基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测

综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性.     

多周期多原料的供应链网络成本优化及其混合遗传算法

建立并求解一个基于成本最小的供应链网络模型.与以往研究不同,在该模型中生产一种产品需要至少两种原料,每种原料都可以由备选供应商提供.根据模型的特点,用0、1代表对原材料供应商、工厂和分销中心的选择情况,以MATLAB 7.6为平台,运用Sheffield大学的遗传算法工具箱,将遗传算法与线性规划算法相结合,实现了模型的求解.算例结果表明,给出的染色体编码方案正确,混合遗传算法有效,能解决多周期、多原料的供应链网络成本优化问题.还探讨了需求和距离变化,以及需求随机时对最优成本和最优个体的影响.研究表明,需求变化的影响大于距离变化的影响,需求随机对最优成本和最优个体的影响不大.     

基于深度学习的作曲家分类问题

在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络来解决这一问题.为了结合不同深层神经网络模型的优点,设计了一种混合模型,该模型基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和级联去噪自编码器(stacked denoising autoencoder,SDA),可以较好地解决作曲家分类问题.实验表明,该模型取得了76.26%的正确率,这一结果比单纯用某一种模型搭建的深层神经网络以及支持向量机要好.和图像数据类似,人脑在提取音乐特征也是分层的,每一层对信号的处理不一样,因此混合模型在解决作曲家分类问题上具有一定的优势.     

A multiobjective hybrid ant colony optimization approach applied to the assignment and scheduling problem

The assignment and scheduling problem is inherently multiobjective. It generally involves multiple conflicting objectives and large and highly complex search spaces. The problem allows the determination of an efficient allocation of a set of limited and shared resources to perform tasks, and an efficient arrangement scheme of a set of tasks over time, while fulfilling spatiotemporal constraints. The main objective is to minimize the project makespan as well as the total cost. Finding a good approximation set is the result of trade‐offs between diversity of solutions and convergence toward the Pareto‐optimal front. It is difficult to achieve such a balance with NP‐hard problems. In this respect, and in order to efficiently explore the search space, a hybrid bidirectional ant‐based approach is proposed in this paper, which is an improvement of a bi‐colony ant‐based approach. Its main characteristic is that it combines a solution construction developed for a more complicated problem with a Pareto‐guided local search engine.     

混合偏好模型下的分布式理性秘密共享方案

理性秘密共享方案通过扩展参与者的类型后具有更好的适应性,而现有方案中的共享秘密往往依赖于秘密分发者,但在某些特定环境中秘密分发者并不一定存在.通过对传统分布式秘密共享方案的分析,给出了分布式理性秘密共享方案的一般形式化描述;同时,考虑理性参与者的眼前利益和长远利益,提出一种新的理性参与者混合偏好模型;进一步结合机制设计理论的策略一致机制,设计了一个激励相容的信誉讨价还价机制,以此有效约束理性参与者的行为,从而实现了公平的(t,n)(t,n≥2)分布式理性秘密共享方案的构造;通过从信道类型、秘密分发者的在线/离线需求、方案的通用性和偏好模型等方面与目前相关理性秘密共享方案进行对比分析,进一步分析了所提出方案的优势.     

基于流形正则化的非光滑非负矩阵分解

经典的非光滑非负矩阵分解方法只能发现数据中的全局统计信息,对于非线性分布数据无能为力,而流形学习方法在探索高维非线性数据集真实几何结构方面具有明显优势。鉴于此,基于流形正则化思想,提出了一种新颖的基于流形正则化的非光滑非负矩阵分解方法。该方法不仅考虑了数据的几何结构,而且对编码系数矩阵和基矩阵同时进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的乘积更新算法,并在理论上证明了算法的收敛性。标准数据集上的实验表明了MRnsNMF的有效性。     

移动混合开发框架

针对现有混合开发框架在开发便利性和应用性能方面的不足,研究了以HTML5开发为基础的移动混合开发框架的问题.结合HTML5跨平台特性、打包机制、多窗口管理机制、原生插件开发技术等,实现了一套自有的混合开发框架.本混合开发框架为开发带来了便利,提升了开发效率,同时,混合引擎中独特实现的Widget应用管理以及窗口管理模式也改善了混合应用的性能,提升了用户体验.我公司实现的企业级移动解决方案表明该框架性能较好,易于使用,具有较好的商业价值.     

New anion exchanger organic–inorganic hybrid materials and membranes from a copolymerof glycidylmethacrylate and γ‐methacryloxypropyl trimethoxy silane

Organic–inorganic hybrid materials and mem branes were prepared through coating on Teflon plate or dip‐coating on microporous alumina substrates with the solution of glycidylmethacrylate (GMA) and γ‐methacryloxypropyl trimethoxy silane (γ‐MPS) copolymer, followed by ring‐opening of the GMA moiety with trimethylamine hydrochloric and sol–gel reaction of the γ‐MPS moiety. Composition of the GMA and γ‐MPS copolymer was varied by changing the feed ratio of GMA to γ‐MPS during the copolymerization. So the thermal stability, hydrophilicity, electrical properties, etc. of the hybrid materials and membranes were varied. Results showed that as the γ‐MPS amount increased in the copolymer, T_d (the temperature on thermogram at 5% weight loss) value of the hybrid materials and water contact angle of the hybrid membrane generally increased, while the anion exchange capacity, water uptake (W_R) and pure water flux decreased. The charge transition point of the hybrid membranes deduced from their streaming potential behavior decreased from pH > 12 to pH = 7–8 as the γ‐MPS amount increased. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 102: 3580–3589, 2006     

基于同构多核处理器的任务调度

随着现代应用对计算机性能要求的提高,计算机主频不断提升。由于功耗和半导体工艺的限制,仅靠提高单核主频难以继续维持“摩尔定律”,同构多核处理器（Homogeneous Multi-core）应运而生。在同构多核处理器的支持下,一个芯片汇集多个地位对等、结构相同的通用处理器核,以最小的代价满足了提高系统性能、负载均衡、处理器容错的需要。并行体系结构需要结合与之适应的软件实现性能效益的倍增。本文从操作系统层面,针对处理器结构的变化,研究并实现多核任务调度。系统采用混合调度策略,簇间独立调度,簇内统一调度。从调度模式、调度算法、分配算法、调度时机等方面详细分析了多核调度的原理和实现机制。最后通过模拟实验证明功能正确性及算法可调度性。     

云计算中的云采用模式

模式包含适用于复杂任务的最佳实践和专业知识,有助于以清晰的格式定义良好的解决方案,以便处理反复出现的问题。计划实现一个云呈现的企业应该将"云采用模式"视为启动该流程的一种方法。介绍了如何应用云采用模式来支持企业云实现的业务和技术需求,通过场景展示云解决方案。讨论了供应商如何构建私有和公共云,给出了客户端将应用程序全部托管在云环境中或者部分托管在云中,或者部分托管在本地。