Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online), monthly

2015 Vol.16 No.7 P.519-616

<<< CONTENTS >>>

Special Part-Issue on Service Availability

Energy-aware scheduling with reconstruction and frequency equalization on heterogeneous systems

Yong-xing Liu, Ken-li Li, Zhuo Tang, Ke-qin Li

DOI: 10.1631/FITEE.1400399 Downloaded: 4175 Clicked: 7028 Cited: 2 Commented: 0(p.519-531) <Full Text> <PPT> 1935

Chinese summary <729> 面向异构系统的节能调度算法

目的：当前，异构计算系统面临能量消耗巨大的严峻问题，降低系统运行过程中能量消耗成为一个亟待解决的问题。任务调度作为计算系统中的核心部分，起着对计算资源进行全局管理和分配的关键作用。本文结合调度算法与动态电压调节技术来优化系统的总能量消耗。
创新点：本文用有向无环图来表示应用模型，并对其进行重构，使得应用能够被更加合理地调度和分配。在优化系统能量消耗的过程中，本文通过均衡两个任务间的处理器空闲时间来降低系统能量消耗，并以递进方式处理剩余任务。
方法：在建立计算系统模型和应用模型后，算法对应用中的路径集进行提取，并基于路径集对应用进行重构。为优化系统的总能量消耗，算法采取递进的方式来均衡任务的运行频率。最后用实验验证算法性能。
结论：针对异构系统环境，提出一个基于动态电压调节技术的节能调度算法。该算法通过优化任务分配来减少应用的完成时间，并通过均衡任务间的处理器空闲时间来降低系统的总能量消耗。文中通过大量的实验对算法的性能进行了评估，并分析了实验结果，实验结果证明了算法的有效性（图6-10）。

关键词组：有向无环图；动态电压调节；节能调度；异构系统；任务调度

A microblog recommendation algorithm based on social tagging and a temporal interest evolution model

Zhen-ming Yuan, Chi Huang, Xiao-yan Sun, Xing-xing Li, Dong-rong Xu

DOI: 10.1631/FITEE.1400368 Downloaded: 2963 Clicked: 7663 Cited: 0 Commented: 0(p.532-540) <Full Text> <PPT> 1936

Chinese summary <27> 基于社会标签和时间兴趣演变模型的微博推荐算法

目的：微博推荐面临用户冷启动和主题兴趣变化的挑战。研究考虑主题兴趣变化的个性化微博推荐算法，可在一定程度上同时解决用户冷启动问题。
创新点：提出一种基于时间兴趣演变模型和社会标签预测的协同过滤推荐算法。该算法充分利用社会网络和标签热度随时间的演变模型，提高了推荐准确率。
方法：首先，用三个矩阵建模用户、标签和微博之间的关系（图2）。然后根据标签的兴趣演变模型优化每个微博的标签评分（图3）。对于用户冷启动问题，设计一种基于社区发现和最大标签投票算法来预测用户相关的标签。最后，给用户推荐具有最大候选标签集概率的前n个微博（图1）。
结论：在新浪微博数据集上的实验验证了所提算法在获得好的招回率和准确率的同时，可以较好地符合时间演变性能。问卷调查也证明了在冷启动发生时推荐结果的用户满意度。

关键词组：推荐系统；协同过滤；社会化标签；兴趣演变模型

BUEES: a bottom-up event extraction system

Xiao Ding, Bing Qin, Ting Liu

DOI: 10.1631/FITEE.1400405 Downloaded: 2554 Clicked: 6380 Cited: 0 Commented: 0(p.541-552) <Full Text> <PPT> 1822

Chinese summary <28> 自底向上事件抽取系统

目的：本文研究自底向上的事件抽取方法。在无需预先人工给定事件类型体系的基础上，实现事件类型体系的自动构建及事件类型识别和事件元素的抽取。
创新点：本文首次提出基于聚类的事件类型自动发现方法。和传统事件抽取技术相比，该方法无需预先定义事件类型，无需先验的领域知识。因此，该方法是对领域移植的一个尝试，尤其适用于知识和资源有限的领域。
方法：该方法依据谓语动词是对领域事件刻画的重要单元的特点，利用依存句法信息抽取领域事件词，利用«知网»(HowNet)对领域事件词进行聚类从而获取不同的事件类型（图2），随后进行事件元素的抽取。本文提出基于Bootstrapping的事件元素抽取框架，该框架核心有三部分：（1）模式获取：该模块负责将事件种子放在互联网上去检索，获得事件实例，并根据事件实例，按照一定的规则生成初始的事件模式（图3）；（2）模式泛化：初始事件模式由于过于死板，导致遗漏掉很多事件的匹配，因此，本文设计模式泛化方法，将原有的事件模式按照一定规则，进行一定程度上的泛化，使其在保证准确率不变的情况下尽量提高召回率（算法3）；（3）模式过滤：经泛化后的模式会在一定程度上引入噪声，因此，本文提出一套过滤规则，尽量减少泛化带来的噪声（表3）。
结论：提出自底向上的事件抽取系统。该系统在公开的ACE语料数据集上取得了优于当前最好基线方法的结果。同时在我们手工构造的音乐领域和金融领域数据集上也取得了优秀的实验结果。这表明该方法可以很好地进行领域自适应。

