基于粗集方法的一种文字识别

文字识别作为模式识别的一个重要方面，其研究获得广泛重视。本文基于粗集理论的观点，把文字识别问题看作是模式识别中简化知识表达与信息分类处理问题，提出一种新的文字识别方法，这不仅对模式识别中如何提取有用特征是一种新的探索，而且对简化信息处理也是一种新的方法。本文介绍了基于粗集理论的文字知识表达的方法，探讨了模式识别中的特征提取及最小决策算法，并给出一个文字识别的例子来说明这种有效的方法。     

基于粗集知识推理的IDSS中的知识表示

 探讨在智能决策支持系统中的知识表达,讨论了属性在知识表达系统中的作用,决策表格形式的知识表达系统的性质、作用以及根据粗集理论(其基本观点是:人类的知识表现为对对象的分类能力)分析处理海量信息中信息的有用特征,通过分析、推理产生最小决策规则.     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

基于粗集方法的智能专家系统

文章主要介绍基于粗集方法的智能专家系统的基本构成、知识表达方式及学习推理方法。提出了利用不可分辨性或根据算法相容性进行知识简化,导出决策规则的方法,通过研究导师的知识与学习者的知识之间的依赖程度,找出每一概念的有用特征,进行知识简化和系统简化,导出决策规则的学习推理方法。     

粗集理论及其应用（一）──粗集理论基础

作为研究粗集理论的开始，本文首先给出知识的形式化定义和知识库，知识的等价、推广及特化等概念的一些基本性质，强调知识与分类概念的联系。当涉及到非精确知识时，提倡以粗集概念作为讨论知识的理论基础，因而本文介绍了粗集与集合近似的基本概念，阐述了近似集合的性质及非精确性的数字特征与拓扑特征，最后给出集合的粗等价、粗包含和分类的近似方法。     

基于误分类代价的粗糙模糊集近似集

粗糙模糊集的近似集提供了如何利用已知的信息粒来近似描述模糊知识的方法,但在构建近似集时并没有考虑误分类代价这一实际因素.针对此问题,从误分类代价的角度,提出了粗糙模糊集的近似表示R(X),并揭示了多粒度知识空间中不确定性域对应的误分类代价随着粒度细化的变化规律.实验结果表明,R(X),R(X)和R(X)分别作为X的近似集时,R(X)产生的误分类代价最小,在一定程度上反映了R(X)作为近似集时的优势.     

基于粗糙集和信息熵的入侵检测特征选择方法研究

特征选择是从与应用有关的特征集合中选取出满足需要的重要性高的最小特征子集的过程,是入侵检测中的一项重要工作.针对现有的入侵检测系统存在的先验知识较少的问题,利用粗糙集中的知识表达系统来描述入侵检测特征集合,并通过计算各个特征的信息熵来确定其相对重要性,最终选择出精简的特征集合,简化了入侵检测训练集合,减少了检测时间并可以有效的提高入侵分类的准确性.     

粗集模型的特征函数表示

粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具,已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展,粗集模型得到拓广。本文研究粗集模型的特征函数表示形式,这种表示形式具有一般性,可以统一各种推广模型。粗集理论的核心是一对非数值型算子,即上下近似算子。粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子——似然函数和信任函数有密切关系,为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系。     

基于均匀设计的特征选择方法

针对模式识别系统中有效特征的选择问题,采用支持向量机作为分类器,提出了基于均匀设计的特征选择方法．根据均匀设计表的结构及采用的数据集进行训练、测试,最后检验所选的特征子集．实验结果表明,该方法能够有效地去除数据集的冗余特征,取得比使用特征全集更好的分类性能．     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(一)粗集理论基本知识

粗集理论是对不精确、不完整、不确定的数据进行上近似和下近似的计算、分类和约简，寻找其隐含的关系和模式，产生新的规则，确定规则的可信度。介绍了知识库的形式化定义、知识的等价、约简等一些基本概念，提出了旋转机械故障诊断知识表达系统的思路。     

