检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2016年第7期33卷 266-272页

作者：董跃华刘力江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 江西理工大学计算机科学与技术系江西赣州341000

针对ID3算法多值偏向及误分类代价被忽视的问题,结合属性相似度和代价敏感学习,提出基于均衡系数的决策树优化算法。该算法既克服了多值偏向,又考虑了误分类代价问题。首先引进属性相似度和性价比值两者的均衡系数,对ID3算法进行改进;... 详细信息

针对ID3算法多值偏向及误分类代价被忽视的问题,结合属性相似度和代价敏感学习,提出基于均衡系数的决策树优化算法。该算法既克服了多值偏向,又考虑了误分类代价问题。首先引进属性相似度和性价比值两者的均衡系数,对ID3算法进行改进;然后运用麦克劳林公式对ID3算法进行公式简化;最后将算法改进和公式简化相结合,得到基于均衡系数的决策树优化算法。实验结果表明,基于均衡系数的决策树优化算法,既能够提高分类精度,缩短决策树生成时间,又能考虑代价问题并降低误分类代价,还能克服多值偏向问题。

关键词： ID3算法属性相似度代价敏感学习决策树均衡系数

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基于支持向量机的高校慕课教学质量评价研究

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信息技术 2022年第11期46卷 9-13页

作者：马建梅陈承张星星姚倩西安医学院临床医学院西安710021 西安市第一医院西安710002 西安医学院卫生管理学院西安710021

为了全面、客观评价高校慕课教学质量,提出了基于支持向量机的高校慕课教学质量评价方法。首先通过分析高校慕课教学质量影响因素,建立高校慕课教学质量评价体系,然后采用支持向量机训练评价体系建立高校慕课教学质量评价模型。实验结... 详细信息

为了全面、客观评价高校慕课教学质量,提出了基于支持向量机的高校慕课教学质量评价方法。首先通过分析高校慕课教学质量影响因素,建立高校慕课教学质量评价体系,然后采用支持向量机训练评价体系建立高校慕课教学质量评价模型。实验结果表明:该方法提升了高校慕课教学质量评价效果,输出评价结果与实际评价结果吻合度极高,教学质量评价客观、全面。

关键词：支持向量机慕课教学代价敏感学习教学质量评价高校教学

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基于机器学习的战场态势评估问题研究与展望

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指挥控制与仿真 2022年第4期44卷 21-25页

作者：霍士伟田八林郭圣明师有为国防大学研究生院北京100091 国防科技大学信息通信学院湖北武汉430030 国防大学联合作战学院北京100091

智能化战场态势评估是实现智能化作战指挥的基础和关键。随着机器学习的快速发展和在军事领域的广泛应用,以及战场数据获取能力的提高,基于机器学习的数据驱动的战场态势评估成为目前研究的热点。对战场态势评估的概念和基于机器学习的... 详细信息

智能化战场态势评估是实现智能化作战指挥的基础和关键。随着机器学习的快速发展和在军事领域的广泛应用,以及战场数据获取能力的提高,基于机器学习的数据驱动的战场态势评估成为目前研究的热点。对战场态势评估的概念和基于机器学习的战场态势评估研究现状进行了概述,分析了现有基于机器学习的战场态势评估存在的问题,并对其解决思路和研究方法进行了展望。

关键词：态势评估机器学习小样本半监督学习代价敏感学习

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基于预算约束下的分类学习

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安徽工业大学学报（自然科学版） 2008年第2期25卷 197-201页

作者：倪艾玲柯栋梁安徽工业大学计算机学院安徽马鞍山243002

根据用户所能提供的资金和时间预算约束,针对现实中存在问题的需要,使用Lazy Decision Tree作为基本的分类方法,并给出了新的分裂属性选择标准,建立基于代价敏感的分类器。该分类器用多维代价取代前人工作中将多维代价转换成一维代价方... 详细信息

根据用户所能提供的资金和时间预算约束,针对现实中存在问题的需要,使用Lazy Decision Tree作为基本的分类方法,并给出了新的分裂属性选择标准,建立基于代价敏感的分类器。该分类器用多维代价取代前人工作中将多维代价转换成一维代价方法,在给定二维预算约束下,最大限度地减小误分类代价,获得相对最优的分类器。该分类器以实际应用为背景,具有很强的实用价值。实验证明,该方法是切实可行并有效的。

关键词：预算约束分类代价敏感学习决策树

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网球基础训练数据的粒计算方法研究

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长春师范学院学报（自然科学版） 2013年第3期32卷 74-77页

作者：巫文佳李云鹏阎钲赵红漳州师范学院体育系福建漳州363000 漳州师范学院粒计算实验室福建漳州363000

本文提出网球基础训练数据采集与挖掘的粒计算方法。首先介绍了有针对性的数据采集方法。其次分析了网球训练数据特性的分类方法、粒关联规则挖掘方法、属性选择方法和代价敏感学习方法。最后指出了这些方法涉及的科学技术问题,并给出... 详细信息

本文提出网球基础训练数据采集与挖掘的粒计算方法。首先介绍了有针对性的数据采集方法。其次分析了网球训练数据特性的分类方法、粒关联规则挖掘方法、属性选择方法和代价敏感学习方法。最后指出了这些方法涉及的科学技术问题,并给出了可行的解决方案。

