小型微型计算机系统

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姜俊超,朱坤杰,张云飞,杨坚

2017, 38(6): 1169-1174.

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随着互联网技术的快速发展以及智能设备的普及，基于HTTP的动态自适应流媒体(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP，DASH)业务发展迅速.但在带宽受限网络中，大规模用户的视频请求，将会加重网络负载，严重影响网络带宽资源的有效利用，同时用户码率调节缺乏全局协调控制机制，容易造成网络拥塞.针对软件定义网络中的DASH视频传输业务，将视频业务提供商长期平均收益最大化作为优化目标，设计并实现了基于神经元动态规划的DASH视频路由和用户码率调节联合决策算法.最后，通过在Mininet平台上建立SDN(SoftwareDefined Networking)网络环境并进行对比实验，我们验证了本文提出的联合决策算法能够提高网络带宽资源利用率，最大化DASH视频业务提供商长期平均收益.

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概率模型检测的网络传播干预策略

李宙洲,魏欧,郭宗豪,余鹏,韩兰胜

2017, 38(6): 1175-1180.

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网络普遍存在于自然界和人类社会中，计算机病毒、传染疾病、森林火灾以及社会流言等在网络中的传播给经济、社会带来巨大挑战.寻找有效的干预策略实现对网络传播的控制是一个重要的研究问题.根据传播过程的内在规律，引入了概率网络传播模型，将干预目标描述为相应的概率时序逻辑属性，提出了概率情况下的网络传播干预策略问题；进一步，以离散的邮件病毒传播模型为研究对象，重点分析了安装防护，定期防护两种防护措施，给出了相应的干预策略分析问题；并且，采用概率模型检测工具PRISM，结合近似模型检测方法，进行了实验分析.

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自提名式非均匀分簇路由协议

汪振前,赵明,武正江

2017, 38(6): 1181-1186.

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能量均衡的分簇路由协议一直是无线传感器网络（WSN）研究领域的一大热点,针对WSN中候选簇头的产生机制和簇半径的选取,提出一种自提名式非均匀分簇路由协议SNNUC(self-nominated non uniform clustering routing protocol).本协议将经典的LEACH协议运用到候选簇头的确定过程中,保证了所有节点在一定回合内都有可能成为候选簇头,同时在簇半径的选取过程中综合考虑了节点离基站的距离、剩余能量和节点周围的传感器密度对半径的影响.仿真实验表明SNNUC协议在能量均衡和延长网络寿命方面表现更佳.

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边界网关协议安全性的模型检验方法研究

黄吴丹,陈哲,

2017, 38(6): 1187-1191.

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作为一种域间路由协议，边界网关协议在因特网上被广泛部署用来进行自治系统之间可达信息的交换.与一般的路由协议不同，它采用了策略来对路由信息的转发进行控制，从而保证链路的安全性.但是由于协议的复杂性，导致其中存在许多的安全漏洞.首先提出一种用来描述协议的抽象方法，然后使用这种方法对具体的网络进行简化，使其更易于分析.在简化后的抽象描述方法基础上，使用Promela建立协议的模型.之后提出了三种基本性质以及两种攻击方式，并且使用SPIN模型检测器对这些性质进行自动验证.通过分析无攻击和有攻击两种情况下的实验数据，我们发现这些攻击对路径的正确选择产生了影响.

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一种支持动态名字查找的NDN网络路由转发表设计

刘渊,孙建华

2017, 38(6): 1192-1197.

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路由转发表是命名数据网络转发模块中重要的组成部分，转发表不仅要能被快速构建，还要支持高速的动态名字查找.所谓动态查找，是指当进行名字查找时，转发表还需同时支持表项的插入、更新和删除操作.设计二者兼顾的转发表仍是一大挑战，当前的研究成果主要是通过先构建路由表，再新建一个路由表索引来实现快速的名字查找，但对于高速动态名字查找效果仍然不佳.在本文中，我们将改进后的自适应基数树融合到转发表中，使转发表能利用基数树的特点，实现快速构建和动态名字查找，这种新的转发表称为自索引转发表.实验评估表明，自索引转发表有效提升了转发表的构建速度，保证了动态名字查找的效率，并在一定程度上节省了新建额外索引的内存开销.

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融合删除法的Ad Hoc网络关键节点识别方法

李鹏飞,雷迎科,

2017, 38(6): 1198-1202.

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针对传统关键节点识别方法不能有效适应大规模Ad Hoc网络关键节点识别问题，提出一种基于删除法和网络连通可靠性相结合的关键节点识别方法.该方法首先识别出k跳范围内所有网络分割点，然后综合考虑节点删除后剩余网络离散程度、节点数和分支数对网络连通可靠性的影响，给出所有分割点的关键性排序.实验分析表明，该方法有效可行，能够利用局部范围信息识别出全局关键节点，比中介性方法的时间复杂度低，对大规模Ad Hoc网络的关键节点识别具有理想的计算能力，比k跳删除法识别结果更精确，并且当3≤k≤7时，对动态Ad Hoc网络关键节点识别具有良好的适应性.

