检索结果-内蒙古大学图书馆

河北大学学报（自然科学版） 2023年第3期43卷 330-336页

作者：毛华刘谦连萌璇王刚张植明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机智能重点实验室河北保定071002 河北大学生命科学学院河北保定071002

为了提高地下工程评判效率,利用三支决策的方法对地下工程岩体稳定性进行质量评判.首先利用模糊相对比较决策对地下工程岩体进行总体排序;其次通过贝叶斯决策规则做出期望损失最小的决策;然后用三支决策对地下工程岩体质量评判,得到分... 详细信息

为了提高地下工程评判效率,利用三支决策的方法对地下工程岩体稳定性进行质量评判.首先利用模糊相对比较决策对地下工程岩体进行总体排序;其次通过贝叶斯决策规则做出期望损失最小的决策;然后用三支决策对地下工程岩体质量评判,得到分级结果;最后将该模型运用到实际工程中,验证该评判模型的科学性和可行性.为以后计算机在岩体质量评判中更为深入的应用打好理论基础.

关键词：三支决策岩体质量评判模糊决策贝叶斯准则

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“互联网+”下高校财务一门式服务系统的建设与实践

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计算机应用与软件 2021年第6期38卷 14-17页

作者：陈建凯张寒蒙王鑫河北大学财务处河北保定071002 河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

为了解决学校现有财务系统间的交互不足、跨部门间的数据孤岛问题,提出基于一门式服务体系的“互联网+财务管理”系统的构建方案。以数据融合、业务融合为核心,借助互联网、区块链信息技术集网上报销系统、网上审批系统、科研申报系统... 详细信息

为了解决学校现有财务系统间的交互不足、跨部门间的数据孤岛问题,提出基于一门式服务体系的“互联网+财务管理”系统的构建方案。以数据融合、业务融合为核心,借助互联网、区块链信息技术集网上报销系统、网上审批系统、科研申报系统、查询系统等信息系统,搭建财务网上服务大厅,畅通业务流程。实践效果及分析显示财务网上服务大厅的推广及应用解决了师生报销难、办事难等问题,打通了部门间的数据壁垒,提高了办事效率和服务质量,实现了多元化全方位创新服务,为高校财务信息化建设提供参考。

关键词：互联网+ 区块链业务数据融一门式服务体系财务网上服务大厅

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基于启发式确定类数的NJW谱聚类算法

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计算机科学 2018年第B11期45卷 474-479页

作者：陈俊芬张明何强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保定071002 北京建筑大学理学院北京100044

基于图论理论的NJW谱聚类算法的核心思想是将数据点映射到特征空间后再利用K-means算法进行聚类,从而得到原始数据的聚类结果。NJW算法是K-means算法的推广,并且在任意形状的数据上都具有较好的聚类效果,从而有着广泛的应用。但是,类数... 详细信息

基于图论理论的NJW谱聚类算法的核心思想是将数据点映射到特征空间后再利用K-means算法进行聚类,从而得到原始数据的聚类结果。NJW算法是K-means算法的推广,并且在任意形状的数据上都具有较好的聚类效果,从而有着广泛的应用。但是,类数C和高斯核函数中的尺度参数σ较大程度地影响着NJW的聚类性能;另外,K-means对随机初始值的敏感性也影响着NJW的聚类结果。为此,一种基于启发式确定类数的谱聚类算法(记为DP-NJW)被提出。该算法先根据数据的密度分布确定类中心点和类数,这些类中心点作为特征空间中K-means聚类的初始类中心,然后用NJW进行聚类。文中通过实验将DP-NJW算法和经典聚类算法在7个公共数据集上进行测试和对比,其中DP-NJW算法在5个数据集上的聚类精度高于NJW的平均聚类精度,在另2个数据集上二者持平。对比DPC算法,所提算法在5个数据集上也有不俗的聚类精度,而且DP-NJW的计算消耗较小,在较大的数据集aggregation上表现更为突出。实验结果表明,文中所提的DP-NJW算法更具优势。

关键词：谱聚类 NJW聚类高斯核函数尺度参数聚类精度

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Stampacchia引理、推广及应用

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河北大学学报（自然科学版） 2021年第5期41卷 481-487页

作者：高红亚高斯宇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 北德克萨斯大学数学系德克萨斯州丹顿76203

经典的Stmapacchia引理在椭圆型偏微分方程的正则性理论和变分问题中有广泛应用.本文总结Stampacchia引理和此引理的若干推广,并给出这些推广在某退缩椭圆型偏微分方程正则性理论中的应用.

