一种基于交叉验证思想的半监督分类方法

为了提高半监督分类的有效性,提出一种基于交叉验证思想的半监督分类方法（CV-S3VM）。通过对未标记样本进行伪标记,将伪标记后的样本加入到标记样本集中,参与交叉验证,选取能使SVM分类器误差最小的标记作为最终的标记,实现对未标记样本进行标记。依次挖掘未标记样本的隐含信息,增加标记样本的数目。使用UCI数据集模拟半监督分类实验环境,结果表明CV-S3VM具有较高的分类率,在标记样本较少的情况下效果更为明显。     

基于多类型文本的半监督性别分类方法研究

提出一种基于多种文本类型的半监督性别分类方法,即根据微博平台中用户所产生的不同类型的文本(如:原创微博、转发微博等)对用户的进行性别分类。文中的方法是一种基于协同训练(Co-training)的半监督学习方法,旨在减少分类器对大量标注样本的依赖。首先将不同类型的文本分为不同的独立视图;其次,在每个视图中利用LSTM分类器挑选置信度最高的未标注样本;最后,将挑选出来的未标注样本加入训练模型迭代训练。实验结果表明我们的方法能够有效利用非标注样本信息,并明显优于其他现有的半监督性别分类方法。     

基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析

针对有监督、半监督的文本情感分析存在标注样本不容易获取的问题, 通过在LDA模型中融入情感模型, 提出一种无监督的主题情感混合模型(UTSU模型)。UTSU模型对每个句子采样情感标签, 对每个词采样主题标签, 无须对样本进行标注, 就可以得到各个主题的主题情感词, 从而对文档集进行情感分类。情感分类实验对比表明, UTSU模型的分类性能比有监督情感分类方法稍差, 但在无监督的情感分类方法中效果最好, 情感分类综合指标比ASUM模型提高了约2%, 比JST模型提高了约16%。     

基于半监督学习的单类分类器

半监督学习是一种利用有标记样本和无标记样本进行学习的新的机器学习方法。针对单分类中只有目标类标记样本和大量无标记样本的情况,提出了一种基于半监督学习的单类分类算法。利用已标识的有标记样本建立两个单类分类器,通过相互学习来挖掘未标记样本中的隐含信息,扩大有标记样本的数量。利用所有已标识样本,用不同的单分类方法建立多个单类分类器,通过集成学习的方法得到最终的分类器。在UCI数据集上进行了实验,表明提出的基于半监督学习的单类分类器的有效性。     

一种基于半监督学习的2DPCA人脸识别方法

结合半监督学习中的自学习技术以及二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis-2DPCA)方法,提出了一种基于半监督学习的人脸识别方法.在二维主成分分析的基础上,利用少量具有类别标签的样本训练分类器,然后利用半监督学习中的自学习技术,对未知类别标签的人脸样本进行分类,并将具有高置信度的人脸样本加入到训练集中,以此增加训练集中的人脸样本数量.在ORL人脸库和Yale人脸库的实验结果,表明了提出方法的有效性.     

一种多分类器协同的半监督分类算法SSC_MCC

为了提高半监督分类性能,提出了一种多分类器协同的半监督分类算法SSC_MCC.算法采用双层结构集成,使用多条件判断挖掘未标记样本信息,扩充有标记样本.第一层中,采用三分类器协同投票一致策略实现对未标记样本进行标记,第二层中采用基于正确分类率的分类器加权投票决策标记未标记样本,扩充有标记样本,用最终生成的有标记样本训练分类器,实现半监督分类.最后,使用UCI数据集模拟半监督实验,结果表明SSC_MCCL较好地提高了半监督分类性能.     

结合局部全局一致性和支持向量机的半监督分类方法

半监督分类方法通过提取无标签样本的信息,结合有限的有标签样本,克服了高光谱图像准确地物标签样本不足的问题,有效提高了图像的分类精度.局部全局一致性算法是一种基于图的标签传递半监督分类方法,具有性能良好,易于求解以及能够有效反映所有样本间关系的优点,但是其分类结果极不稳定,不利于实际应用.支持向量机是高光谱图像的分类领域...     

