山东省教育厅科技计划(J07YJ04)
- 作品数:4 被引量:17H指数:3
- 相关作者:张化祥陈冰李杉齐淼王强更多>>
- 相关机构:山东师范大学更多>>
- 发文基金:山东省教育厅科技计划山东省自然科学基金山东省优秀中青年科学家科研奖励基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于Bagging的聚类集成方法被引量:5
- 2010年
- 提出一种基于Bagging的集成聚类方法,采用一种新的数据集采样技术生成数据子集,尽可能的保持了子样本的多样性和最大相关性,然后应用一种改进的k均值聚类算法生成个体学习器,根据互信息对数据集的不同聚类结果进行处理,最后通过计算有争议的数据对象与各个聚类中心的距离将其重新划分到新的聚类结果中。在多个UCI标准数据集上的实验结果表明,该方法能有效改善聚类质量。
- 李杉张化祥
- 关键词:聚类K均值聚类互信息
- 集成学习的多分类器动态组合方法被引量:9
- 2008年
- 为了提高数据的分类性能,提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试,并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较,证明了DEA的有效性。
- 陈冰张化祥
- 关键词:多分类器聚类ADABOOST算法
- 组合Web服务过程中的合理调度问题研究
- 2008年
- 介绍了当前企业信息系统存在的问题,指出了EAI的缺点,对BPEL进行了简单的概述。在Web Service和BPEL技术基础之上,给出了在一个组合服务过程中如何解决服务单元合理调度问题的框架,并分析了框架的结构,对服务单元的状态属性表进行了设计。
- 张永胜王强
- 关键词:WEB服务调度BPEL
- 基于FCM的两级集成分类器算法被引量:3
- 2010年
- 基于模糊聚类的思想提出了一种新的两级集成分类器算法。将数据集用Fuzzy C-Means算法进行聚类,得到每个实例对应于每个类别的模糊隶属度。一级集成根据Bagging算法获得成员分类器,分类器个数为数据集类别数且每个成员分类器对应一个类别标号,这些成员分类器的采样方式是通过其对应类别的模糊隶属度为每个实例加权后进行随机重采样。二级集成是将一级集成产生的针对类别的成员分类器通过动态加权多数投票法来组合,学习到最终的分类结果。该算法称为EWFuzzyBagging,实验结果表明,该算法与Bagging和AdaBoost相比具有更好的健壮性。
- 齐淼张化祥赵蕾
- 关键词:模糊聚类BAGGING动态加权分类器集成