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职为梅

作品数:25 被引量:56H指数:5
供职机构:郑州大学信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金河南省自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

文献类型

  • 20篇期刊文章
  • 3篇会议论文
  • 2篇学位论文

领域

  • 22篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理
  • 1篇文化科学

主题

  • 7篇数据集
  • 7篇非平衡数据
  • 6篇数据挖掘
  • 6篇稀有类
  • 6篇非平衡数据集
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  • 3篇组合分类器
  • 3篇抽样技术
  • 2篇影响函数
  • 2篇数据分类
  • 2篇数据库
  • 2篇数据库系统
  • 2篇数据库系统原...
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  • 2篇教学
  • 2篇教学实践
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机构

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作者

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传媒

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年份

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  • 2篇2016
  • 2篇2015
  • 2篇2014
  • 3篇2013
  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 3篇2010
  • 2篇2009
  • 2篇2006
  • 2篇2005
  • 2篇2003
  • 1篇2002
25 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
抽样技术和CBES分类非平衡数据集
2013年
CBES是面向非平衡数据集分类的组合选择方法。相关的实验表明,CBES方法能大幅度提升基分类器的泛化能力。已有研究表明,抽样方法能有效提高分类器在非平衡数据集分类上的性能。因此,巧妙地将抽样技术应用到CBES方法中,进而提出基于抽样的CBES方法(SCBES),以期进一步提高CBES在稀有类上的性能。大量的实验表明,巧妙地使用抽样方法能进一步提高CBES方法在非平衡数据集分类上的性能。
职为梅郭华平范明
关键词:非平衡数据集组合分类器抽样技术
一种面向非平衡数据集分类问题的组合选择方法被引量:7
2014年
由于类分布的不平衡性,很多传统的分类方法在非平衡数据集上的分类效果不好.与传统的方法不同,论文从组合选择的角度考虑不平衡类学习问题,提出了一种基于实例的组合选择方法 CBES,提升组合分类器在不平衡数据集上的分类性能.CBES考察类标号未知的样本的k近邻,并以此为选择集,从分类器库中选择一个最优或次优的子组合分类器来预测未知样本的类标号.由于考虑了待分类样本的局部特征,更关注稀有类,因此CBES能够更好地对非平衡数据集进行分类.实验结果表明,本文的方法能够显著地降低模型的复杂度,有效地提高了非平衡数据集上的分类性能.
职为梅郭华平张银峰范明
关键词:非平衡数据集组合分类器K近邻
抽样技术和CBES分类非平衡数据集
ES是面向非平衡数据集分类的组合选择方法.相关的实验表明,CBES方法能大幅度提升基分类器的泛化能力.已有研究表明,抽样方法能有效提高分类器在非平衡数据集分类上的性能.因此,巧妙地将抽样技术应用到CBES方法中,进而提出...
职为梅郭华平范明
关键词:非平衡数据集抽样技术性能评价
样本大小对非平衡数据分类的影响
2010年
探讨了影响稀有类分类的各个因素,针对影响稀有类中的一个因素——样本大小对稀有类的影响进行了研究。
职为梅范明叶阳东
关键词:稀有类组合分类器
一种面向不平衡数据分类的组合剪枝方法被引量:12
2014年
传统的数据分类算法多是基于平衡的数据集创建,对不平衡数据分类时性能下降,而实践表明组合选择能有效提高算法在不平衡数据集上的分类性能。为此,从组合选择的角度考虑不平衡类学习问题,提出一种新的组合剪枝方法,用于提升组合分类器在不平衡数据上的分类性能。使用Bagging建立分类器库,直接用正类(少数类)实例作为剪枝集,并通过MBM指标和剪枝集,从分类器库中选择一个最优或次优子组合分类器作为目标分类器,用于预测待分类实例。在12个UCI数据集上的实验结果表明,与EasyEnsemble、Bagging和C4.5算法相比,该方法不但能大幅提升组合分类器在正类上的召回率,而且还能提升总体准确率。
张银峰郭华平职为梅范明
关键词:不平衡数据集
稀有类分类问题研究被引量:8
2005年
探讨了稀有类问题的区分性、多态性、稀有性等主要特征,详述了稀有类分类算法的评估标准。研究了目前分类稀有类的四种方法,首次提出使用基本显露模式分类稀有类的思想。
刘艳霞刘艳霞职为梅
关键词:数据挖掘稀有类
并行化的粒子群技术被引量:2
2009年
并行化是提高大规模复杂问题求解效率的有效手段。本文在分析了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的并行性后,给出了PSO算法的并行实现,并将该并行化的算法在并行平台——联想深腾1800机群系统上进行测试。结果表明PSO算法的并行实现,显著地提高了算法的效率。
吴正娟职为梅杨勇范明
关键词:并行化PSO算法
EPTPC:一种改进的两阶段分类算法
2011年
分类是数据挖掘中的重要任务之一。基本显露模式(eEPs)是一种有趣的知识模式,能够反映两个不同数据集之间的某些显著差异并减少分类噪音,适合解决针对稠密数据集和高维数据集的分类问题。但是,传统的采用顺序覆盖策略分类算法无法解决小覆盖问题和反例碎片问题。提出了一种改进的基于eEPs模式的两阶段分类算法,它将eEPs模式作为分类模式,采用两阶段思想来构造分类器,特别是优化了评分策略和两个阶段的权重设置。同时与NB,CBA,C5.0,CMAR,CAEP,BCEP等方法的分类结果进行了比较,在UCI机器学习库中的11个数据集上的实验结果表明了文中提出的算法的有效性。
孙宜贵职为梅
关键词:数据挖掘基本显露模式
基于Mobile-Agent的实时控制环境的研究
1.引言随着企业信息化建设的不断发展,计算机集成制造系统成为企业改善管理,实现生产、经营、服务自动化,提高运作效率的主要手段。目前企业大多采用集散型控制系统(DCS),现场总线控制系统(FCS)。DCS和FCS提供相应的...
蔡国强范明张静职为梅
关键词:JAVA
文献传递
'数据库系统原理'教学实践与改革
"数据库系统原理"课程作为计算机专业的基础课程,具有理论知识抽象、实践应用性强的特点,本文分析了"数据库系统原理"课程教学中实际存在的问题,针对这些问题提出一系列的改革方案,取得了...
职为梅
关键词:数据库系统原理教学改革课程设计数据库实验
共3页<123>
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