检索结果-内蒙古大学图书馆

依赖空间与粗糙集理论

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农业网络信息 2009年第9期 128-130,F0003页

作者：燕红文康向平张丽山西农业大学现代教育技术学院山西太谷030801 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

首先对信息系统进行预处理得到相对简单的衍生系统,进而在其基础上建立依赖空间,然后基于依赖空间来刻画属性约简、独立、核等粗糙集中的核心概念。本文的结论不仅加深了人们对粗糙集的认识,同时也为分析和处理数据提供了一种新的理论... 详细信息

首先对信息系统进行预处理得到相对简单的衍生系统,进而在其基础上建立依赖空间,然后基于依赖空间来刻画属性约简、独立、核等粗糙集中的核心概念。本文的结论不仅加深了人们对粗糙集的认识,同时也为分析和处理数据提供了一种新的理论依据。

关键词：衍生系统粗糙集依赖空间

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一种回归SVM选择性集成方法

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计算机科学 2008年第4期35卷 178-180页

作者：张妤王文剑康向平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

泛化能力是机器学习关心的一个根本问题,采用集成学习技术可以有效地提高泛化能力。本文提出了一种将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行选择性集成回归的方法。通过引入三个阈值,可以选择合适的子SVM,从而进一步提高了整个集... 详细信息

泛化能力是机器学习关心的一个根本问题,采用集成学习技术可以有效地提高泛化能力。本文提出了一种将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行选择性集成回归的方法。通过引入三个阈值,可以选择合适的子SVM,从而进一步提高了整个集成学习的效率。实验结果表明,本文提出的选择性集成方法可以在一定程度上解决SVM的模型选择问题和大规模数据集的学习问题,与传统的集成方法Bagging相比具有更高的泛化能力。

关键词：支持向量机集成学习回归 Bagging

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一种基于动态特征词典的SVM中文电子邮件过滤方法

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计算机科学 2008年第3期35卷 49-51页

作者：侯岩王文剑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

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题。本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支... 详细信息

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题。本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)核参数,有效地提高了垃圾邮件的过滤精度,实验结果超过了网易免费邮所公布的过滤指标。

关键词：支持向量机中文电子邮件过滤动态特征词典

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信息系统中的信息粒与熵理论

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中国科学（E辑） 2008年第12期38卷 2048-2065页

作者：梁吉业钱宇华山西大学计算智能与中文信息处理省部共建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

信息粒度与熵理论是两种有效进行信息系统中不确定性研究的重要工具,已有许多成功的应用范例.文中研究了不同二元关系下信息系统中信息粒的刻画和表示,给出了信息系统中信息粒度的公理化定义,证实了一些已有的信息粒度度量都是其特殊形... 详细信息

信息粒度与熵理论是两种有效进行信息系统中不确定性研究的重要工具,已有许多成功的应用范例.文中研究了不同二元关系下信息系统中信息粒的刻画和表示,给出了信息系统中信息粒度的公理化定义,证实了一些已有的信息粒度度量都是其特殊形式.发展了信息系统中的熵理论,证明了这些熵度量的粒化单调性.同时,在信息系统意义下,建立了信息粒度与熵之间的互补关系.这些研究统一了完备信息系统与非完备信息系统中不确定性度量的相关结果.

关键词：信息系统信息粒信息粒度熵粗糙集

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基于新闻要素的新事件检测方法研究

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计算机应用 2008年第11期28卷 2975-2977页

作者：薛晓飞张永奎任晓东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

新事件检测(NED)的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用,采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率(TF-IDF)模型进行改进,并在新闻报道中提取出时间信息和地点信息,分别对内容... 详细信息

新事件检测(NED)的目标是检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻。考虑到新闻的基本要素在新闻中的作用,采用特征加权的方式对传统的词频和倒排文档频率(TF-IDF)模型进行改进,并在新闻报道中提取出时间信息和地点信息,分别对内容相似度、时间相似度和地点相似度进行计算,并将三者结合来检测新事件。实验证明这种方法有效。

关键词：新事件检测事件模型相似度计算

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基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择算法

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计算机科学 2008年第11期35卷 181-184页

作者：曹付元梁吉业姜广计算智能与中文信息处理省部共建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

传统的K-means算法由于其方法简单,在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用。但由于K-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。利用邻域模型中... 详细信息

传统的K-means算法由于其方法简单,在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用。但由于K-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有着直接的影响,因此算法不能保证得到一个唯一的聚类结果。利用邻域模型中对象邻域的上下近似,定义了对象邻域耦合度和分离度的概念,给出了对象在初始聚类中心选择中的重要性,提出了一种初始聚类中心的选择算法。另外,分析了邻域模型中三种范数对聚类精度的影响,并和随机选择初始聚类中心、CCIA选择初始聚类中心算法进行了比较,实验结果表明,该算法是有效的。