基于双语对抗学习的半监督情感分类

提出了充分利用未标注样本的样本信息的双语对抗学习方法。具体而言,中文的标注样本和未标注样本分别通过不同的LSTM进行编码,再经过分类器和判别器进行对抗学习。其中,分类器的作用是使标注样本和未标注样本处于同一分布,而判别器用来区分输入样本是标注样本还是未标注样本。最后,构建一个相同的英文语料的对抗神经网络,通过联合学习中英文对抗神经网络提升半监督情感分类的性能。实验结果表明,所提出的基于双语对抗学习的半监督情感分类方法在不同标注样本数量的训练集上都取得了较好的准确率,与其他基准方法相比有明显提升。     

基于网络表示的半监督问答文本情感分类方法

针对新颖的问答形式的文本展开研究,提出了基于网络表示的半监督问答文本情感分类方法,通过构建异构网络的联合学习提升半监督问答文本的情感分类性能。首先,通过分析标注和未标注样本构建一个异构网络,具体包括词-词网络、问题和答案文本-词网络、情感标签-词网络;其次,利用该异构网络学习获得词向量;最后,将学习到的词向量应用于目前性能最优的分层匹配情感分类模型(hierarchical matching network,HMN)中。实验结果表明,提出的方法在处理问答文本情感分类任务上具有一定优势。     

基于样本选择策略的SAR图像半监督分类算法

针对当前SAR图像半监督协同训练分类算法受相干斑噪声干扰等问题,本文提出了基于选择策略的SAR图像半监督分类方法.该方法首先以超像素为基本单元,在获取伪样本过程中,利用典型相关性分析作为SAR图像高置信度样本补充判别器,而对于低置信度样本,提出基于超像素和主动学习的样本扩充方法,然后基于扩充后的样本实现SAR图像的半监督分类;最后通过理论分析和实验验证了该方法在标注样本较少的情况下,取得了较好的效果和精度,降低了相干斑噪声对分类效果的影响.     

基于双通道LSTM的用户年龄识别方法

传统的年龄回归方法不能学习深层次信息,因此利用能充分挖掘上下文关系信息的深度学习方法来识别用户的年龄。具体而言,提出了一种基于LSTM的年龄回归方法,其能够学习长期依赖关系即建立输入值之间的长相关联系。采用了两种不同的特征,即文本特征和社交特征。为了有效地区分这两种特征,充分利用这两种特征之间的信息,进一步提出了基于双通道LSTM的年龄回归方法,具体实现是在神经网络中加入Merge层,将LSTM分别产生的文本特征表示和社交特征表示结合进行集成学习以充分学习文本特征和社交特征间的联系。实验结果表明,基于双通道LSTM的年龄回归方法能够有效地区分文本特征和社交特征,并且较单个LSTM方法能够取得更好的年龄回归性能。     

社会联系是否越紧密越好？——资源编排理论视角下资源拼凑对创新绩效的影响

资源约束背景下社会联系对资源配置和开发过程具有权变作用.基于资源编排理论,将资源拼凑、社会联系强度和创新绩效纳入同一分析框架,实证检验商业联系强度和政治联系强度下资源拼凑对中小企业创新绩效的影响效果.研究结果显示：资源拼凑对中小企业创新绩效具有正向影响;商业联系强度在资源拼凑与创新绩效之间起负向调节作用;政治联系强度在资源拼凑与创新绩效之间起正向调节作用.企业管理者应当根据资源的属性与内容合理开展拼凑活动,有选择地发展社会联系.     

社会资本与媒介经营

通过对社会资本概念及作用的分析,指出媒介通过社会联系,摄取稀缺资源的能力就是一种媒介的社会资本。进一步分析了媒介社会资本的重要性、类型及影响媒介社会资本积累的相关因素,得出媒介社会资本的积累对媒介经营将产生重大影响的结论。     

装配式剪力墙竖向焊接节点抗剪性能

为了对装配式剪力墙结构节点干式连接方案进行研究,在已有研究成果新型预制复合墙板体系的基础上提出了采用焊接连接的装配式剪力墙干式节点方案,并通过两批共5个焊接节点试件的单调静力加载试验来考察竖向节点的抗剪性能和变形能力.试验表明,节点试件具有较好的抗剪性能和变形能力;试件破坏始于节点周围区混凝土出现裂缝,终于连接钢板和锚筋剪断致使节点试件失去承载能力.在此基础上通过ABAQUS有限元分析软件对节点试件受力过程进行了模拟,并对各种材料参数进行了详细比较和分析.通过比较可知该类节点抗剪性能和变形能力主要由连接钢板、锚筋抗剪承载力和节点周围区混凝土抗压承载力决定,纵筋、箍筋、预埋钢板等材料参数变化对节点试件影响不大.最终,得到了竖向节点焊接连接方案可用于装配式剪力墙结构节点连接之中的结论.     

