模式识别与人工智能

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未知环境下改进的基于RRT算法的移动机器人路径规划^*

康亮，赵春霞，郭剑辉

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 337-343.

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将快速扩展随机树(RRT)算法与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出一种改进的移动机器人路径规划算法.该方法利用机器人实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，克服了RRT算法通常只能在已知环境中进行移动机器人路径规划的限制，拓展了应用范围.规划时只考虑窗口环境地图，不必计算障碍物边线的解析式，节省了存储空间，算法实时性得以保证.在此基础上，算法引入启发式估价函数，使得随机树易于朝目标点方向生长.同时，运用回归分析生成新节点，避免了可能产生的局部极小，增强了算法搜索未知空间的能力.最后仿真实验验证了该方法的有效性.

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二阶运动现象及其分析研究^*

孙彬，桑农，李峥，郑庆庆

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 344-348.

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生物视觉关于二阶运动的研究成果，为计算机视觉的发展提供新的理论支持和研究方向.本文深入分析二阶运动信号，按照信号调制的方式将其分为空间调制、时间调制、时空调制三类运动.利用基于相关模型的一阶运动感知系统及纹理捕获器加相关模型的二阶运动感知系统对各类二阶运动现象进行实验，计算结果支持生物视觉关于二阶运动是由非线性的感知系统加工的结论.

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半监督型广义特征值最接近支持向量机^*

杨绪兵，潘志松，陈松灿

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 349-353.

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广义特征值最接近支持向量机(GEPSVM)是近年提出的一种两分类方法.本文结合GEPSVM的平面特点和流形学习，给出一类半监督学习算法SemiGEPSVM.该方法不仅仍保持对诸如XOR问题的分类能力，而且在每类仅有一个有标样本的极端情形下，仍具有适用性.当已标样本不能用于构建超平面时，本文采用k-近邻方法选择样本并标记类别.一旦已标样本的个数可构建超平面时，采用本文的选择方法标记样本.此外，本文还从理论上证明该算法存在全局最优解.最后，SemiGEPSVM算法的有效性在人工数据集和标准数据集上得到验证.

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Adaline对权扰动敏感性的近似计算^*

王炳辉，曾晓勤，钟水明

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 354-359.

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主要讨论Adaline对权扰动敏感性的计算.鉴于Adaline的输入和输出的不连续性，敏感性定义为Adaline对于所有可能输入在权值发生扰动的情况下输出发生变化的概率.借助超球面模型和解析几何的技术，给出一个近似计算Adaline敏感性的方法.在输入维数足够大的情况下，该方法优于以往的其它方法.它在牺牲少量计算精度的情况下，极大地降低了计算复杂度，使得敏感性更具实用价值.

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基于图熵的社会网络演化分析^*

郭瑞，钟宁，李文斌

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 360-365.

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通过图熵测度来描述在网络演化过程中网络的有序性，并在安然数据集上得出全局属性和局部属性在网络演化中有序性的不同趋势，这体现社会网络的一个主要特征，即多尺度上的不一致性.然后通过熵参与度来识别网络中的重要结点.最后，从理论上解释全局属性和局部属性在有序性上网络演化呈现不同趋势的原因.

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基于极分解下的混合核函数及改进^*

业巧林，业宁，张训华

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 366-373.

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利用矩阵能极分解生成一个对称半正定矩阵的特性，本文对RBF核进行极分解，并结合全局多项式核，构造一个性能较好的混合核函数.然后对该混合核设定两个权值，使之达到较好的性能.在UCI数据库中的数据集上进行实验，采用基于极分解下的混合核，来与RBF核进行比较.结果表明，使用混合核的SVM，其支持向量的个数少、分类错误低，并有较好的训练速度.还进一步发现，在大多数据集上，该混合核有效抑制了局部核函数RBF所引起的预测输出波动.

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群搜索优化中基于分布熵的多样性控制^*

辛斌，陈杰，窦丽华，彭志红

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 374-380.

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通过分布熵和方差的对比分析，建立群搜索算法中多样性的定量描述. 针对优化计算中的多模态情况提出个体空间中的模式分类问题，并提出一种分类方法. 在聚类分析的基础上得到搜索空间中个体的类分布，进而得到由分布熵描述的多样性指标，并据此控制个体间的聚散来实现对多样性的控制. 给出一种控制多样性的一阶聚散控制算法，对其参数设置进行分析. 仿真实验表明该算法优于标准遗传算法、标准粒子群算法以及无分类过程的集聚性搜索算法.

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情感主体形式模型^*

张冬蕾，史忠植，潘瑜

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 381-387.

