简述isr工作压力模型解释。

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【摘要】：针对C4ISR系统需求分析行为建模中,统一建模语言(unified modeling language,UML)的行为模型验证困难问题,提出了一种C4ISR系统能力需求行为建模及验证方法。从构建C4ISR能力元概念模型入手,通过扩展UML行为元模型得到能力行为元模型,然后使用能力行为元模型来构建能力需求的行为模型。为了检查行为模型是否满足能力元概念模型、能力行为元模型和领域规则约束等模型一致性和领域完整性问题,将行为模型的语义形式化为OWL DL和DL-Safe规则表示的本体,并定义模型检查规则通过对本体进行逻辑推理和查询实现模型验证。


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输入不是序列，输出一个序列

批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，也就是方程（1）中的m表示样本的所有个数。

优点：全局最优解；易于并行实现；

缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。

随机梯度下降法：它的具体思路是在更新每一参数时都使用一个样本来进行更新，也就是方程（1）中的m等于1。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万），那么可能只用其中几万条或者几千条的样本，就已经将theta迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本，一次迭代不可能最优，如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次，这种跟新方式计算复杂度太高。

但是，SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。

缺点：准确度下降，并不是全局最优；不易于并行实现。

从迭代的次数上来看，SGD迭代的次数较多，在解空间的搜索过程看起来很盲目。

小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称MBGD）：它的具体思路是在更新每一参数时都使用一部分样本来进行更新，也就是方程（1）中的m的值大于1小于所有样本的数量。为了克服上面两种方法的缺点，又同时兼顾两种方法的有点。

如果样本量比较小，采用批量梯度下降算法。如果样本太大，或者在线算法，使用随机梯度下降算法。在实际的一般情况下，采用小批量梯度下降算法。

LR SVM只能做到这种程度，核函数并非万能

他们对特征对描述空间可以分开的，才能用LR SVM GDBT RF这些

神经元完成了 两个线性分类器的 and 操作

不需要决策树那么深的深度

现在用很多线性决策边界，做and or操作，就可以抠出来了

神经网络在学习这些线性切分

并非所有所有的刺激往后传

Sigmod 有一个问题，BP时候，两边很平，梯度下降很慢

很对称，中心的不会很随样本变得很大，相对sigmod。

关键词 链式法则：复合函数的求导

我理解的是改变 结果值的分布
关于数值均衡的，对于结果值某一（些）范围 极其多，其他极其少
就比如学生的考试成绩 成正态分布， 低分和高分都很少
如果我们直接使用线性，或者非线性的分类器
也就是说 如果输出结果都是“中” 错误率也不会多高
我们可以对结果值做log变化

让我想到了逻辑回归 softmax

之所以这样映射，因为……归一化（exp） 然后 softmax最终态（normalize） 算百分比

如果softmax如果差一点还是训练 ，基本上永远不能到完美，对某一类准确为1

掌握K-means聚类的思路和使用条件

了解层次聚类的思路和方法

理解密度聚类并能够应用于实践

  • 考虑谱聚类和PCA的关系

一阶导为0 二阶导不为零 为极值点

（一阶导为0 则可能局部最大 最小 和 鞍点）

但是 如果二阶导也为0呢？看三阶导，不为零，则为鞍点

LDA的基本假定，词是独立的，是个词袋模型

为什么呢？ 因为贝叶斯网络中的条件独立性假设

  • 条件概率表参数个数分析
  • 混合（离散+连续）网络：线性高斯模型

SVM训练时间慢， 因为它的损失函数 *点不可导

箭头仅仅是相关，不独立。并不能表示因果关系

这是全连接的，两两都有边

获取上图那样一个概率，如果枚举是 2的5次方，如果存储中间的结果，可以中和空间和时间复杂度

这个计算所需最小参数数量，会找到规律

比如第一个，如果中间的节点知道，得肺结核已知，那么X光情况确定，在这个城市呆的几率

这样工作量是巨大的，一般是用专家知识拟定。

  • 迅速快速掌握GMM 及编程实现

通过最大似然估计详细推导EM算法

  • 适合理论层面的深入理解
  • 用坐标上升理解EM的过程

三层贝叶斯网络模型LDA

Gibbs采样和更新规则

信息提取和搜索 —- 语义分析

文档分类/聚类 文章摘要 社区挖掘

基于内容的图像聚类、目标识别

掌握支持向量机的计算过程和算法步骤

理解软分割最大化的含义

  • 对线性不可分的数据给出的分割面
  • 线性可分的数据需要使用“软间隔”目标函数

1 线性可分支持向量机

线性支持向量机 引入软间隔，更包容
非线性支持向量机 分割面是曲面的

C越来越小，间隔越来越小，也就是使用更少的样本去……

由弱分类器得到强分类器

  • 前向分布算法+指数损失函数


逻辑回归 只是名字叫回归，实际上跟回归不是一回事

线性回归和逻辑回归区别

softmax 和 多个二分类处理多分类 的区别

实际用的时候，可以用来等价

logistic分类器是以Bernoulli（伯努利） 分布为模型建模的，它可以用来分两种类别；而softmax分类器以多项式分布（Multinomial Distribution）为模型建模的，它可以分多种互斥的类别。

上图解释了 最小二乘法的有效性

高斯分布 是 线性回归的使用前提

引入惩罚因子，那看来要进入岭回归了

原来如此，验证集来选择

  • 用对偶求解最小二乘问题

【摘要】：针对指挥自动化系统与武器系统一体化(即C4KISR)的演进过程及发展趋势,探索C4KISR系统成熟度的有关问题。在对C4KISR系统的内涵、组成、功能和主要特征作简要分析之后,提出了评价系统成熟度的两种方法,构建了系统成熟度模型框架,并针对其中一种方法建立了系统成熟度模型。该模型为衡量C4KISR系统的发展水平提供了方法。


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本报特约记者 王握文 本报记者 姜宁 张锋;[N];解放军报;2000年
实习记者 郭歆 陈琦;[N];光明日报;2001年
本报驻美国记者 李文云;[N];人民日报;2005年
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杨光;[D];国防科学技术大学;2003年
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蒋鸿翔;[D];南京航空航天大学;2004年
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