摘要：邻域拓扑是提高人工蜂群算法性能的一种有效手段.然而,现有相关工作主要是在种群层次上实现了单一邻域拓扑,这种方式忽略了不同类型的邻域拓扑能优势互补,使得算法性能还有一定局限性.为此,本文结合强化学习,提出在个体层次上实现多邻域拓扑。将种群中的个体视作智能体,设计了基于邻域拓扑的状态和动作,选用4种不同特征的邻域拓扑用于构建邻域候选池,之后采用Q-learning方法根据个体的奖励情况为其自适应选择不同的邻域拓扑.该方式相对于现有的单一邻域拓扑,更能充分发挥不同邻域信息对算法搜索的引导作用.在CEC2013和CEC2017两套测试集以及两个实际优化问题上进行了大量实验,与4种邻域相关ABC和4种知名改进ABC进行了性能对比,结果表明该算法的收敛精度和速度均有更好表现,可有效增强邻域人工蜂群算法的性能.

摘要：现实中不断涌现的高维多目标优化问题对传统的基于Pareto支配的多目标进化算法构成巨大挑战.一些研究者提出了若干改进的支配关系,但仍难以有效地平衡高维多目标进化算法的收敛性和多样性.提出一种动态角度向量支配关系动态地刻画进化种群在高维目标空间的分布状况,以较好地在收敛性与多样性之间取得平衡;另外,提出一种改进的基于L_(p-)范式(p<1)的拥挤距离度量方法以有效地度量高维目标空间中解群的多样性.设计了一种采用动态角度向量支配关系的高维多目标进化算法DAV-MOEA,该算法利用动态角度向量支配关系增强选择压力,运用改进的基于L_(p-)范式(p<1)的拥挤距离维持解群的多样性.实验研究了动态角度向量支配关系、改进的拥挤距离方法以及DAV-MOEA算法在5-、8-和10-目标的DTLZ和WFG基准测试实例上的IGD与HV指标性能.实验结果表明,动态角度向量支配关系、改进的拥挤距离方法和DAV-MOEA算法在高维目标空间中能够获得显著较优或颇具竞争力的收敛性和多样性.由此表明所提出的支配关系、拥挤距离度量方法和DAV-MOEA算法在高维目标空间中颇具前景.

摘要：现有的知识获取算法所挖掘出的规则太多,不易理解;规则描述太过具体,容易造成过拟合。为此,本文提出了多粒度层次序贯三支决策模型。首先引入概念层次树将目标概念泛化,构建多层次决策表,并设计了多粒度层次序贯三支决策模型,从多视角、多层次计算3个概率区域并获取相应的泛化层次决策规则。最后,通过实验证明了模型的有效性。本模型为知识获取提供了新的视角并丰富了多粒度三支决策的研究。

摘要：在处理复杂计算任务时,来自不同人群的大量异构数据会在异构网络中产生异常值和噪声,这极易导致推荐算法性能低下。针对此类问题,文章提出了一种基于物品和用户的协同过滤个性化推荐算法,并在Hadoop平台下实现算法的分布式并行化。首先,基于皮尔森相关和余弦相似度的方法,在其相似度计算中引入评分贡献权重函数;其次,构造异构网络,通过对权重函数的设计,计算物品相似性,进而实现了离群点敏感性的钝化;最后,在Hadoop平台下,分别对基于物品和用户的异构网络的协同过滤推荐算法在影视数据集上进行验证。实验结果表明,该算法能有效提高推荐算法的准确率和实时性,改善网络监测质量,延长网络生存时间。

摘要：为解决B超检查中医生对脂肪肝严重程度进行分级时存在的主观性强、偏差大的问题,通过提取4种用于肝脏B超图像量化分级的特征及其提取算法,为不同严重程度脂肪肝的临床诊断提供一个重要的客观参考依据.在去除图像灰度和对比度的影响后,通过高斯差分算法得到反映近场回声特性的光斑个数和大小;然后通过统计近远场图像灰度信息得到反映远场能量衰减的近远场灰度比及标准差比;最后结合已有的特征集进行最优特征向量选取.实验结果表明,文中4个特征构成的特征向量能最有效地区分正常肝和轻度、中度、重度脂肪肝.

