江苏省自然科学基金(BK2008430)
- 作品数：5 被引量：36H指数：3
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- 相关机构：南京师范大学江苏省信息安全保密技术工程研究中心更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于一致性准则的属性约简算法被引量：24
- 2010年
- 粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简,面向连续值属性的约简报道较少.为此,在引入新的对象一致性定义后,提出一种新的基于一致性准则的属性约简模型,该模型可针对离散或连续值属性进行有效的约简,是经典粗糙集属性约简模型的有效推广.依据新模型,提出了一种基于一致性准则的属性约简算法,该算法可有效进行连续值属性的约简,且通过错分对象数的控制可有效增强属性约简的有效性.理论分析和实验表明提出的算法是有效可行的.
- 杨明
- 关键词：粗糙集属性约简
- 一种面向不平衡数据的结构化SVM集成算法被引量：5
- 2010年
- 不平衡数据在实际应用中广泛存在,如何处理不平衡数据成为目前一个新的研究热点.鉴于最大间隔思想在很多分类问题中的优越性,将最大间隔思想引入到非平衡分类问题中,使用SVM的方法取得了很好的分类性能.本文在利用类间分布信息的同时,加上类内结构信息,使用结构化的SVM作为基分类器,进行分类集成.实验表明该方法可对不平衡数据进行有效的分类.
- 袁兴梅杨明
- 关键词：不平衡数据支持向量机
- 基于成对约束降维的MicroRNA预测
- 2010年
- MicroRNA是一类内源、单链非编码小RNA,在生物体内发挥着重要的调控作用.对microRNA的预测有助于研究和理解它们的生物学功能.目前,针对成对约束的microRNA预测方法还报道不多.为此,本文提出了一个基于成对约束的降维算法,该算法并入数据局部结构保持策略,以此有效改进microRNA的预测性能.在mi-croRNA数据集和UCI数据集上的实验结果表明,新提出的基于成对约束的降维方法是有效可行的.
- 魏爽杨明
- 一种面向不平衡数据集的核Fisher线性判别分析方法被引量：7
- 2010年
- 实际应用中,很多分类问题是面向不平衡数据的分类,而不平衡数据集会导致许多分类器的性能下降.文中介绍核Fisher线性判别分析的分类机制,分析不平衡数据导致核Fisher线性判别分析失效的原因,进而提出一种加权核Fisher线性判别分析方法.该方法通过调整两类样本的核协方差矩阵对核类内离散度矩阵的贡献,可克服不平衡数据对分类性能的影响.为进一步测试该方法,对UCI数据集进行实验测试,实验结果表明该方法可有效改进分类器的分类性能.
- 尹军梅杨明万建武
- 关键词：不平衡数据集过抽样
- 一种基于多模态模型的随机子空间分类集成算法
- 2009年
- 分类是当前机器学习的重要研究内容之一,已取得了一定的进展.现有的文本分类方法大多基于VSM模型,而VSM未能有效地利用隐含在文本中的结构信息.同时,VSM下的样本空间常常是高维的,单一的降维策略可能会丢失有用信息.为改进现有算法的不足,提出了一种基于多模态模型的随机子空间分类集成算法MMRFSEn,有效地利用文本中的结构信息(单词分布位置的均值和标准差),且各基分类器是由随机选择的子空间构建而成.实验结果表明,该方法是有效可行的.
- 叶云龙杨明
- 关键词：多模态随机子空间分类器集成
