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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2017年 30卷 2期 刊出日期 2017-02-28
论文与报告
综述与评论
研究与应用
论文与报告
97
基于复合卷积神经网络的图像去噪算法
*
吕永标,赵建伟,曹飞龙
基于深度学习理论,将图像去噪过程看成神经网络的拟合过程,构造简洁高效的复合卷积神经网络,提出基于复合卷积神经网络的图像去噪算法.算法第1阶段由2个2层的卷积网络构成,分别训练阶段2中的3层卷积网络中的部分初始卷积核,缩短阶段2中网络的训练时间和增强算法的鲁棒性.最后运用阶段2中的卷积网络对新的噪声图像进行有效去噪.实验表明文中算法在峰值信噪比、结构相识度及均方根误差指数上与当前较好的图像去噪算法相当,尤其当噪声加强时效果更佳且训练时间较短.
2017 Vol. 30 (2): 97-105 [
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106
基因表达数据的低秩投影最小二乘回归子空间分割
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陈晓云,肖秉森,林莉媛
基因表达数据具有高维、小样本、多噪声和高冗余的特点,使传统聚类方法效率较低.子空间分割是高维数据聚类的有效手段,但直接对基因表达数据进行子空间分割会降低聚类性能.为了更有效地聚类,文中提出低秩投影最小二乘回归子空间分割方法.首先利用改进的低秩方法将数据投影至潜在子空间,以便去除数据中可能的毁损,得到较干净的数据字典.然后采用最小二乘回归方法获得数据低维表示并构造仿射矩阵,利用该仿射矩阵实现聚类.在6个公开基因表达数据集上的实验表明文中方法的有效性.
2017 Vol. 30 (2): 106-116 [
摘要
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117
肿瘤精准医疗中的个性化药效评估(预测)方法
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王红强,顾康生
如何有效评估(预测)肿瘤病人的个性化药效是当前肿瘤研究的热点之一.文中从靶向治疗基本原理和研究现状出发,分析和讨论如何实现肿瘤精准医疗中的个性化用药药效评估方法,提出基于人工智能的肿瘤癌变用药基因检测模式.利用高通量测序技术绘制肿瘤细胞多组学全景图,系统性地分析肿瘤的分子病理,借助人工智能方法精准定位个性化的癌变驱动机制.该癌变用药模式克服传统突变用药基因检测模式较为片面、粗糙等缺陷,与精准医疗的本质要求相符,适应精准医疗的最新发展要求.同时,文中探讨该模式的临床实现.
2017 Vol. 30 (2): 117-126 [
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127
图像深度层次特征提取算法
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李钦,游雄,李科,汤奋
完成众多视觉任务的关键是提取具有较强表达能力的图像特征,传统的图像特征仅描述图像某一方面的信息,表达能力受到很大限制.文中基于卷积神经网络提出图像深度层次特征(DHF)提取算法,通过对图像的层层抽象表达,可以有效挖掘隐藏在图像内部的本质信息.首先基于卷积神经网络产生图像特征图,选取卷积输出层的特征图构建图像阶层结构.然后基于匹配实验选择最佳的层级组合,采用信息熵描述低层级特征图,采用区域平均的方法描述高层级特征图,最终构建具有较强表达能力的DHF特征.实验表明,相比已有特征,DHF特征优势明显,可以高效准确地完成图像匹配任务.
2017 Vol. 30 (2): 127-136 [
摘要
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综述与评论
137
粗糙近似算子的公理化刻画:综述
吴伟志
从近似空间导出的一对下近似算子与上近似算子是粗糙集理论研究与应用发展的核心基础,近似算子的公理化刻画是粗糙集的理论研究的主要方向.文中回顾基于二元关系的各种经典粗糙近似算子、粗糙模糊近似算子和模糊粗糙近似算子的构造性定义,总结与分析这些近似算子的公理化刻画研究的进展.最后,展望粗糙近似算子的公理化刻画的进一步研究和与其它数学结构之间关系的研究.
2017 Vol. 30 (2): 137-151 [
摘要
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研究与应用
152
基于文化算法的无人飞行器航迹规划
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黎明,江乐旗,陈昊
现有航迹规划方法无法保证规划最优路径的同时满足实时性要求,因此文中提出基于文化算法的无人飞行器航迹规划算法.利用文化算法的特性,将在线航迹规划方法与离线航迹规划方法相结合,融入文化算法种群空间中.知识提取,将初始航迹提取为形势知识,将航迹中特征节点可变化范围提取为规范知识,使用知识限定规划空间,缩短规划时间.通过知识结合不同规划方法,弥补现有方法的缺点.实验验证文中算法在复杂动态环境下能有效寻找目标点,相比其它在线航迹规划方法,规划速度更快,规划航迹更短,有效减少飞行器执行任务的时间.
2017 Vol. 30 (2): 152-161 [
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162
计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法
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王澍,李天瑞
优势关系粗糙集克服经典粗糙集无法处理偏序关系数据的缺陷,而减少近似集的计算时间可以提高数据处理的效率.基于此种情况,文中提出计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法,在对象和属性同时增加时,能快速计算优势关系粗糙集的近似集.算法改进近似集相关参数的定义,通过尽可能少的参数求出近似集,简化计算过程,提高算法运算速度,节省内存.实验表明,文中算法具有较快的运算速度,尤其当数据量增大或数据类别增多时效果更明显.
2017 Vol. 30 (2): 162-170 [
摘要
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171
基于改进二进制萤火虫的BP神经网络并行集成学习算法
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李敬明,倪志伟,朱旭辉,许莹
针对传统BP神经网络的随机初始权值和阈值易导致网络学习速度慢、容易陷入局部解及运算精度低等缺陷,提出基于改进二进制萤火虫算法(IBGSO)的BP神经网络并行集成学习算法.首先构建以高斯变异函数作为概率映射函数的IBGSO,并从理论上分析算法的有效性.然后结合IBGSO与BP神经网络构建并行集成学习算法,并将算法应用于农业干旱灾害评估中.实验表明,相比传统算法,文中算法在计算速度及精度方面更优,可以提高旱情等级评估的准确性.
2017 Vol. 30 (2): 171-182 [
摘要
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183
基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖策略
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张聚伟,王宇,杨挺
建立有向传感器节点模糊感知模型,利用模糊数据融合规则减少网络不确定区域.对于有向传感器网络路径覆盖问题,提出基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖增强算法,将
n
维求解问题转化为一维求解问题,以提高单个传感器节点净覆盖域为目的,提高网络覆盖率.仿真结果表明,对于感知方向可连续调节的有向传感器网络节点,在随机部署情况下与现有算法对比,文中算法能有效提高有向传感器网络路径覆盖率,并且具有较快的收敛速度,延长网络生存期.
2017 Vol. 30 (2): 183-192 [
摘要
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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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