一种基于直推判别字典学习的零样本分类方法

零样本分类的目标是对训练阶段未出现过的类别的样本进行识别和分类,其主要思路是,借助类别语义信息,将可见类别的知识转移到未见类别中.提出了一种直推式的字典学习方法,包含以下两个步骤：首先,提出一个判别字典学习模型,对带标签的可见类别样本的视觉特征和类别语义特征建立映射关系模型;然后,针对可见类别和未见类别不同引起的域偏移问题,提出了一个基于直推学习的修正模型.通过在3个基准数据集（AwA,CUB和SUN）上的实验结果,证明了该方法的有效性和先进性.     

一类分类马氏椭球学习机的直推式学习

针对一类分类马氏椭球学习机当训练样本点比较少而待分类的样本点比较多时,分类精度不高,系统适应性不强的问题,提出直推式一类分类马氏椭球学习机.为解决上述问题,在训练过程中利用已知的训练样本点和待分类的样本点的信息,将待分类样本点逐渐加人到学习机中,并能有效地利用历史训练结果对其进行识别和分类,具有增量学习的特点.与一类分类马氏椭球学习机相比,方法能在很小的训练样本集规模下提高学习机的分类精度,从而使系统的适应性更好.仿真数据和真实数据的实验表明直推式一类分类马氏椭球学习机能大幅度地提高学习的精度.     

一种直推式多标记文档分类方法

真实世界的文档往往同时属于多个类别,因此,利用多标记学习技术进行文档分类是一个重要的研究方向,现有多标记文档分类方法需要利用大量有正确分类标记的文档才能获得好的分类性能,然而,在实际应用中往往只能得到少量的有标记文档作为分类所需的训练文档.出于利用未标记文档的想法,提出一种基于随机游走的直推式多标记文档分类方法,可以利用大量的未标记文档来辅助提高分类性能,实验结果表明,该方法的性能优于现有直推式多标记分类方法CNMF.     

基于直推式支持向量机的图像分类算法

直推式支持向量机(TSVM)是在利用有标签样本的同时，考虑无标签样本对分类器的影响，并且结合支持向量机算法，实现一种高效的分类算法。它在包含少量有标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上，具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高，需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法的改进，新算法在时间复杂度上明显下降，同时算法效果没有明显的影响。     

基于支持向量机的渐进直推式分类学习算法

支持向量机(support vector machine)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.直推式学习(transductive inference)试图根据已知样本对特定的未知样本建立一套进行识别的方法和准则.较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具普遍性和实际意义.提出了一种基于支持向量机的渐进直推式分类学习算法,在少量有标签样本和大量无标签样本所构成的混合样本训练集上取得了良好的学习效果.     

一种针对弱标记的直推式多标记分类方法

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获得少量标记不完整的训练样本.为了更好地利用这些弱标记训练样本,提出一种针对弱标记的直推式多标记分类方法,它可以通过标记误差加权来补全样本标记,同时也能更好地利用弱标记样本提高分类性能.实验结果表明,该方法在弱标记情况下的图像场景分类任务上具有较好的性能提高.     

基于全局和局部约束直推学习的鲁棒跟踪研究

在目标跟踪中, 大部分算法都是假设目标亮度不变或者目标子空间不变, 然而, 这些假设在实际场景中并不一定满足, 特别是当目标和背景都发生较大变化时, 目标容易丢失. 针对这种情况, 本文从直推学习的角度重新描述跟踪问题, 并提出一种鲁棒的目标跟踪方法.为获得更好的跟踪效果, 目标当前状态估计不仅要逼近目标模型, 而且要与以前的结果具有相同的聚类. 本方法利用目标模型对跟踪问题进行全局约束, 利用以前的结果约束状态局部分布, 构造代价函数. 将以前的状态估计作为正样本, 当前的候选状态作为未标记样本, 以所有样本为顶点建立图, 同时学习目标的全局外观模型和所有状态的局部聚类结构. 最后利用图拉普拉斯, 通过简单的线性代数运算, 获得代价函数的最优解. 在实验中, 选取包含各种情形的视频, 如目标的姿势改变、表情变化、部分遮挡以及周围光照的变化等, 利用本文提出的方法测试, 并和其他算法比较. 实验结果表明, 本文方法能够很好处理这些情形, 实现对目标的鲁棒跟踪.     

