模式识别与人工智能

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Rough逻辑公式的语义分析及基于语义分析推理的研究^*

闫林，王全蕊，刘延

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 433-438.

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在粗糙集理论的近似空间M=(U,R)中展开讨论,其目的是要把Pawlak粗糙逻辑中的公式进行推广,将其所涉及的论域从与U有关扩展到n个U的笛卡尔积Uⁿ之上,并对这些推广的n元公式进行研究.讨论以Pawlak粗糙逻辑中的5种逻辑值为基础,并在n元公式上对此进行推广定义.针对这些关于n元公式的粗糙逻辑值,从语义出发,研究n元公式之间的逻辑推理关系.其结果是经典逻辑中的一些逻辑推理的结论对于某些粗糙逻辑值仍然成立,但自然也增添新的性质.

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动态模糊Q学习算法及嵌入式平台的实时实现^*

卢永奎，许旻，李永新，杜华生，吴月华，杨杰

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 439-444.

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介绍一种新的在线自适应的动态模糊Q强化学习算法.系统根据从环境中得到的反馈评估已进行的决策,给予奖励和惩罚,更新系统的Q值,在线自动调整模糊控制的结构与参数.根据系统当前的环境状态以及模糊控制强化学习的Q值来决定当前规则的动作输出,并由模糊推理产生连续输出的动作.扩展贪心搜索策略,确保控制规则的各个输出动作在学习初期都被搜索过,避免陷入局部最优解.将有效跟踪算法和后设学习规则相结合,有效提高系统学习速率.在嵌入式平台中实时控制的实现以及和相关研究结论的对比验证该算法的优越性.

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一种基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习算法^*

胡学钢，胡春玲

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 445-449.

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贝叶斯网络是不确定性环境下知识表示和推理的有效工具之一.现有的贝叶斯网络结构学习算法不同程度地存在学习效率偏低的问题,为此,本文提出一种高效而且可靠的贝叶斯网络结构学习算法ISOR.首先使用最大生成树算法和启发式切割集搜索算法以确定网络中所有可能的边,然后结合碰撞识别方法和启发式打分搜索方法识别出所有边的方向,最后进行冗余边检验.与当前基于依赖分析的其它算法相比,该算法有效降低条件独立性检验的次数和阶数.算法分析和应用于Alarm网络的实验结果均表明,算法ISOR具有良好的性能.

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具有扰动的非线性系统高阶迭代学习控制

李宏胜

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 450-454.

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迭代学习控制(ILC)利用系统的重复性不断改进控制性能.本文讨论一类具有扰动的非线性、时变系统高阶迭代学习控制算法及其迭代学习收敛的充分条件,并与D型迭代学习算法相比,讨论典型PD高阶ILC算法的收敛速度.仿真结果证实高阶ILC算法具有更快的收敛速度,并且当系统满足收敛条件、不确定项及输出扰动项有界时迭代学习收敛.

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基于Gabor特征和增强Fisher模型的目标检测和识别

何毅，杨新

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 455-461.

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研究基于Gabor特征和增强Fisher线性判别模型(EFM)的目标检测和识别问题.用Gabor滤波器族对样本和场景图像进行分解,得到高维特征向量.然后利用主成分分析(PCA)将高维特征向量变换到低维空间,根据新的特征幅值检测场景图像中可能存在的车辆目标,并对检测到的目标用EFM进行特征分析后,与样本训练得到的特征进行相似性分类.实验证明本文算法在降低特征维数的同时,仍能较好地识别车辆目标.本文还对车辆个数和位置确定等问题也提出解决方法,并用实验对算法进行验证.

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一种协同模式识别不变性算法^*

邵静，高隽，徐小红

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 462-468.

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提出一种协同模式识别的不变性算法.利用协同模式识别的有势动力学理论,求取测试样本的仿射变换参数.通过原型模式对测试样本的自适应或原型模式对测试样本的同化,由序参量动力学演化过程得到正确的识别模式.此算法避免利用傅立叶等方法进行变换域的处理,而且更符合人的认知过程.仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性.

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扩展的树增强朴素贝叶斯分类器^*

李旭升，郭耀煌

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 469-474.

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树增强朴素贝叶斯分类器继承了朴素贝叶斯分类器计算简单和鲁棒性的特点,同时分类性能常常优于朴素贝叶斯分类器,然而在有连续变量的情况下要求必须进行预离散化.为了更好地表达数据的分布,减少信息损失,有必要考虑混合数据的情况.本文推导混合数据的极大似然函数,提出扩展的树增强朴素贝叶斯分类器,突破必须对连续变量进行预离散化的限制,能够在树增强朴素贝叶斯分类器的框架内处理混合变量的情况.实验测试证明其具有良好的分类精度.

