杂志简介：《南京大学学报·自然科学》杂志经新闻出版总署批准，自1955年创刊，国内刊号为32-1169/N，是一本综合性较强的科技期刊。该刊是一份双月刊，致力于发表科技领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：数据驱动的知识发现、大数据分析、学习和决策、台风发展的动力与物理过程
杂志简介：《南京大学学报·自然科学》杂志经新闻出版总署批准，自1955年创刊，国内刊号为32-1169/N，是一本综合性较强的科技期刊。该刊是一份双月刊，致力于发表科技领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：数据驱动的知识发现、大数据分析、学习和决策、台风发展的动力与物理过程
作者：孟宪静; 袭肖明; 杨璐; 尹义龙 刊期：2018年第01期
基于手指静脉的身份识别以其方便性和安全性奠定了其在生物特征识别中的优势地位．在手指静脉识别方法中，尺度不变性特征（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）虽然普遍被认为效果不佳，但鉴于SIFT在自然图像中取得的良好效果，在分析了手指静脉图像的质量和结构特点之后，设计了一种基于灰度不均匀矫正和SIFT的手指静脉识别方法．首先...
作者：廖国琼; 黄志伟 刊期：2018年第01期
近年来，以Meetup，Plancast和Douban为代表的基于事件社会网络（Event－based Social Networks，EBSN）得到快速发展，其推荐策略得到越来越多关注．EBSN推荐系统应同时考虑用户和事件组织者的需要，即在尽可能满足用户偏好兴趣的同时，要保证事件资源的全局均衡分配，因此研究EBSN全局推荐策略十分迫切且必要．然而，由于EBSN存在多种约束条件...
作者：帅惠; 袁晓彤; 刘青山 刊期：2018年第01期
大数据时代背景下，随着所获数据数量和维度的不断增加，高维数据的处理成为聚类分析的重点和难点．基于同一类别高维数据通常分布在高维环绕空间的低维子空间这一事实，子空间聚类成为高维数据聚类分析领域的重要方法．稀疏子空间聚类（Sparse Space Clustering，SSC）通过交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM...
作者：唐肝翌; 卢桂馥 刊期：2018年第01期
张量主成分分析（Tensor Principal Component Analysis，TPCA）是主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）在多维空间上的推广，能充分利用图像/视频的空间关联，在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色．传统的张量PCA方法提取的特征向量是非稀疏的，这使得其很难进行解释．近年来出现了众多稀疏PCA方法，能提取只包含少量非零元的...
作者：段明月; 黄晶; 陈贺昌; 金弟 刊期：2018年第01期
社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域．通过发现复杂网络中的社团结构，可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能，发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为．目前，已有的社团发现算法主张融合网络结构信息和内容信息，以更好地避免网络噪声和节点缺失等原因对算法有效性产生影响．然而，它们并没有考虑当...
作者：程明畅; 刘友波; 张程嘉; 马铁丰 刊期：2018年第01期
K－means算法是应用最广泛的聚类算法之一，但存在明显缺陷：对初始值敏感，还需给定类的数目．层次K－means算法提出将多次k取固定值的K－means运算所得到的中心点作为类的代表，并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心，然而在中心的融合过程中并没有有效利用类的几何信息．从类的几何特征入手，提出一种基于类的分位数半径...
作者：崔仙姬; 欧阳丹彤; 何加亮; 高健 刊期：2018年第01期
本体调试是人工智能中非标准推理任务之一，主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改，对于本体工程具有重要意义．结合语法相关性与关联解释，提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法．语法相关性用于递归扩展不可满足子术语集，从待测术语集中将与不可满足概念语法相关的公理集合加入到不可满足子术语集，一定程度上减少了不相...
作者：袭肖明; 杜亨方; 孟宪静; 张春云; 张光; 于振; 尹义龙 刊期：2018年第01期
超声图像是乳腺癌辅助诊断常用的工具之一．肿瘤分割是乳腺超声图像分析的基础．乳腺超声图像中的灰度不同质性、纹理及形状的多变性等复杂特点使得肿瘤的精确分割较为困难．提出了一种层次化的分割框架．首先将局部灰度聚类假设引入活动轮廓模型作为底层分割模型，对图像进行初始分割；然后提出基于超像素和支持向量机（Support Vector Machine...
作者：敖威; 何玉林; 黄哲学; 何玉鹏 刊期：2018年第01期
极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注，已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构，增加了模型的复杂度并容易产生过拟合．提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法（Extreme Learning Machine Generalization Improvement through Synthetic Instance Generation，SIGELM...
作者：王卓君; 申德荣; 聂铁铮; 寇月; 于戈 刊期：2018年第01期
Web在过去数十年飞速发展，其低延迟和快响应的特性已经变得越来越重要．面对这样的需求，通常会预取用户即将访问的文件到缓存中，利用服务器缓存来获取数据，避免网络堵塞，提高Web访问效率．可见，在预取技术中，一个有效的预测模型是非常有必要的．针对目前缓存预取工作对用户差异关注度不足和度量指标单一化的薄弱环节，提出一个基于用户分...
作者：杨宇; 吉根林; 赵斌; 黄潇婷 刊期：2018年第01期
现有移动对象聚集模式因为模式定义的不足，无法全面地反映移动对象群体聚集运动．提出一种新的移动对象聚集模式，称为汇合模式，该模式从移动对象群体运动形态出发设计，准确反映群体的变化趋势，有效识别群体聚集运动．汇合模式挖掘过程中使用簇包含关系保证群体之间的关联性，识别群体变化趋势．通过相邻时刻的簇集合进行条件为簇包含的连接...
作者：董利梅; 赵红; 杨文元 刊期：2018年第01期
特征选择是从特征集合中选择相关特征子集，方便数据聚类、分类和检索等．现有的无监督特征选择算法是将高维数据映射到低维空间并计算每个特征的得分，选择排名靠前的特征．提出一种基于稀疏聚类的无监督特征选择算法：首先利用流形学习的特征映射思想将高维空间的数据映射到低维空间中，用样本构造近邻图，通过图的嵌入找到低维空间，降维后的...
作者：郑丽容; 洪志令 刊期：2018年第01期
提出一种基于聚类的启发式选择性集成学习算法．集成学习通过组合多个弱分类器获得比单一分类器更好的学习效果，把多个弱分类器提升为一个强分类器．理论上来说弱分类器的个数越多，组合的模型效果越好，但是随着弱分类器的增多，模型的训练时间和复杂度也随之递增．通过聚类的方法去除相似的弱分类器，一方面有效降低模型的复杂度，另一方面选...
作者：崔晨; 邓赵红; 王士同 刊期：2018年第01期
Takagi－Sugeno－Kang（TSK）模糊系统的一致逼近能力和可解释性使其可以直观高效地描述复杂的非线性不确定系统，可以有效地应用于模式分类．然而，对于单调分类任务，现有的模糊分类算法并没有考虑单调数据存在的有序关系，因此这些算法对于单调分类任务在模型的复杂度和分类性能方面有待改进．针对此问题，提出了面向单调分类的简洁单调TSK模...
作者：赵双梅; 崔佳旭; 张永刚 刊期：2018年第01期
约束满足问题（Constraint Satisfaction Problem，CSP）是人工智能的一个重要研究方向，相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解．但实际应用中，很多问题往往不存在满足所有约束的解，即呈现为过度约束．MaxCSP是处理过度约束一个简单而有效的框架，它的思想是求出满足尽可能多约束的解，其本质是约束优化问题．受元启发式算法在求解...
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