小型微型计算机系统

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朱星宇,蔡志成,刘段,徐建,李小平

2020, 41(8): 1569-1575.

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函数依赖发现被广泛应用于分布式大数据分析，是数据清洗、质量评估和语义分析的重要手段.已有函数依赖发现算法主要针对集中式数据，不适用于分布在不同节点上的云计算数据.将分布式数据汇集到集中节点非常耗时，而使用传统集中式方法分别处理分布式节点上的数据会导致错误的结果.已经存在的分布式算法存在内存消耗过大的缺点.因此，本文提出一种基于云计算数据处理平台Spark的快速低内存分布式函数依赖发现算法.该算法提出了多个分布式任务分配策略和基于标识符集一致性的最大等价类元素去重策略，在保障正确性前提下，减少了集合交集运算的次数，加快了处理速度.实验结果表明，与传统集中式算法相比，本文提出的分布式算法在本实验环境下使平均执行时间降低了50%左右，去重策略进一步降低了30%左右执行时间.和已有分布式函数依赖发现算法相比，在有些实例上可以节省大约75%的内存.

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结合CEEMDAN与改进区间阈值的ECG降噪研究

徐利,徐久强,冯家乐

2020, 41(8): 1576-1579.

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集合经验模态分解(EEMD)结合区间阈值在心电信号(ECG)降噪上取得了较好的效果，但存在降噪后信号在某些点不连续的情况.针对该问题，提出了自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进区间阈值相结合的方法.首先使用CEEMDAN对心电信号进行分解，得到本征模态函数；基于得到的本征模态函数，通过合理选择反映信号时域特点的区间阈值，选择对体现信号高频分量的本征模态函数进行处理，实现高频降噪；基于得到的本征模态函数的过零率判断信号的低频特征，实现了基线漂移的去除.通过对真实心电信号的降噪处理结果对比分析，证明本方法相对结合区间阈值的集合经验模态分解减少了产生不连续点的情况，降噪后的信号信噪比更高，误差更小.

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一种范围性空间众包任务的在线分配优化研究

高丽萍(,),戴焜,高丽

2020, 41(8): 1580-1589.

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空间众包的分配问题是众包分配中的一个重要分支，空间众包任务不仅要求参与者在规定时间去完成某个特定的任务，而且要求参与者在指定的地点完成任务.移动众包感知技术MCS利用智能手机的感知功能来完成关于采集感知数据（如WIFI强弱信息，噪音信息等）的空间众包任务，在现今的空间众包的分配算法中对于带有范围特性的任务在分配时，没有具体对于任务区域相互覆盖问题的解决方法，由于任务范围的冗余会对分配结果产生负面影响，通常会造成人力和任务成本的提高，本文基于MCS技术研究在人少任务多的情况下如何解决任务范围冗余问题，通过利用二叉树将任务范围信息进行分类，快速找到与任务有关系的一系列任务减小问题规模并且加快分配速度.本文将OSSA算法与TGOA算法和贪心算法在任务分配数量和任务成本方面进行对比，证明OSSA算法的可行性和正确性.同时，由于本文的算法是在OSSA基础上对执行效率进行的改良，所以本文同时会将优化后的改良算法和没有优化的OSSA算法进行对比，证明算法在运行效率上的优化.

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融合自注意力机制和BiGRU网络的微博情感分析模型

陈亚茹,陈世平

2020, 41(8): 1590-1595.

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基于微博文本的情感分析已经成为近些年的研究热点.为了更有效分析微博文本的情感极性，实现将表情符的情感表现加入到文本分类的任务中，提出了一种将深度学习与情感符号相结合的学习方法.该方法利用双向门控循环（BiGRU）神经网络对文本进行特征提取，然后利用自注意力机制对文本和表情符号的向量表示进行特征提取，最后通过softmax识别出最终的情感极性.本文采集了三种微博语料集，实验结果表明，与融合表情符的自注意力机制和BiLSTM模型和与仅输入纯文本的自注意力机制和BiGRU模型相比，融合表情符号的自注意力机制和BiGRU网络模型有效地提高了情感分类的准确率.