关键词组：事件抽取；无监督学习；自底向上

Analyzing the service availability of mobile cloud computing systems by fluid-flow approximation

Hong-wu Lv, Jun-yu Lin, Hui-qiang Wang, Guang-sheng Feng, Mo Zhou

DOI: 10.1631/FITEE.1400410 Downloaded: 2643 Clicked: 7425 Cited: 2 Commented: 0(p.553-567) <Full Text> <PPT> 2137

Chinese summary <29> 基于流近似的移动云计算系统服务可用性分析方法

目的：为提供持续性的按需服务，移动云计算系统必须确保在任何时间和任何地点的可用性。然而当系统规模巨大、关联关系复杂时，如何实现移动云计算系统可用性的快速分析，是本领域一项富有挑战性的工作。本文目的是利用最近提出的流近似（fluid-flow approximation）技术来实现一种能应用于移动云计算系统部署之前的、快速的服务可用性分析方法。
创新点：由于移动云计算系统负载水平不同、配置部署不同和随机干扰因素，基于实测的方法很难具有代表性；基于随机模拟的方法会随着模拟规模增大和精度提升而计算时间剧增；基于状态空间的方法在系统规模巨大时将面临严重的状态空间爆炸问题。本文方法通过将状态空间转化为常微分方程组求解，可以避免状态空间爆炸，实现移动云计算系统可用性的快速分析。
方法：定义了包括服务反应时间（response time of service）、节点最小感知时间（minimum sensing time of devices）、最少选取节点数量（minimum number of nodes chosen）、动作吞吐量（action throughput）等四个关键指标。通过上述指标来分析移动云计算系统服务可用性的变化，并对系统初始条件、模型核心参数的影响进行讨论。
结论：本文提出的服务可用性分析方法能够适用于移动云计算系统完全部署之前，可以用于系统设计阶段的改进。并且与基于随机模拟方法和状态空间方法相比，时耗更低。

关键词组：服务可用性；移动云计算；流近似；常微分方程

Computer & Automation

Using heterogeneous patent network features to rank and discover influential inventors

Yong-ping Du, Chang-qing Yao, Nan Li

DOI: 10.1631/FITEE.1400394 Downloaded: 4116 Clicked: 8730 Cited: 5 Commented: 0(p.568-578) <Full Text> <PPT> 2125

Chinese summary <28> 基于异构专利网络特征的有影响力发明人员的排名与发现

目的：专利是发现新技术信息独特的信息源,也是竞争情报重要的信息源之一。目前，如何评估科学研究人员的贡献及其研究价值逐渐成为一个新兴的研究热点。本文提出一种利用专利数据异构网络对专利发明人员进行影响力排序的算法。
创新点：传统对发明人员进行分析的方法是对发明人的专利数量进行统计分析，但这种方法不够全面。本文提出的基于规则的方法，设计结合网络拓扑结构和专利数据特点，排序过程不断迭代直至符合收敛条件。与传统方法相比，该方法充分利用异构网络中的信息。实验结果表明本算法不仅能有效挖掘具有高影响力的发明人员，而且收敛速度更快、效率更高。
方法：不同于传统的排序方法，本文提出的Inventor-Ranking排序算法是一种基于规则的实体排序方法。该方法通过迭代使用这些规则得到排序结果。排序模型建立在发明人员和专利的相互影响进行排序的基础上（图3）。使用本算法和PageRank算法排序Top 10的发明人员（表2）。实验结果表明，Inventor-Ranking算法比PageRank算法收敛更快（图10）。
结论：本文针对专利数据组成的异构网络，提出异构网络中实体的排序算法。制定了用于影响力排序的规则集合并进行迭代求解。同时，利用LDA主题模型实现发明人实体的兴趣分布与发现。在真实专利数据集上的实验表明，本文提出的算法具有较好的性能与灵活性。

关键词组：专利异构网络；影响力；基于规则排序

Push recovery for the standing under-actuated bipedal robot using the hip strategy

Chao Li, Rong Xiong, Qiu-guo Zhu, Jun Wu, Ya-liang Wang, Yi-ming Huang

DOI: 10.1631/FITEE.14a0230 Downloaded: 2613 Clicked: 6097 Cited: 0 Commented: 0(p.579-593) <Full Text> <PPT> 1735

