有监督学习方法
非监督学习法
本章重点
1. 什么叫非监督学习方法，什么叫有监督学习方法？
2. 非监督学习方法主要的用途
3. 非监督学习方法的两种基本处理方法：按分布密集程度划分，与按相似度聚类划分
4. 按分布密度程度划分的基本方法
5. 动态聚类方法与分级聚类方法的概念
6. 典型的动态聚类方法c-均值算法与isodata算法
7. 使用非欧氏距离计算相似度的动态聚类方法
8. 分级聚类方法
本章课前思考题
1. 如果给机器一维数据，机器能自动地找出其中存在的规律吗？
2. 有人把非监督学习方法叫无教师的学习，而把第二章、第三章讨论的内容成为有监督学习，又称有教师的学习，你知道谁是教师吗？教师的作用体现在哪里？
3. 机器能总结数据中存在的哪些规律呢？
4. 机器能总结天气变化的规律，给出天气预报吗？
5. 机器能炒股吗？
6. 非监督学习方法与数据有关系吗？
知识树
5.1 引言
以前各章讨论的分类器设计方法都是在样本集中的类别标签已知的条件下进行的，这些样本称为训练样本。在样本标签已知的情况下，可以统计出各类训练样本不同的描述量，如其概率分布，或在特征空间分布的区域等，利用这些参数进行分类器设计，称为有监督的学习方法。然而在实际应用中，不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始进行分类器设计，这就是通常说的无监督学习方法。对一个具体问题来说有监督与无监督的作法是不相同的。
人们日常生活中经常要观察事物与分析事物，从中寻找其规律性，这就是非监督学习方法要解决的问题。例如人们见到图5.1的道路图时，会发现中间有一条带与图中其它区域不同，见到图5.3会发现在这个二维空间中有数据显现出聚成两类的现象。这就是事物(对我们来说就是数据集)自身体现出的一些规律性，非监督学习方法就是寻找数据集中体现出来的规律性。从中我们可以强调非监督学习与有监督学习方法的以下几种不同点：
1．有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律；而非监督学习没有训练集这一说，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 2．有监督学习方法的目的就是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标号。因此训练样本集必须由带标号的样本组成。而非监督学习方法只有要分析的数据集本身，预先没有什么标号。如果发现数据集呈现某种聚集性，则可按自然的聚集性分类，但不以与某种预先的分类标号对上号为目的。例如图
5.1道路图像，有监督学习方法的目的是找到“道路”，而非监督学习方法则只是将中间一条带状区域区分开来，本质上讲与“道路”这个标号没有关系。
3．非监督学习方法在寻找数据集中的规律性，这种规律性并不一定要达到划分数据集的目的，也就是说不一定要“分类”。这一点是比有监督学习方法的用途要广泛。譬如分析一堆数据的主分量，或分析数据集有什么特点都可以归于非监督学习方法的范畴。
4．用非监督学习方法分析数据集的主分量与用k-l变换计算数据集的主分量又有区别。
应该说后者从方法上讲不是一种学习方法。因此用k-l变换找主分量不属于非监督学习方法，
即方法上不是。而通过学习逐渐找到规律性这体现了学习方法这一点。在人工神经元网络中
寻找主分量的方法属于非监督学习方法。以上四点是对非监督学习方法的定义，及与有监
督学习方法的区别。
例如图5.1表示对一幅道路图像按路面与非路面分类可用两种不同做法，其中左图是在
图像中路面区与非路面中各找一个窗口，将其中每个象素分别作为这两类的训练样本集，用
这两个样本集在特征空间的分布参数进行设计。而无监督学习方法则不同，它不预先选择样
本类别的样本集，而是将整幅图的像素都作为待分类样本集，通过它们在特征空间中表现出
来的聚类现象，把不同类别划分开。
图5.1的有监督学习中，样本集分布呈现交迭情况，而无监督学习方法由于没有类别样
本指导，无法确定它们的交迭情况，只能按分布的聚类情况进行划分。在类似于该例的实际
应用问题中，预先选定不同类别的样本往往不可能，如时间不允许，或无法用人工干予等因
素。另外在某些有监督学习方法中，也往往需要
利用聚类方法将样本按其分布划分成若干子类等。聚类方法就是无监督学习方法的一个
内容，它是经常应用的一门技术。
图 5.1 无监督学习方法可以分成两大类，一类为基于概率密度函数估计的直接方法，
指设法找到各类别在特征空间的分布参数再进行分类。另一类称为基于样本间相似性度量的
间接聚类方法，其原理是设法定出不同类别的核心或初始类核，然后依据样本与这些核心之
间的相似性度量将样本聚集成不同类别。下面分别讨论这两种方法。
最常用的基于概率密度估计的直接方法的例子是直方图方法。例如我们统计一所学校中
学生身高分布就往往可采用直方图方法，把身高划分成一段段，如1米到1米75算一段，然
后对每一段统计身高在此范围内的学生数，得到直方图。如果这个学校的男女学生数目相近，
则我们就会发现该直方图会体现出有两个分布高峰。那么找到两高峰中的谷点，就会将学生
划分成两类。
因此，使用概率统计方法的关键是能找出各个峰值区，这就是5.2节中的主要内容。另
一种方法则在5.3节中再进一步讨论。
5.2 单峰子类的分离方法
对于样本在某一种度量中的分布统计，一般称为直方图统计，在样本数量很大时，又可
作为概率统计的估计。由于这种方法基于将样本投影到某个坐标轴上，因而称为投影方法。
使用投影方法有两个组成部分，一个是如何设计合适的坐标系统，另一是如何设计直方图。
如果对于各类别的类条件概率分布一无所知，我们只按待分类样本在特征空间的自然聚
集进行划分。如图5.2所示的一维特征空间中，样本在整个特征空间中呈现出两个分布高峰，
如果从分布的谷点将此特征空间划分为两个区，则对应每个区域，样本分布就只有一个峰值，
这些区域被称为单峰区域，而每个单峰区域则被看作不同的决策域。落在同一单峰区域的待
分类样本就被划分成同一类，称为单峰子类。下面讨论一些单峰子类的划分算法。
图 5.2 5.2.1 投影法
投影法的原理很简单，拿图5.3显示的一个二维空间为例。在该分类问题中，两个类别
分别在其特征空间中形成两个聚类，图中用两个区域的轮廓勾出这两类样本聚类的区域。对
人来说一旦画出这两类的空间分布，可以很容易地判断出这两类在特征空间聚集的区域，但
是对计算机来说，要识别出这两类的分布情况，直接从二维的图形来说是很困难的，更不用
说在高维特征空间直接对样本的分布作出判断了。一个办法是如果将样本对某个方向的轴作
投影，或换句话说只取这些样本的某一分量的统计值来看，样本的分布往往显现出高峰与低
谷，找到低谷，将峰值分别划分在不同的区域中，每个区域只有一个高峰，并把聚在同一高
峰下的样本划分为一类，这是计算机容易做到的。对于样本在某一种度量中的分布统计，一
般称为直方图统计，在样本数量很大时，又可作为概率统计的估计。由于这种方法基于将样
本投影到某个坐标轴上，因而称为投影方法。
图 5.3
使用投影方法有两个组成部分，一个是如何设计合适的坐标系统，另一是如何设计直方
图。在样本属性完全不知的情况下，如何选择坐标系统，是比较困难的，因为这时还没有一
个准则函数来表征这样一个坐标系统的性质。一种启发式的办法是使待分类的样本在某个坐
标轴方向具有最大的分散性，这可以采用上一章讨论过的k-l变换方法。具体说来是用混合
样本协方差矩阵作为k-l变换的产生矩阵，找到其特征值，并按大小排序，对应最大特征值
的特征向量对此混合样本来说，离散程度最大，预期能发现明显的峰值，但是这种方法并不
能保证分出各个聚类，例如图5.4所示情况，其两个特征向量都只呈现单峰状态，无法用此
法将他们分开。
图 5.4
投影法的具体算法分以下几个步骤：
步骤1：计算样本协方差矩阵具有最大特征值的特征向量uj，把数据投影
到uj轴上。
步骤2：用直方图方法求数据的边缘概率密度函数。
步骤3：在直方图的峰值间求最小值，在这些最小点作垂直于uj的各个超平面把数据
划分为若干个聚类。
步骤4：如果在这个轴上没有这样的最小值，则用下一个最大特征值对应的特征向量重
复以上过程。
步骤5：对每个得到的子集(聚类)重复上述过程，直到每个集不能再分(为单峰)为止。
5.2.2 基于对称集性质的单峰子集分离法
不要求
在一个多维空间中给单峰区域下严格的定义是困难的。譬如一个单峰区域的数据集用γ
表示，峰值在处形成，则可写在
(5-1)
但是仅满足(5-1)式的区域并不能保证是单峰区。另一方面，如果考虑数据γ，其中任何
一对点y1和y2之间的距离用
式的性质外，还具有以下性质：表示，该数据集γ除了具备(5-1)篇二：有监督学习
(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning) 有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning) 机器学习的
常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised
learning)。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应
的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价
准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断
从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。在人对事物的认识中，我们
从孩子开始就被大人们教授这是鸟啊、那是猪啊、那是房子啊，等等。我们所见到的景物就
是输入数据，而大人们对这些景物的判断结果（是房子还是鸟啊）就是相应的输出。当我们
见识多了以后，脑子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，这就是训练得到的那个（或者那些）
函数，从而不需要大人在旁边指点的时候，我们也能分辨的出来哪些是房子，哪些是鸟。监
督学习里典型的例子就是knn、svm。无监督学习（也有人叫非监督学习，反正都差不多）则
是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练
样本，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别（比如哪些更朦胧一点，哪些更写实一些，即使我们不知道什么叫做朦胧派，什么叫做写实派，但是至少我们能把他们分为两个类）。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。
