优化算法分类

最优化方法简明教程—centre

①图与网 破圈法：任取一个圈，去掉一条权最大的边，直到最小树。 避圈法：选最小权的边，避圈前进，直到最小树。 最短路算法： Dijkstra法：从V s给定P标号T标号λ标号（T标号变为P标号λ标号记位置） 反向追踪：列表，d1(V1,V j)→d k(V1,V j)=min(ωij+d k(V1,V i))据最小权反向追踪 网络优化： 最小截集最大流：找到最小截集（弧的集合） 标号法：开始，为的标号， 最小费用最大流： 邮递员问题：通过消灭奇点，找欧拉回路 网络计划图： 最早开始最晚开始机动时间 最早结束最晚结束自由时差 工期优化：人力，费用，工期优化。 费用率=（最短时间费用-正常时间费用）/（正常时间-最短时间）②排队论（保证服务质量，又减少费用） 顾客源→（排队规则）队列→（服务规则）服务机构→离去 服务规则：FCFS，LCFS，随机服务，PR

M(顾客到达)|A(服务时间)|1(服务台数)|∞（容量）|∞（顾客源） N(t)队长N q (t)排队长T(t)顾客逗留时间T q (t)顾客等待时间 L 平均队长L q 平均等待队长W 平均逗留时间W q 平均等待时间 R 为系统利用率 泊松流(M)：无后效性；平稳性；单个性； P 1(t,t+Δt)=λΔt+o(Δt)； o(Δt)=∑∞ 2P n (t,t+Δt);E ξ=D ξ=λt （t 时刻n 个顾客的概率） 负指数分布(M)：无记忆性(P(T>t+s/t>s)=P(T>t));[0,t)至少到达一 个顾客1-P 0(t ）=1-e -t λ,t>0 !)()(K t e t V K t k λλ-= ,2,1,0=K ?? ?<≥-=-0,00,1)(t t e t F t i λξ),2,1( =i 爱尔朗分布(E K )：（相当于泊松流到达后被k 个服务台均分顾客形成） (其中，t>0,E(T)=1/μ,Var(T)=1/μ2k ） )! 1()()(1 >-= --t e k t t f t k μμμ K=1为M ，k=∞定长分布D,k ≥30正态分布近似 G 表示一般相互独立的随机分布 Little 公式：（四者知一即可） μ1 + =q W W W L λ= q q W L λ= ρ+=q L L ∑∞ ==0 n n nP L ∑∑∞=∞ =+=-=s n n m s n q nP P s n L 0 )( 服务率：ρ=λ/μ(λ为到达μ为服务) 排队系统分析：

目标跟踪算法的分类

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

五级分类分类方法程序档案收集利用归档培训材料

五级分类分类方法程序档案收集利用归档培训材料

五级分类部分内容培训讲义 第一部分依据分类方法对各类贷款的划分根据借款对象不同，贷款分企事业单位贷款和自然人贷款二大类，不同种类贷款使用不同的分类方法。为便于采取相应的分类方法和分类表格，依据单户贷款余额或信贷产品可细分为以下类型：1.1 10万元（含）以下自然人一般农户贷款 自然人一般农户贷款包括农户小额信用贷款、农户联保贷款、助学贷款。 自然人其他贷款10万元（含）以下的，比照自然人一般农户矩阵分类方法分类。（皖农信联发[2006]342号） 1.2 100万元以上自然人其他贷款 1.3 微型企业贷款 特指10万元以上、100万元（含）以下自然人其他和贷款在任何时点上不超过100万元（含）的企业法人和其他经济组织贷款1.4 100万元以上的企事业单位贷款 1.5 住房按揭和汽车按揭贷款 1.6 银行卡透支

