小型微型计算机系统

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鲍英,雷为民,张伟,詹煜卓

2016, 37(7): 1377-1382.

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满足和提升用户体验质量（QoE）是网络媒体业务传输服务的主要目标，QoE预测评价也是优化调整传输控制机制的主要依据.结合多径中继系统传输场景和业务会话传输控制需求，提出一种QoE协同评价机制，区别于端到端的业务QoE评价体系模式，QoE协同评价机制以集中式QoE评价服务器为核心，支持通过终端、中继服务器等多渠道搜集会话相关的业务和路径数据，基于增强的计算能力和更全面的数据源，可进一步支持“大数据”模式QoE评价模型.主要论述了协同QoE评价机制的基本框架，包括功能组件、接口设计，并分析了应用网络场景描述、信息采集方法，设计了控制报文以及评价流程.实验仿真验证了协同QoE评价机制的有效性和实用性.

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移动环境中基于联盟博弈的能量感知协同内容分发策略

彭颖,王淖,王高才,李道丰

2016, 37(7): 1383-1388.

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针对移动环境下分发内容的高能耗问题，本文提出基于联盟博弈理论研究能量感知的协同内容分发策略.当多个移动终端请求从基站/访问点下载共同所需内容时，每个移动终端通过选择加入或离开参与博弈而动态构建联盟，每个联盟的移动终端相互协同共享内容.文中引入能效函数表示移动终端在联盟内获取和分发内容的能耗状况，以实现各移动终端之间的能耗均衡；构建与信道状况相关联的能耗模型以节省移动终端的传输能耗.仿真实验比较本文提出的内容分发策略与其他两种内容分发策略，给出不同策略下的平均能耗和能耗均衡性结果.多种对比结果表明本文的内容分发策略具有较好的节能效果和能耗均衡性.

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基于局部选择和遗传算法的QoS感知的服务组合方法

叶恒舟,关云慧

2016, 37(7): 1389-1392.

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随着Web服务组合领域的不断发展，出现了大量功能相同或相似，但非功能性属性不同的服务.在选择服务时，如何满足广大用户对服务质量（QoS）的需求是一个具有挑战性的课题.针对服务组合优化这一难题，提出了一种基于局部选择和遗传算法的QoS感知的服务组合方法.该方法的主要思想是当为一个服务寻找最优组合时，为了提高求解效率，可以先为每个抽象服务优选出若干候选服务，使解空间规模大大缩小，再通过遗传算法对这种非线性规划问题进行求解.实验结果表明该方法具有较好的执行效率和适应度.

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基于细胞趋化机理的无线传感执行网络节点任务协同算法

高云,王艳

2016, 37(7): 1393-1397.

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针对无线传感执行网络中执行器节点协同工作问题，在细胞趋化机理的启发下，提出一种执行器节点协同算法，以减少任务执行过程中节点的移动距离，提高协同响应速度，改善网络能耗过大，节点能量不均的问题.首先，根据细胞趋化机理，在事件紧急度和事件发生频度基础上决定候选执行器节点的数量并动态改变广播范围，再根据候选节点与事件的距离和剩余能量建立协同响应概率序列，在满足事件完成时间的要求下，根据趋化因子自适应分泌机制，实现参与协同处理的执行器节点最优选择.仿真结果表明与现有算法相比，本文采用的算法使网络综合性能得到改善.

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具有后向安全的认证密钥协商协议

元振杨,陈建华,吴黎兵

2016, 37(7): 1398-1401.

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在密码协议中，密钥泄露是一个不容忽视的问题.然而当前很多的基于身份的无证书认证密钥协商方案都没有很好的解决这个问题.由于密钥隔离密码系统（KeyInsulated Cryptosystem）是基于密钥隔离思想，也就是说由用户根据协助器在相应的时间段内提供的信息来计算用户的临时私钥，从而协议可以同时满足前向和后向安全性.我们在杜瑞颖等提出的无证书密钥隔离签名方案的基础上，运用密钥进化理论，设计了一种新型的基于身份的无证书密钥隔离认证密钥协商协议.通过对新协议的安全性分析表明，新协议能够满足认证密钥协商协议所必须的安全属性，而且还能够满足后向安全性，避免了密钥泄露带来的危险，并且协议能够抵御侧信道攻击.

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基于主成分分析的无先验知识的攻击检测算法

梁顺攀,李斌,温志慧,

2016, 37(7): 1402-1406.

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针对现有托攻击检测算法在攻击强度较小时正确识别率低、实施成本高的缺点，在基于主成分分析变量选择（Variableselection using principal component analysis,PCA VarSelect）的基础上，提出一种无需事先知道攻击强度的攻击检测算法.首先，利用PCA VarSelect方法得到每个用户的主成分值;然后，选取主成分值较小范围的用户集，用来确定被攻击物品和评分向量长度;最后，将对被攻击物品评高分的用户集、具有嫌疑评分向量长度的用户集、主成分值较大范围的用户集三者取交，得到攻击用户集.经过实验验证，该算法在去除PCA VarSelect对先验知识依赖的同时，同时也提高了准确率，在面对小规模攻击强度时表现依然良好.

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匿名的具有丰富访问结构的密文策略属性加密方案

许艳,黄刘生,仲红

2016, 37(7): 1407-1410.

