胡宗容
- 作品数：5 被引量：2H指数：1
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于MPI并行将连续属性进行离散化的方法
- 本发明请求保护一种基于MPI并行将连续属性进行离散化的方法，涉及粗糙集，离散化，并行计算，聚类等概念。首先，读取信息系统的数据，将信息系统水平划分为m个样本数据子集，通过通信分配给n个节点；其次，每个节点并行对数据进行归...
- 胡峰胡宗容刘柯张清华高延雨邓维斌于洪邓欣张其龙欧阳卫华
- 文献传递
- 基于MPI的信息系统知识获取方法研究
- 现实生活中信息系统的属性不仅多样化、维度高、而且包含噪音、冗余和不相关属性,为了消除噪音等对计算过程和最终结果造成的影响,解决数据计算的复杂性和准确性问题,需要选择合适的知识获取方法。随着近年来数据爆炸式增长,并行技术显...
- 胡宗容
- 关键词：粗糙集知识获取知识约简并行计算MPI
- 文献传递
- 一种基于MPI并行求信息系统属性约简的方法
- 本发明请求保护一种基于MPI并行求信息系统属性约简的方法，首先，读取信息系统的数据，将数值进行预处理，数据离散化；其次，将信息系统水平划分为p个样本数据子集，通过通信分配给n个节点，并行计算数据子集的等价类，将各个节点的...
- 胡峰胡宗容于洪欧阳卫华邓维斌张清华
- 一种基于MPI并行求信息系统属性约简的方法
- 本发明请求保护一种基于MPI并行求信息系统属性约简的方法，首先，读取信息系统的数据，将数值进行预处理，数据离散化；其次，将信息系统水平划分为p个样本数据子集，通过通信分配给n个节点，并行计算数据子集的等价类，将各个节点的...
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- 文献传递
- 一种基于朴素贝叶斯的校准标签排序方法被引量：2
- 2018年
- 传统的校准标签排序算法(calibrated label ranking,CLR)利用成对标签关联进行转化来预测结果.该算法的校准是在二元关系算法(binary relevance,BR)基础上进行比较产生结果,其预测对BR产生结果具有一定的依赖性,因此该算法在预测某些数据集时具有一定的局限性.为了更好地区分标签的相关性和不相关性,提出了一种用于标签边界域的校准方法,对处于相关性标签和不相关性标签的边界部分采用贝叶斯概率进一步校正,从而提高边界域部分分类的准确性.基于朴素贝叶斯校准的标签排序方法(calibrated lable ranking method based on naive bayes,NBCLRM)与校准标签排序等7种传统的方法进行对比,实验结果表明,本文提出的算法不仅可以根据需求修改阈值ε和μ来调节预测结果,而且能够有效地提升传统多标签学习方法的性能.
- 张其龙邓维斌胡峰瞿原胡宗容
- 关键词：数据挖掘朴素贝叶斯
