基于标签深度分析的音乐自动标注算法

尽管深度神经网络算法在标签自动标注领域已取得一定的成果,但对于包含大量噪声标签的真实音乐数据集仍存在自动标注效果差的问题.为此,文中通过对音乐标签进行表示学习,挖掘音乐标签与音频特征之间的潜在关系,提出了基于标签深度分析的音乐自动标注算法.该算法先通过多层级卷积网络提取音频特征,再通过音乐标签向量的表示学习来降低噪声数据对音乐自动标注网络的不良影响.在真实音乐标注数据集上的实验结果表明,该算法能取得更高的平均受试者特征曲线下面积,标注效果优于其他自动标注算法.     

KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂pH中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析_支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.     

基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。     

基于字典学习的传统民族服饰多标签标注算法

为了实现对传统民族服饰图像文化内涵的自动挖掘,提出了基于字典学习的传统民族服饰图像多标签标注算法.该算法在原有相似系数结构不相关字典学习方法基础上,对重建系数判别能力进一步增强,实现多标签标注任务.首先,利用支持向量机(SVM)算法对重建系数进行线性分类;接着,为每一类别构建一个字典,同时对SVM分类错误的样本进行惩罚;然后,将字典与重建系数不断迭代求解;最后,利用测试样本重建误差和重建系数在分类器中的分类效果完成标签预测.实验结果证明了该方法性能上有所提升,并且在不同数据上的结果更加稳定.     

一种块增量偏最小二乘算法

增量学习模型是一种有效挖掘大规模数据的数据处理技术。增量式偏最小二乘(incremental partial least square, IPLS)模型是一种基于增量技术的偏最小二乘算法改进模型,具有不错的数据降维效果,但是,IPLS模型每新增1个样本都需要对模型进行增量更新,导致模型的训练时间较长。针对这一问题,基于数据分块更新的思想提出了一种块增量偏最小二乘算法(chunk incremental partial least square, CIPLS)。CIPLS算法将样本数据划分为数个的数据块(chunk),然后再以数据块为单位对模型进行增量更新,从而大幅减少了模型的更新频率,提高了模型的学习效率。在K8版本的p53蛋白数据集和路透文本分类语料库上的对比实验表明,CIPLS算法大幅度缩短了增量式偏最小二乘模型的训练时间。     

基于改进JIT算法的软测量建模及其在污水处理中的应用

为解决污水生化处理过程中的水质参数BOD5(5天生化需氧量)难以在线监测的难题,在充分考虑污水处理过程非线性和多变量耦合的基础上,结合Jolliffe参数和数据选择算法提出了鲁棒最近相关性算法,并将其与RPLS(迭代偏最小二乘)和线性偏差补偿等算法相结合,对JIT(Just-in-Time)在线学习算法进行了改进,最后...     

基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明：用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.     

基于偏最小二乘支持向量机模型的个人信用评估研究

为了准确评价客户潜在信用风险,提出了偏最小二乘支持向量机组合评价模型.首先使用偏最小二乘能降低变量间的相关性,支持向量机可用于建立评估模型,然后采用相对误差频率分布作为新的指标评价模型,最后,与常见的评分模型在信用卡数据集上进行了对比.结果表明,PLS-SVM评价模型在有效性、稳定性以及准确性方面均有更好的表现.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

张量方法在非线性最小二乘问题中的应用

本文利用张量方法求解非线性最小二乘问题ｍｉｎｆ（ｘ）＝１／２Ｒ（ｘ）＾ｒＲ（ｘ）。主要讨论其奇异问题的算法，提出求解非线性最小二乘问题一种张量算法，并讨论了张量算法中解的存在性。     

Semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis for automatic image annotation

In recent years, multimedia annotation problem has been attracting significant research attention in multimedia and computer vision areas, especially for automatic image annotation, whose purpose is to provide an efficient and effective searching environment for users to query their images more easily.In this paper, a semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis ( PL-SA) model for automatic image annotation is presenred.Since it' s often hard to obtain or create la-beled images in large quantities while unlabeled ones are easier to collect, a transductive support vector machine ( TSVM) is exploited to enhance the quality of the training image data.Then, differ-ent image features with different magnitudes will result in different performance for automatic image annotation.To this end, a Gaussian normalization method is utilized to normalize different features extracted from effective image regions segmented by the normalized cuts algorithm so as to reserve the intrinsic content of images as complete as possible.Finally, a PLSA model with asymmetric mo-dalities is constructed based on the expectation maximization( EM) algorithm to predict a candidate set of annotations with confidence scores.Extensive experiments on the general-purpose Corel5k dataset demonstrate that the proposed model can significantly improve performance of traditional PL-SA for the task of automatic image annotation.     

