孙林
- 作品数：59 被引量：399H指数：12
- 供职机构：河南师范大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划河南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学矿业工程艺术更多>>
- 二进制哈里斯鹰优化及其特征选择算法被引量：8
- 2023年
- 针对哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法在探索阶段仅使用随机策略初始种群,致使种群多样性下降,控制开发和探索过程中的线性变化的逃逸能量,在迭代后期易陷入局部最优等问题,提出了二进制HHO及其元启发式特征选择算法。首先,在探索阶段引入Sine映射函数,初始化哈里斯鹰种群位置,运用自适应调整算子来改变HHO搜索范围,并更新HHO的种群位置。其次,利用对数惯性权重改进逃逸能量的更新公式,将迭代次数引入跳跃距离中,使用步长调整参数调整HHO的搜索距离,进而平衡探索与开发能力;在此基础上设计了改进的HHO算法,避免HHO算法陷入局部最优。然后,引入S型和V型传递函数,更新改进的HHO算法的二进制位置和种群位置,设计了两种二进制的改进HHO算法。最后,使用适应度函数评估特征子集,并将二进制改进HHO算法与适应度函数相结合,提出了两种基于二进制的改进HHO元启发式特征选择算法。在10个基准函数和17个公共数据集上的实验结果表明,4种优化策略在10个基准函数上有效提升了HHO算法的优化性能,改进的HHO算法明显优于对比的其他优化算法;在12个UCI数据集和5个高维基因数据集上,将所提算法与基于BHHO的特征选择算法和其他特征选择算法进行比较,实验结果显示,基于V型改进的HHO特征选择算法具备良好的寻优能力与分类性能。
- 孙林李梦梦徐久成
- 关键词：二进制适应度函数
- 基于粒计算的贴近度理论研究
- Hobbs于1985年提出了粒度的概念,并对公式中的谓词定义了不可区分关系.T. Y.Lin教授1996年到1997年期间第一次提出粒计算的概念,粒计算的基本思想是在问题求解中使用粒子.构建信息粒的过程称作信息粒化,信息...
- 马媛媛徐久成孙林
- 关键词：粒计算贴近度信息粒度ROUGH集模糊集
- 文献传递
- 基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法被引量：2
- 2013年
- 针对现有相容粒度空间模型中网格点提取只考虑空间位置而忽略图像纹理特征的随机性、模糊性、关联性等不确定性的问题,提出一种基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法。首先,在CIELab颜色空间上构建相容粒度空间模型的对象集;其次,用云模型提取每层的网格点,进而构建基于云模型网格点的相容粒度空间模型;然后,提出基于云模型和相容粒的彩色图像检索的相似性度量;最后,用Corel图像库中的图像作为测试图像库进行仿真实验。结果表明,该方法有效地提高了图像的检索效率。
- 徐久成任金玉孙林徐天贺
- 关键词：云模型
- 基于决策熵的决策树规则提取方法被引量：8
- 2007年
- 在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化所获得的决策规则。该方法的优点在于构造决策树及提取规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。实例分析的结果表明,该方法能获得更为简化有效的决策规则。
- 孙林徐久成马媛媛
- 关键词：粗糙集决策熵决策树
- 决策演化集研究被引量：9
- 2013年
- 粒度决策演化模型是基于经典粗糙集之上在时间序列上的扩展,是对决策在时间序列上的演化进行的讨论。粒度决策演化模型将着眼点从静态的决策信息系统转移到动态的时间序列上,研究决策信息系统随着时间变化时的演化规律,是一种新的决策研究方法。虽然在应用方面粒度决策演化模型有着独特的优势,但对于属性的分类粒度决策演化模型并没有给出清晰的说明。本文在粒度决策演化模型的基础上提出决策演化集,并对决策演化集在应用上的效果展开研究。
- 胡玉文徐久成孙林
- 关键词：粗糙集时间序列
- 一种基于最大熵的VHP彩色图像分割方法被引量：1
- 2007年
- 提出了一种新的颜色特征函数,将其提取出的特征与最大熵原则ICM(iterated conditional modes)方法结合进行可视人彩色图像的分割,实验结果表明本文分割出的脑部组织和颅骨效率高、误分率低.
