模式识别与人工智能

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一种悲观多粒度粗糙集中的粒度约简算法

桑妍丽，钱宇华

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 361-366.

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多粒度粗糙集方法是近年来粗糙集理论的一个发展方向，它是一种基于多个粒空间的粗糙数据建模方法。文中针对悲观多粒度粗糙集模型，引入分布约简的概念，分析多个粒空间中的粒度选择问题。基于给出的粒度重要度提出悲观多粒度粗糙集中的粒度约简算法，并通过实例验证该方法的有效性。结论表明该方法得到的结果更加符合实际决策。

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基于热传导模型的更新摘要算法

杜攀，郭嘉丰，张瑾，程学旗，张旭

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 367-374.

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更新摘要除了要解决传统的面向话题的多文档摘要的两个要求——话题相关性和信息多样性，还要求应对用户对信息新颖性的需求。文中为更新摘要提出一种基于热传导模型的抽取式摘要算法——HeatSum。该方法能够自然利用句子与话题，新句子和旧句子，以及已选句子和待选句子之间的关系，并且为更新摘要找出话题相关、信息多样且内容新颖的句子。实验结果表明，HeatSum与参加TAC09评测的表现最好的抽取式方法性能相当，且更优于其它基准方法。

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进化算法与基于同伦理论算法在多维触觉阵列传感器解耦应用中的对比

丁俊香，葛运建，李珊红，徐菲，双丰

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 375-381.

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为获取大规模多维柔性触觉阵列传感器触觉信息，比较进化算法与基于同伦理论的算法在传感器解耦中的应用。仿真结果表明对一定规模的阵列传感器来说，进化算法解耦效果优于其它人工智能算法，但对大规模阵列传感器则无法满足实时性和准确性。通过引入时间参数，基于同伦理论的解耦算法将传统的传感器静态解耦转换成动态解耦过程。算法不仅适用于大规模阵列触觉传感器的信息解耦，而且解决高维、多参数传感器信息精确、实时解耦的难题。

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基于隐主题分析和文本聚类的微博客中新闻话题的发现

路荣，项亮，刘明荣，杨青

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 382-387.

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提出一种在大规模微博客短文本数据集上发现新闻话题的方法。利用隐主题分析技术，解决短文本相似度度量的问题。在每个时间窗口内，根据新闻的特点选取出最有可能谈论新闻事件的微博客文本，然后用两层的K均值和层次聚类的混合聚类方法，对这个时间窗口内的那些最有可能谈论新闻事件的微博文本进行聚类，从而检测出新闻话题。此方法能较好地解决微博客短文本的数据稀疏性及数据量巨大的问题。实验证明该算法的有效性。

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基于最大粒的规则获取算法

张清华，王国胤，刘显全

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 388-396.

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粒计算是模拟人类思维和解决复杂问题的方法，它是复杂问题求解、海量数据挖掘、模糊信息处理的有效工具。文中首先分析并指出传统的规则获取方法存在的某些弊端，并从粒计算的角度分析属性约简的粒度原理，指出属性约简过程的本质是寻找决策划分空间的一个极大近似划分空间，而在极大近似划分空间上提取的规则可能不是最简规则。为此，提出一种基于最大粒的规则获取算法，该算法根据条件属性对论域形成的分层递阶的划分空间，自顶向下逐渐提取最大粒对应的规则。仿真实验表明该算法提高粗糙集的泛化能力。

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利用云模型和数据场的图像分割方法

吴涛，秦昆

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 397-405.

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针对图像自动分割中的最优阈值选择问题，提出一种基于云模型和数据场的图像分割方法。该方法引入数据场实现图像灰度值特征空间到数据场势值空间的非线性映射，设定两个不同的质量函数分别形成相对数据场和绝对数据场。利用两类数据场的特点，结合全局和局部统计特征获得自适应势阈值对图像像素进行划分，产生图像潜在的背景或目标像素集合。进一步由逆向云发生器算法产生图像背景和目标的云模型表示，根据图像像素隶属于背景、目标云模型的程度，采用极大判定法则得到最终的分割结果。实验结果表明，该方法的分割效果较好、性能稳定，具有合理性和有效性。

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近邻类鉴别分析方法

王言伟，丁晓青，刘长松

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 406-410.

