小型微型计算机系统

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高泽锋,王邦,徐明华

2018, 39(4): 625-630.

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针对活动社交网络中如何为用户进行个性化活动推荐的问题，结合LDA主题模型分析，提出了一种结合用户长短期兴趣建模的活动推荐方法.算法引入了时间函数与行为权重，根据用户的历史行为记录，分别计算用户的长短兴趣模型，然后采用长兴趣模型匹配活动类别，选取高匹配度的前三类活动后，再利用短兴趣模型对所匹配活动类别中的活动进一步筛选，得到每类活动与用户短兴趣模型匹配度较高的K个活动，最后汇总排序后选取相似值较高的K个活动形成推荐结果.爬取了豆瓣活动网站的实际数据进行实验，结果验证了该算法的有效性和高效性.

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结合分区和改进ICP的三维颅骨自动配准算法

史重阳,刘晓宁,罗星海,胡晓静,耿国华

2018, 39(4): 631-637.

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颅骨配准是统计颅面复原过程的重要步骤之一.在建立颅骨数据库以及后续的相似性颅骨检索中,都需要进行颅骨配准.针对现有的颅骨配准方法准确度和效率不高造成复原效果不理想的问题,本文提出一种结合分区和改进迭代最近点算法(ICP)的三维颅骨自动配准算法.首先根据Voronoi图对颅骨进行区域划分,计算得到每个区域的质心,并作为区域配准的基本单位,根据Euclidean距离和k近邻(KNN)算法实现区域匹配;然后对每对匹配区域运用随机抽样一致算法(RANSAC)选出四对共面的匹配点对,并进行变换矩阵和最大化公共点集(LCP)的求解,根据LCP值得到最优变换矩阵,组合所有区域对的最优变换矩阵求得全局最优变换矩阵,完成初始配准;最后,在ICP算法中设置动态估计(Destimation)来有效剔除误匹配点对,以均方根误差(RMSE)作为配准误差,完成精确配准.实验结果表明,本文算法与基于区域中稀疏ICP算法和基于曲率图中的经典ICP算法对比,迭代收敛性更好,配准准确度有明显的提高,配准的时间复杂度显著降低.

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融合物品热门因子的协同过滤改进算法

孙红,韩震

2018, 39(4): 638-643.

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协同过滤算法是推荐系统中比较古老的算法，原理是根据近邻用户或者相似物品对目标进行推荐，因此相似度计算方法是关键部分.由于互联网的高传播性，物品热门周期变短，影响了用户之间相似性度量，传统的协同过滤算法已经不能达到很好的推荐效果.针对相似度改进，在皮尔逊相似度原理上添加物品热门因子，优化皮尔逊相似度计算，提高推荐效果.采用大数据技术并搭建spark分布式平台.在spark大数据平台上使用MovieLens电影推荐数据集上验证改进后的算法，采用准确率、召回率和平均绝对误差（MAE）等指标来评价改进算法.实验结果表明改进算法在准确率和召回率上都比传统算法有很大的提高，在平均绝对误差上也有所下降.

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关联变量分组的分解多目标进化算法及其应用

邱飞岳,胡烜,王丽萍

2018, 39(4): 644-650.

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含有大规模决策变量的优化问题是当前多目标进化算法领域中的研究热点和难点之一.为有效解决大变量优化问题,设计了关联变量识别和分组策略,并结合MOEA/D算法,提出一种关联变量分组的分解多目标进化算法(MOEAD/IVG).该算法通过识别决策变量间内在的关联信息来把关联变量分配到同组中,从而将复杂高维变量的优化问题分解为简单低维的子问题来分组优化.算法通过增加关联变量分配到同组中的概率以尽可能地保留变量间的关联性,减少分组后子问题间的依赖性,从而提高子问题最优解的质量并最终获得最佳的Pareto最优解集.将该算法应用于通信系统中用户功率优化控制的工程问题,仿真实验结果表明了MOEAD/IVG算法的有效性,无论是求解精度还是运行效率,整体上都优于其他的多目标进化算法RVEA、MOEA/D、MOPSO和NSGAII.

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面向松耦合服务的机器人集成框架及应用研究

张国亮,王钰,王展妮,林昌龙

2018, 39(4): 651-656.

