优势关系粗糙集在RoboCup中的决策分析

截球能力是RoboCup(Robot World Cup)仿真比赛中个体智能体的核心技能之一.为提高截球的成功率,将解析法和经验法相结合,提出了一种基于优势关系粗糙集的截球策略.着重讨论了基于优势关系的知识约简和截球决策规则的提取,研究了RoboCup运动模型中截球点的二分法求解.最后进行了仿真平台中的决策分析,验证了该策略的有效性.     

基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析

提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法。通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息。该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

模糊知识粒度计算与应用

根据自反模糊关系,将知识粒度的概念推广为模糊知识粒度.考虑传统模糊粗糙集的粗糙性度量和相似性度量,忽略了模糊集的粗糙近似处于不同知识粒度背景中这样一个重要因素,结合模糊知识粒度的计算,提出了模糊粗糙集的粗糙性度量和相似性度量的新方法.最后,在一个实际的模糊信息系统中,给出了基于模糊知识粒度的知识约简算法.     

基于容差关系的扩展粗集模型中的知识依赖

论文在基于容差关系的扩展粗集模型中,考虑了条件属性子集与决策属性子集间知识依赖和条件属性子集间的知识依赖两种情况,分别给出了这两种情况下知识依赖和部分知识依赖以及依赖度等概念的定义,证明了与这些概念的定义相关的一些重要定理结论,并给出了一些例子加以验证。     

基于类属属性约简的多标记学习

在多标记学习中,由于不同的标记可能会带有自身的一些特性,所以目前已经出现了基于标记类属属性的多标记学习算法LIFT.然而,类属属性的构建可能会增加属性向量的维度,致使属性空间存在冗余信息.为此,借助模糊粗糙集提出了一种能够进行类属属性约简的多标记学习算法FRS-LIFT,其包含4个步骤:类属属性构建、属性维度约简、分类模型训练和未知样本预测.在5个多标记数据集上的实验结果表明,该算法与LIFT算法相比,不仅能够降低类属属性维数,而且在5种多标记评价指标上均具有较好的实验效果.     

多粒度空间中的粗糙隶属度与知识粒度

以一族等价关系所构成的多粒度空间为研究对象,在乐观和悲观多粒度粗糙集模型的基础上,给出两种多粒度粗糙隶属度函数以重构乐观和悲观多粒度粗糙集。从多粒度空间中一族等价关系的交集和并集出发,定义多粒度空间上的两种知识粒度,并将这两种知识粒度作为启发式信息,分别构建启发式算法以删除多粒度空间中的冗余粒空间。     

基于时空多粒度的序贯三支情感分析

大数据时代下传统静态的情感分析方法已无法适应当前动态数据的量级和复杂度.为了改善传统的二支静态决策的不足,文中基于序贯三支决策思想提出基于时空多粒度的序贯三支情感分析方法.利用随时间增加的数据和拟合度较高的特征空间,构造具有时空特性的多层粒结构,平衡误分类代价和训练代价.使用3种基准分类器实际测试方法效率,在2个数据集上的实验表明,文中方法在维持分类质量的前提下,大幅减少分类代价.     

面向一致性样本的属性约简

作为粗糙集理论的一个核心内容,属性约简致力于根据给定的约束条件删除数据中的冗余属性。基于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效手段,这一手段通常使用数据中的全部样本来度量属性的重要度从而进一步得到约简子集。但实际上,不同样本对于属性重要度计算的贡献是不同的,有些样本对重要度贡献不高甚至几乎没有贡献,且当数据中的样本数过大时,利用全部样本进行约简求解会使得时间消耗过大而难以接受。为了解决这一问题,提出了一种基于一致性样本的属性约简策略。具体算法大致由3个步骤组成,首先,将满足一致性原则的样本挑选出来;其次,将这些选中的样本组成新的决策系统;最后,利用启发式框架在新的决策系统中求解约简。实验结果表明:与基于聚类采样的属性约简算法相比,所提方法能够提供更高的分类精度。     

基于粗糙集的拒绝决策规则获取和约简

针对确定性和不确定性决策规则无法给出拒绝判断的缺陷,提出一种拒绝决策规则获取方法。通过分析拒绝决策规则的度量因子,设计2种可以保持下近似不变和上近似不变的相对约简算法,给出基于分辨矩阵的拒绝决策规则约简的判定定理和操作方法,实例分析结果验证了该方法的有效性和实用性。     

超约简求解：效率与性能的提升

利用多重约简的结果搭建一个集成分类框架,已被证实可以显著提升后续学习的性能。超约简方法正是借鉴了这一理念,在约简求解的基础上,通过随机添加额外属性以达到获取多重超约简的目的。显然,基本的约简求解将直接影响超约简方法的效果。鉴于此,从兼顾效率和性能的角度出发,在超约简方法中同时引入属性簇和集成选择机制：属性簇用于加速基本约简的求解过程,集成选择则用于在求解过程中找到更为稳健的属性。在20组UCI数据上的实验结果表明,相比4种前沿的集成策略,所提方法不仅能够显著减少约简求解的时间消耗,而且能够提供更好的分类稳定性和准确率。