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2018年 31卷 7期 刊出日期 2018-07-25 论文与报告 研究与应用   论文与报告 581 决策形式背景上区间集概念格的属性约简 马建敏, 胡玲玲 将区间集思想引入决策形式背景,研究决策形式背景上的区间集概念格及其属性约简方法.首先在决策形式背景上建立条件区间集概念格和决策区间集概念格,引入这两个区间集概念格之间的加细,给出协调决策形式背景上的区间集协调集及约简的定义,讨论区间集协调集的判定方法.通过在决策形式背景上定义可辨识区间集属性矩阵,给出寻找决策形式背景上区间集约简的方法. 2018 Vol. 31 (7): 581-590 [摘要] ( 517 ) [HTML 1KB] [PDF 733KB] ( 596 ) 591 基于层次Gamma混合模型的高分辨率SAR影像分割方法 石雪, 李玉, 赵泉华 为了准确地对高分辨率合成孔径雷达(SAR)影像内像素强度统计分布建模并得到高精度的分割结果,提出基于层次Gamma混合模型(HGaMM)的高分辨率SAR影像分割方法.HGaMM由多个Gamma混合模型构成,用于对非对称、重尾和多峰等复杂的像素强度统计分布建模.为了减少影像噪声对分割的影响,采用马尔科夫随机场建模像素标号场,将像素邻域位置关系引入HGaMM.根据贝叶斯理论,利用后验分布构建影像分割模型.马尔科夫链蒙特卡罗算法用于模拟影像分割模型.在模拟和真实SAR影像上的分割实验表明,文中方法可得到较高精度的分割结果. 2018 Vol. 31 (7): 591-601 [摘要] ( 433 ) [HTML 1KB] [PDF 2482KB] ( 385 ) 602 低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法 薛杉, 朱虹, 王婧, 史静 针对监控视频下低分辨率人脸识别中存在的特征表示能力不强及判别开集人脸图像身份不够准确的问题,文中提出低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法.采用视觉几何组(VGG)提取人脸图像特征,依据特征的相似度获得高、低分辨率图像的映射关系.对已标记样本和未标记样本进行迭代标签传播,在每次迭代过程中,通过统计每个类别的置信度直方图,估计识别精确率逼近100%的自适应置信度阈值.根据阈值将确认的未标记样本更新至已标记样本集,提高算法召回率.在公共数据集上的实验表明,文中算法在精确率逼近100%的基础上,召回率取得较高值. 2018 Vol. 31 (7): 602-611 [摘要] ( 589 ) [HTML 1KB] [PDF 1258KB] ( 380 ) 612 基于子空间和直方图的多记忆自适应相关滤波目标跟踪算法 冯棐, 吴小俊, 徐天阳 为了增强相关滤波算法(CF)在目标遮挡或背景干扰情况下跟踪的鲁棒性,提出基于子空间和直方图的多记忆自适应相关滤波目标跟踪算法.首先,针对CF使用的模板单一无法应对不同时期相邻帧目标表现的差异,提出利用随机更新策略学习多个目标模板,应对不同时期的目标变化.然后,针对不同的更新模板得到多个候选目标,利用子空间学习上一帧的表示系数,综合判断候选目标的准确性.同时,因为CF与子空间表示均利用模板判断跟踪结果,对背景杂乱等情况判断容易造成偏差,所以引入颜色直方图,利用统计特征作为独立的判断依据,增强算法对候选目标判断结果的准确性.在标准视频集上的实验表明,文中算法具备一定的抗遮挡及抗背景干扰能力. 2018 Vol. 31 (7): 612-624 [摘要] ( 401 ) [HTML 1KB] [PDF 3763KB] ( 431 ) 625 自适应调节学习率和样本训练方式的场景分类 储珺, 苏亚伟, 王璐 在基于卷积神经网络的场景分类方法中,当训练数据较少时,由于网络训练次数较多、收敛性较差等原因,容易造成过拟合.为了消除此影响,在卷积神经网络的框架下,文中提出可以自适应调节网络学习率和样本训练方式的场景分类算法.根据网络训练中误差函数的变化自适应调节学习率,当误差函数变化较小时,保持批次的学习率不变,当误差函数变化加大时,学习率的变化与误差函数的改变成反比.同时根据网络输出结果改变实验样本的训练方式,着重训练分类不准确的图像.