检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张戈王建林阎朝坤侯金翠罗慧敏 475001 河南省开封市顺河区明伦街85号

本发明提供一种基于改进的二元磷虾群算法和信息增益算法的有效混合特征选择方法。该算法包括：步骤1、采用基于信息增益算法的特征排序策略对种群中的N个个体进行随机初始化；步骤2、采用设定的适应度函数计算所述种群中每个个体的适... 详细信息

标准号: CN110837884B

本发明提供一种基于改进的二元磷虾群算法和信息增益算法的有效混合特征选择方法。该算法包括：步骤1、采用基于信息增益算法的特征排序策略对种群中的N个个体进行随机初始化；步骤2、采用设定的适应度函数计算所述种群中每个个体的适应度值，将种群中适应度值最大的个体所表示的解作为种群中的全局最优解；步骤3、使用改进的二元磷虾群算法更新种群，并更新种群中每个个体的适应度值，更新种群中的全局最优解；步骤4、以步骤3作为一次迭代，重复进行步骤3，直至当前迭代次数达到设定的迭代次数。通过10‑折交叉在九个公开生物医学数据集上测试验证，本发明可以有效地简化基因表达水平的数量，并且与其他特征选择方法相比获得高分类准确度。

关键词：种群适应度信息增益算法全局最优解特征选择迭代磷虾算法基因表达水平生物医学数据分类准确度适应度函数随机初始化排序策略算法更新一次迭代有效混合有效地更新改进验证测试重复

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代价敏感属性中对数加权算法和信息增益算法的比较

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湖北农机化 2020年第15期 150-151页

作者：牛军霞陕西服装工程学院陕西咸阳712000

在数据挖掘中代价敏感学习问题具有很重要的地位。而测试代价与误分类代价的研究却是一个非常重要的课题。代价敏感属性选择问题的关键就是提出有效算法。最近几年,研究者从不同角度提出不同的算法,例如对数加权算法和信息增(-weighted... 详细信息

在数据挖掘中代价敏感学习问题具有很重要的地位。而测试代价与误分类代价的研究却是一个非常重要的课题。代价敏感属性选择问题的关键就是提出有效算法。最近几年,研究者从不同角度提出不同的算法,例如对数加权算法和信息增(-weighted算法来解决最小测试代价下的属性选择问题,所以本文的重点就是比较这2种算法的效果和效率。

关键词：属性选择对数加权算法信息增益算法

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基于改进的二元磷虾群算法和信息增益算法的有效混合特征选择方法

基于改进的二元磷虾群算法和信息增益算法的有效混合特征选择方法

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作者：张戈王建林阎朝坤侯金翠罗慧敏 475001 河南省开封市顺河区明伦街85号

标准号: CN110837884A

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一种基于信息增益和改进KNN算法的日志分类方法

一种基于信息增益和改进KNN算法的日志分类方法

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作者：陈孝文 571199 海南省海口市海府路32号电力调度通信大楼第16层1601、1602房

本发明公开了一种基于信息增益和改进KNN算法的日志分类方法，用于对日志进行自动分类，包括以下步骤：获取系统的日志数据；在日志中选择部分日志作为第一训练样本；对日志数据进行预处理；根据信息增益提取日志数据中的特征向量；结... 详细信息

标准号: CN111143303B

本发明公开了一种基于信息增益和改进KNN算法的日志分类方法，用于对日志进行自动分类，包括以下步骤：获取系统的日志数据；在日志中选择部分日志作为第一训练样本；对日志数据进行预处理；根据信息增益提取日志数据中的特征向量；结合日志数据中的特征向量和改进KNN算法对日志进行分类。本发明通过信息增益算法提取特征，可以有效降低特征的维度，减少了计算量；通过对日志进行自动分析和归类，改变了传统的人工分类的做法，大大提高了工作效率。

关键词：日志日志数据特征向量信息增益预处理信息增益算法工作效率获取系统人工分类提取特征训练样本自动分类自动分析传统的计算量分类归类维度改进

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一种基于信息增益和改进KNN算法的日志分类方法

一种基于信息增益和改进KNN算法的日志分类方法

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作者：陈孝文 571199 海南省海口市海府路32号电力调度通信大楼第16层1601、1602房

