检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2024年第11期47卷 2678-2690页

作者：孙宇辰许倩倩王子泰杨智勇黄庆明中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾... 详细信息

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾邮件检测等,均涉及样本分布不平衡问题.针对多任务学习面向任务相关性的高要求,即当模型学习和共享不相关知识时,负迁移可能会影响模型朝着错误方向训练.因此,大多数现有方法在此类场景中无法得到有效应用.为解决该实际问题,设计一种能适用于样本不平衡场景的多任务学习算法变得尤为重要.本文提出了一种基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法,首先引入了对标签分布不敏感的ROC曲线下面积(AUC)作为该学习任务的评价指标,并建立了一种用于AUC优化的多任务学习算法,以提高模型在样本不平衡场景下的性能表现.同时,为进一步有效优化模型,本文将原始成对优化问题重构为逐样本极大极小优化问题,使得每一轮迭代复杂度由O(Ln_(i,+)n_(i,-))降低至O(L(n_(i,+)+n_(i,-))).针对多任务学习中存在的负迁移现象,本文引入了一种自适应低秩正则项,以消除模型冗余信息,同时提高模型的泛化性能.最后,通过与多个对比方法在四个仿真数据集和三个真实数据集Landmine、MHC-I和USPS上的比较,所有实验结果一致证明了本文所提出算法的有效性.

关键词：多任务学习 AUC优化低秩表示

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基于本体的欧洲水利遗产信息资源组织研究

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水利经济 2024年第1期42卷 57-62页

作者：董桂君王晓娇苏依凡徐绪堪河海大学外国语学院江苏南京211100 河海大学商学院江苏南京211100 常州市工业大数据挖掘与知识管理重点实验室江苏常州213022

欧洲水利遗产丰富,为从中获取水利遗产历史信息组织知识和经验,促进我国水利遗产的系统性保护和传承创新,有必要系统梳理和组织欧洲水利遗产信息资源。采用情报学理论与方法分析了欧洲水利遗产现状,结合信息技术发展趋势构建了欧洲水利... 详细信息

欧洲水利遗产丰富,为从中获取水利遗产历史信息组织知识和经验,促进我国水利遗产的系统性保护和传承创新,有必要系统梳理和组织欧洲水利遗产信息资源。采用情报学理论与方法分析了欧洲水利遗产现状,结合信息技术发展趋势构建了欧洲水利遗产数字化保护信息技术方法体系,借助本体技术设计欧洲水利遗产信息资源组织过程,并提出了欧洲水利遗产信息资源组织合作管理平台的实现思路。研究结果表明:提出的组织框架有利于欧洲水利遗产数字化保护,随着信息技术发展,能够实现欧洲水利遗产信息资源共享应用。

关键词：欧洲水利遗产信息资源本体保护与传承

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迭代式的深度PU学习与类别先验估计框架

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计算机学报 2022年第12期45卷 2667-2686页

作者：赵昀睿许倩倩姜阳邦彦黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

近年来,深度学习在诸多任务上展现了优异的性能,其一般基于海量数据并采用有监督的学习方式,依赖于完整的数据标签信息.然而在现实应用场景中,收集大量标签往往成本高昂.因此,如何利用未经充分标注的数据进行学习成为了当下的主要挑战.... 详细信息

近年来,深度学习在诸多任务上展现了优异的性能,其一般基于海量数据并采用有监督的学习方式,依赖于完整的数据标签信息.然而在现实应用场景中,收集大量标签往往成本高昂.因此,如何利用未经充分标注的数据进行学习成为了当下的主要挑战.二分类问题中的从正例和无标签(Positive-Unlabeled,PU)样本数据进行学习,简称PU学习,即为其一.当前主流的PU学习算法需要准确无误的类别先验知识,但实际上类别先验通常难以获得,需要估计.已有的类别先验估计算法则主要面向传统的机器学习分类器进行设计,无法直接运用在大规模数据集上,因而不利于发挥深度学习在大规模数据集上的优势.为克服以上问题,本文提出了一个基于无监督混合模型的迭代式深度PU学习与类别先验估计框架.它利用了深度神经网络对正例和负例给出的预测分数具有不同的分布这一特性,使用双高斯成分的混合模型近似拟合预测分数的混合分布.其中,各个高斯分量分别代表了正类和负类的条件概率分布,混合权重系数代表了类别先验.结合半监督学习中的平均教师和温度锐化技术,所提框架在类别先验未知以及数据缺失负例监督的条件下,估计类别先验的同时进行PU数据上的深度学习,二者相互促进.在基准数据集MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR-10和实际应用数据集Alzheimer上的实验结果验证了所提框架的有效性,准确率分别为94.66%、95.16%、89.98%和73.20%,该结果不仅超越了现有基于类别先验估计的PU学习算法,更可与基于真实类别先验的最前沿算法相媲美.

