模式识别与人工智能

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基于核的慢特征分析算法

马奎俊, 韩彦军, 陶卿, 王珏

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 153-159.

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提出一种基于核的慢特征分析算法.通过引入核技巧,既充分扩充特征空间,又避免直接在高维空间中运算的困难.由于充分利用数据所隐含的非线性信息,所得到的解是稳定的.同时基于对慢特征分析算法目标函数的分析,给出一个对算法结果的评价准则,并用以指导核参数的选择.实验结果验证算法的有效性.

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一种虚拟角色的情绪认知评价模型

刘箴, 何少华, 柴艳杰

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 160-167.

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虚拟角色在电子教育、动漫游戏和电子商务等领域具有广泛的用途，目前的虚拟角色情绪设计仍然处于手工阶段，需要花费大量的人力成本且大多数虚拟角色行为简单，不能令人信服．本文基于心理学理论和OCC理论，建立虚拟角色的认知结构，给出虚拟角色的动机形式化描述．虚拟角色的情绪状态可由情绪决策产生式规则来驱动，情绪强度可通过模糊推理系统来计算．实验结果表明该情绪模型可以增强教育软件的界面友好性，使虚拟角色在行为上更加人性化．

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一种基于在线模型匹配与更新的人脸三维表情运动跟踪算法

於俊, 汪增福

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 168-175.

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提出一种基于在线模型匹配与更新的人脸三维表情运动跟踪算法．利用自适应的统计观测模型建立在线模型，自适应的状态转移模型结合改进的粒子滤波同时进行确定性搜索和随机化搜索，并且融合目标的多种测量信息减少光照和个体相关性的影响．利用所提出的算法既可以得到全局刚体运动参数，又可以得到局部柔性表情参数．实验证明了该算法的有效性．

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基于蚁群优化的多个属性约简的求解方法

于洪, 杨大春

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 176-184.

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属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题，很多情况下多个最小属性约简被期望能帮助用户做出更好的决策．文中提出一种基于蚁群优化的获取多个属性约简的方法．首先，结合蚁群优化方法将属性约简问题转化为受限制满足问题，并提出新的模型RGraph，进而最小属性约简问题转化为在RGraph中寻找最低成本路径问题．然后，定义吸收算子删除可辨识矩阵中冗余数据的方法以达到简化搜索空间的目的，并提出一个求解多个属性约简的算法（RACO）．最后，对比实验说明该方法在大多数情况下能得到更多的最小属性约简结果，并且算法效率较高．

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基于优良模式连接的分布估计算法求解TSP问题

何小娟, 曾建潮

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 185-193.

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提出一种新的基于优良模式连接的分布估计算法求解TSP问题．首先构造两两相邻的模式矩阵，然后结合优良个体信息建立多个相邻模式的连接块．以块为整体调整排列顺序，避免重复搜索，改善优良模式构造块的破坏问题,提高搜索速度．同时对每个块内部的模式有条件地进行局部调整，进一步加强算法的局部搜索能力．仿真结果表明，本文算法在求解TSP问题时表现出较好的性能．

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基于本体概念群组划分的语义距离计算方法

彭志平, 李晓明, 柯文德

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 194-200.

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概念的语义相似度计算是自然语言处理等领域的重要研究内容，基于语义距离的概念相似度计算是其主要方法．在分析现有算法存在弊端的基础上，提出基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法．首先给出多概念群组下概念语义距离的计算规则，然后分别提出群组内和群组间的概念语义距离计算方法，通过引入正向和反向的语义距离来解决上下位关系概念对的语义相似度非对称性，并通过概念节点的位置动态分配关系的权值来处理其他非上下位的二元关系．实验表明，基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法是有效的，与其他典型的同类方法相比，具有明显的优势．

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基于拟蒙特卡罗方法的进化算法搜索鲁棒最优解的性能提高研究

朱云飞, 罗彪, 郑金华, 蔡自兴

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 201-214.

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鲁棒最优解在工程应用中具有十分重要的意义，它是进化计算的重要研究内容，也是研究难点．进化算法搜索鲁棒最优解时，通常使用蒙特卡罗积分(MCI)近似估计有效目标函数(EOF)，但由于现有的原始蒙特卡罗方法(C-MC)近似精度不高，导致进化算法搜索鲁棒最优解的性能较差．文中提出用拟蒙特卡罗方法(Q-MC)估计有效目标函数，通过大量的数值实验，结果表明，与C-MC相比，文中所引入的Q-MC 方法、SQRT序列、SOBOL序列和Korobov点阵能更精确估计EOF，进而较大提高进化算法搜索鲁棒最优解的性能．

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基于绝对信息量的覆盖增量约简算法

林国平, 李进金

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 210-214.