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针对机器人软件控制系统对扩展性和重用性的应用需求，将分布式组件服务、多代理协调与层次化软件设计思想结合，构建了基于松耦合服务的机器人集成智能框架.在服务层，将机器人与网络服务统一定义为分布式组件服务，忽略了操作系统及编程语言带来的系统移植性问题，解除了上层应用与底层硬件的强耦合关系.在协调层，将AI领域中多Agent结构与本体论系统描述结合，研究了基于MASO结构的多代理协调组件管理方法.基于此框架，针对APF路径规划中典型的局部极小问题，研究了基于变换行走策略的改进势场规划方法.仿真结果证实了所提框架及规划方法的可行性.

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云环境下基于任务执行行为感知的可信资源调度算法

齐平,王福成,王必晴

2018, 39(4): 657-663.

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云计算环境下任务执行的可靠性是当前云资源调度算法研究的热点问题.针对现有可信云资源调度算法的局限性,提出了一种基于任务执行行为感知的可信云资源调度算法.首先,根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型;其次,提出了一种基于遗传智能的可信云资源调度算法,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的局部最优匹配问题转化为考虑并行任务整体可靠性需求的全局调度优化问题.仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低任务的平均调度长度.

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一种基于系统主题挖掘的协同过滤算法

李雪,高心丹

2018, 39(4): 664-667.

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针对传统推荐算法在近邻寻找时忽略了系统自身群组特性的问题,依据项目内容与分类标签间的高关联性,对项目类别标签进行聚类,提出一种系统主题生成算法.基于同一时间段内相同主题的项目具有较高相似性的思想,在计算类内项目相似度时考虑了项目的评分和时间相似性.对于跨主题分布的项目,在评分预测阶段引入了主题偏重系数对类内评分进行加权计算.根据上述理论思想对传统的协同过滤推荐算法进行改进,提出一种基于系统主题挖掘的协同过滤算法.实验结果表明,该算法对传统算法中存在的问题进行了改善且推荐精度有所提高.

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一种简单的基于事件触发的时间同步算法

唐波,孙超,彭力

2018, 39(4): 668-671.

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无线传感器网络时间同步算法近年来获得了广泛关注,尤其是完全分布式的时间同步算法.分布式算法不依赖某个参考节点的时间,各个节点按照时间间隔进行自身时间的更新和广播操作,更新操作利用的是周围邻居节点的时间信息.分布式算法的缺陷在于频繁的广播操作带来大量通信消耗,针对这种现状引入事件触发机制,将广播操作依赖于具体事件而不是时间间隔.通过设计合理的事件触发函数,网络中节点利用提出的新算法可以实现绝对时间同步,同时降低了节点广播次数,节省了时间同步算法能耗.仿真实验表明,新算法保持了分布式时间同步算法的收敛速度,在通信能耗方面取得了优化.

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具有最大散度无关性的局部保持投影算法

李姝,于金刚

2018, 39(4): 672-675.

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为解决传统流形学习方法不能有效利用人脸类间信息的问题，提出具有最大散度无关性的局部保持投影算法（MaximumScatterDifferenceUncorrelated Locality Preserving Projections，MULPP）.该算法是最大类间无关性的局部保持映射算法，通过求取一组最优的无关鉴别矢量集，既达到特征映射后的类间散度保持最大、类内散度保持最小，同时又满足最佳鉴别矢量之间具有最大统计不相关性，从而提高算法的识别性能.在AT&T和YALE标准人脸图像库上的实验结果表明，MULPP算法具有较高的识别率.

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面向区间序信息系统的优势粗糙集加权排序方法

孙梦,梁吉业,庞天杰

2018, 39(4): 676-680.

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多属性决策问题的实质是利用已有的决策信息，通过一定方式对备选对象进行排序并择优.针对区间序信息系统中单一优势关系过于宽松或严格往往会引起排序失效的问题，本文利用三种区间数优势关系对决策对象进行详细分析，并利用向量相似度和并列对象两种准则对三种优势关系下获得的排序向量进行赋权，最终根据加权排序向量得到排序结果.最后在具体算例中与其他方法进行比较分析，该方法不仅能有效解决单一优势关系排序失效的问题，且获得的排序结果更加合理.

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一种基于隐树模型的满足差分隐私的高维数据发布算法

苏炜航,程祥

2018, 39(4): 681-685.

