低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择

目的 特征降维是机器学习领域的热点研究问题。现有的低秩稀疏保持投影方法忽略了原始数据空间和降维后的低维空间之间的信息损失,且现有的方法不能有效处理少量有标签数据和大量无标签数据的情况,针对这两个问题,提出基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择方法（LRSE）。方法 LRSE方法包含两步：第1步是充分利用有标签数据和无标签数据分别学习其低秩稀疏表示,第2步是在目标函数中同时考虑数据降维前后的信息差异和降维过程中的结构信息保持,其中通过最小化信息损失函数使数据中有用的信息尽可能地保留下来,将包含数据全局结构和内部几何结构的低秩稀疏图嵌入在低维空间中使得原始数据空间中的结构信息保留下来,从而能选择出更有判别性的特征。结果 将本文方法在6个公共数据集上进行测试,对降维后的数据采用KNN分类验证本文方法的分类准确率,并与其他现有的降维算法进行实验对比,本文方法分类准确率均有所提高,在其中的5个数据集上本文方法都有最高的分类准确率,其分类准确率分别在Wine数据集上比次高算法鲁棒非监督特征选择算法（RUFS）高11.19%,在Breast数据集上比次高算法RUFS高0.57%,在Orlraws10P数据集上比次高算法多聚类特征选择算法（MCFS）高1%,在Coil20数据集上比次高算法MCFS高1.07%,在数据集Orl64上比次高算法MCFS高2.5%。结论 本文提出的基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择算法使得降维后的数据能最大限度地保留原始数据包含的信息,且能有效处理少量有标签样本和大量无标签样本的情况。实验结果表明,本文方法比现有算法的分类效果更好,此外,由于本文方法基于所有的特征都在线性流形上的假设,所以本文方法只适用于线性流形上的数据。     

基于多层非负局部Laplacian稀疏编码的图像分类

针对单层稀疏编码结构对图像特征学习能力的局限性问题,提出了一个基于图像块稀疏表示的深层架构,即多层融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码算法（MLLSC）。对每个图像平均区域划分并进行尺度不变特征变换（SIFT）特征提取,在稀疏编码阶段,在Laplacian稀疏编码的优化函数中添加局部性和非负性,在第一层和第二层分别进行字典学习和稀疏编码,分别得到图像块级、图像级的稀疏表示,为了去除冗余特征,在进行第二层稀疏编码之前进行主成分分析（PCA）降维,最后采用多类线性支持向量机进行分类。在四个标准数据集上进行验证,实验结果表明,MLLSC方法具有高效的特征学习能力,能够捕获图像更深层次的特征信息,相对于单层结构算法准确率提高了3%~13%,相对于多层稀疏编码算法准确率提高了1%~2.3%;并对不同参数进行了对比分析,充分展现了其在图像分类中的有效性。     

喷锚支护在城市渠道整治工程中的应用

喷锚支护是一门边坡支挡新技术,在西南高原地区应用较广。具有开挖面积小、施工方便、工期短、防护效果较好的优点。文章通过洛阳市中州渠整治工程边坡防护施工实例,介绍喷锚支护的施工方法和质量检验标准。     

水泥混凝土路面的病害处理与改造技术

文章结合洛阳中州中路西段道路改造工程,介绍了对水泥混凝土路面病害进行注浆加固、铣刨、开槽填补等施工处理后,铺设土工布,再加铺沥青混凝土面层的改造方案。     

振冲碎石桩在中州渠软黏土地基中的应用

阐述振冲碎石桩在洛阳市中州渠小型工程软粘土地基中的设计、施工及检测,证明碎石桩处理后的地基承载力大幅度提高,并节约造价。     

第十九届德国朗盛奖学金颁奖暨毕业生职前访谈在陕西科技大学举行

清风徐徐硕果芳,晨光大好话志向。第十九届德国朗盛奖学金颁奖典礼暨"对话知名企业系列——规划自我·赢取未来"毕业生职前访谈在科大湖畔举行。校党委副书记王军哲、德国朗盛(中国)化工有限公司市场总监邵学军、亚太区技术部经理Jochen Rudolph出席颁奖仪式,科技处、学工部、资源与环境学院主要负责人等参加了颁奖典礼,本届朗盛奖学金获得者和20名获得过历届朗盛奖学金的毕业生参加了活动。颁奖典礼上,院长弓太生代表资环学院对德国朗盛公司两位嘉宾的到来表示热烈欢迎,并感谢公司对皮革教育事业、学院发展的支持和鼓励。     

大爱温暖你我——陕西科技大学联丰助学基金座谈会纪实

2013年10月25日晚6：30，陕西科技大学资源与环境学院联丰爱心基金在实验楼1B117举行了“联丰爱心基金座谈会”。联丰化工有限公司行政总监王夫强先生、希望皮革有限公司张林哲先生主持座谈，资源与环境学院全体受资助同学参会。     

基于最小截平方和估计的混凝土坝变形监测粗差识别方法

粗差识别是混凝土坝安全监测数据预处理中的一项重要工作。结合变形监测统计分析模型,基于Fast-LTS算法,提出一种混凝土坝变形监测粗差最小截平方和估计识别方法。首先,基于最小截平方和估计,建立混凝土坝变形监测统计分析模型,挖潜变形监测序列与环境影响因子间的关系;其次,划分正常测值序列和疑似粗差测值序列,并针对疑似粗差序列,采用数理统计方法,逐一甄别直至判别出所有粗差。工程实例计算分析表明,本文方法粗差识别成功率达100%,远优于拉依达法则、格拉布斯准则与罗曼诺夫斯基准则等传统判别方法。更高的识别成功率,可为混凝土坝变形监测粗差识别提供一种新途径。     

基于弹性网和直方图相交的非负局部稀疏编码

针对稀疏编码模型在字典基的选择时忽略了群效应,且欧氏距离不能有效度量特征与字典基之间距离的问题,提出基于弹性网和直方图相交的非负局部稀疏编码方法（EH-NLSC）。首先,在优化函数中引入弹性网模型,消除字典基选择数目的限制,能够选择多组相关特征而排除冗余特征,提高了编码的判别性和有效性。然后,在局部性约束中引入直方图相交,重新定义特征与字典基之间的距离,确保相似的特征可以共享其局部的基。最后采用多类线性支持向量机进行分类。在4个公共数据集上的实验结果表明,与局部线性约束的编码算法（LLC）和基于非负弹性网的稀疏编码算法（NENSC）相比,EH-NLSC的分类准确率分别平均提升了10个百分点和9个百分点,充分体现了其在图像表示和分类中的有效性。     

桥梁伸缩缝损坏原因及防治

在对洛阳市桥梁进行全面病害普查时,发现桥梁伸缩缝损坏情况严重。文章从设计、施工、养护等方面分析伸缩缝损坏的原因,提出了对各种类型桥梁伸缩缝损坏的防治和处理措施。