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Pareto档案多目标粒子群优化

雷德明，吴智铭

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 475-480.

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设计Pareto档案多目标粒子群优化(PAMOPSO).该算法利用改进的强度Pareto进化算法2 (SPEA2)对外部档案进行维护.并在维护过程中,为每个粒子从档案中选取合适的全局最好位置,将档案维护和全局最好位置选取结合在一起. 将该算法应用于5个测试实例并与3种多目标优化算法比较,计算结果表明该算法性能良好.

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Vague集模糊熵的构造方法研究

朱六兵，杨斌，陈纪东

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 481-484.

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对现有Vague集模糊熵构造方法的缺陷以及Vague集模糊度的基本性质进行分析.在此分析基础上,给出一种新的Vague集模糊熵的构造方法和一种Vague集概率模糊熵的构造方法.并将普通集、Fuzzy集统一表示为Vague集.

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基于依赖分析的马尔科夫网络分类器学习与优化^*

王双成，刘喜华，唐海燕

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 485-490.

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对可分解概率模式在0-1损失下证明马尔科夫网络分类器是最优分类器. 针对目前建立马尔科夫网络分类器结构效率和可靠性低的问题, 基于变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析思想进行马尔科夫网络分类器结构学习来避免这些问题. 并通过去除不相关和冗余属性变量的方法实现对马尔科夫网络分类器的优化,以提高抗噪声能力和预测能力.分别使用模拟和真实数据进行分类器分类准确性比较实验, 实验结果显示优化后的马尔科夫网络分类器具有良好的分类准确性.

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欧洲文字识别方法研究

王恺，史广顺，王庆人

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 491-496.

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其它欧洲文字识别系统与英文OCR系统的主要差异在于字符集.因此,在当前英文OCR系统已经非常成熟的情况下,欧洲文字识别系统构造的关键在于欧洲文字识别.本文将欧洲文字的字符集分为两部分:英文字符和特殊字符.如何避免英文字符和特殊字符之间的混识以及如何提高特殊字符的识别率是本文的主要贡献.实验结果表明,本文提出的解决方案是行之有效的,系统识别率明显高于以往的欧洲文字识别系统.另外,本文提出的一些思想可以推广到任何相似符号的区分上.

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一种特征矩阵的相似性度量方法及其在图像检索中的应用^*

刘跃虎，王飞，刘晓东，袁泽剑

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 497-502.

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提出一种基于DP匹配的特征矩阵相似性度量方法.首先,在对象矩阵与样本矩阵的行向量之间采用一维DP匹配方法,产生一个相似行向量来替代对象矩阵.然后再用一维DP匹配计算相似行向量与样本矩阵的标准行向量之间的匹配距离.最后在匹配距离上定义两个特征矩阵的相似度.此方法本质上是将二维特征矩阵的匹配问题转化为两个一维向量的DP匹配,适用于解决二维对象的识别和检索问题.在图像检索系统平台中对本文给出的相似性度量方法进行验证,结果表明此方法是有效的.

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一种集成的小型文档图像透视变形校正方法

马懿超，戴汝为，王春恒

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 503-508.

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针对基于数码相机拍摄的小型文档图像,提出一种集成型的小型文档图像透视变形校正方法.利用小型文档本身面积小,文字数少,版面较复杂的特点,通过彩色图像分割提取小型文档的外边缘并结合小型文档内部的文字信息进行校正.实验表明,该方法能够有效地对小型文档图像进行快速准确的校正.

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结合统计模型和曲线演化的左心室MRI图像分割^*

周则明，陈强，王平安，夏德深

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 509-514.

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提出结合区域统计模型和图像梯度信息的MRI图像分割算法.由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象.基于图像梯度构造停止项的水平集方法难以分割此类图像.本文提出两阶段图像分割算法.首先结合先验知识和直方图,确定图像中像素的类别总数.用极大似然估计原理求出每一类的先验概率和概率分布参数,根据像素属于感兴趣区域(ROI)的后验概率构造水平集速度函数,通过曲线演化获取ROI的粗边界.然后再使用图像梯度构造速度函数对边界进行细化.实验结果表明,本文算法能够有效分割心脏MRI图像.

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一种基于任务分解的多知识库协同求解专家系统^*

宋良图，刘现平，毕金元，查金水

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 515-519.

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针对特定领域的知识特点、知识表示方法及采用的推理模型,提出一种基于产生式规则的多知识库专家系统.该系统改进传统专家系统的框架设计,根据求解问题的类别划分将知识库分解成相应的子知识库,再将子知识库的知识规则按知识表示的深度加以分解,建立反映专家经验知识的浅层知识库和原理性知识的深层知识库.系统采用主推理机和从推理机二级推理方式,不同的子知识库采用相应的从推理机.从而任务单一,搜索范围减小,能快速形成待检目标集.主从推理机制与正反向推理结合,提高系统的推理效率.运用该系统模型建造的农业领域专家系统实例,运行效率得到改善,速度显著提高.

