小型微型计算机系统

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董明,王兴伟,黄敏

2017, 38(7): 1425-1429.

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为满足空间通信的要求，空间数据系统咨询委员会制定了空间通信协议规范.在SCPSNP协议的基础上，利用最短路径算法，设计一种点到点QoS单播路由机制.为适应卫星网络动态变化的特点，采用时隙划分的方式对空间信息网进行分析，建立了相应的节点模型和拓扑模型.利用本文设计的路由机制，综合考虑QoS满意度和服务定价满意度，在空间信息网中找到满足QoS的路径.将所设计的QoS路由机制在NS2平台进行仿真实现并对路由机制进行了性能评价.实验结果表明，设计的机制是可行和有效的，比基准机制性能更优.

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直接优化AUC进行网络链接预测

戴彩艳,陈崚,

2017, 38(7): 1430-1435.

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快速扩展的互联网形成了具有高维、稀疏和冗余特性的复杂网络.因此需要有效的技术从这些复杂网络数据中提取出最为重要的信息进行链接预测，以便为用户服务.本文提出一种基于AUC(Area under Curve)优化的链接预测算法.在该算法中，将AUC作为优化的目标函数，将链接预测问题转化为二分分类问题.将顶点之间是否存在链接作为它所在的类的标号.通过优化AUC来进行二分分类，使用铰链函数按随机次梯度下降算法迭代更新权重矩阵.最后在一些来自不同领域的真实网络上对本算法进行了测试.实验结果表明，本算法与其他算法的结果相比可以实现更高质量的预测.

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结合节点度和节点聚类系数的链路预测算法

高杨,张燕平,钱付兰,赵姝

2017, 38(7): 1436-1441.

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链路预测作为复杂网络的一个重要研究方向，基于节点相似性指标进行预测是最为常用的一种方法.传统的链路预测方法通常使用共同邻居数目或节点的度来衡量节点之间的相似性.节点对之间的关系不仅与邻居节点数目和度有关，节点的聚类系数体现了节点的聚集能力，对产生链接会起到一定的作用.基于这个观点，提出一种结合节点度和聚类系数的链路预测算法.利用共同邻居节点的度和聚类系数计算被预测节点对之间的相似性.不仅充分利用网络局部结构信息，还能够体现出共同邻居节点之间的差异性.在十组实际数据集上的实验结果表明，提出的链路预测算法与传统的五个算法（CN，AA，RA，PA，Jaccard）和基于聚类系数的CCLP算法相比具有很好的预测效果.

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基于同调理论的多空中机器人WSN大规模覆盖空洞修复方法

景荣,孔令富,赵逢达,练秋生,

2017, 38(7): 1442-1447.

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无线传感器网络自身修复机制不足以完成大规模覆盖空洞的修复任务，需要借助具有中继节点部署能力的空中机器人辅助实现.为了提高多空中机器人中继节点部署效率，从WSN最优中继节点位置求解的消息开销和分布均匀性角度出发，提出一种基于同调理论的多空中机器人WSN大规模覆盖空洞修复方法.以大规模覆盖空洞为部署环境，在同调理论的基础上，结合Halton序列，以依次递增的方式，产生一组部署位置均匀的候选中继节点；在所给出的单纯复形度及其索引值定义基础上，结合Cech复形相关性质，剔除冗余候选中继节点，最优中继节点候选部署位置.在最优中继节点部署位置基础上，以最小化多机器人总消耗为目标，构建中继节点最优位置部署模型，实现WSN大规模覆盖空洞修复.仿真实验结果表明，给出的方法能够在提高多空中机器人中继节点部署效率的同时，有效地降低网络的消息开销.

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无线传感器网络能量均衡的覆盖控制算法研究

陈康先,蒋纬昌,龙昭华

2017, 38(7): 1448-1452.

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对人工鱼群算法进行改进，改进后的人工鱼群算法与无线传感器网络中的节点分布式覆盖控制问题相结合.把无线传感器网络中节点的覆盖控制问题抽象为一个函数并利用改进后的人工鱼群算法进行寻优，提出一种新的簇头节点均匀分布调度算法.利用改进后的人工鱼群算法求得覆盖区域内节点的最优解和最优点集，使相应的节点进入休眠和工作，进行节点调度.将提出的簇头节点均匀分布调度算法和能量调度算法、簇头调度算进行仿真对比.仿真结果表明：簇头节点均匀分布调度算法可以较好的保证网络的覆盖率和减少整个网络的能量消耗.

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链路相关无线网络中基于网络编码的机会转发机制

嵇宇骋,白光伟,沈航

2017, 38(7): 1453-1458.

