黄伟婷
- 作品数：12 被引量：13H指数：2
- 供职机构：闽南师范大学更多>>
- 发文基金：漳州市自然科学基金国家自然科学基金福建省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 代价敏感属性约简的自适应分治算法
- 2016年
- 代价敏感属性约简问题作为经典属性约简问题的自然扩展,将代价引入数据,使得属性约简问题更加具有现实意义。文章基于分治思想,先按列将数据集拆分为若干个互不相交的子数据集,然后对各子数据集进行约简,并把约简后的子数据集多路合并。依次继续执行约简和合并操作,最终得到最小测试代价约简。每个子数据集的大小及子数据集的总个数自适应于各个数据集的规模而非固定不变。为验证算法的有效性,选择四个UCI标准数据集进行实验,并与其他算法进行结果对比。实验结果表明,该算法能在较短时间内获得可接受的结果,更适应实际问题的需要。
- 黄伟婷赵红祝峰
- 关键词：粗糙集粒计算属性约简
- 数据结构课程教学研究
- 2011年
- 本文分析了数据结构教学中存在的问题,从教学内容、教学方法和实践教学等方面进行教学改革和研究。实践结果表明,该方案有助于提高学生的能力和教学效果。
- 黄伟婷
- 关键词：数据结构教学改革教学方法实践教学
- 面向Android平台的软件测试模型研究
- 2019年
- 随着移动互联技术的发展,移动终端设备已深入人们生活的各个领域。移动终端应用软件的普及,使得人们对其质量的重视日益提高。笔者基于Android平台,提出实体配对测试模型。模型以黑盒测试方法为基础,结合实体模型和网络模型的特点,从实体属性、实体间关系和实体功能组合配对三方面进行综合考虑。并给出了模型的建立过程,以手机优化大师软件为例进行建模实验。实验结果表明,实体配对测试模型是一种高效的移动终端应用软件测试模型,能对移动终端应用软件的功能进行全面测试。
- 黄伟婷黄伟婷
- 关键词：ANDROID
- 数据库中间件技术及其应用被引量：4
- 2006年
- 本文介绍了数据库中间件技术的提出、工作原理及其优点;重点介绍了几种常用的数据库中间件技术的概念和组成原理;并利用Delphi实现其应用.
- 黄伟婷
- 关键词：数据库中间件ODBCADOBDE
- 改进的DBSCAN空间聚类算法研究被引量：2
- 2009年
- DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类.但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差.本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法.测试结果表明可以改善聚类效果.
- 林姿琼黄伟婷
- 关键词：聚类数据划分DBSCAN算法
- 基于属性析取扩展-收缩的逆P-信息融合被引量：1
- 2014年
- 逆P集合是由内逆P-集合XF与外逆P-集合XF构成的集合对,或者(XF,XF)是逆P-集合,逆P集合具有动态特征,是一类动态信息系统的数学表示。针对信息融合问题,利用逆P-集合,给出逆P-信息融合的属性析取扩展-属性析取收缩概念、特征、定理。最后,用实例验证了所提出理论的有效性。
- 魏葆雅黄伟婷
- 自适应遗传算法在流水车间优化调度中的应用被引量：2
- 2010年
- 针对流水车间的优化调度问题,本文设计一种自适应遗传算法,可以根据个体的特征值自动调整其交叉概率和变异概率,并用两个经典算例对其有效性进行验证。仿真实验表明,该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度,具有一定的工程应用价值。
- 黄伟婷
- 关键词：自适应遗传算法优化调度
- 基于误差数据的最小代价属性选择分治算法被引量：1
- 2016年
- 最小代价属性选择是数据挖掘的重要问题之一,问题的优化目标是得到总代价最小的属性子集.在实际数据的获取过程中,测量误差是不可避免的.基于测量误差,目前已有一些相关的最小代价属性选择方法.但这些方法存在效率上的问题,特别是对大规模数据集.为解决这一关键问题,提出一种基于误差数据的最小代价属性选择分治算法.该算法将数据集按列拆分为若干个互不相交的子数据集,实现对各子数据集的求解,分而治之.对于不同规模的数据集,其子数据集的大小及总个数并非固定不变,而是根据各数据集的规模自适应设定的.该算法通过拆分数据集来降低问题规模,有效地提高了计算效率.对6个不同规模UCI数据集的实验分析表明该算法的有效性,与经典回溯算法相比,该算法的效果相当但效率至少提高了30%,更能适应实际问题的需要.
- 黄伟婷赵红
- 关键词：粗糙集
- 多代价下的代价敏感属性选择算法比较
- 2016年
- 代价敏感属性选择在数据挖掘和机器学习中起着关键性作用,代价敏感属性选择问题是经典属性选择问题的自然扩展,已成为越来越多学者的研究热点之一.首先给出多代价下代价敏感属性选择问题的数学模型,然后介绍现有的有代表性的四种代价敏感属性选择算法,最后在四个UCI数据集上进行实验,对四种代价敏感属性选择算法的效果和效率进行比较分析.
- 黄伟婷
- 关键词：粗糙集粒计算
- 分治策略下的代价敏感属性选择回溯算法被引量：1
- 2016年
- 代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据数据集规模自适应调整参数,并按参数大小拆分数据集,降低问题规模,以提高经典回溯算法的执行效率。针对较大规模数据集的实验结果表明,与经典的回溯算法相比,改进算法在保证效果的同时至少提高20%的运算效率;与启发式算法相比,改进算法在保证效率的同时取得了具有更小总代价的属性集合,可应用于实际问题。
- 黄伟婷赵红祝峰
- 关键词：粗糙集粒计算
