小型微型计算机系统

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田星,陈欢欢

2019, 40(4): 689-694.

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稀疏核方法作为一类分类算法，因其良好的解释性和广泛的适用性，在近几十年的机器学习领域获得了巨大成功.概率分类向量机是其中代表.概率分类向量机通过引入截断高斯先验，不仅拥有概率输出，也保证了结果对核参数的稳定性.然而该算法是基于二分类问题建立，无法直接应用于多分类问题.本文从贝叶斯框架出发，提出了能够直接解决多类问题的截断高斯多类模型和用于求解该模型的基于变分贝叶斯的优化算法.在模型参数上，本文采用截断高斯先验，从而在算法训练时能够更好地利用基样本对应的标签信息.不随数据集类别数增加而增加的权重个数，不仅缓解了过拟合问题，也减轻了优化算法的时间空间消耗.该算法的参数更新是在类内进行，异类之间没有干扰，这个特性不仅使得它的时间复杂度优于其它贝叶斯算法，同时也保证了当数据集各类不平衡时，不会完全忽略小类数据.多个实验表明：在分类错误率和AUC值上，本文提出的模型和算法在多个数据集上都优于对比算法，尤其是当数据集的类别数较大时，有明显优势.

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实时协同编程环境下的语义冲突消解方法研究

高丽萍,游书伟

2019, 40(4): 695-703.

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实时协同编程系统是协同交互应用的重要分支,该环境支持多个用户在任何时间任意地点并发的编辑共享的源代码文档.协同编程环境是一种特殊的协同文本编辑环境,该环境中共享的源代码文档既要满足语法一致性,也需符合语义一致性.语义不一致源于多个用户对相同的代码段或对存在依赖关系的代码段并发工作.本文深入分析了协同编程环境下语义冲突、动态依赖冲突问题及不完整的编辑操作导致的编辑错误,基于前人的研究,结合CAS(Compare And Swap)的并发控制思想,设计了实时协同环境下了语义冲突消解方法ACAS(Automatic Compare And Swap),维护实时协同编程语义一致性.本文在Windows平台下,基于QT框架及SeaStar异步通信框架开发了实时协同编程的原型系统CoCode,并通过相关实验进一步的验证了ACAS(Automatic Compare And Swap)算法及相关控制函数的可行性与正确性.

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基于区域特征聚类的RGBD显著性物体检测

王帅,蒲宝明,李相泽,杨朔,常战国,

2019, 40(4): 704-709.

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本文根据在显著性检测领域的问题,提出一种基于区域特征聚类的RGBD显著性物体检测算法.首先使用结合深度信息的超像素算法对图片分割,提取分割后每个区域的特征构成特征向量.然后使用十个不同带宽的MeanShift算法对特征向量聚类得到聚类图,并对十个聚类后的图进行显著性计算.通过神经网络把十个显著性图合并成一个显著性图,并把该显著性图作为一个新特征加到上面提到在特征向量中.继续计算显著性图,直到循环达到十次,输出最终的显著性图.通过实验,在三个RGBD显著性物体数据库中把本算法通过和七个算法进行对比,显示出本算法有更好的性能.

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AM-CNN：一种基于注意力的卷积神经网络文本分类模型

王吉俐,彭敦陆,陈章,刘丛

2019, 40(4): 710-714.

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目前，大多数公开的文本分类数据集是相对平衡的，但对于真实文本分布来说，通常会出现类别极端不平衡的情况，这样的数据集会对模型训练产生影响.针对该问题，论文提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制的文本分类算法—AM-CNN（Convolutional Neural Network with Attention Mechanism）.算法利用循环神经网络捕捉文本的上下文信息，通过引入注意力机制得到文本类别的特征向量矩阵后运用卷积神经网络模型完成文本的分类，以降低在文本分类的训练过程中对小类别的不公平.实验结果表明，该算法对于提高文本分类的精度有较显著的效果.

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动态随机树贝叶斯集成回归模型研究

王双成,郑飞,唐晓清

2019, 40(4): 715-720.

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针对目前的动态贝叶斯网络主要用于时间序列的因果分析和分类预测,缺少将动态贝叶斯网络用于回归计算方面研究的情况,结合随机树生成、回归变量的离散化、类变量的数量化、类的满条件概率计算和加权平均回归计算等建立动态随机树贝叶斯回归模型,并通过集成(平均)来提高回归模型的泛化能力,使用期货数据进行实验,实验结果显示,动态随机树贝叶斯集成回归模型具有良好的回归可靠性.

