针对弱标记的多标记数据集成学习分类方法
针对弱标记的多标记数据集成学习分类方法
摘要：提出一种针对弱标记的多标记数据集成学习分类方法，它通过采用基于相似性成对约束投影的方法来处理数据，更好地利用了弱标记样本的特征，从而提高了分类性能。关键词：分类；多标记数据；集成学习；弱标记数据
数据挖掘技术随着现代技术的飞速发展变得越来越重要了。分类是数据挖掘中的一个重要研究领域，目前分类算法有很多，经典的有决策树、贝叶斯模型、支持向量机等。在很多现实生活的分类问题中，一个样本往往同时属于多个不同的类别，比如：一幅画同时拥有“素描”、“人物”、“运动”等多个标记。多标记学习就是一种针对多标记样本进行学习的重要技术。对多标记数据进行正确的分类已成为近年来机器学习和数据挖掘中的热点研究方向。以往多标记学习的研究是在训练样本标记完整的情况下进行的。但是，在现实生活应用中，多数样本的标记不是完整的，而且为每个样本提供完整的标记非常困难。在此，一个弱标记样本包含其对应所有标记中的部分标记。现有的多数多标记学习方法，由于不能对这种弱标记样本进行有效地学习，可能会给训练集引入大量的噪声。为了有效地利用这些弱标记样本进行学习，本文提出一种针对弱标记的多标记数据集成学习分类方法。1研究现状目前，对多标记数据分类做了很多研究。最典型的多标记算法是ML-KNN 算法。该算法是对已有K近邻算法的改进。传统的K近邻算法是基于向量
的空间距离来选取近邻，但有的分类处理中要用到向量的夹角，所以广凯和潘金贵提出一种基于向量夹角的K近邻多标记分类算法。Sapozhnikova等人提出了使用ART（Adaptive Resonance Theory）神经网络的方法解决多标记分类问题。段震等人提出了基于覆盖的多标记学习方法等。但是，目前针对弱标记数据的多标记分类方法比较少。孔祥南等人提出了一种针对弱标记的直推式多标记分类方法。直推式学习是利用未标记数据学习的主流技术之一。集成学习是近年来机器学习领域中研究热点之一。经典的两个集成算法是Bagging和Boosting。张燕平等人提出了一种新的决策树选择性集成学习方法，杨长盛等人提出了基于成对差异性度量的选择性集成方法等。目前的集成学习研究集中于传统的单标记学习，此前Zhang等人已在单标记分类中引入成对约束建立基分类器，李平在多标记分类中引入了软成对约束建立基分类器。受此启发，本文在针对弱标记数据分类中引入了基于相似性成对约束投影的多标记集成学习方法。2多标记集成学习算法2.1算法的引入集成学习方法可以提高总体的分类准确率，但针对弱标记的多标记集成学习算法几乎没有。本文首次将集成学习引入到针对弱标记的多标记学习中。此前，李平首次将集成学习引入到多标记分类中。软成对约束指的是：若两个样本的标记相同数大于等于预先设定的阈值，则将样本放到M集合中，否则放到C 中[1]。但是，当样本的标记不是完整的时候，这个方法容易导致本该放到M集合中的样本对却放到了C中。因此，本文针对这个问题提出了基于相似性成对约束投影的多标记集成学习方法RPCME。2.2基于相似性成对约束投影本文研究的重点是针对弱标记样本[2]如何在多标记集成学习
中合理有效地利用弱标记数据提供的成对约束信息并建立强健的集成分类器。本文的基于相似性成对约束定义为：若给定的两个数据样本的相似度大于等于预先设定的阈值，则将样本放到M集合中，否则放到C中。相似度通过式（1）计算：分别计算集合C和M的散度矩阵，这两个矩阵是用成对约束信息生成的。该算法通过散度矩阵计算投影矩阵，然后通过投影矩阵将原数据映射到新的数据空间[3]。2.3权重更新策略由于本文的基分类器是稳定的MLKNN算法，所以采用的方法是：各训练样本的初始权重均设置为1，而当迭代训练个体分类器时[4]，上一轮中被误分的样本将增加权重，如（1+r），r为权重因子。这种方法较为简单，且能保障个体分类器的差异性。差异性是集成学习中的重要概念，基分类器差异性的大小直接影响分类器的性能。因此，为了提高分类器的差异性[5]，在每次的训练过程中，权重因子都要更新为不同的值。2.4多标记数据基分类器的集成对于多个不同的基分类器组成的多标记集成分类器，通常用以下两种方法对基分类器进行集成：多数投票和加权投票。本文采用的方法是选择性多数投票方法。即在集成基分类器时，为了提高分类精度，要丢弃一些准确率比较低的分类器。本文设置准确率的阈值为0.7，即基分类器的准确率大于0.7时参加集成，否则不参加集成，然后采用多数投票的方法。2.5RPCME算法描述RPCME算法首先采用基于相似性成对约束投影建立基分类器，然后对训练样本进行分类，对错误分类的数据样本增加权重，最后对多标记集成分类器进行组合。
从表1可以看出，EPCMSE算法在3个性能指标下都优于SPACME算法，在正确率和F1下优于MLKNN算法，只在汉明距离这个指标下的性
能略低于MLKNN。总体来看EPCMSE算法的性能优于其他两个算法。从图1得知EPCMSE算法较SPACME受基分类器大小的影响小，图1（a）、（b）、（c）分别是在汉明距离、正确率和F1度性能指标下三种算法的性能曲线。从中可知EPCMSE总体性能比其他两种算法的性能好。SPACME 在大小不同的基分类器下，性能变化较大。当L=9时，EPCMSE性能达到了最好，但运行时间较长。当L=5时，EPCMSE性能也比较好，且时间较短。
