模式识别与人工智能
   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能
22 学术不端论文认定及处理办法
22 版权转让协议
22 保密证明
22 录用稿件电子版要求
22 修改说明格式
更多....
22 中国自动化学会
22 国家智能计算机研发中心
22 中科院合肥智能机械所
更多....
 
 
2015年 28卷 6期 刊出日期 2015-06-30

论文与报告
研究与应用
 
论文与报告
481 面向胎盘植入产前诊断的医学语义特征提取算法*
潘晓晓,叶东毅,颜建英,张栋,杨丹林
胎盘植入由于其临床特征隐匿,尚无一种敏感性、特异性高的产前诊断手段,因此文中将数据的特征提取方法引入胎盘植入产前诊断领域,从特征相关性的角度,提出胎盘植入有效医学语义的多目标特征优化问题,并给出求解该问题的一种改进的非支配排序遗传算法II(NSGA-II).基于实际胎盘植入相关临床数据的计算结果表明,文中算法能从复杂的胎盘植入相关临床数据中提取具有胎盘植入有效语义的特征集合.经过接收者操作特征(ROC)曲线分析,提取的特征医学语义具有较高的诊断价值,可为产科医师研究胎盘植入的发病机制和及时产前诊断提供有效的辅助手段.文中研究还发现,一些临床生化检查指标具有重要作用,可作为胎盘植入产前诊断的有效依据.
2015 Vol. 28 (6): 481-489 [摘要] ( 613 ) [HTML 1KB] [PDF 481KB] ( 612 )
490 基于HGSD的消费情感分类算法*
林明明,邱云飞,邵良杉
针对中文消费评价的情感分类问题,构造基于词典语义概念和上下文语义相结合的情感分类方法,对情感进行分类.该方法首先构造提取不同领域基准词集的方法.然后利用一元语言模型,通过HowNet计算情感相似值,进行情感词提取.最后结合HowNet方法和Google相似距离方法构造一种情感分类算法,对句子进行情感倾向性分类,既考虑词语本身含义,又考虑词语在上下文中的含义.通过对书籍、电脑和酒店的评价进行实验,F值较高,同时与其他方法进行对比实验,体现文中算法的有效性.
2015 Vol. 28 (6): 490-498 [摘要] ( 525 ) [HTML 1KB] [PDF 517KB] ( 613 )
499 连续属性一阶贝叶斯衍生分类器学习与集成*
王双成,高瑞,冷翠平

依据copula和贝叶斯网络理论,将高斯copula函数、引入平滑参数的高斯核函数和以分类器的分类准确性为标准的属性父结点贪婪选择等相结合,综合考虑效率和可靠性,进行连续属性一阶贝叶斯衍生分类器学习、优化和集成.使用UCI数据库中连续属性分类数据进行实验,结果显示,经过优化和集成的一阶连续属性贝叶斯衍生分类器具有良好的分类准确性.

