基于稀疏表示结合流形距离的超球覆盖可拒绝模式识别算法研究

本文构造了一种基于稀疏表示结合流形距离超球覆盖的可拒绝模式识别模型。由于同类样本可以认为分布在同一个非线性流形上,所以在训练学习过程中首先对各类样本空间构建局部线性流形子空间超球覆盖模型,并选择训练样本。这样对于输入的测试模式,即可根据各类的子空间包含边界做出拒识或者接受处理的判决。然后,针对接受的模式,再利用稀疏表示分类器在训练样本空间范围内进行分类判决。在UCI数据库、MNIST手写体数据库、MIT-CBCL人脸识别数据库和CMU AMP人脸表情数据库上的实验结果表明本文的思路合理可行,在实际应用领域具有一定应用价值。

一个可中断两台可拒绝同型机半在线排序问题

讨论一个两台可拒绝同型机半在线排序问题的近似算法.设有两台同型机,工件逐个到达,可以被接收加工,消耗一定的加工时间tj,也可以被拒绝,但要付出一定的罚值pj,目标是使被加工工件集的最大完工时间(makespan)和被拒绝工件集的罚值之和最小.此外,进一步假定每个工件的罚值和加工长度事先形成固定的比例α∈[0,+∞),即pj=αtj,针对工件加工可中断情形,设计出近似算法PRH,证明其竞争比.同时又给出该问题的下界,它们均为α的分段函数,且算法PRH在α∈[0,2^(1/2)/2〕∪[5/6,+∞〕达到最优.

基于高维空间最小生成树自适应覆盖模型的可拒绝分类算法

在高维空间样本较少的情况下,基于统计模型的可拒绝分类方法难以对样本分布的复杂几何形体构建合理的覆盖模型。为此,该文提出基于高维空间最小生成树自适应覆盖模型的可拒绝分类模型。该模型采用最小生成树刻画高维空间样本点分布,将图形的边作为新增虚拟样本以提供更好的同类样本分布描述。通过将同类相近样本划分到一个连通几何覆盖区域内,将不同类的相近样本归于不同几何覆盖区域内,实现对不同训练类的覆盖。为了克服因不合理虚拟样本造成分类器拒识性能的下降,引入自适应调整覆盖半径策略,实现对训练类的紧致性覆盖。对于测试样本,根据训练类覆盖边界便可对其作出拒识或者接受的处理,针对交叉覆盖的接受样本,再根据数据场策略确定其真正归属类别。实验结果表明本文方法合理有效。

两台可拒绝同型机半在线排序问题(英文)

本文讨论一个两台可拒绝同型机半在线排序问题.当工件到达时,可以被拒绝,但要付出一定的罚值,也可以被接收加工,消耗一定的加工时间.其目标是要使所有加工工件生成的makespan和被拒绝工件的总罚值之和最小.加工不允许中断.进一步,机器带有两个并行处理子系统,可以提供两种排序方案,最后选取较好的一种.这是第一个在可拒绝同型机排序模型中使用半在线信息,我们设计出一个近似算法,其竞争比为3/2,另外又给出一个3^(1/3)+1/2≈1.366的下界.

两台可中断同类机可拒绝半在线排序问题的近似算法

研究一个两台同类机可拒绝半在线排序问题,机器速度一个为1,另一个为s∈[1,+∞),加工允许中断.当工件到达时,可以将其接受加工,占用一定的机器负荷,也可以将其拒绝,付出相应的罚值,目标为使被接受工件集产生的makespan和被拒绝工件集的总罚值之和最小.问题进一步假定每个工件在选择是否加工时有两个拒绝尺度,各自独立决策,最后选择较好的结果作为最终输出.笔者设计了算法H,得到其关于s的参数竞争比为s+2s+1,优于只有一个拒绝尺度的经典情形.最后又给出问题的一个下界(s+1)2s2+s+1,上下界的最大差距在s=1时达到0.167.

基于退化效应的两台机器流水作业可拒绝排序

考虑了工件具有退化效应的两台机器流水作业可拒绝排序问题,其中工件的加工时间是其开工时间的简单线性增加函数.每个工件或者被接收,依次在两台流水作业机器上被加工,或者被拒绝但需要支付一个确定的费用.考虑的目标是被接收工件的最大完工时间加上被拒绝工件的总拒绝费用之和.证明了问题是NP-难的,并提出了一个动态规划算法.最后对一种特殊情况设计了多项式时间最优算法.

