小型微型计算机系统

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  • 2019年, 40卷, 第10期
    刊出日期：2019-10-01
      
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  • 一种基于自适应网格划分和决策图的聚类算法研究
    蔡莉,江芳,许卫霞,梁宇
    2019, 40(10): 2033-2038.
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    为了减少大规模数据集在聚类过程中的计算复杂度和运行时间，本文提出了一种基于自适应网格划分和决策图的聚类算法AGPCA.首先，采用相对熵自适应划分数据空间，形成明显的稀疏网格和稠密网格.将网格作为聚类对象，降低以点为对象之间的距离计算复杂度.之后，依据决策图思想确定簇心网格对象，并通过Kd树完成邻接网格的查找和合并以实现聚类.以多个标准数据集和真实的出租车GPS轨迹数据作为测试对象，并与现有一些先进的聚类算法进行对比实验.实验结果表明所提算法结合了网格划分和局部距离判断的优点，具有较高的准确性和运行效率.
  • 融合用户隐含偏好的社会化推荐算法
    杨鹏,邵堃,霍星,张阳洋,景永俊,
    2019, 40(10): 2039-2045.
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    协同过滤算法的基本思想是利用兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息.目前大部分算法对于相似用户的分析都是基于用户的显式偏好,没有对用户的隐含偏好进行分析与利用.用户的偏好不仅仅体现在对产品种类的喜好上,对于产品各个属性的喜好程度、评分偏好和由偏好相似而建立的信任关系等,都反映了用户在交互时所隐含的偏好.本文提出了一种融合用户隐含偏好的社会化推荐算法:通过对评分矩阵进行分解得到用户和产品的潜在特征向量,利用用户的潜在特征向量进行用户隐含属性偏好相似度的计算;为了缓解推荐系统中常见的冷启动问题,本文引入了信任关系,并将其与评分信息相联系,量化出带有用户偏好的信任关系并将其融入到算法模型之中;最后,使用动态的权重计算用户间的推荐权重.该算法在FilmTrust和Epinions数据集上进行了测试和对比,结果证实了该算法能够更加有效地预测用户评分,提高推荐精度.
  • 基于识别和多重分类的反洗钱系统
    肖琨,王云,张桂刚
    2019, 40(10): 2046-2051.
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    反洗钱(AML)对于现代社会金融体系的健全具有重要意义,因洗钱与其他类型的犯罪活动密切相关,且涉及的资金数额巨大.本文旨在开发一种货币交易的可疑行为检测和分类系统.首先,根据货币交易过程中所表现出的不同特点,将与洗钱相关犯罪活动分为五类.然后在交易数据的基础上建立了用户档案,并从档案中提取出涉及个人和网络效应的特征.结合这两种特征,分别建立了两种基于监督学习方法的检测分类模型.结果表明,两种模型均具有较好的准确度和召回率以及良好的鲁棒性,可进一步调整,以供实际应用.最后,将两个模型串联起来,结果显示了相对较好的整体性能,以及验证了系统的可行性.
  • DEL分割算法对SSLS算法的改进
    王宝艳,张铁,李 凯,杜松林
    2019, 40(10): 2052-2057.
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    考虑到图像分割与显著目标检测两者之间较强的关联性,本文通过一种有效的图像分割算法对一种既有的显著目标检测算法进行改进.这种图像分割算法是基于特征嵌入学习网络提出的,通过控制算法的相似阈值可得到多尺度的分割图.结合这种既有的显著目标检测算法,将得到的多尺度的显著性图利用深度特征进行融合,形成最终的显著性图.三个数据集的测试结果表明,改进后的算法在多项评价指标上均优于原算法.同时,从视觉上对显著性图的直观比较发现,改进后的检测不但更能突出显著目标的整体性、一致性,同时对背景的抑制更加有效.算法的思想很简单,但改进后的效果却比较显著.这表明,有效的图像分割在一定程度上会提高显著目标的检测结果.
  • 一种基于动量BP算法的似然分布自适应粒子滤波
    张园,赵长胜,李晓明
    2019, 40(10): 2058-2062.