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属性加密方案能够实现细粒度的访问控制，已被广泛应用于大数据的安全存储和访问.本文提出一个匿名的密文策略属性加密方案，方案能够隐藏加密者在密文中指定的访问结构.解密者的密钥由权威机构根据其属性列表颁发，如果解密者的属性列表不满足访问结构，则解密者不能解密密文，也无法知道加密者在密文中指定的访问结构，从而隐藏访问结构.此外，本文方案具有丰富的访问结构，能够实现非门的访问结构.方案的密文长度和双线性对的计算量都是常数，具有较高的执行效率.最后，证明方案在标准模型下是完全安全的，安全性依赖于标准的Decision Bilinear DiffieHellman假设.

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面向跨领域的推荐系统研究现状与趋势

欧辉思,曹健

2016, 37(7): 1411-1416.

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单领域推荐是学术界与工业界解决推荐问题的主流方法，它通过学习某指定领域的历史数据，来预测该领域的用户行为与偏好.然而，单领域推荐对数据稀疏、冷启动等问题没有很好的解决方案，有较大局限性.为此，将多个领域数据联合考虑，为目标领域推荐提供帮助的跨领域推荐成为推荐系统的热门课题.文中阐述了单领域推荐的不足和跨领域推荐的优势，强调了跨领域推荐的研究意义，介绍了跨领域推荐所要解决的问题与面临的挑战，分析了当前主要的基于跨领域的推荐算法.论文最后讨论了跨领域推荐的未来发展方向.

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一种多义词词向量计算方法

曾琦,周刚,兰明敬,王濛

2016, 37(7): 1417-1421.

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语义相似度计算在自然语言处理领域有着非常重要的作用，近年来随着深度学习技术的兴起，利用词向量的进行语义相似度计算的技术得到广泛应用.人们提出了许多计算词向量的模型和方法，但这些模型中一个词仅对应一个词向量，而自然语言中存在着大量的多义词，因此这些模型不能很好的表示多义词语义特征.本文提出一种多义词词向量计算方法，引入主题模型对多义词进行语义标注，将标注后的词语视为新词进行词向量计算，可得到一个多义词的多个词向量.在中英文两种语料上进行了实验，实验结果表明，该方法能准确计算出多义词不同含义的词向量，语义相似度计算的准确性明显提高.

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采用容器技术的多Android系统的研究与实现

杨霞,孙超群

2016, 37(7): 1422-1427.

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为增强Android操作系统的安全性和功能可定制性，在分析当前的虚拟化技术后，提出一种基于容器技术的方法使多个Android系统同时运行在一个设备上.首先，通过采用容器技术和虚拟化技术在Linux内核中生成多个相互隔离的运行空间，为了在每个空间中独立地运行一个Android子系统，实现了显示设备、Binder驱动、GPU的虚拟化.然后，研究并实现了Android子系统之间的切换技术.最后，通过实验原型和测试数据验证了所提方法的可行性.由于各容器之间相互隔离、互不影响，很好的保护了用户数据的隐私.此外，即使某一个Android子系统出现运行故障或者被恶意攻击，其它子系统照样可以正常运行，从而提高了整个系统的安全性.同时，各子系统的应用和功能可以根据不同的应用场景特别定制，可满足用户的个性化需求.

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基于矩阵积分评估的设计模式检测研究

肖卓宇,黎妍,何锫,陈俊旭

2016, 37(7): 1428-1433.

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设计模式识别是软件复用的一项重要工作，而设计模式实例检测有利于软件系统的理解与维护，为解决设计模式检测中软件系统与设计模式间匹配的精确性问题，并降低检测的复杂度，提出一种基于图形顶点之间矩阵积分的评估方法，形式化了软件系统和设计模式的矩阵表示，利用逆向工程中的大类图拆分方法对初始信息进行修饰，将其结果转换为基于图形的邻接矩阵表示形式，再依据矩阵积分规则对之进行计算，得出MatrixGrade积分评估表示形式的匹配结果，并通过多个开源项目验证了该方法的准确率与有效性，与其他检测算法的结果比较，说明了本文方法值得进一步研究.

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基于RDDs的分布式聚类集成算法

王韬,杨燕,滕飞,冯晨菲

2016, 37(7): 1434-1439.

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在大数据时代，数据规模的不断扩大，数据的多样性愈发突出，提高分布式聚类算法的结果质量逐渐成为关注的焦点.针对多数分布式聚类算法在处理海量数据时采用的并行策略不合理以及聚类结果不理想等缺陷，提出一种基于弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets,RDDs）的分布式聚类集成算法（DisCE）.该算法首先设计一个基于RDDs的分布式邻接表，解决关联数据在分布式环境中的表示和存储；其次利用分布式的共识函数模型，综合几个海量基聚类结果并用分布式邻接表表示；最后运用改进的分布式近邻传播算法（MDAP），划分分布式邻；接表为最终的聚类结果.实验结果表明，新提出的算法对数据规模有很好的适应性，在有效提高聚类结果质量的同时可大幅减少运行时间.

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PDM中单一BOM数据源的NoSQL数据组织研究

夏秀峰,梁利亮,李佳佳

2016, 37(7): 1440-1444.

