加权模糊粗糙约简

基于模糊粗糙集的传统约简算法的时间代价较高,在处理大规模数据时耗时过长,且在许多实际大规模数据集上存在有限时间内无法收敛等问题。因此将权重引入属性约简的定义中,其中属性权重是属性重要度的数值指标。通过构建优化问题来求解属性权重,证明了属性依赖度即是属性权重的最优解。因此,提出了基于属性权重排序的约简算法,从而大大提升了约简的速度,使得约简算法可以应用于大规模数据集,特别是高维数据集中。     

不平衡数据集上的Relief特征选择算法

Relief算法为系列特征选择方法,包括最早提出的Relief算法和后来拓展的ReliefF算法,核心思想是对分类贡献大的特征赋予较大的权值;特点是算法简单,运行效率高,因此有着广泛的应用。但直接将Relief算法应用于有干扰的数据集或不平衡数据集,效果并不理想。基于Relief算法,提出一种干扰数据特征选择算法,称为阈值-Relief算法,有效消除了干扰数据对分类结果的影响。结合K-means算法,提出两种不平衡数据集特征选择算法,分别称为K-means-ReliefF算法和 K-means-Relief抽样算法,有效弥补了Relief算法在不平衡数据集上表现出的不足。实验证明了本文算法的有效性。     

基于支持向量机的网络入侵检测

将统计学习理论引人入侵检测研究中，提出了一种基于支持向量机的入侵检测方法(SVM-Based ID)．针对入侵检测所获得的高维小样本异构数据集，将SVM算法在这种异构数据集上进行推广，构造了基于异构数据集上HVDM距离定义的RBF形核函数，并基于这种核函数将有监督的C-SVM算法和无监督One-Class SVM算法用于网络连接信息数据中的攻击检测和异常发现，通过对DARPA数据的检测试验结果表明提出的方法是可行的、高效的．     

SparkDE:一种基于RDD云计算模型的并行差分进化算法

云计算MapReduce并行编程模型广泛应用于数据密集型应用领域,基于该模型的开源平台Hadoop在大数据领域获得了成功应用。然而,对于计算密集型任务,特别是迭代运算,频繁启动Map和Reduce过程将导致负载过大,影响计算效率。弹性分布式数据集(RDD)是一种基于内存的集群计算模型,有效地支持迭代运算,能够克服负载过大的问题。因此提出基于RDD模型的并行差分进化算法SparkDE。SparkDE首先将整个种群划分为若干个独立岛,然后将一个岛对应RDD中的一个分区,每个岛在RDD的一个分区中独立进化指定代数后,利用迁移算子在岛之间交换信息。利用标准测试问题对SparkDE、基于MapReduce模型的MRDE和基本DE进行对比实验研究。实验结果表明SparkDE求解精度高,计算速度快,加速效果明显,可以作为云计算平台的下一代优化器。     

一种用于不平衡数据分类的改进AdaBoost算法

真实世界中存在大量的类别不平衡分类问题,传统的机器学习算法如AdaBoost算法,关注的是分类器的整体性能,而没有给予小类更多的关注。因此针对类别不平衡学习算法的研究是机器学习的一个重要方向。AsymBoost作为AdaBoost的一种改进算法,用于类别不平衡学习时,牺牲大类样本的识别精度来提高小类样本的分类性能。AsymBoost算法依然可能遭遇样本权重过大造成的过适应问题。据此提出了一种新型的AdaBoost改进算法。该方法通过对大类中分类困难样本的权重和标签进行处理,使分类器能够同时获得较好的查准率和查全率。实验结果表明,该方法可以有效提高在不平衡数据集上的分类性能。     

基于协同进化机制的欠采样方法

针对非平衡数据集分类中\     

骨骼信息的人体行为识别综述

基于骨骼信息的人体行为识别旨在从输入的包含一个或多个行为的骨骼序列中,正确地分析出行为的种类,是计算机视觉领域的研究热点之一。与基于图像的人体行为识别方法相比,基于骨骼信息的人体行为识别方法不受背景、人体外观等干扰因素的影响,具有更高的准确性、鲁棒性和计算效率。针对基于骨骼信息的人体行为识别方法的重要性和前沿性,对其进行全面和系统的总结分析具有十分重要的意义。本文首先回顾了9个广泛应用的骨骼行为识别数据集,按照数据收集视角的差异将它们分为单视角数据集和多视角数据集,并着重探讨了不同数据集的特点和用法。其次,根据算法所使用的基础网络,将基于骨骼信息的行为识别方法分为基于手工制作特征的方法、基于循环神经网络的方法、基于卷积神经网络的方法、基于图卷积网络的方法以及基于Transformer的方法,重点阐述分析了这些方法的原理及优缺点。其中,图卷积方法因其强大的空间关系捕捉能力而成为目前应用最为广泛的方法。采用了全新的归纳方法,对图卷积方法进行了全面综述,旨在为研究人员提供更多的思路和方法。最后,从8个方面总结现有方法存在的问题,并针对性地提出工作展望。     

Clustering High Dimensional Massive Scientific Datasets

Many scientific applications can benefit from an efficient clustering algorithm of massively large high dimensional datasets. However most of the developed algorithms are impractical to use when the amount of data is very large. Given N objects each defined by an M-dimensional feature vector, any clustering technique for handling very large datasets in high dimensional space should run in time O(MN) at best, and O(MN log N) in the worst case, using no more than O(MN) storage, for it to be practical. We introduce a hybrid algorithm, called HyCeltyc, for clustering massively large high dimensional datasets in O(MN) time which is linear in the size of the data. HyCeltyc, which stands for Hy brid Cel l Densi ty C lustering method, combines a cell-density based algorithm with a hierarchical agglomerative method to identify clusters in linear time. The main steps of the algorithm involve sampling, dimensionality reduction, selection of significant features on which to cluster the data and a grid-based clustering algorihm that is linear in the data size.     

中文文本自动校对综述

文本校对在新闻发布、书刊出版、语音输入、汉字识别等领域有着极其重要的应用价值,是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。该文对中文文本自动校对技术进行了系统性的梳理,将中文文本的错误类型分为拼写错误、语法错误和语义错误,并对这三类错误的校对方法进行了梳理,对中文文本自动校对的数据集和评价方法进行了总结,最后展望了中文文本自动校对技术的未来发展。     

基于分解策略处理多分类不均衡问题的方法

针对多分类不均衡问题,提出了一种新的基于一对一（one-versus-one,OVO）分解策略的方法。首先基于OVO分解策略将多分类不均衡问题分解成多个二值分类问题;再利用处理不均衡二值分类问题的算法建立二值分类器;接着利用SMOTE过抽样技术处理原始数据集;然后采用基于距离相对竞争力加权方法处理冗余分类器;最后通过加权投票法获得输出结果。在KEEL不均衡数据集上的大量实验结果表明,所提算法比其他经典方法具有显著的优势。