梁雪
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：河南财经政法大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于非线性流形学习和支持向量机的文本分类算法被引量：10
- 2012年
- 为解决文本自动分类问题,提出一种流形学习和支持向量机相结合的文本分类算法(LLE-LSSVM)。LLE-LSSVM算法利用非线性流形学习算法LEE对高维文本特征进行非线性降维,挖掘出特征内在规律与本征信息,从而得到低维特征空间,然后将其输入到LSSVM中进行学习,同时利用混沌粒子群算法对LSSVM参数进行优化,建立文本分类模型。仿真实验结果表明,LLE-LSSVM算法提高了文本分类准确率,减少了分类运行时间,是一种有效的文本分类算法。
- 任剑锋梁雪李淑红
- 关键词：文本分类支持向量机流形学习遗传算法
- 反编译数据类型恢复技术研究被引量：1
- 2012年
- 提出了利用数据流分析的方法来恢复基本数据类型,该技术首先利用数据流分析对变量进行重命名,然后使用变量推导规则推导变量的数据类型,得到的数据类型构成一个类型集合,最后根据得到数据类型集合的3种情况,选取合适的类型作为生成C语言程序中变量的数据类型.
- 丁松阳梁雪赵荣彩孙维新
- 关键词：反编译数据流分析
- 无线移动传感器网络节点自定位控制仿真研究
- 2012年
- 研究移动节点确认自身位置信息的节点自定位问题,传感器节点的移动部署和数据通信容易受外界环境的干扰,造成网络节点自定位精度低。为解决上述问题,提出了一种改进的灰色系统预测移动节点定位技术。改进方法采用跨层设计,利用灰色系统预测移动节点及其相邻节点移动状态和距离来实时地根据自身及相邻节点位置重新成簇进而实现移动节点自定位控制。仿真表明,提出的灰色系统预测模型能够有效地提高了移动节点位置计算精度,在算法时空复杂度和能效上可以实现合理的自定位控制。
- 丁松阳梁雪
- 关键词：传感器网络节点节点自定位灰色系统移动性
- 基于QPSO-LSSVM的数据库相似重复记录检测算法被引量：6
- 2012年
- 针对大规模数据库的相似重复记录的检测问题,提出了一种量子群优化算法(QPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的相似重复记录检测方法(QPSO-LSSVM)。首先计算记录字段的相似度值;然后利用QPSO对LSSVM参数进行优化,构建相似重复记录检测模型;最后通过具体数据集进行仿真测试实验。仿真结果表明,QPSO-LSSVM不仅提高了重复记录检测准确率,而且提高了检测效率,是一种有效的相似重复记录检测算法。
- 梁雪任剑锋景丽
- 关键词：量子粒子群优化算法最小二乘支持向量机相似重复记录
