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机器学习分类问题及算法研究综述 预览 被引量:1
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作者 杨剑锋 乔佩蕊 +1 位作者 李永梅 王宁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第6期36-40,共5页
分类问题及其算法是机器学习的一个重要分支,其应用越来越广泛,相关算法及应用研究取得了长足进展。文章对近年来机器学习分类算法的研究成果进行了回顾,从单一分类算法到集成分类算法分别进行总结,比较了不同分类算法的核心思想、优缺... 分类问题及其算法是机器学习的一个重要分支,其应用越来越广泛,相关算法及应用研究取得了长足进展。文章对近年来机器学习分类算法的研究成果进行了回顾,从单一分类算法到集成分类算法分别进行总结,比较了不同分类算法的核心思想、优缺点以及实际应用,并分析了机器学习分类算法研究所面临的挑战和发展趋势。 展开更多
关键词 机器学习 分类算法 单一分类算法 集成分类算法
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基于异构信息网络的分类算法 预览
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作者 朱建林 陈忠阳 +2 位作者 李振 张永俊 梁天新 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期358-363,共6页
为实现异构信息网络中所有结构节点的分类,以GNetMine和HetPathMine为基础,提出基于异构信息网络的分类算法HNetMine。识别同构对象(如作者与作者)和异构对象(如作者与论文)之间的关系,为分类某种结构的节点,构建以该结构对象为起点和... 为实现异构信息网络中所有结构节点的分类,以GNetMine和HetPathMine为基础,提出基于异构信息网络的分类算法HNetMine。识别同构对象(如作者与作者)和异构对象(如作者与论文)之间的关系,为分类某种结构的节点,构建以该结构对象为起点和终点的多条同构关系元路径,通过逻辑回归整合这些元路径为同构关系方阵,根据这种结构节点的分类标准,实现该结构节点的分类。其它结构的节点依此方法,即可一次性地完成所有信息网络节点的分类。实验结果表明,HNetMine算法能够自动识别同构关系元路径,根据不同分类标准一次性地分类所有节点,在分类效果上优于已有算法。 展开更多
关键词 异构信息网络 分类算法 信息网络分类 知识传播 元路径
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数据挖掘中分类算法的可扩展性探讨 预览
3
作者 曹素娥 《软件》 2019年第10期155-158,共4页
为了更加灵活的应用分类算法,针对数据挖掘中分类算法的可扩展性展开分析,首先介绍决策树分类算法、K最近邻分类算法这2种常见分类算法,并且分析分类算法的可扩展性,明确分类算法的作用以及扩展分类算法的3点原因,最后从应用快速算法、... 为了更加灵活的应用分类算法,针对数据挖掘中分类算法的可扩展性展开分析,首先介绍决策树分类算法、K最近邻分类算法这2种常见分类算法,并且分析分类算法的可扩展性,明确分类算法的作用以及扩展分类算法的3点原因,最后从应用快速算法、及时分割数据、表达与维护数据关系这3个方面着手,阐述可扩展性的实现方法。数据挖掘中分类算法的可扩展性能够充分发挥分类算法优势,提高分类结果准确性,及时完成数据挖掘。因此本文主要研究了数据挖掘中分类算法的可扩展性,希望能够提供一定的参考价值。 展开更多
关键词 数据挖掘 分类算法 可扩展性 决策树分类算法
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面向互联网在线视频评论的情感分类技术 预览
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作者 李辉 倪时策 +1 位作者 肖佳 赵天忠 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第5期61-68,共8页
