结构-属性平衡图节点相似度测量算法

节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。

集体公益性建设用地政治与经济属性平衡论

研究目的:确定集体公益性建设用地的外延内涵并对其利用方式进行研究。研究方法:通过确立集体公益性建设用地与集体经营性建设用地、宅基地的区分标准,并对三者作对比分析,辨析公益性用地的基本属性。研究结果:(1)集体公益性建设用地与其他用地的共同属性在于其经济属性,其经济属性虽在降低农业活动交易成本、提高农产品质量、安置农村剩余劳动力、满足村民物质文化需求等方面有巨大发挥空间,却因其名称中所包含的"公益性"而产生了市场化要素不得进入的假象,从而处于未开发的状态;(2)集体公益性建设用地与其他用地的不同属性在于其政治属性,其政治属性在服务土地征收上已得到彰显,却因征收条件的宽泛和征收补偿的缺位而可能沦为纯粹满足征地需求的资源库。研究结论:对集体公益性建设用地的政治属性与经济属性的开发与利用不可偏废其一,前者的开发与利用需进一步约束,后者的开发与利用需大胆放开。

四种新的基于属性平衡的CD-CAT选题策略开发研究

基于属性平衡的CD-CAT选题策略能够保证每个认知属性被相当数量的题目测量,从而提高被试属性判准率,传统的基于属性平衡的选题策略包括MMGDI法和MGCDI法。本文针对传统的基于属性测量次数平衡选题策略进行改进,提出4种新的基于属性平衡的选题策略:RMGDI、RMCDI、SE-RMGDI、SE-RMCDI,前两种为基于属性测量次数平衡,后两种为基于属性测量精度平衡的选题策略。模拟研究表明:(1)定长CD-CAT条件下,短测验中,MMGDI表现最好,而长测验中,SE-RMGDI和SERMCDI的表现优于传统的属性平衡选题策略。(2)不定长CD-CAT条件下,RMGDI在判准率指标上表现优于传统的属性平衡选题策略,4种新的属性平衡策略在测量效率和综合指标上的表现均优于传统的选题策略。

基于属性平衡正则化的深度零样本学习

零样本学习的关键在于将可见类训练集中学到的样本、属性之间的关联迁移到未见类上。但由于只有可见类的样本来参与训练,往往只有可见类关联较强的属性,在训练中其连接权重不断被强化,而一些未见类侧重的属性,则相当于在训练中缺少足够的正样本。这使得模型在测试阶段不能很好地表达和区分未见类的样本。为限制模型在可见类强关联的属性上的权重,提出一套基于属性平衡正则的端到端零样本学习框架。该框架实现简单、方便扩展。在三个主流的属性数据集的零样本学习和泛化零样本学习任务上,均取得了当前最好的结果。

题目属性向量平衡策略的认知诊断测验设计

为认知诊断测验制定的题目属性向量平衡(IAVB)策略强调测验必须体现认知模型,并将题目属性向量而不是以单个属性作为考察单位。该策略克服严格属性平衡(SAB)策略仅适用于独立结构的不足,且在每个题目考察属性个数(大致)相同的条件下,以模式判准率(PMR)为衡量标准,该策略优于非IAVB策略。特别地,若属性层级结构为独立结构时,采用IAVB策略的测验最优,SAB策略次之,两种策略均未采用则最差。另IAVB矩阵可显著提高PMR。

从人类的早期活动看艺术的平衡属性

艺术在人类活动中 ,体现了人类对待客观世界与精神世界的关系 ,从早期艺术的发展过程来看 ,艺术在这两者之间的平衡作用 ,最早的集中表现 ,是人类早期的崇拜活动 ,通过崇拜活动 ,艺术被固定为表达一般性概念的工具 ,从而也成为了人类对世界进行认识时的一种尝试性的手段 ,成为了传播人类一般性思想的载体。

整车动态属性硬件调校联合开发策略

整车动态属性包含NVH、驾驶性、制动性、操稳平顺性能等,它们之间相互影响或者制约。为了在整车动态属性调校中更好地进行平衡,文章提出了硬件调校联合开发策略。以在研的一款车型为例,描述联合开发及过程中的属性平衡,开发结果表明:将关键的调校硬件与相关动态属性形成关系矩阵,并明确在调校过程中的主调、配合调校关系,能让复杂的调校过程有序,属性平衡过程有偏向性参考,提升了调校效率。该方法也为类似属性开发提供了参考。

0-1评分认知诊断测验设计

认知诊断测验设计实质上是测验Q矩阵设计,设计应最大限度覆盖诊断的构念,充分发挥代表认知模型的属性层级关系的重要作用.主张测验充分表达被试知识结构,提倡测验Q矩阵和被试知识状态共享同一层级结构,以实现对被试更加准确的诊断.对于非独立型层级结构,无法实现属性使用次数平衡而应采用题目属性向量使用平衡策略.对Liu Ren(2017)的测验设计提出质疑.