首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English

学术不端论文认定及处理办法 版权转让协议 保密证明 录用稿件电子版要求 修改说明格式 更多.... 中国自动化学会 国家智能计算机研发中心 中科院合肥智能机械所 更多....

2013年 26卷 7期 刊出日期 2013-07-30 论文与报告 研究与应用   论文与报告 609 动态网络上最大流概念及其性质的研究 张铃 本文在动态商空间模型的基础上，研究动态网络环境下最大流、最小割的定义及最小割定理成立的条件。首先分析动态网络最大流量的特点，发现直接将静态环境下的最大流量概念移植到动态的情况，所得的最大流不具有可加性和总流量最大性。为此引入t-截网络的概念，将动态网络化成静态网络的组合，为动态网络的分析提供一个有效的方法;在此基础上提出(最速)最大流量的定义，并证明新定义的最大流具有可加性和总量最大性。接着给出相应的最小割概念，证明新定义下的最大流、最小割对应的最小割定理成立。最后给出求动态(最速)最大流量的算法。 2013 Vol. 26 (7): 609-614 [摘要] ( 698 ) [HTML 0KB] [PDF 379KB] ( 1026 ) 615 情感等级BDI主体模型研究 张晓君，周昌乐 信念、愿望和意图(BDI)模型是近年来影响最为深远的主体技术之一。文中把命题动态逻辑和无穷值的ukasiewicz逻辑进行融合后对情感等级BDI主体模型进行了形式化。为通过信念度、愿望度、意图度、害怕度、焦虑度和自信度对不确定性行为进行表示和推理，把相应的公理添加到ukasiewicz逻辑中。文中的情感等级BDI主体模型的行为是通过添加具体条件的每种背景的不同测度来决定，清晰地表示主体的心理状态和情感状态的不确定性。文中对情感等级BDI模型进行公理化，并说明它们对主体行为的影响。此模型可较轻易地向包括其它心理状态和情感状态的主体进行推广。文中在给出情感等级BDI模型的语言、语义及公理和演绎规则后，证明此逻辑系统的可靠性和完全性。随后给出情感等级BDI主体模型的不同背景之间的相互关系，并对该主体的买房行动进行实例分析。本研究立足于不确定性的表示和推理，旨在为分布式人工智能提供形式支持。 2013 Vol. 26 (7): 615-622 [摘要] ( 567 ) [HTML 0KB] [PDF 414KB] ( 539 ) 623 适于渐变概念漂移数据的自适应分类算法 张景祥，王士同，邓赵红 数据的概念漂移特性是广泛存在的。针对渐变概念漂移的分类问题，提出一种自适应近邻投影均值差支持向量机算法。该算法基于结构风险最小化模型，以再生核Hilbert空间中近邻投影均值差为相邻分类器间差异的度量，在全局优化中融入数据自身的分布特征，提高算法的适应性。在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明该算法是有效的。 2013 Vol. 26 (7): 623-633 [摘要] ( 534 ) [HTML 0KB] [PDF 985KB] ( 546 ) 634 实现稳定双向认知映射的逆向云变换算法 许昌林，王国胤 人类对客观世界认知的不确定性主要通过认知的最小(基本)单元——概念反映出来。本文基于云模型理论，提出一种新的稳定逆向云变换算法，通过实验对比分析说明该方法的稳定性;再根据正向云变换由概念内涵生成概念外延及逆向云变换由概念外延形成概念内涵的特点，利用正向云变换算法和逆向云变换算法模拟人们对概念的稳定双向认知计算过程，即概念内涵与外延之间的稳定双向认知计算过程。 2013 Vol. 26 (7): 634-642 [摘要] ( 355 ) [HTML 0KB] [PDF 633KB] ( 728 ) 643 一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法 张冠元，王斌 文中提出一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法。该方法首先将音乐信号进行切分采样并对每帧提取音级轮廓(PCP)，经训练后得到一个液体状态机模型。方法提出两类奇异矩阵、和弦出现概率向量、和弦变换矩阵，它们可用在和弦序列后处理阶段。在神经网络模型、隐马尔科夫模型、回声状态网络模型、液体状态机模型上进行的初步实验得到8组实验数据。数据表明液体状态机模型对音乐和弦序列具有较好的识别效果，文中提出的后处理算法也能显著提高识别准确率。 2013 Vol. 26 (7): 643-647 [摘要] ( 711 ) [HTML 0KB] [PDF 507KB] ( 1190 ) 648 基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法 姜雅文，贾彩燕，于剑 社区结构是复杂网络的重要拓扑特性之一。在现实世界中，网络的社区结构常具有重叠性。如何从网络中发掘出可靠的重叠社区是目前复杂网络社区发现研究的难点之一。直接优化Qov评价函数是一种解决重叠社区发现问题的方法，然而该方法易产生局部最优解。为解决该问题，利用类原型聚类算法的思想和概念，通过计算网络节点的类原型归属度信息，设计一个基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法的框架，并将该框架应用于几种常见的聚类算法。实验结果表明，相比其它网络重叠社区发现算法，该方法不仅避免产生局部最优解，且具有适用性好、精度高的优点。 