Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种基于数据聚合的传感器网络可调模型

该文主要面向上行汇聚流量为主的传感器网络应用场景,针对现有优化方案在灵活性和计算开销等方面的问题进行了分析,包括优化目标单一、节能方法对于多重寿命标准难以适应、计算复杂度与求解近似比难以取舍、环境突变或管理需求的调整无法快速响应等等,对当前流行的传感器硬件进行了数据收发的功耗测试后,根据其射频耗能特性,以提高网络可靠性的最小化“最大链路利用率”和单纯功耗优化的最小化“网络连通支配集”为优化目标,引入加权绿色因子,建立了功耗和性能可以调节的模型RES-WSN(Reliability and Energy Steerable WSN).该模型的求解复杂度较低,当网络有数百个节点时,问题依然可以较快求解,为传感器网络提供了一种在能量消耗和可靠性及多重寿命准则间柔性调节的方案.根据该文方案求得的路由关系和数据流传输的分配结果,以“Multiple Instances”的思路和拓展选项的方式在RPL路由协议的基础上给出了部署方案.通过实验验证,该文模型对网络的可靠性的调控比例最高为52.08%,对能量消耗的调控比例最高为60.51%,特别是在仅考虑节能优化且允许部分节点死亡的情况下,网络存活时间相比只考虑可靠性的情况延长了42.54%,与近期相关研究“MinST”模型相比延长了9.23%～15.38%.
基于组合双向拍卖的云资源调度方法

针对跨数据中心的资源调度问题,提出了一种基于组合双向拍卖(PCDA)的资源调度方案。首先,将云资源拍卖分为三个部分:云用户代理报价、云资源提供商要价、拍卖代理组织拍卖;其次,在定义用户的优先级及任务紧迫度的基础上,在拍卖过程中估算每一个工作发生的服务等级协议(SLA)违规并以此计算云提供商的收益,同时每轮竞拍允许成交多项交易;最终达到根据用户等级合理分配云资源调度的效果。仿真实验结果表明该算法保证了竞拍成功率,与传统一次拍卖成交一项的组合双向拍卖方案相比,PCDA在竞拍时间段产生的能耗降低了35. 00%,拍卖云提供商的利润提高了约38. 84%。
基于云雾协作模型的任务分配方法

针对在云雾协作下实现移动用户任务请求的合理分配与调度的问题,提出了一种基于云雾协作模型的任务分配算法——IGA。首先,采用混合编码的方式对个体进行编码,并采用随机的方式产生初始种群;其次设定服务商的花费作为目标函数;然后进行选择、交叉、变异操作产生出符合条件的新个体;最后,根据染色体中的任务请求类型分配到相应的资源节点上,并更新迭代计数器,直到迭代完成。仿真结果表明,在处理移动用户请求时,与传统的云模型相比,云雾协作模型在时延上降低了近30 s,服务水平目标(SLO)违规率上降低了约10个百分比,在服务提供商花费上亦有所减少。
基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制

针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题,提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发(CS-TD)机制。首先提出了感知任务整体成本模型,该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数;然后基于成本模型,分析感知节点的日常移动轨迹,结合压缩感知数据采集技术,提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法;其次通过区域全覆盖最少节点(RCLN)算法,选出最佳节点集合,对节点进行任务分配,利用压缩感知技术恢复节点数据;最后在多次感知任务的迭代中对感知节点的可信程度进行评定,保证任务方案的最优性。对CS-TD分发模型进行多次实验验证,与已有的Crowd Tasker算法相比,CS-TD算法平均成本降低了30%以上。CS-TD模型能有效降低感知节点的消耗,能在全覆盖感知任务中降低整体感知成本。
增强现实场景下移动边缘计算资源分配优化方法

针对高速数据传输及计算所带来时延和终端设备能耗问题,提出了一种在上行链路采用等功率分配的传输方案。首先,依据增强现实(AR)业务的协作属性建立了针对AR特性的系统模型;其次,详细分析了系统帧结构,建立以最小化系统消耗总能量为优化目标的约束条件;最后,在保障延迟和功耗满足约束的条件下,建立了基于凸优化的移动边缘计算(MEC)资源优化求解数学模型,从而获得最优的通信和计算资源分配方案。与独立传输相比,该方案在最大延迟时间分别为0. 1 s和0. 15 s时的总能耗降幅均为14. 6%。仿真结果表明,在相同条件下,与基于用户独立传输的优化方案相比,考虑用户间协作传输的等功率MEC优化方案能显著减少系统消耗的总能量。
ERC~2:具有拥塞控制策略的DTN传染路由方法

针对延迟容忍网络(DTN)拓扑结构动态变化和节点存储空间有限的问题,提出一种具有拥塞控制策略的DTN传染路由(ERC~2)方法。该方法基于一种动态存储状态模型(DSSM),节点可通过感知网络状况动态调整节点半拥塞状态的门限降低网络发生拥塞的可能性,增加ACK索引以及消息管理队列,使节点存储状态随着网络负载的随机变化而动态更新并主动删除冗余包,并根据不同拥塞状态结合传染路由和Prophet路由的优点选择单一或混合模式进行消息转发,从而达到预防、避免、解除拥塞的目的,实现节点自适应缓存管理以及网络的动态拥塞控制。在模拟器ONE上采用Working Day Movement模型进行仿真,其中与Prophet相比,ERC~2方法在消息递交率上提高66. 18%,平均时延降低48. 36%,转发次数提高22. 83%。仿真结果表明,在拥塞程度不同的场景中,ERC~2与Epidemic、Prophet路由算法相比具有更好的网络性能。
LTE系统多小区上行联合功控算法

针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标,忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题,为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能,提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制(UJPC)算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型,以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标,首先根据最小信干噪比(SINR)约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型,然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明,与基准的开环功控方案相比,联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率,其最佳性能增益能达到50%。
基于索引的子图查询技术研究进展

图作为表示实体间的数据结构,在社区发现、生物化学分析、社会安全分析等数据关联性要求较高的领域有着广泛的应用。对于大规模数据下进行实时的图查询问题,通过构建合适的索引可以有效降低查询响应时间,提高查询精确度。首先介绍基于索引的子图查询算法的基本结构;然后按索引的构建方式将主流算法分为基于枚举的方法和基于频繁模式挖掘的方法两大类,分别从索引特征、索引结构、应用数据集等方面进行介绍和分析;最后对基于索引的子图查询算法面临的主要问题进行总结和分析,阐述了最新的分布式系统下图查询技术,并对未来趋势进行展望。
SQM:基于Spark的大规模单图上的子图匹配算法

