南京大学学报(自然科学版)

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展恩鹏1，李红超2，徐兆文1*，赵增霞1，邱文洪1，陈　伟1

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 567.

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在详细的野外地质工作基础上，通过含矿石英中的流体包裹体，矿石硫、铅同位素，含矿石英氢、氧同位素等研究，探讨姚冲钼矿床成矿物质来源和形成机制．显微观察表明流体包裹体可分为LH2O＋VH2O两相水溶液包裹体(Ⅰ型)、LH2O＋LCO2＋VCO2三相水溶液包裹体(Ⅱ型)和含子矿物的LH2O＋LCO2＋VCO2＋S四相水溶液包裹体(Ⅲ型)三种类型；流体包裹体均一温度介于190 ℃～384 ℃(含子晶介于322 ℃～513 ℃)之间，盐度介于1.62 wt%～13.18 wt% NaCl eq之间；流体包裹体激光拉曼组分分析显示：Ⅰ型包裹体主要为H2O并含有少量CO2，Ⅱ型和Ⅲ型包裹体主要为H2O和CO2；计算密度介于0.641～0.965 g·cm－3之间，估算最大成矿深度约2 km.矿石硫同位素δ34SV－CDT值介于－2.89‰～－0.30‰之间，均值为－1.78‰.矿石铅同位素206Pb/204Pb比值介于16.363～17.344之间，均值为16.757；207Pb/204Pb比值介于15.298～15.473之间，均值为15.368；208Pb/204Pb比值介于37.324～37.854之间，均值为37.539.含矿石英的δDSMOW值介于－79.80‰～－64.30‰之间，均值－70.20‰；δ18OH2O值介于1.24‰～3.08‰之间，均值2.07‰.以上研究表明姚冲钼矿床形成于中高温浅成环境，成矿物质主要来源于下地壳溶融形成的岩浆，可能混有少量的地幔物质；成矿流体以岩浆水为主，混有大气降水，混合作用是矿床形成的主要机制．

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人工纳米颗粒对重金属在水生生物中的富集与毒性研究进展

谭凌艳，杨柳燕，缪爱军*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 582.

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重金属作为传统污染物具有显著生态毒性和健康风险，早在半个世纪之前就引起人们的广泛关注．相比较而言，纳米材料近20年来才被广泛应用于社会生活的各个领域，其潜在的生态风险已有大量报道．但是环境自身是一个非常复杂的介质，不存在单一的重金属或纳米颗粒污染．当重金属与纳米颗粒在环境中共存时，两者之间会发生怎样的相互作用，对各自环境行为与生物效应有何影响，目前并不十分清楚．有限的研究表明，由于纳米颗粒粒径介于1～100 nm之间，比表面积大且其表面存在多种官能团，对重金属离子有较强的吸附作用，从而降低重金属自由离子浓度．此种情况下，重金属在水生生物中的富集、分布与毒性将会发生显著改变．另一方面环境中大量存在的无机离子(如Ca2＋，Mg2＋等)，会降低纳米颗粒的稳定性，使其发生团聚从而改变纳米颗粒的赋存形态与生物效应．

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温度和营养盐水平对淡水浮游细菌群落结构的潜在影响

陈　祯^1，2，何　聃^2，3，任丽娟^2*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 590.

