检索结果-内蒙古大学图书馆

模糊系统与数学 2021年第1期35卷 80-91页

作者：许晴媛李进金闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000

集覆盖问题和粗糙集属性约简问题都是当前的研究热点,两者均有广泛的应用背景。目前,集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究还处于起步阶段。文章的工作主要是把集覆盖问题转化成测试代价敏感粗糙集属性约简问题,使得可应用粗糙集理论来研... 详细信息

集覆盖问题和粗糙集属性约简问题都是当前的研究热点,两者均有广泛的应用背景。目前,集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究还处于起步阶段。文章的工作主要是把集覆盖问题转化成测试代价敏感粗糙集属性约简问题,使得可应用粗糙集理论来研究集覆盖问题,目的在于丰富集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究。首先构造集覆盖的分辨矩阵,然后在该分辨矩阵上构造集覆盖对应的测试代价敏感信息系统模型,发现求解集合覆盖问题等价于求解对应测试代价敏感信息系统的最小测试代价约简。接着给出了基于正域正向近似加速器最小集覆盖问题的粗糙集解法。最后通过实例验证了该算法的可行性和有效性。

关键词：集覆盖粗糙集属性约简测试代价敏感正向近似

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基于ReliefF的层次分类在线流特征选择算法

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计算机应用 2022年第3期42卷 688-694页

作者：张小清王晨曦吕彦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校重点实验室福建漳州363000

在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问... 详细信息

在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问题,提出一种基于ReliefF的面向层次分类学习的在线流特征选择算法OH_ReliefF。首先将类别之间的层次关系融入ReliefF算法中,定义一种新的面向层次化数据的特征权重计算算法HF_ReliefF;其次,利用特征对决策属性的划分能力动态选择重要特征;最后,基于特征之间的独立性对特征进行动态冗余分析。实验结果表明,与五种先进的在线流特征选择算法作对比,OH_ReliefF算法在K最邻近(KNN)分类器和拉格朗日支持向量机(LSVM)分类器的各个评价指标中都取得较优的结果,准确率最少提高7个百分点。

关键词：特征选择在线流特征选择层次分类 ReliefF算法兄弟策略

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信息熵约束下的视频目标分割

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计算机应用 2018年第10期38卷 2782-2787页

作者：丁飞飞杨文元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 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

大部分基于图论的视频分割方法往往先通过分析运动和外观信息获得先验显著性区域,然后用最小化能量模型来进一步分割,这些方法常常忽略对外观信息精细化分析,建立的目标模型对复杂场景的鲁棒性不佳。根据信息熵能够度量样本纯度,信息熵... 详细信息

大部分基于图论的视频分割方法往往先通过分析运动和外观信息获得先验显著性区域,然后用最小化能量模型来进一步分割,这些方法常常忽略对外观信息精细化分析,建立的目标模型对复杂场景的鲁棒性不佳。根据信息熵能够度量样本纯度,信息熵最小化和能量模型最小化具有一致的目标,提出一种信息熵约束下的视频目标分割方法。首先在经典光流法基础上结合点在多边形内部原理获得第一阶段的分割结果;然后以超像素为基本分割单元,获得均匀的运动和表现;最后在能量函数中引入信息熵约束项,构建前景背景像素标记的优化问题,通过最小化能量函数得到更精确的分割结果。在公开数据集上的实验结果表明目标模型中引入信息熵约束项能够有效提高视频目标分割的鲁棒性。

关键词：光流信息熵超像素视频分割能量函数

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基于区间型数据计量的我国粮食产量研究

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广西师范大学学报（自然科学版） 2022年第1期40卷 206-215页

作者：李城恩潘晓映王美涵施建华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 数据科学与统计重点实验室福建漳州363000 数字福建气象大数据研究所福建漳州363000

采用4种区间型数据计量建模方法,综合分析我国8个省份城市1993—2018年气候变化和农业生产投入要素对粮食产量影响。采用5个评价指标衡量4种建模方法的预测精度,给出4种方法的回归结果并进行比较分析,应用最优回归方法对我国粮食产量变... 详细信息

采用4种区间型数据计量建模方法,综合分析我国8个省份城市1993—2018年气候变化和农业生产投入要素对粮食产量影响。采用5个评价指标衡量4种建模方法的预测精度,给出4种方法的回归结果并进行比较分析,应用最优回归方法对我国粮食产量变化进行预测。研究结果表明:我国粮食产量存在地域性差异,部分省份2009以年前单位面积粮食产量变化幅度较大,但近10年我国8大产粮省份的单位面积粮食产量趋于稳定。同时,气候变化和农业生产投入要素均对我国粮食产量起显著作用。最后,本文对提高粮食产量给出相应政策建议。

关键词：区间型数据面板数据回归分析粮食产量气候变化农业生产投入要素

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基于聚类的连续型数据缺失值充填方法

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计算机工程 2019年第9期45卷 32-39页

作者：李国和杨绍伟吴卫江郑艺峰中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院北京102249 闽南师范大学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 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

在大数据应用中,多数建模方法是在完备数据集基础上进行的,但在数据采集过程或存储过程中容易出现数据缺失的现象,导致无法建模。为此,提出一种基于聚类的递归充填方法。使用同类簇的均值对不完备数据进行预填充,形成初始完备数据集,针... 详细信息

