小型微型计算机系统

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蒋刚,李兆鹏

2018, 39(3): 401-405.

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符号执行技术以其良好的精确度控制被广泛应用于程序分析领域,它将程序中变量的值用抽象的符号表示,模拟真实的程序执行.由于其路径敏感,在分析过程中会带来严重的状态爆炸问题.提出针对缺陷的程序切片方法来缓解这一问题,首先根据用户关心的缺陷生成源程序的切片准则,然后分析源代码生成数据依赖图和控制依赖图,由两者构成程序依赖图,再根据切片准则做程序切片,将源程序规模缩小,最后将切片后的程序交给程序分析工具分析.在符号执行分析工具ShapeChecker上的实验结果表明,提出的方法具有良好的效果.

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多分辨率配准点的ICP算法

王勇,邹辉,何养明,黎春

2018, 39(3): 406-410.

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针对三维点云配准中精度低、速度慢的问题，提出一种多分辨率配准点的ICP算法.首先，该算法引入多分辨率概念，利用低分辨率匹配点对迅速完成配准，高分辨率匹配点对提高配准精度；然后引入匹配度概念并改进计算方法，从而寻找更合适的匹配点；同时根据计算需要来计算相应点的曲率信息，以进一步提升配准效率；最后使用四元数法迭代完成配准.实验表明了算法的有效性，在精度和速度上都有较大提升，且随点云规模增大，速度提升幅度有递增趋势.

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属性分类的多层次形式概念模型及动态算法研究

徐怡,霍思林

2018, 39(3): 411-416.

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在传统形式概念中,属性是以单粒度单层次进行分析,然而现实中树形结构的属性分类是普遍存在的.针对属性分类的不同粒度层次关系,本文提出了属性分类的多层次形式概念模型,分析形式概念在不同层次泛化空间下相关性质.结合粒计算的思想,本文首先提出了属性分类的属性泛化与细化方法,属性泛化约简形式概念,属性细化提高分析精度.然后由属性分类层次的变化,给出了一种动态的形式概念构造算法,该算法通过自学习的方式对原有知识加以使用,它不仅继承了目前渐进式算法的优点,还实现形式概念自身数据的变化.最后通过实例和仿真实验说明本文所提方法的有效性.

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运用自适应粒化模型的一种数据分类方法

蒙祖强,沈亮亮,甘秋玲,覃华

2018, 39(3): 417-424.

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数据分类是一种重要的数据分析技术,但数据分类方法大多涉及诸多人为参数优化问题.在现今复杂数据环境下,事先获取数据的有关先验知识是一件比较难的事情,这给解决参数优化问题带来困难,限制了数据分类方法的应用范围.因此,如何构造无需参数优化的自适应分类方法是数据分类研究领域中面临的一项重要课题.本文构造一种自适应粒化模型并据此提出一种自适应数据分类方法.该方法以数据对象为中心,充分利用数据之间蕴含的相容关系,通过相容半径的自动优化来构造自适应粒化模型,然后基于此模型,通过数据对象的约简和对象规则的简化来构造分类器.整个分类方法完全是由数据驱动的,不需要任何先验知识和手工参数优化,实现了对数据的自适应分类.最后,通过实验验证了所提出方法的有效性.

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一种图编辑距离的软件体系结构变化性度量方法及应用研究

钟林辉,夏鲸,彭云,谢冰

2018, 39(3): 425-432.

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软件体系结构是一类重要的软件资产，对其变化性进行分析能够度量、分析和预测（不同）软件的演化趋势.而传统的软件体系结构演化分析方法并没有考虑软件结构上的差异性，亦未提出度量软件演化历史的方法.因此，本文在早期基于构件的软件配置管理模型，及支持演化的构件模型研究成果的基础上，提出了以软件体系结构为中心的软件演化分析框架，实现了基于图编辑距离的、软件体系结构规约层次的变化性度量；同时，针对4个开源软件系统，在软件体系结构层次分析了软件系统内部及不同系统之间的变化程度.

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一种改进的MapReduce互信息文本特征选择机制

陶永才,赵国桦,石磊,卫琳

2018, 39(3): 433-438.

