白莹莹
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：山西省科技攻关计划项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PU学习和自主训练的时间序列分类模型被引量：1
- 2018年
- 通过分析PU学习(positive unlabeled learning)的数据分布情况和自主训练算法的迭代过程,针对时间序列监督学习中自主训练算法的过早停止问题,提出基于PU学习和改进的自主训练的时间序列分类模型。针对不同的数据分布,进行不同轮次的迭代标记,将所有未标记数据进行标记,有效避免过早停止,增强模型的泛化能力。实验结果表明,该模型在PU学习时间序列分类中,具有较高的分类准确度、分类查全率和分类F1度量值。
- 郭芷榕王会青白莹莹
- 关键词：时间序列半监督学习
- 基于二分迭代SAX的时序相似性度量算法被引量：4
- 2017年
- 时序降维是解决时间序列高维问题的关键技术。符号聚集近似表示(SAX表示法)作为一种时序降维技术,具有良好的维度约简能力与性能稳定的下界距离算法,但算法中分段数的选取需根据当前时序数据的特征而人为设定。针对这一问题,引入了滑动窗口算法与统计学方法,提出了基于二分迭代SAX的时序相似性度量算法。实验结果表明,该算法不仅解决了分段数设定困难的问题,而且降低了时序降维表示的复杂度,提高了SAX算法在多种时序数据上的分类准确性。
- 张建辉王会青孙宏伟郭芷榕白莹莹
