基于模糊粗糙集的半监督影像分类算法

针对影像分类中少量标记样本问题,提出了基于模糊粗糙集的影像半监督分类算法.首先,通过模糊粗糙集对数据的粗糙性与模糊性进行建模,采用归一化的模糊互信息来度量特征与类别信息的相关性,并利用模糊上下近似度量样本的类别隶属度;然后,结合归一化的模糊互信息改进正则化框架下的特征评价方法,在谱图分析的半监督特征选择框架下实现特征优选;其次,结合近邻约束提高模糊上下近似预测样本类别的准确性,设计基于模糊粗糙集的约束自学习,选择信息量大的未标记样本更新训练样本集;最后,利用新的样本集训练分类器,完成影像分类任务.多组实验表明所提算法能够在少量标记样本的条件下有效提高影像的分类精度.     

具有遗忘机制的在线宽度学习算法

对动态数据流的在线学习问题,传统的在线BLS(Broad Learning System)算法无法准确地捕捉数据最新的变化趋势。为此提出两种具有遗忘机制的在线BLS算法——基于遗忘因子的在线BLS算法(FF-OBLS:Online Broad Learning System based on Forgetting Factor)和基于滑动窗口的在线BLS算法(SW-OBLS:Online Broad Learning System based on Sliding Window)。FF-OBLS在在线学习过程中通过为旧样本添加遗忘因子以体现新旧样本对学习模型的不同贡献,SW-OBLS在在线学习过程中通过删除旧样本以消除旧样本对学习模型的影响,从而使学习模型对动态数据流的后续趋势做出更准确的分析和预测。为验证提出的两种在线BLS算法的有效性,使用动态回归数据集进行实验。实验结果表明,具有遗忘机制的在线BLS模型在预测精度和时间开销上均优于传统在线BLS模型,更适合处理动态数据流问题。     

基于密度峰值的无监督特征选择算法

针对现有无监督特征选择算法所选特征分类准确率不高的缺陷,提出两种新的无监督特征选择算法EDPFS(unsupervised Feature Selection algorithm based on Exponential Density Peaks)和RDPFS(unsupervised Feature Selection algorithm based on the Reciprocal Density Peaks).该两算法提出特征密度与特征距离的概念,并以此定义特征代表性与特征区分度,特征代表性越高表明特征越重要,特征区分度越高表明特征冗余度越小,以特征代表性与区分度之积作为特征重要性评价准则,采用基于特征子集的支持向量机分类正确率评价特征子集的分类性能.在8个UCI机器学习数据库数据集和4个图像数据集上测试这两种新算法,以及多类簇特征选择方法、Laplacian分值特征选择方法、无监督判别特征选择方法和扩展的无监督特征选择方法,实验结果表明:以特征代表性与区分度之积定义的特征重要性评价准则是有效的,提出的两种基于该准则的无监督特征选择算法EDPFS和RDPFS选择的特征子集具有很好的分类性能.     

基于词频和文本类别的互信息改进算法

分析了传统的互信息特征选择算法的不足,针对可能赋予低频特征词过高权重的问题,利用词频、集中度这两个强信息特征指标对算法进行改进,提出了一种基于词频和文本类别的互信息改进算法（Improved Mutual Infonnation Algodthm based on Word Frequency and Text Category,简称改进的MIFC）。实验结果表明,改进的MIFC算法提取的特征空间比传统的互信息算法有更高的精确度。     

基于熵权法的过滤式特征选择算法

互信息过滤式特征选择算法往往仅局限于互信息这一度量标准.为规避采取单一的互信息标准的局限性,在互信息的基础上引入基于距离度量的算法RReliefF,从而得出更好的过滤式准则.将RReliefF用于分类任务,度量特征与标签的相关性;应用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)度量特征与特征之间的冗余性、特征与标签的相关性;最后,应用熵权法为MIC和RReliefF进行客观赋权,提出了基于熵权法的过滤式特征选择算法(filtering feature selection algorithm based on entropy weight method, FFSBEWM).在13个数据集上进行对比实验,结果表明,FFSBEWM所选择的特征子集的平均分类准确率和最高分类准确率均优于其他对比算法.     

