小型微型计算机系统

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赵亮,陈志奎,张清辰

2015, 36(7): 1409-1414.

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不完整数据填充是数据预处理领域重要研究课题.传统数据填充算法时间复杂度高，算法不具有分布式处理特性，不满足大数据环境下对数据快速处理的要求.提出一种基于分布式减法聚类的不完整数据填充算法，算法首先利用改进的减法聚类算法对整个数据集进行聚类.为了提高聚类算法的效率，利用云计算技术对聚类算法进行优化，实现基于多级MapReduce的分布式减法聚类算法.然后根据聚类结果和加权距离对缺失数据值进行填充，在保证数据填充精度的同时大幅度降低了填充过程的处理时间.实验结果表明，本文提出的方法能够对大数据进行快速聚类，同时有效保证缺失数据的填充精度.

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基于多谓词选择的海量XML数据并行查询方法

闫威,马宗民

2015, 36(7): 1415-1420.

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为了解决海量XML数据查询的问题，提出了MapReduce编程模型下多谓词选择的查询处理方法．该方法并行查询海量XML数据，产生的并行查询结果满足用户给定的多谓词查询要求．提出海量XML数据的存储方法，将海量XML数据划分为众多XML数据块存储到HDFS中．提出MapReduce编程模型下基于多谓词选择的Map逻辑算法和Reduce逻辑算法，实现海量XML数据的并行查询处理．进一步提出基于多谓词选择的MapReduce查询优化方法，减少系统的数据传输量，提高了系统的性能．最后，通过实验验证了所提方法的有效性．

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基于概率图模型的文本情感分析

吴钰洁,朱福喜,周竞

2015, 36(7): 1421-1425.

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相比于句子级和文档级情感分析，词语级的情感分析呈现出领域性和上下文相关性，难以得到良好的应用．提出一种基于概率图模型的情感分析方法，先通过分析训练语料建立一种具有先验概率的图模型，用于计算语料中词语的情感概率值，再利用信息熵公式将概率值归一化为情感特征值，最后使用该特征值训练SVM分类器对测试语料进行分类．论文在理论上证明该方法能够有效运用于具有“评价对象”和“评价词”二元特性的商品评论的情感判定，且在未表明用户明显态度语句的极性判定中也可以获得良好的效果．实验结果也显示，该方法比传统SVM分类方法在准确率上有明显提高．

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基于时间属性序列图的监控器构造方法

叶俊民,辜剑,陈曙,董威,舒绍娴

2015, 36(7): 1426-1431.

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运行时验证一般采用时态逻辑来描述要验证的需求规约，并根据需求规约构造监控器.这对于那些没有形式化经验的软件工程师而言，是一件非常困难的事情，同时，这类方法通常缺少时间机制支撑，因此难以满足实时系统运行时验证中的要求.序列图得到了广泛使用，研究基于序列图来自动生成监控器就显得十分有意义.提出基于UML2.0时间属性序列图的监控器的自动生成方法，其具体思想是使用时间属性序列图来描述要验证的需求规约，然后将整个序列图转换为时间自动机网络，构造出监控器.实验表明，该方法方便缺少形式化经验的软件工程师使用，所产生的监控器运行开销较小，能满足验证对实时性的要求，且有效缓解了监控器生成过程中的组合爆炸.

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采用上下文特征匹配的中文机构名简称识别

郝娟,杨静

2015, 36(7): 1432-1437.

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现有识别机构名简称的方法多依赖全称，也依赖简称的组成形式.针对这两个问题，提出一种采用上下文特征匹配的机构名简称识别方法.本文提出的上下文特征分为机构名独有特征和干扰词与机构名相交特征，每一个特征赋予一个错误率权重，在不同错误率范围内，采用上下文特征匹配算法识别机构名简称.还通过建立干扰词表和扩展操作，进一步提高了识别的准确率与召回率.实验中，本文方法在封闭数据集上的F值达到92.23%.利用封闭数据集训练的特征和干扰词，在开放测试集上的F值取得70.28%.最后，与依赖全称生成简称的识别方法进行对比，本文方法识别出有匹配全称的简称和无匹配全称的简称，比依赖全称的识别方法有更好的效果.

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一种多核平台下的用户级实时多任务库

吴志强,黄章进,顾乃杰,张旭,

2015, 36(7): 1438-1443.

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针对Linux系统中线程的创建、调度、同步开销较大而无法满足一些实时应用的问题，在ARM和X86多核平台下设计实现了一种基于优先级位图调度且可抢占的多任务库(Utask)．该库通过在用户态为实时任务提供任务的创建、优先级位图调度、快速的上下文切换和高性能信号量等操作，减少了实时任务运行过程中对内核空间的访问次数，提高了任务管理的效率，在Linux用户空间提供了一种高效的实时运行环境，且便于在不同内核版本的Linux操作系统中移植．实验表明，与内核级〖JP2〗线程库(Pthread)和当前主流的用户级任务库(Libtask)相比，该库大大减少了任务创建、切换和同步的开销，提高了任务的实时性．

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QoS 约束下的分层工作流调度算法

彭佳,谭文安,孙勇,陈森博

2015, 36(7): 1444-1448.