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物料清单（BOM）是产品数据管理（PDM）系统中最重要的基础数据，其逻辑数据组织呈现网状结构.现有PDM均采用关系型数据库（RDB）的二维表形式组织BOM数据，其访问事务受到ACID特性的束缚，且存在数据冗余度高、查询效率低等问题.以非关系型数据库（NoSQL）作为底层数据管理系统，借鉴单一产品数据源（SSPD）的思想，从分析PDM中各类BOM数据的结构和逻辑联系出发，提出树形—原子聚合嵌套式BOM数据组织结构，在物理层完成单一数据源的BOM数据存储，减少查询时的表连接操作，加快查询速度，降低更新代价.

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面向噪音和概念漂移数据流的集成分类算法

王中心,孙刚,王浩

2016, 37(7): 1445-1449.

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隐含概念漂移的数据流分类问题是数据挖掘领域研究的热点之一，而实际数据流中的噪音会影响数据流的分类质量，为此，提出一种面向噪音和概念漂移数据流的集成分类算法.该算法使用支持向量机作为基分类器，采用贝叶斯分类器过滤噪音，利用Hoeffding Bounds不等式确定的双阈值检测概念漂移，并动态地更新分类模型以适应数据流环境的变化.实验结果表明，本文提出的算法可以有效地跟踪检测含噪数据流中的概念漂移，并且具有较好的分类精度.

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链路结构的网页聚类研究

刘勘,范琴

2016, 37(7): 1450-1454.

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网页的链接关系反映了网页之间联系的紧密程度，这种紧密关系是网页聚类的重要依据.首先通过对网页链路结构的特点分析，提出网页节点的基本集、扩展集、半径、邻域、密度和路径树等概念；然后，利用共享入度出度以及网页之间的相异度来衡量其距离，并结合扩展集中的链接信息设计了网页相似度的计算模型；最后，利用密度分布对网页进行聚类.实验结果表明，本算法具有较好的聚类效果.

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框架关系推理在阅读问答中的应用

张旭华,李茹,王智强,吕国英,柴清华

2016, 37(7): 1455-1458.

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推理是自然语言处理中的一个重要研究课题.基于汉语框架网提出一种框架关系推理方法，该方法利用框架关系、框架元素关系等构建汉语篇章中语义信息单元之间的联系来实现推理.并将其应用到阅读理解问答任务中，对问题进行框架语义分析，构建问题和篇章之间的语义推理路径.本文给出的答案除了包含答案的句子外，还根据语义角色将答案句中相应的语块抽取出来，给出了语块级别的答案.本文在551个阅读理解问题上进行实验，结果表明本文基于框架语义推理的答案获取方法，无论在句子级别还是语块级别都获得了较好的结果.

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多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法

魏立新,王利平,曾重阳,王茜

2016, 37(7): 1459-1463.

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快速追踪不同环境下pareto前沿，并保证最优解的收敛性和分布性，是动态多目标优化问题的关键.提出一种基于多领导粒子策略的动态多目标优化算法(Dynamic Multiobjective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Multiple Leaders Strategy，MLSDMPSO)，在速度更新时，选择多个领导粒子来引导当前粒子飞行，寻找最优解；引入环境变化检测算子判断环境是否发生变化，并对环境变化做出响应.最后将该算法在三种不同类型的测试函数上进行测试，并将该算法与基于分解的动态多目标优化算法DMOEADM和基于多种群协同进化的动态多目标优化算法DCOEA进行比较，仿真结果表明，该算法有效的提高了对环境变化的追踪能力以及所得解的收敛性和分布性.

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三支决策与Vague集

徐久成,杜丽娜,刘洋洋,

2016, 37(7): 1464-1468.

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三支决策和Vague集都可用于边界不确定信息的处理.本文将三支决策理论与Vague集理论相结合，开展一些相关研究.首先，在讨论粗糙集与Vague集关系的基础上，对三支决策粗糙集与Vague集之间的关系进行分析研究；其次，以三支决策的视角，分别用条件概率、阈值对(α,β)以及风险损失函数λ对Vague集中的隶属函数给出新的描述和定义；然后，通过分析这两种集合之间的关系，提出基于Vague集的三支决策划分，用隶属函数结合阈值对定义其三个域，得到对应的三条决策规则；最后，定义Vague集的三支决策隶属函数并研究其相关性质.

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一种基于结构和属性的图聚类算法研究

李钝,李伦,张行进,郑志蕴,曹付元

2016, 37(7): 1469-1473.

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图是一种有效、简单而系统的建模方式，如何有效、准确的进行图聚类是目前的一个研究热点.本文提出一种基于结构和属性的图聚类算法，首先，针对传统kmeans算法对初始聚类中心敏感的问题，提出一种基于相似度的初始聚类中心算法，对结构—属性相似度矩阵的行进行求和，按照从大到小顺序提取前K个不重叠值所对应的顶点作为初始聚类中心；其次，提出一种动态属性权重确定方法，根据上一次迭代后的聚类结果，考虑属性的不同取值数量以及属性值的分布情况，确定下一轮聚类时顶点属性的权重；再次，利用动态属性权重，计算节点间的属性—结构相似度，进行kmeans聚类；最后，通过实验验证本文算法的正确性和有效性.

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基于相似性随时间衰减的矩阵分解算法

赵海燕,刘倩玉,陈庆奎,曹健

2016, 37(7): 1474-1478.

