模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能
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2007年 20卷 2期 刊出日期 2007-04-25
论文与报告
综述与评论
研究与应用
论文与报告
145
组织进化粒子群数值优化算法
*
丛琳，沙宇恒，焦李成
为充分利用粒子的通讯、响应、协作和自学习能力等特性，克服算法早熟收敛，本文提出一种组织进化粒子群算法.该算法将进化操作直接作用在组织上，通过组织间的相互竞争、协作，最终达到全局优化的目的，且证明算法的全局收敛性.实验中，用12个无约束标准测试函数对算法性能进行测试，与其它算法进行比较，并对算法中的参数进行分析.结果表明，本文算法无论在解的质量上还是在计算复杂度上都明显优于其它算法.参数分析表明该算法具有性能稳定、成功率高、对参数不敏感等优良特性.
2007 Vol. 20 (2): 145-153 [
摘要
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154
时间序列的符号化方法研究
向馗，蒋静坪
符号化是一种重要的时间序列分析方法，但是如何选择合适的符号化策略却是一个难题.有限统计复杂性表达符号序列中包含的信息量，它可以作为符号化处理的评价标准.本文首先分析现有的符号化方法，如:静态法、动态法、小波空间法等.然后选用8组时间序列为例，用不同符号化方法处理它们，计算并比较符号序列的有限统计复杂性.因为8组时间序列分别来自不同领域，且都是非线性和非平稳的，因此分析结果会导出一些有意义的经验结论.综合评价认为:动态法是符号化方法的首选，其次是综合法和小波空间法，最常用的静态法效果反而最差.
2007 Vol. 20 (2): 154-161 [
摘要
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162
一种基于相位互相关平方和的图像配准算法
*
连玮，梁彦，程咏梅，潘泉，张洪才
提出一种存在大刚性变换的两图像配准算法.算法直接构造一个关于旋转角的表示配准程度的函数，该函数来自于两图像的Radon变换之间的相位互相关的平方和，取最大的坐标即为对旋转角的估计.实验比较该算法和基于双谱的算法，结果表明本文算法在抗杂波、噪声方面效果更好，可以鲁棒、精确地估计两图像存在的任意旋转及中等程度的平移.
2007 Vol. 20 (2): 162-166 [
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167
基于大脑情感回路的人工情感智能模型
*
王上飞，王煦法
情绪是大脑的高级功能，保证着有机体的生存和适应，对个体的学习、记忆和决策有着重要的影响.本文对大脑情感回路中的2个关键部分:前额皮层和杏仁核，进行计算机建模，模拟大脑的情感学习、记忆和调节机制，建立基于大脑情感回路的人工情感智能模型.并设计出基于该模型的控制器，应用于化学过程控制和倒立摆实验.实验结果表明，本文所提出的基于大脑情感处理机制的控制器具有较快的反应速度和较好的鲁棒性.
2007 Vol. 20 (2): 167-172 [
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173
未标识样本分类的模糊神经网络分类器OFMM
*
胡静，杨静，高隽
为了解决未标识样本的分类问题，提出一种基于多维度收缩的、新的排序模糊神经网络分类器模型OFMM.该模型首先利用多维度收缩法对输入的所有样本进行排序，然后获得样本间的相似性测度值.并利用该相似性测度值指导随后的分类器超盒扩张与压缩过程，从而使得该模型不仅提高对未标识样本进行有效分类的性能，而且无论是在网络结构方面，还是在训练时间方面都有所改进.有关标准数据集的实验结果表明，该模型明显优于传统的通用模糊神经网络，是一种较实用且有效的分类器.
2007 Vol. 20 (2): 173-179 [
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180
一种基于运动阴影的目标检测算法
*
郭利生，郭立，焦荣惠，郑军
运动阴影常被误划为目标并干扰目标的分割和跟踪，所以阴影检测在许多图像监控系统中都非常重要.本文研究传统阴影检测算法.针对传统算法受特定条件约束不能自动适用于不同场景的不足，提出一种在场景特征未知情况下的阴影检测算法.算法综合考虑颜色信息、空间信息和纹理信息，利用阴影的颜色、空间和纹理属性在待分析区域中确定其造成的颜色形变，通过使用颜色形变补偿和纹理校正检测到运动阴影.基于不同图像的实验结果表明该方法的有效性.
