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自适应半径选择的近邻邻域分类器
被引量:
1
1
作者
张清华
肖嘉瑜
+1 位作者
艾志华
王国胤
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期989-998,共10页
在邻域粗糙集中,邻域分类器简单高效.然而,邻域半径作为决定邻域分类器分类性能的关键因素,构建方式存在不足.一方面,邻域半径的构建由于未经过训练过程而缺乏通用性;另一方面,当数据样本分布不均出现空邻域时可导致分类器失效.针对上...
在邻域粗糙集中,邻域分类器简单高效.然而,邻域半径作为决定邻域分类器分类性能的关键因素,构建方式存在不足.一方面,邻域半径的构建由于未经过训练过程而缺乏通用性;另一方面,当数据样本分布不均出现空邻域时可导致分类器失效.针对上述问题,文中提出自适应半径选择的近邻邻域分类器(Near Neighborhood Classifier with Adaptive Radius Selection,NNC-AR).首先,基于K近邻算法为训练样本构建训练邻域半径.然后,为了克服传统方法选取邻域半径参数的主观性,对待测试样本定义自适应的近邻邻域半径.最后,为分类器失效的部分测试样本定义新的近似邻域半径,有效提升分类器的泛化能力.实验表明,NNC-AR的F1值和分类精度均较高.
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关键词
邻域
粗糙集
邻域分类器
邻域
半径
自适应半径
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职称材料
基于kd-树的快速邻域分类方法
被引量:
6
2
作者
张艳芹
杨习贝
陈向坚
《江苏科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第6期823-831,共9页
有关邻域粗糙集中信息粒化的研究大多以提升邻域分类准确率为目的,往往忽略了高效的邻域搜索策略对提升邻域分类方法时间效率的重要现实意义.为解决该问题,文中借助kd-树型邻域搜索策略,提出了一种基于kd-树的快速邻域分类方法 kdtree-...
有关邻域粗糙集中信息粒化的研究大多以提升邻域分类准确率为目的,往往忽略了高效的邻域搜索策略对提升邻域分类方法时间效率的重要现实意义.为解决该问题,文中借助kd-树型邻域搜索策略,提出了一种基于kd-树的快速邻域分类方法 kdtree-NC,该方法在特征选择与邻域分类两阶段的信息粒化过程中,均采用kd-树搜索策略代替传统邻域分类方法 NC中的线性遍历搜索,很大程度上降低了NC处理大规模数据的时间消耗.在18组UCI数据集上的实验结果表明,与NC方法相比,kdtree-NC方法在特征选择和邻域分类上的时间效率都有显著提升.
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关键词
特征选择
kd-树
邻域分类器
邻域
粗糙集
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职称材料
基于邻域分类AUC的属性选择方法
被引量:
1
3
作者
张艳芹
《天津理工大学学报》
2018年第3期30-33,共4页
为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式是属性选择算法.首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终...
为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式是属性选择算法.首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止.在7个UCI数据集上的实验结果表明,使用邻域AUC属性选择算法,可以在使用较少属性个数的基础上,有效地提升邻域分类器的分类性能.
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关键词
属性选择
启发式算法
邻域分类器
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职称材料
基于邻域分类AUC的属性选择方法
4
作者
张艳芹
窦慧莉
《科技与创新》
2017年第24期43-45,共3页
为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式属性选择算法。首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止...
为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式属性选择算法。首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止。7个UCI数据集上的实验结果表明,使用邻域AUC属性选择算法,可以在使用较少属性个数的基础上有效提升邻域分类器的分类性能。
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关键词
属性选择
启发式算法
邻域分类器
AUC指标
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职称材料
邻域决策的随机约简与集成分类研究
被引量:
2
5
作者
余思成
杨习贝
+2 位作者
陈向坚
窦慧莉
王平心
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第6期1163-1167,共5页
为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在...
为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在对应邻域分类器上得到的结果进行投票集成,得到最终的分类类别.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的基于属性约简的集成邻域分类策略不仅能够有效地提升邻域分类器的分类精度,而且亦能增强邻域分类结果的鲁棒性.这一研究为从集成的视角研究粗糙集理论提供了技术支持.
