小型微型计算机系统

Select

李贞强,陈康,武永卫,郑纬民

2015, 36(4): 641-647.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

近年来，大数据处理的相关理论以及技术越来越受到工业界和学术界的重视．一方面，在科学研究过程中产生了大量的数据，对于数据的理解成为进行科学研究的一个重要手段．另一方面，随着信息技术的不断发展，企业在信息化过程中积累了大量的结构化和非结构化数据．企业管理与运营的这些数据已经成为企业的核心资产，深刻地影响着企业的业务模式，给企业决策、组织和业务流程带来显著的变化．因此，大数据处理的相关技术也受到工业界的极大关注．依据数据处理的时间特征，大数据处理模式可以分为“离线批处理式数据处理”，“查询式数据处理”以及“实时式数据处理”三种模式．本文从技术角度，总结了大数据处理的总体架构，并针对处理模式的不同，对大数据处理的不同层次进行展开讨论．大数据处理的基础是数据的存储，本文首先对大数据的存储展开一定的讨论，之后对上述三种模式展开叙述，使得读者能够对大数据系统的构建方面有一个初步的了解．

Select

一种静态分析工具的优化方法

曾述可,张阳,程亮,邓艺,冯登国

2015, 36(4): 648-653.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

当前，代码静态分析工具已被广泛应用于软件开发与安全测评中，这些工具可以对软件源代码或二进制代码进行分析，而无需执行它们.尽管静态分析工具可以发现其它测试方法难以发现的错误，但它们面临着同一个严重的问题：分析结果的误报率很高.在静态分析工具生成的警报中，许多警报都是虚假的，这些虚假的警报并不对应真实的安全漏洞或问题.在使用过程中，用户不得不消耗很多时间和资源，从众多的警报中把虚假的筛选出去，这大大降低了静态分析工具的可用性.本文提出一种针对静态分析工具的优化方法，将静态分析的结果与软件的版本历史综合考虑，为每一份静态分析的警报计算其优先级，优先级越高的警报，越有可能对应真实的安全漏洞或问题.在三个开源软件(Lucene, Cassandra, Hadoop)中，对本文方法进行了验证.实验结果表明，该方法可以把FindBugs静态分析工具的精确性分别提高23%, 36%和25%.

Select

软件产品线测试中具有优先级的特征配置生成方法

杨宇,沈立炜,林云,彭鑫,赵文耘

2015, 36(4): 654-660.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

在软件产品线(SPL)中，尽早针对领域工程中核心资产及其组合进行测试是保证软件产品线成功的必要手段．采用特征驱动(feature-driven)方法，可以从业务视角对可变点进行组合及测试，能够尽早发现潜在的由特征交互引起的软件错误．组合交互测试(CIT)是避免组合数量爆炸问题的一种抽样技术．但生成的特征配置应该进一步地基于优先级排序来帮助合理分配有限的时间和经费．提出一种面向产品线集成测试，具有优先级的特征配置生成方法．其核心算法遵循CIT技术，且基于成对组合测试覆盖标准．此外，生成的特征配置还会基于其对SPL测试的重要度排序．该方法作用于一个标记了优先级的特征模型，包含特征模型扁平化、配置模型转化、约束推导和PAETG算法执行活动．我们通过一个在线考试产品线验证了此方法的有效性；并通过SPLOT网站上提供的特征模型对此方法进行性能和有效性的评估．

Select

一种基于非参数贝叶斯估计的PHMM模型

欧阳黜霏,章登义,吴文李

2015, 36(4): 661-664.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

传统时间序列模型很少从时间序列系统本身角度分析时间序列数据．目前，一种基于模式的隐马尔科夫模型(PHMM)实现了对时序数据系统的内部状态转换机制的建模，从而在时间序列的多步预测和相关性检测上提供了一种高效途径．然而，PHMM模型在考虑隐状态内部观测数据分布时，直接采用高斯分布进行估计的方法受训练数据影响较大．因此，提出一种利用非参数贝叶斯估计来计算模型隐状态内分布的方法．考虑到与固定状态集的隐马科夫模型不同，PHMM模型是一种无限状态隐马尔科夫模型，通过引入非参数HDP过程实现对PHMM模型两层随机过程的解释．实验结果证明，引入非参数估计后模型的预测效率显著提升．

Select

分布式图计算框架混合计算模式的研究

丁鑫,陈榕,陈海波

2015, 36(4): 665-670.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

分析了分布式图计算框架的同步和异步计算模式在调度开销和收敛速度上存在的优点与不足.同步计算模式调度开销小，但是收敛较慢；而异步计算模式收敛较快，但调度开销大.基于上述发现，提出一种混合计算模式，能够在分布式环境下有效地结合同步与异步计算模式的优点克服各自不足，以获得最优性能.混合计算模式采用“同步控制流”以降低分布式环境下的调度开销，同时采用“异步数据流”使计算过程使用较新的数据以加快收敛速度.基于多个典型图算法和真实大规模图的评测显示，混合计算模式的性能是原有同步计算模式的1.2倍到2.4倍，计算量平均减少30%；相对于异步计算模式通过减少调度开销，整体性能可以提升至其2.3倍到4.6倍.

