当期目录

2015年 第0卷 第8期    刊出日期：2015-08-08

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图像处理

改进的模板匹配显微细胞图像分割算法

葛 亮1,2，于 卡1,2

2015, 0(8):  1-7,12.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.001

摘要 ( 187 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

基于模板匹配的图像分割算法在显微细胞图像分割中具有很好的通用性。针对传统模板匹配显微细胞图像分割算法在创建模板集时会产生较多冗余模板，造成图像分割时间过长的问题，提出一种改进的模板匹配显微细胞图像分割算法。本算法在传统模板匹配算法的基础上，提取模板集的形状特征，并计算其相似度；然后在不影响图像分割准确率的情况下，剔除模板集中相似度过高的模板来精简模板集；最后利用精简模板集分割测试图像。通过对U2OS图像集和NIH3T3图像集进行实验,结果表明改进算法在保持准确率与传统算法相当的情况下，具有比传统算法更快的运行速度和更好的性能。

基于三维感兴趣区域和模糊聚类的肝脏肿瘤分割

金凯成,王 翊,郑申海,欧阳自鹏

2015, 0(8):  8-12.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.002

摘要 ( 190 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

肝脏CT图像往往存在着较多的噪声，且肝脏肿瘤的灰度与周围肝实质接近，边界模糊，分割困难。在对肝脏肿瘤分割时，传统的水平集方法对初始轮廓敏感，需要手动调整参数，时间复杂度较高。本文结合肿瘤的模糊性，提出基于三维感兴趣区域(三维ROI)和结合空间信息的模糊聚类的肝脏肿瘤分割方法。首先在三维选取肿瘤的初始感兴趣区域，再结合空间信息的模糊聚类方法进行分割，然后进行形态学操作，最后利用B样条水平集对轮廓边缘进行平滑。实验结果表明，本文提出的方法，操作简便，速度快，能较好地分割出肝脏肿瘤。

基于非经典感受野动态调整机制的图像表征计算模型

樊一娜,郎 波,黄 静

2015, 0(8):  13-18.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.003

摘要 ( 174 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为了寻求一种更好的通用图像表征方式，更好地为提取图像的高层语义服务，利用视网膜神经节细胞非经典感受野的生理机制，设计一种基于神经机制的图像表征网络层次模型，它模拟非经典感受野可以根据图像邻域之间的性质差异进行动态调整的生理机制，从而实现图像在神经层面上的内在表征，以方便进一步提取图像的语义。实验结果表明，与传统的利用单个像素对图像进行表征的方法相比，用神经节细胞非经典感受野来表征图像代价非常小，更重要的是，这种表征方式为图像的语义提取提供了一种基本的框架。

应用与开发

基于全景温度场的电力设备在线自动识别与诊断

吕 俊1，王福田1,2，汤 进1,2，罗 斌1,2

2015, 0(8):  19-23.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.004

摘要 ( 212 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为了解决在线自动识别电力设备并进行相应热故障诊断问题，提出一种基于全景温度场的变电站设备在线自动识别与诊断方法。首先，离线采集若干变电站的红外热像，通过基于SIFT特征的图像拼接方法对这些热像进行拼接，构建变电站全景温度场，并手动标注全景温度场中的设备。其次，对于一幅在线的包含特定设备的热红外热像，在已构建的全景温度场中通过特征匹配的方式自动定位该设备，进而有效地对设备进行识别，然后依据设备类型自动诊断热故障的发生。最后，在真实的变电站场景中进行实验，验证了本文方法的有效性和实用性。

基于主成分分析和Eros的邻近传播算法在金融数据集中的应用

廖洪一，王 欣

2015, 0(8):  24-28.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.005

摘要 ( 202 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

金融数据集的多维特性和高噪声特性使得对金融时间序列数据的分析难上加难，本文提出一种基于主成分分析和Eros的近邻传播的聚类算法。首先利用主成分分析方法对多变量的金融时间序

列数据进行降维处理,提取出主要特征值；然后使用基于Eros的近邻传播算法聚类对提取出的特征值进行分析。该聚类方法可以把数据集中的个体当作是原始数据的一个属性，通过迭代竞争达到最优，不

需要事先确定聚类数目。研究结果表明，这种集成算法大大降低了时间序列数据的维度，有很高的分类正确率，表明该聚类方法用于金融时间序列数据处理是有效可行的。
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基于Automation Studio的造纸机液压系统设计与仿真

