【摘 要】
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针对传统离群点检测算法在类极度不平衡的高维数据集中难以学习离群点的分布模式，导致检测率低的问题，提出了一种生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)与变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)结合的GAN-VAE算法。算法首先将离群点输入VAE训练，学习离群点的分布模式；然后将VAE与GAN结合训练，生成更多潜在离群点同时学习
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针对传统离群点检测算法在类极度不平衡的高维数据集中难以学习离群点的分布模式，导致检测率低的问题，提出了一种生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)与变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)结合的GAN-VAE算法。算法首先将离群点输入VAE训练，学习离群点的分布模式；然后将VAE与GAN结合训练，生成更多潜在离群点同时学习正常点与离群点的分类边界；最后将测试数据输入训练后的GAN-VAE，根据正常点与离群点相对密度的差异性计
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在许多机器学习应用中，需要分析的数据可能由对称正定矩阵构成，而经典的欧氏机器学习算法处理这种数据的性能较差。针对此问题，提出一种新的基于对数欧氏度量学习的概率黎曼空间量化方法。该方法将对称正定矩阵看做对数欧氏度量下的黎曼流形上的点，采用对数欧氏度量学习距离函数将概率学习矢量量化方法从欧氏空间推广到对称正定黎曼空间。在BCI IV 2a脑电数据集上，该方法相较于概率学习矢量量化方法识别正确率提升20
针对算术优化算法(AOA)在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷，提出一种多策略集成的算术优化算法(MFAOA)。首先，采用Sobol序列初始化AOA种群，增加初始个体的多样性，为算法全局寻优奠定基础；然后，重构数学优化器加速函数(MOA)，权衡全局搜索与局部开发过程的比重；最后，利用混沌精英突变策略，改善算法过于依赖当前最优解的问题，增强算法跳出局部极值的能力。选用12个
为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点，出了基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法，该算法通过动态更新量子旋转门的旋转角，提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异策略从传统的非门改为H门，既增加种群的多样性，又使全局搜索能力增强。最终使用所改进算法选取K-means的初始质心再进行聚类。通过UCI数据的测试以及在
针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计繁琐及参数寻优耗时等问题，提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法(Automatic Fault Diagnosis,AutoFD)。该方法采用AutoFD网络结构搜索算法，来自动完成卷积神经网络的网络结构设计和网络参数寻优，在此基础上，首先通过在原始数据上施加操作生成新通道，接着利用表现预测加速获取通道适应性排序的过程，
针对郊狼优化算法全局搜索能力不足，易陷入局部最优的缺陷进行了研究，在郊狼优化算法寻优进程中引入变形的精英保留策略，并在郊狼成长过程中加入环境影响因子，再将成长后的郊狼带入kent映射遍历搜索空间，强化算法的开采能力和搜索性能，提出了一种改进郊狼优化算法，数值实验表明，该算法具有较优的性能。以全社会经济成本和碳排放量为决策目标，构建了一个电动汽车充电站选址定容双层规划模型，并将改进后的郊狼优化算法求
在室内定位中，行人航迹推算(PDR)方法是最便捷的定位方法之一，其缺点是随着移动距离的增加，累积误差会越来越大。利用蓝牙峰值纠正算法能有效降低PDR的累积误差，但蓝牙信号在多蓝牙基站中存在伪峰、错峰的问题。针对上述问题，提出基于PDR的蓝牙峰值检测方法。首先，根据PDR位置估计信息和蓝牙分布信息计算预测概率，筛选前进方向最接近的蓝牙，减少错峰。其次根据信号的变化计算自适应阈值输出开关信号寻找波峰以
准确度量复杂网络中节点的重要度对于研究网络结构和功能等方面具有重要的指导意义。现有的多数节点重要度评估算法考虑了节点及其邻居节点的相关信息，却忽略了节点间的拓扑结构对节点重要度的影响。针对此问题，提出基于引力模型及相对路径数的节点重要度评估算法。该算法首先分析了相对最短路径数对节点间信息传播的影响效果，同时考虑到非最短路径及路径距离等因素的影响，然后以三阶范围内邻居节点与中心节点的相互作用力之和定
中文短文本分类中存在大量低频词，利用好低频词中的信息能有效提高文本分类效果，针对基于词向量的文本分类研究中，低频词不能被有效利用的问题，提出了一种针对低频词进行数据增强的方法。首先，利用受限文本生成模型产生的数据来微调低频词的词向量，再利用一种词向量的构造算法将高频词的更新信息迁移到低频词中，使低频词获取更准确且符合训练集分布的词向量表示；其次，引入相似词和实体概念等先验知识来补充上下文信息；最后
当前已有蝶形量子网络方案多数只能完成量子态经公共信道进行交叉传输。并且为实现蝶形网络的量子态无损传输，通常需要消耗纠缠资源。结合量子直接传态方案中态传输的方法，提出一种在蝶形网络中传输任意已知单量子态的网络编码方案。利用处于基态的单粒子作为量子寄存器，实现每个接收节点均能同时接收到来自全部发送节点发送的不同量子态。整个通信过程不需要使用纠缠资源和测量操作，仅通过各节点执行相关酉操作即可完成通信。并