余志文集成学习算法及应用

基于全局人工鱼群算法的盲均衡

史学军，方金鑫，于舒娟
（南京邮电大学电子科学与工程学院，江苏南京２１０００３）
摘要：针对当前盲均衡技术中主要采用的梯度搜索法存在的收敛到局部极小值点问题，提出了一种基于全局人工鱼群
算法的盲均衡新算法。基于全局人工鱼群算法的寻优精度高、收敛速度快以及克服局部极值能力强的优点，文中将人工鱼群算法应用于盲均衡算法中，以文献中改进恒模算法的代价函数作为适应值，将均衡器系数作为人工鱼的位置向量，通过算法搜索寻优获得最佳的均衡器系数。通过Ｍａｔｌａｂ７．０实验仿真，结果表明文中提出的算法相对文献中算法具有收敛
ＳＡ，ｌｉｋｅｈｉｇｈｐｒｃｉｅｓｉｏｎｏｆｐｏｓｉｉｔｏｎｉｎｇａｄｖａｎｔａｇｅ，ｆｓｔａｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｎｄａｓｔｒｏｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｏｖｅｒｃｏｍｅｌｏｃｌａｅｘｔｒｅｍｕｍ，ａｐｐｌｉｅｓＡＦＳＡｉｎｔｏｂｌｉｎｄｅｑｕｌｉａｚａｉｔｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍａｎｄｔｒｉｅｓｔｏｆｉｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｅｑｕｌｉａｚｅｒｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｂｙｓｅ￣ｃｉｎｈｇｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｉｎｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｕｓｉｎｇｔｈｅｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｍｏｄｉｉｅｆｄｃｏｎｓｔａｎｔｍｏｄｕｌｕｓｌｇａｏｉｒｔｈｍａｓｉｆｔｎｅｓｓｖｌｕａｅｎｄａｕｓｉｎｇｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｏｆｅｑｕａｌｉｚｅｒａｓｐｏｓｉｉｔｏｎｖｃｔｅｏｒｏｆａｒｔｉｉｃｆｉｌａｉｓｆｈ．ＴｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｉｍｕｌａｔｄｅｗｉｔｈＭａ廿ａｂ７．０ｓｈＯｗｓｔｈａｔｈｉｔｓｌｇａｏｉｔｒｈｍｉｓｎａｅｆｆｍｉｅｎｔｂｌｉｎｄｑｕｅｌｉａｚａｉｏｔｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｗｈｉｃｈＣｎａｉｎｃｒｅａｓｅｈｅｔｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｅｅｐｄ，ｒｄｕｅｃｅｉｎｔｅｒ－ｓｙｍｂｏｌｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｌｉｎｄｅｑｕａｌｉｚａｉｔｏｎ；ａｒｔｉｉｃｆｉａｌｉｓｆｈｓｗａｒｍａｌｇｏｉｔｒｈｍ；ｃｏｎｓｔａｎｔｍｏｄｕｌｕｓｌｇａｏｒｉｈｍ；ｔｃｏｓｔｆｕｎｃｉｏｔｎ；ｉｔｆｎｅｓｓｖｌｕａｅ

