一种基于特征子图的不确定图分类算法

采用频繁子图作为特征子图,对不确定图进行分类.提出AGF频繁子图挖掘算法,该算法将频繁子图挖掘问题转换为频繁项挖掘问题,可有效提高频繁子图生成效率.利用频繁子图构造分类模型,首次应用于不确定图,通过实验证明,给出的分类算法具有良好的分类正确率.     

基于gSpan算法的未知化合物毒性预测

gSpan算法是一种基于频繁图的挖掘算法。该算法基于无候选人产生的频繁子图,在图中建立字典序标号,将每个图映射为最小DFS code,再采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图。与前人算法相比,该算法在生成候选子图时,冗余子图的产生量大大减少;在计算候选子图支持度时避免了大量重复扫描数据库,性能卓越。该文的贡献是将gSpan算法应用在挖掘与已知毒性化合物具有相同子结构的化合物研究工作中,进行未知化合物的毒性预测,对相关领域应用发展具有重要意义。     

基于加权频繁子图挖掘的图模型在文本分类中的应用

针对传统文本分类算法的分类精度低和计算复杂度高的问题,提出一种基于加权频繁子图挖掘的图模型文本分类算法。首先将文档集表示成图集;然后运用加权图挖掘算法提取频繁子图;最后,对特征向量进行分类。提出的算法仅提取最重要的子图,使其整体具有较好的分类效果和较高的计算效率。为评估该算法有效性,将其与多种现有分类算法分别对一个数据集进行分类实验,实验结果表明,提出的算法具有更高的识别精度和更少的运行时间。     

改进果蝇优化算法及其在不平衡数据分类中的应用

类别不平衡数据的分类问题是数据挖掘及机器学习过程中的一个研究热点,基于代价敏感学习方法通常用于解决类别不平衡数据分类问题,然而,它在实际应用过程中通常因样本的误分类成本未知而受到限制.针对此问题,文中采用群体智能算法优化样本的误分类代价.果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)是一种全局优化群智能算法,该算法具有原理简单、调节参数较少、收敛速度较高等优点.本研究首先提出了一种基于动态调整寻优步长的果蝇优化算法;其次,利用此果蝇优化算法良好的全局和局部搜索性能,对类别不平衡数据中样本的误分类代价进行了优化;最后,将改进果蝇优化算法学习样本误分类代价的策略应用到乳腺组织数据集的分类研究中.实验结果表明,本算法对类别不平衡数据的分类结果较好,能够有效的识别正、负两类样,解决了因误分类成本的先验信息无法直接获取而使基于代价敏感的不平衡数据分类方法使用受限的问题.     

一种降低误分类代价的权值分布优化算法

提出一种降低误分类代价的权值分布优化算法,其核心思想是在连续的提升过程中获得一系列的弱分类器,根据训练实例代价因子的大小及分类的结果不断更新训练集的分布,以减小累积的误分类代价。验证明这种改进后的算法减小了累积误分类代价。     

单图中的近似频繁子图挖掘算法

图数据的挖掘工作是数据挖掘工作中的重要组成部分,已经有许多人在这个领域进行了深入的研究.由于数据获取不可避免噪音数据,故在挖掘频繁图时考虑近似十分重要.然而许多此前的工作只考虑了子图间编辑距离(Graph Edit Distance,GED)的绝对值,而没有考虑子图间编辑距离与子图大小的相对关系.提出了一种在单图中进行近似频繁子图挖掘的新算法,并在计算近似程度时考虑当前子图的大小.该算法通过对近似频繁子图的大小上限进行预测,并通过局部反单调性进行剪枝,提高了算法的效率.实验表明,该算法能够挖掘出传统算法无法发现的近似频繁子图,且相比对比算法具有更好的时间性能.     

针对入侵检测的代价敏感主动学习算法

入侵检测系统通过提供可能由恶意攻击导致的告警信息来保护计算机系统.为了能够利用历史数据自动提升入侵检测的性能,机器学习方法被引入入侵检测.但是,高质量训练数据的获取往往需要繁重的劳动或代价昂贵的监控过程.同时,不同类型的误分类导致的代价也是不一样的,入侵检测需要使误分类代价最小.针对这两种需要综合考虑的问题,提出一种基于代价敏感主动学习的入侵检测分类器构造方法ACS.该方法结合代价敏感学习和主动学习方法,其目标为减少学习代价敏感分类器的标注次数,使代价敏感分类器的误分类代价最小.该方法在主动学习的学习引擎中使用代价敏感学习算法替代传统的错误最小学习算法,同时在采样引擎中使用最大误分类代价的采样标准.ACS方法在主动学习中版本空间的构造、更新过程都针对代价敏感环境作了对应的改进,使该算法能够以较高的收敛速度收敛到误分类代价最小的目标函数.在入侵检测数据集KDDCUP99上的的实验表明,ACS方法能够有效地减少学习代价敏感分类器的标注次数.     

