孙娜
- 作品数：7 被引量：16H指数：2
- 供职机构：辽宁工业大学电子与信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 拉格朗日插值法在数据清洗中的应用被引量：6
- 2022年
- 为提高数据质量及使数据能够适用于数据分析及数据挖掘算法,获取的数据需要进行数据清洗,讨论了缺失值的处理方法,及使用python编程语言实现拉格朗日函数对数据集的清洗,并给出清洗前后线图用于对比分析。
- 赵莉孙娜李丽萍崔杰
- 关键词：数据清洗拉格朗日插值
- 在VB教学中探索短视频教学新模式
- 2023年
- 为贯彻全国教育大会精神,积极推进“互联网+教育”发展,充分落实新发展理念,本文提出了利用当代网络流行的短视频,在VisualBasic教学中构建学习共同体,开展跨班级、跨学校、跨区域的开放式共享学习,实现教学主体从教师向学生转变,实现教育资源立体化,有效地激发学生学习兴趣,培养学生创新意识。实施结果表明:短视频的应用是先进的教学模式,应用效果显著。
- 孙娜赵莉
- 关键词：VB
- 增量式SVM的数据流异常检测模型被引量：2
- 2012年
- 针对网络数据流异常检测,既要保证分类准确率,又要提高检测速度的问题,在原有数据流挖掘技术的基础上提出一种改进的增量式学习算法。算法中建立多模型轮转结构,在每次训练中从几何角度出发求出当前训练样本集的支持向量,选择出分布于超平面间隔中的支持向量进行增量SVM训练。使用UCI标准数据库中的数据进行实验,并且与另外两种经典分类模型进行比较,结果表明了方法的有效性。
- 孙娜郭延锋姚远
- 关键词：增量式学习支持向量机数据流异常检测
- 基于概念漂移检测算法的数据流分类模型被引量：1
- 2013年
- 为了克服数据流概念漂移现象对分类模型的影响,提高数据流分类准确率,提出了一种基于概念漂移检测算法的数据流分类模型。针对不同概念漂移类型使用不同的方法进行检测,该模型通过对概念漂移进行监控,从而有效控制分类模型的更新频率,做到有的放矢地更新分类器模型,提高分类模型的分类性能。通过使用两种不同的数据集进行实验,并与传统分类模型进行比较,验证了该模型的有效性和正确性。
- 孙娜
- 关键词：数据流概念漂移信息熵支持向量机
- 基于信用机制的网络用户管理方法研究
- 2012年
- 网络用户管理是网络管理的重点也是难点,为了进一步提高网络管理的稳定性和可靠性,在分析网络用户上网行为的基础上,提出基于信用机制的网络用户管理方法。以金融领域较为成熟的信用模型对网络用户行为进行信用评估,利用信用值对网络用户进行管理。实验结果表明,利用信用模型的网络管理方法,减轻了网络管理员工作负担,并且提高了网络的稳定性和网络用户管理的有效性,该方法具有良好的鲁棒性和较强的适应能力,为网络管理提供一种新思路。
- 郭延锋孙娜
- 关键词：人工神经网信用模型网络管理网格优化
- 基于增量式学习的数据流实时分类模型被引量：5
- 2012年
- 传统数据挖掘方法,主要针对静态数据进行挖掘,而对数据流挖掘往往失效。为了解决数据流的数据挖掘问题,提出一种通过改变传统支持向量机增量式学习方法,利用轮转式结构将多分类器按照数据流时间顺序进行组合,并且通过对分类器的优化,可以提高模型对数据流分类的准确率并减少训练时间消耗。实验结果表明,该模型在保证学习精度和推广能力的同时,提高了训练速度,适合于数据流在线分类和在线学的问题。
- 孙娜郭延锋
- 关键词：增量式学习支持向量机网络异常检测概念漂移
- 软件基础课跨校修读学分模式被引量：2
- 2022年
- 为促进优质教育教学资源的共享,使优质教学资源发挥最大作用,本文采用省级精品开放课程的大学生在线学习平台,实现跨校修读学分的教学模式。同时,结合辽宁工业大学软件基础课的线上与线下教学模式,对跨校修读学分教学模式的可行性进行相关探讨。
- 赵莉孙娜李丽萍崔杰
- 关键词：教学
