2013年, 第49卷, 第2期　
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  •  一种有效的基于风险最小化的属性约简算法*
     于洪**，姚园，赵军
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 133-141.
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     基于粗糙集理论定义的属性约简大都要求约简前后正区域保持不变或者非负区域不变.在概
    率型决策粗糙集模型卜，决策区域和决策规则与属性增减之间并不具备单调性.因此，决策者基于约简
    后的属性集合所作的决策风险最小就变得非常有意义.针对这种与各个区域无关的基于决策风险最小
    化的属性约简进行了研究.考虑到不同属性对决策表的决策分类能力不同，提出了基于决策粗糙集模型
    的属性重要性概念，设计了一种有效的基于属性重要性的决策风险最小化启发式属性约简算法.实例分
    析与对比实验结果说明新方法是有效的.

  •  马氏度量学习中的几个关键问题研究及几何解释*
     杨绪兵1**，王一雄1，陈斌2
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 133-141.
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     采用距离度量模式的相似性(或不相似性)己广泛应用于模式识别和机器学习等领域.最常用
    的度量是欧氏距离和马氏距离(Mahalanobis distance).欧氏距离虽然计算相对简单，但由于存在无法结
    合先验知识、同等看待样木等局限性，常无法满足实际需要.解决此类问题的有效手段之一就是采用非
    欧氏度量，如马氏度量.马氏度量不仅能够结合数据的统计特性，还能兼顾样木间的相关性.讨论马氏距
    离度量的相关性质，并给予证明，主要包括:(1)两种度量的区别与联系;(2)在马氏距离度量下导出的点
    到平面(超平面)距离公式及投影公式;(3)两种度量是距离保持的.最后，给出相关实验验证.
  •  基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法*
     韦素云1**，业宁1，吉根林2，张丹丹1，殷晓飞1
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 142-149.
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     用户评分数据极端稀疏情况下，传统相似性度量方法存在弊端，导致推荐系统的推荐质量急
    剧卜降.针对上述问题，提出一种基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法.在该算法中，首先通过计
    算项目之间的类别距离，构造项目类别相似性矩阵;然后采用兴趣度分析不同项目之间的相关程度;最
    后结合项目类别信息和项目间的兴趣度，使用改进的条件概率方法作为衡量项目间相似性的标准.实验
    结果表明，该算法可以有效缓解用户评分数据稀疏带来的不良影响，提高预测准确率和推荐质量.

  •  一种新的不平衡数据v - NSVDD多分类算法*
     刘小平1，徐桂云1，任世锦2**，杨茂云1·2
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 150-158.
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     分析了多类支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)算法存在的问题，提出
    一种新的不平衡数据二一NSVDD多分类算法.该方法借鉴了二SVM方法以及带有负类的SVDD的思
    想，并基于不同类别样木间隔最大原理，较好地克服噪声和在野点的影响，提高了分类模型的泛化性能;
    通过样木加权的方法解决了不平衡类别样木预测精度低的问题，并在理论上给出了根据类别样木数量
    设置样木加权系数的方法.针对实际应用存在大量复杂、非线性分类数据，通过核方法把上述线性分类
    算法推]’一到非线性数据分类情形.由于现有的多分类器无法实现拒判，而且每个分类器的核函数参数不
    同，导致数据点与各个超球中心距离的计算结果与实际距离不相符，影响了数据判决结果的准确性和可
    靠性.针对上述问题，给出基于相对距离和K-NN规则相结合的多分类方法，提高了分类结果的准确性
    和可靠性.使用Benchmark数据集进行仿真实验，结果表明木算法能够获得较低的分类误差，能够有效
    处理样木不平衡问题.
  •  一种用于谱聚类图像分割的像素相似度计算方法*
     纳跃跃，于剑**
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 159-168.
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     图像分割是许多计算机视觉任务中的关键步骤，而谱聚类算法是目前图像分割的主要方法之
    一为了使用谱聚类算法进行图像分割，首先需要计算用于反映像素间相似程度的相似矩阵，所采用的
    相似度计算方法是否能真实的反映出像素间的视’觉相似度将显著影响算法的输出结果.针对普聚类图
    像分割算法的相似度计算问题，提出了一种新的像素间相似度计算方法.与传统方法相比，该方法不但
    考虑了像素自身的特征，而且考虑了其邻域内像素的视觉特征，以及两像素之间的边缘信息，使得计算
    所得的相似度更加符合人类的直观感受，且不易受到纹理的影响.另外，提出了一种针对该相似度计算
    方法的相似矩阵构造方法.在BSDS300图像库上的实验表明，使用该相似度能得到较好的图像分割
    结果.
  •  一种新的基于超像素的谱聚类图像分割算法*
     高尚兵1**，周静波2，严云洋1
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 169-175.
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     谱聚类是近十年来出现的一种极具竞争力的聚类算法，许多扩展和应用算法相继出现，比如
    图像分割.但是，对图像分割而言，由于基于谱聚类的方法计算量十分庞大，使其应用受到严重挑战;而
    降低图像分辨率的策略则会导致细节信息的丢失，使得图像的分割结果不够准确.提出一种新的基于超
    像素的谱聚类图像分割算法.首先，新算法将图像分割成小区域，这些小区域称为超像素，相邻的两个超
    像素之间的相似性用Bhattacharyya系数进行度量;然后，利用谱聚类将超像素聚类成有意义的区域.实
    验结果表明，相较于经典算法，新算法在Berkeley图像数据库上能产生较好的分割结果，并且没有增加
    计算复杂度.

