结合源域差异性与目标域不确定性的深度迁移主动学习方法

针对训练深度模型时样本标注成本较大的问题,文中提出结合源域差异性与目标域不确定性的深度迁移主动学习方法.以源任务网络模型作为目标任务初始模型,在主动学习迭代中结合源域差异性和目标域不确定性挑选对模型最具有贡献的目标域样本进行标注,根据学习阶段动态调整两种评价指标的权重.定义信息榨取比概念,提出基于信息榨取比的主动学习批次训练策略及T&N训练策略.两个跨数据集迁移实验表明,文中方法在取得良好性能的同时可有效降低标注成本,提出的主动学习训练策略可优化计算资源在主动学习过程中的分配,即让方法在初始学习阶段对样本学习更多次数,在终末学习阶段对样本学习较少次数.     

一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法

对于建立动态贝叶斯网络(DBN)分类模型时,带有类标注样本数据集获得困难的问题,提出一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法.半监督学习中的EM算法可以有效利用未标注样本数据来学习DBN分类模型,但是由于迭代过程中易于加入错误的样本分类信息而影响模型的准确性.基于分类损失的主动学习借鉴到EM学习中,可以自主选择有用的未标注样本来请求用户标注,当把这些样本加入训练集后能够最大程度减少模型对未标注样本分类的不确定性.实验表明,该算法能够显著提高DBN学习器的效率和性能,并快速收敛于预定的分类精度.     

基于逐步优化分类模型的跨领域文本情感分类

跨领域文本情感分类已成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对传统主动学习不能利用领域间的相关信息以及词袋模型不能过滤与情感分类无关的词语,提出了一种基于逐步优化分类模型的跨领域文本情感分类方法。首先选择源领域和目标领域的公共情感词作为特征,在源领域上训练分类模型,再对目标领域进行初始类别标注,选择高置信度的文本作为分类模型的初始种子样本。为了加快目标领域的分类模型的优化速度,在每次迭代时,选取低置信度的文本供专家标注,将标注的结果与高置信度文本共同加入训练集,再根据情感词典、评价词搭配抽取规则以及辅助特征词从训练集中动态抽取特征集。实验结果表明,该方法不仅有效地改善了跨领域情感分类效果,而且在一定程度上降低了人工标注样本的代价。     

基于深度贝叶斯主动学习的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类中标记样本获取费时费力,无标记数据难以得到有效利用以及主动学习与深度学习结合难等问题,结合贝叶斯深度学习与主动学习的最新进展,提出一种基于深度贝叶斯的主动学习高光谱图像分类算法。利用少量标记样本训练一个卷积神经网络模型,根据与贝叶斯方法结合的主动学习采样策略从无标记样本中选择模型分类最不确定性的样本,选取的样本经人工标记后加入到训练集重新训练模型,减小模型不确定性,提高模型分类精度。通过PaviaU高光谱图像分类的实验结果表明,在少量的标记样本下,提出的方法比传统的方法分类效果更好。     

结合半监督与主动学习的时间序列PU问题分类

目前基于PU问题的时间序列分类常采用半监督学习对未标注数据集[U]中数据进行自动标注并构建分类器,但在这种方法中,边界数据样本类别的自动标注难以保证正确性,从而导致构建分类器的效果不佳。针对以上问题,提出一种采用主动学习对未标注数据集[U]中数据进行人工标注从而构建分类器的方法OAL（Only Active Learning）,基于投票委员会（QBC）对标注数据集构建多个分类器进行投票,以计算未标注数据样本的类别不一致性,并综合考虑数据样本的分布密度,计算数据样本的信息量,作为主动学习的数据选择策略。鉴于人工标注数据量有限,在上述OAL方法的基础上,将主动学习与半监督学习相结合,即在主动学习迭代过程中,将类别一致性高的部分数据样本自动标注,以增加训练数据中标注数据量,保证构建分类器的训练数据量。实验表明了该方法通过部分人工标注,相比半监督学习,能够为PU数据集构建更高准确率的分类器。     

融合多样性测度的汉语方言主动辨识方法

为了解决方言辨识系统中训练样本冗余的问题,提出了一种融合多样性测度的汉语方言主动辨识方法。利用SVM分类器选取不确定性的样本。根据样本间分布情况的测度算法,选取出兼具多样性的训练样本,经过多次迭代将这些最具区别性的样本组成训练集。将此训练集重新输入到SVM进行分类辨识。实验结果表明,该方法能有效克服选取样本的冗余,与传统的主动学习方法相比,在同等识别率的情况下,人工标注样本的数量减少了50%。     

基于主动学习和半监督学习的多类图像分类

多数图像分类算法需要大量的训练样本对分类器模型进行训练.在实际应用中, 对大量样本进行标注非常枯燥、耗时.对于一些特殊图像,如合成孔径雷达 (Synthetic aperture radar, SAR)图像, 对其内容判读非常困难,因此能够获得的标注样本数量非常有限. 本文将基于最优标号和次优标号(Best vs second-best, BvSB)的主动学习和带约束条件的自学习(Constrained self-training, CST) 引入到基于支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器的图像分类算法中,提出了一种新的图像分类方法.通过BvSB 主动学习去挖掘那些对当前分类器模型最有价值的样本进行人工标注,并借助CST半 监督学习进一步利用样本集中大量的未标注样本,使得在花费较小标注代价情况下, 能够获得良好的分类性能.将新方法与随机样本选择、基于熵的不确定性采样主动学 习算法以及BvSB主动学习方法进行了性能比较.对3个光学图像集及1个SAR图像集分类 问题的实验结果显示,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本的数 量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性.     

