检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报（理学版） 2014年第8期49卷 73-79页

作者：翟俊海张垚王熙照河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

在粗糙模糊集模型中,被逼近的目标概念是一个模糊集,使用的知识是等价关系,即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中,描述对象的属性是实数值的。针对这一问题,将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系,提出了相容粗糙模糊... 详细信息

在粗糙模糊集模型中,被逼近的目标概念是一个模糊集,使用的知识是等价关系,即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中,描述对象的属性是实数值的。针对这一问题,将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系,提出了相容粗糙模糊集模型。当相容关系退化为等价关系时,相容粗糙模糊集模型即为粗糙模糊集模型。相容粗糙模糊集模型扩展了粗糙模糊集的应用范围。

关键词：粗糙集模糊集粗糙模糊集相容粗糙集相容粗糙模糊集

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基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别

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模式识别与人工智能 2014年第9期27卷 794-801页

作者：翟俊海王熙照张素芳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保定071002 河北省信息工程学校数学教研室保定071000

提出一种基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别方法,并与五种相关方法进行实验比较.首先对人脸图像做不完全小波包分解,对双向低频子空间图像直接进行特征提取,对含有一个方向低频成分的高频子空间图像先求平均,再进行提取特征... 详细信息

提出一种基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别方法,并与五种相关方法进行实验比较.首先对人脸图像做不完全小波包分解,对双向低频子空间图像直接进行特征提取,对含有一个方向低频成分的高频子空间图像先求平均,再进行提取特征;然后用得到的不同子空间图像训练模糊分类器;最后用模糊积分融合训练的模糊分类器.该方法能够充分利用不同频率小波子空间图像中包含的有用信息,从而提高人脸识别的精度.在ORL、YALE、JAFFE和FERET这4个人脸数据库上进行实验,实验结果表明该方法在识别精度方面均优于五种相关方法.

关键词：人脸识别小波包变换子空间集成二维主成分分析二维线性判别分析

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基于结点敏感度的单隐含层前馈神经网络结构选择

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计算机科学 2014年第2期41卷 153-156页

作者：翟俊海哈明光邵庆言王熙照河北大学数学与计算机学院保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室保定0710022

提出了一种基于结点敏感度的单隐含层前馈神经网络结构选择方法。该方法从一个隐含层结点个数较多的网络开始,首先利用结点敏感度度量隐含层结点的重要性,然后按重要性对隐含层结点由大到小排序,最后逐个剪去不重要的隐含层结点,直到满... 详细信息

提出了一种基于结点敏感度的单隐含层前馈神经网络结构选择方法。该方法从一个隐含层结点个数较多的网络开始,首先利用结点敏感度度量隐含层结点的重要性,然后按重要性对隐含层结点由大到小排序,最后逐个剪去不重要的隐含层结点,直到满足预定义的停止条件。该算法的特点是不需要重复训练神经网络,得到的网络结构紧凑,具有较高的泛化能力。在实际数据集和UCI数据集上的实验结果显示,提出的算法是行之有效的。

关键词：前馈神经网络结构选择敏感度交叉熵

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基于主题本体扩展特征的短文本分类

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河北大学学报（自然科学版） 2014年第3期34卷 307-311页

作者：湛燕陈昊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河北保定071002

短文本具有不同于普通文本的独有特点,例如文本长度较短,特征选择分散不一,这使得短文本文类需要处理这些特殊的问题.本文使用了基于主题本体的特征扩展方法,考虑了特征之间的语义关联,达到了较好的分类性能.同时,通过GC(扩展能力)算法... 详细信息

短文本具有不同于普通文本的独有特点,例如文本长度较短,特征选择分散不一,这使得短文本文类需要处理这些特殊的问题.本文使用了基于主题本体的特征扩展方法,考虑了特征之间的语义关联,达到了较好的分类性能.同时,通过GC(扩展能力)算法使用了案例维护学习,在K-近邻算法中减少样例个数,从而可以提高搜索近邻样例的效率.数值型实验证明了这种学习算法的有效性.

关键词：短文本分类主题本体案例维护

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基于有序决策树的改进归纳算法

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山东大学学报（工学版） 2014年第1期44卷 41-44页

作者：潘盼王熙照翟俊海河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

基于构建有序决策树,提出了一种新的归纳算法。该算法选择的扩展属性不仅和类的有序互信息值最大,而且要求和同一分支上已被用过的条件属性的有序互信息值最小。实验结果表明,考虑了条件属性之间的相关性后,可避免同一条件属性的重复选... 详细信息

基于构建有序决策树,提出了一种新的归纳算法。该算法选择的扩展属性不仅和类的有序互信息值最大,而且要求和同一分支上已被用过的条件属性的有序互信息值最小。实验结果表明,考虑了条件属性之间的相关性后,可避免同一条件属性的重复选择,真正体现了条件属性和决策属性之间的有序互信息,与已有的算法相比,提高了测试精度。