从图2可知EPCMSE算法较SPACME受阈值的影响小。图2（a）、（b）、（c）分别表示在汉明距离、正确率和F1度性能指标下三种算法的性能曲线。从中可知EPCMSE算法的总体性能比SPACME和ML-KNN算法的性能好。当阈值等于0.5的时候，EPCMSE算法达到了最好。本文针对多标记学习任务中仅能获得弱标记数据的情况，提出了一种针对弱标记的多标记集成学习方法EPCMSE。从实验结果中可知，通过相似性成对约束投影建立基分类器，在场景图像分类任务中，该方法在弱标记情况下，具有良好的健壮性，获得较好的分类性能。在少量的弱标记数据的情况下，如何进一步提高分类性能，将需要更多的研究。
目录 1产品集成计划 ............................................... 目的 .......................................................... 适用范围 ...................................................... 参考文件 ...................................................... 职责 .......................................................... 集成环境说明 .................................................. 产品集成进度 .................................................. 产品集成顺序 .................................................. 产品集成备选顺序 .............................................. 产品集成规程 .................................................. 2产品集成方案 ............................................... 2.1 ................................................................................................. 集成策略 ......................................................................................................... 资源.22 2.2.1 ................................................. 集成测试过程角色职责映射表
分类器的动态选择与循环集成方法 郝红卫;王志彬;殷绪成;陈志强 【期刊名称】《自动化学报》 【年(卷),期】2011(037)011 【摘要】In order to deal with the problems of low efficiency and inflexibility for selecting the optimal subset and combining classifiers in multiple classifier systems, a new method of dynamic selection and circulating combination (DSCC) is proposed. This method dynamically selects the optimal subset with high accuracy for combination based on the complementarity of different classification models. The number of classifiers in the selected subset can be adaptively changed according to the complexity of the objects. Circulating combination is realized according to the confidence of classifiers. The experimental results of handwritten digit recognition show that the proposed method is more flexible, efficient and accurate comparing to other classifier selection methods.%针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较高识别率的分类器组合,使参与集成的分类器数量能够随识别目标的复杂程度而自适应地变化,并根据可信度实现系统的循环集成.在手写体数字识别实验中,与其他常用的分类器选择方法相比,所提出的方法灵活高效,识别率更高.