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提出一种近邻类鉴别分析方法，线性鉴别分析是该方法的一个特例。线性鉴别分析通过最大化类间散度同时最小化类内散度寻找最佳投影，其中类间散度是所有类之间散度的总体平均;而近邻类鉴别分析中类间散度定义为各个类与其k个近邻类之间的平均散度。该方法通过选取适当的近邻类数，能够缓解线性鉴别降维后造成的部分类的重叠。实验结果表明近邻类鉴别分析方法性能稳定且优于传统的线性鉴别分析。

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二维直方图准分的Renyi熵快速图像阈值分割

张新明，薛占熬，郑延斌

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 411-418.

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针对传统二维Renyi熵(RE)分割法分割结果不够准确和计算复杂度高的问题，提出一种快速的二维RE准分法。首先，用与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区，并对噪声点区进行去噪处理以便获得更好的分割性能。然后，对内点区与边界点区在RE公式中的对应量准确取值使阈值选取更准确。最后，提出二维RE准分法的一般递推算法，并在此算法的基础上利用RE在二维直方图上的计算特性和两个公式导出快速的二维RE阈值选取算法来降低计算复杂度。实验结果表明，与对比方法相比，文中方法不仅分割更准确和抗噪性更强，而且其运行时间少，与二维RE斜分法运行时间相近。

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基于空间特征的谱聚类含噪图像分割

刘汉强，赵凤

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 419-425.

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为克服传统谱聚类算法应用到含噪图像分割时易受到图像中噪声影响的问题，提出一种基于空间特征的谱聚类含噪图像分割算法。该方法利用图像各个像素的灰度信息、局部空间邻接信息及非局部空间信息设计像素的三维特征，通过引入空间紧致性函数建立像素特征点与其K个最近邻之间的相似性，进而利用谱聚类算法得到图像的最终分割结果。实验中采用含噪的人工图像、自然图像及合成孔径雷达图像与空间模糊聚类、规范切谱聚类和Nystrm方法3种算法进行对比实验，实验结果验证文中方法能克服图像中噪声影响并取得较满意的分割效果。

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基于凸面单形体的Vague集向Fuzzy集转化模型

韦波，彭军还，杨红磊

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 426-434.

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利用Vague集与凸面单形体同一平面内3个三角形的对应关系，给出一种Vague集及其向Fuzzy集转化的单形体几何表示方法，有效解决Vague集向Fuzzy集转化方法或模型中的几何解释问题。提出Vague集向Fuzzy集转化的单形体转化模型(S-TM)，以及应满足的转化准则。与已有转化方法或模型相比，S-TM具有更直观的几何表示和更明确、更确定的几何解释，是一种更为有效的转化模型，并说明Vague集向Fuzzy集的转化具有模糊性和逐渐转化性。

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基于基窗口的多维数据流相关性分析算法

钱江波，王志杰，陈华辉，董一鸿，谢志军，王永利

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 435-444.

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多维数据流相关性分析的研究较少，且主要集中在单一滑动窗口分析。文中提出一种基于基窗口的在线典型相关分析算法(Base_win_CCA)。算法动态维护基窗口的统计量用于多维相关性分析，时空复杂度大为减少，并且可根据多用户并发请求获取多个窗口范围的相关性，较灵活，运算结果精确。理论分析和实验结果表明算法在基窗口越大，相关性查询窗口越大，数据流条数越多，查询用户越多的情况下能体现出优越的性能。

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基于条件随机域的中文事件类型识别

胡博磊，贺瑞芳，孙宏，王文俊

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 445-449.

