高灿

作品数：13被引量：191H指数：5
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供职机构：深圳大学计算机与软件学院更多>>
发文主题：粗糙集属性约简差别矩阵半监督学习本分更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《计算机工程与应用》《计算机科学与探索》《工业和信息化教育》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金国家教育部博士点基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
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面向兴趣驱动的分层次案例设计与差异化教学——以“大学计算机”课程为例
《工业和信息化教育》2023年第6期29-33,共5页刘凤 解为成 梁正平 王志强 高灿 
2021年广东省高等教育教学研究和改革项目“人工智能课程教学及思政建设探索”(项目编号:JG2021470);2020年广东省高等教育教学研究和改革项目“计算思维赋能的‘大学计算机’教学改革与实践”(项目编号:JG2020048);2020年深圳大学教学改革研究项目“基于兴趣驱动的大学计算机差异化教学研究”(项目编号:JG2020102)。
由于计算机在实际应用中的广泛性,“大学计算机”课程已经成为很多高校众多专业学生的公共必修课。然而现有计算机教学没能充分考虑学生的专业背景及当前计算机领域的进展,导致知识陈旧且单一,学生的上课兴趣不高,特别是理科思维普遍较...
关键词：大学计算机 兴趣驱动 差异化教学 教学改革 案例设计 
基于Markov Blanket的模糊差别矩阵属性约简算法被引量：1
《模糊系统与数学》2022年第6期54-63,共10页胡蝶怡 周杰 高灿 
国家自然科学基金资助项目(61806127,62076164)。
模糊差别矩阵属性约简是一种广泛使用的模糊粗糙集属性约简方法。然而已有方法大多采用启发式贪婪策略,属性约简率低且约简质量差。本文结合Markov Blanket概念,提出基于模糊差别矩阵的属性约简算法。首先,为了避免约简选择过多属性的问...
关键词：模糊粗糙集 属性约简 模糊差别矩阵 Markov Blanket 双向搜索 
基于模糊邻域熵的多粒度离群点检测方法被引量：1
《模糊系统与数学》2022年第6期102-113,共12页汪贝琪 周杰 高灿 
国家自然科学基金资助项目(61806127,62076164)。
离群点检测是数据挖掘和机器学习领域重要的研究方向之一,其目的是识别与其他样本表现显著不同的样本。本文提出了一种基于模糊邻域熵的多粒度离群点检测方法。首先,将模糊相似性引入邻域熵和相对熵,提出模糊邻域熵和相对模糊邻域熵的...
关键词：离群点检测 邻域熵 模糊邻域熵 理想解法 多粒度序列 
动态一致自信的深度半监督学习被引量：1
《计算机科学与探索》2022年第11期2557-2564,共8页李勇 高灿 刘子荣 罗金涛 
国家自然科学基金(61806127,62076164);佛山市教育局项目(2019XJZZ05)。
基于一致性正则化和熵最小化的深度半监督学习方法可以有效提升大型神经网络的性能,减少对标记数据的需求。然而,现有一致性正则化方法的正则损失没有考虑样本之间的差异及错误预测的负面影响,而熵最小化方法则不能灵活调节预测概率分...
关键词：深度半监督学习 图像分类 动态加权一致性 自信预测 低密度分离 
基于邻域互信息的三支特征选择被引量：2
《计算机工程与应用》2022年第22期159-164,共6页卓永泰 董又铭 高灿 
国家自然科学基金(61806127,62076164);佛山市教育局项目(2019XJZZ05)。
特征选择是机器学习非常重要的预处理步骤,而邻域互信息是一种能直接处理连续型或离散型特征的有效方法。然而基于邻域互信息的特征选择方法一般采用启发式贪婪策略,其特征子集质量难以得到有效保证。基于三支决策的思想,提出了三支邻...
关键词：特征选择 邻域粗糙集 邻域互信息 三支决策 集成学习 
一种基于正域的三支近似约简
《计算机科学》2022年第4期168-173,共6页王志成 高灿 邢金明 
国家自然科学基金(61806127,62076164);佛山市教育局项目(2019XJZZ05)。
属性约简是三支决策理论的重要研究内容之一。然而,现有基于三支决策的属性约简方法过于严格,限制了其属性约简的效率。文中提出了一种基于正域的三支近似属性约简方法。具体地,属性约简被视为根据条件属性与决策属性的相关性,将所有属...
关键词：粗糙集 三支决策 属性约简 正域 近似约简 
不完备弱标记数据的粗糙协同学习模型被引量：4
《模式识别与人工智能》2018年第10期950-957,共8页高灿 周杰 高天宇 赖志辉 
国家自然科学基金项目(No.61573248,61672358,61703283,61773328);中国博士后基金项目(No.2016M590812,2017M612736,2017T100645);广东省自然科学基金项目(No.2017A030310067)
针对不完备弱标记数据的学习问题,提出基于粗糙集理论的半监督协同学习模型.首先定义不完备弱标记数据的半监督差别矩阵,提出充分、具有差异性的约简子空间获取算法.然后在有标记数据集上利用各约简子空间训练两个基分类器.在无标记数据...
关键词：粗糙集 差别矩阵 半监督约简 粗糙协同训练 不完备数据 
一种处理部分标记数据的粗糙集属性约简算法被引量：5
《计算机科学》2017年第1期25-31,共7页张维 苗夺谦 高灿 李峰 
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
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...
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 
基于粗糙集成学习的半监督属性约简被引量：6
《小型微型计算机系统》2016年第12期2727-2732,共6页张维 苗夺谦 高灿 李峰 
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
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...
关键词：属性约简 粗糙集 自训练 半监督学习 半监督数据 
基于LDA主题模型的短文本分类方法被引量：79
《计算机应用》2013年第6期1587-1590,共4页张志飞 苗夺谦 高灿 
国家自然科学基金资助项目(60970061;61075056;61103067);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下文,降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。采用K近邻方法对自动抓取的网...
关键词：短文本 分类 K近邻 相似度 隐含狄列克雷分配 
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