一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

Fuzzy-ART背景抑制的单帧红外弱小目标检测

针对现有背景抑制算法未能有效地抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出一种基于模糊自适应共振理论(Fuzzy-ART)进行背景抑制、基于行列k均值(k-means)聚类实现阈值分割的单帧红外弱小目标检测算法.首先依据红外成像原理仿真生成红外弱小目标训练样本;然后采用Fuzzy-ART神经网络建立目标模型,并以此分析各像素点的目标模糊隶属度来抑制背景杂波;最后采用基于行列k-means聚类的自适应阈值分割算法来检测真实目标.实验结果表明,该算法能有效地抑制背景杂波和突显目标,并能有效地提高信噪比检测弱小目标.     

基于k-means改进算法的入侵检测系统研究

入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,该文以k-means算法为基础,对基于k-means算法的入侵检测系统进行了研究和分析,指出了传统k-means算法的不足,提出了相应的改进策略,在此基础上完成基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究。     

模拟退火改进K均值算法在镜头聚类中的应用

针对基于内容的视频检索中的镜头聚类问题,采用了一种基于模拟退火思想改进的K均值聚类算法.该方法提取视频帧的时间信息、均值、方差、偏度和信息熵等颜色直方信息作为特征,利用模拟退火算法全局寻优的能力来改善K均值聚类易陷入局部极值的缺点,从而提高视频镜头聚类的准确性.理论分析和实验结果表明该方法是一种有效的视频镜头聚类算法.     

优化初始聚类中心选择的K-means算法

K-means算法的聚类效果与初始聚类中心的选择以及数据中的孤立点有很大关联,具有很强的不确定性。针对这个缺点,提出了一种优化初始聚类中心选择的K-means算法。该算法考虑数据集的分布情况,将样本点分为孤立点、低密度点和核心点,之后剔除孤立点与低密度点,在核心点中选取初始聚类中心,孤立点不参与聚类过程中各类样本均值的计算。按照距离最近原则将孤立点分配到相应类中完成整个算法。实验结果表明,改进的K-means算法能提高聚类的准确率,减少迭代次数,得到更好的聚类结果。     

基于统计聚类方法的儿童下肢肌电信号周期识别

为运用肌电信号分析髋脱位儿童和正常儿童的差异,提出一种基于统计的聚类方法,识别步态中下肢肌电信号的周期起始时刻。使用非参数贝叶斯模型将肌电信号序列聚类为状态序列,并通过k均值聚类算法将该状态序列标记为肌肉活跃和不活跃两种状态,将肌肉活跃状态的起始时刻作为肌电信号周期的起始位置,并且利用窗函数方法提高预测准确性。实验结果表明,该方法对于预测正常儿童周期起始位置的识别误差较小,平均值为2.15%,并且在5%的置信度水平下与SampEN、SNEO和IP等检测算法相比具有较高的预测准确率。     

用户定制主题聚焦爬虫的设计与实现

传统的聚焦爬虫在主题未知或者缺少相应训练集的情况下无法完成主题爬行。为让聚焦爬虫具有更好的主题适应性,提出基于聚类算法的自适应主题模型,指导聚焦爬虫在只有少量相同主题(主题未知)初始url的情况下完成主题爬行。通过对初始页面聚类得到主题中心向量,寻找相关网页更新主题中心位置;基于best-first策略实现url排序;基于该模型实现用户定制主题聚焦爬虫。通过对比实验验证了使用该模型的爬虫具有较高的收获比(havest rate)。     

基于键盘行为数据的用户身份识别

用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。     

改进型RBF神经网络的多标签算法研究

针对已有的RBF神经网络多标签算法未充分考虑多个样本标签之间的关联性,从而导致泛化性能受到一定影响的问题,研究分析了一种改进型RBF神经网络的多标签算法.该算法首先优化隐含层RBF神经网络基函数中心求取算法——k-均值聚类.采用AP聚类自动寻找k值以获得隐含层节点数目,并构造Huff man树来选取初始聚类中心以防k-均值聚类结果陷入局部最优.然后构造体现标签类之间信息的标签计数向量C,并将其与由优化k-均值聚类得到的聚类中心进行线性叠乘,进而改进RBF神经网络基函数中心,建立RBF神经网络.在公共多标签数据集emotion上的实验表明了该算法能够有效地进行多标签分类.     

云环境下基于数据流的k-means聚类算法

k-means算法是一种 最常用的基于划分的聚类算法。传统的集中式k-means算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-means算法成为了目前亟需解决的问题。现有分布式k-means算法基于MapReduce计算框架且没有考虑初始聚类中心的影响。由于每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架的基础上,提出了一种高效的k-means算法,它采用基于多次采样的初始聚类中心选取方法来实现负载均衡及减少迭代次数。实验结果表明,该算法的可扩展性较好,且效率比现有算法高。