面向脑网络的图挖掘及特征选择方法

作     者：孙欢欢 郭浩 陈俊杰 SUN Huan-huan;GUO Hao;CHEN Jun-jie

作者机构：太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024 

基　　金：国家自然科学基金项目(61373101 61472270 61402318 61672374) 山西省科技厅应用基础研究项目青年面上基金项目(201601D021073) 山西省教育厅高等学校科技创新研究基金项目(2016139) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2018年第39卷第9期

页      码：2912-2917页

摘      要：为解决面向一般图的频繁子图挖掘忽略了脑网络自身特点的问题,根据脑网络结点唯一性的特点,提出面向脑网络的不确定图上的频繁子图挖掘算法。针对已有的不确定图判别性特征选择方法分类精度不高的问题,提出几种判别性特征选择方法。通过计算子图模式在样本中出现概率的均值、方差等指标,结合已有确定图中的判别分数函数,计算子图模式的判别分数。实验结果表明了该方法的有效性。

主 题 词：脑网络 确定图 不确定图 图挖掘 判别性特征选择 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2018.09.037

馆 藏 号：203368778...