小型微型计算机系统

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范超,赵荣彩,单征,李朋远,

2016, 37(9): 1889-1897.

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目前主流的优化编译器无法通过已有的循环变换技术使得含有结构体计算类型引用的循环被优化处理，而结构体计算类型存在于大量的科学计算程序中，严重影响了程序性能的提升.本文从两方面考虑，提出了结构体向量化中的存储优化方法.首先针对结构体在内存中的存储存在“间隙”的问题，提出了结构体的存储预优化算法，压缩结构体的存储空间；其次为了发掘程序中更多的向量化机会，本文提出了程序单元（PU）内结构体数组的动态数据重组优化方法，对程序进行进一步的优化，在当前PU内通过改变结构体数组在内存中存储方式，使得包含结构体数组引用的循环能够被向量化.实验结果证明，文中提出的优化方法对SPEC CPU标准测试程序组中的部分应用程序具有明显的性能提升.

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利用分组算法实现高效的并行程序模型检测

王云云,韩文廷,周军蕊,陈俊仕,姚文军,安虹

2016, 37(9): 1898-1903.

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在并行时代，模型检测技术（通常也被称为状态空间搜索）是验证并行程序正确性的有效方法.由于线程执行次序的不确定性，线程之间交互次序的改变导致程序状态呈指数性增长，因此在利用状态空间搜索法搜索程序状态时，状态爆炸是亟需解决的难题.为了改善该问题，提出基于分组的模型检测方法.针对操作不同变量的线程，在程序中简单添加制导语句对其进行分组，之后利用该分组信息搜索状态空间，并实时记录已完成搜索的分组信息，从而避免搜索冗余状态.实验结果表明，本文提出的方案对于缓解状态爆炸问题有很好的效果，制导分组前后，测试程序的状态集平均减少了67%，有效提高了并行程序验证效率.

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一种检测竞争并自调节的动态读写锁

张恒,陈海波

2016, 37(9): 1904-1909.

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传统的同步机制设计限制了多核平台上多线程应用的可扩展性，其中被广泛使用的读写锁问题特别突出.目前的读写锁研究大多偏向读多写少的场景，其方法是尽量提高读者执行的效率，将开销转移到写者执行的过程中.然而写者的执行过程会使得临界区进入互斥状态，此时只允许一个线程在临界区中执行，所以大量的写者执行开销会降低多线程应用程序的性能.本文通过研究读者与写者加锁特点，提出一种动态读写锁.动态读写锁通过检测读者加锁时竞争情况，循序渐进地提高读者执行的可扩展性，避免给写者执行增加无意义的开销.测试结果表明，动态读写锁在50%至99%读比例下表现出极好的性能，并且能对内存键值系统带来较为全面的性能提升.

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个性化微博实时推荐模型研究

石磊,陶永才,李俊艳,卫琳

2016, 37(9): 1910-1914.

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微博作为一种具有代表性的社交新兴媒体，为用户提供实时的、个性化的信息服务，可以让用户从海量信息中快速获取自己感兴趣的、实时的信息.提出一种个性化的实时微博推荐模型（Personalized and Real-Time recommendation model，PRT），为了提高推荐的效率和准确性，PRT基于LDA主题模型获取用户动态偏好，根据用户偏好把用户分为不同的用户组，为用户组提供整体的局部推荐列表.PRT根据用户上次浏览微博时间t0的不同，为用户推荐从t0到当前时间发布的微博，满足用户对微博推荐的实时、个性化需求.本文使用从新浪微博获取的真实数据验证了模型的高效性和准确性，和算法CT比较，个性化实时推荐模型PRT的准确率提高了10.6%，召回率提高了8.4%，为用户提供了更准确的推荐.

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云存储环境下QoS感知的副本放置算法

张鸿,刘漳辉,林兵

2016, 37(9): 1915-1919.

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云计算作为一种新的商业计算模型，提供了弹性计算和存储资源等服务.云计算具有超大规模、高可扩展性、高可靠性、虚拟化、按需服务和价格低廉等特点，许多用户把应用提交到云环境下运行.随着越来越多的数据密集型应用部署到云计算环境上运行，应用会有不同的QoS要求.为了保证在放置应用数据副本时，数据副本都能满足应用的QoS要求，我们需要考虑云计算环境下QoS约束的应用数据副本放置问题，为此提出一种QoS感知的副本放置算法（QoS-Aware Replica Placement with PSO，QRPPSO），该算法首先对QoS约束集的属性进行量化，然后构建目标优化模型，最后在副本放置优化算法引入粒子群优化来决定副本放置位置.仿真实验结果表明所提策略能有效解决QoS约束的应用数据副本放置问题.

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一种面向QoS的Web服务动态评估模型

王玉标,文俊浩,周魏,王喜宾,

2016, 37(9): 1920-1924.

