检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2014年第11期35卷 2511-2514页

作者：赵姝芮辰陈洁张燕平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学人工智能研究所合肥230601

多示例学习是一种新型的机器学习框架,正包中大量的噪声使多示例数据集具有很大的歧义性.为了排除多示例数据集正包中大量的假正例,提高分类精度,结合邻域覆盖算法,提出一个新的多示例包层次覆盖k近邻算法.覆盖算法的学习结果是一系列... 详细信息

多示例学习是一种新型的机器学习框架,正包中大量的噪声使多示例数据集具有很大的歧义性.为了排除多示例数据集正包中大量的假正例,提高分类精度,结合邻域覆盖算法,提出一个新的多示例包层次覆盖k近邻算法.覆盖算法的学习结果是一系列的球形邻域,在每一个球形邻域中只含有同类样本,本文利用的覆盖算法的这一特性重新组织多示例数据集的包结构.概括的说,为了排除正包中大量的假正例,首先对原有的多示例包结构进行重新构造,使用覆盖算法生成的球形邻域做为新的包结构,从而提高多示例样本在新的特征空间中的可分离性.然后,使用包层次的k近邻算法排除正包中大量的噪声并预测测试包的类别.实验表明,多示例学习的包层次覆盖k近邻算法具有很好的性能.

关键词：机器学习多示例学习覆盖算法 k近邻算法

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多示例学习的包层次覆盖k近邻算法

多示例学习的包层次覆盖k近邻算法

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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：赵姝芮辰张燕平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥 230601 安徽大学人工智能研究所合肥 230601

多示例学习是一种新型的机器学习框架，正包中大量的噪声使多示例数据集具有很大的歧义性。为了排除多示例数据集正包中大量的假正例，提高分类精度，本文结合邻域覆盖算法，提出了一个新的多示例包层次覆盖k近邻算法。覆盖算法的学习... 详细信息

多示例学习是一种新型的机器学习框架，正包中大量的噪声使多示例数据集具有很大的歧义性。为了排除多示例数据集正包中大量的假正例，提高分类精度，本文结合邻域覆盖算法，提出了一个新的多示例包层次覆盖k近邻算法。覆盖算法的学习结果是一系列的球形邻域，在每一个球形邻域中只含有同类样本，本文利用的覆盖算法的这一特性重新组织多示例数据集的包结构。概括的说，为了排除正包中大量的假正例，首先对原有的多示例包结构进行重新构造，使用覆盖算法生成的球形邻域做为新的包结构，从而提高多示例样本在新的特征空间中的可分离性。然后，使用包层次的k近邻算法排除正包中大量的噪声并预测测试包的类别。实验表明，多示例学习的包层次覆盖k近邻算法具有很好的性能。

关键词：机器学习多示例学习覆盖算法 k近邻算法

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基于多侧面多分类器融合的月降水量预测

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计算机工程 2009年第12期35卷 156-158页

作者：叶明泉张燕平何富贵安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学人工智能研究所合肥230039

针对降水量影响因子多、彼此之间关系复杂、预测难度大的特点,提出一种基于多侧面集成学习方法的降水量预测模型。采用多侧面递进算法对数据进行特征提取,得到多个特征子集(多个侧面),且在特征子空间上建立预测模型,对未知样本进行分类... 详细信息

针对降水量影响因子多、彼此之间关系复杂、预测难度大的特点,提出一种基于多侧面集成学习方法的降水量预测模型。采用多侧面递进算法对数据进行特征提取,得到多个特征子集(多个侧面),且在特征子空间上建立预测模型,对未知样本进行分类预测,并利用专家投票的大多数规则对预测结果进行组合。实验表明,该方法具有较高的预测准确率。

关键词：多侧面递进算法多分类器融合月降水量预测

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基于多侧面思想的覆盖算法

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淮南师范学院学报 2009年第5期11卷 126-128页

作者：井田赵姝张燕平安徽大学智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学人工智能研究所安徽合肥230039

在已有文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上,提出从多侧面对训练样本的特征属性进行提取,对不同样本在不同侧面进行分类识别,最后通过投票方式决定测试样本的决策属性的方法。这符合人类在认知复杂事物时分侧面、多角度考虑最... 详细信息

在已有文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上,提出从多侧面对训练样本的特征属性进行提取,对不同样本在不同侧面进行分类识别,最后通过投票方式决定测试样本的决策属性的方法。这符合人类在认知复杂事物时分侧面、多角度考虑最后权衡作出判断的过程。实验数据表明该方法对提高识别率和正确率均有效。

关键词：覆盖算法多侧面特征提取

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数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

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计算机技术与发展 2008年第5期18卷 179-181页

作者：陈艳张燕平安徽大学人工智能研究所智能计算与信号处理重点实验室安徽合肥230039

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中。文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法。通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评... 详细信息

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中。文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法。通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰。通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM。为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据。

关键词：数据挖掘覆盖算法保险信用评估

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基于交叉覆盖算法的入侵检测

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计算机工程与应用 2005年第1期41卷 141-143页

作者：赵姝张燕平张媛陈传明安徽大学人工智能研究所智能计算与信号处理重点实验室合肥230039

文章提出了一种应用人工神经网络进行入侵检测分类器设计的新方法,即采用多层前向网络的交叉覆盖算法进行入侵检测分类器的设计。该算法克服了传统BP算法的收敛速度慢,易陷入局部最小点的问题。实验结果表明,该分类器用于入侵检测,效果... 详细信息

文章提出了一种应用人工神经网络进行入侵检测分类器设计的新方法,即采用多层前向网络的交叉覆盖算法进行入侵检测分类器的设计。该算法克服了传统BP算法的收敛速度慢,易陷入局部最小点的问题。实验结果表明,该分类器用于入侵检测,效果良好,学习速度快,分类准确率高,为实现入侵检测分类器提供了一条准确高效的途径。

关键词：交叉覆盖算法入侵检测神经网络

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基于商空间的非均匀粒度聚类分析

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计算机工程 2005年第3期31卷 26-28,53页

作者：徐峰张铃教育部智能计算与信号处理重点实验室安徽大学人工智能研究所华安证券有限责任公司合肥230069

采用距离度量空间的手段讨论了商空间的模糊粒度聚类,结合信息融合技术用不同粒度合成聚类结果,认为聚类可以以非均匀粒度来描述样本集。据此提出了使用 Gaussian 型函数定义商空间的距离函数的模糊聚类算法(FCluster 算法),算法用距离... 详细信息

采用距离度量空间的手段讨论了商空间的模糊粒度聚类,结合信息融合技术用不同粒度合成聚类结果,认为聚类可以以非均匀粒度来描述样本集。据此提出了使用 Gaussian 型函数定义商空间的距离函数的模糊聚类算法(FCluster 算法),算法用距离表示信息粒度,不需要定义隶属函数和求出相似矩阵,并且不需要讨论参数的选择。仿真实验说明了算法可以很直观地从不同粒度(距离)观察聚类结果,大大降低了计算复杂度和空间复杂度,适于处理大数据量的样本,并且 Gaussian 型函数定义的距离对试验样本可以达到很好的效果。