那么，什么时候应该采用监督学习，什么时候应该采用非监督学习呢？我也是从一次面试的过程中被问到这个问题以后才开始认真地考虑答案。一种非常简单的回答就是从定义入手，如果我们在分类的过程中有训练样本(training data)，则可以考虑用监督学习的方法；如果没有训练样本，则不可能用监督学习的方法。但是事实上，我们在针对一个现实问题进行解答的过程中，即使我们没有现成的训练样本，我们也能够凭借自己的双眼，从待分类的数据中人工标注一些样本，并把他们作为训练样本，这样的话就可以把条件改善，用监督学习的方法来做。当然不得不说的是有时候数据表达的会非常隐蔽，也就是说我们手头的信息不是抽象的形式，而是具体的一大堆数字，这样我们很难凭借人本身对它们简单地进行分类。这个说的好像有点不大明白，举个例子说就是在bag-of-words模型的时候，我们利用k-means 的方法聚类从而对数据投影，这时候用k-means就是因为我们当前到手的只有一大堆数据，而且是很高维的，当我们想把他们分为50个类的时候，我们已经无力将每个数据标记说这个数应该是哪个类，那个数又应该是哪个类了。所以说遇到这种情况也只有无监督学习能够帮助我们了。那么这么说来，能不能再深入地问下去，如果有训练样本（或者说如果我们可以获得到一些训练数据的话），监督学习就会比无监督学习更合适呢？（照我们单纯地想，有高人教总比自己领悟来的准，来的快吧！）我觉得一般来说，是这样的，但是这要具体看看训练数据的获取。本人在最近课题的研究中，手动标注了大量的训练样本（当然这些样本基本准确了），而且把样本画在特征空间中发现线性可分性非常好，只是在分类面附近总有一些混淆的数据样本，从而用线性分类器进行分类之后这样样本会被误判。然而，如果用混合高斯模型(gmm)来分的话，这些易混淆的点被正确分类的更多了。对这个现象的一个解释，就是不管是训练样本，还是待聚类的数据，并不是所有数据都是相互独立同分布的。换句话说，数据与数据的分布之间存在联系。在我阅读监督学习的大量材料中，大家都没有对训练数据的这一假设（独立同分布）进行说明，直到我阅读到一本书的提示后才恍然大悟。对于不同的场景，正负样本的分布如果会存在偏移（可能是大的偏移，也可能偏移比较小），这样的话用监督学习的效果可能就不如用非监督学习了。篇三：监督学习算法基础知识整理第三章监督学习算法
监督学习又称为分类（classification）或者归纳学习（inductive learning）。几乎适用于所有领域，包括文本和网页处理。给出一个数据集d，机器学习的目标就是产生一个联系属性值集合a和类标集合c的分类/预测函数（classification/prediction function），这个函数可以用于预测新的属性集合的类标。这个函数又被称为分类模型（classification model）、预测模型（prediction model）。这个分类模型可以是任何形式的，例如决策树、规则集、贝叶斯模型或者一个超平面。
在监督学习（supervised learning）中，已经有数据给出了类标；与这一方式相对的是无监督学习（unsupervised learning），在这种方式中，所有的类属性都是未知的，算法需要根据数据集的特征自动产生类属性。其中算法中用于进行学习的数据集叫做训练数据集，当使用学习算法用训练数据集学习得到一个模型以后，我们使用测试数据集来评测这个模型的精准度。
机器学习的最基本假设：训练数据的分布应该与测试数据的分布一致。
训练算法：训练算法就是给定一组样本，我们计算这些参数的方法。本节简要介绍以下几种常用的机器学习算法，比如决策树，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，knn，最大熵等。
3.1 两类感知器
见课本
3.2 多类感知器
见课本
3.3 决策树算法
决策树学习算法是分类算法中最广泛应用的一种技术，这种算法的分类精度与其他算法相比具有相当的竞争力，并且十分高效。
决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象属性，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值（类别）。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。
如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。
决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集
是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。
1. 树以代表训练样本的单个结点开始。
2. 如果样本都在同一个类．则该结点成为树叶，并用该类标记。
3. 否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点。
4. 根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本数据集分为若干子集，每个取值形成一个分枝。
5. 针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，形成每个划分样本上的决策树。
6. 递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止：
(a) 给定结点的所有样本属于同一类。
(b) 没有剩余属性可以用来进一步划分样本。以样本组中个数最多的类别作为类别标记。
决策树的剪技：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数扼集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。由于数据表示不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因，都会造成产生的决策树过大。因此，简化决策树是一个不可缺少的环节。寻找一棵最优决策树，主要应解决以下3个最优化问题：
1. 生成最少数目的叶子节点；
2. 生成的每个叶子节点的深度最小；
3. 生成的决策树叶子节点最少且每个叶子节点的深度最小。
例如，对于表3-1所示的贷款申请的数据集，可以学习到一种决策树结构，表示为图3-1。
表3-1 贷款申请数据
根据数据集建立的一种决策树结构如下：
图3-1 对应与表3-1的决策树
树中包含了决策点和叶子节点，决策点包含针对数据实例某个属性的一些测试，而一个叶子节点则代表了一个类标。
一棵决策树的构建过程是不断的分隔训练数据，以使得最终分隔所得到的各个子集尽可能的纯。一个纯的子集中的数据实例类标全部一致。决策树的建立并不是唯一的，在实际中，我们希望得到一棵尽量小且准确的决策树。
决策树的典型算法有id3，c4.5，cart（分类与回归树）等。依次得到改进。相对于其
它算法，决策树易于理解和实现，人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
决策树可以同时处理不同类型的属性, 并且在相对短的时间
内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
3.4 贝叶斯分类算法
贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，
即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较
多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：naive bayes、tan、ban和gbn。
▲准备知识
条件概率：设a, b是两个事件，且pr(a)?0称pr(b|a)?
发生的条件事件b发生的条件概率。
乘法公式：设pr(a)?0 则有pr(ab)?pr(b|a)pr(a) 全概率公式：设随机事件a1，a2，...，an以及 b满足：(1) a1，a2，…，an两两互不
相容；(2)?an?s或者b??an；(3) pr(a)?0(n=1,2,…)，则有
n?1n?1??pr(ab)为在条件a下pr(a) pr(b)??pr(an)pr(b|an)，称为全概率公式。
n?1?
全概率公式的应用：把事件b看作是某一个过程的结果，把a1，a2，…，an看作该过程
的若干个原因，根据历史资料，每个原因发生的概率已知（即pr(ai)已知），且每一个原因
对结果的影响已知（即pr(b|ai)已知）则可用全概率公式计算结果发生的概率，即求pr(b)。
贝叶斯公式：设随机事件a1，a2，…，an以及b满足：(1) a1，a2，…，an两两互不
相容；(2)
pra(nb)?prb()???an?1?n?s或者b??an；(3) pr(a)?0(n=1,2,…)，则
n?1pra(nb|?)pbr(an|
(?prb
n?1a|ja)p)nr(，称为贝叶斯公式。 )par)j( 贝叶斯公式的使用：把事件b看作某一过程的结果，把a1，a2，…，an看作该过程的若
干原因，根据历史资料，每一原因发生的概率已知（即pr(an)已知），如果已知事件b已经
发生，要求此时是由第i个原因引起的概率，用贝叶斯公式（即求pr(ai|b)）。
▲朴素贝叶斯（naive bayes，nb）算法
在贝叶斯分类中，在数据集合d中，令a1,a2,…,an为用离散值表示的属性
集合，设c具有|c|个不同值的类别属性，即c1,c2,…,c|c|，我们设所有的属性都是条
件独立于类别，给定一个测试样例d，观察到属性值a1到a|a|，其中ai是ai可能的一个取
值，那么预测值就是类别cj，使得pr(c=cj | a=a1,…,a|a|=a|a|)最大。cj被称为最大后
验概率假设。
根据贝叶斯公式，有 pr(c?cj)?pr(ai?ai|c?cj)|a| pr(a1?a1,...,a|a|?a|a||c?cj)??pr(c?c)?pr(a?a|c?c)kiik k?1i?1|c|i?1|a| 因为分母对每一个训练类别都是一样的，所以如果仅仅需要总体上最可能的类别为所有
测试样例做预测，那么只需要上式的分子部分即可。通过下式来判断最有可能的类别：
c?argmaxpr(c?cj)?pr(ai?ai|c?cj) cji?1|a|
例如，假设我们有图4-1中的训练数据，有两个属性a和b,还有类别c，对于一个测试
样例：a=m b=q 求
c=?