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多跳无线网络中数据包在不同链路的接收存在相关性,现有的基于网络编码的机会转发协议大多基于链路间相互独立的假设,严重降低其在实际网络中的性能表现.该文针对链路相关无线网络环境,提出基于网络编码的无线链路相关性感知的机会转发机制LCOF.首先结合链路相关性对基于网络编码的期望传输次数进行计算.在此基础上,提出数据包综合效用增益函数,以此确定数据包的转发优先级.随后提出多优先级数据包调度策略,确保高优先级数据包以更大的概率被转发.仿真结果表明,LCOF可以更好地利用编码机会,有效提高网络吞吐量.

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接触概率和数据分组新鲜度感知的机会网络路由算法

彭碧涛

2017, 38(7): 1459-1463.

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高效的数据分组传输机制是机会网络的核心问题之一,在分析机会网络节点运行规律的基础上,提出一种机会网络路由算法.该算法根据节点间相互接触的历史信息,计算节点接触的平均接触间隔时间,进一步得出两个节点间数据分组传递的期望时间;结合数据分组的新鲜度和节点间数据分组传递期望时间,设计数据分组的效用函数;基于分组的效用函数和传染路由,设计高效的机会网络路由算法,来指导数据分组的有效转发.仿真结果结果表明,与经典算法相比较,基于历史接触概率和数据分组新鲜度的机会网络路由机制能够有效的提高数据分组的传递成功率,同时减少传输时间.

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基于QoE的移动WebRTC传输优化策略

岑霄,葛志辉,李陶深,叶进

2017, 38(7): 1464-1469.

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WebRTC是近年来兴起的一种基于浏览器的实时流媒体传输技术，具有无需安装插件，开发快，跨平台等优点，但目前在移动网络环境下的性能表现不佳，表现为网络延时和丢包率高，容易发生网络拥塞造成视频卡顿，降低用户的体验质量.本文针对此问题，通过对原RRTCC算法进行改进，提出一种基于移动网络使用场景和QoE分析的实时流媒体数据传输策略（MRSTM）.该策略通过在RTP数据接收端进行实时链路质量估计与信令发送，在RTP数据发送端进行信令消息与用户使用场景动态分析的发送速率控制，减少延时和丢包率，并结合TCP友好算法实现与TCP流的传输平衡.实验结果表明，MRSTM策略能够在各种移动网络使用环境下，有效降低网络延时和丢包率，增加视频流畅度，提高了用户的QoE体验.

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与节点位置无关的WSNs节点休眠调度算法

戴天虹,高丽娜,李昊

2017, 38(7): 1470-1474.

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针对无线传感器网络中节点调度算法存在的问题，提出一种与节点位置无关的休眠调度算法，该算法无需节点位置信息，以服务器为坐标原点，建立二维坐标系，根据Sink节点坐标构建数学模型，节点与Sink节点交换数据信息，计算出各个节点坐标.在节点调度过程中考虑两跳邻居节点产生的冗余覆盖，计算边界节点的有效感知面积，并据此提出一种适用于边界节点冗余判断的标准.仿真结果表明，该算法可以有效缓解边界节点过早死亡问题，在满足覆盖率情况下，网络冗余覆盖率低，工作节点分布均匀，休眠率较高，能量均衡有效提高网络服务质量，延长网络生命周期.

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谣言信息识别的最大熵模模型研究

李明彩,刘凤鸣

2017, 38(7): 1475-1478.

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微博、微信等社交平台的广泛应用缩短了信息传播周期、扩大了信息传播范围,使得谣言造成的影响与危害变得更大,如何识别、进而阻断谣言成为信息传播领域的热点问题.使用最大熵模型,构建了网络环境中谣言信息的识别机制.首先,基于最大熵原理,确定利用最大熵模型进行谣言识别的过程.然后,结合谣言识别的特点,对最大熵模型传统训练集和特征函数进行优化,并有效解决了零概率事件问题,实现了将信息进行谣言和非谣言的分类.最后,实验结果表明,通过优化的训练集和特征函数的谣言识别效果明显优于优化之前,并且识别准确率优于其他相关分类方法.

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模糊推理的网络舆情观点聚合CA模型研究

毛乾任,王朝斌,金洪颖,李艳梅

2017, 38(7): 1479-1484.

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为了探究网络舆情的演化机理及传播机制，并考虑到舆情信息以及舆情个体态度的模糊性特点，提出一种基于模糊推理理论的网络舆情观点聚合的CA（Cellular Automaton）模型.定义关注度、态度群落、环境适应强度三种舆情个体属性.将个体属性模糊化，建立模糊推理规则库.把模糊属性反模糊输出的值作为元胞情感状态变化权重，在元胞自动机模型Moore邻域结构下演化并分析个体属性以及邻域环境对网络舆情观点聚合现象的影响.并仿真得到了两种不同模糊定界下的网络舆情观点聚合效果，这些“类聚”状态反映了舆情生命周期的阶段特点，为舆情应对和引导提供参考.

