山东省科技攻关计划(2008GG10001015)
- 作品数：7 被引量：25H指数：3
- 相关作者：张化祥张雯李杉齐淼张家红更多>>
- 相关机构：山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东中医药大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金山东省科技攻关计划电子信息产业发展基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 支持向量回归参数调节及应用研究被引量：2
- 2011年
- 为有效解决支持向量回归中的参数选择问题,提出了一种新算法——AGA-SVR。在该算法中,通过适时增加染色体变异的概率来提高染色体的多样性,克服了标准遗传算法存在个体容易早熟的缺陷,从而增加学习到全局最优的几率。通过将AGA-SVR应用于上证开盘指数预测,结果验证了该算法优于标准遗传算法及经典梯度下降算法。
- 王至超张化祥
- 关键词：遗传算法支持向量机核函数上证指数参数选择
- 基于Bagging的聚类集成方法被引量：5
- 2010年
- 提出一种基于Bagging的集成聚类方法,采用一种新的数据集采样技术生成数据子集,尽可能的保持了子样本的多样性和最大相关性,然后应用一种改进的k均值聚类算法生成个体学习器,根据互信息对数据集的不同聚类结果进行处理,最后通过计算有争议的数据对象与各个聚类中心的距离将其重新划分到新的聚类结果中。在多个UCI标准数据集上的实验结果表明,该方法能有效改善聚类质量。
- 李杉张化祥
- 关键词：聚类K均值聚类互信息
- 基于场论的聚类算法
- 2010年
- 传统经典的欧几里得距离、曼哈坦距离、明考斯基距离不能很好地描述对象间固有的差异,使得在聚类过程中不能很好地区分对象,在此借用相对论中质量——速率公式提出了一种新的相异度的度量方法,结合场论提出了一个新的聚类算法。通过把每个对象看作一个场源,每个场源通过两个不同的参数进行描述,最后通过每个场源对类中心的作用进行聚类。实验结果表明,该方法能有效改善聚类效果。
- 遇铁龄张化祥
- 关键词：数据质量场论场源聚类
- 基于FCM的两级集成分类器算法被引量：3
- 2010年
- 基于模糊聚类的思想提出了一种新的两级集成分类器算法。将数据集用Fuzzy C-Means算法进行聚类,得到每个实例对应于每个类别的模糊隶属度。一级集成根据Bagging算法获得成员分类器,分类器个数为数据集类别数且每个成员分类器对应一个类别标号,这些成员分类器的采样方式是通过其对应类别的模糊隶属度为每个实例加权后进行随机重采样。二级集成是将一级集成产生的针对类别的成员分类器通过动态加权多数投票法来组合,学习到最终的分类结果。该算法称为EWFuzzyBagging,实验结果表明,该算法与Bagging和AdaBoost相比具有更好的健壮性。
- 齐淼张化祥赵蕾
- 关键词：模糊聚类BAGGING动态加权分类器集成
- 基于核的K-medoids分类器的参数选择方法
- 2011年
- 对于基于核的分类算法来说，选择一个最优的核参数是个至关重要的问题．核参数直接影响到基于核的分类算法的分类正确率．作者为基于核的K－medoids分类器提出了一个新的选择参数的方式，即通过目标函数的方式来选择参数．对比传统的选择核参数的方式，该方法克服了计算复杂度高的缺点，且不依赖于数据集分布情况．基于UCI数据集的k－－medoids实验表明：提出的选择参数的方法使分类器取得很好的效果．
- 邱潇钰陈静琳张化祥
- 关键词：核参数目标函数
- 属性加权的朴素贝叶斯集成分类器被引量：13
- 2010年
- 为提高朴素贝叶斯分类器的分类精度和泛化能力,提出了基于属性相关性的加权贝叶斯集成方法(WEBNC)。根据每个条件属性与决策属性的相关度对其赋以相应的权值,然后用AdaBoost训练属性加权后的BNC。该分类方法在16个UCI标准数据集上进行了测试,并与BNC、贝叶斯网和由AdaBoost训练出的BNC进行比较,实验结果表明,该分类器具有更高的分类精度与泛化能力。
- 张雯张化祥
- 关键词：朴素贝叶斯分类器相关度属性加权ADABOOST
- 标记错分样本的AdaBoost算法被引量：2
- 2010年
- 提出一种新的标记迭代过程中错分样本的AdaBoost算法(MWBoost),该算法通过在提升过程中,把上一个分类器错分的样本全部参入到下一个分类器的训练中,并在分类正确的样本中进行重采样,从而使得后一轮提升中分类器能够更快速地关注那些难以分类的样本。该算法在UCI的多个数据集上进行了测试,并且与传统的AdaBoost算法进行了比较,实验结果表明,新的算法具有更好的分类精度。
- 张家红张化祥刘伟
- 关键词：ADABOOST算法重采样
