基于判别正则化的局部保留投影

局部保留投影（Locality preserving projections,LPP）是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘。当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取。为了解决这个问题,本文在给定流形数据图描述的条件下,通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析,并据此建立判别正则化局部保留投影（简称DRLPP）。该方法能够在现有图描述的条件下,有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性。在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验,实验结果证明了DRLPP的有效性。     

Web程序设计课程教学改革与实践

Web技术发展迅速,传统的Web程序设计课程已经无法满足时代要求。文章分析目前Web程序设计课程教学存在的主要问题,从教学内容、教学实践、课程考评机制等多方面阐述课程改革的主要过程,并说明改革成果。     

融合社交网络的单类个性化协同排序算法

单类个性化协同排序算法的研究的核心思想是把单类协同过滤问题当成排序问题来看待。之前的研究仅仅使用了隐式反馈数据来对推荐对象进行排序,这限制了推荐的准确度。随着在线社交网络的出现,为了进一步提高单类个性化协同排序算法的准确度,提出了一种新的融合社交网络的单类个性化协同排序算法。在真实的包含社交网络的2个数据集上的实验验证了该算法在各个评价指标下的性能均优于几个经典的单类协同过滤算法。实验证明,社交网络信息对于提高单类个性化协同排序算法的性能具有重要作用。     

融合结构与语义特征的代码注释决策支持方法

代码注释是辅助编程人员理解源代码的有效手段之一.高质量的注释决策不仅能覆盖软件系统中的核心代码片段,还能避免产生多余的代码注释.然而,在实际开发中,编程人员往往缺乏统一的注释规范,大部分的注释决策都取决于个人经验以及领域知识.对于新手程序员来说,注释决策显然成为了一项重要而艰巨的任务.为了减少编程人员投入过多的精力在注释决策上,文章从大量的代码注释实例中学习出一种通用的注释决策规范,并提出了一种新颖的CommentAdviser方法用以辅助编程人员在代码开发过程中做出恰当的注释决策.由于注释决策与代码本身的上下文信息密切相关,因此,从当前代码行的上下文代码中提取代码结构特征以及代码语义特征作为支持注释决策的主要依据.然后,利用机器学习算法判定当前代码行是否为可能的注释点.在GitHub中的10个大型开源软件的数据集上评估了我们提出的方法,实验结果以及用户调研表明代码注释决策支持方法CommentAdviser的可行性和有效性.     

基于MIX_FP树的粗糙集属性约减算法的研究与应用

粗糙集对于学习分析系统的属性约减模型有着重要的研究意义和使用价值。针对教育大数据高维度、不完备、增量性等现状,提出了基于不完备决策表的差别信息增量更新算法,并结合树形结构对差别信息的高效存储和粗糙集的核属性概念,设计构建了MIX_FP树,实现高维属性的有效约减。实验结果验证了该算法具有较好的运行效率和空间性能,为教育大数据的属性约减提供了有效的方法,同时为基于粗糙集理论的属性约减算法研究和及其在学习分析领域的应用提供了新的研究思路。     

基于运动显著图的人群异常行为检测

针对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。为了准确描述人群行为,将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道,并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。最后,设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型,并利用该模型检测人群中是否存在异常行为。实验结果表明,该方法能够有效、实时地检测人群异常行为,在UMN和PETS2009数据集的检测率均达到了97.9%以上。     

基于增量式鲁棒非负矩阵分解的短文本在线聚类

对社会化媒体产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值,但短文本往往具有噪音数据多、增长迅速且数据量大的特点,导致现有相关算法难于有效处理.提出一种基于增量式鲁棒非负矩阵分解的短文本在线聚类算法STOCIRNMF.STOCIRNMF基于非负矩阵分解构建短文本聚类模型,通过l_2,1范数设计模型的优化求解目标函数提高鲁棒性,同时应用增量式迭代更新规则实现短文本的在线聚类.在搜狐新闻标题和微博短文本数据集上进行相关实验,结果表明STOCIRNMF不仅比现有代表性算法具有更好的聚类性能,而且能够有效对微博话题进行在线检测.     

基于非最佳用户级联方案的异构网络物理层安全研究

基于非最佳用户级联(UC)方案,研究多层异构网络(HetNets)的物理层安全性能。利用随机几何运算将网络节点建模为齐次泊松点过程,并借助概率统计数学工具,推导出多层HetNets的系统安全概率表达式,分析发射功率、安全门限及窃听者密度对系统安全概率的影响。仿真结果表明,当基站发射功率较小时,非最佳UC方案的安全性能优于传统最佳UC方案,当基站发射功率较大时,两者安全性能趋于相同,且非最佳UC方案下的系统安全概率随着发射功率的增大先减小后增大,稳定性更高。     

融合多重注意力机制的人眼注视点预测

目的 经典的人眼注视点预测模型通常采用跳跃连接的方式融合高、低层次特征,容易导致不同层级之间特征的重要性难以权衡,且没有考虑人眼在观察图像时偏向中心区域的问题。对此,本文提出一种融合注意力机制的图像特征提取方法,并利用高斯学习模块对提取的特征进行优化,提高了人眼注视点预测的精度。方法 提出一种新的基于多重注意力机制(multiple attention mechanism,MAM)的人眼注视点预测模型,综合利用3种不同的注意力机制,对添加空洞卷积的ResNet-50模型提取的特征信息分别在空间、通道和层级上进行加权。该网络主要由特征提取模块、多重注意力模块和高斯学习优化模块组成。其中,空洞卷积能够有效获取不同大小的感受野信息,保证特征图分辨率大小的不变性;多重注意力模块旨在自动优化获得的低层丰富的细节信息和高层的全局语义信息,并充分提取特征图通道和空间信息,防止过度依赖模型中的高层特征;高斯学习模块用来自动选择合适的高斯模糊核来模糊显著性图像,解决人眼观察图像时的中心偏置问题。结果 在公开数据集SALICON(saliency in context)上的实验表明,提出的方法相较于同结构的SAM-Res(saliency attention modal)模型以及DINet(dilated inception network)模型在相对熵(Kullback-Leibler divergence,KLD)、sAUC(shuffled area under ROC curve)和信息增益(information gain,IG)评价标准上分别提高了33%、0.3%和6%;53%、0.5%和192%。结论 实验结果表明,提出的人眼注视点预测模型能通过加权的方式分别提取空间、通道、层之间的特征,在多数人眼注视点预测指标上超过了主流模型。