基于偏最小二乘法与支持向量机的人脸识别

该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机（SVM）模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性。该文提出了一种基于偏最小二乘与支持向量机的人脸识别方法。利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。     

一种新型的多元分类支持向量机

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决模式识别问题。该文详细推理和分析了二元分类最小二乘支持向量机算法，构建了多元分类最小二乘支持向量机，并通过典型样本进行测试，结果表明采用多元分类最小二乘支持向量机进行模式识别是有效、可行的。     

基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vectorma—chine,LSSVM）相结合的电力系统短期负荷预测方法。考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度。利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于最小二乘支持向量机的多属性决策*

分析多属性决策问题, 提出了基于最小二乘支持向量机的多属性决策方法。该方法从决策问题本身出发,构造学习样本,再通过最小二乘支持向量机拟合出多属性效用函数,从而实现对方案的排序。该模型与支持向量机相比,参数少,算法简单、可靠。最后通过算例表明方法的可行性与有效性。     

基于最小二乘支持向量机的网页主题语义分类的研究

提出了对网页主题进行语义扩展的方法,利用最小二乘支持向量机LSSVM（least squares support vector machines）来代替传统的支持向量机SVM（support vector machine）的分类技术。在建立LSSVM模型的多类别分类算法基础上,将其应用到网页主题语义分类。实验表明,最小二乘支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力,对网页主题语义分类具有很好的效果。     

基于粗糙集与改进LSSVM的入侵检测算法研究

提出了基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法。算法利用粗糙集理论的可辨识矩阵对样本属性进行约简,减少样本维数;利用稀疏化算法对最小二乘支持向量机进行改进,使其既具备稀疏化特性又具备快速检测的特点,提高了数据样本分类的准确性。结合算法不仅充分发挥粗糙集对数据有效约简和支持向量机准确分类的优点,同时克服了粗糙集在噪声环境中泛化性较差,支持向量机识别有效数据和冗余数据的局限性。通过实验证明,基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法的检测精度高,误报率和漏报率较低,检测时间短,验证了算法的实效性。     

最小二乘支持向量机分类的稀疏化方法研究

最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向量机优化问题可以通过线性方程组求解,从而得到最优判别函数。实验结果表明,该算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比最小二乘支持向量机更快的预测速度。     

基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机(Least square Support Vectormachine.LSSVM)相结合的电力系统短期负荷预测方法.考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度.利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度.     

稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究

提出一种构造稀疏化最小二乘支持向量机的方法．该方法首先通过斯密特正交化法对核矩阵进 行简约,得到核矩阵的基向量组;再利用核偏最小二乘方法对最小二乘支持向量机进行回归计算,从而使最 小二乘向量机具有一定稀疏性．基于稀疏最小二乘向量机建立了非线性动态预测模型,对铜转炉造渣期吹炼 时间进行滚动预测．仿真结果表明,基于核偏最小二乘辨识的稀疏最小二乘支持向量机具有计算效率高、预 测精度好的特点．     

基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测

提出一种基于改进粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的MEMS陀螺随机漂移的预测模型建立方法。该方法首先应用最小二乘支持向量机对MEMS陀螺随机漂移建立预测模型,然后应用改进粒子群算法对该模型进行优化,最后应用参数优化后的LSSVM预测模型对随机漂移进行预测。该方法不仅解决了支持向量机训练速度慢和所需计算资源多的问题,而且文中提出的改进的惯性权值递减策略使PSO算法在全局或局部搜索能力上的侧重具有更好的适应度。实验结果表明,该预测模型可以有效地进行陀螺随机漂移的预测,且预测效果优于基本PSO优化的最小二乘支持向量机。     

基于卷积神经网络交互的用户属性偏好建模的推荐模型

潜在因子模型（LFM）以其优异的性能在推荐领域得到了广泛应用。在LFM中除了使用交互数据以外,辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题,从而提升推荐的性能。然而,大多数LFM仍然存在一些问题：第一,LFM在对用户进行建模时,忽略了用户如何根据其特征偏好对项目作出决策;第二,采用内积的特征交互假设特征维度之间是相互独立的,而没有考虑到特征维度之间的关联。针对上述问题,提出一种新的推荐模型：基于卷积神经网络（CNN）交互的用户属性偏好建模的推荐模型（UAMC）。该模型首先获得用户的一般偏好、用户属性和项目嵌入,然后将用户属性和项目嵌入进行交互,以探索用户不同的属性对不同项目的偏好;接着将交互过的用户偏好属性送入CNN层来探索不同偏好属性的不同维度的关联,从而得到用户的属性偏好向量;接着使用注意力机制结合用户的一般偏好和CNN层得到的属性偏好,从而获得用户的向量表示;最后采用点积来计算用户对项目的评分。在Movielens-100K、Movielens-1M和Book-crossing这三个真实的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提模型在均方根误差（RMSE）上与稀疏数据预测的神经网络分解机（NFM）模型相比分别降低了1.75%、2.78%和0.25%,验证了在LFM的评分预测推荐中,UAMC在提升推荐精度上的有效性。     

基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将免疫算法和遗传算法结合,并将核引入免疫遗传算法的初始抗体群来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,并结合抗体浓度,能维持进化过程中个体的多样性,从而提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。实验证明该算法能够快速得到相对最小约简。     