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在保持覆盖上下近似算子不变的情况下,探讨覆盖约简算法.通过定义绝对信息量和信息量,引入相邻矩阵等概念,提出基于绝对信息量的覆盖增量约简算法.通过实例表明该方法是一种能够去除覆盖中绝对冗余知识的有效方法.

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心理认知计算的研究现状及发展趋势

王志良, 郑思仪, 王先梅, 王巍

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 215-225.

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心理认知计算是智能化人机交互技术的一个重要组成部分，近年来得到广泛的关注．文中综述国内外心理认知计算的研究进展．首先介绍心理认知计算的相关概念，详细叙述心理状态理解的研究内容和机制．其次总结心理认知的神经生物学研究成果，对心理情感状态和心理认知状态的研究现状进行了比较，从模式提取和模型建立两方面对心理认知在人机交互中的发展趋势作了分析，提出多模态信息融合的多层级心理状态视觉认知计算模型框架．最后讨论研究心理认知计算的重要意义和当前存在的主要困难．

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多特征融合的圆形交通标志检测

张静, 何明一, 戴玉超, 屈晓刚

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 226-232.

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提出一种多特征融合的圆形交通标志检测算法．结合圆形交通标志的颜色特征和形状特征，首先采用彩色分割和非彩色分解技术分离出圆形交通标志，并去除部分背景区域．然后应用链码形式存储边缘，采用边缘长度、圆形度、展弦比等特征进一步去除背景区域．最后采用非线性最小二乘曲线拟合技术准确提取圆形交通标志．多种天气和光照情况下的圆形交通标志检测实验验证了算法的有效性．

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基于Widrow-Hoff神经网络的多指标推荐算法

张付志, 常俊风, 王栋

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 233-242.

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为解决传统的协同过滤推荐算法不能综合运用多个指标进行推荐的问题，通过引入多指标评分的概念对标准的协同过滤推荐算法进行扩展，提出一种基于Widrow-Hoff神经网络的多指标推荐算法．利用Widrow-Hoff最小二乘法自适应算法在进行系统辨识时的高精度拟合特性，提出一种基于Widrow-Hoff最小二乘法算法的用户偏好特征向量计算方法．利用用户偏好特征向量和空间距离矩阵度量用户相似度，以定位邻居集并为用户推荐最优项目．实验结果表明，本文算法可提高推荐精度，改进推荐质量．

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基于本体分割的本体映射算法

李志明, 李善平, 杨朝晖, 林欣

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 243-248.

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映射效率对于Web服务发现和组合、智能空间上下文感知等领域的动态映射至关重要．现有方法对相似度计算方法加以简化来提升效率，但当候选匹配实体对的数目随本体的规模增大而急剧增加时，就无法有效地处理．文中提出一种基于本体分割的高效本体映射算法．通过自下而上的聚类，将本体划分为一组大小合适的本体块．然后基于向量空间算法进行块映射，并从块映射结果中选取实体映射的候选匹配对，从而削减其数量，达到减少时间复杂度的目的．实验表明，文中方法显著提升运行时本体映射的效率，比Falcon-AO本体映射方法快6倍．

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改进的Katz算法及其在基于Lattice识别系统中的应用

张磊, 陆冬, 项学智

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 249-254.

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针对传统的Katz方法会出现折扣系数大于1或者无法计算的情况，将Simple Good Turing中对出现次数对数域的平滑思想用于Katz方法中，结合回退模型，提出一种改进的Katz算法，并将该方法应用于基于Lattice的语音识别系统中，分析不同语言学模型对生成的Lattice结构的影响和基于该结构的识别性能的影响．实验表明，应用改进的Katz算法针对访谈节目的识别性能最高可以达到60.90%，优于传统Katz方法．

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张量补全算法及其在人脸识别中的应用

史加荣, 焦李成, 尚凡华

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 255-261.

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数据丢失问题通常可以归结为矩阵补全问题, 而矩阵补全是继压缩感知理论之后的又一种重要的信号获取方法. 在实际应用中, 数据样例往往具有多线性性, 即数据集可以表示成高阶张量. 本文研究了张量补全问题及其在人脸识别中的应用. 基于张量的低维Tucker分解, 提出张量补全的迭代算法, 并且证明在算法的迭代过程中, 估计张量与其Tucker逼近张量的距离是单调递减的. 实验结果表明张量补全算法在补全张量和人脸识别上的可行性与有效性.

