检索结果-内蒙古大学图书馆

南京理工大学学报 2023年第3期47卷 412-422页

作者：王大利许晴媛何丽琴张培林李进金闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 漳州职业技术学院通识教育学院福建漳州363000 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

针对概念认知问题,该文通过形式背景中任意对象(属性)集在面向对象(属性)概念格中形成的下近似概念外延(内涵)和上近似概念外延(内涵),探讨了面向对象(属性)概念、面向对象(属性)下近似概念、面向对象(属性)上近似概念之间的关系,得到... 详细信息

针对概念认知问题,该文通过形式背景中任意对象(属性)集在面向对象(属性)概念格中形成的下近似概念外延(内涵)和上近似概念外延(内涵),探讨了面向对象(属性)概念、面向对象(属性)下近似概念、面向对象(属性)上近似概念之间的关系,得到在面向对象(属性)概念格中生成下、上近似概念的一种有效方法。对于面向对象概念格中任一概念,由其外延形成的下近似概念和上近似概念是它本身;对于面向属性概念格中任一概念,由其内涵形成的下近似概念和上近似概念也是它本身。同时通过举例说明。另外,将近似概念应用于面向对象(属性)概念格中进行概念认知并给出相应算法。对于给定的任一对象(属性)集线索,通过其形成的近似集去逼近该线索,得到1个精确概念或者2个近似概念,以进行概念认知。同时给出概念学习精度来衡量概念认知的准确性。

关键词：面向对象面向属性概念格近似概念概念认知概念学习精度

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基于邻域交互增益信息的多标记流特征选择算法

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南京大学学报（自然科学版） 2020年第1期56卷 30-40页

作者：陈超逸林耀进唐莉王晨曦闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省教育厅重点实验室漳州363000

现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关... 详细信息

现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关性分析与在线冗余性分析两种策略来评价特征;其次,基于邻域交互增益信息构建了在线流多标记特征选择的目标优化函数;最后,在六个多标记数据集和四个评价指标上,实验结果证明了该算法的有效性和稳定性.

关键词：在线流特征多标记学习邻域熵邻域交互增益信息

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基于邻域粒化的多数据源高投票决策规则的挖掘

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1063-1071页

作者：陈辉皇林耀进林国平唐莉闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000 闽南师范大学数学与统计学院漳州363000

多数据源高投票决策规则挖掘是指从多数据源中挖掘存在大部分数据源且具有重要意义的决策规则,此类规则在银行理财产品营销、市场营销、疾病诊断等领域中具有指导性作用.利用样本邻域粒化来构建决策规则的表现形式,在此基础上定义了覆... 详细信息

多数据源高投票决策规则挖掘是指从多数据源中挖掘存在大部分数据源且具有重要意义的决策规则,此类规则在银行理财产品营销、市场营销、疾病诊断等领域中具有指导性作用.利用样本邻域粒化来构建决策规则的表现形式,在此基础上定义了覆盖度、投票数等多种决策规则的度量指标,用以挖掘满足这些度量指标的高投票决策规则.实验结果验证了所提算法挖掘多源决策信息系统中的高投票决策规则挖掘的有效性.

关键词：邻域粒化多数据源高投票决策规则分类间隔

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面向属性概念格下的知识状态转移方法

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小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2647-2655页

作者：朱泳帆许晴媛周银凤王大利李进金张培林闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000 陕西师范大学数学与统计学院西安710119 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000

如何高效率地寻找猜测答对或粗心答错情况下不相容答题状态对应受测者真实的知识状态是目前计算机自适应测试领域研究的一个热点问题.现有知识状态转移方法时间成本高,不适用于含有大量测试问题和技能的应用场景.并且,现有知识状态转移... 详细信息

