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多子域隔离学习组合决策用于不均衡样本 被引量:2
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作者 靳燕 彭新光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2475-2480,共6页
为进一步弱化数据不均衡对分类算法的束缚,从数据集区域分布特性着手,提出了不均衡数据集上基于子域学习的复合分类模型。子域划分阶段,扩展支持向量数据描述(SVDD)算法给出类的最小界定域,划分出域内密集区与域外稀疏区。借鉴不同类存... 为进一步弱化数据不均衡对分类算法的束缚,从数据集区域分布特性着手,提出了不均衡数据集上基于子域学习的复合分类模型。子域划分阶段,扩展支持向量数据描述(SVDD)算法给出类的最小界定域,划分出域内密集区与域外稀疏区。借鉴不同类存在相似样本的类重叠概念,对边界样本进行搜索,组合构成重叠域。子域清理阶段,基于邻近算法(KNN)的邻近性假设,结合不同域的密疏程度,设置样本有效性参数,对域内样本逐个检测以清理噪声。各子域隔离参与分类建模,按序组合产生出用于不均衡数据集的复合分类器CCRD。在相似算法对比以及代价敏感Meta Cost对比中,CCRD对正类的正确分类改善明显,且未加重负类误判;在SMOTE抽样比较中,CCRD改善了负类的误判情形,且未影响正类的正确分类;在五类数据集的逐个比较中,CCRD分类性能均有提升,在Haberman_sur的正类分类性能提升上尤为明显。结果表明,基于子域学习的复合分类模型的分类性能较好,是一种研究不均衡数据集的较有效的方法。 展开更多
关键词 不均衡数据集区域分布 支持向量数据描述 稀疏域与重叠域 子域隔离学习 复合分类器
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基于复合分类器的网络入侵检测模型
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作者 刘克文 张贲 王宇飞 《电力建设》 2011年第11期40-44,共5页
为提高国家电网网络入侵检测中攻击分类问题的准确度,提出一种基于复合分类器的入侵检测模型。复合分类器由核主成分分析、量子遗传算法和前馈(back propagation,BP)神经网络组合而成。复合分类器先使用核主成分分析将高维数的原始数据... 为提高国家电网网络入侵检测中攻击分类问题的准确度,提出一种基于复合分类器的入侵检测模型。复合分类器由核主成分分析、量子遗传算法和前馈(back propagation,BP)神经网络组合而成。复合分类器先使用核主成分分析将高维数的原始数据降维,降维后的数据再通过BP神经网络训练生成分类模型,其中BP神经网络的参数通过量子遗传算法优化得到,最后使用分类模型对待测样本做精确入侵检测分类。与传统入侵检测算法相比,基于复合分类器的入侵检测模型更准确。 展开更多
关键词 入侵检测 核主成分分析 BP神经网络 量子遗传算法 复合分类器 分类器误差
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一种基于概念格的复合分类器算法
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作者 朱娴 杜炜 +1 位作者 马訾伟 王建瑜 《科技资讯》 2009年第14期10-11,共2页
目前概念格分类算法主要集中在利用其生成算法进行规则提取,而已有的基于树形结构的复合分类器因受到本地搜索原理的限制其分类精度很难再提高。本文突破了这两种限制,以概念格为分类模型提出了一种基于概念格的复合分类器算法。实验表... 目前概念格分类算法主要集中在利用其生成算法进行规则提取,而已有的基于树形结构的复合分类器因受到本地搜索原理的限制其分类精度很难再提高。本文突破了这两种限制,以概念格为分类模型提出了一种基于概念格的复合分类器算法。实验表明该算法极大地提高了分类精度。 展开更多
关键词 概念格 复合分类器 前后关系规则
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保健酒中可见异物的神经网络复合分类方法
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作者 朱慧慧 王耀南 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期182-185,188,共5页
保健酒中可见异物个体微小、形状复杂多变,不利于自动分拣。为此,提出一种基于异物几何特征和不变矩特征的神经网络复合分类方法。通过单层感知器进行一级分类以检测毛发类异物,利用BP网络对非毛发类异物进行二级分类。为提高BP网络训... 保健酒中可见异物个体微小、形状复杂多变,不利于自动分拣。为此,提出一种基于异物几何特征和不变矩特征的神经网络复合分类方法。通过单层感知器进行一级分类以检测毛发类异物,利用BP网络对非毛发类异物进行二级分类。为提高BP网络训练速度,设计动量因子和学习速率可自适应调整的改进学习算法。实验结果表明,该分类方法识别准确度高,识别速度快。 展开更多
关键词 复合分类器 BP算法 神经网络 不变矩 几何特征
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面向异构数据库集成的混合式元素分类技术研究
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作者 赵寒 李山 +2 位作者 周竞涛 王明微 张顺利 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期37-41,共5页
提出一种支持异构数据库集成的基于模式的元素分类技术,融合了基于语言和基于约束的分类方法,首先使用最大优先策略组合基于语言的分类算法形成复合元素名称分类器,然后将名称分类结果和元素模式约束转化为向量输入神经网络分类器,从而... 提出一种支持异构数据库集成的基于模式的元素分类技术,融合了基于语言和基于约束的分类方法,首先使用最大优先策略组合基于语言的分类算法形成复合元素名称分类器,然后将名称分类结果和元素模式约束转化为向量输入神经网络分类器,从而完成数据库元素分类.通过组合使用复合名称分类器和神经网络分类器,使得此方法可以应用于更复杂的分类环境. 展开更多
关键词 元素分类 神经网络分类器 复合名称分类器
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