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一种新的最大相关最小冗余特征选择算法

智能系统学报 2021年第4期16卷 649-661页

作者：李顺勇王改变山西大学数学科学学院山西太原030006

传统的基于特征选择的分类算法中,由于其采用的冗余度和相关度评价标准单一,从而使得此类算法应用范围受限。针对这个问题,本文提出一种新的最大相关最小冗余特征选择算法,该算法在度量特征之间冗余度的评价准则中引入了两种不同的评价... 详细信息

传统的基于特征选择的分类算法中,由于其采用的冗余度和相关度评价标准单一,从而使得此类算法应用范围受限。针对这个问题,本文提出一种新的最大相关最小冗余特征选择算法,该算法在度量特征之间冗余度的评价准则中引入了两种不同的评价准则;在度量特征与类别之间的相关度中引入了4种不同的评价准则,衍生出8种不同的特征选择算法,从而使得该算法应用范围增大。此外,由于传统的最大相关最小冗余特征选择算法不能根据用户实际需求的数据维度进行特征选择。所以,引入了指示向量λ来刻画用户实际的数据维度需求,提出了一种新的目标函数来求解最优特征子集,利用支持向量机对4个UCI数据集的特征子集进行了实验,最后,利用分类正确率、成对单边T检验充分验证了该算法的有效性。

关键词：特征选择冗余度相关度降维分类分类正确率支持向量机 T检验

氟橡胶包覆硝酸肼镍及其对雷管撞击感度的影响

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爆破器材 2019年第4期48卷 33-37页

作者：李顺勇保利久联控股集团九八四四生产分公司

利用水悬浮法将氟橡胶包覆在硝酸肼镍(NHN)表面制备出了NHN造型粉,并将其应用于基础雷管。通过DSC研究了NHN造型粉的热性能,测试了NHN造型粉的机械感度和火焰感度以及工业基础雷管的撞击感度和起爆能力。研究结果表明:氟橡胶包覆能够提... 详细信息

利用水悬浮法将氟橡胶包覆在硝酸肼镍(NHN)表面制备出了NHN造型粉,并将其应用于基础雷管。通过DSC研究了NHN造型粉的热性能,测试了NHN造型粉的机械感度和火焰感度以及工业基础雷管的撞击感度和起爆能力。研究结果表明:氟橡胶包覆能够提高NHN的热稳定性,且热稳定性随着氟橡胶包覆量的增加而提高;NHN造型粉的机械感度均低于原料NHN,当氟橡胶包覆量(质量分数)为9%时,撞击感度下降幅度明显,可达142.9%;NHN造型粉用在基础雷管中做起爆药,可以降低基础雷管的撞击感度并保持其起爆能力。

关键词：硝酸肼镍氟橡胶包覆撞击感度

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基于自注意力融合的不完整多视图聚类算法

计算机应用 2023年

作者：李顺勇李师毅胥瑞赵兴旺山西大学数学科学学院山西大学计算机与信息技术学院

基于不完整数据的多视图聚类任务已经成为无监督学习领域的研究热点之一。然而大多数基于“浅层”模型的多视图聚类算法往往在面对大规模高维数据时难以提取和刻画视图内的潜在特征结构；并且堆叠或求平均的多视图信息融合方式忽视了视... 详细信息

基于不完整数据的多视图聚类任务已经成为无监督学习领域的研究热点之一。然而大多数基于“浅层”模型的多视图聚类算法往往在面对大规模高维数据时难以提取和刻画视图内的潜在特征结构；并且堆叠或求平均的多视图信息融合方式忽视了视图之间的差异性，没有充分考虑各视图对构建公共一致表示的贡献不同。针对以上问题，提出一种基于自注意力融合的不完整多视图聚类算法（IMVCSAF）。首先，基于深度自编码器提取各视图的潜在特征，同时采用对比学习的方式最大化各视图间的一致性信息；其次，采用自注意力机制对各视图的潜在表示进行重新编码和融合，并全面考虑和挖掘不同视图之间的内在因果性和特征互补性；再次，基于公共一致表示对缺失实例样本的潜在表示进行预测和恢复，从而完整地实现多视图聚类的过程；最后，在4个数据集上进行对比实验。实验结果表明，IMVCSAF在满足收敛性要求的前提下得到的实验精度均高于其他对比算法，在50%缺失率的Noisy-MNIST数据集上IMVCSAF的准确率比次优的COMPLETER(inCOMPlete muLtiview clustEring via conTrastivE pRediction)算法提高了6.58个百分点。

