项目编号

cstc2021jcyj-msxmX0824

项目类型

面上项目

承担单位

beat365手机中文官方网站

项目负责人

张里博

起止时间

2021.10.1-2024.9.30

项目介绍

代价敏感三支决策方法可以有效降低决策风险，提髙决策的可信度。但是，现有基于代价敏感三支决策的多分类模型中，决策项及代价矩阵中存在信息冗余，导致决策结果中容易出现冲突、歧义和冗余等问题，决策的可信度得不到保证。本项目结合置信机器学习和代价敏感三支决策探索可信多分类方法，主要包括：研究多分类中互斥且无冗余的决策项、无冲突且可并行的三支决策机制，建立可信多分类三支决策模型；探索可信的群智协同机制，提高了协作的可信度；基于可信的三支决策和群智协同机制，探索互信的人机协作机制。本项目创新性地将置信机器学习和三支决策相结合，探索可信的三支分类方法及其应用，解决静态和动态场景下决策可信度不高的问题，对可信赖的分类决策、人机互信与协作等领域有重要意义。

成果介绍

本项目深入研究可信的三支分类方法及其应用等内容。经过近3年的研究，项目团队在面向口罩人脸识别等典型任务场景下的群智协同、鲁棒性优化、可信决策等方面取得了一系列创新成果，对可信赖的分类决策、群智协同、人机互信与协作等领域有重要意义。重要成果以科研论文、发明专利等形式呈现。申请人以第一作者或通讯作者在IEEE TFS、IEEE TCSS等期刊会议上发表高水平学术论文10篇；协同培养硕士研究生2名，指导培养本科生12名参加学术竞赛、发表学术论文和撰写毕业论文等；参与组织国内外相关学术会议6次，参加相关学术会议9人次；申请发明专利2项；超额完成各项任务指标。

验收标准

任务书考核指标 √

约束性考核指标 √

选择性指标 无

其他贡献 无

评审结果

本项目完成预定目标和任务，验收通过。