基于清晰分割的像素覆盖分割方法

董艳,梁久祯

2014, 35(11): 2567-2571.

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提出一种清晰分割方法和像素覆盖分割方法相结合的图像分割方法,估计处于物体边界上的像素的局部覆盖值.由于只有边界上的像素具有部分覆盖,因此提出了一种用清晰分割方法对内部像素进行覆盖值分配,用像素覆盖分割方法对边界像素分配覆盖值的方法,从而减少算法的执行时间.首先使用适当的清晰分割方法对图像进行分割,然后利用模糊形态学边缘检测算法提取不同物体之间的边界,最后采用像素覆盖分割方法对边界像素分配覆盖值.实验结果表明:该方法分割结果优于传统清晰分割方法和FCM聚类算法,可以有效的抑制噪声,减少算法的执行时间.

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图形图像技术及其他

基于最小扩展块合并的无损图像认证算法

李向阳

2014, 35(11): 2572-2577.

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为了在图像分块中嵌入水印信息,现有基于分块的无损图像认证算法需要合并较大的图像子区域,导致篡改定位精度降低.为此,提出基于最小扩展图像块合并的无损图像认证算法.该算法自适应地将图像分成若干认证块,每个认证块由若干细粒度基本块构成,采用递归三等分方式和邻接策略串联基本块,形成基本块链表,以基本块为单位扩展认证块.理论分析表明,该算法能根据图像特征自适应调整认证块大小,优化认证块尺度和邻接性.实验结果显示,采用16×16分块模式能获得较高认证精度;与同类算法相比,该算法认证块划分细密,认证块平均大小降低约19.2%,显著提高了篡改定位精度.

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图形图像技术及其他

一种改进的基础矩阵估计算法

黄春燕,韩燮,韩慧妍,孙福盛

2014, 35(11): 2578-2581.

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基础矩阵的计算是计算机视觉中相机自标定的关键步骤,为了提高基础矩阵的精度,在随机抽样一致性(RANSAC)算法的基础上提出三点改进,在抽取特征点的过程中利用数据块分割技术,避免了随机采样的不公平性,同时考虑基础矩阵秩为2的约束条件,对基础矩阵的参数进行规范化设置,在评价计算结果时,利用本质矩阵和基础矩阵的关系,鉴于本质矩阵两个非零奇异值应该相等这个特性,引入了Frobenius范数对本质矩阵进行规范化,利用本质矩阵的奇异值性质构造代价函数来评价计算结果的精度.最后通过模拟数据实验和场景图像实验,验证了本文算法的有效性.

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图形图像技术及其他

基于颜色自相似性和HOG特征的行人检测

饶钦,谢刚,钦爽

2014, 35(11): 2582-2585.

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在行人检测中,针对当前梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)法检测速度慢〖JP2〗及颜色自相似(Color Self-Similarity,CSS)法的冗余信息过多等问题,提出一种新的方法.首先采用颜色自相似性的思想描述图像在HSV空间中局部的自相似特性,并对图像重要部分的相邻区域计算自相似特征,再通过统计学方法找出图像中边缘特征稳定性高的代表性区域,分别提取各区域的HOG特征,以得到的HOG和CSS作为行人特征,最后采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对得到的行人特征进行学习和分类.在INRIA行人库上的实验表明,〖JP〗该方法在提高检测速度的同时也有效地提高了检测准确率.

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图形图像技术及其他

CPUAutoplug:动态变频与自动调核相结合的电源管理方法

陈华才(1,2),张福新(1,2),王剑2

2014, 35(11): 2586-2592.

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随着技术的发展,性能不再是衡量计算机系统的首要指标,取而代之的是性能功耗比.电源管理是降低能耗,进而提升性能功耗比的重要途径.中央处理器(CPU)是计算机系统中的主要耗能部件,传统的运行时处理器电源管理方法主要是动态变频.在一些多核处理器平台上,各个核心的频率不能独立调节,因此动态变频方法不能很好地发挥节能效果,或是会造成性能损失.CPUAutoplug是一种以全局负载水平为调节依据,结合了动态变频和自动调核两种节能措施的电源管理方法.该方法能在基本不影响性能的情况下,取得比纯动态变频更好的节能效果.在龙芯3A的参考平台上,实验数据表明CPUAutoplug可带来高达16%～20%的节能幅度.

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