针对大规模数据图下基于回溯法的子图查询算法的准确率低、开销大等问题,为提高查询准确率,降低大图下的查询开销,提出一种基于Spark的子图匹配(SQM)算法。首先根据结构信息过滤数据图,再将查询图分割成基本查询单元;然后对每一个基本查询单元分别匹配后进行Join操作;最后运用并行化提高了算法的运行效率,减小了搜索空间。实验结果表明,与Stwig、Turbo ISO算法相比,SQM算法在保证查询结果不变的情况下,速度提高了50%。
支持高并发访问的新型NVM存储系统

I/O系统软件栈是影响NVM存储系统性能的重要因素。针对NVM存储系统的读写速度不均衡、写寿命有限等问题,设计了同异步融合的访问请求管理策略;在使用异步策略管理数据量较大的写操作的同时,仍然使用同步策略管理读请求和少量数据的写请求。针对多核处理器环境下不同计算核心访问存储系统时地址转换开销大的问题,设计了面向多核处理器地址转换缓存策略,减少地址转换的时间开销。最后实现了支持高并发访问NVM存储系统(CNVMS)的原型,并使用通用测试工具进行了随机读写、顺序读写、混合读写和实际应用负载的测试。实验结果表明,与PMBD相比,所提策略能提高1%～22%的读写速度和9%～15%的IOPS,验证了CNVMS策略能有效提高NVM存储系统的I/O性能和访问请求处理速度。
基于相似连接的多源数据并行预处理方法

大规模网络环境和大数据相关技术的发展对传统数据融合分析技术提出了新的挑战。针对目前多源数据融合分析过程灵活性差、处理效率低的问题,提出了一种基于相似连接的多源数据并行预处理方法,该方法采用了分治和并行的思想。首先,通过对多源数据中的相似语义进行统一、对个性语义进行保留的预处理方法提高了灵活性;其次,提出了一种改进的并行MapReduce框架,提高了相似连接的效率。实验结果表明,所提方法在保证数据完整性的基础上,使总的数据量减小了32%。与传统的MapReduce框架相比,改进后的框架在耗费时间方面减小了43. 91%,因此该方法可以有效提高多源数据融合分析的效率。
并发程序中数据竞争检测方法

针对数据竞争检测过程中的误报和漏报问题,提出一种静态数据竞争检测方法。首先,使用控制流分析自动构造线程内和线程间函数调用图;然后,收集线程内变量访问事件信息,定义竞争产生条件并分析检测出所有可能的竞争;其次,为了提高检测的准确率,进行别名变量和别名锁的分析降低漏报和误报;最后,通过控制流分析来抽象访问事件之间的时序关系,并结合程序切片技术对访问事件的发生序关系进行判断,以此避免因忽略线程交互带来的误报。依据该方法,使用Java语言在Soot软件分析框架下实现了一个数据竞争检测工具。在实验中,对JGF和IBM Contest基准测试套件中的raytracer和airline等程序进行数据竞争检测,并与目前已有的数据竞争检测算法和工具(HB算法和RVPredict)进行对比。实验结果表明,与HB算法和RVPredict工具相比,该方法检测到的数据竞争总数分别增加了81%和16%,数据竞争检测的准确率分别提升了约14%和19%,有效地避免了数据竞争检测中的漏报和误报现象。
大规模生物网络马尔可夫聚类的并行化算法

马尔可夫聚类算法(MCL)是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法,能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算,因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题,提出了基于消息传递接口(MPI)的并行化马尔可夫聚类算法以提高算法的计算性能。首先,生物网络转化成邻接矩阵;然后,根据算法的特性,按照矩阵的规模判断并重新生成新矩阵以处理非平方倍数矩阵的计算;其次,并行计算通过按块分配的方式能够有效地实现任意规模矩阵的运算;最后,循环并行计算直至收敛,得到网络聚类结果。通过模拟网络和真实生物网络数据集的实验结果表明,与全块集体式通信(FCC)并行方法相比,平均并行效率提升了10个百分点以上,因此可以将该优化算法应用在不同类型的大规模生物网络中。
生物复杂网络motif发现的并行算法

生物复杂网络motif发现是一种研究生物网络的重要方法,它基于复杂网络的理论研究,以新的视角来研究生命现象和生命机制,但是在处理较大的网络规模或者需挖掘较大的motif时计算效率低。针对这个问题,在现有串行网络motif发现算法ESU的基础上,提出一种基于消息传递接口(MPI)的并行化ESU算法。该方法在ESU计算过程中优化了节点值以解决节点值依赖问题,并以ESU算法的子图发现策略统计各节点子图数,利用动态规划策略寻找最佳节点分配策略以解决负载不均衡问题。模拟网络数据和真实生物网络数据的实验结果表明,并行化ESU算法优化了节点值依赖问题,实现了基于动态规划的负载均衡策略,其运行时间比串行算法缩短了90%,并且该并行算法对不同类型不同规模的网络都具有较强的适用性,有效地提高了网络motif发现问题的计算效率。
分层式三维室内地图分类方法及更新机制

针对现有的地图更新方法,在室内地图环境下的效果并不理想的问题,提出了一种分层式的室内地图更新方法。首先以室内物体的活动性为参数,然后进行层次的划分来减少更新数据的数量,最后利用卷积神经网络(CNN)对室内数据进行归属层次的判定。实验结果表明,与版本式更新方法相比,所提算法的更新时间降低了27个百分点;与增量式更新方法相比,其更新时间在更新项大于100后逐渐降低。与增量式更新方法相比更新包大小降低了6. 2个百分点,且在数据项小于200之前其更新包一直小于版本式更新方法。所提方法可以显著提高室内地图的更新效率。
基于八叉树的三维室内地图数据快速检索方法

针对室内三维地图中数据检索效率不高的问题,提出了一种基于八叉树的室内三维地图数据检索方法。首先,根据八叉树的场景分割方法对数据进行存储;然后,对数据进行编码以方便寻址;其次,为数据添加房间隔断约束条件对检索数据进行筛选;最后,对室内地图数据进行检索。与不具有约束条件的搜索方法相比,搜索代价平均降低了25个百分点,且搜索时间更加稳定。所提方法可以显著地提高室内三维地图数据的应用效率。
面向高速公路大数据的短时流量预测方法

针对高速公路传统的短时交通流预测方法适用数据规模小、全网预测效率较低、数据的时空关系被忽视等问题,提出一种结合了K近邻(KNN)模型且面向高速大数据的短时交通流预测方法。首先,对模型的K值和距离度量进行调优,利用交叉验证进行模型参数的对比实验;然后,考虑数据内在的业务时空关联,建模基于时空特性的特征向量;最后,在大数据环境下建立回归预测模型,以最优参数的模型实现预测。实验结果表明,与传统时间序列模型相比,所提方法一次可预测出全站点的流量,单次运行速度快,效率提高了77%,平均绝对百分比误差(MAPE)和绝对百分比误差中位数(MDAPE)均有明显减低,且具有良好的水平扩展性。
基于YOLO的道路车辆拥堵分析模型