第二部分四大类贷款对象的档案收集、 信用等级评定、分类方法、分类程序的要求 以下分别对自然人农户、自然人其他、微型企业、企事业单位等贷款的档案收集、信用等级评定、分类方法、适用表格、分类底稿、分类程序。 1．10万元（含）以下自然人一般农户贷款的档案收集、信用等级评定、分类方法、分类程序的要求。 自然人一般农户贷款包括农户小额信用贷款、农户联保贷款、助学贷款。 自然人其他贷款10万元（含）以下的，比照自然人一般农户矩阵分类方法分类。（皖农信联发[2006]342号） 1.1．档案收集 根据《安徽省农村合作金融机构农户小额信用贷款管理办法》（皖农信联发[2006]37号）第九条规定，农户经济档案应当包括以下内容： 1、姓名、住址、婚姻状况、联系方式、身份证和结婚证复印件等； 2、从事生产经营主要活动、收入状况、家庭资产状况等； 3、与农村合作金融机构业务往来情况； 4、信贷员调查意见； 5、信用等级评定情况等。 1.2．信用等级评级 1.2.1 信用等级评定依据《安徽省农村合作金融机构农户小额信用贷款管理办法》（皖农信联发[2006]337号） 1.2.2 信用等级评定组织农村合作金融机构要成立农户信用等级评定小组。小组成员以信用社主任、副主任、信贷员、信贷会计

创新思维与创新技法

创新思维与方法学习报告 摘要:当前国家提倡培养创新型人才，说明创新创业课程在高校普及的重要性。通过课程学习，对创新思维概念、创新方法有了初步的认识。对国内外创新方法的研究工作相关文献进行学习，了解创新方法进一步的研究方向和趋势。最后提出学习本课程后的感想。 关键字：创新思维；创新方法；创新技法 Innovative Thinking and Methodology Learning Report ABSTRACT: The current state advocates the cultivation of innovative talents, indicating the importance of innovative entrepreneurship courses in colleges and universities. Through the course of study, the concept of innovative thinking, innovative methods have a preliminary understanding. We will study the relevant literatures of the research work on innovation methods at home and abroad and understand the further research direction and trend of innovation methods. And finally put forward the idea of learning this course. KEY WORDS: innovative thinking; innovative methods; innovative techniques 0引言 胡锦涛同志在2006年新年贺词上说：“要重点培养人的学习能力，实践能力，着力提高人的创新能力”。前总理温家宝说：加快建设创新型国家，全面提高原始创新能力、集成创新能力和引进再创新能力。习近平主席曾强调，建设创新型国家，培养科技创新创业人才，各级党委和政府负有重要责任。要牢固树立人才资源是第一资源的理念，更好地实施人才强国战略，努力建设一支能够站在世界科技前沿、勇于开拓创新的高素质人才队伍。从这些重要讲话中可见创新创业学习的重要性。通过本课程两位老师深入浅出、风趣幽默的讲解，我对创新思维和方法有了初步的认识，认识到本课程与我们研究生学习、生活息息相关。 1对创新思维的认识 1.1 创新的概念和特性 创新的概念：创新是人类社会

最优化方法及应用

陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系 (Dept. of Elect. and Comp. Eng. University of Victoria) 的正教授, 且为我校兼职教授，曾多次来我校数学系电子系讲学。陆吾生教授的研究方向是：最优化理论和小波理论及其在1维和2维的数字信号处理、数字图像处理、控制系统优化方面的应用。 现陆吾生教授计划在 2007 年 10－11 月来校开设一门为期一个月的短期课程“最优化理论及其应用”（每周两次，每次两节课），对象是数学系、计算机系、电子系的教师、高年级本科生及研究生，以他在2006年出版的最优化理论的专著作为教材。欢迎数学系、计算机系、电子系的研究生及高年级本科生选修该短期课程，修毕的研究生及本科生可给学分。 上课地点及时间：每周二及周四下午2:00开始，在闵行新校区第三教学楼326教室。（自10月11日至11月8日） 下面是此课程的内容介绍。 ----------------------------------- 最优化方法及应用 I. 函数的最优化及应用 1.1 无约束和有约束的函数优化问题 1.2 有约束优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件 1.3 凸集、凸函数和凸规划 1.4 Wolfe对偶 1.5 线性规划与二次规划 1.6 半正定规划 1.7 二次凸锥规划 1.8 多项式规划 1.9解最优化问题的计算机软件 II 泛函的最优化及应用 2.1 有界变差函数 2.2 泛函的变分与泛函的极值问题 2.3 Euler-Lagrange方程 2.4 二维图像的Osher模型 2.5 泛函最优化方法在图像处理中的应用 2.5.1 噪声的消减 2.5.2 De-Blurring 2.5.3 Segmentation ----------------------------------------------- 注：这是一门约二十学时左右的短期课程，旨在介绍函数及泛函的最优化理论和方法，及其在信息处理中的应用。只要学过一元及多元微积分和线性代数的学生就能修读并听懂本课程。课程中涉及到的算法实现和应用举例都使用数学软件MATLAB 华东师大数学系