2013 Vol. 26 (7): 648-659 [摘要] ( 531 ) [HTML 0KB] [PDF 1582KB] ( 1333 ) 660 基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用 周晓彦，郑文明，辛明海 在面部表情识别中，由于图像特征中存在与情感语义无关的信息及噪声干扰等因素，在一定程度上影响表情识别的准确性。传统的基于核典型相关分析的识别方法难以有效克服这些因素的影响。为尽可能排除这些影响表情识别的因素，提出一种基于稀疏表示的核典型相关分析方法，并将其应用于表情识别中。该方法的基本思想是应用稀疏学习方法来自动选择表情特征矩阵中的关键特征谱成分进行表情特征与情感语义特征之间的相关性建模，然后通过建立的模型完成对待测表情图像的语义特征估计，并用于表情的分类识别。为验证所提方法较传统的基于核典型相关分析方法的优越性，选取国际标准表情数据库JAFFE进行实验，实验结果证实了所提方法的有效性。 2013 Vol. 26 (7): 660-666 [摘要] ( 601 ) [HTML 0KB] [PDF 501KB] ( 733 ) 研究与应用 667 基于文本密度模型的Web正文抽取 朱泽德，李淼，张健，陈雷，曾新华 为从大量无关信息中获取有用内容，正文抽取成为Web数据应用不可或缺的组成部分。文中提出一种基于文本密度模型的新闻网页正文抽取方法。主要通过融合网页结构和语言特征的统计模型，将网页文档按文本行转化成正、负密度序列，再根据邻近行的内容连续性，利用高斯平滑技术修正文本密度序列，最后采用改进的最大子序列分割序列抽取正文内容。该方法保持正文完整性并排除噪声干扰，且无需人工干预或反复训练。实验结果表明基于文本密度抽取正文对不同数据源具有广泛的适应性，且准确率和召回率优于现有统计模型。 2013 Vol. 26 (7): 667-672 [摘要] ( 595 ) [HTML 0KB] [PDF 417KB] ( 1189 ) 673 核正交判别局部正切空间对齐算法 郑刚民，夏苏娜，马媛媛，马小虎 针对现有的局部正切空间算法中存在的问题，文中提出一种基于核变换的特征提取方法——核正交判别局部正切空间对齐算法(KOTSDA)。该算法首先利用核方法将人脸图像投影到一个高维非线性空间，提取其非线性信息;然后在目标函数中利用正切空间判别分析算法在保持样本的类内局部几何结构的同时最大化类间差异;最后添加正交约束，得到核正交判别局部正切空间对齐算法。该算法不需要经过PCA降维，有效避免判别信息的丢失，在ORL和Yale人脸库上的实验验证算法有效性。 2013 Vol. 26 (7): 673-679 [摘要] ( 559 ) [HTML 0KB] [PDF 485KB] ( 615 ) 680 基于粒子滤波与稀疏表达的目标跟踪方法 杨大为，丛杨，唐延东 针对视频序列图像目标跟踪中的光照变化问题，提出一种在粒子滤波器框架内，基于目标的局部二元模式(LBP)纹理特征，使用稀疏表达进行目标跟踪的方法。当前帧的跟踪粒子由前一帧的跟踪结果按高斯分布来生成。通过解l1正则化最小二乘方问题，获得每个粒子对应于模板子空间的稀疏表达，确定当前帧图像中的跟踪目标。然后使用粒子滤波器生成下一帧跟踪的粒子分布。在跟踪过程中采用新的动态模板更新策略更新模板空间中的模板。实验结果证明该方法的有效性和先进性。 2013 Vol. 26 (7): 680-687 [摘要] ( 659 ) [HTML 0KB] [PDF 1843KB] ( 984 ) 688 引入跟踪搜索和免疫选择的人工蜂群算法 付丽，罗钧 针对人工蜂群算法中食物源更新和观察蜂选择食物源机制存在的缺点，提出一种具有跟踪搜索和免疫选择的人工蜂群算法。在原搜索方法基础上，引入跟踪全局最优解和随机选择解的搜索方法，选择搜索到的最优解作为候选解，以加快种群的收敛速度，提高算法的收敛性;在观察蜂选择食物源时，引入免疫系统的抗体浓度调节机制，以维持种群的多样性，提高算法的全局搜索能力。对6个经典测试函数的仿真计算结果表明，与ABC、GABC、RABC和TABC算法相比，改进算法在寻优精度、收敛性能方面具有较明显的优势。 2013 Vol. 26 (7): 688-694 [摘要] ( 489 ) [HTML 0KB] [PDF 636KB] ( 1076 ) 695 MapReduce框架下的不确定数据Top-k查询计算 卢鑫，陈华辉，董一鸿，钱江波 Top-k查询是不确定性数据管理中普遍采用的一种技术。基于参数化排名函数的Top-k查询语义是近年来提出的各种查询语义的统一。文中针对海量不确定数据，提出一种基于MapReduce框架的Top-k计算的有效方法。通过分析基于参数化排名函数的不确定数据Top-k查询语义，设计一种获得未计算元组的排名函数值上界的算法，避免计算所有元组的排名函数值，解决Top-k计算中的剪枝问题。在MapReduce计算模型中提出两种不同的策略来实现该算法。文中针对单机环境和Hadoop分布式计算平台进行两组不同的对比实验。实验表明在处理海量不确定数据时，该算法在计算时间上有较高的性能提升。 2013 Vol. 26 (7): 695-700 [摘要] ( 337 ) [HTML 0KB] [PDF 698KB] ( 579 )

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

版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部 地址：安微省合肥市蜀山湖路350号　电话：0551-65591176　传真：0551-65591176　Email：bjb@iim.ac.cn 本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持：support@magtech.com.cn