小型微型计算机系统

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计算机软件与数据库研究

一个基于概率潜语义分析的多模态多媒体检索模型

张宇,袁野,王国仁

2015, 36(8): 1665-1670.

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当今VLIW DSP处理器拥有的指令种类越来越多,它们大多利用单一指令来完成一组复杂的计算,从而提高相关操作的执行效率.无论是在现有数字信号处理程序中,还是使用各种优化手段之后的程序代码中,累加计算在VLIW DSP处理器运算的程序中总是频繁出现,编译器如何自动高效地识别并合成处理器特有的累加指令就变得尤为重要.提出一种VLIW DSP处理器下累加计算优化方法,算法可以自动合成目标处理器的累加指令,充分利用处理器体系结构和资源的特点.最后在BWDSP处理器上实现本文的优化算法,实验结果表明,本算法有效减小了程序累加部分的汇编代码长度,从而提高了BWDSP对累加计算的处理能力.

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计算机软件与数据库研究

一种面向服务组合的隐私保护方法

彭焕峰(1,2),黄志球1,范大娟1

2015, 36(8): 1671-1676.

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用户在使用Web服务组合时,其隐私信息通过服务组合暴露给成员服务,由于用户与成员服务之间缺乏隐私信息使用的相关协议,因此如何保证Web服务组合执行过程中按照用户需求暴露隐私信息成为当前的研究热点.针对现有研究的不足,提出一种基于信誉度的服务组合隐私保护方法,首先给出一种灵活的用户隐私需求规约方法,然后使用隐私开放工作流网构建隐私敏感的服务组合模型,并通过隐私需求验证算法验证服务组合是否满足用户隐私需求.通过此方法用户可以灵活定义隐私需求,并能保证服务组合按用户需求暴露隐私信息,最后通过实例分析说明了该方法的有效性.

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计算机软件与数据库研究

基于分类层次偏好树和用户间信任度的位置推荐方法

林树宽,柳帅,陈祖龙,乔建忠

2015, 36(8): 1677-1681.

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近年来,随着移动定位技术的发展和位置社交网络的日益普及,基于位置社交网络(Location Based Social Network,LBSN)的位置推荐技术越来越受到人们的关注和重视,并在旅游推荐、位置导航、广告推送等领域有着广泛的应用.目前大多数基于位置社交网络的位置推荐方法在用户偏好提取的过程中考虑因素过于单一,导致用户偏好提取不准确,而且未充分考虑社交网络中的用户间信任关系,造成推荐准确率不高.针对此问题,本文设计了特殊的用户偏好存储结构——分类层次偏好树来更加准确地提取个人偏好.在此过程中,本文充分考虑了习惯性偏好、偶然性偏好以及时间因素对用户偏好的影响,使用户偏好提取更加准确,同时,结合位置社交网络中的用户信任关系来进行位置推荐.实验结果表明,本文提出的位置推荐方法得到了较高的推荐准确率.

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计算机软件与数据库研究

基于嵌套正则表达式的RDF图数据属性路径查询及推理

凌骏(1,2),王鑫(1,2),冯志勇(1,2),饶国政(1,2),姜洋(1,2)

2015, 36(8): 1682-1687.

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SPARQL 1.1引入的属性路径查询提供了大规模RDF图数据上进行路径查询的支持.现有的属性路径查询实现方案均基于多重索引,经过多次迭代查询实现,效率低下,且只能对显式的RDF三元组进行查询,不具备推理能力.嵌套正则表达式可以支持全部的RDFS推理,并在多项式时间复杂度内执行路径查询.因而,将属性路径查询转化为嵌套正则表达式的求值,可以提高查询效率,挖掘隐藏信息.实现了RDFS-Plus原型系统,包括属性路径查询的解析器和基于嵌套正则表达式的查询引擎,采用基于自动机的图算法,避免了求RDF图闭包.最后,提供了与ARQ和Sesame的对比实验.实验表明,提出的基于嵌套正则表达式的RDF图数据属性路径查询方法不仅可以支持推理,而且维持了多项式的计算复杂度.

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用于开放企业环境下行为检测的证据信任模型

申利民(1,2),李惠清1,李峰3,佟连刚1

2015, 36(8): 1688-1694.

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针对开放环境下应用系统中异常行为难以检测和检测率低的问题,提出基于信任的行为多点检测模型以提高对异常行为的区分度,降低行为检测误检率,弥补传统行为检测的不足.模型解决不同检测模型的融合问题,并针对不同的行为规则集给出一种基于行为匹配和行为反馈的通用行为量化方法;运用D-S证据理论构建证据信任模型,并基于基本概率分配函数构建信任三元组,再通过三元组归一化计算综合信任,继而依据可信评估函数综合判定异常行为的可信程度;通过MIT林肯实验室1999 DARPA BSM数据集的一组实验说明该模型的有效性,在提高检测率的同时降低了误检率.

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TiStor：基于策略引擎的分级存储系统

罗圣美(1,2),张佳程1,周扬2,程舒晗1

2015, 36(8): 1695-1699.

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分级存储系统是把存储设备依据价格、性能或其他属性区分为多种不同的类别,而将数据依据其访问活动或者其它特性,动态的在不同类别的存储设备间迁移.设计实现了一种基于策略引擎的分级存储系统TiStor,通过类SQL策略语言,管理员可制定不同的数据管理策略对数据进行控制和管理;通过通用数据管理接口DMAPI,在用户空间实现对用户和应用程序透明的分级存储管理;通过降级文件时更新机制、增量更新机制,显著降低由于文件状态更新所带来的文件系统性能和网络带宽开销.测试结果表明,TiStor具有较高的在线数据访问性能和快速响应时间.

