崔彩霞
- 作品数：19 被引量：86H指数：6
- 供职机构：太原师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省青年科技研究基金山西省普通本科高等教育教学改革研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 浅谈计算机语言课的教改
- 2001年
- 目前高校计算机语言课教学中存在一些问题 ,应该改革课堂教学方法 ,适当加入多媒体教学 ,将语言课和计算机专业的其它课进行横向联系 ,把算法分析的思想贯穿到整个语言课的教学过程 ,并改革考试内容和方法。
- 崔彩霞
- 关键词：大学教学计算机语言课教学改革
- 基于模糊包含度的集值决策系统的局部约简算法被引量：1
- 2015年
- 集值信息系统用来描述有不确定信息和缺省信息的信息系统.针对集值决策系统,提出一种新的模糊集合包含度,并用新的模糊集合包含度定义模糊粗糙集的变精度上下近似.给出了基于模糊包含度局部约简的定义,基于模糊包含度定义了属性的相对重要度,并基于这种重要度给出了一种模糊粗糙集局部约简的启发式算法.为模糊粗糙集的研究提供了一种新的工具.
- 崔彩霞韩素青
- 关键词：模糊粗糙集集值信息系统
- 地方高校计算机类专业“算法与数据结构”实践教学改革被引量：13
- 2016年
- 针对地方高校计算机类专业"算法与数据结构"实践教学的现状,分析"算法与数据结构"实践教学改革实施的原因,提出适合地方高校计算机类专业"算法与数据结构"实践教学的改革方案,经过这几年的教改试验,得出该实践教改方案的可行性和有效性。
- 崔彩霞菅小艳庞天杰
- 关键词：算法与数据结构实践教学课程设计CDIO
- 基于密度峰值聚类的自适应欠采样方法被引量：9
- 2020年
- 基于K-means聚类的欠采样存在仅适用于超球形状数据、未考虑重叠区对分类的影响及簇中样本的稠密程度等问题.因此,文中提出基于密度峰值聚类的自适应欠采样方法.首先利用近邻搜索算法识别重叠区的多数类样本并将其删除.然后应用改进的密度峰值聚类自动获得多个不同形状、大小和密度的子簇.再根据子簇中样本的稠密程度计算采样权重并进行欠采样,在获得的平衡数据集上进行bagging集成分类.实验表明,文中方法在大多数数据集上性能表现较优.
- 崔彩霞崔彩霞曹付元
- 关键词：不平衡数据欠采样
- 不平衡数据集上的Relief特征选择算法被引量：14
- 2016年
- Relief算法为系列特征选择方法,包括最早提出的Relief算法和后来拓展的ReliefF算法,核心思想是对分类贡献大的特征赋予较大的权值;特点是算法简单,运行效率高,因此有着广泛的应用。但直接将Relief算法应用于有干扰的数据集或不平衡数据集,效果并不理想。基于Relief算法,提出一种干扰数据特征选择算法,称为阈值-Relief算法,有效消除了干扰数据对分类结果的影响。结合K-means算法,提出两种不平衡数据集特征选择算法,分别称为K-means-ReliefF算法和K-means-Relief抽样算法,有效弥补了Relief算法在不平衡数据集上表现出的不足。实验证明了本文算法的有效性。
- 菅小艳韩素青崔彩霞
- 关键词：RELIEF算法RELIEFF算法不平衡数据集
- 基于字特征的短信分类方法研究被引量：2
- 2011年
- 随着商业广告短信、色情短信、骚扰短信等通过手机不断地蔓延,严重地影响了人们日常生活和社会的稳定.因此短信分类已经成为自然语言处理的一个重要领域.分析了近年来垃圾短信内容的发展,提出了一种基于字特征的短信分类方法.实验结果表明,和词特征相比,该方法使有用短信的错判率有了明显的降低.总之,字特征用于短信分类是可行的.
- 崔彩霞
- 文本分类方法对比研究被引量：8
- 2007年
- 对3种常用的文本分类方法进行了分析和比较,并进行了对比实验,结果表明支持向量机是进行文本分类较好的方法.最后讨论了支持向量机在文本分类中存在的缺点.
- 崔彩霞张朝霞
- 关键词：文本分类朴素贝叶斯KNN支持向量机
- 地方师范院校计算机专业的离散数学课程教学改革被引量：5
- 2011年
- 从离散数学教学内容的现状和地方师范院校计算机专业学生的特点这两个方面,分析了当前地方师范院校计算机专业离散数学课程教学改革的必要性,提出了离散数学教学内容的具体改革方案。经过几年的改革实践,学生学习离散数学课程的效果得到了明显提高。
- 崔彩霞
- 关键词：离散数学教学内容改革地方师范院校计算机专业
- 基于粗集的支持向量机文本分类方法研究被引量：3
- 2006年
- 本文提出了一种基于粗糙集的支持向量机文本分类方法。该方法利用粗糙集的约简理论降低了支持向量的维数,同时保证了分类性能。实验表明该方法能获得较好的分类效果。
- 崔彩霞王素格
- 关键词：粗糙集支持向量机文本分类
- 基于朴素贝叶斯的文本分类被引量：4
- 2013年
- 朴素贝叶斯是一种用于不确定性推理的方法,其原理简单,但是适用性却很强。将朴素贝叶斯用在文本分类中。在传统的文本分类方法的基础上,对文本特征的选择做了改进,通过实验,达到了比较满意的效果。
- 菅小艳崔彩霞
- 关键词：朴素贝叶斯分类器文本分类
