检索结果-内蒙古大学图书馆

第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议

作者：张燕平邹慧锦赵姝安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥 230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥 230601

随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用，人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性。代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的。本文介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型，... 详细信息

随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用，人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性。代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的。本文介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型，即将代价敏感引入到基于构造性覆盖算法的三支决策模型。该模型根据误分类之间的大小关系来减少正、负覆盖的个数，从而调整三个域，即正域、负域和边界域的大小。引入代价敏感的目的是尽可能的减少划分损失。实验对比了本文的模型分类结果和基于决策粗糙集的三支决策模型，结果表明，本文的模型分类结果稳定，并且能够通过改变三个域的大小，把分类损失最小化。

关键词：代价敏感三支决策构造性覆盖算法 DTRSM

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基于属性分辨度的最大相容块规则提取算法

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控制与决策 2013年第12期28卷 1837-1842,1848页

作者：纪霞李龙澍安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法,它是一种例化方向的方法.首先从空集开始,逐步选择当前最重要的条件属性对对象集分类,从广义决策值唯一的相容块提取确定规则,从其他的相容块提取不确定规则;然后设计属性必要性判断... 详细信息

提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法,它是一种例化方向的方法.首先从空集开始,逐步选择当前最重要的条件属性对对象集分类,从广义决策值唯一的相容块提取确定规则,从其他的相容块提取不确定规则;然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性;最后通过规则约简过程来简化所获得的规则,增强规则的泛化能力.实验结果表明,所提出的算法效率更高,并且所获得的规则简洁有效.

关键词：不完备决策表粗糙集属性分辨度最大相容块规则提取

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融合主题和视觉语义的图像自动标注方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2013年第11期25卷 1709-1714页

作者：赵鹏王文彬朱伟伟安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

为了减小图像语义检索过程中"语义鸿沟"的影响,提出融合主题和视觉语义的图像自动标注方法.该方法先在训练集的文本空间中用概率潜在语义分析(PLSA)模型拟合出主题集合;然后根据图像的高维视觉特征建立主题集合中每个主题的... 详细信息

为了减小图像语义检索过程中"语义鸿沟"的影响,提出融合主题和视觉语义的图像自动标注方法.该方法先在训练集的文本空间中用概率潜在语义分析(PLSA)模型拟合出主题集合;然后根据图像的高维视觉特征建立主题集合中每个主题的高斯混合模型(GMM),以准确描述其视觉语义信息,减小了"语义鸿沟",提高了图像自动标注的准确性.在Corel数据集上进行了对比实验的结果表明,文中方法在标注的平均标准率和平均标全率上都表现良好,证明了其有效性.

关键词：高斯混合模型概率潜在语义分析图像自动标注语义鸿沟特征聚类

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基于聚类粒化的社团发现算法

基于聚类粒化的社团发现算法

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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议

作者：赵姝柯望陈洁张燕平安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥 230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室安徽合肥 230601

复杂网络的社团发现更有利于对网络结构的理解，由于复杂网络结构复杂、计算规模大，寻求社团发现复杂度和精确度之间的均衡具有一定的意义.作者借助粒计算模型具有简化问题求解复杂度，提高问题求解精确度的特点，提出基于聚类粒化的... 详细信息

复杂网络的社团发现更有利于对网络结构的理解，由于复杂网络结构复杂、计算规模大，寻求社团发现复杂度和精确度之间的均衡具有一定的意义.作者借助粒计算模型具有简化问题求解复杂度，提高问题求解精确度的特点，提出基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA).CGCDA 算法的时间复杂度低，得到的社团结构准确率高，并且有效避免了一些经典算法无法识别小于一定粒度社团的问题，实现了社团发现时间和精确度的均衡.实验选取了4 个基准数据集和1 个应用数据集，验证了基于聚类粒化社团发现算法比其他社团发现算法更优.

关键词：社团发现粒计算聚类粒化

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基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2013年第1期41卷 83-88页

作者：纪霞李龙澍齐平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的... 详细信息

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.

关键词：不完备决策表属性约简相容块属性分辨度

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收缩邻居节点集方法求解有向网络的最大流问题

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模式识别与人工智能 2013年第5期26卷 425-431页

作者：赵姝许显胜华波张燕平安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

最大流问题在许多领域有广泛的应用,然而随着网络规模的增加,传统的算法无法快速高效地求解最大流问题.对一个给定的有向网络,文中提出一种收缩邻居节点集的方法(CNA)求解其最大流.该方法通过收缩邻居节点集有效降低网络规模,使经典算... 详细信息

最大流问题在许多领域有广泛的应用,然而随着网络规模的增加,传统的算法无法快速高效地求解最大流问题.对一个给定的有向网络,文中提出一种收缩邻居节点集的方法(CNA)求解其最大流.该方法通过收缩邻居节点集有效降低网络规模,使经典算法及改进算法可直接使用.首先给出收缩邻居节点集的条件,接着给出依据收缩条件构建目标网络的算法,最后利用经典算法求解目标网络的最大流以实现初始网络最大流的最优近似.实验结果表明CNA不仅平均能将目标网络的规模降至初始网络的一半,且能以较小的误差求得初始网络的最大流.

