检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2013年第5期49卷 546-552页

作者：林姿琼姚华福建省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学漳州363000

对于划分的粒度,现在已经定义了很多公式.相对于同一个论域来说,这些定义所遵循的一个整体的原则显然是划分块数越少其粒度越大.对于同一论域的具有相同块数的两个不同划分,在某些情况下,其粒度也被认为是不同的,可称之为局部原则.现有... 详细信息

对于划分的粒度,现在已经定义了很多公式.相对于同一个论域来说,这些定义所遵循的一个整体的原则显然是划分块数越少其粒度越大.对于同一论域的具有相同块数的两个不同划分,在某些情况下,其粒度也被认为是不同的,可称之为局部原则.现有的公式基本上都兼顾了这两个方面.讨论一个相对简单的公式,且主要研究的是局部原则对整体原则某种程度的破坏.首先定义划分的方差,给出划分的粒度公式与划分的方差之间的关系.然后给出一个界限,证明在相同论域上,当一个划分的块数大于另一个划分的块数超过这个界限时,这个划分的粒度一定大于另一个划分的粒度.

关键词：划分粒度等价关系方差

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基于OMPS临边散射观测的臭氧廓线反演及应用研究

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光学学报 2025年第6期 82-92页

作者：朱芳李素文杨太平司福祺淮北师范大学物理与电子信息学院智能计算及应用安徽省重点实验室污染物敏感材料与环境修复安徽省重点实验室淮南师范学院电子工程学院中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所环境光学研究中心

利用波长配对和乘代数重建技术（MART），反演臭氧成像和廓线仪（OMPS）临边测量的12.5～39.5 km高度的臭氧数密度，反演廓线的垂直分辨率为1 km。将反演结果与美国国家航空航天局（NASA）团队提供的OMPS/LP v2.6臭氧廓线进行比较，结... 详细信息

利用波长配对和乘代数重建技术（MART），反演臭氧成像和廓线仪（OMPS）临边测量的12.5～39.5 km高度的臭氧数密度，反演廓线的垂直分辨率为1 km。将反演结果与美国国家航空航天局（NASA）团队提供的OMPS/LP v2.6臭氧廓线进行比较，结果表明：在16～38 km内，反演臭氧廓线与v2.6数据的一致性高（<6%）；平流层部分臭氧柱总量的相关性系数为0.953。基于反演数据，研究汤加火山爆发前后平流层臭氧含量的变化及机制。结果表明：增强的硫酸盐气溶胶会增加南半球中低纬度平流层中部的臭氧含量，降低平流层下部的臭氧含量。此外，硫酸盐气溶胶通过BrewerDobson(BD)环流向南极输送，增强的上升流和极地平流层云（PSC）会增大极地臭氧空洞的规模。反演方案容易实施且产生稳定解，利用该方案反演的平流层臭氧廓线可靠性高，对研究平流层臭氧、保护地球上的生命免受有害紫外辐射意义重大。

关键词：大气光学臭氧成像和廓线仪临边观测臭氧廓线反演汤加火山

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应用k-means算法实现标记分布学习

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智能系统学报 2017年第3期12卷 325-332页

作者：邵东恒杨文元赵红闽南师范大学粒计算重点实验室福建漳州363000

标记分布学习是近年来提出的一种新的机器学习范式,它能很好地解决某些标记多义性的问题。现有的标记分布学习算法均利用条件概率建立参数模型,但未能充分利用特征和标记间的联系。本文考虑到特征相似的样本所对应的标记分布也应当相似... 详细信息

标记分布学习是近年来提出的一种新的机器学习范式,它能很好地解决某些标记多义性的问题。现有的标记分布学习算法均利用条件概率建立参数模型,但未能充分利用特征和标记间的联系。本文考虑到特征相似的样本所对应的标记分布也应当相似,利用原型聚类的k均值算法(k-means),将训练集的样本进行聚类,提出基于kmeans算法的标记分布学习(label distribution learning based on k-means algorithm,LDLKM)。首先通过聚类算法kmeans求得每一个簇的均值向量,然后分别求得对应标记分布的均值向量。最后将测试集和训练集的均值向量间的距离作为权重,应用到对测试集标记分布的预测上。在6个公开的数据集上进行实验,并与3种已有的标记分布学习算法在5种评价指标上进行比较,实验结果表明提出的LDLKM算法是有效的。

关键词：标记分布聚类 k-means 闵可夫斯基距离多标记权重矩阵均值向量 softmax函数

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拟阵在网络安全中的应用

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小型微型计算机系统 2015年第8期36卷 1857-1860页

作者：马对霞林姿琼祝峰闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性... 详细信息

随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性质去判断该网络的安全性.首先,根据网络中服务器与用户之间的关系定义了一个函数,然后借助于这个函数可以构造用户集上的一个集族,经证明这个集族是满足拟阵的独立集公理的,从而可以建立网络中的一个拟阵.其次,为了实现这个拟阵在网络中的实际应用性,研究了它的一些基本的性质,如基,极小圈等.最后,讨论了当由一个网络导出的拟阵为特殊的几类拟阵时该网络的安全性.

关键词：拟阵独立集网络安全正态拟阵

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覆盖的两类拟阵结构

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小型微型计算机系统 2014年第11期35卷 2519-2522页

作者：林姿琼黄爱萍闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结... 详细信息

覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结合来解决此类优化问题.首先,本文通过横贯拟阵理论,构造了覆盖的拟阵结构;其次,利用该拟阵结构实现对覆盖的等价刻划;进一步,在该拟阵结构上定义了一类近似算子,通过证明上近似算子满足拟阵的闭包公理,从而诱导出另一个拟阵结构;最后研究了这两类拟阵结构之间的关系,而当覆盖退化到划分时,二者相等.

