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模式识别与人工智能2019年出版文献
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年6期页码:摘要： 针对欠抽样可能导致有用信息的丢失,以及合成小类的过抽样技术(SMOTE)可能使大类和小类间类重叠更严重的问题,文中提出基于安全样本筛选的欠抽样和SMOTE结合的抽样方法(Screening ...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年6期页码:摘要： 现有人脸纹理重建方法对于人脸的皱纹、胡须、瞳孔颜色等重建效果往往不够细致.为了解决此问题,文中提出基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构.首先对2D人脸图像标准化,使用光照信息和对称纹理...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年6期页码:摘要： 非平衡数据处理中常采用的欠采样方法很少考虑支持向量机(SVM)的特性,并且在原始空间进行采样会导致多数类样本部分关键信息的丢失.针对上述问题,文中提出基于识别关键样本点的非平衡数据核SVM算...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 随着计算机与人工智能的快速发展,基于图像感知的皮肤病分析方法取得一些成果.然而,以深度学习为主的计算机辅助分析方法依赖于领域专家标注的医学大数据,诊断结果缺乏医学可解释性.为此,文中提出基于...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 针对工业、信息等领域出现的基于较大规模、非平稳变化复杂数据的回归问题,已有算法在计算成本及拟合效果方面无法同时满足要求.因此,文中提出基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法.算法中的假设...
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66. 粗糙集的阶梯式近似刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 首先,利用基于边界域粗糙近似算子,给出n阶边界集的定义,引入n阶粗糙近似算子的定义,构造粗糙集理论的一套阶梯式近似方法.然后,通过实例和相关证明表明,无论二元关系还是在覆盖环境中,总存在正整...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 协同过滤(CF)无法同时提供高精度和多样化的个性化推荐.基于此情况,文中提出基于覆盖约简的协同过滤方法(CRCF).结合覆盖粗糙集中的覆盖约简算法与CF中的用户约简,匹配覆盖中的冗余元素与邻...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 针对不同干扰和噪声情况下的量子状态估计和滤波问题,分别提出相应的高效量子状态密度矩阵重构凸优化算法.对于稀疏状态干扰和测量噪声同时存在的情况,提出量子状态滤波算法.对分别存在稀疏状态干扰和测...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 为了提高高光谱遥感影像的分类精度,充分利用影像的光谱和局部信息,文中提出小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取方法.通过小波核函数将数据集从低维原始空间映射至高维特征空间,考...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 为了充分利用多光谱影像波段间的相关性,提出高斯Copula的多光谱遥感影像分割方法.首先,建立基于马尔可夫随机场的标号场模型,使用Potts模型刻画该标号场.然后,建立表征像素光谱测度的特征...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 知识库问答实体链接任务需要将问句内容精准链接到知识库中实体.当前方法大多难以兼顾链接实体的召回率和精确率,并且仅能根据文本信息对实体进行区分筛选.因此,文中在合并子步骤的基础上,提出融合多维...
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72. 引入低秩约束先验的深度子空间聚类刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 大多数子空间聚类算法将高维数据映射到低维子空间时不能较好捕获数据间几何结构.针对上述问题,文中提出引入低秩约束先验的深度子空间聚类算法,兼顾数据全局和局部结构信息.算法结合低秩表示与深度自编...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图...
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74. 多特征融合的图像质量评价方法刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年7期页码:摘要： 为了规避图像质量评价中的视觉特征和池化策略难以选取和解释的问题,在提取参考图像和失真图像的多种底层特征的基础上,采用机器学习的方法自动预测真实图像质量,提出多特征融合的图像质量评价方法.针对...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 针对多属性决策中多个相互冲突的属性信息使决策者很难做出决策判断的问题,文中从支持直觉模糊集的角度研究该问题.首先,在支持直觉模糊集的基础上,结合多粒度粗糙集理论,构造乐观、悲观两种多粒度支持...
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76. 基于粒计算的多粒度用户画像刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 现有的用户画像分析模型使用单一模型单一粒度的学习方式处理异构多源的原始数据,限制分析模型的性能,无法完整展示多层次、多角度的用户画像特征.针对该问题,基于粒计算思想,文中提出多粒度用户画像分...
