检索结果-内蒙古大学图书馆

统计学报 2020年第1期1卷 14-25页

作者：《国内外统计数据共享研究》课题组朱建平冯冲陈淑真不详厦门大学管理学院厦门大学健康医疗大数据国家研究院厦门大学数据挖掘研究中心浙江工商大学现代商贸流通体系建设协同创新中心福建农林大学

政府是数据的主要拥有者,但中国政府的数据共享模式建设尚未成熟,亟需顶层设计。首先,对全球政府数据共享比较成功的国家,即美国、英国、法国、加拿大、日本的政府数据共享政策与法律法规、机构与岗位设置等内容进行了对比。其次,提出... 详细信息

政府是数据的主要拥有者,但中国政府的数据共享模式建设尚未成熟,亟需顶层设计。首先,对全球政府数据共享比较成功的国家,即美国、英国、法国、加拿大、日本的政府数据共享政策与法律法规、机构与岗位设置等内容进行了对比。其次,提出中国政府数据共享的对策建议,即在加强中国政府数据共享政策制定、立法完善以及公众隐私保护的基础上,推动全国数据共享平台建立,强化政府数据共享宣传工作,尽快使全民参与到政府数据共享的建设中。

关键词：政府数据共享政策法规制定机构与岗位设置中国完善路径

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基于特征降维及参数优化的语音情感识别

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延边大学学报（自然科学版） 2020年第1期46卷 49-54页

作者：俞颖黄风华刘永芬阳光学院空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心阳光学院人工智能学院福建农林大学金山学院福建福州350001

针对传统BP神经网络在语音情感识别过程中存在的计算量偏大和容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于特征降维及参数优化的情感识别改进方法.首先提取情感语料库的高维度联合特征,利用快速主成份分析法(Fast_PAC)进行特征降维以达到... 详细信息

针对传统BP神经网络在语音情感识别过程中存在的计算量偏大和容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于特征降维及参数优化的情感识别改进方法.首先提取情感语料库的高维度联合特征,利用快速主成份分析法(Fast_PAC)进行特征降维以达到降低问题复杂性的目的;然后引入遗传算法对BP神经网络进行参数优化以避免限入局部最优问题;最后构建语音情感识别分类器,并利用CASIA汉语语料库及柏林德语语料库进行情感识别验证.验证结果表明,与传统的支持向量机(SVM)方法、传统的主成份分析法(PCA算法)结合SVM模型识别方法相比,本文方法能有效地降低语音情感的特征维度,且具有运算量少和识别精度高的优点.

关键词：快速主成份分析法遗传算法 BP神经网络语音情感识别

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基于C-SOM和Spark的并行空间离群挖掘方法及应用

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地球信息科学学报 2019年第1期21卷 128-136页

作者：潘淼鑫林甲祥陈崇成叶晓燕福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福建师范大学数学与信息学院福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福州350117 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,... 详细信息

空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,充分利用Spark快速内存计算和扩展性的优势,提出了一种基于考虑约束条件的空间离群挖掘算法(C-SOM)和Spark的并行空间离群挖掘算法和原型系统。该并行算法以C-SOM为核心,并行地在多个计算节点对全局数据集和各局部数据集执行C-SOM算法,得到全局离群和局部离群。轻量级的原型系统基于Spark实现了该并行算法,采用Browser/Server架构,提供给用户可视化的操作界面,简洁实用。最后,通过福建省东南沿海土壤化学元素调查数据和人工合成数据的离群分析,验证了该并行算法和原型系统的合理性、有效性和高效性。

关键词： C-SOM Spark 并行计算空间离群数据挖掘

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基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果

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国土资源遥感 2021年第2期33卷 55-65页

作者：胡新宇许章华陈文慧陈秋霞王琳刘辉刘智才福州大学环境与资源学院福州350108 福州大学地理与生态环境研究中心福州350108 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室福州350108 3S技术与资源优化利用福建省高校重点实验室福州350002 福州大学信息与通信工程博士后科研流动站福州350108 福建农林大学公共管理学院福州350002

开展高光谱遥感影像的阴影检测研究有助于去除阴影,并进一步发挥其高光谱分辨率优势。以多角度高光谱影像PROBA/CHRIS为数据源,尝试从增大明亮区植被、阴影区植被、水体区3种典型地物间光谱的差异入手,利用连续投影算法(successive proj... 详细信息

