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2016年 29卷 7期 刊出日期 2016-07-30 论文与报告 研究与应用   论文与报告 577 求解非光滑强凸优化问题的减小方差加权随机算法* 朱小辉，陶卿 在光滑问题随机方法中使用减小方差策略,能够有效改善算法的收敛效果.文中同时引用加权平均和减小方差的思想,求解“L1+L2+Hinge”非光滑强凸优化问题,得到减小方差加权随机算法(α-HRMDVR-W).在每步迭代过程中使用减小方差策略,并且以加权平均的方式输出,证明其具有最优收敛速率,并且该收敛速率不依赖样本数目.与已有减小方差方法相比,α-HRMDVR-W每次迭代中只使用部分样本代替全部样本修正梯度.实验表明α-HRMDVR-W在减小方差的同时也节省CPU时间. 2016 Vol. 29 (7): 577-589 [摘要] ( 731 ) [HTML 1KB] [PDF 556KB] ( 996 ) 590 基于粒化-融合的海量高维数据特征选择算法* 冀素琴，石洪波，吕亚丽，郭珉 基于粒计算视角,提出粒化-融合框架下的海量高维数据特征选择算法.运用BLB(Bag of Little Bootstrap)的思想,首先将原始海量数据集粒化为小规模数据子集(粒),然后在每个粒上构建多个自助子集的套索模型,实现粒特征选择,最后,各粒特征选择结果按权重融合、排序,得到原始数据集的有序特征选择结果.人工数据集和真实数据集上的实验表明文中算法对海量高维数据集进行特征选择的可行性和有效性. 2016 Vol. 29 (7): 590-597 [摘要] ( 651 ) [HTML 1KB] [PDF 421KB] ( 641 ) 598 弹球支持张量机分类器* 余可鸣，韩乐，杨晓伟 机器学习、模式识别、数据挖掘等领域中的输入模式常常是高阶张量.文中首先从向量模式推广到张量模式,提出弹球支持张量机模型.然后给出求解弹球支持张量机模型的序贯最小优化算法(SMO).为了保持张量的自然结构信息,同时加速训练过程,采用张量的秩-1分解代替原始张量计算张量内积.在向量数据和张量数据上进行的大量实验表明:对于向量数据,相比经典的积极集法,SMO的计算速度更快;对于张量数据,相比弹球支持向量机,弹球支持张量机具有更快的训练速度和更好的泛化能力. 2016 Vol. 29 (7): 598-607 [摘要] ( 822 ) [HTML 1KB] [PDF 475KB] ( 828 ) 608 融合先验信息的非负矩阵分解社区发现算法* 李国朋，潘志松， 姚 清，李德毅 针对复杂网络社区发现问题,为了获得更准确、可解释性的社区划分结果,提出融合先验信息的半监督非负矩阵分解算法,给出优化目标的求解方法.文中算法利用先验信息直接约束社区指示矩阵,构造优化目标函数,获得更有意义的社区划分结果.真实数据集上的实验表明该算法的有效性,减小先验信息的融入对利用非负矩阵分解进行节点重要性等属性分析工作带来的不利影响,并且适用于加权和非加权等不同的网络. 2016 Vol. 29 (7): 608-615 [摘要] ( 583 ) [HTML 1KB] [PDF 519KB] ( 859 ) 616 基于向量自回归模型的微博隐式话题流行度预测* 段东圣，李鹏霄，李玉华，李瑞轩 现有话题流行度预测方法仅基于话题本身的特征进行流行度预测，未考虑不同话题间的相关性.然而在微博上下文不同的话题之间存在一定的相关性，特别是在同一个事件的不同话题之间.因此，文中利用动态话题模型探测微博中的隐式话题及其流行度时间序列，通过JensenShannon散度和皮尔逊相关系数分别分析话题间的内容和时序相关度，然后在预测模型中引入话题时序相关性，提出基于向量自回归模型的微博隐式话题流行度预测算法.通过在真实微博数据上的实验分析可知，相比未考虑话题相关性的算法，文中算法具有更高的预测准确率和更好的模型拟合效果. 2016 Vol. 29 (7): 616-624 [摘要] ( 437 ) [HTML 1KB] [PDF 891KB] ( 668 ) 研究与应用 625 面向类别比例偏移的半监督支持向量机方法* 李远肇，王少博，李宇峰 当未标记数据与有标记数据类别比例偏移较大时,半监督支持向量机性能不佳.