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姚敏
图像处理和模式识别、计算智能、机器学习、数据挖掘、普适计算、服务计算等
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- 姓名：姚敏
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学术头衔：
博士生导师
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学科领域：
计算机应用
- 研究兴趣：图像处理和模式识别、计算智能、机器学习、数据挖掘、普适计算、服务计算等
姚敏，1995年毕业于浙江大学，获工学博士学位。现为浙江大学计算机学院计算机系统工程研究所副所长，教授，博士生导师。
担任KaaS 2010大会主席、IASP 2009程序委员会主席、IASP 2010、PAKDD 2009、GCIS 2009、IEEE ICIS 2009、IEEE WCCI 2008等国际学术会议程序委员会委员。担任IJPRAI、JCST、电子学报、中国生物医学工程学报、系统工程理论与实践等一级学术期刊的审稿专家。
研究兴趣为图像处理和模式识别、计算智能、机器学习、数据挖掘、普适计算、服务计算等。主持国家自然科学基金、973、863、博士点基金项目各一项、浙江省自然科学基金重点项目和面上项目各一项、国家重点实验室基金项目多项，其中“智能信息处理方法研究”获2002年浙江省高校科研成果奖。出版学术专著一部，编著五部、译著两部，其中2000年获华东地区科技出版社优秀图书奖。发表学术论文一百多篇，其中大部分论文被SCI和EI收录。
首次提出了广义模糊熵、广义去模糊机制、模糊一致关系与模糊一致矩阵、最大关联隶属原则等有关模糊信息处理的理论与方法，为解决某些模糊系统问题提供了理论基础。同时，将模糊计算、符号计算、神经计算以及演化计算机制相结合，创造性地提出了广义计算、广义建模和广义学习理论，并将其应用于智能控制、决策分析、知识发现、模式识别和图像理解。
个人主页：http://myao.sunbo8.net
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【期刊论文】Mining dynamic association rules with comments
姚敏， Bin Shen， Min Yao， Zhaohui Wu， Yunjun Gao
，-0001，（）：
-1年11月30日
In this paper, we study a new problem of mining dynamic association rules with comments (DAR-C for short). A DAR-C contains not only rule itself, but also its comments that specify when to apply the rule. In order to formalize this problem, we first present the expression method of candidate effective time slots, and then propose several definitions concerning DAR-C. Subsequently, two algorithms, namely ITS2 and EFP-Growth2, are developed for handling the problem of mining DAR-C. In particular, ITS2 is an improved two-stage dynamic association rule mining algorithm, while EFP-Growth2 is based on the EFP-tree structure and is suitable for mining high-density mass data. Extensive experimental results demonstrate that the efficiency and scalability of our proposed two algorithms (i. e., ITS2 and EFP-Growth2) on DAR-C mining tasks, and their practicability on real retail dataset.
Dynamic association rule， Comment， Support vector， Confidence vector， Mining algorithm
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2009-12-09
【期刊论文】Image feature optimization based on nonlinear dimensionality reduction*
姚敏， Rong ZHU， ， Min YAO
Zhu et al. J Zhejiang Univ Sci A Vol.10 No.12 (2009) 1720-1737，-0001，（）：
-1年11月30日
Image feature optimization is an important means to deal with high-dimensional image data in image semantic understanding and its applications. We formulate image feature optimization as the establishment of a mapping between high-and low-dimensional space via a five-tuple model. Nonlinear dimensionality reduction based on manifold learning provides a feasible way for solving such a problem. We propose a novel globular neighborhood based locally linear embedding (GNLLE) algorithm using neighborhood update and an incremental neighbor search scheme, which not only can handle sparse datasets but also has strong anti-noise capability and good topological stability. Given that the distance measure adopted in nonlinear dimensionality reduction is usually based on pairwise similarity calculation, we also present a globular neighborhood and path clustering based locally linear embedding (GNPCLLE) algorithm based on path-based clustering. Due to its full consideration of correlations between image data, GNPCLLE can eliminate the distortion of the overall topological structure within the dataset on the manifold. Experimental results on two image sets show the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
Image feature optimization， Nonlinear dimensionality reduction， Manifold learning， Locally linear embedding (， LLE)，
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2009-12-09
姚敏， 沈斌， ， 李生琦
，-0001，（）：
-1年11月30日
在分析原有动态关联规则不足的基础上，本文提出了一种新的动态关联规则，该定义中的支持度向量SV、置信度向量CV 与经典定义相吻合，可以更好地反映规则随时间变化的动态信息。然后，进一步提出了两种新颖的高性能动态关联规则挖掘算法：ITS 算法和EFP-Growth 算法。其中，两阶段挖掘ITS 算法具有较好的可理解性；基于扩展FP-树的EFP-Growth 算法则适宜于高密度海量数据的挖掘。实验测试结果表明了算法具有较好的挖掘性能和可扩展性，适宜于动态关联规则的有效挖掘。
动态关联规则， 扩展FP-树， 频数向量， 挖掘算法
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2009-12-09
【期刊论文】可拓知识空间和可拓知识网格模型（I）：可拓知识空间*
姚敏， 沈斌， ， 江志伟， 易文晟
电路与系统学报，2006，11（4）：131～135，-0001，（）：
-1年11月30日
本文提出了可拓知识空间概念，建立相应的可拓知识空间相关操作，并在此基础上进一步构架可拓知识空间语义网和可拓知识网格模型。本文第一部分论述了上述模型的建立过程，提出了可拓知识空间关联函数计算方法，第二部分分析了可拓知识空间操作在可拓知识空间语义网上的对应行为，并讨论了可拓知识网格服务。上述方法和模型对于大规模可拓问题求解与计算具有一定意义。
可拓学， 可拓知识空间， 可拓知识空间语义网， 可拓知识网格
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