刘文哲
- 作品数：6 被引量：3H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于双加权在线极限学习机的网络入侵检测方法
- 本发明公开一种基于双加权在线极限学习机的网络入侵检测方法，在初始训练阶段，从数据集中随机选择样本作为初始训练样本，随机分配权值和阈值，进而计算在时间层面的权值，训练初始的概率神经网络，获得每个样本属于每个类别的得分，并计...
- 张永刘文哲刘博
- 面向类不均衡数据流的分类方法研究
- 随着因特网技术的飞速发展，每天能获取数以万计甚至更多的数据，这些数据以流的形式快速、连续地到达，比如各类监控系统，网络入侵检测，信用卡欺诈检测等产生的数据。如何从这些规模宏大、动态变化、实时涌现的数据流中提取出有效的信息...
- 刘文哲
- 关键词：神经网络极限学习机数据挖掘
- 基于AdaBoost的极限学习机集成算法
- 2016年
- 针对数据类别不平衡问题,提出一种AdaBoost集成算法,用极限学习机作为基分类器,根据AdaBoost集成各个基分类器,用AdaBoost集成分类器的权值,得出最终结果。实验结果表明,该方法相较于传统ELM算法具有较高的准确率、G-mean、F-score及更好的灵活性。
- 杨帆张永刘博刘文哲
- 关键词：ADABOOST极限学习机
- 基于极限学习机集成的气候变化预测研究
- 2016年
- 气候变化预测问题研究迫在眉睫。提出一种基于粒子群优化的集成算法,用在线连续极限学习机作为基分类器,根据不同的激励函数集成基分类器,用粒子群算法优化集成分类器的权值,投票得出最终结果。实验结果表明,该方法与基于梯度的算法相比,具有较高的准确率、g-mean及较好的灵活性。
- 杨帆张永刘文哲
- 关键词：粒子群投票算法
- 基于双加权在线极限学习机的网络入侵检测方法
- 本发明公开一种基于双加权在线极限学习机的网络入侵检测方法，在初始训练阶段，从数据集中随机选择样本作为初始训练样本，随机分配权值和阈值，进而计算在时间层面的权值，训练初始的概率神经网络，获得每个样本属于每个类别的得分，并计...
- 张永刘文哲刘博
- 文献传递
- 2014年我国移动学习研究现状综述被引量：3
- 2016年
- 伴随着移动通讯技术的飞速发展,移动学习已成为当代社会人们获取所需信息的一种新兴的学习方式之一.为了准确地研究和分析我国移动学习的研究现状及未来趋势,本文通过对2014年公开发表在国内期刊上有关移动学习的论文进行内容分析,从载文的基本情况、研究者分析、研究内容分析三个维度进行梳理和分析,旨在为移动学习的相关研究者提供借鉴和思考.
- 吉晓敏刘文哲
