2018年 第55卷 第11期
2018, 55(11): 2343-2360.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170629
摘要：
基因微阵列(DNA microarray)是实验分子生物学中的一个重要突破，其使得研究者可以同时监测多个基因在多个实验条件下表达水平的变化，进而为发现基因协同表达网络、研制药物、预防疾病等提供技术支持.研究者们提出了大量的聚类算法来分析基因表达数据，但是标准的聚类算法(单向聚类)只能发现少量的知识.因为基因不可能在所有实验条件下共表达，也不可能展示出相同的表达水平，但是可能参与多种遗传通路.在这种情况下，双聚类方法应运而生.这样就将基因表达数据的分析从整体模式转向局部模式，从而改变了只根据数据的全部对象或属性将数据聚类的局面.主要从局部模式的定义、局部模式类型与标准、局部模式的挖掘与查询等方面进行了梳理.介绍了基因表达数据中局部模式挖掘当前的研究现状与进展，详细总结了基于定量和定性的局部模式挖掘标准以及相关的挖掘系统，分析了存在的问题，并深入探讨了未来的研究方向.
基因微阵列(DNA microarray)是实验分子生物学中的一个重要突破，其使得研究者可以同时监测多个基因在多个实验条件下表达水平的变化，进而为发现基因协同表达网络、研制药物、预防疾病等提供技术支持.研究者们提出了大量的聚类算法来分析基因表达数据，但是标准的聚类算法(单向聚类)只能发现少量的知识.因为基因不可能在所有实验条件下共表达，也不可能展示出相同的表达水平，但是可能参与多种遗传通路.在这种情况下，双聚类方法应运而生.这样就将基因表达数据的分析从整体模式转向局部模式，从而改变了只根据数据的全部对象或属性将数据聚类的局面.主要从局部模式的定义、局部模式类型与标准、局部模式的挖掘与查询等方面进行了梳理.介绍了基因表达数据中局部模式挖掘当前的研究现状与进展，详细总结了基于定量和定性的局部模式挖掘标准以及相关的挖掘系统，分析了存在的问题，并深入探讨了未来的研究方向.
2018, 55(11): 2361-2371.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170514
摘要：
在许多业务应用中，非平衡数据分类问题都会频繁出现，然而这个问题仍未得到很好的解决.除了直接预测数据对应的分类标签，许多应用还可能关心这个预测的准确性有多少.然而，已有的许多研究都主要集中在分类准确度上而忽略分类概率预测值的准确度.为了解决这个问题，提出了一种新的线性回归算法，该算法在广义线性模型的框架下，结合广义极值(generalized extreme value, GEV)分布作为链接函数以及校准损失函数作为目标优化函数，形成凸优化问题，利用广义极值分布的非对称性解决非平衡数据分类问题.另外，由于广义极值分布的形状参数对建模精度有较大影响，还提出了2种参数寻优方法.在实验部分，人工数据集和真实数据集均表明所提算法有着优异的分类性能以及准确的分类概率预测.
在许多业务应用中，非平衡数据分类问题都会频繁出现，然而这个问题仍未得到很好的解决.除了直接预测数据对应的分类标签，许多应用还可能关心这个预测的准确性有多少.然而，已有的许多研究都主要集中在分类准确度上而忽略分类概率预测值的准确度.为了解决这个问题，提出了一种新的线性回归算法，该算法在广义线性模型的框架下，结合广义极值(generalized extreme value, GEV)分布作为链接函数以及校准损失函数作为目标优化函数，形成凸优化问题，利用广义极值分布的非对称性解决非平衡数据分类问题.另外，由于广义极值分布的形状参数对建模精度有较大影响，还提出了2种参数寻优方法.在实验部分，人工数据集和真实数据集均表明所提算法有着优异的分类性能以及准确的分类概率预测.
2018, 55(11): 2372-2385.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20180009
摘要：
基于着色旅行商问题(colored traveling salesman problem, CTSP)，给出了一种适用性更加宽泛的组合优化问题模型：着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck traveling salesman problem, CBTSP).CBTSP可建模含有部分重合工作区域的规划问题，譬如有合作任务和单独任务的人员与车辆的路线规划，此类问题由于目标函数与旅行商问题不一样，因此不能够用CTSP模型来建模.由于CBTSP属于NP难问题，对于规模大的此类问题，自然启发式算法是个合适的选择.基于此，提出了一种自然启发式算法求解CBTSP，该算法是基于伊藤过程的粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、模拟退火算法(simulated annealing, SA)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的混合算法(PSGA).PSGA首先用二重染色体编码来构建问题的解，然后运用遗传算法的交叉操作进行更新，其中交叉长度由伊藤过程的活动强度来控制，而活动强度由粒子半径和环境温度来决定.为了充分验证算法的有效性，使用小尺度到大尺度不同规模的数据进行实验，通过广泛的实验与分析表明:PSGA求解CBTSP问题的求解质量要优于对比算法.
