王爱国师兄博士开题答辩专家意见

5月26日上午10:30,王爱国师兄博士开题答辩在数学楼310举行。与会评审专家来自中国科学技术大学、安徽大学、合肥工业大学计算机与信息学院、合肥工业大学医学工程学院等单位。

与会专家对王爱国师兄所做科研工作的评价:

优点:

  • 对特征选择的各种方法都进行了深入调研,使用方法丰富,工作量大,涉及面广。
  • 对特征冗余问题进行了细致研究。
  • 改进了特征选择算法的时间和空间性能。

不足:

1.研究内容比较散,缺乏理论上的整体概念。

2.使用方法深度不够,应围绕一个具体问题,结合问题特性进行分析;特征选择的每种方法针对不同问题都有各自优缺点,应着重强调自身提出的方法适用于哪类问题。

建议:

  • 在一些领域如微阵列数据中,不同种类样本的PCA主成分相近,使用PCA进行分析是否合适,应该对PCA进行推广。
  • 重新定义特征的冗余性,尝试保留冗余信息中有用的部分。
  • PCA分析重点关注各属性间的自相关性,未考虑类别信息,自相关性大的属性未必有助于分类,可以考虑在PCA中权衡属性自相关性和特征与类别的关系。
  • 可以寻找有统计上显著差异的特征,这些特征对分类更有帮助。
  • PCA寻找自相关性最大的属性集合,而忽略权重较小的特征,可以逆向思维,这些权重小的特征,对于分类可能有重要作用。
  • 应该围绕研究内容,形成哲学上的指导思想,寻找研究工作的哲学意义。
  • 建议使用三维四维数据集,做多维分解,应用前景更为广阔。
  • 特征去冗余时,将特征间的依赖关系转化为图,使用图论算法,计算每个顶点与其他顶点的依赖关系,保留最大节点。
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