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基于剪边策略的图残差卷积深层网络模型

电子学报 2022年第9期50卷 2205-2214页

作者：毛国君王者浩黄山王翔福建工程学院福建省大数据挖掘与应用重点实验室福建福州350118

图神经网络自2005年以来已经逐步成为图学习中的一个重要的研究分支,其中最为活跃的是图卷积神经网络.由于图数据在现实世界中广泛存在,因此有效地完成图结构数据的学习具有很大的应用前景.目前出现的大多数图卷积神经网络模型基本都是... 详细信息

图神经网络自2005年以来已经逐步成为图学习中的一个重要的研究分支,其中最为活跃的是图卷积神经网络.由于图数据在现实世界中广泛存在,因此有效地完成图结构数据的学习具有很大的应用前景.目前出现的大多数图卷积神经网络模型基本都是浅层结构,过平滑问题成为制约该领域发展的瓶颈问题.本文提出了一种称为dri-GCN(Graph Convolutional Network via dropedge,residual and identity mapping)的图残差卷积深层网络模型,该模型集成了图剪边、初始残差和恒等映射技术.主要思想包括:利用图剪边技术增加学习数据的多样性,以防止学习过程中的过拟合现象;构建恒等映射下的初始残差网络,来扩展残差单元的学习路径,以削弱学习过程中的过平滑问题.实验结果表明,本文提出的dri-GCN模型可以帮助构建深层图卷积神经网络,通过网络层次的加深可以获得优于浅层网络的学习准确率.

关键词：图神经网络图卷积神经网络剪边残差

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不完备多粒度决策系统的局部最优粒度选择

计算机研究与发展 2017年第7期54卷 1500-1509页

作者：顾沈明顾金燕吴伟志李同军陈超君浙江海洋大学数理与信息学院浙江舟山316022 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室(浙江海洋大学) 浙江舟山316022

粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法.从粒计算来看,一个粒是由多个比较小的颗粒组成的更大的一个单元.在许多实际应用中,由于不同标记尺度对数据集进行分割会得到不同层次的粒度,许多人在用粒计算解决问题时自然而然地考虑不同... 详细信息

粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法.从粒计算来看,一个粒是由多个比较小的颗粒组成的更大的一个单元.在许多实际应用中,由于不同标记尺度对数据集进行分割会得到不同层次的粒度,许多人在用粒计算解决问题时自然而然地考虑不同层次的粒度问题.这就促使思考如何选择一个合适的粒度层次来解决问题.围绕不完备多粒度决策系统,研究了基于局部最优粒度的规则提取方法.1)介绍了不完备多粒度决策系统的概念;2)在协调的不完备多粒度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度、介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则提取方法,在不协调的不完备多粒度决策系统中引入了广义决策、定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则提取方法;3)给出了在公开的数据集上的实验结果.

关键词：决策系统粒计算局部最优粒度多粒度规则提取

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协调广义决策多尺度序信息系统的知识获取

模式识别与人工智能 2022年第9期35卷 789-804页

作者：张嘉茹吴伟志杨烨浙江海洋大学信息工程学院舟山316022 浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室舟山316022

决策多尺度信息系统是一类特殊的数据集,系统中的每个对象无论在条件属性集上还是在决策属性上都可取多个尺度的标记值,并且从细粒度标记属性值到粗粒度标记属性值有一个信息粒度变换.文中针对广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题... 详细信息

决策多尺度信息系统是一类特殊的数据集,系统中的每个对象无论在条件属性集上还是在决策属性上都可取多个尺度的标记值,并且从细粒度标记属性值到粗粒度标记属性值有一个信息粒度变换.文中针对广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题展开研究.首先,引入尺度选择概念,一个尺度选择对应一个单尺度的序决策系统,并将优势关系引入广义决策多尺度信息系统,给出在不同尺度选择下对象集的优势类和集合的下近似和上近似的定义及其性质.然后,在协调广义决策多尺度序信息系统中定义5种最优尺度选择的概念,证明实际上只有2种不同类型的最优尺度选择,即最优尺度选择、下近似最优尺度选择、信任最优尺度选择是等价的,而上近似最优尺度选择与似然最优尺度也是等价的.最后,给出协调广义决策多尺度序信息系统的辨识矩阵约简方法,并在最优尺度选择基础上给出蕴含在协调广义决策多尺度序信息系统中的序决策规则.

