一种特征值区间划分的模型决策树加速算法

目前对决策树(Decision Tree,DT)分类问题的相关研究已取得了很多成果,但仍存在一些问题,如决策树在寻找最优切分点时需要遍历特征的所有取值,当数据集规模较大时,递归构建决策树所需时间将会很长,因此在保证分类精度的前提下加速决策树的构建具有重要意义.本文首先根据数据的不同分布,给出两种特征值区间的分割方法,即...     

面向回归任务的数值型标签噪声过滤算法

回归任务中的数值型标签噪声可能误导模型训练,进而弱化模型泛化能力.作为一种常用的标签噪声处理技术,噪声过滤通过去除误标记样本来降低噪声水平,但无法保证过滤后模型能够获得更好的泛化表现.一些过滤算法过于关注噪声水平,以至于大量无噪样本也被去除.尽管已有样本过滤框架能够平衡样本去除量和噪声水平,但其形式过于复杂不利于直观理解和实际应用.根据无噪回归任务中的学习理论提出了面向数值型标签噪声数据的泛化误差界,从而明确了影响模型泛化能力的关键数据因素(数据量和噪声水平).在此基础上提出一种可解释的噪声过滤框架,其目标是以较小的样本去除代价最大程度地降低噪声水平.针对噪声估计问题,从理论上分析了噪声与覆盖区间关键指标(中心和半径)之间的变化趋势,进而构建了相对噪声估计方法.此方法与所提框架结合形成了相对噪声过滤(relative noise filtering, RNF)算法.在标准数据集和年龄估计数据上均验证了算法的有效性.实验结果表明：该算法能够适应各类噪声数据,显著提升模型泛化能力.在年龄估计数据上RNF算法检测出一些标签噪声数据,有效提升了数据质量和模型预测性能.     

高斯核函数选择的广义核极化准则

核函数及其参数的选择是核方法研究中的一个基本却很困难的问题,高斯核是目前各类核方法中最常使用的一种核函数.关于高斯核参数的优化已有很多研究,然而这些方法大多存在时间复杂度高,或是算法实现困难,或是样本数据需服从多元正态分布的前提假设等不足.提出的广义核极化准则可用来解决分类问题中的高斯核参数优化,该准则通过保持类内局部结构信息及中心化核矩阵以更准确地刻画特征空间中类别间的分离度,进而获得更好的高斯核参数来提高分类性能.给出了广义核极化准则对应目标函数的近似最优解的存在唯一性证明,且由于该准则独立于学习算法,因此可用许多成熟的优化算法来寻找最优参数.此外,还补充了已有文献提出的局部核极化准则对应目标函数近似最优解的存在唯一性证明,并且指出该准则是所提出的广义核极化准则的一个特例.针对多分类问题,分别给出广义核极化准则及局部核极化准则的多分类拓展形式.在标准数据集上的实验结果表明所提准则的有效性.     

大气污染、政府治理与经济增长——一个基于中国经验的文献综述

近年来,伴随中国经济的快速增长,环境污染中的大气污染问题已经变得越来越严重。通过梳理中国大气污染治理与经济增长关系的相关研究,认为尽管环境库兹涅茨曲线理论在中国成立,但存在一定争议,大气污染治理成效不能以牺牲经济增长的方式取得。应以政府为主体,在尊重市场无形之手的同时,通过行政监督、财税体系和企业治污成本内生化等途径治理大气污染,形成倒逼机制,促进经济增长方式转变,才能形成大气质量提升与经济增长同步的良性关系。     

神经网络仿真开发系统（NNEDS2．0）的设计

介绍了一个神经网络仿真开发系统及其设计方法，称为ＮＮＥＤＳ２．０。它提供了一种神经网络研究的支撑环境，对神经网络理论和应用的发展具有积极的作用。     

基于视觉注意的SVM彩色图像分割方法

提出一种基于视觉注意的自然场景彩色图像支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分割方法。基于人类视觉注意机制将图像进行预分割,得到图像的显著区域和非显著区域,利用形态学操作对得到的图像进行处理,并自动选取和标注SVM的训练样本,用训练后的SVM分类器对整幅图像进行分割。该方法充分利用视觉注意机制方法的有效信息,解决了其边界不确定的缺陷,并且结合具有很好泛化性能的SVM学习方法,在无需先验知识以及任何人工干预的情况下,实现对自然场景图像的分割。为验证算法的有效性,分别从加州大学伯克利分校图像数据库及互联网选取多幅彩色图像进行实验,实验结果表明：该方法的分割结果不仅与人类视觉注意结果相一致,而且与伯克利图像数据库中人工标注结果相比,得到较好分割效果。     

基于组合半监督的增量支持向量机学习算法*

增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS³VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量样本,即每次选择位于分类间隔内部的最有价值样本加入训练集,以此修正模型.同时选择分类间隔最大的一组标记作为最终标记,确保标记的准确性.在标准数据集上的实验表明,ICS³VM能以较高的学习效率提高模型的泛化性能.     

BIM技术在碧桂园集团的应用与发展

正BIM技术在我国发展迅速,结合碧桂园集团BIM设计研究部在整个产业链条中开展BIM应用的实践,介绍了基于BIM的出图、数字营销、设计前评估、管线综合优化等应用,以及基于BIM三维工程量统计方面的应用成果。1 BIM概述建筑,影响着我们生活的各个部分,表现着不同地区的文化底蕴。随着时代的发展,传统的手绘已经无法完全满足建筑设计行业的巨大需求。计算机的诞生让许多产业迎来变革,建筑业也不例外。1963年麻省理工学院的伊几开发出SketchDad,即以图形方式与计算机进行交互,开启了计算机辅助设计的新纪元。Autodesk公司推出的一款以平面     

解决多维全局最优问题的一种新方法

对一种新的全局优化方法(称为APSAM方法)进行了研究,将模拟退火方法的随机搜索策略与局部寻优算法POWELL相结合,使得求解过程可以跳出局部最优值的区域,最终获得全局最优解。最后通过对一些典型的多极值方程进行优化,比较了APSAM方法与模拟退火法、POWELL法和PSAM方法的优化结果,仿真结果说明提出的算法优化能力较强,效果稳定可靠。     

缓冲区溢出攻击的原理分析

用汇编语言程序介绍缓冲区溢出的攻击原理．对学生学习汇编语言及了解缓冲区攻击均有帮助。