基于KL距离的交互式动态影响图近似算法

交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams, I-DIDs)状态空间太大,候选模型的数量随时间变化而呈指数倍增长。针对其备受计算量困扰的问题,提出一种利用近似行为等价原理与区别模型更新算法(discriminative model updates,DMU)相结合的近似算法。首先给出了基于Kullback-Leibler (KL)距离模型行为等价和近似行为等价的定义,然后基于KL 距离和候选模型的动作对候选模型聚类,自上而下合并策略树形成策略图,最后利用DMU算法进行求解。仿真结果表明,相对于传统的DMU算法,所提近似算法能显著降低候选模型的数量,提高I-DIDs的效率,对I-DIDs的理论及应用研究具有参考价值。     

非负无穷积分与级数之间敛散性的关系与应用

对数学分析一道题目进行了推广,根据推广后的命题得到被积函数为非负函数的无穷积分与级数之间敛散性的内在联系,并举例说明这种联系的应用．     

基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density, ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。     

离散粒子群算法的发散性分析及其改进研究

针对粒子群优化算法无法有效地解决离散及组合优化问题,首先从微观角度对粒子状态的变化轨迹进行分析,得出进化过程中单维粒子表现出聚散结构以及多维粒子整体呈现无规则的发散性,这导致粒子搜索的盲目性以及无法深入地进行局部搜索.然后,从粒子间的位置运算和粒子的位置转移两个方面对粒子运动方程进行修正,进而提出一种改进的离散粒子群算法.最后,以经典的背包问题为例进行验证,结果表明该算法有效地降低了粒子搜索的发散度,解的质量明显优于相关算法.     

基于Alpha散度的NMF人脸识别方法

传统的人脸识别方法对图像质量要求较高,对含有噪声或复杂背景等真实世界的图像识别率较低,从而限制了人脸识别的应用.基于Alpha散度的NMF分解方法用于人脸识别,用Alpha散度作为距离度量标准,得到对应的NMF分解表达式,通过表达式中参数的取值可以衍生出多种分解迭代表达式,在每步迭代过程中计算差异度,进而确定下一步的最优参数,这样能保证分解收敛于全局最优,提高人脸识别的精度.     

基于Wasserstein距离的双向学习推理

基于Wasserstein距离的生成对抗网络(WGAN)将编码器和生成器双向集成于其模型中,从而增强了生成模型的学习能力,但其在优化目标中使用KL散度度量分布间的差异,会导致学习训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸问题,降低模型鲁棒性.为克服这一问题,提出了一种基于Wasserstein距离的双向学习推理(WBLI)模型.文章首先建立了真实数据分布与隐数据分布双向学习网络,然后引入Wasserstein距离度量联合概率分布的差异性,并据此推导了可解的损失代价函数,给出了完整的网络学习模型和迭代算法.实验结果表明,WBLI模型有效缓解了传统GAN及其变种的模式坍塌问题,增强了训练学习的鲁棒性,可生产辨识度更高的样本.     

基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别

人类基因启动子预测和识别是DNA序列分析中的一项重要任务.提出了一个基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别算法.利用KL散度提取分辨力最强的六联体来区分启动子和非启动子区域,将这些六联体的出现频率作为识别启动子的组成成分特征,结合CpG岛特征,应用BP神经网络技术建立人类启动子识别系统.该系统有3个分类器,即启动子-外显子分类器,启动子-内含子分类器和启动子-3’UTR分类器,每个分类器都是一个BP神经网络,通过3个分类器的结果来综合预测启动子序列.对测试集的实验结果为:敏感性达到51.4%,特异性达到52.9%.     

红外发散的新考察

作者对轫致射的散射矩阵Ｓ（Ｔ,－Ｔ）进行了计算,这里２Ｔ指轫致辐射中的相互作用。计算结果发现：运用Ｓ（Ｔ,－Ｔ）计算散射同时不再有红外发散。     

股票市场在阵痛之后的重新崛起--用化学的逻辑方法分析中国的证券市场

利用化学中经常使用的发散逻辑,对2004年中国证券市场股票价格狂跌的原因进行了分析,并对2005的证券市场发展走势进行了预测和展望。