关键词： PU学习类别先验估计半监督学习弱监督学习深度学习

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不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法

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中国科学院大学学报（中英文） 2024年第3期41卷 411-426页

作者：苏亚鹏陈高曙赵彤中国科学院大学数学科学学院北京100049 浙江中正智能科技有限公司杭州310021 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190

样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法... 详细信息

样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。

关键词：不平衡样本自适应损失 SA-YOLO算法 SA-Focal Loss函数 CSPDarknet53-SP网络架构

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基于不平衡图像的河湖水质监测研究

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信息技术 2024年第5期48卷 46-51页

作者：磨首屹徐绪堪王晓娇河海大学商学院南京211100 常州市工业大数据挖掘与知识管理重点实验室江苏常州213022

水质监测对于河湖生态建设有着重要意义,但传统河湖水质监测方法存在监测难度大、监测成本高等问题。为了使水质监测更为智能、方便,文中基于具有不平衡特点的河湖图像,通过代价敏感交叉熵函数方法改进了VGG16卷积神经网络分析河湖图像... 详细信息

水质监测对于河湖生态建设有着重要意义,但传统河湖水质监测方法存在监测难度大、监测成本高等问题。为了使水质监测更为智能、方便,文中基于具有不平衡特点的河湖图像,通过代价敏感交叉熵函数方法改进了VGG16卷积神经网络分析河湖图像进行水质监测,并与随机欠采样、图像增强等不平衡数据处理方法进行对比。经过大量实验后,结果显示文中将VGG16卷积神经网络与代价交叉熵函数结合方法的准确率、精准率、召回率与F1值均高于其他方法,分别可以达到0.91、0.92、0.91、0.92,证明该方法可以有效地对河湖不平衡图像进行水质分类。

关键词：水质监测不平衡数据集代价敏感卷积神经网络 VGG16

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协变量有测量误差时Tobit回归模型的估计

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系统科学与数学 2020年第9期40卷 1672-1686页

作者：牛娟谢田法郭媛媛孙志华北京工业大学理学部北京100124 中国科学院大学数学科学学院北京100049 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100049

文章考虑协变量有测量误差时参数Tobit模型的估计问题.文章所提方法不需要假定测量误差模型的结构,不需要对测量误差变量的方差做假定,也不需要有重复观测的数据.测量误差的矫正通过借助工具变量来实现.首先利用非参数核光滑方法得到真... 详细信息

文章考虑协变量有测量误差时参数Tobit模型的估计问题.文章所提方法不需要假定测量误差模型的结构,不需要对测量误差变量的方差做假定,也不需要有重复观测的数据.测量误差的矫正通过借助工具变量来实现.首先利用非参数核光滑方法得到真实观测变量的估计,然后用这个估计替代没有观察到的真实变量来处理测量误差.这样,模型的回归系数就可以利用校正的最小二乘方法来估计.文章给出了具体的算法,证明了回归模型的参数估计的渐近正态性.数值模拟结果表明文章提出的校正测量误差的方法比直接使用有测量误差数据的朴素方法有更好的有限样本性质.