iSIGHT中优化算法分类

iSIGHT中优化方法种类 iSIGHT里面的优化方法大致可分为三类： 1 数值优化方法 数值优化方法通常假设设计空间是单峰值的，凸性的，连续的。iSIGHT中有以下几种： （1）外点罚函数法（EP）： 外点罚函数法被广泛应用于约束优化问题。此方法非常很可靠，通常能够在有最小值的情况下，相对容易地找到真正的目标值。外点罚函数法可以通过使罚函数的值达到无穷值，把设计变量从不可行域拉回到可行域里，从而达到目标值。 （2）广义简约梯度法（LSGRG2）： 通常用广义简约梯度算法来解决非线性约束问题。此算法同其他有效约束优化一样，可以在某方向微小位移下保持约束的有效性。 （3）广义虎克定律直接搜索法： 此方法适用于在初始设计点周围的设计空间进行局部寻优。它不要求目标函数的连续性。因为算法不必求导，函数不需要是可微的。另外，还提供收敛系数（rho），用来预计目标函数方程的数目，从而确保收敛性。 （4）可行方向法（CONMIN）： 可行方向法是一个直接数值优化方法，它可以直接在非线性的设计空间进行搜索。它可以在搜索空间的某个方向上不断寻求最优解。用数学方程描述如下： Design i = Design i-1 + A * Search Direction i方程中，i表示循环变量，A表示在某个空间搜索时决定的常数。它的优点就是在保持解的可行性下降低了目标函数值。这种方法可以快速地达到目标值并可以处理不等式约束。缺点是目前还不能解决包含等式约束的优化问题。 （5）混合整型优化法（MOST）： 混合整型优化法首先假定优化问题的设计变量是连续的，并用序列二次规划法得到一个初始的优化解。如果所有的设计变量是实型的，则优化过程停止。否则，如果一些设计变量为整型或是离散型，那么这个初始优化解不能满足这些限制条件，需要对每一个非实型参数寻找一个设计点，该点满足非实型参数的限制条件。这些限制条件被作为新的约束条件加入优化过程，重新优化产生一个新的优化解，迭代依次进行。在优化过程中，非实型变量为重点考虑的对象，直到所有的限制条件都得到满足，优化过程结束，得到最优解。 （6）序列线性规划法（SLP）：序列线性规划法利用一系列的子优化方法来解决约束优化问题。此方法非常好实现，适用于许多工程实例问题。 （7）序列二次规划法（DONLP）： 此方法对拉各朗日法的海森矩阵进行了微小的改动，进行变量的缩放，并且改善了armijo型步长算法。这种算法在设计空间中通过梯度投影法进行搜索。 （8）序列二次规划法（NLPQL）： 这种算法假设目标函数是连续可微的。基本思想是将目标函数以二阶拉氏方程展开，并把约束条件线性化，使得转化为一个二次规划问题。二阶方程通过quasi－Newton公式得到了改进，而且加入了直线搜索提高了算法的稳定性。 （9）逐次逼近法（SAM）： 逐次逼近法把非线性问题当做线性问题来处理。使用了稀疏矩阵法和单纯形法求解线性问题。如果某个变量被声明成整型，单纯形法通过重复大量的矩阵运算来达到预期的最优值。逐次逼近法是在M. Berkalaar和J.J. Dirks提出的二次线性算法。 2 探索优化方法 探索优化法避免了在局部出现最优解的情况。这种方法通常在整个设计空间中搜索全局最优值。iSIGHT中有以下两种： （1）多岛遗传算法（MIGA）： 在多岛遗传算法中，和其他的遗传算法一样每个设计点都有一个适应度值,这个值是建立在目标函

