模式识别与人工智能

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基于滚动窗法最小二乘支持向量机的稳健预测模型^*

赵永平，孙健国

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 1-5.

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在推导加权最小二乘支持向量机数学模型的基础上,基于启发式学习算法并结合滚动窗的思想,提出基于滚动窗法最小二乘支持向量机的稳健预测模型.为了缩短模型的预测运行时间,将启发式算法进行改进后,采用迭代求逆方法,在不丧失预测精度的基础上,很大程度地缩短预测时间.最后通过仿真实例验证这个模型可以成功抑制奇异点,实现稳健预测并取得良好效果.

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一种基于投影和树的闭合频繁模式算法^*

杨传耀，张成洪，胡运发

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 6-11.

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提出一种基于投影和树的闭合频繁模式挖掘的算法.此算法利用一种数据结构:投影和树,把事务投影到这棵前缀树上,它除了可以从空间上紧凑地存放频繁模式外,还建立了层的概念,挖掘时充分利用已有的计算结果,不重复计算.另外挖掘时,算法只对投影和树进行一次遍历,不需要进行耗时的I/O操作,也不需要递归地建立条件FP树而消耗大量的CPU计算资源.实验结果表明在稠密集上,其效率较高.

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对文本分类评测方法稳定性的研究^*

龚笔宏，彭波

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 12-17.

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文本分类算法一般采用宏平均精度、宏平均召回率以及宏平均F₁值作为评价指标,然而同一个分类器在不同数据集上所得的评测数值往往存在很大差异,使得评测数值只在特定的数据集上有价值,而在其他数据集上没有意义.为了解决这个问题,本文提出3个因素来刻画数据集对分类结果的影响,并利用这3个因素构造一种评测指标newmacroF₁.这一评测指标将数据集的因素从评测过程中独立出来,使得newmacroF₁表示的仅仅是分类算法本身.实验结果表明使用该评测指标同一分类器在不同的数据集上波动较小.通过分类器在1个数据集上的表现,可以近似计算得到该分类器在另一个数据集上的分类质量.

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带RVM的描述逻辑εL混合循环术语集的语义及推理^*

蒋运承，王驹，周生明，汤庸

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 18-27.

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分析描述逻辑循环术语集的研究现状和存在的问题, 在F.Baader和S.Brandt的基础上进一步研究带RVM的描述逻辑εL混合循环术语集的语义及推理问题. 给出带RVM的εL混合循环术语集的语法和语义. 针对带RVM的εL混合循环术语集包含推理的需要, 提出TBox完全的概念, 并重新定义描述图, 使用描述图之间的模拟关系和TBox完全给出最大不动点语义和描述语义下带RVM的εL混合循环术语集的概念包含推理算法, 证明推理算法的正确性, 并证明推理算法是多项式时间复杂的.

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基于GMM多维概率输出的SVM话者确认^*

刘明辉，戴蓓,解焱陆

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 28-33.

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提出一种结合统计模型与区分性模型优点的说话人确认方法:基于GMM多维概率输出的SVM话者模型的说话人确认.以目标说话人的GMM模型对一条语音的不同特征分量的概率输出作为特征参数,建立目标说话人的SVM模型.在NIST’05 8conv4w1conv4w数据库上的实验表明该方法的有效性.

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一种基于模糊度的聚类有效性函数^*

陈舵，李雪，崔杜武，费蓉

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 34-41.

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根据模糊集理论,结合模糊C均值聚类算法的约束条件,提出聚类模糊集概念,定义聚类模糊度.通过深入分析聚类模糊集的模糊度和贴近度在聚类评价中的作用,设计出一种模糊聚类有效性函数,并给出应用该函数实现模糊C均值聚类有效性判定的具体步骤. 实验结果表明,本文提出的聚类有效性函数是合理的.

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加权熵最大优化分带分析方法及在模式分类中的应用

鲍明，管鲁阳，李晓东，田静

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 42-48.

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针对信号分带优化的问题,提出功率谱加权熵最大分带分析方法.该方法在限定分带数目的条件下,以加权熵最大为优化标准,获得信号在频域的信息量最大的分带边界.在此基础上,建立功率谱加权熵最大分析模型,同时给出其实现算法.进而,依据功率谱加权熵最大的原则,提出功率谱加权熵最大分带倒谱系数分类特征,设计以线性分类距离为优化标准的权系数学习算法.并在地面目标识别的应用中取得较好效果.

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构造型神经网络综述^*

王伦文，张铃

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 49-55.

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构造型神经网络是一种能够处理大规模数据的新型神经网络模型,近年来得到深入研究和广泛应用.本文着重介绍构造型神经网络的基本原理,分析和比较其性能以及目前研究状态.进而分析该网络具备诸多优越性能的原因,讨论下一步研究方向,分析其应用价值.

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一种基于模糊自动机的目标识别方法^*

吴青娥，王拓，刘卫亮，黄永宣，李济生，舒兰

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 56-61.

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为更好地识别目标,提出一种基于模糊自动机的目标识别系统.该系统先对图像进行处理,然后对目标识别.系统包括图像预处理、特征提取、目标匹配和实验4个部分.与现有的其它方法相比,本文方法利用目标图像的全局特征和局部特征,并运用模糊自动机进行目标识别.仿真结果表明,基于模糊自动机的目标识别效果比现有其它识别方法的识别效果要好,其正确识别率高达94.59%.

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一种基于仿生识别的脱机手写体汉字识别方法

王建平，李帷韬，王金玲，王熹徽，程羽

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 62-71.

