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2013年 26卷 3期 刊出日期 2013-03-30 论文与报告 研究与应用   论文与报告 225 凹形区域和带单洞区域间拓扑关系的表示 李健，欧阳继红，富倩，陈岗 现有空间拓扑关系模型多针对同种类的空间对象进行处理，在实际应用中具有一定的局限性.本文在4-交集模型的基础上，通过扩展4-交集矩阵，对凹形区域和带单洞区域间的拓扑关系进行了表示，得到凹形区域和带单洞区域间161种拓扑关系，并给出前10种拓扑关系的示意图.提出算法，并通过程序验证161种拓扑关系均可实现.证明所获得的161种基本关系的完备性和互斥性，通过与相关工作的比较可知该表示模型比其它相关模型表达力更强. 2013 Vol. 26 (3): 225-230 [摘要] ( 719 ) [HTML 0KB] [PDF 392KB] ( 547 ) 231 命题逻辑的随机真度理论及其应用 刘晓玲，张家录 引入命题逻辑公式的基于随机变量序列的随机真度概念，并说明其是已有文献中各种真度概念的共同一般化，证明全体公式的随机真度之集在[0，1]中没有孤立点.利用随机真度定义公式间的随机相似度，进而导出全体公式集上的一种伪距离——随机逻辑伪距离，证明在随机逻辑伪距离空间没有孤立点.指出随机真度是已有文献中各种命题逻辑真度的共同推广.利用概率论中的积分收敛定理，证明一个关于真度的极限定理，该定理沟通了已有各种真度之间的联系.证明随机逻辑伪距离空间中逻辑运算的连续性，并将概率逻辑学基本定理推广到多值命题逻辑.在随机逻辑伪距离空间中提出两种不同类型的近似推理模式. 2013 Vol. 26 (3): 231-241 [摘要] ( 528 ) [HTML 0KB] [PDF 433KB] ( 557 ) 242 稀疏性正则化非负矩阵分解的在线学习方法 薛模根，徐国明，王峰 针对非负矩阵分解效率低的不足，提出一种基于在线学习的稀疏性非负矩阵分解的快速方法.通过对目标函数添加正则化项来控制分解后系数矩阵的稀疏性，将问题转化成稀疏表示的字典学习问题，利用在线字典学习算法求解目标函数，并对迭代过程的矩阵更新进行转换，采取块坐标下降法进行矩阵更新，提高算法收敛速度.实验结果表明，该方法在有效保持图像特征信息的同时，运行效率得到提高. 2013 Vol. 26 (3): 242-246 [摘要] ( 700 ) [HTML 0KB] [PDF 1054KB] ( 1389 ) 247 基于序列输入的量子神经网络模型及算法 李盼池，施光尧 为提高神经网络的逼近能力，提出一种各维输入为离散序列的量子神经网络模型及算法.该模型为3层结构，隐层为量子神经元，输出层为普通神经元.量子神经元由量子旋转门和多位受控非门组成，利用多位受控非门中目标量子位的输出向输入端的反馈，实现对输入序列的整体记忆，利用受控非门输出中多位量子比特的纠缠获得量子神经元的输出.基于量子计算理论设计该模型的学习算法.该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征.仿真结果表明，当输入节点数和序列长度满足一定关系时，该模型明显优于普通神经网络. 2013 Vol. 26 (3): 247-253 [摘要] ( 566 ) [HTML 0KB] [PDF 643KB] ( 668 ) 254 基于话者无关模型的说话人转换方法 陈凌辉，凌震华，戴礼荣 提出一种基于话者无关模型的说话人转换方法.考虑到音素信息共同存在于所有说话人的语音中，假设存在一个可以用高斯混合模型来描述的话者无关空间，且可用分段线性变换来描述该空间到各说话人相关空间之间的映射关系.在一个多说话人的数据库上，用话者自适应训练算法来训练模型，并在转换阶段使用源目标说话人空间到话者无关空间的变换关系来构造源与目标之间的特征变换关系，快速、灵活的构造说话人转换系统.通过主观测听实验来验证该算法相对于传统的基于话者相关模型方法的优点. 2013 Vol. 26 (3): 254-259 [摘要] ( 711 ) [HTML 0KB] [PDF 386KB] ( 898 ) 260 模糊形式概念并行构造算法 张卓，柴玉梅，王黎明，范明 形式概念分析理论已经广泛地应用于计算机诸多领域.当前，模糊概念格直接构造仍然是该领域主要问题之一，其构造过程具有指数级时间复杂度.为了提高模糊概念格构造效率，文中对串行模糊概念构造算法进行并行化改进，将模糊集合组合搜索空间映射为自然数区间，简化了搜索空间表示、划分和遍历过程，进而提出并行模糊概念构造算法(ParallelFuzzyNextClosure，ParaFuNeC).该算法对搜索空间均匀划分，子搜索空间彼此独立，从而避免并行任务之间同步、通讯等时间耗费，达到提高模糊概念构造效率的目标.时间复杂度分析和实验结果表明该算法在大规模计算任务情况下，加速比随着并行度的提高呈正比增长趋势.另外，串行比例指标表明ParaFuNeC算法在大规模计算任务情况下具有更好的可扩展性. 2013 Vol. 26 (3): 260-269 [摘要] ( 495 ) [HTML 0KB] [PDF 569KB] ( 608 ) 270 基于约束主成份分析的文本聚类算法 王明文，叶浩，左家莉 主成份分析对高维数据进行维数约简可有效提高聚类算法的性能，但这种方法容易丢失部分对聚类具有贡献的成份.为在维数约简的同时保留对聚类具有贡献的成份，提出一种维数约简与聚类交互进行的迭代算法.