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会议信息

  • 会议名称：

    第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）

  • 召开年： 2017
  • 召开地： 合肥
  • 会议文集： 第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）论文集
  • 主办单位： 中国计算机学会;中国人工智能学会
  • 出版时间： 2017-05-26
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共56条结果
  • 1.

    多跳吞吐量分析及邻节点实时估计算法设计

    包量

    • 作者：ZHU Qingchao,朱清超,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对媒体接入控制(MAC)协议吞吐量理论分析中单跳性、静态性不足,提出一种面向移动自组网(MANET)的多跳分析模型,并设计了邻节点实时估计算法.首先,基于二维离散时间马尔可夫链(DTMC)吞吐量模型,定义距离参数欧实比(ERR),建立泊松网络(PN)分布时多跳吞吐量分析模型;其次,定性分析理论与仿真误差的原因之一在于邻节点的动态性,即模型缺乏移动性考虑;然后,基于卡尔曼滤波算法,定义系统状态更新规则和测量规则,设计一种与泊松节点分布、随机行走模型相适应的邻节点实时估计算法;最后,对比分析多跳吞吐量分析模型的性能.实验结果表明,虽引入0.13s计算时延,但在吞吐量方面,其精度提高了8％,实现了理论分析模型的多跳扩展和移动性考量.
  • 2.

    基于改进双向测距-到达时间差定位算法的超宽带定位系统

    包量

    • 作者：BIAN Jiaxing,卞佳兴,ZHU Rong,朱荣,CHEN Xuan,陈玄,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对传统无线定位技术在室内定位精度不高的问题,设计实现了一种基于超宽带(UWB)技术的室内定位系统.首先,提出了定位服务器与移动端APP实时交互的系统结构,解决室内移动人员自主定位与导航的问题.其次,在双向测距(TWR)算法中增加一条无线电信息以减小时钟偏移引起的测距误差,从而提高算法性能.最后,将通过到达时间差(TDOA)定位算法得到的双曲面方程组进行线性化处理后结合Jacobi迭代法完成求解,避免了使用标准TDOA定位算法难以直接解算的情况.经测试,该系统在楼道房间等场景中能稳定工作且定位误差控制在30cm以内,相比基于WiFi、蓝牙等技术的定位系统在定位精度上提高了10倍左右,能够满足在复杂室内环境中的精确移动定位需求.
  • 3.

    载波跟踪环路统计特性分析的欺骗检测方法

    包量

    摘要：针对现阶段大部分卫星导航接收机跟踪阶段的欺骗检测方法只能检测单欺骗源发射的欺骗信号的问题,提出一种基于载波跟踪环路统计特性分析的欺骗检测方法.首先分析了跟踪阶段已有欺骗检测方法的不足;其次,建立了接收机正常接收信号模型和欺骗信号入侵后接收信号模型,对真实信号与欺骗信号的复合信号的统计规律进行了分析.理论分析表明,当欺骗信号与真实信号存在频差时,检测算法能够通过I路信号的幅度变化检测出欺骗信号.仿真结果表明,在接收机能接收到的正常载噪比范围内(28dB·Hz～50dB·Hz),在2％的虚警概率下能够达到100％的检测概率.算法能够检测多欺骗源发射的欺骗信号,且检测性能比已有方法得到了提升(在载噪比相同的情况下,检测性能提升约1dB;在干信比相同的情况下,检测性能提升约4dB).
  • 4.

    基于申威众核处理器的混合并行遗传算法

    包量

    摘要：传统遗传算法求解计算密集型任务时,适应度函数的执行时间增加相当快,致使当种群规模或者进化代数增大时,算法的收敛速度非常缓慢.基于此,设计了"粗粒度-主从式"混合式并行遗传算法(HBPGA),并在目前TOP500上排名第一的超级计算机神威"太湖之光"平台上实现.该算法模型采用两级并行架构,结合了MPI和Athread两种编程模型,与传统在单核或者一级并行构架的多核集群上实现的遗传算法相比,在申威众核处理器上实现了二级并行,并得到了更好的性能和更高的加速比.实验中,当从核数为16×64时,最大加速比达到544,从核加速比超过31.
  • 5.

