贾修一
- 作品数：51 被引量：149H指数：6
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论医药卫生文化科学更多>>
- 基于关联规则的多标记中文情感分类方法
- 本发明提供一种基于关联规则的多标记中文情感分类方法，包括以下步骤：步骤1，利用关联规则算法寻找各种中文情感标记之间的频繁项集；步骤2，根据频繁项集推导出情感标记之间的关联规则；步骤3，将多标记数据集使用关联规则进行修改获...
- 贾修一刘军煜
- 面向微博的中文反语识别研究被引量：3
- 2015年
- 反语识别已成为当前研究的热点,但当前对于中文反语识别研究报道较少。针对于此,主要研究面向社交网络的中文反语识别。在借鉴外文相关工作的基础上,结合中文语言和社交网络的特性,构建了六种特征,通过信息增益对比了各种特征有效性,并检测了不同分类器在该特征体系中的稳定性。实验结果表明,本文构建的特征在识别反语的任务中有显著的效果。
- 邓钊贾修一陈家骏
- 基于模糊化的决策粗糙集属性约简和分类
- 决策粗糙集是基于贝叶斯风险最小化原则的一种具有一定容忍度的概率粗糙集模型，当前研究只局限于处理具有离散型数据的信息表。文中，将模糊集和决策粗糙集理论相结合，在决策粗糙集模型中计算期望风险损失时，利用模糊隶属度函数代替传统...
- 郭敏贾修一商琳
- 关键词：模糊集隶属度函数
- 基于变分自编码器的异构缺陷预测特征表示方法被引量：6
- 2021年
- 跨项目软件缺陷预测技术可以利用现有的已标注缺陷数据集对新的无标记项目进行预测,但需要两者之间具有相同的度量集合,难以用于实际开发.异构缺陷预测技术可以在具有异构度量集合的项目间进行缺陷预测,该技术引起了大量研究人员的关注.现有的异构缺陷预测技术利用朴素的或者传统机器学习方法为源项目和目标项目学习特征表示,所学习到的特征表示能力很弱且缺陷预测性能很差.鉴于深度神经网络强大的特征抽取和表示能力,基于变分自编码器技术提出了一种面向异构缺陷预测的特征表示方法.该模型结合了变分自编码器和最大均值差异距离,能够有效地学习源项目和目标项目的共性特征表示,基于该特征表示可以训练出有效的缺陷预测模型.在多组缺陷数据集上通过与传统跨项目缺陷预测方法及异构缺陷预测方法实验对比验证了所提方法的有效性.
- 贾修一张文舟李伟湋黄志球
- CLUBRAR:基于属性聚类的Rough集约简算法
- 本文提出一种新的基于属性聚类的Rough集属性约简算法CLUBRAR.本算法首先把属性进行聚类,从而得到属性之间的关系的全局信息;然后,在这种全局信息的指导之下再进行局部求优.实验结果表明:与QuickReduct算法相...
- 于绍越贾修一商琳
- 关键词：属性聚类ROUGH集属性约简
- 文献传递
- 基于优势关系区别矩阵的一种增量求核方法被引量：3
- 2008年
- 现实中很多数据是增量出现的,就需要对数据进行增量的处理,为此,给出了一种基于优势区分矩阵的增量求核算法,通过修改矩阵的某一行或某一列来增量得到决策表的核。通过实验验证了算法的有效性。
- 石为人李伟湋贾修一
- 关键词：粗糙集
- 标记分布集成学习被引量：2
- 2020年
- 标记分布学习是一种新型的学习范式,该文提出了一种适用于标记分布问题形式的Adaboost集成算法,能够有效地提升各种单独算法的预测精度。该文设计了一种新的用于反映排序损失的评价指标SortLoss。该文将Adaboost应用在标记分布学习问题上。实验结果表明,该文设计的Adaboost-LDL集成框架在13个真实数据集上能够显著提升标记分布学习算法的预测精度,该文的方法将排序损失指标SortLoss平均降低至原先的41.2%,KL散度指标平均降低至原先的68.5%。
- 沈小霞许哲源於东军贾修一
- 基于全局和局部标记相关性的多标记中文情感标注方法
- 本发明公开了一种基于全局和局部标记相关性的多标记中文情感标注方法，包括：在模型参数矩阵上利用皮尔森相关系数度量标记之间的全局标记相关性；利用k‑means聚类方法将训练集聚类成m个簇，通过标记共现次数计算出标记之间的局部...
- 贾修一朱赛赛
- 基于类间区分度的属性约简方法被引量：1
- 2019年
- 属性约简是粗糙集理论中最重要的研究问题之一。近年来,粗糙集理论下的属性约简问题引发了学者们广泛的关注。然而,大多数属性约简方法都是基于不可分辨或可分辨关系所提出的,属性约简的性能仅仅取决于等价类或近似集的变化,却忽略了不具有等价关系的对象所在的不同类簇间关系的变化情况。因此,引入了类间区分度的概念,相较于等价类和上下近似集而言,它可以反映类簇区分程度随属性变化而变化的情况。对类间重合度和类间区分度进行了解释及定义,并结合启发式搜索策略,提出了一种基于类间区分度的属性约简方法,实验验证了所提方法的有效性。
- 饶亚贾修一李同军商琳
- 关键词：属性约简粗糙集理论
- 一种基于多模态信息的情感分布学习方法
- 本发明公开了一种基于多模态信息的情感分布学习方法，包括：S1、数据准备：提取多模态数据特征，并将多模态数据特征数据集分为训练集和测试集，分别用于模型训练部分和情感预测部分；S2、模型训练：在训练集上学习每个模态的情感分布...
- 贾修一沈小霞
- 文献传递