图4-1 训练数据
计算如下：
对于类别为t的概率
1222pr(c?t)?pr(aj?aj|c?t)?pr(c?t)?pr(a?m|c?t)?pr(b?q|c?t)????25525j?12 类似的，对于类别为f的概率 1121pr(c?f)?pr(aj?aj|c?f)???? 25525j?12 因此c=t的可能性较大，因此将此种情况下的类别判断为t。
朴素贝叶斯分类将每篇文档看作一“袋子”的词，需要做以下假设，这也是篇四：监督
分类是需要学习训练的分类方法
监督分类是需要学习训练的分类方法,如最大似然分类,人工神经网络分类,即是需要事
先为每类地物在遥感图像上采集样本数据,之后通过学习训练过程才来分类;非监督分类不需
要人工采集地物样本点数据,多是通过聚类的方法来自动分类,主要有isodata,k均值等.总
体来说,监督分类的效果要优于非监督分类.
遥感影像的分类方法按照是否有先验类别可以分为监督分类和非监督分类，这两种分类
法有着本质的区别但也存在一定的联系．
监督分类的主要方法
最大似然判别法.也称为贝叶斯(bayes)分类,是基于图像统计的监督分类法,也是典型的
和应用最广的监督分类方法.它建立在bayes准则的基础上,偏重于集群分布的统计特性,分
类原理是假定训练样本数据在光谱空间的分布是服从高斯正态分布规律的,做出样本的概率
密度等值线,确定分类,然后通过计算标本(像元)属于各组(类)的概率,将标本归属于概率最
大的一组.用最大似然法分类,具体分为三步:首先确定各类的训练样本,再根据训练样本计算
各类的统计特征值,建立分类判别函数,最后逐点扫描影像各像元,将像元特征向量代入判别
函数,求出其属于各类的概率,将待判断像元归属于最大判别函数值的一组.bayes判别分类
是建立在bayes决策规则基础上的模式识别,它的分类错误最小精度最高,是一种最好的分类
方法.但是传统的人工采样方法由于工作量大,效率低,加上人为误差的干扰,使得分类结果的
精度较差.利用gis数据来辅助bayes分类,可以提高分类精度,再通过建立知识库,以知识来
指导分类的进行,可以减少分类错误的发生[1],这正是bayes分类的发展趋势和提高其分类
精度的有效途径.
神经元网络分类法.是最近发展起来的一种具有人工智能的分类方法,包括bp神经网络、
kohonen神经网络、径向基神经网络、模糊神经网络、小波神经网络等各种神经网络分类法.bp
神经网络模型(前馈网络
型)是神经网络的重要模型之一,也是目前应用最广的神经网络模型,它由输入层、隐含层、
输出层三部分组成,所采取的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成.传统的bp网络
模型把一组样本的输入/输出问题作为一个非线性优化问题,它虽然比一般统计方法要好,但
是却存在学习速度慢,不易收敛,效率不高的缺点.采用动量法和学习率自适应调整的策略,可
以提高学习效率并增加算法的可靠性[3].
模糊分类法.由于现实世界中众多的自然或半自然现象很难明确划分种类,反映在遥感影
像上,也存在一些混合像素问题,并有大量的同谱异物或者同物异谱现象发生,使得像元的类
别难以明确确定.模糊分类方法忽略了监督分类的训练过程所存在的模糊性,沿用传统的方法,
假定训练样本由一组可明确定义、归类,并且具有代表性的目标(像素)构成.监督分类中的模
糊分类可以利用神经元网络所具有的良好学习归纳机制、抗差能力和易于扩展成为动态系统
等特点,设计一个基于神经元网络技术的模糊分类法来实现.模糊神经网络模型由art发展到
artmap再到fasart、简化的fasart模型[4],使得模糊神经网络的监督分类功能不断完善、
分类精确度不断增加.
最小距离分类法和fisher判别分类法.它们都是基于图像统计的常用的监督分类法,偏
重于几何位置.最小距离分类法的原则是各像元点划归到距离它最近距离的类别中心所在的
类,fisher判别分类采用fisher准则即“组间最大距离”的原则,要求组间距离最大而组内
的离散性最小,也就是组间均值差异最大而组内离差平方和最小.用这两种分类法进行分类,
其分类精度取决于对已知地物类别的了解和训练统计的精度,也与训练样本数量有关.针对最
小距离分类法受模式散布影响、分类精度不高的缺点,人们提出了一种自适应的最小距离分类
法,在训练过程中,将各类样本集合自适应地分解为子集树,定义待分类点到子集树的距离作
为分类依据[2],这种方法有效地提高了最小距离法的分类正确率和分类速度,效率较
高.fisher判别分类也可以通过增加样本数量进行严密的统计分类来增加分类精度。
非监督分类的主要方法
动态聚类.它是按某些原则选择一些代表点作为聚类的核心,然后将其余待分点按某种方
法(判据准则)分到各类中去,完成初始分类,之后再重新计算各聚类中心,把各点按初始分类
判据重新分到各类,完成第一次迭代.然后修改聚类中心进行下一次迭代,对上次分类结果进
行修改,如此反复直到满意为止.动态聚类的方法是目前非监督分类中比较先进、也较为常用
的方法.典型的聚类过程包括以下几步:选定初始集群中心;用一判据准则进行分类;循环式的
检查和修改;输出分类结果.聚类的方法主要有基于最邻近规则的试探法、k-means均值算法、
迭代自组织的数据分析法(isodata)等.其中比较成熟的是k-means和isodata算法,它们较之
其他分类方法的优点是把分析判别的统计聚类算法和简单多光谱分类融合在一起,使聚类更
准确、客观.但这些传统的建立在统计方法之上的分类法存在着一定的缺点:很难确定初始化
条件;很难确定全局最优分类中心和类别个数;很难融合地学专家知识.基于尺度空间的分层
聚类方法(sshc)是一种以热力学非线性动力机制为理论基础的新型聚类算法[10],它与传统
聚类算法相比最大的优点是其样本空间可服从自由分布,可获取最优聚类中心点及类别,可在聚类过程中融合后验知识,有更多的灵活性和实用性.
模糊聚类法.模糊分类根据是否需要先验知识也可以分为监督分类和非监督分类.事实上,
由于遥感影像的复杂性和不精确性等特点,预先很难获得所有有代表性样本的各类别的精确
含量,因此很多情况下用纯粹的监督方法作模糊分类并不现实.模糊聚类属于非监督分类的一
种,它根据样本间的统计量的相似程度作为模糊隶属度,在无预知类别的前提下对数据集中各
点作含量划分.模糊聚类算法有多种,如基于模糊等价关系的模糊聚类分析法、基于最大模糊
支撑树的模糊聚类分析法等
[11],最典型的模糊聚类法是模糊迭代自组织的数据分析法———fussy-isodata.但纯
粹的非监督分类对影像一无所知的情况下进行所得到的结果往往与实际特征存在一定的差异,
因此聚类结果的精度并不一定能够满足实际应用的要求,还需要地学知识的辅助,也就是部分
监督的fussy-isodata聚类.
系统聚类.这种方法是将影像中每个像元各自看作一类,计算各类间均值的相关系数矩阵,
从中选择最相关的两类进行合并形成新类,并重新计算各新类间的相关系数矩阵,再将最相关
的两类合并,这样继续下去,按照逐步结合的方法进行类与类之间的合并.直到各个新类间的
相关系数小于某个给定的阈值为止.
分裂法.又称等混合距离分类法,它与系统聚类的方法相反,在开始时将所有像元看成一
类,求出各变量的均值和均方差,按照一定公式计算分裂后两类的中心,再算出各像元到这两
类中心的聚类,将像元归并到距离最近的那一类去,形成两个新类.然后再对各个新类进行分
类,只要有一个波段的均方差大于规定的阈值,新类就要分裂.
遥感影像的监督分类是在已知类别的训练场地上提取各类别训练样本,通过选择特征变
量、确定判别函数或判别式把影像中的各个像元点划归到各个给定类的分类.它的基本思想是:
首先根据类别的先验知识确定判别函数和相应的判别准则,利用一定数量的已知类别样本的
观测值确定判别函数中的待定参数,然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数,再根据判
别准则对该样本的所属类别做出判定.遥感影像的非监督分类也称为聚类,它是事先无法知道
类别的先验知识,在没有类别先验知识的情况下将所有样本划分为若干类别的方法.它的基本
思想是事先不知道类别的先验知识,仅根据地物的光谱特征的相关性或相似性来进行分类,再
根据实地调查数据比较后确定其类别属性.
遥感影像的监督分类和非监督分类方法,是影像分类的最基本、最概括的两种方法.传统
的监督分类和非监督分类方法虽然各有优势,但是也都存在一定的不足.新方法、新理论、新
技术的引入,为遥感影像分类提供了广阔的前景,监督分类与非监督分类的混合使用更是大大
的提高了分类的精度.
计算机技术对影像分类的促进与发展.计算机技术的引进,解决了影像分类中海量数据的
计算与管理问题;计算机技术支持下的gis用来辅助影像分类,主要通过四种模式进行
[12]:gis数据作为影像分析的训练样本和先验信息;利用gis技术对研究区域场景和影像分
层分析;gis建立面向对象的影像分类;提取和挖掘gis中的知识进行专家分析.这些模式促进
了gis与遥感的结合,提高了影像分类精确性和准确性,使得影像分类迈入了新的天地.
数学方法的引入和模型研究的进展为影像分类注入了新的活力.不同的数学方法被引用
到模型研究上来,为模型研究的发展提供了广阔的天地,相应地,在遥感影像分类中也产生了
大量不同形式的分类模型.如径向基函数(rbf)与粗糙理论结合的基于粗糙理论的rbf网络模
型应用于遥感分类[5],对于提供分类精度、增加收敛性都有很好的作用;而基于rbf映射理论
的神经网络模型更是融合了参数化统计分布模型和非参数化线性感知器映射模型的优点,不
仅学习速度快,而且有高度复杂的映射能力[6].又如模糊数学理论应用于影像分类产生模糊
聚类,对影像中混合像元的分类有很好的效果;模糊理论与各种模型结合,更使得影像分类方
法的不断完善,分类精度不断提高.