基于着色旅行商问题(colored traveling salesman problem, CTSP)，给出了一种适用性更加宽泛的组合优化问题模型：着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck traveling salesman problem, CBTSP).CBTSP可建模含有部分重合工作区域的规划问题，譬如有合作任务和单独任务的人员与车辆的路线规划，此类问题由于目标函数与旅行商问题不一样，因此不能够用CTSP模型来建模.由于CBTSP属于NP难问题，对于规模大的此类问题，自然启发式算法是个合适的选择.基于此，提出了一种自然启发式算法求解CBTSP，该算法是基于伊藤过程的粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、模拟退火算法(simulated annealing, SA)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的混合算法(PSGA).PSGA首先用二重染色体编码来构建问题的解，然后运用遗传算法的交叉操作进行更新，其中交叉长度由伊藤过程的活动强度来控制，而活动强度由粒子半径和环境温度来决定.为了充分验证算法的有效性，使用小尺度到大尺度不同规模的数据进行实验，通过广泛的实验与分析表明:PSGA求解CBTSP问题的求解质量要优于对比算法.
2018, 55(11): 2386-2394.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170381
摘要：
基于模型诊断(model-based diagnosis)是人工智能领域中的重要研究方向，而基于极小冲突求诊断是求解诊断问题的经典方法，因此求解极小冲突是诊断中的一个重要步骤.通过对电路模型特征的研究，结合CSRDSE极小冲突集求解算法，提出结合故障输出结构特征的极小冲突求解算法MCS-SFFO：首先对CSRDSE算法的剪枝规则进行了改进，避免对集合枚举树SE-Tree中非冲突集叶节点对应子叶节点的访问；其次，提出故障输出无关元件集与故障输出相关元件集等相关概念，并根据系统描述和观测给出求解故障输出无关元件集的方法；最后，提出非冲突集定理，即故障输出无关元件集的子集不是冲突集，并根据非冲突集定理，给出极小冲突集求解算法MCS-SFFO.MCS-SFFO算法在基于CSRDSE算法求冲突集方法的基础上对无解空间进一步剪枝，减少了调用SAT求解器的次数.实验结果表明：与CSRDSE算法相比，MCS-SFFO算法求解效率明显提升.
基于模型诊断(model-based diagnosis)是人工智能领域中的重要研究方向，而基于极小冲突求诊断是求解诊断问题的经典方法，因此求解极小冲突是诊断中的一个重要步骤.通过对电路模型特征的研究，结合CSRDSE极小冲突集求解算法，提出结合故障输出结构特征的极小冲突求解算法MCS-SFFO：首先对CSRDSE算法的剪枝规则进行了改进，避免对集合枚举树SE-Tree中非冲突集叶节点对应子叶节点的访问；其次，提出故障输出无关元件集与故障输出相关元件集等相关概念，并根据系统描述和观测给出求解故障输出无关元件集的方法；最后，提出非冲突集定理，即故障输出无关元件集的子集不是冲突集，并根据非冲突集定理，给出极小冲突集求解算法MCS-SFFO.MCS-SFFO算法在基于CSRDSE算法求冲突集方法的基础上对无解空间进一步剪枝，减少了调用SAT求解器的次数.实验结果表明：与CSRDSE算法相比，MCS-SFFO算法求解效率明显提升.
2018, 55(11): 2395-2405.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170607
摘要：
在邻域粗糙集中，基于信息度量的属性约简具有重要应用意义.然而，条件邻域熵具有粒化非单调性，故其属性约简具有应用局限性.对此，采用粒计算技术及相关的3层粒结构,构建具有粒化单调性的条件邻域熵，进而研究其相关属性约简.首先，揭示条件邻域熵的粒化非单调性及其根源；其次，采用3层粒结构，自底向上构建一种新型条件邻域熵，获得其粒化单调性；进而，基于粒化单调的条件邻域熵，建立属性约简及启发式约简算法；最后，采用UCI(University of CaliforniaIrvine)数据实验，验证改进条件邻域熵的单调性与启发式约简算法的有效性.所得结果表明：新建条件邻域熵具有粒化单调性，改进了条件邻域熵，其诱导的属性约简具有应用前景.
在邻域粗糙集中，基于信息度量的属性约简具有重要应用意义.然而，条件邻域熵具有粒化非单调性，故其属性约简具有应用局限性.对此，采用粒计算技术及相关的3层粒结构,构建具有粒化单调性的条件邻域熵，进而研究其相关属性约简.首先，揭示条件邻域熵的粒化非单调性及其根源；其次，采用3层粒结构，自底向上构建一种新型条件邻域熵，获得其粒化单调性；进而，基于粒化单调的条件邻域熵，建立属性约简及启发式约简算法；最后，采用UCI(University of CaliforniaIrvine)数据实验，验证改进条件邻域熵的单调性与启发式约简算法的有效性.所得结果表明：新建条件邻域熵具有粒化单调性，改进了条件邻域熵，其诱导的属性约简具有应用前景.
