基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法

提出一种基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法。该方法在使用欧氏距离构造邻域图中,加入表征全局距离的全局因子和表示类别信息的函数项,全局因子可以使分布不均匀的样本变得平滑均匀,类别信息可以使同类样本点紧凑异类样本点疏离,通过提高所选邻近点的质量,优化数据的局部邻域,使降维后的数据具有更好的可分性。试验结果表明,该算法具有较高的准确率,优于传统的邻域保持嵌入算法。     

基于传递闭包图的增量式布局算法

在布局优化过程中,经常采用的表示方法之一是传递闭包图(TCG)。传递闭包图表示法中隐含大量的布局信息,而这些信息在传统的布局优化过程中被忽略,松弛量就是这些信息之一。在传递闭包图中,节点的松弛量可表示布局的空白空间。设计了基于松弛量计算的增量式布局优化技术:即在布局完成后,先将布局转化为传递闭包图,然后计算和分配图中各节点的松弛量;根据节点间的松弛量分配,可以对模块进行区域扩展(enlargeRegion)操作,以调整模块位置(relocate),调整模块大小(resize),调整模块形状(reshape),达到增量式优化布局的目的。实验结果表明,此方法可以有效地减少空白空间、线长、分散热点温度。     

空间金字塔分解的深度可视化方法

针对基于深度卷积神经网络的图像分类模型的可解释性问题,通过评估模型特征空间的潜在可表示性,提出一种用于改善理解模型特征空间的可视化方法.给定任何已训练的深度卷积网络模型,所提出的方法在依据原输入图像使得模型类别得分激活最大化时,首先对反向传播的梯度进行归一化操作,然后采用带动量的随机梯度上升训练策略,反向回传修改原输入图像.引入了通过激活最大化获得的图像可解释性的正则化方法,常规正则化技术不能主动调整模型特征空间的潜在可表示性,结合现有正则化方法提出空间金字塔分解方法,利用构建多层拉普拉斯金字塔主动提升目标图像特征空间的低频分量,结合多层高斯金字塔调整其特征空间的高频分量得到较优可视化效果.通过限制可视化区域,提出利用类别显著性激活图技术加以压制上下文无关信息,可进一步改善可视化效果.对模型学习到的不同类别和卷积层中单独的神经元进行合成可视化实验,实验结果表明提出的方法在不同的深度模型和不同的可视化任务中均能取得较优的可视化效果.     

基于曲面样条插值算法的无线电电磁态势图生成研究

无线电电磁态势图是依据区域有限采样点形成的整个区域无线电分布的趋势图,是研究区域无线电信息分布的重要方法。利用有限点获取整个区域的分布状态在GIS中主要使用空间插值算法,此法易产生估计误差。在采样点确定的情况下,依据无线电路路测数据空间分布特点,提出了一种将曲面样条插值算法应用于态势图生成的方法,并对算法进行了改进。实验表明:本算法精度比传统算法精度高,证明了算法的有效性,利用本算法可减少测量外业,节约成本提高效率。     

基于语义连通图的场景图生成算法

提出了基于语义连通图的场景图生成算法. 将关系检测过程分为关系建议和关系推理两步; 以目标检测算法得到的候选对象为节点集合,构建一个全连接图; 使用物体的类别信息和相对空间关系计算物体之间存在关系的概率; 通过设置阈值来删除图中的无效连接,得到稀疏的语义连通图; 使用图神经网络聚合物体节点的特征进行聚合,融合上下文信息. 根据语义连通图的连接关系,结合更新后的主语和宾语特征以及两个物体联合区域的特征,构建关系特征,预测图中的每条边对应的关系类别.     

多元数据的子空间坐标图表示模型

多元数据可视化是理解多元数据的一种重要手段。常用的多元数据可视化方法如散点图矩阵、平行坐标、雷达图、三角多项式图等具有悠久的历史和广泛的应用,但是长期以来缺乏统一的理论基础。本文提出多元数据的子空间坐标图表示模型,该模型可以将这些传统多元图表示方法统一到同一个表示框架。该模型的提出对于研究新的可视化方法、图形优化以及促进实际应用具有重要意义。     

最小类局部保持方差指导的相关滤波器

针对最大间隔相关滤波器未考虑样本内部结构信息导致训练不充分的问题,提出一种最小类局部保持方差相关滤波器（MCLPVCF）。MCLPVCF 融合样本加权邻接图的思想,引入局部保留类内散度,充分考虑样本的分布信息及内在流型结构,同时最大化分类间隔和优化相关输出,进而在训练过程中兼顾样本的类别信息和结构信息,获得更符合样本情况的滤波器。实验结果表明,相比 MMCF 及其他传统相关滤波器,MCLPVCF 在目标识别率和检测准确率上有较大提高。     

融合标签语义嵌入和图卷积的短文本特征扩展及分类方法

针对短文本长度过短、关键词偏少和标签信息利用不足造成的分类过程中面临特征稀疏和语义不明确的问题,提出了融合标签语义嵌入的图卷积网络模型。首先,在传统的术语频率和逆文档频率算法基础上,提出了融合单词所属文本的类间、类内分布关系的全局词频提取算法。其次,利用融合标签嵌入的方法,将每条训练文本与相对应的标签引入到同一个特征空间内,通过筛选聚合提取更能突显文本类别的近义词嵌入,作为文本图的文档节点的嵌入表示。最后,将文本图输入到图卷积神经网络学习后,获得的特征与预训练模型提取文本上下文的特征相融合,提升短文本的分类质量以及整个模型的泛化能力,在4个短文本数据集MR、web＿snippets、R8和R52上对本文模型和14个基线算法进行了对比实验,结果表明本文提出的模型相比于对比模型具有更优的结果,在识别精度、召回率以及F₁值上有着更好的表现。     

