检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2020年第3期42卷 557-563页

作者：王鑫陈建凯翟俊海河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

区间值属性单调决策树算法是处理区间值属性单调分类问题的重要途径之一,但此算法构建决策树过程中没有考虑属性间的相关性,因此极可能继续分类没有意义或意义很小的冗余属性。针对以上不足,在区间值属性单调决策树算法的基础上,分析了... 详细信息

区间值属性单调决策树算法是处理区间值属性单调分类问题的重要途径之一,但此算法构建决策树过程中没有考虑属性间的相关性,因此极可能继续分类没有意义或意义很小的冗余属性。针对以上不足,在区间值属性单调决策树算法的基础上,分析了区间值属性之间的冗余信息对构建单调决策树的影响,并提出了一种扩展算法,要求选取的扩展属性不仅与决策属性的排序互信息值最大,还与同一分支上已被选取的条件属性的排序互信息值最小。实验结果表明,考虑了区间值属性间的交互信息后,可避免同一条件属性的重复选择,与已有的算法相比,该扩展算法能构建出更优的单调决策树。

关键词：区间值属性排序互信息属性相关单调决策树

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MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机比较研究

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小型微型计算机系统 2020年第7期41卷 1381-1388页

作者：宋丹丹翟俊海李艳齐家兴河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

对MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机进行了比较研究.具体地,从程序运行时间、任务的同步次数、分类器的泛化性能和需要读写的文件数目4个方面进行了比较.得出了如下结论:1)在程序运行时间上,基于Spark的大数据极限学习机... 详细信息

对MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机进行了比较研究.具体地,从程序运行时间、任务的同步次数、分类器的泛化性能和需要读写的文件数目4个方面进行了比较.得出了如下结论:1)在程序运行时间上,基于Spark的大数据极限学习机明显优于MapReduce的大数据极限学习机,通过理论分析以及对比不同平台的并行指标speed Up和sizeUp证明了这一结论,而且随着隐含层节点个数的增多,这一优势越发明显;2)在任务的同步次数上,基于MapReduce大数据极限学习机的性能优于基于Spark大数据极限学习机;3)在分类器的泛化性能上,基于MapReduce的大数据极限学习机与基于Spark大数据极限学习机并无本质的差别;4)在需要读写的文件数目上,基于MapReduce的大数据极限学习机需要读写的文件数目与M ap任务个数有关,而基于Spark的大数据极限学习机需要读写的文件数目与分区数有关.这些结论对从事相关研究的人员,特别是从事大数据机器学习研究的人员具有较高的参考价值.

关键词：大数据机器学习极限学习机并行计算任务同步

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模糊三支概念与模糊概念格的关系

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模糊系统与数学 2020年第6期34卷 167-174页

作者：毛华程艺林刘晓庆河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

对于一个给定的信息系统而言,所讨论的对象和属性之间的关系可能并非是0或者1,而是通过模糊集、模糊关系定义的,因此模糊信息系统的研究越来越有价值。形式概念分析是研究信息系统的一种工具,其产生的模糊三支概念是信息提取的有力手段... 详细信息

对于一个给定的信息系统而言,所讨论的对象和属性之间的关系可能并非是0或者1,而是通过模糊集、模糊关系定义的,因此模糊信息系统的研究越来越有价值。形式概念分析是研究信息系统的一种工具,其产生的模糊三支概念是信息提取的有力手段。模糊三支概念是将经典三支概念和模糊集相结合的一种新的概念,是对经典三支概念的一种拓展。由于经典三支概念与经典概念之间有着密切联系,因此对于模糊三支概念相关性质的讨论是很重要的。本文通过对模糊概念格与模糊三支概念格的研究,用等价类的方法得到了给定信息背景下模糊概念与模糊三支概念之间的对应关系。通过本文的方法,模糊三支概念格可以通过模糊概念格刻画,并因此得到了一种生成给定信息背景下的模糊三支概念格的算法。

关键词：模糊集三支决策格形式概念分析等价类

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基于改进Q-学习算法的多阶段群体决策模型

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控制与决策 2019年第9期34卷 1917-1922页

作者：张峰刘凌云郭欣欣河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

多阶段群体决策问题是一类典型的动态群体决策问题,主要针对离散的确定状态下的最优群体决策问题求解.但由于现实环境面临的大部分是不确定状态空间,甚至是未知环境空间(例如状态转移概率矩阵完全未知),为了寻求具有较高共识度的多阶段... 详细信息

多阶段群体决策问题是一类典型的动态群体决策问题,主要针对离散的确定状态下的最优群体决策问题求解.但由于现实环境面临的大部分是不确定状态空间,甚至是未知环境空间(例如状态转移概率矩阵完全未知),为了寻求具有较高共识度的多阶段群体最优策略,决策者需要通过对环境的动态交互来获得进一步的信息.针对该问题,利用强化学习技术,提出一种求解多阶段群体决策的最优决策算法,以解决在不确定状态空间下的多阶段群体决策问题.结合强化学习中的Q-学习算法,建立多阶段群体决策Q-学习基本算法模型,并改进该算法的迭代过程,从中学习得到群体最优策略.同时证明基于Q-学习得到的多阶段群体最优策略也是群体共识度最高的策略.最后,通过一个计算实例说明算法的合理性及可行性.

