检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2010年第5期46卷 501-506页

作者：易兴辉王国胤胡峰重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065

样本识别是知识获取的最终应用体现,是数据挖掘研究中的一个重要内容.现有的数据挖掘算法众多,如何才能选择到一个泛化能力较强、识别率较高的最优算法成为研究的重点.文中利用粗糙集能处理不完整、不精确数据的优势,结合支持向量机、... 详细信息

样本识别是知识获取的最终应用体现,是数据挖掘研究中的一个重要内容.现有的数据挖掘算法众多,如何才能选择到一个泛化能力较强、识别率较高的最优算法成为研究的重点.文中利用粗糙集能处理不完整、不精确数据的优势,结合支持向量机、决策树方法,通过分析数据的特征,提出利用样本对规则集的覆盖度和设置一个相关阈值来进行最优分类方法的动态选择.在第一时间为样本选择到相对较优的分类算法.仿真实验验证了算法的有效性.

关键词：粗集支持向量机决策树样本识别

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基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法

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计算机科学 2007年第2期34卷 204-206,219页

作者：邓维斌王国胤王燕重庆邮电大学计算机科学与技术研究所

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,... 详细信息

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。

关键词：朴素贝叶斯加权朴素贝叶斯 Rough集属性重要性分类

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基于交叉分组技术的集成算法研究

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计算机科学 2008年第3期35卷 158-160,193页

作者：朱小飞陈龙王国胤重庆邮电大学计算机科学与技术研究所

集成学习主要通过扰动训练数据集来产生较强泛化能力。研究者们提出了各种各样的方法来实现这一目标,但如何扰动训练数据集以达到最佳的泛化能力并没有被深入研究。本文中,提出了对训练数据集进行扰动的交叉分组(cross-grouping)方法,... 详细信息

集成学习主要通过扰动训练数据集来产生较强泛化能力。研究者们提出了各种各样的方法来实现这一目标,但如何扰动训练数据集以达到最佳的泛化能力并没有被深入研究。本文中,提出了对训练数据集进行扰动的交叉分组(cross-grouping)方法,通过改变交叉因子以实现对训练数据集不同程度的扰动,从而实现当集成规模较小时,得到更强的泛化能力。实验表明,当选择合适的交叉因子时,CG-Bagging泛化能力要强于Bagging和Boosting,略优于Decorate和Random Forests。

关键词：机器学习集成学习泛化能力交叉分组

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基于特征点的三维人脸形变模型

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软件学报 2009年第3期20卷 724-733页

作者：龚勋王国胤西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065

针对传统三维人脸形变模型效率低的不足,提出了一个基于特征点的线性人脸形变模型.首先,提出一种基于平面模板的对应方法,自动地实现了三维人脸的稠密点对应,建立了人脸线性模型.然后,提出一个基于动态成分的线性形变模型,选择与目标人... 详细信息

针对传统三维人脸形变模型效率低的不足,提出了一个基于特征点的线性人脸形变模型.首先,提出一种基于平面模板的对应方法,自动地实现了三维人脸的稠密点对应,建立了人脸线性模型.然后,提出一个基于动态成分的线性形变模型,选择与目标人脸最相关的主成分作为形变模型的基空间.最后,采用一个全局与局部双重形变框架来完成人脸形状建模.实验结果表明,该方法能够获得较好的建模精度,可以通过真实照片上的少量特征点生成逼真的三维人脸模型.

关键词：稠密对应三维人脸重建线性回归形变模型径向基函数

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基于动态聚类的Rough集快速离散化算法

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西南交通大学学报 2010年第6期45卷 977-983页

作者：胡峰王国胤代劲西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065

为处理大数据量决策表的离散化问题,设计高效的离散化算法是必要的.根据候选断点在单属性上重要性值的分布规律,提出了"先动态聚类,再选择候选断点"的思路和基于Rough集的快速离散化算法.首先,根据断点的重要性在单个特征上... 详细信息

为处理大数据量决策表的离散化问题,设计高效的离散化算法是必要的.根据候选断点在单属性上重要性值的分布规律,提出了"先动态聚类,再选择候选断点"的思路和基于Rough集的快速离散化算法.首先,根据断点的重要性在单个特征上的分布规律,对断点进行快速动态聚类,从而有效降低候选断点的数目;然后,在聚类结果的基础上,采用启发式方法快速选择并得到最终的断点集,从而实现决策表的离散化.试验结果表明:通过动态聚类,多数数据集候选断点的数目能减少80%以上,大大提高了后续断点选择的效率;用提出的算法处理7个UCI数据集Iris、Wine、Glass、Ecoli、Breast_w、Pima和Letter,其正确识别率分别约为92.0%、92.1%、69.3%、65.7%、95.3%、67.1%和76.5%.

