薛飞
- 作品数：3 被引量：99H指数：1
- 供职机构：西安邮电大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 光滑分段孪生支持向量机被引量：1
- 2016年
- 为了解决Sigmoid的积分函数对正号函数的逼近精度低的问题,引入一种具有更强逼近正号函数能力的光滑函数即分段函数,提出了光滑分段孪生支持向量机,并用快速Newton-Armijo算法对其求解。在NDC和UCI数据集上的实验结果表明:光滑分段孪生支持向量机能够有效地处理大规模和高维度数据,且分类精度和分类速度与光滑孪生支持向量机相比得到了改进。
- 吴青王彦彦薛飞
- 基于云计算的海量数据挖掘研究被引量：98
- 2013年
- 为了实现高效率低成本的海量数据挖掘,为企业决策提供参考,提出了基于云计算的海量数据挖掘模型。该模型中海量数据的处理和存储都是在云计算环境中进行的,首先对海量的数据进行一定的预处理,形成结构一致的数据后,应用云计算平台上的MapReduce模型进行高效的并行数据处理,最后得到所需的数据挖掘结果。基于云计算的海量数据挖掘的效率明显高于传统的数据挖掘,并且数据挖掘结果的准确性有了一定的提高,而且随着数据量的增多,该模型的优势会愈发明显。
- 贺瑶王文庆薛飞
- 关键词：云计算数据挖掘海量数据MAPREDUCE数据预处理
- 混合尺度聚类模型收敛性分析及仿真
- 2014年
- 针对被分类对象属性多样性的客观实际,分析使用单一间隔尺度或名义尺度进行聚类的局限性,并提出一种混合尺度聚类模型。新模型以明氏距离及翻转距离为基础,引入混合尺度。利用下准则函数及逐步聚类算法可证新模型的收敛性。以某小区保安预警系统的采样数据为例,运用Matlab软件对新模型进行仿真验证,结果表明,新模型可应用于被分类对象具有多种特征属性的聚类问题。
- 王文庆薛飞
