Pythagorean模糊信息系统属性约简的图论方法

信息系统中,属性约简是知识发现问题的一个研究热点,能达到发掘并简化知识的目的。目前已有很多利用辨识矩阵来进行属性约简的研究,但是当数据维数较大时,算法复杂度往往很大。利用加权欧几里得距离来定义二元关系及辨识矩阵,利用信息系统的约简与生成图的最小顶点覆盖等价的关系,将辨识矩阵求解约简的问题转化为求解生成图中最小顶点覆盖的问题,并给出了Pythagorean模糊信息系统中属性约简的算法;在此基础上,利用基于加权欧几里得距离的相似关系,定义了Pythagorean模糊决策信息系统的辨识矩阵,并给出了用最小顶点覆盖的方法求约简算法,最后利用实例验证了算法的有效性。     

基于数据库系统的知识约简算法

该文基于粒度和粒度计算,设计了信息系统约简以及决策表约简算法,实例证明了算法的有效性。文中分析了算法的时间复杂度,并同几种主要知识约简算法做了对比,结果表明该文算法时间复杂度最小。     

一种基于粗糙集的知识约简方法

最佳知识约简问题是信息系统与知识发现中面临的一个重要问题.提出了基于粗糙集的理论对信息系统生成的差别矩阵进行约简的方法.该方法先对连接差别矩阵进行一致化处理,然后再将差别矩阵进行约简,最后在约简后的矩阵中作最佳知识约简.     

一种高效的复杂信息系统增量式属性约简

文中提出一种离散和连续混合属性的复杂信息系统增量式属性约简算法.首先,将粒计算模型中的知识粒度在混合型信息系统下进行推广,提出了邻域知识粒度,并构造出基于邻域知识粒度的非增量式属性约简算法,然后在混合型信息系统下研究了邻域知识粒度随对象增加时的增量式计算,理论证明了该计算方式的高效性,最后提出了基于邻域知识粒度的混合信息系统增量式属性约简算法.UCI数据集的实验结果表明,所提出的算法在混合型信息系统中具有很高的增量式属性约简性能.     

基于一致规则的知识约简方法

粗糙集理论应用于决策表知识约简的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过寻找最佳知识约简导出问题的决策和分类规则。传统方法多是基于知识分类的相对知识约简研究,算法较为复杂;文章从决策规则本身出发,依据规则的一致性进行算法设计,方便快捷地实现了决策表的属性约简和属性值约简。     

基于不完备模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个重要方法,把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

直觉模糊目标信息系统的知识约简

经典的粗糙集理论对直觉模糊目标信息系统不能直接进行知识约简.这里在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,建立了基于优势关系的直觉模糊粗糙集模型;然后,基于定义的分布协调集和分配协调集,给出了分布约简和分配约简的判定定理和可辨识矩阵,从而提供了直觉模糊目标信息系统的知识约简方法.最后给出一个实例验证方法的有效性.     

基于不完备决策信息系统的知识约简算法

针对复杂领域中的决策信息系统往往存在数据缺失现象,差别矩阵作为决策信息系统知识约简的有效方法之一,但传统的差别矩阵方法并不适用于不完备决策信息系统,为此构造了基于不完备决策信息系统的差别矩阵,并简化了差别矩阵中的属性元素,有效地删除了差别矩阵中的冗余元素。然后结合不完备决策信息系统的核属性,利用启发式方法设计了一种基于不完备决策信息系统的快速知识约简算法,最后通过实验比较验证了算法的有效性。     

交非空关系下信息系统的知识约简

在交非空关系下的目标信息系统中引入了协调集判定定理,研究了该信息系统的属性约简及协调集问题,给出了约简等相关定义,并给出了求解目标信息系统辨识矩阵和约简的算法.     

TransE和TransH模型空间地址表示学习中的对比研究——以广州市天河区为例

将地理知识融入空间地址,研究空间信息与语义信息融合的知识表示学习方法;将空间地址数据集在TransE模型和TransH模型上进行训练,通过元组分类和向量间距离评估的方法进行对比研究.研究结果表明:(1)在地址实体的表示学习任务中,TransH模型在对复杂关系的建模任务上明显优于TransE模型;(2)在语义知识基础上融入空间关系,能够有效地解决地址实体语义相似而空间距离不相近和空间距离相近而语义不相似的两大问题.语义关系与空间关系的融合,将能够挖掘更多有价值的信息,有利于进一步开展地理知识图谱的补全工作,可为地理知识图谱表示学习提供方法借鉴.     

