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题名基于多分类器动态集成的电信客户流失预测
被引量：8
- 1
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作者
罗彬
邵培基
罗尽尧
刘独玉
夏国恩
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机构
电子科技大学经济与管理学院
西南民族大学电气信息工程学院
广西财经学院工商管理系
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2010年第5期703-711,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70801021)
中国博士后科学基金资助项目(20080431276)
教育部人文社会科学资助项目(08JC630019)
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文摘
本文提出了一种新的基于多分类器动态选择与优化集成的电信客户流失预测集成模型.首先使用K均值聚类算法对训练集样本进行分区;然后分别使用Naive-Bayes算法、多层感知机算法和J48算法构建各分区客户流失预测子分类器;最后对各分区子分类器进行线性集成,并使用人工蜂群算法优化其集成权重.当测试样本由聚类算法判断出其归属区域后,再分别使用分区子分类器进行预测,最后使用优化权重进行线性集成.实验结果表明:动态集成模型优于单模型;基于人工蜂群算法优化集成模型优于其它集成模型.
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关键词
客户流失预测
多分类器动态选择
多分类器优化集成
人工蜂群算法
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Keywords
customer churning prediction
dynamic selection of multiple classifiers
optimizing integration of multiple classifiers
artificial bee colony algorithm（ABCA）.
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分类号
C93
[经济管理—管理学]
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名对偶树复小波与空域信息的手势识别分类研究
被引量：1
- 2
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作者
贾鹤鸣
朱传旭
张森
杨泽文
何东旭
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机构
东北林业大学机电工程学院
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期619-624,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572014BB03)
国家自然科学基金项目(31470714
+1 种基金
51609048)
黑龙江省研究生教育创新工程项目(JGXM_HLJ_2016014)
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文摘
为提高手势识别中特征获取的有效性,本文提出空域特征与对偶树复小波变换特征相结合的融合特征,主要包括水平位置、竖直位置、长宽比、矩形度、Hu矩7个分量,及11维空域特征与对偶树复小波变换的16维特征进行融合后得到的27维特征。针对分类器优化算法,提出进行训练样本优选的最优距离–支持向量机(BD-SVM)分类方法。最后的实验结果表明,对"1~9"手势进行测试,当采用径向基核函数时,平均识别精度最高,为90.33%,平均识别时间为0.026 s,说明所提出的方法能够较好地进行静态手势识别,具有较高的训练速度和辨识精度。
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关键词
手势识别
空域特征
对偶树复小波
特征融合
分类器优化
BD-SVM
径向基核函数
静态测试
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Keywords
gesture recognition
spatial feature
dual-tree complex wavelet
feature fusion
classifier optimization
BD-SVM
radial basis kernel function
static test
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名自适应免疫算法的SVME用于水下目标识别
被引量：1
- 3
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作者
陈兆基
杨宏晖
戴健
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机构
西北工业大学航海学院
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出处
《声学技术》
CSCD
2012年第6期597-600,共4页
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文摘
针对用支持向量机集成提高水下目标识别正确率会使识别系统更加复杂的问题,提出了一种以自适应免疫算法(AIA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法(即AIA-SVME算法)进行分类器优化选择,对实测水下目标声信号进行分类识别。与分类器全部集成的识别实验对比证明,该算法在选择9%的分类器后仍可以达到分类器全部集成的识别效果,不仅保证了识别精度,还使得识别系统大幅度精简,节省在线识别的时间。该研究对于水下目标分类决策优化集成的新方法探索具有重要理论价值和实际意义。
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关键词
自适应免疫算法(AIA)
支持向量机选择性(SVME)算法
分类器优化选择
水下目标识别
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Keywords
self-adaptive immune algorithm（AIA）
supporting-vector-machine election（SVME） algorithm
optimal selection of classifier
underwater target recognition
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分类号
TP2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名改进ResNeSt网络的拓片甲骨文字识别
被引量：7
- 4
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作者
毛亚菲
毕晓君
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
中央民族大学信息工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期450-458,共9页
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基金
国家自然科学基金重点项目(62236011).
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文摘
目前,拓片甲骨文字的识别方法存在局部细节特征提取能力弱,对部分高相似度的甲骨文字识别率较低的问题。为此,本文提出了一种基于改进ResNeSt网络的甲骨文字识别方法,通过设计跳转连接结构,逐步将网络浅层特征向网络深层传递并进行融合;同时结合甲骨文字“长条形”的特点,引入坐标注意力机制模块,从宽度和高度两个方向上对所得特征进行加权融合;最后通过去掉网络最后一层的激活函数和全连接层以及对最后一个卷积层输出通道数的重新设置,对网络分类器进行了有效优化。实验结果表明,本文提出的改进拓片甲骨文字识别模型在OBC306数据集上识别准确率达到93.53%,取得了目前最好的识别效果。
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关键词
ResNeSt网络模型
甲骨文字识别
跳转连接
坐标注意力机制
分类器优化
OBC306
深度学习
神经网络
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Keywords
ResNeSt network model
oracle bone character recognition
jump connection
coordinate attention mechanism
optimization of classifier
OBC306
deep learning
neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名半监督技术和主动学习相结合的网络入侵检测方法
被引量：16
- 5
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作者
曾宏志
史洪松
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机构
江西工程学院智能制造工程学院
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出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2021年第4期936-942,共7页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目(批准号:191194).
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文摘
针对当前网络入侵具有多样性和易变性,单一方法很难获得理想网络入侵检测结果的问题,为提高网络入侵检测正确率,有效拦截各种网络入侵,提出一种将半监督技术与主动学习相结合的网络入侵检测方法.首先,采集网络入侵数据,提取网络入侵特征,并采用半监督技术根据特征对网络入侵数据进行聚类处理;其次,采用主动学习算法对聚类后的数据进行训练,构建网络入侵检测的分类器,并引入蚁群算法对构建网络入侵检测的分类器进行优化;最后,采用标准数据集对网络入侵检测方法进行仿真测试.测试结果表明,该方法解决了当前入侵检测方法存在的缺陷,提升了网络入侵检测正确率,漏检率和误检率明显少于经典网络入侵检测方法,同时缩短了网络入侵检测时间,改善了网络入侵检测效率,能更好地保证网络通信和数据传输安全.
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关键词
网络入侵
半监督技术
主动学习算法
数据聚类处理
分类器参数优化
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Keywords
network intrusion
semi-supervised technology
active learning algorithm
data clustering
classifier parameter optimization
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名Gabor滤波器和支持向量机相融合的人脸识别
被引量：3
- 6
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作者
王微
董慧慧
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机构
武汉设计工程学院信息工程学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2016年第1期87-90,共4页
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基金
2015年度湖北省教育厅科研计划项目(B2015204)
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文摘
人脸识别是一种具有实际应用前景的技术,针对人脸识别过程中特征提取和分类器构建等问题,提出一种基于Gabor滤波器和支持向量机相融合的人脸识别方法。首先收集人脸样本组成图像训练库,并提取人脸图像的Gabor特征,生成人脸识别数据,然后通过支持向量机对人脸图像库进行训练,建立人脸图像的分类器,最后采用ORL人脸库进行测试实验。实验结果表明,与其他人脸识别方法相比,本文方法可以实现更加精准的人脸分类与识别,对人脸识别更具有适用性。
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关键词
人脸识别
GABOR滤波器
支持向量机
分类器参数优化
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Keywords
Face recognition
Gabor filter
support vector machine
classifier parameter optimization
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分类号
TN29
[电子电信—物理电子学]
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