袁鼎荣
- 作品数：44 被引量：165H指数：6
- 供职机构：广西师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学电子电信更多>>
- 一种单位代价收益决策树剪枝算法被引量：6
- 2016年
- 目前关于决策树剪枝优化方面的研究主要集中于预剪枝和后剪枝算法。然而,这些剪枝算法通常作用于传统的决策树分类算法,在代价敏感学习与剪枝优化算法相结合方面还没有较好的研究成果。基于经济学中的效益成本分析理论,提出代价收益矩阵及单位代价收益等相关概念,采用单位代价收益最大化原则对决策树叶节点的类标号进行分配,并通过与预剪枝策略相结合,设计一种新型的决策树剪枝算法。通过对生成的决策树进行单位代价收益剪枝,使其具有代价敏感性,能够很好地解决实际问题。实验结果表明,该算法能生成较小规模的决策树,且与REP、EBP算法相比具有较好的分类效果。
- 周美琴陈诗旭袁鼎荣朱新华
- 关键词：剪枝算法决策树
- 一种新的基于软集合理论的文本分类方法被引量：2
- 2011年
- 文本分类技术是文本信息处理的核心技术之一,主要包括文本的向量模型表示、文本特征选择和分类器训练三大过程。本文提出了一种混合(EIBA+DHChi2)特征选择算法,并将所获取的特征作为软集合理论中的参数集进行文本分类,从而建立了一种新的基于软集合理论的文本分类技术。实验表明查准率与查全率比原有算法都有所提高,说明新的基于软集合理论的文本分类算法是有效的。
- 袁鼎荣谢扬才陆广泉刘星
- 关键词：文本分类
- 基于频繁链表的完全加权项频繁集挖掘算法
- 2009年
- 频繁项集的挖掘是关联规则挖掘中一个关键的问题,典型的关联规则挖掘算法都是以数据库的多次扫描来实现的,而且不能即时反映数据库的变化,且其频繁项集的产生都只考虑了项目在数据库中出现的频度而没有考虑项目的重要性。本文提出了一种基于频繁链表的完全加权项频繁集的挖掘算法,该算法不但能动态反映数据库的变化,而且在频繁集的挖掘中只需扫描一次数据库,并根据项目的重要性程度对项目赋予了一定的权值,用以挖掘人们更感兴趣的关联规则。
- 蒙韧李新友袁鼎荣邵延振
- 关键词：频繁项集关联规则
- 浅谈《机器学习》的课程教学方法被引量：11
- 2010年
- 文章阐述了《机器学习》的课程背景及意义,提出在课程教学过程中须始终围绕"机器学习"的定义开展教学的教学观,同时强调在应用中阐释理论的教学方法。最后指出《机器学习》的课程教学不应仅是教与学的双边过程,而应成为含括教、学、研的三边过程,注重学生研究性思维及能力的培养是该门课程教学的基石。
- 袁鼎荣
- 专家系统中知识库的物理组织方法被引量：2
- 1997年
- 论述了专家系统中知识库的组织原则，对在计算机上如何实现知识库的物理组织问题，提出可以采用顺序文件、索引文件、多重链接表文件、倒排文件及散列文件等方法来组织知识库．并用Prolog编制了相应的程序．
- 周力青袁鼎荣
- 关键词：知识库专家系统
- 基于相对等待时间的代价敏感决策树被引量：3
- 2007年
- 首先引入相对等待时间代价,将它与测试代价一起称为有形代价,利用单位有形代价中无形代价(即误分类代价)降低最多的原则选择分裂属性;然后结合序列测试策略和批量测试策略建立相对等待时间代价敏感决策树。实验结果显示,该方法无论在误分类代价的减少量上还是所需有形代价的数量上都优于存在的算法,并且实验地分析了建立代价敏感决策树考虑相对等待时间是必要的。
- 袁鼎荣张师超朱晓峰张晨
- 关键词：决策树WAITINGTIME
- 最大频繁项集挖掘算法的分析研究被引量：5
- 2005年
- 本文介绍了频繁项集挖掘的基本情况,用比较的方法通过示例分析、研究了两种最大频繁项集挖掘算法,并指出了最大频繁项集挖掘算法的局限性。进而阐述了最大频繁项集挖掘算法的特点及优化算法的途径。
- 袁鼎荣严小卫
- 关键词：数据挖掘事务数据库最大频繁项集优化算法
- 改进高校考试管理的几点设想被引量：3
- 2003年
- 本文在对高校所设置课程分类的基础上 ,提出了三种考试形式 :知识性测试、能力性测试、创造性测试 。
- 袁鼎荣陈宏朝
- 关键词：高校考试管理考试改革课程分类
- 数据库技术研究进展被引量：16
- 2001年
- 数据处理是计算机应用首先要解决的问题 ,因此数据库技术是计算机科学中的重要学科之一 .首先概述了数据库技术的研究与发展 ,然后分析了数据库技术所面临的挑战 .为方便研究 ,也介绍了数据库技术的几个热门研究方向 .
- 袁鼎荣陈宏朝严小卫
- 关键词：数据库数据模型数据仓库网络数据库数据挖掘计算机科学
- 一种基于单位代价收益敏感决策树的分类方法
- 本发明公开一种基于单位代价收益敏感决策树的分类方法，首先针对某一应用抽取一定样本；然后由专家给定或经验统计获取代价矩阵和收益矩阵，再用样本去训练UCGS决策树；最后用UCGS决策树进行分类。本发明在代价敏感决策树模型基础...
- 袁鼎荣周美琴陈诗旭马顺刘令强展雪梅李艳红
