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基于邻域粗糙集的大规模层次分类在线流特征选择

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模式识别与人工智能 2019年第9期32卷 811-820页

作者：白盛兴林耀进王晨曦陈晟煜闽南师范大学计算机学院漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000 School of Informatics Computing & EngineeringIndiana University BloomingtonBloomington 47408USA

在分类学习任务中,数据的类标记空间存在层次化结构,特征空间伴随着未知性和演化性.因此,文中提出面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架.定义面向层次化结构数据的邻域粗糙模型,基于特征相关性进行重要特征动态选择.最后,基于特... 详细信息

在分类学习任务中,数据的类标记空间存在层次化结构,特征空间伴随着未知性和演化性.因此,文中提出面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架.定义面向层次化结构数据的邻域粗糙模型,基于特征相关性进行重要特征动态选择.最后,基于特征冗余性进行鉴别冗余动态特征.实验验证文中算法的有效性.

关键词：在线流特征选择层次分类邻域粗糙集兄弟策略

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任意关系下粗糙集的拟阵结构

小型微型计算机系统 2015年第8期36卷 1813-1816页

作者：刘慧祝峰闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

广义粗糙集是经典粗糙集的延伸,而拟阵论是线性代数和图论的推广.将拟阵与广义粗糙集结合,有利于充分利用拟阵的理论体系来发展粗糙集.本文建立了三种任意关系下粗糙集的拟阵结构,并利用拟阵的特征来研究粗糙集.首先,构造了基于任意关... 详细信息

广义粗糙集是经典粗糙集的延伸,而拟阵论是线性代数和图论的推广.将拟阵与广义粗糙集结合,有利于充分利用拟阵的理论体系来发展粗糙集.本文建立了三种任意关系下粗糙集的拟阵结构,并利用拟阵的特征来研究粗糙集.首先,构造了基于任意关系下左邻域为空和右邻域为空的两个集族,并证明其满足拟阵的独立集公理,从而形成了两种拟阵结构.其次,研究了这两个拟阵的关系,继而利用这两个拟阵的特征来研究粗糙集中上下近似的关系.最后,研究了孤立集对于可定义集族的影响.构造了一个去掉孤立集后满足拟阵闭集公理的集族,进而形成一个拟阵.同时讨论了这个拟阵的特性,如独立集、极小圈、秩函数等.

关键词：粗糙集拟阵任意关系孤立集粒计算

基于技能构建知识结构的两种变精度模型与技能子集约简

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模式识别与人工智能 2022年第8期35卷 671-687页

作者：杨桃丽李进金李招文金铭周银凤林艺东闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000 玉林师范学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室玉林537000

在现存构建知识结构的模型中,以同一知识结构评价个体的知识掌握情况并不合理.为此,文中主要针对如下两个问题展开研究:技能映射通过析取模型、合取模型与能力模型诱导知识结构的条件过于宽松或苛刻,不同技能子集在同一模型下可能诱导... 详细信息

在现存构建知识结构的模型中,以同一知识结构评价个体的知识掌握情况并不合理.为此,文中主要针对如下两个问题展开研究:技能映射通过析取模型、合取模型与能力模型诱导知识结构的条件过于宽松或苛刻,不同技能子集在同一模型下可能诱导相同知识状态.首先,介绍技能包含度和能力包含度的概念,建立构建知识结构的变精度α-模型和变精度α-能力模型.再讨论诱导良级知识结构时技能映射需满足的条件,得到良好技能映射诱导的知识结构均为良级知识结构的结果.然后,针对技能映射和技能函数存在等价技能子集的情况,分别考虑保持知识结构不变的技能子集约简及学习路径选择的问题,并给出获取极小技能子集族和知识结构的算法.最后,在6个数据集上的实验验证文中算法的可行性和有效性.

关键词：知识结构技能映射变精度模型良级知识结构技能子集约简学习路径

基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择

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模式识别与人工智能 2020年第9期33卷 820-829页

作者：林耀进陈祥焰白盛兴王晨曦闽南师范大学计算机学院漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室漳州363000

数据的特征空间常随时间动态变化,而训练样本的数量固定不变,数据的特征空间在呈现超高维特点的同时通常伴随决策空间的类别不平衡问题.对此,文中提出基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择算法.借助邻域粗糙集模型,在充分... 详细信息

数据的特征空间常随时间动态变化,而训练样本的数量固定不变,数据的特征空间在呈现超高维特点的同时通常伴随决策空间的类别不平衡问题.对此,文中提出基于最大决策边界的高维类不平衡数据在线流特征选择算法.借助邻域粗糙集模型,在充分考虑边界样本影响的基础上,定义自适应邻域关系,设计基于最大决策边界的粗糙依赖度计算公式.同时,提出三种在线特征子集评估指标,用于选择在大类和小类之间具有强区分能力的特征.在11个高维类不平衡数据集上的实验表明,在相同的实验环境及特征数量下,文中算法综合性能较优.

