基于邻域的算法
livewire算法 4邻域 8邻域
Livewire算法是一种常用的图像边缘检测算法，它通过计算每个像素点到目标边缘的最短距离来实现边缘检测。
在Livewire算法中，有两种常见的邻域定义方式，即4邻域和8邻域。
下面将分别对这两种邻域定义方式进行介绍和比较。
1. 4邻域4邻域是指一个像素点的上、下、左、右四个相邻像素点，如图1所示。
在4邻域中，每个像素点与其相邻的像素点之间的距离均为1。
2. 8邻域8邻域是指一个像素点的上、下、左、右以及左上、右上、左下、右下八个相邻像素点，如图2所示。
在8邻域中，每个像素点与其相邻的像素点之间的距离可能为1或者√2。
3. 比较与应用首先我们来看4邻域和8邻域在图像边缘检测中的应用。
在图像边缘检测中，Livewire算法可以根据像素点的灰度值和邻域定义方式计算出每个像素点到目标边缘的最短距离，并最终得到一条连续的边缘路径。
在这个过程中，4邻域和8邻域的选择会直接影响到最终的边缘检测结果。
一般来说，4邻域适用于简单的图像边缘检测，而8邻域适用于复杂的图像边缘检测。
我们来比较4邻域和8邻域在计算效率上的差异。
由于8邻域中包含更多的像素点，因此在进行距离计算时需要考虑更多的情况，这可能会导致计算量的增加。
相对而言，4邻域中的像素点相对较少，计算起来相对简单，因此在计算效率上可能会更高一些。
我们需要根据具体的应用场景来选择合适的邻域定义方式。
如果是对于一些简单的图像进行边缘检测，使用4邻域可能会更加合适；而对于一些复杂的图像，特别是对于曲线或者弧线的边缘检测，使用8邻域可能会更好一些。
Livewire算法中的4邻域和8邻域都有各自的优势和适用场景，可以根据具体的需求选择合适的邻域定义方式，以获得更好的边缘检测效果。
希望通过本文的介绍和比较，能够帮助读者更好地理解和应用Livewire算法中的邻域定义方式。
4. 实际案例分析为了更好地理解4邻域和8邻域在实际图像边缘检测中的应用，我们可以通过具体的案例分析来加深对这两种邻域定义方式的理解。
基于邻域相似度的近邻传播聚类算法
基于邻域相似度的近邻传播聚类算法
赵昱;陈琴;苏一丹;陈慧姣
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2018(039)007
【摘要】针对传统近邻传播聚类算法(affinity propagation clustering algorithm,AP)处理特征复杂数据时聚类准确率较低的问题,提出一种基于邻域相似度的近邻传播聚类算法.通过分析数据样本统计特性,确定合适的邻域半径和邻域密度,计算邻域相似度并注入偏向参数,提高算法在特征复杂数据集上的聚类精度.在UCI数据集上的实验结果表明,所提算法的聚类精度优于相比较的AP算法,且邻域半径对不同数据集有自适应性,引入邻域相似度提高传统AP算法在特征复杂数据集上的聚类精度是可行的.
【总页数】6页(P1883-1888)
【作者】赵昱;陈琴;苏一丹;陈慧姣
【作者单位】广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004;广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004;广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004;广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于维度根距离相似度量方法对单值和区间中性的聚类算法进行聚类算法 [J], 叶炬锋
2.基于教与学优化改进的近邻传播聚类算法 [J], 马翩翩; 张新刚; 梁晶晶
3.一种基于稀疏因子图的大数据近邻传播聚类算法 [J], 赖健琼;周金治
4.基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法 [J], 王治和;常筱卿;杜辉
5.基于流形结构邻域选择的局部投影近邻传播算法 [J], 周治平;张道文;王杰锋;孙子文
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halcon 最大最小值滤波算子
halcon 最大最小值滤波算子Halcon是一种用于工业视觉应用的软件开发工具包（SDK），它提供了丰富的图像处理算法和函数库，使得使用者可以方便地进行图像处理和分析。
其中，最大最小值滤波算子是Halcon中常用的一种滤波算法，用于去除图像中的噪声和平滑图像。
最大最小值滤波算子是一种基于像素邻域的滤波算法，它通过比较像素点周围邻域内的像素值来确定像素点的输出值。
具体来说，最大最小值滤波算子会在邻域内找到最大和最小的像素值，并将其作为输出像素的值。
这样做的目的是通过去除极端值来平滑图像，从而去除噪声或细节。
在Halcon中，最大最小值滤波算子可以通过调用相应的函数来实现。
例如，使用函数'min_max_gray'可以对灰度图像进行最大最小值滤波。
该函数需要指定滤波的邻域大小和滤波类型。
邻域大小决定了要比较的像素点的个数，而滤波类型决定了是进行最大值滤波还是最小值滤波。
在实际应用中，最大最小值滤波算子常常用于去除图像中的椒盐噪声或细小的干扰。
椒盐噪声是一种随机出现的黑白像素点，它会对图像的质量和可视化效果产生很大的影响。
通过使用最大最小值滤波算子，我们可以将这些噪声点去除或减少，从而改善图像的质量。
最大最小值滤波算子的效果取决于邻域大小的选择。
通常情况下，邻域大小越大，滤波效果越明显，但也会导致图像细节的损失。
因此，在使用最大最小值滤波算子时，我们需要根据具体的应用需求和图像特点来选择合适的邻域大小。
除了灰度图像外，最大最小值滤波算子也可以应用于彩色图像。
在这种情况下，我们需要对每个颜色通道单独进行滤波，并将结果合并成彩色图像。
Halcon提供了相应的函数来实现这一过程，使得彩色图像的最大最小值滤波变得更加简单和高效。
总结起来，最大最小值滤波算子是Halcon中常用的一种滤波算法，它可以通过比较像素点周围邻域内的像素值来去除图像中的噪声和平滑图像。
该算子在工业视觉领域有着广泛的应用，可以帮助提高图像处理和分析的效果。
基于分解的自适应邻域替换策略的特征选择算法