SOPC技术在计算全息中的应用

ｃｏｍｐｕｔｅｒｇｅｎｅｒａｔｅｄｈｏｌｏｒａｇｍ．Ｔｈｅｍａｊｏｒｐｒｏｂｌｅｍｔｏｒｅｓｔｒｉｃｔｉｔｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｓｃｏｍｐｕｔｉｎｇｓｐｅｅｄ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ，
ＹＵＷｅｉ－Ｙｏｎｇ，ＪＩＡＮＸｉａｎ－Ｚｈｏｎｇ，ＸＩＬｉ — Ｆｅｎｇ，ＧＵＯＱｉａｎｇ２，ＹＵＪｉａｎｇ・Ｙｕｎ
‘ （ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３．Ｃｈｉｎａ）（ＮａｔｉｏｎａｌＷｅａｔｈｅｒＳａｔｅｌｌｉｔｅＣｅｎｔｅｒ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８１，Ｃｈｉｎａ）
关键词：计算全息；以太网；ＦＰＧＡ；ＮＩＯＳＩＩ软核；ｕＣ／ＯＳＩＩ；ＬＷＩＰ
ＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＨｏｌｏｇｒａｐｈｙＢａｓｅｄｏｎＳｏＰＣＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
摘
要：基于计算全息术的三维动态实时显示受到越来越多的关注，而制约其发展的一大难题是其运算速度．针
对这一问题，本文提出基于ＳＯＰＣ（ＳｙｓｔｅｍＯｎＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＣｈｉｐｓ）技术的计算全息硬件加速系统，使多片ＦＰＧＡ硬件进行分块并行运算．为了实现这一目标，每片ＦＰＧＡ运算单元必须独立具备数据传输与计算全息算法加速两种功能．在已有计算全息算法加速模块的基础上，搭载ＮＩＯＳＩＩ软核并移植ｕＣ／ＯＳＩＩ操作系统及ＬＷＩＰ以太网协议栈．ＮＩＯＳＩＩ软核作为ＦＰＧＡ的主控，控制计算全息算法加速模块及以太网口的数据传输，实验结果证明该方法为实现计算全息三维动态实时显示提供了一种新的思路．

数论在密码学、编码理论、算法设计等领域的应用研究

数论在密码学、编码理论、算法设计等领域的应用研究摘要数论作为数学的一个重要分支，研究整数的性质和关系，其理论基础和研究方法在密码学、编码理论、算法设计等众多领域有着广泛的应用。

本文将探讨数论在这些领域中的应用，并分析其对相关领域发展的贡献和影响。

关键词:数论，密码学，编码理论，算法设计，应用研究1. 绪论数论的研究对象是整数及其性质，包括整除性、素数、同余、不定方程等。

其理论体系丰富而严谨，具有高度的抽象性和逻辑性，这使其在计算机科学、信息安全等领域拥有重要的应用价值。

2. 数论在密码学中的应用数论在密码学中的应用尤为突出，其基础理论构成了现代密码学的重要基石。

2.1 公钥密码学公钥密码学是现代密码学的重要组成部分，其核心思想是将密钥分为公钥和私钥，公钥用于加密，私钥用于解密。

公钥密码学中的许多算法都依赖于数论中的重要概念，例如：*RSA算法: RSA算法利用了大数分解的困难性，将两个大素数相乘得到模数，公钥为模数和加密指数，私钥为模数和解密指数。

由于大数分解的复杂性，破解RSA算法需要花费大量的时间和计算资源。

*ElGamal算法: ElGamal算法基于离散对数问题的困难性，通过对离散对数的计算来进行加密和解密。

离散对数问题与数论中的群论和有限域理论有着密切联系。

*ECC算法: ECC算法基于椭圆曲线上的点运算，其安全性依赖于椭圆曲线上的离散对数问题。

椭圆曲线密码学近年来受到广泛关注，其优势在于更高的安全性、更小的密钥尺寸和更高的计算效率。

2.2 对称密码学对称密码学使用相同的密钥进行加密和解密。

数论也为对称密码学的算法设计提供了理论基础，例如：*AES算法: AES算法是目前使用最广泛的对称加密算法，其核心算法基于S盒和列混淆操作。

S盒的生成过程利用了有限域上的多项式运算，列混淆操作则利用了矩阵乘法，这些都体现了数论在对称密码学中的应用。

2.3 其他密码学应用除了公钥密码学和对称密码学之外，数论还在哈希函数、数字签名、密钥管理等密码学领域有着广泛的应用。

集成学习算法总结

集成学习算法总结1、集成学习概述1.1 集成学习概述集成学习在机器学习算法中具有较⾼的准去率，不⾜之处就是模型的训练过程可能⽐较复杂，效率不是很⾼。

⽬前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。

1.2 集成学习的主要思想集成学习的主要思想是利⽤⼀定的⼿段学习出多个分类器，⽽且这多个分类器要求是弱分类器，然后将多个分类器进⾏组合公共预测。

核⼼思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些弱分类器进⾏组合。

1.3、集成学习中弱分类器选择⼀般采⽤弱分类器的原因在于将误差进⾏均衡，因为⼀旦某个分类器太强了就会造成后⾯的结果受其影响太⼤，严重的会导致后⾯的分类器⽆法进⾏分类。