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一种结合实体邻居信息的知识表示模型

洪锦堆,陈伟,赵雷

2020, 41(8): 1596-1601.

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引入图像、属性、实体描述文本等来自外部的信息有助于丰富知识表示模型中的实体向量表示.但是，外部信息并不总是有效而且目前的引入方法往往效率较低.针对以上问题，本文提出了一种结合实体邻居信息的知识表示模型，该模型把从知识图谱内部获取的实体邻居作为引入的信息，然后利用自动关键词抽取技术从实体邻居中选取出部分关键的邻居，最后使用本文提出的短接联合表示方法高效地将选出的邻居结合到知识表示模型中.实验结果表明，该模型在知识图谱的链接预测任务上优于目前的最优方法.

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引入注意力机制的BiGRU-CNN情感分类模型

胡玉琦(,),李婧,常艳鹏,梁顺攀,原福永

2020, 41(8): 1602-1607.

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自然语言处理中采用提取用户评论中的情感信息来进行情感分类的研究，但在现有的方法中很多只考虑了评论中的文本信息，而忽略了用户特征和产品特征在决定评论的情感时发挥的作用.因此，为了解决上述问题，本文提出一种引入注意力机制（Attention Mechanism，AM），将双向门控递归单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）相联合的文本情感分类模型.本模型首先利用BiGRU进行序列化学习，然后引入注意力机制将较大的权重赋予给相关的特征，之后将其作为CNN的输入来提取评论文本中的特征，从而充分结合了文本的时间序列信息和局部上下文信息，将最大池应用于连接向量，分别得到用户评论文本与产品文本的特征表示，并将两者进行结合得到最终的文本特征进行分类.经实验结果表明，该模型对评论文本情感分类的作用是很大的.

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S-SmDAERS模型的深度推荐系统应用研究

孙红,鹿梅珂

2020, 41(8): 1608-1612.

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深度学习因在学习用户、物品数据潜在特征和表面特征上的优势，被广泛地应用于推荐系统中.而在一般的深度学习推荐系统中，往往都无法兼顾训练时间和推荐质量，为此，本文在传统的自动编码器的基础上，加入了稀疏和边缘降噪约束，将衍生出的稀疏边缘降噪自动编码器（SmDAE）进行堆叠并应用于推荐系统中，提出了一种基于堆叠稀疏边缘降噪自动编码器的协同推荐方法（S-SmDAERS）.实验证明，该模型较一般的深度推荐算法具有更好的性能.

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融合信任度值与半监督密度峰值聚类的改进协同过滤推荐算法

李昆仑,王萌萌,于志波,翟利娜

2020, 41(8): 1613-1619.

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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且应用最广的推荐算法之一，针对传统的协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题，导致算法的推荐精度不准确和推荐效率低等现象，本文提出了一种融合信任度值与半监督密度峰值聚类的改进协同过滤推荐算法.该算法有以下三个方面改进：1）通过半监督密度峰值聚类，将相似性用户进行聚类，降低目标用户的相似度计算时间；2）加入信任权值，精确地计算用户之间的直接信任度值；3）引入等效电阻式的间接信任度值的计算方式，充分挖掘用户之间的隐式信任信息.本文在进行相关的理论分析，并在不同数据集上进行了相应的实验验证，均表明了本文算法的有效性.

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面向任务型多轮对话的粗粒度意图识别方法

叶铱雷,曹斌,范菁,王俊,陈江斌

2020, 41(8): 1620-1626.

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为提高客服服务水平，越来越多企业开始建立智慧客服系统.其中，用户意图识别是智慧客服系统的重要组成部分.通过监听用户和客服之间的对话，分析用户来电意图，为智慧客服系统提供执行依据.现有的意图识别方法更倾向于识别多轮对话中每句话的用户意图.在呼叫中心客服对话复杂场景下，用户会在多轮对话中表述很多与业务无关的对话，而我们并不需要关心这些对话.此外，用户单个意图可能蕴含在多轮对话内容中，仅依靠用户的单次表述无法准确识别用户意图.换句话说，现有意图识别方法的意图识别粒度过小，不适用于呼叫中心客服对话复杂场景.因此，本文提出了一种面向任务型多轮对话的粗粒度意图识别方法，将意图识别任务拆分为了对话序列标注任务和意图分类任务，解决了现有方法的不足.本文采用真实的呼叫中心电话客服对话文本集合进行实验.实验结果表明我们的方法对比于一些现有的方法具有更好的准确率.