Select

一种群体软件开发中的项目推荐方法

杨习辉,李兵,何鹏,汪文娟

2015, 36(4): 671-676.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

开源软件社区的广泛流行，为软件开发提供了一种新的模式．然而，开源社区中大量项目因参与人数过少而进展缓慢．已有软件工程推荐系统大都针对单个项目的开发者社区进行任务推荐，研究整个开源社区，实现跨项目和组织边界的项目推荐工作相对较少．为解决上述问题，本文以SourceForge.Net社区为研究对象，构建开发者项目关联网络，结合开发者技能和项目需求关联度，为开发者推荐最适合的项目．实验结果表明这种结合使推荐成功率和推荐精确度提高了143％和88％．开发了一个项目推荐系统原型，为开源社区实现提供了依据．

Select

面向多处理器虚拟机的动态NUMA方法

施继成,陈海波,臧斌宇

2015, 36(4): 677-682.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

NUMA内存技术在增加了计算机系统内存带宽的同时，其跨节点访存延迟高的特点也增加了虚拟化平台的内存管理难度．现有的多核虚拟机NUMA优化方法大多为静态方法，即无需动态调节虚拟机状态．这些方法大都限制了虚拟化监控器调度虚拟CPU的灵活性，降低了虚拟化平台负载均衡的能力，而影响虚拟机的运行效率．针对该问题，提出动态NUMA方法——在告知虚拟机NUMA拓扑结构的情况下，该方法通过调节虚拟机内操作系统NUMA相关数据结构方法，达到配合虚拟机监控器任务调度器的目的，实现虚拟机运行效率的提升．相较于静态方法，本文提出调节虚拟机NUMA数据结构，以适应虚拟机监控器调度器的动态方法．此方法提高了虚拟CPU的调度灵活性，提高了虚拟化平台负载均衡的能力，从而保证了多处理器虚拟机的运行效率．

Select

一种多线程动态二进制翻译优化系统的研究与实现

崔韫楠,庞建民,岳峰,王银浩

2015, 36(4): 683-688.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

动态二进制翻译通过对程序的动态跟踪，实时对目标代码进行解码和翻译，被广泛地应用于软件跨平台移植等领域．但是动态二进制翻译仍然存在运行开销过大和翻译低效等问题，为解决这一问题，开发了一种基于QEMU的多线程动态二进制翻译优化系统．系统通过引入多线程技术，将翻译执行前端和热路径优化后端分别放置在不同的线程中，实现了前端翻译执行和后端热路径优化的多线程并行执行．系统前端利用局部预测算法进行热路径选择，后端通过超级块封装和条件跳转优化进行本地码优化．系统的cache管理采用了分层管理策略．整体性能测试实验表明，系统在低翻译执行开销的基础上，比现有二进制翻译平台QEMU整体性能提升了约5％．

Select

基于增量式聚类和矩阵分解的鲁棒推荐方法

徐玉辰,刘真,张付志

2015, 36(4): 689-695.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

现有基于矩阵分解的推荐算法在面对“托”攻击时鲁棒性较差，而且随着用户和项目的增加需要进行模型重构，时间代价较高.针对上述问题，提出一种基于增量式聚类和矩阵分解的鲁棒推荐方法.首先，采用基于k-median聚类的用户评分矩阵分块算法对用户评分矩阵中的相似用户进行聚类，构建用户评分矩阵分块，并对每个分块进行鲁棒矩阵分解建立推荐模型；然后，针对新增用户(项目)，利用增量式聚类算法对用户评分矩阵分块进行更新，并采用基于加权信息熵的线性回归方法，对新增用户(项目)的特征向量进行局部参数估计.在MovieLens 1M数据集上的实验结果表明，本文提出的推荐方法不仅具有较高的推荐精度和鲁棒性，而且模型更新的时间明显减少.

Select

一种融合引力影响的新的矩阵分解推荐方法

李鹏澎,肖如良,邓新国,林丽玉,蔡声镇

2015, 36(4): 696-700.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

矩阵分解运用于推荐系统受到越来越多的关注，改进算法也层出不穷，这些算法都面临预测精度不足，收敛速度过慢和不适用于大数据量的推荐系统等问题．针对上述问题，提出一种基于引力影响的矩阵分解推荐方法，物品影响力对推荐系统提高推荐精度具有重要的意义．基于物品流行度和物品质量的高低对用户评分的影响，通过引入物品对用户的引力，实现基于矩阵分解的引力推荐算法．实验表明：在用户没有任何历史行为的情况下也可以做出比较合理的推荐，迭代20次就能达到较好的收敛效果，且在推荐精度上有了明显的提高，并且该算法可适用于数据量大的推荐系统．

Select

利用中文在线资源的远程监督人物关系抽取

潘云,布勒布丽汗·伊沙巴依,杨静,尹敏

2015, 36(4): 701-706.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

人物关系抽取是信息抽取研究中的一个重要领域，针对需要预先定义人物关系类型的不足，提出一种利用中文在线资源的远程监督人物关系抽取方法.该方法首先利用Web上已经通过半人工化方式形成的在线百科网站自动构建知识库，以获取尽可能全面且准确的关系类型及其人物关系实例.接着提取语料库中所有共现的人名对以及上下文特征，并将人名对与知识库中关系实例相互匹配，得到标记关系的人名对集合和未标记的人名对集合.最后，引入标签传播算法实现未标记人名对的关系匹配.在SogouC、sohu和baidu语料库上进行实验，结果表明该方法能够充分利用在线百科中丰富的关系类型，并且都可获得近70%的准确率.