2018, 55(11): 2406-2418.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170672
摘要：
影响最大化问题是在社交网中寻找对传播项最具影响力的种集，使得传播项的传播范围最大.目前的研究只考虑了传播项上主题的分布，而忽略了用户本身的兴趣分布.在传播项的主题分布和用户的兴趣分布都被考虑的条件下，研究如何选取最具影响力的种集.首先提出了基于主题兴趣的独立级联传播模型TI-IC，并利用期望最大化算法求学习TI-IC模型参数；然后在TI-IC模型基础上提出了基于主题兴趣的影响最大化问题TIIM，并提出了求解TIIM问题的启发式算法ACG-TIIM.ACG-TIIM首先构造以每个用户为根的可达路径树，快速粗略预估每个用户的影响范围；然后根据预估的影响范围排序所有结点并选择少量结点作为候选种子；最后使用带有EFLF优化的贪心算法从候选种子中选择最具影响力的种集.多个真实数据集上的实验结果表明：在描述传播规律和预测传播结果方面，TI-IC模型优于经典的IC模型和TIC模型.ACG-TIIM算法可以有效并高效地求解基于主题兴趣的影响最大化问题.
影响最大化问题是在社交网中寻找对传播项最具影响力的种集，使得传播项的传播范围最大.目前的研究只考虑了传播项上主题的分布，而忽略了用户本身的兴趣分布.在传播项的主题分布和用户的兴趣分布都被考虑的条件下，研究如何选取最具影响力的种集.首先提出了基于主题兴趣的独立级联传播模型TI-IC，并利用期望最大化算法求学习TI-IC模型参数；然后在TI-IC模型基础上提出了基于主题兴趣的影响最大化问题TIIM，并提出了求解TIIM问题的启发式算法ACG-TIIM.ACG-TIIM首先构造以每个用户为根的可达路径树，快速粗略预估每个用户的影响范围；然后根据预估的影响范围排序所有结点并选择少量结点作为候选种子；最后使用带有EFLF优化的贪心算法从候选种子中选择最具影响力的种集.多个真实数据集上的实验结果表明：在描述传播规律和预测传播结果方面，TI-IC模型优于经典的IC模型和TIC模型.ACG-TIIM算法可以有效并高效地求解基于主题兴趣的影响最大化问题.
2018, 55(11): 2419-2429.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170227
摘要：
密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm, DPC)是2014年提出的一种新型聚类分析算法,它基于聚类中心局部密度大以及与密度更大点之间的距离较远两大特点绘制决策图寻找聚类中心，从而得到任意形状的簇.但在寻找聚类中心的过程中，求解局部密度以及高密度距离属性都依赖于相似度矩阵的计算，计算复杂度较高，限制了密度峰值聚类算法在大规模数据集中的应用.针对此不足，提出基于网格筛选的密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm based on grid screening, SDPC)，根据数据的不均匀分布，使用网格化方法去除部分密度稀疏的点，然后再使用密度峰值聚类算法中决策图的方法选取聚类中心，可以在保证聚类准确性的基础上有效降低计算复杂度.理论分析和实验测试表明：基于网格筛选的密度峰值聚类算法不仅可以对大规模数据集进行正确的聚类，还极大地降低了计算复杂度.
密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm, DPC)是2014年提出的一种新型聚类分析算法,它基于聚类中心局部密度大以及与密度更大点之间的距离较远两大特点绘制决策图寻找聚类中心，从而得到任意形状的簇.但在寻找聚类中心的过程中，求解局部密度以及高密度距离属性都依赖于相似度矩阵的计算，计算复杂度较高，限制了密度峰值聚类算法在大规模数据集中的应用.针对此不足，提出基于网格筛选的密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm based on grid screening, SDPC)，根据数据的不均匀分布，使用网格化方法去除部分密度稀疏的点，然后再使用密度峰值聚类算法中决策图的方法选取聚类中心，可以在保证聚类准确性的基础上有效降低计算复杂度.理论分析和实验测试表明：基于网格筛选的密度峰值聚类算法不仅可以对大规模数据集进行正确的聚类，还极大地降低了计算复杂度.
2018, 55(11): 2430-2438.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170580
摘要：
针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization, NMF)的语音增强方法在低信噪比部分和无结构特征的清音部分会引入失真这一问题，利用语音信号在时频域呈现的稀疏特性和深度神经网络在语音增强应用中表现出的谱重构特性，提出了一种联合稀疏非负矩阵分解和深度神经网络的单通道语音增强方法.首先对带噪语音的幅度谱进行非负矩阵分解得到与语音字典和噪声字典相对应的稀疏编码矩阵，其中语音字典和噪声字典通过对纯净语音和噪声进行训练预先得到,以维纳滤波方法恢复出语音成分的主要结构；然后利用深度神经网络在语音增强中表现出的时频保持特性，通过深层网络学习经维纳滤波分离出的语音的对数幅度谱和理想纯净语音对数幅度谱之间的非线性映射函数，进而恢复出语音结构的缺失成分.实验结果表明：所提方法可以有效抑制噪声且较好地恢复出语音成分，在语音感知质量和对数谱失真性能评价指标上均优于基线方法.