Semantic image annotation based on GMM and random walk model

Automatic image annotation has been an active topic of research in computer vision and patternrecognition for decades.A two stage automatic image annotation method based on Gaussian mixturemodel (GMM) and random walk model (abbreviated as GMM-RW) is presented.To start with,GMM fitted by the rival penalized expectation maximization (RPEM) algorithm is employed to estimatethe posterior probabilities of each annotation keyword.Subsequently, a random walk processover the constructed label similarity graph is implemented to further mine the potential correlations ofthe candidate annotations so as to capture the refining results, which plays a crucial role in semanticbased image retrieval.The contributions exhibited in this work are multifold.First, GMM is exploitedto capture the initial semantic annotations, especially the RPEM algorithm is utilized to train themodel that can determine the number of components in GMM automatically.Second, a label similaritygraph is constructed by a weighted linear combination of label similarity and visual similarity ofimages associated with the corresponding labels, which is able to avoid the phenomena of polysemyand synonym efficiently during the image annotation process.Third, the random walk is implementedover the constructed label graph to further refine the candidate set of annotations generated byGMM.Conducted experiments on the standard Corel5k demonstrate that GMM-RW is significantlymore effective than several state-of-the-arts regarding their effectiveness and efficiency in the task of automatic image annotation.     

增强的张量鲁棒主成分分析模型及其应用

鲁棒主成分分析（RPCA）是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题，提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型（E-TRPCA）并构造了一个新的增强张量核范数（E-TNN）正则项。E-TNN基于张量数据的低维子空间投影约束其低秩性，可以更真实地反映张量数据的潜在结构，增强模型的泛化性。利用交替方向乘子算法（ADMM）对目标函数进行优化求解，在图像去噪和背景建模上的实验结果表明所提方法在图像恢复效果和运行时间方面要优于当前的其他方法。     

增强的张量鲁棒主成分分析模型及其应用

鲁棒主成分分析（RPCA）是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题，提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型（E-TRPCA）并构造了一个新的增强张量核范数（E-TNN）正则项。E-TNN基于张量数据的低维子空间投影约束其低秩性，可以更真实地反映张量数据的潜在结构，增强模型的泛化性。利用交替方向乘子算法（ADMM）对目标函数进行优化求解，在图像去噪和背景建模上的实验结果表明所提方法在图像恢复效果和运行时间方面要优于当前的其他方法。     

产品MBD数据集三维标注的自动校验与实现

针对目前商用CAD软件中MBD功能三维标注缺乏正确性校验问题,基于OpenCASCADE几何造型内核研究了三维尺寸标注与标注有效性检查的问题.通过提取被标注对象的几何特征,结合信息标注规则,判断用户标注内容与标注对象间的匹配性,进而判断标注的正确性,增加了系统三维尺寸标注的智能性.设计了分层数据结构存储标注信息,并将标注信息与形体要素相关联,避免了三维标注中重复标注的现象,也为后续的产品虚拟装配、加工制造以及产品服役中产品语义信息的自动化提取提供可能.将标注信息以XML格式储存,便于信息的传输和访问,为进一步研究产品的数字孪生技术打下良好的基础.     

基于随机旋转集成的降维方法

对随机旋转集成方法提出了一种针对降维问题的改进,得到了新的降维算法框架进行随机变换降维,可以显著减少降维过程中造成的信息损失.采用随机变换降维后,训练监督学习算法时可以获得更高的准确率和更好的泛化性能.通过在模拟数据上进行的实验,证明了使用多重共线性数据进行回归分析时,与传统降维算法相比,经随机变换降维处理后可以保留更多的信息,获得更小的均方误差.对随机变换降维在手写数字识别数据集上的表现进行了研究,证明了与一般性的降维算法相比,随机变换降维在图像分类问题上可以获得更高的准确率.     

采用偏最小二乘法的基因-药物共模块识别

首先,将药物二维化学结构转化为数值序列,计算药物之间的皮尔逊相关系数,进而构建药物关联网络;然后,在带有基因网络约束的稀疏偏最小二乘算法的基础上,加入药物关联网络信息,提出伴有基因和药物关联网络正则约束的稀疏偏最小二乘(SGDPLS)算法;最后,将SGDPLS算法应用于基因-药物共模块识别.结果表明:药物关联网络信息的加入能够有效提高所识别的共模块中基因模块与药物模块的相关性,增加共模块的生物可解释性.     

基于支持向量机的局域线性嵌入算法在图像检索中的应用

SVM算法复杂度与样本维数无关,具有的泛化能力强、分类精度高的特点,而LLE是有效的非线性降维方法,本文利用支持向量机(SVM)算法对局域线性嵌入(LLE)算法进行改进,有效地解决了基于内容的图像检索中的高维特征向量的降维问题,实验表明具有较高的查全率和查准率.