题名 区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法
1
作者
范译文 廖淑娇 吴迪
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学 福建 省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学数字福建气象大数据研究所 闽南师范大学 数据 科学与统计重点实验室
出处
《江苏海洋大学学报(自然科学版)》
2025年第1期51-61,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(12101289) 福建省自然科学基金面上项目(2024J01800)。
文摘
在当前的大数据时代,数据处理至关重要。代价敏感学习是机器学习、数据挖掘等领域研究热点之一,而测试代价是一种重要的代价,数据处理往往要考虑到测试代价。但是,目前较少有基于测试代价去考虑区间值数据的属性约简。针对该情况,讨论了区间值决策表中测试代价敏感的属性约简问题,创建了相应的粗糙集理论模型,提出了测试代价相关的加权属性重要度函数,并设计了测试代价敏感属性约简的回溯算法和启发式算法。最后在多个UCI数据集上进行实验,检验了所提出算法的有效性。该算法相较于现有的两个属性约简算法,在降低总测试代价方面具有显著的优势。回溯算法总是可以得到最优约简,而启发式算法能较高效率地得到最优或次优的约简。
关键词
区间值 决策表 属性约简 测试代价 不一致对象
Keywords
interval value decision table attribute reduction test cost inconsistent object
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 多尺度决策系统中测试代价敏感的属性与尺度同步选择
被引量：1
2
作者
廖淑娇 吴迪 卢亚倩 范译文
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学 福建 省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学数字福建气象大数据研究所 闽南师范大学 数据 科学与统计重点实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期368-382,共15页
基金
国家自然科学基金项目(No.12101289)资助。
文摘
属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中以最小化数据处理的总测试代价为目标,提出测试代价敏感的属性与尺度同步选择算法,同时适用于协调的多尺度决策系统和不协调的多尺度决策系统.首先,构造基于粗糙集的理论模型,模型中的概念及性质同时考虑属性因素和尺度因素.其次,基于粗糙集的理论模型,设计启发式算法,能基于测试代价对多尺度决策系统同时进行属性约简与尺度选择,并且不同的属性可选择不同的尺度.最后,在12个数据集上的实验验证文中算法的有效性、实用性及优越性.
关键词
属性与尺度选择 代价敏感学习 多尺度决策系统 粗糙集 单调性
Keywords
Attribute and Scale Selection Cost-Sensitive Learning Multi-scale Decision System Rough Set Monotonicity
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 粗糙集的阶梯式近似
被引量：2
3
作者
马周明 张海洋 陈锦坤 李进金
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学数字福建气象大数据研究所
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期600-606,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.A011404,61573127,61672272,61603173,11701258) 福建省自然科学基金项目(No.2017J01507,2019J01748)资助~~
文摘
首先,利用基于边界域粗糙近似算子,给出 n 阶边界集的定义,引入 n 阶粗糙近似算子的定义,构造粗糙集理论的一套阶梯式近似方法.然后,通过实例和相关证明表明,无论二元关系还是在覆盖环境中,总存在正整数 n ,对于任意对象集, n 阶上下近似集完全等于该对象集,即该对象集是此意义下的精确集,或其 n 阶上下近似集趋近于某一固定的对象集,即 n 阶粗糙集总能使对象集合趋近于它本身或某一固定的集合.
关键词
N 阶粗糙集 精确集 近似算子 边界域 阶梯式近似方法
Keywords
n -Step Rough Set Exact Set Approximation Operator Boundary Region Stepped Approximation Method
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于属性加权的概念认知学习模型
被引量：1
4
作者
梁涛巨 林艺东 林梦雷 王启君
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学数字福建气象大数据研究所 闽南师范大学 福建 省粒计算及其应用重点实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期749-763,共15页
基金
国家自然科学基金项目(No.12201284) 福建省自然科学基金项目(No.2022J05169,JAT210255) 闽南师范大学校长基金项目(No.L22130)资助。
文摘
现有概念认知学习模型往往存在忽略属性与决策间的相关性、涉及的概念空间存在冗余性、学习效果有限等问题.因此,文中提出面向属性加权的概念认知学习模型(Weighted Attributes-Based Concept-Cognitive Learning Model,WACCL).首先,探讨属性与决策之间的相关性,提出属性的加权机制.考虑到概念空间冗余性问题,探索不同概念的地位,实现概念空间压缩.然后,结合概念间的相似性,实现概念聚类,为线索的学习提供依据.最后,在13个数据集上的实验验证WACCL的有效性.
