王长宝
- 作品数：12 被引量：35H指数：3
- 供职机构：江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 邻域决策错误率的局部约简方法研究被引量：2
- 2018年
- 传统基于邻域决策错误率的属性约简准则是针对总体分类精度的提升而设计的,未能展现因约简而引起的各类别精度变化情况。针对这一问题,引入局部邻域决策错误率以及局部属性约简的概念,其目的是提升单个类别的分类精度。在此基础上,进一步给出了求解局部邻域决策错误率约简的启发式算法。在8个UCI数据集上的实验结果表明,局部约简不仅是提高各个类别精度的有效技术手段,而且也解决了因全局约简所引起的局部分类精度下降问题。
- 王长宝杨习贝窦慧莉陈向坚王平心
- 关键词：属性约简启发式算法邻域粗糙集
- 基于核酸物化属性显著性约简的m^6A位点识别被引量：2
- 2019年
- 为了提高核糖核酸(RNA)序列上6-甲基腺嘌呤(m^6A)位点的预测精度,该文提出一种新的基于核酸物化属性显著性度量的K重选择启发式约简算法。通过该算法获得K个物化属性约简子集来重新编码RNA样本,并结合支持向量机(SVM)训练得到K个基分类器,再通过分类器融合方法构建了m^6A位点预测器。最后,在相同的基准数据上,采用留一法交叉验证分别验证了伪二核苷酸成分分析和自协方差与互协方差变换两种典型的基于核酸物化属性的特征表示算法。实验结果表明,该文算法可显著提高m^6A位点预测的总体性能。
- 张明徐妍陈韬王长宝於东军
- 关键词：启发式约简算法分类器融合
- 面向分层指标的网络舆情粗糙数据分析系统研究被引量：1
- 2017年
- 针对目前网络舆情预警问题研究中指标体系的构建过于依赖专家经验知识这一不足之处,借助聚类技术,提出了舆情预警指标体系的层次化构建方法,根据不同层次的聚类中心点,利用舆情样本与聚类中心点的距离向量得到不同层次上的指标,并在多个层次上利用粗糙数据分析方法,实现舆情决策的生成与融合,为舆情类别的判别分析问题提供了新的技术手段。
- 窦慧莉王长宝杨习贝陈向坚
- 关键词：粗糙集凝聚层次聚类指标体系
- 翻转课堂在《计算机硬件技术基础》实验教学中的应用实践被引量：2
- 2017年
- 《计算机硬件技术基础》是全面介绍微型计算机的体系结构、工作原理和应用技术的工科非计算机专业的基础课,是学生信息化素质培养课程体系核心课程之一,旨在培养学生学习能力、实践能力、创新能力。而实验教学却主要是验证性实验,缺少独立思考的过程,缺乏设计与应用。本文试图从翻转课堂出发,探讨一种适用于本课程的实验教学模式,实现"以学生为中心",培养学生学习的主动性,通过实践环节改进,课后自主学习环节的引导以及综合性课程设计的安排,有效地提高本课程的实验教学效果和学生的自主学习能力和创新能力。
- 王长宝凌青华
- 翻转课堂教学模式在《计算机硬件技术基础》课程中应用初探被引量：4
- 2016年
- "计算机硬件技术基础"是工科非计算机专业开设的计算机硬件类的专业基础课,知识点多,难理解,课时有限,需要有效的教学方法和教学模式,解决目前教学实践中存在的学生兴趣不高、教学效果不太理想等主要问题。本文试图从翻转课堂出发,探讨一种适用于本课程的教学模式,实现"以学生为中心",培养学生学习的主动性,在课后完成规定知识的学习,而课堂变成了老师学生之间和学生与学生之间互动的场所,从而有效地提高本课程的教学效果和学生的自主学习能力和创新能力。
- 凌青华韩飞王长宝
- 关键词：计算机硬件技术教学模式