在Scene-15、Cifar-10场景数据集上的实验表明,文中算法改善神经网络的收敛性,有效提高分类精度,特别是对于室内场景等特征复杂场景的分类精度. 2018 Vol. 31 (7): 625-633 [摘要] ( 465 ) [HTML 1KB] [PDF 1167KB] ( 327 ) 研究与应用 634 基于向量表示和标签传播的半监督短文本数据流分类算法 王海燕, 胡学钢, 李培培 社交网络平台产生海量的短文本数据流,具有快速、海量、概念漂移、文本长度短小、类标签大量缺失等特点.为此,文中提出基于向量表示和标签传播的半监督短文本数据流分类算法,可对仅含少量有标记数据的数据集进行有效分类.同时,为了适应概念漂移,提出基于聚类簇的概念漂移检测算法.在实际短文本数据流上的实验表明,相比半监督分类算法和半监督数据流分类算法,文中算法不仅提高分类精度和宏平均,还能快速适应数据流中的概念漂移. 2018 Vol. 31 (7): 634-642 [摘要] ( 433 ) [HTML 1KB] [PDF 1801KB] ( 366 ) 643 模型决策树:一种决策树加速算法 尹儒, 门昌骞, 王文剑, 刘澍泽 决策树算法采用递归方法构建,训练效率较低,过度分类的决策树可能产生过拟合现象.因此,文中提出模型决策树算法.首先在训练数据集上采用基尼指数递归生成一棵不完全决策树,然后使用一个简单分类模型对其中的非纯伪叶结点(非叶结点且结点包含的样本不属于同一类)进行分类,生成最终的决策树.相比原始的决策树算法,这样产生的模型决策树能在算法精度不损失或损失很小的情况下,提高决策树的训练效率.在标准数据集上的实验表明,文中提出的模型决策树在速度上明显优于决策树算法,具备一定的抗过拟合能力. 2018 Vol. 31 (7): 643-652 [摘要] ( 596 ) [HTML 1KB] [PDF 869KB] ( 380 ) 653 基于函数型数据时间序列建模的单传感器日常行为识别 苏本跃, 郑丹丹, 盛敏 在基于惯性传感器的人体行为识别中,传统算法常忽略行为的周期性与时序性,对提取特征的滑动窗口大小也有相应要求.文中基于单个腰部传感器分析人体日常行为,提出面向周期行为的函数型数据分析方法和隐马尔可夫模型结合的行为识别算法.首先,使用函数型数据分析方法,拟合周期性日常行为的动作捕捉数据,提取拟合后的单个周期数据.然后基于此周期时间序列数据建立描述各个日常行为过程的隐马尔可夫模型.最后,使用最大似然估计判别行为,得到识别结果.该算法通过单个腰部传感器即可快速有效地识别8种日常行为,在基于用户依赖策略和用户独立策略时识别率较高. 2018 Vol. 31 (7): 653-661 [摘要] ( 464 ) [HTML 1KB] [PDF 830KB] ( 312 ) 662 基于解码多候选结果的半监督数据挑选的语音识别 王兮楼, 郭武, 解传栋 基于资源稀少情况下的语音识别,提出针对大量无标注数据的半监督学习的挑选策略,应用到声学模型和语言模型建模.采用少量数据训练种子模型后,解码无标注数据.首先在解码的最佳候选结果中采用置信度与困惑度结合的方法挑选高可信的语句训练声学模型及语言模型.进一步对解码得到的格进行转化,得到多候选文本,用于语言模型训练.在日语识别任务上,相比基于置信度挑选数据的方法,文中方法在识别率上具有较大提升. 2018 Vol. 31 (7): 662-667 [摘要] ( 386 ) [HTML 1KB] [PDF 628KB] ( 402 ) 668 基于MPI的并行多目标粒子群算法 耿文静, 董红斌, 丁蕊 为了进一步提高速度受限的多目标粒子群算法(SMPSO)求解多目标优化问题的效率和精度,文中提出基于消息传递接口(MPI)的并行化SMPSO算法(M-SMPSO).采用主从模式的MPI并行程序设计模式,将整个种群分成几个子种群,各子种群分别执行独立进化计算,提高算法效率.此外,为了均衡考虑算法的分布性与收敛性,提出自适应的全局最优解选择策略.使用标准测试函数验证算法性能,实验表明,相比其它多目标算法,文中算法能获得更高的加速比,更快收敛到多目标优化问题的Pareto前沿. 2018 Vol. 31 (7): 668-676 [摘要] ( 706 ) [HTML 1KB] [PDF 915KB] ( 305 )

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