基于灰色关联分析的孤立点挖掘算法

孤立点挖掘是数据挖掘的重要研究方向之一,其目标是发现数据集中不具备数据一般特性的数据对象。传统孤立点挖掘算法通常基于项集属性,不适用于多目标决策和综合评价。该文提出一种基于灰色关联分析的孤立点检测算法OMGRA,通过总评价判断数挖掘孤立点集,避免人工确定阈值。实例分析表明,该算法能有效检测数据集中的孤立点,挖掘出的孤立点符合实际情况。     

序列模糊概念格模型及其渐进式构造

传统的序列模式挖掘主要是挖掘满足最小支持度的频繁序列,没有考虑序列在实际中的重要度。为了能够有效地挖掘重要的序列模式,提出了一种序列模糊概念格模型,对所有序列的项目引入了重要度权值,定义了序列的重要度及可以动态调整最小支持度minsup的自适应系数;扩展了模糊形式背景,使其能够方便地表示序列,定义了概念的Galois闭包连接、序列模糊概念及序列模糊格结构,并给出了序列模糊概念格的渐进式构造算法 ScqFuzCL。实验表明,序列模糊概念格模型可以方便有效地组织自适应序列模式,在时间与空间上都具有良好的性能,并为进一步挖掘自适应序列模式提供了理论支持。     

一种基于概念格的本体合并方法

提出了一种基于概念格的,并利用叙词表的方法进行本体合并.为了进一步获得提取本体概念的相关指导,提高本体概念抽取的自动化程度,提出最小外延集概念,从而更方便有效地进行本体合并.     

密度敏感的数据竞争聚类算法

针对数据竞争聚类算法在处理复杂结构数据集时聚类性能不佳的问题,提出了一种密度敏感的数据竞争聚类算法。首先,在密度敏感距离测度的基础上定义了局部距离,以描述数据分布的局部一致性;其次,在局部距离的基础上计算出数据间的全局距离,用来描述数据分布的全局一致性,挖掘数据的空间分布信息,以弥补欧氏距离描述数据分布全局一致性能力不佳的缺陷;最后,将全局距离用于数据竞争聚类算法中。将新算法与基于欧氏距离的数据竞争聚类算法进行性能比较,在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法克服了数据竞争聚类算法难以处理复杂结构数据的缺点,聚类结果具有更高的准确率。     

基于流形结构的多聚类中心近邻传播聚类算法

多聚类中心近邻传播聚类算法（MEAP）,在处理任意形状具有流形分布结构的数据时,往往得不到理想的聚类结果。为此,基于流形学习的思想,设计了一种全新的相似性度量,该相似性度量能够扩大位于同一流形中数据点间的相似性,同时缩小处于不同流形上数据点间的相似性,从而使得相似性矩阵能够准确地反映数据集内在的流形分布结构。将该相似性度量与MEAP相结合,提出基于流形结构的多聚类中心近邻传播聚类算法MS-MEAP（Manifold Structure based Multi-Exemplar Affinity Propagation）,从而有效地拓展了算法处理任意形状具有流形分布结构数据集的能力,同时提高了算法的运行效率。在人工数据集与USPS手写体数据集上进行了实验,仿真实验结果及算法有效性分析证明,MS-MEAP算法相比于原算法在处理任意形状具有流形分布结构的数据时,具有更好的聚类性能。     

基于预训练表示模型的英语词语简化方法

词语简化是将给定句子中的复杂词替换成意义相等的简单替代词,从而达到简化句子的目的. 已有的词语简化方法只依靠复杂词本身而不考虑其上下文信息来生成候选替换词, 这将不可避免地产生大量的虚假候选词. 为此, 提出了一种基于预语言训练表示模型的词语简化方法, 利用预训练语言表示模进行候选替换词的生成和排序. 基于预语言训练表示模型的词语简化方法在候选词生成过程中, 不仅不需要任何语义词典和平行语料, 而且能够充分考虑复杂词本身和上下文信息产生候选替代词. 在候选替代词排序过程中, 基于预语言训练表示模型的词语简化方法采用了5个高效的特征, 除了常用的词频和词语之间相似度特征之外, 还利用了预训练语言表示模的预测排名、基于基于预语言训练表示模型的上、下文产生概率和复述数据库PPDB三个新特征. 通过3个基准数据集进行验证, 基于预语言训练表示模型的词语简化方法取得了明显的进步, 整体性能平均比最先进的方法准确率高出29.8%.     

引入混合蛙跳搜索策略的人工蜂群粒子群算法

由于标准粒子群算法易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种引入人工蜂群搜索策略和混合蛙跳搜索策略的粒子群算法（ABCSFL-PSO）。使用人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,避免算法陷入局部最优;使用蛙跳算法中更新最差粒子的策略,来加快算法收敛速度,并进一步提高求解精度。在12个标准测试函数上的仿真实验结果表明,算法性能优良,不仅能够避免陷入局部最优,而且显著提升了收敛速度。     

基于M-H采样的快速反向微分进化算法

反向微分进化(ODE)算法基于反向优化对种群进行初始化更新以保持种群多样性。但该算法中反向个体容易偏离全局最优个体,不能很快达到全局最优,在函数优化过程中收敛速度慢且容易陷入局部最优。为此,提出一种基于M-H采样的快速反向微分进化算法。M-H采样用于ODE算法的变异操作,满足马尔可夫链可逆条件。马尔可夫链的一步转移概率根据个体等级分配的选择概率进行计算,既能选择最优个体,又能寻找优化方向并保持种群多样性。仿真结果表明,M-H采样得到的个体具有马尔可夫链平稳分布特性,该算法在单峰函数和多峰函数优化中都能快速收敛,全局和局部搜索性能达到平衡,具有较高的搜索精度及较好的鲁棒性。