    分布式一致性算法Yac

    包量

    • 作者：ZHANG Jian,张健,WANG Yang,汪洋,LIU Dandan,刘丹丹,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：传统静态拓扑主从模型分布式一致性算法存在严重负载不均及单点性能瓶颈效应,且崩溃节点大于集群规模的50％时算法无法正常工作.针对上述问题,提出基于动态拓扑及有限表决思想的分布式一致性算法(Yac).算法动态生成参与一致性表决的成员子集及Leader节点并时分迁移,形成统计负载均衡;去除要求全体多数派成员参与表决的强约束,使算法具备更高的失效容忍性;并通过日志链机制重新建立算法安全性约束,同时证明了算法的正确性.实验结果表明,改进算法的单点负载集中效应显著低于主流静态拓扑主从模型分布式一致性算法Zookeeper;改进算法失效容忍性优于Zookeeper,且最坏情况下与Zookeeper算法保持持平;同等集群规模下,改进算法比Zookeeper拥有更高吞吐量上限.
  • 6.

    基于模糊高斯学习策略的粒子群-进化融合算法

    包量

    摘要：针对粒子群优化(PSO)算法存在的开发能力不足,导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模糊高斯学习策略的粒子群-进化融合算法.在标准粒子群算法的基础上,选取精英粒子种群,运用变异、交叉、选择进化算子,构建精英粒子群-进化融合优化机制,提高粒子种群多样性与收敛性;引入符合人类思维特性的模糊高斯学习策略,提高粒子寻优能力,形成基于模糊高斯学习策略的精英粒子群和微分进化融合算法.对9个标准测试函数进行了计算测试和对比分析,结果表明函数Sehwefel.1.2、Sphere、Ackley、Griewank与Quadric Noise计算平均值分别为1.5E-39、8.5E-82、9.2E-13、5.2E-17、1.2E-18,接近算法最小值;Rosenbrock、Rastrigin、Schwefel及Salomon函数收敛平均值较四种对比粒子群优化算法计算结果提高了1～3个数量级;同时,收敛性显示算法收敛速度较对比算法提高了5％～30％.算法在提高计算收敛速度和精度上效果明显,具有较强的逃离局部极值的能力和全局搜索能力.
  • 7.

    基于动态调整阈值的虚拟机迁移算法

    包量

    摘要：针对当前数据中心服务器能耗优化和虚拟机迁移时机合理性问题,提出一种基于动态调整阈值(DAT)的虚拟机迁移算法.该算法首先通过统计分析物理机历史负载数据动态地调整虚拟机迁移的阈值门限,然后通过延时触发和预测物理机的负载趋势确定虚拟机迁移时机.最后将该算法应用到实验室搭建的数据中心平台上进行实验验证,结果表明基于DAT的虚拟机迁移算法比静态阈值法关闭的物理机数量更多,云数据中心能耗更低.基于DAT的虚拟机迁移算法能根据物理机的负载变化动态迁移虚拟机,达到提高物理机资源利用率、降低数据中心能耗、提高虚拟机迁移效率的目的.
  • 8.

    非对称信息条件下APT攻防博弈模型

    包量

    • 作者：SUN Wenjun,孙文君,SU Yang,苏旸,CAO Zhen,曹镇,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对目前缺少对高级持续威胁(APT)攻击理论建模分析的问题,提出了一种基于FlipIt模型的非对称信息条件下的攻防博弈模型.首先,将网络系统中的目标主机等资产抽象为目标资源节点,将攻防场景描述为攻防双方对目标资源的交替控制;然后,考虑到攻防双方在博弈中观察到的反馈信息的不对称性以及防御效果的不彻底性,给出了在防御者采取更新策略时攻防双方的收益模型及最优策略的条件,同时给出并分别证明了达到同步博弈与序贯博弈均衡条件的定理;最后通过数例分析了影响达到均衡时的策略及防御收益的因素,并比较了同步博弈均衡与序贯博弈均衡.结果表明周期策略是防御者的最优策略,并且与同步博弈均衡相比,防御者通过公布其策略达到序贯博弈均衡时的收益更大.实验结果表明所提模型能够在理论上指导应对隐蔽性APT攻击的防御策略.
  • 9.