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移动Ad-Hoc网络中链路持续时间预测与路由重建

高萌,赵作鹏,张娜娜,侯梦婷

2017, 38(6): 1203-1208.

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针对移动Ad-Hoc网络AODV路由协议中节点不断运动，链路频繁断开，路由不断重建，造成延时和开销过大、路由失败个数过多等问题，提出一种新的LP-NAODV协议，进行链路时间预测与路由重建，建立预测链路稳定性与备份机制结合的模型.首先使用牛顿均差插值多项式分别进行链路断开时间和节点剩余时间预测；其次选择链路断开时间与节点剩余时间较小者为链路持续时间；最后当链路持续时间小于阈值时启用设置好的备份链路，实现路由重建.NS2仿真结果表明，与AODV、NAODV和PB-AODV三种协议相比，LP-NAODV在发送分组速率改变时，路由失败个数和端到端的延时明显减少，分组投递率明显增大.

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基于VMM层内核函数分析的文件访问保护

周登元,李清宝,孔维亮,张贵民,

2017, 38(6): 1209-1215.

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文件是操作系统的一部分，也是恶意代码的主要攻击对象，如何有效管控文件的访问行为是保护操作系统安全的关键.针对当前文件保护方法容易被攻击或绕过的问题，提出一种基于VMM层内核函数分析的文件访问保护方法.该方法基于指令替换和仿真的思想，在VMM层监控与文件访问相关的关键内核函数，并结合虚拟机自省技术实现对文件访问行为的有效管控，还利用扩展页表增强了保护机制的安全性，降低了内核恶意程序绕过保护机制的可能性，提高了监控方法的安全性.经对比测试与分析，该方法能够监控到文件的访问行为，管控文件的流向，实现对重要文件的有效保护，开启监控系统引入的性能开销仅在BitVisor的基础上增加了4.5%.

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全流水架构MD5算法在拟态计算机上的实现及改进

谭健,周清雷,斯雪明,李斌

2017, 38(6): 1216-1220.

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MD5算法在网络安全方面具有十分重要的意义和广泛的应用.在硬件平台实现MD5算法时，时钟频率和数据吞吐量是衡量算法性能的两个重要因素.为了提高算法的时钟频率和吞吐量，使效率最大化，本文以拟态计算机为实验平台，在MD5算法循环迭代过程中建立相应寄存器组模块负责传值，配合流水线实现全流水架构的MD5算法.同时在全流水基础上加入双端口RAM负责输入端的读写，并采用保留进位加法器对算法优化改进.实验结果表明，算法的时钟频率和数据吞吐量分别达到241.6MHz和123.7Gbps，性能相比较其他平台有显著提高，且能效比比通用服务器提高了63倍.

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一种使用改进熵权TOPSIS的Web服务质量评价排序方法

孙若男,张斌,刘婷婷

2017, 38(6): 1221-1226.

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服务质量评价排序是服务计算领域重要的研究问题之一.当前研究中对于QoS各维属性赋权过程多使用专家系统或直接用户指定,这种方法存在主观性过强的问题,同时不能发现在实际中对服务整体表现有重大影响的QoS属性维度.针对此问题,本文提出了一种基于改进熵权TOPSIS的服务质量评价排序方法,采用了客观赋权的熵权法计算QoS各维属性对应的客观权重,并在此基础上与主观权重相结合,既提高了决策过程的客观性,又可以更好的贴近用户个性化需求.通过将服务排序转换为多目标决策问题,利用熵权改进传统TOPSIS方法可以得到服务质量优劣排序.最后通过一个排序实例证明该方法的可行性和有效性.

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考虑重要性赋权的分部多关系聚类方法

曾严昱,丁志军

2017, 38(6): 1227-1230.

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随着大数据时代的来临，实体之间的关系变得多种多样.实体和实体间的不同类型关系组成多关系网络，针对多关系网络中的实体进行聚类一直是热门的研究课题.本文综合现有多关系聚类方法的优势，提出了新的分部多关系聚类方法.首先通过对每个关系下的实体进行聚类，基于聚类结果对实体间关系进行重要性赋权，然后综合不同关系下实体关系的重要性权值，得到单关系网络，对该单关系网络进行聚类得到最终的聚类结果.最后对包括本文方法在内的不同聚类方法在多个公开数据集上进行了对比试验，验证了本文方法的有效性.本文方法对多关系聚类的准确度进行了提升，具有理论意义和应用价值.

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HBase下的高效时空分类索引

袁茂林,秦小麟,刘亮,王胜

2017, 38(6): 1231-1236.

