当前基于稀疏表示的行人再识别都是通过松弛l₀正则项为l₁正则项以达到逼近l₀范数稀疏性的目的.在满足有限等距性质(RIP)条件下,l₁和l₀具有等价性,然而在具有杂乱背景、物体遮挡等众多干扰因素的行人再识别任务中,却很难满足RIP条件.因此,文中提出混合l₂/l_1/2范数的组稀疏表示方法,通过将gallery集中同一行人图像序列视为一组,利用l₂范数约束组内结构,l_1/2范数约束组间结构,对遮挡和杂乱背景等干扰因素具有更高的鲁棒性.为了进一步增强模型的判别性,引入人体结构约束,将行人图像划分为若干近邻块区域,针对每一区域分别构造适应性的混合l₂/l_1/2范数的组稀疏模型,最终融合全部稀疏模型得出再识别结果.在当前具有挑战性的2个多行人图像序列数据集PRID 2011和iLIDS-VID上的实验验证文中方法的有效性.

基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题.针对上述问题,文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法.首先,借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于用户信誉度的信任扩展方法,缓解信任数据的稀疏性问题.然后,基于社交同质化原理,利用信任用户对评分矩阵分解过程中的用户潜在因子向量进行扩展,解决评分数据的稀疏性和新用户的冷启动问题.同时,利用信任关系对目标优化函数进行规格化约束,提高评分预测的准确性.基于通用测试数据集Epinions的实验表明,文中方法在推荐性能方面具有明显改善,可以有效解决数据稀疏性问题和冷启动问题.

覆盖决策信息系统的属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一.文中讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的属性约简,针对覆盖决策信息系统的一类约简,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出约简的等价刻画.根据决策类的似然函数值定义覆盖的重要度和相对重要度,给出求解约简的算法,并以实例说明算法的有效性.

全粒度粗糙集是一种既能表示显式知识又能表示隐式知识的粗糙集模型, 能更好地表示人类认识的复杂性、多样性和不确定性.文中结合经典粗糙集理论,定义全粒度隶属度、全粒度粗糙度、概念的全粒度属性依赖度、决策系统的全粒度属性依赖度等不确定性指标,探究这些不确定性指标的性质,指出这些不确定指标与全粒度绝对约简、概念的全粒度属性约简、全粒度Pawlak约简的联系,有助于全粒度粗糙集的属性约简和实际应用.

定义q阶模糊集的数乘、算术、几何等基本运算,研究运算的性质.结合犹豫模糊集与q阶模糊集,提出q阶犹豫模糊集的概念,定义q阶犹豫模糊集的一些运算并研究基本性质,提出q阶犹豫模糊集的得分函数和精确函数,实现q阶犹豫模糊集的对比.基于q阶犹豫模糊集的基本运算法则,构建q阶犹豫模糊集的多属性群决策模型,并通过实例验证此决策模型的可行性和有效性.

覆盖最优划分思想是将子集间重叠区域样本通过覆盖的合并和分割,使原来有交集的覆盖划分为无交集的类误差最小.文中将覆盖的最优划分思想引入社团发现中,提出基于覆盖最优划分的社团发现算法(CDA_OPC),将社团发现问题转化为求给定覆盖的最优划分问题.首先利用节点间邻域重叠关系构造覆盖,然后运用覆盖的最优划分概念,通过覆盖子集的合并与分割达到对覆盖的最优逼近,最后计算社团间的相似度,将相似度最大的社团两两合并,在多层次合并后最终形成多粒度的社团结构.在真实网络上的实验表明,CDA_OPC可以有效划分社团.

短时公交客流预测是智能公交系统动态调度的基础.文中根据短时公交客流数据特性,提出基于弦理论的短时公交客流预测方法,模拟弦结构建立弦不变量客流预测模型(SI-PFPM),并采用遗传算法优化SI-PFPM中各参数.提出基于动态时间弯曲距离的仿射传播(AP)聚类算法,对短时公交客流时间序列进行聚类分析.利用SI-PFPM预测聚类子集数据,并分析预测残差,验证SI-PFPM可以预测短时公交客流的假设成立.最后将SI-PFPM的预测性能与现有方法进行对比分析,验证SI-PFPM对短时公交客流预测的有效性.

水下环境、光线衰减和拍摄方式造成水下图像具有不同色调、对比度和模糊度.基于图像成像模型的水下图像复原方法通常基于暗通道先验或最大像素先验,容易受到水下复杂环境的干扰而输出低质量的复原图像,因此文中提出基于背景光融合及水下暗通道先验和色彩平衡的水下图像增强方法.首先,提出多候选背景光融合方法,估计正确的背景光.然后,基于高质量水下图像统计得出水下暗通道先验,计算更准确的RGB分量传输地图.将复原图像从RGB颜色模型转换到CIE-Lab颜色模型,对L亮度分量和a、b色彩分量分别进行归一化拉伸和优化调整,进一步提高复原后水下图像的亮度和对比度.多种定性和定量分析说明文中方法增强的图像在对比度、亮度和颜色上的显示效果优于大部分现有的水下图像增强方法复原的图像.