基于SRM自组织多区域覆盖的可拒绝近邻分类算法研究

该文依据区分与划分相结合的可拒绝模式识别思路,提出了高维空间海量训练样本情况下的基于结构风险最小化决策的自组织多区域多球覆盖可拒绝近邻分类算法。该方法利用同类样本之间相互接近的特性,通过结构风险最小化紧几何覆盖策略,选择训练样本,通过自组织多区域多球覆盖模型构成同类样本的划分性描述,达到拒绝识别非训练类样本的目的,最后通过k近邻相互区分性比较确定真实类别。仿真实验结果表明该文的思路是合理可行的,在实际应用领域具有一定价值。

两台带服务等级的可拒绝同型机排序问题的在线算法

两台同型机M_1,M_2,加工速度一致,但拥有不同的加工能力,用其服务等级表示,M_1的服务等级为1,M_2的服务等级为2.工件j按列表在线到达,每个工件带有三个参数:长度t_j,等级g_j=1或2,罚值p_j.当j到达时,可以被拒绝,但要付出相应的罚值p_j,也可以被接受并分配给服务等级不超过该工件等级的机器加工,事实上等级为1的工件只能分给M_1加工,等级为2的工件可以分给M_1或M_2加工,加工不允许中断.目标为极小化加工工件集的最晚完工时间(makespan)和拒绝工件集的总罚值之和.对于该问题给出了一个在线算法,其竞争比为11/6,以及问题一个下界5/3.

工件可拒绝排序问题的线性规划松弛算法

研究了工件可拒绝排序问题.考虑目标函数是拒绝费用与带权总完工时间之和,应用线性规划松弛方法设计了近似算法,当工件之间没有优先关系时得到3-近似算法,当工件之间具有优先关系时得到4-近似算法.

一特殊情形的三台可拒绝同型机在线排序问题

给定三台同型平行机,工件逐个到达,每个工件带有两个参数(tj,Pj),可以被接受加工,消耗一定的加工时间tj,也可以被拒绝,但要付出一定的罚值Pj,目标是要使被加工工件的最大完工时间makespan和拒绝工件的罚值之和最小．文中进一步假定每个工件的罚值和加工长度成固定的比例α∈[0,＋∞),针对工件加工不可中断情形,设计出近似算法PRL,证明其关于α的参数竞争比,进一步给出该问题的下界,它们均为α的分段函数．该算法在α∈[0,1/2)∪[1,＋∞)已达到最优．

具有就绪时间与先后约束的工件可拒绝排序

讨论了具有就绪时间与先后约束的工件可拒绝排序,其目标函数是所拒绝加工工件的总拒绝费用与加工工件的带权总完工时间之和。应用线性规划松弛方法设计了近似算法,得到(3+√3)-近似算法。

两台带服务等级的可拒绝同型机可中断在线排序问题的最优算法研究

研究两台带服务等级的可拒绝同型机可中断在线排序问题.设有两台同型机M_1、M_2,速度一致,但具有不同的加工能力,用其服务等级表示,M_1的服务等级为1,M_2的服务等级为2.工件j按列表在线到达,每个工件带有三个参数:长度tj、等级gj=1或2、罚值pj.当j到达时,其可以被拒绝,但要付出相应的罚值pj,也可以被接受并分配给机器加工,但规定其只能安排给服务等级小于工件等级的机器加工,即等级为1的工件只能分给M_1加工,等级为2的工件可以分给任一台机器加工,加工允许中断,目标为极小化加工工件集的最晚完工时间和拒绝工件集的总罚值之和.本文对于该问题给出了一个最优在线算法,其竞争比为1.618.

