计算机与现代化

王云，李丛

2019, 0(12): 1. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.001

摘要 ( 225 )

PDF (826KB) ( 150 )

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针对传统Apriori算法挖掘警情数据的缺点，提出一种改进的Apriori算法。该算法首先在关联规则发现阶段引入权值参数，设计支持度阈值函数，以挖掘不常发生的重大案情发生规律；然后提出一种压缩矩阵优化算法，将数据压缩存储在只有0或1的矩阵中，并用2个数组来记录矩阵中每一行及每一列1的总数，可多次压缩矩阵，提升挖掘效率；最后将改进的算法用于实际的警情数据挖掘分析，给出关联规则挖掘结果。实验表明，改进算法不仅执行效率较传统算法有所提升，且针对警情数据的挖掘结果准确性也有所提高。

基于Kriging模型的铁路棚架结构失效预测

秦鹏霄

2019, 0(12): 6. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.002

摘要 ( 148 )

PDF (1758KB) ( 379 )

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为研究铁路棚架结构在受到断裂导线的冲击作用下是否失效，提出基于Kriging模型的铁路棚架结构失效预测方法。首先建立棚架结构的有限元模型，用于仿真计算棚架在极限载荷下的应力；然后，提出采用Kriging模型对棚架结构在极限载荷下的破坏区域进行预测；最后，利用K折叠交叉验证方法对所建立的Kriging模型的精度进行验证，并与径向基函数（Radial Basis Function, RBF）模型预测精度进行对比。结果表明，所提出的基于Kriging模型的铁路棚架结构失效预测方法具有更高的预测精度，可应用于指导铁路棚架的结构设计。

一种结合专家信任的POI推荐算法

桂易琪，田星晨

2019, 0(12): 10. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.003

摘要 ( 186 )

PDF (1301KB) ( 121 )

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针对目前的POI(point-of-interest)推荐算法未能很好地处理签到数据稀疏的用户的推荐问题，提出一种结合专家信任的POI推荐算法。根据用户签到信息，选取一定时空范围内的用户签到数据，结合签到次数和签到范围的影响来选取专家用户并进行推荐，同时使用核函数来对推荐结果进行优化，得到最终的Top-N推荐列表。实验结果表明，该算法在召回率和准确率上都有所提高。

基于Logistic映射的新型混沌简化PSO算法

杨万里1,2，周雪婷1，陈孟娜1

2019, 0(12): 15. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.004

摘要 ( 255 )

PDF (1243KB) ( 221 )

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针对基本粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢、收敛精度差等问题，提出一种基于Logistic映射的新型混沌简化PSO算法(CIW-SPSO)。该算法引入混沌理论使惯性权重具有混沌搜索能力，同时使学习因子随寻优过程呈正弦函数变化，降低算法陷入局部最优的概率。使用6个经典测试函数进行仿真测试，结果表明：本算法收敛速度快，收敛精度高，能避免陷入局部最优，提升算法优化性能。

基于biRNN的海军军械不均衡文本数据集处理方法

齐玉东1，丁海强1，赵锦超2，孙明玮1

2019, 0(12): 21. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.005

摘要 ( 207 )

PDF (900KB) ( 159 )

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传统的不均衡数据集处理方法存在人工设置特征繁琐、普适性差等缺陷，难以适用于海军军械不均衡文本数据集处理。针对此问题，本文提出一种基于biRNN模型的海军军械不均衡文本数据集处理方法。通过biRNN模型自动学习文本序列特征，以双向文本序列预测方式扩展少数类文本，达到文本数据均衡目的，并在均衡数据集的基础上将整个文本数据集进行扩充。分别对原始数据集、均衡数据集、扩充数据集进行文本分类实验，实验结果表明，基于biRNN的不均衡数据集扩展方法对原始数据集进行均衡、扩展处理能够有效提高文本分类的性能。

基于差分进化算法的面目标瞄准点寻优

鄂翔南1，刘泽平2，张子晔3

2019, 0(12): 27. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.006

摘要 ( 203 )

PDF (648KB) ( 133 )

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瞄准点的寻优选取是导弹火力筹划的核心理论问题之一。针对此问题，本文基于矩形面目标毁伤面积计算设计评价函数，利用差分进化算法原理对面目标的瞄准点坐标进行实数编码，并设计差分进化算子，建立面目标瞄准点寻优模型。通过设计面目标计算实例对模型进行验证，实验结果表明，差分进化算法的稳定性较强且具有较好的操作性，模型求得的瞄准点可信度较高，能够提升导弹打击效果并降低打击成本，为火力筹划中瞄准点寻优提供了新方法。

Spark平台的分布式阶段自适应关联规则挖掘算法

石慧1，陈恩2

2019, 0(12): 31. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.007

摘要 ( 197 )

PDF (1277KB) ( 129 )