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词干单元和卷积神经网络的哈萨克短文本分类

沙尔旦尔·帕尔哈提,米吉提·阿不里米提,艾斯卡尔·艾木都拉

2020, 41(8): 1627-1633.

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针对哈萨克文本分类中词干提取效率低以及传统框架下特征表示维度高、数据稀疏、分类准确率不高等问题，提出基于哈萨克语形态分析的词干提取方法以及wor2vec_TFIDF融合特征表示和卷积神经网络（CNN）的哈萨克短文本分类方法.首先，根据哈萨克语的词素和语音规则，用词-词素平行训练语料训练高效词干提取模型，并用该模型从网上下载的哈萨克短文本中提取词干.其次，用word2vec算法训练词干向量来分布式地表示文本内容，再用TFIDF算法对其进行加权.最后，用CNN进行文本分类实验，得到95.39%的分类准确率.实验结果表明，稳健词素切分及加权词干向量表示和深度学习方法相比传统机器学习方法更能提高哈萨克短文本分类任务的效率.

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一种基于双层融合结构的客户流失预测模型

李为康,杨小兵

2020, 41(8): 1634-1640.

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针对客户流失预测精准性的提升，提出了一种基于双层融合结构的客户流失预测模型.该模型不需要提前对数据集进行独热编码，避免了维度灾难和数据稀疏问题.其主要思想是融合多个高准确率的基于树的机器学习算法组成一个包含Stacking层与Voting层的双层预测模型.数据集经过处理后输入到Stacking层，然后Stacking层的预测结果与处理后的数据集合并传递给Voting层，同时将Stacking层加入到Voting层的预测中，最后输出最终的预测结果.在Kaggle的电信客户公开数据集上的实验表明，与经典的客户流失预测模型和改进的客户流失预测模型相比，本模型明显提高了客户流失预测的准确率和精准率.

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面向中文词汇语义相关性计算的ConceptNet与HowNet对比分析

曹静雯,王铁鑫(,),杨志斌(,),李文心

2020, 41(8): 1641-1648.

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作为自然语言处理的关键技术之一，词汇之间的语义相关性计算依赖于语义资源.语义资源可分为知识库和语料库；HowNet和ConceptNet是包含中文词汇的两种语义知识库，可为中文词汇语义相关性计算提供依据.本文在分析以上两种语义知识库结构及应用的基础上，提出：面向HowNet的基于信息含量的语义相关性计算方法，以及面向ConceptNet的基于路径距离的语义相关性计算方法.通过实验案例分析，得出如下结论：HowNet明确定义词汇的概念，适用于检测词对间的语义相似度；ConceptNet定义词对间的多重语义关系，在检测词对语义相似度的基础上，亦能检测词对间的语义相关度.此外，本文探索性地提出结合使用以上两种语义知识库的词对间语义关系计算算法，以期扩大检索词汇的范围并提高效率.

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面向不平衡数据流的动态权重集成分类算法

董明刚(,),张伟(,),敬超(,)

2020, 41(8): 1649-1655.

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数据流样本分布不平衡会影响在线学习过程的准确性，并存在概念漂移问题.针对带有概念漂移的不平衡数据流分类问题，使用传统的数据流处理方法难以满足需求，本文提出基于采样技术的不平衡数据流动态权重集成分类算法（DWES），该算法将之前的小类样本实例存储，计算当前数据块中小类样本与先前存储的小类样本的相似性，从小类样本集合中选取部分样本加入当前数据块中，再依据当前数据块中合成小类样本的数量使用Bootstrap算法选取相同数量的大类样本形成平衡的样本对.每个数据块中选取多个平衡的样本对来训练当前数据块的基分类器，根据评价指标的熵值大小选取合适的评价指标来动态的调整基分类器的权重，从而适应数据流概念漂移问题.实验在六种带有概念漂移的不平衡数据流上对比五种代表性的处理数据流的算法，实验最终结果表明DWES整体性能优于其他算法,提升了对小类样本的识别度，除此以外DWES算法能快速的适应新的概念漂移，保持分类器的稳定性，而且还能淘汰表现差的基分类器保证分类器有效性.