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一个基于三粒子GHZ态与Bell态的量子代理盲签名方案

曾川,张建中,谢淑翠

2017, 38(7): 1485-1489.

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提出一个基于可控隐形传态的量子代理盲签名方案.使用Bell态与三粒子GreenbergerHorneZeilinger(GHZ)态作为量子信道，来联系签名的三方:原始签名人Charlie,代理签名人Alice和签名验证人Bob.此方案采用异或运算盲化消息并将其按2bit为一组编码为量子信息.Alice对自己手中粒子进行测量，根据测量结果产生一个对量子信息的代理盲签名.Charlie通过对持有的粒子进行测量操作帮助Alice完成签名.之后，Bob根据Charlie与Alice 的测量结果，在余下的粒子上作合适的幺正变换,重构出消息并验证签名.在方案中，通过采用量子信道窃听检测，量子密钥分发协议，量子加密算法与纠缠粒子的相干性来保证方案的安全性,即本方案满足盲性,代理签名的可注销性,不可伪造性和不可否认性.

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一种个性化的社交用户信息隐私保护算法

谢玉芹,郑明春

2017, 38(7): 1490-1494.

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现有研究表明，社交网络发布数据的隐私和效用之间的权衡成为一个重要和具有挑战性的问题，同时用户的敏感属性是社交网络中用户的重要隐私信息.为了高效解决社交网络中用户的敏感属性泄露问题，提出一种基于效用的用户属性个性化保护算法PKDU.首先计算属性的敏感度，将保护对象由敏感属性精确到个别的敏感属性值；然后，将含有敏感属性值的非关键节点进行分割或合并，并匿名关键节点属性，从而生成具有隐私能力的匿名社交网络.实验结果表明，相比Kdegree算法，该算法在有效抵制用户敏感信息泄露的情况下能更大限度地保证数据具有较高可用性.

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融合用户行为与博文内容的微博用户影响力预测

时聪,唐九阳,胡艳丽

2017, 38(7): 1495-1500.

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随着微博等社交网络平台的兴起,民众参与线上生活、从中获取信息并相互交流的现象愈加普遍,分析社会网络中用户影响力等热点问题引起越来越广泛的关注.基于新浪微博提供的大规模数据集,利用用户所发微博产生的影响效果对用户影响力进行度量,将用户发微博时间、用户微博的转发、评论、点赞等交互行为与博文的内容相结合,分类提取特征,结合回归分析,预测用户影响力,并使用多视角堆模型融合方法改进预测精度.实验结果表明,提取用户行为与博文内容特征的方法可以有效预测用户影响力的变化,且随着特征数的增多、多视角堆模型融合方法的加入,预测准确度得到提升.

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核字典学习在软件缺陷预测中的应用

王铁建,吴飞,荆晓远

2017, 38(7): 1501-1505.

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提出一种基于核字典学习的软件缺陷预测方法,首先根据软件缺陷历史数据结构复杂、类不平衡的特点,利用核方法将软件缺陷历史数据映射到一个能代表原始数据分布的高维特征空间.然后在核空间中,通过学习得到一个核字典,利用这个核字典判定软件模块的属性,对软件模块进行缺陷预测.在核字典学习过程中,为了解决缺陷预测中的类不平衡问题,采用了一种核字典基选择策略,构造出一个类别平衡的核字典.在NASA数据集上的对比实验表明,核字典学习方法取得了较高的Fmeasure值和AUC值,有效地解决了缺陷预测中的类不平衡问题,取得了较好的预测效果.

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基于启发信息并行求解无环K最短路径

刘正平,钟诚,张雄宝,高楠

2017, 38(7): 1506-1511.

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引入适用于非负权图的启发函数评估潜在偏离节点的代价，优先产生代价低的节点对应的候选路径；在迭代计算过程中，当候选偏离节点的代价大于候选路径中K条路径长度时，结束本次候选偏离路径计算，从而避免产生大量无用的候选路径；采用压缩邻接链表、组合数组优化图和路径在GPU储存器中的存储，采取顶点并行和边并行方法将比较耗时的删除和恢复节点操作并行化，以及并行化Dijkstra算法，在CUDA平台上设计实现GPU并行求解无环K最短路径算法P_AStartYen.实验结果表明，P_AStartYen比同类的GPU并行算法P_Yen平均加速7.30倍、最高加速14.38倍，比串行算法NIYA平均加速349.19倍、最高加速615.03倍.

