检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2010年第20期46卷 176-180页

作者：翟俊海王华超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河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

在模糊ID3算法中,用模糊分类熵选择扩展属性,以自顶向下的方式递归地构建模糊决策树,对数据进行分类。提出了一种基于属性模糊熵的模糊分类算法,不同于模糊ID3算法,模糊条件属性的模糊熵作为权值用来对相对模糊频率进行加权,综合考虑各... 详细信息

在模糊ID3算法中,用模糊分类熵选择扩展属性,以自顶向下的方式递归地构建模糊决策树,对数据进行分类。提出了一种基于属性模糊熵的模糊分类算法,不同于模糊ID3算法,模糊条件属性的模糊熵作为权值用来对相对模糊频率进行加权,综合考虑各个模糊条件属性对分类的贡献。实例分析和实验结果表明了这一算法的有效性。

关键词：模糊信息系统模糊决策树模糊ID3算法模糊熵模糊条件属性模糊决策属性

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三支区间集半概念的代数结构及覆盖粗糙近似算子

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郑州大学学报（理学版） 2024年第6期56卷 84-90页

作者：毛华牛振华马经泽王刚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智能重点实验室河北保定071002

针对在一个形式背景中以区间集为底集,考虑一个属性集(对象集)拥有的对象集(属性集)和不拥有的对象集(属性集)的知识表述而进行知识提取的问题,采取将区间集概念与三支决策、经典半概念相结合的方法,产生AE-区间集半概念和OE-区间集半... 详细信息

针对在一个形式背景中以区间集为底集,考虑一个属性集(对象集)拥有的对象集(属性集)和不拥有的对象集(属性集)的知识表述而进行知识提取的问题,采取将区间集概念与三支决策、经典半概念相结合的方法,产生AE-区间集半概念和OE-区间集半概念两种形式的三支区间集半概念,同时发现AE-区间集半概念与OE-区间集半概念的纯双布尔代数结构。进一步深入讨论可知,AE-区间集半概念可分为AE1-区间集半概念与AE2-区间集半概念,利用粗糙集理论分别挖掘与AE1-区间集半概念和AE2-区间集半概念有关的近似算子的结构性质,对偶地可得OE-区间集半概念的相关结果。所得三支区间集半概念拓广了已有的三支决策集分别与区间集概念和半概念相结合的相关成果,成为一个新的知识表述。

关键词：形式概念分析半概念三支决策区间集概念近似算子

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中智模糊半概念知识提取研究

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郑州大学学报（理学版） 2023年第6期55卷 84-90页

作者：毛华郑博雅胥德华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智能重点实验室河北保定071002

在中智模糊形式背景下,将三支中智模糊概念与经典半概念相结合,提出面向属性的中智模糊半算子与面向对象的中智模糊半算子,进一步得到面向属性的中智模糊半概念与面向对象的中智模糊半概念。在此基础上,讨论了它们在形式概念分析理论中... 详细信息

在中智模糊形式背景下,将三支中智模糊概念与经典半概念相结合,提出面向属性的中智模糊半算子与面向对象的中智模糊半算子,进一步得到面向属性的中智模糊半概念与面向对象的中智模糊半概念。在此基础上,讨论了它们在形式概念分析理论中的核心结构——格,并得到构造其格结构的算法。通过实际案例说明了中智模糊半概念的应用价值,为知识提取提供了一种新方法。

关键词：中智模糊形式背景中智模糊半算子中智模糊半概念知识提取

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非均衡加权随机梯度下降SVM在线算法

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计算机科学与探索 2017年第10期11卷 1662-1671页

作者：鲁淑霞周谧金钊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

随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)方法已被应用于大规模支持向量机(support vector machine,SVM)训练,其在训练时采取随机选点的方式,对于非均衡分类问题,导致多数类点被抽取到的概率要远远大于少数类点,造成了计算上的... 详细信息

随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)方法已被应用于大规模支持向量机(support vector machine,SVM)训练,其在训练时采取随机选点的方式,对于非均衡分类问题,导致多数类点被抽取到的概率要远远大于少数类点,造成了计算上的不平衡。为了处理大规模非均衡数据分类问题,提出了加权随机梯度下降的SVM在线算法,对于多数类中的样例被赋予较小的权值,而少数类中的样例被赋予较大的权值,然后利用加权随机梯度下降算法对SVM原问题进行求解,减少了超平面向少数类的偏移,较好地解决了大规模学习中非均衡数据的分类问题。

关键词：随机梯度下降(SGD) 权非均衡数据大规模学习支持向量机(SVM)

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位平面分解的人脸识别集成方法研究

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2009年第4期22卷 286-290页

作者：李凯王灵晓崔丽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实验室河北保定071002 河北大学图书馆河北保定071002

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则... 详细信息

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则、和规则、多数投票规则、最大值规则、最小值规则与中值规则.另外,针对ORL数据库,实验研究了不同融合方法的人脸识别的性能,并对不同的人脸识别方法的性能进行了比较.结果表明,在基于位平面分解的人脸识别集成方法中,应用和规则的融合方法,其性能也优于其他的人脸识别方法.