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关键词
集成学习
一致性
邻域分类器
邻域
决策错误率
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职称材料
基于Spark的证据邻域粗糙并行分类高效算法
被引量:
4
6
作者
李铭
丁卫平
+3 位作者
鞠恒荣
孙颖
秦廷桢
黄嘉爽
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期409-419,共11页
传统邻域分类器因良好的分类性能在分类问题中得到广泛应用。但数据规模和维度的不断增加,提高了邻域分类器的处理难度。为解决这一问题,该文基于Spark实现邻域决策错误率并行属性约简算法,删除数据中的冗余属性,减少数据间的不确定性...
传统邻域分类器因良好的分类性能在分类问题中得到广泛应用。但数据规模和维度的不断增加,提高了邻域分类器的处理难度。为解决这一问题,该文基于Spark实现邻域决策错误率并行属性约简算法,删除数据中的冗余属性,减少数据间的不确定性。该算法能减少分类过程中数据计算时间,提高分类计算效率。邻域分类器在分类决策过程中采用的多数投票机制没有考虑到邻域样本的空间差异性与标签不确定性,易导致错误分类。该文在Spark框架下将D-S证据理论引入邻域分类器,并行融合整个邻域空间的证据支持信息,提出基于Spark的邻域证据并行分类算法。实验结果表明,该文提出的算法相较于传统邻域分类器,在处理大规模数据时计算时间更少、效率更高,对未分类样本的分类精度更高。
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关键词
属性约简
D-S证据理论
邻域分类器
邻域
粗糙集
并行计算
Spark框架
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职称材料
一种基于邻域距离的分类方法研究
7
作者
王怡博
文辉祥
窦慧莉
《电子设计工程》
2019年第4期21-24,29,共5页
邻域粗糙集模型中,随着邻域半径的增长,基于多数原则的邻域分类器容易对未知样本的类别产生误判。为缓解该问题,在邻域分类器的基础上,采用了最小平均距离的思想,设计了一种基于邻域距离的分类器,即邻域距离分类器。邻域距离分类器通过...
邻域粗糙集模型中,随着邻域半径的增长,基于多数原则的邻域分类器容易对未知样本的类别产生误判。为缓解该问题,在邻域分类器的基础上,采用了最小平均距离的思想,设计了一种基于邻域距离的分类器,即邻域距离分类器。邻域距离分类器通过邻域粗糙集模型识别出待测样本的邻域空间,然后采用最小平均距离的判别方式来代替多数投票原则,最后找出邻域空间内与待测样本有最小平均距离的类别作为预测的类别标记。在6组UCI数据集上的实验结果表明:1)与邻域分类器相比,所提邻域距离分类器在较大的邻域半径下获得了较为满意的分类结果;2)在进行属性约简之后,与邻域分类器相比,邻域距离分类器依然能在较大的邻域半径下获得较高的分类精度。
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关键词
分类
距离
属性约简
邻域
粗糙集
邻域分类器
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职称材料
邻域决策一致性的属性约简方法研究
被引量:
11
8
作者
李智远
杨习贝
+2 位作者
徐苏平
陈向坚
王平心
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第5期68-73,共6页
基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一...
基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.
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关键词
邻域分类器
邻域
决策错误率
邻域
决策一致性
约简
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职称材料
有监督LLTSA特征约简旋转机械故障诊断
被引量:
11
9
作者
苏祖强
汤宝平
+1 位作者
邓蕾
尹爱军
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1766-1771,共6页
线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督特征约简方法,对多域故障特征集进行维数约简,会导致故障解耦不完全、故障间仍然存在混叠。针对这个问题,提出有监督线性局部切空间排列(S-LLTSA)特征约简方法,将类判别信息融入特征约简过程,实现了...
线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督特征约简方法,对多域故障特征集进行维数约简,会导致故障解耦不完全、故障间仍然存在混叠。针对这个问题,提出有监督线性局部切空间排列(S-LLTSA)特征约简方法,将类判别信息融入特征约简过程,实现了数据集本征结构与类判别信息的有机结合,可提取出最优低维敏感故障特征向量;并通过自适应近邻分类器(ANNC)来构建故障特征向量与故障类别的对应关系。S-LLTSA特征约简有效地增加了故障特征的可辨识性,而ANNC具有优异的模式辨识能力,进一步提高了故障诊断的精度。齿轮箱故障模拟实验验证了提出的旋转机械故障诊断方法的有效性。
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关键词
旋转机械
故障诊断
维数约简
有监督线性局部切空间排列
自适应
邻域分类器
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职称材料
基于覆盖粗糙集的电网工程风险元传递模型
被引量:
1
10
作者
李贤
朱丽丽
《华东电力》
北大核心
2012年第5期711-714,共4页
提出基于覆盖粗糙集邻域分类器理论的电网工程风险分析的方法。介绍了覆盖粗糙集风险元传递模型的概念原理。对电网工程风险信息系统中的历史数据进行归一化预处理,应用具有较高分类精度的邻域分类器进行分类,据此建立风险知识库并估计...