    PTDC:路网环境中感知隐私的轨迹数据采集技术

    包量

    • 作者：HUO Zheng,霍峥,WANG Weihong,王卫红,CAO Yuhui,曹玉辉,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对路网环境中移动对象轨迹隐私泄露以及语义位置同质性攻击等问题,提出了一种路网环境中感知隐私的轨迹数据采集(PTDC)算法.首先,通过兴趣位置(POI)访问人次的信息墒计算路网中POI的敏感性;其次,根据顶点间敏感性和距离的混合差距,定义了θ-边权,并建立路网空间的图模型、定义了k-θ-D匿名模型以抵御语义位置同质性攻击;最后,以无向图的广度优先遍历为基础,设计了满足POI语义差异性的匿名算法,将用户的敏感采样位置用匿名区域取代,并衡量了PTDC算法处理后数据的可用性.通过实验对PTDC算法进行了验证,并和自由空间中的基于语义位置的隐私保护算法——YCWA进行了比对.理论上讲,YCWA算法的隐私保护度低于PTDC算法.实验表明,PTDC算法的信息丢失率平均在15％左右,空间范围查询误差平均在12％左右,略逊于YCWA算法;然而,PTDC算法的运行时间在5s以内,远远优于YCWA算法,可满足实时在线数据采集的需求.
  • 10.

    基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法

    包量

    摘要：针对基于秘密信息置乱方法等类型的信息隐藏算法不可见性低和抗攻击性弱这一问题,提出了一种基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法.首先,将载体图像进行一次GHM多小波变换,再对所得到的中间能量区域进行一次小波变换得到删分量,将HH分量进行奇异值分解;其次,将秘密图像进行小波变换,将得到的小波系数进行压缩感知得到观测矩阵,再对观测矩阵元素进行奇异值分解;最后,利用秘密图像的奇异值替换掉载体图像的奇异值来完成秘密信息的嵌入.实验结果表明,相比两种加密算法,算法不可见性(PSNR值)分别提高5.99％和22.11％;对低通滤波、椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩等常见攻击具有良好的鲁棒性,相关系数(NC)平均增强了4.11％和11.53％.
  • 11.

    基于反馈神经网络的稀疏信号恢复的优化算法

    包量

    • 作者：WANG Xingxing,汪星星,LI Guocheng,李国成,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对稀疏信号的重构问题,提出了一种基于反馈神经网络(RNN)的优化算法.首先,需要对信号进行稀疏表示,将数学模型化为优化问题;接着,基于l0范数是非凸且不可微的函数,并且该优化问题是NP难的,因此在测量矩阵A满足有限等距性质(RIP)的前提下,提出等价优化问题;最后,通过建立相应的Hopfield反馈神经网络模型来解决等价的优化问题,从而实现稀疏信号的重构.实验结果表明,在不同观测次数m下,对比RNN算法和其他三种算法的相对误差,发现RNN算法相对误差小,且需要的观测数也少,能够高效地重构稀疏信号.
  • 12.

    基于改进人工蜂群的核模糊聚类算法

    包量

    • 作者：LIANG Bing,梁冰,XU Hua,徐华,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对核模糊C均值(KFCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的构架简单、全局收敛速度快的优势,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)与KFCM迭代相结合的聚类算法.首先,以IABC求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,IABC在迭代过程中将与当前维度最优解的差值的变化率作为权值,对雇佣蜂的搜索行为进行改进,平衡人工蜂群算法的全局搜索与局部开采能力;其次,以类内距离和类间距离为基础,构造出适应KFCM算法的适应度函数,利用KFCM算法优化聚类中心;最后,IABC和KFCM算法交替执行,实现最佳聚类效果.采用3组Benchmark测试函数6组UCI标准数据集进行仿真实验,实验结果表明,与基于改进人工蜂群的广义模糊聚类(IABC-KGFCM)相比,IABC-KFCM对数据集的聚类有效性指标提高1到4个百分点,具有鲁棒性强和聚类精度高的优势.
  • 13.

