融合注意力机制与权重聚类学习的行人再识别

行人图像在行人再识别中常通过行人检测器自动检测获得,不仅包含行人主体,还包含一些干扰信息（比如,背景、遮挡等）。在基于注意力机制的行人再识别中,增强了对具有显著性特征行人部件的关注,削弱了对带有干扰信息部件的关注,有利于提取更具辨别力的行人特征表示。在深度学习中,卷积神经网络通过对特征映射重新赋权值,得到注意力特征,提出了一种新颖的基于聚类的全局注意力模块（cluster-based global attention module,CGAM）。在CGAM中,将注意力权重学习过程重新考虑为聚类中心学习过程,将特征映射中的空间位置点视为特征节点,通过聚类算法得到每个特征节点的重要分数并进行归一化后作为注意力权重。利用改进的Resnet50作为基本框架,嵌入注意力模块,得到注意力网络,仅使用了全局分支,具有简单高效特点。综上,基于聚类的注意力设计不仅充分利用了特征节点之间的成对相关性,而且挖掘了丰富的全局结构信息,得到一组更可信的注意力权重。实验结果表明,提出的行人再识别算法在Market-1501和DukeMTMC-reID两个流行数据集上均有显著的效果。     

基于稀疏子空间的局部异常值检测算法

针对高维数据集中存在不相关的属性与冗余数据导致无法检测出异常值的问题,提出了一种新的基于稀疏子空间的局部异常值检测算法（SSLOD）。根据数据对象在每个维度上的局部密度定义了对象的异常因子;依据异常因子阈值约简数据集中与局部异常值不相关的属性以及冗余的数据对象;用改进的粒子群优化算法在约简后的数据集中搜索稀疏子空间,该子空间中的数据对象即为异常值。通过在仿真数据集和真实数据集上的综合实验验证了该算法的有效性和准确性。     

煤层数理统计在勘查中的应用

影响储量计算可靠性的因数主要是构造与煤层。利用数理统计方法探讨花秋井田勘查中钻探控制煤层的问题,在选择勘探方法及勘探网度时得到的启示予以介绍。     

贝叶斯网络诱导的内积空间

概率模型和核函数相结合的方法是学习系统的热点研究领域,贝叶斯网络是重要的一类概率图形模型。文中主要讨论了变量取值在布尔域上的两类分类任务,重点讨论了几个常见贝叶斯网络诱导的内积空间的最低维数,为解决一些常见的分类问题提供了理论依据。文中通过分析概念类的VC维来确定其欧几里德维数的下界,VC维还可用于估计贝叶斯网络概念类的复杂性和判断概念类的分类性能。     

解决全局优化问题的粒子群进化算法

针对复杂全局优化问题,提出一种粒子群进化算法(PSOEA)。针对粒子群算法容易陷入局部最优等缺点,设计一个新的变异算子,使得粒子能够在整个空间进行搜索,同时保证了算法的收敛性。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,对于全局优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维优化问题,该算法能获得更高精度的解。     

基于BD度量的局部网络结构分析

为了刻划进化过程中的种群结构,需要寻找匹配于优良解集的最佳贝叶斯网络图,种群中的染色体基因位置对应于贝叶斯网络图的顶点.本文研究了基于BD度量(Bayesian Dirichlet metric)的局部网络图结构,主要分析了存在一条从顶点a到c连接的局部结构Ba→c的度量,与从两个顶点a、b到c均有连接的局部结构Ba,b→c的度量的关系.     

结合模糊聚类的多示例集成算法

针对许多多示例算法都对正包中的示例情况做出假设的问题,提出了结合模糊聚类的多示例集成算法(ISFC).结合模糊聚类和多示例学习中负包的特点,提出了"正得分"的概念,用于衡量示例标签为正的可能性,降低了多示例学习中示例标签的歧义性;考虑到多示例学习中将负示例分类错误的代价更大,设计了一种包的代表示例选择策略,选出的代表示...     

基于和积网络的花朵图像分类研究

通过和积网络的结构学习，将其与新颖的图像特征提取方法相结合，提出了一个新的花朵图像分类方法。所提出的分类方法在考虑了自然场景图像的特点下，利用图像小块的信息进行特征提取，提取到的特征向量具有可辨别性、独立性和鲁棒性；对特征向量构成的矩阵使用和积网络结构学习算法，有利于将相似的实例聚为一类，不同的变量分为不同类。实验结果表明，提出的基于和积网络的花朵图像分类算法有着更理想的分类效果。     

基于贝叶斯网络的跳频序列多步预测*

根据跳频频率序列具有混沌特性,在相空间重构理论基础上提出一种用于跳频频率序列预测的贝叶斯网络模型。该模型将重构后的整个相空间作为先验数据信息,进而通过学习贝叶斯网络并利用贝叶斯网络推理算法达到对跳频频率多步预测的目的。仿真结果表明该方法具有良好的多步预测能力,并能有效地克服过拟合现象。     

加拿大和澳大利亚育出的葡萄新品种

温土拉(Ventura)亲本为 Chelois×Elvira,加拿大育出,1974年发表。果德中等大,果实白色,圆形,抗裂果,树势强,极丰产,耐白粉病,可酿造优质白葡萄酒。费蒂维(Festivee)亲本为奥尔旦×Verdelet,加拿大育出,1976年发表。该品种果实大,卵形,紫黑色,食用品质好,树势强,极丰产,9月下旬成熟。索马仁科(Sovereign Coronation)亲本为帕特女士×希姆劳特,加拿大育出,1977年发表。该品种为无核葡萄,果穗圆柱形,穗紧密,果粒中等大,易剥皮,深