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计算机研究与发展 2005年第03期杂志 文档列表

计算机研究与发展杂志人工智能与模式识别

基于最大判别熵的有监督独立分量分析方法361-366

摘要：独立分量分析(independent component analysis,ICA)是目前非常活跃的一个研究领域,在盲源分离、信号处理等方面有着广泛的应用.特别是在特征提取方面,由于其处理非高斯分布的数据的能力,引起了广泛关注,取得了很好的效果.但是传统的独立分量分析方法的思想都是通过定义一个衡量分量独立性的目标函数来求解问题,在应用到特征提取方面时,没有考虑到提取的独立分量对于识别和分类问题的重要性.为了克服传统ICA算法的不足,从信息论角度出发,选择判别熵作为衡量类别之间差异的度量,提出了基于最大判别熵的有监督独立分量分析方法(SICA-MJE),并在人脸识别和虹膜识别应用中进行了验证,取得了很好的实验结果.

一种基于核的快速非线性鉴别分析方法367-374

摘要：基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的"显著"训练模式数大大低于总训练模式数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速"显著"训练模式的选取.实验表明,这种非线性方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能.

一种主动学习神经网络集成方法375-380

摘要：分析了神经网络集成泛化误差、个体神经网络泛化误差、个体神经网络差异度之间的关系,提出了一种个体神经网络主动学习方法.个体神经网络同时交互训练,既满足了个体神经网络的精度要求,又满足了个体神经网络的差异性要求.另外,给出了一种个体神经网络选择性集成方法,对个体神经网络加入偏置量,增加了个体神经网络的可选数量,降低了神经网络集成的泛化误差.理论分析和实验结果表明,使用这种个体神经网络训练方法、个体神经网络选择性集成方法能够构建有效的神经网络集成系统.

计算机研究与发展杂志编者专栏

研究热点——新栏目介绍380-380

计算机研究与发展杂志人工智能与模式识别

一种高效的用于文本聚类的无监督特征选择算法381-386

摘要：特征选择虽然非常成功地应用于文本分类,但却很少用于文本聚类,这是因为那些高效的特征选择方法通常都是有监督的特征选择算法,它们因为需要类信息而无法直接应用于文本聚类.为了能将这些方法应用到文本聚类上,提出了一种新的无监督特征选择算法:基于K-Means的特征选择算法(KFS).这个算法通过在不同K-Means聚类结果上使用有监督特征选择的方法,成功地选择出了最为重要的一小部分特征,使文本聚类的性能提高了近15%.

计算机研究与发展杂志体系结构

支持有向有环图的微调度方法387-393

摘要：指令调度是编译器中的重要优化阶段.如何充分利用处理器结构相关的资源,发掘程序并行性,以提高编译优化性能和增强代码可适应性,一直是指令调度的研究难点之一.目前微调度已经取得了一定的效果,但对软件流水产生的有向有环图则未能提供支持.在ORC中提出并实现了一种基于IA-64体系结构的支持有向有环图的微调度方法,有效地减少了程序执行周期和流水线停顿,取得了较为满意的编译优化性能.

存储模型仿真器的设计与实现394-403

摘要：存储一致性问题和高速缓存一致性问题是共享存储并行计算机中两个最关键的问题,通过仿真器对它们进行了量化研究,设计并实现了一个存储模型仿真器MMS.基于MMS仿真了不同并行机结构模型下多种存储一致性模型的行为;针对不同类型的计算问题比较了不同的存储一致性模型,并对实验结果进行了分析;实现了几个不同的高速缓存一致性协议,并比较了它们的性能.

计算机研究与发展杂志学术活动

第一届中国分类技术及应用研讨会（CSCA 2005）征文通知403-403

计算机研究与发展杂志体系结构

整数乘法电路的形式化验证方法研究404-410

摘要：采用基于决策图的模型检验方法对整数乘法器验证时会出现内存爆炸,解决该问题的一种有效途径是采用反向替换方法.函数替换算法是反向替换方法的核心算法,如果保证被替换变量位于被替换函数的决策图项层,替换算法可以简化.通过设置变量序和限定变量替换顺序,提出了一种保证被替换变量始终位于被替换函数决策图的顶层的反向替换方法,可极大降低整数乘法器验证的运行时间和内存使用量.实验结果表明,采用改进的反向替换方法,在1GB内存下,可将Add-Step乘法器的验证规模从84×84位提高到256×256位,将Diagonal乘法器的验证规模从84×84位提高到206×206位.

计算机研究与发展杂志图形与图像处理

基于精细可扩展编码的多视角视频编码研究411-416

摘要：多视角视频几倍于目前普通视频的数据量,如果不采用有效的压缩编码技术,其有效的传输和存储将是不可能的,也成为制约多视角视频广泛应用的瓶颈.因此,进行高性能多视角视频编码技术的研究是十分必要的.尤其是随着网络的发展,能提供交互的多视角视频技术越来越受到关注.如何有效地通过网络传输多视角视频信号的问题显得更加重要.针对这一问题,采用精细可扩展编码(FGS)的思想设计了多视角视频编码器.实验表明,方案在保证了高编码效率的同时能较好地解决多视角视频的网络传输问题.