企业管理创新的内容和分类有哪些

企业管理创新的内容和分类有哪些 1)观念创新 2)组织创新 企业系统的正常运行，既要求具有符合企、比及其环境特点的运行制度，又要求具有与之相适应的运行载体，即合理的组织形式。因此，企业制度创新必然要求组织形式的变革和发展。从组织理论的角度来考虑，企业系统是有不同成员担任的不同职务和岗位的结合体。这个结合体可以从结构和机构这两个不同层次去考察。所谓机构是指企业在构建组织时，根据一定的标准，将那些类似的或实现统一目标有密切关系的职务或岗位归并到一起，形成不同的管理部门。它丰要涉及管理劳动的横向分工的问题，即把对企业生产经营业务的管理活动分成不同部门的任务。而结构则与各管理部门之间、特别是与不同层次的管理部门之间的关系有关，它主要涉及管理劳动的纵向分工问题，即所谓的集权和分权问题。不同的机构设置，要求不同的结构形式;组织机构完全相同，但机构之间的关系不一样，也会形成不同的结构形式。由于机构设置和结构的形成要受到企业活动的内容、特点、规模和环境等因素的影响，因此，不同的仓、业有不同的组织形式，同一企业在不同的时期，随着经营活动的变化，也要求组织的机构和结构不断调整。组织创新的日的在于更合理地通过组织管理人员的努力，来提高管理劳动的效率。 3)制度创新 企业产权制度的创新也许应该朝着寻求生产资料的社会成员“个人所有”与“共同所有”的最适度组合的方向发展。经营制度是有关经营权的归宿及其行驶条件、范围、限制等方面的原则规定。它表明企业的经营方式，确定谁是经营者，谁来组织企业生产资料的占有权、使用权和处置权的行使，谁来确定企业的生产方向、生产内容、生产形式，谁来保证企业生产资料的完整性及增值，由准来

分类算法小结

分类算法小结

分类算法小结 学号：12013120116 李余芳 分类是数据挖掘中比较重要的一类，它的算法也有很多。在此，我将一些常用的算法做一个简单的小结。 一、决策树 决策树技术是用于分类和预测的主要技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理除决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支，然后进行剪枝，最后在决策树的叶节点得到结论。所以从根到叶节点就对应着一条合取规则，整棵树就对应着一组析取表达式规则。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。。 优点： 1、易于理解和解释.人们在通过解释后有能力去理解决策树所表达的意义。 2、能够同时处理数据型和常规型属性。其他技术往往要求数据属性的单一。 3、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 4、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 5、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 6、决策树可很好地扩展到大型数据库中，它的大小独立于数据库的大小。 缺点： 1、对于各类别样本数量不一致的数据，在决策树中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 应用 1、决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。可以直观、清晰地表

达加工的逻辑要求。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。 2、决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断。 3、决策树很擅长处理非数值型数据，这与神经网络只能处理数值型数据比起来，就免去了很多数据预处理工作等等。 二、K最近邻法(KNN） KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 优点： 1、简单、有效。 2、K最近邻算法是一种非参数的分类技术，在基于统计的模式识别中非常有效，并对未知和非正态分布可取得较高的分类准确率。 3、在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关，可以较好地避免样本的不平衡问题。 4、该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 缺点： 1、KNN算法是建立在VSM模型上的，其样本距离测度使用欧式距离。若各维权值相同，即认定各维对于分类的贡献度相同，显然这不符合实际情况。 2、KNN是懒散的分类算法，对于分类所需的计算均推迟至分类进行，故在其分