人工智能技术对影像分类的促进.专家分类系统被用于影像分类中,利用地学知识和专家
系统来辅助遥感影像分类
[12],大大提高了影像分类和信息提取的精度.人工神经网络由大量神经元相互连接构成
网络结构,通过模拟人脑神经系统的结构和功能应用于影像分类,具有一定的智能推理能力.
同时,它还引入了动量法和学习自适率调整的策略,并与地学知识集成,很好的解决了专一的
bp神经网络法分类的缺点和不足,提高了分类效率和分类精度.
监督分类与非监督分类的结合.由于遥感数据的数据量大、类别多以及同物异谱和同谱异
物现象的存在,用单一的分类方法对影像进行分类其精确度往往不能满足应用目的要求.用监
督分类与非监督分类相结合的方法来对影像进行分类,却常常可以到达需要的目的.利用这种
方法分类时首先用监督分类法如多层神经网络的bp算法将遥感图像概略地划分为几个大类,
再用非监督分类法如k-means聚类和isodata聚类对第一步已分出的各个大类进行细分,直到
满足要求为止[13].监督分类与非监督分类的结合的复合分类方法,改变了传统的单一的分类
方法对影像进行分类的弊端,弥补了其不足,为影像分类开辟了广阔的前景.篇五：监督学习
一、监督学习
监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，
也称为监督训练或有教师学习。
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练
示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称
为监督信号)组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映
射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这
就要求学习算法是在一种合理的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成。
基本定义: 折叠
利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。监督学习中需要注意的问题:
1、偏置方差权衡
第一个问题就是偏见和方差之间的权衡。假设我们有几种不同的,但同样好的演算数据集。一种学习算法是基于一个未知数的输入，在经过这些数据集的计算时,系统会无误的预测到并将正确的未知数输出。一个学习算法在不同的演算集演算时如果预测到不同的输出值会对特定的输入有较高的方差。一个预测误差学习分类器是与学习算法中的偏差和方差有关的。一般来说,偏差和方差之间有一个权衡。较低的学习算法偏差必须灵活,这样就可以很好的匹配数据。但如果学习算法过于灵活,它将匹配每个不同的训练数据集,因此有很高的方差。许多监督学习方法的一个关键方面是他们能够调整这个偏差和方差之间的权衡(通过提供一个偏见/方差参数,用户可以调整)。
2、功能的复杂性和数量的训练数据
第二个问题是训练数据可相对于真正的功能(分类或回归函数)的复杂度的量。如果真正的功能是简单的，则一个不灵活的学习算法具有高偏压和低的方差将能够从一个小数据量的学习。但是，如果真功能是非常复杂的(例如，因为它涉及在许多不同的输入要素的复杂的相互作用，并且行为与在输入空间的不同部分)，则该函数将只从一个非常大的数量的训练数据，并使用可学习灵活的学习算法具有低偏置和高方差。因此，良好的学习算法来自动调整的基础上可用的数据量和该函数的明显的复杂性要学习的偏压/方差权衡。
3、输入空间的维数
第三个问题是输入空间的维数。如果输入特征向量具有非常高的维数，学习问题是很困难的，即使真函数仅依赖于一个小数目的那些特征。这是因为许多额外的尺寸可混淆的学习算法，并使其具有高方差。因此，高的输入维数通常需要调整分类器具有低方差和高偏置。在实践中，如果工程师能够从输入数据手动删除不相关的特征，这是有可能改善该学习功能的准确性。此外，还有许多算法的特征选择，设法确定相关特征，并丢弃不相关的。这是维数降低，其目的是将输入数据映射到较低维空间中运行的监督学习算法之前的更一般的策略的一个实例。
4、噪声中的输出值
第四个问题是在所需要的输出值(监控目标变量)的噪声的程度。如果所希望的输出值，通常是不正确的(因为人为错误或传感器的错误)，则学习算法不应试图找到一个函数完全匹配的训练示例。试图以适应数据过于谨慎导致过度拟合。当没有测量误差(随机噪声)，如果你正在努力学习功能，是您学习模式太复杂，你甚至可以过度拟合。在这种情况下的目标函数，该函数不能被模拟腐化你的训练数据的那部分-这一现象被称为确定性的噪声。当任一类型的噪声存在时，最好是去一个更高的偏见，低方差估计。
示的一般情况下,可以确定一个学习目标,例如使分类器对所给样本进行分类的结果尽可能与教师所给的类别一致，然后用迭代优化算法求取判别函数中的参数值。
在无监督学习的情况下，用全部学习样本可以估计混合概率密度函数，若认为每一模式类的概率密度函数只有一个极大值，则可以根据混合概率密度函数的形状求出用来把各类分开的分界面。
监督学习方法是目前研究较为广泛的一种机器学习方法，例如神经网络传播算法、决策树学习算法等已在许多领域中得到成功的应用，但是，监督学习需要给出不同环境状态下的期望输出(即导师信号)，完成的是与环境没有交互的记忆和知识重组的功能，因此限制了该方法在复杂的优化控制问题中的应用。
试论质量技术监督工作的对策
试论质量技术监督工作的对策 发表时间：2013-08-26T09:18:34.263Z 来源：《中国商界》2013年7期供稿作者：马俊峰 [导读] 一是建立、完善工作责任制以及重要案件、区域性质量问题报告制度和督查督办制度。二是建立预警监控机制。 马俊峰/河南省西平县质量技术监督检验测试中心 【摘要】县级质量技术监督部门质量管理工作的侧重点则应放在扶优扶强、引导消费、服务企业上，把更多的精力放在帮助、督促企业提高质量管理水平和产品质量上，通过帮助企业增强产品的适应性，即提高产品的质量水平，以增强产品的市场竞争力，提高市场占有份额。 【关键词】质量技术；监督 在完善社会主义市场经济过程中，县级质量监督工作的侧重点应当放在规范市场、打假治劣上，应当通过对产品的监督检查，发现并惩处那些制售假冒伪劣产品的违法行为，努力为企业创造一个公平竞争的市场环境，为消费者创造一个满意放心的购物环境；同时，还要通过质量监督，对那些质量意识差、忽视质量管理、产品不具备符合性的企业提出警告批评，督促其提高产品质量。 一、从源头抓产品质量，全面建设小康社会 （一）要突出重点，取信于民。 要集中力量严厉打击本地生产、加工、制造假冒伪劣产品的违法行为。尤其要突出食品、农资、建材等性质恶劣、人民群众反映强烈的产品质量问题，组织专项整治；对区域性制假售假问题，要及时组织联合行动，坚决解决一批假冒伪劣“没完没了”问题，以实际行动和扎扎实实的成绩取信于民。 （二）要改变方式，创新机制。 首先要落实行政辖区打假责任制。在地方政府落实“打假第一责任人”责任的同时，将行政辖区分成若干个责任区，把打假的任务和责任逐级分解,责任到人,层层负责,层层落实,采取明查、暗访相结合的方式，对当地发生的生产、加工、制造假冒伪劣产品的违法活动，做到早发现、早打击、早控制，将假冒伪劣消灭在生产加工行为发生地，消灭在萌芽状态。要在执法实践中，进一步探索暗访检查取证和现场快速取证的新方法。其次要创新垂直管理体制下的执法监督机制。加强层级监督和督办，适当上收大案要案查处权限，加大查处力度。三是加强联合执法、协调办案。要充分发挥本地政府打假办的协调职能，建立向本地政府报告的工作机制，完善与其他行政执法部门间案件移送、接收的程序规定。四是加强质检信用体系建设，完善黑名单制度，发挥信用在遏制假冒伪劣违法行为中的惩戒作用。 （三）要综合管理，全面履职。 按照国务院确定的职能，在法律法规授权范围内，对生产领域的国家产品质量监督抽查、计量检定、认证认可、特种设备安全监察等，认真组织实施综合管理和执法监督；要按照专项监督打假、执法检查、综合治理等任务要求，全面履行工作职责，并积极协调、配合有关部门做好相应的行政执法工作。 二、以优化市场环境为重点，深入开展打假治劣 （一）突出抓好六个专项整治。 一是非食品原料生产企业实行全面监管；二是假冒伪劣农资专项整治，重点整治农民反映强烈的农药、化肥产品质量问题，继续严厉打击生产、销售非法毒鼠强等剧毒鼠药的违法行为；三是“地条钢”专项整治，加强“黑名单”的有效监管，严防反弹势头，探索从源头控制“地条钢”生产原料的措施；四是“黑心棉”专项整治，继续对重点区域、重点场所开展执法检查，控制反弹苗头；五是加油站专项整治，提高加油机安检合格率和计量检定率；六是燃气充装站专项整治，坚决查处违法违规行为。 （二）建立和完善打假长效机制。 一是建立、完善工作责任制以及重要案件、区域性质量问题报告制度和督查督办制度。二是建立预警监控机制。通过对群众举报、质量申诉、产品质量监督抽查，产业结构调整、市场价格变化等综合信息的分析，对假冒伪劣产品的区域性、趋势性问题做到早发现、早打击、早控制。三是建立快速反映机制。坚持值班报告制度，保证信息指挥畅通，合理配制执法力量，保障技术和后勤支持，建立与公安等部门的联合行动、案件移送制度。四是落实打假举报奖励制度。按照打假举报奖励办法，做好兑现对举报有功人员的奖励工作，取信于民。五是加快质量诚信体系建设步伐，对质量失信行为形成惩戒机制。 三、加大扶优扶强力度，促进企业发展 大力推进名牌战略实施。质监部门要结合当地实际，制定本地名牌发展计划，充分发挥行业协会作用，帮助指导企业争创名牌；在做好工业品、农产品的名牌评价工作的同时，组织开展对软件产品的省名牌评价工作；充分发挥技术优势，指导企业开发有自主知识产权的核心技术，提高产品的核心竞争力，做好免检制度的宣传工作，指导帮助企业积极申报产品免检，扶持一批龙头和骨干企业。 四、强化质监基础性工作，以调整经济结构和产业升级 1、强化对标准化工作的宏观管理，积极推动企业采用国际标准和国外先进标准，促进企业技术和管理水平提高。加快推进服务标准工作，制定一批服务标准规范，积极配合当地政府及有关部门开展创建文明城市、卫生城市、优秀旅游城市的标准化工作，不断提高城市的服务质量水平。 2、进一步强化法制计量监督，突出重点计量器具的强制检定和管理工作；加强流通领域定量包装商品量的监督，集中力量抽检量大面广的定量包装商品，以逐步提高合格率；建立健全城市计量检测体系，进一步加强法定计量检定机构的监督管理工作；开展企业计量检测体系与企业产品质量、经济效益关系的调研工作，积极引导定量包装商品生产开展“C”标志计量确认工作。 3、稳步实施强制性产品认证制度，大力推进农产品、食品等产品认证和自愿性产品认证，进一步整顿和规范认证认可市场，按照“必检项目”和“三统一”（统一检测标准、检测方法、判定依据）的要求规范实验室管理，培育一批运作规范、社会信誉好、符合国际通行规则要求的名牌实验室。 五、以人为本，加强质量技术监督队伍建设 质量技术监督的过程就是服务的过程，一个称职的质量技术监督人员，不仅要善于依法调查取证，办理质量技术监督行政案件，而且要在办案过程中做好宣传教育工作，扩大办案效果。一个高明的质量技术监督人员，更要善于分析问题。这就要求我们队伍必须具有较高
