检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于核策略的半监督学习方法

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计算机工程 2009年第15期35卷 170-172页

作者：李凯陈新勇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

通过扩展核一致性方法,提出基于核策略的半监督学习算法GCM,研究5种不同度量方法中参数与算法性能的关系,对使用不同度量的GCM算法的性能进行比较。实验结果表明,使用指数度量的GCM算法的性能最优,而使用欧几里得度量的GCM算法的性能最... 详细信息

通过扩展核一致性方法,提出基于核策略的半监督学习算法GCM,研究5种不同度量方法中参数与算法性能的关系,对使用不同度量的GCM算法的性能进行比较。实验结果表明,使用指数度量的GCM算法的性能最优,而使用欧几里得度量的GCM算法的性能最差。不同度量中的参数取值对算法的性能具有一定的影响。

关键词：半监督学习核度量分类

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基于小波变换和2DPCA的人脸识别

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河北大学学报（自然科学版） 2010年第5期30卷 574-579页

作者：翟俊海翟梦尧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河北保定071002

主成分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 di mension principal component analysis:... 详细信息

主成分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 di mension principal component analysis:2DPCA)直接处理图像数据,不需要向量化的过程,2DPCA降低了计算复杂度,但是2DPCA与PCA相比,需要存储更多的系数,即要占用更多的存储空间.本文提出了一种基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法,可以克服上述缺点,实验结果证明了该方法的有效性.

关键词：小波变换人脸识别主成分分析特征脸特征提取

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增量密度加权近似支持向量机

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计算机科学 2012年第11期39卷 194-196,207页

作者：鲁淑霞崔芳芳忽丽莎河北省机器学习重点实验室河北大学数学与计算机学院保定071002

近似支持向量机(PSVM)是一个正则化最小二乘问题,有解析解,但是它失去了支持向量机(SVM)的稀疏性,使得所有的训练样例都成为支持向量。为了有效地控制近似支持向量机的稀疏性,提出了增量密度加权近似支持向量机(IDWPSVM),它在训练集中... 详细信息

近似支持向量机(PSVM)是一个正则化最小二乘问题,有解析解,但是它失去了支持向量机(SVM)的稀疏性,使得所有的训练样例都成为支持向量。为了有效地控制近似支持向量机的稀疏性,提出了增量密度加权近似支持向量机(IDWPSVM),它在训练集中选取最基本的支持向量。实验表明,IDWPSVM方法与SVM,PSVM和DWPS-VM方法相比,其精度相似,收敛速度快,可有效地控制近似支持向量机的稀疏性。

关键词：近似支持向量机密度加权增量稀疏性

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基于k-means聚类的神经网络分类器集成方法研究

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计算机工程与应用 2009年第22期45卷 120-122,149页

作者：李凯常圣领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

针对差异性是集成学习的必要条件,研究了基于k-means聚类技术提高神经网络分类器集成差异性的方法。通过训练集并使用神经网络分类器学习算法训练许多分类器模型,在验证集中利用每个分类器的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用k-mean... 详细信息

针对差异性是集成学习的必要条件,研究了基于k-means聚类技术提高神经网络分类器集成差异性的方法。通过训练集并使用神经网络分类器学习算法训练许多分类器模型,在验证集中利用每个分类器的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用k-means聚类方法对这些数据聚类,在聚类结果的每个簇中选择一个分类器代表模型,以此构成集成学习的成员;最后应用投票方法实验研究了这种提高集成学习差异性方法的性能,并与常用的集成学习方法bagging、adaboost进行了比较。

关键词：差异性集成学习分类器聚类

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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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RTS游戏中用户行为的神经网络预测模型

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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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