在大数据应用中,多数建模方法是在完备数据集基础上进行的,但在数据采集过程或存储过程中容易出现数据缺失的现象,导致无法建模。为此,提出一种基于聚类的递归充填方法。使用同类簇的均值对不完备数据进行预填充,形成初始完备数据集,针对得到的完整数据进行聚类,并运用同类簇的均值修正初始充填值。根据充填效果误差判定充填稳定性,并进行多次递归聚类修正充填值,直到前后两次充填较为稳定或迭代次数超过阈值时停止迭代。实验结果表明,与均值充填、K最近邻充填、聚类充填及粗糙集不完备数据分析等方法相比,该方法能够进行更为精准的充填,使得最终充填更加接近真实数据。

关键词：缺失值预充填聚类递归充填平方误差

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树图和单圈图的零强迫数与全强迫数

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高校应用数学学报（A辑） 2024年第3期39卷 361-370页

作者：涂东鑫李建喜闽南师范大学数学与统计学院福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

用F(G)和F_(t)(G)分别表示图G的零强迫数和全强迫数.Davila(2020)研究了树图的零强迫数与全强迫数的关系,证明了对任意树图T,F_(t)(T)≥F(T)+1,并刻画了所有满足F_(t)(T)=F(T)+1的树图.Li和Jiang(2022)证明了对任意的单圈图G,F_(t)(G)≥F(G),并刻画了所有满足F_(t)(G)=F(G)的单圈图.该文通过分别刻画全强迫数为3的所有树图和单圈图,进一步刻画了所有满足F_(t)(T)=F(T)+2的树图和所有满足F_(t)(G)=F(G)+1的局部太阳图.

关键词：零强迫数全强迫数树图单圈图

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非Lipschitz条件下高维McKean-Vlasov随机微分方程解的存在唯一性

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应用数学和力学 2023年第10期44卷 1272-1290页

作者：马丽孙芳芳海南师范大学数学与统计学院海口571158 海南师范大学数据科学与智慧教育教育部重点实验室海口571158

研究了一类漂移系数不连续的高维McKean-Vlasov随机微分方程及相应的粒子系统解的存在唯一性.在漂移系数关于空间变量逐段Lipschitz连续的条件下,首先利用Zvonkin变换将方程转换为漂移系数为Lipschitz连续的McKean-Vlasov随机微分方程,... 详细信息

研究了一类漂移系数不连续的高维McKean-Vlasov随机微分方程及相应的粒子系统解的存在唯一性.在漂移系数关于空间变量逐段Lipschitz连续的条件下,首先利用Zvonkin变换将方程转换为漂移系数为Lipschitz连续的McKean-Vlasov随机微分方程,变换后的方程存在唯一解.然后由变换函数的性质可得逆函数的存在性和Lipschitz连续性.最后由Ito公式及逆函数的性质可得原来的McKean-Vlasov随机微分方程及相应的粒子系统解的存在唯一性.

关键词：高维McKean-Vlasov随机微分方程粒子系统逐段Lipschitz连续 Zvonkin变换解的存在唯一性

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深度半监督学习中伪标签方法综述

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计算机科学与探索 2022年第6期16卷 1279-1290页

作者：刘雅芬郑艺峰江铃燚李国和张文杰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 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院北京102249

随着智能技术的发展,深度学习已成为机器学习的研究热点,在各个领域发挥着越来越重要的作用。深度学习需要大量的标签数据用于提升模型性能。为了有效解决标签问题,研究人员将半监督学习与深度学习相结合。同时利用少量的标签数据和大... 详细信息

随着智能技术的发展,深度学习已成为机器学习的研究热点,在各个领域发挥着越来越重要的作用。深度学习需要大量的标签数据用于提升模型性能。为了有效解决标签问题,研究人员将半监督学习与深度学习相结合。同时利用少量的标签数据和大量的无标签数据构建模型,有利于扩大样本空间。鉴于深度半监督学习的理论意义和实际应用价值,以深度半监督学习方法中的伪标签方法作为切入点进行分析。首先,对深度半监督学习进行介绍,指出伪标签方法优势所在;其次,从自训练和多视角训练角度出发对伪标签方法进行阐述,对已有的模型进行综合性分析;接着,重点介绍基于图和伪标签的标签传播方法,并对已有伪标签方法进行实验分析;最后,从无标签数据效用性、噪声数据、合理性和伪标签方法的结合上总结伪标签方法所面临的问题和未来研究方向。

关键词：深度学习半监督学习伪标签标签传播

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基于矩阵的动态局部相容粗糙集的增量方法

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第3期58卷 519-531页

作者：周悦丽林国平谢淋淋闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 数字福建气象大数据研究所漳州363000 福建省粒计算重点实验室漳州363000

粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是处理数据的重要工具.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,这些信息系统被称为集值信息系统.由于信息的更新,集值信息系统中的属性集会发生动态变化,因此,基于局部相容... 详细信息

粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是处理数据的重要工具.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,这些信息系统被称为集值信息系统.由于信息的更新,集值信息系统中的属性集会发生动态变化,因此,基于局部相容粗糙集模型,研究用矩阵来表示其上、下近似的方法,讨论随着属性集的动态变化局部关系矩阵的变化以及上、下近似的变化,并通过具体实例说明提出的更新方法在处理集值型数据时的有效性.最后给出与增量方法对应的算法,并在UCI数据库中选取了几组数据进行实验.实验结果证明,这种通过矩阵表示上、下近似并对其进行更新的方法是有效的,可以提高计算效率,降低时间复杂度.

关键词：相容关系局部粗糙集矩阵集值信息系统

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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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