郭华平 作品数:66 被引量:143 H指数:7 供职机构: 信阳师范学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河南省教育厅科学技术研究重点项目 河南省科技计划项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 文化科学 理学 更多>>
抽样技术和CBES分类非平衡数据集 2013年 CBES是面向非平衡数据集分类的组合选择方法。相关的实验表明,CBES方法能大幅度提升基分类器的泛化能力。已有研究表明,抽样方法能有效提高分类器在非平衡数据集分类上的性能。因此,巧妙地将抽样技术应用到CBES方法中,进而提出基于抽样的CBES方法(SCBES),以期进一步提高CBES在稀有类上的性能。大量的实验表明,巧妙地使用抽样方法能进一步提高CBES方法在非平衡数据集分类上的性能。 职为梅 郭华平 范明关键词:非平衡数据集 组合分类器 抽样技术 一种方便使用的键盘 本实用新型涉及一种方便使用的键盘,包括键盘本体,还包括键盘支架,所述键盘支架由吸盘、伸缩架和平面轴承组成,所述吸盘连接伸缩架,所述伸缩架的末端固定连接平面轴承,平面轴承的顶面上固定连接键盘本体,键盘支架通过吸盘固定在墙面... 郭华平 张宝文献传递 一种基于束状搜索的组合分类器修剪方法 被引量:2 2011年 以现有组合分类器修剪方法为基础,从增大搜索空间的角度出发,提出一种基于束状搜索的组合分类器修剪方法,在每一步增加或删除一个基分类器时都保存最优的前k个组合。该方法既保持了爬山搜索算法的高效剪枝特性,又能有效减小其过快收敛到局部最优解的可能性,使修剪得到的组合基分类器更接近于全局最优。与传统组合分类器修剪方法的对比结果表明,该方法修剪所得的组合分类器具有更高的分类准确率,并且组合规模也有所降低。 王亚松 郭华平 范明校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法 2019年 提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性. 刘宏兵 马原 刁小宇 郭华平关键词:高分辨率图像 粒计算 超分辨率重建 河南省中小学教师信息技术应用能力现状及提升措施 2016年 在信息化程度高度发达的今天,信息技术应用能力已经成为教师必备的专业能力之一。文章在网络调查的基础上,遵循基础性、综合性、选择性、可持续发展性等基本原则,从增强中小学教师终身学习能力和师范院校学生就业能力的角度,提出了河南省中小学教师信息技术应用能力的提升措施。 孙芳 郭华平 杨汝生关键词:信息技术 中小学教师 师范院校 就业能力 一种基于稀疏冗余表示模型的视频帧率上转换方法 本发明公开了一种基于稀疏冗余表示模型的视频帧率上转换方法,其步骤包括:(1)估计前帧f<Sub>t‑1</Sub>与后帧f<Sub>t+1</Sub>之间任意像素位置(i,j)处前向光流向量v<Sub>t‑1,t+1</... 李然 郭华平 董喜双 刘宏兵文献传递 基于广义稀疏逻辑回归的全脑分类 被引量:3 2022年 已有的稀疏逻辑回归算法不能充分利用大脑的空间结构信息,因此不适合直接应用于全脑fMRI数据分类。针对此问题,将表征稀疏性的惩罚项和表征空间结构的惩罚项同时引入逻辑回归算法中,提出了一类广义稀疏逻辑回归算法。具体而言,设计了一种灵活地表征空间结构的惩罚项。通过对该惩罚项调节参数,可以更加充分地利用大脑的空间结构信息。在优化最大化框架下,设计了一个迭代流程来求解对应的优化问题,保证每步迭代都有显式解,并且最终能得到该问题的局部最优解。实验结果表明,所提出的算法相对于已有的稀疏逻辑回归算法在分类准确率上具有明显优势。 王敬 张宝 谢晓 李健 张莉 张莉关键词:逻辑回归 空间结构 非平衡数据集分类方法探讨 被引量:9 2012年 由于数据集中类分布极不平衡,很多分类算法在非平衡数据集上失效,而非平衡数据集中占少数的类在现实生活中通常具有显著意义,因此如何提高非平衡数据集中少数类的分类性能成为近年来研究的热点。详细讨论了非平衡数据集分类问题的本质、影响非平衡数据集分类的因素、非平衡数据集分类通常采用的方法、常用的评估标准以及该问题中存在的问题与挑战。 职为梅 郭华平 范明 叶阳东关键词:非平衡数据集 抽样技术 代价敏感学习 稀有类分类问题研究 2016年 稀有类问题又称为不平衡类问题,可以描述为从一个分布极不平衡的数据集中识别那些所占比例极少却意义显著的少数类实例。识别并正确分类稀有类实例,对现实生活具有重要的意义。本文探讨了稀有类的特征、影响稀有类分类的因素,重点阐述了现行的稀有类分类方法。 毛海涛 郭华平关键词:稀有类 一种基于降噪自编码的组合分类算法 被引量:2 2020年 针对传统分类学习算法的准确性现状进行了研究,提出了一种基于降噪自编码的组合分类算法(Ensemble Learning based on Denosing Autoencoder,ELDA).与Bagging、Adaboost以及Rotation Forest等传统的组合分类器学习方法不同,ELDA首先通过使用降噪自编码算法将数据集映射到新的特征空间,然后在此空间学习得到决策树作为基分类器,最后对数据集进行类别预测.通过与Bagging、Adaboost及Rotation Forest学习方法相比,结果表明:ELDA在预测精度上显著优于对比算法. 郭华平 刁小宇 刘宏兵关键词:决策树