基于随机子空间核极端学习机集成的高光谱遥感图像分类

结合随机子空间和核极端学习机集成提出了一种新的高光谱遥感图像分类方法。首先利用随机子空间方法从高光谱遥感图像数据的整体特征中随机生成多个大小相同的特征子集;然后利用核极端学习机在这些特征子集上进行训练从而获得基分类器;最后将所有基分类器的输出集成起来,通过投票机制得到分类结果。在高光谱遥感图像数据集上的实验结果表明:所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度要高于核极端学习机和随机森林方法。     

基于人工免疫分类器的入侵检测方法

针对入侵检测系统准确率不高和难以检测未知攻击的缺点,将有限资源人工免疫分类器模型算法AIRS应用于入侵检测系统.首先从KDD CUP 99数据集中选取出部分正常数据和攻击数据,对AIRS算法进行训练.然后根据训练得到的模型,对包含己知攻击和未知攻击的不同异常类比的数据集进行测试.实验结果表明:AIRS算法对已知攻击的检测率大大提高,对未知攻击的识别率也有很大的提高.     

基于增量集成学习的动态自适应SDN入侵检测

随着SDN网络应用的推广,SDN网络的安全也越来越受到重视,基于模式识别的网络入侵检测由于无法一次性收集完备的训练数据集,使得对未知的入侵行为识别率不高.为提高入侵检测系统的自适应性,提出了增量集成学习算法,并用该算法解决SDN入侵检测问题.该算法利用滑动窗口法获得数据块,对新的数据块进行训练获得子分类器,然后依据在历史数据块和当前数据块的分类结果筛选子分类器进行集成,使得分类模型不断完善从而能够自适应的识别未知攻击行为.通过在NSL-KDD数据集上的实验结果可以看到,该算法可以提高未知攻击的识别率.     

基于重建误差的任务型对话未知意图检测

现有未知意图检测模型通常将语句映射到向量空间,并使用局部异常因子算法定义密度较小的特征点为未知意图,但经交叉熵损失训练的已知意图特征簇更加狭长,簇内的整体间距、密度和分散情况不均匀,进而增加了检测难度。针对上述问题,提出一种基于自动编码器重建误差的未知意图检测模型。在训练阶段,使用融入标签知识的联合损失函数训练已知意图分类器,使已知意图特征类间距离大且类内距离小,并利用这些特征训练一个仅能获取已知意图信息的自动编码器。在测试阶段,利用自动编码器将重建误差较大的样本视为未知意图,其余样本视为已知意图正常分类。在SNIPS数据集上的实验结果表明,在已知意图占比为25%、50%、75%时,该模型的Macro F1得分相比于表现最优的增强语义的高斯混合损失基线模型分别提升了16.93%、1.14%和2.37%,能够检测到更多的未知意图样本,同时在类别分布极不平衡的ATIS数据集上也有较好的性能表现。     

基于Wasserstein距离与生成对抗网络的高光谱图像分类

近年来, 基于生成对抗网络的高光谱图像分类方法取得了很大进展. 它们虽可以缓解训练样本数量有限的问题, 但是容易受到训练数据不平衡的影响, 并且存在模式崩溃问题. 针对这些问题, 提出了一种用于高光谱图像分类的SPCA-AD-WGAN模型. 首先, 为了解决训练数据不平衡导致分类精度降低的问题, 添加了单独的分类器, 与判别器分开训练. 其次, 将Wasserstein距离引入网络, 以缓解GAN模型崩溃的问题; 在两个HSI数据集上的实验结果表明, SPCA-AD-WGAN具有更好的分类性能.     

跨数据集评估的高光谱图像分类

目的 随着高光谱成像技术的飞速发展,高光谱数据的应用越来越广泛,各场景高光谱图像的应用对高精度详细标注的需求也越来越旺盛。现有高光谱分类模型的发展大多集中于有监督学习,大多数方法都在单个高光谱数据立方中进行训练和评估。由于不同高光谱数据采集场景不同且地物类别不一致,已训练好的模型并不能直接迁移至新的数据集得到可靠标注,这也限制了高光谱图像分类模型的进一步发展。本文提出跨数据集对高光谱分类模型进行训练和评估的模式。方法 受零样本学习的启发,本文引入高光谱类别标签的语义信息,拟通过将不同数据集的原始数据及标签信息分别映射至同一特征空间以建立已知类别和未知类别的关联,再通过将训练数据集的两部分特征映射至统一的嵌入空间学习高光谱图像视觉特征和类别标签语义特征的对应关系,即可将该对应关系应用于测试数据集进行标签推理。结果 实验在一对同传感器采集的数据集上完成,比较分析了语义—视觉特征映射和视觉—语义特征映射方向,对比了5种基于零样本学习的特征映射方法,在高光谱图像分类任务中实现了对分类模型在不同数据集上的训练和评估。结论 实验结果表明,本文提出的基于零样本学习的高光谱分类模型可以实现跨数据集对分类模型进行训练和评估,在高光谱图像分类任务中具有一定的发展潜力。     