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基于延迟策略的最大熵优势演员评论家算法

祁文凯,桑国明

2020, 41(8): 1656-1664.

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在强化学习中智能体通过与环境交互获得奖励值，更高的奖励值需要更优的策略，但在高维复杂的环境中，传统的强化学习算法交互产生的样本复杂度较高，并且会产生过估计问题，导致计算最优策略的过程产生较大的波动，算法难以收敛.针对上述问题，提出了一种基于延迟策略的最大熵优势演员评论家强化学习算法（DAAC）.DAAC算法基于传统的策略梯度演员评论家算法框架，使用了两个评论家网络，分别计算状态值函数和动作的优势估计值函数并最大化目标策略的预期熵，在评论家网络中使用延迟策略更新的技巧.该算法在基于Linux平台的OpenAI Gym 的物理仿真模拟器MuJoCo进行了实验，并与传统的强化学习算法DQN，TRPO，DDPG在不同的机器人模拟器中作对比，实验结果表明，DAAC算法有效地降低了计算过程的波动性，使策略更快收敛到最优解并获得了更高的奖励值.

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结合用户兴趣和改进的协同过滤推荐算法

王岩,张杰,许合利

2020, 41(8): 1665-1669.

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传统的协同过滤算法面对稀疏数据时计算相似度精确度偏低，导致评分预测结果计算不准确，推荐效果也随之下降.针对传统协同过滤算法的不足之处，提出了一种结合用户兴趣和改进的协同过滤推荐算法.该算法将用户评分分值差异度和用户评分倾向相似性加入到传统的协同过滤推荐算法中，同时用标准差来反映用户评分的离散性，并将离散系数作为判断用户评分对计算相似性的贡献度，与Pearson相关系数进行结合，从而消除项目自身质量属性对计算相似度带来的误差.最后将用户兴趣和改进的Pearson相关系数相结合，从而计算出更加准确的用户相似度.在真实的数据集上进行了实验验证，该算法提高了评分的预测效果，提高了推荐的精确度.

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融合知识图谱与循环神经网络的推荐模型

程淑玉,黄淑桦,印鉴

2020, 41(8): 1670-1675.

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为了解决协同过滤推荐所面对的数据稀疏问题，本文提出一个融合知识图谱与循环神经网络的推荐模型.传统的方法是将知识图谱特征学习模块与推荐模块独立开来，这样学习到的实体特征对推荐的帮助不大.本文提出的模型将知识图谱特征学习自动融合到了推荐系统，首先依据“偏好扩散”思想，利用知识图谱中实体的连接获取用户扩散偏好集，其次将用户扩散偏好集作为循环神经网络的输入，融合基于物品的注意力机制进行用户偏好特征表示学习，最后基于用户偏好特征预测用户喜欢某个物品的概率.该模型丰富了用户的偏好特征，学习出对推荐系统更有用的实体特征表示，增强了推荐效果.本文模型在电影和图书推荐上进行了实验，结果表明该模型在点击率预测、Top-k列表推荐等方面比其他相关算法有更好的表现.

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LSC-TGT：基于字符串聚类和模板生成树的在线日志解析方法

祝蓓,李静,方晓蓉,王亮

2020, 41(8): 1676-1683.

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系统日志记录了系统的运行信息，是开发人员检测系统异常必不可少的数据.异常检测的首要步骤是将非结构化日志解析为结构化的数据，即从日志中提取模板.针对当前绝大多数日志解析方法不能实时解析日志和解析不同系统日志参数不通用的问题，本文提出了一个准确高效的在线实时日志解析方法LSC-TGT（Log String Clustering-Template Generating Tree）.首先将日志按照长度分类，再获取日志字符串计算其相似度，基于相似度对日志二次聚类，最后使用模板生成树提取日志模板.我们在五个真实日志数据集上与现有的解析方法进行对比实验，实验结果表明，LSC-TGT的解析时间提高了22%~68.8%，解析准确度提高了11.5%~20.6%.实现了高效准确地解析非结构化日志数据.