关键词：粗集决策表离散化聚类

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利用上下位关系的中文短文本分类

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计算机应用 2010年第3期30卷 603-606,611页

作者：王盛樊兴华陈现麟重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065

针对短文本长度短、描述信号弱的特点,提出了一种利用上下位关系的中文短文本分类框架。该框架首先利用"知网"确定训练文本中概念对的上下位关系,进而确定词语对的上下位关系,再将其用于扩展测试文本的特征向量,从而实现对测... 详细信息

针对短文本长度短、描述信号弱的特点,提出了一种利用上下位关系的中文短文本分类框架。该框架首先利用"知网"确定训练文本中概念对的上下位关系,进而确定词语对的上下位关系,再将其用于扩展测试文本的特征向量,从而实现对测试文本的分类。实验表明:利用上下位关系能够改善短文本的分类性能。

关键词：短文本知网上下位关系特征扩展

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基于多肤色空间及AdaBoost算法的人脸检测方法

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计算机应用研究 2012年第6期29卷 2368-2370页

作者：李伟生杨瑞娟周丽芳田景平重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065

针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色... 详细信息

针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色空间对图像进行肤色分割,定位出候选的人脸区域;最后对AdaBoost算法的检测过程进行研究验证,检测出人脸并指示。数据显示,该方法在时间、检测率、漏检率等方面都有明显的改进。因此,该方法能较好地处理复杂背景下彩色图像人脸检测的错检、漏检问题,从而提高了检测效率。

关键词： YCbCr颜色空间 YCgCr颜色空间 YCgCb颜色空间窗口合并 AdaBoost级联分类器人脸检测

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基于领域词语本体的短文本分类

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计算机科学 2009年第3期36卷 142-145页

作者：宁亚辉樊兴华吴渝重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆40006

短文本自身长度较短,描述概念能力弱,常用文本分类方法都不太适用于短文本分类。提出了基于领域词语本体的短文本分类方法。首先抽取领域高频词作为特征词,借助知网从语义方面将特征词扩展为概念和义元,通过计算不同概念所包含相同义元... 详细信息

短文本自身长度较短,描述概念能力弱,常用文本分类方法都不太适用于短文本分类。提出了基于领域词语本体的短文本分类方法。首先抽取领域高频词作为特征词,借助知网从语义方面将特征词扩展为概念和义元,通过计算不同概念所包含相同义元的信息量来衡量词的相似度,从而进行分类。对比实验表明,该方法在一定程度上弥补了短文本特征不足的缺点,且提高了准确率和召回率。

关键词：短文本本体知网文本分类语义义元

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入侵检测报警关联技术

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计算机工程 2007年第17期33卷 173-175页

作者：姜兆元赵军重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065

报警关联技术分析不同安全产品产生的报警,从中识别出真正有意义的攻击警报,并减少大量的误报警,降低安全管理员的工作量。该文介绍了报警关联的基本模型和主要技术,分析了主要的关联方法,探讨了报警关联技术的发展方向。这些讨论对应... 详细信息

报警关联技术分析不同安全产品产生的报警,从中识别出真正有意义的攻击警报,并减少大量的误报警,降低安全管理员的工作量。该文介绍了报警关联的基本模型和主要技术,分析了主要的关联方法,探讨了报警关联技术的发展方向。这些讨论对应用或发展报警关联技术都有参考价值。

关键词：入侵检测报警关联网络安全

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一种改进的基于粗糙集的增量式学习算法

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计算机应用 2008年第S2期28卷 77-79页

作者：徐丹于洪重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065

从粗糙集理论出发,利用决策表局部最小确定性作为阈值来自主控制产生规则,得到一种改进的增量式学习算法。实验表明,在处理大多数数据集时,该算法效率和生成的规则集对样本的正确识别率都较已有的基于粗糙集的增量式算法IRAA有所提高。

关键词：粗糙集增量式学习知识获取决策表

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