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将工作流抽象为有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)的建模方法已经取得广泛应用，时间约束下执行费用优化问题仍是其一个难解的问题.通过分析有向无环图中的并行结构，对模型进行有效的层次划分是一种有效的解决方案.针对如何合理划分分层后模型中的冗余时间问题，提出了一种基于结构分析的分层工作流调度算法(Structure Analysis Based Level,SAL).该算法针对分层后各层次中的并行执行过程，提出一种更加合理的冗余时间划分方法，通过模拟工作流DAG建模实验，对比分析SAL算法与最小关键路径法(Minimum Critical Path,MCP)、逆向分层算法(Deadline Bottom Level,DBL)效果，实验结果表明SAL算法的有效性.

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基于大规模事件图的信息扩散检测方法

王龙,李晓光,宋宝燕

2015, 36(7): 1449-1452.

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针对社交网络应用形成的包含海量信息的大规模图结构，研究社交网络中信息扩散的检测方法.为了提高检测方法的并行性，提出大规模图划分策略，将大规模图划分为多个事件图与扩散图.提出一种高效地事件扩散检测方法，分别从扩散连续性、、扩散快速性和扩散广泛性进行检测.给出一种基于MapReduce的分布式事件扩散检测算法.在大规模图划分、存储、合并及扩散检测阶段，采用三级邻接表结构维护扩散图信息.实验表明本文所提方法，具有较高的检测效率与检测质量.

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两种新搜索策略对Kmedoids聚类算法建模

潘楚,张天伍,罗可

2015, 36(7): 1453-1457.

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针对传统Kmedoids聚类算法对初始化敏感，中心点盲目搜索更新和聚类准确率不够高等缺点，提出新的改进算法．新算法首先对原始粒计算进行改进，利用改进的粒计算有效初始化K个中心点；其次以K个初始中心点为基点，提出两种中心点搜索更新策略，以提高中心点更新效率；同时采用簇内距离和簇间距离改进传统准则函数，以提高聚类精度．实验结果表明：新算法在UCI中Iris、Wine标准数据集中进行测试，获取了理想的初始中心点，在较少的迭代次数内寻找到最优解，并且大幅度提高了聚类准确率．

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一种词聚类LDA的商品特征提取算法

彭云,万常选,江腾蛟,刘德喜,刘喜平,

2015, 36(7): 1458-1463.

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商品评论中经常会使用一些词义近似或上下文相关的中低频词来描述商品特征，如何有效辨识这些中低频词是商品特征抽取的一个难点．由于缺乏先验知识，主题模型难以发现并抽取中低频特征词．提出基于词义相似度和上下文相关度相结合的词聚类度量算法，在此基础上构建了一种基于词聚类先验知识的潜在狄利克雷分配的商品主题特征提取模型．首先对词项按词义相似度、上下文相关度进行聚类；然后在商品主题特征抽取中引入词聚类因素作为权重影响因子，使得同一个聚类簇中的词项属于同一主题的概率增加．相关实验结果表明，本文提出的词聚类和特征提取算法具有较好的效果．

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支持有序XML文档的动态编码

覃遵跃,蔡国民,郭鑫,张彬连,汤庸

2015, 36(7): 1464-1469.

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对有序XML文档树的节点进行编码是提高检索XML文档效率的基础技术，已经提出的路径编码和区间编码等方案能够有效支持查询，但在插入节点时存在二次编码节点多，更新效率低等问题.为了支持对有序XML文档的更新操作而提出了CDBS、ORDPATH、向量编码和素数编码等方案，但这些方案需要较大的存储空间，并且查询效率也较低.针对存在的这些问题，文章提出了新的编码方法VUS，该方法采用国际通用的unicode字符集作为编码字符，在该编码方法的基础上设计了VUSPrefix和VUSRegion编码方案，并针对这些编码方案设计高效算法实现有序XML文档的更新计算.多角度的实验结果显示，所提出的编码方案具有很好的更新性能，并且也没有牺牲查询性能，同时拥有较小的编码空间.

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语义OLAP缓存技术研究

游进国,董朋志,胡宝丽,王洋,丁家满,贾连印

2015, 36(7): 1470-1475.

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针对页面缓存，元组缓存，语义缓存等查询缓存技术不能充分利用OLAP较一般SQL查询所具有更强的语义和上下文相关性的特性，提出一种新的OLAP查询缓存技术语义OLAP缓存.该缓存模型只存储等价类所代表的集合信息，而不是大量单个数据单元或数据元组信息.随着查询过程的深入，缓存项的等价类范围动态更新，可在保持缓存大小不变的情况下，扩展等价类范围，从而回答更多查询并提高命中率.此外还提出根据缓存项间的上卷、下钻关系将缓存项连接在一起形成代数格结构，以方便剪枝，从而进一步缩小查找范围.实验结果充分证明了该缓存模型和算法的有效性.

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一种改进的周期自适应动态负载均衡算法

李国,曲文丽,田丰,王洋

2015, 36(7): 1476-1480.

