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| 【懸賞金幣】回答本帖問(wèn)題，作者wqshmzh將贈(zèng)送您 5 個(gè)金幣 | ||
[求助]
求大神，《電子與信息學(xué)報(bào)》復(fù)審后編輯是否會(huì)再給機(jī)會(huì)修改 已有1人參與
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外審專(zhuān)家1在外審意見(jiàn)中只是詢(xún)問(wèn)了實(shí)驗(yàn)結(jié)果與噪聲大小似乎沒(méi)有關(guān)系的原因，我也做了較好地解釋?zhuān)窃搶?zhuān)家不僅拖了快3個(gè)月才復(fù)審?fù)�，而且依然不滿(mǎn)意，需要增加實(shí)驗(yàn)，但是增加實(shí)驗(yàn)后篇幅就會(huì)較長(zhǎng)，而且本文讓各圖像的分割復(fù)雜性相近，就可以在相同條件下，測(cè)試不同算法的分割能力，從而達(dá)到控制變量的效果。外審專(zhuān)家2的外審意見(jiàn)很好，建議直接錄用；外審專(zhuān)家3也沒(méi)有問(wèn)多少問(wèn)題，我都已經(jīng)做了詳細(xì)地回答，而且復(fù)審并沒(méi)有經(jīng)過(guò)外審專(zhuān)家3過(guò)目，就直接進(jìn)入了責(zé)編階段。請(qǐng)問(wèn)大神，這種情況編輯還會(huì)給機(jī)會(huì)改嗎，還是說(shuō)就會(huì)拒稿了。 以下是審稿階段的詳細(xì)信息： 階段名稱(chēng) 處理人 提交時(shí)間 估計(jì)完成時(shí)間 實(shí)際完成時(shí)間 意見(jiàn) 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(guò)，請(qǐng)速查看通信作者郵箱，按要求辦理不涉及國(guó)家機(jī)密和不涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)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(guò)銀行繳納審稿費(fèi)￥200.00元，以便盡快送專(zhuān)家審評(píng)，詳見(jiàn)郵箱。未收到編輯部郵件者請(qǐng)email至jeit@mail.ie.ac.cn（注明稿號(hào)）。 [詳細(xì)意見(jiàn)] 外審 外審專(zhuān)家 2019-12-25 2020-01-24 2020-05-06 本文對(duì)經(jīng)典聚類(lèi)算法fcm進(jìn)行改進(jìn)，是非常有意義的工作。本文通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的類(lèi)內(nèi)聚集項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn)減少求解更新次數(shù)；通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)噪聲抑制項(xiàng)的計(jì)算方式的改進(jìn)加快計(jì)算速度；為了能夠有效克服噪聲，對(duì)目標(biāo)函數(shù)的兩項(xiàng)提出自適應(yīng)權(quán)重的策略；提高了fcm的效率和精度。 本論文還存在如下問(wèn)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(jiàn)的，文中沒(méi)有提到。 2）在3.1屬度鏈接部分，對(duì)每類(lèi)都除以一個(gè)大于1的數(shù)(一般情況是>1的)，從而對(duì)目標(biāo)函數(shù)第一項(xiàng)誤差進(jìn)行尺度縮小，本文是以誤差變化小于某個(gè)閾值(或到達(dá)設(shè)置迭代次數(shù))為終止條件，因此，改進(jìn)后確實(shí)可以減少迭代次數(shù)，但是這樣人為縮小誤差，是否會(huì)帶來(lái)負(fù)面效應(yīng)？ 3）在3.3目標(biāo)函數(shù)部分，公式17 18 19 20，為了分母過(guò)小或?yàn)?，分別增加了參數(shù)k和eps，是否可以合并為一個(gè)，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(guān)系會(huì)使得兩項(xiàng)權(quán)重差異較大，這對(duì)整個(gè)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(shí)驗(yàn)結(jié)果看，尤其是定量指標(biāo)，似乎各類(lèi)算法表現(xiàn)與加入噪聲大小都沒(méi)有關(guān)系，解釋一下原因 6）論文中還有一些小的錯(cuò)誤，請(qǐng)仔細(xì)檢查。