王学玲
- 作品数：13 被引量：26H指数：3
- 供职机构：滨州学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金山东省软科学研究计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术文化科学社会学更多>>
- 基于有向树算法构造的TAN分类器被引量：1
- 2008年
- 树扩展型朴素贝叶斯(TAN)分类器放松了朴素贝叶斯的属性独立性假设,是对朴素贝叶斯分类器的有效改进。但传统TAN的构造算法中树的根结点是随意选择的,这使得其无法精确表达属性间的依赖关系。通过将依赖关系设定方向,并将有向树算法引入TAN分类器的构造,提出了一种新的TAN模型构造方法——DTAN。实验结果表明,DTAN分类方法在实例个数比较多的数据集上具有显著优秀的分类性能。
- 王学玲王志海王建林
- 关键词：朴素贝叶斯分类器
- 基于Lotus Domino/Notes的项目管理系统
- 2006年
- 探讨了Lotus Domino/Notes R5群件系统的特点和华纺股份项目管理系统的整体设计,在此基础之上阐述了立项管理子系统和系统管理子系统的具体实现方法.
- 闫晓薇王学玲
- 关键词：工程项目管理LOTUSDOMINO/NOTES工作流
- 基于可拓数据挖掘的黄河三角洲土地利用评价被引量：4
- 2012年
- 以黄河三角洲地区的滨州市为例,从土地资源、生态环境和社会经济三个方面选择评价指标建立了针对土地利用的可拓评价模型,并在此基础上利用可拓数据挖掘的理论和方法分析该地区20年来的土地利用方式及结构变化对社会经济及生态环境造成的影响,为该区域今后土地资源的优化配置及科学的土地利用管理提供决策参考意见。
- 王建林杨印生王学玲
- 关键词：农业工程土地利用可拓数据挖掘黄河三角洲
- 任务与案例驱动法在面向对象程序设计教学中的应用被引量：3
- 2014年
- 面向对象技术作为一种流行的软件开发方法,因用其开发出的程序信息隐蔽、可复用、易修改、易扩充等特点广泛应用于实际的程序设计开发中。针对传统的以知识体系为核心的课堂教学模式使得学生学习的积极、主动性不够,学生不能真正领会面向对象的分析及设计思想等问题,该文提出了案例教学法和任务驱动教学法相结合的新的教学方法。多年的教学实践证明,应用新教学法在有效提高面向对象程序设计课程的教学效果同时提高了学生的学习兴趣和能力。
- 王学玲
- 关键词：面向对象教学方法
- 小波变换在信号处理中的应用被引量：4
- 2006年
- 小波变换是近年来发展起来的一门理论,在图像处理,通信和地球物理上取得了成功的应用。小波包变换是小波变换的推广。本文应用更适合实际分析化学信号处理的小波变换来处理重叠的分析化学信号。此方法是建立在多分辨率分析的基础之上的。我们应用此法处理多组分重叠色谱信号的结果表明,此法不仅有效地解决了多组分重叠信号的解析问题,而且较传统的方法处理速度快且准确,可用于定量分析。
- 王学玲闫晓薇王建林
- 关键词：小波变换多分辨率分析
- 基于新的属性依赖的TAN分类器被引量：2
- 2008年
- 通过分析朴素贝叶斯分类器与树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器,提出了一种新的属性依赖度量方法,并依此对TAN分类器的构造方法进行了改进。将该分类方法(XINTAN)与朴素贝叶斯分类器和TAN分类器进行了实验比较。实验结果表明,此分类方法集中了朴素贝叶斯分类器与树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器的优点,性能要优于TAN分类器。
- 王学玲王建林
- 关键词：分类器
- 基于代价敏感的AdaBoost算法改进被引量：4
- 2013年
- 针对传统的AdaBoost算法只关注分类错误率最小的问题,在分析传统的AdaBoost算法实质基础上,提出一种基于代价敏感的改进AdaBoost算法。首先在训练基分类器阶段,对于数据集上的不同类别样本根据其错分后造成的损失大小不同来更新样本权值,使算法由关注分类错误率最小转而关注分类代价最小。然后,在组合分类器输出时采用预测概率加权方法来取代传统AdaBoost算法采用的预测类别加权的方法。最后通过实验验证了改进算法的有效性。
- 王学玲王建林
- 关键词：ADABOOST算法
- 数据挖掘中的贝叶斯分类器被引量：3
- 2006年
- 机器学习与数据挖掘是研究从数据中提取知识的理论和技术,目前这些理论与技术在世界主要经济领域中日益得到广泛应用。分类模型是机器学习和数据挖掘最重要的研究内容之一。在众多的分类方法中,贝叶斯分类器在计算上具有非常高的效率,在某些应用问题上表现出诱人的分类精度,因而广泛地应用于许多实际领城中。为进一步对这一领域展开研究,介绍了贝叶斯分类器的原理、当前现状及下一步的研究重点。
- 王建林王学玲
- 关键词：数据挖掘贝叶斯分类器
- 选定根节点的TAN分类器
- 2008年
- 通过分析树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器,提出了一种选定根节点方法,此方法基于概率论的观点,构造生成树时选择两依赖属性中个数较大的属性作为根节点.依此对TAN分类器的构造方法进行了改进(改进的分类器简称CRTAN),将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN分类器进行了实验比较.实验结果表明,此分类方法的分类性能要优于TAN分类器.
- 王建林王学玲
- 关键词：分类器
- 一种懒惰式决策树和普通决策树结合的分类模型--半懒惰式决策树被引量：1
- 2008年
- 懒惰式决策树分类是一种非常有效的分类方法。它从概念上为每一个测试实例建立一棵"最优"的决策树。但是,大多数的研究是基于小的数据集合之上。在大的数据集合上,它的分类速度慢、内存消耗大、易被噪声误导等缺点,影响了其分类性能。通过分析懒惰式决策树和普通决策树的分类原则,提出了一种新的决策树分类模型,Semi-LDtree。它生成的决策树的节点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子节点相当于一个懒惰式决策树分类器。这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,在某些分类任务上它的分类性能经常性地胜过两者,特别是在大的数据集合上。
- 王建林王志海王学玲
- 关键词：朴素贝叶斯
