韩慧
- 作品数：5 被引量：118H指数：4
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于组件词表的物体识别被引量：1
- 2008年
- 提出一种基于组件词表的物体识别方法,通过AdaBoost从物体样本图像的组件中选取一些最具区分性的组件,构成组件词表。每幅图像都用词表中的组件来表征,在此基础上用稀疏神经网络来训练分类器。实验结果表明,该方法识别精度较高,对于遮挡和复杂背景有较强的鲁棒性。
- 温明韩慧王磊卓晴王文渊
- 关键词：ADABOOST算法
- 不均衡数据集学习中基于初分类的过抽样算法被引量：11
- 2006年
- 为了有效地提高不均衡数据集中少数类的分类性能,提出了基于初分类的过抽样算法。首先,对测试集进行初分类,以尽可能多地保留多数类的有用信息;其次,对于被初分类预测为少数类的样本进行再次分类,以有效地提高少数类的分类性能。使用美国加州大学欧文分校的数据集将基于初分类的过抽样算法与合成少数类过抽样算法、欠抽样方法进行了实验比较。结果表明,基于初分类的过抽样算法的少数类与多数类的分类性能都优于其他两种算法。
- 韩慧王路温明王文渊
- 关键词：不均衡数据集过抽样
- 数据挖掘中决策树算法的最新进展被引量：82
- 2004年
- 概述了传统决策树方法的基本原理和优越性,指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性;着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展,并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。
- 韩慧毛锋王文渊
- 关键词：决策树数据挖掘
- 基于仿生模式识别思想的时间序列匹配被引量：8
- 2007年
- 仿生模式识别是模式识别理论的一种新模型,它的出发点是要"认识"事物而非"区分"事物,理论的基点在于它确认了样本点在特征空间的连续性.本文根据仿生模式识别的基本思想,提出了一种时间序列匹配的新方法.该方法利用同类样本间的连续性规律,将时间序列排序,并在相邻的时间序列之间添加了若干新的时间序列,以增加样本点.对力感键盘按键压力序列进行分类实验的结果表明,新方法优于基于动态时间弯折的传统方法.
- 闾海荣韩慧王文渊
- 关键词：仿生模式识别动态时间弯折
- 不均衡数据集中基于Adaboost的过抽样算法被引量：16
- 2007年
- 为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能,该文融合了提升和过抽样的优点,提出了基于提升算法Adaboost的过抽样算法MCMO-Boost,并且将其与决策树算法C4.5、提升算法Adaboost和过抽样算法SMOTE进行了实验比较与分析。结果表明,MCMO-Boost算法在少数类和数据集的总体分类性能方面都优于其它算法。
- 韩慧王文渊毛炳寰
- 关键词：不均衡数据集过抽样