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分析了多种负载均衡算法的优缺点及其适用场景，提出一种改进的周期自适应动态负载均衡算法. 该算法将反馈负载信息的周期长度与网络中请求数量相关联，即当请求数量增多时，各服务器节点较多处于忙碌状态，系统会自动缩短反馈周期，保证了反馈信息的实时性；当请求数量减少时，各服务器节点较多处于闲置状态，系统会自动增加周期，有效地降低了计算各节点负载量的资源消耗.本文算法和动态加权轮询算法、静态加权轮询算法在JCF(Java Component Framework)中间件平台上的实验结果表明，该算法在增加集群系统的吞吐量和降低服务请求响应时间两方面有着显著效果，并在现实应用中有较大的价值.

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Petri网层次结构中的状态一致性研究

林雷蕾,代飞,李彤,莫启,朱锐

2015, 36(7): 1481-1486.

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Petri网被广泛用于建模和分析并行系统，但由于缺少层次结构，使之在实际应用中会遇到因结点数过多而产生状态空间爆炸的问题.针对上述问题，采用自顶向下的方式，运用子网对Petri网中的变迁进行细化操作，建立了整个系统模型的层次结构.其次，讨论了子网在细化变迁过程中容易出现细化前后状态不一致问题.为此，通过对子网结构的限制，提出了具有良好结构的子网，并证明该类子网在细化操作过程中保持了状态一致性.最后，给出子网判定算法并将上述思想在实际例子中进行应用及在开源工具中实现.

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基于相似性推荐的电子商务Web数据库关键字近似查询方法

李昕,孟祥福

2015, 36(7): 1487-1491.

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关键字查询作为一种简单的查询方式已成为人们获取商品信息的重要手段.为了解决电子商务Web数据库关键字近似查询问题，提出一种基于相似性推荐的关键字top-k近似查询方法.该方法在离线阶段从关键字查询历史中选出少数代表性的关键字查询，然后根据其他关键字查询与代表性查询之间的相似度，为每个代表性关键字查询构建相应的关键字查询序列；当一个新的关键字查询到来时，评估其与代表性关键字查询之间的相似度，然后利用TA算法在预先创建的关键字查询序列上快速选出top-k个与给定关键字查询语义相关的关键字查询.用户通过查看这些相关查询的结果来获取与初始查询语义相关的查询结果，从而实现关键字的不精确查询.实验结果和分析表明，top-k查询选取方法具有较高准确性和执行效率.

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在线广告中改进数据分层的动态点击率评估算法

朱丽辉,谢瑾奎,潘书敏,杨宗源

2015, 36(7): 1492-1497.

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在线广告作为广告主向用户传达信息的载体,在这个信息过载的时代具有重要的意义.点击率是在线广告中的一个重要的指标,能够帮助广告主进行广告性能优化和广告预算投放.然而,由于其数据稀疏性的特征,使得点击率的评估难以达到很高的准确度.为了准确地评估点击率,本文不仅从机器学习中基于决策树分类器的角度加以改进,而且从广告数据本身的角度出发,充分考虑数据本身的层次关系,增加了对点击与展现随时间的演化建模,提出了一种动态点击率模型算法.在真实互联网广告数据中对所设计的算法进行实现,并与传统机器学习的算法做实验对比,AUC值提升幅度达到17%,验证了本文提出的算法是对数据稀疏问题的有效解决方案.

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非线性多目标优化的和声分散搜索算法

刘思,马良

2015, 36(7): 1498-1503.

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针对带约束的高维非线性多目标优化问题，给出一种混合型的智能优化算法进行求解．在和声搜索算法搜索机制的基础上，通过吸收分枝定界的思想，加入了分散搜索算法的优化机制，由此改善了和声搜索算法求解多目标问题时效率不高、搜索方向有时盲目的不足，同时也增强了算法的全局搜索能力，丰富了解的多样性．算法在计算机上编程实现，并对DTLZ系列中的问题进行了求解测试，取得了在三目标问题下的Pareto最优面．通过解集的分散程度和间距等指标对结果进行了评估，并与已有算法的结果进行了对比，验证了所给算法在求解多目标优化问题上的优势．

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基于小波神经网络的风机故障诊断

刘国奇,毛海宇,蒲宝明,朱永峰,黄金

2015, 36(7): 1504-1508.

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主要研究在海量风机运行历史数据中，发现各个故障发生时参数取值的变化从而来达到诊断故障的目的．首先对某种故障的数据进行预处理，然后运用主成分分析法删除无关属性对数据进行降维，接着用一部分训练小波神经网络，另外一部分测试小波神经网络．本文定义了故障偏移向量组的一系列概念，将小波神经网络测试误差几乎为0的历史状态数据取出，利用故障偏移向量组的概念对故障发生时参数的取值进行分析，得出该故障的故障偏移向量组．用同样的方法得出其他故障对应的故障偏移向量组，从而通过故障偏移向量组来诊断故障．

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机场噪声监测点的异常发现

王伟,王建东

2015, 36(7): 1509-1514.

