检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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区间值属性的单调决策树算法

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模式识别与人工智能 2016年第1期29卷 47-53页

作者：陈建凯王鑫何强王熙照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 深圳大学计算机与软件学院深圳518060

目前存在的一些区间值属性决策树算法都是在无序情况下设计的,未考虑条件属性和决策属性之间的序关系.针对这些算法处理有序分类问题的不足,提出区间值属性的单调决策树算法,用于处理区间值属性的单调分类问题.该算法利用可能度确定区... 详细信息

目前存在的一些区间值属性决策树算法都是在无序情况下设计的,未考虑条件属性和决策属性之间的序关系.针对这些算法处理有序分类问题的不足,提出区间值属性的单调决策树算法,用于处理区间值属性的单调分类问题.该算法利用可能度确定区间值属性的序关系,使用排序互信息度量区间值属性的单调一致程度,通过排序互信息的最大化选取扩展属性.此外,将非平衡割点应用到区间值属性决策树构建过程中,减少排序互信息的计算次数,提高计算效率.实验表明文中算法提高了效率和测试精度.

关键词：区间值属性单调分类可能度单调决策树

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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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基于分布密度的直方图与选择率估计

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计算机工程 2010年第5期36卷 64-66页

作者：朱亮冯彦超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保定071002 北京工业大学计算机学院北京100022

查询选择率估计是查询处理和优化中的关键之一。提出一种基于区域分布密度的方法,用于构造直方图,使其每个桶具有均匀分布或近似均匀分布,利用直方图估计查询选择率。实验结果表明,该方法对低维数据估计得到的查询选择率精度较高,并能... 详细信息

查询选择率估计是查询处理和优化中的关键之一。提出一种基于区域分布密度的方法,用于构造直方图,使其每个桶具有均匀分布或近似均匀分布,利用直方图估计查询选择率。实验结果表明,该方法对低维数据估计得到的查询选择率精度较高,并能对高维数据进行估计。

关键词：选择率估计直方图 n维超矩形分布密度

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基于粗糙集技术的决策树归纳

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计算机工程与应用 2009年第18期45卷 45-47页

作者：翟俊海王熙照张沧生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 河北大学计算中心河北保定071002

ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,它以信息增益作为选择扩展属性根结点的标准,并递归地生成决策树。但ID3算法倾向于选取属性取值较多的属性作为根结点,而且它假设训练集中各类别样例的比例应与实际问题领域里各类别样例的比例相同... 详细信息

ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,它以信息增益作为选择扩展属性根结点的标准,并递归地生成决策树。但ID3算法倾向于选取属性取值较多的属性作为根结点,而且它假设训练集中各类别样例的比例应与实际问题领域里各类别样例的比例相同。提出一种新的基于粗糙集技术的决策树归纳算法,它是一种完全数据驱动的归纳算法,可以克服ID3算法的上述不足。

关键词：决策树 ID3算法粗糙集上近似下近似

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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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对象格产生概念格

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计算机工程与应用 2009年第8期45卷 39-40,79页

作者：毛华杨蕾窦林立河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北省数学研究中心石家庄050016 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

通过在对象集内引入两个偏序关系≤′和■′及一种新的交运算∩′来建立改进的对象格,然后通过此对象格产生概念格。此概念格与由通常对象集合的交运算∩产生的概念格相比,其产生的概念节点不仅包括由通常对象集合的交运算∩产生的概念... 详细信息

通过在对象集内引入两个偏序关系≤′和■′及一种新的交运算∩′来建立改进的对象格,然后通过此对象格产生概念格。此概念格与由通常对象集合的交运算∩产生的概念格相比,其产生的概念节点不仅包括由通常对象集合的交运算∩产生的概念格的子节点的对象,还包括产生的新对象。

关键词：对象格偏序关系概念格

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