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近年来时间信息越来越多的被应用到推荐系统中，但是大部分研究很少把相似性随时间的衰减融入到矩阵分解当中.用户近期的行为相比用户很久之前的行为，更能体现用户现在的兴趣.因此提出一种融合相似性衰减的矩阵分解算法，本算法把时间信息融入到相似性的计算当中，通过基于时间的协同过滤算法计算用户用户相似性和物品物品的相似性，并把此相似性的值作为误差函数的初始值.然后利用矩阵分解的方法计算出用户用户，物品物品之间的相似性，并把此相似性的值作为预测值.最后，我们利用初始值和预测值的差来构建误差函数.为了最小化误差函数，我们利用随机梯度下降法，进行迭代训练模型 .在MovieLens上的实验结果表明，提出的推荐算法在一定程度上提高了推荐结果的准确性.

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基于混合差分粒子群算法的MapReduce任务调度算法研究

徐俊,汤庸,刘道余

2016, 37(7): 1479-1481.

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在复杂网格环境下，MapReduce调度任务如何有效地利用共享可用资源实现最短的时间内完成分配任务，这样的任务分配问题是一个NP难题.提出一种混合差分粒子群算法（HDEPSO）求解任务调度问题.新的混合差分粒子群算法（HDEPSO）引入了DE算法的突变和交叉算子，克服传统PSO算法容易陷入局部最优解的缺陷，以增加算法的全局寻优能力.通过实验证明该HDEPSO算法比传统PSO和DE算法具有更好的收敛性和寻优能力，并能更充分的利用共享资源.

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一种改进的求解前N条最短路径问题的多重标号算法

王峰,曼媛,段俊洁

2016, 37(7): 1482-1487.

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求前N条最短路径问题是一个在实际工程中有着广泛应用背景的重要问题.针对传统问题描述中存在的局限，对该问题的定义进行了扩展，从而使此问题的求解更为完备.介绍了求解传统N最短路径问题的多重标号算法的基本思想，分析了其存在的问题，提出了相应的针对扩展N最短路径问题的改进算法.在详细描述算法实现的基础上，对改进算法的时间和空间复杂度进行了理论分析，并分别与理论严密算法中的候选删除边算法和有损算法中的遗传算法进行了对比实验.结果表明，本文算法能以更好的时间性能正确地求解得到全局最优路径集.

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一种匹配全局结构的图相似性度量

范宇杰,陈黎飞,郭躬德,

2016, 37(7): 1488-1492.

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相似性度量是许多机器学习方法的基础，由于包含难以量化的结构，衡量图的相似性成为一项困难的任务.现有的基于图结构的直接型度量着重于图顶点或边等局部信息进行局部结构匹配，大大降低了许多实际应用中度量的有效性.提出一种新的图相似性度量方法，通过匹配两个图的全局结构来衡量它们的相似性，称之为全局结构匹配法.新方法通过顶点匹配和路径匹配两个步骤分别捕捉顶点和边的信息并以此来刻画图的全局结构.结合近邻分类器，在实际应用图数据上对新方法的性能进行了评估，实验结果表明，该方法大幅提高了分类精度.

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具备特征优选功能的中心化TSK模糊系统

张佳骕,王士同

2016, 37(7): 1493-1498.

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对于经典的TSK模糊系统，模糊规则往往存在冗余而且后件参数缺乏可解释性.本文将TSK模糊系统模型转化为中心化形式，并将其建模过程转换为一个分块稀疏表示问题，提出FCAsparseCTSK模糊模型.首先运用模糊聚类算法(FCA)对样本特征进行化简，并产生模糊系统字典；再利用存在于中心化TSK(CTSK)模糊模型中的分块结构信息，选取重要的模糊规则并对所选模糊规则的后件参数进行估计.该模型通过中心化方法提高了模糊模型的可解释性，并对模糊规则及模糊规则数同时化简，在合成数据集和真实数据集上都表现出较好的性能.

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函数型数据分类中的稳健主成分分析

孟银凤,梁吉业,

2016, 37(7): 1499-1503.

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作为一种重要的数据类型，函数型数据经常出现在实际应用问题当中.当输入是函数型数据输出是类别标签时，该实际问题就变成了函数型数据的分类问题.函数型数据通常具有高维、自相关等特点，抽取关键趋势特征是对函数型数据两阶段机器学习的重要一环.一方面可以避免维数灾难，另一方面可以保留重要的判别特征.函数主成分分析是一种由数据驱动的、对函数型数据进行降维处理的有效方法.然而，离群函数样例和样例间特征未对齐等因素使得函数主成分对函数型数据的表示能力退化.为此，本文提供了一种对函数型数据进行纵向标准化变换的方法，即将每个函数样例的值域变换到单位区间且不改变函数样例的整体变化趋势的一种变换，并指出该变换能够提供较为稳健的函数主成分并为改善分类精度奠定基础.

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基于轮廓分析的广义步态识别算法研究

王浩,范媛媛,方宝富

2016, 37(7): 1504-1507.

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在步态识别中，最关键的是获取步态特征之后如何选择最佳投影方向，且计算复杂度较小.因此，根据对现有算法的分析，提出一种基于轮廓特征的的广义步态识别算法.在传统的线性判别分析方法基础上，通过重新定义样本类间离散矩阵寻找最佳投影方向，使不同的目标映射到同一低维空间中，在保留同类结构信息的同时最大化不同类的间距.首先对每个序列进行运动轮廓提取，根据轮廓解卷绕方法将二维轮廓形状转换为一维距离信号，并通过广义线性判别分析方法（Generalized Linear Discriminative Analysis,GLDA)得到最佳投影空间，最终利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）完成分类识别.实验结果表明，该算法简单有效，具有更高的识别率，并且计算代价及处理速度明显优于其他现有算法.

