检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2012年第2期33卷 740-744页

作者：李艳代佳岳佟晓磊王熙照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

即时战略游戏(简称RTS游戏)中,用户的行为由于游戏自身庞大的决策空间而难以预测。针对这个问题,提出了通过对RTS游戏的对战记录进行分析,建立5种结构的神经网络模型来预测用户行为的方法。模型考虑了不同时间片的状态对于决策行为的影... 详细信息

即时战略游戏(简称RTS游戏)中,用户的行为由于游戏自身庞大的决策空间而难以预测。针对这个问题,提出了通过对RTS游戏的对战记录进行分析,建立5种结构的神经网络模型来预测用户行为的方法。模型考虑了不同时间片的状态对于决策行为的影响,设计了单时间片输入和双时间片输入的神经网络,并与基于动态贝叶斯网络的模型进行了比较。实验结果表明,基于单时间片输入的神经网络模型能够更加快速地完成训练过程并达到满意的预测准确度。

关键词：即时战略游戏行为预测神经网络动态贝叶斯网络时间片

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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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基于划分子集的属性约简算法

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山东大学学报（工学版） 2011年第4期41卷 24-28页

作者：翟俊海高原原王熙照陈俊芬河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与计算机学院河北保定071002

Pawlak提出的基于属性重要度的约简算法是常用的算法之一,它通过计算等价关系对论域划分的粒度来度量属性的重要度。但用该算法计算每一个属性的重要度时,都要计算不同等价关系对整个论域的划分,计算复杂度非常高。受决策树划分子集思... 详细信息

Pawlak提出的基于属性重要度的约简算法是常用的算法之一,它通过计算等价关系对论域划分的粒度来度量属性的重要度。但用该算法计算每一个属性的重要度时,都要计算不同等价关系对整个论域的划分,计算复杂度非常高。受决策树划分子集思想的启发,对基于属性重要度的属性约简算法进行了改进,提出了一种基于划分子集的属性约简算法。在核属性集形成划分的基础上,通过在核属性中添加非核属性从而形成更细的划分,如此反复。在保持正域不变的框架下,形成最细化分的属性集就是一个约简。理论分析显示该算法减少了求属性约简的计算时间复杂度,提高了求属性约简的效率。

关键词：粗糙集属性约简计算复杂度划分子集信息系统

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非对称卷积编码器的聚类算法

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智能系统学报 2022年第5期17卷 900-907页

作者：杨梦茵陈俊芬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

基于深度神经网络的非监督学习方法通过联合优化特征表示和聚类指派,大大提升了聚类任务的性能。但大量的参数降低了运行速度,另外,深度模型提取的特征的区分能力也影响聚类性能。为此,提出一种新的聚类算法(asymmetric fully-connected... 详细信息

基于深度神经网络的非监督学习方法通过联合优化特征表示和聚类指派,大大提升了聚类任务的性能。但大量的参数降低了运行速度,另外,深度模型提取的特征的区分能力也影响聚类性能。为此,提出一种新的聚类算法(asymmetric fully-connected layers convolutional auto-encoder,AFCAE),其中卷积编码器结合非对称全连接进行无监督的特征提取,然后K-means算法对所得特征执行聚类。网络采用3×3和2×2的小卷积核,大大减少了参数个数,降低了算法复杂性。在MNIST上AFCAE获得0.960的聚类精度,比联合训练的DEC(deep embedding clustering)方法(0.840)提高了12个百分点。在6个图像数据集上实验结果表明AFCAE网络有优异的特征表示能力,能出色完成下游的聚类任务。

关键词：无监督聚类深度神经网络卷积神经网络自编码器特征学习特征表示算法复杂性

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有序决策树的比较研究

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计算机科学与探索 2013年第11期7卷 1018-1025页

作者：王鑫王熙照陈建凯翟俊海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

有序分类是现实生活中广泛存在的一种分类问题。基于排序熵的有序决策树算法是处理有序分类问题的重要方法之一,这种方法是以排序互信息作为启发式来构建有序决策树。基于这项工作,通过引入模糊有序熵,并以模糊有序互信息作为启发式构... 详细信息

有序分类是现实生活中广泛存在的一种分类问题。基于排序熵的有序决策树算法是处理有序分类问题的重要方法之一,这种方法是以排序互信息作为启发式来构建有序决策树。基于这项工作,通过引入模糊有序熵,并以模糊有序互信息作为启发式构建模糊有序决策树,对有序决策树进行了扩展。这两种算法在实际应用中各有自己的优劣之处,从四个方面对这两种算法进行了详细的比较,并指出了这两种算法的异同及优缺点。

关键词：有序分类模糊有序互信息有序决策树

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智能参数学习的模糊决策树算法

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计算机工程与应用 2012年第23期48卷 148-154页

作者：孙娟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

模糊决策树算法在处理数量型属性的数据时,需要进行数据模糊化预处理。但是,每个数量型属性应该模糊化为几个语言项通常要凭经验设定的,目前还没有使用标准粒子群优化算法(PSO)自动设定语言项个数的研究。提出使用PSO确定语言项个数的... 详细信息