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机场噪声中的异常情况拥有很大价值，利用它能够及时完善飞机和机场的设备.结合机场噪声监测点的分布特点以及噪声数据特点，提出一种机场噪声监测点的异常检测方法.首先采用神经网络集成组合预测方法对某一监测点上的数据进行预测，然后将预测数据与该监测点上的实测数据进行相似性度量，最后实现异常的检测.采用2010年国内某机场噪声监测点的数据进行了实验和分析，在监测点预测和异常检测上都取得了比较满意的实验结果.

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不确定时态信息的粒度建模及其时态关系研究

左亚尧,陈磊,龙耀发,李杰骏

2015, 36(7): 1515-1520.

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从自然语言的不确定性语义出发，研究时态信息的不确定性问题.提出不确定时间点、不确定时间区间的六元组粒度模型；通过构造评价函数，给出了不确定时态粒点的语义可信度计算方法；并对不确定时态进行泛化处理，进而定性的讨论了其时态关系，对其中复杂交叠的时态关系进行定量计算并证明计算的正确性和完备性，从而将不确定性问题转化为可计算问题.

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一种具有速度扰动的高斯学习粒子群优化算法

王芸,孙辉

2015, 36(7): 1521-1525.

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针对标准粒子群（PSO）算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点，提出一种基于速度扰动的高斯学习粒子群优化算法（PGPSO）.新算法中，首先在速度更新公式中添加速度扰动项，使得每次迭代进化时粒子速度增量比标准PSO更大，一方面加快了算法的收敛速度，另一方面又减缓了粒子速度快速降低的趋势,有效地维持了种群的多样性；同时引入高斯学习的概念，当算法陷入局部最优时,对全局最优粒子在搜索空间进行高斯学习,以增强算法逃离局部最优的能力.基准测试函数的实验结果表明，相较一些国际上知名的粒子群算法，新算法不仅能提高收敛速度、增强全局搜索能力，而且能有效提高解的精度和稳定性.

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一种改进的直觉模糊集相似度测量及应用

王曼,杨勇,朱英丽

2015, 36(7): 1526-1530.

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两直觉模糊集之间的相似度测量作为直觉模糊集的重要专题，已经引起了许多学者的重视与研究，提出很多度量公式，但部分公式中存在反直觉缺陷.土耳其学者Boran和Akay提出一种新的基于双参数的相似度测量公式，然而，在他们引入的一个与成员隶属度和非成员隶属度取值对应的等腰直角三角形区域中，所提出的公式的取值只能涉及最特殊的一条直线即斜边中线，本文将对这个公式做出一个改进，将公式所涉及的范围延伸到整个三角形区域中，提出一个应用更为广泛的测量公式，并给出实例证明其在模式识别中应用的有效性

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基于聚类和shape context的人体姿态估计

张培浩,金鑫

2015, 36(7): 1531-1534.

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二维图片的人体姿态估计是计算机视觉中一个非常重要并且热门的研究课题，并被广泛应用于人机交互、监控以及图片检索等方面.基于部件的模型是解决这一问题的经典方法，但当人体姿态变化较大时，传统部件模型不能精确地刻画和表达这种形变，因此使用范围受到很大限制.为了克服这一缺点，采用分治的思想细分了人体姿态的类型,并用shape context改进了原始部件模型中的父子部件相对位置的描述方式.首先在训练集上基于shape context特征对人体姿态进行聚类，然后在每一个聚类结果上训练一个基于部件的姿态估计模型.用HOG特征刻画部件的外观，用shape context特征来刻画部件之间的联系.相比传统的基于两个部件之间位置关系的刻画方式，考虑到全局信息的shape context特征可以弥补树模型结构过于单一的问题.这种改进的空间位置约束方式使得部件模型的整体性能得到提高.结果表明，本文提出的方法在实验中取得了令人满意的结果，与其它若干姿态估计方法相比具有一定优势.

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多代表点的数据流分类算法

李南,钟一文

2015, 36(7): 1535-1539.

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现有的数据流分类算法大多需要大量有类别标签的样本来更新分类模型，而标记样本需要一定的代价．针对以上问题，提出了一种基于多代表点的数据流分类算法．新算法首先自动地为每类训练样本建立若干个不同子空间上的代表点模型簇，然后在只标记少量样本真实类别的基础上，通过比较不同时间段对应代表点所在子空间的变化来检测数据流上可能存在的概念漂移，并对分类模型进行更新．此外，算法独立地对各个类别每个子类的代表点模型簇进行更新，这使得算法的分类效果不受数据块大小影响．实验结果表明，在保证分类效果的前提下，新算法大大减少了需要人工标记类别的样本的数量，并且能够及时的检测到概念漂移的发生．

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采用深层神经网络中间层特征的关键词识别

刘学,王年松,郭武

2015, 36(7): 1540-1544.

