当期目录

2018年 第0卷 第09期    刊出日期：2018-09-29

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人工智能

基于混合神经网络的问题分类方法

陈柯锦1,2,3，许光銮2,3，郭 智2,3，梁 霄2,3

2018, 0(09):  1.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.001

摘要 ( 185 )  

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自动问答系统对用户自然语言方式提出的问题，给出快速准确的答案，引起了学术界与工业界的广泛关注。问题分类任务通过自动判断问题类型，对提高问答系统回答问题的准确率具有重要意义。本文利用问题和答案的上下文信息，结合卷积神经网络和循环神经网络各自的优势，提出一种混合深度学习模型。除此之外，为了增强问题特征的表达能力，该模型引入注意力机制，提升模型的泛化能力。在360问答数据集进行对比实验验证，实验表明，本文模型相比于传统方法提升了1.6%~5.6%。


基于多粒度特征表示的知识图谱问答

申 存1,2,3，黄廷磊2,3，梁 霄2,3

2018, 0(09):  5.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.002

摘要 ( 409 )  

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近年来，基于知识图谱的问答系统逐渐成为学术界和工业界的研究和应用热点方向，而传统方法通常存在效率不高以及未充分利用数据信息的问题。针对以上问题，本文将中文知识图谱问答分为实体抽取和属性选择2个子任务，采用双向长短期记忆条件随机场（Bi-LSTM-CRF）模型来进行实体识别，并提出一种多粒度特征表示的属性选择模型。该模型采用字符级别以及词级别分别对问句和属性进行嵌入表示并通过编码器进行编码，对于属性同时还引入热度编码的信息。通过不同粒度文本表示的结合，并对问句和属性进行相似度计算，最终该系统在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上取得了73.96%的F1值，能够较好地完成知识图谱问答任务。

机械臂抓取行为规划研究综述

韩丽丽,王奇志,杨永刚

2018, 0(09):  11.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.003

摘要 ( 328 )  

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随着机器人工作环境越来越复杂，通过对其示范性的教学，可以使机器人更快地适应所处的环境，更好地完成人类所给的任务。在机器人行为中，机械臂在机器人工作中是不可缺少的。近年来，对机械臂抓取行为的建模控制成为科研工作的一个热点。最前沿的方法多从行为获取和行为表征2个方面着手，在行为获取方面大致有2种方法，一种是真人示教法，另一种是虚拟平台示教法；行为表征方面多采用深度学习的方法。本文从数据获取的角度对近几年机械臂建模和控制的研究发展进行综述。


基于卷积神经网络的中文人物关系抽取方法

司文豪1，贾雷萍2，戚银城2

2018, 0(09):  17.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.004

摘要 ( 377 )  

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针对基于机器学习的人物关系抽取需要人工选取特征的问题，提出一种基于卷积神经网络的中文人物关系抽取方法。采用搜狗实验室公开的中文全网新闻语料库来训练Word2vec模型，得到基于分布式表示的词向量表达，并完成了对百度百科数据集的词向量转化工作。设计一种基于经典CNN模型的中文人物关系抽取系统方案，用CNN模型自动提取特征并进行人物关系的分类，实现了5类常见人物关系的提取，准确率达到92.87%，平均召回率达到86.92%。实验结果表明，该方法无需人工构建复杂特征即可得到较好的人物关系抽取效果。

基于支持向量机的网页正文内容提取方法

梁 东，杨永全，魏志强

2018, 0(09):  21.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.005

摘要 ( 301 )  

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针对网页的正文信息抽取，提出一种基于支持向量机(SVM)的正文信息抽取方法。该方法采取宽进严出的策略。第1步根据网页结构的规律遍历网页DOM树，定位到一个同时包含正文和噪音信息的HTML标签。第2步选择含噪音信息的HTML标签的5个重要特征，并采用SVM训练样本数据。SVM训练得出的数据模型可以有效去除导航、推广、版权等噪音信息，成功保留正文。将该方法应用于几大常用的网站，实验结果表明该方法具有较好的正文抽取效果和降噪效果，对于传统方法中经常误删的短文本、与正文相关的超链接等信息能够准确保留。

基于改进量子粒子群算法的支持向量机参数优化方法

周 頔1,2

2018, 0(09):  27.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.006

摘要 ( 196 )  

