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2013年 26卷 9期 刊出日期 2013-09-30 论文与报告 研究与应用   论文与报告 801 一种动态分布式约束优化问题协同求解算法 葛方振，魏臻，陆阳，邱述威，李丽香 多Agent协作过程中的许多问题都可在分布式约束优化问题(DCOP)框架下建模，但多局限于规划问题，且一般需Agent具有完全、准确收益函数.针对DCOP局限性，定义动态分布式约束优化问题(DDCOP)，分析求解它的两个关键操作:Exploration和Exploitation，提出基于混沌蚂蚁的DDCOP协同求解算法(CA-DDCOP).该算法借鉴单只蚂蚁的混沌行为和蚁群的自组织行为，实现Exploration和Exploitation，根据玻尔兹曼分布，建立平衡Exploration和Exploitation的协同方法.通过多射频多信道无线AdHoc网络的信道分配验证该算法的有效性. 2013 Vol. 26 (9): 801-811 [摘要] ( 461 ) [HTML 1KB] [PDF 720KB] ( 1394 ) 812 一种2D+3D人耳融合识别方法研究 袁立，穆志纯 提出一种2D和3D模式相融合的人耳识别方法.利用基于Adaboost算法的人耳检测器在2D图像上进行人耳检测，在对应的深度图像中定位出人耳区域.对于2D人耳图像，利用核Fisher鉴别分析法进行特征提取，再利用最近邻分类器进行识别;对于3D人耳深度图，利用3D局部二值模式进行特征提取，结合几何约束和位置约束在测试耳和注册原型耳上进行特征点匹配，并利用匹配点数进行识别.最后将两者进行决策层融合.在UND人耳图像库上的实验结果表明，与单独2D或3D人耳识别相比，文中提出的2D+3D人耳融合识别方法在光照变化情况下能取得更好的识别性能. 2013 Vol. 26 (9): 812-818 [摘要] ( 469 ) [HTML 1KB] [PDF 827KB] ( 873 ) 819 深度优先的多基因表达式程序设计 邓薇，何锫，钱俊彦 基因表达式程序设计(GEP)是应用十分广泛的自动程序设计方法.就解码方法而言，它主要依据广度优先原则来实施从个体表示到表达式的转换.这代表基因片段的含义会因环境的变化而变化.为此，现有GEP对个体的评估缺乏并发支持能力.本文从理论与实验两个方面证实:深度优先原则及个体多解技术，即让单个染色体编码多个解的技术，既可解决以上GEP困境也可显著改善其性能. 2013 Vol. 26 (9): 819-828 [摘要] ( 433 ) [HTML 1KB] [PDF 857KB] ( 686 ) 829 一种基于Lévy飞行轨迹的蝙蝠算法 谢健，周永权，陈欢 针对新型元启发式蝙蝠算法存在收敛速度慢、求解精度低的现象，文中提出一种基于Lévy飞行轨迹的蝙蝠算法.该算法具有易跳出局部最优，收敛速度快且求解精度高等特点.通过对12个典型的测试函数进行仿真实验，结果表明该算法是有效、可行的，且在求解高维空间问题中也表现出优越的逼近性能. 2013 Vol. 26 (9): 829-837 [摘要] ( 553 ) [HTML 1KB] [PDF 843KB] ( 785 ) 研究与应用 838 基于状态回溯代价分析的启发式Q学习 方敏，李浩 由于强化学习算法动作策略学习比较费时，提出一种基于状态回溯的启发式强化学习方法.分析强化学习过程中重复状态，通过比较状态回溯过程中重复动作的选择策略，引入代价函数描述重复动作的重要性.结合动作奖赏及动作代价提出一种新的启发函数定义.该启发函数在强调动作重要性以加快学习速度的同时，基于代价函数计算动作选择的代价以减少不必要的探索，从而平稳地提高学习效率.对基于代价函数的动作选择策略进行证明.建立两种仿真场景，将算法用于机器人路径规划的仿真实验.实验结果表明基于状态回溯的启发式强化学习方法能平衡考虑获得的奖赏及付出的代价，有效提高Q学习的收敛速度. 2013 Vol. 26 (9): 838-844 [摘要] ( 353 ) [HTML 1KB] [PDF 495KB] ( 649 ) 845 维吾尔文无监督自动切分及无监督特征选择 吐尔地·托合提，艾克白尔·帕塔尔，艾斯卡尔·艾木都拉 维吾尔文常用切分方法会产生大量的语义抽象甚至多义的词特征，因此学习算法难以发现高维数据中隐藏的结构.提出一种无监督切分方法dme-TS和一种无监督特征选择方法UMRMR-UFS.dme-TS从大规模生语料中自动获取单词Bi-gram及上下文语境信息，并将相邻单词间的t-测试差、互信息及双词上下文邻接对熵的线性融合作为一个组合统计量(dme)来评价单词间的结合能力，从而将文本切分成语义具体的独立语言单位的特征集合.UMRMR-UFS用一种综合考虑最大相关度和最小冗余的无监督特征选择标准(UMRMR)来评价每一个特征的重要性，并将最重要的特征依次移入到特征子集中.实验结果表明dme-TS能有效控制原始特征集的规模，提高特征项本身的质量，用UMRMR-UFS的输出来表征文本时，学习算法也表现出其最高的性能. 2013 Vol. 26 (9): 845-852 [摘要] ( 396 ) [HTML 1KB] [PDF 544KB] ( 812 ) 853 基于冲突表示的冲突证据融合方法 张燕君，龙呈，李达 为有效解决冲突证据的组合问题，文中提出一种证据组合方法.该方法首先在一种新的冲突表示的基础上，量化证据之间的关联性，进而计算各个证据的权重，并与平均权重进行比较，识别出冲突证据或较低可信度证据.对冲突证据或较低可信度证据进行折扣修正，最大限度地利用原始证据源信息，最后利用D-S组合规则进行组合.