检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2016年第10期37卷 81-91页

作者：曾谁飞张笑燕杜晓峰陆天波北京邮电大学软件学院北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

提出了一种新增特征的朴素贝叶斯增量算法。在无标注语料增量样本的选择上,借助传统的类置信度阈值,构建一个最小后验概率作为样本选择的双阈值,当识别到增量语料中有新的特征时,会将该特征加入到特征空间,并对分类器进行相应的更新,发... 详细信息

提出了一种新增特征的朴素贝叶斯增量算法。在无标注语料增量样本的选择上,借助传统的类置信度阈值,构建一个最小后验概率作为样本选择的双阈值,当识别到增量语料中有新的特征时,会将该特征加入到特征空间,并对分类器进行相应的更新,发现对类置信度阈值起到很好的补充作用,最后利用了无标注和有标注语料验证所提算法。实验结果表明,改进的朴素贝叶斯增量算法较传统增量算法表现出了更优的增量学习效果。

关键词：朴素贝叶斯增量算法特征空间评价指标

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平面度和直线度误差的快速评定——增量算法

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计量学报 2008年第2期29卷 120-123页

作者：岳武陵吴勇南通大学机械工程学院江苏南通226007

在平面度(直线度)误差评定的最小包容区域法中,提出一个新的、快速的实施方法———增量算法。该法以计算几何中凸壳的理论为依据,结合平面度(直线度)误差评定中数据的特点,从4个(3个)测点的子集开始,通过评定子集的平面度(直线度)以及... 详细信息

在平面度(直线度)误差评定的最小包容区域法中,提出一个新的、快速的实施方法———增量算法。该法以计算几何中凸壳的理论为依据,结合平面度(直线度)误差评定中数据的特点,从4个(3个)测点的子集开始,通过评定子集的平面度(直线度)以及增加距子集包容面最远的点构成新的子集的方法,逐步逼近精确解。该算法单调递增收敛到精确解,时间复杂度为O(n1)。几个算例证实了方法和结论的正确性。

关键词：计量学误差评定平面度直线度最小包容区域法增量算法

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多元线性回归模型的增量算法

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北京航空航天大学学报 2014年第11期40卷 1487-1491页

作者：王惠文魏嫄黄乐乐北京航空航天大学经济管理学院北京100191

伴随着各领域信息化的发展,数据多呈现出快速、连续流入的特点.面向海量不断更新的数据集,在具有广泛使用价值的线性回归模型中,考虑引入增量算法.通过基于叉积矩阵的增量计算公式,得到最小二乘估计模型的增量算法,并进一步扩展到其他... 详细信息

伴随着各领域信息化的发展,数据多呈现出快速、连续流入的特点.面向海量不断更新的数据集,在具有广泛使用价值的线性回归模型中,考虑引入增量算法.通过基于叉积矩阵的增量计算公式,得到最小二乘估计模型的增量算法,并进一步扩展到其他的模型估计量和检验统计量中.该增量算法运用了全部的数据信息,与使用全部数据建模具有完全相同的结果.算法节约了数据读取时间,减小了数据存储传输的压力,从而提高了计算效率.数据仿真实验验证了算法的有效性.

关键词：线性回归模型增量算法叉积阵估计检验

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自动确定边角混合网独立闭合差的增量算法

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 78-86页

作者：宋占峰李荣之李军中南大学土木工程学院湖南长沙410075

为评定外业观测数据质量和发现粗差,提出了一种闭合差搜索的通用算法。首先,针对高速铁路隧道中的各类边角混合网,基于平差理论,计算由边角混合网中测站数、非测站数和观测数确定其独立闭合差的数目,给出最简闭合差构成原则,求出余弦和... 详细信息

为评定外业观测数据质量和发现粗差,提出了一种闭合差搜索的通用算法。首先,针对高速铁路隧道中的各类边角混合网,基于平差理论,计算由边角混合网中测站数、非测站数和观测数确定其独立闭合差的数目,给出最简闭合差构成原则,求出余弦和正弦闭合差,推导闭合差限差计算模型,建立由闭合差探测观测值粗差的方法;进而导出闭合差增量与测站递增产生的重叠观测点数之间的数学关系式,设计数据结构实现测站与结点间双向多对多的拓扑映射关系,并基于分治思想,提出队列-测站双循环的增量算法来自动搜索最简且独立的闭合差;最后,以西南某高速铁路隧道构建的边角混合网为例进行算法验证。结果表明:增量算法能够在混合网中自动确定100%数量的最简独立闭合差,对观测值中存在的粗差100%予以探测,验证了采用该算法搜索闭合差及检核粗差的有效性。

关键词：高速铁路长大隧道闭合差边角混合网增量算法粗差探测

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自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用

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电力自动化设备 2010年第11期30卷 48-52页

作者：董秀成陶加贵王海滨刘帆西华大学四川省信号与信息处理重点实验室.四川成都610039 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044

利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精... 详细信息

利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精度与训练速度,同时剔除对构建模型无贡献的样本以节约存储空间。为提升算法的收敛速度,采用参数自适应优化算法动态搜索模糊支持向量机的模型参数。最后,通过实例将该算法与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机相比,得出该算法具有相对较好的收敛性和诊断效果。

关键词：模糊支持向量机增量算法隶属度自适应油中溶解气体

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最大化AUC的正例未标注分类及其增量算法

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计算机科学与探索 2020年第11期14卷 1879-1887页