2007 Vol. 20 (2): 180-184 [
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185
基于PSEM算法和BP神经网络的影响图模型选择
*
姚宏亮，张佑生，王浩，汪荣贵
影响图模型选择中存在数据依赖性、计算复杂性和非概率关系问题.通过对影响图结构进行分解，提出PSEM算法对影响图的概率结构部分进行模型选择.给出一种BP神经网络，通过对局部效用函数的学习实现效用结构部分的模型选择，并引入权重阈值来避免过拟合.PSEM算法是在SEM算法中引入一种融合先验知识的MDL评分标准来降低传统MDL评分对数据的依赖性，并通过将参数学习和结构评分分开计算提高计算效率.算法比较的结果显示PSEM比标准SEM的时间性能好、对数据依赖性小，且效用部分的结构选择易于实现.
2007 Vol. 20 (2): 185-190 [
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191
基于免疫机理的多机器人未知环境完全探测研究
*
高云园，韦巍
利用多个机器人对未知环境进行在线完全探测.引用免疫系统的工作机理，系统是完全自主分布式的，对机器人的起始位置、运动队形不做任何要求.将机器人感知到的局部环境信息看作抗原，机器人看成B细胞，机器人下一步的探测目标点作为抗体.根据抗原信息，机器人个体进行自主作业.利用抗体抗体的作用力，机器人之间实现协作.结合机器人的自主性和协作性，系统在线对未知环境进行探测.算法还利用记忆库记录边界点来实现完全探测，省去记录大量环境地图信息.仿真实验表明算法能有效实现完全探测，且对个别机器人失效和通讯丢失有较好的鲁棒性.
2007 Vol. 20 (2): 191-197 [
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198
时态规则的形式化与度量值估计
*
潘定，沈钧毅
时态数据挖掘是近年来学术界关注的一个重要研究课题.本文提出时态规则的形式化框架，定义时态规则归纳中的主要概念.利用线性状态结构对每个状态点上的有约束一阶语言符号进行赋值，并度量其公式的真值范围，形成度量值序列，证明相关性质.利用动态时间弯曲距离，量化规则间的差异度.基于信息扩散原理，提出适用于小样本的度量值序列估计算法，讨论其参数的计算.实验表明，该方法准确简便、抗干扰性好.
2007 Vol. 20 (2): 198-204 [
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205
基于混淆矩阵的层次结构构造方法比较
*
熊云波，李荣陆，胡运发
根据混淆矩阵，采用层次聚类和混淆类别两种不同的策略构造文档类别层次结构，最后采用层次分类的方法进行实验.实验结果表明混淆类别策略优于层次聚类策略，对平面分类的查全率和查准率都有所提高.
2007 Vol. 20 (2): 205-210 [
摘要
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综述与评论
211
特征选择算法研究综述
*
毛勇，周晓波，夏铮，尹征，孙优贤
特征选择是当前信息领域，尤其是模式识别领域的研究热点.本文从不同角度对特征选择算法进行分类，概述特征选择技术发展的各个分支及发展态势，指出理论研究和实际应用中所存在的一些困难和亟待解决的问题.然后从算法实用性角度出发，结合机器学习的观点，探讨应用支持向量机技术进行特征选择的研究发展思路.
2007 Vol. 20 (2): 211-218 [
摘要
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268
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研究与应用
219
一种基于矩和支配点检测的多边形拟合算法
*
谢明鸿，张亚飞，付琨，吴一戎
提出一种基于几何矩和支配点检测的多边形拟合算法.支配点检测法可以最大范围地保留原始轮廓特征，但拟合后顶点数偏多.而基于几何矩的多边形拟合算法虽然可以将拟合后的顶点数控制在指定范围内，但是却容易使拟合结果陷入局部最优.本文对这两种算法进行关键步骤和参数的改进，并将它们有机结合起来，使得本文算法可以将绝大多数闭合曲线在全局最优的情况下将其拟合成任意顶点数的多边形.