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    在量测精度不高时,重要性重采样粒子滤波效果较好,但在观测模型具有较高精度时,由于较多的无效样本可能导致粒子滤波失效.同时传统粒子滤波重采样算法虽可以用来解决粒子退化问题,但也会出现如粒子的多样性丧失、高权值的粒子被多次计算等,同时也存在传统的BP神经网络与粒子滤波结合会导致实时性较差等问题.针对这些问题,本文提出基于动量BP算法的似然分布自适应粒子滤波(MO-NNWA-APF):一方面通过反映量测噪声统计性能的精度因子α对似然分布状态自适应调整,增加先验和似然的重叠区,提高滤波精度;另一方面将动量BP算法与似然分布自适应调整结合,增大位于低概率密度区域的粒子的权值,同时部分高权值粒子被分裂为小权值粒子,一定程度上增加粒子的多样性和改善算法的实时性.选用一维系统和多维单目标系统仿真综合比较算法得出:使用基于动量BP算法的似然分布自适应粒子滤波算法优于现有的基本粒子滤波算法、基于BP神经网络的粒子滤波算法,在系统状态、均方根误差、估计与真值的关系、有效粒子数等方面体现出较好的预测能力,预测结果表现精度较高,算法稳定,实时性较好.
  • 改进遗传模拟退火算法优化BP算法研究
    郭彩杏,郭晓金,柏林江,
    2019, 40(10): 2063-2067.
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    针对传统BP神经网络在函数拟合中收敛速度慢、精度低的缺点，提出一种改进遗传模拟退火算法优化的BP神经网络算法（IGSAA-BP）.该算法首先根据进化中种群适应度的集中分散程度改进了自适应遗传算法的交叉和变异概率公式，使算法能够更加有效地避免陷入局部最优；然后根据旧种群和新种群中每个对应个体的进化程度提出一种改进的Metropolis准则，分情况修正新种群中的所有个体，增加种群个体的多样性，提高了算法的全局寻优能力.利用改进遗传模拟退火算法初始化BP神经网络的权阈值，并与GA-BP、IAGA-BP网络对比.实验表明，IGSAA不仅提高了BP网络的收敛速度，还有效地提高了网络的拟合能力，拟合精度提高了5%.
  • 一种动态规划下的无人机消息传输路径优化方法
    朱霏霏,王立松,刘亮,葛子渊
    2019, 40(10): 2068-2071.
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    在无人机群执行任务的过程中，需要高效地将消息传输给目的节点.现有的方法存在投递率低、时间延迟大、平均跳数高、乒乓比例大等问题.本文提出了一种动态规划下的无人机消息传输路径优化方法，通过全局考虑所有无人机每一时刻的位置，得到每一时刻消息传输的最优对象，进而得到消息到达目的节点的最优路径.通过仿真实验将算法与现有的DTNgeo、DTNclose和DTNload算法进行了比较，实验结果表明本文提出的算法在投递率、平均时间延迟、平均跳数和乒乓比例方面均优于DTNgeo、DTNclose和DTNload算法.
  • 利用加权词句向量的文本相似度计算方法
    徐鑫鑫,刘彦隆,宋明
    2019, 40(10): 2072-2076.
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    传统词游走距离算法基于word2vec词向量以及词频特征向量计算文档距离,存在忽略词语语义的上下文语境以及无法充分提取词语中的语义信息等问题.因此,本文提出一种基于联合词句的文本相似度计算方法.该方法利用训练好的词向量和句向量构建特征权重系数,对词游走距离计算公式进行改进后,选取一定比例关键词的词向量与句向量计算词句转移成本,从而得到文档的文本相似度.通过三组对比实验表明,该方法的效果优于其他文本相似度计算方法和原始词游走距离算法.
  • 室内机器人避碰路径规划
    张智,翁宗南,苏丽,光正慧
    2019, 40(10): 2077-2081.
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    针对室内机器人路径规划问题,研究了一种能够规划出从给定起点到给定终点的最优路径优化方法.将A*与D*的方法相结合并加以改进,实现较快速地规划出较优的全局路径,然后对算法进行优化得到模拟A*算法,保证算法的简捷有效性,实现移动机器人在环境地图未知的情况下,规划出最优的全局路径,即确保路径的快速性和精确性.实验结果表明本文方法能够在仿真和实验方面实现室内环境下机器人的最优路径规划.
  • 一种融合主题模型的短文本情感分类方法
    吴彦文,黄凯,王馨悦,林娴
    2019, 40(10): 2082-2086.
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    构建基于LDA主题模型和LSTM模型构建分类模型,以解决短文本情感分类问题.通过词嵌入法并融合LDA主题模型来扩展评论信息的特征表示方法以解决短文本数据稀疏,特征不明显等问题;引入LSTM构建分类模型,该模型可以记忆长程信息,通过不断学习文本上下文信息来更好地学习文本的特征信息.在评价文本数据集上作对比实验,相较于已有的模型,本文提出的情感分类模型在准确率、召回率、F1值等多个指标上具有更好的表现.
