【摘 要】
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近些年来,机器学习成为一个热门的学科,涉及人类生活的各个方面。其研究目的是从已有的经验或数据中提取、总结出一定的规律,设计出计算机算法以便对更多的未知数据进行处理和分析。正类和无标签类学习（Positive and Unlabeled Learning,PU学习）隶属于弱监督机器学习范畴,旨在仅仅基于PU数据集学习出一个性能良好的分类器。PU学习问题在现实生活中普遍存在,尤其是在负样本收集困难或收
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近些年来,机器学习成为一个热门的学科,涉及人类生活的各个方面。其研究目的是从已有的经验或数据中提取、总结出一定的规律,设计出计算机算法以便对更多的未知数据进行处理和分析。正类和无标签类学习（Positive and Unlabeled Learning,PU学习）隶属于弱监督机器学习范畴,旨在仅仅基于PU数据集学习出一个性能良好的分类器。PU学习问题在现实生活中普遍存在,尤其是在负样本收集困难或收集成本昂贵等情况下。本文重点研究基于损失分解和中心估计的PU学习算法,主要包含以下三方面工作:1)提出了一种基于损失分解和中心估计的线性PU学习算法（Loss Decomposition and Centroid Estimation,LDCE）。该算法首先将无标签数据集看作带有噪声的负类数据集,再通过损失函数分解将基于PU数据集的经验风险划分为噪声有关和噪声无关的两部分,最后引入中心估计方法消除噪声的影响得到真实经验风险的无偏估计。2)提出了一种基于损失分解和中心估计的核化PU学习算法（Kernelized LDCE,KLDCE）。该算法是基于LDCE算法,通过引入核函数以及利用SMO算法和ACS方法解决非线性场景下的PU学习问题。此外,本文基于Rademacher复杂度证明了KLDCE算法的泛化误差界,说明了该算法的可靠性。3)采用分类准确率和决策分界面等形式展现出LDCE和KLDCE算法在多个数据集上取得了优于现有的PU学习方法的实验效果。另外,通过对算法进行参数敏感度分析、CPU运行时间分析、翻转概率估计不准确的影响分析以及模型约束条件的重要性分析,进一步说明了本文所提出算法的稳定性和有效性。
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车联网是物联网在智能交通领域的运用,也是智能交通系统的重要组成部分。车联网本质上是一个庞大的无线传感器网络,其中路边节点与车辆之间能够进行无线通信,从而实时感知车辆位置,并与车辆进行数据交互。为了保证车辆与网络的实时通信,车联网需要具备高精度目标追踪能力。然而,当前主要追踪方法依靠的是全球定位系统等传统技术,不具备足够的追踪精度,且易受到天气与建筑因素影响。本文基于车联网中目标追踪场景,设计了三种
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电动直线负载模拟器（electric linear load simulator,ELLS）广泛应用于航空航天、武器装备及船舶等领域,是重要的地面半实物仿真设备。ELLS可模拟直线舵机在实际工况中所受到的恒定或交变的载荷,由此完成舵机的机械性能及控制性能的测试。针对ELLS中存在的加载精度低、频宽小和抗扰能力差等问题,对ELLS系统进行了进一步的研究。完成了ELLS与电动直线舵机机理模型的搭建;采
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