开展高光谱遥感影像的阴影检测研究有助于去除阴影,并进一步发挥其高光谱分辨率优势。以多角度高光谱影像PROBA/CHRIS为数据源,尝试从增大明亮区植被、阴影区植被、水体区3种典型地物间光谱的差异入手,利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)选取特征波段,并分析典型地物在CHRIS影像原始波段及归一化差值植被指数上的光谱特征,由此构建该影像的归一化阴影植被指数(normalized shaded vegetation index,NSVI)。基于步长法设置合理阈值,对影像予以分类,并从分类精度及光谱差异增强效果两个角度评价NSVI对CHRIS影像阴影的检测能力。结果表明:B9和B15可作为构建CHRIS影像NSVI的特征波段;基于NSVI阈值法对CHRIS多角度影像予以分类,各角度影像3种地物的分类精度均在94%以上,总Kappa均大于0.89,0°影像的分类效果最佳;经掩模获取分类后3种地物的子影像,子影像光谱均值有差异,但考虑标准差后则发现其光谱重叠现象较为明显,表明NSVI可增强典型地物间的光谱差异,提高了光谱混淆像元间的可分性。通过进一步比较NSVI与归一化阴影指数和阴影指数的阴影检测效果,亦证明了NSVI的阴影检测能力,说明所构建的NSVI能够应用于PROBA/CHRIS高光谱影像的阴影检测,可为该影像的阴影去除及阴影信息修复等工作提供重要支持。

关键词： PROBA/CHRIS影像归一化阴影植被指数NSVI 阴影检测高光谱遥感光谱特征

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闽三角城市群生态系统服务权衡的时空动态与情景模拟

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生态学报 2019年第14期39卷 5188-5197页

作者：税伟杜勇王亚楠杨海峰付银范冰雄黄梦圆福州大学环境与资源学院福州350116 福州大学空间数据挖掘与共享教育部重点实验室福州350116 福州大学福建省空间信息工程研究中心福州350116 福建农林大学经济学院福州350002

闽三角城市群由厦门、泉州和漳州3个城市组成,是我国沿海开放地区之一。21世纪以来,快速的城镇化过程严重影响了该区域的生态安全以及生态系统服务功能,制约了当地的经济社会可持续发展。因此,研究闽三角城市群的生态系统服务权衡协同关... 详细信息

闽三角城市群由厦门、泉州和漳州3个城市组成,是我国沿海开放地区之一。21世纪以来,快速的城镇化过程严重影响了该区域的生态安全以及生态系统服务功能,制约了当地的经济社会可持续发展。因此,研究闽三角城市群的生态系统服务权衡协同关系,对该区域的生态安全协同联动管理以及社会经济可持续发展具有重要意义。估算了闽三角城市群的保水服务、保土服务、NPP和食物供给4种生态系统服务功能,使用空间分析和空间统计等方法分析其时空动态变化和相互之间的权衡协同关系,并在不同情景下模拟了2030年的生态系统服务空间分布和权衡关系。结果表明:2005-2015年来,闽三角城市群的保水服务、保土服务、NPP和食物供给四种生态系统服务功能均呈下降趋势;在2005-2015年间,闽三角城市群的保水、NPP与保土3种服务之间呈现协同关系,食物供给服务与其他三种服务均呈权衡关系,虽四种服务的权衡协同关系未变,但权衡协同程度发生了复杂的变化;在空间分布特征上,晋江流域的生态系统服务权衡协同程度均高于九龙江流域,闽三角3个城市的生态系统服务权衡协同关系统一呈现厦门市>泉州市>漳州市;在不同情境设置中,自然情景下4种生态系统服务出现大幅降低,协同关系主要呈降低趋势,而权衡关系加剧,与规划情景相比,保护情景下的协同关系更高,权衡关系更低。

关键词：生态系统服务权衡协同情景模拟闽三角城市群

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基于SMOTERF算法处理客户流失不平衡问题的研究

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数学的实践与认识 2019年第9期49卷 204-210页

作者：陈淑真朱建平尤添革刘金福林燕红福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 厦门大学管理学院数据挖掘研究中心福建厦门361005

数据不平衡性是目前数据挖掘面临的主要问题之一.在客户流失预测研究中,数据不平衡的问题影响预测精度,导致准确率低,AUC值变小.传统重采样方法虽然能够解决数据不平衡问题,但会导致有效信息缺失、数据过度拟合等问题,为避免问题发生文... 详细信息

数据不平衡性是目前数据挖掘面临的主要问题之一.在客户流失预测研究中,数据不平衡的问题影响预测精度,导致准确率低,AUC值变小.传统重采样方法虽然能够解决数据不平衡问题,但会导致有效信息缺失、数据过度拟合等问题,为避免问题发生文中采用SMOTERF法,针对客户流失数据进行平衡后再用分类预测能较大地解决数据不平衡问题,且准确率高,AUC值大,效果较好.近年来服务业对客户流失的关切度越来越高,研究如何在原有的客户信息上去预测未来客户流失状况作出及时的应对措施,减少企业损失有重要意义.在客户流失预测中,对于解决数据的不平衡表现尤为重要.

