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1. 多标签学习中基于互信息的快速特征选择方法

徐洪峰, 孙振强

计算机应用 2019, 39 (10): 2815-2821. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030483

摘要（477）

PDF （965KB）（562）

针对传统的基于启发式搜索的多标记特征选择算法时间复杂度高的问题，提出一种简单快速的多标记特征选择（EF-MLFS）方法。首先使用互信息（MI）衡量每个维度的特征与每一维标记之间的相关性，然后将所得相关性相加并排序，最后按照总的相关性大小进行特征选择。将所提方法与六种现有的比较有代表性的多标记特征选择方法作对比，如最大依赖性最小冗余性（MDMR）算法和基于朴素贝叶斯的多标记特征选择（MLNB）方法等。实验结果表明，EF-MLFS方法进行特征选择并分类的结果在平均准确率、覆盖率、海明损失等常见的多标记分类评价指标上均达最优；该方法无需进行全局搜索，因此时间复杂度相较于MDMR、对偶多标记应用（PMU）等方法也有明显降低。

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2. 基于分等级公平竞争模型的可持续模拟退火算法的应用

张海徐立章杨观赐徐洪峰

计算机应用 2010, 30 (1): 171-174.

摘要（1629）

PDF （612KB）（915）

通过改进可持续模拟退火算法(HFCSA)算法的个体定义与编码方式、种群的生成方式以及设计新的算子，成功解决了医学实验安排这种带约束的优化问题。设计的最优实验方案所需时间是某医学院所使用方案的77%，拓宽了算法的应用领域，为带约束优化问题的求解找到了新的途径。

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3. 一种改进的三维递归搜索视频去隔行算法

徐洪峰孙为平丁玉琴黄永贵

计算机应用

摘要（1225）

PDF （907KB）（881）

提出了一种改进的三维递归搜索（3DRS）视频去隔行算法，该算法使用双向参考运动估计，消除了原始算法中的误差传递现象，并采用多分辨率分析的思想，根据视频内容自适应的调节误差匹配块尺寸，提高了运动估计的准确度。实验结果表明，对于大多数测试序列，该算法在实验效果上取得了优于原始的3DRS算法的性能。