针对当前交通运行出现的拥堵问题,提出一种新型的道路状态判断模型。首先,模型基于YOLOv3目标检测算法,然后结合图片对应的特征值矩阵,通过相邻帧之间的特征矩阵作差并将差值逐项求和得到的结果与预设值进行比较来判断当前道路是处于拥堵状态还是正常通行状态,其次再将当前计算出的道路状态与前两次计算出的道路状态进行比较,最后运用模型里的状态统计法来统计道路某状态(拥堵或通畅)的持续时间。该模型能够同时对一条道路的三个车道进行状态统计分析,经过实验,模型对单条车道状态判断的平均准确率能达到80%以上,并且白天与夜晚的道路均适用。
基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率,解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)的花粉浓度预报模型。首先,综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素,选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次,利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型,并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后,使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测,并与未优化的SVM、多元线性回归法(MLR)、反向神经网络(BPNN)作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明,相比其他预报方法,所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度,并具有较高的泛化能力。
基于大规模船舶轨迹数据的航道边界提取方法

传统的道路数据获取方法成本高、更新慢等无法适用于海洋航道的获取,从众源轨迹数据中提取道路或航道信息具有成本低、更新快等特性,然而,由于船舶轨迹数据噪声多、数据量大、不同区域分布不均使得航道边界提取面临较大挑战。针对该问题,提出一种基于大规模船舶轨迹数据进行航道边界提取的方法。首先对大规模的船舶轨迹数据进行并行化去噪、插值、轨迹分段;然后,基于并行化及基于Geohash编码的空间聚类,将轨迹数据化简为多个方形区域的点集数据;其次,对其进行窗口划分,对传统的Ni Black方法进行扩展,提出Spatial Ni Black算法,对方形区域进行航道识别;最后,提出一种新的提取算法del-alpha-shape,基于航道识别结果获得航道边界。理论分析与实验结果表明,所提方法在最大密度值是200,最小密度值是10,窗口长和宽分别为5和5时,可同时达到86. 7%的准确率和79. 4%的召回率。实验结果表明,该方法可以从大规模的轨迹数据中提取有价值的航道边界,是一种有效的航道提取方法。
面向港口停留区域识别的船舶停留轨迹提取方法

针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义;其次,建立了基于速度、时间差、停留时长、距离等多约束的轨迹停留段提取模型和并行化轨迹停留段提取算法;最后,基于Hadoop框架给出了船舶轨迹大数据集上的轨迹停留段提取算法实现。基于真实船舶轨迹数据的实验结果表明,与基于Stop/Move模型的轨迹停留提取方法相比,MPTSSE方法在三个港口泊位的提取中准确率提高了22%。MPTSSE方法能有效避免轨迹停留段误分割情况,同时在大规模船舶轨迹数据下具有较高的执行效率。
基于位重排变换的超轻量级RFID双向认证协议

针对目前无线射频识别(RFID)系统中阅读器与标签之间开放、不安全的无线信道易遭受恶意攻击的安全问题,提出一种基于位重排变换的超轻量级RFID双向认证协议——RRMAP。首先,位重排变换对两组二进制数组进行第一阶段逆序自组合变换达到自身位混淆效果;其次,将得到结果用于第二阶段奇偶相邻交叉异或操作,这样就完成了整个位重排变换;最后,通过新定义位重排变换操作,并结合左循环移位运算和模2的m次方加运算对认证过程中的秘密通信数据进行加密,可以有效解决目前RFID系统中存在的安全问题。BAN逻辑形式化安全性分析和性能对比分析表明:RRMAP具有比较完备的安全和隐私保护属性,能够抵抗RFID系统所面临的典型恶意攻击方式。
针对多种处理痕迹的数字语音取证算法

现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测,无法对不相关的操作进行判断。针对该问题,提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先,计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数(MFCC)统计矩特征;然后通过多个二分类器对特征进行训练,并组合投票得到多分类器;最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明,归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率,且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中,检测率仍能保持在96%以上。
基于权限的Android应用风险评估方法

针对Android权限机制存在的问题以及传统的应用风险等级评估方法的不足,提出了一种基于权限的Android应用风险评估方法。首先,通过对应用程序进行逆向工程分析,提取出应用程序声明的系统权限、静态分析的权限以及自定义的权限,和通过动态检测获取应用程序执行使用到的权限;然后,从具有恶意倾向的组合权限、"溢权"问题和自定义权限三个方面对应用程序进行量性风险评估;最后,采用层次分析法(AHP)计算上述三个方面的权重,评估应用的风险值。对6 245个软件样本进行训练,构建自定义权限数据集和具有恶意倾向的权限组合数据集。实验结果表明,与Androguard相比,所提方法能更精确地评估应用软件的风险值。
基于显著性语义区域加权的图像检索算法

针对计算视觉领域图像实例检索的问题,提出了一种基于深度卷积特征显著性引导的语义区域加权聚合方法。首先提取深度卷积网络全卷积层后的张量作为深度特征,并利用逆文档频率(IDF)方法加权深度特征得到特征显著图;然后将其作为约束,引导深度特征通道重要性排序以提取不同特殊语义区域深度特征,排除背景和噪声信息的干扰;最后使用全局平均池化进行特征聚合,并利用主成分分析(PCA)降维白化得到图像的全局特征表示,以进行距离度量检索。实验结果表明,所提算法提取的图像特征向量语义信息更丰富、辨识力更强,在四个标准的数据库上与当前主流算法相比准确率更高,鲁棒性更好。
深度导向显著性检测算法

针对目前基于深度卷积神经网络的显著性检测算法存在对复杂场景图像目标检测不完整、背景噪声多的问题,提出一种深度特征导向显著性检测算法。该算法是基于现有底层特征与深度卷积特征融合模型(ELD)的改进,网络模型包含基础特征提取、高层语义特征跨层级引导传递两个部分。首先,根据不同层级卷积特征的差异性,构建跨层级特征联合的高层语义特征引导模型;然后,用改进的网络模型生成初始显著图,利用高层语义特征引导的方式进行显著性聚类传播;最后,用完全联系条件随机场对聚类传播的结果进行优化,使其能够获取更多结构边缘信息和降低噪声并生成完整显著图。在ECSSD上和DUT-ORMON两个数据集上进行实验测试,实验结果表明,所提算法的准确率和召回率(PR)优于ELD模型,其F-measure(F)值分别提升了7. 5%和11%,平均绝对误差(MAE)值分别降低了16%和15%,说明了所提算法模型能够在目标识别、模式识别、图像索引等复杂图像场景应用领域得到更加鲁棒的结果。
基于分层自主学习的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化(HCPSO)算法。首先,根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层;然后,根据不同阶层粒子特性,分别采用局部学习模型、标准学习模型以及全局学习模型,增加粒子多样性,反映出个体差异的认知对算法性能的影响,提高算法的收敛速度和收敛精度;最后,将HCPSO算法与PSO算法、自适应多子群粒子群优化(PSO-SMS)算法以及动态多子群粒子群优化(DMS-PSO)算法分别在6个典型的测试函数上进行对比仿真实验。仿真结果表明,HCPSO算法的收敛速度和收敛精度相对给出的对比算法均有明显提升,并且算法执行时间和基本PSO算法执行时间差距在0. 001量级内,在不增加算法复杂度的情况下算法性能更高。
基于空间合作关系的基站流量预测模型