    基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法

    包量

    摘要：针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法.首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其进行人头检测和跟踪;之后,剔除行人目标得到物件目标,对物件目标进行跟踪;最后,根据行人和物件的运动特征进行监控.对12段出入口视频序列的实验结果表明,监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件,完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务,处理速度达到36帧/秒,目标跟踪准确率达到94％以上,行为监控准确率达到95.8％,满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求.
  • 14.

    面向大规模地震体的多切片实时交互绘制优化

    包量

    摘要：在普通计算平台上实现大规模地震体的多切片可视化时,传统缓存调度方法由于未考虑体块与切片的空间关联,导致交互时体块命中率较低,而常用的多分辨率绘制方法也难以达到较高的绘制质量,针对这些问题,设计了一种新的高速缓存调度策略——最大距离先出(MDFO).首先,根据交互切片的空间位置改进缓存中体块的调度优先级,保证候选体块在切片连续交互时有更高的命中率;然后,提出了两阶段切片交互绘制方法,通过使用固定分辨率体块保证交互的实时性,通过渐进细化提升最终显示质量,并进一步结合体块数据的信息熵提升用户感兴趣区域的分辨率.实验结果表明,所提方法能够有效提高体块的整体命中率,提升比例达到60％以上,同时也实现了面向应用需求的高质量图像显示,较好地解决了大规模地震体可视化在交互效率与显示质量间的矛盾.
  • 15.

    基于免疫粒子群算法的中央空调冷冻水系统优化控制

    包量

    摘要：为了降低中央空调的运行能耗并对冷冻水回水温度进行稳定而有效的控制,提出了一种冷冻水回水温度优化控制方法,根据回水温度测量值与设定值间的偏差判断室内实际负荷需求.首先,对粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重采用呈指数形式下降的策略,使微粒更新速率能够适配寻优过程的各个阶段;然后,针对模型参数存在不确定摄动的问题,引入人工免疫(AI)思想形成免疫粒子群算法,从而拓展微粒的多样性,增强其摆脱局部最优值的能力;最后,据此优化比例积分微分(PID)控制器的3个参数,并通过该控制器调节冷冻水泵的频率,将实际回水温度保持在设定值附近.实验结果表明,采用该控制策略在满足室内负荷需求的前提下能够更有效地降低冷冻水泵的运行频率,节能效果与控制质量更佳.
  • 16.

    基于子矩阵波束形成输出直流响应加权的目标检测方法

    包量

    • 作者：GUO Jian,郭键,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对同一单频带内未知目标检测中强、弱目标不能同时被检测问题,依据不同子矩阵波束形成输出直流响应值不同,提出一种基于子矩阵波束形成输出直流响应加权的目标检测方法.首先,利用特征分析技术对线列阵接收数据协方差矩阵进行特征分解;然后,对各特征向量进行共轭相乘得到相应子矩阵,并对子矩阵进行波束形成,利用各子矩阵波束形成输出直流响应值的差异形成加权因子;最后,利用该加权因子对各子矩阵波束形成输出结果进行加权统计得到最终合成结果,提升弱目标子矩阵波束形成输出结果在最终合成结果的比重,实现对同一单频带内未知目标的有效检测.理论分析、数值仿真和实测数据处理结果均证明了,在仿真条件下,相比常规波束形成和常规子空间重构法,所提方法使弱目标子矩阵波束形成输出结果在最终合成结果的比重由0.09％变为45.36％,降低了背景噪声和强目标对未知目标检测的影响,减小了目标间输出直流响应值的差异,改善了对同一单频带内未知目标的检测性能.
  • 17.