  •  一种改进的稀疏编码视频跟踪算法*
     郑剑锋，张继，王洪元**
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 176-182.
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     最近几年，信号的稀疏表示在图像处理、人脸识别、纹理分类等领域得到了广泛的应用.在粒
    子滤波框架下，视频跟踪问题被看作是使用若干个目标模板来稀疏化线性表示候选区域的过程，并使用
    “小模板”来处理目标物在视频场景中出现的各种复杂变化，这种算法过程简单，但效率很低.提出一种
    改进方法，使用下采样方式降低稀疏编码的复杂度，并设计了性能良好的稀疏系数向量融合方法.实验
    表明，该算法在对跟踪精度几乎没有影响的前提下，大大提升了算法的效率.
  •  一种自动的人脸轮廓定位方法*
     李听听1，龚勋2**，夏冉3
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 183-188.
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     人脸分割对人脸识别、人脸三维建模等人脸图像处理问题具有重要意义，而人脸图像往往轮
    廓边缘模糊、梯度不明显，常规无边缘几何活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果且计算量较大.
    为实现快速、准确的人脸轮廓定位及分割，将无边缘几何活动轮廓模型和稀疏场数值算法相结合提出了
    一个改进的算法，并结合人脸检测和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案.实验结果
    表明，该算法不仅提高了计算效率，还可以有效地检测出局部模糊或分断边界，进化曲线不会断裂，能够
    获得较好的人脸分割效果.

  •  一种距离场约束下的普适细化算法*
     颜廷秦1·2**，周昌雄1，刘淑芬1
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 189-195.
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     骨架提取方法可分为两类:一是基于距离场的方法，其次是细化算法.距离场方法提取的骨架
    由离散的极值点组成，能够准确定位图像中心，但是骨架是不连续的;细化算法提取的骨架连续性好，但
    是容易偏离图像的中心.K3M算法是一种优秀的细化算法，能够提取不同类型图像的骨架，为了提高这
    一算法提取骨架的居中性质，引入距离场概念，提出距离场约束的K3M骨架提取算法.对目标图像进行
    距离转换，形成距离场;依据距离场的等高线，按从小到大的顺序依次进行K3M算法细化;最后，把骨架
    处理为1个像素宽度.通过不同类型图像的大量实验，可以看出，这种方法提取的骨架与距离场脊线的
    吻合度高，更加符合最大内切圆的骨架定义，具有一定的理论研究意义;同时算法能够很好地完成多种
    类型图像的骨架提取，实用价值上也具有普遍意义.

