福建省自然科学基金(2013J01028)
- 作品数：24 被引量：134H指数：8
- 相关作者：林耀进林梦雷刘景华汤积华史开泉更多>>
- 相关机构：闽南师范大学龙岩学院山东大学更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金国家自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种启发式的局部随机特征选择算法被引量：5
- 2016年
- 深入研究大间隔从样本间相似性、信息熵从特征间相关性进行特征选择的特点,提出一种有效地融合这两类方法的特征选择算法。采用Relief算法得到一个有效的特征排序,进而将其划分为若干区段。设置各区段的采样率,以对称不确定性作为启发因子获得每个局部随机子空间的特征子集。将获得的所有特征子集作为最终的特征选择结果。实验结果表明该方法优于一些常用的特征选择算法。
- 刘景华林梦雷张佳林耀进
- 基于协同过滤的药物重定位算法被引量：7
- 2015年
- 药物重定位是指发现已上市或批准药物的新用途,受到了广泛的关注.为此,提出一种基于协同过滤的药物重定位算法.首先,收集药物及疾病的描述信息以构建药物―疾病关联矩阵.其次,根据药物对疾病有适应症和有副作用的相关信息,设计了一种刻画药物之间趋同程度的度量方法,该方法同时考虑了不同药物在适应症和副作用上的相似度.然后,搜寻目标药物的近邻以预测药物对疾病的评分.最后,采用平均绝对偏差和覆盖率二项评价指标衡量系统的预测质量.另外,针对某种特定疾病,利用新的协同过滤模型预测药物在该疾病上的未评分项,根据预测的评分信息发现对该疾病有治疗作用的药物.实验结果表明,该算法不仅能提高系统的预测质量,而且能够发现有治疗作用的药物―疾病组合,验证了所提算法能有效地应用于药物重定位.
- 林耀进张佳林梦雷李进金
- 关键词：协同过滤适应症副作用
- 基于局部子空间的多标记特征选择算法被引量：28
- 2016年
- 在已有的特征选择算法中,常用策略是通过相关准则选择与标记集合相关性较强的特征,然而该策略不一定是最优选择,因为与标记集合相关性较弱的特征可能是决定某些类别标记的关键特征.基于这一假设,文中提出基于局部子空间的多标记特征选择算法.该算法首先利用特征与标记集合之间的互信息得到一个重要度由高到低的特征序列,然后将新的特征排序空间划分为几个局部子空间,并在每个子空间设置采样比例以选择冗余性较小的特征,最后融合各子空间的特征子集,得到一组合理的特征子集.在6个数据集和4个评价指标上的实验表明,文中算法优于一些通用的多标记特征选择算法.
- 刘景华林梦雷王晨曦林耀进
- 关键词：互信息
- 融合特征排序的多标记特征选择算法被引量：3
- 2016年
- 在多标记学习框架中,特征选择是解决维数灾难,提高多标记分类器的有效手段。提出了一种融合特征排序的多标记特征选择算法。该算法首先在各标记下进行自适应的粒化样本,以此来构造特征与类别标记之间的邻域互信息。其次,对得到邻域互信息进行排序,使得每个类别标记下均能得到一组特征排序。最后,多个独立的特征排序经过聚类融合成一组新的特征排序。在4个多标记数据集和4个评价指标上的实验结果表明,所提算法优于一些当前流行的多标记降维方法。
- 王晨曦林梦雷刘景华王娟林耀进
- 关键词：聚类融合互信息
- 逆P-信息智能融合与信息智能隐藏的隐性传递被引量：19
- 2015年
- 利用逆P-集合与逆P-推理交叉、渗透,给出逆P-信息智能融合生成;利用逆P-集合的属性析取特征,给出属性析取扩展-收缩条件下的逆P-信息智能融合发现。给出逆P-信息智能融合生成的信息智能外-隐藏,信息智能内-隐藏与信息智能隐藏。给出信息智能隐藏还原;给出信息智能隐藏在信息隐性传递中的应用。
- 史开泉汤积华张凌
- 内逆P-信息智能融合与属性析取扩展关系被引量：6
- 2014年
- 逆P-集合是由内逆P-集合与外逆P-集合共同构成的动态模型。逆P-推理是由逆P-集合生成的动态推理,它由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成。利用内逆P-集合与内逆P-推理交叉、渗透,给出内逆P-信息智能融合生成与它的属性特征、信息智能融合度与信息智能融合系数概念、外-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,最后给出内逆P-信息智能融合与它的属性析取扩展结构与属性析取扩展定理。
- 汤积华陈保会
- 直觉模糊信息系统中的信息熵被引量：4
- 2014年
- 在直觉模糊信息系统上,直觉模糊信息熵和直觉模糊信息粒度是两种有效地进行不确定性研究的重要工具。在直觉模糊信息系统上,引入直觉模糊粒结构的交、并、差、补等四种运算。提出了基于直觉模糊粒结构的直觉模糊信息熵;并研究了直觉模糊信息熵与直觉模糊信息粒度之间的关系。
- 杨伟萍林梦雷
- 关键词：粒度计算
- 基于最近邻互信息的特征选择算法被引量：8
- 2016年
- 针对邻域信息系统的特征选择模型存在人为设定邻域参数值的问题。分别计算样本与最近同类样本和最近异类样本的距离,用于定义样本的最近邻以确定信息粒子的大小。将最近邻的概念扩展到信息理论,提出最近邻互信息。在此基础上,采用前向贪心搜索策略构造了基于最近邻互信息的特征算法。在两个不同基分类器和八个UCI数据集上进行实验。实验结果表明:相比当前多种流行算法,该模型能够以较少的特征获得较高的分类性能。
- 王晨曦林耀进刘景华林梦雷
- 关键词：最近邻互信息
- 基于像素级图像融合的单幅图像去雾算法被引量：2
- 2016年
- 单幅图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究课题,基于图像融合思想,提出一种新的单幅图像去雾算法.首先计算大气光和中值暗原色先验的差值绝对值来判断有雾图像中是否含有明亮区域,获得对天空、白色建筑物等明亮区域透射率更精确的估计,并通过该透射率计算第一幅待融合图像;然后利用大气散射模型的一般形式,求解出第二幅待融合图像;最后,通过计算融合系数,将两幅去雾图像进行像素级融合,得到最终的去雾图像.该方法可以有效的改善天空区域颜色失真,去除Halo效应.实验结果表明,所提方法能较好的实现去雾,并保留图像细节和结构信息.
- 刘言言沈东升林梦雷
- 关键词：图像去雾图像融合大气散射模型
- 基于最大近邻粗糙逼近的特征选择算法被引量：3
- 2015年
- 基于邻域粗糙集的特征选择模型受到邻域参数值的制约.为此,引入最大近邻确定样本的邻域,构造了基于最大近邻粗糙集模型.在此基础上,提出了基于最大近邻粗糙逼近的特征选择方法.首先计算样本到与它最近同类和最近异类样本的距离来确定近邻类的大小,其次分析最大近邻类的性质提出快速求解样本正域的方法,最后采用前向贪心搜索策略构造特征选择算法.该算法不仅避免了邻域参数值的不确定选择,而且降低了对样本正域的判断次数.在3个不同分类器和8个UCI数据集上的实验结果表明:该模型不仅能够选择较少的特征,而且有效地提高了分类性能.
- 刘景华林梦雷王晨曦林耀进
- 关键词：邻域粗糙集