基于主动学习和自学习的噪声源识别方法

多数分类识别算法需要大量的已标注样本对分类模型进行训练。实际应用中,对大量样本进行标注枯燥耗时且代价昂贵,因此能够获得的已标注样本数量非常有限。将基于不确定性样本的主动学习和代表性样本的自学习方法引入到基于支持向量数据描述的分类模型中,提出了一种新的分类识别方法。通过主动学习去挖掘那些对当前分类模型最有价值的样本进行人工标注,并借助自学习方法进一步利用样本集中大量的未标注样本,使得在花费较小的标注代价下,能够获得良好的分类性能。在潜艇机械噪声源识别问题上的实验结果验证了该方法能有效降低样本标注代价。     

一种基于半监督主动学习的动态贝叶斯网络算法

本文提出一种基于半监督主动学习的算法，用于解决在建立动态贝叶斯网络(DBN)分类模型时遇到的难以获得大量带有类标注的样本数据集的问题．半监督学习可以有效利用未标注样本数据来学习DBN分类模型，但是在迭代过程中易于加入错误的样本分类信息，并因而影响模型的准确性．在半监督学习中借鉴主动学习，可以自主选择有用的未标注样本来请求用户标注．把这些样本加入训练集之后，能够最大程度提高半监督学习对未标注样本分类的准确性．实验结果表明，该算法能够显著提高DBN学习器的效率和性能，并快速收敛于预定的分类精度．     

融合SLDA主题模型的不均衡文本分类方法

在标签均衡分布且标注样本足够多的数据集上,监督式分类算法通常可以取得比较好的分类效果。然而,在实际应用中样本的标签分布通常是不均衡的,分类算法的分类性能就变得比较差。为此,结合SLDA（Supervised LDA）有监督主题模型,提出一种不均衡文本分类新算法ITC-SLDA（Imbalanced Text Categorization based on Supervised LDA）。基于SLDA主题模型,建立主题与稀少类别之间的精确映射,以提高少数类的分类精度。利用SLDA模型对未标注样本进行标注,提出一种新的未标注样本的置信度计算方法,以及类别约束的采样策略,旨在有效采样未标注样本,最终降低不均衡文本的倾斜度,提升不均衡文本的分类性能。实验结果表明,所提方法能明显提高不均衡文本分类任务中的Macro-F1和G-mean值。     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

基于AD9626的模拟信号采集存储卡设计

自然界的绝大部分信号都是以模拟的形式存在,因此模拟信号的采集转换存储在数字时代十分关键。文章讨论了在雷达信号处理领域基于AD9626的AD采集存储卡的设计原理、硬件结构和程序设计与芯片配置等问题,为今后相关领域的研究提供了可参考的方案。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

A human-computer interface for non-computer specialists

The COM teleconferencing system was designed to be easy to use for both beginners and people with much computer experience. A number of design choices in organizing the human-computer interface were considered very carefully. These design problems are not unique for teleconferencing applications, but will appear in many other developments of human-computer interfaces for non-computer specialists. This report discusses naming conventions, menu format, user commands, help facility and the treatment of ‘type ahead’ from the users.     

Explanation and prediction: an architecture for default and abductive reasoning

Although there are many arguments that logic is an appropriate tool for artificial intelligence, there has been a perceived problem with the monotonicity of classical logic. This paper elaborates on the idea that reasoning should be viewed as theory formation where logic tells us the consequences of our assumptions. The two activities of predicting what is expected to be true and explaining observations are considered in a simple theory formation framework. Properties of each activity are discussed, along with a number of proposals as to what should be predicted or accepted as reasonable explanations. An architecture is proposed to combine explanation and prediction into one coherent framework. Algorithms used to implement the system as well as examples from a running implementation are given.     

Call for papers Special issue on Modeling and control technologies for civil,energy,and power systems

正The control of civil,energy,and power systems presents significant new challenges for modeling and control theory.The purpose of this special issue is to provide a forum for researchers and practical engineers to discuss the recent advances in modeling and control technology development for civil,energy,and power systems.Prospective authors are invited to submit their original contributions with the focus on theory or applications of modeling,control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate and promote academic exchange between Chinese and foreign scientists everywhere.     

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