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在多标记学习框架中,每个对象由一个示例(属性向量)描述,却同时具有多个类别标记.在已有的多标记学习算法中,一种常用的策略是将相同的属性集合应用于所有类别标记的预测中.然而,该策略并不一定是最优选择,原因在于每个标记可能具有其自身独有的特征.基于这个假设,目前已经出现了基于标记的类属属性进行建模的多标记学习算法LIFT.LIFT包含两个步骤:属属性构建与分类模型训练.LIFT首先通过在标记的正类与负类示例上进行聚类分析,构建该标记的类属属性;然后,使用每个标记的类属属性训练对应的二类分类模型.在保留LIFT分类模型训练方法的同时,考察了另外3种多标记类属属性构造机制,从而实现LIFT算法的3种变体——LIFT-MDDM,LIFT-INSDIF以及LIFT-MLF.在12个数据集上进行了两组实验,验证了类属属性对多标记学习系统性能的影响以及LIFT采用的类属属性构造方法的有效性. 相似文献
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安全苛刻系统的可信性需求典型而迫切,其可信性评估和验证具有测试依赖性.安全苛刻系统一般是复杂系统,手工测试实际上不可行,发展自动化测试手段是必然趋势.针对安全苛刻系统测试过程自动化中存在的高阶协同、实时和时序性,以Ambient演算、CCS演算、论域理论等为基础,给出测试过程的高阶协同定义,建立一种层次化演算模型,为测试过程提供一种信息化和自动化手段.模型通过对被测产品、测试设备与测试任务的抽象与组织,给出安全苛刻系统测试过程自动化的工作模式.最后,通过扩展标记转换系统定义,给出高阶协同行为的收敛性和正确性的证明,论证了模型的可计算性,验证了安全苛刻系统测试的可自动化.模型已应用于航天器的自动化测试中,并成为航天器测试行为的日常工作规范. 相似文献
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鲍蓉 《自动化与仪器仪表》2014,(1):27-29
运用线性回归对预测数据进行分析,剔除异常数据,用GM(1,1)模型进行预测,有效降低了数据相对误差,提高了预测数据的精度。选用印刷包衬压缩变形的压缩变形量值,用线性回归进行数据分析并剔除异常数据后用GM(1,1)进行预测,使得预测数据具有更高的准确性和适应性。实验及仿真结果表明,经过前期数据分析整理后的灰色预测模型,其预测期望值远优于单纯的回归模型和GM(1,1)模型。 相似文献
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实现欧洲/电气安装总线协议数据加密和设备认证的方法 总被引:2,自引:0,他引:2
《计算机应用》2014,(3)
为了实现家居和建筑自动化(HBA)的数据安全传输,在欧洲安装总线(KNX/EIB)标准协议引入加密和认证机制;使用迪菲-赫尔曼(Diffie-Hellman)算法实现非对称密钥共享,高级加密标准(AES)实现数据加密,基于哈希算法的挑战握手认证协议实现设备认证,使用控制器协调密钥分享和设备认证过程。模拟实验表明,所提方法在空间和时间上都是可行的,比其他改进方法更容易实现,操作更简单,能够保证数据的安全。 相似文献