基于深度自动编码器的脑网络状态观测矩阵降维方法

针对人脑网络状态观测矩阵高维无特征的特点,给出了一种基于深度自动编码器(DAE)的降维算法.利用深度学习网络,将高维的人脑网络空间表达映射到低维的本质特征空间中,为进一步提炼脑网络的动态性能提供了基础.实验结果证明:应用该方法可以达到有效的降维效果,且降维后脑网络状态通过自组织特征映射聚类具有一定的规律性,从而为脑网络的动态特性研究提供了基础.     

单类支持向量机融合深度自编码器的异常检测模型

大规模高维不平衡数据是异常检测中的重大挑战.单类支持向量机在处理不平衡数据方面非常有效,但不适合大规模高维数据,同时单类支持向量机的核函数对检测性能也具有重要的影响.文中提出了一个深度自编码器与单类支持向量机相结合的异常检测模型,深度自编码器不仅负责提取特征和降维,同时拟合出了一个自适应核函数.深度自编码器与单类支持向...     

融合稀疏因子的情感分析堆叠降噪自编码器模型

基于深度学习的特征抽取是目前数据降维问题的研究热点,堆叠自编码器作为一种较为常用的模型,无法对混有噪声及较稀疏的数据进行良好的特征表达。面向微博情感分析,通过在堆叠降噪自编码器的各隐藏层中加入稀疏因子,来解决样本数据所含噪声和稀疏性对特征抽取的影响。使用COAE评测数据集进行的情感分析实验表明所提模型分类的准确率和召回率都有所提高。     

基于融合变分图注意自编码器的深度聚类模型

聚类作为数据挖掘和机器学习中最基本的任务之一,在各种现实世界任务中已得到广泛应用.随着深度学习的发展,深度聚类成为一个研究热点.现有的深度聚类算法主要从节点表征学习或者结构表征学习两个方面入手,较少考虑同时将这两种信息进行融合以完成表征学习.提出一种融合变分图注意自编码器的深度聚类模型FVGTAEDC(Deep Clustering Model Based on Fusion Varitional Graph Attention Self-encoder),此模型通过联合自编码器和变分图注意自编码器进行聚类,模型中自编码器将变分图注意自编码器从网络中学习(低阶和高阶)结构表示进行集成,随后从原始数据中学习特征表示.在两个模块训练的同时,为了适应聚类任务,将自编码器模块融合节点和结构信息的表示特征进行自监督聚类训练.通过综合聚类损失、自编码器重构数据损失、变分图注意自编码器重构邻接矩阵损失、后验概率分布与先验概率分布相对熵损失,该模型可以有效聚合节点的属性和网络的结构,同时优化聚类标签分配和学习适合于聚类的表示特征.综合实验证明,该方法在5个现实数据集上的聚类效果均优于当前先进的深度聚类方法.     

一种基于Curv-SAE特征融合的人脸降维和识别方法

相比于传统的降维算法,深度学习中的栈式自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)能够有效地学习特征并实现高效降维,然而对输入特征极其敏感。第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,DCT)能够提取出人脸的各向信息(包含边缘和概貌特征),确保SAE的输入特征充分,从而弥补了其不足。因此,提出了一种基于Curv-SAE特征融合的人脸识别降维算法,即对人脸图像进行DCT得到特征脸并将其作为SAE的输入特征进行训练,特征融合后将其输入到分类器中进行识别。在ORL和FERET人脸数据库上的实验表明,与小波变换相比,曲波的特征信息更丰富;与传统的降维算法相比,SAE的特征表达更充分且识别精度更高。     

基于网络表示学习的深度社团发现方法

挖掘复杂网络中的社团结构有助于理解网络内部结构和功能特性,具有重要的理论价值和实际应用意义.随着信息技术的飞速发展,爆炸式增长的网络数据为社团发现任务提出了前所未有的挑战.为此,文中利用深度神经网络将网络表示学习和社团发现领域相连接,提出一种基于网络表示学习的深度社团发现方法.算法首先根据节点潜在的社团成员相似性来量化节点之间的结构相似度,从而构造包含潜在社团结构信息的社团结构矩阵;然后建立由多个非线性函数组成的多层自编码器,将社团结构矩阵作为深度自编码器的输入,获得保存了潜在社团结构的节点低维表示;最后在网络表示上应用K-means聚类策略获得社团结构.在不同规模的真实网络和人工网络上进行了大量的实验,并与典型的算法进行比较,实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