    基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希的k近邻推荐方法

    包量

    摘要：针对基于k近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、k近邻查找速度慢,以及评分冷启动等问题,提出基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)的k近邻协同过滤推荐算法.首先,融合评分数据、用户属性数据以及项目类别数据,将融合后的数据作为输入对堆叠降噪自编码(SDA)神经网络进行训练,取神经网络编码部分最后一个隐层的值作为输入数据的特征编码,完成非线性降维.然后,利用精确欧氏局部敏感哈希算法对降维后的数据建立索引,通过检索得到目标用户或目标项目的相似近邻.最后,计算目标与近邻之间的相似度,利用相似度对近邻的评分记录加权得到目标用户对目标项目的预测评分.在标准数据集上的实验结果表明,在冷启动场景下,均方根误差比基于局部敏感哈希的推荐算法(LSH-ICF)平均降低了约7.2％,平均运行时间和LSH-ICF相当.表明该方法在保证推荐效率的前提下,缓解了评分冷启动问题.
  • 18.

    基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法

    包量

    摘要：针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区间化中单值较多、等价类划分精度低的问题,提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法(MOIvGA).首先,通过改进区间值相似度,使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析;其次,通过改进自适应遗传算法,提高其收敛性;最后,通过仿真实验证明,相对于运行自适应遗传属性约简(AGAv)算法求解最优值,所提算法迭代代数减少了22代;在区间长度为lh降水分类中,基于依赖度的区间值决策表λ-约简(MOIvGA)平均分类准确率比RIvD算法提高了6.3％,对无雨的预测准确率提高了7.13％;同时约简后的属性子集显著提高了分类准确率.由此可见,MOIvGA在区间值气象观测数据分析中能够提高收敛速度以及分类准确率.
  • 19.

    基于改进的Adaboost-BP模型在降水中的预测

    包量

    • 作者：WANG Jan,王军,FEI Kai,费凯,CHENG Yong,程勇,
    • 会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 （CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）
    • 2017年
    摘要：针对目前分类算法对降水预测过程存在着泛化能力低、精度不足的问题,提出改进Adaboost算法集成反向传播(BP)神经网络组合分类模型.该模型通过构造多个神经网络弱分类器,赋予弱分类器权值,将其线性组合为强分类器.改进后的Adaboost算法以最优化归一化因子为目标,在提升过程中调整样本权值更新策略,以此达到最小化归一化因子的目的,从而确保增加弱分类器个数的同时降低误差上界估计,通过最终集成的强分类器来提高模型的泛化能力和分类精度.选取江苏境内6个站点的逐日气象资料作为实验数据,建立7个降水等级的预报模型,从对降雨量有影响的众多因素中,选取12个与降水相关性较大的属性作为预报因子.通过多次实验统计,结果表明基于改进的Adaboost-BP组合模型具有较好的性能,尤其对58259站点的适应性较好,总体分类精度达到81％,在7个等级中,对0级降雨的预测精度最好,对其他等级的降雨预测有不同程度的精度提升,理论推导及实验结果证明该种改进可以提高预测精度.
  • 20.

    基于SIFT的说话人唇动识别

    包量

    摘要：针对唇部特征提取维度过高以及时尺度空间敏感的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算法作特征提取来进行说话人身份认证的技术.首先,提出了一种简单的视频帧图片规整算法,将不同长度的唇动视频规整到同一的长度,提取出具有代表性的唇动图片;然后,提出一种在SIFT关键点的基础上,进行纹理和运动特征的提取算法,并经过主成分分析(PCA)算法的整合,最终得到具有代表性的唇动特征进行认证;最后,根据所得到的特征,提出了一种简单的分类算法.实验结果显示,和常见的局部二元模式(LBP)特征和方向梯度直方图(HOG)特征相比较,该特征提取算法的错误接受率(FAR)和错误拒绝率(FRR)表现更佳.说明整个说话人唇动特征识别算法是有效的,能够得到较为理想的结果.
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