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2018年 31卷 11期 刊出日期 2018-11-25 论文与报告 研究与应用   论文与报告 965 基于密度聚类的增量动态社区发现算法 郭昆, 彭胜波, 陈羽中, 郭文忠 现实世界中社交网络中的节点和边随时间动态增加或消失,导致网络中的社区结构也随之发生变化,因此,文中提出基于密度聚类的增量动态社区发现算法.首先,基于改进后的DBSCAN生成初始时刻社区.然后,提出边变化率指标,并结合余弦相似度指标确定相邻时刻邻居发生变化的节点及其邻居节点的社区归属调整.在进行社区归属度计算时,不仅考虑节点直接邻居的影响,还考虑间接邻居的影响.最后,通过迭代更新模块度增益进行社区合并,以减少噪声社区的干扰.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,文中算法可以有效应对网络结构突变和增量计算累积误差带来的影响,具有较低的时间复杂度. 2018 Vol. 31 (11): 965-978 [摘要] ( 621 ) [HTML 1KB] [PDF 1075KB] ( 372 ) 979 基于高斯混合模型的分量对称正定矩阵模型 储莉, 吴小俊 高斯混合模型(GMM)可以利用多个高斯分量捕捉图像集的变化信息,是一种良好的图像集描述方法.结合分量对称正定矩阵表示方法(CSPD),文中提出基于GMM的CSPD模型(G-CSPD).模型将图像集分成大小相同的子图像集,使用GMM描述每个子图像集,最终得到一个G-CSPD矩阵,该矩阵中元素描述子图像集之间相似性.在3个图像集上的实验表明,G-CSPD是具有鉴别性的图像集描述方法. 2018 Vol. 31 (11): 979-985 [摘要] ( 393 ) [HTML 1KB] [PDF 637KB] ( 312 ) 986 基于乐观和悲观策略的犹豫模糊粗糙集方法 李建卓 已有的犹豫模糊粗糙集并未考虑多源信息处理的需要.为了解决这一问题,文中分别提出乐观多粒度犹豫模糊粗糙集模型和悲观多粒度犹豫模糊粗糙集模型,并详细分析这两种模型的理论性质.最后通过一个多源信息系统的实例对比分析乐观和悲观形式下的近似集. 2018 Vol. 31 (11): 986-996 [摘要] ( 504 ) [HTML 1KB] [PDF 570KB] ( 236 ) 997 主体结构保持的增强型图像风格传递方法 林星, 陈昭炯, 叶东毅 现有的图像风格传递方法在传递鲜明风格的同时目标图像的主体结构常会发生变形.为了改善此情况,在基于深度卷积神经网络风格传递方法的基础上设计损失函数.该函数在原有损失项的基础上,增加两个正则项.其一用于维持目标图像的主体结构,采用高斯拉普拉斯(LoG)算子提取的边缘信息构成表达主体结构的特征矩阵,正则项由结果图像和目标图像的特征差构成.其二考虑到深度特征偏重于刻画全局信息,而艺术风格与笔触、纹理走向、色彩的流动等局部方向性特征密切关联,设计另一个正则项用于增强方向性风格特征的描述,由Gabor滤波器提取的特征构成,同时避免主体结构的保持可能带来的风格传递的弱化效应.实验表明,相比其它同类算法,文中方法在传递鲜明风格时更好地保持目标图像的主体结构. 2018 Vol. 31 (11): 997-1007 [摘要] ( 323 ) [HTML 1KB] [PDF 7106KB] ( 340 ) 1008 基于多特征融合的云平台异常检测方法 张晶, 任永功 为了充分利用云平台不同子系统的多特征信息,进一步提升云平台异常检测精度,提出基于距离约束与解空间优化的多特征融合模型.在特征距离约束前提下,利用迭代法求解,使单一子系统训练误差之和最小,实现多特征自动融合并获得最优输出解,并引入高次幂系数避免模型退化.同时,该模型进一步拓展为增量模型,保证云平台数据实时计算.提出的特征融合模型可在降低高维特征信息间冗余的同时挖掘云平台多子系统互补、潜在知识,提升异常识别效果.基于开源框架OpenStack构建私有云平台,实时采集运行数据,验证提出异常检测模型的可行性,并对比现有方法获得更高的异常检测精度. 