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为满足日益增长的海量数据挖掘需求，迫切需要设计一种能够在多台机器上运行的分布式关联规则挖掘算法。Apriori这种高度迭代算法在Hadoop平台上运行时每次迭代执行大量的磁盘I/O操作，大大影响并限制了算法的运行效率。本文利用Spark对分布式计算内置支持的特点，在Spark平台上设计并实现一种分布式关联规则挖掘算法，称为阶段式自适应挖掘算法(Staged Adaptive Apriori)。算法使用自适应的数据集部分处理的策略对频繁项集进行高效挖掘，在每次迭代前初步评估执行时间，并采用较为合适的方法来减少时间和空间的复杂性，是一种基于数据集性质的自适应关联规则挖掘算法。实验结果表明了算法的有效性。

基于脆弱点分析的故障注入技术

卫津逸，徐珞，戴文博

2019, 0(12): 39. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.008

摘要 ( 193 )

PDF (1131KB) ( 117 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对分布式系统规模愈发庞大的现状，提出故障搜索策略——脆弱点辅助识别算法，结合常见故障模式的故障注入模型，研究基于脆弱点分析的故障注入技术，用于搜索指定故障范围内的故障组合，从而能够快速、有效地进行故障注入，提升测试效率。

基于饱和系统随机共振的图像去噪算法

殷学杰，马玉梅，潘振宽

2019, 0(12): 44. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.009

摘要 ( 177 )

PDF (3501KB) ( 150 )

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利用随机共振（SR）机制，在传输相关信号的非线性系统中加入噪声，在输出端信号可被增强。本文提出一种基于动态饱和非线性系统随机共振的图像去噪算法，首先将图像重采样为一维信号，并调节动态饱和非线性系统的参数，使之达到最优，使动态饱和非线性系统能够产生随机共振。相比一维随机共振，二维随机共振的图像复原效果更接近于原图，输出图像的直方图和峰值信噪比(PSNR)，也明显优于一维随机共振。相比于传统滤波方法，饱和系统的去噪效果更好，同时对于噪声强度的变化具有较好的鲁棒性。

基于多特征融合的车辆阴影检测与去除

王威，李志华，吴世宇

2019, 0(12): 49. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.010

摘要 ( 155 )

PDF (1801KB) ( 135 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

基于ViBE目标检测算法，融合交通监控视频中车辆的边缘与颜色特征，提出一种基于多特征融合的算法，实现对复杂交通场景中车辆阴影的检测与去除。通过ViBE提取前景目标，采用串行融合方式检测阴影。首先在传统的基于边缘特征检测阴影的基础上，利用水平集方法代替水平垂直填充，实现多个前景目标内部边缘的快速填充。在获取候选的阴影区域后，结合HSV颜色特征以及形态学处理等操作，以达到更好的阴影去除效果。通过对不同的视频图像序列进行测试，表明提出的多特征融合算法能有效去除投射阴影，且优于单个特征方法，适用于复杂的交通场景。

基于鉴别性低秩表示的2阶段人脸识别算法

崔娟娟1，张蕾1,侯谢炼2，陈才扣2，张海燕1

2019, 0(12): 55. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.011

摘要 ( 188 )

PDF (929KB) ( 111 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对图像训练样本中存在噪声等情况，提出一种基于鉴别性低秩表示的2阶段人脸识别算法。该算法第1阶段是对所有训练样本进行低秩处理，筛选出M类与测试样本最相近的样本用于粗分类；第2阶段使用第1阶段筛选出来的样本做鉴别性低秩表示处理，并使用稀疏线性表示进行精细分类，决定测试样本最适合的类标签。本算法结合了低秩算法与稀疏算法的优点，在标准人脸库上的实验表明本算法表现优越。

基于教室监控视频的学生位置检测和人脸图像捕获算法

胡骞鹤1，方书雅1，刘守印1，李纪平2

2019, 0(12): 60. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.012

摘要 ( 176 )

PDF (2846KB) ( 138 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

实现一个基于课堂监控视频的学生位置检测和学生人脸图像获取系统。本系统由一个定焦全景摄像机和一个PTZ(平移(Pan)、倾斜(Tilt)、变焦(Zoom))摄像机组成。首先利用全景摄像机获得教室全景图像，针对实际课堂环境中的光线突变，提出基于帧间差的异常光线排除算法，实现异常光线监测和动态空教室图像检测与存储；使用HR网络结构对全景图像进行人脸检测，得到人脸检测框集合；针对非约束环境中学生因姿势变化和人脸遮挡、全景图像分辨率低等因素引起人脸信息缺失而导致人脸检测漏检问题，提出基于人体头肩特征的加权运动目标检测算法，得到目标检测框，提高人脸信息缺失的学生位置检测率；针对多种检测框的大量冗余，提出多种检测框加权融合算法，有效减少检测框的重复，得到学生人物检测框集合。然后，将学生人物检测框包含的位置信息传递至PTZ摄像机控制子系统，使PTZ逐个聚焦目标学生，捕获到清晰的学生人脸图像，为后续的人脸识别提供高质量的图像。