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为研究温度与水体营养条件对淡水浮游细菌群落的影响，进行室内模拟实验，设立了15 ℃、25 ℃和35 ℃三种温度处理和添加营养盐、未添加营养盐两种营养处理，总计6个处理组，每个处理组设计3个重复．实验结束后测定了环境因子、植物生物量、浮游细菌群落丰度和结构．结果发现，不同温度和营养盐条件下，环境中的DO、pH、NO－3N、NO－2N以及植物生物量(主要为丝状绿藻，FGA)都存在明显差异．水体温度增加及营养盐浓度的升高均促进了FGA的生长，FGA的增殖明显去除了水体中的氮磷元素，使高温和添加营养盐处理组中浮游细菌丰度差异很小．在15 ℃不添加营养盐处理中，因FGA的生物量最小，其营养盐浓度明显比其他处理组高，因此，浮游细菌群落结构也与其他处理组显著不同，并且这种差异随处理间温度差异的增加而更加明显．综上所述，在淡水生态系统中，温度和营养盐作为重要的非生物因素，与水体系统中植物的生长、浮游细菌群落结构间存在复杂而紧密的相互作用，典型相关性分析发现温度和营养盐的添加不仅能直接影响浮游细菌群落的结构，还可以通过丝状绿藻的生长间接影响浮游细菌群落组成．

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碱性Cd污染农田原位稳定化修复研究

张庆泉，尹　颖*，杜文超，郭红岩

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 601.

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围绕碱性农田重金属Cd污染原位稳定化修复技术，通过实验室小试筛选出以椰壳生物炭为核心材料的稳定剂应用于修复重金属Cd污染的碱性土壤，并进一步探究了施加稳定剂对于小麦生长的影响．研究结果表明，随着稳定剂施加量的增加重金属Cd钝化效果显著增加，在施加量为2%时，椰壳生物炭对土壤有效态Cd钝化率达到99.08%，远高于木质生物炭、硅肥以及钙镁磷肥．稳定化修复后，土壤中Cd由生物可利用性较高的形态向稳定的结合态转化，降低土壤环境风险．此外椰壳生物炭的施加还可以促进小麦生长，降低小麦体内Cd含量，稳定剂施加量为1.5%时，与对照组相比小麦根中Cd含量降低64.31%，地上部Cd含量降低69.60%.本研究筛选的椰壳生物炭作为稳定剂不仅能够实现Cd污染碱性农田的持效性修复，还能够显著改善土壤结构并提高土壤肥力，促进小麦生长，为以后该技术在我国北方大面积重金属污染碱性农田的修复及规模化应用提供支持．

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hVDAC1蛋白在大肠杆菌中的表达纯化及其结构功能的初步表征

吕万胜^1，2，朱伶俐^1，2，吴先登¹，王泽南¹，郭文洁³，高　静³，华子春^1，2*，郑伟娟^1，2*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 609.

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电压依赖性阴离子通道蛋白(VDAC)是线粒体外膜上最丰富的蛋白，在调节线粒体的物质代谢与能量代谢、以及线粒体介导的细胞凋亡中起重要作用，因而与肿瘤及神经退行性疾病的发生密切相关．VDAC1是三种VDAC变体中表达量最高、分布最广泛的一种．由于VDAC1的高度保守性，因此成为多种疾病治疗包括抗肿瘤治疗的理想靶点．获得足量的VDAC1蛋白是进一步研究其结构功能、筛选与VDAC1相互作用的药物分子的基础．从生物样品中直接分离纯化VDAC1，不仅条件苛刻，而且得率很低．因此利用DNA重组技术在大肠杆菌中重组表达VDAC1是获得足量蛋白、用于后续研究的重要途径．成功构建了C端带有Histag的hVDAC1的重组蛋白原核表达质粒pET28a/hVDAC1，在大肠杆菌中以包涵体形式表达，并通过盐酸胍变性、在变性条件下通过NTANi亲和层析柱纯化蛋白后进行复性的方法，获得了高纯度的hVDAC1.圆二色谱检测显示该蛋白二级结构以β－折叠为主、符合hVDAC1的二级结构特征．利用流式细胞仪检测结果显示：FITC荧光标记的hVDAC1可以与脂质体膜、细胞膜特异性结合．证明克隆表达纯化的hVDAC1具有特征的膜蛋白结构和功能，为体外筛选与hVDAC1相互作用的各类分子奠定了基础．

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含对称三角形腔的波导管中宽带低频隔声效应

葛　勇1，孙宏祥1，2*，袁寿其1，夏建平1，管义钧1

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 619.