随着在线视频的大量增长,越来越多的人开始在视频网站上发表对视频的评论。这些评论通常会带有用户的个人情感色彩和视频中的一些关键信息,从而对网络用户的视频观看决策有重要影响。如何自动地对在线视频评论进行情感分类和关键词提取... 随着在线视频的大量增长,越来越多的人开始在视频网站上发表对视频的评论。这些评论通常会带有用户的个人情感色彩和视频中的一些关键信息,从而对网络用户的视频观看决策有重要影响。如何自动地对在线视频评论进行情感分类和关键词提取,已成为目前亟待解决的问题。文章重点研究在线视频评论的情感分类技术,分析了不同特征提取和特征选择方法以及不同分类算法对在线视频评论情感分类精度的影响。仿真实验表明,文章提出的在线视频评论情感分类模型具有较高的准确性。 展开更多
关键词 情感分类 分类算法 特征提取 特征选择
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基于k-近邻优化算法慕课学习成绩预测研究 预览
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作者 王凤芹 李瑛 韩庆龙 《计算机与数字工程》 2019年第4期785-788,共4页
如何利用学生在线学习大数据进行分析挖掘出有价值的信息成为当前学习分析领域的一个研究热点。为了预测慕课课程学生的学习成绩,首先对慕课在线数据和课堂学习表现数据进行了数据建模,定义了各数据项;然后构建了基于k-近邻优化算法的... 如何利用学生在线学习大数据进行分析挖掘出有价值的信息成为当前学习分析领域的一个研究热点。为了预测慕课课程学生的学习成绩,首先对慕课在线数据和课堂学习表现数据进行了数据建模,定义了各数据项;然后构建了基于k-近邻优化算法的学习成绩预测模型,为消除多项数据之间的差异提出了数据预处理方法;最后给出了基于遗传算法的k-近邻优化算法的原理,并采用Python语言实现。根据结课学员数据,预测在学学员的学习成绩,实验结果表明,采用遗传算法优化后的k-近邻算法使得预测精度更高。 展开更多
关键词 学习成绩预测 K-近邻算法 慕课数据分析 分类算法 学习分析
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人工蜂群算法优化的特征选择方法 预览
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作者 巢秀琴 李炜 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第2期300-309,共10页
在分类问题中,数据之间存在的大量冗余、不相关的特征不仅不能增加分类准确率,反而会降低分类算法执行的速度。特征选择通过最大化分类正确率和最小化特征数来解决这个问题,由于这是两个相互矛盾的目标,因此可以将特征选择问题视为一种... 在分类问题中,数据之间存在的大量冗余、不相关的特征不仅不能增加分类准确率,反而会降低分类算法执行的速度。特征选择通过最大化分类正确率和最小化特征数来解决这个问题,由于这是两个相互矛盾的目标,因此可以将特征选择问题视为一种多目标优化问题。为了提升特征选择的效率,提出了一种基于Knee Points的改进多目标人工蜂群算法的特征选择方法(artificial bee colony algorithm based on Knee Points,KnABC),设计了一种快速识别Knee Points的方法,并改进了引领蜂和引领蜂算子。与其他经典多目标算法在11个UCI测试数据集上的特征选择实验结果表明,提出的算法在减小分类特征数、增大分类结果准确率方面具有显著效果。 展开更多
关键词 多目标人工蜂群算法 特征选择 KNEE POINTS 分类算法
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NCA降维和贝叶斯优化调参对分类模型的改进 预览
7
作者 李斌 王卫星 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期281-287,299共8页
