ISSN 
2019年 第48卷 第3期
2019, 48(3): 321-325.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.001
摘要:
针对穿墙成像雷达中多人体目标跟踪的问题，提出了一种基于均值漂移的多目标图像域跟踪方法。首先，通过基于双轴投影的变尺度模板创建方法进行航迹起始；其次该文利用均值漂移算法进行航迹更新，并对不同幅度像素点的加权处理使得迭代过程能收敛于目标图像中心；最后，结合M/N准则，实现了对航迹的管理。通过对多组实测数据的处理可以看出，该算法具有稳健的跟踪性能。
针对穿墙成像雷达中多人体目标跟踪的问题，提出了一种基于均值漂移的多目标图像域跟踪方法。首先，通过基于双轴投影的变尺度模板创建方法进行航迹起始；其次该文利用均值漂移算法进行航迹更新，并对不同幅度像素点的加权处理使得迭代过程能收敛于目标图像中心；最后，结合M/N准则，实现了对航迹的管理。通过对多组实测数据的处理可以看出，该算法具有稳健的跟踪性能。
2019, 48(3): 326-330.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.002
摘要:
提出了一种强杂波环境下雷达微小目标的检测方法。该方法以奇异值分解理论为基础，利用奇异值一阶、二阶差分谱进行奇异值选择，通过奇异值逆变换将雷达回波信号分解成不同的成份，从而实现杂波抑制和小微目标凸现。试验表明：该方法能有效抑制杂波，平均提升信噪比7 dB左右。
提出了一种强杂波环境下雷达微小目标的检测方法。该方法以奇异值分解理论为基础，利用奇异值一阶、二阶差分谱进行奇异值选择，通过奇异值逆变换将雷达回波信号分解成不同的成份，从而实现杂波抑制和小微目标凸现。试验表明：该方法能有效抑制杂波，平均提升信噪比7 dB左右。
2019, 48(3): 331-335.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.003
摘要:
针对传统的超宽带（UWB）室内定位方法中，UWB信号极易被遮挡，满足不了3个以上有效测距信息，导致无法精确定位的问题，提出了一种基于接收信号强度（RSSI）辅助的精确测距混合定位算法。该算法通过对数正态模型，将无线网络（wireless LAN，WLAN）中测量的RSSI转换为距离信息，通过构建距离差的代价函数，结合单个UWB基站的精确测距，利用搜索方法，实现了在多个RSSI测量值辅助下，一个UWB测距基站便可完成精确定位。该算法与三边测量定位中的最小二乘估计算法和最大似然估计算法对比，定位精度在任意网络环境下均优于最小二乘估计算法，且在定位精度相似的情况下，计算量远少于最大似然估计算法。
针对传统的超宽带（UWB）室内定位方法中，UWB信号极易被遮挡，满足不了3个以上有效测距信息，导致无法精确定位的问题，提出了一种基于接收信号强度（RSSI）辅助的精确测距混合定位算法。该算法通过对数正态模型，将无线网络（wireless LAN，WLAN）中测量的RSSI转换为距离信息，通过构建距离差的代价函数，结合单个UWB基站的精确测距，利用搜索方法，实现了在多个RSSI测量值辅助下，一个UWB测距基站便可完成精确定位。该算法与三边测量定位中的最小二乘估计算法和最大似然估计算法对比，定位精度在任意网络环境下均优于最小二乘估计算法，且在定位精度相似的情况下，计算量远少于最大似然估计算法。
2019, 48(3): 336-339.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.004
摘要:
无线传播环境会影响传感器网络的信息传输质量，为了提高通信时信噪比和系统的通信速率，该文采用一种机会调度算法来有效地调度信道状态较好的传感器节点。中心节点采用多天线阵列，传感器节点采用单天线以节省功率和体积，通信分为两个阶段，导频阶段，多天线阵列随机生成酉波束；波束选择阶段，传感器节点接收导频信息后根据预设的阈值判断是否进入通信状态进而选择相应的随机波束。实验表明，机会调度算法可以有效地提高系统的通信速率。
无线传播环境会影响传感器网络的信息传输质量，为了提高通信时信噪比和系统的通信速率，该文采用一种机会调度算法来有效地调度信道状态较好的传感器节点。中心节点采用多天线阵列，传感器节点采用单天线以节省功率和体积，通信分为两个阶段，导频阶段，多天线阵列随机生成酉波束；波束选择阶段，传感器节点接收导频信息后根据预设的阈值判断是否进入通信状态进而选择相应的随机波束。实验表明，机会调度算法可以有效地提高系统的通信速率。
2019, 48(3): 340-344.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.005
摘要:
该文提出了一种基于光电传感器的追踪系统控制策略改进方法。以视日追踪系统为例，使用新的三象限位置传感器替代原有四象限传感器测向，降低了系统成本及控制难度。利用差分效果将需采集的模拟量减少到两个，分别对应水平和俯仰两个维度的控制，相比原有的控制策略，控制逻辑更为简单，实时性和可靠性也可以保证。测试表明，该系统能实现在全空域范围内的点光源跟踪，可替代现有四象限视日追踪系统。通过更换末端传感器，此改进的控制策略还可用于空间中电磁波源的追踪，无论在军事领域还是民用领域均有极大的应用价值。
