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2013年 26卷 5期 刊出日期 2013-05-30 论文与报告 研究与应用   论文与报告 417 基于Voronoi图的定性路径推理 王晓东，廖士中 动态空间知识的表示与推理是定性空间推理研究的重要内容.基于Voronoi图及其动态变化，提出运动路径定性表示与推理方法.先根据Voronoi图空间邻近关系定义Voronoi图生成子空间关系，进一步定义定性位置及概念邻域，并应用概念相邻的定性位置序列给出定性路径表示.再由动态Voronoi图的边集变化和给出的概念邻域中定性位置间最短路径的启发式算法，设计并实现具有观察者角度的定性路径推理算法.最后，实验分析并验证该方法的有效性. 2013 Vol. 26 (5): 417-424 [摘要] ( 817 ) [HTML 0KB] [PDF 1353KB] ( 1163 ) 425 收缩邻居节点集方法求解有向网络的最大流问题 赵姝，许显胜，华波，张燕平 最大流问题在许多领域有广泛的应用，然而随着网络规模的增加，传统的算法无法快速高效地求解最大流问题.对一个给定的有向网络，文中提出一种收缩邻居节点集的方法(CNA)求解其最大流.该方法通过收缩邻居节点集有效降低网络规模，使经典算法及改进算法可直接使用.首先给出收缩邻居节点集的条件，接着给出依据收缩条件构建目标网络的算法，最后利用经典算法求解目标网络的最大流以实现初始网络最大流的最优近似.实验结果表明CNA不仅平均能将目标网络的规模降至初始网络的一半，且能以较小的误差求得初始网络的最大流. 2013 Vol. 26 (5): 425-431 [摘要] ( 531 ) [HTML 0KB] [PDF 434KB] ( 683 ) 432 融合迁移学习的TranCo-Training分类模型 唐焕玲，于立萍，鲁明羽 半监督学习中当未标注样本与标注样本分布不同时，将导致分类器偏离目标数据的主题，降低分类器的正确性.文中采用迁移学习技术，提出一种TranCo-Training分类模型.每次迭代，根据每个未标注样本与其近邻标注样本的分类一致性计算其迁移能力，并根据迁移能力从辅助数据集向目标数据集迁移实例.理论分析表明，辅助样本的迁移能力与其训练错误损失成反比，该方法能将训练错误损失最小化，避免负迁移，从而解决半监督学习中的主题偏离问题.实验表明，TranCo-Training优于随机选择未标注样本的RdCo-Training算法，尤其是给定少量的标注目标样本和大量的辅助未标注样本时. 2013 Vol. 26 (5): 432-439 [摘要] ( 783 ) [HTML 0KB] [PDF 619KB] ( 853 ) 440 基于全局优化策略的场景分类算法 金泰松，李玲玲，李翠华 提出一种基于全局优化策略的场景分类算法.该算法基于整幅图像提取全局场景特征——空间包络特征.从图像块中提取视觉单词，且定义隐变量表示该视觉单词语义，然后引入隐状态结构图描述整幅图像的视觉单词上下文;在场景分类策略上，构造由相容函数组成的目标函数，其中相容函数度量全局场景特征、隐变量与场景类别标记的相容度，通过求解目标函数的全局最优解推断图像的场景类别标记.在标准场景图像库上的对比实验表明该算法优于当前有代表性的场景分类算法. 2013 Vol. 26 (5): 440-446 [摘要] ( 805 ) [HTML 0KB] [PDF 638KB] ( 652 ) 447 一种基于矩阵的知识粒度计算方法 王磊，李天瑞 不确定性是粗糙集理论研究中的热点问题之一，而知识粒度是度量知识系统不确定性的一种重要方法.文中从矩阵的视角探讨知识粒度、粗糙度和属性重要度等概念的计算方法并分析知识粒度矩阵算式的内在含义，揭示出知识粒度与等价关系矩阵之间的关系.