杨杏丽

作品数：12被引量：63H指数：4
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发文主题：正则化组块高维神经网络雾霾更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学经济管理文化科学更多>>
发文期刊：《应用概率统计》《计算机科学与探索》《中文信息学报》《山西大学学报（自然科学版）》更多>>
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文本数据建模中的机器学习重抽样理论与方法被引量：1
《中国科技成果》2023年第12期25-27,共3页李济洪 王钰 王瑞波 杨杏丽 曹学飞 谷波 牛倩 薛彦 
在文本数据建模中,许多研究发现目前广泛使用的神经网络大模型,在常用的hold-outCV下,难以正确评估和优化模型,学习到的模型的预测性能稳定性也较差。为此,本课题研究和开发了一种统计机器学习新的重抽样方法,内容包括数据切分、模型的...
关键词：文本数据 重抽样 组块正则化交叉验证 模型评估和选择 聚合模型 
融合深度神经网络特征的ARIMAX雾霾PM2.5预测
《计算机技术与发展》2023年第2期167-172,共6页张钰洁 王钰 杨杏丽 
山西省应用基础研究计划项目(201901D111034);国家自然科学基金项目(62076156);统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室开放基金(KLATASDS2007)。
目前,雾霾污染问题是关乎国计民生的重大问题,它已经对人们的生产、生活、身体健康,以及生态环境和气候变化都产生了很大的影响。这样,如何通过监测雾霾变化获取的雾霾相关信息去准确预测雾霾污染物的浓度,以防治和减轻雾霾造成的严重...
关键词：PM2.5预测 ARIMAX模型 ResNet神经网络 主成分分析技术 深度语义特征 
分类学习算法的性能度量指标综述被引量：31
《计算机科学》2021年第8期209-219,共11页杨杏丽 
国家自然科学基金(62076156,61806115);山西省应用基础研究项目(201901D111034,201801D211002);统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室开放研究课题(KLATASDS2007)。
在机器学习的分类问题研究中,对分类学习算法的正确评价是非常重要的。现实中,许多性能度量指标被从不同的角度提出,文中主要介绍了基于错误率的、基于混淆矩阵的和基于统计显著性检验的三大类性能度量指标,详细地讨论了分类学习算法各...
关键词：性能度量 错误率 混淆矩阵 统计检验 
山西大学网络空间安全研究生创新人才培养探索被引量：1
《无线互联科技》2021年第14期161-163,166,共4页杨杏丽 王钰 
2020年山西省教育厅高校科技创新项目,项目名称:网络空间安全研究生培养机制的探索与改革创新,项目编号:2020YJJG031。
网络空间安全学科是我国2015年新增设的一级学科,该学科的建立反映了社会对该学科领域人才的重大需求。网络空间安全是实践性特别强且多学科交叉渗透的一门新兴学科,如何有效培养网络空间安全人才,已经是各大高校的重要任务之一。根据...
关键词：网络空间安全 人才培养 学科建设 创新实践 
基于正则化KL距离的交叉验证折数K的选择被引量：8
《计算机技术与发展》2021年第3期52-57,共6页褚荣燕 王钰 杨杏丽 李济洪 
山西省应用基础项目研究计划(201901D111034,201801D211002);国家自然科学基金资助项目(61806115)。
在机器学习中,K折交叉验证方法常常通过把数据分成多个训练集和测试集来进行模型评估与选择,然而其折数K的选择一直是一个公开的问题。注意到上述交叉验证数据划分的一个前提假定是训练集和测试集的分布一致,但是实际数据划分中,往往不...
关键词：K折交叉验证 折数K的选择 KL(Kullback-Leibler)距离 正则化 机器学习 
基于互信息F统计量特征选择技术的地基气象云图分类被引量：5
《计算机与现代化》2021年第2期18-23,29,共7页杨秋良 王钰 杨杏丽 李济洪 
山西省应用基础研究计划项目(201901D111034,201801D211002);统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室开放研究课题(KLATASDS2007);国家自然科学基金资助项目(61806115)。
在地基气象云图的云状(云类)识别研究中,基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述子的特征选择技术由于它的简单性和有效性成为最通用的方法。然而,LBP特征的高维特性使得云状识别的性能和计算开销不能令人满意。为此,本文提出...
关键词：地基气象云图 高维特征选择 互信息 F统计量 分类 
基于K折交叉验证Beta分布的AUC度量的置信区间被引量：14
《系统科学与数学》2020年第9期1564-1577,共14页王钰 赵晓艳 杨杏丽 李济洪 
山西省应用基础项目研究计划(201801D211002,201901D111034);国家统计科学研究项目(2017LY04);国家自然科学基金(61806115);统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室开放研究课题(KLATASDS2007)资助课题
在统计机器学习研究中,基于K折交叉验证的AUC(Area Under ROC Curve)度量常常被用作分类算法性能的评价.然而,点估计显然没有考虑方差的信息,为此,基于正态假定的K折交叉验证t分布构造的AUC度量的通用对称置信区间(区间估计)被提出.但是...
关键词：AUC度量 置信区间 BETA分布 K折交叉验证 
方差正则化的分类模型选择准则被引量：1
《计算机科学与探索》2019年第3期457-467,共11页房立超 王钰 杨杏丽 李济洪 
国家自然科学基金61503228;山西省自然科学基金201601D011046;山西省回国留学人员科研资助项目2015-014~~
在传统的机器学习中,模型选择常常是直接基于某个性能度量指标的估计本身进行,没有考虑估计的方差,但是这样的忽略极有可能导致错误模型的选择。于是考虑在分类模型选择研究中添加方差的信息的方法,以提高所选模型的泛化能力,即将泛化...
关键词：模型选择 泛化误差 组块3×2交叉验证 方差正则化 
超高维线性回归模型的一种方差估计
《山西大学学报（自然科学版）》2017年第4期725-731,共7页李济洪 闫文楠 王钰 杨杏丽 
国家社会科学基金(16BTJ034)
超高维线性回归中的方差估计问题是超高维回归分析中需要解决的关键问题。针对在超高维线性回归中普通最小二乘法得到的方差估计存在有偏性的问题,有学者基于标准二折交叉验证提出了一种新的方差估计方法RCV。但发现方差的RCV估计依赖...
关键词：超高维回归 数据切分 组块3×2交叉验证 方差估计 
高维回归中基于组块3×2交叉验证的调节参数选择
《云南师范大学学报（自然科学版）》2015年第3期27-32,共6页李济洪 陈萌萌 杨杏丽 
山西省科技基础条件平台建设资助项目(20130910030101)
将组块3×2交叉验证方法用于高维回归中的调节参数选择.首先通过ISIS方法把模型的维数降低到样本个数以内,然后使用AENET方法对降维后的模型进行进一步的降维和参数估计,使用组块3×2交叉验证方法选择最佳的调节参数.综合考虑模拟实验...
关键词：调节参数选择 组块3×2交叉验证 EMSE准则 
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