模式识别与人工智能

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基于GAI多属性依赖的协商模型

王黎明，李琨

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 569-576.

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多属性之间的依赖关系增加协商Agent效用函数的复杂性,从而也增加多属性协商问题的复杂度.本文提出一种基于GAI多属性依赖的协商模型.该模型使用GAI分解将协商Agent的非线性效用函数表示为依赖属性子集的子效用之和.在协商过程中,协商双方采用不同的让步策略和提议策略来改变提议的内容.卖方Agent利用本文提出的GAI网合并算法将协商双方的GAI网合并,并利用生成的GAI树产生使社会福利评估值最大的提议.实验表明当买方Agent采用局部让步策略且卖方Agent采用全局让步策略时,协商双方能够在有限的协商步内达到接近Pareto最优的协商结局.

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基于扩充环境演算的虚拟组织建模与分析^*

蔡国永，高济，黄勇，赵岭忠

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 577-585.

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针对开放网络环境下,开发安全可靠的虚拟组织系统的分析建模与体系结构设计的复杂性问题,提出一种基于组织管理理论的环境演算设计分析方法,给出其语法和语义.以电子机构模型为例,建立它到所设计环境演算的映射规则,并以一个具体的案例,说明该方法的可用性.该演算文法特点是结合多主体组织管理理论的部门、角色、政策、演员等概念,因而更易于与其它系统高层领域概念分析模型建立关联,有利于系统概念模型到设计模型的平滑过渡.

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三维局部相似目标匹配的微分几何方法^*

郭克华，刘传才，杨静宇

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 586-591.

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提出一种基于高斯曲率和平均曲率的三维局部相似目标匹配方法.首先筛选出待匹配曲面上固有特征相似的点,形成点对集合.然后利用非对称三角形骨架来定位三维曲面,在点对集合中寻找相似三角形对,并导出其空间变换,构成三角形对集合.最后通过得分函数,求出三角形对集合中空间变换的最佳值,得出最佳匹配.实验表明,该方法对三维局部相似目标匹配具有较好的识别效率,针对不规则三维曲面,能够保证较好的匹配速度.

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自适应量子免疫克隆算法及其收敛性分析^*

吴秋逸，焦李成，李阳阳，邓晓政

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 592-597.

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分析量子免疫克隆算法的基本原理,在此基础上,设计一种具有自适应学习的改进策略.该算法采用量子观测熵来度量算法的进化程度,并根据熵的变化自适应调整相应参数.从理论上证明该算法的收敛性,并且通过实验,比较量子免疫克隆算法、简单免疫克隆算法、量子进化算法的函数优化效果.仿真实验表明该算法能提高计算效率和搜索能力.

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基于人脑情感注意回路的表情识别^*

王上飞，薛佳，王煦法

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 598-602.

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表情识别是自然人机交互中的重要环节之一.目前表情识别中的分类器主要采用机器学习的相关技术和方法,取得了一定的研究成果.而人脸表情识别被认为是人类视觉中独特的过程,因此本文提出采用模拟人脑认知情感结构的扩展神经网络方法进行表情识别,在隐层节点中体现基于注意的反馈控制.在Cohn Kanade表情数据库上进行实验验证,实验结果证明该算法的有效性.

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正交MFA和不相关MFA^*

于耀亮，张立明

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 603-608.

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近期提出的边际费希尔分析(MFA)取得比传统线性判别分析(LDA)更好的分类效果.本文在MFA可分性准则的基础上,提出在基向量上加正交和不相关的约束.给出求解本文方法的迭代算法,并进一步从理论上证明它们在可分性上比原始的MFA要好.随后,在ORL和Tale人脸库上的实验证明本文方法的有效性.

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粗糙RBF神经网络集成的模式识别方法

肖迪，胡寿松

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 609-614.

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提出一种定义属性重要度的方法,并根据属性的重要度测量元素之间的距离,以确定训练集的聚类情况.由于聚类的不确定性,提出利用粗糙集方法确定精确的下、上近似集合,用其聚类中心作为RBF神经网络的径向基中心,设计两个基函数中心不同的RBF神经网络.最后在经验风险最小化原则下,确定两个网络的每个输出值的置信度,得到神经网络集成的最终输出.网络的训练采用递推最小二乘方法,通过两个模式识别仿真实例验证该方法的有效性和正确性.