该文提出了一种基于光电传感器的追踪系统控制策略改进方法。以视日追踪系统为例，使用新的三象限位置传感器替代原有四象限传感器测向，降低了系统成本及控制难度。利用差分效果将需采集的模拟量减少到两个，分别对应水平和俯仰两个维度的控制，相比原有的控制策略，控制逻辑更为简单，实时性和可靠性也可以保证。测试表明，该系统能实现在全空域范围内的点光源跟踪，可替代现有四象限视日追踪系统。通过更换末端传感器，此改进的控制策略还可用于空间中电磁波源的追踪，无论在军事领域还是民用领域均有极大的应用价值。
2019, 48(3): 345-350, 373.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.006
摘要:
对于高斯粒子滤波器重要性密度函数（IDF）的构建，递推更新高斯滤波器（RUGF）依据非线性测量函数梯度对目标运动状态进行渐进式的更新，可以有效克服线性最小均方误差准则的限制，从而得到更接近于真实分布的后验状态估计，但在递推过程中目标状态协方差矩阵易非正定而出现递推中断。针对这一问题，该文首先分析了RUGF的平方根实现策略，并借助容积卡尔曼滤波对平方根（SR）RUGF进行具体实现，然后利用SR-RUGF为高斯粒子滤波器选取IDF，进而得到平方根递推更新高斯粒子滤波器。仿真实验表明，本文算法可有效解决递推中断问题，并获得较高精度的估计结果。
对于高斯粒子滤波器重要性密度函数（IDF）的构建，递推更新高斯滤波器（RUGF）依据非线性测量函数梯度对目标运动状态进行渐进式的更新，可以有效克服线性最小均方误差准则的限制，从而得到更接近于真实分布的后验状态估计，但在递推过程中目标状态协方差矩阵易非正定而出现递推中断。针对这一问题，该文首先分析了RUGF的平方根实现策略，并借助容积卡尔曼滤波对平方根（SR）RUGF进行具体实现，然后利用SR-RUGF为高斯粒子滤波器选取IDF，进而得到平方根递推更新高斯粒子滤波器。仿真实验表明，本文算法可有效解决递推中断问题，并获得较高精度的估计结果。
2019, 48(3): 351-355.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.007
摘要:
异构网络配置全维度多天线利用垂直维度能够有效提高系统的传输速率，然而也会造成信号的泄露，影响系统的物理层安全性能。基于此，该文在异构网络下行链路中，全维度天线采用波束成形方法消除干扰，应用随机几何的分析方法，得到合法用户的安全连接概率闭合表达式，其安全连接概率与异构网络基站密度有关。仿真结构验证了安全连接概率结论的正确性，同时在给定的场景中，确定了异构网络基站的密度值。
异构网络配置全维度多天线利用垂直维度能够有效提高系统的传输速率，然而也会造成信号的泄露，影响系统的物理层安全性能。基于此，该文在异构网络下行链路中，全维度天线采用波束成形方法消除干扰，应用随机几何的分析方法，得到合法用户的安全连接概率闭合表达式，其安全连接概率与异构网络基站密度有关。仿真结构验证了安全连接概率结论的正确性，同时在给定的场景中，确定了异构网络基站的密度值。
2019, 48(3): 356-360.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.008
摘要:
近年来，基于原子的微波测量因其具有将微波量转换为频率量进行测量的优势引起了学术界的广泛关注。由于频率量具有所有物理量中最高的测量精度，故这种新型微波测量手段具有极大的发展潜力。研究表明，目前限制微波测量精度的主要因素来自于微波场传感探头的原子气室本身。为了定量评估气室对场量测量的影响，该文首先准确评估了气室的结构尺寸和介电特性。作为原理性实验验证，采用S和X频段矩形微波腔扰动方法，对圆柱状原子气室的复介电常数做了测量评估。同时还简要讨论了其他可用于气室介电测量的方法。
近年来，基于原子的微波测量因其具有将微波量转换为频率量进行测量的优势引起了学术界的广泛关注。由于频率量具有所有物理量中最高的测量精度，故这种新型微波测量手段具有极大的发展潜力。研究表明，目前限制微波测量精度的主要因素来自于微波场传感探头的原子气室本身。为了定量评估气室对场量测量的影响，该文首先准确评估了气室的结构尺寸和介电特性。作为原理性实验验证，采用S和X频段矩形微波腔扰动方法，对圆柱状原子气室的复介电常数做了测量评估。同时还简要讨论了其他可用于气室介电测量的方法。
2019, 48(3): 361-365.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.009
摘要:
随着信息化技术在智能电网的应用逐步深入，在智能电网的运维中能及时自动检测到不良数据，如网络攻击数据和设备故障数据，对电网的稳定和持续运行有着重要意义。该文提出一种基于多视角低秩分析的电力状态不良数据检测算法。该算法使用来自多个观测源的观测数据综合估计电力系统的状态，算法使用低秩模型挖掘出来自多个观测源数据间的共享本真数据，同时使用稀疏模型对不良数据建模。针对所提出的目标方程，给出了一种基于交叉迭代的优化算法。最后，在IEEE多个节点测试系统上的实验证明了该算法相对于已有算法的先进性。