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研究一种含两个对称三角形腔的波导管中宽频带低频隔声效应．波导管的隔声频带下限与带宽分别可达到140 Hz和2900 Hz，且所调控声波最大波长是三角形腔的尺寸13.6倍．这种隔声效应源于三角形腔截面积与波导管宽度的差异而引起的交界面上的高声反射率．在此基础上，研究波导管的结构参数(如波导管的宽度、三角形腔的底边长度与高度)及不同类型的腔(Helmholtz腔、矩形腔与直角三角形腔)对低频隔声效果的影响．结果表明，三角形腔的截面积和波导管宽度的差异与低频隔声效果密切相关．此外，由于对结构的本征模式的抑制作用，直角三角形腔所对应的低频隔声频带最宽．所提出的结构具有高隔声、宽频带、结构简单易实现等优点，在声学领域具着一定的潜在应用价值．

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CUDA并行计算下基于扩展SURF的多摄像机

崔　哲1，孟凡荣1，姚　睿1*，石记红1，2

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 627.

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在多摄像机视频融合过程中，需要对多个摄像机获取的视频中的每一帧图像进行大量诸如特征提取、图像配准、图像融合等高复杂度的计算，占用大量的运算时间，这对视频融合的实时性要求是一个很大的挑战．基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行计算框架，提出了一种快速、可靠的多摄像头视频融合方法，该方法首先利用基于局部环形扩展及颜色描述子的SURF(speeded up robust features)特征提取方法提取图像特征点；其次采用基于分块相似性度量的k－d树(k－维树)多图像自动特征匹配算法进行图像与特征点的匹配；然后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法计算变换矩阵；最后使用多频率融合算法进行多摄像机视频融合，得到流畅的大视场视频．整个多视频融合过程使用CUDA进行并行加速，并在多个不同场景与摄像机数量下的实验验证了本文算法的实时性与有效性．

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贝塔分布的布谷鸟搜索算法

林要华1*，梁　忠1，胡华平2

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 638.

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Lévy Flights随机走动是布谷鸟搜索算法用于发现新个体的主要部件之一，其采用固定的步长因子．提出一种带贝塔分布的布谷鸟搜索算法，该算法采用贝塔分布随机数动态设置Lévy Flights随机走动步长比例因子的方式，可以加强布谷鸟搜索算法的收敛速度和求精能力．仿真实验说明采用贝塔分布随机数作为Lévy Flights随机走动步长比例因子是可行的和有效的，而且性能总体上优于固定因子和基于均匀分布随机数的比例因子．

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基于基因重组的新颖克隆选择算法

张伟伟，林静静，景红蕾，王　晓*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 647.

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受生物免疫系统免疫机制的启发，提出了一种新的克隆选择算法RBCSA.首先，根据B细胞免疫反应中的基因重组原理引入了一种新的基因重组复合算子来加强种群个体之间的信息交互，进而提高算法全局搜索的能力．然后，对克隆选择算法中的超变异算子进行了改进，进一步加强了算法的局部搜索和寻优的能力．最后，结合新提出的基因重组算子和改进的超变异算子，提出了一种新的基于基因重组的克隆选择算法，并通过求解16个常用的全局最优化问题的经典测试函数进行仿真实验，结果表明RBCSA算法具有很好的平衡全局探索和局部寻优的能力，有效地提升了克隆选择算法的寻优性能，尤其对于高维最优化测试函数．另外，与现有其他进化算法相比，RBCSA算法显示出了很强的竞争力．

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基于“DNA折纸术”设计图着色问题的解决方案

俞　洋¹，苏　邵²，晁　洁^2*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 656.

