检索结果-内蒙古大学图书馆

闽南师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期37卷 1-16页

作者：林国平蒋珊珊马周明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

构建与乐观多粒球粗糙集模型对应的悲观多粒球粗糙集模型,并设计一种介于这2种模型之间的可变多粒球粗糙集模型,以适用于不同决策问题.讨论该模型的相关性质和提出相关的不确定性度量,并设计3种不同的多粒球粗糙集模型正域生成算法.该... 详细信息

构建与乐观多粒球粗糙集模型对应的悲观多粒球粗糙集模型,并设计一种介于这2种模型之间的可变多粒球粗糙集模型,以适用于不同决策问题.讨论该模型的相关性质和提出相关的不确定性度量,并设计3种不同的多粒球粗糙集模型正域生成算法.该算法通过纯度的设置对数据进行粒球划分,能够有效地刻画数据之间的内在联系.最后,通过对八组UCI数据集的实验分析验证该模型的可行性和有效性.

关键词：粒球计算悲观多粒粗糙集多粒球粗糙集可变粒度纯度

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轻型金字塔池化注意力机制网络实现图像超分

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计算机工程与应用 2022年第20期58卷 197-205页

作者：方金生朱古沛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

在基于深度学习的图像超分辨率重建领域,通过扩大网络规模以提高性能将导致计算资源损耗增加。为此,提出了一种轻量级的基于金字塔池化注意力机制网络(light-weighted pyramid pooling-based attention network,LiPAN),该算法模型由融... 详细信息

在基于深度学习的图像超分辨率重建领域,通过扩大网络规模以提高性能将导致计算资源损耗增加。为此,提出了一种轻量级的基于金字塔池化注意力机制网络(light-weighted pyramid pooling-based attention network,LiPAN),该算法模型由融合注意力机制的信息蒸馏块、多层金字塔池化结构和反向注意力融合模块组成。注意力机制确保了网络对重要特征的提取,金字塔池化结构可获取更多的上下文信息,得到更准确的重建结果,蒸馏结构的引入可有效地提高网络性能并减少网络参数。与目前主流的轻量级网络模型相比,提出的LiPAN模型在Set5、Set14、BSD100及Urban100四个公共数据集分别进行2倍、3倍和4倍下采样重建并定量评估,获得最优峰值信噪比和结构相似度。由此表明,提出的LiPAN在网络模型参数与当前主流的轻量级网络相当的情况下,具有更优的超分辨率重建性能。

关键词：超分重建注意力机制蒸馏网络轻量级金字塔池化

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基于权重距离的优势边界小类样本合成算法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期37卷 54-64页

作者：何田中郑艺峰胡敏杰闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高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

提出基于权重距离的优势边界小类样本合成算法(ABWD)来克服数据类别不平衡的问题.ABWD算法具有如下特点:1)定义权重距离,并基于该距离选取样本近邻;2)根据样本近邻确定该样本是否为小类的边界样本;3)对每个小类的边界样本确定其合成位... 详细信息

提出基于权重距离的优势边界小类样本合成算法(ABWD)来克服数据类别不平衡的问题.ABWD算法具有如下特点:1)定义权重距离,并基于该距离选取样本近邻;2)根据样本近邻确定该样本是否为小类的边界样本;3)对每个小类的边界样本确定其合成位置与合成数量,使该小类样本合成后近邻中小类个数不少于大类的个数,确保该小类样本具有优势边界.实验结果表明,与其他典型过抽样算法相比,算法较大提高了小类的分类性能,在G-mean、F-measure及查全率三种度量上均取得很好的实验结果.

关键词：数据挖掘不平衡数据过抽样优势边界权重距离

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流缺失标记环境下的多标记特征选择

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山东大学学报（理学版） 2022年第8期57卷 39-52页

作者：张志浩林耀进卢舜吴镒潾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校重点实验室福建漳州363000

在监督学习实际任务中,特征的高维性、标记的动态性和缺失性为监督学习带来严峻的挑战。为解决这些不足,提出流缺失标记环境下的多标记特征选择算法。首先,为解决缺失标记的影响,通过学习标记相关性填补不完整的标记矩阵。其次,利用稀... 详细信息

在监督学习实际任务中,特征的高维性、标记的动态性和缺失性为监督学习带来严峻的挑战。为解决这些不足,提出流缺失标记环境下的多标记特征选择算法。首先,为解决缺失标记的影响,通过学习标记相关性填补不完整的标记矩阵。其次,利用稀疏学习方法为每个新到达的标记选择类属属性。然后,根据已到达标记的类属属性,通过计算得分选取一个有代表性的特征子集。最后,在11个基准数据集上进行一系列实验表明,所提算法能选择有代表性的特征子集,且分类性能较优。

关键词：多标记学习特征选择类属属性缺失标记流标记

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基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第3期58卷 506-518页

作者：曾艺祥林耀进范凯钧曾伯儒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校重点实验室漳州363000

在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:... 详细信息

在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:首先,在邻域粗糙集中引入层次最近异类的邻域关系,避免邻域粒度的选择,借助层次结构计算特征对标记的层次依赖度,推广邻域粗糙集模型以适应层次类别数据;其次,基于层次依赖度提出三个在线特征评价函数,设计了在线相关选择、在线重要度计算和在线冗余更新的层次特征选择框架;最后,在六个层次类别数据集和八个扁平单标记数据集上的实验表明,提出的算法优于现有最先进的在线流特征选择算法.

