2013年, 第26卷, 第10期　刊出日期：2013-10-30

  

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论文与报告
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  基于严凸函数的知识粒度与相对粒度

  黄国顺，曾凡智，陈广义，文翰

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 897-908.

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  首次将严凸函数引入知识粒度研究中，提出基于严凸函数的知识粒度理论框架。根据该理论框架，给出一系列知识粒度度量函数，证明现有多种常见的知识粒度度量是该理论框架的特殊情形或变种。给出基于严凸函数的相对粒度定义，虽然对任意严凸函数导出的相对粒度不满足单调性，但对一些特殊严凸函数导出的相对粒度证明其单调性，并给出等号成立的条件。证明现有条件信息熵都是文中提出的严凸函数相对粒度的特殊情形，揭示它们的知识粒度本质。针对一致决策表，证明相对粒度与正区域不变等价，从而得到一致决策表代数约简的相对粒度判定方法。数值算例验证文中结论的正确性。
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  基于多视觉码本的图像表示

  宋彦，蒋兵，戴礼荣

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 909-915.

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  基于词袋模型的图像表示方法的有效性主要受限于局部特征的量化误差。文中提出一种基于多视觉码本的图像表示方法，通过综合考虑码本构建和编码方法这两个方面的因素加以改进。具体包括:1)多视觉码本构建，以迭代方式构建多个紧凑且具有互补性的视觉码本;2)图像表示，首先针对多码本的情况，依次从各码本中选择相应的视觉单词并采用线性回归估计编码系数，然后结合图像的空间金字塔结构形成最终的图像表示。在一些标准测试集合的图像分类结果验证文中方法的有效性。
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  多变量时间序列的无监督属性选择算法

  吴虎胜，张凤鸣，徐显亮，张超，杜继永

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 916-923.

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  属性选择是一种有效的数据预处理方法，可同时保留多变量时间序列重要变量的时序关系及其实际物理意义。针对很多实际数据无类别信息的问题，文中提出一种无监督属性选择算法并分析其复杂度。首先设计一种无需进行相空间重构的多变量时间序列分形维数计算方法，并将分形维数视为其本质维，利用属性子集的分形维数及其属性数目的变化作为子集优劣的评价标准。再优化离散粒子群算法以解决高维属性空间搜索的“组合爆炸”问题。最后利用典型混沌动力学系统所产生的多变量时间序列和UCI数据库的5组数据集进行仿真计算，结果表明该算法可在较短时间内找到较优的属性子集，具有较优的整体性能。
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  软间隔组合凸线性感知器设计

  冷强奎，李玉鑑

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 924-934.

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  组合凸线性感知器是用来构造分片线性分类器的一个通用理论框架。对于凸可分和叠可分情况，分别使用支持凸线性感知器算法和支持组合凸线性感知器算法将两类样本分开。在此基础上，文中提出一种软间隔的组合凸线性感知器设计方法。该方法首先映射原空间数据到高维特征空间，然后利用K均值算法将其中一类样本聚类成多个簇，并在每一簇与另一类样本间构造凸线性感知器，最后集成组合凸线性感知器。该方法能解决原感知器模型不适用非叠可分数据的问题，并且在一定程度上简化模型结构，在保证分类精度的前提下，提高泛化能力。实验结果证实文中方法的有效性，同其它分片线性分类器的对比也说明了它的优势。
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  内涵亏值及二值命题逻辑中命题集合约简

  马垣

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 935-943.

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  求命题集所有可能的约简是二值命题逻辑的一个重要课题。目前的算法都是逐一求单个约简，汇总起来得到所有可能约简。文中应用形式概念的理论，提出内涵亏值、亏值超图等思想，给出一次即可求出所有约简的算法。该算法使计算全部约简的运算次数大为减少。
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  全变差与曲波联合稀疏表示模型与原对偶算法

  余义斌，李启达，甘俊英，孙建军

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 944-950.