关键词：最大流收缩邻居节点集方法有向网络

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基于冲突域渐减的属性约简算法

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系统工程理论与实践 2013年第9期33卷 2371-2380页

作者：葛浩李龙澍杨传健安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 滁州学院机械与电子工程学院滁州239012 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039 滁州学院计算机与信息工程学院滁州239012

针对因决策表中存在不一致对象造成的约简求解错误,同时为了进一步提高约简算法求解效率,首先,给出简化决策表的定义,并证明了简化决策表的核属性和属性约简与原始决策表的核属性和属性约简是等价的.然后,提出冲突域的概念,分析冲突域... 详细信息

针对因决策表中存在不一致对象造成的约简求解错误,同时为了进一步提高约简算法求解效率,首先,给出简化决策表的定义,并证明了简化决策表的核属性和属性约简与原始决策表的核属性和属性约简是等价的.然后,提出冲突域的概念,分析冲突域的性质,以冲突域中冲突对象个数的变化为度量依据,研究核属性和属性重要性的性质,同时设计相应的核属性和属性重要性求解算法;在此基础上,设计基于冲突域渐减式属性约简算法,算法的时间和空间复杂度分别为O（｜C｜-2｜U/C｜）和O（｜U｜）.最后的实例和实验结果表明该方法是正确的,高效的.

关键词：粗糙集正区域冲突域属性约简核属性

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基于物联网的新型远程医疗监护系统的设计与研究

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宿州学院学报 2014年第6期29卷 74-77页

作者：卫兵张磊李斌侯传宇合肥师范学院计算机科学与技术系安徽合肥230009 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽广播电视大学安徽合肥230022 宿州学院信息工程工程学院安徽宿州234000

研究并设计了一种新型远程医疗监护系统,该系统将物联网的架构思想充分应用到远程医疗领域,通过设计的一系列传感器节点和网络拓扑结构将短距Zigbee无线传感与远程互联网传输有效结合起来,实现大区域家庭、社区环境中人体医疗监护服务... 详细信息

研究并设计了一种新型远程医疗监护系统,该系统将物联网的架构思想充分应用到远程医疗领域,通过设计的一系列传感器节点和网络拓扑结构将短距Zigbee无线传感与远程互联网传输有效结合起来,实现大区域家庭、社区环境中人体医疗监护服务的综合管理。系统中人体传感设备节点具备便携性、低功耗、抗干扰性等优点,整个系统成本低,易于建设。

关键词：远程医疗监护无线传感网 CC2530 Zigbee

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一种新型直接优化NDCG的排序模型构造算法

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中国科学技术大学学报 2013年第1期43卷 65-72页

作者：程凡王煦法安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 安徽大学计算机学院安徽合肥230039

针对现有直接优化NDCG的排序算法或基于虚梯度或基于结构化学习,其得到的模型均不够精确,提出一种新的排序算法.算法以多类SVM为框架,在此基础上设计了一个面向NDCG的目标函数.考虑到该函数的非光滑性,提出使用割平面算法进行求解,同时... 详细信息

针对现有直接优化NDCG的排序算法或基于虚梯度或基于结构化学习,其得到的模型均不够精确,提出一种新的排序算法.算法以多类SVM为框架,在此基础上设计了一个面向NDCG的目标函数.考虑到该函数的非光滑性,提出使用割平面算法进行求解,同时注意到已有割平面算法可能存在的"主问题"非单调递减,会降低算法的收敛速度,进而设计了一种高效的线性搜索算法对割平面的选择进行改进,确保了"主问题"的单调递减.基准数据集上的实验证明了所提算法的有效性.

关键词：排序算法 NDCG 改进的割平面算法线性搜索算法多类SVM

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基于覆盖的社团发现算法

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南京大学学报（自然科学版） 2013年第5期49卷 539-545页

作者：张燕平汪洋赵姝段震高兆远安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一,发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题,近年来受到广泛关注,涌现出一批新颖的算法,但时间复杂度和准确率仍然是大规模复杂网络社团结构分析算法面临的两个主要问题.提出一种... 详细信息

社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一,发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题,近年来受到广泛关注,涌现出一批新颖的算法,但时间复杂度和准确率仍然是大规模复杂网络社团结构分析算法面临的两个主要问题.提出一种新的基于覆盖的社团发现算法,该算法的时间复杂度低,得到的社团结构准确率高,并且有效避免了一些经典算法无法识别小于一定粒度社团的问题.首先,以每个节点为中心构造覆盖,并提取其中的一部分覆盖以达到一定的覆盖率;其次,对提取的覆盖进行合并处理;最后,对重复覆盖和未覆盖到的节点做邻居节点投票划分.算法的时间复杂度为O(n2),实验部分测试了算法的准确率,并同标签传播算法(Label Propagation Algorithm,LPA)和Newman快速算法(NFA)作了比较.测试结果显示了本文算法的有效性,在已知社团结构的Zachary数据集上得到与实际完全一致的结果,在未知结构数据集上的Q值也高出LPA算法.

关键词：复杂网络社团发现覆盖

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