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基于VPRS的决策树算法中处理噪音数据的新方法被引量：2: 2005年; 噪音数据是影响决策树训练效率和结果集质量的重要因素。目前的树剪枝方法不能消除噪音数据对选择决策树测试节点属性的影响。为改变这种状况,基于变精度Rough集(VPRS)模型,提出了一个在决策树算法中处理噪音数据的新方法———预剪枝法,该方法在进行选择属性的计算之前基于变精度正区域求取属性修正的分类模式,来消除噪音数据的对选择属性以及生成叶节点的影响。利用该方法对基本ID3决策树算法进行了改进。分析和实验表明,与先剪枝方法相比,该方法能进一步减小决策树的规模和训练时间。; 乔梅韩文秀; 关键词：决策树

基于Rough集的决策树算法被引量：11: 2005年; 　针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题,提出了基于Rough集的决策树算法.采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式,该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力,并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单采取了一种新的剪枝方法——预剪枝,即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式, 以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响.采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法,从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理.对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明,该算法生成的决策树较ID3算法小,与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当.算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则,并易于利用数据库技术实现,适合大数据集.; 乔梅韩文秀; 关键词：ROUGH集决策树

Rough集在不一致决策树生成中的应用: 2005年; 　现实世界中存在大量不相容数据.基于Rough集的有关理论,提出了一个在决策树生成过程中简单高效的识别、处理不相容数据,生成不一致决策叶节点的方法,并引入决策质量参数来刻画不一致叶节点,从而为利用决策树推理和决策提供更多有用信息.将这些方法结合进ID3算法,使算法对相容和不相容数据均可进行有效地处理.; 乔梅韩文秀; 关键词：ROUGH集决策树

具有真实感的虚拟人头部的一种构造方法: 2005年; 在人类交流信息、情感和动机暗示的广泛能力之中,面部是其中最关键的组成部分之一.因此,具有真实感的三维人脸模型的构造和动画是计算机图形学领域中一个重要的的研究课题.如何能够便捷有效的构造出具有真实感的三维人头部模型是其中一个难点.本文介绍了一种三维人头部模型的构造方法.该构造方法基于一个已存在的三维头部的无个体特征的一般模型,该模型可以经过调整而创造出具有个性特征的头部模型;借助于从两张从正交角度拍摄的普通的某个人的二维照片上采集到的能够反映该个体特征的数据参考点作为控制点,通过DFFD(DirichletFree FormDeformation)的自由变形方法,调整该三维头部模型,进行非线性变形,向特征人面部结构逼近,从而构造出具有个性化特征的头部模型.在此基础上,本文提出了对该方法的一种改进,即对用来进行控制非线性变形的参考点赋以不同的权值,进行分层次控制,从而使得三维头部模型能够更精确的再现个体特征.; 李睿张桦; 关键词：立体视觉

Rough集中属性分类贡献能力综合测度研究被引量：5: 2006年; 针对Rough集中刻画属性分类能力的测度正区域等仅能反映属性可辨识对象集大小,不能反映属性对样本的划分状况影响分类的其它因素的问题,提出了Rough集中度量属性分类贡献能力的综合测度———属性分类粗糙度,对其特性进行了分析,给出了用该测度以及信息增益等分别作为决策树算法选择属性的启发式对UCI几个数据集的挖掘结果.理论分析和实验表明,属性分类粗糙度更全面地刻画了属性对分类的综合贡献能力,且具有计算更为简单等特点.; 乔梅韩文秀; 关键词：ROUGH集决策树

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天津市高等学校科技发展基金计划项目(020714)