智能系统学报 /oa 重新找回人工智能的可解释性 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201810020 针对深度神经网络AI研究的可解释性瓶颈,指出刚性逻辑(数理形式逻辑)和二值神经元等价,二值神经网络可转换成逻辑表达式,有强可解释性。深度神经网络一味增加中间层数来拟合大数据,没有适时通过抽象把最小粒度的数据(原子)变成粒度较大的知识(分子),再把较小粒度的知识变成较大粒度的知识,把原有的强可解释性淹没在中间层次的汪洋大海中。要支持多粒度的知识处理,需把刚性逻辑扩张为柔性命题逻辑(命题级数理辩证逻辑),把二值神经元扩张为柔性神经元,才能保持强可解释性。本文详细介绍了从刚性逻辑到柔性逻辑的扩张过程和成果,最后介绍了它们在AI研究中的应用,这是重新找回AI研究强可解释性的最佳途径。 2019年05月05 00:00 2019年03期 393 412 4170964 何华灿 约束条件下联盟生成研究进展 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804054 联盟生成是在多Agent系统的研究中最为重要的挑战之一。如何对Agent进行划分使所得社会福利最大化是当前面临的主要问题。假设每个Agent都具有理性和自利性的特性,为了追求自身的利益最大化而选择和其他的Agent进行联合,进而使整个系统实现利益的最大化。目前,联盟生成问题有很大的计算挑战,即使在进行联盟的时候添加了约束条件,也需要新的算法来更快更有效地解决该问题。本文主要对约束条件下的联盟生成的研究进行综述,主要包括4部分:最坏情况有限界联盟生成、动态规划联盟生成求精确最优解、联盟生成求近似最优解和约束条件下联盟生成求最优解。 2019年05月05 00:00 2019年03期 413 422 3074341 任子仪, 童向荣 视听觉跨模态表面材质检索 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804030 针对文本图像特征有时无法满足对物体材质进行真实准确分析的情况,本文在视听领域使用跨模态检索方法进行表面材质检索。首先提取声音的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征,使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征,然后利用典型相关分析将两种特征映射到子空间并用欧氏距离进行检索,并在慕尼黑工业大学触觉纹理数据集上进行实验验证,实现了使用声音检索图像的跨模态检索过程。实验结果表明,所提出的方法在材质检索方面有较好应用效果。 2019年05月05 00:00 2019年03期 423 429 4640635 刘卓锟<sup>1</sup>, 刘华平<sup>2</sup>, 黄文美<sup>1</sup>, 王博文<sup>1</sup>, 孙富春<sup>2</sup> 旅游知识图谱特征学习的景点推荐 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201810032 基于知识图谱的推荐算法在多个领域取得了较好的效果,但仍然存在一些问题,如不能有效提取知识图谱中实体关系标签中的特征,推荐准确率会降低。因而提出将网络嵌入方法(network embedding)用于旅游知识图谱的特征提取,使得特征的提取更加充分。通过对旅游知识图谱中不同标签的属性子图独立建模,利用深度学习模型挖掘游客及景点等图节点语义特征,进而获得融合各个标签语义的游客和景点特征向量,最终通过计算游客和景点相关性生成景点推荐列表。通过在真实旅游知识图谱上的实验,验证了利用网络嵌入方法对知识图谱中数据建模后,可以有效提取节点的深层特征。 2019年05月05 00:00 2019年03期 430 437 4287360 贾中浩, 古天龙, 宾辰忠, 常亮, 张伟涛, 朱桂明 一种面向时间分配问题的群智能劳动分工新方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201807014 本文以给不同信号相位的车辆分配绿灯时间的交通信号配时问题为代表,将群智能劳动分工应用到时间分配问题的求解中,提出一种新颖的蜂群劳动分工算法(bee swarm labor division algorithm, BSLDA)。首先从时间分配的视角对交通信号配时问题进行分析,然后将激发-抑制原理引入BSLDA,为每个信号相位定义了激发剂和抑制剂,并设计了增加绿灯时间、减少绿灯时间和保持绿灯时间3种行为。在群智能劳动分工激发-抑制原理作用下,BSLDA中的每个信号相位都能根据环境变化选择恰当的行为完成时间分配。