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基于粒计算的极限学习机模型设计与应用 被引量:8
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作者 陈丽芳 代琪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第10期59-63,共5页
在数据智能处理中属性重要度差异很大且具有高度非线性的特征,在这种情况下直接应用机器学习进行建模处理往往很难获得问题的有效解。针对此问题,文中探索了基于粒计算的属性重要度的排序方法且结合排序结果应用二元关系实现粒层划分算... 在数据智能处理中属性重要度差异很大且具有高度非线性的特征,在这种情况下直接应用机器学习进行建模处理往往很难获得问题的有效解。针对此问题,文中探索了基于粒计算的属性重要度的排序方法且结合排序结果应用二元关系实现粒层划分算法;应用极限学习机对不同划分获得的粒层空间进行学习,进而对不同粒层空间的学习结果进行对比分析,从而获得最优划分与粒层;此外,将提出的粒度极限学习机模型应用于空气质量的预报问题,不仅加快了预报速度,而且获得的结果与实际预测高度吻合,实证了粒度极限学习机模型的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 粒计算 极限学习机 二元关系 粒层空间
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基于WV-CNN的中文文本语义相似度计算方法 被引量:7
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作者 张春英 李春虎 《华北理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第1期123-132,共10页
为解决传统中文文本语义相似度计算存在的语义及句法信息缺失、人工提取特征误差较大等问题,融合词向量与卷积神经网络方法,构建中文文本语义相似度计算模型,并给出WV-CNN(Word Vector-Convolutional Neural Network)文本语义相似度计... 为解决传统中文文本语义相似度计算存在的语义及句法信息缺失、人工提取特征误差较大等问题,融合词向量与卷积神经网络方法,构建中文文本语义相似度计算模型,并给出WV-CNN(Word Vector-Convolutional Neural Network)文本语义相似度计算方法。通过Embedding层将词语向量化后的结果作为CNN的输入,CNN中设置了卷积、Dropout、池化和Flatten4层网络,经过参数选择、训练、调优后输出结果。选取第6届全国数据挖掘竞赛提供的数据集以及在百度的WebQa数据集作为实验对象,使用Accuracy值、F1值、AUC值、KS值4种评测指标进行对比实验。结果表明,WV-CNN具有更好的计算精度和效果。 展开更多
关键词 中文文本语义相似度 词向量 深度学习 WV-CNN
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基于粒计算的ELM加权集成算法研究 被引量:2
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作者 陈丽芳 代琪 《华北理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第3期126-132,共7页
在数据处理中,应用单一学习机建模处理难以获得问题的有效解。针对此问题,提出一种以极限学习机为基学习机的加权集成学习算法。采用粒计算确定条件属性权重并排序;依据排序结果实现数据集粒化,构造多个矩阵粒;在不同矩阵粒上分别构建... 在数据处理中,应用单一学习机建模处理难以获得问题的有效解。针对此问题,提出一种以极限学习机为基学习机的加权集成学习算法。采用粒计算确定条件属性权重并排序;依据排序结果实现数据集粒化,构造多个矩阵粒;在不同矩阵粒上分别构建极限学习机训练;最后将各基学习机的训练结果进行加权集成。采用Python编程仿真整个计算过程。仿真结果表明,加权集成算法在计算速度和预测精度上均优于传统集成算法,尤其适合大数据集处理,为集成学习融合计算提供了一种新的研究思路。 展开更多
关键词 极限学习机 粒计算 集成学习 矩阵粒
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基于模糊商空间的属性权重确定算法研究与实现
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作者 陈丽芳 代琪 《华北理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第4期109-116,共8页
科学确定多属性的权重是决策领域的核心问题。常规算法多采用手工计算,过程繁琐且不能覆盖全部数据集,难以应用到实际决策领域。针对大数据集的决策问题,研究一种基于模糊商空间和粗糙集理论的权重确定算法,并用Python语言实现算法的仿... 科学确定多属性的权重是决策领域的核心问题。常规算法多采用手工计算,过程繁琐且不能覆盖全部数据集,难以应用到实际决策领域。针对大数据集的决策问题,研究一种基于模糊商空间和粗糙集理论的权重确定算法,并用Python语言实现算法的仿真计算,快速获得大数据集中多个属性重要度排序并确定各属性的权重。结果表明,该算法的设计与实现为属性权重确定提供了一种新的研究方法和计算平台,方便广大工程领域数据分析人员快速确定属性权重,提高数据分析效率,具有一定的推广价值和实用价值。 展开更多
关键词 权重确定算法 模糊商空间 粗糙集 属性权重:仿真
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