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少数类的集成学习

南京航空航天大学学报 2009年第4期41卷 520-526页

作者：潘志松燕继坤解放军理工大学指挥自动化学院南京210007 西南电子电信技术研究所现代信号处理国家重点实验室成都610041

传统机器学习中研究的分类问题通常假定各类别是平衡的,但在很多场合各类别的出现概率相差很大,而且很多应用中需要区分重要而稀少的少数类。本文比较了3种基于AdaBoost集成学习方法,并推导出他们的精度几何平均(GMA)的下界。分析表明:... 详细信息

传统机器学习中研究的分类问题通常假定各类别是平衡的,但在很多场合各类别的出现概率相差很大,而且很多应用中需要区分重要而稀少的少数类。本文比较了3种基于AdaBoost集成学习方法,并推导出他们的精度几何平均(GMA)的下界。分析表明:类别越不平衡,这3种方法越难以通过提高基分类器准确率来提高GMA。在此结论的基础上,以Bagging为基础提出了单边Bagging算法,该算法只对多数类抽样,而保留所有少数类,因而每轮的训练集是类别平衡的,并通过UC I数据集验证了其有效性。

关键词：集成学习不平衡类别单边Bagging

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线性插值投影次梯度方法的最优个体收敛速率

计算机研究与发展 2017年第3期54卷 529-536页

作者：陶蔚潘志松朱小辉陶卿中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院南京210007 中国人民解放军陆军军官学院十一系合肥230031

投影次梯度算法(projected subgradient method,PSM)是求解非光滑约束优化问题最简单的一阶梯度方法,目前只是对所有迭代进行加权平均的输出方式得到最优收敛速率,其个体收敛速率问题甚至作为open问题被提及.最近,Nesterov和Shikhman在... 详细信息

投影次梯度算法(projected subgradient method,PSM)是求解非光滑约束优化问题最简单的一阶梯度方法,目前只是对所有迭代进行加权平均的输出方式得到最优收敛速率,其个体收敛速率问题甚至作为open问题被提及.最近,Nesterov和Shikhman在对偶平均方法(dual averaging method,DAM)的迭代中嵌入一种线性插值操作,得到一种拟单调的求解非光滑问题的次梯度方法,并证明了在一般凸情形下具有个体最优收敛速率,但其讨论仅限于对偶平均方法.通过使用相同技巧,提出了一种嵌入线性插值操作的投影次梯度方法,与线性插值对偶平均方法不同的是,所提方法还对投影次梯度方法本身进行了适当的修改以确保个体收敛性.同时证明了该方法在一般凸情形下可以获得个体最优收敛速率,并进一步将所获结论推广至随机方法情形.实验验证了理论分析的正确性以及所提算法在保持实时稳定性方面的良好性能.

关键词：一阶梯度方法个体收敛速率投影次梯度方法线性插值操作对偶平均方法

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积极为地方学术研究服务

图书馆理论与实践 1999年第3期 56-57页

作者：潘志松浙江兰溪市图书馆 321100

近些年,各地为了拓展新的经济增长点,不遗余力地开发旅游产业,挖掘地方人文景观,包装各类历史文化名人和具有丰富文化底蕴的人文景观,为此带动一些地方性的人文学术研究。兰溪市就先后成立了李渔研究会、诸葛亮研究会、黄大仙研究会、... 详细信息

近些年,各地为了拓展新的经济增长点,不遗余力地开发旅游产业,挖掘地方人文景观,包装各类历史文化名人和具有丰富文化底蕴的人文景观,为此带动一些地方性的人文学术研究。兰溪市就先后成立了李渔研究会、诸葛亮研究会、黄大仙研究会、曹聚仁研究会(筹)等学术研究机构。[第一段]

关键词：县级图书馆地方学术研究浙江兰溪市

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一般化的灰SOM模型及其性能评估

计算机学报 2004年第4期27卷 530-534页

作者：潘志松陈松灿张道强南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

　自组织特征映射是Kohonen提出的一种人工神经网络模型 ,它能把高维的信息数据以有序方式映射到低维空间上 ,形成一种拓扑意义上的有序图 .但其权值的调整仅考虑了学习率及输入模式与获胜神经元及其邻域 ,却忽略了输入模式分量与全体... 详细信息