最后采用真实的交通流数据进行仿真实验,结果表明本文方法适于求解不确定环境下的交通信号配时问题。 2019年05月05 00:00 2019年03期 438 448 3414392 肖人彬<sup>1</sup>, 王英聪<sup>2</sup> 加权CCA多信息融合的步态表征方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201808012 为了解决步态识别中步态表征不完备的问题,提出了一种新的步态表征方法。该方法是在步态流图的基础上,将能够表征时序信息的步宽特征编码到颜色空间,得到三通道的彩色类能量图,采用典型相关分析将多通道信息融合成单通道,同时去除了特征间的冗余信息,得到了更丰富的有益识别的步态特征。实验结果表明,提出的新方法能够有效提取步态特征,步态识别率得到显著提高。 2019年05月05 00:00 2019年03期 449 454 3868889 吕卓纹<sup>1</sup>, 王一斌<sup>1</sup>, 邢向磊<sup>2</sup>, 王科俊<sup>2</sup> 结构化加权稀疏低秩恢复算法在人脸识别中的应用 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201711026 针对训练样本或测试样本存在污损的情况,提出一种结构化加权稀疏低秩恢复算法(structured and weighted-sparse low rank representation,SWLRR)。SWLRR对低秩表示进行加权稀疏约束和结构化约束,使得低秩表示系数更加趋近于块对角结构,进而可获得具有判别性的低秩表示。SWLRR将训练样本恢复成干净训练样本后,再根据原始训练样本和恢复后的训练样本学习到低秩投影矩阵,把测试样本投影到相应的低秩子空间,即可有效地去除测试样本中的污损部分。在几个人脸数据库上的实验结果验证了SWLRR在不同情况下的有效性和鲁棒性。 2019年05月05 00:00 2019年03期 455 463 1135943 吴小艺, 吴小俊 基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201711015 针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明,本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。 2019年05月05 00:00 2019年03期 464 470 1120177 钱小宇<sup>1,2</sup>, 葛洪伟<sup>1,2</sup>, 蔡明<sup>3</sup> 集值信息系统的快速正域约简 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804059 针对集值信息系统正域约简算法在大规模数据集下的运行效率问题,提出一种基于启发式的集值信息系统快速正域约简算法。通过研究属性和对象在约简过程中对算法运行效率产生的影响,在集值信息系统中引入属性无关性和属性重要度保序性的相关定义,介绍了使得算法运行效率提升的相关定理、快速算法和应用实例。通过实验对提出算法的有效性进行分析和验证。实验表明,提出算法的运行效率优于原始算法的运行效率。 2019年05月05 00:00 2019年03期 471 478 4050708 陈曼如<sup>1</sup>, 张楠<sup>1</sup>, 童向荣<sup>1</sup>, 岳晓冬<sup>2</sup> 基于模糊超网络的知识获取方法研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804055 本文结合模糊粗糙集理论与超网络的相关知识,提出了一种模糊超网络模型。与传统超网络模型的不同之处在于,模糊超网络模型采用了模糊等效关系来代替超网络中的分明等效关系,并在此基础上对超边的生成和演化进行了改进。根据样本的分布将样本集划分成3个区域,即正域、边界域和负域,不同区域的样本按照不同的方式生成超边;根据分类效果将超边集也划分成3个区域,并对不同区域的超边进行相应地替换处理。实验结果表明,在正确率、Precision、Recall等指标上,模糊超网络分类算法具有明显的优势。 2019年05月05 00:00 2019年03期 479 490 3219509 程麟焰<sup>1,2</sup>, 胡峰<sup>1,2</sup> 手机惯导与RFID的盲人导航系统设计与实现 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804058 为了解决目前盲人自主出行困难的问题,结合惯性导航与RFID技术各自的优势和特点,提出一种基于手机惯性导航和RFID相结合的设计方案。