  •  一种改进的基于梯度搜索的粒子群优化算法*
      韩飞**，杨春生，刘清
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 196-201.
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     针对粒子群优化算法在优化过程因失去种群多样性而陷入局部极小点问题，提出一种改进的
    基于梯度搜索的粒子群优化算法，从两个方面来提高粒子群的搜索性能.一方面，在粒子相互吸引过程
    中，粒子沿着负梯度的方向进行搜索.在搜索过程中，不断减小粒子的飞行速度，从而增大收敛到全局最
    优点的可能性.另一方面，在粒子的排斥过程中，粒子散开的速度根据种群多样性做自适应调整.该算法
    在搜索过程中有效保持种群多样性从而保证其全局搜索性能，同时因粒子沿梯度卜降的方向进行搜索，
    具有很强的局部搜索能力.实验结果表明这种算法比标准粒子群优化算法及相关改进有更好的收敛
    性能.
    关键词:
  •  基于高斯扰动和免疫搜索策略的改进差分进化算法*
     孙成富**，张亚红，陈剑洪，陈礼青
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 202-209.
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     在差分进化算法的优化过程中，不断生成更优的解并采用达尔文的“适者生存”思想进行择优
    保留，这样的遗弃会导致个体有效成分缺失，并失去对新空间的探索开发能力，降低种群多样性，进而使
    算法早熟收敛并陷入局部最优，因此需要改进差分进化算法并权衡算法的空间探索和开发能力，提高解
    的精确度和算法收敛速度.为此，基于高斯扰动和免疫搜索策略的差分进化算法被提出.首先，通过生物
    免疫系统的信息处理机制实现自适应地修正差分进化算法中的缩放因子和交叉因子，以满足优化过程
    中对这两个参数的取值要求;然后，通过基于高斯扰动的交叉操作算子增加种群的多样性，扩展算法的
    探索空间，以避免陷入局部最优，进而提高算法的性能.实验结果表明，该优化算法具有良好的寻优
    性能.
  •  基于隐马尔可夫模型的煤矿胶带机异常时间点预测*
     李小斌1·2**，任世锦1，李世银3
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 217-225.
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     煤矿胶带输送机的保护可以保障煤矿生产的平稳高效.针对如何有效地对胶带机发生异常的
    时刻的预测，提出了一种基于隐马尔可夫(Hiddcn Markov Model, HMM)和其改进型隐式半马尔可夫模
    型( Hidden Semi-Markov Model, HSMM)的胶带输送机异常时刻预测的方法.通过对胶带输送机保护传
    感器采集的时间序列进行特征提取，建立对应的HMM模型及HSMM模型，对胶带机异常发生时刻进
    行预测.在实际生产数据集上的实验表明，HMM和HSMM模型可以有效地对异常事件发生的时间点进行预测.

  •  一种结构化描述方法:保序性与或图*
     陈洁1·2，张燕平1·2**，赵妹1·2
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 235-243.
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     现实世界中的复杂问题通常具有网状结构，对于此类问题的求解，常用的方法均将其转换为
    基于对该问题的序列结构或者树形结构描述，但复杂问题的网状结构不能简单的用序列或者树表示.为
    了准确描述复杂网状问题的结构，便于对问题求解，提出保序性与或图形式对其进行描述.该模型具有
    树形结构的分层关系，节点间存在与关系和或关系，特别强调同一节点的子节点间存在序关系.基于该
    模型的问题求解方法有别于常用的与或图求解算法，利用商空间理论的粒度变换方法，采用多粒度模型
    来求解保序性与或图.给出了基于结构描述的网状问题求解算法，以及算法的具体应用实例，并通过和
    传统树形搜索算法的对比，证明了算法的高效性.

  •  概念格上的近似概念*
      李进金，李克典**，吴燕华
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 244-249.
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     探讨在形式背景中的任意概念，由其外延形成的上近似概念和下近似概念，以及由其内涵形
    成的上近似概念和下近似概念这四者之间的关系.在形式背景中，从任意对象集(或属性集)出发，利用
    确定的概念格建立该对象(或属性)的下近似概念外延(或内涵)与上近似外延(或内涵)，从而得到由对
    象(或属性)集形成的上近似概念和下近似概念;对于任意一概念，由其外延形成的上近似概念和下近似
    概念是它木身，且由其内涵形成的上近似概念和下近似概念也是它木身.通过实例说明这种方法的可行
    性，由此得到概念格理论中，生成上(下)近似概念的一种有效方法.
  •  多标记粒度不完备信息系统的粗糙近似*
     顾沈明**，叶晓敏，吴伟志
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 250-257.
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    在粒计算看来，一个粒是由多个比较小的颗粒组成更大的一个单元.在许多场合下，由于不同
    尺度对数据集分割而得到不同层次的信息粒度，这些不同的信息粒度可以用不同的标记块来区分.首先
    介绍了用一个满射来定义标记块的概念，接着在标记块的基础上给出了多标记粒度结构.针对多标记粒
    度结构，先给出了完备信息系统中粒度信息变换函数，接着在多标记不完备信息系统中重新定义了粒度
    信息变换函数.由粒度信息变换函数，可以在多标记不完备信息系统中得到信息粒度的一个层次结构.
    在每一个层次中，利用非对称相似关系定义相似类，进而定义集合的上近似、下近似、近似精度和粗糙度
    等概念.在不同层次之间，分别讨论了上近似、下近似、近似精度和粗糙度的性质，在不同的知识粒度下
    探索的知识近似的变化规律.

