小型微型计算机系统

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计算机网络与信息安全

无线网络中具有信道感知的数据传输能耗优化策略研究

谢天骁,王高才,彭颖

2017, 38(8): 1665-1670.

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在一个基于形状图逻辑的C语言程序自动验证系统上，设计并实现了二叉树形状程序的循环不变形状图的自动推断方法.该方法与单链表程序循环不变形状图的推断方法的区别在于通过增加二叉树形状的等价和蕴含规则,使得在形状图的演算时支持二叉树中不确定方向的展开和折叠.此外，为了解决形状图变换规则变化给循环不变形状图推断带来的问题，还设计了算法用以判断在推断循环不变形状图的过程中是否使用新增的规则，并将判断算法融合到循环不变形状图推断流程中.本文方法使得系统支持自动推断二叉树指针程序的循环不变形状图.

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计算机网络与信息安全

一种面向车辆自组织网络的分布式成簇算法

陈慧欣(1，2，3)，陈羽中(1，2，3)，刘漳辉(1，2 )

2017, 38(8): 1671-1677.

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在车辆自组织网络（VANET,Vehicular Ad Hoc Network）中,由于车辆之间速度大小、移动方向的差异,车辆间的通信链路十分脆弱.采用基于层次结构的成簇机制是提高车辆自组织网络的通信质量的重要方法之一.然而目前大多数成簇算法的设计是基于高速路场景，并不适用于车辆行驶速度、行驶方向变化频繁的城市环境.针对上述问题，提出一种基于通信链路稳定性的分布式成簇算法，考虑车辆节点在城市环境中更易改变运动方向的移动特性，根据节点及其邻居节点的当前移动方向，估算节点选择不同运动方向的概率，同时结合节点相对位置和速度大小，预测车辆间的通信时长，评估车辆间的稳定性以形成稳定的簇团.仿真结果表明，本文提出的成簇算法在簇团结构稳定性、簇团划分效果等方面均优于其他比较算法.

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计算机网络与信息安全

车载网中保证服务质量的混合信道访问控制优化策略

张冰1,马懋德2,舒炎泰1,刘春凤1

2017, 38(8): 1678-1682.

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在车载网中，为了保证数据传输的服务质量，一个稳定高效的信道访问策略是十分必要的.据此，在802.11p协议的链路层信道访问控制协议HCCA策略的基础上，提出一种基于马尔科夫决策过程的紧急数据优先的策略(URF-HCCA)来保证数据传输的服务质量.该策略采用按需分配资源的方式来减少系统的传输冗余和传输延迟.此外,它还引入了基于延迟预测的接入控制模型.仿真结果表明,与其他几种策略相比，URF-HCCA优化策略可以很好的满足传输的服务质量需求，提高信道利用率、降低平均传输延迟以及系统的丢包率.

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计算机网络与信息安全

CBDA:移动自组织网络中的一种协同诱饵检测方法

杨晶(1,2)

2017, 38(8): 1683-1687.

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在移动Ad Hoc网络（Mobile Ad Hoc Networks,MANETs）中,节点之间通过协作交流实现信息传输.为阻止MANETs网络中恶意节点使用黑洞/灰洞协作攻击网络,基于动态源路由的路由机制,提出一种协同诱饵检测方法（Cooperative bait detection approach,CBDA）.CBDA算法中,源节点随机从邻居节点中选择协同节点,发送虚假RREQ分组诱骗恶意节点,使用反向追踪技术实现目标跟踪并检测出恶意节点,方法同时具有表驱和按需两种防御策略的优点.仿真结果证明,在恶意节点存在的MANETs网络环境下,使用CBDA的网络分组传递率和路由开销优于按需路由协议.

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计算机网络与信息安全

一种结合K-means均匀分簇和数据回归的WSN能量均衡策略

叶继华,万叶晶,刘长红,王仕民

2017, 38(8): 1688-1692.

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针对LEACH协议簇头节点分布不均导致无线传感网节点能量消耗不均衡等不足,提出一种结合K-means均匀分簇和数据回归的能量均衡策略.采用优化初始簇中心K-means算法构建均匀分簇的分级无线传感网,通过获取节点地理位置信息,采用K-means聚类算法形成k个均匀分簇,再选举簇内节点剩余能量最多者当选簇头.该成簇算法可以使网络负载均匀,延长网络生存周期.通过优化初始簇中心的选择,降低K-means算法的迭代次数,使其更快收敛,成簇时间开销更少,簇与簇之间的地理分布也更均匀.在稳定数据传输阶段,采用数据回归的方法来减少普通节点与簇首的通信量,以达到降低功耗的作用.实验结果表明,该策略能够有效降低节点的功耗,延长网络的生存时间.

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计算机网络与信息安全

复杂网络链接预测的路径抽样方法

戴彩艳1,陈崚(2,3),李斌(2,3)

2017, 38(8): 1693-1698.

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链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注.在许多现实应用中,只需要对用户感兴趣顶点的相似度进行预测,而不需要预测复杂网络中的所有顶点.提出一种快速的以路径相似度为基础的方法来预测指定的顶点对间的链接.在该方法中,首先定义顶点之间的路径相似度的概念,然后对给出的节点对之间构造一个的路径的集合,通过设定该集合适当的大小,可以将相似度的误差限制在一个给定的阈值范围内.由于只要计算相关路径的个数,因此该算法可以大大减少计算时间.以对单个节点的路径抽样方法为基础,提出了整个网络的链接预测算法.通过在实际网络上的实验结果表明,本算法与其他方法相比,在更短的时间可以获得更高精度的结果.

