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不确定性视角下的弱监督学习

西北大学学报（自然科学版） 2022年第5期52卷 813-823页

作者：周欣蕾王熙照深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

大数据时代为机器智能化提供了更丰富的数据信息和更全面的学习依据。但由于获取精准的高质量数据标签信息需要花费大量的人力和物力,学习过程中能够高效利用的带标签数据依然很有限。大量的未标注样本或低质量的标注样本所包含的信息... 详细信息

大数据时代为机器智能化提供了更丰富的数据信息和更全面的学习依据。但由于获取精准的高质量数据标签信息需要花费大量的人力和物力,学习过程中能够高效利用的带标签数据依然很有限。大量的未标注样本或低质量的标注样本所包含的信息存在较大的不确定性。弱监督是指监督信息具有不确定性,弱监督学习则是监督信号的不确定性形式化后训练和推理的范式。该文从不确定性建模的视角分析了弱监督学习的问题描述和相应的解决方法,综述了部分弱监督学习范式与不确定性建模之间的关系。

关键词：监督信息弱监督学习不确定性建模

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基于近邻熵的主动学习算法

模式识别与人工智能 2011年第1期24卷 97-102页

作者：王珍钰王熙照河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

在主动学习中,采用近邻熵(Neighborhood Entropy)作为样例的挑选标准,熵值最大的样例体现基于近邻分类规则,最无法确定该样例的类标.而标注不确定性高的样例可用尽量少的样例获得较高的分类性能.文中提出一种基于近邻熵的主动学习算法.... 详细信息

在主动学习中,采用近邻熵(Neighborhood Entropy)作为样例的挑选标准,熵值最大的样例体现基于近邻分类规则,最无法确定该样例的类标.而标注不确定性高的样例可用尽量少的样例获得较高的分类性能.文中提出一种基于近邻熵的主动学习算法.该算法首先计算未标注样例的近邻样例类别熵,然后挑选熵值最大样例的进行标注.实验表明,基于近邻熵挑选样例进行标注,较基于最大距离(Maximal Distance)挑选和随机样例挑选可获得更高的分类性能.

关键词：主动学习最近邻最大熵样例选择

基于不平衡学习的分类器博弈模型及其在中国象棋中的应用

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计算机研究与发展 2011年第5期48卷 841-847页

作者：苏攀王熙照李艳河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

计算机博弈是人工智能领域中的热点研究课题.传统计算机博弈模型使用极大极小搜索与评估函数相结合的方式,棋力高低依赖于搜索的深度.在计算性能较低的平台上,搜索深度加深会延长反应时间.因此,提出了一种应用不平衡学习技术使用专家谱... 详细信息

计算机博弈是人工智能领域中的热点研究课题.传统计算机博弈模型使用极大极小搜索与评估函数相结合的方式,棋力高低依赖于搜索的深度.在计算性能较低的平台上,搜索深度加深会延长反应时间.因此,提出了一种应用不平衡学习技术使用专家谱训练分类器的机器博弈解决方案,反应时间只相当于一层搜索,且更能体现学习的特性.使用3种经典的不平衡学习方法训练神经网络,并对结果进行了比较.验证了使用分类器模拟中国象棋策略的可能性,以及不平衡学习技术在该策略建模过程中起到的关键作用.

关键词：不平衡学习计算机博弈中国象棋机器博奕分类器博弈模型人工神经网络

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基于标记注意力机制的社区发现算法

山东大学学报（理学版） 2022年第12期57卷 1-12页

作者：王静红梁丽娜李昊康王熙照河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心(河北师范大学) 河北石家庄050024 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518000

针对网络的聚类进行研究,提出了一种基于标记注意力机制的社区发现算法,网络特征通过标记节点频率及反示例节点频率联合度量,为使网络特征的度量更加关注于示例节点的细节信息,引入注意力机制来处理网络特征。社区划分由复杂网络预处理... 详细信息

针对网络的聚类进行研究,提出了一种基于标记注意力机制的社区发现算法,网络特征通过标记节点频率及反示例节点频率联合度量,为使网络特征的度量更加关注于示例节点的细节信息,引入注意力机制来处理网络特征。社区划分由复杂网络预处理、网络节点的策略、社区博弈归并三个部分组成,其中网络节点的策略由无贡献节点归并、节点到社区的判断以及节点逻辑标记和的判断三个步骤组成。实验借助于真实网络进行验证,在归一化互信息、模块度、社区划分数量及运行时间四个方面,基于标记注意力机制的社区发现算法都优于其它社区发现算法。在实际生活中应用此算法,能够更加直观地显示网络内部之间存在的联系。

