检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2022年第11期50卷 2778-2789页

作者：刘浩阳林耀进刘景华吴镒潾毛煜李绍滋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(闽南师范大学) 福建漳州363000 华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门大学人工智能系福建厦门361005

利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病诊断、图像标注等领域.然而,数据特征空间的高维性,使得分层分类学习面临着时间复杂度高和存储负担大等问题.另外,现有研究工作都假设训练集标记粒度是充分细化,与实际分层分... 详细信息

利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病诊断、图像标注等领域.然而,数据特征空间的高维性,使得分层分类学习面临着时间复杂度高和存储负担大等问题.另外,现有研究工作都假设训练集标记粒度是充分细化,与实际分层分类学习中划分细粒度标记代价高,类别标记间存在语义歧义性等矛盾.为解决上述问题,提出一种由粗到细的分层特征选择算法.该算法考虑类内一致性和兄弟节点间的差异性以选择有代表性特征,同时在特征选择的过程中实现预测训练样本未知的细粒度标记.在7个基准数据集上的实验结果表明,所提算法的分类性能优于一些先进的对比算法,且能处理标记粒度不够细化的情况.

关键词：特征选择分层分类标记层次结构标记粒度递归正则化稀疏优化全局最优解

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学习空间理论的ACM竞赛关键学习路径算法

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第4期43卷 828-837页

作者：何秋红孙文郑文彬朱月秀闽南师范大学计算机学院闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室汕头大学理学院

学习空间理论是指导设计学生知识评估工具的最重要的理论框架之一。学习路径是其核心概念之一,它表示学生的认知过程和学习规律。根据学习路径以学定教,精准施教。将学习空间中学习路径的概念应用于ACM竞赛的研究,设计贪心算法MaxPath... 详细信息

学习空间理论是指导设计学生知识评估工具的最重要的理论框架之一。学习路径是其核心概念之一,它表示学生的认知过程和学习规律。根据学习路径以学定教,精准施教。将学习空间中学习路径的概念应用于ACM竞赛的研究,设计贪心算法MaxPath实现了竞赛的三种学习路径。2019ACM-CCPC江西省赛数据集上实验表明:(1)MaxPath快速有效;(2)根据推测关系分七级难度竞赛题,个别题无法严格划分等级,因考查内容不同而难度相似;(3)关键学习路径比个别和一般学习路径更优,源于它更符合推测关系和答对率降序;(4)关键学习路径与OJ平台结合,从生成精准的个性化学习路径及引入类游戏机制两方面支持高效训练。

关键词： ACM竞赛贪心算法图模型学习空间理论学习路径推测关系

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基于可分离性的多尺度决策信息系统的最优尺度约简

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郑州大学学报（理学版） 2024年第4期56卷 72-80页

作者：金铭陈锦坤李进金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

针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散... 详细信息

针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散度定义属性子集的可分离性,并给出可分离性与约简之间的关系,在此基础上,结合属性权重与尺度权重给出了基于可分离性的重要度。最后,设计了一种基于重要度的启发式最优尺度约简算法。实验结果表明,所提方法在分类精度和约简集基数上具有较大的优势。

关键词：多尺度决策信息系统最优尺度约简可分离性

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基于信息粒化的多标记特征选择算法

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模式识别与人工智能 2018年第2期31卷 123-131页

作者：王晨曦林耀进唐莉傅为林培榕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

特征选择旨在从原始特征空间中选择一组规模较小的特征子集,在分类学习任务中提供与原集合近似或更好的性能.文中提出基于信息粒化的多标记特征选择算法,融合标记权重与样本平均间隔,将改进的邻域信息熵应用到特征选择过程中.在6组数据... 详细信息

特征选择旨在从原始特征空间中选择一组规模较小的特征子集,在分类学习任务中提供与原集合近似或更好的性能.文中提出基于信息粒化的多标记特征选择算法,融合标记权重与样本平均间隔,将改进的邻域信息熵应用到特征选择过程中.在6组数据集以及5个评价指标上的实验表明文中算法在分类上的有效性.

关键词：特征选择信息粒化标记权重多标记学习

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细节与全局多级融合的红外无人机目标检测

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红外技术 2024年

作者：何奇晗李中旭任凌飞姚文勇杨文元闽南师范大学数学与统计学院闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学外国语学院

红外无人机目标检测技术在国防军事和应急救援领域具有广泛应用，但面临尺寸小和背景复杂等挑战，目标上的细节特征易被忽视。构建细节增强网络和多尺度跨空间注意力网络，通过在特征提取过程中增强低分辨率细节，以及特征融合过程中同... 详细信息