数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
目录
1.目的 编写此文件的目的。 2.适用范围 指明本文件的预期应用范围。 3.参考文件 4.职责 [在具体的产品集成计划中应给出明确的人员名单及相应的角色、职责映射。开发经理、部门经理、开发工程师、配置工程师可相应承担这样的角色。]
5.集成环境说明 [ 描述集成的硬件设备环境、网络通信环境、集成支持平台环境、集成支持工具等。 ] 说明集成环境配置以及维护的注意事项。如果为硬件集成，则需说明环境方面所应采取的安全措施，例如对静电场和磁场的考虑。 6.产品集成进度 [ 集成时间表与集成策略相对应，明确在集成阶段里什么时间由集成单元负责人集成其负责的集成单元。集成过程时间表应依从项目计划中给出的集成时间表。]
说明产品集成的时间进度，及工作安排。 7.产品集成顺序 说明产品集成顺序，可使用Visio绘制。在中英文混排时，英文部分一定要用英文输入，不能采用中文输入的英文字母。流程图用Visio 绘制完成后，在WORD中采用选择性粘贴“增强型图元文件Picture （Enhanced Metafile）”的形式粘贴到Word文件中。 8.产品集成备选顺序 说明产品备选集成顺序和备选的组件，以及采用备选集成顺序的条件。
集成策略 [不论是采用结构化或面向对象方法设计实现的系统，它们的集成一般是一个递增的过程，集成策略中的主要内容是集成单元的集成顺序和接口定义。 接口定义是描述集成单元应遵守的共同约定，例如采用构件构造系统，集成单元应遵循构件系统规范（COM/DCOM/CORBAR/OMS等）。 集成顺序是集成单元的先后顺序，如哪些部分采用自顶向下集成，哪些部分测试自底向上集成，这取决于需求定义、系统体系结构等因素。 集成测试是把经过单元测试的模块放在一起形成一个功能模块或子系统来测试。着重测试模块的接口以及集成后的功能。] 9.产品集成规程 说明产品集成时注意事项。如果为硬件集成，则需说明集成方面所应采取的安全措施，例如对静电场和磁场的考虑。组织的集成步骤、及判别一个组件是否集成成功的标准。 交付的工作产品
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、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。 6、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。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,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。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
数据融合方法 随着交通运行状态评价研究的不断发展，对数据的准确性和广泛覆盖性提出了更高的要求，在此基础上，不同的数据融合模型被引进应用于交通领域中来计算不同检测设备检测到的数据。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D．S理论等方法。 1现有方法应用范围 结合数据融合层次的划分，对数据融合方法在智能交通领域的应用作以下归纳总结： 表数据融合层次及对应的方法 2各种融合方法的优缺点 主要指各种融合方法的理论、应用原理等的不同，呈现出不同的特性。从理论成熟度、运算量、通用性和应用难度四个方面进行优缺点的比较分析，具体内容如下： (1)理论成熟度方面：卡尔曼滤波、贝叶斯方法、神经网络和模糊逻辑的理论已经基本趋于成熟；D—S证据推理在合成规则的合理性方
面还存有异议；表决法的理论还处于逐步完善阶段。 (2)运算量方面：运算量较大的有贝叶斯方法、D．S证据推理和神经网络，其中贝叶斯方法会因保证系统的相关性和一致性，在系统增加或删除一个规则时，需要重新计算所有概率，运算量大；D．S证据推理的运算量呈指数增长，神经网络的运算量随着输入维数和隐层神经元个数的增加而增长；运算量适中的有卡尔曼滤波、模糊逻辑和表决法。 (3)通用性方面：在这六种方法中，通用性较差的是表决法，因为表决法为了迁就原来产生的框架，会割舍具体领域的知识，造成其通用性较差；其他五种方法的通用性相对较强。 (4)应用难度方面：应用难度较高的有神经网络、模糊逻辑和表决法，因为它们均是模拟人的思维过程，需要较强的理论基础；D．S证据推理的应用难度适中，因其合成规则的难易而定：卡尔曼滤波和贝叶斯方法应用难度较低。 3 适用的交通管理事件 之前数据融合技术在交通领域中的应用多是在例如车辆定位、交通事件识别、交通事件预测等交通事件中，但是几乎没有数据融合技术在交通运行状态评价的应用研究，而本文将数据融合技术应用在交通运行状态评价中，为了寻找到最适用于交通运行状态评价的数据融合技术方法，有必要将之前适用于其它交通管理事件的数据融合技术进行评价比较。 表2 各种融合方法适用的交通管理事件的比较
