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[学位论文] 作者：姜高霞,,
来源：山西大学 年份：2018
各类数据的积累和快速增长给数据分析带来巨大的挑战。作为数据分析的核心技术,机器学习从已有数据中提取规则或知识,从而在未知情境下为人类提供决策依据。我们希望机器学习...
[学位论文] 作者：姜高霞,,
来源：华北电力大学 年份：2004
降水量对人民的生产、生活以及环境有重要影响,并与自然灾害有着密切联系。经研究发现,降水量与气温、日照、湿度和气压等气象因素呈现一定的统计相关性,并且呈现一定的季节...
[期刊论文] 作者：姜高霞,
来源：太原师范学院学报：自然科学版 年份：2014
采用L曲线法大致定位迭代初始点,结合牛顿法加速求解最佳光滑系数.数值试验表明,经验值可能造成不收敛,且定位不够准确,而L曲线法直观、有效地定位初始点,保证了收敛性.通过G...
[期刊论文] 作者：姜高霞, 王文剑,,
来源：软件学报 年份：2014
时序数据是数据挖掘的一类重要对象.在做时序数据分析时,若不考虑数据的时差,则会造成相关性的误判.所以,时序数据存在相关性和时差相互制约的问题.通过对时序数据的相关性和...
[期刊论文] 作者：姜高霞, 王文剑,,
来源：统计与信息论坛 年份：2014
建立一个函数型时序分解模型,根据交叉验证方法将数据分为趋势项、周期项和随机项,因而提取出的趋势项具有较好的泛化能力；提出的基于调节粗惩系数的转折点选取法,通过优化粗...
[期刊论文] 作者：宁亚楠,姜高霞,
来源：金陵科技学院学报 年份：2014
介绍了时序数据常用的参数回归和非参数回归方法,分析并比较了各自的优势和局限。结合这些特点提出一种基于B样条系数（CBS）与灰色模型（GM）的组合预测方法CBS-GM。此预测方法兼有......
[期刊论文] 作者：马忱, 王文剑, 姜高霞,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2017
函数型数据的特征选择是从庞大的函数信息中选出那些相关性小、代表性强的少部分特征,以简化后期分类器的计算,提高泛化能力.由于特征选择方法用于函数数据分类效果并不理想,...
[期刊论文] 作者：张文凯,王文剑,姜高霞,
来源：模式识别与人工智能 年份：2016
在函数型数据分析中，为提高曲线排齐效率，提出如下2种非均匀采样方法对函数曲线进行排齐：基于斜率的非均匀采样（SBNS）和基于弧长的非均匀采样（ALBNS）．SBNS按照函数曲线的斜率大小采样......
[期刊论文] 作者：张增辉,姜高霞,王文剑,,
来源：计算机应用 年份：2021
分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力较差、分类效果不够理想以......
[期刊论文] 作者：马忱,姜高霞,王文剑,
来源：计算机科学与探索 年份：2019
函数型数据将观测到的数据作为一个整体,关注数据自身的内在结构而不只是数据的呈现形式,相较于传统的数据包含了更多的信息,因此对函数型数据的分析和研究具有重要的价值。...
[期刊论文] 作者：王丽,王文剑,姜高霞,
来源：计算机科学 年份：2015
数据的函数化是函数数据分析（Functional Data Analysis,FDA）的基础,也是区别于其它分析方法的关键步骤。数据拟合作为数据函数化的主要方法,通常可转化为损失函数和正则项的优...
[期刊论文] 作者：张增辉,姜高霞,王文剑,,
来源：计算机应用 年份：2021
在机器学习问题中，数据质量对系统预测的准确性产生了深远的影响。由于信息获取的难度大，人类的认知主观且有限，导致了专家无法准确标记所有样本。近年来出现的一些概率抽样方法，无法避免样本人为划分不合理且主观性较强的问题。针对这一问题提出了一种动态概率抽样......
[期刊论文] 作者：孟晓超,姜高霞,王文剑,
来源：陕西师范大学学报:自然科学版 年份：2020
在监督分类学习中,标签噪声对模型有重要的影响;而现有的标签噪声过滤方法一般都是基于模型的预测结果对噪声样本进行检测并去除,当噪声样本较多时,去除噪声样本的同时将会影...
[期刊论文] 作者：姜高霞,樊瑞宣,王文剑,
来源：模式识别与人工智能 年份：2020
基于k近邻的标签噪声过滤对近邻参数k的选取较敏感.针对此问题,文中提出近邻感知的标签噪声过滤算法,可有效解决二分类数据集的类内标签噪声的问题.算法分开考虑正类样本和负...
[期刊论文] 作者：陈庆强, 王文剑, 姜高霞,,
来源：清华大学学报(自然科学版) 年份：2004
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[期刊论文] 作者：樊瑞宣, 姜高霞, 王文剑,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2004
在基于近邻思想的离群点检测算法中,参数k的选择是无法避免的,而k值过大或者过小都会对检测效果产生很大的影响.因此,如何选择k值是近邻方法研究中的重要内容之一.本文提出一...
[会议论文] 作者：陈庆强,王文剑,姜高霞,
来源：第六届中国计算机学会大数据学术会议 年份：2018
在监督学习中,标签噪声对模型建立有较大的影响.目前对于标签噪声的处理方法主要有基于模型预测的过滤方法和鲁棒性建模方法,然而这些方法要么过滤效果不好,要么过滤效率不高.针对该问题,本文提出一种基于数据分布的标签噪声过滤方法.首先对于数据集中的每一个......
[期刊论文] 作者：门昌骞,孟晓超,姜高霞,王文剑,
来源：小型微型计算机系统 年份：2004
基于主动学习的标签噪声清洗方法(Active label noise cleaning,ALNC)是一种通过主动学习筛选疑似噪声样本,进而交给人工专家进行再标记的标签噪声清洗方法.虽然该方法既有很...
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