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1. 基于代表的留一法集成学习分类

王轩, 张林, 高磊, 蒋昊坤

计算机应用 2018, 38 (10): 2772-2777. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041101

摘要（401）

PDF （862KB）（336）

为应对抽样不均匀带来的影响，以基于代表的分类算法为基础，提出一种用于符号型数据分类的留一法集成学习分类算法（LOOELCA）。首先采用留一法获得 n个小训练集，其中 n为初始训练集大小。然后使用每个训练集构建独立的基于代表的分类器，并标注出分类错误的分类器及对象。最后，标注分类器和原始分类器形成委员会并对测试集对象进行分类。如委员会表决一致，则直接给该测试对象贴上类标签；否则，基于 k最近邻（kNN）算法并利用标注对象对测试对象分类。在UCI标准数据集上的实验结果表明，LOOELCA与基于代表的粗糙集覆盖分类（RBC-CBNRS）算法相比，精度平均提升0.35~2.76个百分点，LOOELCA与ID3、J48、Naïve Bayes、OneR等方法相比也有更高的分类准确率。

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2. 基于二次规划的无线传感器网络数据恢复算法

吴桂峰王轩

计算机应用 2013, 33 (04): 935-938. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00935

摘要（862）

PDF （573KB）（550）

为提高无线传感器网络数据压缩感知中恢复算法的实时性，提出一种基于二次规划的无线传感器网络数据恢复算法。该算法将压缩感知重构中的欠定线性方程组求解转化为有界约束二次规划问题，在此基础上结合阿米霍步长准则对二次规划进行求解，从而对网络数据进行恢复。理论分析和仿真结果表明，所提算法可准确恢复网络数据，并且相比传统压缩感知恢复算法，可明显降低数据恢复的计算复杂度，有效提高网络数据恢复算法的实时性。

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3. 一种求解Shubert函数优化问题的演化算法

王轩李元香

计算机应用

摘要（1821）

PDF （577KB）（816）

综合国内外演化计算研究现状，基于热力学中的自由能极小化原理, 设计了一个全新的热力学演化算法，并通过对于Shubert函数优化问题求解的数值试验，测试了热力学演化算法的优良性能，实验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优。