检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2012年第4期48卷 405-411页

作者：常瑜梁吉业高嘉伟杨静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太原030006

半监督聚类研究如何利用少量的监督信息来提高聚类性能,目前已经成为机器学习领域的一个研究热点.现有的大多数半监督聚类方法没有综合考虑Seeds集和成对约束这两种监督信息,因而提出了一种基于Seeds集和成对约束的半监督聚类算法.该算... 详细信息

半监督聚类研究如何利用少量的监督信息来提高聚类性能,目前已经成为机器学习领域的一个研究热点.现有的大多数半监督聚类方法没有综合考虑Seeds集和成对约束这两种监督信息,因而提出了一种基于Seeds集和成对约束的半监督聚类算法.该算法运用Tri-training算法扩充Seeds集,结合成对约束优化Seeds集并指导聚类过程.实验结果表明,该算法能够有效提高聚类性能.

关键词：半监督聚类 Seeds集成对约束

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基于Rough Sets的特征选择研究进展

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山西大学学报(自然科学版) 2012年第2期35卷 211-218页

作者：梁吉业李超伟魏巍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

特征选择是机器学习领域中的重要研究问题.作为一种重要的特征选择方法,属性约简正在受到越来越多的关注,在许多应用领域已经得到了广泛应用.文章对基于Rough Sets理论的特征选择算法作了系统的回顾和分析,具体包括启发式属性约简、基... 详细信息

特征选择是机器学习领域中的重要研究问题.作为一种重要的特征选择方法,属性约简正在受到越来越多的关注,在许多应用领域已经得到了广泛应用.文章对基于Rough Sets理论的特征选择算法作了系统的回顾和分析,具体包括启发式属性约简、基于区分矩阵的属性约简和扩展粗糙集模型的属性约简三个方面.此外,论文还给出了粗糙特征选择算法的几种常见应用,并对该领域的进一步发展进行了展望.

关键词：特征选择粗糙集属性约简区分矩阵启发式搜索

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基于数据关系的SVM多分类学习算法

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山西大学学报(自然科学版) 2012年第2期35卷 224-230页

作者：王文剑梁志郭虎升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

提出一种基于数据关系(Data Relationship,DR)的多分类支持向量机(Support Vector Machine,SVM)学习算法(Multi-Classification SVM Algorithm Based on Data Relationship,DR-SVM).DR-SVM算法根据每类数据的关系(如向量积等)获取子学习器的冗余信息,从而优化多分类器组,然后通过经典的SVM算法训练分类器组.算法在简化分类器组的同时可对多类数据分类问题获得满意的泛化能力,在标准数据集上的实验结果表明,与经典的SVM多分类方法相比,DR-SVM具有更好的泛化性能,尤其对单个类别精度要求较高的数据尤其有效.

关键词：支持向量机多分类数据关系泛化能力

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一种基于邻域距离的聚类特征选择方法

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计算机科学 2012年第1期39卷 175-177页

作者：秦奇伟梁吉业钱宇华计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

针对高维复杂的符号数据集在聚类中的聚类效果差和计算耗时过大的问题,首先提出了一种基于邻域距离的无监督特征选择算法,然后在选择到的特征子集上进行重新聚类,从而有效提高了聚类结果的精度,降低了聚类计算的计算耗时。实验结果表明... 详细信息

针对高维复杂的符号数据集在聚类中的聚类效果差和计算耗时过大的问题,首先提出了一种基于邻域距离的无监督特征选择算法,然后在选择到的特征子集上进行重新聚类,从而有效提高了聚类结果的精度,降低了聚类计算的计算耗时。实验结果表明,该算法可以找到有效的特征子集,提高数据集的聚类精度,降低面对高维复杂数据集聚类的计算耗时。

关键词：特征选择聚类计算邻域距离属性重要度

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基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法

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计算机科学 2012年第11期39卷 267-271页

作者：张荣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

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)的方法现已广泛应用于图像分割,但其在训练样本的选取上大多是人工选择,这降低了图像分割的自适应性,且影响了SVM的分类... 详细信息

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)的方法现已广泛应用于图像分割,但其在训练样本的选取上大多是人工选择,这降低了图像分割的自适应性,且影响了SVM的分类性能。提出一种基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法,算法首先使用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法自动获取训练样本,然后分别提取图像颜色特征和纹理特征,将其作为SVM模型训练样本的特征属性进行训练,最后用训练好的分类器对图像进行分割。实验结果表明,提出的方法可取得很好的分割结果。