基于卷积神经网络与集成学习的交通标志识别

刘树艺，李静，胡春，王伟

2019, 0(12): 67. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.013

摘要 ( 279 )

PDF (2182KB) ( 197 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为提高复杂情况（如遮挡、透视畸变等）下交通标志识别的精度，提出一种有效的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与集成学习的交通标志识别方法。首先通过融合颜色分割、形态学处理、形状检测等多种方法分割出交通标志，然后利用卷积神经网络对其特征进行提取并分别采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和Softmax多类分类器对其进行识别，最后将2种分类结果进行集成作为最终的识别结果。实验结果表明，本文算法可有效提高复杂情况下交通标志识别精度，整体上具有较高的性能。

基于全卷积神经网络的船舶检测和船牌识别系统

李兆桐，孙浩云

2019, 0(12): 72. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.014

摘要 ( 358 )

PDF (3550KB) ( 193 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

船舶检测与识别对于港口智能监控，实现港口资源的有效管理具有重要意义。由于复杂的船舶轮廓、船牌位置不固定、船牌文本类型复杂多样和船牌文字个数不确定等因素，使得船舶的检测和识别非常具有挑战性。本文提出一种基于全卷积神经网络的船舶检测与识别方法：SDR-FCN。SDR-FCN利用本文提出的船舶检测算法SDNet进行船舶检测定位，然后利用本文提出的船牌文本检测算法PDNet进行船牌文字检测，最后利用具备在线自适应性的分类器OA-Classifier进行船牌分类识别。OA-Classifier综合了AIS（船舶自动识别系统）反馈的信息，提高了分类器的识别精度。实际SDR-FCN部署运行表明，它能够以较高的精度可靠地工作，满足实际应用。

基于Aspen Plus的酸水汽提模拟

解娅男1，李复2

2019, 0(12): 78. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.015

摘要 ( 219 )

PDF (3751KB) ( 83 )

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煤气化工艺所生产的合成气，经过一氧化碳变化装置会产生含有少量酸性气的废水，直接排放会污染环境并造成资源浪费，增加酸水汽提-硫磺回收装置可以有效解决该问题。本文应用Aspen Plus对某大型石化行业酸水汽提装置进行模拟，将模拟结果与设计值进行对比分析，研究酸水汽提装置的工艺流程，并且根据建立的酸水汽提模型，对此工艺进行深入讨论，研究并分析几种操作工况对结果的影响，为酸水汽提工艺的优化提供参考。

文字识别在虚拟导游系统中的应用研究与实现

李梵若，韩莹，代广斌，冯天歌，胡琳

2019, 0(12): 83. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.016

摘要 ( 152 )

PDF (1036KB) ( 127 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

随着虚拟现实和增强现实技术的不断发展，其在旅游业中的应用也愈发广泛，在虚拟导游应用不断普及的情况下，使用文字识别技术代替传统的GPS定位和无线射频技术来实现用户的定位，具有抗干扰性强、定位准确、定位效率高以及使用范围广泛等优点。本文以校园虚拟导游系统为例，以Unity 3D为开发平台，C#为开发语言，应用基于外观信息的目标切割的算法，通过预制文字识别库以及设计文字识别过滤器，实现自然场景的文字识别，通过识别出来的文字判断当前场所的名称和位置，快速、准确地加载对应场所的场所介绍等虚拟信息。通过实验验证，本系统所使用的自然场景中文字识别技术不仅具有识别速度较快和准确率较高的特点，并且可为虚拟导游系统提供一种用户定位方法。

基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法

成雨含1，张友讯2，孙科学2

2019, 0(12): 88. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.017

摘要 ( 136 )

PDF (1708KB) ( 117 )

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多路心音信号不仅比单路心音信号涵盖更多关于总体的特征，而且能够弥补单路心音数据携带的信息量可能不充分的缺陷。利用笔者自主设计的4路心音传感器，初步建立一个小型4路心音数据库。基于这个数据库，首先阐明多路心音信号的特点，论述心杂音与听诊位置的关系；然后分别提取心音的单路和4路能量熵系数、4路心音互信息作为有效特征数据集，利用PCA对能量熵特征进行降维处理，获得串行特征；将相关性特征和互信息特征从实向量空间拓展到复向量空间，进行并行融合，获得并行特征；最后将串行并行特征再次融合成为多元优化组合特征。这种融合策略，具有针对性强，凸显差异性的优点。仿真实验结果表明，由多路心音信号获取的多元优化组合特征表征效果明显优于单路心音信号的特征表征效果，不仅有益于分类模型的构建，而且对实现先心病的快速筛查，提高分类识别率具有积极的意义。

