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1. 基于双重鉴别相关性分析的图像识别算法

李晋, 钱旭

计算机应用 2016, 36 (3): 713-717. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.713

摘要（499）

PDF （850KB）（440）

针对多视图相关性算法未有效利用视图中相关信息且忽视了潜在的鉴别信息的问题,提出基于同一视图内和不同视图间的双重鉴别相关性分析(DVDCA)算法。首先,设计有监督的类内和类间相关性变量,通过最大化类内相关性变量、最小化类间相关性变量来提取视图中的鉴别特征;其次,考虑在同一视图内和不同视图间均考虑进行鉴别相关特征提取,设计约束形式的双重视图鉴别相关性特征提取模型,以利用丰富的视图信息。在Multi-PIE多角度人脸数据集数据集上与多视图线性鉴别分析、典型相关性分析(CCA)、多视图鉴别隐性空间(MDLS)、不相关多视图鉴别字典学习(UMDDL)四种算法对比实验,DVDCA分类识别率能够提高1.45~4.73个百分点;在MFD多特征手写体数据集上分类识别率能够提高1.25~5.29个百分点。

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2. 应用精英反向学习的混合烟花爆炸优化算法

王培崇高文超钱旭苟海燕汪慎文

计算机应用 2014, 34 (10): 2886-2890. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2886

摘要（522）

PDF （719KB）（503）

针对烟花爆炸优化(FEO)算法容易早熟、解精度低的弱点，提出了一种精英反向学习(OBL)的解空间搜索策略。在每次迭代过程中均对当前最佳个体执行反向学习，生成其动态搜索边界内的反向搜索种群，引导算法向包含全局最优的解空间逼近，以提高算法的平衡和探索能力。为了保持种群的多样性，计算种群内个体对当前最佳个体的突跳概率，并依据此概率值采用轮盘赌机制选择进入子种群的个体。通过在5组标准测试函数的实验仿真并与相关的算法对比，结果表明所提出的改进算法对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度，适合求解高维的数值优化问题。

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3. 应用于三维集成电路解析式布局的层分配算法

高文超周强钱旭蔡懿慈

计算机应用 2013, 33 (06): 1548-1552. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01548

摘要（880）

PDF （736KB）（804）

层分配是解析式三维集成电路布局算法中的关键一步。解析式布局需要通过层分配将连续的三维空间中的单元划分到二维的芯片层上，这个过程会破坏之前三维空间中得到的连续解。为了实现从优化的三维布局到合法的多层二维结构的平滑过渡，提出一种使用最小代价流的层分配方法，尽可能地继承三维优化结果，保护解空间。将此层分配算法嵌入到多层次的解析式三维集成电路布局算法中，以总线长和穿透硅通孔数目的加权总和为目标，面积密度为约束条件，对比当前其他三维布局算法，该算法得到较好的线长结果、穿透硅通孔数量和运行时间。

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4. 基于改进鱼群算法的路径测试数据生成

王培崇钱旭

计算机应用 2013, 33 (04): 1139-1141. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01139

摘要（854）

PDF （464KB）（755）

针对自动化软件测试中测试数据自动化生成的问题，提出了一种基于人工鱼群算法的解空间搜索方案。为了提高人工鱼群算法的求解能力，在鱼群算法中引入混沌搜索机制。人工鱼群算法在每次迭代之后，将针对当前全局最优解进行局部混沌搜索，同时淘汰掉部分劣质个体；随后，根据种群的最佳个体收缩解空间搜索区域，并在该空间内随机产生部分新个体。最后，通过在两种三角形判定程序上的实验证明，该算法收敛速度快，求解精度高。

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5. 基于流形主动学习的遥感图像分类算法

刘康钱旭王自强

计算机应用 2013, 33 (02): 326-328. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00326

摘要（1165）

PDF （477KB）（565）

为了高效地解决遥感图像分类问题，提出一种基于流形学习和支持向量机(SVM)的图像分类算法。在初始阶段，该算法首先利用初始训练集训练SVM，并且使用SVM找出离分类界面最近的样本;然后在所选样本中利用拉普拉斯图构建样本空间的流形结构，选出最具有代表性的样本加入训练集;最后利用高光谱图像进行实验进行验证。通过与现有的主动学习算法进行比较，结果表明该算法获得了更高的分类准确率。

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6. 新的混合小生境鱼群聚类算法

王培崇钱旭雷凤君

计算机应用 2012, 32 (08): 2189-2192. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02189

摘要（1134）

PDF （625KB）（484）

针对K-Means算法对于初始k值较敏感和容易过早收敛的问题，提出基于人工鱼群机制的K-Means聚类算法(NAFS)。首先，利用先验知识随机产生待求解问题的若干个聚类中心，组成一个鱼群环境；其次，利用鱼群个体的协作、竞争机制寻找满意的结果。鉴于人工鱼群算法后期容易陷入局部最优，根据鱼群聚集度引入小生境算法，改善种群的多样性，提高了算法的求解精度。在KDDCUP99数据集上的实验结果表明，该算法具有较高的聚类精度，适用于高维数据的聚类问题。

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7. 基于滤波与曲线拟合的电子稳像算法

赵红颖王天增钱旭

计算机应用 2010, 30 (11): 3008-3010.

摘要（1573）

PDF （477KB）（886）

针对目前电子稳像算法无法同时去除高频噪声与低频噪声的问题,提出了可同时去除高频噪声和低频噪声的滤波与曲线拟合相结合的方法。该方法首先用位平面匹配算法快速估计出帧间的偏移量;其次对帧间偏移量进行累加,计算出当前帧相对于参考帧的全局运动量,并对全局运动量进行卡尔曼滤波,以去除高频噪声;最后,对卡尔曼滤波的结果进行曲线拟合以去除低频噪声;最终,得到稳定的主运动轨迹。实验证明,该方法可以有效地去除高频和低频噪声,视频稳定效果良好。

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8. 基于KDA和SVM的文档分类算法

王自强钱旭

计算机应用

摘要（1741）

PDF （446KB）（1373）

为了高效地解决Web文档分类问题，提出了一种基于核鉴别分析方法KDA和SVM的文档分类算法。该算法首先利用KDA对训练集中的高维Web文档空间进行降维，然后在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则优化的SVM进行分类预测。采用了文档分类领域两个著名的数据集Reuters-21578和20-Newsgroup进行实验，实验结果表明该算法不仅获得了更高的分类准确率，而且具有较少的运行时间。

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9. 图学习的区域图像标注方法

虎晓红钱旭王珂

计算机应用 2009, 29 (09): 2393-2394.

摘要（1352）

PDF （428KB）（1221）

近年来，图像标注技术得到广泛关注。提出一种图学习的自动图像标注方法，将图像标注作为多示例学习框架下的半监督学习策略，通过给出适合图像在包空间的有效度量方式，充分利用未标注样本挖掘图像特征的内在规律性，将半监督学习的方法和多示例学习有效结合起来，从而获得更准确的标注结果。实验结果表明，提出的标注方法可行，同时标注结果与传统的标注方法相比得到了明显提高。

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