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当期目录

    2018年 第0卷 第12期    刊出日期:2019-01-03
    网络与通信
    多传感器系统含状态约束的分布式并行卡尔曼滤波算法
    李国平,邢建春,王世强
    2018, 0(12):  1.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.001
    摘要 ( 200 )  
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    基于群智能建筑系统,提出一种含有状态约束的并行式卡尔曼滤波算法。算法通过物理约束建立方程,利用相邻节点间的约束关系和投影法计算出含有状态约束的卡尔曼滤波估计值,从而达到故障诊断与数据校核的目的。算法基于的分布式结构采用传感器网络节点的形式,每个节点有自身处理系统而不需要任何中心节点或中心通信设施。因此,本文提出的算法具有完全分布性,允许在多个测量节点之间独立计算。本文详细论述算法推导过程,并通过软件仿真与硬件测试,验证了算法的并行性、准确性和稳定性。
    基于改进布谷鸟搜索算法的LEACH协议
    杨晓琴
    2018, 0(12):  7.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.002
    摘要 ( 182 )  
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    LEACH协议是一种低能耗自适应的无线传感器网络聚类层次算法。它存在着随机选取簇头、不考虑节点剩余能量和节点位置等缺点。针对这些问题,本文提出一种基于改进布谷鸟算法的LEACH协议。布谷鸟算法(CS)是一种新型的智能优化算法。为了提高算法的局部搜索能力,对标准的布谷鸟算法进行改进:1)引入权重系数,调整算法收敛速度;2)所有个体从优到差进行排序,排序后将种群分为2部分,这2部分个体选择不同的飞行方式,避免较优个体陷入局部最优。改进后的协议将簇头选择过程分为临时簇头优化和形式簇头选择。首先,利用传统LEACH协议生成临时簇头,然后基于MCS对簇头进行优化,根据节点剩余能量选择形式化簇头。实验结果表明,与LEACH相比,新算法能有效平衡网络负载,提高能源的利用率,延长网络的生命周期。
    基于空时压缩感知算法的蜂窝流量预测
    吴 佳1,赵 云2,张丽娟3,宋 文2
    2018, 0(12):  11.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.003
    摘要 ( 160 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对蜂窝网络中,基站发射功率不能有效根据小区内峰值流量实时调整而造成蜂窝网络能量浪费这一问题,提出一种基于阈值控制的正则化正交匹配追踪(BT-ROMP)蜂窝流量预测算法。该算法利用小区内用户行为在时间与空间上的周期平稳变化特性,构建蜂窝流量块稀疏模型;利用阈值有效筛选出正则化漏掉的次优原子,扩大原子候选集,达到减少算法迭代次数与提高重构精度的目的。仿真结果表明,本文算法较正则化正交匹配追踪算法(ROMP),算法预测精度平均提高0.01。
    协作多点传输系统中基于图论的动态分簇算法
    陈 焦,康桂华,徐凯悦,曹 迪
    2018, 0(12):  16.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.004
    摘要 ( 164 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    在蜂窝移动通信系统中,小区间的干扰严重限制着小区边缘用户的性能,而协作多点传输(Coordinated Multi-Point,CoMP)技术可以显著减少小区之间的干扰并改善边缘用户的性能。为了提升小区边缘用户的数据传输速率,本文针对CoMP系统提出一种基于图论的动态分簇算法。该算法利用图论的方法建立蜂窝网络的拓扑结构图,通过对小区间干扰的分析,能够同时生成多个簇大小不固定的协作簇,解决了簇大小固定和依次分簇所造成的系统受限问题。仿真结果表明,相比于其他分簇算法,本文算法在改善分簇的性能的同时降低了计算复杂度,并提高了系统的和速率。
    基于深度学习的威胁情报知识图谱构建技术
    王 通,艾中良,张先国
    2018, 0(12):  21.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.005
    摘要 ( 781 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    随着网络威胁日益增多,威胁情报的知识图谱构建技术成为了网络安全领域的重要研究方向;然而,目前知识图谱构建技术对知识的获取缺乏快速性和准确性。针对这些问题,本文提出一种监督性的深度学习模型,对威胁情报的实体和实体关系进行自动化抽取,并通过图数据库进行知识图谱的可视化展示。实验结果表明,本文提出的基于深度学习模型对威胁情报实体和实体抽取的方法,在准确性上有着较大提高,为自动化构建威胁情报知识图谱提供有力的保障。
    应用与开发
    基于流媒体技术的教学视频服务平台设计
    徐 畅,陆 威,刘凯祥,陈 鹏
    2018, 0(12):  27.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.006