质量技术监督基础知识
质量技术监督基础知识 、填空题（每空1分，共20分） 1、质量技术监督是以法律法规为准绳，以标准为依据，以技术检验、计量检测为手段，对质量进行规范和监督管理的行政活动。 2、质量技术监督部门具有综合管理和行政执法两大职能。 3、计量的技术行为通过准确的测量来体现；计量的监督行为通过实施法制管理来实现。 4、根据其作用与地位，计量可分为科学计量、工程计量和法制计量。 5、法制计量是指由政府或授权机构根据法制、技术和行政的需要进行强制管理的一种社会公用事业。 6、国家法定计量单位是在国际单位制单位的基础上，根据我国的实际情况，适当地选用了一些可与国际单位制单位并用的非国际单位制单位构成的。 7、我国的计量法规体系是由《中华人民共和国计量法》及其配套的行政法规、规章（包括规范性文件）所构成。 8、计量器具一般分为：实物量具、计量仪器和计量装置。 9、社会公用计量标准是指经过政府计量行政部门考核、批准，作为统一本地区量值的依据，在社会上实施计量监督和具有公证作用的计量标准。 10、我国量值溯源体系主要由量值传递与量值溯源构成。 二、单项选择题（每题1分，共10分。每题的备选项中，只有1个最符合 1、以下不属于质量技术监督部门主要职责的是（A ）。 A、组织监督检查市场竞争行为，查处垄断和不正当竞争案件 B、负责生产领域的产品质量监督管理 C、统一管理全省锅炉、压力容器、防爆电器的质量监督安全监察监督工作 D、承担流通领域中特种设备、棉花、生产许可证及产品认证的监督管理职能 2、量值溯源是指通过一条规定（D ）的不间断的比较链，使测量结果或测量标准的值能够与规定的参考标准，通常是与国家测量基准或国际测量基准联系起来的特性。 A、正确度 B、精密度 C、准确度 D、不确定度 3、校准是在规定的条件下，为确定计量器具（或测量系统）所指示的量值，或实物量具（或参考物质）所代表的量值，与对应的由其计量标准所复现的量值之间关系的（B ）。 A、法定程序 B、一组操作 C、具体行为 D、相关活动 4、下述关于强制检定特点的论述不正确的是( D )。 A、由政府计量行政部门统管 B、指定的法定或授权技术机构具体执行 C、固定检定关系，定点送检 D、检定周期可由企业自行确定 5、下述不属于我国实施强制检定范围的计量器具是( C )。 A、社会公用计量标准器具 B、部门和企业、事业单位使用的最高计量标准器具 C、家庭自用或教学用的计量器具 D、用于贸易结算、安全防护、医疗卫生、环境监测方面的列入《中华人民共和国强制检定的工作计量器具明细目录》的工作计量器具 6、下列不属于计量器具新产品的是( B )。 A、本单位从未生产过的计量器具
有关春节的作文600字精选
有关春节的作文600字精选 春节到了，年也就到了。对于中国人来说，春节，是一年中最重要的节日。下面是小 编给大家带来的有关春节的作文600字，欢迎大家阅读参考，我们一起来看看吧! 有关春节的作文600字1 春节是我国非常重要的节日，它意味着团圆。在外忙碌一年的人们都会在过年前赶回 温暖的家中，和久违的家人们吃上一顿热气腾腾的团圆饭。 过年是热闹的，到处充满了欢声笑语，一片喜气洋洋的景象。大街上，人山人海，车 来车往，彩旗飘扬，条幅迎风招展。商场门口挂着一只只大红灯笼，看一眼就让人心 里暖和。店里播放着动听的音乐，摆满了各种各样的商品。服装店里五颜六色的衣服 应有尽有。菜场里新鲜的蔬菜、各种肉类摆满货架，顾客和商贩们正热烈的讨价还价，过往行人的购物袋里都装得满满当当。一阵噼里啪啦的声，几个小朋友围在一起放着 鞭炮，一声声鞭炮带来了新年的欢乐，同时也带走了旧时的烦恼。街上的男女老少脸 上都洋溢着欢快的笑容。 我家也不例外，家里的成员都忙着为过年做准备。爸爸正忙着挂红灯笼，预示着新的 一年里红红火火。妈妈和我在贴对联；一旁的爷爷也没闲着，手拿一个大大的“福”字，准备贴到大门上。爷爷还给我买了许多烟花和鞭炮。装扮后的家焕然一新，充满着节 日欢快的气氛。 奶奶正张罗着丰盛的年夜饭。桌上摆满了美味佳肴，有香喷喷的油焖大虾、绿油油的 炒青菜、大大的螃蟹，还有油光发亮的红烧大蹄膀……满满一桌都是我爱吃的，看的 我口水直流。“开饭了！”奶奶一声喊，一家人都围坐在一起品尝这丰盛的年夜饭。我 举起杯子敬长辈，祝他们新年快乐。爷爷奶奶高兴极了，连忙掏出压岁钱给我，我开 心地接受了。 吃过晚饭，爸爸拿出烟花来放，这可把我高兴坏了，看着五彩缤纷的烟花在空中绽放，祝愿我们的生活幸福美满，多姿多彩！ 有关春节的作文600字2 “春节到，齐欢笑，穿新衣，戴新帽……”春节是中国最重要的传统节日。哈哈，我今 年的春节呀，浓缩成了下面几个字： 寒。哇~好冷！我最喜欢下雪了！那山川、河流、树木、房屋，都罩上了一层厚厚的雪，世界上似乎只剩下了白色。一团团、一簇簇，就像松鼠的大尾巴，蓬松松、沉甸甸的。
基于图的半监督学习笔记
第一章 基于图的半监督学习 第一节 基本概念 1、 机器学习的分类 ⑴、监督： 训练样本＝已标记样本（Labeled ，已标记数据） ⑵、无监督：训练样本＝未标记样本（Unlabeled ，未标记数据） ⑶、半监督：训练样本＝已标记＋未标记（训练样本丢失部分信息） 2、训练集：u l l l ++==1j j 1i i i }{x )}y {(x ，，
第二节 基于图的半监督学习 1、 思想：相似顶点尽可能赋予相同标记，以保证图的标记尽可能平滑 2、 基本概念 ⑴、定义：图>= 第三节 重要算法 1、 标记传递算法：已标记数据?近邻未标记数据?次级近邻未标记数据 2、 最小割（MinCut ） ⑴、概念：正例样本看作源（Source ），反例样本看作汇（Sink ） ⑵、思想：寻找具有最小权重和的边集，以切断从源到汇的所有连接 ⑶、公式：∑∑+==-∈-+-∞u l j i j i ij l i i i x f x f x f w x f y 1,212 }11{)()]()([)]([min ， ⑷、解释：损失函数【已标记数据被错误标记的代价】 ⑸、解释：正则项【保证图的标记尽可能平滑】 ⑹、缺点：硬划分（Hard Classification ，并未考虑样本的分类概率） ⑺、缺点：可能有多个解 Through the joint creation of clear rules, the establishment of common values, strengthen the code of conduct in individual learning, realize the value contribution to the organization.电能质量技术监督实施细 则正式版 电能质量技术监督实施细则正式版 下载提示：此管理制度资料适用于通过共同创造，促进集体发展的明文规则，建立共同的价值观、培 养团队精神、加强个人学习方面的行为准则，实现对自我，对组织的价值贡献。文档可以直接使用， 也可根据实际需要修订后使用。 1 总则 1.1 电能质量技术监督工作是保证电力系统和电力用户安全稳定生产的主要措施之一，为加强我公司电能质量技术监督管理工作，提高电能质量，保证发电机组及电网安全、稳定运行，，特制定本制度。 1.2电网是一个统一的整体，所有并网的与电能质量有关的发电设备都应接受当地电网公司的电能质量技术监督归口管理。并网运行的风电企业与主管电力公司签订并网协议时，应包括电能质量技术监督方面的内容。 1.3 定期组织电能质量监督工作执行情况分析研究会，及时发现问题，并制定针对性措施，加以落实执行。 2 各级专责人职责： 2.1 监督组组长职责 2.1.1 贯彻执行上级有关电能质量监督指标和规定，审批电能质量监督制度，掌握电能质量工作基本情况，定期组织分析研究会，布置、检查本公司电能监督工作。 2.1.2 建立健全有关部门各岗位职责，督促各级监督人员搞好监督工作。 2.1.3 对电能质量监督工作存在问题及影响电能质量的因素分析原因制定对策上报公司领导。 春节的习俗优秀作文摘选5篇600字 春节的习俗作文：篇1 我记忆中最快乐的事莫过于过春节了。按照四川的风俗习惯，过春节差不多从腊月初就开始准备了。腊月里人们要挂长长的香肠，鲜鲜的腊肉，真诱人呀! 除夕夜的前几天，我们都要和爸爸妈妈去超市购物，那超市里别提有多热闹啦!年货等商品看得人眼花缭乱，到处张灯结彩，一派节日的喜庆气息。我们要买新衣服，买各种食品，还有年画，对联和鞭炮。 快到除夕，家家赶做年菜，吃起那香喷喷的年菜，我们就喝饮料，长辈们喝酒，长辈们还要说:“祝你们天天向上……”我们还要给长辈敬酒!除夕晚上还要看春节联欢会，节目太好看了!到了十二点我们就要放五颜六色的烟花，你能看见五彩缤纷的烟花在夜空闪耀，你能听见震耳欲聋的鞭炮声在预示着新年的来到! 大年初一我们要穿漂漂亮亮的新衣服，到长辈家去拜年。