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文本分类是数据挖掘的重要环节,而特征选择又是文本分类的核心步骤,互信息方法是常用的特征选择评价函数,但该方法过于简单,分类精度相对较低.基于此,本文提出一种基于MapReduce的互信息文本特征选择机制,一方面对传统的互信息计算公式进行改进,并且引入熵的思想对公式计算加以修正,使特征词选择更加得当,从而提高后期分类精度;另一方面引入MapReduce技术,利用其处理大规模数据的优势,缩短文本训练和分类的过程.实验表明基于MapReduce的互信息文本特征选择机制可以显著提高文本分类的精度,而且明显提升执行效率. 

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移动群智感知中收益最大化的用户招募算法

郭会东,黄刘生,高国举,徐宏力,

2018, 39(3): 439-444.

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在移动群智感知中,平台需要招募大量用户来协同完成一项包含众多感知任务的复杂工作.本文研究预算受限的移动群智感知中,收益最大化的用户招募问题.在这一问题中,平台希望用户覆盖的感知任务带来的总收益最大化,同时,招募总开销不超过给定的预算.不同于以往研究,本文中单个感知任务可以被多个用户执行,但是单个任务的收益是固定的,此外,每个移动用户能处理的感知任务也是确定的.为此,首先证明了这是一个NP难问题,并提出了一个改进的贪心算法来解决这一问题.进一步通过数学推导分析了该算法的性能保证,证明了该算法与最优解的近似比至少为[SX(]1[]2[SX)](1-1/e).通过实验验证了该算法具有很好的性能表现,符合理论分析的预期.

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一种流量感知的LTE网络节能资源分配算法

杜文峰,高思宁

2018, 39(3): 445-449.

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随着移动互联网需求的不断增大,无线网络的能耗不断升高,而基站消耗了其中的大部分能源.针对当前LTE基站中资源过量供应导致的高能耗问题,本文提出了一种流量感知的节能资源分配算法.该算法针对具有不同流量特征的业务的服务质量需求,调整数据包的发送时机和发送数量,提高资源的使用效率.同时,本算法通过改变算法的参数来适配流量变化,可以在节能和性能之间取得较好的平衡.模拟实验的结果表明,本算法在基站负载40%以下时,以非延迟敏感业务的延迟性能为代价,能够以较少的资源获得与其他算法相似的吞吐量.

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数据服务依赖图模型及自动组合方法研究

张元鸣,叶成龙,黄浪游,陆佳炜,徐俊,肖刚,

2018, 39(3): 450-456.

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数据服务是一种提供数据资源访问的软件服务,为跨域数据集成提供了统一的数据模型.一类挑战性问题是,如何快速自动组合数据服务并生成满足用户数据需求的数据视图.为此,根据内在的数据依赖关系,将数据服务构建为能够描述全局逻辑结构的数据服务依赖图,将数据组合问题建模为基于依赖图模型的数据服务搜索问题,根据数据需求自动搜索依赖图得到最优的复合数据服务,并通过执行复合数据服务生成可视化数据视图.实验结果表明,所提出的数据服务组合算法具有较高的组合效率和良好的组合质量,并能够准确生成满足用户需求的数据视图.

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改进虚拟力的有向传感器网络覆盖优化算法

蒋一波,梅佳东,汪念华,盛尚浩

2018, 39(3): 457-462.

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针对基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化问题,以及对简单虚拟斥力造成不理想覆盖情况的考虑,提出了一种改进虚拟力的有向传感器区域覆盖优化算法MVPFCEA.该算法采用只分解虚拟力的方向,不分解其大小,并根据节点与各邻居节点所成双节点覆盖图形引入质心计算,再以此来加入虚拟斥力修正指标,使节点扇形面受改进虚拟力而更准确的改变感知方向,以此来消除区域中的盲区和重叠区,此外同样在边界增加虚拟节点,提升边界区域的覆盖率;节点亦采用自调整角速度机制,提高算法执行效率,优化覆盖效果,仿真实验结果表明该算法对网络覆盖率的提升显著,且收敛速度快.

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通过DFT变换提取DNA序列特征聚类物种

昌攀,钟诚

2018, 39(3): 463-467.