Select

基于相似性传播和流行度降维的混合推荐方法

郭娣,赵海燕,侯景德,陈庆奎,曹健

2015, 36(4): 707-712.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

社会化标签作为一种重要的显示评分技术，不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好，因此结合社会化标签的推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.然而大多数推荐算法的研究都面临着数据稀疏性的问题，目前的学者对稀疏性问题的研究主要采用了矩阵填充技术，而没有从对矩阵精简的角度来考虑.文中通过对数据稀疏性问题进行探索和分析，提出一种基于相似性传播和流行度降维的混合推荐方法.该方法首先利用相似性的信息对数据矩阵进行传播和扩展，填充为0的元素.然后利用流行度降维算法对Tag进行评分，对于评分低于某个阈值的可以认为是无效的Tag，从矩阵中删除，从而对数据矩阵进行精简.最后利用这些高质量的数据进行混合推荐.实验结果证明我们的方法具有较好的推荐效果. 求解精度.

Select

运用RFID技术获取动态OD数据的方法

曹洁,叶源潮

2015, 36(4): 713-716.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

近几十年来，OD数据主要是通过反推技术获取，存在一定的误差.RFID技术在智能交通中的应用越来越广泛，能够自动识别的特点为获取OD数据提供了契机；使用联合卡尔曼滤波器提高RFID技术采集交通量信息的精度；按照其融合结果搭建含有唯一车牌标识列的SQL Server数据库，利用数据库操作分别将各个节点间的同一车牌数在周期内进行统计，进而获取动态OD数据.实验结果表明，本文提出的方法是可行的.

Select

基于语义和改进BM算法的Web服务发现

王新颖,何克清,熊伟,彭珍连

2015, 36(4): 717-720.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

随着面向服务计算模式的快速应用，越来越需要高效准确的Web服务发现机制.针对目前基于关键字和语义匹配的服务发现方法存在查全率和查准率不高的情况，提出一种基于语义和改进BM算法的Web服务发现方法.该方法首先进行语义Web服务发现，当语义匹配结果为空时，采用改进的BM算法进行模式匹配作为补充，弥补了单纯语义服务发现不足的缺点，有效解决了由于Web服务的名称、输入、输出和功能描述在概念上存在字面上的歧义而导致语义服务匹配失效的问题.实验结果表明，该方法在查全率和查准率方面具有较大的优越性.

Select

专利领域同义词识别

李军锋,吕学强,李卓,徐丽萍

2015, 36(4): 721-726.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

专利领域的同义词表是提升专利检索性能的重要资源，当前国内此类资源相对稀缺，亟需寻找一种高效的同义词自动识别方法.该文提出一种用于专利领域同义词识别的类决策树模型.分析专利搜索日志中候选同义词构词规律、外来词音译规律、汉语语义词序规律，提出词形特征、语音特征、语义特征.分析特征间的关联特性以及样本数据的分布规律，构建用于出专利领域同义词识别的类决策树模型.实验结果表明，在多个测试样本中，平均F值达到0.914，取得了较好的识别效果.

Select

业务属性相关的OpenFlow网络拥塞管理机制

朱超,洪佩琳,张泓

2015, 36(4): 727-731.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

网络拥塞会严重影响网络运行的性能和稳定性．Openflow网络中控制器可以对网络进行集中式管理，基于这种特性，提出一种与业务属性相关的OpenFlow网络拥塞管理机制(Congestion Management Related Traffic Attribution in OpenFlow，CMTAOF)，以实现更高效的拥塞控制．CMTAOF机制利用控制器掌握全局网络流量分布的优势，将数据流的业务属性、网络的流量分布和网络的拓扑结构相结合，在拥塞链路处，选择一条或者多条转移开销最小的数据流从网络入口进行重路由．理论分析和实验表明，和传统的拥塞分流策略以及现有的基于OpenFlow网络的LABERIO机制相比，CMTAOF既能够有效的缓解网络的拥塞状况，保证用户的服务质量，同时还能够提升网络的吞吐量和资源利用率．

Select

新物联网下的RFID双向认证协议

王坤,周清雷

2015, 36(4): 732-738.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对物联网发展的新形势提出一个新型的双向认证协议.有别于传统的RFID认证协议，通过基于零知识证明的认证方法来认证成员身份，并将参与主体的身份安全规约到其自身身份密钥的安全性上.解决了传统的基于加密算法的认证协议中主体的身份安全依赖于所有参与实体信息安全的问题.新协议能够满足一个标签在多个互联的RFID系统中应用时的认证安全.本文给出新协议的详细描述，并且用基于串空间模型的形式化证明方法证明了协议至少满足认证性、秘密性和标签不可追踪性的要求.

