面向类不均衡数据的多任务博弈概率分类向量机

在工程实际中获取的故障样本往往会呈现不均衡特点,同时传统的分类模型也会存在局限性。针对这些问题,基于稀疏贝叶斯理论、模糊隶属度等理论,提出了一种多任务博弈概率分类向量机(MGPCVM)分类方法。首先,在MGPCVM的目标函数中,设计了博弈因子,将不同类样本质心间的博弈信息赋予每个样本特定的样本质心敏感值,以解决传统分类器对不平衡数据集分类表现较差的问题;然后,在贝叶斯框架理论下,采用截断高斯先验分布的方法,使样本参数的正负与对应的标签信息相一致,且使样本质心敏感值产生了稀疏估计;最后,将MGPCVM方法应用于两种不同实验平台采集的滚动轴承实验数据处理,进行了故障诊断有效性验证。研究结果表明:在不同的不平衡比(IR)下,MGPCVM方法的准确率均保持在95%以上,相对于支持向量机(SVM)、概率分类向量机(PCVM)等方法提升了4%~8%;与典型向量式分类方法相比,MGPCVM方法可以在不平衡数据条件下表现出优越的分类性能,适用于实际工况中数据失衡的分类问题。

国际病毒分类委员会及其在线报告现状及发展

面对日益增长的新病毒种类和数量,及其复杂的内在关系,现有的病毒分类方法已凸显出其局限性。2019年,病毒分类和命名的权威机构国际病毒分类委员会(the International Committee on Taxonomy of Viruses,ICTV),基于病毒的系统进化关系提出了一种全新的、包含15个分类等级或阶元的病毒分类系统,并已经在ICTV的官方网站https://ictv.global/上线发布,公众可以在线免费查找动态的病毒分类信息。新的病毒分类系统能更好地揭示病毒错综复杂的内在关系以及群体进化机制,使我们能以更客观及系统的方法对病毒进行分类和命名。本文就ICTV网站有关病毒分类的主要概况,特别是最新的病毒分类和ICTV报告进展作一综述。

基于因素空间理论的扫类连环多分类算法

为解决多分类问题,基于因素空间理论中因素显隐的思想,在扫类连环分类算法基础上,定义类别的合并,提出因素显隐的合并扫类连环分类方法,给出算法步骤,并用数值算例进行分析;定义类别的两两组合,提出因素显隐的两两扫类连环分类方法,给出算法步骤,并用数值算例进行分析。提出采用因素显隐的差额绝对值方法解决两个算法执行过程中出现的决策类别分不开的问题;对UCI数据集中3个实例与支持向量机作了算法对比分析,研究结果表明:提出的合并扫类连环分类方法、两两扫类连环分类方法实现了因素显隐,分类算法的精确度优于支持向量机。多分类学习的因素显隐研究结论拓展了因素空间的理论及应用研究。

常见植物蛋白的分类组成和性质研究概述

在植物蛋白的开发应用过程中,选择合适的植物蛋白原料的细分品类或者对其性质进行改良,对产品的质构和感官特性至关重要。然而在对不同植物蛋白性质的分类研究中,由于蛋白分离提取技术和方式不同,植物蛋白的分类标准并不统一。因此,根据植物蛋白的研究进程,整理了植物蛋白现有的不同分类方法及其性质依据,同时梳理了几种常用植物蛋白原料的蛋白质构成和加工特性,以期给植物蛋白成分的性质研究和加工应用提供参考依据。

浅谈白僵菌的分类

白僵菌应用非常广泛,既可作为一种真菌杀虫剂,也应用于白僵蚕人工饲养。众多文献研究涉及白僵菌,但关于其分类很不统一甚至混乱。真菌分类系统复杂多样,形态学特征是传统分类学的主要依据,结合微生物分类学的不断发展,提出了白僵菌传统分类存在的一些问题及其多样的分类依据,并进行了探讨。

