刘伟

作品数：2被引量：6H指数：1
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供职机构：山东师范大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：分类器集成数据集知识迁移ADABOOST算法重采样更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：山东省自然科学基金山东省科技攻关计划山东省教育厅科技计划项目山东省优秀中青年科学家科研奖励基金更多>>
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数据集动态重构的集成迁移学习被引量：5
《计算机工程与应用》2010年第12期126-128,共3页刘伟 张化祥 
山东省中青年科学家科研奖励基金(博士基金)(No.2006BS01020);山东省高新技术自主创新工程专项计划(No.2007ZZ17);山东省自然科学基金No.Y2007G16;山东省科技攻关计划No.2008GG10001015;山东省教育厅科技计划项目No.J07YJ04~~
目前很多数据挖掘和机器学习方法都有一个基本假设:训练数据和测试数据必须服从相同的分布。但是在很多情况下这种假设不成立,没有考虑分布差异的传统机器学习方法就不能正确分类了。提出了一种新的迁移学习方法DRTAT,对原训练数据进行...
关键词：分布差异 知识迁移 动态数据集重组 冗余数据淘汰 分类器集成 
标记错分样本的AdaBoost算法被引量：1
《计算机工程与设计》2010年第6期1294-1296,共3页张家红 张化祥 刘伟 
山东省高新技术自主创新工程专项计划基金项目(2007ZZ17);山东省自然科学基金项目(Y2007G16);山东省科技攻关计划基金项目(2008GG10001015);山东省电子发展基金项目(2008B0026)
提出一种新的标记迭代过程中错分样本的AdaBoost算法(MWBoost),该算法通过在提升过程中,把上一个分类器错分的样本全部参入到下一个分类器的训练中,并在分类正确的样本中进行重采样,从而使得后一轮提升中分类器能够更快速地关注那些难...
关键词：ADABOOST算法 MWBoost算法 提升 重采样 分类精度 
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