粒计算思维下的BP神经网络在金融趋势预测中的应用 被引量：9

1

作者 沈泽君 杨文元 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第3期527-532,共6页

BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融... BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融趋势预测上存在一定的局限性.本文充分考虑金融趋势周期粒度这一特性,提出了基于粒计算思维的BP神经网络(Back Propagation on Granular Computing,BPGC). BPGC算法首先对数据集进行不同粒度划分、构造粒度矩阵,然后根据粒度矩阵进行BP训练得出各粒度下的权值,最后对各粒度的预测结果进行加权平均,得出预测结果.在浦发银行股票收盘价数据集上进行实验,与传统的BP神经网络进行比对,实验结果验证了BPGC算法的有效性. 展开更多

关键词 粒计算 BP神经网络 粒度矩阵 金融趋势预测

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拓扑数据分析理论应用研究进展

2

作者 高雨涵 林福财 《闽南师范大学学报（自然科学版）》 2024年第2期94-108,共15页

随着科学技术的发展,人们每天都面对海量数据,而且数据也正以一种前所未有的速率发展.在生活中,如何从庞大的数据中提取信息,是人们面临的一大难题.拓扑数据分析通过持久同调计算复形,有效量化数据的形状,能够通过观察数据形状的变化有... 随着科学技术的发展,人们每天都面对海量数据,而且数据也正以一种前所未有的速率发展.在生活中,如何从庞大的数据中提取信息,是人们面临的一大难题.拓扑数据分析通过持久同调计算复形,有效量化数据的形状,能够通过观察数据形状的变化有效提取数据信息.近年来,拓扑数据分析受到了不同领域专家的广泛关注,在医学、经济学、机器学习等方面都取得了很好的应用.文章系统介绍了拓扑数据分析的理论知识,分析了拓扑数据分析的优势所在,并对其在不同领域的应用和发展前景进行了详细的介绍. 展开更多

关键词 拓扑数据分析 机器学习 医学 金融

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区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法

3

作者 范译文 廖淑娇 吴迪 《江苏海洋大学学报(自然科学版)》 2025年第1期51-61,共11页

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... 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。 展开更多

关键词 区间值 决策表 属性约简 测试代价 不一致对象

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拟阵在网络安全中的应用 被引量：3

4

作者 马对霞 林姿琼 祝峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1857-1860,共4页

随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性... 随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性质去判断该网络的安全性.首先,根据网络中服务器与用户之间的关系定义了一个函数,然后借助于这个函数可以构造用户集上的一个集族,经证明这个集族是满足拟阵的独立集公理的,从而可以建立网络中的一个拟阵.其次,为了实现这个拟阵在网络中的实际应用性,研究了它的一些基本的性质,如基,极小圈等.最后,讨论了当由一个网络导出的拟阵为特殊的几类拟阵时该网络的安全性. 展开更多

关键词 拟阵 独立集 网络安全 正态拟阵

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粒关联规则挖掘的一种改进算法 被引量：2

5

作者 邱京伟 《漳州师范学院学报（自然科学版）》 2013年第2期18-22,共5页

粒关联规则挖掘是一种关系数据挖掘的新方法,用于在多对多关系表中挖掘关联规则.本文对一个已有算法加以改进,利用信息表中属性所存在的包含和被包含关系建立格的数据结构,通过在格上对有关节点及其孩子节点进行遍历操作来减少比较次数... 粒关联规则挖掘是一种关系数据挖掘的新方法,用于在多对多关系表中挖掘关联规则.本文对一个已有算法加以改进,利用信息表中属性所存在的包含和被包含关系建立格的数据结构,通过在格上对有关节点及其孩子节点进行遍历操作来减少比较次数,从而减少时间消耗. 展开更多

关键词 粒关联规则 时间代价 格结构 完全匹配

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多粒度相关滤波视频跟踪方法

6

作者 沈泽君 丁飞飞 杨文元 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期274-281,共8页

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特... 视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特征进行划分,构造出基于各个粒度的相关滤波器并进行独立跟踪,在每帧中根据稳健性评估得分的高低选择最优结果。在此基础上,汇总各帧下的跟踪结果并作为最终输出。在OTB-2013和OTB-20152个公开数据集上进行实验,结果表明,与视频跟踪算法DCFNet相比,该算法在空间鲁棒性与时间鲁棒性上的精准度较高,特别是在快速运动、平面内外旋转和尺度变化的情况下,其具有良好的视频处理能力。 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 粒度关系 相关滤波 鲁棒性评估

