分类任务中标签噪声的研究综述

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。     

基于密度分类的JPS+移动机器人全局路径规划算法

针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A~*、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A~*算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。     

基于GraphSage节点度重要性聚合的网络节点分类研究

传统的图嵌入算法及图神经网络模型在对网络节点分类时仅使用了节点本身的属性信息或者特征信息,很少使用节点在网络中的结构信息。如何在图神经网络聚合时引入节点网络结构信息来提升分类准确性也是一个值得深入研究的问题。因此,在GraphSage模型的基础上,根据网络中节点度及节点重要性设计了新的聚合函数并提出了GraphSage-Degree模型。首先,模型根据节点度获得节点在邻域中的重要性,然后再以重要性为依据来聚合节点的特征,使得网络中重要的节点能够尽可能的聚合更多的特征信息,并且在GraphSage-Degree中设置了一个与节点度有关的超参数D,能够通过调节该参数D使得在不同的数据集上达到最佳分类状态。在Cora、Citeseer和Pubmed 3个公开数据集上进行了测试,GraphSage-Degree与其他方法相比,macro-F1的平均提升值分别为8.72%、10.37%和8.29%,在Pubmed上有最大提升值38.84%;micro-F1的平均提升值分别为8.97%、11.16%和6.9%,在Pubmed上有最大提升值38.39%。     

海量数据点在UGII中的显示技术

基于UGII系统的二次开发工具及C 的纯虚函数,实现了作为UDO对象的海量数据点在UGII中的显示技术.应用实例表明:该技术可行、有效,很好地解决了UGII系统不能处理海量数据点的问题,为在UGII系统中开发海量数据处理模块奠定了基础.     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

近红外光谱分析技术在鸡肉分类检测中的应用

针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法.采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响.结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100%.     

基于云水印的视频内容认证技术

 数字视频内容的认证技术越来越成为研究的热点。基于云水印及镜头分割技术,提出了一种新颖的视频内容认证方案。论文就不变特征提取、云水印生成、嵌入和提取、视频的认证与篡改检测等技术进行了研究并进行了实现。通过实验分析和验证,该方案可对实时的视频进行认证而不影响视频本身的视觉效果。     

输气管道的蒸气云爆炸灾害的风险分析

重点分析了输气管道的蒸气云爆炸灾害的发生条件、爆炸机理和危害。采用TNT当量法和复合能量法对蒸气云爆炸造成人员伤害和财产破坏的后果进行了计算，通过计算可以预测蒸气云爆炸灾害发生时，任意点处的风险后果，以便采取必要的防范措施。     

基于动柔度矩阵和支持向量机的井架损伤识别技术

动柔度矩阵是结构损伤检测的有力工具.支持向量机是在统计学习理论上发展出的一种学习机器,其针对小样本分类识别性能优越.提出了一套基于支持向量机和动柔度矩阵的损伤识别技术.对JJ160/41-K型石油井架模型进行了损伤实验研究,利用实验数据构建了分类识别支持向量机,并以数值仿真计算,验证了该技术的有效性.     

云计算给图书馆发展带来的机遇与挑战

云计算是计算机网络发展的一个趋势,代表了一种新的数据处理方式和人们未来的一种生活方式,在不久的将来,云计算必将在图书馆中得到大规模的普及应用。在介绍云计算概念、技术特点、现状的基础上,探讨了云计算技术给图书馆发展带来的机遇与挑战。