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油耗依赖的生态路由选择模型

刘妍,彭敦陆

2017, 38(7): 1512-1517.

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随着出租车与家用汽车等交通工具数量的迅速增加，交通领域遭遇到越来越大的环境压力.传统的路径选择模型大多是寻找汽车从起始点到目的地之间的最短距离路径或最短时间路径，然而这两种路径的燃油消耗量和污染物排放量不一定是最少的.油耗的增多，不仅会造成能源的短缺，还会对城市环境产生巨大的影响.本文针对当前交通油耗过多、环境污染严重以及现有路径选择模型很少关注油耗及污染物排量放等问题，提出一个油耗依赖的生态路由选择模型.首先创建一个以油耗为权重的时间依赖路网模型，并将油耗因子引入到经典Astar算法的启发式评价函数中，提出了油耗依赖的生态路由选择模型.实验结果表明，该模型提供的生态路径能够有效的节省油耗减少环境污染.

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一种基于MapReduce的微博信息推荐并行算法

刘其成,冯利光

2017, 38(7): 1518-1522.

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随着微博和移动互联网的快速发展，社交网络变得越来越庞大，信息的个性化服务越来越受到重视.Slope One算法是一种协同过滤推荐算法，算法通过用户项目的偏差矩阵和频度矩阵，预测目标用户感兴趣的项目，实现了信息的个性化推荐.考虑到Slope One算法对大数据处理不足的问题，提出一种改进的基于并行Slope One算法的微博信息推荐算法，并借助MapReduce平台设计实现了该算法.实验表明，该算法不仅具有良好的加速比和可扩展性，还具有较好的预测准确率，它可以更高效的处理微博数据.

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一种混杂的多核估计数据填充方法

刘思谦,陈志奎,蒋昆佑,胡月明,许瀚

2017, 38(7): 1523-1527.

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不完全数据填充在数据处理和分析中起着重要的作用，并直接影响到数据挖掘和知识发现的结果.大多数现存的数据填充算法有的不能处理混合属性的数据有的参数确定复杂度高.针对这些问题本文提出一种基于多个核函数的混合属性数据填充算法.首先，为了减少干扰和计算量，算法采用带修正线性单元的降噪深度信念网络对缺失数据进行特征提取和聚类.然后，为了减少算法的迭代次数，定义部分距离策略对缺失值进行初始化，这能使算法快速收敛并且提高准确性.最后，对连续和离散变量分别定义核函数，计算它们的概率密度，进而构造一个估计器对缺失值进行填充.实验结果表明，本文提出的算法，可减少参数确定复杂度和迭代次数，同时保证数据填充的精度.

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信息熵特征加权核函数的SVM数据分类方法

李长生,吴辰文,梁靖涵,王伟

2017, 38(7): 1528-1532.

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核函数及其参数的选择和优化与所分析数据的分布情况密切相关,同一数据经不同核函数映射或者同一核函数映射数据的不同特征子集都会获得不同的数据类群分度.现针对单一核函数在同一数据的不同特征子集上具有不同的预测识别效果的问题,结合信息熵理论,提出一种基于信息熵特征加权核函数的SVM数据分类方法,以避免核函数设计的盲目性及局部最优等非线性优化问题的同时提高算法的分类精度.经实验验证,基于信息熵特征加权核函数的SVM算法的识别结果与同类判别算法的识别结果相比,其分类准确率较高,稳定性和泛化性相对更好.

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基于MTF启发法的OpenFlow虚拟流表高效查找算法

姜腊林,胡念,熊兵,

2017, 38(7): 1533-1537.

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OpenFlow软件交换机由于成本低、配置灵活、且便于调度部署,因而广泛应用于软件定义网络试验床的构建,但在应用过程中遭遇到严重的性能瓶颈,流表查找是其中的关键一环.为此,本文应用启发式策略,提出一种面向软件交换机的OpenFlow虚拟流表高效查找算法.首先分析指出掩码遍历是影响流表查找性能的关键因素,进而基于网络流量局部性特点,应用MTF(MoveToFront)启发法自适应调整掩码顺序,以加快后续数据包的掩码查找命中速度.最后,借助实际网络流量样本,对本文所提算法的查找性能进行了实验评估.实验结果表明:本文所提算法的平均查找长度明显小于目前主流软件交换机中的流表查找方法,加快了OpenFlow流表查找速度,有效提升了OpenFlow软件交换机的数据转发性能.

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面向正负关联规则的方剂配伍规律挖掘算法

韩楠,乔少杰,宫兴伟,李天瑞,舒红平,元昌安

2017, 38(7): 1538-1542.