在提出知识粒层次结构的基础上进一步探讨了属性增删时知识粒度的变化规律.最后结合属性增删时不可分辨关系矩阵的更新将属性重要度的矩阵计算方法应用于求属性集的核集和最小约简中，算例表明属性重要度的矩阵计算方法在属性约简中的有效性. 2013 Vol. 26 (5): 447-453 [摘要] ( 757 ) [HTML 0KB] [PDF 378KB] ( 711 ) 454 基于彩色图像局部结构特征的深度图超分辨率算法 杨宇翔，汪增福 运用飞行时间相机来获取场景深度图像非常方便，但由于硬件的限制，得到的深度图像分辨率非常低，无法满足实际的需要.文中结合同场景的高分辨率彩色图像来制定优化框架，将深度图超分辨率问题转化为最优化问题来求解.具体来说，将彩色图像和深度图像在局部小窗口内具有的近似线性关系通过拉普拉斯矩阵的方式融合到目标函数的正则约束项中，运用彩色图像的局部结构参数模型，将该参数模型融入到正则约束项中对深度图的局部边缘结构提供更进一步的约束，再通过最速下降法有效地求解该优化问题.实验表明文中算法较其它算法无论在视觉效果还是客观评价指标下都可得到更好的结果. 2013 Vol. 26 (5): 454-459 [摘要] ( 598 ) [HTML 0KB] [PDF 1144KB] ( 888 ) 研究与应用 460 三维隐SVM算法设计及在胸CT图像病灶检测中的应用 王青竹，康文炜，王斌 为改善病灶形状不规则、纹理结构简单等因素对计算机辅助肺CT中病灶检测精度的影响，提出将疑似病灶与整体肺区的相对位置关系作为传统形状、纹理特征之外的一种新的隐变量，参与训练过程.为符合病灶的三维特征，引入基于三维矩阵模式的SVM，进一步设计含隐变量三维矩阵模式SVM.将吉林省肿瘤医院的150例病例建立数据库，用其余三种SVM方案与本文方案进行比较，文中算法可达到97.05%的真阳性和9.21%的假阳性，证明其优越性及辅助放疗师的有效性. 2013 Vol. 26 (5): 460-466 [摘要] ( 645 ) [HTML 0KB] [PDF 821KB] ( 805 ) 467 一种基于增长模式的交易序列聚类算法 汤春蕾，董家麒，朱博雅，戴东波 对交易序列进行各种挖掘分析能为商家制定营销策略提供量化依据.文中从销售量及变化趋势角度研究交易序列数据集的内在结构，定义了一种反映价格变化趋势的增长模式及其错位组合距离和角度向量距离两种相似性度量，在此基础上设计一个考虑时限约束的目标函数进行聚类研究.实验数据采用真实的商品交易序列集，结果表明，在时限约束的条件下，增长模式这种特征提取方式及其模式间的两种距离函数能较好地产生聚类结果，且这些聚类结果能得到较好地解释. 2013 Vol. 26 (5): 467-473 [摘要] ( 751 ) [HTML 0KB] [PDF 453KB] ( 593 ) 474 坐标下降l2范数LS-SVM分类算法 刘建伟，付捷，汪韶雷，罗雄麟 研究l2范数正则化最小二乘支持向量机的坐标下降算法实现.在图像处理、人类基因组分析、信息检索、数据管理和数据挖掘中经常会遇到机器学习目标函数要处理的数据无法在内存中处理的场景.最近研究表明大规模线性支持向量机使用坐标下降方法具有较好的分类性能，在此工作基础上，文中扩展坐标下降方法到最小二乘支持向量机上，提出坐标下降l2范数LS-SVM分类算法.该算法把LS-SVM目标函数中模型向量的优化问题简化为特征分量的单目标逐次优化问题.在高维小样本数据集、中等规模数据集和大样本数据集上的实验验证了该算法的有效性，与LS-SVM分类算法相比，在数据内存中无法处理的情况下可作为备用方法. 2013 Vol. 26 (5): 474-480 [摘要] ( 451 ) [HTML 0KB] [PDF 412KB] ( 566 ) 481 基于属性值分类的多层次粗糙集模型 叶明全，胡学钢，胡东辉，吴信东 传统的粗糙集理论主要是针对单层次决策表的属性约简和决策规则获取研究.