Clustering of Web learners based on rough set

The demand for individualized teaching from Elearning websites is rapidly increasing due to the huge differences existed among Web learners. A method for clusteringWeb learners based on rough set is proposed. The basic ideaof the method is to reduce the learning auributes prior to clustering, and therefore the clustering of Web learners iscarried out in a relative low-dimensional space. Using thismethod, the E-learning websites can arrange correspondingleaching content for different clusters of learners so that thelearners‘ individual requirements can be more satisfied.     

软聚类节点分裂层次模型

针对分类决策树算法存在的结构冗余及误差迁移问题，提出了软聚类节点分裂层次模型.通过叶子节点处决策模型构建以及软聚类节点分裂方法，实现对样本空间的高效划分，生成精简的层次结构模型.利用层次结构判别方法，从层次结构模型叶子节点到根节点对样本进行加权求和预测，降低模型结构对判定效果的影响，提高模型对判别误差的调节能力.对比了CART、ID3、C4.5共3种分类算法，该方法构建的模型结构简单，在两个数据集上均有最好的分类效果，F₁-measure分别为0.53和0.38.说明软聚类节点分裂层次模型能够避免冗余结构，缓解误差迁移问题.      

降噪分层映射算法在多维聚类分析中的优化研究

为了在多维聚类分析中运用有效的深度特征选择方法排除冗余和无关的特征属性,学习数据元素的非线性关系提取最佳特征,提出一种降噪分层映射算法(DHM).首先,基于降噪自动编码器构建非循环神经网络,容错数据经过隐藏层加权和激活函数的训练获取输入数据的非线性关系得到特征空间,实现特征重构选取最佳特征.其次,特征空间用于调整自组织特征映射神经网,通过计算最小化加权平方欧式距离寻找匹配的获胜神经元.最后,结合特征选择网络和无监督聚类网络为降噪分层映射神经网,通过整体模型迭代训练,使权重参数和偏差向量同时得到优化,实现有效的无监督聚类方案.在真实数据集上的实验结果表明,同AESOM,DCSOM和S-SOM算法相比,DHM算法在提高聚类质量及准确性方面有更好的表现.     

基于层次聚类的飞机成型模具表面波纹检测技术

为解决飞机成型模具打磨后形成的表面波纹难以检测和分类的问题,本文研究了基于层次聚类算法的复杂曲面表面波纹检测技术。通过中值滤波和小波变换对表面波纹图像进行预处理,有效地消除了表面粗糙度和噪声的影响,采用图像灰度共生矩阵提取了表面波纹的能量、对比度、熵、逆差矩等作为特征参数,并建立层次聚类模型。实验结果表明：该预测模型的分类正确率达到90%,可满足飞机成型模具表面波纹检测要求。通过对比表面波纹实际特征,对层次聚类后的样本进行了分类和定义,并分析各类波纹产生原因,提出并验证了不同类别表面波纹的去除方法和工艺,有效地改善了飞机成型模具的表面质量。     

基于图注意力网络的多标签图像分类模型

针对ML-GCN中标签共现嵌入维度过高影响模型分类性能和ML-GCN中没有充分发掘标签之间不对称关系的问题,提出一种基于图注意力网络的多标签图像分类模型ML-GAT;ML-GAT模型首先对高维标签语义嵌入矩阵进行降维;然后通过降维后的低维标签语义嵌入表示和标签类别共现图得到标签共现嵌入;与此同时ML-GAT将多标签原始...     

一种基于概率的快速聚类算法

在聚类算法和特征向量维数确定的模式样本集中,各样本的每一维表示一个对应特征;鉴于此在基于层次算法的基础上,提出了一种基于概率的快速聚类算法;该算法先对各个特征进行分类,然后按照概率准则,每个向量先自成一类,将其对应概率最大的特征向量合并,减少类别数,直至达到要求为止;用UCI中的Iris和Wine数据集对该算法进行仿真实验,实验数据表明：用该算法进行聚类,能获得较好的聚类结果,说明算法具有一定的有效性.     