标准号: CN111143303A

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一种智能变电站继电保护检修试验传动监测系统

一种智能变电站继电保护检修试验传动监测系统

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作者：董国威汪雷宋根华徐进韩勇程浩曹延叶小凡吴晨王丽朱瑞石吴福庆李超 242000 安徽省宣城市宣州区宝城路160号

本发明涉及电力系统自动化技术领域，具体为一种智能变电站继电保护检修试验传动监测系统，系统包括数据预处理模块、特征分析模块、模型训练模块、故障预测模块、动态阈值调整模块、网络分析模块、决策优化模块、维护策略模块。本发明... 详细信息

标准号: CN118171195A

本发明涉及电力系统自动化技术领域，具体为一种智能变电站继电保护检修试验传动监测系统，系统包括数据预处理模块、特征分析模块、模型训练模块、故障预测模块、动态阈值调整模块、网络分析模块、决策优化模块、维护策略模块。本发明中，通过信息增益算法与Gini系数的应用，增强故障模式识别的准确率，随机森林算法与循环神经网络的结合，提升了设备状态预测的准确性，Q学习与模糊逻辑算法的动态阈值调整，提升故障预测的灵敏度，图论算法的网络分析，提高设备和故障传播路径的识别效率，系统动力学模型与蒙特卡洛模拟的决策优化，确保维护策略的科学性和应急响应的有效性，线性规划和网络流分析方法的应用，提高检修试验效率。

关键词：动态阈值调整决策优化检修电力系统自动化技术数据预处理模块系统动力学模型故障模式识别故障预测模块模糊逻辑算法模型训练模块设备状态预测特征分析模块网络分析模块信息增益算法循环神经网络智能变电站策略模块故障传播故障预测继电保护监测系统试验效率随机森林图论算法网络分析线性规划应急响应灵敏度网络流准确率传动算法应用维护试验分析

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一种虚拟电厂多阶段APT攻击检测方法

一种虚拟电厂多阶段APT攻击检测方法

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作者：刘畅孙金莉崔一铂俞凯龙凌在汛王晋刘畅周亮田里喻潇王捷徐江珮龙凤唐泽洋张登 430077 湖北省武汉市洪山区徐东大街227号

一种虚拟电厂多阶段APT攻击检测方法，包括解析虚拟电厂IEC104协议网络流量和APT攻击网络流量，提取多维流量特征，并进行数据清洗；利用迁移学习进行域知识迁移，生成具有虚拟电厂通信特性的多阶段APT攻击流量数据；利用序列生成对抗... 详细信息

标准号: CN117692254A

一种虚拟电厂多阶段APT攻击检测方法，包括解析虚拟电厂IEC104协议网络流量和APT攻击网络流量，提取多维流量特征，并进行数据清洗；利用迁移学习进行域知识迁移，生成具有虚拟电厂通信特性的多阶段APT攻击流量数据；利用序列生成对抗网络和信息增益算法，对多阶段APT攻击流量进行数据增强和特征提取，结合随机森林模型检测虚拟电厂多阶段APT攻击，得到攻击检测结果。本发明可形成具有虚拟电厂通信特性的多阶段APT攻击流量数据集；利用序列生成对抗网络和信息增益算法优化流量数据特征，结合随机森林模型检测APT攻击，不仅能够实现虚拟电厂多阶段APT攻击的有效检测，也可明确攻击所处的阶段，对于保障虚拟电厂的信息安全和稳定运行具有重要意义。

关键词：多阶段虚拟电厂攻击流量数据信息增益算法攻击检测模型检测随机森林通信特性网络流量序列生成多维流量数据清洗数据增强特征提取稳定运行信息安全有效检测知识迁移重要意义对抗解析网络迁移优化学习

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一种网络成瘾特征选择方法及网瘾预测方法

一种网络成瘾特征选择方法及网瘾预测方法

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作者：王颖汝吉东刘永俊 215500 江苏省苏州市常熟市南三环路99号

