2015年, 第28卷, 第8期　刊出日期：2015-08-30

  

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论文与报告
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  基于受限玻尔兹曼机的频谱建模与单元挑选语音合成方法^*

  宋阳，凌震华，戴礼荣

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 673-679. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508001

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  提出基于受限玻尔兹曼机的频谱建模与单元挑选语音合成方法.在模型训练阶段，采用受限玻尔兹曼机对包含丰富细节的频谱特征建模，如谱包络、短时幅度谱，取代传统的使用对角方差单高斯模型和梅尔倒谱特征的频谱建模方法，改善声学模型对于频谱特征的描述能力.在语音合成阶段，使用训练得到的受限玻尔兹曼机模型计算备选样本频谱特征的对数似然值，并通过分段线性映射构建单元挑选的目标代价函数.实验表明文中方法可有效提高合成语音的自然度.
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  基于决策粗糙集的多标记情绪分类^*

  张志飞，苗夺谦，张红云

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 680-685. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508002

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  为解决情绪分类中的多标记不确定性问题，提出基于决策粗糙集的多标记分类方法(DTRS-MLC).该方法利用双加权多标记K近邻算法(DW-ML-KNN)多标记的实值函数定义正域、负域和边界域，通过标记依赖度统一刻画标记的共现和互斥关系.从理论和实验角度分析DTRS-MLC与DW-ML-KNN的关系，验证DW-ML-KNN属于DTRS-MLC的特例.音乐情绪分类及文本情绪分类的实验均表明，DTRS-MLC在整体上取得较好性能.
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  面向类不平衡的逻辑回归方法^*

  郭华平，董亚东，邬长安，范明

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 686-693. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508003

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  作为机器学习和模式识别中最重要的分类模型之一，逻辑回归(LR)具有较好的可解释性、泛化性.文中将该模型应用到类不平衡问题中，提出面向类不平衡的逻辑回归方法(LRCI)以处理数据不平衡问题.为了充分考虑数据不平衡性，分别构造基于g-mean的目标函数(GBM)和基于f-measure的目标函数(FBM)，监督LRCI学习模型参数，进而有效保证学习到的模型同时具有高准确率和召回率.UCI数据集上的实验表明，LRCI在保持LR高准确率的前提下，有效提高它的召回率、g-mean和f-measure.与其他类不平衡分类模型相比，LRCI表现出较明显优势.
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  基于归一化梯度相位相关的大尺度图像快速配准算法^*

  陈怀玉，杨旸

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 694-701. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508004

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  针对具有旋转、缩放、平移的大尺度变换图像的实时配准问题，提出基于归一化梯度相位相关的图像配准算法.该算法避免复杂的多层插值计算和迭代处理过程，利用归一化梯度相位相关法处理复数梯度图像，能在兼顾参数估计的鲁棒性和快速性的同时，扩大图像变换参数的估计范围.并通过一种参数可调整的窗函数有效抑制不同种类图像的边缘效应的影响.实验证明该算法的快速性和有效性.
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  三维小波八叉体分裂视频编码算法^*

  王相海，付明哲，宋传鸣

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 702-709. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508005

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  尽管基于3D小波变换的视频编码越来越受到关注，但其编码效率有待进一步提高.文中在对视频3D小波变换的统计特性及时间高频帧零树编码的无效性进行分析和讨论的基础上，提出一种时间高频帧的“零体块”模型和基于八叉体分裂的3D小波视频编码算法.该算法分别处理经过3D小波变换的时间低频子带和高频子带，分别对采用多级数集合分裂编码的“零树”结构和基于八叉体分裂的“零体块”结构进行编码.由于文中算法以“零体块”结构组织待编码系数，减少用于编码“孤独零”的同步信息.同时在编码过程中，只有当某个系数为重要系数时才对其编码，避免对不重要系数的反复扫描.实验表明，对于多种类型的标准测试视频序列，文中算法具有较高的重构质量.
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  基于压缩感知高阶张量扩散磁共振稀疏成像方法^*

  冯远静，吴烨，张贵军，梁荣华

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 710-719. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508006

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  高阶张量扩散磁共振成像技术是高分辨率显示活体脑白质微结构信息的重要方法，但其数据采集时间较长、纤维重构分辨率较低等缺点限制其在临床上的应用.文中在高阶张量模型的基础上提出一种稀疏加权的纤维方向分布估计方法.该方法首先建立高阶张量球面反卷积纤维方向估计模型，然后提出一种纤维方向的稀疏表示方法，最后建立稀疏约束反卷积的l₁范数优化模型.针对优化模型的求解，提出一种用低阶训练稀疏字典解决高阶优化问题的计算方法.模拟数据和临床数据的实验表明，纤维方向分布估计方法有效提高高阶张量成像方法的角度分辨率，降低角度识别误差.
研究与应用
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  基于SVM和PCA的痕量多组分气体检测方法^*

