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基于粒计算的属性约简理论与方法

发布时间:2017-11-29 13:37:33  审核人:隋雪梅

主 讲 人:王长忠 教授  

报告时间:11月30日(周四)下午14:45--15:45  

报告地点:数理楼221

报告摘要:属性约简是在保持分类精度不变的前提下,找出最优特征子集进行分类。其中一个重要的工作是构造特征评估函数。特征评估函数用于衡量一个候选子集的质量,与特征子集的分类能力相关,它的好坏决定了分类精度的高低。

由于现实中存在的大多数数据集的属性值可能是符号型或实值型。实值型数据存在模糊性和随机性,在利用经典粗糙集约简算法对数据进行处理前,需要对连续属性进行离散化。离散化后原属性值将会被符号所替代,这样会造成数据的信息损失。由于模糊粗糙集、信息熵、邻域粗糙集以及序关系粗糙集等粒计算模型能够直接处理实值型数据,因此基于这些模型的属性约简算法恰好能弥补经典粗糙集的不足。本报告提出几种新的粒计算型,基于新模型给出了决策信息系统中上下近似、正域、依赖度和属性重要度概念并研究了其基本性质,进而提出了一些新的属性约简算法。

 

个人简历:王长忠,男,博士,教授,硕士生导师。毕业于哈尔滨工业大学数学系,现任教于渤海大学。主要兴趣和研究方向为:基于粒计算的机器学习、不确定性推理、模式识别、数据分析方法。

先后主持和参与国家自然科学基金、中央高校基金、辽宁省自然科学基金、辽宁省高校优秀人才支持计划等省部级以上课题二十多项。目前主持国家自然科学基金,省自然科学基金等3项。获批计算机著作权3项。出版专著一部。曾多次赴香港理工大学电子计算学系和澳门科技大学计算机系进行访学。先后在《IEEE Transactions on Neural Networks and  Learning Systems》、《IEEE Transactions on Fuzzy  Systems》、 Information sciences》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表论文50多篇。ESI 全球前1%高被引论文3 篇。荣获辽宁省普通高等学校优秀人才称号。应邀担任多个国内、国际学术会议程序委员会委员,国 Chinese Journal of Mathematics The Scientific World Journal》的编委,中国医药数学会辽宁分会常务理事,人工智能基础学协会专委会委员,中国自动化学会多粒度与多尺度分析专业委员会委员,国家自然科学基金函评专家。