针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization, NMF)的语音增强方法在低信噪比部分和无结构特征的清音部分会引入失真这一问题，利用语音信号在时频域呈现的稀疏特性和深度神经网络在语音增强应用中表现出的谱重构特性，提出了一种联合稀疏非负矩阵分解和深度神经网络的单通道语音增强方法.首先对带噪语音的幅度谱进行非负矩阵分解得到与语音字典和噪声字典相对应的稀疏编码矩阵，其中语音字典和噪声字典通过对纯净语音和噪声进行训练预先得到,以维纳滤波方法恢复出语音成分的主要结构；然后利用深度神经网络在语音增强中表现出的时频保持特性，通过深层网络学习经维纳滤波分离出的语音的对数幅度谱和理想纯净语音对数幅度谱之间的非线性映射函数，进而恢复出语音结构的缺失成分.实验结果表明：所提方法可以有效抑制噪声且较好地恢复出语音成分，在语音感知质量和对数谱失真性能评价指标上均优于基线方法.
2018, 55(11): 2439-2451.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170496
摘要：
大量有效样本标注是有监督学习性能的重要保证，但又存在耗时且人力成本高的问题.加之，在实际应用环境，很难在每个应用领域都有足够的标定样本数据支持分类器的训练.而将源领域所获的训练模型直接用于目标领域，又由于目标领域和源领域信息分布差异，会导致跨领域分类器应用准确率降低的问题.针对以上问题，提出一种基于多视角共享特征的领域空间对齐的跨领域情感分类(domain alignment based on multi-viewpoint domain-shared feature for cross-domain sentiment classification, DAMF)算法.该算法首先通过融合多个情感词典，消除通过互信息值所选择的领域共享特征中情感词的极性分歧问题.在此基础上，以领域间无歧义共享特征为桥梁，结合通过语法规则提取的各领域中有相同极性的情感词对和通过关联规则学习的各领域中有强关联关系的特征词对，进行领域间相同极性的专有情感词对和强关联关系的特征词对的提取，构建目标领域和源领域数据的统一特征表示空间，减小了领域间因极性分歧和特征分布不同造成的差异，实现不同领域空间对齐.同时在公共数据集上的跨领域实验表明，基于多视角共享特征的领域空间对齐跨领域倾向性分析算法一定程度上提高了跨领域情感分类的准确率.
大量有效样本标注是有监督学习性能的重要保证，但又存在耗时且人力成本高的问题.加之，在实际应用环境，很难在每个应用领域都有足够的标定样本数据支持分类器的训练.而将源领域所获的训练模型直接用于目标领域，又由于目标领域和源领域信息分布差异，会导致跨领域分类器应用准确率降低的问题.针对以上问题，提出一种基于多视角共享特征的领域空间对齐的跨领域情感分类(domain alignment based on multi-viewpoint domain-shared feature for cross-domain sentiment classification, DAMF)算法.该算法首先通过融合多个情感词典，消除通过互信息值所选择的领域共享特征中情感词的极性分歧问题.在此基础上，以领域间无歧义共享特征为桥梁，结合通过语法规则提取的各领域中有相同极性的情感词对和通过关联规则学习的各领域中有强关联关系的特征词对，进行领域间相同极性的专有情感词对和强关联关系的特征词对的提取，构建目标领域和源领域数据的统一特征表示空间，减小了领域间因极性分歧和特征分布不同造成的差异，实现不同领域空间对齐.同时在公共数据集上的跨领域实验表明，基于多视角共享特征的领域空间对齐跨领域倾向性分析算法一定程度上提高了跨领域情感分类的准确率.
2018, 55(11): 2452-2466.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170658
摘要：
随着以比特币为代表的区块链技术的蓬勃发展，区块链技术已经开始逐步超越可编程货币时代而进入智能合约时代.智能合约(smart contract)是一种由事件驱动的、具有状态的代码合约和算法合同，随着区块链技术的深入发展而受到广泛关注和研究.智能合约利用协议和用户接口完成合约过程的所有步骤,允许用户在区块链上实现个性化的代码逻辑.基于区块链的智能合约技术具有去中心化、自治化、可观察、可验证、可信息共享等特点，可以有效构建可编程金融和可编程社会，广泛应用于数字支付、金融资产处置、多重签名合约、云计算、物联网、共享经济等多个领域.首先阐述了智能合约技术的基本概念、全生命周期、基本分类、基本架构、关键技术、发展现状以及智能合约的主要技术平台；然后探讨了智能合约技术的应用场景以及发展中所存在的问题；最后，基于智能合约的理论知识，搭建了以太坊实验环境并开发了一个众筹智能合约系统，旨在为基于区块链的智能合约技术的研究与发展提供参考与借鉴.