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一种移动边缘计算下基于高斯隐藏贝叶斯的服务质量监控方法

张雅玲,张鹏程,金惠颖

2020, 41(8): 1684-1689.

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移动边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型，其通过部署在靠近移动设备端的边缘服务器为用户提供服务，面对这种计算模型下时效短，变化快的数据，如何及时有效的监控出服务的运行状态显得尤为重要，在服务监控系统中，QoS（服务质量）通常作为是否满足用户调用服务时的需求的重要指标.在移动边缘环境下，用户的移动性和QoS属性值之间的依赖性往往会导致监控结果偏离真实结果.然而现有的QoS监控方法都未考虑以上问题.本文提出了一种移动边缘计算下基于高斯隐藏贝叶斯的QoS监控方法，该方法假设边缘服务器的QoS属性值服从高斯分布，为每个属性构造一个父属性，从而减少属性间取值的依赖性，在训练阶段为每个边缘服务器构造对应的高斯隐藏贝叶斯分类器，在监控过程中基于用户的移动性动态切换分类器，并结合KNN算法实现边缘计算下的服务质量监控.实验结果表明了本文所提方法的有效性.

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面向SDN的流规则拆分分配算法

闫祎程,易波,王兴伟,黄敏

2020, 41(8): 1690-1695.

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软件定义网络（Software Defined Networking，SDN）是一种新兴的网络技术，OpenFlow作为SDN中的通信协议，通过在三态内容寻址寄存器（Ternary Content Addressable Memory，TCAM）中安装流规则来进行网络通信.由于TCAM的容量有限，因此在TCAM中合理放置流规则至关重要.为高效利用TCAM空间，本文提出了基于拆分分配的流规则放置算法，在满足网络需求的前提下，使得拆分后流规则总数更少.首先，本文设计了两种拆分分配算法，一种是基于矩形拆分分配算法，另一种是基于平均拆分分配算法.最后将本文设计的算法与基准机制相对比，实验结果表明：基于矩形拆分分配算法的流规则平均增加率为34.1%，相较于基准机制降低了76.46%；基于平均拆分分配算法的流规则平均增加率为55.5%，相较于基准机制降低了70.31%.

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工业大数据时代高速无线通信技术研究综述

陈猛(,),姚媛媛(,)

2020, 41(8): 1696-1701.

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近年来，随着工业4.0时代的到来，工业大数据呈现出井喷式发展的趋势，工业设备由于生产流程复杂、传感器数量众多且取样频率快，在短时间内容易造成大量的数据堆积，这就对无线通信的传输速率提出了更高的要求.在工业大数据时代，高速传输将会是工业大数据得以进一步发展的重要前提和基础，高速无线通信技术必须在快速传输大量的工业数据的同时保证其能灵活适应数据量的巨大变化.从无线通信技术的传输速率出发，文中重点分析和讨论了传输速率最快的Wi-Fi技术、5G技术及最新出现的5G与Wi-Fi融合组网技术的发展历程及研究现状，最后总结和展望了工业大数据时代高速无线通信技术的发展趋势和研究方向.

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GA-BP神经网络在老人负性情绪预测中的应用

王宇星,黄俊,潘英杰

2020, 41(8): 1702-1706.

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BP神经网络在当前社会上有着极为广泛的应用，但是传统的BP神经网络存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优点的缺点.本文利用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）自动调整搜索方向、利于全局择优的特点，构建基于遗传算法优化的BP神经网络模型，用于预测养老机构老年人的负性情绪，重点通过预测的准确性验证模型可行性.本文以北京大学开放研究数据平台的中国健康与养老追踪调查数据空间（CHARLS）作为主要研究数据空间；预测结果表明，粒子群算法（Partical Swarm Optimization，PSO）和遗传算法都能够提升BP神经网络的收敛速度，同时避免陷入局部最优；粒子群算法优化的PSO-BP神经网络在收敛速度上更快，遗传算法优化的GA-BP神经网络在准确度上更优.考虑到养老机构对于数据实时性要求不高，因此选取遗传算法作为BP神经网络在负性情绪预测上的优化方案是目前阶段较为良好的选择.