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计算机网络与信息安全

WSN的多目标优化任务分配建模与改进算法分析

刘洲洲,张雷雷

2017, 38(8): 1699-1703.

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针对无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）监控区域内的入侵者选择节点进行协同攻击的任务分配问题,本文建立以节点移动距离和节点能耗为主的任务分配问题数学模型,利用约束条件将任务分配算法转化为含约束条件的多目标优化（Multi-Objective Optimization,MOO）问题;在已有离散二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法的基础上,提出基于惯性权值幂律策略的离散二进制粒子群优化(Power-law Distribution Binary Particle Swarm Optimization,PLD-BPSO)算法,对其惯性权值进行改进,增强了算法的寻优能力;最后使用线性加权法将基于模型的多目标问题转化为单目标寻优问题,通过仿真验证了该任务分配模型和任务分配方法的理论可行性,该算法具有比标准BPSO算法更强的寻优能力.

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计算机网络与信息安全

轻量级分组密码Lblock算法的Nibble积分攻击

王衡，张文英，韩国勇

2017, 38(8): 1704-1707.

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Lblock算法是2011年提出的一种轻量级分组密码密码算法，在有限的环境下得到广泛使用.积分攻击是一种有效的密码分析方法，对于Lblock算法的基于比特的积分攻击，可以先构建8轮区分器，再向前做4轮高阶积分扩散，然后在积分区分器后加上5轮做17轮积分攻击，但是攻击轮数较少，且攻击复杂度较高，本文是在基于字节的积分攻击也是首先构建8轮区分器，再向前做6轮高阶积分扩散，构造14轮区分器，在积分区分器后面加7轮，猜测部分密钥，对其进行解密，做21轮积分攻击，时间复杂度降低.然后结合不同的对Lblock算法的攻击方法，对其进行比较，积分攻击在尽可能多的轮数下，时间复杂度(降低.)

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计算机网络与信息安全

基于属性的安全与高效的密文加密方案

刘怀进,陈永红,田晖,王田,蔡奕侨

2017, 38(8): 1708-1711.

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针对无线人体局域网的安全隐私保护问题,提出一种基于属性的安全与高效的密文加密方案.该方案采用对称加密算法AES和基于属性的加密算法CP-ABE分别对数据和共享密钥进行加密,并以密文的形式存储在PDA中,保证了存储数据的安全.通过对传统的基于属性的加密算法进行改进,减少密文变量参数的数量,节约了生理传感器的传输能耗.对所提的方案与现有的方案在性能方面进行了比较和实验分析,基于NS2的实验结果表明所提出的加密方案在保证存储数据安全的同时具有低的通信和计算开销,证明了其有效性.

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计算机网络与信息安全

基于word embedding的短文本特征扩展与分类

孟欣，左万利

2017, 38(8): 1712-1717.

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近几年短文本的大量涌现，给传统的自动文本分类技术带来了挑战.针对短文本特征稀疏、特征覆盖率低等特点，提出了一种基于word embedding扩展短文本特征的分类方法.word embedding 是一种词的分布式表示，表示形式为低维连续的向量形式，并且好的word embedding 训练模型可以编码很多语言规则和语言模式.本文利用word embedding 空间分布特点和其蕴含的线性规则提出了一种新的文本特征扩展方法.结合扩展特征我们分别在谷歌搜索片段、中国日报新闻摘要两类数据集上进行了短文本分类实验，对比于仅使用词袋表示文本特征的分类方法，准确率分别提高：8.59%，7.42%.

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计算机网络与信息安全

采用CCSL仿真与分析反应式系统事件链模型

潘诚，黄志球，王珊珊，王梓

2017, 38(8): 1718-1723.

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目前，能够对汽车电子领域中复杂嵌入式系统安全关键软件功能建模和时间分析的方法尚在研究中，而这些系统作为反应式控制系统，应该确保其具有准确的、可分析的时间行为.时钟约束规范语言CCSL是反应式系统的标准描述语言中描述时钟约束的规范语言.采用CCSL时钟模型对事件链模型中的时间约束进行分析与仿真；设计了事件链模型到时钟模型的转换规则，将事件链中的时间约束表达为时钟模型的时间约束；使用CCSL仿真工具TimeSquare对转换得到的时钟模型进行仿真分析，验证事件链是否满足相应的时间约束.

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计算机网络与信息安全

含负项的高效用序列模式挖掘算法

吕存伟，黄德才，陆亿红

2017, 38(8): 1724-1729.

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高效用模式挖掘在现实中有广泛的应用，也是数据挖掘研究的热点.数据库中的事务在以序列形式存在的情况下，又引申出高效用序列模式挖掘问题.序列模式的搜索空间比一般模式的大，所以计算复杂度比高效用模式挖掘大.目前对高效用序列模式算法研究比较少，且都没有考虑序列数据库中项的外部效用值为负的情况.面对含负项的外部效用值，首次提出了含负项的高效用序列模式挖掘算法EHUSN，该算法提出1-2-UM和2-2-UM结构模型，结合效用信息列表能快速剪枝非候选序列，从而使挖掘算法在时空效率上的得到提升.