随着以比特币为代表的区块链技术的蓬勃发展，区块链技术已经开始逐步超越可编程货币时代而进入智能合约时代.智能合约(smart contract)是一种由事件驱动的、具有状态的代码合约和算法合同，随着区块链技术的深入发展而受到广泛关注和研究.智能合约利用协议和用户接口完成合约过程的所有步骤,允许用户在区块链上实现个性化的代码逻辑.基于区块链的智能合约技术具有去中心化、自治化、可观察、可验证、可信息共享等特点，可以有效构建可编程金融和可编程社会，广泛应用于数字支付、金融资产处置、多重签名合约、云计算、物联网、共享经济等多个领域.首先阐述了智能合约技术的基本概念、全生命周期、基本分类、基本架构、关键技术、发展现状以及智能合约的主要技术平台；然后探讨了智能合约技术的应用场景以及发展中所存在的问题；最后，基于智能合约的理论知识，搭建了以太坊实验环境并开发了一个众筹智能合约系统，旨在为基于区块链的智能合约技术的研究与发展提供参考与借鉴.
2018, 55(11): 2467-2481.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170305
摘要：
物联网无线服务系统(wireless service system, WSS)是以通用的协议标准实现人与物、物与物相连的实时网络交互系统.该系统在设备中嵌入无线传感器节点以实现数据上传和决策下发，但传感器节点的同构性特点使得蠕虫传播问题日益严重.为此，在对现有蠕虫传播的流行病模型进行分类并总结各类模型特点的基础上，首先提出了具有睡眠状态和隔离状态的流行病模型，定义了系统中节点的状态转换关系；其次，依据节点的射频通信距离，确定了具有实际传染能力的感染节点数量及范围；再次，引入蠕虫与无线服务系统的目标成本函数，给出了基于目标成本值的完全信息动态微分博弈模型；然后，证明了该博弈存在鞍点策略，利用状态变量、协状态变量和汉密尔顿函数求解鞍点策略并设计了保证目标成本值最优的防御策略算法；最后，仿真实现本算法与2种蠕虫防御策略算法，通过各状态节点的变化特点及目标成本值的对比实验进行性能评估.实验结果表明：基于改进流行病模型的最优防御算法在抑制无线服务系统蠕虫传播方面有明显优势.
物联网无线服务系统(wireless service system, WSS)是以通用的协议标准实现人与物、物与物相连的实时网络交互系统.该系统在设备中嵌入无线传感器节点以实现数据上传和决策下发，但传感器节点的同构性特点使得蠕虫传播问题日益严重.为此，在对现有蠕虫传播的流行病模型进行分类并总结各类模型特点的基础上，首先提出了具有睡眠状态和隔离状态的流行病模型，定义了系统中节点的状态转换关系；其次，依据节点的射频通信距离，确定了具有实际传染能力的感染节点数量及范围；再次，引入蠕虫与无线服务系统的目标成本函数，给出了基于目标成本值的完全信息动态微分博弈模型；然后，证明了该博弈存在鞍点策略，利用状态变量、协状态变量和汉密尔顿函数求解鞍点策略并设计了保证目标成本值最优的防御策略算法；最后，仿真实现本算法与2种蠕虫防御策略算法，通过各状态节点的变化特点及目标成本值的对比实验进行性能评估.实验结果表明：基于改进流行病模型的最优防御算法在抑制无线服务系统蠕虫传播方面有明显优势.
2018, 55(11): 2482-2489.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170420
摘要：
随着云计算的快速发展和大数据时代的到来，如何将一些耗时的计算任务安全地外包给不完全可信的公共云服务器引起了广泛关注.基于单服务器模型，提出了一个新的具有隐私保护的群域上的幂指数运算安全外包方案GEXP(outsourcing power exponent on a group field)，能够有效避免双服务器模型存在的共谋攻击问题.与已有方案相比，方案GEXP能够以100%的概率检测出云服务器返回的错误计算结果，确保了用户对外包计算结果的可完全验证.此外，给出了方案GEXP在现有广泛研究的云存储数据完整性验证的具体应用.
随着云计算的快速发展和大数据时代的到来，如何将一些耗时的计算任务安全地外包给不完全可信的公共云服务器引起了广泛关注.基于单服务器模型，提出了一个新的具有隐私保护的群域上的幂指数运算安全外包方案GEXP(outsourcing power exponent on a group field)，能够有效避免双服务器模型存在的共谋攻击问题.与已有方案相比，方案GEXP能够以100%的概率检测出云服务器返回的错误计算结果，确保了用户对外包计算结果的可完全验证.此外，给出了方案GEXP在现有广泛研究的云存储数据完整性验证的具体应用.
2018, 55(11): 2490-2500.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170666
摘要：
在物联网感知系统中，双层传感器网络(two-tiered wireless sensor networks， TWSNs)因其具有较好的网络健壮性和可扩展性而备受关注.然而，TWSNs中仍存在一些安全问题需要解决.在TWSNs中，位于上层的主管节点是其关键节点，攻击者易通过捕获主管节点来破坏数据的隐私性，甚至破坏查询结果的数据完整性.针对TWSNs中Top-k查询的数据隐私性和完整性保护问题，提出了一种基于顺序保留加密技术(order preserving encryption scheme， OPES)、对称密钥加密技术和数据权值关联技术的安全Top-k查询处理协议(verifiable privacy-and-integrity preservation, VPP).利用这些技术，VPP通过制定特定的传感器节点数据预处理方法和主管节点查询处理方法，并利用Sink(用户)端的Top-k查询结果数据完整性检验方法来实现Top-k查询的数据隐私性和完整性保护.理论分析和实验结果表明:VPP不仅具有更好的安全性，同时在Top-k查询处理的能效性方面也优于已有工作，并具有较低的计算复杂度.