如何高效率地寻找猜测答对或粗心答错情况下不相容答题状态对应受测者真实的知识状态是目前计算机自适应测试领域研究的一个热点问题.现有知识状态转移方法时间成本高,不适用于含有大量测试问题和技能的应用场景.并且,现有知识状态转移方法将合取模型和能力模型均视为能力模型,采用同一种方法进行知识状态转移,灵活性不够,评估效率不高.本文针对合取模型和能力模型,分别提出基于面向属性概念格的知识状态转移方法.首先由技能映射或多映射建立技能背景并诱导出对应的面向属性概念格,进一步使用概念格中概念的外延并结合最大概率方法得到受测者猜测或粗心情况下的真实知识状态,最后给出知识评估过程.实验表明,在知识评估结果相同的前提下,本文所提方法相比现有方法极大地降低了评估时间成本,因此具有更好的性能.

关键词：知识空间理论形式概念分析自适应测试知识评估知识状态转移面向属性概念格

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基于互信息的多级特征选择算法

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计算机应用 2020年第12期40卷 3478-3484页

作者：雍菊亚周忠眉闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

针对在特征选择中选取特征较多时造成的去冗余过程很复杂的问题,以及一些特征需与其他特征组合后才会与标签有较强相关度的问题,提出了一种基于互信息的多级特征选择算法(MI_MLFS)。首先,根据特征与标签的相关度,将特征分为强相关、次... 详细信息

针对在特征选择中选取特征较多时造成的去冗余过程很复杂的问题,以及一些特征需与其他特征组合后才会与标签有较强相关度的问题,提出了一种基于互信息的多级特征选择算法(MI_MLFS)。首先,根据特征与标签的相关度,将特征分为强相关、次强相关和其他特征;其次,选取强相关特征后,在次强相关特征中,选取冗余度较低的特征;最后,选取能增强已选特征集合与标签相关度的特征。在15组数据集上,将MI_MLFS与ReliefF、最大相关最小冗余(mRMR)算法、基于联合互信息(JMI)算法、条件互信息最大化准则(CMIM)算法和双输入对称关联(DISR)算法进行对比实验,结果表明MI_MLFS在支持向量机(SVM)和分类回归树(CART)分类器上分别有13组和11组数据集获得了最高的分类准确率。相较多种经典特征选择方法,MI_MLFS算法有更好的分类性能。

关键词：特征选择互信息多级相关度冗余度分类准确率

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基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法

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山东大学学报（理学版） 2024年第5期59卷 70-81页

作者：程雨轩毛煜张小清曾艺祥林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

为了充分地挖掘被单一度量指标算法忽略但对分类结果有利的特征,提出了基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法,通过计算得到的新到达特征的重要性以及相关度,分析其显著性的区别,将特征区分为显著特征以及次相关特征。利... 详细信息

为了充分地挖掘被单一度量指标算法忽略但对分类结果有利的特征,提出了基于次相关特征和邻域互信息的在线多标记特征选择算法,通过计算得到的新到达特征的重要性以及相关度,分析其显著性的区别,将特征区分为显著特征以及次相关特征。利用邻域交互信息对新到达的特征与已选特征集合进行冗余性分析,剔除依赖度较低的特征,以此逐步提升特征子集的质量。构建了基于全局的线性和非线性关系的度量指标,并以此来计算特征的局部相关度,有效地挖掘次相关特征。充分考虑特征空间中次相关特征存在的问题,将次相关特征从特征集合中剥离并单独保存,使之在冗余分析阶段不会因显著特征对度量指标敏感度高所产生的影响而被剔除出特征集合。建立了特征选择指标,利用迭代策略根据指标进行特征选择。实验结果表明,该算法具有很好的有效性和稳定性。

关键词：在线特征选择多标记学习邻域熵邻域互信息次相关特征

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小样本类不平衡数据的一致性分析流特征选择

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小型微型计算机系统 2021年第11期42卷 2252-2258页

作者：林培榕曾海亮王晨曦卢舜林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

在小样本分类学习任务中,数据存在着类别不平衡问题以及数据特征空间的动态演化性.基于此,构建小样本类不平衡数据的一致性分析流特征选择模型.首先,利用均值定义同类样本的类中心,然后通过样本在特征与标记的信息定义类中心的近邻;其次... 详细信息

在小样本分类学习任务中,数据存在着类别不平衡问题以及数据特征空间的动态演化性.基于此,构建小样本类不平衡数据的一致性分析流特征选择模型.首先,利用均值定义同类样本的类中心,然后通过样本在特征与标记的信息定义类中心的近邻;其次,通过融合类别信息来定义类中心在特征空间的一致性;再次,设计流特征环境下的在线特征选择算法;最后,选取七个数据集与七个算法进行对比分析,实验结果表明,该算法能显著提高小类预测精度.

