崔彩霞
- 作品数：24 被引量：91H指数：6
- 供职机构：太原师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省青年科技研究基金山西省普通本科高等教育教学改革研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 浅谈计算机语言课的教改
- 2001年
- 目前高校计算机语言课教学中存在一些问题 ,应该改革课堂教学方法 ,适当加入多媒体教学 ,将语言课和计算机专业的其它课进行横向联系 ,把算法分析的思想贯穿到整个语言课的教学过程 ,并改革考试内容和方法。
- 崔彩霞
- 关键词：大学教学计算机语言课教学改革
- 基于模糊包含度的集值决策系统的局部约简算法被引量：1
- 2015年
- 集值信息系统用来描述有不确定信息和缺省信息的信息系统.针对集值决策系统,提出一种新的模糊集合包含度,并用新的模糊集合包含度定义模糊粗糙集的变精度上下近似.给出了基于模糊包含度局部约简的定义,基于模糊包含度定义了属性的相对重要度,并基于这种重要度给出了一种模糊粗糙集局部约简的启发式算法.为模糊粗糙集的研究提供了一种新的工具.
- 崔彩霞韩素青
- 关键词：模糊粗糙集集值信息系统
- 基于GAN与随机森林融合的车险欺诈检测研究
- 2025年
- 随着汽车保险行业的快速发展,汽车保险欺诈逐渐增加,这不仅给保险公司带来了一定的经济损失,也在一定程度上影响了广大消费者的权益。传统的二元机器学习方法在车险欺诈检测中被广泛使用,但由于车险欺诈数据中欺诈样本数量与正常模式严重不平衡,这些方法往往无法有效识别欺诈,导致检测结果不佳。针对这一问题,文章提出了一种基于Wasserstein条件生成网络(CWGAN-GP)的汽车保险欺诈检测方法。此方法通过生成合理的欺诈模式来重新平衡数据集,以提高检测欺诈模式中的分类器的能力。CWGAN-GP结合Wasserstein的距离和梯度惩罚机制,以防止模型崩溃,同时通过条件生成框架稳定训练和学习不同上下文条件下正常和错误模式的分布。随后,将生成的平衡数据集与随机噪声分类器相结合,以检测汽车保险欺诈。实验结果表明,与传统方法相比,提出的基于 CWGAN-GP 的检测模型在实际车险数据集中表现出更高的欺诈检测准确性和鲁棒性,可以有效降低车险欺诈的财务风险。
- 王娴崔彩霞
- 地方高校计算机类专业“算法与数据结构”实践教学改革被引量：13
- 2016年
- 针对地方高校计算机类专业"算法与数据结构"实践教学的现状,分析"算法与数据结构"实践教学改革实施的原因,提出适合地方高校计算机类专业"算法与数据结构"实践教学的改革方案,经过这几年的教改试验,得出该实践教改方案的可行性和有效性。
- 崔彩霞菅小艳庞天杰
- 关键词：算法与数据结构实践教学课程设计CDIO
- 基于密度峰值聚类的自适应欠采样方法被引量：10
- 2020年
- 基于K-means聚类的欠采样存在仅适用于超球形状数据、未考虑重叠区对分类的影响及簇中样本的稠密程度等问题.因此,文中提出基于密度峰值聚类的自适应欠采样方法.首先利用近邻搜索算法识别重叠区的多数类样本并将其删除.然后应用改进的密度峰值聚类自动获得多个不同形状、大小和密度的子簇.再根据子簇中样本的稠密程度计算采样权重并进行欠采样,在获得的平衡数据集上进行bagging集成分类.实验表明,文中方法在大多数数据集上性能表现较优.
- 崔彩霞崔彩霞曹付元
- 关键词：不平衡数据欠采样
- 不平衡数据集上的Relief特征选择算法被引量：15
- 2016年
- Relief算法为系列特征选择方法,包括最早提出的Relief算法和后来拓展的ReliefF算法,核心思想是对分类贡献大的特征赋予较大的权值;特点是算法简单,运行效率高,因此有着广泛的应用。但直接将Relief算法应用于有干扰的数据集或不平衡数据集,效果并不理想。基于Relief算法,提出一种干扰数据特征选择算法,称为阈值-Relief算法,有效消除了干扰数据对分类结果的影响。结合K-means算法,提出两种不平衡数据集特征选择算法,分别称为K-means-ReliefF算法和K-means-Relief抽样算法,有效弥补了Relief算法在不平衡数据集上表现出的不足。实验证明了本文算法的有效性。
- 菅小艳韩素青崔彩霞
- 关键词：RELIEF算法RELIEFF算法不平衡数据集
- 基于字特征的短信分类方法研究被引量：2
- 2011年
- 随着商业广告短信、色情短信、骚扰短信等通过手机不断地蔓延,严重地影响了人们日常生活和社会的稳定.因此短信分类已经成为自然语言处理的一个重要领域.分析了近年来垃圾短信内容的发展,提出了一种基于字特征的短信分类方法.实验结果表明,和词特征相比,该方法使有用短信的错判率有了明显的降低.总之,字特征用于短信分类是可行的.
- 崔彩霞
- 基于BERT-Prototypical模型的小样本科技文献分类方法
- 2025年
- 由于学科的不断细化和学科间发展速度的不均衡,个别学科可用于分类训练的数据极少,为科技文献分类工作带来了一定困难。为此,针对科技文献长尾问题严重且传统文本分类方法已经无法取得更好分类效果的问题,提出一种基于BERT-Prototypical模型的小样本科技文献分类方法。该模型以迁移学习中的原型网络为基础,首先借助BERT预训练模型深入挖掘科技文献文本间的关系以获得更好的特征表示;然后将编码后的文本特征输入到原型网络中,通过优化原型网络的编码方式和参数设置提高科技文献分类效果。实验结果表明,在5-way 20-shot任务中,BERT-Prototypical模型的分类准确率达到95.6%;在样本有限的5-way 5-shot任务中,BERT-Prototypical模型的分类准确率可达78.4%,相较对照模型的分类效果有所提升。
- 白文清崔彩霞
- 关键词：不平衡数据
- 地方师范院校计算机专业的离散数学课程教学改革被引量：5
- 2011年
- 从离散数学教学内容的现状和地方师范院校计算机专业学生的特点这两个方面,分析了当前地方师范院校计算机专业离散数学课程教学改革的必要性,提出了离散数学教学内容的具体改革方案。经过几年的改革实践,学生学习离散数学课程的效果得到了明显提高。
- 崔彩霞
- 关键词：离散数学教学内容改革地方师范院校计算机专业
- 基于粗集的支持向量机文本分类方法研究被引量：3
- 2006年
- 本文提出了一种基于粗糙集的支持向量机文本分类方法。该方法利用粗糙集的约简理论降低了支持向量的维数,同时保证了分类性能。实验表明该方法能获得较好的分类效果。
- 崔彩霞王素格
- 关键词：粗糙集支持向量机文本分类