高精度低功耗无线传感器网络时间同步算法

通过对无线传感器网络参考广播同步（RBS）算法的研究,针对RBS多跳算法网络开销大和不能实现全网同步的问题,在基于环形网络拓扑的参考广播环形同步（RBRS）算法基础上,提出一种改进的RBRS （IRBRS）算法.该算法引入可变周期同步法：根据贝叶斯最大后验估计原理,估算出最大相位偏差来决定同步周期,从而减少节点同步次数,并且采用最小二乘线性回归法,周期性拟合时钟偏移.运用Matlab环境进行仿真,仿真结果表明：IRBRS算法同步精度显著提高,并且能量消耗显著减少,更有利于延长无线传感器网络的寿命.     

两种基于Quad-Tree的匿名算法

基于位置的服务（LBS）给人们带来巨大便利的同时可能导致位置隐私的泄露。为了保护用户的位置隐私,一种有效的方法是将用户的精确位置匿名成一个空间区域,现有基于Quad-Tree的匿名算法导致匿名时间较长并且准确度较低。提出两种匿名算法QFC和SWC,与传统的匿名算法（Casper）相比,QFC算法在保持匿名准确度相同的情况下,可以减少CPU时间;SWC算法以牺牲一定的CPU时间为代价,可以达到较高的匿名准确度。     

基于领域自适应的多源多标签行人属性识别

当前行人属性识别（PAR）公开数据集中属性标注繁杂且采集场景多样,各数据集中行人属性差异较大,进而导致公开数据库已有的标记信息数据难以直接应用到PAR实际问题中。针对上述问题,提出一种基于领域自适应的多源多标签PAR方法。首先通过领域自适应方法对样本进行特征对齐完成多个数据集之间的统一风格转换;接着提出多属性one-hot编码加权算法,将多数据集中共有属性的标签对齐;最后结合多标签半监督损失函数,进行跨数据集联合训练以提高属性识别准确率。通过所提出的特征对齐和标签对齐算法,可有效解决PAR多数据集中属性异构性问题。将三个行人属性数据集PETA、RAPv1和RAPv2分别与PA-100K数据集对齐后的实验结果表明,所提出的方法对比StrongBaseline在平均准确率上分别提升了1.22、1.62和1.53个百分点,说明该方法在跨数据集PAR中具有一定的优势。     

Spark下的分布式粗糙集属性约简算法

属性约简（特征选择）作为数据预处理的重要环节,大多以属性依赖作为筛选属性子集的标准。设计了一种快速依赖计算方法FDC,通过直接寻找基于相对正域的对象来计算依赖度,而不需要预先求出相对正域,相比传统方法在速度上有明显的性能提升。另外,改进鲸鱼优化算法（WOA）使其能够有效应用于粗糙集属性约简。结合上述两个方法,提出一种基于Spark的分布式粗糙集属性约简算法SP-WOFRST,并在两组人工合成的大数据集上与另一种基于Spark的粗糙集属性约简算法SP-RST进行对比实验。实验结果表明所提出的SP-WOFRST算法在精度和速度上均优于SP-RST。     

基于OSBE的属性访问控制模型

针对基于属性的访问控制模型（Attribute-Based Access Control,ABAC）不支持对敏感属性的保护和权限变更的问题,提出基于OSBE的属性访问控制模型。通过改用属性证书的签名,使用户的敏感属性信息不再直接暴露给访问控制模块;通过增加采用属性证书签名的协商过程,保护属性库中的属性信息不再被策略决策点随意获取;通过在策略执行点中设计的检测模块和更新模块,支持访问控制过程中的权限变更。通过有限状态机证明了模型的安全性,并通过实例分析表明模型能够支持对属性的保护和授权变更。     

基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别

提出了一种基于遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。     

影响图及遗传算法的私人信息推测

市场竞争中,准确推测竞争对手的私人信息对于竞争者掌握竞争的主动权具有重要意义。以影响图作为竞争对手的决策模型,以对手的目标是使整体决策的总期望效用最大,而不仅仅是使每一步决策获得最大效用为准则,根据所观测到的竞争对手的决策行为,利用遗传算法推测对手的自然信息、决策信息或效用信息。实验结果表明,所提方法是正确有效的。     

基于用户传播网络与消息内容融合的谣言检测模型

针对社交媒体平台上消息内容普遍很短、传播结构中存在大量空转发、用户角色与内容间的失配等条件约束,提出了一种基于传播网络中的用户属性信息和消息内容的谣言检测模型GMB_GMU。首先以用户属性为节点、传播链为边构建用户传播网络,并引入图注意力网络（GAT）得到用户属性的增强表示;同时,基于此用户传播网络,利用node2vec得到用户的结构表征,并使用互注意机制对其进行增强。另外,引入BERT建立源帖内容表征。最后,利用多模态门控单元（GMU）对用户属性表征、结构表征和源帖内容表征进行融合,从而得到消息的最终表征。实验结果表明,GMB_GMU模型在公开的Weibo数据上的准确率达到0.952,能够有效识别谣言事件,效果明显优于基于循环神经网络（RNN）和其他神经网络基准模型的传播算法。