河南省自然科学基金(0611030100)
- 作品数：5 被引量：37H指数：5
- 相关作者：王自强张德贤谢妞妞刘於勋段爱玲更多>>
- 相关机构：河南工业大学华中科技大学更多>>
- 发文基金：河南省自然科学基金国家自然科学基金郑州市科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术社会学经济管理更多>>
- 基于自适应核函数的支持向量数据描述算法被引量：5
- 2008年
- 为进一步提高支持向量分类器的分类精度和运行速度,提出了基于自适应核函数的支持向量数据描述分类算法。该算法的核心思想为:根据信息几何中保角映射的方法构造数据驱动的核函数修正算法,然后再利用修正的核函数训练支持向量数据描述分类算法。试验结果表明,该方法具有较好的分类精度和较快的运行速度。
- 王自强段爱玲张德贤
- 关键词：支持向量数据描述核函数支持向量机
- 基于支持向量数据描述的高效异常数据检测算法被引量：5
- 2009年
- 为了解决大规模数据中的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的高效离群数据检测算法。该算法的核心思想为:首先利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,然后通过该边界对未知样本数据进行分类,并利用最小闭包球算法对SVDD分类器进行优化求解。在UCI机器学习数据集和入侵检测数据集上将该算法与其他离群数据检测算法进行了实验比较,结果表明,该算法不仅获得了更高的检测准确率,而且具有较低的运行时间。
- 王自强段爱玲张德贤
- 关键词：自动控制技术异常检测支持向量数据描述支持向量机
- 数据仓库中用于视图选择的增强遗传算法被引量：6
- 2007年
- 物化视图选择问题是数据仓库设计中最重要的问题之一,为了高效地解决这一问题.提出了一个如何选择物化视图集的增强遗传算法,以便在存储空间约束的条件下,取得较好的查询性能和较低的视图维护代价.这一算法的核心思想在于,首先,运用一个基于单位空间最大收益值的预处理算法来生成初始解,然后,该初始解经采用了多种优化策略的遗传算法进行提高,这些优化策略包括:基于改进的锦标赛和精英选择相结合的选择算子、基于半均匀交叉算子及自适应变异算子.并且,在进化过程中产生的无效解用损失函数加以修补.试验结果表明,该算法在寻优性能上优于启发式算法和经典遗传算法.
- 王自强孙霞张德贤
- 关键词：遗传算法数据仓库视图选择
- 决策树属性选择标准的改进被引量：14
- 2010年
- 决策树算法是数据挖掘领域的一个研究热点,通常用来形成分类器和预测模型,在实际中有着广泛的应用。重点阐述了经典的ID3决策树算法,分析了它的优缺点,结合泰勒公式和麦克劳林公式提出了新的属性选择标准。改进后的算法通过简化信息熵的计算,提高了分类准确度,缩短了决策树的生成时间,减少了计算成本。实验证明,改进后算法的有效性和正确性。
- 谢妞妞刘於勋
- 关键词：决策树ID3算法
- 基于梯形模糊数期望值的多维偏好群决策模型被引量：7
- 2009年
- 提出一种基于梯形模糊数距离期望值的多维偏好群决策模型,以解决偏好和属性值均为梯形模糊数的群决策问题.其算法为:首先定义在β截集下主/客观偏好之间的偏差函数,通过构造目标规划模型,求解属性的权重向量;然后集结不同β截集下所有决策者的加权规范化模糊决策矩阵,形成总加权规范化模糊决策矩阵;最后求出各备选方案与模糊理想解的相对贴近度iδ,按大小排序确定最优方案.
- 刘於勋沈轶谢妞妞
- 关键词：决策矩阵