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增强碰撞体算法优化的自编码神经网络

冯文,陈志国,傅毅,王凯宇

2019, 40(4): 721-725.

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自编码神经网络是神经网络中常见的网络,自编码网络常用于数据降维,特征学习,数据去噪等.传统的自编码网络采用的BP策略,为了应对BP算法固有的一些不足,本文结合了增强碰撞体算法的优点,提出了一种增强碰撞体算法优化的自编码网络.将自编码的代价函数和softmax分类器的误差函数加权求和作为该算法的评价函数,利用增强碰撞体算法分别优化自编码网络和softmax分类器的参数.实验结果表明与其他算法和粒子群算法优化的自编码算法相比,该方法在邮件分类上取得了较好效果,与极限学习机优化的栈式自编码相比在UCI的一些公共数据库上取得了较好的分类效果.

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一种基于HIN的学习资源推荐算法研究

叶俊民,黄朋威,罗达雄,王志锋,陈曙

2019, 40(4): 726-732.

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如何提高学习资源的推荐准确度是自适应学习研究中的核心问题.为此，本文提出了一种基于异构信息网络的学习资源推荐算法.该算法以基于元路径的相似性度量为基础，结合知识转化概率和学习反馈信息，计算学习者与所有学习资源之间的语义相似度，并依据该相似度进行排名，将排名top-K的学习资源推荐给学习者.相关的实验表明，本文方法有效实现了自适应学习中学习资源的准确推荐.

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一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法

王越,邱飞岳,郭海东

2019, 40(4): 733-737.

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针对离散二进制粒子群优化算法在寻优过程中收敛速度慢、搜索精度不高和易陷入局部最优的问题,本文提出一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法(MABPSO).首先,采用非线性递增策略优化惯性权重,平衡二进制粒子群算法的全局探索与局部探索性能;其次,引入对未知空间搜索的变异算子,改进速度更新公式,使粒子的寻优范围扩大,增强算法多样性,有效避免陷入局部最优解.通过在六个基准测试函数上进行测试所得到的实验结果表明,本文对二进制粒子群优化算法所做的优化相比于其它三种算法,具有较好的逃离局部最优解的能力,提高了算法的收敛性能.

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深度学习在信息推荐系统的应用综述

刘凯,张立民,周立军

2019, 40(4): 738-743.

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信息推荐是电子商务等信息系统中最重要的技术之一，深度学习是目前最热门的机器学习算法，研究人员对如何利用深度学习完善信息推荐技术开展了大量工作，但是相应的研究总结较少.文中对深度学习在信息推荐领域的相关研究进行全面回顾，首先阐述了信息推荐的内涵及其存在的主要问题，然后详细介绍国内外学者通过深度学习解决上述问题的方法和策略，最后指出深度学习在信息推荐领域下一步的研究重点.本文的梳理对理清深度学习应用脉络，为后续研究提供参考和未来推荐个性化信息服务的发展具有一定意义.

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一种基于词级权重的Transformer模型改进方法

王明申,牛斌,马利

2019, 40(4): 744-748.

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Google Brain提出了一种用于神经机器翻译(NMT)的简单模型Transformer,该模型完全基于注意力机制,避免使用循环神经网路(RNN),解决了RNN无法并行化的问题.本文在Transformer模型的基础上提出了基于词级权重(Word-Level Weights)的模型改进方法,即根据不同单词在句子中的重要性通过神经网络自学习所获得相应的权重,将此权重与Transformer模型相结合.该方法提高了Transformer模型的稳定性和准确性,并在IWSLT16翻译任务中提高了模型的BLEU得分.

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一种基于关键词扩展的答案块提取模型

霍欢,薛瑶环,周澄睿,邹依婷,金轩城,黄君扬

2019, 40(4): 749-754.

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针对问答式机器阅读理解中非定长答案的提取问题,本文提出了一种基于关键词扩展的答案块提取模型.该模型首先确定答案所在区块的中心词,即将文本与问题进行联合处理后计算问题关于联合向量的注意力值并按列输入softmax函数,将此概率分布矩阵逐列相加后遍历全文,检索出答案所在区块的中心词.然后,以该词为中心进行答案块扩展,并在每次扩展后计算答案块与问题向量之间的相似程度,相似度开始减小时停止扩展以优化候选答案块的质量.相较于以往的答案块提取模型,该模型一方面不再依赖于词性标注,另一方面大大提高了答案块的生成效率,在简化模型的同时提高了机器阅读理解的准确性.实验结果表明,该模型在SQuAD测试数据集上的EM(Exact Match)和F1值均表现优异,分别获得了65.7%和74.3%的准确度.