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跨机构的软件缺陷集成采样预测研究

戴翔1,毛宇光(1,2)

2015, 36(8): 1700-1705.

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针对在本机构的历史缺陷数据缺乏的情况下,如何合理利用跨机构的缺陷数据进行预测的问题,提出一种基于迁移的跨机构软件缺陷集成采样预测方法.首先利用跨机构的源缺陷数据和所要预测的目标缺陷数据共有的特征属性进行K-NN过滤,合理选择带标记的跨机构缺陷数据;然后,综合利用SMOTE过采样和K-means聚类降采样解决所选择的跨机构缺陷数据中的不平衡问题;最后,对平衡后的数据,进行集成投票训练,并在目标数据上验证预测分类的效果.实验结果表明,该缺陷预测方法能够在保持较高的查全率的同时,显著降低误报率,具有一定的实际指导测试过程的能力.

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MapReduce计算模型下基于虚拟分区的数据倾斜处理方法

高宇飞1,曹仰杰(2),陶永才1,石磊1

2015, 36(8): 1706-1710.

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针对MapReduce计算模型Hash分区策略易引发Reduce阶段输入数据倾斜问题,提出基于Hash虚拟平衡重分区的数据倾斜处理算法HVBR-SH(Hash Virtual Balance Repartitioning based Skew Handling).HVBR-SH在Map阶段采用虚拟分区,使得键值对分散存储,为后续重分区提供更优分区组合;在Reduce阶段,HVBR-SH利用连续虚拟分区平衡重组的方法将收集到的虚拟分区重新划分成与Reduce任务数相同分区,并确保重分区后最大分区的数据量最小,加快整个 Reduce 阶段的执行速度.对比实验结果表明,HVBR-SH算法能有效平衡各个Reduce任务的输入规模并控制运行时间,有效改善了Reduce输入倾斜问题,提高了MapReduce任务的执行效率.

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计算机软件与数据库研究

面向文本语料库的数据模型及其查询问题

刘鼎甲1,刘国华2,刘泽权3,王伟2

2015, 36(8): 1711-1716.

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语料库为语言研究和自然语言处理提供基础数据服务.传统语料库数据缺乏规范的数据模型,导致无法科学的评价查询结果,大大降低了数据可用性.针对该问题,提出一种面向语料库的数据模型,并讨论了其上的查询问题.首先,给出语料库数据的形式化定义,其次,在关系模型的基础上提出一种面向文本语料库的数据模型,并证明了模型的完备性,在此基础上,扩展传统语料库以KWIC(Key Word In Context)输出为中心的查询语义,定义了语料库数据的查询问题KWIC-EXTENTION.最后,证明这些查询问题的数据复杂度,其中,正匹配查询、负匹配查询、析取匹配查询、n-临近匹配查询的数据复杂度是AC0的,临近正匹配查询的数据复杂度是PTIME(Polynomial Time)的,临近负匹配查询问题的数据复杂度是PSPACE(Polynomial Space)的.这些结论为语料库数据模型和查询方法的研究奠定了理论基础.

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计算机软件与数据库研究

基于图聚类的用户生成文本突发话题检测方法

赵丽1,刘欣然(1,2),张鸿1,李焱1

2015, 36(8): 1717-1722.

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提出一种基于图聚类的突发话题检测方法(G-BTD).该方法用有向加权图表示包含突发热点话题的文本集,顶点为突发词,有向边表示突发词之间非对称的相关性,边的权重表示相关的程度.由于相同话题的重要话题词以双向高权重的边相连,形成强连通子图,因此本文采用提取强连通子图的方法进行话题检测.实验表明,G-BTD方法在英文LiveJournal博客和中文新浪微博两个文本集中的突发话题检测效果优于概率话题模型LDA和基于突发特征的EGF的方法.

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计算机软件与数据库研究

个性化推荐冷启动算法

廖寿福,林世平,郭昆

2015, 36(8): 1723-1727.

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针对传统的协同过滤算法中广泛存在的冷启动问题,提出一种基于项目属性的推荐算法CFAFN(Collaborative Filtering based on Attributes-Filling and the Number of rating for items).通过对新用户的询问,个性化推荐系统将获取新用户对项目属性的偏好信息.此外,对项目属性评分矩阵进行填充,以降低项目属性评分矩阵的稀疏性.在生成最终推荐信息之前,引入项目被评分数量的影响,进一步调整项目的预测评分,提高个性化推荐的推荐精度.通过MovieLens数据集测试表明,该算法的推荐精度得到提升,优于一些新近提出的冷启动推荐算法.

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计算机软件与数据库研究

基于《知网》2008的词语相似度计算

刘杰1,郭宇1,汤世平2,樊孝忠2

2015, 36(8): 1728-1733.

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《知网》是一部比较详尽的语义知识词典,含有丰富的语义信息和世界知识,研究其特定的语言描述方法是科学合理利用《知网》的关键.《知网》的知识系统描述语言方式也在不断改进和改善,已经从过去的线性方式发展为现在的立体、可嵌套的方式.因此,本文对《知网》2008版本所使用的描述方式进行介绍,并基于此描述方式实现了两种词语相似度计算方法.其中,方法一的设计思想源于《知网》2000版本的计算方法;方法二是对现有《知网》2008版本的计算方法进行了适当改进.实验结果表明,与现有《知网》2008版本的词语相似度计算方法进行比较,运用本文所实现两种方法,一些词语的相似度计算结果更为合理,从而更加符合人们的主观判断.

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计算机软件与数据库研究

从消息传播概率到概率亲密度矩阵的社区挖掘算法

张家利,谢瑾奎,王婷婷,杨宗源

2015, 36(8): 1734-1738.