基于SGNN的图像融合417-423

摘要：近年来,将神经网络用于图像融合处理取得了一些成果,但已有的方法存在着计算量大、需要用户设置网络结构和较多参数等缺点.自生成神经网络(SGNN)是一类自组织神经网络,它不需要用户指定网络结构和学习参数,而且不需要迭代学习,是一类特点突出的神经网络.提出一种基于SGNN进行图像融合的新方法,分3步:①对图像进行预处理,使用小波方法滤除图像的噪声;②用SGNN对图像像素进行聚类,将像素按灰度值聚为某几类;③对经过第2步处理的像素进行融合,用灰度值对像素进行模糊分类之后再用加权平均法精确化,最终得到融合图像.该方法易于使用、计算速度快.实验表明该方法融合结果的均方误差比拉普拉斯金字塔算法和小波变换方法降低约30%～60%.

应用PSO的快速纹理合成算法424-430

摘要：应用PSO的快速纹理合成算法是一种高效的纹理合成算法,应用粒子群优化(PSO)算法对基于块采样的纹理合成算法的搜索匹配过程进行了改进,改变了原算法的全遍历搜索过程,在不影响合成质量的前提下加快了合成速度.本算法对于按序和随机的各种应用都能在一台中等的PC机上几秒内合成高质量的纹理.并对算法执行中的粒子数、迭代次数对合成速度和合成效果的影响进行了详细的分析.

基于序列图像的实时人流检测与识别算法研究431-438

摘要：针对可见光下人流检测、识别算法中存在的运动目标分割准确率低、识别效果差等问题,提出一种新的跟踪与识别方法.首先利用序列图像中运动目标时空一致性,将帧间二阶差分(SODP)与边缘检测相结合进行运动目标分割;再根据行人运动模型和运动目标局部性特征,通过粗采样方法快速提取跟踪特征向量;利用运动目标轮廓投影比、形状因子等特征分量,并构造基于人工神经网络的运动目标分类器进行识别.通过对大型商场进行的实际测试表明:该方法在运行效率、识另准确率方面均取得满意结果.同时,算法对于光线、阴影和人流变化等外界因素的影响,具有较强适应性.

计算机研究与发展杂志数据库

Web社区发现技术综述439-447

摘要：Web是一个复杂超文本所组成的巨大的信息源,而且以很快的速度在不断的扩大.针对这样一个不断变化的信息源,如何利用和发现Web中的有用信息变得具有挑战性.Web在发展过程中存在着大量的社区,这些社区是Web组织中非常重要的信息.通过对社区信息的认识可以帮助我们总览Web的全貌.而将Web按照社区来组织有许多优点.社区可以引导用户找到感兴趣的信息;社区可以帮助Internet/Intranet服务提供者有效地组织门户;社区可以帮助制造商准确地找到消费者.社区还代表了Web的社会活动,因为Web就是一个社会性的网络.目前,许多社区的发现和维护是依靠人工来完成的,维护成本较高,修改也困难;此外,还存在着许多不为人知或者称为潜在的社区,而这些社区是无法通过人工来发现的.因此,许多研究都在致力于社区的自动或半自动发现技术.社区的发现主要采用基于Web图形的链接分析技术.在方法上大致上分为两类,一类是面向某个主题的社区发现,而另一个是无主题的社区发现技术.对于社区的发现技术做了较为全面的分析,并且总结了社区发现技术中依然存在的、挑战性的问题和未来的研究趋势.

一个多时间粒度下时态函数依赖的有限属性闭包算法448-454

摘要：为了有效地进行时态数据库设计,支持多时间粒度的时态函数依赖(TFDs)被用于时态模式的规范化.时态模式规范化所要解决的一个关键问题是求解时态函数依赖的有限属性闭包问题.由于多时间粒度的使用,使得有限属性闭包问题变得非常复杂.实际上,TFDs与传统的函数依赖(FDs)之间存在着密切的联系.通过分析这些联系和封闭时态类型集的特性,利用传统FDs的相关算法提出一个有效的求解有限属性闭包的算法.通过分析和与相关算法的实验比较,该算法更加有效.

一种不完全维组合格及其增量构造算法455-461

摘要：数据仓库多维模型中的维结构具有层次性的特点,并且动态决策分析也有在维的不同层次间切换的需求,因此维在逻辑上一般采用层次结构来组织.传统的代数格模型只支持单维单关键字,维组合格模型则对代数格模型进行了扩展,能够支持单维复合关键字.进一步改进了维组合格模型,引入了不完全维组合格的概念,以实现在多维数据立方体的维模型建模阶段对立方体视图空间的约简.给出了维组合格上的基本操作,并应用这些基本操作实现了一种由维格增量构造不完全维组合格的算法.

计算机研究与发展杂志软件技术

一种挖掘最大频繁项集的深度优先算法462-467

摘要：最大频繁项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题.提出一种新的深度优先搜索最大频繁项集的算法.该算法采用位图数据格式,结合了流行的各种有效剪枝技术,并使用局部最大频繁项集来进行高效的超集存在判断,明显地加速了最大频繁项集的生成,从而降低了CPU时间.

基于本体的XML数据集成的查询处理468-477

摘要：数据集成在很长一段时间一直为人们所关注.随着XML逐渐成为Web上和交换数据的标准,研究人员提出了基于本体的XML数据的语义集成方案.此文对于这样的方案进行了形式化,提出的算法NaiveMaxQEP解决了最大查询计划的生成问题;并基于非完整性角色个数有限的假设,对于查询执行计划生成算法进行了优化,提出了OptMaxQEP算法;为支持高效的分布式资源整合,文章还给出了网络代价优化算法NetOptQEP,基于网络代价对输出的执行计划进行了优化.