一种面向反馈网络的因果特征选择算法及其应用

彦逸，李波，陈守明，林强，黄巨涛，温柏坚

2019, 0(12): 95. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.018

摘要 ( 227 )

PDF (930KB) ( 197 )

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针对2种主流的基于马尔科夫毯（Markov Blanket）和基于信息理论（Information-theoretic）的特征选择策略无法有效解决具有反馈机制的多层网络下的问题，提出一种面向反馈多层网络的因果特征选择方法。该方法首先利用D-separation准则找到目标节点T的邻居节点，即邻居特征Ne(T)，然后对目标节点与其余特征求互信息，找出互信息靠前的且不被集合Ne(T)中元素D-separation的特征集合R，最后合并Ne(T)和R即为目标节点对应的特征。该方法有效地避免了基于马尔科夫毯的在反馈网络下特征选择错误和多层网络下最大互信息的特征选择错误的问题。与2种经典的策略在大型电力营销系统中典型告警预测进行对比，相较于主流的特征选择方案，实验结果均表明该方法对于电力营销系统的预测告警特征选择更加有效。

基于层次分析法的电力通信传输设备在线监测

李建路1，徐立坤1，陈海平1，王林1，朱鹏宇2

2019, 0(12): 101. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.019

摘要 ( 117 )

PDF (1389KB) ( 96 )

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基于状态感知综合考虑通信设备各动、静态数据，结合运维管理经验，利用历史缺陷和检修、当前性能值和状态值等历史和实时数据，重点开展运行环境和设备状态关键参数对传输设备寿命影响的研究。构建传输设备健康状态评价模型及算法，感知通信传输设备当前状态，实现通信传输设备健康状态评价及各参数对寿命影响研究。研究成果能指导设备运行、检修和技改工作，合理建设和调整通信网络，为电力通信传输设备全寿命周期管理提供支撑，提升通信运行管理水平。

一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算方法

庄天益，许国艳，孙洁，周星熠，朱进

2019, 0(12): 108. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.020

摘要 ( 225 )

PDF (1220KB) ( 104 )

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复杂网络中的关键节点，其重要程度一般要比非关键节点拥有更大影响力。目前已有的关键节点的关键度计算算法大多根据不同的衡量指标进行计算。针对适用于有向网络的关键节点挖掘算法较少且算法中不同衡量指标的结合不够严谨的情况，提出一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算算法。该算法通过贡献矩阵结合节点关联关系和节点的位置作为衡量节点关键度标准。在实验网络上的传播实验表明，相较于基于关联关系关键节点挖掘算法（RelaCentrality）来评估关键节点重要性，该算法在挖掘关键节点的过程中效率更高，并且所挖掘得到的关键节点在网络中对信息的传播更为广泛。

基于深度Q网络的电力工控网络异常检测系统

王竹晓，张彭彭，李为，吴克河，崔文超，程瑞

2019, 0(12): 114. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.021

摘要 ( 185 )

PDF (991KB) ( 94 )

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电力是指以电能作为动力的能源，完整的电力系统包括发电、输电、变电、配电和用电等环节。电力是关系国计民生的基础产业，电力供应和安全事关国家安全战略，事关经济社会发展全局。工业自动化和控制系统（简称“工控”）作为电力的感官和中枢神经系统，确保其网络安全，使其始终处于稳定可靠运行状态，对于保障电力安全运营至关重要。由于大部分网络都是高度互联的，因此都易受到网络攻击的威胁。虽然基于网络的入侵检测系统可以将入侵警告和安全响应进行很好的结合，但是随着技术的不断发展，攻击变得越来越普遍且难以检测，其中逃逸技术就是这类技术的一个代表，它可以通过伪装修改网络数据流以此来逃避入侵检测系统的检测。结合所学知识和电力工控网络的特点，提出一种基于深度强化学习的电力工控网络入侵检测系统，深度强化学习的算法融合神经网络和Q-learning的方法来对网络中的异常现象进行训练，通过训练使系统能及时地检测出入侵行为并发出警告。

基于分数阶Rossler混沌序列的图像加密

张毅，王波

2019, 0(12): 119.

摘要 ( 151 )

PDF (1734KB) ( 82 )

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图像加密在当前信息安全堪忧的背景下显得尤为重要。传统加密方法是利用整数阶混沌序列或者其它低维离散序列的一个或者多个系数作为密钥对图像信息进行加密，由于加密序列相对简单且密钥空间较小，导致安全性不佳。本文提出基于分数阶Rossler混沌序列的图像加密算法，该算法以分数阶Rossler混沌系统的阶次和系统参数作为密钥，增大了密钥空间，而分数阶混沌系统特有的记忆特性，有效地增加了混沌序列的复杂性，使其在图像加密上更具安全性。

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