吴新生1,2,阳东山3

2015, 0(8):  29-31,66.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.006

摘要 ( 150 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

液压系统给造纸机压辊提供稳定和可靠的压力来完成纸页的压榨脱水和压光。本文使用Automation Studio设计造纸机的液压系统，并对造纸机各压榨上辊的落下预压、加压和抬起复位等工作过程进行模拟仿真，仿真结果表明，设计的液压系统能以很好的压力稳定性和可靠性完成压榨工作。将设计的液压系统应用于造纸机，液压系统的运行效果基本与仿真结果相同。表明这种设计和仿真方法能准确地模拟实际液压系统的工作状态，它建模过程简单，运行参数调节方便，为液压系统设计及运行优化提供了一种好工具。
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基于元模型的HBase数据模型转换方法

覃嗣凤,顾 平,张 超

2015, 0(8):  32-37.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.007

摘要 ( 216 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

模型驱动架构方法（MDA）可以减少需求变更对软件开发的影响，提高软件开发效率和系统的可移植性、可维护性。本文在MDA思想的基础上，建立平台无关模型和平台相关模型的元模型，在元模型层次上提出UML类图模型到HBase数据模型的转换思想。最后，在ATL模型转换框架中实现UML类图模型到HBase数据模型的转换，证明了自动生成数据库目标模型和MDA在软件开发中的可行性。
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基于改进灰色模型和RBF优化模型的导弹贮存寿命预测

徐廷学1,朱会传2,董 琪2

2015, 0(8):  38-42.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.008

摘要 ( 192 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对导弹在贮存期间存在的故障数据量少、预测难度大的问题，在给出灰色模型和RBF神经网络优化模型的基础上，构建基于灰色模型和RBF神经网络优化模型的组合预测模型，并利用该模型对某型导弹贮存寿命进行预测。结果表明，组合模型对小样本数据具有较高的预测精度，克服了单一预测模型的不足，具有很强的实用性。
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基于Zynq芯片的图像处理系统平台设计

刘 宏，符意德

2015, 0(8):  43-47.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.009

摘要 ( 193 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

从芯片的角度深入分析当前图像处理系统的特点，针对当前基于ARM的嵌入式图像处理系统前端采集速度慢和中端图像处理算法不易采用FPGA硬件加速的缺点，为提高前端的采集速度，也为方便中端对各种图像处理算法进行FPGA硬件加速和后端传输显示的设计，选用内部集成有ARM+FPGA体系结构的Zynq芯片，利用软硬协同设计的方法完成图像处理系统平台原型机的设计，并分析该系统平台的性能。测试结果表明，系统平台的前端采集速度较单纯使用ARM芯片的方案提高了234倍，也为各种中端图像处理算法提供了可扩展的FPGA硬件加速通道，同时还为后端结果显示提供了良好支持。
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多标记学习研究综述

梁伟超,宋 斌

2015, 0(8):  48-56.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.010

摘要 ( 364 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

多标记学习不同于传统的监督学习，它是为了解决客观世界中多义性对象的建模问题而提出的一种学习框架。在该框架下，一个示例可以同时隶属于多个标记。经过十多年的发展，机器学习界已经出现了大量关于多标记学习的研究成果，并得到了广泛的应用。本文对多标记学习问题进行系统而详细的阐述，给出多标记学习的问题定义和评价指标，重点介绍多标记学习算法，并提出多标记学习进一步的研究方向。
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基于单片机的太阳能抽油机工作监测系统

陈雪松,张卉雨,赵子豪

2015, 0(8):  57-60.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.011

摘要 ( 194 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对当前采油行业中游梁式抽油机工作监测过程中需消耗大量人力物力资源的弊端，采用太阳能为系统供电能量来源，以单片机STC12C5A60S2为智能核心模块，设计一种抽油机工作监测系统在夜晚实时监测抽油机的工作状态。该系统不但实现了对抽油机的远距离监测，而且节能环保、小巧便携、造价较低，适合于油田地面开采的大规模使用。
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信息安全

一种抵御虫洞攻击的WSN定位算法

葛洁莉,刘 渊

2015, 0(8):  61-66.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.012

摘要 ( 160 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

DV-Hop是一种经典的无线传感网络节点定位算法，由于其简单性被广泛地应用于各种场所。然而，由于DV-Hop算法采用平均每跳距离使其较易受到虫洞攻击。针对此不足，本文对DV-Hop算法进行改进，首先根据虫洞攻击的特点，筛选出可疑虫洞，并确定虫洞的位置，用其节点之间的其他路径跳数进行替换；其次，引入二次定位的概念，在第三阶段将所有锚节点平均每跳距离取加权平均数；最后，采用该加权平均值作未知节点的平均每跳距离。实验结果表明该算法具备了较好的定位性能，定位误差较小，并且可以在一定程度上抵抗虫洞攻击。
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基于聚类合并的局部离群点挖掘算法在入侵检测中的应用