    摘要 ( 150 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对现有网络教学课程制作成本高、制作周期长的问题,设计基于流媒体技术的教学视频服务平台,教师可在完成课堂教学任务的同时进行课程直播和课程制作。本文平台采用Java SSM模式实现课程和直播计划的灵活编排,通过Wowza流媒体服务器完成课程的直播和点播。经实际应用,本平台实现了部分MOOC课程的制作,系统运行稳定,效果良好,为学生提供了一种新的学习途径,进一步提高了教学水平。
    基于模式挖掘的中小河流暴雨洪水模式库
    冯 钧,郭 涛,陈志飞
    2018, 0(12):  32.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.007
    摘要 ( 126 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    传统神经网络预测方法在水文领域已经有较成功的应用,但对于一些资料匮乏地区进行洪水预报时,由于训练样本的缺失,模型参数难以满足要求,使用这些方法预报结果往往并不理想。本文提出构建适用于待预报流域的暴雨洪水模式库的新思想,对该流域历史水文数据进行符号化模式挖掘处理,然后通过分析频繁模式和洪水流量水文时间序列,完成中小河流暴雨洪水模式库构建。使用具有中小河流典型特征的昌化流域的历年水文数据进行实验,实验结果表明,采用本文模式挖掘方法构建中小河流暴雨洪水模式库,并利用模式库快速预报未来洪水流量过程线走势,具有准确性和流域适用性。
    一种在线测试集约减方法
    张晨光,徐 珞,李 宁
    2018, 0(12):  40.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.008
    摘要 ( 175 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对测试集约减问题,提出一种在线测试用例集约减方法。将测试集约减嵌入测试生成流程内,作为测试生成的重要步骤,为测试生成提供筛选测试序列和测试约束的作用;同时测试生成过程恰好为测试集约减提供了测试序列与测试目标之间的满足关系,避免因测试需求之间复杂满足关系产生的冗余。与现有的测试生成方法进行比较,结果表明本文方法可以有效地提高测试集约减的效率和效果。
    基于AC自动机和地址概率模型的地址标准化算法
    刘 宇1,2,张敬会1
    2018, 0(12):  45.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.009
    摘要 ( 189 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    中文地址具有广泛的应用领域和应用价值,地址标准化是地址编码的基础,而地址编码技术是利用好地址数据的重要一环。本文基于双数组的极速多模式匹配的trie树来进行初步分词和词性标注,利用最长后缀匹配能够非常快速地找出包含行政区划的地址元素,以此为基础可以将地址切分成不同地址元素并标注等级,建立地址向量模型(AVSM)。将AVSM中行政区划部分地址数据进行条件组合,找出可能的行政区划候选值。采用余弦相似度算法,计算出最佳的行政路径。对于后续非行政区等级元素,使用概率地址模型对各等级元素进行概率统计,利用贝叶斯求出最佳的组词概率,进一步处理其它各个级别的地址。最后通过有限状态机能够对整个地址等级进行各级元素的隶属调整和实现不同等级具体修复方法。该方法能够保证在海量的地址数据中实现快速切分的同时对行政缺失的地址数据进行补全,利用关键词和概率模型有效地识别登录词,兼顾分词性能和可维护性。
    一种用于供电服务评估的多模态多任务框架
    沈 然,林恺丰,吴 慧
    2018, 0(12):  51.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.010
    摘要 ( 154 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    应用神经网络进行电力服务中的语音情感分析和文本诉求分类是一种新颖的算法。相比于传统的方法,它避免了特征工程的做法,不需要人为进行特征选择,同时可以学习到更鲁棒的特征。受多任务学习的启发,本文设计一种多模态多任务的模型,可对语音和文本2种不同模态的数据进行处理,一方面使用情感分析来进行供电服务评估,另一方面引入用户诉求分类,用相似的任务提高单一任务的性能。实验表明,本文模型在单个任务上的结果与目前最好的模型结果接近。
    算法设计与分析
    一种面向非均衡分类的随机森林算法
    沈智勇1,苏 翀1,周 扬1,沈智威2
    2018, 0(12):  56.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.011
    摘要 ( 127 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    随机森林算法是一种简单、有效的集成学习算法。它通过自助法和随机化特征子集的方式增加了集成分类的多样性,进而构建出比Bagging和Boosting更精确的集成分类器。然而,当面对非均衡分类问题时,其建树所使用采用的分裂指标——Gini指数被证明对类分布敏感,这在一定程度上降低了随机森林的分类精度。本文提出一种使用K-L距离作为分裂指标的随机森林。实验采用ROC曲线下面积(AUC)作为分类性能评价指标,通过在低度非均衡数据集和高度非均衡数据集上分别与随机森林、平衡随机森林以及基于Hellinger决策树的Bagging集成分类器相比,K-L随机森林不仅在70%以上的实验数据集上优于其他分类器,而且其平均AUC值也优于其他分类器,分别为0.938、0.937。上述实验结果表明:使用K-L距离作为分裂指标可以有效提高随机森林处理非均衡分类问题的分类性能。
