1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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    2017年中国计算机学会人工智能会议 栏目所有文章列表
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    1. 基于SAC的特征选择算法
    张梦林,李占山
    计算机科学    2018, 45 (2): 63-68.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.011
    摘要 (126)   PDF (1234KB) (354)  
    特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。
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    2. 一种改进的microRNA预测模型集成方法
    董红斌,石丽,李涛
    计算机科学    2018, 45 (2): 69-75.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.012
    摘要 (101)   PDF (2854KB) (229)  
    现有的microRNA预测方法往往存在数据集类不平衡和适用物种单一的问题。针对以上问题,所做主要工作如下:1)提出基于序列熵的分层采样算法,该算法可在保持样本总体分布的基础上,采样生成正样本和负样本数量平衡的训练集;2)提出基于信噪比和相关性的特征选择,用于缩小训练集规模,以达到提高训练速度的目的;3)提出DS-GA算法,用于缩短SVM分类器参数的优化时间,达到减少过拟合的目的;4)结合集成学习的思想,经采样、特征选择、分类器参数优化3个步骤,建立了一种物种间通用的microRNA预测模型。实验表明,该模型有效解决了类不平衡问题,且不局限于单一物种,对混合物种的测试集预测取得了较好效果。
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    3. 具有社区结构的无标度网络生成算法
    郑文萍,曲瑞,穆俊芳
    计算机科学    2018, 45 (2): 76-83.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.013
    摘要 (153)   PDF (1393KB) (267)  
    近年来,生成图模型在复杂网络研究中的作用越来越重要。图的生成过程对于研究疾病的蔓延和信息的传播具有重大意义,同时图模型的生成也有助于更深入地研究复杂网络的特性。为了能够生成既符合真实网络特征又具有结构多样性的复杂网络,提出了一种具有社区结构的可调节聚集系数和模块性的无标度网络生成算法——TCMSN(Scale Free Network with Tunable Clustering Coefficient and Modularity)。通过调节混合参数可以调节生成网络的模块性,通过调节社区内连边的概率和混合参数可以对网络聚集系数进行调节。TCMSN采用了合理的连边策略,在不破坏网络结构多样性的情况下,能尽可能维持网络的无标度特性。人工构造数据和真实网络数据的对比实验结果表明,TCMSN算法能够生成可调节聚集系数和模块性的无标度网络模型,且能够生成最接近真实网络社区结构特征的网络模型。
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    4. 基于短空时变化的鲁棒视频哈希算法
    于晓,聂秀山,马林元,尹义龙
    计算机科学    2018, 45 (2): 84-89.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.014
    摘要 (118)   PDF (1667KB) (208)  
    针对互联网相似视频内容检测问题,提出了基于短空时变化的鲁棒视频哈希算法。特征提取和特征量化是该算法的两个关键步骤。在特征提取中,与现有基于时空信息融合的特征提取方法相比,该算法的创新性在于充分利用相邻帧之间 局部空域信息的短时变化(简称“短空时变化”)来提取特征。该算法首先构造视频内接球,并以球心为起点对内接球进行划分,获取一系列内接球环,从而捕捉相邻帧的空域信息的短时变化,然后将球环非负矩阵分解系数作为视频内容进行特征表示;在特征量化中,该算法采用改进的曼哈顿量化策略将视频特征映射成二进制的哈希序列,更好地保留了原空间中的近邻关系,提高了量化的准确度。实验结果表明,该算法具有良好的性能。
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    5. 广义的鉴别局部中值保持投影及人脸识别
    张永,万鸣华
    计算机科学    2018, 45 (2): 90-93.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.015
    摘要 (120)   PDF (1907KB) (185)  
    针对鉴别的局部中值保持投影(DLMPP)在小样本情况下面临的类内散布矩阵奇异的问题,提出了广义的鉴别局部中值保持投影(GDLMPP)算法。GDLMPP首先将样本等价映射到一个低维子空间,然后在此子空间求解最佳投影矩阵,从而有效解决了小样本问题,并从理论上验证了当类内散布矩阵非奇异时,GDLMPP等价于DLMPP。最后,通过在ORL及AR库上的实验验证了算法的有效性。
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    6. 一种基于差异系数的稀疏度自适应图像去噪算法
    焦莉娟,王文剑
