基于类标记扩展的半监督网络流量特征选择算法

针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(SFSEL)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过K-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(MDrSVM)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法Spectral、PCFRSC和SEFR在Moore数据集进行了对比实验,SFSEL得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且SFSEL算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明: SFSEL算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。     

结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法

传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感, 结果有可能收敛于一般次优解, 为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略, 根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化, 子代间及子代与父代信息交流, 共享最优粒子, 替换最劣粒子, 完成进化, 该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合, 每个粒子是一组聚类中心, 类内离散度之和的倒数是适应度函数, 用K-means算法优化新生粒子, 即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明, 该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性, 聚类效果也有明显的改善。     

基于局部重构的无监督特征选择方法

利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持局部重构关系的无监督谱特征选择方法.该方法利用最小二乘法计算样本的邻域重构系数,并用这些系数表示样本之间的关系,通过解决稀疏特征值问题获得能够保持样本间关系的低维嵌入空间,最后通过解决L1归一化问题实现自动特征选择.通过在四个不同数据集上的聚类实验结果证明,该方法能更准确地评价每个特征的重要性,能自动适应不同的数据集,受参数影响更小,可以明显提升聚类效果.     

带速度控制的能量高效的数据收集算法

无线传感网络中, 在保证节点能耗较低, 从而延长网络寿命的基础上, 减小数据收集时延是数据收集的核心问题。为此, 提出了一种带速度控制的能量高效的移动数据收集方法。该方法首先基于节点剩余能量进行动态分簇, 每个簇形成两个簇头来分担簇头能耗; 然后给小车装载双天线, 使得节点能够MIMO数据上传; 最后利用TSP问题找到一条最优路径, 并对移动小车的速度进行控制, 以便小车能够更快地收集数据。仿真实验结果表明, 该方法能够均衡网络流量, 延长网络寿命; 与其他算法相比, 数据收集时延较短。     

多源信息融合的测井曲线分层算法研究

测井数据解释中,针对单一测井曲线无法真实反映地层属性问题,提出以多条测井曲线的滤波因子为权值,融合出一条综合特征曲线,对该特征曲线相继采用层内差异法细分层与模糊聚类校正分层,实现特征曲线的合理分层。实验结果表明:该方法避免了海量数据处理过程,剔除了噪点数据的影响,提高了分层的速度与精度,能够为应用测井资料进行岩性识别、测井相分析、储层划分等研究提供有利的技术支撑。     

使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法

为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO：采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,AN-FIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。     

基于改进K-Means聚类的煤炭交易者信誉度划分

针对目前煤炭销售中存在的煤炭质量信息分散性与质量计价政策对其质量精确性要求的矛盾,提出了采用对初始聚类中心优化选取的K-Means聚类算法,对大型煤炭企业及其联盟客户煤炭质量检验数据进行系统分析和挖掘,获得双方质量检验行为统计规律,进行交易双方信誉度等级划分,将不确定性的质量指标转化为确定性的交易者质量检验行为评价。该研究一方面可为煤炭企业在发生交易者质量纠纷情况下合理划分质量检验责任提供参考,监督和指导矿井和客户的质检管理工作;另一方面可以为煤炭企业提供销售决策辅助支持。     

On a Mixture GARCH Time‐Series Model

Abstract. Recently, there has been a lot of interest in modelling real data with a heavy‐tailed distribution. A popular candidate is the so‐called generalized autoregressive conditional heteroscedastic (GARCH) model. Unfortunately, the tails of GARCH models are not thick enough in some applications. In this paper, we propose a mixture generalized autoregressive conditional heteroscedastic (MGARCH) model. The stationarity conditions and the tail behaviour of the MGARCH model are studied. It is shown that MGARCH models have tails thicker than those of the associated GARCH models. Therefore, the MGARCH models are more capable of capturing the heavy‐tailed features in real data. Some real examples illustrate the results.     

融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法

针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题,提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段,调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集,根据预合并系数进行簇间合并,通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度;接着使用蚁群系统对解空间进行优化,同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组,增加解的多样性,进一步固定迭代次数进行比较,若邻域区间重组解质量优于当前优化解则进行推荐处理,提高解的精度;当算法停滞时,引入调整因子降低各路径信息素之间差异以增强蚂蚁搜索能力,有助于算法跳出局部最优。实验结果表明,在面对大规模问题时,算法的精度在3%左右,该方法相比传统方法可以有效提高解的精度和收敛速度。     

基于数据分布的聚类联邦学习

联邦学习(federated learning)可以解决分布式机器学习中基于隐私保护的数据碎片化和数据隔离问题。在联邦学习系统中,各参与者节点合作训练模型,利用本地数据训练局部模型,并将训练好的局部模型上传到服务器节点进行聚合。在真实的应用环境中,各节点之间的数据分布往往具有很大差异,导致联邦学习模型精确度较低。为了解决非独立同分布数据对模型精确度的影响,利用不同节点之间数据分布的相似性,提出了一个聚类联邦学习框架。在Synthetic、CIFAR-10和FEMNIST标准数据集上进行了广泛实验。与其他联邦学习方法相比,基于数据分布的聚类联邦学习对模型的准确率有较大提升,且所需的计算量也更少。