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1. 基于形式概念分析的图像场景语义标注模型

张素兰, 张继福, 胡立华, 褚萌

计算机应用 2015, 35 (4): 1093-1096. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1093

摘要（705）

PDF （590KB）（632）

为生成有效表示图像场景语义的视觉词典,提高场景语义标注性能,提出一种基于形式概念分析(FCA)的图像场景语义标注模型。该方法首先将训练图像集与其初始的视觉词典抽象为形式背景,采用信息熵标识了各视觉单词的权重,并分别构造了各场景类别概念格结构;然后再利用各视觉单词权重的均值刻画概念格内涵上各组合视觉单词标注图像的贡献,按照类别视觉词典生成阈值,从格结构上有效提取了标注各类场景图像语义的视觉词典;最后,利用K最近邻标注测试图像的场景语义。在Fei-Fei Scene 13类自然场景图像数据集上进行实验,并与Fei-Fei方法和Bai方法相比,结果表明该方法在β=0.05和γ=15时,标注分类精度更优。

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2. 基于剪枝的约束概念格的渐进式构造算法

马洋张继福张素兰

计算机应用 2009, 29 (05): 1397-1400.

摘要（1179）

PDF （684KB）（1342）

约束概念格是数据分析的一种有效工具，在其构造的过程中，大量的内涵之间比较操作是导致格的构造效率低下的主要原因之一。采用剪枝技术来消除构造过程中存在的冗余内涵比较，给出约束概念格渐进式构造算法PCCL。该算法利用父子节点内涵的严格单调关系，自顶向下扫描格节点，减少了新增对象属性集与原概念格节点内涵的比较次数，从而提高了约束概念格的构造效率。最后以天体光谱数据作为形式背景，实验验证了PCCL算法的正确性，且构造效率平均提高了15%以上。

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3. 基于剪枝的概念格渐进式构造

胡立华张继福张素兰

计算机应用

摘要（1602）

PDF （565KB）（861）

概念格是形式概念分析中的核心数据结构。然而，随着需要分析处理的数据量日益剧增，概念格的构造效率成为一个关键问题。采用剪枝方法，消除了概念格构造过程中产生的冗余信息，提出了一种基于剪枝的概念格渐进式构造算法（Pruning based Concept Lattice，PCL），从而减少了概念格内涵的比较次数，提高了概念格的构造效率。采用恒星天体光谱数据作为形式背景，实验验证了算法PCL的正确性和有效性。