10 kV配电网网架结构模式优选的综合赋权法

为了更科学地确定10kV配电网最优化的接线模式,提出网架模式规划的综合赋权法．在分析10kV配电网典型结构基础上,将综合赋权法应用于10kV配电网网架模式规划,依据主、客观赋权法得出的权系数,得出综合指标权系数,再进行最优化计算,形成该方法的实施步骤．用此方法对配电网网架结构模式进行优选,能更全面、更;住确地比较不同网架模式的优劣,同时大幅降低了计算量,避免了多目标函数处理上的困难．通过实例分析,证实了用该方法选择10kV配电网网架模式的合理性和实用性．     

公共实训基地——高职院校实训基地的一种选择

公共实训基地作为面向社会开展高技能人才培养的场所,它的持续、科学发展应充分发挥社会各方面的优势。通过对其目标定位、功能定位的分析,阐述个人对公共实训基地优越性的理解,并提请职业教育(尤其是高职)的同行们思考选择其作为培养高技能应用型人才的实训基地之一。试图找出公共实训基地内涵深化与高职院校实训基地建设两者协同发展的结合点,探索高职院校与公共实训基地合作培养高技能人才的新模式。     

单组分体系质量交换网络和换热网络同步综合

为实现单组份体系质量交换网络(mass exchanger network,MEN)和换热网络(heat exchanger network,HEN)同步综合,提出一种新的综合方法,并针对过程系统中质量交换网络和换热网络耦合关系强、连接参数(传质温度)作为优化变量在两网络同步优化时难度大的问题提出了解决方案。采用质量夹点法综合质量交换网络、虚拟温焓图法综合换热网络来构造总网络数学模型,并通过提出连接参数与总网络同时优化的策略,实现质量和换热总网络(com-bined mass and heat exchanger network,CM&HEN)全局同步优化。采用实例对所提方法进行验证,结果表明:该方法所需的年度总费用更低,说明该方法不仅能够实现同步综合,而且能获得更优解。     

Climate change, social unrest and dynastic transition in ancient China

The alternation of war and peace accompanied bydynastic transitions was shown to be the rhythm of socialdevelopments throughout Chinese history. Western schol-ars attempted to use the “Dynastic Cycle” theory to expli-cate why the socio-economic development in China wasembedded in such a historical rhythm[1—4]. Dynastic cycletheory states that any dynastic rise-and-fall, social ac-cord-and-discord, and economic upturn-and-downturn areclosely related to the trend of societal development andt…     

一种改进的多层前馈神经网络结构研究

通过将传统多层前馈神经网络结构改造为具有跨层连接的网络,提出了相应的多层前馈神经网络改进算法.通过分析网络误差函数,从理论上证明了:相对于无跨层连接网络,有跨层连接网络能以更加简洁的结构逼近理想状态.最后,用一个隐层神经元解决了传统网络必须用两个隐元才能解决的异或问题.     

基于外部转运式的货运空铁联运衔接方案设计

在高附加值、高时效性要求的货物日益激增的需求驱动下,航空货运和高铁货运联运常态化趋势逐渐显现。在运输方式转换中,衔接环节一定程度上影响着联运货物的运输成本和运输效率,为进一步优化空铁联运方案,本文提出了基于“全货机+高铁货运专列”联运外部转运衔接模式,构建货运空铁联运衔接模型,设计货运空铁时刻表衔接方案及摆渡车调度方案,并设计遗传算法对模型进行求解,并进一步分析衔接成本及衔接时间。以某日虹桥机场T2航站楼和上海虹桥高铁站的部分实际时刻表数据为例,得到一个货运空铁联运衔接方案。对该方案进行仿真,结果表明：需设置3辆摆渡车在空铁之间完成货物的衔接作业,此时各摆渡车的工作量得到合理分配,且每批货物的衔接成本最小;在货运空铁联运总成本中,衔接成本占20%左右,且货运空铁联运在长途运输中成本优势更为明显;装卸货效率是影响货运空铁联运衔接时间的关键因素。从而为未来长途货运空铁联运运营提供参考。