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利用离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transformation,DFT）可以在不丢失信息的情况下揭示DNA序列隐藏信息的特性,通过挖掘DNA序列中子序列种类、含量和位置3种生物特征,将任意长度的DNA序列提取成等长的特征向量,使用欧式距离计算DNA序列相似度,给出一种改进的应用于物种聚类的无需比对的DNA序列相似度计算算法AFCS_DFT.实验结果表明:与已有的同类方法相比,AFCS_DFT算法计算得到了更准确的DNA序列相似度,利用此相似度对物种聚类,可以更准确地构建出反映物种聚类特征的系统进化树,揭示了进化水平越相近的物种的DNA序列越相近的特性.

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一种改进的NSSK认证协议及其实现方法

于金刚,赵治刚

2018, 39(3): 468-473.

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为了保障开源的网络通讯产品如实时消息系统、网络电话等能够在高安全领域得以应用,本文对著名的NeedhamSchroeder（NS）认证协议进行改进和优化,优化后的协议通过采用使接收方与密钥分发中心通信、在密钥分发中心返回的消息中添加发送方身份和各方发送的临时值的方式,达到了确保消息新鲜性、通信双方身份及会话中共享密钥可靠性的目的,同时避免了原生NS协议存在的旧消息重传攻击和身份冒充缺陷.利用模态逻辑BAN逻辑,对改进版的协议进行理想化建模、定义初始假设集合及安全目标集合,并在此基础上使用推理规则,证明了该改进协议完全能够达到认证协议的安全目标.通过硬件及其对应的工具包,实现了该认证协议,并在实际应用中验证.

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手势识别身份认证的连续隐马尔可夫模型

李富,孙子文,

2018, 39(3): 474-477.

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针对智能手机存储隐私信息所面临的安全问题,采用一种基于连续隐马尔科夫模型的手势识别身份认证方法.首先由手机触摸屏传感器采集手指滑动的原始手势特征序列,并通过大小归一化及平滑去噪预处理;接着提取手势运动轨迹的三个基本特征序列与三个隐含的特征序列;最后采用概率统计的方法,使用连续隐马尔科夫模型建立用户手势模型,用于测试比较特征序列以判断用户身份的合法性.仿真实验结果表明,与动态时间规整算法和支持向量机算法相比,方法具有较低的错误拒绝率和错误接受率,能明显提高身份认证的准确性.

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云平台支撑下的虚实网络融合仿真方法

邓博,毛红宇,王晓锋,刘渊

2018, 39(3): 478-483.

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虚实网络融合的仿真技术已成为新型网络技术验证与网络安全技术评估的主流.面向虚实网络融合仿真的可扩展性、透明性、灵活性、隔离性需求,提出了一种云平台支撑下的虚实网络融合仿真方法.该方法通过构建具有多网卡的虚实互联服务器集群实现虚实网络的可扩展融合;通过面向虚实报文传输的流表配置与匹配策略以及反应网络变化情况的虚实网络映射表,实现虚实网络仿真的透明性、虚实网络仿真环境的灵活配置以及多虚实网络仿真场景的隔离性.最后,针对不同需求,通过构建多个典型的虚实网络仿真场景进行实验,验证了上述方法的有效性.

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融合云环境用户情境兴趣的移动SNS信任推荐模型

宓翠,陈晶,苏妍嫄,张亚明,刘海鸥

2018, 39(3): 484-489.

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传统协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）推荐面临的数据稀疏性问题是当前移动社交网络服务（Social Networking Services，简称SNS）个性化推荐亟待解决的问题.在回顾相关文献的基础上，提出融合云环境用户情境兴趣的移动SNS信任推荐模型，融合移动SNS情境相似度矩阵与信任度矩阵进行CF推荐，基于此缓解数据稀疏性导致的推荐性能下降问题，同时采用MapReduce并行处理方式提高大规模复杂社交网络的并行挖掘性能.实验结果表明，融合云环境用户情境兴趣的移动SNS信任推荐模型较好地将情境相似度与信任度融入到CF推荐过程中，缓解了由于数据稀疏与信任稀疏导致的推荐精度下降问题，MapReduce化的并行处理方法也有效提升了大规模复杂社交网络的并行推荐性能. 

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一种基于可用性的动态云数据副本管理机制

陶永才,巴阳,石磊,卫琳

2018, 39(3): 490-495.