针对传统的自回归积分移动平均(ARIMA)模型和长短时记忆(LSTM)单元在基站流量预测中没有利用基站(BS)间合作关系的问题,提出一种利用由用户群体在不同基站下访问产生的基站合作关系的流量预测(TPBC)算法。首先,通过基站之间的合作关系构建基站合作网络,并对此合作网络进行社区划分得到基站社区;然后,通过格兰杰因果关系检验方法寻找与目标基站同一社区且关系最紧密的若干基站,作为目标基站的合作基站;最后,使用LSTM和词嵌入层(Embedding)搭建混合神经网络,并根据目标基站和合作基站的流量信息进行流量预测。实验结果表明,TPBC在基站流量预测上的均方根误差(RMSE)相比ARIMA和LSTM分别减小了29. 19%和27. 47%。TPBC能有效提高基站流量预测准确率,在流量卸载和绿色节能等领域具有重要意义。
基于多注意力长短时记忆的实体属性情感分析

属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题,提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆(LSTM-MATT-AC)神经网络模型。在双向长短时记忆(LSTM)的不同位置加入不同类型的注意力机制,充分利用多注意力机制的优势,让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息,弥补了单一注意力机制的不足;同时,融合双向LSTM独立编码的属性上下文语义信息,获取更深层次的情感特征,有效识别特定属性的情感极性;最后在Sem Eval2014 Task4和Twitter数据集上进行实验,验证了不同注意力机制和独立上下文处理方式对属性情感分析模型的有效性。实验结果表明,模型在Restaurant、Laptop和Twitter领域数据集上的准确率分别达到了80. 6%、75. 1%和71. 1%,较之前基于神经网络的情感分析模型在准确率上有了进一步的提高。
多特征融合的抑郁倾向识别方法

近些年,抑郁倾向趋于年轻化和常态化,虽然相关研究已取得一定成果,但仍缺乏更为客观、准确的抑郁倾向识别方法,也缺乏从不同角度研究抑郁倾向,因此,提出将心理健康自查表和眼动追踪结合作为识别抑郁倾向的方法,并且创新地从多角度对抑郁倾向进行研究,即将眼动特征、记忆力特征、认知风格特征以及网络行为特征多种类型特征融合。为了处理复杂的特征关系,提出扫描过程来处理复杂的特征关系,并将扫描过程与堆叠法结合提出抑郁倾向识别模型——扫描堆叠模型。为了全面客观评价扫描堆叠模型的性能,对扫描过程和堆叠法的独立贡献进行了实验。实验结果显示扫描过程独立贡献为0. 03,堆叠法独立贡献为0. 02,并且扫描堆叠模型与多种模型从参数R平方、均方误差、平均绝对误差进行比较,结果为扫描堆叠模型的预测效果较好。
信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法

随着社交网络的飞速发展引起了人们对推荐系统(RS)的广泛关注。针对社交网络中现有推荐方法仍存在冷启动问题以及未考虑用户所处的社交网络信息的情况,提出了在信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法(PRAGE)。首先,根据用户物品和它们之间的反馈信息建立用户物品图(UIG),同时引入信任机制建立用户信任图(UTG);其次,通过对两个图使用随机游走算法得到用户与物品的初始相似度和基于信任机制的新的用户物品相似度;重复随机游走过程直至相似度稳定到收敛值;然后,使用UIG和UTG的图熵对两组相似度进行加权并最终相应地得出目标用户的最终推荐列表。在真实的数据集Epinions和Film Trust上的实验结果表明,相比经典的基于随机游走算法,PRAGE的精确率分别提高了34. 7%和19. 4%,召回率分别提高了28. 9%和21. 1%,能够有效地缓解推荐的冷启动问题且在精确率和覆盖率指标上均优于对比算法。
在线商品评论可信性评价方法

针对现有商品评论存在数量大、质量参差不齐、可信度差,导致用户难以快速获取有效信息并制定高效的决策,而现有评论可信性评估主要考虑评论来源和投票形式的支持度等问题,提出了一种从评论内在质量角度实现评论可信度评估方法,即通过融合评论者等级、评论支持度和评论观点一致性等实现评论可信性评估。首先基于规则库和方法库完成了评论数据的预处理;然后基于商品特征库、通用词典、情感词典以及方法库,完成了商品特征识别和特征值提取及标准化;最后基于建立的模型完成评论可信度评估。实验结果验证了该方法的可行性,该方法可以应用于其他电商平台实现商品评论可信性自动评估。
基于级联网络的行人检测方法

针对复杂环境下行人检测不能同时满足高召回率与高效率检测的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的行人检测方法。首先,采用CNN中的单步检测升级版网络YOLOv2初步检测行人;然后,设计一个网络与YOLOv2网络级联。设计的网络具有目标分类和边界框回归的功能,对YOLOv2初步检测出的行人位置进行再分类与回归,以此降低误检,提高召回率;最后,采用非极大值抑制(NMS)处理的方法去除冗余的边界框。实验结果显示,在数据集INRIA和Caltech上,所提方法与原始YOLOv2相比,召回率提高3. 3个百分点,准确率提高5. 1个百分点,同时速度上达到了11. 6帧/s,实现了实时检测。与现有的流行的行人检测方法相比,所提方法具有更好的整体性能。
基于小型Zynq SoC硬件加速的改进TINY YOLO实时车辆检测算法实现

针对TINY YOLO车辆检测算法计算量过大,且在小型嵌入式系统中难以达到实时检测要求的问题。利用小型Zynq So C系统的架构优势以及TINY YOLO的网络权值中存在大量接近零的权值参数这一特点,提出硬件并行加速的改进算法,称为浓缩小型深度网络(Xerantic-TINY YOLO,X-TINY YOLO)车辆检测算法。首先对TINY YOLO中网络结构进行压缩;其次采用高效多级流水线、流水线内全并行的方式对卷积计算部分进行算法加速;最后提出与网络结构相配合的数据切割和传输方案。实验结果表明,X-TINY YOLO仅消耗50%的片内硬件资源,可在相对于GPU和CPU性价比更高更适合嵌入式场景的Zynq So C系统上实现,且其检测速度达到24帧/s,满足车辆检测的实时性要求。
基于多尺度多任务卷积神经网络的人群计数