2007 Vol. 20 (2): 219-224 [
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225
混沌免疫进化算法及其在函数优化中的应用
张海英，韩贵金，潘永湘
基于免疫系统的克隆选择机理，并利用混沌序列的遍历性，提出一种混沌免疫进化算法.算法首先将混沌序列引入算法初始群体的产生和抗体的扩展过程.其次将待扩展群体中的个体亲和度进行变换以调节个体的选择概率.最后利用概率分析方法，给出算法的全局收敛性证明.为了验证算法的有效性，将算法应用于函数优化问题.用不同的测试函数进行仿真实验.仿真结果表明该算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快等优点.
2007 Vol. 20 (2): 225-229 [
摘要
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230
改进的GGAPRBF算法及其在函数逼近中的应用
李彬，赖晓平
在GGAPRBF算法的基础上，提出RBF神经网络的一种改进算法，结合网络中隐层神经元径向基函数的宽度自适应调整算法和重合度阈值的动态调整方法.通过函数逼近领域中的3个Benchmark问题，改进算法与RAN、RANEKF、MRAN、IRAN和GGAPRBF(GAPRBF)算法做比较.仿真结果表明在需要较少隐层神经元和训练时间前提下，改进算法训练的网络有较好的泛化能力.
2007 Vol. 20 (2): 230-235 [
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236
基于探索密度的Option子目标发现算法
孟江华，朱纪洪，孙增圻
提出状态探索密度的概念，通过检测状态对智能体探索环境能力的影响来发现学习的子目标并构建对应的Option.用该算法创建Option的再励学习算法能有效提高学习速度.算法具有和任务无关、不需要先验知识等优点，构造出的Option在同一环境下不同任务间可以直接共享.
2007 Vol. 20 (2): 236-240 [
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241
一种基于色彩和纹理分析的图像分割算法
沈项军，汪增福
提出一种基于种子区域增长的快速图像分割方法.该算法首先对输入彩色图像进行色彩量化处理.然后根据图像中量化色彩标签的分布情况，通过设置不同尺寸的图像窗口快速寻找种子区域，并结合图像中的色彩和纹理特征，实现种子区域的快速增长.实验结果表明，本文所提出的图像分割算法在计算时间和分割效果上均有较好性能，特别适用于基于内容的图像检索等应用.
2007 Vol. 20 (2): 241-247 [
摘要
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204
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248
基于à trousContourlet变换的遥感图像融合算法
罗丽，袁真，王珂
基于àtrousContourlet变换，提出一种多光谱与高分辨率图像融合的算法.首先结合àtrous小波变换和Contourlet变换的优点，提出一种àtrousContourlet变换方法，将其与IHS变换相结合，对图像进行多分辨率分解.然后根据高频系数的方差与相关系数，利用一种新的加权融合规则对高频部分进行融合.最后用高频附加的方法得到融合图像.实验证明，此方法相对传统的变换法，取得更优的融合结果
2007 Vol. 20 (2): 248-253 [
摘要
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254
基于内省推理的多agent在线学习方法
韩伟，陈优广，姜昌华
多agent环境下agent的最优策略取决于其它agent的策略，这使得学习目标不易被清晰定义.基于客观观察行为建模的方法并不能很好体现智能体的个体理性.本文提出基于内省推理方法的多智能体环境下智能体高效在线学习方法，将基于对手模型的客观观察行为与基于换位思考推理的主观意图推测结合起来，智能体通过内省推理能够更多地得到对手的信息.针对经典协调博弈进行仿真实验，结果表明能取得较好的协调性能.