我国目前高校分类与美欧高校分类的性质分析

我国高等教育进入大众化阶段,为解决“大学扩招”带来的高校同质问题、“钱学森之问”所含的大师培育问题,高校分类发展意义重大。但高校分类乃管理工具,核心是如何形成科学共识,所以把握其分类性质是一个基础性前提。美欧高校分类的一些实践,如由大学研究型发展取向调整为注重教学和人才培养,以及促进高校教学、科研和社会服务协调发展,包括“用户导向性”的核心理念,都难能可贵,值得学习借鉴。我国采取的策略应该是以高等教育发展阶段研判高校分类属性、以“双一流”发展催生高校分类定位属性、以学分适配机制调节人才培养分类属性、以“四类学术”重构高校分类创新属性。

电缆敷设领域专利分类分析

CPC分类是以ECLA为基础,融入UC的分类实践,与WIPO分类标准和IPC结构一致,具有以下优势:(1)更接近IPC分类,使用方便;(2)更新速度快,能够更好地适应技术发展的需要;(3)分类条目更细,提高检索准确性;(4)使用范围更广,为全球化分类体系。

基于荧光光镊与机器学习的单细胞血液分类方法

利用物种间血液成分的差异来识别物种,对生物医学、医疗健康、海关、刑侦、食品安全、野生动物保护等工作十分重要。但目前的研究都是针对群体细胞展开,忽略了单细胞的异质性,开展基于单细胞的血液光谱分类方法研究非常迫切。在此提出了一种基于荧光光镊和机器学习的单细胞血液分类方法,利用光镊实现了单细胞捕获,通过荧光光谱检测系统获得了单细胞荧光光谱数据,并基于机器学习方法实现了准确分类。首先,设计并搭建了一套荧光光镊系统,实现了单细胞捕获和荧光光谱检测。然后,制备了马、猪、犬、鸡四种动物的红细胞稀释液,以440 nm激光作为荧光激发光源,获得了四个物种每种100条、共计400条荧光光谱数据,并进行了背景去除、平滑、归一化的预处理,消除了信号中的噪声干扰。随后,建立了随机森林分类模型,分析了当抽取特征数k=20时,模型中树的棵数与预测准确率之间的关系,当决策树m=500时,分类正确率趋于稳定,有很高的分类正确率和运行效率。进一步地,设定样本数据的30%作为测试集、70%为训练集,计算不同波长与特征重要性之间的关系,得到了10个分类准确率,并取平均值作为模型分类的准确率,测试集最终准确率达到93.1%,方差为0.31%。最后,计算了混淆矩阵,对模型预测精度进行了评价,鸡的分类正确率最高,马的分类正确率最低。分析表明,对分类有重要贡献的物质分别是卟啉类物质、血红素和黄素腺嘌呤二核苷酸。总之,研究表明,将荧光光镊与机器学习方法相结合,可实现单细胞水平的血液分类,较高的分类正确率验证了这种方法的可行性和有效性。同时,该方法不需要过多样品就能满足建模需求,避免了因浓度低带来的荧光自吸收强度过低等问题,具有快速、准确分类的优点,具有非常重要的潜在应用价值。

旅游自动问答系统中多任务问句分类研究

目前旅游产业信息化建设需要构建旅游自动问答系统,其中问句分类是问答系统的重要组成部分,传统问句类别体系角度单一,且传统分类模型对不平衡的问句数据集表现欠佳。针对这一问题,该文从问题主题和问句答案类型两个角度构建了旅游领域的问句类别体系架构,并提出多任务问句分类模型MT-Bert,在BERT上进行多任务训练,并加入自注意力机制,使用Softmax分类器,并设计了多任务融合损失函数。在山西旅游数据集的结果表明,MT-Bert在两种类别体系的微平均F1值分别为97.6%、91.7%,且避免了非平衡数据的预测失败问题,可以有效处理非平衡数据。