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副本是提高云存储数据可用性的关键技术之一.为提供低成本高效益的可用性,并提高云存储的性能和负载均衡,本文提出一种动态副本管理机制DRM（Dynamic Replica Management scheme）.DRM研究确定数据可用性和副本数之间的关系模型,并利用此模型来动态计算和维护给定可用性要求的最小副本数,并基于节点性能和用户访问特性确定副本放置位置.根据节点规模变化,DRM动态调整副本数量以确保数据可用性需求.DRM 在节省资源成本的前提下,提高了云存储的性能和负载平衡.本文在HDFS（Hadoop Distributed File System）上实现了DRM,实验结果表明DRM在成本、负载平衡和性能都优于现有HDFS副本管理机制.

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对HIGHT密码改进的代数故障攻击

陈浩,王韬,周平,周林,马云飞,王晓晗

2018, 39(3): 496-502.

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针对HIGHT轻量级分组密码已有代数故障攻击方法攻击轮数受限的不足,提出并讨论了一种改进的代数故障攻击方法.该方法将攻击成功延伸至密码加密第25轮,在单字节故障模型下,攻击理论故障注入次数和成功率分别为5次和91.60%.仿真实验结果表明,对密码25轮进行攻击,恢复密码全部主密钥信息所需故障注入次数为5次,解析器平均求解时间为143.70s,攻击实际成功率为91%,最好情况下仅需4次故障注入即可以90%的成功率在551.26s内恢复全部主密钥信息,相关研究成果能够为分析其他具有相似结构的密码的安全性提供参考和借鉴.

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并行多径传输中基于服务质量的路径优化方案

王振朝,侯欢欢,李海潇

2018, 39(3): 503-507.

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针对并行多径传输中服务质量保证问题，提出一种新的路径优化方案.方案以提高网络服务质量并降低网络能耗为优化目标，首先根据路径参数计算每条备用路径的服务质量，并利用能耗模型及已知的备用路径数量计算每条备用路径发送数据和维持路径连接的能耗.然后在二维极坐标系下建立基于服务质量和能耗的路径评价模型，并结合所需路径数利用二分法在极坐标系下搜索出一组相应数量的服务质量高且能耗小的路径作为活跃路径.仿真结果显示，本方案与使用路径质量评估模型的并行多径传输（CMTPQEM）方案相比，降低了能耗与重传概率，从而可提高网络吞吐量，延长网络生存时间.

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一种使用3D骨架片段表示的人体动作识别方法

刘沿,姚亚强,陈欢欢

2018, 39(3): 508-514.

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提出一种新的使用3D骨架片段表示的人体动作识别方法.人体动作可以表示为一系列3D骨架坐标(即一系列高维空间中的点).通过传统的滑动窗口方法,将一个人体动作划分为3D骨架片段序列.对于每一个骨架片段,计算该片段所包含点(3D骨架坐标)的均值及协方差矩阵,其中均值代表了人体动作在这一时间段的主要姿势,提取协方差矩阵的前T个特征向量则代表了人体动作在这一时间段的主要动作趋势,两者相结合即是一个全面的对人体动作在该时间段的表示.方法定义了3D骨架片段与片段之间的距离,该距离的定义同时结合了主要姿势和主要动作趋势两方面特征.为了描述动作的全局时间关系,用动态时间规整算法来度量两个不同动作之间的距离,则测试动作的标签即为与它距离最近的训练动作的标签.本文方法在两个公开发布的人体动作数据集(KARD数据集和CAD60数据集)上进行实验,实验结果表明所提出的使用3D骨架片段表示的方法适用于人体动作识别.

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统计流形学习中的文本度量方法

李正宇,陈欢欢

2018, 39(3): 515-519.

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传统的文本分类方法如核方法、TFIDF等等,忽略了文本和词的语义信息以及主题分布的多样性.本文在高斯分布主题模型假设和统计流形学习框架的基础上,提出一种基于统计流形的文本距离度量方法(Text Metric on Statistical Manifold,TMSM).该算法是对主题模型的扩展,通过使用高斯混合模型来描述词在主题中的分布,得到了不同文本基于不同主题分布的概率模型表示.然后在统计流形学习框架下,通过度量概率模型来度量文本之间的距离,并使用在分类器算法上.多种数据集上进行的分类实验结果表明:和经典的文本分类方法相比,TMSM在所有测试数据集上均取得较好的分类准确率.

