基于粒计算的概念格拓展模型

将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展也不失为一种有效手段.     

基于粒集的概念粒系统

在作者提出的粒计算新模型──粒集理论的基础上,提出了粒系统、概念粒系统和粒概念等概念,并对它们分别进行了描述,其中粒系统的描述是五元组形式,即(U,D,L,H,J).当约束J的形式为一种特殊形式,即为概念中内涵与外延间反变关系的数学描述时,(U,D,L,H,J)就是概念粒系统.由此给出了概念粒系统的一些基本数学性质,证明了全体粒概念构成一个完备格──粒概念格,同时初步探讨了形式背景与概念粒系统之间的关系,从而进一步扩充了粒集理论的内容,完善了粒集理论.     

基于代价敏感不平衡数据流分类算法

在数据流分类学习过程中,类不平衡和概念漂移是两大挑战问题.在分析传统特征选择算法和代价敏感学习方法的基础上,将代价敏感学习算法的思想引入特征选择算法中,设计并实现了一种基于代价敏感的ReliefF剪枝的数据流分类算法,不仅能删除冗余的特征,而且适应动态变化的数据流环境.与经典的算法进行分析比较,结果表明所提算法可显著提升分类效果.     

一种抗噪的概念漂移数据流分类方法

隐含概念漂移的数据流分类问题是数据挖掘领域研究的热点之一,而实际数据中的噪音会直接影响概念漂移检测及分类质量,因此具有良好抗噪性能的数据流分类方法具有重要的研究和应用价值.随机决策树的集成模型是一种有效的数据流分类模型,为此本文基于随机决策树,引入Hoeffding Bounds不等式来检测和区分概念漂移和噪音,根据检测结果动态调整滑动窗口的大小和漂移检测周期,并提出一种增量式的集成分类方法ICDC,实验结果表明,本文算法在含噪音数据流上处理概念漂移是有效的.     

基于信息系统的概念粒及其距离计算

在信息系统的基础上引人概念粒的概念,给出其规范的形式化方法,对概念粒的距离进行了定义,并研究了其距离的一些性质及应用.这些研究结果有助于理解粒的本质,能更准确的表述属性与对象之间的不确定性关系.     

基于可信多数投票的快速概念漂移检测

数据流因具有数据持续到达,概念漂移产生时刻无法预测、概念的数量不确定等特征,使得滑动窗口的大小很难事先确定,滑动窗口包含概念的数量对概念漂移检测存在影响.本文提出了基于可信多数投票的快速概念漂移检测算法(CMV_SEA),该算法使用SEA算法中的基分类器淘汰方法,使用可信多数投票实现滑动窗口中基分类器的集成.仿真实验表明:相比于SEA算法,CMV_SEA算法提高了泛化能力;能在新概念产生的第一时间内检测到概念漂移;对概念漂移的检测能力和新概念的学习能力不受滑动窗口大小的影响.     

概念知识粒与概念信息粒的相互转化

在研究概念知识粒和概念信息粒的基础上,进一步讨论了Ⅰ-型概念信息粒、Ⅱ-型概念信息粒和概念知识粒之间的转换关系,并给出了新的转化方法,进一步揭示了概念信息粒和概念知识粒之间的关系。这些结论为生成近似概念和获取近似规则提供了理论基础,促进了粒计算理论的发展。     

粒计算在基因微阵列数据特征选择中的应用

对于许多模式识别问题来说,特征选择是一个非常重要的数据预处理技术,这对于维数高,而样本又相对较小的微阵列数据来说更是如此.提出一种将粒计算与传统的SVM-RFE算法相结合的特征选择算法.这种算法能够有效地去除大部分与分类无关的基因;并且能够搜索到基因数量相对较少而分类能力相对较强的信息基因子集.     