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在基于模板匹配的关键词识别中，提出采用深层神经网络的中间层特征(bottleneck，BN)作为特征输入，将其取代传统的声学参数来生成后验概率图．首先采用传统语音识别的过程训练一个中间层很窄的深层神经网络，将所有的语音特征经过这个神经网络后得到稳健的BN特征；然后利用混合高斯模型将BN特征转化成后验概率图；在识别过程中，利用后验概率图作为特征参数，采用简化的分段动态时间规整算法实现关键词匹配．在TIMIT数据库上，相对于采用传统感知线性参数的系统，采用BN特征的系统，识别准确率有30％的提升．

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社交网络的传播测量与时间序列聚类分析

周雪峰,徐恪,张蓝珊,张赛

2015, 36(7): 1545-1552.

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对社交网络的信息传播进行时间序列聚类是研究其规律非常有效的方法.目前，相关的工作特别是针对国内社交网络的时间序列聚类研究，还不够深入.对时间序列聚类算法KSC算法进行了针对性的改进，提出的TSC算法借鉴了凝聚层次聚类的思想解决了聚类个数设置的难题.对人人网、腾讯微博和百度贴吧三个国内非常有代表性的社交网络进行了大量的测量和分析工作，并运用TSC算法对测量数据进行了聚类分析.研究发现了不同社交网络典型而又互不相同的传播模式：人人网的视频分享呈现明显的周期性，每个周期内的分享传播存在一个主流的模式，该模式与一天之中不同时段人人网的在线人数变化趋势非常相近；腾讯微博的转发传播呈现爆发性，绝大多数的转发出现在微博发出后的48小时之内，其主流的传播模式是微博发出后大量传播并迅速消失；百度贴吧帖子的生命期很长，但是没有一个占主导地位的传播模式.本文创新性的将聚类分析的结果应用于信息传播的预测，根据已知的传播时间序列，得到未来信息传播行为在聚类层面的预测，为解决传播预测的难题提供了新的思路.

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机会网络中基于时间序列分析的自适应信任模型

申利民,王立华,李峰

2015, 36(7): 1553-1558.

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为了提高机会网络中数据传输成功率，降低网络延迟，达到快速收集数据的目的，提出一种在机会网络中基于时间序列分析的自适应信任模型．该模型采用集中评价，分布存储的信任机制，根据即时参数和过程参数两类评价因素对网络中节点进行评价．模型利用数据传输证据链收集评价证据，结合时间序列分析理论动态调整评价参数的权重系数，对参与数据转发的节点进行评价，并将评价表通过覆盖更新机制扩散到网络中分布存储．最终，节点相遇时结合即时评价和过程评价选择下一跳转发路由．仿真实验结果表明，与现有的典型机会网络信任机制相比，该模型有效提高了消息传输成功率，降低了消息传输时延．

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在线社交网络中有向社交超图数据放置策略

杨文茵,王国军

2015, 36(7): 1559-1564.

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减少访问请求开销、改善副本效益和负载均衡是提高在线社交网络数据放置性能的重要目标，当前的相关研究多侧重对某个指标进行优化，并且所使用的二元社交图未能直观有效地反映社交网络多用户交互的特性．综合考虑三个指标的相关因素，提出一个有向社交超图模型，并基于该模型提出一个两阶段社交感知数据放置方案，其中包括社交超图均衡划分算法和社交性流行度感知的副本复制放置算法．使用Facebook数据集进行的实验表明，该策略比同类方案综合性能指标更优，实现了上述三个目标的平衡．

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一种采用蚁群优化的WSN能量均衡非均匀分簇路由算法

董国勇,彭力,吴凡,闻继伟

2015, 36(7): 1565-1568.

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针对无线传感器网络中多跳通信造成的“热区”等问题，提出一种采用蚁群优化的WSN能量均衡非均匀分簇路由算法EUCRPACO．该算法同时考虑节点剩余能量、节点稀疏程度等因素来保证簇头的最优选择，确定簇的大小，均衡簇内通信能耗．同时将优化过的蚁群算法应用到的多跳的路径搜索中，选择最优能量路径完成簇头间信息传输，平衡簇间通信能耗．实验表明，与LEACH、HEED、EEUC算法相比，该算法能够有效地均衡节点能耗，延长网络生命周期．

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面向批量请求的次级用户均衡行为与系统优化问题的研究

王颖,金顺福,刘建平,

2015, 36(7): 1569-1573.

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为了刻画认知无线网络中次级用户数据请求的批量到达行为，针对动态频谱分配策略，建立一种传输可中断的批量到达排队模型.假设主用户数据包的到达率服从参数为λ2的指数分布，次级用户数据包的批量到达过程服从参数为Λ的泊松分布，批量大小服从参数为α的几何分布；假设成功传输一个次级用户数据包的需要的时间服从参数为μ1的指数分布,采用Markov链方法进行排队模型的稳态分析，给出次级用户数据包平均延迟的封闭解.通过建立收益函数，证明纳什均衡下的批量到达率高于社会最优下的批量到达率.面向次级用户给出收费方案，实现动态频谱分配策略的社会最优.

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无线网络中基于网络编码的完全与部分译码相结合的重传策略

王练,王洁浩,施文哲

2015, 36(7): 1574-1578.