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一种基于证据理论和任务分配的Deep Web查询接口匹配方法

董永权, 李庆忠, 丁艳辉, 张永新

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 262-271.

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针对已有查询接口匹配方法匹配器权重设置困难、匹配决策缺乏有效处理的局限性, 提出一种基于证据理论和任务分配的Deep Web查询接口匹配方法(Evidence Theory and Task Assignment based Query Interface Matching Approach, ETTA-IM).该方法通过引入改进的D-S证据理论自动融合多个匹配器结果,避免手工设定匹配器权重,有效减少人工干预.通过对任务分配问题进行扩展,将查询接口的一对一匹配决策问题转化为扩展的任务分配问题,为源查询接口中的每一个属性选择合适的匹配，并在此基础上,采用树结构启发式规则进行一对多匹配决策.实验结果表明ETTA-IM方法具有较高的查准率和查全率.

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一种面向主题的Flickr组内照片浏览方法

郑楠, 李秋丹

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 272-276.

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随着Web 2.0技术的发展,以Flickr等为代表的社会标注类网站日益流行.Flickr组作为一种新兴的用户社区,不仅吸引大量在线用户的参与,也成为近年来研究者们关注的热点之一.本文针对Flickr里缺乏明确主题的组中的照片浏览的问题,提出一种面向主题的照片浏览方法.该方法由标签—照片的矩阵空间表示,基于非负矩阵分解算法的主题发现,以及综合考虑照片的浏览次数、好评次数和照片分享到组的时间信息建立的主题内照片影响力计算模型组成.本文在Flickr数据集上验证了该方法的有效性.这种基于主题的照片浏览方法能够有效地帮助用户了解和参与Flickr组.

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基于广义积分平方误差谱选择的图像分割

张大明, 符茂胜, 罗斌

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 277-283.

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谱聚类算法中并不是所有的顶层谱都含有聚类信息, 对于实际含噪声数据的聚类,由于谱数据分布复杂, 谱的选择是必要的.文中推广积分平方误差散度, 验证所提出的广义积分平方误差散度可用来估计数据分布的模态,以及度量谱所含的聚类信息量，并提出一种基于谱选择的谱聚类算法.自然图像分割实验结果表明,提出的算法比以往的谱聚类算法更为简单有效.

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基于支持向量数据描述的在线签名认证系统

邹杰, 吴仲城

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 284-290.

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提出一种基于支持向量数据描述方法的在线签名身份认证系统．首先，采用双向后向合并DTW(Dynamic Time Warping)算法确定签名中关键点之间的对应关系，然后采用经典DTW度量签名局部中各种细微的差异．文中提出基于差异值均值方差最小原则的特征选择方法．最后，采用支持向量数据描述方法设计分类器．为得到更好的认证效果，采用多层交叉验证和遗传算法寻找最优的分类器参数．在SVC2004数据库上，系统对熟练伪造签名取得4.25%的平均等错误率．

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一种随机角点检测算法

吕娜, 冯祖仁

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 291-298.

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角点特征没有参数化的描述方式，无法应用传统的Hough变换转换到参数空间进行检测．文中提出一种Monte Carlo框架下的随机角点检测方法，不是在参数空间中求解，而是将角点检测转换为交点累积空间中寻找局部极值的问题．交点累积空间是根据角点实质是直线交点的特征提出的一种概念．文中证明了算法的思想，推导了算法的具体步骤．本算法具有各向同性，对图像的旋转是鲁棒的，且对噪声不敏感，并可有效地避免斜边上伪角点的影响．大量实验表明，与Harris算法、Shen & Wang算法、SIFT特征等算法相比较，该算法具有一定的优越性．

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基于自适应子空间在线PCA的手势识别

姚明海, 瞿心昱

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 299-301.

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基于视觉的手势识别系统的学习一般是离线的，导致系统对新手势的正确识别需要重新离线学习，因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差，不适合认知发育的智能框架．文中提出了基于自适应子空间在线PCA的手势识别方法．该方法通过计算样本投影系数向量的PCA来实现子空间在线更新，并根据新样本与已学习样本的差异程度，调整子空间更新策略，使算法自适应于不同情况，减少计算和存储开销，实现增量的在线地学习和识别手势的目的．实验表明，本文方法能处理未知手势问题，实现手势在线积累和更新，逐渐增强系统识别能力．

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基于核的慢特征分析算法

马奎俊，韩彦军，陶卿，王珏

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 153-159.

