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• 2018年, 第01期　刊出日期：2018-01-25 上一期    下一期
  本期栏目： 论文

论文

基于模型和库的处理器伪随机激励生成器设计与实现

巨鹏锦，张晓冬，李辉

2018, 40(01): 1-9. doi:

摘要 ( 113 )   PDF (1057KB) ( 224 )   　　

面对处理器巨大的验证空间，伪随机激励生成器成为处理器研发中必不可少的工具。处理器设计改变尤其是架构和指令集的变化会导致之前的处理器测试集合部分甚至全部失效，验证维护成本巨大。提出一种层次化的、基于模型和库的处理器伪随机激励生成器实现方法，针对处理器设计的特点，基于指令树建模、多维访存地址建模和处理器专家库建模等关键技术重点解决处理器研发中测试集合如何高效重用的难题。实际应用表明，该方法能够很好地适应处理器设计变化，增强处理器激励生成器的易用性和可重用性，测试集合移植重用率可以达到95%以上，显著缩短处理器更新换代时的验证周期。


 

面向国产异构系统的HPL异构协同设计

甘新标1,2，孙燎原3,刘杰1，雄成伟1，黄嘉昆1

2018, 40(01): 10-14. doi:

摘要 ( 122 )   PDF (802KB) ( 286 )   　　 评审附件

HPL是高性能计算广泛采用的Linpack 测试软件包，传统HPL算法中，求解矩阵将以块为单位循环分布到所有处理器，由于国产加速器（China Accelerator）的底层矩阵乘接口仅支持定制接口，传统HPL算法已不适合CPU + China Accelerator异构系统，因此，必须基于定制接口完成矩阵分布细致划分与封装dPEM，以提供一个通用的HPL测试配置环境;同时，为了充分发挥国产异构系统的效率，设计了异构协同矩阵乘调度算法OA4MM，以提高国产异构系统的效率。实验验证了dPEM的有效性和OA4MM算法的高效性，OA4MM较传统的异构HPL调度算法性能提升近10%。

 

PFPonCanTree：一种基于MapReduce的并行频繁模式增量挖掘算法

肖文，胡娟，周晓峰

2018, 40(01): 15-23. doi:

摘要 ( 126 )   PDF (876KB) ( 151 )   　　 评审附件

频繁模式挖掘是最重要的数据挖掘任务之一，传统的频繁模式挖掘算法是以“批处理”方式执行的，即一次性对所有数据进行挖掘，无法满足不断增长的大数据挖掘的需要。MapReduce是一种流行的并行计算模式，在并行数据挖掘领域已得到了广泛的应用。将传统频繁模式增量挖掘算法CanTree向MapReduce计算模型进行了迁移，实现了并行的频繁模式增量挖掘。实验结果表明，提出的算法实现了较好的负载均衡，执行效率有明显提升。

 

容错处理器阵列的多逻辑列并行重构算法

章子凯，武继刚，姜文超，刘竹松

2018, 40(01): 24-33. doi:

摘要 ( 115 )   PDF (903KB) ( 143 )   　　 评审附件

处理器阵列的容错重构技术是片上网络多核、众核高性能体系结构的可靠性技术之一。现有的最大逻辑阵列并行重构技术仅对单条逻辑列的构造实现了并行化，而对多条逻辑列的同步并行仍未见可行算法。依据处理器阵列的潜在并行性，在分治策略的基础上，提出了一种阵列分块的并行重构算法。算法对处理器阵列实施横向分块划分，对每个阵列块进行并行重构，并对所得逻辑子阵列进行归并，实现了多条逻辑列的同步并行重构。与现有的并行算法相比，新算法同样能够生成最大逻辑列，并且减少了通信开销与计算中的数据冗余，有效提高了运行速度。实验结果表明，在物理阵列大小为64×64的处理器阵列上，运行速度比现有并行算法提高39.55%，并且具有良好的可扩展性。

CNN卷积计算在移动GPU上的加速研究

王湘新1，时洋2，文梅2

2018, 40(01): 34-39. doi:

摘要 ( 215 )   PDF (550KB) ( 183 )   　　 评审附件

卷积神经网络（CNN）凭借其优秀的表现正在诸如图像分类、语音识别等领域里扮演着越来越重要的角色，已经有一些研究人员想要将这个深度学习过程复制到手机上。但是，由于CNN巨大的计算量，移植程序的性能一直难以令人满意。为了探讨如何解决这一问题，借助MXNet这样一个深度学习的框架在手机上实现了CNN的前向过程，并且将注意力放在了使用手机上另一个强大的计算设备——GPU上。最终选择使用OpenCL通用编程框架将前向过程中最耗时的卷积操作利用矩阵乘来完成，并转移到GPU上进行。在此基础之上还针对手机GPU做了一些优化。最终，实验结果显示我们成功地将前向过程的时间降低到了原来时间的一半。

 

基于无证书代理重签名的车载自组网消息认证方案

杨小东1,2，杨平1，李燕1，刘婷婷1，王彩芬1

2018, 40(01): 40-44. doi:

摘要 ( 138 )   PDF (419KB) ( 182 )   　　 评审附件

基于代理重签名和无证书公钥密码体制，提出了一个安全的车载自组网消息认证方案。认证中心利用代理重签名技术，可转换车载单元对消息的签名为路边单元的签名，从而降低了根据签名识别车辆身份的风险，实现通信消息的匿名性。采用无证书公钥密码体制将各实体的私钥分为两部分，有效解决了车载自组网中的证书管理与密钥托管问题。如果车辆发布虚假消息，认证中心能准确追溯到车辆的真实身份，并召回违法车辆。与Huang方案相比，新方案具有较高的安全性和较低的通信开销。


 

基于数字广播信令聚合的高可靠应急传输

高剑，陈为刚，杨晋生

2018, 40(01): 45-51. doi:

摘要 ( 107 )   PDF (725KB) ( 149 )   　　 评审附件

地面数字广播系统主要用于提供音视频通信服务，可以应用于应急情况下的信息发布。但是，在应急场景下，例如战争或自然灾害发生时，发射系统往往会遭到损坏，很难实现可靠信息发布。针对上述问题，以欧洲地面数字广播系统为例，提出了一种基于数字广播信令聚合的高可靠应急传输方法，用于低发射功率下实现短消息数据的高可靠性传输。该方法在某预先设定的固定传输模式下，利用节省的信令部分承载短消息数据，并以GF(16)域上码率为1/2的多进制低密度奇偶校验码编码和重复编码作为信道编码方案，以二进制相移键控作为调制方式。进一步，利用软件无线电平台在开放环境下对所提出的方法进行测试验证。测试结果表明，本方法能够很好地实现应急短消息数据的高可靠传输，该方案可以扩展到其它数字广播系统。

 

一种间歇性连接移动网络自适应路由协议

蒋庆丰1,2，门朝光1，田泽宇1,马英瑞3

2018, 40(01): 52-57. doi:

摘要 ( 112 )   PDF (713KB) ( 141 )   　　 评审附件

为提高间歇性连接移动网络的消息发送效率，提出一种基于移动自组网OLSR协议的自适应路由协议ARPBO。ARPBO在网络连通时通过OLSR协议快速转发消息；在网络中断时对OLSR协议进行扩展，从消息发送节点的局部连通网络中有效选择下一跳节点，然后通过延迟容忍网络的“存储-携带-转发”机制转发消息。实验结果表明，该路由协议能够在网络存在间歇性连接时获得较高的传递成功率和较低的传递时延。

 

 

物流网络中节点带权的Steiner最小树的参数算法

罗玉宏，李莉

2018, 40(01): 58-65. doi:

摘要 ( 118 )   PDF (802KB) ( 136 )   　　 评审附件

通过优化物流的运输网络，可以有效地降低物流成本。集中配送的物流网络优化问题可以转换成求解节点带权的Steiner最小树问题，这是一个NP-hard问题。运用参数理论，提出一种新的启发式解决算法P-NSMT。算法的思想是：首先尽可能只利用终端节点构造一棵连通的最小生成树，然后逐步向树中添加能减少生成树总权值的Steiner节点，最终生成一棵节点总数不超过参数k的Steiner最小树。实验表明，与同类型其他算法相比，P-NSMT算法具有更好的准确性和时间效率，特别适应于网络规模大、终端配送节点数目较少的物流网络。

基于射线跟踪的AOA定位算法的GDOP研究

孔范增1,郭敏2,任修坤1,郑娜娥1

2018, 40(01): 66-71. doi:

