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1. 属性聚类下三支概念的对比

张晓燕, 王佳一

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (5): 1336-1341. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022030399

摘要（209）

HTML （18）

PDF （471KB）（127）

三支概念分析是人工智能领域一个非常重要的研究方向，该理论最大的优势是可以同时研究形式背景中对象“共同具有”和“共同不具有”的属性。众所周知，经过属性聚类生成的新形式背景与原形式背景具有较强的联系，同时原三支概念与经过属性聚类得到的新三支概念也存在紧密的内在联系。为此，进行属性聚类下三支概念的对比研究和分析。首先基于属性聚类提出悲观属性聚类、乐观属性聚类以及一般属性聚类的概念，并研究了这三种属性聚类的关系；然后，通过对比聚类过程与三支概念形成的过程，研究了原三支概念与新三支概念的区别，分别从面向对象和面向属性的角度提出两个最低约束指数，探索了属性聚类对三支概念格的影响，进一步丰富了三支概念分析理论，为可视化数据处理领域提供了可行的思路。

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2. 基于自适应约束正则HL-MRF先验模型的MAP超分辨率重建

秦龙龙, 钱渊, 张晓燕, 侯雪, 周芹

计算机应用 2015, 35 (2): 506-509. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.02.0506

摘要（975）

PDF （716KB）（350）

针对Huber-MRF先验模型对图像高频噪声抑制能力较差,而Gauss-MRF先验模型对图像高频过度惩罚的问题,提出了一种改进的自适应约束正则HL-MRF先验模型。该模型将Huber边缘惩罚低频函数与Lorentzian边缘惩罚高频函数相结合,对低频进行线性约束的同时对高频实现平滑惩罚;并采用自适应约束方法确定正则化参数,从而得到最优的参数解。与基于Gauss-MRF先验模型和Huber-MRF先验模型的超分辨率算法相比,HL-MRF先验模型获得的超分辨率重建图像在峰值信噪比(PSNR)和细节方面都有一定程度的提高,在抑制高频噪声、避免图像细节被过度平滑方面具有一定的优势。

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3. 复杂条件下高斯混合模型的自适应背景更新

李明之马志强单勇张晓燕

计算机应用 2011, 31 (07): 1831-1834. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01831

摘要（1169）

PDF （741KB）（1036）

针对高斯混合模型背景更新中面临的光照突变和目标与背景相互转化的问题，提出一种分情况分区域的背景自适应更新算法。首先根据当前检测目标的面积大小判别是否发生光照突变情况，采取针对性更新策略，对于未发生光照突变情况再分背景区域和目标区域分别进行背景自适应更新。其中，重点讨论了目标区域的背景更新问题，提出根据目标尺寸、运动速度和匹配次数等特征参数来调整目标区域的背景更新速率。仿真结果表明，该算法在保证了目标检测完整性的同时，提高了模型对背景变化的适应能力。

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