  • 类别不平衡的通信基站空调故障诊断
    罗方芳,郭文忠,刘耿耿,陈国龙
    2019, 40(10): 2087-2091.
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    为提高通信基站空调故障诊断的准确率,特别是小类样本故障的识别率,本文针对类别不平衡的数据集提出一种单隐层前馈多标签分类算法SLFCIB.首先在特征空间的低秩假设上构建单隐层前馈神经网络.其次,在最小化误差损失阶段引入非对称阶式损失函数替代平方误差损失函数,通过截断参数和边界参数动态改善类别不平衡问题.根据SLFCIB模型在训练过程的每一轮迭代的凸特性,应用交替方向乘子方法进行优化.测试过程中多标签输出层可提供故障源偏序向量为软故障的早期排查提供多维度的参考.在UCI标准数据集和通信基站空调数据集上的实验表明,SLFCIB算法有效地提高了故障诊断精度特别是少数类的识别率.
  • 网络化控制系统的非脆弱H∞控制
    张磊,王思明
    2019, 40(10): 2092-2096.
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    本文研究了在控制器参数摄动情况下的网络化控制系统的非脆弱H∞控制,并考虑网络诱导时延和数据丢失.首先,为了消除网络诱导时延和控制器参数摄动对被控系统的影响,设计了加性非脆弱状态反馈H∞控制器,并将数据的丢包的过程用马尔可夫链来描述,将网络化控制系统建模为具有网络诱导时延和控制器参数摄动的马尔可夫跳变系统.其次,为了得到闭环控制系统H∞渐近稳定的充分条件,用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法来进行求解.最后,通过使用LMI工具箱求解线性矩阵不等式,从而得到控制器增益参数表达式.仿真结果表明,与传统控制器相比,在控制器存在参数摄动的情况下,非脆弱控制器能够在满足设定的H∞性能指标的同时使被控系统渐近稳定.
  • 基于多链接特征子集的聚类集成算法
    陈彦萍,高宇坤,张恒山,夏虹,
    2019, 40(10): 2097-2101.
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    利用独立特征子集与连接三元组思想，将多个基聚类结果进行聚合，将显著提高聚类集成结果的准确性.针对特征数目较多的复杂数据集，本文提出了一种基于多链接特征子集的聚类集成算法，根据特征之间的关系，提出独立特征子集的选取算法，将生成的数据子集作为聚类集成算法的输入，使用不同的聚类算法生成多种不同的基聚类结果，然后提出一种能够关联不同属性的集成算法，将多种不同的基聚类结果作为集成算法的输入进行集成，融合不同的结果得到唯一的结果.该算法的优点包括：1）通过对特征子集的选取，消除了重复特征对聚类结果的干扰，有利于充分利用已有特征信息；2）采用多链接算法融合基聚类结果计算相似度矩阵，可以充分挖掘数据点之间的潜在关系.对不同数据集的实验研究表明，该算法相较于传统的聚类集成算法，可以提高聚类集成结果的准确率.
  • 一种改进的多目标正余弦优化算法
    王万良,李伟琨,王宇乐,王铮
    2019, 40(10): 2102-2108.
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    随着技术的不断发展，设备的不断更新，现实中的优化问题逐渐从简单的单目标问题向复杂的多目标 问题转换，这就需要算法可以高效地搜索空间从而获得最佳的解决方案.鉴于此，提出一种改进的多目标正余弦优化算法.该算法继承了原有单目标算法的优良性能，此外，结合反向学习机制提出了一种全新的初始化方法来代替原有的随机初始化方法.并通过引入网格坐标，提出一种基于密度筛选的新机制来有效的搜索空间，从而使算法获得更为精确的解决方案.最后，该算法通过与其他五种流行多目标算法在一系列基准测试函数上进行对比实验来验证其良好性能，此外，该算法还与4个流行算法在实际的工业优化设计问题上进了验证与分析，结果表明该算法不论是在测试函数上还是在处理该实际问题上都具有良好的性能与潜力.
  • 面向服务的多协议智能家居平台设计
    廖竞,李爱萍,段利国
    2019, 40(10): 2109-2112.