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。
系统集成 科技名词定义 中文名称：系统集成 英文名称：system integration 定义：将不同的系统，根据应用需要，有机地组合成一个一体化的、功能更加强大的新型系统的过程和方法。 所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科） 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 系统集成是在系统工程科学方法的指导下，根据用户需求，优选各种技术和产品，将各个分离的子系统连接成为一个完整可靠经济和有效的整体，并使之能彼此协调工作，发挥整体效益，达到整体性能最优。 目录 概念 新兴的服务方式 从业人员素质要求 特点 系统集成商的发展 系统集成分类 概念 新兴的服务方式 从业人员素质要求 特点 系统集成商的发展 系统集成分类 展开
所谓系统集成（SI，System Integration），就是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备(如个人电脑)、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。系统集成应采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术。系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。这需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。 新兴的服务方式 系统集成作为一种新兴的服务方式，是近年来国际信息服务业中发展势头最猛的一个行业。系统集成的本质就是最优化的综合统筹设计，一个大型的综合计算机网络系统，系统集成包括计算机软件、硬件、操作系统技术、数据库技术、网络通讯技术等的集成，以及不同厂家产品选型，搭配的集成，系统集成所要达到的目标-整体性能最优，即所有部件和成分合在一起后不但能工作，而且全系统是低成本的、高效率的、性能匀称的、可扩充性和可维护的系统，为了达到此目标，系统集成商的优劣是至关重要的。 从业人员素质要求 这就对系统集成技术人员提出了很高的要求：不仅要精通各个厂商的产品和技术，能够提出系统模式和技术解决方案。更要对用户的业务模式、组织结构等有较好的理解。同时还要能够用现代工程学和项目管理的方式，对信息系统各个流程进行统一的进程和质量控制，并提供完善的服务。 特点 系统集成有以下几个显著特点： 1：系统集成要以满足用户的需求为根本出发点。 2：系统集成不是选择最好的产品的简单行为，而是要选择最适合用户的需求和投资规模的产品和技术。 3：系统集成不是简单的设备供货，它体现更多的是设计、调试与开发的技术和能力。 4：系统集成包含技术、管理和商务等方面，是一项综合性的系统工程。技术是系统集成工作的核心，管理和商务活动是系统集成项目成功实施的可靠保障。 5：性能性价比的高低是评价一个系统集成项目设计是否合理和实施是否成功的重要参考因素。
数据融合各种算法及数学知识汇总 粗糙集理论 理论简介 面对日益增长的数据库，人们将如何从这些浩瀚的数据中找出有用的知识？ 我们如何将所学到的知识去粗取精？什么是对事物的粗线条描述什么是细线条描述？ 粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？假设有8个积木构成了一个集合A，我们记： A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}，每个积木块都有颜色属性，按照颜色的不同，我们能够把这堆积木分成R1={红，黄，蓝}三个大类，那么所有红颜色的积木构成集合X1={x1,x2,x6}，黄颜色的积木构成集合X2={x3,x4}，蓝颜色的积木是：X3={x5,x7,x8}。按照颜色这个属性我们就把积木集合A进行了一个划分(所谓A的划分就是指对于A中的任意一个元素必然属于且仅属于一个分类），那么我们就说颜色属性就是一种知识。