常⽤的弱分类器可以采⽤误差率⼩于0.5的，⽐如说逻辑回归、SVM、神经⽹络。

1.4、多个分类器的⽣成可以采⽤随机选取数据进⾏分类器的训练，也可以采⽤不断的调整错误分类的训练数据的权重⽣成新的分类器。

1.5、多个弱分类区如何组合基本分类器之间的整合⽅式，⼀般有简单多数投票、权重投票，贝叶斯投票，基于D-S证据理论的整合，基于不同的特征⼦集的整合。

2、Boosting算法2.1 基本概念Boosting⽅法是⼀种⽤来提⾼弱分类算法准确度的⽅法,这种⽅法通过构造⼀个预测函数系列,然后以⼀定的⽅式将他们组合成⼀个预测函数。

他是⼀种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本⼦集,然后⽤弱分类算法在样本⼦集上训练⽣成⼀系列的基分类器。

他可以⽤来提⾼其他弱分类算法的识别率,也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于Boosting 框架中,通过Boosting框架对训练样本集的操作,得到不同的训练样本⼦集,⽤该样本⼦集去训练⽣成基分类器;每得到⼀个样本集就⽤该基分类算法在该样本集上产⽣⼀个基分类器,这样在给定训练轮数 n 后,就可产⽣ n 个基分类器,然后Boosting框架算法将这 n个基分类器进⾏加权融合,产⽣⼀个最后的结果分类器,在这 n个基分类器中,每个单个的分类器的识别率不⼀定很⾼,但他们联合后的结果有很⾼的识别率,这样便提⾼了该弱分类算法的识别率。

集成学习中完全随机学习策略研究

集成学习中完全随机学习策略研究
俞扬;周志华
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2006(032)017
【摘要】以完全随机树(不包含属性选择过程的决策树)作为基学习器的集成,具有很好的性能.该文探讨了完全随机学习策略推广情况,实现了完全随机决策树桩算法和完全随机规则算法,分析有效的原因.实验表明,性能良好的完全随机算法,易于被许多初学者所掌握.
【总页数】4页(P100-102,152)
【作者】俞扬;周志华
【作者单位】南京大学软件新技术国家重点实验室,南京210093;南京大学软件新技术国家重点实验室,南京210093
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.随机森林集成学习模型在高压真空断路器振动信号分析中的应用 [J], 樊浩; 苏海博; 陈立; 史宗谦; 李兴文
2.集成学习之随机森林分类算法的研究与应用 [J], 吴兴惠;周玉萍;邢海花
3.随机森林集成学习模型在高压真空断路器振动信号分析中的应用 [J], 樊浩;苏海博;陈立;史宗谦;李兴文
4.集成学习算法之随机森林与梯度提升决策树的分析比较 [J], 陈雨桐
5.一种随机平均分布的集成学习方法 [J], 艾旭升;盛胜利;李春华
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2014年度广东省自然科学基金第二轮杰出青年项目清单

第 3 页，共 6 页
20 21 22 23
新型高级氧化体系的构建及对水中毒性污染物的控制原位研究SOFC纳米钴铁合金-陶瓷复合阳极的耐硫抗积碳机理高效超分子水凝胶基因载体的研究高容量锂离子电池用硅/碳复合负极材料的研发
方晶云杨成浩马栋唐永炳
中山大学华南理工大学暨南大学中国科学院深圳先进技术研究院
第 4 页，共 6 页
17 18 19
基于对象典型性的评论推荐技术研究对最优中短长度信道编码的研究新一代广播电视传输技术研究
蔡毅陈立杨昉
华南理工大学中山大学深圳清华大学研究院
杰出青年杰出青年杰出青年
七.管理组
1 2 3 4 面向新服务经济的服务能力与策略设计研究多尺度碳市场周期辨识与风险管理方法及应用研究基础设施投资质量：决定机制、企业影响及最优配置知识溢出与创新地理：基于新新经济地理学视角冯博朱帮助张光南陶锋华南理工大学五邑大学中山大学暨南大学杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年
杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年
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第 1 页，共 6 页
8 9
孕妇对邻苯二甲酸酯类增塑剂的暴露及室内空气对其暴露的影响呼气直接质谱分析新技术在石化苯系物暴露的应用研究
郭英李雪
暨南大学暨南大学
杰出青年杰Leabharlann 青年三.农学组1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 华南地区主要野生动物携带病毒谱调查研究一种新型微生物群体感应通讯机制与病原防控基础研究整合多维高通量测序网络数据挖掘端粒维持机制的相关基因间歇性低压低氧的长效抗抑郁作用和机制研究植物逆境胁迫的代谢应答机制及其在经济作物高质化的应用研究脊椎动物抗病毒机制的起源与演化研究基于zein胶体颗粒稳定Pickering乳液结构单元的有序组装构建功能性膜材料及构效关系研究离子通道对神经元兴奋-转录偶联的调控机制及其在自闭症中的作用水稻高产优质新基因的挖掘与应用探讨信号转导及疾病相关重要蛋白复合体的结构与功能研究沈永义邓音乐熊远妍曹雄杨子银元少春尹寿伟李勃兴王少奎刘伟汕头大学华南农业大学中山大学南方医科大学中国科学院华南植物园中山大学华南理工大学南方医科大学华南农业大学深圳北京大学香港科技大学医学中心杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年杰出青年

