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最近,算法的公平性问题引起了机器学习领域学者的广泛讨论。鉴于谱聚类在现代数据科学中的广泛流行,研究谱聚类的算法公平性是一个至关重要的话题。现有的公平谱聚类算法主要存在两个缺点:1)公平性能差;2)仅在单个敏感属性下工作。文中将公平问题视为一种约束谱聚类问题,通过求解约束谱聚类的可行解集,提出了一种非规范化公平谱聚类方法(Unnormalized Fair Spectral Clustering, UFSC),用于提升公平性能。此外,文中还提出了一种适用于多个敏感属性约束的公平聚类算法(Multi-sensitive Attributes Fair Spectral Clustering, MFSC)。在多个真实数据集上进行了实验,结果表明,UFSC和MFSC算法比现有的公平谱聚类算法生成的聚类结果更加公平。 相似文献
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<正>第2部分:六十大争议法律问题及分析就658份二审判决书,我们逐份地进行了研究与分析,将这些案例中有参考价值以及有典型争议的疑难问题进行汇总,从中精选出六十大典型争议问题。但是对于要点,我们有必要作出如下说明:(1)由于电梯公司所涉案例数量多,涉及的法律问题也比较多,考虑到本报告篇幅所限,所选判决书并未囊括所有电梯公司所涉案件的争议问题,只能择取对电梯公司相关业务相对有价值、相对疑难复杂的二审判决书进行研究、分析与总结。 相似文献
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文章针对一种三维MEMS加速度计,提出了三维加速度计的测试方法,并根据测试结果对此加速度计进行了性能分析。通过对其设计原理和内部结构的描述,指出该型MEMS加速度计的结构优点及性能特点。针对该加速度计,作者设计了测试装置,制作了测试电路,并在文章中详细描述了测试原理及整个测试过程。分别在三个方向上,对此三维MEMS加速度计进行了多次对比测试,同时采集包括标准加速度计输出和MEMS加速度计三向输出在内的四路信号,以便进行冲击方向上两加速度计的横向对比和三向MEMS加速度计的轴间耦合分析。测试结果表明,此测试方法和装置是可靠有效的,且具有一定的通用性可用于其它类似传感器的测试分析中。 相似文献
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高光谱解混是学术界的一个难题,稀疏高光谱解混指的是利用已知光谱库进行解混,旨在从先验光谱库中找到一些可以表征图像的数个纯光谱向量作为高光谱图像的端元,并利用这些端元求解相应的端元丰度,这是一个NP难的组合优化问题。目前多通过将L0范数凸松弛为L1范数进行稀疏解混,但该方法得到的仅仅是近似解。文中提出了一种基于Pareto优化的稀疏解混算法(ParetoSU),将稀疏解混问题转化为一个两目标优化问题,其中一个优化目标是建模误差,另一个目标是端元稀疏度。ParetoSU直接解决稀疏解混中的组合优化问题,不需要对L0范数进行近似。最后利用仿真数据验证了该解混算法的有效性。 相似文献
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