检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

小样本类不平衡数据的一致性分析流特征选择

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可辨识集消解策略的覆盖决策系统约简算法

引用

郑州大学学报（理学版） 2020年第1期52卷 8-15页

作者：林荣德李进金陈东晓黄建新施晗娟华侨大学计算科学福建省高校重点实验室数学科学学院福建泉州362000 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000

通过分析覆盖决策系统中的协调覆盖集与对象的可辨识集之间的关系,提出覆盖相对于可辨识集簇的辨识重要度和辨识影响度所构成的覆盖辨识能力,以及覆盖对可辨识集簇进行消解操作的概念。给出一种算法从可辨识集簇中提取最大辨识能力的覆... 详细信息

通过分析覆盖决策系统中的协调覆盖集与对象的可辨识集之间的关系,提出覆盖相对于可辨识集簇的辨识重要度和辨识影响度所构成的覆盖辨识能力,以及覆盖对可辨识集簇进行消解操作的概念。给出一种算法从可辨识集簇中提取最大辨识能力的覆盖,并用该覆盖对可辨识集簇进行逐次消解迭代计算,高效地将可辨识集簇完全消解来得到约简覆盖集。最后给出的UCI数据集上的约简实验结果表明了算法的有效性。

关键词：可辨识集消解辨识重要度辨识影响度覆盖决策系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于各类支持度阈值独立挖掘的关联改进算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用一致性分析的高维类别不平衡数据特征选择

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于高维相关性多标签在线流特征选择

引用

山东大学学报（理学版） 2024年第5期59卷 90-99页

作者：朱礼全林耀进毛煜程雨轩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

提出了一种基于高维相关性的多标签在线流特征选择算法,该算法将标签空间进行等价映射,构建基于高维标签空间的权重无向图,利用图信息和Jaccard指数来衡量标签之间的高维权重,利用标签的高维相关性计算新到达特征的显著性。通过迭代显... 详细信息

提出了一种基于高维相关性的多标签在线流特征选择算法,该算法将标签空间进行等价映射,构建基于高维标签空间的权重无向图,利用图信息和Jaccard指数来衡量标签之间的高维权重,利用标签的高维相关性计算新到达特征的显著性。通过迭代显著性均值来判断新特征的显著水平,设计了一种基于平衡全局和局部的在线特征选择算法对已选特征子集进行动态优化,考虑已选特征与标签空间的全局相关性,过滤掉不相关的特征。分析已选特征之间的局部相关性,剔除冗余特征。与6种多标签特征选择方法进行对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性。

关键词：多标签特征选择在线流特征高维相关性标签权重

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

ADS-B中基于格的分层无证书消息可恢复认证方案

引用

计算机工程与科学 2023年第3期45卷 462-469页

作者：农强邵猛张棒棒刘梓禹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

广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管制的关键技术,已部署在全球大部分空域。已有的ADS-B消息认证方案主要利用传统的公钥密码系统来保证数据安全,计算负担较重且无法抵御量子攻击。首次将基于格的密码体制用于ADS-B通信安全... 详细信息

广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管制的关键技术,已部署在全球大部分空域。已有的ADS-B消息认证方案主要利用传统的公钥密码系统来保证数据安全,计算负担较重且无法抵御量子攻击。首次将基于格的密码体制用于ADS-B通信安全,提出一种同时支持消息可恢复和批量验证的分层无证书消息认证方案。ADS-B机载设备不需要管理证书,也无密钥托管问题。ADS-B消息不需要与签名一起传输,可以在验证阶段进行恢复。利用拒绝采样和无陷门技术,该方案仅需执行计算复杂度较低的线性运算即可实现消息认证。在随机预言机模型和小整数解问题假设下,该方案是可证安全的。性能评价实验结果表明,在同等的比特安全级别下,该方案相比相关工作在节省计算开销方面有显著的提升,对于计算资源受限的航空电子设备十分适用。

关键词：广播式自动相关监视基于格的密码体制分层无证书消息认证拒绝采样

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用邻域信息交互的在线流特征选择算法

引用

计算机工程与应用 2021年第21期57卷 102-108页

作者：李珑珠林耀进吕彦卢舜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

开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能... 详细信息

开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。

关键词：特征选择流特征特征交互邻域互信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

土壤pH对琯溪蜜柚叶片枝条和果实的影响

引用

生态学杂志 2024年第5期43卷 1291-1299页

作者：张琼陆銮眉胡元庆朱丽霞李媛媛郑思淼闽南师范大学生物科学与技术学院闽台特色园林植物福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

探讨土壤pH对琯溪蜜柚枝条、叶片和果实粒化的影响,为琯溪蜜柚科学种植和可持续发展提供理论支持。选取不同土壤pH但立地条件和果树长势较为均匀的4组琯溪蜜柚果园(土壤pH分别为5.15、4.76、4.73和4.49),对琯溪蜜柚叶片和枝稍进行Illumi... 详细信息

探讨土壤pH对琯溪蜜柚枝条、叶片和果实粒化的影响,为琯溪蜜柚科学种植和可持续发展提供理论支持。选取不同土壤pH但立地条件和果树长势较为均匀的4组琯溪蜜柚果园(土壤pH分别为5.15、4.76、4.73和4.49),对琯溪蜜柚叶片和枝稍进行Illumina HiSeq 4000高通量转录组测序分析,筛选出差异基因进行KEGG富集代谢通路分析,并测定相关指标。结果表明:较低土壤pH(4.76、4.73和4.49)加重了琯溪蜜柚果实的粒化,影响了琯溪蜜柚叶片和枝条MAPK信号转导、植物激素信号转导通路;土壤pH显著影响枝条的次生代谢、半乳酸代谢等途径;对信号转导通路中丝裂原活化蛋白激酶激酶激酶18、蛋白磷酸酶2C、脱落酸不敏感蛋白5、CML46钙结合蛋白、生长素应答蛋白IAA1和内切几丁质酶等相关基因进行PCR荧光定量分析,验证了转录组数据的可靠性;土壤pH影响了叶片和果实中脱落酸含量,也影响枝条中生长素含量。本研究表明,果园较低土壤pH加重琯溪蜜柚果实的粒化,影响了果实、叶片和枝条中部分植物激素含量,影响了与植物激素信号相关转导通路中基因的表达。

关键词：琯溪蜜柚土壤pH 转录组测序信号转导途径植物激素

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：