嵌入式编译原理

– An embedded system is any computer system or computing device that performs a dedicated function or is designed for use with a specific embedded software application
嵌入式系统概论
授课教师：郭建 32204750-188 授课地点：数学馆113、硬件实验室授课时间：每周周四晚18:00-19:30 Email: jguo@ 办公室：数学馆308 答疑时间：周三下午3:00-4:30
参考文献(1)
• ARM嵌入式处理器结构与应用基础，马忠梅等，北航出版社，2002 • 嵌入式实时操作系统VxWorks及其开发环境Tornado，孔祥营等，中国电力出版社，2002 • 嵌入式系统开发圣经，探矽工作室，中国青年出版社，2002 • 嵌入式Linux系统设计与应用.王学龙. 清华大学出版社，2001年
学习方法
• 嵌入式的特点学习。 • 动手，做一个简单的设备，如：电子时钟。 • 具有自学能力。
– – – – 会看硬件的说明书 C++或C编写过应用程序编写单片机或者DSP的程序：代码裸奔到了最后一个阶段，开始找一个方向（uCos、Linux、 VxWorks、WindowsCE、Palm等等），学习有操作系统的嵌入式开发了。
中国电力出版社2001?可编程逻辑器件及设计理念wwwxilinxcom?精通linux设备驱动程序开发温卡特斯瓦兰宋宝华人民邮电出版社2010主要内容?嵌入式系统的基础知识?arm体系结构?cpu?基于总线的计算机系统?基于总线的计算机系统?32位risc微处理器s3c2410a?s3c2410a的输入输出设备接口主要内容续?嵌入式系统软件及操作系统基础?bootloader设计基础?嵌入式linux软件设计?图形用户接口?图形用户接口?android嵌入式系统及应用definitionofembeddedsystem?ieee

基于选择性集成的最大化软间隔算法

Fang YK, Fu Y, Zhou JL, She L, Sun CJ. Selective boosting algorithm for maximizing the soft margin. Journal of Software, 2012,23(5):1132−1147. /1000-9825/4064.htm Abstract: Research of traditional boosting algorithms mainly focuses on maximizing the hard or soft margin of
基于选择性集成的最大化软间隔算法
方育柯+, 傅彦, 周俊临, 佘莉, 孙崇敬
(电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都 611731)
∗
Selective Boosting Algorithm for Maximizing the Soft Margin
FANG Yu-Ke+, FU Yan, ZHOU Jun-Lin, SHE Li, SUN Chong-Jing
∗
基金项目 : 国家自然科学基金 (60903073, 60973120, 61003231); 四川省科技攻关项目 (2008GZ0009) 收稿时间 : 2010-09-10; 修改时间 : 2011-01-20, 2011-04-28, 2011-05-18; 定稿时间 : 2011-06-20
(School of Computer Science and Engineering, University of Electronic and Science Technology of China, Chengdu 610054, China)