基于分解的自适应邻域替换策略的特征选择算法马㊀璐ꎬ苏㊀华(天津工业大学计算机科学与技术学院ꎬ天津３００３８７)[摘㊀要]特征选择是数据处理和机器学习中一个重要的过程ꎬ提高分类性能和减少特征数目是特征选择的两个主要目的ꎬ因此特征选择可以被定义为一个多目标优化问题ꎮ为了进一步在提高特征选择分类性能的同时降低特征数目ꎬ本文在ＭＯＥＡ/Ｄ的框架下ꎬ提出了一种基于自适应邻域替换策略(ＡＲ)的特征选择算法ꎬ能有效避免使用固定规模的邻域而造成种群进化缓慢从而影响分类性能的问题ꎮ将所提出的算法与其他算法在ＵＣＩ中的５个不同分类数据集上相比ꎬ结果表明ꎬ本文算法得到比其他方法更优的结果ꎮ[关键词]多目标优化ꎻ特征选择ꎻＭＯＥＡ/Ｄꎻ邻域替换[中图分类号]ＴＰ３０１.６㊀㊀㊀[文献标志码]Ａ㊀㊀㊀[文章编号]２０９５－７６０２(２０２２)０６－００４４－０６０㊀引言如今各种技术飞速发展ꎬ数据呈爆发式增长ꎬ数据集中通常存在很多无关特征和冗余特征ꎬ这会降低数据精度ꎮ特征选择是提高特征数据集质量最有效的方法之一ꎮ对于一个分类问题来说ꎬ特征选择的目的是提取具有高识别能力的小部分特征子集[１]ꎮ然而ꎬ由于特征之间具有复杂的相互作用ꎬ随着特征数量的增加ꎬ搜索空间呈指数增长ꎬ特征选择越来越具有挑战性ꎮ目前已有很多优秀的多目标优化方法被提出ꎬ例如ꎬＤＥＢ等[２]提出的非支配排序遗传算法ＮＳＧＡ－ＩＩꎬＺＩＴ￣ＺＬＥＲ等[３]提出的增强Ｐａｒｅｔｏ进化算法ＳＰＥＡ２ꎬＺＨＡＮＧ等[４]提出的基于分解的多目标优化算法ＭＯＥＡ/Ｄꎮ各类算法在解决不同类型的特征选择问题上有着不同的特点和优势ꎮ相比之下ꎬＭＯＥＡ/Ｄ算法可以将复杂的多目标优化问题分解为多个子问题来求解ꎬ具有更好的搜索能力ꎮ传统的ＭＯＥＡ/Ｄ算法通过计算所有权重向量之间的Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ距离给每个子问题划分对应的邻域ꎬ利用邻域内其他的子问题来完成协同进化[５]ꎮ但是在进化过程中ꎬ使用固定规模的邻域会使种群进化缓慢ꎬ从而影响分类性能ꎮ因此ꎬ为了确保早期搜索阶段的种群多样性ꎬ并使搜索将重点放在后期的开发上ꎬ本文提出了一个基于分解的自适应邻域替换策略(ＡｄａｐｔｉｖｅＲｅｐｌａｃｅｍｅｎｔꎬＡＲ)ꎬ在种群进化的不同时期ꎬ动态地为种群提供不同规模的邻域ꎬ以平衡种群的多样性和收敛性ꎬ提高进化效率ꎬ得到更优秀的特征子集ꎮ１㊀相关工作１.１㊀相关定义特征选择是指从一个数据集中选择一组最优特征的过程[６]ꎮ相比于单目标ꎬ多目标特征选择可以很好[收稿日期]２０２１－０９－２７[基金项目]国家自然科学基金项目 面向认知物联网的频谱大数据处理关键技术研究 (６１９７２４５６)ꎻ天津市自然科学基金一般项目 面向认知物联网的频谱大数据处理关键技术研究 (２０ＪＣＹＢＪＣ００１４０)ꎻ泛网无线通信教育部重点实验室(ＢＵＰＴ)开放课题 面向认知物联网的频谱大数据处理关键技术研究 (ＫＦＫＴ－２０２０１０１)ꎮ[作者简介]马璐ꎬ女ꎬ硕士研究生ꎬ从事特征选择㊁多目标优化研究ꎮ[通信作者]苏华ꎬ女ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ从事网络安全㊁特征选择㊁多目标优化研究ꎮ４４地权衡多个相互冲突的目标ꎬ如降低特征数量和分类错误率[７]ꎮ通过多目标优化技术利用进化算法ꎬ同时优化两个目标ꎬ最终可以得到一组多目标最优解ꎮ再通过进一步分析ꎬ选择出特征数量较少且分类错误率相对较低的特征子集[８]ꎮ本文将特征数量ｆ１和分类错误率ｆ２作为两个优化目标ꎬ研究多目标特征选择问题ꎬ定义如下:ｍｉｎＦ(ｘ)＝[ｆ１(ｘ)ꎬｆ２(ｘ)]ꎬ(１)ｆ１＝Ｍꎬ(２)ｆ２＝ＦＰ＋ＦＮＴＰ＋ＴＮ＋ＦＰ＋ＦＮ.(３)在式(２)中ꎬｆ１表示特征集合Ｍ中被选中的特征个数ꎮ在式(３)中ꎬＰ和Ｎ表示真实样本是否属于某个类别ꎬＴ和Ｆ表示预测结果ꎬ该样本的观察和预测结果一致为Ｔꎬ否则为Ｆꎬ该计算值ｆ２就是分类错误率ꎮ１.２㊀算法思想在种群进化中ꎬ每个子问题ｉ都有一个当前解ｘｉꎬＭＯＥＡ/Ｄ中不仅定义了这些子问题之间的邻域关系ꎬ也为所有的当前解建立了相应的邻域关系[９]ꎮ每个当前解都有一个可替代的邻域ꎬ在大多数现有的ＭＯＥＡ/Ｄ变体中ꎬ对于每一个子问题ｉ的当前解ｘｉꎬ通过对其进行一些复制操作ꎬ生成了一个新解ｘｉｎｅｗꎬ然后将ｘｉｎｅｗ与ｘｉ邻域中的每一个当前解进行比较ꎬ如果ｘｉｎｅｗ优于当前解ꎬ则用ｘｉｎｅｗ替换它ꎮ然而子问题ｉ的相邻子问题有可能并不适合ｘｉｎｅｗꎬ为了避免解和子问题之间的不匹配ꎬ需要一种策略在ｘｉｎｅｗ的所有子问题中寻找最合适的子问题ｊꎬ并对子问题ｊ的邻域中的当前解进行替换ꎮ因此ꎬ本文在基于分解的进化算法(ＭＯＥＡ/Ｄ)的框架下ꎬ提出了一种自适应邻域替换(ＡｄａｐｔｉｖｅＲｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ)策略ꎬ称为ＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲꎮ对于一个解ｘꎬ如果子问题ｊ满足以下条件ꎬ则称子问题ｊ是最适合ｘ的子问题:ｊ＝ａｒｇｍｉｎ１ɤｋɤＮ{ｇｊ(ｘ)}.(４)在种群进化的不同阶段ꎬ使用不同规模的邻域ꎬ可以有效地平衡种群的多样性和收敛性[１０]ꎮ传统的ＭＯＥＡ/Ｄ算法使用的邻域规模一直是固定的ꎬ导致种群进化速度较慢ꎬ且无法保证种群的多样性[１１]ꎮ在替换策略中ꎬｘｉｎｅｗ是用来替换ｘｊ的相邻解ꎮ其中ꎬｘｉｎｅｗ是当前最适合的子问题ｊ的解ꎮ因此ꎬ替换策略可以保证每个解都与一个合适的子问题相关联ꎮ因此ꎬ解与子问题之间不匹配的问题将会减少ꎬＭＯＥＡ/Ｄ中的复制操作选择的父代解将有机会产生良好的子代解ꎬ而多样性也可以得到促进ꎮ为了简单起见ꎬ替换策略并不限制被新解所取代的解的数量ꎬ所有的Ｔｒ相邻解都有可能被相同的新解所取代ꎬ因此ꎬＴｒ是控制收敛性和多样性平衡的一个关键参数ꎮ在不同的进化阶段需要不同的Ｔｒ值ꎮ在种群进化的早期搜索阶段ꎬ应设置一个较小的Ｔｒ值ꎬ以保持良好的种群多样性ꎻ但在种群进化后期ꎬ应设置一个较大的Ｔｒ值ꎬ以提高种群收敛速度ꎮ因此ꎬ应在种群进化期间增加Ｔｒ值ꎬ本文采用如下方式来增加Ｔｒ值ꎮＴｒ＝ꎬ(５)其中ꎬ’ ⌉是上限函数ꎬＴｍａｘ是Ｔｒ的最大值ꎬｋ是当前代数ꎬＫ是最大代数ꎬγ是一个控制参数ꎬγɪ[０ꎬ１)ꎬ确定Ｔｒ随着搜索的进行而增加的方式ꎮ２㊀基于分解的自适应邻域替换策略基于分解的自适应邻域替换策略(ＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ)的特征选择算法执行过程如下:输入:原始数据集ＯＴＤꎻ种群规模Ｎꎻ均匀分布的权重向量Ｗ＝{λ１ꎬ ꎬλＮ}ꎻ邻域大小Ｔꎬ变异概率Ｐｍꎬ交叉概率Ｐｃꎻ最大迭代代数Ｍａｘｇｅｎꎻ种群规模ｐｏｐꎻ输出:非支配特征子集的特征数和分类错误率ꎻＳｔｅｐ１㊀初始化ꎻＳｔｅｐ１.