基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。     

基于严格二叉树编码和GA的模糊树结构学习

为解决模糊树模型结构学习中存在的信息冗余、寻优效率低等问题,提出了一种基于严格二叉树编码和遗传算法的结构学习方法。通过严格二叉树编码对模型结构进行编码,改善了现有矩阵编码的信息冗余问题;考虑到编码特殊性和算法收敛性,提出了一种改进的遗传算法用来对模糊树模型的结构进行寻优。实验结果表明,不同数据集上该算法的稳定性和计算速度均较好,能够寻找到一个较优的二叉树结构,从而提高模糊树模型的建模精度。     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量，能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型，利用BP 神经网络对样本数据进行处理，再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段，利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证，并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。     

基于背景重建的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。将预测背景图像与原始图像做差后得到残差图像,进而利用局部RX检测算法对残差图像进行遍历,实现异常目标检测。通过对真实高光谱图像场景进行实验,证明了算法的有效性。     

Incorporating textual and management factors into financial distress prediction: A comparative study of machine learning methods

Financial distress prediction (FDP) has been widely considered as a promising approach to reducing financial losses. While financial information comprises the traditional factors involved in FDP, nonfinancial factors have also been examined in recent studies. In light of this, the purpose of this study is to explore the integrated factors and multiple models that can improve the predictive performance of FDP models. This study proposes an FDP framework to reveal the financial distress features of listed Chinese companies, incorporating financial, management, and textual factors, and evaluating the prediction performance of multiple models in different time spans. To develop this framework, this study employs the wrapper-based feature selection method to extract valuable features, and then constructs multiple single classifiers, ensemble classifiers, and deep learning models in order to predict financial distress. The experiment results indicate that management and textual factors can supplement traditional financial factors in FDP, especially textual ones. This study also discovers that integrated factors collected 4 years prior to the predicted benchmark year enable a more accurate prediction, and the ensemble classifiers and deep learning models developed can achieve satisfactory FDP performance. This study makes a novel contribution as it expands the predictive factors of financial distress and provides new findings that can have important implications for providing early warning signals of financial risk.     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法，能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息，进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法，可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数，构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型（multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system，MTFCM-MT-TSK-FS）以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验，结果验证了该模型的有效性.     

基于多模态融合技术的用户画像方法

针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题, 提出一种跨模态学习思想, 设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用 Stacking集成方法, 融合多种跨模态学习联合表示网络, 对相应的模型组合进行学习, 然后引入注意力机制, 使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数, 能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示, 从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明, 所提模型优于当前最好的基线方法。     

集成有限个专家意见的在线投资组合策略

基于弱集成算法的在线学习特征,该文探讨了它在在线投资组合选择中的应用,考虑了根据有限个专家意见进行决策的情形.首先将弱集成算法应用到投资于单只股票的专家意见,得到了在线投资组合的单一集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析,证明了单一集成策略能够追踪最好的股票,实际投资决策中,投资者可能会选择多只股票进行组合投资,进一步将弱集成算法应用到投资于不同股票数目的专家意见,得到了在线投资组合的混合集成策略;证明了混合集成策略实现的累积收益与最优专家意见实现的累积收益相当.在长期投资组合上的数值算例表明了该文给出的单一集成策略能够实现与最好股票相当的收益;混合集成策略能够实现与最优定常再调整策略相当的收益,且与泛证券投资组合策略相比,能够获得更多的收益,具有较好的竞争性能.     

斜腹杆体外预应力杆-索结构刚度矩阵可逆性分析

根据线性代数理论,证明斜腹杆体外预应力杆-索结构刚度矩阵K的可逆性.把较为复杂的K的可逆性问题转换为简单矩阵的可逆性问题;对简单矩阵的行列式进行腹杆数分别为奇数和偶数两种条件下的恒等变形,得到由腹杆、索的方向角所确定的行列式.结果表明,当腹杆倾斜布置时行列式非0;当某一腹杆垂直布置时,对未定式通过洛比达法则求极限,其行列式也非0,即K的可逆性与腹杆、索的布置方向无关.杆-索结构刚度矩阵可逆性的证明为伸缩腹杆体外预应力加固技术在控制索应力的设计方面奠定了数学基础.