然而，现实中树型结构的属性值分类是普遍存在的.针对条件属性具有属性值分类的情况，结合全子树泛化模式，提出一种多层次粗糙集模型，分析决策表在不同层次泛化空间下相关性质.结合基于正区域的属性约简理论，提出属性值泛化约简概念讨论二者之间的关系，同时证明求解泛化约简是一个NP Hard问题.为此，提出一种基于正区域的的启发式泛化约简算法，该算法采用自顶向下逐步细化搜索策略，能够在保持原始决策表正区域不改变的前提下，将决策表所有属性值泛化到最佳层次.理论分析和仿真实验表明，泛化约简方法能提高知识发现的层次和泛化能力. 2013 Vol. 26 (5): 481-491 [摘要] ( 712 ) [HTML 0KB] [PDF 645KB] ( 688 ) 492 基于灰度共生矩阵的无参考模糊图像质量评价方法 桑庆兵，李朝锋，吴小俊 无参考图像质量评价已成为近来研究的热点.基于灰度共生矩阵提取相位一致图像特征进行学习的基础上，提出一种无参考模糊图像质量评价方法.该方法首先通过LogGabor小波变换生成待评测图像的相位一致图像，然后利用灰度共生矩阵计算相位一致图像的信息熵、能量、对比度、相关性和同质性5个特征，最后利用支持向量回归模型训练学习，预测得到无参考模糊图像质量得分.4个公开数据库模糊图像上的实验结果表明，该方法预测得分与主观得分有较好的一致性，获得较好的评价指标. 2013 Vol. 26 (5): 492-497 [摘要] ( 499 ) [HTML 0KB] [PDF 543KB] ( 1328 ) 498 基于Markov随机场理论的鼠脑切片显微图像的分割研究 孙立晔，韩军伟，胡新韬，郭雷 鼠脑中的神经细胞是生物学家的一个重要研究对象.随着计算机视觉技术的飞速进步，研究者们利用图像分割技术从鼠脑切片显微图像自动提取细胞，为进一步分析提供便利.文中提出一种基于马尔可夫随机场理论的鼠脑切片细胞分割算法.相对于传统的算法，文中创新是利用已有的专家标记图和原始图像的灰度特征，结合期望最大化算法，初步估计高斯混合模型的参数，作为条件迭代模式算法的初始值，不仅提高分割精度，且减少迭代次数;并将像素的灰度特征和像素间的距离加入到传统的Potts随机场模型中，更加合理地描述像素间的定量关系.实验结果表明，与传统方法相比，此方法具有较高的计算效率和分割精度. 2013 Vol. 26 (5): 498-503 [摘要] ( 814 ) [HTML 0KB] [PDF 907KB] ( 922 ) 504 基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法 康年锦，陈昭炯 视觉注意力是人类感知系统中一个十分重要的特性，但目前基于人类视觉感知机理的隐写算法大多只考虑亮度、对比度和掩蔽效应等低层因素.文中将视觉注意力模型引入隐写算法中，提出一种新的基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法.算法先采用均方差分析图像的局部复杂性，在复杂性较大的区域引入Itti模型构造注意力显著图，进而利用视觉熵来定量刻画注意力特性，并将图像分块处理，图像块按照不同的局部复杂程度和注意力等级分成3种类型，最终利用LSB方法进行隐写.大量实验结果表明，文中算法在嵌入大量信息后仍能保持较好的视觉感知效果，且能抵抗一类通过直方图对比的隐写分析方法. 2013 Vol. 26 (5): 504-512 [摘要] ( 655 ) [HTML 0KB] [PDF 0KB] ( 173 )

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