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一种聚类与kNN结合的协同过滤算法

喻新潮,曾圣超,温柳英,罗朝广

2019, 40(4): 755-759.

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随着电子商务的发展，推荐系统被广泛用于挖掘用户行为数据中的商业价值.基于kNN的协同过滤是经典的推荐算法，但存在两个主要问题：时间复杂度高以及使用单个距离度量导致预测精度低.本文提出了一种聚类与kNN相结合的协同过滤算法（C-kNN）.在预处理阶段，使用M-distance将商品划分成多个簇.在评级预测阶段，只有簇内的项目作为距离计算和预测的候选邻居.在四个真实数据集上的实验结果表明，C-kNN比经典kNN在MAE和RMSE上均有可观提升.

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一种应用在RFID定位的CQPSO-BP室内无线信道建模方法

兰庆庆,肖本贤,何怡刚

2019, 40(4): 760-764.

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针对无线信号传播路径损耗模型容易受环境影响而无法正确描述接收信号强度值与距离之间关系的问题，本文提出一种文化量子粒子群优化(CQPSO)算法与BP神经网络结合的新算法，并用其构建室内无线信号传播路径损耗模型.该算法先是通过CQPSO算法实现BP神经网络权值以及阈值的迭代寻优;然后在合理地定义并提取信号样本之后利用BP神经网络建立室内无线信号传播模型.对比结果表明，新算法在数据拟合的稳定性和准确性都优于传统的BP神经网络.通过在RFID定位系统中的实际应用验证了通过新算法建立的路径损耗模型的实用性和稳定性且与传统的定位算法相比定位精度更高.

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在多FPGA上的高性能VPN口令恢复方法

韩宇,周清雷,李斌,朱维军

2019, 40(4): 765-770.

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随着国家不断加大对网络安全领域的重视程度,工信部出台规定私人不得自行建立和租用VPN.但由于VPN通信的保密性导致有关部门难以有效监管.因此,实现一种高效的VPN口令恢复方案具有重要意义.通过对VPN使用的身份验证协议以及数据加密协议的分析,本文提出了一种针对使用PPTP隧道协议进行VPN通信的破解模式—VPN-DES模式,并实现了基于多组全流水线架构的FPGA口令恢复方案.VPN-DES模式能将需要暴力穷举的口令空间缩小到256.使用VPN-DES模式恢复的口令不仅可以实现身份认证,还可以用于破解VPN加密的通信数据.采用全流水线架构的FPGA设计在充分发挥FPGA高性能计算的优势的同时,还能在有限时间内遍历全口令空间,因此本方案拥有100%的破解率.实验结果表明,与采用CPU、GPU暴力破解相比,该方案性能比GPU提高12.8倍,相比CPU则提高5万倍左右.

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面向SDN和NFV融合机制的标准化业务链平台研究

丁万夫,须成忠,古亮

2019, 40(4): 771-775.

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业务链作为软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的创新业务模式,近年来已成为学术界和工业界的研究热点.SDN和NFV通过水平分层增强厂商采购时的议价能力,使网络功能无需依赖专有的硬件设备,进而能够实现新业务的即时部署.本文首先分析了传统业务链平台存在的问题,然后通过引入SDN和NFV的融合机制,基于MANO架构设计了一种标准化的业务链平台.基于此架构,对控制平面和数据转发平面进行了全新设计,提出了基于多控制器的控制平面和基于源MAC的数据转发平面,从而彻底解决了控制平面的可靠性问题以及数据平面的可扩展性问题.最后,对该业务链平台进行了功能和性能验证,结果证明了该方案的可行性.

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链路相关性感知的无线传感器网络多播路由协议

姚磊,沈航,白光伟,徐佳佳,

2019, 40(4): 776-781.

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近年来的研究表明无线链路之间具有明显的相关性.然而，现有无线传感器网络路由大多在链路独立的假设上进行研究.针对该问题，提出一种链路相关性感知的无线传感器网络多播路由.该协议中，发送节点选择下一跳节点时，同时考虑位置信息和链路相关性，以减少发送节点传输次数.转发节点使用机会路由进行数据传输，倾向于选择反相关链路对的接收节点作为候选集，提高候选节点集接收并转发数据包的概率.多播节点倾向于选择正相关链路对进行数据传输，由此减少节点重传次数和能耗.实验结果表明，该路由协议有效减少了参与转发的节点数量，延长了无线传感器网络的生命周期.

