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基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别: 1; 作者文娟《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期396-405,共10页; 为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分... 展开更多; 关键词分类器动态选择邻域成分分析(NCA) 状态识别滚珠丝杠副多分类器系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究被引量：11: 2; 作者罗彬邵培基夏国恩《管理学报》 CSSCI 北大核心 2012年第9期1373-1381,共9页; 针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类... 展开更多; 关键词客户流失预测多分类器动态选择成本敏感优化集成成本敏感学习人工鱼群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

银行客户信用评估动态分类器集成选择模型被引量：30: 3; 作者肖进刘敦虎 +1 位作者顾新汪寿阳《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2015年第3期114-126,共13页; 现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需... 展开更多; 关键词信用评估缺失数据动态分类器集成选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态分类器选择的网络入侵检测方法被引量：1: 4; 作者米爱中钟诚李智《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第27期123-125,共3页; 提出了一种基于动态分类器选择的网络入侵检测方法,该方法通过增加训练过程以及对分类器性能的静态估算来减少分类时需要的计算资源,提高分类速度,以满足网络入侵检测对实时性的要求。实验表明,该方法的性能优于基于静态分类器选择的网... 展开更多; 关键词动态分类器选择网络入侵检测静态分类器选择模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分类器动态集成的电信客户流失预测被引量：8: 5; 作者罗彬邵培基 +2 位作者罗尽尧刘独玉夏国恩《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期703-711,共9页; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

动态多分类器集成在肺结节辅助检测中的应用被引量：2: 6; 作者韩妍妍冯筠 +1 位作者崔鑫王秋萍《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期218-221,共4页; 针对肺结节病灶数据具有多样性及异质性特点,提出了动态多分类器选择集成算法(Dynamic Multiple Classifiers Selection,DMCS),将特征空间随机划分为若干特征子集,针对每个特征子集样本分布不同,对不同的特征子集选择适合的基分类器,最... 展开更多; 关键词肺结节动态多分类器选择集成算法计算机辅助检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVM动态集成的高光谱遥感图像分类被引量：7: 7; 作者牛鹏魏维《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1590-1593,共4页; 在Bagging支持向量机(SVM)的基础上,将动态分类器集选择技术用于SVM的集成学习,研究了SVM动态集成在高光谱遥感图像分类中的应用。结合高光谱数据特性,通过随机选取特征子空间和反馈学习改进了BaggingSVM方法;通过引进加性复合距离改善... 展开更多; 关键词高光谱分类动态分类器集选择集成学习 SVM动态集成; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种局部最优型动态集成选择算法: 8; 作者张亮黄曙光 +1 位作者石昭祥胡荣贵《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第5期1005-1011,共7页; 提出一种建立在局部最优基础上的动态集成选择算法,并从理论上对算法进行了分析.该算法首先在多个局部特征空间上构造最优集成,然后使用动态集成选择技术对未知样本进行识别.局部空间上的集成构造问题被转换为一个单目标优化问题,并使... 展开更多; 关键词多分类器系统动态分类器选择动态集成选择局部最优型动态集成选择算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AdaBoost与LCA的滚珠丝杠副状态识别方法: 9; 作者文娟《高技术通讯》 CAS 2023年第3期332-338,共7页; 作为数控机床的关键部件,滚珠丝杠副的工作状态关系到整个机床的性能与产品质量。因此,对滚珠丝杠副进行状态监测,准确识别其状态能够提高机床的可靠性与安全性,并降低生产成本。为了提高状态识别精度,提出基于AdaBoost与局部类精度(LCA... 展开更多; 关键词状态监测滚珠丝杠副动态分类器选择 ADABOOST 局部类精度(LCA); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别: 1; 作者文娟; 机构恒丰泰精密机械股份有限公司浙江工业大学机械工程学院; 出处《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期396-405,共10页; 基金国家自然科学基金(51475425) 绍兴市“揭榜挂帅”制科技项目(2021B41006) 浙江省博士后科研项目择优(273426)资助项目。; 文摘为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分类的潜力,解决了传统分类器动态选择算法精度受限于距离度量方式选择是否合适的问题。