2018 Vol. 31 (11): 1008-1017 [摘要] ( 360 ) [HTML 1KB] [PDF 1379KB] ( 306 ) 研究与应用 1018 基于螺旋模型的仿人机器人步态参数优化算法 李晓雨, 王浩, 方宝富 步行运动是仿人机器人运动控制的关键环节之一.为了实现快速、稳定的步态,在协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)的基础上,文中提出仿人机器人螺旋模型算法.在步行优化过程中,将优化任务先划分为3个子任务,按照优化目标分别挑选参数加入相应优化组,同时构建CMA-ES优化器.根据不同的学习目标设计每个CMA-ES优化器,在前一优化组优化结果基础上结合新的需求进行螺旋迭代优化,最终达到既定的学习目标,获得最佳参数值.文中算法应用在HfutEngine仿真3D球队中,机器人的相关步态测试数据显示算法效果较佳. 2018 Vol. 31 (11): 1018-1027 [摘要] ( 325 ) [HTML 1KB] [PDF 1711KB] ( 303 ) 1028 结合深度学习与特征多尺度融合的微钙化簇检测 张新生, 王哲 为了准确识别X线图像中的微钙化簇以进行乳腺癌的辅助诊断与早期预防,结合细粒度级联增强网络(FCE-Net)与多尺度特征融合算法(MFF),提出微钙化簇目标检测方法.首先构建FCE-Net累加卷积模块层级权重,并增强多分支结构,得到细粒度卷积特征图.然后构建MFF候选检测网络,通过二倍上采样融合多尺度特征,得到目标置信度和区域坐标.最后在感兴趣区域池化层分类目标并调整边界框.在MIAS数据集上实验表明,结合FCE-Net与MFF可以提升微小目标的深层特征提取能力,同时增强目标分类与定位的准确度. 2018 Vol. 31 (11): 1028-1039 [摘要] ( 427 ) [HTML 1KB] [PDF 1066KB] ( 491 ) 1040 基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类图像分割 王小鹏, 张永芳, 王伟, 文昊天 快速广义模糊C均值聚类(FGFCM)在对高噪声图像进行聚类分割时,噪声容易导致聚类中心发生偏移,影响图像分割结果.为此,文中提出基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类算法,用于图像分割.首先根据非局部像素的噪声概率自适应确定参数平衡因子,更准确地反映图像包含的空间结构信息.然后利用该平衡因子有效结合FGFCM中的线性加权和滤波图像与原始图像的中值滤波图像,由于得到的自适应滤波图像根据图像中像素为噪声的概率自适应确定滤波程度,因此可以提高算法对噪声的动态抑制能力.实验表明,相比模糊C均值聚类和FGFCM,文中算法在对噪声含量较高的图像进行聚类分割时,可以得到更准确的结果. 2018 Vol. 31 (11): 1040-1046 [摘要] ( 609 ) [HTML 1KB] [PDF 829KB] ( 400 ) 1047 基于对抗生成网络的蒙特卡罗噪声去除算法 谢川, 王勇超, 林志洁, 郑秋岚, 钱飞, 赵磊 针对现有的蒙特卡罗噪声去除方法存在的高频细节丢失问题,文中提出基于对抗生成网络的蒙特卡罗噪声去除方法.设计对抗网络结构,包括全卷积网络的生成网络和深度卷积网络的判别网络,用于蒙特卡罗噪声的去除.除了加入包括图像像素颜色外的多维辅助特征作为网络输入以外,还采用包含平滑损失在内的新的损失函数和基于法向量方差和梯度大小相似度偏差的图像局部重要性采样技术用于网络训练.实验表明,文中方法在去除蒙特卡罗噪声时不仅可以取得不错的量化指标,而且还保留图像的高频细节特征. 2018 Vol. 31 (11): 1047-1060 [摘要] ( 631 ) [HTML 1KB] [PDF 3585KB] ( 538 )

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