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针对已有中药数据挖掘中药物间的配伍规律以及传统关联规则挖掘算法在发现方剂药物配伍知识方面存在的诸多不足，提出一种基于正负双支持度的关联规则挖掘算法.在频繁项集发现阶段，引入最大支持度以解决过频繁问题，通过建立负项频繁模式树进行递归挖掘，引入支持度计数矩阵提高了正负频繁项的发现效率.强关联规则发现阶段，通过设置合适的置信度阈值和采用互信息进行相关性分析判定药物项集的关联关系.实验结果验证了所提方法较传统关联规则挖掘算法在中药方剂配伍规律挖掘的时效性和准确性上有较大提高，为中药方剂的配伍规律探索和新药研发提供新思路.

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结合语义特征的个人微博聚类方法研究

高永兵,张娣,杨贵朋,马占飞

2017, 38(7): 1543-1548.

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针对个人微博聚类时缺乏考虑文本语义特征的问题，提出一种结合语义特征的个人微博聚类方法.该方法充分考虑了微博文本的语义特征，可将意义相关的微博更为准确地聚类.其要点如下：首先，利用随机游走算法产生每个词汇的语义标签及其概率，游走图基于知网的语义关系图产生；其次，利用排列算法将两篇微博中词汇的各个语义项进行相似度求解，得到意思集合；最后，利用余弦相似度计算两条微博的语义相关度，并将大于相似度阈值的聚在一起.为了提高算法效能，在计算微博的相似度时进行了分段和优化.实验表明，利用语义特征得到的聚类结果，F度量值较利用词共现和word2vec聚类方法有明显地提高.

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基于积极算法的WFS空间连接查询优化研究

杨钊,蓝贵文,陈骐,吴聪聪,张强

2017, 38(7): 1549-1553.

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在用户与数据集的交互利用中，网络要素服务(Web Feature Service,WFS)被视为一种空间数据互操作的有效方法.由于海量空间数据集数据具有复杂的空间数据结构，在进行空间连接查询操作过程中容易产生高昂的执行代价.鉴于此，提出一种积极算法，该算法利用四叉树和直方图法的优点，并结合过滤率估算算法对空间连接查询处理过程进行优化.通过实验结果表明，积极算法在大多数情况下具有一定的可行性，为空间连接查询处理提供了一种有效的优化方法.

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基于可比语料库的双语词典抽取方法比较研究

李舰,李波,陈鹏,杨丹

2017, 38(7): 1554-1561.

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双语词典是一种重要的语言资源，但现有的基于可比语料库的双语词典抽取方法在体系结构、所依赖的基础性资源等方面差异较大，这使得在统一的实验条件下对各种算法进行比较变得很困难.因此，目前的研究工作多选择将性能评测任务限定在很狭小的范围内，缺乏统一的评测结果给双语词典抽取任务的发展和算法的选择带来一定困难.为解决上述问题，选取并实现了四种代表性的双语词典抽取方案，在统一的测试数据集上进行比较研究.在比较研究中，我们重点揭示了词典抽取任务中几种关键因素如语料库大小、训练词典大小等对各算法性能的不同影响程度.本文的结论对今后相关工作中的实验设计、性能比较与算法选用都具有重要的理论意义和实践价值.

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一种求解云服务组合全局QoS最优问题的改进杂交粒子群算法

简琤峰,王斌,张美玉,陈嘉诚

2017, 38(7): 1562-1567.

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针对云计算环境下云服务体系的构建研究了云服务组合的全局QoS最优问题,提出一种改进杂交粒子群算法.该算法通过动态因子和二阶振荡机制的引入改进速度更新和动态参数机制,丰富了种群的多样性,并且提高了算法的全局搜索能力.同时采用的杂交策略也降低算法对问题模型的依赖性.通过对无局部QoS限制和有局部QoS限制条件下的云服务组合仿真实验结果分析得出该算法能够求得质量更高的全局QoS值,并且运算耗费时间随问题规模基本呈线性增加趋势，说明该算法能够适用于大规模云服务组合问题.

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多机器人追捕中带双向筛选的动态任务分配算法研究

刘政强,陈寿元,邵增珍,张永,刘衍民

2017, 38(7): 1568-1572.

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多机器人执行并行追捕任务时，须通过任务分配形成若干子群，每个子群针对某一目标进行协作追捕.由于环境中目标数量及位置的变化，要求任务分配能够动态进行.提出基于合同网任务分配模型的带双向筛选机制的动态任务分配方法，以减少协商过程的通信开销.机器人自主动态构建任务数据集且在追捕过程中自动更新.招标机器人和投标机器人筛选数据集中的最优信息选择结盟，且根据任务数据集信息在不同合同网联盟间动态迁移.仿真结果表明，使用该方法在不同情况下均能高效地实现防入侵追捕任务，同时可有效降低协商过程通信开销.