    计算机科学    2018, 45 (2): 94-97.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.016
    摘要 (159)   PDF (1270KB) (227)  
    基于压缩感知的K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)图像去噪算法具有良好的自适应性和细节恢复能力,但需事先给定稀疏度K。 该方法的去噪效果会受到图像稀疏度的影响。另外,训练初始系数时用到的追踪类算法中通过向量内积值的大小评定图像分量间相关度的方法,因存在大值噪声点,容易造成假相关,从而影响去噪效果。提出基于差异系数的稀疏度自适应K-SVD去噪算法,通过引入差异系数来平衡因噪声点造成的假相关问题,同时使用相关度均值作为阈值来自适应地产生稀疏度K,避免因给定不恰当的稀疏度而影响去噪效果的问题。在USC标准库上的实验结果表明,所提算法在去噪效果方面有一定的优越性。
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    7. 一种动态调整惯性权重的粒子群优化算法
    董红斌,李冬锦,张小平
    计算机科学    2018, 45 (2): 98-102.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.017
    摘要 (214)   PDF (1295KB) (1081)  
    针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中, 采用粒子最大适应值和最小适应值的指数函数来动态调整 算法中的惯性权重,更有利于算法在寻优过程中跳出局部最优;同时,引入随机因子以确保种群的多样性,使粒子更快地收敛到全局最优位置。为了验证该算法的寻优性能,通过8个基准测试函数将标准PSO、线性递减惯性权重LDIW-PSO、均值自适应惯性权重MAW-PSO在不同维度和种群规模下进行测试比较。实验结果表明,提出的EIW-PSO算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。
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    8. 用户频繁通信关系的并行挖掘算法研究
    朱鹏宇,鲍培明,吉根林
    计算机科学    2018, 45 (2): 103-108.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.018
    摘要 (105)   PDF (1294KB) (187)  
    随着移动通信技术和互联网的飞速发展,移动通信设备已经成为大多数人随身携带的工具,这些设备之间因互相通信而产生的数据构成了通信网络。文中提出了一种针对海量通信数据的频繁通信子图并行挖掘算法PMFCS。该算法 在频繁项目集挖掘思想和子图连接规则的基础上, 利用并行计算框架Spark 将所有的图以边为单位分布到各个计算节点,在各个节点统计1阶候选频繁子图,再通过汇总候选子图得到1阶频繁子图。PMFCS算法通过迭代地连接k-1阶子图和1阶子图生成k阶候选子图,再计算k阶候选子图的频繁度,直至k阶频繁子图集合为空集。实验结果表明,该算法可以快速、有效地解决频繁通信关系的挖掘问题。
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    9. 基于模糊质心的混合属性数据模糊加权聚类算法
    冀进朝,赵晓威,何飞,胡英慧,白天,李在荣
    计算机科学    2018, 45 (2): 109-113.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.019
    摘要 (125)   PDF (1210KB) (176)  
    在模糊聚类算法中,模糊系数被用来控制簇可能重叠的程度,其负面影响是所有的数据对象会影响所有的簇。为解决该问题,Klawonn和Hppner使用模糊函数替换模糊系数(KH算法),但该方法是针对数值属性数据而设计的。然而,在许多真实的应用中,数据对象通常同时由数值属性和分类属性描述。面向混合属性数据,文中提出了一种新的基于模糊质心的模糊加权聚类算法。首先结合模糊质心和均值来表示混合属性条件下的簇中心,然后使用能够评估不同属性在聚类过程中作用的度量来评估数据对象和簇中心之间的相异度,最后给出算法框架。在3个混合属性数据集上对新算法进行了一系列的测试,实验结果表明新算法的性能优于传统算法。
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    10. 基于次优区间卡尔曼滤波的机器鱼跟踪方法
    童晓红,唐超
    计算机科学    2018, 45 (2): 114-120.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.020
    摘要 (107)   PDF (3092KB) (210)  
    目前,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)研究的重点集中在跟踪定位、精确制导和返坞等领域。机器鱼已成为AUV在智能教育、民用与军事等方面的应用热点。从非线性跟踪分析中发现,区间卡尔曼滤波算法虽然包含了一切可能的滤波结果,但范围比较宽,也比较保守,而且区间数据向量在实现之前是不确定的。文中提出了一种次优区间卡尔曼滤波优化算法。次优区间卡尔曼滤波方案用区间矩阵的逆 代替 其最坏逆,比标准区间卡尔曼滤波更逼近状态方程和测量方程的非线性过程,提高了标称动态系统模型的精确度,改善了跟踪系统的速度与精度。蒙特卡洛仿真实验结果表明,次优区间卡尔曼滤波算法的最优轨迹优于区间卡尔曼滤波方法及标准的卡尔曼滤波方法。
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