Chinese summary <28> 基于髋策略的欠驱动双足机器人站立抗扰动恢复控制

目的：稳定站立和姿态保持是双足机器人正常作业的前提，但各种不确定的外部扰动不可避免。机器人需要通过协调关节运动使其快速恢复到原先的稳定站立状态。
创新点：本文提出一种开环bang-bang-bang控制方法，根据扰动情况设计髋关节力矩曲线，可以同时恢复欠驱动双足机器人的平衡状态和身体姿态。与闭环控制相比，本方法恢复更为迅速。
方法：首先，将外力扰动情况分为3类：1）外力通过质心，扰动仅改变平衡状态不改变身体姿态；2）外力矩扰动，扰动仅改变身体姿态不改变平衡状态；3）外力不通过质心，扰动同时改变平衡状态和身体姿态（图2）。然后，针对不同扰动情况提出对应的3种开环bang-bang-bang控制方法以及对应的髋关节力矩曲线：1）针对扰动情况1的STB控制（式14），在恢复水平稳定状态的同时不改变原先的身体直立姿态；2）针对扰动情况2的ATB控制（式18），在恢复身体直立姿态的同时不改变水平稳定状态；3）针对扰动情况3的UTB控制（式32），可以同时恢复水平稳定状态以及原先的身体直立姿态。并证明了针对最大可恢复范围内的扰动，本文的控制方法都可以同时恢复双足机器人的平衡状态和身体姿态。最后，通过4组仿真实验验证了本文方法的有效性和相比闭环控制的快速性。
结论：针对欠驱动双足机器人站立的扰动恢复问题，提出一种基于髋策略的bang-bang-bang控制方法。该方法可迅速同时恢复机器人的平衡状态及身体姿态。

关键词组：扰动恢复；平衡控制；双足机器人；髋策略

Building a dense surface map incrementally from semi-dense point cloud and RGB images

Qian-shan Li, Rong Xiong, Shoudong Huang, Yi-ming Huang

DOI: 10.1631/FITEE.14a0260 Downloaded: 2587 Clicked: 7146 Cited: 0 Commented: 0(p.594-606) <Full Text> <PPT> 1794

Chinese summary <28> 一种利用半稠密点云及RGB图像构建稠密表面模型地图的方法

目的：针对仅能通过轻型激光测距仪获取半稠密点云的环境地图构建问题，提出一种构建稠密表面模型的方法。该方法使机器人能够利用所构建的稠密表面模型地图完成定位、导航及目标搜索等任务。
创新点：提出一种基于点云分割的点云表面重采样方法及一种基于点云概率模型的表面模型融合方法。对半稠密点云进行保留表面结构特性的重采样来获取观测数据的稠密表面模型。并递增式地将新获得的稠密表面模型融合进已有的稠密表面地图中，从而获得几何一致性较好的环境表面模型地图。
实验效果：图6、7展示了基于本文方法所构建的稠密表面模型地图的效果。其几何结构精确且表面纹理清晰。此外，图8、9分别重点展示了表面重采样的作用以及本文提出的重采样方法的效果。图11则展示了本文方法对表面模型动态更新的较好支持。
结论：使用本文所提方法，机器人可携带轻便式激光测距仪，获取半稠密点云后再进一步处理和融合得到几何一致性较高、表面精细的稠密表面问题模型地图，更好地实现定位、导航及目标搜索等任务。

关键词组：仿生机器人；地图构建；表面融合

A hybrid biogeography-based optimization method for the inverse kinematics problem of an 8-DOF redundant humanoid manipulator

Zi-wu Ren, Zhen-hua Wang, Li-ning Sun

DOI: 10.1631/FITEE.14a0335 Downloaded: 2406 Clicked: 7030 Cited: 2 Commented: 0(p.607-616) <Full Text> <PPT> 1715

Chinese summary <28> 基于混合生物地理学优化的8自由度冗余臂逆运动学求解

目的：针对多自由度且关节结构复杂并带有关节位置物理约束的冗余仿人臂系统，研究其逆运动学问题的求解。
创新点：提出一种BBO和DE算法相融合的混合生物地理学优化方法（HBBO），并将其应用于8自由度冗余臂逆运动学问题求解中，并取得了良好的求解效果。
方法：冗余臂逆运动学问题可以转化为等效的最小化问题，并可采用数值方法求解。首先，提出一种BBO和DE算法相融合的混合生物地理学优化方法（算法3）。该方法使用混合迁移策略，即标准BBO迁移与DE/best/1/bin差分策略，生成新栖息地（算法1），并采用高斯变异操作改善群体的多样性（算法2）。然后，以冗余仿人臂末端位姿误差和“远离限位度”指标构建优化目标函数，采用混合生物地理学优化方法求解8自由度冗余臂逆运动学问题。与SGA、DE及BBO方法比较，本文方法求解该问题所获得的结果更优（图2、表3），仿人臂连杆构型也验证了其末端位姿满足期望要求（图4）。
结论：提出了基于混合生物地理学优化（HBBO）的8自由度冗余仿人臂逆运动学问题数值求解方法。与常规方法比较，该方法求解精度更高。

关键词组：逆运动学；8自由度冗余仿人臂；生物地理学优化；差分进化