模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能
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2011年 24卷 1期 刊出日期 2011-02-01
论文与报告
综述与评论
研究与应用
论文与报告
1
运用属性探索构建完备描述逻辑本体
唐素勤,蔡自兴,王驹,蒋运承
分析描述逻辑本体构建的重要性和研究现状。针对描述逻辑本体构建中本体的完备性问题,研究属性探索算法在描述逻辑本体构建中的应用,分析目前运用属性探索算法构建本体时假设专家必须具备全部领域知识的不足,研究在领域专家不具备全部领域知识情况下的完备描述逻辑本体构建。在描述背景下给出描述逻辑本体完备性的定义,设置描述背景下的不完备背景,构造一种在不完备背景下领域专家不能判断属性集合间的蕴含关系的描述逻辑本体构建算法。该算法可与领域专家交互获取蕴含知识从而构建本体知识库,并且证明利用该方法构建的本体是完备本体。
2011 Vol. 24 (1): 1-13 [
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14
加权约束满足问题的符号ADD求解算法
徐周波,古天龙,常亮
加权约束满足问题(WCSP)是一类软约束满足问题。给出WCSP的代数决策图(ADD)描述,以及基于ADD的两种符号求解算法。首先,通过对变量和变量域值的二进制编码,给出软约束图的ADD表示。其次,将分支定界搜索算法与桶消元算法及符号ADD技术相结合,在静态变量序下,利用结点一致性预处理技术,对WCSP问题进行符号ADD求解。通过引入有向弧一致性计数技术提高符号ADD算法的搜索下界,对符号ADD求解算法作了改进。最后,对大量随机生成的测试用例进行实验分析。结果表明,文中算法在性能上明显优于带有存在有向弧一致性或结点一致性预处理技术的具有前向检查功能的深度优先分支定界搜索算法。
2011 Vol. 24 (1): 14-21 [
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22
快速原空间孪生支持向量回归算法
彭新俊,王翼飞,
孪生支持向量回归(TSVR)通过快速优化一对较小规模的支持向量机问题获得回归函数。文中提出在原始输入空间中采用Newton法直接优化TSVR的目标函数,从而有效克服TSVR通过对偶二次规划问题求得近似最优解导致性能上的损失。数值模拟实验表明该方法不仅能提高TSVR的性能,并且可降低学习时间。
2011 Vol. 24 (1): 22-29 [
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30
基于置信度分析的人群密度等级分类模型
麻文华,黄磊,刘昌平
人群密度等级估计是智能人群监控的核心技术之一。其主要应用是统计监控图像或视频中指定监控区域内的人群密度量化等级。文中提出一种基于置信度分析的人群密度等级分类模型。首先设计基于二叉树分类思想的纠错输出编码,优化组合多个二分类器。然后提取置信样本,训练SVM二分类器。最后利用信道传输模型进行解码,依据后验概率最大法则得到样本所属的人群密度等级。该模型在样本集和特征相同的前提下分类正确率和泛化性能均优于传统分类模型,为以人群密度估计为代表的多类分类问题求解提供一种思路。
2011 Vol. 24 (1): 30-39 [
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40
基于LSTM型RNN的CAPTCHA识别方法
张亮,黄曙光,石昭祥,胡荣贵
全自动区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)是一种基于人工智能难题的网络安全机制。研究CAPTCHA的识别能够使其变得更加安全,并能促进一些人工智能难题的求解。文中首先对现有的CAPTCHA识别方法进行总结和分析,然后提出一种基于长短时记忆(LSTM)型递归神经网络(RNN)进行识别的方法,并对CAPTCHA识别中的特征提取问题进行研究。最后,为进一步提高RNN的识别率,提出一种解码算法。实验结果表明,文中方法是有效的,灰度值对于RNN是一种较好的特征,提出的解码算法能够取得较高的识别率,又有较低的时间复杂度。
2011 Vol. 24 (1): 40-47 [
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48
半监督谱聚类特征向量选择算法
赵凤焦,李成,刘汉强,公茂果
对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用数据规范化亲和度矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示。然而,对于某些模式识别问题,这K个特征向量不一定能够体现原始数据的结构。文中提出一种半监督谱聚类特征向量选择算法。该算法利用一定量的监督信息寻找能够体现数据结构的特征向量组合,进而获得优于传统谱聚类算法的聚类性能。UCI标准数据集和MNIST手写体数据集上的仿真实验验证该算法的有效性和鲁棒性。
2011 Vol. 24 (1): 48-56 [
