基于MPI的ML-kNN算法并行 被引量：4

1

作者 王进 晏世凯 +4 位作者 高延雨 金理雄 胡明星 邓欣 陈乔松 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期34-38,共5页

基于MPI将ML-kNN算法并行化,以解决多标签学习领域中的大规模分类问题,控制计算的时间开销,这也是首次将MPI应用到多标签学习领域.通过与传统的串行ML-kNN的对比实验,验证了所提方法的可行性和有效性.另外,允许数据集以特征为单位划分,... 基于MPI将ML-kNN算法并行化,以解决多标签学习领域中的大规模分类问题,控制计算的时间开销,这也是首次将MPI应用到多标签学习领域.通过与传统的串行ML-kNN的对比实验,验证了所提方法的可行性和有效性.另外,允许数据集以特征为单位划分,这使得该方法在处理高维数据时具有更大的优势. 展开更多

关键词 器学习 多标签学习 并行计算 ml-k NN MPI

在线阅读 下载PDF 职称材料

ML-kNN算法在大数据集上的高效应用 被引量：6

2

作者 陆凯 徐华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期84-88,共5页

k近邻多标签算法(ML-k NN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中。随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需。利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-k NN算法,并在四... k近邻多标签算法(ML-k NN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中。随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需。利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-k NN算法,并在四个规模不同的数据集上进行了一系列实验。实验结果表明,基于此思想的ML-kNN算法不论在精度、性能还是效率上都略胜一筹。 展开更多

关键词 多标签分类 ml-kNN算法 聚类 大数据集

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DBSCAN-ML的液压风力发电机故障诊断研究 被引量：3

3

作者 宾世杨 李利强 +1 位作者 程乐 陈浩武 《机床与液压》 北大核心 2024年第14期227-235,共9页

传统风力发电机对于系统故障的解决方案是有限和预先确定的,而具有大量传感器数据的故障预测诊断可以有效预防可能发生的系统故障,从而降低设备维护成本。为此,提出一种基于DBSCAN-ML的风力发电机故障诊断策略。基于密度的应用噪声算法... 传统风力发电机对于系统故障的解决方案是有限和预先确定的,而具有大量传感器数据的故障预测诊断可以有效预防可能发生的系统故障,从而降低设备维护成本。为此,提出一种基于DBSCAN-ML的风力发电机故障诊断策略。基于密度的应用噪声算法空间聚类(DBSCAN)从正常状态数据中分类出异常状态的风力机数据,然后采用决策树和随机森林算法2种机器学习(ML)算法构建预测模型,最后使用K折交叉验证进行测试。通过广西31台风力发电机组数据对此故障诊断方案进行案例验证。结果表明:DBSCAN算法可以有效分离异常状态数据,且决策树预测模型和随机森林模型可以分别获得92.7%和92.1%的准确率,通过数据挖掘和建模可以检测风力发电机组的故障,并可以预测部件的维护需求。 展开更多

关键词 风力发电机 基于密度的应用噪声算法空间聚类(DBSCAN) 机器学习(ML) 决策树 随机森林 K折交叉验证 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种多标记学习入侵检测算法 被引量：3

4

作者 钱燕燕 李永忠 +1 位作者 章雷 余西亚 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期929-933,共5页

针对现有入侵检测技术的不足,文章研究了基于机器学习的异常入侵检测系统,将多标记和半监督学习应用于入侵检测,提出了一种基于多标记学习的入侵检测算法。该算法采用"k近邻"分类准则,统计近邻样本的类别标记信息,通过最大化... 针对现有入侵检测技术的不足,文章研究了基于机器学习的异常入侵检测系统,将多标记和半监督学习应用于入侵检测,提出了一种基于多标记学习的入侵检测算法。该算法采用"k近邻"分类准则,统计近邻样本的类别标记信息,通过最大化后验概率(maximum a posteriori,MAP)的方式推理未标记数据的所属集合。在KDD CUP99数据集上的仿真结果表明,该算法能有效地改善入侵检测系统的性能。 展开更多

