期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
不平衡多分类算法综述 被引量：12
1
作者 李蒙蒙 刘艺 +3 位作者 李庚松 郑奇斌 秦伟 任小广 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期3307-3321,共15页
不平衡数据分类是机器学习领域的重要研究内容,但现有的不平衡分类算法通常针对不平衡二分类问题,关于不平衡多分类的研究相对较少。然而实际应用中的数据集通常具有多类别且数据分布具有不平衡性,而类别的多样性进一步加剧了不平衡数... 不平衡数据分类是机器学习领域的重要研究内容,但现有的不平衡分类算法通常针对不平衡二分类问题,关于不平衡多分类的研究相对较少。然而实际应用中的数据集通常具有多类别且数据分布具有不平衡性,而类别的多样性进一步加剧了不平衡数据的分类难度,因此不平衡多分类问题已经成为亟待解决的研究课题。针对近年来提出的不平衡多分类算法展开综述,根据是否采用分解策略把不平衡多分类算法分为分解方法和即席方法,并进一步将分解方法按照分解策略的不同划分为“一对一(OVO)”架构和“一对多(OVA)”架构,将即席方法按照处理技术的不同分为数据级方法、算法级方法、代价敏感方法、集成方法和基于深度网络的方法。系统阐述各类方法的优缺点及其代表性算法,总结概括不平衡多分类方法的评价指标,并通过实验深入分析代表性方法的性能,讨论了不平衡多分类的未来发展方向。 展开更多
关键词 不平衡分类 多类别分类 不平衡多分类 分类算法 机器学习
下载PDF
基于多目标混合蚁狮优化的算法选择方法 被引量：4
2
作者 李庚松 刘艺 +5 位作者 郑奇斌 李翔 刘坤 秦伟 王强 杨长虹 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1533-1550,共18页
算法选择是指从可行算法中为给定问题选择满足需求的算法,基于元学习的算法选择是应用较为广泛的方法,元特征和元算法是其中的关键内容,而现有研究难以充分利用元特征的互补性和元算法的多样性,不利于进一步提升方法性能.为了解决上述问... 算法选择是指从可行算法中为给定问题选择满足需求的算法,基于元学习的算法选择是应用较为广泛的方法,元特征和元算法是其中的关键内容,而现有研究难以充分利用元特征的互补性和元算法的多样性,不利于进一步提升方法性能.为了解决上述问题,提出基于多目标混合蚁狮优化的算法选择方法(SAMO),设计算法选择模型,以集成元算法的准确性和多样性作为优化目标,引入元特征选择和选择性集成,同时选择元特征和异构元算法以构建集成元算法;提出多目标混合蚁狮算法对模型进行优化,使用离散型编码选择元特征子集,通过连续型编码构建集成元算法,应用增强游走策略和偏好精英选择机制提升寻优性能.使用260个数据集、150种元特征和9种候选算法构建分类算法选择问题来进行测试,分析方法的参数敏感性,将多目标混合蚁狮算法与4种演化算法进行比较,通过对8种对比方法与所提方法进行对比实验,结果验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 算法选择 多目标蚁狮优化 元特征选择 选择性集成 元学习 分类
下载PDF
面向算法选择的元学习研究综述 被引量：2
3
作者 李庚松 刘艺 +4 位作者 秦伟 李红梅 郑奇斌 宋明武 任小广 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第1期88-107,共20页
随着人工智能的快速发展,从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题,即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径,被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征... 随着人工智能的快速发展,从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题,即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径,被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法,主要包括提取元特征、计算候选算法性能、构建元数据集以及训练元模型等步骤。首先,阐述基于元学习的算法选择概念和框架,回顾简述相关综述工作;其次,从元特征、元算法和元模型性能指标三方面总结研究进展,对其中典型的方法进行介绍并比较不同类型方法的优缺点和适用范围;然后,概述基于元学习的算法选择在不同学习任务中的应用情况;继而,使用140个分类数据集、9种候选分类算法和5种性能指标开展算法选择实验,对比不同算法选择方法的性能;最后,分析目前存在的挑战和问题,探讨未来的发展方向。 展开更多
关键词 算法选择 元学习 机器学习 问题特征 性能指标
下载PDF
基于蚁狮算法的元特征选择方法 被引量：1
4
作者 李庚松 刘艺 +4 位作者 郑奇斌 秦伟 李红梅 任小广 宋明武 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2831-2842,共12页
为了提升基于元学习算法选择的性能,提出一种基于蚁狮算法的元特征选择方法。首先,通过鲁棒初始化机制构建初始种群,增强所选元特征子集的鲁棒性。其次,在个体解的搜索过程中应用动态边界策略,增加方法的种群多样性。然后,采用混沌映射... 为了提升基于元学习算法选择的性能,提出一种基于蚁狮算法的元特征选择方法。首先,通过鲁棒初始化机制构建初始种群,增强所选元特征子集的鲁棒性。其次,在个体解的搜索过程中应用动态边界策略,增加方法的种群多样性。然后,采用混沌映射变异策略,提升方法的寻优性能,给出方法伪代码并分析时间复杂度。最后,使用130个数据集、150种元特征、8种候选算法和5种性能指标构建分类算法选择问题进行测试实验,分析方法的参数敏感性和机制策略效果,通过准确率、查准率、查全率和F 1分数指标评估并对比方法性能,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 元特征选择 蚁狮优化算法 算法选择 元学习 分类
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部