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57
基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法
李永平,王延江,齐玉娟
在对视频图像中的目标进行跟踪时,由于现有的粒子滤波器存在粒子退化和多样性丧失等问题,导致跟踪精度降低。文中提出一种基于多智能体协同进化的粒子滤波目标跟踪算法。该算法将多智能体协同进化机制引入到粒子滤波的重采样过程,通过对粒子个体和局部生存环境的重新定义,使粒子成为具有局部感知、竞争协作和自学习能力的智能个体。通过粒子间的竞争、交叉、变异以及自学习等进化行为来实现重采样过程,在保证粒子有效性的同时还增加粒子的多样性。实验结果表明该算法可对复杂视频环境下的运动目标进行准确、鲁棒地跟踪。
2011 Vol. 24 (1): 57-63 [
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综述与评论
64
基于AUC的分类器评价和设计综述
汪云云,陈松灿
尽管精度(或总体错分率)普遍用作分类算法的性能评价指标,但存在诸如敏感于类先验分布和错分代价,忽略分类算法所得的后验概率或排序信息等不足。而接收者操作特性(ROC)曲线下面积则能度量算法在整个类先验分布及错分代价范围内的总体分类性能、后验概率和排序性能,因此在分类学习中受到越来越多的关注,由此涌现出众多研究成果。文章旨在对此作相对全面的回顾和总结,包括AUC作为性能评价指标的优势所在,基于AUC优化的算法设计,基于精度优化和AUC优化的算法间的关系以及AUC存在的不足及改进。
2011 Vol. 24 (1): 64-71 [
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研究与应用
72
多尺度核方法的自适应序列学习及应用
汪洪桥,蔡艳宁,孙富春,赵宗涛
多尺度核方法是当前核机器学习领域的一个热点。通常多尺度核的学习在多核处理时存在诸如多核平均组合、迭代学习时间长、经验选择合成系数等弊端。文中基于核目标度量规则,提出一种多尺度核方法的自适应序列学习算法,实现多核加权系数的自动快速求取。实验表明,该方法在回归精度、分类正确率方面比单核支持向量机方法结果更优,函数拟合与分类稳定性更强,证明该算法具有普遍适用性。
2011 Vol. 24 (1): 72-81 [
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82
基于时空关系的在线多笔画手绘二次曲线识别
王淑侠,王关峰,高满屯,余隋怀
综合考虑笔画时空关系对在线多笔画手绘二次曲线进行识别。先对笔画识别结果进行基于时间间断的多笔画预处理将其识别为虚线或实线,然后详细讨论基于空间关系的多笔画手绘二次曲线的识别问题。将基于空间关系的二次曲线多笔画识别分为封闭二次曲线和非封闭二次曲线的多笔画识别,对前者给出采用最小中值二乘的多笔画拟合二次曲线方法。针对非封闭二次曲线提出广义笔画及其对应的旋转角和首尾点的概念,并从多笔画判定、草图生成、旋转角和首尾点的确定这3方面给出其多笔画识别方法。最后通过自主开发的FSR系统对文中算法加以验证。
2011 Vol. 24 (1): 82-89 [
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90
一种基于云模型的云变异粒子群算法
张英杰,邵岁锋,NiyongaboJulius
基于云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,结合粒子群算法的基本思想,提出一种云变异粒子群优化算法。其核心思想是通过正态云算子实现粒子的进化学习过程和变异操作。利用云模型对粒子的进化和变异进行统一建模,自适应控制粒子的搜索范围。典型复杂函数测试表明,云粒子群算法能有效找出全局最优解,特别适宜于多峰值函数寻优。
2011 Vol. 24 (1): 90-96 [
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97
基于近邻熵的主动学习算法
王珍钰,王熙照
在主动学习中,采用近邻熵(NeighborhoodEntropy)作为样例的挑选标准,熵值最大的样例体现基于近邻分类规则,最无法确定该样例的类标。而标注不确定性高的样例可用尽量少的样例获得较高的分类性能。文中提出一种基于近邻熵的主动学习算法。该算法首先计算未标注样例的近邻样例类别熵,然后挑选熵值最大样例的进行标注。实验表明,基于近邻熵挑选样例进行标注,较基于最大距离(MaximalDistance)挑选和随机样例挑选可获得更高的分类性能。
2011 Vol. 24 (1): 97-102 [
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103
面向层次分类的文本特征选择方法
祝翠玲,马军,张冬梅
提出一种针对层次分类的文本特征选择方法。先给出类别层次相关度的概念,并利用分类树和训练数据在不同层次上的概率分布进行计算,进而得到分类树中不同类别的重要性。最后基于前面的计算结果,计算每个特征对类别的识别能力,并选择识别能力大的特征组成用于分类的特征集合。实验表明该方法在选取的特征质量以及在accuracy、F1和micro-Precision等分类测度上均优于传统方法。
