多李群覆盖学习优化算法

目前,已针对李群多连通空间上的道路交叉问题提出了多李群核覆盖学习算法,降低了道路交叉情况,使得分类正确率有了显著提高。但是,核学习算法的性能依赖于核函数的选择。考虑利用李群同态映射将原始李群样本映射到目标李群空间中,使在目标李群空间中不同单连通空间上的道路的关联度最小化,同一单连通空间上的道路的关联度最大化,从而减少道路交叉问题。     

覆盖学习的道路优化算法

在之前的研究中,已经针对李群多连通空间上具有不同类别特征的研究对象,提出了多连通覆盖学习算法,成功地将覆盖学习应用到多连通李群空间.主要针对多连通覆盖学习算法中连通道路的交叉问题,考虑在李群空间上寻找一条测地曲线,使得映射后不同单连通空间上的道路的关联度最小化、同一单连通空间上的道路的关联度最大化,从而实现连通空间上类别判别性能的优化.首先回顾李群连通性质的相关知识;然后,简单介绍了多连通覆盖学习算法,并针对问题给出新的优化算法;最终,通过与经典覆盖学习算法、李群均值算法以及原始算法的比较实验,证明了该优化算法具有更好的分类性能.     

基于交叉覆盖算法的中文分词

中文分词是自然语言处理的前提和基础,利用分类效果较好的交叉覆盖算法实现中文分词.将中文分词想象成字的分类过程,把字放入向前向后相邻两个字这样一个语境下判断该字所属的类别,是自己独立,或是跟前一字结合,或是跟后一字结合,或是跟前后的字结合.对人民日报熟语料库进行训练,不需要词典,可以较好地解决中文分词中的交叉歧义问题,分词正确率达90.6%.     

浅析基于多补丁集成学习的人脸识别算法

本文研究了人脸识别技术的应用背景和意义,发现其对人们的财产和人生安全的贡献都十分重大,然后简述了目前人脸识别技术的发展现状,最后研究了集成学习的基本内容以及基于集成学习的人脸识别.     

基于覆盖算法的煤炭供应商评测模型

阐述了当前进行煤炭供应商评测的方法以及这些方法的弊端。针对这种弊端,根据煤炭供应商评测的特点,利用前向神经网络的交叉覆盖算法及其改进算法对煤炭供应商供货质量进行了评测,在实验中将其与统计理论中加权平均的方法进行比较,证明取得了不错的效果,同时证明了核覆盖算法对交叉覆盖算法的改进。     

基于覆盖算法的煤炭供应商评测模型

阐述了当前进行煤炭供应商评测的方法以及这些方法的弊端。针对这种弊端，根据煤炭供应商评测的特点，利用前向神经网络的交叉覆盖算法及其改进算法对煤炭供应商供货质量进行了评测，在实验中将其与统计理论中加权平均的方法进行比较，证明取得了不错的效果，同时证明了核覆盖算法对交叉覆盖算法的改进。     

基于交叉覆盖算法的入侵检测

文章提出了一种应用人工神经网络进行入侵检测分类器设计的新方法,即采用多层前向网络的交叉覆盖算法进行入侵检测分类器的设计。该算法克服了传统BP算法的收敛速度慢,易陷入局部最小点的问题。实验结果表明,该分类器用于入侵检测,效果良好,学习速度快,分类准确率高,为实现入侵检测分类器提供了一条准确高效的途径。     

基于交叉覆盖算法的股票预测

针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果。     

基于交叉覆盖算法的股票预测

针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果.     

基于交叉覆盖算法的中文文本分类

基于向量空间模型的文本分类过程中遇到的最大问题就是以词为特征项的向量维数太大，需要进行特征选取，而交叉覆盖算法的输入集是n维欧式空间的点集，可以忽略维数的大小，从而最大程度上精确地表示文本，然后再进行分类，能够大大提高正确率。将交叉覆盖算法作为一种分类算法来进行中文文本分类，取得了不错的效果，在封闭测试中的准确率达到98.32%。     

基于标记分布学习的异态集成学习算法

为了提高预测的准确性,文中结合机器学习中堆积(Stacking)集成框架,组合多个分类器对标记分布进行学习,提出基于标记分布学习的异态集成学习算法(HELA-LDL).算法构造两层模型框架,通过第一层结构将样本数据采用组合方式进行异态集成学习,融合各分类器的学习结果,将融合结果输入到第二层分类器,预测结果是带有置信度的标记分布.在专用数据集上的对比实验表明,HELA-LDL可以发挥各种算法在不同场景下的性能较优,稳定性分析进一步说明算法的有效性.     

