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• 2017年, 第12期　刊出日期：2017-12-25 上一期    下一期
  本期栏目： 论文

论文

2017年中国高性能计算机发展现状分析

袁国兴1，姚继锋2

2017, 39(12): 2161-2166. doi:

摘要 ( 117 )   PDF (872KB) ( 395 )   　　

根据2017年10月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据，对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析，同时对未来发展进行了展望。

以访存为中心的阵列众核处理器核心流水线设计

张昆,郑方,谢向辉

2017, 39(12): 2167-2175. doi:

摘要 ( 90 )   PDF (1177KB) ( 149 )   　　 评审附件

传统的流水线设计是以转移指令为中心的，大量逻辑资源被用于提高处理器转移预测的能力，以保证向流水线发射和执行部件提供充足的指令流。在阵列众核处理器中提出了一种以访存为中心的核心流水线设计。通过提高访存装载指令在流水线中的执行优先级，以及访存装载指令的预测执行机制，可以有效减少顺序流水线因访存延迟所带来的停顿，提高流水线性能和能效比。测试结果表明，以4 KB容量的装载指令访存地址表为例，访存为中心的流水线设计可以带来8.6%的流水线性能提升和7%的流水线能效比提高。

结深对65 nm体硅CMOS晶体管单粒子瞬态脉冲的影响

刘蓉容，池雅庆，窦强

2017, 39(12): 2176-2184. doi:

摘要 ( 93 )   PDF (1356KB) ( 144 )   　　 评审附件

使用TCAD模拟工具，分析了纳米工艺下N+-N结、P+-P结和PN结深度的变化对PMOS 以及NMOS 单粒子瞬态（SET）脉冲宽度的影响，并考虑了电压温度变化下结深对晶体管单粒子瞬态的影响程度。结果表明，N+-N结的变化对PMOS晶体管单粒子瞬态脉冲宽度的影响最为显著。同时，还分析出N+-N、P+-P结在不同电压下的差异性较为明显，PN结在不同温度下的差异性较为显著。

 

一种Hadoop集群下的行为异常检测方法

蔡武越1,王珂2，郝玉洁2，段晓冉2

2017, 39(12): 2185-2191. doi:

摘要 ( 93 )   PDF (598KB) ( 184 )   　　 评审附件

随着分布式计算技术的发展，Hadoop成为大规模数据处理领域的典型代表，由于安全机制相对薄弱，缺少用户行为活动的监控，容易受到隐藏的安全威胁，如数据泄露等。结合主成分分析计算的特点，基于MapReduce对其做并行化处理，克服了传统主成分分析计算的缺点，提高了模型训练效率。提出了一种基于并行化主成分分析的异常行为检测方法，即比较当前用户的行为模式是否与历史行为模式相匹配作为判定用户行为异常与否的度量标准。实验表明该方法能够较好地发现用户的异常行为。

基于指示信号方式实现跨时钟域数据传输的方法

王良，方粮，池雅庆，王之元

2017, 39(12): 2192-2197. doi:

摘要 ( 110 )   PDF (721KB) ( 163 )   　　 评审附件

随着片上系统（SoC）技术的发展，芯片内各个模块交流频繁。异步系统因功耗低、速度提升潜力大和抗干扰能力强而备受青睐，但是异步电路设计复杂，数据的跨时钟域传输是亟需解决的问题。国际上目前最流行的方式是FIFO，但随着SoC复杂度的提升，一个系统上集成上百个模块，利用FIFO将会占用大量的资源，产生很大的功耗。通过分析异步传输的特点，提出一种使用指示信号来实现跨时钟域数据传输的方法，该方法与FIFO相比，在性能不减的情况下大大降低了功耗及其复杂度。利用Verilog对两个模块（CPU和FPGA）的跨时钟域数据传输进行设计仿真，通过Xilinx公司的Vivado硬件验证了其可行性。最后通过与FIFO方式的设计进行对比，说明该方法比FIFO具有更好的应用价值。