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色数是图论中的一个重要的参数，其属于著名NP(Nondeterministic Polynomial)－完全问题范畴．巨量的着色方案使验证变得相当困难，以至于在传统计算机上无法实现．目前已经有多种算法用于研究图定点着色问题，比如遗传算法，粒子群算法，神经网络算法和模拟退火算法等．随着DNA自组装技术与DNA计算机研究的展开，一些NP－完全问题以及NP－难问题的计算模型被相继提出．除了传统的DNA分子结构被用作计算材料外，其他的DNA分子结构也被用于分子生物计算，比如质粒DNA分子、分子信标结构以及DNA Tile等．采用DNA纳米折纸结构编码信息，借助于纳米结构之间的粘性末端进行自组装，给出了一种非确定性的图着色模型．通过创建数以亿计的参与计算的DNA纳米折纸结构，该算法可以并行的测试每种可能的着色方案．

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一种改进的协同训练算法：Compatible Cotraining

郭翔宇，王　魏*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 662.

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半监督学习是机器学习近年来的热点研究方向，而协同训练(Cotraining)则是半监督学习中的重要范式，它利用双视图训练两个分类器来互相标记样本以扩大训练集，以此借助未标记样本提升学习性能．在实际应用中，视图通常会受到属性退化和噪声的影响而变得不充分(即视图不能提供足够的信息来正确预测样本的标记)．在不充分视图下，两个视图上的最优分类器变得不再兼容，一个视图中的分类器标记的样本可能不利于另一个视图学得最优分类器．针对这一问题，提出一种改进的协同训练算法Compatible Cotraining，它记录学习过程中每个未标记样本被赋予的标记，通过比较更新后的分类器对样本预测的标记与其初始标记，动态地删除标记不一致的样本，从而除去不利于学得最优分类器的样本．实验结果显示出Compatible Cotraining比协同训练具有更好的泛化能力和更快的收敛速度．

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基于置信规则库推理的多属性双边匹配决策方法

方志坚1，杨隆浩2，傅仰耿1*，陈建华1

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 672.

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针对具有不确定信息的多属性双边匹配决策问题，引入置信规则库推理方法，提出一种双边匹配决策．首先使用置信度评价信息来解决信息的不确定性、不完整性等问题，其次通过置信规则库推理方法将置信度评价信息转换成等级置信度信息，最后利用等级置信度信息建立0－1规划模型并求得最终的匹配方案．提出截断线性区间映射法用以解决当BRB系统的输入值达到阈值后会对输出产生错误的诱导，采用强行截断的方式将该输入值纳为不确定部分，当不足以采用截断方式时，使用区间映射法来减少对结果的不良影响．实例分析表明，使用置信规则库推理方法解决多属性双边匹配决策问题是可行和有效的．

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一种改进的FastMap算法

屈太国*，蔡自兴

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 682.

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FastMap是经典多维标度法(classical multidimensional scaling，CMDS)的一种快速算法，它包含一系列的投影．在每次投影中，两个相距较远的点被选为枢轴点，连接枢轴点得到一个枢轴；然后将各样本投影到枢轴上；最后，修改所有样本间的距离．FastMap的不足在于只能得到CMDS的近似解．对FastMap进行了深入分析，指出FastMap的本质就是把各样本投影到由枢轴确定的一组正交向量上．由于这组向量通常不同于样本集的主轴，使得FastMap只能得到CMDS的近似解；并指出FastMap算法的最大投影次数等于样本集的内在维数．在此理论分析的基础上，提出了一种改进的FastMap 算法—iFastMap(improved FastMap)算法．通过对FastMap坐标进行主成分分析，iFastMap得到了与CMDS完全一致的解；此外，从样本集中选取一个内在维数等于整个样本集内在维数的子集，将枢轴点的选取限定在这个子集上，并在每次投影后只修改枢轴点与各样本间的距离，iFastMap的速度得到进一步提高．实验验证了iFastMap与CMDS解的完全一致性及其高效性．

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一种利用局部标记相关性的多标记特征选择算法

蔡亚萍，杨　明*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 693.

