基于权值多样性的半监督分类算法

在实际生活中,可以很容易地获得大量系统数据样本,却只能获得很小一部分的准确标签。为了获得更好的分类学习模型,引入半监督学习的处理方式,对基于未标注数据强化集成多样性(UDEED)算法进行改进,提出了UDEED+——一种基于权值多样性的半监督分类算法。UDEED+主要的思路是在基学习器对未标注数据的预测分歧的基础上提出权值多样性损失,通过引入基学习器权值的余弦相似度来表示基学习器之间的分歧,并且从损失函数的不同角度充分扩展模型的多样性,使用未标注数据在模型训练过程中鼓励集成学习器的多样性的表示,以此达到提升分类学习模型性能和泛化性的目的。在8个UCI公开数据集上,与UDEED算法、S4VM(Safe Semi-Supervised Support Vector Machine)和SSWL(Semi-Supervised Weak-Label)半监督算法进行了对比,相较于UDEED算法,UDEED+在正确率和F1分数上分别提升了1.4个百分点和1.1个百分点;相较于S4VM,UDEED+在正确率和F1分数上分别提升了1.3个百分点和3.1个百分点;相较于SSWL,UDEED+在正确率和F1分数上分别提升了0.7个百分点和1.5个百分点。实验结果表明,权值多样性的提升可以改善UDEED+算法的分类性能,验证了其对所提算法UDEED+的分类性能提升的正向效果。

如何防范不合规发票

发票是在购销商品、提供或者接受服务以及从事其他经营活动中，开具、收取的收付款凭证，是记录经营活动的原始证明和财务核算的法定依据，是加强财务会汁管理、俅护周家财产安全的重要手段，同时也是维护同家经济秩序的重要丁具。

促进城乡低保工作规范化的几点建议

黑龙江省自1998年开始推行城市居民最低生活保障制度以来，到2006年在农村实行最低生活保障制度，标志着覆盖全省城乡困难群众的最低生活保障制度的全面建立。笔者2012年初参加了对民政系统社会救助工作的审计，对城乡低保工作进行了一些思考和探索，现提出目前低保工作中存在的主要问题和审计建议。

一种混合的信用卡欺诈检测模型

信用卡欺诈检测是一个重要的问题,为了提升对于真实世界的信用卡欺诈数据的识别率,提出了一种混合的信用卡欺诈检测模型AWFD(Anomaly weight of credit card fraud detection),首先通过异常检测的方法将数据划分为可信和异常数据,然后利用半监督的方法训练一个集成模型,最终再利用异常检测进一步剔除检测结果中的异常结果。AWFD在保障对于可信数据的学习效果上,通过半监督集成学习的方法,利用异常数据进一步扩充集成模型的多样性,并将异常检测和集成模型融合。实验结果表明,比起一些传统的机器学习方法,AWFD可以提高整体的信用卡欺诈检测的识别率。

以“人力资本”为中心开展企业绩效评价的方法

科学发展观的核心内容是_坚持以人为本，这对开展企业绩效评价具有现实指导意义。企业人力绩效的综合评价方法以“人力资本”为中心，从企业可持续发展角度，对企业人力增值报酬能力、创新潜力、发展能力和劳动者权益保障能力等各方面进行客观公正评价，以供政府、经营者、投资者和择业者等信息使用者参考。