基于免参数据挖掘的相异度度量研究

由于参数设置导致数据挖掘结果异常的例子很多，为了解决这一问题，出现了免参数据挖掘思想。对Kolmogorov复杂度理论进行了研究，将其和免参数据挖掘思想相结合，提出了一种基于压缩的相异度度量SCDM。由于压缩算法是空间和时间高效性算法，使得应用该算法的相异度度量也具有较好的性能。实验表明将这种相异度度量应用到层次聚类算法中，其聚类的准确率也较高。     

基于无参数形状检测子和DT-CWT的交通标志识别

针对车辆行驶环境中难以检测的交通标志,提出了一种检测和识别方法.首先分割交通标志的特征颜色区域,并扩展感兴趣区域,提取区域边缘.然后用直线分割和杂点去除粗略划分边缘,根据直线间顶点处的曲率关系,计算转向角并分类顶点的类型,用无参数形状检测子来检测图像中的圆形、三角形和矩形等.将检测到的候选区域送入形状分类器中,分类形状并排除杂质的干扰,最后通过二元树复小波变换和二维独立分量分析相结合来识别交通标志类型.实验结果表明提出的方法对交通标志被遮挡、光照不均匀、颜色部分失真的情况下,检测率和识别率均较高,并且可以达到实时处理的效果.     

无参数无相关最大化判别边界算法

在人脸识别算法中,无参数局部保持投影(PFLPP)是一种有效的特征提取算法, 但忽略了异类近邻样本在分类中所起的作用,并且对于近邻的处理仅利用样本与总体均值的 距离关系来判断,因此并不能有效地确定近邻关系。基于此,提出一种无参数无相关最大化 判别边界算法,有效地利用了样本的类别信息,定义了无参数同类近邻样本的相似权值与异 类近邻样本的惩罚权值,样本邻域大小可根据类内平均余弦距离和类间余弦距离自适应确定, 为了进一步增强算法的性能,给出了具有不相关性的目标函数。UMIST 和 AR 人脸库上的实 验结果表明,该算法相对于不相关保局投影分析算法和 PFLPP 算法,具有运算量低、识别性 能高的优势。     

基于拉普拉斯中心性和密度峰值的无参数聚类算法

针对聚类算法的聚类中心选取需要人工参与的问题,提出了一种基于拉普拉斯中心性和密度峰值的无参数聚类算法（ALPC）。首先,使用拉普拉斯中心性度量对象的中心性;然后,使用正态分布概率统计方法确定聚类中心对象;最后,依据对象到各个中心的距离将各个对象分配到相应聚类中心实现聚类。所提算法克服了算法需要凭借经验参数和人工选取聚类中心的缺点。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法（DBSCAN）、密度峰值聚类（DPC）算法以及拉普拉斯中心峰聚类（LPC）算法相比,ALPC具有自动确定聚类中心、无参数的特点,且具有较高的聚类精度。     

完备的无参数近邻保持及最大化非近邻算法

无参数保持投影算法无需参数设置且识别性能稳定,但算法不能有效地保持样本的局部结构,且忽略了非局部样本所起的作用,而且存在着小样本(SSS)问题,为此提出了一种完备的无参数近邻保持及最大化非近邻算法。算法以样本间余弦距离0.5为分界点将样本分成近邻及非近邻样本,为了充分利用近邻样本及非近邻样本,分别构造了近邻散度矩阵及非近邻散度矩阵,因此算法的目标函数就是求取能够最小化近邻散度矩阵的同时,最大化非近邻散度矩阵的投影矩阵。对于目标函数的求解,可先将高维样本通过主成分分析(PCA)算法降至一个低维的子空间,并通过两个定理证明了这种处理方法没有损失任何有效的判别信息;然后将目标函数转换为差形式,从而有效地解决了小样本问题。在人脸库及掌纹库上的实验结果表明,与无参数局部保持投影算法相比,所提算法平均识别率更高,验证了算法的有效性。     

