【摘 要】
：
为解决传统特征选择方法忽略视图内部特征的相关性及不同视图之间的特征关联性问题,提出一种基于自适应相似性的特征选择学习方法。在特征选择时考虑视图内部的特征相关性,对每个视图进行特征选择,通过引入图正则化,充分利用数据的局部几何特性,使同类别特征之间的联系更加紧密,达到增强算法的鲁棒性。引入L_(1/2)稀疏范数降低噪声,提高分类模型的准确率。通过与现有的特征方法进行对比分析,提出方法在ACC和NMI
【机 构】
：
太原理工大学大数据学院,山西晋中030600
论文部分内容阅读
为解决传统特征选择方法忽略视图内部特征的相关性及不同视图之间的特征关联性问题,提出一种基于自适应相似性的特征选择学习方法。在特征选择时考虑视图内部的特征相关性,对每个视图进行特征选择,通过引入图正则化,充分利用数据的局部几何特性,使同类别特征之间的联系更加紧密,达到增强算法的鲁棒性。引入L_(1/2)稀疏范数降低噪声,提高分类模型的准确率。通过与现有的特征方法进行对比分析,提出方法在ACC和NMI上优于其它方法。
其他文献
为减少传统安全设备实现安全功能灵活性差、部署成本高等弊端,深入研究软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(N F V)和基于软件定义的安全服务部署技术,建立安全服务链部署模型,提出一种启发式算法.从节点的安全功能需求、物理资源需求,以及节点之间的网络资源需求和传输时延等方面综合评估部署安全功能服务链的资源需求,优先部署资源需求较大的安全功能服务链,避免资源能力成为瓶颈.实验结果表明,该算法可有效提升部署成功率.
为了解决基于彩色图像的显著性检测在多目标或小目标等场景下无法准确检测出显著目标的问题,提出了一种基于RGB-D跨模态特征融合的显著性检测网络模型,该网络模型以改进的全卷积神经网络(FCN)为双流主干网络,分别提取彩色与深度特征并作出预测,最后利用Inception结构融合生成最终显著图.针对原FCN实际感受野远低于理论感受野,没有真正利用图像全局信息的问题,设计了双分支结构的全局与局部特征提取块,
受医疗资源紧张和医疗水平较低等因素的影响,新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)尚未得到有效控制.利用深度学习方法在胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像中检测感染者是一种安全有效的途径.针对上述问题,提出一种自动识别COVID-19的CXR图像的智能方法.根据CXR图像的特点,提出了对特征信息敏感的双路径多尺度特征融合(dual-path
针对传统PKI体系结构导致的单点故障和多CA(certificate authority)之间互信困难等问题,设计一种基于区块链的PK I系统,将证书及证书操作记录在区块链上存储;设计基于联盟链的PK I跨域认证模型,对X.509证书进行适应性改进,产生区块链证书,提出跨域认证协议,通过模拟实验验证方案的可行性.验证结果表明,该方法降低CA体系对中心和根依赖的同时,跨域认证的效率得到了有效提高.
多聚焦图像融合能够融合同一场景下具有不同聚焦部分的一系列图像.为了克服多聚焦图像融合模糊特征提取中存在的不足,提出一种基于U-Net的生成对抗网络模型.首先,生成器采用U-Net和SSE对多聚焦图像的特征进行提取,并完成图像融合;其次,判别器采用卷积层对已知的融合结果和生成器生成的融合图像进行分辨;然后,损失函数采用生成器的对抗损失、映射损失、梯度损失、均方误差损失和判别器对抗损失对生成网络进行参
针对t-SNE方法不能很好地区分相互交叉的多个流形的问题,提出一种可视化降维方法.在t-SNE方法的基础上,在计算高维概率时考虑欧几里得度量和局部主成分分析以区分不同流形.然后可直接使用t-SNE的梯度求解方法得到降维结果.最后分别用3个人工生成的三维数据集和2个通用的机器学习数据集进行实验,并根据不同流形的区分度和流形内的邻域可信度2个指标对降维结果进行量化分析.结果表明,该方法在处理有交叉的多
海面目标监测时,舰船目标的清晰度常随着不同的日照强度下海面光线反射强度而变化,不同的日照强度会导致舰船目标识别率不稳定,出现误判虚警率提高等问题.为此,提出基于ResNet-50的舰船目标识别算法.首先使用ResNet-50网络提取图像特征信息,并对日照强度变化前后的特征进行日照鲁棒损失约束,减小特征差异;然后采用灰度直方图计算特征统计矩的方法得到日照对比度、亮度、平滑度、信息量、三阶矩和熵6种特
对于任意给定的有序点列,利用三次Catmull-Rom样条基函数构造通过该点列的曲线,导出三次Catmull-Rom样条曲线保凸插值的充要条件;进而利用广义凸的概念,导出三次Catmull-Rom样条参数曲线保广义凸插值的充要条件.当所给点列满足保广义凸插值的充要条件时,三次Catmull-Rom样条参数曲线是自动保广义凸的且是G~1连续的.采用自行构造的实例佐证了方法的有效性和理论的正确性.
考虑不同货流运输需求及其时间窗约束,研究长江集装箱多式联运路径优化问题,以运输总费用最小为目标构建数学模型,提出基于深度优先遍历的两阶段多式联运路径优化动态规划算法.第一阶段通过网络遍历提供所有货流可行路径方案集,作为第二阶段的输入完成多式联运路径优化.算例研究结果表明,动态规划算法可实现模型有效求解,适当调整时间窗约束或班次信息可降低多式联运费用.