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支持向量机参数的选择对建模精度和泛化性能等有着重要的影响，提出量子粒子群优化(QPSO)改进算法优化支持向量机（SVM）参数的方法。该方法首先将混合扰动算子引入QPSO算法中，用于获取平均最优位置，建立一种基于混合扰动算子的QPSO算法改进方法（IQPSO），然后用IQPSO算法的全局优化能力对支持向量机惩罚系数和核参数进行综合寻优，求取最优化参数组合，从而提高支持向量机的求解速度和解的精确性。利用测试函数和UCI测试数据，对IQPSO-SVM进行仿真测试与分类，实验结果表明，IQPSO能获得很好的优化结果，IQPSO-SVM具有较好的泛化性能。

软件工程

面向矢量瓦片的海量空间数据并行处理技术

李 瀚1,胡明晓2,龚志红3,樊竝君3

2018, 0(09):  32.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.007

摘要 ( 239 )  

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随着地图测绘技术的发展，原始地图数据量呈现爆炸式增长，对地图数据处理的空间及时间效率提出了更高需求。针对上述需求，本文提出一种面向矢量瓦片包含矢量数据切图并行和矢量瓦片上传并行的两级并行处理技术。实验结果表明，此并行处理技术在提高矢量数据切图和矢量瓦片上传效率上有显著效果，在海量矢量数据的高效处理上，本文提出的方法是可行的。

软件测试质量评价方法

李军锋，顾滨兵，李海浩

2018, 0(09):  38.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.008

摘要 ( 328 )  

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分析当前软件测试质量评价的研究现状及存在的几个误区，结合工作经验，基于度量简易、有效可行、相对公正的角度提出一种依据测试文档、测试充分性、抽测结果及测试效率进行测试质量评价的方法。最后通过实际项目进行软件测试质量评价验证，总结这种方法的下一步研究方向。

图像处理

基于自适应阈值的船舶轨迹异常点检测算法

韩昭蓉1,2,3，许光銮2,3，黄廷磊2,3，任文娟2,3

2018, 0(09):  42.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.009

摘要 ( 369 )  

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定位技术的快速发展催生了轨迹大数据，轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要。目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法，没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化，仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点，甚至出现检测错误的情况，算法鲁棒性较差。针对现有问题，本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法（Trajectory Outlier Detection Algorithm based on adaptive Threshold, TODAT）。TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响，采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度，同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制。基于真实船舶数据的实验结果表明，本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值，有效检测出全部异常点，大幅度提高轨迹数据的质量。

基于CTC模型的无分割文本验证码识别

杜 薇，周武能

2018, 0(09):  48.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.010

摘要 ( 273 )  

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验证码安全性是保障网络安全的重要一环，本文利用深度学习，提出长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络和连接时序分类（Connectionist Temporal Classification, CTC）模型对主流的验证码图片进行智能识别，利用开源CAPTCHA验证码库生成数据集，简化验证码识别模型，统一语音识别和文本识别方法，实现端到端模型识别。本文提出的方法在较小训练集情况下有更优秀的性能。


基于卷积神经网络的花朵图片分类算法

张小锋，刘红铮

2018, 0(09):  52.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.011

摘要 ( 208 )  

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针对目前利用卷积神经网络进行花朵图像分类时，全连接层产生的参数冗余和破坏空间结构信息问题，提出一种有效的改进方法。首先用1×n和n×1卷积核替换n×n卷积核，然后在卷积层后连接空间金字塔池化进行降维提取特征，最后在Softmax分类器输出概率分布。实验表明本文的方法不仅提高了准确率，而且使训练时间下降了一半，大大提高了训练的速度。

基于自适应分数阶全变分的超分辨率图像重建

刘亚男，彭仁勇，王 琳

2018, 0(09):  56.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.012

摘要 ( 283 )  

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超分辨率图像重建在各领域有重要的应用价值，具有广阔的应用前景。超分辨率图像重建是一个病态求逆问题，最有效的解决方法是添加正则化项进行处理。本文在传统的全变分的基础上，添加分数阶全变分作为正则化项约束解空间，并利用纹理检测函数判断图像中不同位置的局部特征，自适应地选择其合适的阶次。采用交替方向乘子算法(ADMM)将优化函数划分为多个子问题进行求解，降低运算的复杂程度。本文全变分和自适应分数阶全变分的双正则化约束，在去除噪声锐化边缘的同时，根据图像的特征，自适应地重建出了纹理细节信息。实验结果表明，与其他方法相比，本文方法提高了图像的重建质量，且峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）值都有一定提高。


