检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2015年第4期51卷 714-722页

作者：魏巍魏琪王锋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

不确定性度量是粗糙集理论中的重要研究内容之一,它可以度量属性之间的依赖度和相似度,并为属性约简和聚类分析提供了有效的度量工具.然而,不同的不确定性度量对于属性依赖度和相似度的刻画能力并不相同,这会在很大程度上影响属性约简... 详细信息

不确定性度量是粗糙集理论中的重要研究内容之一,它可以度量属性之间的依赖度和相似度,并为属性约简和聚类分析提供了有效的度量工具.然而,不同的不确定性度量对于属性依赖度和相似度的刻画能力并不相同,这会在很大程度上影响属性约简和聚类分析等算法的结果.对常见的属性依赖度度量-近似分类精度、近似分类质量、Shannon条件熵、互补条件熵和常见的属性相似性度量-Shannon互信息、互补条件熵在不确定性度的差异进行了深入分析,发现了这些度量之间的差异,为属性约简和聚类分析等算法中不确定度量的选择提供了理论依据.

关键词：粗糙集不确定性度量条件熵互信息

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利用AdaBoost-SVM集成算法和语块信息的韵律短语识别

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计算机工程与科学 2015年第12期37卷 2324-2330页

作者：钱揖丽冯志茹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

提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法。首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构。其次,基于语... 详细信息

提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法。首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构。其次,基于语块结构并利用AdaBoost-SVM集成算法,构建汉语韵律短语识别模型。同时,该文利用多种算法分别构建了利用语块信息和不利用语块的多个模型,对比实验结果表明,表示浅层句法信息的语块能够在韵律短语识别中做出积极有效的贡献;利用AdaBoos-SVM集成算法实现的模型性能更佳。

关键词：汉语语块 AdaBoost—SVM 韵律短语识别

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一种基于Tri-training的半监督多标记学习文档分类算法

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中文信息学报 2015年第1期29卷 104-110页

作者：高嘉伟梁吉业刘杨磊李茹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

多标记学习主要用于解决因单个样本对应多个概念标记而带来的歧义性问题,而半监督多标记学习是近年来多标记学习任务中的一个新的研究方向,它试图综合利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高学习性能。为了进一步挖掘未标记样本... 详细信息

多标记学习主要用于解决因单个样本对应多个概念标记而带来的歧义性问题,而半监督多标记学习是近年来多标记学习任务中的一个新的研究方向,它试图综合利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高学习性能。为了进一步挖掘未标记样本的信息和价值并将其应用于文档多标记分类问题,该文提出了一种基于Tritraining的半监督多标记学习算法(MKSMLT),该算法首先利用k近邻算法扩充已标记样本集,结合Tri-training算法训练分类器,将多标记学习问题转化为标记排序问题。实验表明,该算法能够有效提高文档分类性能。

关键词：半监督学习多标记学习文档分类

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多源决策信息系统的决策规则性能评价

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模式识别与人工智能 2015年第7期28卷 657-664页

作者：林国平梁吉业李进金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 闽南师范大学数学与统计学院漳州363000

多粒度粗糙集理论为多源决策信息系统的规则提取提供一种有效的方法,而如何对决策规则集进行评价是利用规则进行合理准确的决策和对未知样本进行可靠预测的关键问题之一.针对已有规则性能评价指标的不足,提出整体确定性、整体协调性、... 详细信息

多粒度粗糙集理论为多源决策信息系统的规则提取提供一种有效的方法,而如何对决策规则集进行评价是利用规则进行合理准确的决策和对未知样本进行可靠预测的关键问题之一.针对已有规则性能评价指标的不足,提出整体确定性、整体协调性、整体支持度的3类整体决策性能评价指标.这些评价指标将为更多的决策问题求解提供一定的理论依据.

关键词：粗糙集多粒度融合决策规则决策性能

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一种层次粒度支持向量机算法

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小型微型计算机系统 2015年第8期36卷 1799-1802页

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 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)拥有简洁的数学函数,能够非常有效地处理分类和回归问题,SVM具有两大优点:边界最大化和利用核函数解决线性不可分问题.但是由于SVM的训练复杂度依赖于数据集的规模,所以SVM处理大规模数据时能力... 详细信息

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)拥有简洁的数学函数,能够非常有效地处理分类和回归问题,SVM具有两大优点:边界最大化和利用核函数解决线性不可分问题.但是由于SVM的训练复杂度依赖于数据集的规模,所以SVM处理大规模数据时能力非常有限.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.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 M achine,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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以准核为起点的启发式属性约简

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计算机工程与应用 2015年第10期51卷 137-141页

作者：陈红星魏巍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太原030006

核是属性约简中的必不可少的部分。通过对核中属性重要程度的差异进行分析,可以发现一些核属性相对于决策的重要度很小,这些属性一定程度上影响了基于约简结果构造的分类器的分类精度。通过将核中一些对决策贡献很小的属性去除,提出了... 详细信息

核是属性约简中的必不可少的部分。通过对核中属性重要程度的差异进行分析,可以发现一些核属性相对于决策的重要度很小,这些属性一定程度上影响了基于约简结果构造的分类器的分类精度。通过将核中一些对决策贡献很小的属性去除,提出了准核的定义,并基于准核构造了一种新的启发式属性约简算法,利用该算法获得的约简中属性数量更少,基于这种约简构造的分类器分类精度更高,实验结果表明了算法的有效性。