　自组织特征映射是Kohonen提出的一种人工神经网络模型 ,它能把高维的信息数据以有序方式映射到低维空间上 ,形成一种拓扑意义上的有序图 .但其权值的调整仅考虑了学习率及输入模式与获胜神经元及其邻域 ,却忽略了输入模式分量与全体参与竞争的神经元权值向量间的某种相关关系 .Hu等人利用灰关系系数 (GRC)的描述方法显式地刻画这种关系 .尽管如此 ,但GRC仍忽略了输入模式与所有参与竞争的神经元权值间的整体描述关系 .该文通过在GRC中引入该整体关系 ,提出了一个一般化的灰关系模型G2 SOM ,并将GSOM作为其特例 ,进而侧重就三种特殊的函数关系进行了性能评估 .最后 ,通过实验验证了G2 SOM的有效性与可行性 .

关键词：灰关系系数自组织特征映射分类一般化人工神经网络性能评估灰SOM模型

一种基于数据重传率的无线自组织网络TCP公平性策略

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电子与信息学报 2007年第10期29卷 2466-2470页

作者：叶斌胡谷雨潘志松解放军理工大学指挥自动化学院南京210007

IEEE 802.11 MAC协议被广泛应用于多跳无线网络的研究与示范网中,802.11协议采用RTS/CTS策略减少了"隐终端"问题对无线TCP性能的影响。但在多条并行链路间,"隐终端"问题的存在使得中间链路节点不能有效的接入到信道,导致TCP性能和公平... 详细信息

IEEE 802.11 MAC协议被广泛应用于多跳无线网络的研究与示范网中,802.11协议采用RTS/CTS策略减少了"隐终端"问题对无线TCP性能的影响。但在多条并行链路间,"隐终端"问题的存在使得中间链路节点不能有效的接入到信道,导致TCP性能和公平性严重下降。该文提出了一种新的基于传输层数据重传率方法,对于受到严重干扰的中间链路不断获取它的数据重传率,在重传率增加时动态减少802.11退避计时器竞争窗口大小,增加其接入信道能力,从而提高其TCP性能和公平性。仿真结果证明,使用基于传输层数据重传率方法,不仅能基本上保证并行链路TCP的稳定性,还可以极大地提高中间链路TCP公平性。

关键词：公平性无线TCP 重传率吞吐量

使用Nesterov步长策略投影次梯度方法的个体收敛性

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计算机学报 2018年第1期41卷 164-176页

作者：陶蔚潘志松储德军陶卿中国人民解放军陆军工程大学指挥信息系统学院南京210007 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院十一系合肥230031

很多机器学习问题都可以最终转换为优化问题来进行求解,凸优化算法已经被成功用于各种机器学习优化问题中,而在优化算法的研究中是否能获得最优的收敛速率是一个最基本问题.此外,稀疏性是稀疏学习问题中关注的另一个目标.目前,人们已经... 详细信息

很多机器学习问题都可以最终转换为优化问题来进行求解,凸优化算法已经被成功用于各种机器学习优化问题中,而在优化算法的研究中是否能获得最优的收敛速率是一个最基本问题.此外,稀疏性是稀疏学习问题中关注的另一个目标.目前,人们已经提出了大量的随机优化方法求解大规模机器学习优化问题,但大部分的研究只是针对平均输出方式获得了最优收敛速率.个体输出方式显然比平均方式的输出具有更好的稀疏性,但使个体收敛速率获得最优具有一定的难度,人们已经将强凸情形下的最优个体收敛性作为公开问题进行广泛研究.对于光滑目标函数的优化问题,著名学者Nesterov提出了一种步长策略,使得梯度方法的收敛速率获得了数量级形式的加速,并且获得了最优的个体收敛速率.目前,Nesterov加速算法已经应用于各种具有光滑损失函数机器学习优化问题中,研究者基于该加速策略提出了大量的随机优化算法.能否将这种技巧推广至非光滑情形获得最优的个体收敛速率显然是有意义的问题.文中考虑在非光滑优化算法中引入这种步长策略.特别地,我们聚焦经典的一阶梯度方法,提出了一种嵌入加速算法步长策略的投影次梯度算法,证明了这种算法在求解非光滑损失函数学习问题时具有最优的个体收敛速率.这是比标准投影次梯度方法只有在平均输出方式下才具有最优收敛速率更强的结论,也是一阶梯度方法在个体最优收敛速率方面比较接近于大家期待的研究成果.与平均方式输出以及线性插值的投影次梯度方法相比,该文所提方法的梯度运算在插值策略之后,因此在求解l1范数约束的hinge损失函数学习问题时具有更好的稀疏性.人工数据集上的实验验证了所提方法的正确性,基准数据集上验证了该方法在保持稀疏性方面具有良好的性能.

