杨梅

作品数：17被引量：58H指数：4
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供职机构：西南石油大学计算机科学学院更多>>
发文主题：多示例学习课程教学研究计算思维教学探索粒计算更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学语言文字一般工业技术更多>>
发文期刊：《润滑与密封》《计算机教育》《南京大学学报（自然科学版）》《亚太教育》更多>>
所获基金：国家自然科学基金四川省自然科学基金四川省应用基础研究计划项目更多>>
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三支边缘过采样的不平衡文本情感分类被引量：1
《重庆理工大学学报（自然科学）》2024年第3期201-211,共11页余啟煬 方宇 李昭宸 刘畅 杨梅 
国家自然科学基金项目(62006200);中央引导地方科技发展专项项目(2021ZYD0003);四川省青年科技创新团队项目(2019JDTD0017);西南石油大学2021年一流本科课程培育建设项目(X2021YLKC035);西南石油大学研究生全英文课程建设项目(2020QY04);第二批产学合作协同育人项目(202102211111)。
在实际应用中,少数类样本往往包含重要信息,而传统机器学习方法通常对少数类样本的分类准确率低,且误分类代价较高。针对不平衡文本数据的情感分类问题,以三支采样(three-way sampling, 3WS)与过采样为基础,提出了三支过采样算法(three-...
关键词：情感分类 不平衡数据 三支决策 采样 粒计算 
多示例嵌入学习的实例关联性挖掘与强化
《山东大学学报（理学版）》2024年第1期35-45,共11页杨梅 邓雯 张本文 闵帆 
国家自然科学基金资助项目(62006200);四川省自然科学基金资助项目(2019YJ0314);中央引导地方科技发展专项项目(2021ZYD0003);浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室开放课题(OBDMA202102)。
提出了多示例嵌入学习(multi-instance learning,MIL)的实例关联性挖掘与强化算法(multi-instance embedding learning with instance affinity mining and reinforcement,MEMR),包括3个技术。关联性挖掘技术基于自定义的关联性指标,首...
关键词：关联性挖掘 关联性强化 嵌入方法 实例选择 多示例学习 
多示例学习的自适应密度分布挖掘与三视角嵌入集成
《昆明理工大学学报（自然科学版）》2023年第6期54-65,共12页陈天霖 杨梅 闵帆 方宇 
国家自然科学基金项目(62006200);中央引导地方科技发展专项项目(2021ZYD0003);四川省自然科学基金项目(2019YJ0314);浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室开放课题(OBDMA202102).
多示例学习(Multi-Instance Learning,MIL)的处理对象是包含若干示例的包,包有标签而示例通常没有标签.MIL的主要任务是学习已有包的特征信息以训练分类器.基于嵌入的MIL方法的主要策略是选择代表样本,将包嵌入到新的特征空间.然而,现...
关键词：自适应密度 聚类 示例选择 多示例学习 三视角嵌入 
多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择
《山东大学学报（理学版）》2023年第9期105-113,126,共10页杨梅 柯文静 王丹东 
国家自然科学基金资助项目(62006200);四川省自然科学基金资助项目(2019YJ0314);浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室开放课题(OBDMA202102);南充市校合作项目(SXHZ051)。
提出了一种多示例学习的可行域定位及快速因果实例选择(feasible region localization and fast causal instance selection for multi-instance learning,FFCM)算法,包含3个技术。可行域定位技术基于距离度量,从正包中选出具有代表性...
关键词：因果实例 可行域 映射 多示例学习 概率分析 
基于师生赋能的计算机公共课程体系四维协同教学探索
《计算机教育》2023年第6期121-125,共5页王杨 杨梅 王玥 胡杨 
省级重点项目“计算机类课程虚拟教研室建设的探索与实践”(JG2021-536);校级项目“面向工科专业转型升级的计算机公共基础课程‘新基建’研究与实践”(JW2022-87);四川省产教融合示范项目“四川省光伏产业产教融合综合示范基地”(川财教[2022]106号)。
结合传统工科专业改造升级对信息技术融合创新的新需要,以“基于师生赋能的新三中心理论”为基础,提出符合地方高校传统工科专业实际、利于大规模复制推广的计算机公共课程体系四维协同方案,从一体化视角探讨如何对课程平台、课程资源...