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提出基于网络编码的完全译码与部分译码相结合的重传策略.该重传策略可分完全译码阶段与部分译码两个阶段.完全译码阶段在遵循网络编码编解码充要条件前提下，利用图论中搜索最大团算法寻找能满足全译码的有效重传编码包，且根据接收信息动态更新丢包信息.其后，部分译码阶段采用最大海明距离选择法确定有效重传编码包.该策略优势在于全译码阶段最大化了编码包译码增益，极端情况下重传次数上界可控，重传效率稳定.该策略的特点在于根据丢包分布情况自适应选择编码包策略，动态确定参与编码包结合数，动态信息更新等.仿真验证了该策略的正确性和有效性，特别在重传效率上比传统重传方法有明显优势.

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一种安全有效的匿名远程用户认证方案

屈娟,张建中

2015, 36(7): 1579-1582.

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Wang等人提出一种适于受限资源环境的远程用户认证方案．但是安全分析表明Wang等人的方案无法实现完备前向安全性，用户匿名性，用户口令本地自由更新和不能快速检测出错误的登录口令．为解决Wang等人方案存在的安全问题，提出一个基于椭圆曲线安全有效的匿名远程用户认证方案．新方案中用户可自由选择和更新自己的口令，不需要和服务器端进行交互，同时，新方案还实现了用户匿名性．此外，安全分析表明，新方案可抵抗已知密钥攻击，实现会话密钥的完备前向保密性，高效的检测出错误的登录口令，且方案的计算量较小，更适用于计算资源受限的环境．

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WSN中基于中位线分割的APIT定位算法

吴凡,彭力,董国勇

2015, 36(7): 1583-1586.

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APIT是一种基于非测距的定位算法，定位过程中经常会发生误判.一方面，在判断未知节点是否处于邻居锚节点组成三角形的内部时有InToOut Error和OutToIn Error两种错误.另一方面，存在邻居锚节点数目少而无法被定位的节点.针对以上问题，提出了改进的APIT算法，在算法中采用三角形中位线将区域分割成4个三角形，缩小定位范围并通过比较面积大小方法减少误判率，同时针对邻居锚节点数目小于3的情况，采用寻找锚节点的邻居锚节点的方法进行定位,增加了定位覆盖率.仿真结果表明，改进后的APIT算法能够有效的降低节点的定位误差.

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一种分层显著点的炉内火焰图像特征提取方法

张晓琳,崔宁宁,杨涛,李洁

2015, 36(7): 1587-1590.

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显著点检测不但对图像特征提取、图像识别、图像压缩等是非常有用的，同时它还可以用于表示基于CBIR(contentbased image retrieval)的图像局部属性．针对炉内火焰图像特点，在小波变换思想的基础上，提出一种基于分层显著点的炉内火焰图像特征提取方法．首先利用Haar小波变换计算二维图像的显著值，然后按照四叉树的层次结构，该算法自顶向下根据四叉树每个象限的显著值占双亲节点显著值的比例提取图像最显著的点集．实验表明，该方法克服了传统小波变换提取图像显著点数目过多以及容易出现图像局部显著点聚集的缺点，同时算法还表现出了鲁棒性以及根据显著点特征进行图像检索的高效性．

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边缘保持KNN抠图

陈秋凤,申群太,张可为,刘鹏飞

2015, 36(7): 1591-1596.

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分析了KNN抠图算法中近邻选取策略对抠图结果的影响，针对KNN抠图存在的弱边缘失真问题，提出了像素间不平度的概念．采用两级相似度计算：先选取距离、颜色联合空间中的最优近邻，再用不平度衡量像素间的连接程度．最后构建拉普拉斯矩阵，求解方程得到最终的抠图结果．该算法不但实现了远距离的信息扩散，还能够有效防止边缘地带的误扩散．此外，还对不平度算法的扩散计算机制进行分析，提出了具有线性复杂度的不平度计算方法．实验结果表明，在增加少量运算代价的情况下，改进的算法具有良好的边缘保持特性，抠图效果更加理想．

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非特定人群动态手语视频中的关键帧检测算法

李姝蓉,黄元元,胡作进,戴群

2015, 36(7): 1597-1601.

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目前已有的动态手语识别算法，大部分需要数据手套、位置传感器等额外的辅助设备，仅用于实验室研究和一些特殊场合，不利于推广使用.提出一种基于关键帧的手语识别新思路，即把动态手语看作是若干静态手势，也可称之为关键帧序列，通过检测关键帧，并对关键帧序列进行识别，能达到快速识别手语的目的.因此提出一种专门针对动态手语的关键帧检测算法，利用图像的差分与模式识别中的分类技术，自适应提取手语视频中的关键帧，不需要辅助设备，使用方便.实验证明，本算法提取的关键帧具有良好的稳定性与准确性.在此基础之上，可以实现动态手语的实时识别.

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基于粒子群优化和EM算法的图像聚类研究

汤峥,宋余庆,刘哲,

2015, 36(7): 1602-1606.