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一种基于改进密度峰值聚类的社区发现算法

黄炳森,陈羽中,郭昆,

2019, 40(4): 782-786.

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从复杂网络中发现可能存在的群体或社区结构是复杂网络分析的一个重要研究方向.基于密度峰值社区发现的目标是以图聚类的方式来对复杂网络进行社区划分.但是，直接应用密度峰值聚类于社区发现，还存在着如何衡量节点距离和簇中心无法自动选取等问题.在密度峰值聚类算法的基础上，提出一种基于等效电阻距离和自动选取密度峰值簇中心的社区发现算法.首先，在衡量复杂网络中节点的距离上采用了等效电阻路径长度来作为距离度量.其次，在密度峰值算法的决策图上，通过DBSCAN算法自动选取簇中心，而不是通过观察决策图人工选择，以减少人为干扰.最后，在人工合成网络和真实网络上的实验表明，提出的算法具有较高的精度和鲁棒性.

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面向突变负载的容器资源弹性供给服务策略

闫承鑫,陈宁江,刘文斌,薛逸君

2019, 40(4): 787-792.

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负载的动态变化和不确定性给云服务的资源弹性供给提出了高要求.在突变负载场景下,系统面临着云资源需求预测和云资源快速弹性伸缩等问题.为了降低系统资源开销并提高服务的响应速度,提出一种面向突变负载的容器云服务弹性伸缩策略.设计基于负载增量的趋势预测算法来计算资源的供给点,通过灰色预测算法来计算资源的供给数量.依据预测结果,对系统瓶颈服务的容器进行拷贝.设计并实现了一种容器弹性伸缩模型Elastic-Docker,实验结果表明,本文策略提高了系统应对突发负载的能力并降低了服务的响应延迟.

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一种结合卷积神经网络的水深自动测量方法

徐志康,冯径,张之正,舒晓村

2019, 40(4): 793-797.

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针对复杂背景下的水尺定位及水位识别问题,提出了一种结合卷积神经网络的水深自动测量方法.该方法首先采用图像处理技术处理采集的水尺图像实现水尺定位及分割,然后基于模糊C聚类方法分割水尺字符并输入到训练好的卷积神经网络中进行识别,最后构建动态映射算法拟合像素高度与实际高度的映射关系,同时根据测量规则结合卷积神经网络的识别结果确定水深.该算法能够在消除水面倒影的同时提高了测量精度,为补充测量数据和校验水位传感器提供了新途径,在真实环境下采集图像进行识别,最后测量结果能够达到毫米级别,相对误差为0.5%.

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激光焊接中窄拼缝被动光视觉检测方法

刘超,邵文军,黄禹,王辉,李根,章小龙

2019, 40(4): 798-801.

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一般的拼缝检测视觉传感器系统传感器和焊炬之间存在前视距离,会无法避免的造成跟踪误差.因此,本文提出了一种无前视距离的被动光视觉传感器测量窄间隙拼缝,并使用视觉传感器直接观测熔池,避免了前视距离造成的误差.同时,一般的视觉传感器同一时刻只能采集一个拼缝点的图像,图像处理时极易受到光噪声的影响.本文采用加装远心镜头的高动态范围的相机,同时利用外部触发方式减小曝光时间,可获取含显著拼缝特征的图像.相应的,提出了一种改进的霍夫变换方法用以实时拼缝提取.该方法对霍夫变换图像处理算法的搜索区域、搜索模板和权值计算方法进行了优化,兼顾了霍夫变换的鲁棒性同时保证了算法效率,能准确提取和追踪拼缝的斜率和截距.

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结合亮度比值梯度与颜色特征的阴影去除算法

梁磊,刘怀,董春燕,季顺祥

2019, 40(4): 802-807.

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在视频监控场景下的目标检测中,运动的阴影会对所检测目标的准确性造成不利影响.为了去除运动阴影的干扰,本文提出了一种结合亮度比值的四方向梯度与颜色特征的阴影去除算法.该算法首先在RGB颜色空间使用混合高斯模型提取前景和背景;其次在rgI颜色空间计算前景与其对应背景亮度分量的比值;由于阴影区域的相邻像素亮度比值变化较小,通过计算亮度比值的四方向梯度均值来判断阴影区域并加以去除;最后为了避免运动目标被误去除,考虑到运动目标与背景的颜色差异远远大于阴影与背景之间颜色的差异,结合颜色特征来保留目标,确保检测目标的完整性.实验结果表明,本文提出的算法在阴影去除率和保持目标完整性方面优于其他阴影去除算法.