Select

基于概率母函数的无线传感器网络功率控制研究

张顺淼,黄德根

2015, 36(4): 739-743.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

无线传感器网络中，节点功率调节越大，网络连通性和抗毁性就越好，但是能耗也越大．为此，尝试找到抗毁性与能耗的折中点，既保证基本的抗毁性，又达到节能的目的．在分簇网络拓扑结构基础上，提出了一种基于概率母函数的功率控制算法，通过功率控制使之达到网络崩溃的临界点，以此与网络抗毁性达到很好的折中．仿真实验结果表明，该方法能找到此折中临界值，在节点数量较大情况下，该方法较使用加大固定功率的情况节省近50％的能耗．

Select

一种移动上下文感知的好友推荐方法

朱煦,陈志奎,凌若川

2015, 36(4): 744-748.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

近年来，移动推荐服务已成为个性化推荐研究领域的热点课题.有效利用移动上下文等信息提高个性化推荐的准确度和用户体验度，成为移动推荐服务的首要任务.本文面向移动互联网的个性化好友推荐服务，提出一种利用移动设备信息的上下文感知好友推荐方法.首先，根据移动设备的通信数据计算用户间的通信社交强度.然后，利用设备的无线通信技术收集的数据得到用户间的位置社交强度.最后，结合前两步的结果计算出移动社交强度，通过改进一种基于图的推荐算法得到用户的好友推荐结果.实验结果表明该方法能够提高好友推荐服务的精度和性能.

Select

面向FlexRay-CAN异构网络的帧封装研究

吴任飞,李仁发,李龙,谢勇,吴武飞

2015, 36(4): 749-753.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

FlexRay-CAN互连的异构网络是当前汽车网络的一个研究热点，本文旨在提高FlexRay-CAN异构网络的带宽利用率，对帧的封装算法进行研究.现有的帧封装算法主要面向单独的CAN或FlexRay网络，对具有FlexRay-CAN网关的异构网络的研究较少.本文对FlexRay-CAN网络中的网关信号进行实时性分析，建立了实时性约束模型，最终提出一种面向FlexRay-CAN异构网络的帧封装算法FCFP.文中最后对FCFP算法进行性能评估，实验结果表明该算法在满足实时性的条件下能够有效的提高网络的带宽利用率.

Select

嵌入式以太网通信系统设计与实现

郭志红,石春,吴刚

2015, 36(4): 754-758.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

汽车网络方兴未艾，目前传统的有LIN(Local Interconnect Network)、CAN(Controller Area Network)、FlexRay等多种汽车网络总线，根据汽车网络总线的特点将其划分到汽车不同的应用领域，以满足汽车网络的复杂环境.随着越来越广泛的跨区域数据交换和不断增长的数据带宽需要，统一的车内网络通信标准和更快更稳定的数据交换成为汽车厂商和用户的共同追求，而以太网则有希望满足这些需求，实现彻底的互联互通，使得下一代汽车更智能、更舒适.本文研究并实现了基于DMA(Direct Memory Access)描述符和中断信号量任务接收机制的嵌入式以太网通信系统，满足车载嵌入式通信对实时性、可靠性和稳定性的要求，网络传输速率理论最高可达100Mbps，远高于目前车内常用网络通信标准的速率.

Select

应用子网同构判定改进矩形网络可靠度计算

肖宇峰

2015, 36(4): 759-763.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为改善矩形网络的可靠度计算效率，提出基于同构子网判定的矩形网络可靠度计算方法.在研究矩形网络结构特点的基础上，定义了不同的特殊矩形子网，并设计了识别其同构子网的hash表.在分解网络创建OBDD（OBDD,Ordered Binary Decision Diagram）时，对于首次出现的特殊矩形子网，其OBDD被记录进hash表中；再次出现的同构子网，其OBDD直接从hash表返回，避免为同构子网重复创建OBDD，从而减少冗余的可靠度计算.实验证明该方法不仅能正确计算矩形网络可靠度，而且能高效地分析一些大型矩形网络.

Select

联合ML和OSIC的格规约辅助检测算法

王振朝,朱春燕

2015, 36(4): 764-767.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了提升高信噪比情况下次优检测算法的检测性能，在一层遍历搜索的排序串行干扰消除算法(ML-OSIC)的基础上引入格规约技术，提出一种新的格规约辅助检测算法(ML-LLL-OSIC)．该算法首先对噪声干扰最小的子信道信号进行遍历检测，然后利用格规约技术处理剩余子信道矩阵以改善信道矩阵的正交性，最后利用改进的信道矩阵进行排序串行干扰抵消检测．上述算法既减少了遍历检测搜索次数，又改善了信道矩阵的正交性，可更加有效地避免层间干扰和误码扩散．仿真结果表明，在多用户多入多出系统(MU-MIMO)中，QPSK调制方式下信噪比大于10dB时，或16QAM调制方式下信噪比大于14dB时，本算法可以获得接近ML算法的检测性能．

Select

遗传算法参数的动态优化方案

刘克刚,朱福喜,朱碧颖,粟藩臣

2015, 36(4): 768-772.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

遗传算法是一类借鉴生物进化规律的随机化搜索算法，实质为一类程序框架，其参数设定后转化为算法实例，用于解决实际问题.算法参数的设置方式可分为静态参数设置和动态参数设置.静态参数设置是在算法实例运行之前已经选定且在算法实例运行过程中保持不变；动态参数设置是在算法实例运行过程中动态调整参数.遗传算法框架的最优参数组合会随着算法实例运行而动态改变.所以，研究参数动态设置具有理论和现实意义.本文提出通过增减性选择、典型形态选择、分段化处理三步确定参数“优化基准函数”的遗传算法参数动态选择方案；并提出了函数的分段化处理方法.在实验部分，首先验证了参数动态优化较之参数静态选择的优势，继而通过选择高斯变异算子标准差的“优化基准函数”进行试验.