随着信息化技术在智能电网的应用逐步深入，在智能电网的运维中能及时自动检测到不良数据，如网络攻击数据和设备故障数据，对电网的稳定和持续运行有着重要意义。该文提出一种基于多视角低秩分析的电力状态不良数据检测算法。该算法使用来自多个观测源的观测数据综合估计电力系统的状态，算法使用低秩模型挖掘出来自多个观测源数据间的共享本真数据，同时使用稀疏模型对不良数据建模。针对所提出的目标方程，给出了一种基于交叉迭代的优化算法。最后，在IEEE多个节点测试系统上的实验证明了该算法相对于已有算法的先进性。
2019, 48(3): 366-373.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.010
摘要:
针对单逆变器驱动的对称六相永磁同步电机（PMSM）与三相PMSM串联系统，通过解耦变换将控制电流变换到由3个互相垂直的子空间组成的静止坐标系中，六相电机和三相电机分别由第一子空间和第二子空间的电流量控制。通过旋转变换将模型转换到旋转坐标系下，采用矢量控制策略实现了串联系统中两台电机的独立控制和解耦运行。实验结果表明，对称六相串联三相PMSM系统可以实现平稳运行，两台电机的动态响应迅速，转速和转矩互不影响。
针对单逆变器驱动的对称六相永磁同步电机（PMSM）与三相PMSM串联系统，通过解耦变换将控制电流变换到由3个互相垂直的子空间组成的静止坐标系中，六相电机和三相电机分别由第一子空间和第二子空间的电流量控制。通过旋转变换将模型转换到旋转坐标系下，采用矢量控制策略实现了串联系统中两台电机的独立控制和解耦运行。实验结果表明，对称六相串联三相PMSM系统可以实现平稳运行，两台电机的动态响应迅速，转速和转矩互不影响。
2019, 48(3): 374-380.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.011
摘要:
为分析Markova跳变参数对系统的影响，研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下，首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理，研究了该系统平衡点的存在性和唯一性。然后利用矢量Lyapunov函数法分析了不同模式下平衡点的随机指数鲁棒稳定性。建立的稳定性条件推广了现有结论，并且容易验证。最后，通过一个数值仿真算例验证了所得结论的可行性。
为分析Markova跳变参数对系统的影响，研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下，首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理，研究了该系统平衡点的存在性和唯一性。然后利用矢量Lyapunov函数法分析了不同模式下平衡点的随机指数鲁棒稳定性。建立的稳定性条件推广了现有结论，并且容易验证。最后，通过一个数值仿真算例验证了所得结论的可行性。
2019, 48(3): 381-387.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.012
摘要:
提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法。首先，利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征，然后并行对多种行为分别进行二分类。建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集，在此数据集上的测试说明了该方法的高效和良好的泛化能力。实验结果表明，该方法在约10万张图像的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带3种行为分别达到了99.85%、99.62%、98.68%的识别率，同时使用当前较先进的Inception-v3和Xception模型测试，也获得了类似的识别效果。
提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法。首先，利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征，然后并行对多种行为分别进行二分类。建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集，在此数据集上的测试说明了该方法的高效和良好的泛化能力。实验结果表明，该方法在约10万张图像的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带3种行为分别达到了99.85%、99.62%、98.68%的识别率，同时使用当前较先进的Inception-v3和Xception模型测试，也获得了类似的识别效果。