基于改进YOLOv8n的煤矿带式输送异物检测研究

基于改进YOLOv8n的煤矿带式输送异物检测研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状及发展动态 (4)二、相关工作 (5)2.1 YOLOv8n算法概述 (6)2.2 异物检测方法综述 (7)2.3 改进YOLOv8n的研究进展 (8)三、改进YOLOv8n的异物检测方法 (10)3.1 提升模型性能的方法 (11)3.1.1 数据增强技术 (12)3.1.2 模型结构优化 (13)3.1.3 学习率调整策略 (13)3.2 特征提取与分类器设计 (14)3.2.1 基于卷积神经网络的特征提取 (15)3.2.2 分类器的设计与选择 (16)3.3 多任务学习与迁移学习应用 (18)3.3.1 多任务学习框架 (19)3.3.2 迁移学习在异物检测中的应用 (20)四、实验设计与结果分析 (21)4.1 实验环境与数据集 (22)4.2 实验参数设置 (23)4.3 实验结果与对比分析 (24)4.3.1 模型准确率分析 (25)4.3.2 模型速度分析 (26)4.3.3 与其他方法的比较 (27)五、结论与展望 (29)5.1 研究成果总结 (30)5.2 研究不足与局限 (30)5.3 未来研究方向与展望 (32)一、内容概要引入先进的深度学习模型优化技术，如残差连接和注意力机制，以提高模型的准确性和鲁棒性。

针对煤矿带式输送系统的特点，对目标检测任务的数据集进行定制化处理，以适应不同场景和物体的识别需求。

通过迁移学习的方法，利用预训练的模型权重进行微调，加速模型的训练过程并提高其泛化能力。

优化算法参数和硬件配置，以实现高效的模型推理速度，满足实际应用中对实时性的要求。

开发一个集成到煤矿生产监控系统中的异物检测模块，实现对输送带上的异物进行实时检测和报警，从而提高煤矿生产的安全性和效率。

1.1 研究背景随着国家经济的快速发展，煤炭作为我国最主要的能源之一，其开采和运输环节的安全问题日益凸显。

学位论文答辩

CLA原理图示
形式上，选举局部代理点的过程是多棵树的生成的过程。图中，
空心样本点都指向唯一的一个可
以代表自己的点，而实心的样本点在邻域内找不到可以代表自己
的点，因而标记自己为局部代理
点。局部代理点作为树的根结点，可以代表其所属的簇；不同的局
部代理点之间相互连接通信，符
合一定条件的合并为更大的簇。
CLA算法
CLA算法
(4-7) (4-8)
CLA算法
CLA聚类示意图
相似聚类算法
DBSCAN算法 1. 依据参数Eps和MinPts，将 2. 去除所有噪声点； 3. 连接所有相距小于Eps的核心点；点标记为核心点，边界点或噪声点；
4. 相互连通的核心点形成簇； 5. 将边界点划归到距其最近的核心点所在的簇。
密度峰值聚类算法 1. 逐一计算所有 2. 逐一计算所有点的局部密度；点的最近邻高密度点距离；
3. 绘制 - 图，选取和都大的点为簇中心点；
4. 将其他点指派到对应的簇中心所在的簇； 5. 移除噪声点。
DBSCAN原理图（简化近似示意）
密度峰值聚类算法原理示意图
17 10
4 15 16 14 12 5 11
是
否
边缘点
否
是
未被标记的点
否
否
我们假定内部点具有连接其周围样本点的能力，而这种连接能力会在连接样本点的过程中不断被削弱，最后形成若干个簇。
LGC：内部点的连接过程
LGC算法
1.
计算各点对应的、、 CE和CO；将各点粗略分类为内部点、是边缘点和未被标记的点；
初始化连接能力
连接下一个近邻点更新连接能力
1372 104 1440 358 150 2000 2310 174 600 178 699

