检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2011年第1期24卷 97-102页

作者：王珍钰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保定071002

在主动学习中,采用近邻熵(Neighborhood Entropy)作为样例的挑选标准,熵值最大的样例体现基于近邻分类规则,最无法确定该样例的类标.而标注不确定性高的样例可用尽量少的样例获得较高的分类性能.文中提出一种基于近邻熵的主动学习算法.... 详细信息

在主动学习中,采用近邻熵(Neighborhood Entropy)作为样例的挑选标准,熵值最大的样例体现基于近邻分类规则,最无法确定该样例的类标.而标注不确定性高的样例可用尽量少的样例获得较高的分类性能.文中提出一种基于近邻熵的主动学习算法.该算法首先计算未标注样例的近邻样例类别熵,然后挑选熵值最大样例的进行标注.实验表明,基于近邻熵挑选样例进行标注,较基于最大距离(Maximal Distance)挑选和随机样例挑选可获得更高的分类性能.

关键词：主动学习最近邻最大熵样例选择

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基于样例选取的属性约简算法

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计算机研究与发展 2012年第11期49卷 2305-2310页

作者：王熙照王婷婷翟俊海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

计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差... 详细信息

计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差别矩阵的存储成为其应用的瓶颈.针对这一问题,提出了一种基于样例选取的属性约简算法,算法分为3步:首先从样例集中挑选出重要的样例;然后用选出的样例构造差别矩阵;最后计算信息系统的所有约简.实验结果显示,当处理大型数据库时,新算法能有效地减少存储空间和执行时间.

关键词：信息系统样例选取粗糙集差别矩阵属性约简

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基于不平衡学习的分类器博弈模型及其在中国象棋中的应用

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计算机研究与发展 2011年第5期48卷 841-847页

作者：苏攀王熙照李艳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

计算机博弈是人工智能领域中的热点研究课题.传统计算机博弈模型使用极大极小搜索与评估函数相结合的方式,棋力高低依赖于搜索的深度.在计算性能较低的平台上,搜索深度加深会延长反应时间.因此,提出了一种应用不平衡学习技术使用专家谱... 详细信息

计算机博弈是人工智能领域中的热点研究课题.传统计算机博弈模型使用极大极小搜索与评估函数相结合的方式,棋力高低依赖于搜索的深度.在计算性能较低的平台上,搜索深度加深会延长反应时间.因此,提出了一种应用不平衡学习技术使用专家谱训练分类器的机器博弈解决方案,反应时间只相当于一层搜索,且更能体现学习的特性.使用3种经典的不平衡学习方法训练神经网络,并对结果进行了比较.验证了使用分类器模拟中国象棋策略的可能性,以及不平衡学习技术在该策略建模过程中起到的关键作用.

关键词：不平衡学习计算机博弈中国象棋机器博奕分类器博弈模型人工神经网络

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关系数据库上基于索引的Top-N关键词查询

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北京工业大学学报 2011年第6期37卷 940-946页

作者：朱亮姬慎达刘椿年杨文柱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 北京工业大学计算机学院北京100124

为了实现关系数据库上自由态的关键词查询,通过创建索引表并运用其存储的知识为每个属性赋予不同的权值来改进信息检索中传统的排序方法.对每个查询用索引表和改进的排序方法来获得Top-N答案.用实际数据集进行了实验,实验结果表明此方... 详细信息

为了实现关系数据库上自由态的关键词查询,通过创建索引表并运用其存储的知识为每个属性赋予不同的权值来改进信息检索中传统的排序方法.对每个查询用索引表和改进的排序方法来获得Top-N答案.用实际数据集进行了实验,实验结果表明此方法在查询时间和准确性上是有效的.

关键词：查询索引元组树排序策略

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改进的基于排序熵的有序决策树算法

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模式识别与人工智能 2014年第2期27卷 134-140页

作者：陈建凯王熙照高相辉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

由于基于排序熵的有序决策树在扩展属性选取时,需计算每个条件属性的每个割点处的排序互信息,并通过对比这些排序互信息的大小来确定最大值(最大值对应的属性为扩展属性),计算复杂度较高.针对此问题,文中将割点分为平衡割点和非平衡割... 详细信息

由于基于排序熵的有序决策树在扩展属性选取时,需计算每个条件属性的每个割点处的排序互信息,并通过对比这些排序互信息的大小来确定最大值(最大值对应的属性为扩展属性),计算复杂度较高.针对此问题,文中将割点分为平衡割点和非平衡割点两部分,建立一个数学模型,从理论上证明排序互信息最大值不会在平衡割点处达到,而只能在非平衡割点处达到.这说明在计算排序互信息时只需遍历非平衡割点,而无需再计算平衡割点处的值,从而使决策树构建的计算效率得到较大程度提高.数值实验验证此结果.

