夏宁
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院计算机科学与工程系更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 重尾分布的网络流量SVM分类被引量：1
- 2010年
- 网络流量表现出突发和自相似等动态特性,使得网络应用很难进行准确分类。本文分析了流量动态特性产生的不平衡性及其重尾分布,提出了基于重尾分布的流量分类定量分析模型。基于该分析模型,研究分类算法中训练集采集位置和规模大小的选取。考虑到混合流量中的次要数据流通常是小样本,选用支持向量机(SVM)算法进行流量分类。实验结果表明:重尾分布的流量分类训练集可以选择最佳采集位置和规模,以获得较好的分类模型,该定量分析模型对流量分类及提高分类精度有指导意义。
- 程华夏宁房一泉
- 关键词：重尾分布不平衡数据集
- 基于聚类分析的远程教育过程考核体系研究被引量：2
- 2008年
- 远程教育中为了促进学习者学习, 改进教学设计, 对学习者从听课、作业、讨论到考试一整套学习过程进行过程考核, 但过程考核评价体系的参数指标通常是根据经验来设定。根据人群的正态分布特征, 提出采用 k- means 方法对记录的多项考核指标进行聚类分析, 并对考核指标与学习者的终结性评价之间的关系进行研究。结论表明, 过程考核评价体系还有需要进一步完善的内容, 包括指标的数量和标准; 绝大多数的人群是按照过程考核的要求来安排学习, 但在教学设计上管理者应该强化和提供更多的手段帮助学习者。
- 程华夏宁肖勇
- 关键词：聚类分析K-MEANS