关键词：有序互信息有序分类有序信息熵属性相关决策树

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游戏场景中基于势场的交互寻路方法

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计算机科学 2014年第2期41卷 131-135页

作者：余帅李艳王熙照赵鹤玲河北大学数学与计算机学院机器学习与计算智能重点实验室中国人民解放军95866部队基础教研室

在即时战略游戏中,路径规划是一种重要且常见的任务。游戏的实时性要求玩家能够快速寻找一条进攻的路径,而且游戏单元之间普遍存在的交互作用对寻路质量有着重要的影响。传统的寻路算法如Dijkstra算法虽然能够找到最优路径,但是耗时较多... 详细信息

在即时战略游戏中,路径规划是一种重要且常见的任务。游戏的实时性要求玩家能够快速寻找一条进攻的路径,而且游戏单元之间普遍存在的交互作用对寻路质量有着重要的影响。传统的寻路算法如Dijkstra算法虽然能够找到最优路径,但是耗时较多,而且未体现真实游戏中的交互。为此选取RTS游戏中一种典型的攻防场景,提出基于人工势场的快速高效动态寻路方法,同时为了体现RTS中游戏单元之间的交互性,将模糊测度引入到势场寻路中。实验结果表明,采用人工势场法寻路较Dijkstra算法耗时少、路径平滑;而引入模糊测度体现了真实游戏中单元之间的交互影响作用,与真实的游戏场景更为接近。

关键词：即时战略游戏 Dijkstra算法 A＊算法人工势场法模糊测度模糊积分

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基于正则化的相关熵平均近邻最大间距特征提取方法

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电脑编程技巧与维护 2014年第6期 17-20页

作者：马琳娜河北大学数学与计算机学院机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

针对传统的平均近邻最大间距特征提取方法对噪声敏感的缺点,提出了基于正则化的相关熵平均近邻最大间距(RCANMM)特征提取方法,使用相关熵衡量数据间的相似程度,提高了原方法的鲁棒性。在目标函数中添加正则化项,提高了泛化性。在AR、YAL... 详细信息

针对传统的平均近邻最大间距特征提取方法对噪声敏感的缺点,提出了基于正则化的相关熵平均近邻最大间距(RCANMM)特征提取方法,使用相关熵衡量数据间的相似程度,提高了原方法的鲁棒性。在目标函数中添加正则化项,提高了泛化性。在AR、YALE-B和ORL人脸数据库上的实验结果表明,RCANMM相比传统ANMM方法有较好的性能。

关键词：特征提取正则化相关熵半二次优化技术 ANMM方法

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相容粗糙模糊集模型

相容粗糙模糊集模型

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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议

作者：翟俊海张垚王熙照河北大学数学与计算机学院保定 071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室保定 071002 河北大学数学与计算机学院保定 071002

在粗糙模糊集模型中，被逼近的目标概念是一个模糊集，使用的知识是等价关系，即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中，描述对象的属性是实数值的。针对这一问题，本文将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系，提出了相... 详细信息

在粗糙模糊集模型中，被逼近的目标概念是一个模糊集，使用的知识是等价关系，即描述对象的属性是离散值的。但在很多实际应用中，描述对象的属性是实数值的。针对这一问题，本文将粗糙模糊集模型中的等价关系推广为相容关系，提出了相容粗糙模糊集模型。当相容关系退化为等价关系时，相容粗糙模糊集模型即为粗糙模糊集模型，相容粗糙模糊集模型扩展了粗糙模糊集的应用范围。

关键词：粗糙集模糊集粗糙模糊集相容粗糙集相容粗糙模糊集

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基于模拟退火的SVDD特征提取和参数选择

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计算机科学 2013年第1期40卷 302-305页

作者：邢红杰赵浩鑫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保定071002

支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)被认为是用于异常检测的典型方法。众所周之,参数的设置和特征的品质是影响SVDD性能的两个关键点。将SVDD的特征提取和参数选择问题结合在一起,提出了一种基于模拟退火的SVDD特... 详细信息

支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)被认为是用于异常检测的典型方法。众所周之,参数的设置和特征的品质是影响SVDD性能的两个关键点。将SVDD的特征提取和参数选择问题结合在一起,提出了一种基于模拟退火的SVDD特征提取和参数选择方法(SA-SVDD)。在模拟退火的过程中,自动选择最优核参数、折衷参数以及抽取特征的维数。在UCI基准数据集上的实验结果表明,与传统的参数选择方法相比,SA-SVDD取得了更优的性能。

关键词：特征提取模拟退火参数选择 SVDD 异常检测

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一种改进的样例约简支持向量机

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南京大学学报（自然科学版） 2013年第5期49卷 596-602页

作者：翟俊海王婷婷王熙照河北大学数学与计算机学院保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果证实了这种方法的有效性,能有效地... 详细信息

在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果证实了这种方法的有效性,能有效地减少存储空间和执行时间.

关键词：相容粗糙集样例选择支持向量机最优分类超平面

来源：评论

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