检索结果-内蒙古大学图书馆

科技通报 2018年第8期34卷 140-144页

作者：李家辉周忠眉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 福建省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学漳州363000

关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法... 详细信息

关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法所涉及的基本概念,其次就关联分类算法的三个步骤规则生成、规则度量与剪枝、未知实例预测综述关联分类及其改进算法。最后对关联分类及其改进算法进行总结与展望。

关键词：关联规则分类精度数据挖掘

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一种自适应可变容量的可逆水印算法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2018年第1期31卷 22-29页

作者：王娟朱月秀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

为了提高可逆水印的嵌入容量及水印图像质量,提出一种自适应可变容量的可逆水印算法.该算法对载体图像进行分块,每块整数变换后根据图像的特征生成可变容量可逆水印:平滑块8比特,嵌入在图像像素的低2位,纹理块12比特嵌入在图像像素的低3... 详细信息

为了提高可逆水印的嵌入容量及水印图像质量,提出一种自适应可变容量的可逆水印算法.该算法对载体图像进行分块,每块整数变换后根据图像的特征生成可变容量可逆水印:平滑块8比特,嵌入在图像像素的低2位,纹理块12比特嵌入在图像像素的低3位.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在保证水印图像质量的基础上提高了可逆水印的嵌入容量,所嵌的版权信息及原始载体图像均能无失真提取与恢复.

关键词：可逆水印自适应整数变换可变容量嵌入容量

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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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基于非负矩阵分解的代价敏感特征选择

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2017年第4期30卷 341-347页

作者：周步芳祝峰闽南师范大学计算机学院福建省粒计算重点实验室福建漳州363000

数据降维可降低分析处理多维数据的复杂度和成本.特征选择是常见的数据降维方法.传统的特征选择算法更多关注算法的分类性能,忽略了对选择过程中产生的测试代价(Cost-test)的考虑.基于此提出一种新的基于非负分解的代价敏感特征选择方法... 详细信息

数据降维可降低分析处理多维数据的复杂度和成本.特征选择是常见的数据降维方法.传统的特征选择算法更多关注算法的分类性能,忽略了对选择过程中产生的测试代价(Cost-test)的考虑.基于此提出一种新的基于非负分解的代价敏感特征选择方法(NmfCt).NmfCt算法构造的目标函数能够同时约束重建误差最小和测试代价最小,在对数据进行预处理降维的同时,不但能确保较好的分类正确率(Accuracy),而且还能保持较低的测试代价.

关键词：机器学习代价敏感特征选择非负矩阵分解

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基于局部邻域嵌入的无监督特征选择

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郑州大学学报（理学版） 2016年第3期48卷 57-62页

作者：脱倩娟赵红闽南师范大学福建省粒计算重点实验室福建漳州363000

机器学习中,特征选择可以有效降低数据维度.考虑到流形学习能够保持原始数据的几何结构,l_(2,1)范数能够防止过拟合,提升模型的泛化能力,将二者结合起来可以提高特征选择的效果和效率.结合局部邻域嵌入(LNE)算法和l_(2,1)范数,提出一种... 详细信息

机器学习中,特征选择可以有效降低数据维度.考虑到流形学习能够保持原始数据的几何结构,l_(2,1)范数能够防止过拟合,提升模型的泛化能力,将二者结合起来可以提高特征选择的效果和效率.结合局部邻域嵌入(LNE)算法和l_(2,1)范数,提出一种新的无监督特征选择方法.其主要思想是:首先利用数据样本和邻域间的距离以及重构系数构造相似矩阵;其次构建低维空间并结合l_(2,1)范数进行稀疏回归;最后计算每个特征的重要性并选出最优特征子集.实验通过与几种典型的特征选择算法做对比,验证了所提算法的有效性.

