基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法 被引量：1

1

作者 原大明 《现代电子技术》 2023年第11期99-102,共4页

为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法。按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理。在无线传... 为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法。按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理。在无线传感器网络体系中定义聚类排序原则,结合相关数据样本求解自适应期望熵,完成无线传感器网络数据自适应聚类算法研究。实验结果表明,在改进PSO算法作用下,无线传感器网络数据经过整合后的簇类对象集合数量由20个减少到6个,能够解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,满足按需整合相似信息参量的实际应用需求。 展开更多

关键词 改进PSO算法 无线传感器网络 自适应聚类 惯性权重 测试函数 欧氏距离 期望熵 簇类对象集合

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一种改进的K-Modes聚类算法 被引量：1

2

作者 石隽锋 白妙青 《现代电子技术》 北大核心 2015年第4期39-41,45,共4页

传统的K-Modes算法采用0-1简单匹配方法计算对象与类中心(Modes)之间的距离,并将每个对象分配到离它最近的类中去。采用基于频率方法重新计算各类的类中心(Modes)、定义目标函数,然而,对象的归类方法和目标函数的定义没有充分考虑分类... 传统的K-Modes算法采用0-1简单匹配方法计算对象与类中心(Modes)之间的距离,并将每个对象分配到离它最近的类中去。采用基于频率方法重新计算各类的类中心(Modes)、定义目标函数,然而,对象的归类方法和目标函数的定义没有充分考虑分类数据的特点。对此,提出一种改进的K-Modes算法,采用期望熵最小的衡量方法进行归类,并且采用期望熵作为新的目标函数。通过实验将该算法与传统的K-Modes算法进行比较,表明该算法是更有效的。 展开更多

关键词 分类型数据 聚类算法 期望熵 目标函数 聚类精度

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基于期望熵的人才流动模型及其选择

3

作者 刘瑜 陈琪 《华东船舶工业学院学报》 EI 2001年第3期70-72,共3页

Shannon熵可以表示模型不稳定性。本文提出了期望熵的概念并在此基础上建立了人才流动模型。本文还讨论了该模型的选择 。

关键词 人才流动模型 人力资源 期望熵 预测能力

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文本分类中特征选择方法的比较与改进 被引量：25

4

作者 单丽莉 刘秉权 孙承杰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期319-324,共6页

为了在面向旅游领域的文本分类系统中选择有效的分类特征,提高分类性能,本文根据系统采用的训练集、训练过程及分类算法等因素重新对各常用的特征选择方法进行了综合实验评测,比较了五种常用的特征选择方法,对于评测结果最好的三种函数... 为了在面向旅游领域的文本分类系统中选择有效的分类特征,提高分类性能,本文根据系统采用的训练集、训练过程及分类算法等因素重新对各常用的特征选择方法进行了综合实验评测,比较了五种常用的特征选择方法,对于评测结果最好的三种函数:期望交叉熵、信息增益和互信息,通过理论分析和科学实验,分别提出了不同的改进方法.实验结果表明改进的期望交叉熵方法在本应用中能够最有效地提高系统的分类性能. 展开更多

关键词 文本分类 特征选择 期望交叉熵

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期望效用-熵决策模型在沪市证券投资选择中的应用研究 被引量：11

5

作者 杨继平 张力健 《系统工程》 CSCD 北大核心 2005年第12期23-29,共7页

对期望效用-熵决策模型作了简要介绍,然后将该决策模型应用到投资决策领域;利用沪市证券市场的实际数据进行验证,应用该决策模型对原上证30指数样本股进行择优筛选,并对其筛选结果与二阶随机占优准则筛选的结果进行比较,得到如下结论:... 对期望效用-熵决策模型作了简要介绍,然后将该决策模型应用到投资决策领域;利用沪市证券市场的实际数据进行验证,应用该决策模型对原上证30指数样本股进行择优筛选,并对其筛选结果与二阶随机占优准则筛选的结果进行比较,得到如下结论:与二阶随机占优准则相比,利用期望效用-熵决策模型选择股票更易于操作,并且选出的股票进行优化组合可得到收益更高、风险更小的投资回报。 展开更多