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三维可视化服务平台的管理模型研究

苏谟,邓英杰,郭锐锋,王其乐

2019, 40(4): 808-813.

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为了提高三维可视化应用开发效率,解决缺乏完善的三维可视化应用架构及多终端应用模式的问题,本文提出了基于三维可视化服务平台的管理模型.首先分析了传统的三维应用程序构建方法,提出了三维可视化服务平台架构.在此基础上,采用“模型实例”思想,提出了基于角色,组件,消息(ACM)模型、角色模型(模型-算法-属性-消息)和运行管理模型,有效管理角色、组件等资源及通信控制,能够动态绑定角色算法和数据属性,满足动态构建三维应用的需求.同时,本文采用改进的负载均衡策略以满足多终端应用模式.实验结果表明,本文的方法实现简单,支持动态构建三维应用,为具体三维应用提供便捷的管理模式,有效提高三维可视化应用的开发效率,满足多终端可视化应用需要.

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卷积神经网络与核相关滤波相结合的跟踪算法

王明雪,杨海清,徐勇军

2019, 40(4): 814-817.

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卷积神经网络已经在计算机视觉领域得到了成功的应用,在目标跟踪方面的相关滤波算法也得到了极大的关注,针对卷积神经网络的训练需要花费大量数据和时间,以及跟踪目标的不确定性,本文提出了一种在线的卷积神经网络训练方法,通过完全前馈的浅网络层提取目标上下文的特征,并结合核相关滤波算法进行目标跟踪,最后在Object Tracking Benchmark中进行实验测试,结果表明仅用两层简单的网络层提取目标特征,作为核相关滤波的多通道特征进行目标跟踪也能达到优秀的结果.

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融合Harris角点检测算法的肺实质分割方法

孙红,李晶

2019, 40(4): 818-822.

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本文主要研究肺部CT图像中胸膜表面以及近胸膜肺结节的分割方法.由于胸膜粘附结点与肺实质周围的灰度值类似，因此通过边界跟踪获得的轮廓很可能会被过度分割.针对这个不足，本文提出了一种基于Graham扫描法和Harris角点检测算法的分割方法.该方法首先运用最大类间方差法将原CT图像转化为二值图像，并初步提取出肺实质部分的轮廓.然后运用凸包与凸缺陷以及角点检测方法对边界进行校正，从而得到完整的模板.最后根据校正后的模板分割出肺实质内部的所有结节候选点.本文对TCIA（The Cancer Imaging Archive）数据库中的263张CT样本进行实验并将实验结果与滚球算法、水平集方法以及边界逼近法得到的实验结果作对比.最后分析对比结果并证明本方法的有效性.

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仿半叉迹特征的快速分形图像编码

赵敏,张爱华,纪海峰

2019, 40(4): 823-826.

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用分形图像编码可以在获得高压缩比的同时能保持较好的解码图像质量，成为图像压缩领域中一个新的研究热点，但基本分形编码特别耗时.针对这个问题，提出基于仿半叉迹特征的快速分形编码算法.首先定义子块仿半叉迹特征，证明了最小均方误差与子块仿半叉迹特征的关系，验证了采用该特征进行搜索的合理性.实验结果表明，提出的算法在相同编码时间下优于1范数算法得到的PSNR；与基本分形编码算法相比，该算法可以在保证一定图像质量和结构相似度的前提下，大幅度提高编码速度；与四线和特征算法相比，基于仿半叉迹特征的快速分形编码算法在重构图像质量和编码速度上都得到了提高.

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采用聚合Gabor核和局部二元模式的烟雾识别方法

袁非牛,李钢,夏雪,章琳,周宇

2019, 40(4): 827-833.

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针对图像烟雾识别存在高误报率和高错误率的问题，提出一种新的结合聚合Gabor核和局部二值模式（LBP）的烟雾识别方法.首先使用加权平均法生成聚合Gabor核，以减少Gabor核的数目，并将聚合Gabor核和原图像进行卷积，生成聚合Gabor特征图.为了增强分类性能，本文提出了一个自定义比较函数，用于原图像和Gabor特征图的局部二值编码.然后生成3种LBP映射模式的特征，并串联这3种特征得到LBP串联模式特征.最后串联所有的LBP串联模式特征作为原图像的局部聚合Gabor二值模式（LAGBP）特征.与传统方法的比较实验显示，在3个测试集上，本文方法都分别要优于传统方法，且具有最低的错误率；与深度学习方法的比较实验中，本文方法也有很好的表现.实验表明LAGBP方法具有很好的烟雾特征表达能力，非常适用于烟雾识别.