高校贫困生的贫困程度判定可以归属于构建分类模型对样本数据进行训练。但单个分类模型的精准度要取决于处理样本数据的大小和类型复杂度,在模型速度和准确性之间不易取舍。集成多个分类算法可以避免单个分类算法的过拟合。通过邻域分... 高校贫困生的贫困程度判定可以归属于构建分类模型对样本数据进行训练。但单个分类模型的精准度要取决于处理样本数据的大小和类型复杂度,在模型速度和准确性之间不易取舍。集成多个分类算法可以避免单个分类算法的过拟合。通过邻域分量分析(Neighborhood Component Analysis,NCA)进行特征降维降低初始分类模型的计算成本,对误判损失引入一个成本函数进行惩罚的同时采用贝叶斯优化进行超参数调优。结果表明,改进后的分类模型泛化能力得到明显提升。计算时间成本降低的同时,误判率由初始的8%下降到5%,模型的准确率提升了近4%。 展开更多
关键词 分类算法 领域分量分析 贝叶斯调优 MATLAB 贫困生判别
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基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法 预览
8
作者 郑建华 刘双印 +1 位作者 贺超波 符志强 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第7期113-123,共11页
针对传统分类算法难以处理不平衡数据的问题,提出了一种基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法。首先从理论上分析了混合采样策略提升随机森林基分类器多样性的机理,随后设计了改进随机森林不平衡数据分类算法。算法采用过... 针对传统分类算法难以处理不平衡数据的问题,提出了一种基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法。首先从理论上分析了混合采样策略提升随机森林基分类器多样性的机理,随后设计了改进随机森林不平衡数据分类算法。算法采用过采样和欠采样混合采样策略为每棵子树生成不同的平衡训练子集,再利用该训练子集训练子树,从而创建随机森林分类器。最后用13种不平衡数据集进行实验测试。结果显示:采用较小的过采样因子可以取得较好的分类效果;与9种对照算法相比,改进的随机森林分类算法在AUC值对比时获得10个最优结果,G-mean值对比时获得9个最优结果。 展开更多
关键词 混合采样策略 随机森林 不平衡数据 集成学习 分类算法
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基于卷积神经网络的肺结节分类算法 预览
9
作者 杨帆 谢红薇 刘爱媛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期145-150,共6页
肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积神经网络(CNN)引入筛查... 肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积神经网络(CNN)引入筛查存在肺结节的CT图像诊断,提出一种基于CNN的分类算法。在LIDC数据库的实验结果表明,对比应用广泛的lenet-5网络和传统方法等,使用自定义的卷积神经网络将分类的正确率提升了4到10个百分点不等。AUC值为0.821 6,也是几个分类器中最大的。相比于其他方法,该方法能较为准确地识别肺部CT图像,可以为临床诊断提供较为客观的参考。 展开更多
关键词 肺结节 分类算法 图像分割 卷积神经网络 深度学习
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基于网络的定位算法研究 预览
10
作者 陶峥 《通信技术》 2019年第1期91-94,共4页
近年来,室内定位技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。一般来说,室内定位方法包括参数化定位方法和非参数化定位方法。其中,非参数化定位方法中的位置指纹定位法被广泛研究和应用。位置指纹定位法包括离线训练和在线定位两个阶段... 近年来,室内定位技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。一般来说,室内定位方法包括参数化定位方法和非参数化定位方法。其中,非参数化定位方法中的位置指纹定位法被广泛研究和应用。位置指纹定位法包括离线训练和在线定位两个阶段。因此,阐述室内定位离线网络和在线网络方法,对常用的三种定位方法进行研究和拓展,并对未来的室内定位研究方向进行展望。 展开更多