本发明公开了一种网络成瘾特征选择方法及网瘾预测方法，网络成瘾特征选择方法，包括：获取网络成瘾的特征数据，得到网络成瘾的特征集；计算特征的信息增益和信息增益比；对信息增益算法和信息增益比算法整合，计算信息增益平均值，对... 详细信息

标准号: CN117992768A

本发明公开了一种网络成瘾特征选择方法及网瘾预测方法，网络成瘾特征选择方法，包括：获取网络成瘾的特征数据，得到网络成瘾的特征集；计算特征的信息增益和信息增益比；对信息增益算法和信息增益比算法整合，计算信息增益平均值，对信息增益值大于信息增益平均值的特征采用信息增益比对特征进行排序，对信息增益值小于信息增益平均值的特征采用信息增益对特征进行排序，对特征进行评估，获取最优特征子集。提出整合信息增益和信息增益比的特征选择方法，训练SVM算法分类器，实现适用于低年级同学的网瘾预测，做到早发现早预防。特别地，提出的整合信息增益和信息增益比的特征选择方法，避免过拟合问题，提高分类器预测准确率。

关键词：信息增益特征选择成瘾分类器网瘾整合排序网络预测信息增益算法最优特征子集比对特征计算信息算法整合特征数据特征集准确率拟合评估预防发现

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基于多特征优化算法的丁酰化修饰位点计算分类

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湖北文理学院学报 2021年第2期42卷 16-20页

作者：王丽娜汪敬琳南昌工程学院理学院江西南昌330099

赖氨酸丁酰化是一种新型酰化修饰,修饰位点的确定对相关疾病机理研究具有重要意义.计算分类方法由于其速度快、花费低、准确率高等优点为修饰位点的确定提供了一种新思路.本文以丁酰化修饰实验数据为研究对象,利用信息增益、F-Score和... 详细信息

赖氨酸丁酰化是一种新型酰化修饰,修饰位点的确定对相关疾病机理研究具有重要意义.计算分类方法由于其速度快、花费低、准确率高等优点为修饰位点的确定提供了一种新思路.本文以丁酰化修饰实验数据为研究对象,利用信息增益、F-Score和最小冗余最大相关三种特征优化算法,结合支持向量机算法进行特征提取和融合,建立了速度快、准确率高的丁酰化修饰最优计算分类模型.

关键词：蛋白质翻译后修饰计算分类多特征优化算法信息增益算法 F-Score算法最小冗余最大相关算法支持向量机

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一种能谱CT增强碘水图影像组学术前预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级方法

一种能谱CT增强碘水图影像组学术前预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级...

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作者：刘爱连李昕陈安良张钦和郭妍赵莹武敬君 116011 辽宁省大连市西岗区中山路222号

本发明提供一种能谱CT增强碘水图影像组学术前预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级方法，包括：收集肾癌样本图像，并对其进行感兴趣区域勾画，提取感兴趣区域的图像特征；对提取的图像特征进行哑变量处理，生成一个取值为0或1的哑变量特征；... 详细信息

标准号: CN110930401B

本发明提供一种能谱CT增强碘水图影像组学术前预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级方法，包括：收集肾癌样本图像，并对其进行感兴趣区域勾画，提取感兴趣区域的图像特征；对提取的图像特征进行哑变量处理，生成一个取值为0或1的哑变量特征；计算Spearman相关系数以0.95为阈值去除高相关性特征，再使用基于决策树模型的信息增益算法方法进行特征选择；构建k近邻分类器模型，采用ROC方法对模型进行评价。本发明对影像组学特征进行哑变量处理后模型的效果较优，具有较高的准确性，将高通量的影像组学特征与WHO/ISUP核分级信息相关联，为肾透明细胞癌分级提供一种基于放射影像组学特征的非侵袭性的可视化方法。

关键词：影像组肾透明细胞癌感兴趣区域变量处理图像特征信息增益算法决策树模型变量特征非侵袭性分级提供分级信息特征选择样本图像高通量可视化再使用碘水分级构建能谱去除肾癌放射勾画关联预测

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