关键词：高维小样本类别不平衡一致性分析流特征选择

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基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法

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小型微型计算机系统 2023年第7期44卷 1494-1499页

作者：曾艺祥林耀进李育林王晨曦闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

在开放动态环境当中,特征是动态生成的,特征在不同时间戳内流入特征空间称为流特征.然而,在一些基于传统的邻域粗糙集流特征选择算法中,噪声点会对特征的依赖度计算造成影响.基于此,本文提出了基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法... 详细信息

在开放动态环境当中,特征是动态生成的,特征在不同时间戳内流入特征空间称为流特征.然而,在一些基于传统的邻域粗糙集流特征选择算法中,噪声点会对特征的依赖度计算造成影响.基于此,本文提出了基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法.首先,充分考虑噪声点的影响,定义一种抗噪声的邻域关系,并设计基于抗噪声邻域的依赖度计算公式.进一步,考虑到特征对不同类别所提供的信息不同,结合类别正域,提出了一种新的在线相关性分析方法和冗余分析方法.在8个数据集上的实验研究表明,所提算法得到的特征子集优于一些在线流特征选择算法.

关键词：在线特征选择流特征邻域粗糙集邻域关系

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基于各类支持度阈值独立挖掘的关联改进算法

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计算机工程与科学 2019年第11期41卷 2088-2094页

作者：周忠眉李家辉闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

关联分类及较多的改进算法很难同时既具有较高的整体准确率又有较好的小类分类性能。针对此问题,提出了一种基于类支持度阈值独立挖掘的关联分类改进算法—ACCS。ACCS算法的主要特点是:(1)根据训练集中各类数量大小给出每个类类支持度... 详细信息

关联分类及较多的改进算法很难同时既具有较高的整体准确率又有较好的小类分类性能。针对此问题,提出了一种基于类支持度阈值独立挖掘的关联分类改进算法—ACCS。ACCS算法的主要特点是:(1)根据训练集中各类数量大小给出每个类类支持度阈值的设定方法,并基于各类的类支持度阈值独立挖掘该类的关联分类规则,尽量使小类生成更多高置信度的规则;(2)采用类支持度对置信度相同的规则排序,提高小类规则的优先级;(3)用综合考虑置信度和提升度的新的规则度量预测未知实例。在多个数据集上的实验结果表明,相比多种关联分类改进算法,ACCS算法有更高的整体分类准确率,且在不平衡数据上也能取得较好的小类分类性能。

关键词：关联分类类支持度阈值类支持度分类准确率

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利用一致性分析的高维类别不平衡数据特征选择

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小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1946-1951页

作者：曾海亮林耀进王晨曦陈祥焰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

在高维小样本分类学习任务中,数据存在着高维性及类别不平衡问题.基于此,构建利用一致性分析的高维类别不平衡数据特征选择模型.首先通过定义融合类别信息来定义样本在特征空间的一致性,其次设计基于特征重要度的前向特征选择算法,最后... 详细信息

在高维小样本分类学习任务中,数据存在着高维性及类别不平衡问题.基于此,构建利用一致性分析的高维类别不平衡数据特征选择模型.首先通过定义融合类别信息来定义样本在特征空间的一致性,其次设计基于特征重要度的前向特征选择算法,最后选取十二个数据集与七个算法进行对比分析,实验结果表明,该算法能显著提高小类预测精度.

关键词：一致性分析高维小样本类别不平衡特征选择

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