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2014年 27卷 5期 刊出日期 2014-05-30 论文与报告 研究与应用   论文与报告 385 基于正交多项式的核函数性质研究* 田萌，王文剑 核函数及其参数的选择是支持向量机(SVM)研究中的一个核心问题.正交多项式的正交性和可变性使其可以构造通用核函数以代替多项式核、高斯核等常用核函数.基于正交多项式构造核函数的参数仅在自然数中取值，因而能较大地简化核参数的选择.分析基于切比雪夫多项式、埃尔米特多项式、勒让德多项式及拉盖尔多项式构造的6类正交多项式核函数的性质，并在多个数据集上对比这些核函数的鲁棒性和泛化性，所得结论可为选择这些核函数进行支持向量分类提供理论依据和技术支持. 2014 Vol. 27 (5): 385-393 [摘要] ( 617 ) [HTML 1KB] [PDF 1262KB] ( 1130 ) 394 语言值直觉模糊二元组表示模型* 邹丽，张云霞，高伟 基于语言真值直觉模糊格，提出一种语言值直觉模糊二元组表示模型.讨论模型中语言值直觉模糊对的运算及其性质.给出语言值直觉模糊聚合算子，即语言值直觉模糊算术平均算子和语言值直觉模糊加权平均算子，实现语言值直觉模糊对的聚合，减少语言值直觉模糊对聚合过程中的信息损失.将此方法用于模糊模式识别中，并以疾病诊断识别过程说明该方法在具有正反两面证据的模糊环境下的有效性. 2014 Vol. 27 (5): 394-402 [摘要] ( 520 ) [HTML 1KB] [PDF 478KB] ( 570 ) 403 基于双密度小波邻域相关阈值处理的脑电信号消噪方法* 罗志增，周瑛，高云园 为消除混杂在脑电信号(EEG)中的噪声，提出一种基于双密度小波邻域相关阈值处理的EEG消噪方法.利用双密度小波对EEG分解，得到多层的信号高频系数.根据小波系数的局部统计依赖性，运用邻域相关阈值处理算法进行收缩，将收缩后的小波系数进行重构得到消噪后的信号.对加噪标准信号和实测EEG的消噪实验结果表明，与一代离散小波和传统软阈值法相比，信噪比、均方根误差和最大误差3个消噪效果评价指标都有明显改善. 2014 Vol. 27 (5): 403-409 [摘要] ( 386 ) [HTML 1KB] [PDF 876KB] ( 612 ) 410 一种非对称距离下的层次聚类算法* 韩忠明，陈妮，张慧，杨伟杰 层次聚类算法在数据挖掘领域有着广泛应用，现有的层次聚类算法都依赖于对称距离定义.针对聚类对象的非对称距离下的层次聚类展开研究，提出完整的非对称距离下的层次聚类算法，给出聚类对象选择因子，并定义相应的计算方法.文中提出不同簇之间的合并方法，形成非对称距离下的单连接、全连接等算法.采集社会化书签系统中的热点标签，基于共现次数定义非对称距离，对所提出的算法进行大量实验，实验结果表明聚类结果与实际结果具有较高的一致性.对算法进行量化指标分析的结果也表明非对称层次聚类算法具有良好性能. 2014 Vol. 27 (5): 410-416 [摘要] ( 519 ) [HTML 1KB] [PDF 1260KB] ( 20194 ) 417 融合信任计算的协同过滤推荐方法* 杜永萍，黄亮，何明 协同过滤推荐是目前应用最为广泛的推荐策略之一，但存在数据稀疏和难扩展问题.文中在传统基于用户的协同过滤推荐算法的基础上，引入信任关系计算，利用信任关系的条件传递特性，设计并构建一个集用户声望信任和用户局部信任的混和信任网络，并将用户间评分相似度和网络中用户间信任评价度结合，为用户寻找更多基于信任因素和兴趣因素的二维相似近邻.在Epinions数据集上以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RSME)等作为实验评价指标，对该方法进行验证实验.结果表明相比传统协同过滤推荐算法，该方法在MAE上提高约6.8%，最优值达到0.7513，t检验的结果也表明该方法能显著提高推荐系统性能. 2014 Vol. 27 (5): 417-425 [摘要] ( 427 ) [HTML 1KB] [PDF 873KB] ( 794 ) 426 可区分惩罚控制竞争学习算法* 张锋，赵杰煜，朱绍军 竞争学习在聚类分析中是一种重要的学习方式，次胜者惩罚竞争学习(RPCL)算法虽能自动选择合理的类别数，但其性能对学习率和惩罚率的取值较敏感，其变种惩罚控制竞争学习(RPCCL)算法将所有的竞争单元当成冗余单元进行惩罚也不合理.