在智能监控领域,实现人群计数具有重要价值,针对人群尺度不一、人群密度分布不均及遮挡等问题,提出一种多尺度多任务卷积神经网络（MMCNN）进行人群计数的方法。首先提出一种新颖的自适应人形核生成密度图描述人群信息,消除人群遮挡影响;其次通过构建多尺度卷积神经网络解决人群尺度不一问题,以多任务学习机制同时估计密度图及人群密度等级,解决人群分布不均问题;最后设计一种加权损失函数,提高人群计数准确率。在UCFCC50和World Expo’10数据库上进行了评估,验证了自适应人形核的有效性。实验结果表明:所提算法比Sindagi等的方法 （SINDAGI V A,PATEL V M. CNN-based cascaded multi-task learning of high-level prior and density estimation for crowd counting. Proceedings of the 2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance. Piscataway,NJ:IEEE,2017:1-6）在UCFCC50数据库上平均绝对误差（MAE）数值和均方误差（MSE）数值分别降低约1. 7和45;与Zhang等的方法（ZHANG Y,ZHOU D,CHEN S,et al. Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network. Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington,DC:IEEE Computer Society,2016:589-597）相比,在World Expo’10数据库上所提算法的MAE值降低约1. 5,且在真实公共汽车数据库上仅0～3人的计数误差,表明其实用性较强。
基于SSD数据库负载的SQL能耗感知模型

面对大数据带来的能耗及环境方面的严峻问题,构建节能的绿色数据库系统已成为关键需求和重要挑战。针对现有数据库系统主要以性能优化为目标,缺少对能耗的感知及优化的问题,提出基于数据库负载的能耗感知模型,并将模型应用于基于固态硬盘(SSD)的数据库系统中。首先,将数据库负载执行过程中对主要系统资源(CPU、固态硬盘)的消耗解析为时间开销和功耗开销,并基于SSD数据库负载的基本I/O类型构建时间开销模型和功耗开销模型,实现为数据库构建资源开销单位统一的能耗感知模型;然后,利用多元线性回归实现对模型的求解,并分别在独占环境和竞争环境下,验证模型对不同I/O类型的数据库负载能耗估算的准确性;最后,分析实验结果,并讨论了影响模型准确性的因素。经实验验证模型准确度较高,在DBMS独占系统资源情况下的平均误差为5. 15%,绝对误差不超过9. 8%;竞争环境下的准确率相对下降,但平均误差也低于12. 21%,可有效构建能耗感知的绿色数据库系统。
面向微博话题的用户影响力分析算法

微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分,一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题,提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序(TSRank)算法。首先,基于微博话题分析用户转发行为时间性,进一步构建用户转发和用户博文转发两种话题转发关系网络,预测用户话题信息传播能力;然后,分析用户个人历史微博和背景话题微博文本内容,挖掘用户与背景话题之间的关联性;最后,综合考虑用户话题信息传播能力以及用户与背景话题间关联性计算微博用户影响力。爬取新浪微博真实话题数据进行实验,实验结果表明,话题关联度更高用户的话题转发量明显大于关联度很低的用户,引入用户转发行为时间性相比无转发时间性,TSRank算法的捕获率(CR)提高了18. 7%,进一步与典型影响力分析算法WBRank、TwitterRank和PageRank相比,TSRank算法在准确率和召回率上分别提高了5. 9%、8. 7%、13. 1%和6. 7%、9. 1%、14. 2%,验证了TSRank算法的有效性。该研究成果对社交网络的社会属性、话题传播等理论研究以及好友推荐、舆情监控等应用研究具有支撑作用。
共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题,依据R-树原理建立Geo OD-Tree索引,并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先,对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理,挖掘有效出行起讫点(OD)轨迹;其次,针对用户起讫点轨迹的特征,建立Geo OD-Tree索引进行有效的存储管理;最后,给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型,并运用K最近邻(KNN)查询对搜索空间剪枝压缩,提高群体发现效率。采用西安市近12 000辆出租车营运轨迹数据,选取动态时间规整(DTW)等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比,所提算法的准确率提高了10. 12%,查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率,可有效提升共乘出行方式的出行率。
基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发,现有域名检测方法实时性不强的问题,提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点,首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值;然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组,并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级,根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离;最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明,基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比,准确率分别提高1. 7%与2. 5%,检测速率分别提高13. 9%与6. 8%,具有更高的准确率和实时性。
二维反三角超混沌系统及其在图像加密上的应用

为了进一步提高混沌系统的混沌特性,为图像加密算法提供更可靠的混沌系统,增强图像加密算法的安全性,提出了一种基于二维反三角超混沌系统的新型图像加密算法。首先,在一维三角混沌函数的基础上构建了一个二维反三角超混沌系统,通过分岔图和Lyapunov指数等仿真实验,验证了该系统具有更广的混沌区间和更强随机性的迭代序列,遍历性更加优秀;然后,基于此混沌系统,采用"置乱-扩散"策略,根据不同密钥生成的不同超混沌序列,对图像矩阵进行无重复置乱和循环移位扩散,循环三次得到密文,完成加密过程;最后,对图像加密方案进行了直方图分析、密钥空间分析、相邻像素相关性分析、明文敏感性分析和信息熵分析等性能测试。其中密文图像的相关指标参数像素变化率(NPCR)和统一平均变化强度(UACI)的测试值非常接近于它们的理想期望值,信息熵的测试结果约为7. 997,也非常接近于理想期望值8。实验结果表明,此图像加密系统具有更可靠的安全性,抵抗攻击能力强,在图像安全领域具有较好的应用前景。
支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案

