2018年, 第31卷, 第6期　刊出日期：2018-06-25

  

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论文与报告
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  不协调广义多尺度决策系统的尺度组合

  吴伟志, 庄宇斌, 谭安辉, 徐优红

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 485-494. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806001

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  针对不协调广义多尺度决策系统的知识获取问题,首先回顾广义多尺度信息系统中尺度组合的概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后进一步定义在不同尺度组合下集合的下、上近似概念,给出近似集的性质.最后讨论不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合的选择,并使用证据理论中的信任函数和似然函数刻画不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合特征.
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  平行眼:基于ACP的智能眼科诊疗

  王飞跃, 张梅, 孟祥冰, 王雁, 马娇楠, 刘武, 王晓

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 495-504. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806002

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  ACP理论是平行智能的核心,由人工社会(Artificial Societies, A)、计算实验(Computational Experiments, C)、平行执行(Parallel Execution, P)构成,在复杂系统建模与调控中发挥重要的作用.人眼作为一个典型的复杂系统,是接收外界信息的重要器官,拥有复杂而又精细的结构,同时又和身体其他器官有着密不可分的联系.文中将ACP理论引入到人眼的诊疗和护理中,提出平行眼的基本框架.人工眼(A)构建不断更新的虚拟人眼模型及其对应的由诊疗护理知识构成的虚拟眼科医生.在此基础上,计算实验(C)借助人工眼进行各种眼病发展预测并制定最优的治疗护理方案.最后平行执行(P)将虚拟世界和人工世界串联起来,利用实际人眼的数据不断更新人工眼模型,同时借助人工眼和计算实验引导实际人眼进行在线化、长期化的治疗护理.整个框架结合知识自动化、计算机视觉、知识图谱、机器学习等相关人工智能技术,力图有效提升对于人眼疾病的诊断精度,实现对于人眼的长期、精确、有效的监护.
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  基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法

  蔡竞, 王万良, 郑建炜, 罗志坚, 申思

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 505-515. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806003

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  增量式非负矩阵分解算法是基于子空间降维技术的无监督增量学习方法.文中将Fisher判别分析思想引入增量式非负矩阵分解中,提出基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法.首先,利用初始样本训练的先验信息,通过索引矩阵对新增系数矩阵进行初始化赋值.然后,将增量式非负矩阵分解算法的目标函数改进为批量式的增量学习算法,在此基础上施加类间散度最大和类内散度最小的约束.最后,采用乘性迭代的方法计算分解后的因子矩阵.在ORL、Yale B和PIE等3个不同规模人脸数据库上的实验验证文中算法的有效性.

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  保持二元关系不变的概念约简

  曹丽, 魏玲, 祁建军

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 516-524. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806004

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  受形式概念分析中因子分解的启发,借鉴属性约简的思想,从概念角度上思考,提出保持二元关系不变的概念约简.首先给出保持二元关系不变的概念约简的定义及概念协调集的判定定理.然后根据形式概念在保持二元关系不变的概念约简过程中所起的作用,将形式概念分为核心概念、相对必要概念、不必要概念.最后分别研究3类概念的特征,从二元关系和算子角度考虑,得到三类概念的相关结论.上述结果有助于进一步的算法研究与应用及更深入的理论分析工作.

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  剩余型直觉模糊推理的反向三I方法

  彭家寅

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 525-536. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806005

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  提出直觉模糊取式(IFMP)和直觉模糊拒取式(IFMT)问题的直觉模糊推理的反向三I原则、反向α-三I原则和反向三I约束原则.针对剩余型直觉模糊蕴涵算子,给出IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理的反向三I算法、反向α-三I算法及反向三I约束算法求解的计算公式和分解形式,指出这些算法都是相应模糊集情形下的推广,讨论IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理的反向三I算法的还原性.
研究与应用
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  基于MapReduce改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法

