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粗糙集近似集不确定性研究

电子学报 2016年第7期44卷 1574-1580页

作者：张清华薛玉斌胡峰于洪重庆邮电大学理学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的缺陷.... 详细信息

粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的缺陷.然后进一步给出了多粒度知识空间下相似度的变化规律,提出了粗糙集近似集的模糊度概念,分析了粗糙集近似集的模糊度在多粒度知识空间下的变化规律,进而提出了相应的属性约简算法.从新的视角构建了目标概念与其近似集的差异性度量方法.

关键词：粗糙集近似集模糊度不确定性多粒度

三支近似概念格中基于对象-概念辨识矩阵的属性约简方法

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控制与决策 2016年第10期31卷 1779-1784页

作者：李美争王国胤西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

属性约简是概念格理论的一个重要研究内容,基于辨识矩阵计算约简是一种经典方法,传统辨识矩阵的计算复杂度为O(nl2).鉴于此,在三支近似概念格模型中,构造一种对象-概念辨识矩阵,其计算复杂度为O(mnl),一般情况下,m远远小于l,辨识矩阵的... 详细信息

属性约简是概念格理论的一个重要研究内容,基于辨识矩阵计算约简是一种经典方法,传统辨识矩阵的计算复杂度为O(nl2).鉴于此,在三支近似概念格模型中,构造一种对象-概念辨识矩阵,其计算复杂度为O(mnl),一般情况下,m远远小于l,辨识矩阵的计算复杂度大大降低,并结合概念格的偏序关系进一步简化对象-概念辨识矩阵.通过理论分析和实验结果表明了所提出方法的高效性.

关键词：概念格三支决策不完备形式背景属性约简辨识矩阵

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决策域分布保持的启发式属性约简方法

软件学报 2014年第8期25卷 1761-1780页

作者：马希骜王国胤于洪西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策... 详细信息

在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简.

关键词：决策粗糙集模型决策域分布保持约简遗传算法属性约简启发式方法

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一种解决新项目冷启动问题的推荐算法

软件学报 2015年第6期26卷 1395-1408页

作者：于洪李俊华计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

推荐系统作为缓解信息过载问题的有效方法之一,在社交媒体中的作用日趋重要.但是,新项目冷启动和新用户冷启动问题是推荐技术面临的难题.为了解决新项目冷启动问题,提出了用户时间权重信息概念,该定义考虑到了用户评价时间与项目发布时... 详细信息

推荐系统作为缓解信息过载问题的有效方法之一,在社交媒体中的作用日趋重要.但是,新项目冷启动和新用户冷启动问题是推荐技术面临的难题.为了解决新项目冷启动问题,提出了用户时间权重信息概念,该定义考虑到了用户评价时间与项目发布时间的时间间隔,根据用户时间权重值的大小,可以判断该用户是积极用户还是消极用户,以及用户对新项目的偏爱程度;利用三分图的形式来描述用户-项目-标签、用户-项目-属性之间的关系.在充分考虑用户、标签、项目属性、时间等信息基础上,获得个性化的预测评分值公式,提出了推荐算法.实验结果表明:所提出的方法能够实现满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,在为用户推荐到合适项目的同时还能带来惊喜.比较实验说明,所提出的方法推荐准确度高,推荐新颖度高.交叉验证实验结果表明:该方法在解决推荐算法中的新项目冷启动问题上,无论是在推荐的准确度还是推荐项目的新颖度上都是有效的.

关键词：推荐系统协同过滤冷启动个性化标签

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决策粗糙集理论研究现状与展望

计算机学报 2015年第8期38卷 1628-1639页

作者：于洪王国胤姚一豫重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 里贾纳大学计算机科学系中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆400714

经典Pawlak粗糙集理论中的核心概念上、下近似集是通过集合相交非空和包含来定义的.由于缺乏对错误的容忍能力,其实际应用受到了限制.20世纪90年代初,Yao等人结合贝叶斯决策理论提出了决策粗糙集模型.近年来,该模型逐渐得到重视,并在不... 详细信息

经典Pawlak粗糙集理论中的核心概念上、下近似集是通过集合相交非空和包含来定义的.由于缺乏对错误的容忍能力,其实际应用受到了限制.20世纪90年代初,Yao等人结合贝叶斯决策理论提出了决策粗糙集模型.近年来,该模型逐渐得到重视,并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用.该文首先就为什么要提出决策粗糙集模型、该模型具有什么特点以及该模型中需要解决的几个问题进行了详细讨论.然后,总结了国内外关于决策粗糙集模型的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,并深入探讨了未来的研究方向.