关键词 证券投资 股票筛选 期望效用-熵模型 二阶随机占优准则

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基于改进Nave Bayes的垃圾邮件过滤模型研究 被引量：10

6

作者 王涛 裘国永 何聚厚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第13期186-190,共5页

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的NaveBayes过滤模型(NBF),指出了期望交叉熵(ECE)特征词选取方法的不足。提出了改进的NaveBayes垃圾邮件过滤模型(A-NBF),用改进的期望交叉熵(AECE)选取垃圾邮件特征词,并在邮件分类过程中对特征词... 分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的NaveBayes过滤模型(NBF),指出了期望交叉熵(ECE)特征词选取方法的不足。提出了改进的NaveBayes垃圾邮件过滤模型(A-NBF),用改进的期望交叉熵(AECE)选取垃圾邮件特征词,并在邮件分类过程中对特征词进行加权,从而提高对垃圾邮件过滤的精度。实验结果可以看出A-NBF比NBF在过滤精度方面有明显的提高。 展开更多

关键词 垃圾邮件过滤 朴素贝叶斯 期望交叉熵 特征选取

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基于特征选择的实体关系抽取 被引量：9

7

作者 毛小丽 何中市 +1 位作者 邢欣来 刘莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第2期530-532,共3页

提出了一种实体关系抽取方案,该方案针对实体关系抽取中特征空间维数过高问题,引入了文本分类中的特征选择算法,如信息增益、期望交叉熵和x2统计,实现了特征空间降维。实验结果表明,各特征选择算法均能在尽量保证抽取性能的同时有效地... 提出了一种实体关系抽取方案,该方案针对实体关系抽取中特征空间维数过高问题,引入了文本分类中的特征选择算法,如信息增益、期望交叉熵和x2统计,实现了特征空间降维。实验结果表明,各特征选择算法均能在尽量保证抽取性能的同时有效地降低向量空间维数,提高分类效率,其中x2统计取得的效果最好。 展开更多

关键词 关系抽取 特征选择 信息增益 期望交叉熵 x2统计

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文本分类中特征选择方法研究 被引量：3

8

作者 王维娜 康耀红 伍小芹 《信息技术》 2008年第12期29-31,共3页

对四种特征选择方法:互信息、信息增益、x2统计和期望交叉熵作了简要的介绍,并且结合KNN分类算法,使用查全率、查准率、宏平均和微平均对四种特征选择方法分别进行评估,提出并讨论了互信息修正的两种方法。

关键词 文本分类 特征选择 互信息 信息增益 x^2统计 期望交叉熵

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文本分类中一种基于选择的二次特征降维方法 被引量：8

9

作者 刘海峰 王元元 +1 位作者 姚泽清 陈琦 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第1期23-27,共5页

特征选择和特征抽取是文本分类中特征降维的主要方法。目前各种特征选择方法主要致力于度量特征与文本类别的相关性，却很少考虑特征之间的冗余性问题，从而影响特征降维的效果。本文提出一种基于选择的两步特征选择方法，既考虑一些类... 特征选择和特征抽取是文本分类中特征降维的主要方法。目前各种特征选择方法主要致力于度量特征与文本类别的相关性，却很少考虑特征之间的冗余性问题，从而影响特征降维的效果。本文提出一种基于选择的两步特征选择方法，既考虑一些类别信息较强的特征的选取，又减少一些类别判定方面的冗余特征，在尽量减少信息损失的前提下达到有效缩减特征维数的目的。对中文文本的分类实验结果表明，本文提出的特征降维方法在文本分类的准确率方面效果较好。 展开更多

关键词 文本分类 特征选择 互信息 期望交叉熵

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用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法 被引量：8

10

作者 周奇年 张振浩 徐登彩 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第3期193-195,共3页

特征选择是中文文本分类过程中的一个重要过程,特征项选择的优劣直接影响文本分类的准确率。在分析几种特征选择方法的基础上,提出一种类别区分词的特征选择方法。实验结果表明,类别区分词的特征选择方法的分类效率高于传统方法,从而验... 特征选择是中文文本分类过程中的一个重要过程,特征项选择的优劣直接影响文本分类的准确率。在分析几种特征选择方法的基础上,提出一种类别区分词的特征选择方法。实验结果表明,类别区分词的特征选择方法的分类效率高于传统方法,从而验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 文本分类 特征选择 类别区分词 信息增益 互信息 期望交叉熵