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分簇架构处理器上卷积并行计算算法的研究

邓文齐,郑启龙,盛鑫,杨振浩

2018, 39(3): 520-524.

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在很多的嵌入式系统应用中,都有实现人工智能任务的需求.近年来,深度学习在人工智能领域取得了巨大的成功,它的成功给嵌入式系统中的人工智能应用带来了新的发展机遇.本文使用分簇架构32位DSP处理器BWDSP,对卷积神经网络中,计算时间超过90%的总计算时间的卷积计算的并行算法进行了研究.性能测试表明,本文设计的算法的性能能达到2.27GMACS,是常规的GEMM算法的9.5倍和向量化算法的5.7倍.对比一些基于FPGA设计的卷积计算算法,算法的计算器件的平均性能是它们的1.63倍到10.85倍.

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融入信任的变权重相似度模型在线学习协同推荐算法

谢修娟,陈永,李香菊,莫凌飞

2018, 39(3): 525-528.

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针对传统的基于用户的协同推荐算法存在的数据稀疏以及对用户评分的强依赖问题,提出基于社交信任机制的在线学习协同推荐算法.利用学习行为日志数据,采取主动评分和被动评分相结合的综合评分方法,构建学习者-学习资源评分矩阵.并根据学习者间的关注和评论两种社交数据,创建一种变权重相似度模型,进而生成近邻集实现推荐.使用历史学习数据作为本文的实验数据集,确定最优的调节因子值,并与传统算法进行对比实验.实验结果表明,数据稀疏度明显改善,是改进前的近11倍,且平均绝对偏差（MAE）减少了2%左右,推荐质量更高.

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一种惯性权重与种群多样性协同调整的二进制粒子群优化算法

李浩君,张广,王万良

2018, 39(3): 529-533.

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针对二进制粒子群算法惯性权重和种群多样性不能随粒子群进化状态变化而动态协同调整,易造成后期收敛性较差陷入局部最优的缺点,提出一种惯性权重与种群多样性协同调整的二进制粒子群算法（CBPSO）,首先使用混沌函数初始化种群,其次根据每个粒子与最优粒子之间海明距离均值与当前迭代状态共同调整权重值,再次根据海明距离均值动态调整种群多样性,最后根据调整后的种群多样性在下次迭代中计算新的海明距离均值及对应的惯性权重值.通过对常用的基准函数进行不同维度下的仿真实验,实验结果证明:在相同迭代次数等条件下,该算法具有较强的动态搜索能力和种群多样性调整能力,比同类算法具有更好的准确率和鲁棒性.

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一种酉权重量子感知机

周晓彦,嵇福高,刘文杰,安星星,潘道蒙

2018, 39(3): 534-538.

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通过将量子计算与经典感知机网络相结合,提出了一种基于酉权重的新型高效量子感知机算法.在算法过程中通过求解总的权重矩阵,并对其进行奇异值分解来保持其具有酉性.与其他人提出的量子感知机算法不同,本算法在非理想训练算例（超完备和欠完备）条件下,通过一次迭代训练学习可实现Hadamard门H、相位门S、受控非门CNOT、π/8门T这些基本量子门功能,这些基本量子门是构成任意量子门的标准集合,因此理论上该算法也能够实现任意量子门功能.最后,通过选择一个由多个基本量子门构成的组合门作为实例,以及随机选取一个训练集对算法的通用性进行了进一步验证.

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融合巴氏系数的用户聚类Slope One算法

王万良,屠海龙,朱炎亮,赵燕伟,鲍毅

2018, 39(3): 539-543.

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Slope One算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法，该算法简洁高效，计算复杂度低.但是传统的Slope One算法对用户的评分数据进行了一致化的权重对待，没有考虑到用户之间的兴趣差异与各个项目之间的相似性差异，影响了推荐的准确度.基于此，分别在用户和项目两个维度上进行了改进，引入巴氏系数作为项目之间的相似性度量方法，并且在用户维度采用聚类方法消除用户行为习惯差异.最后，实验结果表明，提出的方法保证较低计算复杂度的前提下，在MovieLens数据集中，MAE和RMSE两个指标上均有较高的推荐准确度.