集成学习算法原理及应用

集成学习算法原理及应用随着互联网技术的发展，人们在数据处理方面有了更高的要求，如何快速准确地对海量数据进行分类、识别和预测成为了人们关注的焦点。

集成学习算法便是针对这一问题而出现的一种解决方案。

本文将对集成学习算法的原理和应用进行详细介绍。

一、集成学习算法的概述集成学习算法的思想来源于“群体智慧”，即通过将多个“弱学习器”集成在一起，来达到“强学习器”的目的。

弱学习器通常是指分类器，如决策树、逻辑回归、支持向量机等。

集成学习算法可以通过提高模型准确率、降低模型泛化误差、避免过拟合等方面来提升分类器的性能。

集成学习算法主要分为两类：Bagging和Boosting。

Bagging算法中，每个弱学习器之间是相互独立的，每个弱学习器对训练集进行有放回的采样，然后用采样集进行训练，最终将所有弱学习器的结果进行投票。

而Boosting算法中，每个弱学习器之间是有序的，每个弱学习器的输入数据是基于前次学习器的错误结果而产生的“加权样本”，通过多次迭代来提高弱学习器的准确性。

二、集成学习算法的应用2.1 回归问题在回归问题中，集成学习算法可以通过多个弱回归器来提高预测结果的精度。

通过让每个弱回归器都对数据做出不同的预测，然后将预测结果进行加权，获得最终的预测结果。

例如，用随机森林来预测视网膜中的水晶状体密度评分，可以获得比单一回归器更准确的结果。

2.2 分类问题在分类问题中，集成学习算法可以通过多个弱分类器来提高分类准确率和泛化能力。

在集成学习算法中，弱分类器通常是树形结构，如随机森林和AdaBoost等。

通过将多个弱分类器结合在一起，可以生成更优秀的分类器，提高分类的准确度。

例如，在脑电信号分类问题中，可以采用集成学习算法来提高神经元的识别率。

2.3 数据降维在数据降维问题中，集成学习算法可以通过将多个弱分类器结合在一起，来获得更精确的数据特征提取模型。

例如，在人脸识别问题中，采用多个弱特征提取模型，通过加权计算来对人脸进行分类匹配，可以提高人脸识别的准确率。

最大间隔集成学习算法与应用

２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＨｕｍａｎｉｔｉｅｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｈａｎｄｏｎｇＶｏｃａｔｉｏｎａｌＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＢｕｓｉｎｅｓｓ，Ｗｅｉｆａｎｇ２６１０１１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｏｖｅｌｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ－ｍａｘｉｍｕｍｍａｒｇｉｎ
２０１３年４月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ａｐｒ．２０１３
第３４卷
第４期
Ｖｏ１．３４Ｎｏ．４
最大问隔集成学习算法与应用
侯勇，郑雪峰（１．北京科技大学计算机与通信工程学院，北京１０００８３；２．山东经贸职业学院科学与人文学院，山东潍坊２６１０１１）
ｔｈｅｄａｔａｓｅｔ，ａｎｄｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｌｙｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎｔｈｅｅｘｔｅｎｄｅｄＭＩＴｆａｃｅｄａｔａｓｅｔｂｙＭＭＥＡａｎｄｏｔｈｅｒｐｏｐｕｌａｒｅｎｓｅＬｉｂＳＶＭ，ＡｄａＢｏｏｓｔＬｉｂＳＶＭ，Ｂａｇ — ｇｉｎｇＬｉｂｌｉｎｅａｒ，ＡｄａＢｏｏｓｔＬｉｂｌｉｎｅａｒ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｔｈｅｐｒｏｏｓｐｅｄＭＭＥＡａｒｅｏｐｔｉｍａｌｉｎａｎｕｍｂｅｒｏｆｉｎｄｉｃａ —

自然语言理解技术在知识库导航中的应用

关键词：人工智能；知识库导航；自然语言理解
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｖｏｌｕｍｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｍａｎｙｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅｓｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｉｔｉｓ
的文档，数量较庞大，数据格式不同。因此这些数据实际上是由
不同的业务信息系统分治管理，如ＩＰ地址，人员、设备，机房档
案由一个基础信息系统管理，机房日志由机房监控系统管理，网络日志由网管系统管理，人员操作日志由值班管理系统管理，
ｆ
’
ｊ业备置蜣ｌＩ
系统文档由文件系统管理。各系统之间相互独立，有不同入口
本文介绍的导航系统介于用户和后端的业务信息系统之口，主要用于对文本短句的分析。该系统的后端接驳数个ＢＳ模
ｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｍａｋｅｕｓｅｏｆｔｈｅｍ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｄｅｓｉｇｎｓｃｈｅｍｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄｔａｋｅｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ
文章编号：２０９６—４３旱９０入（２０１８）ｌ８—００５８—０３
当前，几乎所有的社会组织机构都将运作过程中产出的信互部分。处理模块负责分析用户的自然语言输入，通过特定算
息进行数字化存储和处理。分发器将

一种基于渐进式学习的集成分类方法[发明专利]

