刘万里
- 作品数：31 被引量：237H指数：8
- 供职机构：洛阳师范学院数学科学学院数学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理社会学更多>>
- 层次分析法中群决策及个体决策的一致性分析被引量：12
- 2002年
- 把集对分析中的联系度思想应用到层次分析法中的群决策一致性问题的研究当中 .结合统计分析的理论 ,通过对判断矩阵的向量化处理 ,给出了群决策及个体决策的一致性度量方法及计算程序 。
- 谭洁群朱石焕刘万里
- 关键词：层次分析法群决策联系度一致性集对分析判断矩阵
- 一种分离超平面的确定方法被引量：1
- 2007年
- 针对两类分类问题中使用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)训练时间长和支持向量域分类器(Support Vector Domain Classifier,SVDC)精度不高的问题,建立一种基于支持向量域描述(Support Vector Domain Description,SVDD)的分离超平面,尝试将SVDD与SVM结合.首先使两类的错误率上界相等,用来设定参数C1,C2的值;然后分别对每类样本应用SVDD算法进行描述,以求取两个超球形边界向量;最后以两个超球球心到分离超平面的距离和最大为准则,推导出两球球心之差为分离超平面的法向量,再用样本容量和两球半径所提供的信息,确定出分离超平面的阈值,建立一个分离超平面.实验数据表明:提出的算法与SVDC相比,分类的错分率显著减少;与标准的SVM相比,不仅错分率有所减少,而且训练时间也减少很多.
- 刘万里刘三阳薛贞霞
- 关键词：支持向量域描述分离超平面支持向量机
- 基于可信度的渐进直推式支持向量机算法被引量：2
- 2008年
- 针对渐进直推式支持向量机(Progressive transductive support vector machines,PTSVM)算法回溯式学习多,训练速度慢,学习性能不稳定的问题,提出一种基于可信度的渐进直推式支持向量机算法.该算法首先基于支持向量域描述(Support vector domain description,SVDD)对无标签样本点赋予一定的可信度,根据可信度选择新标注的无标签的样本点;其次利用支持向量预选取方法减少训练集的规模,对当前所有有标签的样本点用支持向量机(Support vector ma-chines,SVM)训练,最后重复上述过程从而求出最终的分类超平面.实验结果表明,与PTSVM相比,该算法不仅能较大幅度的提高算法的速度,更重要的是在一般情况下能提高算法的精度.
- 薛贞霞刘三阳刘万里
- 关键词：半监督学习支持向量机直推式学习支持向量域描述
- 关于AHP中群体决策一致性的模糊判断被引量：4
- 2000年
- 为了研究 AHP中的逆判问题 ,利用模糊关系对 AHP中群体决策的一致性给出了判断方法 ,对其不一致性进行分类 ,并通过算例验证了该方法的可行性。它不仅把模糊思想与 AHP成功地结合起来 ,而且对 AHP中的逆判问题提出一种新思想。
- 刘万里
- 关键词：AHP一致性层次分析法群体决策判断矩阵
- 关于决策系统的评价方法被引量：2
- 2005年
- 通过群决策中的特征根法,把理想专家的评价作为标准,把每个决策者的评价向量向标准向量进行投影,即应用向量的内积法,定量计算出每个专家与理想专家的一致度,即投影值,以此作为专家水平的分值进行排序.并且运用统计分析法将其检验、分类,并给出一个实例验证其实用性及有效性.
- 刘万里王金艳
- 关键词：群决策内积一致性特征向量
- 基于距离核函数的除噪和减样方法被引量：6
- 2008年
- 在使用支持向量机(SVM)分类时,存在以下两个问题:一是当存在噪点时,分类的精度低;二是对大规模样本集,训练时所需内存空间较大,运行时间较长.针对以上问题,给出一种基于具有距离性能的核函数的减样方法,称为删减法(DRM).该方法定位定量分析了噪点及多余样本点的一般比例.在应用时,分三步进行:首先根据小概率原理给出一小阈值删除噪点;然后给出一个较大阈值减去同类中心附近的大量多余的样本点;最后以另一个大的比例减去位于距异类中心较远的对分类不起作用的样本点,以便提取具有代表性的边界向量.试验结果检验了该方法的有效性,即,既减少了训练时间,又提高了分类精度.
- 刘万里刘三阳薛贞霞
- 关键词：支持向量机
- 关于AHP中逆判问题的研究被引量：40
- 2001年
- 针对 AHP中逆判问题 ,给出一种解决方法 .该方法利用统计学理论 ,对于评判专家在各自的判断矩阵中所提供的信息进行反判 ,从而可对评判专家的评判水平进行排序 。
- 刘万里
- 关键词：判断矩阵排序层次分析法AHP
- 2v-SSPC-一种不平衡数据分类方法被引量：2
- 2008年
- 针对现有分类算法通常对不平衡数据挖掘表现出有偏性,即正类样本(通常是更重要的一类)的分类和预测性能差于负类样本的分类和预测性能,提出一种不平衡数据分类方法。该方法通过一个超球面将两类数据以最大分离比率分离,并且引入两个参数来分别控制两类错分率的上界,不仅提高了不平衡数据集的分类和预测的性能,而且大大缩小了参数的选择范围。在UCI真实数据上进行了实验,并采用ROC曲线下面积作为评估指标进行比较,结果验证了该方法的有效性。
- 薛贞霞刘三阳刘万里
- 关键词：模式识别不平衡数据参数选择超球面
- AHP在分组选优中的应用
- 2000年
- 本文利用分组选优的思想 ,给出在AHP法对大规模评判对象选优中的一种非常实用的方法 .
- 刘万里胡廷峰
- 关键词：层次分析法排序
- 用隶属函数及统计分析法综合评判我国各地区消费水平
- 2001年
- 利用模糊数学中的隶属函数法 ,对我国各省、市、自治区的平均消费水平进行了综合评价 ,并根据隶属度的大小进行了排序和聚类 ,且经统计检验其合理性 。
- 刘万里王金艳
- 关键词：隶属函数综合评价统计分析经济水平
