基于预训练模型的多示例语音内容分类

语音内容分类主要用于对大批量信号进行自动处理,并基于用户的兴趣选择语音文件。据此提出了一种新的分类方法,在多示例学习框架下,使用无监督语音表示学习对大规模未标记数据进行预训练,得到用于提取语音深层表示的预训练模型,提取的语音表示作为下游分类器的输入。真实语音数据集上的实验结果表明,多示例学习在处理语音分类问题上具有优势,提出的方法能够提高分类的效果,在平均准确率指标上优于3种基线方法。     

GCN-PU:基于图卷积网络的PU文本分类算法

针对PU（Positive and Unlabeled）文本分类问题,提出了一种基于图卷积网络的PU文本分类算法（GCN-PU）,基本思想是给未标注样本加以不同的损失权重。将未标注样本全部视为负类样本,用以训练基于卷积神经网络的文本分类器;取卷积神经网络的倒数第二层的向量为文本的特征向量,以及对应的类别概率,作为图卷积网络的输入;利用图卷积网络得出的类别概率计算每个未标注样本的损失权重,重新训练文本分类器。不断重复上述三个步骤,直到算法参数稳定。在公开数据集20newsgroup上的实验结果表明,GCN-PU算法优于现有的方法,尤其在正类样本较少的情况下。     

具有抗噪性能的协议分类特征研究

针对未加密条件下的协议分类问题,研究了具有抗噪能力的协议特征构造方法。利用局部敏感哈希算法,筛选出协议样本数据中高频相似的数据片段,在此基础上提出了一种能够反映协议数据取值分布固有属性的协议特征。相比于基于协议流量统计测量的外部特征,协议数据内容的内在特征不易受到网络传输环境的干扰。采用多种典型分类器对该特征的分类性能进行实验验证,结果表明协议分类的准确率大多能达到80%以上,在有噪声干扰的仿真测试条件下,该特征表现出较好的分类抗噪性能。     

基于共享铁塔的5G天线对微气象在线监测设备的电磁干扰

随着5G通信技术的迅猛发展以及微气象在线监测设备的广泛应用,两者共享铁塔布置的情况较为常见,此时5G天线可能会对在线监测设备的正常运行造成一定的电磁干扰。根据5G基站天线的工作原理,分析了共享铁塔背景下,5G基站天线对微气象在线监测设备的干扰机理,得到了基于阵列天线原理的5G天线场源表征公式,并建立了电磁干扰数学模型。以实际共享铁塔为例进行仿真计算,结果表明,微气象在线监测设备表面场强随天线个数及功率的增大而增大,随天线倾角的增大而减小。     

WPLoss:面向类别不平衡数据的加权成对损失

类别不平衡数据是指不同类别的样本数目差异很大,AUC(area under the ROC curve)是衡量不平衡数据分类器性能的一个重要指标,由于AUC不可微,研究者提出了众多替代成对损失函数优化AUC。成对损失的样本对数目为正负样本数目的乘积,大量成对损失较小的正负样本对影响了分类器的性能。针对这一问题,提出了一种加权的成对损失函数WPLoss,通过赋予成对损失较大的正负样本对更高的损失权重,减少大量成对损失较小的正负样本对的影响,进而提升分类器的性能。在20newsgroup和Reuters-21578数据集上的实验结果验证了WPLoss的有效性,表明WPLoss能够提升面向不平衡数据的分类器性能。     

基于改进K-means聚类算法的海外欠发达城市配电网规划

针对传统K-means聚类算法难以适应海外欠发达城市配电网规划混乱和负荷点分布不均的问题,提出了一种基于改进K-means聚类算法的海外欠发达城市配电网分区规划技术。首先,考虑容量裕度对分区的影响,引入加权因子改进欧氏距离;其次,根据变电站的分布特点考虑供电单元的选择,并进行聚类中心点到变电站的距离计算;最终,构建出以站间供电单元最多,以及考虑电源分布的总欧式距离最小为目标函数的配电网分区规划模型。以孟加拉首都达卡的Dhanmondi地区配电网改造为实际工程应用算例,结果表明,采用改进K-means聚类算法获得的负荷分区平均差值与传统方法相比减少了34.35%。     

基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法

针对标签随着时间变化的动态多标签文本分类问题,提出了一种基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法。该算法在训练阶段,首先按照标签固定训练得到一个基于卷积神经网络的多标签文本分类器,然后以该分类器的倒数第二层的输出为文本的特征向量。由于该特征向量是在有标签训练得到的,因而相对于基于字符串即文本内容而言,该特征向量含有标签语义信息。在测试阶段,将测试文档输入训练阶段的多标签文本分类器获取相应的特征向量,然后计算相似性,同时乘以时间衰减因子修正,使得时间越近的文本具有较高的相似性。最后,采用最近邻算法分类。实验结果表明,该算法在处理动态多标签文本分类问题上具有较优的性能。