动态平衡采样的不平衡数据集成分类方法 被引量：13

1

作者 胡小生 温菊屏 钟勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期257-263,共7页

传统分类算法假定平衡的类分布或相同的误分类代价,处理不平衡数据集时,少数类识别精度过低。提出一种动态平衡数据采样与Boosting技术相结合的不平衡数据集成分类算法。在每次迭代初始,综合使用随机欠采样和SMOTE过采样获得平衡规模的... 传统分类算法假定平衡的类分布或相同的误分类代价,处理不平衡数据集时,少数类识别精度过低。提出一种动态平衡数据采样与Boosting技术相结合的不平衡数据集成分类算法。在每次迭代初始,综合使用随机欠采样和SMOTE过采样获得平衡规模的训练数据,各类别样本数据比例保持随机性以体现训练数据的差异性,为子分类器提供更好的训练平台;子分类器形成后,利用加权投票得到最终强分类器。实验结果表明,该方法具有处理类别不平衡数据分类问题的优势。 展开更多

关键词 分类 不平衡数据 重采样 集成学习 随机森林

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两层聚类的类别不平衡数据挖掘算法 被引量：6

2

作者 胡小生 张润晶 钟勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11期271-275,共5页

类别不平衡数据分类是机器学习和数据挖掘研究的热点问题。传统分类算法有很大的偏向性,少数类分类效果不够理想。提出一种两层聚类的类别不平衡数据级联挖掘算法。算法首先进行基于聚类的欠采样,在多数类样本上进行聚类,之后提取聚类质... 类别不平衡数据分类是机器学习和数据挖掘研究的热点问题。传统分类算法有很大的偏向性,少数类分类效果不够理想。提出一种两层聚类的类别不平衡数据级联挖掘算法。算法首先进行基于聚类的欠采样,在多数类样本上进行聚类,之后提取聚类质心,获得与少数类样本数目相一致的聚类质心,再与所有少数类样例一起组成新的平衡训练集,为了避免少数类样本数量过少而使训练集过小导致分类精度下降的问题,使用SMOTE过采样结合聚类欠采样;然后在平衡的训练集上使用K均值聚类与C4.5决策树算法相级联的分类方法,通过K均值聚类将训练样例划分为K个簇,在每个聚类簇内使用C4.5算法构建决策树,通过K个聚簇上的决策树来改进优化分类决策边界。实验结果表明,该算法具有处理类别不平衡数据分类问题的优势。 展开更多

关键词 数据挖掘 分类 不平衡数据 K均值聚类

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基于边界样本选择的支持向量机加速算法 被引量：5

3

作者 胡小生 钟勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期169-173,共5页

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集的学习时间长、泛化能力下降等问题,提出基于边界样本选择的支持向量机加速算法。首先,进行无监督的K均值聚类;然后,在各个聚簇内依照簇的混合度、支持度因素应用K近邻算法... 针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集的学习时间长、泛化能力下降等问题,提出基于边界样本选择的支持向量机加速算法。首先,进行无监督的K均值聚类;然后,在各个聚簇内依照簇的混合度、支持度因素应用K近邻算法剔除非边界样本,获得最终的类别边界区域样本,参与SVM模型训练。在标准数据集上的实验结果表明,算法在保持传统支持向量机的分类泛化能力的同时,显著降低了模型训练时间。 展开更多

关键词 支持向量机 大规模分类 边界样本 聚类

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基于加权聚类质心的SVM不平衡分类方法 被引量：4

4

作者 胡小生 钟勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期261-265,共5页

不平衡数据分类是机器学习研究的热点问题,传统分类算法假定不同类别具有平衡分布或误分代价相同,难以得到理想的分类结果.提出一种基于加权聚类质心的SVM分类方法,在正负类样本上分别进行聚类,对每个聚类,用聚类质心和权重因子代表聚... 不平衡数据分类是机器学习研究的热点问题,传统分类算法假定不同类别具有平衡分布或误分代价相同,难以得到理想的分类结果.提出一种基于加权聚类质心的SVM分类方法,在正负类样本上分别进行聚类,对每个聚类,用聚类质心和权重因子代表聚类内样本分布和数量,相等类别数量的质心和权重因子参与SVM模型训练.实验结果表明,该方法使模型的训练样本具有较高的代表性,分类性能与其他采样方法相比得到了提升. 展开更多