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基于改进CHI和带权ECE结合的特征选择方法 被引量：4

11

作者 蔡镇 高健 秦晓军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2962-2964,共3页

针对文本分类特征选择方法中的卡方统计(CHI)和期望交叉熵(ECE),分析了其特点和不足。为了避免传统CHI和ECE方法在不平衡数据集上分类效果差的问题,通过引入调节因子和除去负相关影响因素,给出了改进的CHI方法(pCHI),并以加权的方式弥补... 针对文本分类特征选择方法中的卡方统计(CHI)和期望交叉熵(ECE),分析了其特点和不足。为了避免传统CHI和ECE方法在不平衡数据集上分类效果差的问题,通过引入调节因子和除去负相关影响因素,给出了改进的CHI方法(pCHI),并以加权的方式弥补ECE方法倾向于选择弱区分能力高频特征的缺陷(ωECE)。在综合两种改进后方法的基础上,进一步提出基于改进CHI和带权ECE结合(pCHIωECE)的特征选择方法。经对比实验验证,pCHIωECE方法的查准率、F1值均优于CHI、ECE及pCHI、ωECE方法,且该方法的降维稳定性更好。 展开更多

关键词 卡方统计 期望交叉熵 特征选择 文本分类

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基于索引项权重的文本特征选择方法 被引量：4

12

作者 王海鹃 韩立新 甄志龙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期1149-1151,共3页

为改善文本分类的效率和效果,降低计算复杂度,在分析了经典的特征选择方法后,提出加权的文本特征选择方法。该方法不仅利用数据集中文本的个数,还充分考虑到索引项的权重信息,并构造新的评估函数,改进了信息增益、期望交叉熵以及文本证... 为改善文本分类的效率和效果,降低计算复杂度,在分析了经典的特征选择方法后,提出加权的文本特征选择方法。该方法不仅利用数据集中文本的个数,还充分考虑到索引项的权重信息,并构造新的评估函数,改进了信息增益、期望交叉熵以及文本证据权。利用KNN分类器在Reuters-21578标准数据集上进行训练和测试。实验结果表明,该方法能够选出有效特征,提高文本分类的性能。 展开更多

关键词 文本分类 特征选择 索引项权重 信息增益 期望交叉熵 文本证据权

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基于期望效用-熵模型的日本外汇储备资产结构优化研究

13

作者 范德胜 何明杰 《金融市场研究》 2023年第8期99-112,共14页

外汇储备指一国政府所持有的国际储备资产中的外汇部分,即一国政府保有的以外币表示的债权,是一个国家货币当局持有并可以随时兑换外国货币的资产。外汇储备资产的有效管理则需要综合分析外汇储备资产的使用渠道和投资方向及本国的外汇... 外汇储备指一国政府所持有的国际储备资产中的外汇部分,即一国政府保有的以外币表示的债权,是一个国家货币当局持有并可以随时兑换外国货币的资产。外汇储备资产的有效管理则需要综合分析外汇储备资产的使用渠道和投资方向及本国的外汇管理机制。本文基于外汇储备资产结构优化的理论基础,选择期望效用熵-模型对日本的外汇储备资产结构进行优化。本文首先对全球的外汇储备现状和日本的外汇储备资产结构做出相关的说明,并且指出日本外汇储备资产中存在的问题。选取了国际清算银行统计下2005—2022年间占据前14位交易量的货币,利用名义有效汇率指数进行了期望效用-熵风险的排序;接下来结合日本的经济贸易发展情况、汇率制度,以及外币储备国的经济水平等影响外汇储备资产结构的因素,选取了几种主要货币进行资产结构的优化;并加入了新兴市场的货币进一步做出优化研究,得出日本外汇储备资产结构的最优分配比例。最后将中国和日本的外汇储备资产结构做以对比,并得出相关建议。 展开更多

