基于AdaBoost的神经元形态分类的研究

根据神经元形态的几何特征,使用AdaBoost算法对其进行分类,采用决策树、贝叶斯和关联规则分类模型作为基分类器。算法首先采用直接面向纽舍分类器分类精度提升的集成学刁算法选取基分类器,其次利用分类过程中生成样本的孱升权值来调整前K次（K〉1）被错误分类样本的权重,并提留双重阎值法对样本的最终投票表决结果进行判定。对20个测试样本进行分类,得出高可信度分类数为18个。     

基于系统动力学的学习绩效模型

首先研究了学习绩效的相关文献,然后以大学英语六级模拟测试为例,对影响学习绩效的因素做了相关调查与分析.在此基础上,引入系统动力学的思想和方法,对大学生的学习绩效进行建模,并通过Vensim软件对模型进行仿真和分析.最后,在对本科生的调查和访谈做了一定分析的基础上提出相关建议.     

混沌通信的非线性N-shift加密与迭代学习辨识算法

为增强混沌通信系统的保密性,讨论了非线性N-shift加密方案,从提高信号掩盖的非线性程度方面增强了混沌通信的保密性.利用迭代学习辨识方法来实现解密,完全重建信息信号,理论分析给出了学习算法关于初态误差和输出误差的鲁棒性和收敛性,推导出了学习算法关于非线性掩盖的收敛的充分条件.利用以上迭代学习辨识技术对采用复合非线性掩盖技术的蔡氏混沌通信系统进行仿真,结果说明迭代学习辨识算法可以完全重建信息信号,复合非线性掩盖具有高保密性.     

基于out-of-bag样本的随机森林算法的超参数估计

随机森林是一种有效的分类树集成算法,但为了使它具有较高的预测精度,要采用某种方法确定其超参数的最优值.在不额外增加计算复杂性的前提下,提出了一种基于out-of-bag样本估计其超参数取值的方法.仿真试验的结果表明,利用文中提出的方法所选取的超参数在多数情况下都能使随机森林算法的分类效果达到最优.     

基于图论和信息最大化保留的在线推荐方法

随着电子商务的发展, 研究一套高效准确的推荐方法不仅便利了网上购物, 也有助于加速商品流通, 促进经济发展. 既有的方法主要从商品的相似性或顾客的相似性出发进行推荐, 没能将两者很好的结合, 不能充分利用既有的评价信息. 鉴于此, 提出了基于图论的推荐方法, 将人和物的相似性信息结合起来, 构成综合的评估图模型, 并转化为与之等价的评估矩阵. 在评估信息最大化保留的优化目标下, 以评估矩阵为基础建立推荐算法, 并与既有的推荐方法进行比较. 实验结果表明: 本文的方法具有计算时间短、准确度高的特点, 可以用于实时的在线推荐.     

基于加权最小二乘的字典学习算法

冗余字典学习是信号稀疏表示理论中的一个重要研究方面。首先,针对各训练样本稀疏表示误差各不相同的现象,建立了误差加权的信号稀疏表示数学模型,根据该模型提出一种基于加权最小二乘的字典学习算法,推导了算法闭式解和讨论了最优加权矩阵的选取。其次,为避免闭式解中矩阵求逆运算,进一步推导了算法的在线计算形式,对训练样本依次学习,每学习一个样本,字典进行一次更新,直至样本结束。此外,对算法收敛性进行了理论分析。最后,分别从信号稀疏表示和已知字典恢复两个方面仿真验证了理论分析的正确性和算法的可行性和优越性。     

基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法

针对结构损伤识别问题, 提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法. 该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式, 先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减, 再把形成的每个表达式作为优化目标, 进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型. 为提高模型的求解精度, 提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法. 实验结果表明, 该方法能较好地处理结构损伤识别问题.     

基于跨域字典学习算法的人体行为识别

将一种跨域字典学习算法应用于人体行为识别中, 通过引入辅助域数据集, 与原始训练集（目标域）共同进行字典学习, 获得字典对, 进而得到动作类的稀疏编码, 有效扩充了训练集的类内多样性. 该算法为字典学习与训练分类相结合的学习框架, 可利用字典对学习过程中的重建误差进行分类. 实验在MATLAB仿真条件下进行, 将UCF YouTube数据集作为原始训练集, 将HMDB51数据集作为辅助域数据集, 选取两个数据集动作类别一致的7个动作, 根据提出的算法流程进行识别. 将该方法与其他两种人体行为识别算法进行对比. 结果表明, 该方法识别率显著提高, 证明了跨域字典学习算法在人体行为识别上的有效性.     

基于张量罚偏最小二乘的自动图像标注

如何有效地挖掘变量与标签之间的相互关系和处理高维数据是自动图像标注的两个具有挑战性的问题。以往的自动图像标注都是基于向量模式的学习算法,这样一方面产生高维数据,另一方面破坏了图像数据的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失。向量模式下的罚偏最小二乘算法(penalized partial least square,PPLS)可以在获取变量和标签相关性的同时,进行维度约简。在PPLS的基础上,提出基于张量罚偏最小二乘算法(tensor-PPLS)。首先构造图像的张量数据形式,然后采用多线性主成分分析(MPCA)进行降维预处理,最后用tensor-PPLS进行图像标注。在图像标注的三个标准数据集上,提出的算法标注结果明显优于传统的基于向量模式的学习算法。     

基于三重注意力机制的新冠肺炎病灶分割模型

为了解决感染区域比正常组织对比度低的问题,提出了一种基于三重注意力机制(triple attention mechanism,TAM)的新冠肺炎(corona virus disease 2019,COVID 19)病灶分割模型——TM-Net,并将其应用于条件生成对抗网络.MultiConv模块可以自动提取肺部切片中...