2011 Vol. 24 (1): 103-110 [
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111
基于本体的语义网络会话聚类和可视化方法
杨钤雯,寇纪淞,陈富赞,李敏强
提出一种基于本体的网络会话表示方法,即语义会话,和一种会话聚类和可视化方法。会话聚类方面基于用户浏览网站的公共路径提出一种语义会话间的相似性度量——语义公共路径相似性度量(SMSCP),并且使用改进的kmedoids聚类算法衡量其有效性。在聚类结果可视化方面应用层云表来展示聚类结果。实验表明文中的聚类方法和可视化方法具有更好的有效性及可理解性。
2011 Vol. 24 (1): 111-116 [
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117
基于边缘保护多尺度空间的医学图像配准方法
李登旺,王洪君,尹勇
从尺度空间滤波的角度分析传统多分辨率配准方法存在局限性的原因。为提高配准的精度和速度,更好地避免局部极值,提出基于边缘保护多尺度空间配准的方法。这种多尺度空间基于非线性扩散模型,可以为基于互信息的配准提供丰富的空间位置信息。同时为实现全自动配准,提出自动获取非线性扩散模型中平滑参数λ的方法。实验结果表明,文中方法用于三维医学图像配准时,优于传统的多分辨率配准方法,配准结果获得更高的精度,需要较少的迭代次数,并且在传统方法发生误配时,文中方法仍可准确配准,具有较好的鲁棒性。
2011 Vol. 24 (1): 117-122 [
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123
基于定性互信息的定性概率网歧义性约简
吕亚丽,廖士中
针对符号传播算法在符号相反的两条平行路径上进行推理时常常产生歧义性,提出一种基于定性互信息的歧义性约简方法。首先,给出定性互信息的严格定义。然后,提出基于定性互信息影响强度的定性概率网,进一步区分影响强度,并证明具有强度的定性影响的对称性、传递性和复合性。最后在Antibiotics数据集上,通过与已有方法推理结果的对比实验,验证该歧义性约简方法的正确性和高效性。理论分析和实验结果表明,基于定性互信息的定性概率网既保留定性推理的简明性,又能够有效约简定性推理的歧义性。
2011 Vol. 24 (1): 123-129 [
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130
基于格空间的受限DeepWeb数据抽取算法
张卓,李石君,张乃洲,田建伟
将返回结果受限的DeepWeb数据源中预测查询结果大小并且抽取的问题转化为概念覆盖问题。首先证明由属性及属性组合产生的集合划分之间为容差关系,进而又证明其构成一个完全格,并且与概念格同态。使用概念间的偏序关系来刻画属性间的相关性,使用概念内涵为查询属性,概念外延为返回结果的预测,基于外延的势剪枝后的概念格为搜索空间,最终提出一种基于格空间的DeepWeb数据抽取算法。实验由可控实验和实际应用实验组成,结果证明该算法理论正确性和现实应用的可行性及有效性。
2011 Vol. 24 (1): 130-137 [
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138
OCPA仿生自主学习系统及在机器人姿态平衡控制上的应用
蔡建羡,阮晓钢
针对本质上非线性、强耦合的两轮自平衡机器人复杂动态系统,构造操作条件反射概率自动机(OCPA)仿生自主学习系统。OCPA仿生自主学习系统是一个基于Skinner操作条件反射的概率自动机,主要特征在于模拟生物的操作条件反射机制,具有仿生的自组织功能,包括自学习和自适应功能,可用于描述、模拟、设计各种自组织系统。从理论上分析OCPA学习系统的操作条件反射学习机制的收敛性。应用于两轮机器人姿态平衡控制的仿真和实验结果均表明,设计的OCPA仿生自主学习系统不需要系统的模型,通过模拟生物的操作条件反射机制,自组织地渐进形成、发展和完善其姿态平衡控制技能。
2011 Vol. 24 (1): 138-146 [
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147
基于相似度分布的开集人脸识别方法
张凯,苏剑波
利用相似度多个维度的信息进行开集判别,以提高开集人脸识别的准确率。该方法首先通过大量带标识的测试样本获得已知类样本和非已知类样本相似度向量的分布,然后引入线性判别分析学习两个类中相似度向量的分布特征,在开集判别中通过相似度向量的特征匹配来判断样本是否为已知类。利用相似度分布中的分类信息,训练出的特征具有更强的分类能力。不同人脸库的实验表明,相对于传统方法,文中方法能提高开集识别的准确率。
2011 Vol. 24 (1): 147-152 [
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)
模式识别与人工智能
主管:中国科学技术协会
主办:中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版:科学出版社
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