基于非平衡数据下不完备混合型信息系统的属性约简

完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。     

基于多种信息组合模式的非负矩阵分解链路预测模型

针对基于拓扑结构相似性的链路预测算法中网络稀疏性和噪声问题,提出一种基于非负矩阵分解的链路预测模型。该模型从微观与宏观两个层面出发,融合网络内部和外部的辅助信息,减轻了网络稀疏性造成的影响,提升了算法预测的整体性能。提出的三种信息组合模式体现出宏观与微观角度下的信息融合策略。在13个真实网络数据集上的实验结果展示了算法预测性能上的优越性。     

IETCAM:基于信息熵的低功耗TCAM分类器

目前,三态内容寻址器被广泛应用于数据平面的高速转发,但现有的索引式TCAM在降低功耗和运行时间等方面仍存在问题.针对这些不足,提出了一种基于信息熵的低功耗索引式TCAM分类器,利用了信息熵技术,有效地解决了规则集在TCAM子块中分布不均、功耗较大的问题.实验表明,在2k大小的规则集下,该算法相较于经典的SmartPC算法平均可以提高63％的功耗降低率,运算时间更新速度缩小了97％,存储开销仅增加了10％.     

自由文本电子病历信息抽取综述

电子病历信息抽取技术能够从自由文本电子病历中获取到有用的关键信息,从而为医院的信息管理和后续的信息分析处理工作提供帮助。简要介绍了现阶段自由文本电子病历信息抽取的主要流程,分析了近十几年来关于自由文本电子病历中命名实体、实体修饰与实体间关系三类关键信息的单独抽取以及联合抽取方法的研究成果,对这些成果所采用的主要方法、使用的数据集、最终的实验效果等进行了对比总结。除此之外,还对最新的几种流行方法的特点以及优缺点进行了分析,对目前电子病历信息抽取领域常用数据集进行了总结,分析了目前国内相关领域的现状和发展趋势。     

基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法

针对近邻传播（AP）聚类算法对参数偏向参数（Preference）敏感、不适用于稀疏数据、聚类结果中会出现错误聚类的样本点的问题,提出基于万有引力的自适应近邻传播聚类（GA-AP）算法。首先,在传统AP算法的基础上采用引力搜索机制对样本进行全局寻优;其次,在全局寻优的基础上利用信息熵和自适应增强（AdaBoost）算法找到每个簇内正确聚类和错误聚类的样本点,并计算出这些样本点的权值,用计算出的权值更新对应的样本点,从而更新相似度、Preference取值、吸引度和隶属度,并进行重新聚类。不断操作以上步骤直到达到最大的迭代次数。通过在9个数据集上的仿真实验得出,相比于基于自适应属性加权的近邻传播聚类（AFW_AP）算法、AP算法、K均值聚类（K-means）算法和模糊C均值（FCM）算法,所提算法的纯度（Purity）、F值（F-measure）和准确率（ACC）的平均值分别最高提升了0.69、71.74%和98.5%。实验结果表明,所提算法降低了对偏向参数的依赖,提高了聚类效果,特别是对于稀疏数据集的聚类结果的准确率。     

网络攻击下双层结构多智能体系统一致性

研究了遭受网络攻击的双层结构多智能体系统的一致性问题。针对包含领导层和跟随者层的双层网络结构的多智能体系统,考虑了如下情况：领导层相邻智能体之间为友好合作关系,跟随者层相邻智能体之间既包含友好合作也包含对抗竞争关系,同时领导层与跟随者层中部分对应智能体之间存在牵制关系。分析了受网络攻击的领导层多智能体系统、跟随者层多智能体系统和双层网络结构多智能体系统的节点之间的一致性关系。基于线性矩阵不等式（LMI）、李雅普诺夫稳定性理论和图论等相关知识给出了领导层多智能体系统节点间实现一致,跟随者层多智能体系统节点间实现二分一致,以及双层结构的多智能体系统之间实现点对点二分一致的充分性判据。最后,给出了具体的数值仿真例子,实现了遭受网络攻击的双层结构多智能体系统的一致性,验证了所给出的判据的有效性。     

基于多尺度特征融合的行人重识别方法

针对行人重识别任务在特征提取时缺乏对行人特征尺度变化的考虑,导致其易受环境影响而具有低行人重识别准确率的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法。首先,在网络浅层通过混合池化操作来提取多尺度的行人特征,从而帮助网络提升特征提取能力;然后,在残差块内添加条形池化操作以分别提取水平和竖直方向的远程上下文信息,从而避免无关区域的干扰;最后,在残差网络之后利用不同尺度的空洞卷积进一步保留多尺度的特征,从而帮助模型灵活有效地解析场景结构。实验结果表明,在Market-1501数据集上,所提方法的Rank1达到95.9%,平均精度均值（mAP）为88.5%;在DukeMTMC-reID数据集上,该方法的Rank1达到90.1%,mAP为80.3%。可见所提方法能够较好地保留行人特征信息,从而提高行人重识别任务准确率。     

基于改进AdaBoost算法的复杂网络链路预测

链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然后采用AdaBoost算法进行分类训练,通过权重投票获取预测结果;最后,考虑到复杂网络弱分类器预测正负误差分布的不均衡问题,设置权重调整因子η及其调整范围[η1,η2],并根据η值动态调整AdaBoost算法的多个弱分类器分类结果的权重,从而获得准确的链路预测结果。实验结果证明,相比其他常用网络链路预测算法及传统AdaBoost算法,改进的AdaBoost算法的预测准确率优势明显,且在节点数量较多时,其预测时间性能和其他算法的差距较小。     

基于OE-概念格的形式背景属性约简

在三支概念格的属性约简框架下,借助布尔矩阵理论,研究保持OE-对象粒矩阵不变的属性约简问题。给出OE-对象粒矩阵的概念以及OEG粒协调集的定义,在此基础之上讨论属性之间的相似性,并且刻画属性的内外重要度。针对对象导出三支概念格的形式背景设计基于矩阵理论的启发式属性约简算法。将上述理论结果应用于对象导出三支概念格的决策形式背景,提出三支协调决策形式背景及OEG粒协调集的概念,并且从规则提取的角度说明约简集对应的OE-概念格的决策形式背景的三支规则集比原背景的三支规则集更加简洁。通过数值实验阐明该理论的可行性和合理性。     

区块链社交网络信息传播模型的优化研究

区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。