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为使主体能够有效处理情感，具有更高的智能性，本文提出一种情感主体的形式化描述模型.分3个层次，给出情感主体心智状态、情感主体心智状态更新、以及情感主体模型的形式化定义.并通过对基本情感的更新过程的公理推导，说明了该模型能够充分体现情感主体的本质特征和运行机制，有较强的表达能力和扩展能力，为构建支持情感推理的情感规则库提供理论依据.然后对情感更新过程进行直观描述，并给出情感主体的体系结构.仿真实验表明，情感主体能够合理产生情感反应并作出更优智能决策，从而验证该模型的有效性.

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具有局部结构保留性质的PCA改进算法

王庆刚，李见为

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 388-392.

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保局投影(LPP)是一种局部结构保留算法，它使得每个数据点和它的近邻点在投影空间中尽可能地保持相近.结合LPP的几何思想，本文提出一种具有局部结构保留特性的PCA改进算法——保局PCA(LP-PCA).该算法通过构造数据集的邻接图及其补图，对近邻点和非近邻点采取不同的处理方式.在获得数据集全局结构的同时，可有效保留数据集的局部结构.在模拟数据集和现实数据集上进行实验，实验结果验证该算法的有效性.

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一种变相似度的模糊粗糙集属性约简^*

张慧哲，王坚，梅宏标

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 393-399.

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将模糊粗糙集作为经典粗糙集的一种模糊推广，把模糊集合相似度引入模糊粗糙集模型中，提出一种基于变相似度的模糊粗糙集模型.通过定义模糊相似矩阵和不一致程度矩阵，给出知识约简的相关概念，即属性约简、核以及属性约简的算法，并证明模糊最小约简和核之间的关系.通过实例证实，对相似精度进行调节，在获得多个层次上的属性归约集的同时保证分类准确性，增加对信息的灵活掌握.最后对本文算法和紧计算域的模糊粗糙集算法进行对比测试，结果验证采用本文算法的约简结果具有较高的分类准确率，为解决粗糙集中连续属性的属性约简问题提供一个有效的方法.

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空间光滑且完整的子空间学习算法^*

李勇周，罗大庸，刘少强

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 400-405.

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提出一种空间光滑且完整的子空间学习算法.它融合了主成分分析、空间光滑的子空间学习算法和局部敏感判别投影的技术特点.不但保持了数据流形的全局和局部几何结构，而且保持了它的判别信息和空间关系.从原始样本提取全局和局部特征经线性变换组成新样本，再从新样本中提取最佳分类特征，最后由分类器完成分类识别.同一般的子空间算法相比，该算法提高了识别率.实验结果验证了该算法的有效性.

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基于旋转复小波变换的图像纹理谱聚类算法^*

幸锐，徐舒畅，张三元，竺乐庆

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 406-410.

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纹理作为图像的重要信息，在图像检索中起着重要作用.本文提出一种基于图像纹理的聚类算法.首先采用双树复小波加旋转复小波分解图像，得到十二个方向的高频数据.然后对每个高频段提取直方图签名.通过把直方图签名作为纹理特征之一，来计算数据点之间的相似性，采用改进的谱聚类进行降维.最后，对降维后的数据进行K-means聚类.因为本文采用直方图签名的方式有效地表示了在双树和旋转复小波分解后各个方向上的特征信息，同时在谱聚类过程中，提出一种动态的方式，根据数据点密度来计算数据间的相似度，从而有效地发掘了数据之间的局部相关性.实验表明，本文算法能够较显著地提高聚类的正确性.

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基于模糊划分和支持向量机的TSK模糊系统^*

蔡前凤，郝志峰，刘伟

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 411-416.

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为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力与鲁棒性能，提出将模糊聚类和支持向量机算法结合起来构造TSK模糊系统的算法.首先运用模糊聚类算法对输入空间进行划分，确定模糊规则前件的隶属函数.然后用支持向量机算法确定模糊规则的后件参数.该支持向量机的核函数是由模糊规则前件的隶属函数构造的，并且是Mercer核.在3个数据集的实验结果表明，与TSK模糊系统的传统算法和支持向量机相比较，本文算法具有更好的推广能力和鲁棒性.

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基于自适应高斯混合模型特征映射的说话人确认

杨世清，戴蓓蒨，许敏强，刘青松

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 417-421.

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为了解决电话语音说话人确认系统中信道非线性失真导致系统性能下降的问题，提出一种消除信道影响的特征映射方法.采用高斯混合模型建立语音模型，通过最大后验概率自适应某种信道的语音模型，两种模型间相应高斯类的差异描述了该信道对于不同语音的影响.由此得出信道映射规则进行参数补偿，消除训练和测试语音中不匹配的影响.在NIST 1999年和2004年男性说话人的数据库上进行的实验表明，此方法使系统的等错误率分别改善了14.7%和15.18%.