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针对满足差分隐私的高维数据发布问题，我们提出一种基于隐树模型的满足差分隐私的高维数据发布算法.该算法由隐变量生成、隐树结构学习、隐树参数学习和数据生成四个阶段组成.特别地，在该算法中，为了在对显变量进行分组并生成隐变量的过程中保护隐私，我们提出一种满足差分隐私的隐变量生成方法.此外，为了在构建隐树的过程中保护隐私，我们提出了一种满足差分隐私的隐树模型结构学习方法.分析结果表明本文提出的算法满足ε差分隐私.实验结果表明，与现有算法相比，所提出的算法可以获得更好的数据效用.

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使用指向分析的安卓库函数数据流摘要方法

高颖慧,杨亚东,张源,杨珉

2018, 39(4): 686-693.

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为了精确地分析软件行为,静态数据流分析工具需要将数目众多、逻辑复杂的库函数一同分析,但这也引入了显著的分析开销.摘要通过对库函数的数据流进行建模可以有效避免对库函数的分析而不影响分析的效果.为了避免人工对库函数进行数据流建模,StubDroid首次自动化地从库函数中提取数据流摘要并应用于静态分析工具中.本文发现StubDroid的数据流摘要缺乏对库函数中指向信息建模,制约了数据流分析的精确度和覆盖率.因此,本文提出一种融合指针分析的摘要技术Point2Droid,自动化地对库函数中的指针指向信息进行摘要,并应用于静态污点分析工具中.实验表明,Point2Droid能在平均30s内为单个Java类生成摘要,摘要使得静态污点分析的效率大大提高,并且检测出了更多的隐私泄露路径.

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低层特征与高层语义融合的人体行为识别方法

王忠民,周肖肖,王文浪

2018, 39(4): 694-699.

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针对现有跌倒检测中跌倒样本采集困难,跌倒行为样本规模较少导致的识别率较差的问题,提出一种基于低层特征与高层语义的人体行为识别方法.该方法引入语义属性特征以便在某些行为样本较少的情况下能够共享行为之间的低层特征信息,通过构建属性行为矩阵,利用低层特征信息训练语义属性检测器,得到语义属性特征,对属性特征与低层特征分别进行预分类,融合两种特征的预分类结果得到最终判决的人体行为类别.实验结果表明,与过采样算法、欠采样算法和最小二乘支持向量机相比,本文所提方法获得了更好的分类结果.

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不一致邻域粗糙集的不确定性度量和属性约简

姚晟,汪杰,徐风,陈菊,

2018, 39(4): 700-706.

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不确定性度量和属性约简是邻域粗糙集模型中重要的研究内容.针对目前已有的粗糙集不确定性度量方法难以应用于邻域粗糙集中，同时考虑到现有属性约简算法中很少考虑条件属性之间的关系也会影响约简结果和分类精度.首先分析了不一致邻域粗糙集的相关性质，然后提出了邻域条件熵的不确定性度量方法用来评价约简属性的质量，分析证明了相关的性质定理，接着引入统计学中秩相关系数的概念，通过计算条件属性之间的相关系数来剔除冗余属性，构造了基于相关系数的不一致邻域粗糙集属性约简算法（RNRS）.最后在UCI数据集上与现有算法进行了比较分析，实验结果表明，本文的算法可以获取较少的属性特征和较高的分类精度.

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一种嵌入项目元数据的跨项目协同过滤推荐算法

王秀,刘学军,陈振春,邵帅

2018, 39(4): 707-712.

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传统的协同过滤推荐系统中用户相似性通常是由余弦、Pearson等方法来计算.然而这些方法都是基于共同的评分项目，在评分数据稀疏的情况下，用户之间的共同评分项目较少，很难准确地找到与目标用户偏好相似的邻居.针对这一问题，提出一种新的方法，通过嵌入项目元数据，利用用户与项目及其属性的交互，采用贝叶斯概率计算项目特征的相似性，并结合EMD方法实现基于元数据表示的跨项目计算相似性.实验结果表明，该方法能够有效地解决用户评分数据稀疏情况下传统的相似性度量方法所存在的不足，提高了推荐的准确性. 

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云技术架构智能变电站的可靠性评估研究

王佳楠,李喜旺,李泽宇,于同伟,李树阳

2018, 39(4): 713-718.

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凭借高可靠性、高利用率、高可扩展性的优势，云技术架构正成为当前计算机系统部署时采用的主流技术途径.作为由大量功能单元组成的计算机系统，智能变电站更需要高可靠性的系统运行环境为实时业务的处理提供保障.在实现传统架构可靠性部署策略的同时，云技术架构基于虚拟化技术和软件定义网络（SDN）所实现的资源冗余和备份切换等策略能够进一步提升系统的可靠性.成功流法（GO法）根据系统各节点之间的数据交互关系完成可靠性评估模型的构建，将系统各组件的可靠性指标代入模型中即可获得可靠性评估结果.对比相同规模智能变电站在不同实现架构下的评估结果，得出云技术架构对智能变电站系统可靠性的提升优势.