在物联网感知系统中，双层传感器网络(two-tiered wireless sensor networks， TWSNs)因其具有较好的网络健壮性和可扩展性而备受关注.然而，TWSNs中仍存在一些安全问题需要解决.在TWSNs中，位于上层的主管节点是其关键节点，攻击者易通过捕获主管节点来破坏数据的隐私性，甚至破坏查询结果的数据完整性.针对TWSNs中Top-k查询的数据隐私性和完整性保护问题，提出了一种基于顺序保留加密技术(order preserving encryption scheme， OPES)、对称密钥加密技术和数据权值关联技术的安全Top-k查询处理协议(verifiable privacy-and-integrity preservation, VPP).利用这些技术，VPP通过制定特定的传感器节点数据预处理方法和主管节点查询处理方法，并利用Sink(用户)端的Top-k查询结果数据完整性检验方法来实现Top-k查询的数据隐私性和完整性保护.理论分析和实验结果表明:VPP不仅具有更好的安全性，同时在Top-k查询处理的能效性方面也优于已有工作，并具有较低的计算复杂度.
2018, 55(11): 2501-2510.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170661
摘要：
位置信息是物体的基本属性之一.随着无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)的蓬勃发展，传感器网络中节点位置信息的获取变得尤为重要.超宽带(ultra-wideband, UWB)和惯性测量单元(inertial measurement units, IMU)以其高定位精度，在WSN中得到了广泛应用.UWB精度高，但容易受多径效应和节点间的相对几何位置关系影响.IMU惯性测量单元能够提供连续的惯性信息，但累积误差问题难以解决.基于IMU和UWB结合的融合定位方法，能够在提高定位精度的同时补偿UWB的多径效应影响和IMU的误差累积问题.因此，提出一种新的基于UWB和IMU的融合定位方法，实现传感网中目标节点的高精度位置追踪，并通过计算克拉美罗下限(Cramer-Rao lower bound, CRLB)表征融合定位方法的空间定位性能验证其在解决多径和几何拓扑问题上的有效性，通过计算后验克拉美罗下限(posterior Cramer-Rao lower bound, PCRLB)表征融合定位方法的时间定位性能验证其在累积误差纠正上的有效性，为基于UWB和IMU融合定位算法的设计和仿真提供理论支持.实验结果表明：融合定位方法具有更好的时空定位性能，更能接近实际应用的理论精度下限.
位置信息是物体的基本属性之一.随着无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)的蓬勃发展，传感器网络中节点位置信息的获取变得尤为重要.超宽带(ultra-wideband, UWB)和惯性测量单元(inertial measurement units, IMU)以其高定位精度，在WSN中得到了广泛应用.UWB精度高，但容易受多径效应和节点间的相对几何位置关系影响.IMU惯性测量单元能够提供连续的惯性信息，但累积误差问题难以解决.基于IMU和UWB结合的融合定位方法，能够在提高定位精度的同时补偿UWB的多径效应影响和IMU的误差累积问题.因此，提出一种新的基于UWB和IMU的融合定位方法，实现传感网中目标节点的高精度位置追踪，并通过计算克拉美罗下限(Cramer-Rao lower bound, CRLB)表征融合定位方法的空间定位性能验证其在解决多径和几何拓扑问题上的有效性，通过计算后验克拉美罗下限(posterior Cramer-Rao lower bound, PCRLB)表征融合定位方法的时间定位性能验证其在累积误差纠正上的有效性，为基于UWB和IMU融合定位算法的设计和仿真提供理论支持.实验结果表明：融合定位方法具有更好的时空定位性能，更能接近实际应用的理论精度下限.
2018, 55(11): 2511-2521.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170710
摘要：
基于FBMC-OQAM(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation)的多用户频谱共享的认知无线电网络中的资源分配问题，在此提出了一种干扰抑制的功率资源分配算法(power-resource allocation algorithm, PAA).引入跨层干扰限制来保护网络中的次用户免受过多的干扰.引入虚拟队列的概念，将多用户争用信道资源导致的额外分组时延转化为在信道对应的虚拟队列中的排队时延.该算法以系统能效为目标函数、以时延和传输功率为约束条件，提出一个非线性约束下的非线性分式规划问题.设计了一种迭代算法，先通过一些变换将分式目标函数变为多项式形式，降低其实现难度后迭代求其全局最优解.此外设计了一种次优算法，以部分性能换取更低的计算复杂度.经实验仿真对比，最优算法具有高性能，次优算法在低计算复杂度的基础上具有较高性能，2种算法均具有很好的实用价值.