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为了降低Web服务评价指标数据中人为主观因素的不确定性?服务提供商服务质量(QoS)的不确定性和确保指标项权重准确性，提出一种Web服务动态评估模型，运用灰色系统理论(GST)中的灰色处理方法对人为主观评分数据进行模糊化处理.同时，Web服务的主客观因子权重分别采用层次分析法(AHP)和改进的熵值赋权法计算，将主客观的权重进行组合计算综合权重，该模型具有反馈机制，通过QoS监测中心修正服务提供商提供的QoS值，能够自适应服务的动态变化.最后，仿真实验验证了本文所提出的评估模型不仅能适应动态变化的环境，而且能够保证用户选择服务的实际质量，克服了评价中出现的个体差异、恶意评价，实验结果表明，所提出的服务评估模型与选择策略具有可行性和实用性.

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面向动态演化的软件行为相关性分析研究

蒋旭东,谢仲文,李彤,明利,吉才盈

2016, 37(9): 1925-1929.

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针对软件行为相关性提出一种基于HMM的分析方法，以软件行为属性：参数、上下文环境、动作、状态、接口和端口为可观测状态集，构建了行为相关性分析算法.首先，通过可观测序列训练出HMM数学模型，然后根据模型和可观测序列计算隐藏的软件系统行为状态序列，最后用软件部件状态向量表示软件行为状态，通过软件系统状态迁移而引起的部件状态向量的迁移分析出部件之间的相关性.在文章的最后通过仿真实验检验了该软件行为相关性分析方法的可行性和有效性.

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远程不可信存储的数据完整性巡检算法研究

徐光伟,杨延彬,林柯,石秀金

2016, 37(9): 1930-1936.

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数据所有者把自己的数据存储在远程存储空间正成为一种非常有前景的数据服务模式.这种数据存储因数据所有者失去对数据的直接控制，而面临着不可信第三方存储服务提供商（Storage Service Provider，SSP）造成数据丢失的潜在威胁.目前普遍采用基于同态技术的数据完整性校验算法，但现有的算法中忽略了数据检测时数据大小、数据重要性等数据自身因素对检测效率的影响.提出一种基于伪随机函数和同态BLS短签名的混合校验算法，结合被校验数据的大小和重要性等因素，在权衡检测效率和校验安全性下采用概率循环抽样检测方式执行数据巡检.理论分析和模拟测试结果表明，算法在区分不同重要性的数据及数据大小的条件下，提高了数据巡检时的检测效率.

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一种利用商空间方法的优化测试用例集生成算法

吴蕾,李龙澍,李学俊

2016, 37(9): 1937-1941.

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在对软件系统进行测试时，由测试需求创建的测试用例集往往数量庞大且存在冗余，为了提高测试效率，降低测试成本，需要优化测试用例集.因此基于商空间理论，提出一种优化测试用例集生成算法：利用测试需求间的相互关系，首先运用商空间理论中的属性投影法进行测试用例集的分解，再运用商空间理论中的属性合成法对分解所得的测试用例商集进行合成，同时采用半序结构来描述测试用例子集之间的关系，从而最终在合成结果中通过简单的选择即可得到优化测试用例集.先通过理论证明了该算法的有效性；再通过仿真实验模拟该算法在不同情况下的约简效果，不仅进一步验证该算法在测试用例集约简上的优势，而且得出影响该算法约简效果的两个因素.

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一种控制流基本块的静动态结合反汇编方法

唐成华,王璐,张鑫,王宇,强保华,

2016, 37(9): 1942-1946.

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针对静态反汇编间接跳转定位难和反汇编路径覆盖等问题，提出一种基于控制流基本块精确的静动态结合反汇编方法，首先利用函数定位切分识别函数块依赖关系，其次从超汇编指令集中产生粗粒度控制流图，接着结合中断标记点处理机制实现对代码执行路径可知，继而建立精确的控制流基本块，并最终完成以实际控制流引导的反汇编过程.实验结果表明该方法能有效地提高代码反汇编的准确性和覆盖率，为代码分析提供了一种新的解决途径.

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基于遗传算法的资源服务链构建方法

李佳,李海波

2016, 37(9): 1947-1952.

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协同制造环境中，由于制造资源之间的依赖关系非常复杂，各组织机构间的业务交互以及工作流建模难度更大.通过分析资源服务之间的依赖关系，以及工作流间的交互特点，针对服务于工作流的资源服务序列，提出一种制造资源服务序列的构建方法，即资源服务链构建方法.该方法适合采用演化算法解决，因此，提出基于遗传算法的资源服务链构建方法RSCGA.该方法采用常用的实数编码，形式化资源依赖关系，再提出相应的依赖关系检测算法，并计算染色体的适应值，在个体的选择上选取父代和中间种群中等位较好的染色体，最后构建出正确的资源服务链，可为工作流提供高效的资源服务.最后结合实例对该方法进行实验验证，结果表明本文的遗传算法可以生成不存在资源依赖关系冲突的资源服务链.

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动态数据挖掘的构造性学习方法综述

王伦文,冯彦卿,张铃

2016, 37(9): 1953-1958.