关键词 IP网络 位置指纹 分类算法 概率 神经网络
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基于眼底图像层次特征的分类方法 预览
11
作者 余林芳 邓伏虎 +1 位作者 秦少威 秦志光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2575-2579,共5页
针对眼底图像中视网膜血管结构的划分问题,提出一种自适应的广度优先搜索算法。首先,基于视网膜血管的结构提出层次特征的概念并进行特征提取;然后,对分割的视网膜血管进行分析及处理,提取得到多个无向图子图;最后,使用自适应的广度优... 针对眼底图像中视网膜血管结构的划分问题,提出一种自适应的广度优先搜索算法。首先,基于视网膜血管的结构提出层次特征的概念并进行特征提取;然后,对分割的视网膜血管进行分析及处理,提取得到多个无向图子图;最后,使用自适应的广度优先搜索算法对每个子图中的层次特征进行分类。视网膜血管结构的划分问题被转化为层次特征的分类问题,通过对视网膜血管中的层次特征进行分类,包含这些层次特征的视网膜血管段的层次结构就可以被确定,从而实现视网膜血管结构的划分。该算法运用于公开的眼底图像数据库时具有良好的性能。 展开更多
关键词 眼底图像 层次特征 结构划分 血管分支 分类算法
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基于CSI的室内指纹定位研究 预览
12
作者 孙沙沙 梁泉泉 《通信技术》 2019年第2期318-322,共5页
近年来,随着WiFi技术的不断成熟和无线设备在室内的广泛部署,基于CSI的室内指纹定位技术研究取得了一系列突破性研究成果,使其在信息化服务、目标定位导航以及安全管理等方面体现出了很强的理论研究意义和实用价值。因此,首先介绍CSI的... 近年来,随着WiFi技术的不断成熟和无线设备在室内的广泛部署,基于CSI的室内指纹定位技术研究取得了一系列突破性研究成果,使其在信息化服务、目标定位导航以及安全管理等方面体现出了很强的理论研究意义和实用价值。因此,首先介绍CSI的频率特性与获取方法,其次对基于CSI的室内指纹定位中离线阶段的特征提取、在线阶段的定位等相关算法进行归纳和分析,最后指出目前研究的局限性与可能的发展方向。 展开更多
关键词 信道状态信息(CSI) 室内指纹定位 特征提取 分类算法
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基于网格分解的东巴象形文字分类算法研究 预览
13
作者 杨玉婷 康厚良 《软件导刊》 2019年第9期196-198,共3页
东巴文字作为人类早期的一种向象形文字、标音文字过渡的图画文字形式,既具有图画文字以图表意特点,又具有现代文字使用简单线条表达含义的特点。东巴文字本身的复杂性使其相关研究一直较少且连贯性不强。从东巴文字的构字要素入手,通... 东巴文字作为人类早期的一种向象形文字、标音文字过渡的图画文字形式,既具有图画文字以图表意特点,又具有现代文字使用简单线条表达含义的特点。东巴文字本身的复杂性使其相关研究一直较少且连贯性不强。从东巴文字的构字要素入手,通过分析东巴文字的组成要素、结构特征及造字习惯,给出适用于东巴象形文字的预处理及基于网格分解的分类识别算法。该算法思路简单、复杂度低、易于实现,能够快速实现不同类型东巴文字的检索和识别,具有较好的缩放和平移不变性,从而为东巴文字的造字研究提供强有力的技术支持,也为研究其它象形文字的检索和识别技术提供重要参考。 展开更多
关键词 网格分解 分类识别算法 东巴象形文字
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基于函数调用图分析的NGBTVOS恶意应用检测方法 预览
14
作者 王继刚 李媛媛 +1 位作者 高珍祯 王伟 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期9-17,共9页