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去中心基于属性Σ协议的一般性构造及其应用

7

作者 杨晓莉 黄振杰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第9期1667-1679,共13页

基于属性密码因能提供细粒度访问控制和良好的隐私性而成为密码学的研究热点之一。Σ协议是一种三轮公开抛硬币诚实验证者零知识证明协议,在密码学的许多领域有重要应用。首先,将基于属性密码引入到零知识证明领域,研究基于属性Σ协议,... 基于属性密码因能提供细粒度访问控制和良好的隐私性而成为密码学的研究热点之一。Σ协议是一种三轮公开抛硬币诚实验证者零知识证明协议,在密码学的许多领域有重要应用。首先,将基于属性密码引入到零知识证明领域,研究基于属性Σ协议,给出其定义,刻画其安全模型;其次,基于标准Σ协议、陷门可取样关系和平滑秘密共享方案,给出一个去中心基于属性Σ协议的一般性构造和相应的例子,并证明其安全性;最后,作为去中心基于属性Σ协议的应用,利用Fiat-Shamir转换,得到去中心基于属性签名和去中心基于属性双层签名的一般性构造和相应的例子。效率分析表明,基于属性双层签名方案相比已有的方案在数据长度和计算开销两方面都具有显著的优势。 展开更多

关键词 Σ协议 去中心基于属性Σ协议 去中心基于属性签名 去中心基于属性双层签名 一般性构造

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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

8

作者 廖淑娇 吴迪 +1 位作者 卢亚倩 范译文 《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

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... 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. 展开更多

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

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基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法

9

作者 徐晔 许晴媛 李进金 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期60-67,共8页

针对覆盖信息系统属性约简问题,提出基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法。首先,构造覆盖信息系统的相关矩阵,通过相关矩阵诱导出覆盖信息系统的集覆盖模型,并探讨了覆盖信息系统与其诱导的集覆盖模型之间的联系,发现集覆盖模型... 针对覆盖信息系统属性约简问题,提出基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法。首先,构造覆盖信息系统的相关矩阵,通过相关矩阵诱导出覆盖信息系统的集覆盖模型,并探讨了覆盖信息系统与其诱导的集覆盖模型之间的联系,发现集覆盖模型的一个极小覆盖恰是原覆盖信息系统的一个属性约简集,从而可以将求解覆盖信息系统的属性约简问题转化为求解对应集覆盖模型的极小集覆盖问题。其次,利用集覆盖启发式算法(set covering heuristic algorithm,SCHA)在解决集覆盖问题上具有更高的精度和更好的性能,给出了基于SCHA的覆盖信息系统属性约简的求解步骤及算法。最后,通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 集覆盖 覆盖信息系统 集覆盖启发式算法 属性约简 粗糙集

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基于可分离性的多尺度决策信息系统的最优尺度约简

10

作者 金铭 陈锦坤 李进金 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期72-80,共9页

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... 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。 展开更多

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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基于模糊邻域熵的离群点检测方法

11

作者 刘佳莉 陈锦坤 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期511-522,共12页

离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并... 离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并结合熵的不确定性,提出一种新的基于模糊邻域熵的离群点检测方法.首先,采用模糊邻域半径和混合模糊相似度构造模糊邻域近似空间;然后,定义一种特定的模糊邻域组合熵和相对模糊邻域组合熵来构建模糊邻域离群度,进而定义基于模糊邻域熵的离群因子实现离群点检测,并设计了基于模糊邻域熵的离群点检测算法(FNEOD).最后,将FNEOD算法与主要的离群点检测算法进行比较.实验结果表明,该方法具有较好的有效性和适应性. 展开更多

关键词 数据挖掘 离群点检测 模糊邻域组合熵 相对模糊邻域组合熵

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区间值决策表中基于证据理论的测试代价敏感属性约简

12

作者 范译文 廖淑娇 吴迪 《喀什大学学报》 2024年第6期1-9,共9页

属性约简一直都是区间值信息系统的主要研究内容,Dempster-Shafer证据理论应用信任函数和似然函数解决不确定性问题.根据证据理论相关知识研讨区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法,建立理论模型,并分别基于信任函数和似然函数提... 属性约简一直都是区间值信息系统的主要研究内容,Dempster-Shafer证据理论应用信任函数和似然函数解决不确定性问题.根据证据理论相关知识研讨区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法,建立理论模型,并分别基于信任函数和似然函数提出启发式的属性约简算法.经实例检验,所提出算法的效果良好. 展开更多

