三支决策与决策粗糙集融合模型

Paw lak粗糙集模型没有对正域、边界域和负域赋予语义,不能进行再决策,而三支决策对边界域赋予了新的语义,可以对边界域做出进一步刻画,对于边界域的进一步划分,依据属性的重要性,使满足条件的样本划入再决策域,不满足条件的样本继续保留在边界域中,降低了边界域样本处理的失误率.本文在对概率粗糙集模型、三支决策粗糙集的理论、贝叶斯理论的决策过程和决策粗糙集模型进行研究的基础上,提出了一种三支决策与决策粗糙集融合模型,与Paw lak-三支决策模型相比,其划分损失更小,处理结果更优.该模型运用三支决策理论对决策粗糙集的边界域赋予延迟决策的语义,对于延迟决策再运用三支决策理论进行迭代操作,对边界域样本进一步处理.在迭代的过程中,依据属性的重要程度将属性排序,从而客观的得到迭代过程中每次优先依据哪个属性进行划分.实验结果表明,该模型比单一运用决策粗糙集模型进行决策代价小,三支决策通过迭代对边界域处理的正确率有所提高,这为准确决策提供了一种新的方法.     

面向混合数据的代价敏感三支决策边界域分类方法

针对现有三支决策模型的研究对象多为单一性数据的决策系统,对于混合数据边界域样本处理的研究相对较少,本文面向混合数据提出了基于核属性的代价敏感三支决策边界域分类方法。该方法基于正域约简计算混合邻域决策系统的核属性集,在此基础上计算混合邻域类,并利用三支决策规则分别将对象划分到各决策类的正域、边界域和负域;提出了一种基于代价敏感学习的三支决策边界域分类方法,并构造了误分类代价的计算方法,以此划分边界域中的对象。通过对UCI上的10个数据集进行实验对比与分析,进一步验证了本文方法,为处理边界域样本提供了一种可行有效的方法。     

基于三支决策的主动学习方法

主动学习是机器学习领域研究的热点之一,旨在解决样本无标签问题.将三支决策的思想应用到主动学习中,通过引入决策函数,并基于无标签样本的不确定性,将无标签样本划分为3个不同的域:正域、负域、边界域.针对不同区域的样本进行相应处理,提出一种基于三支决策理论的主动学习方法(TWD{_     

基于三支决策的两阶段实体关系抽取研究

实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三支决策概率函数,然后采用KNN分类器对三支决策分类后的中间域样本进行二阶段分类。以ACE2005的语料作为实验数据,将三支决策两阶段分类结果与传统SVM方法分类结果进行比较,实验结果表明,基于三支决策的两阶段实体关系抽取方法取得了很好的分类效果。     

基于ε邻域的三支决策聚类分析

传统的聚类方法大都是二支决策，即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时，强制将其中的元素划分到一个类中，往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中，将不确定的元素放入边界域中延迟决策，可以有效地降低决策风险。利用数学形态学中膨胀与腐蚀的思想，提出了一种使用样本的[ε]邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法在二支聚类的结果上，利用每个类中元素的[ε]邻域收缩得到核心域，扩张得到边界域。在UCI数据集上的实验结果显示该方法可以降低聚类结果的DBI，提高聚类结果的平均轮廓系数和准确率。     

一种新的三支扩展TAN贝叶斯分类器

针对二支决策TAN分类器在处理不确定数据时有较高的错误率,提出一种新的三支扩展TAN贝叶斯分类器(3WDTAN).首先通过构建TAN贝叶斯分类模型,采用先验概率和类条件概率估计三支决策中的条件概率;其次构建3WD-TAN分类器,制定3WD-TAN分类器中正域,负域和边界域的三支分类规则,结合边界域处理不确定性数据的优势,在一定程度上纠正了传统TAN贝叶斯分类器产生的分类错误;最后通过在5个UCI数据集上选取NB、TAN、SETAN算法进行对比实验,表明3WD-TAN具有较高的准确率和召回率,且适用于不同规模数据集的分类问题.     

