基于稀疏线性重构的主动学习算法

传统的主动学习算法,或需要随机选择已标注样本为基础,或忽略数据的结构细节,或需要预先设定固定的邻域规模。基于稀疏表示模型和最优实验设计方法,文中提出一种基于稀疏线性重构的主动学习算法。该算法首先用稀疏表示模型获得样本和其它样本之间的稀疏重构模式,接着在保证样本间稀疏重构关系和重构样本精度的目标下选择合适的样本。实验结果表明,基于文中算法挑选样本无需任何先验知识,克服其它方法需固定邻域范围的缺点,样本选择结果与近邻熵方法、转换实验设计、局部线性重构方法相比,可获得更好的分类性能。     

结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.     

基于稀疏重构的判别分析

为了解决现有判别分析算法对残缺和遮挡等外部干扰比较敏感的问题,从局部稀疏表示的角度,提出一种基于稀疏重构的判别分析(SDA)降维算法。该算法首先利用稀疏表示完成各个类内局部稀疏重构,然后通过非所在类内的样本均值完成各样本的类间局部稀疏重构,最后在降维过程中保持类间和类内的稀疏重构信息之比。在AR和UMIST人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与基于图优化的Fisher分析(GbFA)算法和基于重构判别分析(RDA)算法相比,该算法提高了基于近邻分类的最高识别准确率2%~10%。     

融合标签自适应重构机制的情感分类研究

本文提出一种融合标签自适应重构机制的半监督情感分类方法，用于实现对数据噪声的标注与过滤。本文将提出的标签自适应重构机制分别引入到逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯及线性支持向量机情感分类算法中，以西安疫情防控为例采集微博、豆瓣及知乎等社交媒体上的网络舆情数据，基于上述构建的社交网络数据进行验证实验。实验结果表明，本文提出的融合标签自适应机制的情感分类模型在情感分类准确性上有显著提升。     

基于快速协同表示分类和组内预测重构系数向量l2范数的人脸识别算法

针对协同表示分类和规则化最小二乘算法（CRC_RLS）在人脸识别应用中识别速率缓慢的问题,通过研究预测重构系数与人脸图片分类的关系,提出一种基于快速协同表示分类和组内预测重构系数向量◢l◣▼2▽范数算法（FCRC_◢L◣▼2▽N）。与其他协同表示算法的不同之处在于,改进的FCRC_◢L◣▼2▽N算法没有计算残差的过程,通过引入组内预测重构系数向量的◢l◣▼2▽范数直接对图片进行分类。标准数据集上的实验结果显示了该算法的高效性。     

基于邻域分布局部线性嵌入的粗集支持向量机

针对粗集支持向量机面对高维特征值的训练样本分类效率低的问题,采用邻域点间的分布矩阵用于改进局部线性嵌入的权值矩阵重建,在粗集支持向量机上引入该邻域分布局部线性嵌入算法,对输入训练集进行数据降维操作。对三个数据集分别采用传统支持向量机、粗集支持向量机和基于邻域分布局部线性嵌入的粗集支持向量机进行数据分类测试,结果表明改进的支持向量机对于高维特征值的训练样本,可有效提高分类准确率及计算效率。     

信息安全在数据挖掘中的应用

隐私保密是数据挖掘应用中正迅速发展的研究领域。重点讨论了数据保密的两种方法：值一类成员关系、值变形，并在此基础上给出了保密程度量化的确定。数据挖掘的任务是研究并提出整合数据的模型，文中利用贝叶斯规则重构数据的原始分布，并将此方法应用于决策树的生成，得到了3种构建决策树的算法：全局算法、分类算法、局部算法，并且通过理论分析得出局部算法和分类算法比全局算法的效率高。     

信息安全在数据挖掘中的应用

隐私保密是数据挖掘应用中正迅速发展的研究领域.重点讨论了数据保密的两种方法:值一类成员关系、值变形,并在此基础上给出了保密程度量化的确定.数据挖掘的任务是研究并提出整合数据的模型,文中利用贝叶斯规则重构数据的原始分布,并将此方法应用于决策树的生成,得到了3种构建决策树的算法:全局算法、分类算法、局部算法,并且通过理论分析得出局部算法和分类算法比全局算法的效率高.     

局部分块的一类支持向量数据描述

针对支持向量数据描述(SVDD)不能鉴别数据局部几何结构信息问题,提出了一种新颖的异常数据检测方法,称为局部分块的一类支持向量数据描述(OCSVDD_LP)。首先对数据进行局部分块,然后利用局部分块进行样本重构,最后采用SVDD对重构样本进行学习进而获得决策模型。人造数据集实验结果表明OCSVDD_LP能够捕捉数据的全局几何结构,也具备揭示数据局部几何结构信息的能力;真实数据集实验结果表明OCSVDD_LP在异常检测中具有较好的性能优势。     

基于邻域参数动态变化的局部线性嵌入人脸识别

为了增强局部线性嵌入(LLE)算法对人脸识别中特征的分类性能,将最小生成树算法思想引入,提出一种邻域参数动态变化的新的局部线性嵌入算法.该算法采用单链聚类算法以及对其进一步优化自动确定数据点邻域,改善了一般局部线性嵌入算法固定邻域的不足,及其处理现实中大量非均匀源数据集失效问题的缺点.将改进后的算法结合支持向量机(SVM)分类器进行人脸识别,在ORL和YALE人脸数据库的平均识别率得到较高提升.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于数字音频广播技术的数据服务介绍

依据对数字音频广播技术的相关国际标准分析,仔细阐述了目前各类基于数字音频广播技术的数据服务类型,提出了一种基于广播网络的数据服务的基本体系结构.经过对数字音频广播国际标准的协议栈分析,着重介绍了网络层和应用层的划分,以及这两层内目前流行的各种协议.最后,介绍了北京市基于此类标准的数据服务的实现方法.     

基于个人微博特征的事件提取研究

个人微博在事件提取上大多都是运用文本进行相似度计算最终达到聚类结果,而没有充分的考虑到微博特征。针对微博标签、URL、时间等特征,提出一种基于微博特征的事件提取算法。该算法针对微博的特征进行TF-IDF的改进,并加入标签相似度,URL相似度,进行综合相似度计算,最后按时间先分段后合并的改进K-means聚类方法得出事件提取结果。实验结果表明,基于微博特征的事件提取算法对微博关键字提取和事件提取的精确度有明显的提高。     

基于自动机理论的XML查询重写研究

研究了基于自动机理论的XML查询重写问题,尤其针对局部查询重写技术作了深入研究.通过实例对其有效性进行了合理的分析.     

基于构件组装的项目管理系统开发研究

由于项目管理技术的不断提升和管理模式的多样化,不同行业甚至不同企业对项目管理系统的要求各不相同。如何利用软件构件技术快速地构造新的项目管理系统成为急需解决的问题。从项目管理系统的框架出发,首先对构件进行了形式化定义,然后基于此定义对项目管理系统组成部分进行了形式化描述,最后利用定义好的连接器,通过顺序、选择和并行三种组装方式组装成项目管理系统。并在此基础上提出了基于构件组装的PMS开发模型。