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海量流数据具有体量大、更新速度快、多维度、多属性等特点，其存储和查询是近年来学术界和工业界的研究热点之一.HBase系统为海量流数据的存储管理提供了一套具有高可扩展性的技术方法和系统平台.然而HBase仅支持主键索引，导致非主键数据查询效率较低，尤其是对于多维的数据.针对交通流数据场景提出一种具有高插入和查询效率的索引结构TAindex.TAindex考虑数据访问时的时间和空间局部性，从而更准确地获得数据的特征，通过对时间和空间的不同分类索引，减少索引的数据量，提供实时的数据分析能力.实验表明该算法效率比现有算法更优，而且具有高可扩展性，可以同时支持高吞吐量和高效多维查询.

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并发多播队列的实现框架及其多种实现的性能分析

张其良,张昱

2017, 38(6): 1237-1242.

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开发易用且高效的并发数据结构对降低并行编程的难度和有效利用并行资源非常重要.针对所提出的易于编程的确定性消息传递多线程编程模型DetMP，除可以基于所提出的单生产多播共享虚拟内存模型（SPMC）实现以外，还可以基于传统的多线程共享虚拟内存模型来实现.为了分析消息通道的实现机制（如数据的存储组织、并发访问的同步控制）对DetMP程序性能的影响，提出一个并发多播队列的框架CMQue，并基于Pthreads实现了6种并发多播队列.我们评估了6 种并发多播队列和 SPMC 通道，结果表明消息通道的实现机制对程序性能影响很大，SPMC通道在CPU核资源充足时具有很好的可伸缩性.

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内存过载下基于重删的内存优化策略

刘瑞锴,邓玉辉,

2017, 38(6): 1243-1249.

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内存空间紧张下频繁的外存交换严重影响程序的运行性能，在内存过载时提高内存利用率和减少外存交换问题上，现有的研究主要集中在内存压缩和去重两个方面，压缩只能删除页内重复数据，不能做到页与页之间的相同数据删除；将去重技术与系统虚拟内存结合，删除换出页中的重复页，仍不能有效避免外存交换区访问.提出一种内存过载下基于重删的内存优化策略.利用页框回收算法选出适合去重的内存页，过滤其中全零页以减少存储和去重计算开销，删除重复页以提高内存利用率，并通过存储唯一数据页于内存去重区，有效降低外存交换操作，同时提供可配置的去重内存空间占用上限，避免过度去重引入的颠簸问题.在IO密集型、计算密集型、及常规应用场景下的实验测试表明，该策略能有效删除重复内存页，可以极大程度地减少外存交换操作，同时提高程序运行性能最高可达54.013%.

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Codecomb：基于符号执行的嵌入式软件测试案例自动生成与缺陷检测

郭文生,汪勇,杨霞,高敏

2017, 38(6): 1250-1255.

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嵌入式系统在生活、工业以及军事等领域的应用日益增多，嵌入式软件的可靠性要求也越来越高.设计一套嵌入式系统的测试工具，全面深入地对嵌入式系统可靠性进行检测对系统可靠性的提高具有极其重要的意义.设计的工具Codecomb通过采用客户端和服务器端架构实现被测软件与测试工具的分离，将复杂的测试计算转移到服务器上，同时分离的测试架构可以更好的适用于不同嵌入式平台软件的测试.采用动态符号执行技术生成测试案例可以实现较高的分支覆盖度，进而针对程序的缺陷检查也会更加全面和深入，能够发现程序中隐藏较深的错误.实验结果表明，本文所设计的工具能够实现软件缺陷的自动化判定，并对程序运行过程中的缓冲区溢出、内存泄漏等错误准确地进行定位.

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融合对应信息的粒迁移学习及文本序列应用

孙世昶,林鸿飞,刘洪波,孟佳娜

2017, 38(6): 1256-1261.

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迁移学习可以增强模型对微博等新的文本域进行序列识别的能力，但是现有迁移学习方法对不完备信息的处理能力有限，同时现有的为迁移学习服务的粒计算方法难以对文本序列域进行粒化.本文提出融合对应信息和标注信息的粒化方法，从而使粒计算方法可以用于处理文本序列的迁移学习问题，扩展了基于粒计算的迁移学习的理论和应用.本文首先通过模糊聚类方法表示出对应关系启发中的不确定性，并通过二型模糊集的形式建立融合对应信息和标注信息的跨域文本信息粒.然后建立粒隐马尔可夫模型，以由粗到精的方式处理信息粒.在微博语料和平衡语料上进行了大量的词性标注实验，正确率的提升证明了方法的有效性.

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基于多核ARM的Linux操作系统的实时性研究

董艳雪,韩卫光

2017, 38(6): 1262-1266.

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鉴于数控系统在单核处理器上运行遇到了性能上的瓶颈，本文就采用多核处理器平台搭建数控系统时的一些实时性问题展开研究.在分析了Linux系统在实时性方面的缺陷之后，提出了通过增加实时抢占补丁来提高Linux系统实时性的方案；在此基础上探讨了进程在内核上的分配，将数控系统实时任务与特定CPU核绑定，并采用改进的DRM算法进行调度；最后以上下文切换时间和中断响应时间作为性能指标对改造后的系统进行测，验证了此方案对提高数控系统实时性的有效性.

