VTC-KSVD:一种融合视觉特征与标签一致性的多标签图像标注方法

提出一种融合视觉特征及标签一致性的多标签图像标注方法VTC-KSVD.首先通过K均值奇异值分解（KSVD）法建立图像的标签一致性模型TC-KSVD,然后将多视图特征融合在该模型中.该方法既利用了训练样本的类标与编码系数的判别式模型,又利用了训练样本的标签与编码系数的关系,增加了字典的判别性,提高了标注性能.在Corel5K数据集上的实验结果表明,融合了多视图视觉特征与标签一致性的VTC-KSVD方法可以较为准确地找到视觉特征与语义特征均相似的图像近邻,能明显提升多标签图像的标注性能,并能有效缓解训练数据有限而引起的稀疏性问题.      

异质多智能体系统的自适应点对点拟一致性控制

考虑了各层内部节点和两层网络间对应节点都是异质的,设计了 自适应的一致性控制协议,并分别研究了线性多智能体系统和非线性多智能体系统两种情形.针对线性异质多智能体系统,利用线性矩阵不等式和稳定性方法证明了两层网络节点之间可以实现点对点拟一致性;针对具有Lipschitz型动力学的非线性异质多智能体系统,也给出了两层网络节...     

基于受限玻尔兹曼机的神经元群体响应的贝叶斯解码

神经元通过尖峰模式传递有关刺激的信息,多个神经元通过突触相互联系,构成了复杂的神经回路。在过去的一个世纪中,多电极记录技术的进步使科学家们能够获取一个完整神经回路的细胞响应。这些记录表明,神经元的活动之间存在显著相关性。因此,本文提出利用受限玻尔兹曼机模型描述神经元响应活动之间的相关性,建立神经元群体响应的编码模型,并利用贝叶斯定理构建了基于受限玻尔兹曼机模型的解码器,将它应用于模拟的小鼠视觉皮层神经元的响应序列中。实验结果表明,此解码器在准确率方面优于不考虑神经元之间相关性的独立模型解码器。     

融合多模态数据的自闭症谱系障碍儿童智能化识别及其有效性

自闭症发病率呈逐年上升趋势,早期发现和及时干预可以显著改善预后,能够很大程度上改善自闭症儿童的语言能力、认知能力以及行为习惯,因此,自闭症的早期识别工作意义重大.传统识别方法能够获得较好的识别结果,但过程耗时且高度依赖于专业人员的操作,而已有的智能化识别方法的识别精度难以满足应用需求.本研究探索了融合多模态数据的自闭症...     

针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明：DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。     

文化认同视域下“杀马特”群体城市融入维度及路径研究

随着我国在城市化过程中不断吸纳人口,农民工城市融入问题不断凸显,特别是近年来,新生代农民工的城市融入问题逐渐成为学术研究的重要理论与实践议题。"杀马特"群体在其身份认同上存在着断层与焦虑,文化认同上也具有现代性与乡土性并存的二维性特征,二者共同作用导致了"杀马特"现象的产生。但城市主流社会与文化的排挤使得该现象不断再生产,促成了一个异于主流的"杀马特"社会圈子,并最终令其陷入了"区隔型"城市融入的困境。因此,如何解决好其城市融入问题在一定意义上既关系到社会经济的发展也关乎于社会的稳定与和谐。     

山西人职业价值观群体比较现状分析

职业价值观是反映人们的需要与社会职业属性之间的关系，是人们对社会职业需求所表现出来的评价，是人们对于职业目标、职业生活意义、职业等级等问题的价值判断，它直接影响着人的择业态度和行为，是决定人们职业行为的心理基础。为了研究山西人职业价值观的现状，本文采用问卷调查的方法对400名山西人职业价值观进行了测量。结果显示，山西人职业价值观居前五位的是同事关系、利他主义、独立性、成就、经济报酬。具体的群体间存在不同程度的差异。     

基于改进CycleGAN的合成孔径雷达图像仿真

目标和场景的跨模态数据对于以深度神经网络为基础的跨模态检测与多模态融合算法的性能提升有着极其重大的意义.由于SAR图像的特殊性,获得成对的数据集成本很高,且现有的SAR图像生成算法大多集中在提升图像多样性与小范围场景生成,对于特定场景的图像配对转化鲜有涉及.本文利用改进的循环一致性对抗网络CycleGAN实现SAR图像目标和场景的SAR图像的仿真,并利用最小二乘损失对网络进行改进,使网络性能获得提升,提高了成像的质量,论文所提方法对SAR图像进行了仿真实验,结果表明,本文方法生成图像的精细度与稳定度最优,实现了更好的仿真结果.     

邻域决策一致性的属性约简方法研究

基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.     

一种新型的自适应蚁群聚类算法

提出了一种新型的自适应蚂蚁聚类算法.该算法将每个待聚类模式看作一只蚂蚁,采用蚂蚁移动模型实现模式的聚类.为了改善蚂蚁移动的随机性,提高运行效率,提出了一种局部最近邻运动原则来指导蚂蚁的移动;并且提出了一种自适应调整蚂蚁移动阈值的方法以简化参数的选取.通过数据的聚类对该算法和已有算法进行了比较.结果表明,该算法具有运行效率高、参数选取简单及自适应性等优点.