 

基于OpenCL的并行kNN算法设计与实现

杨朋霖，冯百明，周志阳，温向慧

2017, 39(12): 2198-2202. doi:

摘要 ( 143 )   PDF (508KB) ( 167 )   　　 评审附件

kNN算法是机器学习和数据挖掘程序中经常使用的经典算法。随着数据量的增大，kNN算法的执行时间急剧上升。为了有效利用现代计算机的GPU等计算单元减少kNN算法的计算时间，提出了一种基于OpenCL的并行kNN算法，该算法对距离计算和排序两个瓶颈点进行并行化，在距离计算阶段使用细粒度并行化策略和优化的线程模型，排序阶段使用优化内存模型的双调排序。以UCI数据集letter为测试集，分别使用E8400和GTS450运行kNN算法进行测试，采用GPU加速的并行kNN算法的计算速度比CPU版提高了40.79倍。


 

基于交叉Gram矩阵的双侧H2最优模型降阶方法

王维刚1,杨平1,蒋耀林1,2

2017, 39(12): 2203-2209. doi:

摘要 ( 114 )   PDF (626KB) ( 164 )   　　 评审附件

针对单输入单输出(SISO)线性时不变系统，提出了Grassmann流形上基于交叉Gram矩阵的双侧H2最优模型降阶方法。首先，将误差系统的H2范数通过交叉Gram矩阵表示，并且把它看成关于变换矩阵的代价函数。其次，引入Grassmann流形，将代价函数看作是定义在Grassmann流形上的非负实值函数。然后，在Grassmann流形上进行线性搜索，寻找使得代价函数尽可能小的一组变换矩阵。运用此方法对大规模SISO线性时不变系统进行降阶，可以得到精度较高的降阶系统。最后，数值算例验证了该算法的近似效果。

SDN与传统IP网络互联架构的设计与实现

唐勇，王卫振，汪文勇，徐宾伟

2017, 39(12): 2210-2216. doi:

摘要 ( 136 )   PDF (878KB) ( 230 )   　　 评审附件

所提出的软件定义网络SDN与传统IP网络互联的架构基于以下核心思想：把整体SDN当成一个传统IP网络的“路由器”，由IP网络和该“路由器”通过BGP协议进行域间网络层可达性信息NLRI的交互，从而使得全网的NLRI经过路由同步后达到一致。在此思想下分析设计了互联架构，对该互联架构进行了模块功能测试、多SDN场景下的仿真和性能测试。仿真结果表明所提出的互联架构可以完成SDN与传统IP网络的互联互通。设计的互联架构对原有网络设备的改动很少，所做的改动集中在可软件编程的控制器上，这有利于本架构在具体网络环境中的实施和部署。

无线传感器网络中干扰最小化问题的后悔贪心算法

孙佩歆

2017, 39(12): 2217-2223. doi:

摘要 ( 94 )   PDF (783KB) ( 227 )   　　 评审附件

无线传感器网络是当前信息领域的一个研究热点，由于无线传感器携带的能量有限，限制了无线传感器的使用寿命，通过减少由于邻近节点同时传输信号产生的干扰可以降低节点的能耗。拓扑控制技术可在保持网络连通的情况下，调整节点传输半径，以降低干扰。以接收者为中心的干扰模型中，求解无线传感器网络中基于拓扑控制技术的干扰最小化问题是NP难问题。现有的贪心算法求解思路是依据某个贪心准则依次确定每个节点的传输半径，求解速度快，但精度有待提高。探讨了增强目前最好贪心算法精度的策略，允许部分后悔操作，即每个贪心迭代步中当前网络的最大干扰增加时，通过两个后悔策略重新调整某些节点的传输半径，力图降低当前网络的最大干扰。模拟实验结果表明，针对随机产生的算例，所提出的后悔贪心算法在略有增加的时间内有效提高了现有贪心算法的精度。