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传统的分步骤事件抽取方法中，事件元素识别的结果无法指导事件类型识别，而事件类型识别的效果在很大程度上决定了事件抽取系统的整体性能。文中为解决事件类型识别对元素识别的后向依赖问题，将事件抽取看作序列标注，构建一个改进的条件随机域联合标注模型，将事件类型和事件元素在图模型中同时进行标注。同时，通过触发词嵌入试图解决事件抽取中的数据不平衡问题。ACE 2005中文语料上的实验表明，基于该模型的方法提高了事件类型识别的性能，最终F值达到63。53%。

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基于组合欧拉向量与边缘方向直方图的图像检索方法

杨红菊，菅小艳，曹付元，钱揖丽，

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 450-455.

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在图像数据库中，如何有效检索和查询图像是一个重要的研究内容。文中提出一种结合组合欧拉向量与边缘方向直方图(EOH)的图像检索方法。首先，从边缘图像中提取组合欧拉向量特征进行图像检索(EEXO算法)，其次，为更好地区分不同形状但欧拉特征相近的图像，将EEXO算法与EOH算法相结合提出EEXOEOH图像检索算法。实验结果表明，EEXOEOH算法与其它4种算法相比，具有较好的检索效率。

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人工智能的突破与科学方法的创新

钟义信

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 456-461.

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最近十年，人工智能理论的研究取得了重要突破:1)发现了智能生成的共性核心机制是在给定条件下的“信息-知识-智能转换”，由此建立了人工智能的机制模拟方法;2)发现了知识的生态学结构是在本能知识支持下的“经验知识-规范知识-常识知识转换”，因而开拓了人工智能研究的视野;3)把智能生成的共性核心机制与知识的生态学结构结合起来，发现原先各自独立发展的人工智能“结构模拟、功能模拟、行为模拟方法分别是机制模拟方法在不同知识条件下的和谐特例”，从而形成了人工智能研究的统一方法和理论，为人工智能的发展开辟了新的前景。文中认为，人工智能研究的上述突破在很大程度上得益于科学研究方法论的创新。

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视差信息辅助的视频修补方法

高辉，徐玮，张茂军，王云丽，王炜

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 462-468.

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提出一种视差信息辅助的街景视频修补方法，首先通过视差图像的分割检测出视频帧中的待修补区域和参考区域，然后同样基于视差信息建立两者的位置对应关系。在具体修补过程中，按照一种摄像机运动相关的修补顺序，采用渐进迭代的策略对整段视频进行修补，最后得到较满意的效果。由于视差信息代表图像之间像素级的位置对应关系，因此该方法的修补效果不受限于场景的复杂度。同时实验证明文中方法能完成较大面积遮挡区域的修补。

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基于用户行为的长查询用户满意度分析

朱彤，刘奕群，茹立云，马少平

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 469-474.

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搜索引擎性能评估是信息检索界一个重要课题。长查询具有较为丰富的信息内容，能更加准确地描述用户的信息需求。在此基础上文中提出长查询用户满意度分析的整体框架，定义用户满意度的概念，并在用户日志中提取相关用户行为特征，应用决策树和SVM两种分类算法评测用户满意度。在大规模商业搜索引擎日志上完成的实验结果证明了这套评价体系的有效性。结果表明，用户对于查询满意和不满意的分类准确率分别达到86%和70%。

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基于感兴趣区域函数优化的静脉图像分割算法

贾旭，崔建江，薛定宇，潘峰

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 475-480.

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提出一种基于局部感兴趣区域中熵与梯度函数优化的近红外手背静脉图像分割算法。该算法首先基于压缩感知理论对图像进行去噪。其次，通过条带波变换提取存在静脉信息的感兴趣区域，在这些区域中对建立的关于熵和梯度的函数进行约束与优化，实现静脉与背景分离。最后，融合所有区域的分割结果，完成静脉图像的分割。实验表明在处理近红外静脉图像分割问题时，该算法相对其它算法能保留更完整的静脉特征。此外，该算法对于具有纹理特征的指静脉、掌静脉图像的分割具有较好的借鉴价值。

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基于蜂群和广度优先遍历的PPI网络聚类

田建芳，雷秀娟

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 481-490.