关键词：人脸识别位平面分解集成方法移动窗口分类器

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基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳

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计算机科学 2012年第11期39卷 183-186页

作者：翟俊海翟梦尧李胜杰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 河北大学工商学院保定071002

决策树是常用的数据挖掘方法,扩展属性的选择是决策树归纳的核心问题。基于离散化方法的连续值决策树归纳在选择扩展属性时,需要度量每一个条件属性的每一个割点的分类不确定性,并通过这些割点的不确定性选择扩展属性,其计算时间复杂度... 详细信息

决策树是常用的数据挖掘方法,扩展属性的选择是决策树归纳的核心问题。基于离散化方法的连续值决策树归纳在选择扩展属性时,需要度量每一个条件属性的每一个割点的分类不确定性,并通过这些割点的不确定性选择扩展属性,其计算时间复杂度高。针对这一问题,提出了一种基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳方法。该方法首先利用相容粗糙集技术选择扩展属性,然后找出该属性的最优割点,分割样例集并递归地构建决策树。从理论上分析了该算法的计算时间复杂度,并在多个数据集上进行了实验。实验结果及对实验结果的统计分析均表明,提出的方法在计算复杂度和分类精度方面均优于其他相关方法。

关键词：相容粗糙集决策树扩展属性割点统计分析

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基于集成重要性采样的随机梯度下降算法

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南京理工大学学报 2024年第3期48卷 342-350页

作者：张浩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保定071002

许多机器学习和深度学习问题都可以使用随机梯度优化算法求解,目前流行的算法大多通过均匀采样从样本集中抽取样本计算梯度估计。然而,随机采样的梯度估计会带来较大的方差,这个方差会随着优化的进行而累积,降低算法收敛速度。为缓解这... 详细信息

许多机器学习和深度学习问题都可以使用随机梯度优化算法求解,目前流行的算法大多通过均匀采样从样本集中抽取样本计算梯度估计。然而,随机采样的梯度估计会带来较大的方差,这个方差会随着优化的进行而累积,降低算法收敛速度。为缓解这一现象,可以为每个样本赋予不同的采样概率。该文基于集成学习的思想,提出了一种新的选取非均匀采样分布的算法。算法的主要目的是选取一个采样器权重,使梯度估计的方差尽可能小。所提算法由多个简单采样器组成,采样权重为每个简单采样器分配贡献权重,从而得到最终的采样分布。集成重要性采样算法可以和以往的随机梯度优化方法任意结合,该文给出了使用集成重要性采样的随机梯度下降算法。在试验中,可以直观地看到算法起效的原因。在真实数据集中,展示了所提算法减小方差的效果,与其他算法相比具有一定优势。

关键词：集成学习重要性采样采样器随机梯度下降方差减少

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单边区间集模糊半概念的知识表示及提取方法

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智能系统学报 2024年第4期19卷 1016-1026页

作者：毛华胥德华刘川郑博雅王刚张植明河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北大学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

为了使“区间”形式加以表述的不确定信息的提取具有侧重性,需提取出对象(属性)集对应的属性(对象)区间集。本文在模糊形式背景中,通过引入2个阈值,将单边区间集与经典半概念结合,提取出属性(对象)集对应的对象(属性)区间集,从而提出区... 详细信息

为了使“区间”形式加以表述的不确定信息的提取具有侧重性,需提取出对象(属性)集对应的属性(对象)区间集。本文在模糊形式背景中,通过引入2个阈值,将单边区间集与经典半概念结合,提取出属性(对象)集对应的对象(属性)区间集,从而提出区间集外延–集合内涵(集合外延–区间集内涵)(interval set extent-set intent(set extent-interval set intent),ISE-SI(SE-ISI))型单边区间集模糊半概念。全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念构成格,并给出基于格搜寻全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念的算法。通过与已有成果对比,显示出这2种知识表示形式的多方优势。本文所得结果在知识表示及提取方法上具有适用范围广、实际应用强等优点。

关键词：模糊形式背景半概念区间集区间集概念单边区间集概念模糊概念单边区间集模糊半概念知识表示和提取

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图像特征提取研究

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河北大学学报（自然科学版） 2009年第1期29卷 106-112页

作者：翟俊海赵文秀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 河北省信息工程学校计算机教研室河北保定071000

图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状... 详细信息

图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.

关键词：图像图像识别特征提取小波变换软计算

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集成重复训练极限学习机的数据分类

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数据采集与处理 2018年第6期33卷 962-970页

作者：翟俊海周昭一臧立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保定071002 河北大学计算机科学与技术学院保定071002

极限学习机是一种随机化算法,它随机生成单隐含层神经网络输入层连接权和隐含层偏置,用分析的方法确定输出层连接权。给定网络结构,用极限学习机重复训练网络,会得到不同的学习模型。本文提出了一种集成模型对数据进行分类的方法。首先... 详细信息

极限学习机是一种随机化算法,它随机生成单隐含层神经网络输入层连接权和隐含层偏置,用分析的方法确定输出层连接权。给定网络结构,用极限学习机重复训练网络,会得到不同的学习模型。本文提出了一种集成模型对数据进行分类的方法。首先用极限学习机算法重复训练若干个单隐含层前馈神经网络,然后用多数投票法集成训练好的神经网络,最后用集成模型对数据进行分类,并在10个数据集上和极限学习机及集成极限学习机进行了实验比较。实验结果表明,本文提出的方法优于极限学习机和集成极限学习机。

关键词：极限学习机随机化方法重复训练泛化能力

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