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Hadoop集群中影响应用性能的因素分析

马生俊,陈旺虎,郭宏乐,乔保民,李新田

2018, 39(4): 719-724.

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针对Hadoop集群中应用执行的低效率、高成本问题,首先,通过对Hadoop分布式存储技术和并行编程模型的分析,发现数据集采用单文件还是多文件方式,以及数据块划分的大小是影响其性能的主要因素.其次,设计实验探讨了不同规模集群环境下,两类数据集以及不同大小的数据块对应用性能的影响程度.最后,综合实验结果发现,在数据量一定的情况下,随着数据块的增大,map任务数的变化导致大文件数据集的执行效率越来越高于小文件数据集的执行效率;另外,两类数据集在小规模集群（1个Slave）上的执行效率大约均是大规模集群（10个Slave）下的2倍.故此,在Hadoop集群环境中为了提高应用性能,应通过增大数据块等方法来减少map任务数,而不应盲目增大集群规模.该结论可对Hadoop集群环境下应用效率的优化提供参考.

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基于机器学习的指令SDC脆弱性分析方法

张倩雯,庄毅

2018, 39(4): 725-731.

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对程序进行SDC脆弱性分析是容错研究重点关注的研究目标.针对传统方法故障注入代价较高的问题,提出一种基于机器学习的指令SDC脆弱性分析方法.首先,分析了故障注入实验的结果,获得与SDC错误相关的统计数据;其次,引入程序切片技术,在程序编译时对指令特征进行提取;最后,通过训练程序训练出的预测模型预测指令的SDC脆弱性,并由此推算出整个程序发生SDC错误的概率.以MiBench基准程序为研究对象,实验结果表明,本文提出的指令脆弱性分析方法能够在不需要故障注入的前提下,保证脆弱性分析的准确率,达到较高的预测相关性,能够用以指导检测机制的部署.

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结合高斯混合模型的关联分类离散化算法研究

吴辰文,郭叔瑾,李晨阳

2018, 39(4): 732-737.

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大多数以规则为基础的分类不能直接处理像血压这一类连续数据.离散化数据预处理可以将连续的数据转变成分类格式.现有的离散化算法没有考虑到数据集中连续变量的多模态分类密度,这可能会降低以规则为基础的分类器性能.提出一种新的基于高斯混合模型的离散化算法(Discretization Algorithm based on Gaussian Mixture Model,DAGMM),通过考虑连续变量的多峰分布以保留数据的原始模式.DAGMM算法的有效性通过4个公开可用的医疗数据集进行验证.实验结果表明,在产生的规则数和关联分类算法的分类准确度方面,DAGMM算法优于其它6个静态离散化算法.因此,在临床专家系统中运用此方法,有潜力提高以规则为基础的分类器的性能.

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利用MATLAB/RTW的嵌入式代码自动生成与整合

陈攀,张承瑞,罗映

2018, 39(4): 738-741.

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自动代码生成技术是基于模型的开发的重要技术,也是V流程设计的重要组成部分,利用MATLAB生成代码的方式最为普遍.为满足开发的不同需求,往往需要设计代码生成的过程.而对MATLAB工具的代码生成过程控制不够常常会导致生成代码不如预期,生成代码需要手动整合等问题.借助MATLAB/RTW工具,然后利用MATLAB的ActiveX,通过COM接口执行编译器命令,可摆脱手动整合的麻烦,同时实现底层驱动代码与应用代码的整合,自动代码生成和一键下载.

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语义约束和时间关联LDA的社交媒体主题词链提取

万红新,彭云

2018, 39(4): 742-747.

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网络社交媒体文本中蕴含着丰富的评论主题信息，由于数据规模大、自然语言表达以及随时间变化等因素，增加了从文本中提取主题词的难度.根据中文社交媒体的语法结构及语义特征，利用LDA主题模型的文本降维及主题词语获取功能，并结合语义约束和时间关联提出了主题词链提取算法及模型.首先利用句法分析、词性关系和语境相关等进行词语语义关系获取，然后将语义和时间嵌入到LDA主题模型，构建符合中文社交媒体文本语法、语义结构特点的动态主题词链提取模型.实验结果表明，该模型可以改善LDA模型的语义理解功能和主题捕捉能力，提高主题词链提取的准确率和召回率.