基于半监督学习的数据流分类方法

在数据流上建立有效的分类模型具有许多应用.流数据的动态性给业界提出了两个关键问题:如何监测数据流的变化;一旦发生显著变化,如何高效地组织足够的训练数据,调整无效的模型.提出了一个基于半监督学习的分类算法,较好地解决了这些问题.设计了一种识别显著变化的可靠方法;提出了一个基于naive Bayes的EM算法,利用较少的类标数据来扩大训练数据集,从而极大地降低类标数据的需求量.基于新的训练数据可以构建一个有效的分类器.实验结果证明了算法的优势.     

基于实例迁移的数据流分类挖掘方法

为解决数据流分类过程中样本标注和概念漂移问题，提出了一种基于实例迁移的数据流分类挖掘模型.首先，该模型用支持向量机作学习器，用所得分类模型中的支持向量构建源领域，待分类的当前数据块为目标域.然后，借助互近邻思想在源域中挑选目标域中样本的真邻居进行实例迁移，避免发生负迁移.最后，通过合并目标域和迁移样本形成训练集，提高标注样本数量，增强模型的泛化能力.理论分析和实验结果表明，所提方法具有可行性，相比其它学习方法在分类准确性方面更具优势.     

一种基于数据流约束的Web服务组合划分方法

在WebJet平台工具支撑下,针对数据流约束的应用环境,对Web服务采取集中式组合,分布式运行的技术路线。在满足划分之间数据流量最小化以及分布式系统吞吐量最大化的目标约束下,运用图划分的多级算法将Web服务组合划分成分布式代码片段。在划分过程中,以极小化边割权值和为目标,多资源负载均衡为约束条件。实例分析说明该算法能自动、快速地将集中式BPEL程序划分为分布式的BPEL程序,并对BPEL程序迁移到的分布式节点之间的负载进行基于多资源约束的均衡调整,使分布式运行系统达到负载均衡。     

数据流集成分类算法综述

详细介绍了国内外集成分类算法,对集成分类算法的两个部分（基分类器组合和动态更新集成模型）进行了详细综述,明确区分不同集成算法的优缺点,对比算法和实验数据集。并且提出进一步的研究方向和考虑的解决办法。     

监督与半监督学习下的数据流集成分类综述

在监督或半监督学习的条件下对数据流集成分类进行研究是一个很有意义的方向.从基分类器、关键技术、集成策略等三个方面进行介绍,其中,基分类器主要介绍了决策树、神经网络、支持向量机等;关键技术从增量、在线等方面介绍;集成策略主要介绍了boosting、stacking等.对不同集成方法的优缺点、对比算法和实验数据集进行了总结与分析.最后给出了进一步研究方向,包括监督和半监督学习下对于概念漂移的处理、对于同质集成和异质集成的研究,无监督学习下的数据流集成分类等.     

一种基于集成的不均衡数据流分类算法

目前数据流分类算法大多是基于类分布这一理想状态,然而在真实数据流环境中数据分布往往是不均衡的,并且数据流中往往伴随着概念漂移。针对数据流中的不均衡问题和概念漂移问题,提出了一种新的基于集成学习的不均衡数据流分类算法。首先为了解决数据流的不均衡问题,在训练模型前加入混合采样方法平衡数据集,然后采用基分类器加权和淘汰策略处理概念漂移问题,从而提高分类器的分类性能。最后与经典数据流分类算法在人工数据集和真实数据集上进行对比实验,实验结果表明,本文提出的算法在含有概念漂移和不均衡的数据流环境中,其整体分类性能优于其他算法的。     

基于Boosting的迭代加权集成分类算法

在集成分类中,如何对基分类器实现动态更新和为基分类器分配合适的权值一直是研究的重点。针对以上两点,提出了BIE和BIWE算法。BIE算法通过最新训练的基分类器的准确率确定集成是否需要替换性能较差的基分类器及需替换的个数,实现对集成分类器的动态迭代更新;BIWE算法在此基础上提出了一个加权函数,对具有不同参数特征的数据流可以有针对性地获得基分类器的最佳权值,从而提升集成分类器的整体性能。实验结果表明,BIE算法相较对比算法在准确率持平或略高的情况下,可以减少生成树的叶子数、节点数和树的深度;BIWE算法相较对比算法不仅准确率较高,而且能大幅度减少生成树的规模。     