关键词 机器学习 不平衡数据分类 聚类质心 支持向量机

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一种基于聚类提升的不平衡数据分类算法 被引量：6

5

作者 胡小生 张润晶 钟勇 《集成技术》 2014年第2期35-41,共7页

不平衡数据分类是机器学习研究领域中的一个热点问题。针对传统分类算法处理不平衡数据的少数类识别率过低问题,文章提出了一种基于聚类的改进AdaBoost分类算法。算法首先进行基于聚类的欠采样,在多数类样本上进行K均值聚类,之后提取聚... 不平衡数据分类是机器学习研究领域中的一个热点问题。针对传统分类算法处理不平衡数据的少数类识别率过低问题,文章提出了一种基于聚类的改进AdaBoost分类算法。算法首先进行基于聚类的欠采样,在多数类样本上进行K均值聚类,之后提取聚类质心,与少数类样本数目一致的聚类质心和所有少数类样本组成新的平衡训练集。为了避免少数类样本数量过少而使训练集过小导致分类精度下降,采用少数过采样技术过采样结合聚类欠采样。然后,借鉴代价敏感学习思想,对AdaBoost算法的基分类器分类误差函数进行改进,赋予不同类别样本非对称错分损失。实验结果表明,算法使模型训练样本具有较高的代表性,在保证总体分类性能的同时提高了少数类的分类精度。 展开更多

关键词 不平衡数据分类 K均值聚类 ADABOOST 集成学习

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校园网的组播应用研究 被引量：7

6

作者 胡小生 《计算机与现代化》 2006年第6期106-109,共4页

IP组播能够向多点传送信息流,它能够更好地节约网络带宽,提高网络效率。本文阐述IP组播技术原理、校园网组播部署和组播管理、以及校园网组播应用存在的问题。

关键词 IP组播 组播成员管理协议 组播管理 校园网

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基于聚类分析的改进堆叠算法 被引量：1

7

作者 胡小生 张润晶 钟勇 《计算机与数字工程》 2013年第11期1725-1728,共4页

在基于Stacking框架下异构分类器集成的元学习基础上,将无监督的聚类应用到分类过程中,提出一种基于聚类分析的改进Stacking集成算法。训练样本首先被基分类器分类,随后分类结果被聚类成多个簇,以便分类结果相一致的样本能够被聚集至同... 在基于Stacking框架下异构分类器集成的元学习基础上,将无监督的聚类应用到分类过程中,提出一种基于聚类分析的改进Stacking集成算法。训练样本首先被基分类器分类,随后分类结果被聚类成多个簇,以便分类结果相一致的样本能够被聚集至同一个簇中,同时,将样本特征属性也应用到聚类过程中以增强聚类效果,在每个聚簇内应用C4.5决策树算法提炼决策边界;在分类阶段,首先找出与待分类样本距离最近的聚簇,之后用此聚簇的决策树模型进行分类。实验结果表明,该算法在分类准确性方面有明显优势。 展开更多

关键词 分类器集成 STACKING 聚类 元学习

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基于双支持向量机的大样本分类算法 被引量：1

8

作者 胡小生 《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期26-30,共5页

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模样本分类的学习效率降低问题,提出两阶段学习的支持向量机算法。该方法首先在正负类分别进行无监督聚类,提取各个聚类质心组成约简训练集,进行初次SVM训练;然后,根据初次训练结果... 针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模样本分类的学习效率降低问题,提出两阶段学习的支持向量机算法。该方法首先在正负类分别进行无监督聚类,提取各个聚类质心组成约简训练集,进行初次SVM训练;然后,根据初次训练结果选取边界样本集,参与第二次SVM训练。在UCI数据集上的实验结果表明,所提方法在保持分类泛化性能的同时,提高了模型的训练速度。 展开更多