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计算机网络与信息安全

基于吸引子传播聚类的改进双通道CNN短文本分类算法

王儒(1,2),刘培玉(1,2),王培培(1,2)

2017, 38(8): 1730-1734.

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传统的文本分类方法在处理短文本分类任务时遇到了很大的困难,针对短文本分类任务上的数据稀疏等难点,本文尝试在短文本特征输入和卷积神经网络结构上进行改进.在特征表示Word embedding训练时采取non-static和static两种方式,将训练好的Word embedding进行聚类处理,聚类得到的Word embedding库作为模型输入的词典库;提出一种改进的双通道卷积神经网络结构,网络通过双通道获取更多的局部敏感信息增加特征数目,然后经过连续的池化实现特征抽取.经实验验证,提出的语义聚类处理和改进的网络模型与传统的机器学习方法相比,在短文本分类任务的准确率上有显著的提升.

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计算机网络与信息安全

利用用户不偏好项目属性提高项目协同过滤算法效率和精度

文诗琪(1,2),王成(1,2),苏芳芳(1,2),刘技峰3,陈叶旺(1,2),郑国旗(2,4)

2017, 38(8): 1735-1740.

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针对传统项目协同过滤算法选择最近邻时需要计算待评分项目与所有其它项目之间的相似度而导致算法效率和推荐精度低的缺点,提出一种基于用户不偏好项目属性的项目协同过滤算法.该算法通过对用户评分偏低的项目属性进行归一化计数并设定阈值,从而将其分为用户不偏好项目属性和非用户不偏好项目属性.只有在其它项目与待评分项目同时具有用户不偏好项目属性或同时都不具有用户不偏好项目属性时,该项目才作为待评分项目最近邻的备选项,才需要计算两项目之间的相似度.该算法通过减少备选最近邻项目集大小和需要计算项目相似度的个数,提高了算法效率;与此同时,由于不合理项目已提前从备选最近邻项目集中排除,选取作为评分预测的最近邻会更为合理,推荐精度也会提高.在数据极度稀疏的MovieLens-100K数据集上的五折交叉验证结果表明,相较于传统的项目协同过滤算法、基于项目偏好相似的项目协同过滤算法,该算法有更高的效率、精度和覆盖率.

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计算机网络与信息安全

用于在线社交网络的链路预测好友推荐算法JAFLink

李博(1,2),陈志刚(1,2),黄瑞(1,2),郑祥云(1,2),徐成林1,周清清1,龙增艳1

2017, 38(8): 1741-1745.

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现在的社交网络不只是人们现实生活社交圈的一个反映,同时也在一定程度上扩展着人们的交际范围,使得用户在社交网上找到更多适合自己的朋友.但是,由于社交网络发展迅速,用户量巨大,对于用户来说,自己从中找到自己的好友是比较困难的,这就需要社交网站向用户提供一个比较好的推荐算法,从而使得网站真正能够改变用户的生活.本文提出的JAFLink(Jaccad-AdamicAdar-Feature)链路加权方法,结合jaccad和AdamicAdar并考虑了社交网络用户属性,构成JAFLink加权方法,用来计算节点对建立链接的可能性.实验表明,JAFLink相比只考虑网络拓扑结构或者用户属性而言更加高效.

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计算机网络与信息安全

用于社区发现的LPA_LRDC标签传播算法

徐成林,陈志刚,黄瑞,龙增艳,李博,周清清,邓伊琴

2017, 38(8): 1746-1750.

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由于传统的LPA算法,在节点标签更新的顺序以及标签传播过程中存在较大的随机性,给社区发现的准确性和稳定性造成了很大的影响.本文提出LRDC（LeaderRank algorithm considered degree and clustering coefficient）算法并用其来衡量节点的重要性,然后按照节点的重要性大小排序作为LPA算法中初始化节点标签的依据,并在标签传播过程中综合考虑节点重要性以及邻居标签的数量提出LPA_LRDC（Label Propagation Algorithm based on LRDC）标签传播社区发现算法.通过在人工和真实的网络数据集上的实验结果表明,本文提出的标签传播社区发现算法能够显著的提高社区发现的准确性和稳定性.

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计算机网络与信息安全

设计模式变体检测研究

肖卓宇1,何锫(2,3,4),陈俊旭1,杨鑫维1,杨邦平1

2017, 38(8): 1751-1756.

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为解决传统设计模式检测方法精确率不高的问题,以其主要影响因素之一变体问题为切入点,提出一种设计模式变体检测方法,以设计模式实例的参与者角色及其关系为基础,通过特征值的形式描述设计模式,制定了5项设计模式变体检测规则,以Composite模式为例,提供了可验证的设计模式变体检测实现.通过与六种主流的设计模式检测工具比较,实验结果表明,本文方法在解决设计模式实例变体方面取得了较好的效果,能够有效减少设计模式检测的假阴性结果.

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计算机网络与信息安全

异构环境下作业时间感知的MapReduce调度策略

石磊1,丁雷道1,陶永才1,卫琳2

2017, 38(8): 1757-1761.

