2015年, 第28卷, 第5期　刊出日期：2015-05-30

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论文与报告
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  基于正交准则的小波滤波和各向异性耗散的天文纹理提取^*

  单昊

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 385-393. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505001

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  天文图像具有复杂的形态学层级结构和不规则的纹理形态，可在不同尺度和方向上表示. 该文针对天文纹理表示，从正交性对其机理进行假设，从而提取纹理信息. 基于正交优化准则(OOC)、小波以及各向异性耗散(AD)，提出一种天文图像的纹理特征提取方法.该方法的理论假设为图像纹理和分段平滑分量互相正交，核心技术是正交性参数估计.首先采用基于正交测度的小波阈值方案，使用多尺度框架在不同尺度和方向对纹理进行提取和分析，然后用滤波后分段平滑分量作为下一步耗散的初始值.参数估计用于小波阈值估计和AD迭代步数估计.数据实验采用星系和引力透镜数据，并与国际流行的6种图像分解算法比较.结果证明该方法在天文纹理特征提取上达到令人满意的效果，具有一定优势和先进性.
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  基于中心点双阈值模糊子群的混合蛙跳算法^*

  刘立群，火久元，王联国，韩俊英

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 394-403. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505002

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  针对基本混合蛙跳算法寻优精度不高和易陷入局部最优的缺陷，提出一种基于中心点双阈值模糊子群的混合蛙跳算法.通过随机方式选择各子群中心点，利用青蛙到各子群中心点的距离度量子群内青蛙的紧密程度.用优化方法计算各子群的绝对阈值和相对阈值，提出中心点双阈值模糊子群划分策略对青蛙群体划分子群.在一次局部搜索中，依据中心点隶属度与绝对阈值、相对阈值之间关系对子群最差个体更新方法进行改进.仿真结果表明，中心点双阈值模糊子群划分策略和子群最差个体更新方法有效可行.固定参数时算法在单峰值和多峰值函数寻优问题上收敛速度和精度均有显著提高，变化参数时算法在高维函数上保持较好的优化性能，在适宜的邻近青蛙个数条件下优化性能最优.
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  上下文感知的移动社交网络推荐算法研究^*

  张志军，刘弘

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 404-410. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505003

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  尽管人类活动模式表现出较大的自由度，但也表现出受制于地理和社会限制的结构化模式.针对移动通信网络领域中个性化服务推荐问题，结合社会化网络分析方法，提出一种融合多种上下文信息的社交网络推荐算法.该算法在利用用户的地理位置和时间信息的基础上，深入挖掘潜在的用户社会关系，辅助用户寻找与其偏好相似的用户，然后结合移动用户的社会关系进行相应的推荐，有效解决推荐的准确性问题.这些发现有助于LBSN类系统设计和开发人员更好地了解用户，获知用户的需求，最终完善自己的设计，为用户提供更好的应用服务.在真实数据集上的实验结果验证该算法的可行性和有效性，并且与现有推荐算法相比，具有更高的预测准确度.
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  基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法^*

  耿焕同，孙家清， 贾婷婷

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 411-421. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505004

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  针对单独采用冷启动方式而出现再次收敛速度慢、单种交叉算子自适应不足以及正态变异多样性程度偏弱等问题，提出一种基于自适应启动策略的新型混合交叉动态约束多目标优化算法.在算法设计中，首先采用冷热混合方式识别环境动态调整的程度，并引用柯西变异增强多样性;然后混合BLX_α、SBX和DE三种差分进化经典交叉算子，并通过各自贡献度自适应调整其竞争力，以增强交叉操作对环境动态变化的自适应性;最后采用精英与进化两个群体相互协作，进一步均衡算法的局部和全局搜索能力.在6个标准测试函数上的仿真结果表明，该算法能在不同环境下动态识别调整的程度，增加初始种群多样性以提高算法的跟踪效果，且能在同一环境下自适应调整交叉算子以提高算法的收敛速度.
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  概率统计下的多粒度搜索算法研究^*

  张清华 郭永龙，薛玉斌

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 422-428. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505005

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  粒计算的主要思想是在不同粒度层次上对复杂问题进行求解，这在很大程度上体现人类问题求解过程中的智能.文中结合人脑处理复杂问题的多粒度机制和概率统计原理，从粒计算的角度提出一种基于统计期望的多粒度高效搜索模型，从不同粒度层次的商空间上分析统计概率期望的变化规律.通过实验发现，利用该方法搜索目标的效率会随问题空间的细分逐渐降低并趋于稳定，且在不同概率模型上可很大程度地减小不同概率模型问题求解的复杂度.
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  标架丛上的多流形联络学习算法^*

  张启明，李凡长

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 429-436. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505006