基于格网系的无线网络多信道信息融合方法

为解决当前方法信息融合效果差、信息融合时延长的问题,提出基于格网系的无线网络多信道信息融合方法。采用模糊理论中的相关函数对无线网络传感器的支持度进行计算; 在格网系的设计下,利用知识元模型获取信息的融合集,并将其实例成信息单元,为无线网络多信道信息融合提供基础; 最后,在熵权法基础上,引入对无线网络多信道信息之间欧氏距离的测度,利用距离熵的概念获取信息的全局和局部融合权重,采用线性加权法对信道信息的全局和局部融合结果进行计算,最终实现了对无线网络多信道信息的融合。实验结果表明,所提方法在对无线网络多信道信息融合时,信息融合效果较好,并且信息融合时延短、实时性好,具有较高有效性和可行性。     

基于动态聚类的网上学员细分实证研究

自主式学习在远程教育中占有重要的地位,如何更高效、快捷的建立学员所需要的知识资源库是当前我们研究的一个热门领域。本文以自贡电大2009级近百名本科学员基本资料及学习记录为采样数据,利用动态聚类的方法进行了有效的学员细分及数据分析,并在此基础上提出了相应的建立适合远程教育的资源库的策略。     

融合属性信息的知识表示方法

现有的联合知识表示学习模型使用实体描述作为辅助信息来提升表示效果,忽略了互联网中大量有价值的信息。为此,提出一种融合属性信息的知识表示学习方法(AIKR)。首先抓取实体的不同属性,并通过莱文斯坦距离从语料库中匹配属性对应的说明文本;然后利用卷积神经网络对说明文本进行编码;最后将得到的实体属性表示与翻译模型生成的结构表示相结合进行联合学习。实验结果表明,相比仅利用实体描述的方法,融合属性信息的知识表示方法可以学习到更多的语义信息,取得了更好的表示效果。     

基于特征空间嵌入的对比知识蒸馏算法

因能有效地压缩卷积神经网络模型,知识蒸馏在深度学习领域备受关注。然而,经典知识蒸馏算法在进行知识迁移时,只利用了单个样本的信息,忽略了样本间关系的重要性,算法性能欠佳。为了提高知识蒸馏算法知识迁移的效率和性能,文中提出了一种基于特征空间嵌入的对比知识蒸馏（FSECD）算法。该算法采用批次内构建策略,将学生模型的输出特征嵌入到教师模型特征空间中,使得每个学生模型的输出特征和教师模型输出的N个特征构成N个对比对。每个对比对中,教师模型的输出特征是已优化、固定的,学生模型的输出特征是待优化、可调优的。在训练过程中,FSECD缩小正对比对的距离并扩大负对比对的距离,使得学生模型可感知并学习教师模型输出特征的样本间关系,进而实现教师模型知识向学生模型的迁移。在CIFAR-100和ImageNet数据集上对不同师生网络架构进行的实验结果表明,与其他主流蒸馏算法相比,FSECD算法在不需要额外的网络结构和数据的情况下,显著提升了性能,进一步证明了样本间关系在知识蒸馏中的重要性。     

基于知识融合的汽车覆盖件模具设计方法研究

针对产品设计过程中,分散异构知识融合不足导致知识检索准确性不高、知识重用效率低等问题,提出一种知识融合模型.利用知识需求模型传递知识需求信息,采用知识元对各类异构知识进行统一表示,通过概念本体对语义概念进行有序组织,与知识元之间形成映射关系.通过语义距离计算获取候选知识元集,并采用基于贝叶斯和遗传算法的知识融合方法将分散的关联知识元融合成知识单元,实现知识重用.以覆盖件模具结构设计为案例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

现代远程教育与终身学习体系的构建

为适应信息社会的要求,不断增长知识,增加经验,及时有效地提高自身的科学文化水平,成为每一个人所面临的实际问题．人们已经认识到终身教育与终身学习的必要性和重要性．然而,以传统教育的特点,要满足全民终身学习的需求是不现实的．所以,我们有必要把更为开放、灵活的远程教育与终身学习结合起来,努力构建终身学习体系,为建构学习型社会创造有利条件．学以致用,使知识转化为工作中的经验,这就是本文的思考之本．     

知识经济时代的高校图书馆工作

知识经济时代，要求图书馆改变传统工作模式，与网络接轨。大学图书馆由封闭、单一、传统型向开放，多功能和现代化方向发展，使之充分发挥出自身的特征和功能。据此，本从采访工作、馆藏建设、资源共事、用户培训和图书馆工作人员的继续教育等五个方面对知识经济时代的高校图书馆工作作了探讨。     

一种改进的本体概念相似度计算算法

概念相似度研究是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。根据概念之间错综复杂的关系,可将本体结构看成一个有向无环图。从多个角度出发考虑各种影响有向边权重的因素,通过计算有向边在本体层次图中的相对重要性计算本体中任意两概念的语义距离,由此得到它们的语义相似度。实验结果表明:该方法具有很高的效率。     

一种基于知识距离的决策规则的评测

粒度计算是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。主要用于处理模糊的、不完整的、不确定的和海量的信息。粗糙集模型作为粒度计算的三大研究模型之一,得到了广泛的应用。针对粗糙集中决策规则性能的评测问题,本文基于粒度计算的思想,提出一种粒化算法,通过知识距离来粗化条件属性集,实现对决策规则的评测。实例证明该方法评测效果较为理想。