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多模态数据知识发现
  • 项目名称：多模态数据知识发现
  • 项目类别：优秀青年科学基金项目
  • 批准号：61222210
  • 申请代码：F020508
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2013-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人：胡清华
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：天津大学
  • 批准年度：2012
中文摘要：

实际应用中广泛存在着混合数据描述的分类和回归任务，申请人对此进行了系统研究。提出了基于邻域粒化和粗糙近似的分类模型，设计了基于此模型的边界样本搜索、特征选择和规则提取算法；提出了基于核函数粒化和模糊近似的核模糊粗糙集模型，分析了其鲁棒性，设计了鲁棒的模型、开发了基于鲁棒模型的加权采样、属性约简和模糊分类算法；系统拓展了信息熵模型，提出了邻域熵和模糊信息熵的概念，设计了基于熵模型的混合数据属性约简方法；提出了模糊优势关系粗糙集和排序熵模型，得到了鲁棒的单调分类方法。这些工作系统提升了粒计算的实用性。已发表SCI论文51篇，SCI二区论文22篇，SCI他引258次。本项目基于申请人现有成果，面向太阳活动预报应用需求，研究多模态复杂数据的分类方法，探索基于混合距离学习、多核表示和多模态字典表达的分类建模方法，集成和拓展了机器学习与模式识别最前沿的成果，有望形成多模态数据知识发现的基本框架。

中文主题词： 多模态数据；知识发现；不确定性建模；分类学习；特征选择
结论摘要：

英文主题词multi-modal data；knowledge discovery；uncertainty modeling；classification learning；feature selection

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 34
  • 1
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
Rule extraction from support vector machines based on consistent region covering reduction
粗糙ε-支持向量回归模型
Fuzzy information systems and their homomorphisms
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Extending a configuration model to find communities in complex networks
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基于半监督距离学习和多模态信息的图像聚类
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An improved attribute reduction scheme with covering based rough sets
Pattern-Based Wind Speed Prediction Based on Generalized Principal Component Analysis
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Short-Term Wind speed and Power Forecasting Based on Heteroscedastic Support Vector Regression
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Improved support vector machine algorithm for heterogeneous data
Transfer learning for short-term wind speed prediction with deep neural networks
基于邻域粗糙集的多标记分类特征选择算法
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Fuzzy Rough Decision Trees
Comparative analysis on margin based feature selection algorithms
Multi-granularity distance metric learning via neighborhood granule margin maximization
基于Beta噪声模型支持向量回归及其应用
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会议论文
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