每次迭代可表示为约束优化问题，并可求解此优化问题的解析解，进而给出相应的迭代聚类算法，称之为基于约束主成份分析的本文聚类.在Reuter21578、WebKB文档集上的实验结果表明，文中方法与k-均值聚类、非负矩阵分解聚类和谱聚类相比具有较好的性能. 2013 Vol. 26 (3): 270-275 [摘要] ( 561 ) [HTML 0KB] [PDF 369KB] ( 748 ) 研究与应用 276 一种鲁棒的图像局部仿射不变特征提取方法 周韬，张茂军，熊志辉，徐玮 提出一种鲁棒的图像局部仿射不变特征提取方法.该方法首先对图像进行M进制小波变换，根据M进制小波变换系数的能量性质来检测图像特征点.然后以检测到的稳定特征点为中心，根据特征点周围的局部图像信息，以矩的形式构造仿射不变特征描述子.实验结果证明该方法对图像的旋转变化、尺度变化、视点变化、平移等所有仿射变换均具有较好的不变性. 2013 Vol. 26 (3): 276-281 [摘要] ( 540 ) [HTML 0KB] [PDF 1083KB] ( 765 ) 282 一种二阶TDError快速Q(λ)算法 傅启明，刘全，孙洪坤，高龙，李瑾，王辉 Q(λ)学习算法是一种结合值迭代与随机逼近的思想的基于模型无关的多步离策略强化学习算法.针对经典的Q(λ)学习算法执行效率低、收敛速度慢的问题，从TDError的角度出发，给出n阶TDError的概念，并将n阶TDError用于经典的Q(λ)学习算法，提出一种二阶TDError快速Q(λ)学习算法——SOE-FQ(λ)算法.该算法利用二阶TDError修正Q值函数，并通过资格迹将TDError传播至整个状态动作空间，加快算法的收敛速度.在此基础之上，分析算法的收敛性及收敛效率，在仅考虑一步更新的情况下，算法所要执行的迭代次数T主要指数依赖于11-γ、1ε.将SOE-FQ(λ)算法用于RandomWalk和MountainCar问题，实验结果表明，算法具有较快的收敛速度和较好的收敛精度. 2013 Vol. 26 (3): 282-292 [摘要] ( 484 ) [HTML 0KB] [PDF 626KB] ( 868 ) 293 基于空间分布特征的人体动作动态建模识别 蔺广逢，朱虹，范彩霞，张二虎 人体动作的表面特征和动态特征无统一性描述，导致无法精确地区分人体动作.文中提出基于空间分布特征的人体动作动态建模识别方法(DMRSD).利用相对极坐标划分特征的空间区域，统计局部区域非零信息点数目，形成空间分布特征描述表面特征.然后利用自回归滑动平均动态模型建模空间特征序列，形成模型参数特征描述动态时间结构特征.最后通过各参数特征的相似矩阵线性关系假设，结构融合表面特征和动态运动特征，形成统一性描述特征.用最近邻识别人体动作.在Weizmann和KTH库中比对当前方法的识别结果，文中方法获得较好的识别性能. 2013 Vol. 26 (3): 293-299 [摘要] ( 576 ) [HTML 0KB] [PDF 580KB] ( 895 ) 300 基于图正则化的受限非负矩阵分解算法及在图像表示中的应用 舒振球，赵春霞 非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的图像表示方法，已被广泛应用到模式识别领域.针对NMF算法是无监督学习算法，无法同时考虑样本类别信息和固有几何结构信息的缺点，提出一种基于图正则化的受限非负矩阵分解(GRCNMF)的算法.该算法利用硬约束保持样本的类别信息，增强算法的鉴别能力，同时还利用近邻图来保持样本间固有的几何结构.通过在COIL20和ORL图像库中的聚类实验结果表明GRCNMF优于其它几种算法，说明GRCNMF的有效性. 2013 Vol. 26 (3): 300-306 [摘要] ( 436 ) [HTML 0KB] [PDF 436KB] ( 919 ) 307 一种带规范知识引导的改进人工蜂群算法 林小军，叶东毅 针对数值函数优化问题，提出一种改进的人工蜂群算法.受文化算法双层进化空间的启发，利用信度空间中的规范知识引导搜索区域，自适应调整算法的搜索范围，提高算法的收敛速度和勘探能力.为保持种群多样性，设计一种种群分散策略，平衡群体的全局探索和局部开采能力，并且在各个进化阶段采用不同的方式探索新的位置.通过对多种标准测试函数进行实验并与多个近期提出的人工蜂群算法比较，结果表明该算法在收敛速度和求解质量上均取得较好的改进效果. 2013 Vol. 26 (3): 307-314 [摘要] ( 560 ) [HTML 0KB] [PDF 578KB] ( 594 ) 315 一种面向不平衡数据的结构化SVM集成分类器 袁兴梅，杨明，杨杨 为改进面向不平衡数据的SVM分类器性能，以结构化SVM为基础，提出一种基于代价敏感的结构化支持向量机集成分类器模型.该模型首先通过训练样本的聚类，得到隐含在数据中的结构信息，并对样本进行初始加权.运用AdaBoost策略对各样本的权重进行动态调整，适当增大少数类样本的权重，使小类中误分的样本代价增大，以此来改进不平衡数据的分类性能.实验结果表明，该算法可有效提高不平衡数据的分类性能. 2013 Vol. 26 (3): 315-320 [摘要] ( 657 ) [HTML 0KB] [PDF 459KB] ( 1557 )

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