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  传统的流形学习算法通常需要较多的训练样本，将所有样本看作一个流形进行学习，并提取判别特征以进行后续的分类等具体应用.然而在很多实际问题中，并不能获得大量的训练样本，因此存在很多只有一个训练样本的情况.文中提出标架丛上联络学习算法，构建出多流形结构，提取出流形与流形间以及单一流形内的判别信息处理样本少的情形.在处理多流形结构数据集时，利用标架丛上的横空间和纵空间学习模型，将高维空间数据投影到横空间以最大化流形与流形间的间隔，同时又在纵空间中保持同一流形内数据的相关结构.最后通过实例验证了本文算法的有效性.
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  一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法^*

  陆梨花，张连海

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 437-442. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505007

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  为提高语音查询项检索系统的准确率，提出一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法.在系统判决阶段，根据每个查询项的后验得分分布设定不同阈值.后验得分分布用指数混合模型描述，通过无监督的最大期望(EM)算法估计模型参数，最后根据贝叶斯最小风险准则计算阈值.针对EM算法对初始值较为敏感的问题，初始化时采用K-means聚类算法代替随机初始化方法，首先将候选结果得分分为两类，然后计算每类的先验分布并用最大似然法估计模型参数的初始值.实验结果表明该阈值方法有更好的检索性能.
研究与应用
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  一种基于几何特征的表情相似性度量方法^*

  黄忠，胡敏， 王晓华

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 443-451. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505008

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  在表演驱动、表情克隆等人脸动画中，需要寻找最相似表情以提高动画真实感和逼真度.基于面部表情几何特征提出一种特征加权的表情相似性度量方法.首先，在主动外观模型上，利用链码描述各区域的形状特征以刻画局部表情细节，并根据区域特征点间的拓扑关系构建形变特征以反映整体表情信息.然后，采用特征加权方式对融合的几何特征进行相似性度量，并将权重的求解过程转化为加权目标函数最小化.最后，利用求解的权重以及特征加权函数度量表情间的相似性，寻找与之最相似的表情图像.在BU-3DFE数据库和FEEDTUM数据库上的实验结果表明，该方法在寻找相似表情的正确率方面明显高于现有的度量方法，并且对不同类型、不同强度的表情描述保持较好鲁棒性，尤其在嘴型、脸颊收缩、嘴开合幅度等表情细节维持较高相似度.
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  模糊C均值算法的聚类有效性评价^*

  朴尚哲，超木日力格，于剑

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 452-461. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505009

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  模糊C均值(FCM)聚类算法最终形成的聚类质量会受到初始值的设定、簇的个数选定及参数选择等多方面因素的影响.文中对最近发表的5种代表性聚类有效性指数在不同的数据维数、聚类个数和参数等条件下对FCM的聚类有效性评价结果进行对比分析.实验结果表明基于类内紧致度和类间离散度比值的聚类有效性指数对数据维度及噪声较为鲁棒，基于隶属度的聚类有效性指数不适于高维数据等，上述结果可帮助研究人员在不同的应用环境下选择合适的模糊聚类有效性函数.
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  推荐系统中典型用户群组的发现和应用^*

  谭昶，刘淇，吴乐，马海平，龙柏

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 462-471. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505010

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  推荐系统是解决用户的个性化信息需求的一种有效工具.但随着推荐系统用户规模的扩大，需要合理地从海量用户中筛选出用户子集，并进行持续和深入的分析以改进推荐系统.因此，文中首先提出典型用户群组的概念，以期发现推荐系统中的典型用户子集，从而可正确地反映全体用户的兴趣偏好.随后提出一种典型用户群组的发现算法，通过比较候选新增典型用户对典型用户群组的贡献度，逐一扩大典型用户群组规模，最终达到较高的推荐项目覆盖率和评分准确度.最后在典型用户群组中寻找用户的最近邻，实现一种改进的协同过滤推荐算法.通过在真实数据集上的实验结果表明，与其他用户群组发现算法以及经典推荐算法相比，验证典型用户群组不仅具有较好的代表性，也能够获得更好的推荐效果.
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  BMGSJoin:一种基于MapReduce的图相似度连接算法^*

  陈一帆，赵翔，何培俊，张维明，唐九阳

  模式识别与人工智能. 2015, 28(5): 472-480. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201505011

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  图相似度连接在数据挖掘领域应用广泛，尤其是在数据预处理阶段，可用于数据清理、近复本检测等，其研究具有十分重要的意义.针对基于编辑距离约束的图相似度连接问题进行研究，返回两个图集合中所有编辑距离不超过给定阈值的图对.基于分布式编程框架MapReduce，设计采用“过滤-验证”框架的MGSJoin算法，利用基于路径的q-gram签名实现非解候选对的过滤，计数过滤.鉴于该算法键值对数量庞大的潜在问题，引入Bloom Filter技术对算法进行改进并设计BMGSJoin算法.实验结果表明，提出的两种图相似度连接算法能较大地改善现有算法的效率和可扩展性，并能较好地应对当前大数据挖掘分析的需求.