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大数据时代，各种传感器获取的数据量激增，由于存储空间的限制和实时处理的需求，动态数据挖掘技术取得快速发展.本文在介绍了动态数据的特点、挖掘技术和难点的基础上，分析了当前动态数据挖掘的研究与应用现状.结合构造性神经网络运算复杂度低，适合增量学习的特点，分析了构造性学习方法在静态数据挖掘方面的最新进展，论证了构造性学习方法适合于动态数据挖掘的理论依据，并与其他典型学习方法在运算复杂度等各方面性能上进行比较，说明其了优势与不足.介绍了构造性学习方法在动态数据挖掘方面的若干应用，并对下一步的研究进行了展望.可望为读者提供有益借鉴和参考.

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POF环境下的一种内容中心网络架构及其实现

王振法,王雷,高翔宇,王嵩

2016, 37(9): 1959-1963.

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软件定义网络（SDN）通过分离转发层与控制层提高转发效率和灵活性，但受限于IP路由无法从根本上解决内容并发分发等问题.内容中心网络（CCN）提出的内容路由从原理上提供了解决思路，但实际中基于SDN的CCN实现方案仍需依赖IP路由.协议无感知转发（POF）协议是对OpenFlow协议的扩展，支持任意格式的转发数据包.在POF环境下，提出一种内容中心网络架构及实现方案POFCCN，采用比原始CCN路由效率要高的不依赖于IP的导向路由，实现了自定义网络层数据格式协议，在真实网络环境中进行了部署与实验，并应用到实际系统.

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无线网络中机会网络编码与代数网络编码相结合的重传方案

王练,施文哲

2016, 37(9): 1964-1968.

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提出无线网络中机会式网络编码与代数网络编码相结合的重传方案，采用代数网络编码策略来解决非关联特性包的重传问题.该方案分两个阶段，第一阶段采用机会网络编码恢复关联包的丢包；第二阶段采用代数网络编码对非关联包进行包恢复.代数网络编码阶段把机会式网络编码恢复关联包后的矩阵作为代数网络编码的初始信息矩阵，依据该矩阵的满秩分解的结果筛选出合适的编码矩阵，再删除该矩阵中的关联包所对应的列使得非关联包的转移矩阵的行列式不为零，接收端依据转移矩阵一次可恢复多个非关联包.该方案的优势在于充分利用机会网络编码编解码容易，与代数网络编码一次可恢复多个非关联丢包的优势，最大化编码增益，降低了重传开销.仿真结果证明该重传方案优于典型机会式网络编码的重传性能.

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一种代码碎片化的Android应用程序防二次打包方法

樊如霞,房鼎益,汤战勇,,陈晓江,刘方圆,李政桥,

2016, 37(9): 1969-1974.

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近年来，随着Android智能设备的流行和普及，该平台上的恶意应用也越来越多.并且，研究表明，大部分的恶意应用都是通过将合法的应用进行二次打包而产生的.现有的解决措施大都集中于事后的二次打包应用及恶意应用的检测方面.加壳技术作为一种主动保护措施，近两年来也被用于Android应用程序的防二次打包保护.但目前的Android加壳系统都忽略了可执行文件（dex文件）易被从内存中窃取而造成的二次打包威胁.针对该问题，本文提出了代码碎片化加壳的方法来防止应用程序被二次打包.该方法使得应用程序的可执行代码在其执行的整个生命周期中，始终以碎片化的形式存在，大大增加了攻击者获取完整dex文件的难度.实验结果分析表明，该方法能够有效地抵抗二次打包威胁，同时，未对性能造成较大影响.

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针对指令重叠混淆技术的恶意代码反汇编研究

戴超,庞建民,梁光辉,白虹,张啸川,陈茜月,

2016, 37(9): 1975-1979.

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为了规避反病毒检测，恶意代码普遍采用混淆技术对抗检测技术.指令重叠是一种恶意代码开发者广泛应用的一种混淆技术，能够有效对抗静态分析.对指令重叠混淆技术的原理进行了分析，将指令重叠混淆分为jump-current型、jump-backward型以及jump-forward型，进而设计一种改进的行进递归反汇编算法.该算法基于控制转移指令的类型、控制转移指令的转移方向、指令重叠的地址范围实现了对指令重叠混淆技术正确识别.通过实验，本文提出的算法能够有效检测识别采用指令重叠混淆技术的恶意代码，进而提高了反汇编分析的准确性，同时未对执行效率产生显著影响.

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移动社交网络中一种朋友匹配的隐私保护机制

贾磊,罗恩韬,王国军

2016, 37(9): 1980-1985.

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随着移动社交网络的迅速发展，越来越多的用户通过属性配置文件去寻找和自己兴趣相仿的朋友，促进人们之间的沟通交流，但是这些移动社交网络中存在的一个关键问题是如何保护用户隐私信息和通信的安全性.提出一种新颖的机制，用户定义完请求配置文件后，移动社交网络通过配置文件信息匹配和当前用户兴趣相近的其他用户；用户匹配完成后，该机制在发起者和匹配者之间建立安全的通信通道.分析表明，本文的机制具有安全性、可验证性以及计算和通信的高效性.利用广泛的社交网络数据评估表明，我们的机制比现有的方案更加有效.

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面向个性化服务的多维属性信任推理研究

樊悦芹,张永胜,常良,

2016, 37(9): 1986-1990.

