检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2011年第1期38卷 229-231,239页

作者：刘薇梁吉业魏巍钱宇华山西大学计算机与信息技术学院计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

粗糙集是一种处理不确定、不完全知识的数学工具,属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。提出了一种基于条件熵的快速增量约简方法,主要分析了在对象动态增加情况下信息熵的变化机制。该算法通过判断更新前决策表的约简属性对新增对... 详细信息

粗糙集是一种处理不确定、不完全知识的数学工具,属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。提出了一种基于条件熵的快速增量约简方法,主要分析了在对象动态增加情况下信息熵的变化机制。该算法通过判断更新前决策表的约简属性对新增对象的区分情况来计算新的条件熵值,就可以快速求解出更新后的决策表的属性约简结果。实验结果也进一步验证了该方法的有效性。

关键词：条件熵增量式属性约简决策表

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一种模糊决策信息系统的属性约简方法

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中北大学学报（自然科学版） 2011年第1期32卷 115-118页

作者：郑建兴李德玉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

基于邻域粒化思想提出了邻域关系下模糊决策信息系统的粗糙集模型.定义了上、下近似算子,并讨论了它们的性质.通过构造辨识矩阵和辨识函数,给出了一种连续值域模糊决策信息系统上、下协调属性约简的方法,并用实例对该方法进行了说明.该... 详细信息

基于邻域粒化思想提出了邻域关系下模糊决策信息系统的粗糙集模型.定义了上、下近似算子,并讨论了它们的性质.通过构造辨识矩阵和辨识函数,给出了一种连续值域模糊决策信息系统上、下协调属性约简的方法,并用实例对该方法进行了说明.该方法为条件属性连续取值的模糊决策信息系统的属性约简、特征选择等提供了一种新途径.

关键词：模糊决策信息系统邻域属性约简

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基于视觉注意的SVM彩色图像分割方法

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计算机工程与应用 2011年第36期47卷 174-176页

作者：郭文涛王文剑白雪飞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

提出一种基于视觉注意的自然场景彩色图像支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分割方法。基于人类视觉注意机制将图像进行预分割,得到图像的显著区域和非显著区域,利用形态学操作对得到的图像进行处理,并自动选取和标注SVM的训练样... 详细信息

提出一种基于视觉注意的自然场景彩色图像支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分割方法。基于人类视觉注意机制将图像进行预分割,得到图像的显著区域和非显著区域,利用形态学操作对得到的图像进行处理,并自动选取和标注SVM的训练样本,用训练后的SVM分类器对整幅图像进行分割。该方法充分利用视觉注意机制方法的有效信息,解决了其边界不确定的缺陷,并且结合具有很好泛化性能的SVM学习方法,在无需先验知识以及任何人工干预的情况下,实现对自然场景图像的分割。为验证算法的有效性,分别从加州大学伯克利分校图像数据库及互联网选取多幅彩色图像进行实验,实验结果表明:该方法的分割结果不仅与人类视觉注意结果相一致,而且与伯克利图像数据库中人工标注结果相比,得到较好分割效果。

关键词：图像分割支持向量机视觉注意显著图

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处理非平衡数据的粒度SVM学习方法

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计算机工程与应用 2011年第24期47卷 97-99,114页

作者：徐乾王文剑张文浩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

通过多维关联规则挖掘,将粒度计算(Granular Computing,GrC)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)有效融合,提出一种粒度支持向量机(Granular SVM,GSVM)学习方法,称为AR-GSVM。该方法用于非平衡数据处理时,不仅可以有效降低分类器... 详细信息

通过多维关联规则挖掘,将粒度计算(Granular Computing,GrC)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)有效融合,提出一种粒度支持向量机(Granular SVM,GSVM)学习方法,称为AR-GSVM。该方法用于非平衡数据处理时,不仅可以有效降低分类器的复杂性,而且本质上可以进行并行计算以提高学习效率,同时提高分类器的泛化能力。考虑到保持数据在原始空间和特征空间的分布一致性,在AR-GSVM的基础上又提出核空间上的粒度支持向量机学习方法,称为AR-KGSVM,该方法具有更好的泛化性能。通过在UCI数据集上的实验表明:AR-GSVM和AR-KGSVM的泛化能力优于一些常用非平衡数据处理的方法。

关键词：支持向量机粒度计算粒度支持向量机关联规则非平衡数据

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基于双参数相容关系的区间值信息系统属性约简

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山西大学学报(自然科学版) 2011年第3期34卷 363-367页

作者：程利涛李德玉郑建兴陈红星山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

针对区间值信息系统,文章提出了一种基于双参数相容关系的属性约简方法.该方法是对传统变精度相容关系粗糙集模型的一种扩充,可使模型在实际应用中更加灵活,鲁棒性更强,通过实例对该方法进行了说明.

