检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2021年第12期42卷 2626-2631页

作者：侯璎真翟俊海申瑞彩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

随着深度学习的发展,图像生成技术有了长足的进展,但大多数图像生成模型只能生成单一图像.针对这一问题,本文提出了一种耦合变分自编码器,它可以生成具有不同属性的人脸元组.现有的方法需要训练集的不同域中存在对应图像的元组,但是本... 详细信息

随着深度学习的发展,图像生成技术有了长足的进展,但大多数图像生成模型只能生成单一图像.针对这一问题,本文提出了一种耦合变分自编码器,它可以生成具有不同属性的人脸元组.现有的方法需要训练集的不同域中存在对应图像的元组,但是本文提出的方法不需要任何对应图像的元组,就可以生成具有不同属性的图像元组.本文的方法是在耦合生成对抗网络的灵感下提出的,与原有方法不同,它通过训练耦合变分自编码器模型来学习不同属性的特征表示,以生成对应图像元组.相比较原方法,它可以通过学习高级特征表示更精确的生成图像元组.此外,本文还用耦合变分自编码器实现了无监督人脸属性转换以及人脸的相互转换.将提出的方法应用于多个学习任务,包括生成不同属性的人脸元组、无监督的人脸属性转换以及图像相互转换.

关键词：深度学习变分自编码器元组高级特征属性转换

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基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法

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计算机应用 2021年第1期41卷 74-80页

作者：周翔翟俊海黄雅婕申瑞彩侯璎真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(河北大学) 河北保定071002

针对大数据样例选择问题,提出了一种基于随机森林(RF)和投票机制的大数据样例选择算法。首先,将大数据集划分成两个子集,要求第一个子集是大型的,第二个子集是中小型的。然后,将第一个大型子集划分成q个规模较小的子集,并将这些子集部署... 详细信息

针对大数据样例选择问题,提出了一种基于随机森林(RF)和投票机制的大数据样例选择算法。首先,将大数据集划分成两个子集,要求第一个子集是大型的,第二个子集是中小型的。然后,将第一个大型子集划分成q个规模较小的子集,并将这些子集部署到q个云计算节点,并将第二个中小型子集广播到q个云计算节点。接下来,在各个节点用本地数据子集训练随机森林,并用随机森林从第二个中小型子集中选择样例,之后合并在各个节点选择的样例以得到这一次所选样例的子集。重复上述过程p次,得到p个样例子集。最后,用这p个子集进行投票,得到最终选择的样例子集。在Hadoop和Spark两种大数据平台上实现了提出的算法,比较了两种大数据平台的实现机制。此外,在6个大数据集上将所提算法与压缩最近邻(CNN)算法和约简最近邻(RNN)算法进行了比较,实验结果显示数据集的规模越大时,与这两个算法相比,提出的算法测试精度更高且时间消耗更短。证明了提出的算法在大数据处理上具有良好的泛化能力和较高的运行效率,可以有效地解决大数据的样例选择问题。

关键词：大数据样例选择决策树随机森林投票机制

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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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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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迭代修正鲁棒极限学习机

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计算机应用 2023年第5期43卷 1342-1348页

作者：吕新伟鲁淑霞河北省机器学习与计算智能重点实验室(河北大学) 河北保定071002 河北大学数学与信息科学学院河北保定071002

极限学习机(ELM)的许多变体都致力于提高ELM对异常点的鲁棒性,而传统的鲁棒极限学习机(RELM)对异常点非常敏感,如何处理数据中的过多极端异常点变成构建RELM模型的棘手问题。对于残差较大的异常点,采用有界损失函数消除异常点对模型的污... 详细信息

极限学习机(ELM)的许多变体都致力于提高ELM对异常点的鲁棒性,而传统的鲁棒极限学习机(RELM)对异常点非常敏感,如何处理数据中的过多极端异常点变成构建RELM模型的棘手问题。对于残差较大的异常点,采用有界损失函数消除异常点对模型的污染;为了解决异常点过多的问题,采用迭代修正技术修改数据以降低由异常点过多带来的影响。结合这两种方法,提出迭代修正鲁棒极限学习机(IMRELM)。IMRELM通过迭代的方式求解,在每次的迭代中,通过对样本重加权减小异常点的影响,在不断修正的过程中避免算法出现欠拟合。在具有不同异常点水平的人工数据集和真实数据集上对比了IMRELM、ELM、加权极限学习机(WELM)、迭代重加权极限学习机(IRWELM)和迭代重加权正则化极限学习机(IRRELM)。在异常点占比为80%的人工数据集上,IRRELM的均方误差(MSE)为2.45044,而IMRELM的MSE为0.00079。实验结果表明,IMRELM在具有过多极端异常点的数据上具有良好的预测精度和鲁棒性。

关键词：鲁棒极限学习机重加权迭代修正异常点回归

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无罚无滤子的修正非单调不可行QP-free方法及其全局收敛性（英文）

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应用数学 2018年第4期31卷 856-865页

作者：苏珂任乐乐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

本文提出一个解决不等式规划问题的无罚无滤子的修正非单调不可行QP-free算法.在每步迭代,只需要解两个或三个相同系数矩阵来获得搜索方向.我们利用修正的非单调技术松弛了试探点的判别准则,相比其他方法,不要求滤子结构也不涉及罚参数... 详细信息

本文提出一个解决不等式规划问题的无罚无滤子的修正非单调不可行QP-free算法.在每步迭代,只需要解两个或三个相同系数矩阵来获得搜索方向.我们利用修正的非单调技术松弛了试探点的判别准则,相比其他方法,不要求滤子结构也不涉及罚参数的选取,在一定程度上避免了Maratos效应.在合理的条件下,得到算法的全局收敛性.