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    针对目前智能家居领域智能设备互操作性差，服务模式单一现状，本文基于面向服务的架构（Service-Oriented Architecture，SOA）提出一种家居服务化架构（Serviced Architecture in Home，SAH），借助中间件以及服务化的方式提升不同协议设备之间的互操作性及可扩展性，同时采用表述性状态传递（Representational State Transfer，REST）实现架构，将设备抽象为资源，资源组成元服务，通过若干元服务间的组合满足纷繁多变的服务需求.论文给出了SAH的体系架构并通过实验验证了本文的方法.结果表明，与传统方式实现的智能家居平台相比，SAH针对不同协议的设备有着良好的互操作性及可扩展性，降低智能设备开发商和家居供应商间数据交互的难度，对即将普及的智能家居设备及平台提供了可供参考的依据.
  • 三维属性拓扑的衰减特性分析
    张涛,刘梦奇,荣美
    2019, 40(10): 2113-2118.
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    认知计算是形式概念分析领域的研究热点之一,属性拓扑是可以更精确地表示属性间耦合关系的一种新型形式背景表示方法.目前对属性拓扑的描述都停留在二维平面,对于属性强度的描述存在局限性,本文在原有属性拓扑定义的基础上,提出三维属性拓扑定义,构造基于强度属性拓扑的三维结构表示方法,并对三维属性拓扑的衰减特性进行了分析和证明,分析了三维属性拓扑中不同层级的属性强度及属性强度在时间特性下的变化过程,证明了属性衰减使二维平面属性拓扑呈现三维结构并随时间产生结构和层级的变化.本文以人脑遗忘特性为研究对象,研究分析三维属性拓扑的衰减特性,实验结果表明,以三维属性拓扑为基础模拟人脑遗忘过程的方案具有可行性,三维属性拓扑的衰减基本符合人脑遗忘过程,同时,基于三维属性拓扑衰减的遗忘分析使遗忘过程可视化.
  • 结合用户社区和评分矩阵联合社区的推荐算法研究
    文凯,朱传亮,何少元,
    2019, 40(10): 2119-2124.
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    当前基于社区的推荐算法虽然对大数据集的处理能力有所提高,但都是基于单一的社区结构,因此推荐精度损失很大.针对这个问题,本文提出一种结合用户社区和评分联合社区的推荐模型,首先利用用户间的信任关系和相似性构造用户间的新的相似度,通过K-means算法进行用户社区的发现,以改善用户社区挖掘的效果;之后针对用户-项目评分矩阵中的用户和项目同时进行聚类,可以发现用户-项目的联合社区;最后将用户社区结构融入到面向联合社区的矩阵分解模型中.在Epinions数据集上与其他算法进行了对比实验,实验采用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)进行评价,结果表明改进算法相比其他传统算法在推荐准确率上有所提高,在保证一定推荐效率的同时提高了推荐的精度.
  • 利用语义信息的句法分析统计模型
    袁里驰
    2019, 40(10): 2125-2129.
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    句法结构是句法形式和语义内容的结合.中文配价结构能够准确地描绘中文句子的语义联系及语法结构,本文利用配价结构有关语法理论探索了融合配价信息的语义角色标记,进而构建了语义角色标记与语法结构分析并行学习方法:在语法分析的进程中,实施语义分析及标记;并把语义融入语法规则的概率计算.本文在语义信息标记基础上提出了基于语义类的句子语法结构分析模型,明显地提高了句法分析系统性能.句子语法结构分析试验数据说明,利用配价信息并基于词类的语义角色标记与句子语法结构分析联合学习方法,其召回率、精确率相应为88.26%、88.73%,综合指标相比头驱动句子语法结构分析方法提高了8.39％.
  • 多元特征融合的GRU神经网络文本情感分类模型
    王根生,黄学坚,闵潞
    2019, 40(10): 2130-2138.
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    传统机器学习文本情感分类算法文本表示维度高、语义丢失、矩阵稀疏、分类模型浅,导致算法泛化能力弱;基于深度学习的文本情感分类算法推崇数据驱动,忽略了对情感已有的先验知识,算法需要大量的训练数据才能获得较好效果.针对这一现象,提出基于词嵌入特征、词情感特征、词权重特征融合的GRU神经网络文本情感分类模型(TMMG):该模型通过Word2vec模型得出低维稠密且包含语义信息的词嵌入特征;根据文本情感表达特点,构造包含六种情感要素的情感字典,依据情感要素字典定量表示情感特征;使用TFIDF计算词语的权重特征;将前面3类特征融合构造词语融合特征表示,并将文本转换成融合特征序列数据;利用GRU神经网络处理序列化数据的优势,构建情感分类模型TMMG.实验结果发现该模型TMMG相比传统机器学习具有更好的泛化能力,相比其他深度学习算法在较少训练数据量时也能获得较好的分类效果.
