吕亚丽 作品数:21 被引量:70 H指数:6 供职机构: 山西财经大学 更多>> 发文基金: 山西省自然科学基金 国家自然科学基金 山西省普通本科高等教育教学改革研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 更多>>
基于标签进行度量学习的图半监督学习算法 被引量:2 2020年 大多基于图的半监督学习方法,在样本间相似性度量时没有用到已有的和标签传播过程中得到的标签信息,同时,其度量方式相对固定,不能有效度量出分布结构复杂多样的数据样本间的相似性。针对上述问题,提出了基于标签进行度量学习的图半监督学习算法。首先,给定样本间相似性的度量方式,从而构建相似度矩阵。然后,基于相似度矩阵进行标签传播,筛选出k个低熵样本作为新确定的标签信息。最后,充分利用所有标签信息更新相似性度量方式,重复迭代优化直至学出所有标签信息。所提算法不仅利用标签信息改进了样本间相似性的度量方式,而且充分利用中间结果降低了半监督学习对标签数据的需求量。在6个真实数据集上的实验结果表明,该算法在超过95%的情况下相较三种传统的基于图的半监督学习算法取得了更高的分类准确率。 吕亚丽 苗钧重 胡玮昕关键词:相似度矩阵 MOOC理念下的地方财经类院校“计算机导论”课程教学改革探究——以山西财经大学为例 被引量:8 2019年 地方财经类院校计算机专业在“计算机导论”课程教学中存在教学内容覆盖面宽广,引导主线种类繁多,缺乏财经类特色需求的引导;教学模式陈旧,导思维、导意识的教学手段不突出;教学效果的评价指标相对传统且流于表面形式等实际问题。基于MOOC理念的地方财经类院校“计算机导论”课程教学改革的思路是:引入MOOC资源,结合实际情况重新规划教学内容,并添加体现财经特色的相关内容;基于网络建设实行线上线下的混合教学模式,并采取突出培养计算思维能力和创新意识的教学手段;突破传统考核指标,实施多方位教学评价体系。 吕亚丽 冀素琴 张普洋 石洪波关键词:计算机导论课程 教学改革 教学手段 地方院校“计算机导论”一流课程建设的问题与对策 被引量:9 2021年 随着2019年一流本科课程建设“双万计划”的启动,各大高校着手开始了一流课程即“金课”的积极建设。对标“两性一度”一流课程的建设标准,地方院校“计算机导论”课程主要存在的差距是:课堂教学引导仍属于低阶层次的认知阶段,课程教学“三基”创新性和挑战度远远不够。在一流课程“双万计划”的引领下,以学生学为中心的“计算机导论”课程建设,应注重引导和培养学生认知的高阶性;改革教学“三基”,以学生为中心增强课程的创新性;引发学生深入思考,提高课程的挑战度。 吕亚丽 张普洋 王杰 郝剑龙关键词:地方院校 计算机导论课程 以学生为中心 MOOCs理念下以学生发展为中心的混合教学模式应用探讨——以《计算机导论》课程为例 被引量:10 2019年 本科"以学生发展为中心,积极构建线上线下相结合的混合教学模式"是教育部"推动课堂教学革命"的一项基本意见。针对传统教学模式存在的问题,本文以《计算机导论》课程为例,探讨了在MOOCs理念下,以学生发展为中心的线上线下混合教学模式的应用,通过线上线下教学活动的有机衔接,提高课程教学效果和质量,真正提升学生自主学习的兴趣和能力,从而得以很好发展。 张普洋 吕亚丽 郭剑英关键词:混合教学模式 学生自主学习 网络教学 基于粒化-融合的海量高维数据特征选择算法 被引量:4 2016年 基于粒计算视角,提出粒化-融合框架下的海量高维数据特征选择算法.运用BLB(Bag of Little Bootstrap)的思想,首先将原始海量数据集粒化为小规模数据子集(粒),然后在每个粒上构建多个自助子集的套索模型,实现粒特征选择,最后,各粒特征选择结果按权重融合、排序,得到原始数据集的有序特征选择结果.人工数据集和真实数据集上的实验表明文中算法对海量高维数据集进行特征选择的可行性和有效性. 冀素琴 石洪波 吕亚丽 郭珉关键词:粒计算 基于面向对象技术的OLAP系统设计研究及应用 2002年 文章介绍了OLAP技术的概念和内容 ,研究了运用面向对象技术建立OLAP决策支持系统的关键技术 ,并以宝钢的电力系统为研究背景 ,给出了宝钢电力OLAP系统的设计方案。 吕亚丽关键词:OLAP 数据仓库 面向对象技术 电力系统 因子分析降维对分类性能的影响研究 被引量:9 2007年 考虑因子数据的数据特征,采用连续属性服从正态分布的朴素贝叶斯分类方法,对因子分析降维前后数据集的分类性能变化进行了研究.实验结果表明:因子分析中的KM O(K a iser-M eyer-O lk in)统计值和变量共同度与分类性能紧密相关,当KM O统计值大于0.8,并且只有很少属性的变量共同度值小于80%时,采用因子分析作为分类之前的降维是适宜的. 石洪波 吕亚丽关键词:朴素贝叶斯 降维 基于粒计算与区分能力的属性约简算法 被引量:7 2015年 传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存,很难适应大数据背景下的数据分析.为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法.该算法运用统计学中的分层抽样技术,拆分原始大数据集为多个样本子集(粒),在每个粒上运用属性的区分能力进行属性约简,最后将各粒约简结果进行加权融合,得到原始大数据集的属性约简结果.实验表明该算法对海量数据集进行属性约简的可行性和高效性. 冀素琴 石洪波 吕亚丽关键词:海量数据 粒计算 属性约简 分层抽样 基于超结构的BN随机搜索学习算法 被引量:1 2017年 近年来,贝叶斯网络(Bayesian network,BN)在不确定性知识表示与概率推理方面发挥着越来越重要的作用.其中,BN结构学习是BN推理中的重要问题.然而,在当前BN结构的2阶段混合学习算法中,大多存在一些问题:第1阶段无向超结构学习中存在容易丢失弱关系的边的问题;第2阶段的爬山搜索算法存在易陷入局部最优的问题.针对这2个问题,首先采用Opt01ss算法学习超结构,尽可能地避免出现丢边现象;然后给出基于超结构的搜索算子,分析初始网络的随机选择规则和对初始网络随机优化策略,重点提出基于超结构的随机搜索的SSRandom结构学习算法,该算法一定程度上可以很好地跳出局部最优极值;最后在标准Survey,Asia,Sachs网络上,通过灵敏性、特效性、欧几里德距离和整体准确率4个评价指标,并与已有3种混合学习算法的实验对比分析,验证了该学习算法的良好性能. 吕亚丽 吕亚丽 梁吉业 梁吉业关键词:贝叶斯网络 随机搜索 超结构 混合算法 基于定性互信息的定性概率网歧义性约简 被引量:1 2011年 针对符号传播算法在符号相反的两条平行路径上进行推理时常常产生歧义性,提出一种基于定性互信息的歧义性约简方法.首先,给出定性互信息的严格定义.然后,提出基于定性互信息影响强度的定性概率网,进一步区分影响强度,并证明具有强度的定性影响的对称性、传递性和复合性.最后在Antibiotics数据集上,通过与已有方法推理结果的对比实验,验证该歧义性约简方法的正确性和高效性.理论分析和实验结果表明,基于定性互信息的定性概率网既保留定性推理的简明性,又能够有效约简定性推理的歧义性. 吕亚丽 廖士中关键词:定性概率网