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针对当前云服务缺乏有效信任保障机制的问题，提出基于多维属性信任传递的个性化服务评价策略.该策略综合多维属性计算服务实体可信值，利用直接信任和间接信任建立可信空间，实现以直接信任为主，公共信任反馈为辅的个性化服务评价体系.通过研究云服务与云用户之间可信关系的计算、传递、推理方法，设计了基于多维属性信任传递的个性化服务选择算法.经过实验结果表明，该模型与传统可信服务计算相比，虽增加了少量协商步骤，但能够使可信值计算更加准确，可以有效提高云服务-云用户交互的成功率，为云服务可信研究提供一种新思路.

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安全低能耗的无线传感器网络范围查询协议

宋玲,齐东阳

2016, 37(9): 1991-1996.

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针对无线传感器网络中数据的范围查询所要求的低能耗和高隐私保护要求，提出一种能保护数据的隐私性和验证数据的完整性的低能耗范围查询协议（SPRQ）.基于两层传感器网络，SPRQ协议采用质数融合技术来保护所查询数据的隐私性；同时，SPRQ基于和值链的验证方案，将传感器节点采集的感知数据构成一条隐形的数据链，Sink节点通过验证数据链的完整性以实现对查询结果的完整性的判断.通过理论分析，说明了SPRQ可保证查询过程中数据的安全性；仿真实验结果表明，SPRQ所采用的质数融合技术能够有效地减少前缀编码过程中所增加的数据量，使得无线传感器网络中节点的能耗更低.

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基于博弈模型的位置服务隐私保护效果分析

杨梅,白光伟,沈航

2016, 37(9): 1997-2001.

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现有位置服务隐私保护方法大多没有考虑通信成本并且忽略了强攻击者的背景知识，导致隐私保护效果降低.针对该问题，对基于精度和基于哑元的位置隐私保护效果进行量化分析，考虑了服务质量损失和通信成本及位置语义多样性因素.首先分别构建用户攻击者博弈模型，用于计算用户最优位置隐私保护和强攻击者最佳位置隐私攻击，为选择位置隐私保护方法提供理论依据.在此基础上，通过理论分析结合仿真实验评价不同约束条件下的隐私保护效果.结果表明，用户需要根据位置服务请求数目、观察时间长度、服务质量损失以及通信成本需求等因素来选择合适的位置隐私保护方法.

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物联网中基于跨层行为可信的访问控制机制

陈迪,周鸣争

2016, 37(9): 2002-2006.

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随着物联网的深入发展，其面临的安全威胁也得到广泛关注，访问控制机制能够保证系统资源合法、受控地被使用，可以有效解决安全问题.提出一种基于跨层行为可信的分布式访问控制机制，该机制将信任模型与访问控制相结合，引入跨层设计考察节点在不同网络层次的行为参数，利用引入参数的k-means聚类判断节点行为的信任等级，并生成不同的访问控制策略.该机制实现跨层信息的可靠传递和信任等级划分的离线学习，仿真实验结果表明能够实时监控节点行为，动态变更节点权限，阻断与不可信节点之间的数据分发，保证网络的可靠运行.

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知识图谱学习和推理研究进展

吴运兵,杨帆,赖国华,林开标,

2016, 37(9): 2007-2013.

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知识图谱是在大数据时代背景下产生的一种新型知识表示方式和数据管理模式.学习和推理是知识图谱应用研究的核心内容之一，主要任务是链接预测、实体解析和基于聚类的链接等，它能够进一步完善知识图谱，并解决问题回答和信息检索等领域问题，因此，学习和推理的算法研究具有十分重要的意义.国内知识图谱研究和应用正处于开展阶段，学习和推理算法的中文文献相对较少，针对当前知识图谱的学习和推理算法进行了归纳总结和介绍，比较各种算法的优缺点，同时对当前研究中所面临的一些主要问题及发展方向进行了探讨.

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移动对象高密度子轨迹聚类算法

迟相松,皮德常,关鹏

2016, 37(9): 2014-2018.

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针对传统DBSCAN算法可以发现任意形状的聚类簇，但很难选择出合适参数的问题，将快速搜索高密度点的方法应用到轨迹聚类.融合流失量概念，采用Hausdorff距离替代传统的欧式距离，并用轨迹子段代替轨迹中的点，提出一种快速搜索的移动对象高密度子轨迹聚类算法（HFDST）.HFDST算法通过两个参数theRho和theDelta确定聚类中心，利用递归函数NearestNeighbor确定其它未被分类的轨迹子段，从而解决了DBSCAN算法因两个参数和MinLns选取过大或过小而影响聚类结果的问题.在真实移动对象轨迹数据上的大量对比实验结果表明，HFDST算法能够在轨迹子段集中发掘出更多隐藏信息，具有更好的聚类效果和更高的时间效率，并且对参数有很好的鲁棒性.

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动态多子群差分进化算法

刘宏志,欧阳海滨,高立群,潘改

2016, 37(9): 2019-2023.

