大数据关联关系度量研究综述

大数据关联性分析是大数据挖掘的基础,一个好的关联性度量是实施关联分析的关键。本文首先指出大数据时代关联度量面临的挑战和研究现状,从关联关系度量的构造角度出发,对现有的关联关系度量进行整理,归纳总结了这些关联关系的性质和适用条件。在回顾关联度量发展历程的基础上,结合大数据时代关联关系的特点,提出构造关联度量可能满足的条件。最后针对多模态数据关联关系度量的若干问题进行探讨和梳理,从3个角度出发,提出应对多模态数据空间转换的挑战,以引起对该领域更深入的思考与研究工作,从而促进大数据挖掘工作的进展。     

一种基于邻域距离的聚类特征选择方法

针对高维复杂的符号数据集在聚类中的聚类效果差和计算耗时过大的问题,首先提出了一种基于邻域距离的无监督特征选择算法,然后在选择到的特征子集上进行重新聚类,从而有效提高了聚类结果的精度,降低了聚类计算的计算耗时。实验结果表明,该算法可以找到有效的特征子集,提高数据集的聚类精度,降低面对高维复杂数据集聚类的计算耗时。     

数据簸箕

大数据时代的到来给数据挖掘和知识发现带来了很大的挑战。簸箕是一种大家熟知的农用工具,能快速将不同的物体分开。基于簸箕的工作机制,提出了一个新颖的学习原理：随机并行序化原理（random parallel ranking principle,RPRP）,称为数据簸箕,可高效地对数据进行排序和分类。为了验证这种学习原理的有效性与高效性,设计了一种新的聚类方法,即聚类簸箕。实验结果表明,聚类簸箕能够快速且有效地对数据进行聚类。此外,该学习原理也能够用于设计高效的分类器。该数据簸箕有望推动大数据背景下机器学习与知识发现理论与方法的发展。     

基于偏序粒的动态决策规则挖掘

针对决策表，引入了偏序粒的概念，提出了一种基于偏序粒的动态决策规则提取算法。该算法利用了偏序粒在粒度表达上的优势，区别于经典粗糙集理论中采用的单一等价关系，对同一决策表从不同的角度和多个层次来研究。实例表明该算法是有效的。     

一种基于条件熵的增量式属性约简算法

粗糙集是一种处理不确定、不完全知识的数学工具,属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。提出了一种基于条件熵的快速增量约简方法,主要分析了在对象动态增加情况下信息熵的变化机制。该算法通过判断更新前决策表的约简属性对新增对象的区分情况来计算新的条件熵值,就可以快速求解出更新后的决策表的属性约简结果。实验结果也进一步验证了该方法的有效性。     

知识包含度及其在粗糙集理论中的应用

提出一种新的集合包含度,并用新的集合包含度定义粗糙集理论中的知识包含度。研究了知识包含度的几个基本性质,给出了粗糙集理论中基于知识包含度的属性约简算法,通过一个汽车性能决策表的实例来表明算法的有效性。     

强调信息传播和特征分布的说话人验证模型：EIPFD-ResNet

说话人验证是一种自然、有效的生物特征身份认证方法,其性能很大程度上取决于所提取说话人特征的质量.残差网络(ResNet)具有优越的推理能力,可以提取高质量的说话人特征,因此广泛地应用于说话人验证任务中,然而目前残差网络仍存在音频数据信息利用不充分,提取的特征不利于分类说话人等问题,这些问题大大限制了残差网络的表征能力.本文聚焦于残差网络的模型结构,详细分析了残差块分布比例、激活层、跳跃连接这些结构因素对特征信息提取的影响,以及模型输出特征分布对说话人分类结果的影响,并据此对原始残差块、特征下采样过程以及模型输出头重新设计并构建了一个新的说话人验证模型：EIPFD-ResNet.该模型采用更少激活层的残差块和单独设计的下采样层共同作用来减少音频信号的损失和噪声信息的引入,采用归一化处理后的模型输出头帮助分类损失提供更清晰的分类决策面,并在3个公开数据集(VoxCeleb1、VoxCeleb2、Cn-Celeb2)上评估了所提模型的有效性.实验结果证明,本文提出的模型在仅有7.486M参数量的情况下,相较于传统ResNet34模型,在3个数据集上的等错误率(EER)分别降低了16.4%、3...     

基于可变形卷积的多人人体姿态估计

目前针对人体姿态估计的深度神经网络都是在特征图的固定位置上进行采样,无法对人体姿态的几何变换进行建模,当人体实例在尺寸、姿势、拍摄角度等方面发生变化后,网络泛化能力较差.因此,文中提出基于可变形卷积的多人人体姿态估计方法.利用可变形卷积对目标几何变换建模能力较强的特性,设计特征提取模块,可在人体关键点几何变化的条件下保证检测的准确性.为了进一步提高网络性能,利用预训练残差网络.模型的预测值与二维高斯模型生成的真值用于计算损失,并迭代训练模型,能在拍摄视角、附着物及人物尺度变化等复杂条件下有效检测人体关键点.实验表明,文中模型可有效提升人体关键点检测的准确性.     

消除随机一致性的支持向量机分类方法

在人类自身的学习过程中,对学习结果进行科学客观的评价与反馈是关键环节.通常,由于学习者的知识缺陷或证据不足使得学习过程存在随机性,进一步可能导致学习结果与实际情况产生随机一致性.对此结果的直接反馈将严重影响学习性能的提升.同样,机器学习是以数据为驱动、以目标为导向的学习系统.由于经验历史数据有限、不平衡、含噪音等特质导致学习结果具有随机一致性.然而,以准确度为反馈准则的机器学习系统无法辨识随机一致性,这会影响学习系统的泛化能力.首先给出随机准确度和纯准确度的定义,并且进一步分析消除随机准确度的意义及必要性.然后,基于纯准确度指标,提出消除随机一致性的支持向量机分类方法PASVM,并在KEEL数据集的10种不同领域的基准测试集上验证其有效性.实验结果表明：相比于SVM、SVMperf以及其他可用于优化纯准确度指标的学习方法,PASVM泛化性能有明显提高.     

基于改进YOLOX的多光谱行人检测算法

现有的多光谱行人检测算法大多是基于Faster R-CNN的两阶段检测或设置了锚框机制的一阶段检测,此类模型存在推理速度慢,检测准确率低等不足.为此,本文设计出一种基于一阶段无锚框检查算法YOLOX的多光谱行人检测算法.该算法将多模态特征提取解耦为特性特征提取和共性特征提取两阶段.针对基准特性特征提取网络学习能力不足、提取的语义信息和纹理细节信息不够丰富的问题,本文设计出一种多尺度特征增强(Multi-scale Feature Enhancement, MFE)模块,该模块可提取出特性特征图中丰富的语义和纹理细节信息.此外,本文使用基于差异性的特征融合方法来充分捕获两种模态的差异性特征信息.为证实本文方法的有效性和可行性,本文在KAIST数据集和FLIR数据集上进行了实验验证,实验结果表明本文所提方法可显著提高多光谱行人检测的性能.