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There is growing concern about Community Mining Algorithms based on local optimum as the structure of modern network becomes more and more complex and the scale of it becomes larger and larger.These algorithms have quick calculating speed but a lower accuracy result.In response to these issues,this article proposes a probability matrix of affinity which use Information Propagation to instead of Structural Similarity to represent the global information in the network.This method improves the CONCLUDE algorithm and at the same time reduces the computational complexity of time from O(d(v)2V) to O(d-(v)V).When compared with other algorithms on several networks,it shows that this algorithm not only improves the NMI on LFR networks but also the modularity on real networks.The result proves our algorithms has higher computational efficiency and precision.

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计算机软件与数据库研究

适用于多方云计算的同态代理重加密方案

谭镇林,张薇

2015, 36(8): 1739-1742.

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多方云计算是同态加密体制的重要应用.作为近年来的研究热点,同态加密可以直接对密文操作,其结果解密后相当于对明文进行同样操作.但是一般的同态加密方案只能作用于同一密钥加密的密文,而在多方计算的环境中,要对属于不同参与方的、用不同公钥加密后的密文进行运算,现有的同态加密方案无法满足这种应用.本文从代理重加密的思想出发,结合同态加密方案构造了一个同态代理重加密方案,该方案解决了由不同公钥加密的密文无法进行同态计算的问题,从而可以支持多方云计算.通过使用支持加法、乘法同态操作的类同态加密方案,实现了一个支持多方云计算的同态代理重加密方案.最后,提出了多方云计算的安全需求,并分析了该方案的安全性.

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计算机软件与数据库研究

一种低时延应用层平衡二叉组播树模型

盛佐1,廖小飞(*1,2),吴赟(1,2),陈光(1,2),李德敏(1,2)

2015, 36(8): 1743-1746.

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应用层组播具有简单灵活易部署的优点,获得了广泛应用,但其存在时延较大问题,对性能影响较大.针对此问题,该文提出一种低时延应用层平衡二叉组播树模型,利用平衡二叉树的低深度特性,构建出深度较低的组播树,降低了应用层组播的传输时延.当节点加入或退出组播时,设计组播树维护算法使得组播树的时延变化较小,满足低时延要求.最后通过计算机仿真,表明该模型减少了应用层组播的传输时延,改善了应用层组播性能,适合应用在大规模实时多媒体环境中.

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计算机软件与数据库研究

一种面向海量小文件的文件接收和存储优化方案

张守利1,杨冬菊2,韩燕波2

2015, 36(8): 1747-1751.

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HDFS是目前最典型的云存储平台,它凭借其高容错、可伸缩和廉价存储的优点支持大规模数据集的存储.但是HDFS对于海量、高并发、连续、高速的小文件的接收和存储效率并不高.针对这一问题,提出一种优化方案RSMSF.在该方法中,文件缓存服务器不断地接收前端文件,给文件添加标识信息并存放到对应的文件队列.当文件队列满足某一窗口阈值时,根据一致性哈希算法将该队列中的文件发送到对应的文件处理服务器上进行文件合并处理,最后上传到HDFS.实验表明,RSMSF方法减少了文件的处理时间,降低了文件丢失率,同时降低了HDFS中内存的开销,节约了存储空间.

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计算机软件与数据库研究

面向移动客户端的数据服务推荐策略研究

刘鑫洋1,王菁1,韩博洋2

2015, 36(8): 1752-1757.

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将移动设备所具有的随时随地、灵活按需的特点和云平台中的海量数据和服务无缝集成已成为云计算和移动计算共同的研究热点.在移动客户端上进行数据服务的推荐,可以减少用户在狭小的屏幕空间上进行浏览和选取带来的不便.同时,将位置信息作为推荐的依据可以增加推荐的准确性.提出一种面向移动客户端的数据服务推荐策略,综合使用图论模型、协同过滤模型等方法来进行推荐,可以支持移动用户快速准确地找到自己需要的数据服务.通过实例验证表明,该策略可以有效提高用户获取服务的效率,改善用户体验.

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计算机软件与数据库研究

多核Web服务器自适应动态请求调度算法

尤国华,赵英

2015, 36(8): 1758-1762.

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为了提高Web服务器处理用户请求的能力,大多数Web服务器已经采用多核处理器.但传统的动态请求调度算法,例如先到先服务算法,既没有考虑多核处理器的结构特征也没有考虑动态请求服务时间的分布,因此不能充分利用多核处理器的运算能力.为解决此问题,在之前工作的基础上提出一种新的动态请求调度算法.新算法可周期性地预测表征负载状态的动态请求队列的权值,根据预测的权值确定动态请求分配方案,并依据此方案对到达Web服务器的动态请求进行调度.为评估此算法的性能,以此算法为基础进行了仿真实验.实验结果表明,新的算法不仅能解决多核Web服务器中存在的“乒乓”效应等影响性能发挥的问题,而且能在较长时间内保持处理器核心间的负载均衡.

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计算机软件与数据库研究

一种跨站脚本的检测方法

余学永,江国华

2015, 36(8): 1763-1768.

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跨站脚本是Web漏洞中一种非常常见并且影响比较广泛的漏洞,它通过浏览器端执行第三方的恶意脚本来实现攻击.针对跨站脚本的测试,提出一种新型的测试方法.与以往研究只针对对于单个服务页面不同的是,文中所提出的方法是从Web系统的整体出发并从用户变量的角度来对跨站脚本进行检测,整个方法包括客户端测试和服务端测试两个部分.针对客户端的数据验证机制的检测,采用了一种静态分析和渗透测试相结合的方法.而针对服务端的跨站脚本检测,通过构造代码的信息流并在信息流的基础上进行污点分析来确定系统中和漏洞相关的用户输入,并且确定与此类输入相关的验证机制是否存在缺陷.依据文中的测试方法实现了跨站脚本漏洞检测原型工具WebTester,使用WebTester进行实验的数据表明文中所提出的方法可以比较有效地检测出Web系统中的跨站脚本漏洞.

