基于分辨函数的极大团搜索算法

寻找极大团是几何图论极为重要的基础研究问题之一。将分辨函数模型与极大团性质结合,定义了顶点的极大团分辨函数、顶点关于某顶点子集的布尔映射函数,得到了一些与极大团相关的重要性质与定理,证明了图的极大团搜索问题可快捷自然地转换为相对简单的分辨函数表达式约束,为设计极大团搜索算法提供了一种有效的理论依据与求解途径。进而引入约简树构造方法设计了基于分辨函数的极大团搜索算法,最后通过给定无向连通图实例说明了算法的可行性与有效性。     

覆盖粗糙集的图表示和2-部矩阵

通过图论和矩阵理论研究覆盖粗糙集。首先提出覆盖的关联二部图,一个覆盖的任意两个关联二部图都是同构的,进而从图论的角度给出一类覆盖近似算子的等价描述;然后给出二部图的2-部矩阵的定义,通过一个覆盖的关联二部图的2-部矩阵,既可以判断出这个覆盖是不是一元覆盖,又可以求出这个覆盖中的可约元;最后,研究划分对应的2-部矩阵的特点。     

链图的概念格表示

概念格是基于对象集和属性集之间的二元关系建立的一种层次结构。它与极大二部团存在着一定的联系。将概念格属性约简理论应用于链图,首先给出了链图的概念格表示,其次证明了二部图G=(V1,V2,E)是链图,当且仅当G′=(V1,V2,E)是链图,这里(V1,V2,E)是(V1,V2,E)的约简形式背景。     

基于面向分类准则的维数约简及其在人脸识别中的应用

针对高维数据导致的维数灾难问题,提出了一种基于面向分类准则的维数约简方法。所提准则使每个训练样本在特征空间中与同类样本尽可能接近,而与异类样本尽可能疏远。首先对每个训练样本定义同类样本加权平均距离和异类样本加权平均距离。然后基于上述两个概念分别定义总体同类距离和总体异类距离。以最小化总体同类距离和最大化总体异类距离为目的提出了面向分类的准则(Classification Oriented Criterion,COC)。最后,基于面向分类的准则推导出了一种新的维数约简方法。在公共人脸数据库ORL和Yale上的实验表明所提方法性能优于有代表性的维数约简方法。     

一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法磁

为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。     

基于近似串匹配的地名数据库建设探析

地址编码数据库在城市信息化建设中具有极其重要的地位．本文从绍兴市地名实际出发,就地址编码数据库的关键技术：地址标准化和地址匹配及数据库设计等方面进行了探讨,并重点介绍了多模式近似串匹配算法在地址匹配阶段的应用．在地址标准化中,讨论了规范化地址内容的表达形式,把标准地址表达为行政区划名、主地址、子地址三部分构成,建立层级地址数据模型和地址输入模型,基于行政区划代码进行地址代码编制;讨论了地址标准化的过程,给出了标准化示例．最后还给出了近似串匹配算法在地址匹配阶段应用的伪代码．     

受限波兹曼机联合稀疏近似的脑功能检测模型

人脑功能连通性检测是神经科学研究的重要技术．使用受限制波兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine,RBM）对大量多被试功能磁共振（functionalMagneticResonanceImaging,fMRI）数据进行建模可以检测人脑功能连接,但是不能有效检测单被试数据的功能连接．本文研究一种新颖的融合了稀疏近似与RBM技术的脑功能连通性检测模型,该模型充分利用fMRI数据的稀疏性,采用稀疏近似理论对fMRI数据进行空间域稀疏近似压缩,然后使用RBM建立模型,以检测脑功能连通性．实验结果表明,该融合模型可以有效地提取单被试数据的脑功能时间域混合模型及其相应的脑功能图谱,解决了RBM在单被试数据分析上的瓶颈．     

基于多代表点学习的RSKNN分类算法

RSKNN 算法是一种基于变精度粗糙集理论的 k-近邻改进算法,该算法能够保证在一定分类精度的前提下,有效地降低分类的计算量,提高分类效率。但由于 RSKNN 算法只是简单地将每个类中的样本划分成一个核心和边界区域,并没有根据数据集本身的特点进行划分,因而存在极大的局限性。针对存在的问题,提出一种多代表点学习算法,运用结构风险最小化理论对影响分类模型期望风险的因素进行分析,并使用无监督的局部聚类算法学习优化代表点集合。在UCI公共数据集上的实验表明,该算法比RSKNN算法具有更高的分类精度。     

基于逻辑或的双量化粗糙集模型的计算分析与属性约简

双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能,而精度与程度的逻辑或粗糙集模型则是一类基本的双量化扩张模型.针对该模型进行深入的计算分析,进而探讨其在近似空间中的属性约简.利用区域结构,分析计算公式,在此基础上构建宏观算法和结构算法,算法的分析和比较结果说明结构算法具有较好的计算复杂性.基于近似空间讨论关于4区保持的基本性质,提出区域保持的属性约简,得到经典定性约简的一类扩张量化约简.该研究为双量化粗糙集模型的优化计算与约简应用提供泛化思路.     

基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法

针对常规粗糙集约简算法在应用中的样本指标提取困难和效率低下等问题,将粗糙集理论引入到态势指标提取中,基于差别矩阵压缩和分类选择实现态势指标决策表的信息约简,结合专家知识的指标重要性度量调整态势指标的选择,提出一种基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法.在态势指标体系实例中进行分析和验证,实验表明该算法具有较好的态势指标约简效果,提取后的指标在网络安全评估中是合理的,因此该研究为态势指标的有效提取提供一种可行的解决途径.