融合矩阵分解和代价敏感的微生物数据扩增算法

微生物会对人类健康产生直接影响,对相关数据的分析有助于疾病诊断。然而,采集到的数据存在类不平衡与高稀疏性两个问题。现有的过采样方法在一定程度上可缓解数据的类不平衡,但是难以应对微生物数据的高稀疏性。本文提出了一种融合矩阵分解和代价敏感的数据扩增算法,其包含3个技术。首先,将原始矩阵分解为样本子空间和特征子空间;其次,利用样本子空间的正向量及其近邻向量生成合成向量;最后,根据合成向量与所有负向量的距离对其过滤。实验在8个微生物数据集上进行,同时与5种过采样算法对比,结果表明本文所提算法能够增强正样本的多样性,在识别出更多正样本的同时,分类结果的代价更低。     

基于粗糙集与肤色模型的人眼定位算法

提出了一种新的针对彩色图片中的人眼定位算法。该算法将粗糙集与肤色模型相结合，在对人脸区域的粗定位基础上，根据不同灰度值点的分布函数以及相似度模型提供的统计指标，构造候选人眼区域的属性集。运用粗糙集中的属性约简和规则生成算法，进行彩色图片中的人眼定位。实验表明该算法定位精度高，其结果为进一步的人脸识别预处理提供了准确的数据。     

启发式概念构造的组推荐方法

形式概念分析是形式背景的数据分析方法,已被引入推荐系统领域。概念格作为形式概念分析的有效工具,因其构造效率低下,所以难以应对电子商务中的大规模数据。为解决该问题,提出一种基于启发式概念构造的组推荐方法。首先,基于用户共同评分的项目,定义概念构造的启发式信息,实现概念的快速构造;同时利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前面积最大的概念,以包含更多的邻居用户;然后,在覆盖所有用户的概念集合上,统计项目在群组中的流行度,实现对群组用户的组推荐。在抽样数据集和MovieLens上,对比了该算法与两类不同的推荐算法。实验结果表明,在大规模数据下,该算法能在快速生成概念集合同时满足推荐需要。     

一种主动节点模型及路由方案

主动网络可以传递、计算包含数据和特定应用／服务方法的主动包，这样就能实现网络的快速定制，文中在移动Agent技术支持的主动网络体系结构上，设计了主动节点的模型，以及路由方案，并对路由方案的性能进行了测试。     

一种求解MPMGOOC问题的启发式算法

具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树,提出了一种解决MPMGOOC问题的...     

基于多种聚类算法和多元线性回归的多分类主动学习算法

针对传统岩性识别方法识别精度低,难以和地质经验有机结合的问题,提出了一种基于多种聚类算法和多元线性回归的多分类主动学习算法（ALCL）。首先,通过多种异构聚类算法聚类得到对应每种算法的类别矩阵,并通过查询公共点对类别矩阵进行标记和预分类;其次,提出优先级最大搜寻策略和最混乱查询策略选取用于训练聚类算法权重系数模型的关键实例;然后,定义目标求解函数,通过训练关键实例求解得到每种聚类算法的权重系数;最后,结合权重系数进行分类计算,从而对结果置信度高的样本进行分类。应用大庆油田油井的6个公开岩性数据集进行实验,实验结果表明,ALCL的分类精度最高时,比传统监督学习算法和其他主动学习算法提高了2.07%~14.01%。假设检验和显著性分析的结果验证了ALCL在岩性识别问题上具有更好的分类效果。     

主动网络中CPU和带宽资源分配的公平性

传统的包调度方案能实现单一资源分配的公平性,但不能直接应用于主动网络中的主动节点上,因为主动节点包含多种相互关联的资源。提出一种能实现在主动节点中公平分配资源的包调度算法。仿真实验结果显示,该算法能在主动流之间实现CPU和带宽资源的有效公平分配。     

带弱通配符的模式匹配及其在时序分析中的应用

针对模式匹配的准确性和灵活性问题,提出了一种基于弱通配符的匹配算法,以快速定位重要的时间点,辅助用户决策。首先通过数据预处理得到编码字符串序列,然后定义具有特殊语义的弱通配符及区间长度,最后设计一种高效的模式匹配算法。在时序分析中,模式反映了数据的变化趋势,预示着事件的发生。传统的精确匹配受噪声的影响比较大,匹配的灵活性低。通过添加弱通配符可以兼顾匹配过程的灵活性和准确性。油田产量与股票交易数据实验表明,所提方法较精确匹配而言,能够更有效地找到符合用户要求的模式。     

SUCE:基于聚类集成的半监督二分类方法

半监督学习和集成学习是目前机器学习领域中的重要方法。半监督学习利用未标记样本,而集成学习综合多个弱学习器,以提高分类精度。针对名词型数据,本文提出一种融合聚类和集成学习的半监督分类方法SUCE。在不同的参数设置下,采用多个聚类算法生成大量的弱学习器;利用已有的类标签信息,对弱学习器进行评价和选择;通过集成弱学习器对测试集进行预分类,并将置信度高的样本放入训练集;利用扩展的训练集,使用ID3、Nave Bayes、 kNN、C4.5、OneR、Logistic等基础算法对其他样本进行分类。在UCI数据集上的实验结果表明,当训练样本较少时,本方法能稳定提高多数基础算法的准确性。     

多层网络抗毁机制的研究

本文对基于共享备用容量的多层网络抗毁机制进行了研究，提出基于上层通路恢复的下层恢复策略和整数规划模型，这种方式可以有效地解决备用容量在上下层间的共事和动各移动问题，模型的实验数据证明了它的有效性。