检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏海洋大学学报(自然科学版) 2025年第1期34卷 51-61页

作者：范译文廖淑娇吴迪闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 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 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与统计重点实验室福建漳州363000

在当前的大数据时代,数据处理至关重要。代价敏感学习是机器学习、数据挖掘等领域研究热点之一,而测试代价是一种重要的代价,数据处理往往要考虑到测试代价。但是,目前较少有基于测试代价去考虑区间值数据的属性约简。针对该情况,讨论... 详细信息

在当前的大数据时代,数据处理至关重要。代价敏感学习是机器学习、数据挖掘等领域研究热点之一,而测试代价是一种重要的代价,数据处理往往要考虑到测试代价。但是,目前较少有基于测试代价去考虑区间值数据的属性约简。针对该情况,讨论了区间值决策表中测试代价敏感的属性约简问题,创建了相应的粗糙集理论模型,提出了测试代价相关的加权属性重要度函数,并设计了测试代价敏感属性约简的回溯算法和启发式算法。最后在多个UCI数据集上进行实验,检验了所提出算法的有效性。该算法相较于现有的两个属性约简算法,在降低总测试代价方面具有显著的优势。回溯算法总是可以得到最优约简,而启发式算法能较高效率地得到最优或次优的约简。

关键词：区间值决策表属性约简测试代价不一致对象

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基于粗糙集理论的智慧养老评价研究

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商丘师范学院学报 2025年第3期41卷 30-34页

作者：康碧芳李佳宝张斐然闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 上海师范大学天华学院商学院上海201815 商丘师范学院数学与统计学院河南商丘476000 数字福建气象大数据研究所福建漳州363000

粗糙集理论的分辨矩阵确定属性权重的方法,具有突出核心属性分辨对象的能力,同时又可避免用属性重要度确定权重时的非核心属性权重为零的弊端.把该方法应用于智慧养老评价的研究,所得到的评价结果更为科学有效.

关键词：粗糙集理论分辨矩阵属性权重智慧养老

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粗糙集的阶梯式近似

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模式识别与人工智能 2019年第7期32卷 600-606页

作者：马周明张海洋陈锦坤李进金闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000

首先,利用基于边界域粗糙近似算子,给出 n 阶边界集的定义,引入 n 阶粗糙近似算子的定义,构造粗糙集理论的一套阶梯式近似方法.然后,通过实例和相关证明表明,无论二元关系还是在覆盖环境中,总存在正整数 n ,对于任意对象集, n 阶上下近... 详细信息

首先,利用基于边界域粗糙近似算子,给出 n 阶边界集的定义,引入 n 阶粗糙近似算子的定义,构造粗糙集理论的一套阶梯式近似方法.然后,通过实例和相关证明表明,无论二元关系还是在覆盖环境中,总存在正整数 n ,对于任意对象集, n 阶上下近似集完全等于该对象集,即该对象集是此意义下的精确集,或其 n 阶上下近似集趋近于某一固定的对象集,即 n 阶粗糙集总能使对象集合趋近于它本身或某一固定的集合.

关键词： n 阶粗糙集精确集近似算子边界域阶梯式近似方法

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基于决策重要度的概念认知学习模型

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模式识别与人工智能 2022年第9期35卷 816-826页

作者：王启君林艺东林梦雷寇毅闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000

概念认知学习是模拟人类认知过程的概念学习方法,大多从概念相似性的角度出发,往往忽略先验决策信息的影响,造成有效信息的丢失.因此,文中提取先验决策信息,刻画决策重要性,提出基于决策重要度的概念认知学习模型,用于动态环境中的概念... 详细信息

概念认知学习是模拟人类认知过程的概念学习方法,大多从概念相似性的角度出发,往往忽略先验决策信息的影响,造成有效信息的丢失.因此,文中提取先验决策信息,刻画决策重要性,提出基于决策重要度的概念认知学习模型,用于动态环境中的概念归类.首先,通过余弦相似度构造邻域粒,探讨概念认知的渐进过程.然后,面对动态环境,考虑到先验决策信息对后续学习的影响,进一步提出决策重要度和置信度,设计概念分类的计算方法.最后,通过仿真实验验证文中模型的有效性和优越性.

关键词：概念认知学习模糊概念决策重要度渐进模糊概念

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基于属性加权的概念认知学习模型

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模式识别与人工智能 2023年第8期36卷 749-763页

作者：梁涛巨林艺东林梦雷王启君闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000

现有概念认知学习模型往往存在忽略属性与决策间的相关性、涉及的概念空间存在冗余性、学习效果有限等问题.因此,文中提出面向属性加权的概念认知学习模型(Weighted Attributes-Based Concept-Cognitive Learning Model,WACCL).首先,探... 详细信息

现有概念认知学习模型往往存在忽略属性与决策间的相关性、涉及的概念空间存在冗余性、学习效果有限等问题.因此,文中提出面向属性加权的概念认知学习模型(Weighted Attributes-Based Concept-Cognitive Learning Model,WACCL).首先,探讨属性与决策之间的相关性,提出属性的加权机制.考虑到概念空间冗余性问题,探索不同概念的地位,实现概念空间压缩.然后,结合概念间的相似性,实现概念聚类,为线索的学习提供依据.最后,在13个数据集上的实验验证WACCL的有效性.

关键词：概念认知学习模糊概念属性加权概念聚类 .