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一种改进的不相关空间算法及其在人脸识别中的应用^*

林玉娥，顾国昌，刘海波

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 615-620.

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不相关空间算法是一种基于Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但应用在人脸识别中将遇到小样本问题.本文提出一种改进的不相关空间算法,较有效地解决这一问题.其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散布矩阵奇异,并在理论上证明,在这个子空间中求解不相关鉴别矢量集等价于在原空间中求解不相关鉴别矢量集.另外根据散布矩阵的对称性,引入一种计算方法,进一步提高求解不相关鉴别矢量集的速度.最后,在人脸库上的实验结果验证该算法的有效性.

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多agent合作决策的agent可靠性研究^*

陈锋

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 621-626.

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多agent的合作决策可克服单个agent知识的不完备性,提高决策结果的可靠性.本文在基于证据理论的多agent合作决策机制的基础上,对合作决策过程的agent可靠性进行研究.基于证据理论,提出一种agent可靠性的表示方法.不仅描述单个agent的可靠性,同时也刻划agent群体的可靠性.agent适应度的引入,反映决策过程中agent可靠性的动态变化,实现合作决策时agent的优化选择,降低合成各agent决策结果时的计算复杂度.

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分层递阶的模糊商空间结构分析^*

张清华，王国胤，刘显全

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 627-634.

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主要讨论模糊等价关系在任意阈值的情况下对应的商空间,以及如何在不同阈值对应的商空间之间分层递阶构建归一化等腰距离函数,得到分层递阶的商空间结构,并讨论模糊等价关系的运算(交、并)与商空间的合成之间的关系.

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单训练样本人脸识别技术综述

王科俊，段胜利，冯伟兴

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 635-642.

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对近年来国内外出现的单样本人脸识别技术和方法进行简单介绍和系统分类,分析各种方法的优缺点.阐明单样本人脸识别技术所面临的挑战,并对未来单样本人脸识别技术的发展方向进行展望.

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需求驱动的服务Agent协作及其协商框架^*

汤健，郑丽伟，金芝

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 643-653.

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传统的面向服务计算模式通常是包含中央控制结点的集中控制结构,多Agent理论和技术提供了另一种角度看待服务计算.本文将Web看成一种主动服务实体,即服务Agent,服务计算模式演变为一种非集中式的、分布式结构.服务Agent主动发现需求并在需求吸引下聚集,通过功能本体和自动机制设计,得到需求解决方案.形成需求解决方案后,协作方案选择可以被归结为二部图上的0-1整数规划,这是一个NP完全问题.本文给出一种多Agent协商框架,服务请求方和各服务Agent通过有限次协商交互最终达成协议,该协议选定服务Agent解决需求的一种协作方案.通过模拟对协商框架进行验证.

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基于分形矩的印刷体藏文特征提取方法

刘真真，王茂基，李永忠，沈晔华

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 654-657.

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在分析现有的藏文字丁特征提取方法——图像投影法和方向线素法的基础上,运用分形矩理论,提出一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法.用该方法提取的特征有效反映藏文字丁的局部和全局特征,减少图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响.该方法在一定程度上克服藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点,并且解决由于特征向量维数较多造成的运算速度慢的问题.针对592个类别的印刷体藏文字丁样本的对比实验表明,本文方法的识别率较现有的特征提取方法平均增加了2.48%,证明此方法具有较好的特征提取性能.

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一种基于多区域侧影面积的步态识别方法^*

顾磊，吴慧中，肖亮

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 658-663.

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提出一种基于多区域侧影面积的步态识别方法.该方法将视频序列中检测出的步态侧影划分为5个子区域,提取每个子区域中的侧影面积并计算步态序列中面积的变化特征,从而构成描述步态序列的特征向量.实验表明该方法具有较好的识别性能,是一种有效的步态识别方法.

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基于偏微分方程和分水岭算法的图像分割^*

宁纪锋，吴成柯，姜光，杨蜀秦

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 664-669.

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提出一种基于偏微分方程构造、具有良好分水岭结构梯度幅值图像来改进分割性能的方法.首先,对原始图像进行边界检测,得到梯度幅值图像.利用1维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像作用、扩散边界信息和去除噪音,使其具有良好的分水岭结构.然后检测梯度图像的局部最小值点,通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点,使图像更有利于分水岭算法的分割.最后用分水岭算法分割处理后的图像.实验结果表明,该方法降低分水岭算法的过分割现象,为后续处理提供较为可靠的基础.

