2012年 第38卷 第10期
2012, 38(10): 1557-1570.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01557
摘要:
对多个体协调控制问题的研究现状进行综述. 介绍了多个体协调控制领域的基本问题, 并结合系统中网络与动力学不确定性, 对该领域当前的研究热点和前沿进行分析阐述. 进一步, 对工程中广为应用的Euler-Lagrange系统协调控制最新研究成果进行归纳总结. 最后指出该研究领域存在的问题及今后的研究方向.
对多个体协调控制问题的研究现状进行综述. 介绍了多个体协调控制领域的基本问题, 并结合系统中网络与动力学不确定性, 对该领域当前的研究热点和前沿进行分析阐述. 进一步, 对工程中广为应用的Euler-Lagrange系统协调控制最新研究成果进行归纳总结. 最后指出该研究领域存在的问题及今后的研究方向.
2012, 38(10): 1571-1584.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01571
摘要:
数字抠像是图像处理、视频编辑和电影制作中的关键技术.通过数字抠像,从图像或视频的背景中精确地分离出前景, 是计算机视觉领域的重要问题.本文首先介绍了目前数字抠像的交互方式,然后把抠像技术分为基于颜色采样、 基于像素相似性、基于能量函数以及基于机器学习的四类技术,介绍和分析了其中的典型算法和最新研究成果, 并对这些算法的测试结果进行了定量和定性比较,最后总结了数字抠像技术目前的研究状况和未来的发展方向.
数字抠像是图像处理、视频编辑和电影制作中的关键技术.通过数字抠像,从图像或视频的背景中精确地分离出前景, 是计算机视觉领域的重要问题.本文首先介绍了目前数字抠像的交互方式,然后把抠像技术分为基于颜色采样、 基于像素相似性、基于能量函数以及基于机器学习的四类技术,介绍和分析了其中的典型算法和最新研究成果, 并对这些算法的测试结果进行了定量和定性比较,最后总结了数字抠像技术目前的研究状况和未来的发展方向.
2012, 38(10): 1585-1594.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01585
摘要:
为了描述在不同时刻内涵发生变化的模糊集合, 本文通过综合模糊集合、语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS) 及动态规划, 提出了时变论域与动态模糊规则理论, 将时变论域分为离散型与连续型两类, 每一类分为递增型、递减型及波动型三种, 并讨论如何在时变论域上建立动态模糊规则以及进行词计算, 最后给出时变论域下的语言动力学轨迹.
为了描述在不同时刻内涵发生变化的模糊集合, 本文通过综合模糊集合、语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS) 及动态规划, 提出了时变论域与动态模糊规则理论, 将时变论域分为离散型与连续型两类, 每一类分为递增型、递减型及波动型三种, 并讨论如何在时变论域上建立动态模糊规则以及进行词计算, 最后给出时变论域下的语言动力学轨迹.
2012, 38(10): 1595-1601.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01595
摘要:
对三维网格空间上的自组装模型进行了较为深入的研究,提出了仅依赖局部信息的两个约束条件, 从理论上严格证明了这两条约束是确保组装结构侧面连通性的充分必要条件. 并进一步指出,对于任意侧面连通结构,均可通过满足上述约束的组装规则组装而成. 对Agent的状态及行动进行了规定,采用冲突等待的策略有效地解决了并行组装时 "死锁"现象的产生, 同时,制定了组装点选择策略,以减少中间结构中"孔道"产生,一定程度上提高了组装效率. 通过实验对本文提出的组装模型及组装过程中Agent状态变化特征进行了验证.
对三维网格空间上的自组装模型进行了较为深入的研究,提出了仅依赖局部信息的两个约束条件, 从理论上严格证明了这两条约束是确保组装结构侧面连通性的充分必要条件. 并进一步指出,对于任意侧面连通结构,均可通过满足上述约束的组装规则组装而成. 对Agent的状态及行动进行了规定,采用冲突等待的策略有效地解决了并行组装时 "死锁"现象的产生, 同时,制定了组装点选择策略,以减少中间结构中"孔道"产生,一定程度上提高了组装效率. 通过实验对本文提出的组装模型及组装过程中Agent状态变化特征进行了验证.
