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1. 基于影响度的统计显著序列模式挖掘算法

吴军, 欧阳艾嘉, 张琳

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (9): 2713-2721. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021071311

摘要（296）

HTML （4）

PDF （1068KB）（103）

针对传统序列模式挖掘算法中支持度不能如实体现序列模式兴趣度以及未对报告的序列模式进行质量评估的问题，提出一个基于影响度的统计显著序列模式挖掘算法ISSPM。首先，递归地挖掘出所有满足兴趣度约束的序列模式；然后，使用项集置换方法构建这些序列模式的置换检验零分布；最后，通过该零分布计算出被评估的序列模式的统计度量值，并从上述序列模式中找到所有统计显著序列模式。真实序列记录集合上的实验结果表明，ISSPM算法相较于PSPM、SPDL和PSDSP算法挖掘到的序列模式数量更少但兴趣度更强；仿真序列记录集合上的实验结果表明，ISSPM算法报告的结果中假阳性序列模式数量平均占比为3.39%，且该算法的嵌入模式的发现率均不低于66.7%，明显优于上述3个对比算法。可见，ISSPM算法报告的统计显著序列模式能够体现序列记录集合中更有价值的信息，同时根据这些信息做出的进一步分析和决策也更加可靠。

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2. 新的雾霾退化场景再现快速算法

张筱吴军娄小龙

计算机应用 2013, 33 (07): 1995-1997. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1995

摘要（750）

PDF （665KB）（552）

雾霾天气条件下，由于大气粒子的散射作用，使采集图像对比度、清晰度等方面产生降质。针对这一问题，提出了一种新的图像雾霾去除算法。算法从单色大气散射模型出发，根据有关大气光衰减项的先验知识与假设，构建有约束最优化问题对大气光衰减项进行直接求解。根据散射模型与大气光衰减项求解结果实现对原始场景反照率的恢复。实验证明，所提算法能够较好地对具有不同景深的场景图像信息实现恢复，提升场景视见度，算法鲁棒性较好，与同类算法相比运行效率提高1倍以上，能够较好地运用于智能交通监控等可见光计算机视觉系统。

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3. 基于正负模糊规则的相结合的图像分类

吴军王士同

计算机应用 2011, 31 (01): 243-246.

摘要（1087）

PDF （621KB）（987）

由于传统的图像分类只是利用正模糊规则对图像分类，忽略了负模糊规则在图像分类中的作用。据此本文提出用正负模糊规则的相结的方法对图像进行分类，注重将负模糊规则和传统的正模糊分类规则有效结合。实验表明，该方法有较高的准确率，获得了更好的效果。