张玉婷

作品数：2被引量：6H指数：1
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供职机构：辽宁师范大学更多>>
发文主题：支持向量机近似熵脑电信号小波包分解分层聚类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
发文期刊：《计算机应用》《济南大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：中国博士后科学基金辽宁省教育厅基金资助项目国家自然科学基金辽宁省教育厅基金更多>>
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基于小波包分解和近似熵的脑电信号分类被引量：1
《济南大学学报（自然科学版）》2015年第4期286-291,共6页张玉婷 张永 
中国博士后科学基金(20110491530);辽宁省教育厅基金(L2011186)
为提高脑电信号分类准确率,提出基于小波包分解和近似熵相结合的特征提取方法。该方法利用小波包对信号的低频和高频进行分解,用近似熵对得到的叶子结点进行计算得到特征值,然后将其输入支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法在两种...
关键词：脑电信号 小波包分解 近似熵 支持向量机 
基于分层聚类及重采样的大规模数据分类被引量：5
《计算机应用》2013年第10期2801-2803,共3页张永 浮盼盼 张玉婷 
国家自然科学基金资助项目(61373127);中国博士后科学基金资助项目(20110491530);辽宁省教育厅基金资助项目(L2011186)
针对大规模数据的分类问题,将监督学习与无监督学习结合起来,提出了一种基于分层聚类和重采样技术的支持向量机(SVM)分类方法。该方法首先利用无监督学习算法中的k-means聚类分析技术将数据集划分成不同的子集,然后对各个子集进行逐类聚...
关键词：海量数据 分类 聚类 重采样 支持向量机 
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