欧吉顺
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Cascade的增量式组合分类算法研究
- 2009年
- 利用Learn++思想对Cascade组合分类器进行了改进,提出了一种基于Cascade的增量式组合分类算法,并将之应用到肝脏图像的分类中。实验结果表明,与原有组合分类器相比,该增量式组合分类方法可以在保证分类准确度的前提下有效地提高新增样本的学习效率。
- 欧吉顺朱玉全陈耿刘晟
- 关键词：多分类器组合增量式更新BOOSTING
- 一种基于粗糙集理论的决策树构造方法被引量：6
- 2011年
- 采用粗糙集理论中的属性重要度作为挑选测试属性的指标来构造决策树,形成了一种新的决策树分类算法S_D_Tree,在计算挑选测试属性的时间复杂度为O(|C||n|)。实验结果表明,该算法可以构建一个较简洁的决策树,与C4.5算法相比较,具有更好的预测准确率。
- 于海平朱玉全陈耿欧吉顺
- 关键词：决策树粗糙集属性重要度时间复杂度
- 基于动态加权的粗糙子空间集成被引量：1
- 2010年
- 提出一种基于动态加权的粗糙子空间集成方法EROS-DW。利用粗糙集属性约简方法获得多个特征约简子集,并据此训练基分类器。在分类阶段,根据给定待测样本的具体特征动态地为每个基分类器指派相应的权重,采用加权投票组合规则集成各分类器的输出结果。利用UCI标准数据集对该方法的性能进行测试。实验结果表明,相较于经典的集成方法,EROS-DW方法可以获得更高的分类准确率。
- 欧吉顺朱玉全陈耿于海平
- 关键词：粗糙集属性约简动态加权