１㊀计算任意两个权重向量之间的Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ距离ꎬ为每个权重向量选出最近的Ｔ个权重向量作为其初始邻域ꎮ设Ｂ(ｉ)＝{ｉ１ꎬｉ２ꎬ ꎬｉＴ}ꎬｉ＝１ꎬ２ꎬ ꎬＮꎬ其中ꎬλｉ１ꎬλｉ２ꎬ ꎬλｉＴ是距离λｉ最近的Ｔ个权重向量ꎻ５４Ｓｔｅｐ１.２㊀初始化种群Ｐꎬ并计算初始个体ｘｉ的函数值Ｆｉ(ｆ１ꎬｆ２)ꎻＳｔｅｐ１.３㊀初始化理想点Ｚ∗＝{ｍｉｎ(ｆ１)ꎬｍｉｎ(ｆ２)}ꎻＳｔｅｐ２㊀更新:ｆｏｒｉ＝１ｔｏＮꎬｄｏＳｔｅｐ２.１㊀在每代更新之前计算每代的选择邻域Ｂｍ(ｉ)ꎬ计算替换邻域Ｔｒ值ꎬ计算Ｂｒ(ｉ)ꎻＳｔｅｐ２.２㊀繁殖:从Ｂｍ(ｉ)中随机选择两个邻居ｘｋꎬｘｌꎬ通过遗传算子由ｘｋꎬｘｌ进行交叉变异生成新解ꎻＳｔｅｐ２.３㊀修正:应用问题特定的启发式的改进策略作用于ｙ生成ｙᶄꎻＳｔｅｐ２.４㊀更新Ｚ∗:若Ｚｊ<ｆｊ(ｙᶄ)ꎬ则Ｚｊ＝ｆｊ(ｙᶄ)ꎬｊ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｍꎻＳｔｅｐ２.５㊀更新解:采用更新函数更新Ｚ∗ꎬＢｒ(ｉ)ꎬｙꎬＰꎬＷꎻＳｔｅｐ２.５.１㊀ｆｏｒ㊀ｊ＝１ｔｏＮꎬ计算所有的切比雪夫值ｇｔｅ(ｘｉｎｅｗλｉꎬＺ)ꎻＳｔｅｐ２.５.２㊀将所有计算得到的ｇｔｅ(ｘｎｅｗｉλｉꎬＺ)从小到大排序ꎻＳｔｅｐ２.５.３㊀ｆｏｒｋ＝１ｔｏＫꎬＫ表示各自替换邻域值ꎬ由Ｂｒ(ｉ)确定ꎬ选择２.５.２前Ｋ个ｇｔｅ(ｘｎｅｗｉλｉꎬＺ)ꎬ若ｇｔｅ(ｘｎｅｗｉλｉꎬＺ)ɤｇｔｅ(ｘｋｉλｉꎬＺ)ꎬ则ｘｋｉ＝ｘｎｅｗｉꎻＳｔｅｐ３㊀停止判断:当达到最大迭代次数时ꎬ则输出Ｐａｒｅｔｏ非支配解ꎬ否则返回Ｓｔｅｐ２继续执行ꎻＳｔｅｐ４㊀选择ＰＦ(ＰａｒｅｔｏＦｒｏｎｔ)中合适的非支配解作为特征子集ꎻＳｔｅｐ５㊀计算特征子集中个体的特征数和分类错误率并作为结果返回ꎮ３㊀实验结果与分析３.１㊀数据集与参数设置本文在ＵＣＩｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ[１２]中选取了表１所示的５个数据集ꎮ并将所提出的ＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ算法分别与如下３种著名的多目标算法进行了比较:标准的ＭＯＥＡ/Ｄ[４]㊁ＮＳＧＡ－ＩＩ[２]㊁ＳＰＥＡ２[３]ꎮ在测试中ꎬ所有算法都采用十折交叉验证的ＫＮＮ[１３]计算训练集的分类误差率ꎮ然后在测试集上对进化的特征子集进行评估ꎬ以获得其测试精度ꎮＫＮＮ中的近邻数设为５ꎬ以避免出现冗余的实例ꎬ同时保持其效率ꎮ最大迭代次数为２０次ꎬ种群大小为５０ꎬ阈值θ设置为０.６ꎬ用来决定特征是否被选中ꎮ所有的算法都在测试中独立运行３０次ꎬ然后在测试集上对进化的特征子集进行评估ꎬ以获得其测试精度ꎮ表１㊀数据集及参数设置数据集总特征数类别数实例数使用全部特征时的分类错误率Ｗｉｎｅ１３３１７８０.３７８Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ１４２６９００.１５５Ｚｏｏ１７７１０１０.１６１Ｉｏｎｏｓｐｈｅｒｅ３４２３５１０.１７１Ｈｉｌｌ－ｖａｌｌｅｙ１００２６０６０.４８５３.２㊀实验结果本文算法和其他３种算法在各数据集上的最优非支配解集对应的帕累托前沿如图１所示ꎮＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ在５个数据集上得到的分类错误率ꎬ不仅明显优于使用全部特征时的分类错误率ꎬ而且相较于３个对比算法ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ在大多数情况下都更优于其他算法ꎮ在Ｗｉｎｅ数据集中ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ算法只需要选取１５％的特征数ꎬ也就是１３个特征里面选择了２个就能达到比使用全部特征更小的分类错误率ꎮ在Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ中ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ算法只选取了２１％的特征ꎬ即１４个特征中选择了３个ꎬ得到的分类错误率就小于总分类错误率ꎮ在Ｚｏｏ中ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ选择了２４％的特征数ꎬ即１７个中选择了４个ꎬ就能得到比使用全部特征更小的分类错误率ꎮ在Ｈｉｌｌ－ｖａｌｌｅｙ中ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ只选择了总特征数的１０％ꎬ就使分类错误率低于使用全部特征时的分类错误率ꎮ在Ｉｏｎｏｓｐｈｅｒｅ数据集中ꎬＭＯＥＡ/Ｄ的性能略低于ＮＳＧＡ－ＩＩꎬ排名第二ꎬ选择了３０％的特征ꎬ即３４个中选择了１０个ꎬ就使分类错误率低于总分类错误率ꎬ选取的特征数比排名第一的ＮＡＧＡ－ＩＩ仅高４％ꎮ６４(ａ)Ｗｉｎｅ㊀㊀㊀(ｂ)Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ(ｃ)Ｚｏｏ㊀㊀㊀(ｄ)Ｉｏｎｏｓｐｈｅｒｅ(ｅ)Ｈｉｌｌ－ｖａｌｌｅｙ图１㊀各算法在不同数据集上最优非支配解集对应的Ｐａｒｅｔｏ前沿表２给出了５种算法在测试结果中分类错误率低于使用所有特征时的最小特征数和对应的分类错误率ꎮ由表２可以看出ꎬ除了Ｉｏｎｏｓｐｈｅｒｅ数据集ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ在其他４个数据集中ꎬ都能得到更小的特征数目ꎻ且当所选取的特征数目相等时ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ所选取的特征子集的分类错误率也更低ꎮ研究结果表明ꎬＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ可以选取出性能更优的特征子集ꎮ７４表２㊀分类错误率低于使用全部特征时各算法所对应的最小特征数及分类错误率数据集ＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲＭＯＥＡ/ＤＮＳＧＡ－ＩＩＳＰＥＡ２最小特征数分类错误率最小特征数分类错误率最小特征数分类错误率最小特征数分类错误率Ｗｉｎｅ２０.１２２２０.２２４２０.３０５２０.１５６Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ３０.