针对云计算环境下已有的密文检索方案不支持检索关键词语义扩展、精确度不够、检索结果不支持排序的问题,提出一种支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案。首先,使用词频逆文档频率(TF-IDF)方法计算文档中关键词与文档之间的相关度评分,并对文档不同域中的关键词设置不同的位置权重,使用域加权评分方法计算位置权重评分,将相关度评分与位置权重评分的乘积设置为关键词在文档索引向量上相应位置的取值;其次,根据Word Net语义网对授权用户输入的检索关键词进行语义扩展,得到语义扩展检索关键词集合,使用编辑距离公式计算语义扩展检索关键词集合中关键词之间的相似度,并将相似度值设置为检索关键词在文档检索向量上相应位置的取值;最后,加密产生安全索引和文档检索陷门,在向量空间模型(VSM)下进行内积运算,以内积运算的结果为密文检索文档的排序依据。理论分析和实验仿真表明,所提方案在已知密文模型和已知背景知识模型下是安全的,且具备对检索结果的排序能力;与多关键字密文检索结果排序(MRSE)方案相比,所提方案支持关键词语义扩展,查询准确率比MRSE方案更加准确可靠,而检索时间则与MRSE方案相差不大。
基于环分块的能耗均衡分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中节点能耗不均衡和能量效率低而影响网络生命周期的问题,提出了基于环分块的能耗均衡分簇路由算法(EBCR-RP)。首先,计算网络能耗最低的单跳距离,并将其作为环间距;然后,优化每环的簇数目,并对每环进行均匀分块,且在每块中选取能量最高的节点担任簇头,以均衡网络能耗;最后,设计传输代价函数,搜索簇头和汇聚节点之间数据的最佳传输路径,以提高网络能量效率。仿真结果表明,EBCR-RP与模糊理论簇形成协议(FLCFP)和改进的非均匀分簇路由(IUCR)算法相比,网络的生命周期分别延长了51. 4%和8. 6%。EBCR-RP能够有效地延长网络生命周期,均衡网络能耗,提高能量效率。
基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法

针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线阶段,先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理,进而使用加权K最近邻(WKNN)算法进行位置估计。定位仿真实验中,在两个不同的定位场景中,所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数(CDF)和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%,相对于核主成分分析法(KPCA)+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点,相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点;在大量离线样本(大于1 100条)的情况下,该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明,所提算法能够提高室内定位精度,同时节省了数据处理时间,提高了定位效率。
具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题,提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色(RTCP)算法灰度化图像,然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点,最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符,根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上,所提算法与尺度不变特征变换(SIFT)算法、加速鲁棒特征(SURF)算法、"风"(KAZE)算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明:随着图像亮度差异的增加,SIFT算法、SURF算法、"风"(KAZE)算法和ORB算法匹配正确率下降迅速,所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%;所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高,平均耗时为23. 47 s,匹配速度不及另外四种算法,但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中,所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。
基于多孔卷积神经网络的图像深度估计模型

针对在传统机器学习方法下单幅图像深度估计效果差、深度值获取不准确的问题,提出了一种基于多孔卷积神经网络(ACNN)的深度估计模型。首先,利用卷积神经网络(CNN)逐层提取原始图像的特征图;其次,利用多孔卷积结构,将原始图像中的空间信息与提取到的底层图像特征相互融合,得到初始深度图;最后,将初始深度图送入条件随机场(CRF),联合图像的像素空间位置、灰度及其梯度信息对所得深度图进行优化处理,得到最终深度图。在客观数据集上完成了模型可用性验证及误差估计,实验结果表明,该算法获得了更低的误差值和更高的准确率,均方根误差(RMSE)比基于机器学习的算法平均降低了30. 86%,而准确率比基于深度学习的算法提高了14. 5%,所提算法在误差数据和视觉效果方面都有较大提升,表明该模型能够在图像深度估计中获得更好的效果。
基于结构自相似性和形变块特征的单幅图像超分辨率算法

针对单幅图像超分辨率(SR)复原样本资源不足和抗噪性差的问题,提出一种基于结构自相似和形变块特征的单幅图像超分辨率算法。首先,该方法通过构建尺度模型,尽可能地扩展搜索空间,克服单幅图像超分辨率训练样本不足的缺陷;接着,通过样例块的几何形变提升了局限性的内部字典大小;最后,为了提升重建图片的抗噪性,利用组稀疏学习字典来重建图像。实验结果表明:与Bicubic、稀疏字典学习(Sc SR)算法和基于卷积神经网络的超分辨率(SRCNN)等优秀字典学习算法相比,所提算法可以得到主观视觉效果更为清晰和客观评价更高的超分辨率图像,峰值信噪比(PSNR)平均约提升了0. 35 d B。另外所提算法通过几何形变的方式扩展了字典规模和搜索的准确性,在算法时间消耗上平均约减少了80 s。
多因子判定与渗流模型相结合的裂缝检测算法

针对传统的基于渗流模型的裂缝检测算法效率过低且检测结果易存在断裂的问题,提出一种多因子判定与渗流模型相结合的裂缝检测算法。首先,提出了一种改进的渗流加速算法,通过减少大量参与渗流处理的冗余像素点,提高渗流处理效率;然后,对提取到的渗流点进行渗流处理;最后,提出了一种结合裂缝走向的多因子判定连接算法,算法通过四个判定因子对裂缝连接的合理性进行分析,以提高裂缝连接的准确性。对背景中存在不同干扰物的不同形态裂缝图像进行实验,与传统渗流模型检测算法以及原渗流加速-骨架连接算法相比,所提算法中渗流点数量分别平均减少了99. 7%与38. 1%,精确率分别平均提高了60. 5%与6. 4%,召回率分别平均提高了10. 5%与4. 0%。实验结果表明,所提算法能够明显提高渗流处理效率,同时提高裂缝检测的准确性。
巡检机器人中指针式仪表示数的自动识别方法

针对巡检机器人室外自主识别仪表示数易受到光照影响的问题,在研究了基于二维伽马函数的仪表图像光照不均匀自适应校正算法的基础上,提出了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。首先,通过三尺度高斯函数提取光照分量,构造二维伽马函数自动地调整图像反光区域或过暗区域的亮度;然后,通过MSER的两次稳定区域检测提取指针区域;接着,以指针通过仪表轴心为条件,用细化算法和累计概率霍夫变换(PPHT)精确地定位到指针,提高了定位直线的准确度;最后,通过PPHT检测的直线两个端点与轴心位置比较,直接可以判断指针指向,更加方便了计算示数。实验结果表明,所提的仪表示数识别方法能够适应不同光照下、不同类型仪表的指针定位,且识别示数的正确率达到94%以上。
煤炭运输公路网络可靠性仿真分析

针对突发事件对煤炭运输公路网络中节点或边的破坏,引起煤炭运输公路网络堵塞的问题,基于复杂网络理论,建立原始法和对偶法构建的网络模型,并用Matlab软件对其可靠性进行仿真分析。首先,对比分析了两种网络的基本特征,然后提出网络效率相对变化量对网络中的关键路段进行识别。基于此,建立网络可靠性评价模型,并提出网络效率、最大连通子图相对大小和网络离散度三个可靠性评价指标,对在随机毁坏和蓄意毁坏两种毁坏模式下的网络可靠性进行仿真分析。实验结果表明:在蓄意毁坏模式下,当10%的节点失效时,三种可靠性指标值分别为10%、20%、20,而随机毁坏模式下的指标值仍维持在较高的水平,因此,煤炭运输网络对随机毁坏具有鲁棒性,对蓄意毁坏具有脆弱性,应加强对网络中重要节点的保护工作。
面向农业应用的无人机遥感影像地块边界提取