关键词：新工科 交叉融合能力培养 四维协同 计算机公共课程体系 赋能 
C语言程序设计课程思政与计算思维互融教学探索被引量：6
《计算机教育》2022年第6期18-24,共7页杨绪华 刘丽艳 杨梅 
四川省第二批线上线下混合式一流本科课程项目“C语言程序设计”;四川省第三批课程思政示范课程项目“C语言程序设计”;西南石油大学课程思政建设项目“C语言程序设计”(X2020KCSZ015);全国高等学校计算机教育研究会教改项目“思维融合型程序设计类课程教学资源建设及混合教学模式改革与实践”(CERACU2019R09);西南石油大学实验教学改革项目“基于OBE的C语言程序设计实验教学方法改革研究”(X2019SYJX)。
针对如何有效提升非计算机专业学生的计算思维能力并对学生人生观、价值观、世界观进行价值塑造的问题,提出课程思政与计算思维互融教学模式,以C语言程序设计课程为例,介绍思政和计算思维互融教学设计,探讨如何采用深度学习混合式教学...
关键词：课程思政 计算思维 深度学习 教学模式 
基于粒计算的支持向量数据描述分类方法被引量：3
《数据采集与处理》2022年第3期633-642,共10页方宇 曹雪梅 杨梅 王轩 闵帆 
国家自然科学基金(62006200);四川省青年科技创新团队项目(2019JDTD0017);西南石油大学研究生全英文课程建设项目(2020QY04)。
分类学习效果与有限训练样本的分布情况密切相关。支持向量数据描述(Support vector data description,SVDD)作为单一边界求解模型,不能良好刻画数据实际分布特征,从而导致部分目标对象落在超球以外。为了提高其分类能力,本文提出一种...
关键词：粒计算 支持向量数据描述 超球 邻域自信息 特征选择 
半监督多示例分类的两层粒化与空间转换方法被引量：1
《模糊系统与数学》2022年第1期110-119,共10页杨梅 唐文韬 王轩 闵帆 
国家自然科学基金资助项目(62006200);四川省自然科学基金资助项目(2019YJ0314);四川省青年科学技术创新团队项目(2019JDTD0017);西南石油大学研究生全英文课程建设项目(2020QY04)。
多示例学习(MIL)的任务是训练一个有效的分类器,以处理具有复杂数据结构的包。一个包对应一个样本,由多个实例构成,描述了样本的信息特征。基于标准MIL假设,如果包中至少有一个正实例,则该包为正,反之为负。已有的多示例学习算法通常将...
关键词：多示例学习 半监督学习 粒化 去噪 空间转换 
多示例学习的两阶段实例选择和自适应包映射算法被引量：2
《南京大学学报（自然科学版）》2022年第1期94-102,共9页杨梅 曾雯喜 方宇 闽帆 
国家自然科学基金(62006200);四川省自然科学基金(2019YJ0314);四川省青年科学技术创新团队(2019JDTD0017);西南石油大学研究生全英文课程建设项目(2020QY04)。
多示例学习(Multi-Instance Learning,MIL)研究对象的内部结构比单示例学习更加复杂.已有的MIL方法大都基于原始空间中的实例进行包映射,但这些方法通常忽略包的内部结构信息,难以保证所选实例与包在新特征空间中的关联性.提出一种多示...
关键词：自适应映射 关联性 密度 实例选择 多示例学习 
密度峰值聚类的半监督多示例学习
《山西大学学报（自然科学版）》2020年第4期803-816,共14页杨梅 张雨轩 闵帆 
国家自然科学基金(61379089);四川省自然科学基金(2019YJ0314);四川省青年科技创新研究团队项目(2019JDTD0017)。
多示例学习(multi-instance learning,MIL)的任务是训练分类器以处理复杂的数据包,其中很多方法重点考虑包之间相似性度量。由于包结构是MIL的固有特性,文章提出了密度峰值聚类的半监督多示例学习(semi-supervised multi-instance learn...
关键词：密度峰值聚类 高斯核 多示例学习 半监督学习 
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