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随着近年来研究的深入，多标记学习已快速渗透到了各个领域中．在多标记学习中，每个实例对应着多个标记，且这些标记彼此之间相互关联，因而标记相关性的挖掘与利用对多标记学习有着重要的影响与意义．然而，目前已有的关于多标记学习的算法大多利用了全局标记相关性，即认为对于任一实例，其在学习过程中所利用的标记相关性均相同．而在现实中，不同的实例往往在其学习过程中所利用的标记相关性也不尽相同．将局部标记相关性利用到多标记特征选择算法中，通过对标记空间进行属性聚类将实例划分为组，从而实现局部标记相关性的利用，提出了结合局部标记相关性的多标记特征选择算法(multilabel feature selection by exploiting label correlod locally，LocMLFS)．与此同时，该算法可以推广为一个统一架构．多个数据集上的实验结果表明局部相关性的利用有效地提高了多标记特征选择算法的有效性．

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基于特征融合和曼哈顿量化的视频哈希学习方法

聂秀山^1，4，王舒婷¹，尹义龙^2，3*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 705.

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当前信息时代，随着计算机和多媒体技术的发展，在互联网尤其是移动互联网中，因视频数据结构复杂，特征维度高，其存储、传输和检索都面临着巨大的挑战，视频哈希学习是解决上述挑战的重要方法之一，已成为多媒体处理领域的研究热点．现有方法主要是利用视频不同特征构造视频哈希，但不同特征存在关联关系，为充分利用视频不同特征之间的关联关系，克服传统视频哈希编码的局限性，提出一种基于特征融合和曼哈顿量化的视频哈希学习方法．该方法首先提取视频的全局、局部和时域特征，并利用张量分解理论实现不同特征的融合，获取视频融合特征表示．然后使用曼哈顿量化对视频融合特征进行量化学习编码，得到视频哈希序列．与传统视频哈希算法相比，该方法不仅充分利用了多特征之间的关联互助关系，而且对原始视频特征的不同维度分别进行编码，较好的保持了原始特征之间的结构相似性．实验结果显示，该方法具有较好的性能．

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截断式鲁棒非负矩阵分解算法

卢文凯*，景丽萍*，杨　柳

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 714.

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非负矩阵分解算法(Nonnegative Matrix Factorization Algorithm，NMF)已经广泛地应用于诸多领域，但它容易受到异常点的影响．各种针对这个问题的改进方法中，使用L2，1范数的鲁棒非负矩阵算法(Robust Nonnegative Matrix Factorization Algorithm，RNMF)取得了较好的改进效果，但是该算法不能很好的适应数据集异常点比例的变化．针对这一缺点，提出了截断式鲁棒非负矩阵分解算法(Capped Robust Nonnegative Matrix Factorization Algorithm，CRNMF)，将去噪比例ε值引入到目标函数中，降低异常点对整体算法的影响．该算法的主要步骤是：在矩阵分解迭代更新的每一步中，计算输入数据与分解因子重构值之间的误差，将误差大于预先设定参数值ε的数据点对应的误差截断为零，重复以上步骤直到收敛．通过ε截断操作，降低基矩阵F和系数矩阵G受异常点的影响．给出了CRNMF的算法描述，并且在模拟数据集和真实数据集进行了实验，实验表明提出的算法与传统的NMF和RNMF相比，可以在一定程度上提高聚类的准确度，减少了异常点对聚类准确度的影响，提高了算法的鲁棒性．

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一种分割－合并聚类算法

华佳林1*，朱　杰1，2，于　剑1

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 724.

