基于复杂网络理论和遗传算法的分类方法

结合复杂网络研究的部分新理论成果和遗传算法的思想,提出一种新的分类方法。该方法将数据集按给定的相似度公式构造出具有社团结构的网络,在此网络的基础上用遗传算法的思想进行分类。算法引进社团模块度作为适应度函数,并且提出了节点归类错误率（NCM）对每次迭代产生的解进行纠错,提高了分类质量和速度。实验表明算法在分类精度和时间上都优于基于加权复杂网络特征的K—means聚类算法（WCNFC）。     

加权Fast Newman模块化算法在人脑结构网络中的应用

针对二值人脑结构网络的模块化方法不足以反映复杂的人脑生理特征这一问题,提出一种基于Fast Newman二值算法的加权脑网络模块化算法。该算法以凝聚节点的层次聚类思想为基础,以脑网络中单个脑区节点的权重值和脑网络总权重值为主要依据构建加权模块度评价指标,并将其增量作为度量值来确定加权脑网络中节点的合并从而实现模块划分。将该算法应用于60个健康人的组平均数据中的实验结果显示,与二值人脑网络模块化结果相对比,所提算法得到的模块度提高了28%,并且模块内部和模块外部的特征区分更加明显,所得到的人脑模块也更符合已知的人脑生理特性;而与现有的两种加权模块化算法实验对比结果表明,所提算法在合理划分人脑网络模块结构的同时也小幅提高了模块度。     

改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法

因无线传感器网络中静态节点包含一定的不确定信息,决策级融合技术很难对数据进行有效刻画,导致网络静态节点分类效果差。提出一种基于改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法。采用多次采样法对测试结果加权处理,通过加权移动平均算法对邻居节点进行测试,基于节点密度的混合式算法对数据去噪处理。利用错误分类率中的变精度粗糙集构建改进的粗糙集模型,基于改进粗糙集理论提取无线传感器网络静态节点特征,通过支持向量机构建无线传感器网络静态节点分类模型对节点分类处理。仿真结果表明,所提方法的分类正确率始终高于96.852%、节点召回率在97.321%以上、F1值多于97%、能量消耗在12.52 J～90.20 J之间,证明所提算法具有良好的网络静态节点分类性能。     

基于信号传递与层次聚类的社团发现算法

社团是社会网络的一个重要特征,社团发现是近年来研究的热点问题之一。通过在复杂网络上传递信号,获得各节点对网络的影响向量,从而把网络中节点的拓扑性质转化为代数空间上向量的几何关系,然后用结合模块度的层次聚类挖掘社会网络中的社团结构。该算法优点是不需要预先知道社团的数量或社团内节点的数量,用Zachary空手道俱乐部网络、大学足球赛网络以及海豚关系网络的数据进行验证,该算法划分的社团准确性超过了Newman的结论。     

网络拓扑特征的不平衡数据分类

现实中的数据集普遍具有非均衡性。针对不平衡分类问题,建立数据集网络结构来充分挖掘隐藏在样本点位置信息外的拓扑特征,分析网络节点的连接特性并赋予节点不同的效率。计算待测节点与每个子网络的相似性测度,依据新型的概率模型,进一步推算出该节点与各子网络的整体性测度。构建了一种基于网络拓扑特征的不平衡数据分类方法,算法中引入不平衡因子c用以减小由正负类样本数量差异所带来的影响。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度,特别是对拓扑特征明显的数据集,在分类性能和适应能力上相比传统分类方法都得到进一步提升。     

基于节点内聚系数的局部社团发现算法

为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集和人工合成数据集上进行实验,并与其他三种局部社团发现算法进行社团划分效果的对比。实验结果表明,该算法能够在较短的运行时间内保持较高模块度来识别复杂网络中的局部社团结构,更适合于大规模复杂网络的社团结构挖掘。     

基于引力因子的加权网络重叠社区识别算法

通过挖掘大数据来识别复杂社会网络上的社区,有利于对经济、政治、人口等方面的重要问题进行定量研究,社区的识别算法已经成为当前研究的热点问题。重点研究了重叠社区识别问题,提出了基于引力因子的加权复杂网络的重叠社区识别算法GWCR。该算法首先选取万有引力因子大的节点为中心节点,将节点与中心节点之间的引力因子作为衡量标准,并将节点归入社区引力因子大于某一阈值的社区,最后通过识别重叠节点来识别重叠社区。在3个真实网络数据集上的实验结果表明,与传统的重叠社区识别算法相比,GWCR算法划分的社区的模块度较高。     