该方案基于固定式RFID标签群,生成盲人路线图,将随身移动式RFID读卡器和个人智能手机相结合,完成盲人定位、路径规划和导航提醒。实验结果表明:该系统能够给盲人提供安全便捷的导航服务,有助于解决盲人自主出行问题。 2019年05月05 00:00 2019年03期 491 499 4294080 郇战, 陈学杰, 梁久祯 基于非凸加权<i>L</i><sub><i>p</i></sub>范数稀疏误差约束的图像去噪算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804057 图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权<i>l</i><sub><i>p</i></sub>范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解<i>l</i><sub><i>p</i></sub>范数中的稀疏系数,再利用代理算法求解稀疏误差约束中的稀疏系数,根据二者的均值来获取更具鲁棒性的稀疏系数。与当前几种典型的算法进行对比分析,实验结果表明:本文算法不仅具有更高的峰值信噪比(PSNR),而且在运行时间上具有更高的效率,同时在视觉角度上产生了更好的视觉感受。 2019年05月05 00:00 2019年03期 500 507 3871024 徐久成<sup>1,2</sup>, 王楠<sup>1,2</sup>, 王煜尧<sup>1,2</sup>, 徐战威<sup>1,2</sup> 一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201712021 针对电子商务顾客购物人工系统的计算实验研究,提出一种基于状态类比假说的人工情绪模型,给出了情绪的产生、增强、衰落和消失过程的描述方法,研究了外部刺激、情感强度和内部驱动力的计算方法,并进行了模拟分析。基于此人工情绪模型,构建了电商顾客购物的情绪-行为影响关系模型;将其应用于电商顾客购物的计算实验分析。结果表明,该人工情绪模型能较好地应用于电商复杂人工系统顾客购物的计算实验。 2019年05月05 00:00 2019年03期 508 517 2534029 王洪利 加权高效用因子的两阶段混合推荐算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710028 传统协同过滤算法大多是围绕如何降低评分误差展开研究,未涉及用户评分过程。本文考虑到用户评分动机和用户本身评分倾向的情况,将用户评分过程分为用户评分和物品选择两个阶段,从预测用户兴趣概率和用户效用角度出发,采用潜在狄利克雷分布模型(LDA)挖掘出用户潜在高效用因子和物品被靶向概率因子,进而将两种因子加权融合作为第一阶段;第二阶段采用奇异值分解预测用户评分值并根据该评分值选择物品。综上,本文提出一种加权高效用因子的两阶段混合推荐算法(hybrid recommendation algorithm based on two-phase weighted high utility factor,Htp_Uf)。在MovieLens数据集上,实验结果表明,该算法在归一化累计折损增益(NDCG)和1-Call两种评价标准下优于其他4种推荐算法,能够有效提高推荐质量。 2019年05月05 00:00 2019年03期 518 524 4031534 张旭, 孙福振, 方春 采用相关滤波的水下海参目标跟踪 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201711037 针对在使用水下机器人采捕时需要实时跟踪定位海参目标的问题,提出了一种基于核相关滤波器的海参目标追踪算法。在初始帧中,根据已知的海参目标的外形特征,将海参整体分为九宫格块,通过边界块与中心块的比较定位海参的两头部位置;使用KCF算法在后续帧中追踪海参两个头部,通过两个模块之间的距离变化来估计海参尺度并计算出目标海参的位置。实验结果表明:在追踪水下海参时,该追踪算法的精确度、运行速度、成功率均高于其他实验算法。 2019年05月05 00:00 2019年03期 525 532 4792778 刘吉伟<sup>1</sup>, 魏鸿磊<sup>1</sup>, 裴起潮<sup>1</sup>, 邢利然<sup>2</sup> 融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201801014 鉴于传统局部二进制模式 (local binary pattern, LBP) 算法对光照方向的变化非常敏感的问题,本文提出一种融合旋转不变模式的LBP算子与B2DPCA技术的手指静脉识别方法。