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基于遗传算法与模型投影的三维物体匹配

张煜

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 520-525.

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基于遗传算法与模型投影的三维物体匹配,实际上是三维参考模型投影参数的搜索和优化过程.本文采用粗细层次结合的策略,即先基于模型外轮廓,再进行整体边缘匹配的方法,使模型参数在优化过程中迅速得到正确的初始值,提高遗传算法优化的效率.相似度评价函数采用34Chamfer距离变换,提出使用距离变换的标记图方法建立目标图像边缘点与其距离图的对应关系,降低噪点的影响,目标图像的特征也可以通过对应关系在匹配过程中被引用.实验结果显示本文方法在三维物体匹配中的有效性.

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基于水平集方法的航拍图片人工区域的分割检测

曹国，杨新

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 526-530.

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提出航拍图片中人工区域分割检测的一种新方法.该方法以基于分形误差特征以及经过离散余弦变换得到的纹理边界作为约束,同时引入一种基于简化MumfordShah模型的水平集算法,通过演化该模型推导出的偏微分方程,从而得到航拍图片中人工区域与非人工区域的最优划分.该方法避开基于分形误差方法中由于阈值设置不当而产生的较大误差.实验表明本文方法的有效性.

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基于最小词频阈值的文档特征选择^*

陈晓云，李荣陆，胡运发

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 531-537.

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为降低内容无关的特征词对文本分类系统的影响,在对与文本内容无关的特征词进行分析后发现:不相关特征词的词频普遍较低,利用最小词频阈值滤除低频特征可以明显降低无关特征的数量.为此,提出基于最小词频阈值的文档频评估函数.利用该函数选择特征可以有效减少与内容无关的噪声特征,改善分类质量.实验结果显示,几种基于最小词频阈值的文档频评估函数比基于普通文档频的评估函数的分类准确性有不同程度的改进,其中对互信息的改进最为显著,宏平均F₁值比词频方法提高40%,比普通文档频方法提高15%～30%.

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一种求解复杂约束优化问题的粒子动力学演化算法^*

李康顺，李元香，康立山，李邦河

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 538-545.

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根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量最小原理和熵增法则,构造一种能够高效求解带约束条件优化问题的动力学演化算法(CPDEA).并利用这种能量和熵的变化使整个粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义适应值函数,使得所有的个体都能够有机会参与杂交和变异,最终达到快速求出约束优化问题的所有全局最优解的目的.在数据实验中通过用该算法求解一些复杂的带约束条件的函数优化问题并得到较好的结果.同时实验还显示,该算法不仅能快速容易地求出复杂的带约束优化问题的所有全局最优解,而且还能避免求解问题的早熟现象.

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一种本体版本匹配的方法

赵思阳，朱赟，周学海，BrendanTierney

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 546-551.

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本体(ontology)版本间的单向匹配不能满足数据共享和重用的需求.本文介绍一种新的本体版本匹配方法.该方法可以对同一本体的两个版本同时进行正向和逆向匹配,将不同版本中的相似元素联系起来并相互转换,从而提高同一本体不同版本的数据源间的数据共享能力.文中详细描述本体版本双向匹配中的匹配元素、匹配关系和转换表达式,并以实例证明采用本文所述的双向匹配方法能有效提高数据共享的能力.

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大尺度遥感图像中港口目标快速识别

朱兵，李金宗，陈爱军

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 552-556.

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提出一种在大幅面灰度遥感卫星图像中快速识别港口目标的方法.通过对图像多分辨率处理,采用阈值方法进行海洋和陆地的分割,并在基于块的统计特征表示方法的基础上,建立快速分割中、小型港口候选区域方法,再根据港口的固有特征(半封闭区域)实现快速的港口目标识别.通过18幅大尺度图像对算法进行测试,测试结果显示算法能够在不到3s时间内识别一幅10000像素×10000像素图像中的港口,识别正确率为93.9%.

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基于改进SVM的叶元数目预测

王德吉，熊范纶，王儒敬，查世红

模式识别与人工智能. 2006, 19(4): 557-560.

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根据外界温度预测叶元数目在建立虚拟植物生长模型中有着重要意义.但是由于环境存在高噪声,不能通过简单的SVM或者最小二乘进行回归预测.本文从信息几何角度,构造具有数据依赖性的核函数,克服建模数据的高噪声、非线性,从而能准确预测叶元数目与温度函数关系.最后把模型应用于棉花生长模型的叶元预测,并和标准SVM、最小二乘进行比较.实验证明新模型在准确度上有较大提高.

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2006年, 第19卷, 第4期　刊出日期：2006-08-25

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