检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2012年第2期42卷 463-468页

作者：李军李雄飞董元方赵海英吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春理工大学数学系长春130022 长春理工大学经济管理学院长春130022 新疆师范大学计算机科学技术学院乌鲁木齐830000

针对类不平衡或类分布偏斜数据分类器性能评估问题,提出了一种不平衡数据分类器的性能评估方法——加权AUC(wAUC),为区分不同类别上的正确率对总体性能的不同贡献,在计算ROC曲线下方面积的加权值时,根据真正率TPrate的取值,对不同区域... 详细信息

针对类不平衡或类分布偏斜数据分类器性能评估问题,提出了一种不平衡数据分类器的性能评估方法——加权AUC(wAUC),为区分不同类别上的正确率对总体性能的不同贡献,在计算ROC曲线下方面积的加权值时,根据真正率TPrate的取值,对不同区域采用不同的权值,使得评估度量更关注于正类准确度。讨论了权值函数应具有的性质,给出了wAUC的性质分析。理论分析和实验结果表明,加权AUC优于OP和AUC。

关键词：计算机软件与理论不平衡数据分类性能评估 AUC

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XML文档分类的IL-AdaBoost算法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第4期41卷 1054-1058页

作者：董元方李雄飞李军李巍吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春理工大学经济管理学院长春130022 长春理工大学数学系长春130022

提出一种XML文档分类算法——IL-AdaBoost。算法以XML频繁变化子结构为特征构建决策树桩,作为boosting算法的弱分类器,并改进了AdaBoost算法;利用泊松过程模拟新增XML文档的生成,反映XML文档随时间增加的特性,更新样本分布,实现增量学... 详细信息

提出一种XML文档分类算法——IL-AdaBoost。算法以XML频繁变化子结构为特征构建决策树桩,作为boosting算法的弱分类器,并改进了AdaBoost算法;利用泊松过程模拟新增XML文档的生成,反映XML文档随时间增加的特性,更新样本分布,实现增量学习。利用采样改善基本分类器的差异性,提高集成学习效果。

关键词：人工智能 AdaBoost XML分类特征空间增量学习

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一种基于欠采样的不平衡数据分类算法

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计算机工程 2011年第13期37卷 147-149页

作者：程险峰李军李雄飞长春市公安局交通警察支队长春130011 长春理工大学数学系长春130022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对不平衡数据学习问题,提出一种基于欠采样的分类算法。对多数类样例进行欠采样,保留位于分类边界附近的多数类样例。以AUC为优化目标,选择最恰当的邻域半径使数据达到平衡,利用欠采样后的样例训练贝叶斯分类器,并采用AUC评价分类器... 详细信息

针对不平衡数据学习问题,提出一种基于欠采样的分类算法。对多数类样例进行欠采样,保留位于分类边界附近的多数类样例。以AUC为优化目标,选择最恰当的邻域半径使数据达到平衡,利用欠采样后的样例训练贝叶斯分类器,并采用AUC评价分类器性能。仿真数据及UCI数据集上的实验结果表明,该算法有效。

关键词：机器学习分类算法不平衡数据欠采样邻域

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一种新的决策表相对约简算法

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计算机工程 2011年第17期37卷 38-39,43页

作者：董元方李雄飞李军屈成伟吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春理工大学经济管理学院长春130022 长春理工大学数学系长春130022

根据决策表定义条件属性区分能力指数DI(a)的概念,给出DI(a)的若干性质。定义拟等价类的概念,提出基于区分能力指数的决策表相对约简算法,该算法基于分治策略,用属性a代替相应区域的区分元素,从而减小算法搜索的空间。实验结果表明,该... 详细信息

根据决策表定义条件属性区分能力指数DI(a)的概念,给出DI(a)的若干性质。定义拟等价类的概念,提出基于区分能力指数的决策表相对约简算法,该算法基于分治策略,用属性a代替相应区域的区分元素,从而减小算法搜索的空间。实验结果表明,该算法具有较高的搜索效率,能够得到全部或大部分约简。

关键词：数据挖掘粗糙集约简区分矩阵区分能力指数

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一种新的不平衡数据学习的性能评估方法

一种新的不平衡数据学习的性能评估方法

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2011 AASRI Conference on Applied Information Technology(AASRIAIT 2011)

作者：董元方李雄飞李军赵海英吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春理工大学经济管理学院长春理工大学数学系新疆师范大学计算机科学技术学院

在不平衡数据学习问题中,不同类别上的正确率对总体性能有不同的贡献,而AUC并没有反映这一点。本文提出一种新的分类器性能评估度量wAUC和一种新颖的求取wAUC值的方法。这种方法对于TPrate取不同值的区域,采用不同的权值,计算ROC曲线下... 详细信息

在不平衡数据学习问题中,不同类别上的正确率对总体性能有不同的贡献,而AUC并没有反映这一点。本文提出一种新的分类器性能评估度量wAUC和一种新颖的求取wAUC值的方法。这种方法对于TPrate取不同值的区域,采用不同的权值,计算ROC曲线下方面积。本文讨论了权值的选择方法,以及w AUC的性质,并指出AUC是wAUC的特殊情形。实验结果表明,w AUC优于AUC。

关键词：机器学习分类模型选择 AUC

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一种不平衡数据渐进学习算法

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计算机工程 2010年第24期36卷 161-163,166页

作者：董元方李雄飞李军吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春理工大学经济管理学院长春130022 长春理工大学数学系长春130022

针对不平衡数据学习问题,提出一种采用渐进学习方式的分类算法。根据属性值域分布,逐步添加合成少数类样例,并在阶段分类器出现误分时,及时删除被误分的合成样例。当数据达到预期的平衡程度时,用原始数据和合成数据训练学习算法,得到最... 详细信息

针对不平衡数据学习问题,提出一种采用渐进学习方式的分类算法。根据属性值域分布,逐步添加合成少数类样例,并在阶段分类器出现误分时,及时删除被误分的合成样例。当数据达到预期的平衡程度时,用原始数据和合成数据训练学习算法,得到最终分类器。实验结果表明,该算法优于C4.5算法,并在多数数据集上优于SMOTEBoost和DataBoost-IM。

关键词：分类不平衡数据渐进学习

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π正则环的圈乘半群

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吉林大学自然科学学报 2001年第3期 35-37页

作者：杜现昆杨轶华吉林大学数学系符号计算与知识工程教育部开放实验室长春130012 长春广播电视大学数学教研室长春130012

证明 π正则环的圈乘半群是 π正则半群 .

关键词： π正则环圈乘半群 π正则半群

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周期环的刻划

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吉林大学自然科学学报 2001年第3期 29-31页

作者：杜现昆齐毅吉林大学数学系符号计算与知识工程教育部开放实验室长春130012 吉林省商业高等专科学校长春130062

证明环 R是周期环的充分必要条件是对 a,b∈ R,均有自然数 m,n,k及常数项为零的整系数多项式 f ( x) ,使得 ambk=anbkf ( b)

关键词：周期环诣零环 J-环

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