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基于资格迹的RBF非线性系统强化学习研究

王婷婷,丁世飞,

2016, 37(7): 1508-1512.

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针对非线性系统控制中具有的连续状态和未知系统模型的问题，提出一种基于ETRBF（资格迹和径向基函数）的Sarsa学习控制策略.由于经典强化学习在面临连续状态空间的泛化时会出现的“维数灾难”问题，本文利用RBF（Radial Basis Function）网络良好的动态特性及泛化能力，实现状态—动作对的在线估计，同时借鉴TD（λ）算法中的资格迹机制，与在线Sarsa学习结合，通过对RBF网络权值向量定义资格迹，将当前的TD Error传播至整个状态空间，保证每个输出只影响与其直接相关的权值w.由于所有被访问状态—动作对对权值w的影响均得以保存在e（t）中，因而相当于在每个迭代周期对所有已访问状态—动作对的Q值进行更新，所以收敛更快.实验中将所提方法应用于具有连续状态的mountaincar控制问题，使学习系统能够在经过5次左右的尝试后，获得小车爬山控制策略，能在平均34步的动作范围内，到达山顶.仿真结果表明基于ETRBF的Sarsa能够更有效解决具有连续状态的非线性系统的强化学习控制问题.

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基于邻域的可变粒度粗糙集模型

徐怡,杨宏健,纪霞,姚晟

2016, 37(7): 1513-1517.

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分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后，在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松，悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上，为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度，对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理，将邻域多粒度粗糙集模型与可变粒度粗糙集模型相结合，提出了基于邻域的可变粒度粗糙集模型，定义了其下上近似，研究了基于邻域的可变粒度粗糙集模型的一些性质，并证明了基于邻域的可变粒度粗糙集模型是乐观邻域多粒度粗糙集模型和悲观邻域多粒度粗糙集模型的泛化，最后通过实例验证了模型的有效性．

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全局信息引导的改进粒子群优化算法

彭建新,詹志辉

2016, 37(7): 1518-1521.

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针对传统粒子群优化算法仅仅利用个体最优和全局最优作为信息引导因素而导致信息量不足并影响算法性能的问题，提出了一种基于全局信息的改进粒子群优化算法.通过采用所有粒子的历史最优的平均值作为引导个体飞行速度的一个因素，形成了全局信息，增强了种群的多样性，避免了传统粒子群算法容易早熟和容易落入局部最优的缺陷.通过数值实验结果表明，基于全局信息的改进粒子群算法在没有引入复杂的操作的基础上，无论对单峰函数，还是多峰函数，都比传统粒子群算法在求解速度上和求解精度上都有了明显的改善.

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基于时空模型的尺度自适应跟踪算法

蒋敏,吴佼,孔军,柳晨华

2016, 37(7): 1522-1525.

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针对传统跟踪算法无法应对目标外观大小变化的问题，文中提出一种基于时空模型的尺度自适应跟踪算法.首先，建立时空模型，计算置信图，确定目标的中心点;然后，借用聚类思想构建历史目标模板库，并根据估计的目标中心点提取多个尺度的矩形样本，引入方向梯度直方图特征分析模板与样本相似度;最终根据匹配获得的目标最优尺度更新时空模型，实现尺度变化的实时目标跟踪.实验证明本文提出的跟踪方法能够实时调整目标尺度，有效更新时空模型，在复杂的环境下有较好的鲁棒性和实时性.

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利用动态降维差分进化算法解决多约束的投资组合优化问题

王佳彬,沈洁,陈伟能,张军,

2016, 37(7): 1526-1530.

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投资者在实际投资过程中会有各种各样的偏好，因此在投资组合优化问题的数学模型中，会含有多种约束条件.在这些约束条件下，投资组合问题的复杂程度会随投资规模的增大而急剧增加.采用一种可动态降维的差分进化算法，用于解决含有基本约束、边界约束以及基数约束的多约束投资组合优化问题.这种差分进化算法具有两大优势，由于该算法可以在求解过程中通过逐渐降维来降低求解复杂性，因此能够处理较大规模的投资组合优化问题；此外，通过动态降维的方法，可以处理投资组合优化问题中的基数约束.实验结果表明，动态降维差分进化算法的性能优于粒子群优化算法，同时在处理基数约束方面优于kmeans聚类分析算法.

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勾股模糊粗糙集及其在多属性决策中的应用

张超,李德玉,

2016, 37(7): 1531-1535.

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最近，许多粗糙集模型的扩展模型相继被提出.同时，基于双论域的粗糙集模型受到了越来越多的关注，并应用到实际的决策问题之中.通过结合经典粗糙集和勾股模糊关系，本文提出了一种新的模糊粗糙集叫做勾股模糊粗糙集.我们给出了勾股模糊粗糙集的定义，同时也讨论了勾股模糊粗糙集的若干性质.为了研究实际决策问题，我们给出了双论域上的勾股模糊粗糙集模型，为粗糙集在多属性决策问题中的应用提供了新的手段与方法.最后，通过一个职业测评的例子说明了本文提出的方法在多属性决策中的有效性.本文提出的方法充分利用了模糊集与粗糙集在不确定决策中的优势，为决策者提供了有价值的决策模型.