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区间值信息系统中一种极大相容类的增量更新算法

张迎迎,李天瑞,

2017, 38(7): 1573-1579.

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由于区间值信息系统中对象的属性值都是区间值，经典粗糙集中的等价关系已不再适用.给出一个新的距离度量来定义属性值为区间值的两对象之间的距离，基于此给出了邻域关系及邻域的定义，然后给出了区间值信息系统中的极大相容类的定义.由于实际应用中信息系统是动态变化的，即新对象的加入和已有对象的删除，因此如何利用已求得的结果增量的更新极大相容类是亟待解决的一个关键问题.由此，提出一种基于BronKerbosch算法的增量更新极大相容类的算法，实验结果表明，该算法能有效提高更新极大相容类的效率.

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k均匀背景的三支概念性质研究

章星,祁建军,朱晓敏

2017, 38(7): 1580-1584.

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形式背景是三支概念分析理论的数据基础，而形式背景中0与1二值的分布情况对于建立三支概念格有重要的影响，目前尚无关于这一问题所展开的研究.针对此问题，提出k均匀背景这一概念，研究了k均匀背景具有的性质，并且针对k均匀背景下产生的三支概念格进行研究，得出k均匀背景与其补背景产生的三支概念格是同构的.为了研究不同的k均匀背景对其产生的三支概念数量的影响，文章设计了不同规模的k均匀背景并进行实验，实验结果不仅表明了相关结论的准确性，也说明三支概念的数量随着k的增长而呈现规律性的变化.

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不协调区间值决策系统的知识约简

张楠,许鑫,童向荣,钱进

2017, 38(7): 1585-1589.

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区间值决策系统是传统Pawlak决策系统的扩展，区间值决策系统的知识约简是近年来粗糙集研究领域的热点问题之一.在实际应用中，由于信息本身具有的不确定性与不完备性，区间值决策系统往往以不协调的形式呈现.通过引入区间相似率，给出了区间值决策系统的α-相容关系与对应的上下近似算子；定义了不协调区间值决策系统的确定性规则保持与不确定性规则保持两种知识约简目标，并给出了相应差别矩阵的计算方法；对提出的两种约简与区间值决策系统的广义决策约简之间的关系进行了有效分析.最后，通过实验验证了相关结论的正确性.

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深度学习降维过程中的信息损失度量研究

石志国,杨志勇

2017, 38(7): 1590-1594.

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深度学习是当前智能识别、数据挖掘等领域最重要的研究方向，通过组合低层特征，形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示.数据降维是深度学习过程中最为常见的一种过程，通过降维，能够去除数据间的相关性，便于提取更为有用的数据特征，提升识别率，加快识别速度.数据降维过程中，必然导致数据信息的损失，如何统计运用这个信息损失，目前还少有相关文献进行研究.通过对栈式自编码器深度学习算法进行研究，提出一种深度学习降维信息损失度量方法，将香农信息理论运用到降维信息损失度量中，计算深度学习降维过程中信息损失量，并研究其与算法性能的关系，为深度学习算法的改进提供数据支撑.

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局部标记关系的多标记迁移学习算法

刘昊天,舒欣,姜海燕,徐彦,伍艳莲,郭小清

2017, 38(7): 1595-1600.

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现有多标记迁移学习主要利用全局标记关系信息，由于源领域与目标领域的标记关系存在差异，源领域中全局标记关系不适合于目标领域.本文提出一种局部标记关系的多标记迁移学习算法，该算法通过对样本的标记进行聚类和最小化联合损失函数，可以有效的挖掘领域间共享的局部标记关系，对应的局部关系编码可以作为样本的辅助特征从而提高模型性能.图像分类实验表明，在多标记迁移学习中，基于局部标记关系的学习算法相比基于全局标记关系的学习算法具有更好的分类效果；本文所提算法与现有算法相比具有更好的分类效果.

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一种新的散乱点云特征提取方法研究

张靖,周明全,张雨禾,耿国华,李姗姗

2017, 38(7): 1601-1607.

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结合显著特征点与马尔科夫随机场的特性，提出一种新的散乱点云特征提取算法研究.首先构造点云的显著度函数，计算点云模型中散乱点的显著度；然后根据点的显著度及点间测地距构造Reeb图，由Reeb图及判断Reeb图显著点的两个条件提取显著特征点；接着根据点到显著特征点及中心点的距离计算马尔科夫随机场的联合密度函数，通过贝叶斯估计求最大后验概率分布函数，采用马尔科夫最大后验概率框架归约简化得到最优标号的目标函数；最后采用图割法求解目标函数，依赖全局能量变化调整标号集，得到点云的最优标号集，并根据最优标号集与点集间对应关系提取特征点.实验结果表明：该算法能够有效的检测出散乱点云的特征点,改善了算法的时间性能；其中，算法根据随机场的全局能量变化调整标号，得出最优标号集，避免了传统方法人工调参的问题.