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一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法^*

焦隽，姜远，黎铭，周志华

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 422-426.

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提出一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法.该方法在用户输入关键词后，首先利用图像周围的文字信息从网页中过滤一部分与检索主题无关的图像.然后利用图像的视觉特征在之前的基础上筛选出与检索词具有高度相关性的图像.最后利用数据审计技术对筛选出的图像进行进一步精化，并利用精化后的图像对图像库进行检索.实验结果表明，借助数据审计技术，该方法可有效提高对无标注图像库进行基于关键词的检索性能.

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用于多姿态人耳识别的局部线性嵌入及其改进算法^*

谢朝霞，穆志纯，谢建军

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 427-432.

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通过分析目前人耳识别所采用的各种主要方法，将流形学习局部线性嵌入(LLE)算法用于多姿态人耳识别，并针对LLE算法存在的局限提出一种改进LLE算法.改进后的LLE算法依据Hsim距离选择邻域，较好地避免了高维空间中邻域点选取的不稳定性.实验结果表明，利用LLE解决多姿态人耳识别问题是可行的而且具有较明显的优势.用改进LLE算法进行多姿态人耳识别能够获得更高的识别率，验证了算法改进的有效性.

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基于抽象隐马尔可夫模型的运动行为识别方法^*

钱堃，马旭东，戴先中

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 433-439.

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对人行为的感知和分析是家庭监护服务机器人系统中的关键环节.本文在概率框架下提出一种基于抽象隐马尔可夫模型的人运动行为识别方法.室内环境中人的运动具有层次化特性且各层次具有抽象马尔可夫决策过程的性质，因此采用具有级联形式的抽象隐马尔可夫模型建模人的运动.使用期望最大化算法分别学习抽象隐马尔可夫模型的观测模型和状态转移模型，采用具有较高计算效率的Rao-blackwellised粒子滤波近似推理方法识别人运动的时空序列.实验数据采用视觉跟踪与定位系统获得的人体运动轨迹，运用该法训练并识别多种室内运动模式，结果证明本文方法的有效性.

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一种基于文本单元关联网络的自动文摘方法^*

陶余会，周水庚，关佶红

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 440-444.

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提出一种基于文本单元关联网络进行自动文摘的方法.该方法根据文本单元之间的共现关系建立关联网络，计算文本单元的共现信息量，并认为共现信息量越大的文本单元在文本中越重要.文本单元可以是单词、短语、句子或段落，本文分别构建了基于单词和基于句子的关联网络.如果网络节点是单词，则先按照本文方法计算出单词基于共现信息量的权重，再根据单词的权重计算句子的权重.如果网络节点是句子，本文则提出一种方法计算基于句间共现信息量的句子权重，据此选出权重值较大的一定比例的句子组成文摘.实验结果表明本文方法能有效改善文摘的质量，优于其它基于文本关联网络的自动文摘方法.本文方法计算出的词语权重，可以进一步应用到关键词抽取、文本分类和聚类及信息检索中.

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基于局部线性空间划分的流形泛化算法^*

陈华杰，彭冬亮

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 445-451.

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为了将流形学习算法获取的映射关系扩展到新的样本数据，提出一种基于局部线性空间划分的流形泛化算法.提出局部线性空间划分的局部性、曲率自适应性原则.在此基础上，构建定维投影距离测度，采用定维投影向量量化算法将整个流形划分为若干个局部线性空间.在局部空间上构建流形映射的线性近似映射.在流形映射重构的基础上，针对新样本数据，判断其局部线性空间的归属，进而采用线性近似映射获取低维空间上的映射估计值.在人工合成数据集以及手写数字图像库上的实验证明本文算法的有效性.

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一种基于Alopex的进化优化算法^*

李绍军

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 452-456.

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提出一种基于Alopex的进化算法.该算法在迭代过程中从种群中随机选择两个个体，通过计算两个个体自变量和目标函数值的变化情况确定算法进一步搜索方向的概率，逐步迭代最终收敛到全局最优.该算法具备基本进化算法和Alopex算法的优点，在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点.通过基准函数的测试和反应动力学参数估计的应用表明，该算法的全局搜索能力有了显著提高，特别是对多峰函数能够有效避免早熟收敛问题.

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一种具有方向特点的网络对象聚类算法

唐良，方廷健

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 457-462.

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对分别采用欧氏距离和网络距离作为相似性测度的聚类方法进行分析，并从空间网络中对象间着手，提出一种具有方向特点的网络对象聚类算法.算法利用空间网络的邻接关系，将两种距离结合起来作为聚类的相似性测度以提高聚类的精度.算法分析和实验证明，该算法的聚类效果优于单一度量的聚类方法.