目标跟踪算法的分类

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标 (包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一、运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。 静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动 (如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。 1、静态背景 背景差分法 背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 帧间差分法 相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整

网站的分类方法

网站的分类方法： 将网站按照主体性质不同分为政府网站、企业网站、商业网站、教育科研机构网站、个人网站、其它非盈利机构网站以及其它类型等。 按功能可以分成赢利性，非赢利性，政府，军事，教育等。。 专业网站的优缺点都在一个"专" 专: 可以把专注领域做大做强做深,使各种同类专家能汇集在一起,在特定领域影响力不断扩大,使各方面人才都能关注到或有可能激发争执而有所提升 专: 关注的人群有限,影响只在一定范围.限制人们的发散思维,不利于新生事物的萌芽(没有相互借鉴).专到只是一个工具,不利自身存活. 而相反的，个人网站注重自身特点的体现和发展。就像平常我们所说的博客，我们就可以认为是一个个人网站，里面体现的是网站拥有者个人的意志。 当相对的，当涉及到用个人的意志去盈利，去获得利益时，成本资金方面显得单薄，可能有时候会后继无力的情况。而且个人网站的技术成分一般会低点，安全性各方面跟专业网站是由很大差距的。 网站按照作用可以分为3种，分别为：内容型网站、服务型网站、电子商务型；这3种分类并不是绝对的，可以有交叉，一个网站可以即是内容型的也是服务型的。下面我来详细介绍 1. 内容型网站，以提供内容为主要业务，这种网站是主流网站，要比服务型的网站多很多。这些网站提供的内容多种多样，有新闻，有业界动态，有技术知识经验，有产品介绍，有电子书籍，有视频，有图片，有公司自家的产品介绍等等。像sina、新华网、sohu等等都提供新闻；像donews，itresearch，it168等都提供业界动态；像csdn，博客园等提供技术知识经验。这些网站为人们提供内容，供大家了解事物，学习知识；在大家使用他们提供的内容的同时，了解了他们推广的产品，就是说这些内容衍生出了广告价值，这些网站赚的是广告费；例外的是企业网站做公司自家的产品介绍（不是广告了），这些企业网站存在的意义是增加一个产品销售的渠道，通过企业网站让其产品消费者了解产品，进而转化为产品销售额。 靠广告生存的网站在内容型网站中又占了很大的比重，这些网站又可以分为大、小两种。 大小不同做广告的策略也不同，大网站自己有广告系统，每一条链接，每一个不同尺寸的广告位都有专门的销售人员在做。他们的广告费往往很贵，一个小90*30的小banner往往每天几千元上万元，大条幅和大的开屏广告更贵。不说大家也可以理解，sina，sohu，网易都是这种类型的。那么他们的广告为什么可以这么值钱，原因有两点1）在他们的页面上做广告，广告的受众多2）他们的网站积累了品牌价值，做广告企业的相信他们那一小块地方就值那么多钱。再说说他们的成本，大内容型网站的成本主要在3块：1）销售、市场、编辑、技术人员等人力成本；2）服务器硬件，网络带宽等运行维护成本；3）购买内容，他们的内容中有很多内容是从新华网，报纸等媒体购买的。 我们再说做内容的小网站，小网站由于没有那么多的受众，也没有品牌价值，所以只有靠组织，这儿的组织是指google adsense、百度联盟、alimama等广告联盟。而靠这些组织能带来一定的收益，但是收益很有限。那么该如何做，提高自身的收入呢？似乎没有捷径，必须做内容和品牌两方面的积累，并坚持不懈的做下去。也说说小网站的成本，小网站的成本往

