lSSN 1003-6059
CN 34-1089/TP
CODEN MRZHET
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在认知学习过程中,学习者可能学习并掌握某些技能,但知识状态却无法发生改变.在此情形下,根据学习者知识状态的改变不足以对其技能进行准确评估,因此,文中基于技能函数,运用形式概念分析的方法寻找学习路径并进行技能评估.首先,介绍后继状态、有效技能和良好技能函数的概念.然后,基于形式背景,在两种情形下讨论技能函数满足良好性的条件,得到满足良好性条件下可进行逐步有效学习和有效评估的结果,并设计获取良好技能背景、良好技能函数及寻找学习路径的算法.最后,在两个数据集上进行实验分析,验证文中算法的有效性,并且得出如下结论:基于良好技能函数得到的学习路径图,不仅可有效指导学习者进行学习,还可根据学习者知识状态的变化评估其是否掌握相应的有效技能.
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作为粒计算研究方向的核心概念和关键技术,多粒度计算强调对现实世界问题多视角、多层次的理解和描述,可获得合理、满意的求解结果.为了深化多粒度计算与决策分析的有效融合,更好地满足人们的实际决策需求,文中首先介绍多粒度粗糙集、多尺度数据分析、序贯三支决策、分层分类学习四类多粒度计算模型,并阐述各自的主要特点及发展过程.进而从属性约简、规则提取、粒度选择、信息融合、群决策、多属性群决策、分类决策、动态决策等方面总结基于多粒度计算模型的决策分析方法研究现状.最后,对大数据时代智能决策领域中若干具有挑战性的研究方向进行展望,以期推动多粒度智能决策的不断发展与创新.
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现有的在线流特征选择算法通常选择一个最优的全局特征子集,并假设该子集适用于样本空间的所有区域.但是,样本空间的每个区域都使用独有的特征子集进行准确描述,这些特征子集的特征和大小可能有所不同.因此,文中提出基于最大决策边界的局部在线流特征选择算法.引入局部特征选择,在充分利用局部信息的基础上,设计基于最大决策边界的特征衡量标准,尽可能分开同类样本和不同类样本.同时,使用最大化平均决策边界、最大化决策边界和最小化冗余3种策略选择合适的特征.针对局部区域选择最优的特征子集,然后使用类相似度测量方法进行分类.在14个数据集上的实验结果和统计假设检验验证文中算法的分类有效性和稳定性.