提出基于覆盖粗糙集邻域分类器理论的电网工程风险分析的方法。介绍了覆盖粗糙集风险元传递模型的概念原理。对电网工程风险信息系统中的历史数据进行归一化预处理,应用具有较高分类精度的邻域分类器进行分类,据此建立风险知识库并估计其平均测试精度,选择测试精度比较高的风险知识库来预测估计在一组新的风险元测试样本条件下电网工程项目目标的概率分布,从而评估出电网工程项目的风险。以算例分析说明模型的实用性和有效性。
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关键词
电网工程
风险元
覆盖粗糙集
邻域分类器
原文传递
题名
自适应半径选择的近邻邻域分类器
被引量:
1
1
作者
张清华
肖嘉瑜
艾志华
王国胤
机构
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
重庆邮电大学旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期989-998,共10页
基金
国家重点研发计划项目(No.2020YFC2003502)
国家自然科学基金项目(No.62276038)资助。
文摘
在邻域粗糙集中,邻域分类器简单高效.然而,邻域半径作为决定邻域分类器分类性能的关键因素,构建方式存在不足.一方面,邻域半径的构建由于未经过训练过程而缺乏通用性;另一方面,当数据样本分布不均出现空邻域时可导致分类器失效.针对上述问题,文中提出自适应半径选择的近邻邻域分类器(Near Neighborhood Classifier with Adaptive Radius Selection,NNC-AR).首先,基于K近邻算法为训练样本构建训练邻域半径.然后,为了克服传统方法选取邻域半径参数的主观性,对待测试样本定义自适应的近邻邻域半径.最后,为分类器失效的部分测试样本定义新的近似邻域半径,有效提升分类器的泛化能力.实验表明,NNC-AR的F1值和分类精度均较高.
关键词
邻域
粗糙集
邻域分类器
邻域
半径
自适应半径
Keywords
Neighborhood Rough Set
Neighborhood Classifier
Neighborhood Radius
Adaptive Radius
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于kd-树的快速邻域分类方法
被引量:
6
2
作者
张艳芹
杨习贝
陈向坚
机构
徐州工程学院经济学院
江苏科技大学计算机学院
出处
《江苏科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第6期823-831,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572242
61502211
+1 种基金
61503160)
中国博士后科学基金资助项目(2014M550293)
文摘
有关邻域粗糙集中信息粒化的研究大多以提升邻域分类准确率为目的,往往忽略了高效的邻域搜索策略对提升邻域分类方法时间效率的重要现实意义.为解决该问题,文中借助kd-树型邻域搜索策略,提出了一种基于kd-树的快速邻域分类方法 kdtree-NC,该方法在特征选择与邻域分类两阶段的信息粒化过程中,均采用kd-树搜索策略代替传统邻域分类方法 NC中的线性遍历搜索,很大程度上降低了NC处理大规模数据的时间消耗.在18组UCI数据集上的实验结果表明,与NC方法相比,kdtree-NC方法在特征选择和邻域分类上的时间效率都有显著提升.
关键词
特征选择
kd-树
邻域分类器
邻域
粗糙集
Keywords
feature selection
kd-tree
neighborhood classifier
neighborhood rough set
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于邻域分类AUC的属性选择方法
被引量:
1
3
作者
张艳芹
机构
徐州工程学院经济学院
出处
《天津理工大学学报》
2018年第3期30-33,共4页
文摘
为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式是属性选择算法.首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止.在7个UCI数据集上的实验结果表明,使用邻域AUC属性选择算法,可以在使用较少属性个数的基础上,有效地提升邻域分类器的分类性能.