摘要 ( 156 )   PDF (1149KB) ( 205 )   　　 评审附件

GDOP是衡量定位系统精度的一个重要指标。基于射线跟踪的定位算法利用镜像站实现对目标的定位，针对现有关于GDOP的计算因没有考虑镜像站之间的相关性，而无法用于对基于射线跟踪的定位系统的定位精度与镜像站布局之间规律进行分析的问题，给出一种基于射线跟踪的AOA定位算法（AOA-RT）的GDOP计算方法。在微小区AOA定位模型下，根据镜像站与定位站之间的关系，得到镜像站位置误差的相关矩阵，根据该相关矩阵推导了AOA-RT算法的GDOP的计算公式。仿真结果表明了所给的GDOP计算方法的合理性，并得出了相关结论。

 

基于局部字典搜索和多原子匹配追踪的图像逼近算法

黄亚飞1,2,梁昔明1,樊绍胜2

2018, 40(01): 72-78. doi:

摘要 ( 107 )   PDF (596KB) ( 156 )   　　 评审附件

鉴于全局搜索和单原子选择的逼近方式是导致图像稀疏分解贪婪算法复杂度高的主要原因，对传统的匹配追踪(MP)算法进行改进，提出基于局部字典搜索和多原子匹配追踪(LMMP)的逼近算法。

采用基于二维快速哈莱特变换的内积批量计算方法，实验计算发现核原子在MP算法相邻代中的位序基本稳定，最佳原子只需在排序靠前的原子组成的局部字典中搜索，一次迭代搜索多个非相干原子，进一步提高匹配追踪算法速度，逐原子依次更新残差可减小逼近误差。
理论分析表明，LMMP算法是收敛的，且时间复杂度比MP算法低数个数量级。从实验结果看出，LMMP算法与其他全局搜索算法相比，在运算速度和逼近性能上有明显优势。

 

 

 基于复合优化的深度玻尔兹曼机的路牌文字图像识别算法

 

李文轩,孙季丰

2018, 40(01): 79-85. doi:

摘要 ( 93 )   PDF (763KB) ( 175 )   　　

为提高自然场景中路牌文字图像的识别率，提出一种复合优化的深度玻尔兹曼机文字识别算法。算法以提高目标概率分布的逼近程度为目的，采用两种抽样初始化方法：灰度初始化抽样与二值初始化抽样，构造受限玻尔兹曼机，并由两种初始化方法的受限玻尔兹曼机交叠构成深度玻尔兹曼机。文中提出复合共轭梯度法改进深度玻尔兹曼机的微调算法。实验结果表明，使用文中获取的路牌文字数据，所提算法能够对路牌文字实现较理想的识别效果。与原深度玻尔兹曼机相比，识别率取得有效提高。


 

基于离散剪切波正则化的低剂量CT图像统计重建算法

张海燕1,张立毅1,2，孙云山1,2

2018, 40(01): 86-92. doi:

摘要 ( 93 )   PDF (726KB) ( 122 )   　　 评审附件

提出一种低剂量医学CT图像重建方法，能够在少视角投影或低X-射线管电流投影的情况下保证重建图像的质量。减少扫描视角的数量或者降低X-射线管电流强度均可以降低辐射剂量，从而减少X射线对人体伤害，但是前者会造成扫描数据欠完备，后者会使投影数据信噪比指数下降，传统算法不能保证重建图像满足诊断要求。提出一种离散剪切波变换正则化的低剂量CT图像统计迭代重建算法，在数据保真项加入符合数据统计特性的系数加权，以降低噪声对重建结果的影响，并将待建图像在剪切波域可以稀疏表示作为先验信息，利用增广拉格朗日方法将此先验信息作为正则化项加入目标函数，缩小了解空间，使不完备投影数据获得稳定而准确的重建。实验数据表明，重建图像在投影数据远远不满足完备性条件，或投影数据信噪比急剧下降的情况下，本算法能够重建出高质量图像。在辐射剂量降低到滤波反投影FBP算法的10%甚至更低时仍然能够得到清晰保留结构细节的重建图像。

 

基于姿态阈值滤波的单目视觉农业机械定位方法

黄沛琛1，2，罗锡文1，2，张智刚1，2，刘兆朋1，2

2018, 40(01): 93-100. doi:

摘要 ( 110 )   PDF (752KB) ( 205 )   　　 评审附件

精确定位是农业机械实现自动导航的重要前提，提出了一种基于单目摄像机的导航定位算法。算法通过对捕获的每帧图像进行特征点检测与跟踪，基于3D-2D特征点配对方法，还原了车辆行驶过程中的姿态信息。同时，假设车辆前方小区域近似平坦，摄像机离地高度近似固定不变，算法实时求解车辆位移的绝对尺度因子，配合姿态阈值滤波器，对所求姿态信息进行在线修正。实验选择在三种不同的场景进行，以RTK-GPS定位数据作为对比，三种场景的平均相对位置偏差分别为5.459 9%、8.373 1%、6.443 94%，三种不同场景的航向角变化平均值分别为7.717 7°、5.738 9°、3.438 3°。结果表明算法可实现农业机械的自动定位，在短距离范围内具有一定的可靠性。

一种Blinn-Phong BRDF红外反射模型的研究

李敏，杨壹斌，王亚楠，杨敏

2018, 40(01): 101-107. doi:

摘要 ( 220 )   PDF (767KB) ( 216 )   　　 评审附件

针对红外场景仿真中辐射反射分量运算复杂、真实感欠缺等问题，提出一种Blinn-Phong BRDF红外反射模型，并基于Unity平台将其应用于三维红外仿真场景。该方法在对实测红外图像进行阈值分割的基础上，利用简化辐亮度运算和红外成像过程的仿真链路反演模型，求解目标表面温度值，根据红外辐射原理与可见光光照模型的理论相似性，将改进的Blinn-Phong光照模型移植到红外波段，并引入双向反射分布函数提高仿真精度，提出Blinn-Phong BRDF红外反射模型；最后基于该辐射反射模型构建零视距仿真场景，同时将仿真图像与实测图像进行比对，验证了反射模型的可信度和有效性。实验结果表明，提出的红外反射模型既有较高的仿真效率，又能够较好地模拟红外反射的高光现象，满足红外视景仿真对辐射反射的要求。

 

基于结构化低秩表示和低秩投影的人脸识别算法

刘作军，高尚兵

2018, 40(01): 108-115. doi:

摘要 ( 114 )   PDF (627KB) ( 151 )   　　 评审附件

在实际的人脸识别中，给定的训练图像往往存在遮挡和噪声，导致稀疏表示分类（SRC）算法的性能下降。针对上述问题，提出一种基于结构化低秩表示（SLR）和低秩投影的人脸识别方法——SLR_LRP。首先通过SLR对原始训练样本进行低秩分解得到干净的训练样本，根据原始训练样本和恢复得到的干净训练样本得到一个低秩投影矩阵；然后将测试样本投影到该低秩投影矩阵；最后使用SRC对恢复后的测试样本进行分类。在AR人脸库和Extended Yale B人脸库上的实验结果表明，SLR_LRP可以有效处理样本中存在的遮挡和像素破坏。

基于改进三层缓冲技术的大图片处理

冯伟桓,王茂芝,曾颖超

2018, 40(01): 116-120. doi:

摘要 ( 151 )   PDF (687KB) ( 129 )   　　 评审附件

针对使用传统技术处理和显示大图片在界面重绘时容易造成系统阻塞现象，提出改进三层缓冲技术。该技术在内存中开辟一块与大图片属性相兼容的内存区域，用于载入大图片数据；然后再在内存中开辟另一块与显示设备环境相兼容的内存区域，用于执行其它的图形处理指令；最后通过位块传输法将内存中的图形依次拷贝到真正的显示设备环境输出。输出完成之后仅仅释放与显示设备环境相兼容的内存区域，保留与图片属性相兼容的内存区域，用于界面重绘的时候，避免重新载入图片，从而解决系统阻塞现象。该技术在数字岩心软件系统处理钻孔柱状图中得到验证和应用，取得了良好效果。

 

 

一种基于选择策略的差分混合蛙跳算法

王林1，万小雨1,万建超2

2018, 40(01): 121-127. doi:

摘要 ( 99 )   PDF (686KB) ( 165 )   　　 评审附件

设计了一种选择差分混合蛙跳算法SDSFLA，该算法通过增加组内个体更新个数提高了种群更新效率；通过引入差分进化算法的交叉算子和变异算子，加强了个体之间的信息交流；使用多种更新策略，提高了实验个体产生的成功率；随机选择控制参数，增加了种群的多样性。基于16个基准测试函数，将SDSFLA与一种改进的蛙跳算法、两种改进的差分进化算法进行对比，实验结果证实了SDSFLA算法的有效性和稳定性。