在这个例子中我们不难看到，一种对集合A的划分就对应着关于A中元素的一个知识，假如还有其他的属性，比如还有形状R2={三角,方块,圆形}，大小R3={大,中,小}，这样加上R1属性对A构成的划分分别为： A/R1={X1,X2,X3}={{x1,x2,x6},{x3,x4},{x5,x7,x8}} （颜色分类） A/R2={Y1,Y2,Y3}={{x1,x2},{x5,x8},{x3,x4,x6,x7}} （形状分类） A/R3={Z1,Z2,Z3}={{x1,x2,x5},{x6,x8},{x3,x4,x7}} （大小分类） 上面这些所有的分类合在一起就形成了一个基本的知识库。那么这个基本知识库能表示什么概念呢？除了红的{x1,x2,x6}、大的{x1,x2,x5}、三角形的{x1,x2}这样的概念以外还可以表达例如大的且是三角形的 {x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，大三角{x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，蓝色的小的圆形({x5,x7,x8}∩{x3,x4,x7}∩{x3,x4,x6,x7}={x7}，蓝色的或者中的积木{x5,x7,x8}∪{x6,x8}={x5,x6,x7,x8}。而类似这样的概念可以通过求交运算得到，比如X1与Y1的交就表示红色的三角。所有的这些能够用交、并表示的概念以及加上上面的三个基本知识(A/R1,A/R2.A/R3)一起就构成了一个知识系统记为R=R1∩R2∩R3，它所决定的所有知识是 A/R={{x1,x2},{x3,x4},{x5},{x6},{x7},{x8}}以及A/R中集合的并。 下面考虑近似这个概念。假设给定了一个A上的子集合X={x2,x5,x7}，那么用我们的知识库中的知识应该怎样描述它呢？红色的三角？****的大圆？ 都不是，无论是单属性知识还是由几个知识进行交、并运算合成的知识，都不能得到这个新的集合X，于是我们只好用我们已有的知识去近似它。也就是在所有的现有知识里面找出跟他最像的两个一个作为下近似，一个作为上近似。于是我们选择了“蓝色的大方块或者蓝色的小圆形”这个概念： {x5,x7}作为X的下近似。选择“三角形或者蓝色的”{x1,x2,x5,x7,x8}作为它的上近似，值得注意的是，下近似集是在那些所有的包含于X的知识库
时间：2014春季学期班级：1208101 学号：1120810102 姓名：王云 集成电路分类及其特点 摘要：集成电路根据不同的功能用途分为模拟和数字两大类别，而具体功能更是数不胜数，其应用遍及人类生活的方方面面。集成电路根据内部的集成度分为大规模、中规模、小规模三类。其封装也有许多形式：“双列直插”和“单列直插”的最为常见。消费类电子产品中用软封装的IC，精密产品中用贴片封装的IC等。对于CMOS型IC，特别要注意防止静电击穿IC，最好也不要用未接地的电烙铁焊接。集成电路型号众多，随着技术的发展，又有更多的功能更强、集成度更高的集成电路涌现，为电子产品的生产制作带来了方便。 关键词：集成电路 分类 特点 发展趋势 关键技术 一、概述 集成电路（integrated circuit）是一种微型电子器件或部件。采用一定的工艺，把一个电路中所需的晶体管、二极管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起，制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上，然后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型结构；其中所有元件在结构上已组成一个整体，使电子元件向着微小型化、低功耗、智能化和和高可靠性方面迈进了一大步。它在电路中用字母“IC”表示。 集成电路发明者为杰克·基尔比--基于锗的集成电路 和罗伯特·诺伊思--基于硅的集成电路（当今半导体工业大多数应用的是基于硅的集成电路）。仅仅在其开发后半个世纪，集成电路变得无处不在，电脑，手机和其他数字电器成为现代社会结构不可缺少的一部分。这是因为，现代计算，交流，制造和交通系统，包括互联网，全都依赖于集成电路的存在。甚至很多学者认为有集成电路带来的数字革命是人类历史中最重要的事件。 二、分类及其特点 集成电路有很多种分类方法，常见的有以下几种： 1. 按使用功能分类 按使用功能主要分为模拟集成电路和数字集成电路两大类别。 （1）模拟集成电路。 模拟集成电路又称线性电路,用来产生、放大和处理各种模拟信号（指幅度随时间变化的信号。例如半导体收音机的音频信号、录放机的磁带信号等），其输入信号和输出信号成比例关系。主要有集成稳压器、运算放大器、功率放大器及专用集成电路等。其主要类型如下图1：