支持增量图数据的超图查询算法研究

当前大部分图查询算法都是针对静态图数据,不适用于现实应用中不断更新的图数据。针对这一问题,提出支持增量图数据的超图查询算法。该算法将数据图分解成直至单个顶点的子图,然后从单个顶点的子图开始求它到查询图的子图同构,直到求出数据图到查询图的子图同构结果,算法在数据图增加时只需将新加入的数据图进行分解即可,不必重新计算。通过分析证明,所提算法时间和空间复杂度不随数据图的增加而呈线性增长,节省了大量时间和空间代价。     

代价敏感核主元分析及其在故障诊断中的应用

针对传统核主元分析没有考虑误分类代价的差别、对故障工况不敏感等问题,提出代价敏感核主元分析方法.该方法将代价敏感机制引入核主元分析,以误分类代价最小化为目标,设计最佳阈值调整方法获取最佳阈值,并采用混沌粒子群算法对核参数进行优化,最后利用SPE(squared prediction error)统计量诊断新样本类别.研究结果表明:该方法能有效地降低误分类代价,具有故障敏感性和诊断准确率高以及泛化能力强等特点.     

多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配

立体匹配是视觉导航、三维重建的信息基础.为了降低光照失真对匹配代价计算的影响,消除引导滤波平滑图像时产生的光晕,提出了一种多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配算法.设计了融合颜色特征、梯度信息及梯度角度的匹配代价计算算法,对左右视图进行匹配代价计算;然后进行显著性处理,计算显著图的梯度信息,得到图像的局部平均梯度;遍历全图得到全局局部平均梯度作为边缘判断条件,自适应调整引导滤波的正则化参数.实验结果表明,算法有效改善了边缘轮廓及平滑区域的视差,降低了误匹配率.     

基于构件的若干图算法开发和生成

软件构件技术可显著提高程序的可靠性和开发效率,极大减少开发成本.泛型程序设计有助于降低编程的复杂度,为重用构件开发提供有效支持.介绍了生成式程序设计思想及泛型程序设计技术,分析了图算法领域的关键特征及领域共性问题,并对广度优先搜索、单源最短路径、所有顶点对最短路径等一类问题进行抽象,设计出相应的泛型图算法构件,进一步借助PAR方法中的泛型机制进行描述,并在PAR平台程序生成系统上进行构件组装生成具体的算法程序.     

一种费用最廉的Web服务动态组合算法

针对现有组合服务选取的算法因其复杂度太高而难以在实际环境中应用,提出了一种 Web 服务动态组合优化算法.该算法利用最优化原则在服务组合图中求解一组执行费用最廉、满足用户需求的 Web 服务.     

基于加权二部图的个性化方案推荐

针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。     

一种新的显式与或图搜索算法

给出了一种新的能找出含圈与或图的最佳解图的算法，证明了其正确性，并分析了其复杂性．     

Semi-Supervised Additive Logistic Regression： A Gradient Descent Solution

This paper describes a semi-supervised regularized method for additive logistic regression. The graph regularization term of the combined functions is added to the original cost functional used in AdaBoost. This term constrains the learned function to be smooth on a graph. Then the gradient solution is computed with the advantage that the regularization parameter can be adaptively selected. Finally, the func- tion step-size of each iteration can be computed using Newton-Raphson iteration. Experiments on bench- mark data sets show that the algorithm gives better results than existing methods.     

基于边被收缩图的有向有环图有向割集求解算法

为了提高有向有环图有向割集生成算法的效率,通过收缩有向有环图环路中的边将有向有环图转换成带收缩顶点的有向无环图,并使得生成有向无环图有向割集的算法可以生成有向有环图的有向割集.在理论上分析了本文提出的算法的时间复杂度和空间复杂度,并进行了实验测试.理论分析和实验测试的结果表明本文提出的算法是很高效的.     

一类基于模糊图论的费用与时间最优化问题的模型

在寻求工程实施的最小时间和费用等最优化方案时，构造了多因素隶属度PERT图和隶属函数模型；并运用模糊约束量来解决带最小化时间因素的最小费用流问题。     

带参数可外平面图的一个算法

证明了顶点的权为参数t的线性函数,尺寸为n的可外平面图的最小顶点复盖的耗费函数的折点个数囿界于O(n~(?)),且提出了一个时间复杂性为O(n~(?))的求解算法。     

基于蚁群优化的电信通话圈划分算法

针对电信客户"亲友通话圈"定价决策的需要,提出一种基于有向图的蚁群聚类算法对电信客户进行聚类.该算法在构造客户通话有向图的基础上,利用蚂蚁在搜索过程中不断积累信息素,更新有向图,并通过划分强连通分量得到亲友通话圈.通过对真实数据集的测试,算法可以有效、快速地形成聚类,合理地划分亲友通话圈.算法可以针对若干不同的阈值产生不同的聚类结果,选取其中成本最小者,从而获得最大利润,有效解决了通话圈定价的问题.     

基于核的有向强连通图计算机随机生成算法

针对图论算法研究和算法测试对随机生成有向强连通图的需求,在深入研究有向强连通图和极小有向强连通图的结构组成的基础上,提出了有向强连通图核的概念。参考有向连通图的随机生成算法,给出了一种有向强连通图的随机生成算法,并对该算法进行了测试。对具有上千个节点及上万条弧的强连通图的随机生成,采用该算法时间都在1 s以内,生成的结果能很好地应用于图论研究,以作为图论算法的随机测试用例。