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基于卷积神经网络特征重加权的行人再辨识

王琳琳,梁凤梅,刘阿建

2019, 40(4): 834-838.

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对于开集测试协议行人再辨识问题的研究,我们希望在某种距离度量目标函数的优化下,使学习到的行人特征满足类内最大距离越来越小,同时类间最小距离越来越大.然而,目前所存在的算法行人特征的判别性较低.本文将基于siamese模型的卷积神经网络用于行人再辨识的研究,该网络在分类与验证损失函数的联合监督下,可以学习出更具判别性的行人特征.其中,分类损失函数使学习到的行人特征具备分辨性,而验证损失函数的作用是在拉大类间特征距离的同时减小类内特征间的距离,使学习到的行人特征具备辨别性.除此之外,我们在验证损失函数之前设计一个特征重加权层.该层将特征维度的尺度与相关性考虑进去对每一维进行重新加权,且权值矩阵在网络训练过程中自动更新.同时,我们为该层的权值矩阵施加一个约束,以提高行人特征的泛化能力.最后在几个行人再辨识数据集上的实验表明我们模型与特征重加权层的优越性.

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一种自动分割股骨区域的R-U-Net神经网络

王亚刚,王萌,韩俊刚,贾阳,路玉峰

2019, 40(4): 839-844.

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针对目前X线片骨组织分割主要靠医生手工标记耗时且准确率不稳定的问题,本文以股骨为研究对象,提出一种结合深度残差网络和U-Net架构优势的R-U-Net神经网络,并将其应用于股骨区域自动分割.首先对原图像预处理后标注目标区域制作标签图,并对训练集进行数据增强;接着将其输入到R-U-Net神经网络训练调参,保存优化后的网络模型;最后将待分割的测试图像输入到保存的网络模型中得到股骨区域的轮廓,填充连通区域后进行自定义掩码操作得到股骨区域的分割结果.以PhotoShop人工分割结果作为参考,测试结果表明基于R-U-Net的分割效果优于传统方法和U-Net,能够实现批量股骨区域的自动分割,执行效率更高,分割效果更佳.

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改进的图像去雾算法及其OpenCL实现

刘明,路锦正,

2019, 40(4): 845-850.

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现有的图像去雾算法已经能取得较好的去雾效果，但其算法的时间复杂度较高.针对暗通道先验去雾算法不能实时去雾处理的问题，提出对单幅图像的去雾算法做基于OpenCL的并行化优化.在并行优化中，首先，传统算法中大气光值的求解并不适合做并行计算，且图像中白色物体会干扰大气光值的选取，改进的算法能有效的并行执行和准确的选取大气光值；其次，通过尽可能减少内核数量并利用局部内存，降低内存的频繁拷贝和利用高速内存，从而实现对数据的快速读写.最后经过对算法的并行优化，实验对1280×720尺寸图像的处理时间为20ms，实现了实时去雾处理.

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一种多源异构软件缺陷预测方法

杨杰,范贵生,虞慧群

2019, 40(4): 851-855.

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现有的异构软件缺陷预测方法解决了跨项目软件缺陷预测中要求源项目与目标项目具有相同度量元的问题,其以度量元相似度为依据匹配源项目与目标项目的度量元,并基于此构建预测模型.然而该方法在计算度量元相似度时存在一定的缺陷且预测性能不稳定.为解决上述问题,提出一种基于度量元相似度的多源异构软件缺陷预测方法,该方法使用数据统计特征计算度量元相似度,并将不同源项目构建的预测模型输出结果根据其相似度大小进行加权整合以得到最终的预测结果.在9组异构项目总计38个数据集上的实验结果表明,该方法显著提高了异构缺陷预测的性能,缩小了与同项目缺陷预测的差距.

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一种异构处理架构的PLC集成安全控制系统结构设计

李明时,马跃,尹震宇,廉梦佳,王春晓,

2019, 40(4): 856-860.