2008年12月 December 2008 计 算 机 工 程Computer Engineering 第34 第24期 Vol 卷.34 No.24 ·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2008)24—0218—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391.4 集成学习的多分类器动态组合方法 陈 冰，张化祥 (山东师范大学信息科学与工程学院，济南 250014) 摘 要：为了提高数据的分类性能，提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI 标准数据集上进行测试，并与文中使用的基于Adaboost 算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较，证明了DEA 的有效性。 关键词：多分类器；聚类；动态分类器组合；Adaboost 算法 Dynamic Combinatorial Method of Multiple Classifiers on Ensemble Learning CHEN Bing, ZHANG Hua-xiang (College of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014) 【Abstract 】In order to improve the classification performance of dataset, a dynamic combinatorial method of multiple classifiers on ensemble learning DEA is proposed in the paper. DEA is tested on the UCI benchmark data sets, and is compared with several member classifiers trained based on the algorithm of Adaboost. In this way, the utility of DEA can be proved. 【Key words 】multiple classifiers; clustering; dynamic classifier ensemble; Adaboost algorithm 1 概述 近年来，多分类器组合(DEA)技术在各个领域已经得到了广泛的应用，如模式识别中的人脸识别、网络安全、语言学中的词义消歧[1]等。 关于多分类器系统的研究越来越多，大量的理论和实验结果表明，通过多分类器组合不但可以提高分类的正确率，而且能够提高模式识别系统的效率和鲁棒性。尽管在各个方面提出了不同的分类器组合方法，但这些方法都或多或少地存在某些缺陷，它们或者先利用聚类对数据集进行处理，再直接用同种类型的分类器来分类[2]；或者采用不同类型的分类器，而不对数据集做任何处理[1]；更多的是利用不同的融合算法来训练生成同种类型的分类器，再利用它们对数据分类。另外，通常所使用的分类方法如决策树、K-近邻、Bayes 等都是有导师信息的机器学习过程。但实际中存在着大量的数据没有标记样本类别，如果再运用这些分类方法，其操作性就比较差了。而聚类等非监督学习能自适应地处理大量的未知类别的样本。基于监督学习与非监督学习的优势互补，将两者结合起来各取所长，一定能够收到很好的效果。另外值得注意的一点：目标识别中利用不同的分类器可以得到不同的分类识别结果，而且结果之间具备相当的互补性，从而可以提高分类的效果，克服单分类器存在的问题。 2 多分类器动态组合流程 图1是DEA 方法一次随机取样的流程。这里，小样本集 1,2,…,k 是对训练数据集按照类别标号得到的k 个小集合；分类器组合1,2,…,k 表示的是由训练数据集训练出的分类器对每个小样本集合分类根据分类错误率得到的k 组性能较好(错误率较低)的分类器组合。其中，总的分类器是在Adaboost 基础上每次随机地生成以决策树、贝叶斯、k-近邻中的一个作为基分类器，直到生成50个为止。接下来利用这k 组分类器去分类类别标号相对应的测试数据中的聚类集合(为了表示的方便，图中假设小样本集与聚类集合是一一对应的)。