结合双流形映射的不完备多标签学习

在多标签学习中,有效利用标签相关性可以提高分类性能。然而,由于人工标注标签的主观性和实际应用中标签语义的相似性,通常只能观察到不完备的标签空间,导致标签相关性的估计不准确,使得算法性能下降。针对该问题,提出一种结合双流形映射的不完备多标签学习(ML-DMM)算法。构造两种流形映射,一种是保留实例数据空间局部结构信息的特征流形映射,另一种是基于迭代学习得到的标签相关性的标签流形映射。首先通过拉普拉斯映射构造数据的低维流形,然后通过回归系数矩阵和标签相关性矩阵将初始特征空间和初始标签空间分别映射到该低维流形上,形成一种双流形映射结构来提升算法性能,最后利用迭代学习得到的回归系数矩阵进行多标签分类。在8个多标签数据集及3种标签缺失率情况下的对比实验结果表明,ML-DMM算法性能优于其他针对缺失标签的多标签分类算法。

中国一拖:180马力大轮拖出口独联体三国

3月20日，一拖集团发车现场，17台YTO-1804大型轮式拖拉机踏上出国征程。这是我国国产180马力大型轮式拖拉机首次走出国门，标志着我国拖拉机制造水平和出口能力又上了一个新台阶。

系统工程方法及其在先进半导体装备领域的应用

系统工程方法在国内外以航空航天、国防科技和船舶工程等为代表的复杂设备系统的研发中发挥了重要作用。针对以光刻机为代表的先进半导体装备的研发,发展和提升以正向设计引领、以系统工程方法为指导的自主创新和设计制造一体化能力显得尤其重要。从系统工程的起源着手,介绍了系统工程的常见方法,并以半导体装备领域的应用为背景重点介绍了系统工程的工具链和基于模型的系统工程(MBSE)的部分关键技术。最后对系统工程方法,特别是对MBSE方法在我国半导体装备行业中的应用前景作了展望。