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H.264/AVC视频水印技术及其面向HEVC的扩展

赵光赫,雷为民,李昭政,张明日

2018, 39(4): 748-754.

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HEVC是ITU/T和ISO/IEC于2013年联合发表的最新视频编码模式.随着HEVC应用范围的扩大，对HEVC水印技术的研究也越来越重要.视频水印算法跟视频格式和视频编码器结构密切关联.HEVC编码器采用与H.264/AVC类似的混合编码结构，虽然无法将H.264/AVC水印算法直接应用于HEVC，但两者的水印算法之间仍然存在着一定的关联性.基于此，讨论了基于H.264/AVC的水印算法在面向HEVC应用时的可能性.首先简要总结了基于H.264/AVC的水印算法研究进展，然后结合HEVC视频编码的特征以及当前的基于HEVC的水印算法研究现状，指出了H.264/AVC水印算法在HEVC中的可扩张性.

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K近邻矩阵分解推荐系统算法

郝雅娴,孙艳蕊

2018, 39(4): 755-758.

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协同过滤算法随着电子商务的发展而提出，用来为电商用户作出智能推荐.近几年来，电子商务网站迅速发展，对协同过滤算法有更高的要求.传统的矩阵分解与K最近邻对用户评分矩阵整体进行学习从而达到推荐目的.事实上，用户评分矩阵有很高的稀疏性，有用的评分信息是与目标用户相关联的评分，计算用户对项目的评分，单一查找用户近邻与项目近邻并不符合实际应用.为了缓解稀疏性，使推荐结果更加合理，提出一个近邻矩阵分解算法，将用户近邻与项目近邻评分信息融合为一个近邻评分矩阵，挖掘目标用户对目标项目的评分信息.在真实数据集上的实验表明，提出的算法提高了推荐结果的准确性.

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一种嵌入式平台身份认证可信网络连接模型设计

畅丽红,裴焕斗,杨佩宗,

2018, 39(4): 759-762.

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在研究嵌入式设备通信安全性与可靠性问题的基础上，针对目前网络安全通信措施存在的众多不足，提出了一种应用于嵌入式平台的基于802.1x的可信网络连接认证模型，并利用开源软件libtnc和TNC@FHH对以加入可信模块的ARM开发板为TNC客户端，以基于MIPS架构的国产安全可信计算机PT-1500为TNC服务器组成的嵌入式系统进行了实验测试，以添加非法设备的方式验证本设计的实用性及安全性.测试结果表明，该方案能有效地完成嵌入式平台身份验证、平台完整性认证及信息安全传输.

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软件定义网络分布式控制信道构建协议

彭鑫,刘志鹏,李文,申巧巧,黄鑫

2018, 39(4): 763-768.

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软件定义网络中控制层和数据层的分离可以实现对物理上分散的控制器进行逻辑上的集中管理，从而具有良好的扩展性能.为实现软件定义网络的高效管理，提出一种分布式控制信道构建协议.协议中各控制器执行自身的管理任务.控制器发起网络拓扑发现过程，根据发现的局部网络拓扑创建以控制器为根，具有最小延迟的树形控制拓扑，进而形成控制层.由于协议采用异步工作方式，所以无需进行网络全局初始化，也无需全局网络信息.经过协议分析和实验验证，提出的协议能够应用于大规模软件定义网络，并具有较好的时间和扩展性.

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一种采用二级影响结构相似度的动态社团更新算法

张昕,张瑜,姚友娟,楚善增,李晓光

2018, 39(4): 769-775.

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目前各领域网络均呈现出规模巨大、结构复杂且动态变化的特点,传统的社团划分算法不能很好的适应这种动态复杂网络.为解决动态变化引起的社团划分变动的问题,在节点间二级影响结构相似度及相关定义的基础上提出了静态社团划分算法LBS算法,并进一步给出动态社团更新算法IULBS算法.LBS算法通过节点的连接偏好构造成链,进而由连接偏好链合并成社团结构.LBS算法在保证高质量社团划分的同时具有较低的时间复杂度,且在社团增量更新方面具有优势.在此基础上,IULBS算法在网络发生变化时检查变化相关节点,对不同类别节点采用相应的社团更新策略,实现动态复杂网络上的社团增量更新.通过实验,在多个真实网络和模拟网络上与经典算法进行对比,证实了本文算法的划分质量较高且时间效率更优.