一种基于多分类器和证据理论融合的水质分类方法

针对单分类器对不同水质类别识别不均衡、水质分类准确率较低、适应性较差的问题,提出一种基于多分类器和证据理论融合的水质分类方法。选取深度神经网络分类器、改进支持向量机分类器和贝叶斯分类器3种分类器,通过全概率公式构建信度函数,基于证据理论对信度函数进行融合,获得多分类器融合模型。从国家地表水水质自动站发布的2022年3月1—22日水质数据中选取3 558条数据为样本集,采用DNN水质分类模型、PSO-SVM水质分类模型、贝叶斯水质分类模型和多分类器融合模型对待测样本进行测试。结果表明:多分类器融合模型对水质类别判定的平均准确率、精确率、召回率和F1值分别为94.2%、93.8%、94.2%和94.0%。相较于DNN水质分类模型、PSO-SVM水质分类模型、贝叶斯水质分类模型,多分类器融合模型准确率分别提高5.6%、9.8%和13.6%,精确率分别提高5.2%、10.0%和10.9%,召回率分别提高5.6%、9.8%和13.6%,F1值分别提高5.4%、10.2%和12.3%,多分类器融合模型在水质分类方面的准确性和适应性更高。

价值、分类与治理:一种自下而上的治理观念

治理是一个自上而下的过程,也包含自下而上的根源。从自下而上的视角出发,每一个人都是一个价值主体,希望通过自己的价值创造行为来寻找自己在社会中的位置。在这个过程中,他们发现,自己的社会位置只能通过社会的分类体系而得到定位,于是,个体性的价值创造行为就转化成了群体性的分类斗争。分类斗争是社会中自发的秩序建构行为,它需要得到国家的确认,而治理的过程就表现为国家通过对分类体系的制度调整来回应作为价值主体的人们所发起的分类斗争的过程,其结果则是将作为价值主体的人们变成了分类权力的客体。这样一种关于治理的理解让我们既得以正视人作为价值主体的存在,又得以发现作为价值主体的人变成权力客体的不可避免性。

中国大健康产业统计分类与产业规模再测算

由于产业间深度融合,新业态、新模式持续涌现,健康产业的边界不断拓展,原有的健康产业统计分类已不能满足大健康产业的统计需要,官方统计也未测算出健康产业增加值,无法全面、及时反映大健康产业的发展状况。因此,文章首先在健康产业基础上从供给和需求角度界定并拓展大健康产业的内涵及外延;其次,在《健康产业统计分类(2019)》的基础上,基于国民经济核算理论,引入“大健康总产品”概念,聚焦“全生命周期”和“全人群”两个着力点,从全产业链产品供给及全口径人群健康需求两个视角探讨大健康产业统计分类标准,补充和完善大健康产业统计分类;最后,依据现有的投入产出表、经济普查及统计年鉴数据,计算各行业的大健康分离系数,据此推算我国大健康产业及健康服务业增加值。结果显示:2018年我国大健康产业增加值为10.27万亿元,其中健康服务业增加值为7.04万亿元,预测2020年、2030年健康服务业增加值分别为8.46万亿元、21.27万亿元,基本符合《“健康中国2030”规划纲要》对健康服务业发展规模的预期。

新会计准则下金融资产的会计分类——来自四家A股上市保险公司的实践

2023年1月1日,《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》和《企业会计准则第25号——保险合同》同时在上市保险公司中实施,预计将于2026年推广至所有保险公司。两项新会计准则引入了全新的金融资产分类:更大比例的资产以公允价值评估;保险合同负债跟随当期利率同步变动;资产负债不匹配的后果直接在财务报表中体现。这些变化大幅增加了保险公司净利润和净资产的波动性。保险公司在财务报表中应该如何对资产进行会计分类,才能减少新准则对财务结果的影响?