关键词 多标记学习 ml-kNN算法 半监督学习 入侵检测 KDD CUP99数据集

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于数字内容偏好的多标签分类应用

5

作者 刘斌 李笑 《计算机与现代化》 2021年第2期45-50,共6页

目前电信行业的数字内容研究主要是基于业务口径进行不同偏好的用户洞察,多以业务经验进行判断,不利于数字内容用户规模的发展扩大。为此,本文利用大流量客户的历史数据,基于多标签分类算法对数字内容偏好进行研究,得到各类别的潜在目... 目前电信行业的数字内容研究主要是基于业务口径进行不同偏好的用户洞察,多以业务经验进行判断,不利于数字内容用户规模的发展扩大。为此,本文利用大流量客户的历史数据,基于多标签分类算法对数字内容偏好进行研究,得到各类别的潜在目标客户,最终通过营销推荐客户喜好内容,提高精准营销能力。首先以M电信公司用户的基础、消费属性等脱敏数据作为数据源,并获取近3个月视频、音乐、阅读活跃用户清单,人工进行活跃维度的标注,得到初始数据集;由于正负样本不均衡,故采用多次下采样的方法随机抽样得到3份样本数据,并使用CC、ML-KNN、Rakel D等6种算法进行对比实验验证;实验结果表明:采用Rakel D及ML-KNN多标签分类算法在数字内容用户偏好洞察方面有较好的预测能力,故采用ML-KNN作为Rakel D算法的基本分类器,即Rakel D_MLKNN方法,对正负样比例不同的数据集分别进行预测,效果均优于前6种已经存在的常用多标签分类算法及传统经验选型方法。 展开更多

关键词 数字内容偏好 多标签分类 CC算法 ml-kNN算法 RakelD算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

槲寄生凝集素对肿瘤细胞细胞周期的影响 被引量：9

6

作者 傅炜昕 梁再赋 +1 位作者 李铁英 索德泰 《沈阳药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期59-61,70,共4页

目的通过体外实验研究槲寄生凝集素对肿瘤细胞的细胞毒性作用。方法采用MTT比色分析法测定槲寄生凝集素注射液对肿瘤细胞生长曲线的影响 ;采用流式细胞仪技术检测槲寄生凝集素注射液对肿瘤细胞细胞周期的影响。

关键词 槲寄生凝集索 肿瘤细胞 细胞周期

暂未订购

多源验前信息下k/N(G)系统可靠性指标的Bayes估计 被引量：2

7

作者 胡俊梅 师义民 《科技通报》 北大核心 2013年第1期5-8,共4页

针对k/n(G)系统部件寿命中的参数存在多源验前信息的情况下,基于ML-Ⅱ信息融合方法对先验分布进行融合,并在平方损失函数和LINEX损失函数下,分别得到了k/n(G)系统可靠性指标的Bayes估计。最后的随机模拟例子表明,该方法评估效果好,精度... 针对k/n(G)系统部件寿命中的参数存在多源验前信息的情况下,基于ML-Ⅱ信息融合方法对先验分布进行融合,并在平方损失函数和LINEX损失函数下,分别得到了k/n(G)系统可靠性指标的Bayes估计。最后的随机模拟例子表明,该方法评估效果好,精度高,并且LINEX损失函数下的估计要优于平方损失函数下的估计。 展开更多

关键词 k n(G)系统 ML-Ⅱ法 LINEX损失函数 多源验前信息 BAYES估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于广播标号的魔幻图关系

8

作者 姚明 《化工自动化及仪表》 CAS 2017年第11期1070-1072,共3页

定义了(k(λ),μ)ml,它使得标定的图的边满足标号。利用魔幻图的关系,证得每一个C-图具有(k(λ),μ)ml,证明过程可算法化,得到标号之间可互化的结果。

关键词 ROLG ASRC (k(λ) μ)ml Lb-g(G) Lb-odd(G)