网络安全检测框架与方法研究

刘强，蔡志平，殷建平，董德尊，唐勇，张一鸣

2017, 39(12): 2224-2229. doi:

摘要 ( 110 )   PDF (1376KB) ( 155 )   　　 评审附件

网络和信息系统已经成为关键基础设施乃至整个经济社会的核心，一旦遭受攻击破坏、发生重大安全事件，将严重危害国家经济安全和公共利益。如何检测网络攻击行为，保障网络基础设施的安全，是保障核心技术装备安全可控，构建国家网络安全保障体系的核心环节。系统地介绍了针对入侵检测框架、特征自动生成、安全检测理论及方法、网络拓扑监控与网络路由控制等问题已取得的若干创新成果，梳理出网络安全检测算法和框架、无线网络安全检测、网络监控和安全增强等若干科学发现，最后总结了网络安全检测与控制技术发展趋势。

 

基于RSS的无线传感器网络半定规划定位算法研究

丁涛，于洁潇，刘开华，赵宇

2017, 39(12): 2230-2235. doi:

摘要 ( 140 )   PDF (806KB) ( 139 )   　　 评审附件

在无线传感器网络定位中，基于RSS测量的定位方法是最常用的方法之一。由于传统的最大似然估计（MLE）算法的目标函数具有非线性和非凸性，在应用于无线传感器网络定位时，会产生多个局部最优值。针对该问题提出一种基于半定规划（SDP）的凸优化定位方法。首先采用泰勒级数近似对目标函数进行线性化处理，然后通过引入冗余变量将原无约束优化问题转化为约束优化问题，最后应用半定松弛（SDR）技术将约束优化问题转化为半定规划（SDP）凸优化问题进行求解。通过仿真实验的比较，说明本文提出的优化算法在定位精度、鲁棒性方面优于已有算法。

 

基于事件逻辑的无线Mesh网络认证协议安全性证明

李娅楠，肖美华，李伟，梅映天，钟小妹

2017, 39(12): 2236-2244. doi:

摘要 ( 110 )   PDF (610KB) ( 168 )   　　 评审附件

无线Mesh网络是一种结合无线局域网和移动自组织网络的新型多跳网络，无线网络的开放性和资源受限性使得无线网络容易遭受重放、伪装等攻击。事件逻辑是一种描述并发与分布式系统中状态迁移和算法的形式化方法，可用于证明网络协议的安全性。以事件逻辑为基础提出一系列性质，其中包含多组合信息交互、不叠加、事件匹配、去重复、去未来，以降低协议分析过程中的冗余度以及复杂度，提高协议分析效率。对无线Mesh网络客户端双向认证协议进行分析，证明该协议能够抵抗中间人发起的重放攻击，无线Mesh客户端双向认证协议是安全的。此理论适用于类似复杂无线网络协议形式化分析。

一种扩展Winnowing剽窃检测算法

段旭良，杨洋，王曼韬，穆炯

2017, 39(12): 2245-2251. doi:

摘要 ( 119 )   PDF (726KB) ( 172 )   　　 评审附件

剽窃是目前学术界和教育界面临的普遍问题，成熟的商业化剽窃检测系统运行时间和经济代价高，不适合实时性、轻量级的学生作业等日常检测。对基于文本指纹的Winnowing剽窃检测算法进行扩展，在提取指纹的同时记录文本定位及其长度信息，给出了指纹提取、文本定位、剽窃指纹索引合并等算法，实现了剽窃文本的检测、定位、标记。实验结果及算法在应用系统中实际运行状况表明，算法的扩展对其性能影响不大，普通硬件配置条件下即可满足中小规模应用需求。扩展算法在原算法轻量级、高效率、可靠性和灵活度高等特点基础上，进一步拓展了Winnowing的功能，增强了原算法的适应性和应用价值。