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蛋白质交互作用(PPI)网络聚类算法是研究和揭示蛋白质功能的主要方法之一。由于PPI网络的特性，传统算法不能有效聚类。文中提出一种基于蜂群和广度优先遍历的聚类算法。为避免噪声点对实验结果的干扰，在预处理阶段利用距离-密度算法确定聚类个数，剔除噪声点。然后利用结点网络综合特征值确定初始聚类中心，利用广度优先遍历搜索算法进行聚类。再采用改进的蜂群算法自动寻找最优合并阈值。最后用正确率和查全率对该算法进行性能评价并对算法中一些重要参数进行仿真分析，仿真结果表明该聚类算法有效提高PPI网络的聚类效果。

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基于柔性结构的多机器人编队系统架构

蔡云飞，唐振民，赵春霞，杨静宇

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 491-499.

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针对区域雷场自动清扫的多机器人编队架构设计问题，提出一种带约束控制的柔性控制架构。利用柔性结构冗余大、抗冲击的特点提升系统对环境扰动的适应能力。利用预测加反馈校正的滤波定位算法产生队形结构预应力，与合适的编队形状相配合，增强系统承载力。利用多角色协作分工模式增强系统的执行性能。实验结果表明多机器人柔性结构能较好适应环境的变化，系统具有较强的灵活性和抗毁能力，且鲁棒性得到提高。基于柔性结构的控制方法具有较好的实际应用价值。

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融合多类特征的Web查询意图识别

伍大勇，赵世奇，刘挺，张宇

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 500-505.

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识别搜索引擎用户的查询意图在信息检索领域是备受关注的研究内容。文中提出一种融合多类特征识别Web查询意图的方法。将Web查询意图识别作为一个分类问题，并从不同类型的资源包括查询文本、搜索引擎返回内容及Web查询日志中抽取出有效的分类特征。在人工标注的真实Web查询语料上采用文中方法进行查询意图识别实验，实验结果显示文中采用的各类特征对于提高查询意图识别的效果皆有一定帮助，综合使用这些特征进行查询意图识别，88。5%的测试查询获得准确的意图识别结果。

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基于帧数据量波动特性的压缩域视频快速检索方法

高毫林，李弼程，张白愚

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 506-512.

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为实现压缩域视频快速检索，提出基于帧数据量波动特性的检索方法。该方法首先计算压缩域各图像帧的数据量，得出查询片段和目标视频等长内的数据量曲线，然后在I帧对齐的基础上将查询片段在目标视频上进行滑动，滑动窗长为单个图组长度。再在每次滑动后计算查询片段与目标视频数据量曲线波动的差异程度，同时每次滑动后要更新目标视频的数据量曲线。最后结合设定门限进行相似判决并返回结果。该方法不需要为每一帧抽取高维特征向量，用一个向量而不是一组高维向量来表述一段视频。实验结果表明，相比现有快速检索算法，该方法使检索速度得到提高，同时也能达到较高的准确率。另外，该方法既可用于基于压缩域视频库的快速检索，也可用于在线的视频片段匹配，实时发现与设定目标相似的视频。

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球粒子滤波视频跟踪算法

夏瑜，吴小俊

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 513-520.

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粒子退化现象是制约粒子滤波器性能的一个重要因素。为提高粒子采样质量和视频跟踪算法的精度，文中提出球粒子滤波视觉跟踪算法。将球状采样方式引入到粒子更新过程中较好地保证状态空间中粒子的有效性。与传统粒子滤波算法相比，这种采样方式能利用少量粒子实现分布多样性的同时，有效克服粒子退化现象。小球迭代运动可使粒子集朝较大后验概率分布区域移动。球粒子滤波算法不依赖系统状态模型特性可理想实现运动状态不规则的机动目标跟踪。实验结果表明，该算法有效提高粒子利用率，具有较好的跟踪精度。

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基于判别式模型的蒙英词对齐方法

张贯虹，乌达巴拉，巩政

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 521-526.