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利用数据点的密度堆积起来的山脉能反映数据的结构，从而催生了山峰聚类(Mountains Clustering)．遗憾的是，目前的山峰聚类算法深受数据分布结构的影响．提出一个新的聚类方法，称为分割－合并聚类算法(divisionjoin clustering framework，DJCF)，它能发现由密度堆积的整个山脉中所有的山峰，然后将这些山峰根据彼此之间的关系进行合并，得到的结果对应最终的聚类．通过由两个阶段组成的一个流程，DJCF算法能对任何形状和分布的数据进行聚类．算法第一个阶段的目的是将数据集分割成多个划分(partition)，真正的类由若干个划分组合而成．在这个阶段中利用K－近邻(KNN)设计了一种密度计算方式，然后将新密度计算方式运用到Clusterdp算法中，使用了新密度计算方式的Clusterdp算法能更准确地找到数据集的划分．算法的第二个阶段是将找出来的划分根据彼此之间的关系组合成最终的聚类．在人工数据和实际数据中的实验验证了该算法的简单和有效性．

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基于密度峰值的无监督特征选择算法

谢娟英*，屈亚楠，王明钊

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 735.

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针对现有无监督特征选择算法所选特征分类准确率不高的缺陷，提出两种新的无监督特征选择算法EDPFS(unsupervised Feature Selection algorithm based on Exponential Density Peaks)和RDPFS(unsupervised Feature Selection algorithm based on the Reciprocal Density Peaks)．该两算法提出特征密度与特征距离的概念，并以此定义特征代表性与特征区分度，特征代表性越高表明特征越重要，特征区分度越高表明特征冗余度越小，以特征代表性与区分度之积作为特征重要性评价准则，采用基于特征子集的支持向量机分类正确率评价特征子集的分类性能．在8个UCI机器学习数据库数据集和4个图像数据集上测试这两种新算法，以及多类簇特征选择方法、Laplacian分值特征选择方法、无监督判别特征选择方法和扩展的无监督特征选择方法，实验结果表明：以特征代表性与区分度之积定义的特征重要性评价准则是有效的，提出的两种基于该准则的无监督特征选择算法EDPFS和RDPFS选择的特征子集具有很好的分类性能．

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模糊认知图的算法改进与应用综述

李　慧1，陈红倩2*，马丽仪1，梁　磊1，孙　旸1

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 746.

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模糊认知图(fuzzy cognitive maps，FCM)是一个推理网络，使用循环有向图对知识进行表示与推理，通过模糊逻辑与神经网络的组合完成建模、分析、决策支持、预测等任务．针对模糊认知图的研究现状，从模型构建与学习算法、结构拓展和领域应用创新三个方面，针对近些年来的模糊认知图的算法改进进行了综述．在模型构建与学习算法方面，针对基于Hebbian的学习算法、基于群体的学习算法、基于Hebbian和演化类型混合的学习算法进行了综述，并对算法的主要特征和适用领域进行了描述．在结构模型拓展方面，重点综述了在有专家参与的决策支持领域、高度不确定的复杂系统、动态的领域环境和实时控制系统领域四种领域环境中，对模糊认知图的演化模型改进，并针对模糊认知图中各改进算法的优缺点进行了比较和综述．最后，综述了模糊认知图在各领域中的应用特点和应用案例．

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基于多特征混合模型的视觉目标跟踪

朱　尧，毛晓蛟，杨育彬*

南京大学学报(自然科学版). 2016, 52(4): 762.

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用单一特征训练跟踪模型进行跟踪鲁棒性较差，为解决这一问题，提出一种多特征表示的混合模型跟踪方法，将生成跟踪模型与判别跟踪模型结合．在生成模型中，利用金字塔结构计算基于颜色的直方图特征表示并以此来计算目标和候选之间的匹配度；判别模型则采用由灰度特征，HOG特征和LBP特征融合训练得到的SVM分类器来判别候选是否为跟踪目标，接着将匹配度和分类结果结合产生对候选的评估，最终评估最高的候选作为跟踪结果同时也用来更新判别模型的训练集．在CVPR2013跟踪数据集上的实验结果表明，该方法能有效克服局部遮挡和背景干扰等问题，实现在复杂背景下的目标跟踪．

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