关键词：区间值信息系统粗糙集模型属性约简双参数相容关系

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一种基于等价描述矩阵的规则提取方法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2011年第3期29卷 94-100页

作者：闫麟梁吉业王俊红山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

粗糙集方法是一种有效的处理分类问题的方法,但是它在面对高维数据时,很难依靠属性约简提取出泛化能力较高的规则。这是由于粗糙集约简本身在一定程度上忽略了对象个体对信息系统的影响。为避免此问题,通过描述各个对象与其补集间的差别... 详细信息

粗糙集方法是一种有效的处理分类问题的方法,但是它在面对高维数据时,很难依靠属性约简提取出泛化能力较高的规则。这是由于粗糙集约简本身在一定程度上忽略了对象个体对信息系统的影响。为避免此问题,通过描述各个对象与其补集间的差别,提取了各个对象所包含的分类信息。在此基础上,设计了一种新的基于粗糙集的规则提取算法。通过实验分析,验证了本算法比传统算法具有更好的泛化能力。

关键词：粗糙集属性约简决策表等价类等价描述矩阵

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基于结构化支持向量机的中文句法分析

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山西大学学报(自然科学版) 2011年第1期34卷 66-70页

作者：王文剑王亚贝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大学计算机与信息技术学院

通过构造结构化函数ψ(x,y),提出一种基于结构化支持向量机(SVM-Struct)的中文句法分析方法.实验结果表明,与经典的概率上下文无关文法(PCFG)相比,文章提出的方法在中文句法分析方面是十分有效的.

关键词：支持向量机结构化SVM 中文句法分析

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基于多划分的不完备信息系统的完备化模型

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计算机工程与设计 2011年第9期32卷 3131-3134页

作者：康向平李德玉李瑞萍山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室山西太原030006

针对信息系统中的数据缺失问题,提出了基于模糊关系的多划分技术,建立了一个基于多划分的不完备信息系统的完备化模型。在该模型中,将不完备信息系统分解,引入模糊聚类分析方法构建了一个信息完备化平台,该平台融合了不同用户的需求,而... 详细信息

针对信息系统中的数据缺失问题,提出了基于模糊关系的多划分技术,建立了一个基于多划分的不完备信息系统的完备化模型。在该模型中,将不完备信息系统分解,引入模糊聚类分析方法构建了一个信息完备化平台,该平台融合了不同用户的需求,而非片面的依据某一个用户的喜好,使信息完备化结果更加合理。在信息完备化过程中,该模型考虑了属性重要性之间的差异,并赋予了相应的权值。该模型利用一些隐含在不完备信息系统中的有用知识为缺失信息的获取提供有效支持,是对传统模型"最高频率的属性值"的一个扩展。实例验证了该模型的有效性,该模型可以为不完备信息系统的完备化提供了可行的解决途径。

关键词：信息系统模糊关系不完备信息系统多划分信息完备化平台

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基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络研究

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广西大学学报（自然科学版） 2011年第5期36卷 781-786页

作者：张哲夫高太平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

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构———基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究。研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性。另... 详细信息

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构———基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究。研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性。另外,还设计了PHP(n)网络上的单播、广播路由算法,证明了其通信效率均为n+4。

关键词：互联网络超立方体 Petersen图路由算法

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基于混沌时间序列的瓦斯浓度预测研究

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计算机工程与应用 2011年第10期47卷 244-248页

作者：张宝燕李茹穆文瑜晋中学院计算机科学与技术学院山西晋中030600 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

近年来各种矿难频发,特别是瓦斯事故时见于报端。瓦斯事故通常伴随着较高的瓦斯浓度,因此,预测未来时刻的瓦斯浓度是预测瓦斯事故的有效手段,对煤矿的安全生产具有十分重要的意义。对混沌理论中的C-C方法进行简化,并用这种方法对5大煤... 详细信息

近年来各种矿难频发,特别是瓦斯事故时见于报端。瓦斯事故通常伴随着较高的瓦斯浓度,因此,预测未来时刻的瓦斯浓度是预测瓦斯事故的有效手段,对煤矿的安全生产具有十分重要的意义。对混沌理论中的C-C方法进行简化,并用这种方法对5大煤矿的瓦斯浓度监测数据构成的时间序列进行相空间重构,依据数据的实际情况确定其最佳时延和嵌入维,然后用加权一阶局域法对下一时刻的瓦斯浓度进行预测。实验结果表明瓦斯浓度时间序列具有明显的混沌特性,且当时间序列长度为500时,计算量适中且预测结果较优,对500个异常瓦斯浓度预测的均方误差达到0.122024,从而可用于瓦斯事故的预测,为煤矿及时采取通风等措施提供决策依据。

关键词：瓦斯浓度时间序列混沌相空间重构

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