基于大间隔粒计算的特征选择

通过寻找一个最优的特征子集,特征选择可以降低计算复杂度,提高分类精度以及结果的可理解性。提出基于大间隔信息粒化的特征选择算法,通过聚类等方式对原始数据进行单类信息粒化,然后在粒化的基础上构造了模糊间隔和类间隔2个评价指标进行特征评价。并分别在不同的数据上验证了这种特征选择方法的有效性,实验结果表明,基于大间隔粒计算的特征选择算法效果要优于其他的大间隔特征算法。     

基于概念簇的知识表示

概念是信息粒化过程中的重要粒度之一。然而,基于概念的知识表示并不能有效地对具有家族相似性的原型范畴进行刻画。该文在现代范畴理论的启发下,提出用概念簇表示一组密切相关的概念,以刻画粒度大于概念的信息粒。其次,研究了概念簇的若干重要性质与计算方法。最后,提出了一种基于概念簇的信息检索方法。     

基于频度的概念漂移中低频概念的消减

由于数据流中概念漂移现象的影响,使得传统的分类方法不再适用,因此研究快速、精确及稳定的数据流挖掘方法和系统具有较高的理论和应用价值;文章研究了基于频度的概念漂移中低频概念对分类时空性能的影响,提出了对其中的低频概念进行消减的算法,实验表明LFCR算法比RePro算法有更好的分类性能。     

垃圾邮件的概念漂移及过滤技术研究

提出了双级别的概念漂移检测算法,监视已有的垃圾邮件过滤模型在对邮件分类时是否产生了持续的分类错误,进而对概念漂移进行识别。针对由用户偏好引起的垃圾邮件概念范畴变化,基于本体提出邮件数字指纹与概念子类别之间的关联强度和隶属度算法。通过对比实验,验证了所提方法在垃圾邮件概念漂移问题上的有效性。     

形式概念分析的粒计算方法及其研究展望

形式概念分析是知识表示与处理的一种实用数学方法,因其核心工具概念格的构造代价涉及指数时间复杂度,它在一定程度上导致其处理数据效率不高,这个问题也一直阻碍着该理论的快速发展与广泛应用。粒计算以粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效解决问题而著称,它允许问题在各个粒化层面上得到处理,并根据实际需要在解决问题的精度与耗时之间做出权衡。形式概念分析的粒计算方法的主要研究目标是将粒计算的这些优势融入传统形式概念分析中以有效解决数据分析与处理问题。具体地,本文从Galois连接的粒计算模型、对象粒化、属性粒化、关系粒化、关系诱导的概念粒化、粒规则、粒约简、粒概念、粒概念学习、概念粒计算系统等角度展示形式概念分析的粒计算方法的主要研究内容,并针对大数据与认知学习提出若干挑战性问题。有关讨论结果将为形式概念分析的粒计算方法的研究与发展提供借鉴。     

三支概念分析研究现状与展望

三支概念分析是三支决策理论与形式概念分析相结合产生的一种用于知识发现的理论。该文简述了形式概念分析的优劣势与三支决策理论的意义,以此为基础阐述了三支概念分析产生的思想,从理论研究与应用两个角度梳理了有关三支概念分析的研究成果,对三支概念分析未来的研究方向与趋势进行了展望。     

基于数据流频繁模式挖掘的入侵检测模型

计算机网络入侵通常具有高频度特性,因此,识别是否正常访问,对数据流中重复元素的挖掘,给出频度指标,是一种重要的依据.提出一种基于数据流频繁模式的改进型AFP算法,该算法采用滑动窗口树技术,单遍扫描数据流及时捕获网络上的最新模式信息,并将该算法应用在入侵检测模型中正常数据和异常数据的在线挖掘.解决了有限存储和无限数据流的矛盾.实验结果表明,该模型有较高的报警率和较低的误报率.     

A Granularity-Aware Parallel Aggregation Method for Data Streams

0 IntroductionDtartaaf fsitcr ecaonmtsroiln , mwaenayth aeprpfloicraectiaosnts e ,tcs u,ccho maes fwroebm sdeirsvtircieb-,uted data sources at different geographiclocations .Distributedprocessing is the inevitable development trend for managingdata streams . Shared-nothing clusters can scale up to thou-sands of computers ,increase the available main memory,pro-cessors ,diskspace and bandwidthalongthe way,andtherebyprovide potential for high throughput and lowlatencies . Yetto date(As yet) ,th…