关键词
概念认知学习 模糊概念 属性加权 概念聚类 .
Keywords
Concept-Cognitive Learning Fuzzy Concept Weighted Attributes Conceptual Clustering
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 新高维超混沌系统的设计及其图像加密应用
被引量：6
5
作者
赵坤 何建斌
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学数字福建气象大数据研究所
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第31期13643-13652,共10页
基金
国家自然科学基金(11847051) 福建省自然科学基金(2022J01895,2019J05107)。
文摘
为增强信息的互联网传输安全和基于混沌系统的保密通信,通过一类渐近稳定的标称线性系统和一致有界控制器的设计,构造在多个控制位置生成具有最大个数正李氏指数的高维超混沌系统。同时,将该超混沌系统生成的多个伪随机序列进行预处理,选取部分伪随机序列对图像进行多轮置乱加密,并利用其余的伪随机序列对图像像素进行扩散加密,从而提高加密算法的加密效果和安全性能。通过数值仿真实验和安全分析,验证了多个伪随机序列组合的高维超混沌加密算法具有良好的保密性和安全性,并能抵御差分攻击、选择明文攻击和剪切攻击等。
关键词
超混沌系统 正李氏指数 混沌伪随机序列 图像加密
Keywords
hyperchaotic system positive Lyapunov exponent chaotic pseudorandom sequence image encryption
分类号
O415.5
[理学—理论物理]
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 协调多尺度决策系统中基于测试代价的属性与尺度选择
被引量：4
6
作者
吴迪 廖淑娇 范译文
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学 福建 省粒计算及其应用重点实验室闽南师范大学数字福建气象大数据研究所 闽南师范大学 数据 科学与统计重点实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期433-447,共15页
基金
国家自然科学基金项目(No.12101289)资助。
文摘
对多尺度决策系统进行处理可以使复杂的问题简单化,属性与尺度的同步选择是该处理过程中一个重要方法.此外,现实中数据处理经常需要考虑代价因素的影响,但是,目前研究还没有在属性与尺度的同步选择中考虑代价因素.为了解决这一问题,文中基于测试代价,研究协调多尺度决策系统的属性与尺度选择.首先,构造相应的粗糙集理论模型,模型中的定义及性质同时考虑属性和尺度这两个要素,并给出基于测试代价的属性-尺度重要度函数.然后,基于适用于多尺度决策系统的粗糙集概念及性质,提出属性与尺度同步选择的启发式算法.在UCI数据集上的实验表明,文中算法可大幅降低总测试代价,提升计算效率.
关键词
属性与尺度选择 测试代价 多尺度决策系统 单调性
Keywords
Attribute and Scale Selection Test Cost Multi-scale Decision System Monotonicity
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于决策重要度的概念认知学习模型
被引量：1
7
作者
王启君 林艺东 林梦雷 寇毅
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学数字福建气象大数据研究所
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期816-826,共11页
基金
国家自然科学基金项目(No.12201284) 福建省自然科学基金项目(No.2022J05169,B12127) 闽南师范大学校长基金项目(No.L22130)资助。
文摘
概念认知学习是模拟人类认知过程的概念学习方法,大多从概念相似性的角度出发,往往忽略先验决策信息的影响,造成有效信息的丢失.因此,文中提取先验决策信息,刻画决策重要性,提出基于决策重要度的概念认知学习模型,用于动态环境中的概念归类.首先,通过余弦相似度构造邻域粒,探讨概念认知的渐进过程.然后,面对动态环境,考虑到先验决策信息对后续学习的影响,进一步提出决策重要度和置信度,设计概念分类的计算方法.最后,通过仿真实验验证文中模型的有效性和优越性.