基于特征点选择的聚类算法研究

针对当前数据挖掘中对数值型数据聚类方法的不足,提出了基于特征点选择的聚类算法(clustering algorithm based on Feature Point Selection,CFPS)。CFPS算法可以克服需要输入聚类数量的缺陷, 算法本身可以找到簇的最佳数量,使聚类的精度和效率得到大大提高。实验结果表明该方法对数值型数据聚类方法具有借鉴意义和深入研究的价值。     

基于模糊互信息的多标签特征选择

多标签特征选择已成为处理多标签数据的重要方法之一.利用一种基于模糊互信息的多标签特征选择算法,通过模糊离散化,给出模糊联合熵和模糊条件熵吸模糊互信息的计算方式.将原先的互信息特征选择算法推广到模糊情形中,提出一种基于模糊互信息的多标签特征选择算法.最后在同一准则下,将模糊互信息与原先的互信息特征选择算法及其他几种经典的特征选择算法进行比较.实验表明,此方法在一定程度上效果优于其他特征选择算法,是一种有效的多标签分类问题的特征选择方法.     

基于相似性特征聚类的加权无监督特征选择算法

目前存在的无监督特征选择算法中往往会忽略特征与特征之间的关系,从而使得特征选择结果不理想.针对这个问题,提出了基于相似性特征聚类的加权无监督特征选择算法(Weighted unsupervised feature selection algorithm based on similarity feature clust...     

基于图像处理的三支聚类

将数字图像处理中模糊锐化算子与三支聚类进行结合，提出了一种基于图像处理的三支聚类算法。该算法通过逆多元二次核函数将数据集的密度量化为灰度值，对数据总体采用模糊与锐化操作，提取锐化后灰度值较高的数据区域，将低密度区域从原始数据中删除。对灰度值较高的数据采用传统的聚类算法得到不同的类簇，然后对每个类簇利用图像模糊算子得到类簇的核心域，锐化算子得到类簇数据边界域，从而获得每个类簇的三支表示。试验采用不同的UCI数据集，通过比较聚类指标Adjusted Rand Index(ARI),Normalized Mutual Information(NMI)和Adjusted Mutual Information(AMI),验证了该聚类算法的有效性。     

基于邻域粗糙集与量子遗传算法的人脸表情特征选择方法

人脸表情特征选择是人脸表情识别研究领域关注的一个热点。基于量子遗传算法与邻域粗糙集理论,文章提出一种新的人脸表情特征选择方法(Feature Selection based on Neighborhood Rough Set Theoryand Quantum Genetic Algorithm,简称FSNRSTQGA),以邻域粗糙集理论为基础,定义了最优特征集的适应度函数来评价表情特征子集的选择效果;并结合量子遗传算法进化策略,提出了一种表情特征选择方法。Cohn-Kanade表情数据集上的仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于互信息的Fisher Score多标记特征选择

目前，Fisher Score模型在处理多标记数据时没有考虑样本和整个特征空间之间以及特征和标记之间的关系.提出一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择方法 .首先，在多标记决策系统中考虑整个样本空间对特征选择的影响，根据异类样本与同类样本之间的欧式距离定义权重公式，并在特征空间下对标记赋予权重衡量标记的重要程度.然后，基于互信息理论定义特征与每个标记之间的互信息来计算每个特征和每个标记之间的相关度，将特征与标记之间的相关度与该标记所占的权重相结合来定义特征和标记集之间的总相关度.将Fisher得分与总相关度结合，定义每个特征的新的Fisher得分，进而构建多标记Fisher Score模型.最后，设计了一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择算法.在六个多标记数据集上的实验证明，提出的算法与其他算法相比，其四种评价指标都表现良好，分类性能出色.     

基于峰度量化标记形态模糊度的标记分布学习

为了提升标记分布学习在歧义性分类问题上的预测性能,对标记形态上的模糊度进行研究.提出了标记形态模糊度的概念,给出了基于峰度的一种度量方式,探讨了不同模糊程度样本对于分类学习的影响.根据低模糊度数据更有利于学习的研究发现,基于加权低模糊度样本和对齐模糊度损失这两种策略设计了一种新的标记分布学习算法.14个数据集上的十折交...     