融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法

现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分,但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高,难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发,提出一种融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering recommendation integrating user-centric Natural Nearest Neighbor,CF3N）,该算法首先自适应地寻找目标用户的自然最近邻居集,再融合目标用户的自然最近邻居集与活动近邻用户集,使用融合后得到的邻居集合预测目标用户评分。实验使用了MovieLens数据集,以RMSE和MAE为评测标准,比较CF3N、CF-KNN与INS-CF算法,结果显示在电影领域该算法的推荐准确率有显著提高。     

融合句法信息的无触发词事件检测方法

事件检测（ED）是信息抽取领域中最重要的任务之一,旨在识别文本中特定事件类型的实例。现有的ED方法通常采用邻接矩阵来表示句法依存关系,然而邻接矩阵往往需要借助图卷积网络（GCN）进行编码来获取句法信息,由此增加了模型的复杂度。为此,提出了融合句法信息的无触发词事件检测方法。通过将依赖父词及其上下文转换为位置标记向量,并在模型源端以无参数的方式融入依赖子词的单词嵌入来加强上下文的语义表征,而不需要经过GCN进行编码;此外,针对触发词的标注费时费力的问题,设计了基于多头注意力机制的类型感知器,以对句子中潜在的触发词进行建模,实现无触发词的事件检测。为了验证所提方法的性能,在ACE2005数据集以及低资源越南语数据集上进行了实验。其中,在ACE2005数据集上与图变换网络事件检测（GTN-ED）方法相比,所提方法的F1值提升了3.7%;在越南语数据集上,与二分类的方法类型感知偏差注意机制神经网络（TBNNAM）相比,所提方法的F1值提升了9%。结果表明,通过在Transformer中融入句法信息能有效地连接句子中分散的事件信息来提高事件检测的准确性。     

基于扩展自然邻居的无参分类方法

基于k-最近邻（kNN）的分类方法是实现各种高性能模式识别技术的基础,然而这些方法很容易受到邻域参数k的影响,在完全不了解数据集特性的情况下想要得出各种数据集的邻域是比较困难的。基于上述问题,介绍了一种新的监督分类方法：扩展自然邻居（ENaN）方法,并证明了该方法在不人为选择邻域参数的情况下提供了一种更好的分类结果。与原有的基于kNN需要先验k的方法不同,ENaN方法在不同的阶段预测不同的k值。因此,无论是在训练阶段还是在测试阶段,ENaN方法都能从动态邻域信息中学习到更多的信息,从而提供更好的分类结果。在不同类型不同规模的真实数据上的分类检测结果均表明了ENaN方法的有效性。     

A study of parameter-free shock capturing upwind schemes on low speeds’ issues

Nowadays,the upwind schemes are in a rapid development to capture shock accurately.However,these upwind schemes’properties at low speeds,such as their reconstruction scheme dependencies,grid dependencies,and Mach number dependencies,are concerned by few people.In this paper,a systematic study on their low speeds’issues is conducted.Through a series of tests,we can find that most parameter-free upwind schemes,widely used in practice today,are not applicable to low speeds’simulations.In contrast,SLAU and SLAU2 can give reliable results.Also,the upwind scheme’s influence on the accuracy is stronger than the reconstruction scheme’s influence at low speeds.     

Isogeometric stability analysis of thin shells: From simple geometries to engineering models

The buckling properties of thin-walled structures are sensitive to different sources of imperfections, among which the geometric imperfections are of paramount importance. This work contributes to the methodology of shell buckling analysis with respect to the following aspects: first, we propose an isogeometric analysis framework for the buckling analysis of shell structures which naturally eliminates the geometric discretization errors; second, we introduce a parameter-free Nitsche-type formulation for thin shells at large deformations that weakly enforces coupling constraints along trimmed boundaries. In combination with the finite cell method, the proposed conceptual modeling and analysis framework is able to handle engineering-related shell structures; and third, we introduce a NURBS modeling of measured geometric imperfection fields, which is much closer to the true imperfection shape compared to the classically used faceted FE models. We demonstrate with a number of benchmark problems and engineering models that our proposed framework is able to fully compete with established and highly sophisticated finite element formulations but at a significant higher level of accuracy and reliability of the analysis results.