关键词 日本外汇储备 币种结构 期望效用-熵模型 汇率制度

原文传递

基于改进隐马尔可夫模型的文本分类研究 被引量：3

14

作者 李开荣 孔照昆 +1 位作者 陈桂香 朱俊武 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第11期161-165,共5页

将一种改进的隐马尔可夫模型(HMM)应用于文本分类中,在考虑其前向依赖的同时,需考虑状态的后向依赖性.将当前观测值和和当前状态对其后一状态的依赖性加入模型的学习,这样的改进模型能有效提高文本信息抽取准确率.在文本分类过程研究中... 将一种改进的隐马尔可夫模型(HMM)应用于文本分类中,在考虑其前向依赖的同时,需考虑状态的后向依赖性.将当前观测值和和当前状态对其后一状态的依赖性加入模型的学习,这样的改进模型能有效提高文本信息抽取准确率.在文本分类过程研究中,首先对训练样本进行文本预处理,对HMM分类器模型进行参数学习,建立HMM分类器后用测试集进行测试并做出性能评价.在性能评价中用改进的评测指标,可针对不同数据集做出准确评价,以及可对比不同分类工作在同一数据集上的性能,大大提高评价质量. 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 文本分类 期望交叉熵(ECE) χ2统计 TF-IDF方法

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基于期望效用—熵模型的我国外汇储备结构优化研究 被引量：3

15

作者 范德胜 王心怡 《金融评论》 CSSCI 2014年第6期97-112,124,共17页

高速增长的外汇储备是一把"双刃剑",它在增强一国综合实力的同时,带来了宏观调控难度增加、货币政策独立性被妨碍及汇率面临巨大风险的问题。本文将风险决策中的期望效用-熵模型运用到外汇储备结构优化的研究中,利用该模型从... 高速增长的外汇储备是一把"双刃剑",它在增强一国综合实力的同时,带来了宏观调控难度增加、货币政策独立性被妨碍及汇率面临巨大风险的问题。本文将风险决策中的期望效用-熵模型运用到外汇储备结构优化的研究中,利用该模型从我国"一篮子"货币中选取了几种货币作为我国外汇储备货币,再选取2005~2014年的108个月度数据,对我国外汇储备结构进行实证研究,得出了不同收益约束条件下的最优货币资产权重,并对中国如何合理优化外汇储备结构提出建议。 展开更多

关键词 外汇储备 期望效用-熵模型 货币政策独立性

原文传递

融合词语共现距离和类别信息的短文本特征提取方法 被引量：2

16

作者 马慧芳 邢玉莹 +1 位作者 王双 张旭鹏 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第9期1689-1695,共7页

针对传统特征加权方法未充分考虑词语之间的语义信息和类别分布信息的不足,提出了一种融合词语共现距离和类别信息的短文本特征提取方法。一方面,将同一短文本中两个词语之间的间隔词数作为共现距离,计算它们之间的相关度。通过计算这... 针对传统特征加权方法未充分考虑词语之间的语义信息和类别分布信息的不足,提出了一种融合词语共现距离和类别信息的短文本特征提取方法。一方面,将同一短文本中两个词语之间的间隔词数作为共现距离,计算它们之间的相关度。通过计算这两个词语共同出现的频率,得到每个词的关联权重;另一方面,利用改进的期望交叉熵计算某个词在某个类别中的权重值,将两者整合,得到某个类别中所有词的权重值。对所有类别中的词按权重值的大小进行降序排序,选取前K个词作为新的特征词项集合。实验表明,该方法能够有效提高短文本特征提取的效果。 展开更多

关键词 短文本 共现距离 期望交叉熵 特征提取

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改进的期望效用-熵模型在沪市股票选择中的应用研究 被引量：2

17

作者 王中魁 杨继平 张力健 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2009年第8期27-34,共8页

用Arrow-Pratt风险厌恶度来度量期望效用-熵平衡系数以改进风险型决策的期望效用-熵模型;根据改进的期望效用-熵模型以及期望效用准则,分别从上证50指数样本股中选取7只股票构造投资组合,进行比较.研究结果表明,用改进的期望效用-熵模... 用Arrow-Pratt风险厌恶度来度量期望效用-熵平衡系数以改进风险型决策的期望效用-熵模型;根据改进的期望效用-熵模型以及期望效用准则,分别从上证50指数样本股中选取7只股票构造投资组合,进行比较.研究结果表明,用改进的期望效用-熵模型得到的股票组合效果更优. 展开更多