基于FBMC-OQAM(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation)的多用户频谱共享的认知无线电网络中的资源分配问题，在此提出了一种干扰抑制的功率资源分配算法(power-resource allocation algorithm, PAA).引入跨层干扰限制来保护网络中的次用户免受过多的干扰.引入虚拟队列的概念，将多用户争用信道资源导致的额外分组时延转化为在信道对应的虚拟队列中的排队时延.该算法以系统能效为目标函数、以时延和传输功率为约束条件，提出一个非线性约束下的非线性分式规划问题.设计了一种迭代算法，先通过一些变换将分式目标函数变为多项式形式，降低其实现难度后迭代求其全局最优解.此外设计了一种次优算法，以部分性能换取更低的计算复杂度.经实验仿真对比，最优算法具有高性能，次优算法在低计算复杂度的基础上具有较高性能，2种算法均具有很好的实用价值.
2018, 55(11): 2522-2531.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170664
摘要：
随着物联网技术的快速发展，万物互联已经成为必然趋势.物联网技术涉及智能家居、智慧交通等多个领域，使得人们能够随时随地地连接任何人或者设备.然而目前大多数物联网异构数据是孤立的存储，阻碍了万物互联的步伐.数据模式匹配被广泛应用于数据互联并且能够较好地解决以上问题.由于海量物联网数据的异构性以及高增长性，目前的模式匹配方式人工参与度高，与实际应用的契合度低，难以解决物联网新环境下的模式自动匹配问题.提出了一种面向物联网异构数据的模式分层匹配算法，构建3层映射匹配：特征分类匹配、关系特征聚类匹配和混合元素匹配.该算法通过逐层匹配，不断缩小匹配空间，从而提高了匹配质量，减少了元素间匹配次数和人工参与度，较好地实现了自动模式匹配.运用大量数据样本来检验算法的效率和性能，结果证明该算法可行有效.
随着物联网技术的快速发展，万物互联已经成为必然趋势.物联网技术涉及智能家居、智慧交通等多个领域，使得人们能够随时随地地连接任何人或者设备.然而目前大多数物联网异构数据是孤立的存储，阻碍了万物互联的步伐.数据模式匹配被广泛应用于数据互联并且能够较好地解决以上问题.由于海量物联网数据的异构性以及高增长性，目前的模式匹配方式人工参与度高，与实际应用的契合度低，难以解决物联网新环境下的模式自动匹配问题.提出了一种面向物联网异构数据的模式分层匹配算法，构建3层映射匹配：特征分类匹配、关系特征聚类匹配和混合元素匹配.该算法通过逐层匹配，不断缩小匹配空间，从而提高了匹配质量，减少了元素间匹配次数和人工参与度，较好地实现了自动模式匹配.运用大量数据样本来检验算法的效率和性能，结果证明该算法可行有效.
2018, 55(11): 2532-2542.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170671
摘要：
由于工业控制系统(industrial control system, ICS)与物理环境紧密联系，其特有的序列攻击可通过将合法的操作注入到操作序列中的不合理位置上，迫使ICS进入异常状态，损毁设备，甚至破坏生态环境.目前，针对序列攻击检测的研究基本上是从信息流中提取操作序列进行检测，易受错误、虚假数据等情况的影响，导致检测精度受到限制.针对该问题，充分考虑ICS的操作与物理环境的相互依赖性，提出一种双流融合的工业控制异常检测机制，从物理环境中实时提取工业控制设备的状态信息组成设备状态流，并将其与信息流相融合，从操作次序和时序2个维度检测操作序列是否正常.同时利用设备状态流信息识别操作间隔中的工业控制设备的异常状态，提升异常检测范围和对操作时序异常的检测精度.实验结果表明：该方法能有效地识别序列攻击和部分工业控制设备的异常状态.
由于工业控制系统(industrial control system, ICS)与物理环境紧密联系，其特有的序列攻击可通过将合法的操作注入到操作序列中的不合理位置上，迫使ICS进入异常状态，损毁设备，甚至破坏生态环境.目前，针对序列攻击检测的研究基本上是从信息流中提取操作序列进行检测，易受错误、虚假数据等情况的影响，导致检测精度受到限制.针对该问题，充分考虑ICS的操作与物理环境的相互依赖性，提出一种双流融合的工业控制异常检测机制，从物理环境中实时提取工业控制设备的状态信息组成设备状态流，并将其与信息流相融合，从操作次序和时序2个维度检测操作序列是否正常.同时利用设备状态流信息识别操作间隔中的工业控制设备的异常状态，提升异常检测范围和对操作时序异常的检测精度.实验结果表明：该方法能有效地识别序列攻击和部分工业控制设备的异常状态.
2018, 55(11): 2543-2556.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170390
摘要：
头发是人类特征的重要组成部分，是判断一个人的年龄、背景及身份等的重要依据.在虚拟现实和计算机图形学领域，头发建模受到越来越多的研究人员的关注.传统的头发建模是基于物理模拟的，通过设置相关参数构造出不同的头发，计算量很大，建模过程也不直观、难以控制；而基于图像的头发建模方法，具有建模速度快、模型逼真度高等优点，近几年受到研究者重视，开始成为另外一个研究热点.回顾了基于单幅图像的头发建模、基于多幅图像的静态头发建模、基于视频的动态头发建模、头发建模结果的编辑重用等方面的研究进展，并分析总结了各种方法的适用情况及不足，最后提出了基于图像的头发建模技术在未来的发展趋势以及面临的挑战.