关键词：参数Tobit模型测量误差工具变量渐近正态性

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基于系统动力学的我国住房需求仿真研究

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管理评论 2020年第6期32卷 16-28页

作者：牟新娣李秀婷董纪昌董志北京信息科技大学经济管理学院北京100192 中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190

近年来我国住房需求波动加剧,对房地产市场产生了巨大影响。本文综合分析了影响我国住房需求的因素,并基于系统动力学方法,构建了我国住房需求的系统模型,拟探究未来我国住房需求的发展趋势,同时设定不同情景进行仿真模拟,拟为我国住房... 详细信息

近年来我国住房需求波动加剧,对房地产市场产生了巨大影响。本文综合分析了影响我国住房需求的因素,并基于系统动力学方法,构建了我国住房需求的系统模型,拟探究未来我国住房需求的发展趋势,同时设定不同情景进行仿真模拟,拟为我国住房市场平稳发展提供建议。研究结果发现,我国住房需求呈现倒U型的发展趋势,未来住房需求将出现下降趋势。通过情景仿真模拟发现,征收房地产税、取消预售权均会对我国住房需求起到有效控制作用,而全面放开计划生育政策能够在增加我国人口总量的基础上,抑制未来我国住房需求的下降趋势。

关键词：住房需求系统动力学仿真模拟政策分析

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商业模式变革研究:TCL案例

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管理评论 2016年第10期28卷 250-258页

作者：魏云捷徐大为杨一帆胡毅乔晗汪寿阳中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190

随着全球经济一体化和中国经济的高速发展,制造业企业已经从产品、技术等方面的竞争,上升到商业模式的竞争。TCL集团经历了产权改革、国际化并购和互联网转型等三次商业模式的变革,具有典型的代表性。本文首先对TCL集团从传统制造业向... 详细信息

随着全球经济一体化和中国经济的高速发展,制造业企业已经从产品、技术等方面的竞争,上升到商业模式的竞争。TCL集团经历了产权改革、国际化并购和互联网转型等三次商业模式的变革,具有典型的代表性。本文首先对TCL集团从传统制造业向现代化制造业转变过程中的三次商业模式转变的案例进行分析;其次采用商业模式画布分析法剖析三次商业模式变革的优势和不足;此外给出对相关企业发展有参考价值的三点管理启示。

关键词：商业模式 TCL集团产权并购智能化

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复杂系统管理理论与方法研究

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管理科学学报 2021年第8期24卷 1-9页

作者：汪寿阳胡毅熊熊王曙明张维中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190 天津大学管理与经济学部天津300072

随着新一代信息技术快速发展,系统的复杂程度不断提高,在对复杂系统管理提出挑战的同时,也因系统内部个体间的交互和系统层面的演化易于观测,为该领域带来了新的研究问题.发展和扩充复杂系统管理的分析理论和方法,有助于解决复杂系统运... 详细信息

随着新一代信息技术快速发展,系统的复杂程度不断提高,在对复杂系统管理提出挑战的同时,也因系统内部个体间的交互和系统层面的演化易于观测,为该领域带来了新的研究问题.发展和扩充复杂系统管理的分析理论和方法,有助于解决复杂系统运行中涌现的突出短板,使复杂系统适应新形势下社会发展需求.本文在分析国内外研究发展态势的基础上,结合国家自然科学基金委管理科学部“十四五”规划复杂管理系统优先领域专家研讨会意见,凝练出该领域未来值得深入探索的五个方向,并给出每个方向的典型科学问题.

关键词：复杂系统发展态势典型科学问题 “十四五”规划优先资助领域

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商业模式钻石模型——平安金融旗舰店案例研究

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管理评论 2015年第11期27卷 231-240页

作者：任小勋乔晗黄稚渊何乐平汪寿阳中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

本文提出商业模式钻石模型,从商业对象、商业过程、商业绩效3个方面,产品、利益相关者、资源整合能力、收益、风险5个模块,以及物流、资金流、风险流3个载体出发,建立商业模式钻石模型结构图和分析表对商业模式进行解析。通过比较研究发... 详细信息

本文提出商业模式钻石模型,从商业对象、商业过程、商业绩效3个方面,产品、利益相关者、资源整合能力、收益、风险5个模块,以及物流、资金流、风险流3个载体出发,建立商业模式钻石模型结构图和分析表对商业模式进行解析。通过比较研究发现:商业模式钻石模型在战略分析和商业模式要素模型的基础上进行了扩展,更适合分析金融商业模式,体现了金融业注重风险管理的行业特性。最后,本文用商业模式钻石模型对平安金融旗舰店进行了案例研究,分析了该平台模式的优势和不足,并提出了改进建议。

关键词：商业模式钻石模型战略管理要素模型风险平安金融旗舰店

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