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行列混合存储的数据压缩策略研究

魏玲,郭新朋

2017, 38(6): 1267-1272.

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大数据技术不断深入发展，对于数据压缩技术的要求也在不断提高.为此，构建叠加式行列混合存储结构，提出动态编码选择数据压缩策略.首先，依据数据类型，选取对应处理效果最佳的编码方式；然后，设计基于行列存储的页式存储结构对数据属性缓冲区中的数据进行处理，确定可压缩的属性数据并存储于属性块；最后设计并实现动态编码选择数据压缩算法，对属性块中的数据进行压缩处理，计算数据压缩比.应用大规模数据集SSB中的数据表进行数据压缩处理，实验结果验证了基于行列混合存储的动态编码选择数据压缩策略在数据压缩比、数据压缩时间方面性能优于单一行、列存储下的数据压缩方式，提高了压缩效率.

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融入习语信息的网络评论情感分析研究

钱凯雨,郭立鹏

2017, 38(6): 1273-1277.

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基于网络评论的情感分析已经成为近些年的研究热点.简单来说，该任务是通过使用一些基于规则或统计机器学习算法对文本进行情感倾向分析，这些文本通常是用户针对某个商品或电影做出的评论.在目前主流的研究工作中，通常使用基于特征工程的方法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）等，或者使用目前比较热门的基于深度学习的方式，如卷积神经网络（CNN），递归神经网络（RNN）来解决这个问题.这些模型普遍存在一个潜在缺点，即无法对网络评论里面出现的习语进行建模.然而，用户在进行商品或电影的评论时，习语往往被用来表达某种情感.所以，挖掘评论中的习语信息对整个句子的情感判断至关重要.因此，提出一种可融入习语信息的树型-长短时记忆网络（Idiom-based Tree-LSTM）模型，可以很好地对习语进行建模.我们在两个相关的数据集上做了评测，实验结果表明本文的模型在该任务中取得了较好的效果.

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顶点带属性网络链接预测的参数选择方法

姜卯生,葛剑飞,陈崚,

2017, 38(6): 1278-1283.

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链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注.在基于相似度的链接预测的方法中，Katz指标是一种重要的顶点相似度指标.鉴于Katz指标中参数的可选择性，提出了一种基于参数选择的顶点带属性网络的链接预测算法.Katz相似度指标是基于路径相似性链接预测结果评价指标，Katz相似度指标中参数的取值会直接影响到Katz指标预测的结果.由于顶点带属性网络含属性和拓扑双重信息，算法思想是结合顶点属性信息进行参数选择，可以通过调节Katz相似度指标中参数的值，使Katz相似度尽可能和属性相似度靠近，将顶点属性相似度信息融入Katz相似度之中，以期达到属性信息和结构信息的有机融合.实验结果证明了该算法可以得到较高质量的预测结果.

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无标度特性下的有界信任交互网络伪舆情演化建模及仿真研究

钟敏娟,

2017, 38(6): 1284-1289.

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了解和掌握网络伪舆情事件的观点倾向及其演化规律，是互联网舆情监控的一项重要内容，对于及时引导和化解舆情危机具有十分重要的意义.本文提出基于BA网络和有界信任交互的二阶段舆论演化动力学模型.该模型从观点形成与观点交互两个阶段出发，建模普通网络成员的观点形成和在自身性格和周围环境(比如网络水军)双重因素共同作用下的观点变化，分析了外界环境变化对舆论演化的影响，并对模型是否考虑网络拓扑结构因素进行了比较分析.一系列的仿真实验表明该模型能较好的拟合网络伪舆情的演化规律，能为网络监察部门和新闻管理部门提供一定的政策建议.

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一种SVD和信任因子相结合的协同过滤算法

王建芳,李骁,武文琪,刘永利

2017, 38(6): 1290-1293.

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针对推荐系统在数据稀疏情况下推荐质量不高的问题，提出将奇异值分解SVD（Singular Value Decomposition）技术和信任模型相融合的协同过滤算法.首先运用SVD降维技术得到项目的隐式特征空间.然后用改进的余弦相似度计算项目间相似度，根据k近邻kNN（k-Nearest Neighbor）算法得到第一阶段生成临时近邻居集.接着引入项目信任因子，建立信任模型并融入到相似度空间中，进行第二阶段k近邻选择，从而完成预测推荐.最后在MovieLens数据集与传统的算法进行实验对比，本文提出的算法其标准误差RMSE(Root Mean Squared Error)的精度提高了0.53%.

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约减的自适应粒子群算法的测试数据自动生成

焦重阳,周清雷,张文宁

2017, 38(6): 1294-1298.