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利用k-d树索引改进数据流skyline查询算法

唐颖峰,陈世平

2018, 39(3): 544-550.

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skyline查询技术近来引起了研究者们的广泛关注,面向数据流的skyline查询是其中的热点.对面向数据流的skyline查询问题进行了研究.对现有方法进行了改进,提出一种基于k-d树的skyline增量更新算法.该方法采用事件链机制来处理数据点的状态变化,避免重复计算过期数据点排它支配域上的skyline;增量数据点的处理过程中采用k-d树作为索引结构,以增强索引结构对数据流变化的自适应性;针对kd树索引提出多个剪枝规则来减小搜索域,提高搜索效率.理论分析及实验表明,该方法能够更快地响应用户的查询请求,更适用于大规模、疏密分布变化的高速数据流应用场景.

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一种GPU及深度置信网络的语音识别加速算法研究

景维鹏,姜涛,朱良宽,刘美玲

2018, 39(3): 551-555.

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为解决语音识别中深度置信网络（DBN）参数过多，GPU无法一次性存储全部参数和现有DBN的GPU实现效率过低问题，提出一种基于GPU的DBN优化算法（opCD-k）.利用Kaldi语音识别工具提取语音数据的fMLLR特征，将DBN模型的权重矩阵进行合理划分，充分利用GPU的共享内存，并采用GPU的流处理模式；为解决多GPU中基于数据并行的参数交换成为制约DBN性能提高的问题，使用参数服务器模式，并在多GPU中使用opCD-k算法.实验结果证明：opCD-k算法在保证语音识别正确率的前提下，可以显著提升DBN模型的训练速度.

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基于离散粒子群优化的可重构系统任务调度算法

祁晓峰,张兴明,高彦钊

2018, 39(3): 556-561.

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在可重构系统任务调度过程中,配置预取可以有效隐藏任务的配置时间从而提高系统执行性能.然而调度算法需要额外的任务配置策略,这不但增加调度问题的复杂度,而且导致算法时间开销大,影响系统的实时性.为解决该问题,提出一种带有预生成策略的离散粒子群优化算法应用于任务调度问题中.首先,描述可重构系统任务调度问题模型,将该问题转化为最优化问题求解;其次,设计调度方案的编解码形式,将离散粒子群优化策略应用于调度问题中;最后,提出预生成策略提高算法的可靠性和收敛速度.实验结果相比自适应蚁群算法和混合遗传算法,求解质量分别提高13.2%和32.3%.该算法生成的调度方案能够满足系统要求,并有效提高调度方案质量.

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基于RTV模型的木板缺陷分割算法

张斌洪,柳宁,王高,李德平

2018, 39(3): 562-566.

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为了减少自身纹理对木板进行缺陷检测时的干扰,用改进的相对全变分(RTV)模型算法,提取纹理图像的主结构;并设计了一种可疑区域划分的方法,使算法在运行时,能减少大量的背景图像数据对内存的占用,同时减少光照不均对图像全局检测的影响.该算法首先对木板缺陷的可疑区域大小设置阈值,用自适应阈值分割法对图像进行区域划分,面积大于阈值的可疑区域继续分割,直到面积在阈值内,标记背景和缺陷存在的各个可疑区域.然后用改进的RTV算法对所有已标记的可疑区域进行处理,得到各个无纹理干扰的木板可疑区域.最后对可疑区域进行准确的缺陷分割提取.实验结果表明,该算法适应于不同面积的木板图像检测,能准确地提取木板缺陷.

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基于改进用户相似性度量和评分预测的协同过滤推荐算法

李昆仑,万品哲,张德智

2018, 39(3): 567-571.

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协同过滤推荐算法是个性化推荐系统中研究最多也是应用最广的推荐算法之一.针对该算法中存在的数据稀疏性问题、可扩展性问题以及用户评分尺度不同导致的近邻用户寻找不准确的问题，提出了一种叫做基于改进用户相似性度量和评分预测的协同过滤推荐算法，该算法有以下三个方面的改进：（1）通过计算向量的平均欧式距离将相似的两个向量的均值引入对向量缺失值的填充并实现降维；（2）将用户评分的均值差引入对用户相似度的计算；（3）通过邻近用户对目标项目进行评分预测时，引入目标用户和邻近用户的平均评分.本文在MovieLens数据集中进行了相应的实验验证，证明了本文算法的有效性.