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MapReduce是一个流行的并行处理大规模数据计算模型.为提升异构环境下的MapReduce性能,提出一种异构环境下基于节点作业时间感知的动态MapReduce调度策略:DTHE（Dynamic MapReduce scheduling based on the Time-aware of node jobs in Heterogeneous Environments）.DTHE在作业执行前,首先标记部分任务作为节点样本任务并优先处理,在执行其他任务时分析样本任务,预测节点性能和数据分布特征,动态采取相应的调度策略;在作业运行中实时监测节点任务状态,提前拉取节点下一个任务数据到本地内存.实验结果表明:在异构环境下,DTEH能够缩短5.1%的作业执行时间并减少磁盘I/O,有效提升MapReduce性能.

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计算机网络与信息安全

一种顺序响应的随机森林：变量预测和选择

吴辰文,梁靖涵,王伟,李长生

2017, 38(8): 1762-1766.

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利用随机森林法（RF）进行分类和回归，在过去被广泛地研究，然而在基于顺序响应的情况下并没有标准的方法.在随机森林（RF）的基础上通过广泛的研究，对条件推理树进行探索，以探讨结合顺序信息是否改善预测性能或提高变量选择的效果.本文提出的两种置换变量的重要性预测方法RPS-VIM和MAE-VIM经过实验验证是优化的方法，它替代目前存在的内置变量重要性测量方法ER-VIM和MSE-VIM.基于真实数据的结果表明在某些设置中，有序回归树中使用RPS-VIM和MAE-VIM顺序响应的组合，预测的排名可以得到改善，并且预测精度优于原始的基于分类树的随机森林.

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计算机网络与信息安全

在线社交网络Sybil账号检测

周清清(1,2)，陈志刚(1,2)，黄瑞(1,2)，李博(1,2)，徐成林(1,2)

2017, 38(8): 1767-1771.

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在线社交网络中的Sybil账号日益猖獗，他们会制造各种恶意活动，这些严重危害到了社交网络和用户的安全.针对Sybil账号检测这个问题，提出一个非常高效的Sybil账号检测模型.该模型提出使用受害者预测来提高检测准确性，将抽取的特征属性进行建模得到分类器，使用分类器进行受害者预测.再将预测结果应用到社交网络图模型中，最后，使用修改的随机游走对图节点进行排序.实验结果证明Sybil账号节点排在序列的底部，从而将Sybil账号从正常账号中分离出来.该模型的准确性达到了95%，这表明本文提出的检测模型是可行和有效的.

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计算机软件与数据库研究

多目标优化类集成测试序列确定问题研究进展

张妙1，姜淑娟(1，2)，张艳梅(1，3)

2017, 38(8): 1772-1777.

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在面向对象软件集成测试中，类的测试顺序同系统的测试桩复杂度密切相关，但由于描述类间依赖的关系复杂，衡量测试代价的目标多样，测试序列难以确定.鉴于在软件测试领域，智能优化算法的应用已获得良好的效果，因此可以将智能优化算法融入类集成测试序列生成问题，形成多目标优化类集成测试序列.对已有基于智能优化算法的多目标类集成测试序列生成技术进行比较研究.对已有类集成测试序列生成技术进行分类，包括典型的基于线性加权的多目标优化算法和基于帕累托模型的多目标优化算法，并概括描述相关研究进展；通过Markov过程、优化理论等对应用于多目标类集成测试序列中的智能优化算法进行理论分析，重点分析其全局收敛性及优缺点；对各算法的比较实验结果表明基于粒子群算法和帕累托最优模型的多目标优化算法均可以生成较优的类集成测试序列.

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计算机软件与数据库研究

云制造环境下信誉度服务组合算法研究

管力明(1,2),赵治稳1,叶岩明(2,3),张海平(2,3),周梦熊2

2017, 38(8): 1778-1782.

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时间、成本和质量是云制造服务的关键属性,也是影响用户对云制造服务组合信誉度评价的核心要素,为了使云制造服务组合更好地满足用户的需要,提出一种基于综合信誉度的云制造服务组合算法.算法从用户对时间、成本和质量等属性的重视度和期望值综合得出服务组合的信誉度,通过调整属性权重值达到多目标优化的目的.本文算法基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC),并引入禁忌搜索思想加以改进:首先,分析云制造服务质量主要评价指标,建立云制造服务组合的信誉度函数作为ABC算法食物源的适应度函数；其次,把服务需求者的需求条件作为算法约束条件；最后,在ABC算法中引入了禁忌搜索的思想进行改进.实验表明,本算法在云制造服务组合具有较好的可行性.

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计算机软件与数据库研究

完全加权模式挖掘与相关反馈融合的印尼汉跨语言查询扩展

黄名选

2017, 38(8): 1783-1791.