2019, 48(3): 388-396.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.013
摘要:
采用隐蔽技术对抗安全检测并实现长期潜伏与信息窃取的网络攻击已成为当前网络的重大安全问题。目前该领域面临3个难题：1）攻击本身的强隐蔽性使其难以检测；2）高速网络环境中的海量通信数据使检测模型难以细粒度构建；3）隐蔽通信的持续性和复杂性使标签数据缺乏进而加大了模型的构建难度。针对上述3个问题，该文在对长时间的校园网流量进行大数据统计分析的基础上，对基于隐蔽会话的隐蔽性通信行为进行了描述和研究，提出了一种隐蔽性通信行为检测方法。该方法首先通过并行化会话流聚合算法聚合原始会话流，然后从集中趋势和离散程度的角度刻画隐蔽通信行为，并引入标签传播算法扩展标签数据，最后构建多分类检测模型。通过仿真和真实网络环境下的实验，验证了方法对隐蔽性通信行为的检测效果。
采用隐蔽技术对抗安全检测并实现长期潜伏与信息窃取的网络攻击已成为当前网络的重大安全问题。目前该领域面临3个难题：1）攻击本身的强隐蔽性使其难以检测；2）高速网络环境中的海量通信数据使检测模型难以细粒度构建；3）隐蔽通信的持续性和复杂性使标签数据缺乏进而加大了模型的构建难度。针对上述3个问题，该文在对长时间的校园网流量进行大数据统计分析的基础上，对基于隐蔽会话的隐蔽性通信行为进行了描述和研究，提出了一种隐蔽性通信行为检测方法。该方法首先通过并行化会话流聚合算法聚合原始会话流，然后从集中趋势和离散程度的角度刻画隐蔽通信行为，并引入标签传播算法扩展标签数据，最后构建多分类检测模型。通过仿真和真实网络环境下的实验，验证了方法对隐蔽性通信行为的检测效果。
2019, 48(3): 397-401, 461.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.014
摘要:
EPC Class-1 Generation-2 Version-2（Gen2v2）标准不仅继承了原有标准的通信距离长和读取率高的优点，而且提出了一个全新的安全架构以提高系统的安全性。目前，Gen2v2标准安全架构下的安全认证协议设计已经成为该领域的研究热点之一。该文在分析现有符合Gen2v2标准的安全认证协议的基础上，提出了一种新的符合Gen2v2标准的高效隐私保护认证协议。该协议不仅具有数据机密性、标签匿名性和前向安全性，而且能够抵御假冒攻击、位置追踪攻击、嗅探攻击、重放攻击和去同步攻击。与现有协议相比，该协议具有较小的通信和时间开销，更加适合大规模的部署。
EPC Class-1 Generation-2 Version-2（Gen2v2）标准不仅继承了原有标准的通信距离长和读取率高的优点，而且提出了一个全新的安全架构以提高系统的安全性。目前，Gen2v2标准安全架构下的安全认证协议设计已经成为该领域的研究热点之一。该文在分析现有符合Gen2v2标准的安全认证协议的基础上，提出了一种新的符合Gen2v2标准的高效隐私保护认证协议。该协议不仅具有数据机密性、标签匿名性和前向安全性，而且能够抵御假冒攻击、位置追踪攻击、嗅探攻击、重放攻击和去同步攻击。与现有协议相比，该协议具有较小的通信和时间开销，更加适合大规模的部署。
2019, 48(3): 402-408.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.015
摘要:
针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题，该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法。引入基于差分的模糊隶属函数，利用目标模型和背景模型的差分，更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度，提高了目标描述的准确性。同时利用背景信息对原始的尺度增减法进行改进，更好地适应了目标尺度变化。实验验证该算法在一定程度上解决了尺寸增减法的小尺度游荡和跟踪滞后问题，提高了Mean Shift算法在复杂背景干扰下的鲁棒性。
针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题，该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法。引入基于差分的模糊隶属函数，利用目标模型和背景模型的差分，更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度，提高了目标描述的准确性。同时利用背景信息对原始的尺度增减法进行改进，更好地适应了目标尺度变化。实验验证该算法在一定程度上解决了尺寸增减法的小尺度游荡和跟踪滞后问题，提高了Mean Shift算法在复杂背景干扰下的鲁棒性。
2019, 48(3): 409-414.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.016
摘要:
该文提出一种新型主成份分析（PCA）电子战信息一体化融合方案。该方案基于信息融合DS理论，采用PCA分析法对数据进行收集和降维处理；再对特征层数据建立基本信任分配函数，实现基于特征的数据融合；最后对电子战系统信息进行智能诊断和挖掘等，有效实现电子战系统中故障检测和分离。进一步，通过大数据挖掘对设备状态进行评估，及时发送给控制系统，实现作战过程中对作战战略的合理指导、预警管控，从而对多系统协同工作提供有力保障。
该文提出一种新型主成份分析（PCA）电子战信息一体化融合方案。该方案基于信息融合DS理论，采用PCA分析法对数据进行收集和降维处理；再对特征层数据建立基本信任分配函数，实现基于特征的数据融合；最后对电子战系统信息进行智能诊断和挖掘等，有效实现电子战系统中故障检测和分离。进一步，通过大数据挖掘对设备状态进行评估，及时发送给控制系统，实现作战过程中对作战战略的合理指导、预警管控，从而对多系统协同工作提供有力保障。
2019, 48(3): 415-419.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.017
摘要:
机器学习和传统侧信道攻击技术中的模板攻击有类似的处理过程，它们都由学习和测试两个阶段组成。模板攻击可以看作是有监督学习的分类技术，而机器学习领域也有很多这样的分类算法。为了探索机器学习算法在侧信道攻击中的应用，以实际密码芯片中的数据搬移操作为攻击对象，研究了一些机器学习算法利用已知搬移数据值的能量曲线，对新的能量曲线的搬移数据值的预测效果。结果表明，在采用一条能量曲线进行测试时，一些机器学习算法比模板攻击预测的正确率更高。
机器学习和传统侧信道攻击技术中的模板攻击有类似的处理过程，它们都由学习和测试两个阶段组成。模板攻击可以看作是有监督学习的分类技术，而机器学习领域也有很多这样的分类算法。为了探索机器学习算法在侧信道攻击中的应用，以实际密码芯片中的数据搬移操作为攻击对象，研究了一些机器学习算法利用已知搬移数据值的能量曲线，对新的能量曲线的搬移数据值的预测效果。结果表明，在采用一条能量曲线进行测试时，一些机器学习算法比模板攻击预测的正确率更高。
2019, 48(3): 420-426.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.018
摘要:
在过去的十年中，协同过滤（CF）推荐系统已经取得了巨大的成功。然而，用户-物品矩阵的稀疏性和冷启动问题仍然是一个挑战。在线社交网络的出现，为推荐系统提供了大量社交网络信任信息，从而为解决这一问题提供了契机。该文基于矩阵分解协同过滤方法，提出了一种集成用户信任信息的模型。该方法利用用户信任信息对用户隐因子进行修正，采用自编码器来提取用户和物品隐特征向量的初始化特征，并针对社交网络中的信任关系提出了信任群组的检测算法。大规模的真实数据集上进行的广泛的实验表明，该模型与相关算法对比，不但能有效缓解冷启动，而且取得了更好的推荐性能。
在过去的十年中，协同过滤（CF）推荐系统已经取得了巨大的成功。然而，用户-物品矩阵的稀疏性和冷启动问题仍然是一个挑战。在线社交网络的出现，为推荐系统提供了大量社交网络信任信息，从而为解决这一问题提供了契机。该文基于矩阵分解协同过滤方法，提出了一种集成用户信任信息的模型。该方法利用用户信任信息对用户隐因子进行修正，采用自编码器来提取用户和物品隐特征向量的初始化特征，并针对社交网络中的信任关系提出了信任群组的检测算法。大规模的真实数据集上进行的广泛的实验表明，该模型与相关算法对比，不但能有效缓解冷启动，而且取得了更好的推荐性能。
2019, 48(3): 427-431.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.019
摘要:
该文提出了基于过滤函数的粗糙集样本决策倾向度动态调节与主动选择方法。首先定义样本过滤函数，从而确定样本选择或丢弃的依据；然后依次添加新增样本，根据过滤函数决定样本的去留，同时根据阈值指标调节已有样本的决策倾向度；最终建立有效的决策样本库，并在此基础上进行属性约简。本方法克服了传统变精度方法实现过程复杂、计算量大的问题，可有效地去除噪声数据，提高系统的鲁棒性。数据实验结果表明，该方法可以有效地压缩数据，提高样本分析质量。
该文提出了基于过滤函数的粗糙集样本决策倾向度动态调节与主动选择方法。首先定义样本过滤函数，从而确定样本选择或丢弃的依据；然后依次添加新增样本，根据过滤函数决定样本的去留，同时根据阈值指标调节已有样本的决策倾向度；最终建立有效的决策样本库，并在此基础上进行属性约简。本方法克服了传统变精度方法实现过程复杂、计算量大的问题，可有效地去除噪声数据，提高系统的鲁棒性。数据实验结果表明，该方法可以有效地压缩数据，提高样本分析质量。
2019, 48(3): 432-439.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.020
摘要:
Link prediction can predict the missing links of complex networks, which promotes a better understanding of evolution mechanisms in real networks. Many similarity indices have been proposed based on a topology structure for link prediction. Local topological information, especially common neighbors, plays an important role in calculating the similarity between two endpoints. However, plenty of similarity indices ignore the effectiveness of common neighbors under different topology structures. Considering the local topological information around common neighbors, an effective common neighbor index is proposed. Firstly, we analyze the effectiveness of all neighbor links of common neighbors. Then, based on the local topology on both sides of two endpoints around common neighbors, the effectiveness of two sides of common neighbors is quantified separately. Finally, the similarity between two endpoints is described through the effect of common neighbors' effectiveness on bilateral resource allocation process. Empirical study on 15 real networks shows that the index proposed can achieve higher prediction accuracy, compared with 9 mainstream baselines.
Link prediction can predict the missing links of complex networks, which promotes a better understanding of evolution mechanisms in real networks. Many similarity indices have been proposed based on a topology structure for link prediction. Local topological information, especially common neighbors, plays an important role in calculating the similarity between two endpoints. However, plenty of similarity indices ignore the effectiveness of common neighbors under different topology structures. Considering the local topological information around common neighbors, an effective common neighbor index is proposed. Firstly, we analyze the effectiveness of all neighbor links of common neighbors. Then, based on the local topology on both sides of two endpoints around common neighbors, the effectiveness of two sides of common neighbors is quantified separately. Finally, the similarity between two endpoints is described through the effect of common neighbors' effectiveness on bilateral resource allocation process. Empirical study on 15 real networks shows that the index proposed can achieve higher prediction accuracy, compared with 9 mainstream baselines.