关键词：多尺度序信息系统尺度选择粗糙集粒计算知识获取

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广义不完备多粒度标记决策系统的粒度选择

计算机研究与发展 2018年第6期55卷 1263-1272页

作者：吴伟志杨丽谭安辉徐优红浙江海洋大学数理与信息学院浙江舟山316022 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室(浙江海洋大学) 浙江舟山316022

粒计算(granular computing,GrC)是知识表示和数据挖掘的一个重要方法,它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以建立大规模复杂数据和信息处理的有效计算模型为目标.粒计算主要研究粒的构造、解释、表示、粒度的选择以及用规则形式所... 详细信息

粒计算(granular computing,GrC)是知识表示和数据挖掘的一个重要方法,它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以建立大规模复杂数据和信息处理的有效计算模型为目标.粒计算主要研究粒的构造、解释、表示、粒度的选择以及用规则形式所描述的粒与粒之间的关系等.针对具有多粒度标记的不完备信息系统的知识获取问题,首先,介绍了广义不完备多粒度标记信息系统的概念,在该信息系统中定义了相似关系,给出了在不同粒度标记层面下信息粒的表示及其相互关系,并定义了基于相似关系的集合的下、上近似概念,给出了近似算子的性质;其次,定义了广义不完备多粒度标记决策系统中的粒度标记选择的概念,阐明了所有粒度标记选择全体构成了一个完备格;最后,讨论了广义不完备多粒度标记决策系统中的最优粒度标记选择问题,并用证据理论中的信任函数和似然函数刻画了协调的不完备多粒度标记决策系统的最优粒度选择特征.

关键词：粒计算不完备信息系统信息粒多粒度标记决策系统粗糙集

基于熵的多尺度多重集值信息系统的最优尺度选择与属性约简

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模式识别与人工智能 2023年第6期36卷 495-510页

作者：王蕾晰吴伟志谢祯晃浙江海洋大学信息工程学院舟山316022 浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室舟山316022

针对现有的信息系统难以体现和处理数据融合时出现的数据重复问题,文中提出多尺度多重集值信息系统的概念,并讨论该系统的最优尺度选择和属性约简问题.首先,在多尺度多重集值信息系统的每个属性中,基于属性值域中多重集之间的海林格距... 详细信息

针对现有的信息系统难以体现和处理数据融合时出现的数据重复问题,文中提出多尺度多重集值信息系统的概念,并讨论该系统的最优尺度选择和属性约简问题.首先,在多尺度多重集值信息系统的每个属性中,基于属性值域中多重集之间的海林格距离定义论域上的相似关系,获得由每个属性子集导出的论域中所有对象的相似类构成的信息粒.然后,引入多尺度多重集值信息系统中知识粗糙熵的概念,进一步给出多尺度多重集值信息系统中的最优尺度与熵最优尺度的概念,证明基于相似关系定义的最优尺度和基于知识粗糙熵定义的最优尺度是等价的.最后,在熵最优尺度的基础上提出系统中基于相似关系的约简和基于知识粗糙熵的约简的概念,并分别给出筛选熵最优尺度和熵约简的算法.

关键词：属性约简知识粗糙熵多重集多尺度信息系统最优尺度

不协调广义多尺度决策系统的局部最优尺度组合选择

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模式识别与人工智能 2021年第8期34卷 689-700页

作者：吴伟志孙钰王霞郑嘉文浙江海洋大学信息工程学院舟山316022 浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室舟山316022

针对不协调广义多尺度决策系统中每个对象事例的知识获取问题,文中提出局部最优尺度组合概念.首先,介绍广义多尺度决策系统中的尺度组合概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后,在广义多尺度决策系统中,介绍不同尺度... 详细信息

针对不协调广义多尺度决策系统中每个对象事例的知识获取问题,文中提出局部最优尺度组合概念.首先,介绍广义多尺度决策系统中的尺度组合概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后,在广义多尺度决策系统中,介绍不同尺度组合下集合的下近似与上近似概念及性质.最后,在不协调广义多尺度决策系统中定义7种局部最优尺度组合的概念,给出它们之间的相互关系,证明实际上只有5种不同的局部最优尺度组合概念.