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针对基本粒子群算法易陷入局部极值呈现早熟性、收敛速度慢、精度低等问题，提出一种约减的自适应粒子群优化算法（RAPSO）的软件结构测试数据自动生成方法.对基本粒子群进化方程进行约减，提出基于惯性权重的自适应调整方案，将惯性权重直接作用于粒子的位置，以分支函数叠加法作为适应值函数.RAPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程，仅由粒子位置控制进化过程.针对三角形判定程序的结构测试数据自动生成进行实验.实验结果表明，该方法可以更高效地自动生成测试数据.

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一种结合节点局部影响力的标签传播算法

许合利,宁念文,牛丽君

2017, 38(6): 1299-1304.

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标签传播算法（LPA）作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性，导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题，本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、邻节点的消息传播能力、局部密度分布等因素，将近似集聚系数和节点局部密度引入到CRD系数的计算中，从而更精确的衡量节点在网络中的重要程度；然后，根据CRD系数对LPA算法的节点标签更新策略进行改进.实验结果表明，改进后的算法不仅提高了社区划分的质量，而且也表现出较好的鲁棒性.

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使用遗传算法改进的两阶段云任务调度算法研究

李腾耀,张凤琴,王梦非

2017, 38(6): 1305-1310.

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为了解决传统整数规划方法在云资源调度问题上收敛速度慢，难以适应大规模云端任务调度优化的缺陷，基于遗传算法提出了初始任务配置算法和动态任务配置算法，分别用于解决云端任务初始提交阶段和任务动态运行阶段的资源调度优化问题.在两阶段任务调度优化过程中，分别结合截止时间和资源利用率确定了有针对性的优先级队列，分别使用滑动窗口机制和在线迁移机制提升任务调度性能.通过对迭代过程和收敛速度的实验分析，本文算法能够利用遗传算法的优势解决两阶段云任务调度优化问题，并具有更快的收敛速度.

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融合时序保持特征和蚁群聚类的动态PPI网络复合物识别

赵学武,程新党,吕嘉伟,刘向娇

2017, 38(6): 1311-1316.

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由于蛋白质的相互作用是动态变化的，因此使用常规检测方法从静态PPI网络数据中识别蛋白质复合物具有一定的局限性.本文结合时序基因表达数据，提出了一个基于时序功能保持特征和蚁群聚类的复合物检测算法.算法首先根据相邻时刻的子网结构，选出在相邻时刻都具有表达活性的种子节点集合.然后结合复合物的保持特征，构建一组与前一时刻复合物集合具有功能相似性的初始蛋白质簇集合，并利用蚁群聚类的拾起、放下规则，完成对其他蛋白质的聚类，从而形成最终的复合物.实验结果表明使用时序功能保持特征可以提高复合物预测的准确性，与其他方法相比，新算法在精度方面也具有较好的性能.

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一种考虑用户评分标准不一致性的在线商品评价方法

陈颖,付晓东,岳昆,刘骊,刘利军,

2017, 38(6): 1317-1322.

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用户评分标准不一致导致不同用户对同一商品评分不可比较.为在不同用户对同一商品评分不可比较时提高在线商品评价的客观性，提出了一种考虑用户评分标准不一致性的在线商品评价方法.首先基于用户之间的相似性对不完全评分数据进行填充；然后根据填充得到的用户-商品评分矩阵计算用户对在线商品的偏好关系；最后基于群决策理论中的Schulze社会选择函数，通过构建加权有向图并计算最强路径得到商品评价.评价结果反映群体的偏好，从而使得消费者可以参考该评价结果做出正确的购买决策.同时，方法基于在线商品两两比较的评价方式，提高了操纵商品评价结果的复杂性.通过理论分析和实验验证了该商品评价方法的合理性和有效性.

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多维相似度特征的社交网络链接分类

伍杰华,沈静,周蓓

2017, 38(6): 1323-1328.

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深入挖掘社交网络的特征信息对链接的分类具有重要作用.然而已有的特征均基于单维网络构建，忽视了社交网络的多维复杂性及特征之间的冗余信息问题.为解决此问题，提出一种基于RReliefF特征选择模型的多维社交网络链接分类算法.该方法首先在单维相似度特征模型的框架下给出维度关联因子的定义，然后通过改进基于加权传播的的相似度指标，构造多维特征相似度，最后引入RReliefF算法对特征进行选择，有效处理了特征间的冗余信息和噪音信息.在YouTube数据集的实验结果表明，引入的维度关联因子提高了特征的多维度属性，对多维特征信息分析和选择有助于筛选判别性的特征，提高链接分类的质量，验证该方法的有效性.

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数控加工仿真中切削几何参数的计算方法

王鸿亮,郭锐锋,廉东本,郭向坤,马元婧,

2017, 38(6): 1329-1333.

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为实现以切削力和去除率为参考的进给率优化策略,研究加工仿真中材料切削几何参数的计算方法.采用双层次八叉树体素模型表达加工工件,隐式曲面方程表达刀具扫描体,依据灰色体素中三角面片的位置信息计算有效体积系数,在材料去除仿真的布尔减运算中计算去除率、切削深度和宽度,最后,推导出进给率与材料去除率的关系式,依据给定的去除率参考值可求出进给率优化值.实验表明,在材料去除仿真过程中能够准确计算去除率、切削面积、切削深度和宽度,利用优化关系式可以得去除率约束条件下的进给率优化值. 