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计算机软件与数据库研究

一种评估社会网络中重叠社区影响力的方法

罗宇敏(1,2),陈羽中(1,2),詹振峰(1,2),施松(1,2)

2015, 36(8): 1769-1773.

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社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部分：(1)评估每对节点(用户、实体)间的相互影响力,为了量化该影响力,提出一个相互评价学习模型 MEL(Mutual Evaluation Learning);(2)基于该模型和PageRank算法的思想,设计了一种重叠社区影响力排序的算法CCIR(Cross-community Influence Rank).真实网络中的实验结果表明,该算法能够适应不同真实网络的场景,合理有效地反应真实社会网络中的社区影响力分布情况.

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计算机网络与信息安全

基于系统调用参数关系可信度的入侵检测模型

申利民,郭超,马川

2015, 36(8): 1774-1778.

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基于系统调用的入侵检测一直是软件行为检测的研究热点,该研究的重点已经从单纯考虑控制流特征转变为融合控制流与数据流信息,进而建立更加全面的行为特征模型.为提高基于数据流所建模型的准确性,结合控制流信息提出一种基于参数关系可信度的入侵检测模型.首先,为了降低软件行为分析的复杂度,给出以模式序列进行划分的方法.其次,该模型引入调用属性及属性间关系来描述系统调用之间的数据流特征.最后,为提高模型的精度,引入意外概率和支持度两个因素,通过计算得到了参数关系的可信度,利用关系可信度判断某行为是否属于入侵.实验结果表明,基于上述方法建立的模型不仅可以检测出大量异常,还可以量化异常程度,提高异常行为判定的准确性.

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计算机网络与信息安全

WOS-ELM算法在入侵检测中的研究

康松林,刘楚楚,樊晓平,李宏,杨宁

2015, 36(8): 1779-1783.

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随着信息化建设的深入,网络攻击变得复杂多变,严重威胁着网络安全与信息安全.一个好的入侵检测系统往往要求具有高效性,高速性,智能性,实时性,以及应对不同网络环境在线数据的鲁棒性.基于以上五点要求,提出一种权值更新的在线贯序极限学习机算法(WOS-ELM)来应用于网络入侵检测.该算法采用一个一个数据或一块一块数据添加的增量学习算法,将多次迭代求解的神经网络训练转变为一次求解的线性方程组,并通过一种有效的权值赋予的方法来解决网络环境数据不均衡的问题.实验表明,该方法具有很高的正确率,并能在短时间内达到很好的分类效果;较之其他算法,它更适合处理大规模网络实时环境中大量的原始数据,对统计数据依赖性小,对不均衡数据分类具有较好的鲁棒性.因此,基于权值更新的在线贯序极限学习机算法更适应于复杂多变的网络环境下的入侵检测.

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计算机网络与信息安全

基于HMM和信息熵的网络安全态势评估方法

潘恒(1,2),李景峰3,郑秋生(1,2)

2015, 36(8): 1784-1788.

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在网络安全态势评估中,各种传感器报警数据多样且复杂,评估的经验知识和先验概率难以获取,使得准确分析和评估网络安全态势十分困难.针对上述问题,对安全传感器采集到的数据建立隐马尔可夫模型,将难以解决的多源异构数据统一融合问题转化为计算联合概率的问题.利用前向算法特点,近似计算出联合概率,避免了直接计算先验概率的困难,并引入联合信息熵来描述网络安全态势.实验验证了该方法的有效性,与基于概率的态势评估方法相比,该方法能更清晰地说明网络安全状态的稳定程度及趋势.

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人工智能与算法研究

优势关系粗糙集的移动用户换机预测方法

刘力凯1,王国胤1,邓维斌(1,2)

2015, 36(8): 1789-1794.

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预测移动终端用户是否有换机意向并向用户推荐和销售移动终端,已成为电信运营商的一项重要新业务,它不仅为公司带来了巨大利润,还提高了用户的满意度和忠诚度.移动用户换机预测通过学习用户在使用手机过程中产生的历史数据,来预测今后用户可能的换机趋向.在结合专家经验并统计大量用户数据的基础上,利用数据挖掘手段对用户数据进行特征分析,选取有效属性并对其进行区间划分,最后使用基于优势关系粗糙集方法对用户进行换机意向分类选择,以提高换机预测准确性.通过对用户数据集进行测试实验,证明了该方法对于预测移动用户换机的有效性.

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人工智能与算法研究

基于邻居节点搜索的社团发现算法

赵姝(1,2),吴敏章(1,2),段震(1,2),汪洋(1,2),张燕平(1,2)

2015, 36(8): 1795-1798.

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社团结构是复杂网络中的一种重要结构属性.为快速准确的得到社团结构,提出一种基于邻居节点搜索的社团发现算法.由该算法得到的相应社团结构个数准确率较高,并且有较低的时间复杂度.算法从网络中度最大的节点出发,结合邻居节点搜索和邻居节点投票,将搜索从网络的局部扩展到整体,最后形成多个互不相交的社团.算法的运行时间接近O(m+n).算法在五个真实的基准数据集上进行了测试,并与其他算法从划分的社团个数、模块度值、运行时间和归一化互信息进行对比,实验结果表明该算法在划分准确性和运行时间上均有较好的表现.

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人工智能与算法研究

一种层次粒度支持向量机算法

程凤伟1,王文剑(1,2)

2015, 36(8): 1799-1802.

