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求大神，《電子與信息學報》復審后編輯是否會再給機會修改 已有1人參與
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外審專家1在外審意見中只是詢問了實驗結果與噪聲大小似乎沒有關系的原因，我也做了較好地解釋，但是該專家不僅拖了快3個月才復審完，而且依然不滿意，需要增加實驗，但是增加實驗后篇幅就會較長，而且本文讓各圖像的分割復雜性相近，就可以在相同條件下，測試不同算法的分割能力，從而達到控制變量的效果。外審專家2的外審意見很好，建議直接錄用；外審專家3也沒有問多少問題，我都已經(jīng)做了詳細地回答，而且復審并沒有經(jīng)過外審專家3過目，就直接進入了責編階段。請問大神，這種情況編輯還會給機會改嗎，還是說就會拒稿了。 以下是審稿階段的詳細信息： 階段名稱 處理人 提交時間 估計完成時間 實際完成時間 意見 收稿 編輯部 2019-12-19 2019-12-19 2019-12-19 初審 編輯部 2019-12-19 2020-01-02 2019-12-19 初審已過，請速查看通信作者郵箱，按要求辦理不涉及國家機密和不涉及知識產(chǎn)權的證明，并將掃描件發(fā)送至郵箱jeit@mail.ie.ac.cn，將原件郵寄至編輯部，并通過銀行繳納審稿費￥200.00元，以便盡快送專家審評，詳見郵箱。未收到編輯部郵件者請email至jeit@mail.ie.ac.cn（注明稿號）。 [詳細意見] 外審 外審專家 2019-12-25 2020-01-24 2020-05-06 本文對經(jīng)典聚類算法fcm進行改進，是非常有意義的工作。本文通過對目標函數(shù)的類內(nèi)聚集項進行改進減少求解更新次數(shù)；通過對目標函數(shù)噪聲抑制項的計算方式的改進加快計算速度；為了能夠有效克服噪聲，對目標函數(shù)的兩項提出自適應權重的策略；提高了fcm的效率和精度。 本論文還存在如下問題： 1）在引言部分介紹fcm的研究現(xiàn)狀，基于核函數(shù)的fcm也是較為常見的，文中沒有提到。 2）在3.1屬度鏈接部分，對每類都除以一個大于1的數(shù)(一般情況是>1的)，從而對目標函數(shù)第一項誤差進行尺度縮小，本文是以誤差變化小于某個閾值(或到達設置迭代次數(shù))為終止條件，因此，改進后確實可以減少迭代次數(shù)，但是這樣人為縮小誤差，是否會帶來負面效應？ 3）在3.3目標函數(shù)部分，公式17 18 19 20，為了分母過小或為0，分別增加了參數(shù)k和eps，是否可以合并為一個，參數(shù)太多不利于算法的使用。另外，按照公式如果像素值表示在(0 1)之間 alpha始終大于等于beta的；如果像素值在(0 255)之間 alpha始終小于等于beta的；且這種互為倒數(shù)的關系會使得兩項權重差異較大，這對整個算法是否是有利的。 4）公式5中既有h又有delta，他們有什么不同？公式13為什么高斯外面還e指數(shù)？ 5）另外從實驗結果看，尤其是定量指標，似乎各類算法表現(xiàn)與加入噪聲大小都沒有關系，解釋一下原因 6）論文中還有一些小的錯誤，請仔細檢查。如公式1下面解釋的n應該是大寫的；如公式16下面“分別為噪聲圖像與非局部限制項的權重”，噪聲圖像權重的描述不太合適 [詳細意見] 外審 外審專家 2020-04-20 2020-05-20 2020-04-25 該文介紹了一種快速自適應非局部空間加權與隸屬度連接的模糊c-均值噪聲圖像分割算法, 進行了實驗仿真分析，驗證了分析方法的正確性，取得了較好的結果，具有一定的借鑒價值，該算法在分割準確度、平均交并比、峰值信噪比、歸一化互信息、運行時間與迭代次數(shù)等性能方面優(yōu)于其他幾種fcm算法，文章思路清晰，邏輯嚴密，結果正確，文筆流暢，目前就可以發(fā)表了。 [詳細意見] 外審 外審專家 2020-04-20 2020-05-20 2020-05-18 本文針對傳統(tǒng)模糊 c-均值聚類算法分割噪聲圖像效果不理想的問題，提出了一種快速自適應非局部空間加權與隸屬度連接的模糊 c-均值聚類抗噪圖像分割算法。該方法通過改進非局部空間信息快速計算方法，克服了非局部空間信息計算復雜的問題；其次，計算原始圖像與非局部信息項的差值，將其作為非局部信息項的自適應權重，并將差值作倒數(shù)變換，作為原始圖像的自適應權重； 最后將每個聚類簇中所有像素隸屬度之和的對數(shù)平方加入目標函數(shù)的分母，形成隸屬度連接，減少目標函數(shù)迭代次數(shù)。論文通過實驗數(shù)據(jù)驗證了本文提出的算法在分割效果、時間復雜性方面的優(yōu)勢。 論文文理清晰、邏輯性強，對模糊聚類算法的較好的改進，具有一定的創(chuàng)新性。 論文不足是：1）論文中沒有分析算法時間復雜性，本文算法的優(yōu)勢之一就是算法復雜性低；2）實驗圖像沒有選擇大家公認的圖像數(shù)據(jù)庫，其給出的數(shù)據(jù)說服力不夠強。 [詳細意見] 責編 編輯部 2020-05-15 2020-06-24 2020-06-04 改后再審。 請按專家意見逐條修改，并對修改進行詳細說明。 此外，為了體現(xiàn)該文與本刊報道方向的關聯(lián)性，建議引用一到兩篇近兩年發(fā)表的《電子與信息學報》相關方向的論文 盡快上傳修改稿和修改說明文件。 另外：請附件中的修改模板檢查參考文獻格式，補齊缺項。 [詳細意見] 第一次退修 編輯部 2020-06-04 2020-07-04 2020-06-07 作者上傳: 2020-06-07 11:37 修改說明 (60.0 kb) 作者上傳: 2020-06-07 12:04 (1.15 mb) 2020-06-07 12:05 (15.47 mb) 復審 外審專家 2020-06-08 2020-07-08 2020-08-29 對于問題5：“另外從實驗結果看，尤其是定量指標，似乎各類算法表現(xiàn)與加入噪聲大小都沒有關系，解釋一下原因”。作者的給出的解釋大致可以總結為：“對于簡單圖像，添加較多噪聲，對于較復雜的圖像，添加較少噪聲，使得各圖像的分割復雜度相近，從而分割效果看起來與添加的噪聲強度關系較小�！� 雖然這個解釋是與作者文中呈現(xiàn)的現(xiàn)象一致，但是這相當于在固定結果，來調(diào)整圖像復雜度和加入噪聲大小，使得結果不變，這與正常的做法是不相符的。 本文核心工作是解決噪聲下的圖像分割，正確做法是：選擇簡單圖像，逐漸增大噪聲，觀察分割效果；選擇較為復雜圖像，逐漸增大噪聲，觀察分割效果；選擇更加復雜圖像，逐漸增大噪聲，觀察分割結果......，一方面體現(xiàn)本文算法優(yōu)越性，一方面也觀察本文算法的極限。 [詳細意見] 責編 編輯部 2020-08-31 2020-10-10 |
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