关键词
属性选择
启发式算法
邻域分类器
Keywords
attribute selection
heuristic algorithm
neighborhood classifier
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于邻域分类AUC的属性选择方法
4
作者
张艳芹
窦慧莉
机构
徐州工程学院经济学院
江苏科技大学计算机科学与工程学院
出处
《科技与创新》
2017年第24期43-45,共3页
基金
国家自然科学基金(61572242)
江苏省高校哲学社会科学基金(2015SJD769)
文摘
为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式属性选择算法。首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止。7个UCI数据集上的实验结果表明,使用邻域AUC属性选择算法,可以在使用较少属性个数的基础上有效提升邻域分类器的分类性能。
关键词
属性选择
启发式算法
邻域分类器
AUC指标
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
邻域决策的随机约简与集成分类研究
被引量:
2
5
作者
余思成
杨习贝
陈向坚
窦慧莉
王平心
机构
江苏科技大学计算机学院
南京理工大学经济管理学院
江苏科技大学数理学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第6期1163-1167,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61572242
61503160
+2 种基金
61502211)资助
江苏省高校哲学社会科学基金项目(2015SJD769)资助
中国博士后科学基金项目(2014M550293)资助
文摘
为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在对应邻域分类器上得到的结果进行投票集成,得到最终的分类类别.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的基于属性约简的集成邻域分类策略不仅能够有效地提升邻域分类器的分类精度,而且亦能增强邻域分类结果的鲁棒性.这一研究为从集成的视角研究粗糙集理论提供了技术支持.
关键词
集成学习
一致性
邻域分类器
邻域
决策错误率
Keywords
ensemble learning
consistency
neighborhood classifier
neighborhood decision error rate
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Spark的证据邻域粗糙并行分类高效算法
被引量:
4
6
作者
李铭
丁卫平
鞠恒荣
孙颖
秦廷桢
黄嘉爽
机构
南通大学信息科学技术学院
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期409-419,共11页
基金
国家自然科学基金(61976120,62006128)
江苏省自然科学基金(BK20191445)
+4 种基金
江苏省双创博士计划
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX20_1150,SJCX21_1446)
江苏高校“青蓝工程”资助
江苏省高等学校自然科学研究面上项目(20KJB520009)
南通市科技计划项目(JC2020141)。
文摘
传统邻域分类器因良好的分类性能在分类问题中得到广泛应用。但数据规模和维度的不断增加,提高了邻域分类器的处理难度。为解决这一问题,该文基于Spark实现邻域决策错误率并行属性约简算法,删除数据中的冗余属性,减少数据间的不确定性。该算法能减少分类过程中数据计算时间,提高分类计算效率。邻域分类器在分类决策过程中采用的多数投票机制没有考虑到邻域样本的空间差异性与标签不确定性,易导致错误分类。该文在Spark框架下将D-S证据理论引入邻域分类器,并行融合整个邻域空间的证据支持信息,提出基于Spark的邻域证据并行分类算法。实验结果表明,该文提出的算法相较于传统邻域分类器,在处理大规模数据时计算时间更少、效率更高,对未分类样本的分类精度更高。
关键词
属性约简
D-S证据理论
邻域分类器
邻域
粗糙集
并行计算
Spark框架
Keywords
attribute reduction
D-S evidence theory
neighborhood classifiers
neighborhood rough sets
parallel computing
Spark framework
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于邻域距离的分类方法研究
7
作者
王怡博
文辉祥
窦慧莉
机构
东南大学计算机科学与工程学院
江苏科技大学计算机学院
出处
《电子设计工程》
2019年第4期21-24,29,共5页
基金
国家自然科学基金(61572242
61502211
61503160)
文摘
邻域粗糙集模型中,随着邻域半径的增长,基于多数原则的邻域分类器容易对未知样本的类别产生误判。为缓解该问题,在邻域分类器的基础上,采用了最小平均距离的思想,设计了一种基于邻域距离的分类器,即邻域距离分类器。邻域距离分类器通过邻域粗糙集模型识别出待测样本的邻域空间,然后采用最小平均距离的判别方式来代替多数投票原则,最后找出邻域空间内与待测样本有最小平均距离的类别作为预测的类别标记。在6组UCI数据集上的实验结果表明:1)与邻域分类器相比,所提邻域距离分类器在较大的邻域半径下获得了较为满意的分类结果;2)在进行属性约简之后,与邻域分类器相比,邻域距离分类器依然能在较大的邻域半径下获得较高的分类精度。
关键词
分类
距离
属性约简
邻域
粗糙集
邻域分类器
Keywords
classification
distance
attribute reduction
neighborhood rough set
neighborhood classifier
分类号
TN01 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
邻域决策一致性的属性约简方法研究
被引量:
11
8
作者
李智远
杨习贝
徐苏平
陈向坚
王平心
机构
江苏师范大学科文学院
江苏科技大学计算机科学与工程学院
南京理工大学经济管理学院
江苏科技大学数理学院
出处
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第5期68-73,共6页
基金
国家自然科学基金(61572242
61503160
+4 种基金
61502211
61471182)
江苏省高校哲学社会科学基金(2015SJD769)
中国博士后科学基金(2014M550293)
江苏省青蓝工程人才项目
文摘
基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.