１１６４０.１２２４０.１４８５０.１３９Ｚｏｏ４０.１２４８０.１５７８０.１５４９０.１１９Ｉｏｎｏｓｐｈｅｒｅ１００.１６２ ９０.１６９Ｈｉｌｌ－ｖａｌｌｅｙ１００.４４５２４０.４８４３００.４７７１１０.４１９４㊀结语为了避免使用经典的ＭＯＥＡ/Ｄ算法进行特征选择时ꎬ由于邻域规模固定而导致种群丧失多样性且进化效率低ꎬ从而产生过多冗余数据的问题ꎬ本文提出了一种基于分解的自适应邻域替换策略(ＭＯＥＡ/Ｄ－ＡＲ)的特征选择算法ꎬ该算法根据进化过程中邻域规模的大小ꎬ自适应地替换邻域解ꎬ并保证每个解都对应其最合适的子问题ꎮ实验结果表明ꎬ本文提出的算法可以得到特征数目少且分类错误率更低的优秀特征子集ꎮ同时该算法也存在一定的缺陷ꎬ例如ꎬ使用的固定参数较多ꎬ这些参数大多不可以自主学习ꎬ在一定程度上影响了算法性能ꎮ在今后的工作中将对以上问题加以改进ꎬ使这些固定参数也可以随着迭代过程进行动态调整ꎬ进一步优化算法ꎮ[参考文献][１]ＬＥＡＲＤＩＲꎬＢＯＧＧＩＡＲꎬＴＥＲＲＩＬＥＭ.Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｓａｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓꎬ１９９２(５):２６７－２８１.[２]ＤＥＢＫꎬＰＲＡＴＡＰＡꎬＡＧＲＡＷＡＬＳꎬｅｔａｌ.Ａｆａｓｔａｎｄｅｌｉｔｉｓｔｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ:ＮＳＧＡ－ＩＩ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎꎬ２００２(２):１８２－１９７.[３]ＺＩＴＺＬＥＲＥꎬＬＡＵＭＡＮＮＳＭꎬＴＨＩＥＬＥＬ.ＳＰＥＡ２:ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｓｔｒｅｎｇｔｈｐａｒｅｔｏｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ[Ｊ].ＴｅｃｈｎｉｃａｌＲｅｐｏｒｔＧｌｏｒｉａｓｔｒａｓｓｅꎬ２００１(５):１０３－１２２.[４]ＺＨＡＮＧＱꎬＬＩＨ.ＭＯＥＡ/Ｄ:Ａｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｖｏｌｕ￣ｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎꎬ２００７(６):７１２－７３１.[５]ＬＩＨꎬＺＨＡＮＧＱ.Ｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｔｈｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄＰａｒｅｔｏｓｅｔｓꎬＭＯＥＡ/ＤａｎｄＮＳＧＡ－ＩＩ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎꎬ２００９(２):２８４－３０２.[６]李敏ꎬ章国豪ꎬ陈梓樑ꎬ等.基于差分进化的多目标粒子群特征选择算法[Ｊ].计算机应用研究ꎬ２０２０(１):７６－７９ꎬ１１１. [７]ＸＵＥＢꎬＺＨＡＮＧＭꎬＷＩＬＬＮＢꎬｅｔａｌ.Ａｓｕｒｖｅｙｏｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃ￣ｔｉｏｎｓｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎꎬ２０１６(４):６０６－６２６.[８]ＪＥＳＵＳＧꎬＪＵＬＩＯＯꎬＭＩＧＵＥＬＤꎬｅｔａｌ.Ａｎｅｗｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｗｒａｐｐｅｒｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙ￣ｓｉｓｆｏｒＢＣＩ[Ｊ].Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇꎬ２０１９(１４):４０７－４１８.[９]谭玮ꎬ邱启仓ꎬ俞维ꎬ等.一种基于邻域改进的分解多目标进化算法[Ｊ].小型微型计算机系统ꎬ２０２０(１２):２５４３－２５４９. [１０]ＮＧＵＹＥＮＢＨꎬＸＵＥＢꎬＡＮＤＲＥＡＥＰꎬｅｔａｌ.Ｍｕｌｔｉｐｌｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｐｏｉｎｔｓ－ｂａｓｅｄｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ:ｓｔａｔｉｃａｎｄｄｙｎａｍｉｃｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎꎬ２０２０(１):１７０－１８４.[１１]ＷＡＮＧＺꎬＺＨＡＮＧＱꎬＺＨＯＵＡꎬｅｔａｌ.ＡｄａｐｔｉｖｅｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒＭＯＥＡ/Ｄ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓꎬ２０１７(２):４７４－４８６.(下转第５９页) ８４[５９]ＸＩＮＧＷＲꎬＱＩＡＮＹＨꎬＧＵＡＮＸＦꎬｅｔａｌ.Ａｎｏｖｅｌｃｅｌｌｕｌａｒａｕｔｏｍａｔａｍｏｄｅｌｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｗｉｔｈｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ[Ｊ].Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ＆Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０２０(４):１０４４３０.ＰｒｏｇｒｅｓｓｏｎＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＣｅｌｌｕｌａｒＡｕｔｏｍａｔａＭｏｄｅｌＭＵＬｉ－ｐｉｎｇ１ꎬＹＡＮＧＷｅｉ１ꎬＨＯＵＫｕｎ２(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＣｈａｎｇｃｈｕｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈａｎｇｃｈｕｎ１３００３２ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＮｏｒｔｈｅａｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈａｎｇｃｈｕｎ１３０１１７ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｒａｐｉｄｌａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｈａｓｃａｕｓｅｄａｓｅｒｉｅｓｏｆｌａｎｄｕｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓꎬｓｕｃｈａｓｌｏｗｌａｎｄｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｒａｔｅꎬｉｍｂａｌａｎｃｅｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｌａｎｄｕｓｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅꎬａｎｄｒａｐｉｄｕｒｂａｎｅｘｐａｎｓｉｏｎꎬｓｈａｒｐｃｏｎｔｒａｄｉｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｌａｎｄｓｕｐｐｌｙａｎｄｄｅｍａｎｄꎬｅｔｃ.Ｒｅａｓｏｎａｂｌｅｉｍｐｌｅｍｅｎ￣ｔａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｕｓｅｐｌａｎｎｉｎｇｃａｎａｌｌｅｖｉａｔｅｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ.Ｌａｎｄｕｓｅｉｓａｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｗｈｉｃｈｉｓｉｎｔｅｒａｃｔｅｄｂｙｎａｔｕｒａｌｆａｃｔｏｒｓａｎｄｓｏｃｉｏ－ｅｃｏｎｏｍｉｃｆａｃｔｏｒｓꎬａｎｄｔｈｅｃｅｌｌｕｌａｒａｕｔｏｍａｔａｉｓａｐｏｗｅｒｆｕｌｔｏｏｌｔｏｅｘｐｌｏｒｅｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｓ.Ｔｈｅｃｅｌｌｕｌａｒａｕｔｏｍａｔａｃａｎｅｘｐｒｅｓｓｔｈｅｓｐａｔｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｓꎬｗｈｉｃｈｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｆｕｔｕｒｅｓｃｅｎａｒｉｏｐｒｅ￣ｄｉｃｔｉｏｎꎬａｎｄｃａｎｂｅｕｓｅｄａｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｐａｔｉａｌｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｔｏｏｌｆｏｒｄｅｓｉｇｎｉｎｇｌａｎｄｕｓｅｐｌａｎｎｉｎｇｓｃｈｅｍｅｓ.Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｃｅｌｌｕ￣ｌａｒａｕｔｏｍａｔａｍｏｄｅｌａｎｄｉｔｓｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅꎬｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｔｈｅｃｅｌｌｕｌａｒａｕｔｏｍａｔａｍｏｄｅｌｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｇｅｏｇｒａｐｈｙꎬａｎｄｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｓｏｍｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｃｅｌｌｕｌａｒａｕｔｏｍａｔａꎻｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｕｌｅｓꎻｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎻｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅ(上接第４８页)[１２]ＢＡＣＨＥＫꎬＬＩＣＨＭＡＮＭ.ＵＣＩＭａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ[ＤＢ/ＯＬ].(２０１３－０４－０４)[２０２０－０４－０７].ｈｔｔｐ://ａｒｃｈｉｖｅ.ｉｃｓ.ｕｃｉ.ｅｄｕ/ｍｌ.[１３]钟昌康.基于Ｋ近邻和粒子群优化的特征选择算法[Ｊ].现代计算机ꎬ２０２０(９):２１－２４.ＦｅａｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＵｓｉｎｇＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎＢａｓｅｄＡｄａｐｔｉｖｅＮｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄＲｅｐｌａｃｅｍｅｎｔＳｔｒａｔｅｇｙＭＡＬｕꎬＳＵＨｕａ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＴｉａｎｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＴｉａｎｊｉｎ３００３８７ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ.Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｔｈｅｔｗｏｍａｉｎｐｕｒｐｏｓｅｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ.Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｃａｎｂｅｄｅｆｉｎｅｄａｓａｍｕｌｔｉ－ｏｂ￣ｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ.Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｆｅａ￣ｔｕｒｅｓꎬａｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ(ＡＲ)ｓｔｒａｔｅｇｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄꎬｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｖｏｉｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｌｏｗｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｕｓｅｏｆｆｉｘｅｄ－ｓｃａｌｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄꎬｗｈｉｃｈａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ.Ｆｉ￣ｎａｌｌｙꎬｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｎｆｉｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｄａｔａｓｅｔｓ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏ￣ｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｂｔａｉｎｓｂｅｔｔｅｒｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｓｔｈａｎｏｔｈｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎꎻｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎꎻＭＯＥＡ/Ｄꎻｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ９５。
基于8邻域编码逐像素跟踪法的指纹细节特征提取算法
关键 词 ：、 ８邻域 ； 特征 提 取 ； 纹 指 中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文 献 标 识码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （０ ８３ — ９ ２ ０ １０ — ０ ４２０ ）１ ０ ３ — ３
Ｅ—ｍａ ｌ ｅ ｕｆ ｃ ｃ ．ｅ 。ｎ ． ｉ： ｄ ＠ ｃ ｅｎ ｔｃ
ｌ Ｎ １０— ０４ ＳＳ ９ ３ ４ ０
Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｗｅ ｇ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ｏ ｐ ｔ ｏ ｌｄ ｅＡ ｄ Ｔ ｃ ｎ ￣ ｙ电脑 知 识 与技术 ｅＫ
Ｖｏ． ， ， ｖ ｍｂ ｒ ２ ０ ，Ｐ ． ２ ３ １ Ｎｏ４ Ｎｏ ｅ ｅ ０ ８ Ｐ９３ —９ ４ ４
Ｉ ａ ｒ ａ１ｅ ｔ ｎ ａ ｅ ａｔｒｍ ｅｔ ａ ｅｕｌ ｏｒｆ ｇｅ ｒｎ ｎ ｅ ｄ ｐ ｎ ｓａ ｆ ｃ ｔｏ ｉ ｔｇ ｎ ｅ ｅ ｔ ｒｗ ，ａ ｈｒ ｕ ｅｕｒ ｉ ｔｃｎ ｅ ｌｚ ｈｅ ｉ１ｇ ｆｅ Ｉｓｃ ｒｆ ｌ ｆ ｎ ｒ ｉ ｔｉ ｎ ｏｉｔ ｎｄ ｂｉ ａｉ ｎ ｐｏ ｎ ｏ ｏ ｆ ｃｉ ｄ ａ ｙ ｉ ｐ ｕｒ ｖｅ ｎｄ ｔ ｏ ｇｈ ｒ ｔ ｎｎｇ
ＣＨ ＥＮ ｎ ｉ ，ＺＨ ＡＯ ｉ Ｙａ —ｐｎｇ Ｌｅ
ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｈｅ ｉ ｉｅ ｉ ， ｆ ３ ０ Ｃ ｉ ） Ｃ ｍｐ ｔ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ， ｆ ｖ ｒ ｔ Ｈｅ ｉ ０ ３ ， ｈｎ ｒ ｅ ｇ ｅ Ｕｎ ｓｙ ｅ２ １ ａ
ｈｔ ： ｗ ． ｎ ｓｎ ｔ ｌ ｔ ／ ｗｗ ｄ ｚ ．ｅ ． ｌ ｐ／ ｅ Ｔ ｌ ８— ５— ６０ ６ ５ ９ ９４ ｅ： ６ ５ ５ ９ ９ ３ ＋ １ ６ ０６
基于邻域风险最小化概率密度估计的自适应盲分离算法
（． １ 解放 军信息 工程 大学，郑 州 ４ ０ ０ ； ．解放 军 ９ ２ ０部队 ，北 京 １０ ８ ） ５０２ ２ １９ ０ ０ １ 摘 要 ：为 实现 由不 同统计特性 和概 率分布平 滑特性信 号得到 混合信 号的盲 分 离， 对基 于支持 向量机 的邻域 风
离统计特性 不 同的混合信 号 ， 比 于基 于经验 风险 最小化 的方 法 ， 相 该方 法在 收敛 速度 和精 度 方 面的性 能有很 大
提 高。
关键 词 ：邻域 风险 ； 率密度估 计 ； 概 支持 向量机 ； 激活 函数 ；自然梯度 算 法 ； 盲分 离
中图分 类号 ：Ｔ ９ １ Ｎ １ 文 献标志码 ：Ａ 文 章编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ０ ．０ ６ ０ ０ １ ３９ （０ ０）８ ３ ９ －４
险最 小化概 率 密度 估计 算法进行研 究 ， 出一 种邻域 函数 的构造方 法 ， 提 将其 与 自然梯度批 处理 算法相 结合 ， 形成
一
种新 的 自 适应 盲分 离算法 ； 利用 广义 高斯模 型分析 了分 离算 法 的精确 度 。通过 仿 真 实验 ， 验证 了该 算法 能分
． ‘
ｍｉ ｉ ｚｎ ｎ ｍｉｉ ｇ ＰＤＦ ｅ ｔ ｔｏ ｓｉ ｉ ｎ ｍａ
Ｌ ＵＡＮ Ｈａ． ａ ，ＪＡＮＧ Ｈｕ ＵＯ Ｊ ｎ ｉｙｎ Ｉ ａ ，Ｌ ｕ
（．ＰＡ Ｉ ｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅｎ ｎｖｓｙ Ｚ ｅｇ０ １ Ｃ ｉ ） １ Ｉ ｎ ｒ ａｉ ｎ ｉ ｒ ｇ Ｕ ｉ ｒｔ， ｈｎｚｏ ５ ０ ２ ｈｎ ； ．Ｔ ｅ ２０ｈＴｏｐｏ Ａ， ｅｉ １０ ８ ， ｈｎ ｆ ｏ ｅｉ ｅｉ ９ ｆＰ ｊｇ ａ