  • 混合映射方式下NAND闪存垃圾回收算法
    张靖君,王玲
    2019, 40(10): 2139-2142.
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    针对基于混合映射的FAST算法中垃圾回收开销大、磨损均衡效果差和I/O响应时间长的问题，提出一种基于混合映射的垃圾回收算法.该算法提出了一种基于循环队列的冷热块识别方法，识别方法通过对队列中相同逻辑块地址的热度权值进行求和得到逻辑块的热度值，并将写入的数据按照所在逻辑块的热度值分为“热”数据和“冷”数据，分别写入到不同擦除次数的日志块中，减少全合并的次数.同时，算法还构造了一种新的回收代价函数用于选择回收块，在考虑回收开销的同时，还兼顾磨损均衡的问题.实验结果表明，该算法与FAST算法相比，磨损均衡效果有较大提升，总擦除次数和全合并次数大幅减少，I/O响应时间明显降低.
  • 带权决策表的变精度约简算法
    李旭,荣梓景
    2019, 40(10): 2143-2149.
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    属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,有广泛深入的应用.通过对照通常决策表的变精度约简和正区域约简的辨识矩阵发现,当满足给定精度阈值大于0.5的条件下,决策表中的变精度约简可以转化成正区域约简.本文将决策表中相同决策规则出现的次数作为权,提出了带权的决策表的概念,通过辨识矩阵给出了带权决策表的变精度约简算法.当精度阈值大于0.5时,我们可以通过在表中适当更改某些(个)条件类中部分对象的决策值的方法,形成新的决策表,该新的决策表的正区域约简就是原来带权决策表的变精度约简.最后通过实验验证了所提出算法的有效性和可行性.
  • 一种面向医疗健康领域知识图谱的可扩展系统架构的研究
    盛明,陈玉思,张勇,韩光洁,黄天昊,刑春晓
    2019, 40(10): 2150-2154.
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    随着医学的信息化发展和临床信息数据量的大规模增长,知识图谱在医学领域发挥着越来越重要的作用.医学领域是高度专业化的,同时具有丰富而多样的高质量医学概念资源,并且有很多专业的子领域,如心血管疾病领域,糖尿病领域等.由于数据获取的困难以及来自疾病领域的先验知识的缺乏,一次性构建涵盖所有疾病领域的医疗健康知识图谱是十分困难的.提出了一个面向疾病领域可扩展的医疗健康知识图谱构建系统架构.它基于先验的医学知识、医院电子病例(EMR)和供医生使用的工具,构建面向特定疾病领域的知识图谱,以解决上述问题.还提出了应用这个系统架构将现有疾病领域知识图谱扩展到新疾病领域知识图谱的详细过程.经证实,使用该系统架构,医生可以方便有效地获得高度专业化的医疗健康知识图谱.
  • 基于LSH的时间序列DTW相似性查询
    李敏,于长永,张峰,马海涛,赵宇海
    2019, 40(10): 2155-2159.
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    提出了一种新颖的基于LSH的时间序列DTW相似性近似查询算法,较好地解决了DTW相似性查询速度慢的问题.首先,分析了DTW相似性度量的特点,即时间弯曲的重要特性;其次,将该特性与LSH函数相结合,设计了高效的DTW相似时间序列过滤方法.在很大概率程度上保证了相似的时间序列至少具有一个相同的LSH函数值;最后,给出了一个基于过滤加验证框架的时间序列DTW相似性近似查询算法,该算法利用低维的Hash索引加快候选集合的筛选,从而加快查询速度.实验结果表明,在保持较好的召回率的情况下,本文提出的方法较现有算法有效地提高了DTW相似性查询速度.
  • 延迟容忍网络中紧急状态驱动的多摆渡机飞行控制算法
    张小亮,王立松,刘亮
    2019, 40(10): 2160-2164.
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    延迟容忍网络机制已经被很多研究证明能够应用到多无人机自组网通信中.无人机自组网中增加用于将消息从任务机摆渡到地面站的摆渡机能够改善通讯质量.现有研究中，摆渡机只能按照航路点在地面站和任务机飞行区域之间作简单循环飞行，无法根据网络中无人机的存储状态进行及时调整，从而导致平均消息延迟过长.针对这一问题，本文利用小面积延迟容忍网络可以通过低通量网络传递控制指令等消息的特点，设计了一种小面积延迟容忍网络的消息摆渡模型，并在简单循环飞行方式基础上提出了一种紧急状态驱动的多摆渡机飞行控制算法.对比仿真实验结果表明该控制算法能够有效减少平均消息延迟.