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为有效提高差分进化（DE）算法的优化性能，提出一种动态多子群差分进化（DMSDE）算法.该算法从种群多样性的角度，提出一种动态多子群策略，以增加算法跳出局部极值的可能性.然后，设计了一种平衡局部搜索和全局搜索的随机引导变异操作，以提高搜索的有效性和广泛性.同时，引入全局最优学习操作，防止算法早熟.最后，与差分进化算法和各种改进的差分进化算法及其他智能优化算法做比较，仿真数值结果表明了DMSDE算法的有效性.

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基于字典排序和解关联的多目标优化算法

杨志翔,史文浩,张宁

2016, 37(9): 2024-2028.

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基于分解的多目标进化算法（MOEA／D）正成为一种越来越受欢迎的多目标优化算法.但是它也有一些不足之处.例如，每一个新生成的解将会对多个相邻的子问题中的解进行更新，这样同一个解可能关联好几个子问题，会引起多样性的损失.因此，提出了一种MOEA／D的改进算法，先通过字典排序选出子代种群，以保证种群的多样性.然后，通过一种基于解与权向量之间角度信息的关联过程将解与子问题相关联，以此来提高算法的收敛效率.所提出的算法与其它一些多目标优化算法在2至3目标的基准测试问题上进行了比较.实验表明，所提出的算法优于与之比较的其它算法.

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混合模拟退火的布谷鸟算法研究

马灿,刘坚,余方平

2016, 37(9): 2029-2034.

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针对基本布谷鸟搜索（Cuckoo Search，CS）算法在寻优过程中收敛速度慢、寻优结果精度不高的问题，提出一种混合模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法的布谷鸟算法（SACS）.算法采用退火时机的判断准则判断是否陷入局部最优，若陷入则让算法进入模拟退火机制，以一定的概率得到一个更差的解，使得算法跳出局部最优，增强算法寻找最优解的能力.通过对经典测试函数和旅行商问题进行测试，结果表明，改进后的SACS算法提高了基本CS算法的收敛速度以及寻优精度，对于函数优化问题和组合优化问题都具有一定的优势.

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二阶邻居网络算法研究

李敬伟,童向荣

2016, 37(9): 2035-2039.

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以往网络信息传播的研究多关注于节点的度等性质研究，然而节点的信息传播能力不仅与节点度有关，更与其邻居网络，即子网有关.为了对信息在网络上的传播进行有效控制，我们对局部网络拓扑结构进行研究.提出一种邻居度生成算法，对一个局部网络，通过分析每个节点的邻居度结构，可以有效地得到网络中每个节点的一阶邻居节点、二阶邻居节点、邻居度等节点属性信息，并依据这些信息来划分节点在网络中的重要性.仿真实验表明，邻居网络生成算法可行，可以快速计算出网络中各个节点的邻居度，并能够较好地将邻居节点进行邻居度划分.

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一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法

张丹丹,罗可

2016, 37(9): 2040-2045.

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针对传统K-means算法过度依赖初始聚类中心、易陷入局部最优、不能处理边界对象及聚类精度低等问题，提出一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法.此算法首先利用密度和最大距离积法初始化粒子群；然后采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重、动态调整的学习因子和引入的随机粒子来避免陷入局部极值，使算法快速收敛于全局最优；最后结合粒子群和粗糙集来优化K-means算法.通过对几个常用UCI标准数据集的仿真实验表明，提出的算法不仅能减少对初始聚类中心的依赖、有效抑制局部收敛，而且聚类准确率更高，稳定性更强.

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基于群体决策和选择性融合的证据组合方法

吴迪

2016, 37(9): 2046-2049.

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多数学者认为，利用修改证据体的方法来解决证据冲突问题较为合理，然而现有的融合方法均采用组合性融合方法，当焦元数目较多时运算量过大.针对此问题，提出一种基于群体决策和多准则选择性融合的证据组合方法，首先利用不同的群体决策方法对证据体进行预处理，以达到消除证据冲突的目的，然后采用选择性融合方法代替传统的组合性融合方法，选取证据可信度、证据信息散度和证据冲突度量三个评价指标并基于排序融合实现多个准则的综合利用，最终从多个待组合证据中选取一组最优的证据作为最终的融合结果.实验结果表明本文所提方法是合理有效的.

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R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析算法

卢桂馥,邹健,王勇

2016, 37(9): 2050-2053.

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基于R1范数的主成分分析（R1-PCA）是一种鲁棒的主成分分析算法.但是R1-PCA并没有考虑样本间的流形结构；另外，由于R1-PCA是基于L2范数来对样本进行中心化的，使得其样本均值对于R1-PCA而言不是最优的.对此，提出一种R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析（R1-MRPCAOM）算法.通过把流形正则化项加入到R1-PCA的目标函数中，使得R1-MRPCAOM能保持样本的流形结构；通过把均值作为待求解的变量，从而给出相对于R1-MRPCAOM的最优均值.利用半二次优化技术，设计一种求解R1-MRPCAOM的高效算法并证明了其收敛性.在数据库上的实验表明，R1-MRPCAOM比传统的PCA和R1-PCA有着更好的性能.