专利名称：一种基于渐进式学习的集成分类方法专利类型：发明专利
发明人：余志文,陈伟宏,赵卓雄
申请号：CN201810774888.2
申请日：20180716
公开号：CN109165672A
公开日：
20190108
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于渐进式学习的集成分类方法，同时对带噪音标签的高维数据的样本维和属性维进行数据挖掘，并结合渐进式学习原理，解决了学习训练中加入新数据后原数据信息丢失的问题；具体步骤为：(1)输入样本数据集；(2)产生训练样本的bootstrap分支集合；(3)生成分类器；(4)对样本进行分类；(5)选择第一个分类器；(6)选择渐进式分类器；(7)得到预测结果和分类准确率。

本发明对高维数据样本维度和属性维度同时挖掘，构建一个强大的集成分类器；利用带有线性判别分析算法的渐进式集成学习算法提高对带噪音数据的分类能力；并将集成学习与渐进式学习相结合，提高了集成分类方法的准确性、稳定性和鲁棒性。

申请人：华南理工大学
地址：510640 广东省广州市天河区五山路381号
国籍：CN
代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司
代理人：裴磊磊
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进化集成学习算法综述

摘要：进化集成学习结合了集成学习和进化算法两方面的优势，并在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域被广泛应用。首先对进化集成学习算法的理论基础、组成结构及分类情况进行了概述。然后根据进化算法在集成学习中的优化任务，从样本选择、特征选择、集成模型参数组合优化、集成模型结构优化以及集成模型融合策略优化几个方面对当前进化集成学习领域的一些代表性研究成果进行了详细的综述，并分析和总结了各种进化集成学习算法的特点。最后对现有的进化集成研究的优缺点进行探讨，并给出了未来的研究方向。关键词：集成学习；机器学习；进化算法；分类；回归；聚类中图分类号：TP181 文献标识码：A doi: 10.11959/j.issn.2096−6652.202103
doctoral Science Foundation (No.2017M622373, No.2018M630835)
第1期
胡毅等：进化集成学习算法综述
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率，这些优势使集成学习逐渐成为机器学习领域的研究热点，美国人工智能协会（American Association Artificial Intelligence，AAAI）前主席 Thomas G Dietterich 教授还曾将集成学习、可扩展机器学习（例如对大数据集、高维数据的学习等）、强化学习、概率网络列为机器学习的四大研究方向[3]。近些年，随着集成学习的不断发展，其已被广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、搜索引擎、图像处理、模式识别等多个领域。
以“ensemble learning”和“evolutionary algorithm”为关键词章，数目变化趋势如图 2 所示，由图 2 可知，相关文章数量总体呈增长趋势。随着集成学习处理问题的维度、复杂度的增加（如大数据、云计算和深度网络集成等）以及进化算法的突破和发展（如多模态优化、大规模优化、超多目标优化等），进化集成学习算法具有越来越广阔的应用前景。

基于Markov与PageRank算法的Web日志仿真器

基于Markov与PageRank算法的Web日志仿真器
余智学;林文龙
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(18)5
【摘要】获取可靠的Web访问会话数据是Web使用挖掘(WUM)的重要前提,而很多时候这种数据不容易得到.据此,采用数学建模的方法,设计并实现了一个Web 日志仿真器(SSPM,Session Simulator based on PageRank and Markov).SSPM 用Markov链过程模拟用户访问过程,将用户Web访问过程抽象为Markov链,以PageRank算法计算页面重要度,并以此计算Markov初始状态和转移矩阵,获取用户仿真日志.还介绍了SSPM的验证方法.
【总页数】4页(P182-184,187)
【作者】余智学;林文龙
【作者单位】合肥工业大学,电子商务研究所,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,电子商务研究所,安徽,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于Web日志挖掘的Markov预测模型及算法研究 [J], 张友志;程玉胜;王一宾
2.基于PageRank算法的中间品全球贸易网络格局演变分析 [J], 蒋雪梅;张少雪
3.基于PageRank算法的输电网连锁故障脆弱线路辨识 [J], 魏明奎;周全;宋雨妍;
王渝红;周泓;蔡绍荣;江栗
4.基于PageRank算法的期刊影响因子修正研究 [J], 臧志栋;李秀霞;李兴保
5.基于主题相似度改进的PageRank算法研究 [J], 刘齐;黄树成
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