  陆玉佳, 倪志伟, 朱旭辉, 许力分, 伍章俊

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 537-547. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806006

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  针对大数据环境下属性约简问题,提出基于MapReduce改进离散型萤火虫算法(IDGSO)和多重分形(MFD)的属性约简方法.首先,通过对萤火虫个体的移动方式进行离散化改进,引入迁徙策略和高斯变异策略,避免陷入局部最优,并提出改进离散型萤火虫算法.然后,将IDGSO结合MFD应用于属性约简中.最后,针对大数据环境下属性约简问题,采用MapReduce编程模式,实现对IDGSO和MFD的并行化.在UCI数据集和实际气象数据集上的实验表明,文中算法约简性能较优,运行效率较快,具有较好的有效性和可行性.
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  区间二型模糊综合评判下的语言动力学分析

  莫红, 刘芬

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 548-553. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806007

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  为了解决多人对事物的多因素动态评估问题,提出区间二型模糊综合评判下的语言动力学分析方法,给出半连通区间二型模糊集合的表述与运算.综合二型模糊集合与模糊综合评判,探讨二型模糊综合评判方法.结合不同时段的数据,形成多因素动态评估的语言动力学轨迹.最后将区间二型模糊综合评判下的语言动力学系统应用于旅游景区的动态评估中.
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  基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法

  胡正平, 郭增洁, 王蒙, 孙德刚, 任大伟

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 554-561. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806008

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  针对如何利用人脸图像进行亲属关系认证的问题,提出基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法.首先,构建一个包含卷积层、全连接层和soft-max分类层的深度卷积神经网络模型.卷积层可以提取亲子图像的隐性特征,全连接层可以将提取的隐性特征映射为亲属关系认证的二分类问题,soft-max分类层可以直接判断该对样本是否具有亲属关系.然后,将成对的标记训练数据输入网络进行迭代,优化深度网络模型参数,直至损失曲线稳定.最后,利用训练完毕的深度网络模型对输入测试图像对进行分类判决,通过统计得到最终的准确率.在KinFaceWI和KinFaceWII数据库上的结果显示,相比以往的亲属关系认证算法,文中模型具有更好的性能.
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  基于卷积长短时记忆神经网络的蛋白质二级结构预测

  郭延哺, 李维华, 王兵益, 金宸

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 562-568. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806009

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  鉴于不同类型氨基酸的相互作用对蛋白质结构预测的影响不同,文中融合卷积神经网络和长短时记忆神经网络模型,提出卷积长短时记忆神经网络,并应用到蛋白质8类二级结构的预测中.首先基于氨基酸序列的类别信息和氨基酸结构的进化信息表示蛋白质序列,并采用卷积提取氨基酸残基之间的局部相关特征,然后利用双向长短时记忆神经网络提取蛋白质序列内部残基之间的远程相互作用,最后将提取的蛋白质的局部相关特征和远程相互作用用于蛋白质8类二级结构的预测.实验表明,相比基准方法,文中模型提高8类二级结构预测的精度,并具有良好的可扩展性.

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  不同信任结构下约简的证据特征及其一致性

  郑娜, 王加阳

  模式识别与人工智能. 2018, 31(6): 569-580. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201806010

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  不一致性决策表中广义决策约简与相对约简不完全一致.文中给出划分和覆盖2种信任结构下的广义决策约简和相对约简的概念,研究这2种约简的证据结构特征,分别证明广义决策约简和相对约简是保持广义决策值的似然函数之和与信任函数之和不变的最小属性集合.在此基础上,提出划分和覆盖结构中的广义信任约简,进而分析这2种结构中广义决策约简、广义信任约简及相对约简的一致性,证明广义决策约简必为相对约简协调集且广义决策约简与广义信任约简等价,得出相对约简的核蕴含于广义决策约简的结论.最后分别给出2种信任结构下广义决策约简与相对约简相同的充分必要条件,完善不同信任结构中的约简理论.