基于三支决策的支持向量机增量学习方法

针对典型的支持向量机增量学习算法对有用信息的丢失和现有支持向量机增量学习算法单纯追求分类器精准性的客观性,将三支决策损失函数的主观性引入支持向量机增量学习算法中,提出了一种基于三支决策的支持向量机增量学习方法.首先采用特征距离与中心距离的比值来计算三支决策中的条件概率;然后把三支决策中的边界域作为边界向量加入到原支持向量和新增样本中一起训练;最后,通过仿真实验证明,该方法不仅充分利用有用信息提高了分类准确性,而且在一定程度上修正了现有支持向量机增量学习算法的客观性,并解决了三支决策中条件概率的计算问题.     

三支决策空间下的区间参数优化模型及应用

区间概念格理论是在区间参数基础上提出的一种新的对象挖掘方法,它能够更精确地处理不确定信息。区间参数[α,β]决定了区间概念和格结构,进而对提取的决策准则产生影响。为了解决区间参数优化问题,首先将区间概念格与三支决策粗糙集理论相结合,提出了三支决策空间理论;然后在此基础上将区间概念外延划分为3个域:正域、边界域和负域,并给出了基于区间概念格的三支决策规则与决策损失函数,通过调整区间参数寻找更加可靠的决策准则,从而优化区间参数;最后通过实例对模型进行验证。     

基于区间概念格的三支决策动态策略调控模型

深入分析区间概念格的由上下界外延和内涵构成的区间概念特征和层次结构特性,融合基于决策粗糙集的三支决策理论,提出区间三支决策空间概念,通过降低决策损失实现决策的动态调控从而达到决策方案最优。将区间概念外延划分为三个域：正域、负域和边界域,并给出了基于区间概念的三支决策规则、决策度量函数与决策损失函数,分析了区间参数与函数之间的变化关系;定义了区间三支决策概念和由决策动作和决策损失共同构成的决策,并运用区间概念格的建格方法构建了三支决策空间;基于区间三支决策空间建立了动态策略调控模型,实现了对实际问题的动态决策并能有效降低决策失误带来的损失;通过医疗诊断实例证明了模型的正确性与可行性。     

基于三支决策的非重叠社团划分

基于三支决策理论,提出了一种基于三支决策的非重叠社团划分算法（N-TWD）,该方法将初始聚类形成的重叠社团进行二次划分以形成最终的非重叠社团。N-TWD算法首先利用层次聚类形成有重叠的社团结构,将两个存在重叠的社团的左边社团中非重叠部分定义为正域,右边社团中非重叠部分定义为负域,而两个社团的重叠部分定义为边界域。然后,针对边界域中的节点,分别计算边界域中节点与正域和负域的社团归属度B_P、B_N进行二次划分。对于二次划分后仍然留在边界域中的节点将利用投票的方法决定其最终归属,最终获得非重叠的社团结构。本文选取4个经典社交网络数据集和1个真实世界数据集对N-TWD算法进行了验证,相比较其他社团划分算法（GN、NFA、LPA、CACDA）,N-TWD时间复杂度较低,总体获取的社团模块度值更高。     

基于FLANN改进的KNN医疗分类算法

本文通过研究KNN（K-最近邻）算法在疾病预测领域的使用与分析,总结出KNN的2点不足,针对不足进行相应改进并提出F_KNN（循环最近邻搜索）算法：1）针对KNN计算量大、效率低下的缺点,本文采用FLANN（快速最近邻搜索）循环搜索与待测样本距离最近的点,记录若干个最近邻点作为最近邻点子集,利用此子集取代全集对待测样本进行计算,可以降低计算量,极大地提高了KNN算法效率;2）针对KNN难以对高维数据集分类的缺点,本文采用AHP（层次分析法）对样本的特征属性进行相关性研究,使用合适的参数分配权重,提高了KNN算法准确率。本文采用一组脑中风数据集对优化后的算法进行实验,实验结果表明,F_KNN准确率达96.2%。与传统KNN相比,F_KNN提高了分类性能且极大地提高了算法效率。在处理高维且较大的数据集时,F_KNN算法优势明显,具有较好的应用前景。     

