多变量IB方法及算法的研究

项目名称： 多变量IB方法及算法的研究

项目编号： No.61170223

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 计算机科学学科

项目作者： 叶阳东

作者单位： 郑州大学

项目金额： 57万元

中文摘要： 多变量IB方法在处理多元化、数量巨大、多样性特征的信息方面有着独特的优势，本项目针对多变量IB方法研究中所存在的关键问题：相关维数的确定、协作模型的建立、平衡参数的确定、多变量IB方法的应用适宜性等问题；基于不同的多变量IB模型，拟采用最小描述长度准则（MDL）及近邻传播方法来自动确定相关系统的维数；以多变量互信息作为压缩变量之间约束程度的度量，解决变量之间相互协作的问题；用基于滑动窗的层次聚集树作为描述序列数据的基本结构，解决上下文相关IB序列特征空间边界确定的问题；基于ANN，采用自适应调整技术，求解平衡参数β；项目拟采用不同的多变量IB模型，进行隐藏信息分析、早期食管癌内镜图像识别的研究，力图发现多变量IB方法所适应的问题特征及规律。该项目的研究一方面丰富了多变量IB方法及算法，另一方面对多变量IB算法应用于信息安全、海量数据集分析、图像模式分析、医疗诊断提供了坚实的基础。

中文关键词： 多变量IB；信息压缩；互信息；信息熵；机器学习

英文摘要：

英文关键词： Multivariate IB；Information compression；Mutual information；Entropy；Machine learning