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针对传统的PLC控制系统在实际应用中缺少全面、先进的集成安全机制等问题以及PLC控制系统对于安全可靠控制的要求,本文提出了一种异构处理架构的PLC集成安全控制结构,在传统使用单一处理器的PLC控制系统中,增加一个设计在FPGA芯片上的RISC辅助处理器,构成非对称冗余结构的集成安全架构,实现了PLC集成安全控制系统基于异构处理的逻辑指令控制处理功能,满足了设备和人员对于PLC控制系统的安全要求.实验表明,PLC集成安全控制系统任务管理周期的范围在7.924ms至8.059ms,抖动数值的范围在0.076ms至0.059ms,实时逻辑执行时间的范围在1.255ms至2.007ms,可以满足安全可靠控制的要求.

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基于B-Spline曲线的流式数据事件模板构建方法

王俊陆,杨兴东,罗浩,宋宝燕

2019, 40(4): 861-865.

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流式数据处理系统中常常要提取出事件的模板,进而针对将来发生在流式数据上的事件做预测分析处理.针对目前的流式数据系统中存在的事件模板的构建过程计算量过大,使用的数据节点较多,误差较大等问题,文本提出一种基于B-Spline曲线的流式数据事件模板构建方法.该方法首先给出了流式数据上的事件和事件模板的定义,在此基础上确定了基本尺度事件,基于该事件给出了基于线性变换变的流式数据事件的归一化处理方法.其次,本文提出使用B-Spline曲线来进行事件模板的拟合,采用均匀的节点矢量,通过遗传算法求解B-Spline的控制节点.实验表明,本文提出的方法能有效的减小事件模板构建过程中存在的计算量过大,使用数据节点较多、误差较大等问题,具有较高的可用性.

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JQuery变异算子的冗余检测

李晨章,高建华

2019, 40(4): 866-871.

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JavaScript是一种用于客户端web开发的脚本语言,jQuery作为一个快速、简洁的JavaScript框架被广泛的应用.针对jQuery功能和交互方面的测试问题,本文基于变异测试技术,设计了13个针对jQuery的变异算子,并对这13个变异算子中的冗余进行了实验和研究,目的是减少在对jQuery变异分析时所需要的计算成本.对于冗余的变异算子,在测试时可以排除但又能保持相同级别的故障检测能力.论文在4个web项目中,使用了13个变异算子进行了验证.2个变异算子(O3和O4)被证明是多余的,可以排除在变异测试之外,并且对错误的检测能力的影响是最小的.

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一种基于主题判定的网页元素XPath定位器生成方法

张弛,高建华

2019, 40(4): 872-878.

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随着Web应用程序规模和结构复杂性的增加,回归测试行为往往受到时间等资源的限制,因此提高测试效率变得尤为重要.在传统的回归测试中,固定不变的网页元素定位器十分脆弱,往往会导致测试用例失效.对此本文提出一种基于主题的网页元素定位方法,以增加回归测试中网页元素定位器的鲁棒性.该方法首先通过“网页元素”-“特征词”-“主题”的转换来确定网页元素的主题,采用基于DOM树的深度优先搜索算法来自动生成网页元素的定位器.实验证明,基于主题判定的网页元素XPath定位器生成方法能有效地确定网页元素主题,增强网页元素的定位能力,提高网页元素定位器的鲁棒性,同时能在一定程度上提高测试的效率.

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矢量基二维DCT在DSP上的内存存取减少方法

刘项洋,许勇,陈付龙,郑孝遥

2019, 40(4): 879-883.

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本文针对矢量基二维DCT提出内存存取减少方法.该方法旨在减少计算中因权重因子和信号输入而导致的内存存取.它首先利用权重因子的属性将计算流程图内每相邻两阶段内的蝴蝶运算单元进行融合，然后再以较少的权重因子来计算.本文采用通用DSP处理器来验证该方法对矢量基二维DCT算法的有效性.并且实验结果显示该方法相比于常规方法可以大幅度减少运算所需的时钟周期、降低对运算中对内存的存取量、以及占用更少的内存.

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有向复杂网络结构熵的软件动态执行关键节点挖掘算法

王倩,胡松旺,郭嘉伟,任家东,赵小林

2019, 40(4): 884-889.