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基于随机蕨丛的双层视频分割算法^*

褚一平，陈勤，黄叶珏，郑河荣

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 463-467.

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提出一种基于随机蕨丛的双层视频分割算法，实现对单目视频的自动分割.算法在对视频运动特征进行聚类的基础上，构造视频运动特征字典，通过随机蕨丛对运动特征进行建模.在此基础上利用条件随机场约束视频颜色、运动特征以及邻域关系，通过graph-cut算法求解出全局最优的分割结果.在实验中采用多种环境的视频数据对本文算法的有效性进行测试，并与其他分割算法的结果进行比较.

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基于概率化模板和模糊逻辑的掌纹识别算法^*

竺乐庆，张三元，张引，叶修梓

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 468-474.

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提出一种基于主纹线的掌纹识别算法.该算法根据先验知识用不规则几何形状提取主纹线区域，有效过滤粗大噪声影响.提取的主纹线既保留位置结构信息，又保留纹线的强度信息，使提取的特征信息更完备.并提出概率化主纹线特征的概念，抑制特征纹线上随机点造成的影响.用信息融合的方法来存储模板，把来自同一手掌的多个训练样本提取得到的主纹线特征融合在一个模板内，在保证模板库中特征信息完整性的同时提高匹配的时间效率.匹配算法采用模糊逻辑的方法.实验证明，用该算法进行掌纹识别取得较高的验证精度和辨识精度.

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Adaboost目标跟踪算法^*

贾静平，张飞舟，柴艳妹

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 475-480.

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从两类模式分类技术的角度看待视频序列中的目标跟踪问题，提出一种基于Adaboost学习技术的跟踪算法.首先利用像素RGB分量的整数系数的线性组合生成备选目标特征，以类间方差比为标准选出较好的特征来设计若干弱分类器，进而构造出一个强分类器.然后对于每帧输入图像，按照该强分类器对各像素进行分类，生成目标概率分布图.再通过结合信任域算法和尺度空间理论实现对分布图中的灰度块定位，从而完成目标跟踪.此外还通过在线集成新的弱分类器和对已有弱分类器权值的更新，提高算法对光照变化等因素引起的特征变化的适应能力.在大量真实序列图像上进行实验验证，并与现有算法进行比较，结果表明该算法不但能更好地应对目标特征变化，在存在干扰的背景中稳定跟踪目标，也能更准确地描述目标大小，显著提高跟踪算法精度.

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一般输入的折线模糊神经网络对模糊函数的通用逼近^*

何春梅，叶有培，李健，徐蔚鸿

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 481-487.

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首先基于一种扩展原理和模糊算术得到一类前向模糊神经网络——折线模糊神经网络.当模糊神经网络的输入为一般模糊数，激励函数为单调连续型Sigmoidal函数时，分析网络的拓扑结构及相关性质.然后证明该折线模糊神经网络能作为模糊连续函数的通用逼近器，其等价条件是模糊函数的递增性.因此关于输入为一般模糊数的折线模糊网络是否为通用逼近器的问题得到解决，且折线模糊神经网络的应用范围将进一步扩大.

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基于OCR与词形状编码的英文扫描文档检索^*

夏勇，戴汝为，肖柏华，王春恒

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 488-493.

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分析当前常用的两类扫描文档检索方法:基于OCR和基于词形状编码的方法.提出基于识别信度将两种方法进行有机结合的思路.基于文档排字特性和笔画特征，还提出一种词形状编码方法，对字体有较强的容忍性.针对各种标引方法进行关键词检索对比实验，实验结果表明，本文方法性能较优越.

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支持向量机弹道识别方法的精度分析^*

陶卿，那健，冯勇，刘欣

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 494-498.

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从仿真实验角度对支持向量机弹道识别方法的精度作进一步的分析和讨论.首先分析导致样本错分的原因，随后分别详细讨论样本数目、采样间隔和雷达噪声对识别精度的影响，得到一些重要且有意义的结论.

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ICA系数的高阶统计特征在纹理分类中的应用^*

徐小红，杨学志，杨德美，高隽

模式识别与人工智能. 2009, 22(3): 499-505.

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根据独立成分分析系数满足非高斯分布的特点，研究高阶统计量在特征提取中的作用.提出利用方差、偏度、峭度的联合矩描述系数的分布特征，应用于纹理分类时取得较好效果.在矩估计时进一步提出利用L-矩代替常规矩进行估计，获得更好的纹理分类效果.

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2009年, 第22卷, 第3期　刊出日期：2009-06-25

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