如公式1下面解釋的n應(yīng)該是大寫(xiě)的；如公式16下面“分別為噪聲圖像與非局部限制項(xiàng)的權(quán)重”，噪聲圖像權(quán)重的描述不太合適 [詳細(xì)意見(jiàn)] 外審 外審專(zhuān)家 2020-04-20 2020-05-20 2020-04-25 該文介紹了一種快速自適應(yīng)非局部空間加權(quán)與隸屬度連接的模糊c-均值噪聲圖像分割算法, 進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真分析，驗(yàn)證了分析方法的正確性，取得了較好的結(jié)果，具有一定的借鑒價(jià)值，該算法在分割準(zhǔn)確度、平均交并比、峰值信噪比、歸一化互信息、運(yùn)行時(shí)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(yán)密，結(jié)果正確，文筆流暢，目前就可以發(fā)表了。 [詳細(xì)意見(jiàn)] 外審 外審專(zhuān)家 2020-04-20 2020-05-20 2020-05-18 本文針對(duì)傳統(tǒng)模糊 c-均值聚類(lèi)算法分割噪聲圖像效果不理想的問(wèn)題，提出了一種快速自適應(yīng)非局部空間加權(quán)與隸屬度連接的模糊 c-均值聚類(lèi)抗噪圖像分割算法。該方法通過(guò)改進(jìn)非局部空間信息快速計(jì)算方法，克服了非局部空間信息計(jì)算復(fù)雜的問(wèn)題；其次，計(jì)算原始圖像與非局部信息項(xiàng)的差值，將其作為非局部信息項(xiàng)的自適應(yīng)權(quán)重，并將差值作倒數(shù)變換，作為原始圖像的自適應(yīng)權(quán)重； 最后將每個(gè)聚類(lèi)簇中所有像素隸屬度之和的對(duì)數(shù)平方加入目標(biāo)函數(shù)的分母，形成隸屬度連接，減少目標(biāo)函數(shù)迭代次數(shù)。論文通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文提出的算法在分割效果、時(shí)間復(fù)雜性方面的優(yōu)勢(shì)。 論文文理清晰、邏輯性強(qiáng)，對(duì)模糊聚類(lèi)算法的較好的改進(jìn)，具有一定的創(chuàng)新性。 論文不足是：1）論文中沒(méi)有分析算法時(shí)間復(fù)雜性，本文算法的優(yōu)勢(shì)之一就是算法復(fù)雜性低；2）實(shí)驗(yàn)圖像沒(méi)有選擇大家公認(rèn)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，其給出的數(shù)據(jù)說(shuō)服力不夠強(qiáng)。 [詳細(xì)意見(jiàn)] 責(zé)編 編輯部 2020-05-15 2020-06-24 2020-06-04 改后再審。 請(qǐng)按專(zhuān)家意見(jiàn)逐條修改，并對(duì)修改進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。 此外，為了體現(xiàn)該文與本刊報(bào)道方向的關(guān)聯(lián)性，建議引用一到兩篇近兩年發(fā)表的《電子與信息學(xué)報(bào)》相關(guān)方向的論文 盡快上傳修改稿和修改說(shuō)明文件。 另外：請(qǐng)附件中的修改模板檢查參考文獻(xiàn)格式，補(bǔ)齊缺項(xiàng)。 [詳細(xì)意見(jiàn)] 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(shuō)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(fù)審 外審專(zhuān)家 2020-06-08 2020-07-08 2020-08-29 對(duì)于問(wèn)題5：“另外從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看，尤其是定量指標(biāo)，似乎各類(lèi)算法表現(xiàn)與加入噪聲大小都沒(méi)有關(guān)系，解釋一下原因”。作者的給出的解釋大致可以總結(jié)為：“對(duì)于簡(jiǎn)單圖像，添加較多噪聲，對(duì)于較復(fù)雜的圖像，添加較少噪聲，使得各圖像的分割復(fù)雜度相近，從而分割效果看起來(lái)與添加的噪聲強(qiáng)度關(guān)系較小。” 雖然這個(gè)解釋是與作者文中呈現(xiàn)的現(xiàn)象一致，但是這相當(dāng)于在固定結(jié)果，來(lái)調(diào)整圖像復(fù)雜度和加入噪聲大小，使得結(jié)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(jiǎn)單圖像，逐漸增大噪聲，觀察分割效果；選擇較為復(fù)雜圖像，逐漸增大噪聲，觀察分割效果；選擇更加復(fù)雜圖像，逐漸增大噪聲，觀察分割結(jié)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(xì)意見(jiàn)] 責(zé)編 編輯部 2020-08-31 2020-10-10 |
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