刘星毅
- 作品数：21 被引量：75H指数：6
- 供职机构：钦州学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金广西教育厅科研项目广西研究生教育创新计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于稀疏学习的低秩属性选择算法被引量：2
- 2017年
- 针对回归模型在进行属性选择未考虑类标签之间关系从而导致回归效果不理想,提出了一种新的具有鲁棒性的低秩属性选择算法。具体为,在线性回归的模型框架下,通过低秩约束来考虑类标签间的相关性和通过稀疏学习理论中的l_(2,p)-范数来考虑属性间的关联结构,以此去除不相关的冗余属性的影响;算法通过嵌入子空间学习方法(线性判别分析(LDA))来调整属性选择结果。经实验验证,提出的属性选择算法在六个公开数据集上的效果均优于四种对比算法。
- 胡荣耀刘星毅程德波何威
- 关键词：线性判别分析子空间学习
- 网络对青少年问题行为的影响及对策研究被引量：5
- 2009年
- 当代青少年中问题行为的出现与网络的影响有密切关系。探讨积极有效的具有可操作性的应对策略成为当务之急:学校要开设网络教育课程,加强正面引导,家庭要采取具体的管理措施加以指导和约束,社会要创新控制方式和完善网络监管,社会要作好网络技术及政策管理,净化网络环境,保护青少年不受网络的侵害,帮助青少年正确使用网络。
- 何雪玲刘星毅
- 关键词：网络青少年学生
- Moodle支撑下分层次教学在《计算机公共基础》课的应用
- 2007年
- 在《计算机公共基础》课实施分层次教学是教学改革的必然趋势,《计算机公共基础》课实施分层次教学中存在的一些主要问题,应在开源E-Learning的学习课程开发管理系统Moodle支撑下解决问题的方法.
- 刘星毅
- 关键词：分层次教学MOODLE教学改革
- 一种新的决策树分裂属性选择方法被引量：10
- 2008年
- 分类问题是数据挖掘和机器学习中的一个核心问题。为了得到最大程度的分类准确率,决策树分类过程中,非常关键的是结点分裂属性的选择。常见的分裂结点属性选择方法可以分为信息熵方法、GINI系数方法等。分析了目前常见的选择分裂属性方法——基于信息熵方法的优、缺点,提出了基于卡方检验的决策树分裂属性的选择方法,用真实例子和设置模拟实验说明了文中算法的优越性。实验结果显示文中算法在分类错误率方面好于以信息熵为基础的方法。
- 刘星毅
- 关键词：决策树卡方检验信息熵
- 加密数据中连接关键词的安全搜索算法被引量：2
- 2009年
- 现有关键词搜索算法只能处理单个关键词,且检索复杂度高。针对该问题提出同时搜索多个连接关键词的加密数据安全搜索算法,该算法把生成"能力"的过程分为线下和线上2个部分,它对多个连接关键词的安全搜索时间比原有算法降低了80%左右,实例分析结果验证了其正确性和有效性。
- 刘星毅
- 关键词：数据库安全加密数据
- MAX+PLUSⅡ中RISC设计与仿真
- 2009年
- MAX+plusII是一个强大的EDA工具,在该平台下使用GDF图形文件设计一台嵌入式RISC模型计算机,完成从1到任意一个整数N之间的所有偶数之和并输出显示的功能,并且通过时序仿真,验证设计的正确性,最后可以选择芯片下载设计内容。
- 韦小铃刘星毅
- 关键词：EDARISC仿真
- GBNN-填充缺失属性值算法被引量：6
- 2007年
- 在数据挖掘和机器学习领域,缺失数据经常出现,本文结合灰色系统理论和最近邻理论,提出了一种新的缺失数据填充方法(简称为GBNN算法),在实验中对本算法和常见的最近邻算法从分类准确率和预测正确率两个方面进行了比较,分析了本算法的优越性。
- 刘星毅
- 关键词：灰色系统缺失数据最近邻
- 基于欧式距离的最近邻改进算法
- 最近邻算法由于操作简单,效果显著,无论在科研还是实际生活中都具有广泛应用。本文首先解释了最近邻算法在计算两个记录之间距离方面的不足,然后对此提出了改进,真实数据集的实验结果显示,改进后的最近邻算法能取得较好的成绩。
- 刘星毅
- 关键词：最近邻算法欧式距离
- 文献传递
- 基于马氏距离的缺失数据填充算法被引量：6
- 2010年
- 最近邻算法由于操作简单,效果显著,无论在科研还是实际生活中都具有广泛应用。文章首先解释了基于欧式距离的最近邻算法在计算两个记录之间距离方面的不足,然后提出了基于马氏距离的最近邻算法,真实数据集的实验结果显示,改进后的最近邻算法能取得较好的成绩。
- 刘星毅檀大耀曾春华韦小铃
- 关键词：最近邻算法
- 基于稀疏学习的鲁棒自表达属性选择算法
- 2016年
- 受属性选择处理高维数据表现的高效性和低秩自表达方法在子空间聚类上成功运用的启发,提出一种基于稀疏学习的自表达属性选择算法。算法首先将每个属性用其他属性线性表示得到自表达系数矩阵;然后结合稀疏学习的理论(即整合L2,1-范数为稀疏正则化项惩罚目标函数)实现属性选择。在以分类准确率和方差作为评价指标下,相比其他算法,实验结果表明该算法可更高效地选择出重要属性,且显示出非常好的鲁棒性。
- 何威刘星毅程德波胡荣耀
- 关键词：高维数据