文本分类中基于CHI和PCA混合特征的降维方法

中文文本数据的半结构化甚至非结构化的特点使得其分类存在着特征高维的问题,传统单一的特征降维方法难以满足大数据时代的文本分类需求.基于此,提出了一种基于卡方统计(Chi-square statistics,CHI)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的混合特征降维方法(CHI-...     

一种Web文档在线自适应分类新方法

Web文档自动分类是Web挖掘中的重要研究内容。文档向量空间模型(VSM)是实现文档自动分类的基础，但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点。文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化，并求取文档的最优规约属性集，大大降低了文档的特征空间的维数，减少了冗余属性对文档分类的干扰，提高了分类效率。运用Fuzzy ARTMAP(adaptive resonance theory mapping)神经网络，利用其自适应分类和增量学习的优良特性，实现了对Web文档的在线自适应分类。     

基于K-means聚类与PSO特征优选KNN的分级负荷识别方法

针对非侵入式负荷辨识中,单一V-I轨迹特征无法对相似的轨迹特征进行有效识别以及所提取特征易出现冗余甚至噪声特征的问题,提出了一种基于K-means聚类与PSO特征优选的分级非侵入式负荷识别方法。首先,利用K-means算法对负荷V-I轨迹的HOG特征进行初步分类,将轨迹相似的电器分为一类;然后,对每一类中的电器电流数据进行多维特征提取并采用PSO算法选取最优特征子集;最后,利用KNN模型进行二级负荷识别。实验结果表明,该方法有效提高了负荷识别准确率;提取V-I轨迹的HOG特征解决了同一电器V-I轨迹波动的问题;对一级分类后的每一大类单独进行PSO特征优选KNN二级分类,解决了部分电器对特征子集适应性差的问题。所提方法在一定程度上解决了冗余特征甚至噪声特征对辨识准确率的影响,为负荷特征的选取提供了新的思路,对负荷辨识的实际应用具有重要的参考意义。     

基于深度无监督学习的图像分类算法

为了取得精确的图像分类效果,一方面需要提取大量的图像特征数据进行样本分析,另一方面大量的数据又造成了维数灾难.因此,为了解决信息全面与维数灾难的矛盾,引入了深度学习.深度学习利用分层结构处理复杂的高维数据,可以完成复杂函数的逼近,是一类具有多层非线性映射的学习算法,但深度学习模型优化困难且对隐层参数敏感.针对上述问题,将无监督算法引入深度学习,这种学习方法无须人工设计特征提取数据,训练过程中样本标签是未知的.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下,可以大大降低计算复杂度,具有一定的时效性.     

融合频繁项集和潜在语义分析的股评论坛主题发现方法

针对股评论坛主题发现,提出基于频繁项集与潜在语义相结合的短文本聚类(STC_FL)框架.在基于知网的知识获取后得到概念向量空间,挖掘并筛选出重要频繁项集,然后采用统计和潜在语义相结合的方法进行重要频繁项集的自适应聚类.最后,提出TSC-SN(text soft classifying based on similarity threshold and non-overlapping)算法,通过参数调优策略选择和控制文本软聚类过程.股吧论坛数据实证分析发现:所提出的STC_FL框架和TSC-SN算法可充分挖掘文本潜在语义信息,并有效降低特征空间维度,最终实现对短文本的深层次信息挖掘和主题归类.     

带信息熵反馈机制的免疫克隆文本聚类算法

为了有效提高文本聚类的质量,用聚类过程不断反馈的信息熵改进向量空间模型中特征词权重的计算,构造以文本相似性为基础的抗体-抗原亲和力和抗体浓度计算方法,提出用亲和力和抗体浓度控制的抗体克隆和变异策略寻找聚类中心,并将文本归入与聚类中心相似度最大的类簇.实验表明,该算法可得到聚类质量较高并且稳定性较好的聚类结果.     