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将完全加权关联规则挖掘应用于印尼汉跨语言查询扩展，给出面向跨语言查询扩展的完全加权词间关联模式挖掘算法(AWAR-CLQE-Miner)和印尼汉跨语言查询扩展模型，提出基于完全加权关联规则挖掘的印尼汉跨语言伪相关反馈查询扩展算法(IC_CLPRF_AWAR)，以及印尼汉跨语言用户相关反馈查询扩展算法(IC_CLURF_AWAR).算法将印尼语查询通过机器翻译系统翻译为中文查询进行跨语言检索，分别采用伪相关反馈和用户相关反馈技术构建跨语言初检相关文档集，调用AWAR-CLQE-Miner算法对初检相关文档集挖掘与原查询相关的扩展词实现跨语言查询译后扩展.以标准测试集NTCIR-5 CLIR为实验语料，将本文算法与现有算法进行实验比较，实验结果表明，本文算法能提高和改善印尼汉跨语言信息检索性能，对长查询更有效，其中，IC_CLURF_AWAR算法比IC_CLPRF_AWAR算法获得更好的检索性能.

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人工智能与算法研究

多生物特征融合发展现状及其展望

柳欣(1,2),耿佳佳1,钟必能(1,2),杜吉祥(1,2 )

2017, 38(8): 1792-1799.

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多生物特征融合技术利用多个可鉴别的身份信息,在一定程度上能弥补单一生物特征识别的不足,从而可以有效达到降低误识率和实现高精度鉴别系统的要求.多生物特征融合为信息化社会日益增长的保密和安全需求提供了较好的解决方案,其相关理论与方法已成为智能信息处理的一个重要研究课题.本文围绕多生物特征识别技术,选择传感器为切入点,特征结构为分支,分别从同源同构、同源异构、异源同构、异源异构四个方面介绍多生物特征融合的典型方法及其研究现状,并在此基础上介绍了深度学习在多生物特征融合中的最新应用现状,并对其发展趋势作了一定展望.

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人工智能与算法研究

融合文化算法与双层社会力的引领疏散模型及群组行为的研究

张浩(1,2),刘弘(1,2),秦欣(1,2),刘宝玺(1,2)

2017, 38(8): 1800-1805.

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针对复杂场景下的有引领的人群疏散,提出一种融合文化算法与双层社会力的引领疏散模型.针对已有群组疏散模型中存在着抱团缓慢、疏散过程松散等问题,对社会力模型进行了改进,提出一种双层社会力模型,利用其聚集快且紧密的优点来模拟群组聚集.其次该模型以文化算法框架约束疏散过程,利用导航与知识库交互完成路径信息更新,并将路径信息传递给引领者,通过引领者引领群组完成疏散.仿真实验结果表明,该模型可以更加真实地模拟现实生活中有引导的疏散过程,使得整个疏散过程更为有序.并且在有障碍物存在的场景下,对群组疏散行为做了研究,通过文化算法与群组引领模拟的群组现象可以发现,群组行为在人群中可以大幅提高疏散效率,同时减小群体间受力,降低危险事件的发生,这对研究人群疏散中的群组行为具有指导意义.

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人工智能与算法研究

融合高斯建模和近邻法的区间多目标支配性预测策略

陈志旺(1,2),黄兴旺1,陈志兴3,赵子铮1

2017, 38(8): 1806-1810.

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由于高斯代理模型精度易受数据质量和数量的限制且模型固定后无法随着算法进展自适应调整,而近邻法在算法初期因样本数限制导致算法无法达到所需的预测精度,因此,针对优化函数未知的区间多目标优化问题,提出一种融合高斯建模和近邻法求解种群个体支配关系的NSGA-II算法.该算法通过高斯过程对训练样本集进行建模,利用遗传算法对代理模型进行超参数求解,进而通过高斯代理模型得到待测解之间的可能度概率;利用近邻法对待测解和样本解进行相似性计算,得到待测解之间的可能度概率;通过渐消记忆动态调整高斯过程和近邻法所得支配性结果在算法中所占的比重,得到种群个体之间的支配关系.仿真结果验证了所设计算法的有效性.

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人工智能与算法研究

一种求解服务链映射问题的离散粒子群优化算法

马丁(1,2),庄雷1,兰巨龙3

2017, 38(8): 1811-1817.

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网络功能虚拟化技术的提出,为减少服务提供商的投资成本与管理开销,实现网络功能的灵活组合、新服务的快速部署提供了解决方案,使多样化、可扩展的服务供应成为可能.网络功能虚拟化中的研究难点是服务链映射问题.现有以最小化端到端时延为目标的映射算法受制于资源瓶颈的限制,导致有效服务路径不能被映射,影响服务链的映射成功率.针对这一问题,提出一种求解服务链映射问题的粒子群优化算法(SIFC-SCMPSO),并以路径跳数为约束设计了初始化可行解与位置更新策略.实验结果表明,该算法有效地减少了资源用量,提高了有效路径被发现的概率,在服务链映射成功率、长期平均收益、平均开销等评价指标上均取得了较好的结果.

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人工智能与算法研究

属性激活的认知原理分析

张涛,杨爽

2017, 38(8): 1818-1823.

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认知计算是当今研究的热点,而研究表明形式背景可用于认知计算.形式背景有多种表示方式,属性拓扑作为形式背景的一种新型表示方法,能够直观的表现出属性之间的关联关系及关联强度.从认知角度出发,提出属性拓扑的激活方法与对应的物理意义.即在设定的形式背景中,通过属性拓扑构造形式背景形成的认知网络.当新对象出现时,根据新对象所包含的属性进行属性拓扑的网络顶点激活,并分析激活部分的子网络结构间的关联关系.通过对关联关系的分析与运算,完成新对象的识别与原有形式背景知识完备度的衡量与更新.实验数据表明,属性拓扑激活机制符合人类认知新事物过程,并揭示了以认知为基础的形式背景扩充必要条件.

