期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法
被引量:
2
1
作者
张其龙
邓维斌
+2 位作者
胡峰
瞿原
胡宗容
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期65-74,共10页
传统的校准标签排序算法(calibrated label ranking,CLR)利用成对标签关联进行转化来预测结果.该算法的校准是在二元关系算法(binary relevance,BR)基础上进行比较产生结果,其预测对BR产生结果具有一定的依赖性,因此该算法在预测某些数...
传统的校准标签排序算法(calibrated label ranking,CLR)利用成对标签关联进行转化来预测结果.该算法的校准是在二元关系算法(binary relevance,BR)基础上进行比较产生结果,其预测对BR产生结果具有一定的依赖性,因此该算法在预测某些数据集时具有一定的局限性.为了更好地区分标签的相关性和不相关性,提出了一种用于标签边界域的校准方法,对处于相关性标签和不相关性标签的边界部分采用贝叶斯概率进一步校正,从而提高边界域部分分类的准确性.基于朴素贝叶斯校准的标签排序方法(calibrated lable ranking method based on naive bayes,NBCLRM)与校准标签排序等7种传统的方法进行对比,实验结果表明,本文提出的算法不仅可以根据需求修改阈值ε和μ来调节预测结果,而且能够有效地提升传统多标签学习方法的性能.
展开更多
关键词
数据挖掘
朴素贝叶斯
校准标签排序
算法
多
标签
学习算法
下载PDF
职称材料
基于多标签机器学习的环境适老化改造应用研究
2
作者
崔震
鲁卫华
+2 位作者
李鹏
韩涵
陈文
《无线互联科技》
2018年第7期135-137,146,共4页
针对环境适老化改造推荐方案中改造项具有先后顺序的情形,将校准标签排序与多标签k近邻算法相结合,提出适于适老化改造推荐的多标签学习算法。首先引入校准标签约束不相关项,文章将多标签排序问题进行转化为标签成对比较的多分类问题,...
针对环境适老化改造推荐方案中改造项具有先后顺序的情形,将校准标签排序与多标签k近邻算法相结合,提出适于适老化改造推荐的多标签学习算法。首先引入校准标签约束不相关项,文章将多标签排序问题进行转化为标签成对比较的多分类问题,然后利用ML-k NN进行多标签分类,最后重构标签对关系矩阵,取统计票数大于校准标签的标签项为相关标签并根据票数进行排序。通过实际老人数据集进行测试,与传统的成对比较排序法与校准标签法进行比较,结果表明校准标签排序与多标签k近邻算法相结合汉明损失更小,平均精度更高,且保持较低的错误率,更适合于适老化改造方案推荐。
展开更多
关键词
适老化改造
校准标签排序
多
标签
k近邻
下载PDF
职称材料
题名
一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法
被引量:
2
1
作者
张其龙
邓维斌
胡峰
瞿原
胡宗容
机构
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期65-74,共10页
基金
国家自然科学基金(61473001
71071045
71131002)资助
文摘
传统的校准标签排序算法(calibrated label ranking,CLR)利用成对标签关联进行转化来预测结果.该算法的校准是在二元关系算法(binary relevance,BR)基础上进行比较产生结果,其预测对BR产生结果具有一定的依赖性,因此该算法在预测某些数据集时具有一定的局限性.为了更好地区分标签的相关性和不相关性,提出了一种用于标签边界域的校准方法,对处于相关性标签和不相关性标签的边界部分采用贝叶斯概率进一步校正,从而提高边界域部分分类的准确性.基于朴素贝叶斯校准的标签排序方法(calibrated lable ranking method based on naive bayes,NBCLRM)与校准标签排序等7种传统的方法进行对比,实验结果表明,本文提出的算法不仅可以根据需求修改阈值ε和μ来调节预测结果,而且能够有效地提升传统多标签学习方法的性能.
关键词
数据挖掘
朴素贝叶斯
校准标签排序
算法
多
标签
学习算法
Keywords
data mining
Naive Bayes
calibrated label ranking
multi-label learning algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于多标签机器学习的环境适老化改造应用研究
2
作者
崔震
鲁卫华
李鹏
韩涵
陈文
机构
中国电子工程设计院有限公司健康与养老研究所
出处
《无线互联科技》
2018年第7期135-137,146,共4页
基金
2017年北京市科技计划项目(课题)
项目名称:具有动态模拟演示功能的居家适老化改造专家辅助系统研发及工程示范
项目编号:Z161100001016012
文摘
针对环境适老化改造推荐方案中改造项具有先后顺序的情形,将校准标签排序与多标签k近邻算法相结合,提出适于适老化改造推荐的多标签学习算法。首先引入校准标签约束不相关项,文章将多标签排序问题进行转化为标签成对比较的多分类问题,然后利用ML-k NN进行多标签分类,最后重构标签对关系矩阵,取统计票数大于校准标签的标签项为相关标签并根据票数进行排序。通过实际老人数据集进行测试,与传统的成对比较排序法与校准标签法进行比较,结果表明校准标签排序与多标签k近邻算法相结合汉明损失更小,平均精度更高,且保持较低的错误率,更适合于适老化改造方案推荐。
关键词
适老化改造
校准标签排序
多
标签
k近邻
Keywords
environment-oriented aging transformation
calibration label ranking
multi-label k-Nearest neighbor
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法
张其龙
邓维斌
胡峰
瞿原
胡宗容
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
2
基于多标签机器学习的环境适老化改造应用研究
崔震
鲁卫华
李鹏
韩涵
陈文
《无线互联科技》
2018
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部