关键词 改进的期望效用-熵模型 期望效用准则 财富水平 投资组合

原文传递

基于期望效用–熵的风电交易风险控制方法 被引量：2

18

作者 张伟 秦艳辉 +4 位作者 凌静 陈宁 杜习周 孙谊媊 高丙团 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第2期29-35,82,共8页

在逐步开放的电力市场环境下,发电商可通过在合约市场以及现货市场等不同类型的市场中合理分配交易电量来规避交易风险。在此背景下,针对溢价机制下风电商在电力市场中的电量分配问题,综合考虑了现货电价的不确定性、风电出力的波动性... 在逐步开放的电力市场环境下,发电商可通过在合约市场以及现货市场等不同类型的市场中合理分配交易电量来规避交易风险。在此背景下,针对溢价机制下风电商在电力市场中的电量分配问题,综合考虑了现货电价的不确定性、风电出力的波动性以及风电商对风险的喜好程度等因素,提出了基于期望效用-熵的风电商电量分配决策模型。应用该模型,对风电商在年度合约市场、月度合约市场以及现货市场3个市场的总发电量分配进行了计算。计算结果表明:该模型能够反映风电商对市场风险的偏好程度改变时的决策特征,可使风电商在获得其期望收益水平的同时降低交易风险。 展开更多

关键词 电力市场 风险控制 期望效用-熵 电量分配策略

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基于期望效用-熵风险度量的决策者风险态度 被引量：2

19

作者 杨继平 王中魁 《北京航空航天大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2010年第5期53-56,共4页

期望效用-熵风险度量将决策者对于风险的感知表示为风险行动的期望效用和状态的熵线性组合,其表达式中,期望效用-熵平衡系数为重要常数参数;展望理论中的实证表明决策者的风险态度和其财富水平相关,文章分析了一类特定决策者财富水平的... 期望效用-熵风险度量将决策者对于风险的感知表示为风险行动的期望效用和状态的熵线性组合,其表达式中,期望效用-熵平衡系数为重要常数参数;展望理论中的实证表明决策者的风险态度和其财富水平相关,文章分析了一类特定决策者财富水平的变化对其风险态度的影响,通过Arrow-Pratt风险厌恶度建立了该类型决策者期望效用-熵平衡系数和财富水平之间的一个关系式,在此基础上分析和解释了一些特定决策者的某些决策行为。 展开更多

关键词 期望效用-熵平衡系数 风险厌恶度 财富水平

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基于背景重构与边缘相关短文本特征选择方法 被引量：1

20

作者 张海涛 王斌君 王靖亚 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期469-475,共7页

为了解决短文本对象特征空间稀疏性与背景缺失造成的精确分类困难与语义混淆问题,提出一种背景补偿与边缘相关计算的特征选择方法.通过提取并利用文本间存在的关联性建立小样本簇背景特征集,重构特征空间,并结合边缘相关性分析确定最终... 为了解决短文本对象特征空间稀疏性与背景缺失造成的精确分类困难与语义混淆问题,提出一种背景补偿与边缘相关计算的特征选择方法.通过提取并利用文本间存在的关联性建立小样本簇背景特征集,重构特征空间,并结合边缘相关性分析确定最终的特征集.过程可分为2个阶段:1)基于词矢量语义量化模型计算特征词的背景相关性;2)将测试文本重组特征空间,并进行边缘性相关计算.提出的短文本特征选择方法,可以在保持原始特征空间性质与结构的前提下,强化特征空间紧凑性,减少冗余性,降低特征维度.在Reuters-21578和NewsGroup标准语料集上的实验证明,提出的方法比传统的文档频率、信息增益、互信息等方法更有效,针对两个标准的数据集,其在典型的分类器上运行表现强于一般特征选择方法. 展开更多

关键词 背景重构 期望交叉熵 边缘相关 特征选择

原文传递