纠错输出编码

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基于t-SNE和ECOC-SVM的电力变压器故障诊断
《电气技术与经济》2025年第1期148-151,155,共5页许梦素 李沛隆 温海蔚 
支持向量机(SVM)应用于电力变压器故障诊断领域已取得了较多成果,但仍然存在SVM超参数难以确定及SVM适用于二分类问题等缺点。本文提出一种基于纠错输出编码融合支持向量机(ECOC-TLWSO-SVM)的故障诊断模型。首先使用t分布式随机邻居嵌入...
关键词：电力变压器 故障诊断 支持向量机 纠错输出编码 t分布式随机邻居嵌入 
一种新的基于量子遗传算法的ECOC算法
《现代信息科技》2023年第10期22-25,共4页周大鹏 
纠错输出编码(ECOC)将多分类问题转化为二类问题进行求解。其中,影响ECOC性能的关键因素是最优编码矩阵,为构建有效的最优编码矩阵,文章提出一种新的基于量子遗传算法的ECOC算法。首先,将ECOC矩阵作为量子遗传算法中的个体,使用量子位...
关键词：多分类 纠错输出编码 量子遗传算法 
一种基于N元ECOC的大类别K-shot满文识别方法被引量：4
《郑州大学学报（理学版）》2021年第4期53-60,共8页郑蕊蕊 辛守宇 周瑜 刘文鹏 党佳伟 贺建军 
国家自然科学基金项目(61702081,61972068);辽宁省自然科学基金项目(2020-MS-134,2020-MZLH-29,20180550625)。
由于训练数据获取困难,满文识别被视为典型的K-shot学习问题。但在实际应用场景中,满文识别需要面对的类别数量是极大的,传统的K-shot学习算法并不适用。构建了一种面向大类别识别问题的K-shot学习算法,基本策略是利用N元纠错输出编码(e...
关键词：满文识别 小样本学习 K-shot学习 纠错输出编码(ECOC) 深度卷积神经网络 
基于ECOC的多类代价敏感分类方法
《计算机科学》2020年第S01期89-94,共6页吴崇明 王晓丹 薛爱军 来杰 
国家自然科学基金(61876189,61273275,61703426)。
研究了基于纠错输出编码实现多类代价敏感分类的方法,提出了一种新的将多类代价敏感分类问题分解为多个二类代价敏感分类问题的框架。为获得其中每个二类代价敏感基分类器的二类代价矩阵,提出了利用已知多类代价矩阵计算误分类代价的期...
关键词：多类代价敏感分类 纠错输出编码 多类代价矩阵 二类代价矩阵 
基于ECOC-SVM的多类别审计意见预测建模研究被引量：3
《会计之友》2018年第24期87-92,共6页孙洁 郑玉娇 艾文国 
国家自然科学基金面上项目(71771162;71371171)
审计意见的恰当性与公司利益相关者有着密切联系,投资者和监管者参考审计报告及审计意见做出决策,注册会计师出具公允客观的审计意见是其职责所在,构建科学合理的审计意见预测模型有利于辅助各方判断上市公司被出具审计意见的合理性。...
关键词：审计意见类型 支持向量机 纠错输出编码 预测模型 
基于变压器最优漏磁信息的绕组变形分类方法被引量：3
《水电能源科学》2018年第11期173-177,共5页陈世彪 邓祥力 杨欢红 
国家自然科学基金项目(51777119);上海绿色能源并网工程技术研究中心项目(13DZ2251900)
为了判别电力变压器绕组变形状况,提出一种基于最优漏磁信息及多层聚类编码和最优权重译码的ECOC分类器对变压器绕组变形分类的方法,首先利用多层聚类算法构建最优ECOC编码矩阵,然后通过最优权重译码算法对分类器输出进行译码得出变压...
关键词：变压器绕组 漏磁感应强度 变形分类 纠错输出编码矩阵 多层聚类 最优权重 
基于三元纠错输出编码的偏标记学习算法被引量：2
《计算机科学与探索》2018年第9期1444-1453,共10页周斌斌 张敏灵 刘胥影 
国家自然科学基金Nos.61473087;61573104;江苏省自然科学基金No.BK20141340~~
偏标记学习是一类重要的弱监督学习框架,在该框架下,每个训练样本与一组候选标记相关联,在候选标记集合中有且仅有一个是其真实标记。很明显,候选标记数目越多,偏标记学习难度越大。为了减少候选标记数目以降低偏标记学习难度,提出了一...
关键词：弱监督学习 消歧 纠错输出编码 偏标记学习 
基于有序编码的核极限学习顺序回归模型被引量：3
《电子与信息学报》2018年第6期1287-1293,共7页李佩佳 石勇 汪华东 牛凌峰 
国家自然科学基金(71110107026;71331005;91546201;11671379;111331012);中国科学院大学资助项目(Y55202LY00)~~
顺序回归是机器学习领域中介于分类和回归之间的有监督问题。在实际中,许多带有序关系标签的问题都可以被建模成顺序回归问题,因此顺序回归受到众多学者的关注。基于极限学习机(ELM)的算法能有效避免因迭代过程陷入的局部最优解,减少训...
关键词：纠错输出编码 顺序回归 极限学习机 核函数 
基于迭代延长纠错输出编码的微阵列数据多分类方法
《厦门大学学报（自然科学版）》2018年第3期396-403,共8页钟天云 刘昆宏 王备战 
国家自然科学基金(61502402;61772023);福建省自然科学基金(2016J01320;2015J05129)
微阵列技术使快速大量检测基因成为可能,人们迫切需要利用该技术提高疾病诊断水平.因此,对微阵列数据的分析研究迅速发展,其中以数据多类分类研究尤为突出.但由于微阵列数据具有特征多、样本少的特点,使得传统统计学习方法分类效果欠佳...
关键词：微阵列 纠错输出编码 多分类算法 癌症基因 数据复杂度 
基于子类划分和粒子群优化的自适应编码多类分类方法被引量：3
《控制与决策》2018年第2期211-218,共8页薛爱军 王晓丹 
国家自然科学基金项目(61273275)
纠错输出编码(ECOC)可以有效地解决多类分类问题.基于数据的编码是主要的编码方法之一.对此,提出一种基于子类划分和粒子群优化(PSO)的自适应编码方法,利用混淆矩阵衡量各类别的相关性,基于规则的方法对类别进行自适应组合,根据组合方...
关键词：模式识别 纠错输出编码 多类分类 子类划分 粒子群优化 
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