基于深度特征蒸馏的人脸识别

在人脸识别系统中,深度学习由于强大的表征能力被广泛应用,但模型推理的高计算复杂度和特征表示的高维度分别降低了特征提取和特征检索的效率,阻碍了人脸识别系统的实际部署.为了克服这两个问题,本文提出一种基于深度特征蒸馏的人脸识别方法,该方法通过多任务学习实现大深度模型知识与领域相关数据信息的蒸馏,从而统一地压缩深度网络参数及特征维度.联合特征回归与人脸分类,以预训练的大网络为教师网络,指导小网络训练,将知识迁移得到轻量级的学生网络,实现了高效的特征提取.在LFW人脸识别数据集上进行了实验,学生模型在识别精度相比教师模型下降3.7%的情况下,模型参数压缩到约2×107、特征维度降到128维,相比教师模型分别获得了7.1倍的参数约减、32倍的特征降维及95.1%的推理复杂度下降,表明了方法的有效性和高效性.     

基于决策树的轨道电路故障诊断知识表示方法研究

针对ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障逻辑机理模糊的问题,本文采用了基于决策树的轨道电路专家系统知识表示方法.该方法首先将轨道电路故障影响较大的特征向量样本建立故障决策表,然后运用最小信息熵算法对属性值离散化,根据决策树算法快速学习及分类的特点对离散后的数据样本进行训练学习,生成故障决策树后进行知识规则的获取,在专家系统的知识库中以产生规则存储.通过对ZPW-2000A无绝缘轨道电路的实例分析验证了该方法在轨道电路专家系统知识表示与获取中的有效性和实用性.     

如何解决专家系统的知识组合爆炸问题

提出了一种称为“分类产生式规则”的专家系统知识表示方法,该方法实质性地改进了传统的产生式规则,可有效地解决基于规则的专家系统存在的知识组合爆炸和搜索匹配费用高的问题。文中主要讨论了这种方法的定义、表示形式、推理控制策略和知识组织等问题,并简要分析了该方法的优势所在。采用分类产生式规则,已成功地建造了两个实用专家系统。     

ZJCADS中知识库设计的基本模式和关键技术

本文结合组合机床夹具智能CAD系统(ZJCADS)中知识库设计研究的与实践,讨论了机械设计专家系统中知识库设计的基本模式和关键技术,其中包括设计知识的获取、设计知识的表示方法、知识模式的规范化、规则集合的管理和维护等内容。     

稀疏表示的图像分类研究综述

良好的特征提取方法能减轻后续图像分类与识别的工作量。针对具体的分类问题提出了不同的特征提取方法,并在图像分类和识别任务上取得了较好的效果。然而,已有的基于传统方法的特征提取存在一些明显不足,即随着视觉任务规模的增大,直接利用这些传统方法进行特征分类,效果并不理想。提出的特征表达方法,在图像最基本特征基础上进行矢量量化、稀疏编码或其它表达以形成一幅图像最后的特征。着重介绍基于稀疏表示的特征分类算法并对其进行分析,最后探讨存在的问题和今后研究的方向。     

机电系统故障诊断知识描述与生成技术的探索

研究机电系统概念描术和故障诊断知识的表达。获得及生成技术。方法提出基于概念的应用结构化语言描述物理系统的方法,将概念分为实体概念、属性概念和特征概念,在实体概念的基础上构造概念词典和概念树。     

基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的电子病历文本分类

为了解决中文电子病历文本分类的高维稀疏性、算法模型收敛速度较慢、分类效果不佳等问题,提出了一种基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的病历文本分类模型。该模型首先使用word2vec工具进行词向量表示,利用多层卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)结构提取病历文本的局部特征,通过拼接操作丰富局部特征表示,再利用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)提取上下文的语义关联信息,获取句子级别的高层特征表达。最后通过Attention机制进行特征加权,降低噪声特征的影响,并输入softmax层进行分类。在多组对比实验的实验结果表明,该模型取得了97.85%的F₁,有效地提升了文本分类的效果。     

基于词语情感隶属度特征的情感极性分类

在模糊集合论框架下探索基于词语情感隶属度的情感极性分类特征表示方法。以TF-IDF为权重分别构建情感特征词语的正向、负向极性隶属度, 并以隶属度对数比作为分类特征值构建基于支持向量机的情感极性分类系统。在产品评论、NLPCC2014情感分类评测数据和IMDB英文影评等数据上的实验结果表明, 基于情感隶属度特征的系统优于基于布尔、频度和词向量等特征表示的系统, 验证了所提出的基于情感隶属度特征表示的有效性。