2013年, 第26卷, 第4期　刊出日期：2013-04-30

  

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论文与报告
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  绝对定位机制下目标位置估计辅助的群机器人搜索

  昝云龙，薛颂东，曾建潮

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 321-327.

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  基于扩展微粒群算法模型控制群机器人协同搜索目标时，成员机器人在社会经验和自身认知，主要是社会经验引导下逐步向目标趋近.由于社会经验仅从成员机器人的认知中“选举”产生，未形式化地融合多个机器人的经验，因此文中从群机器人通信子系统在本质上属于无线传感器网络的事实出发，引入集体决策机制，改进社会经验的生成模式.用无线传感器网络中的测距定位方法来估计目标位置，并将估计值作为社会经验引入现有模型.仿真结果表明，当群体规模够大时，采用文中社会经验生成模式可使协同搜索速度得到提高.
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  基于多尺度分析和均值漂移的Kway-Ncut算法

  谭乐怡，王守觉

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 328-336.

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  提出一种基于多尺度分析和均值漂移的谱聚类算法.该算法以Kway-Ncut算法为基础，通过缩小待分割图片的分辨率来实现快速和对大分辨率图片的分割.首先，利用均值漂移算法对图片进行预分割，随后缩减图像和预分割结果的分辨率.再利用预分割提供的先验信息和像素的空间一致性构建相似度模型，计算缩小后的图片像素相似度，使用Kway-Ncut进行分割.最后，将分割结果扩展为原始分辨率，用原始分辨率的预分类信息对图像边界及细节部分加以恢复，获得最终的分割结果.通过使用多幅彩色图像进行分割实验，结果表明文中算法在准确性和高效性方面都有良好表现.
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  基于社会网络动态反馈的Web服务信任度计算

  张佩云，陈恩红，李波

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 337-343.

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  在当前服务计算背景下，针对用户难以获得满足需求的可信服务问题，提出基于社会网络动态反馈的Web服务信任度模型.基于用户使用经验设计服务直接信任度算法，对服务交易情况进行动态跟踪和监测.当用户缺乏使用某服务的直接经验时，基于社会网络中服务使用者信任度，聚合其他服务使用者对服务的直接信任度，计算该服务的间接信任度.采用修正因子进行修正，以提高社会网络节点及关联服务可信性.算法分析表明，该方法是可行和有效的.
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  粒子群分形进化算法

  邱晓红，邱晓辉，龚姚腾

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 344-350.

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  在传统粒子群优化(PSO)算法的基础上，提出粒子群分形进化算法(FEPSO).FEPSO利用分形布朗运动模型中的无规则运动特性模拟优化目标函数未知特性，隐含的趋势变化模拟优化目标函数极值变化的总趋势，从而克服个体过于随机进化和早熟的现象.与传统的PSO算法相比，文中算法中每个粒子包含分形进化阶段.在分形进化阶段，粒子在解的子空间以不同的分形参数进行分形布朗运动方式搜索解空间，并对其分量进行更新.仿真实验结果表明，该算法对大部分标准复合测试函数都具有较强的全局搜索能力，其性能超过国际上最近提出的基于PSO的改进算法.
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  基于精简随机子空间的多生成树集成一类分类算法

  胡正平，刘凯

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 351-356.

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  由于高维数据通常存在冗余和噪声，在其上直接构造覆盖模型不能充分反映数据的分布信息，导致分类器性能下降.为此提出一种基于精简随机子空间多树集成分类方法.该方法首先生成多个随机子空间，并在每个子空间上构造独立的最小生成树覆盖模型.其次对每个子空间上构造的分类模型进行精简处理，通过一个评估准则(AUC值)，对生成的一类分类器进行精简.最后均值合并融合这些分类器为一个集成分类器.实验结果表明，与其它直接覆盖分类模型和bagging算法相比，多树集成覆盖分类器具有更高的分类正确率.
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  Bayesian更新与EM算法协作下退化数据驱动的剩余寿命估计方法

  司小胜，胡昌华，李娟，陈茂银

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 357-365.

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  设备的剩余寿命(RUL)估计是对设备进行视情维护、预测与健康管理的关键问题之一.为实现对于单个服役设备退化过程的建模以及RUL的估计，文中提出一种Bayesian更新与期望最大化算法协作下退化数据驱动的RUL估计方法.首先利用指数退化模型来描述设备的退化过程，基于监测的退化数据，利用Bayesian方法对模型的随机参数进行更新，进而得到RUL的概率分布函数和点估计.其次，利用运行设备到当前时刻的监测数据，基于EM算法给出退化模型中非随机未知参数的估计方法，并证明参数迭代估计中每步得到的结果是唯一最优解.最后通过数值仿真和实际数据应用研究，表明文中方法可对单个设备退化过程进行建模，有效估计退化模型中的未知参数，进而得到更好的RUL估计结果.
研究与应用
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  基于随机优化的大规模噪声数据集快速学习方法

  王家宝

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 366-373.