我们的长辈会给我们发压岁钱。 大年十五是春节的高潮，我们也叫元宵节，那天有会舞狮子、闹元宵、看花灯，真是热闹非凡! 盼呀盼，在每年的盼望中我度过了一个又一个快乐的春节，我也渐渐长大了…… 春节的习俗作文：篇2 春节踏着农历12月24日零时的钟声，走入桂林的城乡。这天是桂林人的“小年夜”，也就是“过小年”。过小年这天，人们宰狗、杀鸭，庆贺春节来临。这天的爆竹声，带着人们送灶王爷“上天言好事”的心愿噼哩啪啦地炸响，声传高宇。人们认为灶神是一家之主，一家的善恶功过祸福都由它掌管，所以每年将尽，都要送灶神上天向玉帝奏明，为全家降福免灾。祭灶的仪式多由家里的长辈去办，他们将糖果放在灶头祭祀灶神，祈求灶神“上天言好事，下凡降吉祥”。用糖果祭灶神，目的是让糖“粘住”灶神的嘴巴，让他甜甜的嘴巴尽说好话。除夕夜幕 DOI 10.1515/jisys-2013-0030 Journal of Intelligent Systems 2014; 23(1): 75–82 Cagatay Catal* A Comparison of Semi-Supervised Classification Approaches for Software Defect Prediction Abstract: Predicting the defect-prone modules when the previous defect labels of modules are limited is a challenging problem encountered in the software industry. Supervised classification approaches cannot build high-performance prediction models with few defect data, leading to the need for new methods, techniques, and tools. One solution is to combine labeled data points with unlabeled data points during learning phase. Semi-supervised classification methods use not only labeled data points but also unlabeled ones to improve the generalization capability. In this study, we evaluated four semi-supervised classifica-tion methods for semi-supervised defect prediction. Low-density separation (LDS), support vector machine (SVM), expectation-maximization (EM-SEMI), and class mass normalization (CMN) methods have been inves-tigated on NASA data sets, which are CM1, KC1, KC2, and PC1. Experimental results showed that SVM and LDS algorithms outperform CMN and EM-SEMI algorithms. In addition, LDS algorithm performs much better than SVM when the data set is large. In this study, the LDS-based prediction approach is suggested for software defect prediction when there are limited fault data. Keywords: Defect prediction, expectation-maximization, low-density separation, quality estimation, semi-supervised classification, support vector machines. *Corresponding author: Cagatay Catal, Department of Computer Engineering, Istanbul Kultur University, Istanbul 34156, Turkey, e-mail: c.catal@https://www.360docs.net/doc/307943986.html,.tr 1 Introduction The activities of modern society highly depend on software-intensive systems, and therefore, the quality of software systems should be measured and improved. There are many definitions of software quality, but unfortunately, the general perception is that software quality cannot be measured or should not be measured if it works. However, this assumption is not true, and there are many software quality assessment models such as SQALE that investigate and evaluate several internal quality characteristics of software. Software quality can be defined differently based on different views of quality [19]: –Transcendental view: quality can be described with abstract terms instead of measurable characteristics and users can recognize quality if it exists in a software product. –Value-based view: quality is defined with respect to the value it provides and customers decide to pay for the software if the perceived value is desirable. –User view: quality is the satisfaction level of the user in terms of his/her needs. –Manufacturing view: process standards improve the product quality and these standards must be applied.–Product view: This view of quality focuses on internal quality characteristics. In this study, we use the product view definition of software quality, and internal quality characteristics are rep-resented with metrics values. Objective assessment of software quality is performed based on measurement data collected during quality engineering processes. Quality assessment models are quantitative analytical models and more reliable compared with qualitative models based on personal judgment. They can be classified into two categories: generalized and product-specific models [19]: 1. Generalized models: Project or product-specific data are not used in generalized models and industrial averages help to estimate the product quality roughly. They are grouped into three subcategories: –Overall models: a rough estimate of quality is provided. 有关春节的作文600字 春节是大年三十，是老祖宗定下来的日子。下面是小编给大家带来的有关春节的作文600字，欢迎大家阅读参考，我们一起来看看吧! 有关春节的作文600字1 春节到来的时候，家家户户都会热闹非凡：每个人都会出去准备年货、购买鞭炮，有 的在家里打扫房子……他们都在为迎接春节的到来做准备。虽然辛苦，但每个人的脸 上都有着开心的笑容。 