Select

本体算法中相似度矩阵的学习

吴剑章,朱林立,高炜

2015, 36(4): 773-777.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

本体图中顶点之间的相似度计算是各类本体算法的本质所在.本体图中各个顶点对的相似度组成本体相似度矩阵，因此得到一个最优相似度矩阵是本体应用的实质.本文提出一种通过计算距离矩阵来得到本体相似度矩阵的方法，该方法着眼于降维过程的稀疏化和解的光滑性.从样本集得到相似顶点对集合S和不相似度顶点对集合D，由此得到三元组Γ.将Γ的信息融入到计算模型中，进而使得距离矩阵保持了原本体图中顶点间的距离结构特征.借鉴凸最小最大优化模型的光滑逼近法，得到距离矩阵计算模型的求解策略.最后，通过两个具体实验表明，本文所给的相似度矩阵计算方法对于特定应用领域中的本体相似度计算和不同本体间建立本体映射具有较高的效率.

Select

一种改进的针对中文编码的Wu-Manber多模式匹配算法

王一霈,石春,戴上静,吴刚

2015, 36(4): 778-781.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

Wu-Manber算法是多模式匹配领域性能优越的算法之一.针对Wu-Manber算法不能很好的用于中文环境，以及滑动距离受限和冗余匹配的问题，提出一种改进的针对中文编码的WM_CH多模式匹配算法.WM_CH针对中文编码修改了哈希函数，优化了建立哈希表的过程；修改并优化了算法匹配过程，在执行精确匹配时消除了冗余匹配，增大了单次精确匹配后的滑动距离.实际测试表明，该算法性能优异，保持与原算法匹配精确度一致，针对中文编码能快速过滤非中文字符.在特征串集规模大于50 000时，匹配速度比原算法提升40%以上，同时滑动窗口的跳转次数显著下降.

Select

一种融合人口统计属性的协同过滤算法

杨超,艾聪聪,蒋斌,李仁发

2015, 36(4): 782-786.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

协同过滤算法基于用户-物品评分矩阵预测目标用户对物品的评分，然而评分稀疏性限制了该技术的发展；另一方面，用户人口统计属性反映用户偏好，能够用来判断用户之间的相似度.基于此，提出一种融合人口统计属性的协同过滤推荐算法.首先对用户基于人口统计属性聚类,进而定义物品的类内流行度，通过在传统相似度计算方法上融合物品类内流行度，体现用户在人口统计属性上的相似度，以此来提高最近邻寻找的准确性.在MovieLens数据集上的实验结果表明，与传统协同过滤方法比较，本文提出的方法能够有效提高推荐精度.

Select

概率神经网络样例选择算法

翟俊海,苗青,李塔,王熙照

2015, 36(4): 787-791.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

提出一种概率神经网络样例选择算法，它包括两个阶段，第一个阶段利用概率神经网络计算样例的不确定性，第二个阶段利用计算出的不确定性选择样例.与压缩近邻规则、编辑近邻规则、约简近邻规则和迭代过滤算法四种代表性的样例选择算法进行了实验比较，实验结果显示在能力保持框架下，该算法的性能优于这四种方法.本文提出的算法具有下列特点：(1)学习速度快；(2)没有分类器的限制；(3)具有好的泛化能力.

Select

一种分阶段的改进多目标粒子群优化算法

尤嘉兴,陈基漓,董明刚

2015, 36(4): 792-796.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

在多目标优化问题求解上，粒子群优化算法存在所得最优解集精度不足、分布不够均匀的缺点，针对上述问题，提出了一种多种群分阶段的多目标粒子群优化算法.算法对外部档案个体采取多种算子进行处理以提高解集的收敛精度，引入简化粒子群优化模型使算法更适应多目标优化问题的求解，通过分阶段选取领导个体以及分阶段采取不同策略对非支配解集进行维护以维持解分布均匀性的同时提高收敛速度，重点改善高维多目标优化问题的解集分布均匀性.实验结果表明，改进算法所得的非支配解集具有更好的分布均匀性和收敛精度.

Select

异构分布式系统的可分任务调度算法

王晓萍,孟坤

2015, 36(4): 797-800.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对异构分布式系统下带数据结果收集的可分任务调度问题，通过设计一种新的遗传算法，包括编码与解码方案、交叉和变异操作，有效地解决了3个难点：(1)计算所需的处理机数目及最优的处理机选择；(2)给出最优的任务分配顺序；(3)计算每个处理机需要处理的任务大小．为了验证新算法的有效性，本文进行了一系列对比实验．结果表明任务分配序列对完成时间具有显著的影响，且新算法能够显著降低任务的完成时间．