将所提出的分类器动态选择算法应用于滚珠丝杠副状态识别中,首先利用AdaBoost算法离线训练反向传播(BP)神经网络集合,然后依据实时信号特征,采用改进的分类器动态选择算法从分类器集合中选取最合适的子分类器进行状态鉴定,从而实现更好的识别效果。实验结果表明,提出方法的状态识别准确率能够达到97.22%,高于BP神经网络、AdaBoost与传统分类器动态选择算法,且对于不同的性能状态均有较高的识别精度。; 关键词分类器动态选择邻域成分分析(NCA) 状态识别滚珠丝杠副多分类器系统; Keywords dynamic classifier selection neighborhood components analysis(NCA) condition recognition ball screw multiple classifier system; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究被引量：11: 2; 作者罗彬邵培基夏国恩; 机构电子科技大学经济与管理学院广西财经学院工商管理系; 出处《管理学报》 CSSCI 北大核心 2012年第9期1373-1381,共9页; 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); 文摘针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型。首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成。实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型。; 关键词客户流失预测多分类器动态选择成本敏感优化集成成本敏感学习人工鱼群算法; Keywords customer churn prediction dynamic selection of multiple classifiers optimizing integration of cost sensitivity cost sensitivity learning artificial fish-school algorithm（AFSA）; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名银行客户信用评估动态分类器集成选择模型被引量：30: 3; 作者肖进刘敦虎顾新汪寿阳; 机构四川大学商学院中国科学院数学与系统科学研究院成都信息工程学院管理学院四川大学软科学研究所; 出处《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2015年第3期114-126,共13页; 基金国家自然科学基金资助项目(71471124 71101100 +4 种基金 71273036) 四川大学学科前沿与交叉创新资助项目(skqy201352); 文摘现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.; 关键词信用评估缺失数据动态分类器集成选择; Keywords credit scoring missing values dynamic classifier ensemble selection; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动态分类器选择的网络入侵检测方法被引量：1: 4; 作者米爱中钟诚李智; 机构广西大学计算机与电子信息学院广西科技厅信息网络中心; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第27期123-125,共3页; 基金广西自然科学基金(编号:桂科自0339008); 文摘提出了一种基于动态分类器选择的网络入侵检测方法,该方法通过增加训练过程以及对分类器性能的静态估算来减少分类时需要的计算资源,提高分类速度,以满足网络入侵检测对实时性的要求。实验表明,该方法的性能优于基于静态分类器选择的网络入侵检测方法。; 关键词动态分类器选择网络入侵检测静态分类器选择模式识别; Keywords dynamic classifier selection, network intrusion detection,static classifier selection ,pattern recognition; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 5; 作者罗彬邵培基罗尽尧刘独玉夏国恩; 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; 出处《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期703-711,共9页; 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); 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.; 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; Keywords customer churning prediction dynamic selection of multiple classifiers optimizing integration of multiple classifiers artificial bee colony algorithm（ABCA）.; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动态多分类器集成在肺结节辅助检测中的应用被引量：2: 6; 作者韩妍妍冯筠崔鑫王秋萍; 机构西北大学信息科学与技术学院西安交通大学第一附属医院放射科; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期218-221,共4页; 基金陕西省教育厅科学研究计划项目(No.11JK1026) 陕西省科技计划攻关项目(No.2011K12-05-08) 西北大学研究生创新基金(No.09YZZ63); 文摘针对肺结节病灶数据具有多样性及异质性特点,提出了动态多分类器选择集成算法(Dynamic Multiple Classifiers Selection,DMCS),将特征空间随机划分为若干特征子集,针对每个特征子集样本分布不同,对不同的特征子集选择适合的基分类器,最后进行集成学习。