张露

作品数：3被引量：12H指数：2
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供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
发文主题：模糊支持向量机数据挖掘FSVM数据挖掘分类算法不平衡数据集更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《南京大学学报（自然科学版）》《兰州理工大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于SVM的高维不平衡数据集分类算法被引量：3
《南京大学学报（自然科学版）》2018年第2期452-461,共10页赵小强 张露 
国家自然科学基金(61763029;61370037);甘肃省基础研究创新群体(1506RJIA031)
由于数据量的不断增长,出现了大量的不平衡高维数据,传统的数据挖掘分类算法在处理这些数据时,易受到样本分布和维数的影响,存在分类性能不佳的问题.提出一种针对不平衡高维数据集的改进支持向量机(Supported Vector Machine,SVM)分类算...
关键词：高维不平衡数据集 分类算法 支持向量机(SVM) 核SMOTE 稀疏表示 
一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法被引量：3
《兰州理工大学学报》2017年第5期94-99,共6页赵小强 张露 
国家自然科学基金(51265032)
针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度及分类速度慢的缺点,提出一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量缩减训练样本集的规模提高训练速度;其次提出一种新的模糊...
关键词：数据挖掘 分类算法 模糊支持向量机 粒子群优化 
基于改进FSVM的数据挖掘分类算法被引量：6
《兰州理工大学学报》2016年第2期101-106,共6页赵小强 张露 
国家自然科学基金(51265032)
针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度慢以及对噪声点敏感影响分类正确率的问题,提出一种基于改进FSVM的数据挖掘分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量,减小训练样本数目,提高训练速度;其次定义...
关键词：数据挖掘 分类算法 模糊支持向量机(FSVM) 近邻样本密度 
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