关键词：粗糙集决策粗糙集三支决策数据分析不确定性智能信息处理

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基于粒计算的大数据处理

计算机学报 2015年第8期38卷 1497-1517页

作者：徐计王国胤于洪西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆401122

在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3V特性带来的问题.全面应对... 详细信息

在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3V特性带来的问题.全面应对大数据的挑战需要来自存储技术、下一代网络、处理器、计算模型等各个领域的创新.粒计算是在求解问题过程中使用"粒"的理论、方法、技术和工具的集合,适用于近似求解有不确定性和层次结构的问题.该文综述了大数据处理的研究现状,分析了当前大数据处理研究存在的局限性;根据运用粒计算方法解决问题的不同特征,该文归纳了粒计算的3种基本模式,回顾了各种模式的相关研究工作;该文讨论了粒计算应用于大数据处理的可行性与优势,并探讨了在大数据的粒计算处理框架中需要解决的各个关键问题.

关键词：粒计算大数据云计算深度学习

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基于Spark的三支聚类集成方法

郑州大学学报（理学版） 2018年第1期50卷 20-26页

作者：于洪陈云重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

针对大规模不确定性数据聚类,提出一种新的基于Spark的三支聚类集成方法.该方法包括3个步骤:首先,将现有的聚类算法进行基于Spark的分布式处理;然后,以第1个聚类成员的聚类结果作为参照划分,对剩余聚类成员中的类簇做标签对齐;最后,利... 详细信息

针对大规模不确定性数据聚类,提出一种新的基于Spark的三支聚类集成方法.该方法包括3个步骤:首先,将现有的聚类算法进行基于Spark的分布式处理;然后,以第1个聚类成员的聚类结果作为参照划分,对剩余聚类成员中的类簇做标签对齐;最后,利用投票法以及三支决策规则对标签对齐后的聚类成员进行集成,得到最终的三支聚类结果.实验结果显示,本方法能够有效处理大规模不确定性数据,相比传统基于Spark的聚类算法效率更高.

关键词：大规模不确定性数据 Spark 聚类集成三支决策

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概率统计下的多粒度搜索算法研究

模式识别与人工智能 2015年第5期28卷 422-428页

作者：张清华郭永龙薛玉斌重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学理学院重庆400065

粒计算的主要思想是在不同粒度层次上对复杂问题进行求解,这在很大程度上体现人类问题求解过程中的智能.文中结合人脑处理复杂问题的多粒度机制和概率统计原理,从粒计算的角度提出一种基于统计期望的多粒度高效搜索模型,从不同粒度层次... 详细信息

粒计算的主要思想是在不同粒度层次上对复杂问题进行求解,这在很大程度上体现人类问题求解过程中的智能.文中结合人脑处理复杂问题的多粒度机制和概率统计原理,从粒计算的角度提出一种基于统计期望的多粒度高效搜索模型,从不同粒度层次的商空间上分析统计概率期望的变化规律.通过实验发现,利用该方法搜索目标的效率会随问题空间的细分逐渐降低并趋于稳定,且在不同概率模型上可很大程度地减小不同概率模型问题求解的复杂度.

关键词：粒计算计算智能期望商空间多粒度

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基于TOPSIS的三支决策评价模型

数据采集与处理 2018年第5期33卷 891-899页

作者：孙作雨于洪王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

逼近理想点排序(Technique for order performance by similanrity to ideal solution,TOPSIS)是一种典型的多目标决策评价方法,被广泛应用在供应商选择等问题中。在某些针对生产的评价中,评价对象较多而且对象之间具有层级关系,决策者... 详细信息

逼近理想点排序(Technique for order performance by similanrity to ideal solution,TOPSIS)是一种典型的多目标决策评价方法,被广泛应用在供应商选择等问题中。在某些针对生产的评价中,评价对象较多而且对象之间具有层级关系,决策者更关注对象之间的相对类别关系,即:好、中或是差。然而,针对这类问题的评价模型较为缺乏。因此,本文提出一种新的基于TOPSIS的三支决策评价模型。首先,选用层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)计算权重;然后,为了解决对象之间的层级关系,在评价之前增加了一个预分类过程;最后,使用改进的TOPSIS方法对对象进行三支评价。案例分析结果显示本文提出的方法是有效的。

关键词：多属性决策层次分析逼近理想点排序三支决策