基于序贯三支决策的多粒度情感分类方法

如何对评论数据进行正确的情感分类是情感分析中的重要研究内容。从粒计算和认知学角度,提出了一种基于序贯三支决策的多粒度中文评论情感分类方法。首先,基于评论数据集的特点,根据评论中情感信息量的多少,提出一种由粗到细的多粒度情感信息表示方法;然后,结合序贯三支决策的思想在不同粒度依据情感信息进行逐步计算,对边界域评论序贯地进行三支决策;最后,根据不同粒度的决策阈值和成本对评论做出最终的情感分类。对比实验结果表明,该方法在3个经典评论数据集上获得了更好的结果,具有更高的分类正确率和更强的鲁棒性。     

Three-way decisions with probabilistic rough sets

The rough set theory approximates a concept by three regions, namely, the positive, boundary and negative regions. Rules constructed from the three regions are associated with different actions and decisions, which immediately leads to the notion of three-way decision rules. A positive rule makes a decision of acceptance, a negative rule makes a decision of rejection, and a boundary rule makes a decision of abstaining. This paper provides an analysis of three-way decision rules in the classical rough set model and the decision-theoretic rough set model. The results enrich the rough set theory by ideas from Bayesian decision theory and hypothesis testing in statistics. The connections established between the levels of tolerance for errors and costs of incorrect decisions make the rough set theory practical in applications.     

Three-way decision reduction in neighborhood systems

Rough set reduction has been used as an important preprocessing tool for pattern recognition, machine learning and data mining. As the classical Pawlak rough sets can just be used to evaluate categorical features, a neighborhood rough set model is introduced to deal with numerical data sets. Three-way decision theory proposed by Yao comes from Pawlak rough sets and probability rough sets for trading off different types of classification error in order to obtain a minimum cost ternary classifier. In this paper, we discuss reduction questions based on three-way decisions and neighborhood rough sets. First, the three-way decision reducts of positive region preservation, boundary region preservation and negative region preservation are introduced into the neighborhood rough set model. Second, three condition entropy measures are constructed based on three-way decision regions by considering variants of neighborhood classes. The monotonic principles of entropy measures are proved, from which we can obtain the heuristic reduction algorithms in neighborhood systems. Finally, the experimental results show that the three-way decision reduction approaches are effective feature selection techniques for addressing numerical data sets.     

多阶段三支决策垃圾短信过滤模型

提出了一种多阶段三支决策垃圾短信过滤模型。该模型使用不同的信息粒度对短信进行表示,运用序列决策（即多阶段、多步骤决策）,在不同的决策阶段基于不同的信息粒度分别进行三支决策,有效地避免了当信息粒度太大或信息量不足时进行不合理的决策,对于不能满足当前决策条件的信息,可以通过补充足够的粒度信息作进一步的决策。最后通过实验证明了该模型的合理性和有效性。     

基于冗余实例对消除算法的实例选择

实例选择能有效移除数据中的噪声和冗余数据,但现有方法难以在提高泛化能力的同时实现约简。针对该问题,提出一种冗余实例对消除算法用于实例选择。给出最近同类实例对的概念,计算数据集中存在的最近同类实例对,并移除满足条件的实例,在11个不同数据集上进行的仿真实验结果表明,经过该算法处理后的数据集在分类准确率和存储压缩率上较原始样本集有明显提升。对比剪辑最近邻规则算法,该算法能够在保持分类准确率的同时提高平均存储压缩率35%以上,并完整保留原始样本集的数据分布特征,在分类准确率和存储压缩率上取得折中。     

基于邻域熵的高光谱波段选择算法

为了减少高光谱图像数据中的冗余信息,优化计算效率,并提升图像数据后续应用的有效性,提出一种基于邻域熵(NE)的高光谱波段选择算法.首先,为了高效计算样本的邻域子集,采用了局部敏感哈希(LSH)作为近似最近邻的搜索策略;然后,引入了NE理论来度量波段和类之间的互信息(MI),并把最小化特征集合与类变量之间的条件熵作为选取...