2012, 38(10): 1602-1608.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01602
摘要:
针对人工系统、计算实验和平行执行理论(Artificial systems, computational experiments, parallel execution, ACP)中的平行执行方式, 论文给出了不同分类方法,特别是对整体平行执行、局部平行执行和混合平行执行分类方式进行了详细的阐述. 本文以乙烯生产过程为例,论述了整体平行执行、 局部平行执行和混合平行执行分类方法的思想产生来源并进一步阐述了它们的定义、 原理、适用场合和条件,最后,给出了这三种平行执行方式的特点.
针对人工系统、计算实验和平行执行理论(Artificial systems, computational experiments, parallel execution, ACP)中的平行执行方式, 论文给出了不同分类方法,特别是对整体平行执行、局部平行执行和混合平行执行分类方式进行了详细的阐述. 本文以乙烯生产过程为例,论述了整体平行执行、 局部平行执行和混合平行执行分类方法的思想产生来源并进一步阐述了它们的定义、 原理、适用场合和条件,最后,给出了这三种平行执行方式的特点.
2012, 38(10): 1609-1617.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01609
摘要:
水雷水下发射攻击水上目标时出水瞬间数学模型发生突变, 严重影响水雷出 水的稳定性和打击概率, 对这一过程设计了滑模变结构单控制器和组合控制 器.利用微分几何的输入输出反馈线性化方法将非线性系统进行了线性化, 并利用变结构控制策略及趋近律算法设计了姿态跟踪闭环控制系统, 计算简便, 易于实现.对两种控制器的优劣性进行了比较, 通过数字仿真表明所设 计的控制系统可以适用于水下攻击目标出水突变过程, 并对系统参数摄动具 有较强的鲁棒性.
水雷水下发射攻击水上目标时出水瞬间数学模型发生突变, 严重影响水雷出 水的稳定性和打击概率, 对这一过程设计了滑模变结构单控制器和组合控制 器.利用微分几何的输入输出反馈线性化方法将非线性系统进行了线性化, 并利用变结构控制策略及趋近律算法设计了姿态跟踪闭环控制系统, 计算简便, 易于实现.对两种控制器的优劣性进行了比较, 通过数字仿真表明所设 计的控制系统可以适用于水下攻击目标出水突变过程, 并对系统参数摄动具 有较强的鲁棒性.
2012, 38(10): 1618-1626.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01618
摘要:
针对基于动态解码网络的大词汇量连续语音识别器,本文提出了一种采用扩展N元文法模 型进行快速语言模型(Language model, LM)预测的方法.扩展N元文法模型统一了语言模型和语言模型预测树的 表示与分数计算方法,从而大大简化了解码器的实现,极大地提升了语言模型预测的速度,使得高阶语言模型预测成为可能.扩展N元文法模型在解码之前离线生成,生成过程利 用了N元文法的稀疏性加速计算过程,并采用了词尾节点前推和分数量化的方法压缩模 型存储空间大小.实验表明,相比于采用动态规划在解码过程中实时计算语言模型预测分 数的传统方法,本文提出的方法在相同的字错误率下使得整个识别系统识别速率提升了5～ 9 倍,并且采用高阶语言模型预测可获得比低阶预测更优的解码速度与精度.