关键词：在线流特征选择邻域粗糙集层次分类层次依赖度

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基于特征交互的层次分类在线流特征选择

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南京师范大学学报（工程技术版） 2024年第2期24卷 34-42页

作者：孔令蔚蔡林晟林少杰林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 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

在开放动态环境下的分类学习任务中,数据特征空间具有动态性,标记空间存在层次化结构.现有的层次分类在线流特征选择算法可以选择较优的特征子集,但这些算法忽略了特征之间存在的交互作用.基于此,提出了一种基于特征交互的层次分类在线... 详细信息

在开放动态环境下的分类学习任务中,数据特征空间具有动态性,标记空间存在层次化结构.现有的层次分类在线流特征选择算法可以选择较优的特征子集,但这些算法忽略了特征之间存在的交互作用.基于此,提出了一种基于特征交互的层次分类在线流特征选择算法.首先,设计了一种基于层次邻域依赖度去判断特征交互的计算方法;其次,针对层次化结构数据,根据层次结构中不同节点间的兄弟关系定义邻域粗糙集模型;最后,设计了具有在线重要性分析、在线冗余性分析以及在线交互性分析的层次分类在线流框架,用于选择强相关和存在交互作用的特征子集.在6个层次数据集上的实验验证了所提算法具有较优的综合性能.

关键词：在线流特征选择层次分类特征交互兄弟策略邻域粗糙集

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基于超图的多尺度决策信息系统最优尺度选择

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2023年第4期36卷 1-15页

作者：马周明黄闽林国平施虹艺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

特征选择是降低数据维度,提高知识获取效率的一类重要数据处理方法.多尺度决策信息系统的最优尺度选择是在一定代价框架下的最优化求解,从而进一步提高数据挖掘的效率.利用图论中的极小顶点覆盖得到相应系统的最优尺度组合,通过构造多... 详细信息

特征选择是降低数据维度,提高知识获取效率的一类重要数据处理方法.多尺度决策信息系统的最优尺度选择是在一定代价框架下的最优化求解,从而进一步提高数据挖掘的效率.利用图论中的极小顶点覆盖得到相应系统的最优尺度组合,通过构造多尺度系统特征间的邻接关系矩阵,生成该系统诱导的超图.其极小顶点覆盖可视为多尺度信息系统的一个最优尺度组合.在此基础上,提出基于超图的多尺度决策信息系统最优尺度特征求解算法.数值实验表明,该方法能提高数据挖掘时间效率和分类精度,有利于降低数据处理成本.

关键词：超最优尺度选择粒计算邻接关系超图特征选择

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反向指数分布参数的经验贝叶斯检验

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期37卷 114-123页

作者：赵文杰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

在“线性损失”函数情况下,研究了一类反向指数分布参数的经验贝叶斯(EB)检验问题.基于独立同分布样本下对密度函数的递归核估计,构造了该分布的经验贝叶斯检验函数.在适当的假设下,证明了所提出的经验贝叶斯检验函数具有渐近最优性,并... 详细信息

在“线性损失”函数情况下,研究了一类反向指数分布参数的经验贝叶斯(EB)检验问题.基于独立同分布样本下对密度函数的递归核估计,构造了该分布的经验贝叶斯检验函数.在适当的假设下,证明了所提出的经验贝叶斯检验函数具有渐近最优性,并得到了该检验函数的收敛速度.

关键词：经验贝叶斯检验反向指数分布核估计渐近最优性收敛速度

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均值函数相等检验及在高频股指收益率中应用

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2024年第6期42卷 176-180页

作者：李气芳黄宝坤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

针对具有相依特征的函数型数据样本,提出利用经典的Newey-West估计式对它们的长期协方差函数进行估计,从而可以得到更加准确的函数主成分,进而对独立同分布条件下的均值函数相等检验统计量进行改进,并通过模特卡罗模拟和实例分析与现有... 详细信息

针对具有相依特征的函数型数据样本,提出利用经典的Newey-West估计式对它们的长期协方差函数进行估计,从而可以得到更加准确的函数主成分,进而对独立同分布条件下的均值函数相等检验统计量进行改进,并通过模特卡罗模拟和实例分析与现有独立同分布和相依条件下的检验方法进行比较。模特卡罗模拟结果表明,相比于现有检验方法,文中所提改进方法的检验水平与显著性水平更接近,而检验功效更高。实例分析结果表明,2018年沪深300和上证180股指1分钟和5分钟累积收益率的均值函数相等,即这两个金融市场的投资收益水平相当。

关键词：相依函数型数据均值函数相等检验长期协方差函数累积收益率

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新条件熵下协调不完备的信息系统属性约简

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2023年第2期36卷 17-26页

作者：孙亚超陈锦坤金铭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

针对不完备信息系统的属性约简方法较少考虑含有缺失对象集对决策类造成的影响问题,根据缺失对象集含有的对象不同,给出一种新的条件熵,用来更加精确地度量知识的不确定性.其次给出了在协调不完备信息系统下关于该新条件熵的相关定理,... 详细信息

针对不完备信息系统的属性约简方法较少考虑含有缺失对象集对决策类造成的影响问题,根据缺失对象集含有的对象不同,给出一种新的条件熵,用来更加精确地度量知识的不确定性.其次给出了在协调不完备信息系统下关于该新条件熵的相关定理,并构造了一种基于新条件熵的属性约简算法.最后,通过实例证明了该算法的可行性.

关键词：条件熵属性约简不完备信息系统

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