    基于传递距离的谱聚类算法
    戴天辰1,顾正弘2
    2018, 0(12):  61.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.012
    摘要 ( 133 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    谱聚类算法受到度量中尺度因子的影响,同时传统谱聚类算法通过欧氏距离度量样本间相似性也不准确。针对上述问题,提出一种基于传递距离的谱聚类算法。算法首先通过改进传统谱聚类中的度量方式,用基于传递距离的度量方式度量样本间相似性,并构建传递矩阵,接着用传递矩阵做相似度变换构建拉普拉斯矩阵,最终通过求特征值和特征向量完成聚类。基于传递距离的谱聚类算法在人工数据集及UCI数据集上均取得了良好的聚类结果,具有较好的鲁棒性和有效性。
    基于SALSA的社交网络重要节点发现算法
    曾 竟
    2018, 0(12):  67.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.013
    摘要 ( 165 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    社交网络中重要节点的发现研究具有较大的实际意义与价值。考虑社交网络中用户作为节点所包含一些特有的属性,通过将用户的社交行为划分强/弱关系的方式对社交网络拓扑结构的关系边进行补充,提出一种基于SALSA算法的加权算法WSALSA来发现社交网络中的重要节点。采用部分新浪微博真实数据进行实验及验证,对比PageRank、HITS和SALSA算法得到的节点影响力排序结果在SIR模型中的传播能力,结果表明WSALSA算法与SIR排序结果的斯皮尔曼相关系数值更高,对社交网络中节点重要性的评估更加准确。
    人工智能
    基于GRU+LDA的群聊主题挖掘
    汤 鲲1,2,陈思思1,3
    2018, 0(12):  72.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.014
    摘要 ( 175 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    社交网络发展迅速,即时消息系统已成为人们日常生活中必不可少的沟通交流工具。在线群聊能使人们迅速交流生活、技术及工作等信息,但是由于群聊信息更新较快,大量的信息导致跟进群聊话题是困难的。传统的主题挖掘模型不能很好地适用于群聊文本的挖掘。通过对群聊文本的特征进行分析,提出一种基于GRU和LDA的群聊会话主题挖掘(GLB-GCTM, GRU and LDA Based Group Chat Topic Mining)模型,解决了传统主题模型不能解决的词语顺序问题。首先,假定每个文档有一个基于高斯分布的主题向量,然后根据GRU原理产生每个词的隐含状态,根据当前词的隐含状态的伯努利分布确定当前词是否为停用词,以决定所使用的语言模型。该方法使用笔者加入的10个QQ群最近3个月的群聊数据集进行试验验证,结合对比实验评估标准,该模型能够有效识别出群聊文本中的主题。
    基于VAE-DBN双模型的智能文本分类方法
    王 玮1,2
    2018, 0(12):  77.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.015
    摘要 ( 245 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    文本分类技术是信息过滤、搜索引擎等领域的基础,是当下研究热点之一。本文在介绍文本分类相关概念、深度学习相关模型的基础上,通过分析传统文本分类方法存在的不足,提出基于变分自编码器模型和深度置信网络模型(VAE-DBN)的双模型融合的文本分类方法。通过在相关语料集上的对比验证,表明该双模型方法能有效提高文本分类的准确性。
    图像处理
    基于萤火虫算法的无监督最小视觉差彩色图像分割
    孙 源,刘汉强
    2018, 0(12):  85.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.016
    摘要 ( 144 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对传统阈值分割算法中阈值个数的选择问题,提出一种基于萤火虫算法的无监督最小视觉差彩色图像分割方法。首先,从图像中自动获取差异性比较大的像素作为后续步骤的监督信息,随后,设计萤火虫算法对基于像素的邻域信息和最小视觉差理论的阈值进行优化选择,最后,采用峰值信噪比和概率边缘信息对分割性能相当的结果进一步评价进而选择最终的分割结果。对实际图像的分割实验表明,本文算法在分割效果上和鲁棒性都有了极大的提高。
    一种基于深度学习的改进人脸识别算法
    郑 健,王志明,张 宁
    2018, 0(12):  90.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.017