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协调多尺度决策系统中基于测试代价的属性与尺度选择

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模式识别与人工智能 2023年第5期36卷 433-447页

作者：吴迪廖淑娇范译文闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000 闽南师范大学数据科学与统计重点实验室漳州363000

对多尺度决策系统进行处理可以使复杂的问题简单化,属性与尺度的同步选择是该处理过程中一个重要方法.此外,现实中数据处理经常需要考虑代价因素的影响,但是,目前研究还没有在属性与尺度的同步选择中考虑代价因素.为了解决这一问题,文... 详细信息

对多尺度决策系统进行处理可以使复杂的问题简单化,属性与尺度的同步选择是该处理过程中一个重要方法.此外,现实中数据处理经常需要考虑代价因素的影响,但是,目前研究还没有在属性与尺度的同步选择中考虑代价因素.为了解决这一问题,文中基于测试代价,研究协调多尺度决策系统的属性与尺度选择.首先,构造相应的粗糙集理论模型,模型中的定义及性质同时考虑属性和尺度这两个要素,并给出基于测试代价的属性-尺度重要度函数.然后,基于适用于多尺度决策系统的粗糙集概念及性质,提出属性与尺度同步选择的启发式算法.在UCI数据集上的实验表明,文中算法可大幅降低总测试代价,提升计算效率.

关键词：属性与尺度选择测试代价多尺度决策系统单调性

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多尺度决策系统中测试代价敏感的属性与尺度同步选择

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模式识别与人工智能 2024年第4期37卷 368-382页

作者：廖淑娇吴迪卢亚倩范译文闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000 闽南师范大学数据科学与统计重点实验室漳州363000

属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中... 详细信息

属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中以最小化数据处理的总测试代价为目标,提出测试代价敏感的属性与尺度同步选择算法,同时适用于协调的多尺度决策系统和不协调的多尺度决策系统.首先,构造基于粗糙集的理论模型,模型中的概念及性质同时考虑属性因素和尺度因素.其次,基于粗糙集的理论模型,设计启发式算法,能基于测试代价对多尺度决策系统同时进行属性约简与尺度选择,并且不同的属性可选择不同的尺度.最后,在12个数据集上的实验验证文中算法的有效性、实用性及优越性.

关键词：属性与尺度选择代价敏感学习多尺度决策系统粗糙集单调性

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基于相容关系的局部多粒度粗糙集模型

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第4期43卷 858-864页

作者：周悦丽林国平闽南师范大学数学与统计学院数字福建气象大数据研究所

基于局部粗糙集的概念,对多粒度相容粗糙集模型进行扩展;在集值信息系统中建立了两种基于相容关系的局部多粒度粗糙集模型,包括乐观和悲观两种形式,并证明了相关性质。接着给出局部乐观多粒度相容粗糙集和全局乐观多粒度相容粗糙集的下... 详细信息

基于局部粗糙集的概念,对多粒度相容粗糙集模型进行扩展;在集值信息系统中建立了两种基于相容关系的局部多粒度粗糙集模型,包括乐观和悲观两种形式,并证明了相关性质。接着给出局部乐观多粒度相容粗糙集和全局乐观多粒度相容粗糙集的下近似算法并进行比较。最后,通过具体实例说明所提出模型在处理集值型数据时的有效性。从计算结果可以看出局部多粒度相容粗糙集模型在处理集值型的数据问题时能够提高计算效率,减少计算量。

关键词：相容关系局部粗糙集多粒度粗糙集集值信息系统

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多粒度粗糙集近似集的增量方法

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山东大学学报（理学版） 2020年第1期55卷 51-61页

作者：张海洋马周明于佩秋林梦雷李进金闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 数字福建气象大数据研究所福建漳州363000

利用正确分类率来考虑属性论域同时变化时基于向量矩阵的经典多粒度粗糙集上下近似集的动态近似更新。首先讨论了论域缩小属性增加时,多粒度粗糙集的上下近似算子一些性质的改变,并给出了基于向量矩阵的近似集更新方法;其次讨论了论域... 详细信息

利用正确分类率来考虑属性论域同时变化时基于向量矩阵的经典多粒度粗糙集上下近似集的动态近似更新。首先讨论了论域缩小属性增加时,多粒度粗糙集的上下近似算子一些性质的改变,并给出了基于向量矩阵的近似集更新方法;其次讨论了论域缩小属性减少时,相应算子性质的变化,并给出了基于向量矩阵的近似集更新方法。新方法有效地缩小了经典多粒度粗糙集近似集更新时的搜索区域。

关键词：增量计算近似集更新多粒度粗糙集向量矩阵

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新高维超混沌系统的设计及其图像加密应用

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科学技术与工程 2022年第31期22卷 13643-13652页

作者：赵坤何建斌闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000

为增强信息的互联网传输安全和基于混沌系统的保密通信,通过一类渐近稳定的标称线性系统和一致有界控制器的设计,构造在多个控制位置生成具有最大个数正李氏指数的高维超混沌系统。同时,将该超混沌系统生成的多个伪随机序列进行预处理,... 详细信息

为增强信息的互联网传输安全和基于混沌系统的保密通信,通过一类渐近稳定的标称线性系统和一致有界控制器的设计,构造在多个控制位置生成具有最大个数正李氏指数的高维超混沌系统。同时,将该超混沌系统生成的多个伪随机序列进行预处理,选取部分伪随机序列对图像进行多轮置乱加密,并利用其余的伪随机序列对图像像素进行扩散加密,从而提高加密算法的加密效果和安全性能。通过数值仿真实验和安全分析,验证了多个伪随机序列组合的高维超混沌加密算法具有良好的保密性和安全性,并能抵御差分攻击、选择明文攻击和剪切攻击等。

关键词：超混沌系统正李氏指数混沌伪随机序列图像加密

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