关键词：粒计算信息系统尺度组合多尺度信息系统粗糙集

基于证据理论的广义多尺度覆盖决策系统的最优尺度组合

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模式识别与人工智能 2022年第4期35卷 291-305页

作者：王金波吴伟志浙江海洋大学信息工程学院舟山316022 浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室舟山316022

多尺度数据分析是当前粒计算研究领域的热门研究方向,它模拟人类思考模式,以建立多层次的复杂数据和信息处理的有效计算模型为目标.在多尺度数据分析中,一个关键的问题是从系统中选择一个合适的子系统用于最终的分类或决策,这个子系统... 详细信息

多尺度数据分析是当前粒计算研究领域的热门研究方向,它模拟人类思考模式,以建立多层次的复杂数据和信息处理的有效计算模型为目标.在多尺度数据分析中,一个关键的问题是从系统中选择一个合适的子系统用于最终的分类或决策,这个子系统对应的每个属性的尺度水平的组合称为系统的一个最优尺度组合.针对广义多尺度覆盖决策系统中的知识获取问题,首先,在协调广义多尺度覆盖决策系统中,使用信任函数和似然函数刻画最优尺度组合.然后,在不协调广义多尺度覆盖决策系统中定义7种最优尺度组合的概念,并给出它们之间的关系,结果表明实际有4种不同的最优尺度组合,阐明使用似然函数和信任函数可以定量刻画不协调广义多尺度覆盖决策系统的上、下近似最优尺度组合的特征.最后,举例说明文中方法可用在不完备广义多尺度决策系统和广义多尺度集值决策系统中的最优尺度组合的选择.

关键词：粒计算尺度组合多尺度决策系统覆盖粗糙集证据理论

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基于辨识矩阵的不完备多粒度约简

模式识别与人工智能 2020年第9期33卷 799-810页

作者：刘凯谭安辉顾沈明浙江海洋大学信息工程学院舟山316022 浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室舟山316022

面向具有缺失属性值的不完备数据,文中从辨识矩阵的角度构造不完备信息系统和不完备决策系统的多粒度约简结构.首先,讨论基于悲观和乐观多粒度近似的不完备信息系统的约简性质,构造不完备信息系统和不完备决策系统的3种多粒度辨识矩阵.... 详细信息

面向具有缺失属性值的不完备数据,文中从辨识矩阵的角度构造不完备信息系统和不完备决策系统的多粒度约简结构.首先,讨论基于悲观和乐观多粒度近似的不完备信息系统的约简性质,构造不完备信息系统和不完备决策系统的3种多粒度辨识矩阵.然后,理论性证明通过对构造的辨识矩阵进行析取、合取逻辑运算,可精确得到不完备信息系统和不完备决策系统的所有多粒度近似约简.最后通过实例验证文中多粒度约简方法的有效性和实用性.

关键词：不完备信息多粒度辨识矩阵粗糙近似约简

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三元概念的一种构造方法

计算机研究与发展 2019年第4期56卷 844-853页

作者：王霞江山李俊余吴伟志浙江海洋大学数理与信息学院浙江舟山316022 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室(浙江海洋大学) 浙江舟山316022

三元概念分析是一种数据分析和信息处理的新方法.三元概念的构造是三元概念分析的重要问题之一.首先,研究一个三元概念的外延、内涵和方式中存在空集时该三元概念具有的性质,并给出这类三元概念的判定方法.其次,定义一类特殊的三元概念... 详细信息

三元概念分析是一种数据分析和信息处理的新方法.三元概念的构造是三元概念分析的重要问题之一.首先,研究一个三元概念的外延、内涵和方式中存在空集时该三元概念具有的性质,并给出这类三元概念的判定方法.其次,定义一类特殊的三元概念,称其为对象-条件三元概念.在对象-条件三元概念构成的集合上定义一种运算,并利用该运算提出一种基于对象-条件三元概念生成三元概念的方法.该方法表明:如果一个三元概念的外延和方式均为非空集合,那么它可以由某些对象-条件三元概念生成.此外,将一个三元背景按照每一个条件分解为一系列二元背景,研究该三元背景上的对象-条件三元概念与分解后的二元背景上的对象二元概念之间的关系,并进一步给出了由对象-条件三元概念生成三元概念的具体步骤.最后,通过实例阐明由对象-条件三元概念构造三元概念的详细过程,并给出了三元图来清晰地描述所生成的所有三元概念.

关键词：概念格二元概念三元背景三元概念对象条件三元概念