模糊决策树算法在处理数量型属性的数据时,需要进行数据模糊化预处理。但是,每个数量型属性应该模糊化为几个语言项通常要凭经验设定的,目前还没有使用标准粒子群优化算法(PSO)自动设定语言项个数的研究。提出使用PSO确定语言项个数的模糊决策树算法(FDT-K算法),通过实验证明FDT-K算法产生的模糊决策树性能明显优于凭经验设定语言项个数所产生的模糊决策树。

关键词：归纳学习模糊决策树数据预处理模糊化粒子群优化算法

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鲁棒的光滑支持向量机

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计算机科学 2015年第10期42卷 235-238页

作者：胡金扣邢红杰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

光滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,SSVM)是传统支持向量机的一种改进模型,它利用光滑方法将传统支持向量机的二次规划问题转化成无约束优化问题,并使用Newton-Armijo算法求解该无约束优化问题。在光滑支持向量机的基础上... 详细信息

光滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,SSVM)是传统支持向量机的一种改进模型,它利用光滑方法将传统支持向量机的二次规划问题转化成无约束优化问题,并使用Newton-Armijo算法求解该无约束优化问题。在光滑支持向量机的基础上提出了鲁棒的光滑支持向量机(Robust Smooth Support Vector Machine,RSSVM),其利用M-estimator代替SSVM中基于L2范数的正则化项,并利用半二次最小化优化方法求解相应的最优化问题。实验结果表明所提方法可以有效地提高SSVM的抗噪声能力。

关键词：光滑支持向量机半二次最小化核函数

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基于模糊三支区间集半概念知识提取方法研究

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郑州大学学报（理学版） 2024年第1期56卷 81-87页

作者：毛华牛振华马经泽张植明杨兰珍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

为了解决只需要考虑属性区间集到对象区间集的问题,将经典半概念理论引入三支区间集中,对于一个模糊形式背景,定义了面向属性的模糊区间集半算子,用此算子得到模糊AE-区间集半概念;讨论了该类半概念的偏序关系和格结构,进而得到求同一... 详细信息

为了解决只需要考虑属性区间集到对象区间集的问题,将经典半概念理论引入三支区间集中,对于一个模糊形式背景,定义了面向属性的模糊区间集半算子,用此算子得到模糊AE-区间集半概念;讨论了该类半概念的偏序关系和格结构,进而得到求同一形式背景下模糊AE-区间集半概念全体的算法。对偶地,得到模糊OE-区间集半概念定义和其格结构,以及寻找模糊OE-区间集半概念全体的算法。所得结果有助于拓展概念格和区间集理论的应用范围,也为知识提取提供了一种有益的方法。

关键词：区间集经典半概念模糊集三支决策

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距离加权极端支持向量机

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计算机工程与应用 2013年第12期49卷 160-163页

作者：鲁淑霞周旭张萌王熙照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

由于极端支持向量分类机(ESVM)在对样本进行分类时并没有考虑到数据集中样本点的分布情况,对所有样本点的误差项都给予了相同的惩罚因子,使得分类器的分类效果很容易受到噪声、野值数据的干扰,针对这个问题,在ESVM的基础上提出了一种基... 详细信息

由于极端支持向量分类机(ESVM)在对样本进行分类时并没有考虑到数据集中样本点的分布情况,对所有样本点的误差项都给予了相同的惩罚因子,使得分类器的分类效果很容易受到噪声、野值数据的干扰,针对这个问题,在ESVM的基础上提出了一种基于距离加权的极端支持向量机(WESVM)。由于不同的样本到其类中心距离的不同,因此对不同的样本给予不同的权重。分类实验结果表明WESVM与ELM、ESVM相比具有更好的分类精度。

关键词：极端支持向量机支持向量机权

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基于动量加速零阶减小方差的鲁棒支持向量机

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计算机工程 2020年第12期46卷 88-95,104页

作者：鲁淑霞蔡莲香张罗幻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

在实际分类问题中,由于人为或其他因素的影响,数据中往往存在一定的噪声,而传统支持向量机(SVM)使用的铰链损失函数对噪声数据敏感,且分类性能较差。为消除噪声数据的影响,提出一种新的鲁棒SVM算法。通过引入新形式的损失函数,并基于间... 详细信息

在实际分类问题中,由于人为或其他因素的影响,数据中往往存在一定的噪声,而传统支持向量机(SVM)使用的铰链损失函数对噪声数据敏感,且分类性能较差。为消除噪声数据的影响,提出一种新的鲁棒SVM算法。通过引入新形式的损失函数,并基于间隔分布的思想,建立鲁棒SVM优化模型提高SVM的抗噪性,运用零阶减小方差算法并结合动量加速技术,给出一种新的优化模型求解方法。实验结果表明,该方法通过引入梯度修正项降低了方差对算法的影响,同时结合动量加速技术,明显提高了算法的收敛速度。

关键词：噪声零阶梯度方差动量加速鲁棒支持向量机

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