Select

一种融合Options与蚁群算法的虚拟机自适应配置方法

彭志平,周晓柯,孙志毅

2015, 36(4): 801-805.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了提高云环境的可靠性，对虚拟资源的管理是一个关键．针对虚拟机的自适应配置问题，提出一种分层强化学习Options和蚁群优化算法融合的方法A-HRL．该方法记录蚂蚁遍历过程中留下的信息素，利用信息素变化率引入粗糙度概念，并根据粗糙度阈值创建子目标实现任务分层．将A-HRL算法应用于虚拟机自适应配置中，通过创建任务组和虚拟机可用性评估表监督每个任务的进度与质量，最大限度地提高每个应用的性能．实验结果表明，A-HRL算法比传统的强化学习算法性能更优．

Select

基于模糊结构元的最小生成树问题的求解算法

孙小军

2015, 36(4): 806-809.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对梯形模糊数，定义了一种梯形模糊结构元.研究了边权值为梯形模糊数的模糊权值网络，建立了其最小生成树问题的数学模型，并利用梯形模糊结构元加权排序思想和Kruskal算法，设计了一种该问题的求解算法，给出了算法的复杂度分析和应用实例.文中的模型和算法对于边权值为其他类型模糊数的模糊权值网络同样有效.

Select

基于属性依赖关系和对象相关性的自然聚类算法

王全蕊

2015, 36(4): 810-814.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对数据集中属性间存在依赖关系以及对象间存在相关性，定义了一种新的相似关系模型，该模型所描述的相似关系能够体现对象之间的自然相关性．在此基础上提出一种基于属性依赖关系和对象相关性的自然聚类算法，该聚类算法在不事先指定聚类数目的情况下，将所有相似性达到设定阈值的对象自然聚为一类；当调整相似性阈值时，该算法还可实现不同粒度的聚类．通过分别对数值型数据集和分类型数据集进行实验比较分析，结果表明这种自然聚类算法与其他聚类算法相比，能够真实反映数据间的相关性以及数据集的自然簇结构，同时可以发现任意形状的簇，有效地提高了聚类的精度和质量．

Select

分块内存的数据分布优化

王向前,洪一,郑启龙

2015, 36(4): 815-819.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了提高访存效率，提供可以与计算流水线并行执行的多个独立的访存流水线，魂芯DSP片上存储器设计时采用分块内存结构，并在核内提供多个独立的地址生成单元用于访存操作.针对分块内存的结构特点，编译器对程序中的存储访问构建关于变量的冲突图，对分块内存进行存储块分配，优化数据在分块内存的分布.以数据在分块内存的优化分布为基础，指导程序中访存操作在地址生成单元的优化分配，使得编译器生成的代码可以最大程度地挖掘程序中数据访问的并行性.实验表明，基于分块内存的数据分配分布优化为其它优化如地址寄存器的分簇、访存向量化、软件流水等经典优化提供了良好基础，保证了编译器生成的代码可以充分发挥魂芯DSP提供的指令级并行能力.

Select

一种组合延迟槽和预译码技术的新型分支预测器

肖建青,沈绪榜,李伟,张洵颖

2015, 36(4): 820-825.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

分支预测是现代微处理器普遍用于提高指令吞吐率的关键技术，随着处理器性能需求的不断增长，分支预测结构越来越复杂，其功耗问题也日益突出．针对SPARC V8架构嵌入式处理器的结构特点和应用需求，设计了一种基于延迟槽的动态分支预测器，以此来提高处理器的预测性能；另外，通过分析动态预测器的几种设计空间，提出采用预译码机制来消除无效访问的电路结构，从而降低预测器的功耗开销．该设计在SMIC 013μm工艺下实现，分支预测准确度相比于之前的静态算法提高了21％，动态预测器本身的功耗降低了58％，而整个处理器的面积仅增加173％．结果表明，这种组合延迟槽和预译码技术的分支预测思想对SPARC处理器的性能和功耗都达到了很好的优化效果．

Select

并行实时任务调度判定分析

周正勇,庞丽萍,阳富民,涂刚,张杰

2015, 36(4): 826-829.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

多核处理器凭借着高性能上的优势逐步取代单核处理器.传统实时任务使用串行任务模型，不能充分发挥多核处理的优势，而基于有向无环图的并行实时任务周期内释放多个作业，这些作业同时运行.并行实时任务集的可调度性是研究的重点，针对该模型分析并证明了在某些条件下全局最早截止期优先算法和单调时限算法的可调度性判定，根据分析的结果提出了实时任务集可调度的判定流程,最后采用资源增值分析了两种判定条件的性能.

Select

一种改进Lorenz混沌系统构造及其加密应用

官国荣,吴成茂,贾倩

2015, 36(4): 830-835.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

Lorenz映射是一种被广泛研究和应用的典型混沌系统之一，但其混沌特征不能完全满足高安全性的图像加密需要，为此，提出一种改进Lorenz混沌映射构造法并将其用于图像信息安全保护.针对一种含有指数函数的改进Lorenz混沌映射存在计算溢出的不足，本文首先将含有指数函数项的改进Lorenz混沌映射修改为含有单变元二次平方项的一种新的改进Lorenz混沌映射；其次采用微分动力系统方法研究其动力学特性并证实本文改进Lorenz混沌映射具有最好的混沌特性，能够产生更加复杂的混沌吸引子；最后将改进的Lorenz混沌映射产生具有良好随机特性的离散序列用于图像的置乱和扩散加密.通过对黑白二值图像和灰度图像的加密结果相关性分析、共生矩阵指标分析和密钥敏感性能测试表明，本文所构造的一种改进的Lorenz混沌映射是有效的且能获得更大的正Lyapunov指数，同时图像加密结果的安全性有了显著的提高.