针对基于动态解码网络的大词汇量连续语音识别器,本文提出了一种采用扩展N元文法模 型进行快速语言模型(Language model, LM)预测的方法.扩展N元文法模型统一了语言模型和语言模型预测树的 表示与分数计算方法,从而大大简化了解码器的实现,极大地提升了语言模型预测的速度,使得高阶语言模型预测成为可能.扩展N元文法模型在解码之前离线生成,生成过程利 用了N元文法的稀疏性加速计算过程,并采用了词尾节点前推和分数量化的方法压缩模 型存储空间大小.实验表明,相比于采用动态规划在解码过程中实时计算语言模型预测分 数的传统方法,本文提出的方法在相同的字错误率下使得整个识别系统识别速率提升了5～ 9 倍,并且采用高阶语言模型预测可获得比低阶预测更优的解码速度与精度.
2012, 38(10): 1627-1638.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01627
摘要:
提出了一种以柔和为导向、以音高旋律元 (Pitch melody unit, PMU)为基本操作单位的自动作曲算法.首先根据柔和乐曲的旋律特征构建了算法的 规则模型.然后定义了一阶音高旋律元和二阶音高旋律元,构建了音高旋律元转换表 (Pitch melody unit transition tables, PMUTTs)自动生成的模型,以表达相邻音高旋律元的链接概率,为 旋律计算提供基本数据.分别定义了用来自动生成新的音高旋律元、乐节、乐句、乐曲的4个旋律计算的算子,以自动生成乐曲.实验结果表明, 与以音符为基本单位的马尔可夫作曲方法相比,以音高旋律元为基本单位进行作曲可以提高旋律的逻辑严密性和美感度.
提出了一种以柔和为导向、以音高旋律元 (Pitch melody unit, PMU)为基本操作单位的自动作曲算法.首先根据柔和乐曲的旋律特征构建了算法的 规则模型.然后定义了一阶音高旋律元和二阶音高旋律元,构建了音高旋律元转换表 (Pitch melody unit transition tables, PMUTTs)自动生成的模型,以表达相邻音高旋律元的链接概率,为 旋律计算提供基本数据.分别定义了用来自动生成新的音高旋律元、乐节、乐句、乐曲的4个旋律计算的算子,以自动生成乐曲.实验结果表明, 与以音符为基本单位的马尔可夫作曲方法相比,以音高旋律元为基本单位进行作曲可以提高旋律的逻辑严密性和美感度.
2012, 38(10): 1639-1645.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01639
摘要:
细胞机械特性作为一种无标签(Label-free) 的生物标记,正得到越来越多的关注. 然而现有进行细胞机械特性测量的方法多以手工模式进行,耗时长、效率低下, 无法满足生物学统计分析对大批量样品测试的要求. 针对该问题,本文在原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)基础上,建立了一套高速自动化的细胞机械特性测量系统. 该系统利用图像处理方法来识别细胞,利用局部扫描来实现AFM针尖和细胞相对位置的精确标定,进而不需要AFM成像就能实 现细胞机械特性的连续测定, 配合上程序化控制的运动载物平台,可以高速自动化完成大范围区域内细胞机械特性的批量规模化测量. 实验结果表明,该系统可以使得细胞机械特性的测量效率提高27倍,从而为Label-free生物标记的批量化测试提供了技术支撑.
细胞机械特性作为一种无标签(Label-free) 的生物标记,正得到越来越多的关注. 然而现有进行细胞机械特性测量的方法多以手工模式进行,耗时长、效率低下, 无法满足生物学统计分析对大批量样品测试的要求. 针对该问题,本文在原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)基础上,建立了一套高速自动化的细胞机械特性测量系统. 该系统利用图像处理方法来识别细胞,利用局部扫描来实现AFM针尖和细胞相对位置的精确标定,进而不需要AFM成像就能实 现细胞机械特性的连续测定, 配合上程序化控制的运动载物平台,可以高速自动化完成大范围区域内细胞机械特性的批量规模化测量. 实验结果表明,该系统可以使得细胞机械特性的测量效率提高27倍,从而为Label-free生物标记的批量化测试提供了技术支撑.