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多种群子空间学习粒子群优化算法

孙辉,朱德刚,王晖,赵嘉,

2016, 37(9): 2054-2059.

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针对标准PSO在处理复杂高维优化问题时易出现收敛速度慢、陷入局部最优等问题，提出一种多种群子空间学习的粒子群优化算法（MSPSO）.该方法构造了一种新的多子群间信息共享模式，提出子空间学习的概念，并对普通粒子和精英粒子分别进行子空间学习.本文算法简单明确，易于实现，具有很强的稳定性、收敛速度快和较好的全局搜索能力.在固定评估次数的情况下，对常用的19个基准测试函数进行了30维和100维仿真实验，实验结果表明本文算法在收敛速度和求解精度上优于最近提出的几种知名算法（如FIPS、HPSOTVAC、DMSPSO、CLPSO、APSO等），特别是在高维问题上优势更加明显.

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一种影响空间下的快速K-means聚类算法

赵文冲,蔡江辉,赵旭俊,张继福

2016, 37(9): 2060-2064.

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K-means是一种经典的迭代划分聚类算法，但在每次迭代过程中，需要计算和比较每个数据点与所有中心点之间的距离，因此聚类过程时间开销大.利用影响空间数据结构,给出一种快速K-means聚类算法.该算法首先，引入影响空间数据结构对给定数据集进行区域划分，获得各个区域中的代表数据点；然后，对代表数据点进行K-means聚类，得到的代表数据点所属的类别即是该区域中所有数据点所属的类别,有效地降低迭代过程中的数据量，提高了聚类效率；最后，理论分析和实验结果表明，仅对代表性数据点而非数据集中所有数据点进行迭代聚类，能够在保证聚类质量的前提下，有效地提高聚类效率.

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视点相关的多层次流场快速可视化方法

聂俊岚,张继凯,陈贺敏,郭栋梁

2016, 37(9): 2065-2069.

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为解决大规模线形流场可视化效率较低的问题，提出一种视点相关的多分辨率流场快速可视化算法.将四叉树结构引入到种子点的选取过程，根据视点位置实时对四叉树进行调节，以实现种子点和流线的分布层次多样化；将几何着色器用于流线的生成过程，利用GPU强大的并行处理能力实时进行流线积分计算；为解决传统颜色线性映射时产生的分布不均问题，引入一种积分颜色映射方式，提高了颜色分布的均匀性，使流场强度的表现更加具有层次感.实验结果表明，基于几何着色器的多层次流场快速可视化方法能有效降低流线生成过程中的数据传输量，减少带宽占用.同时，基于四叉树的种子点分布策略能够使流线的分布密度随视点实时变化，优化了可视化效果的同时进一步提高了渲染效率.

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运用图像分割的工件定位与识别方法的研究

张展,杨东升

2016, 37(9): 2070-2073.

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工件的定位与识别在机器人视觉中具有重要意义.预处理工件灰度图片时，存在工件区域与背景对比度较低的问题，给出基于直方图两个峰值像素的灰度拉伸算法；二值图像的工件区域存在不连通且有虫洞的问题，提出局部区域填充方法和被包围区域填充的方法，以修正和突出目标区域供切割使用.提出基于最小外接矩形分割的方法，切割工件区域，定位目标区域的倾斜角与中心点，最小外接矩形切割的图像是被旋转的图像，存在提取特征随之改变的问题，而矩特征具有旋转不变性，所以提取切割图像的矩特征.采用基于RBF核的支持向量机对归一化特征进行训练与识别.实验表明，运用图像分割的方法对工件的定位精确，识别率可达93.3%.

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融合视觉先验与背景信息的视频目标跟踪方法

管皓,薛向阳,安志勇,

2016, 37(9): 2074-2078.

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针对传统目标跟踪算法特征表示单一、背景信息利用不足而造成跟踪鲁棒性较差的问题，提出一种融合视觉先验及背景信息的跟踪算法.首先通过离线非监督学习的方式获取一般性目标物体的视觉先验知识，以视觉字典的方式加以存储.在线跟踪时，利用视觉字典，通过卷积运算获取跟踪目标及其周围局部背景的外观特征，并通过相关滤波算法来预测位移变化.实验结果表明，本文算法能够有效对抗光照变化、局部遮挡等噪声干扰，具备较高的跟踪精度与鲁棒性.

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一种显著性目标完整性检测方法

林华锋,李静,梁大川,周培云

2016, 37(9): 2079-2083.

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针对显著性检测方法存在的目标检测不完整的现象，提出一种显著性目标完整性检测方法，可同时考虑目标检测的完整性与显著性.首先，采用分层分割方法获取目标的轮廓生成预处理灰度图.然后，采用自适应阈值分割方法处理基于聚类的显著图，获取超显著性图与超显著性像素点.最后，根据预处理灰度图目标含有超显著性像素点的比例，生成完整后处理灰度图.对超显著性图和完整后处理图进行加权融合，获取最终的完整显著性图.标准数据集上实验仿真结果表明，该方法具有更高的精度与召回率，优于现有的显著性检测方法.