仿真实例结果表明，该方法与其它典型方法相比体现出良好效果，收敛快、可靠性高. 2013 Vol. 26 (9): 853-858 [摘要] ( 367 ) [HTML 1KB] [PDF 361KB] ( 702 ) 859 一种基于AEA的约束优化算法μ-AEA 王振，李绍军 提出一种基于AEA算法的约束处理方法，该方法通过引入在迭代中自适应调整的松弛参数μ，逐渐缩小相对可行域直至收敛到可行域，且充分考虑到不同函数具有不同的可行域大小的情况.松弛约束的引入能允许包含有用信息的不可行解进入到子代种群中，增加算法的搜索能力.同时，引入一种自适应惩罚函数法，它利用不同约束条件满足的难易程度来自适应地调整惩罚系数，保证惩罚力度不会过大或过小.通过11个标准测试函数实验表明，该方法具有较满意的结果，在处理工程约束优化问题方面具有很大的潜力. 2013 Vol. 26 (9): 859-864 [摘要] ( 330 ) [HTML 1KB] [PDF 344KB] ( 451 ) 865 无参数局部保持投影及人脸识别 黄璞，唐振民 局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构，在构图过程中，LPP面临复杂的参数选择问题.为解决此问题，提出无参数局部保持投影(PLPP)算法.首先设计一种无参数的构图方法，能够动态地获取样本的近邻点并配置相应的边权.其次，利用该构图方法，PLPP通过寻求最佳投影矩阵，用于保持样本在低维空间的局部结构.由于PLPP在构图过程中并未设置任何参数且采用余弦距离设置边权，因此PLPP计算更加方便快捷且对离群样本更具鲁棒性.另外，为进一步提升PLPP的识别性能，在PLPP的基础上通过加入样本的类别信息，提出监督的无参数局部保持投影算法(SPLPP).最后，在ORL、FERET及AR人脸库上的实验验证了PLPP与SPLPP的有效性. 2013 Vol. 26 (9): 865-871 [摘要] ( 418 ) [HTML 1KB] [PDF 462KB] ( 726 ) 872 基于全局二值模式的特征提取方法及其应用 徐科，宋畅 提出一种全局二值模式(GBP)的纹理分析方法，解决局部二值模式(LBP)易受噪声影响的问题.GBP中采用一个大邻域模板的平均值代替LBP中的中心像素，弱化了噪声的影响，但GBP对光照不均的抵抗能力不如LBP.在钢板表面缺陷识别中，由于钢板表面图像既有较大的噪声，又存在着严重的光照不均现象，因此提出GBP与LBP二维直方图结合的方法，该方法结合GBP和LBP的特性.将该方法应用于中厚板和连铸坯表面缺陷的识别，实验结果表明GBP与LBP的结合方法同时具有光照不变性和对噪声不敏感的特性，对裂纹缺陷的识别率达到96%以上. 2013 Vol. 26 (9): 872-877 [摘要] ( 414 ) [HTML 1KB] [PDF 663KB] ( 843 ) 878 采用GEP编码的克隆选择算法实现函数建模 莫海芳，李康顺 克隆选择算法是通过选择优良个体并进行大量克隆，继而高频变异实现演化的.为选择优良个体，通常对种群按照个体的适应值进行排序.然而，GEP编码具有一个特点，即适应值相同的染色体，它们的编码不一定相同.如果按适应值进行排序时允许出现重复值，那么，当种群中出现多个相同的超级个体时，其将被超量克隆，使种群趋向单一.如果按适应值进行排序且不允许出现重复值，将会错失一些适应值相同但编码不同的优良个体，从而影响收敛速度.为保持种群的多样性，提高收敛速度，对克隆选择算法进行改进:选择若干个编码不同的优良个体进行克隆，即先对种群按照适应值进行降序排序;若适应值相同再比较其编码，相同编码的多个个体只保留一个.通过函数建模的若干实验表明，改进后的算法有较快的收敛速度. 2013 Vol. 26 (9): 878-884 [摘要] ( 335 ) [HTML 1KB] [PDF 433KB] ( 591 ) 885 基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪 林庆，徐小刚，詹永照，廖定安，杨亚萍 针对可变数目多目标视频跟踪，粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题，本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类，给各粒子群附加身份标签，使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量，采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标，这样提高了目标状态估计的准确性，也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明，该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题. 2013 Vol. 26 (9): 885-890 [摘要] ( 417 ) [HTML 1KB] [PDF 853KB] ( 574 ) 891 基于表决策略的CP-Nets可满足性序列的聚合 孙雪姣，刘惊雷 条件偏好网(CP-Nets)的可满足性序列是由决策者的偏好信息得到的一个关于所有配置的排序表，其中偏好关系具有不完备性和传递性.主要分析借鉴传统的表决策略来实现CP-Nets的可满足性序列的聚合的可行性，介绍“少数服从多数”和“与位置相关”策略在CP-Nets的可满足性序列的聚合的具体实现并进行性能分析.实现传统表决系统的一个从完备到非完备的推广应用. 2013 Vol. 26 (9): 891-898 [摘要] ( 343 ) [HTML 1KB] [PDF 372KB] ( 542 )

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