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移动群智感知多任务参与者优选方法研究

牛宏英,刘文菊,王赜,孙士民

2020, 41(8): 1707-1712.

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本文针对参与者优选方法提出基于多任务分发的研究算法，目的在于实现参与者优选过程中的最小化参与者人数的基础上最小化用户移动的总距离.在规定的时间内通过完成多个任务以实现参与者最大化奖励值.而平台需要根据候选者完成任务个数以及移动总距离来选择参与者，在平台信息最小化的情况子下实现成本最小化.本文设计了VT-MOST、VPT-MOST算法，分别以任务、参与者为中心的参与者优选方法.不同于T-MOST、PT-MOST的情况，这里我们考虑速度对于参与者选择的影响.选用参与者近期速度的平均值来估算该用户的速度值，通过对三种算法进行实验对比，分析各种因素对参与者的选择产生的影响，如任务个数、时间、候选者人数等.

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面向移动终端的残差网络加速器设计

林秀男,钱慧

2020, 41(8): 1713-1717.

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残差网络（Residual Network,ResNet）因在图像分类、对象检测等领域中表现出优异的成绩而被广泛应用.但是由于ResNet模型结构的高度不规则和复杂度，使得其在移动终端的部署仍是一个具有挑战性的工作.本文设计一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的残差网络硬件加速器.首先，采用k-means聚类算法对网络参数进行量化，降低参数的存储需求.其次，通过流水线和并行计算策略实现各计算单元的加速计算，并通过残差计算单元的复用降低对计算资源的需求.所提出的加速器能够有效地在Zynq-ZCU102上实现ResNet,其系统时钟可达到300MHz,延时为26.47ms，DSP占用率为60.4%，LUTRAM占用率为4%.

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拟态防御系统的时间自动机模型和验证

王婷,项露露,陈铁明

2020, 41(8): 1718-1724.

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网络空间拟态防御系统采用基于动态异构冗余架构的主动防御技术来提高网络系统安全性.然而，该过程目前缺乏抽象化理论研究，以及形式化的正确性验证、分析和评估.因此，本文首先以时间自动机为形式化建模语言，描述了拟态防御系统中冗余、清洗、选择判决等拟态机制和过程.然后，基于模型检测工具PAT，利用可达性、死锁、线性时序逻辑、语言包含等多种形式化验证方式对系统的不同方面进行了分析，最终得出了系统正确性和有效性相关的结论.

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利用改进DBSCAN聚类实现多步式网络入侵类别检测

罗文华,许彩滇

2020, 41(8): 1725-1731.

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面对非平衡的网络行为数据，单步检测方法难以高效准确地检测全部类别的网络行为.为提升网络入侵类别的检测能力，提出多步式聚类检测思路.首先，基于SVM-KNN算法改进Fisher评分方法，约简数据集维度，提高评分准确度.针对DBSCAN聚类需要人为设定参数的不足，将拐点半径概念引入聚类算法中，提出基于数据密度分布的自适应设参算法.然后，基于改进Fisher评分确定多步检测顺序，通过多步聚类减少大类数据占比，使非平衡数据均衡化，进而实现对非平衡网络行为数据的全类别准确检测.多步式检测通过NSL-KDD数据集予以实验验证，实验结果表明该方法具有稳定的检测效果，各种类别的网络入侵均可被良好检测，特别是在罕见攻击类别U2R方面，准确率明显优于其他单步检测算法.

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面向网络攻击建模的分布式过程挖掘与图分割方法

刘贞宇,陈羽中,郭昆,张毓东

2020, 41(8): 1732-1740.