    摘要 ( 171 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对当前许多算法在非约束条件下特征判别能力不强、人脸识别性能不佳等问题,提出一种基于深度学习的改进人脸识别算法,通过训练多任务级联卷积神经网络,完成非约束图像的人脸检测和人脸归一化,提高训练图像的人脸信息,减少对模型的干扰。同时使用Softmax损失与中心损失联合监督训练模型,优化类内聚合、类间分散。实验结果表明,该算法提高了模型的特征判别能力,在LFW标准测试集上达到了较高的识别率。
    基于RPN和FCN的电力设备锈迹检测
    沈茂东1,周 伟1,宋晓东1,邓 昊1,马 超1,薛 冰2,张卫山2
    2018, 0(12):  96.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.018
    摘要 ( 237 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对电力设备在高温、高压、高流速条件下长期连续运行发生锈蚀隐患难以及时发现的问题,提出一种基于区域建议网络与全卷积神经网络相结合的对无规则锈迹进行检测的方法RPN-FCN。首先使用区域建议网络生成带锈迹的候选区域,然后对锈迹候选区域进行全卷积操作,从而在像素级别进行精确的分类定位。通过实验对比,结果表明本文提出的方法对于无规则的锈蚀检测更加准确有效。
    基于高低维度特征融合的双通道卷积神经网络
    文元美,罗志鹏,凌永权
    2018, 0(12):  101.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.019
    摘要 ( 237 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    为了充分利用图像中所隐藏的特征信息,提出将低级维度特征融合在全连接层,构建出融合了高低级维度特征的双通道卷积神经网络。首先构建一个传统的双通道卷积神经网络,在两通道上设置不同大小的卷积核,将双通道的池化层分别连接到全连接层,同时将两通道卷积神经网络的第一池化层提取的特征也直接送到全连接层,使提取得到的初级和高级特征图在全连接层上进行融合,融合后的数据输入到Softmax分类器进行分类。不同算法在fashion-mnist和CIFAR-10数据库上的对比仿真结果表明,本文模型获得了较高的分类准确率。
    一种抗噪的钢印打码字符识别方法
    周国华,商俊燕
    2018, 0(12):  106.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.020
    摘要 ( 121 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    针对总间隔支持向量机对噪声敏感的问题,引入pinball损失函数,提出基于pinball损失函数的总间隔支持向量机。同时提出噪声环境下的钢印打码字符识别方法,首先对钢印图像的字体进行预处理,然后使用基于pinball损失函数的总间隔支持向量机对图像特征进行分类。实验结果分析表明本文提出的基于pinball损失函数的总间隔支持向量机可以较好地应用于噪声环境下的钢印打码字符识别,在分类效果和ROC曲线指标上具有令人满意的效果。
    基于MRNSSD模型的遥感图像中飞机目标检测方法
    宋 萍1,2,3,许光銮2,3,周沿海4,郭 智2,3,闫梦龙2,3,张益霏2
    2018, 0(12):  110.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.021
    摘要 ( 90 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    飞机检测一直是遥感图像分析领域的研究热点之一,遥感领域现有的检测方法检测流程复杂,难以实现整体优化,同时对于背景复杂的区域或者飞机密集停靠的区域检测精度较低。针对上述问题,本文提出一种基于MRNSSD(Multiscale Residual Network Single Shot Detector)模型的端到端的飞机目标检测方法。该方法通过一个前置的深度残差网络提取目标特征,后面再连接由多个卷积层构成的子网络对目标进行检测和定位。本文检测方法融合多个特征层的信息,同时设计一系列候选框的长宽比,以实现不同规格飞机的精准检测。本文的检测方法将所有检测流程整合在一个网络中,完全摒弃了繁琐的候选框提取阶段,更加简洁高效。实验结果表明,在场景复杂的遥感图像中,该方法能够达到较高的检测精度。
    非刚性三维点云配准方法
    王 伟
    2018, 0(12):  116.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.022
    摘要 ( 317 )  
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    非刚性人体重建的关键步骤为三维点云的非刚性配准,本文针对点云的非刚性配准方法展开研究。三维人体配准分为原始深度图像的处理、对应点估计、点云配准过程。使用双边过滤对深度图像去噪,阈值法提取人体部分,应用向量场一致性算法进行对应点估计,并基于嵌入式形变模型构建基于法向量一致性正则项的配准模型。通过实验表明,本文方法加快了点云配准过程中的迭代速率,提高了点云配准精度,从而展现了本文配准方法的优势。