  • 汽车4S店TFM客户细分模型及其方法研究
    谢鹏寿,张宽,范宏进,贵向泉,张恩展
    2019, 40(10): 2165-2169.
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    针对汽车4S店客户消费模式不同于其他行业,而传统RFM模型难以适用于汽车4S店客户细分的问题,课题组对传统RFM模型的数据分析指标进行优化改进,形成可适用于汽车4S店的TFM客户细分模型.该模型可依据客户的行为属性通过K均值聚类算法进行客户细分,最后随机抽取某汽车4S店客户数据进行实验验证.实验结果表明,改进的TFM模型能够有效细分客户,为汽车4S店针对不同价值的客户制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据.
  • 无重叠条件下的Top-k序列挖掘
    武优西,王振坤,史巧硕,刘靖宇
    2019, 40(10): 2170-2174.
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    无重叠条件序列模式挖掘是一种带间隙约束的序列模式挖掘方法,能够有效地克服当前此类挖掘中的问题.但是当前的方法仅仅用于挖掘频繁模式,为了高效地挖掘最为频繁的k种无重叠序列模式,本文提出了“Gfp-tree(Gain-frequence-pattern-tree)”这一数据结构,构建了无重叠条件下完备的Top-k模式挖掘算法.该算法基于Apriori性质,不预先设定支持度阈值,而是在挖掘过程中生成并动态调整,直到挖掘过程结束.有效减少了候选模式的生成数量,节约了运行时间.实验表明,该算法具有较高的效率.
  • 空间多关键词Skyline查询算法
    李星罗,秦小麟,王宁,周杨淏,鲍斌国
    2019, 40(10): 2175-2181.
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    近年来,随着用户对于查询偏好性需求的增加,基于关键词的Skyline查询逐渐成为研究热点.针对实际应用中用户从当前空间位置及对象文本属性多角度审视某一数据集的需求,充分研究空间多关键词Skyline查询问题.在分析现有查询算法的不足基础上,建立了基于加权距离的空间文本支配模型,并提出了一种空间文本索引结构STR-Tree.该索引将空间区域信息与区域内的对象文本信息相结合,对查询无关区域进行快速且有效的剪枝.在此基础上,给出了一种空间多关键词Skyline查询算法SKS,通过采用最小值过滤等剪枝策略,进一步提升查询效率.最后,分别采用模拟数据集和真实数据集进行实验,结果表明SKS算法可以高效地处理空间多关键词Skyline查询.
  • 约束覆盖导向的Web服务测试数据生成
    程浩,周辉,钱巨
    2019, 40(10): 2182-2188.
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    Web服务广泛应用于复杂信息系统的构建.为了保证 Web 服务的质量，目前已有大量的工作致力于 Web 服务测试技术的研究，其中，基于规约的测试已被证明是有效的，且易于使用，但现有的基于规约的Web服务测试方法很难生成高覆盖率的测试数据，也不能为具有复杂关联关系的变量生成测试数据.为此，针对 Web 服务的测试数据生成问题，本文提出了一种基于规约约束的新方法，使用一阶逻辑公式表示服务输入参数之间的约束，可以处理不同参数之间各种复杂的关联关系，并使用 Z3 约束求解器为服务输入自动生成数据；然后，提出了几种规约约束级测试覆盖准则，并以此为基础提出了新的Web服务测试数据生成算法.最后，通过测试两个典型的Web服务，证明本文提出的方法能够生成覆盖率较高的测试集，并且具有较高的生成效率.
  • 回归与矩阵分解的业务过程时间预测算法
    李帅标,赵海燕,陈庆奎,曹健
    2019, 40(10): 2189-2194.
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    随着信息技术的不断发展,企业的竞争也越来与越激烈,为了提高业务过程效率,业务过程时间预测在近几年得到了越来越多的关注.然而,现有的业务过程时间预测方法没有考虑隐因子对业务过程活动时间预测的影响.为此,本文提出一种结合回归与联合概率矩阵分解的时间预测方法.该方法结合上下文环境(可观测特征与不可观测特征)对活动执行时间进行预测,并将该方法应用于两种不同业务过程类型的真实数据集中.实验结果表明,我们的方法与相关的业务过程时间预测方法相比具有更高的预测精度.
  • 利用关联规则挖掘的Web API组合模式发现
    夏艳敏,唐兵,唐明董,曹步清,乔帅
    2019, 40(10): 2195-2201.