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基于正交实验设计的粒子滤波算法

文志强,曾志高,邓晓军

2016, 37(7): 1536-1541.

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为了解决粒子退化问题，提出一种基于正交实验设计的粒子滤波算法.在粒子滤波算法中引入正交实验设计思想，利用构建的正交实验设计方案将粒子进行重新组合、粒子评估和最优选择，以改善粒子性能.该方法类似于遗传算法中的交叉和变异，但产生的新粒子更具有代表性.在数值仿真实验中，利用两个常用仿真模型，比较了提出算法与经典粒子滤波，进化粒子滤波算法的性能，探讨了相关参数对状态估计性能的影响.大量的实验结果表明提出的粒子滤波算法性能要好于其他四种粒子滤波算法.

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Vague决策系统属性约简算法研究

张倩倩,孟慧丽,徐久成

2016, 37(7): 1542-1545.

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属性约简是粗糙集理论最核心的研究内容之一，其中约简带有决策属性的决策系统的条件属性集可以达到简化信息系统目的.现有的粗糙集理论在处理属性值为精确值的决策系统方面已表现出强大的优势，但是在实际应用中要获得属性的精确值在有些情况下是困难的，面对这类信息系统，传统的粗糙集方法很难对其直接进行约简.为此，针对信息系统属性值为Vague概念的情况研究Vague决策系统的属性约简方法，通过借助包含度这一中间工具，设计一种在Vague决策系统中属性重要性的度量方法，并基于该方法设计了一种Vague决策表的属性约简算法，最后通过实例验证了该算法的有效性.

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平均分布集成策略：一种新的分类器融合方法

朱波,陈科,徐君,张振

2016, 37(7): 1546-1550.

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集成学习方法已经广泛应用于人工智能的各个研究领域，其显著的性能吸引了大量的研究者.分类器融合是集成学习中的一个核心问题，研究者已提出多种不同的分类器融合方法.本文提出了分类器平均分布的概念，即通过调整基分类器的权重，使它们在不同样本上的表现尽可能的平均.这种策略为那些只被少数分类器正确预测的样本提供了机会.此外，本文提出了分类器等价系数的概念，即如何衡量两个准确率不同的分类器在集成学习中的权重.通过严格的十折叠交叉检验，在12个UCI数据集上的实验表明，平均分布集成算法优于简单多数投票策略、LP-Adaboost和LP1算法.

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高效的不完备决策系统属性约简算法

王婷,徐章艳,朱金虎,乔丽娟,陈晓飞,李娟

2016, 37(7): 1551-1556.

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差别矩阵方法因其易懂，易设计被广大学者接受并使用．然而，对于大型的决策表而言，计算差别矩阵时不仅费时，而且会占用大量的存储空间，使得算法的效率不高．为了尽可能减少差别矩阵的存储空间，又能用到差别矩阵的思想，提出了区分对象对集的思想，研究发现，这样设计的方法也无法适用大型数据集．为此，在区分对象对集基础上，设计一个能计算区分对象对集的个数的函数，并用该函数设计了一个启发函数，同时给出该启发函数的快速算法，利用启发函数设计了一个高效的不完备决策系统属性约简算法，新算法时间复杂度及空间复杂度分别降为O（K|C||U|）（其中K=max｛|TC（xi）|，xi∈U｝和O（|U|）．通过实例仿真说明该算法是一高效可行的属性约简算法．

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回归问题中的k近邻加权方法研究

白兰,王震,邵元海

2016, 37(7): 1557-1561.

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针对回归问题分析了常用的k近邻加权回归算法的特点，给出一种基于k近邻的改进加权方法.根据每个样本在整个样本空间中所处的位置的不同来计算不同的权重值，更好地描述了样本点的局部性质.理论上，我们给出了改进方法与原始计算权重方法所得的权重值之间的关系，证明了我们的改进方法能够更好的描述离群点和具有重要局部性质的样本点.另外，我们还将这种新的加权方法推广到支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机中，实验验证了所提方法的有效性.

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一种模型基人脸视频编码参数压缩算法

於俊

2016, 37(7): 1562-1566.

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面向极低码率下的人脸视频编码领域，提出一种模型基人脸视频编码参数压缩算法.首先采用基于几何归一化人脸规范化过程的卡洛南洛伊变换对人脸纹理进行压缩，与采用基于经典规范化过程的卡洛南洛伊变换的压缩算法相比，提高了信噪比约0.5db；接着根据人脸运动单元来构造人脸运动基向量，并据此来消除同一帧内人脸表情运动参数的相关性，进而结合帧间编码和帧内编码在无编码延迟下完成对人脸表情运动参数的压缩.实验证明了该算法能够显著地提升模型基人脸视频编码参数的传输效率.

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面向图像匹配的局部灰度直方图特征描述子

苗权,程光

2016, 37(7): 1567-1571.