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人工智能与算法研究

分组分解的多目标粒子群进化算法研究

邱飞岳(1,2)，胡烜1，王丽萍3，周欢1

2017, 38(8): 1824-1828.

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粒子群算法在求解多目标问题时具有收敛速度快、计算代价小等优点，尤其在局部最优搜索上的速度优势而被众多研究者所青睐.本文在粒子群算法的基础上提出一种新的分组策略即将分组分解融合到多目标粒子群算法中以提高邻域局部搜索的速度.该算法根据个体到权重矢量的距离大小以及各个聚合函数值进行最佳的分组匹配，并动态利用粒子群算法来增强局部搜索能力从而得到Pareto最优解集.在仿真实验中，将该算法应用于ZDT和DTLZ测试函数中进行性能测试，并与NSGA-II、MOPSO、MOEA/D和REVA算法进行比较.实验结果表明，与其他四种算法相比，该算法的收敛性能更优，分布性能更好，所获Pareto最优解集的质量更高.

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人工智能与算法研究

基于密度系数和共享近邻的谱聚类

张涛,葛洪伟

2017, 38(8): 1829-1833.

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针对selftuning谱聚类算法采用自适应高斯核计算相似度的方法对一些复杂结构的数据集无法正确聚类的问题,提出一种基于密度系数和共享近邻的谱聚类算法.首先计算每个样本点的密度系数,由密度系数阈值计算样本点的权值和加权的自适应核参数;然后根据密度系数阈值优化互为K近邻图并计算样本点之间共享近邻点的个数;最后根据核参数和共享近邻点的个数计算所有样本点之间的相似度并进行聚类.分别在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明本文方法在处理一些复杂结构的数据集时可以得到更优越的聚类效果.

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人工智能与算法研究

一种利用负熵局部选择外生变量的DirectLingam算法

郝志峰(1,2,3),谢峰1,蔡瑞初2,陈薇2

2017, 38(8): 1834-1839.

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非高斯性数据间的因果网络已经在经济学、生物学和环境学等学科得到了广泛应用.DirectLingam（Direct Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model）算法是其中一个经典解法,但其存在维度达到25维度以上时外生变量（exogenous variable）识别率低的问题,进而产生级联效应,使得整个网络的估计误差随着层数增大越来越大.为此提出了一种基于负熵局部选择外生变量的DirectLingam算法（LS-DirectLingam）,把变量的非高斯性作为外生变量选择的标准,用负熵来度量变量的非高斯,选择负熵最大的k个变量存入局部目标变量集合Lv中,在集合Lv中进一步去寻找外生变量,从而提高了外生变量的识别率.与基本的DirectLingam算法进行实验比较,结果表明LS-DirectLingam算法优于DirectLingam算法.

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人工智能与算法研究

禁忌离散粒子群优化的粗糙集属性约简算法

张荣光，胡晓辉，宗永胜，屈应照

2017, 38(8): 1840-1844.

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针对数据挖掘中大部分数据属性存在冗余且不具备同等重要性，不利于在数据分析中做出简明的决策，对决策表进行属性约简是规则提取和数据挖掘的重要步骤，提出一种改进的的禁忌离散粒子群优化算法. 将决策表的条件属性集合作为离散粒子群，同时引入禁忌搜索算法作为局部搜索策略，提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力.在不影响分类质量的前提下，通过粒子间的相互作用最小化条件属性集合，从而删除冗余属性简化知识库.最后利用多组数据进行检验，并与其它算法做了对比实验，实验结果表明此算法能够有效的进行属性约简.

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人工智能与算法研究

基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法

刘沛，高岳林，郭伟

2017, 38(8): 1845-1849.

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针对磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点，提出一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法.首先提出基于时变的非线性递减策略计算诱导权重和觅食权重，对磷虾群的诱导运动和觅食运动进行了改进；其次在产生新一代磷虾种群时加入随机扰动因子，并且借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升磷虾种群中个体的质量，有效的提升了磷虾群算法的全局搜索和局部勘探能力.最后通过9个Benchmark标准测试函数的实验，将该算法与其他算法进行性能对比分析.实验表明，该算法能够有效地避免早熟收敛，在全局搜索和局部勘探能力上有着显著优势.

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人工智能与算法研究

面向新闻文档的子话题划分方法研究

苏婧琼,刘建霞,谢珺,郝洁,任密蜂

2017, 38(8): 1850-1855.

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针对新闻话题中存在的难以区分多个子话题现象,在全覆盖粒计算模型的基础上,提出一种基于LDA和Derived Partition的子话题划分方法.首先利用LDA主题模型对文档集进行建模,提取隐含主题,对产生的θ矩阵设定合适的阈值,使其转换为全覆盖的形式;其次利用全覆盖粒约简的方法,删除冗余覆盖元,并提出诱导划分算法;最后通过诱导划分算法对覆盖元进行对称差运算和交运算,寻找诱导等价类,实现子话题划分.通过在新闻语料库上与三种baseline方法以及single-pass的对比实验,验证了该方法的有效性.实验结果表明,本文所提方法能有效地降低新闻子话题划分的误报率和错误识别代价.

