摘要：在许多现实应用领域中,由于数据标注代价昂贵,且数据往往呈现动态变化,因此存在大量弱标记的不完备数据。针对上述复杂应用场景,本文以粒计算理论为基础,从区分性视角给出不完备数据的区分对概念,同时给出属性相对重要度的度量方法,并设计面向弱标记不完备决策系统的属性约简算法。该算法能在迭代过程中不断缩减搜索空间,提高属性约简效率;并根据实例的动态变化情况,分析属性约简的动态更新机制;在此基础上,设计了半监督条件下的增量式属性约简算法。最后,通过实验验证了算法的可行性和有效性。

摘要：为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empirical mode decomposition,EMD)去掉异常值和高频噪声情况,在效果较好的EMD基础上进行样本熵、模糊熵的提取,形成特征集,选用最小二乘为基分类器,采用AdaBoost (adaptive boosting)方法通过迭代增加错分样本权重,投票形成基于最小二乘支持向量机3个不同核的弱分类器集成的强分类器,实现驾驶疲劳的识别,平均准确率达95%。通过实验验证了该方法的灵活性及鲁棒性,在一定程度上推动了驾驶疲劳的研究。