结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

转变团场机关作风、提升执行力是事业发展的强动力

在公共管理和现代行政管理中,执行力问题都是一个重要的课题。从公共管理角度看,执行力是指公共部门及其人员在贯彻落实上级的决策目标、方针政策和工作部署过程中的操作能力和实践能力,就是提高执行命令、完成任务、达到目标的能力,也就是常说的"抓落实"。执行力在本质上是一种合力,包括执行主体的权力,政策的效力,制度的威力,执行人员的能力,执行过程中各种因素的影响力等等。一个机关的顺利运行,就是通过一系列的制度创新来实现的,要坚持机关的行动效率,不断推进干部队伍全面建设,就要求各单位、各部门必须严格执行党委的精神和一系列制度。本文从切实转变新疆建设兵团各团场干部作风角度入手,试探析提高执行力的方法和措施。     

我国土壤污染的现状特征及其法律规制

伴随着我国工业化的迅速发展,土壤污染危害也日益严重。土壤污染问题对法律制度提出挑战和要求,对此本文从分析我国土壤污染的特征及在立法、司法、执法方面的不足着手,提出了完善相关法律制度的设想。     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

用预邻域系算子、预开邻域基算子和预基确定预拓扑

目的 将拓扑空间的邻域系、开邻域基与基的性质和定理推广到预拓扑空间上.方法 运用拓扑与格论的方法 .结果 得到五对完备格同构.结论 将拓扑空间的邻域系、开邻域基与基的性质和定理推广到预拓扑空间上是成功的.     

基于COM+异构数据库访问实现技术

介绍了对异构数据库访问的实现技术.详细论述了多数据库的中间件实现技术、数据库的ADO访问技术、MFC和ADO的结合编程、数据库集成以及数据的转储.在异构网络环境下为用户提供了一个界面友好、操作方便灵活、集数据转储、数据操作于一体的集成化平台.     

磁控溅射制备In掺杂ZnO薄膜及NO2气敏特性分析

利用射频磁控溅射技术在玻璃衬底上成功制备了In掺杂的ZnO(ZnO∶In)薄膜。X射线衍射(XRD)和原子力显微镜(AFM)的研究结果显示所制备的ZnO∶In为纤锌矿的多晶薄膜,具有高度C轴择优取向。气敏研究结果表明ZnO∶In薄膜对NO2气体有较强的敏感性,最佳工作温度为273℃,其敏感度与薄膜的厚度和NO2气体的体积分数有关。ZnO∶In薄膜对较高体积分数的NO2气体的灵敏度较高,而薄膜比厚膜的灵敏度高,厚度为90 nm的薄膜在273℃时对体积分数为2×10-5的NO2气体的敏感度高达16,表明ZnO∶In薄膜具有检测较低体积分数NO2的能力。     

休闲体育对现代化社会发展的作用

运用文献资料法的方法对休闲体育的概念、功能进行探讨。它是体育运动的重要组成部分,也是休闲的重要活动内容,在未来人们的日常生活以及社会经济发展中它将发挥着越来越重要的作用。     

采用粉末微电极循环伏安法估测锂离子电池炭负极材料的循环性能

阐明了采用粉末微电极循环伏安法估测锂离子电池(LIB)炭负极材料的循环性能的原理．采用该法研究了经高温热处理后具有良好贮锂结构的石油焦试样在1mol／L LiClO4／EC DEC(1：1)电解液中的循环性能．实验结果表明，该试样是一种循环性能优越的LIB负极材料：充、放电到第500循环时，放电容量仍保持了最大放电容量的85．02％，充、放电效率为94．96％；同时也证明了粉末微电极循环伏安法用于估测LIB炭负极材料的循环性能的可行性．     

包含标签信息的最小二乘多标签特征选择算法

为了更好地体现标签信息的重要性,基于传统的最小二乘回归模型,构造了一种包含标签信息的最小二乘回归模型,用于解决多标签特征选择问题。首先给标签逐一增加一个松弛变量ω,使得不同类别的回归目标沿相反方向移动,从而扩大类别之间的距离。然后结合?_(2,1)范数,提出了一种包含标签信息的最小二乘多标签特征选择(Least squares multi-label feature selection with label information,LSMFSLI)模型及算法,证明了该算法的收敛性,并通过实验证明了算法的高效性。