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  针对包含噪声与干扰数据的大规模机器学习问题，采用非凸Ramp损失函数抑制噪声和干扰数据的影响，提出一种基于随机优化的非凸线性支持向量机快速学习方法，有效改进训练速度和预测精度.实验结果表明该方法降低学习时间，在MNIST数据集上较传统学习方法的训练时间降低4个数量级.同时在一定程度上改进预测速度，并有效提升分类器对噪声数据集的泛化性能.
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  基于记忆细胞剪切和非线性资源分配的人工免疫识别系统

  邓泽林，谭冠政，何锫

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 374-381.

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  为减少人工免疫识别系统(AIRS)的记忆细胞数量并提高AIRS的分类准确率，提出一种基于记忆细胞剪切和非线性资源分配的人工免疫识别系统(PNAIRS).PNAIRS采用样本属性离散化来压缩训练空间，利用记忆细胞剪切来淘汰低适应度细胞，并使用非线性资源分配来优化分类器.PNAIRS对6个UCI数据集进行分类测试，测试结果与其它分类算法结果对比，显示PNAIRS具有较小规模的记忆细胞群体和较高的分类准确率，而且算法运行速度快.这表明PNAIRS算法是一个性能良好的分类算法，具有潜在的应用价值.
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  基于结构分析的局部Gibbs抽样自动推理算法

  王浩，曹龙雨，姚宏亮，李俊照

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 382-391.

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  提出一种基于结构分析的局部Gibbs抽样的贝叶斯网络推理算法(S-LGSI).S-LGSI算法基于联合树算法的概率图模型分析思想，对贝叶斯网络进行精确分解，然后根据查询结点和证据结点生成具有强相关性的局部网络模型，进而对局部网络模型进行Gibbs抽样推理.与当前基于抽样的其它近似推理算法相比，该算法降低推理的计算维数.同时，由于局部抽样模型包含了与查询结点相关的重要信息，因此该算法保证局部抽样推理的精度.算法分析和在Alarm网的实验结果表明，S-LGSI算法较显著降低时间复杂度，同时也提高推理精度.S-LGSI算法应用于上海证券交易所股票网络的推理结果与实际情况基本一致，表现出较强的实用性.
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  特征有效提取的自适应核特征子空间方法

  张朝阳，田铮

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 392-401.

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  基于核的主成分分析(KPCA)方法能提取数据的非线性特征，但特征提取的效率却与训练样本集合的容量成反比.文中提出一种特征提取的自适应核特征子空间方法来快速有效地提取特征.该方法和KPCA方法在理论分析框架上是一致的，但通过自适应的选取核子空间的张成向量，能在提高特征提取效率的同时不影响特征提取的精度.针对模拟数据和MNIST数据的实验结果表明文中方法优于经典KPCA方法和参考方法.
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  加权无标度网络病毒传播控制中带粒子群优化的免疫策略

  郭文忠，陈国龙，王宁宁，林兵

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 402-408.

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  为有效解决加权无标度网络中的病毒传播控制问题，基于图分割思想，同时考虑子网络规模和子网络节点的强度和两个优化目标，引入遗传算法的变异和交叉算子以提高种群多样性并避免算法过早陷入局部最优解，进而提出一种带粒子群优化的免疫策略.仿真实验结果表明所提免疫策略比目前公认高效的目标免疫策略效果更好，可通过免疫指定数量的节点，较好地将网络分割成节点个数尽可能少、节点强度和尽可能小的子网络.
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  基于亮度序的均值标准差描述子

  王志衡，智珊珊，刘红敏

  模式识别与人工智能. 2013, 26(4): 409-416.

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  在已有均值标准差曲线描述子(MSCD)的基础上，引入亮度序划分思想，提出一种基于亮度序的均值标准差描述子(IOMSD).与传统描述子构造时采用固定位置进行子区域划分不同，文中依据局部区域内各像素点的亮度大小关系划分子区域.该方法能克服图像形变带来的边界误差，且对线性光照和单调光照变化具有不变性.实验结果表明，IOMSD对旋转、视角变化及光照变化图像具有鲁棒性，尤其在形变稳定性上优于已有的MSCD算法.