廖建平
- 作品数：6 被引量：36H指数：3
- 供职机构：衢州学院信息与电力工程系更多>>
- 发文基金：浙江省高等学校优秀青年教师资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于倾斜时间窗口的高效数据流偏向最近聚类分析算法
- 2010年
- 提出一种基于倾斜时间窗口的数据流偏向最近聚类算法。该算法首先通过将滑动窗口中数据等长分割形成不重叠的数据块——基本窗口,然后对每一基本窗口以Haar小波变换提取窗口数据的特征,通过改变所取各基本窗口小波变换系数个数达到保留较多最近数据细节特征的目的,即对于越近的基本窗口保留越多的小波系数而越旧的基本窗口保留越少的小波系数,最后通过定义数据流偏向最近距离,完成基于倾斜时间窗口的偏向最近聚类算法。该算法计算速度快,能高效地实现数据流偏向最近聚类分析。仿真实验验证了该算法的有效性。
- 廖建平马文龙
- 关键词：数据流K-MEANS聚类分析
- 动态SVDD算法在数据流模式变化检测中的应用
- 2010年
- 针对现有数据流模式变化检测算法存在对离群点和噪声敏感等缺点,提出一种基于动态SVDD的数据流模式变化鲁棒检测算法。该算法不需要先验知识,通过建立子序列映像的最小超球体模型以排除离群点及减小噪声的影响。仿真实验验证了算法的有效性。
- 余文利马文龙廖建平
- 关键词：支持向量数据描述数据流
- 网络课程交互现状分析及策略被引量：5
- 2005年
- 对网络课程中的交互现状进行分析,对其中存在的问题进行了思考并提出相关建议。
- 廖建平余文利
- 关键词：网络课程
- 一种新的基于模糊C均值算法的模糊时间序列确定性预测模型被引量：20
- 2010年
- 模拟时间序列因为在处理数据采集中固有的不确定性和含糊性方面的显著能力而得到了越来越多的的关注,已经有许多模型致力于改进预测准确性和减少预测的计算开销,然而对于预测不确定性的控制、有效的分区间隔和对于不同的分区间隔达到一致的预测准确性方面研究较少。针对现有预测模型的不足,本文提出了一种新的预测模型,新模型增强了预测的性能并允许处理两因子预测问题。在新模型中,应用模糊均值算法来处理模糊时间序列的区间划分,划分时考虑了数据点的性质,产生不等大小的区间。最后在仿真实验中采用真实的观察数据,仿真实验结果表明本文提出的预测模型在预测准确性方面要优于现有的其他预测模型。
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- 一种新的基于隐马尔可夫模型的股票价格时间序列预测方法被引量：9
- 2010年
- 针对传统的基于隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov model)的股票价格序列预测方法的不足,提出一种新的基于HMM的股票价格预测的方法。采用一种CBIC(Clustering and BIC)算法自动确定HMM隐状态数,在预测过程中当预测误差大于一定阈值时,采用模型自动更新方法建立新的模型。通过对股票价格序列的转换,建立相应的HMM,进行单步值预测。单步值预测与Hassan等人的HMM fusion model方法、ARIMA方法进行了比较,实验结果表明所提出的预测算法在股票价格预测中,比现有的不更新模型的方法能得到更好的结果。
- 余文利廖建平马文龙
- 关键词：隐马尔可夫模型
- 一种基于SOA的高校信息系统集成模型设计与实现被引量：2
- 2010年
- 分析了当前高校信息系统集成存在的问题;根据面向服务的框架原理,提出了一种基于SOA的高校信息系统集成模型;阐述了模型内各模块的设计和实现方法。在实际应用中,该系统集成模型在解决业务流程重构和软件复用等问题上显现出一定的优势。
- 马文龙余文利廖建平
- 关键词：SOA系统集成WEB服务ESB