关键词 支持向量机 大规模分类 聚类 样本选取

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一种两层加权融合的排序算法

9

作者 胡小生 钟勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第12期3331-3334,3346,共5页

当前排序学习算法在学习时将样本集中的所有查询及其相关文档等同对待,忽略了查询之间以及其相关文档之间的差异性,影响了排序模型的性能。对查询之间的差异进行分析,同时考虑文档排序位置造成的资料被检视概率不同的差异特性,提出了一... 当前排序学习算法在学习时将样本集中的所有查询及其相关文档等同对待,忽略了查询之间以及其相关文档之间的差异性,影响了排序模型的性能。对查询之间的差异进行分析,同时考虑文档排序位置造成的资料被检视概率不同的差异特性,提出了一种两层加权融合的排序方法。该方法为每一个查询及其相关文档建立一个子排序模型,在此过程中,对文档赋予非对称权重,然后通过建立新的损失函数作为优化目标,利用损失函数调节不同查询产生损失之间的权重,最终实现多查询相关排序模型的加权融合。在标准数据集LETOR OHSUMED上的实验结果表明,所提方法在排序性能上有较大提升。 展开更多

关键词 信息检索 排序学习 非对称加权 融合

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一种基于功能的可控委托模型

10

作者 胡小生 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第1期184-187,共4页

委托是RBAC模型需要支持的重要安全策略。针对现有RBAC委托模型在支持细粒度和权限传播可控性上存在的不足,提出一个基于功能的可控委托模型FBCDM,给出了模型的形式化定义和表示。该模型提供灵活的委托粒度、支持时间约束、强制委托约... 委托是RBAC模型需要支持的重要安全策略。针对现有RBAC委托模型在支持细粒度和权限传播可控性上存在的不足,提出一个基于功能的可控委托模型FBCDM,给出了模型的形式化定义和表示。该模型提供灵活的委托粒度、支持时间约束、强制委托约束和细粒度的自主委托约束,保证了多步委托过程中的收敛性和可控性。委托过程的日志记录增强了委托安全性。 展开更多

关键词 访问控制 委托 约束

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改进随机子空间与决策树相结合的不平衡数据分类方法

11

作者 胡小生 《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》 CAS 2013年第5期22-26,共5页

提出一种改进随机子空间与C4.5决策树算法相结合的分类算法。以C4.5算法构建决策树作为集成学习的基分类器,每次迭代初始,将SMOTE采样技术与随机子空间方法相结合,生成在特征空间和数据分布上差异明显的合成样例,为基分类器提供多样化... 提出一种改进随机子空间与C4.5决策树算法相结合的分类算法。以C4.5算法构建决策树作为集成学习的基分类器,每次迭代初始,将SMOTE采样技术与随机子空间方法相结合,生成在特征空间和数据分布上差异明显的合成样例,为基分类器提供多样化的平衡训练数据集,采用绝大多数投票方法进行最终决策的融合输出。实验结果表明,该方法对少数类和多数类均具有较高的识别率。 展开更多

关键词 不平衡数据分类 随机子空间方法 决策树 集成学习

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网络技术与实践校选课的教学探讨

12

作者 胡小生 《实验科学与技术》 2008年第3期98-100,共3页

利用高校网络中心的资源,从实验室建设、课程体系设计、实验教学三个方面阐述了基于实验教学的网络技术校选修课的教学实践。

关键词 网络实验室 选修课 实验教学

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REST风格和基于SOAP的Web Services的比较与结合 被引量：31

13

作者 王建斌 胡小生 +1 位作者 李康君 赵靓 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第9期297-300,共4页

