检索结果-内蒙古大学图书馆

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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紧优无向双环网络强彩虹连通数的下界估计

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2022年第5期61卷 159-164页

作者：刘杰陈宝兴钟玮闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 三明医学科技职业学院福建三明365000 福建省高等学校数据与智能应用重点实验室福建漳州363000

对无向双环网络最短路径唯一表示问题进行刻画,给出了紧优无向双环网络具有最短路径表示的一个充要条件。最后证明了一类具有唯一最短路径表示的紧优无向双环网络,其强彩虹连通数必大于或等于该网络的直径加1。

关键词：无向双环网络最短路径彩虹路强彩虹连通数

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基于高维相关性多标签在线流特征选择

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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

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ADS-B中基于格的分层无证书消息可恢复认证方案

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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

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利用邻域信息交互的在线流特征选择算法

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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

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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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基于矩阵的可变粒度变精度邻域粗糙集近似集更新方法

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模糊系统与数学 2022年第1期36卷 97-109页

作者：郑文彬李进金张燕兰许晴媛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 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000

邻域粗糙集可以同时处理名义与数值属性,多粒度粗糙集提供多个粒度视角下的目标概念近似,变精度粗糙集使得近似集计算不再局限于完全包含。本文首先提出了一种同时具有以上三种粗糙集模型长处并且粒度可变的变精度多粒度邻域粗糙集模型... 详细信息

邻域粗糙集可以同时处理名义与数值属性,多粒度粗糙集提供多个粒度视角下的目标概念近似,变精度粗糙集使得近似集计算不再局限于完全包含。本文首先提出了一种同时具有以上三种粗糙集模型长处并且粒度可变的变精度多粒度邻域粗糙集模型,并设计基于矩阵的近似集计算与更新方法:首先提出静态计算近似集的矩阵算法,继而考虑在邻域粒变小时,基于静态计算算法对近似集进行更新,提出一种邻域粒变小时近似集更新的矩阵算法,最后通过UCI公开数据集实验验证了计算与更新算法的有效性。

关键词：动态计算近似集更新可变粒度可变精度邻域多粒度粗糙集矩阵算法

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多尺度决策系统的覆盖粗糙模糊集及其最优尺度选择

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山东大学学报（理学版） 2024年第5期59卷 114-130页

作者：施虹艺马周明闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 数字福建气象大数据研究所(闽南师范大学) 福建漳州363000 福建省闽南师范大学粒计算重点实验室福建漳州363000

进一步推广基于覆盖的粗糙模糊集模型,在对象最小描述的近邻域上考虑对象在决策属性下的隶属度,提出了2种不同的覆盖粗糙模糊集,将覆盖粗糙模糊集与多尺度决策系统结合,构建了4种多尺度决策系统中的覆盖粗糙集模型。定义了对应的正域和... 详细信息

进一步推广基于覆盖的粗糙模糊集模型,在对象最小描述的近邻域上考虑对象在决策属性下的隶属度,提出了2种不同的覆盖粗糙模糊集,将覆盖粗糙模糊集与多尺度决策系统结合,构建了4种多尺度决策系统中的覆盖粗糙集模型。定义了对应的正域和属性重要度,设计相应的最优尺度选择算法。最后通过实验分析,比较了4种覆盖粗糙模糊集模型在多尺度决策系统中的最优尺度与原始尺度在回归预测效果上的差异。实验结果表明,第4种多尺度决策系统覆盖粗糙模糊集模型所选择的最优尺度组合有效提高回归模型的预测能力。

关键词：粗糙模糊集多尺度决策系统最优尺度选择回归预测最小描述

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