关键词：多视图聚类自注意力互信息表示学习深度学习

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基于信息熵加权的多视图子空间聚类算法

陕西科技大学学报 2023年第2期41卷 207-214页

作者：李顺勇许晓丽山西大学数学科学学院山西太原030006

多视图数据集普遍分布在低维子空间上.为了解决多视图子空间聚类时各视图信息量不同的问题,提出了一种新的基于信息熵加权的多视图子空间聚类算法(IEMLRR).首先在低秩表示的约束下获得每个视图的子空间表示,在获取公共子空间表示时,使... 详细信息

多视图数据集普遍分布在低维子空间上.为了解决多视图子空间聚类时各视图信息量不同的问题,提出了一种新的基于信息熵加权的多视图子空间聚类算法(IEMLRR).首先在低秩表示的约束下获得每个视图的子空间表示,在获取公共子空间表示时,使用信息熵加权来保证不同视图所携带的信息差异,最后用谱聚类算法进行聚类.采用增广拉格朗日乘子法对IEMLRR算法进行优化,并在五个数据集上验证了算法的有效性.

关键词：信息熵加权多视图学习低秩表示子空间聚类

Fuzzy BC-k-modes:一种分类矩阵对象数据的聚类算法

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计算机应用与软件 2023年第1期40卷 287-297页

作者：李顺勇余曼王改变山西大学数学科学学院山西太原030006

传统的聚类算法主要对具有单值属性的数据进行聚类研究,针对矩阵对象数据的研究较少,提出一种新的fuzzy between-cluster k-modes(简称Fuzzy BC-k-modes)聚类算法。在Fuzzy BC-k-modes算法中,采用增加簇间信息(不同类中的对象到其他类... 详细信息

传统的聚类算法主要对具有单值属性的数据进行聚类研究,针对矩阵对象数据的研究较少,提出一种新的fuzzy between-cluster k-modes(简称Fuzzy BC-k-modes)聚类算法。在Fuzzy BC-k-modes算法中,采用增加簇间信息(不同类中的对象到其他类中心的距离)去修正目标函数,在对修正的目标函数寻求局部最优解时,提出隶属度矩阵的更新公式。最后,在四个真实数据集上验证了Fuzzy BC-k-modes算法的有效性,并且分析了模糊因子与隶属度间的关系。

关键词：簇间信息分类矩阵对象数据聚类 Fuzzy BC-k-modes算法

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基于HHO优化的时空水质预测模型

现代电子技术 2024年第2期47卷 176-182页

作者：李顺勇张睿轩谭红叶山西大学数学科学学院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006

我国水资源现状不容乐观,提高水质预测模型精度对水资源质量监测具有重要意义。为捕捉水质指标时序数据非线性变化趋势,水质指标多基于神经网络模型进行预测。但是现有模型忽略了河流流向,没有考虑上游监测点水质对下游水质的影响;同时... 详细信息

我国水资源现状不容乐观,提高水质预测模型精度对水资源质量监测具有重要意义。为捕捉水质指标时序数据非线性变化趋势,水质指标多基于神经网络模型进行预测。但是现有模型忽略了河流流向,没有考虑上游监测点水质对下游水质的影响;同时现有模型多基于启发式优化算法中的粒子群算法调整神经网络的超参数,但该优化算法仍需设置较多超参数,而参数选取不当容易使模型陷入局部最优。为此,建立了时空水质预测模型(WT‐CNN‐LSTM‐HHO),利用哈里斯鹰优化算法(HHO),基于上游水质数据预测下游的氮、磷和溶解氧水质指标。实验结果显示,本文所提出的模型对水质预测性能有明显提升,可以实现设置较少超参数而达到较高的水质预测精度。

