庞继芳 作品数:29 被引量:144 H指数:9 供职机构: 山西大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 山西省回国留学人员科研经费资助项目 山西省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 经济管理 文化科学 理学 更多>>
专家权重完全未知的区间直觉不确定语言多属性群决策方法 被引量:5 2018年 针对专家权重信息完全未知且属性值为区间直觉不确定语言数的模糊多属性群决策问题,提出一种基于混合权重信息及决策者风险态度的群决策分析方法。在定义区间直觉不确定语言数差异度的基础上,分别利用专家在方案评价值上的贴近度以及方案排序上的一致度来计算两类专家权重,并基于均衡度得到专家的客观综合权重。进而通过融合专家客观综合权重以及基于相似度的个体综合评价值权重,提出一种混合加权集结方法,从而得到方案的群体综合评价值,并通过定义带有风险态度因子的期望值与精确函数实现对方案的比较和排序。最后,通过实例分析证明所提方法的有效性和合理性。 庞继芳 宋鹏关键词:多属性群决策 均衡度 基于空间变换的随机森林算法 被引量:10 2021年 随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出一种考虑优先类别的线性判别分析方法(priority class based linear discriminant analysis,PCLDA),利用针对优先类别的投影矩阵对样本进行空间变换,以增强优先类别样本与其他类别样本的区分效果.进而,将PCLDA方法引入随机森林构建过程中,在为每棵决策树随机选择一个优先类别保证随机森林多样性的基础上,利用PCLDA方法创建侧重于不同优先类别的决策树,以提高单棵决策树的分类准确性,从而实现集成模型整体分类性能的有效提升.最后,在10个标准数据集上对ST-RF算法与7种典型随机森林算法进行比较分析,验证所提算法的有效性,并将基于PCLDA的空间变换策略应用到对比算法中,对改进前后的算法性能进行比较分析.实验结果表明:ST-RF算法在处理多分类问题方面具有明显优势,所提出的空间变换策略具有较强的普适性,可以显著提升原算法的分类性能. 关晓蔷 王文剑 庞继芳 孟银凤关键词:线性判别分析 决策树 不确定语言多属性群决策方法及应用研究 在项目评估、人员考评、科研成果评价、供应商选择以及企业绩效评价等实际决策问题中,由于受到知识结构、个人偏好和工作背景等主观因素的影响,以及事物本身的复杂性、模糊性和不确定性的影响,专家往往倾向于用不确定语言信息来表达个体... 庞继芳关键词:多属性群决策 不确定语言 信息熵 粗糙集 面向决策分析的多粒度计算模型与方法综述 被引量:12 2021年 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. 庞继芳 宋鹏 梁吉业关键词:多粒度粗糙集 基于类别随机化的随机森林算法 被引量:15 2019年 随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在处理多分类问题时的性能受到限制。为了更好地解决该问题,结合多分类问题的特点,提出一种基于类别随机化的随机森林算法(RCRF)。从类别的角度出发,在随机森林两种传统随机化的基础上增加类别随机化,为不同类别设计具有不同侧重点的基分类器。由于不同的分类器侧重区分的类别不同,所生成的决策树的结构也不同,这样既能够保证单个基分类器的性能,又可以进一步增大基分类器的多样性。为了验证所提算法的有效性,在UCI数据库中的21个数据集上将RCRF与其他算法进行了比较分析。实验从两个方面进行,一方面,通过准确率、F1-measure和Kappa系数3个指标来验证RCRF算法的性能;另一方面,利用κ-误差图从多样性角度对各种算法进行对比与分析。实验结果表明,所提算法能够有效提升集成模型的整体性能,在处理多分类问题时具有明显优势。 关晓蔷 庞继芳 梁吉业关键词:多分类问题 多样性 基于可调多粒度对偶犹豫模糊概率粗糙集的三支多属性群决策 被引量:1 2021年 本文为减少三支决策中主观性因素对决策结果的影响,并克服经典多粒度粗糙集模型在信息融合方面存在极端性的局限,在对偶犹豫模糊信息系统中探索了基于可调多粒度概率粗糙集的三支决策模型与方法,用于求解多属性群决策问题。首先,本文将对偶犹豫模糊的概念引入三支决策中,提出了可调多粒度对偶犹豫模糊概率粗糙集模型。然后,本文依据离差最大化法计算属性权重与专家权重,进一步利用多粒度三支决策框架建立了对偶犹豫模糊多属性群决策方法。最后,通过医学诊断的实例验证了本文所建立方法的可行性与有效性。 丁娟娟 张超 申利华 李德玉 李德玉 庞继芳关键词:多粒度 多属性群决策 一种基于正向近似的规则挖掘方法 现有的基于经典粗糙集理论的决策规则挖掘算法多数是采用静态粒度对决策表中的决策规则进行挖掘.本文借鉴动态粒度原理的思想对协调决策表中的决策规则进行挖掘,提出了一种基于正向近似的决策规则挖掘算法,实例表明该算法简单有效,为挖... 庞继芳 梁吉业 钱字华关键词:粗糙集理论 文献传递 以“双一流”和“新工科”为导向的数据库系统课程教学改革研究 被引量:15 2022年 为了更好地适应“新工科”发展要求,服务于学校的“双一流”建设,在分析数据库系统课程的重要性及其改革的必要性基础上,结合课程特点和培养要求,从课程群体系、教学内容、教学方式、媒体技术、实验教学、教学模式多个维度,探讨并凝练数据库系统课程的改革措施及优化策略,最后说明课程教学改革实施效果。 庞继芳 张夏蕾 王元龙 李茹 魏巍关键词:数据库系统 教学改革 基于粗糙集理论的知识获取方法研究 粗糙集理论是八十年代初由波兰学者Z.Pawlak提出的一个数据分析的有力工具,近年来日益受到各领域的广泛关注,并已在机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现、专家系统等领域得到了成功的应用。研究基于粗糙集理... 庞继芳关键词:粗糙集 知识获取 不完备信息系统 文献传递 不完备决策表中的粒度思想 被引量:6 2006年 粒度计算是粗糙集理论研究的一种强有力的工具。为了更好地研究不完备决策表中的知识获取方法,在基于粒度计算理论和极大相容块技术上,将不完备决策表分为确定的和不确定的两类,讨论了不完备决策表内在的粒度思想,并给出了两类不完备决策表在不同粒度下的相互转化关系。大量实验表明该方法是可行有效的。 庞继芳 梁吉业关键词:不完备决策表 粒度 粒度计算