2019, 48(3): 440-448.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.021
摘要:
社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义，社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一，主要包括人工合成网络和真实世界网络。由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息，人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径，但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题。为提升人工合成网络性能，该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法，首先设计了能够保持中尺度特性的零模型，提升网络微观特性调整灵活度，使其更逼近真实世界网络结构特性；其次设计了能够调整社区结构强弱的零模型，提升网络社区检测的评价准确性；最后设计了能够调整局部拓扑结构的零模型，有效衡量局部社区结构特性变化对于整体网络结构及检测算法性能的重要性。实验结果表明，基于零模型的构造方法能够有效提升基准测试网络的多样性和灵活性，更加逼近真实世界网络特性，因此更能满足对于社区检测算法性能的评价需求，对于提升复杂网络社区检测性能具有重要意义。
社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义，社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一，主要包括人工合成网络和真实世界网络。由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息，人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径，但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题。为提升人工合成网络性能，该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法，首先设计了能够保持中尺度特性的零模型，提升网络微观特性调整灵活度，使其更逼近真实世界网络结构特性；其次设计了能够调整社区结构强弱的零模型，提升网络社区检测的评价准确性；最后设计了能够调整局部拓扑结构的零模型，有效衡量局部社区结构特性变化对于整体网络结构及检测算法性能的重要性。实验结果表明，基于零模型的构造方法能够有效提升基准测试网络的多样性和灵活性，更加逼近真实世界网络特性，因此更能满足对于社区检测算法性能的评价需求，对于提升复杂网络社区检测性能具有重要意义。
2019, 48(3): 449-455.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.022
摘要:
近年来，一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中，其中，基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而，这些方法都只关注用户对产品的评分信息，而忽略了用户之间普遍存在的信任关系。该文将用户信任关系引入到基于扩散的推荐算法中，提出了一种基于信任关系的资源分配推荐算法。该算法在资源分配的过程中，对受信任的用户用一个可调参数分配其更多的资源，从而提高受信任用户所选物品的资源值。在Epinions和FriendFeed两个真实数据集上的实验结果显示，该算法在准确性、多样性和新颖性等方面明显优于主流的基准推荐算法。
近年来，一些统计物理学的方法被用于推荐算法的研究中，其中，基于扩散的推荐算法研究成为一个重要方向。然而，这些方法都只关注用户对产品的评分信息，而忽略了用户之间普遍存在的信任关系。该文将用户信任关系引入到基于扩散的推荐算法中，提出了一种基于信任关系的资源分配推荐算法。该算法在资源分配的过程中，对受信任的用户用一个可调参数分配其更多的资源，从而提高受信任用户所选物品的资源值。在Epinions和FriendFeed两个真实数据集上的实验结果显示，该算法在准确性、多样性和新颖性等方面明显优于主流的基准推荐算法。
2019, 48(3): 456-461.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.023
摘要:
基于节点最近邻信息，复杂系统弹性预测模型通过将多维方程映射为一维方程，度量复杂系统弹性。然而该模型并未引入节点二阶邻居的信息。基于复杂系统弹性预测模型，通过在映射过程引入节点二阶邻居信息，该文提出了一种考虑节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型，并在Barabási-Albert（BA）无标度网络、Watts-Strogatz（WS）小世界网络上验证了新模型的有效性，进而讨论了不同网络拓扑结构对新模型效果的影响。实验结果表明，在平均度不同的BA无标度网络和WS小世界网络中，基于节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型均可更准确地预测系统弹性。其中，网络平均度为2的BA无标度网络和WS小世界网络的系统弹性测量精度分别提高了79.89%和59.53%。且在同类网络中，网络平均度越小，基于节点二阶邻居信息的模型越适用。同时，针对同类型平均度相同的网络，改进后模型在BA无标度网络上的效果优于WS小世界网络。该文的研究为有效度量复杂系统弹性状态和设计弹性系统提供了科学的研究手段和理论支持。