关键词：时空水质预测哈里斯鹰优化算法 LSTM神经网络时间序列 CNN‐LSTM 小波降噪

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多通路网络下多车型低碳城市配送问题

计算机集成制造系统 2019年第11期25卷 2973-2982页

作者：李顺勇但斌葛显龙重庆大学经济工商管理学院重庆400044 重庆交通大学经济与管理学院重庆400074

针对城市汽车排放日益受到限制的问题,从分析3类典型物流配送车型装载量与油耗的关系入手,讨论了多通路网络环境下油耗最低通路的多重性特征,提出相应的命题并给出证明,建立了多通路网络下多车型低碳路径优化的混合整数规划模型。模型... 详细信息

针对城市汽车排放日益受到限制的问题,从分析3类典型物流配送车型装载量与油耗的关系入手,讨论了多通路网络环境下油耗最低通路的多重性特征,提出相应的命题并给出证明,建立了多通路网络下多车型低碳路径优化的混合整数规划模型。模型中定义了3组决策变量,分别对应不同车型的通路选择、车辆装载量和到达客户的时刻,并给出每组变量的具体约束,扩展了低碳车辆路径问题中的多车型车辆路径问题模型和有时间窗车辆路径问题模型;根据模型特征提出一组有效不等式,用于加快计算的收敛。通过算例验证了模型的有效性和有效不等式的加速求解效果,实验结果表明通过采用多种车型与城市多条通路的合理搭配,可以明显降低配送路径规划的整体车辆油耗。

关键词：多车型车辆路径问题低碳城市配送多通路网络有效不等式

基于分类型矩阵对象数据的MD fuzzy k-modes聚类算法

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计算机研究与发展 2019年第6期56卷 1325-1337页

作者：李顺勇张苗苗曹付元山西大学数学科学学院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.但在许多实际应用中,每个对象通常被多个特征向量所描述.例如,顾客在购物时可能同时购买多个产品.由多个特征向量描述的对象称为矩阵对象,由矩阵对象构成的数据集称为矩阵对象数据集.目前,... 详细信息

传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.但在许多实际应用中,每个对象通常被多个特征向量所描述.例如,顾客在购物时可能同时购买多个产品.由多个特征向量描述的对象称为矩阵对象,由矩阵对象构成的数据集称为矩阵对象数据集.目前,针对矩阵对象数据聚类算法的研究相对较少,还有很多问题有待解决.利用fuzzy k-modes算法的聚类过程,提出一种基于矩阵对象数据的matrix-object data fuzzy k-modes(MD fuzzy k-modes)聚类算法.该算法结合模糊集的概念引入模糊因子β,重新定义了矩阵对象间的相异性度量,并给出类中心的启发式更新算法.最后,在5个真实数据集上验证了MD fuzzy k-modes算法的有效性,并分析了模糊因子β与隶属度w之间的关系.大数据时代,利用MD fuzzy k-modes算法对多条记录进行聚类,能更易发现顾客的消费偏好,从而做出更有针对性的推荐.

关键词：矩阵对象数据 MD fuzzy k-modes算法相异性度量类中心聚类

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异方差一致协方差阵的估计方法研究

河南科学 2023年第5期41卷 625-634页

作者：李顺勇李佳欣山西大学数学科学学院太原030006

处理回归模型中的异方差问题尤为重要的一点是对随机误差项的方差进行估计.考虑到非参数核估计和稳健估计在异方差构成未知的情况下在估计效果上仍具有一定优越性,因而将非参数N-W估计和两种稳健估计方法分别与估计加权最小二乘估计法... 详细信息

处理回归模型中的异方差问题尤为重要的一点是对随机误差项的方差进行估计.考虑到非参数核估计和稳健估计在异方差构成未知的情况下在估计效果上仍具有一定优越性,因而将非参数N-W估计和两种稳健估计方法分别与估计加权最小二乘估计法相结合,先得出随机误差项方差的估计量,进而将其作为权矩阵对模型参数进行估计,并基于估计加权最小二乘法,对已有的加权异方差一致协方差估计方法进行扩展,提出了两个新的加权估计量WHC4m和WHC5m.通过实验可以发现,各估计方法在模型参数的估计和检验效果上差别较大,并且新提出的加权估计量比原有的异方差一致协方差估计量HC4m和HC5m在检验效果上表现更好.

关键词：异方差非参数核估计加权异方差一致协方差估计稳健估计估计加权最小二乘法