稀疏平衡变分自动编码器的文本特征提取

针对文本特征提取方面的高维数据特征区分度较低、基于规则的特征学习的自学习性能差、变分自动编码器存在过度剪枝等问题,提出稀疏平衡变分自动编码器(Sparse Balanced Variational AutoEncoder,SBVAE)的文本特征提取模型.为消除噪声干扰,提高文本特征提取模型的鲁棒性,在文本特征提取的输入...     

无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

基于稀疏表示和非参数判别分析的降维算法

针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。     

基于压缩感知的曲线SAR孔径优化和目标三维特征提取

基于压缩感知理论研究了曲线合成孔径雷达的曲线孔径优化和目标三维特征提取。在建立曲线合成孔径雷达回波信号稀疏表示模型的基础上,基于压缩感知采样矩阵设计的不相关原则,给出了曲线孔径优化设计的评价准则,并利用基于全局优化的基追踪方法实现了目标三维特征提取。仿真结果验证了孔径优化评价准则的正确性和基追踪方法在目标特征提取处理中的有效性。     

应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。     

网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。     

基于知识的模型库管理系统

模型库管理系统是决策支持系统区别于其它计算杌信息系统的一个重要特征,着重介绍了如何将知识的表达技术(网络图)和推理机制(深度优先搜索)应用于模型库管理系统,从而实现模型的自动集成和选择,并给出了具体实现过程。     

结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测

现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。     

面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。     

基于不完全测量数据的飞行器轨迹参数估计

提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得模型的解。寻优模型中待估参数的数量取决于样条节点数,利用样条函数的高阶导数在节点处的不连续性建立了选取样条节点的稀疏优化模型,采用凸优化方法求解该模型,实现样条节点数的最小化。仿真结果表明,稀疏优化方法能够大幅度提高不完全测量段落轨迹参数的估计精度。     

基于压缩感知原理的融合判别信息的协作表示方法

提出了一种用于视觉分类任务的低计算复杂度且有效的图像表示方法。把协作表示和判别信息结合在统一框架内,是基于协作表示分类方法的一种扩展形式。测试样本的协作表示系数是稀疏的,这种基于冗余和过完备的表示对于遮挡和伪装而言是鲁棒的;此外,通过最小化类内散布矩阵和最大化类间散布矩阵的判别信息的挖掘,对于视觉分类问题也是很有帮助的。在一些基准数据库上的实验表明,提出的方法相对于现有的方法而言能够获得更有竞争力的表现。     

基于图分割的机械系统概念模块划分

为更好地实现机械系统的模块化设计,在基于功能-行为-概念结构(function-behavior-conceptualstructure,FBCS)的产品概念设计过程中引入面向产品概念要素的图分割聚类算法,建立了一种面向FBCS的产品概念模块划分方法。以堆垛机推拉机构为例,分析了根据产品的总体目标特征,进行产品功能、行为、概念结构求解与功能分解迭代的产品概念设计分解方法。为描述概念产品,提出黑箱法和IDEF0功能描述方法相结合的概念产品建模方法,以建立产品子功能-概念结构模型。在此基础上,建立了产品概念要素(功能、行为、概念结构、接口)的相关关系分析方法,并引入图分割聚类算法进行产品概念要素聚合,以实现产品概念模块的划分。推拉机构的概念模块划分证明该方法是可行和有效的。     

GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel impulse response, CIR)参数萃取的稀疏拟合方法,得到等效精简CIR参数,再以稀疏抽头延迟线结构来实现信道模拟。所提方法在保持多径误差条件下,通过较少抽头数量的抽头延迟线结构滤波器拟合原始GNSS多径信道模型,可以大为简化GNSS信道模型仿真复杂度,而无须庞大的硬件资源。仿真结果表明,通过对参考信道模型生成的信道CIR参数进行稀疏拟合,所提出的方案和方法具有良好的效果。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。     

基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.