基于局部优化的多类分类算法

2016年10月 控 制 工 程 Oct. 2016 第23卷第10期 Control Engineering of China V ol.23, No.10 文章编号：1671-7848(2016)10-1607-05 DOI: 10.14107/https://www.wendangku.net/doc/bf7826357.html,ki.kzgc.150689 基于局部优化的多类分类算法 单瑾，刘明纲，罗侃 （成都工业学院 信息与计算科学系，成都 611730） 摘 要：为了解决传统多类分类问题中普遍出现的偏离性与不平衡性，依据互通信熵理 论与支持向量数据描述（SVDD ）分类原理，设计出一种改进的局部性SVDD 多类分类算法，即EL-SVDD 算法。此算法首先以局部样本信息为载体，计算出互通信熵参数值；其次在多维度空间球体中以互通信熵参数值分类放置测试样本数据信息；最后综合分析测试样本大小与互通信熵参数值，重新诠释了SVDD 算法中的C 值。实验表明，EL-SVDD 算法不仅具有可行性，而且能够有效和稳定地提高多类分析精度。 关键词：SVDD; 互通信熵; 多类分类; C 值 中图分类号：TP181 文献标志码：A Multi-class Classification Algorithm Based on Local Optimization SHAN Jin, LIU Ming-gang, LUO Kan (Department of Information and Computing Science, Chengdu Technological University, Chengdu 611730, China) Abstract: In order to solve the blindness and imbalance that appeares commonly in the traditional multi-class classification, this paper designs an improved and localized multi-class classification algorithm based on mutual communication entropy and support vector data description (SVDD), which is known as EL-SVDD algorithm. Firstly, this algorithm calculates the mutual communication entropy with many local classes of samples. Secondly, one class is placed inside the ball based on the mutual communication entropy. Finally, according to the samples and mutual communication entropy, it reinterprets the C values of SVDD algorithm. Experiment results show that EL-SVDD algorithm not only has the feasibility, but also can effectively and stably improve the accuracy of many types of analysis. Key words: SVDD; mutual communication entropy; multi-class classification; C value 1 引 言 近年来，由于支持向量机理论原理的不断成熟发展，在人工智能、模式识别领域得到越来越多的应用与拓展。其中国内外研究学者为完善与扩展支持向量机知识体系做出了很多贡献，如文献[1]提出了支持向量数据描述（SVDD ）的概念，并设计单类别分类SVDD 算法，达到了良好的性能效果；文献[2]在SVDD 理论知识的基础之上，扩展SVDD 样本容量，使得改进的SVDD 算法能够应用于两类别分类问题的求解；文献[3]进一步拓展，使得改进的SVDD 算法可以应用于多类别分类问题的求解；文献[4]通过模拟SVDD 操作性质（ROC ）面积对SVDD 分类精度进行了优化分析等。文献[5]用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体,并使得分类间隔最大化。文献[6] 将相对密度扩展到核空间, 进而提出了一种基于 核空间相对密度的SVDD 多类分类算法。然而深入透析现有的SVDD 方面的各种研究成果，对于SVDD 传统的单多类别分类算法，均出现了正负类别样本数据信息偏离性问题，并且在SVDD 惩罚参数值（C 值）设定方面也存在一定的不平衡性问题。针对以上情况，本文在传统的SVDD 理论体系基础之上，依据互通信熵与局部性样本数据信息，设计出一种改进的局部性SVDD 多类别分类算法，即EL-SVDD 算法，此算法首先以互通信熵值对正负球体进行环绕式处理，对不同互通信熵值大小的类进行划分存储，然后通过互通信熵值与分布式局部样本信息重新诠释了SVDD 算法中的C 值。通过实验表明，EL-SVDD 算法不仅 收稿日期：2015-07-23；修回日期：2015-10-08 作者简介：单瑾（1980-），女，辽宁大连人，研究生，讲师，主要从事模式识别、数据挖掘和软件工程等方面的教学 和科研工作；刘明纲（1978-），男，四川成都人，研究生，讲师，主要从事人工智能和数据挖掘等方面的教学与科研工作；罗侃(1976-)，男，四川蓬安人，研究生，副高级实验师，主要从事计算机应用和软件工程等方面的教学与科研工作。 万方数据

