不完备信息系统的规则提取研究*

粗糙集理论和D-S证据理论都是重要的不确定性推理方法,两者各有优缺点.现实生活中,不完备信息系统广泛存在.研究了将两种理论结合用于不完备信息系统以进行规则提取,并用实例进行了验证.     

基于量化规则格的关联规则渐进更新*

提出一种基于量化规则格的规则更新算法,重点讨论了在新增格节点的过程中规则更新的思想,实现在格的渐增生成过程中,相应的关联规则也得到渐进更新.最后给出简单实例说明规则更新算法的正确性.     

智能搜索算法求解最大团问题研究

最大团问题MCP（Maximum Clique Problem）在国外得到了广泛的研究,在国内刚起步,是一类NP完全问题。传统的确定性算法不能有效地进行求解。定义了MCP;介绍了使用启发式算法求解MCP的研究进展;综述了几种典型的智能搜索算法;分析了使用这些典型算法求解MCP的基本思想;研究了这些智能算法在求解MCP时的特点及性能。     

潜在属性空间树分类器

提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法.     

RAPWBN计算模型上的快速并行归并排序算法

在介绍带有宽总线网络的可重构计算模型(RAPWBN)的基本结构及其二进制值的前缀和操作的基础上,提出该模型上的一种并行归并排序算法,在具有N~α(1＜α＜2)个处理器和N条行总线的RAPWBN模型上,若总线带宽ω>logN字节,对长度为N的序列进行归并排序,可以在O((loglogN)~2)时间完成.     

基于相似度传播的二分网络链接预测

链接预测是复杂网络分析中的重要研究问题。提出了一个基于链接相似度传播的二部图链路预测算法。该算法将链接相似度得分通过随机游走在网络中进行传播和更新。在该算法中,网络里的每一条边都被分配一个基于相似度的传播概率。不同部分的节点之间的链接相似性得分根据它们的边的传播概率来传播。在不同大小的真实社交网络上的实验结果证明,该算法可以取得比其他算法更精确的预测结果。     

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。     

一种改进的双向聚类算法及其在销售分析中的应用*

传统聚类认为每个对象与所有属性均有关系,只是将对象进行聚类,为了克服这一不足,提出基于合并双聚类模型(Merge BiCluster Model,MBCM)的算法,采用将对象和属性同时进行聚类,找出与一组属性有关的相近对象.实验证明,该方法更为快速,能够得到更加精确的结果.     

一种新的CpG岛的位置识别算法

随着多数生物基因组测序工作的完成,基因识别就显得尤为重要.CpG岛在基因组中有着重要的生物学意义,因此识别CpG岛将有助于基因的识别.目前已经构建的一些识别CpG岛的位置的模型大都存在标注偏差、需要独立假设等缺点,为此提出一种基于条件随机场(CRFs)模型的CpG岛的位置识别的新方法.该方法将识别CpG岛的位置的问题转化为序列标记问题,并根据CpG岛的位置的性质设计了相应的模型构建、训练以及解码的算法.利用本文算法可以对输入序列确定最有可能的标注序列,从而识别CpG岛的位置.通过对标准数据库的数据进行测试,其实验结果表明本文算法是可行的、高效的,比HMM方法有更高的准确率.     

基于RAPWBN模型的快速高效Hough变换并行算法

提出了RAPWBN模型上的整数前缀和与抽取压缩操作算法，并由此得到了RAPWBN模型上的快速高效Hough变换并行算法，对于大小为n×n的二值数字图像，p个θ参数值。可以使用pn2个处理器在O(1)时间完成。使算法的速度和效率达到了最优。