关键词 区间值 决策表 属性约简 测试代价 证据理论

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RLW方程的高精度加权平均差分格式

13

作者 付天浩 王晓峰 +1 位作者 刘佳垚 付瑶 《喀什大学学报》 2024年第3期17-22,共6页

对正则长波(RLW)方程建立一种高精度加权平均差分格式,所建格式是三层隐式的,具有二阶时间精度和四阶空间精度,且能够精确地模拟原问题的质量和能量守恒.利用离散能量法证明了所建格式解的存在性、唯一性、收敛性和稳定性.数值实验验证... 对正则长波(RLW)方程建立一种高精度加权平均差分格式,所建格式是三层隐式的,具有二阶时间精度和四阶空间精度,且能够精确地模拟原问题的质量和能量守恒.利用离散能量法证明了所建格式解的存在性、唯一性、收敛性和稳定性.数值实验验证了理论分析的有效性. 展开更多

关键词 RLW方程 加权平均差分格式 守恒性 收敛性 稳定性

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基于路网的移动对象动态双层索引结构 被引量：5

14

作者 乔少杰 韩楠 +2 位作者 王超 祝峰 唐常杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1947-1958,共12页

为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针... 为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针对已有方法的不足，提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree，对静态路网信息采用R＊-tree索引，对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引，设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理．成都市真实地图数据集上的实验结果表明：相比于经典的NDTR-tree，DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39．1％，移动对象轨迹查询时间代价平均减少24．1％；相比于FNR-tree，DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31．6％． 展开更多

关键词 移动对象数据库 路网 索引 范围查询

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多特征融合的无人机目标跟踪算法研究 被引量：4

15

作者 欧丰林 杨文元 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第2期183-189,共7页

视觉目标跟踪是无人机监控领域一项重要的关键技术.无人机在高空领域监控的对象具有距离大而且目标小,因此视差和光照变化等方面跟踪性能不高.在背景感知相关滤波器框架提出一种新的响应融合策略,通过对响应图中的峰值强度进行加权实现... 视觉目标跟踪是无人机监控领域一项重要的关键技术.无人机在高空领域监控的对象具有距离大而且目标小,因此视差和光照变化等方面跟踪性能不高.在背景感知相关滤波器框架提出一种新的响应融合策略,通过对响应图中的峰值强度进行加权实现目标跟踪的精确定位.通过背景感知相关滤波器对跟踪的目标提取的每个特征;利用峰值信噪比来衡量响应值的峰值强度,对每个响应值进行加权融合.利用融合响应图对目标进行精确定位.该算法在UAV123公开的数据集进行实验,与六个视频跟踪算法进行对比分析.实验表明,该算法表现出较好的性能,特别是提高目标跟踪的运动中视差和光照变化的性能. 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 无人机 峰值信噪比 相关滤波 多特征 响应融合

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无对的去中心基于属性指定证实者签名 被引量：3

16

作者 张健 黄振杰 陈群山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第12期3712-3716,3725,共6页

为拓展指定证实者签名的应用范围,将基于属性和指定证实者签名相结合,并引入去中心的概念,研究了去中心基于属性指定证实者签名,给出其正式定义和安全模型,并构造一个具体方案。方案主要基于Cramer等人的证据隐藏证明协议,选择Schnorr... 为拓展指定证实者签名的应用范围,将基于属性和指定证实者签名相结合,并引入去中心的概念,研究了去中心基于属性指定证实者签名,给出其正式定义和安全模型,并构造一个具体方案。方案主要基于Cramer等人的证据隐藏证明协议,选择Schnorr协议作为其基础∑协议,使用Shamir门限方案作为其秘密分享方案,再使用Fiat-Shamir转换得到一个门限签名方案,然后再进行指定证实、防共谋和去中心化处理,最后得到一个无双线性对的去中心基于属性指定证实者签名方案,并在随机预言机模型下证明其安全性。方案可应用于多用户环境下的电子投标等实用场景。 展开更多

