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基于θ算子的多粒度直觉模糊粗糙集模型

计算机科学 2024年第8期51卷 83-96页

作者：郑宇薛占熬吕明明徐久成河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453000 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453000

针对在多属性决策中决策者难以在多个属性相互冲突时做出准确判断的问题,文中在直觉模糊近似空间中,首先利用直觉模糊集的隶属度、非隶属度与模糊蕴含算子,提出了基于θ算子和θ*算子的直觉模糊集及其隶属度和非隶属度的概念,并证明了... 详细信息

针对在多属性决策中决策者难以在多个属性相互冲突时做出准确判断的问题,文中在直觉模糊近似空间中,首先利用直觉模糊集的隶属度、非隶属度与模糊蕴含算子,提出了基于θ算子和θ*算子的直觉模糊集及其隶属度和非隶属度的概念,并证明了它们的一系列性质。然后,在直觉模糊集与多粒度粗糙集上,定义基于θ算子的多粒度直觉模糊粗糙集的悲观、乐观模型,讨论两种模型的相关性质。最后,给出了基于θ算子的多粒度直觉模糊粗糙集模型的多属性决策算法,将高校引进的人才评价和企业绿色经济供应链的商家评价作为实例进行了分析,同时还与已有方法进行了分析对比,用乐观、悲观模型与已有方法的决策结果的对比证明了所提方法的正确性,并验证了该模型算法的有效性。

关键词：粗糙集直觉模糊集蕴含算子多粒度多属性决策

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基于直觉模糊相似关系的三支决策模型

数据采集与处理 2024年第3期39卷 617-633页

作者：吕明明薛占熬杨梦丽辛现伟孙林河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453000 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室新乡453000

针对一些直觉模糊相似关系使直觉模糊集中对象间的相似度过于集中或者相异度过高,导致不合理的分类结果的问题,以及在构造直觉模糊相似关系时,对象间的相似度和相异度容易受到不重要属性条件信息影响的问题,本文在直觉模糊集和可能性理... 详细信息

针对一些直觉模糊相似关系使直觉模糊集中对象间的相似度过于集中或者相异度过高,导致不合理的分类结果的问题,以及在构造直觉模糊相似关系时,对象间的相似度和相异度容易受到不重要属性条件信息影响的问题,本文在直觉模糊集和可能性理论基础上,提出一种基于直觉模糊相似关系的三支决策模型。首先,给出可能性测度和必要性测度的定义,结合Hausdorff度量,构造一种距离公式,并证明其性质,定义了直觉模糊集中对象间的相似度和相异度,构造了新的直觉模糊相似关系;然后定义了直觉模糊相似关系下的(λ_(1),λ_(2))-截集及其直觉模糊(λ_(1),λ_(2))-截集下的相似类,并进一步求出目标集的正域、负域和边界域;最后通过UCI数据集和实例验证了该模型的合理性和有效性。

关键词：直觉模糊相似关系可能性理论三支决策截集相似度相异度

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基于改进帝王蝶优化算法的特征选择方法

模式识别与人工智能 2020年第11期33卷 981-994页

作者：孙林赵婧徐久成薛占熬河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室新乡453007

针对帝王蝶优化算法(MBO)全局搜索能力较弱、在迁移过程中容易出现种群多样性减少等问题,文中提出基于柯西变异的差分自适应MBO及其特征选择算法.首先,使用差分进化算法中的变异操作替换MBO的迁移算子,提升全局搜索能力.然后,将自适应... 详细信息

针对帝王蝶优化算法(MBO)全局搜索能力较弱、在迁移过程中容易出现种群多样性减少等问题,文中提出基于柯西变异的差分自适应MBO及其特征选择算法.首先,使用差分进化算法中的变异操作替换MBO的迁移算子,提升全局搜索能力.然后,将自适应调整策略融入MBO的调整算子,改变单一的调整方式.最后,对每次更新的种群进行柯西变异,增加种群多样性.为了验证改进帝王蝶优化算法及其特征选择方法的性能,通过基准函数和UCI数据集两部分实验对其进行测试,结果表明文中算法性能较优.