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不变矩在高光谱图像空谱分类中的应用研究

李铁,张新君,

2017, 38(7): 1608-1613.

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提出一种新的有效的空谱分类方法用于高光谱图像分类.结合光谱和纹理特征来提高分类精度.在以像素为中心的小窗口内计算不变矩得到像素的纹理特征.把纹理和光谱特征串联在一起构成一个联合特征向量,用该向量与支持向量机（SVM）一起做分类.在三个高光谱数据集上做实验,并与一些其他的空谱分类方法做比较.结果表明所提出的方法与传统的光谱方法相比,分类精度有明显的提高.在分类精度和计算复杂度上该方法也优于其他的空谱分类方法.结果还表明在小的训练集上所提出的方法能得到很好的分类精度.

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融合SVM和快速均值漂移的图像分割算法

赵胜男,王文剑,

2017, 38(7): 1614-1618.

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图像分割(Image Segmentation)是图像处理研究领域的一个重要问题，是图像分析、特征提取、模式识别等的基础和关键步骤.快速均值漂移图像分割算法(FMS，Fast Mean Shift)虽然能获得良好的分割结果，但是在处理过程中需要人为设定带宽值，而带宽的设定会对分割结果造成一定程度的影响.针对这个问题，提出一种融合支持向量机(Support Vector Machine，SVM)和FMS的图像分割算法(FMSSVM)，先用FMS模型预分割图像，然后用SVM分类器对像素分类，以改善带宽设定产生的影响.实验结果表明，提出的基于SVM和FMS的图像分割算法可以获得良好的分割结果.

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多标签类重力密度和距离的图像注释方法

胡学钢,王博岩,李培培

2017, 38(7): 1619-1624.

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图像注释是一项针对网络图片的语义理解应用，由于图片的基本视觉特征与人类图像识别之间存在着巨大语义鸿沟，为此本文提出一种基于多标签类重力密度和距离的图像注释方法.现有的图像注释数据集多由多个标签组成，然而现有多标签学习算法，有着待定参数过多、精度不高的问题，因而本文通过引入类重力模型的方法，将图片之间的相似度转化成物理学领域里的重力，借助类重力密度与距离公式，选取图片训练集中若干相似度较高的图片，再对其有关标签进行处理，从而找寻图片与图片之间所隐藏的潜在关系，实现对相应标签的注释.通过对比相关经典算法，在三组基准多标签数据集和两组图像数据集上良好的实验结果表明该算法可适用于不同类型的多标签数据集，是一个可筛选出类别相近例子的多标签图形注释算法.

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一种时空域结合的自适应错误隐藏算法

李承欣,叶锋,陈家祯,许力,林晖

2017, 38(7): 1625-1630.

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视频数据的损失会影响视频的主观视觉质量，因此，恢复丢失的视频数据是非常重要的.针对此问题提出了一种时空域结合的错误隐藏算法.该算法主要包含空域错误隐藏修复和时域错误隐藏修复两种.在空域修复中使用提出的基于块位置自适应空域错误隐藏策略，该策略主要分析接收块的位置以及帧内宏块划分模式来选择改进的和已有的帧内修复算法.在时域修复中需要判断周边接收宏块的帧间分割类型，根据分割类型对受损宏块进行区域划分，通过划分模式使用不同的帧间修复模型.实验结果表明，时空域结合的错误隐藏方法在视觉质量上有一定的改善，并且客观质量也有提高.

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一种采用点匹配的图像区域复制粘贴篡改检测方法

甘玲,周灿,李大港

2017, 38(7): 1631-1635.

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针对应用尺度不变特征变换(SIFT)特征进行图像复制粘贴篡改检测时，在特征匹配过程中出现的错误匹配现象以及不能较准确的定位出篡改图像中的复制区域和粘贴区域等不足，本文结合层次聚类算法和随机抽样一致性算法，提出一种有效的特征匹配方法.并以最终得到的匹配特征点作为种子点，基于像素区域生长的思想，有效的定位出了篡改图像中的复制区域和粘贴区域.实验结果表明，所提方法在保证图像鉴别效率的同时，能够有效去除经过平移、旋转和缩放等篡改方式的图像中的特征误匹配问题，并且在实现区域定位方面取得了较好的效果.