 基于改进BRISK算法的单目视觉里程计

冯 钧，黄多辉

2018, 0(09):  62.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.013

摘要 ( 176 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

在传统的BRISK算法中使用自定义的抽样模式来描述检测到的特征点，使用基于汉明距离的方法进行特征点匹配。BRISK的这种特征点描述与匹配的方法使得其匹配准确率不高。因此本文提出将匹配准确率较高的SURF算法与BRISK算法相结合，在BRISK特征点描述与匹配阶段使用SURF描述符和基于欧氏距离的匹配方法。实验结果表明，该算法在时间消耗下降不大的情况下，特征点匹配准确率有很大提高，且该算法具有较好的鲁棒性。


改进YOLO v2的装甲车辆目标识别

王曙光，吕攀飞

2018, 0(09):  68.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.014

摘要 ( 235 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

军事目标识别技术是军事信息处理的一个重要内容，对于实现军事装备信息化、智能化起着不可忽视的作用。近年来随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用，各种基于图像目标识别任务的网络结构层出不穷，因此将这项新技术应用于军事目标的识别具有极强的现实意义和军事应用价值。本文以目前具有最佳识别效果的YOLO v2网络为基础，通过维度聚类重新确定最优的anchor个数及其宽高维度，并制作以明显特征为目标区域的装甲车辆数据集，使得该网络对装甲目标的识别更为精确。通过实验验证，该方法能有效地对特定装甲目标进行实时精确识别。

网络与通信

一种融合话题和行为的在线问答社区领域专家发现方法

李科霖

2018, 0(09):  72.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.015

摘要 ( 173 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

根据在线问答社区中答案的产生过程，提出一种“问题-回答者-话题”(Question-Answerer-Topic, QAT)模型，对“问题-回答者对”(question-answerer pair)的领域话题分布进行建模，并结合社区中的点赞行为，融入用户在每个问题下答案的获赞数据，计算用户在领域话题分布下的专业水平，最后结合链接分析的方法，提出一种主题敏感的PageRank改进模型，最终得到每位用户在领域话题下的专家得分。基于中文在线问答社区知乎网的人工智能领域真实数据集进行实验和对比分析，实验结果表明，本文提出的领域专家发现方法明显优于其他现有方法。

面向新浪微博的意见领袖挖掘算法

刘俊杰1，马 畅2，邵维龙2，韩东红2，夏 利2

2018, 0(09):  80.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.016

摘要 ( 244 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

当前的影响力分析算法大多基于网络拓扑结构或用户交互信息，然而单一方面的方法会使挖掘结果出现较大的偏差，目前缺乏全面准确的影响力挖掘方法。本文通过对传统PageRank算法进行扩展，提出一种面向新浪微博的基于用户交互度连接属性的TCRank算法；其次设计了3种微博意见领袖特征指标，并对其加权求和用于意见领袖候选集的精化操作；同时提出一种基于卷积神经网络模型的情感支持度的意见领袖抽取算法，对意见领袖候选集进行最终排名。最后，通过实验验证所提出算法的有效性。


基于地理位置的无人机网络分段优化路由算法

傅 伟,周新力

2018, 0(09):  87.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.017

摘要 ( 202 )  

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在无人机网络中，由于节点具有较强的移动性，导致网络空洞出现的可能性和随机性增加，一般的地理辅助路由协议往往无法满足网络需求。为此，本文提出一种基于包回传的分段优化机制。该机制根据路径采取的转发策略设置分段点，在后续通信回传的过程中对绕行部分进行优化，及时应对已存在或新出现的网络空洞，同时考虑实际情况下无人机的巡航能力，按照实际应用需求，设计更为合理的节点选择判据公式。仿真表明，本文算法与普遍应用的GPSR算法及改进算法BOPF算法相比，能够优化传输路径，降低端到端时延，提升网络性能。

一种海云协同媒体服务系统副本放置算法

包沙如拉1,2，孙 鹏1,2，韩 锐1,2，郭志川1,2

2018, 0(09):  93.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.018

摘要 ( 143 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对海云协同媒体服务系统中节点的内容副本放置问题，基于相邻节点协作分发机制，以优化节点之间的传输代价为目标，提出一种基于时间匹配度的副本放置算法（Replica Placement based on Time Matching algorithm, RPTM），通过在启发式贪婪算法引入表征节点动态特性的时间匹配度因子，降低节点动态特性带来的影响。仿真结果表明，与现有算法相比，邻域分组海端节点间传输代价降低10%~31%。