基于节点类型的复杂网络模块探测算法

为了高效地寻找复杂网络中的社团结构,提出了一种基于节点类型的网络模块探测算法(SW)。首先用模拟退火算法(SA)对网络进行初始划分,然后对各模块中的节点进行分类,根据节点的类型来对网络进行优化和细化,直到满足最优化条件。实验结果表明,该算法能够准确高效地探测出网络中的各模块。     

基于复杂网络的情感分类特征选择

首先针对公共情感词典对专业领域适用性较低问题,以公共情感词典作为种子情感词典,以评论语料库中未出现在公共情感词典中的形容词作为候选情感词,在此基础之上利用点互信息理论构建专业领域的情感词典。其次针对在线评论情感分类问题,利用复杂网络理论提出了一种新的情感分类特征选择算法,改进了传统特征选择算法忽略特征语义相关信息,遗漏评论情感资源的问题。通过构建候选特征词关系网络,利用复杂网络节点重要性理论,考虑节点的局部和全局重要性,提出了利用网络节点的度中心性、介数中心性和接近中心性综合衡量节点重要性来选择情感分类特征的算法NTFS(Complex network feature selection)。最后以iPhone手机的在线评论为实验数据,利用SVM、NNET、NB分类器对比了NTFS、GI、CHI传统特征选择方法,实验证明NTFS在分类性能上优于GI,CHI算法。     

基于图编码网络的社交网络节点分类方法

针对如何融合节点自身属性以及网络结构信息实现社交网络节点分类的问题,提出了一种基于图编码网络的社交网络节点分类算法。首先,每个节点向邻域节点传播其携带的信息;其次,每个节点通过神经网络挖掘其与邻域节点之间可能隐含的关系,并且将这些关系进行融合;最后,每个节点根据自身信息以及与邻域节点关系的信息提取更高层次的特征,作为节点的表示,并且根据该表示对节点进行分类。在微博数据集上,与经典的深度随机游走模型、逻辑回归算法有以及最近提出的图卷积网络算法相比,所提算法分类准确率均有大于8%的提升;在DBLP数据集上,与多层感知器相比分类准确率提升4.83%,与图卷积网络相比分类准确率提升0.91%。     

基于ISE 的核密度估计和随机置换的单一或协同特征的选择方法

针对数据的特征存在单一和协同特征的选择问题,基于平方误差标准核密度估计和随机置换理论,首先提出一种针对单一特征的特征选择方法(FSKDE-RP);然后,针对协同特征的情况,通过拓展随机置换理论,提出多维协同特征选择算法(SFSKDE-MRP),并利用核神经网络(KNN)分类器的分类精度选择最优特征子集.在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明了所提出算法的有效性.     

基于SU和AMB的网络流量特征选择算法

在基于网络流量分析, 被动式的网络设备识别研究中, 网络流量数据中往往存在许多高维数据, 其中的部分特征对设备识别贡献不大, 甚至会严重影响分类结果和分类性能. 所以针对这个问题本文提出了一种将Filter和Wrapper方式相结合, 基于对称不确定性(SU)和近似马尔可夫毯(AMB)的网络流量特征选择算法FSSA, 本文提出的方法首先利用对称不确定性算法选择出对于各个类别具有分类贡献的特征, 去除不相关的特征属性; 然后在候选特征子集中利用近似马尔可夫毯算法删除冗余特征, 最后采用Wrapper方式基于C4.5分类算法, 进行最后的特征优选. 实验表明, 该方法下选择出的特征对网络设备操作系统类型识别的精确率相较于经典的特征选择方法有了一定的提高, 在小类别数据上的召回率也得到了提升.     

Unsupervised spectral feature selection algorithms for high dimensional data

It is a significant and challenging task to detect the informative features to carry out explainable analysis for high dimensional data, especially for those with very small number of samples. Feature selection especially the unsupervised ones are the right way to deal with this challenge and realize the task. Therefore, two unsupervised spectral feature selection algorithms are proposed in this paper. They group features using advanced Self-Tuning spectral clustering algorithm based on local standard deviation, so as to detect the global optimal feature clusters as far as possible. Then two feature ranking techniques, including cosine-similarity-based feature ranking and entropy-based feature ranking, are proposed, so that the representative feature of each cluster can be detected to comprise the feature subset on which the explainable classification system will be built. The effectiveness of the proposed algorithms is tested on high dimensional benchmark omics datasets and compared to peer methods, and the statistical test are conducted to determine whether or not the proposed spectral feature selection algorithms are significantly different from those of the peer methods. The extensive experiments demonstrate the proposed unsupervised spectral feature selection algorithms outperform the peer ones in comparison, especially the one based on cosine similarity feature ranking technique. The statistical test results show that the entropy feature ranking based spectral feature selection algorithm performs best. The detected features demonstrate strong discriminative capabilities in downstream classifiers for omics data, such that the AI system built on them would be reliable and explainable. It is especially significant in building transparent and trustworthy medical diagnostic systems from an interpretable AI perspective.     