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CLRL:一种语义Web刑法规则语言

王星,葛梦阳,马宗民,陈吉,

2018, 39(3): 572-577.

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语义Web刑法领域存在大量的模糊和非单调知识,而这些知识无法用当前的规则语言和规则标记语言表示.针对此问题,本文提出了一种语义Web刑法规则语言CLRL (Criminal Law Rule Language).首先,结合刑法规则的特点,构建其元模型以及UML Profile;然后,结合时间逻辑和Dublin Core标准,定义其元数据,并使用XML Schema对其进行描述;最后,结合模态逻辑、可废止逻辑和模糊集理论来定义CLRL的具体语法和详细语义.本文利用Visual Prolog工具,通过刑法案例推理,实现了语义Web刑法领域知识的模糊和非单调推理.CLRL在表示和推理模糊和非单调规则方面具有较强的能力,为语义Web刑法规则的自动推理奠定了重要基础.

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运动过程中的指尖检测

刘长征,宁爽

2018, 39(3): 578-583.

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研究运动指尖点检测问题,是用户对界面内细微点命令精确执行的关键.由于环境复杂、手形状的变化和实时性约束,精确的检测指尖依然是一项难题.为此以前人所使用的方法为基础,提出一种简便高效的新方法.首先将输入视频流进行预处理;然后将邻域像素连接权与自适应混合高斯模型进行融合来得到运动区域,并设计了一种带权重的颜色计算模型的阴影去除算法,从而摆脱阴影带来的误检问题,进而得到手部轮廓;将得到的手轮廓利用改进的重心距离法进行处理,从而检测出图像中指尖所在位置.实验结果表明,该方法在复杂背景下可以对指尖有效识别,表现出很强的鲁棒性,满足实时性要求,能够进一步应用在虚拟鼠标、虚拟键盘等人机交互领域.

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一种基于深度学习模型的图像模糊自动分析处理算法

陈阳,周圆

2018, 39(3): 584-590.

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现有的图像去模糊算法不能有效去除图像中存在的局部运动模糊,并且现有的图像局部模糊区域检测算法仅使用低维模糊特征进行图像模糊程度的度量,这会导致模糊区域检测结果出现误检测.针对上述问题,本文将图像局部模糊区域检测和图像去运动模糊两项技术进行有效结合,提出一种基于深度学习的局部运动模糊图像去模糊方法.首先,本文提出一个基于自编码神经网络的深度学习框架,该框架能够准确地标记出输入图像中的局部模糊区域.然后,将这些检测出的局部模糊区域作为遮罩层,仅对这些区域进行去模糊处理,这样就能够在有效去除局部运动模糊的同时不发生图像失真,最终重建出令人满意的去模糊图像.为验证算法的有效性,对算法结果进行主、客观评价并与现存算法进行比较.精确度查全率曲线表明,该算法在相同查全率下较现存算法实现了最高的准确率.同时,该算法能够得到比现存图像去模糊算法更加清晰的重建图像.

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一种利用邻近特征点夹角一致性约束的匹配提纯方法

罗媺,孙涵,刘宁钟

2018, 39(3): 591-595.

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基于特征点的匹配是图像检索领域的重要研究内容,如何滤除误匹配点对更是研究的热点问题.针对特定目标对称性强、相似特征点多时容易产生误匹配的情况,提出一种利用邻近特征点夹角一致性约束的匹配提纯方法,并应用于车型识别.该方法根据两幅待匹配图像中对应邻近特征点夹角应当一致的原则,并利用局部图像块直方图信息,对SIFT特征点匹配结果提纯.实验表明该方法有效提高了匹配点的准确率,对图像旋转、缩放、角度变换等仿射变换有良好的鲁棒性,对图像模糊、光照、马赛克等影响也有一定抗干扰能力.

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双稀疏表示的遥感图像变化检测

李骥,肖雷鸣,王威

2018, 39(3): 596-599.