针对无人机(UAV)影像农田场景地块边界提取过程中由于大幅面、高分辨率和地块尺寸大小不一致等带来的过分割问题,提出了一种基于多尺度分割的地块边界自动化提取流程。该流程采用分块分割策略,在多尺度组合聚合(MCG)分割方法框架下,通过对比实验研究并选取最佳地面采样距离和分析边界提取准确率关于尺度变化曲线选择最优分割尺度,进而实现了地块边界自动提取。以湖北省仙桃市为数据源进行的实验结果表明:面向地块边界提取的最佳地面采样距离为30 cm,最优分割尺度为[0. 2,0. 4],整场景总体地块边界提取准确率可达90%以上。该方法不仅能准确提取大幅面的农业地块边界,也可为后期农业无人机航拍规划提供参考依据。
二维Logistic分数阶微分方程的离散化过程

针对二维Logistic分数阶微分方程的求解问题,引进了一种离散化方法对其进行离散求解。首先,将二维Logistic整数阶微分方程推广到分数阶微积分领域;其次,分析相应具有分段常数变元的二维Logistic分数阶微分方程并应用提出的离散化方法对模型进行数值求解;然后,根据不动点理论讨论该合成动力系统不动点的稳定性,给出了在参数空间内二维Logistic分数阶系统发生第一次分岔的边界方程;最后,借助Matlab对模型进行数值仿真,并结合Lyapunov指数、相图、时间序列图、分岔图探讨模型更多复杂的动力学现象。仿真结果显示,所提方法成功对二维Logistic分数阶微分方程进行离散。
基于深度学习的文本自动摘要方案

针对自然语言处理(NLP)生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题,提出了一种新的生成式自动摘要解决方案,包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基础,结合摘要的特点,引入词性、词频和逆文本频率三个词特征,有效地提高了词语的理解;而提出的Bi-MulRnn+生成式自动摘要模型以序列映射(seq2seq)与自编码器结构为基础,引入注意力机制、门控循环单元(GRU)结构、双向循环神经网络(BiRnn)、多层循环神经网络(MultiRnn)和集束搜索,提高了生成式摘要准确性与语句流畅度。基于大规模中文短文本摘要(LCSTS)数据集的实验结果表明,该方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题,并在Rouge标准评价体系中表现良好,提高了摘要准确性与语句流畅度。
基于毕达哥拉斯模糊Frank算子的多属性决策方法

针对毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策问题,提出一种基于毕达哥拉斯模糊Frank算子的多属性决策方法。首先将毕达哥拉斯模糊数和Frank算子相结合,给出了基于Frank算子的运算法则;然后提出了毕达哥拉斯模糊Frank算子,包括毕达哥拉斯模糊Frank加权平均算子和毕达哥拉斯模糊Frank加权几何算子,并讨论了这些算子的性质;最后提出了基于毕达哥拉斯模糊Frank算子的多属性决策方法,将该方法应用于绿色供应商的选择中。实例分析表明,运用该方法可以解决实际的多属性决策问题,并可以进一步应用到风险管理、人工智能等领域。
基于知识相似度的产品开发任务分配方法

针对产品开发的任务分配中知识不对等问题,提出一种基于任务与人员双边匹配的产品开发任务分配方法。首先,从知识量化的角度把任务与人员的匹配转化为任务与人员之间的知识相似度,建立序值矩阵,转换成任务对人员匹配的满意度矩阵;其次,根据人员在不同任务属性下对任务的偏好程度,获得人员对任务满意度的序值矩阵;然后,以双方之间的满意度最大为原则,构建基于双边匹配的任务分配多目标优化模型,采用基于隶属度函数的加权和方法转化为线性规划,并通过Matlab编程求解该模型;最后以某企业生产曲轴连杆机构为例,求解4项任务与7名人员双方满意度最大的匹配结果,确定最终的分配方案,与基于聚类分析和双边匹配的产品开发任务分配方法相比,结果显示人员3和人员7之间的知识相似度、人员偏好存在明显差值,表明所提方案能更高效地分配任务。
基于定期竞争学习的多目标粒子群优化算法

为提高种群的多样性和算法的收敛性,提出一种基于定期竞争学习机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合,即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习机制,很好地保持了种群的多样性;同时,该算法不需要全局最优粒子的外部存档,而是从当前代种群中选取一部分优秀的粒子,再从这些优秀的粒子中随机选取一个作为全局最优粒子,能够有效提升算法的收敛性。将提出的算法与基于分解的多目标粒子群算法(MPSOD)、基于竞争机制且快速收敛的多目标粒子群(CMOPSO)算法、参考向量引导的多目标进化算法(RVEA)等8个算法在21个标准测试函数上进行了比较,结果表明,所提算法的帕累托(Pareto)前沿更加均匀,在世代距离(IGD)上会更加小。
基于广义反向学习的磷虾群算法及其在数据聚类中的应用

针对磷虾群(KH)算法在寻优过程中因种群多样性降低而过早收敛的问题,提出基于广义反向学习的磷虾群算法GOBL-KH。首先,通过余弦递减策略确定步长因子平衡算法的探索与开发能力;然后,加入广义反向学习策略对每个磷虾进行广义反向搜索,增强磷虾探索其周围邻域空间的能力。将改进的算法在15个经典测试函数上进行测试并与KH算法、步长线性递减的磷虾群(KHLD)算法和余弦递减步长的磷虾群(KHCD)算法比较,实验结果表明:GOBL-KH算法可有效避免早熟且具有较高的求解精度。为体现算法有效性,将GOBL-KH算法与K均值算法结合提出HK-KH算法用于解决数据聚类问题,即在每次迭代后用最优个体或经过K均值迭代一次后的新个体替换最差个体,使用UCI五个真实数据集进行测试并与K均值、遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法、蚁群算法(ACO)、KH算法、磷虾群聚类算法(KHCA)、改进磷虾群(IKH)算法进行比较,结果表明:HK-KH算法适用于解决数据聚类问题且具有较强的全局收敛性和较高的稳定性。
基于并行跟踪检测框架与深度学习的目标跟踪算法

在空地协同背景下,地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化,传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题,提出基于并行跟踪和检测(PTAD)框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先,将基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法SSD作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子;其次,检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度;最后,根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新,并对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析,结果表明所提算法的性能高于PTAD框架下最优算法,而且实时性提高了13%,验证了此算法的有效性。
基于滑动窗口和动态规划的连续动作分割与识别