关键词：有序分类有序决策树非平衡割点

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基于欠采样的零阶优化算法

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南京航空航天大学学报 2019年第5期51卷 609-617页

作者：鲁淑霞张罗幻蔡莲香河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算机智能重点实验室

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先... 详细信息

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。

关键词：欠采样零阶优化支持向量机非平衡数据集方差减小

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基于模糊积分的多模糊决策树融合

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计算机研究与发展 2009年第3期46卷 470-477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河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用... 详细信息

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好.

关键词：模糊信息系统模糊决策树模糊ID3算法模糊熵模糊积分信息融合

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面向对象的模糊三支半概念

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华中科技大学学报（自然科学版） 2021年第2期49卷 74-78页

作者：毛华刘晓庆程艺林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

将经典半概念理论引入模糊三支概念进行分析,单向地考虑对象集与属性集之间的关系,从而推广模糊三支概念的应用。在模糊形式背景下,首先,根据对象和属性之间的隶属度关系以及给定阈值,定义了面向对象的模糊三支半算子;然后,提出面向对... 详细信息

将经典半概念理论引入模糊三支概念进行分析,单向地考虑对象集与属性集之间的关系,从而推广模糊三支概念的应用。在模糊形式背景下,首先,根据对象和属性之间的隶属度关系以及给定阈值,定义了面向对象的模糊三支半算子;然后,提出面向对象的模糊三支半概念的定义,从格论角度出发讨论其偏序关系以及上下确界,并进行相关定理的证明;最后,给出面向对象的模糊三支半概念的构建算法并结合例子验证所得结果的有效性。基于经典半概念与经典概念分析的关系,面向对象的模糊三支半概念理论是对模糊三支概念的拓广,也为数据处理和知识挖掘等提供了更简便的思路。

关键词：模糊三支概念分析半概念模糊集形式概念分析三支决策

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基于优势-等价关系的几种约简及规则抽取方法

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计算机科学 2011年第11期38卷 220-224页

作者：李艳孙娜欣赵津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保定071002

考虑了条件属性引入优势关系而决策属性上引入等价关系的不协调目标信息系统。分析了这种基于优势-等价关系的相容约简、最大分布约简及正域约简三者之间的关系。此外,结合劣势关系抽取规则以提高规则的覆盖率,改进了基于优势关系的正... 详细信息

考虑了条件属性引入优势关系而决策属性上引入等价关系的不协调目标信息系统。分析了这种基于优势-等价关系的相容约简、最大分布约简及正域约简三者之间的关系。此外,结合劣势关系抽取规则以提高规则的覆盖率,改进了基于优势关系的正域约简抽取规则(PDRIS)的方法。最后给出算例,并在UCI数据集上进行了大量的试验,以与PDRIS进行比较。

关键词：粗糙集优势关系等价关系正域约简规则抽取

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密度加权近似支持向量机

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计算机科学 2012年第1期39卷 182-184页

作者：王熙照崔芳芳鲁淑霞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

标准的近似支持向量机(PSVM)用求解正则化最小二乘问题代替了求解二次规划问题,它可以得到一个解析解,从而减少训练时间。但是标准的PSVM没有考虑数据集中正、负样本的分布情况,对所有的样本都赋予了相同的惩罚因子。而在实际问题中,数... 详细信息

标准的近似支持向量机(PSVM)用求解正则化最小二乘问题代替了求解二次规划问题,它可以得到一个解析解,从而减少训练时间。但是标准的PSVM没有考虑数据集中正、负样本的分布情况,对所有的样本都赋予了相同的惩罚因子。而在实际问题中,数据集中样本的分布是不平衡的。针对此问题,在PSVM的基础上提出了一种基于密度加权的近似支持向量机(DPSVM),其先计算样本的密度指标,不同的样例有不同的密度信息,因此对不同的样例给予不同的惩罚因子,并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变为一个对角矩阵。在UCI数据集上用这种方法进行了实验,并与SVM和PSVM方法进行了比较,结果表明,DPSVM在正负类样本分布不平衡的数据集上有较好的分类性能。

关键词：支持向量机近似支持向量机密度加权不平衡数据

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