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基于SVM的多类代价敏感学习及其应用 被引量：3
1
作者 程学云 吉根林 凌霄汉 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2006年第4期79-82,共4页
标准的分类器设计一般基于最小化错误率.在入侵检测等问题中,不同类型的错分往往具有不等的代价.通过在支持向量机的类概率输出中引入代价敏感机制,提出了3种基于最小化总体错分代价设计分类器的方法.实验结果表明通过改变代价矩阵,能... 标准的分类器设计一般基于最小化错误率.在入侵检测等问题中,不同类型的错分往往具有不等的代价.通过在支持向量机的类概率输出中引入代价敏感机制,提出了3种基于最小化总体错分代价设计分类器的方法.实验结果表明通过改变代价矩阵,能在漏报率、误报率及稀有类样本的错误率之间调节,从而保证在误报率尽可能小的情况下降低漏报率和稀有类样本的错误率,以减少总体错分代价. 展开更多
关键词 代价敏感学习 支持向量机 入侵检测 漏报率 误报率
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一种基于集成学习的分布式聚类算法 被引量：1
2
作者 吉根林 凌霄汉 杨明 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期585-588,共4页
基于集成学习的思想,提出一种分布式聚类模型.该模型的分布式处理过程分为2个阶段:先在局部站点局部聚类,然后在全局站点全局聚类.局部站点的局部聚类看作是一种基于数据子集的学习过程,所有的局部聚类结果组成了聚类集成系统的个体学习... 基于集成学习的思想,提出一种分布式聚类模型.该模型的分布式处理过程分为2个阶段:先在局部站点局部聚类,然后在全局站点全局聚类.局部站点的局部聚类看作是一种基于数据子集的学习过程,所有的局部聚类结果组成了聚类集成系统的个体学习器,全局聚类采用平均法对局部结果进行集成,并定义了一个准则函数来度量集成的精度.把K-means算法推广到分布式环境,提出一种基于该模型的分布式K均值算法DK-means,该算法对局部数据的分布有较强的伸缩性.实验结果表明,DK-means在同等条件下能达到集中式聚类的精度水平,是有效可行的,从而验证了基于集成学习的分布式聚类模型的有效性. 展开更多
关键词 K-MEANS 分布式聚类 数据挖掘 集成学习
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神经网络集成的分布式入侵检测方法 被引量：3
3
作者 吉根林 凌霄汉 程学云 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期231-235,共5页
分布式入侵检测系统需具有分布式检测功能及部件增量更新能力。文中提出了一种基于神经网络集成的分布式入侵检测方法,采用单个Agent检测与多个Agent协同检测的两级集成算法实现分布式入侵检测;在发现新的入侵时,Agent上的神经网络集成... 分布式入侵检测系统需具有分布式检测功能及部件增量更新能力。文中提出了一种基于神经网络集成的分布式入侵检测方法,采用单个Agent检测与多个Agent协同检测的两级集成算法实现分布式入侵检测;在发现新的入侵时,Agent上的神经网络集成采用基于资源分配网的增量学习算法进行更新。实验结果表明,该算法能有效检测各种攻击,并且具有对未知攻击的增量学习能力。 展开更多
关键词 分布式入侵检测 神经网络集成 增量学习 攻击
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一种快速选择性神经网络集成方法 被引量：2
4
作者 凌霄汉 吉根林 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 2006年第4期69-73,共5页
选择性集成通过选择部分个体能够获得比传统全部集成更好的泛化性能.已有的一些选择性集成方法实现的时间复杂性较高,或没有充分利用个体的先验信息.提出了一种新的选择性集成方法FASEN(fast approach toselective ENsemble).该方法在... 选择性集成通过选择部分个体能够获得比传统全部集成更好的泛化性能.已有的一些选择性集成方法实现的时间复杂性较高,或没有充分利用个体的先验信息.提出了一种新的选择性集成方法FASEN(fast approach toselective ENsemble).该方法在独立训练出一批神经网络后,采用一种近似搜索策略,只选择与其他个体差异较大且估计泛化误差较小的网络参加集成,把个体选择的搜索空间从2N降到N.理论分析与实验结果表明,该方法简单高效,泛化性能与已有的几种选择性集成方法相当甚至占优. 展开更多