关键词：不等式约束优化 QP-free方法积极集全局收敛非单调

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邻域欠采样的AdaBoostv算法

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小型微型计算机系统 2023年第1期44卷 97-102页

作者：张振莲鲁淑霞翟俊海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

针对类别非平衡情况下的类重叠问题,引入了两种基于邻域的欠采样方法:共同近邻搜索欠采样和递归搜索欠采样,其主要思想是通过消除重叠区域中的负类样本来缓解类别非平衡问题,学习算法采用AdaBoost v算法,通过最大化样本的最小间隔(最优... 详细信息

针对类别非平衡情况下的类重叠问题,引入了两种基于邻域的欠采样方法:共同近邻搜索欠采样和递归搜索欠采样,其主要思想是通过消除重叠区域中的负类样本来缓解类别非平衡问题,学习算法采用AdaBoost v算法,通过最大化样本的最小间隔(最优间隔)来提高分类器的分类能力.为了进一步解决非平衡数据分类问题,AdaBoost v算法的基分类器采用加权最优间隔分布机模型,对模型中的间隔均值项和铰链损失项加权,权值是依据数据的非平衡比给出的,并利用带有方差减小的随机梯度下降方法对优化模型进行求解,以提高算法的收敛速度.对比实验表明,提出的算法在非平衡数据分类问题上具有明显的优势.

关键词：欠采样 AdaBoost v 最优间隔分布机类重叠问题权值

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基于MapReduce和Spark的大数据主动学习比较研究

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计算机工程与科学 2019年第10期41卷 1715-1722页

作者：翟俊海齐家兴沈矗宋丹丹王谟瀚田石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

在我们以前的工作中,提出了基于MapReduce的大数据主动学习算法。在本文中,将这一算法移植到Spark环境,提出了基于Spark的大数据主动学习算法,并对基于MapReduce和Spark的2种大数据主动学习算法从运行时间、文件数目、同步数目和内存耗... 详细信息

在我们以前的工作中,提出了基于MapReduce的大数据主动学习算法。在本文中,将这一算法移植到Spark环境,提出了基于Spark的大数据主动学习算法,并对基于MapReduce和Spark的2种大数据主动学习算法从运行时间、文件数目、同步数目和内存耗费4个方面进行了比较研究,得出了一些有价值的结论,这些结论将为相关研究人员提供很好的帮助。

关键词：大数据机器学习主动学习样例选择开源框架

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大数据环境下的投票特征选择算法

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小型微型计算机系统 2022年第5期43卷 936-942页

作者：周翔翟俊海黄雅婕申瑞彩侯璎真河北大学数学与信息科学学院河北保定071000 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071000

随着数据的爆炸式增长,大数据问题越来越受到关注,然而由于大数据具有维度较高、数据复杂且变化迅速的特性,导致传统的机器学习算法不再适用,故解决大数据特征选择问题迫在眉睫.本文基于投票机制和决策树算法提出了大数据环境下的投票... 详细信息

随着数据的爆炸式增长,大数据问题越来越受到关注,然而由于大数据具有维度较高、数据复杂且变化迅速的特性,导致传统的机器学习算法不再适用,故解决大数据特征选择问题迫在眉睫.本文基于投票机制和决策树算法提出了大数据环境下的投票特征选择算法.具体步骤为,随机划分大数据集U为L个子集,将划分后的L个子集发送到L个map节点,在每个map节点上使用决策树算法进行特征选择.在reduce节点,用每个map节点选择出来的特征进行投票,将得票数大于阙值的特征选择出来.将提出的算法在Hadoop和Spark两个开源大数据平台进行了实验,发现两个大数据平台的运行机制有诸多异同.此外,将提出的大数据投票特征选择算法和单变量特征选择算法与基于遗传算法的特征选择算法在5个高维数据集上进行了实验比对.经过对实验结果的分析,发现提出的算法相较于两个相关算法分类精度和执行效率都有更优的表现.证明了提出的算法优于这两个算法,可以有效地解决高维数据的特征选择问题.

关键词：大数据特征选择决策树机器学习投票机制

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不平衡数据分类问题的基于间隔放大损失的支持向量机

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2023年第1期35卷 70-78页

作者：王众鲁淑霞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(河北大学) 河北保定071002

针对不平衡数据分类问题,提出了一种带有间隔感知标签分布损失函数的支持向量机,称为基于间隔放大损失的支持向量机(support vector machine with margin magnification loss,MM-SVM)。考虑各类样本的分布情况以及数据不平衡比,设计了... 详细信息

针对不平衡数据分类问题,提出了一种带有间隔感知标签分布损失函数的支持向量机,称为基于间隔放大损失的支持向量机(support vector machine with margin magnification loss,MM-SVM)。考虑各类样本的分布情况以及数据不平衡比,设计了一种间隔放大损失函数,最小化基于间隔的泛化误差界;将间隔放大损失函数应用于SVM模型中,增强了少数类样本对分类超平面的影响,实现对少数类样本的准确分类。在Keel和UCI数据库上的实验表明,MM-SVM在不平衡数据分类精度和时间效率上均优于其他5种对比方法,实现了对不平衡数据的有效分类。

关键词：非平衡间隔鲁棒性支持向量机(SVM)

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