关键词：机器学习非光滑损失函数问题投影次梯度方法 Nesterov步长策略个体收敛速率稀疏学习

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融合知识表示学习的双向注意力问答模型

计算机工程与应用 2021年第23期57卷 171-177页

作者：卢琪潘志松谢钧中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院南京210000

知识图谱问答是自然语言处理领域的研究热点之一,近年来受到广泛的关注。知识图谱问答面临需要结合多条三元组进行推理的多跳问题以及知识图谱不完整等挑战,为解决这些问题,提出了一种融合知识表示学习的双向注意力模型(Bidirectional A... 详细信息

知识图谱问答是自然语言处理领域的研究热点之一,近年来受到广泛的关注。知识图谱问答面临需要结合多条三元组进行推理的多跳问题以及知识图谱不完整等挑战,为解决这些问题,提出了一种融合知识表示学习的双向注意力模型(Bidirectional Attention model combining Knowledge Representation,KR-BAT)。引入知识表示学习以提高模型全局建模能力,应对知识图谱不完整的情况;使用双向注意力模型捕捉候选答案和问题间丰富的交互信息,经过分析推理给出答案。在MetaQA数据集上进行了实验,对比VRN、KV-MemNN、GraftNet等基准模型,在完整知识图谱上达到了非常有竞争力的性能,在不完整知识图谱上大幅度优于基准模型。

关键词：知识图谱智能问答知识表示注意力

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半监督型广义特征值最接近支持向量机

模式识别与人工智能 2009年第3期22卷 349-353页

作者：杨绪兵潘志松陈松灿南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016 南京林业大学信息科学与技术学院南京210037 解放军理工大学指挥自动化学院南京210007

广义特征值最接近支持向量机(GEPSVM)是近年提出的一种两分类方法.本文结合GEPSVM的平面特点和流形学习,给出一类半监督学习算法SemiGEPSVM.该方法不仅仍保持对诸如XOR问题的分类能力,而且在每类仅有一个有标样本的极端情形下,仍具有适... 详细信息

广义特征值最接近支持向量机(GEPSVM)是近年提出的一种两分类方法.本文结合GEPSVM的平面特点和流形学习,给出一类半监督学习算法SemiGEPSVM.该方法不仅仍保持对诸如XOR问题的分类能力,而且在每类仅有一个有标样本的极端情形下,仍具有适用性.当已标样本不能用于构建超平面时,本文采用k-近邻方法选择样本并标记类别.一旦已标样本的个数可构建超平面时,采用本文的选择方法标记样本.此外,本文还从理论上证明该算法存在全局最优解.最后,SemiGEPSVM算法的有效性在人工数据集和标准数据集上得到验证.

关键词：支持向量机半监督学习流形学习

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One-Class分类器研究

电子学报 2009年第11期37卷 2496-2503页

作者：潘志松陈斌缪志敏倪桂强解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京210007 扬州大学信息技术学院江苏扬州225009 南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016

传统的多类分类问题需要多类样本训练分类器,然而由于样本获取(复杂性或代价)的原因很多情况下只能获取一类样本,故只能利用这一类样本进行学习,形成数据描述从而实现分类,故称之为One-Class分类.鉴于目前单类分类研究存在领域相关方法... 详细信息

传统的多类分类问题需要多类样本训练分类器,然而由于样本获取(复杂性或代价)的原因很多情况下只能获取一类样本,故只能利用这一类样本进行学习,形成数据描述从而实现分类,故称之为One-Class分类.鉴于目前单类分类研究存在领域相关方法和通用方法百花齐放的格局,本文首先给出了当前One-Class分类器的研究综述,然后重点针对基于核方法的单类分类器进行分析,将该类方法分为对偶方式和核距离方式两类,并分析各自的特点.最后论文介绍了目前的单类分类器的应用领域,指出其在故障分析、异常检测、疾病诊断和敌我识别等现实问题中的重要作用.

关键词：单类核方法分类器异常检测