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    通过组合不同的Web API快速开发新的应用,已成为一种流行的软件开发模式.以往的工作聚焦于调研具体Web API之间的可组合关系,但是对Web API组合模式的研究还很少见.本文为发现Web API生态系统中的API组合模式,提出了一种基于关联规则挖掘的方法—WACP,以回答什么功能属性的Web API常被组合开发新应用—这一问题.该方法利用了Web API上代表功能属性的标签以及历史的Web API组合关系,先将Web API的标签结合WordNet字典进行了同义词统一等预处理,然后使用基于FP-growth的Web API标签关联规则挖掘算法得到了不同Web API之间的标签关联规则.最后,对标签关联规则进行筛选得到强关联的标签关联规则,这些强关联规则在一定程度上反映了Web API的组合模式.通过使用从ProgrammableWeb获取的真实数据集进行实验,实验结果证明了本文所提方法的有效性.
  • 单目深度摄像头下的人体尺寸的自动测量方法
    刘婷,彭晓羽,谭小慧,
    2019, 40(10): 2202-2208.
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    为了解决在虚拟试衣等相关应用中个性化服装定制获取人体尺寸数据难以精确的问题.本文提出了一种自动测量人体尺寸的方法.首先建立基于尺度不变的特征描述子和热传播的测地距离关系的随机森林回归模型,根据投票策略预测预定义的人体关键特征点的位置;随后,将预测所得的关键特征点作为测量人体尺寸的源点,利用深度优先遍历的思想,获取以源点为根节点的邻近点的最短路径;最后,自动计算最短路径的测地距离.实验结果表明本文的方法对不同体型和不同姿态的三维人体模型能够准确地和鲁棒地进行提取关键特征点和测量尺寸.因此本文的特征点提取对人体模型的噪声和孔洞不敏感.从测量结果可知本文测量人体尺寸的相对误差的范围在0.075~0.001.
  • 多距离聚类有效性指标研究
    刘丛,陈倩倩,陈应霞
    2019, 40(10): 2209-2214.
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    现有的聚类有效性指标大都是基于欧氏距离而设计.虽然对超球型数据效果较好,但对非超球型数据效果并不理想.基于此,提出一种基于多目标进化算法的多距离聚类有效性指标(MoMDVI).首先使用两种距离设计两个聚类目标,并使用类代表点代替类中心点;其次使用一组实数设计染色体,该组实数可解码成代表点序号的形式;然后使用基于正则化的分布估计算法(RMMEDA)对两个目标进行优化.在进化算子中,加入差分进化算子对RMMEDA算法进行改进,以提高算法的收敛速度.将MoMDVI与现有算法在不同结构的数据上对比可知,MoMDVI不仅可以自动检测超球型数据聚类数目,也可以自动检测非超球型数据聚类数目.
  • 改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法
    王凯,吴敏,姚辉,杨樊,张翔
    2019, 40(10): 2215-2220.
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    为解决视频监控系统中远距离小目标、快速动目标准确检测,提出一种改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法.该方法首先改进了Mode算法,完成初始背景提取,然后通过改进的缓冲帧机制,将实时视频信息引入到缓冲帧,借助缓冲帧的缓冲作用实现对背景的逐渐更新,获得可靠的背景图像;同时利用双门限阈值对差分图像进行动目标检测,其中低门限值可以检测分割出明显变化的动目标,在低门限的基础上利用高门限值以解决低门限检测分割中存在的伪目标及噪声目标,最后获得视频监控复杂环境下动目标的准确检测.通过监控视频中车辆、飞机等不同对象做实验,验证了本文方法不仅能够快速、准确地检测出动目标,而且能够有效地抑制伪目标和噪声的干扰.
  • 结合归一化正交投影与CNN的表情识别
    谭论正,丁锐,夏利民
    2019, 40(10): 2221-2226.
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    为提高表情识别的准确率,提出基于归一化正交邻域投影图像的卷积神经网络.对采集的图像进行一系列预处理之后,采用归一化正交邻域投影降低特征维数,同时保留全局几何以及局部邻域关系;然后将处理后的图像传入改进的卷积神经网络,训练和微调网络识别7种人脸表情.在海量表情数据库上与目前主流方法进行对比实验,结果表明该方法识别人脸表情具有更高的识别率.
  • 智能车多类障碍物贝叶斯网络分类方法
    杨立娜,黄影平,胡兴
    2019, 40(10): 2227-2231.