- 面向类别不平衡数据的主动在线加权极限学习机算法被引量：2
- 2017年
- 针对在样本类别分布不平衡场景下,现有的主动学习算法普遍失效及训练时间过长等问题,提出采用建模速度更快的极限学习机,即ELM(Extreme Learning Machine)作为主动学习的基分类器,并以加权ELM算法用于主动学习过程的平衡控制,进而在理论上推导了其在线学习的过程,大幅降低了主动学习的时间开销,并将最终的混合算法命名为AOW-ELM算法。通过12个基准的二类不平衡数据集验证了该算法的有效性与可行性。
- 王长宝李青雯于化龙
- 关键词：极限学习机
- 研究生“机器学习”课程教学改革研究被引量：15
- 2019年
- "机器学习"是人工智能方向研究生课程体系中的最重要基础课程之一。本文以研究生"机器学习"课程的特点为基础,结合课程教学组的实际教学实践经验,分析了该课程在实际教学中存在的问题,并从教学内容的安排、教学手段的改进、实践能力的培养等几方面对该课程的教学改革进行了探讨,倡导主动学习,线上线下互动学习的教学模式,提升该课程的教学质量和学习效果。
- 胡春龙吴陈左欣陈建军王长宝
- 关键词：研究生教学教学改革
- 随机模糊粗糙分类方法
- 2017年
- 为进一步提升模糊粗糙集的分类性能,提出随机模糊粗糙分类策略。在原始属性集合上利用随机多重采样的方法,得到一组由原始属性的子集构成的合集,在此基础上采取投票方法实现模糊粗糙分类结果的集成输出。实验结果表明,这种随机模糊粗糙分类器的性能优于传统的模糊粗糙集和随机森林方法,在利用约简时,分类性能能够进一步得到提升,为使用集成思想研究模糊粗糙集的分类机制提供了可行的解决途径。
- 王长宝杨习贝王平心窦慧莉陈向坚
- 关键词：属性约简模糊粗糙集启发式算法
- 基于多粒度粗糙的网络舆情预警决策支持被引量：2
- 2017年
- 针对网络舆情预警问题中决策规则的挖掘仅仅停留在某一层次的指标体系这一不足之处,借助多粒度粗糙集能够实现多视角与多层次的目标逼近计算,提出舆情预警决策规则挖掘的多粒度方法,构建相应的系统实现手段,并在此基础上,利用聚类的采样技术,进一步降低舆情预警对象间的计算规模,为网络舆情预警的决策支持问题提供新的技术手段。
- 窦慧莉陈向坚李洪梅王长宝
- 关键词：多粒度粗糙集聚类指标体系
- 一种新的融合统计特征的DNA甲基化位点识别方法被引量：1
- 2019年
- 自动、准确地识别DNA甲基化修饰位点对于研究基因的调控、转录和表达机理,有针对性地开发癌症靶向治疗药物有重要意义.然而,基于核酸频率统计特征和物化属性伪核酸成分统计特征并不能很好地反应DNA甲基化位点的模式信息,所构建的DNA甲基化位点预测器精度也不高.因此,文中提出从3个不同的视角抽取DNA序列上的核酸频次统计信息、位置统计信息和空间结构属性信息,并将其融合为一种新的统计特征向量,然后在相同的基础数据集上采用SVM分类器和严格的Jackknife测试方法进行实验验证.结果表明:该方法构建的预测器较当前最好的iDNA-methyl预测器,在Acc、Mcc和AUC 3个性能指标上分别提高了11.85%、24%和11.3%;该研究表明在DNA甲基化位点预测问题上,核酸序列的频次统计信息、位置统计信息和空间结构属性信息具有较好互补性,这3个视角相融合得到的特征向量能够更好地反映DNA甲基化修饰位点的模式特征,提高DNA甲基化位点的预测精度.
- 孙佳伟张明王长宝徐维艳程科段先华
- 关键词：DNA甲基化统计特征支持向量机