针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规划法结合,实现连续动作的分割与识别。首先,采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对单个动作建模;其次,运用所训练动作模型的对数似然值和滑动窗口法对连续动作进行评分估计,实现初始分割点的检测;然后,采用动态规划对分割点位置进行优化并对单个动作进行识别。在公开动作数据库MSR Action3D上进行连续动作分割与识别测试,结果表明基于滑动窗口的动态规划能够优化分割点的选取,进而提高识别精度,能够用于连续动作识别。
基于多注意力多尺度特征融合的图像描述生成算法

针对图像描述生成中对图像细节表述质量不高、图像特征利用不充分、循环神经网络层次单一等问题,提出基于多注意力、多尺度特征融合的图像描述生成算法。该算法使用经过预训练的目标检测网络来提取图像在卷积神经网络不同层上的特征,将图像特征分层输入多注意力结构中,依次将多注意力结构与多层循环神经网络相连,构造出多层次的图像描述生成网络模型。在多层循环神经网络中加入残差连接来提高网络性能,并且可以有效避免因为网络加深导致的网络退化问题。在MSCOCO测试集中,所提算法的BLEU-1和CIDEr得分分别可以达到0. 804及1. 167,明显优于基于单一注意力结构的自上而下图像描述生成算法;通过人工观察对比可知,所提算法生成的图像描述可以表现出更好的图像细节。
基于资源描述框架图切分与顶点选择性的高效子图匹配方法

在SPARQL查询过程中,含有复杂结构的资源描述框架(RDF)图的查询效率低下。为此,通过分析几种RDF图的基本结构与RDF顶点的选择性,提出RDF三元组模式选择性(RTPS)——一种基于RDF顶点选择性的图结构切分规则,以提高面向RDF图的子图匹配效率。首先,根据谓词结构在数据图与查询图中的通性建立RDF相邻谓词路径(RAPP)索引,将数据图结构转化为传入-传出双向谓词路径结构以确定查询顶点的搜索空间,并加快顶点的过滤;接着,通过整数线性规划(ILP)问题计算建模将复杂RDF查询图结构分解为若干结构简单的查询子图,通过分析RDF顶点在查询图中的相邻子图结构与特征,确立查询顶点的选择性以确定最优切分方式;然后,通过RDF顶点选择性与相邻子图的结构特征来缩小查询顶点的搜索空间范围,并在数据图中找到符合条件的RDF顶点;最后,遍历数据图以找到与查询子图结构相匹配的子图结构,将得到的子图进行连接并将其作为查询结果输出。实验采用控制变量法,比较了RTPS、RDF子图匹配(RSM)、RDF-3X、Gra SS与R3F的查询响应时间。实验结果充分表明,与其他4种方法相比,当查询图复杂度高于9时,RTPS的查询响应时间更短,具有更高的查询效率。
基于深层长短期记忆网络与批规范化的间歇过程故障检测方法

传统的基于数据驱动的间歇过程故障诊断方法往往需要对过程数据的分布进行假设,而且对非线性等复杂数据的监控往往会出现误报和漏报,为此提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)与批规范化(BN)结合的监督学习方法,不需要对原始数据的分布进行假设。首先,对间歇过程原始数据运用一种按变量展开并连续采样的预处理方式,使处理后的数据可以向LSTM单元输入;然后,利用改进的深层LSTM网络进行特征学习,该网络通过添加BN层,结合交叉熵损失的表示方法,可以有效提取间歇过程数据的特征并进行快速学习;最后,在一类半导体蚀刻过程上进行仿真实验。实验结果表明,所提方法比多元线性主成分分析(MPCA)方法故障识别的种类更多,可以有效地识别各类故障,对故障的整体检测率达到95%以上;比传统单层LSTM模型建模速度更快,且对故障的整体检测率提高了8个百分点以上,比较适合处理间歇过程中具有非线性、多工况等特征的故障检测问题。
基于深度学习的海底观测视频中鱼类的识别方法

针对海底环境恶劣、海底观测视频品质差导致视频中的海洋鱼类识别难的问题,提出一种基于深度学习的海洋鱼类识别方法。首先,将海底观测视频分解为图片,由于海底观测视频中存在较大比例的空白数据,使用背景差分法过滤不包含鱼类的图片,缩短处理全部数据的时间;然后,考虑到海底拍摄环境亮度低、场景模糊的实际情况,对图片基于暗通道先验算法进行预处理提高品质;最后,以卷积神经网络(CNN)为基础构建深度学习模型,并且提出了权重化特征的卷积过程,提高模型的鲁棒性。实验结果表明:面对较差品质的海底观测视频图片,在深度学习模型结构相同的条件下,与普通卷积神经网络模型相比,使用权重化卷积作为隐层并且加入预处理过程后,对海洋鱼类识别准确率的提升幅度达到23%,有助于实现对海底观测视频图片中海洋鱼类的精准识别。
改进的基于深度学习的遥感图像分类算法

针对传统的基于深度学习的遥感图像分类算法未能有效融合多种深度学习特征,且分类器性能欠佳的问题,提出一种改进的基于深度学习的高分辨率遥感图像分类算法。首先,设计并搭建一个七层卷积神经网络;其次,将高分辨率遥感图像样本输入到该网络中进行网络训练,得到最后两个全连接层输出作为遥感图像两种不同的高层特征;再次,针对该网络第五层池化层输出,采用主成分分析(PCA)进行降维,作为遥感图像的第三种高层特征;然后,将上述三种高层特征通过串联的形式进行融合,得到一种有效的基于深度学习的遥感图像特征;最后,设计了一种基于逻辑回归的遥感图像分类器,可以对遥感图像进行有效分类。与传统基于深度学习的遥感图像分类算法相比,所提算法分类准确率有较高提升。实验结果表明,该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数上表现优异,能实现良好的分类效果。
基于VGGNet和多谱带循环网络的高光谱人脸识别系统

为了提高光谱人脸数据表征人脸特征的有效性,提出一种基于VGGNet和多谱带循环训练的高光谱人脸识别方法。首先,在光谱人脸图像的预处理阶段,采用多任务卷积神经网络(MTCNN)进行高光谱人脸图像的精确定位,并利用混合通道的方式对高光谱人脸数据进行增强;然后,基于卷积神经网络(CNN)结构建立一个面向高光谱人脸识别的VGG12深度网络;最后,基于高光谱人脸数据的特点,引入多谱带循环训练方法训练建立的VGG12网络,完成最后的训练和识别。在公开的UWA-HSFD和Poly U-HSFD高光谱人脸数据集的实验结果表明,所提方法取得了比其他深度网络(如Deep ID、Deep Face、VGGNet)更好的识别性能。