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面向多标记学习的局部粗糙集被引量：3: 1; 作者梁新彦钱宇华 +1 位作者郭倩成红红《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期270-279,共10页; 多标记学习研究的是一个对象同时具有多个标记的一类复杂问题.文本标注、视频内容标注、图像识别和蛋白质功能的发现等都属于这类任务.与单标记学习问题一样,多标记学习也遭遇到了数据维数大的挑战.针对多标记数据,目前已经设计出一些... 展开更多; 关键词多标记学习属性约简局部粗糙集部分标签决策表; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种属性变化局部变精度邻域粗糙集动态算法: 2; 作者王美丽赵佳怡冯卫兵《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期79-87,M0007,M0008,共11页; 传统的邻域粗糙集模型对混合型数据的抗噪能力和计算效率低下,基于矩阵理论建立了一种属性动态变化的局部变精度邻域粗糙集模型。在局部对角矩阵和中间矩阵的更新规律的基础上,构建了混合信息系统局部变精度邻域粗糙集下近似的动态更新... 展开更多; 关键词局部变精度邻域粗糙集混合信息系统属性集变化动态更新机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

局部广义多粒度粗糙集被引量：2: 3; 作者王虹李敏赢《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期1463-1471,共9页; 多粒度粗糙集的目标概念是一种由多个二元关系诱导的粒结构近似,是粗糙集领域的一个有价值的研究方向,在实际中得到了广泛的应用。然而,当数据集的规模很大时,会出现大量的未标记数据,计算目标概念的近似时需要计算所有对象的等价类,而... 展开更多; 关键词多粒度粗糙集局部粗糙集特征函数矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

局部多粒度覆盖粗糙集被引量：5: 4; 作者谢德华刘财辉凌敏《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1-9,共9页; 为了拓展多粒度覆盖粗糙集模型,本文利用覆盖粗糙集中最小描述转化后的粗糙集经典表示,并结合局部粗糙集的概念,提出了多粒度空间下的局部多粒度覆盖粗糙集模型.在此基础上,深入探讨了在多粒度空间与单粒度空间下模型的内在联系,讨论了... 展开更多; 关键词近似表示多粒度覆盖粗糙集局部粗糙集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于矩阵的动态局部相容粗糙集的增量方法被引量：4: 5; 作者周悦丽林国平谢淋淋《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期519-531,共13页; 粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是处理数据的重要工具.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,这些信息系统被称为集值信息系统.由于信息的更新,集值信息系统中的属性集会发生动态变化,因此,基于局部相容... 展开更多; 关键词相容关系局部粗糙集矩阵集值信息系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于合理粒度的局部邻域决策粗糙计算方法被引量：3: 6; 作者孙颖蔡天使 +2 位作者张毅鞠恒荣丁卫平《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期262-271,共10页; 信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首... 展开更多; 关键词合理粒度异常数据粒子群优化算法局部邻域决策粗糙集模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向多标记学习的局部粗糙集被引量：3: 1; 作者梁新彦钱宇华郭倩成红红; 机构计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院; 出处《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期270-279,共10页; 基金国家优秀青年科学基金(61322211) 教育部新世纪人才支持计划(NCET-12-1031) +1 种基金山西省青年学术带头人(20120301); 文摘多标记学习研究的是一个对象同时具有多个标记的一类复杂问题.文本标注、视频内容标注、图像识别和蛋白质功能的发现等都属于这类任务.与单标记学习问题一样,多标记学习也遭遇到了数据维数大的挑战.针对多标记数据,目前已经设计出一些约简算法,但与单标记约简算法相比,方法数量有限且局限性大.随着大数据时代的到来,收集大量样本越来越容易,但标注收集到的全部样本不切实际.这给想要通过利用粗糙集模型来解决多标记学习问题的研究人员带来了三个挑战:数据维数更高、现有粗糙集的局限性和部分标记决策表的出现.为了解决这三个挑战,提出了面向多标记学习的局部粗糙集模型,并获得了一些有意思的性质.最后,通过利用局部粗糙集模型,设计了一个多标记的启发式约简算法,并在三个公开的多标记数据集上验证了算法的有效性.; 关键词多标记学习属性约简局部粗糙集部分标签决策表; Keywords multi-label learning attribute reduction local rough sets partial label decision table; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种属性变化局部变精度邻域粗糙集动态算法: 2; 作者王美丽赵佳怡冯卫兵; 机构西安科技大学理学院; 出处《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期79-87,M0007,M0008,共11页; 基金国家自然科学基金项目(12001420) 陕西省教育厅专项基金项目(17JK0505)。; 文摘传统的邻域粗糙集模型对混合型数据的抗噪能力和计算效率低下,基于矩阵理论建立了一种属性动态变化的局部变精度邻域粗糙集模型。在局部对角矩阵和中间矩阵的更新规律的基础上,构建了混合信息系统局部变精度邻域粗糙集下近似的动态更新机制,提出了一种新的属性变化的局部变精度邻域粗糙集动态算法。通过实验分析可知:所提出的动态算法具有较高的计算效率和良好的稳健性。