检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2014年第6期28卷 175-182页

作者：刘慧慧王素格赵策力山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西大学数学科学学院山西太原030006

在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用。针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法。首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集... 详细信息

在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用。针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法。首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集;将缺省项识别问题看作一个二元分类问题,选用词法和依存句法作为特征,使用决策树分类算法C4.5训练分类器模型,在测试集上对待识别的缺省项进行判别。实验结果表明,使用依存句法特征集分类的F值优于词法特征集约2%。将词法和依存句法两类特征融合与单类特征相比,分类精确率和F值分别提高了10%和5%左右,说明词法特征和依存句法特征的融合有利于缺省项识别。

关键词：缺省项识别规则词法特征依存句法 C4.5算法

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形式概念分析在不完备信息系统中的知识获取

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计算机科学 2014年第7期41卷 250-253,260页

作者：李想王素格李德玉康向平翟岩慧山西大学数学科学学院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 同济大学电子与信息工程学院上海201804

在实际应用中,信息系统通常不满足完备性,直接采用经典粗糙集无法进行有效求解。针对该问题,在粗糙集中引入形式概念分析,通过探讨二者之间的关系,在不完备信息系统中提出了两大理论融合下的知识获取模型。在该模型中,首先将不完备信息... 详细信息

在实际应用中,信息系统通常不满足完备性,直接采用经典粗糙集无法进行有效求解。针对该问题,在粗糙集中引入形式概念分析,通过探讨二者之间的关系,在不完备信息系统中提出了两大理论融合下的知识获取模型。在该模型中,首先将不完备信息系统转换为单值形式背景,提出了相容概念和相容概念格,然后基于相容概念对不完备信息系统中的一些常见问题(如上下近似算子、核、约简等)的求解进行了研究,最后探讨了相容概念在不完备决策表中的应用。该模型不仅对两种理论之间的融合研究进行了有益探索,而且为不完备信息系统中的一些基本问题求解提供了一种新的思路。

关键词：形式概念分析粗糙集相容关系不完备信息系统

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基于BoC-BoF特征的图像检索方法研究

基于BoC-BoF特征的图像检索方法研究

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2014湖北省计算机学会学术年会

作者：冯进丽杨红菊山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

为了优化基于内容的图像检索方法,提出了一种融合特征来表征图像内容.首先,提取基于RootSift描述子的特征词袋(Bag-of-Features,BoF)表示向量,获得图像的边缘和形状信息;其次,采用基于HSV的颜色词袋(Bag-of-Colors,BoC)袁示向量来代替... 详细信息

为了优化基于内容的图像检索方法,提出了一种融合特征来表征图像内容.首先,提取基于RootSift描述子的特征词袋(Bag-of-Features,BoF)表示向量,获得图像的边缘和形状信息;其次,采用基于HSV的颜色词袋(Bag-of-Colors,BoC)袁示向量来代替传统颜色直方图方法,获取图像的颜色信息;最后,将BoF表示向量和BoC表示向量相融合,形成BoC-BoF特征向量.BoC-BoF特征有效地实现了全局特征和局部特征的融合.两个数据集检索的实验结果表明,该方法比其它方法更加有效.

关键词：图像检索颜色词袋特征词袋 RootSift描述子

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一种层次粒度支持向量机算法

一种层次粒度支持向量机算法

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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：程凤伟王文剑山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006

粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)模型可以有效提高SVM的学习效率,但会损失一定的泛化能力。本文提出一种新的粒度支持向量机学习算法,称为层次粒度支持向量机(Hierarchical Granular Support Vector Machine,HGSV... 详细信息

粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)模型可以有效提高SVM的学习效率,但会损失一定的泛化能力。本文提出一种新的粒度支持向量机学习算法,称为层次粒度支持向量机(Hierarchical Granular Support Vector Machine,HGSVM),通过定义一个新的数据置信度挑选对分类贡献较大的重要信息粒,并在每次的迭代训练中根据粒的重要性进行自动粒划,以获得更好的泛化能力。在UCI标准数据集上的实验结果表明,与传统的粒度支持向量机相比,本文的算法可获得较好的分类性能。

关键词：层次粒度支持向量机置信度自动粒划分布

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基于概率图模型的文本对象情感分析

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电脑开发与应用 2014年第4期27卷 1-5,26页

作者：赵鸿艳王素格许超逸山西大学数学科学学院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

情感分析旨在从文本数据中自动识别主观情感,即文本中表达的观点、态度、感受等,在线评论通常都涉及特定的对象,通过在JST模型基础上加入对象层提出了一种无监督的对象情感联合模型(UOSU model),UOSU模型对每个词同时采样对象、情感和... 详细信息

