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面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法

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智能系统学报 2024年第1期19卷 165-175页

作者：吕莉陈威肖人彬韩龙哲谭德坤南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室江西南昌330099 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首... 详细信息

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数,增加稀疏区域样本的权重,结合逆近邻思想,重新定义了样本的局部密度,有效提升类簇中心的识别率;其次,引入改进的样本相似度策略,利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息,使得同一类簇样本间具有较高的相似度,可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明,本文算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。

关键词：密度峰值聚类密度分布不均逆近邻共享逆近邻样本相似度局部密度分配策略数据挖掘

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直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机

应用科学学报 2024年第2期42卷 350-363页

作者：张法滢吕莉韩龙哲刘东晓樊棠怀南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室江西南昌330099

针对最小二乘孪生支持向量机(least squares twin support vector machine,LSTSVM)对噪声或是异常数据敏感和忽略数据内在结构信息的问题,提出了一种直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机(intuition fuzzy and structural least squa... 详细信息

针对最小二乘孪生支持向量机(least squares twin support vector machine,LSTSVM)对噪声或是异常数据敏感和忽略数据内在结构信息的问题,提出了一种直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机(intuition fuzzy and structural least squares twin support vector machine,IF-SLSTSVM)。首先采用孤立森林对输入样本点进行预处理;然后通过直觉模糊数的概念,赋予输入样本点不同的权重以减少噪声或是异常数据对分类超平面产生的影响;最后采用K-Means算法,以协方差的形式获取输入样本点之间的结构信息。IFSLSTSVM在LS-TSVM的基础上,考虑了输入样本点在特征空间中的分布信息及输入样本点之间的关系,提高了模型的鲁棒性。实验采取UCI数据集,在0%、5%、10%以及20%的不同比例噪声环境对IF-SLSTSVM算法的有效性进行验证。结果显示相较于6种对比算法,IF-SLSTSVM算法有更好的鲁棒性。

关键词：支持向量机孤立森林结构信息直觉模糊聚类协方差

一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法

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电光与控制 2024年第2期31卷 83-91页

作者：陈铭赵嘉侯家振韩龙哲谭德坤南昌工程学院信息工程学院南昌330000

针对传统的图像去雨方法存在去雨图像失真、生成伪影等问题,提出一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法。首先,该方法采用卷积自编码组成生成器网络,使用对称跳跃连接提高生成器网络的训练效率和收敛性能,实现对图... 详细信息

针对传统的图像去雨方法存在去雨图像失真、生成伪影等问题,提出一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法。首先,该方法采用卷积自编码组成生成器网络,使用对称跳跃连接提高生成器网络的训练效率和收敛性能,实现对图像细节信息和二维信号空间信息的重构;其次,引入马尔可夫鉴别器在图像补丁层次上进行惩罚,去除生成图像中的伪影;最后,提出一种新的精细化损失函数参与训练网络模型,进一步增强模型的去雨深度。采用峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价标准,实验结果表明,该方法在现实雨图和合成雨图的去雨处理上都有良好的表现,基本还原了图像细节内容,并保证了较高的视觉质量。

关键词：图像去雨生成对抗网络卷积自编码马尔可夫鉴别器峰值信噪比结构相似性

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脂代谢重编程在结直肠癌中的研究进展

中国老年学杂志 2024年第13期 3323-3327页

作者：侯宛廷李元毕遥韩龙哲任香善延边大学医学院国家民委重点实验室延边大学医学院病理学教研室

结直肠癌（CRC）是常见的恶性肿瘤之一，据统计全球每年约90万人死于CRC。根据2017年美国最新癌症流行病学调查，CRC是女性第二常见恶性肿瘤，男性第三常见恶性肿瘤[1],而且在成年人中的发病率呈上升趋势[2],对人类生命健康造成严重威胁... 详细信息

结直肠癌（CRC）是常见的恶性肿瘤之一，据统计全球每年约90万人死于CRC。根据2017年美国最新癌症流行病学调查，CRC是女性第二常见恶性肿瘤，男性第三常见恶性肿瘤[1],而且在成年人中的发病率呈上升趋势[2],对人类生命健康造成严重威胁。CRC的病因和发病机制尚不清楚，其中高脂肪、高蛋白的摄入与CRC的发病密切相关。其中脂代谢异常与CRC的发生发展密切相关。

关键词：结直肠癌脂代谢重编程肿瘤微环境肠道微生物群

基于特征加权混合隶属度的模糊孪生支持向量机

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南昌工程学院学报 2024年第1期43卷 93-101,118页

作者：吕思雨赵嘉吴烈阳张翼英韩龙哲南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室江西南昌330099 江西省交通监控指挥中心江西南昌330099 天津科技大学人工智能学院天津300457

模糊孪生支持向量机(FTSVM)忽略了不同特征间的差异,导致核函数或距离的计算无法准确反映样本间的相似性,使FTSVM在处理含有大量不相关或弱相关特征的高维数据分类时,难以达到良好分类效果;且隶属度的设计未有效区分离群点或噪声。针对... 详细信息