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ － ６５ ２ １ ．８ ０ ６ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ．０ ０ ０ ．７ ｓ
协同过滤的基本思想
协同过滤的基本思想
协同过滤（CollaborativeFiltering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。
所谓协同过滤，基本思想是根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐)，一般是仅仅基于用户的行为数据（评价、购买、下载等）,而不依赖于项的任何附加信息（物品自身特征）或者用户的任何附加信息（年龄，性别等）。
目前应用比较广泛的协同过滤算法是基于邻域的方法，而这种方法主要有下面两种算法：
1、基于用户的协同过滤算法(UserCF)：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的产品。
2、基于物品的协同过滤算法(ItemCF)：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。
不管是UserCF还是ItemCF算法，非常重要的步骤之一就是计算用户和用户或者物品和物品之间的相似度，所以下面先整理常用的相似性度量方法，然后再对每个算法的具体细节进行展开。
一种基于线性邻域传播的加权K近邻算法
ｆ ａ ． Ｆａ ｃ ｕ ｌ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ Ｅｎ ｇｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ；ｂ ． Ｆａ ｃ ｕ ｌ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈａ ｎｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎｉ ｃ＆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ。
Ａ Ｗ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｋ－ ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｎｅ ｉ ｇ ｈ ｂｏ ｒ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｎｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ０ ｒ ｈ ０ ０ ｄ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
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［ Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ］ｓ ｅ ｍｉ — ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ； ｈ ｙ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ； ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏ ｏ ｄ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ （ Ｌ ＮＰ ） ； Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｋ — ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ （ ＷＫ Ｎ Ｎ） ； ｍａ ｎ ｉ ｆ ｏ ｌ ｄ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ
ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ｌ ｉ ｋ ｅ Ｋ ・ ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ （ Ｋ Ｎ Ｎ） ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ＷＫ Ｎ Ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ， ａ ｎ ｄ Ｌ Ｎ Ｐ ｓ ｅ ｍｉ — ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
摩尔邻域算法
摩尔邻域算法1. 引言摩尔邻域算法（Moore Neighborhood Algorithm）是一种用于图像处理和模式识别的计算机算法。
该算法通过分析图像中像素点的邻域关系，识别出不同的模式和形状。
本文将介绍摩尔邻域算法的原理、应用领域以及实现方法。
2. 原理摩尔邻域算法基于图像中像素点的周围8个相邻位置来确定当前像素点的特征。
在一个二维图像中，每个像素点都有8个相邻位置，分别位于其上方、下方、左方、右方以及对角线上。
摩尔邻域算法通过比较当前像素点与其相邻位置的灰度值差异来判断模式和形状。
如果某个像素点与其相邻位置的灰度值差异超过一定阈值，则可以认为该像素点属于某种特定模式或形状。
例如，在边缘检测中，可以将灰度值差异大于阈值的像素点标记为边缘。
3. 应用领域摩尔邻域算法在图像处理和模式识别领域有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：3.1 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
摩尔邻域算法可以通过分析像素点的邻域关系，将图像中相似的像素点聚类到一起，从而实现图像分割。
3.2 边缘检测边缘检测是在图像中找到物体边界的过程。
摩尔邻域算法可以通过比较像素点与其相邻位置的灰度值差异来识别出边缘。
3.3 目标识别目标识别是在图像中找到特定目标或形状的过程。
摩尔邻域算法可以通过对比目标形状与周围像素点的关系，从而实现目标识别。
3.4 图案识别图案识别是在图像中找到特定模式或图案的过程。
摩尔邻域算法可以通过比较模式与周围像素点的关系，从而实现图案识别。