关键词
邻域分类器
邻域
决策错误率
邻域
决策一致性
约简
Keywords
neighborhood classifier
neighborhood decision error rate
neighborhood decision agreement
reduct
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
有监督LLTSA特征约简旋转机械故障诊断
被引量:
11
9
作者
苏祖强
汤宝平
邓蕾
尹爱军
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1766-1771,共6页
基金
国家自然科学基金(51375514
51275546)
高等学校博士学科点专项科研基金(20130191130001)资助项目
文摘
线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督特征约简方法,对多域故障特征集进行维数约简,会导致故障解耦不完全、故障间仍然存在混叠。针对这个问题,提出有监督线性局部切空间排列(S-LLTSA)特征约简方法,将类判别信息融入特征约简过程,实现了数据集本征结构与类判别信息的有机结合,可提取出最优低维敏感故障特征向量;并通过自适应近邻分类器(ANNC)来构建故障特征向量与故障类别的对应关系。S-LLTSA特征约简有效地增加了故障特征的可辨识性,而ANNC具有优异的模式辨识能力,进一步提高了故障诊断的精度。齿轮箱故障模拟实验验证了提出的旋转机械故障诊断方法的有效性。
关键词
旋转机械
故障诊断
维数约简
有监督线性局部切空间排列
自适应
邻域分类器
Keywords
rotating machinery
fault diagnosis
dimension reduction
supervised-linear local tangent space alignment(S-LLTSA)
adaptive nearest neighbor classifier(ANNC)
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.2 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于覆盖粗糙集的电网工程风险元传递模型
被引量:
1
10
作者
李贤
朱丽丽
机构
华北电力大学经济与管理学院
出处
《华东电力》
北大核心
2012年第5期711-714,共4页
基金
国家自然科学基金项目(71071054)
华北电力大学"211工程"资助项目~~
文摘
提出基于覆盖粗糙集邻域分类器理论的电网工程风险分析的方法。介绍了覆盖粗糙集风险元传递模型的概念原理。对电网工程风险信息系统中的历史数据进行归一化预处理,应用具有较高分类精度的邻域分类器进行分类,据此建立风险知识库并估计其平均测试精度,选择测试精度比较高的风险知识库来预测估计在一组新的风险元测试样本条件下电网工程项目目标的概率分布,从而评估出电网工程项目的风险。以算例分析说明模型的实用性和有效性。
关键词
电网工程
风险元
覆盖粗糙集
邻域分类器
Keywords
power grid engineering
risk element
covering rough set
neighborhood classifier
分类号
C931 [经济管理—管理学]
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1
自适应半径选择的近邻邻域分类器
张清华
肖嘉瑜
艾志华
王国胤
《模式识别与人工智能》
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北大核心
2022
1
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2
基于kd-树的快速邻域分类方法
张艳芹
杨习贝
陈向坚
《江苏科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2018
6
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3
基于邻域分类AUC的属性选择方法
张艳芹
《天津理工大学学报》
2018
1
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4
基于邻域分类AUC的属性选择方法
张艳芹
窦慧莉
《科技与创新》
2017
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邻域决策的随机约简与集成分类研究
余思成
杨习贝
陈向坚
窦慧莉
王平心
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018
2
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6
基于Spark的证据邻域粗糙并行分类高效算法
李铭
丁卫平
鞠恒荣
孙颖
秦廷桢
黄嘉爽
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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7
一种基于邻域距离的分类方法研究
王怡博
文辉祥
窦慧莉
《电子设计工程》
2019
0
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8
邻域决策一致性的属性约简方法研究
李智远
杨习贝
徐苏平
陈向坚
王平心
《河南师范大学学报(自然科学版)》
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2017
11
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9
有监督LLTSA特征约简旋转机械故障诊断
苏祖强
汤宝平
邓蕾
尹爱军
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
11
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职称材料
10
基于覆盖粗糙集的电网工程风险元传递模型
李贤
朱丽丽
《华东电力》
北大核心
2012
1
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