基于异构分类器集成的增量学习算法

将集成学习的思想引入到增量学习之中可以显著提升学习效果,近年关于集成式增量学习的研究大多采用加权投票的方式将多个同质分类器进行结合,并没有很好地解决增量学习中的稳定-可塑性难题。针对此提出了一种异构分类器集成增量学习算法。该算法在训练过程中,为使模型更具稳定性,用新数据训练多个基分类器加入到异构的集成模型之中,同时采用局部敏感哈希表保存数据梗概以备待测样本近邻的查找;为了适应不断变化的数据,还会用新获得的数据更新集成模型中基分类器的投票权重;对待测样本进行类别预测时,以局部敏感哈希表中与待测样本相似的数据作为桥梁,计算基分类器针对该待测样本的动态权重,结合多个基分类器的投票权重和动态权重判定待测样本所属类别。通过对比实验,证明了该增量算法有比较高的稳定性和泛化能力。     

基于多视图集成的网络表示学习算法

现有的网络表示学习算法主要为基于浅层神经网络的网络表示学习和基于神经矩阵分解的网络表示学习。基于浅层神经网络的网络表示学习又被证实是分解网络结构的特征矩阵。另外,现有的大多数网络表示学习仅仅从网络的结构学习特征,即单视图的表示学习;然而,网络本身蕴含有多种视图。因此,文中提出了一种基于多视图集成的网络表示学习算法(MVENR)。该算法摈弃了神经网络的训练过程,将矩阵的信息融合和分解思想融入到网络表示学习中。另外,将网络的结构视图、连边权重视图和节点属性视图进行了有效的融合,弥补了现有网络表示学习中忽略了网络连边权重的不足,解决了基于单一视图训练时网络特征稀疏的问题。实验结果表明,所提MVENR算法的性能优于网络表示学习中部分常用的联合学习算法和基于结构的网络表示学习算法,是一种简单且高效的网络表示学习算法。     

基于直觉模糊集的集成学习算法

为提高传统机器学习算法的分类精度和泛化能力,提出一种基于直觉模糊集的集成学习算法.根据传统分类器分类精度构建直觉模糊偏好关系矩阵,确定分类器权重,结合多属性群决策方法确定样本分类结果.在UCI中的7个数据集上进行测试,与目前流行的传统分类算法以及集成学习分类算法SVM,LR,NB,Boosting,Bagging相比,提出的算法分类平均精度分别提升了1.91％,3.89％,7.80％,3.66％,4.72％.该算法提高了传统分类方法的分类精度和泛化能力.     

一种基于神经网络集成的规则学习算法

将神经网络集成与规则学习相结合，提出了一种基于神经网络集成的规则学习算法．该算法以神经网络集成作为规则学习的前端，利用其产生出规则学习所用的数据集，在此基础上进行规则学习．在UCl机器学习数据库上的实验结果表明，该算法可以产生泛化能力非常强的规则．     

基于集成学习投票算法的Android恶意应用检测

针对Android平台恶意应用的检测技术,提出一种基于集成学习投票算法的Android恶意程序检测方法MASV（Soft-Voting Algorithm）,以有效地对未知应用程序进行分类。从已知开源的数据集中获取了实验的基础数据,使用的应用程序集包含213 256个良性应用程序以及18 363个恶意应用程序。使用SVM-RFE特征选择算法对特征进行降维。使用多个分类器的集合,即SVM（Support Vector Machine）、[K]-NN[（K]-Nearest Neighbor）、NB（Na?ve Bayes）、CART（Classification and Regression Tree）和RF（Random Forest）,以检测恶意应用程序和良性应用程序。使用梯度上升算法确定集成学习软投票的基分类器权重参数。实验结果表明,该方法在恶意应用程序检测中达到了99.27%的准确率。     

基于决策树集成的偏标记学习算法*

为了克服偏标记学习中监督信息缺失的问题,根据偏标记样本的性质设计决策树生成过程中的样本分裂规则,改造决策树的建立算法.文中算法首先对样本进行bootstrap采样并建立多棵决策树,然后对各决策树结果进行投票得出最终预测结果.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,文中算法具有较好的分类性能.     

基于半监督学习的数据流混合集成分类算法

当前已有的数据流分类模型都需要大量已标记样本来进行训练,但在实际应用中,对大量样本标记的成本相对较高。针对此问题,提出了一种基于半监督学习的数据流混合集成分类算法SMEClass,选用混合模式来组织基础分类器,用K个决策树分类器投票表决为未标记数据添加标记,以提高数据类标的置信度,增强集成分类器的准确度,同时加入一个贝叶斯分类器来有效减少标记过程中产生的噪音数据。实验结果显示,SMEClass算法与最新基于半监督学习的集成分类算法相比,其准确率有所提高,在运行时间和抗噪能力方面有明显优势。     

基于神经网络集成的强化学习算法系统设计

BP神经网络在目前的非线性系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行,这对一般系统来说是非常麻烦和不现实的。对此文章提出了一种基于神经网络集成的强化学习BP算法,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,并在实际应用中取得较好的效果。