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李飞凤

作品数:2 被引量:5H指数:1
供职机构:淮南联合大学更多>>
发文基金:安徽省自然科学基金更多>>
相关领域:文化科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 1篇物流
  • 1篇物流人才
  • 1篇物流人才培养
  • 1篇流人
  • 1篇模糊决策
  • 1篇决策树
  • 1篇互联
  • 1篇互联网
  • 1篇基于互联网
  • 1篇BOOSTI...
  • 1篇不完整数据

机构

  • 2篇淮南联合大学
  • 1篇安徽中医药大...

作者

  • 2篇方刚
  • 2篇李飞凤
  • 1篇束建华

传媒

  • 1篇重庆科技学院...
  • 1篇淮北师范大学...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于“互联网+”职业教育集团的物流人才培养探索与实践被引量:5
2016年
在"互联网+"时代,现代物流产业呈现出快速集聚发展的特点。职业院校承担着技术技能型人才培养任务,顺应时代发展要求,走向了集团化办学道路。阐述我国物流人才发展现状,分析"互联网+"职业教育集团平台下物流人才发展存在的问题及其原因,提出"互联网+"职业教育集团平台下物流人才培养的建议。
方刚李飞凤
关键词:物流
基于模糊决策的不完整数据分类算法
2015年
中医药领域不完整的数据普遍存在,而数据的不完整很大程度地降低分类模型的学习效果.大多数已有的处理不完整数据的分类算法只关注在其学习阶段处理不完整数据,而对于不完整数据出现在分类阶段则不能处理或效果不好.文章提出一种新的分类算法用于处理不完整数据的分类问题.首先给出一个新的用于处理不完整数据的决策树算法,并针对传统的Boosting算法在迭代过程中使用确定性决策方法而没有充分考虑到数据集中的不完整数据,进一步提出改进的Boosting算法,在迭代过程中对每一个假设使用模糊决策方法,权重的更新机制是增加错误分类样本的权重和减少正确分类样本的权重,最终使用加权投票的方式得出最优的分类结果.最后,通过两组实验证明提出的算法策略在处理不完整数据问题时的优越性.
束建华李飞凤方刚
关键词:不完整数据决策树模糊决策BOOSTING算法
共1页<1>
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