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一种加权复杂网络中社团发现的凝聚算法

张昕,楚善增,姚友娟,张瑜,李晓光

2018, 39(4): 776-781.

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复杂网络中社团结构普遍存在,社团发现的相关研究已成为复杂网络研究领域中重要的基础性工作.目前的研究工作大多面向无权网络,而对于加权网络中社团结构发现的研究相对较少.针对这种现状,提出一种改进的加权网络社团结构定义,综合考虑连接权重与节点度的结合,更为符合网络中的社团含义,并通过实例验证了该定义的合理性.在此基础上,结合经典的凝聚算法思想,进一步提出一种加权网络中的社团结构发现算法(ERNE),通过定义边社团关联性以及节点社团有效性两个度量指标,能够更加准确的发现加权网络中的社团结构.通过与现有加权网络社团结构发现算法在相同数据集上的实验结果对比,验证了ERNE算法的有效性和优越性.

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结合属性与角色的访问控制模型综述

周超,任志宇

2018, 39(4): 782-786.

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随着云计算的出现，物联网时代的到来，传统单一的访问控制模型已经难以适用.基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）是近些年最为流行的访问控制模型.但是，针对大规模环境，RBAC与ABAC都存在已知的局限性.然而，它们能提供彼此互补的特征.因此，RBAC与ABAC的整合工作渐渐成为了近些年研究的热点领域.本文根据属性与角色结合方式的不同，将已有的结合属性与角色的访问控制模型归类为动态角色、以属性为中心和以角色为中心三种，目的在于总结和分析现有的这些方法，并且基于安全需求对这些方法进行比较，为优化结合属性与角色的访问控制模型提供新的思路.

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WSN中一种新颖的基于预测机制的事件检测容错算法

刘耿耿,郭文忠,洪伟

2018, 39(4): 787-792.

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考虑到无线传感器网络中传感器节点经常部署在恶劣的环境中以及节点自身资源具有有限性，节点在运行的过程中容易产生错误数据，造成漏警和虚警错误，从而影响网络的正常运行.本文提出了一种基于预测机制的事件检测容错算法.首先利用事件的时空关联性对监测区域进行事件检测，对事件是否发生还是节点异常进行准确判断.然后针对错误的数据进行具体分析，当节点出现异常的时候，利用KNNPSOELM预测机制进行估计，以排除错误数据对融合结果的影响，执行有效的容错算法.因此，准确地区分节点数据的类型，排除错误数据的影响，提高事件检测的准确度.

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能量受限的多移动设备无线充电路径规划方法

徐新黎,崔永婷,皇甫晓洁,陈琛

2018, 39(4): 793-799.

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目前大部分可充电无线传感器网络中以部署单个移动充电设备居多,但单个移动充电设备的充电能力有限,例如受到充电功率、总能量等的限制,仍无法处理中、大规模的传感器网络充电任务.为了保证中大规模网络每个节点都能持续工作,引入多个移动充电设备,提出一种多移动设备充电调度方法.首先根据耗电模型,考虑移动充电设备能量有限,提出充电节点选择策略,确定最少的移动充电设备数量和每个移动充电设备需要覆盖的节点数;然后用分布式算法对每个充电周期进行路径规划.在路径规划阶段,每个移动充电设备根据节点存活时间选择待规划的节点集,并利用弹性网络进行充电路径规划.仿真结果表明,所提方法在保证网络持续运行的前提下,能够减少移动充电设备数量,且对节点能耗不同的非均匀无线传感器网络有较好的适应性.

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基于转换矩阵区分物品时效性的个性化推荐

王颖,赵海燕,陈庆奎,曹健

2018, 39(4): 800-805.

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在进行物品推荐时,需要考虑人们选择新旧物品时考虑因素的差异.将所有用户物品评分关系用单一矩阵表示并进行统一分解,无法体现出这种差异性.联合矩阵分解方法虽然可以对新旧物品分别建立的矩阵进行分解,但是由于在分解时假设矩阵中具有公共的特征向量,从而导致获得的特征主要决定于数据量大的矩阵,因而具有片面性,无法体现新旧物品特征差异和用户在新旧物品上的选择偏好.所以,本文充分考虑了新旧物品的特征和用户的选择偏好差别,又通过转换矩阵将这些特征进行关联,针对此模型,文中设计了相应的矩阵分解算法.实验表明,该算法可以更好的实现产品时效性推荐.