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网络攻击建模利用网络安全设备产生的日志对网络攻击行为进行建模，发现网络攻击的特点与规律，以提高应对突发网络攻击的能力.针对网络攻击建模，本文提出了一种攻击图生成方法，基于网络攻击行为与工作流的相似性，利用启发式过程挖掘算法对网络攻击行为建模，生成网络攻击图；针对网络攻击图过于复杂的问题，提出了一种攻击图分割方法，通过分离攻击分支步骤分割网络攻击图，在保留网络攻击图的基本结构的同时，将复杂网络攻击图划分为多个网络攻击子图，提高了网络攻击图的可读性；针对海量安全日志数据的网络攻击建模问题，提出了分布式攻击图生成算法以及攻击图分割方法，提高了网络攻击模型的挖掘效率.实验表明，相较于对比方法，本文提出的方法能够更完备地挖掘入侵者的攻击步骤.

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基于灰度信息约束水平集的胰腺组织分割方法

宫照煊(,),杨东升,乔建忠,覃文军(,)

2020, 41(8): 1741-1744.

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从CT(Computed Tomography)影像中准确分割胰腺组织是手术准备及计算机辅助诊断的重要部分.通过对胰腺组织在CT影像中的形态，大小等信息的研究，本文提出了一种基于灰度信息约束水平集的胰腺组织分割方法.该方法首先使用分数阶微分增强方法提高胰腺与其周围组织的对比度，再利用深度学习方法得到部分胰腺组织，统计该部分胰腺组织的信息并建立灰度信息约束项，结合长度项及图像信息项构建水平集能量演化模型，通过水平集曲线演化实现胰腺组织分割.仿真实验中本文方法与其他几种方法进行了比较，结果表明本文方法能够更准确地分割CT影像中的胰腺组织,具有一定的临床应用价值.

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一种PNG图像受损区域自动修复方法

徐国天

2020, 41(8): 1745-1750.

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针对PNG图像局部电子数据受损，造成大面积解码错误，图像内容无法正常查看问题，本文提出一种PNG图像受损区域自动修复方法.首先，在受损PNG图像内通过Huffman编码特征识别符合严格匹配条件的图像数据块，再从严格匹配数据块出发，采用关联搜索方法识别其它图像数据块，利用数据块首尾相连的特征，确定每个图像碎片的起始和结束位置.然后，利用过滤类型为0或1的水平分割线将图像碎片分割为若干个显示区域，从下至上逐个修复每块图像区域，修复过程中通过计算像素点之间的加权空间欧氏距离来区分色彩差异性，采用滑动位图块判断图像修复是否成功.实验结果表明，应用本文提出方法可有效修复PNG图像受损区域.

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体育视频分析中姿态估计进展的综述

宗立波,宋一凡,王熠明,马波,王东洋,李英杰,张鹏

2020, 41(8): 1751-1757.

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体育视频分析是计算机视觉的研究热点之一，基于人体姿态估计的体育视频分析技术在比赛分析、运动员训练效率提升和教练辅助决策方面扮演越来越重要的角色.首先对体育视频分析的应用和研究进展进行了简要介绍，然后重点对体育视频分析中姿态分析的最新进展进行了综述，并在数据集上对主要姿态估计算法对比分析其性能.最后对姿态分析在体育视频分析中的应用进行了总结和展望.

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改进Canny算子的边缘检测算法

李长有,陈国玺,丁云晋

2020, 41(8): 1758-1762.

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为了有效滤除图像中大量的椒盐噪声，同时更好地提取出感兴趣目标区域的边缘信息，提出了一种改进Canny算子的边缘检测算法.该算法使用混合滤波器代替Canny算子中的高斯滤波器滤除图像中的噪声，使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度，使用最大类间方差法(OTSU)对图像的高低阈值进行确定.通过对不同背景下的椒盐噪声图像进行检测，与传统的边缘检测算子和改进的Canny算子实验结果相比，改进后的算法不仅保持了Canny算子的优良性能，而且能够消除图像中的椒盐噪声，改善边缘信息的提取效果.

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结合奇异值脸和注意力深度学习的人脸识别

朱娅妮(,),倪煊,姚晔

2020, 41(8): 1763-1767.