春节并不是只有一天。春节的前几天，家家都要打扫房屋，把房子打扫得干干净净， 还要在门前贴对联，挂上红灯笼，贴福字，鲜红的颜色看上去喜庆极了。 除夕夜，家家都要吃饺子、团圆饭。一家人围着一张圆形的桌子，有老有少，聚在一 起边吃饭，边欢声笑语送去祝福，开心极了。桌上香味浓郁、味道可口的饭菜，一口 接一口吃着香味回味无穷。 吃完饭后，有的人家拿出红红的鞭炮来放，有的烟花“嗖”地一声就飞上了天空，“嘭”地 绽放开了，样子各种各样，有的像盛开的花朵，有的像可爱的小狗，还有的是一个“福”字。各种各样的图案把天空点缀得焕然一新，五光十色，美不胜收。美丽的烟花让大 人小孩都开心得咧开了嘴欢笑着。烟花一点一点地消失，留下了呛鼻的烟味。这烟火 味虽然呛鼻，却体现了春节欢乐的节日气氛。 鞭炮放完了，一家人渐步走回家中，打开电视收看春晚。节目丰富多彩，耳边还能听 见窗外的鞭炮声，屋子里洋溢着开心。 大年初一到初三这几天就要走亲戚收压岁钱了！我和小伙伴尤其兴高采烈，每走到一 位长辈面前，就会对长辈们说一些新年祝福语，收到一个个塞得鼓鼓的红包。手里的 红包上面还写了金色的“福”字，摸起来清凉光滑，心情舒畅极了！在亲戚家里吃团圆 饭时，能见到许多好久不见的长辈，每个人都穿戴整洁，互相寒暄欢笑着。各类菜肴 把餐桌装点得极丰盛，香味一直在屋内徘徊。 春节是中国的传统节日，也是最重要的节日之一。每个人都参 有关春节的作文600字2 每逢春节，大街小巷总是一片热热闹闹的情景，每个人的脸上都洋溢着最灿烂的笑容，每个人的心中都为过年而庆祝。我们家四口又在热闹喧哗的街市中来到姑妈家吃年夜 饭只见妹妹身穿大棉袄，手拿一盒小甩炮正准备着和我一起玩呢！“呯——呯——”门 龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/307943986.html, 基于神经网络的监督和半监督学习方法 作者：王明月张德慧魏铭 来源：《科学与财富》2018年第18期 摘要：神经网络是由大量简单的神经元按照一定连接方式形成的智能仿生网.它以非线性神经元作为处理单元，通过广泛连接构成大规模分布式并行处理系统.神经网络不需预知其训 练数据中输入输出之间的函数关系，而以数据驱动的方式解决问题.由于神经网络具有强大的 模式识别能力和灵活的非线性建模能力，它引起了越来越多的学者及工程技术人员的关注。 关键词：神经网络监督学习半监督学习 大多数情况下神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。 神经网络以其自组织性、自学习性、并行性、容错性、高度非线性、高度鲁棒性、对任意函数的任意精度逼近能力，一直是监督学习领域研究、开发和应用最为活跃的分支之一。此外，神经网络模型可以根据样本信息自适应调整自身结构，也可用于提升半监督学习方法的自适应调节能力，以降低其对先验知识的依赖程度。 1.监督学习方法 1.1监督学习概述 监督学习有两种模型。一般常用的模型是监督学习产生的全局模型，即将输入映射到期望输出。而另一种模型则是将这种映射作为一个局部模型（如案例推理及最近邻算法）。为解决一个给定的监督学习问题，可分为以下5个步骤进行： （1）确定训练样本数据。 （2）收集训练样本数据。 （3）确定学习函数输入特征的表示方法。 （4）确定要学习的函数及其对应的学习算法所使用的学习器类型。 （5）完成设计。 1.2监督学习方法简介 质量技术监督基础知识 第一篇总论 1、质量技术监督的含义是什么, 【答】质量技术监督是以法律法规为准绳，以标准为依据，以技术检验、计 量检测为手段，对 质量(含产品、工程和服务质量)进行规范和监督管理的行政活动。 2、质量技术监督部门的主要职能是什么, 【答】质量技术监督部门具有综合管理和行政执法两大职能。主要职责是:(1)综合管理全省 质量技术监督工作;(2)负责宏观管理和指导全省质量工作;(3)统一管理全省标准化工 作;(4)统一管理全省计量工作;(5)统一管理和监督全省认证认可工作;(6)统一管理 全省锅炉、压力容器、电梯、防爆电器等特种设备的质量监督和安全监察监督工作;(7) 负责生产领域的产品质量监督管理，并根据国家有关法规规定，承担流通领域中特种设备、 棉花、茧丝、麻类纤维及其制品、计量、生产许可证及产品认证的监督管理职能。 3、质量技术监督部门的工作方针是什么, 【答】质量技术监督部门坚持“以质量为中心，标准化、计量为基础”的工 作方针。 质量技术监督所包含的标准化、计量、质量等方面的内容，虽各有其相对独立性，但又 相互联系。标准是质量的依据，计量是质量的保证，没有高标准，没有准确一致的计量保 证，便没有高质量。 4、质量技术监督的管理体制是什么, 【答】质量技术监督系统实行省以下垂直管理体制，对机构、编制、人员、经费、业务实行统 一管理。 5、质量技术监督的行业形象和愿景是什么, 【答】质量技术监督要树立“科学、公正、廉洁、高效”的行业形象，成为“政府需要、企业 欢迎、群众信赖、社会赞誉”的部门。 6、福建省质量技术监督系统共有多少个行政机构, 【答】福建省质量技术监督系统现有行政机构83个，其中省局1个，设区市局8个，县(市 区)局(分局)66个，设区市局稽查队8个。 7、省、设区市质量技术监督局共有哪些内设机构, 【答】现省质量技术监督局有12个内设机构:办公室、计划财务科技处、政策法规处、质量 管理与认证处、监督处(食品生产监管处)、执法稽查处、标准化处、计量处、特种设备 安全监察处、人事教育处、机关党委、监察室(省监察厅派驻)。 设区市局的内设机构与省局对应。 8、省质量技术监督局直属事业单位有哪些, 关于春节作文的精彩开头 1、新年伊始，到处弥漫着一种热闹，欢快的气息，许久不见得家人如今也是齐聚一堂，快乐，是如今的主题。竹炮，对联，欢闹，其乐融融，这个年，我快乐。 2、盼啊！盼啊，眼看春节就快到了，想到这，我不由得笑了起来，在春节前，人们个个喜气洋洋，个个精神饱满。逛街的人络绎不绝，有的在买年画，有的在买年货，有的坐着火箱围着火炉看电视，还有的人在打麻将打扑克，等等不一而足。 3、在鞭炮声声，辞旧迎新的新春佳节，人们的心中酝酿着浓浓的情感，这滚烫的情感里，包含了对家人的关心，对朋友的问候，对老师的尊敬，对生活的热爱，对祖国的祝福！ 4、到了元宵节的时候，处处张灯结彩，整条大街灯火通明，有鱼灯、有福娃灯、有火箭灯…?人们都从四面八方来涌来，围到广场上看烟花，各种各样的烟花将夜空装扮的更加绚丽多彩。 5 、春节，是中国的传统节日。中国人欢度春节，已有几千年的历史了，春节是个令人高兴的日子，放鞭炮、吃饺子……这些都是过年的习俗。 6、农历正月初一是春节，又叫阴历年，俗称“过年”。这是我国民间最隆重最热闹的一个古老的传统节日，这是我们小孩子最最盼望的日子，俗话说得好：“大人望种田啊，小孩望过年啊。”过年最主要的是能吃饺子、放鞭炮、还有更实惠的就是可以得到压岁钱了。． 7、每当春节来到，新漆过的桌子上摆的 总是一些鸡鸭鱼肉，但那是整锅的。简单点说，无非是清扫剩菜罢了，重复的品尝让人厌恶。 有时桌子上少掉几个小孩，那肯定是到街上买杂碎吃了。 8、按照广东的老规矩，年前都要进行一次大扫除哦。无论是显眼的地方，还是角落，都要清扫，一丝尘埃也不会有机会存在哦。把家里的打扫得干干净净，好迎接新年嘛。 9、当迎新的钟声敲响时，我们中国人民满怀激动地呼喊着：“新年到了！ 半监督学习中的协同训练风范* 周志华 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京210093 1.引言 在传统的监督学习中，学习器通过对大量有标记的（labeled）训练例进行学习，从而建立模型用于预测未见示例的标记。这里的“标记”（label）是指示例所对应的输出，在分类问题中标记就是示例的类别，而在回归问题中标记就是示例所对应的实值输出。随着数据收集和存储技术的飞速发展，收集大量未标记的（unlabeled）示例已相当容易，而获取大量有标记的示例则相对较为困难，因为获得这些标记可能需要耗费大量的人力物力。例如在计算机辅助医学图像分析中，可以从医院获得大量的医学图像作为训练例，但如果要求医学专家把这些图像中的病灶都标识出来，则往往是不现实的。事实上，在真实世界问题中通常存在大量的未标记示例，但有标记示例则比较少，尤其是在一些在线应用中这一问题更加突出。例如，在进行Web网页推荐时，需要用户标记出哪些网页是他感兴趣的，很少会有用户愿意花大量的时间来提供标记，因此有标记的网页示例比较少，但Web 上存在着无数的网页，它们都可作为未标记示例来使用。 显然，如果只使用少量的有标记示例，那么利用它们所训练出的学习系统往往很难具有强泛化能力；另一方面，如果仅使用少量“昂贵的”有标记示例而不利用大量“廉价的”未标记示例，则是对数据资源的极大的浪费。因此，在有标记示例较少时，如何利用大量的未标记示例来改善学习性能已成为当前机器学习研究中最受关注的问题之一。 目前，利用未标记示例的主流学习技术主要有三大类[Zhou06]，即半监督学习（semi-supervised learning）、直推学习（transductive learning）和主动学习（active learning）。这三类技术都是试图利用大量的未标记示例来辅助对少量有标记示例的学习，但它们的基本思想却有显著的不同。在半监督学习[ChapelleSZ06][Zhu06]中，学习器试图自行利用未标记示例，即整个学习过程不需人工干预，仅基于学习器自身对未标记示例进行利用。直推学习[Vapnik98][Joachims99]与半监督学习的相似之处是它也是由学习器自行利用未标记示例，但不同的是，直推学习假定未标记示例就是测试例，即学习的目的就是在这些未标记示例上取得最佳泛化能力。换句话说，半监督学习考虑的是一个“开放世界”，即在进行学习时并不知道要预测的示例是什么，而直推学习考虑的则是一个“封闭世界”，在学习时已经知道了需要预测哪些示例。