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一种融合本地社交网络的轻量级可信服务推荐方法

朱文强,钟元生,徐军,李普聪

2018, 39(4): 806-813.

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移动通信技术和在线支付技术的成熟发展,促使能满足用户各种需求的服务大量涌现,服务信息严重过载,因此,推荐系统应运而生,以帮助人们快速选择优质且符合自己个性化需求的服务.目前的服务推荐方法大多基于用户服务评价矩阵,采用全局方法计算用户间的偏好相似度,计算资源消耗较多,且不能有效对抗恶意用户的托攻击行为.针对这一问题,提出了基于用户本地社交网络的轻量级可信服务推荐方法,该方法采用改进的Advogato信任模型构建用户的本地信任网络,并考虑用户间的社交圈子相似度和互动程度,计算用户的局部信任权重,然后融合局部信任权重和用户的服务评价相似性,进行目标用户的服务评分预测.基于真实数据集与其他推荐方法的对比实验表明,该推荐方法具有更高的评分预测准确度,能更有效的抵抗托攻击行为,并具有更低的计算复杂度. 

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协同推荐研究前沿与发展趋势的知识图谱分析

陈海蛟,努尔布力

2018, 39(4): 814-819.

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通过整理分析国内外近15年在协同推荐领域的典型文献，系统地回顾协同过滤推荐算法的的研究关注点、国内的研究脉络和发展规律、国内外研究存在的明显相似共性和局部差异性.文中主要运用Citespace可视化工具，使用科学计量学的分析方法，对采集的CNKI核心期刊数据和WOS数据整理后进行文献共被引分析和关键词主题词聚类共现分析，绘制出推荐算法关键词演进图谱.通过以上分析对比工作，为我国协同过滤推荐算法相关的研究，提供研究现状和进展的参考.

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二分图最优匹配算法的WSN覆盖空洞修复策略

崔丽珍,李晓宇,路静超,史明泉

2018, 39(4): 820-824.

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针对无线传感器网络（WSN）在实际应用场景中经常出现的覆盖空洞问题，提出了一种基于二分图最优匹配KuhnMunkres（KM）算法的空洞修复策略.首先，采用基于误警率的NeymanPearson传感器节点探测模型建立探测概率密度函数，通过评价监测区域内每一点的探测概率值确定网络中的覆盖空洞；其次，利用虚拟节点构建空洞修复方案；最后，采用KM算法实现网络覆盖空洞的修复，将修复节点移动到相应的虚拟节点位置上.仿真结果表明，所提算法能够有效探测并修复覆盖空洞，相比同类算法，修复节点平均移动距离较短，在提高网络覆盖率的同时延长了网络生存时间.

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一种CPUGPU协同计算的三维地形实时渲染算法

郭向坤,林浒,刘继申,王鸿亮

2018, 39(4): 825-829.

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提出一种基于OpenCL的CPU-GPU协同计算的大规模地形实时渲染算法,该算法侧重于把批LOD模型的构建从CPU移植到GPU.CPU主要负责把外存中的数据块实时调度到内存中,并把相应的地形块载入GPU中的显存.GPU负责利用OpenCL平台并行构建LOD模型.为了避免相邻LOD模型出现裂缝,利用地形块的裂缝检测和删除顶点的方法消除裂缝;为了解决两个LOD层次的转换过程中出现地表突跳现象,采用morphing方法实现地形的平滑过渡.实验结果表明,该算法将大量的几何计算移植到GPU上并行计算,降低了CPU的计算负载,提高了LOD模型的构建效率,加快了场景的渲染速度.

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一种协同显著目标自动分割方法

王超,李静,李东民

2018, 39(4): 830-835.

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图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来，广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域，已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互，不能实现图像的自动分割这一问题，提出一种基于协同显著检测的多阶段显著目标自动分割方法.首先，利用基于聚类的协同显著目标检测方法获取协同显著图.然后，利用星形先验的图割方法和混合高斯模型拟合前景与背景，结合GrabCut算法实现细分割.最后，利用显著目标的主动轮廓分割方法优化细分割的结果.在标准数据集上进行仿真实验，验证了提出方法的有效性.

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余弦度量的多流形最大间距鉴别保持嵌入

林克正,王海燕,林璇玑,李骜

2018, 39(4): 836-841.