关键词 神经网络 选择性集成 泛化能力
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一种基于聚类集成的无监督特征选择方法 被引量：1
5
作者 凌霄汉 吉根林 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2007年第3期60-63,共4页
提出了一种无监督的特征选择方法,其基本思想是利用聚类来指导特征选择,对于无类别标签的数据样本集,先进行聚类获得数据类标签,再利用ReliefF算法进行特征选择.采用聚类集成方法解决一些聚类结果的不稳定问题,最终特征选择结果通过多... 提出了一种无监督的特征选择方法,其基本思想是利用聚类来指导特征选择,对于无类别标签的数据样本集,先进行聚类获得数据类标签,再利用ReliefF算法进行特征选择.采用聚类集成方法解决一些聚类结果的不稳定问题,最终特征选择结果通过多次特征选择综合得到.实验结果表明,该算法具有良好的特征选择性能,在去除无关或冗余特征后可进一步提高聚类质量. 展开更多
关键词 特征选择 无监督学习 集成学习
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轻钢结构厂房消防设计要点分析 被引量：3
6
作者 凌霄汉 吴嘉艺 《智能城市》 2020年第18期68-69,共2页
针对钢结构厂房特点,例如结构简单、跨度大、满足工业生产需求等,进行合理分析,并简要介绍加强轻钢结构厂房消防设计的重要价值,提出钢结构厂房消防设计要点,为相关人员提供一定的参考与借鉴。
关键词 轻钢结构 厂房 消防设计
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什么人可以上军校
7
作者 凌霄汉 《知识就是力量》 2002年第5期22-23,共2页
本刊上期介绍了我国军校的一般情况,那么什么样的人才可以上军校呢?这是许许多多企盼成为未来军官的热血青年问的最多的问题.下面,本文结合有关政策做一简要介绍.
关键词 政治审核 体检 面试 军校
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军校生的待遇
8
作者 凌霄汉 《知识就是力量》 2002年第6期22-23,共2页
经过了政治审查、文化课考试和体格检查之后,就可以踏入军校的大门了.这时,大家可能就会对未来的军校生活产生一些比较现实的设想.军校里的待遇是怎样的?未来的前途又如何?别着急,答案马上就揭晓.
关键词 军校 学员待遇 体验 政治审查
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余叔岩苦学之分析
9
作者 凌霄汉阁 《中国戏剧》 北大核心 1995年第9期48-49,共2页
余叔岩苦学之分析凌霄汉阁夫伶人学艺，自有渊源，但有「善学」，有「苦学」，有「笨学」，有「浅学」，有「挂号」，如叔岩之学谭，虽不足云善学，却够上苦学，其超越一般的笨学、浅学、挂号者之上，可值特别记录者，在此。今分述之：... 余叔岩苦学之分析凌霄汉阁夫伶人学艺，自有渊源，但有「善学」，有「苦学」，有「笨学」，有「浅学」，有「挂号」，如叔岩之学谭，虽不足云善学，却够上苦学，其超越一般的笨学、浅学、挂号者之上，可值特别记录者，在此。今分述之：何谓善学？一曰为戏而学人，二曰体察... 展开更多
关键词 谭鑫培 开口音 大开口 精神控制 浅学 唱工 草台戏 打底子 个人发展 情与景
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已备弯弓射大雕——国庆50周年大阅兵中的战略导弹
10
作者 凌霄汉 《知识就是力量》 1999年第11期63-63,共1页
在各种书报刊上,人们极少看到它们的身姿,就更不要说亲眼目睹了。公元1999年10月1日,它们终于离开深山、离开戈壁、离开人迹罕至的地方,来到共和国的首都北京,在天安门前,向党和人民汇报。 当这4支战略导弹方队隆隆地开到天安门前,人群... 在各种书报刊上,人们极少看到它们的身姿,就更不要说亲眼目睹了。公元1999年10月1日,它们终于离开深山、离开戈壁、离开人迹罕至的地方,来到共和国的首都北京,在天安门前,向党和人民汇报。 当这4支战略导弹方队隆隆地开到天安门前,人群沸腾了,大家奋力鼓掌,为共和国拥有强大的核武器而自豪,为强大的中国战略导弹部队而骄傲。 展开更多
关键词 战略导弹部队 国庆50周年 阅兵 地地导弹 中国战略 中国军人 核武器 天安门 操作技能 已备
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