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乐观和悲观多粒度覆盖粗糙直觉模糊集模型的研究

薛占熬,司小朦,朱泰隆,王楠

2017, 38(6): 1334-1340.

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多粒度粗糙集和覆盖粗糙直觉模糊集是处理不确定性、不精确性问题的重要理论，为了更有效地处理该问题，本文将多粒度粗糙集与覆盖粗糙直觉模糊集结合起来进行研究.首先，在多粒度粗糙集理论、覆盖理论和直觉模糊集理论的基础上，给出了新的基于最小描述的模糊覆盖粗糙隶属度和非隶属度概念.用模糊覆盖粗糙隶属度和非隶属度，反映各个元素从属于直觉模糊集A的程度.最大描述与最小描述都是用来描述覆盖粗糙直觉模糊集的基本特征，因此又从最大描述概念出发，给出了基于最大描述的模糊覆盖粗糙隶属度和非隶属度概念；其次，分别基于最小描述和最大描述，给出了乐观和悲观多粒度覆盖粗糙直觉模糊集的下近似(上近似)算子的定义，并对各个算子的性质进行了讨论；最后，用例子进行了验证.该研究为多粒度覆盖粗糙集和直觉模糊集的融合提供了一种新方法. 

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句法分析和深度神经网络在中文问答系统答案抽取中的研究

李超,柴玉梅,高明磊,昝红英

2017, 38(6): 1341-1346.

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答案抽取是问答系统中的核心内容，问题及答案句的句法和语义充分理解是找出答案的关键.由于中文自然语言句法语义分析复杂，人工提取特征难度较大、主观性较强，使之成为中文问答系统的研究重点和难点.为此本文提出利用深度学习的思想主动学习候选答案深度特征，将答案抽取问题转化为特征学习与分类问题.即用词向量表征问题句和答案句，通过长短时记忆神经网络主动学习其深层语义相关，借助依存句法树分析句法结构特征，构造深度神经网络学习问题句、答案句和候选答案之间的内在关联信息.实验表明，该方法在不需要制定繁琐句法语义特征的条件下，仍具有较好的答案抽取性能，MRR值达到0.71.

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基于密度自适应距离的密度峰聚类

李涛,葛洪伟,苏树智

2017, 38(6): 1347-1352.

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密度峰聚类是一种新的基于密度的聚类算法，该算法不需要预先指定聚类数目，能够发现非球形簇.针对基于欧氏距离的密度峰聚类算法无法有效处理复杂结构数据集的缺陷，提出了基于密度自适应距离的密度峰聚类算法：首先，基于欧氏距离和自适应相似度计算密度自适应距离，包括局部密度自适应距离和全局密度自适应距离，以更好地描述数据空间分布结构；其次，将密度自适应距离应用到密度峰聚类算法中，得到新算法.在人工数据集和UCI真实数据集上的实验表明，新算法不仅能够有效处理复杂结构数据集，而且具有更高的准确率.

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采用光流矢量共生矩阵分析的实时人群异常检测

赵永涛,陈庆奎,

2017, 38(6): 1353-1357.

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随着公共安全事故的频发，基于视频监控中的人群异常检测成为研究的热点.通过分析不同情况下人群光流的纹理特征，提出一种基于光流矢量共生矩阵特征的大规模人群异常检测算法.首先对人群光流进行分块并计算分块光流的主方向和大小；然后利用共生矩阵的方法来计算光流速度场和方向场的特征；最后将组合特征使用SVM（Support Vector Machine，支持向量机）进行训练和分类以达到准确判断人群异常的目的.使用了CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）平台对算法进行加速.检测精度优于现有算法，速度有4-20倍的提高.

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一种结合随机森林和邻域粗糙集的特征选择方法

吴辰文,王伟,李长生,梁靖涵,闫光辉

2017, 38(6): 1358-1362.

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针对肿瘤基因数据具有高维小样本的特性，为了提高传统基因分类方法的正确率，提出一种结合随机森林和邻域粗糙集的特征基因选择方法(Random Forest and Neighborhood Rough Set，RFNRS).该方法首先利用Relief算法，对原始的肿瘤基因数据进行权重选择，去除权重较低的特征子集；接着引入基于随机森林的封装式特征选择算法(Random Forest Wrapper Feature Select，RFWFS)，以模型准确率作为评判准则，筛选特征子集；然后引入邻域粗糙集针对连续性的特征子集进行寻优处理；最后利用多个经典分类算法处理特征子集.经实验结果表明，该方法不仅在肿瘤基因特征子集的选择上具有良好的性能，同时在算法的分类性能上也有所提高. 

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融合分类优化与拓展策略的粒子群优化算法

高颍丽,徐蔚鸿,陈沅涛,马红华

2017, 38(6): 1363-1368.

