国家自然科学基金(60773113)
- 作品数：35 被引量：305H指数：9
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- 基于蚁群优化的多个属性约简的求解方法被引量：9
- 2011年
- 属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题,很多情况下多个最小属性约简被期望能帮助用户做出更好的决策.文中提出一种基于蚁群优化的获取多个属性约简的方法.首先,结合蚁群优化方法将属性约简问题转化为受限制满足问题,并提出新的模型R-Graph,进而最小属性约简问题转化为在R-Graph中寻找最低成本路径问题.然后,定义吸收算子删除可辨识矩阵中冗余数据的方法以达到简化搜索空间的目的,并提出一个求解多个属性约简的算法(R-ACO).最后,对比实验说明该方法在大多数情况下能得到更多的最小属性约简结果,并且算法效率较高.
- 于洪杨大春
- 关键词：属性约简蚁群优化粗糙集
- 基于属性相关性分析的子空间搜索算法被引量：2
- 2009年
- 在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能。提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间。实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力。
- 夏英李克非
- 关键词：相对熵
- 基于粗糙集理论的表情识别研究被引量：3
- 2009年
- 包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向。以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法。仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果。
- 杨勇罗飞
- 关键词：粗糙集情感识别属性约简
- 基于3DM的B2C客户分类算法被引量：1
- 2009年
- 任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类。研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合。以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题。
- 邓维斌王燕
- 关键词：B2C客户分类粗糙集
- 分层递阶的模糊商空间结构分析被引量：15
- 2008年
- 主要讨论模糊等价关系在任意阈值的情况下对应的商空间,以及如何在不同阈值对应的商空间之间分层递阶构建归一化等腰距离函数,得到分层递阶的商空间结构,并讨论模糊等价关系的运算(交、并)与商空间的合成之间的关系.
- 张清华王国胤刘显全
- 关键词：粒计算商空间模糊集等价关系
- 一种QoS感知的基于与或图的Web服务选择模型
- 2011年
- 本文对Web组合服务选择问题进行了研究。首先,在讨论基本服务之间的关系之后,重新定义了组合服务的QoS质量准则。然后,用与或图来描述基本服务之间的关系,构建基于与或图的QoS感知的组合服务选择模型。接着,提出一种新的基于蚁群算法的组合服务选择算法,新算法针对并行关系和分支关系同时存在的情形给出了解决方案。最后,通过实验对新方法进行验证。
- 于洪刘曼
- 关键词：WEB服务服务质量与或图蚁群优化
- 基于改进的并行特征融合人脸表情识别被引量：2
- 2009年
- 基于信息融合理论和线性鉴别分析,提出了一种改进的并行特征融合人脸表情识别方法。该方法首先将不同表征下的人脸表情特征利用复向量组合起来,构成复特征向量,然后利用具有不同权重的最大散度差鉴别分析方法进行进一步的复特征提取。在不同样本库、不同类型特征融合下的实验结果表明,该方法在优化投影轴和避免"小样本"问题的同时得到了满意的识别结果。
- 罗飞王国胤杨勇李振静
- 关键词：表情识别最大散度差鉴别分析
- 粒子群优化算法的概率特性分析及算法改进被引量：2
- 2011年
- 群体多样性的丧失是导致粒子群优化(PSO)出现早期收敛的重要原因,鉴于此,对PSO运动方程进行概率特性分析,指出了方程中学习参数的概率分布及参数间的相依性与群体多样性丧失之间的关系,并提出了一种自适应学习的PSO算法.该算法通过调整学习参数的概率特性来保持种群多样性,同时设计了随进化状态自适应变化的学习参数来协调粒子的全局与局部搜索能力.实验结果表明,自适应学习的PSO算法提高了收敛的精度,有效避免了早期收敛.
- 申元霞王国胤
- 关键词：粒子群优化算法
- 一种结合K-Means的层次化的搜索结果聚类方法
- 2010年
- 针对用户在搜索结果列表中寻找所需信息困难的问题,在分析了Web搜索结果的特点的基础上,提出了一种结合K-Means的层次化方法对搜索结果进行聚类,并通过向用户提供查询结果的类别标签分类显示结果,从而大大提高可浏览性。同时,在该方法的基础上设计并实现了一个搜索结果聚类原型系统,实验结果表明新方法是可行的。
- 于洪谌强
- 关键词：搜索结果聚类
- 一种Web用户访问路径的可能性模糊聚类算法被引量：3
- 2012年
- 结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇中,避免了人工干预,实现了交叉聚类的目的.新方法建立在leader聚类算法的框架上,只需要扫描数据集一遍使得算法效率大大提高.在标准数据集上的对比试验表明新算法不仅是有效的,而且效率较高.
- 于洪罗虎
- 关键词：WEB挖掘路径聚类模糊聚类可能性聚类截集
