一种可调阈值的数据最优尺度选择算法

doi:10.3969/j.issn.1674-8425（Z）.2020.06.025

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (6): 174-181.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425（Z）.2020.06.025

一种可调阈值的数据最优尺度选择算法

陈鹏，马腾俊，余肖生

三峡大学计算机与信息学院，湖北宜昌４４３００

收稿日期:2019-06-17 发布日期:2020-07-08
作者简介:陈鹏,男,博士,教授,主要从事大数据分析技术研究,E-mail:chenpeng@ctgu.edu.cn;通讯作者余肖生, 男,博士,副教授,主要从事健康医疗大数据分析研究,E-mail:yuxiaosheng_2005@163.com。
基金资助:
国家重点研究发展计划资助项目(2016YFC0802500)

Received:2019-06-17 Published:2020-07-08

摘要/Abstract

摘要： 粒度计算正向多粒度层次选择及数据最优尺度选择等方向发展。对具有不同尺度等级的数据组合进行相关研究。针对具有不同数据尺度的系统，构建了一种可调阈值的数据最优尺度选择算法，以便选择数据中的最优尺度，从而获得最优尺度组合。最后，结合决策树分类算法，并采用５个ＵＣＩ公开数据集实验验证了所提出算法的可行性和有效性。

中图分类号:

TP18

陈鹏，马腾俊，余肖生. 一种可调阈值的数据最优尺度选择算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2020, 34(6): 174-181.

[1]	雍龙泉１，赵有丽２. 基于正弦余弦算法的口服给药血药浓度仿真研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2020, 34(3): 244-248.
[2]	毛尚伟１, ２, 张志清３, 汤槟１, ２, 郑成坤１, ２, 翟波１, ２, 符云清３. 基于Ｔｒａｎｓｆｅｒ-ｃｒｆ神经网络的电子表格智能识别算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(10): 155-160.
[3]	蒋丽丽, 陈国彬. 基于 MFO-ELM 的荷电状态软测量模型[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(8): 185-189.
[4]	. 基于亮度与色度信息的深度学习图像风格迁移算法研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(7): 145-151,159.
[5]	. 深度学习下大学生资助管理模式创新研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(7): 167-171.
[6]	. 基于校园大数据的学生行为特征分析与预测方法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(7): 201-206.
[7]	. 基于混合采样策略的改进随机森林不平衡数据分类算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(7): 113-123.
[8]	. 一种动态压缩因子的分数阶粒子群优化[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(7): 94-101.
[9]	. 一类非线性多智能体系统指定性能容错控制[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(6): 103-111.
[10]	. 基于关联规则的协同过滤改进算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(3): 161-168.
[11]	. 基于汉明距离与免疫思想的粒子群算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(4): 122-127.
[12]	. 基于深度信念网络的空压机故障监测研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(5): 142-147.
[13]	张扬，朱志宇. 改进ＰＳＯ算法优化ＬＳＳＶＭ的柴油机排气预测[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2020, 34(1): 103-110.
[14]	邓国红，张熏，宋红松，谢川人. 协同自适应巡航控制系统跟车算法设计[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(12): 32-37.
[15]	姚洁，孟小璐. 运用改进型ＬＤＡ算法的电商微博热点话题研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(12): 184-188.

一种可调阈值的数据最优尺度选择算法

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0