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提出一种基于核的慢特征分析算法。通过引入核技巧，既充分扩充特征空间，又避免直接在高维空间中运算的困难。由于充分利用数据所隐含的非线性信息，所得到的解是稳定的。同时基于对慢特征分析算法目标函数的分析，给出一个对算法结果的评价准则，并用以指导核参数的选择。实验结果验证算法的有效性。

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一种虚拟角色的情绪认知评价模型

刘箴，何少华，柴艳杰

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 160-167.

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虚拟角色在电子教育、动漫游戏和电子商务等领域具有广泛的用途，目前的虚拟角色情绪设计仍然处于手工阶段，需要花费大量的人力成本且大多数虚拟角色行为简单，不能令人信服。本文基于心理学理论和OCC理论，建立虚拟角色的认知结构，给出虚拟角色的动机形式化描述。虚拟角色的情绪状态可由情绪决策产生式规则来驱动，情绪强度可通过模糊推理系统来计算。实验结果表明该情绪模型可以增强教育软件的界面友好性，使虚拟角色在行为上更加人性化。

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一种基于在线模型匹配与更新的人脸三维表情运动跟踪算法

於俊，汪增福

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 168-175.

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可视化

提出一种基于在线模型匹配与更新的人脸三维表情运动跟踪算法。利用自适应的统计观测模型建立在线模型，自适应的状态转移模型结合改进的粒子滤波同时进行确定性搜索和随机化搜索，并且融合目标的多种测量信息减少光照和个体相关性的影响。利用所提出的算法既可以得到全局刚体运动参数，又可以得到局部柔性表情参数。实验证明了该算法的有效性。

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基于蚁群优化的多个属性约简的求解方法

于洪，杨大春

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 176-184.

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属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题，很多情况下多个最小属性约简被期望能帮助用户做出更好的决策。文中提出一种基于蚁群优化的获取多个属性约简的方法。首先，结合蚁群优化方法将属性约简问题转化为受限制满足问题，并提出新的模型R-Graph，进而最小属性约简问题转化为在R-Graph中寻找最低成本路径问题。然后，定义吸收算子删除可辨识矩阵中冗余数据的方法以达到简化搜索空间的目的，并提出一个求解多个属性约简的算法(R-ACO)。最后，对比实验说明该方法在大多数情况下能得到更多的最小属性约简结果，并且算法效率较高。

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基于优良模式连接的分布估计算法求解TSP问题

何小娟，曾建潮

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 185-193.

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提出一种基于优良模式连接的分布估计算法求解TSP问题。首先构造两两相邻的模式矩阵，然后结合优良个体信息建立多个相邻模式的连接块。以块为整体调整排列顺序，避免重复搜索，改善优良模式构造块的破坏问题，提高搜索速度。同时对每个块内部的模式有条件地进行局部调整，进一步加强算法的局部搜索能力。仿真结果表明，本文算法在求解TSP问题时表现出较好的性能。

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基于本体概念群组划分的语义距离计算方法

彭志平，李晓明，柯文德

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 194-200.

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可视化

概念的语义相似度计算是自然语言处理等领域的重要研究内容，基于语义距离的概念相似度计算是其主要方法。在分析现有算法存在弊端的基础上，提出基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法。首先给出多概念群组下概念语义距离的计算规则，然后分别提出群组内和群组间的概念语义距离计算方法，通过引入正向和反向的语义距离来解决上下位关系概念对的语义相似度非对称性，并通过概念节点的位置动态分配关系的权值来处理其他非上下位的二元关系。实验表明，基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法是有效的，与其他典型的同类方法相比，具有明显的优势。

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基于拟蒙特卡罗方法的进化算法搜索鲁棒最优解的性能提高研究

朱云飞，罗彪，郑金华，蔡自兴

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 201-209.

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鲁棒最优解在工程应用中具有十分重要的意义，它是进化计算的重要研究内容，也是研究难点。进化算法搜索鲁棒最优解时，通常使用蒙特卡罗积分(MCI)近似估计有效目标函数(EOF)，但由于现有的原始蒙特卡罗方法(C-MC)近似精度不高，导致进化算法搜索鲁棒最优解的性能较差。文中提出用拟蒙特卡罗方法(Q-MC)估计有效目标函数。通过大量的数值实验，结果表明，与C-MC相比，文中所引入的Q-MC方法——SQRT序列、SOBOL序列和Korobov点阵能更精确估计EOF，进而较大提高进化算法搜索鲁棒最优解的性能。

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基于绝对信息量的覆盖增量约简算法

林国平，李进金

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 210-214.