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针对传统的粒子群算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢、精度低等缺点，提出了一种融合分类优化与拓展策略的粒子群优化算法.该算法对易陷入局部最优的粒子群采用分类优化拓展策略，淘汰劣质解，并采用拓展策略生成新的优质解，以提高粒子群优化算法的收敛精度，同时通过采取一种正态演化变异策略，搜索当前最优粒子的邻域空间的方式增强局部开采能力，以尽量避免算法陷入局部最优.实验针对6个经典函数利用智能优化搜索算法对其求最小值问题上进行仿真测试，结果表明本文提出的改进算法在解的精度上明显优于一些知名的改进粒子群优化算法，尤其在多峰函数上表现更为突出.

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多目标化策略下的元胞遗传算法研究

王华,陈昊,许春蕾

2017, 38(6): 1369-1374.

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针对元胞演化规则大多根据存活个体数目或者个体适应度进行实现的问题，利用元胞空间结构具有的地域性，选取元胞邻域内的局部多样性作为附加函数，将单目标问题多目标化对个体进行多元评价,并对其可行性条件进行证明.在元胞结构下设计局部拥挤算子和局部更新算子进行元胞演化，并提出基于多目标化策略的元胞遗传算法.通过对多种优化测试函数进行低维和高维的性能验证，结果表明:与其他同类算法相比，新算法能够在找到最优解的基础上保持良好的种群多样性，且较其他算法在处理不可分问题上更稳定.

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软件定义网络中SVC视频层数和路径的联合优化

林远龙,杨恩众,冉泳屹,杨坚

2017, 38(6): 1375-1380.

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可伸缩视频编码技术是解决视频应用中网络异构性和终端多样性的有力工具，目前的工作大多集中在选择传输的码流层数或者优化单层数据的传输路径上.本文提出了一种可伸缩视频传输联合优化算法，能够对层数和传输路径进行联合优化，克服了只调整码流层数时效率低下的问题，同时改善了只优化传输路径时浪费带宽的现象.该算法首先根据0/1多背包规划模型建立问题模型，然后利用遗传算法进行求解，一次性决策出层数和传输路径.此外，算法还采用自回归积分滑动平均模型预测网络状态，将预测结果用于决策中.最后在Mininet平台进行了仿真实验，实验表明本文算法在对网络干扰较小的情况下，能够提供高质量的、具有服务质量保证的可伸缩视频传输服务.

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基于视觉表情分析的交互式表情机器人系统研究

张国亮,赵竹珺,杜吉祥,王展妮,王田

2017, 38(6): 1381-1386.

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针对表情机器人双向情感交互的需求,从系统集成的角度提出了一种综合表情分析、识别及交互动作映射的表情机器人系统建模方案.首先,以开源Fritz仿人头部机器人为基础,通过扩展语音、视觉等功能模块,构建了表情机器人多通道情感表达映射模型.其次,为实现表情机器人与操作者的自然交互,提出以视觉分析处理作为情感分析及交互操作的核心,采用类Haar特征级联分类算法进行人脸自动定位检测,利用对光照和人脸姿态变化不敏感的Gabor特征作为情感表情特征并实施空域降采样.针对传统特征脸检测方法样本间分布不合理问题,提出结合类内PCA分析、能量维数及特征重构来筛选特征向量,并张量成特征空间完成表情的分类识别.最后,在JAFFE 库及实时视频图片上进行的测试结果证实了该系统建模方案的可行性和有效性.

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混合深度网络在场景识别技术中的应用

胡昭华,姜啸远,王珏,邵晓雯,卞飞飞

2017, 38(6): 1387-1393.

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场景识别是计算机视觉领域重要的研究方向，场景图片的类间相似性和类内差异性使得场景识别极具挑战性.提出一种混合深度场景识别方法，该模型首先在混合识别的Fisher编码层和判别层之前用深度直连自编码器作为图像局部特征提取层，完善了整个混合深度识别框架.采用直连非监督深度网络输出直接重构输入，能够提取更有判别性的中尺度局部特征.本文还在Fisher编码层引入金字塔空间信息，考虑局部特征空间分布.此外，通过改变场景图片对应局部图像块的构成实现场景数据扩充.引入图片所在类中出现概率低的图像块作为类内干扰加入原图像块中，减少类内差异误判.为了减少类间相似性影响，通过信息熵度量保留图片的类间相似的图像块，引入相似类中特有的关键图像块，替换原先类别相关的图像块，同时改变对应标签，突出关键图像块对相似类别判断的决定性.在scene15数据集上的实验表明本文方法可以有效提高场景识别的准确率.

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面向智能监控的复杂多自主体系统设计与实现

段立明,郭锐锋,王凤海

2017, 38(6): 1394-1397.

