摘要：加强非传统安全合作,是中国东盟战略伙伴关系的重要组成部分。21世纪以来,中国东盟非传统安全合作取得了显著的成果,有效提升了应对非传统安全威胁的能力。党的十八大以来,在中国提出与相关国家共同建设"一带一路"倡议的背景下,中国东盟非传统安全合作迎来了新的契机。新背景下,要进一步提升中国东盟非传统安全合作的体制机制建设,加强顶层设计。借助"一带一路"倡议,加强区域公共物品供给,为中国东盟非传统安全合作创造良好的基础保障。

摘要：提出了一种基于增量学习和最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)特征选择融合的数据可视化模式识别方法。该方法首先对归一化数据进行一级Lasso筛选特征降维,之后对连续数据进行基于Gini指数的粒化,再送入增量模式学习系统进行增量学习,针对维数大量升高的情况进行Lasso二级特征筛选生成一致模式决策表,生成属性偏序结构图可视化规则发现。数据采用来自UCI的5个数据库,并与分类器KNN,SVM,Adaboost,Random Forest进行分类准确度比较,实验表明,基于该算法的分类精度普遍高于其他分类器水平,且属性偏序结构图可视化层次清晰鲜明。通过增量学习实验设计,得到了准确率、图结构更新和不同比例增量数据的动态关系,其中Pima Indians Diabetes数据学习达到40%时准确率(77.66%)超过Adaboost(75.32%)、SVM(77.27%)、1NN(59.74%)、3NN(75.97%)算法。结果表明该算法进行数据的可视化和模式识别是行之有效的。