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在保持覆盖上下近似算子不变的情况下，探讨覆盖约简算法。通过定义绝对信息量和信息量，引入相邻矩阵等概念，提出基于绝对信息量的覆盖增量约简算法。实例表明，该方法是一种能够去除覆盖中绝对冗余知识的有效方法。

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心理认知计算的研究现状及发展趋势

王志良，郑思仪，王先梅，王巍

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 215-225.

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心理认知计算是智能化人机交互技术的一个重要组成部分，近年来得到广泛的关注。文中综述国内外心理认知计算的研究进展。首先介绍心理认知计算的相关概念，详细叙述心理状态理解的研究内容和机制。其次总结心理认知的神经生物学研究成果，对心理情感状态和心理认知状态的研究现状进行了比较，从模式提取和模型建立两方面对心理认知在人机交互中的发展趋势作了分析，提出多模态信息融合的多层级心理状态视觉认知计算模型框架。最后讨论研究心理认知计算的重要意义和当前存在的主要困难。

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多特征融合的圆形交通标志检测

张静，何明一，戴玉超，屈晓刚

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 226-232.

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结合圆形交通标志的颜色特征和形状特征，提出一种多特征融合的圆形交通标志检测算法。首先采用彩色分割和非彩色分解技术分离出圆形交通标志，并去除部分背景区域。然后应用链码形式存储边缘，采用边缘长度、圆形度、展弦比等特征进一步去除背景区域。最后采用非线性最小二乘曲线拟合技术准确提取圆形交通标志。多种天气和光照情况下的圆形交通标志检测实验验证了算法的有效性。

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基于Widrow-Hoff神经网络的多指标推荐算法

张付志，常俊风，王栋

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 233-242.

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为解决传统的协同过滤推荐算法不能综合运用多个指标进行推荐的问题，通过引入多指标评分的概念对标准的协同过滤推荐算法进行扩展，提出一种基于Widrow-Hoff神经网络的多指标推荐算法。利用Widrow-Hoff最小二乘法自适应算法在进行系统辨识时的高精度拟合特性，提出一种基于Widrow-Hoff最小二乘法算法的用户偏好特征向量计算方法。利用用户偏好特征向量和空间距离矩阵度量用户相似度，以定位邻居集并为用户推荐最优项目。实验结果表明，本文算法可提高推荐精度，改进推荐质量。

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基于本体分割的本体映射算法

李志明，李善平，杨朝晖，林欣

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 243-248.

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映射效率对于Web服务发现和组合、智能空间上下文感知等领域的动态映射至关重要。现有方法对相似度计算方法加以简化来提升效率，但当候选匹配实体对的数目随本体的规模增大而急剧增加时，就无法有效地处理。文中提出一种基于本体分割的高效本体映射算法。通过自下而上的聚类，将本体划分为一组大小合适的本体块。然后基于向量空间算法进行块映射，并从块映射结果中选取实体映射的候选匹配对，从而削减其数量，达到减少时间复杂度的目的。实验表明，文中方法显著提升运行时本体映射的效率，比Falcon-AO本体映射方法快6倍。

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改进的Katz算法及其在基于Lattice识别系统中的应用

张磊，陆冬，项学智

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 249-254.

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针对传统的Katz方法会出现折扣系数大于1或者无法计算的情况，将SimpleGood-Turing中对出现次数对数域的平滑思想用于Katz方法中，结合回退模型，提出一种改进的Katz算法。将该方法应用于基于Lattice的语音识别系统中，分析不同语言学模型对生成的Lattice结构的影响和基于该结构的识别性能的影响。实验表明，应用改进的Katz算法针对访谈节目的识别性能最高可以达到60。90%，优于传统Katz方法。

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张量补全算法及其在人脸识别中的应用

史加荣，焦李成，尚凡华

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 255-261.

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数据丢失问题通常可以归结为矩阵补全问题，而矩阵补全是继压缩感知理论之后的又一种重要的信号获取方法。在实际应用中，数据样例往往具有多线性性，即数据集可以表示成高阶张量。本文研究了张量补全问题及其在人脸识别中的应用。基于张量的低维Tucker分解，提出张量补全的迭代算法，并且证明在算法的迭代过程中，估计张量与其Tucker逼近张量的距离是单调递减的。实验结果表明张量补全算法在补全张量和人脸识别上的可行性与有效性。

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一种基于证据理论和任务分配的DeepWeb查询接口匹配方法

董永权，李庆忠，丁艳辉，张永新

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 262-271.