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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)拥有简洁的数学函数,能够非常有效地处理分类和回归问题,SVM具有两大优点：边界最大化和利用核函数解决线性不可分问题.但是由于SVM的训练复杂度依赖于数据集的规模,所以SVM处理大规模数据时能力非常有限.粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)模型可以有效提高SVM的学习效率,但会损失一定的泛化能力.提出一种新的粒度支持向量机学习算法,称为层次粒度支持向量机(Hierarchical Granular Support Vector Machine,HGSVM),通过定义一个新的数据置信度挑选对分类贡献较大的重要信息粒,并在每次的迭代训练中根据粒的重要性进行自动粒划,以获得更好的泛化能力.在UCI标准数据集上的实验结果表明,与传统的粒度支持向量机相比,本文的算法可获得较好的分类性能.

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人工智能与算法研究

基于遗传算法的决策形式背景的属性约简方法及其在决策分析中的应用

李金海1,梅长林2,张红英2,张晓2

2015, 36(8): 1803-1808.

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决策形式背景的最小约简可以使规则提取更加简便,也可以使所获取的规则更加紧凑,从而有利于数据的决策分析.对于如何快速求得决策形式背景的一个最小约简,已有一些启发式方法在这方面做了有益的尝试.然而,启发式思想求解最小约简遇到某些特殊的数据集会出现失效的现象.在决策形式背景中引入决策规则支持元与支持度,讨论了协调集与约简的等价判定定理,在此基础上提出基于遗传算法的决策形式背景的属性约简方法.数值实例分析表明,新约简方法能够在一定程度上弥补启发式算法存在失效现象的不足,从而有利于提高决策分析的效率.

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人工智能与算法研究

基于粒计算的格贴近度及其在图像检索中的应用

马媛媛(1,4),吕康2,徐久成1,朱玛3

2015, 36(8): 1809-1812.

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在粒计算的基础上,提出一种度量粒集间相似性的度量标准——基于粒计算的格贴近度理论.提出基于粒计算的内积、外积和格贴近度的概念以及相关性质和证明;将该理论应用于图像检索系统中;给出了一种综合查全率和查准率的评价方法,并将其用在基于粒计算的格贴近度与一般贴近度理论进行比较方面的应用.同时,给出了检索系统的检索结果图.结果显示基于粒计算的格贴近度在图像检索系统中效果优于普通贴近度方法.

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人工智能与算法研究

任意关系下粗糙集的拟阵结构

刘慧,祝峰

2015, 36(8): 1813-1816.

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广义粗糙集是经典粗糙集的延伸,而拟阵论是线性代数和图论的推广.将拟阵与广义粗糙集结合,有利于充分利用拟阵的理论体系来发展粗糙集.本文建立了三种任意关系下粗糙集的拟阵结构,并利用拟阵的特征来研究粗糙集.首先,构造了基于任意关系下左邻域为空和右邻域为空的两个集族,并证明其满足拟阵的独立集公理,从而形成了两种拟阵结构.其次,研究了这两个拟阵的关系,继而利用这两个拟阵的特征来研究粗糙集中上下近似的关系.最后,研究了孤立集对于可定义集族的影响.构造了一个去掉孤立集后满足拟阵闭集公理的集族,进而形成一个拟阵.同时讨论了这个拟阵的特性,如独立集、极小圈、秩函数等.

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人工智能与算法研究

商空间WSN动态拓扑分簇路由算法

李宇1,徐健锋(1,2),涂敏3,张远健(1,2),许园1,刘清1

2015, 36(8): 1817-1822.

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商空间方法是粒计算领域处理复杂问题求解的重要方法,其精髓在于运用保真保假定理对粒度空间的分层递阶诱导.合理高效地对无线传感器网络的分簇以延长网络寿命是近年来普遍认为的一个复杂问题.本文主要运用能量保假原理和分层递阶的思想逐层建立合理的分簇,对节点传输能量消耗进行优化,然后确定每个传感器节点到簇头和基站的传输路径.由此建立了基于商空间的WSN粒度模型,并提出了基于商空间的WSN动态拓扑分簇路由算法(QSRA),同时在此基础上研究了基于商空间的WSN动态拓扑多跳分簇路由算法(QSRA-M).算法中WSN的分簇形态可以动态适应网络能量消耗,使得节点能量消耗分布更合理.MATLAB仿真实验表明,与经典的分簇路由算法相比,该算法能够有效延长网络生命周期,同时体现了商空间理论在该领域的实际应用价值.

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人工智能与算法研究

基于元胞蚁群和卡尔曼滤波的行人流疏散模型

郭阳勇,男,1974年生,硕士,讲师,研究方向为智能交通;魏娟,女,1983年生,硕士研究生,助理研究员,研究方向为智能交通.

2015, 36(8): 1823-1826.

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为了有效模拟室内空间行人流疏散状况,结合元胞蚁群算法和卡尔曼滤波提出了一种新的疏散模型(Pedestrian Evacuation based on Cellular Ant,PECA).该模型首先基于位置吸引力和出口拥挤度给出了行人移动概率的计算公式,同时定义演化过程来阐述疏散策略,并利用元胞蚁群算法和卡尔曼滤波对最短疏散时间的优化模型进行求解.最后,利用建立的仿真平台进行实验,深入分析了疏散时间、出口宽度和初始行人密度之间的关系.结果表明,疏散时间与初始行人密度呈现正相关,而与出口宽度呈现负相关.与传统的元胞自动机疏散(Cellular Automaton,CA)模型相比,PECA的疏散效率更高.

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人工智能与算法研究

一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法

毛文涛(1,2),徐文涛(1,2),薛天宇(1,2),何玲(1,2)

2015, 36(8): 1827-1831.