头发是人类特征的重要组成部分，是判断一个人的年龄、背景及身份等的重要依据.在虚拟现实和计算机图形学领域，头发建模受到越来越多的研究人员的关注.传统的头发建模是基于物理模拟的，通过设置相关参数构造出不同的头发，计算量很大，建模过程也不直观、难以控制；而基于图像的头发建模方法，具有建模速度快、模型逼真度高等优点，近几年受到研究者重视，开始成为另外一个研究热点.回顾了基于单幅图像的头发建模、基于多幅图像的静态头发建模、基于视频的动态头发建模、头发建模结果的编辑重用等方面的研究进展，并分析总结了各种方法的适用情况及不足，最后提出了基于图像的头发建模技术在未来的发展趋势以及面临的挑战.
2018, 55(11): 2557-2568.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170247
摘要：
采用4-邻域模板匹配对索引图进行非局部预测是调色板编码的一种典型技术.通过实验分析发现，1个4-邻域模板存在数量众多的干扰模板，并且不能有效捕获边缘反走样区域的颜色转移特征，从而提出一种包含4个子模板的2-邻域匹配模板结构来刻画前景物体或文字边缘在其左上角、左下角、右上角和右下角的特定颜色转移模式；同时，将模板预测建模为一种可通过查表操作实现的转移概率；进而，提出一种2-邻域联合转移概率的索引图预测方法.实验表明：该算法的预测准确率为97.70%，比多级预测算法(MSP)和局部方向预测算法(LDP)分别平均提高了4.50%和2.27%，尤其适用于包含大量字符和由计算机生成的几何图元的复杂屏幕内容编码.并且，计算复杂度与LDP相当，明显低于MSP，可应用实时性需求较高的、基于调色板-索引图的屏幕内容预测编码中.
采用4-邻域模板匹配对索引图进行非局部预测是调色板编码的一种典型技术.通过实验分析发现，1个4-邻域模板存在数量众多的干扰模板，并且不能有效捕获边缘反走样区域的颜色转移特征，从而提出一种包含4个子模板的2-邻域匹配模板结构来刻画前景物体或文字边缘在其左上角、左下角、右上角和右下角的特定颜色转移模式；同时，将模板预测建模为一种可通过查表操作实现的转移概率；进而，提出一种2-邻域联合转移概率的索引图预测方法.实验表明：该算法的预测准确率为97.70%，比多级预测算法(MSP)和局部方向预测算法(LDP)分别平均提高了4.50%和2.27%，尤其适用于包含大量字符和由计算机生成的几何图元的复杂屏幕内容编码.并且，计算复杂度与LDP相当，明显低于MSP，可应用实时性需求较高的、基于调色板-索引图的屏幕内容预测编码中.
2018, 55(11): 2569-2583.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170893
摘要：
可靠性是系统的一项重要质量指标，在安全关键的系统中极其重要.应用资源冗余的方式可以提高系统的可靠性，但会消耗更多的系统资源.研究了异构多处理器系统执行并行任务时最小化系统资源并保证可靠性的问题.首先以任务在各处理器上的平均最坏执行时间为参考，将系统可靠性目标转换为单个任务的可靠性目标，分别给出了非复制和复制情况下任务可靠性目标的计算方法；然后设计了一个可靠性约束下的资源最小化非复制算法，当给出的可靠性目标要求不高于系统可达到的最高可靠性时，该算法总能将任务分配到合适的处理器并使系统满足可靠性要求.由于非复制算法不能满足系统更高可靠性目标要求，最后设计了2个基于任务复制的算法.应用实际并行任务和随机生成的并行任务将提出的算法和MaxRe算法、RR算法以及MRCRG算法进行比较，实验结果表明：提出的算法在满足系统可靠性目标的同时消耗的资源更少.
可靠性是系统的一项重要质量指标，在安全关键的系统中极其重要.应用资源冗余的方式可以提高系统的可靠性，但会消耗更多的系统资源.研究了异构多处理器系统执行并行任务时最小化系统资源并保证可靠性的问题.首先以任务在各处理器上的平均最坏执行时间为参考，将系统可靠性目标转换为单个任务的可靠性目标，分别给出了非复制和复制情况下任务可靠性目标的计算方法；然后设计了一个可靠性约束下的资源最小化非复制算法，当给出的可靠性目标要求不高于系统可达到的最高可靠性时，该算法总能将任务分配到合适的处理器并使系统满足可靠性要求.由于非复制算法不能满足系统更高可靠性目标要求，最后设计了2个基于任务复制的算法.应用实际并行任务和随机生成的并行任务将提出的算法和MaxRe算法、RR算法以及MRCRG算法进行比较，实验结果表明：提出的算法在满足系统可靠性目标的同时消耗的资源更少.
本刊虚拟专辑J-CRAD Transactions on系列更新，欢迎阅读！