关键词：粗糙集核属性约简正域

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基于稳健模糊粗糙集模型的多标记文本分类

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计算机科学 2015年第7期42卷 270-275页

作者：张晶李德玉王素格李华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

针对多标记数据的不确定性以及噪声数据的存在,提出了一种新的多标记稳健模糊粗糙分类模型。该模型是处理单标记分类问题的k-mean稳健统计量模糊粗糙分类模型的扩展应用。对于每个待分类数据,首先根据相似性计算方法,得到它们相对于各... 详细信息

针对多标记数据的不确定性以及噪声数据的存在,提出了一种新的多标记稳健模糊粗糙分类模型。该模型是处理单标记分类问题的k-mean稳健统计量模糊粗糙分类模型的扩展应用。对于每个待分类数据,首先根据相似性计算方法,得到它们相对于各标记的隶属度;然后根据隶属度定义待分类数据与各标记的相关度;最后为每一组相关度赋予合适的阈值,得到相关的标记集合。在3个标准多标记数据集和1个真实多标记文本数据集上的实验结果表明,对于多标记文本分类问题,所提模型在6个常用的多标记评测指标上较常用的ML-kNN和rank-SVM多标记学习方法具有更高的准确率。

关键词：模糊粗糙集 k-mean稳健统计量隶属度多标记学习

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传播过程中信号缺失的层次聚类社区发现算法

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计算机工程与应用 2015年第9期51卷 201-206,216页

作者：康茜李德玉王素格冀庆斌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

社区发现是社会网络分析的一个基本任务,而社区结构探测是社区发现的一个关键问题。将社区结构中的结点看作信号源,针对信号传递过程中存在信号缺失情况,提出了一种层次聚类社区发现算法。该算法通过度中心性来度量节点接收信号的概率,... 详细信息

社区发现是社会网络分析的一个基本任务,而社区结构探测是社区发现的一个关键问题。将社区结构中的结点看作信号源,针对信号传递过程中存在信号缺失情况,提出了一种层次聚类社区发现算法。该算法通过度中心性来度量节点接收信号的概率,用于量化节点接受信号过程中的缺失值。经过信号传递,使网络的拓扑结构转化为向量间的几何关系,在此基础上,使用层次聚类算法用于发现社区。为了验证SMHC算法的有效性,通过在三个数据集上与SHC算法、CNM算法、GN算法、Similar算法进行比较,实验结果表明,SMHC算法在一定程度上提高了社区发现的正确率。

关键词：社区发现信号传播信号缺失度中心性层次聚类

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面向文本情感聚类的维度判别方法

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计算机工程与应用 2015年第7期51卷 124-130页

作者：李欣王素格李德玉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

在文本情感分析时,使用有监督的机器学习方法的不足是需要大量的带标签的文本数据,而无监督的文本聚类方法可以克服这一问题。对于文本情感聚类,在节省数据资源的同时,也存在聚类结果的不确定性问题。给出了情感维度的形式化描述,并将... 详细信息

在文本情感分析时,使用有监督的机器学习方法的不足是需要大量的带标签的文本数据,而无监督的文本聚类方法可以克服这一问题。对于文本情感聚类,在节省数据资源的同时,也存在聚类结果的不确定性问题。给出了情感维度的形式化描述,并将观点词识别技术应用于情感维度的判别中。在此基础上,利用获得的情感维度,对评论文本进行情感聚类,有效地解决情感聚类结果的不确定性问题。在4个领域的英文产品评论数据上进行实验,结果表明该方法在自动识别情感聚类维度中是有效的,并得到了满意的情感聚类结果。

关键词：观点词识别维度判别文本情感聚类

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改进最大Lyapunov指数的多变量瓦斯浓度预测研究

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计算机应用与软件 2016年第2期33卷 66-68,132页

作者：张欣雨李茹高俊杰王浩王晋宇赵红燕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 山西煤炭进出口集团科技发展有限公司技术管理处山西太原030006 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

煤矿井下瓦斯浓度受到多个环境参数的影响。首先对煤矿井下同一时间段的瓦斯浓度、风速、压力、温度、CO2、O2的时间序列数据进行统计学相关性分析,选择出对瓦斯浓度影响大的几种因素,并作为基于最大Lyapunov指数改进预测模型的输入参... 详细信息

煤矿井下瓦斯浓度受到多个环境参数的影响。首先对煤矿井下同一时间段的瓦斯浓度、风速、压力、温度、CO2、O2的时间序列数据进行统计学相关性分析,选择出对瓦斯浓度影响大的几种因素,并作为基于最大Lyapunov指数改进预测模型的输入参数来预测未来一段时间的瓦斯浓度。改进算法为:在用C-C方法重构多变量时间序列的相空间和Wolf方法计算最大Lyapunov指数的基础上,同时考虑夹角余弦和欧氏距离求取预测中心点的相近点。结果表明,改进预测算法提高了预测精度,平均绝对误差和标准差分别为2.11%和2.15%。

关键词：相关性分析最大Lyapunov指数C-C方法 Wolf方法夹角余弦

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