增量式

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多视图数据的增量式鲁棒融合模型
《小型微型计算机系统》2025年第4期892-897,共6页张晓静 彭甫镕 
国家自然科学基金面上项目(62276162)资助;山西省基础研究计划项目(202103021223029)资助;中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX20231B001)资助.
现有多视图融合方法大多通过区分共享特征和独有特征来减少信息冗余.然而,当融合的视图质量较差时,盲目融合会导致模型性能下降,即发生负迁移.针对此问题,提出一种新颖的无监督多视图数据的增量式鲁棒融合模型(MVIF),将多视图分为目标...
关键词：多视图 负迁移 互信息 跨视图重构 信息瓶颈 
一种混合的动态社区发现算法被引量：3
《小型微型计算机系统》2023年第4期773-778,共6页白伊史 翟海霞 刘园 
国家自然科学基金面上项目(61872126)资助;河南省重点科技攻关项目(192102210123)资助。
针对增量式动态社区发现算法存在的误差累积问题和计算复杂度受网络演化程度影响的问题,本文结合标签传播算法和模块度优化算法提出了一种混合的动态社区发现算法.该算法将网络的演变情况分为产生增量较多的剧烈演变和产生增量相对少的...
关键词：增量式动态社区发现 标签传播 模块度优化 Louvain算法 
集值决策信息系统的增量式属性约简算法被引量：3
《小型微型计算机系统》2018年第6期1239-1244,共6页王映龙 华佳佳 钱文彬 柳军 
国家自然科学基金项目(61502213;71461013;61462038)资助;江西省自然科(20151BAB217009;20132BAB201045)资助;江西省教育厅科学技术项目(GJJ150399)资助
在现实应用中许多数据往往呈动态变化,非增量式约简方法处理此类数据需消耗大量的计算时间和存储空间.增量式技术能有效处理动态变化的数据.针对集值决策信息系统中数据的动态变化情况,研究了新增对象对信息系统中原有知识的影响,分析...
关键词：粗糙集 属性约简 增量学习 分布协调集 
关系矩阵的知识粒度增量式属性约简被引量：7
《小型微型计算机系统》2018年第5期1000-1004,共5页郑诚 王波 洪彤彤 
安徽省高校自然科学基金重点项目(KJ2013A020)资助
由于现实中的数据集存在着大量的冗余属性,因此需要对它们进行属性约简.针对传统的属性约简算法不能很好的处理动态变化的数据集,本文运用关系矩阵的形式去表示信息系统的知识粒度,并研究了当数据集属性发生变化时,通过矩阵的视角来展...
关键词：增量式更新 属性约简 关系矩阵 知识粒度 
增量形式背景的拓扑坍缩表示被引量：2
《小型微型计算机系统》2018年第5期1033-1037,共5页张涛 李和合 曹海兰 刘梦奇 
国家自然科学基金项目(61603327)资助;河北省自然科学基金项目(F2015203013)资助;河北省青年拔尖人才项目资助
形式背景表示是形式概念分析领域的研究热点之一,而增量式形式背景表示是增量式计算的表示基础.本文针对增量式表示的需要,将属性拓扑概念进行拓展,形成对象拓扑表示.并以对象拓扑为基础,通过分析新增对象对原有结构的影响,构造拓扑坍...
关键词：形式概念分析 增量式 属性拓扑 对象拓扑 拓扑坍缩 
置信优势关系粗糙集的属性约简方法被引量：2
《小型微型计算机系统》2018年第2期357-361,共5页苟光磊 王国胤 
国家科技重大专项课题项目(2014ZX07104-006)资助;国家自然科学基金项目(61073146;61173184)资助;重庆市科委基础与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjA0934)资助;重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600933)资助;重庆理工大学青年星火计划项目(2015XH15)资助
置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型,属性约简是核心内容之一.首先考查了分类精度在属性域的单调性,提出保持分类精度不变的启发式约简方法.由于启发式约简方法在增加或删除一个属性时,需重新计算整个上、下近似集得到...
关键词：粗糙集 置信优势关系 约简 启发式 增量式 
采用增量式线性判别分析的行人再识别被引量：2
《小型微型计算机系统》2017年第3期595-600,共6页霍中花 陈莹 
国家自然科学基金项目(61104213;61573168)资助;江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015019-15)资助
针对当前行人再识别在度量学习算法中使用的主成分分析法容易丢失分类信息的问题,提出一种基于增量式线性判别分析的行人再识别算法.算法采用线性判别分析的映射方法使样本在投影子空间中能够保持最大化的分类信息,并利用增量学习的方...
关键词：线性判别分析 增量学习 KISSME算法 行人再识别 
信息观下增量式属性约简方法研究被引量：5
《小型微型计算机系统》2016年第2期375-380,共6页刘海涛 续欣莹 谢珺 谢刚 
人社部留学回国人员科技活动择优资助项目(2013-68)资助;山西省自然科(2014011018-2)资助;山西省回国留学人员科研项目(2013-033;2015-045)资助
针对实际数据大多是动态变化的,在增加样本后,原约简集可能已不再有效,需要对其动态更新.邻域决策系统中现有的增量算法都是从代数观下分析其变化情况,本文从信息观出发,详细分析了增加样本后,条件熵的变化机制,以及其对约简集的影响规...
关键词：条件熵 邻域系统 增量式学习 属性约简 
一种基于关系矩阵决策表增量式约简算法被引量：5
《小型微型计算机系统》2015年第5期1069-1072,共4页景运革 
国家自然科学基金联合项目(U1230117)资助;国家自然科学基金项目(61175047)资助
目前粗糙集模型属性约简大多是基于静态信息系统,而实际决策表的数据信息都是动态变化的,为了有效地对这些数据集进行属性约简处理,介绍了关系矩阵增量机制,提出一种基于关系矩阵的增量式属性约简算法,在原有等价关系矩阵和约简的基础上...
关键词：粗糙集 增量式更新 正域约简 关系矩阵 
基于增量式聚类和矩阵分解的鲁棒推荐方法被引量：3
《小型微型计算机系统》2015年第4期689-695,共7页徐玉辰 刘真 张付志 
国家自然科学基金项目(61379116)资助;河北省自然科学基金项目(F2011203219;F2013203124;F2015203046)资助;河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012028)资助
现有基于矩阵分解的推荐算法在面对"托"攻击时鲁棒性较差,而且随着用户和项目的增加需要进行模型重构,时间代价较高.针对上述问题,提出一种基于增量式聚类和矩阵分解的鲁棒推荐方法.首先,采用基于k-median聚类的用户评分矩阵分块算法对...
关键词：鲁棒推荐算法 增量式聚类 矩阵分解 信息熵 模型更新 
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