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国内外大中型金融机构广泛采用分布式系统技术，以满足金融业务对并行高性能应用处理和容错的需求.分布式系统的计算设备数目庞大，种类繁多，给IT监控系统设计带来了困难.本文针对大中型金融机构IT监控系统的运行故障发现、特征诊断进行分析和抽象，利用多自主体技术将复杂监控系统分解为多个易于实现的子系统，建立反映大型分布式系统IT 智能监控特征与约束的复杂多主体系统模型.利用多自主体的协作实现系统中多种信息的高效处理与综合决策，从功能性、可用性、扩展性、智能性和稳定性上，全面保证IT智能监控系统的高敏感度和准确性.IT智能监控系统软件原型的开发验证了所提出的系统模型和基础理论的可行性和有效性.

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空间自适应正则化的图像超分重建算法

黄炜钦,黄德天,顾培婷,柳培忠

2017, 38(6): 1398-1403.

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为提高稀疏表示系数的精度和图像的分辨率，提出一种基于稀疏表示和正则化技术的超分重建算法.首先引入自回归正则化项，通过样本图像来训练出描述图像局部结构的自回归模型，每个图像块自适应选择一个自回归模型用以调节解空间，实现图像局部的自适应性控制.然后，引入非局部相似正则化项作为自回归正则化项的补充，用于保持图像边缘清晰度.从而，完整构造出一种基于自回归正则化和非局部相似正则化的稀疏编码目标函数.为了进一步恢复图像，实现图像去噪、去模糊，利用总变分正则化实现全局优化.实验结果表明，与L1SR、SISR、ANR、NE+LS、NE+NNLS、NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比，无论在主观视觉效果还是客观评价指标上，提出的算法都取得了更好的超分重建效果.

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颜色分布场的行人再识别

陈雷,陈鸿昶,李邵梅,王亚文

2017, 38(6): 1404-1408.

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目前行人再识别的方法，能较好解决行人姿态、视角、光照的变化问题，但难以解决复杂背景下行人的变化问题.针对这一问题，在块匹配的基础上提出自适应层次结构的颜色分布场行人再识别方法.将行人图像分为多个小块，不仅解决了人体部件分割的准确度问题，而且利用了更为精细的粒度；颜色分布场的自适应层次结构能很好表现行人外观特征；为了提高分布场模型的针对性，用k-means分析不同行人像素值分布情况，构建颜色分布场的自适应层次结构；再利用模拟退火进行块搜索.经实验证明本文的方法能很好解决复杂背景下行人的变化问题，在常用数据集上能取得较好的识别结果.

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基于双截距直方图的Otsu图像分割法

杨陶,田怀文,刘晓敏,邢鹏举,马梦婕,高松松

2017, 38(6): 1409-1414.

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针对二维Otsu图像分割法在分割质量、抗噪性能和算法复杂度方面的不足，本文提出了一种新的分割方法.首先在Sobel边缘检测的基础上获取所有噪声和边缘点，将噪声和边缘转换为目标或背景像素；然后根据灰度分布情况将图像分区；再将所有区域归为两类，分别获取两类的直线截距直方图；最后采用改进的一维Otsu法进行分割.实验结果表明，该方法的分割耗时不超过传统二维Otsu法的0.1%，平均面积交迭度(AOM)和峰值信噪比(PSNR)分别是传统二维Otsu法的1.35和1.33倍.与现有二维Otsu法相比，该方法在复杂度方面接近最快算法，在分割质量和抗噪性能方面均有明显改善.

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结合角点信息GVF Snake模型的图像分割方法

吴军,李丽,喻玲娟

2017, 38(6): 1415-1419.

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GVF Snake模型在边缘检测和图像分割中应用广泛.GVF Snake模型相比于传统的Snake模型有更大的捕捉区域和更好的分割性能.然而，GVF Snake模型在分割带有尖角的目标时曲线很难收敛到尖角处.针对GVF Snake模型的不足之处，本文提出角点信息和GVF Snake模型相结合的图像分割方法.首先，运用基于边缘轮廓曲率的角点检测方法，检测出图像中的真实角点，局部修正GVF场，然后结合角点信息给出局部角点力，最后将角点力与修正后的GVF场相结合的得出一种新的外力.实验证明，本文改进的GVF Snake模型能够更好的收敛到图像的尖角处.

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融合颜色和梯度直方图的免疫粒子滤波算法

郭红伟,张涛,朱家兴,牛林,骆洪军

2017, 38(6): 1420-1424.

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针对标准粒子滤波在目标与背景颜色相似和存在遮挡时易出现跟踪丢失的问题，提出一种融合颜色和梯度直方图信息的免疫粒子滤波算法.颜色直方图能对目标进行全局描述，梯度方向直方图含有相应的结构信息，通过融合多特征信息，使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了有效改善.同时通过加入免疫粒子算法，提高了粒子的多样性，尤其是在目标被遮挡时，减少了“样贫”的影响.实验结果显示，采用综合直方图特征的改进粒子滤波算法在背景颜色干扰及目标被遮挡时仍能稳定地跟踪目标，具有较强的鲁棒性.

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