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[学位论文] 作者：陈黎飞,,
来源： 年份：2008
聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题,在信息过滤、资料自动分类、生物信息学等领域得到广泛应用。随着技术进步,聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度,例如,各种类型的...
[期刊论文] 作者：陈黎飞,,
来源：考试周刊 年份：2018
随着我国教育教学改革步伐加快,素质教育日益普及,诸多新型的教学模式开始涌现,问题导学法就是其中一种,主要是为了提高学生的思维能力.在初中数学教学中,应用问题导学法可以...
[期刊论文] 作者：陈黎飞,
来源：读与写 年份：2021
初中数学是一门逻辑性强的学科，在初中学习中占据主要地位。而课堂提问环节是初中数学中必不可少的，适当的提问可以吸引学生上课注意力，让学生对于授课知识进行思考，还能有效的拉近师生关系，本文针对教师在数学教学中有关课堂提问存在的问题进行分析以及解决策略。......
[期刊论文] 作者：吴涛,陈黎飞,
来源：计算机科学与探索 年份：2014
受“维度效应”的影响，许多传统聚类方法运用于高维数据时往往聚类效果不佳。近年来投影聚类方法获得广泛关注，其中软子空间聚类法更是得到了广泛的研究和应用。然而，现有的投影......
[期刊论文] 作者：朱杰, 陈黎飞,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2017
相似性度量是聚类分析的重要基础,如何有效衡量类属型符号间的相似性是相似性度量的一个难点.文中根据离散符号的核概率密度衡量符号间的相似性,与传统的简单符号匹配及符号...
[期刊论文] 作者：朱杰,陈黎飞,,
来源：计算机应用 年份：2017
针对类属型数据聚类中对象间距离函数定义的困难问题,提出一种基于贝叶斯概率估计的类属数据聚类算法。首先,提出一种属性加权的概率模型,在这个模型中每个类属属性被赋予一个反映其重要性的权重;其次,经过贝叶斯公式的变换,定义了基于最大似然估计的聚类优化目......
[期刊论文] 作者：罗俊,陈黎飞,,
来源：计算机应用 年份：2021
不完全数据,如社交平台的互动信息、互联网电影资料库中的影评内容,广泛存在于现实生活中。而现有情感分类模型大多建立在完整的数据集上,没有考虑不完整数据对分类性能的影响。针对上述问题提出基于BERT的栈式降噪神经网络模型,用于面向不完全数据的情感分类。......
[期刊论文] 作者：陈黎飞,郭躬德,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2011
经典的k-最近邻算法存在参数k难以确定和分类效率低的缺点.基于模型的kNN算法使用代表点集合构造训练样本的分类模型,克服上述缺点,但需要较高的计算时间代价.文中提出一种高...
[期刊论文] 作者：杨天鹏,陈黎飞,,
来源：计算机应用 年份：2018
针对传统K-means型算法的"均匀效应"问题,提出一种基于概率模型的聚类算法。首先,提出一个描述非均匀数据簇的高斯混合分布模型,该模型允许数据集中同时包含密度和大小存在差异的簇;其次,推导了非均匀数据聚类的目标优化函数,并定义了优化该函数的期望最大化(EM......
[期刊论文] 作者：陈黎飞,李中未,
来源：药学实践杂志 年份：1997
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[期刊论文] 作者：陈炳鑫,陈黎飞,
来源：南京大学学报:自然科学版 年份：2021
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种双重随机概率模型,已广泛应用于序列数据建模.针对符号序列分类中距离度量定义的困难,提出一种符号序列的预训练HMM分类新方...
[期刊论文] 作者：陈黎飞,郭躬德,,
来源：软件学报 年份：2013
类属型数据广泛分布于生物信息学等许多应用领域，其离散取值的特点使得类属数据聚类成为统计机器学习领域一项困难的任务．当前的主流方法依赖于类属属性的模进行聚类优化和相关......
[期刊论文] 作者：王雪明,陈黎飞,
来源：海军总医院院刊 年份：1993
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[期刊论文] 作者：程铃钫,陈黎飞,,
来源：计算机应用研究 年份：2018
针对符号序列聚类中表示模型及序列间距离度量定义的困难问题,提出一种基于概率向量的表示模型及基于该模型的符号序列聚类算法。该模型引入符号序列的概率分布表示法,定义了一种基于概率分布差异的符号序列距离度量及该模型的目标函数,最后给出了一种符号序列K......
[期刊论文] 作者：林晓炜,陈黎飞,
来源：山东大学学报（工学版） 年份：2021
提出结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法(nonnegative matrix factorization with structure extension,NMF-SE),通过结构扩展,加强相邻节点结构相似性,提高节点间连接的稠...
[期刊论文] 作者：吴涛, 陈黎飞, 郭躬德,,
来源：计算机应用 年份：2014
针对当前大多数典型软子空间聚类算法未能考虑簇类投影子空间的优化问题，提出一种新的软子空间聚类算法。该算法将最大化权重之间的差异性作为子空间优化的目标，并提出了一个量......
[期刊论文] 作者：蒋欣,王开军,陈黎飞,,
来源：计算机系统应用 年份：2015
现有的粒子滤波故障预报方法主要是通过粒子滤波算法得到对应时刻的预测值,然后比较其与实际值的差值来对故障进行预报.从分析设备正常工作的时间序列数据与潜在故障引起的异...
[期刊论文] 作者：翁芳菲,陈黎飞,姜青山,
来源：第二届中国分类技术及应用学术会议 年份：2007
聚类是数据挖掘领域一个被广泛研究的问题.单一的算法较难获得高的聚类准确率,甚至对于特定的数据集也很难找出最佳的方法进行聚类分析.提出了一种基于KNN的融合聚类算法(KNNCE),该算法基于累积k最近邻产生数据点间相似度,并通过single-link算法构建层次聚类树......
[期刊论文] 作者：蒋欣,王开军,陈黎飞,,
来源：计算机系统应用 年份：2016
现有的粒子滤波故障预报方法主要是通过粒子滤波算法得到对应时刻的预测值,然后比较预测序列与观测序列的距离来对故障进行预报,但这种基于相同长度时间序列的故障预报方法不能处理预测序列与观测序列长度不同的情况.本文借助适用于不同长度时间序列的动态时间......
[会议论文] 作者：翁芳菲,姜青山,陈黎飞,
来源：第二届中国分类技术及应用学术会议 年份：2007
聚类是数据挖掘领域一个被广泛研究的问题.单一的算法较难获得高的聚类准确率,甚至对于特定的数据集也很难找出最佳的方法进行聚类分析.提出了一种基于KNN的融合聚类算法(KNN...
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