- 徐亮王端邱栋孙林田沄
- 关键词：HVP彩色图像最大熵ICM方法
- 基于互信息的Fisher Score多标记特征选择被引量：3
- 2023年
- 目前,Fisher Score模型在处理多标记数据时没有考虑样本和整个特征空间之间以及特征和标记之间的关系.提出一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择方法.首先,在多标记决策系统中考虑整个样本空间对特征选择的影响,根据异类样本与同类样本之间的欧式距离定义权重公式,并在特征空间下对标记赋予权重衡量标记的重要程度.然后,基于互信息理论定义特征与每个标记之间的互信息来计算每个特征和每个标记之间的相关度,将特征与标记之间的相关度与该标记所占的权重相结合来定义特征和标记集之间的总相关度.将Fisher得分与总相关度结合,定义每个特征的新的Fisher得分,进而构建多标记Fisher Score模型.最后,设计了一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择算法.在六个多标记数据集上的实验证明,提出的算法与其他算法相比,其四种评价指标都表现良好,分类性能出色.
- 孙林张起峰徐久成
- 关键词：多标记学习互信息
- 基于新的条件熵的决策树规则提取方法被引量：15
- 2007年
- 分析了知识约简过程中现有信息熵反映决策表“决策能力”的局限性,定义了一种新的条件熵,以弥补现有信息熵的不足;然后对传统启发式方法中选择属性的标准进行改进,由此给出了新的属性重要性定义;以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取方法。该方法的优点在于构造决策树及提取决策规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。应用实例分析的结果表明,该方法能提取更为简洁有效的决策规则。
- 孙林徐久成马媛媛
- 关键词：粗糙集数据挖掘条件熵决策树
- 基于改进粒子群和K-means聚类的优化算法被引量：4
- 2023年
- 为了解决粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)收敛速度慢和迭代次数多,以及传统K-means聚类算法采取的欧氏距离划分准则会导致聚类效果不理想等问题,构建了基于改进粒子群和K-means聚类的优化算法.根据Sigmoid函数优势,对PSO算法中速度更新公式的惯性权重参数实施改进,得到新的惯性权重公式,有效提高PSO算法的收敛速度;在PSO算法的位置更新公式中引入时间权重,通过调整时间权重大小,控制粒子的空间搜索范围,增强粒子的搜索能力;在传统的欧氏距离中引入属性权值,得到新的欧氏距离计算公式,该公式在计算两个向量相似度时,同时考虑了两个向量间的累积差异以及它们之间的相似性,与改进的PSO算法相结合,设计了基于改进粒子群和K-means聚类的优化算法.在6个基准测试函数和13个UCI数据集上,将所提出的优化算法与其他算法进行对比实验分析.实验结果表明:所提算法在收敛速度和寻优稳定性方面得到了明显提升,有效地提高了聚类准确率并且降低了迭代次数.
- 孙林张一曼张辰珂徐久成
- 关键词：粒子群优化K-MEANS聚类惯性权重欧氏距离
- 教育信息化2.0视域下师范生教学技能培养的“2M”一体化融合模式构建研究被引量：6
- 2019年
- 笔者以教育部《教育信息化2.0行动计划》为指导,为提高师范院校师范生教学技能培养的效率,在师范生微格教学(Microteaching)训练中融入微课程(Microlecture),提出"2M(微格教学及微课程)"概念。同时,以师范院校现有的微格教学系统和网络教学系统为基础,构建"基于移动智能终端设备的‘2M’一体化融合模式、基于‘互联网+教育’的‘2M’一体化融合模式",从而有效提升师范生教学技能培养质量。
- 孙全党徐久成孙林靳瑞霞
- 关键词：教学技能培养