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本文提出了一种双稀疏表示的变化检测方法以提高检测的精度,增强图像灰度鲁棒性.首先,对图像进行预处理,避免受到相干斑噪声的干扰.然后,将两幅时相图片进行双稀疏表示,利用不同的两个字典进行两次稀疏,以获得只包含有用信息的重构图像,以此作为后续处理步骤的输入图像.接下来利用MeanShift方法对图像进行分割提取特征,利用回归法构造差异图像.最后,对差异图像做阈值分割处理得到检测结果.实验结果表明与基于纹理特征的变化检测算法、UDWTKEAN算法和NSCTKFCM算法相比,本文所提出算法由于使用了双稀疏变换提高了检测的精度.

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适用于高速高精加工的椭圆弧平滑压缩插补算法

李浩,吴文江,陈渌萍,韩文业,郭安,

2018, 39(3): 600-606.

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为了实现离散小线段形式下椭圆弧的高速高精加工，提出了一种椭圆弧平滑压缩插补算法.该算法根据双弓高误差限制，从由离散小线段构成的加工路径中识别出连续微小线段加工区域.在连续加工区域中，根据离散指令点的曲率值，对曲率极值点和拐点进行拟合，将折线加工路径转化为平滑的二次有理Bézier曲线；然后，利用曲线特征识别出椭圆弧，并转换为几何形式；最后，将相邻椭圆弧段合并后，进行插补计算.试验结果表明，该算法降低了速度的频繁波动，实现椭圆弧的高速高精加工.

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结合混沌系统和动态S-盒的图像加密算法

吕群,薛伟

2018, 39(3): 607-613.

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针对现有的一些图像加密算法中,存在无法抵御选择明文攻击以及加密程度低、效率低等问题,提出了一种包含混沌系统、S盒以及安全散列算法在内的图像加密算法.加密算法包括产生密钥、图像置乱以及图像扩散三个阶段.密钥是由图像的灰度值和安全散列算法共同产生.图像的置乱是依靠图像本身进行二维映射变换来改变像素点的位置,并且置乱的次数由密钥产生.扩散阶段,首先根据混沌序列对置乱后的图像进行分组,然后由混沌系统构造不同的S盒,最后每一个图像组各自根据不同的S盒进行图像灰度值的替换.通过对理论以及实验结果的分析得出,该算法不仅克服了以往的一些算法不能抵御选择明文攻击的缺陷,而且能很好的抵抗差分攻击、穷举攻击.

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内嵌时空信息的照片数据中的游览模式探索

徐志明,梁循,李志宇,齐金山

2018, 39(3): 614-620.

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随着人们越来越多地在社交网上分享他们的照片,研究者可以获得更多内嵌时空信息的照片数据对用户行为进行挖掘.本文根据在Flickr上获得的用户在北京地区拍摄的照片,发现在该地拍摄照片的用户的停留时间和旅游模式,在此基础上提出一种针对连续拍摄照片的时间分割准则,并基于密度峰值聚类定义拍摄兴趣区和游览路径（关键径）.为了更准确地表达用户游览兴趣区的偏好,还定义了紧邻后向频率,紧邻前向频率,全局后向频率和平均全局后向频率.基于在北京地区拍摄的20万张照片的时空信息,使用提出的方法对游客游览北京的模式进行了分析,验证了该方法的可行性与合理性.

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基于遗传算法的模糊RBF神经网络对遥感图像分类

杨剑,宋超峰,宋文爱,张涛

2018, 39(3): 621-624.

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针对遥感图像分类的问题，提出一种通过遗传算法优化RBF（ Radial basis function）模糊神经网络的方法对遥感图像进行分类.将模糊理论运用于RBF神经网络，克服其陷入局部极值点问题；再利用遗传算法确定最优的RBF模糊神经网络的权值和阈值，并对网络进行训练，来提高分类精度.为了测试其性能，在实验中将本文分类方法与RBF神经网络分类和SVM（Support Vector Machine）决策树分类方法进行对比，由实验结果可以证明：所提出的分类方法对遥感图像的分类精度达到96.56%，比起RBF神经网络、SVM决策树分类方法，分类精度有所提高.

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