一种能够适应概念漂移变化的数据流分类方法

目前多数的数据流分类方法都是基于数据稳定分布这一假设，忽略了真实数据在一段时间内会发生潜在概念性的变化，这可能会降低分类模型的预测精度．针对数据流的特性，提出一种能够识别并适应概念漂移发生的在线分类算法，实验表明它能根据目前概念漂移的状况，自动地调整训练窗口和模型重建期间新样本的个数．     

不平衡数据的集成分类算法综述

集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。     

基于RELM的时间序列数据加权集成分类方法

时间序列数据通常是指一系列带有时间间隔的实值型数据,广泛存在于煤矿、金融和医疗等领域。为解决现有时间序列数据分类问题中存在的含有大量噪声、预测精度低和泛化性能差的问题,提出了一种基于正则化极限学习机(RELM)的时间序列数据加权集成分类方法。首先,针对时间序列数据中所含有的噪声,利用小波包变换方法对时间序列数据进行去噪处理。其次,针对时间序列数据分类方法预测精度低、泛化性能较差的问题,提出了一种基于RELM的加权集成分类方法。该方法通过训练正则化极限学习机(RELM)隐藏层节点数量的方法,有效选取RELM基分类器;通过粒子群优化(PSO)算法,对RELM基分类器的权值进行优化;实现对时间序列数据的加权集成分类。实验结果表明,该分类方法能够对时间序列数据进行有效分类,并提升了分类精度。     

基于增量加权的不平衡漂移数据流分类算法

概念漂移是数据流学习领域中的一个难点问题,同时数据流中存在的类不平衡问题也会严重影响算法的分类性能。针对概念漂移和类不平衡的联合问题,在基于数据块集成的方法上引入在线更新机制,结合重采样和遗忘机制提出了一种增量加权集成的不平衡数据流分类方法(incremental weighted ensemble for imbalance learning, IWEIL)。该方法以集成框架为基础,利用基于可变大小窗口的遗忘机制确定基分类器对窗口内最近若干实例的分类性能,并计算基分类器的权重,随着新实例的逐个到达,在线更新IWEIL中每个基分器及其权重。同时,使用改进的自适应最近邻SMOTE方法生成符合新概念的新少数类实例以解决数据流中类不平衡问题。在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,相比于DWMIL算法,IWEIL在HyperPlane数据集上的G-mean和recall指标分别提升了5.77%和6.28%,在Electricity数据集上两个指标分别提升了3.25%和6.47%。最后,IWEIL在安卓应用检测问题上表现良好。     

基于集成学习的标题分类算法研究

标题分类是对一个标题性语句进行分类,通常这个标题是不超过20个字的短文本,内容精炼概括性强。针对标题文本的特征稀疏性和含义不确定性,提出了一种融合随机森林与贝叶斯多项式的标题分类算法。该算法把贝叶斯多项式模型引入到随机森林底层分类器构建过程中,同时利用随机森林附带的OOB数据提出了一种基于二维权重分布的投票机制。最后在图书馆真实书目数据上进行实验,针对分类性能与当前基于LDA主题扩展的SVM算法进行对比。实验结果表明在一定条件下,该方法性能稳定,表现较佳。     

基于迭代训练和集成学习的图像分类方法

针对卷积神经网络提取特征信息不完整导致图像分类方法分类精度不高等问题,利用深度学习的方法搭建卷积神经网络模型框架,提出一种基于迭代训练和集成学习的图像分类方法。利用数据增强对图像数据集进行预处理操作,在提取图像特征时,采用一种迭代训练卷积神经网络的方式,得到充分有效的图像特征,在训练分类器时,采用机器学习中集成学习的思想。分别在特征提取后训练分类器,根据各分类器贡献的大小,赋予它们不同的权重值,取得比单个分类器更好的性能,提高图像分类的精度。该方法在Stanford Dogs、UEC FOOD-100和CIFAR-100数据集上的实验结果表明了其较好的分类性能。