关键词：特征选择帝王蝶优化算法(MBO) 差分进化算法柯西变异

基于K近邻和优化分配策略的密度峰值聚类算法

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软件学报 2022年第4期33卷 1390-1411页

作者：孙林秦小营徐久成薛占熬河南师范大学计算机科学与信息工程学院河南新乡453007 教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室河南新乡453007

密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)是一种简单有效的聚类分析方法.但在实际应用中,对于簇间密度差别大或者簇中存在多密度峰的数据集,DPC很难选择正确的簇中心;同时,DPC中点的分配方法存在多米诺骨牌效应.针对这些问题,提出一... 详细信息

密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)是一种简单有效的聚类分析方法.但在实际应用中,对于簇间密度差别大或者簇中存在多密度峰的数据集,DPC很难选择正确的簇中心;同时,DPC中点的分配方法存在多米诺骨牌效应.针对这些问题,提出一种基于K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和优化分配策略的密度峰值聚类算法.首先,基于KNN、点的局部密度和边界点确定候选簇中心;定义路径距离以反映候选簇中心之间的相似度,基于路径距离提出密度因子和距离因子来量化候选簇中心作为簇中心的可能性,确定簇中心.然后,为了提升点的分配的准确性,依据共享近邻、高密度最近邻、密度差值和KNN之间距离构建相似度,并给出邻域、相似集和相似域等概念,以协助点的分配;根据相似域和边界点确定初始聚类结果,并基于簇中心获得中间聚类结果.最后,依据中间聚类结果和相似集,从簇中心到簇边界将簇划分为多层,分别设计点的分配策略;对于具体层次中的点,基于相似域和积极域提出积极值以确定点的分配顺序,将点分配给其积极域中占主导地位的簇,获得最终聚类结果.在11个合成数据集和27个真实数据集上进行仿真实验,与最新的基于密度峰值的聚类算法作对比,结果表明:所提算法在纯度、F度量、准确度、兰德系数、调整兰德系数和标准互信息上均表现出良好的聚类性能.

关键词：密度峰值聚类 K近邻簇中心积极值分配策略

二维直方图准分的Renyi熵快速图像阈值分割

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模式识别与人工智能 2012年第3期25卷 411-418页

作者：张新明薛占熬郑延斌河南师范大学计算机与信息技术学院新乡453007

针对传统二维Renyi熵(RE)分割法分割结果不够准确和计算复杂度高的问题,提出一种快速的二维RE准分法.首先,用与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并对噪声点区进行去噪处理以便获得更好的分割性能.然后,... 详细信息

针对传统二维Renyi熵(RE)分割法分割结果不够准确和计算复杂度高的问题,提出一种快速的二维RE准分法.首先,用与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并对噪声点区进行去噪处理以便获得更好的分割性能.然后,对内点区与边界点区在RE公式中的对应量准确取值使阈值选取更准确.最后,提出二维RE准分法的一般递推算法,并在此算法的基础上利用RE在二维直方图上的计算特性和两个公式导出快速的二维RE阈值选取算法来降低计算复杂度.实验结果表明,与对比方法相比,文中方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且其运行时间少,与二维RE斜分法运行时间相近.

关键词：图像分割阈值法二维Renyi熵递推算法准分法

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多粒度支持直觉模糊粗糙集的多属性决策方法

模式识别与人工智能 2019年第8期32卷 677-690页

作者：薛占熬赵丽平张敏侯昊东河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 “智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室新乡453007

针对多属性决策中多个相互冲突的属性信息使决策者很难做出决策判断的问题,文中从支持直觉模糊集的角度研究该问题.首先,在支持直觉模糊集的基础上,结合多粒度粗糙集理论,构造乐观、悲观两种多粒度支持直觉模糊粗糙集模型,分析两种模型... 详细信息

针对多属性决策中多个相互冲突的属性信息使决策者很难做出决策判断的问题,文中从支持直觉模糊集的角度研究该问题.首先,在支持直觉模糊集的基础上,结合多粒度粗糙集理论,构造乐观、悲观两种多粒度支持直觉模糊粗糙集模型,分析两种模型之间的相互关系,讨论相关性质.然后,利用t-模和t-余模定义拟合函数,提出多粒度支持直觉模糊粗糙集的多属性决策求解方法,同时定义得分函数和精确函数排序决策结果,提取相应的决策规则,设计算法.实例分析表明,文中方法使决策者在处理信息冲突的多属性决策问题时可根据实际需求选择最优决策方案.