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针对现有特征选择算法大多对特征之间的结构化效应考虑不充分、可能导致所选择出的特征集存在冗余、进而影响算法效率和代表特征精确度的缺点,提出一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法.该算法基于相关性强的特征其系数距离也较近的假设,首先引入分组标识矩阵,构建基于距离的组内特征相关性和组间特征区分度的度量标准,将分组特征选择问题转换为0-1多目标优化问题;其次,引入离散型粒子群算法,优化分组标识矩阵,使得组间区分度和组内相关性同时尽可能大,最终自适应确定最优分组结构.在UCI标准数据集上的对比实验结果表明,本文所提算法可以很好地识别特征中蕴含的分组结构,与现有代表性算法相比,该算法具有更高的分类预测精度.

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人工智能与算法研究

基于最大近邻粗糙逼近的特征选择算法

刘景华1,林梦雷1,王晨曦2,林耀进1

2015, 36(8): 1832-1836.

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基于邻域粗糙集的特征选择模型受到邻域参数值的制约.为此,引入最大近邻确定样本的邻域,构造了基于最大近邻粗糙集模型.在此基础上,提出了基于最大近邻粗糙逼近的特征选择方法.首先计算样本到与它最近同类和最近异类样本的距离来确定近邻类的大小,其次分析最大近邻类的性质提出快速求解样本正域的方法,最后采用前向贪心搜索策略构造特征选择算法.该算法不仅避免了邻域参数值的不确定选择,而且降低了对样本正域的判断次数.在3个不同分类器和8个UCI数据集上的实验结果表明：该模型不仅能够选择较少的特征,而且有效地提高了分类性能.

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人工智能与算法研究

基于快速增量学习的行人检测方法

施培蓓1,刘贵全2,汪中3

2015, 36(8): 1837-1841.

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行人检测器如何自适应场景的变化是智能交通的一个难点问题.当离线训练的分类器直接用于特定场景检测行人时,其分类性能将大大降低.针对该问题,提出一种基于快速增量学习的行人检测方法.所提方法的特点是以微小代价通过少量在线样本调整离线级联分类器的参数,同时保留原有分类器的分类能力.首先定义基于级联分类器架构的目标混合损失函数,接着分别对混合损失函数的离线部分和在线部分进行计算,得到离线部分的近似结果,然后对混合损失函数进行优化求解,最终给出快速增量学习方法的算法流程.在行人检测公开数据集上测试,相比于现有的增量学习方法,实验结果表明所提方法可以有效解决行人检测器的场景自适应问题.

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人工智能与算法研究

时间约束下的封闭出价多属性自动协商协议最优策略分析

张林兰1,刘青2,彭显琪1

2015, 36(8): 1842-1846.

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使用自动的agent来进行双边多属性协商,是当前人工智能领域的一个重要研究热点.通过引入一个公正的中间agent,提出了一个新颖的封闭多属性协商模型.协商双方agent同时向中间agent提交各自的出价,协商双方最关键的信息(比如每一轮的出价,效用偏好等)是完全私有的,不向对方公布.并进一步通过理论分析,基于期望效用最大化原则,给出了协商双方的最优策略.本文重要的贡献在于将复杂的多属性协商问题简化成单属性协商问题,并能避免交替式出价模式中协商双方都不愿同时让步或揭露更多信息这样一种僵局,在一定程度上能防止欺诈和投机行为.最后,通过一组模拟实验验证了所提出的协商模型是有效的.

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人工智能与算法研究

基于互信息的模糊粗糙集并行约简

徐菲菲1,魏莱2,毕忠勤1

2015, 36(8): 1847-1851.

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模糊粗糙集结合了粗糙集和模糊集的优势,使得可以直接处理连续值属性,成功应用于诸多领域.然而,在信息爆炸的时代,现实世界的数据绝大多数都在不断发展变化,传统的模糊粗糙集已不再适用于动态变化的数据.针对动态增长或变化的数据,将并行约简理论引入至模糊粗糙集中,结合信息论,提出信息论意义下的模糊粗糙集并行约简概念,并利用互信息的概念提出了基于互信息的模糊粗糙集并行约简算法.实验结果表明本文所提算法与传统的模糊粗糙集约简方法保持相近的分类准确率,但避免了繁琐的重新训练过程,大大提高了学习速度,因此,提高了分类的可扩展性和适应性.

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人工智能与算法研究

不一致决策表快速知识约简算法研究

常玉慧(1,2),郭庆军(1,2),钱进(1,2 )

2015, 36(8): 1852-1856.

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知识约简是粗糙集理论重要研究内容之一.目前,通常采用差别矩阵来计算不一致决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简,可以获得所有约简,但算法复杂度较高,在较大数据集下非常耗时.针对不一致决策表,提出不一致决策表的一致化决策表转化算法,将计算原不一致决策表的约简转化为计算一致化决策表的约简.给出了5种一致化决策表约简的定义,探讨了各种约简结果之间的关系,利用相对不可辨识的对象对构建了高效的差别矩阵知识约简算法.理论分析和实验结果表明,本文所提出的算法能够有效地减少计算时间,适合处理大数据集.

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人工智能与算法研究

拟阵在网络安全中的应用

马对霞,林姿琼,祝峰

2015, 36(8): 1857-1860.

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随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性质去判断该网络的安全性.首先,根据网络中服务器与用户之间的关系定义了一个函数,然后借助于这个函数可以构造用户集上的一个集族,经证明这个集族是满足拟阵的独立集公理的,从而可以建立网络中的一个拟阵.其次,为了实现这个拟阵在网络中的实际应用性,研究了它的一些基本的性质,如基,极小圈等.最后,讨论了当由一个网络导出的拟阵为特殊的几类拟阵时该网络的安全性.

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人工智能与算法研究

结合LLE的HMM回转窑喂煤量趋势预测研究

刘云龙, 张小刚,曾林,陈鸡平

2015, 36(8): 1861-1864.