首先提取手指静脉图像子块的LBP纹理谱特征,然后采用双向二维主成分分析方法对LBP特征向量构成的特征矩阵进行有效的降维处理,再通过比对降维后的待识别静脉图像特征向量与其他样本的特征向量之间的欧式距离来实现最终的样本分类。通过在天津市智能实验室静脉库及马来西亚理科大学FV-USM静脉库上进行实验验证,在不同训练样本数量下比较了8种算法的识别性能,相比于单一的LBP特征提取算法、经典降维算法和LBP与经典降维组合特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,证明了本文方法的有效性。 2019年05月05 00:00 2019年03期 533 540 4123252 胡娜, 马慧, 湛涛 应用改进区块遗传算法求解置换流水车间调度问题 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201801041 针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题,提出一种将遗传算法与蚁群算法相结合的改进区块遗传算法。算法利用随机机制和改进反向学习机制相结合的方式产生初始解,以兼顾初始种群的多样性和质量。通过若干代简单遗传算法操作产生精英群体,借鉴蚁群算法中利用蚂蚁信息度浓度统计路径和节点信息的思想,对精英群体所携带信息进行统计分析并建立位置信息素矩阵和相依信息素矩阵,根据两矩阵挖掘区块并将区块与非区块组合形成染色体。将染色体进行切段与重组,以提高染色体的质量,使用二元竞赛法保留适应度较高的染色体。算法通过Reeves实例和Taillard实例进行测试,并将结果与其他算法进行比较,验证了该算法的有效性。 2019年05月05 00:00 2019年03期 541 550 3695573 裴小兵, 张春花 基于PageRank的主动学习算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804052 在许多分类任务中,存在大量未标记的样本,并且获取样本标签耗时且昂贵。利用主动学习算法确定最应被标记的关键样本,来构建高精度分类器,可以最大限度地减少标记成本。本文提出一种基于PageRank的主动学习算法(PAL),充分利用数据分布信息进行有效的样本选择。利用PageRank根据样本间的相似度关系依次计算邻域、分值矩阵和排名向量;选择代表样本,并根据其相似度关系构建二叉树,利用该二叉树对代表样本进行聚类,标记和预测;将代表样本作为训练集,对其他样本进行分类。实验采用8个公开数据集,与5种传统的分类算法和3种流行的主动学习算法比较,结果表明PAL算法能取得更好的分类效果。 2019年05月05 00:00 2019年03期 551 559 4044655 邓思宇<sup>1</sup>, 刘福伦<sup>1</sup>, 黄雨婷<sup>1</sup>, 汪敏<sup>2</sup> 导弹武器系统参数性能指标的可拓数据挖掘 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201801006 为了挖掘导弹武器系统某些参数指标对其他指标及性能指标的影响规律和程度,创造性地将可拓数据挖掘理论引入到海军导弹武器系统性能的研究中,通过引入杀伤指数、探测指数和突防生存指数3个新的性能指数作为评价特征,研究改变导弹武器系统的结构设计及部件,使导弹武器系统的某些参数指标发生传导变换,运用挖掘正质变域和正量变域的可拓推理知识,对数据进行挖掘。通过对某型导弹的实验数据分析表明:基于工厂鉴定实验及设计定型实验中产生的大量实验数据,利用该理论,可以充分挖掘到有价值的知识。 2019年05月05 00:00 2019年03期 560 565 1941997 王丰 基于改进卷积神经网络的多标记分类算法 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201804056 良好的特征表达是提高模型性能的关键,然而当前在多标记学习领域,特征表达依然采用人工设计的方式,所提取的特征抽象程度不高,包含的可区分性信息不足。针对此问题,提出了基于卷积神经网络的多标记分类模型ML_DCCNN,该模型利用卷积神经网络强大的特征提取能力,自动学习能刻画数据本质的特征。为了解决深度卷积神经网络预测精度高,但训练时间复杂度不低的问题,ML_DCCNN利用迁移学习方法缩减模型的训练时间,同时改进卷积神经网络的全连接层,提出双通道神经元,减少全连接层的参数量。