改进测度下的模糊C均值三元催化器故障诊断方法

针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值(FCM,fuzzy c-means),故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换(FRFT,fractional fourier transform)下的故障特征提取与优化、核熵成分分析(KECA,kernel entropy component analysis)下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类。首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取三元催化器从时域到频域的精细故障信息,同时利用粒子群算法(PSO,paticle swarm optimization)选取最优的FRFT特征,并由分形算子给出相应精细特征的分形维数;其次,借助KECA对候选的高维分形特征进行维数约简;最后,将获得的故障特征提交给改进测度的FCM故障分类器完成故障诊断。数值实验结果表明,较之采用欧式距离或余弦距离的FCM方法,研究方法的故障诊断精确度更高。     

基于邻域粗糙集的文本主题特征提取

LDA主题模型是一种有效的文本语义信息提取工具,利用在文档层中实现词项的共现,将词项矩阵转化为主题矩阵,得到主题特征;然而在生成文档过程中会蕴含冗余主题。针对LDA主题模型提取主题特征时存在冗余的不足,提出一种基于邻域粗糙集的LDA主题模型约简算法NRS-LDA。利用邻域粗糙集构造主题决策系统,通过预先设定主题个数,计算出每个主题的重要度;根据重要度进行排序,将排序后重要度低的主题删除。将提出的NRS-LDA算法应用于K-means文本聚类问题上并与传统的文本特征提取算法及改进的算法进行比较,结果表明NRS-LDA方法可以得到更高的聚类精度。     

一种基于非线性特征提取的数据降维算法

为了获得良好的图像分类效果,需要采集尽可能多的图像数据特征,进而使得图像原始特征空间的维数越来越高,造成维数灾难.特征提取是通过线性或者非线性映射,将高维特征空间映射到低维空间,从而降低数据维数.现有的特征提取算法往往忽视了数据本身特有的复杂结构以及非线性因素,造成映射方向的模糊以及分类精确度的缺失.充分考虑了图像数据本身的二维特性,通过改进的非线性特征提取方法、流形学习方法来提取图像特征.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下可以大大降低数据维数,减少计算复杂度.     

一种融合本体和上下文的自适应层次分类模型

提出一种新的自适应层次分类(HAC)模型,通过本体对特征集进行语义扩展,并以增量形式在层次模型中构建特征上下文和类别相关上下文,以辅助实现一种高效、无阻滞的层次分类. 实验结果证明,模型HAC具有相对更好的分类性能,而且分类速度更快,有利于实现实时在线的文档分类.     

基于聚类方法的CAPP零件知识库构建

传统的零件分类一般根据零件编码从特征矩阵中得到分类结果，未能很好地表达各个零件之间的相似关系，对工艺设计也不能提供启发性的推理策略．此外，零件分类矩阵本身的相似性标准也难以确定，给零件的工艺制作带来了很多困难．为此，提出了一种利用聚类技术构造树型结构表达零件相似性的方法，并根据零件之间的相似性建立层次结构以进行动态分类，进而构建一种有自学习能力的零件知识库．考虑到机器智能的局限性．分类结果可能不尽合理，分类树又能够在自动压缩优化的基础上进行手工优化，并将优化结果记录于分类树中．该知识库能及时反映零件信息的动态更新，并对零件进行多层次、细粒度的动态分类，使零件分类粒度不受数据规模的限制，从而可以通过建立索引结构，实现自适应的工艺设计自动化。     

空间数据库反向最近邻聚类方法

针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果, 导致空间数据分量失真, 存在聚类精度低、 耗时长的问题, 提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法. 首先, 通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解, 获得其距离特征修正值去除初始值的影响; 然后, 根据核主成分分析（KPCA）降维并结合降维后的距离特征反向结果, 利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合, 实现空间数据的聚类; 最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算, 计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真, 得到反向最近邻, 直至所有空间数据均找到所属类别, 最终完成空间数据库反向最近邻聚类. 实验结果表明, 该方法提高了空间数据的聚类精度, 减少了空间数据聚类所用时间.     

基于粗糙集理论和BP神经网络的文本自动分类方法研究

结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理，提出了一种混合算法. 首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器，把冗余的属性从决策表中删去，然后运用神经网络进行分类. 这样可以大大降低向量维数，克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点. 试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显的提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本.