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传统的局部特征描述子很难兼顾性能和效率,并且大多适用于静态图像匹配,缺乏对视频中感兴趣区域动态变化的适应性.针对以上问题,提出一种基于图像局部灰度直方图的特征描述子.该算法先通过SURF特征检测获取图像兴趣点,然后通过统计灰度信息分布来描述兴趣点的尺度旋转不变性局部区域,建立基于区域和灰度二维直方图的描述子向量.对于应用在视频的情况,提出相应的描述子在线更新机制.实验同时使用了公共数据和拍摄数据,将算法与经典SURF算法进行了对比.结果表明:算法在视角、仿射、光照等多种变换下实现了更好的匹配性能,并在视频目标跟踪中保持了对目标连续变化的自适应性.

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基于HTTP的自适应视频传输算法

张洋洋,陈双武,完颜许哲,杨坚

2016, 37(7): 1572-1576.

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移动网络中，不仅信道的质量具有时变性，而且不同用户的终端具有异构性.这就要求移动网络中的视频服务具有码率自适应性.针对自适应流媒体传输，提出一种全新的基于缓冲区下溢概率的码率自适应算法.虽然当前信道的质量是不可观测的，但是信道质量的变化会反映在缓冲区的变化上.因此，可以利用缓冲区下溢概率来表征视频码率和信道吞吐量之间的不匹配程度.我们构建了一个有约束的优化问题，即在保持下溢概率在一定范围内，最大化视频质量.同时，我们提出了基于大偏差原理的下溢概率估计模型及相应的码率自适应算法.最后，通过原型系统实验，我们验证了该算法在保证较低播放中断率的同时，能够提高视频质量.

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多重空间特征融合的手势识别

高喆

2016, 37(7): 1577-1582.

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手势识别是计算机视觉领域的一个重要课题，有着广泛的应用，如交互式游戏和手语识别等.随着深度传感器的面世，手势识别任务变得更为简单.近些年有大量的方法尝试在深度图像中提取特征，来作为某种手势的有效表达.但由于手势固有的灵活性和复杂性，现有算法在大型数据集上的识别效果依然不能令人满意.本文提出一种新的基于多重空间特征融合的方法来识别静态的手势深度图像，即对三维点云进行局部的主成分分析，并提取局部的梯度信息和局部点云的深度分布，这些信息有效的编码了手势的局部形状，本文把局部特征连接起来作为整个手势图像的特征，并通过随机森林分类器的分类结果对特征进行过滤，从而剔除对分类结果没有影响的特征.最后用过滤后的特征再次训练随机森林来识别手势.与当下流行的手势识别算法相比，本文的方法在两个大型手势数据集上有效的提高了识别率.

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GA优化自适应NSCT-PCNN图像融合

朱强波,丁世飞,

2016, 37(7): 1583-1587.

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针对传统非下采样Contourlet变换与脉冲耦合神经网络结合(NSCT-PCNN)的图像融合模型中PCNN存在参数需要完全凭借人工经验设置的不足，本文引进了遗传算法进行自适应的参数设置.该模型在低频子带采用基于边缘的图像融合技术，在各带通子带则通过PCNN来确定融合子带系数，加入遗传算法进行参数自行设定，减少了需要人为经验设置参数的个数.最后将融合结果与小波变换，Laplace融合技术以及传统的PCNN-NSCT融合方法进行比较，发现本文方法不论在主观还是客观指数评价上都更佳.

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帧删除篡改检测及定位

卢贺楠,黄添强,

2016, 37(7): 1588-1593.

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帧删除篡改是一种常见的视频篡改方式，篡改者通过删除一些帧来达到改变视频内容的目的.经过多次实验，本文提出一种新的检测算法.为了便于传输与存储，视频几乎都经过有损压缩，有损压缩会造成数据丢失，导致两帧之间的相似度随着帧间间隔的增加而降低.根据这一特点，算法利用结构相似度来测量相邻帧之间的相似度值，由给定阈值找到异常点，实现帧删除篡改检测与定位.实验证明，算法对静止摄像机拍摄的视频进行帧删除篡改检测结果很好，即使视频被删除的是整个GOP组（a group of pictures）或者是GOP组的整数倍，也能正确检测并定位，并且不受再压缩，格式转换等因素的影响.

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一种运用图熵的医学图像聚类方法

战宇,潘海为,韩启龙,谢晓芹,张志强,吴枰

2016, 37(7): 1594-1599.

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近些年，各种医学影像技术被广泛应用于临床诊断中.由于医院每天都会产生大量的医学图像，如何利用好这些医学图像，对其进行有效聚类，以此来辅助医生对疾病进行诊断，是当前医学图像数据挖掘领域所研究的热点问题之一.本文提出一种医学图像聚类方法,首先，将医学图像集抽象成一个带权无向完全图，之后对其进行稀疏化剪枝处理，以此来对医学图像之间进行更好的相似性描述，最后，又提出了一种运用图熵的带权无向图聚类方法，通过此方法来实现对医学图像的聚类.实验结果表明，本文所提出的聚类方法能够有效对医学图像进行聚类，并在时间损耗及聚类结果等方面表现良好.

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一种改进的DTW动态手势识别方法

李凯,王永雄,孙一品

2016, 37(7): 1600-1603.

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为了提高实时性和准确性，提出一种改进的动态时间规整算法(Dynamic Time WarpingDTW），用于度量手势运动轨迹的相似性，实现了快速的精确动态手势识别.首先，通过Kinect2传感器实时地获取人体骨架的关节点坐标和手部的形状数据，然后构造矢量特征描述手的运动轨迹，运用动态时间规整方法进行模板匹配，并对特殊手势进行精确的二次分类，实现了基于轨迹匹配的快速动态手势识别.实验证明：该方法识别准确度高，实时性好，对光照强度和复杂背景干扰有很强的鲁棒性.

