张润晶

作品数：7被引量：31H指数：4
导出分析报告
供职机构：佛山科学技术学院信息与教育技术中心更多>>
发文主题：聚类不平衡数据K均值聚类数据挖掘校园网更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《计算机与数字工程》《软件导刊.教育技术》《软件导刊》《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：佛山市科技发展专项基金佛山市产学研专项基金中央电化教育馆“十一五”全国教育技术研究重点课题更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-7
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
一种基于聚类提升的不平衡数据分类算法被引量：6
《集成技术》2014年第2期35-41,共7页胡小生 张润晶 钟勇 
广东高校优秀青年创新人才培养项目(2013LYM_0097);佛山市智能教育评价指标体系研究(DX20120220);佛山科学技术学院校级科研项目
不平衡数据分类是机器学习研究领域中的一个热点问题。针对传统分类算法处理不平衡数据的少数类识别率过低问题,文章提出了一种基于聚类的改进AdaBoost分类算法。算法首先进行基于聚类的欠采样,在多数类样本上进行K均值聚类,之后提取聚...
关键词：不平衡数据分类 K均值聚类 ADABOOST 集成学习 
两层聚类的类别不平衡数据挖掘算法被引量：6
《计算机科学》2013年第11期271-275,共5页胡小生 张润晶 钟勇 
佛山市科技发展专项资金项目(2011AA100061);佛山市产学研专项资金项目(2012 HC100272);佛山市教育局智能教育评价指标体系研究项目(DX20120220)资助
类别不平衡数据分类是机器学习和数据挖掘研究的热点问题。传统分类算法有很大的偏向性,少数类分类效果不够理想。提出一种两层聚类的类别不平衡数据级联挖掘算法。算法首先进行基于聚类的欠采样,在多数类样本上进行聚类,之后提取聚类质...
关键词：数据挖掘 分类 不平衡数据 K均值聚类 
基于聚类分析的改进堆叠算法被引量：1
《计算机与数字工程》2013年第11期1725-1728,共4页胡小生 张润晶 钟勇 
佛山市科技发展专项资金项目(编号:2011AA100061);佛山市产学研专项资金项目(编号:2012HC100272);佛山市智能教育评价指标体系研究项目(编号:DX20120220)资助
在基于Stacking框架下异构分类器集成的元学习基础上,将无监督的聚类应用到分类过程中,提出一种基于聚类分析的改进Stacking集成算法。训练样本首先被基分类器分类,随后分类结果被聚类成多个簇,以便分类结果相一致的样本能够被聚集至同...
关键词：分类器集成 STACKING 聚类 元学习 
虚拟化技术在校园信息化建设中的应用研究被引量：4
《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》2013年第4期80-83,共4页张润晶 
随着校园信息化建设不断深入,校园内部应用系统不断增多,需不断购置新服务器以满足需求,因而造成服务器运维管理成本高,也使得机房的空间利用率低、能耗高,难以满足业务迅速发展的需求。分析了校园信息化建设中存在的一些问题,提出了使...
关键词：虚拟化 校园网 数据中心 基础设施平台 
校园网时间同步技术的应用
《软件导刊》2013年第2期97-99,共3页张润晶 
佛山科学技术学院科研项目资助(2011X066)
随着信息社会的发展,运行在网络中的设备及业务越来越多,时间的精确性与可靠性是各种设备及业务系统正常运行的基础保障。对比了流行的GPS及NTP时间同步方式,并介绍了NTP的基本配置。
关键词：时间服务器 时间同步 NTP 
教育信息化绩效评价问卷信度与效度分析被引量：14
《软件导刊.教育技术》2010年第9期69-71,共3页张润晶 张又又 胡小生 岑健林 胡铁生 
中央电化教育馆全国教育技术研究"十一五"重点课题(教电馆研063611196号)
调查研究项目设计出调查问卷后,在大规模铺开使用前,需要取得一定量的数据对问卷进行信度及效度评估。对项目研究组设计的教育信息化绩效评价问卷进行了信度及效度分析。检验方法为,在佛山市52所中小学中进行问卷调查并收集数据,然后根...
关键词：教育信息化 绩效评价 信度分析 效度分析 
基于数据模板的数据库入侵检测算法研究
《福建电脑》2006年第9期92-93,共2页张润晶 钟勇 
描述了一种提取事务的SQL语句文本,并利用数据模板提供的属性值之间的依赖关系来识别数据库恶意事务的方法。该方法利用事务的输入参数实例化数据模板,再对事务的执行过程进行监控。如果事务的执行偏离了数据模板,则认为事务的执行产生...
关键词：入侵检测 数据库安全 数据模板 数据挖掘 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部