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参照流形学习的非线性变换思想,提出一种结合局部线性嵌入(LLE)的隐马尔可夫模型(HMM)进行回转窑喂煤量变化趋势的预测.LLE-HMM通过LLE对特征数据进行非线性特征变换,接着将变换后的特征数据量化成具体的观测符号值,然后利用HMM建立回转窑喂煤量趋势的预测模型.通过对回转窑生产过程数据的仿真,结果表明与PCA-HMM、ICA-HMM相比,LLE-HMM的测量精度高,跟踪性能好,能满足喂煤量变化趋势预测的要求.

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人工智能与算法研究

基于SVM-RFE-BPSO算法的特征选择方法

林俊,许露,刘龙

2015, 36(8): 1865-1868.

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为了在特征选择中获得具有较高分类准确率的特征子集,提出了一种基于支持向量机递归特征消除法(SVM-RFE)和二进制粒子群算法(BPSO)的特征选择方法.该方法首先利用SVM-RFE快速去掉部分无关特征,初步缩减数据维数,然后以粒子群算法继续搜索最优子集,并将SVM-RFE算法得到的优良子作为粒子群算法的部分初始种群,使后续粒子群算法有一个较好的搜索起点.SVM-RFE既减少了粒子的搜索空间,又为其提供了先验知识,从而提高算法的搜索效率和识别精度.实验结果表明,该方法可以在分类准确率更高或相等的情况下得到维数更少的子集.

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人工智能与算法研究

产甲烷的常温古细菌和嗜热古细菌的代谢网络比对研究

陈璟,须文波

2015, 36(8): 1869-1873.

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生物网络比对是生物体的结构、功能和进化分析的重要研究手段.以从KEGG数据库获得的产甲烷的常温古细菌Methanosarcina acetivorans(M.acetivorans)和嗜热古细菌Methanopyrus kandleri(M.kandleri)的代谢网络为对象,采用了网络比对算法Matching-based Integrative GRAph Aligner(MI-GRAAL)对它们的全局代谢网络以及hub模块网络进行了比对.比对结果表明采用度、聚集系数以及离心率三个度量参数相结合的网络比对结果明显优于其它度量参数的计算结果,且结果更稳定.同时发现常温产甲烷菌M.acetivorans的hub模块与嗜热产甲烷菌M.kandleri的hub模块相似代谢途径的拓扑基本一致,不相似的代谢网络中有818％以上的节点都在嗜热产甲烷菌M.kandleri的最紧密的7-核中,推测嗜热菌的耐热性可能与受到胞内酪氨酸的影响.

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图形与图像与其它

一种HEVC编码单元快速划分决策算法

陶耀东1,王鹏博(1,2),高春3,于波1

2015, 36(8): 1874-1877.

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HEVC是下一代视频编码标准,为高清和超高清视频提供了编解码方案.在视频质量相同的情况下,HEVC比H.264节省约50％的有效码流.HEVC高的压缩率是以复杂的递归划分算法,更长编码时间为代价的.本文提出了一种基于统计的快速划分决策算法,旨在减少不必要的子划分,降低编码复杂度.该算法是利用CU空间相关性的特点：CU越小,划分后四个子CU就越相似,它们的率失真值就越接近CU率失真值的1/4.通过对CU的率失真值和划分前CU的率失真值的1/4比较,决定是否继续进行子划分.实验结果表明,该算法在码率增加不超过2％的前提下,在低复杂度配置和高效率配置下平均节省了24％和29％的编码时间,PSNR值基本不变.

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图形与图像与其它

一种图像分割聚类数自适应计算方法

包翔1,宋余庆1,刘哲(1,2),刘毅 1,郑明杰1

2015, 36(8): 1878-1881.

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聚类理论是进行图像分割时的一种常用工具, 然而多数聚类算法不能自动确定合适的聚类个数.提出一种基于高斯核密度函数的图像分割聚类数自适应计算方法.首先运用尺度空间滤波理论得到相应图像灰度值核密度函数的指纹图,然后运用高斯滤波理论得到滤波之后的核密度函数,再根据其与原核密度函数的相似程度得到聚类个数,最后将其作为核模糊聚类算法的初始参数进行分割.我们利用聚类标准I指标对分割结果进行评价,结果表明,该方法能准确地确定图像的初始聚类个数,并能达到更好的分割效果.

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图形与图像与其它

一种结合误差图像和模运算的大容量隐写算法

刘久文1,潘峰(1,2),李军1

2015, 36(8): 1882-1885.

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嵌入容量和安全性是决定一个图像隐写算法质量的两个重要因素,提出一种兼顾隐写容量和抗检测性能的新型空域隐写算法.该方法首先应用jpeg压缩及解压处理载体图像得到压缩图像,再用载体图像与之对比求得误差图像,而后结合最佳扩域因子求出对应的基数矩阵,确定适合嵌入秘密信息的像素点,最后使用混合进制系统编码秘密信息比特,并将所得混合进制值分情况嵌入到载体图像中,从而实现秘密信息隐藏.实验结果表明,相比EALSBMR和HUGO等同类图像隐写算法,该算法不仅执行过程简洁高效,而且不可感知性和不可检测性也较为良好,最大嵌入率达到4bpp则确保了该算法在隐写容量上的明显优势.

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图形与图像与其它

基于多种色彩空间的像素覆盖分割方法

董艳,梁久祯

2015, 36(8): 1886-1890.