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    本文提出了一种用于智能车,基于贝叶斯网络分类模型的道路多类型障碍物分类方法.以立体视觉方法获取的目标的三维尺寸为特征,采用预设经验的NPC算法训练产生优化的网络结构,通过EM算法训练产生离散节点的条件概率表和连续节点的条件概率分布,产生贝叶斯网络分类模型.将检测到的道路目标分成行人、骑行者、小汽车、小货车、卡车五类.用公共图像数据库KITTI对本方法进行测试,实验结果表明本文所提方法优于现有同类工作.
  • 多通道交叉融合的深度残差网络脱机手写汉字识别
    张秀玲,周凯旋,魏其珺,董逍鹏
    2019, 40(10): 2232-2235.
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    针对传统手写汉字识别特征提取过程复杂,识别率低及通用深度学习分类模型判别能力较弱的问题.本文设计了一种多通道交叉融合的深度残差网络模型并对中心损失函数做出了改进.首先,通过对原始数据集进行预处理来降低模型过拟合的风险;然后,将经本文改进后的中心损失函数和Softmax损失函数联合作为模型训练的监督信号,在训练过程中有效的使数据集类内聚合、类间分散,提高了模型的分类性能;最后,将经过预处理的数据集输入到本文设计的模型中,通过多次训练进行参数调整得到最佳识别效果.在CASIAHWDBV1.1数据集上的实验表明本文设计的识别模型及算法有效的提高手写汉字的识别率.
  • 改进的多分辨率点云自动配准算法
    王勇,黎春,何养明,陈荟西
    2019, 40(10): 2236-2240.
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    为解决三维点云配准精度低、速度较慢、易受噪声和外点干扰的问题,提出一种改进的多分辨率点云自动配准算法.算法首先对源点云和目标点云建立KDtree以加快近邻点的搜索;然后采用基于法向量和特征直方图的配准方法实现粗配准,并对其中的特征提取部分进行了改进,能有效提取特征点,且不会损失大量特征不明显的点云信息.为了进一步提高配准精度,精配准提出一种改进的多分辨率迭代最近点算法,算法提出利用特征点的稠密度计算点云分辨率,同时对关键点采样方法进行了改进.实验结果表明,对于不同规模和含不同程度噪声的点云,此方法在精度、速度、抗噪性方面都得到了改善.
  • 双模式融合的异步片上网络通信机制
    李贞妮,李晶皎,王骄,金硕巍
    2019, 40(10): 2241-2246.
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    异步片上网络的通信机制直接影响着片上网络的传输延迟和信息交互能力.该文提出了一种双模式融合的异步片上网络通信机制,根据片上网络交互数据的特点,将片上网络中传递的数据分为控制类信息和数据类信息,采用不同的通信机制进行传输.同时,提出了一种可配置的片上网络双模式融合数据通信接口电路,增加了路由节点的通用性,并有效的解决了现有异步FIFO通信机制FIFO深度小、数据传输通道单一等问题.在FPGA平台设计并实现了基于该通信机制的异步片上网络,并以视频处理算法为例,构建了基于双模式融合通信机制片上网络的视频处理系统.测试结果表明,对于面向视频处理的异步片上网络来说,基于双模式融合通信机制的异步片上网络具有更小的传输延迟,更大的吞吐量,和更好的视频处理性能.
  • 面向云端的文件多层破碎混淆机制
    唐成华,李海东,潘然,周江山,强保华,
    2019, 40(10): 2247-2251.
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    针对云计算平台中的文件存储安全及效率低等问题,提出了一种多层破碎混淆保护机制,首先利用文件被暴力破解的时间成本以及密级程度确定第一层切块数量;进而对文件块打乱混淆,并加密保存其打乱顺序;接着根据隐式分割机制,对文件块进行二次切割和进行编号重组,并最终存储云端.实验结果表明了本文方法的可行性,能够找到最佳的切块数量以及最少的加密次数,从而使云端文件数据的安全性和处理效率都得到有效提升.
  • 基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制
    李万杰,张兴,曹光辉,李帅,张青云
    2019, 40(10): 2252-2256.
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    数据的融合发布能够为用户提供更为有效的数据统计结果和更加个性化的服务.现有的数据融合模型主要采用K匿名隐私保护方法,没有考虑数据使用者的权限及重要程度对数据隐私带来的影响,致使隐私数据的严重泄露和数据质量严重下降.针对这一问题,提出一种基于差分隐私保护的数据分级融合发布机制(HDFPM).该机制对用户权限及付费情况进行分级,在数据融合过程中结合差分隐私保护技术,利用分类树及其改进算法进行数据融合,合理分配分级的差分隐私预算,实现融合数据隐私保护的分级化.实验结果表明,该机制不仅可以实现数据的有效融合,还可以保护敏感数据.