  余道洋，戚功美，瞿顶军，李民强，刘锦淮

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 720-727. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508007

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  针对气敏和光学传感器等常规方法难以检测痕量多组分气体的问题，采用快速色谱与气敏传感器阵列结合的检测方法获取痕量多组分气体的信号，然后对信号采用支持向量机(SVM)训练分类气体模式特征.为获得较好的气体识别模型，使用粒子群算法(PSO)优化SVM参数.通过对实际样品检测和识别，并对比评估同类检测仪器采用的检测识别方法，验证文中方法对混合气体的选择性更好，采用的SVM、PCA和PSO组合方法更适合处理和识别小样本数据.研制的多组分痕量气体检测样机具有更高的识别率、重复性和稳定性.
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  基于投影最小二乘回归子空间分割的基因表达数据聚类^*

  简彩仁，陈晓云

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 728-734. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508008

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  子空间分割方法是一种重要的机器学习方法，现有的子空间分割方法一般在原样本空间上进行研究.文中借鉴现有的降维方法将投影技术与最小二乘回归子空间分割方法结合，提出投影子空间分割的基因表达数据聚类方法.该方法通过交替优化求解投影矩阵和重构矩阵，同时实现降维和聚类.在6个基因表达数据集上的实验表明文中方法的有效性.
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  基于矩阵分解的伪相关反馈技术^*

  周栋，刘建勋，张三蓉

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 735-740. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508009

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  伪相关反馈技术的性能很大程度上依赖2个参数的取值，在缺乏结果相关性评价的前提下，这些参数只能依靠经验设置.文中提出基于矩阵分解的伪相关反馈技术.该技术将多个伪相关反馈结果使用协同过滤的思想融合，自动选择最优化参数进行查询扩展.实验表明，与现有的伪相关反馈技术相比，无论使用哪种信息检索模型，文中方法的检索性能都能得到较好改善.
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  集值信息系统上的多粒度优势关系与信息融合^*

  庄颖，刘文奇，范敏，李金海

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 741-749. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508010

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  在近年发展起来的各种多粒度粗糙集模型基础上，针对实际应用中广泛存在的集值信息系统上的优势关系，提出多粒度优势关系粗糙集模型.通过数据处理的例子，并对比已有的多粒度粗糙集模型，说明多粒度优势关系粗糙集的下近似更精确.最后，将多粒度优势关系粗糙集模型作为一种信息融合技术应用于目标威胁估计，证明其适应更复杂的多源信息环境.
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  张量模式三维主动外观模型及其在肺CT图像分割中的应用^*

  王青竹，孙娜，王斌

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 750-759. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508011

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  三维主动外观模型将肺区的三维外观矩阵转化为一维向量时，原三维灰度分布受到破坏，分割精确度受到影响，且生成过大向量，影响分割效率.基于此，文中提出张量模式的三维主动外观模型，旨在借助高维奇异值分解法直接处理肺区的三维外观矩阵，从而避免其向一维向量的转换.首先在张量理论基础上建立主动外观模型并推导参数;然后设计分块Kronecker方法确定外观张量低秩表示模式的最佳方案，以避免大规模重复计算;最后设计完整分割系统并应用在肺部CT图像中.对临床样本进行实验，与其他基于标记点的三维模型对比，证明文中模型在分割精确度与效率上更优.
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  基于多重图像分割评价的图像对象定位方法^*

  沈项军，穆磊，查正军，苟建平，詹永照

  模式识别与人工智能. 2015, 28(8): 760-768. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508012

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  图像对象定位可提供准确的对象区域，有效提高图像对象识别和分类准确率.基于此，文中提出基于多重图像分割评价的图像对象定位方法.通过图像的多层次分割，确定图像不同区域之间的语义约束关系，应用此约束关系对不同层次的对象区域模式进行频繁项集挖掘和评分，并按照此模式评分逐次合并每层图像分割中的重要区域，最终实现整个对象区域的精确定位.MSRC和GRAZ的定位实验表明，文中方法可有效定位图像的前景目标，在Caltech图像目标分类实验中也证明文中方法的有效性.