基于灰色理论的网络搜索频度数据分析

李 斌1，吴庆涛2

2018, 0(09):  98.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.019

摘要 ( 166 )  

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数据分析是将描述性的、诊断性的、预测性的和规定性的模型用于数据，来回答特定的问题或发现新的见解的过程。本文以百度搜索指数为平台，以“三门峡职业技术学院”为搜索关键词，利用网络爬虫软件截取2012-2017年6年中的百度热词周搜索点击次数，通过灰色预测模型分析得出年度对应时间周的周搜索次数预测方程，经与一元线性回归模型预测值对比后判决预测方程合理有效，预判出以后2个年度的关键词搜索次数。最后通过数据图表分析“三门峡职业技术学院”作为百度搜索关键词有着显著的时间特征：一是总搜索次数每年呈递增趋势，二是在一年内的各周峰谷值有着明显的起伏规律，结合百度指数平台对关键词的周期搜索分布进行分析，提出相应的应对方法。

农业气象物联网数据采集系统

琚书存1,2，程文杰1,2，徐建鹏1,2，周鹿扬1,2，朱雅莉1,2，王 杰1,2，伍 琼1,2

2018, 0(09):  105.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.020

摘要 ( 185 )  

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设计一套基于STM32嵌入式微处理器的农业气象物联网数据采集系统，包含微处理器、系统供电模块、数据采集模块、GPS模块、无线通信模块、外部Flash存储器和LCD触摸显示屏等部分。系统在安徽省56个市县进行了监测实验与示范，结果表明：监测基站与软件平台运行稳定；采集的农业气象数据基本完整，没有出现明显的数据包缺失情况；数据变化的趋势与当地的农业气象信息一致，且与利用实验室标准仪器检测结果偏差较小，能够准确地监测农业生产现场的农业气象情况。

应用与开发

基于学习的核偏最小二乘法优化扩展卡尔曼滤波

白晓波1，邵景峰1，和 征1，田建刚2

2018, 0(09):  110.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.021

摘要 ( 204 )  

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为了解决非线性系统参数不确定和噪声信息不准确导致EKF随时序估计误差较大的问题，利用核偏最小二乘法与系统方程参数和噪声信息无关的特点优化EKF。先将量测数据和EKF的收敛估计作为学习样本，建立KPLS预测模型，然后，融合KPLS和EKF的预测值进行状态估计；同时，若状态估计的收敛判据为真，将估计值作为学习样本，并利用滑动窗口更新KPLS核矩阵，使KPLS能时序预测；若收敛判据为假，则更新量测协方差。最后，通过实验仿真的方法，分析KPLS-EKF算法的收敛性和性能。实验结果表明：KPLS-EKF能够有效地解决非线性系统参数和噪声信息不准确导致的EKF误差较大的问题。

基于延时互相关的正弦信号频率估计方法

闫隆基，肖 玮，陈 鹏

2018, 0(09):  118.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.022

摘要 ( 228 )  

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为提高非整周期采样信号的频率估计精度，提出一种基于延时互相关的正弦信号频率估计方法。首先，截取一段采样信号及其等长度延时信号；其次，对2段信号做互相关运算，并构建不包含误差项的误差校正信号；然后，对误差校正信号进行频率粗估计，并生成参考信号；最后，根据柯西-施瓦兹不等式构造误差函数，通过最小化误差函数得到频率精估计值。仿真实验结果表明：该方法能有效降低非整周期采样的影响，提高频率估计精度，其估计精度优于同等条件下基于自相关的频率估计方法，使得频率估计值的均方误差更接近克拉美罗下限。

基于联合特征学习的多尺度卷积#br# 神经网络在外汇交易市场中的应用

陈希远，朱 佳

2018, 0(09):  122.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.023

摘要 ( 216 )  

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卷积神经网络（CNN）已经引起了计算机视觉领域的变革。本文探讨CNN的一个具体应用：已知价格在过去一段时间内的波动图后，利用CNN对外汇市场的价格进行预测，然后将预测结果用于外汇交易，最终获利。采用联合特征学习机制，创建一种新的可处理多种特征的多尺度CNN应用框架。实验结果表明，相比于只考虑图像特征的传统CNN及其他机器学习算法，本文算法的实用性更强。