实验表明,与传统的多标记分类算法以及已有的基于深度学习的多标记分类模型相比,ML_DCCNN保持了较高的分类精度并有效地提高了分类效率,具有一定的理论与实际价值。 2019年05月05 00:00 2019年03期 566 574 4097369 余鹰<sup>1</sup>, 王乐为<sup>1</sup>, 吴新念<sup>1</sup>, 伍国华<sup>2</sup>, 张远健<sup>3</sup> 无人机协助下基于SR-CKF的无线传感器网络节点定位研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201709019 针对无线传感器网络(WSN)节点的实际应用场合大多数分布在复杂的三维地形,并且当无线传感器网络分布规模达到一定程度时,对每一个传感器节点装载GPS模块来实现节点定位不切实际的情况,提出了一种无人机(UAV)协助下利用极大似然估计法(MLE)对未知节点进行初步定位,引入平方根容积卡尔曼滤波(SR-CKF)算法对未知节点进行精确定位,采用阈值选择的更新策略来减小非线性因素的影响。仿真结果表明:所提出的UAV-WSN-MLE-SRCKF协作定位方式实现了三维地形中未知传感器节点的定位估计,大量减少了装载GPS模块所带来的成本,同时也提高了定位精度和稳定性。 2019年05月05 00:00 2019年03期 575 581 1209699 徐魏超, 王冠凌, 陈孟元 新型仿生球形两栖子母机器人系统设计 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201710025 为解决传统两栖机器人的一些突出缺点,探寻机器人领域更多的可能性。本文设计了一种新型仿生球形两栖子母机器人系统,该系统中球形两栖母机器人在陆地采用仿生四足爬行方式运动,在水下采用矢量喷水电机进行喷水推进,无噪声,增加隐蔽性,并为微型子机器人提供控制信号和能源。微型子机器人陆地采用轮式驱动,设计了可以实现水陆两栖的桨叶轮。该子母机器人系统通过XBee通信模块实现无线通信。通过进行的子母机器人的陆地和水下运动试验,验证了设计的子母机器人系统的有效性。 2019年05月05 00:00 2019年03期 582 588 1401056 刘羽婷<sup>1,2</sup>, 郭健<sup>1,2</sup>, 孙珊<sup>1,2</sup>, 陈翔宇<sup>1,2</sup>, 耿娜文<sup>1,2</sup>, 宋伯文<sup>1,2</sup>, 赖伊雯<sup>1,2</sup>, 郭书祥<sup>1,2,3</sup> 基于0/-1特征值的网络可控性优化研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201801007 针对网络可控性的优化问题,本文以PBH判据为基础,介绍了最小控制输入的求解方法以及网络可控性的定量分析指标;对<i>λ</i><sub><i>k</i></sub> <b><i>I</i></b>-<b><i>A</i></b>矩阵的行相关情况进行分类,明确了0/-1特征值与行重复相关、<i>λ<sub>k</sub> <b>I</b></i>-<b><i>A</i></b>矩阵行相关性的关系;阐述了0和-1特征值对应的独立共连和互连共连两种具有规律性的特征结构,以消除这两种结构为基本思路,给出了结构优化的基本步骤。通过实验分析,验证了0/-1特征值能够极大地影响网络的可控性,结构优化能够提高网络的可控性。研究结果表明:0/-1特征值具有重要性和可控性优化的有效性,可以为可控性的相关研究提供新方法、新思路。 2019年05月05 00:00 2019年03期 589 596 974079 陈兴凯<sup>1</sup>, 卢昱<sup>1</sup>, 王凯<sup>2</sup>, 杨文兵<sup>3</sup> 面向中文开放领域的多元实体关系抽取研究 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201805006 针对当前中文开放领域多元实体关系抽取研究较少的情况,借鉴国外已有的研究成果,结合中文自身的特点,提出了中文领域多元实体关系抽取的方法。该方法以句法分析结果的根节点作为入口,迭代地获取所有谓语的主语、宾语及其定语成分,再利用句法分析结果对这些成分进行完善,最终获取句子中的多个实体之间的语义关系。该方法被应用在不同的领域并进行了对比分析,实验结果表明:其具有一定的参考价值。另外,对实验数据进行了详细的分析,归纳了错误的主要情形,为今后的研究工作指明了方向。 2019年05月05 00:00 2019年03期 597 604 831011 姚贤明<sup>1</sup>, 甘健侯<sup>2</sup>, 徐坚<sup>1</sup>