基于主动深度学习的高光谱影像分类

针对当前高光谱遥感影像分类人工标注样本费时费力,大量未标注样本未得到有效利用以及主要利用光谱信息而忽视空间信息等问题,提出了一种空-谱信息与主动深度学习相结合的高光谱影像分类方法。首先利用主成分分析对原始影像进行降维,在此基础上提取像素的一正方形小邻域作为该像素的空间信息并结合其原始光谱信息得到空谱特征。然后,通过稀疏自编码器得到原始数据的稀疏特征表达,并通过逐层无监督学习稀疏自编码器构建深度神经网络,输出原始数据的深度特征,将其连接到softmax分类器,利用少量标记样本以监督学习的方式完成模型的精调。最后,利用主动学习算法选择最不确定性样本对其进行标注,并加入至训练样本以提高分类器的分类效果。分别对PaviaU影像和PaviaC影像进行分类实验的结果表明,该方法在少量标记样本情况下,相对于传统方法能有效地提高分类精度。     

无监督混阶栈式稀疏自编码器的图像分类学习

目前多数图像分类的方法是采用监督学习或者半监督学习对图像进行降维,然而监督学习与半监督学习需要图像携带标签信息。针对无标签图像的降维及分类问题,提出采用混阶栈式稀疏自编码器对图像进行无监督降维来实现图像的分类学习。首先,构建一个具有三个隐藏层的串行栈式自编码器网络,对栈式自编码器的每一个隐藏层单独训练,将前一个隐藏层的输出作为后一个隐藏层的输入,对图像数据进行特征提取并实现对数据的降维。其次,将训练好的栈式自编码器的第一个隐藏层和第二个隐藏层的特征进行拼接融合,形成一个包含混阶特征的矩阵。最后,使用支持向量机对降维后的图像特征进行分类,并进行精度评价。在公开的四个图像数据集上将所提方法与七个对比算法进行对比实验,实验结果表明,所提方法能够对无标签图像进行特征提取,实现图像分类学习,减少分类时间,提高图像的分类精度。     

堆栈式混合自编码器的人脸表情识别方法

针对进一步提高人脸表情识别率的问题,采用了一种基于深度学习的堆栈式混合自编码器（Stacked Hybrid Auto-Encoder,SHAE）的人脸表情识别方法。该方法的结构是由去噪自编码器（Denoising Auto-Encoder,DAE）、稀疏自编码器（Sparse Auto-Encoder,SAE）以及自编码器（Auto-Encoder,AE）组合而成的5层网络结构。为了增加网络的鲁棒性以及泛化能力,采用去噪自编码器对样本进行提取特征,为了对提取的特征进行降维以及进一步提取更抽象的稀疏特征,采用稀疏自编码器进行级联,来对特征进一步处理。训练过程首先由无标签的数据进行预训练和整体微调,对整个结构的权重进行初始化和更新调整,然后使用有标签的数据进行测试训练。在JAFFE和CK+两个数据集上实验显示,相较于单纯的堆栈式去噪自编码或者单纯的堆栈式稀疏自编码,该方法具有更好的识别效果。     

基于动态学习率深度神经网络的抗干扰信道编码算法

针对电子战条件下,通信信号易受压制干扰的问题,提出了一种基于动态学习率深度自编码器（dynamic learning rate deep AutoEncoder,DLr-DAE）的信道编码算法来提高系统抗压制干扰性能。首先对输入未编码信号进行预处理,将原始输入信号转换为单热矢量,随后使用训练数据样本集,用非监督学习方法训练深度自编码器,基于随机梯度下降法（SGD）更新网络参数,利用指数衰减函数,在迭代次数和网络损失函数值变化过程中动态微调学习率,减少网络迭代循环次数,避免收敛结果陷入局部最优点,从而获得面向电子战环境的信道编码深度学习网络。仿真结果表明,相比现有深度学习编码算法,该算法在取得同等误码率时,抗噪声压制干扰性能最大可提升0.74 dB。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

磨矿过程的大滞后和时变性等特点,致使对磨机负荷的最佳工作点很难进行稳定、高效的控制,针对以上情况,借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制;试验结果表明,文章提出的控制策略能够增强系统的稳定性,且在干扰存在的情况下也能很好的跟随系统的参数变化,在提高磨机台时产量的同时增加了矿厂的经济效益.     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期.     

Thermodynamic modeling of the Al–Bi,Al–Sb,Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems

All available thermodynamic and phase diagram data of the binary Al–Bi and Al–Sb systems and ternary Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems were critically evaluated, and all reliable data were used simultaneously to obtain the best set of the model parameters for each ternary system. The Modified Quasichemical Model used for the liquid solution shows a high predictive capacity for the ternary systems. The ternary liquid miscibility gaps in the Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems resulting from the ordering behaviour of the liquid solutions can be well reproduced with one additional ternary parameter. Using the optimized model parameters, the experimentally unexplored portions of the Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb ternary phase diagrams were more reasonably predicted. All calculations were performed using the FactSage thermochemical software package.