2012, 38(10): 1646-1653.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01646
摘要:
抗几何攻击的鲁棒图像水印设计是目前水印技术研究的难点和热点之一. 文中分析了图像的Bandelet变换特性, 提出了一种以图像特征点矢量集为特征向量的回归支持向量机(Support vector regression, SVR)和第二代 Bandelet变换的抗几何攻击图像水印算法,采取的主要方法包括: 1)在Bandelet变换提取的刻画图像局部特征的几何流系数上, 采用奇偶量化嵌入水印; 2)利用Harris-Laplace算子从归一化的含水印图像中提取具有几何形变鲁棒性的图像特征点,构造特征点矢量集 作为特征向量,应用回归支持向量机对几何变换参数进行训练学习; 3)水印检测时, 先利用SVR训练模型得到待检测图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后通过奇偶检测器盲提取水印.仿真实验表明,所提出的水印算 法不仅具有良好的透明性,而且对常规图像处理、一般性几何攻击和组合攻击均具有良好的鲁棒性.
抗几何攻击的鲁棒图像水印设计是目前水印技术研究的难点和热点之一. 文中分析了图像的Bandelet变换特性, 提出了一种以图像特征点矢量集为特征向量的回归支持向量机(Support vector regression, SVR)和第二代 Bandelet变换的抗几何攻击图像水印算法,采取的主要方法包括: 1)在Bandelet变换提取的刻画图像局部特征的几何流系数上, 采用奇偶量化嵌入水印; 2)利用Harris-Laplace算子从归一化的含水印图像中提取具有几何形变鲁棒性的图像特征点,构造特征点矢量集 作为特征向量,应用回归支持向量机对几何变换参数进行训练学习; 3)水印检测时, 先利用SVR训练模型得到待检测图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后通过奇偶检测器盲提取水印.仿真实验表明,所提出的水印算 法不仅具有良好的透明性,而且对常规图像处理、一般性几何攻击和组合攻击均具有良好的鲁棒性.
2012, 38(10): 1654-1662.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01654
摘要:
论文引用网络是一个动态变化的网络,不断有新的论文加入引用网络中.传统的论文评 价标准如引用次数、PageRank值等"终身评价标准"存在排挤新结点的问题,如何在海量论文中寻找有 价值、被持续关注的论文,成为人们感兴趣的问题. Sayyadi提出了FutureRank算法,该算法通过预测论文未来"一段时间"的被引次数排名和PageRank值排 名来达到这一目的.但FutureRank算法需提前计算PageRank值,要耗费大量运算时间.据此,我们尝 试在不计算论文现有PageRank值的条件下,从论文的撰写者以及引用者的权威值的角度来预测论文未来 的被引次数排名和PageRank值排名.实验结果表明,我们的算法与FutureRank相比,不但缩短了运算时间,而且提高了预测准确率.
论文引用网络是一个动态变化的网络,不断有新的论文加入引用网络中.传统的论文评 价标准如引用次数、PageRank值等"终身评价标准"存在排挤新结点的问题,如何在海量论文中寻找有 价值、被持续关注的论文,成为人们感兴趣的问题. Sayyadi提出了FutureRank算法,该算法通过预测论文未来"一段时间"的被引次数排名和PageRank值排 名来达到这一目的.但FutureRank算法需提前计算PageRank值,要耗费大量运算时间.据此,我们尝 试在不计算论文现有PageRank值的条件下,从论文的撰写者以及引用者的权威值的角度来预测论文未来 的被引次数排名和PageRank值排名.实验结果表明,我们的算法与FutureRank相比,不但缩短了运算时间,而且提高了预测准确率.