; 关键词局部变精度邻域粗糙集混合信息系统属性集变化动态更新机制; Keywords localized variable precision neighborhood rough set hybrid information system attribute set change dynamic update mechanism; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部广义多粒度粗糙集被引量：2: 3; 作者王虹李敏赢; 机构山西师范大学数学与计算机科学学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期1463-1471,共9页; 基金山西省软科学(2017041016-4) 山西省自然科学基金(201901D111280)。; 文摘多粒度粗糙集的目标概念是一种由多个二元关系诱导的粒结构近似,是粗糙集领域的一个有价值的研究方向,在实际中得到了广泛的应用。然而,当数据集的规模很大时,会出现大量的未标记数据,计算目标概念的近似时需要计算所有对象的等价类,而且需要花费大量的时间来描述目标概念的近似以及复杂的计算过程,因此提出了局部广义多粒度粗糙集模型。首先通过引入特征函数来定义下近似和上近似;其次提出了一种用矩阵求解局部广义多粒度粗糙集下近似和上近似的方法,进一步研究了它们的性质;最后通过实例来验证所提模型的有效性,并给出了求局部广义多粒度粗糙集下近似的算法。此模型可以充分利用目标概念中的数据信息来处理数据,同时可以节省大量的计算时间。; 关键词多粒度粗糙集局部粗糙集特征函数矩阵; Keywords multi-granulation rough set local rough set characteristic function matrix; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部多粒度覆盖粗糙集被引量：5: 4; 作者谢德华刘财辉凌敏; 机构赣南师范大学数学与计算机科学学院; 出处《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1-9,共9页; 基金国家自然科学基金项目(62166001,61663002) 江西省自然科学基金项目(20202BAB202010).; 文摘为了拓展多粒度覆盖粗糙集模型,本文利用覆盖粗糙集中最小描述转化后的粗糙集经典表示,并结合局部粗糙集的概念,提出了多粒度空间下的局部多粒度覆盖粗糙集模型.在此基础上,深入探讨了在多粒度空间与单粒度空间下模型的内在联系,讨论了局部多粒度覆盖粗糙集的基本性质,研究了在乐观策略和悲观策略下的局部多粒度覆盖粗糙集上、下近似集的关系.研究结果表明本文的模型在特定条件下可转化为多粒度覆盖粗糙集模型,是对原有模型的有效拓展.; 关键词近似表示多粒度覆盖粗糙集局部粗糙集; Keywords approximate representation multi-granularity covering-based rough set local rough set; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于矩阵的动态局部相容粗糙集的增量方法被引量：4: 5; 作者周悦丽林国平谢淋淋; 机构闽南师范大学数学与统计学院数字福建气象大数据研究所福建省粒计算重点实验室; 出处《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期519-531,共13页; 基金国家自然科学基金(11871259) 福建省自然科学基金面上项目(2021J01983,2021J01979)。; 文摘粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是处理数据的重要工具.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,这些信息系统被称为集值信息系统.由于信息的更新,集值信息系统中的属性集会发生动态变化,因此,基于局部相容粗糙集模型,研究用矩阵来表示其上、下近似的方法,讨论随着属性集的动态变化局部关系矩阵的变化以及上、下近似的变化,并通过具体实例说明提出的更新方法在处理集值型数据时的有效性.最后给出与增量方法对应的算法,并在UCI数据库中选取了几组数据进行实验.实验结果证明,这种通过矩阵表示上、下近似并对其进行更新的方法是有效的,可以提高计算效率,降低时间复杂度.; 关键词相容关系局部粗糙集矩阵集值信息系统; Keywords tolerance relation local rough sets matrix set-valued information systems; 分类号 O29 [理学—应用数学] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于合理粒度的局部邻域决策粗糙计算方法被引量：3: 6; 作者孙颖蔡天使张毅鞠恒荣丁卫平; 机构南通大学信息科学技术学院; 出处《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期262-271,共10页; 基金国家自然科学基金(62006128,61976120) 江苏省自然科学基金(BK20191445) +4 种基金南通市科技计划项目(JC2020141)。; 文摘信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首先,根据邻域中对象的个数和类别识别一些极端情况(例如离群点和标签噪声点),分别给出不同分布情况下数据点的粗糙隶属度;其次,为已识别的标签噪声数据提供一组伪标记,用伪标记对原始标签进行修正;最后引入合理粒度准则,构造由信息覆盖性函数和特殊性函数融合的新的评估标准,并通过粒子群优化算法对其进行优化,得到最佳邻域半径.实验结果表明,该方法为复杂数据处理提供了一种有效的解决方案.; 关键词合理粒度异常数据粒子群优化算法局部邻域决策粗糙集模型; Keywords justifiable granularity abnormal data particle swarm optimization algorithm local neighborhood decision rough set model; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	面向多标记学习的局部粗糙集	梁新彦钱宇华郭倩成红红	《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种属性变化局部变精度邻域粗糙集动态算法	王美丽赵佳怡冯卫兵	《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	局部广义多粒度粗糙集	王虹李敏赢	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	局部多粒度覆盖粗糙集	谢德华刘财辉凌敏	《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于矩阵的动态局部相容粗糙集的增量方法	周悦丽林国平谢淋淋	《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于合理粒度的局部邻域决策粗糙计算方法	孙颖蔡天使张毅鞠恒荣丁卫平	《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料