关键词：粗糙集覆盖横贯拟阵闭包算子

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基于文本分类的Fisher Score快速多标记特征选择算法

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计算机工程 2022年第2期48卷 113-124页

作者：汪正凯沈东升王晨曦福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

Fisher Score(FS)是一种快速高效的评价特征分类能力的指标,但传统的FS指标既无法直接应用于多标记学习,也不能有效处理样本极值导致的类中心与实际类中心的误差。提出一种结合中心偏移和多标记集合关联性的FS多标记特征选择算法,找出... 详细信息

Fisher Score(FS)是一种快速高效的评价特征分类能力的指标,但传统的FS指标既无法直接应用于多标记学习,也不能有效处理样本极值导致的类中心与实际类中心的误差。提出一种结合中心偏移和多标记集合关联性的FS多标记特征选择算法,找出不同标记下每类样本的极值点,以极值点到该类样本的中心距离乘以半径系数筛选新的样本,从而获得分布更为密集的样本集合,以此计算特征的FS得分,通过整体遍历全体样本的标记集合中的每个标记,并在遍历过程中针对具有更多标记数量的样本自适应地赋以标记权值,得到整体特征的平均FS得分,以特征的FS得分进行排序过滤出目标子集实现特征选择目标。在8个公开的多标记文本数据集上进行参数分析及5种指标性能比较,结果表明,该算法具有一定的有效性和鲁棒性,在多数指标上优于MLNB、MLRF、PMU、MLACO等多标记特征选择算法。

关键词：多标记分类特征选择 Fisher Score指标距离度量类间散度

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非负稀疏表示的多标签特征选择

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计算机科学与探索 2017年第7期11卷 1175-1182页

作者：蔡志铃祝峰闽南师范大学粒计算重点实验室福建漳州363000

在多标签学习中,数据降维是一项重要而又具有挑战性的任务。特征选择是一种高效的数据降维技术,它通过保持最大相关信息选取一个特征子集。通过对子空间学习的研究,提出了基于非负稀疏表示的多标签特征选择方法。该方法可以看成是矩阵... 详细信息

在多标签学习中,数据降维是一项重要而又具有挑战性的任务。特征选择是一种高效的数据降维技术,它通过保持最大相关信息选取一个特征子集。通过对子空间学习的研究,提出了基于非负稀疏表示的多标签特征选择方法。该方法可以看成是矩阵分解问题,其融合了非负约束问题和L_(2,1)-范数最小优化问题。设计了一种高效的矩阵更新迭代算法求解新问题,并证明其收敛性。最后,对6个实际的数据集进行了测试,实验结果证明了算法的有效性。

关键词：多标签学习特征选择非负矩阵分解 L2,1-范数

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矩阵方法计算覆盖粗糙集中最小、最大描述

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山东大学学报（理学版） 2014年第8期49卷 97-101页

作者：林姿琼王敬前祝峰闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

通过矩阵理论计算覆盖粗糙集中的最小描述和最大描述。首先通过覆盖的矩阵表示,得到几个与覆盖有关的矩阵形式,然后通过上述所得的矩阵以及一种新的矩阵运算,计算出覆盖粗糙集中的最小描述和最大描述。

关键词：矩阵覆盖粗糙集最小描述最大描述

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基于流形学习的代价敏感特征选择

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山东大学学报（理学版） 2017年第3期52卷 91-96页

作者：黄天意祝峰闽南师范大学粒计算重点实验室福建漳州363000

为了得到一个低误分类代价的特征子集,本文通过定义样本间的代价距离并将代价距离引入了现有的特征选择架构,把流形学习和代价敏感特征选择问题相结合得到了一个新的代价敏感特征选择方法,称之为基于流形学习的代价敏感特征选择算法。... 详细信息

为了得到一个低误分类代价的特征子集,本文通过定义样本间的代价距离并将代价距离引入了现有的特征选择架构,把流形学习和代价敏感特征选择问题相结合得到了一个新的代价敏感特征选择方法,称之为基于流形学习的代价敏感特征选择算法。以前提出的代价敏感特征选择算法在选择特征的过程中只考虑到了特征与误分类代价的关系,并对特征一个一个的进行选择,而本文所提出的代价敏感特征选择算法同时考虑了特征与误分类代价的关系和特征之间内在的判别信息,从而提高了代价敏感特征选择效果。在六个现实世界数据集上的实验证明了本文所提出的算法效果优于现有的相关算法。

关键词：代价敏感流形学习有监督学习特征选择

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一种覆盖粗糙集的拟阵结构

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南京大学学报（自然科学版） 2013年第5期49卷 561-566页

作者：苏礼润林姿琼祝峰闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室漳州363000

拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广.广义粗糙集与拟阵的结合已被广泛研究.通过结合拟阵中的基公理和覆盖中的友元,一方面,用友元构造出一个集族并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种覆盖的... 详细信息

拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广.广义粗糙集与拟阵的结合已被广泛研究.通过结合拟阵中的基公理和覆盖中的友元,一方面,用友元构造出一个集族并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种覆盖的拟阵结构,并且介绍了一种拟阵即友元拟阵;另一方面,在此结构下,讨论了拟阵的相关集、极小圈、秩函数和闭包等表达形式,进一步还讨论了由不同覆盖能导出相同覆盖的条件,以及由覆盖导出拟阵的闭包和覆盖上近似的关系.

关键词：覆盖拟阵友元上近似闭包

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