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基于线性分离的像素覆盖分割方法需要人为确定分类数量,覆盖分割矩阵的初始化也未能很好的利用图像中已有的信息.为了解决这些问题,提出一种基于多种色彩空间的像素覆盖分割方法.首先使用HSI空间峰值直方图确定图像分割数,其次利用FCM聚类方法确定端元矩阵,在不同色彩空间定义不同的距离度量对覆盖分割矩阵进行初始化,再利用像素覆盖分割方法对图像进行分割.最后采用PRI和VOI评价指标对在不同色彩空间的像素覆盖分割结果进行评价,根据评价结果确定图像的最优分割色彩空间和最优分割.实验结果表明,该方法分割结果优于FCM聚类方法,通过PRI和VOI评价指标可以为图像分割选择合适的色彩空间.

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图形与图像与其它

Hadoop的小图片处理技术及其在人脸特征提取上的应用

余征,龚勋,李天瑞,张钧波

2015, 36(8): 1891-1895.

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人脸识别算法作为一种较流行的生物识别技术,受到各界人士的关注.随着人脸识别技术商业化的不断推进,越来越多的应用场景面临实时性的要求.如何对海量人脸图像快速处理显得格外重要.Hadoop是为处理大数据而设计,在数据密集型大数据处理上取得了良好成绩.但它能否应对I／O密集型图像数据(海量人脸小图像)带来的挑战,还值得探究.以人脸识别的重要阶段特征提取为例,根据人脸图片特点,结合MapReduce模型和Hadoop组合分片方法,设计并实现基于Hadoop的人脸特征提取方法,并分析Hadoop用于处理海量小图像文件时的性能.实验证明,Hadoop对海量小图像文件的处理表现良好.

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图形与图像与其它

基于Gabor小波和有监督2DNPE的人脸识别方法

徐秀秀,梁久祯

2015, 36(8): 1896-1901.

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针对人脸图像识别易受光照、表情等外部因素影响这一问题,提出一种基于Gabor小波和有监督二维近邻保持嵌入算法(S2DNPE)的人脸识别方法.传统的2DNPE算法是一种无监督的流形学习算法,没有考虑类成员之间的关系,为了提高算法的鉴别能力,在其基础上引入类别信息使其变为有监督的2DNPE算法.首先利用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,得到对光照、表情等因素都具有一定鲁棒性的图像特征,然后应用S2DNPE算法对其进行降维、提取映射到低维子空间的特征向量,最后采用最近邻分类器分类识别.在Yale、FERET和AR人脸库上进行实验,结果表明,与2DPCA,2DLPP,2DNPE,B2DLPP及G2DPCA算法相比,该方法具有较好的识别率.

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图形与图像与其它

一种类三步搜索策略的快速压缩跟踪算法

钱凯,陈秀宏,孙百伟

2015, 36(8): 1902-1906.

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为进一步提高压缩跟踪算法的实时性,提出一种改进的快速压缩跟踪算法.在跟踪过程的目标检测阶段采用类似于三步搜索的策略减少计算复杂度.在较大的搜索范围内,以较大的步长用滑动窗进行目标检测.得到目标位置后,在以此位置为中心的较小范围内,以较小步长用滑动窗进行目标检测,得到当前最佳位置.在前一步得到的位置上做步长最小的目标检测,由跟踪算法得到最终的目标位置.对不同视频序列的跟踪结果表明,提出的算法在对跟踪精度几乎没有影响的前提下,提升了算法的效率.相比传统的压缩跟踪算法和快速压缩跟踪算法,提出的算法更能满足实时性要求.

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图形与图像与其它

基于平均空闲时间分配的低功耗调度算法

张忆文(1,2),郭锐锋1,刘娴(1,2),段立明(1,2,3)

2015, 36(8): 1907-1910.

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针对周期任务,考虑通用的功耗模型,结合动态电压缩放技术和动态功耗管理技术,提出了基于平均空闲时间分配的低功耗调度算法.该算法是两阶段的调度算法,离线阶段计算静态运行速度,回收静态空闲时间;在线阶段回收动态空闲时间,调节处理器的运行速度,并适时地利用动态功耗管理技术关闭处理器,以降低处理器能耗.仿真实验表明所提的算法比使用基于贪婪空闲时间分配的DRA算法平均节约大约6.55%的能耗.

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图形与图像与其它

一种引入关键速度的节能调度算法

郭锐锋1,邓昌义(1,2),张忆文(1,2),刘娴(1,2),王鸿亮(1,2)

2015, 36(8): 1911-1914.

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Look Ahead-EDF(LA-EDF)算法利用DVS技术降低系统能耗,保证所有任务都满足截止期的同时,推迟任务执行.但是忽略了静态功耗以及处理器状态切换能量开销,造成系统资源的浪费.针对LA-EDF算法未考虑处理器状态切换能量开销,提出一种基于关键速度的LA-EDF-CRITICAL调度算法.该算法引入关键速度来确定处理器的运行速度,通过比较空闲时间,确定处理器的是否进入休眠状态.仿真实验表明所提LA-EDF-CRITICAL算法比LA-EDF算法节约0~18.06%的能耗.

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图形与图像与其它

VLIW DSP处理器下累加计算优化方法

杨阳朝(1,2),顾乃杰(1,2),任开新(1,2),赵增(1,2)

2015, 36(8): 1915-1920.

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当今VLIW DSP处理器拥有的指令种类越来越多,它们大多利用单一指令来完成一组复杂的计算,从而提高相关操作的执行效率.无论是在现有数字信号处理程序中,还是使用各种优化手段之后的程序代码中,累加计算在VLIW DSP处理器运算的程序中总是频繁出现,编译器如何自动高效地识别并合成处理器特有的累加指令就变得尤为重要.提出一种VLIW DSP处理器下累加计算优化方法,算法可以自动合成目标处理器的累加指令,充分利用处理器体系结构和资源的特点.最后在BWDSP处理器上实现本文的优化算法,实验结果表明,本算法有效减小了程序累加部分的汇编代码长度,从而提高了BWDSP对累加计算的处理能力.

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