情感分析旨在从文本数据中自动识别主观情感,即文本中表达的观点、态度、感受等,在线评论通常都涉及特定的对象,通过在JST模型基础上加入对象层提出了一种无监督的对象情感联合模型(UOSU model),UOSU模型对每个词同时采样对象、情感和主题标签,最终得到各个主题的对象情感词以及文本的对象情感分布。在汽车评论数据集上进行的情感分类实验取得了74.19%的精确率和73.97%的召回率。

关键词：对象情感分析主题

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形式概念分析的逆向研究

形式概念分析的逆向研究

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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：翟岩慧李德玉曲开社山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006

指出了形式概念分析的另一研究方向——逆向研究。与经典研究手法最大的不同在于：逆向研究始于蕴涵，而非形式背景。定义了逆向研究的两个基本概念：协调和关联，得出了蕴涵协调形式背景的充要条件，蕴涵关联形式背景的充要条件。

关键词：形式概念分析逆向研究关联协调

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基于粗糙集的多标记变精度属性约简方法

基于粗糙集的多标记变精度属性约简方法

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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：李华李德玉翟岩慧王素格张晶山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006 石家庄铁道大学数理系河北石家庄 050043 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006

：多标记数据具有高维性，而有效地特征选择(也称为属性约简)可以去除冗余属性，提高多标记分类器的性能，因此特征选择是多标记学习中的一个热点问题。粗糙集理论，作为一种有效地数据分析工具已经被广泛地应用于特征选择。针对多标记... 详细信息

：多标记数据具有高维性，而有效地特征选择(也称为属性约简)可以去除冗余属性，提高多标记分类器的性能，因此特征选择是多标记学习中的一个热点问题。粗糙集理论，作为一种有效地数据分析工具已经被广泛地应用于特征选择。针对多标记数据，本文考虑了隐含于标记间的不确定性，提出一种基于粗糙集理论的变精度属性约简方法，即δ-信任约简，并给出了δ-信任约简的判定定理以及基于区分矩阵的多标记数据知识约简的计算方法。

关键词： δ-信任约简区分矩阵多标记学习粗糙集

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基于粒度偏移因子的支持向量机学习方法

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计算机研究与发展 2013年第11期50卷 2315-2324页

作者：郭虎升王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

在实际应用中,数据集样本规模、分布密度的不平衡性可能会使传统支持向量机(support vector machine,SVM)得到的分类超平面不是最优.在对传统支持向量机最优分类面分析的基础上,结合粒度计算(granular computing,GrC)理论,针对数据规模... 详细信息

在实际应用中,数据集样本规模、分布密度的不平衡性可能会使传统支持向量机(support vector machine,SVM)得到的分类超平面不是最优.在对传统支持向量机最优分类面分析的基础上,结合粒度计算(granular computing,GrC)理论,针对数据规模和分布密度不平衡的数据集,提出一种基于粒度偏移因子的粒度支持向量机(granular SVM,GSVM)学习方法,称为S_GSVM方法.该方法将原始样本用Mercer核映射到高维空间,然后在高维空间中对数据进行有效的粒划分,通过对不同的粒计算不同的超平面偏移因子,重新构造支持向量机的凸二次优化问题,以得到一个泛化能力更好的分类超平面.S_GSVM方法充分考虑了数据复杂分布对于泛化能力的影响,对基于最大间隔的分类面进行改进.实验结果表明,S_GSVM方法在非平衡数据集上能得到较好的泛化性能.

关键词：支持向量机粒度支持向量机不平衡分布粒偏移因子 S—GSVM模型

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基于等维度独立多流形的DC-ISOMAP算法

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计算机研究与发展 2013年第8期50卷 1690-1699页

作者：高小方梁吉业山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题.目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据.针对等维度的独立多流形DC-ISOMAP算法,首先通... 详细信息

流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题.目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上,并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据.针对等维度的独立多流形DC-ISOMAP算法,首先通过从采样密集点开始扩展切空间的方法将多流形准确分解为单个流形,并逐个计算其低维嵌入,然后基于各子流形间的内部位置关系将其低维嵌入组合起来,得到最终的嵌入结果.实验结果表明,该算法在人造数据和实际的人脸图像数据上都能有效地计算出高维数据的低维嵌入结果.

关键词：非线性维数约简流形学习独立多流形切空间 DC—ISOMAP

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基于模糊形式概念分析的文本分类模型

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电脑开发与应用 2014年第5期27卷 1-3页

作者：李想王素格郭晓敏山西大学数学科学学院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

提出了一种基于模糊形式概念分析的文本分类模型,通过概念化文本到一个更加抽象的概念形式,以概念而非文本作为训练样本,最终结合近邻分类算法实现文本分类决策。实验结果表明该算法有很好的性能。

关键词：模糊形式概念分析文本分类 K近邻

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