  •  隐私保护关系型数据发布的多维划分动态规划算法*
     王一蕾**，吴英杰，孙岚
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 258-267.
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     目前大部分隐私保护关系型数据发布算法均未能有效兼顾算法效率和发布数据的可用性.从
    空间多维划分的角度研究关系型数据发布中的隐私保护问题，发现前期研究提出的基于子空间划分的
    隐私保护最优k-匿名动态规划算法(k-ASPDP)可适用于多种隐私保护机制，进而设计出一种基于多维
    划分的隐私保护关系型数据发布动态规划算法框架Bottom-Up MG，并针对动态规划算法k-ASPDP空
    间复杂度较大的不足，提出一个空间可扩展性强的混合k-名化算法k-ASPDP+实验分别对以1-多样
    胜为隐私保护机制的Bottom-Up MG算法和k-ASPDP+算法所发布数据的可用性及算法效率与同类
    算法进行比较分析.实验结果表明，本文算法是有效可行的.

  •  带通配符的多序列模式挖掘*
     马晓文1，胡学钢1**，谢飞1·2,郭丹1
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 266-234.
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     带有通配符的多序列模式挖掘在文木检索、网络安全、生物科学等领域中具有很重要的作用.
    通过挖掘多序列模式，能够透彻的了解序列之间的联系，在各个领域中具有重要的现实意义.在己有的
    工作中，随着多序列集长度的增大，挖掘的规模呈现指数级增长.研究这样一个问题:给定多条序列s1，
    …，sn，支持度阂值和间隔约束，从多序列中挖掘所有出现次数不小于给定支持度阂值的频繁序列模式，
    并且要求模式中任意两个相邻元素在序列中的出现位置满足用户定义的间隔约束.设计了一个有效的
    算法M-OneOffMine,模式在序列中的出现满足one-off条件.在生物DNA序列上的实验结果表明，
    M-OneOffMine算法比相关的序列模式挖掘算法具有更好的时间性能.

  •  基于灰色神经网络的多Agent服务集成系统服务质量预测*
     张森森1**，李决龙2，邢建春1，杨启亮1
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 268-277.
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     随着网络中大量功能相似的Web服务不断涌现，服务质量(QoS)在Web服务选择中的地位日
    益突出，但目前关于Web服务QoS管理和动态预测的机制还不成熟.为了支持动态QoS预测，弥补当前
    Web服务集成模型的不足，提出了一种面向QoS的多Agent web服务集成模型.然后在该模型的基础
    上，提出一种基于灰色神经网络的动态QoS预测方法，并运用MATLAB建立动态QoS预测模型，通过
    仿真验证木方法在QoS动态预测中是可行且有效的.

  •  引入外界干扰的改进3 - zone粒子模型及其突现行为*
     王贤，吴渝**，耿文静
    南京大学学报(自然科学版). 2013, 49(2): 278-284.
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     当前复杂科学领域中的突现行为研究大多基于封闭环境，很少考虑或定量分析外界环境情况
    对突现行为的影响，而3-zone模型作为一种新的群体智能模型，其突现行为也未得到仿真验证.以该原
    始模型为基础，构建了引入外界干扰的3-zone粒子模型，其中考虑了交互距离和速度阻力等参数，将全
    局交互改进为局部交互，更加符合真实世界的情况.对3-zone原模型和改进模型进行仿真对比，观察到
    丰富的群体突现行为，并定量分析了外界干扰对群体突现行为的影响，发现存在最优的交互距离使得个
    体通过局部交互便可形成突现行为.

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