基于粒度矩阵的非协调信息系统知识挖掘

非协调信息系统的知识挖掘是传统数据挖掘方法实践的难点和最重要的研究方向之一。本文在经典粗糙集理论的基础上进行粒计算结构的设计与相应的计算模型研究,提出了基于上述理论的粒度矩阵非协调信息系统知识挖掘方法。首先定义了保留冗余数据的粒度矩阵、决策规则的协调度算法,以及基于可控协调度的粒度矩阵的可导度计算方法,其次在该研究基础上设计了非协调信息系统的属性约简算法和属性值约简算法。最后的仿真实验和初步的企业应用验证了算法对非协调信息处理的鲁棒性和可用性。本研究为非协调信息系统的知识挖掘提供了一个有效的粒计算模型。     

弹性粗粒度动态弯曲时序相似性算法

针对动态时间弯曲(DTW)算法在提高计算速度同时不能兼顾分类正确率的问题,提出了一种基于朴素粒计算思想的弹性粗粒度动态时间弯曲(CG-DTW)算法。首先,通过计算时序方差特征的方法来获取较优的时序粒度,用粒度特征代替原始序列;其次,再代入执行DTW算法,允许动态调整被比较时序粒间的弹性大小,从而获得相对最优的时序对应粒;最后,在对应最优粒的情况下计算DTW距离。同时引入下界函数的提前终止策略进一步提高CG-DTW算法效率。实验结果表明,所提算法要比经典算法运行速率提高21.4%左右,比降维策略算法正确率提高近32.3个百分点,尤其是长序列的分类,CG-DTW能够在保持正确率的情况下兼顾较高的运行效率。CG-DTW在实际应用中能适应不确定长序列分类。     

面向滑动窗口法的概念格漂移计算研究

概念格是一种数据分析和规则获取的有效工具,近年来概念格的应用和研究已逐渐成为数据分析领域的一个重要研究方向.当前随着信息技术的发展,流数据成为了大数据的重要组成部分,流数据知识挖掘中普遍存在的概念漂移已经成为近年来机器学习领域的热点问题.动态概念格的构造是概念格理论研究的重要研究任务,但是在流数据环境中进行概念格的概念漂移研究在学术界还没有展开.针对流数据环境中概念格的漂移问题,提出了一种面向滑动窗口法的概念格漂移计算方法.首先对滑动窗口中的流数据进行建模;然后对滑动窗口中的流入流出概念相同、流入流出概念不同、流入流出概念部分相交、流入概念包含流出概念和流出概念包含流入概念这五种现象分别进行推理研究;最后基于上述模型理论推理,提出面向滑动窗口法的概念格构造算法,并用实例说明了该算法的有效性和高效性.     

基于混淆矩阵的多目标优化三支决策模型*

鉴于混淆矩阵在机器学习算法性能评价领域的通用性,文中以混淆矩阵为基础构造概率粗糙集三支决策度量系统,给出部分度量指标之间的性质及其证明,提出基于混淆矩阵度量指标体系的多目标优化三支决策阈值求解模型.模型中多目标优化函数被视为不同三支决策度量指标的加权之和,而最优阈值的求解也获得一种新型的语义解释.最后通过实例演示模型如何确定接受与拒绝域阈值,同时对比Pawlak粗糙集方法,表明文中模型获得的三支决策能够更好地平衡决策的准确率与承诺率.     

基于语义理解和机器学习的混合的中文文本情感分类算法框架

快速、准确和全面地从大量互联网文本信息中定位情感倾向是当前大数据技术领域面临的一大挑战.文本情感分类方法大致分为基于语义理解和基于有监督的机器学习两类.语义理解处理情感分类的优势在于其对不同领域的文本都可以进行情感分类,但容易受到中文存在的不同句式及搭配的影响,分类精度不高.有监督的机器学习虽然能够达到比较高的情感分类精度,但在一个领域方面得到较高分类能力的分类器不适应新领域的情感分类.在使用信息增益对高维文本做特征降维的基础上,将优化的语义理解和机器学习相结合,设计了一种新的混合语义理解的机器学习中文情感分类算法框架.基于该框架的多组对比实验验证了文本信息在不同领域中高且稳定的分类精度.     

混合多机器学习的ICU病人生死预测框架

ICU病人生死预测一直都是医学界的研究热点和难点。数据挖掘的机器学习方法近年来在该领域取得了一定的进展,但依然有很大的发展空间。针对ICU时序数据的高维度和不确定间隔采样特性,提出了不确定间隔采样转化为确定间隔的空采样的思想和相应的处理策略;在此基础上将传统的时间序列聚类与机器学习方法相结合,提出了一个两阶段的混合多机器学习算法框架,使得数据集的高维和不确定性得到了约简,从而可以采用经典的机器学习方法挖掘病人生死知识。在一个公开数据集上的两组实验结果表明,基于该算法框架的ICU病人死亡预测方法对于少数样本的分类效果优于传统方法,弹性时间间隔下的预测效果更好,最优时间间隔的选取可以通过实验效果来验证。     

基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报

传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法,较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象,提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先,对气象数据进行属性约简,降低数据维度;其次,在数据集上训练多种异构机器学习分类器,并基于预测质量筛选最优基分类器;最后,通过对最优基分类器训练权重,并结合集成策略产生最终分类器。实验表明,该方法优于传统单最优方法,其平均预测准确率提高了9.5%。     

概率粗糙集三支决策在线快速计算算法研究

随着大数据和物联网技术的不断发展,动态在线计算已经成为了一种常见的计算模式,在动态在线计算中进行不确定问题的推理和求解是一项具有挑战性的新议题。概率粗糙集三支决策理论是一种处理不确定性知识挖掘的有效工具,根据在线计算模式中数据同步增减的动态特点,提出了一种概率粗糙集三支决策的在线计算方法。首先,以内存滑动窗口模式对在线动态计算的数据变化特点进行理论建模;然后,根据上述模型中在线计算的数据变化模式,推导出不同类型数据变化模式下的三支决策条件概率及三支区域的变化规律;最后,提出了一种新型在线快速计算算法,其获取的三支决策规则与经典概率三支决策算法是等效的。通过与经典三支决策计算算法的多组对比实验,验证了提出的在线快速计算算法的高效性与稳定性。     

基于用户行为分析的搜索引擎研究

如何提高搜索引擎的效率,把用户从无序的搜索结果中解放出来,是当前研究的一个热门方向。本文通过对现有自动分类搜索引擎的分析,提出了通过使用加权贝叶斯算法来分析用户行为,达到提高搜索效率的目的,并通过实例介绍了它的实现方法。