基于图嵌入和CaGBDT的多模态出行推荐

针对交通出行服务中推荐方式单一、容易忽略用户出行偏好等问题,借鉴多粒度级联森林结构,提出了一种级联梯度提升树模型（CaGBDT）.该模型利用级联结构增加模型的深度,进而实现了特征的深层次表示学习.同时,为了解决样本类别不平衡问题,提出了一种基于鲍威尔算法的指标优化层,其通过为每个类别搜索一个阈值,对模型的预测结果进行权重修正,以实现最大化评价指标的目的.此外,CaGBDT模型可以根据用户的出行记录,构建用户出行全局关系图,利用图嵌入表示学习方法,自动提取用户出行的空间上下文关系,从而提高特征提取的效率.     

自组织映射法在机械故障诊断中的应用

自组织映射法是由Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ提出的一种人工神经网络模式,它能把高维的信息数据以有序方式映射到低维的网络上,形成一种拓扑意义上的有序图。由于其有序性,使得信号空间图成为许多输入信息及其关系的群落图。每个图可用灰度深浅不等的方块阴影图表示出来,这种可视的图形表示了机械运行的状态。人们可以非常直观地从图上判断机械运行状态,从而使得机械运行状态的监测和故障诊断更为简便。     

广义高斯分布在数据可视化中的应用

广义高斯分布是一类以高斯分布为特例的对称分布,在科学和工程上都有广泛的应用.利用广义高斯分布对Gabor相位进行建模,所得参数通过PCA降维到2维或3维空间,数据集的信息结构得到直观的展示,实现了数据的可视化.在COIL—100中目标可视化的实验进一步证实了广义高斯分布这一概率模型对没有直接欧几里德表示的数据集建模的可行性.     

DNA序列的一类非退化的2-D图表示

Nandy ,Leong和Mogenthaler和Randic等给出了一些DNA序列的 2 D和 3 D的图形表示 ,它给了DNA序列的比较直观的描述 .本文给出了新的DNA图表示由在 2 D空间用 4个特殊的矢量分别表示那四个核苷酸的基 .这样一个DNA序列就能表示在一个平面上 .同时证明了这个新的DNA图表示是非退化的     

画法几何在机构分析中的应用

画法几何学是在平面上图示与图解空间几何问题的一种简单明了、形象直观、并易于掌握的方法.首先根据所需解决的问题进行几何分析,然后进行图示和图解,最后在所建立的画法几何模型基础上建立数学关系式,为借助计算机进行动态分析提供条件.本文作者运用画法几何的方法,分析了两轴的运动学联系的问题.     

一种新的RNA二级结构的三维图形表示

用图形法表示生物分子序列是生物信息学的一个重要研究课题,其中RNA二级结构以廖波提出的三维图形表示法应用比较广泛。在该算法的基础上,对二级结构中的自由基进行进一步划分,划分为假结内自由基和假结外自由基,并以此为基础提出了一种新的RNA二级结构三维图形表示法。将此表示法应用在随机抽取的5种含有假结的RNA分子上,可以有效地计算出它们之间的相似度。     

一类图构形的特征多项式

超平面构形是奇点理论的一个分支,它是一类具有非孤立奇点的超曲面。超平面构形是处在组合学、代数学、拓扑学、代数几何学等多个学科交汇处的一门年轻的学科,它的巨大魅力在于:能从组合学以及代数学等不同角度去描述它的拓扑不变量。特征多项式作为构形的一个组合不变量,在构形组合、代数、拓扑性质的研究中,起到非常重要的作用。本文利用图论中的顶点着色理论给出一类特殊图构形的特征多项式。     

SDL 的一阶谓词表示法及其应用

SDL 是 CCITT 推荐的一种用于描适时实系统软件的功能和行为的标准化语言.它有两种具体语法形式,图形表示法 SDL/GR 和本文表示法 SDL/PR.本文提出 SDL 的一阶谓词表示法,称之为 SDL/FOP.它可以用于 SDL/GR 输入后的内部表示形式.本文还给出一些例子,描述如何运用谓词演算构造处理 SDL/FOP 的工具.     

图的范畴积的圆色数

图的圆色数的定义是图的色数的一个自然的推广,它是由Vince首先提出的.本文主要研究图的范畴积的圆色数.     

基于matlab的pulseEKKO PRO型地质雷达数据读取与显示

pulseEKKO PRO型地质雷达具有自己独特的数据存储格式,即以HD为扩展名的头文件和以DT1为扩展名的数据文件,本文对这两个文件作了详细的介绍。用matlab语言读取地质雷达数据,并创建了图形用户界面(GUI),在图形用户界面上显示地质雷达数据。最后还结合管线探测实例,显示结果直观。     

网络学习行为采集统计系统研究

研究了网络学习行为的数据采集和统计结果图形化表示两个方面,并就实现原理及方法步骤进行了分析阐述,有助于进一步促进网络环境下学习研究的深度和广度,并为网络学习行为与学习效果评价系统的智能化、自动化和个性化打下基础.