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词对齐是自然语言处理领域的基础性研究课题之一。文中提出基于链式条件随机场(CRF)判别式模型的蒙古文-英文词对齐方法。该方法根据蒙古文和英文之间的差异，选择词形、词汇、词性等信息作为特征，建立双层CRF词对齐模型:在第1层利用CRF模型实现子块的对齐;在第2层利用CRF模型得到块内词之间的对齐结果。通过人工构建的词对齐语料开展相应实验。实验结果表明，该方法有效提高蒙英词对齐质量。

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利用粒子群算法优化多源检索融合结果的方法

谢兴生，张国梁，李斌

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 527-533.

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对多个搜索引擎系统返回结果进行自动整合，是当前网络信息检索应用至今尚未较好解决的一个难点，也是影响元搜索引擎效果的关键技术环节。在实验多种处理多源搜索结果融合算法的基础上，文中提出一种可对多种其它融合排序算法输出结果做进一步优化的离散粒子群算法。该算法不仅能在整体效果上优于作为其预处理输入的其它融合排序算法，而且对不同查询有更好的适应性，不需考虑各独立源检索返回结果的质量权重及相互间重叠率等因素。与作为其输入处理的其它融合算法相比，该算法的相关文档识别准确率可提高约20%，而准确率随查询主题变化的标准差可降低约50%。

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基于协助校正方法的多机器人主动同时定位与建图

陶通，黄亚楼，苑晶，孙凤池

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 534-543.

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协作策略是多机器人主动同时定位与建图(SLAM)的关键。文中提出一种多机器人相互校正的协作策略，称为协助校正。该方法通过优化机器人对陆标的观测来提高定位与建图的精度，共包括弱协助校正和强协助校正两种模式。前者是一种间接的协助模式，可应用于所有机器人自身定位均不准确的情形。后者是一种直接的协助模式，由自身定位精度较高的机器人主动校正其它机器人及相应陆标。文中将这两种协助校正模式利用状态机统一到多机器人主动SLAM应用中。在仿真实验中将协助校正与其它多机器人主动SLAM方法进行对比以验证其精度优势，并与单机器人主动SLAM对比以验证其导航代价极低的优势。最后在两台Poineer3-DX移动机器人上进行真实环境实验，实验结果证实协助校正方法可在实际应用中有效提高多机器人主动SLAM的探索效率和精度。

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生物地理信息优化算法中迁移算子的改进

徐志丹，莫宏伟

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 544-549.

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原生物地理信息优化算法主要通过迁移算子与变异算子实现群体的进化，常被应用于求解单目标优化问题。如果将原有的进化算子直接用于求解连续多目标优化问题，会严重影响群体的多样性。文中将原迁移算子进行改进，引入扰动因子，增强群体的多样性。并以此为基础，提出基于生物地理信息的多目标进化算法(BBMOEA)。通过与原有迁移算子下的算法比较及各类型测试函数的实验，结果验证改进迁移算子对于求解多目标优化问题是有效可行的。同时将BBMOEA与经典算法SPEA2和NSGA-Ⅱ进行比较，结果表明BBMOEA所得Pareto解集在收敛的同时，具有较均匀的分布性。

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基于稀疏分解的Besov空间上的医学图像反卷积

文乔农，徐双，万遂人

模式识别与人工智能. 2012, 25(3): 550-556.

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在稀疏分解框架下，建立在Besov光滑空间上的图像变分泛函反卷积模型。在负Hilbert-Sobolev空间上约束数据项，正则项用稀疏性和光滑性来约束，冗余字典的L1范数作为稀疏性度量，用Besov空间上的半范数作为图像光滑性度量，保证稀疏性的同时也兼顾光滑性。该模型直接求解很困难，文中采用分裂算子的方法，把原模型分裂成图像域反卷积和稀疏表示这两个模型，交叉迭代求解，并给出模型求解的详细伪代码。实验验证算法的收敛性，并和其它模型进行比较，结果表明本文模型反卷积效果较好。

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2012年, 第25卷, 第3期　刊出日期：2012-06-25

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