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人工智能与算法研究

一种WCET比例空闲时间分配的周期任务低功耗算法

郭锐锋1，吴昊天(1,2)，邓昌义(1,2)，彭阿珍(1.2)，尹震宇3，王颖慧(1.2)

2017, 38(8): 1856-1860.

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能耗问题已成为实时系统调度研究的热点问题.针对实时系统周期性任务模型，利用动态电压调节及动态电压管理技术，考虑通用的功耗模型，使用关键速度，提出一种根据不同任务最坏执行时间比例来分配空闲时间的低功耗算法.该算法分为两个阶段，第一阶段计算离线状态的静态速度，第二阶段在线回收并分配动态空闲时间，降低处理器运行速度来节省能耗.仿真实验表明该算法比传统的DRA（Dynamic Reclaiming Algorithm）算法节约了10.7%的能耗.

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图形与图像技术

一种自适应双码本模型目标检测算法

范京,叶东毅,柯逍,陈昭炯

2017, 38(8): 1861-1866.

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自适应码本（SACB）算法在目标物体检测中取得了较好的效果，对周期性晃动有一定抗干扰性，但仍存在 “鬼影”现象、对密集型物体晃动抗噪性差、码字清除策略过分依赖于时间等问题.对此提出一种改进的自适应双码本（DECB）算法，通过增加前景像素记忆层构成背景-前景双码本模型，实时地将频繁出现的伪前景加入背景模型中，以消除“鬼影”现象；利用相邻像素的相似时空特性，随机与相邻像素码本匹配以提高对密集型物体晃动的抗噪能力；在码字更新机制中引入生命周期，以降低码字清除策略对时间的依赖性.实验结果表明，DECB算法能够有效消除“鬼影”现象，提高抗噪性且实时性良好.

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图形与图像技术

自然场景中基于单样例的文本检测算法

杜一帆1,王建(1,2),刘立1,何宇清1

2017, 38(8): 1867-1871.

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在自然场景图像中由于图像背景的复杂性,给文本检测带来了不小的挑战.为了减少复杂背景对文本检测的影响,提出一种基于单样例的文本检测算法.单样例是一幅仅包含文本区域的图像.通过计算目标图像与单样例图像之间的特征相似度,对自然场景图像中文本区域进行初步定位,大大减少了MSER算法所提文本候选区域中的非文本区域.对于得到的文本候选区域,使用几何约束以及笔画宽度特征,进一步移除非文本区域.最后合并特征相似的文字区块,提取出图像中的文本区域.实验结果表明,与其他算法相比,该算法能够准确检测出图像中的文本区域,达到理想的定位效果.

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图形与图像技术

基于Y通道Haar-like特征的压缩跟踪

车芳1,韩俊刚1,陈俊艳2

2017, 38(8): 1872-1876.

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针对压缩跟踪(CT)算法中存在特征单一,发生遮挡情况时易丢失目标的问题,提出基于Y通道Haar-like特征的压缩跟踪算法.为了更好地表示目标,该算法基于YUV格式图像的Y通道随机生成位置、大小的Haar-like特征;然后在预测点附近搜索目标位置,最后提出一种遮挡控制策略来缓解短暂遮挡,用卡方统计法去判断是否存在遮挡以及是否需要更新模板参数.对不同视频的测试结表明,该方法在目标存在光照变化、位置移动、遮挡的情况下,均能取得良好的跟踪效果.与原始压缩感知算法相比,本算法降低了目标中心位置的平均误差,减少了因遮挡而导致目标丢失的情况.

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图形与图像技术

稀疏保持典型相关分析特征选择与模式识别

许洁(1,2),吴秦(1,2),梁久祯3,王念兵(1,2),张淮(1,2)

2017, 38(8): 1877-1882.

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构建一种基于稀疏保持典型相关分析(Sparsity Preserving Canonical Correlation Analysis,SPCCA)的特征提取算法.在典型相关分析（Canonical Correlation Analysis,CCA）的基础上,利用稀疏保持投影（Sparsity Preserving Projections,SPP）将样本之间的类别信息引入,从而提高识别率.首先,提取同一类训练样本的两组特征向量,由SPP构建稀疏重构权重矩阵;并建立相应的判据准则函数来描述两组特征向量之间的关系;然后根据所建立的准则函数提取出相应的典型投影矢量集;最后将两组特征通过不同的特征融合策略进行融合,并在分类识别中进行应用.典型相关分析算法将两组特征向量的相关性特征作为有效信息来用于分类,既能融合信息,又能过滤冗余信息.同时SPCCA算法中引入了两组特征的权重矩阵,在一定程度上提高了融合特征的鉴别力,提高了识别精度.在MFEAT、UCI手写体数字库及ORL、PIE人脸数据库上的实验结果证明了本文方法的有效性和稳定性.

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图形与图像技术

MPM在目标跟踪中的应用

鲍文霞(1,2),阎少梅1,余国芬1,梁栋1,胡根生1

2017, 38(8): 1883-1887.