摘要：软构件技术虽被广泛应用于软件系统的开发中,但其测试问题并未得到很好地解决.系统构建者对外部提供的构件内部结构及其变更信息缺乏了解,很难选择出与构件变更相关的用例用于下一轮的测试.分析已有回归测试技术的不足,提出了两种改进的回归测试策略一种是基于增强的构件版本变更信息的方法;另一种则是基于内建式测试设计的方法.通过对几个实例程序的实验分析,初步证实了所提出的方法在实际应用中的可行性与有效性.

摘要：针对调强放射治疗逆向计划设计中两步法优化算法在临床需求和硬件需求之间不能很好协调的问题,提出了一种新的整合优化方法.在强度图优化中,将传统的在目标函数添加平滑项改为在约束中添加总机器跳数约束项;另外在两个优化过程中加入反馈过程,依次求取各射野的子野序列.与目前已有的基于全变差平滑的算法在临床测试病例上进行了对比实验,结果表明,当总机器跳数和总子野个数分别为50和30时,新方法的目标值(43.195 2)远低于基于全变差平滑算法的目标值(72.154 7).

摘要：针对传统无线视频传感器网络(WVSN)目标栅栏因捕获图像宽度过小而导致的入侵检测失效问题,提出一个能确保捕获不小于β监测质量(β-QoM)的无线视频传感器网络β-QoM目标栅栏覆盖构建(WβTBC)算法。首先,建立视频传感器β-QoM区的几何模型,并证明了所有相邻视频传感器β-QoM区相交的目标栅栏捕获的入侵者图像宽度必大于等于β;然后,在对WVSN最优β-QoM目标栅栏覆盖建立线性规划模型的基础上,证明了它是一个NP-hard问题;最后,为了获得该问题的次优解,设计了一个启发式算法WβTBC。根据传感器间的逆时针β邻居关系建立WVSN的有向图,并采用Dijkstra算法在WVSN中搜索β-QoM目标栅栏。实验结果表明,WβTBC算法能有效构建β-QoM目标栅栏,且分别比螺旋外围外覆盖(SPOC)、螺旋外围内覆盖(SPIC)及目标栅栏构建(TBC)算法节省了23.3%、10.8%和14.8%的传感器节点。此外,在满足入侵检测要求的前提下,β值越小,WβTBC算法构建β-QoM目标栅栏的成功率越高,形成栅栏的节点越少,WVSN进行β-QoM入侵检测的工作周期越长。

摘要：随着网络应用的广泛发展,网络中服务器的体系结构通常由许多不同的服务器组成.多服务器架构下的认证与密钥协商协议是实现远程用户认证的关键.单次注册是多服务架构下的认证与密钥协商协议的最重要特性,而采用动态的身份进行登录认证能有效地保护隐私.Chuang等人结合智能卡和生物特征,提出了一种基于可信计算的匿名可认证密钥协商协议,并指出其协议适用于多服务器环境同时能满足其必需的安全需求.分析指出Chuang等人的协议并不能实现用户的匿名性,同时还容易遭到服务器假冒攻击和智能卡丢失攻击.为了弥补这些安全缺陷,设计每个应用服务器选用不同的秘密参数,提出了一种改进方案.通过对敌手可能的攻击行为分析,证明了改进方案能有效防范服务器假冒攻击、智能卡丢失攻击、窃听攻击、重放攻击等安全威胁,同时改进协议保持着运算简单的特性.

摘要：根据空间可伸缩编码的特征,提出一种适合于增强层的帧内快速编码算法.首先根据基本层和相邻宏块提出当前宏块的块模式选择,并利用残差预测来加快编码速度;然后提出Intra16和Intra42种块模式的方向模式选择.在Intra16模式中,根据宏块纹理来预测采用各种方向模式的可能性,按照其从大到小顺序编码,并结合残差预测来加快编码速度;在Intra4中,根据基本层子块和相邻子块的方向预测当前子块可能的方向模式和各种方向模式的可能性,并结合零块提前预测来进一步加快编码速度.实验结果证明,与标准算法相比,文中算法的计算复杂度平均降低了75%,同时对编码质量和比特率几乎没有影响.