对REST风格的Web Services进行介绍,接着对REST(Representational State Transfer)风格和基于SOAP的两种Web Serv-ices的耦合度进行比较,进而提出两者是可结合的。这样在构建Web Services的时候能做出合理的选择。

关键词 REST SOAP WEB SERVICES

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校园网络防毒系统建设

14

作者 胡小生 《福建电脑》 2006年第8期39-40,共2页

通过对网络病毒基本特点的分析,介绍了校园网建立防毒系统需要考虑的因素,同时对建立安全高效的校园网防毒系统所涉及到的杀毒系统的建立、系统漏洞弥补、安全管理制度与用户培训三个方面作了重点介绍。

关键词 校因网 病毒防护 自动更新

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基于参考节点嵌入的图可达性查询 被引量：2

15

作者 温菊屏 胡小生 +1 位作者 林冬梅 曾亚光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1998-2005,2045,共9页

针对k步可达性查询算法无法解决带距离约束的图可达性查询问题,提出基于参考节点嵌入的图可达性查询算法。首先,从所有节点中选出极少数有代表性的全局参考节点,预先计算所有节点与全局参考节点之间的最短路径距离;然后,采用最短路径树... 针对k步可达性查询算法无法解决带距离约束的图可达性查询问题,提出基于参考节点嵌入的图可达性查询算法。首先,从所有节点中选出极少数有代表性的全局参考节点,预先计算所有节点与全局参考节点之间的最短路径距离;然后,采用最短路径树和范围最小值查询技术求得局部参考节点;接着,利用三角不等式关系得到查询点对距离范围;最后,根据查询条件中的距离值与查询点对距离范围上、下限值的大小关系,可快速得出可达性结论。针对社会关系网络和公路网络数据,将所提算法与Dijkstra算法、K-Reach算法进行实验对比测试。相较于K-Reach算法,其索引建立时间小4个数量级,其索引规模小2个数量级;相较于Dijkstra算法,在公路网络和社会关系网络中,直接得出可达性结论的比例分别为92%和78.6%,其查询时间大大缩短,分别降低了95.5%和92%。实验结果表明:所提算法能够通过使用较小的索引开销,实现在线查询计算复杂度的降低,可很好地解决既适用于有权图又适用于无权图带距离约束的可达性查询问题。 展开更多

关键词 k步可达性查询 带距离约束的图可达性查询 参考节点嵌入 三角不等式关系 最短路径树

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腹腔镜胃癌手术现状与展望 被引量：3

16

作者 胡小生 刘伟中 《江西医药》 CAS 2011年第8期775-777,共3页

1腹腔镜手术治疗早期胃癌（early gastric cancer EGC） 1.1腹腔镜早期胃癌切除方式依切除范围主要有胃腔内黏膜切除术（IGMR）、胃楔形切除术（LWR）以及胃癌根治术（LRG）。

关键词 腹腔镜 胃肿瘤 研究现状

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空气悬架城市客车平顺性评估及优化 被引量：1

17

作者 彭倩 胡小生 +2 位作者 刘金武 韩锋钢 EMMANUEL Matsika 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第5期506-510,共5页

利用ADAMS/CAR建立空气弹簧城市客车多体动力学模型,研究车速和随机路面对客车平顺性的影响.采用Behnken盒式正交试验设计方法,对悬架参数进行灵敏度分析及优化,进而提升平顺性.研究表明:前悬弹簧刚度和前后悬减震器阻尼对平顺性影响较... 利用ADAMS/CAR建立空气弹簧城市客车多体动力学模型,研究车速和随机路面对客车平顺性的影响.采用Behnken盒式正交试验设计方法,对悬架参数进行灵敏度分析及优化,进而提升平顺性.研究表明:前悬弹簧刚度和前后悬减震器阻尼对平顺性影响较显著;当前悬弹簧刚度、减震器阻尼降低,以及后悬减震器阻尼增加时,整车平顺性得到较明显的提升. 展开更多