在线阅读 下载PDF 职称材料

MIMO系统中一种改进的ZF-OSIC信号检测算法 被引量：4

9

作者 王芮 朱唯唯 +2 位作者 张家庆 陈倩 谢仁宏 《信息技术》 2017年第4期165-168,173,共5页

为了寻找一个可靠性较高且复杂度较低的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)检测算法,文中基于MIMO系统中传统的排序的迫零串行干扰抵消ZF-OSIC(Zero Forcing-Ordered Successive Interference Cancellation,ZF-OSIC)以... 为了寻找一个可靠性较高且复杂度较低的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)检测算法,文中基于MIMO系统中传统的排序的迫零串行干扰抵消ZF-OSIC(Zero Forcing-Ordered Successive Interference Cancellation,ZF-OSIC)以及最大似然ML(Maximum Likelihood,ML)信号检测算法,提出一种将两种传统算法相结合的新算法,ZF-OSIC K-correction检测算法,该算法综合了二者的优点。运用ML算法中的枚举思想来选择性地修正ZF-OSIC算法得到的检测结果,从而在算法复杂度增加不大的情况下,得到性能的改善,准确度更加逼近ML算法。 展开更多

关键词 MIMO 检测 ZF-OSIC ML ZF-OSIC K-correction

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于标签相关性的K近邻多标签分类方法 被引量：12

10

作者 檀何凤 刘政怡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2761-2765,共5页

针对K近邻多标签（ML-KNN）分类算法中未考虑标签相关性的问题,提出了一种基于标签相关性的K近邻多标签分类（CML-KNN）算法。首先,计算出标签集合中每对标签间的条件概率;其次,对于即将被预测的标签,将其与已经预测的标签间的条件概率... 针对K近邻多标签（ML-KNN）分类算法中未考虑标签相关性的问题,提出了一种基于标签相关性的K近邻多标签分类（CML-KNN）算法。首先,计算出标签集合中每对标签间的条件概率;其次,对于即将被预测的标签,将其与已经预测的标签间的条件概率进行排序,求出最大值;最后,将最大值跟对应标签值相乘同时结合最大化后验概率（MAP）来构造多标签分类模型,对新标签进行预测。实验结果表明,所提算法在Emotions数据集上的分类性能均优于ML-KNN、Adaboost MH、RAk EL、BPMLL这4种算法;在Yeast、Enron数据集上仅在1-2个评价指标上低于MLKNN与RAk EL算法。由实验分析可知,该算法取得了较好的分类效果。 展开更多

关键词 标签相关性 K近邻多标签 条件概率 多标签分类

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多标签学习的创伤救治层链决策研究

11

作者 赵鹏飞 刘华 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第2期446-455,共10页

在现代创伤救治中,根据患者伤情进行合理而准确的院前评估并制定相应的救治决策对降低患者伤残率与死亡率具有重要意义。为了改善人工制定决策的缺陷,实现准确合理的标准化创伤救治决策制定,本文利用多标签学习思想,在对创伤救治决策进... 在现代创伤救治中,根据患者伤情进行合理而准确的院前评估并制定相应的救治决策对降低患者伤残率与死亡率具有重要意义。为了改善人工制定决策的缺陷,实现准确合理的标准化创伤救治决策制定,本文利用多标签学习思想,在对创伤救治决策进行深入分析与研究的基础上,将整体救治决策进行子决策划分,并提取出子决策对应的判定因素作为标签集。为了更好地考虑标签间的关联,将Classifier Chains算法的链式思想与多标签K近邻(Multi-label K-nearest neighbor,ML-KNN)算法融合,提出一种层链多标签学习算法,称为层链多标签K近邻算法(Layer chain ML-KNN,LCML-KNN)。LCML-KNN算法将标签依特点划分为两个层链,在第一层链的预测标签信息输出后对其进行独热编码,转化后的标签看作新特征放入第二层链进行预测与判断。LCML-KNN算法不仅更好地考虑了标签间的关联性,而且通过标签转化扩充了特征维数。在两个创伤类数据集上与现有各类多标签算法进行实验对比,结果验证了LCML-KNN算法的鲁棒性和优越性。 展开更多

关键词 多标签学习 创伤救治 决策制定 层链划分 多标签K近邻

在线阅读 下载PDF 职称材料