王晨曦
- 作品数：13 被引量：45H指数：3
- 供职机构：漳州职业技术学院计算机工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 融合特征排序的多标记特征选择算法被引量：3
- 2016年
- 在多标记学习框架中,特征选择是解决维数灾难,提高多标记分类器的有效手段。提出了一种融合特征排序的多标记特征选择算法。该算法首先在各标记下进行自适应的粒化样本,以此来构造特征与类别标记之间的邻域互信息。其次,对得到邻域互信息进行排序,使得每个类别标记下均能得到一组特征排序。最后,多个独立的特征排序经过聚类融合成一组新的特征排序。在4个多标记数据集和4个评价指标上的实验结果表明,所提算法优于一些当前流行的多标记降维方法。
- 王晨曦林梦雷刘景华王娟林耀进
- 关键词：聚类融合互信息
- 基于多粒度一致覆盖约简的混合数据规则学习
- 2016年
- 许多已提出的规则提取算法不适用于混合数据,而混合数据广泛存在于实际应用中.针对上述问题,提出了一种基于多粒度一致覆盖约简的规则学习方法.首先,在不同粒度下导出每个样本的多粒度表示,从而获得所有粒度下每个样本的最大一致规则;其次,基于一致性的原则计算每个最大一致规则的权重;最后,提出了一种基于最大一致规则权重的覆盖约简算法以获得最小规则集.实验结果表明:所提出的算法能够有效地选择一组最小规则集,相比一些常见的规则提取技术,所提出的算法具有更好的分类性能.另外,所提算法在噪声扰动下具有更好的鲁棒性.
- 王晨曦林培榕林蔚欧阳中
- 关键词：粒计算多粒度覆盖约简
- 基于灰关联分析的多因素时间序列预测研究与应用
- 2009年
- 由于传统的时间序列预测是基于单因素,在实际应用中有许多不足,应用灰色GM(1,1)模型对单因素时间序列的预测基础上,结合灰色关联分析原理,提出了建立多因素时间序列的灰色预测模型,该模型不仅克服了时间序列的随机因素影响,而且综合考虑影响事务发展的多种因素。实验结果表明,该模型有效地提高预测精度。
- 王晨曦
- 关键词：灰关联分析GM(1,1)模型
- 基于加权正域的特征选择算法被引量：1
- 2015年
- 基于邻域粗糙集的特征选择算法无法评价特征与样本之间的相互关系,为此,通过融合基于大间隔获得样本对特征的评价准则,提出了基于加权正域的特征选择算法。该算法有效地实现了特征对样本的区分能力与样本对特征的贡献程度的综合利用。在UCI数据集和5个高维小样本数据集上的实验结果表明,相比传统的单准则评价的特征选择方法,该方法不仅能有效地提高特征选择的分类性能,而且更加有利于处理高维小样本数据集。
- 王晨曦林耀进刘景华林梦雷
- 关键词：正域邻域粗糙集
- 基于局部子空间的多标记特征选择算法被引量：28
- 2016年
- 在已有的特征选择算法中,常用策略是通过相关准则选择与标记集合相关性较强的特征,然而该策略不一定是最优选择,因为与标记集合相关性较弱的特征可能是决定某些类别标记的关键特征.基于这一假设,文中提出基于局部子空间的多标记特征选择算法.该算法首先利用特征与标记集合之间的互信息得到一个重要度由高到低的特征序列,然后将新的特征排序空间划分为几个局部子空间,并在每个子空间设置采样比例以选择冗余性较小的特征,最后融合各子空间的特征子集,得到一组合理的特征子集.在6个数据集和4个评价指标上的实验表明,文中算法优于一些通用的多标记特征选择算法.
- 刘景华林梦雷王晨曦林耀进
- 关键词：互信息
- 基于灰粗糙支持向量机的连续多属性预测方法
- 针对多属性且属性值为连续的决策系统进行预测,提出了灰粗糙支持向量机预测方法.首先采用灰色关联分析计算出条件属性相对于决策属性的重要度;然后对连续属性进行离散化,结合Pawlak属性重要度与灰关联度进行约简;最后将约简后的...
- 王晨曦
- 关键词：MULTI-ATTRIBUTEPREDICTION
- 文献传递
- 基于最近邻互信息的特征选择算法被引量：8
- 2016年
- 针对邻域信息系统的特征选择模型存在人为设定邻域参数值的问题。分别计算样本与最近同类样本和最近异类样本的距离,用于定义样本的最近邻以确定信息粒子的大小。将最近邻的概念扩展到信息理论,提出最近邻互信息。在此基础上,采用前向贪心搜索策略构造了基于最近邻互信息的特征算法。在两个不同基分类器和八个UCI数据集上进行实验。实验结果表明:相比当前多种流行算法,该模型能够以较少的特征获得较高的分类性能。
- 王晨曦林耀进刘景华林梦雷
- 关键词：最近邻互信息
- 基于最大近邻粗糙逼近的特征选择算法被引量：3
- 2015年
- 基于邻域粗糙集的特征选择模型受到邻域参数值的制约.为此,引入最大近邻确定样本的邻域,构造了基于最大近邻粗糙集模型.在此基础上,提出了基于最大近邻粗糙逼近的特征选择方法.首先计算样本到与它最近同类和最近异类样本的距离来确定近邻类的大小,其次分析最大近邻类的性质提出快速求解样本正域的方法,最后采用前向贪心搜索策略构造特征选择算法.该算法不仅避免了邻域参数值的不确定选择,而且降低了对样本正域的判断次数.在3个不同分类器和8个UCI数据集上的实验结果表明:该模型不仅能够选择较少的特征,而且有效地提高了分类性能.
- 刘景华林梦雷王晨曦林耀进
- 关键词：邻域粗糙集
- Dijkstra算法在Web结构挖掘的应用
- 2008年
- 该文从Web结构挖掘角度出发,利用概率论分析了Web结构挖掘的PageRank算法,得出挖掘结果,最后介绍Dijkstra算法在其挖掘结果的应用。
- 林耀进王晨曦
- 关键词：WEB结构挖掘PAGERANK算法DIJKSTRA算法
- 基于指数三角函数的灰色预测模型研究与应用被引量：4
- 2009年
- 基于函数变换理论,提出了对建模数据进行acos(x)(a>1)变换,理论上证明了这种变换可以有效地提高建模数据序列的光滑度.拓广了灰色模型的应用范围,实例验证了所建GM(1,1)模型精度优于"对数幂函数"法所建模型,说明了该方法的有效性.
- 林耀进王晨曦
- 关键词：函数变换光滑度
