肖敏

作品数：3被引量：4H指数：1
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供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：高斯过程蚁群算法自适应基线股票更多>>
发文领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
发文期刊：《吉林大学学报（理学版）》《小型微型计算机系统》《计算机科学》更多>>
所获基金：吉林省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金吉林省教育厅科研项目更多>>
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高斯过程机器学习的基线计算算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2013年第9期2144-2147,共4页杜占玮 杨永健 白媛 肖敏 韩丽英 
国家自然科学基金项目(61272412)资助;吉林省重点科技发展项目(2012303)资助;吉林省教育厅科学技术研究项目(2012184)资助
为了对网络监视领域中样本进行预测和相关处理,大多数研究在计算基线时都忽略了样本的概率特征,未能结合样本的数据分布,对样本进行相关的处理,忽略了利用样本的周期特性和数据分布对样本进行相关处理的改进空间.因此,本文分析样本历史...
关键词：基线计算 高斯过程 机器学习 
股票异常波动检测的自适应Gauss过程算法
《吉林大学学报（理学版）》2012年第6期1228-1232,共5页杜占玮 杨文 杨永健 肖敏 白媛 
吉林省发改委高新技术项目(批准号:20106421);吉林省重点科技发展计划项目(批准号:20100309);吉林省教育厅科研项目(批准号:2012184)
基于Gauss过程机器学习算法,通过分析股票样本的历史数据噪声问题,给出相应的股票样本数据回归预测模型,解决了股票异常数据的检测问题;并用蚁群算法,解决了Gauss过程机器学习算法的参数自适应问题.实验结果表明,该算法与其他算法相比,...
关键词：异常数据 GAUSS过程 机器学习 蚁群算法 
一种基于自适应高斯过程的基线计算算法被引量：3
《计算机科学》2012年第11期79-82,共4页杜占玮 杨永健 肖敏 白媛 
吉林省发改委高新技术项目(20106421);吉林省重点科技发展项目(20100309);吉林省教育厅科学技术研究项目(2012184)资助
基于自适应高斯过程技术,提出了一种计算网络主动监控中上下基线的新方法,即在满足大型服务器集群对负载性能告警的设置与屏蔽需求下,利用样本噪音的统计特征,结合样本的数据分布,解决了样本数据的回归预测。算法首先分析样本历史数据...
关键词：基线计算 高斯过程 机器学习 蚁群算法 
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