模糊孪生支持向量机(FTSVM)忽略了不同特征间的差异,导致核函数或距离的计算无法准确反映样本间的相似性,使FTSVM在处理含有大量不相关或弱相关特征的高维数据分类时,难以达到良好分类效果;且隶属度的设计未有效区分离群点或噪声。针对以上问题,提出了一种基于特征加权混合隶属度的FM-FTSVM。首先计算每个特征的信息增益,并依据信息增益值的大小为特征赋予权重,降低不相关或弱相关特征的作用,使其能更好地应用于高维数据分类;然后,为每一类样本构造一个最小包围球计算基于紧密度的特征加权隶属度,并结合基于距离的特征加权隶属度得到特征加权混合隶属度,综合考虑样本点到类中心的特征加权欧式距离和样本间的紧密程度,可更好识别离群点或噪声数据;最后,融合特征加权核函数,降低不相关特征对核函数或距离计算产生的影响。与对比算法在人工数据集、高维数据集和UCI数据集上进行比较,发现本文提出的方法在区分离群点、噪声和有效样本上有明显优势,且在高维数据集上可获得更好分类效果。

关键词：模糊孪生支持向量机特征加权信息增益紧密度隶属度高维数据

人工智能课程群思政教学资源的挖掘、整合与融入

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南昌工程学院学报 2024年第2期43卷 96-100页

作者：赵嘉陆伟锋谭德坤韩龙哲谢飞南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099

本文构建了“四层”人工智能课程群课程体系,对人工智能课程群的课程内容进行整合与重构;围绕课程群内各课程的教学目标和讲授内容,挖掘各课程思政元素,根据课程间的内容联系和逻辑关系,将思政元素整合为爱国主义和科技兴国、科学思维... 详细信息

本文构建了“四层”人工智能课程群课程体系,对人工智能课程群的课程内容进行整合与重构;围绕课程群内各课程的教学目标和讲授内容,挖掘各课程思政元素,根据课程间的内容联系和逻辑关系,将思政元素整合为爱国主义和科技兴国、科学思维和工匠精神、创新开放和工程思维、科学伦理和职业道德等四类,并有机融入课程教学,形成界限分明、互为补充、各具特色的思政课程体系;通过课程考核评价机制验证人工智能课程群的思政教学成效。实践结果表明,该课程群思政教学有助于实现价值塑造、能力培养和知识传播的课程目标。

关键词：人工智能导论课程群课程思政课程体系教学资源

融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法

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南昌工程学院学报 2024年第3期43卷 82-87页

作者：王文丰周雨虹周波韩佳韩龙哲董芳赵阳南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099 江西省鄱阳湖水利枢纽建设办公室江西南昌330009

针对传统加权Slope One算法因过度依赖用户共同评分项导致在过稀疏数据集中预测准确度低的问题,提出一种融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法(BS-WSO)。首先,引入巴氏系数和用户行为偏好对用户相似度计算方法进行改进,依... 详细信息

针对传统加权Slope One算法因过度依赖用户共同评分项导致在过稀疏数据集中预测准确度低的问题,提出一种融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法(BS-WSO)。首先,引入巴氏系数和用户行为偏好对用户相似度计算方法进行改进,依此筛选出待预测的近邻集合;其次,为了优化预测评分,利用巴氏系数和项目流行度计算项目相似度,并将其作为权重因子融入评分计算;最后,将BS-WSO与几种代表性算法进行比较,仿真实验结果表明,BS-WSO算法能有效克服数据过稀疏情况下预测准确度低的缺陷,提高推荐精确度。

关键词：协同过滤数据稀疏性相似度用户偏好

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二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法

吉林大学学报(工学版) 2023年

作者：吕莉朱梅子康平韩龙哲南昌工程学院信息工程学院

面对流形数据，密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering， DPC)的局部密度易找到错误的类簇中心且分配策略易导致远离类簇中心的剩余样本被错误分配。针对以上问题，本文提出了二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类(Density Peaks Clu... 详细信息

面对流形数据，密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering， DPC)的局部密度易找到错误的类簇中心且分配策略易导致远离类簇中心的剩余样本被错误分配。针对以上问题，本文提出了二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类(Density Peaks Clustering with Second-order K-nearest Neighbors and Multi-cluster Merging， DPC-SKMM)算法。首先，利用最小二阶K近邻定义局部密度，凸显类簇中心与非类簇中心间的密度差异，从而找到正确的类簇中心；其次，利用K近邻找出样本局部代表点并依此确定核心点，用核心点指导微簇划分；最后，利用最小二阶K近邻及共享近邻定义的微簇间吸引度合并微簇，避免了远离类簇中心的样本被错误分配，且微簇合并过程无需迭代。本文将DPC-SKMM算法与IDPC-FA、DPCSA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC算法进行对比，实验结果表明，DPC-SKMM算法能有效聚类流形及UCI数据集。

关键词：密度峰值聚类流形数据二阶K近邻 K近邻吸引度多簇合并策略

面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法

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智能系统学报 2023年

作者：吕莉陈威肖人彬韩龙哲谭德坤南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室南昌工程学院信息工程学院华中科技大学人工智能与自动化学院

针对密度分布不均数据，密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异，导致误选类簇中心；分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域，导致聚类效果不佳，本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法(DPC-WR)。该... 详细信息

针对密度分布不均数据，密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异，导致误选类簇中心；分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域，导致聚类效果不佳，本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法(DPC-WR)。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数，增加稀疏区域样本的权重，结合逆近邻思想，重新定义了样本的局部密度，有效提升类簇中心的识别率；其次，引入改进的样本相似度策略，利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息，使得同一类簇样本间具有较高的相似度，可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明，DPC-WR算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。

关键词：密度峰值聚类密度分布不均逆近邻共享逆近邻样本相似度局部密度分配策略数据挖掘