摘要：机器学习问题通常会转换成求解一个目标函数问题。继随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)之后,随机方差缩减梯度法(Stochastic Variance Reduction Gradient,SVRG)成为如今优化目标函数参数的主流算法,它由于不受方差影响达到线性收敛而被人们广泛研究。它的提出导致陆续出现如SAGA(Stochastic Average Gradient Average)和SCSG(Stochastically Controlled Stochastic Gradient)等新型方差缩减算法,它们有着过量消耗内存、迭代缓慢等问题。为了实现小成本存储以及快速迭代的目的,设计了一种以SVRG为基础的新型变异方差缩减算法BSUG(Batch Subtraction Update Gradient)。改进在于:使用小批量样本代替全部样本进行平均梯度计算,同时对平均梯度进行减数更新。每轮迭代中,随机抽取一批小样本进行平均梯度计算,同时在内部迭代时通过对过去模型梯度的舍去来达到更新平均梯度的目的。通过合适地降低批大小B,可以减少内存存储以及迭代次数。理论分析算法的收敛性,并基于Python进行算法实现,通过与Mini-Batch SGD、AdaGrad、RMSProp、SVRG和SCSG等算法进行比较证明了BSUG算法的有效性,并且通过对超参数进行探究证明了算法的稳定性。

摘要：在非植入式脑-机接口(BCI)研究中,独立分量分析(ICA)一直被认为是具有很大应用前景的脑电(EEG)预处理和特征增强方法,但到目前为止,有关在线ICA-BCI系统的研究与实现的报道还不多见。本文对基于ICA的运动想象BCI(MIBCI)系统进行研究,结合ICA无监督学习特点和运动相关去同步化(ERD)现象,构建了一种简单实用的ICA空域滤波器设计方法和三类运动想象判别准则。为了验证所提算法的在线处理性能,本文基于Neuro Scan脑电采集系统和VC++软件平台,完整地实现了在线ICA-MIBCI实验系统。4名受试者参加了系统测试实验,其中两名受试者参加了在线模式的实验。离线和在线实验的三分类运动想象识别结果分别达到了89.78%和89.89%。实验结果表明,本文所提算法分类正确率高,时间开销小,具备跨平台移植的潜力。

摘要：引入冲突域的概念,研究冲突域的性质.以冲突域中冲突对象数目的变化为度量标准,给出核属性和属性重要性的计算方法,并设计了快速求解核属性和属性重要性的算法.在此基础上,给出高效属性约简算法,该算法以核属性为初始约简集,以属性重要性为启发式信息.在最坏情况下,算法的时间复杂度为O(|C|2|U|),空间复杂度为O(|U|);实验结果表明,该算法是正确的、高效的.

摘要：新对象添加到决策表后,已有的属性约简将会发生改变,需要对其动态更新。为此,首先给出简化决策表和简化差别矩阵的定义,并证明了基于简化差别矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的;然后,分析增量对象的不同情况,将增量属性约简映射到简化决策表上来实现,由此设计基于简化差别矩阵的增量式属性约简算法,并对算法进行改进;最后,利用实例和实验验证了所提出算法的正确性和高效性。

摘要：以图像信息安全问题为背景,针对彩色图像的存储特性,给出了一种空域彩色图像的二级置乱算法。其利用改进的Gray编码技术对彩色图像的三基色进行置乱,借助彩色图像的自身信息构造置乱索引矩阵,对彩色图像的位置信息进行遍历变换。此方法即安全又方便。实验结果表明,与其它方法相比,该算法有良好的置乱度,且易于实现,同时提高了加密效率。

摘要：为了利用数据挖掘技术寻找地震相关地区,针对现有算法中存在的问题,提出了一种基于角度集序列的地震相关地区匹配算法。对地震序列在需关联维度的平面上进行投影,根据特征点进行分段线性化处理,将用分段线性化表示的序列转化成角度集描述的序列,利用定义的相似度度量模型对处理好的序列进行计算,以得到相似度值为依据在数据库中寻找最大相似的序列段。两组对比实验的结果表明了该算法的正确性、有效性和实际应用价值。

摘要：为更好地实现会话识别,从而为后续模式发现提供准确的挖掘数据,在分析现有常用的会话识别方法后,提出一种基于待挖掘站点首页的用户会话识别方法。该方法根据用户浏览站点的习惯,以站点首页作为用户新会话开始标识,并增强了用户会话的定义。最后利用数据库编程实现该方法,将识别出的会话存储在数据库中,便于后续数据挖掘使用。实验结果表明,该方法能识别出更多的用户会话,且识别会话的准确率也更高。

摘要：针对Robo Cup(Robot World Cup)中,多Agent之间的配合策略问题,采用了一种局部合作的多Agent Q-学习方法:通过细分球场区域和Agent回报值的方法,加强了Agent之间的协作能力,从而增强了队伍的进攻和防守能力。同时通过约束此算法的使用范围,减少了学习所用的时间,确保了比赛的实时性。最后在仿真2D平台上进行的实验证明,该方法比以前的效果更好,完全符合初期的设计目标。

摘要：针对一类单幅图像的复制遮盖篡改,提出一种基于快速傅立叶变换相位和幅度的自相关检测算法对篡改部位进行检测。利用Canny算子对篡改图像进行边缘提取,对提取的边缘图像进行分块傅立叶变换,比较块与块之间的相似性程度确认图像中被篡改的部位。实验结果表明该算法能够有效检测出图像被篡改部位,并且对图像复制部位的润饰处理和一般的噪声攻击具有鲁棒性。

摘要：针对蚁群算法在求解交通网络两点之间最短路径时存在收敛速度慢和容易出现停滞现象等缺点,为提高搜索效率,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素时加入方向引导因素,减少了劣质解,提高了解空间的质量;设计一个动态因子,使其自适应地更新全局信息素,很好地利用了较优的解,提高了全局搜索能力,避免算法求解出现早熟。仿真结果表明,不但在收敛速度有大幅度地提高,而且在避免易于陷入局部最优解方面取得了很好的效果。实例证明了改进算法是可行有效的。