三台带服务等级的可拒绝同型机在线排序问题

研究三台带服务等级的同型平行机可拒绝在线排序问题.设有三台同型机Mi,i=1,2,3,机器速度一致,并具有两个不同的加工等级g(Mi)=1,2,等级为1的机器数为k,等级为2的机器数为3-k.工件j按列表在线到达,每个工件具有三个参数:长度tj,罚值pj及等级gj=1,2.当工件到达时,可以被接受且分配给某台机器加工,也可以被拒绝,付出相应的罚值.另外,当且仅当g(Mi)≤gj时,j可以分配给Mi加工,加工不允许中断.目标是使接受加工工件的最大完工时间和被拒绝工件的总罚值最小.针对k=1及k=2两种情况分别给出在线算法H1和H2,其竞争比为2,同时给出该问题的一个下界1.839.

具有学习效应且工件可拒绝单机排序问题探讨

文章对工件具有与已加工工件有关的安装时间且工件的加工时间具有学习效应的工件可拒绝的排序问题进行了研究;对目标函数为极小化最大完工时间与总拒绝费用之和以及极小化完工时间和与总拒绝费用之和分别给出了一个动态规划算法。

极小化最大完工时间及拒绝费用的单机可拒绝分批排序

首次考虑了工件可拒绝的单机分批排序问题,目标函数是极小化最大完工时间加上被拒绝工件的拒绝费用之和.对于工件同时到达的情况,本文通过动态规划算法给出了多项式时间的精确算法,借助于数据结构中的堆排序,我们将算法复杂性降低为O(n2logB).

工件加工可拒绝的无界批量分批排序问题的几点探讨(英文)

本文对两个加工可拒绝的无界批量分批排序问题1|B≥n,rej|∑w_jT_j+TP和1|B≥n,rej|∑w_jU_j+TP进行了研究,对这两个问题分别给出了伪多项式时间算法和(FPTAS)近似算法.目前为止它们都是比较好的精确算法和近似算法.

带有恶化率的可拒绝单机排序及批配送

首次考虑了加工时间带有线性恶化率的可拒绝单机排序及其批配送的问题.如果工件被拒绝,则要付出一定的拒绝费用;如果工件被接受,则要安排加工并配送.目标函数是极小化接受工件的加权总完工时间或最大延误时间,配送费用与拒绝工件的拒绝费用这三部分的和,我们不仅证明了这些问题都是NP-hard的,而且还提出了基于动态规划的伪多项式时间算法.

一种工件可拒绝的有界批量分批排序问题研究

研究了一类极小化加权总完工时间的可拒绝分批排序问题.首先证明了该问题是NP-难的,然后对于所有工件的加工时间相同的情况,给出了时间复杂性为O(n2)的动态规划算法,在此基础上,对于工件有两种到达时间的情况给出了多项式时间算法.

工件可拒绝排序问题综述

可拒绝排序问题是兴起于2000年前后的有代表性、应用背景极强的的排序问题,是经典排序问题的衍生和推广.经典排序问题总是要求每个工件必须被加工,然而在实际中由于某些特殊原因,决策者会选择拒绝加工某些工件.把允许工件被拒绝的这类问题称为工件可拒绝排序问题,有的文献称之为外包的排序问题.这些问题不仅具有很强的应用价值,在理论上也有重要的意义.近年来该领域受到越来越广泛的关注,新的研究成果不断涌现.现就离线、在线情况下的可拒绝排序问题的进展情况作了全面介绍,展示了已有的研究成果和新的问题,给出了此方面的比较重要的参考文献,旨在帮助感兴趣的读者迅速了解问题研究的进展并由此进入此研究领域的前沿.

工件有到达时间及可拒绝下的同类平行机排序问题的近似算法

本文研究工件有到达时间且可拒绝下的同类平行机排序问题。在该问题中,给定一个待加工工件集,每个工件在到达之后,可以被选择安排到m台同类平行机器中的某一台机器上进行加工,也可以被选择拒绝加工,但需支付一定的拒绝惩罚费用。目标函数是最小化接受工件集的最大完工时间与拒绝工件集的总拒绝费用之和。当m为固定常数时,设计了一个伪多项式时间动态规划精确算法;当m为任意输入时,设计了一个近似算法,当接受工件个数大于(m-1)时,该算法近似比为3,当接受工件个数小于(m-1)时,该算法近似比为(2+ρ),其中ρ为机器加工速度最大值和最小值的比值。最后通过算例演示了算法的运行。