关键词：群体决策多阶段群体决策强化学习 Q-学习群体共识不确定性

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基于排序互信息的无监督特征选择

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河北大学学报（自然科学版） 2020年第2期40卷 200-204页

作者：李纯果张春琴李海峰河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北大学计算机教学部河北保定071002

根据排序问题的单调先验知识,无监督学习问题中的观测属性之间也具备单调关系;否则该属性与排序无关,为冗余属性.基于排序互信息反应的两属性之间的单调关系,提出用每个属性与其他属性之间的平均互信息,来衡量每个属性与排序学习的相关... 详细信息

根据排序问题的单调先验知识,无监督学习问题中的观测属性之间也具备单调关系;否则该属性与排序无关,为冗余属性.基于排序互信息反应的两属性之间的单调关系,提出用每个属性与其他属性之间的平均互信息,来衡量每个属性与排序学习的相关程度,具有最高的平均互信息即为排序最相关的属性.

关键词：无监督排序特征选择排序互信息

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基于MapReduce和Spark的大数据模糊K-means算法比较

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河北大学学报（自然科学版） 2020年第4期40卷 433-440页

作者：翟俊海田石张素芳王谟瀚宋丹丹河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 中国气象局气象干部培训学院河北分院河北保定071000

从原理和实验2方面对基于MapReduce和Spark的大数据模糊K-均值算法进行分析比较,并对2种大数据开源平台的优缺点进行了总结.由于模糊K-均值算法是一种迭代算法,需要对部分数据进行重复操作以得到最终聚类结果,因此主要从算法执行时间、... 详细信息

从原理和实验2方面对基于MapReduce和Spark的大数据模糊K-均值算法进行分析比较,并对2种大数据开源平台的优缺点进行了总结.由于模糊K-均值算法是一种迭代算法,需要对部分数据进行重复操作以得到最终聚类结果,因此主要从算法执行时间、同步次数、文件数目、容错性能、资源消耗这5方面进行比较,得出的结论对从事大数据研究的人员具有较高的参考价值.

关键词：大数据机器学习聚类算法模糊聚类算法迭代算法

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一类具有时滞的云杉蚜虫种群模型的Hopf分岔分析

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应用数学和力学 2019年第3期40卷 332-342页

作者：曹建智谭军王培光河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

研究了一类具有时滞的云杉蚜虫种群阶段结构模型的动力学行为.首先,讨论了模型正平衡点的存在唯一性,并分析了该平衡点的局部稳定性和出现Hopf分岔的充分条件;其次,利用中心流形定理和正规形理论,讨论了分岔周期解的稳定性及方向;最后,... 详细信息

研究了一类具有时滞的云杉蚜虫种群阶段结构模型的动力学行为.首先,讨论了模型正平衡点的存在唯一性,并分析了该平衡点的局部稳定性和出现Hopf分岔的充分条件;其次,利用中心流形定理和正规形理论,讨论了分岔周期解的稳定性及方向;最后,通过数值模拟验证了相关结论的正确性.该文所得结论具有广泛的实际应用价值.

关键词：云杉蚜虫种群模型平衡点稳定性 Hopf分岔

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基于欠采样的零阶优化算法

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南京航空航天大学学报 2019年第5期51卷 609-617页

作者：鲁淑霞张罗幻蔡莲香河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算机智能重点实验室

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先... 详细信息

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。

关键词：欠采样零阶优化支持向量机非平衡数据集方差减小

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基于深度特征加权的图像表示方法

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郑州大学学报（理学版） 2020年第1期52卷 47-53页

作者：朱杰赵相坤谢博鋆吴树芳中央司法警官学院信息管理系河北保定071000 首都医科大学生物医学工程学院北京100069 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北大学管理学院河北保定071002

卷积神经网络可以在图像检索中为图像内容提供有效的表示,基于该理论提出一种基于深度特征加权的图像表示方法,此方法通过对深度特征加权,突出图像表示中对象的内容,并降低背景信息的影响。首先,通过预训练卷积神经网络提取出图像的特... 详细信息

卷积神经网络可以在图像检索中为图像内容提供有效的表示,基于该理论提出一种基于深度特征加权的图像表示方法,此方法通过对深度特征加权,突出图像表示中对象的内容,并降低背景信息的影响。首先,通过预训练卷积神经网络提取出图像的特征映射,然后根据不同特征映射的特点,计算出深度特征的位置重要性、区域重要性和通道重要性,并根据3种重要性对深度特征进行加权,最后通过池化与深度特征聚合的方式生成图像表示。实验结果表明,与其他图像表示方法相比,提出的方法在Holiday、Oxford和Paris图像库中取得了更好的检索效果。

关键词：卷积神经网络图像检索特征加权池化

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基于极速学习的Choquet模糊积分分类器

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河北大学学报（自然科学版） 2019年第4期39卷 337-341页

作者：陈爱霞张春琴河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室

在交互环境下,模糊积分分类器具有良好的分类性能.如何确定在属性集幂集上定义的模糊测度是模糊积分分类器中的一个关键问题.当属性的个数增加时,计算复杂度呈指数级增长.为了解决这一问题,借鉴极速学习机算法中权重向量随机确定的思想... 详细信息

在交互环境下,模糊积分分类器具有良好的分类性能.如何确定在属性集幂集上定义的模糊测度是模糊积分分类器中的一个关键问题.当属性的个数增加时,计算复杂度呈指数级增长.为了解决这一问题,借鉴极速学习机算法中权重向量随机确定的思想,提出了ELM-Choquet模糊积分分类器.实验结果表明,和Choquet模糊积分分类器相比,该算法具有较优的分类性能.

关键词：模糊测度模糊积分 Choquet模糊积分极速学习机遗传算法

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