分类指导分类推进,践行“适合的教育”

在我国基础教育课程改革如火如荼深入推进的大背景下,一个问题若隐若现,即课程实施的“一刀切”“大一统”——不同地区、不同学校、不同学生,使用同样的课堂教学、同样的教材内容、同样的教学时间、同样的考试评价。以北上广为代表的发达地区,中小学新进教师多是知名院校的高学历毕业生,而在欠发达地区,有的学校普通本科毕业的教师都不多。

深层次标签辅助分类任务的层次标签文本分类方法

层次标签文本分类是自然语言处理领域中一项具有挑战性的任务,每个文档需要被正确分类到对应具有层次结构的多个标签中。然而在标签集中,由于标签包含的语义信息不充分,同时被归类到深层次标签的文档数量过少,深层次标签训练不充分,导致显著的标签训练不平衡问题。基于此,提出了深层次标签辅助分类任务的层次标签文本分类方法(DLAC)。该方法提出了一种深层次标签辅助分类器,在标签语义增强的基础上有效利用文本特征与深层次标签对应的父标签结点(即浅层次标签的丰富特征)来提升深层次标签的分类性能。与11种算法在三个数据集上的对比实验结果表明,模型能够有效提升深层次标签的分类性能,并取得良好效果。

典型遥感影像分类方法适用性分析

分类技术是从遥感影像数据中提取信息必不可少的步骤,选择合适的分类器对提高分类精度至关重要,针对特定的研究如何选择适合的分类算法是一个亟需研究的问题。以北京市中心诚区中某一区域为研究区,应用“高分一号”(GF-1)数据和Landsat 8数据,分别采用最常用且分类精度相对较高的监督分类中的最小距离法、最大似然法、支持向量机法,将研究区分为林地、草地、水体、裸土、建筑物5种类型,并对分类结果进行空间分布、面积、精度三个方面的比对分析。结果表明,分类算法的选择主要取决于研究区的地物特点,其中最小距离法应用于植被覆盖面积较大的区域时精度较高,最大似然法适合于分类建筑物较多的区域,支持向量机法对各类地物的分类具有较高的普适性。

作者书写论文分类号须知

为便于论文分类索引,本刊增设论文分类号。按《中国图书馆分类法》(第5版)标注,一般只标注1个即可,若一篇论文涉及多个学科,在主分类号之后还可以标注1~3个相关学科的分类号。论文分类号放在中文关键词的下方,单独起行,不需标注英文分类号。例如:“骨质疏松病人腰背痛情况的临床调查”一文,在关键词下方标注:中图分类号R681.55。请作者来稿时遵照执行。

社会科学文集的常见分类问题研究

文章对社会科学文集丛书的特点以及编目中发现的分类过程中常见的问题进行研究,剖析了标引此类文献时容易产生概念混淆的原因,分别从分类概念、操作标准和人员素质等3个方面着手,提出明确类目概念、拓展分类标准、集中标引与分散标引相结合、拓宽编目人员的学科范畴、加强分类信息化支撑,旨在以此提升编目的准确度,提高编目人员的工作效率,更好地为读者提供更具针对性的资源服务。

构建高校分类发展体系 推动高等教育强国建设

我国经济社会发展已处在全新的历史方位,高等教育发展日趋从自身发展的“小逻辑”转向服务经济社会发展的“大逻辑”。顺应高等教育普及化趋势,以高校分类发展为支点建设高质量高等教育体系和高等教育强国,是我国高等教育未来发展的方向和方略。应以高校学科分类建设为抓手,推动高校人才分类培养体系和多样科学研究体系建设,达成高校分类办学、高等教育多样发展和优化高等教育体系、释放高等教育功能的目标。

《中国古籍分类法》初探

1993年,北京大学信息管理系曾获批国家教委八五人文、社科规划项目“《中国古籍分类法》的研制”,但由于各种原因,该分类法一直未公开发表。本文旨在详细剖析该分类法的编制思路、分类体例和分类思想,揭示其在类目设置、类名拟定、编制技术等方面的匠心独具及其不足之处,期待尽早产生一部可以作为国家标准的、稳定而高质量的中国古籍分类法。