不同产地黄柏的近红外指纹图谱鉴别分析

建立用近红外漫反射光谱鉴别不同产地黄柏药材的新方法.采集不同产地的黄柏药材及其伪品的近红外漫反射光谱,用模式识别方法进行聚类分析,建立判别模型并用三重交叉验证的方法对模型稳定性进行验证.黄柏样品与伪品能较好地区分开;建立模型后对已知训练集样本的分类精度高达100%,对未知样本的预测精度达到100%,该模型具有很好的预测性能,这说明了所建方法性能优良,能够适用于黄柏药材的不同种植产地分类鉴别.近红外光谱法简便、快速、不破坏样品,结合模式识别方法能够准确鉴别正品、伪品以及不同产地的黄柏药材.     

分段线性判别技术在红外光谱数字信号处理中应用

介绍了分段线性分类器的基本原理及其在红外化学遥感监测领域应用的概况.研究了单边式分段线性分类器应用于化学毒剂红外光谱鉴别的特性.建立了一个二维数据样本集对这种分类器的判别特性进行了评价,然后用一个DMMP光谱数据样本集对这种分类器的性能进行了检验.二维数据的训练结果表明,单边式分段线性分类器对真实类界面的逼近程度高于传统的树状分段线性分类器.DMMP光谱样本的训练和预测结果表明,一个由4维判别矢量构成的单边式分段线性分类器其性能优于线性分类器和由3步7维判别矢量构成的树状分段线性分类器.     

一种大数据环境中分布式辅助关联分类算法

在很多现实的分类应用中,新数据的类标需要由领域专家最终确定,而分类器的分类结果仅起辅助作用.另外,随着大数据所隐含价值越发被人们重视,分类器的训练会从面向单一数据集逐渐过渡到面向分布式空间数据集,大数据环境下辅助分类也将成为未来分类应用的重要分支.然而,现有的分类研究缺乏对此类应用的关注.大数据环境中的辅助分类面临以下3个问题:1) 训练集是分布式大数据集;2) 在空间上,训练集所包含的各局部数据源的类别分布不尽相同;3) 在时间上,训练集是动态变化的,会发生类别迁移现象.在考虑以上问题的基础上,提出一种大数据环境中分布式辅助关联分类方法.该方法首先给出一种大数据环境中分布式关联分类器构建算法,在该算法中,通过横向加权考虑分类数据集在空间上的类别分布差异,并给出"前件空间支持度-相关系数"的度量框架,改进关联分类算法面对不平衡数据的性能缺陷;然后,给出一种基于适应因子的辅助关联分类器动态调整方法,能够在分类器应用过程中充分利用领域专家实时反馈的结果对分类器进行动态调整,以提升其面向动态数据集的分类性能,减缓分类器的退化和重新训练的频率.实验结果表明,该方法能够面向分布式数据集较快地训练出有较高分类准确率的关联分类器,并在数据集不断扩充变化时提升分类性能,是一种有效的大数据环境中辅助分类应用方法.     

具有隐私保护功能的协作式分类机制

提出了一种能够保护数据隐私的协作式分类机制,即C2MP2(collaborative classification mechanismfor privacy-preserving),该算法利用2类样本各自的均值和协方差作为整体信息,将整体信息共享给对方,参与分类的双方,分别使用各自的隐私数据和对方的整体信息训练获得2个可以保护隐私的分类器,并由2个分类器协作得到最终的分类器.其线性模型的训练过程不仅可以保护双方数据元的隐私,还可以保护数据元的数量信息不泄露.针对测试过程的隐私保护,设计了可以保护待测样本的隐私和分类规则不泄露的安全算法.在C2MP2线性模型的基础上,分析了C2MP2和MPM(mini maxprobability machine),SVM(support vector machine)以及M4(maxi-min margin machine)在处理隐私数据方面的区别和联系.进一步使用核方法通过内积矩阵实现隐私保护的同时提高C2MP2的非线性识别能力,并通过模拟数据和标准数据集上实验检验了C2MP2线性模型和核化模型的有效性.     

Only connect: teaching, technology and telesis

Abstract This paper describes an approach to the design of interactive multimedia materials being developed in a European Community project. The developmental process is seen as a dialogue between technologists and teachers. This dialogue is often problematic because of the differences in training, experience and culture between them. Conditions needed for fruitful dialogue are described and the generic model for learning design used in the project is explained.     

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

正~~     

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

正~~     

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.