基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择

针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。     

基于知识图谱和协同过滤的电影推荐算法研究

针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱无法有效描述电影间的片名、演员、导演等复杂的多关系。首先采用改进的TransHR模型表示出电影信息之间的多关系,提升关系表示的准确率;然后通过用户评分矩阵计算电影间相似度;最后将2种相似度融合并应用于矩阵分解的推荐技术中。对比实验结果表明,该算法在召回率、准确率、平均绝对误差MAE等指标上都有所提升。     

隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.     

单帧红外图像低频非均匀性噪声校正算法

红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的■正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声.     

基于知识工程的推理机在产品配置中的研究

针对当前产品配置过程中知识经验可重用性差、配置效率低等问题,引入知识工程(KBE)技术,研究了知识工程关键技术在产品配置中的应用,开发出一套符合产品配置的推理机。分析了复杂产品领域知识的特点,提出产生式规则和过程表示的混合知识表示方法。通过运用智能解析技术快速解析知识库中知识,并采用正向的规则推理方法(RBR)实现知识推理。经验证,用户可以在产品配置平台中快速对知识进行创建,并能够根据客户个性化需求智能推理出产品设计结构,极大提高知识重用性和产品设计效率。     

离散元仿真中挖掘机铲斗结构表面的单元球表示方法探究

提出了一种基于单元球的铲斗结构表面的多精度几何表示方法。该方法针对铲斗的斗底板、侧腹板、侧刀板、前刀板和斗齿5个部位的几何特征和功能要求,实施基于单元球的多精度几何表示。对比分析不同精度下单元球表达的铲斗结构表面,发现离散元仿真时间会随铲斗结构表面的几何表示精度的提高而增加。因而,铲斗结构表面的单元球表示需综合考虑仿真精准性与仿真时间的需求。对比分析不同精度下单元球与三角面片表示方法,证实了单元球表示方法具备有效表示铲斗结构表面的局部几何细节的能力。相比于三角面片表示方法,单元球表示方法有望在铲斗挖掘过程离散元仿真中花费更少的计算时间。     

基于伪布尔模型和启发式算法求解无容量设施选址问题

采用伪布尔模型和启发式算法来求解无容量设施选址问题。首先给出了问题的伪布尔(pseudo-Boolean)表示，然后基于Khumawala规则对问题进行预处理，最后提出两种启发式分支准则来求解问题。实验结果表明所提算法简单有效。