循环码纠错在编译码中的应用

分析了循环码的数学原理，探讨了具有较强检、纠错能力的循环码实现方法，结合实例讨论了其在编码、译码中的具体应用．     

基于PCA的无监督异常检测方法研究

针对现有的无监督异常检测技术的不足之处,提出了一种基于样本分布异常数据实例度量方法;将主成分分析方法应用到异常检测中解决数据集高维数据的降维问题.提出一种新的无监督异常检测算法μ-UAD,并对该算法进了性能评估.实验表明,该算法具有较好的检测性能.     

推行会计委派制 加强会计监督

会计监督工作的具体执行，主要取决于人的因素。而会计人员的职业道德品质和专业胜任能力，以及会计监督工作的相互自检，自我约束力的强弱，才是真正实现防错纠弊的基本保证。     

论行政伦理的监督机制

如何实现对权力的监督是行政伦理学要解决的一个重要问题.构建行政伦理的监督机制是解决这一问题的重要途径.行政伦理监督机制的构建应体现公共利益原则、公共责任原则、公平公正原则、效率原则.行政伦理监督包括政党监督、行政监督、法制监督、社会监督等四个途径.     

试论应收账款的风险管理

由于企业缺乏风险意识．内部控制不严及未对应收账款按风险程度进行信用管理等致使企业应牧账款产生风险。因此，应从建立科学高效的资信评估机制、建立科学严密的决策审批机制、建立应牧账款风险的监督预警机制和建立有效的财务与法律融合机制入手，完善应收账款风险管理机制。     

一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

半监督学习中非标记数据的利用

同时利用半监督学习中的标记数据与非标记数据,可以提高机器学习的能力.为了利用非标记数据,我们将非标记数据所在的样本空间映射到标记样本空间.讨论如何利用非标记数据构造学习算法,并证明所构造算法的收敛性.     

基于结构保持对抗网络的跨模态实体分辨

跨模态实体分辨旨在从不同模态的数据中找到对同一实体的不同客观描述.常用的跨模态实体分辨方法通过将不同模态数据映射到同一空间中进行相似性度量,大多通过使用类别信息建立映射前后的语义联系,却忽略了对跨模态成对样本信息的有效利用.在真实数据源中,给大量的数据进行标注耗时费力,难以获得足够的标签数据来完成监督学习.对此,提出一种基于结构保持的对抗网络跨模态实体分辨方法(Structure Maintenance based Adversarial Network,SMAN),在对抗网络模型下构建模态间的K近邻结构损失,利用模态间成对信息在映射前后的结构保持学习更一致的表示,引入联合注意力机制实现模态间成对样本信息的对齐.实验结果表明,在不同数据集上,SMAN和其他无监督方法和一些典型的有监督方法相比有更好的性能.     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。     

问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.