关键词：机器学习局部邻域嵌入流形学习无监督特征选择

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由邻域导出的拟阵结构

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计算机科学 2016年第1期43卷 57-60页

作者：李卉祝峰林姿琼闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000

通过利用覆盖的邻域和补邻域构造了一个集族,并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种拟阵结构,并且对这种拟阵的相关集、极小圈、秩函数和闭包等表达形式进行了研究。最后,给出了此类拟阵的对偶拟阵的独立集、极小圈的等价刻画。

关键词：粗糙集覆盖邻域补邻域拟阵

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基于最大相关最小冗余的多标记特征选择

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数码设计 2016年第2期 21-25+20页

作者：杨文元闽南师范大学福建省粒计算重点实验室

针对多标记学习中高维数据运行速度问题,提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法ML-MRMR。利用数据与标记的互信息,获得了最大相关性最少冗余性特征集合。分析了所选特征百分比与精度关系。实验结果表明,所提出算法在速度和精度上... 详细信息

针对多标记学习中高维数据运行速度问题,提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法ML-MRMR。利用数据与标记的互信息,获得了最大相关性最少冗余性特征集合。分析了所选特征百分比与精度关系。实验结果表明,所提出算法在速度和精度上都具有明显的优势。

关键词：多标记学习特征选择最大相关最小冗余数据降维

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多标记学习Lasso特征选择方法及参数优化分析

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数码设计 2016年第3期 18-22页

作者：杨文元闽南师范大学福建省粒计算重点实验室

降低高维数据的维度是多标记学习中一个重要且具有挑战性的工作,它可以提高数据处理速度,特征选择作为一种有效的降维技术,是找到一个保持最相关信息的特征子集。本文提出相似性矩阵及分解,结合Lasso进行特征选择的新方法,首先对高维数... 详细信息

降低高维数据的维度是多标记学习中一个重要且具有挑战性的工作,它可以提高数据处理速度,特征选择作为一种有效的降维技术,是找到一个保持最相关信息的特征子集。本文提出相似性矩阵及分解,结合Lasso进行特征选择的新方法,首先对高维数据进行形式化,构造相似性矩阵;然后分解相似性矩阵,利用Lasso进行特征选择;最后对比已有的特征选择算法,并进行参数优化分析,实验结果表明,提出的算法具有明显的优势。

关键词：多标记学习特征选择 Lasso 数据降维相似矩阵

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基于PCA改进算法的k近邻多标签学习

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软件导刊 2016年第4期15卷 5-7页

作者：魏恩营闽南师范大学福建省粒计算重点实验室福建漳州363000

k近邻多标签学习算法是多标签学习领域经典算法之一,为处理多标签问题提供了新思想。将PCA改进算法应用到k近邻多标签学习算法中,提出信息损耗率,并实现动态降维;根据PCA算法计算样本的属性重要度;采用属性重要度作为权重改进距离计算... 详细信息

k近邻多标签学习算法是多标签学习领域经典算法之一,为处理多标签问题提供了新思想。将PCA改进算法应用到k近邻多标签学习算法中,提出信息损耗率,并实现动态降维;根据PCA算法计算样本的属性重要度;采用属性重要度作为权重改进距离计算方法。与已有多标签学习算法相比,该算法各评价指标明显优于已有算法。

关键词： k近邻多标签学习算法信息损耗率主成分分析法属性重要度

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基于DLL的高精度定时器的设计方案

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电子设计工程 2016年第13期24卷 59-60页

作者：董佩林培榕林姿琼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 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

定时器的使用在程序开发工作中使用广泛,然而在动态链接库中却没有直接实现的定时器工具;为了提高开发效率,本文在分析了有关定时器技术的实现及动态库特性的基础上,利用C++语言,结合策略模式的程序设计方法在动态库中实现了高精度可扩... 详细信息

定时器的使用在程序开发工作中使用广泛,然而在动态链接库中却没有直接实现的定时器工具;为了提高开发效率,本文在分析了有关定时器技术的实现及动态库特性的基础上,利用C++语言,结合策略模式的程序设计方法在动态库中实现了高精度可扩展的定时器,并封装成模块提供给其它进程调用。经实际项目验证本方案可行,对有关定时功能的开发能提高50%的开发效率。

关键词：动态库定时器策略模式 C++

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