实验表明,该算法比目前有代表性的肺结节检测病灶分类算法具有更好的稳定性和检测性能。; 关键词肺结节动态多分类器选择集成算法计算机辅助检测; Keywords lung nodule dynamic multiple classifiers selection integration algorithm computer aided detection; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVM动态集成的高光谱遥感图像分类被引量：7: 7; 作者牛鹏魏维; 机构西安通信学院通信装备管理系; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1590-1593,共4页; 文摘在Bagging支持向量机(SVM)的基础上,将动态分类器集选择技术用于SVM的集成学习,研究了SVM动态集成在高光谱遥感图像分类中的应用。结合高光谱数据特性,通过随机选取特征子空间和反馈学习改进了BaggingSVM方法;通过引进加性复合距离改善了K近邻局部空间的计算方法;通过将错分的训练样本添加到验证集增强了验证集样本的代表性。实验结果表明,与单个优化的SVM和其他常见的SVM集成方法相比,改进后的SVM动态集成分类精度最高,能有效地提高高光谱遥感图像的分类精度。; 关键词高光谱分类动态分类器集选择集成学习 SVM动态集成; Keywords hyperspectral classification dynamic ensemble selection ensemble learning dynamic SVM ensemble; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种局部最优型动态集成选择算法: 8; 作者张亮黄曙光石昭祥胡荣贵; 机构电子工程学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第5期1005-1011,共7页; 文摘提出一种建立在局部最优基础上的动态集成选择算法,并从理论上对算法进行了分析.该算法首先在多个局部特征空间上构造最优集成,然后使用动态集成选择技术对未知样本进行识别.局部空间上的集成构造问题被转换为一个单目标优化问题,并使用多种群遗传算法进行了求解.基于UCI数据集的实验表明,相对于现有的动态分类器选择算法和动态集成选择算法,新算法能够取得更高的识别率.同时,相对于现有的动态集成选择算法,新算法构造的集成规模更小,识别速度更快.; 关键词多分类器系统动态分类器选择动态集成选择局部最优型动态集成选择算法; Keywords multiple classifier system dynamic classifier selection dynamic ensemble selection LOEDES; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AdaBoost与LCA的滚珠丝杠副状态识别方法: 9; 作者文娟; 机构浙江工业大学机械工程学院恒丰泰精密机械股份有限公司; 出处《高技术通讯》 CAS 2023年第3期332-338,共7页; 基金国家自然科学基金(51475425)资助项目。; 文摘作为数控机床的关键部件,滚珠丝杠副的工作状态关系到整个机床的性能与产品质量。因此,对滚珠丝杠副进行状态监测,准确识别其状态能够提高机床的可靠性与安全性,并降低生产成本。为了提高状态识别精度,提出基于AdaBoost与局部类精度(LCA)的滚珠丝杠副状态识别方法。首先,利用历史失效数据与AdaBoost算法生成一个包含多个分类器的分类器集合。然后,针对未知状态的滚珠丝杠副,根据当前监测信号的特征,利用LCA算法从分类器集合中选出最合适的分类器对其当前状态进行识别。实验结果表明,所提出方法能够有效地识别滚珠丝杠副状态,其状态识别准确率高于传统方法,达到96.3%。; 关键词状态监测滚珠丝杠副动态分类器选择 ADABOOST 局部类精度(LCA); Keywords condition monitoring ball screw dynamic classifier selection AdaBoost local class accuracy(LCA); 分类号 TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别	文娟	《高技术通讯》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究	罗彬邵培基夏国恩	《管理学报》 CSSCI 北大核心	2012	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	银行客户信用评估动态分类器集成选择模型	肖进刘敦虎顾新汪寿阳	《管理科学学报》 CSSCI 北大核心	2015	30	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于动态分类器选择的网络入侵检测方法	米爱中钟诚李智	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2005	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多分类器动态集成的电信客户流失预测	罗彬邵培基罗尽尧刘独玉夏国恩	《系统工程学报》 CSCD 北大核心	2010	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	动态多分类器集成在肺结节辅助检测中的应用	韩妍妍冯筠崔鑫王秋萍	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于SVM动态集成的高光谱遥感图像分类	牛鹏魏维	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2010	7	在线阅读下载PDF 职称材料
8	一种局部最优型动态集成选择算法	张亮黄曙光石昭祥胡荣贵	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于AdaBoost与LCA的滚珠丝杠副状态识别方法	文娟	《高技术通讯》 CAS	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料