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改进的RANSAC基础矩阵估计算法

张永祥,古佩强,穆铁英,

2016, 37(9): 2084-2087.

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为了提高基础矩阵估计的精度，本文对随机抽样一致性算法（RANSAC）提出三点改进.首先使用分块采样和离散度约束机制改进样本采集策略，避免出现样本点集中的情况，其次，根据每组样本对应的基础矩阵计算所有匹配点到对极线距离的均值来自适应设定阈值，判别内外点，选择内点最多的匹配点集为初始内点集，最后使用M估计法，对内点设定权重因子，减小定位误差点对基础矩阵的影响.对模拟数据和真实图像做了大量实验，与现有算法相比较，本文算法对存在误匹配和高斯噪声的情况均具有良好的性能提升，有效的改善了基础矩阵估计的精度.

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分块二维最大间距准则的特征提取方法

万鸣华,卢桂馥

2016, 37(9): 2088-2092.

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针对二维最大间距准则（Two Dimensional Maximum Margin Criterion，2DMMC）算法进行特征提取时，无法提取局部的特征.同时，该算法也受不同的表情、光照以及姿态等条件的影响，识别的效果也大大降低.因此，提出一种基于分块二维MMC（Modular Two Dimensional Maximum Margin Criterion，M2DMMC）的人脸识别方法.首先，对图像矩阵进行分块，然后对分块后的矩阵进行2DMMC特征抽取，对每一子块抽取的特征进行整体融合，最后采用最近邻判决准则进行分类识别.在ORL，Yale人脸图像库进行实验的结果表明，新算法相对于MMC算法、二维MMC算法以及分块MMC算法均有较好的识别性能.

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一种抗噪的自然场景图片预处理算法模型

袁健,程国涛

2016, 37(9): 2093-2098.

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随着大数据时代的到来，基于自然场景图片的文字识别技术将大大提高海量图像内容检索的效率，为了利用成熟的OCR软件将自然场景中的文本识别出来，提出一种抗噪的自然场景图片预处理算法模型.该算法模型分为文本区域筛选、文本区域二值分割和文本校正三步骤，针对这三步骤分别提出了对应的三个算法.文本区域筛选采用基于角点的笔画宽度转化算法，文本区域二值化分割采用一维Otsu的双斜率分割法，文本校正采用基于Radon变换的分步投影算法.通过四个实验的验证结果可知，该算法模型文本区筛选精度高、抗噪性能强、算法复杂度适中，能适合各种角度的文本区域识别.

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采用空间词袋模型的图像分类方法

陈莹,高含

2016, 37(9): 2099-2103.

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针对词袋模型忽略视觉单词之间的空间关联而导致分类效果降低的问题，提出一种词袋模型空间信息的构造方法，算法分别统计了图像整体与局部的直方图信息.首先将图像中具有相同视觉单词标记的图像块按照到原点的距离大小进行排序，并依次计算排序后相邻两图像块与横轴之间的夹角，进而形成各标记的全局角度直方图信息；然后计算相同标记的图像块的局部频率直方图，将二者直方图信息结合起来，完成词袋模型空间信息的构造.实验发现，采用具有空间信息的词袋模型进行图像分类，其分类结果优于其他空间算法5%以上.

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反馈机制下图像镶嵌累积误差处理方法的研究

汪之涛,李良福,吴琼,肖樟树

2016, 37(9): 2104-2108.

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针对多幅图像镶嵌中累积误差的问题，提出一种基于反馈机制的减小累积误差的图像镶嵌方法.在图像镶嵌之前，将所有待镶嵌图像进行柱面投影.算法对待拼接图像进行尺度不变特征点提取，在粗匹配的基础上，对互匹配唯一性约束原则和随机抽样一致方法建立一种反馈机制.运用最佳重叠度原理尽可能找出更多正确的匹配点对，为图像变换矩阵的计算提供良好的数据基础.实验结果表明：该种机制能够从本质上提高图像变换矩阵的精度，从而有效地减少多幅图像镶嵌的累积误差，并且对不同图像序列有着良好的自适应性.

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应用图像局部特征和全局特征对比的显著性检测模型

朱玲,徐蔚鸿,陈沅涛,张波

2016, 37(9): 2109-2113.

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针对现有显著性检测模型准确度不高的问题，提出一种应用局部特征和全局特征对比的显著性检测模型.该算法首先使用简单的线性迭代聚类（Simple Linear Iterative Clustering，SLIC）分割算法将图像预分割为若干紧凑的超像素，选取边界区域集并计算所有超像素的边界权重；然后计算颜色和纹理特征的局部对比度得到局部显著图，利用全局特征的独特性，空间分布特性得到全局显著图；最后采用求和乘积（Sum and Product，SP）方法将局部和全局显著图融合得到最终的显著图.在Achanta测试集上进行对比分析，实验结果表明本文算法能更准确地检测出显著区域，与其它5种算法相比具有较大的优势.

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图像显著性区域检测算法的软硬件协同设计及SoC实现

黄张祥,白瑞林,吉峰

2016, 37(9): 2114-2119.