红外无人机目标检测技术在国防军事和应急救援领域具有广泛应用，但面临尺寸小和背景复杂等挑战，目标上的细节特征易被忽视。构建细节增强网络和多尺度跨空间注意力网络，通过在特征提取过程中增强低分辨率细节，以及特征融合过程中同时捕获局部和全局的空间语义信息，提升检测精度。首先，细节增强网络从输入图像中提取不同尺度的特征图，这些特征图尽可能多地增强原始图像中的细节信息。其次，多尺度跨空间注意力网络同时捕捉全局和局部的语义特征，用于多尺度特征融合。最后，检测头采用了考虑框之间顶点对距离的边界框回归损失函数，度量框之间的相似性。实验结果表明，所提模型的m AP@0.5在DroneVehicle中的红外数据集为81.2%，在HIT-UAV数据集上为74.4%。

关键词：计算机视觉深度学习目标检测红外目标无人机图像注意力机制

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基于多粒度一致性邻域的多标记特征选择

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 60-70页

作者：卢舜林耀进吴镒潾包丰浩王晨曦闽南师范大学计算机学院漳州363000 福建省数据科学与智能应用高校重点实验室闽南师范大学漳州363000

多标记学习广泛应用于图像分类、疾病诊断等领域,然而特征的高维性给多标记分类算法带来时间负担、过拟合和性能低等问题.基于多粒度邻域一致性设计相应的多标记特征选择算法:首先利用标记空间和特征空间邻域一致性来粒化所有样本,并基... 详细信息

多标记学习广泛应用于图像分类、疾病诊断等领域,然而特征的高维性给多标记分类算法带来时间负担、过拟合和性能低等问题.基于多粒度邻域一致性设计相应的多标记特征选择算法:首先利用标记空间和特征空间邻域一致性来粒化所有样本,并基于多粒度邻域一致性观点定义新的多标记邻域信息熵和多标记邻域互信息;其次,基于邻域互信息构建一个评价候选特征质量的目标函数用于评价每个特征的重要性;最后通过多个指标验证了所提算法的有效性.

关键词：多标记学习特征选择多粒度邻域一致性

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虚拟人食指肌肉控制及运动约束研究

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计算机科学与探索 2013年第11期7卷 1040-1047页

作者：陈志翔朱月秀信琴琴林姿琼闽南师范大学计算机科学与工程系福建漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算重点实验室福建漳州363000

基于生理解剖结构,建立了虚拟人食指肌肉控制机制,通过控制多条肌肉收缩,实现了单指多关节灵活运动。同时针对传统模型单指运动控制较为独立,缺乏约束而导致不够真实的情况,研究了运动中双指间促进和制约的关系,提出了运动约束关系图。... 详细信息

基于生理解剖结构,建立了虚拟人食指肌肉控制机制,通过控制多条肌肉收缩,实现了单指多关节灵活运动。同时针对传统模型单指运动控制较为独立,缺乏约束而导致不够真实的情况,研究了运动中双指间促进和制约的关系,提出了运动约束关系图。该图能够同时描述单指及双指的运动空间及其非线性约束关系,并刻画出实际不可到达区域。实验表明,所建立的控制机制能较好地仿真出食指的灵活运动,利用约束关系图能够保证手部仿真运动符合生理特征,具有较好的真实感和自然性。

关键词：虚拟建模手指建模肌肉控制运动约束非线性

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集覆盖问题的粗糙集属性约简方法

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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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基于模糊邻域熵的离群点检测方法

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南京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 511-522页

作者：刘佳莉陈锦坤闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000

离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并... 详细信息

离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并结合熵的不确定性,提出一种新的基于模糊邻域熵的离群点检测方法.首先,采用模糊邻域半径和混合模糊相似度构造模糊邻域近似空间;然后,定义一种特定的模糊邻域组合熵和相对模糊邻域组合熵来构建模糊邻域离群度,进而定义基于模糊邻域熵的离群因子实现离群点检测,并设计了基于模糊邻域熵的离群点检测算法(FNEOD).最后,将FNEOD算法与主要的离群点检测算法进行比较.实验结果表明,该方法具有较好的有效性和适应性.

关键词：数据挖掘离群点检测模糊邻域组合熵相对模糊邻域组合熵

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基于图论的协调多尺度决策表的最优尺度约简

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山东大学学报（理学版） 2022年第6期57卷 74-83页

作者：金铭陈锦坤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

多尺度决策表是基于现实世界数据具有多尺度背景提出的一种模型。如何对多尺度决策表进行最优尺度约简是一个难题。通过构造多尺度辨识矩阵,探究辨识矩阵性质,并给出辨识矩阵与最优尺度约简的相关关系。将辨识矩阵与图论结合起来给出最... 详细信息

多尺度决策表是基于现实世界数据具有多尺度背景提出的一种模型。如何对多尺度决策表进行最优尺度约简是一个难题。通过构造多尺度辨识矩阵,探究辨识矩阵性质,并给出辨识矩阵与最优尺度约简的相关关系。将辨识矩阵与图论结合起来给出最优尺度约简的快速算法,最后通过数值实验验证所提出算法的有效性。

关键词：协调多尺度决策表决策辨识矩阵最优尺度约简图论

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