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贝叶斯网络的并行EM学习算法^*

俞奎，王浩，吴信东，姚宏亮

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 670-676.

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时间复杂性是基于EM框架的贝叶斯网络学习算法应用的一个瓶颈问题.本文首先提出一种并行的参数EM算法来学习具有缺省数据的贝叶斯网络参数, 实验表明该算法可有效降低参数学习的时间复杂性.进而将该算法应用到结构EM算法中,提出一种并行的结构EM算法(PL-SEM), PL-SEM算法并行地计算各个样本的期望充分因子和贝叶斯网络的参数,降低结构学习的时间复杂性.

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一种新的进化算法——种子优化算法^*

张晓明，王儒敬，宋良图

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 677-681.

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受自然界种子传播方式的启发,提出一种进化算法——种子优化算法.该算法通过模拟植物生存的自适应现象,逐代进化,寻找最优结果,解决复杂的优化计算问题.对该算法的全局寻优性能进行分析证明.通过典型优化问题的实例仿真实验,表明该算法具有较好的寻优性能.

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基于添加人工数据的高差异性聚类集体生成方法^*

罗会兰，孔繁胜，李一啸

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 682-688.

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集体差异性被认为是集成学习中的一个关键因素.在聚类集成的研究中,生成聚类集体的方法有许多种,但就专门致力于生成高差异性聚类集体的方法研究较少.基于此,本文提出生成高差异性聚类集体的方法CEAN和ICEAN,在算法中通过引入人工数据来增加聚类集体的差异性.用实验比较了CEAN和ICEAN与文献中出现的常用聚类集体生成方法,实验表明CEAN和ICEAN确实能增加生成集体的差异性,从而在相似平均集体成员准确度情况下使得聚类集成的效果更好.

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基于优势集聚类和支持向量机的图像检索^*

王曼，彭国华，叶正麟，赵丛，王树勋

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 689-694.

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提出一种基于改进优势集聚类的无监督学习图像检索方法.使用有记忆的SVM相关反馈将底层视觉特征和高层语义相结合,并充分发掘图像之间的相似性以得到更接近用户检索要求的结果.实验结果表明,该方法能快速收敛于用户的查询概念,在图像检索系统的准确率和反馈次数方面表现出一定的优越性.

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一种多目标进化算法的分布度评价方法^*

李密青，郑金华，肖桂霞，杨平

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 695-703.

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系统分析现存多目标进化算法中分布度评价方法的特点和不足,提出一种基于最小生成树的可变邻域分布度评价方法,通过评价解集在“邻域”内的相对均匀程度,准确给出解集的分布结果,并部分解决现有方法不能对Pareto最优面为非均匀分布的测试函数评价的问题.另外,给出一种解集映射方法,使其在少考虑一维信息同时,保持分布情况不变.实验结果证明该方法的可行性和有效性.

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基于支持向量数据描述的击键生物特征认证^*

倪桂强，李佳桢，潘志松，缪志敏

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 704-708.

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由于计算机用户对键盘的熟悉程度、击键习惯等不尽相同,每个用户都具有自己独特的击键生物特征.对于某个用户来说,其击键特征为正常类,其他所有用户为异常类,这可以利用模式识别中的单类分类器来解决.本文设计基于支持向量数据描述(SVDD)的击键生物特征身份认证系统模型.将该方法与BP、RBF和SOM方法进行对比,证实SVDD具有较好的识别效果,它可将非法用户误接受率从28.9%降低到0.28%.最后给出一个嵌入Windows用户登录中的口令+击键特征身份认证的实现技术.

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基于正则化最小二乘的局部判别投影的人脸识别^*

李勇周，罗大庸，刘少强

模式识别与人工智能. 2008, 21(5): 709-712.

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受子空间学习和正则化技术的启发,提出正则化最小二乘的局部判别投影.为了获得投影子空间,首先构建类内和类间图,然后推导出计算公式,再使用正则化最小二乘法解出子空间.与普通算法相比,该算法既保持了流形的局部几何结构,又保持了判别结构.在标准人脸数据库上的实验表明该算法有效.

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2008年, 第21卷, 第5期　刊出日期：2008-10-01

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