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运用仿生模式识别方法构建提取基本笔段的神经元序列覆盖手写体汉字图像,分析笔段神经元间的拓扑性质,将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的6种汉字笔划类型组成的几何图形.模仿人类汉字形码输入法,统计具有冗余容错形状的笔划神经元类型、数量、位置、相合和相交点数量,建立手写体汉字特征知识的数据结构表.对SCUTIRAC手写体汉字库中手写体汉字识别进行仿真实验,结果证明本文方法具有较强的“认知”手写体汉字的能力.

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自适应多克隆聚类算法及收敛性分析^*

马力，焦李成，白琳，陈长国

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 72-81.

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基于生物体免疫和克隆基本原理,提出一种自适应多克隆聚类算法.其核心思想是将多种人工免疫系统算子用于聚类过程,并以亲和度函数为依据自动调整聚类类别.算法引入重组算子来增加抗体种群中个体的多样性以扩大解的搜索范围,避免算法早熟现象.引入非一致变异算子增强局部求解的自适应性、优化局部求解性能,加快算法收敛速度.另外,还利用Markov链证明算法的收敛性.数据仿真实验结果表明该聚类算法能实现合理有效的聚类.

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一种基于图像上下文信息的无监督彩色图像分割算法

郭雷，侯一民，伦向敏

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 82-87.

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提出一种基于图像上下文信息的彩色图像无监督分割算法.根据传统马尔可夫随机场(MRF)势函数的定义,引入图像邻域内每两像素间亮度欧氏距离及空间位置信息,完善传统马尔可夫随机场模型中的势函数.将分割问题转化为最大后验问题并运用迭代条件模型求解.运用K均值算法在设定的分类数范围内初始化分割,运用最小消息长度准则选择最佳分类数,实现无监督分割.实验中,将合成图像及真实图像用于分割过程并与其它算法比较,证明本文算法更具优势.

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基于合作型协同进化的RBFNN分类算法^*

田津，李敏强，陈富赞

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 88-97.

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针对传统优化方法提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力存在的问题,提出一种基于合作型协同进化群体并行搜索的CORBFNN学习算法.该算法首先利用K均值算法对最近邻方法确定的网络初始隐节点聚类,然后以聚类后的隐节点群作为子种群进行协同进化操作,最终获得网络的最优结构.算法采用包含整个网络隐节点结构和控制向量的矩阵式混合编码方式,隐层和输出层之间的连接权值由伪逆法确定.在UCI的8个数据集上进行的仿真实验结果验证该算法的有效性和可行性.

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一种基于PSO的分层策略搜索算法^*

彭志平，李绍平

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 98-103.

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针对分层策略梯度强化学习算法(HPGRL)易陷入局部最优点等问题,提出一种分层策略搜索算法(PSOHPS).首先由设计者按照经典分层强化学习MAXQ方法的思想构建子任务分层结构,通过与环境的直接交互,PSOHPS利用具有较强全局搜索能力的粒子群对各复合子任务中的参数化策略进行进化,以获得优化的动作策略.最后以协商僵局消解的实验验证PSOHPS是有效的,其性能明显优于HPGRL.

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基于线性预测残差倒谱的基音周期检测

金学成，汪增福

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 104-110.

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提出一种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法.该算法对语音信号的线性预测残差信号做倒谱变换,将其作为基音检测特征.并综合残差倒谱峰、短时能量和短时过零率三种特征,构造一个清浊音判决函数,简化清浊音判决过程,提高判决精度.在基音周期检测过程中,根据基音连续原则,提出峰值重定位方法,有效降低基音倍频和半频的错误率.对比实验表明,本文算法的性能不仅较之传统的倒谱方法有明显改善,同时也优于目前效果较好的YIN算法和多尺度小波算法.

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基于边界样本协调的多智能体合作学习

韩伟

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 111-115.

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针对Q学习状态空间非常大,导致收敛速度非常慢的问题,给出一种基于边界样本协调的多智能体在线合作学习方法,使得智能体在特定的子空间上进行特化并通过边界状态上的开关函数相互协调,从而能够较快地学习到局部最优.仿真实验表明该方法能够取得比全局学习更好的在线学习性能.

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基于进化算法的图形数据模式发现

常新功，李敏强，寇纪淞

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 116-121.

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针对当前主流的图形数据挖掘算法常采用的贪婪式查找带来的易陷入局部最优这一问题,将进化算法引入图形数据挖掘,以增强算法的全局查找能力.定义基于图形数据的交叉和变异算子.考虑到进化算法局部搜索能力弱的特点,在变异算子的设计中融入爬山算法的思想,以进一步提高解的质量.另外还改进原算法针对某一特定子结构的实例收集方法.实验表明,以上措施增强系统对假设空间的查找能力,提高解的质量.

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基于模糊模型最优化规则的脱机签名鉴定研究^*

田伟，乔谊正，马志强

模式识别与人工智能. 2008, 21(1): 122-128.

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提出一种基于多模糊规则的脱机签名模糊鉴定系统.该系统提取签名的静态特征和伪动态特征以弥补书写过程中丢失的动态信息,并采用模糊集合表征所提取特征的不确定性,同时利用隶属度函数构建新的权重系数,反映不同模糊规则对鉴定结果的重要程度.另外,为减少整个模糊鉴定系统的复杂性,提出采用K交叉验证方法对模糊规则数目的选择进行最优化.实验采用中、英文两种签名数据库分别得到9.52%和12.67%的平均错误率,验证了该系统的有效性.

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2008年, 第21卷, 第1期　刊出日期：2008-02-01

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