TVOS是我国自主研发的新一代具有自主知识产权、可管可控、安全高效的智能电视操作系统.TVOS自带应用商店是TVOS应用安装的唯一途径,但也对应用的检测提出了更高的要求.与Android应用不同,TVOS应用中很多权限和硬件调用均不涉及.采用函... TVOS是我国自主研发的新一代具有自主知识产权、可管可控、安全高效的智能电视操作系统.TVOS自带应用商店是TVOS应用安装的唯一途径,但也对应用的检测提出了更高的要求.与Android应用不同,TVOS应用中很多权限和硬件调用均不涉及.采用函数调用图作为特征来弥补权限、API调用等在TVOS应用上表征能力上的不足的缺点.该方法采用基于核函数的分析方法和基于图相似度算法的分析方法提取TVOS应用的结构信息作为特征,使用SVM、RF、KNN3种机器学习算法进行训练和分类.实验结果表明:所提出的基于函数调用图分析的NGBTVOS恶意应用检测方法能有效地检测出TVOS中的恶意应用,检测率最高达98.38%. 展开更多
关键词 信息安全 NGBTVOS 函数调用图 恶意应用检测 分类算法
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基于电力数据与机器学习的家庭收入估计方法 预览
15
作者 张玉蕾 王谷城 关键雄 《四川电力技术》 2019年第4期60-64,共5页
合理利用从智能电表获取的家庭用电量数据,就可以推断出一个家庭的收入情况,从而有利于商家对消费群体的把控,使商家更有针对性地为用户提供需要的服务和产品。为了提高推断的准确率,提出了一种利用家庭总用电量和房屋面积信息的数据融... 合理利用从智能电表获取的家庭用电量数据,就可以推断出一个家庭的收入情况,从而有利于商家对消费群体的把控,使商家更有针对性地为用户提供需要的服务和产品。为了提高推断的准确率,提出了一种利用家庭总用电量和房屋面积信息的数据融合方法来估计家庭收入情况。研究运用几种不同的机器学习分类算法对数据进行训练和分析,最终使得对家庭年收入的分类准确率可以达到81%,相比于只利用家庭总用电量的信息,分类准确率提高了15%。可见,增加房屋面积信息的方法能够达到一定的评估目的,为商家和用户提供帮助,使人们享受更加智能和优质的生活。 展开更多
关键词 智能电表 电力数据 分类算法 家庭收入 特征选择
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基于HMIGW特征选择和XGBoost的毕业生就业预测方法 预览
16
作者 李琦 孙咏 +2 位作者 焦艳菲 高岑 王美吉 《计算机系统应用》 2019年第6期203-208,共6页
为了使高校的就业指导工作更具针对性,可以有针对性地培养学生,本文收集了毕业生的相关信息及其各自的就业情况,构建了基于HMIGW 特征选择和XGBoost 的分类预测建模算法,并将其应用于毕业生就业预测.本文首先考虑到学生信息数据具有离... 为了使高校的就业指导工作更具针对性,可以有针对性地培养学生,本文收集了毕业生的相关信息及其各自的就业情况,构建了基于HMIGW 特征选择和XGBoost 的分类预测建模算法,并将其应用于毕业生就业预测.本文首先考虑到学生信息数据具有离散型和连续型混合的特点,提出一种适应于就业预测的基于互信息和权重的混合(Hybrid feature selection based on Mutual Information and Gain Weight,以下简称HMIGW)特征选择算法,该方法先对学生数据的特征做相关性估值,然后采用前向特征添加后向递归删除策略进行特征选择,最后基于选择后的最优特征子集数据用XGBoost 预测模型进行训练与结果预测.通过对比不同算法的结果,本文采用的预测方法在准确率和时间等评价指标上有较好的表现,对于毕业生培养就业指导具有积极作用. 展开更多
关键词 毕业生就业预测 分类算法 特征选择
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基于分类算法的集成电路芯片缺陷分析 预览
17
作者 张莹 龚涛 孔繁珍 《集成电路应用》 2019年第10期14-15,共2页
从电路故障检测的研究现状、硬件木马检测的研究现状入手,介绍缺陷检测技术的研究现状。基于小波分析的特性提取方法,分析了集成电路芯片的硬件故障分类方法。研究硬件电路故障分类的仿真实验。总结集成电路芯片的硬件故障分类方法对分... 从电路故障检测的研究现状、硬件木马检测的研究现状入手,介绍缺陷检测技术的研究现状。基于小波分析的特性提取方法,分析了集成电路芯片的硬件故障分类方法。研究硬件电路故障分类的仿真实验。总结集成电路芯片的硬件故障分类方法对分析硬件缺陷带来的积极影响。 展开更多