关键词：网球训练粒计算分类关联规则代价敏感学习

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耦合样本先验分布信息的加权极限学习机

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计算机与现代化 2018年第8期 61-65页

作者：席晓燕于化龙江苏科技大学计算机学院江苏镇江212003

极限学习机广泛用于分类、聚类、回归等任务中,但在处理类不平衡分类问题时,前人未充分考虑样本先验分布信息对分类性能的影响。针对此问题,本文提出耦合样本先验分布信息的加权极限学习机(Coupling sample Prior distribution Weighted... 详细信息

极限学习机广泛用于分类、聚类、回归等任务中,但在处理类不平衡分类问题时,前人未充分考虑样本先验分布信息对分类性能的影响。针对此问题,本文提出耦合样本先验分布信息的加权极限学习机(Coupling sample Prior distribution Weighted Extreme Learning Machine,CPWELM)算法。该算法基于加权极限学习机,充分探讨不同分布样本点的重要程度,以此构造代价矩阵,进而提升分类器性能。本文通过12个不平衡数据集,对CPWELM算法的可行性及有效性进行了验证。结果表明,相比同类其他算法,CPWELM算法的性能更优。

关键词：类不平衡极限学习机代价敏感学习样本先验信息

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考虑电缆故障情况下风电场电气内部故障诊断方法

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电气自动化 2024年第2期46卷 72-75页

作者：卢鑫鑫纪代颖中闽(福清)风电有限公司福建福清350300

针对传统的风电场维护方案滞后性强、运行成本高,提出了一种考虑电缆故障的风电场电气内部故障诊断方案。先利用傅里叶分解算法对风电场故障信号进行初步处理,得到了内秉带函数和残余信号,保障故障信号平稳,便于后续识别;然后对改进图... 详细信息

针对传统的风电场维护方案滞后性强、运行成本高,提出了一种考虑电缆故障的风电场电气内部故障诊断方案。先利用傅里叶分解算法对风电场故障信号进行初步处理,得到了内秉带函数和残余信号,保障故障信号平稳,便于后续识别;然后对改进图卷积神经网络进行故障识别和诊断,设计了故障信息串联模型,并对故障进行分类,结合代价敏感学习调整分类结果,保障系统对样本较少的风电场仍能够实现故障诊断。试验结果表明,所提方案能有效实现对风电场电气内部故障的识别和诊断,抗干扰能力强,不易受噪声影响,故障识别准确率达到96%。

关键词：傅里叶分解方法图卷积神经网络代价敏感学习内秉带函数故障识别

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基于改进SVM的客户流失预测建模研究

基于改进SVM的客户流失预测建模研究

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第七届全国信号与信息处理联合会议暨首届全国省(市)级图象图形学会联合年会

作者：蒋国瑞司学峰何华成北京工业大学经济与管理学院北京市100124

针对客户预测模型中流失客户与保持客户数据的非平衡性问题和错分代价的差异性问题，应用代价敏感学习理论应用于不同惩罚系数的SVM，通过这种改进的SVM建立客户流失预测模型。通过电信数据的实证研究发现，与传统SVM、C4．5和ANN对比... 详细信息

针对客户预测模型中流失客户与保持客户数据的非平衡性问题和错分代价的差异性问题，应用代价敏感学习理论应用于不同惩罚系数的SVM，通过这种改进的SVM建立客户流失预测模型。通过电信数据的实证研究发现，与传统SVM、C4．5和ANN对比，这种改进SVM算法在模型预测的精确度、命中率、覆盖率和提升度均有所改善，有效地解决了数据集的非平衡性和错分代价问题。

关键词：客户流失预测支持向量机非平衡数据代价敏感学习惩罚系数客户预测模型

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不均衡数据的重采样算法及在声目标识别中的应用

不均衡数据的重采样算法及在声目标识别中的应用

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2008年全国声学学术会议

作者：管鲁阳鲍明张鹏李晓东中国科学院声学研究所

1引言在模式识别中,由于对象或条件限制,样本集中往往某些类别样本数量远大于其他类别。使用不均衡数据训练的分类器趋向于把样本识别为多样本类别(通常定义为"负类"),忽略少样本类别(定

关键词：重采样算法代价敏感学习不均衡数据分类器声目标识别降采样分类算法判决门限最近邻

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面向不平衡数据的电子病历自动分类研究

面向不平衡数据的电子病历自动分类研究

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：张云秋李博诚陈妍吉林大学公共卫生学院长春130021 深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心深圳518028

[目的]提出一种面向不平衡数据的电子病历自动分类方法，以进一步提高临床电子病历分类性能.[方法]利用MC-BERT 增强电子病历的语义表示，并设计了相应的深度神经网络框架以提高模型的语义提取能力，最终利用类别数量比例、梯度协调机... 详细信息

[目的]提出一种面向不平衡数据的电子病历自动分类方法，以进一步提高临床电子病历分类性能.[方法]利用MC-BERT 增强电子病历的语义表示，并设计了相应的深度神经网络框架以提高模型的语义提取能力，最终利用类别数量比例、梯度协调机制和类别相似度从样本数量不平衡和样本分类难度不平衡两个角度设计了新的损失函数.[结果]通过真实电子病历数据集进行实证和对比实验，本文方法的精确率、宏平均F1 值、微平均F1 值分别为81.37%、65.89％、81.47％，优于前人提出的分类方法.[局限]仅针对单一临床科室的病历进行了实证研究.[结论]面向不平衡数据的电子病历自动分类方法可以有效地提高电子病历分类性能.

关键词：不平衡数据深度学习电子病历代价敏感学习

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