关键词 数字签名 基于属性签名 指定证实者签名 去中心 随机预言机模型

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覆盖的两类拟阵结构 被引量：2

17

作者 林姿琼 黄爱萍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第11期2519-2522,共4页

覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结... 覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结合来解决此类优化问题.首先,本文通过横贯拟阵理论,构造了覆盖的拟阵结构;其次,利用该拟阵结构实现对覆盖的等价刻划;进一步,在该拟阵结构上定义了一类近似算子,通过证明上近似算子满足拟阵的闭包公理,从而诱导出另一个拟阵结构;最后研究了这两类拟阵结构之间的关系,而当覆盖退化到划分时,二者相等. 展开更多

关键词 粗糙集 覆盖 横贯拟阵 闭包算子

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融合双神经网络的PCB缺陷检测方法 被引量：4

18

作者 林璐颖 吴慧君 杨文元 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第2期162-170,共9页

印刷电路板(PCB)缺陷检测是电子工业领域的一个重要研究课题.PCB电路密集复杂,缺陷非常小,传统检测方法检测精度低,漏检率高.针对以上问题,提出一种融合YOLOv3和VGG19神经网络的双网络小目标检测方法,实现对PCB缺陷的高质量检测.将PCB... 印刷电路板(PCB)缺陷检测是电子工业领域的一个重要研究课题.PCB电路密集复杂,缺陷非常小,传统检测方法检测精度低,漏检率高.针对以上问题,提出一种融合YOLOv3和VGG19神经网络的双网络小目标检测方法,实现对PCB缺陷的高质量检测.将PCB缺陷数据集输入YOLOv3和VGG19网络进行训练,生成缺陷检测模型M_(1)和M_(2).使用M_(1)检测PCB图像,目标置信度50%以上为R_(1),50%以下为R_(2).将R_(2)裁剪出来并使用M_(2)进行二次检测,目标置信度50%以上为R_(3),将R_(1)和R_(3)进行融合.实验表明,双神经网络缺陷检测方法在PCB缺陷小目标上的检测精度提高至99.44%,有效地减少了由于置信度低而导致的漏检问题. 展开更多

关键词 目标识别 深度学习 神经网络 印刷电路板 缺陷检测

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多标记学习自编码网络无监督维数约简 被引量：6

19

作者 杨文元 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期808-817,共10页

多标记学习是针对一个实例同时与一组标签相关联而提出的一种机器学习框架,是该领域研究热点之一,降维是多标记学习一个重要且具有挑战性的工作。针对有监督的多标记维数约简方法,提出一种无监督自编码网络的多标记降维方法。首先,通过... 多标记学习是针对一个实例同时与一组标签相关联而提出的一种机器学习框架,是该领域研究热点之一,降维是多标记学习一个重要且具有挑战性的工作。针对有监督的多标记维数约简方法,提出一种无监督自编码网络的多标记降维方法。首先,通过构建自编码神经网络,对输入数据进行编码和解码输出;然后,引入稀疏约束计算总体成本,使用梯度下降法进行迭代求解;最后,通过深度学习训练获得自编码网络学习模型,提取数据特征实现维数约简。实验中使用多标记算法ML-k NN做分类器,在6个公开数据集上与其他4种方法对比。实验结果表明,该方法能够在不使用标记的情况下有效提取特征,降低多标记数据维度,稳定提高多标记学习性能。 展开更多

关键词 多标记学习 维数约简 无监督学习 神经网络 自编码器 机器学习 深度学习 特征提取

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覆盖粗糙集的图表示和2-部矩阵 被引量：2

20

作者 孙峰 王敬前 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第3期85-87,109,共4页

通过图论和矩阵理论研究覆盖粗糙集。首先提出覆盖的关联二部图,一个覆盖的任意两个关联二部图都是同构的,进而从图论的角度给出一类覆盖近似算子的等价描述;然后给出二部图的2-部矩阵的定义,通过一个覆盖的关联二部图的2-部矩阵,既可... 通过图论和矩阵理论研究覆盖粗糙集。首先提出覆盖的关联二部图,一个覆盖的任意两个关联二部图都是同构的,进而从图论的角度给出一类覆盖近似算子的等价描述;然后给出二部图的2-部矩阵的定义,通过一个覆盖的关联二部图的2-部矩阵,既可以判断出这个覆盖是不是一元覆盖,又可以求出这个覆盖中的可约元;最后,研究划分对应的2-部矩阵的特点。 展开更多

关键词 覆盖粗糙集 近似算子 一元覆盖 可约元 二部图 2-部矩阵

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