基于此情况,文中提出面向类别比例偏移的半监督支持向量机方法.首先估计未标记数据类中心,然后对多个类别比例下的类中心进行最坏情况集成,从而提升半监督支持向量机的性能保障.实验表明,文中方法有效提升半监督支持向量机在类别比例偏移时的性能保障. 2016 Vol. 29 (7): 625-632 [摘要] ( 467 ) [HTML 1KB] [PDF 386KB] ( 554 ) 633 最小二乘半监督支持张量机学习算法* 陆成韬，李凡长，张 莉，张召 支持张量机(STM)受限于迭代操作,训练时间较长.针对这一缺点,改进STM的目标规划,将训练过程由解决一组二次规划改为计算线性方程组,并引入直推式的思想解决半监督问题,提出最小二乘半监督支持张量机学习算法.在人脸识别和时间序列分类上对比文中算法与传统算法,实验证明文中算法不仅减少运算时间,而且提高识别率. 2016 Vol. 29 (7): 633-640 [摘要] ( 803 ) [HTML 1KB] [PDF 466KB] ( 960 ) 641 基于正则化Softmax回归的全脑功能性磁共振成像数据特征选择框架* 屈永康，冀俊忠，梁佩鹏，高明霞 针对功能性磁共振成像(fMRI)数据高维小样本特性给分类模型带来的过拟合问题,文中基于Softmax回归提出结合L2正则与L1正则的全脑fMRI数据特征选择框架.首先,基于大脑认知的特点,将全脑分成感兴趣区域和非感兴趣区域.然后,使用可以缩小权值系数的L2正则对感兴趣区域建模以选出感兴趣区域的全部体素,使用具有稀疏作用的L1正则对非感兴趣区域建模以选出非感兴趣区域中的激活体素.最后,结合感兴趣区域和非感兴趣区域的体素构成全脑fMRI数据的正则化Softmax回归模型.在Haxby数据集上的实验表明,L2与L1的正则化策略可有效提升全脑分类的准确率. 2016 Vol. 29 (7): 641-649 [摘要] ( 477 ) [HTML 1KB] [PDF 1272KB] ( 733 ) 650 求解旅行商问题的离散型贝壳漫步优化算法* 韩伟，张子成 提出基于离散型贝壳漫步优化算法(DMWO)的旅行商问题(TSP)求解算法.在DMWO的计算框架下构造TSP相应的评估函数及个体差异度量算子.针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径问题,采用简单的2-opt算子进行局部调整,增强算法在求解TSP时的局部搜索能力.实验中采用多组不同规模的标准TSPLIB数据,对比同样采用2-opt算子的萤火虫优化算法和蚁群优化算法,DMWO在稳定性、解的准确性及所需的迭代次数等方面具有更好的性能. 2016 Vol. 29 (7): 650-657 [摘要] ( 538 ) [HTML 1KB] [PDF 444KB] ( 599 ) 658 基于有效距离的多模态特征选择* 叶婷婷，刘明霞，张道强 在传统距离度量的基础上,提出利用有效距离进行特征选择,并用于多模态分类.为了更好地反映样本间全局和局部关系,提出基于有效距离的多模态特征选择方法.该方法针对样本间全局关系进行建模,实现基于有效距离的特征选择,从而增强所选特征的判别性.在ADNI、UCI数据集上进行的分类实验表明,与传统方法相比,文中方法能有效提高多模态数据的分类性能. 2016 Vol. 29 (7): 658-664 [摘要] ( 625 ) [HTML 1KB] [PDF 595KB] ( 754 ) 665 结合无监督学习的数据流分类算法* 徐树良，王俊红 为了能有效应对数据流中的概念漂移现象,提出结合无监督学习的数据流分类算法.该算法以集成式分类技术为基础,在分类过程中引入属性约简,利用聚类算法对数据进行聚类,通过对比分类和聚类结果的准确率,判断是否发生概念漂移.实验表明,文中算法在综合时间花销和准确率上取得较好效果. 2016 Vol. 29 (7): 665-672 [摘要] ( 486 ) [HTML 1KB] [PDF 438KB] ( 822 )

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