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图像奇异值分解产生的归一化系数可以保留原始图像的大部分纹理信息并对光照条件不敏感，本文中采用归一化后的奇异值矩阵即奇异值脸来表示低光照人脸图像的主要特征.基于卷积神经网络的深度学习算法已经广泛应用于图像识别领域，通过在网络中加入注意力模块可以关注图像中的重要信息并抑制不必要的信息.本文提出一种结合奇异值脸和注意力卷积神经网络的人脸识别模型，算法首先采用归一化后的奇异值矩阵来表示人脸特征，然后将特征输入到添加了注意力模块的深度卷积神经网络中，通过跨通道和空间的信息融合提高网络的健壮性，最后通过网络的迭代训练完成人脸图像的分类识别.通过在两个常用数据库上的实验，证实了本文提出的算法具有更好的识别性能和更优的光照鲁棒性.

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基于全局时空感受野的高效视频分类方法

王辉涛,胡燕

2020, 41(8): 1768-1775.

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在现有混合卷积神经网络架构（2D+3D）的视频分类方法中，卷积滤波器都是对局部区域进行操作，无法捕获大范围的时空依赖关系，特征通道之间缺乏相互依赖关系，传统的三维卷积核无法很好地建模时空特征.针对这些问题，提出了一种基于全局时空感受野的高效视频分类方法（CS-NL-SECO）.首先将传统的三维卷积核分解成空域卷积核和时域卷积核，来更好地学习时空特征.然后在已有混合架构中的底层二维网络引入通道和空间注意力，通过学习自动获取每个特征通道的权重，依照权重关注重要的特征而抑制不相关的背景.最后在高层三维网络中引入全局时空感受野，学习全局时空特征表示自动捕获大范围的时空依赖关系.并在UCF101、HMDB51、Kinetics以及Something-something这四个视频分类常用的公有数据集上进行了实验，结果表明该方法无论在速度和精度上都远好于原方法，并且整体性能达到了最新方法的基准.

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一种室内移动机器人自主避让行人控制方法

于佳圆,张雷,张凯博

2020, 41(8): 1776-1782.

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本文针对目前机器人在仅依赖自身视觉传感器的行人避让中，存在检测盲区的缺陷，提出一种基于全局视觉的机器人自主避让行人控制方法.采用Kinect深度相机获取的人体信息进行关节模型匹配，完成人体检测；为了实现人体追踪，对传统的KCF（核相关滤波）算法进行改进，改进方法在目标被完全遮挡，导致追踪失败的情况下，能够快速重新检测到目标；通过基于目标颜色特征的方法获取机器人的位置信息，根据人机实时相对位置及运动状态，进行机器人的避让控制.实验表明，本文提出的方法在人体检测时间低于30ms的情况下，能够确保98%的人体追踪成功率，保证整个系统实时性和准确性.

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一种基于滑动窗口的多核数控系统任务调度策略

张丽鹏(,),于东(,),胡毅(,)

2020, 41(8): 1783-1787.

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在多核系统中任务分配与调度是一个重要的研究方向.文章在多核任务分配与调度相关研究的基础上,针对同构多核处理器系统的特点，对任务分配问题建立模型，提出了一种基于滑动窗口的任务调度策略.通过在任务预处理阶段加入滑动窗口技术动态的调控每次分配任务序列的大小，并对任务序列进行调整、复合.使任务的执行过程满足系统负载均衡的要求.最后实验验证表明提出算法的优越性.

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混合粒子群算法用于配电网优化的研究

陆鑫昊(,),宋威(,)

2020, 41(8): 1788-1792.

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配电网拓扑结构的优化是配电网运行中的一项重要任务，在正常工况或异常工况下通过改变开关状态位置来实现.本文以网络的有功损失最小为目标函数，并将节点电压、线路容量、径向结构作为约束条件，提出了一种混合粒子群优化算法，有效地确定了配电网的最优配置.混合粒子群优化算法并不需要通过原粒子群算法公式来更新粒子位置，而是引入了遗传算法的交叉与变异操作，通过粒子自身个体极值与群体极值的交叉以及粒子自身的变异来更新粒子位置，从而加快了算法的搜索速度.将该方法应用于IEEE33 配电网的优化计算，结果表明，本文的方法每次都能找到全局最优值.

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