分类算法综述

分类算法综述 1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新

数据所属的类。注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析 各自的优缺点。 2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。决策树方法是利用信息论中 的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的 不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复 建立树的下层结点和分支的一个过程。构造决策树 的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作 为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经 分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最 好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域， 对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的 一个分裂。量化的标准是计算每个分裂的多样性（Diversity）指标。其次，重复第一步，直至每个叶 节点内的记录都属于同一类且增长到一棵完整的树。

监督分类方法

基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成： 监督分类 非监督分类 分类后处理 监督分类 监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。 遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图1所示： 图1监督分类步骤 1、类别定义/特征判别 根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。 本例是以ENVI自带Landsat tm5数据为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。 2、样本选择 为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。 本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。 在ROIs面板中，选择Option->Compute ROI Separability,计算样本的可分离性。如图3所示，表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~之间，大于说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。

第九章 最优化方法

第九章 最优化方法 本章主要介绍线性规划、0-1规划、非线性规划等问题的MATLAB 求解。 9.1 线性规划（Linear Programming ，简写为LP ）问题 线性规划问题就是求多变量线性函数在线性约束条件下的最优值。满足约束条件的解称为可行解，所有可行解构成的集合称为可行域，满足目标式的可行解称为最优解。 MATLAB 解决的线性规划问题的标准形式为： min z f x ￠ =? .. A x b s t Aeq x beq lb x ub ì祝??? ?í??＃??? 其中,,,,,f x b beq lb ub 为列向量，,A Aeq 为矩阵。 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式。 在MATLAB 中求解线性规划问题函数为linprog ，其使用格式为： [x, fval, exitflag, output, lambda] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub) 输入部分：其中各符号对应线性规划问题标准形式中的向量和矩阵，如果约束条件中有缺少，则其相应位置用空矩阵[]代替。 输出部分：其中x 为最优解，用列向量表示；fval 为最优值；exitflag 为退出标志，若exitflag=1表示函数有最优解，若exitflag=0表示超过设定的迭代最大次数，若exitflag=-2，表示约束区域不可行，若exitflag=-3，表示问题无解，若exitflag=-4，表示执行迭代算法时遇到NaN ，若exitflag=-5，表示原问题和对偶问题均不可行，若exitflag=-7，表示搜索方向太小，不能继续前进；output 表明算法和迭代情况；lambda 表示存储情况。 例1 用linprog 函数求下面的线性规划问题

近似算法的特点与计算方法、分类及概率算法的计算过程与应用

近似算法和概率算法的特点与计算方法、分类及概率算法的计算过程 与应用 1．近似算法 1近似算法的计算方法 设D是一个最优化问题，A是一个算法，若把A用于D的任何一个实例I，都能在|I|的多项式时间内得到I的可行解，则称算法A为问题D的一个近似算法，其中|I|表示实例I的规模或输入长度，进而，设实例I的最优值为OP（I），而算法A所得到实例I的可行解之值为A（I），则称算法A解实例I的性能比为R A（I）的性能比为R A（D），同时称D有R A—近似解．其中 A ( I) OP(I) ，若D为最小化问题. R A ( I) = OP(I) ，若D为最大化问题. A ( I) R A(D)=inf{r≥|R A(I)≤r，I∈D} 2近似算法的特点 （1）解同一个问题的近似算法可能有多个 （2）算法的时间复杂性：近似算法的时间复杂性必须是多项式阶的，这是设计近似算法的基本目标。 （3）解的近似程度：近似最优解的近似程度也是设计近似算法的重要目标。近似程度可能与近似算法本身、问题规模，乃至不同的输入实例都有关。 3近似算法的分类 （1）基于线性规划的近似算法 （2）基于动态规划的近似算法 （3）绝对近似类 （4）相对近似类 （5）PTAS类和FPTAS类 （6）随机近似算法 2．概率算法 1概率算法的计算方法 概率算法允许算法在执行的过程中随机选择下一个计算步骤。许多情况下，当算法在执行过程中面临一个选择时，随机性选择常比最优选择省时。 2概率算法的特点

