纪霞
- 作品数：34 被引量：135H指数：7
- 供职机构：安徽大学更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学基金国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学化学工程更多>>
- 基于邻域的可变粒度粗糙集模型被引量：2
- 2016年
- 分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理,将邻域多粒度粗糙集模型与可变粒度粗糙集模型相结合,提出了基于邻域的可变粒度粗糙集模型,定义了其下上近似,研究了基于邻域的可变粒度粗糙集模型的一些性质,并证明了基于邻域的可变粒度粗糙集模型是乐观邻域多粒度粗糙集模型和悲观邻域多粒度粗糙集模型的泛化,最后通过实例验证了模型的有效性.
- 徐怡杨宏健纪霞姚晟
- 关键词：多粒度粗糙集
- 本科人工智能教学研究被引量：3
- 2013年
- 人工智能是计算机专业的重要课程。文中分析了本科人工智能课程的教学特点,针对当前教学中存在的一些问题,从教学内容、教学方法等方面提出了几点教学改革建议。
- 纪霞李龙澍
- 关键词：人工智能本科教学改革
- 一种改进的基于核心句的评价搭配抽取方法被引量：1
- 2015年
- 目前主流的评价搭配抽取方法以句法依存分析为基础,由于中文评价文本的不规范性,导致其句法分析结果不稳定,进而影响评价搭配的抽取效果。针对该问题,提出一种改进的基于核心句的评价搭配抽取方法。设计融合核心句和句法依存关系的评价搭配抽取方法,提高评价语句句法分析结果的稳定性,并且在处理复杂的评价语句时,加入对评价对象之间、情感词之间并列关系的分析。实验结果表明,该方法能提高召回率和准确率。
- 刘涛赵鹏刘慧婷纪霞
- 关键词：核心句
- 基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法被引量：3
- 2013年
- 针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.
- 纪霞李龙澍齐平
- 关键词：不完备决策表属性约简
- 自适应相似图联合优化的多视图聚类
- 2024年
- 相比于单一视图学习,多视图学习往往可以获得学习对象更全面的信息,因而在无监督学习领域,多视图聚类受到了研究者的极大关注,其中基于图的多视图聚类,近年来取得了很大的研究进展.基于图的多视图聚类一般是先从各个视图原始数据学习相似图,再进行视图间相似图的融合来获得最终聚类结果,因此,多视图聚类的效果是由相似图质量和相似图融合方法共同决定的.然而,现有基于图的多视图聚类方法几乎都聚焦在视图间相似图的融合方法研究上,而缺乏对相似图本身质量的关注.这些方法大多数都是孤立地从各视图的原始数据中学习相似图,并且在后续图融合过程中保持相似图不变.这样得到的相似图不可避免地包含噪声和冗余信息,进而影响后续的图融合和聚类.而少量考虑相似图质量的研究,要么相似图构造和图融合过程是直接联立迭代的,要么在预定义相似图过程中提前利用秩约束进一步初始化,要么就是利用相似图存在的一些底层结构来获取融合图的.这些方法对相似图本身改进很小,最终聚类性能提升也十分有限.同时现有基于图的多视图聚类流程也缺乏对各视图间一致性和不一致性的综合考虑,这也会严重影响最终的多视图聚类性能.为了避免低质量预定义相似图对聚类结果的不利影响以及综合考虑视图间一致性与不一致性来提升最终聚类效果,本文提出了一种自适应相似图联合优化的多视图聚类方法.首先通过Hadamard积来获得视图间高质量一致性部分信息,再将每个预定义相似图和这部分信息对标,重构各个视图的预设相似图.这个过程强化了各视图间的一致性部分,弱化了不一致性部分.其次设计了相似图重构改进和图融合联合迭代优化框架,实现了相似图的自适应改进,最终达到相似图和聚类结果共同提升的效果.该方法将相似图改进过程�
- 纪霞施明远周芃姚晟
- 关键词：自适应优化
- 统计学理论在邮件分类中的应用研究被引量：1
- 2008年
- 分类问题,尤其是文本自动分类一直是机器学习与数据挖掘研究中的研究热点与核心技术,其中如朴素贝叶斯、KNN等近年来得到了广泛的关注和快速的发展。文中在统计学理论的基础上给出了一种基于支持向量机方法的文本分类算法,并设计出了相应的垃圾邮件过滤系统。实验证明与朴素贝叶斯方法相比,该算法极大地提高了分类准确率和查全率,具有应用推广的价值。
- 汤伟程家兴纪霞
- 关键词：文本分类垃圾邮件
- 基于属性分辨度的最大相容块规则提取算法被引量：4
- 2013年
- 提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法,它是一种例化方向的方法.首先从空集开始,逐步选择当前最重要的条件属性对对象集分类,从广义决策值唯一的相容块提取确定规则,从其他的相容块提取不确定规则;然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性;最后通过规则约简过程来简化所获得的规则,增强规则的泛化能力.实验结果表明,所提出的算法效率更高,并且所获得的规则简洁有效.
- 纪霞李龙澍
- 关键词：不完备决策表粗糙集
- 基于新型协调量化容差关系的不完备数据填补方法被引量：3
- 2009年
- 提出一种基于新型协调量化容差关系的不完备数据补齐算法。首先求出属性值不完备对象的容差类,结合属性的重要度,将容差类里面的对象容差关系量化,再根据决策规则独立原则,在尽可能保持系统协调性的前提下对缺失属性值进行补齐。大量实验证明了本算法的有效性。
- 李龙澍纪霞汤伟
- 关键词：属性重要度不完备信息系统
- 基于张量表示的域适配的迁移学习中特征表示方法被引量：5
- 2020年
- 本文提出一种新的基于张量表示的域适配迁移学习中的特征表示方法,即融合联合域对齐和适配正则化的基于张量表示的迁移学习特征表示方法.当源域和目标域差异很大时,仅将源域对齐潜在共享空间,会造成数据扭曲过大.为缓解此问题,本文方法提出联合域对齐,即源域和目标域同时对齐共享子空间.并且本文方法将适配正则化引入张量表示空间求解.本文适配正则化包括动态分布对齐和图适配,以缩小域间分布差异和保留样本间流行一致性.最后融合联合域对齐,动态分布对齐和图适配,通过联合优化求解获得共享子空间表示.几个公共的跨域数据集上的大量实验结果表明了本文方法优于其它主流的迁移学习方法,验证了本文方法的有效性.
- 赵鹏赵鹏纪霞纪霞
- 算法分析与设计课程研究型教学模式探索与实践被引量：4
- 2015年
- 研究型教学是本科阶段培养创新人才的有效措施之一。文章针对本科阶段算法分析与设计课程教学中存在的突出问题,分析造成这些问题的深层次原因,本着培养具有一定科研素养创新人才的目标,提出"两个阶段三个步骤"的研究型教学模式,阐述该教学模式的实施过程并说明实践效果。
- 纪霞
- 关键词：算法分析与设计研究型教学科研训练计划学生互评