梅孝辉，龙 渊，张健博

2015, 0(8):  67-70.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.013

摘要 ( 135 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对网络安全数据的高维度特征问题，传统的基于聚类的检测算法不能有效发现网络数据中入侵行为细节。本文提出一种改进的DBSCAN离群点挖掘算法LDBSCAN-CM，首先在传统DBSCAN算法中引入局部离群点挖掘概念，计算候选对象的局部离群因子，生成若干个聚类；其次，为了提高挖掘效率，在聚类结果的基础上，进行聚类合并；最后，采用KDD Cup99数据集对改进算法在入侵检测中的应用进行仿真实验。实验结果表明，改进算法LDBSCAN-CM能保证较高的检测率和较低的误检率。
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基于组合模型的网络安全态势估计

张天丹

2015, 0(8):  71-74.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.014

摘要 ( 172 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为了获得更加理想的网络安全态势估计效果，提出一种基于组合方法的网络安全态势估计模型。首先收集网络安全态势样本，进行预处理得到学习样本，然后将训练样本集输入到BP神经网络进行学习，并采用布谷鸟搜索算法选择最合理的BP神经网络参数，最后通过仿真实验对模型性能进行分析。结果表明，本文模型大幅度降低了网络安全态势的拟合误差和预测误差，是一种科学、合理的网络安全态势估计模型，估计结果具有一定的实际应用价值。
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网络与通信

规则引擎在访问控制中的研究与应用

季开伟,乐红兵

2015, 0(8):  75-79.  doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.015

摘要 ( 120 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为将策略与机制分离的思想应用到访问控制模型，本文引入规则引擎技术，用规则来表示具体的访问控制策略，利用Java反射机制实现用户属性的实时加载和规则的动态执行，增强了规则引擎的灵活性，且通过对Rete算法的研究，提出基于多规则节点共享的规则匹配算法，提高规则匹配效率。
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异构环境下Hadoop推测执行算法

祁鹏年,朱 晋,郝君慧,许丰平

2015, 0(8):  80-83,88.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.016

摘要 ( 185 )  

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

研究和分析Hadoop推测执行算法在异构环境下性能较差的问题，在深入研究源码的基础上提出改进算法。该算法根据系统负载情况自动调节后备任务的执行，实现系统负载均衡。采用Zaharia提出的历史平均剩余完成时间来估计剩余时间，并使用剩余时间值大于20%的方法来判断掉队者，进而得到更精确的掉队者队列。该算法在一定程度上提高了异构环境中推测执行的性能。
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算法设计与分析

基于超链接和DOM结构树的网页标题实时抽取方法

张 兵1,汤 进1,2,罗 斌1,2

2015, 0(8):  84-88.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.017

摘要 ( 211 )  

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网页标题的正确抽取，在Web文本信息抽取领域有着重大意义。本文提出一种网页标题实时抽取方法。首先通过对目录型网页进行实时解析，接着采用基于超链接遍历的方法，并利用标题与发布时间的对应关系，最终获取对应目录型网页的URL及锚文本。若获得锚文本不是网页正文的标题，则获取主题型网页的HTML源码并构建网页DOM树。在此基础上，结合网页标题的视觉特点，深度优先遍历DOM树，正确提取网页正文标题。实验结果表明，本文提出的Web网页标题实时抽取方法，具有实现简单，准确率高等优点。
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社区问答系统中问题推荐机制

蒋宗礼，李立新

2015, 0(8):  89-92.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.018

摘要 ( 203 )  

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在社区问答系统中，每天大量涌现的问题导致用户很难寻找自己感兴趣并且擅长的问题进行回答。为了更好地解决这一问题，本文根据用户兴趣，将用户的活跃度指数融入推荐算法。实验结果显示，该方法在一定程度上提高了问题推荐的效率。
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基于概念与词根双特征互助文本分类模型

古 平,吴庭君,文静云

2015, 0(8):  93-97.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.019

摘要 ( 180 )  

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传统半监督文本分类方法，大多数建立在词根特征的基础上，忽略了语义特征的重要性，导致分类精度不高。考虑到语义对分类的影响，本文提出融合概念与词根双特征的文本分类模型。该方法以WordNet为本体库，在Co-training框架下，构造基于概念和词根的双分类器进行协同训练的分类模型。实验分析了新模型分类准确率和召回率，结果显示新模型相对于旧模型在这2方面都有提升，表明基于概念与词根双特征互助的新算法具有更高的有效性。
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基于径向基函数插值与SVM的协同过滤算法