关键词 城市客车 空气悬架 平顺性 悬架参数 ADAMS/CAR

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某微型车前悬架纵倾仿真与优化 被引量：1

18

作者 韩锋钢 胡小生 +1 位作者 卢光华 彭倩 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第6期681-685,共5页

通过ADAMS/CAR建立前麦弗逊悬架模型和双轮平跳分析,评估某微型车轮跳对其车轮定位参数、悬架刚度及悬架点/抬头量的影响.针对点/抬头量过大的问题,采用D-最优试验设计方法,对下摆臂硬点坐标和弹簧刚度进行灵敏度分析,进而降低点/抬头量... 通过ADAMS/CAR建立前麦弗逊悬架模型和双轮平跳分析,评估某微型车轮跳对其车轮定位参数、悬架刚度及悬架点/抬头量的影响.针对点/抬头量过大的问题,采用D-最优试验设计方法,对下摆臂硬点坐标和弹簧刚度进行灵敏度分析,进而降低点/抬头量,并确保车轮定位参数变化合理.研究表明:该车车轮定位参数和悬架刚度变化趋势合理;下摆臂内侧硬点z向坐标、弹簧刚度对点/抬头量影响较显著;当减小下摆臂前铰z向坐标或增大下摆臂后铰z向坐标和弹簧刚度,点/抬头量明显减小,车轮定位参数仍在允许范围内. 展开更多

关键词 微型车 麦弗逊悬架 车轮定位参数 点/抬头量 灵敏度 ADAMS/CAR

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教育信息化绩效评价问卷信度与效度分析 被引量：14

19

作者 张润晶 张又又 +2 位作者 胡小生 岑健林 胡铁生 《软件导刊.教育技术》 2010年第9期69-71,共3页

调查研究项目设计出调查问卷后,在大规模铺开使用前,需要取得一定量的数据对问卷进行信度及效度评估。对项目研究组设计的教育信息化绩效评价问卷进行了信度及效度分析。检验方法为,在佛山市52所中小学中进行问卷调查并收集数据,然后根... 调查研究项目设计出调查问卷后,在大规模铺开使用前,需要取得一定量的数据对问卷进行信度及效度评估。对项目研究组设计的教育信息化绩效评价问卷进行了信度及效度分析。检验方法为,在佛山市52所中小学中进行问卷调查并收集数据,然后根据权重计算绩效分值,再检验其信度、效度系数。结果显示,问卷信度系数为0.806～0.931;效度分析4份问卷共同度均高于0.4,所提取因子能解释总方差60%以上。问卷信度、效度均较高,能反映教育信息化绩效指标水平。 展开更多

关键词 教育信息化 绩效评价 信度分析 效度分析

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螺旋内花键切削仿真研究 被引量：1

20

作者 彭倩 李延敏 +1 位作者 胡小生 张功元 《工具技术》 北大核心 2015年第12期62-65,共4页

研究长轴大螺距螺旋内花键成型工艺。探索拉削速度、刀具参数对工件成型及加工精度的影响。基于有限元DEFORM-3D仿真软件,分别研究刀具前角、后角、拉削速度等参数对应力及加工精度的影响规律;通过改进预制孔和拉削工艺,调整刀具参数,... 研究长轴大螺距螺旋内花键成型工艺。探索拉削速度、刀具参数对工件成型及加工精度的影响。基于有限元DEFORM-3D仿真软件,分别研究刀具前角、后角、拉削速度等参数对应力及加工精度的影响规律;通过改进预制孔和拉削工艺,调整刀具参数,确定拉刀参数及成型工艺流程。结果表明,在拉刀前角为15°、后角为2°、齿升量为0.06mm时,切削应力及切削热比较合理,可以在一定程度上解决深孔内螺旋花键加工时出现的让刀现象,得到的工件表面精度较高。 展开更多

关键词 螺旋内花键 DEFORM-3D 分块拉削 刀具参数

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