基于时间戳私钥签名技术的Nayak-T协议安全性分析

肖美华1，梅映天1,2，李伟1，李娅楠1，钟小妹1，宋子繁1

2017, 39(12): 2252-2259. doi:

摘要 ( 81 )   PDF (661KB) ( 144 )   　　 评审附件

随着信息网络的快速发展，云服务走进人们视野，云环境下信息安全问题成为人们关注的焦点。Nayak协议是一种云环境下基于口令身份认证，实现双向认证和会话密钥交换的协议。针对Nayak协议存在的中间人攻击，提出改进协议Nayak-T。Nayak-T协议在消息项内增加时间戳并更改加密手段，通过双重加密的手段来保证双方通信安全。利用四通道并行建模法对Nayak-T协议建模，运用SPIN对该协议进行验证，验证结果得出Nayak-T协议安全的结论。模型优化策略分析表明，采用静态分析、类型检查、语法重定序模型优化策略的模型检测效率最佳，可运用于类似复杂协议的形式化分析与验证。

深度学习方法在软件分析中的应用

张献，贲可荣

2017, 39(12): 2260-2268. doi:

摘要 ( 105 )   PDF (521KB) ( 189 )   　　

大数据时代下迅速兴起的深度学习已在计算机视觉等多个领域取得了重大进展。近年来，随着软件制品的积累，这一方法也开始在软件工程领域发挥重要作用。概述了利用深度学习处理不同软件分析任务的研究进展，总结了主要研究方向和应用特点。目前已有一批重要成果发表，相关研究热度呈现上升趋势。最后探讨了现有深度学习技术在应用时的一些局限性与问题。


 

一种基于航电系统架构模型的故障树自动建模方法

徐文华，张育平

2017, 39(12): 2269-2277. doi:

摘要 ( 180 )   PDF (1555KB) ( 213 )   　　 评审附件

航电系统作为安全关键系统，利用故障树对其进行安全性分析十分必要。然而，传统的故障树依靠手工构建，主要依赖于分析人员对系统的理解程度；同时由于安全性分析人员与系统设计人员对系统的理解不同而很难保证失效模式与系统架构的一致性。针对上述问题，提出了一种基于航电系统架构模型的故障树自动建模方法：通过向系统设计模型中添加相应的安全性属性，并嵌入高级形式化语言AltaRica中的断言机制描述故障转移过程，由此形成安全性分析模型；基于此模型利用路径追溯的方法完成故障树自动建模。以某飞机驾驶舱显示系统为案例的研究结果表明，所提出的方法能基于航电系统架构模型有效进行故障树自动建模，从而确保了故障树分析结果的完整性。

ALL-Uses覆盖引导的回归测试用例生成方法

于嘉维,贲可荣

2017, 39(12): 2278-2289. doi:

摘要 ( 118 )   PDF (1088KB) ( 133 )   　　 评审附件

基于扩展有限状态机（EFSM）的回归测试过程需要根据依赖关系变化对软件所做修改的影响域进行分析。为了针对软件某一功能进行修复，通常需要对多处代码进行同步修改，已有依赖分析方法在这种情况下暴露模型中触发条件和行为语句错误的效率不高。提出以ALL-Uses覆盖准则引导回归测试的方法，引入依赖关系变化因素的概念，修改待覆盖子路径的产生规则，对已有测试用例集中能有效覆盖子路径的用例进行选择、排序。针对已有测试用例无法覆盖的子路径，利用AOE活动图中求关键路径的方法将其补充为一条完整的迁移执行序列。选取三个软件进行实验，结果表明，本文方法可以在减小测试用例集规模的前提下有效提升ALL-Uses和植入错误的覆盖率，提高回归测试效率。

模糊交互时态逻辑的模型检测

袁红娟1,2,马艳芳3,潘海玉1,2

2017, 39(12): 2290-2296. doi:

摘要 ( 88 )   PDF (447KB) ( 140 )   　　 评审附件

交互时态逻辑已被广泛应用于开放系统的规范描述，交互时态逻辑的模型检测技术是一个比较重要的验证方法。为了形式化描述和验证具有模糊不确定性信息的开放系统的性质，提出了一种模糊交互时态逻辑，并讨论了它的模型检测问题。首先，引入了模糊交互时态逻辑的基于路径和基于不动点的两种语义，证明了其等价性。然后，基于其等价性，给出了模糊交互时态逻辑的模型检测算法和复杂性分析。


 

基于词向量的专利自动扩展查询研究

刘梦兰1,2，刘斌1,2,彭智勇1,2

2017, 39(12): 2297-2305. doi:

摘要 ( 92 )   PDF (678KB) ( 199 )   　　 评审附件

专利检索与普通的文本检索有着极大的不同，专利文本包括权利声明、摘要、全文等不同部分，自然不能简单地将普通文本的检索方法应用到专利检索当中来。专利检索通常面临着召回率低下的问题，首先，由于专利文本具有极强的专业性，有着复杂的术语表达方式，用户输入的关键词通常无法明确捕捉到检索意图，导致检索结果不理想。其次，专利撰写时有意识地制造与众不同的词汇，导致相关专利无法被检索到。目前有很多的研究方法都旨在提高专利检索的召回率，但是仍然有许多问题有待解决，检索效果有待改善。提出了一个基于词向量的专利自动扩展查询方法，在词向量的基础上，构建一个关键词查询网络，通过稠密子图发现算法来寻找扩展词集合，提高扩展词的有效性。在CLEF-IP 2012数据集的基础上进行了充分的实验，实验结果表明，本文提出的算法能够保证扩展词集获取的灵活性和有效性，同时能进一步提高专利检索的召回率。

基于语义与规则的有标复句层次体系研究

李源1，刁胜权1，胡金柱1,2，翟宏森1，杨梦川1，黄文灿1

2017, 39(12): 2306-2313. doi:

摘要 ( 100 )   PDF (661KB) ( 157 )   　　 评审附件

汉语复句层次关系分析是中文信息处理领域极具挑战性的课题之一。为解决关系词标识信息不充足所导致的复句层次关系识别准确率下降问题，挖掘了影响分句关联的形式化语义知识，在此基础上构建了小句关联体识别算法并将其应用于相应的复句层次判定规则之中，以辅助分析其层次关系；对于其余单、多重有标复句的层次识别，使用基于搭配规则的移进-归约算法；最后提出了一种语义与规则相结合的复句层次分析模型。实验结果表明，此方法在一定程度上提高了复句层次关系识别的准确率。

基于改进量子免疫克隆多目标优化算法的火力分配问题

冯超1，姚鹏2，景小宁2,李晓阳3

2017, 39(12): 2314-2319. doi:

摘要 ( 94 )   PDF (625KB) ( 120 )   　　 评审附件

针对传统火力分配中存在武器资源浪费的情况，以对敌目标与网络攻击收益最大、己方武器消耗最小为目标，建立一种考虑毁伤概率约束条件的多目标火力分配模型。对标准量子免疫克隆多目标优化算法进行优化，引入了混沌机制，修复不可行解，并对搜索策略和多样性保持策略进行改进，设计了一种改进的量子免疫克隆多目标优化算法。通过实验仿真，验证了模型的正确性与算法的优越性。相比于传统量子免疫克隆算法，改进算法的性能平均提高了23%。


 

基于双重遗传的聚类分析算法研究

文静，曹妍，张琳，牟向伟

2017, 39(12): 2320-2325. doi:

摘要 ( 91 )   PDF (627KB) ( 120 )   　　 评审附件

针对影响k-means聚类效果的聚类数目和初始中心点两大因素，提出了基于双重遗传的k-means算法。它用外层遗传算法控制聚类数目，用内层遗传算法控制聚类的初始中心点，并采用类间距离和类内距离以及二者之间的比值来评价聚类结果的好坏，在算法终止后，可同时求得较优的聚类数目和某聚类数目下的较优初始中心点。此外，根据内外层遗传算法的特殊性，采用不同的编码策略适应算法需求，为保留优质个体，采用精英个体保留策略。通过UCI数据集测试实例证明此算法有很好的实用性，对数据挖掘技术有一定参考价值。

 

基于蚁群算法优化回声状态网络的研究

宋绍剑，王尧，林小峰

2017, 39(12): 2326-2332. doi:

摘要 ( 116 )   PDF (832KB) ( 123 )   　　 评审附件

针对输出权值采用最小二乘法的回声状态网络（ESN），在随机选取输入权值和隐层神经元阈值时，存在收敛速度慢、预测精度不稳定等问题，提出了基于蚁群算法优化回声状态网络(ACO-ESN)的算法。该算法将优化回声状态网络的初始输入权值、隐层神经元阈值问题转化为蚁群算法中蚂蚁寻找最佳路径的问题，输出权值采用最小二乘法计算，通过蚁群算法的更新、变异、遗传等操作训练回声状态网络，选择出使回声状态网络预测误差最小的输入权值和阈值，从而提高其预测性能。将ACO-ESN与ELM、I-ELM、OS-ELM、B-ELM等神经网络的仿真结果进行对比，结果验证经过蚁群算法优化的回声状态网络加快了其收敛速度，改善了其预测性能，并增强了隐层神经元的敏感度。

基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法

高长元1,2，黄凯1，王京1,2,张树臣1,2

2017, 39(12): 2333-2339. doi:

摘要 ( 105 )   PDF (811KB) ( 179 )   　　 评审附件

为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性，缓解数据稀疏性，提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发，计算用户对商品属性值的评分分布和评分期望值，得到用户-属性值评分矩阵；同时利用数据相似性度量方法寻找用户特征邻居，填充用户-属性值评分稀疏矩阵，进而得出目标用户偏好的最近邻居集；计算用户对未评属性值的评分，将目标用户对商品所有属性值评分的均值进行排序，形成该用户的Top-N推荐列表。采用Movie Lens和Book Crossing数据集进行实验，结果表明该算法在缓解数据稀疏性问题上效果较好，推荐精度显著提高。

 

 

基于支持向量回归机的RFID室内定位研究

尹强，佐磊，何怡刚，刘东洋，李亚

2017, 39(12): 2340-2344. doi:

摘要 ( 142 )   PDF (605KB) ( 156 )   　　 评审附件

基于接收信号强度的射频识别（RFID）定位是一种低成本、便于实现的室内定位方法，针对在RFID室内定位系统中使用参考标签法存在的小样本问题，提出一种基于支持向量回归机（SVR）的RFID室内定位算法。结合无源超高频RFID系统工作原理，在Matlab环境下，对比经典的LANDMARC方法，测试了基于支持向量回归机的定位算法性能，以及互耦效应、多径效应对该算法定位结果的影响。仿真结果表明，相较于LANDMARC方法，所提方法在不增加参考标签数量的情况下定位精度至少提高了25%。

 

 

基于固定β值的概念格上变精度粗糙集近似

毛华,康然,杨兰珍

2017, 39(12): 2345-2350. doi:

摘要 ( 90 )   PDF (412KB) ( 130 )   　　

粗糙集理论和概念格理论均为研究知识发现与不确定性决策问题的重要方法，二者之间紧密相关。在提出概念格上的变精度粗糙集的β-上、下近似定义的基础上，一方面，对于任意给定的变精度β，讨论了概念格上变精度粗糙集β-上、下近似的性质；另一方面，针对不可定义对象集，分别提出了概念格上的变精度粗糙集β-上、下近似算法；最后，实例验证了新给出的算法可以满足用户对不同近似精度的要求，使近似结果有弹性的变化，较Yao和Monhanty给出的算法有一定的优势。