标记倾向性的粗糙互信息k特征核选择

针对多标记学习算法中特征描述粒度导致的标记倾向性问题,大多数研究者从特征与所有标记之间的关联性入手,通过求解得出若干重要特征,并由此构造相应的特征子空间.这种做法会导致有些特征与某个标记有很强的相关性,但与整个标记空间的相关性却并不大,这样的特征丢失易造成分类器精度下降.如果将整个标记空间换成部分标记空间甚至单个标记空间来计算与特征之间的关联性,并把关联性很强的标记分开进行特征选择,就会降低算法的时间开销,提高算法的效率.同时,基于互信息的多标记学习算法多数采用传统熵的方法进行特征选择,由于传统熵不具有补的性质,计算方法较为复杂.引入粗糙熵的度量方法,提出基于粗糙互信息的多标记倾向性k特征核选择算法,实验和统计假设检验都证明该算法是有效的.     

粗糙互信息的不平衡多标记特征选择算法

特征选择作为处理多标记学习中数据高维性的一种有效方法,得到了众多学者的研究与关注.由于部分特征仅仅与某些标记有着强相关性而与整个标记空间的相关性不强,不能简单通过与标记空间整体的相关性判断取舍.此外,多标记的分布是不平衡的.因此,根据标记密度对标记空间进行划分,并分别进行相关性的判断,同时在不同标记空间进行不同比例的采样.引入具有补的性质的粗糙熵代替传统熵的度量方式,提出了基于粗糙互信息的不平衡多标记特征选择算法,在5个公开数据集上的实验结果表明了算法的有效性.     

基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法

为了构建传感器网络流数据的概要数据,给出了一种基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法:AWRS/BTSW算法.算法根据流数据的到达时间和变化情况,赋予流数据一定的键值,根据流数据的键值并结合skipping因子生成概要数据.在深海平台监测系统中,流数据变化不确定,算法可以根据数据的变化情况动态调整抽样方式,在数据变化不稳定的情况下,生成概要数据的准确性高;在数据变化稳定的情况下,生成概要数据的效率高.     

信息适应性分层粒化的多标签特征选择

在机器学习中,特征选择是降低高维问题复杂性的有效方式之一。大多数特征选择算法是通过设计重要特征度量方法来提出备选特征序列,再根据序列选择特征子集。在此基础上,产生了划分特征子集作为独立空间学习的特征选择方法。然而,现有的空间划分机制多是人为切割原始特征空间得到的,鲜有人考虑因度量结果差异性导致的特征层次化现象,并以此划分空间。基于此,本文利用模糊互信息和有向无环图设计了一个分层模型,并提出了基于信息适应性分层粒化的多标签特征选择算法。同时,将获取的特征子集在标准多标签数据集上与多个先进算法进行对比实验,结果证明了本文算法的有效性。     

用于智能电网电价预测的深度学习模型

针对机器学习方法在大型数据集上电价预测准确性低等问题,本文提出一种基于大数据时间序列的深度学习电价预测模型,用于智能电网的电价预测.该模型首先将收集到的数据进行预处理规范化,采用ReliefF算法和互信息(Mutual Information,MI)的混合模块进行特征选择,其次将改进后的特征赋予核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)进行特征提取,最后采用增强卷积神经网络(Enhanced Convolution Neural Network,ECNN)对电价进行有效的预测.实验结果表明:与现有的基准方案相比,本文所提出的模型能够更好地预测智能电网电价,有助于智能电网更好地运行和规划发电.     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

面向科技管理的流数据聚类算法研究

介绍了科学管理流数据的流数据管理系统及根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态流数据聚类算法。这种新算法改善了基于滑动窗口流数据聚类的有效性以及空间和时间复杂度问题。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理滑动窗口流数据集,使聚类算法具有良好的可扩展性。     

基于互信息与判别结构互补的特征选择

提出一种基于子问题分类能力的特征选择算法,利用互信息度量特征对子问题的分类能力,根据特征的判别结构互补确定目标特征子集.该算法既会选择总分类能力强的特征,也会选择子问题分类能力强的特征.将该算法与已有的6个特征选择算法在6个公开的数据集上进行比较实验,结果表明,所提算法的性能优于其他特征选择算法.