敏捷化AIOps框架及运维数据质量评估方法

敏捷化智能运维(AIOps)框架将模型构建提前至测试阶段,利用该阶段产生的监控数据代替线上采集的数据以训练AIOps模型,进而实现智能运维的早开发与早使用. 运维数据质量评估方法通过最大均值差异度量方式,分别在健康评估与故障诊断运维场景下对训练数据分别进行趋势性、阶段性、可检测性及可诊断性评估,以预估数据对模型的适用性. 基于华为技术有限公司提供的测试环境设置测试用例并构建实验数据集,在该数据集上的实验结果验证了敏捷化AIOps框架的可行性及数据质量评估方法的有效性.     

基于主动学习的模式类别挖掘模型

在实际应用问题中,由于客观世界物质的多样性、模糊性和复杂性,经常会遇到大量未知样本类别信息的数据挖掘问题,而传统方法往往都依赖于已知样本类别信息才能对数据进行有效挖掘,对于未知模式类别信息的多类数据目前还没有有效的处理方法.针对未知类别信息的多类样本挖掘问题,提出了一种基于主动学习的模式类别挖掘模型(pattern class mining model based on active learning,PM_AL)来解决未知类别信息的模式类别挖掘问题.该模型通过衡量已得到的模式类别与未标记样本间的关系,引入样本差异度的方法来抽取最有价值样本,通过主动学习方式以较小的标记代价快速挖掘无标记样本所蕴含的可能模式类别,从而有助于将无类别标记的多分类问题转化成有类别标记的多分类问题.实验结果表明,PM_AL算法能够以较小的标记代价处理无类别信息的模式类别挖掘问题.     

基于双重权重偏差建模的无监督域适应

无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是一类新兴的机器学习范式,其通过对源域知识在无标记目标域上的迁移利用,来促进目标域模型的训练。为建模源域与目标域之间的域分布差异,最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)建模被广泛应用,其对UDA的性能提升起到了有效的促进作用。然而,这些方法通常忽视了领域之间对应类规模与类分布等结构信息,因为目标域与源域的数据类规模与数据分布通常并非一致。为此,文中提出了一种基于跨域类和数据样本双重加权的无监督域适应模型(Sample weighted and Class weighted based Unsupervised Domain Adaptation Network,SCUDAN)。具体而言,一方面,通过源域类层面的适应性加权来调整源域类权重,以实现源域与目标域之间的类分布对齐;另一方面,通过目标域样本层面的适应性加权来调整目标域样本权重,以实现目标域与源域类中心的对齐。此外,文中还提出了一种CEM(Classification Expectation Maximization)优化算法,以实现对SCUDAN的优化求解。最后,通过对比实验和分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

稀疏标签传播:一种鲁棒的领域适应学习方法

稀疏表示因其所具有的鲁棒性,在模式分类领域逐渐得到关注.研究了一种基于稀疏保留模型的新颖领域适应学习方法,并提出一种鲁棒的稀疏标签传播领域适应学习(sparse label propagation domain adaptation learning,简称SLPDAL)算法.SLPDAL通过将目标领域数据进行稀疏重构,以实现源领域数据标签向目标领域平滑传播.具体来讲,SLPDAL算法分为3步:首先,基于领域间数据分布均值差最小化准则寻求一个优化的核空间,并将领域数据嵌入到该核空间;然后,在该嵌入核空间,基于l₁-范最小化准则计算各领域数据的核稀疏重构系数;最后,通过保留领域数据间核稀疏重构系数约束,实现源领域数据标签向目标领域的传播.最后,将SLPDAL算法推广到多核学习框架,提出一个SLPDAL多核学习模型.在鲁棒人脸识别、视频概念检测和文本分类等领域适应学习任务上进行比较实验,所提出的方法取得了优于或可比较的学习性能.     

顾及面积和位置差异的高分遥感影像分割质量评价方法

高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提出了一种新的高分遥感影像分割质量评价方法。将该评价方法应用于GeoEye-1高分遥感影像分割质量评价,试验结果表明:该评价方法能客观地评价影像分割质量,所得到的最优分割结果与参考对象边界匹配程度高,有利于影像后续的分类。     

基于概率分布代表点的模型集合设计方法

对于估计、滤波和控制等问题, 多模型方法提供了一种非常优越的解决方案. 设计优良的模型集合是应用多模型方法的首要问题. 本文提出了一种基于概率分布代表点的模型集合设计方法. 在已知系统模式的概率分布条件下, 由数论方法获得代表其概率分布的F–偏差或伪F–偏差代表点和均方差代表点, 利用这些代表点构成覆盖系统模式空间的模型集合. 文中给出了一维和二维模型集合的具体设计. 仿真结果说明了所设计的模型集合的性能.     

一种基于使用差异的词语领域性分析方法

领域知识的表达形式最终体现在词汇的领域性上,因此对领域词及其部件的领域度分析是一个关键。该文在分词的基础上,对各个领域语料进行分析,利用词语之间的关系,引入链接分析方法分析词语在各个领域中的使用重要性,并通过词语在各个领域中的使用差异性计算其领域度,从而达到领域分析的目的,获取某个领域的领域部件词。该文采用以上方法在军事、娱乐等领域进行了实验,实验结果表明该方法相对于当前常用的tf×idf方法和Bootstrapping方法,可以更有效地进行领域分析获取领域部件词。     

基于学业生涯指导视角的大学生职业规划现状研究

本文基于520份问卷调查,运用数据统计的描述性分析和非参数检验方法对大学生的毕业规划、职业选择的现状进行分析,得出如下结论：近一半学生大学目标模糊,对未来思考不明确;随着年级的升高,学生的规划逐渐明晰;不同专业同学,就业规划现状差异明显。建议针对不同年级和不同专业开展侧重点不同的学业生涯教育,以推动大学生职业规划的发展,提升大学生出口的人才质量。     

采用统计技术的假设检验方法推断化验室检测差异

假设检验是统计技术较常用的一种分析测定结果进而推断化验室测定的方法、人员、实验室是否存在系统差异的技术。在质量管理中,假设检验具有以小概率事件来推断当工艺方法、原材料、过程参数改变时是否引起总体发生变化的常用方法。本文就某公司的子实验室与总部实验室每月的内外检结果(2004年1~2月)举例进行阐述。     

论中英非语言交际礼俗规范的文化差异

非语言交际指的是语言行为以外的所有交际行为。本文分析了跨文化交际中非语言交际的特征及范围，对于真正掌握、理解跨文化交际中的各种差异现象，提高学生的对外交际能力，让学生更多地意识并了解中西文化的差异有着重要的现实意义。