期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于加速骨干二元粒子群优化的样本规约方法
1
作者 罗少甫 刘河 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第22期59-64,共6页
样本规约方法是统计机器学习中的杰出数据预处理范式,能从有标记训练集中移除冗余样本和噪声,从而提升分类统计算法的性能。虽然学者们提出了大量基于进化算法的样本规约方法,并证明了其有效性,但是现有基于进化算法的样本规约方法依赖... 样本规约方法是统计机器学习中的杰出数据预处理范式,能从有标记训练集中移除冗余样本和噪声,从而提升分类统计算法的性能。虽然学者们提出了大量基于进化算法的样本规约方法,并证明了其有效性,但是现有基于进化算法的样本规约方法依赖太多参数。而且随着有标记训练集中的样本数量增加,现有基于进化算法的样本规约方法的搜索效率较低且时间成本较高。为了克服上述问题,文章提出一种基于加速骨干二元粒子群优化的样本规约方法(SRM-HBPSO)。在SRM-HBPSO中,首先,设计了一种结合搜索空间约简策略的加速骨干二元粒子群优化算法(HBPSO);其次,用HBPSO优化有标记训练集,从而得到一个被优化的约简子集;最后,SRM-HBPSO在被优化的约简子集上训练给定的分类统计算法,从而改进其性能。经仿真实验证明,就改进随机森林分类统计算法的平均分类正确率和提升平均样本约简率而言,在来自金融、医疗、图像等领域的10个真实基准数据集上,SRM-HBPSO优于5个先进的样本规约算法。 展开更多
关键词 统计机器学习 分类统计算法 样本规约 随机森林 搜索空间约简策略
在线阅读 下载PDF
利用改进型命名数据网络的物联网大数据高效转发策略 被引量:4
2
作者 罗少甫 陈磊 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第7期74-81,119,共9页
针对传统基于定向扩散命名数据网络(Directed Diffusion Named Data Network,DD-NDN)转发策略未考虑传感器节点的能量、存储、带宽的实际约束,无法完全适用于物联网大数据转发的问题,提出考虑邻居节点空间信息与能量信息的改进NDN路由... 针对传统基于定向扩散命名数据网络(Directed Diffusion Named Data Network,DD-NDN)转发策略未考虑传感器节点的能量、存储、带宽的实际约束,无法完全适用于物联网大数据转发的问题,提出考虑邻居节点空间信息与能量信息的改进NDN路由转发策略。在分析传统NDN转发策略的优点与不足的基础上,建立适用于物联网大数据转发的NDN通信模型;通过邻居节点交换空间信息与剩余电量信息的方式构建转发列表,并采用贪婪转发策略实现数据的高效转发;在NDNSim仿真环境下,对相同算例进行对比验证分析。仿真结果表明,与仅考虑最邻近节点转发的定向扩散NDN方法相比,该策略的平均路由跳数、平均路由延时和丢包率分别下降了11.11%、20.40%和82.14%。 展开更多
关键词 物联网 转发策略 改进命名数据网络 服务质量 网络能耗 大数据
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部