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周传华: 作品数：44 被引量：145H指数：7; 供职机构：中国科学技术大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省教育厅重点基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电子电信政治法律更多>>

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基于聚类欠采样的集成分类算法被引量：5: 2021年; 不平衡数据常出现在各应用领域中,传统分类器往往关注于多数类样本而导致样本分类效果不理想。针对此问题,提出一种基于聚类欠采样的集成分类算法(ClusterUndersampling-AdaCost,CU-AdaCost)。该算法通过计算样本间维度加权后的欧氏距离得出各簇的样本中心位置,根据簇心邻域范围选择出信息特征较强的多数类样本,形成新的训练集;并将训练集放在引入代价敏感调整函数的集成算法中,使得模型更加关注于少数类别。通过对6组UCI数据集进行对比实验,结果表明,该算法在欠采样过程中抽取的样本具有较强的代表性,能够有效提高模型对少数类别的分类性能。; 周传华朱俊杰徐文倩邓佳佳; 关键词：不平衡数据聚类欠采样

基于DEA方法的ERP实施绩效评价研究被引量：2: 2014年; 以企业ERP实施绩效为评价研究对象,运用数据包络分析方法,构建了企业ERP实施绩效评价模型与指标体系,以实际统计数据为原始值,借助仿真计算环境,研究样本企业ERP实施绩效,对其产出效率进行分析,对非DEA有效企业,通过投影计算给出达到目标值的映射。研究结果表明,DEA方法能够有效评测企业ERP实施绩效,其评测结果为企业信息化建设提供管理决策支持。; 费秀娟周传华丁晓秀; 关键词：ERP实施仿真计算绩效评价

基于制造业CAX/PDM/ERP集成研究被引量：10: 2005年; 分析了制造业内部CAD/CAM/CAPP与企业ERP的关联、因特网与企业内部网之间的关系,对如何利用PDM作为中间桥梁,将企业CAX系统与企业ERP集成的方法进行了论述与研究,构筑了一种基于制造业信息集成系统的模型。基于CAX/PDM/ERP集成模型的应用研究,目的在于提高制造业信息系统的集成深度与广度,为企业的发展与竞争提供充实的信息化基础保证。; 周传华江雨燕; 关键词：CAD/CAM/CAPP PDM INTRANET 企业ERP

基于EM-NPSA的贝叶斯网络结构学习研究: 基于贝叶斯网络的结构学习是个NP问题,针对此问题本文提出了一种混合算法,将小生境粒子群算法NPSA(Niche Particle Swarm Algorithm)和期望最大化算法EM(Expectation Maximi...; 周传华詹凤; 关键词：贝叶斯网络期望最大化算法

基于PK模型的一种自适应遗传算法研究被引量：3: 2010年; 遗传算法可以被理解为在逐代演化的过程中,适应性强的个体或种群具有更高的生存可能性的一种并行搜索算法。提出了基于PK竞争策略的遗传算法(Player Killing Genetical Algorithm,PKGA),其核心思想在于通过PK赛式的竞争筛选,直至剩下一个全程最优的个体即为全局最优解。通过对全程最优解的即时检测,同时配合交叉率与变异率在个体粒度上自适应地动态调整,算法能很好地避开局部极值点并减少进化过程中的退化现象。这种PK竞争筛选策略保证了算法较高的搜索效率和较强的鲁棒性。仿真实验证明,算法在应对早熟问题和退化现象及收敛效率等方面明显优于传统的标准遗传算法。; 谢安世周传华徐新卫张芬; 关键词：遗传算法适应度函数

基于混合云存储多频道视频直播系统方案设计被引量：3: 2017年; 针对多频道直播系统中存在的用户启动延迟大、播放滞后、频道切换扰动等问题,以及为了满足大规模用户需求而部署大量视频服务器致使成本昂贵的缺点,本文提出了一种基于混合云存储的多频道视频直播方案.该方案设计了公有云服务器和私有云服务器以及与用户间的应用层网络架构,引入P2P技术提升直播系统的协作功能;并构建了服务器选择和带宽分配模型.实施结果表明,该方案能有效提高系统服务能力,改善直播视频质量.; 江超周传华赵伟周莉萍; 关键词：P2P 带宽分配

最大相关与独立分类信息最大化特征选择算法被引量：1: 2020年; 模式识别、自然语言处理和生物信息学等各领域的高维数据,存在着大量的无关和冗余特征,增加了数据分析时问题的复杂度,因此有必要通过特征选择来剔除无关和冗余特征。基于互信息的特征选择算法评价准则存在以下不足:评价标准单一,以最小化特征之间冗余性或最大化特征提供的新分类信息评价特征,选择出的特征不具有最佳的类辨别能力;基于累加求和的评价准则易过高估计特征的重要性。为此,提出一种基于最大相关性独立分类信息最大化(maximum relevance and independent classification information maximization,MRICIM)的特征选择算法。该算法以互信息评价特征与类别的相关性,采用独立分类信息综合衡量新分类信息和特征冗余,利用最大最小准则对特征的重要性进行非线性评价。在6个评测数据集上与4个具有代表性的特征选择算法进行比较,结果表明,MRICIM能够有效地提升分类准确率和F-measure。; 周传华李鸣吴幸运; 关键词：互信息

Router的一种更安全可靠的设计方案被引量：1: 2001年; 为强化路由器安全性，提出了一种更安全、可靠的设计方案，在确保路由器功能的前提下，增强了对抗Ｈａｃｋｅｒ攻击的能力。; 周传华朱革媚赵保华陈怀志; 关键词：路由器可靠性

基于交叉熵方法的选择性AODE算法被引量：1: 2009年; AODE(Averaged One-Dependence Estimators)算法是最近提出的一种典型的基于naveBayes的改进算法,并受到国际机器学习界的关注。交叉熵方法(Cross-entropy Method)是一种解决组合优化问题的全局随机搜索算法,已经成功地被应用到许多经典的NP问题中。给出了AODE算法选择性集成的理论基础,并基于交叉熵方法,提出了解决AODE算法选择性集成的CESAODE(Cross-Entropy method for Selective AODE)算法。在WEKA平台上使用UCI数据集进行的仿真实验结果表明,CESAODE算法比现有的分类算法,例如AODE等具有更好的分类性能。; 周传华王清赵保华韦伟; 关键词：AODE 交叉熵方法 M估计

适于高维空间搜索的自组织学习算法: 2010年; 提出了一种有别于当前优化算法框架的自组织学习算法(self-organizing learning algorithm,SLA),该算法融合遗传算法并行搜索与模拟退火串行搜索,结合粒子群学习机制和禁忌搜索机制,实现了系统与环境的交互学习,能够很好地处理传统优化方无法应对的高维非线性优化问题。SLA分自学习和互学习两个智能化学习阶段,先进行基于自学习机制的邻域禁忌搜索,保证局部极值的收敛,然后通过信息共享平台,进行基于互学习机制的广域禁忌搜索,保证全局极值的收敛。系统通过与环境交互学习而自适应地调整搜索策略和相关参数,使得搜索过程能够有效地避免盲目性,而具有相当的自组织性。最后,通过高维测试函数的对比仿真实验表明,SLA在由小型低维空间转入超大型高维空间时,仍能够与环境保持稳定、透明的交互学习,其全局搜索能力和整体稳健性明显优于其它搜索方法。; 张芬谢安世周传华; 关键词：自组织高维空间模拟退火禁忌搜索

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