王琳
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 供职机构：辽宁师范大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目大连市科技局科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 结合概率和等价类的双系数支持向量机
- 2009年
- 支持向量机(SVM)的有效性依赖于对数据信息获取的准确性。针对传统SVM模型获取数据信息单一导致分类精度不高、泛化能力不强的问题,结合概率分布特性和等价类关系,提出了一种双系数控制分类的新模型。该模型优化了SVM,以双系数方式改进传统参数,为每一个样本同时赋予概率值和等价类系数,充分挖掘数据信息内在规律和联系。实验结果证明:该模型能有效利用数据信息,与SVM、FSVM和RSVM相比有较高的测试精度,能有效提高分类能力,具有较高鲁棒性。
- 王琳闫德勤梁宏霞
- 关键词：支持向量机等价类
- 结合正态分布概率的FSVM被引量：1
- 2010年
- 针对当前模糊支持向量机(FSVM)一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,提出了一种计算FSVM的隶属度的新方法。首次使用基于正态分布概率的π型隶属度函数来计算隶属度,根据正态分布的特性,在考虑数据分布规律的同时求得数据点的隶属值,使得求得的数据能够更加准确地反应数据的特点,进而获得更好的分类函数。实验表明,这种方法较SVM和FSVM相比,降低了噪声数据的影响,并且有效地提高了分类的准确率。
- 刘婷婷闫德勤王琳
- 关键词：支持向量机模糊支持向量机
- 支持向量机及相关理论研究
- 支持向量机/(SVM/)技术是由V.Vapnik于20世纪90年代中期提出的一种能处理非线性分类、回归等机器学习问题的新模型。近几十年其理论研究快速成熟,实际应用也被越来越多的领域重视。传统分类方法是从归纳到演绎的分类过...
- 王琳
- 关键词：支持向量机蚁群算法等价类
- 文献传递
- 基于熵和蚁群算法的模糊支持向量机新方法被引量：3
- 2009年
- 针对当前模糊支持向量机(FSVM)一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,首次利用熵的不确定性定量化度量特征和蚁群算法(ACO)的智能性与FSVM结合,提出一种基于熵和ACO的FSVM新方法(EAFSVM)。求得的聚类中心和隶属度能更准确地反映数据本身的特点,提高测试精度。实验对比SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高,尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力。
- 王琳闫德勤梁宏霞
- 关键词：模糊支持向量机蚁群算法聚类
- 在线教学中教师关怀行为量表的编制被引量：11
- 2021年
- 教师关怀行为既是构建和谐师生关系、提高学习者学习满意度的有效手段,也是衡量教师专业能力的重要指标,更是影响学习者心理状态、学习投入度与学业质量的关键因素。当前,有关教师关怀行为的研究,更多地聚焦于面授课堂情境,而将线上课堂作为背景的研究还相对较少,且缺乏科学有效的评测工具。在借鉴国内外相关研究成果基础上,完成了在线教学中教师关怀行为量表的编制。实证阶段回收两批数据,共2118份问卷,整个量表的克朗巴赫系数达到0.952。探索性因素分析结果揭示了在线教学教师关怀行为的四个因素:清晰性、包容性、参与性和可及性。验证性因素分析结果显示,在线教学教师关怀行为的四因素模型能较好地拟合数据。综合研究结果表明,该量表具有较为理想的项目鉴别度、内容效度和结构效度,完全满足心理测量学标准,可以用于我国在线教学教师关怀行为的测评。
- 李玉斌王琳姚巧红
- 关键词：量表编制在线教学