（1）不可再现性。概率算法的一个特点是对所求解问题的同一实例用同一概率算法求解两次可能得到完全不同的效果。 （2）分析困难。要求有概率论、统计学和数论的知识。 3概率算法的分类 （1）数值概率算法。数值概率算法常用于数值问题的求解。这类算法所得到的往往是近似解。而且近似解的精度随计算时间的增加不断提高。在许多情况下，要计算出问题的精确解是不可能或没有必要的，因此用数值概率算法可得到相当满意的解。 （2）蒙特卡罗（Monte Carlo）算法。蒙特卡罗算法用于求问题的准确解。对于许多问题来说，近似解毫无意义。例如，一个判定问题其解 为“是”或“否”，二者必居其一，不存在任何近似解答。又如，我们要求一个整数的因子时所给出的解答必须是准确的，一个整数的近似因子没有任何意义。用蒙特卡罗算法能求得问题的一个解，但这个解未必是正确的。求得正确解的概率依赖于算法所用的时间。算法所用的时间越多，得到正确解的概率就越高。蒙特卡罗算法的主要缺点就在于此。一般情况下，无法有效判断得到的解是否肯定正确。 Monte Carlo 算法偶然会犯错，但它无论对何实例均能以高概率找到正确解。当算法出错时，没有警告信息。偏真偏假的概念只在Monte Carlo 算法里出现。 Def1：设 p 是一个实数，且 1/2

学者对技术创新战略模式的分类

学者对技术创新战略模式 的分类 Revised by Liu Jing on January 12, 2021

我国学者对技术创新战略模式的分类 技术创新战略对技术创新的指导意义十分重大，对其恰当的分来有助于企业找到符合自身特点的技术创新战略模式。 1、按技术来源分 （1）自主开发战略 企业的技术来源主要靠自主开发技术，但这并不排斥引进技术及联合开发技术，这往往需要企业具有较强的开发实力。 （2）合作开发战略 出于节约研究开发投资、缩短开发周期或进入对方占领的市场的目的，企业可以采取合作开发的战略，在这种战略下，参加合作的各方可发挥各自的优势，做到优势互补。通常的合作方为：制造商与供应商合作，制造商与用户合作，同行制造商（竞争者）之间的合作。 （3）引进消化吸收创新战略 企业的主要技术来源是技术引进，在对引进技术消化吸收的基础上进行改进、创新。 （4）模仿战略 企业技术主要通过模仿已有的技术获得。经过模仿，企业逐渐掌握了技术，就可进行适当的改进和创新。 2、按技术竞争态势分 （1）领先战略 技术领先战略致力于在同行竞争中处于技术领先地位。采用该战略要求企业不断开发出新技术并占领市场。 （2）跟随和模仿战略

技术跟随（或模仿）战略不图率先开发、采用新技术，而是在新技术被开发、采用后即行跟上或进行模仿。采用跟随战略往往是在对率先采用的新技术进行改进后推向市 场，甚至只利用率先技术的原理而开发独特的技术。竞争的模仿战略与前述技术来源的模仿战略有相同之处也有差别，相同之处在于技术来源于模仿，不同之处在于，竞争模仿不仅模仿技术，而且常常模仿技术推向市场的过程、市场目标和行为。 3、按行为方式分 （1）进攻战略 在市场竞争中采取进攻姿态，向同行企业市场和技术领域发动进攻，以进入或扩大技术领域或市场阵地。 （2）防御战略 在市场竞争中采取防御姿态，固守本企业的技术和市场阵地。为此，要采取一系列措施建立和加固进入壁垒，当被攻击时能进行有力的反击。 （3）游戏战略 采取这种战略的往往是处于技术和市场劣势的企业，为了打破现有的技术和市场地位格局，推出一种新的技术以取代占统治地位的现有技术，打乱优势企业的阵脚，以求重新瓜分市场。这种战略一旦得手，就要转变为其他战略。