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 5期 刊出日期 2017-05-31
论文与报告
研究与应用
论文与报告
385
调色板编码中双向预测的索引值优化分配
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宋传鸣,陈规胜,何兴,傅博,王相海
调色板编码中关于索引值分配对索引图编码效率的影响研究较少.因此文中提出索引值优化分配算法,利用索引图生成过程及其预测过程的双向反馈,通过正向、反向预测反馈和联合概率最大化优化索引值分配,更容易准确预测生成的索引图,提高调色板编码的效率.实验表明,相比多级预测算法,文中算法可以提高局部方向相关性预测算法的预测准确率.
2017 Vol. 30 (5): 385-393 [
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394
三支决策与三支关注的双量化集成
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张贤勇,杨霁琳,唐孝
三支决策依托的条件概率只具有相对性,绝对性度量的引入与集成有利于规则提取.文中挖掘绝对条件概率建立三支关注,研究三支决策与三支关注的双量化集成.提取相对条件概率与绝对条件概率,分析2种度量的系统关系,得到异质性与互补性.利用绝对条件概率建立三支关注,与三支决策进行双量化集成,得到集成区域类型与基本语义(粒)体系.利用一个统计决策表案例进行说明.三支关注依托绝对条件概率成为新型三支模式,与三支决策的双量化集成呈现系统性与应用性.
2017 Vol. 30 (5): 394-402 [
摘要
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403
联合主题模型的标签聚类方法
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胡学钢,李慧宗,潘剑寒,何伟,杨恒宇
提升标签聚类的质量是识别标签语义的一个关键问题.文中提出基于资源的联合主题模型标签聚类方法.利用资源的引用关系,采用随机游走的方法获取资源的权威度分数,以此设置“资源-标签”和“资源-词”这2个二元关系的权重.在此基础上,构建基于资源加权的词与标签的联合潜在狄利克雷分布(LDA)模型,通过迭代学习,获取标签的潜在主题,并根据主题最大隶属度聚类标签.实验表明,相比其它基于资源的标签聚类方法,文中方法能获取更好的聚类效果.
2017 Vol. 30 (5): 403-415 [
摘要
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416
基于邻域量化容差关系粗糙集模型的特征选择算法
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姚晟,徐风,赵鹏,汪杰,陈菊
数值型不完备信息系统的特征选择方法大多是以容差关系为基础,但是这种处理方式存在数据相似性刻画过于宽松的缺陷.文中提出邻域量化容差关系的粗糙集模型,在该模型的基础上定义邻域量化容差条件熵,分析相关性质,根据邻域量化容差条件熵的单调性构造相应的特征选择算法.实验表明,文中算法在特征选择结果、运行时间和分类精度方面具有优越性.
2017 Vol. 30 (5): 416-428 [
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429
基于对称不确定性和SVM递归特征消除的信息基因选择方法
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叶明全,高凌云,伍长荣,万春圆
基因表达谱中存在大量与肿瘤分类无关的基因,严重降低肿瘤诊断的准确率.基因表达谱还存在高维小样本、噪声大等问题,增加肿瘤诊断的难度.为了获取基因数量较少且分类能力较强的信息基因子集,文中提出基于对称不确定性(SU)和支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的信息基因选择方法.首先利用SU评估基因和类标签之间的相关性,根据SU定义近似马尔科夫毯,快速消除大量无关和冗余基因.然后利用SVM-RFE进一步剔除冗余基因,获取有效的信息基因子集.实验表明,文中方法可以在选取维数较少或相等的信息基因子集情况下获取较高的肿瘤分类性能.
2017 Vol. 30 (5): 429-438 [
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研究与应用
439
核密度估计的聚类算法
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朱杰,陈黎飞
相似性度量是聚类分析的重要基础,如何有效衡量类属型符号间的相似性是相似性度量的一个难点.文中根据离散符号的核概率密度衡量符号间的相似性,与传统的简单符号匹配及符号频度估计方法不同,该相似性度量在核函数带宽的作用下,不再依赖同一属性上符号间独立性假设.随后建立类属型数据的贝叶斯聚类模型,定义基于似然的类属型对象-簇间相似性度量,给出基于模型的聚类算法.采用留一估计和最大似然估计,提出3种求解方法在聚类过程中动态确定最优的核带宽.实验表明,相比使用特征加权或简单匹配距离的聚类算法,文中算法可以获得更高的聚类精度,估计的核函数带宽在重要特征识别等应用中具有实际意义.
2017 Vol. 30 (5): 439-447 [
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448
多层次深度网络融合人脸识别算法
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胡正平,何薇,王蒙,孙哲
深度学习模型可以获得更具有鉴别力的人脸特征,提高人脸识别性能.因此,文中结合深度学习思想,提出多层次深度网络融合特征提取模型.在深度子空间基础上,采用“卷积-池化”网络结构,在降低特征维度的同时保留图像纹理信息,并且获得局部转换鲁棒性.同时,利用人脸标定算法获得人脸特征点,并以此划分人脸区域为5个局部人脸块.基于多层次分类策略,利用全局人脸训练全局网络,完成测试样本预分类.利用局部人脸块训练局部网络,在候选类别中完成最终分类.实验表明,结合局部特征与全局特征的模型可以取得较好的识别率,对光照、表情、姿态,遮挡等影响因素具有较好的鲁棒性,并且加入池化层及两步判别的算法可以有效提高识别率.
2017 Vol. 30 (5): 448-455 [
摘要
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456
基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法
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梁久祯,顾程熙,常兴治
针对含有周期变化图案的纺织品瑕疵检测,提出基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法.首先确定图案的周期模板大小,然后利用等价类划分方法,针对按照周期大小分块的图像进行区块间的聚类,完成瑕疵区块的定位.将区块之间的相似关系转化为等价关系,并提出阈值分割策略.在此基础上,加入基于邻域信息的瑕疵检测方法完成检测流程.实验表明,文中方法明显提高检测效率,同时检测过程简便,容易实现.
2017 Vol. 30 (5): 456-464 [
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465
基于卷积神经网络和关键词策略的实体关系抽取方法
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王林玉,王莉,郑婷一
针对传统的实体关系抽取方法在定义特征过程中费时且容易造成错误传播,及现有深度学习方法依靠单一词向量学习特征的不足,文中提出基于卷积神经网络和关键词策略的实体关系抽取方法.在原始词向量的基础上,通过基于句子级的关键词抽取算法(TP-ISP)获得类别关键词特征.类别关键词的加入提高类别区分度,同时弥补网络自动学习特征的不足.在网络训练阶段,采用分段最大池化策略,减少传统最大池化策略的信息丢失.实验表明,文中方法有利于提升实体关系抽取结果.
2017 Vol. 30 (5): 465-472 [
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473
路径张量分解的知识图谱推理算法
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吴运兵,朱丹红,廖祥文,张栋,林开标
现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对间的关系路径.然后对实体对间的关系路径进行张量分解,并在优化更新过程中采用交替最小二乘法.实验表明,在路径问题回答任务和实体链接预测任务中,PRESCAL可以取得较好的预测准确率.
2017 Vol. 30 (5): 473-480 [
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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