2007 Vol. 20 (2): 254-260 [
摘要
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201
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261
基于Delaunay与多边形三角剖分的印鉴识别算法
袁占亭，张秋余，靳艳峰
研究印鉴图像姿势纠正及印鉴匹配处理问题.在研究Delaunay三角剖分方法与多边形三角剖分方法的基础上，提出一种基于DT网格的印鉴识别方法.该方法通过对两种细节点(基于线条的细节点和基于多边形的细节点)的拓扑结构进行DT三角划分.用Delaunay三角剖分方法对基于线条的细节点集进行三角剖分，对基于多边形的细节点直接进行多边形三角剖分.通过对两种细节点的拓扑结构进行三角划分，把空间上位置相近的细节点按照三角剖分的规则相连，得到DT三角形网格.然后基于该网格寻找若干参考点对，并根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整.实验结果表明该方法可以获得较多的参考点，确保印鉴旋转、印鉴平移等参数计算结果的准确性，有效提高最终的识别效果.
2007 Vol. 20 (2): 261-265 [
摘要
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228
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266
基于BMACRLS模型的复杂系统行为预测方法及其应用
*
杨晓宇，傅忠谦，王卫平
复杂系统行为预测是复杂系统管理与决策的重要内容.为了在确保预测准确性的前提下提高系统预测的稳定性和泛化能力，提出一种基于主成分分析结合加入B样条的连续CMAC递推最小二乘算法(CMACRLS)的组合模型的预测方法(PCABMACRLS).首先利用主成分分析来降低输入变量的维数以减少CMAC权系数空间.其次采用BMACRLS算法以确保权值的收敛且能提供函数的微分信息以适合复杂系统的在线建模.最后以实际应用为例，对比采用RBF神经网络模型和本文的PCABMACRLS组合模型的预测实验.实验结果显示，本文方法具有稳定性好、泛化能力强、运行速度快、预测精度高等显著优点.
2007 Vol. 20 (2): 266-270 [
摘要
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271
基于斜率表示的时间序列相似性度量方法
*
张建业，潘泉，张鹏，梁建海
时间序列相似性搜索是数据挖掘领域的一个热点研究方向，相似性距离度量方法是其中的一个重要问题.针对含有大量噪声并存在数据缺失的高维多元时间序列数据，本文提出一种基于斜率表示的时间序列相似性度量方法.该方法是在线性分段的基础上，对两个序列间的斜率差进行加权，因而物理概念更为明确.文中还证明斜率距离完全满足相似性度量的基本准则.实例证明了算法的有效性.
2007 Vol. 20 (2): 271-274 [
摘要
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265
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275
基于蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法
*
梁华为，陈万明，李帅，梅涛，孟庆虎
如何有效使用无线传感器节点有限的能量来最大化网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题.网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响.本文将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择，提出一种基于蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法.该算法利用蚁群的动态适应性和寻优能力在网络最短路径和能量均衡消耗之间进行平衡，以达到网络能量的优化均衡消耗，进而延长整个网络的寿命.仿真实验表明，该算法在延长网络寿命方面效果较显著，与最短路径路由算法相比网络寿命延长超过33%.
2007 Vol. 20 (2): 275-280 [
摘要
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281
一种基于时空分析的步态识别方法
苏菡，黄凤岗
提出一种基于侧影的非模型步态识别方法，从图像序列中提取特征进行识别.首先，采用背景减除技术检测跟踪人的侧影，提取出相应的侧影形状轮廓.然后，用新的轮廓形状描述和分析方法对轮廓形状进行时空分析，并运用离散傅立叶变换进一步提取最终用于识别的步态特征.该描述和分析方法兼顾步态的空间和时间信息，能在较低的代价下表达步态运动的时空变化模式.最后，运用标准的模式分类器对步态序列进行训练和识别.在常用数据库上所做测试的结果表明，本方法行之有效.
2007 Vol. 20 (2): 281-286 [
摘要
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249
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287
一种基于粗糙集区域分割和语义分类的方法
*
谢昭，高隽
提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统，每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念，采用相容扩展模型下的知识约简方法，对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析，提出基于粗糙集的分割算法和知识库规则约简推理方法.通过与Ncuts分割方法及统计学习方法进行理解的实验结果对比，表明算法的可行性和理解的准确性.
2007 Vol. 20 (2): 287-294 [
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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
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