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针对目前基于图像底层特征的显著性区域检测算法存在准确度不高、分辨率较低、边界信息丢失、实时性不强等问题，提出一种基于RGB和CIE LAB颜色特征、边缘特征的显著性区域检测算法.算法对测试图像进行高斯差分处理，提取基于RGB空间的显著图，并与RGB各通道进行Sign DCT、IDCT处理得到的边缘显著图线性加权合成；利用子图像对称包围区域计算LAB空间中的显著图，并与RGB边缘合成显著图进行相关归一化融合得到最终的显著性区域图.利用软硬件协同技术优化设计基于FPGA的DoG、颜色空间转换、DCT／IDCT等模块，并固化为IP核，算法其它部分及控制流程类基于ARM软件实现.实验表明，该算法与5种流行算法对比能够更好地抑制背景，且效果更加接近于人工精确标注的显著图，具有较高的有效性和快速性.

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自动检测及放大视频中的微小运动

雷林,李乐鹏,李准,董方敏,孙水发,

2016, 37(9): 2120-2124.

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欧拉视频运动放大方法在实现微小运动放大时需要人为选取带通滤波器的相应通频带参数.通常情况下，人们无法直接确定视频中运动目标的精确运动频率，从而使得该方法对未知的视频难以操作.为此，提出一种视频微小运动的自动检测及放大方法，首先对视频中微小运动基于时间序列的运动信息进行分析，通过功率谱估计得出运动的频率等信息，然后在整幅图像空域通过聚类分析和阈值选取，确定整个视频感兴趣运动的中心频率，并据此得出带通滤波器的参数，以实现视频微小运动的自动检测及放大.实验结果表明，本文的自动检测及放大方法不仅操作简单、取得的运动放大效果好以及支持更大的放大倍数，而且抗噪性能明显优于原始的欧拉运动放大方法以及半自动运动放大方法.

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融合流形排序和能量方程的显著性检测算法

任守纲,,陆海飞,徐焕良,

2016, 37(9): 2125-2129.

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显著性检测是当前机器视觉研究的重要问题，针对context-aware(CA)算法在检测过程中造成边缘丢失且易造成冗余检测的问题，提出了一种融合流形排序和能量方程的显著性检测算法(MREESD).该算法使用超像素方法将图像分块，提出一种新的超像素间权重计算方法和显著种子选取方法，通过一种新的显著度计算方法流形排序计算显著图，最后利用能量方程对得到的显著图进行调整，对得到的显著图进行阈值分割，得到二值图像，再将二值图像与原图像进行掩码运算，得到分割结果.在MSRA1000图像显著性检测数据库上进行测试，准确率-召回率曲线显示在相同召回率下准确率高于其他算法并且具有较高的F-measure值.该算法有效地解决了边缘丢失及冗余分割问题，而且分割效果更加精确.

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采用音素分类的因子分析说话人识别方法

马啸空,郭武

2016, 37(9): 2130-2134.

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提出一种利用深度神经网络和语音学知识进行文本无关的说话人识别的方法.采用深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)来进行有监督的因子分析建模方法是目前与文本无关说话人识别的研究热点，在此基础上挖掘了不同的音素对识别性能的影响.首先根据语音学知识对DNN的输出节点进行分类，在说话人建模过程中，根据不同的类别来提取不同的后验因子(i-vectors)，然后采用拼接的方式得到一个高维的i-vector用于话者识别.在NIST SRE 2012的核心测试任务上，相对于无监督的全空间变量因子分析与基于DNN的因子分析方法，提出的算法都有不同程度的性能提升.综合来看，超过了目前已知的最佳系统性能.

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一种基于非高斯性测度的认知无线电频谱感知新方法

景源,李鹏,牛斌

2016, 37(9): 2135-2139.

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针对认知无线网络中小尺度授权用户的频谱检测问题，提出一种新的基于非高斯性测度的频谱感知新方法.由于在某一频段内，授权用户信号的出现会使得认知用户接收信号功率谱密度的统计分布特性发生显著改变，因此，利用峭度和偏度设计一个非高斯性测度统计量，进而提出利用非高斯性测度统计量来检测认知用户接收信号功率谱密度统计分布特性的变化，从而可以实现对认知无线网络中具有低发射功率的小尺度授权用户的准确检测.仿真实验结果表明，本文所提方法具有较好的频谱感知性能，并且对噪声的不确定性具有较好的鲁棒性.

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机器人操作系统ROS通信层的弱终止性验证

李涛,关永,王瑞,李晓娟

2016, 37(9): 2140-2144.

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机器人操作系统ROS是一个基于Linux的开源次级操作系统.ROS提供硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间消息传递、程序发行包管理.ROS的出现为机器人软件的二次开发、利用提供了可能性.ROS的通信层既要传递请求，又要传递处理请求完成后的结果数据.所以ROS通信是机器人能否正常工作的关键因素.本文通过概率模型检验的方法对通信中订阅节点、发布节点和信息传递过程进行了抽象建模.分析通信模型中各节点各状态的弱终止性.分析系统在不同任务负载繁忙程度下，通信任务完成所花费的时间.

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