Select

云存储中文件加密存储和删除方法研究

李杰,李景峰,房方

2015, 36(4): 836-839.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

在云存储服务中，文件的安全存储和删除是用户最关心的问题之一，已成为云存储研究的重点．针对云存储系统中文件的管理方式和不能彻底删除，可能会导致文件泄露的问题，设计了基于策略的文件加密存储和安全删除机制．该机制引入了数据密钥和控制密钥，通过多级密钥管理有效抵御了共谋攻击．策略用于访问控制密钥，策略撤销时删除相应的控制密钥，从而实现文件的安全删除．理论分析和仿真实验表明，与原有方法相比，该机制增加了云存储环境下文件的安全性，且减小了空间和时间开销．

Select

面向云计算的同态加密隐私保护方法

钱萍,吴蒙,刘镇

2015, 36(4): 840-844.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

数据安全和隐私保护是云计算面临的安全重大挑战，近年来国内外学者对云计算的安全和隐私保护问题进行了很多研究.同态加密技术可用于安全的云存储和云计算中，但是现有基于公钥密码体制的同态加密技术计算复杂度高，不适用于云计算中用户众多、计算量大且没有可信任云中心的情况.针对这一问题，对同态加密技术进行改进，利用椭圆曲线加密(ECC)算法安全性能好和计算复杂度低的优点，提出基于ECC的同态加密算法，并将该算法用于云存储密文处理和云计算数据聚合隐私保护.通过理论分析和实验数据证明，与现有技术相比，该方法在隐私保护性和计算性能等方面具有其优越性.

Select

基于CP_ABE与二叉树偏码的匿名乱序云存储策略

刘玉玲,靳义青,田俊峰

2015, 36(4): 845-851.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

随着云计算技术的应用及发展，作为其基础组成部分的云存储及其安全性问题成为目前研究的重点．然而，现阶段技术条件下，云存储依然存在数据安全性和保密性等安全问题，这是云存储发展的所必须解决的问题．针对云存储中数据共享及保密性问题，提出了一个基于属性的匿名云存储策略RACSS．建立云访问控制模型，采用对称非对称加密算法加密数据明文，使用CP_ABE算法建立访问控制体系，实现多用户数据共享，并结合二叉树前缀编码及匿名乱序存储方法存储数据，在不可信的云存储环境下，保证数据的安全存储．最后对RACSS进行了安全性分析和比较分析．

Select

采用多阶势能的二值文本图像隐写分析

徐艺伟,陈够喜,马巧梅,杨秋翔

2015, 36(4): 852-855.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

数字图像隐写与分析是当前信息安全领域研究的热点.在二值文本图像隐写分析方面，如何检测并定位隐秘信息是一个难题.根据多阶势能对像素点变化的敏感性，提出一种基于多阶势能的隐写分析新方法.文中首先分析和论证了多阶势能应用于二值文本图像隐写分析的相关理论基础；然后，通过对图像进行分块预处理，采集模块的势能序列，利用多阶势能对二值文本图像中的隐秘信息进行位置分析，实现对隐秘信息的检测；最后，通过实验和数据分析表明该算法不仅可以判断隐秘信息的存在性，而且还能够确定隐秘信息的位置.

Select

一种基于广义2DLDA算法在人脸识别的应用

宋家东,周明全,卢金环,刘一丹,李晓娟

2015, 36(4): 856-861.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

提出一种基于广义的2DLDA算法，简称：G2DLDA.首先，由于2DLDA算法提取的特征向量矩阵S-1wSb通常不是标准正交特征向量矩阵，因此该方法会严重影响特征提取的质量.本文根据Sw矩阵是对称正定的，即：具有Sw=S1/2w×S1/2w性质，将2DLDA算法的特征向量矩阵转化成基于标准正交特征向量矩阵，即: S-1/2wSbS-1/2w.其次，G2DLDA算法与2DLDA一样不会产生小样本事件，因为方程式S－1/2wSbS－1/2wv=λv的右端为单位矩阵，是满秩的.最后，G2DLDA算法采用基于Cosine范数度量方式进行分类，实验证明该度量方式优于其他度量方式，如：欧氏距离度量方式以及F范数度量方式.在实验阶段，本文采用Yale 、ORL和JAFFE三个数据库对该算法进行测试与分析

Select

支持跨平台的实时人群运动仿真系统

孙云晨,刘弘,张桂娟,

2015, 36(4): 862-867.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

实时人群运动仿真系统通过虚拟现实技术，可在计算机中交互式地显示人群在指定场景中的运动状况.通过对人群设置不同的全局运动路径，可以模拟人群的不同行为，例如人群的集会、疏散、逃生等情况.故该技术可应用于应急疏散演练以减少事故的伤害甚至能发现并解决建筑在设计时可能存在的安全隐患等.目前，常见的人群运动仿真系统往往只能在单一操作系统下执行.随着计算机硬件和移动设备的发展，跨平台的仿真甚至在移动设备上进行人群仿真成为新的需求.本文提出了跨平台的实时人群运动仿真系统的系统架构，通过解析并处理C3D文件实现了人体动作，并通过MonoGame平台实现了跨平台的实时人群运动仿真.