随机选择全局多样化细粒度图像分类

针对细粒度图像分类任务中潜在的可区分特征太过细微难以捕捉、忽视不同特征间的关系等问题,提出一种随机选择全局多样化分类网络模型.首先,尝试以ConvNeXt作为主干来提升分类性能,并设计随机消除增强选择策略(REBS),通过特征消除分支和特征增强分支相互作用,促进网络学习更多相关信息,捕获潜在的可区分特征;然后,提出全局多样化模块(GDM),对不同层次的特征图进行交互建模,提高网络对比线索的能力;最后,建立内标压印数据集,将细粒度算法应用于真伪鉴定工作,实现细粒度图像分类任务在自然场景下的实际应用.所提出方法在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft三个公开数据集上分别达到了91.9%、93.8%和93.5%的准确率,相比其他先进对比方法性能有较大幅度提升.在自建的内标压印数据集上达到了96.8%的准确率,能够实现真伪图像的准确分类.     

基于类标记扩展的半监督网络流量特征选择算法

针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(SFSEL)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过K-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(MDrSVM)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法Spectral、PCFRSC和SEFR在Moore数据集进行了对比实验,SFSEL得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且SFSEL算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明: SFSEL算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。     

混合式的K-匿名特征选择算法

K-匿名算法通过对数据的泛化、隐藏等手段使得数据达到K-匿名条件,在隐藏特征的同时考虑数据的隐私性与分类性能,可以视为一种特殊的特征选择方法,即K-匿名特征选择。K-匿名特征选择方法结合K-匿名与特征选择的特点使用多个评价准则选出K-匿名特征子集。过滤式K-匿名特征选择方法难以搜索到所有满足K-匿名条件的候选特征子集,不能保证得到的特征子集的分类性能最优,而封装式特征选择方法计算成本很大,因此,结合过滤式特征排序与封装式特征选择的特点,改进已有方法中的前向搜索策略,设计了一种混合式K-匿名特征选择算法,使用分类性能作为评价准则选出分类性能最好的K-匿名特征子集。在多个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法在分类性能上可以超过现有算法并且信息损失更小。     

基于不平衡数据的特征选择算法研究

不平衡分类问题广泛存在于医疗、经济等领域,对于不平衡数据集分类,特别是高维数据分类时,有效的特征选择算法至关重要。然而多数特征选择算法未考虑特征协同的影响,导致分类性能下降。对FAST特征选择算法进行改进,并考虑特征的协同作用,提出一种新的特征选择算法FSBS。运用AUC对特征进行评估,以相互增益衡量协同作用大小,选出有效特征,进而对不平衡数据进行分类。实验结果表明,该算法能有效地选择特征,尤其在特征数量较少的情况下可保持较高的分类准确率。     

卷积神经网络特征重要性分析及增强特征选择模型

卷积神经网络等深度神经网络凭借着其强大的表达能力、突出的分类性能,已在不同领域内得到了广泛应用.当面对高维特征时,深度神经网络通常被认为具有较好的鲁棒性,能够隐含地对特征进行选择,但由于网络参数巨大,如果数据量达不到足够的规模,则会导致学习不充分,因而可能无法达到最优的特征选择.而神经网络的黑箱特性使得无法观测神经网络选择了哪些特征,也无法评估其特征选择的能力.为此,以卷积神经网络为例,首先研究如何显式地表达神经网络中的特征重要性,提出了基于感受野的特征贡献度分析方法;其次,将神经网络特征选择与传统特征评价方法进行对比分析发现,在非海量样本的情况下,传统特征评价方法对高重要性特征和噪声特征的识别能力反而能够超过神经网络.因此,进一步地提出了卷积神经网络增强特征选择模型,将传统特征评价方法对特征重要性的理解结合到神经网络的学习过程中,以辅助深度神经网络进行特征选择.在基于文本的社交媒体用户属性建模任务下进行了对比实验,结果验证了该模型的有效性.     

基于多模型特征与精简注意力融合的图像分类

为了提高图像分类性能,本文提出一种多模型特征和注意力模块融合的图像分类算法(image classification algorithm based on Multi-model Feature and Reduced Attention fusion,MFRA).通过多模型特征融合,使网络学习输入图像不同层次的特征,增加特征互补性,提高特征提取能力;通过加入注意力模块,使网络更关注有目标的区域,降低无关的背景干扰信息.本文算法在Cifar-10,Cifar-100,Caltech-101这3个公开数据集上的大量实验对比,验证了其有效性.与现有算法对比,本文算法的分类性能有较为明显的提升.