基于节点最近邻信息，复杂系统弹性预测模型通过将多维方程映射为一维方程，度量复杂系统弹性。然而该模型并未引入节点二阶邻居的信息。基于复杂系统弹性预测模型，通过在映射过程引入节点二阶邻居信息，该文提出了一种考虑节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型，并在Barabási-Albert（BA）无标度网络、Watts-Strogatz（WS）小世界网络上验证了新模型的有效性，进而讨论了不同网络拓扑结构对新模型效果的影响。实验结果表明，在平均度不同的BA无标度网络和WS小世界网络中，基于节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型均可更准确地预测系统弹性。其中，网络平均度为2的BA无标度网络和WS小世界网络的系统弹性测量精度分别提高了79.89%和59.53%。且在同类网络中，网络平均度越小，基于节点二阶邻居信息的模型越适用。同时，针对同类型平均度相同的网络，改进后模型在BA无标度网络上的效果优于WS小世界网络。该文的研究为有效度量复杂系统弹性状态和设计弹性系统提供了科学的研究手段和理论支持。
2019, 48(3): 462-468.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.024
摘要:
针对传统信息传播速率模型中对各因素描述不准确且仿真结果误差偏高的问题，该文提出了一种PPS信息传播速率计算模型。该模型选取Digg社交平台的数据集进行分析，拟合大量数据改进了传统模型中固有增长率及用户承载力的计算方法，并根据新闻投票量对新闻划分范围得到PPS模型，最后针对不同投票范围的新闻信息进行了仿真分析。仿真结果表明，在此平台上的新闻均经历增长期而到达稳定期，而通过传播速率分析图得出新闻在进入头版后增长速率最快。结合传统模型及算法进行准确率分析得到，该文提出的PPS模型在准确率上有了较大提升，证明提出的模型在分析社交平台的信息传播速率合理、有效。
针对传统信息传播速率模型中对各因素描述不准确且仿真结果误差偏高的问题，该文提出了一种PPS信息传播速率计算模型。该模型选取Digg社交平台的数据集进行分析，拟合大量数据改进了传统模型中固有增长率及用户承载力的计算方法，并根据新闻投票量对新闻划分范围得到PPS模型，最后针对不同投票范围的新闻信息进行了仿真分析。仿真结果表明，在此平台上的新闻均经历增长期而到达稳定期，而通过传播速率分析图得出新闻在进入头版后增长速率最快。结合传统模型及算法进行准确率分析得到，该文提出的PPS模型在准确率上有了较大提升，证明提出的模型在分析社交平台的信息传播速率合理、有效。
2019, 48(3): 469-474.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.025
摘要:
为揭示"说谎"与"说真话"时脑电信号的差异，该文对测谎实验中自发脑电信号的事件相关同步（ERS）进行了深入研究。分别对脑电的delta、theta节律的事件相关同步进行了详细分析，发现delta和theta节律的ERS可以反映说谎相关的心理状态，其中delta节律的ERS与P300高度相关，而theta节律的ERS效应与经典的P300效应尽管在时间上有一定的重叠，但具有不同的头皮分布特性。通过对比Fz、Cz和Pz 3个电极的主效应，发现theta同步的最大主效应位于前额中线的Fz电极，而P300的最大主效应在枕区中线的Pz电极。这说明theta节律的ERS与P300成分可能从不同角度反映了说谎心理的认知加工过程。
为揭示"说谎"与"说真话"时脑电信号的差异，该文对测谎实验中自发脑电信号的事件相关同步（ERS）进行了深入研究。分别对脑电的delta、theta节律的事件相关同步进行了详细分析，发现delta和theta节律的ERS可以反映说谎相关的心理状态，其中delta节律的ERS与P300高度相关，而theta节律的ERS效应与经典的P300效应尽管在时间上有一定的重叠，但具有不同的头皮分布特性。通过对比Fz、Cz和Pz 3个电极的主效应，发现theta同步的最大主效应位于前额中线的Fz电极，而P300的最大主效应在枕区中线的Pz电极。这说明theta节律的ERS与P300成分可能从不同角度反映了说谎心理的认知加工过程。
2019, 48(3): 475-480.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.026
摘要:
该文运用自适应光学矫正系统对人眼做实时高低阶像差矫正，并在此条件下结合知觉学习分别对4例屈光参差性和4例斜视性青少年弱视患者进行视觉训练。结果显示，基于同样的方法，训练后4名屈光参差性弱视患者的对比灵敏度函数（CSF）得到统计意义上的显著提高，而4例斜视性患者的对比度敏感函数则无明显变化。为验证对比度敏感函数结果的可靠性，同时对所有被试进行中心视力测试，测试结果与CSF结果一致。最后对实验结果进行分析，说明结合高低阶像差矫正下对弱视人眼进行视知觉训练的方法对屈光参差性弱视有治疗功效，但不适用于斜视性弱视的治疗。
该文运用自适应光学矫正系统对人眼做实时高低阶像差矫正，并在此条件下结合知觉学习分别对4例屈光参差性和4例斜视性青少年弱视患者进行视觉训练。结果显示，基于同样的方法，训练后4名屈光参差性弱视患者的对比灵敏度函数（CSF）得到统计意义上的显著提高，而4例斜视性患者的对比度敏感函数则无明显变化。为验证对比度敏感函数结果的可靠性，同时对所有被试进行中心视力测试，测试结果与CSF结果一致。最后对实验结果进行分析，说明结合高低阶像差矫正下对弱视人眼进行视知觉训练的方法对屈光参差性弱视有治疗功效，但不适用于斜视性弱视的治疗。