 

 

基于IMU的主动伴舞机器人人机协作控制算法

刘召1,2，宋立滨2，于涛2，郭凯2，王增喜2，耿美晓2

2018, 40(01): 128-132. doi:

摘要 ( 105 )   PDF (599KB) ( 149 )   　　 评审附件

提出了基于惯性测量单元IMU的主动型伴舞机器人人机协作控制算法。机器人腰部安装具有一定刚度的弹簧，利用Kalman滤波将三轴加速度计数据与三轴陀螺仪数据进行融合，得到机器人在人类舞伴作用下的姿态角变化，采用阈值法滤除相对姿态角抖动误差，再结合当前机器人状态，综合判断得到相对姿态角到速度矢量的映射。将期望轨迹速度与人力产生的轨迹修正速度融合，得到人机协作下机器人的运动轨迹和剩余目标点的坐标修正值。将算法应用于华尔兹CCL舞步轨迹测试，实验结果表明算法效果良好。


 

 

基于正弦函数的直觉模糊集相似度测量及其应用

杨勇，张东升，王艳茹，张亚男

2018, 40(01): 133-138. doi:

摘要 ( 108 )   PDF (390KB) ( 167 )   　　

相似度测量是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法，现已有很多测量公式被相继提出，但现有的部分公式在一些实际应用中会出现无法归类或计算过程相对复杂现象。针对这种问题，通过对Tian 提出的余切相似度测量方法的研究，同时考虑隶属度、非隶属度和犹豫度三个方面信息，提出了两个正弦相似度测量公式，证明了公式的正确性，并用几组数值例子将其与其它测量公式进行比较分析，验证了新公式的合理性。最后通过实例说明了该方法的有效性。

协同进化混合蛙跳算法

戴月明，张明明，王艳

2018, 40(01): 139-147. doi:

摘要 ( 116 )   PDF (657KB) ( 126 )   　　 评审附件

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题，提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中，对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因，可有效扩大搜索空间，增加种群的多样性；同时对子群内少量的较差青蛙采取交互学习策略向邻近子群的最优个体交流学习，增加子群间交互的频繁性，提高信息共享程度，有利于进化。在全局迭代过程中采取精英群自学习进化机制，以对精英空间进行精细搜索，获得更优解，进一步提升算法的全局寻优能力，正确导向算法的进化。实验结果表明，所提算法在七个测试函数中均能收敛到最优解0，成功率为100%，优于其他对比算法。所提算法可有效避免陷入早熟收敛，极大地提高了算法的收敛速度和优化精度。

基于类别特征改进的KNN短文本分类算法

黄贤英,熊李媛,刘英涛,李沁东

2018, 40(01): 148-154. doi:

摘要 ( 115 )   PDF (627KB) ( 127 )   　　 评审附件

KNN短文本分类算法通过扩充短文本内容提高短文本分类准确率，却导致短文本分类效率降低。鉴于此，通过卡方统计方法提取训练空间中各类别的类别特征，根据训练空间中各类别样本与该类别特征的相似情况，对已有的训练空间进行拆分细化，将训练空间中的每个类别细化为多个包含部分样本的训练子集；然后针对测试文本，从细化后的训练空间中提取与测试文本相似度较高的类别特征所对应的训练子集的样本来重构该测试文本的训练集合，减少KNN短文本分类算法比较文本对数，从而提高KNN短文本分类算法的效率。实验表明，与基于知网语义的KNN短文本分类算法相比，本算法提高KNN短文本分类算法效率近50%，分类的准确性也有一定的提升。

 

基于改进K-means算法的微博舆情分析研究

谢修娟1,李香菊1，莫凌飞2

2018, 40(01): 155-158. doi:

摘要 ( 148 )   PDF (431KB) ( 186 )   　　 评审附件

为避免初始聚类中心选取到孤立点容易导致聚类结果陷入局部最优的不足，提出一种基于密度的K-means(聚类算法)初始聚类中心选择方法。该方法首先计算每个数据对象与其它数据对象间的平均相似度，找出平均相似度高于某固定阈值的对象视作核心对象，再从核心对象中选取彼此间最不相似的作为初始聚类中心。通过自构建的新浪微博抓取工具，分别抓取不同类别的数千条数据，经过分词、预处理及权重计算后，用改进的K-means算法对其进行聚类分析，查准/全率较传统的K-means算法要稳定，聚类的平均时间也得到缩短。实验结果表明，改进后的算法在微博聚类中有更高的准确性和稳定性，有利于从大量的微博数据中发现热点舆情。