2012, 38(10): 1663-1670.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01663
摘要:
多目标视觉跟踪的主要困难来自于多个目标交互(部分或完全遮挡)导致的歧义性. 马尔可夫随机场(Markov random field, MRF)可以消除这种歧义性且无需显式的数据关联. 但是, 通用概率推理算法的计算代价很高. 针对上述问题, 本文做出了3点贡献: 1)设计了新的具有"分散-集中-分散"结构的递归贝叶斯跟踪框架—自助重要性采样粒子滤波器, 它 使用融入当前时刻观测的重要性密度函数解决维数灾难问题, 将计算复杂度从指数增长变为线性增长; 2)提出了新的蒙特卡洛策略— 自助重要性采样, 利用MRF的因子分解性质进行重要性采样, 并使用自助法产生低成本高质量的样本、降低似然度计算次数和维持多模式分布; 3)采用了新的边缘化技术—使用辅助变量采样进行边缘化, 使用自助直方图对边缘后验分布进行密度估计. 实验结果表明, 本文提出的算法能够对大量目标进行实时跟踪, 能够处理目标间复杂的交互, 能够在目标消失后维持多模式分布.
多目标视觉跟踪的主要困难来自于多个目标交互(部分或完全遮挡)导致的歧义性. 马尔可夫随机场(Markov random field, MRF)可以消除这种歧义性且无需显式的数据关联. 但是, 通用概率推理算法的计算代价很高. 针对上述问题, 本文做出了3点贡献: 1)设计了新的具有"分散-集中-分散"结构的递归贝叶斯跟踪框架—自助重要性采样粒子滤波器, 它 使用融入当前时刻观测的重要性密度函数解决维数灾难问题, 将计算复杂度从指数增长变为线性增长; 2)提出了新的蒙特卡洛策略— 自助重要性采样, 利用MRF的因子分解性质进行重要性采样, 并使用自助法产生低成本高质量的样本、降低似然度计算次数和维持多模式分布; 3)采用了新的边缘化技术—使用辅助变量采样进行边缘化, 使用自助直方图对边缘后验分布进行密度估计. 实验结果表明, 本文提出的算法能够对大量目标进行实时跟踪, 能够处理目标间复杂的交互, 能够在目标消失后维持多模式分布.
2012, 38(10): 1671-1678.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01671
摘要:
多核学习方法(Multiple kernel learning, MKL)在视觉语义概念检测中有广泛应用, 但传统多核学习大都采用线性平稳的核组合方式而无法准确刻画复杂的数据分布. 本文将精确欧氏空间位置敏感哈希(Exact Euclidean locality sensitive Hashing, E2LSH)算法用于聚类, 结合非线性多核组合方法的优势, 提出一种非线性非平稳的多核组合方法—E2LSH-MKL. 该方法利用Hadamard内积实现对不同核函数的非线性加权,充分利用了不同核函数之间交互得到的信息; 同时利用基于E2LSH哈希原理的聚类算法,先将原始图像数据集哈希聚类为若干图像子集, 再根据不同核函数对各图像子集的相对贡献大小赋予各自不同的核权重, 从而实现多核的非平稳加权以提高学习器性能; 最后,把E2LSH-MKL应用于视觉语义概念检测. 在Caltech-256和TRECVID 2005数据集上的实验结果表明,新方法性能优于现有的几种多核学习方法.
多核学习方法(Multiple kernel learning, MKL)在视觉语义概念检测中有广泛应用, 但传统多核学习大都采用线性平稳的核组合方式而无法准确刻画复杂的数据分布. 本文将精确欧氏空间位置敏感哈希(Exact Euclidean locality sensitive Hashing, E2LSH)算法用于聚类, 结合非线性多核组合方法的优势, 提出一种非线性非平稳的多核组合方法—E2LSH-MKL. 该方法利用Hadamard内积实现对不同核函数的非线性加权,充分利用了不同核函数之间交互得到的信息; 同时利用基于E2LSH哈希原理的聚类算法,先将原始图像数据集哈希聚类为若干图像子集, 再根据不同核函数对各图像子集的相对贡献大小赋予各自不同的核权重, 从而实现多核的非平稳加权以提高学习器性能; 最后,把E2LSH-MKL应用于视觉语义概念检测. 在Caltech-256和TRECVID 2005数据集上的实验结果表明,新方法性能优于现有的几种多核学习方法.