关键词： Stampacchia引理推广椭圆型偏微分方程变分问题正则性

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基于优势-等价关系的属性约简算法

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南京师大学报（自然科学版） 2017年第3期40卷 45-51页

作者：吴婷婷李艳郭娜娜何强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 北京建筑大学理学院北京100044

考虑多标准分类问题,即条件属性具有偏好关系而决策属性是无序的类别,通过在条件属性上引入优势关系而决策属性仍然用等价关系来描述不同的属性.针对这类信息系统,本文提出了一种基于样例对的矩阵约简算法.区别于传统的基于辨识矩阵约... 详细信息

考虑多标准分类问题,即条件属性具有偏好关系而决策属性是无序的类别,通过在条件属性上引入优势关系而决策属性仍然用等价关系来描述不同的属性.针对这类信息系统,本文提出了一种基于样例对的矩阵约简算法.区别于传统的基于辨识矩阵约简方法,该算法在不计算辨识矩阵的前提下,通过选择样例对,来找到辨识矩阵中对约简有用的属性,因此,所提算法能够明显改善计算约简的时间耗费.进一步,为了处理较大规模的数据,提出了一种近似约简算法,该算法按属性重要性添加属性到约简中,进一步缩短了求取约简的时间.最后在UCI数据集上进行大量的实验与传统的约简算法进行了对比,表明了所提出算法的可行性与有效性.

关键词：粗糙集优势-等价关系属性约简辨识矩阵样例对

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利用颜色进行层次模式挖掘的图像分类方法

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计算机科学与探索 2017年第3期11卷 396-405页

作者：朱杰超木日力格谢博鋆于剑北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 中央司法警官学院信息管理系河北保定071000 河北大学数学与信息技术学院机器学习与计算智能重点实验室河北保定071000

图像的中间层特征挖掘能够发现不同视觉词之间的关系,然后可以利用挖掘得到的模式代替原有的视觉词进行图像表示。目前大部分的中层特征挖掘都是针对所有图像块进行的,而没有考虑到可以在局部进行模式挖掘。在局部进行模式挖掘有利于发... 详细信息

图像的中间层特征挖掘能够发现不同视觉词之间的关系,然后可以利用挖掘得到的模式代替原有的视觉词进行图像表示。目前大部分的中层特征挖掘都是针对所有图像块进行的,而没有考虑到可以在局部进行模式挖掘。在局部进行模式挖掘有利于发现不同对象区域的模式,并且最终提高图像分类的准确率。提出了一种有效的基于颜色的层次模式挖掘方法。该方法把对有判别力的颜色的判断作为划分层次的标准,然后在每一层中对拥有这些颜色的图像块进行挖掘,最后用挖掘到的模式进行图像表示,并用于图像分类。实验结果表明,所提方法能够在Soccer、Flower 17和Flower 102上取得良好的分类效果。

关键词：有判别力的颜色选择中间层特征挖掘模式分类

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调和整映射的级和型

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河北大学学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 127-132页

作者：乔金静田悦郑莉芳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 石家庄铁道大学四方学院河北石家庄051132

为讨论调和整映射的增长估计,研究其级和型,而级和型可以由其解析部分以及反解析部分的系数刻画.对于严格递增的正整数数列{n_(k)}^(∞)_(k=1),利用调和整映射的解析部分和反解析部分的n k阶导数在某一点的值,定义了2个量,且证明了这2... 详细信息

为讨论调和整映射的增长估计,研究其级和型,而级和型可以由其解析部分以及反解析部分的系数刻画.对于严格递增的正整数数列{n_(k)}^(∞)_(k=1),利用调和整映射的解析部分和反解析部分的n k阶导数在某一点的值,定义了2个量,且证明了这2个量分别与调和整映射的级和型几乎处处相等.

关键词：整函数调和整映射级型

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集成Dropout极限学习机数据分类方法

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南京师大学报（自然科学版） 2017年第3期40卷 59-66页

作者：翟俊海臧立光周昭一河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 浙江师范大学数理与信息工程学院浙江金华321004 河北大学计算机科学与技术学院河北保定071002

极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种速度快,泛化能力强的训练单隐含层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feed-forward Neural-network,SLFN)的算法.但是在应用ELM解决实际问题时,需要先确定合适的SLFN结构.然而,对于给定的问题,确定合适的SLFN结构是非常困难的.针对这一问题,本文提出了一种集成学习方法.用该方法解决问题时,不需要事先确定SLFN的结构.提出的方法包括3步:(1)初始化一个比较大的SLFN;(2)用ELM重复训练若干个Dropout掉若干个隐含层结点的SLFNs;(3)用多数投票法集成训练好的SLFNs,并对测试样例进行分类.在10个数据集上进行了实验,比较了本文提出的方法和传统的极限学习机方法.实验结果表明,本文提出的方法在分类性能上优于传统的极限学习机算法.

关键词：极限学习机随机化方法重复训练泛化能力集成

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一种基于属性值相似度的属性重要性度量

一种基于属性值相似度的属性重要性度量

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2010 International Conference on Circuit and Signal Processing (ICCSP 2010) & 2010 Second IITA International Joint Conference on Artificial Intelligence (IITA-JCAI 2010)

作者：李艳张秀丽王华超河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室

本文的前期工作[1-2]提出了一种基于属性值相似度的属性重要性度量,其中所讨论的属性是完全无序的符号值属性。本文首先进一步研究了这种度量的可行性,并和基于熵的、基于粗糙集约简的属性重要度进行了比较分析。

关键词：符号值属性相似度属性重要性度量相对正域 PSO

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