最后用每个聚类集中被错误分类的样本数之和除以测试数据总数，即得一次采样的错误率。 图1 多分类器动态组合流程 3 多分类器动态组合 3.1 集成学习 集成学习[3]方法是根据样本训练多分类器来完成分类任务的方法，这些分类器具有一定的互补功能，在减少分类误 基金项目：山东省科技攻关计划基金资助项目(2005GG4210002)；山东省青年科学家科研奖励基金资助项目(2006BS01020)；山东省教育厅科技计划基金资助项目(J07YJ04)；山东省自然科学基金资助项目(Y2007G16) 作者简介：陈 冰(1981－)，女，硕士研究生，主研方向：数据挖掘，机器学习；张化祥，教授、博士 收稿日期：2008-04-14 E-mail ：zyxcscb@https://www.doczj.com/doc/dc11629937.html, —218 —万方数据
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：
数字集成电路的分类 数字集成电路有多种分类方法，以下是几种常用的分类方法。 1.按结构工艺分 按结构工艺分类，数字集成电路可以分为厚膜集成电路、薄膜集成电路、混合集成电路、半导体集成电路四大类。图如下所示。 世界上生产最多、使用最多的为半导体集成电路。半导体数字集成电路（以下简称数字集成电路）主要分为TTL、CMOS、ECL三大类。 ECL、TTL为双极型集成电路，构成的基本元器件为双极型半导体器件，其主要特点是速度快、负载能力强，但功耗较大、集成度较低。双极型集成电路主要有TTL(Transistor-Transistor Logic)电路、ECL(Emitter Coupled Logic)电路和I２L(Integrated Injection Logic)电路等类型。其中TTL电路的性能价格比最佳，故应用最广泛。
ECL，即发射极耦合逻辑电路，也称电流开关型逻辑电路。它是利用运放原理通过晶体管射极耦合实现的门电路。在所有数字电路中，它工作速度最高，其平均延迟时间tpd可小至1ns。这种门电路输出阻抗低，负载能力强。它的主要缺点是抗干扰能力差，电路功耗大。 MOS电路为单极型集成电路，又称为MOS集成电路，它采用金属－氧化物半导体场效应管(Metal Oxide Semi-conductor Field Effect Transistor,缩写为MOSFET)制造，其主要特点是结构简单、制造方便、集成度高、功耗低，但速度较慢。MOS集成电路又分为PMOS(P-channel Metal Oxide Semiconductor，P沟道金属氧化物半导体)、NMOS(N-channel Metal Oxide Semiconductor，N沟道金属氧化物半导体)和CMOS(Complement Metal Oxide Semiconductor，复合互补金属氧化物半导体)等类型。 MOS电路中应用最广泛的为CMOS电路，CMOS数字电路中，应用最广泛的为4000、4500系列，它不但适用于通用逻辑电路的设计，而且综合性能也很好，它与TTL电路一起成为数字集成电路中两大主流产品。CMOS数字集成电路电路主要分为4000（4500系列）系列、54HC/74HC系列、54HCT/74HCT系列等，实际上这三大系列之间的引脚功能、排列顺序是相同的，只是某些参数不同而已。例如，74HC4017与CD4017为功能相同、引脚排列相同的电路，前者的工作速度高，工作电源电压低。4000系列中目前最常用的是B 系列，它采用了硅栅工艺和双缓冲输出结构。 Bi-CMOS是双极型CMOS（Bipolar-CMOS）电路的简称，这种门电路的特点是逻辑部分采用CMOS结构，输出级采用双极型三极管，因此兼有CMOS电路的低功耗和双极型电路输出阻抗低的优点。 （1）TTL类型 这类集成电路是以双极型晶体管（即通常所说的晶体管）为开关元件，输入级采用多发射极晶体管形式，开关放大电路也都是由晶体管构成，所以称为晶体管-晶体管-逻辑，即Transistor-Transistor-Logic，缩写为TTL。TTL电路在速度和功耗方面，都处于现代数字集成电路的中等水平。它的品种丰富、互换性强，一般均以74（民用）或54（军用）为型号前缀。 ①74LS系列（简称LS，LSTTL等）。这是现代TTL类型的主要应用产品系列，也是逻辑集成电路的重要产品之一。其主要特点是功耗低、品种多、价格便宜。 ②74S系列（简称S，STTL等）。这是TTL的高速型，也是目前应用较多的产品之一。
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了