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基于显著性检测和稀疏表示的多聚焦图像融合算法

张宝华,裴海全,吕晓琪,

2016, 37(7): 1604-1607.

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针对现有融合算法无法精确提取聚焦区域边缘，导致融合图像轮廓模糊，对比度低的问题，提出一种基于聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法.该融合方法首先利用GBVS算法检测图像的显著区域，粗定位聚焦区域;再利用图像的局域清晰测度得到反映图像结构信息的映射图，通过自适应稀疏编码方法提取的图像的稀疏特征，作为去除显著区域中的伪聚焦部分的依据，得到精确的聚焦区域.最后将聚焦区域替换源图像中对应的非聚焦部分，并针对重构源图像建立融合规则.实验结果表明，与传统基于多分辨分析、稀疏表示的融合算法相比，该算法能保证图像局部特征的完整性，融合图像更清晰.

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一种快速的KSVD图像去噪方法

焦莉娟,王文剑

2016, 37(7): 1608-1612.

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图像去噪作为图像处理过程一个重要的环节，直接影响图像进一步处理的效果.在图像去噪方法中，基于稀疏表示的Kmeans singular value decomposition（K-SVD）方法通过将图像表示成训练字典和稀疏系数两部分来有效分离噪声以达到去噪目的，具有很好的去噪效果.然而该算法包含了复杂矩阵运算，因而去噪速度较慢.本文提出的快速的K-SVD（SK-SVD）算法综合了均值滤波的速度快及K-SVD方法对图像细节处理好的优势，将噪声图像分为背景块集与内容块集两部分，对背景块集采用均值滤波方法去噪，内容块集用K-SVD算法去噪.为达到更高的去噪精度，首先对内容块集进行聚类，再对每一类分别训练稀疏字典去噪.实验结果表明，该算法在去除噪声时不但能很好地保留图像的细节，去噪效率也有显著的提高.

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基于密度轨迹与句法规则的复杂行为识别

夏利民,韩芬,肖永良

2016, 37(7): 1613-1617.

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人体行为识别是计算机视觉研究中重要的领域.为了识别视频流中复杂的人体行为，提出一种新的框架.特征提取上，提取了轨迹形状描述符、SURF（结构描述符）和HOF（运动描述符）作为特征描述符.识别上采用了先简单后复杂的行为识别过程，首先利用HMM对简单的行为建模，然后根据句法规则描述复杂行为并进行识别.为了验证文中所提方法的有效性，在公共数据库上对该法进行了验证，并与其他方法进行了对比实验，结果表明所提的方法在识别复杂行为上很有效.

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基于模块性的检测簇结构的图聚类算法研究

郑文萍,王丹,王杰,

2016, 37(7): 1618-1623.

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从大规模的复杂网络中挖掘重要的簇结构已经成为当今研究的热点之一.对复杂网络中基于密度和模块性的图聚类算法中的边权重定义、种子选择与扩展等问题进行了研究，提出一种检测复杂网络中稠密簇结构的局部模块性图聚类算法LMC.算法首先对网络中的边权重和子图的模块性进行定义，然后选择权重最大的边作为聚类“种子边”，最后对种子边进行扩展进而得到新簇.采用计算机构造数据和蛋白质作用网络数据对基于局部模块性的图聚类算法LMC进行实验.结果表明，算法LMC相较于其它聚类算法在检测复杂网络中相对稠密的簇结构的性能较好.

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一种改进粒子群分类算法的图像检索

刘尚旺,杨冉,尚新闻,崔艳萌

2016, 37(7): 1624-1628.

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传统基于内容的图像检索算法计算量大、精度低.为克服这些缺陷，在传统算法基础上，提出一种将图像匹配方法转化为根据模板图像数据，对目标进行锁定的方法：首先，将模板图像和源图像分区并取灰度直方图信息；然后，将寻找模板图像最相似的的问题转化成通过粒子群优化进行分类问题；最后，通过对相似度大的图像进行精确匹配得出最相似的图像.实验结果表明：基于粒子群和新分类算法的图像检索算法，能够在源图像数据库中快速匹配出相似的图像组,平均检索精度和查全率分别达到88.0％和93.3％，平均检索用时仅有3.48s.

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使用置信区间的基频特征对IVector系统的性能补偿

琚炜,李锐,李辉

2016, 37(7): 1629-1632.

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采用多系统融合可以降低话者确认系统的等误识率（EER），融合策略一般是将多个系统的得分进行线性加权.这种方式是将每个系统得分情况作统一考虑，没有关注到各个系统自身得分的实际分布，某个系统表现不好的测试得分可能会劣化其他系统的优秀得分，从而对整个系统性能的提升有限.提出一种基于置信区间的融合策略，对IVector基线系统和基频辅助系统各设置一个置信区间，只有当基线系统的得分不在置信区间内并且辅助系统得分处于其置信区间时，才将两个系统的得分进行融合，否则仍然采取基线系统的得分.本文的方法充分利用了各系统的得分置信度，在NIST数据库上的实验表明，相对IVector基线系统，融合系统的性能提升了12.37%.

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