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针对已有查询接口匹配方法匹配器权重设置困难、匹配决策缺乏有效处理的局限性，提出一种基于证据理论和任务分配的DeepWeb查询接口匹配方法。该方法通过引入改进的D-S证据理论自动融合多个匹配器结果，避免手工设定匹配器权重，有效减少人工干预。通过对任务分配问题进行扩展，将查询接口的一对一匹配决策问题转化为扩展的任务分配问题，为源查询接口中的每一个属性选择合适的匹配，并在此基础上，采用树结构启发式规则进行一对多匹配决策。实验结果表明ETTA-IM方法具有较高的查准率和查全率。

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一种面向主题的Flickr组内照片浏览方法

郑楠，李秋丹

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 272-276.

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随着Web2。0技术的发展，以Flickr等为代表的社会标注类网站日益流行。Flickr组作为一种新兴的用户社区，不仅吸引大量在线用户的参与，也成为近年来研究者们关注的热点之一。本文针对Flickr里缺乏明确主题的组中的照片浏览的问题，提出一种面向主题的照片浏览方法。该方法由标签—照片的矩阵空间表示，基于非负矩阵分解算法的主题发现，以及综合考虑照片的浏览次数、好评次数和照片分享到组的时间信息建立的主题内照片影响力计算模型组成。本文在Flickr数据集上验证了该方法的有效性。这种基于主题的照片浏览方法能够有效地帮助用户了解和参与Flickr组。

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基于广义积分平方误差谱选择的图像分割

张大明，符茂胜，罗斌

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 277-283.

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谱聚类算法中并不是所有的顶层谱都含有聚类信息，对于实际含噪声数据的聚类，由于谱数据分布复杂，谱的选择是必要的。文中推广积分平方误差散度，验证所提出的广义积分平方误差散度可用来估计数据分布的模态，以及度量谱所含的聚类信息量，并提出一种基于谱选择的谱聚类算法。自然图像分割实验结果表明，提出的算法比以往的谱聚类算法更为简单有效。

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基于支持向量数据描述的在线签名认证系统

邹杰，吴仲城

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 284-290.

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提出一种基于支持向量数据描述方法的在线签名身份认证系统。首先，采用双向后向合并DTW算法确定签名中关键点之间的对应关系，然后采用经典DTW度量签名局部中各种细微的差异。文中提出基于差异值均值方差最小原则的特征选择方法。最后，采用支持向量数据描述方法设计分类器。为得到更好的认证效果，采用多层交叉验证和遗传算法寻找最优的分类器参数。在SVC2004数据库上，系统对熟练伪造签名取得4。25%的平均等错误率。

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一种随机角点检测算法

吕娜，冯祖仁

模式识别与人工智能. 2011, 24(2): 291-298.

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角点特征没有参数化的描述方式，无法应用传统的Hough变换转换到参数空间进行检测。文中提出一种MonteCarlo框架下的随机角点检测方法，不是在参数空间中求解，而是将角点检测转换为交点累积空间中寻找局部极值的问题。交点累积空间是根据角点实质是直线交点的特征提出的一种概念。文中证明了算法的思想，推导了算法的具体步骤。本算法具有各向同性，对图像的旋转是鲁棒的，且对噪声不敏感，并可有效地避免斜边上伪角点的影响。大量实验表明，与Harris算法、ShenWang算法、SIFT特征等算法相比较，该算法具有一定的优越性。

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基于自适应子空间在线PCA的手势识别

姚明海，瞿心昱

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基于视觉的手势识别系统的学习一般是离线的，导致系统对新手势的正确识别需要重新离线学习，因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差，不适合认知发育的智能框架。文中提出了基于自适应子空间在线PCA的手势识别方法。该方法通过计算样本投影系数向量的PCA来实现子空间在线更新，并根据新样本与已学习样本的差异程度，调整子空间更新策略，使算法自适应于不同情况，减少计算和存储开销，实现增量的在线学习和识别手势的目的。实验表明，本文方法能处理未知手势问题，实现手势在线积累和更新，逐渐增强系统识别能力。

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2011年, 第24卷, 第2期　刊出日期：2011-04-30

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