 

基于萤火虫算法的温度场重建

东桥，郭敏

2018, 40(01): 159-164. doi:

摘要 ( 92 )   PDF (722KB) ( 112 )   　　 评审附件

为了提高温度场重建的精度，提出了基于萤火虫算法的温度场重建方法。通过萤火虫的吸引、移动等行为更新萤火虫的位置，当确定了萤火虫群体的最优位置，即可确定温度场每个像素中心的温度值，重建出所测区域的温度场。通过仿真实验，对单热点温度场进行了重建。利用最大绝对值误差、平均绝对值误差和均方根误差指标衡量了温度场重建的效果，与传统的迭代算法相比，所提出的算法能获得更高精度。

 

 

基于智能算法的技术等级评估方法研究

唐湘滟1，蔡宽麒2，程杰仁1,3，刘博艺1,4

2018, 40(01): 165-174. doi:

摘要 ( 90 )   PDF (1179KB) ( 191 )   　　 评审附件

胶工的割胶技术水平是影响橡胶产量的关键因素，技术一般的胶工要比技术娴熟的胶工少产20%~30%的橡胶，为此提出了基于智能算法的技术等级评估方法，设计并实现了割胶技术智能辅助学习仪。给出了智能辅助割胶技术学习仪的体系结构并构建了基于智能算法的技术等级评估指标体系，该指标体系利用德尔菲法采集10个评价指标数据，通过灰色关联度分析方法筛选和确定指标，利用熵权法对各项指标赋权，求得割胶水平量化函数。然后，基于逆向云发生器，将割胶水平量化得分转化为割胶水平的定性评价，进行技术等级的分类。最后，利用k-means聚类法确定不同割胶水平的中心点，并利用最小欧氏距离识别胶工割胶水平技术等级。实验结果表明，本文提出的方法评估准确率高，达到90%以上，同时实时性强，评价实时更新时间小于3 s，填补了智能辅助学习割胶技术空白，有利于胶工更快提高割胶水平、增加橡胶产量，具有较好的推广和应用价值。

公共自行车复杂网络可达性指标潜力评价模型

吕铃，彭雅丽，曾欣怡,杨雨鑫，黄明和

2018, 40(01): 175-183. doi:

摘要 ( 75 )   PDF (1254KB) ( 222 )   　　 评审附件

基于公共自行车系统运营数据，提出了复杂网络可达性指标潜力评价模型，从整体复杂网络拓扑特征分析，到进行交通功能分区的可达性指标潜力评价分析，进而筛选出网络中的关键节点，并能为公共自行车系统优化提供理论依据。整体拓扑分析显示公共自行车的用户需求模式具有无标度和小世界特性，其网点分布仍然有小部分关键节点可进一步优化。依据其中短距离出行需求和在长距离中的公共交通衔接功能划分的网络，其可达性指标潜力评价能筛选出网络中的关键节点，并能进一步将关键节点的实际流量与潜力指标进行对比分析，得出对关键节点更准确的优化建议。实际数据分析显示，基于分区的可达性指标潜力评价模型能为公共自行车更好地发挥其在公共交通中的作用提供理论优化依据。

 

基于局部密度自适应度量的粗糙K-means聚类算法

马福民1,逯瑞强1,张腾飞2

2018, 40(01): 184-190. doi:

摘要 ( 79 )   PDF (655KB) ( 171 )   　　 评审附件

通过引入上、下近似的思想，粗糙K-means已成为一种处理聚类边界模糊问题的有效算法，粗糙模糊K-means、模糊粗糙K-means等作为粗糙K-means的衍生算法，进一步对聚类边界对象的不确定性进行了细化描述，改善了聚类的效果。然而，这些算法在中心均值迭代计算时没有充分考虑各簇的数据对象与均值中心的距离、邻近范围的数据分布疏密程度等因素对聚类精度的影响。针对这一问题提出了一种局部密度自适应度量的方法来描述簇内数据对象的空间特征，给出了一种基于局部密度自适应度量的粗糙K-means聚类算法，并通过实例计算分析验证了算法的有效性。