关键词 集成电路设计 分类算法 硬件缺陷分析
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基于PLFT及信息融合的卫星图像河流检测 预览
18
作者 汤振鹏 陈劲 《计算机仿真》 北大核心 2019年第3期45-49,86共6页
提出了一种卫星图像河流检测的融合算法,包含两方面要素,一是基于无监督聚类k-means算法利用颜色信息将河流从图像背景中分隔出来;二是运用提出的基于主元分析(PCA)的局部傅里叶变换(PLFT)算法实现图像纹理图像特征信息检测,然后利用有... 提出了一种卫星图像河流检测的融合算法,包含两方面要素,一是基于无监督聚类k-means算法利用颜色信息将河流从图像背景中分隔出来;二是运用提出的基于主元分析(PCA)的局部傅里叶变换(PLFT)算法实现图像纹理图像特征信息检测,然后利用有监督的大间隔近邻(LMNN)分类算法将图像像素分为河流和背景。在决策层次上,融合这两种方法来提取图像中的河流信息,融合算法在保留这两类方法的优势的同时又摈弃了各单一方法的不足之处。选取大量实验时拍摄的卫星河流图像进行研究,结果表明上述方法更加清晰完整地检测出卫星图像中的河流信息。 展开更多
关键词 卫星图像河流检测 局部傅里叶变换特征 分类算法 信息融合
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基于2D-LPEWT的特征提取方法在电缆局部放电分析中的应用 预览
19
作者 秦雪 钱勇 +2 位作者 许永鹏 盛戈皞 江秀臣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期170-178,共9页
局部放电检测对识别电力电缆绝缘缺陷具有重要意义,其中提取有效的特征参量为其研究重点。该文提出一种基于二维Littlewood-Paley经验小波变换(2D-LPEWT)的特征提取方法,可实现电缆局部放电不同缺陷类型的准确识别。通过搭建电缆绝缘局... 局部放电检测对识别电力电缆绝缘缺陷具有重要意义,其中提取有效的特征参量为其研究重点。该文提出一种基于二维Littlewood-Paley经验小波变换(2D-LPEWT)的特征提取方法,可实现电缆局部放电不同缺陷类型的准确识别。通过搭建电缆绝缘局部放电检测平台,利用2D-LPEWT对四种典型缺陷模型下局部放电产生的?-Q-n图谱进行分解,对得到的经验小波系数子图提取了Tamura特征、矩特征和熵特征,并讨论了不同的特征提取方法对KNN、决策树、支持向量机(SVM)三种分类算法性能的影响。结果表明所提出的特征提取方法在不同的分类器下均可达到很高的识别精度,具有很好的实用性。 展开更多
关键词 二维Littlewood-Paley经验小波变换 电力电缆 局部放电 特征提取 分类器
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群体主动学习算法的移动电力交易行为研究
20
作者 王蕾 焦明海 +1 位作者 代勇 张倩 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第3期484-491,共8页
移动端电力交易信息服务提升发电企业、售电公司、购电用户的业务规模,市场成员多边交易,实现多品类交易供需互补。分析移动端电力市场成员的交易行为,提出基于群体主动学习的KNN算法。群体主动学习策略有效构造训练集,首先随机分组选... 移动端电力交易信息服务提升发电企业、售电公司、购电用户的业务规模,市场成员多边交易,实现多品类交易供需互补。分析移动端电力市场成员的交易行为,提出基于群体主动学习的KNN算法。群体主动学习策略有效构造训练集,首先随机分组选择未标记样本构成候选集,其次计算未标记分组样本的个体距离累加平均值的偏差,接着筛选满足偏差支持度的候选集,加入训练集中,最后给出相应的算法步骤。结合移动端电力市场交易数据进行算例分析,计算电力用户满意度、地域、时间、成交电价综合特征的皮尔逊相关系数,分类出相似购电用户。多种算法实验进行对比和性能分析,结果表明:群体主动学习KNN算法的时间和精确度达到预期要求,具有较好的分类效果,适用于移动端电力市场交易行为分析和供需决策。 展开更多
关键词 主动学习 K-最近邻 分类算法 电力交易 移动端
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