层次标签引导的属性网络嵌入

网络嵌入是在保持网络性质不变的前提下,将节点转换为低维向量,以便下游任务的求解.现有网络嵌入方法的研究大多关注于网络结构、节点属性信息或单层次标签信息等方面.然而,许多真实世界的网络节点通常具有丰富的层次标签信息,这些层次标签信息对获取高效的网络嵌入具有重要价值.由于不同层次的标签之间的信息很难相互关联或继承,如何合理利用层次标签信息进行网络嵌入,获得更高效的向量表示是亟待研究的问题.针对上述问题,提出了一种新的基于层次标签的属性网络嵌入框架(HLANE),该框架利用层次注意力机制将层次标签信息融入网络嵌入中.HLANE框架首先通过现有的网络嵌入方法获取结构和/或属性信息初始化节点的嵌入向量.然后通过层次注意力机制层建立多层次标签的父节点和子节点之间的联系,并依此指导网络节点初始化嵌入向量在不同层次的学习,最终生成网络节点的多层次嵌入向量表示.在真实数据集上的实验表明,与对比算法相比,HLANE框架具有更好的网络节点嵌入表示.     

地下水模拟模型与优化模型耦合技术研究进展

通过对地下水资源管理概念的介绍,阐述了加强地下水科学管理是实现水资源可持续利用的重要手段,指出如何实现模拟模型与优化模型的耦合,是完成地下水系统管理模型构建的关键,根据已经发表的国内外大量文献,系统地回顾和总结了国内外耦合方法(嵌入法和响应矩阵法)的研究情况和应用现状,通过比较两种方法的优缺点,分析了实际运用中存在的问题,指出最适宜单位脉冲值的选择和探求解嵌入法的经济方法等问题是今后研究需要重视的方面。     

一种人脸图像特征提取的局部和整体间距嵌入方法

针对边界Fisher分析(MFA)构建的惩罚图没有充分描述类间数据分离度的缺点,提出一种局部和整体间距嵌入(LGME)特征提取方法。该方法在构建惩罚图时采用了全部的不同类样本数据对,并适当地强调了间距较小的不同类样本数据对的作用。与MFA相比,LGME同时使用类间数据的局部和整体间距信息,对类间数据分离度进行了充分描述,从而使其提取的数据特征具有更强的判别力。实验结果表明,LGME方法提取的人脸图像特征在用于人脸识别时,具有较高的识别率,且更具鲁棒性。     

基于MFA与kNNS算法的高光谱遥感影像分类

为了研究高光谱影像数据的维数约简和分类问题,提出了一种基于边际费希尔分析(MFA)和kNNS的高光谱遥感影像数据分类算法。该方法利用数据的类别信息,通过MFA将高光谱数据从高维观测空间投影到低维流形空间,然后利用邻域内多个近邻点的信息通过kNNS分类器对低维空间中的数据进行分类。在Urban、Washington和Indian Pine数据集上的分类识别实验表明,该方法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,在每类随机选取4,6,8个训练样本的情况下,该方法的总体分类精度能够比其他算法提高3.7%～8.5%,分类精度有了明显的提高。     

一种基于直方图平移的高性能可逆水印算法

近年来,基于直方图平移的可逆水印算法因其生成水印图像质量高而被广泛研究.目前大部分相关水印算法是非盲的,需要额外传送峰值/零点对等边信息.已有的相关盲水印算法由于采用固定的峰值/零点对而性能较差.本文提出一种面向差值域多层嵌入的高性能直方图平移盲可逆水印算法,有关同步机制可保证在每层嵌入时都选择最优的峰值点和零点.对于单层嵌入,提出两步嵌入法(Two-step embedding,TSE)同步机制,将边信息嵌入到第一步生成的水印像素最低有效位以实现盲提取;对多层嵌入,则进一步提出链式嵌入同步机制,并在最后层采用两步嵌入法以保证水印盲提取.仿真结果表明,本文算法不但可以实现盲提取的要求,而且在算法性能方面较同类算法有显著的提高.     

论一类曲面型介子泛函方程（英文）

本文提供了一个介子泛函方程.它是从以节点向量为参数,在所有可定向曲面上,数无割端根地图的过程中导出来的.证明了它在整域扩张中的适定性.并且,借助图的对称性,给出了其解的一个紧凑的显式.     

乡村治理的一个“抓手”:乡村公共产品供给——基于《江苏乡村治理发展报告2013》的思考

无论如何理解乡村治理,乡村公共品的供给都是一个"抓手",这是《江苏乡村治理发展报告》的启示。乡村公共产品供给是在自上而下行政权力指导下形成的嵌入性的公共产品供给方式,它主要反映上级政府政策意图,并不能完全代表乡村公共产品内生需求,从而形成乡村公共产品供给与需求矛盾。     

基于近邻非负线性组合的高分辨率图像重建

针对现有基于局部线性嵌入的高分辨率图像重建算法对噪声敏感、图像块间边界不连续等问题,提出一种近邻非负线性重建高分辨率图像的流形学习算法。将流形学习重建过程中的近邻线性组合系数约束为非负,并采用基于像素块比例值的特征提取方法。实验结果表明,该算法能重建更多的细节,降低块效应,提高重建图像的峰值信噪比。     

一种精简化的球杆系统控制器建模方法

为了模拟人的控制行为,解决复杂控制中行为功能模拟模型的维度灾难问题,以球杆系统为研究对象,设计了精简化的球杆系统控制器模型.该模型采用核主元分析法和虚假最近邻点法,通过重构相空间实现变量选择;同时,利用最小二乘法进行线性回归,拟合从精简的输入空间到输出空间的回归数学模型.试验证明,该控制器的控制算法有效,具有较高的控制精度和稳定性.