关键词：在线特征选择高维类不平衡数据自适应邻域邻域粗糙集

基于文本分类的Fisher Score快速多标记特征选择算法

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计算机工程 2022年第2期48卷 113-124页

作者：汪正凯沈东升王晨曦福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

Fisher Score(FS)是一种快速高效的评价特征分类能力的指标,但传统的FS指标既无法直接应用于多标记学习,也不能有效处理样本极值导致的类中心与实际类中心的误差。提出一种结合中心偏移和多标记集合关联性的FS多标记特征选择算法,找出... 详细信息

Fisher Score(FS)是一种快速高效的评价特征分类能力的指标,但传统的FS指标既无法直接应用于多标记学习,也不能有效处理样本极值导致的类中心与实际类中心的误差。提出一种结合中心偏移和多标记集合关联性的FS多标记特征选择算法,找出不同标记下每类样本的极值点,以极值点到该类样本的中心距离乘以半径系数筛选新的样本,从而获得分布更为密集的样本集合,以此计算特征的FS得分,通过整体遍历全体样本的标记集合中的每个标记,并在遍历过程中针对具有更多标记数量的样本自适应地赋以标记权值,得到整体特征的平均FS得分,以特征的FS得分进行排序过滤出目标子集实现特征选择目标。在8个公开的多标记文本数据集上进行参数分析及5种指标性能比较,结果表明,该算法具有一定的有效性和鲁棒性,在多数指标上优于MLNB、MLRF、PMU、MLACO等多标记特征选择算法。

关键词：多标记分类特征选择 Fisher Score指标距离度量类间散度

基于可分离性的多尺度决策信息系统的最优尺度约简

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郑州大学学报（理学版） 2024年第4期56卷 72-80页

作者：金铭陈锦坤李进金闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散... 详细信息

针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散度定义属性子集的可分离性,并给出可分离性与约简之间的关系,在此基础上,结合属性权重与尺度权重给出了基于可分离性的重要度。最后,设计了一种基于重要度的启发式最优尺度约简算法。实验结果表明,所提方法在分类精度和约简集基数上具有较大的优势。

关键词：多尺度决策信息系统最优尺度约简可分离性

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分治策略下的代价敏感属性选择回溯算法

计算机科学与探索 2016年第10期10卷 1451-1458页

作者：黄伟婷赵红祝峰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据... 详细信息

代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据数据集规模自适应调整参数,并按参数大小拆分数据集,降低问题规模,以提高经典回溯算法的执行效率。针对较大规模数据集的实验结果表明,与经典的回溯算法相比,改进算法在保证效果的同时至少提高20%的运算效率;与启发式算法相比,改进算法在保证效率的同时取得了具有更小总代价的属性集合,可应用于实际问题。

关键词：粗糙集粒计算代价敏感属性选择自适应分治

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基于粒关联规则的冷启动推荐方法

计算机科学 2014年第3期41卷 71-75页

作者：巫文佳何旭闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室漳州363000

推荐系统已被广泛应用于电子商务等多个领域。冷启动问题是推荐系统的一个难点。基于粒关联规则的冷启动推荐方法,运用粒来描述用户和产品,通过满足粒关联规则的4个指标,挖掘出用户和产品之间的关联规则,匹配合适的规则,最后根据这些规... 详细信息

推荐系统已被广泛应用于电子商务等多个领域。冷启动问题是推荐系统的一个难点。基于粒关联规则的冷启动推荐方法,运用粒来描述用户和产品,通过满足粒关联规则的4个指标,挖掘出用户和产品之间的关联规则,匹配合适的规则,最后根据这些规则向用户做出相应的推荐。在公开有效的数据集MovieLens上进行了实验,结果表明,用粒关联规则所挖掘出的规则可以有效地用于训练集和测试集上的推荐,并且具有较好的准确性。

关键词：粒计算关联规则推荐系统冷启动问题数据挖掘

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关系近似数及其诱导的拟阵结构

小型微型计算机系统 2016年第8期37卷 1794-1797页

作者：祝燕青祝峰林姿琼闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室漳州363000

二元关系在数学中是一种非常重要的结构,并且这种结构已经被作为一些领域的基础.拟阵论是线性代数理论和图论的推广,其具有完善的理论体系且被广泛应用到许多领域.类比上近似数,通过二元关系提出了关系近似数的概念.证明了关系近似数满... 详细信息

二元关系在数学中是一种非常重要的结构,并且这种结构已经被作为一些领域的基础.拟阵论是线性代数理论和图论的推广,其具有完善的理论体系且被广泛应用到许多领域.类比上近似数,通过二元关系提出了关系近似数的概念.证明了关系近似数满足次模性,同时通过计算前继邻域的基数的方法给出了关系近似数的计算方法.此外,通过引入多重集族的概念,给出了一个集合的上近似数和关系近似数相等的充分必要条件.最后,利用上近似数和关系近似数相等的方式构造出了一种拟阵结构,并讨论了这一拟阵结构的一些基本性.

关键词：上近似数关系近似数多重集拟阵