4. 实现方法摩尔邻域算法可以使用多种编程语言和工具进行实现。
以下是一种基本的实现方法：# 导入必要库import numpy as np# 定义摩尔邻域算法函数def moore_neighborhood(image, threshold):# 获取图像尺寸height, width = image.shape# 创建一个与原图像相同大小的二值图像binary_image = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)# 遍历每个像素点for i in range(1, height - 1):for j in range(1, width - 1):# 获取当前像素点的灰度值current_pixel = image[i, j]# 获取周围8个相邻位置的灰度值neighbors = [image[i-1, j-1], image[i-1, j], image[i-1, j+1],image[i, j-1], current_pixel, image[i, j+1],image[i+1, j-1], image[i+1, j], image[i+1, j+1]]# 计算当前像素点与相邻位置的灰度值差异diff = np.abs(neighbors - current_pixel)# 判断灰度值差异是否超过阈值if np.max(diff) > threshold:binary_image[i, j] = 255return binary_image# 调用摩尔邻域算法函数并显示结果image = np.array([[0, 0 ,0 ,0 ,0],[0 ,255 ,255 ,255 ,0],[0 ,255 ,255 ,255 ,0],[0 ,255 ,255 ,255 ,0],[0 ,0 ,0 ,0 ,0]], dtype=np.uint8)threshold = 50result = moore_neighborhood(image, threshold)print(result)5. 总结摩尔邻域算法是一种基于图像中像素点的邻域关系来识别模式和形状的计算机算法。
一种基于邻域均值关系的图像盲水印算法
收 稿 日期 ：２ ０ ０ ７—０ ７—０ 修 回 日期 ： ０ ７—０ ６： ２０ ８—２ ２
和 ¨ ， ＋的关 系 ， 择最 佳 的 水 印嵌 入 位 置 。具 体 选
（ ） 印 图像 预 处理 １水 采用像 素 Ｒ＝２ ５ ５× ０的二值 图像 作 为 待嵌 入
一
图像 的大部分 能量 ， 是视 觉上 最重要 的部 分 。 Ｃ ｘ 认 为 ， 鲁 棒 性 出发 ， 印就 应 当藏 在 ｏ 从 水
视 觉 最 重 要 区 域 。 因 此 本 文 所 选 择 的 嵌 入 区 域 为
二 级小 波分解 后 的 Ｌ 子带 ， Ｌ 只要选 择合 适 的嵌 入 强度 ， 就可较好 地 实现水 印 的不可见 性 。
水 印允许 的嵌 入位 置为 图 中的 阴影 部分 ， 利用 中心 系 数 与 其周 围 ４个 邻 近 系 数
过程 如下 。
部 化分析 方法 。小波 变换在 信号 的高 频部分 ， 取 可
．ｘ ． ， 号 的低 频 部 分 ， 取 得 在 可
近 年 来 ， 为 数 字 媒 体 版 权 保 护 的 有 效 办 作
音、 图像 等 ） 中提取 信 息 。 基于 Ｄ ＷＴ的图像 水 印算 法 ， 主要 是 通 过修 改 载体 图像 的小波 高 频 系数 或 低 频 系数 来 达 到嵌 入
法—— 数 字水 印 ， 国 内 外 引起 了 人 们 的极 大 兴 在
１２ 水 印 嵌 入 算 法 ，
个 难点 ， 也是盲 水 印能否 实用 的一 个关键 点 。 本 文提 出的盲 水 印算 法 是 基 于 图像 的小 波 变
换域， 根据 中心 系 数 与邻 域 系 数 均值 关 系 ， 图像 在 的小波变 换域 上嵌入 水 印信 息 。
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基于邻域的算法
基于邻域的算法是一种常用的数据挖掘和机器学习方法，它主要是基于某个样本的邻居来推断该样本的特征或标签。
在实际应用中，基于邻域的算法被广泛应用于分类、聚类、推荐系统等领域。
基于邻域的算法有很多种，其中最常见的包括k最近邻算法、均值漂移算法和DBSCAN算法等。
下面将分别介绍这几种算
法的原理和应用。
1. k最近邻算法（k-Nearest Neighbor，简称kNN）是最简单、
最常用的基于邻域的算法之一。
其基本原理是通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离，找出距离最近的k个邻居，然后根据这k个邻居的标签来预测待分类样本的标签。
kNN算法适用于多分类和二分类问题，且对样本的分布情况
没有太高要求。
2. 均值漂移算法（Mean Shift）是一种基于邻域密度的密度估
计方法。
其原理是通过计算样本点周围邻域内点的密度分布情况，将样本点向密度高的方向移动，直到达到局部最大密度。
均值漂移算法的应用比较广泛，包括图像分割、无监督聚类等。
3. DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以自
动发现具有各种形状的聚类，并能够将孤立点（噪声）排除在外。
该算法的核心是通过计算样本点周围邻域内的密度，并通过设置一定的密度阈值和最小样本数来划分聚类。
DBSCAN
算法广泛应用于图像分割、异常检测等领域。
基于邻域的算法有以下几个特点：
1. 算法简单易于实现：基于邻域的算法通常基于简单的原理，易于理解和实现，不需要太多的数学基础。
2. 高效处理大规模数据：由于基于邻域的算法主要关注于局部信息，而不需要全局计算，因此适用于处理大规模数据。
3. 对数据分布要求较低：基于邻域的算法对数据的分布情况没有太高要求，可以处理各种形状和密度的数据。
在实际应用中，基于邻域的算法被广泛应用于各个领域。
例如，在推荐系统中，可以利用基于邻域的算法来为用户推荐相似的商品或用户；在文本分类中，可以利用kNN算法来根据文本
的内容将其分类至相应的类别；在图像处理中，可以利用均值漂移算法来实现图像分割等。
总结起来，基于邻域的算法是一类常用的数据挖掘和机器学习方法，其原理简单、易于实现，并且适用于处理大规模数据和不同分布情况的样本集合。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题选择合适的邻域算法，并结合实际需求进行调整和优化，以达到更好的效果。