关键词
概念认知学习 模糊概念 决策重要度 渐进模糊概念
Keywords
Concept-Cognitive Learning Fuzzy Concept Decision Significance Progressive Fuzzy Concept
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于网络核心体的复杂网络控制分析
被引量：1
8
作者
王媛媛 袁正中 赵琛
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学 数据 科学与统计福建 省高校重点实验室闽南师范大学数字福建气象大数据研究所 河北师范大学 计算机与网络空间安全学院 河北省网络与信息安全重点实验室
出处
《动力学与控制学报》
2021年第5期65-69,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603174,61703136) 福建省自然科学基金资助项目(2018J01550,2017J05012) 河北省自然科学基金资助项目(F2017205064)。
文摘
针对无向网络实际控制问题,提出了一种有效设置控制输入矩阵,从而完成网络控制的方法.该方法表明,在一定条件下,对网络控制核心体实施控制即可控制整个网络.实例检验了理论分析的结果,表明该理论的正确性和可行性.该项研究揭示了无向网络中重要结构对整个网络的支配作用,为控制大型复杂网络提供了一个有效的方法.
关键词
无向网络 网络叶子 网络可控性
Keywords
undirected network network leaves network controllabilit
分类号
O157.5
[理学—基础数学]
题名 负必然-可能半三支概念及其应用
9
作者
王启君 林艺东 林宇静 林梦雷
机构
闽南师范大学 数学与统计学院闽南师范大学数字福建气象大数据研究所
出处
《闽南师范大学学报（自然科学版）》
2023年第4期82-93,共12页
基金
国家自然科学基金(12201284) 福建省自然科学基金(2022J05169,B12127)。
文摘
结合区间集,定义负必然-可能半三支概念,探讨其相关性质.从负背景上拓宽了半三支概念的语义,并用教育教学中的实例从不同角度探讨其实用性,拓广半三支概念的应用.
关键词
三支概念分析 负必然-可能半三支概念 负必然算子 负可能算子
Keywords
three-way concept analysis negative necessity-possibility semi-three-way concept negative necessity operator negative possibility operator
分类号
O29
[理学—应用数学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 山区小流域暴雨山洪模拟分析研究及应用
被引量：5
10
作者
汤伟干 薛丰昌 万家权 章超钦 韩宇
机构
南京信息工程大学 遥感与测绘工程学院 南京信息工程大学 气象 灾害地理信息工程实验室 南京信息工程大学 气象 灾害省部共建教育部重点实验室 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期146-156,共11页
基金
数字福建气象大数据研究所(闽南师范大学)开放基金项目(202010701)。
文摘
针对山区小流域复杂的地形地貌、不完备的水文观测设施和资料,加大了山洪灾害防灾减灾难度的问题,亟需研究有效的山区小流域洪水模拟技术方法,对洪水过程及其规律进行定量分析。采用SCS曲线法、Snyder单位线法、退水曲线法、马斯京根法进行模型产汇流计算,采用芝加哥雨型计算重现期5、10、20、30、50、100a历时1440min的长历时设计暴雨雨型,构建太行山区田白芷村小流域的HEC-HMS洪涝数值模拟模型,模拟不同重现期雨量下的水文响应和洪水动态演进过程。选取2016年7月20日暴雨场次,基于径流系数法和灾害调查评价分析技术对模拟结果进行检验,模拟结果与灾情报道、调查访问情况基本一致,证明模型模拟效果较好。研究表明,HEC-HMS模型能够较好地对洪水过程及其规律进行定量分析,论文技术方法对于研究中小流域洪水数值模拟具有较好的适用性。
关键词
GIS HEC-HMS模型 重现期 雨型 数值模拟
Keywords
GIS HEC-HMS model Return period Rain pattern Numerical simulation
分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