关键词：复杂网络标记节点频率反示例节点频率注意力机制社区发现

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分支合并对决策树归纳学习的影响

计算机学报 2007年第8期30卷 1251-1258页

作者：王熙照杨晨晓河北大学数学与计算机学院河北保定071002

传统的决策树构建方法,由于其选择扩展属性时的归纳偏置,导致属性值较多的属性总会被优先选择,从而导致树的规模过大,并且泛化能力下降,因此需对其进行简化.剪枝是简化的一种,分为预剪枝和后剪枝.该文主要针对预剪枝中的分支合并进行研... 详细信息

传统的决策树构建方法,由于其选择扩展属性时的归纳偏置,导致属性值较多的属性总会被优先选择,从而导致树的规模过大,并且泛化能力下降,因此需对其进行简化.剪枝是简化的一种,分为预剪枝和后剪枝.该文主要针对预剪枝中的分支合并进行研究.文中研究了分支合并对决策树归纳学习的影响;具体讨论了在决策树的产生过程中,选择适当的分支合并策略对决策树进行分钟合并处理后,能否增强树的可理解性,减少树的复杂程度以及提高树的泛化精度;基于信息增益,分析了分支合并后决策树的复杂程度,设计实现了一种基于正例比的分支合并算法SSID和一种基于最大增益补偿的分支合并算法MCID.实验结果显示:SSID和MCID所得到的决策树在可理解性和泛化精度方面均明显优于See5.

关键词：决策树归纳归纳偏置剪枝分支合并信息增益增益补偿

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一种具有混合编码的二进制差分演化算法

计算机研究与发展 2007年第9期44卷 1476-1484页

作者：贺毅朝王熙照寇应展石家庄经济学院信息工程学院河北大学数学与计算机学院保定071002 军械工程学院计算机工程系石家庄050003

差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最... 详细信息

差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的.HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.

关键词：差分演化个体混合编码辅助搜索空间 3-SAT问题背包问题

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求解背包问题的演化算法

软件学报 2017年第1期28卷 1-16页

作者：王熙照贺毅朝深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 河北地质大学信息工程学院河北石家庄050031

背包问题(knapsack problem,简称KP)是一类著名的组合优化问题,也是一类NP难问题,它包括0-1背包问题、有界背包问题、多维背包问题、多背包问题、多选择背包问题、二次背包问题、动态背包问题和折扣背包问题等多种形式,在众多领域有着... 详细信息

背包问题(knapsack problem,简称KP)是一类著名的组合优化问题,也是一类NP难问题,它包括0-1背包问题、有界背包问题、多维背包问题、多背包问题、多选择背包问题、二次背包问题、动态背包问题和折扣背包问题等多种形式,在众多领域有着广泛的应用.演化算法(EAs)是一类有效的快速近似求解KP的算法.对近10余年来利用EAs求解KP的研究情况进行了较为详细的总结,一方面讨论了利用EAs求解各种KP问题时个体的编码方法与处理不可行解的有效方法,另一方面,为今后进一步利用最新提出的EAs求解KP问题提供了一条可借鉴的思路.

关键词：背包问题数学模型演化算法个体编码不可行解

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模糊决策树中参数对模糊熵的敏感性分析

计算机工程 2003年第11期29卷 90-92页

作者：赵明华孙娟杨宏伟王熙照河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050016

模糊决策树的ID3算法是Quinlan提出的传统ID3算法的一个模糊版本?树的整个产生过程在给定的显著性水平α的基础上进行,的值在很大程度上影响模糊熵的计算,从而影响模糊决策树最终的分类结果?对参数α关于模糊熵的敏感性进行了分析,试... 详细信息

模糊决策树的ID3算法是Quinlan提出的传统ID3算法的一个模糊版本?树的整个产生过程在给定的显著性水平α的基础上进行,的值在很大程度上影响模糊熵的计算,从而影响模糊决策树最终的分类结果?对参数α关于模糊熵的敏感性进行了分析,试图定性地找出二者之间的解析关系,从而为选取参数α的值以达到最优的分类结果提供理论依据?

关键词：归纳学习模糊决策树模糊熵

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基于模糊积分的多模糊决策树融合

计算机研究与发展 2009年第3期46卷 470-477页

作者：翟俊海王熙照张素芳河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用... 详细信息

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好.

关键词：模糊信息系统模糊决策树模糊ID3算法模糊熵模糊积分信息融合