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  全变差模型因能有效捕捉图像与视频中的细节信息而被广泛应用于机器视觉中，曲波变换具有较强捕捉二维信号中线状跳变信息的能力。文中结合全变差模型和曲波变换的优点，提出一类能更好地捕捉二维信号特征的联合稀疏表示模型，并用原对偶算法求解该模型，即原对偶全变差曲波算法。实验结果表明，用文中模型及求解算法处理后的图像，其客观质量及主观视觉效果均优于现有算法。文中算法也可用于解决图像去模糊、超分辨率等其它具有挑战性的图像处理问题。
综述与评论
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  视觉认知计算模型综述

  黄凯奇，谭铁牛

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 951-958.

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  视觉认知计算模型作为联系视觉认知和信息计算的有效手段，其研究涉及到认知科学、信息科学等多个交叉学科，具有复杂性和多样性等特点。为能更好地把握其发展规律，文中从视觉计算角度系统总结视觉认知计算模型，以其两个主要来源为主线分别从生物视觉机制和视觉计算理论回顾视觉认知计算模型的发展。根据其研究的特点，对视觉认知计算模型的发展做出一定评述，并指出视觉认知计算模型的发展必将对计算视觉理论和生物视觉机制产生深远影响。
研究与应用
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  基于线性映射的多物种捕食元胞遗传算法

  黎明，卢明，陈昊，黎政秀

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 959-967.

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  为提高捕食元胞遗传算法的性能及在基因型上对种群进行区分，提出一种基于线性映射的多物种捕食元胞遗传算法。该算法通过引入映射矩阵，改变种群基因型到表现型的映射关系，使不同物种间所携带的遗传信息不同。在进化过程中，不同物种采用不同的遗传方式进行交叉，并根据种群离散程度自适应调整映射矩阵系数控制种群进化方向，有效提高算法跳出局部最优的能力。对若干低维及高维典型函数进行仿真实验，将文中算法与其它同类算法对比，实验结果表明，文中算法在全局收敛率上具有较明显的优势。

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  协同过滤中一种有效的最近邻选择方法

  冷亚军，梁昌勇，丁勇陆青

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 968-974.

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  协同过滤中的评分数据稀疏性使得最近邻搜寻不够准确，导致推荐质量较差。基于此，文中提出一种有效的针对稀疏评分的最近邻选择方法——两阶段最近邻选择算法(TPNS)。TPNS分为两个步骤，首先计算用户间的近邻倾向性，选择近邻倾向性较高的用户组成初始近邻集合;然后根据初始近邻集合计算目标用户与其他用户间的等价关系相似性，使用等价关系相似性对目标用户的初始近邻集合进行修正，得到最近邻集合。在MovieLens数据集上对比常用的推荐算法，实验结果表明文中方法在协同过滤推荐的应用中具有更高的准确性。

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  基于知识利用的迁移学习一般化增强模糊划分聚类算法

  蒋亦樟，邓赵红，王骏，葛洪伟，王士同

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 975-984.

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  针对非充分数据集及噪声对聚类分析的干扰，基于模糊C均值(FCM)框架下的聚类技术，即一般化的增强模糊划分聚类算法(GIFP-FCM)，探讨具有迁移学习能力的聚类方法——融入迁移学习机制的GIFP-FCM算法(T-GIFP-FCM)。该算法通过有效利用历史相关场景(域)总结得到的知识来指导当前场景(域)中信息不足时的聚类任务，从而提高聚类效果。通过在模拟数据集及真实数据集上的仿真实验，结果显示文中算法较之传统算法在处理信息不足任务时具有更佳的性能。

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  无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法

  郭文忠，余朝龙，陈国龙

  模式识别与人工智能. 2013, 26(10): 985-990.

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  为延长无线传感器网络的生命周期，提高节点能量利用率，将分簇算法与睡眠调度算法相结合，提出一种无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法。该算法采用二进制编码机制，引入遗传算法的变异和交叉算子，同时考虑网络覆盖保持和能量消耗减少优化目标，构造一个相应的离散粒子群优化方法。仿真实验结果表明，文中算法能较好地减少能耗和保持网络覆盖，有效延长网络的生命周期。