吕露
- 作品数：5 被引量：6H指数：2
- 供职机构：桂林电子科技大学数学与计算科学学院更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项广西壮族自治区自然科学基金新世纪广东省高等教育教学改革工程项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学理学更多>>
- 机器学习方法在预防信用卡违约风险中的应用被引量：2
- 2020年
- 文章使用机器学习中的决策树和随机森林算法建立信用卡违约预警模型。第一步,建立相关系数热力图,发现用户的违约状态与个人贷款的相关性最强、其次是开户时长和存款时长;第二步,使用过滤式特征选择方法选取主要的特征;第三步,分别使用决策树和随机模型建立信用卡违约预警模型;第四步,总结这两个模型的优缺点。结论:决策树模型训练速度快,但是模型精度一般;随机森林模型训练速度慢,但是模型精度优良。
- 曾叙坚吕露陆鑫梁杜艺王东
- “互联网+”背景下“线性代数”课程建设研究被引量：1
- 2019年
- 在“互联网+”教育时代背景下,文章对“线性代数”课程建设进行了若干探索性研究。通过课程的多种网络资源建设,更好地体现教学团队的作用,打破课堂时空限制,促进学生自主学习。突破传统教学方法的束缚,强化师生互动,进行“互联网+”教育的尝试与探索,全面提高教育质量。
- 段复建吕露
- 关键词：课程建设教学改革
- 道路天气状况与驾驶员危险驾驶行为分析
- 2020年
- 本文基于车联网系统以及天气状况,建立了道路交通安全评价模型。通过模型分析驾驶员的危险驾驶行为是否与天气相关,以及天气状况对驾驶员的驾驶行为产生多大的程度影响。对于不同的驾驶行为,建立两个模型:一个是以疲劳驾驶为因变量,道路天气为自变量的模型;另一个模型是以急加速急减速为自变量,道路天气为自变量的模型。通过使用过滤式特征选择方法选取对因变量有显著影响的特征变量,将高维稀疏变量变为低维稀疏变量。最后采用神经网络方法将这些特征变量作为输入节点,以危险驾驶行为作为输出节点进行拟合模型,分析模型的精度与模型的损失值。在疲劳驾驶模型中,经过筛选得到的特征为:小雨转阴、晴转多云、小雨等天气,模型训练集的损失值为0.18、验证集的损失值为0.16,模型训练集的精度为73%、测试集的精度为79%。在急加速急减速模型中,经过筛选得到的特征为:小雨转阴、晴转多云、小雨等天气,模型训练集的损失值为0.15、验证集的损失值为0.1,模型训练集的精度为85%、测试集的精度为90%。
- 吕露曾叙坚王东
- 关键词：神经网络
- 基于决策融合的异构网络选择算法被引量：3
- 2013年
- 在异构网络重叠覆盖的环境下,为满足用户QoS需求、实现网络负载均衡,提出了一种基于决策融合的网络选择算法,通过融合多种主观赋权法和客观赋权法的赋权结果,利用Kendall一致性系数检验和平均灰色关联度作为一致性准则来确定各权向量的一致性,并结合TOPSIS法决定组合权向量的权重系数。仿真结果表明,该算法能够满足用户QoS需求,平衡各网络负载,有效减少网络乒乓切换次数。
- 吴平吕露