关键词：支持直觉模糊集多粒度粗糙集多属性决策拟合函数

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不完备信息系统的梯形模糊数三支决策模型

山西大学学报(自然科学版) 2017年第4期40卷 683-689页

作者：刘杰薛占熬河南科技学院信息工程学院河南师范大学计算机与信息工程学院

在不完备信息系统中,结合Bayes决策过程,采用文献[3]中的改进的完备容差关系代替经典决策粗糙集模型中的等价关系,并将具有一般性和易运算的梯形模糊数引入到决策粗糙集中,提出一种基于不完备信息系统的梯形模糊数决策粗糙模型,给出该... 详细信息

在不完备信息系统中,结合Bayes决策过程,采用文献[3]中的改进的完备容差关系代替经典决策粗糙集模型中的等价关系,并将具有一般性和易运算的梯形模糊数引入到决策粗糙集中,提出一种基于不完备信息系统的梯形模糊数决策粗糙模型,给出该模型的三支决策的方法和规则提取,并分别讨论了悲观者和乐观者的不同决策规则。最后通过实例来阐明该模型的应用过程。

关键词：不完备信息系统完备容差关系三支决策梯形模糊数

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同方期刊数据库

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基于优势关系的程度粗糙直觉模糊集模型研究

计算机科学与探索 2019年第6期13卷 1070-1080页

作者：薛占熬吕敏杰韩丹杰张敏河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 “智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室河南新乡453007

针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小/最大隶属度与非隶属度,而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题,从程度粗糙集的角度对其进行了分析研究。首先,将程度粗糙集引入到经典粗糙直觉模糊集模型中,定义了μ′(y)和ν... 详细信息

针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小/最大隶属度与非隶属度,而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题,从程度粗糙集的角度对其进行了分析研究。首先,将程度粗糙集引入到经典粗糙直觉模糊集模型中,定义了μ′(y)和ν′(y),将其与最小/最大之间的隶属度与非隶属度的值比较。然后,构建新的下、上近似,提出四个模型,即基于优势关系的Ⅰ型、Ⅱ型程度粗糙直觉模糊集模型和基于优势关系的Ⅰ型、Ⅱ型双论域程度粗糙直觉模糊集模型,讨论这些模型的相关性质。这些模型的边界域缩小了,也降低了模糊熵值。最后,通过实例验证了模型的有效性。

关键词：程度粗糙集双论域直觉模糊集优势关系模糊熵

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图像分布外检测研究综述

模式识别与人工智能 2023年第7期36卷 613-633页

作者：郭凌云李国和龚匡丰薛占熬中国石油大学(北京)信息科学与工程学院北京102249 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 河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007

分类器学习一般假设训练样本和预测样本具有独立同分布.由于该条件过强,实践中当分类器面向分布外(Out-of-Distribution,OOD)样本时容易导致预测错误.因此,对OOD检测进行深入研究就显得尤为重要.文中首先介绍OOD检测的概念及其相关研究... 详细信息

分类器学习一般假设训练样本和预测样本具有独立同分布.由于该条件过强,实践中当分类器面向分布外(Out-of-Distribution,OOD)样本时容易导致预测错误.因此,对OOD检测进行深入研究就显得尤为重要.文中首先介绍OOD检测的概念及其相关研究领域,根据网络训练方式的差异性对有监督的检测方法、半监督的检测方法、无监督的检测方法和异常值暴露的检测方法进行系统概述.然后按照关键技术从神经网络分类器、度量学习和深度生成模型三方面总结现有OOD检测方法.最后讨论OOD检测未来的研究方向.

关键词：机器学习深度学习分布外(OOD)检测图像识别