2015 Vol. 28 (6): 499-506 [摘要] ( 604 ) [HTML 1KB] [PDF 583KB] ( 704 )
507 图支配集问题的粗糙集属性约简方法*
谭安辉,李进金,陈锦坤,林国平
探讨粗糙集的属性约简和图的支配集问题之间的联系.通过构造信息系统,将粗糙集的属性约简问题与图的支配集问题相联系,从而把图的支配集问题转化为粗糙集的属性约简问题.首先证明图的极小支配集恰是其构造的信息系统的属性约简,然后提出一种基于信息熵的最小支配集算法,最后通过实例验证该算法的可行性和有效性.
2015 Vol. 28 (6): 507-512 [摘要] ( 510 ) [HTML 1KB] [PDF 326KB] ( 626 )
513 基于层叠模型细粒度情感要素抽取及倾向分析*
孙晓,唐陈意
针对商品评论中的细粒度情感要素抽取问题,提出基于条件随机场模型(CRFs)和支持向量机(SVM)的层叠模型.针对情感对象与情感词的识别,将评论的句法信息、语义信息等引入CRFs模型,进一步提高CRFs特征模板的鲁棒性.在SVM模型中,引入情感对象和情感词的深层词义及情感词的基本情感倾向等特征,改进传统的词包模型,对〈情感对象,情感词〉词对进行细粒度的情感分类判断,从而获得商品评论中的情感关键信息:(情感对象,情感词,情感倾向性)三元组.实验表明,文中的CRFs和SVM层叠模型可提高情感要素抽取与情感分类判断的准确性.
2015 Vol. 28 (6): 513-520 [摘要] ( 425 ) [HTML 1KB] [PDF 499KB] ( 803 )
521 基于PSO的队伍演化算法
陈伟,项铁铭,徐捷
粒子群优化算法(PSO)由于其原理简单、较易实现等特点,得到广泛研究和应用.为加快优化速度,提高收敛精度,文中提出基于PSO的队伍演化算法.该算法将优化过程分为两个阶段: 第一阶段为保持多样性,把队员分成若干个初级队伍并行优化,形成高级队伍; 后一阶段为提高收敛速度,仅优化高级队伍.在整个优化过程中,根据评估队员所取得的成绩,动态控制队员的调整步长和最大调整空间,同时产生教练组,为队员的进步方向提供指导.通过高维多峰测试函数进行测试对比,验证文中算法的优越性和有效性.
2015 Vol. 28 (6): 521-527 [摘要] ( 449 ) [HTML 1KB] [PDF 557KB] ( 478 )
研究与应用
528 基于二维邻域保持判别嵌入的人脸识别
张大尉,朱善安
提出二维邻域保持判别嵌入(2DNPDE)算法,该算法是一种有监督的基于二维图像矩阵的特征提取算法.为表示样本的类内邻域结构和类间距离关系,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.2DNPDE所获得的投影空间不但使不同类数据点的低维嵌入相互分离,而且保留同类样本的邻域结构和不同类样本的距离关系.在ORL和AR人脸数据库上的实验表明,该算法具有更好的识别效果.
2015 Vol. 28 (6): 528-534 [摘要] ( 480 ) [HTML 1KB] [PDF 446KB] ( 516 )
535 判别最小平方有序回归*
余海犇,田青,陈松灿
有序回归是特殊的机器学习范式,其目标是利用数据间内在的序标号以划分模式.尽管众多算法相继提出,但经典的最小平方回归(LSR)尚未应用于有序回归场景.为此,文中采用累积标号编码和间隔扩大策略,在LSR基础上提出判别最小平方有序回归(DLSOR).DLSOR在对回归函数无需施加约束的前提下,仅通过改造标号实现有序信息的嵌入和类间间隔的扩大,从而确保DLSOR在与LSR具有相当模型复杂度的同时,既保证较高的分类精度,又获得较低的平均绝对误差.实验验证DLSOR在提升有序回归性能上的优越性.
2015 Vol. 28 (6): 535-541 [摘要] ( 441 ) [HTML 1KB] [PDF 427KB] ( 551 )
542 家庭智能空间下基于HMM的人轨迹分析方法*
赵扬,田国会,尹建芹,樊建霞
对人行为的感知和预推理是家庭智能空间技术的关键环节.文中提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人轨迹分析方法.该方法首先将平面空间离散化为“瓷砖格”,离线对各预设轨迹建立HMM模型.然后针对在线分析,提出一种类似滑动窗口的轨迹分割方案,该方案能实时有效地分割轨迹段,并适时激发轨迹匹配进程.最后智能空间依据匹配结果做出轨迹预测.实验表明,文中方法能有效预测人的轨迹,且满足实时性要求,有助于智能空间更好进行决策.
2015 Vol. 28 (6): 542-549 [摘要] ( 614 ) [HTML 1KB] [PDF 1094KB] ( 1121 )
550 社交网络中top-K相关社区查询方法
李志超,陈华辉,钱江波,董一鸿
查找与查询点相关的top-K相关社区具有现实的研究意义.文中定义团和相关社区的概念,探寻一种快速检测查询点的top-K相关社区的方法.提出一个向下探测扩展算法,从查询点出发探测团结构,由团结构向外延伸扩展得到社区,通过循环迭代快速得到查询点的top-K相关社区.同时为减少搜索空间和计算时间,改进提出的向下探测搜索算法.通过全面的实验对比,验证算法的有效性和改进算法的高效性.
2015 Vol. 28 (6): 550-557 [摘要] ( 428 ) [HTML 1KB] [PDF 469KB] ( 545 )
558 基于分割集成的行人检测方法*
罗会兰, 彭凯, 孔繁胜
为提高行人检测的准确率,提出基于分割集成的方法用于静态图片中的行人检测.先将每个训练样本均匀分割成若干区域,提取特征后利用AdaBoost算法对每个区域建立一个局部分类器,这些局部分类器加权组成一个全局分类器.采用不同的分割方法重复上述过程,得到多个全局分类器.为进一步提高检测效果,得到更好的平均性能,对每种分割方法分别使用方向梯度直方图、多尺度方向梯度直方图特征建立2个全局分类器.当检测新的窗口时,集成上述全局分类器,通过加权投票的方式决定最终的检测结果.在INRIA公共测试集上的实验表明,文中方法有效提高检测效果.
2015 Vol. 28 (6): 558-567 [摘要] ( 596 ) [HTML 1KB] [PDF 2161KB] ( 644 )
568 自适应边界逼近的原型选择算法*
李娟,王宇平
针对传统原型选择算法易受样本读取序列、异常样本等干扰的缺陷,通过分析原型算法学习规则,借鉴最近特征线法思想,改进传统原型算法,提出一种自适应边界逼近的原型选择算法.该算法在原型学习过程中改进压缩近邻法的同类近邻吸收策略,保留更优于当前最近边界原型的同类样本,同时建立原型更新准则,并运用该准则实现原型集的周期性动态更新.该算法不仅克服读取序列、异常样本对原型选取的影响,而且降低原型集规模.最后通过人工数据和UCI基准数据集验证文中算法.实验表明,文中算法选择的原型集比其他算法产生的原型集更能体现数据集的分布特征,平均压缩率有所提高,且分类精度与运行时间优于其他算法.
2015 Vol. 28 (6): 568-576 [摘要] ( 442 ) [HTML 1KB] [PDF 1151KB] ( 927 )
模式识别与人工智能
 

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