Select

基于PPFFT和DCT系数的邻近联合概率密度的重采样检测

周治平,朱丹

2015, 36(4): 868-871.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

重采样是图像篡改操作的方法之一．JPEG图像经过重采样之后，DCT系数与邻近的系数之间会发生变化，因此利用多变量广义高斯分布模型来逼近DCT系数的概率分布，根据不同重采样图像的DCT系数邻近联合概率密度分布的不同从而将其作为重采样检测的首选特征，然而仅采用DCT系数邻近联合概率特征易受到图像纹理的影响从而降低重采样的检测率．而PseudoPolar分数傅立叶变换是将DCT系数所在的笛卡尔坐标系映射到pseudopolar坐标，不同的重采样操作对其进行分数傅里叶变换会产生不同的纹理，所以提取其光滑度作为DCT系数特征的补充．最后，利用SVM对两类特征进行训练以及检测，实验结果表明，对于缩放因子大于1以及旋转角度较大的重采样图像有较高的检测率以及较强的鲁棒性．

Select

用广义von Koch曲线生成元构造Dm对称分形

陈宁,张宇婷

2015, 36(4): 872-876.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了生成具有m重旋转和m个反射的Dm对称分形，提出用含有正n边形的广义von Koch曲线生成元构造对称分形的简便方法．以长度为单位1的线段作为初始元，定义了关于初始元的垂直平分线对称的生成元，它用去掉底边的边长为1／3的正n边形替代初始元的三等分的中间线段而生成；基于生成元构造了从边界向内部生长的广义von Koch曲线的D3对称分形；进一步基于含有正n边形生成元构造了von Koch曲线的Dm对称分形．实验结果表明，本文提出的用广义von Koch曲线生成元构造分形的方法可以生成具有严格Dm对称的分形，这些分形从正m多边形的边界向内部生长并随n值增加，生长到超出正m多边形的其它边界．本文提出了用广义von Koch曲线生成元构造具有内部结构的对称分形的方法．

Select

基于语义短语的空间金字塔词袋模型图像分类方法

生海迪,段会川,孔超,

2015, 36(4): 877-881.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对空间金字塔词袋模型缺少对局部特征之间语义分布关系的表达，提出了一种基于语义短语的空间金字塔词袋模型图像表示方法．首先，将局部特征映射为具有一定语义信息的视觉单词，通过统计局部特征邻域范围内其他相关特征点的语义分布情况来构造语义短语．其次，将语义短语采用稀疏编码进行量化生成语义词典，图像则表示成基于语义词典的空间金字塔式稀疏统计直方图向量．最后，将图像表示向量代入分类器中进行训练和测试．实验结果表明，本文方法能够较大幅度地提高图像分类的准确率．

Select

改进的PCNN用于遥感图像分割

潘改

2015, 36(4): 882-885.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

遥感图像通常具有分辨率低、对比度弱的特点，采用经典的脉冲耦合神经网络模型分割时，难以得到理想的分割效果.为了解决这一问题，考虑神经元之间的相似程度和神经元之间距离的远近，采用高斯函数定义神经元之间的相似度，重新描述神经元之间的激励和抑制关系，改进了连接输入项和动态阈值，得到新颖的脉冲耦合神经网络模型，对新模型的动态行为进行理论分析.为了进一步说明改进方法的有效性，对遥感图像进行仿真对比实验，实验结果表明改进的脉冲耦合神经网络模型优于其它分割方法，更适用于遥感图像的分割.

Select

黎曼流形上的核稀疏表示及折痕识别

岳洪伟,金迎迎

2015, 36(4): 886-890.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

在毛杆折痕识别中，光照不均和边缘绒毛等干扰因素在一定程度上影响识别的准确性.为尽可能排除这些影响折痕识别的因素，将图像稀疏表示思想引入到折痕检测，提出了黎曼流形上的核稀疏表示方法进行目标识别.首先采用协方差矩阵描述子来表征图像，并利用Bregman散度作为黎曼流形上的距离度量，进而构造了流形上的核函数.然后通过核方法把样本数据映射到再生核希尔伯特空间，结合稀疏表示获取高维特征空间的核稀疏表示系数.最后建立了字典学习的数学模型，结合凸理论提出了字典学习的有效算法.实验结果表明了所提方法的有效性.

Select

一种新的证据融合方法及在目标跟踪中的应用

曹洁,李晓瑶

2015, 36(4): 891-896.

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了有效融合高度冲突的证据，本文在余弦相似度和K-L距离基础上提出一种证据自适应融合方法.首先联合余弦距离和经典冲突系数定义了一种新的证据冲突衡量标准；然后利用K-L距离获得待组合证据的权重，提出一种基于序贯式的证据组合方法.而后考虑到Dempster组合规则可以有效融合低冲突证据，为使新的组合方法和Dempster组合规则发挥各自的优势，提出了一种组合规则自适应切换的融合方法.最后基于AMI语料库对本文融合方法的有效性进行了验证.实验结果表明：相比传统的证据理论融合方法，本文方法具有较好的准确性和稳定性，可满足视频跟踪的应用需求.

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

过刊目录

作者投稿

专家审稿

编辑办公

主编办公

编委审稿

下载中心