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1974年1月创刊（月刊）
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ISSN 1002-137X

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1. 摸石头过河算法与分布估计混合算法

高尚,曹存根

计算机科学 2016, 43 (1): 81-84. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.01.019

摘要（329）

PDF（pc）（569KB）（558）

依据摸石头过河算法与分布估计算法的优点,提出了一种混合算法。该算法以一个解为起点,向该起点附近邻域随机搜索若干个解,找出这些解中最好的一个解；并挑选部分优秀个体的中心与最好解进行交叉操作,以此解作为下次迭代的结果,然后以此点为起点,再向附近邻域随机搜索若干个解,以此类推。对几个经典测试函数进行实验的结果表明,利用摸石头过河与分布估计算法能够极大地提高收敛速度和精度。

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2. 基于眼动数据的分类视觉注意模型

王凤娇,田媚,黄雅平,艾丽华

计算机科学 2016, 43 (1): 85-88. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.01.020

摘要（273）

PDF（pc）（1171KB）（654）

视觉注意是人类视觉系统中的重要部分,现有的视觉注意模型大多强调基于自底向上的注意,较少考虑自顶向下的语义,也鲜有针对不同类别图像的特定注意模型。眼动追踪技术可以客观、准确地捕捉到被试的注意焦点,但在视觉注意模型中的应用还比较少见。因此,提出了一种自底向上和自顶向下注意相结合的分类视觉注意模型CMVA,该模型针对不同类别的图像,在眼动数据的基础上训练分类视觉注意模型来进行视觉显著性预测。实验结果表明:与现有的其它8个视觉注意模型相比,该模型的性能最优。

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3. 符号数据的无监督学习:一种空间变换方法

王建新,钱宇华

计算机科学 2016, 43 (1): 89-93. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.01.021

摘要（256）

PDF（pc）（429KB）（464）

近年来符号数据的无监督学习在模式识别、机器学习、数据挖掘和知识发现等诸多领域扮演着越来越重要的角色。然而现有的针对符号数据的聚类算法(经典的K-modes系列算法等),相比数值型数据的聚类算法,在性能方面仍然有很大的提升空间。其根本原因在于符号数据缺乏类似数值数据那样清晰的空间结构。为了能够有效地发掘符号数据内在的空间结构,采用了一种全新的数据表示方案:空间变换方法。该方法将符号数据映射到相应的由原来的属性组成的新的维度的欧氏空间中。在这一框架的基础上,为了找到符号数据更有代表性的模式,结合Carreira-Perpin提出的K-modes算法进行无监督学习。在9个常用的UCI符号数据集上进行了测试,与传统的符号数据聚类算法进行了实验比较,结果表明几乎在所有的数据集上提出的方法都是更加有效的。

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4. 多特征层次化答案质量评价方法研究

崔敏君,段利国,李爱萍

计算机科学 2016, 43 (1): 94-97. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.01.022

摘要（227）

PDF（pc）（404KB）（520）

社交媒体中的问答对可以为自动问答系统提供答案,但有些答案的质量不高,因此答案质量评价方法具有研究价值。已有的评价方法没有考虑问题类别特征,对不同类型的问题采用统一的评价方法。因此提出了一个层次分类模型。首先分析问题类型；然后提取文本、非文本、语言翻译性、答案中的链接数4类特征,依据特征分类影响力随问题类型不同而不同这一客观现象,采用逻辑回归算法对各类型问题的答案质量进行评价,取得了较好的实验效果；最后分析了影响各类问题答案质量的主要特征。

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5. 序信息系统中基于“逻辑且”和“逻辑或”的双量化粗糙模糊集

胡猛,徐伟华

计算机科学 2016, 43 (1): 98-102. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.01.023

摘要（214）

PDF（pc）（353KB）（458）

基于“逻辑且”和“逻辑或”两个逻辑算子在序信息系统中建立了一种双量化粗糙模糊集模型,克服了传统“逻辑且”和“逻辑或”粗糙模集模型不能解决模糊对象的问题,使得变精度与程度粗糙集具有更广的应用价值。最后通过超市评价进行案例分析,进一步阐述了研究双量化粗糙模糊集的意义。

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6. 基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法

钱堃,李芳,文益民

计算机科学 2016, 43 (1): 103-106. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.01.024

摘要（232）

PDF（pc）（934KB）（443）

针对现有的基于空间域的显著性检测算法在分割显著性区域时需要依赖图像分割算法的不足,提出一种基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法。该算法首先对图像建立图像金字塔,并对每层的图像进行颜色量化和图像分块的预处理；然后利用颜色和空间距离计算得到显著性图；最后进行阈值分割,得到显著性区域。在MSRA1000公开数据集上的实验结果表明,该算法在精度、召回率和F测度方面的表现均优于现有的几种算法。因此,提出的算法在检测效果上优于现有的显著性区域检测算法,而且可以简单地分割出显著性区域。

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7. 基于网格索引的时空轨迹伴随模式挖掘算法

杨阳,吉根林,鲍培明

计算机科学 2016, 43 (1): 107-110. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.01.025

摘要（558）

PDF（pc）（854KB）（862）

时空轨迹伴随模式是数据挖掘领域的一项重要研究内容。CMC(Coherent Moving Cluster)算法是一种经典的时空轨迹伴随模式挖掘算法,该算法引入了DBSCAN算法以挖掘出任意形状的簇。但是,DBSCAN聚类算法极耗时,导致CMC算法的时间效率较低。因此提出了一种基于网格索引的时空轨迹伴随模式挖掘算法MAP-G(Mining Adjoint Pattern of spatial-temporal trajectory based on the Grid index)。实验表明,MAP-G算法不仅比CMC算法具有更高的时间效率,而且能够过滤掉部分不正确的结果,因此结果也更加准确。

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