作者：马毓敏王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

正例未标注分类简称PU分类,由于只有正例样本与未标注样本,传统的分类方法在PU分类中往往效果不甚理想。为此利用PU分类下的AUC与传统分类下的AUC关系,提出了将传统分类方法中AUC作为目标函数应用到PU分类中,利用高斯核函数将原始样本... 详细信息

正例未标注分类简称PU分类,由于只有正例样本与未标注样本,传统的分类方法在PU分类中往往效果不甚理想。为此利用PU分类下的AUC与传统分类下的AUC关系,提出了将传统分类方法中AUC作为目标函数应用到PU分类中,利用高斯核函数将原始样本映射到高维空间使数据线性可分。通过优化AUC目标函数得到解析解避免了多次迭代的麻烦,并可以推导出增量公式,加快了运算速度。实验结果表明,所提算法实现了与训练集内所有正例与负例标签都已知的理想支持向量机(SVM)相近的性能,并且实现了快速增量,是处理现实问题的有力工具。

关键词：机器学习 PU分类 AUC 增量算法

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基于相近原则的半指导直推学习机及其增量算法

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应用数学学报 2006年第4期29卷 619-632页

作者：龙卫江张文修华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所西安710049

半指导问题是近来机器学习研究中的备受关注一个重要内容．本文以满足“在输入空间中相近的对象其输出也相近”这一源于直观事实的原则(相近原则)去解决半指导学习问题,给出在这个原则下的一个一般的直接推理方法—基于相近原则的半指... 详细信息

半指导问题是近来机器学习研究中的备受关注一个重要内容．本文以满足“在输入空间中相近的对象其输出也相近”这一源于直观事实的原则(相近原则)去解决半指导学习问题,给出在这个原则下的一个一般的直接推理方法—基于相近原则的半指导问题直推学习机,得到了这个问题的解析解及迭代算法,用模式分类实例验证该方法的有效性,并给出适于在线处理的增量学习算法,这些增量算法尤其还适于新增了有指导的信息的场合．

关键词：半指导学习直推学习机核相近度量增量算法

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新的决策表约简模型下的一种增量算法

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计算机工程与应用 2005年第28期41卷 21-25,32页

作者：蒋思宇华中科技大学计算机学院现代数据库与软件工程实验室解放军通信指挥学院武汉430010

新的约简模型将满足平均决策强度条件的最简规则集作为最终的约简结果,解决了不相容决策表约简结果不一致的问题。当前迫切需要解决的问题是,面对动态变化的决策表,如何高效地调整决策表的约简结果。文章提出了一种在新的约简模型下增... 详细信息

新的约简模型将满足平均决策强度条件的最简规则集作为最终的约简结果,解决了不相容决策表约简结果不一致的问题。当前迫切需要解决的问题是,面对动态变化的决策表,如何高效地调整决策表的约简结果。文章提出了一种在新的约简模型下增量算法,该算法能根据决策表新增样本与原有的最简规则集的关系,快速推出新决策表的满足平均决策强度条件的最简规则集。

关键词：决策表约简模型平均决策强度增量算法

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相联规则增量算法研究

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小型微型计算机系统 2002年第11期23卷 1387-1389页

作者：李雄飞臧雪柏刘光远苑森淼吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130025

相联规则模型可以用于在海量数据库中发现有价值的知识 ,各种求解相联规则的算法都需要较大的计算量 .随着时间推移 ,数据库中的数据也随之发生变化 .由于原先发现的规则已经过时 ,需要重新在数据集中挖掘规则 .本文通过向数据库中不追... 详细信息

相联规则模型可以用于在海量数据库中发现有价值的知识 ,各种求解相联规则的算法都需要较大的计算量 .随着时间推移 ,数据库中的数据也随之发生变化 .由于原先发现的规则已经过时 ,需要重新在数据集中挖掘规则 .本文通过向数据库中不追加数据的方法研究孕育在数据库中的相联规则变化情况 .在借鉴 FUP等算法的基础上 ,充分利用前次挖掘中获得的有关信息 ,提出用于再次挖掘的相联规则增量算法 Super FU P.该算法核心思想是更多地注重新增数据集 ,有效利用前次挖掘信息 ,仅仅对整个数据库扫描一次就能达到求解更新相联规则的目的 ,提高了相联规则增量算法的效率 .

关键词：数据挖掘相联规则增量算法数据库

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基于向量投影的支持向量机增量算法

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计算机科学 2008年第3期35卷 164-166页

作者：张健沛赵莹杨静哈尔滨工程大学哈尔滨150001

提出一种新的基于向量投影的支持向量机增量式学习算法。该算法根据支持向量的几何分布特点,采用向量投影的方法对初始样本及增量样本在有效地避免预选取失效情况下进行预选取。选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,并在其上... 详细信息

提出一种新的基于向量投影的支持向量机增量式学习算法。该算法根据支持向量的几何分布特点,采用向量投影的方法对初始样本及增量样本在有效地避免预选取失效情况下进行预选取。选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,并在其上进行支持向量机训练。通过对初始样本是否满足新增样本集KKT条件的判断,解决非支持向量向支持向量转化的问题,有效地处理历史数据。实验表明,基于向量投影的支持向量机增量算法可以有效地减少训练样本数,积累历史信息,提高训练的速度,从而具有更好的推广能力。

关键词：增量算法支持向量机向量投影预选取失效

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