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针对现有EM(Expectation Maximization)聚类算法对初始值敏感并容易陷入局部极小值的情况，提出一种基于改进粒子群算法的混合PSOEM聚类算法．首先，用惯性权重沿折线先增后减的改进粒子群算法，自动得到任意数据集的最佳聚类个数，得到混合模型的初始参数；其次，采用EM算法多次迭代估计混合密度模型的参数；最后，根据贝叶斯准则实现图像数据分类．此方法可以增加EM聚类算法初始化的多样性，促进全局范围内的寻优搜索．实验结果表明与传统EM聚类算法相比，本文算法聚类准确率更高，聚类效果更好．

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改进的骑士巡游和位运算数字图像加密算法

陈善学,杨亚娟,尹修玄

2015, 36(7): 1607-1612.

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针对图像经过骑士巡游加密后出现块效应，且加密图像抗剪切攻击与抗统计攻击能力不强等问题，提出了一种结合整图骑士巡游置乱和位运算的数字图像加密算法.算法在离散余弦变换（DCT）域内利用与待加密图像同尺寸的骑士巡游矩阵对图像进行骑士巡游置乱，再将置乱后的图像经逆离散余弦变换（IDCT）还原到空域进行位运算操作，得到加密图像.实验结果表明，基于改进的骑士巡游和位运算的数字图像加密算法密钥量更大，安全性更高，能够更好的抵抗剪切攻击与统计攻击，从而证明了算法的有效性.

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多特征融合的AdaBoost快速训练人脸检测算法

栾方军,郭耸,宋晓宇

2015, 36(7): 1613-1616.

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为了提高人脸检测分类器的训练速度及人脸检测的速度与性能，提出一种基于多特征融合的AdaBoost快速训练人脸检测算法.首先介绍三种特征：Haarlike 特征、三角积分特征、基于形态学梯度的边缘方位场特征.接着，给出多特征相融合的AdaBoost快速训练人脸检测算法.实验结果表明提出的算法可以减少人脸检测分类器的训练时间，能够提高人脸检测的速度和性能.

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基于图像非局部自相似性与分类字典学习的超分辨率重建算法

王朝晖,陈龙,焦斌亮,

2015, 36(7): 1617-1619.

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提出一种新的图像稀疏表示方法，该方法自适应地利用图像的局部与非局部冗余信息，根据图像的非局部自相似性，构造出一个非局部自回归模型，将其作为数值保真项．利用主成分分析方法及高分辨率的样本图像块学习构建紧凑的分类字典，通过限制迭代次数用以减少字典训练的计算量，同时字典在稀疏域中能够自适应选取．实验结果表明，与其他几种基于学习的算法比较，本文算法无论是在峰值信噪比、结构相似性上还是主观视觉效果上都有显著提高．

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一种适用于移动平台的视频编码模型

姚春莲,姜东,阮秋琦,曹倩,刘鹂

2015, 36(7): 1620-1624.

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由于视频编码存在高计算复杂度与移动设备有限的计算资源之间的矛盾，因此，需要研究针对移动平台的视频编码模型．从帧内、帧间两个方面给出了低复杂度的编码模型，针对帧内预测编码给出最近分层预测的编码模型；针对帧间编码，给出宏块级复杂度预测模型，在整像素和亚像素级进行分组测试，在同等计算复杂度条件下，保留编码效率最高的模式．同时，根据移动功耗的分析，给出了复杂度率失真约束模型C-R-D(Complexity-Rate-Distortion)．验证实验表明本文给出的编码模型，能够在保证编码性能的前提下控制编码复杂度，其复杂度为标准算法的1／2．

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优化Hough森林代价损失的目标检测方法

李子龙,刘伟铭

2015, 36(7): 1625-1628.

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应用Hough森林进行目标检测，并对经典Hough森林存在的不足进行改进.借助Boosting算法的思想，学习图片块样本和目标对象样本的自适应权重分布，并分别优化用于构造随机树和Hough森林的代价损失函数；最后根据图片块样本的权重分布，提出了改进的类标志不确定性度量方法.基于Hough森林的代价损失函数，还提出了随机树权重的学习方法.实验结果表明，本文所建议的方法相比于其他方法具有更高的目标检测性能.

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融合深度信念网络和多层感知器的人脸表情识别

施徐敢,张石清,赵小明,

2015, 36(7): 1629-1632.

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深度信念网络是当前新出现的深度学习理论的一种代表性方法，具有较强的无监督特征学习能力，但没有分类能力.为了有效提高人脸表情识别性能，提出一种融合深度信念网络和多层感知器的人脸表情识别新方法.首先采用深度信念网络对提取的原始人脸表情图像的初级特征进行无监督学习，得到更高层次的抽象特征，然后将其用于初始化多层感知器模型中的隐层网络权重值，最后利用该初始化后的多层感知器实现人脸表情的分类.在JAFFE数据库的实验结果表明，该方法能够取得最好的人脸表情正确识别率为90.95%，比其它分类方法要高得多.可见，该方法用于人脸表情识别，可以较好地改善识别性能.