詹增荣,曾青松

2015, 0(8):  98-103.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.020

摘要 ( 282 )  

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为了解决在推荐系统中由于数据的稀疏性导致协同过滤算法准确率低下的问题，提出一种混合径向基函数插值和SVM分类的协同过滤推荐算法。该方法先利用径向基函数插值方法对训练数据中缺失数据进行预测与填补，然后利用支持向量机方法根据插值后的数据来对未知数据进行预测，从而形成推荐列表为系统提供推荐服务。实验结果表明该方法克服了数据质量对推荐算法的影响，相比其他SVM方法具有更高的准确率和稳定性。
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信号控制下的动态路段行程时间模型

温凯歌

2015, 0(8):  104-106,111.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.021

摘要 ( 133 )  

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通过对车辆在路段上所处的状态不同，将路段行程时间划分成多个组成部分，并分别研究各部分的计算模型，提出一种新的动态路段行程时间模型。这种新的模型计算简单，能够适用于实际交通网络中对动态路段行程时间进行预测计算。通过算例的分析表明，在信号灯的控制下，车辆的动态行程时间是一个间断函数，其不仅仅与路段流量有关，还与该车辆进入路段的时刻以及控制信号设置有很大关系。
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基于图匹配的分层布局算法

赵玉聪,钟志农,吴 烨,景 宁

2015, 0(8):  107-111.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.022

摘要 ( 234 )  

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针对节点数目较大并且度数比较平均的无向图，根据分层扩展的思想，提出一种基于图匹配的分层布局算法（Graph Matching Hierarchy，GMH）。基于图匹配思想对大图进行递归化简，然后应用FR算法对最粗化图进行布局，最后利用质心布局算法对图进行扩展。实验结果表明，GMH算法能够提高可视化效率，改善布局效果，且分层布局的结果更易于理解。
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一种基于相位特征的小波域图像质量评价算法

李爱华,王丽彬

2015, 0(8):  112-115.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.023

摘要 ( 174 )  

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基于像素值的图像质量评价算法忽视了图像自身的结构特征信息，不能较好地评测某些失真类型的图像质量。针对这一问题，本文提出一种基于相位特征的图像质量评价算法。该算法根据人眼对图像的理解主要建立于图像低层次结构这一特点上，给出一种图像质量评价函数的计算方法。首先将图像的相位一致性作为评价函数的第一个特征；然后将图像的小波变换模作为评价函数的第二个特征。最后基于这2个特征获取整体图像的质量评价测度。仿真实验验证了该算法的有效性，结果表明提出的图像质量评价算法和人类主观评价感受具有良好的一致性。
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一种改进型的分布式Lazy关联分类算法

杨浩敏,马 超,吴海燕

2015, 0(8):  116-120.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.024

摘要 ( 142 )  

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分布式lazy关联分类算法（DLAC算法）指应用分布式关联规则挖掘算法的lazy关联分类算法。现有的DLAC算法存在2个主要问题：一是对多个待分类样本进行分类时效率低下；二是投影操作未分布式实现。针对上述2个问题，提出一种改进型的分布式lazy关联分类（PDLAC）算法。首先，对待分类样本进行KMeans聚类；其次，判断类内的待分类样本是否满足聚合条件，满足进行聚合，不满足则类内的每个待分类样本单独成为一类；然后，进行分布式投影并使用C-DMA算法挖掘关联规则；最后，构建分类器对类内的一个或多个待分类样本进行分类。设置并行度为15进行实验：PDLAC算法所用的时间远小于DLAC算法，并且随着待分类样本数目的增加，性能提升越大。实验结果表明，PDLAC算法是解决上述2个问题的一个好方法。
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一种单一编码多分类boosting优化算法

赵春兰

2015, 0(8):  121-126.  doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.025

摘要 ( 194 )  

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现有图像分类机制一般将多类别分类问题划分成多个二类别分类问题的集合进行解决，类别数的多少直接影响着二值分类器的需求量。由于图像分类问题牵扯的类别数通常较多，从而导致其训练时间过长、计算需求过高以及测试代价过大等。针对上述问题，本文设计一种新型的多分类boosting优化算法，即SCOBoost。首先，以单一编码技术为基础，结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)目标函数，提出单一编码的多分类改进目标；其次，选取其数量与类别数无关联的弱分类器集合作为核函数，利用boosting的递归方式进行求解。通过对不同数据集实验，结果表明SCOBoost不仅拥有较高的分类性能，而且具有算法复杂度低、训练时间不受类别数影响、测试速率快等优点。
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