实际上，直推学习这一思路直接来源于统计学习理论 * 本文得到国家自然科学基金(60635030)和全国优秀博士学位论文作者专项基金(200343)资助 二、多选题( 4+22+15+9=50)。 0-1-1 属于质量技术监督工作范畴的是 ①标准化管理②计量检测监督③对企业的质量监督④产品进入市场的合格判定 答案：①②③ 0-1-2 质量技术监督的工作原则是 ①科学公正监督②突出重点③监督与惩罚相结合④扶优质劣 答案：①②④ 0-3-3 分别由国务院有关行政主管部门提出立项计划并组织制定的国家标准有 ①工程建设②食品安全③兽药④一般工业品 答案：①②③ 0-4-4 质量技术监督的作用是 ①现代化大生产的基础性技术工作 ②实现统一和协调的技术基础 ③是现代化管理的重要基础 ④是国际贸易的桥梁 ①②③④ 1- 1-1 标准分级中有 ①国家标准②行业标准③ 地方标准④企业标准 答案: ①② ③④ 1- 1-2 强制性标准的形式可以是 ①全文强制②技术指标强制③条文强制④应用范围强制 答案: ① ③ 1- 1-3 标准性质可以分为 ①强制性标准②推荐性标准③ 指南性标准④要求性标准 答案: ①② 1- 1-4 制定国家标准化指导性技术文件的情况是 ①采用国家标准的项目②采用ISO 技术报告的项目③ 技术尚在发展中④采用IEC 的技术报告的项目 答案: ②③④ 1- 2-5 标准的适用性强调①标准的内容应该便于实施②标准的内容易于被其他标准 所引用③标准的格式要是适合使用者的习惯④标准之间的的协调行， 1- 2-6 编写标准的基本要求是 ①内容完整②准确③能被未参加标准编制的所有人员理解④充分考虑最新技术水平 答案: ①②④ 1- 2-7 编制企业标准体系的原则是①系统原则②实践原则③发展原则④集合原则答案: ①②③ 1- 3-8 企业标准体系主要有 ①技术标准子体系②强制标准子体系③管理标准子体系④工作标准子体系 答案: ①③④ 1- 5-9 服务标准制定可以涉及的领域是 ①文化娱乐②保险③洗衣④医疗服务 答案: ①②③④ 1-5-10 属于服务标准内容的是 ①服务组织质量管理标准②服务资质标准③ 服务设施标准④服务资质标准 答案: ①②③④ 1-5-11 我国服务标准化存在的问题是 ①服务标准化政策研究滞后②尚无建立服务标准化体系③ 没有服务标准④服务标准化宣传不够 答案: ①②④ 1-5-12 我国服务标准化工作的对策是 ①对外开放的服务领域优先制定标准②所有的服务过程均要制定服务标准 ③ 新兴的服务业应加快制定标准④全面修订传统服务业服务标准答案: ①②③ 1-6-13 商品条码的特点具有 ①唯一性②可变性③ 通用性④固定性 答案: ①④ 1-7-14WTO/TBT 的原则是 ①歧视原则②透明原则③协同原则④避免不必要的贸易壁垒原则答案: ②③④ 1-7-15 《世界贸易组织贸易技术壁垒协定》的宗旨是 ①制定统一的国际标准②解决各国之间的各种纠纷③遏制带有歧视性的技术要求 有关春节话题作文800字8篇春节期间，我和弟弟都得到了新年礼物，是什么呢一把枪(当然不是真枪了)！那天吃完午饭，我和弟弟拿着枪冲出了门，还带了十几个气球，干什么当然是打气球啦！好久没玩过枪了，一见枪我的手就痒痒。 户外天气不错，尽管是在严冬之时，暖暖的冬日却照得人身上暖洋洋的，蓝蓝的天空没有一丝风，是打枪的好天气。 我费尽了力气，才吹起了几个气球。新气球太难吹，加上弟弟又在一旁兴奋得“袖手旁观”，我光是准备工作就花了十几分钟。我把气球挂在架子上，又定下了打气球的规则：两人轮流打，由弟弟先来打；打中个头最大的蓝气球得两分；打中黄气球得三分；打中个头最小的红气球得四分。 弟弟拿起枪，似乎很专心地瞄准了一阵，只听“嘭”的一声响，一个黄气球应声炸裂，“哦，哦！我打中喽！我打中喽！”弟弟高兴得手舞足蹈。 第二枪轮到我了，我瞄准了一会儿，一下子打到了一个红的，四分。我看弟弟的脸色一下子就转“阴”了下来。接下去由于心情不好，弟弟连续几枪都没打中一个气球，他气急败坏，暴跳如雷，大嚷：“怎么回事！”还把嘴一歪着，看上去，嘴上还能挂个瓶子呢！ 天气越来越热，我一看瞄准镜便头昏脑胀，那气球也不 给面子，一个接一个的炸了，弟弟就在计分本上写写画画……到了最后我一核对，咦，怎么少了几个然后加上炸掉的再算，他得分比我多，咦啊哈，原来弟弟把炸掉的气球全加到他的得分里了。好呀！你这个小鬼！本来说好炸掉的气球平均分，你又……他倒一本正经地说：“你是哥哥，应该让弟弟……”弄得我哭笑不得。 “打靶”结束，在回家的路上，弟弟边跑边喊：“我比哥哥打得多喽！”我们一起开心地笑了。 尽管我们“打靶”只有一会儿时间，却也弄得手臂酸疼。我想解放军叔叔在祖国边疆天天站岗放哨，是多么辛苦呀！他们春节也回不了家和亲人团聚，我一定要学习他们那种不怕艰苦，无私奉献的精神，用解放军叔叔的精神来鼓励我好好学习，天天向上。 在我眼中，春节是一个热闹团圆的日子。每年春节前夕，即使是离家再远的游子也要赶在除夕之前回家，与家人团聚，共庆佳节。辛劳了一年的人们扛着大包小包奔向机场、火车站，他们的脸上都挂着无法掩饰的笑容，从他们匆匆的脚步中，我感受到了家对于他们的巨大吸引力和他们对于家的无限眷恋之情。我仿佛看到了除夕之夜，家家户户围坐在一起举杯庆祝、同看“春晚”、吃饺守岁的热闹场面，欢声笑语洋溢着快乐的节日气氛。 在我眼中，春节也是一个喜庆祥和的日子。放眼望去， (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910188479.9 (22)申请日 2019.03.13 (71)申请人 西南交通大学 地址 610031 四川省成都市二环路北一段 111号 (72)发明人 杨燕 汪衡 (74)专利代理机构 成都点睛专利代理事务所 (普通合伙) 51232 代理人 葛启函 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/951(2019.01) G06K 9/62(2006.01) (54)发明名称 一种半监督分类预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于半监督算法和消除 类别区域冗余的方法。属于数据挖掘领域。该方 法针对分类预测任务，减少类别局部区域的冗余 来优化目标，减少过拟合的风险，从而得到对整 体判别能力较强的模型。该方法的实施思路分为 两个过程：首先从每个类别出发，找到每个类别 的中心，然后选择中心的周围的局部区域；其次， 考虑到局部区域的冗余性，利用随机采样的方法 减少数据的冗余度。本发明可用于疾病诊断、文 本分类、人脸识别、语音识别等诸多分类的样本 冗余问题， 能显著提升分类准确率。权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 109933619 A 2019.06.25 C N 109933619 A 1.一种半监督分类预测方法，包括以下步骤： 步骤一、构建有标签数据和无标签数据： (1)利用爬虫技术从互联网中获取数据，或者利用已有的数据集；这些数据集中每个样本将包括具体的属性特征； (2)在整个数据集中，每个样本的类别将由标签唯一表示；其中，有标签表示的样本称为有标签数据，无标签表示的样本称为无标签数据； 步骤二、对无标签数据进行伪标签标记： (1)利用数据集中的有标签数据，训练一个基模型分类器； (2)利用基模型分类器对无标签数据进行预测，并给出每个样本在类别上的概率值；设置一个高置信度阈值δ，与所有样本的所属类别概率值比较，将大于置信度δ的伪标签数据加入到原来的训练集A＝[L1,L2,...,L c]∈R c，小于置信度δ保留为无标签数据B＝[U1, U2,...,U c]∈R c；其中L k为类别为k的数据集，k＝1,2,3...；R表示实体，c为数据的所有类别数目； 步骤三、寻找带有冗余的数据区域，具体实现步骤如下： (1)获得有标签的数据集A＝[L1,L2,...,L c]∈R c，将类别为k有标签数据记为L k，并记样本集L k＝[l1,l2,...,l n]∈R p×n，其中样本属性值集为X＝[x1,x2,...,x n]∈R(p-1)×n,样本标 签值为Y＝[y1,y2,...,y n]∈R1×n； 设样本集X的均值 将作为 样本集L k的数据中心；其中，n为视图X，Y的样本个数，p分别为样本X的属性个数，x i和y i分别表示X，Y的第i个样本； (2)对所有的类别求数据中心M＝[m1,m2,...,m c]∈R p×c；分别围绕每个中心产生一个有限空间，将有限空间里的样本记为q k，记有限空间集为Q＝[q1,q2,...,q c]∈R c； (3)在充分考虑每个类别的样本的分布情况下，获得一个距离阈值τ，将量化有限空间中所有样本到中心的距离，利用阈值及中心M对有标签数据进行划分。在同样量化的目标下，将数据样本到中心M的距离小于τ的量化空间集作为以及将数据样本到中心M的距离大于τ的量化空间集作为 (4)同时，τ 控制每个中心的样本密度针对所有量化空间集Qτ，利用密度 阈值ρτ对数据集Qτ 划分为为需要优化的冗余区域，为均匀空间集； 步骤四、优化空间集并重新训练基模型； (1)在步骤三中获得冗余区域其中c1＝n-c2， c2为有限空间集数量； (2)在充分考虑每个冗余区域的中心密度， 利用随机采样的方法对有限量化空间里 的数据进行离散化；设置采样率η将保证数据的平稳性，记采样后的量化空间 为 其中 (3)将步骤三中所获得的Q o ，合并成新的有标签数据集，然后重复步骤二， 权 利 要 求 书1/2页 2 CN 109933619 A电能质量技术监督实施细则正式版
春节的习俗优秀作文摘选5篇600字
半监督分类方法在软件缺陷预测中的方法比较
有关春节的作文600字
基于神经网络的监督和半监督学习方法
质量技术监督基础知识
关于春节作文的精彩开头
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有关春节话题作文800字8篇
【CN109933619A】一种半监督分类预测方法【专利】