2012, 38(10): 1679-1689.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01679
摘要:
针对当前小目标图像阈值分割研究工作面临的难题,提出了快速核密 度估计图像阈值分割新方法.首先给出了基于加权核密度估计器的概率计算模 型,通过引入二阶Renyi熵作为阈值选取准则,提出了基于核密度估计的图像阈 值分割算法 (Kernel density estimator based image thresholding algorithm, KDET), 然后通过引入快速压缩集密度估计 (Fast reduced set density estimator, FRSDE)技术,得到核密度估计的 稀疏权系数表示形式,提出快速核密度估计图像阈值分割算法fastKDET,并从 理论上对相关性质进行了深入探讨.实验表明,本文算法对小目标图像 阈值分割问题具有更广泛的适应性,并且对参数变化不敏感.
针对当前小目标图像阈值分割研究工作面临的难题,提出了快速核密 度估计图像阈值分割新方法.首先给出了基于加权核密度估计器的概率计算模 型,通过引入二阶Renyi熵作为阈值选取准则,提出了基于核密度估计的图像阈 值分割算法 (Kernel density estimator based image thresholding algorithm, KDET), 然后通过引入快速压缩集密度估计 (Fast reduced set density estimator, FRSDE)技术,得到核密度估计的 稀疏权系数表示形式,提出快速核密度估计图像阈值分割算法fastKDET,并从 理论上对相关性质进行了深入探讨.实验表明,本文算法对小目标图像 阈值分割问题具有更广泛的适应性,并且对参数变化不敏感.
2012, 38(10): 1690-1697.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01690
摘要:
根据时序关系将文本流划分为连续时间片中的文本集, 在线抽取各时间片中隐含的子话题, 采用模型选择方法动态确定各时间片包含的子话题数, 以历史时间片的子话题信息作为当前子话题发现的先验知识, 基于 OLDA (Online latent Dirichlet allocation)模型抽取各时间片包含的子话题, 通过 Gibbs 抽样对话题模型参数进行估计; 对子话题进行关联分析, 定义子话题产生、消亡、继承、分裂和合并五种演化类型, 提出基于相对熵的子话题关联分析方法, 根据子话题语义相似度和时序关系建立子话题间的关联, 由具有时序关系和内容关联的子话题组成话题, 通过子话题内容和强度的变化描述话题演化. 基于真实网络新闻的话题演化分析实验表明, 本文提出的话题演化分析方法能够有效检测 网络新闻话题内容和强度的演化.
根据时序关系将文本流划分为连续时间片中的文本集, 在线抽取各时间片中隐含的子话题, 采用模型选择方法动态确定各时间片包含的子话题数, 以历史时间片的子话题信息作为当前子话题发现的先验知识, 基于 OLDA (Online latent Dirichlet allocation)模型抽取各时间片包含的子话题, 通过 Gibbs 抽样对话题模型参数进行估计; 对子话题进行关联分析, 定义子话题产生、消亡、继承、分裂和合并五种演化类型, 提出基于相对熵的子话题关联分析方法, 根据子话题语义相似度和时序关系建立子话题间的关联, 由具有时序关系和内容关联的子话题组成话题, 通过子话题内容和强度的变化描述话题演化. 基于真实网络新闻的话题演化分析实验表明, 本文提出的话题演化分析方法能够有效检测 网络新闻话题内容和强度的演化.