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一种结合PCA与信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法

宋丹,石勇,邓宸伟

2017, 38(7): 1636-1641.

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针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子在目标匹配与识别过程中特征向量维数较大、匹配实时性较差的问题，提出一种结合主成分分析(PCA)与图像信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法.首先分析SIFT特征向量矩阵的稀疏性，用170组不同场景图像提取的SIFT特征向量作为训练数据，并对其进行PCA投影，生成特征向量PCA矩阵组；其次根据PCA矩阵能量层次与图像信息熵的关系筛选出PCA模板并拟合出“维度信息熵”关系式；最后，加载PCA模板及“维度信息熵”关系式，根据测试图像的信息熵，构建自适应降维算法，对测试图像的SIFT特征向量进行降维.本文采用多组图像验证本算法的匹配性能，实验结果表明，本算法能够针对不同场景进行自适应降维，降维后特征点匹配过程耗时降低，匹配精度与降维前相近.

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一种自适应双阈值中值滤波方法

宗永胜,胡晓辉,张荣光

2017, 38(7): 1642-1647.

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为解决中值滤波算法在图像去噪及保护图像细节方面的不足，提出一种自适应双阈值中值滤波方法.在该方法中，首先采用基于均值的双阈值选取方法对脉冲噪声进行判别，然后在噪声滤除阶段使用滤波窗口中像素的中值或其邻域中已经经过滤波处理后的像素的中值代替噪声像素，对于非噪声像素则保持其像素值不变.因为阈值的选取是随滤波窗口的滑动而变化的，这就体现了阈值选取的自适应性.实验结果表明，该方法能有效的滤除脉冲噪声，同时也可以更好的保持图像的边缘及细节信息，通过定量和定性分析，本方法的滤波性能要优于中值滤波及其他改进方法.

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p范数正则化视觉跟踪

郭彦麟,张冬,

2017, 38(7): 1648-1652.

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针对稀疏表示目标跟踪算法解析过程中计算繁琐,且跟踪算法由于众多因素的干扰造成跟踪效率低的问题, 文中提出在贝叶斯推理框架下,基于p范数正则化的视觉跟踪算法.以解决纹理改变、光照变化、旋转变形,背景干扰以及尺度变化的目标跟踪效率问题.文中算法提出一种新的在迭代加速梯度框架下通用的软阈值操作方法,能够自适应调节子空间中最具代表性的模板表示目标外观.通过软阈值操作解决p范数正则化非凸最小化求解问题.实验对比证明了当目标受到非理想因素干扰时,所提算法具有良好的实时性和健壮的鲁棒性.

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融合颜色特征与词汇树的图像检索

郭佳宇,陈莹

2017, 38(7): 1653-1657.

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针对视觉词汇树模型采用的SIFT特征只采用了灰度信息，而忽略了图像的颜色特征，而多数改进采用彩色SIFT特征又耗时巨大的问题，提出一种将颜色信息作为图像全局权值融入到视觉单词匹配模型中的算法.提取图像的颜色特征，量化并计算颜色相似度，按照颜色差异由小到大排序，根据排序结果建立颜色特征权重.将图像SIFT特征分层量化为视觉单词，为了节约大规模数据库下的检索时间，引入感知哈希原理，将图像的视觉单词映射为哈希值，这样每幅图像都转化成一串哈希序列，计算图像哈希序列之间的汉明距离，将颜色特征权重作为汉明距离的加权系数，计算图像的最终相似度.实验结果表明，本文算法对于提高检索的准确率效果显著.

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AWR-RAID：一致性保证的纠删码RAID系统

贾思懿,刘振军,刘建亮,方沛,董欢庆

2017, 38(7): 1658-1664.

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信息技术正在从以计算设备为核心的计算时代进入到以数据为核心的存储时代.数据量和数据价值的增加，对存储系统的容量、成本、访问性能和数据可靠性等方面提出了更高的要求.为减小冗余数据开销并保证数据的可用性和可靠性，采用纠删码技术已成为业界的发展趋势.数据一致性是纠删码存储系统的本质属性，保证了数据的可靠性和可用性，高效保证纠删码数据的一致性是纠删码系统的关键.提出“写后重映射”存储模型（After Write Remapping,AWR）和事务实现方法，保证了纠删码数据的一致性.AWR模型为纠删码数据的更新过程提供原子性和持久性，采用非原位更新和原子重映射机制保证了更新过程中数据的一致性，具有通用性好、存储开销低和事务性能高的特点.经过理论分析和实际测试验证，AWR事务存储模型带来的纠删码存储系统读性能损失低于1%，64KB及以上粒度的写性能损失低于3%，高效地保证了纠删码数据的一致性.

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