董新玲
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：西南石油大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：四川省教育厅科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 应用于石油钻井安全评价的改进主成分分析-贝叶斯判别方法被引量：2
- 2017年
- 针对主成分分析-贝叶斯判别法(PCA-BDA)仅支持安全评价但不能发现危险因素的问题,引入属性重要度的概念,提出一种改进的PCA-BDA算法,并将其应用于石油钻井安全评价。首先,使用原始PCA-BDA方法评估出各条记录的安全等级;然后,利用主成分分析(PCA)过程中的特征向量矩阵,贝叶斯判别(BDA)过程中的判别函数矩阵,以及各安全等级的权重计算得出属性重要度;最后,通过参考属性重要度来调控属性。安全评价准确率的对比实验中,改进PCA-BDA方法准确率达到96.7%,明显高于层次分析法(AHP)和模糊综合评价法(FCE)。调控属性的仿真实验中,调控重要度最高的3个属性70%以上的钻井安全等级得到改善;相对地,调控重要度最低的3个属性钻井安全等级几乎没有变化。实验结果表明,改进PCA-BDA方法不仅能够准确地实现安全评价,同时能够找出关键属性使石油钻井安全管理更有针对性。
- 任冬梅张宇洋董新玲
- 关键词：属性重要度主成分分析
- 基于邻域的名词型数据分类方法
- 2016年
- 基于邻域的分类器多用于处理数值型数据,本文提出针对名词型数据的规则生成及分类的技术。基于属性值定义对象的相似性度量,并由此获得每个对象的最大邻域;采用贪心策略依次选择邻域构建覆盖及对应的规则集;采用投票解决规则冲突。在四个UCI数据集上的实验结果表明,新方法的分类效果比ID3算法略好。
- 张本文孙爽博董新玲
- 关键词：分类器覆盖约简