关键词：不平衡数据 SMOTERF法 AUC 客户流失预测

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基于数据流时空特征的WSN异常检测及异常类型识别

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传感技术学报 2019年第9期32卷 1374-1380页

作者：邓丽刘庆连邬群勇杨水荣福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350003 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

异常数据检测及异常类型识别有助于提高无线传感器网络的数据质量。基于分类的异常检测算法存在传感器数据分类特征提取困难,无法进一步区分异常数据类型等问题,而基于时空特征的异常检测方法存在过度依赖于数据的假设分布等问题。针对... 详细信息

异常数据检测及异常类型识别有助于提高无线传感器网络的数据质量。基于分类的异常检测算法存在传感器数据分类特征提取困难,无法进一步区分异常数据类型等问题,而基于时空特征的异常检测方法存在过度依赖于数据的假设分布等问题。针对这些问题,提出一种融合数据流时空特征和多分类模型的异常检测算法。算法首先基于Markov链提取传感器数据流的时空特征,然后将时空特征作为多分类卷积神经网络模型的输入特征,对数据流进行异常检测及异常类型识别。结果表明:该算法在不同数据集上均表现出较高的检测准确率以及较低的漏检率和误检率,可以有效地检测无线传感器网络中的异常值并判断异常类型。

关键词：无线传感器网络异常检测及类型识别时空特征马尔科夫链卷积神经网络仿真

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个性化旅游景点推荐中考虑约束的关联规则挖掘算法

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福州大学学报（自然科学版） 2019年第3期47卷 320-326页

作者：林甲祥高敏节陈崇成巫建伟王雪平张泽均福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 自然资源部第三海洋研究所海洋环境管理与发展战略研究中心福建厦门361001

在约束子集定义的基础上,提出面向旅游景点推荐的约束关联规则挖掘算法,将最为耗时的目标项集搜索限定在约束子集中,降低了数据集搜索的规模.同时通过约束条件提升了最终规则生成的针对性,避免大量无趣规则的生成,使得挖掘算法效率更高... 详细信息

在约束子集定义的基础上,提出面向旅游景点推荐的约束关联规则挖掘算法,将最为耗时的目标项集搜索限定在约束子集中,降低了数据集搜索的规模.同时通过约束条件提升了最终规则生成的针对性,避免大量无趣规则的生成,使得挖掘算法效率更高、挖掘结果更符合用户需求.最后在望路者文化旅游服务数据集中开展了示范应用研究,验证了所提出的算法可为旅游景点推荐提供更为合理的信息.

关键词：关联规则约束背景知识旅游景点推荐

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固定效应空间滞后变系数面板数据模型的拟极大似然虚拟变量估计

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生物数学学报 2019年第2期34卷 217-238页

作者：陈建宝李坤明孙林福建师范大学数学与信息学院福建福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术工程中心福建福州350117 福建农林大学经济学院福建福州350002 中国人民银行济南分行山东济南250021

本文研究了固定效应空间滞后变系数面板数据模型的拟极大似然虚拟变量估计法,首先通过引入虚拟变量处理模型的个体固定效应,在此基础上利用拟极大似然法构建模型的参数和非参数估计,并在几个正则假设条件下推导了所得到的参数和函数系... 详细信息

本文研究了固定效应空间滞后变系数面板数据模型的拟极大似然虚拟变量估计法,首先通过引入虚拟变量处理模型的个体固定效应,在此基础上利用拟极大似然法构建模型的参数和非参数估计,并在几个正则假设条件下推导了所得到的参数和函数系数估计量的一致性和渐近正态性,最后使用蒙特卡洛数值模拟考察了估计方法的小样本表现,结果显示有限样本下的估计效果良好.

关键词：固定效应空间滞后面板数据模型变系数模型拟极大似然估计虚拟变量

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支持度和置信度自适应的关联规则挖掘

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计算机工程与设计 2018年第12期39卷 3746-3754页

作者：林甲祥巫建伟陈崇成张泽均舒兆港福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 国家海洋局第三海洋研究所海洋环境管理与发展战略研究中心福建厦门361001 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116

以事务集中所有项的支持数和所有规则的置信度数据为依据,使用统计拟合技术,对支持度和置信度阈值的自动化确定进行研究,提出支持度和置信度自适应的关联规则挖掘算法AdapARM (adaptive association rule mining),降低算法对先验知识的... 详细信息

以事务集中所有项的支持数和所有规则的置信度数据为依据,使用统计拟合技术,对支持度和置信度阈值的自动化确定进行研究,提出支持度和置信度自适应的关联规则挖掘算法AdapARM (adaptive association rule mining),降低算法对先验知识的依赖性。在标准数据集Trolley和Groceries上进行实验研究,实验结果及其分析验证了AdapARM算法的有效性,其具有用户不必具备数据集的先验知识、不需人为设定支持度和置信度参数的优点。

关键词：参数自适应关联规则支持度置信度频繁项集

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