关键词：邻域模型初始聚类中心 K-means聚类粗糙集

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基于SVM的中文报道关系识别方法研究

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计算机工程与应用 2008年第33期44卷 141-143页

作者：王强张永奎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省部共建教育部重点实验室太原030006

针对网络新闻的特点,从人名、时间名、地点名、组织机构名、内容五个方面抽取特征词形成特征向量。在此基础上,分别进行了相似度计算,其中,人名、组织机构名、内容采用余弦夹角的方法,时间和地点向量,相似度计算采用了引入报道时间和关... 详细信息

针对网络新闻的特点,从人名、时间名、地点名、组织机构名、内容五个方面抽取特征词形成特征向量。在此基础上,分别进行了相似度计算,其中,人名、组织机构名、内容采用余弦夹角的方法,时间和地点向量,相似度计算采用了引入报道时间和关联度计算。最后,使用这5个相似度作为特征,使用SVM进行训练,并在测试集上进行了测试。测试结果表明,这种方法可以有效地改善系统的性能。

关键词：报道关系识别话题检测与跟踪多向量表示模型

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基于权重函数的混合DDM算法

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计算机工程与设计 2008年第4期29卷 797-799,990页

作者：张贵生张霞李德玉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

高层体系结构已成为分布式仿真通用技术框架的核心,其中数据分发管理服务则为其提供了有效的数据过滤机制。目前常用的几种DDM算法,如基于区域的算法、基于网格的算法和简单混合的算法(基于网格的DDM和基于区域的DDM混合使用)等都存在... 详细信息

高层体系结构已成为分布式仿真通用技术框架的核心,其中数据分发管理服务则为其提供了有效的数据过滤机制。目前常用的几种DDM算法,如基于区域的算法、基于网格的算法和简单混合的算法(基于网格的DDM和基于区域的DDM混合使用)等都存在着一些不足。基于权重函数的混合DDM算法是在简单混合的DDM算法基础上加入了对路经空间中所划分网格的权重函数设立机制和对冗余信息、虚假信息的控制机制。实验结果表明,该算法在减少算法执行时间,尤其是降低网络中的数据传输量和减少组播地址消耗方面,体现出良好的性能,进一步满足了系统的可扩缩性要求。

关键词：高层体系结构数据分发管理权重函数混合DDM算法

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基于加权连接度的改进K-Modes聚类算法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2008年第3期26卷 189-193页

作者：张小宇梁吉业曹付元于慧娟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

K-Modes算法是一种经典的字符型数据聚类算法,在处理对象属性值距离时,采用简单的0-1匹配,不能体现出属性值之间潜在的相似关系。通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性,改进了传统的K-Modes算法。实验结果表明该... 详细信息

K-Modes算法是一种经典的字符型数据聚类算法,在处理对象属性值距离时,采用简单的0-1匹配,不能体现出属性值之间潜在的相似关系。通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性,改进了传统的K-Modes算法。实验结果表明该方法较传统的K-Modes算法有一定的改善。

关键词：字符型数据聚类图形聚类连接度

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遥感分类信息不确定性的可视化表达方法

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地球信息科学 2008年第1期10卷 88-96页

作者：葛咏李三平中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 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

影像分类是遥感技术的重要应用领域之一,而遥感分类信息中则存在着不确定性,如果仅仅对其进行不确定性程度上的数学度量,而忽略其在空间域和时间域上的分布特征,则很难完整准确地描述和理解遥感信息中的不确定性。从视觉感知角度表现不... 详细信息

影像分类是遥感技术的重要应用领域之一,而遥感分类信息中则存在着不确定性,如果仅仅对其进行不确定性程度上的数学度量,而忽略其在空间域和时间域上的分布特征,则很难完整准确地描述和理解遥感信息中的不确定性。从视觉感知角度表现不确定性信息是不确定性建模的重要组成部分,而利用现有的计算机可视化技术来表达遥感分类信息的不确定性则是一种直观有效的方法,可以帮助用户更加完整地理解遥感数据及其分类信息中不确定性的大小、分布、空间结构和趋势。我们将不确定性可视化技术分为静态可视化变量、动态可视化变量和特征可视化三种类型。并以我国黄河三角洲地区的Landsat 5 TM遥感影像的分类数据为例,对上述不确定性可视化技术进行讨论及分析。

关键词：遥感分类不确定性可视化表达

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