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    • 2 篇 教育学
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作者

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检索条件"作者=丁世飞"
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基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机
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中南大学学报(自然科学版) 2015年 第1期46卷 149-156页
作者: 花小朋 丁世飞 中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州221116 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190 盐城工学院信息工程学院 江苏盐城224051
针对已有非平行超平面支持向量机(NHSVM)分类方法仅考虑训练样本的全局信息却忽视训练样本之间局部几何结构的问题,将鲁棒局部线性嵌入(ARLE)方法的基本思想引入NHSVM中,提出一种基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机(ARLEBTSVM)。该方法... 详细信息
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局部保持对支持向量机
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计算机研究与发展 2014年 第3期51卷 590-597页
作者: 花小朋 丁世飞 中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州221116 盐城工学院信息工程学院 江苏盐城224001 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190
多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结... 详细信息
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基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法
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计算机研究与发展 2020年 第2期57卷 433-446页
作者: 杜鹏 丁世飞 中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学) 江苏徐州221116
域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)是域名检测中防范僵尸网络攻击的重要手段之一,对于生成威胁情报、阻断僵尸网络命令与控制流量、保障网络安全有重要的实际意义.近年来,DGA域名检测技术从依靠手工提取特征发展到自动提... 详细信息
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鲁棒的加权孪生支持向量机
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中南大学学报(自然科学版) 2015年 第6期46卷 2074-2080页
作者: 花小朋 丁世飞 盐城工学院信息工程学院 江苏盐城224051 中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州221116 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190
基于局部信息的加权孪生支持向量机(WLTSVM)借用类内及类间近邻图分别表示类内样本的紧凑性和类间样本的分散性,克服孪生支持向量机(TWSVM)欠考虑训练样本间相似性的缺陷,并且在一定程度上降低二次规划求解的计算复杂度。然而,WLTSVM仍... 详细信息
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密度峰值聚类算法研究进展
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软件学报 2022年 第5期33卷 1800-1816页
作者: 徐晓 丁世飞 丁玲 中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心 江苏徐州221116
密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)算法是聚类分析中基于密度的一种新兴算法,该算法考虑局部密度和相对距离绘制决策图,快速识别簇中心,完成聚类.DPC具有唯一的输入参数,且无需先验知识,也无需迭代.自2014年提出以来,DPC引起... 详细信息
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最小二乘孪生参数化不敏感支持向量回归机
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软件学报 2017年 第12期28卷 3146-3155页
作者: 丁世飞 黄华娟 中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州221116 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190 广西民族大学信息科学与工程学院 广西南宁530006
孪生参数化不敏感支持向量回归机(twin parametric insensitive support vector regression,简称TPISVR)是一种新型机器学习方法.与其他回归方法相比,TPISVR在处理异方差噪声方面具有独特的优势.标准TPISVR的训练算法可以归结为在对偶... 详细信息
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第三代棉铃虫灰色灾变长期预报模型研究
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棉花学报 1998年 第2期10卷 101-105页
作者: 丁世飞 山东农业大学基础部
本文应用灰色系统灾变理论,对山东省阳谷县1964~1992年对第三代棉铃虫百株累计卵量构成的离散数列进行数据处理,用微分方程拟合,建立了第三代棉铃虫的灰色系统CM(1,1)长期预报模型。
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农田害鼠夏峰期发生量的预测模型研究
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植物保护 1997年 第3期23卷 45-46页
作者: 丁世飞 山东农业大学基础部
以山东曲阜市植保站1983~1993年共11a农田害鼠夏峰期发生量的历史观测资料为研究对象,运用Bayes则下的多类判别分析方法,建立了5个级别的预测模型。经回报,历史拟合率为100%,对1994年的观察资料进行预... 详细信息
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多元统计分析在棉铃虫分级预报中的应用
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应用概率统计 2000年 第3期16卷 325-328页
作者: 丁世飞 山东农业大学理学院 泰安271018
应用多元分析中的Fisher多级判别分析方法,对二代棉铃虫发生期进行了分级预报研究.结果表明:将其3 个影响因素压缩为1 个新指标(线性判别函数),用这个新指标,对训练样本进行归类判别,其历史符合率高达91.6%.
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缺失数据的混合式重建方法
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智能系统学报 2019年 第5期14卷 947-952页
作者: 于本成 丁世飞 中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院 江苏徐州221004
缺失数据的问题在各领域中是不可避免的,而传统的数据挖掘算法在处理不完整的数据集时表现不佳。本文将协方差矩阵及协方差矩阵的行列式应用于粒子群优化算法的适应度函数中,并以迭代的方式得出最佳阈值,再使用最佳阈值进行基于进化聚... 详细信息
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