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77. 可区分度与全粒度属性约简刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 全粒度粗糙集时空复杂度较高,难于计算属性约简.针对此问题,文中利用等价类定义信息系统中的可区分度,并研究其性质,证明基于可区分度的属性约简等价于绝对约简.定义决策系统中的正区域可区分度,并探...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 已有的基于模糊粗糙集的多标记特征选择算法多从单一的样本空间刻画属性区分能力,忽视属性对标记的区分能力.基于这一认识,文中同时从样本和标记两个空间出发,提出基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 在多粒度粗糙集模型中,粒度选择总是与正域有关.由于全体标记确定对象集上的分类过细,落入正域的对象很少或为空集,导致正域约简方法可能丢失大量信息甚至失效.为了克服这一缺陷,文中提出基于局部广义...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 在许多实际应用中,数据经常呈现高维不平衡特征,特征还根据需求在不同时间段动态生成.基于此种情况,文中提出基于邻域粗糙集的高维类不平衡数据的在线流特征选择算法.算法设计基于小类重要度的粗糙依赖...
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81. 最大熵判别主题模型的高效学习算法刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 现有的有监督主题模型训练算法的时间复杂度一般线性于主题数量,限制了其大规模应用.基于此种情况,文中提出最大熵判别潜在狄利克雷分配(MedLDA)有监督主题模型的高效学习算法.算法为坐标下降算...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 有针对性地为用户提供推荐,提高互联网信息利用率是个性化推荐系统的主要目标.文中基于热扩散传播概率模型,结合用户在社交网络中隐含的跟随关系,提出基于热扩散影响力传播的社交网络个性化推荐算法.首...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要： 现有的轨道分配工作大多忽略局部线网问题,并且容易陷入局部极值.为此,文中基于离散粒子群优化、遗传操作和基于协商的精炼策略,综合考虑局部线网、重叠冲突、线长和障碍物,提出轨道分配算法.算法抽象...
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84. 《模式识别与人工智能》投稿指南刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年8期页码:摘要：
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85. 两阶段领域自适应学习刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年9期页码:摘要： 针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年9期页码:摘要： 针对单标签特征提取方法不能有效解决多标签文本分类的问题,文中提出融合主题模型(LDA)与长短时记忆网络(LSTM)的双通道深度主题特征提取模型(DTFEM).LDA与LSTM分别作为两个通道...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年9期页码:摘要：
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88. 基于PU学习的链接预测方法刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年9期页码:摘要： 基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年9期页码:摘要： 如何有效评价个体是处理高维多目标优化问题的关键.文中提出改进的反世代距离(IGD+S)指标,以反世代距离(IGD)指标为原型,融合修改的反世代距离(IGD+)指标的弱支配性,增加无贡献个体概...
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刊名： 模式识别与人工智能发表期刊： 2019年9期页码:摘要： 在分类学习任务中,数据的类标记空间存在层次化结构,特征空间伴随着未知性和演化性.因此,文中提出面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架.定义面向层次化结构数据的邻域粗糙模型,基于特征相关性...
模式识别与人工智能基本信息
| 刊名 | 模式识别与人工智能 | 主编 | 戴汝为 |
| 曾用名 | |||
| 主办单位 | 中国自动化学会 国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所 | 主管单位 | 中国科学技术协会 |
| 出版周期 | 月刊 | 语种 |
chi
|
| ISSN | 1003-6059 | CN | 34-1089/TP |
| 邮编 | 230031 | 电子邮箱 | bjb@iim.ac.cn |
| 电话 | 0551-5591176 | 网址 | |
| 地址 | 中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱 |
模式识别与人工智能评价信息
该刊被以下数据库收录
| 1. | 中国科学引文数据库 |
| 2. | 日本科学技术振兴机构数据库(日) |
| 3. | 中国科技论文统计与引文分析数据库 |
模式识别与人工智能统计分析
被引趋势
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