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软件缺陷具有继承性和传递性,根据软件动态执行的结构及节点间的关联关系,挖掘软件执行过程的关键点,对于软件缺陷的预防和排除具有重要意义.本文提出一种有向复杂网络结构熵的软件动态执行关键节点挖掘算法,首先,基于复杂网络思想将软件动态行为映射为有向复杂网络模型,进而引入结构熵的概念,根据节点的全局出度和入度,提出面向缺陷结构脆弱性和结构传播性的向下结构熵和向上结构熵的计算方法,并分别计算全局向下结构熵和向上结构熵的平均值,将满足平均结构熵的关键节点排名.最后,在开源软件数据集Cflow和Tar的最新版本上进行实验,与其它中心性算法对比并在SIR模型进行验证,在单个节点排名和前10名节点的关键性挖掘上证明了算法的有效性和优越性.

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一种基于多传感器数据融合探测地下管网的方案

胡云斌,周熙人,陈欢欢

2019, 40(4): 890-895.

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城市的发展使得地下管网体系愈加复杂,研究更高效、精确的非开挖探测技术显得愈加重要.基于一辆带有被动电磁感应线圈和探地雷达的传感器的探测车设备,本文提出了一种快速探测方案能探测地下管网且在地图上实时地绘制最新结果.其中,本文设计了一套智能的数据处理过程,该过程分两步:第一步是解释传感器返回的原始数据,转换成地下管道可能存在的空间点;第二步是融合这些点得到地下管道的走势曲线.在第一步中,本文对两种传感器分别设计了解释算法.在第二步中,本文提出了一种基于自修正和筛选的管道数据融合算法,此算法可以处理传感器数据噪声引起的虚警空间点问题.其核心思想是枚举多个假设管道,通过某种筛选机制选择最好的假设管道作为输出.此算法能迭代更新结果,即在探测设备完成新的一段扫描路径后,用新的数据优化上一次迭代的管道估计.模拟实验和真实环境实验的结果表明本文的探测方案能够有效探测地下管网,同时能较好地处理虚警空间点问题.

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基于MTConnect的数控设备网络化监控系统Agent架构的设计与实现

王丽娜,杨东升,张展,廉梦佳,张翔,

2019, 40(4): 896-900.

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智能生产车间包含不同类型的数控设备，为实现智能车间数控设备的互联和远程监控，本文设计了一种基于MTConnect标准协议框架的数控设备网络化监控系统.为减少网络中数据传输的次数，提高数据的安全性和完整性，提出了一种通用的采集和规范数控设备信息格式的Agent架构，直接在Agent中实现数控设备信息的采集，构建不同类型设备的信息模型，解析设备数据并转化为规范的数据格式.经过互联网传输数控设备信息给客户端监控系统，实现数控设备加工数据的可视化.对蓝天数控系统设备信息的建模，监控和数据传输时间延迟的测试，证明了该系统的正确性和实用性.

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一种融合移动边缘计算和深度学习的城市街道垃圾检测和清洁度评估方法

张鹏程,赵齐,高泽宇,

2019, 40(4): 901-907.

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针对近年来城市化进程的加快,城市街道垃圾的随意出现给市政部门及时清扫带来巨大困难.在移动、云技术和物联网飞速发展的背景下,论文研究并提出了一种融合移动边缘计算和深度学习的城市街道垃圾检测和清洁度评估方法,通过安装在车辆上的高分辨率摄像机也称为“移动站”和手持的移动设备进行街景图象收集,利用边缘服务器临时存储并处理街景图象信息,然后通过城市网络把这些数据传输到云中心,利用深度学习技术识别街道垃圾类别以及对垃圾数量计数,并且将这些结果引入到基于层次的街道清洁度评估框架当中,最终可视化街道清洁度等级,为城市市政管理者有效安排清理人员提供方便.文章最后基于南京市江宁区的街道图像,可视化了江宁区街道清洁度等级.实际应用初步验证了其可行性和可用性.

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基于概率神经网络图像识别的移动机器人控制研究

黄玉钏

2019, 40(4): 908-912.

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为实现移动物流机器人轨迹自动控制，本文研究了基于概率神经网络图像识别的移动物流机器人控制系统，设计了基于概率网络的图像采集和识别处理模块，研究了移动物流机器人自主运动建模、控制的关键问题.通过搭建基于概率神经网络的图像采集和识别处理模块、移动物流机器人轨迹控制数学模型，在该模型基础上设计移动机器人基于图像识别结果的路径控制算法.利用仿真软件MATLAB的Robotic tool工具箱，进行移动机器人轨迹控制仿真.仿真结果证明，本文的路径控制方案可以让移动机器人根据图像识别结果很好的完成预定路径控制，在强度为0.4椒盐噪声下路径控制正确率约为98%，为实现噪声环境下基于视觉移动机器人轨迹自主控制提供了理论依据和应用基础.

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