数据流滑动窗口方式下的自适应集成分类算法

针对基于数据块的集成算法,存在数据块大小影响分类效果,且不能及时应对完整式概念漂移的问题,提出了一种考虑数据流局部特征的和能应对多种类型概念漂移的集成分类算法.用滑动窗口作为概念漂移检测器,当检测到概念漂移时,则建立新的分类器并加入到集成分类器中.本文提出的算法在人工合成和真实数据集上与经典算法进行了广泛的对比实验.结果表明:提出的算法在分类准确率上具有明显优势,消耗更少的内存,更适合多种类型概念漂移的环境.     

基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列（multi-dimensional spectral series, MDSS）和加权随机森林（weighted random forest, WRF）的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的光谱曲线整体变化趋势建立作物病害检测模型,以期在肉眼明显可见叶面病斑前对作物病害实现诊断。将健康叶片接种灰霉病菌第3天作为叶片成功染病第1天。试验首先采集番茄健康叶片和染病叶片7天内每天的高光谱图像,提取感兴趣区域并计算平均光谱作为初始光谱数据,经筛选共得到(156×7)组有效样本。将样本数据按时间顺序拆分成分别包含1～7个维度的光谱数据形成多维原始光谱序列,为增加维度间差异性,相邻原始光谱序列相减构成多维关联光谱序列。分别采用符号聚合近似估计（symbolic aggregate approximation, SAX）和符号傅里叶近似估计（symbolic Fourier approximation, SFA）两种符号化方法将光谱序列离散成局部辨别性特征。基于多维光谱序列的局部辨别性特征建立加权随机森林（MDSS-SAX-SFA-WRF）分类模型,实现病害早期检测。相应地,基于单维光谱序列（single-dimensional spectral series, SDSS）的番茄灰霉病识别模型被作为基准模型与MDSS-SAX-SFA-WRF模型比较。试验结果显示,MDSS-SAX-SFA-WRF检测模型在包含2至7个光谱序列维度的56个测试样本数据中均获得90%以上识别准确率,在包含5个光谱序列维度测试集中得到最高99%的识别准确率,较SDSS-SAX-SFA-MRF检测模型在染病第5天的识别率高8.2个百分点。另外受随机干扰的影响,SDSS-SAX-SFA-MRF模型准确率在染病5～7 d出现大幅度回落至最低84%,MDSS-SAX-SFA-WRF模型识别率在肉眼可见病斑阶段依然保持超过98%的较高检测水准,未过度回落。因此,提出的基于多维光谱曲线整体变化趋势和加权随机森林（MDSS-SAX-SFA-WRF）的分类模型能够有效实现番茄灰霉病早期检测,并具有较强的鲁棒性,为染病初期的番茄灰霉病鉴别提供新思路。     

一种局部属性加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了每个测试实例所具有的特点,同时从整个训练集上学习到的属性权重并不能准确反映每个属性对待分类实例的影响.为此提出一种基于数据驱动的懒惰式局部属性加权方法,它在每个测试实例的近邻集合上学习属性权重,并通过最优化方法建立相应的局部属性加权朴素贝叶斯模型.实验结果表明:和当前常见的准朴素贝叶斯模型相比,本文模型具有较高的分类准确率.     

双脉冲Q开关激光治疗色素性皮肤病的实验研究

通过对Q开关单、双脉冲Nd∶YAG激光、红宝石激光治疗黑色纹身进行实验研究,对Q开关单、双脉冲治疗色素性皮肤病进行了比较和统计学分析,并研究了脉冲间隔、能量密度等参数对双脉冲治疗色素性皮肤病的影响.结果表明,与Q开关单脉冲激光相比,采用Q开关双脉冲激光可以在不提高激光峰值功率的前提下提高治疗色素性皮肤病的效果且减轻损伤.     

基于CAS理论的出版企业技术创新行为模式研究

基于复杂适应系统(CAS)理论,分析了出版企业技术创新系统是一个复杂适应性系统,论述了出版企业技术创新的行为模式。其中,基于复杂的刺激-反应原理,构建了出版企业技术创新系统的主体行为模式;基于复杂的适应-学习原理,构建了出版企业技术创新系统的整体行为模式;基于复杂的层次-涌现原理,构建了出版企业技术创新系统的演化行为模式。复杂性科学的非线性、非均衡、复杂整体论的新的思维模式,为研究出版企业技术创新的行为模式提供了一种新的视角。