关键词：图像分割支持向量机模糊C均值

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基于流形弯曲度的有序自适应邻域选择算法

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山西大学学报(自然科学版) 2012年第2期35卷 219-223页

作者：李德玉高翠珍翟岩慧山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

针对传统邻域选择方法不能根据流形样本密度和弯曲度合理选择邻域的缺点,提出了一种有序自适应的邻域选择算法.该算法从流形上曲率最小的点开始,以宽度优先的次序不断地处理每个点.对搜索到的数据点,基于流形结构的局部线性特性,利用已... 详细信息

针对传统邻域选择方法不能根据流形样本密度和弯曲度合理选择邻域的缺点,提出了一种有序自适应的邻域选择算法.该算法从流形上曲率最小的点开始,以宽度优先的次序不断地处理每个点.对搜索到的数据点,基于流形结构的局部线性特性,利用已有的邻域信息估算其局部切空间,然后通过其邻域边在切空间的投影自适应地选择合适的邻域.实验结果表明:该算法应用于Isomap后,对不同结构的数据集嵌入结果更准确.

关键词：流形学习邻域选择切空间

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基于优势形式背景的对象全序化方法研究

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计算机工程与应用 2012年第22期48卷 54-57页

作者：陈红星王俊红计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

对象全序化是基于优势关系的信息系统的一个重要内容,形式概念分析提供了对象排序的一个自然平台,然而传统的形式概念分析不能用来处理具有优势关系的属性。在优势概念格的基础上,对对象全序化方法进行了研究。基于优势关系形式背景,定... 详细信息

对象全序化是基于优势关系的信息系统的一个重要内容,形式概念分析提供了对象排序的一个自然平台,然而传统的形式概念分析不能用来处理具有优势关系的属性。在优势概念格的基础上,对对象全序化方法进行了研究。基于优势关系形式背景,定义了对象在属性集上的优势度,进一步给出了对象的综合优势度,并利用综合优势度对对象进行全序化,并通过实例对方法进行了说明。研究进一步丰富了优势信息系统的相关理论。

关键词：优势关系信息系统优势度全序化

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基于依存关系的旅游景点评论的特征-观点对抽取

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中文信息学报 2012年第3期26卷 116-121页

作者：王素格吴苏红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

特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选... 详细信息

特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选特征的识别算法和特征—观点对的抽取算法。该文对山西旅游景点评论语料进行了实验,结果表明,特征—观点对的抽取整体的F1值达到了87.10%,验证了方法的有效性。

关键词：特征-观点对依存关系组块

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基于非完备信息系统的评价对象情感聚类

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中文信息学报 2012年第4期26卷 98-102,108页

作者：王素格尹学倩李茹张杰吕云云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

该文利用领域本体对产品评论文本中的评价对象进行抽取和整合,在此基础上,建立产品性能的非完备信息系统,将特征的情感倾向寓于特征的权重计算之中。对非完备信息系统,给出了基于差别矩阵的启发式特征约简方法,通过特征降维处理,达到了... 详细信息

该文利用领域本体对产品评论文本中的评价对象进行抽取和整合,在此基础上,建立产品性能的非完备信息系统,将特征的情感倾向寓于特征的权重计算之中。对非完备信息系统,给出了基于差别矩阵的启发式特征约简方法,通过特征降维处理,达到了减少特征的冗余度和数据稀疏性的目的。对降维后的非完备信息系统采用K-Means聚类算法,实现了评价对象情感聚类。为了验证该文提出方法的有效性,在真实汽车评论文本数据上进行实验,实验结果表明,在对特征进行一定程度的降维后,仍表现出较好的聚类效果。

关键词：非完备信息系统评价对象本体特征降维聚类

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基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别

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中文信息学报 2012年第2期26卷 46-50页

作者：张鹏李国臣李茹刘海静石向荣 Collin Baker 山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室中北大学电子与计算机科学技术学院 International Computer Science Institute 1947 Center St.Suite 600 Berkeley California94704

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利... 详细信息

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利用深度优先搜索,在FrameNet框架关系图中,查询T和H中框架之间的上下位关系;再使用WordNet中语义关系比较二者的框架元素是否一致或相似。实验对RTE2007中50个文本对进行了测试,达到了76.6%的准确率,略高于RTE2007评测的最优结果。

关键词：文本蕴含识别 FrameNet 框架关系

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