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提出一种基于最大池匹配（max-pooling matching,MPM）的目标跟踪算法.该算法通过预处理提取需要的前景候选目标区域,对目标区域构建无向图,将目标跟踪转化为图匹配问题,然后引入最大池匹配方法得到目标图与候选图的匹配结果,从而确定目标位置;最后,为了提高目标位置的稳定性和精确度,综合目标的整体信息和局部信息对目标位置的贡献,通过加权投票机制获取最优的目标状态.实验结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和成功率.

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图形与图像技术

自适应变异的布谷鸟算法的火焰图像分割

张晓琳，张冲，宁宁

2017, 38(8): 1888-1892.

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针对火焰图像分割方法一般存在抗噪性能差，计算时间长的缺陷，不能满足电站锅炉火焰状态的实时监测，提出一种基于二维最大类间方差的自适应变异布谷鸟算法的火焰图像分割方法.以二维最大类间方差作为阈值选取准则，增强了算法的抗噪性能；利用差分进化算法的变异策略自适应的改进布谷鸟算法的更新策略，并动态变化发现概率，增强了算法的局部搜索能力，平衡了算法的开采和开发能力，缩短了算法的分割时间.实验证明本文方法在时间和精准度上都优于基于粒子群优化算法和布谷鸟算法的火焰图像分割方法.

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图形与图像技术

多尺寸池化卷积神经网络的人体行为识别研究

周书仁,谭凤,曾道建

2017, 38(8): 1893-1898.

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人体行为识别任务中传统方法一般是先提取特征,然后训练分类器对人体行为进行分类,传统的特征提取方法存在提取信息不全面、难以提取有效特征等缺点,针对此问题,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来完成人体行为识别任务,特征提取和模式分类是由同一个网络完成,是一个自动学习特征的过程,并且提出Multi-Size Pooling(多尺寸池化)来解决输入图片大小不同的问题,使网络能够接受任意尺寸的输入图像.实验表明,改进的CNN在行为识别上有较高的识别率.

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图形与图像技术

融合PLSA和随机游走模型的自动图像标注

田东平

2017, 38(8): 1899-1905.

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为了有效克服语义鸿沟问题，提出一种融合概率潜语义分析(PLSA)和随机游走(random walk,RW)模型的图像语义标注方法.从已标注图像的文本信息出发构建一个非对等模态的PLSA模型，以此计算未知图像的初始语义标注；，基于初始标注的语义信息和与之关联的图像的视觉信息构造标签相似性图，以有效避免图像标注过程中因多义词而引入的噪声数据；在所构造的相似性图上执行随机游走过程，进一步挖掘和分析初始标注之间的潜在语义关联，从而获得未知图像的精确化语义标注.通过在Corel5k图像集上的实验表明，本文方法(PLSA-RW)的性能明显优于若干经典的自动图像标注方法，而且具有更好的检索性能.

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图形与图像技术

一种基于萤火虫和SVM的图像检索相关反馈方法

王爱芳，杜培明，王高

2017, 38(8): 1906-1910.

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相关反馈技术通过挖掘和掌握用户提供的反馈信息来减小CBIR中存在的语义鸿沟，为了从反馈样本中提取更加优质的反馈信息以提高检索性能，提出一种新颖的基于萤火虫和SVM的图像检索相关反馈方法.该方法在萤火虫算法中引入相对亮度差异来动态调整其步长，并将改进的萤火虫算法与用户反馈结果相结合，优化特征选择并对SVM进行参数寻优；反馈过程中，综合考虑反馈结果的小样本的特点以及按相似程度进行排序的查询意图，使用正、反例图像与目标图像的预测结果距离之比衡量相似程度，并将该相似程度判断模式引入到萤火虫的适应度计算中，结合选择的特征组合进行迭代寻优.对比实验结果表明，本文方法取得了较好的优化效果，图像检索精度和反馈性能有明显的提高.

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图形与图像技术

面向压缩感知的稀疏度自适应图像重构算法研究

吴俊熊1，刘紫燕(1,2)，冯丽3，张达敏1

2017, 38(8): 1911-1915.

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自压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)提出以来，重构算法的研究在CS技术中占据着重要地位，并受到了学者高度重视.针对目前重构算法在信号压缩采样中稀疏度未知这一缺点，提出一种稀疏度自适应的压缩采样匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Compressive Sampling Matching Pursuit,SACoSaMP).同时结合峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、重构误差概率(Reconstruction Error Possibility,REP)等指标衡量算法的图像重构性能，仿真结果表明：在测量矩阵满足有限等距性质(Restricted Isometry Property，RIP)的条件下，本文提出的算法具有自适应能力强，准确度高，图像重构效果佳等优点.

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图形与图像技术

基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法

何伟，齐琦，吴健辉，涂兵

2017, 38(8): 1916-1920.

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近年来，鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)被广泛应用到运动目标检测中，但该类方法未能有效利用运动目标的时空连续性先验，容易将动态背景误判为运动目标，且背景恢复精度不高.为此提出一种基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法.该方法以RPCA为基础，利用3维全变分模型增强前景的时空连续性，去除动态背景干扰，得到清晰完整的前景.同时，利用基于扩散张量的核回归对背景的时空相关性建模，去除噪声干扰，从而精确恢复背景.在多组公开数据集上的实验结果表明，该方法在动态背景、光照变化等复杂场景中能够较为精确地检测出运动目标和恢复背景.

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