2012, 38(10): 1698-1708.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01698
摘要:
针对永磁同步电机多参数辨识问题,提出一种基于免疫协同微粒群进化(Immune co-evolution particle swarm optimization, ICPSO) 算 法的永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor, PMSM) 多参数辨识方法.算法由记忆种群与若干个普通种群构成, 在进化过程中普通种群中优秀个体进入记忆库种群.普通种群内部通过精英粒子 保留、免疫网络以及柯西变异等混合策略共同产生新个体,个体极值采用小波学习 加快收敛速度,免疫克隆选择算法对记忆库进行精细搜索,迁移机制实现了整个种群 的信息共享与协同进化.永磁同步电机参数辨识结果表明该方法不需要知道电 机设计参数先验知识,能够有效地辨识电机电阻、 dq轴电感与转子磁链,且能有效追踪该参数变化值.
针对永磁同步电机多参数辨识问题,提出一种基于免疫协同微粒群进化(Immune co-evolution particle swarm optimization, ICPSO) 算 法的永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor, PMSM) 多参数辨识方法.算法由记忆种群与若干个普通种群构成, 在进化过程中普通种群中优秀个体进入记忆库种群.普通种群内部通过精英粒子 保留、免疫网络以及柯西变异等混合策略共同产生新个体,个体极值采用小波学习 加快收敛速度,免疫克隆选择算法对记忆库进行精细搜索,迁移机制实现了整个种群 的信息共享与协同进化.永磁同步电机参数辨识结果表明该方法不需要知道电 机设计参数先验知识,能够有效地辨识电机电阻、 dq轴电感与转子磁链,且能有效追踪该参数变化值.
2012, 38(10): 1709-1713.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01709
摘要:
面向 Illumina GoldenGate 甲基化微阵列数据提出了一种基于模型的聚类算法. 算法通过建立贝塔无限混合模型, 采用 Dirichlet 过程作为先验, 实现了基于数据和模型的聚类结构的建立, 实验结果表明该算法能够有效估计出聚类类别个数、 每个聚类类别的混合权重、每个聚类类别的特征等信息, 达到比较理想的聚类效果.
面向 Illumina GoldenGate 甲基化微阵列数据提出了一种基于模型的聚类算法. 算法通过建立贝塔无限混合模型, 采用 Dirichlet 过程作为先验, 实现了基于数据和模型的聚类结构的建立, 实验结果表明该算法能够有效估计出聚类类别个数、 每个聚类类别的混合权重、每个聚类类别的特征等信息, 达到比较理想的聚类效果.
2012, 38(10): 1713-1720.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01713
摘要:
以长材产线为背景, 研究了炉次在连铸及轧制阶段的组批及批排序问题. 与以往将连铸、轧制分开研究不同, 本文同时考虑连铸和轧制阶段对组批及批排序的要求, 还考虑了下游工序精整机组负荷均衡生产的要求. 为该问题建立了新的混合整数规划(Mixed integer programming, MIP) 模型. 由于问题的NP-hard 属性和模型的大规模特征, 以及工业应用的实际要求, 本文提出了改进的分散搜索(Scatter search, SS) 算法用于求解该问题. 在改进的SS 算法中, 利用解的相关性质来限制搜索空间, 并将变邻域搜索策略引入, 从而结合解的多样性及邻域互补性特点, 充分发挥算法混合的优势. 实际数据的计算结果验证了改进SS 算法的有效性.
以长材产线为背景, 研究了炉次在连铸及轧制阶段的组批及批排序问题. 与以往将连铸、轧制分开研究不同, 本文同时考虑连铸和轧制阶段对组批及批排序的要求, 还考虑了下游工序精整机组负荷均衡生产的要求. 为该问题建立了新的混合整数规划(Mixed integer programming, MIP) 模型. 由于问题的NP-hard 属性和模型的大规模特征, 以及工业应用的实际要求, 本文提出了改进的分散搜索(Scatter search, SS) 算法用于求解该问题. 在改进的SS 算法中, 利用解的相关性质来限制搜索空间, 并将变邻域搜索策略引入, 从而结合解的多样性及邻域互补性特点, 充分发挥算法混合的优势. 实际数据的计算结果验证了改进SS 算法的有效性.