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针对LMMDE算法存在的缺陷,提出了余弦度量的多流形最大间距鉴别保持嵌入算法(Multimanifold Maximal Margin Discriminant Preserving Embedding based on Cosine Measure,CMMMMDPE).该算法首先利用多流形思想将原始样本集中的每个样本分成若干个局部小块样本,形成一个多流形的样本空间.在为流形内的每个局部小块样本确定类间邻域和类内邻域时,采用余弦距离代替欧式距离的度量方式.定义了加权的类间邻域散布矩阵和类内散布矩阵,来描述整个多流形空间中样本之间的相似度,通过相应的准则函数为每个样本流形找到最优投影矩阵,对每个样本流形降维到更低维流形空间中,最后通过计算测试样本流形与训练样本流形的距离来判定测试样本的类别归属.通过在多个人脸库上的实验,验证了本文方法的有效性.

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一种改进的基于人脸图像的瞳孔精确检测方法

姜太平,汪小帆,潘祥,刘恒

2018, 39(4): 842-846.

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针对当前瞳孔检测精度和效率不够高的问题,提出一种改进的基于人脸图像的瞳孔精确检测方法.该方法首先采用基于OpenCV的快速人眼定位来获取人眼区域,在对该区域进行瞳孔中心定位的基础上,通过改进的星射线法提取瞳孔的边缘轮廓;然后在瞳孔拟合过程中,采用改进的最小二乘椭圆拟合方法,简化边缘样本点的选取过程,实现瞳孔的精确匹配;最后,设计了拟合率评价标准来选出最优的椭圆.实验结果表明,使用该瞳孔检测方法对单幅人脸图像进行瞳孔特征提取,能够精确高效地完成瞳孔的拟合和瞳孔参数的提取.

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基于ISSMFA与LMPNN算法的高光谱遥感影像分类

谢福鼎,盖虹羽,杨俊

2018, 39(4): 847-851.

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通过地理空间近邻关系改进半监督边际Fisher分析方法，并结合局部平均伪近邻（LMPNN）方法，提出一种高光谱遥感影像分类方法.首先在半监督边际Fisher分析的本征图构建中，融入地理空间位置的近邻信息，赋以更大的权重，从而增强空间邻域像元的紧密性，同时保持原高维空间中数据的类内结构和类间结构，将高光谱数据从高维空间映射到低维空间.然后充分考虑样本点周围多个近邻点的类别信息，利用LMPNN算法对低维空间中的数据进行分类识别.通过在Indian Pine 数据集和PaviaU数据集上的实验，结果表明，本文提出的方法能够针对高光谱数据的空谱特点，有效解决地物点的多分类问题，并且取得较高的分类结果.

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一种深度图像特征的建筑物内行人检测方法

刘剑,徐萌,赵悦,张锐,高恩阳

2018, 39(4): 852-858.

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针对传统建筑物内行人检测算法复杂背景遮挡、光照影响等导致的检测不准确、效率低等问题,提出一种基于深度差值及方向梯度特征的行人检测算法.利用Kinect采集图像,在深度图像中对深度差值及方向梯度进行计算,通过滑动窗口对整个深度图像进行特征提取,获得特征向量,并利用主成分分析法降维.最后利用随机森林选取分类能力较强的特征并进行分类,实现训练及检测.在不同背景及光照条件下进行检测实验,平均检测率达到87.89%,平均每帧检测时间为0.121s.将本方法与GEBCF（泛化和检测平衡共生特征）及FCF（滤波通道特征）算法对比,检测率分别提高0.92%、0.68%.实验结果表明本方法有效提高了行人检测的准确率,具有更高的检测效率,能快速、准确地检测行人.

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SATCNN：基于卷积神经网络的遥感图像分类算法

张德园,常云翔,张利国,石祥滨

2018, 39(4): 859-864.

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遥感图像空间分辨率较低，如何提取遥感图像特征是提升遥感图像分类性能的重要问题. 提出SAT-CNN，一个基于卷积神经网络的遥感图像分类框架用于提取遥感图像特征. 设计了四个构件块并逐层堆叠构成SAT-CNN，其中两个构件块用于提取遥感图像局部区域的底层特征，其他两个构件块用于提取遥感图像局部区域间的空间位置关系. 对SAT-CNN采用三种不同的参数配置进行训练，通过分析分类精度、 SAT-CNN特征的迁移性以及图像通道来研究SAT-CNN特征提取的准确性和通用性. 实验结果表明， SAT-CNN在SAT-4以及SAT-6数据集上达到了较高的分类精度，能够提取适合遥感图像分类的图像特征.

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