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一种针对于堆内存对象的结构分析

张学令,张昱,张维

2015, 36(7): 1633-1638.

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对堆内存对象进行存储管理优化需要的支撑信息之一是堆对象的结构信息，本文定义指向图来抽象堆内存对象及其结构，把获取结构信息的过程变成推导指向图的过程.针对过程内的指向图推导，提出一种利用强连通分量和后支配关系的流敏感、域敏感的分析算法.针对过程间的指向图推导，提出一种递归式的上下文敏感的算法.本文的算法在开源编译器LLVM的中间语言上进行了实现.实验表明，本文的算法能达到预期的分析效果.

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龙芯3B处理器上FFT算法向量化研究

张杰,顾乃杰,张明,

2015, 36(7): 1639-1643.

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龙芯3B处理器是龙芯3号多核处理器的第二款产品，主要面向高性能计算、高端嵌入式等应用领域．快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)作为数字信号处理、图像处理等领域的基本研究工具，其在龙芯3B处理器上的高效实现是必不可少的．然而目前的FFT算法因未能充分挖掘龙芯3B处理器的硬件特性，仍面临算法性能较低的问题．针对该问题，对FFT算法进行分析，并结合龙芯3B处理器的体系结构特征，提出基32迭代的向量化FFT算法．实验结果表明，在龙芯3B处理器上基32迭代的向量化FFT算法平均性能达到765.15Mflops，是相同环境下FFTW软件包(Fast Fourier Transform in the West)性能的2.12倍，最高性能可以达到1341.12Mflops，是相同环境下FFTW软件包性能的3.51倍．

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低成本AES错误检测方案的FPGA实现

晏巍,王奕,李仁发,

2015, 36(7): 1644-1648.

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目前，嵌入式加密芯片在信息安全领域所面临的挑战不仅来自理论上的攻击，还存在针对其物理实现的攻击．即使数据加密，仍不能保证传输过程中的正确性和可靠性．而如何在攻击者恶意注入错误攻击之后能够自身检测是当前信息安全领域的研究热点．在研究AES算法的基础上，针对现有具备错误检测功能的AES算法的硬件实现占用电路面积大、应用不灵活等问题，提出一种针对AES加密的错误检测方案，其中优化了在AES实现中资源占用最多的S盒模块在GF(2)域上的错误检测实现．与已有设计比较发现，本文设计有效减少了S盒错误检测方案的硬件面积．本文设计方案在Xilinx Virtex-6 FPGA平台上进行了综合仿真验证，结果表明，在不影响检错率的情况下，具有占用硬件面积小、成本低的优点．

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一种应用于信号表示的非负矩阵分解算法

古今,王保云

2015, 36(7): 1649-1653.

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从信号表示的角度出发，提出一种新的非负矩阵分解方法．与传统非负矩阵分解(Y=DX)方法中要求基矩阵D和系数矩阵X均为非负不同，该方法只约束基矩阵元素为非负，这既保持了非负基的良好物理意义，又放宽了信号的组合方式．文中给出了非负基矩阵D构造算法，设计了相应的迭代算法，并证明了算法的收敛性．算法性能通过两个试验来验证，首先构造非负矩阵验证算法的因子分解能力和表示精度，然后在人脸数据库上验证算法在分类中的准确性和鲁棒性．实验表明，该方法对非负信号的表示精度高，且在人脸图像恢复和人脸识别的实验中均有较好性能．

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基于SpaceWire的AOS系统仿真研究

王瑞,李国良,李战怀

2015, 36(7): 1654-1658.

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随着卫星电子系统的小型化和智能化，新型智能高速总线SpaceWire日益受到关注.利用基于面向对象的离散事件建模与仿真分析工具—SMAT对基于SpaceWire实现的卫星数管系统设计原型方案进行了建模，模型考虑了具有数据速率变化范围大、具有多业务结构的CCSDS国际标准约定的空间数据系统特点，针对SpaceWire数据传输速率大、网络路由机制和冗余的链路传输等特点进行了仿真.最后设定了一种实验方案，对关心的传输效率、数据延迟、容错能力、负载能力等性能进行了仿真，从而考虑系统设计方案的可行性，系统性能的评价结果可为系统设计人员早期验证及方案改进提供定量依据.

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准对角矩阵与向量相乘在CPU+GPU异构集群上的实现与优化

阳王东,李肯立

2015, 36(7): 1659-1664.

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稀疏矩阵与向量相乘（SpMV）是科学计算和工程应用中一个重要问题，而且非常适宜进行并行计算，目前在GPU对SpMV的实现和优化是一个研究热点.针对准对角矩阵存在的一些不规则性，采用CSR+DLA混合存储格式来进行SpMV计算，能够提高压缩的效果.为了发挥CPU多核的并行计算能力，采用一种CPU+GPU混合计算模式，这样可以把混合存储格式不同格式的数据分割到CPU和GPU上，从而提高了资源的利用效能.本文另外还在分析CPU+GPU异构计算模式的特征基础上，提出一些优化策略，能够改进准对角矩阵与向量相乘在异构计算环境中的计算性能. 

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