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题名基于粗糙集成学习的半监督属性约简
被引量：6
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作者
张维
苗夺谦
高灿
李峰
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机构
同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系
上海电力学院计算机科学与技术学院
同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
深圳大学计算机与软件学院
香港理工大学应用科学与纺织学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第12期2727-2732,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61273304)资助
2013年度高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130072130004)资助
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文摘
属性约简是粗糙集理论重要研究内容之一.Pawlak粗糙集约简的对象一般是有监督数据或者是无监督数据.而在很多现实问题中有标记数据很有限,更多的是无标记数据,即半监督数据.仅利用有标记数据一般难以计算出质量较好的属性约简.为此,基于粗糙集理论,结合集成学习与半监督学习,提出有效地利用无标记数据计算半监督数据属性约简算法.该算法在有标记数据上构造一组差异性较大的属性约简构造集成基分类器,在半监督自训练学习过程中,用集成分类器对无标记数据做出预测,扩大有标记数据集,从而获得质量更好的约简.UCI数据集实验分析表明该算法是有效可行的.
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关键词
属性约简
粗糙集
自训练
半监督学习
半监督数据
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Keywords
attribute reduction
rough sets
self-training
semi-supervised learning
semi-supervised data
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种处理部分标记数据的粗糙集属性约简算法
被引量：5
- 2
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作者
张维
苗夺谦
高灿
李峰
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机构
同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系
上海电力学院计算机科学与技术学院
同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
深圳大学计算机与软件学院
香港理工大学应用科学与纺织学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第1期25-31,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61273304)
2013年度高等学校博士学科点专项科研基金(20130072130004)资助
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文摘
属性约简是粗糙集理论中重要的研究内容之一,是数据挖掘中知识获取的关键步骤。Pawlak粗糙集约简的对象一般是有标记的决策表或者是无标记的信息表。而在很多现实问题中有标记数据很有限,更多的是无标记数据,即半监督数据。为此,结合半监督协同学习理论,提出了处理半监督数据的属性约简算法。该算法首先在有标记数据上构造两个差异性较大的约简来构造基分类器;然后在无标记数据上交互协同学习,扩大有标记数据集,获得质量更好的约简,构造性能更好的分类器,该过程迭代进行,从而实现利用无标记数据提高有标记数据的约简质量,最终获得质量较好的属性约简。UCI数据集上的实验分析表明,该算法是有效且可行的。
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关键词
粗糙集
增量式属性约简
协同学习
部分标记数据
半监督学习
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Keywords
Rough sets, Incremental attribute reduction, Co-training, Partially labeled data, Semi-supervised learning
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名MoO_2及其复合纳米结构的研究进展
被引量：1
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作者
任品云
任先培
陈月姣
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机构
四川理工学院物理与电子工程学院
香港理工大学应用科学与纺织学院
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出处
《四川理工学院学报（自然科学版）》
CAS
2017年第5期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(6160031788)
四川省教育厅重点项目(16ZA0245)
+1 种基金
四川省大学生创新创业项目(201710622045)
四川理工学院科研基金项目(2015RC09)
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文摘
不同于常规过渡族氧化物的宽带隙半导体特性,MoO_2具有较强的金属特性,加之其高的熔点、良好的化学稳定性、以及本身"隧道状"晶体构型使其在锂离子电池、超级电容器、场发射器件和催化剂等领域都有着重要的应用价值。在纳米材料倍受青睐的现今,MoO_2及其各种复合纳米结构迅速引起研究者的广泛关注与研究。系统综述了各种MoO_2及其复合纳米结构的研究进展,详细介绍各种类型纳米结构合成现状,包括合成方法,不同方法合成的材料形貌结构特点;着重阐述它们在场发射、锂离子电池、超级电容器和光催化等领域的性能特点,在此基础上并对其未来研究方向进行了展望。
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关键词
MoO2
复合纳米结构
合成
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Keywords
MoO2
composite nanostructures
synthesis
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分类号
O649.4
[理学—物理化学]
TB332
[一般工业技术—材料科学与工程]
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