文中提出一种可区分惩罚控制竞争学习算法(DRPCCL).算法中获胜单元的学习率会在迭代过程中自适应调整.同时该算法使用一种可区分惩罚控制机制来区分竞争单元中的冗余单元和正确单元，给予冗余单元较重惩罚，正确单元轻微惩罚，使得算法能自动确定正确类别数和中心点位置.最后通过实验对比分析证明DRPCCL算法的聚类效果比RPCL算法和RPCCL算法更准确. 2014 Vol. 27 (5): 426-434 [摘要] ( 376 ) [HTML 1KB] [PDF 763KB] ( 678 ) 研究与应用 435 一种基于核K-SVD和稀疏表示的车辆识别方法* 孙锐，王晶晶 车辆分类与识别是智能交通的重要研究内容.针对车辆识别中的两类监督分类问题，提出一种基于核K-SVD字典训练结合稀疏表示的分类方法.该方法首先利用PCA对训练图像(车辆类、非车辆类)进行特征提取及降维，然后对所得矩阵利用核函数映射到高维空间，应用K-SVD方法训练高维特征矩阵，分别得到相应的两类特征字典.最后在对测试图像进行分类时，利用基于l1最小化稀疏系数训练图像线性表示测试图像.文中给出该方法与其他几种经典方法的实验比较，重点是遮挡情况下的分类效果.实验结果表明，该方法识别率有明显改善，能够有效消除部分遮挡对车辆识别的影响. 2014 Vol. 27 (5): 435-442 [摘要] ( 684 ) [HTML 1KB] [PDF 924KB] ( 1240 ) 443 基于仿射传播的进化数据流在线聚类算法* 张建朋，陈福才，李邵梅，刘力雄 为提高数据流聚类的精度和时效性，提出一种具有时态特征与近邻传播思想的高效数据流聚类算法(TCAPStream).该算法利用改进的WAP将新检测到的类模式合并到聚类模型中，同时利用微簇时态密度表征数据流的时态演化特征，并提出在线动态删除机制对微簇进行维护，使算法模型既能体现数据流的时态特征，又能反映数据流的分布特性，得到更精确的聚类结果.实验结果表明，该算法在多个人工数据集和真实数据集上不仅具有良好的聚类效果，而且具有较好的伸缩性和可扩展性. 2014 Vol. 27 (5): 443-451 [摘要] ( 376 ) [HTML 1KB] [PDF 805KB] ( 976 ) 452 谱聚类中选取特征向量的动态选择性集成方法* 王兴良，王立宏，武栓虎 谱聚类中k个最大特征值对应的特征向量不一定使聚类结果达到最好，因此，文中采用特征向量组的选择性集成方法以提高谱聚类性能，涉及基特征向量组的选取、选择性集成策略等问题.利用训练数据的成对约束信息进行打分，选出较好的基特征向量组;应用测试数据在训练数据中的l-最近邻的聚类性能指标，动态评价每组特征向量，选出少量几个参与投票的特征向量组;对测试数据集的几个特征向量组数据进行谱聚类，并对结果进行簇配准，给出最终的聚类结果.实验表明，采用动态选择性集成方法能提高测试数据的聚类性能. 2014 Vol. 27 (5): 452-462 [摘要] ( 373 ) [HTML 1KB] [PDF 624KB] ( 560 ) 463 一种基于支持向量机的特征选择算法* 代琨，于宏毅，李青 当特征集合存在强相关的特征子集且共同对分类问题有重要贡献时，传统方法通常从该子集中随机选择一个特征，导致数据可读性和分类性能下降.为此，面向多分类问题，提出一种基于支持向量机的特征选择算法，并设计一种快速迭代算法.该算法能够自动选择或剔除强相关的特征子集，在得到有效特征的同时实现特征降维.利用人工数据集和标准数据集进行试验，结果表明文中算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好表现. 2014 Vol. 27 (5): 463-471 [摘要] ( 443 ) [HTML 1KB] [PDF 1008KB] ( 889 ) 472 null 袁明新，李平正，江亚峰，王孙安 null 2014 Vol. 27 (5): 472-480 [摘要] ( 273 ) [HTML 1KB] [PDF 765KB] ( 675 )

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