基于实例重要性的SVM解不平衡数据分类

在不平衡数据分类问题中,作为目标对象的少数类往往不易识别.常见方法存在需要显式设置实例重要度、仅仅间接支持少数类的识别等缺点.由此,文中提出基于实例重要性的支持向量机--ⅡSVM.它分为3个阶段.前两个阶段分别采用单类支持向昔机和二元支持向量机,将数据按照"最重要"、"较重要",和"不重要"3个档次重新组织.阶段3首先选择最重要的数据训练初始分类器,并通过显式设置早停止条件,直接支持少数类的识别.实验表明,ⅡSVM的平均分类性能优于目前的主流方法.     

用于评价通信网节点重要性的多参数优化算法

为更有效地评价通信网节点间的重要性,以节点删除算法为基础,提出一种多参数优化算法.定义节点重要性参数,通过比较该参数的大小评价节点重要性,进而反映删除节点后对整个通信网的影响程度.实验结果表明,相比于节点删除算法,多参数优化算法对各节点重要性的评估更为精确.     

基于VPRS的决策树分类算法

本文将粗糙集理论应用到决策树生成过程中,利用变精度粗糙集理论属性约简的特性在决策树生成过程中在保证分类能力不变的前提下减少分支数目,并考虑到实际问题中噪声数据的影响。     

连续属性离散化的Imp-Chi2算法

连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。     

浅谈实验室仪器设备运行检查的管理要求

阐述了对实验室仪器设备运行检查的管理工作的认识和理解和在实验室仪器设备运行检查的管理工作中应注意的几方面的问题.     

音视频信息融合的说话人跟踪算法研究

针对单独的音频和视频信息跟踪的缺陷,提出了一种音视频信息融合的粒子滤波跟踪算法。采用闭环跟踪框架,分为底层跟踪、融合、重要性粒子滤波、跟踪输出和反馈五个环节。底层跟踪环节利用说话人脸部肤色信息进行均值漂移跟踪的同时,利用说话人声音信号到达麦克风阵列的时间延迟进行跟踪定位;融合环节对这两者得到的跟踪信息进行整合,得出基于音视频信息融合的重要性函数和融合似然模型;滤波环节利用重要性粒子滤波算法对融合的数据进行滤波处理;跟踪环节根据滤波结果对说话人进行跟踪;反馈环节将跟踪结果动态反馈给人脸肤色跟踪和声源定位跟踪模块。流程化的闭环处理过程保证了算法的实时性。最后,采用AMI会议语料库对该算法进行测试,结果表明该算法平均误跟率仅为9.32%,比使用单一音频或视频信息的跟踪算法稳定性好、准确性高。     

配网自动化系统的重要性及其规划设计

配网自动化系统不仅可以保证用户的用电安全,而且提高企业大规模用电效率,因此,建立配网自动化系统已将成为我国电力建设的一项重要工程,它广泛应用于电力部门,减少故障电路的维修时间,本文就其重要性和规划设计进行论述,提出一些规划设计原则,对电力方面发展有着十分重要的意义.     

民族性在标志设计中的重要性

标志作为一种具有象征性的大众传播符号,而且在一定条件下甚至超过语言文字,因此它被广泛应用于社会的各个方面。在现代文化趋同的全球化的背景下,对于标志的设计我们应该既要跨越民族、超越国界,又要具有民族个性,以鲜明的文化特色参与国际文化交流和文化竞争。文章通过对民族性、标志设计以及不同国家标志设计中蕴含的民族性特征等进行研究,进一步阐释了民族性标志以及民族性在标志设计中的重要性。     

基于最小不满足核的随机森林局部解释性分析

随着机器学习在安全关键领域的应用愈加广泛,对于机器学习可解释性的要求也愈加提高.可解释性旨在帮助人们理解模型内部的运作原理以及决策依据,增加模型的可信度.然而,对于随机森林等机器学习模型的可解释性相关研究尚处于起步阶段.鉴于形式化方法严谨规范的特性以及近年来在机器学习领域的广泛应用,提出一种基于形式化和逻辑推理方法的机器学习可解释性方法,用于解释随机森林的预测结果.即将随机森林模型的决策过程编码为一阶逻辑公式,并以最小不满足核为核心,提供了关于特征重要性的局部解释以及反事实样本生成方法.多个公开数据集的实验结果显示,所提出的特征重要性度量方法具有较高的质量,所提出的反事实样本生成算法优于现有的先进算法;此外,从用户友好的角度出发,可根据基于反事实样本分析结果生成用户报告,在实际应用中,能够为用户改善自身情况提供建议.     

粒子滤波算法

粒子滤波算法逐渐成为科学领域的研究热点.文章首先阐述了粒子滤波算法的提出背景,根据m阶马尔科夫假设,分析算法基本原理并推导后验概率密度及权值更新公式.分析了基本粒子滤波算法中存在的问题以及解决方法.针对粒子滤波算法重要性采样密度的选择问题,综述了重要性采样密度选择方法.对重采样技术及样本匮乏问题进行了深入的分析,讨论了算法收敛性分析的最新进展.对自适应粒子滤波算法以及粒子滤波算法在各主要应用领域的进展进行了论述.最后对粒子滤波算法的研究前景提出了展望.